画像解析によるマンゴー等級判定の高精度化の検討と果実撮像構成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS21004

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2021/02/27

タイトル(英語): Examination of high accuracy of mango grade classification by image analysis and composition of fruit imaging environment.

著者名: 城間 康(琉球大学),健山 智子 (滋賀大学),平良 英三(琉球大学),長山 格(琉球大学 工学部 工学科知能情報コース)

著者名(英語): Yasushi Shiroma(University of the Ryukyus),Tomoko Tateyama(Shiga University),Eizo Taira(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: マンゴー等級判定|画像解析|果実撮像環境|３Ｄレンダリング|Mango grade discrimination|image analysis|fruit imaging environment|3D rendering

要約(日本語): 果実等級判定は農業専任者による果実表面の色，形状，テクスチャなどの目視確認が現在おもに行われているが，その計測は膨大な時間がかかるため，計算機を用いた等級判定の確立に期待が高い。本研究では今回，機械学習への応用を目指し，その準備検討として，アーウィン種マンゴー表面の特徴解析（色情報）およびマンゴーの撮像装置の整備を報告する。

要約(英語): Since the grade of fruit are mainly inspected with the features，such as color，texture and shape，on the surface of the fruit by expert's visualization，it is expected that an objective evaluation using a computer will be established. In this article，we focus on the difference in grades of surface features of Irwin mangoes with color features. In this article， we describe the grade evaluation of　Irwin mango using histogram analysis with color feature，and then we show a discussion about proposed data obtaining system and visualization to consider for machine learning.

本誌: 2021年3月2・3日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 13-14 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,764 Kバイト