りんごの外観検査に向けたYOLOの改善

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT24091

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2024/10/23

タイトル(英語): Optimized YOLO for Apples Visual Inspection

著者名: 松井 敦己(立命館大学),孟 林(立命館大学)

著者名(英語): ATSUKI MATSUI(Ritsumeikan University),LIN MENG(Ritsumeikan University)

キーワード: 外観検査|物体検出|ＹＯＬＯ|Visual Inspection|Object Detection|YOLO

要約(日本語): 近年、日本では様々な業過で人手不足問題が問題視されている。中でも農業は、労働者の高齢化に伴い深刻な人手不足問題を抱えている。一方で、農家は収穫した野菜や果物を商品化するために、様々な工程を必要とする。私たちはAIを用いた単純作業の自動化により、農家の人手不足の解消に貢献したい。本研究では、物体検出モデルYOLOを改善し、りんごの傷を自動で検出するモデルを作成した。

要約(英語): In recent years, agriculture have been facing a labor shortage problem in Japan. However, farmers need various processes to commercialize harvested vegetables and fruits. In this study, we improved the object detection model YOLO and created a model that automatically detects scratches on apples.

本誌: 2024年10月26日制御研究会

本誌掲載ページ: 29-33 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,092 Kバイト