機械学習によるトマトの形状等級判定に関する一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-4

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): A Study on Grade Judgement of Tomatoes using Machine Learning

著者名: 一色 正晴(愛媛大学),福本 真也(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学),柳原 圭雄(愛媛大学)

著者名(英語): Masaharu ISSHIKI|Shinya FUKUMOTO|Koji KINOSHITA|Yoshio YANAGIHARA

キーワード: 機械学習|等級判定|トマト|特徴抽出|Machine learning|Grade judgement|Tomato|Feature extraction

要約(日本語): 農作物の価格は等級によって変化する。等級は，色，形状，大きさ，傷など様々な要因から決定される。その等級判定を従来は人手で行う部分が多く，多大な時間と労力を要する。本研究では，等級判定の中でも自動化が難しい形状等級判定の自動化を目的として研究を行っている。従来手法では，トマトの画像に対し2値化と輪郭線抽出を行い，偏平度，異形度，尖り度，乱形度と呼ぶ特徴量を定義し，各等級に閾値を設定して等級判定を行っていた。しかしながら，特徴量に相関があるなど，十分な精度での判別が行えていなかった。そこで本研究では，新たな特徴量の検討と，k-近傍法やSVM法，CNNなどを用いた形状等級判定法を提案し，それぞれの精度の比較を行った。

PDFファイルサイズ: 365 Kバイト