画像データに基づくマンゴー等級判別手法の比較研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20059

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: 2020/09/17

タイトル(英語): Comparative study on mango classification methods based on image data

著者名: 城間 康(琉球大学),安富祖 仁(琉球大学),斎藤 秀和(琉球大学),長山 格(琉球大学),玉城 史朗(琉球大学)

著者名(英語): Shiroma Yasushi(University of the Ryukyus),Hitoshi Afuso(University of the Ryukyus),Saito Hidekazu(University of the Ryukyus),Nagayama Itaru(University of the Ryukyus),Shiro Tamaki(University of the Ryukyus)

キーワード: マンゴー生産システム|等級判別|画像処理|Mango production system|grade discrimination|image processing

要約(日本語): マンゴーの等級は色によって決まりますが、生産者が目視で判断しているため、クラスレベルでの分類が不均一です。客観性を保つために、従来法では画像データからマンゴーを分類する方法を取っており、RGBヒストグラムを作成して閾値を決定しています。しかし、撮影時の自然光によって画像の色味が変化してしまうため、改良の必要がありました。上記の点を解決するため、等級判別の相関に着目して実施 検証とアルゴリズムの改善を行いました。

要約(英語): Mango's grade is determined by the color. In order to overcome the problem, automatic classification method to classify mango based on RGB histogram of their images and certain threshold. In this study, we implemented some alternatives of traditional method and compared them with sampled images.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 912 Kバイト