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: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2021/02/01

タイトル(英語): Comparative Study of Mango Classification Methods based on Image Data

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

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

キーワード: マンゴー生産システム，等級判別，画像処理_x000D_　　mango production system，grade discrimination，image processing

要約(英語): The grade of a mango is determined by its color. Traditionally, the classification of mangoes is manually performed by humans. Such classification is subjective and then the quality of mango's is not uniform. In order to overcome the problem, automatic classification method to classify mango based on RGB histogram of their images and certain threshold. However, this process might be influenced by variations in the luminance. In this study, we implemented alternatives of the traditional method and compared them with sampled images.

本誌: 電気学会論文誌D（産業応用部門誌） Vol.141 No.2 （2021）　特集：ドローンとロボット組み込み/サスティナブルシステム

本誌掲載ページ: 168-172 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/141/2/141_168/_article/-char/ja/