{"product_id":"ieej-zt20203-037","title":"籾の状態を判別する一手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-037\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA method of Paddy Condition Classification\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e長﨑泰規（大阪工業大学）,村木祐太（大阪工業大学）,小堀研一（大阪工業大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTaiki Nagasaki (Osaka Institute of Technology),Yuta Muraki (Osaka Institute of Technology),Kenichi Kobori (Osaka Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e籾|画像処理|農業|サポートベクターマシン|モミ|ガゾウショリ|ノウギョウ|サポートベクターマシン\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e現在，稲の籾の状態判定は専門家の目視によって行われている．しかし，この作業には多くの時間や手間がかかるといった問題がある．そこで，本研究では籾を撮影した画像を入力とし，画像内の籾の状態を自動で判別する手法を提案する．提案手法では，まず入力画像と事前に撮影された背景のみの画像の差分を用いて，籾領域の抽出を行う．次に，切り出された各籾領域の色情報から，各状態の違いを示す特徴量の算出を行う．最後に，算出した特徴量からサポートベクターマシン(SVM)を用いて，屑米（実が入っていない籾），砕粒（籾殻が一部剥けている，籾が割れているもの），良品を分別する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e50-52 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46402129133807,"sku":"IEEJ-ZT20203-037-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_9684fddf-9007-417f-a75b-a663a562eea5.png?v=1744973768","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20203-037","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}