| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-12A |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解A |
| 講演日 |
| 2018/3/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 9Ｆ 2903教室 |
| 講演番号 |
| D-12-27 |
| タイトル |
| 深層学習を用いた洋ナシ果実の外観品質劣化要因分類モデル構築 |
| 著者名 |
| ◎小林康祐, 山﨑達也, |
| キーワード |
| 深層学習, 農業ICT, 洋ナシ |
| 抄録 |
| 新潟県の特産品である洋ナシ「ル レクチエ」（以下，洋ナシ）は高級果実として知られ，外観品質は果実品質の重要な決定要因の一つである．外観品質の等級は傷や病気等の個々の劣化要因毎に出荷規格基準が決められており，等級を決定するためには劣化要因の特定が必要である．これまで，杉山らによって，洋ナシ果実の画像データから，色特徴に基づき品質劣化部分を検出し，その劣化要因を識別する手法が試みられてきたが，類似した色特徴を有する劣化要因分類に限界があった．本研究では，画像の特徴量の自動抽出が可能な深層学習を用いて，洋ナシ果実の外観品質が劣化部分を検出し，その上で劣化要因の推定及び分類を行うモデル構築を目的とする． |
| 本文pdf |
|
PDF download
|