| 講演名 | 2014-09-01 自己想起ニューラルネットを用いた画像色解析による果実の自動判別(テーマセッション,CV+PR+MLにおける情報統合,及び,農業への応用) 岡田 彩加, 大山 航, 若林 哲史, 木村 文隆, |
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| 抄録(和) | 本研究では,果実の色は限られた色素で構成され,色空間上に平面または曲面を形成するという特性を利用した果実の画像を用いた自動良否判定アルゴリズムの提案を行う.食品の等級による選別作業は食の安全性の確保において重要な工程である.しかし選別作業は手作業で行われる場合が多く,コスト削減などの目的から自動選別システムの開発が求められている.本研究では,自己想起ニューラルネットを用いた果実画像の自動良否判定システムの開発を目的とする.対象を梅の実とし,「良」「不良」の2クラスへ分類するシステムの構築を目指す.自己想起ニューラルネットを用いて「良」果実画像に含まれる画素が色空間中に構成する分布の近似曲面を学習し,判定対象の果実画像の各画素と学習された曲面との二乗距離を求める.二乗距離から得られた判定基準値にしきい値処理を行い,果実の良否を判定する.性能評価実験の結果,最大で81.6%の判定成功率が得られた. |
| 抄録(英) | In this study, we propose an automatic grading algorithm of fruits using the property that color of the fruits is composed of the limited pigments and these pixels are distributed along a curved surface or plane in color space. Grading is an important step in ensuring food safety. However, manual grading is carried out in many cases. Therefore development of automatic grading systems is required for cost reduction. In this study, we develop an automatic grading system of the fruits using Auto-associative neural networks. We build the system that classifies to two classes of "good" and "bad" for ume plum. We train Auto-associative neural network so that it approximates curved surface distribution of pixels in the "good" fruit image. The system calculates the squared distance between the curved surface with each pixels of the fruit image. It performs thresholding process the classification criteria value obtained from the square distance, and classify grading the quality of the fruit. Results of the evaluation experiment shows that success classification rate is 81.6% obtained at a maximum. |
| キーワード(和) | 自動判定 / 果実 / ニューラルネットワーク / 色画像 |
| キーワード(英) | Automatic grading / Fruit / Neural networks / Color image |
| 資料番号 | PRMU2014-44,IBISML2014-25 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2014/8/25(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自己想起ニューラルネットを用いた画像色解析による果実の自動判別(テーマセッション,CV+PR+MLにおける情報統合,及び,農業への応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Grading of the Fruit by Color Image Analysis using Auto-associative Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動判定 / Automatic grading |
| キーワード(2)（和/英） | 果実 / Fruit |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural networks |
| キーワード(4)（和/英） | 色画像 / Color image |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡田 彩加 / Ayaka OKADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大山 航 / Wataru OHYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 若林 哲史 / Tetsushi WAKABAYASHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 文隆 / Fumitaka KIMURA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 発表年月日 | 2014-09-01 |
| 資料番号 | PRMU2014-44,IBISML2014-25 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 198 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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