論文の概要: Design of an Intelligent Vision Algorithm for Recognition and Classification of Apples in an Orchard Scene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03232v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 07:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-09 04:54:37.908059
• Title: Design of an Intelligent Vision Algorithm for Recognition and Classification of Apples in an Orchard Scene
• Title（参考訳）: オーチャードシーンにおけるAppleの認識と分類のためのインテリジェントビジョンアルゴリズムの設計
• Authors: Hamid Majidi Balanji, Alaeedin Rahmani Didar and Mohamadali Hadad Derafshi
• Abstract要約: 本研究の目的は、ロボットリンゴ収穫機のための堅牢な視覚アルゴリズムを設計することである。 提案アルゴリズムは、果樹園のシーンで見つかった4種類のオブジェクトを識別し分類することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Apple is one of the remarkable fresh fruit that contains a high degree of nutritious and medicinal value. Hand harvesting of apples by seasonal farmworkers increases physical damages on the surface of these fruits, which causes a great loss in marketing quality. The main objective of this study is focused on designing a robust vision algorithm for robotic apple harvesters. The proposed algorithm is able to recognize and classify 4-classes of objects found in an orchard scene including apples, leaves, trunk and branches, and sky into two apples and non-apples classes. 100 digital images of Red Delicious apples and 100 digital images of Golden Delicious apples were selected among 1000 captured images of apples from 18 apple gardens in West Azerbaijan, Iran. An image processing algorithm is proposed for segmentation and extraction of the image classes based on the color characteristics of mentioned classes. Invariant-Momentums were chosen as the extracted features from the segmented classes, e.g. apples. Multilayer Feedforward Neural Networks, MFNNs, were used as an artificial intelligence tool for the recognition and classification of image classes.
• Abstract（参考訳）: リンゴは、高い栄養価と薬価を含む驚くべき新鮮な果物の1つである。 季節的な農夫によるリンゴの収穫は、これらの果物の表面の物理的損傷を増大させ、マーケティング品質が著しく低下する。 本研究の主な目的は、ロボットリンゴ収穫機のための堅牢な視覚アルゴリズムの設計である。 このアルゴリズムは、リンゴ、葉、幹、枝を含む果樹園のシーンで見られる4つのクラスのオブジェクトを認識し分類し、2つのリンゴと非リンゴのクラスに分類することができる。 イランの西アゼルバイジャンにある18のリンゴ園から、赤いデリシウスリンゴのデジタル画像100枚とゴールデンデリシウスリンゴのデジタル画像100枚が選ばれた。 上記のクラスの色特性に基づいて画像クラスのセグメンテーションと抽出を行うための画像処理アルゴリズムを提案する。 Invariant-Momentumsは、例えばリンゴから抽出された特徴として選ばれた。 多層フィードフォワードニューラルネットワーク(MFNN)は、画像クラスの認識と分類のための人工知能ツールとして使用された。

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