論文の概要: A New Simple Vision Algorithm for Detecting the Enzymic Browning Defects in Golden Delicious Apples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03574v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 15:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 21:05:50.630003
• Title: A New Simple Vision Algorithm for Detecting the Enzymic Browning Defects in Golden Delicious Apples
• Title（参考訳）: ゴールデンデリケートアップルにおける酵素ブルーニング欠陥検出のための新しい簡易可視化アルゴリズム
• Authors: Hamid Majidi Balanji
• Abstract要約: 視覚アルゴリズムは、酵素的ブラウニングプロセスによって引き起こされるゴールデンデリシアスリンゴの表面欠陥を抽出し、識別するように設計されている。 提案した視覚アルゴリズムの画像処理部は, リンゴの欠陥表面積を97.15%の精度で抽出した。 以上の特徴から, 平均0.0065以下の画像は, 欠陥リンゴに属さないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, a simple vision algorithm is designed and implemented to extract and identify the surface defects on the Golden Delicious apples caused by the enzymic browning process. 34 Golden Delicious apples were selected for the experiments, of which 17 had enzymic browning defects and the other 17 were sound. The image processing part of the proposed vision algorithm extracted the defective surface area of the apples with high accuracy of 97.15%. The area and mean of the segmented images were selected as the 2x1 feature vectors to feed into a designed artificial neural network. The analysis based on the above features indicated that the images with a mean less than 0.0065 did not belong to the defective apples; rather, they were extracted as part of the calyx and stem of the healthy apples. The classification accuracy of the neural network applied in this study was 99.19%
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 酵素的玄米処理によるゴールデンデリシスリンゴの表面欠陥を抽出し, 同定するために, 簡単な視覚アルゴリズムを設計, 実装した。 実験では34種類のゴールデン・デリシアスリンゴが選択され、そのうち17個は酵素的染料欠陥があり、残りの17個は音が聞こえた。 提案した視覚アルゴリズムの画像処理部は, リンゴの欠陥表面積を97.15%の精度で抽出した。 セグメンテーション画像の面積と平均は、2x1特徴ベクトルとして選択され、設計されたニューラルネットワークに供給された。 以上の特徴に基づく分析により、0.0065未満の画像は欠陥のあるリンゴではなく、健康なリンゴのカリックスと茎の一部として抽出された。 本研究で適用されたニューラルネットワークの分類精度は99.19%であった。

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