論文の概要: Automatic Monitoring of Fruit Ripening Rooms by UHF RFID Sensor Network and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12415v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 16:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 15:49:54.904456
• Title: Automatic Monitoring of Fruit Ripening Rooms by UHF RFID Sensor Network and Machine Learning
• Title（参考訳）: UHF RFIDセンサネットワークと機械学習による果実熟成室の自動モニタリング
• Authors: Cecilia Occhiuzzi, Francesca Camera, Michele D'Orazio, Nicola D'Uva, Sara Amendola, Giulio Maria Bianco, Carolina Miozzi, Luigi Garavaglia, Eugenio Martinelli, Gaetano Marrocco
• Abstract要約: 本研究では,アボカドの生熟自動評価のための非破壊RFIDに基づくシステムを提案する。 このシステムは、SVM(Support Vector Machines)に基づく適切に訓練された自動分類アルゴリズムと組み合わせて、85%以上の精度で熟成段階を識別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accelerated ripening through the exposure of fruits to controlled environmental conditions and gases is nowadays one of the most assessed food technologies, especially for climacteric and exotic products. However, a fine granularity control of the process and consequently of the quality of the goods is still missing, so the management of the ripening rooms is mainly based on qualitative estimations only. Following the modern paradigms of Industry 4.0, this contribution proposes a non-destructive RFID-based system for the automatic evaluation of the live ripening of avocados. The system, coupled with a properly trained automatic classification algorithm based on Support Vector Machines (SVMs), can discriminate the stage of ripening with an accuracy greater than 85%.
• Abstract（参考訳）: 果物の環境条件やガスへの曝露による熟成の促進は、今日では最も評価の高い食品技術の一つであり、特に気候やエキゾチックな製品である。 しかし、その工程の細かな粒度制御や商品の質の制御がいまだに欠けているため、熟成室の管理は主に質的評価のみに基づいて行われる。 産業4.0の近代的パラダイムに従って、この貢献はアボカドの生熟自動評価のための非破壊的なRFIDベースのシステムを提案する。 このシステムは、SVM(Support Vector Machines)に基づく適切に訓練された自動分類アルゴリズムと組み合わせて、85%以上の精度で熟成段階を識別することができる。

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