論文の概要: Orange Quality Grading with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21250v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 08:14:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:39.478428
- Title: Orange Quality Grading with Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習によるオレンジ質のグラディング
- Authors: Mohamed Lamine Mekhalfi, Paul Chippendale, Francisco Fraile, Marcos Rico,
- Abstract要約: マシンビジョンによるオレンジグレーディングのためのディープラーニングベースのソリューションを実装した。
単一ビューから果実を解析する一般的なグレーディングシステムとは異なり、よりリッチな表現を可能にするために、各オレンジのマルチビュー画像をキャプチャする。
合成画像上に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、オレンジを3つのクラスに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3124884279860061
- License:
- Abstract: Orange grading is a crucial step in the fruit industry, as it helps to sort oranges according to different criteria such as size, quality, ripeness, and health condition, ensuring safety for human consumption and better price allocation and client satisfaction. Automated grading enables faster processing, precision, and reduced human labor. In this paper, we implement a deep learning-based solution for orange grading via machine vision. Unlike typical grading systems that analyze fruits from a single view, we capture multiview images of each single orange in order to enable a richer representation. Afterwards, we compose the acquired images into one collage. This enables the analysis of the whole orange skin. We train a convolutional neural network (CNN) on the composed images to grade the oranges into three classes, namely good, bad, and undefined. We also evaluate the performance with two different CNNs (ResNet-18 and SqueezeNet). We show experimentally that multi-view grading is superior to single view grading.
- Abstract（参考訳）: オレンジグレーディングは、サイズ、品質、熟度、健康状態などの異なる基準に従ってオレンジを選別し、人間の消費の安全を確保し、価格配分と顧客満足度を向上させるため、果物産業において重要なステップである。
自動グレーティングは、より高速な処理、精度、人的労働力の削減を可能にする。
本稿では,機械ビジョンによるオレンジグレーディングのための深層学習型ソリューションを提案する。
単一ビューから果実を分析する一般的なグレーディングシステムとは異なり、よりリッチな表現を可能にするために、各オレンジのマルチビュー画像をキャプチャする。
その後、得られた画像を1コラージュに構成する。
これにより、オレンジの皮全体を分析することができる。
合成画像上に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、オレンジを3つのクラスに分類する。
また,2つの異なるCNN(ResNet-18とSqueezeNet)による性能評価を行った。
複数ビューのグラデーションは単一ビューのグラデーションよりも優れていることを示す。
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