論文の概要: Non-Destructive Prediction of Fruit Ripeness and Firmness Using Hyperspectral Imaging and Lightweight Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22788v1
- Date: Sun, 05 Apr 2026 07:57:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.183102
- Title: Non-Destructive Prediction of Fruit Ripeness and Firmness Using Hyperspectral Imaging and Lightweight Machine Learning Models
- Title（参考訳）: ハイパースペクトルイメージングと軽量機械学習モデルを用いた果実の熟度と繊維度の非破壊予測
- Authors: Phongsakon Mark Konrad, Casper Kunstmann-Olsen, Jacek Fiutowski, Serkan Ayvaz,
- Abstract要約: 本研究では,高スペクトル画像データを用いた20種類の古典的機械学習アルゴリズムを,同時リピート分類と強靭性予測のために体系的に評価する。
以上の結果から、Fruit-HSNetで報告された最先端のディープラーニングモデルよりも、ツリーベースの機械学習モデルの方が優れていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Post-harvest fruit quality assessment is essential for reducing food waste, yet reliable non-destructive methods typically depend on expensive hyperspectral cameras and computationally intensive deep learning models. These systems typically require GPU resources, large-scale training data, and domain expertise, limiting their feasibility for many real-world agricultural settings. This study systematically evaluates 20 classical machine learning algorithms on hyperspectral imaging data for simultaneous ripeness classification and firmness prediction across five fruit species, using cross-validated experimental design with Bayesian hyperparameter optimization. Data preprocessing strategy, particularly class balancing and spectral transformations, contributes as much to prediction accuracy as algorithm choice. Our results show that tree-based machine learning models can outperform state-of-the-art deep earning models reported in Fruit-HSNet. Moreover, the findings indicate that only three visible-range wavelengths are needed to recover over 94% of full-spectrum accuracy, demonstrating that low-cost multispectral sensors combined with lightweight machine learning models can serve as practical alternatives to expensive hyperspectral cameras and complex deep learning approaches for practical fruit quality sorting.
- Abstract（参考訳）: 収穫後の果実品質評価は食品廃棄物の削減に不可欠であるが、信頼性の高い非破壊的手法は一般的に高価なハイパースペクトルカメラや計算集約的なディープラーニングモデルに依存している。
これらのシステムは通常、GPUリソース、大規模なトレーニングデータ、ドメインの専門知識を必要とし、現実の農業環境におけるその実現可能性を制限する。
本研究は,ハイパスペクトル画像データを用いた20種類の古典的機械学習アルゴリズムを,ベイジアンハイパーパラメータ最適化を用いたクロスバリデード実験設計を用いて,5種の果実の同時熟度分類と固さ予測のために体系的に評価した。
データ前処理戦略、特にクラスバランスとスペクトル変換は、アルゴリズムの選択と同じ精度で予測に寄与する。
以上の結果から、Fruit-HSNetで報告された最先端のディープラーニングモデルよりも、ツリーベースの機械学習モデルの方が優れていることが示唆された。
さらに、フルスペクトル精度の94%以上を回復するためには、3つの可視波長しか必要とせず、低コストのマルチスペクトルセンサと軽量機械学習モデルを組み合わせることで、高価なハイパースペクトルカメラや複雑な深層学習アプローチの実用的な代替手段となり得ることを示した。
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