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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-22 14:40
HSV色特徴を用いた洋ナシ果実の生理障害の検出
久保田規敬山﨑達也新潟大
抄録 (和) 高級果実の西洋なし「ル レクチエ」は,等級を左右する外観品質が重要であり,出荷規格に基づく等級判定が必要である.しかしながら,判別作業の負担の大きさや主観的判別が課題であり,機械及びシステムによる判別の自動化や客観的判別が求められている.そこで洋ナシの外観品質の等級判別システムの開発を目的に,外観品質の検出手法を検討する.洋ナシの外観品質は外観汚損と生理障害に大別され,これまで深層学習による手法を用いて外観汚損の検出と分類を行ってきた.本研究では,データ数が少なくアノテーションが困難であった生理障害部分に関して,色特徴に基づく軽量な画像処理を用いた検出手法を提案する.洋ナシの生理障害領域は正常な果皮領域及びがく領域と比較し,HSV色空間における色相,彩度,明度の値に差異がみられる.こうした各領域のHSVの値を色特徴と定義し,色特徴の差異を利用した閾値処理により,洋ナシ果実の撮影画像中から生理障害領域を検出する. 
(英) For the "Le Lectier" (pear), appearance quality is important to determine its grade, and grading based on shipping standards is necessary. However, the workload of grading judgement and the subjective discrimination are problems, and automated and objective discrimination using machines and systems are required to solve the problems. Therefore, in order to develop a pear grading system, a method to detect the appearance quality of pears is investigated. The appearance quality of pears is classified into two major categories: appearance defacement and physiological disorders, and deep learning methods have been used to detect and classify appearance defacement. In this study, we propose a detection method using light image processing based on color features for physiological disorders that have been difficult to annotate due to limited data. The physiological disorders of pears show differences in hue (H), saturation (S) and brightness values (V) in HSV color space compared to normal skin and calyx. The HSV values of these areas are defined as color features, and the physiological disorder areas are detected in the captured images of pears by thresholding using the differences in color features.
キーワード (和) スマート農業 / 画像処理 / HSV色空間 / 色特徴 / 洋ナシ / / /  
(英) Smart Agriculture / Image Processing / HSV Color Space / Color Feature / European Pear / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS  
開催期間 2022-02-21 - 2022-02-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) online 
テーマ(和) 画像処理、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-IE 
会議コード 2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) HSV色特徴を用いた洋ナシ果実の生理障害の検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of Physiological Disorders in European Pear Using HSV Color Features 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スマート農業 / Smart Agriculture  
キーワード(2)(和/英) 画像処理 / Image Processing  
キーワード(3)(和/英) HSV色空間 / HSV Color Space  
キーワード(4)(和/英) 色特徴 / Color Feature  
キーワード(5)(和/英) 洋ナシ / European Pear  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 久保田 規敬 / Noritaka Kubota / クボタ ノリタカ
第1著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山﨑 達也 / Tatsuya Yamazaki / ヤマザキ タツヤ
第2著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
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講演者
発表日時 2022-02-22 14:40:00 
発表時間 15 
申込先研究会 IEICE-IE 
資料番号  
巻番号(vol) 46 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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