機械視覚を用いた食品穀物、果物および花の認識と分類

本論文では、農業/園芸生産物の画像の認識と分類のために考案されたさまざまな手法を紹介しています。色、テクスチャおよび形態的特徴を使用して、さまざまな農業/園芸生産物を認識し分類するBPNNに基づく分類器が開発されました。これらの特徴は、食品穀物、マンゴーおよびジャスミンの花の品種において異なる精度を示しましたが、特徴の組み合わせは非常に効果的であることが示されました。色の特徴を使用した場合の平均認識および分類精度は、食品穀物、マンゴー、ジャスミンの花それぞれについて87.5%、78.4%、75.7%であり、テクスチャの特徴を使用した場合の平均精度はそれぞれ90.8%、80.2%、85.8%に増加しました。食品穀物、マンゴー、ジャスミンの花に対する平均精度は、それぞれ94.1%、84.0%、90.1%にまで増加しました。結果は期待を持たせるものであり、農業/園芸生産物の認識と分類の分野において良い機械視覚システムを約束しています。