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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 195 - 201 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.4.195
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과일에 존재하는 결점을 검출하기 위한 기존의 알고리즘에서는 취득한 과일 영상의 밝기 정보를 보정하여 결점을 검출하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 과일의 밝기 영상에서 가장자리가 어두운 현상을 보정한 후, 문턱값으로 결점을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 결점의 크기나 위치에 따라, 오검출될 가능성이 높고, 과일의 형상에 따라 보정이 제한된다는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 감귤의 형태 정보를 이용하여 형태 기반 밝기 보정 모델을 만들고, 이를 이용해 결점을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 실험을 통하여 기존 방법과 비교 평가를 수행하였다. 실험 결과, 기존 방법의 문제점이었던 결점의 크기나 위치 및 감귤의 형태에 관계없이 밝기 보정이 가능하였고, 기존 방법 대비 결점과 인식률이 10% 향상되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 결점 검출 알고리즘
Ⅲ. 제안한 결점 검출 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
J. Blasco, N. Aleixos, and E. Moltó, "Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit", Automation and Emerging Technologies, Vol. 85, No. 4, pp. 415-423, Aug. 2003.
B. K. Miller and M. J. Delwiche, "Peach defect detection with machine vision", Transactions of the ASAE, Vol. 34, No. 6, 1991.
S. H. Lee and S. H. Noh, "Defect Detection of ‘Fuji’ Apple using NIR Imaging (Ⅰ)", Ministry of Agriculture and Forestry, Vol. 26, No. 2, pp. 169- 176, Feb. 2001.
Min-jeong Koo, Dong-kuk Hwang, Woo-ram Lee, Jae-hong Kim, and Jeong-man Seo, "Development of a low-cost fruite classification system based on Digital images", Korean Society of Computer Information, Vol. 13, No. 6, pp. 155-162, Nov. 2008.
J. Blasco, N. Aleixos, and E. Moltó, "Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit", Biosystems Engineering, Vol. 85, No. 4, pp. 415-423, Aug. 2003.
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Min-jeong Koo, Dong-kuk Hwang, Woo-ram Lee, Jae-hong Kim, and Jeong-man Seo, "Development of a low-cost fruite classification system based on Digital images", Korean Society of Computer Information, Vol. 13, No. 6, pp. 155-162, Nov. 2008.
J. Blasco, N. Aleixos, and E. Moltó, "Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit", Biosystems Engineering, Vol. 85, No. 4, pp. 415-423, Aug. 2003.
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