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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
소민혁 (청주대학교) 한철수 (청주대학교) 김학윤 (청주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제7호(JKIIT, Vol.18, No.7)
발행연도
2020.7
수록면
81 - 89 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.7.81

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포장된 과일들 안에 결점이 있는 과일(결점과)이 포함되어 있으면, 과일의 상품성을 낮추는 치명적인 요인이 된다. 현재, 결점과의 분류는 사람이 직접 육안으로 선별하고 있으나, 이것은 객관성의 부족 및 농촌인구 감소가 문제시 되고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 영상처리를 이용하여 결점과를 분류하는 방법이 제안되었다. 그 후, 영상 분류 방법을 개선시킨 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network : CNN)을 이용하는 연구가 진행되고 있다. 최근에는 연산 성능이 낮은 디바이스에서도 CNN을 사용할 수 있도록 MobileNet이 제안되었으나, 이 방법으로 결점과를 분류할 경우, 정상 과일(정상과)을 결점과로 인식하는 경우가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 사용하고 있는 고속 과일 선별기에 적용하여 결점과를 검출할 수 있는 수정된 MobileNet 알고리즘을 제안하고, 성능 평가를 통하여 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하고자 한다.
#fruit quality #defect classification #camera #MobileNet #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 수정된 MobileNet 제안
Ⅳ. 실험 및 결과 고찰
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. Blasco / 2003 / Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit / Automation and Emerging Technologies 85(4):415~423 google schola 김학윤 / 2016 / 형태 기반 밝기 보정 모델을 이용한 감귤의 결점 검출 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 14(4):195~201 dbpia A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems 25(2):1097~1105 google schola HaoBiao / 2017 / The Research of Face Expression Recognition based on CNN using Tensorflow / 한국정보기술학회 영문논문지 7(1):55~63 dbpia C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9 google schola

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