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자료유형
학술저널
저자정보
이상식 (LG전선) 이충호 (성균관대학교 생물기전공학과) 이대원 (성균관대학교 생물기전공학과) 황헌 (성균관대학교 생물기전공학과)
저널정보
한국연초학회 한국연초학회지 한국연초학회지 제17권 제1호
발행연도
1995.1
수록면
5 - 14 (10page)

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Efficient algorithms for the automatic classification of flue-cured tovacco ripeness and grading have been developed The ripeness of the tobacco was classified into 4 levels vased on the color. The lab-built simple RGB color measuring system was utilized for detecting the light reflectance of the tobacco leaves. The measured data were used far training the artificial neural network The performance of the trained network was also tested far the untrained samples. The spectrophotometer was used to detect the light reflectance and absorption of the graded tobacco leaves in the frequency ranges of the visible light The measured data and the statistical analysis was performed to investigate the light characteristics of the graded samples. The measured data were obtained from samples of 5 different grades directly without considering the leaf positions. Those data were used far training the artificial neural network The performance of the trained network was also tested far the untrained samples. The neural network based sensor information processing showed successful results for grading of tobacco leaves.

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