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자료유형
학술저널
저자정보
Bae, Yeong Hwan (Department of Agricultural Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Sciences, Sunchon National University) Seo, Hyong Seog (Agricultural R&D Promotion Center, Seoul) Choi, Khy Hong (National Agricultural Machinery Research Institute, Suwon)
저널정보
한국농업기계학회 Agricultural and Biosystems Engineering Agricultural and biosystems engineering 제1권 제2호
발행연도
2000.1
수록면
100 - 105 (6page)

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Quality sorting of cut flowers is very essential to increase the value of products. There are many factors that determine the quality of cut flowers such as length, thickness, and straightness of stem, and color and maturity of bud. Among these factors, the straightness of stem and the maturity of bud are generally considered to be more difficult to evaluate. A prototype grading and sorting machine for cut flowers was developed and tested for a rose variety. The machine consisted of a chain-drive feed mechanism, a pneumatic discharge system, and a grading system utilizing color image processing and neural network. Artificial neural network algorithm was utilized to grade cut roses based on the straightness of stem and maturity of bud. Test results showed 89% agreement with human expert for the straightness of stem and 90% agreement for the maturity of bud. Average processing time for evaluating straightness of the stem and maturity of the bud were 1.01 and 0.44 second, respectively. Application of neural network eliminated difficulties in determining criteria of each grade category while maintaining similar level of classification error.
#Cut rose #Grading #Sorting system #Color image processing #Neural network

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