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저자정보
Lee, Hoyoung (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Beltsville Agricultural Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture) Yang, Chun-Chieh (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Beltsville Agricultural Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture) Kim, Moon S. (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Beltsville Agricultural Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture) Lim, Jongguk (National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration) Cho, Byoung-Kwan (Department of Biosystems Machinery Engineering, Chungnam National University) Lefcourt, Alan (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Beltsville Agricultural Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture) Chao, Kuanglin (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Beltsville Agricultural Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture) Everard, Colm D. (School of Bios)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제39권 제2호
발행연도
2014.1
수록면
142 - 149 (8page)

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Purpose: A multispectral algorithm for detection and differentiation of defective (defects on apple skin) and normal Red Delicious apples was developed from analysis of a series of hyperspectral line-scan images. Methods: A fast line-scan hyperspectral imaging system mounted on a conventional apple sorting machine was used to capture hyperspectral images of apples moving approximately 4 apples per second on a conveyor belt. The detection algorithm included an apple segmentation method and a threshold function, and was developed using three wavebands at 676 nm, 714 nm and 779 nm. The algorithm was executed on line-by-line image analysis, simulating online real-time line-scan imaging inspection during fruit processing. Results: The rapid multispectral algorithm detected over 95% of defective apples and 91% of normal apples investigated. Conclusions: The multispectral defect detection algorithm can potentially be used in commercial apple processing lines.
#Apples #Defect detection #Hyperspectral imaging #Line-scan imaging #Multispectral

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