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저자정보
이우영 (한국생산기술연구원) 고광은 (한국생산기술연구원) 강재현 (한국생산기술연구원) 박현지 (한국생산기술연구원) 장인훈 (한국생산기술연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
940 - 948 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0129

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This paper describes a tomato recognitions system to be applied to a harvesting robot used in farms under natural light conditions. The tomato recognition system is composed of a stereo camera, light, deep learning based instance segmentation model and Kalman filter based object tracking algorithm. In order to train the instance segmentation model, a large-scale dataset of the actual smartfarm background is made, and performance verification is performed on the test dataset. The average precision of the deep learning based instance segmentation model achieved 96.8% of performance when the threshold of the prediction score for classifying ripeness is over 0.75(Table. 3), and the multiple object tracking accuracy of the Kalman filter based tracking method is approximately 74.3%.
#tomato ripensess recognition #smart farm #convolutional neural network #instance segmentation #deep learning

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 토마토 인식 시스템
IV. 실험 및 결과 분석
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
http://www.autonomousgreenhouses.com/media/final_presentation.pdf https://meetphil.priva.com/insights/the-kompano-robot-is-hereto-change-labor-in-horticulture B. Arad, J. Balendonck, R. Barth, O. Ben?Shahar, Y. Edan, T. Hellstrom, J. Hemming, P. Kurtser, O. Ringdahl, T. Tielen, and B. Tuijl, “Development of a sweet pepper harvesting robot,” Journal of Field Robotics, vol. 37, issue 6, pp.1027-1039, 2020. google schola O. O. Arjenaki, P. A. Moghaddam, and A. M. Motlagh, “Online tomato sorting based on shape, maturity, size, and surface defects using machine vision,” Turkish Journal of Agriculture and Forestry, vol. 37, pp. 62-68, 2013. google schola C. Li, Q. Cao, and F. Guo, “A method for color classification of fruits based on machine vision,” WSEAS Transactions on Systems, vol. 8, no. 2, 2009. google schola

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