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Huhn Kim (Seoul National University of Science & Technology) Taehun Kim (Seoul National University of Science & Technology) Byul An (Seoul National University of Science & Technology) Jaehyun Han (Seoul National University of Science & Technology)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2021.11
수록면
216 - 216 (1page)

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Objective: The aim of this study is to find out whether it is possible to classify the sugar content of watermelons through sound classification based on deep learning techniques. Background: In general, when people pick a watermelon with good sugar content at the supermarket, they not only take a close look at them with their eyes, but also tend to tap and listen to them. As a result of the interview in this study, experienced fruit merchants can classify the watermelons with good sugar content just by tapping them and listening to the sound. Method: In order to develop and verify a deep learning model for classifying sugar content based on the tapping sound of watermelons, about 4,000 sound data were collected from about 700 watermelons at Cheongnyangni fruit market and Yangpyeong Cheongwoon distribution center classifying watermelons with a non-destructive measuring device. The sound data of the watermelon was measured at a distance of 1 to 2 ㎝ ... 전체 초록 보기
#Watermelon quality #Deep learning #Sound classification #Smartphone application

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