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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,174 - 1,182 (9page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.10.1174
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최근 컴퓨터 비전 기술을 커피 분야에 적용하려는 시도가 점점 많아지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 원두 자체의 품질이나 특징을 분류하는 것에 집중되어 있다. 본 논문에서는 에스프레소 추출 후 촬영된 이미지에 대하여 상대적인 지표값 비교를 통하여 크레마의 품질을 평가할 수 있는 비교적 연산 복잡도가 낮은 컴퓨터 비전 알고리즘들에 대하여 알아본다. 품종, 블렌딩, 배전도에 따라 총 12가지 종류의 원두를 준비한 다음 각각 에스프레소를 추출하며 2D DCT, 엣지 검출, 군집 및 분산, uniform rotational-invariant LBP 알고리즘 4가지를 적용한다. 알고리즘 적용 후결과 이미지들에 대한 통계적 분석을 통하여 크레마 평가 도구로서의 가능성을 모색한다. 결과적으로 캐니 엣지 검출 알고리즘을 통하여 얻은 엣지 포인트들의 밀도는 원두 종류에 상관없이 크레마의 품질을 판단하는 데 도움이 되는 것으로 나타났다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 성능 평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Follettorobotics. Folletto [Internet]. Available: https://www.follettorobotics.com.
specialcoffee. How to recognize the perfect espresso? [Internet]. Available: https://specialcoffeeitaly.com/recognize-the-perfect-espresso.
J. Choi, S. Lee, K. Kang, and H. Suh, “Lightweight Machine Learning Method for Real-Time Espresso Analysis,” Electronics, vol. 13, no. 4, pp. 800-815, Feb. 2024. DOI: 10.3390/electronics13040800.
J. J. Tsai, C. C. Chang, D. Y. Huang, T. S. Lin, and Y. C. Chen, “Analysis and classification of coffee beans using single coffee bean mass spectrometry with machine learning strategy,” Food Chemistry, vol. 426, pp. 136610, Nov. 2023. DOI: 10.1016/j.foodchem.2023.136610.
E. M. Oliveira, D. S. Leme, B. H. G. Barbosa, M. P. Rodarte, and R. G. F. A. Pereira, “A computer vision system for coffee beans classification based on computational intelligence techniques,” Journal of Food Engineering, vol. 171, pp. 22-27, Feb. 2016. DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2015.0.009.
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J. Choi, S. Lee, K. Kang, and H. Suh, “Lightweight Machine Learning Method for Real-Time Espresso Analysis,” Electronics, vol. 13, no. 4, pp. 800-815, Feb. 2024. DOI: 10.3390/electronics13040800.
J. J. Tsai, C. C. Chang, D. Y. Huang, T. S. Lin, and Y. C. Chen, “Analysis and classification of coffee beans using single coffee bean mass spectrometry with machine learning strategy,” Food Chemistry, vol. 426, pp. 136610, Nov. 2023. DOI: 10.1016/j.foodchem.2023.136610.
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