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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,214 - 1,220 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0202
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Millions of tons of cherry tomatoes are produced annually, with the harvesting process being crucial. This paper presents a deep learning-based approach to distinguish the ripeness of cherry tomatoes during the harvesting process. It specifically analyzes the performance of the YOLO (You Only Look Once)v5 and YOLOv8 models, which are designed to rapidly detect the ripeness of cherry tomatoes in real time. The proposed system is expected to resolve rural issues caused by population decline and enhance productivity in cherry tomato harvesting environments. Future research will aim to apply this technology to harvesting robots for the automatic recognition and harvesting of cherry tomatoes.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 성숙도 판별 알고리즘
IV. 성숙도 판별 실험
V. 실험 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Z. Miao, X. Yu, N. Li, Z. Zhang, C. He, Z. Li, C. Deng, and T. Sun,, “Efficient tomato harvesting robot based on image processing and deep learning,” Precision Agriculture, vol. 24, no. 1, pp. 254–287, 2023.
S. A. Magalhães, L. Castro, G. Moreira, F. N. Dos Santos, M. Cunha, J. Dias, and A. P. Moreira, “Evaluating the single-shot multibox detector and yolo deep learning models for the detection of tomatoes in a greenhouse,” Sensors, vol. 21, no. 10, p. 3569, 2021.
C. Mitaritonna and L. Ragot, “After covid-19, will seasonal migrant agricultural workers in europe be replaced by robots,” CEPII Policy Brief, vol. 33, pp. 1–10, 2020.
M. K. Kim, S. M. Lim, and M. C. Won, “Seedling area recognition algorithm for autonomous rice planter based on deep learning and image processing” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 3, pp. 245-251, 2023.
S. M. Lim, M. K. Kim, D. H. Lee, and M. C. Won, “Vision-based farmland boundary detection algorithm for automation of an agricultural tractor” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 3, pp. 208-216, 2023.
S. A. Magalhães, L. Castro, G. Moreira, F. N. Dos Santos, M. Cunha, J. Dias, and A. P. Moreira, “Evaluating the single-shot multibox detector and yolo deep learning models for the detection of tomatoes in a greenhouse,” Sensors, vol. 21, no. 10, p. 3569, 2021.
C. Mitaritonna and L. Ragot, “After covid-19, will seasonal migrant agricultural workers in europe be replaced by robots,” CEPII Policy Brief, vol. 33, pp. 1–10, 2020.
M. K. Kim, S. M. Lim, and M. C. Won, “Seedling area recognition algorithm for autonomous rice planter based on deep learning and image processing” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 3, pp. 245-251, 2023.
S. M. Lim, M. K. Kim, D. H. Lee, and M. C. Won, “Vision-based farmland boundary detection algorithm for automation of an agricultural tractor” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 3, pp. 208-216, 2023.
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