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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 154 - 161 (8page)
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본 논문은 인간의 노력을 줄이고 정확성을 높이기 위해 분류 시스템을 사용하는 기본을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안된 분류 시스템은 카메라, 모터 및 라즈베리 파이로 구성되어 있다. 이 분류 시스템은 사과를 미성숙한 것과 성숙한 것으로 분류할 수 있다. 본 연구의 실험을 위해 지역 시장에서 다양한 종류의 사과를 100개 구입하였고, 실험에 쓰인 사과는 무작위로 선택되었다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 분류 시스템의 정확도는 95%였다. 제안된 시스템은 노동력을 줄이는 데 유용할 것으로 기대된다.
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A. Therese / 2018 / Robotic arm with real-time image processing using raspberry pi, both automated and manually / International Journal of Advanced Research 6(3):1424~1430
H. Patel / 2018 / IOT color based object sorting machine / International Journal of Applied Engineering Research 13(10):5
S. W. Sidehabi / 2018 / The development of machine vision system for sorting passion fruit using Multi-Class Support Vector Machine / Journal of Engineering Science and Technology Review 11(5):178~184
S. More / 2019 / Robotic jaw for object sorting using raspberry pi 21(2):1~5
B. Hdioud / 2018 / Detecting and shadows in the HSV color space using dynamic thresholds / Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 7(1):70~79
H. Patel / 2018 / IOT color based object sorting machine / International Journal of Applied Engineering Research 13(10):5
S. W. Sidehabi / 2018 / The development of machine vision system for sorting passion fruit using Multi-Class Support Vector Machine / Journal of Engineering Science and Technology Review 11(5):178~184
S. More / 2019 / Robotic jaw for object sorting using raspberry pi 21(2):1~5
B. Hdioud / 2018 / Detecting and shadows in the HSV color space using dynamic thresholds / Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 7(1):70~79
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