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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,386 - 1,394 (9page)
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As consumption of high-quality fruits increases and sales and packaging units become smaller, the demand for automatic fruit grading systems is increasing. Compared to other crops, the quality of fruit is determined by visual characteristics such as shape, color, and scratches, rather than just physical size and weight. Accordingly, this study presents a CNN model that can effectively extract and classify the visual features of fruits and a perceptron that classifies fruits using physical features, and proposes a stacking ensemble model that can effectively combine the classification results of these two neural networks. The experiments with AI Hub public data show that the stacking ensemble model is effective for grading fruits. However, the ensemble model does not always improve the performance of classifying all the fruit grading. So, it is necessary to adapt the model according to the kind of fruit.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터세트
3. 시각적 특징과 물리적 특징을 결합한 모델 제안
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
S. Naik and B. Patel, “Machine Vision Based on Fruit Classification and Grading– A Review,” International J ournal of Computer Applications, Vol. 170, No. 9, pp. 22-34, 2017.
T.K. AmeethaJunaina, B.E. Abishek, V. Rajendren, S. Mohammed, and P.S. Kumar, “A Survey on Fresh Produce Grading Algorithms Using Machine Learning and Image Processing Techniques,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 981, No. 4, 042084, pp. 1-7, 2020.
H. Dang, J. Song, and Q. Guo, “A Fruit Size Detecting and Grading System Based on Image Processing,” Proceeding of the International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, pp. 83-86, 2010.
N.B.A. Mustafa, S.K. Ahmed, Z. Ali, W.B. Yit, A.A.Z. Abidin, and Z.A.M. Sharrif, “Agricultural Produce Sorting and Grading using Support Vector Machines and Fuzzy Logic,” Proceedings of the IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications, pp. 391-396, 2009.
L. Fu, S. Sun, R. Li, and S. Wang, “Classification of Kiwifruit Grades Based on Fruit Shape Using a Single Camera,” Sensors, Vol. 16, No. 7, 1012, pp. 1-14, 2016.
T.K. AmeethaJunaina, B.E. Abishek, V. Rajendren, S. Mohammed, and P.S. Kumar, “A Survey on Fresh Produce Grading Algorithms Using Machine Learning and Image Processing Techniques,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 981, No. 4, 042084, pp. 1-7, 2020.
H. Dang, J. Song, and Q. Guo, “A Fruit Size Detecting and Grading System Based on Image Processing,” Proceeding of the International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, pp. 83-86, 2010.
N.B.A. Mustafa, S.K. Ahmed, Z. Ali, W.B. Yit, A.A.Z. Abidin, and Z.A.M. Sharrif, “Agricultural Produce Sorting and Grading using Support Vector Machines and Fuzzy Logic,” Proceedings of the IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications, pp. 391-396, 2009.
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