敵対的生成ネットワークに基づくカット野菜の異物混入画像検査方式の検討

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タイトル別名
  • A Study on Image Inspection Method for Foreign Object Contamination of Cut Vegetables based on Generative Adversarial Network

抄録

カット野菜の異物検査は現在，目視で行われており，生産性と品質向上のため，信頼性の高い自動異物検査方式が求められている．しかしながら，野菜には葉脈や色合いなどのパターン変動が内包しており，正常品の変動が小さい定型的な工業用部品検査方式と較べて，正常品学習が容易ではない．本研究では，異物の性質を考慮し，正常野菜の変動を学習可能な敵対的生成ネットワークによる異物画像検査方式を提案し，有効性を検証した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390298986213396864
  • DOI
    10.11371/wiieej.22.03.0_141
  • ISSN
    27589218
    02853957
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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