画像処理によるエダマメの選別方法に関する研究(第1報) : 主要傷害の分類と選別基準の策定 Development of Green Soybean-Sorting Method Using Image Processing (Part 1) : Damage Classification and Determination of a Sorting Standard

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抄録

本報は, 画像処理を活用したエダマメ選別機を開発するにあたり, 選別が必要な傷害の分類と消費者の意識調査を行い, 選別機に適用する選別項目と基準について検討したものである。適期に収穫したエダマメは, 出荷規格で規格外に分類される莢が36~45%, そのうち機械的損傷が6~15%含まれた。発生する機械的損傷は, I~V型に類型化した。選別する傷害は, 生産地での選別状況から形状, 子実熟度, 病虫害, 機械的損傷の各項目に分類した。これらの選別項目のうち, 変色部を有する病虫害と機械的損傷I型, II型, V型については, 傷害部分と莢全体の面積比率が10%未満をA品, 10~15%をB品, 15%以上を規格外品の基準で分類した。

This study investigated sorting points and sorting grades to facilitate the development of a green soybean-sorting machine using image processing. For green soybeans harvested at the optimal time, 36-44% of the pods were classified outside the grade. Of those, 6-15% showed mechanical damage. We classified the mechanical damage into types I-V. Furthermore, we classified the sorting points for shape damage, damage due to green soybean seed maturity, damage due to pests, and mechanical damage. Among those points, pest damage and mechanical damage (type I, type II, type V) that produced color change points in the pods were classified according to the ratio of damaged areas to total pod area. Therefore, grade A was less than 10%, grade B was 10-15%, and outside grade (substandard) was greater than 15%.

収録刊行物

  • 農業機械學會誌  

    農業機械學會誌 70(2), 90-96, 2008-03-01 

    The Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers

参考文献:  11件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021227636
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00200470
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02852543
  • NDL 記事登録ID
    9406163
  • NDL 雑誌分類
    ZR7(科学技術--農林水産--農産)
  • NDL 請求記号
    Z18-387
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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