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畳み込みニューラルネットワークおよびサポートベクターマシンを用いたバレイショの外部欠陥種別の分類

机译:畳み込みニューラルネットワークおよびサポートベクターマシンを用いたバレイショの外部欠陥種別の分類

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摘要

バレイショ規格外品選別の自動化を目指し,バレイショ用選果ラインに実装された2種類の光学系でカラー画像と短波長赤外(SWIR)画像を撮影し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とサポートベクターマシン(SVM)の2種類の分類モデルを作成し分類を行った。画像は目視にて6種類の欠陥種別にラベル付けを行った。結果,CNNによるSWIR画像の分類精度が96.8と最も高かった。また,欠陥分類の妥当性確認のため判断根拠の可視化を行った結果,カラー画像では表面の色や輪郭情報が,SWIR画像では反射率が高く白く強調された部分が,それぞれ特徴量として観察された。

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