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マダイ稚魚選別自動化システムの研究
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/18140
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/18140b6b5c673-62de-456d-ac9a-c941effd701e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
25420230seika.pdf (2.8 MB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2016-10-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | マダイ稚魚選別自動化システムの研究 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Automation Research of the Red sea bream fry Appearance-Form sorting system | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者 |
久保田, 均
× 久保田, 均 |
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| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 水産養殖 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 種苗生産 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 画像処理 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 選別 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| 著者(英) | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 値 | KUBOTA, Hitoshi | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 近畿大学先端技術総合研究所; 講師 | |||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||
| 値 | Kindai University | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||
| 著者 外部リンク | ||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25420230/ | |||||
| 版 | ||||||
| 出版タイプ | NA | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||
| 出版者 名前 | ||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2015) p. 1-6, 発行日 2016 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：本研究では、マダイ稚魚の選別作業の自動化を図るために、マダイ稚魚の吻部、及び、外形形状の画像特徴の抽出手法の開発を主に実施した。代表的な人の顔認識手法であるActive Appearance Modelをマダイ稚魚の口に適用した。外形形状の画像特徴の抽出手法では、2値画像処理、エッジ検出、線検出を用いた。研究成果としては、Active Appearance Modelは、吻部の極端な変形、および、カメラに対する稚魚の顔の傾きの変化に対して弱い事がわかった。また、外形形状の画像特徴の抽出手法からの検出では、研究当初の検出能力と比較して飛躍的に検出能力が向上でき、かつ、タクトも非常に短くなった。 研究成果の概要（英文）：In this research, I have developed mainly image processing technique of detecting the shape of the mouse and the contour shape of the red sea bream. In the mouse detection, I have applied to the red sea bream the method using Active Appearance Model which is popular for human face recognition. In the contour shape detection, I have applied to the red sea bream the binary processing method, edge detection method and line detection method. The result of our research was as follows. In the mouse detection, the method using Active Appearance Model is weak for extreme deformed mouse and for an improper inclination angle of the face area to the camera. In the contour shape detection, the capability of detecting the deformed fly has been largely enhanced and the tact time for sorting the deformed fly has been highly shortened. |
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| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2013～2015; 課題番号：25420230; 研究分野：ロボット工学、画像処理; 科研費の分科・細目： | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
