2026-03-08T14:27:56Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211811 2025-01-19T17:40:05Z 1164:1384:10524:10618

YOLOの物体検出を用いた果実選果システムの構築 A Study of the Fruit Sorting System Using YOLO Object Detection 赤井, 宏行 謝, 孟春 村田, 充利 岩崎, 宣生 森, 徹 Hiroyuki, Akai Mengchun, Xie Mitsutoshi, Murata Nobuo, Iwasaki Toru, Mori 近年，農業への深層学習を用いたシステムの開発が進んでいる．果実選果に深層学習を適用する際に，画像に写った複数の果実を画像分類で高い精度で認識することは困難である．本研究では，和歌山の特産品であるミカンの選果に着目し，物体検出アルゴリズムの YOLO を用いた果実選果システムに対して，検出分類システムと出荷可否検出システムを構築した．また，アノテーションツールによる物体検出のためのアノテーションデータ作成のコスト削減手法も提案した．比較実験を行い，システムの有効性を検証した． Recently, the development of systems for agriculture using deep learning has been progressing. When applying deep learning to fruit selection, it is difficult for image classification to recognize multiple fruits in an image with high accuracy. In this study, we focused on the fruit selection of mandarin oranges, a specialty product of Wakayama. Two fruit selection systems were constructed using the object detection algorithm YOLO, a detection and classification system and a shipment availability detection system. We also proposed a cost reduction method for creating annotation data for object detection. Comparative experiments were conducted to verify the effectiveness of the system. 情報処理学会 2021-07-01 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211811 2188-8825 AN10112981 研究報告ソフトウェア工学（SE） 2021-SE-208 11 1 5 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/211811/files/IPSJ-SE21208011.pdf application/pdf 2.3 MB