@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00239530,
 author = {島田, 拓人 and 海老沢, 源 and 小池, 誠 and 小川, 晋 and 田代, 貴志 and 峰野, 博史},
 issue = {31},
 month = {Sep},
 note = {国内では温室メロンが高級果実として流通している．果実の品質は網目の形成状況に大きく影響される．そのため，高品質な網目の形成を支援するための技術が求められている．支援するための網目の定量化技術に関する研究は存在するが，栽培管理支援までの技術は確立されていない．本論文では栽培管理支援としての第一歩として，栽培過程における網目形成の検出手法を検討した．近年，AI 技術を活用した画像認識技術が発展しており，セマンティックセグメンテーション技術を活用することで，網目検出が可能だと考えられる．しかし，従来のセグメンテーション技術を適用するには網目形成過程における外観の多様性や，1 回の栽培で 1 玉分の教師データしか収集できないことによるデータ不足の課題がある．そこで，本研究では，画像異常検知技術である PatchCore を用いた新しい網目検出手法を提案する．PatchCore を利用することで，限られた教師データで多様な外観の網目に対応できるメリットがある．本論文では，提案手法に対して基礎実験を実施し，IoU=0.34 であることを確認し，既存技術よりも優れた結果であるこを示した．},
 title = {PatchCoreを用いた栽培過程における高精度なメロン網目検出手法の検討},
 year = {2024}
}