抄録
本研究では, 客観的かつ迅速なピーマンの選果を目指したマシンビジョンシステムの開発を目指し, 2つの実験を行った. 最初の実験では, ピーマンを選果する際に重要となる果形特徴量の選別を行い, さらにそれら特徴量を用いた判別試験を行った. その結果, 3方向から撮影された画像から得られた5つの特徴量が選択された. それらを用いた特徴量を入力変数として用いたニューラルネットワークによる判別精度は, A判定が95%, B判定が100%, 全体で95.7%であった. 2番目の実験では, なるべく少ない画像数で, 高い判別精度が得られる撮影画像数とそれらを撮影する角度の最適値を, シミュレーションを用いて求めた. その結果, 2つの画像を用いた場合の最適角度は90度であり, 4画像を用いた場合のB級品判別精度は, 80%, 8画像を用いた場合では92%であった.
