抄録
本報では, 処理方法を変えて栽培したスプレーギクを供試材料とし, 画像処理技術を用いて花房のフォーメーションを多角形で近似した.次に, その近似多角形を利用して評価指標を設定し, その評価指標を入力因子としたニューロによる品質評価の自動化について検討を行った.その結果, 以下のようなことがわかった.
1.切り花全体および花の画像に対して, それぞれ濃度ヒストグラムより算出した異なるしきい値を利用することで適当な2値画像が得られた.また, 切り花全体の2値画像から最下位節が正確に検出できた.
2.2値画像に基づき, 多角形近似を行うことで, 切り花全体および花の画像の有するフォーメーションの特徴を表現できた.
3.近似多角形に基づき, 三つの評価指標の設定を行った.これにより, 切り花の概形および花の密集の程度を数値化できた.
4.ニューロの入力因子として, 設定された三つの評価指標を用いて学習を行った結果, 生産者の評価結果に追従することがわかった.
