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학술저널
저자정보
이은주 (전주대학교) 민정익 (전주대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,477 - 1,484 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.8.1477

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농산물을 판매하기까지의 유통 과정 중 농산물의 외관 품질 판별 과정은 주로 육안으로 진행되고 있어 불균일한 품질 문제가 발생한다. 품질 문제로 인한 상품성 하락 및 경제적 손실 등의 감소를 위해 품질 판별 과정 중에서도 등급 분류 과정의 오류를 줄이고자 하였다. 이를 위해 CNN 기반의 품질 등급 분류 연구를 후지 사과를 대상으로 진행하였으며, 3개의 채널(Red, Green, Blue)로 이루어져 있는 컬러 이미지 중 품질 등급의 분류를 결정짓는 단일색상을 찾고자 하였다. 색상별 영향력 확인을 위해 층과 합성곱층의 필터의 수를 다르게 설정한 8가지 모델 구조를 통하여 5가지 채널(RGB, Red, Green, Blue, gray)에 대한 실험을 진행하였고, 본 연구를 통해 Blue채널이 사과의 품질 등급 분류에 있어 가장 안정적인 색상이자 영향력 있는 색상 채널임을 확인하였다.
#딥러닝 #사과 #품질 등급 #분류 #Deep Learning #Convolution Neural Network #Apple #Quality Grade #Classification #CNN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 관련 연구
Ⅲ. 품질 분류를 위한 모델 설계
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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