메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hye-Young Song (National Institute of Agricultural Sciences) Byeong-Hyo Cho (National Institute of Agricultural Sciences) Yong-Hyun Kim (National Institute of Agricultural Sciences) Kyoung-Chul Kim (National Institute of Agricultural Sciences)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.49 No.1
발행연도
2022.3
수록면
129 - 136 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, we aimed to develop a maturity classification model for tomatoes using hyperspectral imaging in the range of 400 - 1,000 nm. Fifty-seven tomatoes harvested in August and November of 2021 were used as the sample set, and hyperspectral data was extracted from the surfaces of these tomatoes. A combined method of SNV (standard normal variate) and SG (Savitzky-Golay) methods was used for the pre-processing of the hyperspectral data. In addition, the hyperspectral data were analyzed for all maturity stages and considering bandwidths with different FWHM (full width at half maximum) values of 2, 25, and 50 nm. The PCA (principal component analysis) method was used to analyze the principal components related to maturity stages for the tomatoes. As a result, 500 - 550 nm and 650 - 700 nm bands were found to be related to the maturity stages of tomatoes. In addition, PC1 and PC2 explained approximately 97% of the variance at all FWHM conditions and thus were used as input data for classification model training based on the SVM (support vector machine). The SVM models were able to classify tomato maturity into five stages (Green, Turning, Pink, Light red, and Red) with over 95% accuracy regardless of the FWHM condition. Therefore, it was considered that hyperspectral data with 50 nm FWHM and SVM is feasible for use in the classification of tomato maturity into five stages.
#full width at half maximum #maturity classification #PCA(principal component analysis) #support vector machine

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusion
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0