Bruise Detection Using Complexity for Oorin Apples

The complexity of binary image for apples as normal, bruised around centerbruised around edge, and bruised around both edge and center were analyzed. Amulti-threshold method (thresholds determined by area rates 0.3,0.4,...0.7 for complexity rates analysis) was used successfully for bruise classification. Leaving out apples with bruising around the edge, apples were classified 85.7% correctly.

本研究は、王林リンゴのgreen画像を2値化し、その2値化画像を分析した。損傷果を検出するために、2値化画像の面積の変換による、画像の複雑性をもとに、正常部及び損傷部(損傷部は画像の真ん中辺り、エッジ辺り、真ん中とエッジ辺りとも)の画像を分析した。この画像種類複雑性の分析結果によって、多しきい値方法を使用して、正常部と損傷部は85.7% の精度で判断できだ。