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    題名: 以CNN深度學習為基礎之智慧菇菌影像定位技術研發
    作者: 呂全斌
    貢獻者: 健康暨護理學院
    關鍵詞: 人工智慧
    機械視覺,
    卷積神經網路
    洋菇
    創新栽植系統
    日期: 2020-12
    上傳時間: 2021-03-31T02:06:39Z (UTC)
    摘要: 環控系統透過溫度與溼度控制來調節溫室的微氣候,提供洋菇生長所需的氣候條件,然而現今的環控系統不具備洋菇生長狀態偵測功能,農民僅能以人為方式檢視洋菇生長,並估測與微氣候之間的關係。為協助農民進行洋菇生長追蹤、採收分級提醒,以及環控系統控制參數決定適當性分析,本研究團隊研發一套洋菇影像量測系統,使用此系統來自動量測菌傘尺寸的變(等同於洋菇生長)。由於洋菇的菌傘外觀呈現圓形立體形狀,攝影機取像時會依據洋菇與攝影機之間的距離來進行自動對焦、調節光圈與白平衡處理,導致不同時間擷取到的洋菇影像都會存在著色彩上的差異。為了長時間量測與記錄洋菇尺寸,本研究提出一新式洋菇圓形量測演算法來計算菌傘尺寸,此演算法建立在深度學習之卷積神經網路的辨識結果上,配合使用我們自行設計的Score-Punishment(SP)演算法來估算洋菇圓尺寸,此方法於洋菇圓的檢測效果上,優於使用傳統圓形霍夫轉換(比較Open CV 函式的執行結果),此演算法亦不會有只能依個案來設定參數的問題,本文於下述章節說明演算法的架構與流程,以及透過實驗結果與比較來驗證此演算法的實用性。
    顯示於類別:[資訊科技系] 研究計畫

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    以CNN 深度學習為基礎之智慧菇菌影像定位技術研發.pdf7686KbAdobe PDF0檢視/開啟


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