KCI등재
Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용한 과일 불량 부위 검출 = Fruit’s Defective Area Detection Using Yolo V4 Deep Learning Intelligent Technology
저자
최한석 (목포대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
46-55(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
It is very important to first detect and remove defective fruits with scratches or bruised areas in the automatic fruit quality screening system. This paper proposes a method of detecting defective areas in fruits using the latest artificial intelligence technology, the Yolo V4 deep learning model in order to overcome the limitations of the method of detecting fruit’s defective areas using the existing image processing techniques. In this study, a total of 2,400 defective fruits, including 1,000 defective apples and 1,400 defective fruits with scratch or decayed areas, were learned using the Yolo V4 deep learning model and experiments were conducted to detect defective areas. As a result of the performance test, the precision of apples is 0.80, recall is 0.76, IoU is 69.92% and mAP is 65.27%. The precision of pears is 0.86, recall is 0.81, IoU is 70.54% and mAP is 68.75%. The method proposed in this study can dramatically improve the performance of the existing automatic fruit quality screening system by accurately selecting fruits with defective areas in real time rather than using the existing image processing techniques.
더보기과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : (사)한국스마트미디어학회 -> 한국스마트미디어 | KCI후보 |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회 | KCI후보 |
2015-08-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회영문명 : 미등록 -> Korean Institute of Smart Media | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0 | 0 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0.17 |
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