KCI등재
SCOPUS
논문 : 정보처리 및 복합기술 ; SVM(Support Vector Machine)을 이용한 묘삼 자동등급 판정 알고리즘 개발에 관한 연구 = Research Articles : Information Processing and Interdisciplinary Technology ; Study on the Development of Auto-classification Algorithm for Ginseng Seedling using SVM (Support Vector Machine)
저자
오현근 ( H. K. Oh ) ; 이훈수 ( H. S. Lee ) ; 정선옥 ( S. O. Chung ) ; 조병관 ( B. K. Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
KDC
521
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
40-47(8쪽)
제공처
소장기관
Image analysis algorithm for the quality evaluation of ginseng seedling was investigated. The images of ginseng seedling were acquired with a color CCD camera and processed with the image analysis methods, such as binary conversion, labeling, and thinning. The processed images were used to calculate the length and weight of ginseng seedlings. The length and weight of the samples could be predicted with standard errors of 0.343 mm, and 0.0214 g respectively, R2 values of 0.8738 and 0.9835 respectively. For the evaluation of the three quality grades of Gab, Eul, and abnormal ginseng seedlings, features from the processed images were extracted. The features combined with the ratio of the lengths and areas of the ginseng seedlings efficiently differentiate the abnormal shapes from the normal ones of the samples. The grade levels were evaluated with an efficient pattern recognition method of support vector machine analysis. The quality grade of ginseng seedling could be evaluated with an accuracy of 95% and 97% for training and validation, respectively. The result indicates that color image analysis with support vector machine algorithm has good potential to be used for the development of an automatic sorting system for ginseng seedling.
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