農業の品質と市場準備を高めるため,オクラの成熟度分類のためのRGB画像データセット
Nikhilesh Kumar Bharathi1, Ferbin Fj1, Shoba S2
1School of Mechanical Engineering, Vellore Institute of Technology, Kelambakkam - Vandalur Road, Chennai 600127, India.
Data in brief
|September 2, 2025
まとめ
画像分析を用いたオクラの成熟度分類は 収穫時間を最適化し 廃棄物を減らすのに役立ちます この非破壊的な方法は 消費者のための品質の向上と 市場での成果の改善を保証します
科学分野:
- 農業科学
- コンピュータ・ビジョン
- 食品科学
背景:
- オクラは栄養価の高い作物で 栄養不良と闘い 持続可能な農業を支えるのに不可欠です
- オクラの成熟度 (未成熟,成熟,超成熟) を正確に分類することは,収穫のタイミング,市場需要,料理の用途にとって極めて重要です.
- 収穫後の損失を最小限に抑え,調理の使い方を最適化するには,熟成期の正確な評価が必要です.
研究 の 目的:
- オクラの熟成段階を分類するための非破壊的な方法を開発する.
- 様々な現実の環境から オクラのサンプルを集めた 強力な画像データセットを作成します
- 農業慣行と市場準備を最適化するための正確な分類モデルを可能にします.
主な方法:
- オクラの成熟度分類に非破壊的アプローチを使用した.
- 標準のRGBカメラを使って 制御された照明下でオクラの画像を集めました
- 様々な農場や市場からの自然的な変動を把握した.
主要な成果:
- 画像データに基づいてオクラの成熟度を分類する方法を開発しました.
- 大規模なデータセットは,正確な分類モデルを作成することを容易にする.
- 収穫のタイミングを最適化し 消費者のニーズを満たすのに役立ちます
結論:
- イメージに基づく非破壊的分類は,オクラの成熟度を決定するのに有効です.
- この研究は,農業の品質評価と市場準備を強化します.
- 収穫の最適化によって 持続可能な農業の実践を促進します
