文章詳目資料
陸軍後勤季刊
加入收藏
下載文章
中文摘要
一、隨著生活水準提升及健康意識抬頭，水果已成為日常必備的食品，其外部品質不僅是非常重要的咸官屬性，更影響消費者偏好與產品市場的價值。以往執行水果外觀品檢，多仰賴人力而效率不彰，加上從農人口逐年減少，因此，如何精準、迅速的實施品質檢測，以取代傳統的人工作業，為近來政府推動「智慧農業」的重要課題。二、新興的電腦視覺系統和影像辨識已在食品行業中獲得廣泛使用，隨著資通訊技術與設備日益精良，由「深度學習」技術所發展的「卷積神經網路」架構已被證明成為水果品質檢測的強大工具。若能將此技術運用於國軍副供站的水果品質檢測，可確保所供應的水果品質無虞，並彌補因組織調整所精簡的人力。三、研究所得結果：藉由「YOLOv3」演算法所延伸出非破壞性、快速且正確率接近100%的電腦視覺方法，可輔助費時耗力且缺乏客觀性的人工目視檢驗，同時提升國軍副食供應站的水果品質分類及檢驗作業效率。