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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Recognition of Specific Parts of Plastic Bottles Using Improved DeepLab v3+

http://hdl.handle.net/10228/0002001561
http://hdl.handle.net/10228/0002001561
7e804b8c-e2ca-41ba-bb7d-c05b85ea2930
名前 / ファイル ライセンス アクション
LaSEINE-2023_043.pdf LaSEINE-2023_043.pdf (376.4 KB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-04-09
タイトル
タイトル Recognition of Specific Parts of Plastic Bottles Using Improved DeepLab v3+
言語 en
著者 Ideta, Daiki

× Ideta, Daiki

en Ideta, Daiki

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神谷, 亨

× 神谷, 亨

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kamiya, Tohru
Kim, Hyoungseop

ja 神谷, 亨
金, 亨燮

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we focus on the manpower shortage in factories and conduct an experiment to try to automate the process. Factory automation has many advantages, such as reducing labor costs and improving production efficiency. Among them, we focused on the sorting of plastic bottles at a waste disposal plant. Currently, garbage is sent to the landfill without being sorted, and it is sorted by hand. Unlike cans, plastic bottles cannot be easily automated because they cannot be separated using magnets. Therefore, we propose an image processing technique to recognize where plastic bottles are located, and to use a robot arm to sort them, thereby realizing automation. In this paper, we focus on image processing technique based on deep learning. As basic research, we conducted an experiment to see how well the robot can identify a single plastic bottle in an image. We attempted to use semantic segmentation methods for detection, using DeepLabv3+ as the basic model, and improved it. scSE Block and fine-tuning were introduced to improve the accuracy significantly compared to previous studies.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 23rd International Conference on Control, Automation and Systems, ICCAS 2023, October 17-20 2023, Yeosu, Korea
言語 en
書誌情報 en : 2023 23rd International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS)

p. 1758-1761, 発行日 2023-11-20
出版社
出版者 IEEE
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Semantic Segmentation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Convolutional Neural Network
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Recognition of Plastic Bottle
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 DeepLabv3+
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 ResNet
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Spatial and Channel Squeeze and Channel Excitation Block
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.23919/ICCAS59377.2023.10316854
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-89-93215-27-4
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2642-3901
会議記述
会議名 23rd International Conference on Control, Automation and Systems, ICCAS 2023
言語 en
回次 23
開始年 2023
開始月 10
開始日 17
終了年 2023
終了月 10
終了日 20
開催国 KOR
査読の有無
値 yes
連携ID
値 14156
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Ver.1 2025-04-09 12:00:06.057237
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