First results of combining RGB segments and multi-spectral pixel classes for strawberry ripeness detection

Meyer, Philipp; Lange, Timo; Trost, Matthis; Tiedemann, Tim

doi:10.18420/giljt2025_38

Zitierlink: https://doi.org/10.48441/4427.3090.3

Verlagslink:	https://gil-net.de/Publikationen/GIL25_Proceedings_final_01.pdf
Verlagslink DOI:	10.18420/giljt2025_38
Titel:	First results of combining RGB segments and multi-spectral pixel classes for strawberry ripeness detection
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Meyer, Philipp Lange, Timo Trost, Matthis Tiedemann, Tim
Herausgeber*In:	Dörr, Jörg Steckel, Thilo Prankl, Heinrich Kruder-Motsch, Viktoria Bosse, Sebastian Riegler-Nurscher, Peter Floto, Helga
Herausgeber:	Gesellschaft für Informatik e.V.
Schlagwörter:	strawberry harvesting; autonomous robot; multi-spectral imaging; machine learning
Erscheinungsdatum:	4-Feb-2025
Verlag:	Gesellschaft für Informatik e.V.
Buchtitel:	Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Fokus - digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Referate der 45. GIL-Jahrestagung 25.-26. Februar 2025, Wieselburg (Österreich)
Teil der Schriftenreihe:	GI-Edition : lecture notes in informatics. Proceedings
Bandangabe:	P-358
Anfangsseite:	333
Endseite:	338
Projekt:	Robotik in der Landwirtschaft
Konferenz:	Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2025
Zusammenfassung:	Autonomous harvesting of strawberries is dependent on the detection of fruits and their ripeness. For harvesting in commercial fields, at least unripe, ripe, and overripe fruits must be distinguishable. In this paper, we employ visual image-wise segmentation with multi-spectral pixel-wise ripeness classification on real field recordings. Our results show the feasibility and potential of this combination. Furthermore, we identify problematic parts and necessary improvements.
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12738/18604.3
DOI:	10.48441/4427.3090.3
ISBN:	978-3-88579-802-6
ISSN:	2944-7682
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Department Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025) Fakultät Technik und Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025)
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Hinweise zur Quelle:	Meyer, Philipp; Lange, Timo; Trost, Matthis; Tiedemann, Tim (2025): First results of combining RGB segments and multi- spectral pixel classes for strawberry ripeness detection. 45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft. DOI: 10.18420/giljt2025_38. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 2944-7682. EISSN: 2944-7682. ISBN: 978-3-88579-802-6. pp. 333-338. Wieselburg, Austria. 25/26. Februar 2025
Enthalten in den Sammlungen:	Publications with full text