ヒト化学感覚情報を代替するセンサとＡＩを融合した「おいしさ」数値化システムの創製
| Project/Area Number |
18K02210
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 08030:Family and consumer sciences, and culture and living-related
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| Research Institution | Hokkaido University of Science |
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Principal Investigator |
小島 洋一郎 北海道科学大学, 工学部, 教授 (50300504)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | センサシステム / 食品 / 計測 / 評価 / 画像解析 / 人工知能 / AI / IoT / 味覚 / センサフュージョン / データ処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
■「Food×Tec」を進めている食品分野の先端技術において、液体成分を迅速かつ精度良く判別し評価することは、おいしさを客観的な数値データへ置き換えることが容易になるため非常に重要である。小規模な企業において、それらの需要は今後さらに急増すると予想される。近年ではハイパースペクトルカメラなどの高性能撮影機材が利活用されている。カメラにも様々な種類があり、タイプやメーカーによって、空間分解能、波長分解能、波長帯域などの特徴を有する。食品産業分野の製造過程では、不良品を可能な限り減らすため、計測センサシステムなどの機器や解析用ソフトウェアを導入している。一方で効率化や省人化のために多用すると、ランニングおよびメンテナンスコストが高額になり、小規模企業の場合、非常に大きい負担増となり、人材不足と合わせ課題を抱える。
■本研究では、コンパクトで高性能なスマートフォンのカメラ機能を有効活用して、廉価で簡易迅速に液体や食品等の判別評価することを目指している。飲料や食品等をこのスマートフォンで撮影し、画像データの RGB 値を比較することで液体、固体の品質評価や判別に活用している。様々な画像解析ソフトウェアを用いて、簡便な識別の可能性を昨年度までの先行研究にて明らかにしてきた。これまでは撮影ならびに画像解析を手動にて緻密に行うため、煩雑になるなど課題が生じたため、得られた画像データに多変量解析のクラスター分析や機械学習を使用した。また、数値化などの見える化を推進し簡易迅速かつ精密な判別手法のフローを確立することが可能になった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
国内外での研究において、本申請と系統的に似通る研究結果が散見されるようになった。これらと差異化を図るために、新たな検証と課題解決の対応へ多くの時間を想定以上に費やすことになり、少なからず進捗の遅れを来たすことになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
国内や海外にて発表された研究指針との本質的な相違を調査検討し、本研究の独自性や新規性をこれまで以上に伸ばすよう、研究開発の推進を行う。今後は、コンピュータビジョンの技術を新たに導入し、得られたデータの数値信号解析などの技術とのフュージョンが重要になる。また、機械学習を駆使した評価手法の開
発をこれまで以上に目指す。
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Report
(5 results)
Research Products
(23 results)
