• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

大脳皮質型学習モデルを用いた養殖魚の発育をセンシングする基盤技術の開発

Research Project

Project/Area Number 22K12190
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionFisheries Research and Education Agency

Principal Investigator

徳永 憲洋  国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産大学校, 准教授 (00432956)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords超音波 / 超音波エコー画像 / 自己組織化マップ / RBFネットワーク / 脂肪含有量 / 非破壊 / スマートセンサ / 脂肪含有量の推定 / ソフトコンピューティング / 非破壊評価 / 魚肉 / 大脳皮質型学習モデル / 養殖魚
Outline of Research at the Start

養殖魚の「成長度」「脂の乗り」「寄生虫の有無」などの「発育測定」を行うセンシング技術があれば,餌の量や種類,水温制御などの意思決定が容易になり,さらに消費者に届ける前に評価することで食の品質・安全管理を確保できる.発育測定は養殖魚の鮮度を保つためにも非破壊で行えたほうが良い.そこで本研究では音響と脳型情報処理技術を組み合わせることで,水中の養殖魚の「発育測定」を可能とするセンシングシステムの基盤技術の開発を目指す.

Outline of Annual Research Achievements

令和5年度は魚のおいしさの指標の一つである「脂ののり(脂肪含有量)」を超音波を利用することにより非破壊で定量的に評価できる基盤技術の開発に関して、以下の2点を行った。
(1)超音波エコー画像から魚肉に含まれる脂肪量を推定するアルゴリズムの開発
(2)マアジ、カマス、マサバの3魚種の超音波エコー画像を取得すること
まず(1)については、自己組織化マップと放射基底関数ネットワーク(RBFネットワーク)を利用して脂肪量を推定するアルゴリズムを提案・開発した。超音波エコー画像に対して短時間高速フーリエ変換を施し、得られた周波数スペクトルベクトル集合からキーとなるベクトルを自己組織化マップで獲得する。その後Bag Of FeatureとRBFネットワークを利用して脂肪量を推定する。また(2)については、これまでマアジだけの超音波エコー画像しか取得していなかったため、他魚種としてカマスとマサバからも超音波エコー画像を取得した。カマスは鱗がマアジに比べて厚いことと時期的に脂が乗っていることから利用することとした。またマサバについてはマアジよりも脂肪含有量が高いことと、サイズがマアジよりも大きいことが脂肪量推定に影響を与えないかを調べるために利用した。(2)で得られた超音波エコー画像を使い、(1)で提案された手法によって脂肪含有量を推定した。また昨年度提案した画素の閾値を利用した簡易的な脂肪推定アルゴリズム、そしてIntegrated Backscatter法を利用した脂肪推定法とも脂肪推定精度を比較した。その結果、自己組織化マップとRBFネットワークを利用した手法は他手法よりも脂肪推定精度が高かった。詳細については今後、学会や論文などで発表をする予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

予定通りソフトコンピューティングを用いた脂肪含有量の定量化方法の開発ができている。またマアジ以外のエコー画像の収集をすることができている。今後も他魚種のエコー画像を取得する予定。

Strategy for Future Research Activity

令和6年度で行う研究は以下の3点である。(A)研究をまとめる。(B)他魚種における超音波エコーデータ収集、(C)音響を用いて魚の脂の乗りを測定できる基盤技術の開発。(A)については、これまでの研究結果を学会発表や論文としてまとめる予定である。(B)については、他魚種の魚についても超音波エコー画像を取得する予定である。(C)については、さらに高精度でエコー画像から脂肪含有量を推定でいるソフトコンピューティング法を開発する予定である。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2023

All Presentation (3 results)

  • [Presentation] 超音波エコー画像から魚の脂質含有量を推定する方法の検討2023

    • Author(s)
      城戸那央、徳永憲洋、川畑宣之
    • Organizer
      2023年度(第74回)電気・情報関連学会中国支部連合大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 動物用超音波画像診断装置を用いたマアジの脂肪量推定に関する検討2023

    • Author(s)
      城戸那央、徳永憲洋、椎木友朗
    • Organizer
      2023年度日本水産工学会学術講演会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 超音波を利用した魚の資質含有量計測方法の検討2023

    • Author(s)
      城戸那央、徳永憲洋
    • Organizer
      農業環境工学関連学会2023 年合同大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi