Investigating on Data Embedding in Food using Digital Fabrication
Project/Area Number |
23K11198
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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Research Institution | Saitama University |
Principal Investigator |
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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Keywords | フードタグ / デジタルファブリケーション / データ埋め込み / ヒューマンインタフェース / 食品インタラクション / 3Dプリント |
Outline of Research at the Start |
本研究は、食品タグを直接埋め込むことを可能にしようと開発する。パッケージを追加することなく、食品にデータを埋め込むことができ、廃棄物の削減にもつながる。そのために、食品そのものをタグとして活用するいくつかの手法を検討する。例えば、食品の内部構造や表面の質感を操作する方法だ。最近の画像処理とマシンビジョンの技術により、食品タグは機械読み取り可能なタグを通して認識することができる。そして、それぞれの埋め込み方法を評価し、その限界と性能を明らかにする。各埋め込み方法は、異なるタイプの食品に対応し、データと食品の特性に基づいて可能な埋め込みソリューションを提案する自動化モジュールを導出する予定。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究で対象とする食品は、3Dプリンターやレーザー加工などの基本的な加工方法で製造された食品である。そこで、今年度は、このような加工法に適用されるスラリー状の基本的な食品素材について調査した。特に、食品素材と加工方法の関係を探る。アボカド、パスタ、チーズ、マッシュポテト、肉などの対象食品と加工法を組み合わせて実験した。その結果、10Pasから100Pas程度の中粘度の食品は3Dプリンターで造形できることがわかった。高粘度(1,000Pas以上)の食品は、レーザー切断によってタグを埋め込むことができた。さらに、私は今年度、食品タグを用途別に使いたいというユーザーの要望を理解するためのワークショップを実施した。例えば、病院内で使用する場合は、患者情報など多くのデータを保存する必要があり、オートメーションでは、食品の指示を保存する必要がある。クローズドなワークショップに参加した50人の参加者のうち、ほとんどのユーザーは、食品タグに食品の原材料、賞味期限、詳細な情報が含まれていると考えている。そのため、データ数(食札に記載する文字数)、食材、製作方法が対応するワークフローとなる。また、次年度のユーザー実験のために、製作環境も整えた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の進展状況は、研究計画書の要に達している。この研究の進展を妨げる問題は特にない。
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Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方は、バーコード、ドットマーカー、QRコードなど、食品に付けるタグの種類を評価する実験を何度か行い、ワークショップでユーザーの要望に合った新しいタグを提案する予定だ。それぞれのマーカーには異なる利点があり、異なる種類の食品素材に適用できると予想した。まずは、レーザー加工によるタグの評価を行います。さらに、食品の変形に強い食品タグを検討する。計画が順調に進めば、各食品タグと人間の知覚との関係を評価する予定である。特に、各食品タグがどのように利用者に通知できるかを学んだ。本研究の成果をまとめ、研究論文に投稿する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)