2018 Fiscal Year Annual Research Report
Study on freshness estimation of fruit and vegetable using general-purpose devices
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17K20034
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
平林 晃 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50272688)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井尻 敬 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (30550347)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| Keywords | 食物 / 鮮度 / 汎用センサ / 機械学習 / リンゴ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，果物の鮮度や硬度といった状態を消費者が手軽に推定できる手法の実現を目的とし，音プローブを利用した状態推定手法の研究開発を行った．具体的には，イヤホン等の小型スピーカーから計測対象に20Hz-10kHzを線形にスイープした音を照射し，小型マイクを用いて果物から反射した音を計測する．多様な状態の果物に対し反射音データを蓄え，反射音から抽出した特徴ベクトルにより回帰器（Support Vector Regressionなど）により回帰を行い，未知の果物の状態を推定する．
本研究課題では，1)リンゴ32個程度に対し反射音を43日間収集し反射音から貯蔵時間を推定する実験，2)トマトとみかんそれぞれ160個程度に対し反射音と硬度データを30-60日間収集し反射音から貯蔵日数と硬度を推定する実験，3)スイカ50個程度に振動プローブを与え反射音を収集し『す（内部の空洞）』の有無を推定する実験，を行った．スイカの実験(3)については，正確度約0.8，F 値約0.4程度と，あまり高い推定精度は得られなかった．一方，リンゴ・みかん・トマトの貯蔵日数推定については，平均推定誤差が2日以下と高い推定精度を確認した．ただし，実験後，データ収集日の器材の状態に起因する特徴が識別に強い影響を与えてしまっている可能性が浮上した．現在，器材の状態が推定結果に入り込まないような録音機材・正規化方法・実験方法を再検討し新たに実験を行うことを計画している．実験(2)の実験結果はテクニカルレポートとして公開しており，この再実験において良好な結果が得られれば学会・論文等で発表を行う予定である．一方，本研究と関連した信号・画像処理に関する基礎技術の研究開発を行い，その成果を国内外の学会にて発表した．
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