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

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K02210
• Research Institution: Hokkaido University of Science
• Principal Investigator: 小島 洋一郎 北海道科学大学, 工学部, 教授 (50300504)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: センサシステム / AI / 計測 / 評価 / 食品

Outline of Annual Research Achievements

■食品工業分野では農畜水産物などの食材やそれら加工品のおいしさを評価するため、ヒトによる官能検査が実施され、企業それぞれのノウハウが暗黙知として多岐にわたり蓄積されている。一方、簡易な画像センシング技術で客観的な評価指標を明確にするため、多種多様な研究が進められている。本研究では、ヒトの多様な感覚を模倣する人工的なセンサを組み合わせ、おいしさ評価システムの構築を最終目標としている。

■本年度は非破壊・非接触によるロボットビジョンの技術をさらに推し進めるため、昨年に引き続き簡易で廉価な携帯型カメラを使用した。撮影したRGB・色画像情報によるセンサのネットワーク構築を行い、基礎的なデータの取得を行った。食品などの複雑かつ不均一なサンプル表面の見た目といった外観を数値化するシステムへのスケールアップを図った。近年、視覚を代替する画像センサの機能性能が向上していることから、食材サンプルを高精細かつ高解像度CMOS・CCDセンサの最適化を行った。同時に、これらのセンサの利点を複合化し、容易に撮影し、細分割されたサンプル表面の色情報や大きさといった、面積や形状のばらつきを捉えた。その後、多変量データ解析やＡＩを駆使し、パターン認識で迅速かつ高感度な解析と評価を実施した。

■評価システムのユーザーが、目で見た臨場感を得られるように、色・形・大きさを数値データ化するなど、ファーストステップになった。色彩評価には、データのキャリブレーションが必要になる。そこで、汎用性のあるカラーチェッカーをブラックボックス内に入れ基準値を抽出した。独自にチューニングした人工知能AIを利活用して先導的な評価システムの計画も進めている最中である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

海外において、本研究の方向性と似た報告事例があげられるようになっており、新たな課題が発生したことへの対応に予想以上の時間を費やすことになったため、進捗状況に若干の遅れが生じている。

Strategy for Future Research Activity

海外における研究との相違点を見極め、本研究にしかない新規性をより伸ばすよう研究を継続する。例えば、味覚IoTデータとVR・ARなどといった技術の融合が重要であるため、これらとAIによる評価手法の開発を目指す。

Causes of Carryover

研究の最適化を検討しており、次年度使用額が生じた。