2021 Fiscal Year Annual Research Report
Odor sensing, feature extraction and its classification by machine learning and fabrication of small and lightweight e-noses
| Project/Area Number |
20K11888
|
|---|
| Research Institution | Hiroshima University |
|---|
Principal Investigator |
大松 繁 広島大学, デジタルものづくり教育研究センター, 特任教授 (30035662)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | ニオイ計測 / ニオイデータベース / ニオイ情報処理 / ニオイ識別 / ニオイ識別機の小型化 / ニオイ識別機の軽量化 / ニオイ識別の高精度化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、酸化還元反応の原理に基づいて設計された半導体ガスセンサによるニオイセンサを用いて、人工知能の助けを借りてニオイ識別の精度向上を図るものである。多数のニオイセンサを並列に配置し、それらのニオイセンサからの出力値を計測可能とするニオイ計測回路を設計した。とくに、体臭など比較的分かり易いニオイのみならず、人間の鼻では検出が困難な物質に対してもニオイ検出が可能なニオイ計測回路を設計した。その計測回路から得られるニオイデータを格納するニオイデータベースを構築し、データベースから得られたニオイデータを用いてニオイ識別を行なった。
まず、初年度に購入したパソコンとニオイ計測回路とのインターフェースを作製し、様々なニオイに対するデータベースを構築した。また、体臭や人間に心地よく感じられるニオイデータに対する脳波計測も同時に行い、ニオイデータと脳波との関連性についても考察した。さらに、ニオイデータベースに格納されたニオイデータに人工知能を活用したニオイ識別を行った。また、持ち運びを容易にすることができる小型軽量なニオイ識別機を作製し、それを用いたニオイ識別の精度について考察した。
その結果、口臭および体臭のニオイに対する識別精度は、人間が検知可能なレベルと略同等の認識精度を達成することができた。しかも濃度レベルが比較的低いニオイに対しては、人間よりも僅かではあるが短時間で識別結果を提供できることが示された。
今後、ニオイ識別装置の更なる小型軽量化および識別精度の向上を図ることで、実用に供することが可能な口臭識別機のみならず体臭や悪臭の定量化を行うことが達成できると思われる。
|
Research Products
(8 results)
