| 研究課題/領域番号 |
17K06263
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
東森 充 大阪大学, 工学研究科, 教授 (30346522)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | 咀嚼ロボット / 食品テクスチャー / 圧力分布解析 / 深層学習 / 食塊形成マニピュレーション / CNN / テクスチャー推定 / ＣＮＮ / ロボティクス / 食品センシング / テクスチャー解析 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，ロボットシステムによる食品テスクスチャー（食感）推定手法を提案した．ヒトの口腔内を模擬した咀嚼ロボットシミュレータを開発し，人工咀嚼過程で計測した咬合圧および舌圧分布を時系列画像フレーム群として扱い，畳み込みニューラルネットワークを用いてテクスチャー官能評価値を推定する手法を開発した．市販食品を用いた検証実験を実施し，ヒトを上回る精度でテクスチャーを推定できる可能性を示した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，柔軟対象物の変形から破壊までの一連の物理現象を取り扱うマニピュレーション・センシング問題について取り扱い，人工咀嚼過程の咬合力と舌圧を画像情報として処理し，深層学習を利用することで多様なテクスチャー（食感）の推定が可能なことを明らかにした．本研究の成果は，新しい食品評価技術の確立およびヒトの官能評価処理メカニズムの解明に貢献するものである．
|
