研究課題/領域番号 |
22K12190
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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研究機関 | 国立研究開発法人水産研究・教育機構 |
研究代表者 |
徳永 憲洋 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産大学校, 准教授 (00432956)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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キーワード | 超音波 / スマートセンサ / 脂肪含有量の推定 / ソフトコンピューティング / 非破壊評価 / 魚肉 / 大脳皮質型学習モデル / 養殖魚 |
研究開始時の研究の概要 |
養殖魚の「成長度」「脂の乗り」「寄生虫の有無」などの「発育測定」を行うセンシング技術があれば,餌の量や種類,水温制御などの意思決定が容易になり,さらに消費者に届ける前に評価することで食の品質・安全管理を確保できる.発育測定は養殖魚の鮮度を保つためにも非破壊で行えたほうが良い.そこで本研究では音響と脳型情報処理技術を組み合わせることで,水中の養殖魚の「発育測定」を可能とするセンシングシステムの基盤技術の開発を目指す.
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研究実績の概要 |
令和4年度は魚のおいしさの指標の一つである「脂ののり(脂肪含有量)」を超音波を利用することにより非破壊で定量的に評価できる基盤技術の開発に関して研究を行った。具体的には動物用の超音波診断装置を用い、マアジの背中から得られた超音波エコー画像から脂肪含有量を推定するアルゴリズムの開発を行った。本研究では機械学習等のソフトコンピューティングを用いてエコー画像から脂肪含有量を推定する方法を模索する予定であるが、まず比較対象として簡単な画像処理技術での脂肪含有量の推定精度を検証した。脂肪含有量の多い魚のエコー画像は皮下から距離が深くなるほど輝度値の減衰が大きくなる。これは脂肪が含まれた肉は超音波エネルギーの減衰が大きいためである。この原理を利用することで、閾値を用いた簡単な処理でもある程度脂肪含有量の推定はできると考えた。検証の結果、推定値の相対誤差は約30%程度と大きい誤差ではあるが、エネルギー減衰を考慮すれば単純なアルゴリズムでも推定は可能であることが示唆された。現在、後方散乱の強さを定量化する方法を用いた脂肪含有量の推定法の開発と、ソフトコンピューティングを用いた方法についても検証中である。本研究は、超音波を利用することで、水中で泳ぐ魚に対しての非破壊評価が期待でき、養殖魚などの成長度を生かしたまま定量化できるスマートセンサの開発に役立てられると考えている。またDICOMサーバを構築することで、動物用超音波診断装置と計算機との間でエコー画像を簡単に連携できるようになり、効率的にエコー画像収取と計算機による検証ができるようになった。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和5年度にかけて、ソフトコンピューティングを用いた脂肪含有量の定量化方法の開発が計画されているが、計画通り、開発は進められている。マアジ以外のエコー画像の収集が遅れているが、DICOMサーバ等の構築によりエコー画像の収集が高効率となったため、今後、急ピッチで他魚種のエコー画像収集を行える予定である。
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今後の研究の推進方策 |
令和5年度で行う研究は以下の2点である。(A)他魚種における超音波エコーデータ収集、(B)音響を用いて様々な魚の脂の乗りを測定できる基盤技術の開発。(A)については、令和4年度でのマアジのエコー画像と同様の方法で収集を行う。魚の脂肪含有量は背中だけでなく腹側も重要になることが示唆されているため、背中、腹側等、複数点でエコー画像を収集する。(B)については、高精度でエコー画像から脂肪含有量を推定でいるソフトコンピューティング法を開発する。すでに検討されている方法を検証する予定である。
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