| 研究課題/領域番号 |
03556034
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
池田 善郎 京都大学, 農学部, 教授 (50026465)
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| 研究分担者 |
有馬 博 信州大学, 農学部, 教授 (40021068)
西津 貴久 京都大学, 農学部, 助手 (40228193)
広瀬 正明 京都大学, 食糧化学研究所, 教授 (60026523)
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| キーワード | 農産物 / 近赤外分光分析 / 液体クロマトグラフ / 非線形パラメ-タ / 超音波 / カラ-画像のクラスタ-分析 / 人工触覚 / 衝撃波伝播特性 |
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| 研究概要 |
今年度は農産物ハンドリング用知能ロボットシステム中の農産物の非破壊品質判定部の基礎的研究を行った。
(1)りんご及びキ-ウィフル-ツのテクスチュアについて、成分による吸収の少ない783nmの光を照射して得た散乱係数と果肉の破壊降伏応力との間にかなり強い線形相関があることがわかった。成分については、高速液体クロマトグラフによって得た成分含量を注目する成分の複数の吸収波長を用いてかなりの精度で推定することができた。
(2)牛乳のモデルとしてコ-ン油のO/Wエマルションを用意し、非線形音響パラメ-タB/Aを測定した。その油相濃度と非線形音響パラメ-タは線形関係にあることがわかった。また他の液体についても濃度計測に適用できる可能性があることがわかった。
(3)花のビデオ画像による開花度合6段階への分類を試み、RGBデ-タをLAB表色系へ変換し色立体上でクラスタリングを行った結果、人間の認識に近い特徴領域への分割が可能であることがわかった。
(4)空気圧で駆動される農産物杷持用ロボットハンドを製作し、それに品質判定用の衝撃装置を組み込んで触覚機能を持たせた。りんごの貯蔵中の品質変化を衝撃波の伝播速度、衝撃入出力比、衝撃力立ち上がり時間等で予測することを試み、その可能性が見いだせた。また、衝撃力伝播特性と糖度、生物降伏力、縦弾性係数との関係を調べたが、分散分析の結果有意差は認められなかった。
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