| 研究分担者 |
牛尾 修 株式会社システムサコム, 開発本部, 部長研究員
吉田 等明 岩手大学, 情報処理センター, 助教授 (00220666)
恒川 佳隆 岩手大学, 工学部, 講師 (80163856)
新貝 鉚蔵 岩手大学, 工学部, 教授 (00089088)
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| 研究概要 |
パンやケーキ、クッキーなどのベ-クド製品,およびコーンミールやスナック菓子などの押出し成型(エクストルージョンクッキング)食品などの多孔性食品を対象にして,食品素材の力学特性(粘弾性,付着性など)を工程管理の指標にし,製品の気孔構造(気孔のサイズと方向性)と力学特性(破断応力、破断ひずみ)を品質管理の指標にして,ファジィ・ニューラルネットワークを応用した管理指標の良否を自動判別するシステムを構築することが本研究の目的である。
品質管理に有効なパンやケーキ,スナック菓子の気孔構造特性を取り込むため,画像処理・解析システム(現有:王子計測機器(株)製DA-5000)を用いて画像取り込み条件,画像前処理方法,画像解析方法を検討した。ノイズ除去および気孔輪郭を明確化する画像前処理としては,原画像を3×3マトリックスにおける4近傍シャープニングの強調フィルタ処理するのが適切であることを明らかにした。統計的解析においては,従来から一般的に行われているように1個のしきい値を用いて原画像を二値化することにより気孔図形を抽出するのではなく,原画像の輝度分布から定式的に算出した5個のしきい値を用いて,原画像を二値化した5個の図形を合成することにより目的とする気孔図形を取得する手法(多重二値化イメージング法と命名)が妥当であることを明らかにした。スペクトル解析においては,二次元フーリエ変換法を適用して,スペクトルの周波数依存性から気孔の大きさ分布,スペクトルの角度依存性から気孔の配向性を定量化するのが妥当であることを明らかにした。
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