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2019 年度 実施状況報告書

咀嚼圧力分布解析に基づく力学的・幾何学的テクスチャー推定システムの構築

研究課題

研究課題/領域番号 17K06263
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
キーワード咀嚼ロボット / 食塊形成マニピュレーション / CNN
研究実績の概要

本年度は,咀嚼ロボットシミュレータによる食塊形成に向け,食塊状態をリアルタイムかつ定量的に評価する手法について提案した.
はじめに,食塊を咀嚼回数によって定量評価する手法を構築した.まず,被験者によって試験食品を規定回数咀嚼し,吐出された食塊の画像を撮影して,これを教師データとした.食塊においては,破断片の大きさや形状などの特徴量定義は困難であるため,特徴量の学習まで含まれるDCNN(Deep Convolutional Neural Network)を活用し,食塊画像からその咀嚼回数を推定するモデルを提案した.
続いて,上記手法を実験的に検証した.試験食品は市販ドーナツ10[g],被験者は24歳の健常男性1名,1[Hz] の速度で咀嚼動作を行い,咀嚼回数0~30について25 個ずつの食塊を生成し,撮影した.DCNN の学習は,教師データを訓練/テストデータに8 : 2 の割合で振り分けて実施し,DCNN構造は,Augmented AutoEncoder(AA)に準拠した構造を用いた.推定精度は,決定係数0.75,平均二乗誤差5.1であり,咀嚼回数を適切に推定できる可能性を得た.
最後に,提案手法をロボットシミュレータの食塊形成再現度の評価に適用した.まず,前年度に構築したロボットシミュレータを用い,0~30 回の咀嚼動作における食塊画像を取得した.これをロボット食塊画像と呼ぶ.ヒトの食塊画像により作成した咀嚼回数推定モデルを用い,ロボット食塊画像の咀嚼回数推定を行った.これは,咀嚼ロボットシミュレータのヒト食塊再現度といった観点での評価を意味する.おおよそ咀嚼回数15回以下ではヒトと同様な食塊状態を再現できること,15回以上ではそれができないことが明らかとなった.以上のように,提案手法は,咀嚼ロボットシミュレータの妥当性評価に利用できることを示した.

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

当初の計画から細かい点で軌道修正はあるものの,全体として,おおむね順調に進展したものと判断している.特に,提案した食塊状態推定手法について,咀嚼ロボットによるヒト食塊再現性の定量的評価に活用できる可能生が明らかとなり,今後,テクスチャー推定精度向上への貢献が期待できる.

今後の研究の推進方策

人工咀嚼ロボットシステムの全体像について整理し,DCNN食塊状態評価とテクスチャー推定との融合について考察を深める.新型コロナウイルス感染拡大防止の観点から,学会等における成果公表,および,研究室での各種実験がストップしている.本年度は,Web会議システムなどの利用によってオンライン開催される学術会議において,当研究の成果を公表,議論し,最終的に論文にまとめる.

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルスの影響で参加予定であった学会が中止となり,次年度に学会発表を行う際の予算(学会参加費,出張旅費)とするため.

  • 研究成果

    (11件)

すべて 2020 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 1件、 招待講演 3件) 産業財産権 (3件)

  • [雑誌論文] Food Texture Estimation Using Robotic Mastication Simulator Equipped with Teeth and Tongue2019

    • 著者名/発表者名
      Shibata Akihide、Takahashi Ryoma、Nagahata Yuya、Kimura Kou、Shimizu Rina、Hotta Mariko、Inoue Masami、Higashimori Mitsuru
    • 雑誌名

      Sensors and Materials

      巻: 31 ページ: 2367~2367

    • DOI

      10.18494/SAM.2019.2353

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] ロボットシミュレータを用いた食品のテクスチャー評価2020

    • 著者名/発表者名
      東森充
    • 学会等名
      第2回食感の適切な評価手法を求めて~嚥下困難者対応食品の最新の研究動向と現場での展開
    • 招待講演
  • [学会発表] Mastication Class Estimation for Food Bolus by Using Convolutional Neural Network2019

    • 著者名/発表者名
      K. Nishi, A. Shibata, Y. Nagahata, K. Kimura, M. Inoue, and M. Higashimori
    • 学会等名
      2019 IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2019)
    • 国際学会
  • [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークを用いた食塊の被咀嚼回数推定2019

    • 著者名/発表者名
      西慶一郎, 柴田暁秀, 長畑雄也, 木村功, 井上賀美, 東森充
    • 学会等名
      日本食品科学工学会第66回大会
  • [学会発表] 咀嚼ロボットシミュレータにおける食塊形成の時空間解析2019

    • 著者名/発表者名
      柴田暁秀, 西慶一郎, 高橋龍馬, 長畑雄也, 木村功, 井上賀美, 東森充
    • 学会等名
      日本食品科学工学会第66回大会
  • [学会発表] 歯・舌両有型咀嚼ロボットシミュレータを用いたテクスチャーセンシング2019

    • 著者名/発表者名
      高橋龍馬, 柴田暁秀, 西慶一郎, 長畑雄也, 木村巧, 清水里奈, 堀田真理子, 井上賀美, 東森充
    • 学会等名
      日本食品科学工学会第66回大会
  • [学会発表] 咀嚼・嚥下機能評価における画像解析の応用~工学サイドから2019

    • 著者名/発表者名
      東森充
    • 学会等名
      : , 第25回日本摂食嚥下リハビリテーション学会学術大会
    • 招待講演
  • [学会発表] ロボットシミュレータを用いた食品のテクスチャ-評価2019

    • 著者名/発表者名
      東森充
    • 学会等名
      FOOMA JAPAN 日本食品工学会フォーラム2019
    • 招待講演
  • [産業財産権] 食感評価システム及び食感評価方法2020

    • 発明者名
      東森充ら(全8名)
    • 権利者名
      東森充ら(全8名)
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      特願2020-021923
  • [産業財産権] 食塊形成装置,食塊の形成方法2020

    • 発明者名
      東森充(全10名)
    • 権利者名
      東森充(全10名)
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      特願2020-019597
  • [産業財産権] 食塊形成装置,咀嚼状態評価方法,食感評価方法及び食塊の製造方法2019

    • 発明者名
      東森充(全8名)
    • 権利者名
      東森充(全8名)
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      特願2019-151113

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公開日: 2021-01-27  

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