研究課題
基盤研究(C)
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．
ロボティクス・メカトロニクス，食品工学
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．
