| 研究課題/領域番号 |
18K02210
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
小島 洋一郎 北海道科学大学, 工学部, 教授 (50300504)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 食品 / 計測 / IoT / AI |
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| 研究実績の概要 |
■食事の際に感じるおいしさは、複合的かつ様々な感覚から誘発されるものである。現状、このように多様で主観的感覚を数値化するのは、非常に困難である。本研究では、ヒトの五感を模倣したフードセンサシステムの開発と、このシステムから得られる膨大なセンシングデータを人工知能（AI）や統計的な多変量解析などへ適用して、情報処理手法による簡易なおいしさ評価を目的としている。人は外界からの刺激を感受して神経系に伝え、周囲からの情報を認識している。視覚情報の割合は五感の内80%とも言われている。フードセンサシステムには、非破壊・非接触によるロボットビジョンの技術を導入するため、システムへのアルゴリズムに反映させるよう最適化した設計に取り組んでいる。
■近年、視覚を代替する画像センサの性能が向上しており、かつ廉価になっている。これらのことから海外において、青果物の品質を客観的に評価する技術開発が急速に高まっている。日本においてもスマート農業として、実用化に向けた多くの研究が報告されるようになった。
■本研究では、果物や野菜の鮮度の度合いを視覚で判断する流れを模倣しており、簡易で安価な携帯型カメラより撮影したRGB・色画像情報によるセンサのネットワーク構築を行い、基礎的なデータの取得を行った。人工知能AIの利活用も先進的な取り組みとして研究計画にしている。色などの画像認識アルゴリズムをシステムへ搭載し、これを活用したロボットビジョンの開発を進める。野菜や果実の色から収穫や食するのに適切な時期を数値化して判断するシステムを備えるようにしている。
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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
計画に基づき研究を進めている。一方で、システムの最適化の調整や検証に多くの時間を要するようになっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
■国内外における研究状況を踏まえて、本プロジェクトとの相違点を見極めるなど、新たな視点を付与した本研究独自かつ新規性のある内容を継続して進める。
■例えば、データサイエンス分野にて利用され、これまで導入を行っていなかったアルゴリズムを組み込みんだシステムや、VR・ARなどといった仮想的技術との融合を早急に実施して、AIによる評価手法の開発を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
システム開発や取得したデータの解析について、研究の最適化を進めた結果、次年度に使用する額が生じた。
これに合わせて、新たな研究計画を立案と、その可能性の検証を継続しつつ、今後の実験対応を行う予定である。
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