| 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 – 2023-03-31
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| キーワード | センサシステム / AI / 計測 / 評価 / 食品 |
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| 研究実績の概要 |
■本研究では、食品のおいしさを評価する上で、重要となる視覚情報を代替するコンピュータビジョンの概念を導入し、食材の識別に関して検討した。
■具体的なターゲットの一例として、乳製品飲料の分類を実施した。品質評価において、機器購入や維持管理には高額な費用を要すること、また、測定機器の筐体は大きく、場所を必要とするなどのさまざまな課題があげられる。そこで、画像データの利活用、例えば、カメラ付き携帯端末などからの取得画像による簡易評価を目指した。飲料のみならず食品の品質状態を把握するスクリーニングへの使用が可能となれば、専用分析機器への依存が低減し、ユーザーが使い易く、廉価な評価技術に繋がることが想定される。人の目では似た白色液体に見える乳製品飲料水を複数使用し、画像の色味データから分類することを目的とした。
■各乳製品サンプルにおける画像データの最大値が1となるよう標準化し比較した。サンプルのG(緑色)における階級値のヒストグラムに差異が現れたため、分類可能性を有した。牛乳の中では脂肪分含有率の低い試料は、明確な分類が確認できる。一方、サンプルが多数になった場合は、個々の分類に明らかな差異を見出すのは困難であった。次に、スペクトルピークが出現するデータに多変量解析の主成分分析を行った。含有成分の傾向が似たサンプルにおいてクラスターを形成する傾向が得られた。
■今後は、デジタル画像を利用した乳製品飲料水の分類手法に、測定原理の異なる理化学機器の導入を行うことで、識別率の向上が期待できる。画像の色味データから乳製品飲料水を種類による分類や、メーカー間における分類技術の可能性を見出すことへ発展させ、サンプル個々での分類を一元管理した画像解析手法により迅速かつ廉価に評価する方法をさらに模索する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
国内外での研究において、本申請と系統的に似通る研究結果が散見されるようになった。これらと差異化を図るために、新たな検証と課題解決の対応へ多くの時間を想定以上に費やすことになり、少なからず進捗の遅れを来たすことになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
国内や海外にて発表された研究指針との本質的な相違を調査検討し、本研究の独自性や新規性をこれまで以上に伸ばすよう、研究開発の推進を行う。今後は、コンピュータビジョンの技術を新たに導入し、得られたデータの数値信号解析などの技術とのフュージョンが重要になる。また、機械学習を駆使した評価手法の開発をこれまで以上に目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍、ならびに、国内外における研究調査をもとに方針を変更する必要があった。今後の研究を、さらに早める計画を立て実施に結び付ける。
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