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J-GLOBAL ID：202402260504122809   整理番号：24A1475764

物理リザバー計算に基づく食品テクスチャ識別装置

Food Texture Discriminator Based on Physical Reservoir Computing

著者 (5件)： 鈴木悠人 (山形大学大学院理工学研究科機械システム専攻) ,  廣瀬航佑 (山形大学大学院理工学研究科機械システム専攻) ,  長瀬駿介 (山形大学大学院理工学研究科機械システム専攻) ,  小川純 (山形大学有機材料システムフロンティアセンター) ,  古川英光 (山形大学大学院理工学研究科機械システム専攻)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 90  号： 6  ページ： 455-459(J-STAGE)  発行年： 2024年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・食品の歯応えや喉越しなど咀嚼し嚥下する場合の様々な情報を食品テクスチャと呼び,本稿では,食品や飲料のテクスチャを数値的に評価し識別することができる装置について解説。
・前者を「口腔模倣型圧電センシング装置」,後者を「ソムリエアニマロイド」といい,どちらも柔軟材料を造形する3Dプリンタが活用され,圧電センサによるセンシングデータを使用。
・柔軟材料を介したセンサデータを物理リザバー計算を用いた機械学習でテクスチャを客観評価するもので,この装置の測定原理,評価方法や精度を説明し,実機評価で高い識別精度を確認。

シソーラス用語： 知覚 ,  テクスチャ処理 ,  パターン分類 ,  *食品テクスチャー ,  咀嚼 ,  嚥下 ,  食品 ,  飲料 ,  *圧電センサ ,  3Dプリンタ ,  物 ,  データ ,  機械学習 ,  評価 ,  原理 ,  方式 ,  リザバーコンピューティング ,  柔軟物体 ,  評価方法 ,  *食品特性 ,  *センサ
準シソーラス用語： センサデータ ,  テクスチャ ,  *テクスチャー識別 ,  客観評価 ,  測定原理

著者キーワード (12件)： physical reservoir computing ,  piezo sensor ,  food texture analysis ,  machine learning ,  oral mimics ,  soft materials ,  physical reservoir computing ,  piezo sensor ,  food texture analysis ,  machine learning ,  oral mimics ,  soft materials

分類 (5件)： 食品一般  (FJ01010Y) ,  食品の分析  (FJ01030U) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  食品製造・加工・保蔵法一般  (FJ03010M) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (5件)：

• 1) K. Hirose, et al.: Gel Biter: food texture discriminator based on physical reservoir computing with multiple soft materials, Artificial Life and Robotics, 27, 4 (2022) 674.
• 2) K. Nakajima: Physical reservoir computing-an introductory perspective, Japanese Journal of Applied Physics, 59, 6 (2020) 060501.
• 3) 田中,中根,廣瀬:リザバーコンピューティング-時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア-,森北出版株式会社 (2021).
• 4) M. Christ, et al.: Time series feature extraction on basis of scalable hypothesis tests (tsfresh-a python package), Neurocomputing, 307 (2018) 72.
• 5) F. Pedregosa, et al.: Scikit-learn: Machine learning in Python, Journal of Machine Learning Research, 12 (2011) 2825.

タイトルに関連する用語 (4件)： 物理 ,  計算 ,  食品テクスチャ ,  識別装置