文献

J-GLOBAL ID：202202245578082557   整理番号：22A0618310

機械学習を利用したキャベツ選果システムの開発

Development of Cabbage Classification System by Machine Learning

著者 (4件)： 内村優希 (岡山大学大学院環境生命科学研究科) ,  吉田裕一 (岡山大学大学院環境生命科学研究科) ,  後藤丹十郎 (岡山大学大学院環境生命科学研究科) ,  安場健一郎 (岡山大学大学院環境生命科学研究科)
資料名： 園芸学研究  (Horticultural Research (Japan))
巻： 20  号： 4  ページ： 469-475(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： L4829A  ISSN： 1347-2658  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： 現在,キャベツ選果場において外葉が2~3枚ある生食用と外葉がない業務用に選果する機械はなく,選果作業は肉眼で行われている.そこで初心者や障害者によるキャベツ選果作業を支援するためのCNNを利用したキャベツ選果システムの開発を試みた.また,webカメラ,ロードセル,マイコンを用いたキャベツ選果装置を作製した.キャベツ判別学習済みCNNとして,VGG16を転用したCNNを用いてキャベツのデジタル画像による機械学習を行った.その後作成したCNNを用いて精度評価を行った.作成したCNNでは,判別精度,ROC-AUC値,Recall値,Precision値,F値および適合率の評価値はすべて高い値を示しており,高い判別精度を確保した優良なCNNであると考えられた.キャベツ選果装置における動作完了までの所要時間は5.8秒であった.以上より,作成したキャベツ判別システムを導入することによって,初心者や障害者の補助ができ,労働力不足の改善に寄与できると考えられる.(著者抄録)

シソーラス用語： *キャベツ ,  *品質検査 ,  *機械学習 ,  肉眼検査 ,  *ニューラルネットワーク ,  障害者 ,  ロードセル ,  マイクロコントローラ ,  ディジタル画像 ,  精度 ,  労働力 ,  Webカメラ ,  システム開発 ,  *選果 ,  生鮮野菜
準シソーラス用語： 初心者 ,  生食用野菜 ,  精度評価 ,  適合率

著者キーワード (8件)： CNN ,  キャベツ選別 ,  深層学習 ,  VGG16 ,  cabbage sorting ,  CNN ,  deep learning ,  VGG16

分類 (3件)： 野菜  (FC03043X) ,  品質検査  (KB04020L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (19件)：

• 浅川伸一.2016.深層学習をめぐる最近の熱狂.基礎心理学研究.35: 149-162.
• Bhange, M. and H. A. Hingoliwala. 2015. Smart farming: pomegranate disease detection using image processing. Procedia Computer Science 58: 280-288.
• Emebo, O., B. Fori, G. Victor and T. Zannu. 2019. Development of tomato septoria leaf spot and tomato mosaic diseases detection device using Raspberry Pi and deep convolutional neural networks. Journal of Physics: Conference Series 1299: 012118.
• Fan, J., S. Upandhye and A. Worster. 2006. Understanding receiver operating characteristic (ROC) curves. Canadian Journal of Emergency Medicine 8(1): 19-20.
• Ishikawa, T., A. Hayashi, S. Nagamatsu, Y. Kyutoku, I. Dan, T. Wada, K. Oku, Y. Saeki, T. Uto, T. Tanabata, S. Isobe and N. Kochi. 2018. Classification of strawberry fruit shape by machine learning. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 42-2: 463-470.

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  キャベツ ,  選果 ,  開発