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J-GLOBAL ID：202102282506154530   整理番号：21A1262287

果樹研究最前線 No.291 AIが写真から見抜くカキ果実の内部形質

著者 (2件)： 増田佳苗 (岡山大 大学院環境生命科学研究科) ,  赤木剛士 (岡山大 大学院環境生命科学研究科)
資料名： 果実日本
巻： 76  号： 5  ページ： 66-69  発行年： 2021年05月15日 
JST資料番号： L0963A  ISSN： 0913-8242  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・デジタルカメラ写真で対応可能な深層学習(AI)モデルをカキ果実(富有)の内部障害の診断や種子の存在や数の予測に適応した研究事例の紹介。
・カキの内部障害である「へたすき」有無および障害程度を診断できるAI技術を開発。
・AIによる「へたすき」の診断根拠を解析した結果,学習したAIモデルが主に果実周縁部の色ムラの類に反応していることが示唆。
・AIによるカキの果実内種子の有無の予測は90%以上の精度で且つ,種子概数の判断が可能であることが示唆。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *カキ ,  *果実【器官】 ,  人工知能 ,  写真像 ,  種子 ,  画像処理 ,  植物生理病
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  カメラ画像 ,  へたすき ,  *深層学習 ,  富有

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (2件)：

• Akagi T, Onishi M, Masuda K, Kuroki R, Baba K, Takeshita K, Suzuki T, Niikawa T, Uchida S, Ise T (2020) Explainable deep learning reproduce a “professional eye” on the diagnosis of internal disorders in persimmon fruit. Plant Cell Physiol 61: 1967-1973.
• Masuda K, Suzuki M, Baba K, Takeshita K, Suzuki T, Sugiura M, Niikawa T, Uchida S, Akagi T (2021) Noninvasive diagnosis of seedless fruit using deep learning in persimmon. Hort J. doi: 10.2503/hortj.UTD-248.

タイトルに関連する用語 (8件)： 果樹 ,  研究 ,  NO ,  AI ,  写真 ,  カキ ,  果実 ,  形質