メロン画像特徴量の類似度を用いた等級判定技能習得支援システムの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-08-29
• タイトル: メロン画像特徴量の類似度を用いた等級判定技能習得支援システムの提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 食品・農業
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 静岡大学大学院自然科学系教育部情報科学専攻
• 著者所属: （株）大和コンピューター
• 著者所属: 静岡大学学術院情報学領域／グリーン科学技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): DAIWA COMPUTER CO., LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Informatics, Academic Institute, Shizuoka University / Research Institute of Green Science and Technology
• 著者名: 小池, 誠; 小川, 晋; 峰野, 博史
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 温室メロンは，近年では年間約1.8万トン生産されており，国内市場では主に贈答に用いられるような高級果実として流通している．高級果実として生産されるメロンは，糖度などの味の品質だけではなく，形状や色合い，ネットの模様，傷の有無などの外観の品質も重要視されている．そのため，出荷時には生産者によって，果実の見栄えに関しても厳しいチェックが行われており，外観の品質を加味した等級の判定が行われている．この等級判定作業は，一般的には経験豊富な生産者による目視確認で行われている．しかし，経験に基づく作業であるため，等級判定のための目利き技能を習得するまでに多くの時間を要するという課題と，一度覚えた等級の判定基準であっても時間経過とともに自然とばらついてしまうという課題が存在する．そのため，現在は等級判定の基準を生産者間で統一するために，定期的な目揃い会を開催するなど，等級判定の一貫性担保と新人生産者の技能習得のために多くの時間と労力が割かれている．そこで本研究では，メロン表面画像を入力とした深層距離学習と説明可能なAI技術による可視化を用いることにより，新規就農者向けの等級判定技能習得支援システムを提案する．そして，基礎的な実験を行い可視化の有用性を示した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2022-ASD-24, 号 32, p. 1-7, 発行日 2022-08-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会