@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219951, author = {小池, 誠 and 小川, 晋 and 峰野, 博史}, issue = {32}, month = {Aug}, note = {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.}, title = {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}, year = {2022} }