著者

亀岡 孝治 塚原 茜 亀岡 慎一 伊藤 良栄 橋本 篤

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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従来の鮮度・品質計測手法の多くは分離分析であり,計測に非常に時間が掛かる等の問題点が多数存在した.そこで,本研究では元素と有機物に着目し,レタスの劣化過程の定量を試みた.さらに表面色彩と水分計測から,外観品質による鮮度(劣化)評価と客観的評価の関係性を把握し,将来的に機械学習に繋がる鮮度評価のためのデータセットと評価方法を検討した.この結果、レタス表面色彩(色相,彩度)の変化と内部品質の関係性が認められたため,実験データを蓄積し機械学習・深層学習を用いて色彩の変化点と内部品質の関係性の解析を行うことで、表面の色彩情報だけを用いてレタスの鮮度を定量・予測できる可能性が示された.