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Odor sensing, feature extraction and its classification by machine learning and fabrication of small and lightweight e-noses

通过机器学习和小型轻量级电子鼻的制造来进行气味传感、特征提取和分类

基本信息

批准号：
20K11888
负责人：
大松繁
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、酸化還元反応の原理に基づいて設計された半導体ガスセンサによるニオイセンサを用いて、人工知能の助けを借りてニオイ識別の精度向上を図るものである。多数のニオイセンサを並列に配置し、それらのニオイセンサからの出力値を計測可能とするニオイ計測回路を設計した。とくに、体臭など比較的分かり易いニオイのみならず、人間の鼻では検出が困難な物質に対してもニオイ検出が可能なニオイ計測回路を設計した。その計測回路から得られるニオイデータを格納するニオイデータベースを構築し、データベースから得られたニオイデータを用いてニオイ識別を行なった。まず、初年度に購入したパソコンとニオイ計測回路とのインターフェースを作製し、様々なニオイに対するデータベースを構築した。また、体臭や人間に心地よく感じられるニオイデータに対する脳波計測も同時に行い、ニオイデータと脳波との関連性についても考察した。さらに、ニオイデータベースに格納されたニオイデータに人工知能を活用したニオイ識別を行った。また、持ち運びを容易にすることができる小型軽量なニオイ識別機を作製し、それを用いたニオイ識別の精度について考察した。その結果、口臭および体臭のニオイに対する識別精度は、人間が検知可能なレベルと略同等の認識精度を達成することができた。しかも濃度レベルが比較的低いニオイに対しては、人間よりも僅かではあるが短時間で識別結果を提供できることが示された。今後、ニオイ識別装置の更なる小型軽量化および識別精度の向上を図ることで、実用に供することが可能な口臭識別機のみならず体臭や悪臭の定量化を行うことが達成できると思われる。

This study is based on the principle of acidification reduction, design and application of semiconductor technology, and artificial knowledge to improve the accuracy of recognition. Most of them are arranged in parallel. The design of the measurement circuit is based on the analysis of the difference between the body odor and the nose. The measurement loop is configured to detect and detect the presence of the target. In the early years of this year, we purchased the electronic components of the Soncon and Neon measurement circuits and built the digital components for the sample Neon. The body odor and the relationship between the body odor and the body odor are examined. In addition to the above, we can also use artificial intelligence to identify the target. It is easy to maintain the operation of the machine, and the accuracy of the machine is examined. The results show that the recognition accuracy of halitosis and body odor is similar to that of human detection. For example, if you want to compare the low concentration of the drug, you can use the low concentration of the drug. In the future, it is possible to improve the small-scale quantization and recognition accuracy of halitosis recognition devices and realize the quantification of body odor and odor.

项目成果

期刊论文数量（17）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Failure Prediction based on Operational Data of Hydraulic Excavator with Machine Learning

基于机器学习的液压挖掘机运行数据的故障预测

DOI：
10.1002/tee.23443
发表时间：
2021
期刊：
IEEJ Trans. on Electrical and Electronic Engineering
影响因子：
0
作者：
Yuta Kanda;Kota S Sasaki;Izumi Ohzawa;Hiroshi Tamura;Shota Oguma，Shigeru Omatsu，Shuichi Ohno，Kazuhiro Iwasaki，Yoshiaki Shishido
通讯作者：
Shota Oguma，Shigeru Omatsu，Shuichi Ohno，Kazuhiro Iwasaki，Yoshiaki Shishido

油圧ショベルの時系列データを使った故障予知方法の一提案

一种利用液压挖掘机时间序列数据的故障预测方法的建议