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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11888/
• 关键词: ニオイ計測; ニオイデータベース; ニオイ情報処理; ニオイ識別; ニオイ識別機の小型化; ニオイ識別機の軽量化; ニオイ識別の高精度化; ニオイセンサ; ニオイ識別器の小型軽量化; 機械学習; ニオイ識別器; ニオイ情報の体系化

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。

は, acidification, this study also yuan against 応 の principle に base づ い て design さ れ た semiconductor ガ ス セ ン サ に よ る ニ オ イ セ ン サ を with い て, artificial can know の け を borrow り て ニ オ イ の accuracy upward を 図 る も の で あ る. Most の ニ オ イ セ ン サ を parallel に configuration し, そ れ ら の ニ オ イ セ ン サ か ら の output numerical を measuring may と す る ニ オ イ を measuring circuit design し た. と く に, body odor な ど comparison points か り easy い ニ オ イ の み な ら ず, human の nasal で は 検 に が difficult な substance し seaborne て も ニ オ イ 検 out が may な ニ オ イ を measuring circuit design し た. そ の measuring circuit か ら have ら れ る ニ オ イ デ ー タ を Wagner す る ニ オ イ デ ー タ ベ ー ス を constructing し, デ ー タ ベ ー ス か ら have ら れ た ニ オ イ デ ー タ を with い て ニ オ イ line identification を な っ た. ま ず, at the beginning of year に buy し た パ ソ コ ン と ニ オ イ measuring circuit と の イ ン タ ー フ ェ ー ス し, others in the を cropping 々 な ニ オ イ に す seaborne る デ ー タ ベ ー ス を build し た. ま た, body odor や に human nature よ く feeling じ ら れ る ニ オ イ デ ー タ に す seaborne る 脳 wave measuring も に い, at the same time ニ オ イ デ ー タ と 脳 wave と の masato even sex に つ い て も investigation し た. さ ら に, ニ オ イ デ ー タ ベ ー ス に Wagner さ れ た ニ オ イ デ ー タ に artificial can know を use し た ニ オ イ line identification を っ た. ま た, hold ち び を easy に す る こ と が で き る small amount 軽 な ニ オ イ recognition machine を as し, そ れ を with い た ニ オ イ の accuracy に つ い て investigation し た. そ の results, bad breath お よ び body odor の ニ オ イ に す seaborne は る identification precision and human が 検 may know な レ ベ ル と slightly equal を の meet precision reached す る こ と が で き た. し か も concentration レ ベ ル が compared low い ニ オ イ に し seaborne て は, human よ り も only か で は あ る が を で identification results provide short time で き る こ と が shown さ れ た. In the future, ニ オ イ identification equipment の more な る small 軽 quantitative お よ び recognition accuracy の upward を 図 る こ と で, be used for す に る こ と が may な halitosis recognition machine の み な ら ず body odor や 悪 smelly の quantitative を line う こ と が reached で き る と think わ れ る.

项目成果

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
• 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

• 发表时间: 2020
• 作者: 田村佑馬;片山貴文;宋天;島本隆;小熊尚太，大松繁，大野修一，岩崎和宏，亀山浩行
• 通讯作者: 小熊尚太，大松繁，大野修一，岩崎和宏，亀山浩行

紙幣識別の知的高度化

纸币识别智能化

• 发表时间: 2020
• 作者: 大松 繁;木下拓矢;山本透
• 通讯作者: 山本透

Intelligent detection of fake bills using spectral image

利用光谱图像智能检测假钞

• 发表时间: 2020
• 作者: Shigeru Omatsu;Takuya Kinoshita;Toru Yamamoto
• 通讯作者: Toru Yamamoto

人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明

利用人工智能对五种感官和认知功能进行可视化和机制阐明

• 发表时间: 2021
• 作者: 大松 繁;松倉 悠;石田 寛;他66名
• 通讯作者: 他66名