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ヒト化学IoTセンサと感性AI計測の融合による「おいしさ」知覚情報システムの創製

人体化学物联网传感器与感官AI测量相结合，打造“美味”感知信息系统

基本信息

批准号：
22K02100
负责人：
小島洋一郎
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hokkaido University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02100/
关键词：
機械学習画像解析食品評価多変量解析人工知能センサシステム AI 計測

项目摘要

■近年，食品工業分野では，AI・IoT・データサイエンスを網羅的に利活用して，人手不足の解消や様々な課題解決に向けて多種多様なアイデアや技術が投入されている。食品製造は人々へ衛生的かつ安心安全な食品を安定供給すると同時に，健康で豊かな食生活を支えるなどの社会的貢献にも寄与する産業である。その一方で近年，変革の荒波が大きく押し寄せている。2023 年時点で新型コロナウイルス感染症の影響により，地方の中小企業では，原材料費の高騰や人手不足が深刻化している。また，消費者の多様化するニーズにマッチした新商品開発が喫緊の課題としてあげられる。■これらに対応し改善するため製造現場や工場において，食の安全やおいしさを維持堅守しつつ，業界の抱える課題解決に導くソリューションを俯瞰することは非常に重要である。高度な画像の認識と処理，センシングデバイス・ロボティクス技術，AI，IoT など情報通信技術等先進技術を利活用したシステムオートメーション化など，最先端の解析テクノロジーと最新鋭の省力化手法を複合融合して実験を進めた。■本年は、高額で高精度な分析装置を使用せず、身近にあるイメージセンサ、例えばスマートフォンのカメラや理化学機器を利用して、迅速で廉価な分類の可能性を目指している。実験手順を示す。1）実験試料の撮影、2）撮影画像を画像処理ソフトにより RGB の色データ値を取得、3）RGB 値の分析処理、4）試料間の差異をクラスター分析などの多変量解析や機械学習より評価。使用した試料は同系色を示し、製造企業が異なる液体とした。画像データとその分析から茶系食品の簡易な分類の可能性を示すことが出来た。また、RGB 要素と教師なしクラスター分析により、数値データに留まらない視覚的な評価を迅速に行えた。

■In recent years, the food industry has been divided into various fields, and AI, IoT, and other technologies have been exploited to make full use of them. In order to solve the problem of insufficient manpower, we have invested in various multi-functional technologies. Food manufacturing, people and hygiene, security and safety, stable supply of food, and healthy food life support, contribution to society, and industry.その Party で In recent years, the change of の野波が大きく揁し出せている. As of 2023, the impact of new infectious diseases will be felt, local small and medium-sized enterprises will be affected, raw material costs will be high, and manpower shortage will be deepened.また, the problem of diversification of consumers is that the development of new products is a pressing issue. ■Improvement of the manufacturing site and factory, and maintenance of food safetyしつつ, the industry's problem-solving guide is a very important one. Advanced image recognition and processing, センシングデバイス・ロボティクス technology, AI, IoT Advanced technologies such as Nana information and communication technology are utilized and utilized by Nana, The most cutting-edge analysis and analysis, the latest labor-saving techniques, and compound fusion. ■This year, the use of high-precision analysis equipment, the use of high-precision analysis equipment, close proximity, and exampleートフォンのカメラやPhysical and chemical machines are used, and the possibility of rapid and easy classification is also possible. It shows that the hand is smooth. 1) Photography of the sample, 2) Acquisition of the photographic image and image processing and RGB color processing, 3) RGB夤のanalytical processing, 4) Difference between samples, をクラスターanalysis, multi-dimensional analysis, mechanical learning and evaluation. Use the same color sample as shown in the sample, and the different liquid liquid of the manufacturer. The possibility of analyzing and classifying tea-based food based on the image is revealed.また、RGB element と teacher なしクラスターanalyst により、numerical データにstay まらない看覚’s なvaluation価をquick に行えた.