大脳皮質型学習モデルを用いた養殖魚の発育をセンシングする基盤技術の開発

开发利用大脑皮层学习模型感知养殖鱼类生长的基础技术

• 批准号: 22K12190
• 负责人: 徳永 憲洋
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Fisheries Research and Education Agency
• 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 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12190/
• 关键词: 超音波; スマートセンサ; 脂肪含有量の推定; ソフトコンピューティング; 非破壊評価; 魚肉; 大脳皮質型学習モデル; 養殖魚

令和4年度は魚のおいしさの指標の一つである「脂ののり（脂肪含有量）」を超音波を利用することにより非破壊で定量的に評価できる基盤技術の開発に関して研究を行った。具体的には動物用の超音波診断装置を用い、マアジの背中から得られた超音波エコー画像から脂肪含有量を推定するアルゴリズムの開発を行った。本研究では機械学習等のソフトコンピューティングを用いてエコー画像から脂肪含有量を推定する方法を模索する予定であるが、まず比較対象として簡単な画像処理技術での脂肪含有量の推定精度を検証した。脂肪含有量の多い魚のエコー画像は皮下から距離が深くなるほど輝度値の減衰が大きくなる。これは脂肪が含まれた肉は超音波エネルギーの減衰が大きいためである。この原理を利用することで、閾値を用いた簡単な処理でもある程度脂肪含有量の推定はできると考えた。検証の結果、推定値の相対誤差は約30%程度と大きい誤差ではあるが、エネルギー減衰を考慮すれば単純なアルゴリズムでも推定は可能であることが示唆された。現在、後方散乱の強さを定量化する方法を用いた脂肪含有量の推定法の開発と、ソフトコンピューティングを用いた方法についても検証中である。本研究は、超音波を利用することで、水中で泳ぐ魚に対しての非破壊評価が期待でき、養殖魚などの成長度を生かしたまま定量化できるスマートセンサの開発に役立てられると考えている。またDICOMサーバを構築することで、動物用超音波診断装置と計算機との間でエコー画像を簡単に連携できるようになり、効率的にエコー画像収取と計算機による検証ができるようになった。

In 2004, we conducted research on the development of substrate technology by using ultrasonic waves to evaluate the quality of fish and fat content. Specifically, ultrasonic diagnostic devices for animals are used to detect and estimate fat content. This study aims to verify the accuracy of fat content estimation by modeling and comparing the image processing techniques. Fat content and depth of the skin, brightness and attenuation The fat is contained in the flesh, and the ultrasonic wave is reduced. This principle is used to determine the degree of fat content. The relative error of the result of the test and the estimated value is about 30%. The error is about 30%. Now, the method of quantitative analysis of the posterior scatter is used to develop the estimation method of fat content, and the method of quantitative analysis is used to detect the fat content. This study aims to quantify the growth of fish in water by ultrasonic waves. Animal ultrasound diagnostic devices, computers, and temporary imaging systems are simply linked to each other and efficiently captured by computers.