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。

近年来，食品行业引入了各种想法和技术，综合利用人工智能、物联网和数据科学来消除劳动力短缺并解决各种问题。食品制造是一个不仅为人们稳定供应卫生、安全、卫生的食品，而且通过支持健康、丰富的饮食为社会做出贡献的行业。另一方面，近年来出现了巨大的变革浪潮。截至2023年，受新型冠状病毒感染的影响，当地中小企业面临着原材料成本上涨和劳动力短缺的问题。此外，开发符合消费者多样化需求的新产品也是一个紧迫的问题。 ■为了应对和改善这些问题，在生产现场和工厂中维持和坚持食品安全和美味，同时寻求解决行业面临的问题的解决方案是极其重要的。尖端分析技术和尖端省力方法的复杂融合正在进行，例如利用先进图像识别和处理的系统自动化、传感装置/机器人技术、人工智能、物联网和其他先进技术。 ■今年，我们不再使用昂贵的高精度分析设备，而是通过使用智能手机相机等常见的图像传感器以及物理和化学设备来实现快速且廉价的分类。实验过程如图所示。 1）拍摄实验样本，2）使用图像处理软件从拍摄的图像中获取RGB颜色数据值，3）分析RGB值，4）使用聚类分析和机器学习评估等多元分析来分析样本之间的差异。。使用的样品是颜色相似但由不同公司生产的液体。利用图像数据及其分析，我们能够证明对茶类食品进行简单分类的可能性。此外，使用 RGB 元素和无监督聚类分析，我们能够快速执行超越数值数据的视觉评估。