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

• 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; 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

■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，在食品行业中，已经引入了各种各样的思想和技术来解决劳动力短缺，并通过全面利用AI，IoT和数据科学来解决各种问题。食品制造是一个通过为人们提供卫生，安全和安全的食物来为社会做出贡献的行业，同时还支持健康和繁荣的饮食。同时，近年来，由于1923年的影响，由于1923年，由于1923年的影响，当地的中小型企业在原材料成本和劳动力短缺方面变得更加严重。此外，开发满足消费者各种需求的新产品是一个紧迫的问题。 ■为了解决和改善这些问题，非常重要的是要关注解决方案，这些解决方案将有助于解决该行业的问题，同时维持和维持制造地点和工厂的食品安全和美味。实验是通过将尖端分析技术与最新的节省劳动力的方法相结合的，包括先进的图像识别和处理，采用高级技术，例如传感设备和机器人技术，AI和IoT，系统自动化。 ■今年，我们旨在通过使用熟悉的图像传感器（例如智能手机摄像机和物理化学设备）来实现快速和廉价的分类，而无需使用昂贵，高度准确的分析设备。显示了实验程序。 1）拍摄实验样本，2）使用图像处理软件获取捕获的图像的RGB颜色数据值，3）使用多变量分析（例如群集分析和机器学习）评估样本之间的RGB值分析处理，4）样品之间的差异。所使用的样品具有相似的颜色，由制造商由不同的液体制成。图像数据及其分析表明，基于茶基食品的简单分类的可能性。此外，RGB元素和无监督的聚类分析还可以进行超越数值数据的快速视觉评估。