機械学習を利用したキャベツ選果システムの開発

摘要

現在，キャベツ選果場において外葉が2-3枚ある生食 用と外葉がない業務用に選果する機械はなく，選果作業は 肉眼で行われている.そこで初心者や障害者によるキャべ ツ選果作業を支援するためのCNNを利用したキャベツ選 果システムの開発を試みた.また，webカメラ，ロ一ドセ ル，マイコンを用いたキャベツ選果装置を作製した.キャ ベツ判別学習済みCNNとして，VGG16を転用したCNNを 用いてキャベツのデジタル画像による機械学習を行った. その後作成したCNNを用いて精度評価を行った.作成し た CNN では，判別精度，ROC-AUC 値，Recall値，Precision 値，F値および適合率の評価値はすべて高い値を示してお り，高い判別精度を確保した優良なCNNであると考えら れた.キャべツ選果装置における動作完了までの所要時間 は5.8秒であった.以上より，作成したキャベツ判別シス テムを導入することによって，初心者や障害者の補助がで き，労働力不足の改善に寄与できると考えられる.