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整理番号 7558   (公開日 2018年12月27日) (カテゴリ 農林水産・食品
コンピュータービジョンシステムと機械学習を併用した野菜・果物の自動選果
●内容  この研究室では青果物の選別、貯蔵、調整、加工、包装、輸送等におけるさまざまな操作に関連したポストハーベストテクノロジーの研究を行なっている。野菜・果物の等級評価は価格に大きく影響を及ぼす一方、外観色や形状の良否、傷や病変の有無等を基準として、目視での主観的評価により選別されている現状にある。そこで本研究では、コンピュータービジョンシステム(CVS)と機械学習を併用した野菜・果物の自動選果を試みた。マンゴー果実の等級選別は果皮における鮮紅色の占有率に基づいて行われている。果皮の鮮紅色を客観的評価指標である彩度 > 22、色相角 < 52°に設定したところ、客観的な選別が可能であった(図1)。さらに、ブロッコリーの外観色はアントシアニン含量が高いほど暗くなり、品質が悪いと判断される。色空間値a*<-12に設定したところ、アントシアニンを含まない(アントシアニンレス)花蕾の占有率を客観的に算出することが可能であった(図2)。上記の研究例に限らず、従来は目視で判断されている選果・選別過程は全てCVS技術で代替可能である。この研究に関心のある企業あるいは団体等と、実用化に向けた研究を希望する。

参考文献
牧野義雄,青果物の鮮度・栄養・品質保持技術としての各種フィルム・包装での最適設計(牧野義雄 監修),第1章 青果物の鮮度保持技術を支える包装フィルム・材料の基礎原理,(株)AndTech,pp. 1-22 (2018) Makino Y., Wakatsuki A., Amino G., Oshita S., Sato A., Tsukada M. Objective evaluation of external quality of broccoli heads using a computer vision system. Jpn.J. Food Eng., 17(4), 107-113 (2016) Makino Y., Goto K., Oshita S., Sato A., Tsukada M. A grading method for mangoes on the basis of peel color measurement using a computer vision system. Agr. Sci., 7(6), 327-334 (2016)
●研究者
准教授 牧野 義雄
大学院農学生命科学研究科 生物・環境工学専攻
●画像


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図1 コンピュータービジョンシステムによるマンゴー果実の鮮紅色占有率算出
(C) 牧野義雄

図2 コンピュータービジョンシステムによるブロッコリーのアントシアニンレス花蕾占有率算出
(C) 牧野義雄
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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