[4H3-J-13] AI応用: 農林水産

[4H3-J-13-04] 画像解析による洋ナシ果実の外観品質評価システムの検討

〇小林 康祐¹、山﨑 達也² (1. 新潟大学大学院、2. 新潟大学)

キーワード：深層学習、スマート農業、画像処理、洋ナシ

新潟県の特産品である洋ナシ「ル レクチエ」（以下，洋ナシ）は高級果実として知られ，等級を左右する外観品質が特に重要視されている．そのため，洋ナシの外観品質を劣化させる傷や病気に対して出荷規格基準が定められており，外観品質劣化要因の特定が必要である．本研究では，洋ナシの出荷規格基準に則った外観品質評価システムを構築することを目的とし，色特徴を用いて洋ナシの外観劣化部分の検出をした上で，画像から特徴量の自動抽出が可能な深層学習を用いることで，洋ナシ果実の外観品質劣化要因の分類を行う手法を提案する．本稿では，洋ナシの外観劣化部分のデータセットを用意し，畳み込みニューラルネットワークを用いた分類モデルを構築し，分類精度を検証した．実験の結果，画像枚数に偏りのないデータセットで平均正解率60.50％を達成した．また，分類モデルの精度向上に必要なデータセットの要件をまとめた．