スナップショット型マルチスペクトルセンサを用いた果物の吸光度推定の試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC5-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Study on the estimation of absorption spectrum of fruits utilizing a snapshot-type multispectral sensor

著者名: 池田 奈央（富山県立大学）,大寺 康夫（富山県立大学）

著者名(英語): Nao Ikeda (Toyama Prefectural University),Yasuo Ohtera (Toyama Prefectural University)

キーワード: マルチスペクトルイメージング|近赤外分光|機械学習|フォトニック結晶|非破壊検査|multispectral imaging|near infrared spectroscopy|machine learning|photonic crystal|non-destructive measurement

要約(日本語): 今回我々は、果物を中心とする農産物の品質（糖度、成熟度など）を非破壊で計測できるコンパクトな可視化装置の実現を目指して、いくつかの果物の吸光スペクトルを、スナップショット型分光センサの出力値から推定できるか検討を行った。スナップショット型センサはフォトニック結晶からなる25チャンネルの微小フィルタアレイをCCDに集積化したものを用いた。機械学習では反射スペクトルの主成分スコアを、この25チャンネルの出力値から重回帰分析で推定することを試みた。その結果、スペクトルの主要部分を決める第一、第二主成分について良好な推定精度を得た。この主成分スコアから求めた吸光スペクトルを、実際の測定値から得られる吸光スペクトルと比較した。

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