液状食品のLab色空間と物性データを用いた分類評価の基礎的検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 6P5-PS-46

グループ名: 【E】第40回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2023/10/31

タイトル(英語): Fundamental study on classification evaluation using Lab color space and physical property data for liquid foods

著者名: 三船 光貴(北海道科学大学), 小島 伊織(室蘭工業大学), 合田 元清(北海道科学大学), 石川 勇人(苫小牧工業高等専門学校), 伊藤 佳卓(北海道科学大学), 一戸 善弘(北海道科学大学), 木村 尚仁(北海道科学大学), 渡部 智希(北海道科学大学), 横山 徹(北海道科学大学), 北間 正祟(北海道科学大学), 岩波 俊介(苫小牧工業高等専門学校), 小島 洋一郎(北海道科学大学)

キーワード: 食品|画像センシング|分類|多変量解析|機械学習|Food|Image Sensing|Classification|multivariate analysis|machine learning

要約(日本語): 食品製造業において,食材や加工品の外観および物性による品質検査は大変重要である。その一方で,分析機器や情報システムの導入・維持・管理には,多くの費用が必要となる。本研究では,携帯通信端末カメラと物性計測用センサを用い,廉価かつ簡易に液状食品を分類するシステムの開発を検討した。画像データならびに,屈折率・電気伝導率などの各種計測値を取得した後,多変量解析や機械学習により食品分類の可能性が示唆できた。

要約(英語): In the food manufacturing industry, quality control of foods and their processed products by appearance and physical properties is important._x000D_ In this study, we measured the image data of the food and its physical properties, followed by multivariate analysis and machine learning, which suggested the possibility of food classification.

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