MEMS触覚センサを用いた感性価値推定システムに関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: 7P2-PS-23

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): Study on Estimation System of Sensory Value Using MEMS Tactile Sensor

著者名: 藤野 真尚(岡山県立大学), 小椋 清孝(岡山県立大学), 横川 智教(岡山県立大学), 有本 和民(岡山県立大学), 高尾 英邦(香川大学)

キーワード: 触覚センサ|機械学習|官能評価|可視化|時系列解析|Tactile Sensor|Machine Learning|Sensory Evaluation|Visualization|Time Series Analysis

要約(日本語): 感性価値の定量的評価を行うため、MEMS触覚センサと機械学習を用いた感性価値推定システムの構築と推定結果の根拠の可視化を目標としている。本研究では主にティッシュペーパーの官能評価結果とセンサの計測データを用い、XGBoostによる学習とSHAPによる可視化を行い、官能評価結果とセンサ信号の関係を明らかにする手法について検討した。そして、摩擦力のセンサ信号の変動量がしっとり感と価格に与える影響を明らかにした.

要約(英語): We aim to develop a sensory value estimation system using MEMS tactile sensors and machine learning, and to visualize the rationale for the estimation results. In this study, by using XGBoost and SHAP, we found that the sensor signal variation of frictional force affects moistness and price.

PDFファイルサイズ: 1,191 Kバイト