栄養素算出システムを目的とした食材識別器および7セグメント識別器の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-054

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Development of a Foodstuff Classifier and a 7-segment One for a Nutrient Calculation System

著者名: 服部成士郎（松江工業高等専門学校）,大中翔平（松江工業高等専門学校）,藤嶋教彰（松江工業高等専門学校）,籠橋有紀子（島根県立大学）

著者名(英語): Seishiro Hattori (National Institute of Technology, Matsue College),syohei oonaka (National Institute of Technology, Matsue College),noriaki fujishima (National Institute of Technology, Matsue College),yukiko kagohashi (The University of Shimane)

キーワード: YOLO|栄養摂取管理|栄養素算出システム|食材認識|文字認識|7セグメント|YOLO|Nutrition intake management|Nutrient calculation system|Ingredient recognition|Character recognition|7-segment

要約(日本語): 生活習慣病患者ケアを目的とした栄養摂取状況の算出は多大な負担を要する。そこで正確な栄養素摂取量を画像入力と簡単な情報入力のみで算出できるアプリケーションの開発が必要になる。本研究ではYOLOv5mを用いてアプリケーションに必要となる食材識別器と7セグメント識別器をGoogle Colaboratory上で開発する。
食材識別器は6種類の食材を，7セグメント識別器は文字を1文字ずつ識別する。
学習・検証には電子秤，受け皿の上に乗せた食材の画像を用いた。
検証の結果，食材識別器はすべての食材で識別成功率が90％を超えた。7セグメント識別器は全体で約8割正しい食材の質量算出ができた。文字別にみると「2」のみ正答率が60％台で，そのほかは90％を超えていた。

本誌掲載ページ: 94-96 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 479 Kバイト