人工嗅覚システムを用いたオリーブオイルの匂い識別

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-128

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Olive Oil Odor Identification Using an Odor Sensing System

著者名: ZHANGYIFEI（九州大学）,彭楠（九州大学）,劉元昌（九州大学）,小野寺武（九州大学）,矢田部塁（九州大学）,都甲潔（九州大学）

著者名(英語): Yifei Zhang (Kyushu University),Nan Peng (Kyushu University),Yuanchang Liu (Kyushu University),Takeshi Onodera (Kyushu University),Rui Yatabe (Kyushu University),Kiyoshi Toko (Kyushu University)

キーワード: 人工嗅覚|センサアレイ|ガスクロマトグラフィーカラム用固定相材料|匂いセンサ|artificial olfaction|sensor array|GC material|odor sensor

要約(日本語): 本研究はカーボンブラックと収着性の絶縁材料である GCMS の固定相材料（GC 材料）を複合した材料を用いた 16ch の人工嗅覚システムにより，異なるオリーブオイルの区別検知を行った。始めに，サンプルは¥170～2500/100 gのオリーブオイル四種類を選定した。そして湿度を30%，温度を120℃に設定を人工嗅覚システムで測定し，機械学習により識別した。その中で，PCA，LDAとUMAPの次元削減法を使った。その結果，PCAにより次元削減をしたところ分類器の識別率は全部53%以下となり，識別できない状態であった。LDAの場合はDTやRFの分類器を使って，識別率は100％になった。UMAPの場合，CNNにより機械学習を行った場合，精度 100%で識別に成功し，分類器の識別率は概ね87％以上を可能とした。今後，オリーブオイルの欠陥を識別することを目指す，サンプル数を増やす実験を予定である。

本誌掲載ページ: 178-179 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 322 Kバイト