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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-23 14:30 超音波AIによる冷凍マグロの品質評価の検討 ○酒井 彬・安富 優（富士通）・八木雅文・水野加寿樹・後藤慶一（東海大）  US2022-68 |
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| 抄録 | （和） | 超音波検査技術は幅広く用いられている有力な非破壊検査手段である．だが，冷凍物に対する適用例は未だに少ない．そこで，本研究では冷凍マグロの非破壊検査の可能性に着目する．マグロの品質には大きな振れ幅があるにもかかわらず，非破壊で冷凍マグロの品質を評価する手段に乏しく，新たな検査技術の開発が期待されているためである．本稿では冷凍マグロの超音波による品質評価と機械学習による自動化の試みについて紹介する． |
| （英） | Ultrasound technology is a widely used non-destructive inspection method. However, there are still few pieces of research on the application of ultrasound to frozen materials. In this study, we focus on the possibility of non-destructive inspection of frozen tuna. This is because, despite the wide quality variation of tuna, there is a lack of non-destructive methods to inspect frozen tuna quality. This fact raises the expectation of a novel method for it. In this research, we introduce the results of a trial to inspect the quality of tuna using ultrasound and also suggest a method to automate it using machine learning. |
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| キーワード | （和） | 超音波 / 機械学習 / マグロ / / / / / |
| （英） | Ultrasound / Machine Learning / Tuna / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 323, US2022-68, pp. 98-103, 2022年12月. | |
| 資料番号 | US2022-68 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (US) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | US2022-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA US |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | Satellite Campus Hiroshima |
| テーマ（和） | ＜音響・超音波サブソサイエティ合同研究会＞応用／電気音響，超音波一般 |
| テーマ（英） | [Joint Meeting on Acoustics and Ultrasonics Subsociety] Engineering/Electro Acoustics, Ultrasonics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2022-12-EA-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 超音波AIによる冷凍マグロの品質評価の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Frozen Tuna Inspection using Ultrasound AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超音波 / Ultrasound |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | マグロ / Tuna |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 彬 / Akira Sakai / サカイ アキラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Ltd. (略称： Fujitsu) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安富 優 / Suguru Yasutomi / ヤストミ スグル |
| 第2著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Ltd. (略称： Fujitsu) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八木 雅文 / Masafumi Yagi / ヤギ マサフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水野 加寿樹 / Kazuki Mizuno / ミズノ カズキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後藤 慶一 / Keiichi Goto / ゴトウ ケイイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-23 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2022-68 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.98-103 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-15 (US) |
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