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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-11 13:14 CNNを用いたきゅうりの等級判別システムの精度向上に関する一検討 ○星野武尊・進藤卓也・平栗健史・伊藤暢彦（日本工大）  CS2024-11 |
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| 抄録 | （和） | きゅうり農家は収穫したきゅうりを曲がり具合や大きさ等の特定の条件に基づいて等級を判別し，出荷する．その判別には経験が必要であるため，即戦力となる人材の雇用は難しい．そのため，農家は等級判別を自ら行う必要があり，判別作業に時間を消費する．その結果，次回の収穫に向けた栽培などの本来時間をかけたい工程の時間が減少し，農家の収益低下を引き起こす．そこで，誰でも簡単にきゅうりの等級判別作業を行える判別システムが検討されている．そのシステムでは，きゅうり画像をCNN（Convolalution Neural Network）で構築された判定機に入力すると，その判定機が等級判別結果を出力する．判別機の健全な普及と促進には判定精度の向上が求められるため，著者らは，判定精度の向上を目的として，きゅうりの等級判別のためのRGB色空間を使用した教師データ生成手法を提案している．しかしながら，その手法には，モデル作成時に過学習が発生する課題がある．本稿では，ドロップアウト層を導入することで過学習を抑制し，判定精度が向上することを実在する農協組合に準拠した等級情報を用いた評価によって示す． |
| （英） | Cucumber farmers classify and ship harvested cucumbers based on specific conditions, such as bend and size. It is difficult to employ human resources who can work on the job immediately because the classification requires experience and knowledge. Therefore, farmers need to do the classification by themselves, and spend a lot of time on the classification. As a result, farmers have less time to spend on processes that they would like to spend on, such as cultivation for the next harvest, which causes a decrease in farmers' profits. A system that allows anyone to easily identify the grade of cucumbers has been proposed. In the system, cucumber images are input to the system with Convolution Neural Network (CNN), and the system outputs the grade of cucumber. Since the improvement of classification accuracy is required for the healthy spread and promotion of judging machines, the authors proposed a method of generating training data using RGB color space for grade discrimination of cucumbers with the aim of improving classification accuracy. However, the proposed method causes the overfitting, which hinders the improvement of the claffication accuracy. This paper shows that the adoption of dropout layer suppresses overfitting and improves the clasiffication accuracy through an evaluation using grade information based on an actual agricultural cooperative union. | |
| キーワード | （和） | スマート農業 / IoT / 機械学習 / きゅうり / 画像認識 / / / |
| （英） | Smart agriculture / IoT / Machine learning / Cucumber / Image recognition / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 100, CS2024-11, pp. 15-18, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CS2024-11 | |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) | |
| 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 | CS2024-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2024-07-11 - 2024-07-12 |
| 開催地（和） | 対馬市交流センター 厳原地区公民館 大会議室 |
| 開催地（英） | Center for Tsushima engagement |
| テーマ（和） | セマンティックコミュニケーション, アクセスネットワーク, 水中・地中通信, IoT, コグニティブ無線, 符号化方式, 一般 |
| テーマ（英） | Semantic communications, Access networks, Underwater and underground communications, IoT, Cognitive radio, Coding scheme, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2024-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いたきゅうりの等級判別システムの精度向上に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Improving Accuracy of CNN-based Cucumber Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマート農業 / Smart agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | きゅうり / Cucumber |
| キーワード(5)（和/英） | 画像認識 / Image recognition |
| 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） | 星野 武尊 / Hotaka Hoshino / ホシノ ホタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 進藤 卓也 / Takuya Shindo / シンドウ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 暢彦 / Nobuhiko Itoh / イトウ ノブヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-11 13:14:00 |
| 発表時間 | 2分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2024-11 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.100 |
| ページ範囲 | pp.15-18 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) |
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