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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-28 13:55 ディープラーニングを用いた画像解析を利用したコーヒー生豆の選別手法の検討 ○藤原聖矢・長谷川 誠（千歳科技大）  EMD2024-38 |
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| 抄録 | （和） | コーヒー豆が消費されるまでの過程で最も重要なプロセスの1つである選別作業は、一般的にハンドピックもしくは明度をもとにした選別機によって行われる。これらは必要なマンパワーないし導入コストの観点から、効率的であるとは言い難い。先行研究では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたコーヒーの生豆（以下では単に「生豆」とする）の選別の取り組みが報告されているが、そこでは単一種の生豆を使用してCNNの学習が行われており、その汎用性は担保されていなかった。これに対して本研究では、単一種の生豆の画像データを用いて、画像サイズの異なるRSB／Grayscale画像による深層学習を行って計8種類の学習済みモデルを生成し、それぞれのモデルの選別精度を比較した。その上で、最も精度が優れていた学習済みモデルを用いて他の品種の生豆の選別を実施して、その汎用性を検証した。その結果、いずれの学習済みモデルを使用しても95%以上の選別精度が確認されたが、他の品種のコーヒー豆の選別に使用する際の汎用性の確保には課題が残る結果となった。 |
| （英） | The screening process of coffee raw beans is one of very crucial processes, since it influences taste and flavor of the resulting coffee. There are two major conventional screening methods: hand-picking; and using a screening machine with brightness as the threshold criteria. However, each of these two conventional methods is not effective from the points of view in terms of both efficiency and financial perspective. As another previous approach, a screening process for coffee raw beans was once tried involving a CNN algorithm. Although it was an interesting approach, the process was trained by only one type of coffee raw beans, and thus, it was not sure whether the process was applicable to different types of coffee raw beans. In this paper, our own screening algorithm was trained by RGB or Grayscale images with different image sizes of one type of coffee raw beans, resulting in the eight trained models. The screening accuracies among these right trained models were compared to each other. Thereafter, the specific trained model exhibiting the highest screening accuracy was selected to be applied to the screening process of another type of coffee raw beans to verify whether it is suitable for general purpose use. As a result, relatively satisfying screening accuracies of over 95% were achieved for the eight trained models. Nevertheless, the thus-trained model was unable to correctly screen the other types of coffee raw beans, resulting in several remained tasks to be overcome. | |
| キーワード | （和） | コーヒー生豆 / 選別 / ディープラーニング / CNN / 画像処理 / 画像認識 / / |
| （英） | coffee raw bean / sorting / deep learning / CNN / image processing / image recognition / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 385, EMD2024-38, pp. 36-41, 2025年2月. | |
| 資料番号 | EMD2024-38 | |
| 発行日 | 2025-02-21 (EMD) | |
| 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 | EMD2024-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMD |
| 開催期間 | 2025-02-28 - 2025-02-28 |
| 開催地（和） | 日本工業大学埼玉キャンパス |
| 開催地（英） | NIT |
| テーマ（和） | ショートノート（卒論・修論特集） |
| テーマ（英） | Short NOTE |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMD |
| 会議コード | 2025-02-EMD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ディープラーニングを用いた画像解析を利用したコーヒー生豆の選別手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on a screening process of coffee raw beans employing image processing with deep learning scheme |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コーヒー生豆 / coffee raw bean |
| キーワード(2)（和/英） | 選別 / sorting |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 画像処理 / image processing |
| キーワード(6)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| 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） | 藤原 聖矢 / Masaya Fujiwara / フジワラ マサヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 公立千歳科学技術大学 (略称： 千歳科技大) Chitose Institute of Science and Technology (略称： Chitose Inst. of Science and Technology) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 誠 / Makoto Hasegawa / ハセガワ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 公立千歳科学技術大学 (略称： 千歳科技大) Chitose Institute of Science and Technology (略称： Chitose Inst. of Science and Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-02-28 13:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EMD |
| 資料番号 | EMD2024-38 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.385 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-21 (EMD) |
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