こんにちは、小船井です。
弊社のAI画像検査ソフト「DeepSky」をリリースしてから、もう少しで３年になるところです。
１つ前の記事で南野さんが少し触れていた内容から、
農作物をAIで検査するってどんな感じ？ なのか、この記事で取り上げてみようと思います。
最近「今やっている農作物の検品がもう少し楽にならないか」というお問い合わせをいただくようになりました。
地元の農家の方からいただいた野菜を使って
■ジャガイモの等級分けが出来るかどうか
■トマトの傷が見つけられるか
をスカイロジックでテストしてみた内容が↓
ジャガイモの等級分け
左から A→B→C で等級分けしたジャガイモを角度を変えて写真撮影（画像は一部、計66枚撮影）し、
学習データを作成して検査させたところ,,,
ABC等級分けできました。
（30枚中30枚等級分けできていました、100パーセントの正答率）
トマトの傷を見つける
傷のあるトマトがなかなか見つからなかったので
１種類ですが、この傷を検出できるかテスト。
ジャガイモ同様に姿勢を変えて写真撮影（12枚）し、学習データを作成、検査を行ったところ
←画像のようにキズを検出できました。
（30枚の画像を検査して全てキズを検出できました、100パーセントの正答率）
スマート農業に向けて
今回はサンプル数が少なく、すべて教師画像でテストを行ったのでとても良い結果になりました。
教師画像でない未知の画像で正確に判別するには、より多くの画像を学習させる必要があります。
AIは新たな欠陥が出てきても基本的にその欠陥を学習させることで判別できるようになるため、
ヒトのようにだんだんと学習して成長していくという特徴があります。
野菜や果物を自動で判別させてみたい方は、ぜひ等級や欠陥などの写真をお送りくださいませ。
もちろん、実物でもOKです！（テスト後は弊社スタッフで美味しく頂いてしまうこと、ご承知ください）
お気軽にお問い合わせください
2023.03.08