クラス分類と回帰の組み合わせによる等級判別モデルの提案

抄録

青果物の品質管理において必要不可欠な工程である良品・不良品の選別作業にNeural Network（NN）を基盤とする画像処理技術が導入され，高精度な判別が実現されている．一方で微細な特徴に基づく等級（グレード）判別の実現において従来のクラス分類を適用するだけでは複数の離れた等級にピークが現れるなど十分な精度が得られない場合がある．本研究では通常のクラス分類と等級の回帰の組み合わせにより離れた等級への誤判別を抑制し，クラス分類を等級判別に適用する方法を提案する．玉ねぎの裂皮（皮むけ）の等級判別を具体的なテストケースとして提案手法の有効性を検証した．比較実験の結果，提案モデルが従来の分類モデル・回帰モデルに対して判別精度を落とさずに離れた等級への誤判別を抑制することが示された．