現在，キャベツ選果場において外葉が2～3枚ある生食用と外葉がない業務用に選果する機械はなく，選果作業は肉眼で行われている．そこで初心者や障害者によるキャベツ選果作業を支援するためのCNNを利用したキャベツ選果システムの開発を試みた．また，webカメラ，ロードセル，マイコンを用いたキャベツ選果装置を作製した．キャベツ判別学習済みCNNとして，VGG16を転用したCNNを用いてキャベツのデジタル画像による機械学習を行った．その後作成したCNNを用いて精度評価を行った．作成したCNNでは，判別精度，ROC-AUC値，Recall値，Precision値，F値および適合率の評価値はすべて高い値を示しており，高い判別精度を確保した優良なCNNであると考えられた．キャベツ選果装置における動作完了までの所要時間は5.8秒であった．以上より，作成したキャベツ判別システムを導入することによって，初心者や障害者の補助ができ，労働力不足の改善に寄与できると考えられる．
