米の品質判定用ニューロプロセッサの開発に関する研究 (第1報)

ニューラルネットワークによる米の品質判定

抄録

米の品質判定用ニューロプロセッサ開発の端緒として, 玄米の透過率および分光比といった光学的特性値から玄米を整粒, 未熟粒, 被害粒, 死米, 着色粒等5つの代表的な外観品質区分に分類するニューラルネットワークによる米の品質判定シミュレーションを行った。
3品種の玄米および多品種を混合した玄米を供試するとともに, バックプロパゲーションネットワークの中間層ユニット数および学習サイクル数を種々変えてシミュレーションを行った結果, 従来から専門家の目視により行われている玄米の外観品質の分類・判定に対し, ニューラルネットワークは人間の情報処理に近い判定を下すてとが出来, 有効であることが明らかになった。