ディープラーニングを用いたエダマメの外観精選別用AIの作成と精度評価（第2報）

—データセットに含まれるエダマメ品種の違いが物体検出AIの外観精選別精度に与える影響—

抄録

本研究は，エダマメの検出と外観の品質分類を行う物体検出AIを作成し，データセットに含まれるエダマメ品種と物体検出AIの種類の違いがAIの外観精選別精度に与える影響を調査した。実験では3品種のエダマメを組み合わせた7つのデータセットを設定し，それらのデータセットでYOLOv3とFaster R-CNNの物体検出AIを作成した。適合率と再現率，F値の平均は，選別対象品種をデータセットに含むことで有意に高くなった。本研究で作成した最高精度の物体検出AIは，ニュートン効率（η）が0.79で手選別の0.59を上回った。物体検出AIによる品質分類項目の誤分類と未検出の内容は，YOLOv3とFaster R-CNNのAIで異なっていた。