カラー画像および蛍光画像を用いた深層学習による貯蔵中のミニトマトにおける重量減少率の予測

抄録

果実および野菜類は収穫されてから消費に至るフードサプライチェーンの各段階でロスや廃棄が発生しており，収穫後のフードサプライチェーンにおいてロス削減に貢献する技術が求められている．本研究では，カラー画像および蛍光画像を入力とする重量減少率の予測モデルの構築を目的とした．果色の異なるミニトマトにおいてカラー画像および 365 nm 励起の蛍光画像の撮影，励起蛍光マトリクス(EEM)の測定を経時的に行った．赤色ミニトマト，黄色ミニトマト，赤色および黄色ミニトマト両方を入力とした 3 パターンのモデルを構築した結果，多色のミニトマトの画像を入力したモデルではRMSE，MAE，R²はそれぞれ 0.853，0.676，0.660 となり，単色のモデルとほぼ同等の精度であった．異なる果色のミニトマトの重量減少率を単一のモデルを用いて予測できる可能性が示唆された．