深層学習による充填豆腐の品質判別

抄録

充填豆腐は衛生的で日持ちが長く，近年急速に流通量が拡大しているが，その検品には時間と労力を要し，製造ライン上で自動的かつ高精度に不良品を識別する技術が求められている．本研究では，カラー画像を入力とした充填豆腐の凝固品質判別を目的とした．偏光フィルタを搭載したイメージング装置を構築し，充填豆腐のフィルム面のカラー画像を実際の製造ライン上で撮影した．得られた画像に対しA，B，C級品のラベル付けを行い，8種類の事前学習済みネットワークで判別モデルを構築した．検証データに対する最高精度はEfficientNet-b4で95.84%であった．また，判断根拠を可視化した結果，豆腐表面の欠陥特徴を正しく捉えられていた．以上より，充填豆腐のフィルム面のカラー画像と深層学習により高精度に充填豆腐の凝固品質を判別できる可能性が示唆された．