コーヒー産出国インドネシアのガジャ・マダ大学の研究成果を紹介します。
下記論文ではコーヒー生豆の品質をⅠ〜Ⅵの６段階で教えてくれるソフトの開発について紹介されています。
論文のダウロード
Coffee Bean Grade Determination Based on Image Parameter
より引用
研究結果
Ⅰ、Ⅵについてはなんと正解率100％、それ以外は40~80%だそうです。
使用したものは黒いボックスとカメラ、判定用のPCとモニター、そして２系統の照明。
論文の中のFigure 1. Block Diagram of Detection System にイメージ図付きで記載あります。
今までは一粒一粒見ながらの作業のため時間がかかっていましたが、このソフトを使えばある程度の量の豆に対して瞬時に結果が出るためとても便利です。
豆の状態・品質の基準については「コーヒー おいしさの方程式」等の書籍で紹介されています。
以下の記事をご参考にして下さい。
豆の形はシンプルなので人工知能の得意な画像解析を存分に活かせる分野ではないかと思います。
デジタルカメラを使って照度や豆との距離などを一定に保ったまま測定を行う事で安定した結果が得られそうです。
今後の展開にも注目です。
Coffee Bean Grade Determination Based on Image Parameter
より引用
主にAIについての所感
デジタルカメラを使って照度や豆との距離などを一定に保ったまま測定を行う事で安定した結果が得られています。
おそらくすべての分類で100％の精度は不可能でしょう。
分類の境界は曖昧でしょうし、本当に悪な豆さえ取り除くという使い方で良いいと考えれば実用可能レベルではないでしょうか。
いつか我が家でも欠点豆のハンドピッキングを自動化したい。
ソフトはできるけれど（いつか紹介したい）、ハードのカメラと照明のセットを位置固定して光量を一定に保つところがシンドそう。
なので、広い家に住めるまでは我慢します。
AIには再現性がとても重要です。使ってる間に位置がズレれたり、明るさが変わるとAIにとっては全く違うものに見えてしまう。
せっかく教えたけど一から教えないといけなくなるからです。
感想は以上です。
