AIは虫の検出も可能であり、その虫の検出技術は食品の検品に活用することができます。例えば食品の検品ラインでコンベアから流れてくる野菜をカメラで監視、通過時にリアルタイムで異物混入の有無をAIで判定するなどです。

AIによる虫検出技術の活用

AIは人や動物だけでなく、虫の検出も可能です。その虫の検出技術は、食品の検品に活用することができます。

虫による被害といえば作物被害などが思い浮かびますが、食品への虫の混入も食の安全を脅かす問題の一つです。
虫は人の目で発見するのは困難なほど小さなものも存在し、また野菜を噛み砕くための鋭い歯を持っているので、ポリエチレンなどの薄い包装であれば容易に食い破ってしまいます。それにより食品が十分に密閉されず、出荷中に腐敗してしまい廃棄、クレームの原因となります。虫が混入したまま消費者に届いてしまうこともあるでしょう。

また虫だけでなく食品への異物混入は商品の自主回収など、企業にとって大きなダメージとなります。企業イメージのダウンも避けられません。

AIが解決できること

より効率的に食品への虫などの異物混入を防止する手段の一つとして、AIの活用があります。映像の解析にAIを活用することで虫の検出が可能なため、野菜などの食品に虫が付着しているかいないかの判断もAIに任せることができます。
一口に「虫」といっても様々な種類があり、個体差もあります。こうした「なんとなくこういった形状のものを虫として検出したい」という曖昧さのあるケースにAIは向いています。

AIは検出や判定に必要な「学習」に用いるデータが重要です。たとえば野菜の検品では、野菜の種類や個体差が多い場合は虫の映像を学習させて「虫が付着しているか(虫の検出)」を判定したり、虫の種類を限定できない場合は野菜の映像を中心に学習させて「虫の付着していない野菜であるか(野菜への野菜以外のものの混入)」を判定するのがよいでしょう。あるいは虫と野菜の両方を厚めに学習させて高い判定精度を狙うなど、入手可能なデータに合わせてAIの使い方を考えることが重要です。

■「虫が付着しているか(虫の検出)」の判定
下記の画像は野菜に付着した虫を検出させたものです。2,3mmほどの小さな虫も正しく検出できています。
野菜の種類によってどのような虫が混入しやすいか、対象の虫のサイズや色などの特徴をAIに学習させることでさらに検出精度を向上させることができます。
虫の検出結果

■「虫の付着していない野菜であるか(野菜への野菜以外のものの混入)」の判定
次の画像は虫やゴミなど、野菜以外のものが付着していないかをAIに判定させたものです。いずれも異物付着のない綺麗な野菜であると、正しく判定できています。
「虫の付着していない野菜であるか(野菜への野菜以外のものの混入)」の判定では、食品ラインで混入しやすいガムテープやペンなども合わせて検出することができます。先ほどの虫の検出と組み合わせて「虫が付着しておらず、なおかつ野菜以外のものが付着していないか」と二重に判断させることで、より確実に異物混入を防ぐことができるでしょう。
野菜への野菜以外のものの混入検出結果

異物検出技術の活用例

AIによる虫やゴミなどの異物検出技術を活用し、食品の検品ラインでコンベアなどから流れてくる野菜などを設置したカメラで監視、通過時にリアルタイムで異物混入の有無をAIで判定します。異物が付着していると判定された食品のみ、その後にラインから除外します。

混入しやすい虫やゴミの種類、またその虫やゴミの特徴をAIに学習させることでさらに検出精度向上が見込めますが、常に同じラインで同じ食品が流れているわけではありません。
そのため、ラインに流す食品が変わったタイミングでAIの判定基準も合わせて切り替えます。またその判定基準も状況に応じて適宜変更することができます。
一つの仕組みで様々な検出パターンに対応できるのも、AI検品のメリットです。

異物混入の検出をAIに任せることでラインに配置する人員コストの削減が見込めます。またラインをストップさせることなく検品作業を進められるため、作業効率もアップします。

まとめ

食品を扱う工場であれば同じ工場内で弁当や惣菜への加工も行っていることがありますが、同じくAIを活用して「弁当のおかずの種類、数、場所が正しく盛り付けられているか」「惣菜のパックが正しく梱包されているか」などの検品も可能です。

弊社はお客様のニーズに合わせた受託開発を専門としています。これまで食品類の検品以外にも、たとえば建設現場などで使用される再生骨材の不純物検出や、コンクリートの材料分離判定など、様々な用途に合わせて画像解析やAIを駆使したシステムをご提供してきました。
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