群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

異物分析システムの開発
田島創・町田晃平※・永田昌弘

Development of contaminant analysis system
TAJIMA So , MACHIDA Kouhei and Masahiro Nagata
本研究では、対象物の画像を入力として、人工知能（AI）で作製した学習モデルによりこの対象物の種類を推定して出力する異物分析システムを開発した。この学習モデルは、機器分析などにより種類を特定した科学的根拠に基づいた対象物のみ利用し、複数の対象物の画像を機械学習して作製した。この
異物分析システムは、スマートフォンにダウンロードできるアプリケーションから成るため、産業分野において利用しやすいと考えられた。
キーワード：異物分析、機械学習、人工知能、スマートフォンアプリ
In this study, we have developed a foreign substance analysis system that uses an image of asubstance as input and uses learning models created by artificial Intelligence (AI) to estimate andoutput the type of the substance. This learning model was created by machine learning images ofmultiple substance, using only scientifically based ones whose types has been identified throughinstrumental analysis. The analysis system was thought to be easy to use in the industrial field
because it consists of an application soft that could be downloaded to a smartphone.
Keywords ： foreign substance analysis system 、 machine learning 、 artificial intelligence 、
smart-phone application soft
１

まえがきとした異物の種類を推定する異物分析システムを開発した。この異物分析システムは、iPhone製造業において、製品に含まれる異物は、用アプリケーションソフトであり、対象となる本来製品に含まれるべきではない物質である物質の画像を入力とし、この物質の種類を出力ため、異物が製品中に認められた場合には問する人工知能により作製した解析モデルを搭載題となる。特に食品工業分野において異物がした。現在は試作品であるβ版をダウンロード認められた場合には、消費者がこの異物を口できる状態にあり、20 社ほどで利用されている。に含むことも容易に想像できるため、早急な対策が求められる。

２

方法

一方、異物を分析する際、目視又は顕微鏡観察による外観の確認、電子線マイクロアナ

２．１

異物分析システムの構成

ライザーなどによる成分分析、赤外線吸収ス

この異物分析システムの構成を示す。分析器

ペクトルの測定による有機物の同定などが初

本体は、Apple 社製 iPhone とし、10、11，12、期対応として実施されるが、いずれも費用と13、14 及び 15 で動作を確認した。本研究で作時間が必要となるため、速やかな対応が求め製した学習モデルを搭載したアプリケーションられる場合には課題となっていた。

（以下、アプリ）は、SwiftUI を用いて作成し、本研究では、異物が認められた際に行われiPhone にダウンロードできるようにした。β版

るこの目視による観察を補助することを目的の公開を行い、ダウンロードしたβ版が適切に

食品化学開発係＊電子機械係動作することを確認した。

２．５

アンケート調査

対象物が 5 mm 未満の大きさとなる場合を想

この異物分析システムの使いやすさを評価す

定し、対象物の画像を取得の際に iPhone の画るため、食品工業に携わる約 30 名の来場者に実像取得機能の拡大機構と、10 倍から 20 倍の際に利用していただき、画面の見やすさ、操作対物レンズとをそれぞれ併用できるようにしのしやすさ、解析結果の出力に対する意見などた。

についてアンケート調査を行った。この約 30

２．２

異物分析システムの学習モデル

この異物分析システムの機能は、対象物の画像を入力してこの対象物の種類を出力とす

名の来場者は、群馬産業技術センターの業務に理解と興味を持つ、アーリーアダプターとして設定した。

る、物質の種類を推測するものである。この推測には、事前に人工知能を用いて作製した３結果

学習モデルを用いる。この学習モデルは、機器分析により種類を特定した複数の対象物の３．１画像を教師データとし、これを機械学習する

このアプリの名称は、「これって何だろう？」ことで作製した。学習モデル作成のための教から、「Corette（コレッテ）」と命名し、第 9師データは、iPhone の画像取得機能を用いて類取得した。対象物の種類は、無機物、岩石、ト、理化学機器として商標登録 1) した。この異樹脂（プラスチック含む）、骨、歯、爪、タン物分析システムのアプリ立ち上げ後に表示されパク質、植物片、甲殻類、昆虫、植物片及びる iPhone の初期画面、タンパク質及びカニの甲不明の 12 種類とした。

羅の一部を推定した結果を図 1 に示す。

２．３

アプリについてダウンロードできるアプリケーションソフ

異物分析の方法について

この異物分析システムでの分析の方法は次のとおりである。まず、簡便性を追求し、アプリ選択から解析結果を得るまでのタップ数を 5 未満に設定した。具体的には、①アプリ選択、②「スタート」で画像取得機能の立ち上げ、③「撮影」で対象物を撮影、④「解析する」で、「解析」で結果を出力、の 4 工程を含むアプリを作成した。解析結果は、一致率の高い種類から上位 3 種を表示するようにした。対象物の画像を再度取得したい場合は、「再度撮影」をタップすると新しい画像を取得できようにした。
２．４

推定精度について

図1

アプリの初期画面（左）、タンパク質（中央）とカニの殻（右）の解析結果

この異物分析システムの推定精度を検証するため、60 種の鉱物標本（東京サイエンス社

３．２

異物分析用学習モデル製）の種類を推定する実験を行った。この鉱

教師データとして利用しなかった対象の画像物サンプルごとに、画像数 20 枚（計 1200 枚）をこのアプリで新たに取得して、異物推定用学と 50 枚（計 3000 枚）を撮像して教師データ習モデルで推定した結果、多くの場合、機器分を得た。この教師データにより学習モデル

析によりこの対象を分析した結果と矛盾しない

M20 と M50 とをそれぞれ作成した。これら学結果が得られた。一方、対象の画像を取得する習モデルを用いて、この 60 種の鉱物を推定し際、対象表面に反射した光が画像に強く含まれた。学習モデルごとの解析精度は、各鉱物をる場合は、この対象を無機物と判定する誤判定

対象に５回ずつ計 300 回の解析を行い、当該が多く認められた。この結果から、対象を撮像鉱物が上位 3 位に選ばれる割合として求めた。 する際の仕様として、反射光に対する記述を行うことが重要と考えられた。

リを用いた異物分析のデモンストレーションに合計 1000 回ほどこの推定を行ったが、この対するアンケート調査の結果、画面の見やすさ

アプリによる分析方法については、違和感なについては、見やすい 96 %、見にくい 4％となくかつ直感的にできると考えられた。

った。分析については、直感的にできる 28％、３．３

解析精度について

まあまあ直感的にできる 52％、慣れが必要だ

このアプリの解析精度を調べるため、60 種20％となった。画面の見やすさと画面遷移につの鉱物サンプルを対象とし、60 種ごとに 20いては、良い評価が得られたが、画像取得時の枚の教師データを取得した学習モデル M20 と、 ピント合わせや拡大など、スマートフォンの操50 枚の教師データを取得した学習モデル M50作を含む画像の取得に慣れが必要との評価だっとをそれぞれ作成した。それぞれのモデルをた。

用いて、鉱物ごとの判定率を求めた。学習モ

アプリの利用に係る金額についての質問は、

デル M20 では、当該鉱物の判定結果が 60 種中「この分析器の月額使用料がいくらなら購入を上位 3 位に入る確率は 88％（264/300）だっ検討するか」とし、月額使用料として、2,000 円、た。教師データ数を 50 にした M50 では、この5,000 円、10,000 円及び購入は検討しないの 4確率は 95％（285/300）となり、7 %程度改善つの選択肢を設けた。この質問に対し、2,000 円した。また、M20 では、鉱物サンプルの一つ44%、5,000 円 44 %、10,000 円 0 %、その他 12 %である硫黄を誤判定する場合が多く認められの回答を得た。この結果から、アーリーアダプたが、M50 では、このような誤判定の偏りはターを対象とはしたものの、88 %の方が月額使認められなかった。教師データ数が多くなる

用料 2,000 円であれば、このアプリの購入を検ことで、解析精度が向上することが確認でき討することが確認できた。金額に対するその他た。の意見は、年間使用での割引や回数ごとの課金、岩石を対象としたモデルや、節足動物を対1 ライセンスで複数台の利用など、より低い金象としたモデルでは、現時点では教師データ額設定の希望であり、課金を否定するものではが不足しているため、十分な解析結果が得らなかった。一方、使用した感想として、より高れていない。しかし、今後学習データを蓄積い精度を求める意見が多かった。想定する利用することで、有用な学習モデルを作成できる者との情報共有を繰り返し行うことで、より精と考えられた。

度の高い分析システムを構築することが必要と３．４

知的財産権取得への取り組み考えられた。

本研究で開発したアプリでは、対象の推定ができることを確認した。独立行政法人工業４

まとめ

所有権情報・研修館の特許情報プラットフォームにおいて先願調査をしたところ、このア産業分野などで認められる異物の種類を、画プリを含む異物分析システムに新規性がある像により推定する異物分析システムを開発した。と判断したため、発明の名称を「種類判定シ

この異物分析システムは、iPhone 用アプリケーステム」として群馬県から特許庁あて特許出ションとした。この分析システムの名称を願した

1-2)。

「Corette」とし、商標登録した。また、この分

また、このアプリの名称「Corette」につい析システムについて、特許出願を行った。今後て、他の商品やサービスとの差別化を図るべ

は、より精度の高い分析が行えるよう、教師デきと判断したため、区分第 9 類の「ダウンロータの取得とモデル化行う必要がある。

ードできるコンピュータプログラム（アプリ含む）及び理化学機械器具」を指定商品とし参考て、商標登録願を群馬県より特許庁あて提出し、商標として登録した 3) 。
３．５

１) 特願 2022-139978 号

アンケート調査について

２）特願 2023-156581 号

アーリーアダプターを対象としたこのアプ

２）商標出願 2022-145990

文献