DeepLearning画像処理の紹介～クッキーの焼き加減判別～
焼きが足りない？

丁度良い？

焼きすぎ？

DeepLearning画像処理カメラ【 In-Sight D900 】 で判別チャレンジ！

作成日 ： 2022年2月18日
作成者 ： 三交企業株式会社 第2営業グループ 営業開発課
Copyright ©2005-2022 SANKO-KIGYO Inc. All rights reserved. Confiential11. はじめに市販のクッキーをより美味しく食べるためにオーブンで再加熱しましたが同じ焼き時間のものの中でも焼き具合にばらつきがありました。
そこで・・・

再加熱したクッキーの中から丁度良い焼き加減のものを画像処理を使用して判別できるかどうかをチャレンジしてみました。
市販のクッキーを 3分 再加熱した撮像画像

同じ焼き時間でも焼き色が微妙に違うな…

左の画像は丁度良さそう…？
右の画像は少し焼きすぎかな…？

※クッキー（ワーク）は弊社社員が美味しく頂きました。

画像処理で判別できるか試してみよう！

Copyright ©2005-2022 SANKO-KIGYO Inc. All rights reserved. Confiential22. 従来の画像処理（汎用カメラ）での検査 ～検証結果（1）～
従来の画像処理を用いて、丁度良い焼き色のカラーピクセル数を計測し、焼き加減の判別を行いました。
従来画像処理（汎用カメラ） で検証を実施！
丁度良い焼き色のワーク
撮像画像⇒ピクセル数が 20000 ～ 30000 pixel の範囲内のものとします。
検査画像［検出カラー］［実行結果］
・ピクセル数：28171 pixel
・判定結果：丁度良い焼き加減

OK判別可能でした。
黄色の部分を検出撮像画像

検査画像［検出カラー］［実行結果］
・ピクセル数：25565 pixel
・判定結果：丁度良い焼き加減

OK判別可能でした。
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従来画像処理（汎用カメラ） で検証を実施！
焼きが足りないワーク
撮像画像⇒ピクセル数が 20000 pixel 未満のものとします。
［検出カラー］
検査画像［実行結果］
・ピクセル数：8084 pixel
・判定結果：焼きが足りない判別可能でした。

黄色の部分を検出

焼きすぎのワーク
撮像画像

OK⇒ピクセル数が 30000 pixel を超えるものとします。
検査画像［検出カラー］［実行結果］
・ピクセル数：27790 pixel
・判定結果：丁度良い焼き加減

黄色の部分を検出

NG

焼きすぎのワークの判別は困難でした。表面の微妙な色味の違いを定量的に判断するのは難しいです。

Copyright ©2005-2022 SANKO-KIGYO Inc. All rights reserved. Confiential43. DeepLearning画像処理での検査 ～検査方法～
DeepLearning画像処理カメラ
In-Sight D900 で検証を実施！

DeepLearning画像処理の分類ツールを用いて、分類名を付けた複数枚の画像を学習させて焼き加減の判別を行いました。
焼きが足りないワーク

拡大

丁度良い焼き色のワーク

焼きすぎのワーク

拡大＜分類名＞
rare （焼きが足りない）＜分類名＞
medium （丁度良い）

拡大

＜分類名＞
well-done （焼きすぎ）

上記分類した画像を複数枚学習させて判別検査！
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In-Sight D900 で検証を実施！

DeepLearning画像処理の分類ツールを用いることで丁度良い焼き色／焼きが足りない／焼きすぎのワークをそれぞれ判別することができました。
焼きが足りないワーク （rare）

すべて判別可能でした。

検証画像

検証画像

検証結果 ： rare （一致率 100%）

OK

検証画像

検証結果 ： rare （一致率 99.6%）

OK

検証画像

検証結果 ： rare （一致率 100%）

OK

検証結果 ： rare （一致率 100%）

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OK6

3. DeepLearning画像処理での検査 ～検証結果（2）～DeepLearning画像処理カメラ
In-Sight D900 で検証を実施！

DeepLearning画像処理の分類ツールを用いることで丁度良い焼き色／焼きが足りない／焼きすぎのワークをそれぞれ判別することができました。
丁度良い焼き色のワーク （medium）すべて判別可能でした。

検証画像

検証画像

検証結果 ： medium （一致率 100%）

OK

検証画像

検証結果 ： medium （一致率 100%）

OK

検証画像

検証結果 ： medium （一致率 100%）

OK

検証結果 ： medium （一致率 97.8%）

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7OK3. DeepLearning画像処理での検査 ～検証結果（3）～DeepLearning画像処理カメラ
In-Sight D900 で検証を実施！

DeepLearning画像処理の分類ツールを用いることで丁度良い焼き色／焼きが足りない／焼きすぎのワークをそれぞれ判別することができました。
焼きすぎのワーク （well-done）

すべて判別可能でした。

検証画像

検証画像

検証結果 ： well-done （一致率 100%）

OK

検証画像

検証結果 ： well-done （一致率 100%）

OK

検証画像

検証結果 ： well-done （一致率 100%）

OK

検証結果 ： well-done （一致率 100%）

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8OK4. まとめ

DeepLearning画像処理を使用すると、人間の感覚に近い判断ができます！
焼き加減の判別検査の結果・・・
焼きが足りない

丁度良い焼き加減

焼きすぎ

従来画像処理（汎用カメラ）

丁度良い焼き加減と誤判定される…。

判別可能！

判別可能！

判別不可判別可能！

判別可能！

判別可能！

DeepLearning画像処理

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表面の微妙な色味の違いを判断できる！

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機器の選定、立上げ支援まで幅広く対応いたします。
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三交企業株式会社
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