背景・課題

熟練労働者の不足という深刻な問題を抱える食肉処理産業では、機械等を用いての自動化の実現が喫緊の課題となっています。

豚バラ肉から肋骨を自動で脱骨する装置では、X線画像を用いて肋骨領域を認識し、座標情報に基づいて切断線を作成する処理が必要となります。しかし、実際のX線画像は骨領域の先端がぼやけていたり、骨折等の予期せぬ状態が散見されるため、従来のアルゴリズムベースの画像認識技術では実用に足る認識精度が得られず、実用化が困難となっていました。

課題解決へのアプローチ

ディープラーニングを取り入れることで、自動脱骨を実現するためのX線画像認識の精度を向上させる

学習データ

• 対象物を撮影した画像データ
• 画像の抽出対象を示した学習用の画像データ

背景技術

• CNN
• セマンティックセグメンテーションと旧来の画像処理のハイブリッド

取り組みの結果

3カ月間の研究開発で十分な高精度認識を実現し、食品加工装置に組み込むためのAIモジュールの作成まで達成しました。

本技術の応用例

• 食品加工の自動化
• X線画像からの情報抽出