岐阜大学工学部応用情報学科 山本・加藤研究室

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研究内容

豊かさを
「食品」や「芸術」といった今まで評価が難しかった分野の評価を通じて，豊かなライフスタイルを提案します．

お弁当を作る過程の中で、よりおいしそうなお弁当を作るために、どこにどのおかずを詰めたらよいか、全体の色合いや食品のバランスはよいか、ということに悩む人は多いと思います。本研究では、これらの点を解決するため、どのようなお弁当がおいしそうか、お弁当のモデル化とおいしさ評価を行うことを目指しています。
これらを決定づける要素として、おかず(主菜、副菜)の配置場所、全体の色合い、食品の持つ意味に注目しました。これらの情報をもとにおいしそうだと思えるお弁当のモデル化を行っています。また、モデル化によって、お弁当の画像からおいしさ評価を行います。
お弁当を作る際に問題となるのが、おかずの配置場所や色合い、食品のバランスです。そこで、本研究では、お弁当のおいしさを決定するための要素として、おかずの配置場所・全体の色合い・食品の持つ意味に注目し、それらの情報をもつ画像からお弁当のおいしさ評価を行うことを目指しています。


食品に含まれるおいしさに関連する不可視成分を可視化する技術を研究しています．不可視成分は今まで，成分分析により測定されてきたが，二次元計測は困難であった．そこで，本研究ではある食品が持つ分光反射特性と，計測対象とする含有成分の吸光度特性に基づき，近赤外画像を用いて含有成分の分布を視覚化，評価する手法を提案しています．本手法では近赤外領域での光の吸収，反射特性を用いるため，従来の脂肪，筋肉などといった大まかな画像評価とは異なり，脂肪酸，アミノ酸，糖質など，いわゆる食品のおいしさに関連する成分を評価することが可能です．さらに，一般的な吸光度測定と比べ，少ない破壊で，かつ高速であり，また複数の成分分布を一度の観測から得ることができます．


市販されている粉末のスープ（コーンスープなど）には，作った時に溶けきらない，粉末がカップの底に溜まってしまうという問題があります．この問題を解決するためには，『“どれだけ”の粉末が“どのように”溶け残っているか』という情報を知ることが重要になります．そこで本研究では，超音波装置を用いてスープを撮影し3D化することによって，今まで見ることのできなかった，スープの溶け具合を視覚化することを目指しています．


お酒やお酢を作る際には麹を用います．現在，優れた麹を作るためには，長年の経験と知識を持った職人さんが必要不可欠です．しかし，後継者不足等の問題により，匠の技を後世に広く伝承することが困難になってきています．そこで，我々はこの匠の技を誰でも簡単に画像から判断できることを目的として製麹度判定システムの構築を行いました．


近年，食品企業などにおいて視覚的に分かりやすい“おいしさ”評価方法が求められております．本研究では，これまで評価対象とされてこなかったパンの膨化過程に注目しました．パンの膨化過程を撮影，解析を行うことで，映像やグラフにより，これまでにない新しい“おいしさ”評価方法を考案しました．


調理科学ではパン・スポンジケーキの気泡の分布とおいしさには明らかな関連があるとされています．そこでパン・ケーキを３次元計測機を用い，得られた３次元情報から定量的においしさ評価を行うことを考案しました．得られた３次元形状から気泡形状を取得し，その気泡の分布により評価を行っています．


本研究では，プリンのおいしさを決定するのに重要な要素として弾力性に注目しました．この弾力性を視覚的に計測可能な状態にするために，振とう機によりプリンを揺らし，それを高速度カメラで撮影します．そして弾性体モデルとマッチングを行うことによってプリンの弾力性を評価します．


このシステムは，実際の油彩画を３次元計測器により形状を計測し，その形状に関する幾何学的な特徴を用いることにより油彩画を評価するシステムです．このシステムでは，あらかじめ幾つかの油彩画を登録しておけば，どの油彩画に近いか・どの作風に似ているかなどの評価をすることができます．


本システムは，コンピュータが高速にジャンケンの推定を行い，必ずコンピュータがジャンケンに勝つシステムです．毎秒240フレーム取得できる高速度カメラにより手形状変化の特徴を抽出します．そして推定時には通常カメラを用い，それから得られた特徴と高速度カメラから得られた特徴をマッチングすすることにより推定を行います．


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