AIを使用した原料選別技術を共同開発
〜冷凍食品の原料品質が飛躍的に向上〜
近畿大学工学部×株式会社ニチレイフーズ
- AIを使用して冷凍食品の原料選別技術を共同で開発
- 共同開発した技術により従来比で夾雑物除去率が約1.5倍、処理スピードが約4倍に
- 冷凍食品原料の品質保証力・生産性の向上や労働環境の改善、人手不足の対応、環境負荷の低減に繋がった
株式会社ニチレイフーズでは冷凍食品の原料受け入れ時、金属探知、X線、近赤外線、光学・色彩などの選別技術を活用して原料の品質保持・管理をしていましたが、不定形な原料や混入している夾雑(食物食材由来の通常食用としない部位で、鶏肉であれば骨、羽根など、トウモロコシであれば皮、ひげなどを指す)の位置や角度などにより、判別の精度が下がるため、選別後に人の手や目視による検品を行う必要がありました。特に鶏肉原料選別では、3大夾雑物である「硬骨」「羽根」「血合い」をいかに取り除くかがポイントでした。「硬骨」については、一般的にX線により選別技術が確立されていますが、「羽根」「血合い」の除去については全量を人の手や目視で対応せざるを得ませんでした。そのため、作業者の負担が大きく、この方法だけでは判別しづらい検査もありました。
このような背景から、近畿大学工学部 電子情報工学科 竹田 史章 教授と株式会社ニチレイフーズは、ニチレイフーズの工場で使用する原料を人工知能(AI)で選別する技術を共同で開発しました。まず、原料を撮影し、その画像の夾雑物部分を照明技術・撮影技術・画像処理技術の組み合わせにより強調します。次に、その強調された画像を特殊な方法で数値情報に置き換え、事前に学習させておいた大量のデータと、画像から置き換えた数値情報とをマッチングさせ、選別をおこないます。
この技術を導入することで、従来比で夾雑物除去率が約1.5倍、処理スピードが約4倍となりました。また、原料は元より、製造工程内および完成品での検査へも応用が可能になり、ニチレイフーズ商品に使用する原料の品質保証力が格段に向上するとともに、生産性の向上、労働環境の改善、人手不足の対応、環境負荷の低減などにも繋がりました。また、この技術は経験豊かな作業者のスキルを記憶させることで職人技の伝承が容易に可能となり、人の手の感覚や目を超える、つまり五感を超える精度を持つことが可能となるため、完全自動化にも繋がると期待されています。
冷凍食品用原料(鶏肉)画像
(左)良品(右)不良品(血合いが入ったもの)