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水産加工品の生産工程の“見える化”を目指し AIを活用した実証実験を実施

2018/02/13

NECソリューションイノベータ株式会社(以下、NECソリューションイノベータ)、株式会社極洋(以下、極洋)、極洋食品株式会社(以下、極洋食品)および東北大学大学院工学研究科情報知能システム研究センター(以下、東北大IIS研究センター)は共同で、2017年8月から11月にかけて、水産加工品の生産工程の”見える化”に関する実証実験を行い、生産効率の向上につながる効果を得ることができました。

本実証実験では、生産ラインを撮影したカメラ画像をAI(人工知能)技術を用いて診断し、生産個数の計測や2級品の検出などの精度の検証を行いました。

本実証実験の結果、得た効果は次のとおりです。

  • 生産個数の計測において、99%以上の精度を実現
  • 生産ラインの撮影画像1枚あたり0.05秒以内で2級品を検出
  • 一部の水産加工品において、調理と2級品発生原因との関連の可能性を確認

なお本実証実験は、極洋および極洋食品の水産物を中心とした水産加工製品生産技術、東北大学が持つ高精度の画像処理技術学術研究と、NECソリューションイノベータが有するAI技術を活用して行ったものです。

今後も4者は、生産現場のさらなる効率改善や熟練者の技術の継承、生産工程の省人化などにおいて共創することで、持続可能な水産加工品業の実現を目指します。


実証実験における撮影ポイント

見える化画面 (イメージ)
【背景】

これまで水産加工品の生産工程では、熟練技術者の目視による品質チェックが一般的でしたが、熟練技術者の高齢化と水産加工業の従事者の減少により、技術の継承と人手不足が、将来大きな課題となることが予測されています。

特に東北地域では、東日本大震災以降、こうした傾向が顕著になり、1級品と2級品の判別において、従来の精度とスピードを維持できなくなることが懸念されています。また、多くの水産加工品の生産現場では、生産工程の”見える化“が行われていないため、1級品と2級品が発生する原因を捉えられず、歩留まり率の向上に課題を抱えています。

そこで、NECソリューションイノベータ、極洋、極洋食品、東北大IIS研究センターの4者は共同で、持続可能な水産加工業の実現に向け、ICTを活用した簡易な構成で実装できる、水産加工品の生産工程の”見える化”技術の開発を目指し、実証実験を行いました。

【実証実験の概要】
  • 1.実施時期
      2017年8月~11月(うち、評価対象品目の計測は2日間)
  • 2.実証場所
      極洋食品 塩釜工場(宮城県塩竈市)
  • 3.対象品目
      エビフリッター、コロッケ、フライ
  • 4.評価の内容
      生産効率の向上に向け、次の効果測定および2級品発生の原因を究明する。
    • 水産加工品の生産工程において、工程ごと(「下ごしらえ」「調理」など)のAI画像診断による生産個数計測の精度
    • 2級品の検出精度(生産ラインのカメラ撮影を、1秒間に15枚~20枚程度の頻度で行い、撮影した画像から画像診断技術により2級品を検出)
    • 生産工程における2級品の発生パターン分析による原因の究明
【実証された効果】
  • 「調理」工程において、生産個数の計測99%以上の精度を実現(※1)
  • 生産ラインの撮影画像1枚あたり0.05秒以内で2級品を検出(※2)
  • 一部の水産加工品において、調理と2級品発生原因との関連の可能性を確認

※1 エビフリッターの調理工程において、任意の10分間に流れた個数7,046個中、7,036個を計測(99.85%)
※2 エビフリッターの下ごしらえと調理工程において、平均画像解析速度0.05秒以内を達成

【今後の展開】

NECソリューションイノベータ、極洋、極洋食品、東北大IIS研究センターの4者は、本実証実験で得られた成果を活かし、生産工程に実装できる仕組みの実現を目指します。また、「マシンインテリジェンス研究会」(会長:東北大学大学院 情報科学研究科 青木 孝文教授)と連携し、VRやロボティクスなど最新のICTを活用し、生産現場のさらなる効率改善や、熟練者の技術の継承、生産工程の省人化などに向け、今後も共創を推進していきます。

【参考】

マシンインテリジェンス研究会
所在地:宮城県仙台市
(参考URL:http://mitoos.jp/

※記載されている会社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。

【お問合せ先】
東北大学工学研究科・工学部 情報広報室
TEL:022-795-5898
E-mail:eng-pr@grp.tohoku.ac.jp
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