調理における切断加工時の荷重特徴を用いた食材認識

摘要

本研究では，切断時の荷重特徴を用いて食材を認識する手法を提案する．荷重の測定のために，荷重センサを設置したセンサボードを開発した．測定される荷重系列には切断以外の行動による変化も含まれるが，提案手法では荷重の急激な立ち下がりを用いて切断を検出し，切断のセグメントを切り出す．そこから最大値，切断時間，力積，ピーク位置，尖度を特徴量としてそれぞれ抽出し，SVMを用いて食材認識を実現する．16種類の食材に対し提案手法を適用した結果，切断検出については適合率98.1％・再現率99.8％を達成した．食材認識については上位5種類では80％以上，平均で67.4％の認識率を達成した．%This paper presents a method for recognizing ingredients using load feature. To measure the load on a chopping board, we developed the load sensing board using load sensors. The proposed method detects a chop by finding sharp falling edge in load sequence, and clips the chop segments. From the segments, we extract Max, Dura tion, Impulse, Peak Position, and Kurtosis as features, and apply SVM for ingredient recognition. As a result, the proposed method achieved a precision rate of 98.1% and a recall rate of 99.8% in chop detection, and a recognition rate of 67.4% on average for 16 kinds of ingredients.