特許ウォッチ

公開番号2025158620
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2024061341
出願日2024-04-05
発明の名称魚の品質推定システム
出願人株式会社電通
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 50/02 20240101AFI20251009BHJP(計算;計数)
要約【課題】魚の品質を推定することのできる魚の品質推定システムを提供する。
【解決手段】魚の品質推定システムは、魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する魚の品質推定システムであって、魚の尾の断面画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出する抽出部と、魚の品質情報と抽出部が抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第1推定モデルを生成する機械学習部と、機械学習部が生成した第1推定モデルを用いて、画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する推定部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する魚の品質推定システムであって、
魚の尾の断面画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出する抽出部と、
魚の品質情報と前記抽出部が抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第１推定モデルを生成する機械学習部と、
前記機械学習部が生成した前記第１推定モデルを用いて、前記画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する推定部と、
を備える、魚の品質推定システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記推定部による推定結果に対する第１フィードバックを取得するフィードバック取得部と、
前記フィードバック取得部が取得した前記第１フィードバックを用いて前記第１推定モデルを更新することにより第２推定モデルを生成するモデル生成部と、
を備える、請求項１に記載の魚の品質推定システム。
【請求項３】
前記推定部は、前記モデル生成部が生成した前記第２推定モデルを用いて、前記画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する、請求項２に記載の魚の品質推定システム。
【請求項４】
前記フィードバック取得部は、前記第２推定モデルを用いて前記推定部が推定した推定結果に対する第２フィードバックをさらに取得し、
前記フィードバック取得部が取得した前記第２フィードバックを用いて前記第２推定モデルを更新するモデル更新部をさらに備える、請求項３に記載の魚の品質推定システム。
【請求項５】
前記抽出部は、魚の断面画像に特徴的な特徴量として、色情報を抽出する、請求項３に記載の魚の品質推定システム。
【請求項６】
魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する魚の品質推定システムが実行する方法であって、
魚の尾の断面画像を取得するステップと、
前記取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出するステップと、
魚の品質情報と前記抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第１推定モデルを生成するステップと、
前記第１推定モデルを用いて、前記取得した画像から魚の品質を推定するステップと、
を有する、方法。
【請求項７】
コンピュータに、魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する方法を実行させるためのプログラムであって、前記方法は、
魚の尾の断面画像を取得するステップと、
前記取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出するステップと、
魚の品質情報と前記抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第１推定モデルを生成するステップと、
前記第１推定モデルを用いて、前記取得した画像から魚の品質を推定するステップと、
を有する、プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する魚の品質推定装置であって、
魚の尾の断面画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出する抽出部と、
魚の品質情報と前記抽出部が抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第１推定モデルを生成する機械学習部と、
前記機械学習部が生成した前記第１推定モデルを用いて、前記画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する推定部と、
を備える、魚の品質推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、魚（特に、マグロ）の品質を推定するシステムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、魚介類の鮮度を評価する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、従来から、魚の卸売市場などで、マグロの尾の断面をみて、マグロの品質が判定されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１０－２８６２６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
魚（特に、マグロ）の尾の断面からマグロの品質を判定するには、長年の経験が必要であり、かなりの熟練者でなければ、マグロの品質を判定することは困難であった。そのため、誰でも（熟練者でなくても）、魚の品質を容易に判定することができるシステムの開発が望まれていた。
【０００５】
しかし、同一の魚でも、判定者（ユーザ）によっては魚の品質の評価が異なる場合があり、当該システムによる魚の品質判定結果に対する満足が得られないおそれがあった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、魚の品質を推定可能な魚の品質推定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］一態様に係る魚の品質推定システムは、
魚の尾の断面画像から魚の品質を推定する魚の品質推定システムであって、
魚の尾の断面画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した画像から魚の尾の断面画像に特徴的な特徴量を抽出する抽出部と、
魚の品質情報と前記抽出部が抽出した特徴量とを学習データとして機械学習することにより第１推定モデルを生成する機械学習部と、
前記機械学習部が生成した前記第１推定モデルを用いて、前記画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する推定部と、を備える。
［２］一態様に係る魚の品質推定システムは、上記［１］において、
前記推定部による推定結果に対する第１フィードバックを取得するフィードバック取得部と、
前記フィードバック取得部が取得した前記第１フィードバックを用いて前記第１推定モデルを更新することにより第２推定モデルを生成するモデル生成部と、
を備える。
【０００８】
［３］一態様に係る魚の品質推定システムは、上記［２］において、
前記推定部は、前記モデル生成部が生成した前記第２推定モデルを用いて、前記画像取得部が取得した画像から魚の品質を推定する。
【０００９】
［４］一態様に係る魚の品質推定システムは、上記[２]又は［３］において、
前記フィードバック取得部は、前記第２推定モデルを用いて前記推定部が推定した推定結果に対する第２フィードバックをさらに取得し、
前記フィードバック取得部が取得した前記第２フィードバックを用いて前記第２推定モデルを更新するモデル更新部をさらに備える、請求項２に記載の魚の品質推定システム。
【００１０】
［５］一態様に係る魚の品質推定システムは、上記[２]～［４］のいずれかにおいて、
前記抽出部は、魚の断面画像に特徴的な特徴量として、色情報を抽出する、請求項３に記載の魚の品質推定システム。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許