画像出典：Pixabay
都築電気株式会社と株式会社イシダは6月29日、「画像認識を活用した食肉判別装置」（部分肉認識システム）に関する発明を共同出願した。
部分肉認識システムは、工場のラインにおけるコンベアによって流れる部位肉をAIが画像処理判別することで、部位を認識するというものだ。
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業務効率化だけでなく食肉出荷ミス削減の効果も
食肉加工業界では、人材や後継者不足が課題となっていた。主な理由は、食肉の加工には高い専門性が求められ、職人の育成には時間がかかるからだ。
工場のラインでは、コンベアによって上流から流れてくる部分肉を作業者が確認し、その部位を識別する工程がある。現在は、スキルを持つ熟練者が細かい部位差だけでなく、品種や左右差なども見分けている。
そこで、都築電気とイシダはAIを活用した部位肉の部位認識に着目した。ちなみに部位肉とは、部位ごとに分割された食肉のことだ。工場から精肉店に部位肉が出荷され、細かな骨や腱などの除去や用途別にカットなどの精肉工程を経て一般消費者に販売されている。
肉の部位を識別する作業にAIを活用し、業務の効率化を図るのが都築電気とイシダの狙いだ。さらに、業務効率化だけでなく、部位識別の精度の向上にもつながり、食肉出荷におけるミス削減の効果にも期待できる。
システム利用イメージ
プレスリリースによれば、部分肉認識システムは、都築電気の画像解析をはじめとするデータ収集や分析の知見と、イシダによる部分肉計量機市場において長年携わってきておりノウハウによって開発に至ったそうだ。
現在、両社では本システムの商品化に向け検証を進めている。食肉加工業界への導入をとおして、専門性の高い食肉判別分野における人材不足の解消を狙う。
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食肉とAIとの関わり 養豚の自動化にも活用
食肉とAIの関わりは進みつつあり、AIを活用して生産性をより向上させようとする取り組みがある。
Eco-Porkは2019年11月29日、養豚場で収集したIoT、豚育成データをもとに、豚肉の生産性、資源効率性を改善する「畜産自動管理システム」の実証開始を発表した。また、本取り組みは、育成条件や環境をAIで自動的に最適管理および制御するものだ。この自動管理システムによって、生産量50％向上（日本平均比）を目指す。
養豚は全世界の米の生産量の1.3倍もの穀物、人類使用量の1.2倍の抗生物質、18億トンの水など多くの資源を使っている。その生産量を増やすことで今後多くの社会課題の原因となる可能性がある。そのため、資源効率性の改善に取り組む必要があるという。
本取り組みにおいてEco-Pork、田中衡機工業所、リバネスの3社が業務提携している。そしてこの3社は、まず、ICTにより養豚データを蓄積、さらにデータを活用した飼養方法最適化のAIを開発する。そして、AIが出した最適値を機械設備に展開することで、給餌・給水などの最適な自動オペレーションを実現し、データによる改善のサイクルを構築する。これにより生産量・資源効率の改善を狙う。
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July 05, 2020 at 09:00PM
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コンベアに流れる肉の部位を判別する装置 ロースをAIが見分ける - Ledge.ai
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