ディープラーニングによる、落花生の分類システムを作りました。
実家の畑で毎年落花生を収穫しているのですが、殻から取り出すと全てが売れる品質ではありません。
落花生は1粒ずつ「良好、傷んでいる、割れている」の３つに分類できます。
今回は、落花生が対象ですがピーマンでも、自動車部品でも、手芸品でも理論的に手順は同じです。
１．対象物を撮影してデータを集める
２．データを独自の判断基準で分類する（今回は「良好、傷んでいる、割れている」の３つ）
３．分類したデータから深層学習でモデルを作成する（Tensorflowを使用したプログラムを作成）
４．分類したい対象物を撮影し、画像（未知のデータ）をモデルに投入する
５．判定結果をエクセルに記述する（PythonとOpenPyXLを使用）
人工知能（ディープラーニング）というと、「脳」を意識しますが、実際には「眼」の役割が強いです。
機械が眼を持つことで、人間をサポート出来ることが格段に増えるのではと予測されています。
日頃の単純作業で、代わりにできそうなことはないか、考えてみるチャンスですね。