死んだニワトリを発見せよ!
2018年 11月 22日
日本電気株式会社
2 © NEC Corporation 2018
どちらの卵が新鮮でしょう?
見た目では区別がつきません
新鮮な卵 と 腐った卵
3 © NEC Corporation 2018
卵が新鮮かどうかは二重、三重で厳しくチェック
しかし、チェックをすり抜けた傷んだ卵が市場に!
ヒビ、汚染、腐敗などの項目をチェック
養鶏業者
出荷前のチェック
養鶏業者
出荷前のチェック
養鶏業者
出荷前のチェック
養鶏業者
出荷前のチェック
(GPセンター:Grading&Packing facilities)
集荷センター
4 © NEC Corporation 2018
腐った卵が市場にでてしまうと…
信用の回復に多くの時間とお金が必要
悪い噂 病気
新鮮な卵も売れない
こんなリスクは何としても避けたい!
5 © NEC Corporation 2018
なぜ腐った卵がでてくるのか?
日本でのほとんどの採卵養鶏は、狭いケージにニワトリを入れており、ニワトリにとって決して快適な環境ではない。
餌が十分に食べられず、ケンカやストレスで弱っていき、やがて死んでしまう。
写真提供: 有限会社 緑の農園
70cm×60cmのケージに10羽 平飼い
6 © NEC Corporation 2018
なぜ腐った卵がでてくるのか?
死んだニワトリに卵が長期間引っかかってしまう
ある日、その傷んだ卵が採卵場所に落ちてくる
7 © NEC Corporation 2018
毎朝、死んだニワトリがいないかをチェック
この重労働を毎日行うのも60歳を過ぎたシニア世代。どの養鶏農家も抱える問題
8 © NEC Corporation 2018
NEC CAN
解決すべき2つの課題
*腐った卵の市場流通の阻止
*死んだニワトリの発見作業の軽減
★プロジェクトスタート★NECが得意とする画像解析とAI(人工知能)活用で
死んだニワトリを発見できるはずだ!
9 © NEC Corporation 2018
データの採取
画像撮影の条件
様々なタイプの鶏舎 色々なニワトリの様子元気なニワトリ 死んだニワトリ
ニワトリの種類 複数の時間帯給餌時間 朝、夕
約36万枚の画像データを採取
10 © NEC Corporation 2018
データの機械学習
その中から約10万枚のデータを機械学習させ、死んだニワトリがいるか、いないかを判定するAIシステムを作った。
機械学習のイメージ
撮影
死鳥あり
死鳥なし
分類
細分化
学習と
ルール
判定アルゴリズム画像の
インプット
判定結果約95,000枚
約22,000枚
11 © NEC Corporation 2018
成果: 機械学習の精度
静止画像での判定精度は約90%
死鳥なしと推定死鳥ありと推定
12 © NEC Corporation 2018
次のステップ
動きながらリアルタイムに判定できるか?
13 © NEC Corporation 2018
成果: リアルタイム判定
現在はリアルタイムに撮影・判定した場合のAIの精度向上を進めている
14 © NEC Corporation 2018
目指すゴール
自動走行等による鶏舎の巡回
自動走行メカニズムについては鋭意検討中
死鳥の場所はタブレットに。そこだけケージのチェックをすればよい
15 © NEC Corporation 2018
さいごに