人工知能キュウリ・コンピュータを動かしてみる

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第
Google を使った学習 & 判定プログラムを
ラズパイに ON する手順
3章
人工知能キュウリ・コンピュータを
動かしてみる
小池誠
デスクトップPC
階級ごとのキュウリ画像
USBカメラ
③キュウリ画像の学習
②OpenCVで前処理
①学習データの収集
トリミング
サイズ変換
×3
ディープ・ラーニング・
ライブラリ
TensorFlow
重ね合わせ
（a）学習
Arduino
ノートPC，後にラズベリー・パイ3へ移植
⑦学習済みモデル
学習済みモデル
の取り込み
⑧判定
⑥OpenCVで前処理
⑤キュウリ画像
取り込み
キュウリ画像
USBカメラ
トリミング
×3
④学習済み
モデル
サイズ変換
重ね合わせ
TensorFlow
⑨判定結果
を出力
階級
情報
⑩結果を元に
ベルト・コンベア
を制御
モータの制御情報
（b）判定
図 1　前提として最低限知っておくこと…人工知能コンピュータは学習してから判定する
製作したキュウリ自動選別コンピュータ
● 学習
TensorFlow のディープ・ラーニング関連の API を
利用し，キュウリの階級を判定します．キュウリの選
別には大きく，
「学習」と「判定」という工程がありま
図 1（a）に示すように，学習は次の流れで行います．
①学習データの収集
等級 / 階級ごとのキュウリの写真を集めます．例え
ば 2L のキュウリの写真を 1000 枚，L を 1000 枚…など
です．ここは手作業で行うため，割と時間が掛かりま
す（図 1）
．
した（読者にはダウンロード・データを提供します）
．
写真 1　ラズベリー・パイ 3 をキュウリ自動選別コンピュータとして動かしてみる
28
2017 年 3 月号

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