本研究では、農産物の品質評価の高度化を目的として、画像情報を用いたバナナの糖度推定手法の検討を行いました。従来、糖度評価は破壊検査や熟練者の経験に依存する場合が多く、効率性および客観性の観点で課題がありました。本研究では、非破壊かつ簡便に糖度を推定可能な技術の実現を目指し、持続可能な農業の発展に資する基盤技術の確立を目的としました。本年度は、バナナの外観画像と実測糖度データを収集し、それらの関係性を学習するモデルの構築を行いました（図1）。また、撮影条件やデータ前処理の影響について検討を行い、安定した推定性能を得るためのデータ整備および評価環境の構築を実施しました。評価の結果、画像情報から糖度を推定することが可能であることを確認しました（図2）。これにより、非破壊での品質評価の実現に向けた有望なアプローチであることが示されました。

◆研究期間
2025年4月1日～2026年3月31日
◆担当教員
データサイエンス学科 伊藤暢彦
◆学生
平柳響雅、古矢宇都美、朝倉健仁、石崎恵一、落藤優未、木次谷圭祐