【CCB9】きゅうり仕分け機のクラス識別部


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きゅうり仕分け機ですが、TensorFlowで作ったクラス識別部ができてきました。

動作テストを行った際は、8本のきゅうりに対し5本正しく認識できました。
結果としては、B品の識別がイマイチな感じですね。

 

試作2号機について

さて、今作成しているのは試作2号機になります。

試作2号機

【仕様】
ボディ:アルミフレーム
カメラ:Webカメラ3台(Logicool C270 × 2台 + ELECOM UCAM-C0220FE)
照明:高輝度LEDモジュール × 4個
送り出し機能:TowerPro SG-5010
制御:Arduino micro

 

撮影した画像

試作2号機カメラ
上下と横から撮影しています。

 

ちなみに試作1号機

試作1号機
こいつで約8割程度の識別率が出たことが、仕分け機を作ろうと思ったきっかけです。

 

ソフトウェア

PC側のアプリはPythonにて実装。
スクリーンショット
【使ってるもの】
・TensorFlow 0.9.0
・wxPython
・openCV
・pySerial

撮影台の制御はArduino microを使用。

あとがき

ソフト部分はほぼ完成で、後はTensorFlowでどんなNNを構築したら識別率があがるのか、パラメータを探す作業がひたすら続きそうです。
(これが大変)

メカ部分はあとベルトコンベアつくって識別後のきゅうりを運搬する装置を作るのみ。

「できるかな〜?」という軽い感じで作り始めたけど、なんとか形になりそうなところまで進めることができました(^^)v
そして、MakerFaireTokyo2016にも出展できることが決まったー!!
今年の目標だったのでホントに嬉しい!ものづくり楽しむぞー!!

 

 

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