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製造と加工 - IoTを活用して食品加工を改善する

食品が中央ハブや加工工場に到着すると、必ずしもすぐにスーパーマーケットに出荷されるわけではありません。多くの場合、食品は品質による仕分けなど、いくつかの加工ステップを経ることになります。このプロセスは以前は手作業で行われていました。例えば、畑では収穫者が熟した果物だけを摘み取り、工場では果物がコンベヤーベルトに乗り、従業員が傷ついたり腐った果物を手作業で取り除いていました。私自身、学校の夏休みのアルバイトでイチゴを収穫し仕分けした経験がありますが、これは楽しい仕事ではありません。

より現代的な仕組みでは、仕分けにIoTが活用されています。初期のデバイスの一例として、Wecoの仕分け機は光学センサーを使用して農産物の品質を検出し、例えば青いトマトを除外します。これらは農場の収穫機や加工工場で導入することができます。

人工知能（AI）や機械学習（ML）の進歩に伴い、これらの機械はさらに高度化しています。例えば、果物と岩、土、昆虫などの異物を区別するために訓練されたMLモデルを使用することができます。また、果物の品質を検出するために訓練されたモデルは、傷ついた果物だけでなく、病気やその他の作物問題の早期検出にも役立ちます。

🎓 MLモデルという用語は、機械学習ソフトウェアをデータセットで訓練した結果を指します。例えば、熟したトマトと未熟なトマトを区別するMLモデルを訓練し、新しい画像に対してそのトマトが熟しているかどうかを判定することができます。

これらの4つのレッスンでは、果物の品質を検出する画像ベースのAIモデルを訓練する方法、IoTデバイスでこれらを使用する方法、そしてクラウドではなくIoTデバイス上でこれらを実行する方法（エッジでの実行）を学びます。

💁 これらのレッスンではいくつかのクラウドリソースを使用します。このプロジェクトのすべてのレッスンを完了しない場合は、必ずプロジェクトをクリーンアップしてください。

トピック

1. 果物の品質検出器を訓練する
2. IoTデバイスで果物の品質を確認する
3. エッジで果物検出器を実行する
4. センサーから果物品質検出をトリガーする

クレジット

すべてのレッスンはJen FoxとJim Bennettによって♥️を込めて作成されました。

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