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[オープンキャンプin南島原2020]深層学習を使ってキュウリ選別機作ってみた
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[オープンキャンプin南島原2020]深層学習を使ってキュウリ選別機作ってみた
1.
深層学習を使って キュウリ選別機作ってみた #2020/05/23 オープンキャンプ in 南島原2020
2.
自己紹介 2 小池 誠 ● キュウリ農家 ○ 個人でキュウリ選別機の開発 ●
組込みエンジニア ○ 町工場のIT化のお手伝い ● CQ出版インターフェース誌 ○ IT農業の記事寄稿
3.
お話すること ● AI技術を活用したキュウリ等級判別機の開発話 ● 農家から始めるスマート農業 3
4.
AI技術を活用した キュウリ等級判別機の開発話 4
5.
年間を通してきゅうりを栽培・出荷 ○ ほ場面積:約40a ○ 家族経営(3人+パート2人) ○
周年栽培(3作/年) 5
6.
そろそろ農繁期
7.
7 年間出荷量:約60〜70t 自分たちで選別を行い,中央卸売市 場へ運んでいる
8.
キュウリ農家の労働時間(1) 農林水産省:品目別経営統計(2007年)より ・ピーマン ・きゅうり ・トマト ・ミニトマト 10aあたりの労働時間(h) 8 機械化が難しい作業が多い 果菜類はとても手間がかかる きゅうり ● 品目別10aの労働時間
9.
キュウリ農家の労働時間(2) ● きゅうり栽培における作業別の労働時間の割合 農林水産省:品目別経営統計(2007年)より 収穫 39.8% 管理 19.2% 出荷(選別など) 22.1% 野菜の品質や収量を増やす作業以外に時間を取られている 9
10.
小池農園の場合 ● 2019年の作業別労働時間の割合 収穫 49.7% 出荷作業(選別) 13.8% 管理(摘心・適葉など) 9.8% 10
11.
小池農園の場合 ● 2019年の作業別労働時間の割合 収穫 49.7% 出荷作業(選別) 13.8% 管理(摘心・適葉など) 9.8% 11 減らしたい! 減らしたい! 増やしたい!
12.
そんな時・・・ ● AlphaGo 対
イ・セドル九段のニュースを見る エイ・・・アイ・・・?
13.
そんな時・・・ ● AlphaGo 対
イ・セドル九段のニュースを見る エイ・・・アイ・・・? ● TensorFlowがオープンソース化 自由にAIが作れる?
14.
そんな時・・・ ● AlphaGo 対
イ・セドル九段のニュースを見る エイ・・・アイ・・・? ● TensorFlowがオープンソース化 自由にAIが作れる? ● MNISTやってみた なんか簡単にできたぞ
15.
つまり
16.
つまり
17.
知識0からやってみた ● きっかけはMNIST ○ 当時のTensorFlow(v0.6.0)は今ほど使いやすくなかった ○
ただチュートリアルはしっかりしていた(=写経から始めた) ● 始めからキュウリでやろうとした訳ではなかった ○ 新しい技術への好奇心→やってみた ○ 頭の片隅で常々感じていたキュウリ農家の課題 キュウリ画像でもMNISTで きるんじゃね! →キュウリ等級選別機の開発がスタート
18.
キュウリの選果作業とは ● 長さ,太さ,曲がり具合,色などにより等級を分ける作業 ● 我が家では9等級に分類 ●
大産地でないとほとんど手作業 18
19.
対象は自然物。定量的な選別基準があるわけではない ● 長年の経験(主観)生産者のこだわり →習得に時間がかかる ● 毎日同じ基準で分けている=信頼 →作業者間での統一が重要 なかなか難しい選果作業 秀品 B品
秀品 B品 秀品 B品 秀品 B品 特に品質の判断が難しい 人間と同じ基準で選別することができないだろうか 19
20.
● 2016年から開発を初める ● 現在,試作3号機まで開発 キュウリ選果機開発の歩み 試作1号機(2016年2月)
試作2号機(2016年8月) 試作3号機(2017年8月) 20
21.
試作1号機(2016年) ● とにかくやってみる ● 試作1号機誕生 ○
Webカメラをスタンドに固定 ○ 上からキュウリの画像をとる 【ハード】 ・Webカメラ Logicool C270(1,500円) ・アルミのパイプ(数百円) ・結合パーツ(3Dプリンターで印刷。数十円) ・固定用ボルト(数百円) 【ソフト】 ・カメラ制御:OpenCV ・機械学習:TensorFlow 制作期間:1週間 制作費:約3000円 21
22.
教師データの収集 ● ディープ・ラーニングには大量の教師データが必要 ○ とは言え・・・ 試作1号機では, ●
2475枚(1クラスにつき275枚) ● 背景に白い厚紙 ● なるべく位置を揃える 22
23.
学習した結果 80%の正答率 教師画像 : 2475枚 正答率に対する考察 ●
同じ時期の画像であったため, 少ない画像で学習できた ● 浅いネットワークから始めたた め,過学習を抑制できた 23
24.
可能性が見えた! ● ディープラーニングで選別ができそうな気がする ● もっと人間の仕分けに近づけたい → カメラの台数を増やしたら精度が上がるかも 熟練農家はいろんな面からキュウ リを判断する 人間の目に近づける 24
25.
3方向から撮影 ● 作ったキュウリ台で教師データとなる画像を撮影&ラベ ル付け キュウリ1本につき上、下、横の 3枚の画像を取得 25
26.
教師データ集め 集めた画像 : 8500組 解像度:80x80x3 ラベル:10種類 教師画像
: 7000組 テスト用画像 : 1500組 2ヶ月間ほどかかった 26
27.
学習結果 91.6%の正答率 ● データを増やした効果 ● カメラを増やした効果 ●
照明を追加した効果 教師画像 : 8500枚 27
28.
2号機はベルトコンベアも作った 28
29.
【補足】DIY的モノづくりの広がり ● メイカームーブメント ○ 2005年 Makeマガジン創設者Dale
Doughertyが提唱 ○ DIY愛好家がインターネットで繋がった(ノウハウの共有) ○ デジタル工作機の普及 ● オープンソース文化 ○ 誰でも新しい技術にアクセスし利活用できる環境 ○ OS,各種ツール,ライブラリなど一式揃っている ○ オープンデータや教育(MOOCs)も ● インターネット商取引の普及 ○ 世界中から部品を買うことができる 元々農家はDIYが得意だった(農具やハウスなど) 農家とメイカー文化はとても馴染む 29
30.
完成 制作期間:5ヶ月 制作費:約7万円 30 ● 台に置いたキュウリを撮影 ● 機械学習で等級を推定 ●
ベルトコンベアへ送り出す ● 等級の箱の前まで運ぶ ● アームで箱に落とす (モノづくりのコモディティ化)
31.
31 試作2号機(2016年)
32.
実際に使ってわかったこと ● 仕分け熟練者に見てもらった結果 ○ 遅い ○
ベルトコンベアは傷がつくからダメ←致命的 ○ 判別精度はまぁまぁ ○ 仕分け作業は箱に綺麗に並べて蓋をするまで ○ 総括「こんなおもちゃ使えんな!」 認識部分はいい感触 しかし、まだまだ実用には程遠い! 32
33.
家に帰るまでが遠足 「キュウリを箱に詰めて蓋をするまでが選別作業」 ● 生産者のこだわり(できるだけ傷を付けない,イボを落とさない)を理解 できていなかった ● 作業工程を十分理解できていなかった
34.
選別作業の工程を分解してみる ①ばら済みキュウ リから1本取り出す ②キュウリの形 を整える ※箱にキレイに 収まるように ※力加減が重 要 ③等級を判 別する ④箱にキレ イに詰める ⑤箱に蓋を する ※キレイに 並べないと 蓋が閉まら ない ⑥蓋をテー プでとめる AIでできること (試作2号機でやったこと)
35.
3号機の開発着手 ● 開発コンセプトの変更 ○ 『AIによる自動化』→『AIのサポートによる効率化』 35
36.
テーブル型キュウリ選別システム 制作期間:3ヶ月間 制作費:約2万円 36 OpenCV TensorFlow Kivy Raspberry Pi
37.
システム構成 37 学習済みモデル が入っている
38.
画像処理でテーブル上のキュウリを検出 1. マーカー座標検出(起動時のみ) 2. 射影変換 3.
輪郭抽出 4. キュウリ画像切り出し 38
39.
教師データ集め 集めた画像 : 36,000枚 解像度:72x24x3 ラベル:9種類 教師画像
: 28,000組 テスト用画像 : 8,000枚 1ヶ月間ほどかかった 39
40.
ニューラルネットワーク構成 ● 5層の畳み込みニューラルネットワーク [1] Kaiming
He, et al.”Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition” 活性化関数:Relu 最適化関数:Adam 40 * *Spatial Pyramid Pooling[1]
41.
学習結果 79.4%の正答率 ラズパイでの処理速度を考慮して, 画像解像度を落とした (高解像度であれば約90%を確認) 41
42.
等級判定の様子 42
43.
実務で使うまでになった ● ラズパイだけで,4本を約1秒ほどで判定 ● 仕分けスピードが1.4倍になった ●
熟練者のスピードにはまだ敵わない 一応ボスのOKをもらい実業務で使うようになった 実務で作業効率1.4倍の効果が確認できた 43 ● ラズパイだけで,4本を約 1秒ほどで判定 ● 仕分けスピードが1.4倍に なった ● 熟練者のスピードにはまだ 敵わない
44.
開発を通して分かったこと【成功編】 ● 深層学習を使ってキュウリの選別ができた ○ 熟練者に近い基準で選別を行なうことができた ○
基本的に厳密性を求められない農業に機械学習はマッチする 44 ● 熟練者のノウハウ継承 ○ ノウハウの継承 ○ 昔のやり方と比較しながら改善できる ● 自動化だけじゃない深層学習の可能性 ○ 誰もが働きやすい環境作り(ライン→セル型) 人 AI 人
45.
開発を通して分かったこと【失敗編】 ● 慣れてくると不要になる ○ 人間はかしこいので使ってると基準を覚える ○
作業効率化としての価値は低くなる ● 一度作ったら終わりではなかった ○ どのようにモデルを運用するかも考えておく必要があった ○ 精度が悪化したらどうするかなど ○ 闇雲に画像を集めるだけでは辛い ○ 季節変動を考慮しないといけない 45
46.
補足:データ数と正答率 学習に使用した画像数 正答率 画像数 :32,000枚 正答率 :77% ・どんどんコスパが 悪くなる・・・ ・品種を変えたらやり 直しのリスク 101 102 103 104 105 46
47.
組み込みAI化 ● よりコンパクトで必要なときだけ使えるツールに ○ 電源を入れればすぐ使える+電源をSWで落とせる SoC
: STM32H743VI (CPU ARM Cortex M7 32bit 480MHz) (RAM 1MB , FlashROM 2MB) カメラ:OV7725 (max 640x480) SDカード:μSDスロットあり30GBまで 消費電力:110mA〜170mA@3.3V 特徴: オープンソースのファームウェア上でMicroPythonが動 く.pythonヒープ領域が230KBぐらいしか使えない・・・ OpenMV Cam H7 $65.00USD https://openmv.io/collections/cams/products/openmv-cam-h7
48.
TensorFlow Lite 48
49.
TensorFlow Lite TensorFlow Liteの特徴 ●
TensorFlowで学習したモデルを端末へデプロイするため のフレームワーク&ツール群 ● 推論のみ対応(パーソナライズのための学習機能が追加される可能性あり) ● 8bit量子化をサポート 49
50.
TFLite-interpreter サポート端末 推論ランタイム(TFLiteではInterpreterと言う) ● Android ●
iOS ● Raspberry Pi ● ARM64ボードコンピュータ(Pine64,NanoPi,Jetsonなど) ● Coral devices with edge TPU ● Arduino ● ESP32 など多数のデバイスをサポート ※推論ランタイム(16KB)が動くという意味で,各種モデルが動くとは言っていない 50
51.
TFLiteモデルへ変換 ● TFLiteコンバータを使用する from tensorflow.lite
import TFLiteConverter #SavedModelからの変換 converter = TFLiteConverter.from_saved_model(model_dir) tflite_model = converter.convert() #KerasModelからの変換 converter = TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() ※FrozenGraphからの変換はtf.compat.v1.lite.~を使う 51
52.
OpenMV:実行 ● 推論速度=13.6ms (RasPi3B+:2.6ms) ●
FPS(カメラ制御含む)=16.2FPS 52
53.
農家から始めるスマート農業
54.
農業を取り巻く状況 平成2年 平成30年 増減 農業就業人口[万人]
482 175 -64% 平均年齢[歳] 56.7 66.6 +9.9歳 耕作面積[万ha] 524 444 -15% 農業総産出額[兆円] 11.5 9.2 -20% 新規就農者数[万人] 1.6 5.6 +250% 農業人口減・高齢化 一人あたりの耕作面積の増加 ● 平成の約30年を振り返ってみると・・・ ※農林水産省 統計データ(https://www.maff.go.jp/j/tokei/index.html)より 54
55.
農業でのAI技術活用事例 カメラと深層学習の組み合わせで出来ることが増えた ● トラクターの自動運転 ● 葉画像からの病害診断 ●
自動収穫ロボット ● ドローン・人工衛星画像の活用(収量予想,病害診断など) ● 自動フェノタイピング など… 『機械の眼になる技術』 55
56.
AI活用事例(1) ● スマホカメラで病害診断 ○ PLANTIX ー PEAT社(ドイツのスタートアップ) ○
画像による病害診断とユーザコミュニティ ● スマホアプリ(Android)として無料公開 ● カメラ画像を使って病害診断 ● 診断結果をユーザ同士で共有&議論 https://www.plantix.net/en/ 56
57.
AI活用事例(2) 自動除草ロボット(ecorobotix) 57 雑草を判断しピンポイントで除草剤を散布.除 草剤量を1/20に抑え,経費を30%削減.
58.
AI活用事例(3) 病害虫・胞子の検出(托普云农) 空気中の病害虫や胞子をカメラで撮影し,画像認識で種類と 数を測定しクラウドへ送信.病害アラートを周辺農家へ通知 58
59.
AI活用事例(4) ● レタスの収穫ロボット ○ ケンブリッジ大学 59 https://www.youtube.com/watch?v=EFC3OvkVKaQ
60.
AI活用事例(5) ● 草拾いドンキーカー(デモ)
61.
個人でもできるスマート農業 ● メイカームーブメント ○ 2005年Makeマガジン創立者
Dale Doughertyが提唱 ○ DIYの延長としてモノづくりを行う人々がインターネットで繋がたことに よるムーブメント ○ 様々なセンサやデバイスが安価に手に入るようになった ● オープンな文化から生まれるイノベーション ○ オープンソース・ソフトウェア ○ オープンデータ Raspberry Pi ESP32 Micro:bit M5Stack 61 Pythonで開発できる!
62.
AI開発ツール ● オープンソースの開発ツール ○ Google
TensorFlow(要Pythonスキル) ○ Facebook PyTorch(要Pythonスキル) ○ Sony Neural Network Console(プログラミング不要) ● 自動機械学習モデル作成クラウドサービス ○ Google Cloud AutoML ○ IBM AutoAI ○ Microsoft Azure AutomatedML ○ Sony Prediction One ● 知識 ○ YouTube「Sony Neural Network Console」チャネル ○ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA 62
63.
最新モデルアーキテクチャ情報 ● 最新モデルの実装 ○ https://paperswithcode.com SOTAが更新され続けている
64.
まとめ ● AI技術によりキュウリ等級判別ができた ○ 深層学習(統計的手法)は農業で活用しやすい ○
誰でも直ぐに開発を始められる環境がある ● AI活用によるノウハウ継承 ○ 農業従業者の減少・高齢化への対応 ○ 農業で活用できる場面は沢山ある ● AI開発は誰でもすぐにはじめられる ○ オープンソースの活用 ○ 無料クラウドサービスの活用 64
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