画像検査ラボ便りVol.6 鮭の切り身の骨検出

こんにちは。常盤産業のブログ担当 田中です。
本日は弊社の画像検査ラボの技術担当者が、美味しそうな実験をしていると聞いて、実験レポートを見せてもらいました。

今回、画像検査の対象としたのはこちら！

鮭の切り身です！程よく脂が乗っていて美味しそうです。ムニエルにしてもいいしかす汁なんかにしてもいいですね…。
でも、今回は食べる為ではなく、なんと、「食用切り身魚の自動骨取装置」の開発を目指し、この切り身の骨を検出するテストを行う為に用意したそうです！

肉眼でも背骨(左の写真に青印をつけた部分)と、よーく見ると4本の長い骨(右の写真に青印をつけた部分)が見えますね。鮭の骨は固くて危険ですから、しっかり取り除きたいです。

ただ、これを画像検査で自動的にAIに骨を見つけさせるとなると、肉の色も場所によって違い、骨と肉の違いが微妙なところもあり、なかなか難しそうです。

ではどうするのかというと、赤・青・緑の三色の光を組み合わせて様々な色を作れる照明を使用して、肉と骨を見分けやすい光の色を探すそうです。
で、こちらが青・赤・緑の照明でそれぞれ撮影した鮭の切り身の骨がある可能性のある個所をコントラストをつける為にモノクロで撮影した画像です。

左から青色照明、緑色照明、赤色照明です。全てモノクロ画像なのに、見え方が全然違いますね。

赤色照明は(肉っぽくて美味しそうですが)骨と肉が同化してしまい、背骨ですらもどこにあるのかよく見えない状態です。

緑色照明は骨が白く見えますが、肉も明るい色に見えます。

青色照明はまるでレントゲン写真！…は言い過ぎでしょうか。肉は黒く、骨は白く、はっきりと分かれていて背骨も、そこから伸びる4本の骨もはっきりと確認できます。

これなら、青色照明を使えば骨を判別できそうですね！しかし、画像SIer(弊社の画像検査技術者)によると、まだ改善の余地があるそうです。なにかというと、ここ。

本来骨のない場所が白くなっています。これではAIがこの部分を骨と間違えてしまう可能性があります。この白い部分の正体は光の反射、ハレーションの発生です。次のテストでは、このハレーションが発生しないようにさらに照明に工夫を加える予定なんだそうです。
また次のテスト結果をつかんだら記事にしますね。