3Dアップル品質分類システム

AI/ML
3Dアップル品質分類システム

3Dアップル品質分類システム

本リポジトリは、複数視点からの3Dポイントクラウドを用いてリンゴの品質（正常、打撲、割れ、腐敗）を自動分類するエンドツーエンドのシステムを提供します。Intel RealSenseカメラでRGB-Dデータを収集し、3Dモデルを再構築、Pythonで実装された品質分類アルゴリズムにより高精度な判定を実現しています。農業や食品検査分野での自動化・効率化に貢献する先進的なAI/MLソリューションです。

https://github.com/Baor-AI/3D-Apple-Quality-Classifier

概要

「3Dアップル品質分類システム」は、Intel RealSenseカメラを用いて複数視点からリンゴのRGB-Dデータを取得し、3Dポイントクラウドモデルを再構築。その3Dデータを基に、リンゴの品質を「正常」「打撲」「割れ」「腐敗」の4カテゴリに分類するAIシステムです。Pythonで実装されたエンドツーエンドのパイプラインにより、高精度で効率的な品質判定を実現。農業や食品検査の現場における検品作業の自動化・省人化に寄与します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Intel RealSenseカメラを用いた複数視点のRGB-Dデータ収集
  • 3Dポイントクラウドによるリンゴの3Dモデル再構築機能
  • 点群データを活用した機械学習モデルによる高精度品質分類
  • Pythonベースのシンプルかつ拡張性のあるコード構成

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核は、3Dポイントクラウドデータを活用したリンゴの品質自動分類にあります。具体的には、Intel RealSenseカメラを複数視点から用いてRGB-D情報を収集し、そのデータを統合して3Dの点群モデルを生成。これにより、従来の2D画像のみでは捉えにくい表面の凹凸や損傷箇所を立体的に把握可能としています。

取得した点群はノイズ除去や正規化などの前処理を施し、機械学習モデルに適した形式に変換。分類モデルはPythonで実装され、各リンゴの品質状態（正常、打撲、割れ、腐敗）を判定します。3D情報の活用が、従来の画像認識よりも高精度な異常検知を実現しており、特に打撲や割れといった微細な表面損傷の検出で効果を発揮します。

また、複数視点画像の統合や点群処理にはオープンソースの3D処理ライブラリとの連携も想定されており、拡張性の高い設計となっています。Python 3.8以上を前提とするため、最新の機械学習フレームワークやデータ処理ツールの活用も容易です。

このシステムは、農業分野における果物の品質検査の自動化を目指しており、検査作業の効率化、人的ミスの削減、品質の均一化に貢献可能です。3D技術と機械学習を融合した先進的なアプローチが特徴であり、今後の食品検査システムの基盤技術としての期待も高いと言えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理除外設定ファイル
  • Readme.md: プロジェクト概要とセットアップ方法
  • apple_quality.py: 品質分類のメイン処理スクリプト
  • capture_multiview_images.py: 複数視点からのRGB-D画像取得用スクリプト
  • data: サンプルデータや収集データ格納ディレクトリ
  • requirements.txt: 必要なPythonパッケージ一覧
  • LICENSE: MITライセンス表記
  • utils.py: 補助関数群
  • model.py: 分類モデル実装ファイル

まとめ

3Dポイントクラウドを活用した革新的なリンゴ品質分類システム。

リポジトリ情報：