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ディープラーニングを用いた
キュウリ選果機の開発
アグリニクス研究会  2017/7/31
自己紹介
KOIKE Makoto  (@ ike_jpn )
きゅうり農家を営んでいます
作付面積 0.4ha  施設園芸栽培
大学卒業後、自動車部品メーカーで7年間ほどソフトウェアエンジニアを経
験したのち、3年前に就農
キュウリの選果機作ってます
キュウリを育てる傍ら、前職の経験を活かし選果機を作ってます
Interface 3月号では、
選果機の作り方を執筆しました
今日のお話
1.第3次 AI ブーム!ディープラーニングとは
2.キュウリ選果機開発の取り組み
3.農家 × メイカームーブメント × オープンイノベーション
第3次 AI ブーム!
ディープラーニングとは
なんかスゴイぞ最近の AI !
2011 年  IBM ワトソンがクイズ番組で勝利
2014 年  Google が自動運転の製品プロトタイプを発表
2016 年  AlphaGO がプロ碁棋士イ・セドル九段に勝利
2017 年  AlphaGO がカ・ケツ九段にも勝利
2017 年  Ponanza が佐藤天彦名人に勝利
最近では様々な業界で AI が実用されている!
(今年の AI ・人工知能 EXPO の出展社数110社)
(youtube より )
AI ブームの歴史
第1次 AI ブーム 第2次 AI ブーム 第3次 AI ブーム
( 1956 〜 70 年代前半) ( 1980 年代) ( 2013 年〜)
・人工知能という言葉誕生
 ( 1956 年ダートマス会
議)
・記号処理中心
・数式の定理を証明
・迷路、パズルを解く
・パーセプトロン
探索・推論の時代
冬の時代
ルールとゴールが決まってい
る中での話、現実問題には使
…えないよね
…マシンパワーが
知識表現の時代
・エキスパートシステム
・医療診断
・会話(人口無能)
・ニューラルネットワーク
 (誤差逆伝搬法)
冬の時代
どこまで書いたらいいの
フレーム問題、シンボルグ
ラウンディング問題
…マシンパワーが
機械学習・表現学習の時代
・ Web とビッグデータの発展
・知識表現、特徴量の自動学習
 
今ココ
人工知能の未来( http://www.soumu.go.jp/main_content/000400435.pdf) より
→ 機械学習、
 ディープラーニング
機械学習とは
「機械にデータを解析させ、データに潜む規則性やパターンを発見する手法」
そして、発見した規則性やパターンを基に、分類や予測を行う。
・ Web の発展
・ EC サイト
・ SNS
・ IoT  など
ハードウェアの発展
大量のデータ
豊富なマシンパワー
パターンが見えてき
たぞ!
(例: youtube から 1000 万枚の画像)
(例: 16000 基の CPU )
(例: Google の猫)
機械学習でできること
分類
「過去のデータを元に新たなデータをクラスに分類する」
SVM, ナイーブベイズ ,k 近傍法 , ランダムフォレスト , ニューラルネットワークなど
回帰
「過去のデータから未来の値を予測する」
線形回帰 / 重回帰 ,SVR, ニューラルネットワークなど
クラスタリング
「入力データを複数のグループに分ける」
k-means クラスタリング , 階層型クラスタリング , 自己組織化マップなど
次元圧縮(特徴の抽出)
「入力データの特徴量を残してデータ量を削減」
主成分分析 ,t-SEN,LLE, オートエンコーダなど
教師あり学習
(入力データ+正解データ)
教師なし学習
(入力データのみ)
※ 一般的な分類で、それ以外(半教師学習、強化学習など)もあります
ディープラーニングは、多層化したニュー
ラルネットワークです
Deep Neural Network(DNN) とも言う
人工知能( AI )
ディープラーニングとは
機械学習
・大量のデータから規則性やパターンを発見する手法
ニューラルネットワーク
・脳神経系をモデルにしたアルゴリズム
ディープラーニング
・多層化により、より良い特徴を自動的に発見
→ 人間が特徴量を決める必要がない
ニューラルネットワークの基礎(1)
単純パーセプトロン
X1
∑
X2
W1
W2
y
入力
出力
0 ( W1x1 + W2x2 θ≦ )
1 ( W1x1 + W2x2 > θ )
y =
閾値: θ
神経細胞(ニューロン)のモデル化
X1
X2
例えば、 W1=1,W2=1,θ=1.5
● ▲とすると、 と を分類できる
線形分離可能な問題を解くことができる
ニューラルネットワークの基礎(2)
単純パーセプトロン
X1 ∑
X2
W1
W2
y
入力
出力
0 ( W1x1 + W2x2 + b ≦
0 )
1 ( W1x1 + W2x2 + b >
0 )
y =
1
b
y = H ( W x +b )
活性化関数
(ステップ関数)
重み バイアス
H ()
入力
上手くデータを分類できる重みとバイアスを探して
あげれば良い
ニューラルネットワークの基礎(3)
単純パーセプトロンの限界
X1
X2
X1
X2
W1=1,W2=1,b=-1.5 W1=1,W2=1,b=-0.5
X1
X2
X1
X2
W1=-1,W2=-1,b=1.5
線形分離不可能な問題は解けない
AND OR NAND XOR
ニューラルネットワークの基礎(4)
パーセプトロンの多層化へ
XOR  =  AND ( NAND(X1, X2), OR(X1, X2))
X1
∑
X2
W01
W02
y
1 b00
H ()
∑
b10
W11
W12
H ()
∑
1
W01
W02
b00
H ()
中間層を持つことで線形分離不可能な問題も解けるようになった [1986 年 ]
X1
X2
XOR
ニューラルネットワークの基礎(5)
Google : A Neural Network Playground(http://playground.tensorflow.org)
ニューラルネットワークの動作が見てわかる
ニューラルネットワークの基礎(6)
その後、様々なブレークスルーを経て現在のニューラルネットワークへ
誤差逆伝搬法の改良、教師データとの差を減らすよう重みとバイアスを自動で更新
活性化関数の開発:ステップ関数→ sigmoid 関数→ ReLU 関数 [2010 年 ] など
過学習対策: Weight decay 、 Dropout[2012 年 ] など
確率的勾配降下法の開発: AdaGrad 、 RMSProp 、 Adam など
入力層 中間層
(隠れ層)
出力層
↓詳しくは
オススメ
ネコ: 0.3
イヌ: 0.4
ネコ: 1.0
イヌ: 0.0
正解ラベル
損失
損失が最小になるように W,b を調
整
誤差から損失を計算
ディープニューラルネットワークの衝撃
世界的な画像認識コンペ( ILSVRC2012 )で圧勝
中間層が7層のニューラルネットワーク
人間の画像認識能力を超えた
人工知能の未来( http://www.soumu.go.jp/main_content/000400435.pdf) より
画像認識はディープラーニング
画像認識ではもはやディープラーニングが当たり前になった
より深く “ Deeper is better”
VGG  ー 16,19層
GoogLeNet  ー 38層
Inception-v3  ー 72層
ResNet  ー 50,101,152層
DenseNet  ー 121,169,201層
様々なネットワークアーキテクチャ
基本は畳み込みニューラルネットワーク
より複雑な認識もディープラーニングで!(1)
一般物体認識
Faster R-CNN ( https://arxiv.org/abs/1506.01497 )
ちなみに、実験的にキュウリでもやってみました。
(位置推定のみ)
より複雑な認識もディープラーニングで!(2)
画像セグメンテーション
SegNet ( https://arxiv.org/abs/1511.00561 ) Deep Phenotyping: Deep Learning for Temporal Phenotype/Genotype Classification
葉1枚毎にセグメンテーションする研究もあります
より複雑な認識もディープラーニングで!(3)
姿勢推定
Openpose(https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose)
深度推定
https://arxiv.org/abs/1411.4734
農業にもディープラーニング
農業でのディープラーニング活用
https://arxiv.org/abs/1612.03019
雑草と作物のセグメンテーション 果樹園見回り
https://arxiv.org/abs/1610.03677
ここまでのまとめ
ディープラーニングとは機械学習アルゴリズムの1つ
ニューラルネットワークの中間層を多層化してディープにしたもの
データの持つ特徴を自動的に学習してくれる
人間が特徴量を設計する必要がない
ネットワークのチューニングが必要
学習には大量のデータが必要
ただ集めれば良い結果が出る訳ではない
良質のデータと適切な前処理が必要
ディープにするほど計算量も増大
現状 GPU が必須とも言える(後メモリも)
今後は FPGA やベクトル量子化などの高速化技術にも期待
キュウリ選果機開発の取り組み
キュウリの仕分け(選果)とは
長さ、太さ、曲がり具合、色などにより、等級・階級を分ける作業
農家(出荷組合)ごとに分け方が異なる
なかなか難しい仕分け作業
対象は自然物。明確な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
作業者でばらつくのはなるべく避けたい(評判が下がる)
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
仕分け作業は時間がかかる
家族経営の小規模農家では仕分けは手作業(産地じゃないと共同出荷場ない)
繁忙期には1日8時間以上( 500kg 約 4000 本)
時間をかけたところでキュウリ自体の品質が上がる訳ではない
開発のモチベーション
今の仕分け作業時間を畑でキュウリの世話をする時間に当てたい!
キュウリの品質 UP !収量 UP !
開発のきっかけ
2016 年初め・・・なにやら AI のブームが来てるらしい
Google が機械学習ライブラリ TensorFlow をオープンソース化したらしい
チュートリアルとしてあった " 手書き数字の認識”をやった
使ってみる
ディープラーニングすごい!
99%の認識率
わからない単語ばかりだけど、予想以上に簡単に結果は出せた。
機械学習って簡単かも!(と、当時は思ってました。でもこれ重要)
MNIST :手書き文字が0〜9のどの数字かを当てるタスク
キュウリ画像で試してみた(試作1号機)
キュウリ画像で試してみたらどうなるだろう
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(3 D 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 (オープンソース)
・機械学習: TensorFlow (オープンソース)
教師データ集め
ひたすら画像を集めてラベルを付ける作業
集めた画像 : 2750 枚
解像度: 32x32x3
ラベル: 9 種類
教師画像 : 2475 枚
テスト用画像 : 275 枚
ニューラルネットワーク構築
TensorFlow チュートリアルをそのまま流用
中間層3層の畳み込みニューラルネットワーク
32x32x1
Convolution
Pooling
Convolution
Pooling
9
入力層 中間層 出力層
各ラベルの確率
を出力する
畳み込み層1 畳み込み層2 全結合層
FC
畳み込みニューラルネットワーク(1)
ニューラルネットワークは入力が1次元で、画像の構造を表現できない
画像は3次元( HxWxCh )
H
W
Ch
・・・
1次元に変換
画像の空間的情報がなくなってしまう
画像の空間的情報を保持したままニューラルネットワークを構築したい
畳み込みニューラルネットワーク(2)
畳み込み層
入力画像に対しフィルタをあてはめ、フィルタ領域を1つの値に圧縮する(畳み込む)処理
フィルタの適用場所をずらしながら処理を繰り返す
1 3 1 3
1 2 1 1
1 1 3 1
2 1 1 2
例:入力画像 x(4x4x1)
1 0 0
0 1 0
0 0 1
フィルタ W(3x3x1)
0 7
4 8
出力画像 y(2x2x1)
y = H(Wx + b)
-7 2
1 1
バイアス b(2x2x1)
H()
*活性化関数:
ReLU
畳み込みニューラルネットワーク(3)
プーリング層
画像の縦、横の空間を小さくする処理( max プーリング、 avg プーリングなど)
画像の微小な位置ずれを吸収するために適用する
1 3 1 3
1 2 1 1
1 2 1 3
1 1 1 2
例:入力画像 x(4x4x1)
3 3
2 3
出力画像 x(2x2x1)
2x2
max プーリン
グ
3 1 3
2 1 1
2 1 3
1 1 2
1
1
1
1
3 3
2 3
2x2
max プーリン
グ
同じ出力
微小なズレが吸収されている
位置がズレた場合
ニューラルネットワーク構築
TensorFlow チュートリアルをそのまま流用
中間層3層の畳み込みニューラルネットワーク
32x32x1
Convolution
Pooling
Convolution
Pooling
9
入力層 中間層 出力層
各ラベルの確率
を出力する
畳み込み層1
W:5x5(32)
畳み込み層2
W:5x5(64)
全結合層
1 次元に変換
W: 512
FC
学習結果
テスト画像275枚に対し、
80%の認識率
この時点で、私より私の母の仕分け基準を
習得していた
試作2号機の開発開始
試作1号機の結果からディープラーニングで仕分けができそうな気がしてきた
もっと人間の仕分けに近づけたい
キュウリの全表面を確認する
表面の傷や艶も確認する
病気の有無も確認する
等級・階級別の箱に分類して入れる
キュウリ台の作成
キュウリ画像を取得するための台
カメラを上、下、横の3方向に設置し、キュウリの全面を捉える
照明を付けて明るさを一定にする
キュウリ台の制作
アルミフレーム
約¥1万
Web カメラ x3
約¥4千円
自作連結パーツ
数十円
アクリル板
約2千円
キュウリ台の制作
高輝度 LED モジュール
( 12V 150mA )
¥540
キュウリ台の制作
等級を判断したキュウリを台から送り出す機構も追加
台の裏にベルトコンベア(又は、自動台車)的なものをつくろうと考えていた
マイクロサーボ
¥500
リニアブッシュ
¥617
シャフト 200mm
¥810
ベアリングx3
¥216
ArduinoMicro
¥2800
※ 後に、サーボはトルク不足の
ため¥850のやつに変更
教師データ集め
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
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
教師データ集め
失敗
後ろの扇風機が写り込んでし
まった。扇風機の位置が AI
判断に影響。
大量に画像(数百万レベル)
を準備出来る場合は問題無
いかもしれないが、少量の場
合は十分注意が必要。
ニューラルネットワーク構築
4層の畳み込みニューラルネットワーク
80x80x3
Convolution
Pooling
Convolution
Pooling
10
入力層
中間層
出力層
各ラベルの確率
を出力する
畳み込み層1
W:5x5(32)
畳み込み層2
W:5x5(64)
全結合層 1
1 次元に変換
W:1024 W:512
Dropout
全結合層 2
FC
FC
教師データに適合し過ぎることで精度
が低下する「過学習」を防ぐ目的で
Dropout を追加。
Dropout とは、ランダムに選んだニュ
ーロンの伝搬を止めてしまう手法で
す。
0.5
画像の前処理
3枚の画像をリサイズし1枚にマージ
入力画像サイズを縮小して学習にかかる時間を短縮(5日→半日ほど)
学習
学習の進み具合は損失の減り具合で判断します
学習結果
91.6%の認識率
学習結果
動画( https://youtu.be/PY-PN5xfw_0 )
ベルトコンベア作り
AI が判断したキュウリを指定の箱まで運ぶベルトコンベアがほしい
【ドライブプーリー】
塩ビパイプ
¥数百円
ベアリングx4
¥400円
ベルトコンベア作り
スチールフレームx2
約¥1000
ボルトx?
全部で¥1000ほど
ベルトコンベア作り
ベルト
¥3000
ベルトコンベア作り
ステッピングモーター
約¥2000
モータードライバー基盤
¥1800
GT2 ベルト
¥200
ドライブプーリー
¥3000
制御は AruduinoMicro
ベルトコンベア作り
動画( https://youtu.be/PQJ7nqNs0x8 )
ベルトコンベア作り
完成
ラズパイ
タッチパネル
¥20000
システム構成
動かしてみた
動画( https://youtu.be/Nho2yyCdb3A )
実機テストでわかったこと
認識精度が周りの環境(主に明るさ)により低下 → 実質70%ほど
暗室にすれば解決できそう
明るさのばらつきを考慮した教師データを作るべきだった
キュウリを置く位置のズレで精度が変わる
教師データを増やせば解決できそう(又は位置合わせ処理を入れるなど)
長さ、形、色はしっかり認識しているが、傷や艶などは認識できてない
カメラ位置をもっとキュウリに近づける必要あり
ベルトコンベア方式ではキュウリに傷がつく
傷を付けずに運ぶ方法の検討が必要(キュウリは水に浮くから・・・)
収穫時期により形や太さに偏りがある
作業者はその時の傾向をみて仕分けルールを調整している(相対的に判断)
ユーザーテストでわかったこと
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
判別精度はまぁまぁ
動かすのに2人(のせる人、受ける人)いるから使えない
仕分け作業は箱に綺麗に並べて蓋をするまで
おもちゃ
まだまだ実用には程遠い!
しかし、認識部分はいい感触
試作3号機の開発開始
箱に綺麗に詰めるのは難しそう(ロボットアーム高価)
コンセプトの変更
AI を使った自動化 →  AI のサポートを受けた効率化
AI による判断をキャリブレーションできるようにする
収穫時期の違いに対応
品種の違いや農家ごとの仕分けルールの違いに対応できるかも
試作3号機(開発中)
キャリブレーション例
動画
( https://youtu.be/m0_DNlSUpuc )
農家 ×
メイカームーブメント ×
オープンイノベーション
メイカームーブメントとは
メイカームーブメントとは、世界中のガレージがオンライン
化し、「仕事」と「デジタルツールの利用」を同時にすると
起こるムーブメントで、デジタルファイルや CAD や 3D
プリンターなどを使う、デジタル製造の潮流を指すトレ
ンドのことであり、「第三の産業革命」とも言われる。
http://makezine.jp/aboutmake
デジタルファブリケーションの普及(ツール&ファボラボ)
ものづくり( DIY )愛好家達の創りだせるモノの幅が広がった
農家とメイカー
農家が昔からやってきたこと
道具の効率的な使い方を見つける
欲しい道具を作り出す
道具のパーソナライズ
農家は昔からメイカー精神を持っている
*私の父は自分でハウスを組み立てたりしている
オススメ
↓農家の工夫が詰まった本です
今なら・・・
インターネットが出来ることを広げた
情報取得のコストを下げた
作りたいものはデジタルで設計できる
3D プリンターで印刷できる
農舎は新しいモノが生まれる場所
農業の現場であり、課題は目の前にたくさんある
ツールが揃っており直ぐに制作を始められる
熟練作業者から即フィードバック
ほ場モニタリング装置作った
ラピッドプロトタイピング
CAD で設計 印刷 動かす
2日あれば設計から動かすところまで行ける
動画
( https://twitter.com/ike_jpn/status/822487711592218625 )
The Democratization of AI
キュウリの選果機もオープンソースソフトウェアである TensorFlow を使用して開発している
機械学習フレームワーク
多くの機械学習フレームワークがオープンソースソフトウェアとして公開されている
名称 開発元 開発言語 ライセンス 特徴
TensorFlow Google Python,C++,
Go,Java
Apache
License 2.0
コミュニティが大きい、モバイル端末もサポート、可視化ツ
ール、分散環境対応、 GPU 対応、クラウド環境あり
Chainer Preferred
Networks
Python MIT
License
国内ユーザー多い、動的な計算グラフ構築、分散環境・強
化学習用ライブラリもある、 GPU 対応
Caffe Berkeley
University
C++,Python BSD-2 アカデミックなコミュニティ、論文実装例や学習済みモデル
が多い
CNTK Microsoft C++,Python MIT
License
Windows での開発環境構築が楽、複数 GPU を効率的に
活用、クラウド環境あり
NNabla Sony python Apache
License 2.0
まだユーザー少なく情報少なめ
テクノロジーの民主化(民衆化)
AI に限らず、様々なテクノロジーが無料・低コストで誰でも使える時代
オープンソース・ソフトウェア
OS 、データベース、 Web サーバ、 App サーバ、開発環境、ネットワー
ク、 CAD 、 etc…
オープンソース・ハードウェア
CPU 、制御基板、3 D プリンター、ドローン、 etc…
オープンデータ
科学・環境データ、行政・自治体データ、 etc…
クラウドが生み出した各種サービスとコストダウン
コンピュータリソース、データベース、様々な WebAPI 、 etc…
インターネット電子商取引の発達
個人と部品メーカーがより近く、世界中から調達可能に
知識、教育
コミュニティ、ブログ、 MOOCs 、図書館
Google Cloud Platform
テクノロジーの民主化(民衆化)
キュウリ選果機の場合
OS
機械学習ライブラリ
画像処理ライブラリ
IDE
開発環境 制御基板
Arduino
RaspberryPi
・ ebay
・ミスミ Nova 、モノタロウ ...
・秋月電子通商、スイッチサ
…イエンス
部品調達
2D/3D CAD
計算機リソース
テクノロジーの民主化(民衆化)
API 使用事例
使用 API: ドコモ音声認識、ドコモ音声合成
Nifty クラウドに Web アプリをホスティング
使用 API: エーアイ音声合成、ドコモ雑談対話
オープンイノベーションの広がり。
技術は持っているだけではダメで、使ってもらってこそという考えが広がっている。
個人レベルでも API を活用しておもしろいアプリが作れる。
動画( https://youtu.be/mLBfLSNEee8 )動画( https://youtu.be/0LVkinWsKGA )
テクノロジーの民主化(民衆化)
オープンにすること
キュウリデータの公開後に起こったこと
>改善して教えてくれる人
>パラメータチューニングしてくれる人
&データ分析して教えてくれる人
(20枚のレポート)
テクノロジーの民主化(民衆化)
AI によって加速するテクノロジーの民衆化。そして、期待する未来
研究者
企業
市民
消費者
・役割分担(出来ることできないこと)が明確
・研究者と市民の繋がりが希薄(農業は顕著)
・(中小)企業が持つ技術と市民が繋がらない(知らない)
現在
技術・ノウハウの
デジタル化、
永続化、再利用可能
時間
資源
共有、自働化による
時間資源の発掘 重ねあわせ・
確率的存在
・役割分担は希薄、重ねあわせの状態
・研究とビジネスの境が希薄になる
(実装は AI ・ロボットが担当してくれる)
・誰もが人の身近な問題を研究する研究者
(研究に必要なテクノロジーと時間が低コストで調達できる)
・好きなことが同じ人が集まる=企業(=コニュニティ)
・全員複数のコミュニティで仕事(遊び?)してる
数年後
おわり
以上、ありがとうございます。

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