Naoshi Kondo 研究室
主宰者：Naoshi Kondo
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、農産物の品質評価と流通過程における損失低減を目指し、光学的センシング技術と人工知能を組み合わせた非破壊検査法の開発に取り組んでいます。ナスやトマト、ピーマンなどの野菜類、ミカンやアボカドなどの果実、卵や肉などの畜産物を対象として、紫外線励起蛍光画像、可視・近赤外分光法、テラヘルツ分光法などの多様な計測手法を活用しています。これらの技術により、収穫後の水分損失、油含量の変化、成熟度の進行、さらには病原菌感染など、外見からは判断しにくい内部品質の変化を検出することが可能です。
特に蛍光分光法を活用した研究が特徴的で、農産物表面に含まれるフェノール類や色素の蛍光特性の時間的変化を追跡することで、鮮度指標の客観的な評価を実現しています。また家畜の栄養管理に関連して、目の画像から血液中のビタミンA濃度を予測する深層学習モデルの構築も行われており、畜産における生産効率と動物福祉の両立に貢献する研究も進められています。
これらの計測データに対して、主成分分析や偏最小二乗回帰、サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネットワークなどの統計解析手法や機械学習技術を適用することで、簡便で迅速、かつ低コストな品質評価システムの実現を目指しています。食農産業における持続可能な生産と流通の実現に寄与する実用的なセンシング技術の開発が、本研究室の中核をなしています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- [2021] Non-invasive Detection of Chick Embryo Gender Based on Body Motility and a Near-infrared SensorDOI: https://doi.org/10.37221/eaef.14.2_45
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