情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

現在,検便検査による判定は全工程人手で行われている.しかし,人手による判別は時間と労力が掛かり,コストを要する.また,判定者により判定誤差が生じることもあり,判別の自動化による省力化と安定化は重要である.
　本研究では,負担軽減と有害菌種判別の安定化のため,有害菌種判別自動化を目指す.菌が培養された選択分離培地の撮影画像を等分割し,培地,菌の含まれている画像を入力画像とする.HSV表色系情報を特徴量とし,SVMを用いて学習・判別をすることで,有害菌種判別が可能なシステムの構築を目標とする.文字領域などの不要情報の削除,ヒストグラムの調整を行い,培地,菌の色相情報に着目することで精度向上を図る.