はじめに ―「見た目」で品質を言い当てられますか？
サイレージの pH 測定や官能評価は
- 手間がかかる（試薬・乾燥・計量）
- 主観が入る（熟練者頼み）
- スピードが遅い（結果は翌日）
群馬の養蚕農家はこれらの壁を、画像 AI で突破しました。RGB 画像とハイパースペクトルを組み合わせ、非破壊・即時で品質を数値化する仕組みを構築。本記事では、その技術と事業インパクトを具体的な実験値で解説します。
AI が「理想サイレージ」を基準化するしくみ
1-1. pH を色で当てるコンピュータビジョン
- 入力：暗箱内で撮影した RGB（2248 × 2048px）
- モデル：Random Forest Regression
- 性能：R²<sub>p</sub> = 0.94、RMSEP = 0.37、RPD = 4.24 ⇒ 定量予測に十分
- 相関：Hue(Hske) と pH の |r| = 0.95
1-2. ハイパースペクトルで外観品質を 4 ランク分類
| モデル | 精度(予測) | 処理時間 |
|---|---|---|
| SVM (SNV-LDA-SVM) | 100 % | 45 s |
| RFC (SNV-CARS-RFC) | 100 % | 60 s |
| CNN (SNV-CARS-CNN) | 97.5 % | 38 s |
波長 380–1004 nm を活用し、「優・良・並・劣」を秒単位で判定することができます。
群馬養蚕農家の導入ステップ
- 撮影ブース設置：LED 一体型暗箱を飼料庫に常設
- 10 秒撮影：1 ロット 5 kg をトレーに載せて撮影
- Edge 推論：pH & ランクを即時表示
- アラート：pH≥4.2 or “並以下”でメール通知
①撮影ブース設置
- 飼料庫の壁面に幅60 cm × 奥行45 cm × 高さ50 cmのアルミ暗箱を固定。
- 内部は演色性 Ra ≥ 95・5000 K の LED バー 4 本で均一照明。
- 天板に 2000 万画素 RGB カメラと VNIR ハイパースペクトルカメラ（380–1000 nm）を並列マウント。
- 底面トレーにはロードセル（±10 kg）と QR スキャナを組み込み、ロット ID を即時読み取り。
②10 秒撮影
- 作業者が 5 kg のサイレージをトレーに載せて扉を閉めると、マイクロスイッチが起動。
- LED 点灯 → RGB 撮影 → ハイパースペクトル撮影を自動実行（合計 8 秒）。
- 撮影完了後は LED 消灯・扉ロック解除まで含めて 10 秒以内。
③Edge 推論
- 背面搭載の Jetson Xavier NX が画像を取得し、
- Random Forest 回帰で pH 推定（0.3 秒）
- SVM で品質 4 ランク判定（2.2 秒）
- 結果を作業台の 10.1 inch タッチパネルへ 緑／黄／赤 信号灯付きで即時表示。
④アラート & 記録
- pH ≥ 4.2 または品質ランク “並” 以下の場合、MQTT 経由でクラウド DB に記録し、Slack とメールへロット ID・画像リンク付き通知。
- 正常ロットは履歴 DB に蓄積し、月次レポートに自動集計。
数字で見る導入効果
試薬費ゼロ化
pH試薬 320 円/検体 → 0 円（年間数万円削減）
検査時間ゼロ化
官能検査 5 分/ロット → 0 分（作業を完全自動化）
品質ロス激減
不適格バッチ 月8件 → 1件（▲87 %）
生産性アップ
平均繭重量 +4.5 %（高品質サイレージ効果）
導入チェックリスト
外光遮断＋照度一定の撮影環境
自農場サンプル 200 枚以上で再学習
ハイパースペクトルカメラは 年 1 回 較正
月次で pH メーターにより精度検証
まとめ ― “非破壊 × 秒判定”で養蚕 DX を前進
- コンピュータビジョンで pH を定量化
- ハイパースペクトル AI で 品質 100 % 判定
- 官能検査を 完全デジタル化、ロスと手間を大幅削減
画像 AI がもたらす「秒診断」は、あらゆる発酵飼料管理に応用可能です。次の一歩として、貴社サイロでも導入検証を進めてみてはいかがでしょうか。
参照：Research on pH Value Detection Method during Maize Silage Secondary Fermentation Based on Computer Vision
参照：Research on Silage Corn Forage Quality Grading Based on Hyperspectroscopy
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