検証を続けたところ、所定の機能を発揮していないことが判った為「開発中」に降格しました。
ヒーローズ・リーグ2023への応募要件を満足していなため、エントリーを辞退させていただきます。 ごめんなさい。
当初、卵の状態識別ができたようなデータが得られていたのですが、サンプル数を増やしたところ矛盾したデータが増えたため内容を精査しました。結果、データ採取方法に関する問題による誤判定であったことが判明しました。
この装置は卵に回転を与えて卵の固化の状態による回転の運動エネルギー変化をモーターの出力値の測定結果として計測し、卵の固化状態による特徴量の変化を学習して固化のレベルを推定する計画でした。 学習データを採取する際には卵をホルダーに固定して回転を与えますが、卵を保護するためのクッション材が測定データに影響を及ぼし、卵以外の要素を特徴量として検出していました。
ホルダーを改良したところ、ゆで卵と生卵の判別は可能ですが、生卵と温泉たまごの判別は難しいことが判りました。これは、適切に作られた温泉たまごの白身はほとんど固化していないため、卵内部の挙動が生卵と酷似しているためです。
※当初開発目標。未達です。
この装置は、温泉たまごの固まり具合を数値化して評価します。
数値は1~5の間のOT Scaleで評価を行い、堅茹で卵と生卵も識別します。 作者の好みではありますが、OT Scaleの官能評価値との対比は以下の通りです。
OT Scale | 官能評価値 |
---|---|
1 | 白身は白っぽいけど黄身も含めてほぼ生 |
2 | 黄身がやや固まり始めているけどもう少し固い方が良い |
3 | 黄身がお箸でつまめるちょうどよい硬さ |
4 | 黄身が硬すぎ |
5 | ほぼゆで卵 |
elchikaさんで開催される 2023年 SPRESENSE™ 活用コンテスト に向けて作成しました。 Neural Network Console を使うととても簡単にオリジナルのAIモデルができSPRESENSEともとても相性が良いため、なにかAIを活用した装置を作りたいなと思って手を動かし始めたらなぜかこの装置ができていました。
多分世の中のどこかにはこの装置をとても欲しがっている人がいるはずです。
温泉たまごを回転運動させ、回転エネルギーの位相ズレが発生する様子をモーターの消費電流の変化から検出してたまご内部の固化の程度を推定、数値化します。
たまごホルダーは温泉卵を優しく固定。安全、確実に温泉たまごを守りつつモーターの回転をたまご外殻に電動します。
たまごの回転運動はステッピングモーターNEMA17を用いて、数十μsec 単位で正確に制御しています。
ステッピングモーター制御はメイン処理の影響を受けない様SPRESENSEのサブコアで実行し、モータードライバにはA4988を使用しています。
電流測定はM5Stack Ammeter Unitを用いて5msec/回の頻度で測定。制御はメインコア。