きゅうり農家がプログラミング？！
きゅうり栽培を行う農家の小池さんに、「仕分け作業」という自らの問題をプログラミングでどう解決しようと挑戦しているのか、プログラミングを誰もが学ぶ意義は何なのか語っていただきました。 何を作っているのかご紹介いただけますか？きゅうりのハウス栽培を行っているので、収穫がない夏季以外は毎日きゅうりの収穫と出荷作業を行う必要があるのですが、私の様な家族経営の小規模農家だと、作業の一部を補助してくれる機材を導入することも難しく、全て手作業で行う必要があるので、大変です。 特にその中でも、きゅうりを大きさや形、色によって9つのカテゴリに分類する作業は、どんなきゅうりをどのこのカテゴリに入れるべきかという知識と経験が必要で、とても時間と人手がかかっていました。繁忙期だと、1日8時間くらいひたすら仕分けをすることになります。本当は、仕分けをいくらがんばってもきゅうりの品質そのものが向上するわけではないので
TensorFlowでディープラーニングによる『キュウリ』の仕分け | Workpiles
ディープラーニングを使ってキュウリの仕分け（選果とも言う）をしてみました。 今回試してみたのは、TensorFlowのチュートリアル『Deep MNIST for Experts』の畳み込みニューラルネットワークに少し手を加え、キュウリの仕分け作業をやらせてみるとう試みです。 キュウリをWebカメラで撮影した画像により、仕分けを行います。 キュウリの仕分けとは キュウリの仕分けとは、出荷する際に傷や病気があるものを弾いたり、形や色合い、大きさによりランク別に選別したりする作業です。 選別には、とくに統一規格があるわけではなく、各農家によって独自ルールがあったりします。 （主に、出荷先の希望、市場での値の付き方、作業効率などにより決めていると思われる） さて、うちの仕分けルールは、だいたいこんな感じになります。（実際にはもう少し細かいのですが…） 2L〜2S:良品。色艶がよく、比較的まっすぐ
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