チラシ・郵便物判定システムを作ってみた ～集大成～

この章では、判定アルゴリズムの精度と発表当日の様子について記載していきます。

判定アルゴリズムの精度と課題

以下に判定アルゴリズムの精度を示します。

郵便物は89%、チラシは71%の精度で判定することができました！期間内でできることは全てやったので、この結果には満足しています。

 

逆に、100%の精度を達成できなかった原因も振り返ります。

主な原因としては、カラーセンサのフォトダイオードのエリア面積にあると考えています。

今回のフォトダイオードのエリア面積は0.6×0.6mmであるため、チラシの小さな余白を読み取ってしまうと、チラシ特有の配色を認識することができません。そのため、紙面全体を測定し、総合的に判定できるような工夫が必要でした。改善点としては以下が挙げられます。

 

1. カラーセンサを可動式にする
2. 「ベルトコンベアを1cm単位で動かして、カラーセンサで測定」を繰り返し、より多くのデータを収集し判定を行う

 

これらの工夫を加えることで、現状よりも紙面全体を測定でき、総合的に判定できると考えています。

発表当日

ついに、製作実習の発表会を迎えました。

過去の先輩から、「会場を変えると動かないことがある」という怖い体験談を聞いていたので不安な気持ちがありましたが、はやく自分の成果を発表したい！というポジティブな感情もありました。

 

ついに私の番になり、無事発表を終えることができました！

デモの実施については、会場の皆さんにランダムに郵便物とチラシを選んでいただき、その場で判定を行いました。郵便物1枚を除き、他のすべては正確に判定することができました。

 

想定していたよりも盛り上がり、大きな達成感を得ることができました！（以下の写真はプライバシー保護のため住所を隠しております。）

 

振り返り

一番初めに思うことは、「感謝」です。日常の業務をこなしながら、私の製作実習に協力してくださった先輩方に感謝申し上げます。本当にありがとうございました。

次に思うことは、「大変だった…」です。

仕様書作成段階では、予算内で独自性があり実現可能なアイデアを考えることに苦戦しました。また、部品選定から回路図作成はこれまで経験がなく、先輩方に頼ることで何とか乗り切ることができました。その後、仕様が確定して本格的にソフトの作成段階に入ってからは、これまでの研修で学んだことを活かすことができ、自分の成長を実感することができました。その中で、FSPの使い方やI2C、AIの活用方法など＋αで新たな知見を得ることができ、更なる成長を得ることができました。

 

これからも様々なことに挑戦し、誰よりも成長していきたいと思います。

最後に

いかがでしたでしょうか？　これで製作実習の記事は完結です。

製作実習を通じて学んだことを活かし、唯一無二のFAEを目指して精進します。

最後までご覧いただき誠にありがとうございました。

 

阿久澤