三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2022 年度
開講区分	生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻

受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修	選択必修
授業科目名	フードシステム学特論
	ふーどしすてむがくとくろん
	Advanced Agricultural and Food Systems
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Envr-5271-005

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	水曜日 1, 2時限
授業形態	対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所	生物資源学部4階　419室，オンラインの場合はTeams
担当教員	森尾　吉成（生物資源学研究科）
担当教員	MORIO, Yoshinari
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	Society5.0対応のフードシステムに求められる農作物生産現場のスマート農業化，流通・販売におけるデジタルマーケティング展開などに必要不可欠な，画像処理をはじめとする光センシング技術，ロボットシステム，AI，深層学習，機械学習，IoT技術を基礎とし，フードシステムの起点に位置する農作物生産現場のロボット化と生産作業データ収集手法，フードシステムの核に位置する農産物・食品品質の非破壊計測・解析手法を学ぶ必要がある．本講義では，画像処理のプログラミングに焦点を当てて講義・演習を行う．（DP，CPとの関連）「感じる力」，「考える力」，「生きる力」を身に付けるため，生物資源学研究科のDPである(1)，(2)，(3)，(4)の修得を目指す．
学修の目的	フードシステム分野において利用される画像処理プログラムを継続して開発し，毎回その成果を発表することによって，フードシステム分野のAIに応用される画像処理スキルを身に付ける．
学修の到達目標	（知識）・画像処理に必要な機器やソフトウェアについて理解する．・画像処理の各種アルゴリズムに関する知識を身に付ける．（技術）・画像処理ライブラリOpenCVを組み込んだプログラムを組むことができる．・USBカメラから取得した画像を処理するプログラムを組むことができる．・画像から色情報や形状情報を抽出し処理するプログラムを開発することができる．・動画像処理するプログラムを開発することができる．・オリジナルの画像処理プログラムを開発することができる．（態度）・画像処理プログラムを組むことに対して前向きに取り組める．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 全学の教育目標感じる力 ○感性　共感 ○主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	（知識）画像処理に関する知識の理解度に対して，30%を評価する，（技術）画像処理の周辺機器の取り扱いや画像処理プログラムの開発スキルに対して，50%を評価する，（態度）画像処理プログラムの開発への意欲に対して開発したプログラムの質を見て，20%を評価する．
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 問題自己設定型PBL プロジェクト型PBL 特色ある教育反転授業プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業グループ学習の要素を加えた授業 Moodleを活用する授業 eポートフォリオを活用する授業その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど）英語を用いた教育教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業
授業改善の工夫	毎回授業アンケートを実施し，授業改善を行う．
教科書
参考書
オフィスアワー	（時間）水曜日12:00～13:00 （場所）415室，Teams
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目	環境情報システム工学特別研究I，環境情報システム工学特別研究II
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	画像処理，OpenCV，プログラミング
Key Word(s)	Image processing, OpenCV, Programming
学修内容	第1回　授業概要の説明，OpenCVのセットアップ方法を説明する．第2回　USBカメラを用いて画像入力と保存方法を説明する．第3回　取得した画像データへのアクセス，RGB値の取得方法を説明する．第4回　モノクロ変換，2値化の処理方法を説明する．第5回　ラベリング，ノイズ処理，形状特徴量計算方法を説明する．第6回　HSV変換方法を説明する．第7回　HSV色情報を使った領域抽出方法を説明する．第8回　動画像処理方法を説明する．第9回　オリジナルプログラムの開発1 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第10回　オリジナルプログラムの開発2 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第11回　オリジナルプログラムの開発3 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第12回　オリジナルプログラムの開発4 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第13回　オリジナルプログラムの開発5 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第14回　オリジナルプログラムの開発6 　（1週間の開発成果プレゼンテーションとディスカッション）第15回　オリジナルプログラムの発表会
事前・事後学修の内容	第1回　OpenCVを組み込んだプログラムの作成，実行，デバッグをする（4時間）第2回　USBカメラを使って画像を取得する（4時間）第3回　画像データにアクセスし，RGB値を取得してみる（4時間）第4回　モノクロ変換，2値化をしてくる（4時間）第5回　ラベリング，ノイズ処理をしてくる（4時間）第6回　HSV変換をしてくる（4時間）第7回　HSV値を使って領域を抽出してくる（4時間）第8回　USBカメラを使って取得したあ動画像を処理してくる（4時間）第9回　オリジナルプログラムの開発（4時間）第10回　オリジナルプログラムの開発（4時間）第11回　オリジナルプログラムの開発（4時間）第12回　オリジナルプログラムの開発（4時間）第13回　オリジナルプログラムの開発（4時間）第14回　オリジナルプログラムの発表準備をする（6時間）第15回　オリジンなるプログラムの開発成果をレポートにまとめる（6時間）
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:60分/回　　　事後学修の時間:180分/回