第ex22回 チョコボール計測
番外編の計測、22回目。
現在発売中の季節物の「チョコバナナ」味を開封していきます。
季節物にはパッケージに様々なギミックが施されていますが、
今回は擦ると(暖めると)色が変わる塗料が一部に塗られています。
また、一緒にイチゴ味を食べると、何かの味になると書かれていますが、、、正直全然わからんかった。
メロンの味になると書かれています
ということで、一緒にイチゴ味も開封しました。
計測結果
今日の計測結果はこちらです。
date | best_before | weight | box_weight | number | factory | shop | angel | net_weight | mean_weight |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018-11-25 | 2019-09-01 | 27.083 | 4.878 | 14 | 小山工場 | コンビニ(港区) | なし | 22.205 | 1.586 |
2018-11-25 | 2019-09-01 | 28.682 | 4.893 | 16 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 23.789 | 1.487 |
2018-11-25 | 2019-09-01 | 27.189 | 4.905 | 14 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 22.284 | 1.592 |
エンゼルさんは出ませんでした。
基礎集計
「チョコバナナ」味の集計です
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 3 |
銀のエンゼル出現数 | 0 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
最小 | 中央値 | 最大値 | 平均 | |
---|---|---|---|---|
正味重量 | 22.205 | 22.284 | 23.789 | 22.759 |
個数 | 14.000 | 14.000 | 16.000 | 14.667 |
重量分布
この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。
3箱ですが、一つはむっちゃ重たいですね。
でも、他の二つは仕様(22g)とかなり近い。
最近発売のピーナツ味は以前と比較して傾向に差はなさそうだったんですが、
新味(ミルクキャラメル、チョコバナナ)から傾向が変わったのかも。
詳しくは別途分析結果をまとめます。
エンゼルの出現確率推定
エンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 255 |
銀のエンゼル出現数 | 10 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。
はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が2.42%上側が6.50%という結果です。
現在の期待値は4.27%です。
次に金のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が0.01%、上側が1.15%という予測になっています。
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第100回 チョコボール計測
本日の計測報告です。今日は3箱計測します。
記念すべき100回目の計測です!
計測結果
date | best_before | weight | box_weight | number | factory | shop | angel | net_weight | mean_weight |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018-11-22 | 2019-06-01 | 34.510 | 4.895 | 15 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 29.615 | 1.974 |
2018-11-22 | 2019-06-01 | 34.059 | 4.877 | 16 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 29.182 | 1.824 |
2018-11-22 | 2019-06-01 | 33.647 | 4.897 | 15 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 28.750 | 1.917 |
100回目の計測ですが、エンゼルさんは現れませんでした。
基礎集計
この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 287 |
銀のエンゼル出現数 | 7 |
金のエンゼル出現数 | 1 |
最小 | 中央値 | 最大値 | 平均 | |
---|---|---|---|---|
正味重量 | 28.750 | 29.394 | 32.232 | 29.493 |
個数 | 14.000 | 16.000 | 20.000 | 16.557 |
この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様(28g)を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。
エンゼル出現確率の予測
通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 251 |
銀のエンゼル出現数 | 10 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。
はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が2.35%上側が6.74%という結果です。
現在の期待値は4.30%です。
次に金のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が0.02%、上側が1.18%という予測になっています。
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チョコボールをカンパする
ChocoballDetector:チョコボールを自動計測するWebサービス
概要
- 統計をとるためには多数のデータが必要
- でも、チョコボールの計測は意外と時間を使うしメンドイ
- ということで、個数を自動で計測するwebサービスを作った(以前作った、Faster-RCNNでカウントする仕組みをwebサービス化したもの)
- アクセスはこちら:ChocoballDetector
目次
はじめに
当ブログのメインコンテンツは、ピーナツ味のチョコボールの計測です。
重さを測ったり、個数を数えたりしているのですが、従来、それらは全て手動で行われています。
ということで、ずいぶん前に以下の記事をアップしました。
chocolate-ball.hatenablog.com
一般物体認識の仕組みを利用してチョコボールの個数を自動計測するというものでした。
しかし、作ったは良いものの、ぶっちゃけた話、実用していません。 なぜなら、写真を撮ってPCに送って計算させるという手間が単純に面倒だったから。。。
スマホアプリにするか、webアプリにして、スマホで撮影した写真をそのまま計測したい!
ということで、webアプリ作ってみました。
実はまだ問題あってスマホ撮影した写真のサイズ問題で実戦投入できてない(汗)
システム構成
全体概要は以下の通りです。こんな書き方であってるのかわからないけど。。。
(webアプリとか初めて作るんで許してください)
GCEにインスタンスを立ててます。
推定エンジンは、以前の記事と一緒で、chainer CVを使っています。 NNモデルはFaster-RCNNを使っていて、チョコボール画像にアノテーションつけたもので学習しています。
推定エンジンにつなげるためのAPIはFlaskで書いています。 サーバでHTMLを生成していて、CSSはBootstrapを使っています。
webサーバにはnginxを使っています。
クライアントのwebブラウザから、写真をPOSTして貰えれば、個数を自動計測します。 結果は、バウンディングボックスをつけた画像とチョコボールの個数を数値で返してきます。
実装
ソースはgithubにあげています。
プルリク受け付けてますよー。
詳しい方、お願いします〜。
ドメインの取得も初めてやってみたんですが、
お名前.comでドメイン取りました。
.jpドメインって高いんですね。
トップレベル・ドメインでの値段の違いが知れてよかった。
以下のURLにアクセスいただければ、試すことができます。操作方法は次章。
操作方法
ChocoballDetectorにアクセス
ブラウザからアクセスすると、以下の画面にたどり着きます。
写真を撮る
個数を計測したいチョコボールの写真を撮りましょう。 写真が無い場合、webに落ちてる画像でもなんでも良いです。
写真を選択してUpload
結果を確認しよう
Uploadすると、画面に何も変化はありませんが、計算してます。
だいたい30秒くらいかかると思います。
プログレスバーが出たりとか、必要だと思うのですが、私の技術不足でまだ実装できてません。
今後実装進めていきます。
結果は、上記の通りで、検出画像と個数が表示されます。
検出画像(中央右)は、チョコボールの箱とチョコボールを検出し、それぞれ赤枠で検出している部分を示します。
チョコボールの赤枠の数が下の方に表示されています。
そこそこ検出できるんですが、固まっていたり、照明が暗かったりすると検出ミスが多くなるようです。
サンプル画像を使って試す
ここまで操作方法説明してきましたが、チョコボール画像をすぐに用意できる方はなかなかいないのかなと思いますので、
サンプル画像用意してます。
アプリ上部のメニューからGalleryに移動してください。
気になったサンプル画像の下にある「これで試す」ボタンを押下していただくと、 30秒位で結果が返ってきます。
終わりに
ということで、チョコボールの個数計測アプリをwebアプリとして公開してみました。
これまではサーバで動作するデータ分析系のコードくらいしか書いたことが無く、
今回初めてwebアプリを作って公開するというチャレンジをしてみました。
なので、いろいろと実用に耐えられない点はいろいろあります。まぁ言い訳なんですけどね。
今後改良を続けていって、他のデータもインタラクティブに閲覧できるようにするつもりです。
というわけで、今後もご期待いただけたら幸いです。
参考文献
深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- 作者: 岡谷貴之
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2015/04/08
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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ChainerCV — ChainerCV 0.11.0 documentation
chainercvの公式ドキュメント。とりあえあずこれを見れば動かせるようになりますGitHub - chainer/chainercv: ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
chainercvの公式Githttp://flask.pocoo.org/
flaskのドキュメントhttps://getbootstrap.com/
bootstrapのドキュメント
第99回 チョコボール計測
本日の計測報告です。今日は5箱計測します。
溜まっていたストックを処理していきますよー。
計測結果
date | best_before | weight | box_weight | number | factory | shop | angel | net_weight | mean_weight |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018-11-18 | 2019-05-01 | 33.970 | 4.889 | 16 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 29.081 | 1.818 |
2018-11-18 | 2019-05-01 | 34.108 | 4.854 | 17 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 29.254 | 1.721 |
2018-11-18 | 2019-06-01 | 34.171 | 4.825 | 16 | 小山工場 | ドラックストア(横浜市) | なし | 29.346 | 1.834 |
2018-11-18 | 2019-06-01 | 34.499 | 4.825 | 17 | 小山工場 | コンビニ(港区) | なし | 29.674 | 1.746 |
2018-11-18 | 2019-06-01 | 35.591 | 4.856 | 17 | 小山工場 | コンビニ(港区) | なし | 30.735 | 1.808 |
エンゼルさんは出ませんでしたー。
基礎集計
この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 284 |
銀のエンゼル出現数 | 7 |
金のエンゼル出現数 | 1 |
最小 | 中央値 | 最大値 | 平均 | |
---|---|---|---|---|
正味重量 | 28.883 | 29.395 | 32.232 | 29.496 |
個数 | 14.000 | 16.500 | 20.000 | 16.570 |
この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様(28g)を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。
エンゼル出現確率の予測
通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 248 |
銀のエンゼル出現数 | 10 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。
はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が2.48%上側が6.75%という結果です。
現在の期待値は4.33%です。
次に金のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が0.01%、上側が1.22%という予測になっています。
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第ex21回 チョコボール計測
番外編の計測、21回目。
番外編おなじみの、ファミリーマート限定販売の「ミルクキャラメル味」を計測していきます。
計測結果
今日の計測結果はこちらです。
date | best_before | weight | box_weight | number | factory | shop | angel | net_weight | mean_weight |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018-11-17 | 2019-09-01 | 26.77 | 4.841 | 14 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 21.937 | 1.567 |
2018-11-17 | 2019-09-01 | 27.00 | 4.817 | 14 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 22.183 | 1.585 |
2018-11-17 | 2019-09-01 | 26.82 | 4.819 | 14 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 22.004 | 1.572 |
エンゼルさん現れず!
基礎集計
「ミルクキャラメル」味の集計です
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 12 |
銀のエンゼル出現数 | 0 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
最小 | 中央値 | 最大値 | 平均 | |
---|---|---|---|---|
正味重量 | 21.937 | 22.121 | 23.082 | 22.271 |
個数 | 14.000 | 14.000 | 15.000 | 14.167 |
重量分布
この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。
10個超えても重量傾向が他と違うことがはっきりでています。
ピーナツ味の分布を並べてみましょう。
全然違いますよね。 ピーナツ味は仕様(28g)よりも約1.5g多いのですが、 ミルクキャラメル味はほぼ仕様(22g)通りです。
何が起こったんでしょう? 興奮しますね〜
エンゼルの出現確率推定
エンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 243 |
銀のエンゼル出現数 | 10 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。
はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が2.58%上側が6.84%という結果です。
現在の期待値は4.54%です。
次に金のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が0.02%、上側が1.27%という予測になっています。
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第98回 チョコボール計測
本日の計測報告です。3箱計測していきます。
今日はピーナツ味を開けていきますよー。
計測結果
date | best_before | weight | box_weight | number | factory | shop | angel | net_weight | mean_weight |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018-11-14 | 2019-06-01 | 33.876 | 4.889 | 16 | 小山工場 | コンビニ(さいたま市) | なし | 28.987 | 1.812 |
2018-11-14 | 2019-05-01 | 33.958 | 4.853 | 17 | 小山工場 | コンビニ(横浜市) | なし | 29.105 | 1.712 |
2018-11-14 | 2019-05-01 | 35.334 | 4.896 | 17 | 小山工場 | コンビニ(横浜市) | なし | 30.438 | 1.790 |
今日もエンゼルさんは現れませんでした。
基礎集計
この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 279 |
銀のエンゼル出現数 | 7 |
金のエンゼル出現数 | 1 |
最小 | 中央値 | 最大値 | 平均 | |
---|---|---|---|---|
正味重量 | 28.883 | 29.395 | 32.232 | 29.494 |
個数 | 14.000 | 16.000 | 20.000 | 16.570 |
この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様(28g)を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。
エンゼル出現確率の予測
通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。
項目 | 数 |
---|---|
計測データ数 | 229 |
銀のエンゼル出現数 | 10 |
金のエンゼル出現数 | 0 |
この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。
はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が2.68%上側が7.30%という結果です。
現在の期待値は4.77%です。
次に金のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間(上下それぞれ5%)は、下側が0.02%、上側が1.33%という予測になっています。
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