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米国のブルーベリー梱包。360度の写真を機械学習が見て、傷とジャンボを分ける

2026.09.21
米国のブルーベリー梱包。360度の写真を機械学習が見て、傷とジャンボを分ける

米東海岸の大規模ブルーベリー梱包業者、エイチアンドエー・ファームズ(H&A Farms)は、生果ラインの最終選別に光学選別を広げています。機器はウェコ(WECO)です。親会社はデュラバント(Duravant)です。ウェコ公式ケースと専門媒体プロセシング・マガジン(Processing Magazine)の転載、ウェコの360Tek製品発表が、この導入を紹介しています。数字や効果の説明は、これらの出典とマイケル・ヒル(Michael Hill)社長のコメントに基づきます。

生果ブルーベリーの細かい傷とジャンボ規格を、砂時計ローラー上の360度撮影と機械学習(画像から特徴を学ぶ手法)、エア噴射で分け、検査台の人手を減らします。

何が起きたか

エイチアンドエー・ファームズは、東海岸で最大級のブルーベリー梱包業者のひとつです。自社に加え、国内外の生産者の果実も扱います。ピーク時は1日最大約13.6万キログラム(約30万ポンド)を、生果ライン7本で24時間・週7日動かします。

生果向けの品質要求は色・大きさ・見た目のそろいへ上がっています。機械収穫の割合も増え、葉・茎・見た目の傷が梱包場に入りやすくなっています。労働力も集めにくい、とヒル社長は言います。そこで光学選別を広げました。

いま、生果ライン7本すべてにウェコの装置があります。うち2本は組み替えられるソルティベーター(Sortivator)です。各ラインには、葉や細い茎を落とすブロワー、緑や変色を弾くベリーテック(BerryTek)色選別、軟果・過熟を弾くインパルス(Impulse)軟果選別が入ります。

さらに、1本のソルティベーター末端に新しいウェコ360Tekを置きました。果実は砂時計型のローラー上を流れ、カラーカメラに360度の見え方を見せます。機械学習が画像を解析し、エアノズルで欠陥果を弾きます。ジャンボ果は別の流れに分けます。

導入前は、細かい欠陥の目視に最大6人/ラインが必要でした。それでも速い流れでは取りこぼしがある、とヒル氏は言います。360Tekで欠陥除去が改善し、流れの速さ(スループット)は2倍を超えました。そのラインの検査台はなくし、人員は他工程へ移しました。

小売の寸法規格は顧客ごとに違います。18ミリ以上、20ミリ以上など、基準値(閾値)は制御画面で変えられます。機械部品の交換は不要です。切替のたびに部品を入れ替えなくてよいため、停止時間を減らせます。

選別データは、品種や圃場ブロックごとの出荷に回せる割合(パックアウト)の傾向把握にも使います。どの品種が時期ごとにどう動くか、どのブロックの果実が他と違うかを見て、翌シーズンの判断に使います。

製品発表では、360Tekは最大約3,600キログラム毎時(約8,000ポンド毎時)を検査できます。1粒あたり最大16枚の写真を撮り、傷・割れ・擦れ、茎や花などの余分な植物片(EVM)を見ます。

流れは最大3つ(良品、欠陥・EVM、ジャンボ)に分けられます。ジャンボ分離が不要なら、2つ目と3つ目を別種の欠陥用にも設定できます。新しいソルティベーターにも、既存のソルティベーター末端にも付けられ、操作はタッチ画面の共通パネルから行います。販売のほかリースもあり、据付・保守・24時間の緊急対応をウェコが担います。

正確に分け、処理を上げ、果実の傾向を数字で見る技術が、現場に入りました。

何が変わったか

公表されている説明 こちらで確認できていないこと
ピーク時は1日最大約13.6万キログラム(約30万ポンド)、生果7本・24時間稼働(ウェコ) 年間処理量・導入前後の欠勤・廃棄率
7本すべてにウェコ。2本はソルティベーター(ブロワー/ベリーテック/インパルス) 残る5本の構成詳細
1本末端に360Tek。360度撮影+機械学習+エア。ジャンボ別流 他ラインへの展開時期
導入前は細かい欠陥に最大6人/ライン。欠陥除去改善、流れの速さ2倍超。検査台廃止(ヒル氏) 「2倍超」の測定条件と期間の独立監査
寸法の基準値は18ミリ/20ミリなど画面変更。部品交換不要 切替に要する秒数の公表値
製品: 最大約3,600キログラム毎時(約8,000ポンド毎時)、1粒最大16枚、3ストリーム(ウェコ) エイチアンドエー実測の処理量
品種・ブロック別の出荷割合にデータを使用(ヒル氏) 予測精度の公開数値

誰に関係するか

ナッツや小果実以外の生鮮、菓子・惣菜の見た目欠陥、部品の寸法等級など、外観の傷と寸法を同時に見る工程が近いです。360度で撮り、機械学習が傷を見てエアで弾き、寸法の基準は画面で変え、部品の入れ替えはしません。検査台の人は他工程へ移せます。

まとめ

砂時計ローラーで全周を撮り、学習したモデルが傷を見てエアで弾きます。ジャンボは別流に分け、寸法の基準は画面で変えます。部品の入れ替えはせず、検査台を外して人は他工程へ移します。

参考文献

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Kamone
著者 Kamone

30歳で学者志望からITエンジニアに転身。通信・金融業界におけるインフラ領域を中心に、オンプレミスからクラウドまで幅広く経験。AWS学習コミュニティでは公認メンターとして教材制作や講師を務める。現在はリツアンSTCにて事業推進に携わり、AI活用とエンジニア支援の高度化に取り組んでいる。

Kamone
著者 Kamone

株式会社リツアンSTC社員。

1984年 東京都中野区生まれ。

大学中退後、工場や警備員などを経て、何もスキルが身についていないことに危機感を覚える。
2014年 何か手に職をつけなければと思い、電子専門学校からエンジニアになった弟を見て「コイツにできるなら俺もできる」と安易な考えで未経験からIT業界に飛び込む。
そこは「まともな案件に入れなければ営業としてこき使われるか中国に送られるらしい」と恐ろしい噂が飛び交う会社だった。
「とんでもないところに来てしまった…」と戦慄するも、運よく大手新聞社系のインフラチームから声がかかり、エンジニアとしてのスタートを切る。

その後、SESを転々としながら通信・金融業界のオンプレ・クラウド案件を中心にインフラエンジニアとして経験を積む。

2021年 AWS学習サービス「Cloudtech」に参加し、公認メンターとして書籍出版プロジェクトや教材制作・講師などのコミュニティ・サービス運営に関わる。

2023年 ゆとりーマンのYoutube動画で新興SESの闇とリツアンの存在を知り、転職。(当時所属していたSES企業が動画で紹介されていた特徴に当てはまっていて愕然)
その後、CloudTechとリツアンの橋渡し役を担い、合同プロジェクト「テラコヤテック」の運営に関わる。
2025年 リツアンの「エンジニアに一円でも高い報酬を」「会社は社員に使われるためにある」「出入り自由」といったスタンスに共鳴。エンジニアから転向し、リツアンの事業推進に参画。
現在に至る。

他人の文体を真似たり、他人が書いた文章を手直しするのが得意、という若干嫌な気持ちにさせる特技を持つ。
AI活用を鋭意研究中。
(リツアンいいとこ一度はおいで。)