論文の概要: Coffee Roast Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01841v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 22:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 15:30:04.818347
• Title: Coffee Roast Intelligence
• Title（参考訳）: コーヒーローストインテリジェンス
• Authors: Sakdipat Ontoum, Thitaree Khemanantakul, Pornphat Sroison, Tuul Triyason, Bunthit Watanapa
• Abstract要約: Coffee Roast Intelligenceアプリケーション(Coffee Roast Intelligence)は、Androidアプリケーションプラットフォームとして作成された、ローストコーヒー豆の分類に関する機械学習ベースの研究である。 このアプリケーションは、コーヒー豆がローストされたレベルを示すテキストを表示し、クラス予測の確率を消費者に通知する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3149883354098941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As the coffee industry has grown, there would be more demand for roasted coffee beans, as well as increased rivalry for selling coffee and attracting customers. As the flavor of each variety of coffee is dependent on the degree of roasting of the coffee beans, it is vital to maintain a consistent quality related to the degree of roasting. Each barista has their own method for determining the degree of roasting. However, extrinsic circumstances such as light, fatigue, and other factors may alter their judgment. As a result, the quality of the coffee cannot be controlled. The Coffee Roast Intelligence application is a machine learning-based study of roasted coffee bean degrees classification produced as an Android application platform that identifies the color of coffee beans by photographing or uploading them while roasting. This application displays the text showing at what level the coffee beans have been roasted, as well as informs the percent chance of class prediction to the consumers. Users may also keep track of the result of the predictions related to the roasting level of coffee beans.
• Abstract（参考訳）: コーヒー産業が成長するにつれて、ローストコーヒー豆の需要が高まり、コーヒーの販売や客の惹きつけに対する競争力も高まる。 各種類のコーヒーの風味は、コーヒー豆のローストの程度に依存するため、ローストの程度に関する一貫した品質を維持することが不可欠である。 各バリスタには、ローストの度合いを決定する独自の方法がある。 しかし、光、疲労、その他の要因といった外因的な状況は、その判断を変える可能性がある。 その結果、コーヒーの品質は制御できない。 coffee roast intelligence application(コーヒーローストインテリジェンスアプリケーション)は、ロースト中のコーヒー豆の色を撮影またはアップロードして識別するandroidアプリケーションプラットフォームとして作成されるローストコーヒー豆次数分類の機械学習による研究である。 このアプリケーションは、コーヒー豆がローストされたレベルを示すテキストを表示し、クラス予測の確率を消費者に通知する。 また、コーヒー豆のローストレベルに関する予測結果を追跡することもできる。

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