画像処理を用いた直播てん菜用自動間引き株間除草機の開発

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10660237
• Research Institution: HOKKAIDO UNIVERSITY
• Principal Investigator: 端 俊一 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助教授 (40003115)
• Keywords: 自動間引き / 画像処理 / 雑草識別 / 判別分析

Research Abstract

てん菜栽培の労働時間短縮と精密機械除草を目標とし,直播栽培の間引き除草を自動化するべく,画像処理を使った自動間引き株間除草機の開発研究を行った。本年度は,ビデオカメラで撮影した画像から,植物体の全体的な形を表す特徴量によっててん菜と雑草の識別を試み,以下の結果を得た。
てん菜と4種の雑草(アオビユ,ソバカズラ,スギナ,ハコベ)について,面積,穴の数,面積周囲長比,最大径円面積比,最大径,最小径,2次モーメント最大値の7種の特徴量で判別分析した結果,識別正答率は82.25%であった。雑草間で種類を誤判別したものを実質的な正答と考えると,正答率は91.72%であった。誤識別したものには共通した特徴が見られ,今後,次のような検討が必要である。
1) 自動2値化の失敗によるもの : 撮影時の光量飽和が主な原因。2値化プログラムの精度向上と撮影環境の整備が必要である。
2) てん菜の生育不良によるもの : てん菜の間引き・除草には,大きな問題にはならないと思われる。
3) 撮影時の風の影響によるもの : 風による葉のなびきにより,その植物本来の形状特徴値が抽出できなかったものがある。これも2値化同様,撮影環境の整備によって改善可能である。
4) 誤識別の原因が特定できないもの : 今回求めた形状特徴量では差が認められなかったものと思われる。葉の局部的な特徴を抽出できる方法を検討する必要がある。
現時点では,本研究で得られた線形判別関数を,そのまま圃場における自動識別に適用するわけにはいかないが,これらの問題点を解決することにより,形状特徴量による自動識別システムは実用化が可能であると結論できた。