2022 Fiscal Year Annual Research Report
収穫作業者育成支援を目的とした深層学習によるトマトの適時収穫支援に関する研究
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20K06330
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
奥村 俊昭 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90331967)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢島 邦昭 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90259804)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 画像認識 / 深層学習 / 農業ICT / 農作物収穫支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
収穫作業者育成支援を目的とした携帯可能なトマト収穫時期提示システムを研究開発した。トマト形状や表面の着色度合いを基にディープラーニングを用いて収穫に適しているか否かをリアルタイムに提示する。トマト出荷規格基準は細かく規定されており、わずかな違いで等級が上下する。また、収穫作業の邪魔にならないように入出力装置をウェアラブル化を検討した。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたトマトの着色度判別に関する画像認識処理を研究した。トマトは成熟過程に応じて緑色から赤色まで10段階の着色度合いが農協で定められており、本研究では18層に及ぶ深いCNNモデルを構築した。10段階の着色度合いのうち2段階ごとにまとめた5クラス分類では87%と目標値に達成する分類精度を得ることができた。
さらに研究を横展開し、CNNを用いたトマトの向き推定に関する画像認識処理を研究した。トマト出荷作業においてロボットアームなどで掴み箱詰めすることを想定し、トマトの向きを揃えるための画像認識システムを開発した。学習・検証用に5200枚のトマト画像を作成、独自のCNNモデルを構築し、正解率99%と高い認識精度を得ることができた。
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Research Products
(8 results)
