2016 Fiscal Year Annual Research Report
Quality assessment for agricultural products using point-cloud
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26850165
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
山本 聡史 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業技術革新工学研究センター 総合機械化研究領域, 上級研究員 (20391526)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 三次元モデリング / ポイントクラウド / フェノタイピング / 画像処理 / 三次元センサ / 外観品質 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、色情報を含む三次元点群（ポイントクラウド）を解析し、内部品質の指標である密度を簡易に推定するとともに、農産物表面の色の分布を数値化し、外観品質を評価するための基盤技術を明らかにすることである。
過去の2年間は、テレビゲーム用の低価格な三次元センサを用いて、色画像と距離画像を縦横１回転当たり12組ずつ、計24組取得しながら果実全面を撮影し、得られたポイントクラウドを解析し、三次元モデルを生成する比較的簡易なアルゴリズムを考案した。リンゴの体積について実測値と比較した結果、既存の研究成果と同等の精度が確認されたことから、別途質量を計測することにより、果実密度が簡易に推定できる見込みが得られた。また、リンゴ以外に、ソフトウェアの一部変更により、ナシ、スイカ、カボチャ、メロンなど、色、サイズ、形状の異なる果実や野菜の三次元モデルを構築し、再現性を確認できたことから、外観品質を評価するための果実表面の色分布の数値化などの指標を得られる可能性が示唆された。さらに、ポイントクラウドを効率的に取得するための撮影装置を試作した。
最終年度の2016年度は、撮影装置により色画像と距離画像を縦横１回転当たり50組ずつ、計100組取得し、ポイントクラウドを合成した。三次元センサの距離画像をそのまま合成すると階段状になり、滑らかな果実表面を再現できなかったので、連続して取得した複数の距離画像で同一箇所をマッチングし、移動平均処理を行った。さらに、データの分散が大きな画素を排除し、ノイズ低減を図った。リンゴを供試して三次元モデルを構築した結果、初年度の三次元モデルと比較し、より実物に忠実なモデルを構築できる見込みが得られた。本年度、関連学会で２件発表し、英文誌に投稿中である。
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Research Products
(2 results)
