| 研究課題/領域番号 |
18K05897
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
片平 光彦 山形大学, 農学部, 教授 (20390940)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 人工知能 / ロボットアーム / ベニバナ / 収穫 / 収穫ロボット / ロボット / パラレルリンクアーム / 花弁 / ＡＩ |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではベニバナ生産を活性化して地域産業を維持するため、栽培から収穫までの作業を効率化する栽培管理ロボットを開発し、人工知能AI（Deep Learning）によるベニバナ花弁と蕾の検出、収穫用ロボットアーム、花弁吸引格納装置、移動台車の開発をそれぞれ行った。Deep Learningによる蕾、花弁の検出精度は約80％であり、物体認識に活用できるレベルであった。収穫部は、回転刃式とバリカン式を開発してほ場試験を行った結果、バリカン式の回収率が良好であった。パラレルリンク式のロボットアームは腕長さが不足していたため、ベニバナを認識できている範囲の中から1/3程度のエリアに収穫範囲が限定された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ベニバナ（Carthamus tinctorius L.）は、初夏に半径2.5～4.0cmのアザミに似た花を咲かせるキク科の一年草である。ベニバナを染料などで利用するには収穫時に草型の最上位に位置する花弁を大量に収穫する必要がある。しかし、生産現地ではベニバナの収穫が手作業での摘み取りを中心としているため、作業能率が101～143h/10aを要するなど作業効率が低く、収穫量が限定される。本研究ではベニバナ生産で課題となっている栽培や収穫作業を効率化する栽培管理ロボットの開発を目的に，AIによるベニバナ花弁と蕾の検出とロボットアーム、収穫部の開発を行った。
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