| 研究実績の概要 |
ベニバナ(Carthamus tinctorius L.)の収穫作業は早朝から人手により行われるため多くの時間と労力を要する。また、生産現場では高齢化や担い手の不足から収穫作業の効率化が求められている。人工知能(以下、AI)を搭載したトマトやイチゴなどの収穫ロボットは開発されているが、未だベニバナ花弁を収穫できるロボットは開発されていない。本研究はベニバナ花弁の収穫を省力化するロボットの開発を目的に、花弁回収機構と供試機の試作と性能評価を行った。
【試験方法】ベニバナ関連,1）2020年度供試機の走行台車は、市販のリチウムイオン電池と小型モバイルバッテリーで電力を確保し、台車部にはクローラを採用した。しかし、その状態では走行が不安定だったため、補助輪を別途後付けした。本機体は実験ほ場と山形大学内のグラウンドで走行させ、現場での動作安定性を調査した。2）花弁収穫機構は、蕾・花弁の認識部、収穫部、3軸直交アームで構成した。収穫部は、回転刃式3つとバリカン式2つを用意した。回転刃式は、昨年と同型、収穫部小型・ギア大型、モーター24v化・収穫部小型・ギア小型である。バリカン式は、ハサミ型、芝刈り機型を使用した。ロボットアームは、XY軸ユニットとZ軸ユニットから構成される3軸直交アームを用いた。
【結果】供試機は走行試験で良好な走破性を示したが、直進性に難があり、右にカーブする傾向にあった。これは、左右のクローラー間のモーターの性質の違いが影響した。収穫部の稼働試験では、いずれの収穫部でもベニバナ花弁回収量が０であった。これは、対象物の移動と収穫部の位置制御の影響であった。性能評価試験では、バリカン式で高い収穫率を示したが、回転刃式では低い収穫率であった。回転刃式はモーターのパワーやバキュームの吸引力不足、花弁の取り込み方法などに課題があった。
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