研究課題
前年度に引き続きトマトのみでなくイチゴも対象に，その収穫に加えて茎の剪定を目的として栽培環境を考慮した切断点検出手法を提案した．また，収穫や剪定，監視などの複数の農作業を遂行可能な多機能型農業ロボットの開発手法を提案した．本年度の研究実績は，主に以下の２つである．１）収穫および剪定のための切断点検出手法の提案：本手法では３段階で構成される．まず，農業ロボットが取得した農園内の画像を入力として，深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションによって入力画像を画素毎に５分類（果実，花，ヘタ，茎，その他（葉や背景など））する．その結果に対して，植物体の形状的な特徴に基づいてノイズ処理を施す．次に，セマンティックセグメンテーションの結果を用いて果実，ヘタ，茎の情報（成熟度，個数，位置）を抽出する．最後に，それら情報から果実の収穫および茎の剪定のための切断点を検出する．1000枚の画像を用いて本手法を評価した．収穫のための切断点および剪定のための切断点の精度（F値）はそれぞれ0.93、0.86であった．２）多機能型農業ロボットの開発方針の提案：本ロボットは，ベースユニットとアプリケーションユニットから構成される．ベースユニットは施設内を移動するための移動機構とロボット制御用PCやバッテリー，その他の回路等から構成される．アプリケーションユニットは，ユーザが農作業の内容に応じてロボットの機能をカスタマイズ可能な部分である．例えば，ロボットに収穫機能を付加する場合は，農作物を収穫するための収穫機構，それを農作物に近づけるマニピュレータ，そしてカメラがアプリケーションユニットの構成要素となる．そのケーススタディとして収穫・剪定ロボット及び監視ロボットを開発し，実環境にてその有用性を検証した．
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すべて 学会発表 (7件) (うち国際学会 4件)
