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J-GLOBAL ID:202402231600686416   整理番号:24A1143600

深層学習を用いたトマト収穫ロボットの果実検出モデルの構築-背景削除画像適用による有効性評価-

Development of a Fruit Detection Model for a Tomato Harvesting Robot Using Deep Learning-Evaluation of Effectiveness by Applying Background Removal Images-
著者 (3件):
資料名:
巻: 86  号:ページ: 163-171  発行年: 2024年05月01日 
JST資料番号: G0975A  ISSN: 2188-224X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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トマト収穫ロボットの果実検出システムにおいて,深度カメラを用いて前景と背景の植物を分離する背景削除アルゴリズムを開発し,前景の果実のみを検出可能にすることによって,果実検出システムの精度向上を図った。背景削除アルゴリズムは,検出対象となる前景の果実および茎葉のみを適切に抽出できた。生成した画像と正解画像との重なり具合を調査したところ,F値は0.894であった。また,背景削除画像を用いたFaster R-CNN,SSDおよびYOLOによる学習実験の結果,YOLOにおいてF値は0.965から0.987に向上し,学習用データの作成コストを削減しながら,背景に依存しない学習結果が得られた。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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収穫・調製用機械 
引用文献 (19件):
  • 有馬誠一,上加裕子,ダナシュリバラソシンデ,2015.太陽光植物工場におけるマルチオペレーションシステムの開発.農業食料工学会誌,77(6), 470-476.
  • Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K., Winn, J., Zisserman, A., 2010. The pascal visual object classes (VOC) challenge. International Journal of Computer Vision, 88, 303-338.
  • Feng, Q., Zou, W., Fan, P., Zhang, C., Wang, X., 2018. Design and test of robotic harvesting system for cherry tomato. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 11 (1), 96-100.
  • 北風裕教,吉原蓮人,岡部蒼太,松村遼,2020.オブジェクト検出YOLOを用いた害鳥認識システムの開発.産業応用工学会論文誌,8(1),10-16.
  • 近藤直,門田充司,芝野保徳,毛利建太朗,1993.トマトの物理的特性に基づく吸着パッドを利用した収穫用2指ハンド.生物環境調節,31(2),87-92.
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