文献

J-GLOBAL ID：201602254065990735   整理番号：16A1391480

作物収穫ロボット用色非依存形状ベース3D果実検出

Colour-agnostic shape-based 3D fruit detection for crop harvesting robots

著者 (3件)： Barnea Ehud (The Interdisciplinary Computational Vision Lab, Computer Science Department, Ben Gurion University of the Negev, Israel) ,  Mairon Rotem (The Interdisciplinary Computational Vision Lab, Computer Science Department, Ben Gurion University of the Negev, Israel) ,  Ben-Shahar Ohad (The Interdisciplinary Computational Vision Lab, Computer Science Department, Ben Gurion University of the Negev, Israel)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 146  ページ： 57-70  発行年： 2016年06月 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大抵の農業ロボット,特に果実収穫システムは,コンピュータビジョンを使用し,果実目標を検出している。葉の中での果実色の独自性を調べることに対して,コンピュータビジョンのほとんど全てが,画像において果実を同定する為に果実色に依存している。しかしながら,しばしば,果実の色は,背景から区別できない場合があり,特に不安定な照明条件で出来ない。従って,検出のレンダリングと目標のセグメンテーションは,色空間に大きい感受性を持つ。多スペクトル信号,特にそれらの外側の可視スペクトルは,この困難さを緩和するので,単純で,安価で,受け入れやすい解決策が望まれる。画像平面及び3D空間において共に対称の形状関連特徴を解析する為のRGB及び範囲データを提案した。特に,3D面法線特徴,3D平年反射対称性及び楕円面点からの画像面強調を組合せて,色に関係のない3D空間における果実の形状ベース特徴を与えた。著しい干渉度を持つピーマンの困難なデータセットを使用した結果を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： ロボット ,  機械収穫 ,  農作物 ,  *果物 ,  検出法 ,  コンピュータビジョン ,  レンダリング ,  セグメンテーション ,  可視スペクトル ,  ピーマン ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  画像特性
準シソーラス用語： 収穫ロボット ,  *形状特徴 ,  RGB-Dカメラ

著者キーワード (6件)： Agrobotics ,  Shape ,  Highlights ,  Symmetry ,  RGB-D ,  Green sweet pepper

分類 (4件)： 収穫・調製用機械  (FB03030K) ,  野菜  (FC03043X) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 作物 ,  収穫ロボット ,  非依存 ,  3D ,  果実