花卉・野菜苗精密管理ロボットの開発(1) : 画像処理によるストック苗の鑑別

花卉・野菜苗生産では発芽不良の種子や発芽後の環境及び病虫害によって欠株や生育不良苗が発生する。本研究は画像処理により苗の特徴量を求め、不良苗を識別してそれらを除去し、良質苗を鉢上げまたは移植するロボットの開発を目的とした。特に、本報では熟練を要し、最も鑑別が困難とされているストックを対象とし、八重咲き苗識別方法の開発に取り組んだ。これは、ストックで鑑別が可能となれば、ほとんどの野菜・花卉苗にロボットが適用できると考えたためである。このため、画像処理により育苗中のストックの八重咲き苗と一重咲きの苗の特徴を捉えて選別するアルゴリズムを作成した。その結果、ストック子葉の葉面積、形状及び色によって、八...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Nōgyō Kikai Gakkaishi 2004-03, Vol.66 (2), p.68-75
Hauptverfasser: 土肥, 誠, 石束, 宣明, 崔, 源煥
Format: Artikel
Sprache:eng ; jpn
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:花卉・野菜苗生産では発芽不良の種子や発芽後の環境及び病虫害によって欠株や生育不良苗が発生する。本研究は画像処理により苗の特徴量を求め、不良苗を識別してそれらを除去し、良質苗を鉢上げまたは移植するロボットの開発を目的とした。特に、本報では熟練を要し、最も鑑別が困難とされているストックを対象とし、八重咲き苗識別方法の開発に取り組んだ。これは、ストックで鑑別が可能となれば、ほとんどの野菜・花卉苗にロボットが適用できると考えたためである。このため、画像処理により育苗中のストックの八重咲き苗と一重咲きの苗の特徴を捉えて選別するアルゴリズムを作成した。その結果、ストック子葉の葉面積、形状及び色によって、八重咲き苗の約89%の鑑別ができた。
ISSN:0285-2543
DOI:10.11357/jsam1937.66.2_68