画像によるキャベツ認識技術の開発

抄録

キャベツ選択収穫技術の開発に資するために, 圃場の自然光下で撮影したキャベツのカラー画像から結球部の位置及び球径を推定する高速画像処理アルゴリズムを開発した。本アルゴリズムは, CCDカメラで撮影したカラー画像の輝度データを色彩座標系データに変換した後, 結球部の抽出をニューラルネットモデルによる2値化処理によって行い, 更に, 2枚のキャベツモデルテンプレートとの相関により結球部の2次元位置及び球径を推定する。また並列処理コンピュータを使用して, 処理の高速化を図った。実験の結果, 球径による収穫適期・不適期の判定精度は約70%で, 処理時間は1枚の画像に含まれる11個のキャベツの認識が8.8sであった。