@misc{oai:miyazaki-u.repo.nii.ac.jp:00004052,
 author = {崔, 永杰 and Cui, Yongjie},
 month = {2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21, 2020-06-21},
 note = {イチゴの収穫と選別作業時間は総作業時間の約60%を占める。特に収穫作業は,連日,長時間にわたって腰を曲げた姿勢であるため,作業負担は特段に大きく,早急な機械化が望まれている。イチゴは小粒で傷つき易く,熟したイチゴを選別しながら収穫することから,高度な機能を備えた機械化が要求される。そこで,本論文はイチゴ生産における収穫と選別のシステム化に関する基礎研究に取組み,果柄付きイチゴ(品種:章姫)を供試して,画像処理による果実および果柄の認識,選別の判定並びに収穫のロボット化のための採果ハンドの開発について検討した。その結果,以下のような知見を得た。
1.開発したイチゴ収穫・選別システムは,2台のカラーCCDカメラ(位置決め用と採果用)を用いて果実の位置と熟度を判断し,着色した果実のみを選別し,傷つけないように果柄を把持・切断して採果する直交座標型の内成り栽培用システムである。
2.果実の赤色部位の認識は,L*a*b*表色系がRGB表色系より高精度な抽出が得られることを明らかにした。採果目標果実と未熟の果実を区別する境界画素数は300画素が最適であることを明らかにした。モデル配置した果実の認識実験から,採果目標果実の個数,位置および採果順序の認識ははば完壁であったこと,また,採果用カメラは画面中央に採果目標果実の拡大画像を撮影し,果柄の認識および果実の判別用画像を提供できることを明らかにした。
3.果柄の認識は採果用カメラの拡大画像を用いて,始めに果頂部とへ夕部を選定し,次にへ夕部と果柄との境界部を抽出し,最後に果柄表示線を抽出する処理法を提案した。この方法により果柄の切断位置および方向角は果柄表示線から容易に決定でき,各値は良好な精度が得られることを明らかにした。モデル配置した果柄の認識実験から,果柄の認識率は垂直付近では100%となったが,水平付近では低下し,平均で約80%となった。
4.果実の選別は画素数と着色率から大きさと熟度を判定する処理法を採用した結果,55%の着色率が目標とした5・6分着色以上の収穫適期果実を100%の確率で判定できることを明らかにした。
5.採果ハンドは光ファイバセンサで果柄を検出し,フィンガで把持すると同時にハサミで切断する独創的な機構を提案した。フィンガの把持力は80gの果実にも対応でき,ハサミによる切断は圧縮空気圧0.1Mpaで直径3.0mm以下の果柄を切断できることを明らかにした。
6.現場の状況を再現した複雑な配置における実験では,収穫率は約54.1-64.9%,収穫処理時間は約14.4-19.8S/巣であった。これはモデル配置した基礎実験と比べると約20%低下した。果柄が混在する状況下では画像処理法による果柄の認識は限界があることが明らかになった。収穫した果実の熱度判定は全て5・6分着色以上となり,また,果柄の長さは平均17.2mmとなり,満足できる結果であった。
以上のように,本論文は果実,果柄,熟度を自動認識する画像処理法の提案,果柄を把持・切断する独創的機構の採果ハンドの開発を究明し,イチゴの収穫・選別システムの知見を提供したものである。
Harvesting and sorting working hour of strawberry account for about 60% of a total working hour. Especially the harvesting of strawberry is hard because the operation is done with a bended waist on long hour everyday, therefore early mechanization is constantly being pursued. Because the
strawberries are small and prone to damage, and the ripe strawberries are sorted for harvesting, the mechanization requires advanced functionality necessary. Study on systematization of harvesting and
sorting for strawberry production was carried out, using strawberry with peduncles (a kind:AKlHIME) for experiments, and examined about the recognition and sorting judgment of fruits and
peduncles by image processing, development of picking hand for the realization of harvesting robot. As a result, the following findings were obtained.
l.The system of harvesting and sorting the strawberry developed for this study, judges the location and the ripeness of fruits with two color-CCD cameras (for positioning and picking respectively)fixed on the Cartesian-type prototype and harvests the fruit without damage through cutting and
holding the peduncles of strawberries grown on annual hill tops.
2.Experiments of strawberry recognition in which each is arranged as a model showed that the quantity and the location of actual fruits for picking as well as the order for picking were near to perfection and that the camera for picking by capturing an enlarged image of actual fruits in the middle of screen can offer image for recognition of peduncles and fruits.
3.Peduncles recognition processing method was developed in which, top of a fruit and stem was selected firstly, then boundary standard between stem and peduncle was extracted, and lastly the display line of peduncles were extracted. Authors demonstrated that it is easy to decide cutting position of peduncle and direction angle using that method, and with accuracy in each value. In the experiments in which each strawberry is arranged as a model, the result showed that though the rate of peduncles recognition is 100% in vertical direction, the rate of peduncles recognition falls in horizontal direction, about 80% in average.
4.For sorting of fruits, as a result of adopting the method to judge the size and the ripeness based on pixels and rate of coloring, with 100% accuracy in judgment of actual fruits for picking, or the fruits
with the 50-60% coloring or above by using rate of coloring (55% standard for harvest).
5.Authors proposed picking hand with original mechanism with optical fiber sensor for the reorganization of the peduncles, which holds them with the finger and cuts them with scissors at the
same time. Authors demonstrated that the finger is capable of holding up to 80g in weight, with scissors are able to cut peduncles below 3.0mm with compressed air pressure O.lMpa.
6.To compare the result of the basic experiments in which each strawberry is arranged as a model, experiments were carried out for which strawberries were laid out in a complicated manner, close to
the field. As a result, the rate of harvest was about 54.1~64.9% and the harvest processing time for each strawberry is 14.4~19.8s.The rate fell in approximate. 20% compared to that of the basic
experiments. The degree of ripeness of all the harvest fruits is above 50~60%, the length of the peduncle is 17.2mm on average, and the capability was satisfactory.
As described above, this study presented the method to recognize fruits, peduncles and ripeness automatically by image processing, developed picking hand with original mechanism that is capable
of cutting and holding the peduncles for strawberries and proposed the possibility of the strawberry systematization for harvesting and sorting.},
 title = {イチゴ生産における収穫・選別のシステム化に関する基礎研究},
 year = {},
 yomi = {サイ, エイケツ}
}