| タイトル |
ファジィ画像処理による作物配列の認識 |
| 担当機関 |
北海道農業試験場 |
| 研究期間 |
1995～1996 |
| 研究担当者 |
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| 発行年度 |
1995 |
| 要約 |
植え付けられた作物の配列の規則性を利用して、作物と作物以外の物体（ノイズ）が混在する2値画像から、作物のみを抽出するファジィ推論手法を開発した。本手法は、RGB画像、熱画像等あらゆる検出原理に基づく2値画像に対して適用でき、最終的な検出精度を向上させる。
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| 背景・ねらい |
屋外圃場における作物の検出技術は未だに確立されていない。その理由は、従来の検出アルゴリズムは対象物単体の特徴のみに着目したものであり、光や温度等の周辺環境、あるいは検出対象そのものの色、形、大きさが刻々と変化する自然環境条件下では柔軟に対応できないためである。そこで、植え付けられた作物の位置関係情報をもとにした作物とノイズの識別手法を開発し、従来の手法による結果を本手法で補正して検出精度の向上を図った。作物の実際の位置関係は、設定通りとは限らず、また、視覚センサによる物体の位置の測定値にも誤差が含まれるので、識別に当たってはファジィ推論手法を用いている。
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| 成果の内容・特徴 |
- 作物は格子状に配置されていることを前提とする。作物配置が設定通りであれば、全ての作物個体に共通する次のような規則性がある。
『設定通りの条間（株間）で隣合う二つの作物個体を結ぶ線分の端点から90゜、もしくは、-90゜の方向には別の作物個体が必ず存在し、端点とこの作物個体との距離は株間（条間）に等しい（図1）。』
- 本手法は上記の規則に基づき、株間、条間および三つの物体を結んでできる角度を入力変数とする3入力1出力のファジィ推論であり、設定した作物配列に最も近い位置関係を成す物体を作物とみなす。
- 推論の実行に当たっては、設定条間、設定株間、1画面内で処理する条数および1画面内の1条当たりの作物個体数を定数として入力する。
- RGB画像処理による結果を、本手法で補正すると作物の検出精度は向上した（表1、図2）。
- 本手法の適用により、従来の検出アルゴリズムによる処理過程でノイズを完全に除去する必要はなくなる。したがって、2値画像作成のために必要な色、形状、大きさ等特徴量のしきい値は緩やかに、また、大まかに設定でき、作物が消去される危険性も減る（表1）。
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| 成果の活用面・留意点 |
- 農作業の自動化のための作物検出システムに活用できる。
- 1画面で検出できる作物個体数は4個以上である。
- 本手法は、あらゆる検出原理に基づく2値画像に対して適用可能である。
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| 図表1 |
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| 図表2 |
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| 図表3 |
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| カテゴリ |
画像処理
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