作物と雑草との連続識別

［要約］連続走行する除草ロボットを想定し、その動きに対応できる作物と雑草の識別手法を開発した。本手法は、視覚センサがどの様なタイミングで画像入力を行っても、作物配列の規則性を利用して作物検出を行うことが可能なファジイ推論手法であり、実用的な走行速度に対応できる。

北海道農業試験場・作物開発部・農業機械研究室

［連絡先］　011-857-9265

［部会名］　総合研究（農業物理）

［専門］　機械

［対象］　農業機械

［分類］　研究

［背景・ねらい］

これまでに、自然条件下における画像処理精度の向上を図るため、植え付けられた作物の位置関係情報をもとに作物と雑草を識別するファジィ推論手法を開発してきた。しかし、この手法は、入力画像内で特定しようとする作物個体数を予め設定しておく必要があり、画像に取り込まれる作物数が変化する動画像（図１）には適用できない。将来実現される除草ロボットは連続走行しながら識別処理を行う必要があるため、動画像に対応可能となるよう本手法の進化を図った。

［成果の内容・特徴］

１. 本手法は、画像入力のタイミングに関わらず動画像に適用できる。

２. 本手法は、２値画像上の物体がどの程度作物の格子配列の規則と適合するのか、その適合度を求め、適合度のしきい値未満のものは推定対象から除外する。これにより、画面内の作物数に関わりなく、配列規則との適合度が高ければ任意の数を作物として特定できる（図２、新手法）。

３. これまでの手法は、適合度の大きな物体から順に事前に設定した数だけ作物として特定するため動画像に対応できない（図２、旧手法）。

４. 新手法の識別精度は適合度のしきい値に左右される。しきい値の最適値は作物の植え付け精度にもよるが、概ね0.4である（図３）。

５. 本手法を用いて、条間60cm、株間40cmに植え付けられた野菜を２条ずつ識別処理すると（CPU:133MHz）、想定する除草ロボットは、非検出領域を残すことなく0.66m/sの速度で走行できる（表１）。

［成果の活用面・留意点］

１. 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。

２. 画像の上端で作物個体が欠損する場合があるが、次の入力画像で復活するので問題ない。

［その他］

研究課題名：インテリジェントアイによる作物識別技術の開発

予算区分：軽労化農業

研究期間：平成９年度（平成９年〜１１年）

研究担当者：柴田洋一、西崎邦夫、藤井寿美、横地泰宏

発表論文等：無農薬除草のための基礎的研究　第３報、農機誌（投稿中）