JP2007200309A - Position specification method and apparatus for plant target part, and working robot using the same apparatus - Google Patents

Position specification method and apparatus for plant target part, and working robot using the same apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP2007200309A
JP2007200309A JP2006352905A JP2006352905A JP2007200309A JP 2007200309 A JP2007200309 A JP 2007200309A JP 2006352905 A JP2006352905 A JP 2006352905A JP 2006352905 A JP2006352905 A JP 2006352905A JP 2007200309 A JP2007200309 A JP 2007200309A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
data
image
target
plant
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2006352905A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP4961555B2 (en
Inventor
Koichi Ozaki
功一 尾崎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Utsunomiya University
Original Assignee
Utsunomiya University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Utsunomiya University filed Critical Utsunomiya University
Priority to JP2006352905A priority Critical patent/JP4961555B2/en
Publication of JP2007200309A publication Critical patent/JP2007200309A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4961555B2 publication Critical patent/JP4961555B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Processing Of Color Television Signals (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method of quickly specifying a position of a fruit to be harvested, or the like even under a changing light environment. <P>SOLUTION: The position specification method includes: a peculiar color selection step of selecting a characteristic color from a color image of a target part of all the colors as a peculiar color; a color component binarizing step of obtaining color space data from two color components except for color components relating to light and darkness in color data of the peculiar color; a color pattern registering step of displaying the color space data on a monitor screen, further selecting characteristic colors of a small number, and storing them as color pattern data; a working area color component binarizing step of photographing with a digital camera a circumference where the working target part exists in a real operation and obtaining the color space data of two color components except for color components relating to light and darkness from the photographed digital color image of all the colors; and a target part position displaying step of comparing the color space data with the stored color pattern data and displaying the position of only the part where both the data match each other in the image of the working area. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、果実、野菜、花卉などの植物の実、花、葉などの対象部分の摘み取りなど各種作業を自動的に行うために、カメラで捉えた広域画像の中から対象部分の存在位置を認識するための方法と、その方法によって対象部分の存在位置を認識するための装置、及びその装置を用いて植物の実や花などの摘み取り作業などの各種作業を実行するための作業用ロボットに関する。   In order to automatically perform various operations such as picking target parts such as fruits, vegetables, and flower berries, flowers, leaves, etc., the present invention determines the position of the target part from a wide-area image captured by a camera. The present invention relates to a method for recognizing, a device for recognizing the existence position of a target part by the method, and a working robot for performing various operations such as picking a plant fruit or a flower using the device. .

イチゴ、トマト、ナス、キュウリ等の果実や野菜等の摘み取り及び収穫作業などの各種作業をロボットなどの装置で自動的に実行さるためには、まず対象となる果実や野菜の存在する位置を認識しなければならないが、果実を茎や葉の中から機械的に認識させることは殆ど不可能である。
そこで、果実の存在は、その果実から反射される光の存在から、果実の存在、存在位置、存在位置の方向及び果実の形状が認識可能であることから、コンピュータを用いて、画像処理技術により果実部分の存在を認識する方法が考えられる。
そのため、そのような果実の位置や形状などから果実などを把握する方法として、摘み取る果実に特有の形状パターンを事前に登録して、このパターンと合致したものを選び出そうとするパターン・マッチング法の可能性が検討できる。
しかし、形状によるパターン・マッチング法では、イチゴ等に代表される農作物の実の部分は大きさや外形などの形状が様々であり、すべての形状を想定して摘み取るに適した形状の実のパターンを事前に登録することは極めて困難である。
このため、植物分野での形状によるパターン・マッチング法は採用できるものではない。
In order to automatically execute various operations such as picking and harvesting fruits and vegetables such as strawberries, tomatoes, eggplants, and cucumbers with robots and other devices, the location of the target fruits and vegetables is first recognized. However, it is almost impossible to mechanically recognize the fruit from the stems and leaves.
Therefore, since the existence of fruit can be recognized from the presence of light reflected from the fruit, the existence of the fruit, the existence position, the direction of the existence position, and the shape of the fruit can be recognized. A method for recognizing the existence of a fruit portion is conceivable.
Therefore, as a method of grasping fruits etc. from the position and shape of such fruits, a pattern matching method that pre-registers a shape pattern specific to the fruit to be picked and tries to select one that matches this pattern The possibility of
However, in the pattern matching method by shape, the actual parts of crops represented by strawberries etc. have various shapes such as size and external shape, and the actual pattern of shapes suitable for picking up all shapes is assumed. It is extremely difficult to register in advance.
For this reason, the pattern matching method by the shape in the plant field cannot be adopted.

また、果実は、商品として出荷するなどの場合のように、摘み取る時期が重要であるが、「形状」の認識だけで行うコンピュータを用いた画像処理技術では、成熟の度合いが区別できず、成熟したか否かは色の識別がなされないと、摘み取るに適したものであるかが判別できない。
したがって、形状認識のみによる装置では摘み取りなどの機械による自動作業化を行うことはできない。
In addition, the time for picking fruit is important, as in the case of shipping as a product, but image processing technology using a computer that only recognizes the “shape” cannot distinguish the degree of maturity. If the color is not identified, it cannot be determined whether it is suitable for picking.
Therefore, automatic operation by a machine such as picking cannot be performed with an apparatus based only on shape recognition.

そこで、果実などの存在の確認は光で感知して行う方法が可能あるが、さらに果実などから反射される光の波長からは「色」の認識が可能となることに着眼し、カメラによりその光の波長を捉え、その撮影した画像を見ればその果実の存在とその色や形状までを把握することが可能となる。
このことから果実などの色を識別すべき要素として認識しようとする場合、摘み取るに適した果実の色を事前に登録しておき、その登録した色と現場作業での果実から捉えられた色とが合致したとき、その色を持つ果実が摘み取るに適した果実であるとの識別判断が可能となる。
この「色」の認識は、明度、色相、色彩の三要素を用いて識別可能であるが、それらの色の三要素からの識別をしようとすると識別すべき色のデータを3つのパラメータで考えなければならない。
現在のコンピュータを用いた画像処理技術では、色を対象として3つのパラメータで識別し判断することはデータ処理上極めて複雑となる。
また、イチゴ等の実のように色が緑から白を含んで赤に至るまでその中間色を含めて微妙な色が含まれているような農産物の色情報は正確に捉えることが困難であり、これを判断材料の基になる色のデータとして定量化させて扱うことは容易ではない。
Therefore, it is possible to confirm the presence of fruits and the like by sensing them with light, but also pay attention to the fact that “color” can be recognized from the wavelength of the light reflected from the fruits and so By capturing the wavelength of light and looking at the captured image, it is possible to grasp the existence of the fruit and its color and shape.
Therefore, when trying to recognize the color of fruit as an element to be identified, register the color of the fruit suitable for picking in advance, and the color captured from the registered color and the fruit in the field work When the two match, it is possible to identify and judge that the fruit having the color is suitable for picking.
This “color” can be recognized using the three elements of lightness, hue, and color, but when trying to identify from these three elements of color, the color data to be identified is considered with three parameters. There must be.
In the current image processing technology using a computer, it is extremely complicated in terms of data processing to identify and judge with three parameters for color.
In addition, it is difficult to accurately capture the color information of agricultural products that contain subtle colors including intermediate colors from green to white to red, such as fruits such as strawberries, It is not easy to quantify and handle this as color data that is the basis of judgment materials.

例えば、色を扱った従来の技術である特許文献1には、「果菜収穫用ロボットシステムの手首先端に取り付けられる摘採ハンドにおいて、開閉駆動される一対のフィンガーの対向面の上部及び下部に一対の摘採刃及び調製刃をそれぞれ設け、かつ、前記一対のフィンガーの対向面に、同フィンガーを開放したときに付着する柄をフィンガー内面から除去するための圧縮空気を噴き出す空気噴出穴を形成したことを特徴とする果菜収穫用摘採ハンド」が提案され、この文献1の中に、「カメラで撮影したカラーの原画像を画像処理してL・a・b・表色系のaの濃淡画像を算出し、この濃淡画像を最適な閾値で2値化して果実の位置抽出のための図を得、該図からイチゴ果実の重心を演算して果実位置の座標値を求める方法」の記載がある。
特開2001−95348号公報
For example, in Patent Document 1 which is a conventional technique dealing with color, “in a plucking hand attached to the tip of a wrist of a fruit vegetable harvesting robot system, a pair of upper and lower surfaces of a pair of fingers that are driven to open and close are paired. A plucking blade and a preparation blade were provided, respectively, and an air ejection hole for ejecting compressed air for removing the handle attached when the fingers were opened from the inner surface of the finger was formed on the opposing surfaces of the pair of fingers. A featured fruit vegetable harvesting hand ”has been proposed, and in this document 1,“ color image of L, a, b, and color system a is calculated by processing a color original image taken with a camera. In addition, there is a description of "a method for obtaining a coordinate for the position of a fruit by calculating the center of gravity of a strawberry fruit from the figure by binarizing the grayscale image with an optimum threshold value to obtain a figure for extracting the position of the fruit".
JP 2001-95348 A

しかし、上記特許文献1の提案する「色」の技術は、色の三要素を使用してイチゴ果実の重心を把握しようとするものなので、明度、色相、色彩から成る色の三要素の全ての色のデータが必要となり、その中で特に明度に関する情報は、使用環境の変化に大きく影響されることから明度に関する情報処理だけでも使用するデータ量が極めて莫大となってしまい、またその画像処理のための装置も大変複雑となってしまうので装置が極めて高価となるだけではなく、データの処理だけでも長時間かかってしまうため、そのような「果菜収穫用摘採ハンド」を実用化しようとしても識別判断に多くの時間を取られ、作業があまりに遅くなってしまうため作業現場での実際の運用は極めて困難である。
たとえ、明度の変化を最小限度にした室内栽培などの特殊な光環境下で使用するにしても、その明度に関する色のデータは必要なのでデータの処理に長時間かかることに変わりはなく、やはり実施するのは困難である。
However, since the technique of “color” proposed in Patent Document 1 tries to grasp the center of gravity of strawberry fruits using the three elements of color, all three elements of color composed of lightness, hue, and color are used. Color data is required, and information on brightness, in particular, is greatly affected by changes in the usage environment, so the amount of data to be used becomes extremely large even with information processing related to brightness. Because the equipment for this becomes very complicated, the equipment is not only very expensive, but it takes a long time to process the data. It takes a lot of time to make a decision, and the work becomes too slow, so actual operation at the work site is extremely difficult.
Even if it is used in a special light environment such as indoor cultivation with minimal changes in lightness, color data related to the lightness is necessary, so it will not take long to process the data. It is difficult to do.

一方、イチゴ、トマト等の柄(ステム)を有する実の摘み取りは、実そのものをロボットハンドなどで機械的に掴んでむしり取ると実を傷めやすいので、そのような傷を付けずに収穫するには、ステムを直接切り取って実を収穫した方が商品としての品質を低下させないという研究報告がある。
しかし、ステムをコンピュータで画像処理して認識することは、殆どのステムが細く小さいものであるために正確に把握することは実の部分を把握するよりも格段に困難であった。
On the other hand, picking fruits with stems such as strawberries and tomatoes can easily damage the fruits if they are mechanically gripped and peeled off with a robot hand. There is a research report that cutting the stem directly and harvesting the fruit does not reduce the quality of the product.
However, recognizing the stem by image processing with a computer is much more difficult than accurately grasping the actual part because most stems are thin and small.

そのような実情において、本発明者は、果実の摘み取り作業などを行う装置での各種作業の自動化について種々研究した結果、植物の分野においては機械等の工業分野とは違って、商品である果実などが成熟度の判定は形だけではなく色によって行わなければならず、その色を扱う場合には、色の三要素の一つである明度が植物周囲の自然の環境条件の影響で大きく変化することに重要な問題があること気がついた。
そして、植物を扱う作業現場では時間の効率性が要求され、素早く作業を行うためには機械的作業の速さと同時に、コンピュータによるデータ処理のスピードアップが不可欠であり、コンピュータの演算速度が限られていた場合には処理するデータ量をどれだけ少なくし得るかが決定的となるとの認識から、果実などを色で判別する場合には、色の三要素として3つのパラメータとなる色のデータの数を少なくすれば容易に全体のデータ量を少なくできるはずであるとの構想が生まれた。
そこで、まず、果実などの存在位置が把握されればいいので、対象となる果物や野菜の実の「形状」に関するデータ量を最小限に少なくすること、また作業場所の光の環境で大きく変化し、そのことでデータ量が膨大化する明度に関する色要素を省略することの可能性を考えた。
In such a situation, the present inventor conducted various studies on the automation of various operations using an apparatus for picking fruits and the like. As a result, in the field of plants, unlike the industrial field of machinery and the like, fruits that are products Judgment of maturity must be done not only by shape but by color, and when dealing with that color, lightness, which is one of the three elements of color, changes greatly due to the influence of natural environmental conditions around the plant. I noticed that there are important issues to do.
And at work sites that handle plants, time efficiency is required, and in order to work quickly, it is indispensable to speed up mechanical processing as well as speeding up data processing by computers, and the computational speed of computers is limited. If it is determined that the amount of data to be processed will be decisive, it will be decisive to distinguish fruits and the like by color. The idea was that if the number was reduced, the total amount of data could be easily reduced.
Therefore, it is only necessary to know the location of the fruit, etc., so the amount of data related to the “shape” of the target fruit or vegetable must be minimized, and the light environment at the work site can vary greatly. In view of this, the possibility of omitting color elements related to lightness, which increases the amount of data, was considered.

そこで本発明は、カメラで撮影したモニタ画面に表れる果実などの周辺を含むカラー画像の中から、成熟した果実などを光環境の変化する自然環境下においてもその特有の色で見分けられ、収穫すべき果実などの存在と位置を正確に認識し、植物の果実などの作業対象部分の位置特定が容易にできるようにする方法と、その方法を実施するための装置を提供し、さらにその装置で特定された果実などを摘み取る作業などの各種作業が自動的に行える作業用ロボットを提供できるようにすることを目的とする。   In view of this, the present invention distinguishes and harvests mature fruits from the color image including the surroundings of the fruits and the like that appear on the monitor screen photographed by the camera even in the natural environment where the light environment changes. Provided is a method for accurately recognizing the presence and position of a target fruit and the like and facilitating the location of a work target part such as a fruit of a plant, and a device for performing the method. It is an object of the present invention to provide a working robot that can automatically perform various operations such as a work of picking a specified fruit.

上記目的を実現させるために、本発明の植物の対象部分の位置特定方法の請求項1の発明にあっては、デジタルカメラを含むデータ及び命令の入力装置と、ディスプレイ装置を含む出力装置と、CPUとメモリを有するコンピュータ本体とから成るコンピュータシステム及びそのコンピュータ本体に組み込まれたデータ処理用のコンピュータプログラムを用いる。
そして、一種又は多種の植物の一つ又は複数の部分を対象とし、その対象部分のデジタル化された全色系のカラー画像のデータをコンピュータ本体に入力して記憶させ、それを前記ディスプレイ装置のモニタ画面に再生してその再生画像内で該対象部分に特徴的な色を固有色として選択する固有色選択工程と、その選択された固有色の全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る色要素2元化処理工程と、その色要素2元化処理工程で得られた色彩空間データを前記モニタ画面に表示し、そのカラー画像から、さらに特徴的な一つ又は少数の色を選別し、これを識別用の色彩パターンデータとしてコンピュータに記憶させる色彩パターン登録工程とから成る事前準備を行う。
そして、実作業において、前記コンピュータプログラムを備えた前記コンピュータシステムを用いて、作業すべき前記対象部分が存在する周辺を含む区域を前記デジタルカメラで撮影し、その撮影した全色系のデジタルカラー画像から、明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る作業域色要素2元化処理工程と、その作業域色要素2次元化処理工程で得られた作業域の色彩空間データと、前記事前準備において記憶されている前記色彩パターンデータとを照合し、モニタ画面に表示された前記作業域の画像中に両者が合致した部分のみを区別して位置表示させる対象部分位置表示工程とで構成される。
そして、作業環境の明暗に係らず前記モニタ画面中の周辺を含む区域から正確に対象部分の存在位置を表示できるようにしたことを特徴とする。
In order to achieve the above object, in the invention of claim 1 of the method for specifying the position of the target part of the plant of the present invention, an input device for data and commands including a digital camera, an output device including a display device, A computer system including a CPU and a computer main body having a memory and a computer program for data processing incorporated in the computer main body are used.
Then, one or a plurality of parts of one or many kinds of plants are targeted, and the digitized color image data of the target part is input and stored in the computer main body, which is stored in the display device. A unique color selection step of reproducing on a monitor screen and selecting a characteristic color of the target portion as a unique color in the reproduced image, and color elements related to light and dark from the color data of all the selected unique colors A color element binarization process for obtaining color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by converting to color data of two excluded color elements, and a color space obtained by the color element binarization process A color pattern registration step of displaying data on the monitor screen, further selecting one or a few characteristic colors from the color image, and storing them in a computer as color pattern data for identification Perform a pre-preparation made from.
Then, in the actual work, using the computer system provided with the computer program, the digital camera captures an area including the periphery where the target portion to be operated exists, and the captured digital color image of all colors , A work area color element binarization process for obtaining color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by converting to color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark, and the work area color element The color space data of the work area obtained in the two-dimensional processing step is compared with the color pattern data stored in the advance preparation, and both are displayed in the image of the work area displayed on the monitor screen. And a target part position display step of displaying only the matched parts while distinguishing the positions.
The present invention is characterized in that the position of the target portion can be accurately displayed from the area including the periphery in the monitor screen regardless of the brightness of the work environment.

請求項2の発明にあっては、上記請求項1に記載の植物の対象部分の位置特定方法において、対象部分位置表示工程の後に、モニタ画面の画像中に存在位置が表示された対象部分に対して、コンピュータで認識すべき画像内の対象部分の大きさに合わせて画面内での囲い範囲を決めておき、前記対象部分位置表示工程でモニタ画面の画像中に表示された対象部分の位置データが前記囲い範囲に存在するものについて自動的にその位置を識別し、その識別位置のデータにマーキング処理する対象部分マーキング工程を有することを特徴とする。   According to the invention of claim 2, in the method for specifying the position of the target part of the plant according to claim 1, the target part whose presence position is displayed in the image of the monitor screen is displayed after the target part position display step. On the other hand, the enclosure range in the screen is determined according to the size of the target portion in the image to be recognized by the computer, and the position of the target portion displayed in the monitor screen image in the target portion position display step The present invention is characterized in that there is an object partial marking step of automatically identifying the position of data existing in the enclosed range and marking the data of the identified position.

請求項3の発明にあっては、上記請求項2に記載の対象部分マーキング工程において、モニタ画面の画像中に複数の表示された各対象部分に対して、コンピュータで優先条件を設定したプログラムにしたがって自動的に優先順のマーキング表示をするマーキング優先順位決定工程を有することを特徴とする。   In the invention of claim 3, in the target part marking step of claim 2, a program in which priority conditions are set by a computer for each of a plurality of target parts displayed in the image of the monitor screen Therefore, it is characterized by having a marking priority order determining step for automatically displaying markings in the priority order.

請求項4の発明にあっては、上記請求項1に記載の色彩パターン登録工程において、コンピュータにより、一つの対象部分に対してその対象部分の色彩パターンのデータを異なった箇所から複数記憶してその複数の対象部分の色彩パターンデータをラベリングし、そのラベリングした各色彩パターンデータを、実作業におけるモニタ画面の画像中に同時に表示できるように設定し、前記対象部分位置表示工程で前記モニタ画面の画像中に存在位置が表示された植物の対象部分の異なる箇所の囲い範囲が一部分重なった部分を抽出し、その抽出された部分のみに対象部分が存在すると自動的に判断する複合選別工程を有することを特徴とする。   In the invention of claim 4, in the color pattern registration step of claim 1, the computer stores a plurality of pieces of color pattern data of the target part from different locations for one target part. The color pattern data of the plurality of target portions is labeled, and each labeled color pattern data is set so that it can be simultaneously displayed in the image of the monitor screen in actual work, and in the target portion position display step, the monitor screen It has a composite selection step of extracting a part where the enclosed ranges of different parts of the target part of the plant whose existence position is displayed in the image partially overlap, and automatically determining that the target part exists only in the extracted part It is characterized by that.

請求項5の発明にあっては、上記請求項1に記載の全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データである二軸の座標(x)、(y)を求めるに方法が、
CIE−XYZ表色系より算出されるxy色度図から、
In the invention of claim 5, the color data of all the color systems described in claim 1 can be converted into color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark, and color display can be performed on a biaxial coordinate plane. A method for obtaining biaxial coordinates (x) and (y), which are simple color space data,
From the xy chromaticity diagram calculated from the CIE-XYZ color system,

Figure 2007200309
の数式(a)、(b)にR、G、Bの輝度値を入力して色度座標(x)、(y)値を求めることを特徴とする。
Figure 2007200309
The luminance values of R, G, and B are input to the mathematical formulas (a) and (b), and the chromaticity coordinates (x) and (y) values are obtained.

請求項6の発明にあっては、上記請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置である。   The invention according to claim 6 is the device for specifying the position of the target portion of the plant by the method for specifying the position of the target portion of the plant according to any one of the first to fifth aspects.

請求項7の発明にあっては、上記請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置であって、CPU1とメモリ2を備えたコンピュータ本体と、カラー画像用のデジタル入力装置3と、画像を見るためのモニタ用のディスプレイ装置4とを備えたコンピュータシステムC1とから成り、前記コンピュータ本体には前記コンピュータシステムで請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法での処理工程に従ってデジタルカラー画像の色と位置のデータの処理を実行させるプログラムP1を備えたことを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, there is provided the plant target part position specifying device according to the plant target part position specifying method according to any one of the first to fifth aspects, the CPU 1 and the memory 2. And a computer system C1 having a digital image input device 3 for color images and a display device 4 for a monitor for viewing an image, wherein the computer system is claimed by the computer system. A program P1 is provided, which executes processing of data of color and position of a digital color image in accordance with a processing step in the method for specifying a position of a target portion of a plant according to any one of 1 to 5.

請求項8の発明にあっては、上記請求項6又は7に記載の植物の対象部分の位置特定装置を用いた作業用ロボットある。   According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a working robot using the plant target part position specifying device according to the sixth or seventh aspect.

請求項9の発明にあっては、上記請求項6又は7に記載の植物の対象部分の位置特定装置を用いた作業用ロボットであって、走行移動用の駆動手段6を備えた装置搭載用のボディ5上に、植物撮影用のデジタルカラー画像の入力装置7、作業実行用の作業ハンド8、該作業ハンド駆動用のマニュピレ−タ9、及びボディ位置確認用のセンサー11を備え、また前記ボディ5、マニュピレ−タ9、作業ハンド8、デジタルカラー画像の入力装置7及びボディ位置確認用のセンサー11の各部分をコンピュータの命令で操作を実行する駆動制御部を有する。
そして、前記ボディ5上又は別の場所に、前記装置を構成する各部分の操作を命令する駆動用プログラムP2と前記デジタルカラー画像の入力装置7で入力したデジタル画像から植物の対象部分の位置特定する請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法を行うデータ処理用プログラムP1を備えたコンピュータ本体C2を有する。
そして、前記駆動制御部と前記コンピュータC2とで命令信号及びデータ処理信号の送受信を行い、前記位置特定装置で植物の対象部分の位置を特定しつつ、前記マニュピレ−タ9を稼動させて前記作業ハンド8を特定した対象部分の位置に自動的に移動させ、前記作業ハンド8で植物の対象部分への作業を実行できようにしたことを特徴とする。
In invention of Claim 9, it is a working robot using the position specifying apparatus of the target part of the plant of Claim 6 or 7, Comprising: For apparatus mounting provided with the drive means 6 for traveling movement A digital color image input device 7 for plant photography, a work hand 8 for performing the work, a manipulator 9 for driving the work hand, and a sensor 11 for checking the body position. The body 5, the manipulator 9, the work hand 8, the digital color image input device 7, and the body position confirmation sensor 11 are each provided with a drive control unit that executes operations according to computer commands.
Then, on the body 5 or at another place, the position of the target part of the plant is specified from the driving program P2 for instructing the operation of each part constituting the apparatus and the digital image inputted by the digital color image input device 7 A computer main body C2 having a data processing program P1 for performing the method for specifying the position of the target part of the plant according to any one of claims 1 to 5 is provided.
And the command signal and the data processing signal are transmitted and received between the drive control unit and the computer C2, and the manipulator 9 is operated while the position of the target part of the plant is specified by the position specifying device. It is characterized in that the hand 8 is automatically moved to the position of the specified target part, and the work on the target part of the plant can be executed by the work hand 8.

本発明は上記の構成なので以下の効果を奏する。
本発明は、色要素2元化処理工程で、収穫したい成熟した果実などの色の特徴部分から明暗に関する色要素を除いた二つの色要素による二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データが得られ、このデータからさらに、色彩パターン登録工程で、より特徴的な色が選別されて、収穫したい果実などの識別の基となる対象部分の色彩パターンデータの登録がなされる。
そして、実作業では、この事前に登録された対象部分の色彩パターンデータと、作業現物で撮影した色データを作業域色要素2元化処理工程で明暗に関する色要素を除いて得られた作業域の色彩空間データとを照合することで、撮影したモニタ画面内での色の合致箇所から収穫したい成熟した果実などの対象部分の存在とその存在する位置が自動的に確認できるようになった。
Since the present invention is configured as described above, the following effects can be obtained.
In the present invention, color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by two color elements obtained by removing color elements related to light and dark from color features such as mature fruits to be harvested in the color element binarization processing step. Further, from this data, a more characteristic color is selected in the color pattern registration step, and the color pattern data of the target portion, which is the basis for identifying the fruit to be harvested, is registered.
In the actual work, the work area obtained by removing the color elements related to light and dark in the work area color element binarization processing step from the color pattern data of the target part registered in advance and the color data photographed with the actual work. By collating with the color space data, the existence of the target part such as mature fruit to be harvested from the color matching part in the photographed monitor screen can be automatically confirmed.

この色の照合に使用される前記色彩空間データと前記色彩パターンデータは、明度などの明暗に関する色要素が排除されたデータなので、昼夜や天候などの自然環境の変化や照明条件の変動などにより光の量(明暗)に変化があってもその変化が色のデータに反映されず、この結果、屋外などのように作業場所の明暗変化の激しい光環境にあっても殆ど影響されない安定した色のデータを得ることが可能になる。
即ち、明るい晴れの日や暗い雨の日等の天候や、栽培室内の照明と外の天候条件によって明るさが時事刻々変化するような植物の生育する作業場所においても、また、実が葉の裏に隠れて暗がりとなってしまうころがある作業場合においても、そのような周囲の光の影響を受けて果実の色の明度が変化することがあっても、果実などの対象部分を葉などがある周囲から区別することができ、その位置を確実に特定することが可能となった。
The color space data and the color pattern data used for color matching are data from which color elements related to light and darkness such as lightness are excluded, so light due to changes in the natural environment such as day and night and weather, and changes in lighting conditions, etc. Even if there is a change in the amount of light (darkness), the change is not reflected in the color data. As a result, stable colors that are hardly affected even in the light environment where the lightness and darkness changes rapidly such as outdoors Data can be obtained.
In other words, even in working places where plants grow where the brightness changes from time to time depending on the weather on bright sunny days, dark rainy days, etc. Even when there are times when it is dark behind the scenes, even if the brightness of the color of the fruit changes due to the influence of the surrounding light, the target part such as the fruit is left behind. Can be distinguished from the surroundings, and its position can be specified reliably.

その際のコンピュータでのデータ処理においては、この色彩空間データは明度、色相及び彩度から成る色の三要素のうち明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色のデータだけとしたものなので、全色系の色のデータと比べると、情報量として極めて小さく、その分データ処理においてメモリへの記憶容量を消費することなく、且つCPUでの演算処理に要する時間が極めて短時間で行えるようになる。
そして、その二つの色要素の色彩空間データからは、さらに少ないデータ量であり対象部分の「色彩パターン」を抽出する処理をすることによって、照合するデータを極力少なくし、データ処理に要する時間をさらに大幅に短縮することが可能となり、加えて、果実などの特徴的な部分から対象部分の存在をさらに正確に絞込めるようになった。
In the data processing by the computer at that time, this color space data is only the color data of the two color elements excluding the color elements related to light and dark, among the three elements of color composed of brightness, hue and saturation. Compared with data of all colors, the amount of information is extremely small, so that the data processing does not consume the storage capacity in the memory, and the time required for arithmetic processing by the CPU can be reduced in a very short time. become.
Then, from the color space data of the two color elements, the process of extracting the “color pattern” of the target portion with a smaller amount of data, the data to be collated is reduced as much as possible, and the time required for the data processing is reduced. In addition, it has become possible to reduce the size of the target part more accurately from the characteristic parts such as fruits.

また、この対象部分の色による存在の位置確認は、従来行われている形状に基づく存在の確認とは位置情報のデータ量が格段に少なく、また、特に植物では葉、実、茎、根などの各部分での固有色が種によって決まっていることから、葉、実、茎など成長による形状変化の多きい部分のデータよりも、変化の少なく実などの部分においてそれぞれ個別の特徴を有する固有色による存在の確認のほうが誤認の発生が起こり難い利点がある。   In addition, the position confirmation of the presence of the target part by the color of the target part is much smaller than the conventional confirmation of the presence based on the shape, and particularly in plants, leaves, fruits, stems, roots, etc. Since the specific color of each part of the plant is determined by the species, there is a unique characteristic in each part of the fruit, such as leaves, fruits, stems, etc. The confirmation of existence by color has the advantage that misidentification is less likely to occur.

実際に位置特定装置を製造して屋外のイチゴ栽培農場で確認実験をした結果では、上記のように色は明暗に関する色要素を除いた二つの色要素による二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを基にデータ処理されコンピュータ及びプログラムでそのデータの照合を行って判断をするものなので、対象部分の色の特徴から安定した識別が可能となり、ビニールハウス内での実験においては、イチゴの実の誤認発生率が「0」という驚異的な結果を得ることができた。
従来では、形状のみでの認識や形状と色の両者による認識で作動させる識別装置を使用しても、半分近くの誤認が生じ、このような精度では実際の作業には使用することができなかったが、本発明によって収穫作業などの植物に関する各種作業への実用化の道が開かれた。
As a result of actually confirming the position identification device on the outdoor strawberry cultivation farm, the color is a color that can be displayed in color on the biaxial coordinate plane by two color elements excluding the color elements related to light and dark as described above. Since data is processed based on spatial data and the data is collated by a computer and a program to make a judgment, stable identification is possible based on the color characteristics of the target part. An amazing result that the actual misperception rate is "0" was obtained.
Conventionally, even if an identification device that is activated by recognition only by shape or recognition by both shape and color is used, almost half of the recognition errors occur, and such accuracy cannot be used for actual work. However, the present invention has opened the way for practical application to various work related to plants such as harvesting work.

さらに、従来のような形状認識に要するコンピュータ及びプログラムもさほど複雑ではなく、実際の運用にあっては障害の発生がほとんどないので取り扱いが大変簡単で、使用する装置も安価に提供することが可能となる。   Furthermore, conventional computers and programs required for shape recognition are not so complicated, and there are almost no failures in actual operation, so handling is very easy and equipment to be used can be provided at low cost. It becomes.

また、請求項2の発明では、対象部分位置表示工程の後に行う対象部分マーキング工程によって、画像を見た人が認識するのではなく、対象部分の位置データから囲い範囲に存在する対象部分をコンピュータが自動的に識別できるようになる。
このことによって、人が付き添わずに作業を行う植物に対する全自動的な作業用ロボットが、本発明の方法による植物の対象部分の位置特定装置を実装することで、人の作業よりも早く効率良く作業が実施可能な程度にまで性能を向上させることが可能となった。
According to the second aspect of the present invention, the target portion existing in the enclosed range from the position data of the target portion is not recognized by the person viewing the image by the target portion marking step performed after the target portion position display step. Can be automatically identified.
As a result, a fully automatic work robot for a plant that performs work without human attendance is faster and more efficient than human work by implementing the position identification device for the target portion of the plant according to the method of the present invention. The performance can be improved to the extent that the work can be performed.

また、その作業の際に、請求項3の発明により、前記対象部分マーキング工程にマーキング優先順位決定工程を有することで、モニタ画面の画像中に複数の表示された各対象部分に対して、コンピュータによって優先条件を設定したプログラムにしたがって自動的に優先順にマーキングをすることができ、各対象部分が多い場合に、前記モニタ画面の画像中に多数の存在位置が表示されたときに、このマーキング優先順位に従った順番で作業用ロボットが迷うことなく効率の良い作業を行うことが可能となった。   Further, according to the invention of claim 3, in the operation, the object part marking process includes a marking priority order determining step, so that a computer for each of the plurality of object parts displayed in the image of the monitor screen is obtained. Can be automatically marked in order of priority according to the program for which priority conditions have been set. When there are many target parts, this marking priority is displayed when a large number of positions are displayed in the image on the monitor screen. It became possible to perform efficient work in the order according to the order without the work robot getting lost.

さらに、請求項4の発明では、色彩パターン登録工程に、一つの対象部分に対して複数をラベリングして登録しておく複合選別工程を有することによって、一つの対象部分が、ステムと果実というように複数の特徴がある場合に、前記モニタ画面の画像中に植物の対象部分が存在しても、複数の囲い範囲の一部分重なった場合にのみ自動的に対象部分であると判断し、それ以外はマーキングを外すことが可能となる。
そしてその結果、例えば実の部分の画像とステム部分の画像との関連付けが可能となり、両方の存在が一部の重なった位置を共有した場合に収穫したい実であると判断でき、片方のみの識別よりも確実に対象部分であると識別が可能となり、例えば、実部分の識別に誤りが生じても、他方のステム部分の識別を加味することで識別誤りの確率を大幅に減少させ、極めて正確にステム付き果実を識別することが可能となった。
さらに、果実及びステムの部分を別々に正確に把握することで、例えば、ステムを切り取って収穫しようとするイチゴなどの場合には、そのステムの存在と位置を素早く正確に把握して、実の部分を傷付けないように回避して正確にステムに対して摘み取り作業をすることが可能になり、収穫時に起こり得る傷を極力減らし、傷による品質低下が起こらない商品価値の高い果実が得られるようになった。
Further, in the invention of claim 4, the color pattern registration step includes a composite selection step of labeling and registering a plurality of one target portion, so that one target portion is called a stem and a fruit. If there is a plurality of features, even if there is a target part of the plant in the image of the monitor screen, it is automatically determined to be a target part only when a part of the plurality of enclosed ranges overlaps, otherwise Can be unmarked.
As a result, for example, it is possible to associate an image of a real part and an image of a stem part, and it can be determined that the existence of both is a fruit to be harvested when a part of the overlapping position is shared. For example, even if an error occurs in the identification of the real part, the probability of the identification error is greatly reduced by taking the identification of the other stem part into account. It became possible to identify the fruits with stems.
In addition, by accurately grasping the fruit and stem parts separately, for example, in the case of a strawberry to be harvested by cutting the stem, the existence and position of the stem can be grasped quickly and accurately, It is possible to avoid the parts from being scratched and accurately pick the stems, reduce the possible scratches during harvesting, and obtain a fruit with high commercial value that does not cause quality degradation due to scratches. Became.

また、請求項5の発明では、明度を排除したCIE−XYZより算出されるxy色度図から、全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データである二軸の座標x、yを前記「数1」の数式による計算で求めることができる。
そして、この方法の計算により、コンピュータによって座標数式のプログラムにしたがって色データが容易に加工できるようになって上記対象部分の色彩パターンが容易に得られる。
さらに、その対象部分の色彩パターンのデータを基にした色の照合と対象部分の識別判断が素早く実行できるようになり、その結果、個体数の極めて多いイチゴなどの個々の対象部分に対して作業が素早く且つ数多く繰り返して実施可能な高性能の作業ロボットの製作が可能となった。
According to the invention of claim 5, the color data of all colors is converted into color data of two color elements excluding the color elements related to light and dark from the xy chromaticity diagram calculated from CIE-XYZ excluding the lightness. Thus, the two-axis coordinates x and y, which are color space data that can be displayed in color on the two-axis coordinate plane, can be obtained by the calculation using the equation (1).
The calculation of this method allows the computer to easily process the color data in accordance with the coordinate formula program, and the color pattern of the target portion can be easily obtained.
Furthermore, color matching based on the color pattern data of the target part and identification of the target part can be performed quickly, and as a result, work can be performed on individual target parts such as strawberries with a very large number of individuals. However, it has become possible to produce a high-performance work robot that can be implemented quickly and repeatedly.

さらに、請求項6及び7の発明は、上記請求項1から請求項5に記載の植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置であり、請求項7の発明の装置では、色と位置のデータを有するデジタルカラー画像のデータを取り込むデジタルカメラなどのデジタル入力装置と備えたコンピュータシステムに、上記植物の対象部分の位置を特定するための方法を実行させるコンピュータプログラムが組み込まれているので、上記請求項1から請求項5に記載の植物の対象部分の位置特定方法により対象部分の位置の特定を実行することが可能になった。   Further, the invention of claim 6 and 7 is a device for specifying the target part of the plant by the method for specifying the target part of the plant according to any one of claims 1 to 5, wherein the device of the invention of claim 7 A computer program for executing the method for specifying the position of the target portion of the plant is incorporated in a computer system including a digital input device such as a digital camera for capturing digital color image data having color and position data. Therefore, the position of the target part can be specified by the method for specifying the position of the target part of the plant according to claims 1 to 5.

そして、請求項8及び9の作業ロボットの発明では、上記請求項6及び請求項7の植物の対象部分の位置特定装置を搭載しているので、備えたデジタルカメラで画像を取り込みながら、植物の対象部分の位置を特定しつつコンピュータに組み込んだ駆動用プログラムによりマニュピレ−タを自動的に制御し、作業ハンドの位置を移動させてその作業ハンドによる各種作業を、ボディを移動させながら素早く実行することが可能となった。
その際、前記作業ハンドは、果実の摘み取り、花の受粉、摘花などの作業に応じた形状、構造及び機能を備えたものを実装したり、作業に適した構造の装置に交換することで、それらの各種作業が行えるようになる。
And in invention of the working robot of Claims 8 and 9, since the position specifying device for the target part of the plant of Claim 6 and Claim 7 is mounted, while capturing an image with the provided digital camera, The manipulator is automatically controlled by the drive program built in the computer while the position of the target part is specified, and the position of the work hand is moved to perform various operations by the work hand quickly while moving the body. It became possible.
At that time, the work hand is mounted with a shape, structure and function according to work such as fruit picking, flower pollination, flower picking, etc., or by replacing the device with a structure suitable for the work, These various operations can be performed.

本発明は、植物の対象部分の位置特定方法と、その特定方法による対象部分の位置特定装置と、その位置特定装置を用いた作業用ロボットの発明であり、その実施の形態を以下順に説明する。
まず、植物の対象部分の位置特定方法について説明する。
The present invention is an invention of a position specifying method of a target portion of a plant, a position specifying device of the target portion by the specifying method, and a working robot using the position specifying device, and embodiments thereof will be described in order below. .
First, a method for specifying the position of the target portion of the plant will be described.

本発明の植物の対象部分の位置特定方法においては、その具体的な作業は、その対象部分の位置を特定するための装置とその装置を操作し得られたデータを処理するためのプログラムが必要である。
この装置は、図8の(イ)及び(ロ)に示すように、CPU1とメモリ2を有するコンピュータ本体に、CCDカメラなどのカラー画像の入力装置3を含むデータ及び命令を入力するためのキーボード10、マウス、タッチパネル及びライトペン等の入力装置と、モニタ用のディスプレイ装置4を含む画像を表示するための出力装置を備えた位置特定用のコンピュータシステムC1が使用され、そのコンピュータ本体には画像データ処理用のコンピュータプログラムP1が組み込まれる。
前記コンピュータプログラムP1は、画像処理機能を中心に位置情報などのデータの入力、記憶、加工、判断及び保存等を処理するためのコンピュータプログラムである。
In the method for specifying the position of the target portion of the plant of the present invention, the specific work requires a device for specifying the position of the target portion and a program for processing data obtained by operating the device. It is.
As shown in FIGS. 8A and 8B, this apparatus is a keyboard for inputting data and commands including a color image input device 3 such as a CCD camera to a computer body having a CPU 1 and a memory 2. 10. A computer system C1 for position specification having an output device for displaying an image including an input device such as a mouse, a touch panel and a light pen and a display device 4 for monitoring is used. A computer program P1 for data processing is incorporated.
The computer program P1 is a computer program for processing input, storage, processing, determination, and storage of data such as position information with a focus on image processing functions.

本発明では、対象となる植物はイチゴ、トマトなどの作業対象となり得る一種又は多種の植物であり、そしてその植物の所望する対象部分は果実や葉などの作業に対象となる一つの部分又は、果実とステムなどの複数の部分である。
そしてそのような対象部分は、例えばトマトの場合には、収穫するのは赤く熟した実の部分であるが、作業は、苗から生育して苗の抜取り廃棄処分まで、その成長段階に応じた受粉や間引きなどの各種作業があり、それらの作業対象となる部分の全てが所望する対象部分である。
In the present invention, the target plant is one or many kinds of plants that can be a work target such as strawberries and tomatoes, and the desired target part of the plant is one part that is a target for work such as fruits and leaves, or Multiple parts such as fruit and stem.
Such target parts, for example in the case of tomatoes, are harvested with red ripe fruit parts, but the work depends on the stage of growth, from seedlings to sampling and disposal of seedlings. There are various kinds of work such as pollination and thinning, and all of the parts to be worked are desired parts.

次に、本発明の方法を、対象の植物がトマトで、対象部分を赤く熟した収穫すべきトマトの実の部分とした場合を例に説明する。
本発明では、現場での実際の作業の前に準備作業が必要である。
この準備作業として、図1に示すように、固有色選択工程と、色要素2元化処理工程と、色彩パターン登録工程を行う。
前記、固有色選択工程においては、所望する対象部分がトマトの実であるので、その実のカラー写真やカラービデオ写真や実その物を一旦デジタル化された全色系のカラー画像のデータに転換し直す作業をする。
このデジタル画像は、カラー画像の色そのものではなく、色のデジタル情報を取得するために行うものである。したがって、対象部分として選ぶ箇所は熟れた実であれば熟れた実の現物をデジタルカメラで撮影することで手っ取り早く行うことができる。
しかし、収穫後にしばらく保存して、保存による熟成をまって出荷するような場合には完熟してまくまだ薄緑の部分が少し残るトマトを早期に収穫し、その未熟の薄緑の部分のある現物を、対象部分としてデジタルカメラで撮影することになる。
そして、そのデジタル化された全色系のカラー画像のデータをモニタ画面に再生し、その再生画像内で熟れたトマトなら、その部分に特徴的な色であるトマトの赤の部分を固有色として選択をする。
Next, the method of the present invention will be described by taking as an example a case where the target plant is a tomato and the target portion is a red tomato fruit portion to be harvested.
In the present invention, preparatory work is required before actual work on site.
As this preparatory work, as shown in FIG. 1, a unique color selection process, a color element binarization process, and a color pattern registration process are performed.
In the unique color selection step, since the desired target portion is tomato fruit, the actual color photograph, color video photograph, and actual object are converted into digitized color image data once digitized. Work to fix.
This digital image is used to acquire digital information of color, not the color itself of the color image. Therefore, if the portion to be selected as the target portion is a ripe fruit, it can be quickly done by photographing the actual fruit that has been ripe with a digital camera.
However, if it is stored for a while after harvesting, and matured by storage and shipped, the tomatoes that are fully ripe and still have a little light green part are harvested early, and there are immature light green parts The actual object is photographed with a digital camera as the target portion.
Then, the digitized color image data is reproduced on the monitor screen, and if it is a ripe tomato in the reproduced image, the red part of the tomato, which is a characteristic color of that part, is used as the intrinsic color. Make a selection.

そして次の色要素2元化処理工程では、上記で選択された赤の部分の全色系のデジタル化した画像の色データ、即ち選択されたトマトの固有色の全色系の色データを基に、コンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データ(図4はイチゴの例であるが、トマトでも(ロ)と同じように表示される)を得る。
この色彩空間データは、イチゴなどの形状を表示すものではなく、図6の(b)に示すように、2つの色要素を縦横の軸方向とした座標による二軸座標面の形状で示されるデータである。
Then, in the next color element binary processing step, based on the color data of the digitized image of the red color selected above, that is, the color data of the selected unique color of the tomato. In addition, color space data that can be converted into color data of two color elements excluding color elements related to light and dark by a computer program and can be displayed in color on a biaxial coordinate plane (FIG. 4 is an example of a strawberry, ) Is displayed in the same way as).
This color space data does not display the shape of a strawberry or the like, but is shown in the shape of a biaxial coordinate plane based on coordinates with two color elements as vertical and horizontal axes, as shown in FIG. It is data.

ここで、従来の色の技術的処理の一般的な手法について、補足的に説明をしておくこととする。
色は、自然の中では全色が存在し、その全色の色を表現する方法として、CIE(International Commission on Illumination)−XYZ、L・a・b、L・u・v、マンセル表色系、オストワルド表色系、NCS表色系等の様々な表色系が提案され、これらの色は工業製品の着色、画像機器の色彩調整等に多く用いられている。
特に近年では、L・a・b、L・u・v等の表色系が視覚認識に利用される場合が多い。
上記全色系の表色系に共通するのは、全て3つのパラメータによって色を決めなければならない点である。
通常では、物の存在は物理的な空間のように位置情報のみの「距離」という同質の3つのパラメータでの3次元座標で立体形状が把握できるが、色で物の存在を色で把握するのは、色相、彩度及び明度という3つの異質なパラメータで3次元的に色を置き換えて評価しないと把握することが難しい。
したがって、色から物の存在を把握するには専門的な知識が必要で、コンピュータによるデータ処理も極めて面倒となる。
Here, a general method of conventional color technical processing will be described supplementarily.
All colors exist in nature, and CIE (International Commission on Illumination) -XYZ, L.a.b, L.u.v, Munsell color system as a method for expressing the colors of all the colors. Various color systems such as the Ostwald color system and the NCS color system have been proposed, and these colors are often used for coloration of industrial products, color adjustment of image equipment, and the like.
Particularly in recent years, color systems such as L · a · b and L · u · v are often used for visual recognition.
What is common to all the color systems is that colors must be determined by all three parameters.
Normally, the existence of an object can be grasped by three-dimensional coordinates with three parameters of the same quality called “distance” of only position information like a physical space, but the existence of an object can be grasped by color. This is difficult to grasp unless three-dimensional color replacement is performed with three different parameters such as hue, saturation, and brightness.
Therefore, specialized knowledge is required to grasp the presence of an object from the color, and data processing by a computer is extremely troublesome.

その色のパラメータである色相、彩度及び明度の3つの色要素が数値化されて特定の色が表現されるが、この3つの色要素を基に、コンピュータによる色のデータ処理においては三刺激値(CIE−XYZの各値は光の三原色であるR(赤)G(緑)B(青)の数値の配分により算出される)としてどの色であるかが決まることになる。   The three color elements of hue, saturation, and lightness, which are the parameters of the color, are digitized to express a specific color. Based on these three color elements, tristimulus is used in color data processing by a computer. As a value (each value of CIE-XYZ is calculated by distribution of numerical values of R (red), G (green), and B (blue) which are the three primary colors of light, which color is determined.

そこで、例えば、色のパラメータの一つである「明暗」についてみると、本発明で扱う対象となる植物の場合では、光合成で成長、成熟するものなので光環境と密接に存在し、存在場所は上記のように昼夜や天候などの自然環境の変化や照明条件の変動などにより光の量(明暗)に変化が常にあるの場所に存在するのが普通であり、このような、量的変化が大きい要素を色のデータとして扱う場合に、そのデータ処理には莫大な容量と時間が必要となる、
したがって、明暗の要素を入れた色による物の存在位置の確認をしようとすると、データ処理の遅れが避けられず、結果として速さなどの効率性を要求される作業現場においては実用化することが極めて困難である。
Therefore, for example, when looking at "brightness and darkness" which is one of the color parameters, in the case of the plant to be handled in the present invention, it grows and matures by photosynthesis, so it exists closely with the light environment, and the location is As described above, it usually exists in a place where there is always a change in the amount of light (brightness and darkness) due to changes in the natural environment such as day and night and weather, and fluctuations in lighting conditions. When handling large elements as color data, the data processing requires enormous capacity and time.
Therefore, if an attempt is made to confirm the location of an object with a color that includes light and dark elements, a delay in data processing is unavoidable, and as a result, it should be put to practical use at work sites that require efficiency such as speed. Is extremely difficult.

以上の実情に直面した本発明者は、本発明で扱う対象となる植物では、葉茎実などの各部に固有に色を持っており、且つその色は光の明暗によって変わるものではないことに気付き、また色に特徴がある物では、明暗に関する色要素を判断材料として扱うデータの中から積極的に排除することで、自然の中でも安定した色の判定ができるのではないかとの推論をし、もしそうであるならば、これまで明暗の色要素をパラメータにすることでデータ処理に大きな遅れが生じていた問題も、データ量が激減できて一気に解決できるはずであるとの結論に達した。
そして、この結論を実現しようと各種手法を試みて、全色系の色要素のデータを明暗に関する色要素を除いた残りの二つの色要素のデータに変換させる色のデータ処理が可能であることがわかった。
本発明では、そのデータ処理の方法として上記請求項5に記載した方法が最適な方法なので以下その方法で説明する。
The present inventor who faced the above situation has that the plant to be handled in the present invention has a color inherent to each part such as a leaf stem, and the color does not change depending on the brightness of light. For objects that are noticed and have color characteristics, we infer that it is possible to judge colors that are stable in nature by positively removing color elements related to light and dark from the data used as judgment materials. If so, we came to the conclusion that the problem that had caused a large delay in data processing by using light and dark color elements as parameters until now could be solved at once by reducing the amount of data drastically. .
Various methods are tried to realize this conclusion, and it is possible to perform color data processing that converts color element data of all colors into the remaining two color element data excluding the light and dark color elements. I understood.
In the present invention, since the method described in claim 5 is the optimum method for the data processing, the method will be described below.

上記請求項5に記載した方法は、全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データである二軸の座標を求める方法である。
この方法では、CIE−XYZ表色系より算出されるxy色度図から、上記「数1」の数式を用いる。
そして、この中の式(a)、(b)ではR、G、Bの輝度値を入力して色度座標値x及びyが求められる。
このように、色のデータの扱いが簡素化されると、コンピュータでの対象物の存在位置の最終的な判断までを瞬時に行えるようになる。
The method described in claim 5 is color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by converting color data of all colors into color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark. This is a method for obtaining the coordinates of an axis.
In this method, the above-described equation (1) is used from the xy chromaticity diagram calculated from the CIE-XYZ color system.
In equations (a) and (b), the luminance values of R, G, and B are input to obtain chromaticity coordinate values x and y.
As described above, when the handling of the color data is simplified, the final determination of the position of the object on the computer can be performed instantaneously.

この方法は、専用のコンピュータプログラムにより自動的にコンピュータで演算処理され、2つの色要素を二軸の座標に変換でき、さらに進めて、座標上に分布する色彩領域を基準にある色彩のみの抽出が行われる。
それにはまず、二軸の座標として、図6の(a)に示す、色の国際規格のCIE−XYZ表色系より算出される二軸座標で表現されるxy色度図を使用する。
この図6の(a)に示すxy色度図では、赤、青、緑、黄、橙、紫等の色をx軸とy軸の座標で表わすことができるため、2次元平面で色を数値で把握することができる。
このxy色度図から色度座標x値とy値が求められる。
In this method, a computer program is automatically processed by a dedicated computer program, and two color elements can be converted into biaxial coordinates. Further, only the colors that are based on the color area distributed on the coordinates are extracted. Is done.
For this purpose, first, an xy chromaticity diagram represented by biaxial coordinates calculated from the CIE-XYZ color system of the international color standard shown in FIG. 6A is used as the biaxial coordinates.
In the xy chromaticity diagram shown in FIG. 6A, colors such as red, blue, green, yellow, orange, and purple can be represented by coordinates of the x-axis and y-axis. It can be grasped numerically.
From this xy chromaticity diagram, the chromaticity coordinate x value and the y value are obtained.

本発明では、対象部分を含むモニタ画面の全画像(図4の(イ)に示す)の色の画像データから、上記上記数1の数式(a)、数式(b)にR、G、Bの輝度値が入力されて、この式1中の各値から色座標x値、y値が算出される。
なお、この式1中のRは赤、Gは緑、Bは青で、これは光の三原色を示し、それらの各輝度値を入力して色座標のx値とy値とを求めるものである。
そして、対象部分を含むモニタ画面の前記全画像を、その画像上のすべての部分を、それぞれ一つの点としてのRGB値からx値とy値を求める。その際、x軸方向とy軸方向それぞれに30に区分した平面的な座標で表現可能になるように、その部分の色のデータは、連続的な数値(0〜1)で指定した区間上の指定した数で区分された座標上にデータを転換させる。
こうして、図4の(ロ)、図5の(イ)及び図6の(b)に示すモザイクブロック状の数種類の近い色のカラー図形、即ち、明暗に関する色要素を除いた上記色度と輝度の二つの色要素の色彩空間データが表現された二軸座標面であるブロック状の近い色のカラー図形をモニタ画面に表現することが可能となる。
この図形の空間で表現できる色データ(色彩空間データ)を得るために行われる工程が、上記色要素2元化処理工程である。
In the present invention, R, G, and B are converted into the above formula (a) and formula (b) from the image data of the colors of all the images (shown in FIG. 4A) of the monitor screen including the target portion. Are input, and the color coordinate x value and y value are calculated from each value in Equation (1).
In Equation 1, R is red, G is green, and B is blue. This indicates the three primary colors of light, and the respective luminance values are input to obtain the x and y values of the color coordinates. is there.
Then, the x value and the y value are obtained from the RGB values as one point for all the images on the monitor screen including the target portion and all the portions on the image. At that time, the color data of the portion is on the section designated by continuous numerical values (0 to 1) so that it can be expressed by plane coordinates divided into 30 in each of the x-axis direction and the y-axis direction. The data is converted to the coordinates divided by the specified number of.
Thus, the mosaic block-like color figures shown in FIGS. 4 (b), 5 (a) and 6 (b), that is, the above chromaticity and brightness excluding color elements relating to light and dark. It is possible to display on the monitor screen a color figure of a block-like color that is a biaxial coordinate plane in which the color space data of the two color elements is expressed.
A process performed to obtain color data (color space data) that can be expressed in the space of the graphic is the color element binarization process.

この色彩空間データは、可視的に把握する場合にはモニタ画面に図像として表すこともでき、数学的には行列(表)によって表すこともできる。また、前記各区分に、そこに表現する画素の数を入力した場合にはx軸とy軸の二軸を指定した数で区分されたxy色度図を平面とする色情報のヒストグラムとなる。   The color space data can be represented on the monitor screen as an icon when visually grasped, or mathematically represented by a matrix. In addition, when the number of pixels to be expressed is input to each of the sections, a histogram of color information is obtained with the xy chromaticity diagram divided by the number designated by the two axes of the x axis and the y axis as a plane. .

また、上記CIE−XYZ表色系より算出されるxy色度図とは、RGBに代えて、色(F)を3原色RGBの混色で等色してF=RR+GG+BBとしたとき、r=R/(R+G+B)、g=G/(R+G+B)、b=B/(R+G+B)とするときr+g+b=1が成り立ち、このうちの2つで現したものをいう。
なお、上記式(a)の適用にあって、係数の比率を変換するか、又は有効桁数を調整して適用することも可能である。
このような色彩空間データのx値及びy値を求めるにあたっての計算方法として、変換式(a)の係数は小数点以下4桁であり、4桁ずらして係数を整数と見なせば32ビット長のデータで表現できる数値となり、且つ、その計算の過程で値は負にならないので、このプログラムでは浮動小数点演算を適用せずに4桁ずらした整数値で係数を表現し演算することができる。
本発明では、データ処理を以上のように行うことで、上記色彩空間データへの変換を容易に高速化することが可能となる。
The xy chromaticity diagram calculated from the CIE-XYZ color system is such that, instead of RGB, when color (F) is equalized with a mixed color of the three primary colors RGB and F = RR + GG + BB, r = R / (R + G + B), g = G / (R + G + B), and b = B / (R + G + B), r + g + b = 1 holds, and two of them are expressed.
In addition, in the application of the above formula (a), it is also possible to change the coefficient ratio or adjust the number of significant digits.
As a calculation method for obtaining the x value and the y value of such color space data, the coefficient of the conversion formula (a) is 4 digits after the decimal point. If the coefficient is shifted by 4 digits and regarded as an integer, the coefficient is 32 bits long. Since this is a numerical value that can be expressed by data, and the value does not become negative in the course of the calculation, this program can express and calculate the coefficient with integer values shifted by 4 digits without applying floating point arithmetic.
In the present invention, the conversion to the color space data can be easily speeded up by performing the data processing as described above.

この上記色要素2元化処理工程で得られる色彩空間データは対象となる対象部分の特徴的な色のデータではあるが、本発明ではこの色彩空間データをさらに2次加工して、次の工程での色彩パターンデータ(このデータのモニタ画面に表示された色彩パターンを図6(c)に示す)との比較照合と絞込みができるようにする。   The color space data obtained in the color element binary processing step is characteristic color data of the target portion to be processed. In the present invention, the color space data is further subjected to secondary processing, and the next step. The comparison and narrowing can be performed with the color pattern data (1) shown in FIG. 6 (c).

そこで次の色彩パターン登録工程では、前記色要素2元化処理工程で得られた色彩空間データをモニタ画面に表示し、そのカラー画像(図4(ロ)に示す)から、さらに特徴的な一つ又は少数の色を選別し、これを対象部分の色彩パターン(図4(ニ)に示す)の色データとして登録する。
このとき、色彩空間データの取り扱いとして、図5の(ロ)に示すように数学的に行列で表現し、取り扱うことができる。
つまり、色彩空間上における色彩パターンの表現方法として、図4の(ロ)及び図5の(イ)に示される色彩空間データでは、色彩を行例で表現することができる。図5の(ロ)においては、30×30で区分された行列Mによって色彩空間データを表現しており、a1、1〜a30、30の各要素には、そこに配置されている色彩の数が入力される。
なお、30×30の区分は実験例であり、対象や作業現場に応じて区分数を適切に設定することができる。
また、図4の(ニ)及び図5の(ハ)の枠線で表現された部分がモニタ画面にデータを画像化して表示した「色彩パターン」であり、これも色彩空間データと同様に行列で表現することができる。
この図5の(二)は、色彩パターンである図5の(ハ)を行列Pによって表現している。
この対象部分の色彩パターンデータを事前に登録することにより、次の実作業の現場で得られた対象部分の色の明暗に関するデータが含まれない色彩空間データと比較照合が可能になり、正確な存在位置の絞込み特定ができるようになる。
Therefore, in the next color pattern registration step, the color space data obtained in the color element binary processing step is displayed on the monitor screen, and a more characteristic one is displayed from the color image (shown in FIG. 4B). One or a small number of colors are selected and registered as color data of the color pattern of the target portion (shown in FIG. 4D).
At this time, the color space data can be handled mathematically as a matrix as shown in FIG.
That is, as a method of expressing a color pattern in the color space, the color can be expressed by a row example in the color space data shown in (b) of FIG. 4 and (a) of FIG. In (b) of FIG. 5, color space data is expressed by a matrix M divided by 30 × 30, and each element of a 1 , 1 to a 30 , 30 has a color arranged there. Is entered.
The 30 × 30 division is an experimental example, and the number of divisions can be appropriately set according to the target and the work site.
4 (D) and 5 (C) is a “color pattern” in which data is imaged and displayed on the monitor screen, and this is also a matrix similar to the color space data. Can be expressed as
FIG. 5 (2) expresses the color pattern (c) of FIG.
By registering the color pattern data of the target part in advance, it is possible to compare and match with the color space data that does not include the data regarding the lightness and darkness of the color of the target part obtained at the next actual work site. It becomes possible to narrow down and specify the location.

このように請求項5の発明の、容易に二つの色要素から成る二軸に座標を求める方法によって、明度を排除したCIE−XYZより算出されるxy色度図から前記「数1」の数式で求めることが可能となり、そのxy色度図を基に、作業環境の明暗に関係なく対象となる果実などの植物の対象部分をコンピュータによって座標数式のプログラムにしたがって色データが容易に加工でき、対象部分が素早く識別されることで、個体数の極めて多いトマトやイチゴなどの個々の対象部分に対して作業が数多く繰り返して実施される作業を実行する装置の実用化が可能となる。   In this way, according to the method of the invention of claim 5, by the method of easily obtaining the coordinates on the two axes composed of two color elements, the mathematical expression of the “Expression 1” is obtained from the xy chromaticity diagram calculated from CIE-XYZ excluding the lightness. Based on the xy chromaticity diagram, it is possible to easily process the color data of a target part of a plant such as a target fruit by a computer according to a program of coordinate formulas regardless of the brightness of the work environment, By quickly identifying the target portion, it is possible to put to practical use an apparatus that performs a work that is repeatedly performed on individual target portions such as tomatoes and strawberries that have an extremely large number of individuals.

以上のように、色彩空間データが得られ、そこにxy色度図を指定した区分でブロック状の画像又は行列で表現したら、次いで、その画像又は行列の中から、トマトの実部分の色の特徴から一定の部分を取捨選択し、その選択した部分から色彩パターンデータが得られる。
即ち、上記色彩空間データから、さらにトマトの実を特徴付けるデータを選出したのが色彩パターンデータである。
そこで、トマトでは赤色系に特徴があるので、その色相、彩度からトマトの成熟期に発色する濃い赤の色彩パターンデータにする。
つまり、色彩パターンとは色彩パターンデータを画像に表現した色の図形的表現であり、色彩空間データの図形的表現でのブロック状の色図形から対象となるトマトを特徴付ける色のブロック状部分を取捨選択し、その選出されたブロック状部分の集合体で形成される組み合わせ形状をいう。
As described above, color space data is obtained, and if an xy chromaticity diagram is represented by a block-shaped image or matrix in a designated section, then, from the image or matrix, the color of the real part of the tomato A certain portion is selected from the features, and color pattern data is obtained from the selected portion.
That is, the color pattern data is selected from the color space data, which further characterizes the tomato fruit.
Therefore, since tomato has a characteristic of red color, it is converted to dark red color pattern data that develops color during tomato maturity from its hue and saturation.
In other words, the color pattern is a graphic representation of the color representing the color pattern data in the image, and the block-shaped portion characterizing the target tomato is removed from the block-shaped color graphic in the graphic representation of the color space data. A combination shape formed by an assembly of the selected block-like portions selected.

以上詳しく色彩空間データと対象部分の色彩パターンデータについて説明したが、再度トマトの場合の次の説明に戻すと、トマトでは、前記色要素2元化処理工程で得られた色彩空間データをモニタ画面に表示し、そのカラー画像から、さらに特徴的な濃い赤の部分の一箇所を選別し、この濃い赤をトマトの対象部分の色彩パターンデータとしてコンピュータに記憶し、登録することになる。
以上でこの色彩パターンデータの登録で実際の現場作業に入る前の事前準備的な作業工程が終わる。
Although the color space data and the color pattern data of the target portion have been described in detail above, when returning to the next description in the case of the tomato again, the tomato displays the color space data obtained in the color element binary processing step on the monitor screen. Then, one more characteristic dark red portion is selected from the color image, and this dark red is stored in the computer as color pattern data of the target portion of tomato and registered.
This completes the preparatory work process before entering the actual field work by registering the color pattern data.

以上の工程の準備作業をしたら次に栽培現場での所望のトマトの位置を特定する実作業を行う。
この実作業では、作業域色要素2元化処理工程と対象部分位置表示工程を行う。
前記作業域色要素2元化処理工程では、実際の作業において、作業すべき前記トマトの苗の周辺を含む区域を全色系のデジタルカラー画像としてデジタルカメラで撮影し、コンピュータシステムを用いて、その全色系の色データをコンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る。
この色彩空間データはトマトを含めた作業域の全部の色のデータである。
そして次の対象部分位置表示工程で、前記作業域色要素2次元化処理工程で得られたトマトの苗を含む現場広域の色彩空間データと前記登録されているトマトの色彩パターンデータである濃い赤の色データとを照合し、前記二軸座標面でカラー表示可能な作業域の色彩空間データとトマトの色彩パターンデータとの両者の色のデータが合致した部分のみの前記モニタ画面の画像中に存在位置を表示させる。
即ち以上の工程で、色のデータが合致した部分がトマトの存在する位置でありその部分が前記モニタ画面の画像中に表示され、トマトの存在位置が確認される。
After performing the above-described preparation work, the actual work of specifying the position of the desired tomato at the cultivation site is performed.
In this actual work, a work area color element binary processing process and a target part position display process are performed.
In the work area color element binary processing step, in an actual work, an area including the periphery of the tomato seedling to be worked is photographed with a digital camera as a digital color image of all colors, and using a computer system, The color data of all color systems is converted into color data of two color elements excluding color elements related to light and dark by a computer program to obtain color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane.
This color space data is data for all colors in the work area including tomatoes.
Then, in the next target portion position display step, dark red that is the color space data of the site wide area including tomato seedlings obtained in the work area color element two-dimensionalization processing step and the color pattern data of the registered tomatoes In the image of the monitor screen only in a portion where the color data of both the color space data of the work area and the color pattern data of tomato that can be displayed in color on the biaxial coordinate plane match Display the location.
That is, in the above steps, the portion where the color data matches is the position where the tomato exists, and that portion is displayed in the image of the monitor screen, and the presence position of the tomato is confirmed.

その周囲の中でのトマトの相対的位置の確認は、その抽出された部分を表示する画像を加工前のデジタルカラーの色をそのままで残した原画像上に表示するともできる。
また、トマト以外を他の色にすることによって位置の表示された画像を得ることができる。
さらに、トマトの色彩パターンデータを、二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データである固有色選択工程で得られたトマトの色のデータの中で、選択した部分の輝度値を変えるようにプログラムすることで、全体のカラー表示画像の中で、前記色彩空間データとトマトの色彩パターンデータとが合致した部分のみを明るく、他の部分は暗く表現することで、より明確に存在位置が周囲の中から浮き上がって明確に判別できるようにすることも可能となる。
The relative position of the tomato in the surrounding area can be confirmed by displaying an image displaying the extracted portion on the original image leaving the digital color before processing as it is.
Moreover, the image by which the position was displayed can be obtained by making colors other than tomato into another color.
Furthermore, the brightness value of the selected portion of the tomato color pattern data is changed in the tomato color data obtained in the unique color selection process, which is color space data that can be displayed in color on the biaxial coordinate plane. By programming, only the part where the color space data and the color pattern data of tomato match in the entire color display image is brightened and the other parts are expressed darkly, so the location is more clearly surrounding. It is also possible to make it possible to clearly distinguish from the inside.

また、色彩空間データの中で色彩パターンデータが合致したトマトの部分のみの前記モニタ画面の画像中に存在位置を表示させるに際して、事前に登録してあるトマトの色彩パターンデータに位置する表示画像上の画素は(一部でも存在すれば)そのままとし、その色彩パターンに位置しない表示画像上の画素部分を消去(その他の画素を黒にする、R=0、G=0、B=0)することもできる。
そうすれば、前記モニタ画面に表示される画像には、前記トマトの色彩パターンデータで特定された濃い赤の色彩を有する画素部分のみが残り、この黒でない画素部分の集まった塊を対象として番号や名前を付けるラベリングが行え、前記モニタ画面の画像中の複数のトマトの存在を示す塊の中から、さらに所望する1つのトマトの実のみを選択することが可能となる。
In addition, when displaying the existence position in the image of the monitor screen of only the portion of the tomato that matches the color pattern data in the color space data, on the display image positioned in the color pattern data of the tomato registered in advance Are left as they are (if any), the pixel portion on the display image that is not located in the color pattern is erased (other pixels are black, R = 0, G = 0, B = 0). You can also.
Then, in the image displayed on the monitor screen, only the pixel portion having the dark red color specified by the color pattern data of the tomato remains, and the number of the cluster of the non-black pixel portions is collected. Labeling can be performed, and only one desired tomato fruit can be selected from the masses indicating the presence of a plurality of tomatoes in the image on the monitor screen.

本発明では上記のようにトマトの色のデータから明度などの明暗に関する色要素を排除したデータを使用するので、天候などの自然環境の変化や照明条件の変動などにより光の量(明暗)に変化があってもその変化が色データに反映されず、この結果、作業場所での変化の激しい光環境に影響されないトマトの特徴的な色データが安定して得られ、明暗の変化の大きい栽培場所においてもその周辺を含む区域から正確に所望の熟れたトマトの存在位置を確実に特定することが可能となるのである。   In the present invention, as described above, data in which color elements related to light and darkness such as lightness are excluded from tomato color data is used. Therefore, the amount of light (lightness and darkness) can be reduced due to changes in the natural environment such as weather and changes in lighting conditions. Even if there is a change, the change is not reflected in the color data, and as a result, characteristic color data of tomatoes that are not affected by the light environment that changes drastically at the work place can be stably obtained, and cultivation with large changes in light and darkness Even in the place, it is possible to accurately specify the position of the desired ripe tomato from the area including the periphery.

次に、請求項2の発明について説明する。
この発明は対象部分位置表示工程の後に行う対象部分をマーキングする対象部分マーキング工程である。
前記対象部分位置表示工程まででは、モニタ画面の画像中に特定のトマトを表示できるようになり画像を見た人はトマトの存在位置を認識できるが、コンピュータが判断するまでの段階にはない。
このため、この工程で対象部分の位置データから囲い範囲に存在する対象部分をコンピュータが自動的にトマトを識別できるようにする。
このことによって、植物の対象部分の位置特定装置又はその位置特定装置を用いた植物に対する作業用ロボットに対しての実装が可能となる。
Next, the invention of claim 2 will be described.
This invention is a target part marking process for marking a target part performed after the target part position display process.
Up to the target partial position display step, a specific tomato can be displayed in the image on the monitor screen, and a person who sees the image can recognize the location of the tomato, but is not in a stage until the computer makes a decision.
For this reason, in this step, the computer can automatically identify the tomatoes in the target portion existing in the enclosed range from the position data of the target portion.
This makes it possible to mount a plant target part position specifying device or a working robot for a plant using the position specifying device.

また、請求項3の発明については、前記対象部分マーキング工程にマーキング優先順位決定工程を組み込むことで、モニタ画面の画像中に複数の表示された各対象部分に対して、コンピュータによって優先条件を設定したプログラムにしたがって自動的に優先順にマーキングをすることができるようになる。
そして、各対象部分が多い場合に、前記モニタ画面の画像中に多数の存在位置が表示されたときに、このマーキング優先順位に従った順番で作業用ロボットが迷うことなく効率の良い作業を行うことが可能となる。
この優先順位をつける方法は、右順、上順の設定など各種順位の設定が可能である。
According to a third aspect of the present invention, a priority condition is set by a computer for each of the plurality of target portions displayed in the monitor screen image by incorporating a marking priority order determination step into the target portion marking step. It becomes possible to automatically mark in priority order according to the program.
When there are many target portions, when a large number of positions are displayed in the image on the monitor screen, the work robot performs efficient work in the order according to the marking priority order without being lost. It becomes possible.
As a method of assigning priorities, various orders such as right order and top order can be set.

さらに、請求項4の発明では、色彩パターン登録工程に、一つの対象部分に対して色彩パターンデータを複数ラベリングして登録しておく複合選別工程を有することによって、一つの対象部分が、ステムと果実というように複数の特徴がある場合に、前記モニタ画面の画像中に植物の対象部分が存在しても、複数の囲い範囲の一部分重なった場合にのみ自動的に対象部分であると判断し、それ以外は排除することが可能となる。
この場合、複数ラベリングした色彩パターンデータはそれらの各色彩パターンデータの並列化と、モニタ画像上の多重化が必要であるが、これを実現するために、色彩パターンデータを共有メモリに保存し、前記各色彩パターンデータについてそれぞれ独立した画像の処理を前記共有メモリ上でそれぞれ実行できるようにする。
Further, in the invention of claim 4, the color pattern registration step includes a composite selection step of registering a plurality of color pattern data for one target portion and registering it, so that one target portion is a stem and When there are multiple features such as fruits, even if there is a plant target part in the image on the monitor screen, it is automatically determined to be the target part only when part of the multiple enclosures overlaps. Other than that, it becomes possible to eliminate.
In this case, multiple labeled color pattern data needs to be parallelized on each of the color pattern data and multiplexed on the monitor image.To achieve this, the color pattern data is stored in a shared memory, Independent image processing for each color pattern data can be executed on the shared memory.

また、上記色彩パターンデータを得るに当たって色彩パターンデータを複数得て、それらをラベリングして登録することが可能であり、この場合、その登録した複数の色彩パターンデータでの照合が可能となるが、モニタ画面にラベリングされた色彩を有する対象部分を示す塊の表示は広範囲に拡散することがある。
そうなると、そのままでは、トマトやイチゴの実などの存在する領域を絞ることも、さらにそこから1つの対象部分について実とステムの部分を1組で抽出することはできない。
したがって、このような場合には、色彩パターンデータを別々に関連させて並列化して複数の囲い範囲に別々に認識させ、その認識した複数の囲い範囲の一部分重なった場合にのみ自動的に対象部分であると判断させれば良く、そのために各ラベリングされたデータをそれぞれ並列的に処理できるようにすることが必要となる。
こうすれば、実とステムの組み合わせに限らず、実、ヘタ、ステムなどの複数の異種の対象部分についても並列処理を行いより複雑な関連づけで、極めて近い色の対象部分から特定したい場合などでも正確な識別が可能となる。
Further, in obtaining the color pattern data, it is possible to obtain a plurality of color pattern data, label them and register them.In this case, it is possible to collate with a plurality of registered color pattern data. The display of the chunks showing the target portion having the color labeled on the monitor screen may spread over a wide range.
Then, as it is, it is not possible to narrow down a region where tomatoes, strawberry fruits, etc. exist, and further, from there, it is not possible to extract a pair of fruits and stems for one target portion.
Therefore, in such a case, the color pattern data is related separately and parallelized to be recognized separately in a plurality of enclosed ranges, and only when the recognized plurality of enclosed ranges partially overlap, the target portion is automatically Therefore, it is necessary to make it possible to process each labeled data in parallel.
In this way, not only the combination of the real and stem, but also when you want to specify from multiple different types of target parts such as real, stem, stem etc. by parallel processing and more complicated association, you want to specify from the target parts of very close colors Accurate identification is possible.

したがって、実の部分の画像とステム部分の画像とが関連付けられることで、片方の識別に対象部分であるとの誤りが生じた場合に、もう一方の認識で正確に対象部分であるかが判断できるようになり、また、例えば、実部分の識別に誤りが生じても、他方のステム部分の識別で誤りの確率を大幅に減少させ、正確に識別することができるようになる。
そして、果実及びステムの部分を正確に把握することで、例えば、ステムを切り取って収穫しようとするトマトやイチゴなどの場合には、そのステムの存在と位置を早く正確に把握し、ステムに対して摘み取る作業することによって、果実に触らずに実を全く機械で傷めることなく高品質な状態を維持して収穫することが可能となる。
Therefore, when the image of the actual part and the image of the stem part are associated with each other, and an error that the target part is identified in one of the identifications, it is determined whether the target part is accurately recognized by the other recognition. In addition, for example, even if an error occurs in the identification of the real part, the identification of the other stem part greatly reduces the probability of the error and enables accurate identification.
And by accurately grasping the fruit and stem part, for example, in the case of tomatoes or strawberries that are to be harvested by cutting the stem, the existence and position of the stem are grasped quickly and accurately. By picking and picking, the fruit can be harvested while maintaining a high-quality state without touching the fruit and without damaging the fruit with a machine.

なお、上記共有メモリ上に入力画像だけでなく、処理過程の画像、処理結果の画像を保存することもでき、共有メモリは複数のプログラムでデータを共有でき、そのような共有ネットワークによって、遠隔地からでも、入力画像、処理過程の画像、処理結果の画像を表示したり、データや命令の送受信を行って共同作業をすることも可能となる。   In addition to the input image, the processing process image and the processing result image can be stored on the shared memory, and the shared memory can share data with a plurality of programs. It is also possible to display an input image, an image of a processing process, an image of a processing result, and to perform collaborative work by transmitting and receiving data and commands.

また、本発明では、図5(a)のようなカラー表示された実際のxy色度図と、その色の分布上で区分されている色名がかかれている図があれば、その実際のxy色度図で指定されている色を参考にしながら、カメラカラー画像がなくても、その色から色彩パターンデータが得られ、そのデータの登録も可能となる。
また、たとえばトマトの実は対象部分であれば赤に位置する区分をデジタルカメラ撮影して色彩パターンデータを得て記憶させることも可能であり、正確を期するようにする場合には実際の使用結果を見ながらさらに色の微調整をすることも可能となる。
以上トマトの実などの対象部分となる部分の色彩空間データと色彩パターンデータの説明したが、このほかの植物の果実、葉、花の部分に対しても、同様な工程でデータ処理することが可能である。
In the present invention, if there is an actual xy chromaticity diagram displayed in color as shown in FIG. 5A and a diagram in which the color names divided on the color distribution are shown, the actual xy chromaticity diagram is displayed. With reference to the color specified in the xy chromaticity diagram, even if there is no camera color image, color pattern data can be obtained from that color, and the data can be registered.
In addition, for example, if the tomato fruit is the target part, it is possible to capture and store the color pattern data by photographing the section located in red with a digital camera, and if it is to be accurate, the actual use result It is also possible to make fine color adjustments while viewing the screen.
As described above, the color space data and color pattern data of the target part such as the tomato fruit have been explained, but the data processing can also be performed in the same process for the fruit, leaf, and flower parts of other plants. Is possible.

次に、色彩空間データと登録した色彩パターンデータとの照合による存在位置をどのように特定するかについては別の方法も可能であり、それを以下で説明する。
現場で入力したデジタルカラー画像を基に形成した色彩空間データと登録した色彩パターンデータとが一致した場合には、この色彩空間データと同じ色彩パターンデータをコンピュータに記憶させ登録することも可能である。
この場合、色彩空間データと色彩パターンデータとは完全に一致する。
即ち、図6(b)に示す色彩空間データから図6(c)のような色彩パターンデータが作成できず、図6(b)がそのまま色彩パターンデータとなり登録される。
この場合でも、上記工程と同様な工程で対象部分を絞り込んで位置の特定が可能でなる。
そしてこの場合でも色彩パターンデータは複数登録することが可能であり、これによって、複数の種類の対象部分の識別やデータを複数ラベリングしてそれらを並列させて処理することも可能となる。
以上のように、モニタ画面で、事前に色彩パターンデータを用いた表示された画像を、作業現場で入力した全色系のデジタルカラー画像に重ねて表示し、色彩パターンデータで捉えた対象部分の画像の囲い範囲を特定しラベリングすることができるが、この囲い範囲の周囲を枠取りしその枠部分を画面表示し特定された対象部分を把握しやすくする方法もある。
Next, another method is possible as to how to specify the existence position by collation between the color space data and the registered color pattern data, which will be described below.
When the color space data formed on the basis of the digital color image input on site matches the registered color pattern data, the same color pattern data as this color space data can be stored and registered in the computer. .
In this case, the color space data and the color pattern data completely match.
That is, the color pattern data as shown in FIG. 6C cannot be created from the color space data shown in FIG. 6B, and FIG. 6B is directly registered as the color pattern data.
Even in this case, the position can be specified by narrowing down the target portion in the same process as the above process.
Even in this case, it is possible to register a plurality of color pattern data, which makes it possible to identify a plurality of types of target portions and to label a plurality of data and process them in parallel.
As described above, on the monitor screen, the displayed image using the color pattern data in advance is displayed superimposed on the digital color image of all colors input at the work site, and the target portion captured by the color pattern data is displayed. An enclosed area of an image can be specified and labeled, but there is also a method of making a frame around the enclosed area and displaying the frame part on the screen to make it easier to grasp the specified target part.

本実施例1はイチゴの実を対象とした場合であり、成熟したイチゴの実を特定する場合についての工程を示す図2を基に以下説明する。
イチゴは実の部分と葉の部分と根に部分があり実は柄(ステム)の先端に着いており、この熟れた実の部分の存在位置どのように特定するかについて本発明の方法を説明する。
この方法の工程では、前段の前記色彩パターンを登録するまでの工程と、その後の実際にイチゴの実を捜し出す工程とがあり、前段の工程から説明する。
まず図2に示す固有色選択工程ではおいては、成熟したイチゴの実のデジタル化された全色系のカラー画像のデータを、図4の(イ)に示すように、モニタ画面に入力して再生し、その再生画像内で実からその部分に特徴的な色である赤の部分を所望する固有色として選択する。
この色のデータは、デジタル化された全色系のカラー画像のデータは作業現場での現物のイチゴをデジタルカメラで撮影した画像から得ても良いし、すでに撮影されていたカラー写真をスキャナーでデジタル化した画像から得ても良い。
The present Example 1 is a case where the fruit of a strawberry is made into object, and it demonstrates below based on FIG. 2 which shows the process about the case where the fruit of a mature strawberry is specified.
The strawberry has a fruit part, a leaf part, and a root part, and is actually attached to the tip of the stem (stem). The method of the present invention will be explained as to how to identify the location of the ripe fruit part. .
The process of this method includes a process until registering the color pattern in the previous stage, and a process of actually searching for the fruit of the strawberry, and will be described from the previous stage.
First, in the unique color selection step shown in FIG. 2, the digitized color image data of the mature strawberry fruit is input to the monitor screen as shown in FIG. In the reproduced image, a red portion which is a color characteristic of the portion is selected as a desired unique color.
This color data can be obtained from digital images of all color systems obtained from images of actual strawberries taken at the work site with a digital camera. Color images that have already been taken can be obtained with a scanner. It may be obtained from a digitized image.

次に、色要素2元化処理工程では、選択された赤部分の全色系の色データをコンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて、図4の(ロ)に示すように、二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る。
この段階では、イチゴの選択された箇所の周辺部分の色が一部含まれている。
Next, in the color element binary processing step, the color data of the entire red color system of the selected red portion is converted into color data of two color elements excluding the color elements related to light and dark by a computer program, and FIG. As shown in (b), color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane is obtained.
At this stage, the color of the peripheral part of the selected part of the strawberry is partially included.

次の色彩パターン登録工程では、前記色要素2元化処理工程で得られた図4の(ロ)に示す色彩空間データをモニタ画面に表示し、そのカラー画像から、さらに特徴的な赤部分をさらに濃い赤に選別し、この濃い赤を、図4の(二)に示すように、対象部分の色彩パターンの色データとしてメモリに記憶させ登録しておく。
この画像処理は、ブロック状に表示された前記色彩空間データの中の最も特徴的な色彩を表すブロックを選択することによって色彩パターンが決まり、所望する成熟したイチゴが確実に識別されるようになる。
なお、一度得られた色彩パターンはハードディスクやフラッシュメモリなどのメモリに登録して記録させれば、コンピュータの電源を切ったとしても、再度その記憶させたメモリから色彩パターンのデータを呼び出すこともでき、これは何度でも使用できる。
In the next color pattern registration step, the color space data shown in (b) of FIG. 4 obtained in the color element binary processing step is displayed on the monitor screen, and a more characteristic red portion is displayed from the color image. Further, the dark red is selected, and this dark red is stored and registered in the memory as color data of the color pattern of the target portion as shown in FIG.
In this image processing, a color pattern is determined by selecting a block representing the most characteristic color in the color space data displayed in a block shape, and a desired matured strawberry is reliably identified. .
Once the color pattern obtained is registered and recorded in a memory such as a hard disk or flash memory, the color pattern data can be recalled from the stored memory even if the computer is turned off. This can be used any number of times.

その後の実際にイチゴの実を捜し出す工程については、次の作業域色要素2元化処理工程において、作業すべき成熟イチゴが着いている前記イチゴの苗の周辺を含む区域を全色系のデジタルカラー画像としてデジタルカメラで撮影し、コンピュータシステムを用いて、その全色系の色データをコンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る。
この色彩空間データは二軸座標面に変数としてメモリに保存する。
そして次の対象部分位置表示工程では、前記作業域色要素2次元化処理工程で得られた色データと前記登録されている濃い赤である実の色彩パターンデータとを照合し、両者が合致した部分のみを抽出しそのデータをメモリに記憶させ、図4の(ハ)に示すように、前記モニタ画面の画像中に存在位置を表示させる。
For the process of searching for the fruit of the strawberry after that, in the next work area color element binary processing process, the area including the periphery of the strawberry seedling where the matured strawberry to be worked on is all-digital digital Take a color image with a digital camera, and use a computer system to convert the color data of all colors into color data of two color elements excluding color elements related to light and dark by a computer program, and color on the biaxial coordinate plane Obtain displayable color space data.
The color space data is stored in the memory as a variable on the biaxial coordinate plane.
Then, in the next target portion position display step, the color data obtained in the work area color element two-dimensionalization processing step is compared with the registered actual color pattern data which is dark red, and the two match. Only the portion is extracted, the data is stored in the memory, and the existing position is displayed in the image on the monitor screen as shown in FIG.

そして、次の対象部分マーキング工程では、モニタ画面の画像中に存在位置が表示された濃い赤があるイチゴの実に対して、コンピュータで認識すべき画像内の濃い赤のある部分の大きさに合わせて画面内での囲い範囲を決めておき、前記対象部分位置表示工程でモニタ画面の画像中に表示された濃い赤のある部分の位置データが前記囲い範囲に存在するものについて自動的にその位置を識別し、その識別位置にマーキング処理する。
また、マーキング優先順位決定工程では、対象部分マーキング工程において、モニタ画面の画像中に濃い赤の部分が複数表示されたとき、各濃い赤部分に対して、コンピュータで優先条件を設定したプログラムにしたがって自動的に優先順にマーキングをする。
これによって作業すべき1個が選択される。
Then, in the next target part marking process, the size of the dark red part in the image to be recognized by the computer is adjusted with respect to the fruit of the dark red part whose existence position is displayed in the monitor screen image. The enclosure range in the screen is determined, and the position data of the dark red portion displayed in the monitor screen image in the target portion position display step is automatically present for the position data in the enclosure range. And marking processing is performed at the identification position.
In the marking priority order determination step, when a plurality of dark red portions are displayed in the monitor screen image in the target portion marking step, each dark red portion is subjected to a program in which priority conditions are set by a computer. Automatically mark in priority order.
This selects one to work on.

イチゴの実とステムの認識については、次の複合選別工程で行う。
この複合選別工程では、前の工程でステム及びヘタ部分の色彩パターンデータも記憶させて登録しておいてから行われる。
即ち、1つのイチゴの実の部分に対して対象部分色彩パターンデータを実の赤の部分とステムの緑の部分とを別々に記憶させて登録し、その赤の色彩パターンデータのラベリングと緑の色彩パターンデータのラベリングとを行い、実際の作業におけるモニタ画面の画像中にその両方を並列的に同時処理し、同じ画面で表示できるように設定し、対象部分位置表示工程で前記モニタ画面の画像中に存在位置が表示されたイチゴの実部のうち赤と緑の両者の囲い範囲が一部分重なった場合のみ実とステムがあるイチゴの実が存在するとプログラムにしたがって自動的に判断し、それ以外の位置データは捨象する。
こうすることで、実及びステムに対して誤って識別して取り入れている画像は消去されて実及びステムの存在位置と範囲が明確になる。
このように得られた実とステムの同時存在とその位置データを基に、作業ロボットにより実を避けてステムをカットして収穫したり、花のみの摘み取りや間引き等の各種作業を行うことが可能となる。
Recognition of strawberry fruit and stem is performed in the following combined sorting process.
This composite sorting step is performed after the color pattern data of the stem and the stem portion is also stored and registered in the previous step.
That is, the target part color pattern data is stored and registered separately for the real part of the strawberry and the red part of the stem and the green part of the stem are separately registered. The color pattern data is labeled, and the monitor screen image in actual work is set so that both can be processed simultaneously in parallel and displayed on the same screen, and the monitor screen image is displayed in the target partial position display step. It is automatically determined according to the program that there is a strawberry fruit with a fruit and a stem only when the enclosing range of both red and green partly overlaps among the fruit part of the strawberry with the existence position displayed inside, otherwise The position data of is discarded.
By doing so, an image that is erroneously identified and taken with respect to the real and the stem is deleted, and the position and range of the real and the stem are clarified.
Based on the simultaneous existence and position data of the fruit and stem obtained in this way, the work robot can avoid the fruit and harvest it by cutting the stem, or perform various operations such as picking only flowers and thinning out It becomes possible.

ステムの把握は、イチゴでは、モニタ画面の画像に特定された熟成イチゴの位置の囲い範囲の位置よりも上部を拡大表示し、その領域の画像を分離しさらに色彩空間データに変換して行われる。
この処理結果は色彩空間データを表わす変数としてメモリ上に保存される。
さらにこの色彩空間データを色彩パターンデータに基づいてデータの照合をし、対象部分の色彩を有する画素のみを抽出しその処理結果を表示画像のデータとしてメモリ上に保存する。
この表示画像にラベリング処理を施すことにより、画像上のステム及びヘタの位置が特定される。これによって、成熟イチゴの実部分を掴まずにステムを切って摘み取るためのステムの位置が正確に識別することが可能となる。
In the strawberry, the upper part of the strawberry is enlarged and displayed above the position of the enclosed range of the position of the matured strawberry specified in the image on the monitor screen, and the image of the area is separated and further converted into color space data. .
The processing result is stored on the memory as a variable representing the color space data.
Further, the color space data is collated based on the color pattern data, and only the pixels having the color of the target portion are extracted, and the processing result is stored in the memory as display image data.
By applying a labeling process to this display image, the positions of stems and stitches on the image are specified. This makes it possible to accurately identify the position of the stem for cutting and picking the stem without grasping the real part of the mature strawberry.

ステムは、それ自体が細く、小さい等の理由で、それ単独での識別は非常に困難であり、また実や花の部分は、大きさや色の特徴から識別は比較的容易であったが、摘み取り等の採取の際に機械でそれを直接掴むと実又は花を傷め易いという矛盾がある。
そこで、本発明では実とステムとを関連付けてデータ処理を並列に同時処理を行うことにより、探しにくいステムを効率的に識別することが可能となる。
同時に、ロボットによる摘み取り作業では、実又は花を掴まずステム部分を切り取れば、実や花を傷めることなく収穫や採取が可能となる。
Stems are very difficult to identify by themselves because they are thin and small, and the fruit and flower parts were relatively easy to identify because of their size and color characteristics. There is a contradiction that it is easy to damage the fruit or the flower if it is directly picked up by a machine when picking.
Therefore, in the present invention, it is possible to efficiently identify a difficult-to-find stem by associating a real and a stem and simultaneously performing data processing in parallel.
At the same time, in the picking operation by the robot, if the stem portion is cut out without grasping the fruit or the flower, it is possible to harvest and collect without damaging the fruit or the flower.

また、本発明では、葉を背景とし、キュウリやピーマンなどの同じ緑の同系色の中から所望の対象部分のみを識別する場合、前記色彩空間データの分解能をより細かくすることで、微妙な色彩の違いを捉えることが可能となる。
またこのような場合には、上記イチゴの識別をした場合と同様の複数のラベリングを行って対象部分を特定する手法が使用できる。
本実施例2は、そのような同系色のピーマンとキュウリが混合された栽培をした場合における例を示し、のようにピーマンもキュウリも同じ緑色をしているので色による識別は難しい場合について以下図3及び図7を基に説明する
本実施例2は、先ず固有色選択工程では、ピーマンとキュウリのデジタル化された全色系のカラー画像のデータをモニタ画面に再生し、その再生画像内でピーマンとキュウリからその部分に特徴的な色であるピーマンの緑とキュウリの緑の部分を所望の固有色として選択する。
Further, in the present invention, when only a desired target portion is identified from the same green similar colors such as cucumbers and bell peppers with leaves as a background, the resolution of the color space data is made finer, so that the subtle color It becomes possible to catch the difference.
Moreover, in such a case, the method of specifying the target part by performing a plurality of labeling similar to the case of identifying the strawberry can be used.
The present Example 2 shows an example in the case of cultivation in which green peppers and cucumbers of similar colors are mixed, and the case where it is difficult to discriminate by color because green peppers and cucumbers are the same green as follows. The second embodiment will be described with reference to FIG. 3 and FIG. 7. In the unique color selection step, the digitized color image data of peppers and cucumbers is reproduced on the monitor screen, From green peppers and cucumbers, the green color of green peppers and green parts of cucumbers, which are characteristic colors of those parts, are selected as desired intrinsic colors.

次に色要素2元化処理工程では、選択された緑の部分の全色系の色データをコンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る。
そして、色彩パターン登録工程では、前記色要素2元化処理工程で得られた色彩空間データをモニタ画面に表示し、そのカラー画像から、さらに特徴的な緑の部分をさらにピーマンでは緑、キュウリでは黄緑に選別し、この緑と黄緑をピーマンとキュウリの対象部分の色彩パターンデータ(図7の(ロ)に示す)としてコンピュータに記憶させ登録する。
Next, in the color element binary processing step, the color data of the entire green color system of the selected green portion is converted into color data of two color elements excluding the color elements related to light and dark by the computer program, and the biaxial coordinate plane To obtain color space data that can be displayed in color.
In the color pattern registration step, the color space data obtained in the color element binarization processing step is displayed on a monitor screen. From the color image, a more characteristic green portion is further green for peppers and green for cucumbers. The green and yellowish green are selected and stored in the computer as color pattern data (shown in (b) of FIG. 7) of the target portions of pepper and cucumber.

次に、実際の作業において、作業域色要素2元化処理工程では、作業すべき前記ピーマンとキュウリの苗の周辺を含む区域を全色系のデジタルカラー画像(図7の(イ)に示す)としてデジタルカメラで撮影し、コンピュータシステムを用いて、その全色系の色データをコンピュータプログラムにより明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能なそれぞれの色彩空間データを得る。   Next, in actual work, in the work area color element binarization process, an area including the periphery of the green pepper and the cucumber seedling to be worked is shown in a digital color image of all colors (shown in FIG. 7A). ) Using a digital camera, and using a computer system, the color data of all colors is converted into color data of two color elements excluding color elements related to light and dark by a computer program and displayed in color on a biaxial coordinate plane. Obtain each possible color space data.

そして、対象部分位置表示工程では、前記作業域色要素2次元化処理工程で得られたピーマンとキュウリの色彩空間データと前記登録されている色彩パターンデータの前記ピーマンの緑とキュウリの黄緑の色データとを照合をする。
そして、それぞれの前記二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データと色彩パターンデータとの両者が合致した部分のみの前記モニタ画面の画像中に存在位置を表示させる。
In the target partial position display step, the green color space data of peppers and cucumbers obtained in the work area color element two-dimensionalization process step, the green color of the green peppers of the green color and the green color of the cucumbers of the registered color pattern data are displayed. Check color data.
Then, the existence position is displayed in the image of the monitor screen only in the portion where the color space data and the color pattern data that can be displayed in color on each of the biaxial coordinate planes match.

そして、対象部分マーキング工程では、モニタ画面の画像中に存在位置が表示された緑のピーマンと黄緑のキュウリに対して、コンピュータで認識すべき画像内の緑よ黄緑のある部分の大きさに合わせて画面内での囲い範囲(図7の(ハ)に示す)を決めておく。
そして、前記対象部分位置表示工程でモニタ画面の画像中に表示された緑と黄緑のある部分の位置データが前記囲い範囲に存在するものについて自動的にその位置を識別し、その識別位置にマーキング処理する。
この場合単に色だけの存在確認には類似色の場合には識別が難しい場合がある。
そこで、丸いピーマンと長いキュウリは大きさが異なった囲い範囲となるので、ピーマンに合う囲い範囲を選択条件とすることで自動的にピーマンの位置が識別できるようになる。
Then, in the target part marking step, the size of the green and yellow-green part in the image to be recognized by the computer with respect to the green pepper and yellow-green cucumber whose presence positions are displayed in the image on the monitor screen The enclosure range (shown in FIG. 7C) is determined in accordance with
Then, the position data of the green and yellowish green parts displayed in the image of the monitor screen in the target part position display step are automatically identified for those in the enclosed range, Marking process.
In this case, it may be difficult to identify the presence of only a color if it is a similar color.
Therefore, round bell peppers and long cucumbers have different enclosure sizes, so that the position of the bell pepper can be automatically identified by selecting an enclosure range that matches the peppers as a selection condition.

図7では(イ)がカメラのカラー撮影画像であり、(ロ)がキュウリの色彩空間データと色彩パターンデータとの両者が合致した部分のみの前記モニタ画面の画像中に表示された図像であり、(二)がピーマンの色彩空間データと色彩パターンデータとの両者が合致した部分のみの前記モニタ画面の画像中に表示された図像である。
図7の(ハ)に示すように、囲い範囲がピーマンとキュウリとではキュウリは縦に長い枠で囲い範囲が異なった形状となっており、即ち、囲い範囲の違いによって、色彩パターンデータでは誤認される虞があるものを識別し、確実に欲しいものの存在位置が特定される。
また、マーキング優先順位決定工程では、対象部分マーキング工程において、モニタ画面の画像中に黄緑の部分及び長い方の枠で囲い範囲を優先順位に設定した場合、コンピュータでキュウリが自動的に選択されることになる。
さらにこの表示画像にラベリング処理を施すことによって、画像上のピーマン及びキュウリの大きさ及び位置などが区別されてそれぞれの個別の特定が可能となる。
In FIG. 7, (a) is a color photographed image of the camera, and (b) is an image displayed in the image of the monitor screen only in a portion where both the color space data of cucumber and the color pattern data match. (2) is an image displayed in the image of the monitor screen only in a portion where both the color space data and the color pattern data of bell pepper match.
As shown in FIG. 7 (c), the cucumber has a vertically long frame with different enclosure ranges when the enclosure range is pepper and cucumber, that is, the color pattern data is misidentified due to the difference in the enclosure range. What is likely to be detected is identified, and the location of what is desired is specified.
Also, in the marking priority order determination process, if the enclosed area is set to the priority order by the yellow-green part and the longer frame in the monitor screen image in the target part marking process, the cucumber is automatically selected by the computer. Will be.
Further, by applying a labeling process to the display image, the size and position of the peppers and cucumbers on the image are distinguished, and each can be specified individually.

次に上記植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置について説明する。
この位置特定装置は、図8の(イ)及び(ロ)に示すように、装置自体は、台板上にCPU1とメモリ2を備えたコンピュータ本体を載置し、コンピュータ本体にはカラー画像をデジタルデータとして入力させる入力装置3と、画像を見るためのモニタ表示用のディスプレイ装置4とが接続されて載置される。
このようなコンピュータシステムC1は装置そのものとしては、普及されているディスクトップ型やノート型のパソコンが使用できる。
そしてこのコンピュータシステムC1のコンピュータ本体には、上記請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法によりその処理工程に従ってデジタルカラー画像の色と位置のデータの処理を実行させるプログラムP1が前記CPU1と及びメモリ2に組み込まれる。
Next, a description will be given of an apparatus for specifying a position of a target portion of a plant by the method for specifying a position of the target portion of the plant.
As shown in FIGS. 8 (A) and 8 (B), this position specifying device has a computer main body equipped with a CPU 1 and a memory 2 on a base plate, and displays a color image on the computer main body. An input device 3 for inputting as digital data and a display device 4 for monitor display for viewing images are connected and placed.
Such a computer system C1 can use a widely used desktop type or notebook type personal computer as the apparatus itself.
The computer main body of the computer system C1 processes the color and position data of the digital color image according to the processing step by the method for locating the target part of the plant according to any one of claims 1 to 5. A program P 1 for executing the above is incorporated in the CPU 1 and the memory 2.

上記位置特定方法の実施に当たっては、前記メモリ2ではデジタル画像の色と位置情報が記憶され、また対象部分の色彩パターン等を記憶し登録データとしてコンピュータ本体に記憶格納される。
また前記CPU1では、対象部分の色彩空間データや色彩パターンデータを得るためのデータの加工や照合、比較、演算や判断などのデータ処理がコンピュータプログラムによって行われる。
そして、モニタ用の前記ディスプレイ装置4では、デジタルカラーカメラで入力したデジタルカラー画像のデータを出力したり、処理された画像データの対象部分の色彩空間データや色彩パターンデータを色の図像として存在位置などが見て確認できるようになる。
In implementing the above-described position specifying method, the memory 2 stores the color and position information of the digital image, and stores the color pattern of the target portion and the like and stores it in the computer main body as registered data.
In the CPU 1, data processing such as data processing, collation, comparison, calculation, and determination for obtaining color space data and color pattern data of the target portion is performed by a computer program.
In the display device 4 for monitoring, the digital color image data input by the digital color camera is output, or the color space data or color pattern data of the target portion of the processed image data is present as a color image. Etc. can be seen and confirmed.

また、入力装置としては、デジタルカラーカメラなどのカラー画像のデジタル入力装置3の他に、色彩パターンを登録操作するなどのためのキーボード10、マウス、タッチパネル、ライトペン等が必要に応じてコンピュータ本体に接続され、それらも使用できるようにすることができる。
そして、上記入力装置や出力装置を操作することによって、対象部分の色彩パターンの登録、識別結果の確認、画像処理の実行や、実行過程の確認等はモニタ画面でその都度行え、例えば固有色の明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色彩空間と対象部分の色彩パターンを表示したり、各識別過程や識別結果及びその他のパラメータの数値を適宜画面表示し確認することができる。
そして、デジタルカラーカメラで撮影した画像中に植物の実や花などの対象部分の位置が前記ディスプレイ装置4のモニタ画面の中に特定できるようになる。
In addition to the color image digital input device 3 such as a digital color camera, an input device includes a keyboard 10, a mouse, a touch panel, a light pen, and the like for registering a color pattern as necessary. Can be made available to them.
Then, by operating the input device and output device, registration of the color pattern of the target portion, confirmation of the identification result, execution of image processing, confirmation of the execution process, etc. can be performed on the monitor screen each time. It is possible to display the color space of the two color elements excluding the color elements related to light and dark and the color pattern of the target portion, and to appropriately check each identification process, identification result, and other parameter values on the screen.
Then, the position of a target portion such as a fruit of a plant or a flower in an image photographed by a digital color camera can be specified on the monitor screen of the display device 4.

次に、上記植物の対象部分の位置特定装置を用いた植物に対する作業用ロボットを、イチゴ摘みロボットで説明する
この作業用ロボットは、図9及び図10に示すように、ベンチ式のボディ5には装置全体を移動させる駆動手段6を備える。
本発明では、上記位置特定装置のように実際に作業を行わない装置に対して、移動させる駆動手段6を備えて移動して各種作業を行う装置を「作業用ロボット」と呼ぶ。
そして、この作業用ロボットは、図11に示すように、この軌道手段6は四輪の車輪とバッテリー電源のモーター駆動部を備え、その車輪の駆動はコンピュータの指令で駆動制御部を介して行われる。その際にボディ5には距離を測定するボディ位置確認用のセンサー11を前に備えることによって、周囲の障害物などを感知し、自動走行が可能なようになる。
また、前記ボディ5の上に設ける植物を撮影するデジタルカラー画像の入力装置7は、作業ハンドに近く且つ中央支持軸上に対象部分の撮影を行えるように設置されるとともにコンピュータシステムC2のコンピュータ本体に接続する。
そして、作業を実行する作業ハンド8も前記中央支持軸上部に設置され、その作業ハンド8は前後駆動用マニュピレ−タ9c、左右駆動用マニュピレ−タ9a、上下駆動用マニュピレ−タ9bを備えて、四方に自由に作業ハンド8を移動させ作業を行えるようにする。
また前記ボディ5上には前記ボディ5の移動及び作業ハンド8の駆動などの電子制御を行う駆動制御部を備える。
そして、前記駆動制御部と前記コンピュータC2とで命令信号及びデータ処理信号の送受信を行い、駆動用プログラムP2によってコンピュータシステムC2で走行や停止及び前記各マニュピレ−タ9の駆動制御が行えるようにする。
Next, a robot for working on a plant using the above-described apparatus for specifying the position of a target part of the plant will be described with a strawberry picking robot. The working robot is arranged on a bench-type body 5 as shown in FIGS. Comprises driving means 6 for moving the entire apparatus.
In the present invention, a device that includes the drive means 6 that moves and performs various operations with respect to a device that does not actually perform work, such as the position specifying device, is referred to as a “working robot”.
In this working robot, as shown in FIG. 11, the track means 6 is provided with four-wheel wheels and a battery-powered motor drive unit, and the wheels are driven by a computer command via a drive control unit. Is called. At this time, the body 5 is provided with a body position confirmation sensor 11 for measuring the distance in front, so that it can detect surrounding obstacles and perform automatic traveling.
The digital color image input device 7 for photographing the plant provided on the body 5 is installed near the work hand and on the central support shaft so as to photograph the target portion, and the computer main body of the computer system C2. Connect to.
A work hand 8 for performing work is also installed on the upper portion of the central support shaft. The work hand 8 includes a front-rear drive manipulator 9c, a left-right drive manipulator 9a, and a vertical drive manipulator 9b. The work hand 8 can be freely moved in all directions so that the work can be performed.
A drive control unit that performs electronic control such as movement of the body 5 and driving of the work hand 8 is provided on the body 5.
Then, command signals and data processing signals are transmitted and received between the drive control unit and the computer C2, so that the computer system C2 can run and stop and drive control of each manipulator 9 can be performed by the drive program P2. .

そして、この作業ロボットには前記デジタルカラー画像の入力装置7で入力したデジタル画像から植物の対象部分の位置特定する上記請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法を行うための専用プログラムP1を備えた上記実施例3の植物の対象部分の位置特定装置を搭載する。
その位置特定装置の部分は作業ロボットの前記ボディ5上に全て搭載しての良いが、作業ロボットを軽量化し操作性を高めるには前記ボディ5から外すことも可能である。
その場合、作業ロボットの駆動用プログラムP2を備えたコンピュータシステムC2と位置特定方法を行うための専用プログラムP1を備えたコンピュータシステムC2とは統合させることもできる。
そして、データの交信や駆動制御への駆動命令などは無線通信回線で接続すれば、繋いだ配線による作業ロボットの移動の障害が起こらず、自由に移動できて作業が行えるようになる。
そして、前記植物の対象部分の位置を特定しつつマニュピレ−タ9を稼動させて前記作業ハンド8を特定した対象部分の位置に自動的に移動させて作業を実行することができよるうになる。
The position of the target portion of the plant according to any one of claims 1 to 5, wherein the position of the target portion of the plant is specified from the digital image input by the input device 7 for the digital color image. The plant target part location specifying apparatus according to the third embodiment having a dedicated program P1 for performing the specifying method is mounted.
The part of the position specifying device may be mounted on the body 5 of the work robot, but it can be removed from the body 5 in order to reduce the weight of the work robot and improve operability.
In that case, the computer system C2 having the work robot drive program P2 and the computer system C2 having the dedicated program P1 for performing the position specifying method may be integrated.
If data communication, drive commands for drive control, and the like are connected via a wireless communication line, the movement of the work robot due to the connected wiring does not occur, and the work can be freely performed.
Then, the manipulator 9 is operated while specifying the position of the target portion of the plant, and the work hand 8 is automatically moved to the specified position of the target portion, so that the work can be executed.

そして、例えばイチゴ摘み用の作業ロボットは、図13に示すように、イチゴ畑の中で畝に沿って移動させながら、前記デジタルカラー画像入力装置7で周囲のイチゴMに画像を入力しつつ、そのデジタル画像から植物の対象部分の位置を上記方法で素早く特定し、熟したイチゴのステムSにマニュピレ−タを稼動させて前記作業ハンドを自動的に移動させ、そのステムを図12に示す作業ハンドに設けたカッターでステムS部分をカットして熟したイチゴの実Mの収穫を実行させることが可能となる。   Then, for example, as shown in FIG. 13, the work robot for picking strawberries inputs an image to the surrounding strawberries M with the digital color image input device 7 while moving along the straw in the strawberry field. The position of the target part of the plant is quickly identified from the digital image by the above-described method, the manipulator is operated on the stem S of the ripe strawberry, the work hand is automatically moved, and the stem is shown in FIG. It becomes possible to execute the harvesting of ripe strawberry fruit M by cutting the stem S portion with a cutter provided in the hand.

なお、作業ロボットには、現場の使用に当たって、作業する対象部分の色彩パターンデータをコンピュータに記憶させ登録しておけば、現場における実作業では作業域色要素2元化処理工程から実施できるようになる。
上記請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法のうち、前記固有色選択工程と、前記色要素2元化処理工程及び前記色彩パターン登録工程までは、実際の作業現場では行わなくても作業ロボットの使用が可能であるので、製品としての作業ロボットは、実作業のみ行わせる態様が可能となる。
When the work robot is used at the site, the color pattern data of the target part to be worked is stored in the computer and registered, so that the actual work at the site can be carried out from the work area color element binarization process. Become.
Among the method for specifying the position of the target part of the plant according to any one of claims 1 to 5, until the unique color selection step, the color element binary processing step, and the color pattern registration step, Since the work robot can be used without being performed at the actual work site, the work robot as a product can be configured to perform only actual work.

データ処理工程を示す工程図である。It is process drawing which shows a data processing process. イチゴのデータ処理工程を示す工程図である。It is process drawing which shows the data processing process of a strawberry. ピーマンとキュウリのデータ処理工程を示す工程図である。It is process drawing which shows the data processing process of a bell pepper and a cucumber. (イ)がイチゴのデジタル全色系カラー画像、(ロ)がイチゴの色彩空間データ(ニ)イチゴの色彩パターンデータ、(ハ)がイチゴの位置を特定した状態を示す各モニタ画面図である。(A) is a digital all color system color image of strawberry, (b) is color space data of strawberry, (d) color pattern data of strawberry, and (c) is a monitor screen diagram showing a state where the position of the strawberry is specified. . (イ)が色彩パターンデータのモニタ画面図、(ロ)が数式表現図、(ハ)が色彩パターンデータのモニタ画面図、(ニ)が色彩パターンデータの数式表現図である。(A) is a monitor screen diagram of color pattern data, (b) is a mathematical expression diagram, (c) is a monitor screen diagram of color pattern data, and (d) is a mathematical expression diagram of color pattern data. (a)が色度分布図、(b)RGBを入力して求めたxy色度分布を示すモニタ画面図である。(A) is a chromaticity distribution diagram, (b) is a monitor screen diagram showing an xy chromaticity distribution obtained by inputting RGB. ピーマン、キュウリの画像のモニタ画面図である。It is a monitor screen figure of an image of a bell pepper and a cucumber. 本発明の位置特定装置を示す(イ)が正面図、(ロ)が側面図である。(A) which shows the position identification apparatus of this invention is a front view, (b) is a side view. 本発明の作業ロボットの前面側から見た斜視図である。It is the perspective view seen from the front side of the working robot of the present invention. 図9の作業ロボットの後面側から見た斜視図である。It is the perspective view seen from the rear surface side of the working robot of FIG. 本発明の作業ロボットを示す(イ)が平面図、(ロ)が正面図、(ハ)が側面図、(ニ)が背面図である。(A) which shows the work robot of this invention is a top view, (b) is a front view, (c) is a side view, (d) is a rear view. 作業ロボットの作業ハンド部分を示す(イ)が平面図、(ロ)が側面図、(ハ)が正面図である。(A) which shows the work hand part of a work robot is a top view, (b) is a side view, (c) is a front view. 作業ロボットの作業状態を示す模式的正面図である。It is a typical front view which shows the working state of a working robot.

符号の説明Explanation of symbols

1 CPU
2 メモリ
3 カラー画像の入力装置
4 ディスレイ装置
C1 位置特定用コンピュータシステム
C2 駆動用コンピュータシステム
5 ボディ
6 駆動手段
7 デジタルカラー画像の入力装置
8 作業ハンド
9 マニュピレ−タ
9a マニュピレ−タ
9b マニュピレ−タ
9c マニュピレ−タ
10 キーボード
11 ボディ位置確認用のセンサー
P2 駆動用プログラム
P1 位置特定用プログラム
S ステム
M 実
1 CPU
2 Memory 3 Color Image Input Device 4 Display Device C1 Positioning Computer System C2 Driving Computer System 5 Body 6 Driving Means 7 Digital Color Image Input Device 8 Working Hand 9 Manipulator 9a Manipulator 9b Manipulator 9c Manipulator 10 Keyboard 11 Body position confirmation sensor P2 drive program P1 Position identification program S Stem M Actual

Claims (9)

デジタルカメラを含むデータ及び命令の入力装置と、ディスプレイ装置を含む出力装置と、CPUとメモリを有するコンピュータ本体とから成るコンピュータシステム及びそのコンピュータ本体に組み込まれたデータ処理用のコンピュータプログラムを用い、
一種又は多種の植物の一つ又は複数の部分を対象とし、その対象部分のデジタル化された全色系のカラー画像のデータをコンピュータ本体に入力して記憶させ、それを前記ディスプレイ装置のモニタ画面に再生してその再生画像内で該対象部分に特徴的な色を固有色として選択する固有色選択工程と、
選択された前記固有色の全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る色要素2元化処理工程と、
前記色要素2元化処理工程で得られた色彩空間データを前記モニタ画面に表示し、そのカラー画像から、さらに特徴的な一つ又は少数の色を選別し、これを識別用の色彩パターンデータとしてコンピュータに記憶させる色彩パターン登録工程と、
実作業において、前記コンピュータプログラムを備えた前記コンピュータシステムを用いて、作業すべき前記対象部分が存在する周辺を含む区域を前記デジタルカメラで撮影し、その撮影した全色系のデジタルカラー画像から、明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データを得る作業域色要素2元化処理工程と、
前記作業域色要素2次元化処理工程で得られた作業域の色彩空間データと記憶されている前記色彩パターンデータとを照合し、モニタ画面に表示された前記作業域の画像中に両者が合致した部分のみを区別して位置表示させる対象部分位置表示工程と、
から成り、作業環境の明暗に係らず前記モニタ画面中の周辺を含む区域から正確に対象部分の存在位置を表示できるようにしたことを特徴とする植物の対象部分の位置特定方法。
A computer system comprising a data and command input device including a digital camera, an output device including a display device, a computer main body having a CPU and a memory, and a computer program for data processing incorporated in the computer main body,
One or a plurality of parts of one or many kinds of plants are targeted, and digitized color image data of all the color parts of the target part are inputted and stored in a computer main body, which is then displayed on the monitor screen of the display device And a unique color selection step of selecting a characteristic color of the target portion in the reproduced image as a unique color;
Color element binary which obtains color space data which can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by converting the color data of the selected all-color system of the specific color into color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark Chemical treatment process,
The color space data obtained in the color element binary processing step is displayed on the monitor screen, and one or a few characteristic colors are further selected from the color image, and this is used as color pattern data for identification. As a color pattern registration process to be stored in the computer as
In actual work, using the computer system provided with the computer program, the area including the periphery where the target portion to be worked exists is photographed with the digital camera, and from the photographed all-color digital color image, A work area color element binarization process for obtaining color space data that can be displayed in color on a biaxial coordinate plane by converting to color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark;
The color space data of the work area obtained in the two-dimensional processing step of the work area color element is collated with the stored color pattern data, and the two match in the image of the work area displayed on the monitor screen. Target part position display process for displaying only the part that has been differentiated,
A method for specifying the position of a target portion of a plant, characterized in that the position of the target portion can be accurately displayed from an area including the periphery in the monitor screen regardless of the brightness of the work environment.
請求項1に記載の植物の対象部分の位置特定方法において、対象部分位置表示工程の後に、モニタ画面の画像中に存在位置が表示された対象部分に対して、コンピュータで認識すべき画像内の対象部分の大きさに合わせて画面内での囲い範囲を決めておき、前記対象部分位置表示工程でモニタ画面の画像中に表示された対象部分の位置データが前記囲い範囲に存在するものについて自動的にその位置を識別し、その識別位置のデータにマーキング処理する対象部分マーキング工程を有することを特徴とする植物の対象部分の位置特定方法。   The method for specifying a position of a target portion of a plant according to claim 1, wherein after the target portion position display step, the target portion whose presence position is displayed in the image of the monitor screen is included in an image to be recognized by a computer. An enclosure range in the screen is determined in accordance with the size of the target portion, and the target portion position data displayed in the monitor screen image in the target portion position display step is automatically detected for those in the enclosure range. A method for specifying a position of a target portion of a plant, comprising: a target portion marking step for identifying the position of the target and marking the data of the identification position. 請求項2に記載の対象部分マーキング工程において、モニタ画面の画像中に複数の表示された各対象部分に対して、コンピュータで優先条件を設定したプログラムにしたがって自動的に優先順のマーキング表示をするマーキング優先順位決定工程を有することを特徴とする植物の対象部分の位置特定方法。   3. In the target part marking step according to claim 2, for each of the plurality of target parts displayed in the image on the monitor screen, marking is automatically performed in priority order according to a program in which priority conditions are set by a computer. A method for specifying a position of a target part of a plant, comprising a marking priority order determination step. 請求項1に記載の色彩パターン登録工程において、コンピュータにより、一つの対象部分に対してその対象部分の色彩パターンデータを異なった箇所から複数記憶してその複数の対象部分の色彩パターンデータをラベリングし、そのラベリングした各色彩パターンデータを、実作業におけるモニタ画面の画像中に同時に表示できるように設定し、前記対象部分位置表示工程で前記モニタ画面の画像中に存在位置が表示された植物の対象部分の異なる箇所の囲い範囲が一部分重なった部分を抽出し、その抽出された部分のみに対象部分が存在すると自動的に判断する複合選別工程を有することを特徴とする請求項1から3のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法。   The color pattern registration step according to claim 1, wherein a plurality of color pattern data of the target portion is stored from different locations for one target portion, and the color pattern data of the plurality of target portions is labeled by a computer. In addition, the labeled color pattern data is set so that it can be simultaneously displayed in the image of the monitor screen in actual work, and the target of the plant whose presence position is displayed in the image of the monitor screen in the target partial position display step 4. A compound selection step of extracting a portion where overlapping ranges of portions having different portions partially overlap and automatically determining that the target portion exists only in the extracted portion. The method for specifying the position of the target portion of the plant according to any one of the above. 請求項1に記載の全色系の色データを明暗に関する色要素を除いた二つの色要素の色データに転換させて二軸座標面でカラー表示可能な色彩空間データである二軸の座標を求めるに方法が、
CIE−XYZ表色系より算出されるxy色度図から、
Figure 2007200309
の数式(a)、(b)にR、G、Bの輝度値を入力して色度座標(x)、(y)値を求めることを特徴とする請求項1から4のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法。
The biaxial coordinates, which are color space data that can be color-displayed on a biaxial coordinate plane by converting the color data of all color systems according to claim 1 into color data of two color elements excluding color elements relating to light and dark. How to ask
From the xy chromaticity diagram calculated from the CIE-XYZ color system,
Figure 2007200309
5. The chromaticity coordinates (x) and (y) values are obtained by inputting R, G, and B luminance values into the mathematical formulas (a) and (b). The method for specifying the position of the target part of the plant according to Item.
請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置。   The position specifying device of the target part of the plant by the method of specifying the position of the target part of the plant according to any one of claims 1 to 5. 請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法による植物の対象部分の位置特定装置であって、CPU(1)とメモリ(2)を備えたコンピュータ本体と、カラー画像用のデジタル入力装置(3)と、画像を見るためのモニタ用のディスプレイ装置(4)とを備えたコンピュータシステム(C1)とから成り、前記コンピュータ本体には前記コンピュータシステムで請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法での処理工程に従ってデジタルカラー画像の色と位置のデータの処理を実行させるプログラム(P1)を備えたことを特徴とする植物の対象部分の位置特定装置。   A plant target part position specifying device according to the plant target part position specifying method according to any one of claims 1 to 5, wherein the computer main body includes a CPU (1) and a memory (2). A computer system (C1) comprising a digital input device (3) for color images and a display device (4) for monitoring to view the image, wherein the computer body is the computer system. A program (P1) for executing processing of color and position data of a digital color image according to a processing step in the method for specifying a position of a target portion of a plant according to any one of 1 to 5 is provided, An apparatus for locating a target part of a plant to be operated. 請求項6又は7に記載の植物の対象部分の位置特定装置を用いた作業用ロボット。   A working robot using the plant target part position specifying device according to claim 6 or 7. 請求項6又は7に記載の植物の対象部分の位置特定装置を用いた作業用ロボットであって、走行移動用の駆動手段(6)を備えた装置搭載用のボディ(5)上に、植物撮影用のデジタルカラー画像の入力装置(7)、作業実行用の作業ハンド(8)、該作業ハンド駆動用のマニュピレ−タ(9)、及びボディ位置確認用のセンサー(11)を備え、また前記ボディ(5)、マニュピレ−タ(9)、作業ハンド(8)、デジタルカラー画像の入力装置(7)及びボディ位置確認用のセンサー(11)の各部分をコンピュータの命令で操作を実行する駆動制御部を有し、さらに前記ボディ(5)上又は別の場所に、前記装置を構成する各部分の操作を命令する駆動用プログラム(P2)と前記デジタルカラー画像の入力装置(7)で入力したデジタル画像から植物の対象部分の位置特定する請求項1から5のうちいずれか1項に記載の植物の対象部分の位置特定方法を行うデータ処理用プログラム(P1)を備えたコンピュータ本体(C2)を有して成り、前記駆動制御部と前記コンピュータ(C2)とで命令信号及びデータ処理信号の送受信を行い、前記位置特定装置で植物の対象部分の位置を特定しつつ前記マニュピレ−タ(9)を稼動させて前記作業ハンド(8)を特定した対象部分の位置に自動的に移動させ、前記作業ハンド(8)で植物の対象部分への作業を実行できようにしたことを特徴とする作業用ロボット。   A working robot using the device for specifying a position of a target portion of a plant according to claim 6 or 7, wherein the plant is mounted on a body (5) for mounting the device, which is provided with driving means (6) for traveling. A digital color image input device (7) for photographing, a work hand (8) for performing work, a manipulator (9) for driving the work hand, and a sensor (11) for checking the body position; The body (5), manipulator (9), work hand (8), digital color image input device (7) and body position confirmation sensor (11) are operated by computer instructions. A drive control unit, and a drive program (P2) for instructing an operation of each part constituting the device and a digital color image input device (7) on the body (5) or at another place. Input digital A computer main body (C2) comprising a data processing program (P1) for performing the method of locating a plant target part according to any one of claims 1 to 5, wherein the position of the plant target part is specified from a local image. The drive controller and the computer (C2) transmit and receive command signals and data processing signals, and the position specifying device specifies the position of the target portion of the plant while the manipulator (9 ) And the work hand (8) is automatically moved to the position of the specified target part, so that the work on the target part of the plant can be performed by the work hand (8). Robot for work.
JP2006352905A 2005-12-28 2006-12-27 Method for locating target part of plant, target part locating device by the method, and working robot using the device Active JP4961555B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006352905A JP4961555B2 (en) 2005-12-28 2006-12-27 Method for locating target part of plant, target part locating device by the method, and working robot using the device

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005380225 2005-12-28
JP2005380225 2005-12-28
JP2006352905A JP4961555B2 (en) 2005-12-28 2006-12-27 Method for locating target part of plant, target part locating device by the method, and working robot using the device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2007200309A true JP2007200309A (en) 2007-08-09
JP4961555B2 JP4961555B2 (en) 2012-06-27

Family

ID=38454804

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006352905A Active JP4961555B2 (en) 2005-12-28 2006-12-27 Method for locating target part of plant, target part locating device by the method, and working robot using the device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4961555B2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009205498A (en) * 2008-02-28 2009-09-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Information presentation device, information presentation method, information presentation program, and recording medium recorded with the program
JP2010231733A (en) * 2009-03-30 2010-10-14 Japan Research Institute Ltd Farm work support device
JP2012088100A (en) * 2010-10-18 2012-05-10 Nec Corp Vegetables and fruits harvest determination device, vegetables and fruits harvest determination method and vegetables and fruits harvest determination program
JP2015154727A (en) * 2014-02-20 2015-08-27 パイオニア株式会社 Harvest timing determination device

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3175701A4 (en) * 2014-07-29 2018-04-25 Nec Corporation Growth state estimation device, plant growth observation system, growth state estimation method, growth index estimation method, and recording medium
CN106339715B (en) * 2016-08-03 2021-09-10 南阳理工学院 Data classification optimization method suitable for picking robot
CN109392461B (en) * 2018-11-19 2021-09-21 江苏科技大学 Automatic picking device for ridge culture strawberries and working process thereof
CN109451994B (en) * 2018-11-19 2021-10-15 江苏科技大学 Strawberry fruit stalk separation device based on image recognition and working process thereof

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000092952A (en) * 1998-09-22 2000-04-04 Iseki & Co Ltd Fruit controlling and harvesting robot
JP2000341704A (en) * 1999-05-27 2000-12-08 Nec Corp Device for detecting target position of color image
JP2004180554A (en) * 2002-12-02 2004-07-02 National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization Method and apparatus for selectively harvesting fruit vegetables
JP2004239794A (en) * 2003-02-07 2004-08-26 Japan Science & Technology Agency Method for evaluating hereditary characteristic of pollen by color and recording medium on which program for the same is recorded
JP2004255486A (en) * 2003-02-25 2004-09-16 Honda Motor Co Ltd Automatic working device and automatic working device control program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000092952A (en) * 1998-09-22 2000-04-04 Iseki & Co Ltd Fruit controlling and harvesting robot
JP2000341704A (en) * 1999-05-27 2000-12-08 Nec Corp Device for detecting target position of color image
JP2004180554A (en) * 2002-12-02 2004-07-02 National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization Method and apparatus for selectively harvesting fruit vegetables
JP2004239794A (en) * 2003-02-07 2004-08-26 Japan Science & Technology Agency Method for evaluating hereditary characteristic of pollen by color and recording medium on which program for the same is recorded
JP2004255486A (en) * 2003-02-25 2004-09-16 Honda Motor Co Ltd Automatic working device and automatic working device control program

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009205498A (en) * 2008-02-28 2009-09-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Information presentation device, information presentation method, information presentation program, and recording medium recorded with the program
JP2010231733A (en) * 2009-03-30 2010-10-14 Japan Research Institute Ltd Farm work support device
JP2012088100A (en) * 2010-10-18 2012-05-10 Nec Corp Vegetables and fruits harvest determination device, vegetables and fruits harvest determination method and vegetables and fruits harvest determination program
JP2015154727A (en) * 2014-02-20 2015-08-27 パイオニア株式会社 Harvest timing determination device

Also Published As

Publication number Publication date
JP4961555B2 (en) 2012-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4961555B2 (en) Method for locating target part of plant, target part locating device by the method, and working robot using the device
Fu et al. A novel image processing algorithm to separate linearly clustered kiwifruits
Chen et al. Counting apples and oranges with deep learning: A data-driven approach
Malik et al. Mature tomato fruit detection algorithm based on improved HSV and watershed algorithm
Qiang et al. Identification of fruit and branch in natural scenes for citrus harvesting robot using machine vision and support vector machine
CN111666883B (en) Grape picking robot target identification and fruit stalk clamping and cutting point positioning method
Alencastre-Miranda et al. Robotics for sugarcane cultivation: Analysis of billet quality using computer vision
CN112639869A (en) Server device for crop growth stage determination system, growth stage determination method, and program
Nguyen et al. Apple detection algorithm for robotic harvesting using a RGB-D camera
Miao et al. Efficient tomato harvesting robot based on image processing and deep learning
Changyi et al. Apple detection from apple tree image based on BP neural network and Hough transform
Hsieh et al. Fruit maturity and location identification of beef tomato using R-CNN and binocular imaging technology
Tejada et al. Proof-of-concept robot platform for exploring automated harvesting of sugar snap peas
Lai et al. Real-time detection of ripe oil palm fresh fruit bunch based on YOLOv4
Cho et al. Plant growth information measurement based on object detection and image fusion using a smart farm robot
CN115861686A (en) Litchi key growth period identification and detection method and system based on edge deep learning
Al-Mashhadani et al. Autonomous ripeness detection using image processing for an agricultural robotic system
WO2022104867A1 (en) Feature detection method and device for target object
CN117671499A (en) Flower grade automatic classification letter sorting and plant diseases and insect pests monitoring system based on deep learning
CN116524344A (en) Tomato string picking point detection method based on RGB-D information fusion
CN114700941B (en) Strawberry picking method based on binocular vision and robot system
Silwal Machine vision system for robotic apple harvesting in fruiting wall orchards
Fujinaga Cutting point detection for strawberry fruit harvesting and truss pruning by agricultural robot
CN115937314A (en) Camellia oleifera fruit growth posture detection method
Rathore et al. A two-stage deep-learning model for detection and occlusion-based classification of kashmiri orchard apples for robotic harvesting

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20091030

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110513

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110607

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110804

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120228

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150