JP2021185758A - 農作物収穫システム、及び農作物収穫装置 - Google Patents

Abstract

【課題】接続部の位置を高精度に特定することができる農作物収穫システム、及び農作物収穫装置を提供する。【解決手段】農作物９に実った収穫物９１を摘み取る農作物収穫システム１００であって、支持機構１ａと、切断機構１ｂと、農作物画像取得手段と、支持位置特定手段と、支持手段と、移動手段と、切断箇所特定手段と、切断手段と、を備える。支持手段は、支持位置情報に基づき、収穫物９１を支持するように支持機構１ａを制御し、第１負荷情報を取得する。移動手段は、支持機構１ａを移動させ、第２負荷情報を取得する。切断箇所特定手段は、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、収穫物９１に接続された接続部９２の位置を特定する接続位置情報を生成する。切断手段は、接続位置情報に基づき、切断機構１ｂを用いて接続部９２を切断する。【選択図】図１

Description

本発明は、農作物収穫システム、及び農作物収穫装置に関する。

従来、農作物に実った果実等の収穫物を摘み取る手段として、例えば特許文献１の摘み取り装置等が提案されている。

特許文献１に開示された摘み取り装置は、画像処理装置を備え、前記判定対象物を摘み取る画像処理装置は、可視カメラから判定対象物の可視画像を取得し、可視カメラの位置と対応する位置に設けられたＴＯＦセンサから判定対象物の距離画像を取得し、可視画像と距離画像に基づいて検出した判定対象物の色と連続面とに基づいて、対象物が所定の判定対象物であるかを判定する。

特開２０１９−９１３１０号公報

ここで、果実等の収穫物を摘み取る際、収穫物に接続された茎や果柄等の接続部を切断する必要がある。接続部は、果樹等の農作物から枝分かれして成長し、接続部毎に異なる方向へ伸びている。このため、ロボット等を用いて収穫物を摘み取るには、接続部の位置を高精度に特定することが求められる。この点、特許文献１では、撮影画像のみを用い、接続部の位置を特定する旨が開示されている。このため、特許文献１の開示技術では、天候や時間帯等の撮影条件によって接続部の位置を特定する精度が悪くなり得る点が、懸念として挙げられる。

そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、接続部の位置を高精度に特定することができる農作物収穫システム、及び農作物収穫装置を提供することにある。

第１発明に係る農作物収穫システムは、農作物に実った収穫物を摘み取る農作物収穫システムであって、前記収穫物を支持する支持機構と、前記農作物と、前記収穫物との間の接続部を切断する切断機構と、前記農作物及び前記収穫物を撮像した農作物画像を取得する農作物画像取得手段と、前記農作物画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定手段と、前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持手段と、前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動手段と、前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定手段と、前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断手段と、を備えることを特徴とする。

第２発明に係る農作物収穫システムは、第１発明において、前記農作物画像取得手段は、前記農作物画像に含まれる前記収穫物の品質を判定する判定手段を含むことを特徴とする。

第３発明に係る農作物収穫システムは、第２発明において、予め取得された過去の農作物画像と、前記農作物画像に紐づく前記収穫物の品質を示す品質参照情報との間における連関性が記憶されたデータベースをさらに備え、前記判定手段は、前記データベースを参照し、前記収穫物の品質を判定することを特徴とする。

第４発明に係る農作物収穫システムは、収穫物を摘み取る農作物収穫システムであって、前記収穫物を支持する支持機構と、前記収穫物に接続された接続部を切断する切断機構と、前記収穫物を撮像する撮像部と、前記撮像部を介して前記収穫物を撮像した画像を取得する画像取得手段と、前記画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定手段と、前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持手段と、前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動手段と、前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定手段と、前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断手段と、を備えることを特徴とする。

第５発明に係る農作物収穫装置は、農作物に実った収穫物を摘み取る農作物収穫装置であって、前記収穫物を支持する支持機構、及び前記農作物と、前記収穫物との間の接続部を切断する切断機構の駆動を制御する制御部と、前記農作物及び前記収穫物を撮像した農作物画像を取得する農作物画像取得部と、前記農作物画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定部と、を備え、前記制御部は、前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持部と、前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動部と、前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定部と、前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断部と、を有することを特徴とする。

第１発明〜第４発明によれば、切断箇所特定手段は、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する。このため、天候や時間帯等のような条件に伴う影響を最小限に抑えた状態で、接続位置情報を生成することができる。これにより、接続部の位置を高精度に特定することが可能となる。

特に、第２発明によれば、判定手段は、農作物画像に含まれる収穫物の品質を判定する。このため、収穫物の品質に基づき、不要な収穫物の摘み取りを抑制することができる。これにより、収穫された収穫物における品質のバラつきを抑制することが可能となる。

特に、第３発明によれば、判定手段は、データベースを参照し、収穫物の品質を判定する。このため、過去に収穫物の品質を判定した結果を踏まえた品質の判定を実現することができる。これにより、収穫物の品質を判定する精度の向上を図ることが可能となる。

第５発明によれば、切断箇所特定部は、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する。このため、天候や時間帯等のような条件に伴う影響を最小限に抑えた状態で、接続位置情報を生成することができる。これにより、接続部の位置を高精度に特定することが可能となる。

図１は、本実施形態における農作物収穫システムの一例を示す模式図である。 図２（ａ）〜図２（ｄ）は、本実施形態における農作物収穫システムの動作の一例を示す模式図である。 図３（ａ）は、本実施形態における農作物収穫装置の構成の一例を示す模式図であり、図３（ｂ）〜図３（ｄ）は、本実施形態における農作物収穫装置の機能の一例を示す模式図である。 図４（ａ）及び図４（ｂ）は、支持機構の一例を示す模式上面図である。 図５は、本実施形態における農作物収穫システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図６（ａ）は、取得部の第１変形例を示す模式図であり、図６（ｂ）は、本実施形態における農作物収穫システムの動作の第１変形例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態におけるデータベースの一例を示す模式図である。

以下、本発明を適用した実施形態における農作物収穫システム、及び農作物収穫装置の一例について、図面を参照しながら説明する。

図１を参照して、本実施形態における農作物収穫システム１００、及び農作物収穫装置１の一例について説明する。図１は、本実施形態における農作物収穫システム１００の一例を示す模式図である。

（農作物収穫システム１００）
本実施形態における農作物収穫システム１００は、例えば図１に示すように、農作物収穫装置１と、駆動機構Ｒとを備える。農作物収穫装置１は、駆動機構Ｒを制御する。農作物収穫装置１は、駆動機構Ｒに内蔵されるほか、例えば通信網４を介して駆動機構Ｒに接続されてもよい。農作物収穫装置１は、例えば通信網４を介して端末２やサーバ３に接続される。

農作物収穫システム１００は、収穫物９１を摘み取るために利用される。農作物収穫システム１００では、駆動機構Ｒを用いて、例えば農作物９に実った果実等の収穫物９１を摘み取ることができる。このため、農作物収穫システム１００を利用することで、人手を最小限に抑えた状態で、収穫物９１の収穫を実現することができる。

農作物９は、常用果樹や落葉果樹等の果樹を示すほか、例えば果菜類を示す。収穫物９１は、農作物９に実るものを示し、例えばミカン、桃、葡萄、トマト、ナス、スイカ、南瓜、リンゴ、イチゴ等を示す。農作物収穫システム１００では、農作物９と、収穫物９１との間に形成された枝、果柄、果梗等のような接続部９２を切断し、収穫物９１を摘み取る。このため、農作物収穫システム１００は、接続部９２を介して農作物９に実る収穫物９１であれば、上記以外の収穫物９１の摘み取りに利用することができる。

（駆動機構Ｒ）
駆動機構Ｒとして、例えば公知のロボット（例えばロボットアーム）が用いられる。駆動機構Ｒは、支持機構１ａと、切断機構１ｂとを有する。支持機構１ａ及び切断機構１ｂは、例えば複数設けられてもよい。駆動機構Ｒは、例えば撮像部１ｃと、アーム部１ｄと、走行部１ｅと、本体部１ｆとの少なくとも何れかをさらに有してもよい。

支持機構１ａは、収穫物９１を支持する。支持機構１ａは、収穫物９１の支持を維持できる形状であれば任意である。支持機構１ａには、例えば圧力センサが設けられる。圧力センサが設けられることで、支持機構１ａを介して収穫物９１を支持する際、収穫物９１から支持機構１ａに作用する圧力（負荷）の大きさを計測することができる。計測された圧力の値を用いることで、支持機構１ａによって収穫物９１が固定されているかの判断や、後述する接続部９２の位置を特定することができる。なお、圧力センサが設けられる位置は、支持機構１ａに作用する圧力の大きさを計測できる位置であれば任意であり、例えば収穫物９１と接する位置に設けられる。

切断機構１ｂは、接続部９２を切断する。切断機構１ｂとして、例えば鋏状やカッター状のものが用いられ、接続部９２の切断を制御できる構造であれば任意であり、農作物収穫装置１によって制御できる公知の切断装置が用いられる。

撮像部１ｃは、農作物９及び収穫物９１を撮像する。撮像部１ｃは、例えば支持機構１ａ又は切断機構１ｂに近接して設けられるほか、例えば支持機構１ａ及び切断機構１ｂとは独立して稼動するアーム部１ｄに設けられてもよい。撮像部１ｃとして、公知のカメラが用いられ、例えばＲＧＢカメラのほか、赤外線カメラ、ステレオカメラ、魚眼カメラ、スペクトルカメラ等が用いられてもよく、例えば複数用いられてもよい。

アーム部１ｄは、支持機構１ａ及び切断機構１ｂと接続され、支持機構１ａ及び切断機構１ｂの位置及び角度を制御する場合に用いられる。アーム部１ｄは、例えば延在部と、一対の延在部を接続する回動部とを複数有する。延在部は、回動部の回動を制御することで、任意の位置に移動させることができる。アーム部１ｄの全長、延在部の数、回動部を介して延在部が分岐する数等は、用途や状況に応じて設定することができる。

走行部１ｅは、収穫物９１の近くに移動する場合や、摘み取った収穫物９１等を別の場所に移動させる場合に用いられる。本体部１ｆには、例えば農作物収穫装置１が収納される。

農作物収穫システム１００では、例えば図２（ａ）〜図２（ｄ）に示す動作を、農作物収穫装置１を介して駆動機構Ｒに実行させることができる。農作物収穫システム１００では、例えば図２（ａ）に示すように、収穫物９１を支持するように、支持機構１ａを制御する。このあと、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する。これにより、例えば支持機構１ａが収穫物９１を支持しているか否かの判断を行うことができる。

次に、例えば図２（ｂ）に示すように、支持機構１ａを予め設定された向き及び距離に基づき移動させる。このあと、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する。これにより、例えば支持機構１ａが収穫物９１を支持した状態で移動しているか否かの判断を行うことができる。

その後、第１負荷情報と第２負荷情報との差分を示す差分情報を算出する。算出された差分情報に基づき、収穫物９１に接続された接続部９２の位置を特定するための接続位置情報を生成する。

次に、例えば図２（ｃ）に示すように、接続位置情報に基づき、切断機構１ｂを用いて接続部９２を切断する。これにより、例えば図２（ｄ）に示すように、支持機構１ａに支持された収穫物９１を、農作物９から摘み取ることができる。

上記の通り、農作物収穫システム１００は、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、接続部９２の位置を特定する接続位置情報を生成する。このため、天候や時間帯等のような条件に伴う影響を最小限に抑えた状態で、接続位置情報を生成することができる。これにより、接続部９２の位置を高精度に特定することが可能となる。

（農作物収穫装置１）
次に、図３を参照して、本実施形態における農作物収穫装置１の一例を説明する。図３（ａ）は、本実施形態における農作物収穫装置１の構成の一例を示す模式図であり、図３（ｂ）は、本実施形態における農作物収穫装置１の機能の一例を示す模式図である。

農作物収穫装置１として、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス、シングルボードコンピュータ（例えばＲａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉ（登録商標））等の公知の電子機器が用いられる。

農作物収穫装置１は、例えば図３（ａ）に示すように、筐体１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。

ＣＰＵ１０１は、農作物収穫装置１全体を制御する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。保存部１０４は、農作物収穫システム１００の動作に必要な各種情報が保存される。保存部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）の他、ＳＳＤ（Solid State Drive）やフロッピーディスク等のデータ保存装置が用いられる。なお、例えばＣＰＵ１０１の代替として、公知のプロセッサが用いられてもよい。

Ｉ／Ｆ１０５は、駆動機構Ｒとの各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。農作物収穫装置１は、例えばＩ／Ｆ１０５を介して、駆動機構Ｒの駆動を実行させるための情報を送信する。

Ｉ／Ｆ１０６は、操作部１１１との情報の送受信を行うためのインターフェースである。操作部１１１として、例えばキーボードやディスプレイ等が用いられ、農作物収穫装置１を利用する利用者等は、操作部１１１を介して各種情報又は農作物収穫装置１の制御コマンド等を入力や、入力に対する処理状況等を確認する。操作部１１１として、例えばタッチパネル式のディスプレイが用いられてもよい。

Ｉ／Ｆ１０７は、例えばインターネット等の通信網４を介して、端末２やサーバ３等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。上述した各Ｉ／Ｆ１０５、１０６、１０７は、用途に応じて任意の数を設けることができる。

図３（ｂ）は、農作物収穫装置１の機能の一例を示す模式図である。農作物収穫装置１は、取得部１１と、制御部１２とを備え、例えば出力部１３と、記憶部１４とを備えてもよい。なお、図３（ｂ）に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に保存されたプログラムを実行することにより実現され、例えば人工知能により制御されてもよい。

＜取得部１１＞
取得部１１は、農作物９や収穫物９１等を撮像した画像を取得する。取得部１１は、例えば撮像部１ｃにより撮像された画像を取得するほか、例えば端末２等を介して画像を取得してもよい。取得部１１は、例えば動画を取得してもよい。取得部１１は、例えば図３（ｃ）に示すように、農作物画像取得部１１ａと、支持位置特定部１１ｂとを有する。

＜＜農作物画像取得部１１ａ＞＞
農作物画像取得部１１ａは、農作物９及び収穫物９１を撮像した農作物画像を取得する。農作物画像取得部１１ａは、例えば撮像部１ｃにより撮像された農作物画像を取得する。農作物画像取得部１１ａは、例えば撮像部１ｃより撮像された動画を受信してもよい。この場合、農作物画像取得部１１ａは、動画に収穫物９１が撮像されているか否かを判断し、収穫物９１が撮像されている部分を、農作物画像として取得してもよい。この場合、収穫物９１を特定するための特徴情報を予め設定しておくことで、公知の画像認識技術によって、上記判断を実現することができる。

＜＜支持位置特定部１１ｂ＞＞
支持位置特定部１１ｂは、農作物画像に基づき、収穫物９１の位置を特定する支持位置情報を生成する。支持位置特定部１１ｂは、例えば予め設定された収穫物９１の特徴情報、及び農作物９の特徴情報に基づき、公知の画像認識技術を用いて収穫物９１の位置を特定し、支持位置情報を生成する。

支持位置情報は、例えば３次元空間の座標を示し、例えば直行座標系におけるパラメータ「ｘ、ｙ、ｚ」を示すほか、球面座標系におけるパラメータ「ｒ、θ、φ」等を示す。なお、座標の基準位置として、支持機構１ａの位置（例えば先端の位置）等が用いられるほか、例えば撮像部１ｃの位置、アーム部１ｄの基端や任意の回動部の位置、走行部１ｅの位置等が用いられ、収穫物９１の種類や環境に応じて任意に設定することができる。

＜制御部１２＞
制御部１２は、支持機構１ａ、及び切断機構１ｂの駆動を制御し、例えば必要に応じてアーム部１ｄ、及び走行部１ｅを制御する。制御部１２は、例えば図３（ｄ）に示すように、支持部１２ａと、移動部１２ｂと、切断箇所特定部１２ｃと、切断部１２ｄとを有する。

＜＜支持部１２ａ＞＞
支持部１２ａは、支持位置情報に基づき、収穫物９１を支持するように支持機構１ａを制御する。支持部１２ａは、例えば必要に応じて、アーム部１ｄ及び走行部１ｅの少なくとも何れかを制御したあと、支持機構１ａを制御してもよい。この場合、支持機構１ａを収穫物９１に近づけた上で支持することができる。

支持部１２ａは、例えば圧力センサを介して、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷を計測する。支持部１２ａは、計測値が閾値以上になった場合、支持機構１ａが収穫物９１を支持したと判断するようにしてもよい。なお、上記閾値は予め設定することができる。例えば支持機構１ａに複数の圧力センサが設けられる場合、各センサの計測値が設定されたバラつきの範囲内に収まることで、収穫物９１を支持したと判断するようにしてもよい。

支持部１２ａは、支持機構１ａを制御したあと、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する。例えば図４（ａ）に示すように、支持機構１ａが先端部１ａａ及び基端部１ａｂにより形成された構造を２つ有する場合、各部１ａａ、１ａｂに圧力センサを設けることで、４ヶ所の負荷が計測される。図４（ａ）において、白抜きの矢印は、負荷の向き及び大きさを示す。なお、支持機構１ａは、収穫物９１を挟んで支持する構造のほか、例えば収穫物９１の下側を覆うことで支持する構造や、収穫物９１を吸引することで支持する構造等を有してもよい。なお、支持機構１ａの構造は、図４や上述した構造を２つ有するほか、３つ以上の構造を有してもよく、状況に応じて公知の機構を用いて任意に設定することができる。また、支持機構１ａに設けられた圧力センサの位置についても、状況に応じて任意に設定することができ、例えば圧力センサの代わりに、光センサ等の公知のセンサが用いられてもよい。

＜＜移動部１２ｂ＞＞
移動部１２ｂは、支持機構１ａを移動させる。支持機構１ａを移動させる向き及び距離は、予め設定された条件に基づいて実行される。支持機構１ａを移動させる向きは、地面に対して水平の向きのほか、地面と交わる向きでもよい。なお、例えば支持機構１ａを、１つの向きに移動させたあと、異なる向きに移動させてもよい。

移動部１２ｂは、支持機構１ａを移動させたあと、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する。例えば図４（ａ）、及び図４（ｂ）に示すように、支持機構１ａを移動させる（例えば図４（ｂ）の矢印）ことで、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷の大きさが変化する。このような変化は、収穫物９１が接続部９２を介して農作物９に接続されていることに起因し、後述する接続部９２の位置を高精度に特定する際の重要な情報源として捉えることができる。

＜＜切断箇所特定部１２ｃ＞＞
切断箇所特定部１２ｃは、第１負荷情報、及び第２負荷情報から差分情報を算出する。切断箇所特定部１２ｃは、例えば第２負荷情報に含まれる計測値から、第１負荷情報に含まれる計測値を差し引いた結果を、差分情報として算出する。切断箇所特定部１２ｃは、差分情報に基づき、収穫物９１に接続された接続部９２の位置を特定する接続位置情報を生成する。

切断箇所特定部１２ｃは、例えば差分情報と、支持機構１ａを移動させた向き及び距離の情報とを用いて、接続部９２の基点となる位置を推定し、支持機構１ａの位置から推定位置までの向き及び距離を算出することで、接続位置情報を生成することができる。なお、切断箇所特定部１２ｃは、公知の演算方法を用いて接続位置情報を生成してもよい。

接続位置情報は、例えば３次元空間の座標を示し、例えば直行座標系におけるパラメータ「ｘ、ｙ、ｚ」を示すほか、球面座標系におけるパラメータ「ｒ、θ、φ」等を示す。なお、座標の基準位置として、切断機構１ｂの位置（例えば先端の位置）が用いられるほか、例えば支持機構１ａの位置、撮像部１ｃの位置、アーム部１ｄの基端や任意の回動部の位置、走行部１ｅの位置等が用いられ、接続部９２の特徴や環境に応じて任意に設定することができる。

切断箇所特定部１２ｃは、例えば接続位置情報を生成する際、予め構築された学習済みモデルを用いてもよい。この場合、切断箇所特定部１２ｃは、学習済みモデルを参照し、差分情報に対する最適な接続位置情報を生成する。即ち、切断箇所特定部１２ｃは、学習済みモデルに対し、差分情報を入力データとして用い、接続位置情報を出力データとして取得する。学習済みモデルを用いることで、数値のみから算出された接続位置情報とは異なり、実際の経験を踏まえた接続位置情報を生成することができる。これにより、環境に応じて適した接続位置情報を生成することが可能となる。

切断箇所特定部１２ｃは、例えば１つの差分情報に対し、接続位置情報の候補データ、及び差分情報と候補データとの連関性を示す確率（連関度）の一対を複数取得し、確率に応じて選択した候補データを、接続位置情報として生成してもよい。なお、候補データを選択する方法として、最も高い確率に紐づく候補データが選択されるほか、例えば予め設定された閾値以上の確率に紐づく候補データが選択されてもよい。

学習済みモデルは、例えば予め蓄積された過去の差分情報、及び過去の差分情報に紐づく接続位置情報を一対の学習データとして、複数の学習データを用いた機械学習により構築される。学習済みモデルは、例えば公知の深層学習技術により構築される。

学習済みモデルを構築する際、例えば過去の差分情報の代わりに、過去の第１負荷情報及び過去の第２負荷情報を含む過去の負荷情報が、学習データとして用いられてもよい。この場合、切断箇所特定部１２ｃは、学習済みモデルを参照し、負荷情報に対する最適な接続位置情報を生成することができる。

また、学習済みモデルを構築する際、例えば過去の差分情報又は過去の負荷情報に加えて、過去の差分情報又は過去の負荷情報に紐づく農作物画像及び支持位置情報の少なくとも何れかが、学習データとして用いられてもよい。この場合、切断箇所特定部１２ｃは、学習済みモデルを参照し、差分情報又は負荷情報と、農作物画像及び支持位置情報の少なくとも何れかと、に対する最適な接続位置情報を生成することができる。接続位置情報を生成する際に用いるパラメータの種類を増やすことで、より高精度な接続位置情報を生成することが可能となる。

＜＜切断部１２ｄ＞＞
切断部１２ｄは、接続位置情報に基づき、切断機構１ｂを用いて接続部９２を切断する。切断部１２ｄは、例えば必要に応じて、アーム部１ｄを制御したあと、切断機構１ｂを制御してもよい。この場合、切断機構１ｂを接続部９２に近づけた上で切断することができる。

＜出力部１３＞
出力部１３は、例えば駆動機構Ｒの駆動を実行するための情報を、駆動機構Ｒに出力する。出力部１３は、例えば制御部１２において生成された上記情報を、Ｉ／Ｆ１０５を介して駆動機構Ｒに出力する。出力部１３は、例えば通信網４を介して接続された端末２等に対し、各種情報を出力する。

＜記憶部１４＞
記憶部１４は、保存部１０４に保存された各種情報を必要に応じて取出す。記憶部１４は、取得部１１、及び制御部１２により取得又は生成された各種情報を、保存部１０４に保存する。

（端末２）
端末２として、例えば農作物収穫装置１と同様に電子機器で具現化されたものが用いられる。端末２には、例えば上述した農作物収穫装置１の少なくとも一部の機能を有してもよい。即ち、農作物収穫システム１００では、端末２を介して駆動機構Ｒを制御してもよい。

端末２は、例えば複数の農作物収穫装置１と通信可能な中央制御装置等を示す。端末２は、例えば複数の農作物収穫装置１と接続可能であり、各農作物収穫装置１の稼動状況等を取得することができる。これにより、例えば複数個所で摘み取られた収穫物９１の収穫状況等を分析することができ、効率的な収穫を実現することが可能となる。

（サーバ３）
サーバ３には、例えば上述した各種情報が記憶される。サーバ３には、例えば通信網４を介して送られてきた各種情報が蓄積される。サーバ３には、例えば保存部１０４と同様の情報が保存され、通信網４を介して１つ以上の農作物収穫装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。即ち、農作物収穫装置１は、保存部１０４の代わりにサーバ３を用いてもよい。

（通信網４）
通信網４は、例えば農作物収穫装置１等が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網４は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網４は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信網で実現してもよい。

（農作物収穫システム１００の動作）
次に、本実施形態における農作物収穫システム１００の動作の一例について説明する。図５は、本実施形態における農作物収穫システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。

農作物収穫システム１００は、農作物画像取得手段Ｓ１１０と、支持位置特定手段Ｓ１２０と、支持手段Ｓ１３０と、移動手段Ｓ１４０と、切断箇所特定手段Ｓ１５０と、切断手段Ｓ１６０とを備える。

＜農作物画像取得手段Ｓ１１０＞
農作物画像取得手段Ｓ１１０は、農作物９及び収穫物９１を撮像した農作物画像を取得する。例えば農作物画像取得部１１ａは、撮像部１ｃにより撮像された農作物画像を取得する。農作物画像取得部１１ａは、設定された周期で農作物画像を取得するほか、例えば撮像部１ｃにより収穫物９１が認識されたときに、農作物画像を取得してもよい。農作物画像取得部１１ａは、例えば記憶部１４を介して、取得した農作物画像を保存部１０４に保存する。

＜支持位置特定手段Ｓ１２０＞
支持位置特定手段Ｓ１２０は、農作物画像に基づき、収穫物９１の位置を特定する支持位置情報を生成する。例えば支持位置特定部１１ｂは、予め保存部１０４に保存された収穫物９１の特徴情報を用いて、収穫物９１の位置を特定する。

＜支持手段Ｓ１３０＞
支持手段Ｓ１３０は、支持位置情報に基づき、収穫物９１を支持するように支持機構１ａを制御し、第１負荷情報を取得する。例えば支持部１２ａは、支持位置情報に基づき、走行部１ｅを制御し、支持機構１ａと収穫物９１との距離を近づけてもよい。また、支持部１２ａは、例えば支持位置情報に基づき、アーム部１ｄを制御し、支持機構１ａと収穫物９１との距離を近づけてもよい。なお、例えば走行部１ｅ及びアーム部１ｄを制御したあと、再度農作物画像取得手段Ｓ１１０、及び支持位置特定手段Ｓ１２０を実施してもよい。これにより、支持機構１ａにより収穫物９１を支持できる確率を高めることができる。

支持部１２ａは、支持位置情報に基づき、支持機構１ａを移動させ、収穫物９１を支持するように制御する。支持部１２ａは、例えば公知のロボット制御技術等を用いて、支持機構１ａ、走行部１ｅ、及びアーム部１ｄを制御することができる。

支持部１２ａは、例えば支持機構１ａに設けられた圧力センサの計測値に基づき、支持機構１ａによって収穫物９１が支持されたか否かを判定してもよい。このため、支持部１２ａは、支持位置情報に加えて、圧力センサの計測値を用いて、収穫物９１を支持するように支持機構１ａを制御することができる。これにより、収穫物９１を支持する際の精度を向上させることができ、収穫物９１の落下等の摘み取りに伴う問題発生を抑制することが可能となる。なお、支持機構１ａによって収穫物９１が支持されたか否かを判定する際に用いられる閾値として、例えば利用者等が予め保存部１０４等に保存した任意の値を用いることができる。

支持部１２ａは、支持機構１ａを制御したあと、第１負荷情報を取得する。支持部１２ａは、例えば圧力センサの計測値を、第１負荷情報として取得する。例えば支持部１２ａは、支持機構１ａによって収穫物９１が支持されたと判定したときの計測値を、第１負荷情報として取得してもよい。

＜移動手段Ｓ１４０＞
移動手段Ｓ１４０は、支持機構１ａを移動させ、第２負荷情報を取得する。例えば移動部１２ｂは、支持機構１ａを移動させる。なお、移動部１２ｂは、例えばアーム部１ｄ及び走行部１ｅを移動させることで、農作物９に対する支持機構１ａの相対位置を移動させてもよい。

移動部１２ｂは、例えば支持機構１ａに設けられた圧力センサの計測値に基づき、収穫物９１が支持機構１ａに支持された状態を維持しているか否かを判定してもよい。これにより、収穫物９１の落下等の摘み取りに伴う問題発生を抑制することが可能となる。なお、収穫物９１が支持機構１ａに支持された状態を維持しているか否かを判定する際に用いられる閾値として、例えば利用者等が予め保存部１０４等に保存した任意の値を用いることができる。

移動部１２ｂは、支持機構１ａを移動させたあと、第２負荷情報を取得する。移動部１２ｂは、例えば圧力センサの計測値を、第２負荷情報として取得する。例えば移動部１２ｂは、収穫物９１が支持機構１ａに支持された状態を維持していると判定したときの計測値を、第２負荷情報として取得してもよい。

＜切断箇所特定手段Ｓ１５０＞
切断箇所特定手段Ｓ１５０は、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、収穫物９１に接続された接続部９２の位置を特定する接続位置情報を生成する。例えば切断箇所特定部１２ｃは、第１負荷情報、及び第２負荷情報から差分情報を算出する。差分情報を算出する方法として、公知の演算方法を用いることができる。

切断箇所特定部１２ｃは、差分情報を算出したあと、接続位置情報を生成する。切断箇所特定部１２ｃは、差分情報のみに基づいて接続位置情報を生成するほか、差分情報に加えて移動手段Ｓ１４０において用いたパラメータ（例えば支持機構１ａを移動させた向き及び距離の情報）に基づき、接続位置情報を生成してもよい。また、切断箇所特定部１２ｃは、例えば差分情報に加えて、農作物画像及び支持位置情報の少なくとも何れかに基づき、接続位置情報を生成してもよい。接続位置情報を生成する際に用いるパラメータの種類を増やすことで、より高精度な接続位置情報を生成することが可能となる。

＜切断手段Ｓ１６０＞
切断手段Ｓ１６０は、接続位置情報に基づき、切断機構１ｂを用いて接続部９２を切断する。例えば切断部１２ｄは、支持機構１ａの位置を固定した状態で、切断機構１ｂを用いて接続部９２を切断する。切断部１２ｄは、例えばアーム部１ｄを制御したあと、切断機構１ｂを制御してもよい。

これにより、本実施形態における農作物収穫システム１００の動作が終了する。なお、例えば支持位置特定手段Ｓ１２０において、複数の収穫物９１の位置を特定できる場合、複数の支持位置情報を生成してもよい。この場合、各支持位置情報に基づき、支持手段Ｓ１３０、移動手段Ｓ１４０、切断箇所特定手段Ｓ１５０、及び切断手段Ｓ１６０を繰り返し実行してもよい。

本実施形態によれば、切断箇所特定手段Ｓ１５０において、例えば切断箇所特定部１２ｃは、第１負荷情報、及び第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、接続部９２の位置を特定する接続位置情報を生成する。このため、天候や時間帯等のような条件に伴う影響を最小限に抑えた状態で、接続位置情報を生成することができる。これにより、接続部９２の位置を高精度に特定することが可能となる。

（農作物収穫システム１００の第１変形例）
次に、本実施形態における農作物収穫システム１００の第１変形例について説明する。上述した実施形態と、第１変形例との違いは、農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を判定する点である。なお、上述した実施形態と同様の内容については、説明を省略する。

農作物収穫システム１００の第１変形例では、例えば図６（ａ）に示すように、取得部１１は、判定部１１ｃをさらに有する。

＜＜判定部１１ｃ＞＞
判定部１１ｃは、農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を判定する。判定対象となる収穫物９１の品質として、「摘み取り可能」又は「摘み取り不可」等の収穫時期に関する内容を示すほか、例えば「正常」又は「異常あり」等のような欠陥の有無に関する内容を示してもよい。また、収穫物９１の品質を判定した結果として、上記内容を示すほか、例えば「虫食い」、「腐敗」、「規格外の形状」等の異常要因を示してもよく、例えば「虫食いが発生している可能性 ７５％」等のような、確率を用いた結果を示してもよい。

判定部１１ｃは、例えば保存部１０４等に保存されたデータベースを参照し、収穫物９１の品質を判定してもよい。データベースを用いた判定を実行させることで、閾値を用いた判定に比べて、より定量的で精度の高い判定を実現することが可能となる。

データベースには、予め取得された過去の農作物画像と、過去の農作物画像に紐づく品質参照情報との間における連関性が記憶され、例えば連関性を有する学習モデルが記憶される。品質参照情報は、過去の農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を示す情報を含む。なお、データベースには、例えば過去の農作物画像、及び品質参照情報が記憶されてもよい。

連関性は、例えば過去の農作物画像、及び品質参照情報を一組の学習データとして、複数の学習データを用いた機械学習により構築される。学習方法として、公知の機械学習方法が用いられ、例えば畳み込みニューラルネットワーク等のニューラルネットワークを学習モデルとした深層学習が用いられる。

この場合、例えば連関性は、多対多の情報（過去の農作物画像に含まれる複数のデータ、対、品質参照情報に含まれる複数のデータ）の間における繋がりの度合いを示す。連関性は、機械学習の過程で適宜更新される。即ち、連関性は、例えば過去の農作物画像、及び品質参照情報に基づいて最適化された関数を示す。このため、過去に収穫物９１の品質を判定した結果を全て踏まえて構築された連関性を用いて、農作物画像に対する判定を実現することができる。これにより、農作物画像に含まれる収穫物９１の画像が、撮影環境等によって変動する場合においても、最適な判定を実現することができる。

また、農作物画像が、過去の農作物画像と同一又は類似である場合のほか、非類似である場合においても、最適な判定を定量的に実現することができる。なお、機械学習を行う際に汎化能力を高めることで、未知の農作物画像に対する判定精度の向上を図ることができる。

なお、連関性は、例えば過去の農作物画像に含まれる複数のデータと、品質参照情報に含まれる複数のデータとの間における繋がりの度合いを示す複数の連関度を有してもよい。連関度は、例えば学習モデルとしてニューラルネットワークが用いられる場合、重み変数に対応させることができる。

過去の農作物画像は、上述した農作物画像と同種の情報を示す。過去の農作物画像は、例えば過去に収穫物９１を摘み取った際に取得された農作物画像を複数含む。

品質参照情報は、過去の農作物画像に紐づき、収穫物９１の品質に関する情報を示す。品質参照情報は、例えば収穫物９１の品質規格を踏まえた評価（例えば「正常」、「異常」、「規格内」、「規格外」）を示す。なお、品質参照情報に含まれる具体的な内容は、任意に設定することができる。

品質参照情報は、例えば支持値を有してもよい。支持値は、支持機構１ａを用いて収穫物９１を支持する際、収穫物９１から支持機構１ａに作用する負荷の閾値又は範囲を示す。例えば収穫物９１の成熟度につれて、表面が柔らかくなる品質を示す場合、収穫物９１の成熟度に比例して支持値を低く設定することができる。即ち、収穫物９１の成熟度に基づき、支持機構１ａの制御条件を容易に変更することができる。このため、支持値を用いることで、支持機構１ａを用いて収穫物９１を支持する際、収穫物９１の品質毎に、収穫物９１を支持するための最適な条件を容易に設定することができる。

連関性は、例えば図７に示すように、過去の農作物画像と品質参照情報との間における繋がりの度合いを示してもよい。この場合、連関性を用いることで、過去の農作物画像に含まれる複数のデータ（図７では「データＡ」〜「データＣ」）のそれぞれに対し、品質参照情報に含まれる複数のデータ（図７では「参照Ａ」〜「参照Ｃ」）の関係の度合いを紐づけて記憶させることができる。このため、例えば連関性を介して、過去の農作物画像に含まれる１つのデータに対して、品質参照情報に含まれる複数のデータを紐づけることができ、多角的な品質の判定を実現することができる。

連関性は、例えば過去の農作物画像に含まれる複数のデータと、品質参照情報に含まれる複数のデータとをそれぞれ紐づける複数の連関度を有する。連関度は、例えば百分率、１０段階、又は５段階等の３段階以上で示され、例えば線の特徴（例えば太さ等）で示される。例えば、過去の農作物画像に含まれる「データＡ」は、品質参照情報に含まれる「参照Ａ」との間の連関度ＡＡ「４９％」を示し、参照情報に含まれる「参照Ｂ」との間の連関度ＡＢ「１９％」を示す。すなわち、「連関度」は、各データ間における繋がりの度合いを示しており、例えば連関度が高いほど、各データの繋がりが強いことを示す。なお、上述した機械学習により連関性を構築する際、連関性が３段階以上の連関度を有するように設定してもよい。

（農作物収穫システム１００における動作の第１変形例）
次に、本実施形態における農作物収穫システム１００の動作の第１変形例について説明する。図６（ｂ）は、本実施形態における農作物収穫システム１００の動作の第１変形例を示すフローチャートである。

農作物収穫システム１００では、例えば農作物画像取得手段Ｓ１１０は、判定手段Ｓ１１１を含み、例えば撮像手段Ｓ１１２をさらに含んでもよい。

＜判定手段Ｓ１１１＞
判定手段Ｓ１１１は、農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を判定する。例えば判定部１１ｃは、農作物画像取得部１１ａにより取得された農作物画像を対象として、収穫物９１の品質を判定する。

判定部１１ｃは、例えばデータベースを参照し、農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を判定し、例えば判定結果を生成する。判定部１１ｃは、例えば農作物画像を入力データとし、連関性に基づき算出された解に紐づく最適な品質参照情報を選択し、最適な品質参照情報に基づく判定結果を生成する。

判定部１１ｃは、例えば図７に示したデータベースを参照した場合、農作物画像に含まれるデータと同一又は類似するデータ（例えば「データＡ」：第１データとする）を選択する。第１データとして、農作物画像と一部一致又は完全一致するデータが選択されるほか、例えば類似するデータが選択される。農作物画像が行列等の数値で表される場合、選択される第１データに含まれる数値範囲を、予め設定してもよい。

判定部１１ｃは、選択した第１データに紐づく品質参照情報、及び選択した第１データと品質参照情報との間における連関度（第１連関度）を選択し、選択した品質参照情報及び第１連関度に基づき判定結果を生成する。なお、第１連関度は、予め構築された連関性から選択されるほか、判定部１１ｃによって算出されてもよい。

例えば判定部１１ｃは、第１データ「データＡ」に紐づく品質参照情報に含まれるデータ「参照Ａ」、及び「データＡ」と「参照Ａ」との間における第１連関度（連関度ＡＡ）「４９％」を選択する。なお、品質参照情報及び第１連関度は、複数のデータを含んでもよい。この場合、上述した「参照Ａ」及び「４９％」に加えて、第１データ「データＡ」に紐づく参照情報「参照Ｂ」、及び「データＡ」と「参照Ｂ」との間における第１連関度（連関度ＡＢ）「１９％」を選択し、「参照Ａ」及び「４９％」、並びに、「参照Ｂ」及び「１９％」に基づき判定結果を生成してもよい。

判定結果は、例えば農作物画像を含んでもよい。判定結果は、例えば品質参照情報及び連関度を用いて、確率で表された収穫物９１の品質を示してもよい。

判定手段Ｓ１１１において、例えば収穫物９１が予め設定された品質とは異なると判定した場合（図６（ｂ）の「ＮＯ」）、判定した収穫物９１とは異なる収穫物９１を撮像する（撮像手段Ｓ１１２）。撮像手段Ｓ１１２は、例えば判定部１１ｃから撮像部１ｃに対し、他の収穫物９１を撮像する旨を指示する情報が送信される。その後、再度農作物画像取得手段Ｓ１１０が実行される。

また、判定手段Ｓ１１１において、例えば収穫物９１が予め設定された品質であると判定した場合（図６（ｂ）の「ＹＥＳ」）、上述した支持位置特定手段Ｓ１２０が実行される。その後、上述した各手段と同様の動作が実行され、農作物収穫システム１００の動作が終了する。

なお、例えば支持位置特定手段Ｓ１２０において、農作物結果及び上述した判定結果に基づき、支持位置情報を生成してもよい。この場合、例えば判定手段Ｓ１１１において、判定部１１ｃは、支持機構１ａを用いて収穫物９１を支持し易い部分を示す判定結果を生成する。このため、収穫物９１毎に異なる形状を有する場合においても、適切な収穫物９１の支持及び摘み取りを実行させることができる。これにより、収穫物９１の落下等の摘み取りに伴う問題発生を、さらに抑制することが可能となる。なお、このような判定結果は、特に上述したデータベースを用いることで、判定結果の精度を向上させることが可能となる。

また、例えば支持手段Ｓ１３０において、支持位置情報及び上述した判定結果に基づき、収穫物９１を支持するように支持機構１ａを制御してもよい。この場合、例えば判定手段Ｓ１１１において、判定部１１ｃは、選択した品質参照情報の有する支持値を含む判定結果を生成する。そして、例えば支持部１２ａは、支持機構１ａに設けられた圧力センサの計測値と、支持値とを比較し、支持機構１ａによって収穫物９１が支持されたか否かを判定してもよい。このため、収穫物９１の品質毎に、収穫物９１を支持するための最適な条件を容易に設定することができる。これにより、支持機構１ａの支持に伴う収穫物９１の劣化や落下を抑制することが可能となる。

本変形例によれば、上述した実施形態と同様の効果を得ることが可能となる。

また、本変形例によれば、判定手段Ｓ１１１において、判定部１１ｃは、農作物画像に含まれる収穫物９１の品質を判定する。このため、収穫物９１の品質に基づき、不要な収穫物９１の摘み取りを抑制することができる。これにより、収穫された収穫物９１における品質のバラつきを抑制することが可能となる。

また、本変形例によれば、判定手段Ｓ１１１において、判定部１１ｃは、データベースを参照し、収穫物９１の品質を判定する。このため、過去に収穫物９１の品質を判定した結果を踏まえた品質の判定を実現することができる。これにより、収穫物９１の品質を判定する精度の向上を図ることが可能となる。

本発明の実施形態を説明したが、上述した実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上述した新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上述した実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ ：農作物収穫装置
１ａ ：支持機構
１ｂ ：切断機構
１ｃ ：撮像部
１ｄ ：アーム部
１ｅ ：走行部
１ｆ ：本体部
２ ：端末
３ ：サーバ
４ ：通信網
９ ：農作物
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１１ａ ：農作物画像取得部
１１ｂ ：支持位置特定部
１１ｃ ：判定部
１２ ：制御部
１２ａ ：支持部
１２ｂ ：移動部
１２ｃ ：切断箇所特定部
１２ｄ ：切断部
１３ ：出力部
１４ ：記憶部
９１ ：収穫物
９２ ：接続部
１００ ：農作物収穫システム
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：保存部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１１０ ：内部バス
１１１ ：操作部
Ｒ ：駆動機構
Ｓ１１０ ：農作物画像取得手段
Ｓ１１１ ：判定手段
Ｓ１１２ ：撮像手段
Ｓ１２０ ：支持位置特定手段
Ｓ１３０ ：支持手段
Ｓ１４０ ：移動手段
Ｓ１５０ ：切断箇所特定手段
Ｓ１６０ ：切断手段

Claims (5)

1. 農作物に実った収穫物を摘み取る農作物収穫システムであって、
   前記収穫物を支持する支持機構と、
   前記農作物と、前記収穫物との間の接続部を切断する切断機構と、
   前記農作物及び前記収穫物を撮像した農作物画像を取得する農作物画像取得手段と、
   前記農作物画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定手段と、
   前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持手段と、
   前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動手段と、
   前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定手段と、
   前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断手段と、
   を備えること
   を特徴とする農作物収穫システム。
2. 前記農作物画像取得手段は、前記農作物画像に含まれる前記収穫物の品質を判定する判定手段を含むこと
   を特徴とする請求項１記載の農作物収穫システム。
3. 予め取得された過去の農作物画像と、前記農作物画像に紐づく前記収穫物の品質を示す品質参照情報との間における連関性が記憶されたデータベースをさらに備え、
   前記判定手段は、前記データベースを参照し、前記収穫物の品質を判定すること
   を特徴とする請求項２記載の農作物収穫システム。
4. 収穫物を摘み取る農作物収穫システムであって、
   前記収穫物を支持する支持機構と、
   前記収穫物に接続された接続部を切断する切断機構と、
   前記収穫物を撮像する撮像部と、
   前記撮像部を介して前記収穫物を撮像した画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定手段と、
   前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持手段と、
   前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動手段と、
   前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定手段と、
   前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断手段と、
   を備えること
   を特徴とする農作物収穫システム。
5. 農作物に実った収穫物を摘み取る農作物収穫装置であって、
   前記収穫物を支持する支持機構、及び前記農作物と、前記収穫物との間の接続部を切断する切断機構の駆動を制御する制御部と、
   前記農作物及び前記収穫物を撮像した農作物画像を取得する農作物画像取得部と、
   前記農作物画像に基づき、前記収穫物の位置を特定する支持位置情報を生成する支持位置特定部と、
   を備え、
   前記制御部は、
   前記支持位置情報に基づき、前記収穫物を支持するように前記支持機構を制御し、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第１負荷情報を取得する支持部と、
   前記支持機構を移動させ、前記収穫物から前記支持機構に作用する負荷を示す第２負荷情報を取得する移動部と、
   前記第１負荷情報、及び前記第２負荷情報から算出された差分情報に基づき、前記収穫物に接続された前記接続部の位置を特定する接続位置情報を生成する切断箇所特定部と、
   前記接続位置情報に基づき、前記切断機構を用いて前記接続部を切断する切断部と、
   を有すること
   を特徴とする農作物収穫装置。

Images