JP3139074B2 - 果実収穫ロボット等の視覚装置 - Google Patents
果実収穫ロボット等の視覚装置Info
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- Image Processing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Harvesting Machines For Specific Crops (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、果実収穫ロボットに設
けられる収穫物探索用の視覚装置に関するものである。
けられる収穫物探索用の視覚装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】栽培作物の植付条に沿って自走しつつ、
成熟した果実を自動的に収穫するようにした果実収穫ロ
ボットが開発されている。この種の果実収穫ロボットに
設けられる収穫物探索用の視覚装置は、果実固有の色相
成分の光のみを通すフィルタを有するイメージセンサカ
メラを備え、該イメージセンサカメラで撮像された像を
２値化することにより、収穫可能な果実を検出するよう
になっているものが多い。
成熟した果実を自動的に収穫するようにした果実収穫ロ
ボットが開発されている。この種の果実収穫ロボットに
設けられる収穫物探索用の視覚装置は、果実固有の色相
成分の光のみを通すフィルタを有するイメージセンサカ
メラを備え、該イメージセンサカメラで撮像された像を
２値化することにより、収穫可能な果実を検出するよう
になっているものが多い。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、栽培作
物がきゅうりの場合、果実と葉の色相が共に緑色である
ので、緑色の色相成分の光だけを撮像するイメージセン
サカメラで撮った画像には果実と葉の両方が検出され
る。果実と葉が独立して位置する場合は、形状や大きさ
の違いから両者を区別することができるが、両者が重な
り合っている場合は、画像の外形が複雑となり、果実だ
けを認識することは困難であった。そこで本発明は、例
えばきゅうり等のように果実と葉の色相成分が同じで、
しかも果実と葉が前後に重なっている場合でも、それぞ
れを分離して識別できるようにすることを課題としてい
る。
物がきゅうりの場合、果実と葉の色相が共に緑色である
ので、緑色の色相成分の光だけを撮像するイメージセン
サカメラで撮った画像には果実と葉の両方が検出され
る。果実と葉が独立して位置する場合は、形状や大きさ
の違いから両者を区別することができるが、両者が重な
り合っている場合は、画像の外形が複雑となり、果実だ
けを認識することは困難であった。そこで本発明は、例
えばきゅうり等のように果実と葉の色相成分が同じで、
しかも果実と葉が前後に重なっている場合でも、それぞ
れを分離して識別できるようにすることを課題としてい
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は次のような構成とした。すなわち、本発明
にかかる果実収穫ロボット等の視覚装置は、特定の色相
成分の光の像のみを撮像するカメラと、対象物を水平方
向及び垂直方向に走査して該対象物までの距離を測定す
る距離測定素子とを備え、前記カメラによって撮像され
た画像をしきい値を基準として２値化して当該２値化画
像の輪郭線を求め、得られた輪郭線の縦横比から当該２
値化画像が果実のものであるかどうかを判断して、果実
であると予想される場合にのみ２値画像の中心点を求
め、該中心点の周辺を前記測定素子で走査して、測定さ
れた距離が所定範囲内にある走査点から果実の形状を求
めるように構成したことを特徴としている。
に、本発明は次のような構成とした。すなわち、本発明
にかかる果実収穫ロボット等の視覚装置は、特定の色相
成分の光の像のみを撮像するカメラと、対象物を水平方
向及び垂直方向に走査して該対象物までの距離を測定す
る距離測定素子とを備え、前記カメラによって撮像され
た画像をしきい値を基準として２値化して当該２値化画
像の輪郭線を求め、得られた輪郭線の縦横比から当該２
値化画像が果実のものであるかどうかを判断して、果実
であると予想される場合にのみ２値画像の中心点を求
め、該中心点の周辺を前記測定素子で走査して、測定さ
れた距離が所定範囲内にある走査点から果実の形状を求
めるように構成したことを特徴としている。
【０００５】
【作用】まず、カメラの入力信号を２値化処理して、複
数の物体、例えば果実と葉が重なった画像を得る。つぎ
に、距離測定素子で水平方向及び垂直方向（直交する２
軸方向）に走査して対象物までの距離を測定し、その測
定結果に基づいて前記画像を分析する。距離値の分布に
より、複数の物体を分離して識別する。
数の物体、例えば果実と葉が重なった画像を得る。つぎ
に、距離測定素子で水平方向及び垂直方向（直交する２
軸方向）に走査して対象物までの距離を測定し、その測
定結果に基づいて前記画像を分析する。距離値の分布に
より、複数の物体を分離して識別する。
【０００６】
【実施例】図３はきゅうり用果実収穫ロボットの使用状
態をあらわしている。この果実収穫ロボット１は、移動
手段として電動式の走行台車２を備え、該走行台車の上
にガイドレール３を有する傾斜枠４を設置し、これに果
実収穫用マニピュレータ６と視覚装置７が昇降自在に設
けられている。傾斜枠４は、ヒンジ８にて走行台車２に
枢支され、背面側を支持リンク９で支えられている。支
持リンク９の下端部は長穴１０の適所に止着するように
なっており、その止着位置を変えることにより傾斜枠４
の傾斜角度を任意に調節することができる。
態をあらわしている。この果実収穫ロボット１は、移動
手段として電動式の走行台車２を備え、該走行台車の上
にガイドレール３を有する傾斜枠４を設置し、これに果
実収穫用マニピュレータ６と視覚装置７が昇降自在に設
けられている。傾斜枠４は、ヒンジ８にて走行台車２に
枢支され、背面側を支持リンク９で支えられている。支
持リンク９の下端部は長穴１０の適所に止着するように
なっており、その止着位置を変えることにより傾斜枠４
の傾斜角度を任意に調節することができる。
【０００７】マニピュレータ６は、前記ガイドレール３
に沿って昇降可能な基台１２と、該基台上に水平面内で
回動自在に設けた本体部１３と、該本体部に設けた関節
型アーム１４と、該関節型アームの先端部に設けた摘果
ハンド１５とからなる。関節型アーム１４は、本体部側
の上腕部１７と摘果ハンド側の前腕部１８をエルボ部１
９を介して連結したもので、人の腕と同様に、アーム全
体の上下回動、屈伸、摘果ハンド１５の上下回動が可能
となっている。関節型アーム１４を屈曲させたとき、エ
ルボ部１９が下側にくるように折れ曲がる。摘果ハンド
１５は、果実を把握してその果柄を切断するように構成
されている。
に沿って昇降可能な基台１２と、該基台上に水平面内で
回動自在に設けた本体部１３と、該本体部に設けた関節
型アーム１４と、該関節型アームの先端部に設けた摘果
ハンド１５とからなる。関節型アーム１４は、本体部側
の上腕部１７と摘果ハンド側の前腕部１８をエルボ部１
９を介して連結したもので、人の腕と同様に、アーム全
体の上下回動、屈伸、摘果ハンド１５の上下回動が可能
となっている。関節型アーム１４を屈曲させたとき、エ
ルボ部１９が下側にくるように折れ曲がる。摘果ハンド
１５は、果実を把握してその果柄を切断するように構成
されている。
【０００８】視覚装置７は、図１のブロック図に示す如
く、緑色の色相成分だけを撮像するイメージセンサカメ
ラ（ＣＣＤ）３１および対象物までの距離を測定する距
離測定素子（ＰＳＤ）３２を備えた視覚部７ａと、これ
らからの入力信号を分析して処理するＣＰＵ３３とから
なる。視覚部７ａはマニピュレータ本体部１３の上端部
に設けられ、またＣＰＵ３３は本体部１３に内蔵されて
いる。
く、緑色の色相成分だけを撮像するイメージセンサカメ
ラ（ＣＣＤ）３１および対象物までの距離を測定する距
離測定素子（ＰＳＤ）３２を備えた視覚部７ａと、これ
らからの入力信号を分析して処理するＣＰＵ３３とから
なる。視覚部７ａはマニピュレータ本体部１３の上端部
に設けられ、またＣＰＵ３３は本体部１３に内蔵されて
いる。
【０００９】距離測定素子３２は、図２に示す構成とな
っている。投光器４０から発せられた光を反射鏡４１で
反射させて対象物４２に照射し、その反射光を反射鏡４
３で反射させて受光器４４に受光させる。反射鏡４１，
４３の距離は一定であるから、三角測量の原理に基づい
て対象物４２までの距離が計測される。反射鏡４１，４
３の角度をステッピングモータＭ1 ，Ｍ2 に変えること
により図における水平走査を行い、ステッピングモータ
Ｍ3 でケース４６全体を回動させることにより図におけ
る垂直走査を行う。
っている。投光器４０から発せられた光を反射鏡４１で
反射させて対象物４２に照射し、その反射光を反射鏡４
３で反射させて受光器４４に受光させる。反射鏡４１，
４３の距離は一定であるから、三角測量の原理に基づい
て対象物４２までの距離が計測される。反射鏡４１，４
３の角度をステッピングモータＭ1 ，Ｍ2 に変えること
により図における水平走査を行い、ステッピングモータ
Ｍ3 でケース４６全体を回動させることにより図におけ
る垂直走査を行う。
【００１０】作業を開始する前に、以下に示す方法でこ
の視覚装置７の調整を行う（図４参照）。まず、図５に
示すように、規定パターン４７を印したプレート４８を
カメラ３１の前方に設け、これをカメラ３１で撮像す
る。次に、距離測定素子３２で前記規定パターン４７の
４角の点（Ｑ1 ，Ｑ2 ，Ｑ3 ，Ｑ4 ）の距離値ｄ（４
個）を測定し、これらが等しくなるように前記ステッピ
ングモータＭ1 ，Ｍ2 ，Ｍ3 を駆動する。これにて、カ
メラ３１の入像範囲と距離測定素子３２の測定範囲が一
致する。このときの走査角度を記憶しておく。
の視覚装置７の調整を行う（図４参照）。まず、図５に
示すように、規定パターン４７を印したプレート４８を
カメラ３１の前方に設け、これをカメラ３１で撮像す
る。次に、距離測定素子３２で前記規定パターン４７の
４角の点（Ｑ1 ，Ｑ2 ，Ｑ3 ，Ｑ4 ）の距離値ｄ（４
個）を測定し、これらが等しくなるように前記ステッピ
ングモータＭ1 ，Ｍ2 ，Ｍ3 を駆動する。これにて、カ
メラ３１の入像範囲と距離測定素子３２の測定範囲が一
致する。このときの走査角度を記憶しておく。
【００１１】果実の探索のための処理は、図６のフロー
チャートに示す順序で行われる。なお、図示例では入力
信号レベルの分解能を６４としている。全画素において
入力信号レベルが６４より小さくなるようにカメラ３１
の絞り調整を行い、入力信号レベルの平均値よりしきい
値を求め、これを基準として画像を「１」と「０」に２
値化する。続いて、画像中のノイズを除去する。ノイズ
除去後の「１」画素の数が所定値Ｐ以上であるかを判断
し、所定値Ｐ以上の場合はカメラ３１が何かをとらえた
として次に進むが、所定値Ｐ以下の場合はカメラ３１に
何も映っていないとして視覚部７ａを移動させる。
「１」画素の数が所定値Ｐ以上の場合、２値化画像の輪
郭線を求め、さらに縦横の画素の比により画像の物体が
果実であるかどうかを判断し、果実であると予想される
場合のみ距離測定素子３２で走査する。果実でないと判
断されたならば、視覚部７ａを移動させる。なお、未成
熟の果実については、光の反射面積が小さいため、ノイ
ズとして除去される。このように、カメラ３１の画像中
に果実がある場合だけ距離測定素子３２で走査するよう
になっているので、果実認識のための処理時間が短縮さ
れる。
チャートに示す順序で行われる。なお、図示例では入力
信号レベルの分解能を６４としている。全画素において
入力信号レベルが６４より小さくなるようにカメラ３１
の絞り調整を行い、入力信号レベルの平均値よりしきい
値を求め、これを基準として画像を「１」と「０」に２
値化する。続いて、画像中のノイズを除去する。ノイズ
除去後の「１」画素の数が所定値Ｐ以上であるかを判断
し、所定値Ｐ以上の場合はカメラ３１が何かをとらえた
として次に進むが、所定値Ｐ以下の場合はカメラ３１に
何も映っていないとして視覚部７ａを移動させる。
「１」画素の数が所定値Ｐ以上の場合、２値化画像の輪
郭線を求め、さらに縦横の画素の比により画像の物体が
果実であるかどうかを判断し、果実であると予想される
場合のみ距離測定素子３２で走査する。果実でないと判
断されたならば、視覚部７ａを移動させる。なお、未成
熟の果実については、光の反射面積が小さいため、ノイ
ズとして除去される。このように、カメラ３１の画像中
に果実がある場合だけ距離測定素子３２で走査するよう
になっているので、果実認識のための処理時間が短縮さ
れる。
【００１２】カメラ３１が果実をとらえたならば、その
画像信号をＣＰＵ３３に入力する前に、距離測定素子３
２で画面中央部を水平走査し、その最短距離を求め、最
短距離が３０cm程度となるように視覚部７ａを前後移動
させる（図７参照）。カメラ３１から対象物までの距離
が常にほぼ同じになるので、照明の影響等が一定な同一
条件の情報を得ることができるようになる。また、果実
認識画素の数だけで果実の大きさを概判定できるので、
処理時間が短縮化される。
画像信号をＣＰＵ３３に入力する前に、距離測定素子３
２で画面中央部を水平走査し、その最短距離を求め、最
短距離が３０cm程度となるように視覚部７ａを前後移動
させる（図７参照）。カメラ３１から対象物までの距離
が常にほぼ同じになるので、照明の影響等が一定な同一
条件の情報を得ることができるようになる。また、果実
認識画素の数だけで果実の大きさを概判定できるので、
処理時間が短縮化される。
【００１３】果実のサイズを判定するには、図８のフロ
ーチャートに示す処理を行う。まず、イメージセンサカ
メラ３１の画像を果実部分と背景部分に２値化し、果実
部分の中心点Ｃを求める（図９参照）。そして、その中
心点Ｃの近辺を距離測定素子３２で水平および垂直走査
し、中心点の距離値をｄｃとしたときに、距離値がｄｃ
±αである走査点を抜き出すことにより、果実の形状が
判明する。これにより、完熟した果実だけを収穫できる
ようになる。
ーチャートに示す処理を行う。まず、イメージセンサカ
メラ３１の画像を果実部分と背景部分に２値化し、果実
部分の中心点Ｃを求める（図９参照）。そして、その中
心点Ｃの近辺を距離測定素子３２で水平および垂直走査
し、中心点の距離値をｄｃとしたときに、距離値がｄｃ
±αである走査点を抜き出すことにより、果実の形状が
判明する。これにより、完熟した果実だけを収穫できる
ようになる。
【００１４】なお、画素ピッチにより果実と思われる画
像の長さと幅を算出し、これを予め用意しておいた比較
テーブルと比較し、実際に果実であるか否かを判定する
（図１０参照）。例えば、成熟したきゅうりにおける標
準的な長さと幅の関係は図１１に示すようになってい
る。このように、長さと幅（直径）の関係を利用して果
実であることを確認することにより、収穫時に誤って茎
を傷つけることを防止できる。
像の長さと幅を算出し、これを予め用意しておいた比較
テーブルと比較し、実際に果実であるか否かを判定する
（図１０参照）。例えば、成熟したきゅうりにおける標
準的な長さと幅の関係は図１１に示すようになってい
る。このように、長さと幅（直径）の関係を利用して果
実であることを確認することにより、収穫時に誤って茎
を傷つけることを防止できる。
【００１５】１画面中に複数の物体が入像されている場
合は、各像の距離値分布のヒストグラム（図１３参照）
を作成し、その頻度と面積により葉と果実を識別する
（図１２参照）。
合は、各像の距離値分布のヒストグラム（図１３参照）
を作成し、その頻度と面積により葉と果実を識別する
（図１２参照）。
【００１６】さらに、例えば図１５に示す如く、葉５０
と果実（きゅうり）５１が前後に重なっている場合は、
１画面に両者が同時に映し出される。このような時は、
図１４のフローチャートに示す分析を行って両者を分離
する。まず、イメージセンサカメラ３１で対象物を撮
り、これを緑色の色相成分とそれ以外の色相成分に２値
化する。果実と葉は共に緑色であるので、２値化画像は
図１６に示すように両者を合体させた形状となる。次
に、この２値化画像の輪郭線を求め、距離測定素子３２
を水平および垂直走査する。そして、輪郭線上の距離値
の差分をとり、図１７に示すように、しきい値Ｌを基準
として、しきい値Ｌより距離値が小さい線分Ａと、しき
い値Ｌより距離値が大きい線分Ｂとに輪郭線を分離す
る。線分Ａは葉の輪郭をあらわし、線分Ｂはきゅうりの
輪郭をあらわしている。
と果実（きゅうり）５１が前後に重なっている場合は、
１画面に両者が同時に映し出される。このような時は、
図１４のフローチャートに示す分析を行って両者を分離
する。まず、イメージセンサカメラ３１で対象物を撮
り、これを緑色の色相成分とそれ以外の色相成分に２値
化する。果実と葉は共に緑色であるので、２値化画像は
図１６に示すように両者を合体させた形状となる。次
に、この２値化画像の輪郭線を求め、距離測定素子３２
を水平および垂直走査する。そして、輪郭線上の距離値
の差分をとり、図１７に示すように、しきい値Ｌを基準
として、しきい値Ｌより距離値が小さい線分Ａと、しき
い値Ｌより距離値が大きい線分Ｂとに輪郭線を分離す
る。線分Ａは葉の輪郭をあらわし、線分Ｂはきゅうりの
輪郭をあらわしている。
【００１７】上記分析手順中において、輪郭線上の距離
値の差分をとる代わりに、図１９に示す如く、輪郭線内
の距離値のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムに
より葉５０と果実５１の輪郭線を分離するようにしても
よい（図１８参照）。
値の差分をとる代わりに、図１９に示す如く、輪郭線内
の距離値のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムに
より葉５０と果実５１の輪郭線を分離するようにしても
よい（図１８参照）。
【００１８】視覚装置７が収穫可能な果実を見つける
と、マニピュレータ６が所定の動作を行い当該果実を収
穫する。視覚部７ａの視野内の果実を全て収穫し終える
と、視覚部７ａの向きを変えて果実の収穫を繰り返す。
マニピュレータ６の全作業範囲内の果実をすべて収穫し
終えると、走行台車２を移動させて次の株に移動する。
と、マニピュレータ６が所定の動作を行い当該果実を収
穫する。視覚部７ａの視野内の果実を全て収穫し終える
と、視覚部７ａの向きを変えて果実の収穫を繰り返す。
マニピュレータ６の全作業範囲内の果実をすべて収穫し
終えると、走行台車２を移動させて次の株に移動する。
【００１９】
【発明の効果】以上に説明した如く、本発明にかかる果
実収穫ロボットの視覚装置は、距離測定素子の測定結果
に基づいてカメラによる画像を分析することにより、き
ゅうり等のように葉と果実の色が同じ作物の場合でも、
両者を確実に分離して識別できるようになった。
実収穫ロボットの視覚装置は、距離測定素子の測定結果
に基づいてカメラによる画像を分析することにより、き
ゅうり等のように葉と果実の色が同じ作物の場合でも、
両者を確実に分離して識別できるようになった。
【図１】視覚装置のブロックである。
【図２】距離測定素子の構成を示す図である。
【図３】果実収穫ロボットの使用状態を示す図である。
【図４】第１の視覚装置制御のフローチャートである。
【図５】第１の視覚装置制御の概念を示す図である。
【図６】第２の視覚装置制御のフローチャートである。
【図７】第３の視覚装置制御のフローチャートである。
【図８】第４の視覚装置制御のフローチャートである。
【図９】第４の視覚装置制御の説明を補足するための画
像の図である。
像の図である。
【図１０】第５の視覚装置制御のフローチャートであ
る。
る。
【図１１】成熟したきゅうりにおける標準的な長さと直
径の関係を示す図である。
径の関係を示す図である。
【図１２】第６の視覚装置制御のフローチャートであ
る。
る。
【図１３】第６の視覚装置制御の説明を補足するための
距離値のヒストグラムである。
距離値のヒストグラムである。
【図１４】第７の視覚装置制御のフローチャートであ
る。
る。
【図１５】第７の視覚装置制御の概念を示す図である。
【図１６】第７の視覚装置制御の説明を補足するための
画像の図である。
画像の図である。
【図１７】第７の視覚装置制御の説明を補足するための
輪郭線と差分の関係を示す図である。
輪郭線と差分の関係を示す図である。
【図１８】第８の視覚装置制御のフローチャートであ
る。
る。
【図１９】第８の視覚装置制御の説明を補足するための
距離値のヒストグラムである。
距離値のヒストグラムである。
１ 果実収穫ロボット ６ マニピュレータ ７ 視覚装置 １５ 摘果ハンド ３１ イメージセンサカメラ ３２ 距離測定素子 ３３ ＣＰＵ ５０ 葉 ５１ 果実
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−15780（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−39279（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−116077（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−234013（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−285410（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 A01D 46/24 - 46/253 B25J 19/04 G05D 1/02 - 1/03
Claims (1)
- 【請求項１】 特定の色相成分の光の像のみを撮像する
カメラと、対象物を水平方向及び垂直方向に走査して該
対象物までの距離を測定する距離測定素子とを備え、前
記カメラによって撮像された画像をしきい値を基準とし
て２値化して当該２値化画像の輪郭線を求め、得られた
輪郭線の縦横比から当該２値化画像が果実のものである
かどうかを判断して、果実であると予想される場合にの
み２値画像の中心点を求め、該中心点の周辺を前記測定
素子で走査して、測定された距離が所定範囲内にある走
査点から果実の形状を求めるように構成したことを特徴
とする果実収穫ロボット等の視覚装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03235366A JP3139074B2 (ja) | 1991-08-21 | 1991-08-21 | 果実収穫ロボット等の視覚装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03235366A JP3139074B2 (ja) | 1991-08-21 | 1991-08-21 | 果実収穫ロボット等の視覚装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0554124A JPH0554124A (ja) | 1993-03-05 |
| JP3139074B2 true JP3139074B2 (ja) | 2001-02-26 |
Family
ID=16985022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03235366A Expired - Fee Related JP3139074B2 (ja) | 1991-08-21 | 1991-08-21 | 果実収穫ロボット等の視覚装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3139074B2 (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3336663B2 (ja) * | 1993-03-10 | 2002-10-21 | 井関農機株式会社 | 果菜収穫ロボット等の視覚装置 |
| JP3443865B2 (ja) * | 1993-03-31 | 2003-09-08 | 井関農機株式会社 | 果菜収穫機 |
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