JP6418604B2 - Working machine and control method thereof - Google Patents

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Description

本発明は、作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を畝に沿って走行する作業機及びその制御方法に関するものである。   The present invention relates to a working machine that travels along a cultivated land in which ridges in which crops are planted are formed in a row, and a control method thereof.

従来から、例えば作物として茶樹が植えられている畝が列状に形成された耕作地を畝に沿って走行する作業機が提案されている(例えば、下記の特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art Conventionally, for example, a working machine has been proposed that travels along a cultivated land in which vines in which tea trees are planted as crops are formed in a row (for example, see Patent Document 1 below).

具体的に、下記の特許文献1には、茶畝の側面に対する感知板の接触圧力を当該感知板に設けられた圧力センサで測定して、茶畝の両側面における接触圧力が均等になるように自動走行制御を行う技術が記載されている。   Specifically, in Patent Document 1 below, the contact pressure of the sensing plate on the side surface of the teacup is measured by a pressure sensor provided on the sensing plate so that the contact pressure on both sides of the teacup becomes equal. Describes a technique for performing automatic traveling control.

特開2011−234623号公報JP 2011-234623 A

しかしながら、特許文献1の技術では、自動走行制御を行うために茶畝の側面に対して感知板を接触させる必要があるため、茶畝(具体的には茶畝の側面)が破壊されてしまうという懸念があった。   However, in the technique of Patent Document 1, since it is necessary to bring the sensing plate into contact with the side surface of the teacup in order to perform automatic traveling control, the teacup (specifically, the side surface of the teacup) is destroyed. There was a concern.

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、作物が植えられている畝を破壊することなく、自動走行制御を行える仕組みを提供することを目的とする。   This invention is made | formed in view of such a problem, and it aims at providing the mechanism which can perform automatic driving | running | working control, without destroying the basket | plant in which the crop is planted.

本発明の作業機は、作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機であって、当該作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路と前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影手段と、二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理手段と、前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理手段と、前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理手段と、前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得手段と、前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出手段と、前記最適回転画像における前記回転角度に基づいて、前記畝に対する当該作業機の進行方向における角度を算出する角度算出手段とを有する。
本発明の作業機における他の態様は、作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機であって、当該作業機の進行方向を撮影可能な、当該作業機の前部の上部に配置され、当該作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路を少なくとも2つと前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影手段と、二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理手段と、前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理手段と、前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理手段と、前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得手段と、前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出手段と、前記最適回転画像における前記水平方向の中心位置と、前記最適回転画像における前記2つの通路が存在する位置と、当該作業機に対する前記撮影手段の位置とに基づいて、当該作業機における前記畝の中心位置からの位置ズレ量を算出する位置ズレ量算出手段とを有する。
また、本発明は、上述した作業機の制御方法を含む。
The working machine of the present invention is a working machine that travels along the cultivated land in which the ridges in which crops are planted are formed in a row, and the shooting direction is set in the traveling direction of the operative machine. In this state, the area of the cultivated land including the path between the adjacent ridges and the ridge is photographed from obliquely above, and an imaging means for obtaining an original image of the area, and the original using the binarization threshold. A binarization processing unit that binarizes the image to generate a binary image; a plane projection conversion processing unit that generates a plane projection conversion binary image by performing a plane projection conversion process on the binary image; and the plane Image rotation processing means for generating a plurality of rotation images corresponding to the rotation angles of the plurality of rotation angles by performing image rotation processing for rotating the projective transformation binary image at a plurality of rotation angles, and the plurality of rotation images For each rotated image in, at each horizontal position Calculating the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction and obtaining the passage existence probability distribution based on the number of pixels less than the binarization threshold A probability distribution acquisition means; an optimum rotation image extraction means for extracting a rotation image having a maximum maximum value in the existence probability distribution of the passage among the plurality of rotation images as an optimum rotation image; and the rotation angle in the optimum rotation image. And an angle calculating means for calculating an angle of the work implement in the traveling direction with respect to the rod.
Another aspect of the work machine according to the present invention is a work machine that travels along a cultivated land in which ridges in which crops are planted are formed in a row, and can photograph the traveling direction of the work machine. The cultivated land that is arranged at the upper part of the front part of the work implement and includes at least two passages between the adjacent ridges and the ridge in a state in which the photographing direction is set in the traveling direction of the work implement. Photographing means for photographing the area from above and obtaining an original image of the area; and binarization processing means for generating a binary image by binarizing the original image using a binarization threshold value; A plane projection conversion processing means for generating a plane projection conversion binary image by performing a plane projection conversion process on the binary image, and an image rotation process for rotating the plane projection conversion binary image at a plurality of rotation angles, A plurality of rotation images corresponding to each rotation angle in the plurality of rotation angles. And the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction for each rotated image in the plurality of rotated images. And the existence probability distribution acquisition means for acquiring the existence probability distribution of the passage based on the number of pixels less than the binarization threshold, and the maximum value in the existence probability distribution of the passage among the plurality of rotated images is An optimum rotation image extraction means for extracting the largest rotation image as an optimum rotation image, a center position in the horizontal direction in the optimum rotation image, a position where the two passages exist in the optimum rotation image, and the work implement And a positional deviation amount calculating means for calculating a positional deviation amount from the center position of the heel of the work machine based on the position of the photographing means.
The present invention also includes the above-described work machine control method.

本発明によれば、作物が植えられている畝を破壊することなく、自動走行制御を行うことが可能となる。   According to the present invention, it is possible to perform automatic traveling control without destroying the basket in which the crop is planted.

本発明の実施形態に係る作業機が耕作地を走行する様子を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically a mode that the working machine which concerns on embodiment of this invention drive | works a cultivated land. 本発明の実施形態に係る作業機の機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a function structure of the working machine which concerns on embodiment of this invention. 図2の画像処理部により得られる各種の画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the various images obtained by the image process part of FIG. 本発明の実施形態を示し、図2の二値化処理部で行う形態学的フィルタリングの一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating embodiment of this invention and demonstrating an example of the morphological filtering performed in the binarization process part of FIG. 本発明の実施形態を示し、図2の存在確率分布取得部で取得された、或る回転画像における通路の存在確率分布の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of the presence probability distribution of the path | route in a certain rotation image acquired by the presence probability distribution acquisition part of FIG. 本発明の実施形態を示し、図2の位置ズレ量算出部による位置ズレ量算出処理を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an embodiment of the present invention and explaining a positional deviation amount calculation process by a positional deviation amount calculation unit in FIG. 2. 本発明の実施形態を示し、図2の表示部による画面表示の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of the screen display by the display part of FIG. 本発明の実施形態に係る作業機の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence in the control method of the working machine which concerns on embodiment of this invention.

以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態(実施形態)について説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態では、作物として茶樹が植えられている畝(茶畝)が列状に形成された耕作地を当該畝に沿って走行する作業機を想定した例について説明を行うが、本発明においてはこの形態に限定されるものではない。作物として茶樹以外の作物(例えば、さつま芋やネギやキャベツ等の作物)が植えられている畝が列状に形成された耕作地を当該畝に沿って走行する作業機も、本発明に適用可能である。   Hereinafter, embodiments (embodiments) for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, in embodiment of this invention shown below, the example which assumed the working machine which drive | works along the said cultivation field where the basket (tea bowl) in which the tea tree was planted as a crop along the said basket is demonstrated is demonstrated. However, the present invention is not limited to this form. A work machine that travels along a cultivated land in which cocoons in which crops other than tea trees (for example, crops such as sweet potatoes, leeks, cabbage, etc.) are planted in rows is also applicable to the present invention. It is.

図1は、本発明の実施形態に係る作業機100が耕作地200を走行する様子を模式的に示す図である。具体的に、図1(a)は、作業機100及び耕作地200をその上方から見た図である。また、図1(b)は、作業機100及び耕作地200をその側方から見た図である。   FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a state in which a work machine 100 according to an embodiment of the present invention travels on a cultivated land 200. Specifically, Fig.1 (a) is the figure which looked at the working machine 100 and the cultivated land 200 from the upper direction. Moreover, FIG.1 (b) is the figure which looked at the working machine 100 and the cultivated land 200 from the side.

図1(a)に示すように、耕作地200は、作物(本実施形態では茶樹とする)が植えられている畝(本実施形態では茶畝とする)210が列状に形成されている。また、隣接する畝210と畝210との間には、作業機100の走行機構(キャタピラー或いはタイヤ等)が通過するための通路220が形成されている。   As shown to Fig.1 (a), the cultivated land 200 has the row | line | column (it is set as a teacup in this embodiment) 210 in which the crop (it is set as a tea tree in this embodiment) is planted in a line form. . In addition, a passage 220 through which a traveling mechanism (caterpillar, tire, or the like) of the work machine 100 passes is formed between the adjacent saddles 210 and 210.

作業機100は、耕作地200を畝210に沿って走行する。この作業機100には、図1(a)及び図1(b)に示すように、作業機100の進行方向101に撮影方向が設定された状態で、畝210と通路220とを含む耕作地200の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影部110が設けられている。この際、本実施形態においては、撮影部110は、図1(a)に示すように、作業機100の進行方向101に直交する当該作業機100の直交方向102の中心位置に配置されている。なお、本発明においては、撮影部110は、作業機100の直交方向102の中心位置に必ずしも配置されている必要はなく、例えば、作業機100の進行方向101を撮影可能な、当該作業機100の前部の上部に配置されている形態であってもよい。   The work machine 100 travels on the cultivated land 200 along the ridge 210. As shown in FIG. 1A and FIG. 1B, the working machine 100 includes a cultivated land including a ridge 210 and a passage 220 with a shooting direction set in the traveling direction 101 of the working machine 100. An imaging unit 110 is provided that captures 200 areas obliquely from above and obtains an original image of the area. At this time, in the present embodiment, the imaging unit 110 is disposed at the center position in the orthogonal direction 102 of the work machine 100, which is orthogonal to the traveling direction 101 of the work machine 100, as illustrated in FIG. . In the present invention, the photographing unit 110 is not necessarily arranged at the center position in the orthogonal direction 102 of the work machine 100. For example, the work machine 100 capable of photographing the traveling direction 101 of the work machine 100. The form arrange | positioned at the upper part of the front part of may be sufficient.

また、本実施形態においては、撮影部110は、少なくとも2つの通路220が含まれるように耕作地200の領域を斜め上方から撮影する。このため、得られる原画像には、少なくとも2つの通路220が描かれていることになる。   Moreover, in this embodiment, the imaging | photography part 110 image | photographs the area | region of the cultivated land 200 from diagonally upward so that the at least 2 channel | path 220 may be included. For this reason, at least two passages 220 are drawn in the obtained original image.

図2は、本発明の実施形態に係る作業機100の機能構成の一例を示す図である。図2において、図1に示す構成と同様の構成については同じ符号を付している。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the work machine 100 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 2, the same components as those shown in FIG.

作業機100は、図2に示すように、撮影部110、情報入力部120、制御部130、画像処理部140、走行機構150、作物採取機構160、及び、表示部170を有して構成されている。   As illustrated in FIG. 2, the work machine 100 includes a photographing unit 110, an information input unit 120, a control unit 130, an image processing unit 140, a traveling mechanism 150, a crop collection mechanism 160, and a display unit 170. ing.

撮影部110は、制御部130の制御に基づいて、図1を用いて上述したように、作業機100の進行方向101に撮影方向が設定された状態で、畝210と通路220とを含む耕作地200の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る。   Under the control of the control unit 130, the imaging unit 110 includes the culm 210 and the passage 220 in a state where the imaging direction is set in the traveling direction 101 of the work machine 100 as described above with reference to FIG. 1. An area of the ground 200 is photographed from obliquely above to obtain an original image of the area.

情報入力部120は、制御部130に対して各種の情報を入力する。例えば、情報入力部120は、作業者が操作入力を行うためのスイッチやボタン、更には、作業機100が外部装置と通信を行う場合には当該外部装置と通信を行うための通信インタフェースを含み構成されている。   The information input unit 120 inputs various types of information to the control unit 130. For example, the information input unit 120 includes switches and buttons for an operator to input an operation, and further includes a communication interface for communicating with the external device when the work machine 100 communicates with the external device. It is configured.

制御部130は、情報入力部120から入力された情報等に従って、作業機100における動作を統括的に制御する。   The control unit 130 comprehensively controls the operation of the work machine 100 according to the information input from the information input unit 120.

画像処理部140は、制御部130の制御に基づいて、撮影部110で得られた原画像の画像処理を行う。この画像処理部140は、図2に示すように、原画像取得部141、二値化処理部142、平面射影変換処理部143、画像回転処理部144、存在確率分布取得部145、最適回転画像抽出部146、角度算出部147、及び、位置ズレ量算出部148を有して構成されている。   The image processing unit 140 performs image processing on the original image obtained by the photographing unit 110 based on the control of the control unit 130. As shown in FIG. 2, the image processing unit 140 includes an original image acquisition unit 141, a binarization processing unit 142, a planar projection conversion processing unit 143, an image rotation processing unit 144, an existence probability distribution acquisition unit 145, and an optimal rotation image. An extraction unit 146, an angle calculation unit 147, and a positional deviation amount calculation unit 148 are included.

図3は、図2の画像処理部140により得られる各種の画像の一例を示す図である。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of various images obtained by the image processing unit 140 of FIG.

原画像取得部141は、撮影部110で得られた原画像を取得する処理を行う。ここでは、原画像取得部141は、図3(a)に示す原画像を取得するものとする。この図3(a)に示す原画像には、複数の畝210及び複数の通路220が描かれている。   The original image acquisition unit 141 performs processing for acquiring the original image obtained by the photographing unit 110. Here, it is assumed that the original image acquisition unit 141 acquires the original image shown in FIG. In the original image shown in FIG. 3A, a plurality of ridges 210 and a plurality of passages 220 are drawn.

二値化処理部142は、二値化閾値を用いて、原画像取得部141で取得した原画像を二値化処理して、二値画像を生成する。ここで、本実施形態においては、二値化処理部142は、原画像の二値化処理を行う際に、原画像の各画素のうち、単に二値化閾値未満の画素における画素値を0とする処理を行う態様を適用することも可能であるが、以下に図4を用いて説明する態様を適用することも可能である。   The binarization processing unit 142 binarizes the original image acquired by the original image acquisition unit 141 using the binarization threshold value, and generates a binary image. Here, in the present embodiment, when the binarization processing unit 142 performs binarization processing of the original image, the pixel value of pixels that are less than the binarization threshold among the pixels of the original image is set to 0. It is also possible to apply a mode for performing the processing as described above, but it is also possible to apply a mode described below with reference to FIG.

図4は、本発明の実施形態を示し、図2の二値化処理部142で行う形態学的フィルタリングの一例を説明するための図である。
具体的に、本発明の実施形態に適用可能な態様としては、二値化処理部142は、図3(a)に示す原画像の縦方向302については二値化閾値未満の領域を膨張し、図3(a)に示す原画像の横方向301については二値化閾値未満の領域を収縮する形態学的フィルタリングを行う。この態様を図4(a)及び図4(b)を用いて説明する。
FIG. 4 is a diagram for explaining an example of morphological filtering performed by the binarization processing unit 142 of FIG. 2 according to the embodiment of the present invention.
Specifically, as an aspect applicable to the embodiment of the present invention, the binarization processing unit 142 expands an area less than the binarization threshold in the vertical direction 302 of the original image shown in FIG. In the horizontal direction 301 of the original image shown in FIG. 3A, morphological filtering is performed to shrink the region below the binarization threshold. This aspect will be described with reference to FIGS. 4 (a) and 4 (b).

まず、図4(a)を用いて、図3(a)に示す原画像の縦方向302の処理について説明する。図4(a)には、二値画像における画素値を決定する対象となる対象画素401と、その対象画素401に対して原画像の縦方向302において近傍に位置する近傍画素402が示されている。具体的に、図4(a)には、対象画素401に対して上下1画素の近傍画素402が示されている。この場合、二値化処理部142は、例えば、図4(a)において、近傍画素402のうち、少なくとも1つの画素が二値化閾値未満の画素(画素値が0の画素)である場合には、対象画素401を二値化閾値未満の画素(画素値が0の画素)とし、二値化閾値未満の領域を膨張する処理を行う。なお、ここでは、近傍画素402として対象画素401の上下1画素を設定する例について説明を行ったが、本発明においては、この形態に限定されるものではない。例えば、二値化処理部142は、近傍画素402として対象画素401の上下n画素(nは2以上の自然数)を設定し、2n個の近傍画素402のうち、少なくともN(Nは、1≦N≦2n−1)個以上の画素が二値化閾値未満の画素(画素値が0の画素)である場合には、対象画素401を二値化閾値未満の画素(画素値が0の画素)とし、二値化閾値未満の領域を膨張する処理を行う形態も、本発明に適用可能である。   First, the process of the original image 302 in the vertical direction shown in FIG. 3A will be described with reference to FIG. FIG. 4A shows a target pixel 401 that is a target for determining a pixel value in a binary image, and a neighboring pixel 402 that is located near the target pixel 401 in the vertical direction 302 of the original image. Yes. Specifically, FIG. 4A shows a neighboring pixel 402 that is one pixel above and below the target pixel 401. In this case, the binarization processing unit 142, for example, in FIG. 4A, when at least one of the neighboring pixels 402 is a pixel less than the binarization threshold (a pixel having a pixel value of 0). Performs a process of setting the target pixel 401 as a pixel less than the binarization threshold (a pixel having a pixel value of 0) and expanding an area less than the binarization threshold. Although an example in which one pixel above and below the target pixel 401 is set as the neighboring pixel 402 has been described here, the present invention is not limited to this form. For example, the binarization processing unit 142 sets the upper and lower n pixels (n is a natural number of 2 or more) of the target pixel 401 as the neighboring pixels 402, and at least N (N is 1 ≦ 1) among the 2n neighboring pixels 402. When N ≦ 2n−1) or more pixels are pixels that are less than the binarization threshold (pixels having a pixel value of 0), the target pixel 401 is a pixel that is less than the binarization threshold (pixels having a pixel value of 0). ), And a process of expanding a region less than the binarization threshold is also applicable to the present invention.

次に、図4(b)を用いて、図3(a)に示す原画像の横方向301の処理について説明する。図4(b)には、二値画像における画素値を決定する対象となる対象画素401と、その対象画素401に対して原画像の横方向301において近傍に位置する近傍画素402が示されている。具体的に、図4(b)には、対象画素401に対して左右1画素の近傍画素402が示されている。この場合、二値化処理部142は、例えば、図4(b)において、近傍画素402のうち、少なくとも1つの画素が二値化閾値以上の画素(画素値が1の画素)である場合には、対象画素401を二値化閾値以上の画素(画素値が1の画素)とし、二値化閾値未満の領域を収縮する処理を行う。なお、ここでは、近傍画素402として対象画素401の左右1画素を設定する例について説明を行ったが、本発明においては、この形態に限定されるものではない。例えば、二値化処理部142は、近傍画素402として対象画素401の左右m画素(mは2以上の自然数)を設定し、2m個の近傍画素402のうち、少なくともM(Mは、1≦M≦2n−1)個以上の画素が二値化閾値以上の画素(画素値が1の画素)である場合には、対象画素401を二値化閾値以上の画素(画素値が1の画素)とし、二値化閾値未満の領域を収縮する処理を行う形態も、本発明に適用可能である。   Next, the processing of the original image 301 in the horizontal direction 301 illustrated in FIG. 3A will be described with reference to FIG. FIG. 4B shows a target pixel 401 that is a target for determining a pixel value in a binary image, and a neighboring pixel 402 that is located near the target pixel 401 in the horizontal direction 301 of the original image. Yes. Specifically, FIG. 4B shows a neighboring pixel 402 that is one pixel left and right with respect to the target pixel 401. In this case, the binarization processing unit 142, for example, in FIG. 4B, when at least one of the neighboring pixels 402 is a pixel that is equal to or higher than the binarization threshold (pixel value is 1). Performs a process of setting the target pixel 401 as a pixel equal to or higher than the binarization threshold (a pixel having a pixel value of 1) and contracting an area less than the binarization threshold. Here, an example in which one pixel on the left and right of the target pixel 401 is set as the neighboring pixel 402 has been described, but the present invention is not limited to this form. For example, the binarization processing unit 142 sets the left and right m pixels (m is a natural number of 2 or more) of the target pixel 401 as the neighboring pixels 402, and among the 2m neighboring pixels 402, at least M (M is 1 ≦ 1). When M ≦ 2n−1) or more pixels are pixels having a binarization threshold value or more (pixels having a pixel value of 1), the target pixel 401 is a pixel having a binarization threshold value or more (a pixel having a pixel value of 1). ), And a process for contracting a region less than the binarization threshold is also applicable to the present invention.

さらに、本実施形態においては、例えば二値化処理部142は、原画像の二値化処理を行う前に、原画像に対してガウシアンフィルタ等の平滑化フィルタによるフィルタリングを行う。このフィルタリングにより、原画像のノイズ成分を低減させることができる。   Further, in the present embodiment, for example, the binarization processing unit 142 performs filtering using a smoothing filter such as a Gaussian filter on the original image before performing binarization processing of the original image. By this filtering, the noise component of the original image can be reduced.

図3(b)は、二値化処理部142において、図3(a)に示す原画像を二値化処理して生成された二値画像を示す図である。この図3(b)に示す二値画像では、二値化閾値未満の画素(画素値が0の画素)を白色で示し、二値化閾値以上の画素(画素値が1の画素)を黒色で示している。この図3(b)において、白色で示された部分が通路220に相当すると考えられる部分である。この図3(b)に示す二値画像を生成する際に、図4を用いて上述した形態学的フィルタリングを行うことにより、原画像の縦方向302については当該縦方向302に略沿って描かれている通路220をより強調することができ、また、原画像の横方向301については通路220以外の茶樹の影等のノイズを除去することができ、その結果、二値画像において通路220の抽出精度を向上させることが可能となる。   FIG. 3B is a diagram illustrating a binary image generated by the binarization processing unit 142 by binarizing the original image illustrated in FIG. In the binary image shown in FIG. 3B, pixels that are less than the binarization threshold (pixels having a pixel value of 0) are shown in white, and pixels that are greater than or equal to the binarization threshold (pixels that have a pixel value of 1) are black. Is shown. In FIG. 3B, the part shown in white is considered to correspond to the passage 220. When the binary image shown in FIG. 3B is generated, the vertical direction 302 of the original image is drawn substantially along the vertical direction 302 by performing the morphological filtering described above with reference to FIG. The passage 220 can be emphasized more, and noise such as shadows of tea trees other than the passage 220 can be removed in the lateral direction 301 of the original image. Extraction accuracy can be improved.

ここで、再び、図2の説明に戻る。
平面射影変換処理部143は、二値化処理部142で生成された二値画像を平面射影変換処理して、平面射影変換二値画像を生成する。具体的に、平面射影変換処理部143は、原画像として撮影された耕作地200の領域を上から見た視点で、二値化処理部142で生成された二値画像を平面射影変換処理して、平面射影変換二値画像を生成する。図3(c)は、平面射影変換処理部143において、図3(b)に示す二値画像を平面射影変換処理して生成された平面射影変換二値画像を示す図である。
Here, it returns to description of FIG. 2 again.
The plane projection conversion processing unit 143 performs plane projection conversion processing on the binary image generated by the binarization processing unit 142 to generate a plane projection conversion binary image. Specifically, the planar projection conversion processing unit 143 performs planar projection conversion processing on the binary image generated by the binarization processing unit 142 from the viewpoint of viewing the area of the cultivated land 200 photographed as the original image from above. Then, a planar projective transformation binary image is generated. FIG. 3C is a diagram illustrating a planar projective conversion binary image generated by performing the planar projective conversion process on the binary image illustrated in FIG. 3B in the planar projective conversion processing unit 143.

画像回転処理部144は、平面射影変換処理部143で生成された平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、当該複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する。図3(d)は、画像回転処理部144において、図3(c)に示す平面射影変換二値画像を画像回転処理して生成された複数の回転画像を示す図である。この図3(d)には、一例として、回転角度が0度から+90度(本実施形態では時計回りを+の回転角度としている)までの各回転角度における回転画像が示されている。   The image rotation processing unit 144 performs image rotation processing for rotating the planar projection conversion binary image generated by the plane projection conversion processing unit 143 at a plurality of rotation angles, and according to each rotation angle at the plurality of rotation angles. A plurality of rotated images are generated. FIG. 3D is a diagram showing a plurality of rotated images generated by image rotation processing of the planar projective conversion binary image shown in FIG. 3C in the image rotation processing unit 144. In FIG. 3D, as an example, a rotation image at each rotation angle from 0 degree to +90 degrees (in this embodiment, the clockwise direction is a positive rotation angle) is shown.

存在確率分布取得部145は、画像回転処理部144で生成された複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく通路220の存在確率分布を取得する。   The existence probability distribution acquisition unit 145 binarizes the rotation images in the plurality of rotation images generated by the image rotation processing unit 144 among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction. The number of pixels less than the threshold is calculated, and the existence probability distribution of the passage 220 based on the number of pixels less than the binarization threshold is acquired.

図5は、本発明の実施形態を示し、図2の存在確率分布取得部145で取得された、或る回転画像における通路220の存在確率分布の一例を示す図である。図5において、横軸の水平方向の各位置は、図3(d)に示す水平方向303の各位置を示す。また、図5において、縦軸の画素数は、図3(d)に示す水平方向303の各位置における、当該水平方向303に直交する図3(d)に示す垂直方向304の画素のうちの二値化閾値未満の画素(図3(d)の白色で示された画素値が0の画素)の数を示す。そして、存在確率分布取得部145は、画像回転処理部144で生成された各回転画像ごとに、図5に示すような通路220の存在確率分布を取得する。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the existence probability distribution of the passage 220 in a certain rotation image acquired by the existence probability distribution acquisition unit 145 of FIG. 2 according to the embodiment of this invention. In FIG. 5, each horizontal position on the horizontal axis indicates each position in the horizontal direction 303 shown in FIG. In FIG. 5, the number of pixels on the vertical axis is the number of pixels in the vertical direction 304 shown in FIG. 3D orthogonal to the horizontal direction 303 at each position in the horizontal direction 303 shown in FIG. This indicates the number of pixels that are less than the binarization threshold (pixels indicated by white in FIG. 3D). Then, the existence probability distribution acquisition unit 145 acquires the existence probability distribution of the passage 220 as illustrated in FIG. 5 for each rotation image generated by the image rotation processing unit 144.

ここで、再び、図2の説明に戻る。
最適回転画像抽出部146は、画像回転処理部144で生成された複数の回転画像のうち、存在確率分布取得部145で取得された通路220の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する。具体的に、最適回転画像抽出部146は、画像回転処理部144で生成された複数の回転画像のうち、図5に示す通路220の存在確率分布における最大値501が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する。
Here, it returns to description of FIG. 2 again.
The optimum rotated image extraction unit 146 optimizes the rotated image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage 220 acquired by the existence probability distribution acquisition unit 145 among the plurality of rotation images generated by the image rotation processing unit 144. Extract as a rotated image. Specifically, the optimal rotation image extraction unit 146 optimally rotates a rotation image having the largest maximum value 501 in the existence probability distribution of the passage 220 illustrated in FIG. 5 among the plurality of rotation images generated by the image rotation processing unit 144. Extract as an image.

角度算出部147は、最適回転画像抽出部146で抽出された最適回転画像における回転角度に基づいて、畝210に対する作業機100の進行方向101における角度を算出する。   The angle calculation unit 147 calculates an angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the rod 210 based on the rotation angle in the optimal rotation image extracted by the optimal rotation image extraction unit 146.

位置ズレ量算出部148は、本実施形態においては、撮影部110が作業機100の直交方向102の中心位置に配置されているため、最適回転画像抽出部146で抽出された最適回転画像における水平方向303の中心位置と、当該最適回転画像における2つの通路220が存在する位置とに基づいて、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量を算出する。なお、本発明においては、上述したように、撮影部110は、作業機100の直交方向102の中心位置に必ずしも配置されている必要はなく、例えば、作業機100の進行方向101を撮影可能な、当該作業機100の前部の上部に配置されている形態も適用可能であるため、この形態の場合には、位置ズレ量算出部148は、最適回転画像抽出部146で抽出された最適回転画像における水平方向303の中心位置と、当該最適回転画像における2つの通路220が存在する位置と、作業機100に対する撮影部110の位置とに基づいて、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量を算出する形態を採る。   In this embodiment, the positional deviation amount calculation unit 148 is arranged in the horizontal direction in the optimal rotation image extracted by the optimal rotation image extraction unit 146 because the photographing unit 110 is arranged at the center position in the orthogonal direction 102 of the work machine 100. Based on the center position in the direction 303 and the position where the two passages 220 exist in the optimum rotation image, the amount of positional deviation from the center position of the rod 210 in the work machine 100 is calculated. In the present invention, as described above, the imaging unit 110 does not necessarily have to be arranged at the center position in the orthogonal direction 102 of the work machine 100. For example, the traveling direction 101 of the work machine 100 can be taken. Since the configuration arranged at the upper part of the front portion of the work machine 100 is also applicable, in this configuration, the positional deviation amount calculation unit 148 is configured to perform the optimal rotation extracted by the optimal rotation image extraction unit 146. Based on the center position of the horizontal direction 303 in the image, the position where the two passages 220 exist in the optimum rotation image, and the position of the imaging unit 110 with respect to the work machine 100, A form for calculating the positional deviation amount is adopted.

図6は、本発明の実施形態を示し、図2の位置ズレ量算出部148による位置ズレ量算出処理を説明するための図である。図6には、最適回転画像抽出部146で抽出された最適回転画像600とともに、当該最適回転画像600上に、存在確率分布取得部145で取得された通路220の存在確率分布602が斜線領域で示されている。また、図6には、最適回転画像600における水平方向(303)の中心位置601と、最適回転画像600における2つの通路(220)が存在する位置603及び604が示されている。   FIG. 6 is a diagram for explaining the positional deviation amount calculation processing by the positional deviation amount calculation unit 148 in FIG. 2 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 6, the existence probability distribution 602 of the passage 220 acquired by the existence probability distribution acquisition unit 145 on the optimum rotation image 600 together with the optimum rotation image 600 extracted by the optimum rotation image extraction unit 146 is a hatched area. It is shown. FIG. 6 also shows a center position 601 in the horizontal direction (303) in the optimally rotated image 600 and positions 603 and 604 where two paths (220) exist in the optimally rotated image 600.

ここで、図6に示すように、最適回転画像600において、通路220が存在する位置603と通路220が存在する位置604との間の画素数が290ピクセル(290画素)であるものとする。また、図6に示すように、最適回転画像600において、通路220が存在する位置603と水平方向の中心位置601との間の画素数が105ピクセル(105画素)であり、また、通路220が存在する位置604と水平方向の中心位置601との間の画素数が185ピクセル(185画素)であるものとする。そして、通路220が存在する位置603と通路220が存在する位置604との間の領域に畝210が存在すると考えられるため、図6に示すように、最適回転画像600における水平方向の中心位置601は、当該畝210が存在する領域の水平方向の中心位置に対して、40ピクセル(40画素)だけ左にずれていることになる。この際、本実施形態においては、上述したように、撮影部110は、作業機100の直交方向102の中心位置に配置されているため、作業機100の直交方向102の中心位置は、最適回転画像600における水平方向の中心位置601と同様と見なすことができる。そして、例えば、耕作地200において、1画素当たり、180/290(cm)であるとすると、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量は、40×180/290≒25cmと算出することができる。この際、右方向の位置ズレを+方向とすると、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量は、−25cmと算出されることになる。   Here, as shown in FIG. 6, it is assumed that the number of pixels between the position 603 where the passage 220 exists and the position 604 where the passage 220 exists in the optimum rotation image 600 is 290 pixels (290 pixels). Further, as shown in FIG. 6, in the optimally rotated image 600, the number of pixels between the position 603 where the passage 220 exists and the center position 601 in the horizontal direction is 105 pixels (105 pixels). It is assumed that the number of pixels between the existing position 604 and the horizontal center position 601 is 185 pixels (185 pixels). Then, since it is considered that the ridge 210 exists in a region between the position 603 where the passage 220 exists and the position 604 where the passage 220 exists, as shown in FIG. 6, the horizontal center position 601 in the optimum rotation image 600. Is shifted to the left by 40 pixels (40 pixels) with respect to the center position in the horizontal direction of the region where the ridge 210 exists. At this time, in the present embodiment, as described above, since the photographing unit 110 is disposed at the center position in the orthogonal direction 102 of the work implement 100, the center position of the work implement 100 in the orthogonal direction 102 is optimal rotation. This can be regarded as the same as the horizontal center position 601 in the image 600. For example, if it is assumed that 180/290 (cm) per pixel in the cultivated land 200, the positional deviation amount from the center position of the ridge 210 in the work machine 100 is calculated as 40 × 180 / 290≈25 cm. be able to. At this time, if the rightward misalignment is the + direction, the amount of misalignment from the center position of the collar 210 in the work machine 100 is calculated to be −25 cm.

ここで、再び、図2の説明に戻る。
走行機構150は、制御部130の制御に基づいて、作業機100を耕作地200の畝210に沿って走行させるための機構である。この走行機構150は、キャタピラー或いはタイヤ等を含み構成されている。例えば、制御部130は、位置ズレ量算出部148で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、位置ズレ量算出部148で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とが共に小さくなるように、走行機構150による走行を制御する。
Here, it returns to description of FIG. 2 again.
The traveling mechanism 150 is a mechanism for causing the work machine 100 to travel along the ridge 210 of the cultivated land 200 based on the control of the control unit 130. The traveling mechanism 150 includes a caterpillar or a tire. For example, the control unit 130 may determine the angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the heel 210 calculated by the position deviation amount calculation unit 148 and the center position of the heel 210 in the work machine 100 calculated by the position deviation amount calculation unit 148. The travel by the travel mechanism 150 is controlled so that the positional deviation amount from the travel distance becomes smaller.

作物採取機構160は、制御部130の制御に基づいて、耕作地200の畝210に植えられている作物を作業機100で採取するための機構である。   The crop harvesting mechanism 160 is a mechanism for harvesting crops planted in the straw 210 of the cultivated land 200 with the work machine 100 based on the control of the control unit 130.

表示部170は、位置ズレ量算出部148で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、位置ズレ量算出部148で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量の情報を表示する。この際、表示部170は、これらの情報とともに、原画像取得部141で取得された原画像を表示するようにしてもよい。そして、作業者は、表示部170に表示された情報等を見ることにより、現在の作業機100の畝210に対する走行状況を把握することができる。   The display unit 170 displays the angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the heel 210 calculated by the positional deviation amount calculation unit 148 and the center position of the heel 210 in the work machine 100 calculated by the positional deviation amount calculation unit 148. Displays information on the amount of misalignment. At this time, the display unit 170 may display the original image acquired by the original image acquisition unit 141 together with the information. Then, the operator can grasp the current traveling state of the work machine 100 with respect to the eaves 210 by looking at the information displayed on the display unit 170.

図7は、本発明の実施形態を示し、図2の表示部170による画面表示の一例を示す図である。図7において、表示部170の画像表示領域710には、原画像取得部141で取得した原画像が表示されている。また、図7において、表示部170の情報表示領域720には、走行状態情報721、角度情報722、及び、位置ズレ量情報723が表示されている。具体的に、走行状態情報721には、走行中である旨の情報が表示されている。また、角度情報722には、畝210に対する作業機100の進行方向101における角度が−4度(反時計回りに4度)である旨の情報が表示されている。また、位置ズレ量情報723には、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量が−25cmである(左方向に25cmだけ位置ズレしている)旨の情報が表示されている。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a screen display by the display unit 170 of FIG. 2 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 7, the original image acquired by the original image acquisition unit 141 is displayed in the image display area 710 of the display unit 170. In FIG. 7, traveling state information 721, angle information 722, and positional deviation amount information 723 are displayed in the information display area 720 of the display unit 170. Specifically, the traveling state information 721 displays information indicating that the vehicle is traveling. The angle information 722 displays information indicating that the angle of the work implement 100 with respect to the rod 210 in the traveling direction 101 is −4 degrees (4 degrees counterclockwise). Further, the positional deviation amount information 723 displays information indicating that the positional deviation amount from the center position of the rod 210 in the work machine 100 is −25 cm (the positional deviation is 25 cm in the left direction).

次に、本発明の実施形態に係る作業機100の制御方法における処理手順について説明する。図8は、本発明の実施形態に係る作業機100の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。この図8に示すフローチャートの説明においては、図2に示す作業機100の各機能構成を用いて説明を行う。   Next, a processing procedure in the method for controlling the work machine 100 according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure in the method for controlling the work machine 100 according to the embodiment of the present invention. In the description of the flowchart shown in FIG. 8, description will be made using each functional configuration of the work machine 100 shown in FIG. 2.

なお、図8に示すフローチャートの処理の開始時点においては、既に、走行機構150による作業機100の走行、及び、作物採取機構160による畝210に植えられている作物の採取が行われているものとする。   In addition, at the time of starting the process of the flowchart shown in FIG. 8, the traveling of the working machine 100 by the traveling mechanism 150 and the harvesting of the crops planted in the basket 210 by the crop collecting mechanism 160 have already been performed. And

まず、ステップS101において、撮影部110は、制御部130の制御に基づいて、図1を用いて上述したように、作業機100の進行方向101に撮影方向が設定された状態で、畝210と通路220とを含む耕作地200の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る。ここでは、例えば、図3(a)に示す原画像を得る。その後、原画像取得部141は、撮影部110で得られた原画像を取得する処理を行う。   First, in step S <b> 101, the photographing unit 110 is configured with the jar 210 in a state where the photographing direction is set to the traveling direction 101 of the work machine 100 as described above with reference to FIG. 1 based on the control of the control unit 130. An area of the cultivated land 200 including the passage 220 is photographed from obliquely above to obtain an original image of the area. Here, for example, the original image shown in FIG. Thereafter, the original image acquisition unit 141 performs processing for acquiring the original image obtained by the photographing unit 110.

続いて、ステップS102において、二値化処理部142は、二値化閾値を用いて、ステップS101で取得した原画像を二値化処理して、二値画像を生成する。この二値化処理の際、本実施形態においては、図4を用いて説明した形態学的フィルタリングを行うことが好適である。ここでは、例えば、図3(b)に示す二値画像を生成する。また、本実施形態においては、例えば二値化処理部142は、原画像の二値化処理を行う前に、原画像に対してガウシアンフィルタ等の平滑化フィルタによるフィルタリングを行うことが好適である。   Subsequently, in step S102, the binarization processing unit 142 binarizes the original image acquired in step S101 using the binarization threshold value, and generates a binary image. At the time of this binarization processing, in the present embodiment, it is preferable to perform the morphological filtering described with reference to FIG. Here, for example, the binary image shown in FIG. 3B is generated. In the present embodiment, for example, the binarization processing unit 142 preferably performs filtering using a smoothing filter such as a Gaussian filter on the original image before performing binarization processing on the original image. .

続いて、ステップS103において、平面射影変換処理部143は、ステップS102で生成された二値画像を平面射影変換処理して、平面射影変換二値画像を生成する。具体的に、平面射影変換処理部143は、原画像として撮影された耕作地200の領域を上から見た視点で、ステップS102で生成されたで生成された二値画像を平面射影変換処理して、平面射影変換二値画像を生成する。ここでは、例えば、図3(c)に示す平面射影変換二値画像を生成する。   Subsequently, in step S103, the planar projection conversion processing unit 143 performs planar projection conversion processing on the binary image generated in step S102 to generate a planar projection conversion binary image. Specifically, the planar projection conversion processing unit 143 performs a planar projection conversion process on the binary image generated in step S102 from the viewpoint of viewing the area of the cultivated land 200 photographed as the original image from above. Then, a planar projective transformation binary image is generated. Here, for example, a planar projective transformation binary image shown in FIG.

続いて、ステップS104において、画像回転処理部144は、ステップS103で生成された平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、当該複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する。ここでは、例えば、図3(d)に示すような複数の回転画像を生成する。   Subsequently, in step S104, the image rotation processing unit 144 performs image rotation processing for rotating the planar projection conversion binary image generated in step S103 at a plurality of rotation angles, and each rotation angle at the plurality of rotation angles. A plurality of rotated images corresponding to the above are generated. Here, for example, a plurality of rotated images as shown in FIG.

続いて、ステップS105において、存在確率分布取得部145は、ステップS104で生成された複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく通路220の存在確率分布を取得する。具体的に、例えば、存在確率分布取得部145は、ステップS104で生成された各回転画像ごとに、図5を用いて説明した通路220の存在確率分布を取得する。   Subsequently, in step S105, the existence probability distribution acquisition unit 145 determines, for each rotated image in the plurality of rotated images generated in step S104, out of the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction. The number of pixels less than the binarization threshold is calculated, and the existence probability distribution of the passage 220 based on the number of pixels less than the binarization threshold is obtained. Specifically, for example, the existence probability distribution acquisition unit 145 acquires the existence probability distribution of the passage 220 described with reference to FIG. 5 for each rotation image generated in step S104.

続いて、ステップS106において、最適回転画像抽出部146は、ステップS104で生成された複数の回転画像のうち、ステップS105で取得された通路220の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する。具体的に、最適回転画像抽出部146は、ステップS104で生成された複数の回転画像のうち、図5に示す通路220の存在確率分布における最大値501が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する。   Subsequently, in step S106, the optimum rotation image extraction unit 146 optimizes the rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage 220 acquired in step S105 among the plurality of rotation images generated in step S104. Extract as a rotated image. Specifically, the optimum rotation image extraction unit 146 extracts, as the optimum rotation image, a rotation image having the largest maximum value 501 in the existence probability distribution of the passage 220 illustrated in FIG. 5 among the plurality of rotation images generated in step S104. To do.

続いて、ステップS107において、角度算出部147は、ステップS106で抽出された最適回転画像における回転角度に基づいて、畝210に対する作業機100の進行方向101における角度を算出する。   Subsequently, in step S107, the angle calculation unit 147 calculates an angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the rod 210 based on the rotation angle in the optimum rotation image extracted in step S106.

続いて、ステップS108において、位置ズレ量算出部148は、ステップS106で抽出された最適回転画像における水平方向303の中心位置(図6の601)と、当該最適回転画像における2つの通路220が存在する位置(図6の603及び604)とに基づいて、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量を算出する。このステップS108の詳細な処理例は、図6を用いて説明したとおりである。   Subsequently, in step S108, the positional deviation amount calculation unit 148 has a center position (601 in FIG. 6) in the horizontal direction 303 in the optimally rotated image extracted in step S106 and two paths 220 in the optimally rotated image. Based on the positions to be moved (603 and 604 in FIG. 6), a positional deviation amount from the center position of the rod 210 in the work machine 100 is calculated. A detailed processing example of step S108 is as described with reference to FIG.

続いて、ステップS109において、表示部170は、制御部130の制御に基づいて、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量の情報を表示する。この際、表示部170は、これらの情報とともに、ステップS101で取得された原画像を表示するようにしてもよい。この表示例は、図7を用いて説明したとおりである。そして、作業者は、表示部170に表示された情報等を見ることにより、現在の作業機100の畝210に対する走行状況を把握することができる。   Subsequently, in step S109, the display unit 170, based on the control of the control unit 130, the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107, and the work implement 100 calculated in step S108. Information on the amount of positional deviation from the center position of the heel 210 is displayed. At this time, the display unit 170 may display the original image acquired in step S101 together with the information. This display example is as described with reference to FIG. Then, the operator can grasp the current traveling state of the work machine 100 with respect to the eaves 210 by looking at the information displayed on the display unit 170.

続いて、ステップS110において、制御部130は、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とに基づいて、走行機構150による走行制御(自動走行制御)を行う。具体的に、制御部130は、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とが共に小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う。   Subsequently, in step S110, the control unit 130 determines the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 and the position from the center position of the rod 210 in the work implement 100 calculated in step S108. Based on the amount of deviation, traveling control (automatic traveling control) by the traveling mechanism 150 is performed. Specifically, the control unit 130 determines the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the saddle 210 calculated in step S107 and the positional deviation amount from the center position of the saddle 210 in the work implement 100 calculated in step S108. The travel control by the travel mechanism 150 is performed so that both are small.

なお、図8に示すフローチャートの処理例では、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とが共に小さくなるように、走行機構150による走行制御を行うようにしているが、本発明(本実施形態)においてはこの態様に限定されるものではない。例えば、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度のみが小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う態様も本発明(本実施形態)に含まれる。さらに、例えば、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量のみが小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う態様も本発明(本実施形態)に含まれる。即ち、本発明(本実施形態)においては、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とのいずれか一方が小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う態様も含まれる。   In the processing example of the flowchart shown in FIG. 8, the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 and the position from the center position of the rod 210 in the work implement 100 calculated in step S108. The travel control by the travel mechanism 150 is performed so that both the deviation amounts are small, but the present invention (the present embodiment) is not limited to this mode. For example, the present invention (this embodiment) includes a mode in which travel control is performed by the travel mechanism 150 so that only the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 is reduced. Furthermore, for example, the present invention (the present embodiment) also includes an aspect in which the traveling control by the traveling mechanism 150 is performed so that only the displacement amount from the center position of the rod 210 in the work machine 100 calculated in step S108 is reduced. It is. That is, in the present invention (this embodiment), the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 and the position from the center position of the rod 210 in the work implement 100 calculated in step S108. A mode in which the traveling control by the traveling mechanism 150 is performed so that either one of the deviation amounts is small is also included.

以上の走行制御により、作業機100の進行方向101を畝列に対して高精度に追従させることができ、作物採取機構160による作物の採取を効率的に行うことができる。なお、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とのいずれか一方が小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う態様よりも、ステップS107で算出された畝210に対する作業機100の進行方向101における角度と、ステップS108で算出された作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量とが共に小さくなるように、走行機構150による走行制御を行う態様の方が、作業機100の進行方向101を畝列に対してより高精度に追従させることができ、作物採取機構160による作物の採取をより効率的に行うことができる。   With the above traveling control, the traveling direction 101 of the work machine 100 can be made to follow the row of rows with high accuracy, and the crop collecting mechanism 160 can efficiently collect the crop. Note that one of the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 and the amount of positional deviation from the center position of the rod 210 calculated in step S108 are reduced. As described above, the angle in the traveling direction 101 of the work implement 100 with respect to the rod 210 calculated in step S107 and the center position of the rod 210 in the work implement 100 calculated in step S108, as compared with the mode in which the traveling control by the traveling mechanism 150 is performed. In the mode in which the traveling control by the traveling mechanism 150 is performed so that both the positional deviation amount from the head and the amount of positional deviation from each other become smaller, the traveling direction 101 of the work machine 100 can follow the row of trains with higher accuracy. The crop can be collected more efficiently by the collection mechanism 160.

続いて、ステップS111において、制御部130は、情報入力部120からの情報に基づいて、作業機100の自動走行制御を終了するか否かを判断する。この判断の結果、作業機100の自動走行制御を終了しない(即ち、自動走行制御を継続する)場合には(S111/NO)、ステップS101に戻り、ステップS101以降の処理を再度行う。   Subsequently, in step S <b> 111, the control unit 130 determines whether or not to end the automatic travel control of the work machine 100 based on information from the information input unit 120. As a result of this determination, when the automatic traveling control of the work machine 100 is not terminated (that is, the automatic traveling control is continued) (S111 / NO), the process returns to step S101, and the processes after step S101 are performed again.

一方、ステップS111の判断の結果、作業機100の自動走行制御を終了する場合には(S111/YES)、図8に示すフローチャートの処理を終了する。   On the other hand, as a result of the determination in step S111, when the automatic travel control of the work machine 100 is to be ended (S111 / YES), the processing of the flowchart shown in FIG. 8 is ended.

なお、上述した説明では特に言及していないが、最適回転画像の抽出を行う場合に、複数段階(例えば2段階)の処理に分けることも、本実施形態においては好適である。以下、最適回転画像の抽出を2段階の処理に分ける態様について説明を行う。
まず、第1段階では、ステップS104における複数の回転画像の生成の際に、例えば回転角度を10度刻みで−90度から+90度までの回転画像を生成する。そして、ステップS105において10度刻みの各回転画像における通路220の存在確率分布を取得し、次いで、ステップS106において通路220の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を第1の回転画像として抽出する。
続いて、第2段階では、再度のステップS104における複数の回転画像の生成の際に、第1の回転画像に対して例えば回転角度を1度刻みで±5度の範囲の回転画像を生成する。そして、ステップS105において1度刻みの各回転画像における通路220の存在確率分布を取得し、次いで、ステップS106において通路220の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を第2の回転画像として抽出する。そして、この第2の回転画像を最適回転画像とし、ステップS107以降の処理を行う。
Although not particularly mentioned in the above description, it is also preferable in the present embodiment to divide the process into a plurality of stages (for example, two stages) when extracting the optimum rotated image. Hereinafter, a mode in which the extraction of the optimum rotated image is divided into two steps will be described.
First, in the first stage, at the time of generating a plurality of rotated images in step S104, for example, rotated images from −90 degrees to +90 degrees with a rotation angle of 10 degrees are generated. In step S105, the existence probability distribution of the passage 220 in each rotation image in increments of 10 degrees is acquired, and then in step S106, the rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage 220 is extracted as the first rotation image. To do.
Subsequently, in the second stage, when a plurality of rotation images are generated in step S104 again, for example, a rotation image in a range of ± 5 degrees is generated with respect to the first rotation image in increments of 1 degree. . Then, in step S105, the existence probability distribution of the passage 220 in each rotation image in increments of 1 degree is acquired, and in step S106, the rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage 220 is extracted as the second rotation image. To do. Then, the second rotated image is set as an optimally rotated image, and the processes after step S107 are performed.

以上説明したように、本発明の実施形態に係る作業機100では、撮影部110において、作業機100の進行方向101に撮影方向が設定された状態で、畝210と通路220とを含む耕作地200の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得るようにしている。そして、本発明の実施形態に係る作業機100では、二値化処理部142において、二値化閾値を用いて原画像を二値化処理して二値画像を生成し、平面射影変換処理部143において、二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成するようにしている。そして、本発明の実施形態に係る作業機100では、画像回転処理部144において、平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成するようにしている。そして、本発明の実施形態に係る作業機100では、存在確率分布取得部145において、複数の回転画像における各回転画像について、水平方向303の各位置における、当該水平方向303に直交する垂直方向304の画素のうちの二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく通路220の存在確率分布を取得し、最適回転画像抽出部146において、画像回転処理部144で生成された複数の回転画像のうち、存在確率分布取得部145で取得された通路220の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出するようにしている。そして、本発明の実施形態に係る作業機100では、角度算出部147において、最適回転画像における回転角度に基づいて、畝210に対する作業機100の進行方向101における角度を算出するようにしている。さらに、本発明の実施形態に係る作業機100では、位置ズレ量算出部148において、最適回転画像における水平方向303の中心位置と、当該最適回転画像における2つの通路220が存在する位置とに基づいて、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量を算出するようにしている。
かかる構成によれば、撮影部110において得られた原画像を画像処理することにより、畝210に対する作業機100の進行方向101における角度や、作業機100における畝210の中心位置からの位置ズレ量を算出するため、作物が植えられている畝210の側面等に接触することなく、当該角度や当該位置ズレ量を算出することができる。これにより、作物が植えられている畝を破壊することなく、自動走行制御を行うことが可能となる。
As described above, in the working machine 100 according to the embodiment of the present invention, the cultivated land including the ridge 210 and the passage 220 in the photographing unit 110 with the photographing direction set in the traveling direction 101 of the working machine 100. An area 200 is photographed obliquely from above, and an original image of the area is obtained. In the work machine 100 according to the embodiment of the present invention, the binarization processing unit 142 binarizes the original image using the binarization threshold value to generate a binary image, and the planar projection conversion processing unit In 143, the binary image is subjected to plane projection conversion processing to generate a plane projection conversion binary image. In the work machine 100 according to the embodiment of the present invention, the image rotation processing unit 144 performs image rotation processing for rotating the planar projection conversion binary image at a plurality of rotation angles, and each rotation angle at the plurality of rotation angles. A plurality of rotated images corresponding to the above are generated. In the work machine 100 according to the embodiment of the present invention, in the existence probability distribution acquisition unit 145, the vertical direction 304 orthogonal to the horizontal direction 303 at each position in the horizontal direction 303 for each rotation image in the plurality of rotation images. The number of pixels that are less than the binarization threshold is calculated, the existence probability distribution of the passage 220 based on the number of pixels that is less than the binarization threshold is acquired, and the optimum rotated image extraction unit 146 performs image rotation. Of the plurality of rotation images generated by the processing unit 144, the rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage 220 acquired by the existence probability distribution acquisition unit 145 is extracted as the optimum rotation image. In the work machine 100 according to the embodiment of the present invention, the angle calculation unit 147 calculates the angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the rod 210 based on the rotation angle in the optimum rotation image. Furthermore, in the work machine 100 according to the embodiment of the present invention, the positional deviation amount calculation unit 148 is based on the center position in the horizontal direction 303 in the optimum rotation image and the position where the two passages 220 exist in the optimum rotation image. Thus, the positional deviation amount from the center position of the collar 210 in the work machine 100 is calculated.
According to this configuration, by performing image processing on the original image obtained in the photographing unit 110, the angle in the traveling direction 101 of the work machine 100 with respect to the heel 210 and the amount of positional deviation from the center position of the heel 210 in the work machine 100. Therefore, the angle and the positional deviation amount can be calculated without touching the side surface of the basket 210 on which the crop is planted. As a result, automatic traveling control can be performed without destroying the pod on which the crop is planted.

(その他の実施形態)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
(Other embodiments)
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
This program and a computer-readable storage medium storing the program are included in the present invention.

なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、または、その主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。   Note that the above-described embodiments of the present invention are merely examples of implementation in practicing the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed as being limited thereto. It is. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or the main features thereof.

100:作業機、110:撮影部、120:情報入力部、130:制御部、140:画像処理部、141:原画像取得部、142:二値化処理部、143:平面射影変換処理部、144:画像回転処理部、145:存在確率分布取得部、146:最適回転画像抽出部、147:角度算出部、148:位置ズレ量算出部、150:走行機構、160:作物採取機構、170:表示部、200:耕作地 100: work machine, 110: photographing unit, 120: information input unit, 130: control unit, 140: image processing unit, 141: original image acquisition unit, 142: binarization processing unit, 143: plane projection conversion processing unit, 144: Image rotation processing unit, 145: Existence probability distribution acquisition unit, 146: Optimal rotation image extraction unit, 147: Angle calculation unit, 148: Position shift amount calculation unit, 150: Travel mechanism, 160: Crop harvesting mechanism, 170: Display unit, 200: Cultivated land

Claims (8)

作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機であって、
当該作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路と前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影手段と、
二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理手段と、
前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理手段と、
前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理手段と、
前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得手段と、
前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出手段と、
前記最適回転画像における前記回転角度に基づいて、前記畝に対する当該作業機の進行方向における角度を算出する角度算出手段と
を有することを特徴とする作業機。
A work machine that travels along the cultivated land where the ridges in which the crops are planted are formed in rows,
In a state where the shooting direction is set in the traveling direction of the work implement, the area of the cultivated land including the passage between the adjacent ridges and the ridge is photographed from obliquely above to obtain an original image of the area. Photographing means;
Binarization processing means for generating a binary image by binarizing the original image using a binarization threshold;
Plane projection conversion processing means for generating a plane projection conversion binary image by performing plane projection conversion processing on the binary image;
Image rotation processing means for performing image rotation processing for rotating the planar projection conversion binary image at a plurality of rotation angles, and generating a plurality of rotation images corresponding to the rotation angles at the plurality of rotation angles;
For each rotated image in the plurality of rotated images, the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction is calculated, and the binarization threshold Presence probability distribution acquisition means for acquiring the existence probability distribution of the passage based on the number of pixels less than,
Among the plurality of rotation images, an optimum rotation image extraction means for extracting a rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage as an optimum rotation image;
A working machine comprising: an angle calculating unit that calculates an angle in a traveling direction of the working machine with respect to the heel based on the rotation angle in the optimum rotation image.
前記撮影手段は、当該作業機の進行方向を撮影可能な、当該作業機の前部の上部に配置されており、
前記原画像には、少なくとも2つの前記通路が描かれており、
前記最適回転画像における前記水平方向の中心位置と、前記最適回転画像における前記2つの通路が存在する位置と、当該作業機に対する前記撮影手段の位置とに基づいて、当該作業機における前記畝の中心位置からの位置ズレ量を算出する位置ズレ量算出手段を更に有することを特徴とする請求項1に記載の作業機。
The photographing means is arranged on the upper part of the front part of the working machine capable of photographing the traveling direction of the working machine.
In the original image, at least two of the passages are drawn,
Based on the center position in the horizontal direction in the optimum rotation image, the position where the two passages exist in the optimum rotation image, and the position of the photographing means with respect to the work machine, the center of the heel in the work machine The work machine according to claim 1, further comprising position shift amount calculation means for calculating a position shift amount from the position.
前記二値化処理手段は、前記原画像の縦方向については前記二値化閾値未満の領域を膨張し、前記原画像の横方向については前記二値化閾値未満の領域を収縮する形態学的フィルタリングを行って、前記二値画像を生成することを特徴とする請求項1または2に記載の作業機。   The binarization processing means expands an area less than the binarization threshold in the vertical direction of the original image and contracts an area less than the binarization threshold in the horizontal direction of the original image. The work machine according to claim 1, wherein the binary image is generated by performing filtering. 作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機であって、
当該作業機の進行方向を撮影可能な、当該作業機の前部の上部に配置され、当該作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路を少なくとも2つと前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影手段と、
二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理手段と、
前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理手段と、
前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理手段と、
前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得手段と、
前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出手段と、
前記最適回転画像における前記水平方向の中心位置と、前記最適回転画像における前記2つの通路が存在する位置と、当該作業機に対する前記撮影手段の位置とに基づいて、当該作業機における前記畝の中心位置からの位置ズレ量を算出する位置ズレ量算出手段と
を有することを特徴とする作業機。
A work machine that travels along the cultivated land where the ridges in which the crops are planted are formed in rows,
At least two passages between adjacent scissors are arranged in the upper part of the front part of the work machine that can photograph the travel direction of the work machine, and the shooting direction is set in the travel direction of the work machine. A photographing means for photographing an area of the cultivated land including one and the ridge from obliquely above, and obtaining an original image of the area;
Binarization processing means for generating a binary image by binarizing the original image using a binarization threshold;
Plane projection conversion processing means for generating a plane projection conversion binary image by performing plane projection conversion processing on the binary image;
Image rotation processing means for performing image rotation processing for rotating the planar projection conversion binary image at a plurality of rotation angles, and generating a plurality of rotation images corresponding to the rotation angles at the plurality of rotation angles;
For each rotated image in the plurality of rotated images, the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction is calculated, and the binarization threshold Presence probability distribution acquisition means for acquiring the existence probability distribution of the passage based on the number of pixels less than,
Among the plurality of rotation images, an optimum rotation image extraction means for extracting a rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage as an optimum rotation image;
Based on the center position in the horizontal direction in the optimum rotation image, the position where the two passages exist in the optimum rotation image, and the position of the photographing means with respect to the work machine, the center of the heel in the work machine A working machine comprising: a positional deviation amount calculating means for calculating a positional deviation amount from a position.
前記最適回転画像における前記回転角度に基づいて、前記畝に対する当該作業機の進行方向における角度を算出する角度算出手段を更に有することを特徴とする請求項4に記載の作業機。   The work machine according to claim 4, further comprising angle calculation means for calculating an angle in a traveling direction of the work machine with respect to the rod based on the rotation angle in the optimum rotation image. 前記二値化処理手段は、前記原画像の縦方向については前記二値化閾値未満の領域を膨張し、前記原画像の横方向については前記二値化閾値未満の領域を収縮する形態学的フィルタリングを行って、前記二値画像を生成することを特徴とする請求項4または5に記載の作業機。   The binarization processing means expands an area less than the binarization threshold in the vertical direction of the original image and contracts an area less than the binarization threshold in the horizontal direction of the original image. 6. The work machine according to claim 4, wherein the binary image is generated by performing filtering. 作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機の制御方法であって、
前記作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路と前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影手段で撮影して、当該領域の原画像を得る撮影ステップと、
二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理ステップと、
前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理ステップと、
前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理ステップと、
前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得ステップと、
前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出ステップと、
前記最適回転画像における前記回転角度に基づいて、前記畝に対する前記作業機の進行方向における角度を算出する角度算出ステップと
を有することを特徴とする作業機の制御方法。
A method for controlling a working machine that travels along a cultivated land in which ridges in which crops are planted are formed in rows,
In a state in which the shooting direction is set in the traveling direction of the work implement, the area of the cultivated land including the passage between the adjacent ridges and the ridge is photographed from a diagonally upper side by a photographing unit, and the original of the area is captured. A shooting step to obtain an image;
A binarization processing step of binarizing the original image using a binarization threshold to generate a binary image;
Planar projective transformation processing step of generating a planar projective transformation binary image by performing planar projective transformation processing on the binary image;
An image rotation processing step of performing image rotation processing for rotating the planar projective transformation binary image at a plurality of rotation angles, and generating a plurality of rotation images corresponding to the rotation angles at the plurality of rotation angles;
For each rotated image in the plurality of rotated images, the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction is calculated, and the binarization threshold An existence probability distribution obtaining step of obtaining an existence probability distribution of the passage based on the number of pixels less than, and
An optimum rotation image extraction step of extracting a rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage among the plurality of rotation images as an optimum rotation image;
A work machine control method comprising: an angle calculation step of calculating an angle in a traveling direction of the work machine with respect to the rod based on the rotation angle in the optimum rotation image.
作物が植えられている畝が列状に形成された耕作地を前記畝に沿って走行する作業機の制御方法であって、
前記作業機の進行方向を撮影可能な、当該作業機の前部の上部に配置された撮影手段を用いて、前記作業機の進行方向に撮影方向が設定された状態で、隣接する前記畝の間の通路を少なくとも2つと前記畝とを含む前記耕作地の領域を斜め上方から撮影して、当該領域の原画像を得る撮影ステップと、
二値化閾値を用いて前記原画像を二値化処理して二値画像を生成する二値化処理ステップと、
前記二値画像を平面射影変換処理して平面射影変換二値画像を生成する平面射影変換処理ステップと、
前記平面射影変換二値画像を複数の回転角度で回転させる画像回転処理を行って、前記複数の回転角度における各回転角度に応じた複数の回転画像を生成する画像回転処理ステップと、
前記複数の回転画像における各回転画像について、水平方向の各位置における、当該水平方向に直交する垂直方向の画素のうちの前記二値化閾値未満の画素の数を算出し、当該二値化閾値未満の画素の数に基づく前記通路の存在確率分布を取得する存在確率分布取得ステップと、
前記複数の回転画像のうち、前記通路の存在確率分布における最大値が最も大きい回転画像を最適回転画像として抽出する最適回転画像抽出ステップと、
前記最適回転画像における前記水平方向の中心位置と、前記最適回転画像における前記2つの通路が存在する位置と、当該作業機に対する前記撮影手段の位置とに基づいて、前記作業機における前記畝の中心位置からの位置ズレ量を算出する位置ズレ量算出ステップと
を有することを特徴とする作業機の制御方法。
A method for controlling a working machine that travels along a cultivated land in which ridges in which crops are planted are formed in rows,
Using the photographing means arranged at the upper part of the front part of the working machine capable of photographing the traveling direction of the working machine, the shooting direction is set in the traveling direction of the working machine, An imaging step of capturing an area of the cultivated land including at least two passages between and the ridge from an obliquely upper side to obtain an original image of the area;
A binarization processing step of binarizing the original image using a binarization threshold to generate a binary image;
Planar projective transformation processing step of generating a planar projective transformation binary image by performing planar projective transformation processing on the binary image;
An image rotation processing step of performing image rotation processing for rotating the planar projective transformation binary image at a plurality of rotation angles, and generating a plurality of rotation images corresponding to the rotation angles at the plurality of rotation angles;
For each rotated image in the plurality of rotated images, the number of pixels less than the binarization threshold among the pixels in the vertical direction orthogonal to the horizontal direction at each position in the horizontal direction is calculated, and the binarization threshold An existence probability distribution obtaining step of obtaining an existence probability distribution of the passage based on the number of pixels less than, and
An optimum rotation image extraction step of extracting a rotation image having the largest maximum value in the existence probability distribution of the passage among the plurality of rotation images as an optimum rotation image;
Based on the horizontal center position in the optimum rotation image, the position where the two passages exist in the optimum rotation image, and the position of the photographing means with respect to the work machine, the center of the heel in the work machine And a position deviation amount calculating step for calculating a position deviation amount from the position.
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