JPH06261622A - 果菜収穫ロボット等の視覚装置 - Google Patents
果菜収穫ロボット等の視覚装置Info
- Publication number
- JPH06261622A JPH06261622A JP5049035A JP4903593A JPH06261622A JP H06261622 A JPH06261622 A JP H06261622A JP 5049035 A JP5049035 A JP 5049035A JP 4903593 A JP4903593 A JP 4903593A JP H06261622 A JPH06261622 A JP H06261622A
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- JP
- Japan
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- fruit
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- Harvesting Machines For Specific Crops (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Color Television Image Signal Generators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】多板式ＣＣＤカメラを用いて相異なる波長の光
を用いて演算画像を求める方式において、欠除する果実
の鏡面光沢部分の画像を、単色光の画像の輝度の高い値
の画像で補完する。 【構成】対象物を波長の異なる複数の光で撮影するカメ
ラを備え、該カメラに撮影された画像が各画素に与える
複数の波長の輝度から、画素毎に所定の演算式を用いて
各波長の輝度の比を算出し、この算出した値を一定以上
の部分と一定未満の部分とに２値化した画像として対象
物の選定を行いながら、その形状を検出する視覚装置に
おいて、この画像に欠落を生ずる対象物の鏡面反射部分
を、この鏡面反射部分を特に強く検出する波長の画像の
輝度が一定以上の部分と輝度が一定未満の部分とに２値
化した画像で補うことを特徴とする果菜収穫ロボット等
の視覚装置の構成とする。
を用いて演算画像を求める方式において、欠除する果実
の鏡面光沢部分の画像を、単色光の画像の輝度の高い値
の画像で補完する。 【構成】対象物を波長の異なる複数の光で撮影するカメ
ラを備え、該カメラに撮影された画像が各画素に与える
複数の波長の輝度から、画素毎に所定の演算式を用いて
各波長の輝度の比を算出し、この算出した値を一定以上
の部分と一定未満の部分とに２値化した画像として対象
物の選定を行いながら、その形状を検出する視覚装置に
おいて、この画像に欠落を生ずる対象物の鏡面反射部分
を、この鏡面反射部分を特に強く検出する波長の画像の
輝度が一定以上の部分と輝度が一定未満の部分とに２値
化した画像で補うことを特徴とする果菜収穫ロボット等
の視覚装置の構成とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、果菜収穫ロボットに設
けられる収穫物探索用の視覚装置に関する。
けられる収穫物探索用の視覚装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】果菜の栽培された植条に素って自走しな
がら、成熟した果菜を判別して自動収穫する果菜収穫ロ
ボットが開発されており、この視覚装置のうち、果菜類
の果実・葉・茎等植物体の各部位によって光の波長の変
化に体する反射率の変化に特定の傾向を有する点を利用
して、果実を判別する如く、２板式イメージセンサカメ
ラ（ＣＣＤカメラ）を備え、相異なる２種類の波長が画
素に与える各々の波長の輝度を演算処理し、該演算処理
値の値の一定以上の画素と、値の一定以下の画素とで２
値化された画像を用いて果実を選定し、その形状を判別
する技術が開発されている。
がら、成熟した果菜を判別して自動収穫する果菜収穫ロ
ボットが開発されており、この視覚装置のうち、果菜類
の果実・葉・茎等植物体の各部位によって光の波長の変
化に体する反射率の変化に特定の傾向を有する点を利用
して、果実を判別する如く、２板式イメージセンサカメ
ラ（ＣＣＤカメラ）を備え、相異なる２種類の波長が画
素に与える各々の波長の輝度を演算処理し、該演算処理
値の値の一定以上の画素と、値の一定以下の画素とで２
値化された画像を用いて果実を選定し、その形状を判別
する技術が開発されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このようにして果実の
形状を抽出した時、果実の鏡面反射部分は２種類の波長
による輝度が共に大きく同等の輝度レベルを示すので、
果実の特徴を示す演算値を得ることができないため画像
中の欠落部分となり、果実形状を正確に把握することが
できない。
形状を抽出した時、果実の鏡面反射部分は２種類の波長
による輝度が共に大きく同等の輝度レベルを示すので、
果実の特徴を示す演算値を得ることができないため画像
中の欠落部分となり、果実形状を正確に把握することが
できない。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明は、対象物を波
長の異なる複数の光で撮影するカメラを備え、該カメラ
に撮影された画像が各画素に与える複数の波長の輝度か
ら、画素毎に所定の演算式を用いて各波長の輝度の比を
算出し、この算出した値を一定以上の部分と一定未満の
部分とに２値化した画像として対象物の選定を行いなが
らその形状を検出する視覚装置において、この画像に欠
落を生ずる対象物の鏡面反射部分を、この鏡面反射部分
を特に強く検出する波長の画像の輝度が一定以上の部分
と輝度が一定未満の部分とに２値化した画像で補うこと
を特徴とする果菜収穫ロボット等の視覚装置の構成とす
る。
長の異なる複数の光で撮影するカメラを備え、該カメラ
に撮影された画像が各画素に与える複数の波長の輝度か
ら、画素毎に所定の演算式を用いて各波長の輝度の比を
算出し、この算出した値を一定以上の部分と一定未満の
部分とに２値化した画像として対象物の選定を行いなが
らその形状を検出する視覚装置において、この画像に欠
落を生ずる対象物の鏡面反射部分を、この鏡面反射部分
を特に強く検出する波長の画像の輝度が一定以上の部分
と輝度が一定未満の部分とに２値化した画像で補うこと
を特徴とする果菜収穫ロボット等の視覚装置の構成とす
る。
【０００５】
【作用、及び発明の効果】演算画像において欠落部分と
なった果実の鏡面反射部分は、複数の波長で撮影した画
像の鏡面反射部を特に強く感じる波長の画像において、
輝度の高いレベルにしきい値を設けて当該波長の２値化
画像を作れば、この画像は鏡面反射部分のみを示す画像
となるので、この画像を演算画像に重ね合わせれば果体
の完全な画像を得ることができ、形状・寸法等を正確に
検出することができる。
なった果実の鏡面反射部分は、複数の波長で撮影した画
像の鏡面反射部を特に強く感じる波長の画像において、
輝度の高いレベルにしきい値を設けて当該波長の２値化
画像を作れば、この画像は鏡面反射部分のみを示す画像
となるので、この画像を演算画像に重ね合わせれば果体
の完全な画像を得ることができ、形状・寸法等を正確に
検出することができる。
【０００６】
【実施例】本発明の実施例であるキュウリ用収穫ロボッ
トを示す図１〜図４において、この果菜収穫ロボット１
は移動用手段として電動式の走行部２を備え、該走行部
の上に果菜収穫用のマニピュレータ３収穫物探索用の視
覚装置５等を備える。この果菜収穫ロボット１を使用す
る栽培場では、斜めに設けた支持体７にキュウリの樹体
８を支持させて生育させる。マニピュレータ３は、対面
する樹体８の傾斜とほゞ平行となるよう傾斜させた傾斜
枠１０と、該傾斜枠のガイドレール１１に沿って昇降自
在に取り付けた基台１２と、該基台の上に水平面内で回
動自在に設けた本体１３と、該本体に設けた関節型を成
すアーム１４と、該アームの先端に設けた摘果用のハン
ド部１５とからなる。傾斜枠１０は、ヒンジ１６を用い
て走行部２に枢支され、背面側を支持リンク１７で支え
られている。支持リンク１７の下端部は長穴１８の任意
の位置に止着され、止着位置を調節して傾斜枠１０の傾
斜角度を任意に調節することができる。マニピュレータ
３の各部を作動させることによって、ハンド部１５を対
象とする果実１９を把持してその果柄を切断するように
構成されている。視覚装置５は、図２に示す如く、多板
式ＣＣＤカメラ６と、該カメラの視野内を水平および垂
直に走査して、対象物までの距離を測定する距離センサ
（ＰＳＤ）２０と、これらからの入力信号を分析処理す
るＣＰＵ２１と、データを記憶するメモリ４とを備えて
構成される。
トを示す図１〜図４において、この果菜収穫ロボット１
は移動用手段として電動式の走行部２を備え、該走行部
の上に果菜収穫用のマニピュレータ３収穫物探索用の視
覚装置５等を備える。この果菜収穫ロボット１を使用す
る栽培場では、斜めに設けた支持体７にキュウリの樹体
８を支持させて生育させる。マニピュレータ３は、対面
する樹体８の傾斜とほゞ平行となるよう傾斜させた傾斜
枠１０と、該傾斜枠のガイドレール１１に沿って昇降自
在に取り付けた基台１２と、該基台の上に水平面内で回
動自在に設けた本体１３と、該本体に設けた関節型を成
すアーム１４と、該アームの先端に設けた摘果用のハン
ド部１５とからなる。傾斜枠１０は、ヒンジ１６を用い
て走行部２に枢支され、背面側を支持リンク１７で支え
られている。支持リンク１７の下端部は長穴１８の任意
の位置に止着され、止着位置を調節して傾斜枠１０の傾
斜角度を任意に調節することができる。マニピュレータ
３の各部を作動させることによって、ハンド部１５を対
象とする果実１９を把持してその果柄を切断するように
構成されている。視覚装置５は、図２に示す如く、多板
式ＣＣＤカメラ６と、該カメラの視野内を水平および垂
直に走査して、対象物までの距離を測定する距離センサ
（ＰＳＤ）２０と、これらからの入力信号を分析処理す
るＣＰＵ２１と、データを記憶するメモリ４とを備えて
構成される。
【０００７】多板式ＣＣＤカメラ６（図３、図４）およ
びＰＳＤ２０からなる視覚装置５はマニピュレータの本
体１３の上部に設置される。レンズ２２で集光された光
はプリズム２３を通過し、方向を９０°屈折された後フ
ィルタ２７で濾過され所定の波長の単色光で受光素子板
２８上に映像を結ぶ構成をなす。
びＰＳＤ２０からなる視覚装置５はマニピュレータの本
体１３の上部に設置される。レンズ２２で集光された光
はプリズム２３を通過し、方向を９０°屈折された後フ
ィルタ２７で濾過され所定の波長の単色光で受光素子板
２８上に映像を結ぶ構成をなす。
【０００８】濾過する波長帯の異なるフィルタ２７，２
９等および受光素子板２８，３０によって構成される受
光部３５，３６は、レンズ２２の光軸Ｙに直角な平面Ｘ
上においてこの光軸Ｙより等距離に配置され、プリズム
２３はプリズム枠２４と共に軸２６を介してモーター２
５で光軸Ｙを中心として回転し、各受光部３５，３６に
光を送り受光素子板２８，３０上に画像を結ぶ。
９等および受光素子板２８，３０によって構成される受
光部３５，３６は、レンズ２２の光軸Ｙに直角な平面Ｘ
上においてこの光軸Ｙより等距離に配置され、プリズム
２３はプリズム枠２４と共に軸２６を介してモーター２
５で光軸Ｙを中心として回転し、各受光部３５，３６に
光を送り受光素子板２８，３０上に画像を結ぶ。
【０００９】受光部３５，３６に結ぶ画像は、回転する
プリズム２３の回転位置より受光部３５，３６のいずれ
の画像であるかを判別することができる。なお、上記と
同様にして、フィルタ３３及び受光素子板３４を有する
受光部３７を平面Ｘ上に配設するもよい。このような構
成を持つ果実収穫ロボット１の視覚装置５の果実判別方
法について、キュウリの果実の判別を例として説明す
る。
プリズム２３の回転位置より受光部３５，３６のいずれ
の画像であるかを判別することができる。なお、上記と
同様にして、フィルタ３３及び受光素子板３４を有する
受光部３７を平面Ｘ上に配設するもよい。このような構
成を持つ果実収穫ロボット１の視覚装置５の果実判別方
法について、キュウリの果実の判別を例として説明す
る。
【００１０】図５は、キュウリの樹体８を構成する果実
１９、花、葉、茎に当る光の波長による反射率を示し、
波長５５０ｎｍ（ナノメーター）と８５０ｎｍの波長に
おいて、果実とその他部位の反射率の傾向が異なること
を示す。即ち、キュウリの果実１９の反射率は、波長８
５０ｎｍにおいて他の部位に比して最も高く、波長５５
０ｎｍにおいて最も低い傾向を有する。
１９、花、葉、茎に当る光の波長による反射率を示し、
波長５５０ｎｍ（ナノメーター）と８５０ｎｍの波長に
おいて、果実とその他部位の反射率の傾向が異なること
を示す。即ち、キュウリの果実１９の反射率は、波長８
５０ｎｍにおいて他の部位に比して最も高く、波長５５
０ｎｍにおいて最も低い傾向を有する。
【００１１】今二板式ＣＣＤカメラ６を用いて、受光部
３５のフィルタ３７を波長８５０ｎｍの近辺の光のみを
通すものとし、受光部３６のフィルタ２９を波長５５０
ｎｍの近辺の光のみを通すものとすれば、受光素子を碁
盤目状に配置し、各受光素子に投影される光の強さを検
知して投影される画像を検出するように構成された受光
素子板２８上に投影されるキュウリの果実像は、茎・葉
など他の部分より輝度が高く、受光素子板３０上に投影
されるキュウリの果実像は、他の部分より輝度が低くな
る。
３５のフィルタ３７を波長８５０ｎｍの近辺の光のみを
通すものとし、受光部３６のフィルタ２９を波長５５０
ｎｍの近辺の光のみを通すものとすれば、受光素子を碁
盤目状に配置し、各受光素子に投影される光の強さを検
知して投影される画像を検出するように構成された受光
素子板２８上に投影されるキュウリの果実像は、茎・葉
など他の部分より輝度が高く、受光素子板３０上に投影
されるキュウリの果実像は、他の部分より輝度が低くな
る。
【００１２】この特性を用いて、画像の同一点について
波長８５０ｎｍの単色光が受光素子板２８上の素子に与
える光の強さＮ８５０とし、受光素子板３０上の対応す
る素子に与える光の強さをＮ５５０として、特性を助長
すべく定めた算定式（算定式の例λ＝Ｎ８５０／Ｎ８５
０＋Ｎ５５０）を用いて、両波長による光の強さの比λ
を算出する。
波長８５０ｎｍの単色光が受光素子板２８上の素子に与
える光の強さＮ８５０とし、受光素子板３０上の対応す
る素子に与える光の強さをＮ５５０として、特性を助長
すべく定めた算定式（算定式の例λ＝Ｎ８５０／Ｎ８５
０＋Ｎ５５０）を用いて、両波長による光の強さの比λ
を算出する。
【００１３】取込んだ画面のすべての点について光の強
さの比λを算出して、その値をしきい値を用いて２値化
した演算画像を作れば、果実１９の演算画像を構成する
画素の数は、他の部分に比べ例式においてλの値が大き
いため、茎・葉等、他の部分に比し多点が取込まれるの
で明確な画像を得ることができる。しかしながら、キュ
ウリ果実１９の画像Ｄ１を構成する画素のうち、鏡面の
光沢部分Ｄ２は、すべての波長に対し鏡面外の部分より
反射率が高く、Ｎ８５０とＮ５５０の値がほゞ同等とな
り、λの値が例式において小さくなるのでしきい値で削
除されこの部分の画像Ｄ２が欠落する（図７−Ａ）。
さの比λを算出して、その値をしきい値を用いて２値化
した演算画像を作れば、果実１９の演算画像を構成する
画素の数は、他の部分に比べ例式においてλの値が大き
いため、茎・葉等、他の部分に比し多点が取込まれるの
で明確な画像を得ることができる。しかしながら、キュ
ウリ果実１９の画像Ｄ１を構成する画素のうち、鏡面の
光沢部分Ｄ２は、すべての波長に対し鏡面外の部分より
反射率が高く、Ｎ８５０とＮ５５０の値がほゞ同等とな
り、λの値が例式において小さくなるのでしきい値で削
除されこの部分の画像Ｄ２が欠落する（図７−Ａ）。
【００１４】上述の鏡面反射部分Ｄ２は、Ｎ８５０の画
像データのうちでも特に高い値を示すので、Ｎ８５０の
画像データを、しきい値の高い値で仕切り、２値化画像
を作れば鏡面反射部分の画像Ｄ３を得ることができる
（図７−Ｂ）。今前述の演算画像Ｄ２（図７−Ａ）の上
に、上述のＮ８５０の輝度の高い部分の画像Ｄ３（図７
−Ｂ）を重ね合わせると、果実１９の形状Ｄを欠落部分
なく正確に描出することができ（図７−Ｃ）、ロボット
の視覚装置５は果実１９の形状・寸法を明確に把握する
ことができる。なお、Ｅ，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３は葉の部分
の画像である。図８の別実施例におけるフローチャート
では、鏡面反射部分を描出するに当り、Ｎ８５０の２値
化に際して、認識画素数の内、その１／ｎ（ｎ＞２）の
数だけ輝度レベルの高い方から選びこれを２値化するこ
とによって、鏡面反射部分の画像を損うことなく処理時
間の短縮を図るもので、鏡面反射部分が他の部分に比べ
高い反射率を示す点に着目してＣＰＵ処理負荷を低減さ
せるものである。
像データのうちでも特に高い値を示すので、Ｎ８５０の
画像データを、しきい値の高い値で仕切り、２値化画像
を作れば鏡面反射部分の画像Ｄ３を得ることができる
（図７−Ｂ）。今前述の演算画像Ｄ２（図７−Ａ）の上
に、上述のＮ８５０の輝度の高い部分の画像Ｄ３（図７
−Ｂ）を重ね合わせると、果実１９の形状Ｄを欠落部分
なく正確に描出することができ（図７−Ｃ）、ロボット
の視覚装置５は果実１９の形状・寸法を明確に把握する
ことができる。なお、Ｅ，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３は葉の部分
の画像である。図８の別実施例におけるフローチャート
では、鏡面反射部分を描出するに当り、Ｎ８５０の２値
化に際して、認識画素数の内、その１／ｎ（ｎ＞２）の
数だけ輝度レベルの高い方から選びこれを２値化するこ
とによって、鏡面反射部分の画像を損うことなく処理時
間の短縮を図るもので、鏡面反射部分が他の部分に比べ
高い反射率を示す点に着目してＣＰＵ処理負荷を低減さ
せるものである。
【００１５】図９は別実施例において、波長８５０ｎｍ
の光を照射するストロボ発光器３１と、波長５５０ｎｍ
の光を照射するストロボ発光器３２と、２板式ＣＣＤカ
メラ６を備え、天候による日照量、昼夜による明暗にか
かわらず明瞭な各単色光画像を、各々波長の光の照射タ
イミングに同期させて得ることによって、果実１９と茎
・葉などの採取光量のレベル差を大きくし、演算値のし
きい値を照明条件に合わせて細かく変える必要がなく、
しきい値を概略値とし、演算処理を簡略化する如く構成
したものである。
の光を照射するストロボ発光器３１と、波長５５０ｎｍ
の光を照射するストロボ発光器３２と、２板式ＣＣＤカ
メラ６を備え、天候による日照量、昼夜による明暗にか
かわらず明瞭な各単色光画像を、各々波長の光の照射タ
イミングに同期させて得ることによって、果実１９と茎
・葉などの採取光量のレベル差を大きくし、演算値のし
きい値を照明条件に合わせて細かく変える必要がなく、
しきい値を概略値とし、演算処理を簡略化する如く構成
したものである。
【００１６】図１０にストロボ３１，３２によって発光
する光の発光エネルギーの波長毎のエネルギーの分布を
示す。
する光の発光エネルギーの波長毎のエネルギーの分布を
示す。
【図１】果実栽培圃場における果実収穫ロボットの正面
図。
図。
【図２】果実収穫ロボットのブロック図。
【図３】多板式ＣＣＤカメラの平面断面図。
【図４】その正面一部断面図。
【図５】キュウリ樹体各部の光の波長に対する反射率を
示すグラフ。
示すグラフ。
【図６】画像処理のフローチャート。
【図７】処理画像。
【図８】その他実施例のフローチャート。
【図９】その他実施例の発光装置を備えたカメラの斜視
図。
図。
【図１０】その発光装置の発光エネルギーの波長分布
図。
図。
１ 果実収穫ロボット ５ 視覚装置 ６ 多板式ＣＣＤカメラ ２１ ＣＰＵ ２７ フィルタ ２８ 受光素子板 ２９ フィルタ ３０ 受光素子板 ３５ 受光部 ３６ 受光部
Claims (1)
- 【請求項１】 対象物を波長の異なる複数の光で撮影す
るカメラを備え、該カメラに撮影された画像が各画素に
与える複数の波長の輝度から、画素毎に所定の演算式を
用いて各波長の輝度の比を算出し、この算出した値を一
定以上の部分と一定未満の部分とに２値化した画像とし
て対象物の選定を行いながらその形状を検出する視覚装
置において、この画像に欠落を生ずる対象物の鏡面反射
部分を、この鏡面反射部分を特に強く検出する波長の画
像の輝度が一定以上の部分と輝度が一定未満の部分とに
２値化した画像で補うことを特徴とする果菜収穫ロボッ
ト等の視覚装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04903593A JP3336663B2 (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 果菜収穫ロボット等の視覚装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04903593A JP3336663B2 (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 果菜収穫ロボット等の視覚装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06261622A true JPH06261622A (ja) | 1994-09-20 |
| JP3336663B2 JP3336663B2 (ja) | 2002-10-21 |
Family
ID=12819836
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04903593A Expired - Fee Related JP3336663B2 (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 果菜収穫ロボット等の視覚装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3336663B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08190623A (ja) * | 1995-01-10 | 1996-07-23 | Mitsubishi Agricult Mach Co Ltd | 農作物の画像処理測定法 |
| US6009186A (en) * | 1996-08-30 | 1999-12-28 | New Holland Braud S.A. | Method and apparatus for harvesting crop material |
| NL1013780C2 (nl) * | 1999-12-07 | 2001-06-08 | Inst Voor Milieu En Agritechni | Werkwijze en inrichting voor het detecteren van waterrijke objecten. |
| CN103512494A (zh) * | 2013-07-16 | 2014-01-15 | 宁波职业技术学院 | 一种植物果实微尺寸变化视觉检测系统及方法 |
| CN108718685A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-11-02 | 榆林学院 | 一种可视化电动调节果实采摘收集装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62184583A (ja) * | 1986-02-10 | 1987-08-12 | Kubota Ltd | 撮像式の対象抽出装置 |
| JPH0554124A (ja) * | 1991-08-21 | 1993-03-05 | Iseki & Co Ltd | 果実収穫ロボツト等の視覚装置 |
-
1993
- 1993-03-10 JP JP04903593A patent/JP3336663B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| JPS62184583A (ja) * | 1986-02-10 | 1987-08-12 | Kubota Ltd | 撮像式の対象抽出装置 |
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| CN108718685A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-11-02 | 榆林学院 | 一种可视化电动调节果实采摘收集装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3336663B2 (ja) | 2002-10-21 |
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