JPH08154450A - Fruit recognizing device - Google Patents

Fruit recognizing device

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Publication number
JPH08154450A
JPH08154450A JP33006894A JP33006894A JPH08154450A JP H08154450 A JPH08154450 A JP H08154450A JP 33006894 A JP33006894 A JP 33006894A JP 33006894 A JP33006894 A JP 33006894A JP H08154450 A JPH08154450 A JP H08154450A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
fruit
image
ccd camera
manipulator
brightness
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP33006894A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Harumitsu Toki
治光 十亀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Iseki and Co Ltd
Iseki Agricultural Machinery Mfg Co Ltd
Original Assignee
Iseki and Co Ltd
Iseki Agricultural Machinery Mfg Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Iseki and Co Ltd, Iseki Agricultural Machinery Mfg Co Ltd filed Critical Iseki and Co Ltd
Priority to JP33006894A priority Critical patent/JPH08154450A/en
Publication of JPH08154450A publication Critical patent/JPH08154450A/en
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Abstract

PURPOSE: To provide a method for reducing the effect of irregular brightness especially on a green fruit as far as possible when forming a binary value image in a pre-stage of fruit recognition. CONSTITUTION: An automatic fruit harvester 1 automatically harvests fruits by automatically operating a fruit harvesting manipulator by a visual information of a color CCD camera 3 and has a brightness reference-calculating means for calculating the brightness reference of the color image: (R+G+B)/3 by adding the brightness of R, G, B signals of a color CCD camera 3, an image binary value-making means by calculating brightness difference between G-image based on G-signal of the color CCD camera 3 and the brightness reference and making the image binary value, a fruit recognition means by analyzing binary image obtained by the image binary value-making means and recognizing a fruit, and a manipulator controlling means for operating the fruit harvesting manipulator 6 based on a fruit recognizing result of the fruit recognizing means and outputting the operation signal. A fruit, especially a green fruit is most clearly recognized by using the binary-valued image.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、カラーCCDカメラの
視覚情報により果実収穫マニピュレータを自動操縦して
果実を自動的に収穫する果実自動収穫機に関し、特にそ
の果実認識装置の画像処理に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic fruit harvester for automatically harvesting fruits by automatically operating a fruit harvesting manipulator based on visual information of a color CCD camera, and more particularly to image processing of a fruit recognition device thereof.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の果実認識装置においては、カメラ
で撮影して得られる検出画像信号を一定のしきい値をも
とに2値化し、その2値化画像をもとに果実認識を行っ
ていた。
2. Description of the Related Art In a conventional fruit recognition device, a detected image signal obtained by photographing with a camera is binarized based on a certain threshold value, and fruit recognition is performed based on the binarized image. Was there.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】従来の果実認識装置に
おいては、きゅうりなどの果実の後ろに葉があって果実
と葉が重なって見える場合、明度むらの影響で果実の輪
郭が精度よく検出できないという問題があった。
In the conventional fruit recognition device, when there is a leaf behind a fruit such as cucumber and the fruit and the leaf appear to overlap with each other, the contour of the fruit cannot be accurately detected due to the uneven brightness. There was a problem.

【0004】本発明は、このような問題を解消するた
め、果実認識の前段階における2値化画像の作成に当た
って、特に緑色系果実に関して明度むらの影響をできる
だけ少なくするためになされたものである。
In order to solve such a problem, the present invention has been made in order to reduce the influence of unevenness in lightness as much as possible on a greenish fruit in preparing a binarized image in the preceding stage of fruit recognition. .

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに、本発明は以下のように構成した。
In order to achieve the above object, the present invention has the following constitution.

【0006】すなわち、本発明はカラーCCDカメラの
視覚情報により果実収穫マニピュレータを自動操縦して
果実を自動的に収穫する果実自動収穫機において、前記
カラーCCDカメラのR,G,B信号を輝度加算してカ
ラー画像の明度基準(R+G+B)/3を算出する明度
基準算出手段と、前記カラーCCDカメラのG信号にも
とづくG画像と前記明度基準の輝度差を求めて画像を2
値化する画像2値化手段と、前記画像2値化手段による
2値化画像を解析し果実を認識する果実認識手段と、
前記果実認識手段の果実認識結果にもとづいて前記果実
収穫マニピュレータを操作する操作信号を出力するマニ
ピュレータ制御手段と、を備えることを特徴とする果実
認識装置である。
That is, the present invention relates to an automatic fruit harvester for automatically harvesting fruits by automatically operating the fruit harvesting manipulator based on the visual information of the color CCD camera, in which the R, G, B signals of the color CCD camera are added to the luminance. Then, the brightness reference calculating means for calculating the brightness reference (R + G + B) / 3 of the color image, and the brightness difference between the G image based on the G signal of the color CCD camera and the brightness reference are obtained to obtain an image 2
Image binarization means for binarizing, fruit recognition means for recognizing fruits by analyzing the binarized image by the image binarization means,
And a manipulator control unit that outputs an operation signal for operating the fruit harvesting manipulator based on the fruit recognition result of the fruit recognition unit.

【0007】[0007]

【作用】明度基準算出手段はカラーCCDカメラのR,
G,B信号を輝度加算してカラー画像の明度基準(R+
G+B)/3を算出する。画像2値化手段は前記カラー
CCDカメラのG信号にもとづくG画像と前記明度基準
の輝度差を求めて画像を2値化する。果実認識手段は前
記画像2値化手段による2値化画像を解析し果実を認識
する。 マニピュレータ制御手段は前記果実認識手段の
果実認識結果にもとづいて果実収穫マニピュレータを操
作する操作信号を出力する。
The lightness reference calculating means is R of the color CCD camera,
Luminance reference of the color image (R +
G + B) / 3 is calculated. The image binarizing means binarizes the image by obtaining a difference in brightness between the G image based on the G signal of the color CCD camera and the brightness standard. The fruit recognition means analyzes the binarized image obtained by the image binarization means and recognizes fruits. The manipulator control means outputs an operation signal for operating the fruit harvesting manipulator based on the fruit recognition result of the fruit recognition means.

【0008】[0008]

【実施例】以下に図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0009】図1および図2は果実自動収穫機1を示す
図であり、図1は機体の側面図、図2は機体の後方から
見た背面図である。果実自動収穫機1は、走行部2と、
この走行部2に搭載されるカラーCCDカメラ3と、照
明部4と、視覚部5と、マニピュレータ6と、傾斜枠7
と、キャリー部8と、誘導線検出センサ9とから構成さ
れる。カラーCCDカメラ3と、照明部4と、視覚部5
と、マニピュレータ6は一体となって傾斜枠7のガイド
レールに沿って昇降自在に装着した基台に搭載される。
傾斜枠7は、傾斜角度を任意に調整できる構造とし、対
面するきゅうり10の栽培棚の傾斜とほぼ平行となるよ
うに傾斜させる。
1 and 2 are views showing an automatic fruit harvester 1, FIG. 1 is a side view of the machine, and FIG. 2 is a rear view of the machine as seen from the rear. The automatic fruit harvester 1 includes a traveling unit 2 and
The color CCD camera 3 mounted on the traveling unit 2, the illumination unit 4, the visual unit 5, the manipulator 6, and the tilt frame 7
And a carry section 8 and a guide wire detection sensor 9. Color CCD camera 3, lighting unit 4, and visual unit 5
Then, the manipulator 6 is integrally mounted on a base that is mounted to be vertically movable along the guide rails of the inclined frame 7.
The tilt frame 7 has a structure in which the tilt angle can be arbitrarily adjusted, and is tilted so as to be substantially parallel to the tilt of the cultivation rack of the cucumbers 10 facing each other.

【0010】視覚部5は、図3に示すように位置センサ
21と、照度センサ22と、制御部23とから構成され
る。制御部23の入力側にはカラーCCDカメラ3と位
置センサ21と照度センサ22が接続され、制御部23
の出力側にはマニピュレータ6が接続される。制御部2
3は、入力回路24と、CPU25と、出力回路26と
から構成される。
As shown in FIG. 3, the visual part 5 comprises a position sensor 21, an illuminance sensor 22 and a control part 23. The color CCD camera 3, the position sensor 21, and the illuminance sensor 22 are connected to the input side of the control unit 23.
The manipulator 6 is connected to the output side of the. Control unit 2
3 includes an input circuit 24, a CPU 25, and an output circuit 26.

【0011】マニピュレータ6は、図4に示すような構
造で、モータ31と、ハンド基部32、33と、ねじ杆
34と、パンタグラフ35と、把持部36とから構成さ
れる。 ねじ杆34は上半部と下半部でねじ方向が異な
り、上半部にはハンド基部32、下半部にはハンド基部
33を螺合させ、その一端にモータ31を連設する。ハ
ンド基部32、33にはパンタグラフ35の一端を取り
付け、パンタグラフ35の他端には把持部36を取り付
ける。
The manipulator 6 has a structure as shown in FIG. 4, and comprises a motor 31, hand bases 32 and 33, a screw rod 34, a pantograph 35, and a grip 36. The screw rod 34 has different screw directions in the upper half portion and the lower half portion. The hand base portion 32 is screwed into the upper half portion, and the hand base portion 33 is screwed into the lower half portion, and the motor 31 is connected to one end thereof. One end of a pantograph 35 is attached to the hand bases 32 and 33, and a grip 36 is attached to the other end of the pantograph 35.

【0012】誘導線検出センサ9は、図5に示すように
左右1組のセンサを果実自動収穫機1の機体上部の前後
にそれぞれ1組ずつ設置する。左右1組の誘導線検出セ
ンサ9は果実自動収穫機1の中心線に対し対称位置に配
置する。誘導線11はハウス天井に架設する。
As shown in FIG. 5, the guide wire detection sensor 9 is provided with a pair of left and right sensors, one set each in front of and behind the upper part of the body of the automatic fruit harvesting machine 1. The pair of left and right guiding line detection sensors 9 are arranged symmetrically with respect to the center line of the automatic fruit harvesting machine 1. The guide wire 11 is installed on the ceiling of the house.

【0013】果実自動収穫機1は、電動式の走行部2に
よってハウス内を自動走行する。カラーCCDカメラ3
は、例えばきゅうり10などの緑色系果実を撮影する。
照明部4は、収穫対象の果実に対し撮影時にカラーCC
Dカメラ3の四方向から光を照射する。視覚部5の位置
センサ21は、カラーCCDカメラ3の視野内を水平お
よび垂直に走査して、対象物のきゅうり10までの距離
を測定する。視覚部5の照度センサ22は、カラーCC
Dカメラ3で撮影した画像を取り込む時の照度を検出す
る。カラーCCDカメラ3、位置センサ21および照度
センサ22が検出した各種検出信号は制御部23の入力
回路24を経由してCPU25へ入力される。CPU2
5はこの入力された各種検出信号を分析処理して果実を
認識し、マニピュレータ6を操作する各種操作信号を出
力回路26を経由して出力する。
The automatic fruit harvester 1 automatically travels inside the house by the electric traveling unit 2. Color CCD camera 3
Takes a greenish fruit such as cucumber 10.
The lighting unit 4 uses a color CC when photographing the fruit to be harvested.
Light is emitted from four directions of the D camera 3. The position sensor 21 of the visual part 5 scans the visual field of the color CCD camera 3 horizontally and vertically to measure the distance to the cucumber 10 of the object. The illuminance sensor 22 of the visual part 5 is a color CC.
The illuminance at the time of capturing an image taken by the D camera 3 is detected. Various detection signals detected by the color CCD camera 3, the position sensor 21, and the illuminance sensor 22 are input to the CPU 25 via the input circuit 24 of the control unit 23. CPU2
5 analyzes the input various detection signals to recognize fruits and outputs various operation signals for operating the manipulator 6 via the output circuit 26.

【0014】果実の認識はカラーCCDカメラ3で撮影
したカラー画像を2値化した2値化画像を解析して行
う。図7に示すフローチャートを参照してこの2値化処
理について説明する。処理を開始すると(ステップ10
1)、まずカラーCCDカメラ3で撮影したカラー画像
を1画素単位に入力する(ステップ102)。次に、入
力したカラー画素に対し、G画像と明度基準との輝度差
G−(R+G+B)/3を算出する(ステップ10
3)。ここで算出した輝度差とあらかじめ定めたしきい
値の大小を比較し(ステップ104)、輝度差がしきい
値より大きいか等しい時は、その画素の値を1に設定す
る(ステップ105)。輝度差がしきい値より小さい時
は、その画素の値を0に設定する(ステップ106)。
その後で全画素が入力されたかどうかを判定し(ステッ
プ107)、全画素が入力された時は処理を終了し(ス
テップ108)、そうでない時はステップ102に戻
る。
Fruit recognition is performed by analyzing a binarized image obtained by binarizing a color image taken by the color CCD camera 3. This binarization processing will be described with reference to the flowchart shown in FIG. When the process starts (step 10
1) First, a color image photographed by the color CCD camera 3 is input pixel by pixel (step 102). Next, the brightness difference G- (R + G + B) / 3 between the G image and the lightness reference is calculated for the input color pixel (step 10).
3). The brightness difference calculated here is compared with the magnitude of a predetermined threshold value (step 104). If the brightness difference is greater than or equal to the threshold value, the value of the pixel is set to 1 (step 105). When the brightness difference is smaller than the threshold value, the value of the pixel is set to 0 (step 106).
After that, it is determined whether or not all the pixels have been input (step 107). When all the pixels have been input, the processing is ended (step 108), and otherwise the processing returns to step 102.

【0015】前記2値化画像を解析してその画素群が果
実であるかどうかの認識は、各画素群の縦方向および横
方向の各々の最大長の比率が所定値以上であるか、また
は各画素群の一部に横方向の幅が一定範囲内となるライ
ンが縦方向に連続して所定数以上存在するか、を判定し
て行う(例えば、特公平5−0231号公報参照)。
In order to recognize whether or not the pixel group is a fruit by analyzing the binarized image, the ratio of the maximum lengths in the vertical and horizontal directions of each pixel group is not less than a predetermined value, or It is determined by determining whether a predetermined number or more of lines having a width in the horizontal direction within a certain range continuously exist in a part of each pixel group (see, for example, Japanese Patent Publication No. 5-0231).

【0016】マニピュレータ6にあるモータ31を使っ
てねじ杆34を正・逆転させると、ねじ杆に螺合するハ
ンド基部32、33は互いに接近・離間する。パンタグ
ラフ35はハンド基部32、33が接近・離間すること
により伸縮し、先端の把持部26は伸縮にともなって前
進・後退する。パンタグラフ35のこの伸縮運動を利用
してマニピュレータ6の先端を収穫する果実にアプロー
チさせる。把持部36に果実収穫装置を取り付けて、収
穫対象のきゅうり10を挟持し、果柄を切断してキャリ
ー部8に収穫したきゅうりを投入する。
When the screw rod 34 is normally or reversely rotated by using the motor 31 provided in the manipulator 6, the hand bases 32 and 33 screwed into the screw rod are moved toward and away from each other. The pantograph 35 expands and contracts when the hand bases 32 and 33 approach and separate, and the grip portion 26 at the tip moves forward and backward as it expands and contracts. Utilizing this expansion and contraction movement of the pantograph 35, the tip of the manipulator 6 is approached to the fruit to be harvested. A fruit harvesting device is attached to the grip portion 36, the cucumber 10 to be harvested is sandwiched, the fruit pattern is cut, and the harvested cucumber is put into the carry portion 8.

【0017】ねじ杆34を等速回転させてハンド基部3
2と33の接近速度を一定にすると、時間に対するマニ
ピュレータ6の伸長量は図8に示すように非線形曲線を
描く。この時間に対するマニピュレータ6の伸長量は対
数化することによって線形化することができる。非線形
な近似関数として平方根を用いる方法などもあるが、こ
の機構においては対数が最適である。
By rotating the screw rod 34 at a constant speed, the hand base 3
When the approach speeds of 2 and 33 are made constant, the extension amount of the manipulator 6 with respect to time draws a non-linear curve as shown in FIG. The expansion amount of the manipulator 6 with respect to this time can be linearized by logarithmizing it. There is a method of using a square root as a non-linear approximation function, but the logarithm is optimal in this mechanism.

【0018】従来はデータテーブルを用いたり、時間を
分割するなどの方法で伸長量を算出していたが、この時
間に対するマニピュレータ6の伸長量を対数化して線形
変換を行った近似関数を用いることにより、伸長量を簡
易に高精度で算出できるようになる。また、パンタグラ
フ機構からくる、動き始めは早く、終りは遅いという特
性とも相俟って、マニピュレータ6の先端を目的の果実
により正確にアプローチさせることができる。
Conventionally, the expansion amount was calculated by a method such as using a data table or dividing the time. However, it is necessary to use an approximation function obtained by logarithmizing the expansion amount of the manipulator 6 with respect to this time and performing linear conversion. This makes it possible to easily calculate the extension amount with high accuracy. In addition, the tip of the manipulator 6 can be more accurately approached to the target fruit in combination with the characteristics of the pantograph mechanism that the movement starts early and ends late.

【0019】誘導線検出センサ9は、誘導線11からの
磁気を検知する。誘導線11からの垂直距離を20c
m、左右の誘導線検出センサ9の間隔を30cmとした
時のセンサの左右変位に対する磁気誘導による出力電圧
は図9に示すように変化する。従って、左右の誘導線検
出センサ9の出力電圧が同じ値になるように果実自動収
穫機1を変位させると、左右の誘導線検出センサ9を結
ぶ線の中点は誘導線11の真下にくる。左右の誘導線検
出センサ9を結ぶ線の中点が1組だけ誘導線11の真下
にきても、他方の組の誘導線検出センサ9が誘導線11
の真下に位置しない場合は図6に示すように果実自動収
穫機1の中心線は誘導線11に対し傾斜していることに
なる。左右の誘導線検出センサ9の出力電圧が前後同時
に同じ値になってはじめて、果実自動収穫機1の中心線
と誘導線11の方向が完全に一致することになる。この
ように果実自動収穫機1の中心線と誘導線11の方向が
一致するように果実自動収穫機1の走行を制御すること
により、果実自動収穫機1を誘導線11に沿って自動走
行させることができる。
The guide wire detection sensor 9 detects the magnetism from the guide wire 11. The vertical distance from the guide wire 11 is 20c
When the distance between the left and right guide wire detection sensors 9 is 30 cm, the output voltage due to magnetic induction with respect to the lateral displacement of the sensors changes as shown in FIG. Therefore, when the automatic fruit harvesting machine 1 is displaced so that the output voltages of the left and right guide wire detection sensors 9 have the same value, the midpoint of the line connecting the left and right guide wire detection sensors 9 is directly below the guide wire 11. . Even when only one set of the midpoints of the lines connecting the left and right guide wire detection sensors 9 is directly below the guide wire 11, the guide wire detection sensors 9 of the other set are connected to each other.
When it is not located right below the center line of the automatic fruit harvesting machine 1 as shown in FIG. The direction of the center line of the automatic fruit harvesting machine 1 and the direction of the guide wire 11 are completely aligned only when the output voltages of the left and right guide wire detection sensors 9 have the same value before and after simultaneously. In this way, by controlling the traveling of the automatic fruit harvesting machine 1 so that the center line of the automatic fruit harvesting machine 1 and the direction of the guide line 11 coincide with each other, the automatic fruit harvesting machine 1 is automatically run along the guiding line 11. be able to.

【0020】従来は誘導線11を地面に付設していた
が、収穫終了時の整地や土壌の消毒時には誘導線11を
取り除いたり、次の収穫作業時には誘導線11を再度付
設するなどの手間が掛かっていた。図面の実施例では誘
導線11をハウス天井に架設しているため、一度架設し
た誘導線11を以降は継続して使用することができるの
で、誘導線11を取り除いたり再度付設するなどの手間
を省くことができる。
Conventionally, the guide wire 11 was attached to the ground. However, it is troublesome to remove the guide wire 11 at the end of harvesting and when disinfecting soil, or to attach the guide wire 11 again at the next harvesting work. It was hanging. In the embodiment shown in the drawings, since the guide wire 11 is erected on the house ceiling, the guide wire 11 once erected can be continuously used thereafter. Therefore, it is troublesome to remove the guide wire 11 or attach it again. It can be omitted.

【0021】[0021]

【発明の効果】本発明は、以上のような構成でカラーC
CDカメラのR,G,B信号を輝度加算してカラー画像
の明度基準(R+G+B)/3を算出し、前記カラーC
CDカメラのG信号にもとづくG画像と、この明度基準
の輝度差を求めて画像を2値化する。従って、本発明に
よれば、種々の実験結果から、特に緑色系果実に関して
明度むらの影響を少なくすることができ、最も明瞭に緑
色系果実を認識することができる。
According to the present invention, the color C having the above-mentioned constitution is used.
The brightness standard (R + G + B) / 3 of the color image is calculated by adding the luminances of the R, G, and B signals of the CD camera to obtain the color C
The G image based on the G signal of the CD camera and the brightness difference on the basis of the brightness are obtained to binarize the image. Therefore, according to the present invention, from various experimental results, it is possible to reduce the influence of unevenness in lightness, particularly for green fruits, and it is possible to recognize green fruits most clearly.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施例の果実自動収穫機1の側面図で
ある。
FIG. 1 is a side view of an automatic fruit harvester 1 according to an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施例の果実自動収穫機1の背面図で
ある。
FIG. 2 is a rear view of the automatic fruit harvester 1 according to the embodiment of the present invention.

【図3】本発明の実施例の視覚部5のブロック図であ
る。
FIG. 3 is a block diagram of a visual part 5 according to an embodiment of the present invention.

【図4】本発明の実施例のマニピュレータ6の構造図で
ある。
FIG. 4 is a structural diagram of a manipulator 6 according to an embodiment of the present invention.

【図5】本発明の実施例の誘導線検出センサ9の位置を
示し、誘導線11と果実自動収穫機1の方向が一致した
状態を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing the position of the guide wire detection sensor 9 according to the embodiment of the present invention, and showing a state in which the guide wire 11 and the direction of the automatic fruit harvester 1 match.

【図6】図5において誘導線11と果実自動収穫機1の
方向が傾斜した状態を示す図である。
FIG. 6 is a view showing a state in which the guide wire 11 and the automatic fruit harvester 1 in FIG. 5 are inclined.

【図7】本発明の実施例の2値化処理を説明するフロー
チャートである。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a binarization process according to the embodiment of this invention.

【図8】本発明の実施例のマニピュレータ6の時間に対
する伸長量の関係図である。
FIG. 8 is a diagram showing the relationship between the expansion amount and the time of the manipulator 6 according to the embodiment of this invention.

【図9】本発明の実施例の誘導線検出センサ9の変位に
対する出力電圧の関係図である。
FIG. 9 is a relationship diagram of the output voltage with respect to the displacement of the guide wire detection sensor 9 according to the embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 果実自動収穫機 2 走行部 3 カラーCCDカメラ 4 照明部 5 視覚部 6 マニピュレータ 7 傾斜枠 8 キャリー部 9 誘導線検出センサ 10 きゅうり 11 誘導線 21 位置センサ 22 照度センサ 23 制御部 24 入力回路 25 CPU 26 出力回路 31 モータ 32、33 ハンド基部 34 ねじ杆 35 パンタグラフ 36 把持部 1 Automatic Fruit Harvester 2 Traveling Section 3 Color CCD Camera 4 Illumination Section 5 Visual Section 6 Manipulator 7 Tilt Frame 8 Carry Section 9 Guidance Wire Detection Sensor 10 Cucumber 11 Guidance Wire 21 Position Sensor 22 Illuminance Sensor 23 Control Section 24 Input Circuit 25 CPU 26 Output Circuit 31 Motors 32, 33 Hand Base 34 Screw Rod 35 Pantograph 36 Gripping Part

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G06T 5/00 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location G06T 5/00

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 カラーCCDカメラの視覚情報により果
実収穫マニピュレータを自動操縦して果実を自動的に収
穫する果実自動収穫機において、 前記カラーCCDカメラのR,G,B信号を輝度加算し
てカラー画像の明度基準(R+G+B)/3を算出する
明度基準算出手段と、 前記カラーCCDカメラのG信号にもとづくG画像と前
記明度基準の輝度差を求めて画像を2値化する画像2値
化手段と、 前記画像2値化手段による2値化画像を解析し果実を認
識する果実認識手段と、 前記果実認識手段の果実認識
結果にもとづいて前記果実収穫マニピュレータを操作す
る操作信号を出力するマニピュレータ制御手段と、を備
えることを特徴とする果実認識装置。
1. An automatic fruit harvester for automatically harvesting fruits by automatically manipulating a fruit harvesting manipulator based on visual information of a color CCD camera, wherein the R, G, B signals of the color CCD camera are added to luminance to produce a color. Lightness reference calculation means for calculating the lightness reference (R + G + B) / 3 of the image, and image binarization means for binarizing the image by obtaining the brightness difference between the G image based on the G signal of the color CCD camera and the lightness reference. A fruit recognition means for recognizing a fruit by analyzing the binarized image by the image binarization means, and a manipulator control for outputting an operation signal for operating the fruit harvesting manipulator based on the fruit recognition result of the fruit recognition means. A fruit recognition device comprising:
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021040490A (en) * 2019-09-06 2021-03-18 株式会社デンソー End effector for harvesting crop and crop harvesting system
CN113678641A (en) * 2021-08-24 2021-11-23 北京市农业局信息中心 5G artificial intelligence picking robot capable of accurately clamping mother branches of crops

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