JPH096949A - 雑草の識別及び除去方法 - Google Patents
雑草の識別及び除去方法Info
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- JPH096949A JPH096949A JP17552695A JP17552695A JPH096949A JP H096949 A JPH096949 A JP H096949A JP 17552695 A JP17552695 A JP 17552695A JP 17552695 A JP17552695 A JP 17552695A JP H096949 A JPH096949 A JP H096949A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】芝生の中から雑草を識別し、又は雑草を根元部
分から除去すること。 【構成】撮影された領域の画像を平均化し、平均化され
た画像を二値化して雑草を抽出し、該領域内の雑草を識
別し、雑草を識別する方法、又は、更に二値化した画像
の重心を求め、二値化した画像の重心に向けて雑草除去
具を地中に挿入して雑草を除去する方法。
分から除去すること。 【構成】撮影された領域の画像を平均化し、平均化され
た画像を二値化して雑草を抽出し、該領域内の雑草を識
別し、雑草を識別する方法、又は、更に二値化した画像
の重心を求め、二値化した画像の重心に向けて雑草除去
具を地中に挿入して雑草を除去する方法。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、雑草の識別や除去に関
するものである。
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、ゴルフ場や公園などにおける芝生
の中に生えている雑草を除去するには、作業員が目で識
別して手又は道具で引き抜くか、或いは芝生を枯らさず
雑草を除去する除草剤を散布していた。
の中に生えている雑草を除去するには、作業員が目で識
別して手又は道具で引き抜くか、或いは芝生を枯らさず
雑草を除去する除草剤を散布していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする問題点】しかし、従来の除去
方法では次のような問題点がある。 ＜イ＞人手による場合、ゴルフ場の営業時間外に行う必
要があり、早朝又は夕方の数時間に限られ、作業時間が
十分に取れなかった。 ＜ロ＞人手による場合、作業者が中腰などの姿勢を長時
間強いられたり、季節によっては炎天下の作業となり、
作業条件が悪く厳しかった。 ＜ハ＞人手による場合、広範囲にわたり駆除する必要が
あり、多数の作業員が必要となるため、多大の人件費が
かかっていた。 ＜ニ＞除草剤を使用する場合、雨水により周辺の地域や
河川に除草剤が流れ込み、薬害の恐れがあった。 ＜ホ＞地区によっては、除草剤の使用が禁止されてい
る。
方法では次のような問題点がある。 ＜イ＞人手による場合、ゴルフ場の営業時間外に行う必
要があり、早朝又は夕方の数時間に限られ、作業時間が
十分に取れなかった。 ＜ロ＞人手による場合、作業者が中腰などの姿勢を長時
間強いられたり、季節によっては炎天下の作業となり、
作業条件が悪く厳しかった。 ＜ハ＞人手による場合、広範囲にわたり駆除する必要が
あり、多数の作業員が必要となるため、多大の人件費が
かかっていた。 ＜ニ＞除草剤を使用する場合、雨水により周辺の地域や
河川に除草剤が流れ込み、薬害の恐れがあった。 ＜ホ＞地区によっては、除草剤の使用が禁止されてい
る。
【０００４】
＜イ＞本発明は、雑草を識別する点にある。 ＜ロ＞本発明は、芝生の中から雑草を識別する点にあ
る。 ＜ハ＞本発明は、識別した雑草を除去する点にある。 ＜ニ＞本発明は、雑草を中心部分から除去する点にあ
る。
る。 ＜ハ＞本発明は、識別した雑草を除去する点にある。 ＜ニ＞本発明は、雑草を中心部分から除去する点にあ
る。
【０００５】
【問題点を解決するための手段】本発明は、雑草を識別
する雑草の識別方法において、撮影された領域の画像を
平均化し、平均化された画像を二値化して雑草を抽出
し、該領域内の雑草を識別することを特徴とする、雑草
の識別方法、又は、芝生の中から雑草除去具により雑草
を除去する雑草の除去方法において、撮影された領域の
芝生の画像を平均化し、平均化された画像を二値化して
芝の葉より大きな葉の雑草を抽出し、二値化した画像の
重心を求め、二値化した画像の重心に向けて雑草除去具
を地中に挿入して雑草を除去することを特徴とする、雑
草の除去方法にある。
する雑草の識別方法において、撮影された領域の画像を
平均化し、平均化された画像を二値化して雑草を抽出
し、該領域内の雑草を識別することを特徴とする、雑草
の識別方法、又は、芝生の中から雑草除去具により雑草
を除去する雑草の除去方法において、撮影された領域の
芝生の画像を平均化し、平均化された画像を二値化して
芝の葉より大きな葉の雑草を抽出し、二値化した画像の
重心を求め、二値化した画像の重心に向けて雑草除去具
を地中に挿入して雑草を除去することを特徴とする、雑
草の除去方法にある。
【０００６】以下に、図面を用いて本発明の実施例を説
明する。 ＜イ＞雑草除去装置 雑草除去装置１は、ゴルフ場や公園などを移動して雑草
を除去するもので、例えば、図１乃至図２に記載される
ように、走行台車２、走行台車２に搭載する撮影装置
３、画像処理装置４、制御装置５、除去マニピュレータ
６、吸引装置７、ＸＹ駆動装置８、照明装置９及びモニ
タ４１などを有している。雑草除去装置１は、走行台車
２で移動する。撮影装置３は雑草などを上方から撮影
し、撮影した画像を画像処理装置４で処理し、モニタ４
１に表示する。制御装置５は、雑草除去装置１の全体の
制御を行い、例えば画像処理装置４で雑草の位置を特定
すると、ＸＹ駆動装置８を駆動して除去マニピュレータ
６を雑草の位置に移動して雑草を引き抜き、吸引装置７
で回収する。
明する。 ＜イ＞雑草除去装置 雑草除去装置１は、ゴルフ場や公園などを移動して雑草
を除去するもので、例えば、図１乃至図２に記載される
ように、走行台車２、走行台車２に搭載する撮影装置
３、画像処理装置４、制御装置５、除去マニピュレータ
６、吸引装置７、ＸＹ駆動装置８、照明装置９及びモニ
タ４１などを有している。雑草除去装置１は、走行台車
２で移動する。撮影装置３は雑草などを上方から撮影
し、撮影した画像を画像処理装置４で処理し、モニタ４
１に表示する。制御装置５は、雑草除去装置１の全体の
制御を行い、例えば画像処理装置４で雑草の位置を特定
すると、ＸＹ駆動装置８を駆動して除去マニピュレータ
６を雑草の位置に移動して雑草を引き抜き、吸引装置７
で回収する。
【０００７】＜ロ＞走行台車 走行台車２は、各種の雑草の除去を行うための装置を搭
載する台車であり、手動又は電動で移動可能で、走行モ
ータや操舵モータで必要に応じて制御装置５により自動
運転を可能にする。
載する台車であり、手動又は電動で移動可能で、走行モ
ータや操舵モータで必要に応じて制御装置５により自動
運転を可能にする。
【０００８】＜ハ＞撮影装置 撮影装置３は、例えば走行台車２の下方の一定区画を写
し出し、撮影した画像を画像処理装置４に送出する。夜
間などでも作業を可能とするために、撮影領域を照明す
る照明装置９を設ける。撮影装置３や照明装置９は、芝
生などに照射した照射光の波長の強度分布、撮影装置の
波長の感度特性、及び芝と雑草の葉の反射波長特性など
により、除去したい雑草を容易に識別できるように、こ
れらの特性が合うように選択される。本発明の実施例で
は、撮影装置３はＣＣＤカメラを利用し、照明装置９は
蛍光灯を利用した。
し出し、撮影した画像を画像処理装置４に送出する。夜
間などでも作業を可能とするために、撮影領域を照明す
る照明装置９を設ける。撮影装置３や照明装置９は、芝
生などに照射した照射光の波長の強度分布、撮影装置の
波長の感度特性、及び芝と雑草の葉の反射波長特性など
により、除去したい雑草を容易に識別できるように、こ
れらの特性が合うように選択される。本発明の実施例で
は、撮影装置３はＣＣＤカメラを利用し、照明装置９は
蛍光灯を利用した。
【０００９】＜ニ＞画像処理装置 画像処理装置４は、撮影装置３で撮影された画像を記憶
領域に格納し、例えば図６のような画像処理を行う。画
像処理は、詳細には後述するが、例えば、画像の修正、
画像の抽出、ノイズ除去、膨脹、及び重心計算などを行
い、芝生の中の雑草を識別し、雑草の中心位置を求め
る。
領域に格納し、例えば図６のような画像処理を行う。画
像処理は、詳細には後述するが、例えば、画像の修正、
画像の抽出、ノイズ除去、膨脹、及び重心計算などを行
い、芝生の中の雑草を識別し、雑草の中心位置を求め
る。
【００１０】＜ホ＞除去マニピュレータ 除去マニピュレータ６は、雑草を除去するものであり、
走行台車２に載置したＸＹ駆動装置８により前後左右に
移動でき、雑草を除去する際には降下して、雑草を引き
抜いて除去することができる。除去マニピュレータ６
は、例えば図３乃至図５のように、昇降自在の外筒６１
と、外筒６１内に収容するピンセット状の摘取部６２
と、摘取部６２を駆動するシリンダ６３などにより構成
されている。外筒６１は、雑草除去用の摘取部６２等を
収容する管体であり、その先端部にスライド自在に先端
筒６１１が取り付けてある。先端筒６１１は、後述する
吸引装置７により雑草を吸引回収するため外筒６１内に
負圧をかけた際のシール部となる。摘取部６２はピンセ
ット状の部材であり、雑草の茎を摘まんで根ごと引き抜
くための部材である。摘取部６２は、シリンダ６３の伸
縮により摘取部６２の開閉を行う。除去マニピュレータ
６は、走行台車２に載置したＸＹ駆動装置８上に縦横方
向に移動自在に取り付けられ、ＸＹ駆動装置８によりエ
アジャッキなどにより昇降自在であり、雑草を除去する
際には降下し、摘取部６２により雑草を引抜く。
走行台車２に載置したＸＹ駆動装置８により前後左右に
移動でき、雑草を除去する際には降下して、雑草を引き
抜いて除去することができる。除去マニピュレータ６
は、例えば図３乃至図５のように、昇降自在の外筒６１
と、外筒６１内に収容するピンセット状の摘取部６２
と、摘取部６２を駆動するシリンダ６３などにより構成
されている。外筒６１は、雑草除去用の摘取部６２等を
収容する管体であり、その先端部にスライド自在に先端
筒６１１が取り付けてある。先端筒６１１は、後述する
吸引装置７により雑草を吸引回収するため外筒６１内に
負圧をかけた際のシール部となる。摘取部６２はピンセ
ット状の部材であり、雑草の茎を摘まんで根ごと引き抜
くための部材である。摘取部６２は、シリンダ６３の伸
縮により摘取部６２の開閉を行う。除去マニピュレータ
６は、走行台車２に載置したＸＹ駆動装置８上に縦横方
向に移動自在に取り付けられ、ＸＹ駆動装置８によりエ
アジャッキなどにより昇降自在であり、雑草を除去する
際には降下し、摘取部６２により雑草を引抜く。
【００１１】＜ヘ＞吸引装置 吸引装置７は、摘取部６２により摘んだ雑草を回収する
もので、走行台車２に搭載され、回収ホース７１で雑草
を吸引回収する。
もので、走行台車２に搭載され、回収ホース７１で雑草
を吸引回収する。
【００１２】＜ト＞制御装置 制御装置５は、雑草除去装置１の全体を制御するもの
で、例えば、画像処理装置４で得た雑草の位置計測デー
タを基にして、ＸＹ駆動装置８を駆動して、除去マニピ
ュレータ６を雑草の位置に移動し、除去マニピュレータ
で雑草を除去し、吸引装置で雑草を回収するような制御
を行う。制御装置５は、また画像処理装置４で得られた
画像の位置とＸＹ駆動装置８に取り付けられた除去マニ
ピュレータ６の位置を予め対応させておくために、例え
ば複数の同一位置が撮影装置による画像位置座標系と除
去マニピュレータ６の位置座標系で一致するように基準
点を合わせる。制御装置５は、ＸＹ駆動装置８を制御し
て除去マニピュレータ６をＸＹ方向に駆動する。ＸＹ方
向の駆動は、例えばサーボドライバでフィードバックを
行いながらＸ軸モータとＹ軸モータを精密に駆動する。
で、例えば、画像処理装置４で得た雑草の位置計測デー
タを基にして、ＸＹ駆動装置８を駆動して、除去マニピ
ュレータ６を雑草の位置に移動し、除去マニピュレータ
で雑草を除去し、吸引装置で雑草を回収するような制御
を行う。制御装置５は、また画像処理装置４で得られた
画像の位置とＸＹ駆動装置８に取り付けられた除去マニ
ピュレータ６の位置を予め対応させておくために、例え
ば複数の同一位置が撮影装置による画像位置座標系と除
去マニピュレータ６の位置座標系で一致するように基準
点を合わせる。制御装置５は、ＸＹ駆動装置８を制御し
て除去マニピュレータ６をＸＹ方向に駆動する。ＸＹ方
向の駆動は、例えばサーボドライバでフィードバックを
行いながらＸ軸モータとＹ軸モータを精密に駆動する。
【００１３】以下に、雑草を識別する画像処理について
説明する。 ＜イ＞画像の取込み（図７） 撮像装置で撮影されて取込まれた原画像の概略図を図７
に示す。本実施例の原画像は、短く細い白い像が芝の葉
を示し、葉の領域の外側は黒くなっている。それに対し
て、太く大きな白い像が雑草の葉を示し、１本の雑草に
対して複数枚の葉を有している。また、雑草の葉の領域
の白が芝の葉より強く現われている。
説明する。 ＜イ＞画像の取込み（図７） 撮像装置で撮影されて取込まれた原画像の概略図を図７
に示す。本実施例の原画像は、短く細い白い像が芝の葉
を示し、葉の領域の外側は黒くなっている。それに対し
て、太く大きな白い像が雑草の葉を示し、１本の雑草に
対して複数枚の葉を有している。また、雑草の葉の領域
の白が芝の葉より強く現われている。
【００１４】＜ロ＞画像の修正（図８） 原画像では、芝の葉は、短く細く、葉の領域の外側が黒
くなっている。それに対して、雑草の葉は、太く長く白
い領域が芝よりも大きくなっている。そこで、この原画
像から芝と雑草を識別するために、画像を修正する。こ
の修正方法として、例えば平均化を行う。画像の平均化
は、例えば画像の一点に注目し、注目した画素と、その
近傍の８画素の強度値の平均値をその注目画素の値と
し、この処理を画面全体に行うものである。このように
原画像を平均化すると、芝と雑草の葉は共に輪郭がぼけ
るけれども、芝の葉の領域は細く狭いために全体に黒っ
ぽくなるのに対して、雑草の白い領域は、大きいので白
のまま維持される。このように平均化された画像の概略
図を図８に示す。
くなっている。それに対して、雑草の葉は、太く長く白
い領域が芝よりも大きくなっている。そこで、この原画
像から芝と雑草を識別するために、画像を修正する。こ
の修正方法として、例えば平均化を行う。画像の平均化
は、例えば画像の一点に注目し、注目した画素と、その
近傍の８画素の強度値の平均値をその注目画素の値と
し、この処理を画面全体に行うものである。このように
原画像を平均化すると、芝と雑草の葉は共に輪郭がぼけ
るけれども、芝の葉の領域は細く狭いために全体に黒っ
ぽくなるのに対して、雑草の白い領域は、大きいので白
のまま維持される。このように平均化された画像の概略
図を図８に示す。
【００１５】＜ハ＞画像の抽出（図９） 画像の抽出処理で、平均化された画像から雑草の葉のみ
を抽出する。この抽出方法として、例えば雑草の葉の白
の強度と芝の葉の白の強度の間の強度をしきい値として
設定して二値化を行う。二値化は、例えば濃淡画像のヒ
ストグラムからあるしきい値を決め、各画素の強度値を
しきい値と比較し、しきい値より大きければ例えば黒の
強度２５５とし、それ以下であれば白の強度０として変
換する。その結果、芝生の領域は全て黒になり、雑草の
領域は全て白になり、明確に区別される。但し、芝生の
中にもは狭い領域ではあるが、白い強い強度の領域も一
部存在し、白いドットのノイズが発生している。このよ
うに更に二値化された画像の概略図を図９に示す。
を抽出する。この抽出方法として、例えば雑草の葉の白
の強度と芝の葉の白の強度の間の強度をしきい値として
設定して二値化を行う。二値化は、例えば濃淡画像のヒ
ストグラムからあるしきい値を決め、各画素の強度値を
しきい値と比較し、しきい値より大きければ例えば黒の
強度２５５とし、それ以下であれば白の強度０として変
換する。その結果、芝生の領域は全て黒になり、雑草の
領域は全て白になり、明確に区別される。但し、芝生の
中にもは狭い領域ではあるが、白い強い強度の領域も一
部存在し、白いドットのノイズが発生している。このよ
うに更に二値化された画像の概略図を図９に示す。
【００１６】＜ニ＞ノイズ除去（図１０） 芝の葉によるノイズは、雑草の葉よりも領域が小さいの
で、この領域の大小の差を利用してしきい値を設定し、
小さな領域を除いてノイズを除去する。ノイズ除去は、
例えば二値化された画素を走査し、各画素ごとにラベル
（番号）を付けていく。ラベルは連結している部分どう
しは同一の番号を付与する。即ち、連続した白い画素は
同一のラベルが付与される。次に、各ラベルについて、
各画素数がいくつかを数える。ノイズを除去できる数の
画素数をしきい値として決め、それ以下の数であるラベ
ルをもつ画素を削除する。このようにすることにより、
小さな白い領域のノイズを除去することができる。更に
ノイズを除去した画像の概略図を図１０に示す。
で、この領域の大小の差を利用してしきい値を設定し、
小さな領域を除いてノイズを除去する。ノイズ除去は、
例えば二値化された画素を走査し、各画素ごとにラベル
（番号）を付けていく。ラベルは連結している部分どう
しは同一の番号を付与する。即ち、連続した白い画素は
同一のラベルが付与される。次に、各ラベルについて、
各画素数がいくつかを数える。ノイズを除去できる数の
画素数をしきい値として決め、それ以下の数であるラベ
ルをもつ画素を削除する。このようにすることにより、
小さな白い領域のノイズを除去することができる。更に
ノイズを除去した画像の概略図を図１０に示す。
【００１７】＜ホ＞画像の膨脹（図１１） ノイズ除去された画像を膨脹して、雑草の葉の像を膨脹
させ、１本の雑草に付いている複数の葉の像を１個の膨
脹された像にする。膨脹は、例えば白い画像の周囲の外
方において、近傍の８画素を白の画素にする。これによ
り、白い画像のとぎれを繋げたり、欠けている部分を修
復することができる。このように更に膨脹処理をされた
画像の概略図を図１１に示す。
させ、１本の雑草に付いている複数の葉の像を１個の膨
脹された像にする。膨脹は、例えば白い画像の周囲の外
方において、近傍の８画素を白の画素にする。これによ
り、白い画像のとぎれを繋げたり、欠けている部分を修
復することができる。このように更に膨脹処理をされた
画像の概略図を図１１に示す。
【００１８】＜ヘ＞重心の計算（図１２） 膨脹された像の重心を求める。この計算方法は、通常の
重心の計算方法で行うことができる。この重心位置は１
本の雑草の葉全体の中心位置となり、ほぼ根元の位置に
対応するので、重心位置を求めることにより、１本の雑
草の根元の位置を求めることができる。
重心の計算方法で行うことができる。この重心位置は１
本の雑草の葉全体の中心位置となり、ほぼ根元の位置に
対応するので、重心位置を求めることにより、１本の雑
草の根元の位置を求めることができる。
【００１９】＜ト＞他の画像処理（図１３、図１４） 図１３には、細長い葉の雑草が撮影された他の原画像の
概略図が示されている。この画像でも同様な画像処理に
より、図１４のように細長い葉の雑草の重心位置を求め
ることができる。
概略図が示されている。この画像でも同様な画像処理に
より、図１４のように細長い葉の雑草の重心位置を求め
ることができる。
【００２０】
【作用】以下に、雑草除去装置の動作について説明す
る。 ＜イ＞雑草位置の算出 先ず、走行中の走行台車２を予め設定した位置で停車さ
せる。停車した走行台車２より作業対象となる区画の芝
生を撮影装置３により撮影する。撮影された画像は、画
像処理装置４に取り込まれ、画像を平均化し、更に二値
化することにより、芝生と雑草を識別する。二値化した
処理画像の中の小さな領域を除いてノイズを除去し、更
に膨脹処理を行い、重心を求めることにより、画像上で
雑草の根元の位置を求める。ここで算出された雑草の位
置データは、制御装置５に転送され、除去マニピュレー
タ６の移動目標値を算出する。
る。 ＜イ＞雑草位置の算出 先ず、走行中の走行台車２を予め設定した位置で停車さ
せる。停車した走行台車２より作業対象となる区画の芝
生を撮影装置３により撮影する。撮影された画像は、画
像処理装置４に取り込まれ、画像を平均化し、更に二値
化することにより、芝生と雑草を識別する。二値化した
処理画像の中の小さな領域を除いてノイズを除去し、更
に膨脹処理を行い、重心を求めることにより、画像上で
雑草の根元の位置を求める。ここで算出された雑草の位
置データは、制御装置５に転送され、除去マニピュレー
タ６の移動目標値を算出する。
【００２１】＜ロ＞雑草の除去 画像処理で求めた移動目標値に従い、ＸＹ駆動装置８
は、２軸サーボドライバにより除去マニピュレータ６を
移動目標値へ移動する。除去マニピュレータ６はその外
筒６１ごと摘取部６２を降下させ、摘取部６２により雑
草の根元を挟み込む。雑草の根元を挟み込んだまま除去
マニピュレータ６を上昇させて、雑草を根ごと引き抜
く。雑草を引き抜くと、吸引装置７を駆動して外筒６１
内に負圧を付与し雑草を吸引回収する。この際、雑草を
引き抜くため外筒６１は上昇させているが、外筒６１の
先に配置した先端筒６１１が地表と接してシール材の役
目を果たしているため、外筒６１内に効率良く負圧をか
けることができる。雑草を回収すると、制御装置５より
除去マニピュレータ６を次の移動目標値に向かい移動さ
せて次の雑草を回収する。以上の工程を繰り返すことに
より、芝生中に生える雑草を自動により回収することが
できる。
は、２軸サーボドライバにより除去マニピュレータ６を
移動目標値へ移動する。除去マニピュレータ６はその外
筒６１ごと摘取部６２を降下させ、摘取部６２により雑
草の根元を挟み込む。雑草の根元を挟み込んだまま除去
マニピュレータ６を上昇させて、雑草を根ごと引き抜
く。雑草を引き抜くと、吸引装置７を駆動して外筒６１
内に負圧を付与し雑草を吸引回収する。この際、雑草を
引き抜くため外筒６１は上昇させているが、外筒６１の
先に配置した先端筒６１１が地表と接してシール材の役
目を果たしているため、外筒６１内に効率良く負圧をか
けることができる。雑草を回収すると、制御装置５より
除去マニピュレータ６を次の移動目標値に向かい移動さ
せて次の雑草を回収する。以上の工程を繰り返すことに
より、芝生中に生える雑草を自動により回収することが
できる。
【００２２】
【発明の効果】本発明は以上説明したようになるから次
のような効果を得ることができる。 ＜イ＞芝生などの中に生えている雑草を画像処理により
認識できるので、従来、人手に頼っていた作業を機械化
することが可能になった。 ＜ロ＞画像処理により雑草の根元の位置を求めることが
できるので、雑草を根元から除去することが可能となっ
た。 ＜ハ＞雑草の除去を自動化できるので、夜中などゴルフ
場などの営業時間外でも、作業を行うことが可能となっ
た。 ＜ニ＞雑草の除去作業を自動化できるので、作業者の労
働条件を改善でき、また作業量を軽減することができ
る。 ＜ホ＞雑草を機械的に除去するので環境の悪化を防止す
ることができる。
のような効果を得ることができる。 ＜イ＞芝生などの中に生えている雑草を画像処理により
認識できるので、従来、人手に頼っていた作業を機械化
することが可能になった。 ＜ロ＞画像処理により雑草の根元の位置を求めることが
できるので、雑草を根元から除去することが可能となっ
た。 ＜ハ＞雑草の除去を自動化できるので、夜中などゴルフ
場などの営業時間外でも、作業を行うことが可能となっ
た。 ＜ニ＞雑草の除去作業を自動化できるので、作業者の労
働条件を改善でき、また作業量を軽減することができ
る。 ＜ホ＞雑草を機械的に除去するので環境の悪化を防止す
ることができる。
【図１】雑草除去装置の説明図
【図２】雑草除去装置のブロック図
【図３】除去マニピュレータの動作説明図
【図４】除去マニピュレータの雑草引抜き時の説明図
【図５】除去マニピュレータの雑草回収時の説明図
【図６】画像処理の流れ図
【図７】撮影された原画像の概略図
【図８】原画像を平均化した画像の概略図
【図９】二値化した画像の概略図
【図１０】ノイズを除去した画像の概略図
【図１１】膨脹した画像の概略図
【図１２】重心を求めた原画像の概略図
【図１３】他の原画像の概略図
【図１４】重心を求めた他の原画像の概略図
Claims (7)
- 【請求項１】雑草を識別する雑草の識別方法において、 撮影された領域の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して雑草を抽出し、 該領域内の雑草を識別することを特徴とする、 雑草の識別方法。
- 【請求項２】芝生の中から雑草を識別する雑草の識別方
法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 芝生の中から雑草を識別することを特徴とする、 雑草の識別方法。 - 【請求項３】芝生の中から雑草を識別する雑草の識別方
法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 二値化した画像の重心を求め、 芝生の中から雑草の位置を求めることを特徴とする、 雑草の識別方法。 - 【請求項４】芝生の中から雑草を識別する雑草の識別方
法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 二値化した画像を膨脹し、 膨脹化された画像の重心を求め、 芝生の中から雑草の位置を求めることを特徴とする、 雑草の識別方法。 - 【請求項５】芝生の中から雑草を識別する雑草の識別方
法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 二値化した画像から所定の大きさ以下の画像を除くノイ
ズ除去を行い、 ノイズ除去を行った画像を膨脹し、 膨脹化された画像の重心を求め、 芝生の中から雑草の位置を求めることを特徴とする、 雑草の識別方法。 - 【請求項６】芝生の中から雑草除去具により雑草を除去
する雑草の除去方法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 二値化した画像の重心を求め、 二値化した画像の重心に向けて雑草除去具を地中に挿入
して雑草を除去することを特徴とする、 雑草の除去方法。 - 【請求項７】開口部を有する雑草除去具により芝生の中
から雑草を除去する雑草の除去方法において、 撮影された領域の芝生の画像を平均化し、 平均化された画像を二値化して芝の葉より大きな葉の雑
草を抽出し、 二値化した画像の重心を求め、 二値化した画像の重心と雑草除去具の開口部の中心が合
うように雑草除去具の位置を設定し、 雑草除去具を地中に挿入して、雑草除去具の開口部から
雑草を除去することを特徴とする、 雑草の除去方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17552695A JPH096949A (ja) | 1995-06-19 | 1995-06-19 | 雑草の識別及び除去方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17552695A JPH096949A (ja) | 1995-06-19 | 1995-06-19 | 雑草の識別及び除去方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH096949A true JPH096949A (ja) | 1997-01-10 |
Family
ID=15997612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17552695A Pending JPH096949A (ja) | 1995-06-19 | 1995-06-19 | 雑草の識別及び除去方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH096949A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004016182A (ja) * | 2002-06-20 | 2004-01-22 | Sharp Corp | 栽培ロボットシステム |
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| WO2020114728A1 (de) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und vorrichtung sowie auswerteeinrichtung zur erkennung und lokalisation einer pflanze sowie verwendung des verfahrens |
-
1995
- 1995-06-19 JP JP17552695A patent/JPH096949A/ja active Pending
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