JP2020099215A - 植物管理システム - Google Patents

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Abstract

【課題】植物を含む対象範囲において再現率の高い三次元モデルを生成できる植物管理システムを提供する。【解決手段】複数の植物を含む対象範囲に設けられ、画像による識別が可能な識別子の異なる複数のマーカと、対象範囲内及び対象範囲の周囲を移動して、マーカを含む二次元画像を複数の位置及び角度から撮影する撮影装置10と、二次元画像とマーカの座標情報及び寸法情報とに基づいて、対象範囲の三次元モデルを生成するモデル生成部74を含む処理装置70と、を備える。【選択図】図1

Description

本発明は、植物管理システムに関する。
圃場においては、植物の収穫、摘果及び剪定等の対象を的確に選定し、かつ作業効率を向上させることが望まれている。特許文献1には、植物の栽培環境をモデル化することにより、栽培環境を制御する方法が開示されている。
特開2010−200050号公報
しかしながら、植物の周囲の障害物及び地面の起伏等によって、モデルを作成するための実際の撮影画像と、予め設定された撮影位置及び方向の情報とが一致しない可能性がある。植物のモデルの再現性が低い場合、適切な時期に適切な切断位置において植物から収穫物等を切り離せない可能性がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、植物を含む対象範囲において再現率の高い三次元モデルを生成することのできる植物管理システムを提供することを目的とする。
本発明の植物管理システムは、複数の植物を含む対象範囲に設けられ、画像による識別が可能な識別子の異なる複数のマーカと、前記対象範囲内及び前記対象範囲の周囲を移動して、前記マーカを含む二次元画像を複数の位置及び角度から撮影する撮影装置と、前記二次元画像と前記マーカの座標情報及び寸法情報とに基づいて、前記対象範囲の三次元モデルを生成するモデル生成部を含む処理装置と、を備える。
この構成によれば、二次元画像に含まれるマーカの座標情報及び寸法情報に基づいて、各植物の絶対座標、大きさ及び形状等を検知することができる。これにより、植物を含む対象範囲において再現率の高い三次元モデルを生成することができる。各植物の位置、大きさ、形状及び姿勢が再現されるので、植物の収穫、摘果及び剪定等において、適切な切断位置において植物から収穫物等を切り離すよう、作業装置を容易に制御することができる。また、各植物の形状、大きさ及び姿勢から、収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、前記対象範囲に設けられるカラーマークを含み、前記モデル生成部は、前記二次元画像に含まれる前記カラーマークに基づいて、前記三次元モデルの色彩を補正することが好ましい。
この構成によれば、二次元画像に含まれるカラーマークを解析することによって、撮影される対象範囲の光の状態を判定することができる。また、二次元画像に含まれるカラーマークに基づいて三次元モデルの色彩を補正するので、各植物の色彩を再現できる。これにより、収穫物等の完熟度を判定することができる。
また、前記処理装置は、前記三次元モデルから前記植物の位置、大きさ、形状及び姿勢の情報を抽出する人工知能を含む判定部を含むことが好ましい。
この構成によれば、人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物の位置、姿勢及び形状の情報を抽出するため、より好適に三次元モデルの各植物の位置、大きさ、形状及び姿勢を再現できる。
また、前記判定部は、前記三次元モデルに基づいて、前記植物から所定対象を切り離すか否かを判定することが好ましい。
この構成によれば、人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物から所定対象を切り離すか否かを判定するため、より好適な収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、前記処理装置は、前記三次元モデルの前記植物の位置、大きさ、形状及び姿勢に基づいて、前記植物から所定対象を切り離す切断位置を設定する人工知能を含む作業経路設定部を含むことが好ましい。
この構成によれば、人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物から所定対象を切り離す切断位置、及び作業装置の切断部の移動経路を設定するため、より好適に植物の収穫、摘果及び剪定等の作業することができる。
また、前記所定対象の切り離しは、収穫、摘果及び剪定のいずれかを含むことが好ましい。
この構成によれば、三次元モデルが各植物の位置、大きさ、形状及び姿勢を再現するので、植物の収穫、摘果及び剪定等において、適切な切断位置において植物から収穫物等を切り離すよう、作業装置を容易に制御することができる。また、各植物の形状、大きさ及び姿勢から、収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、前記対象範囲内及び前記対象範囲の周囲を移動して、前記三次元モデルに基づいて設定された切断位置において前記植物から所定対象を切り離す切断部を含む作業装置を備えることが好ましい。
この構成によれば、無人化によって省力的かつ効率的に植物の収穫、摘果及び剪定等を行うことができる。これにより、圃場が大規模化した場合であっても、作業を省力的かつ効率的に行うことが可能である。
また、前記作業装置は、前記切断部を移動させる作業角度調整装置と、前記所定対象を保持する受部と、を含むことが好ましい。
この構成によれば、大きさ、形状及び姿勢の異なる植物に対しても、適切な位置及び姿勢で植物から所定対象を切り離すことができる。また、切り離した所定対象を、傷付けることを抑制できる。
また、前記三次元モデルに基づいて、前記作業装置の移動及び切断動作を指示する管理装置を備えることが好ましい。
この構成によれば、作業装置の操作を自動化することができるので、作業効率を向上させることができる。
また、前記管理装置は、前記撮影装置の移動及び撮影動作を指示することが好ましい。
この構成によれば、撮影装置の操作を自動化することができるので、作業効率を向上させることができる。
また、前記管理装置は、エッジコンピュータであり、前記処理装置は、クラウドサーバに設けられることが好ましい。
この構成によれば、エッジコンピューティングにもデータの処理を分担させることによって、三次元モデルを生成するための大容量データの処理をクラウドサーバでより高速に行うことができる。また、現場近くにエッジコンピューティングを配置することによって、大容量データをクラウドサーバにより高速で送信することができる。
また、前記二次元画像が撮影されてから予め設定された所定時間が経過した場合、警告情報を発信する警告装置を備えることが好ましい。
この構成によれば、二次元画像の撮影から収穫等の作業まで植物が成長することよって実際の植物と三次元モデルとの間に大きな差異が生じる前に、ユーザに対して作業の中止又は再撮影を促すことができる。
図1は、実施形態の植物管理システムを示す制御ブロック図である。 図2は、撮影装置の一例を示す模式図である。 図3は、作業装置の一例を示す模式図である。 図4は、圃場の一例を示す模式図である。 図5は、マーカの一例を示す模式図である。 図6は、植物管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図7は、撮影装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図8は、処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図9は、作業装置の動作の一例を示すフローチャートである。
以下に、本発明に係る植物管理システムの実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、実質的に同一のもの、あるいは均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換または変更を行うことができる。各実施形態は、適宜組み合わせることも可能である。なお、以下の実施形態の説明において、同一構成には同一符号を付し、異なる構成には異なる符号を付すものとする。
まず、実施形態の植物管理システム1の構成について説明する。図1は、実施形態の植物管理システムを示す制御ブロック図である。図2は、撮影装置の一例を示す模式図である。図3は、作業装置の一例を示す模式図である。図4は、圃場の一例を示す模式図である。図5は、マーカの一例を示す模式図である。植物管理システム1は、圃場100の三次元モデルを生成する。植物管理システム1は、生成した三次元モデルに基づいて、圃場100内の植物110の収穫、摘果及び剪定等を行う。植物管理システム1は、撮影装置10と、作業装置30と、管理装置50と、処理装置70と、を備える。
撮影装置10及び作業装置30は、図4に示す圃場100において動作する。圃場100においては、複数の植物110が栽培される。植物110は、例えば、リンゴ又はイチゴ等の枝成り果実である。植物110は、キャベツ又は白菜等の地面上に成る野菜でもよい。植物110は、切断によって、収穫、摘果及び剪定等を行われるものであれば、どのようなものでもよい。植物110は、本体112と所定対象114とを含む。所定対象114は、例えば、収穫物である。
圃場100の所定範囲には、複数のマーカ120が設けられる。マーカ120は、各々のマーカ120を区別するための識別子と、マーカ120が設置される位置の座標情報と、マーカ120の寸法情報と、を少なくとも含む。識別子は、画像による識別が可能である。識別子は、例えば、番号、記号又は図等である。座標情報は、所定範囲内に予め設定された原点及び座標軸に基づく。寸法情報は、本実施形態において、基準長さBLを含む。
図5に示すように、マーカ120は、本実施形態において、水平断面が矩形状の杭形状である。マーカ120は、マーカ120の下部120Dが圃場100の地中に埋まるように打ち込むことによって所定の位置に設置される。マーカ120の上端面120Uは、本実施形態において、マーカ120を圃場100に設置した際に水平面となる平面である。マーカ120は、基準線122を含む。基準線122は、マーカ120を圃場100に設置した際に水平となるように、マーカ120の側面に設けられる。基準線122は、マーカ120を圃場100に打ち込んだ際に、少なくとも地上に露出する位置に設けられる。基準長さBLは、本実施形態において、垂直方向において上端面120Uと基準線122との間の距離である。例えば、互いに平行な基準線122を設けて、2つの基準線122の間の距離を基準長さBLとしてもよい。
マーカ120は、本実施形態において、さらに、カラーマーク124を含む。カラーマーク124は、マーカ120の側面に設けられる。カラーマーク124は、カラーバーを含む。カラーバーは、基準線122に対して平行に延びる帯形状である。カラーバーは、予め定められたRGB値、HSV値又はHLS値等の色彩情報を含む。カラーバーは、例えば、所定の色彩の塗料をマーカ120の側面に塗布されることによって設けられる。カラーマーク124は、本実施形態において、光の三原色のカラーバーを含む。具体的には、カラーバーは、青色の青部124Bと、赤色の赤部124Rと、緑色の緑部124Gと、を含む。カラーマーク124は、圃場100の所定範囲に設けられるのであれば、マーカ120とは別に設けられてもよい。
管理装置50は、例えば、圃場100と同一の建屋内又は圃場100に近接する建屋内に設けられる。管理装置50は、エッジコンピュータ(Edge Computer)である。図1に示すように、管理装置50は、エッジコンピューティングプラットフォーム(Edge Computing Platform)200に設けられる。管理装置50は、撮影装置10及び作業装置30を制御する。管理装置50は、撮影装置10に撮影指示を送信する。管理装置50は、撮影装置10が撮影した二次元画像を取得する。管理装置50は、作業装置30に作業指示を送信する。管理装置50は、処理装置70に二次元画像を送信する。管理装置50は、処理装置70から作業装置30に作業させるための作業設定情報を取得する。管理装置50の構成については、後述にて詳細に説明する。
処理装置70は、クラウドサーバ(Cloud Server)300に設けられる。管理装置50は、処理装置70と、WAN(Wide Area Network)によって接続される。処理装置70は、大容量データの処理を実行する。処理装置70は、管理装置50から受信した二次元画像から三次元モデルを生成する。処理装置70は、三次元モデルに基づいて設定した作業装置30に作業させるための設定情報を管理装置50に送信する。処理装置70の構成については、後述にて詳細に説明する。
図4に示すように、撮影装置10は、圃場100内を移動する。撮影装置10は、マーカ120と、隣接する2つ以上の植物110とを含む二次元画像を複数の位置及び角度から撮影する。撮影装置10は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、移動及び撮影を行う。図2に示すように、撮影装置10は、本体部12と、移動機構14と、制御部16と、撮影角度調整装置18と、カメラ20と、を含む。
移動機構14は、本体部12に接続される。移動機構14は、例えば、駆動源と、駆動源の駆動力によって回転する複数の車輪と、を含む。駆動源は、例えば、バッテリを含む電気モータである。移動機構14は、制御部16によって、駆動、前進、後進、旋回及び停止等の動作を制御される。移動機構14が駆動することにより、本体部12は圃場100内を移動する。
制御部16は、例えば、本体部12の筐体内部に搭載される。制御部16は、管理装置50から撮影指示を受け取る。制御部16は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、移動機構14の駆動、前進、後進、旋回及び停止等の動作を制御する。制御部16は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、撮影角度調整装置18を制御する。制御部16は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、カメラ20の撮影動作を制御する。
撮影角度調整装置18は、本実施形態において、アームと、可動接続部と、を含む。アームは、基端部及び基端部とは反対側の端部である先端部において、可動接続部に接続される。基端部の可動接続部は、本体部12に対してアームを搖動可能及び旋回可能に接続する。基端部の可動接続部は、本体部12に対してアームを角度調整可能に接続する。先端部の可動接続部は、カメラ20に対してアームを搖動可能及び旋回可能に接続する。先端部の可動接続部は、カメラ20に対してアームを角度調整可能に接続する。撮影角度調整装置18は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、制御部16によって制御される。アームと、アームの角度調整をする可動接続部と、を含むことによって、撮影装置10の撮影効率は向上する。撮影角度調整装置18の構成は、本実施形態に限定されない。撮影角度調整装置18は、例えば、可動接続部を含まなくてもよい。この場合、システムの重複が回避できる。アームは、例えば、ロボットアームでもよい。
カメラ20は、撮影角度調整装置18の先端部に接続される。カメラ20は、本実施形態において、アームの先端部の可動接続部に接続される。カメラ20の位置及び角度は、移動機構14によって移動した本体部12の位置、及び撮影角度調整装置18の姿勢によって決定される。カメラ20は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、制御部16によって撮影動作を制御される。カメラ20は、圃場100の対象範囲に含まれる植物110及びマーカ120の二次元画像を撮影する。制御部16は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、複数の位置及び角度から植物110の二次元画像をカメラ20に撮影させる。制御部16は、管理装置50からの撮影指示に基づいて、隣接する2つ以上の植物110と1つのマーカ120とが1枚の二次元画像に含むようにカメラ20に撮影させる。
図4に示すように、作業装置30は、圃場100内を移動する。作業装置30は、植物110の切断作業を行う。作業装置30は、管理装置50からの作業指示に基づいて、移動及び切断作業を行う。切断作業は、植物110の本体112からの所定対象114の切り離しである。図3に示すように、作業装置30は、本体部32と、移動機構34と、制御部36と、作業角度調整装置38と、切断部40と、受部42と、を含む。
移動機構34は、本体部32に接続される。移動機構34は、例えば、駆動源と、駆動源の駆動力によって回転する複数の車輪と、を含む。駆動源は、例えば、バッテリを含む電気モータである。移動機構34は、制御部36によって、駆動、前進、後進、旋回及び停止等の動作を制御される。移動機構34が駆動することにより、本体部32は圃場100内を移動する。
制御部36は、例えば、本体部32に搭載される。制御部36は、管理装置50から作業指示を受け取る。制御部36は、管理装置50からの作業指示に基づいて、移動機構34の駆動、前進、後進、旋回及び停止等の動作を制御する。制御部36は、管理装置50からの作業指示に基づいて、作業角度調整装置38を制御する。制御部36は、管理装置50からの作業指示に基づいて、切断部40の切断動作を制御する。
作業角度調整装置38は、本実施形態において、アームと、可動接続部と、を含む。アームは、基端部及び基端部とは反対側の端部である先端部において、可動接続部に接続される。基端部の可動接続部は、本体部32に対してアームを搖動可能及び旋回可能に接続する。基端部の可動接続部は、本体部32に対してアームを角度調整可能に接続する。先端部の可動接続部は、切断部40に対してアームを搖動可能及び旋回可能に接続する。先端部の可動接続部は、切断部40に対してアームを角度調整可能に接続する。作業角度調整装置38は、管理装置50からの作業指示に基づいて、制御部36によって制御される。アームと、アームの角度調整をする可動接続部と、を含むことによって、作業装置30の作業効率は向上する。作業角度調整装置38の構成は、本実施形態に限定されない。作業角度調整装置38は、例えば、可動接続部を含まなくてもよい。この場合、システムの重複が回避できる。アームは、例えば、ロボットアームでもよい。
切断部40は、作業角度調整装置38の先端部に接続される。切断部40は、本実施形態において、アームの先端部の可動接続部に接続される。切断部40の位置及び角度は、移動機構34によって移動した本体部32の位置、及び作業角度調整装置38の姿勢によって決定される。切断部40は、管理装置50からの作業指示に基づいて、制御部16によって切断動作を制御される。切断部40は、圃場100の対象範囲に含まれる植物110のうち、処理装置70において切断作業を実行すると判定された植物110について、本体112から所定対象114を切り離す。
受部42は、切断部40の下方に設けられる。受部42は、切断部40が切断する植物110の所定対象114を保持する。受部42は、本実施形態において、皿形状である。受部42の代わりに所定対象114を把持する把持部を設けてもよい。
撮影装置10及び作業装置30の構成は、本実施形態に限定されない。例えば、撮影装置10の本体部12、移動機構14、制御部16及び撮影角度調整装置18と、作業装置30の本体部32、移動機構34、制御部36及び作業角度調整装置38とは、共通であってもよい。カメラ20と、切断部40及び受部42とが、角度調整装置の先端において交換可能であってもよい。圃場100にレールを敷いて、撮影装置10及び作業装置30がレール上を走行するようにしてもよい。
次に、管理装置50の構成について、詳細に説明する。図1に示すように、管理装置50は、撮影設定記憶部52と、撮影指示部54と、画像受信部56と、画像記憶部58と、画像送信部60と、作業設定記憶部62と、作業指示部64と、警告装置66と、を含む。撮影設定記憶部52と、撮影指示部54と、画像受信部56と、画像記憶部58と、画像送信部60と、作業設定記憶部62と、作業指示部64と、警告装置66とは、それぞれ、演算処理装置、記憶装置及び通信インターフェース(I/F)のうちいずれかによって構成されるか、又はこれらの組み合わせによって構成される。演算処理装置は、予め定められる制御プログラムを実行する。演算処理装置は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等である。記憶装置は、各種の制御プログラム及び各種の制御処理に用いられる情報が記憶される。記憶装置は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等である。撮影設定記憶部52と、撮影指示部54と、画像受信部56と、画像記憶部58と、画像送信部60と、作業設定記憶部62と、作業指示部64と、警告装置66とは、互いに共通の演算処理装置、記憶装置又は通信インターフェースを備えていてもいいし、それぞれ複数の場所に離れて配置されていてもよい。
撮影設定記憶部52は、撮影設定情報を記憶する。撮影設定情報は、撮影装置10の移動経路、撮影位置及び角度を含む。撮影装置10の制御部16は、撮影設定情報の移動経路に基づいて、圃場100内を移動するように移動機構14を制御する。撮影装置10の制御部16は、撮影設定情報の撮影位置及び角度に基づいて、撮影角度調整装置18及びカメラ20を制御する。撮影設定情報は、植物管理システム1の動作を開始する前に、予め設定される。
撮影指示部54は、撮影装置10に撮影指示を送信する。撮影指示部54は、撮影設定記憶部52に記憶された撮影設定情報を撮影装置10に送信する。撮影指示部54は、撮影装置10に撮影開始指示を送信する。撮影指示部54は、撮影設定情報及び撮影開始指示を同時に撮影装置10に送信してもよい。
画像受信部56は、撮影装置10のカメラ20が撮影した二次元画像を取得する。二次元画像は、隣接する2つ以上の植物110と1つのマーカ120とを含む。画像受信部56は、撮影装置10が撮影した全ての二次元画像を一括で取得してもよいし、撮影毎に1枚ずつ取得してもよい。
画像記憶部58は、画像受信部56が受信した二次元画像を記憶する。画像記憶部58は、二次元画像の撮影時間を記憶する。画像記憶部58は、例えば、二次元画像を所定の期間のみ保存し、所定の期間が経過後に削除するようにユーザに促してもよい。
画像送信部60は、画像記憶部58に記憶された二次元画像を処理装置70に送信する。この際、画像記憶部58は、例えば、送信済みの二次元画像を削除してもよいし、削除するようにユーザに促してもよい。
作業設定記憶部62は、処理装置70から作業設定情報を受信する。作業設定記憶部62は、作業設定情報を記憶する。作業設定情報は、作業装置30の移動経路、切断時の作業装置30位置及び姿勢、切断部40の移動経路、及び植物110の切断位置を含む。作業装置30の制御部36は、作業設定情報の移動経路に基づいて、圃場100内を移動するように移動機構34を制御する。作業装置30の制御部16は、作業設定情報の切断時の作業装置30位置及び姿勢、切断部40の移動経路、及び植物110の切断位置に基づいて、作業角度調整装置38及び切断部40を制御する。
作業指示部64は、作業装置30に作業指示を送信する。作業指示部64は、作業設定記憶部62に記憶された作業設定情報を作業装置30に送信する。作業指示部64は、作業装置30に作業開始指示を送信する。作業指示部64は、作業設定情報及び作業開始指示を同時に作業装置30に送信してもよい。
警告装置66は、二次元画像の有効時間Teが経過した場合、予め定める警告情報を発信する。警告装置66は、視覚的に予め定める警報情報を通知する表示装置、音によって予め定める警報情報を通知するスピーカ、光によって予め定める警報情報を通知する発光装置の少なくともいずれか1つを含む。
次に、処理装置70の構成について、詳細に説明する。処理装置70は、画像認識部72と、モデル生成部74と、情報検出部76と、判定部78と、作業経路設定部80と、を含む。画像認識部72と、モデル生成部74と、情報検出部76と、判定部78と、作業経路設定部80とは、それぞれ、演算処理装置、記憶装置及び通信インターフェース(I/F)のうちいずれかによって構成されるか、又はこれらの組み合わせによって構成される。演算処理装置は、予め定められる制御プログラムを実行する。演算処理装置は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等である。記憶装置は、各種の制御プログラム及び各種の制御処理に用いられる情報が記憶される。記憶装置は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等である。画像認識部72と、モデル生成部74と、情報検出部76と、判定部78と、作業経路設定部80とは、互いに共通の演算処理装置、記憶装置又は通信インターフェースを備えていてもいいし、それぞれ複数の場所に離れて配置されていてもよい。
画像認識部72は、管理装置50から受信した二次元画像に含まれるマーカ120の座標情報及び寸法情報を認識する。画像認識部72は、カラーマーク124の色彩情報を認識する。
モデル生成部74は、二次元画像及びマーカ120の座標情報及び寸法情報に基づいて、圃場100の対象範囲の三次元モデルを生成する。詳しくは、モデル生成部74は、画像認識部72が認識したマーカ120の座標及び寸法から、二次元画像の植物110を含む圃場100の対象範囲の絶対座標及び寸法を算出する。モデル生成部74は、算出された絶対座標及び寸法において、圃場100の対象範囲の三次元モデルを生成する。モデル生成部74は、画像認識部72が認識した色彩情報に基づいて、三次元モデルの色彩を補正する。
情報検出部76は、人工知能を含む。人工知能は、モデル生成部74が生成した三次元モデルから、植物110の位置、大きさ、形状、姿勢及び色彩の情報を抽出する。
判定部78は、人工知能を含む。人工知能は、三次元モデル及び情報検出部76が抽出した情報に基づいて、圃場100の対象範囲に栽培される各々の植物110の本体112から所定対象114を切り離すか否かを判断する。
作業経路設定部80は、人工知能を含む。人工知能は、三次元モデル及び情報検出部76が抽出した情報に基づいて、作業装置30の作業設定情報を設定する。作業設定情報は、作業装置30の移動経路、切断時の作業装置30位置及び姿勢、切断部40の移動経路、及び植物110の切断位置を含む。
次に、植物管理システム1の動作について説明する。植物管理システム1の動作を開始する前に、ユーザは、まず、図4に示す圃場100の対象範囲に、複数のマーカ120を設置する。ここで、ユーザは、圃場100に設置された各マーカ120の座標及び寸法を、処理装置70に設定されているマーカ120の識別子、座標情報及び寸法情報に一致するように設置する。次に、ユーザは、管理装置50の撮影設定記憶部52に、撮影装置10の移動経路、撮影位置及び角度を含む撮影設定情報を設定する。さらに、ユーザは、管理装置50に、撮影装置10によって撮影される二次元画像の有効時間Teを設定する。有効時間Teは、植物110の種類及び圃場100の環境等によって決定する。
図6は、植物管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。図7は、撮影装置の動作の一例を示すフローチャートである。図8は、処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。図9は、作業装置の動作の一例を示すフローチャートである。植物管理システム1は、圃場100の対象範囲に栽培された植物110に対し、動作を自動で実行する。植物管理システム1による自動動作は、例えば、ユーザが管理装置50の開始ボタンを押すことで開始される。
図6に示すように、ステップS10において、管理装置50の撮影指示部54は、撮影設定記憶部52に記憶された撮影設定情報を撮影装置10に送信する。ステップS12において、撮影指示部54は、撮影装置10に撮影開始指示を送信する。ステップS10とステップS12とは、同時に行ってもよい。撮影設定情報の送信を、撮影開始指示としてもよい。撮影装置10は、管理装置50から撮影開始指示を受信すると、ステップS14において、圃場100の対象範囲の二次元画像を撮影する。
図7に示すように、ステップS14−2において、撮影装置10は、管理装置50の撮影指示部54から撮影設定情報及び撮影開始指示を受信する。撮影装置10が管理装置50から撮影開始指示を受信すると、ステップS14−4において、制御部16は、移動機構14、撮影角度調整装置18及びカメラ20を駆動させる。
ステップS14−6において、制御部16は、カメラ20に植物110の二次元画像を撮影させる。制御部16は、管理装置50から指示された撮影設定情報の移動経路に沿って撮影装置10が移動し、撮影設定情報の撮影位置及び角度に基づいてカメラ20が二次元画像を撮影するように、移動機構14、撮影角度調整装置18及びカメラ20を制御する。制御部16は、撮影設定情報に基づいて、マーカ120が1枚の二次元画像に含むようにカメラ20に撮影させる。1枚の二次元画像は、隣接する2つ以上の植物110と1つのマーカ120とが含まれることが好ましい。制御部16は、撮影設定情報に基づいて、複数の位置及び角度から植物110の二次元画像をカメラ20に撮影させる。
ステップS14−8において、制御部16は、管理装置50から指示された撮影設定情報に基づいて、所定の撮影が終了したか否かを判定する。制御部16は、所定の撮影が終了していないと判定された場合、ステップS14−6を再度実行する。制御部16は、所定の撮影が終了したと判定された場合、ステップS14−10に移行する。ステップS14−10において、制御部16は、カメラ20が撮影した二次元画像を管理装置50の画像受信部56に送信すると、ステップS14を終了し、ステップS16に移行する。
本実施形態においては、撮影装置10は、全ての撮影が終了した後に、撮影した全ての二次元画像を一括して管理装置50に送信するが、撮影毎に1枚ずつ二次元画像を送信してもよい。この場合、ステップS14−10は、ステップS14−6とステップS14−8との間に実行される。また、制御部16は、ステップS14−8において、所定の撮影が終了したと判定された場合、管理装置50に撮影終了報告を送信する。
図6に示すように、ステップS16において、画像受信部56は、撮影装置10から二次元画像を取得する。本実施形態において、画像受信部56は、撮影装置10の全ての撮影が終了した後に、撮影した全ての二次元画像を一括して取得するが、撮影毎に1枚ずつ二次元画像を取得してもよい。画像記憶部58は、画像受信部56が取得した二次元画像を記憶する。
ステップS18において、管理装置50は、撮影完了からの時間TをT=0として、カウントアップタイマーを開始させる。本実施形態において、時間Tは、撮影装置10から二次元画像を取得した時点から計測されるが、例えば、管理装置50が二次元画像を1枚ずつ取得する場合、最初の二次元画像を取得した時点から計測してもよいし、最後の二次元画像を取得した時点から計測してもよい。ステップS18は、ステップS12と同時に行ってもよい。
ステップS20において、画像送信部60は、画像記憶部58に記憶された二次元画像を処理装置70に送信する。処理装置70は、管理装置50から二次元画像を受信すると、ステップS22において、圃場100の対象範囲の三次元モデル、及び作業装置30が作業するための作業設定情報を生成する。
図8に示すように、ステップS22−2において、処理装置70は、管理装置50の画像送信部60から、二次元画像を受信する。処理装置70が二次元画像を受信すると、ステップS22−4において、画像認識部72は、二次元画像に含まれるマーカ120の座標情報及び寸法情報を認識する。画像認識部72は、同時にカラーマーク124の色彩情報を認識してもよい。
ステップS22−6において、モデル生成部74は、管理装置50から受信した二次元画像及びマーカ120の座標情報及び寸法情報に基づいて、圃場100の三次元モデルを生成する。すなわち、モデル生成部74は、画像認識部72が認識したマーカ120の座標及び寸法から、二次元画像の植物110を含む圃場100の対象範囲の絶対座標及び寸法を算出する。モデル生成部74は、算出された絶対座標及び寸法において、圃場100の対象範囲の三次元モデルを生成する。
ステップS22−8において、モデル生成部74は、二次元画像及びマーカ120のカラーマーク124の色彩情報に基づいて、三次元モデルの色彩を補正する。すなわち、モデル生成部74は、画像認識部72が認識したカラーマーク124を解析することによって、二次元画像に撮影された対象範囲の光の状態等を判定する。モデル生成部74は、実際のカラーマーク124の色彩情報と、二次元画像のカラーマーク124の色彩との差異に基づいて、三次元モデルの色彩を補正する。
ステップS22−10において、情報検出部76の人工知能は、モデル生成部74が生成した三次元モデルから植物110の位置、大きさ、形状、姿勢及び色彩の情報を抽出する。情報検出部76は、例えば、植物110の本体112と所定対象114とを分割して抽出する。
ステップS22−12において、判定部78の人工知能は、三次元モデル及び情報検出部76が抽出した情報に基づいて、圃場100の対象範囲に栽培される各々の植物110の本体112から所定対象114を切り離すか否かを判定する。判定部78の人工知能による判定は、例えば、三次元モデルの色彩による熟度判定、寸法による選果判定等である。
ステップS22−14において、作業経路設定部80の人工知能は、三次元モデル及び情報検出部76が抽出した情報に基づいて、作業装置30の作業設定情報を設定する。すなわち、作業経路設定部80の人工知能は、三次元モデルの植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢に基づいて、切断時の作業装置30の位置及び姿勢、及び切断部40の移動経路。及び植物110の切断位置を設定する。
ステップS22−16において、処理装置70は、作業経路設定部80が設定した作業設定情報を管理装置50の作業設定記憶部62に送信すると、ステップS22を終了し、ステップS24に移行する。
図6に示すように、ステップS24において、管理装置50の作業設定記憶部62は、処理装置70から作業設定情報を受信する。ステップS26において、管理装置50は、時間Tを取得し、時間Tが予め定められた有効時間Te以上か否かを判定する。管理装置50は、ステップS26において、時間Tが予め定められた有効時間Te以上であると判定した場合、ステップS28を実行する。ステップS28において、警告装置66は、予め定める警告情報を発信する。ステップS28において、警告装置66が予め定める警告情報を発信した場合、植物管理システム1は、一連の動作を終了する。管理装置50は、ステップS26において、時間Tが予め定められた有効時間Te以上ではないと判定した場合、ステップS30を実行する。
ステップS30において、作業指示部64は、作業設定記憶部62に記憶された作業設定情報に基づいて、作業指示を作業装置30に送信する。ステップS32において、作業指示部64は、作業装置30に作業開始指示を送信する。ステップS30とステップS32とは、同時に行ってもよい。作業指示の送信を、作業開始指示としてもよい。作業装置30は、管理装置50から作業開始指示を受信すると、ステップS34において、圃場100の対象範囲に栽培された植物110から所定対象114を切り離す。
図9に示すように、ステップS34−2において、作業装置30は、管理装置50の作業指示部64から作業設定情報及び作業開始指示を受信する。作業装置30が管理装置50から作業開始指示を受信すると、ステップS34−4において、制御部36は、移動機構34、作業角度調整装置38及び切断部40を駆動させる。
ステップS34−6において、制御部36は、切断部40に植物110を切断させる。制御部16は、管理装置50から指示された作業設定情報の移動経路に沿って作業装置30が移動し、作業設定情報の切断位置において切断部40が植物110の本体112から所定対象114を切り離すように、移動機構34、作業角度調整装置38及び切断部40を制御する。制御部36は、作業設定情報に基づいて、作業装置30の作業経路と、切断時の作業装置30の位置及び姿勢と、切断部40の移動経路とを制御する。
ステップS34−8において、制御部36は、管理装置50から指示された作業設定情報に基づいて、所定の切断作業が終了したか否かを判定する。制御部36は、所定の切断作業が終了していないと判定された場合、ステップS34−6を再度実行する。制御部16は、所定の切断作業が終了したと判定された場合、ステップS34−10に移行する。ステップS34−10において、制御部16は、管理装置50に作業終了報告を送信すると、ステップS34を終了し、ステップS36に移行する。
図6に示すように、ステップS36において、管理装置50が作業装置30から作業終了報告を受信すると、植物管理システム1は、一連の動作を終了する。
以上のように、実施形態の植物管理システム1は、複数の植物110を含む対象範囲に設けられ、画像による識別が可能な識別子の異なる複数のマーカ120と、対象範囲内及び対象範囲の周囲を移動して、マーカ120と隣接する2つ以上の植物110とを含む二次元画像を複数の位置及び角度から撮影する撮影装置10と、二次元画像とマーカ120の座標情報及び寸法情報とに基づいて、対象範囲の三次元モデルを生成するモデル生成部74を含む処理装置70と、を備える。
植物管理システム1によれば、二次元画像に含まれるマーカ120の座標情報及び寸法情報に基づいて、各植物110の絶対座標、大きさ及び形状等を検知することができる。これにより、植物110を含む対象範囲において再現率の高い三次元モデルを生成することができる。各植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢が再現されるので、植物110の収穫、摘果及び剪定等において、適切な切断位置において植物110から収穫物等(所定対象114)を切り離すよう、作業装置30を容易に制御することができる。また、各植物110の形状、大きさ及び姿勢から、収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、植物管理システム1は、対象範囲に設けられるカラーマーク124を含み、モデル生成部74が、二次元画像に含まれるカラーマーク124に基づいて、三次元モデルの色彩を補正する。二次元画像に含まれるカラーマーク124を解析することによって、撮影される対象範囲の光の状態を判定することができる。また、二次元画像に含まれるカラーマーク124に基づいて三次元モデルの色彩を補正するので、各植物110の色彩を再現できる。これにより、収穫物等の完熟度を判定することができる。
また、植物管理システム1は、処理装置70が、三次元モデルから植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢の情報を抽出する人工知能を含む判定部78を含む。人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物110の位置、姿勢及び形状の情報を抽出するため、より好適に三次元モデルの各植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢を再現できる。
また、植物管理システム1は、判定部78が、三次元モデルに基づいて、植物110から所定対象114を切り離すか否かを判定する。人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物110から所定対象114を切り離すか否かを判定するため、より好適な収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、植物管理システム1は、処理装置70が、三次元モデルの植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢に基づいて、植物110から所定対象114を切り離す切断位置設定する人工知能を含む作業経路設定部80を含む。人工知能が、蓄積された学習データに基づいて、植物110から所定対象114を切り離す切断位置、及び作業装置30の切断部40の移動経路を設定するため、より好適に植物110の収穫、摘果及び剪定等の作業することができる。
また、所定対象114の切り離しは、収穫、摘果及び剪定のいずれかを含む。三次元モデルが各植物110の位置、大きさ、形状及び姿勢を再現するので、植物110の収穫、摘果及び剪定等において、適切な切断位置において植物110から収穫物等を切り離すよう、作業装置30を容易に制御することができる。また、各植物110の形状、大きさ及び姿勢から、収穫、摘果及び剪定等の適切な時期を判定することができる。
また、植物管理システム1は、対象範囲内及び対象範囲の周囲を移動して、三次元モデルに基づいて設定された切断位置において植物110から所定対象114を切り離す切断部40を含む作業装置30を備えるので、無人化によって省力的かつ効率的に植物110の収穫、摘果及び剪定等を行うことができる。これにより、圃場100が大規模化した場合であっても、作業を省力的かつ効率的に行うことが可能である。
また、作業装置30が、切断部40を移動させる作業角度調整装置38と、所定対114象を保持する受部42と、を含むことによって、大きさ、形状及び姿勢の異なる植物110に対しても、適切な位置及び姿勢で植物110から所定対象114を切り離すことができる。また、切り離した所定対象114を、傷付けることを抑制できる。
また、三次元モデルに基づいて、作業装置30の移動及び切断動作を指示する管理装置50を備えることによって、作業装置30の操作を自動化することができるので、作業効率を向上させることができる。
また、管理装置50が、撮影装置10の移動及び撮影動作を指示することによって、撮影装置10の操作を自動化することができるので、作業効率を向上させることができる。
また、植物管理システム1は、管理装置50が、エッジコンピュータであり、処理装置70が、クラウドサーバ300に設けられる。エッジコンピューティングにもデータの処理を分担させることによって、三次元モデルを生成するための大容量データの処理をクラウドサーバ300でより高速に行うことができる。また、現場近くにエッジコンピューティングを配置することによって、大容量データをクラウドサーバ300により高速で送信することができる。
また、二次元画像が撮影されてから予め設定された所定時間(有効時間Te)が経過した場合、警告情報を発信する警告装置66を備える。警告装置66は、二次元画像の撮影から収穫等の作業まで植物110が成長することよって実際の植物110と三次元モデルとの間に大きな差異が生じる前に、ユーザに対して作業の中止又は再撮影を促すことができる。
1 植物管理システム
10 撮影装置
12 本体部
14 移動機構
16 制御部
18 撮影角度調整装置
20 カメラ
30 作業装置
32 本体部
34 移動機構
36 制御部
38 作業角度調整装置
40 切断部
42 受部
50 管理装置
52 撮影設定記憶部
54 撮影指示部
56 画像受信部
58 画像記憶部
60 画像送信部
62 作業設定記憶部
64 作業指示部
66 警告装置
70 処理装置
72 画像認識部
74 モデル生成部
76 情報検出部
78 判定部
80 作業経路設定部
100 圃場
110 植物
112 本体
114 所定対象
120 マーカ
120D 下部
120U 上端面
122 基準線
124 カラーマーク
124B 青部
124R 赤部
124G 緑部
200 エッジコンピューティングプラットフォーム
300 クラウドサーバ
BL 基準長さ

Claims (12)

  1. 複数の植物を含む対象範囲に設けられ、画像による識別が可能な識別子の異なる複数のマーカと、
    前記対象範囲内及び前記対象範囲の周囲を移動して、前記マーカを含む二次元画像を複数の位置及び角度から撮影する撮影装置と、
    前記二次元画像と前記マーカの座標情報及び寸法情報とに基づいて、前記対象範囲の三次元モデルを生成するモデル生成部を含む処理装置と、を備えることを特徴とする植物管理システム。
  2. 前記対象範囲に設けられるカラーマークを含み、
    前記モデル生成部は、前記二次元画像に含まれる前記カラーマークに基づいて、前記三次元モデルの色彩を補正することを特徴とする請求項1に記載の植物管理システム。
  3. 前記処理装置は、前記三次元モデルから前記植物の位置、大きさ、形状及び姿勢の情報を抽出する人工知能を含む判定部を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の植物管理システム。
  4. 前記判定部は、前記三次元モデルに基づいて、前記植物から所定対象を切り離すか否かを判定することを特徴とする請求項3に記載の植物管理システム。
  5. 前記処理装置は、前記三次元モデルの前記植物の位置、大きさ、形状及び姿勢に基づいて、前記植物から所定対象を切り離す切断位置を設定する人工知能を含む作業経路設定部を含むことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の植物管理システム。
  6. 前記所定対象の切り離しは、収穫、摘果及び剪定のいずれかを含むことを特徴とする請求項4又は5に記載の植物管理システム。
  7. 前記対象範囲内及び前記対象範囲の周囲を移動して、前記三次元モデルに基づいて設定された切断位置において前記植物から所定対象を切り離す切断部を含む作業装置を備えることを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の植物管理システム。
  8. 前記作業装置は、前記切断部を移動させる作業角度調整装置と、前記所定対象を保持する受部と、を含むことを特徴とする請求項7に記載の植物管理システム。
  9. 前記三次元モデルに基づいて、前記作業装置の移動及び切断動作を指示する管理装置を備えることを特徴とする請求項7又は8に記載の植物管理システム。
  10. 前記管理装置は、前記撮影装置の移動及び撮影動作を指示することを特徴とする請求項9に記載の植物管理システム。
  11. 前記管理装置は、エッジコンピュータであり、
    前記処理装置は、クラウドサーバに設けられることを特徴とする請求項9又は10に記載の植物管理システム。
  12. 前記二次元画像が撮影されてから予め設定された所定時間が経過した場合、警告情報を発信する警告装置を備えることを特徴とする請求項1から11のいずれか一項に記載の植物管理システム。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022044683A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定方法
WO2022044682A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定方法
WO2022044687A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定ツール及び、植物の寸法測定方法
WO2022124152A1 (ja) * 2020-12-11 2022-06-16 日立Astemo株式会社 検査経路生成装置、検査経路生成方法
JP7113555B1 (ja) 2021-08-30 2022-08-05 亮志 西ヶ谷 果樹栽培支援装置、推論装置、機械学習装置、果樹栽培支援方法、推論方法、及び、機械学習方法
WO2024048143A1 (ja) * 2022-08-31 2024-03-07 オムロン株式会社 分析装置、分析方法、およびプログラム

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022044683A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定方法
WO2022044682A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定方法
WO2022044687A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 オムロン株式会社 植物の寸法測定ツール及び、植物の寸法測定方法
WO2022124152A1 (ja) * 2020-12-11 2022-06-16 日立Astemo株式会社 検査経路生成装置、検査経路生成方法
JP7113555B1 (ja) 2021-08-30 2022-08-05 亮志 西ヶ谷 果樹栽培支援装置、推論装置、機械学習装置、果樹栽培支援方法、推論方法、及び、機械学習方法
JP2023034345A (ja) * 2021-08-30 2023-03-13 亮志 西ヶ谷 果樹栽培支援装置、推論装置、機械学習装置、果樹栽培支援方法、推論方法、及び、機械学習方法
WO2024048143A1 (ja) * 2022-08-31 2024-03-07 オムロン株式会社 分析装置、分析方法、およびプログラム

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