JP7321087B2 - 収穫機管理システム、収穫機、及び収穫機管理方法 - Google Patents
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Description
前記収穫物の収穫量を測定する収穫量測定ユニットと、前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出するロス量算出ユニットと、前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出するロス率算出部とを備え、
前記収穫量測定ユニットは、前記収穫量として、前記収穫物から得られる穀粒の量である収量を測定し、
前記ロス量算出ユニットは、前記ロス量として、前記収穫物を脱穀処理するために前記収穫機に備えられた脱穀装置における脱穀ロスの量を算出する。
前記ロス量算出ユニットは、前記撮影部からの撮影画像から生成された画像入力データに基づいて前記ロス量を出力するニューラルネットワークとして構成されている。このニューラルネットワークは、撮影画像に写されている実収穫物(例えば穀粒)と疑似収穫物(例えば、枝梗や藁くずなどの非穀粒)との割合からロス量が出力されるように学習された機械学習モデルである。その際、ニューラルネットワークの信頼性を高めるために、順次送られてくる撮影画像に対して、正規化などの前処理を施すことで得られる画像入力データが、ニューラルネットワークの入力データとして入力されることが好ましい。
穀粒は穀粒が有する独特の形状と粒色を示すものであり、非穀粒には、枝梗や藁くずなどだけでなく、規定外の形状と粒色を示す不良穀粒が含まれている。図7及び図8は、理解を容易にするための模式図であり、実際の状態に即したものではない。
この第3ロス量ニューラルネットワーク72Cは、藁などの非穀粒を脱穀装置1から排出する排出部領域、あるいは車体の後方の刈り跡を撮影する第3カメラ83の撮影画像に基づいて生成された第3入力画像データを入力して、車体から圃場面に放出される排藁に混じった穀粒の量を表す放出ロス量を算出する。ロス率算出部73は、扱胴ロス量と選別ロス量と放出ロス量と収量とから、ロス率を算出する。もちろんここでも、ロス率算出部73は、放出ロス量と収量とから放出ロス率も追加的に求めることが可能である。ここでも、第1撮影画像、第2撮影画像、第3撮影画像には、異なる撮影角度での撮影画像や異なる撮影視野での撮影画像が含まれてもよい。さらには、第4カメラ、第5カメラ・・・を用意して、脱穀ロス管理ユニット7が、対応する数のロス量ニューラルネットワーク群を備えてもよい。
上記実施形態では、ロス率算出部73によって算出されたロス率は、コンバインを構成する各種制御機器の制御パラメータを調整するために用いられた。これに代えて、作業中にロス率算出部73によって刻々と算出されるロス率がメータパネルやディスプレイに表示され、運転者が表示されたロス率を見ながら、適正に各種制御機器の制御パラメータを調整するような構成を採用してもよい。その際、ロス率は、エンジン回転数や車速などの走行状態を示す指標、及び刈取り高さなどの作業状態を示す指標とともに表示されると、さらに好都合である。
4 :刈取部(収穫部)
12 :穀粒タンク(貯留部)
21 :扱室
22 :扱胴
24 :シーブケース
40 :グレンシーブ
41 :扱胴部
42 :選別部
43 :揺動選別機構
53a :送塵弁
7 :脱穀ロス管理ユニット
71 :前処理部
72 :ロス量ニューラルネットワーク
72A :第1ロス量ニューラルネットワーク
72B :第2ロス量ニューラルネットワーク
72C :第3ロス量ニューラルネットワーク
73 :ロス率算出部
74 :パラメータ決定部
80 :撮影部(検出部)
81 :第1カメラ
82 :第2カメラ
83 :第3カメラ
100 :制御装置
CU :刈取制御ユニット
M1 :収量測定器
Claims (15)
- 圃場の作物を収穫する収穫部と、前記収穫部によって収穫された収穫物を貯留する貯留部とを備えた収穫機における収穫物ロスを管理する収穫機管理システムにおいて、
前記収穫物の収穫量を測定する収穫量測定ユニットと、
前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出するロス量算出ユニットと、
前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出するロス率算出部と、
を備え、
前記収穫量測定ユニットは、前記収穫量として、前記収穫物から得られる穀粒の量である収量を測定し、
前記ロス量算出ユニットは、前記ロス量として、前記収穫物を脱穀処理するために前記収穫機に備えられた脱穀装置における脱穀ロスの量を算出する収穫機管理システム。 - 前記ロスが生じるロス部域に、前記ロスを検出する検出部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記検出部からの検出結果に基づいて前記ロス量を出力するように構成されている請求項1に記載の収穫機管理システム。 - 前記検出部として、前記ロスが生じるロス部域を撮影する撮影部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記撮影部からの撮影画像から生成された画像入力データに基づいて前記ロス量を出力するニューラルネットワークとして構成されている請求項2に記載の収穫機管理システム。 - 前記ニューラルネットワークは、前記収穫機による収穫作業中に撮影された学習用撮影画像から生成された学習用画像入力データと、前記学習用撮影画像から実際に推定された推定ロス量とを学習データとして、学習されている請求項3に記載の収穫機管理システム。
- 前記撮影部にはそれぞれ異なる撮影視野を有する複数のカメラが含まれており、かつ、前記複数のカメラのそれぞれに対応するように複数の前記ニューラルネットワークが備えられ、
前記複数のカメラからの前記撮影画像に対応する個別の前記画像入力データが、撮影元である前記カメラに対応する前記ニューラルネットワークのそれぞれに入力される請求項3または4に記載の収穫機管理システム。 - 前記撮影部にはそれぞれ異なる撮影視野を有する複数のカメラが含まれており、かつ、前記複数のカメラに1つの前記ニューラルネットワークが対応しており、
前記複数のカメラからの前記撮影画像に対応する全ての前記画像入力データが、前記ニューラルネットワークに入力される請求項3または4に記載の収穫機管理システム。 - 前記ロスが生じるロス部域に、前記脱穀装置における扱胴終端領域とシーブケース後端領域とが含まれている請求項1から6のいずれか一項に記載の収穫機管理システム。
- 前記ロスが生じるロス部域に、穀粒以外の非穀粒を前記脱穀装置から排出する排出部領域が含まれている請求項1から7のいずれか一項に記載の収穫機管理システム。
- 前記ロス率に基づいて前記収穫機の制御パラメータを決定するパラメータ決定部が備えられている請求項1から8のいずれか一項に記載の収穫機管理システム。
- 圃場の作物を収穫する収穫部と、
前記収穫部によって収穫された収穫物を貯留する貯留部と、
前記収穫物の収穫量を測定する収穫量測定ユニットと、
前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出するロス量算出ユニットと、
前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出するロス率算出部と、
前記収穫物を脱穀処理する脱穀装置とを備え、
前記収穫量測定ユニットは、前記収穫量として、前記収穫物から得られる穀粒の量である収量を測定し、
前記ロス量算出ユニットは、前記ロス量として、前記脱穀装置における脱穀ロスの量を算出する収穫機。 - 走行装置と、前記収穫物を搬送する搬送装置とが備えられ、
前記ロス率に基づいて、前記走行装置、前記収穫部、前記搬送装置、及び、前記脱穀装置の少なくとも一つの制御パラメータを決定するパラメータ決定部が備えられている請求項10に記載の収穫機。 - 圃場の作物を収穫する収穫部と前記収穫部によって収穫された収穫物を貯留する貯留部とを備えた収穫機によって収穫作業を行いながら、前記収穫物の収穫量を測定し、
前記収穫機によって前記収穫作業を行いながら、前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出し、
前記収穫機によって前記収穫作業を行いながら、前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出する収穫機管理方法であって、
前記収穫量として、前記収穫物から得られる穀粒の量である収量が測定され、
前記ロス量として、前記収穫物を脱穀処理するために前記収穫機に備えられた脱穀装置における脱穀ロスの量が算出される収穫機管理方法。 - 前記収穫機によって前記収穫作業を行いながら、前記ロス率に基づいて前記収穫機の制御パラメータを決定する請求項12に記載の収穫機管理方法。
- 圃場の作物を収穫する収穫部と、前記収穫部によって収穫された収穫物を貯留する貯留部とを備えた収穫機における収穫物ロスを管理する収穫機管理システムにおいて、
前記収穫物の収穫量を測定する収穫量測定ユニットと、
前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出するロス量算出ユニットと、
前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出するロス率算出部と、
を備え、
前記ロスが生じるロス部域に、前記ロスを検出する検出部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記検出部からの検出結果に基づいて前記ロス量を出力するように構成され、
前記検出部として、前記ロスが生じるロス部域を撮影する撮影部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記撮影部からの撮影画像から生成された画像入力データに基づいて前記ロス量を出力するニューラルネットワークとして構成され、
前記ニューラルネットワークは、前記収穫機による実際の収穫作業中に撮影された学習用撮影画像から生成された学習用画像入力データと、前記学習用撮影画像から実際に人為的に推定された推定ロス量が学習データの正解データとして、学習されている収穫機管理システム。 - 圃場の作物を収穫する収穫部と、前記収穫部によって収穫された収穫物を貯留する貯留部とを備えた収穫機における収穫物ロスを管理する収穫機管理システムにおいて、
前記収穫物の収穫量を測定する収穫量測定ユニットと、
前記収穫物が前記収穫部から前記貯留部に搬送される間に生じるロスの量を示すロス量を算出するロス量算出ユニットと、
前記収穫量と前記ロス量とに基づいて単位収穫量当たりの前記ロス量であるロス率を算出するロス率算出部と、
を備え、
前記ロスが生じるロス部域に、前記ロスを検出する検出部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記検出部からの検出結果に基づいて前記ロス量を出力するように構成され、
前記検出部として、前記ロスが生じるロス部域を撮影する撮影部が備えられ、
前記ロス量算出ユニットは、前記撮影部からの撮影画像から生成された画像入力データに基づいて前記ロス量を出力するニューラルネットワークとして構成され、
前記撮影部にはそれぞれ異なる撮影視野を有する複数のカメラが含まれており、かつ、前記複数のカメラのそれぞれに対応するように複数の前記ニューラルネットワークが備えられ、
前記複数のカメラからの前記撮影画像に対応する個別の前記画像入力データが、撮影元である前記カメラに対応する前記ニューラルネットワークのそれぞれに入力され、
前記ロス率算出部は、前記ニューラルネットワークのそれぞれから出力された前記ロス量と前記収穫量とに基づいて前記ロス率を算出する収穫機管理システム。
Priority Applications (3)
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JP2019237128A JP7321087B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 収穫機管理システム、収穫機、及び収穫機管理方法 |
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US17/785,362 US20230012175A1 (en) | 2019-12-26 | 2020-10-29 | Threshing Status Management System, Method, and Program, and Recording Medium for Threshing State Management Program, Harvester Management System, Harvester, Harvester Management Method and Program, and Recording Medium for Harvester Management Program, Work Vehicle, Work Vehicle Management Method, System, and Program, and Recording Medium for Work Vehicle Management Program, Management System, Method, and Program, and Recording Medium for Management Program |
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JP2019237128A JP7321087B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 収穫機管理システム、収穫機、及び収穫機管理方法 |
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JP2019237128A Active JP7321087B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 収穫機管理システム、収穫機、及び収穫機管理方法 |
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JPH0436592Y2 (ja) * | 1985-04-12 | 1992-08-28 |
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2019
- 2019-12-26 JP JP2019237128A patent/JP7321087B2/ja active Active
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