Visual device for fruit harvesting robot
专利汇可以提供Visual device for fruit harvesting robot专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且PURPOSE:To exactly and speedily execute separate identification for fruits and another object by feeding back the average brightness of the object excepting for the fruit, which is stored in the case of inputting a camera image last time, in the case of inputting the camera image this time. CONSTITUTION:This device is composed of an image sensor camera 31 equipped with a filter to pass only the green hue component, input light quantity detector 32, CPU 33 to process/analyze input signals and memory 34 as a storing means. When the camera image is inputted, the input light quantity is detected by the light quantity detector 32, and a diaphragm 31a of the camera 31 is adjusted so that the value can be within a regulated range. Then, the image fetched by the camera is binarized as an object part and a background part. Thus, the contour line of the obtained binary image is calculated. It is judged whether the object such as the leaf or the stem excepting for the fruit is existent in this image or not. The brightness average value of the object different from the fruits is calculated, stored and fed back in the case of inputting the camera image next time.，下面是Visual device for fruit harvesting robot专利的具体信息内容。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、果実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ものである。
【０００２】
【従来の技術】栽培作物の植付条に沿って自走しつつ、
成熟した果実を自動的に収穫するようにした果実収穫ロボットが開発されている。 この種の果実収穫ロボットに設けられる収穫物探索用の視覚装置は、果実固有の色相成分の光のみを通すフィルタを有するイメージセンサカメラを備え、該イメージセンサカメラで撮像された像を２値化することにより、収穫可能な果実を検出するようになっているものが多い。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、栽培作物がきゅうりの場合、果実と葉の色相が共に緑色であるので、緑色の色相成分の光だけを撮像するイメージセンサカメラで撮った画像には果実と葉の両方が検出される。 このため、画像の大きさ・形状や輝度に基づいて識別のための処理を行っていたが、正確に識別するのは困難であった。 そこで本発明は、例えばきゅうり等のように、果実以外に葉や茎もカメラに入像される作物の場合でも、それぞれを正確に分離して識別できるようにすることを課題としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するために、本発明は次のような構成とした。 すなわち、本発明にかかる果実収穫ロボットの視覚装置は、対象物を撮像するカメラと、該カメラの入力画像中で明らかに果実と異なる物体の輝度の平均値を記憶する記憶手段と、次回カメラ画像入力時に前記記憶値を基準として果実とそれ以外の物体とを分離して識別する識別手段とを備えたことを特徴としている。
【０００５】
【作用】カメラの入力画像中から果実以外の物体を抽出し、その輝度の平均値を記憶する。 次回カメラ画像を入力する時に前記記憶値を基準として果実とそれ以外の物体とを分離する。
【０００６】
【実施例】図２はきゅうり用果実収穫ロボットの使用状態をあらわしている。 この果実収穫ロボット１は、移動手段として電動式の走行台車２を備え、該走行台車の上にガイドレール３を有する傾斜枠４を設置し、これに果実収穫用マニピュレータ６と視覚装置７が昇降自在に設けられている。 傾斜枠４は、ヒンジ８にて走行台車２に枢支され、背面側を支持リンク９で支えられている。 支持リンク９の下端部は長穴１０の適所に止着するようになっており、その止着位置を変えることにより傾斜枠４
の傾斜角度を任意に調節することができる。
【０００７】マニピュレータ６は、前記ガイドレール３
に沿って昇降可能な基台１２と、該基台上に水平面内で回動自在に設けた本体部１３と、該本体部に設けた関節型アーム１４と、該関節型アームの先端部に設けた摘果ハンド１５とからなる。 関節型アーム１４は、本体部側の上腕部１７と摘果ハンド側の前腕部１８をエルボ部１
９を介して連結したもので、人の腕と同様に、アーム全体の上下回動、屈伸、摘果ハンド１５の上下回動が可能となっている。 関節型アーム１４を屈曲させたとき、エルボ部１９が下側にくるように折れ曲がる。 摘果ハンド１５は、果実を把握してその果柄を切断するように構成されている。
【０００８】視覚装置７は、図１のブロック図に示す如く、緑色の色相成分だけを通すフィルタを有するイメージセンサカメラ（ＣＣＤ）３１と、該カメラの入力光量を検出する光量検出器３２と、これらからの入力信号を処理する分析・識別手段としてのＣＰＵ３３と、該ＣＰ
Ｕに連結した記憶手段としてのメモリ３４とからなる。
【０００９】カメラ画像が入力されると、光量検出器３
２でその入力光量を検出し、入力光量が規定範囲内になるようにカメラ３１の絞り３１ａを調整する。 そして、
カメラ３１が取り込んだ画像を、物体が存在する部分を「１」、背景部分を「０」として２値化する（図３参照）。 図４は入力光量と絞り量の関係を示す図で、入力光量が規定値ａ乃至ｂの範囲内に収まるようにするのである。
【００１０】次に、このようにして得た２値化画像の輪郭線を求める。 この画像中に葉、茎等の果実以外の物体が存在するかを判断し、存在する場合はそれを抽出し、
その部分、すなわち明らかに果実と異なるものの輝度平均値αを求め、その値をメモリ３４に記憶しておく。 次回、カメラが果実と葉、茎等と同時に取り込んだ時、前記輝度平均値αをしきい値として果実とそれ以外の物体とを分離識別する（図５参照）。 例えば、前回入画時におけるカメラ画像の輝度分布が図６にようになっていたとする。 Ａはきゅうりの部分、Ｂは葉の部分、αは葉の部分Ｂの平均輝度である。 そして、現在のカメラ画像の輝度分布が図７のようになったとすれば、輝度がα以上の部分がきゅうりであると迅速に判断できる。 前述の如く、カメラ画像の入力光量を調整することにより、外光量の変化に随時対応させることができ、一定の精度で画像を分離識別可能となる。
【００１１】さらに、精度を向上させるためには、次のように処理を行ってもよい。 すなわち、カメラ入力画像整を図９に示すように細分割（図示例では５分割）し、
分割された部分ごとの平均輝度を求め、この平均輝度に基づいて各分割画面を２値化するのである（図８参照）。 このように処理すると、輝度むらの影響を極力排除し、正確な果実の輪郭を検出することができる。
【００１２】視覚装置７が収穫可能な果実を見つけると、マニピュレータ６が所定の動作を行い当該果実を収穫する。 視覚装置７の視野内の果実を全て収穫し終えると、視覚装置７の向きを変えて果実の収穫を繰り返す。
マニピュレータ６の全作業範囲内の果実をすべて収穫し終えると、走行台車２を移動させて次の株に移動する。
【００１３】
【発明の効果】以上に説明した如く、本発明にかかる果実収穫ロボットの視覚装置は、前回カメラ画像入力時に記憶しておいた果実以外の物体の平均輝度を次回カメラ画像入力時にフィードバックすることにより、果実とそれ以外の物体との分離識別操作を正確かつ迅速に行えるようになった。
【図１】視覚装置のブロックである。
【図２】果実収穫ロボットの使用状態を示す図である。
【図３】第１の視覚装置制御のフローチャートである。
【図４】カメラの入力光量と絞り量の関係を示す図である。
【図５】第２の視覚装置制御のフローチャートである。
【図６】カメラ画像中における輝度分布の１例を示す図である。
【図７】図６とは異なる輝度分布を示す図である。
【図８】第３の視覚装置制御のフローチャートである。
【図９】第３の視覚装置制御の説明を補足するため説明図である。
１ 果実収穫ロボット ６ マニピュレータ ７ 視覚装置 １５ 摘果ハンド ３１ イメージセンサカメラ ３２ 光量検出器 ３３ ＣＰＵ（識別手段） ３４ メモリ（記憶手段）
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