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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 16:20 最適なトマト収穫時期推定手法のための画像解析技術を用いたAIカメラ開発 ○岡部泰弘・平栗健史・遠藤啓太（日本工大）・木村共孝（同志社大）・林 大介（光電製作所）  CQ2024-110 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，トマトの収穫と出荷にあたり，生産者が将来の収穫量を事前に把握するための収穫量推定技術を提案する．また，AI識別カメラを開発し，運用に即した機能を実装する．トマトの識別機能には，最大1週間後のトマトの収穫量予測，収穫に適したサイズを識別，環境に依存した光量に左右されない完熟度の色の識別の条件に従って開発する．AI識別カメラでは，機械学習YOLO (You Only Look Once)により，トマトの物体検出を行い，検出されたトマトを画像情報から点群データを用いてサイズと体積を算出する．同時に画像データから光量に依存しない完熟度を色で識別する色相による手法を用いることで完熟度の判別を実現する．また，AI識別カメラによる解析結果と，実際に生産者が栽培する圃場の収量を比較することで，識別の精度と実際の運用について考察した．実験の結果により，実際の収量に対して AI識別カメラを用いた解析結果との平均誤差は約6.85%であり，十分に運用に耐えうるレベルであることが確認できた． 本研究成果のAI識別カメラ開発によって収穫予測が実現することは，単に生産者の作業の省力化に加え，生産者にとってコスト削減や利益最大化につながるだけでなく，出荷先や消費者にも安定供給と品質の向上といったメリットをもたらす． |
| （英） | This study proposes a yield estimation technology to enable producers to predict future tomato harvest quantities in advance, aiding in harvest and shipment planning. Furthermore, an AI recognition camera was developed and equipped with practical functionalities for field operations. The tomato recognition system was designed to meet the following requirements: predicting harvest quantities up to one week in advance, identifying tomatoes of optimal harvest size, and recognizing ripeness based on color unaffected by environmental lighting conditions. The AI recognition camera employs machine learning using YOLO (You Only Look Once) for tomato object detection. It calculates the size and volume of detected tomatoes using point cloud data derived from image information. At the same time, ripeness is determined using a hue-based method that identifies ripeness color independently of light intensity. Additionally, by comparing the analysis results of the AI recognition camera with the actual yields from the producers' fields, the accuracy of the recognition system and its practical application were evaluated. Experimental results demonstrated that the average error between the analysis results from the AI recognition camera and the actual yields was approximately 16.85%, confirming that the system is sufficiently reliable for practical use. The development of the AI recognition camera in this study not only enables yield prediction, reducing labor for producers, but also contributes to cost reduction and profit maximization for producers. Moreover, it offers benefits to distributors and consumers by ensuring stable supply and improved product quality. | |
| キーワード | （和） | スマート農業 / LiDAR / 点群 / HSV色空間 / 収穫予測 / / / |
| （英） | smart agriculture / LiDAR / point cloud / HSV color space / harvest prediction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 404, CQ2024-110, pp. 106-111, 2025年3月. | |
| 資料番号 | CQ2024-110 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2024-110 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE CQ IMQ IE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-03-MVE-CQ-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 最適なトマト収穫時期推定手法のための画像解析技術を用いたAIカメラ開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of AI camera using image analysis technology for optimal tomato harvest time estimation method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマート農業 / smart agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | 点群 / point cloud |
| キーワード(4)（和/英） | HSV色空間 / HSV color space |
| キーワード(5)（和/英） | 収穫予測 / harvest prediction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡部 泰弘 / Yasuhiro Okabe / オカベ ヤスヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 啓太 / Keita Endo / エンドウ ケイタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 共孝 / Tomotaka Kimura / キムラ トモタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： DU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 大介 / Daisuke Hayashi / ハヤシ ダイスケ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社光電製作所 (略称： 光電製作所) Koden Electronics Co., Ltd (略称： Koden) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 16:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-110 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.106-111 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (CQ) |
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