岡山大学発ベンチャーの株式会社ビジュアルサーボは、果物・野菜収穫用AI空間センサーを用いて、果実の位置や寸法をリモート計測する屋外での実証実験に成功した。

果樹園での空間計測の有効性を確認

株式会社ビジュアルサーボは、国立大学法人岡山大学発のベンチャーで、ステレオビジョンを用いた空間計測について研究している企業。これまでに動く任意対象物の3次元位置姿勢のリアルタイム計測に成功し、泳ぐ魚の寸法計測などを行ってきた。

今回、公益社団法人岡山市公園協会岡山市半田山植物園の協力のもと、2024年9月に果物・野菜収穫用AI空間センサーを用いた園内の果樹（ナツメ・ザクロ・ヘビウリ・ナタマメ・カリン・キンカン・ボケ）の果実計測実験を行い、果樹園での空間計測の有効性を確認した。

ある時刻の複眼カメラ画像情報の比較のみに基づく画像処理は、時々刻々変化する時変光環境外乱（※1）の影響を受けないという特徴がある。これは、撮影時の光環境は左右カメラの入力画像に同時かつ同等に反映され、過去の光環境状態から影響を受けることがないからだ。

今回の実証実験で使用された空間計測システムは、この「複眼光環境耐性」を利用しているため、時変光環境外乱に耐性を持つ。この画像計測方法は、左右複眼カメラに同じ対象物が写っていれば、その位置・姿勢・寸法の計測が行える。

実証実験では、自動収穫ロボット用空間センサーとしての能力を確認するため、植物園内の立木果樹の木陰に見え隠れする果実の非接触計測実験を行った。その結果、遠方写真より接近写真での寸法計測はより誤差が少なくなっていた。また、ナツメ・ザクロ・キンカンの計測結果では、小さい果実の場合でも計測可能なことが確認された。


今回の実験により、屋外立木果樹に実る果実を対象とした位置・寸法の非接触空間計測が可能なこと、カメラ果実間の検出距離の補正後、近距離での果実寸法の平均誤差は約5mm以下であることがわかった。

このことから、ロボットハンドが接近後、採取時には正確な計測が可能であり、収穫ロボット用空間センサーとして望ましい機能を備えていることがわかる。また、果物・野菜収穫用AI空間センサーは、収穫する果実の写真を現場の果樹園で撮影するだけで対象果実のコンピュータへの指定が完了し、操作が簡単だという。

ビジュアルサーボは、果物・野菜収穫ロボット用空間センサーを「全天候型空間センサーAWSS」（All-Weather Space Sensor）と命名して発売している。今後は、他社と連携して果物・野菜収穫用ロボットを開発する予定で、収穫時に果物の熟度などの判定も考慮した仕分け作業も可能な多機能収穫ロボットの共同開発を検討しているとのこと。


※1：時変光環境外乱
光の入射角度や照度などの光環境の時間的変化は、画像処理装置への入力画像を変化させる。この入力画像の変化は、コンピュータ内にあらかじめ記憶された基準画像と入力画像の差を乖離させるため画像処理結果に誤差を生じさせる。また基準画像と同程度の光環境で画像が撮像されることを前提とした画像処理プログラムの正常動作に悪影響を与え、外乱として作用する。このような光環境の時間的変化を、時変光環境外乱と呼ぶ。


株式会社ビジュアルサーボ
https://visual-servo.com/index.html