トマト苗接ぎ木ロボットのための苗選別用マシンビジョンシステム

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減農薬かつ高品質,高収量の野菜生産が望まれる現在,接ぎ木苗の需要は世界的に高まっている。本研究は,今後予測される大量の接ぎ木苗生産作業の自動化を最終目標とし,トマトを対象とした接ぎ木ロボットのマシンビジョンシステムの開発を行うものである。既開発の接ぎ木ロボットにはウリ科のものがあるが,ナス科のものは普及まで及んでいない。その最大の原因は主茎の寸法および曲がり等が不均一な台木,穂木に対して,メカニカルな機構だけでは対応困難なためである。その問題解決のため,本研究ではマシンビジョンで台木,穂木の主茎寸法ならびに曲がり等を検出し,3階級2等級に選別すると同時に,適切な接合位置を判定するシステムの開発を目的とした。この選別により,接ぎ木作業の成功率の向上だけでなく,養生期間も最適化できると期待される。実際にはまず,穂木および台木の選別実験・切断位置判定実験とマシンビジョンのソフトウエアの改良を行った。これは,穂木と台木それぞれをセルトレイから移送キャリアに移植後,平成20年度に開発した逆光源とモノクロカメラから成るマシンビジョンシステムとソフトウエアを用い,2方向から画像入力を行うシステムである。各2枚の画像を基に,穂木,台木とも3階級(L,M,S)2等級(正,格外)に選別した。階級は主茎の径とし,等級は曲がりの程度で判定した結果,成功率は97%となった。残りの3%は葉で茎が隠されている場合であった。さらに,接ぎ木作業後の最終検査システムの構築を行った。その結果,やはり照明はバックライトの時の方が接合部に不具合があるときには正確に画像で判断できる確率が高かった。