RGB-Dオルソ画像情報に基づく遮蔽領域を有するミニトマトの体積推定手法の提案

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PI25027,IIS25056

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日：2025/8/22

タイトル(英語)：Proposal of Volume Estimation Method for Occluded Cherry Tomatoes Based on RGB-D Orthoimage Information

著者名：大角 晋平(公立千歳科学技術大学),青木 広宙(公立千歳科学技術大学)

著者名(英語)： Shimpei Okado(Chitose Institute of Science and Technology),Hirooki Aoki(Chitose Institute of Science and Technology)

キーワード：三次元画像計測,ＲＧＢ－Ｄカメラ,ＲＧＢ－Ｄオルソ画像,セマンティックセグメンテーション,体積推定,3D image measurement,RGB-D camara,RGB-D orthoimage,Semantic segmentation,Volume estimation

要約(日本語)：本研究では，葉などによって遮蔽された領域を有するミニトマト果実を対象とし，RGB-Dカメラから実寸スケール情報を含むRGB-Dオルソ画像を生成した。SegNetを用いたセグメンテーションにより果実領域を抽出し，抽出されたエッジを楕円に近似することで遮蔽領域を含む果実体積を推定する手法を提案する。実験の結果，体積推定の平均誤差は－2.31±2.42 mLであり，提案手法の有効性が確認された。

要約(英語)：In this study, occluded cherry tomato fruits, whose surfaces were partially hidden by leaves, were targeted. RGB-D orthoimages with metric scale information were generated using an RGB-D camera. Fruit areas were extracted using SegNet-based segmentation, and volumes, including occluded area, were estimated by approximating the edges as ellipses. As a result, the mean error and standard deviation in volume estimation were -2.31±2.42 mL, demonstrating the effectiveness of the proposed method.

本誌：2025年8月25日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ：9-14p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,553Kバイト