自動除草システムのための物体認識に基づく雑草検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-6

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Weed detection based on object recognition for automatic weeding systems

著者名: 中林 翼（東京電機大学）,山岸 航平（東京電機大学）,鈴木 剛（東京電機大学）

著者名(英語): Tsubasa Nakabayashi (Tokyo Denki University),Kohei Yamagishi (Tokyo Denki University),Tsuyoshi Suzuki (Tokyo Denki University)

キーワード: スマート農業|農業ロボット|物体検出|除草|雑草検出Mask R-CNN|Smart Agriculture|Agriculture Robot|Object Detection|Weeding|Weed DetectionMask R-CNN

要約(日本語): 農作業において，農作物の育成や品質を保つための重要な作業として除草がある．雑草に負けないように作物を安全に成長させるには，農薬に頼らない除草を収穫までに複数回行う必要があるが．除草は身体的にも負荷の高い作業であるため，農薬の使用量低減，労働力の確保，除草コスト削減等のための除草ロボット等を用いた作業の自動化が求められている．除草作業の自動化にあたり除草方法には様々な手段が考えられるが，そのために必要となるのが除草対象となる植物の検出である．しかし，農作物の種類や栽培方法，環境条件などにより除草対象となる植物（以下，雑草）および除草時期も異なるため，汎用的な雑草検出は難しい．本稿は，作物を路地栽培する屋外圃場における除草作業の自動化を目標に，物体認識手法を用いた雑草検出を行い，対象となる雑草を除草機構によりハンドリングするための目標座標の算出を行う．