研究紹介

屋外環境下の対象物の状態認識システムの開発（第2報）

システム応用技術部門　濱田敏弘

１ はじめに
　本研究では、カメラで撮影された画像を用いて撮影環境の状態を自動認識する技術の検討を行った。具体的には、圃場で生育中の稲穂をデジタルカメラで撮影し、その画像から籾の数と黄変籾率を自動判断するための処理アルゴリズムについて検討した。
２ アルゴリズムの概要について
　デジタルカメラによって撮影された稲穂の例を図1に示す。図1のような画像から籾数を数えるために、籾の形状が楕円であることを利用した方法を検討した。具体的には、エッジ抽出処理(図２ Cannyオペレータ)をした後、抽出したエッジの中から楕円形状を探し出し(図３ 籾のエッジモデルによるマッチング)、探し出した楕円の数を籾数とした。
　次に、黄変籾率の判断方法としては、籾と同時に撮影した基準色表の色と籾領域の色を比較して(Lab値による色差距離による比較)、相対的な評価で色を判断することとした。
　10枚の撮影画像を用いた実験の結果、籾数計測では誤差の標準偏差を３％程度に抑えられることを確認した。また、籾の黄変率の計測に関しては、本手法によって、単純な色評価に比べて色の判断誤差が減少することを基本的に確認した。