◆ 발표의 포인트
- 과일과 채소를 수확하기 위해 AI 공간 센서를 사용한 과일 나무의 위치와 치수의 원격 측정은 실외 시연 실험을 성공적으로 수행하여 과수원의 공간 측정의 효과를 확인했습니다.
- 복합 아이 카메라 비디오를 사용하여 AI 공간 이미지 처리를 수행함으로써, 우리는 빛의 각도 및 조명의 각도와 같은 조명 환경의 시간적 변화에 저항하는 공간 측정 시스템을 성공적으로 구성했으며 그 성능을 성공적으로 입증했습니다.
- 과일과 채소를 수확하기위한 AI 공간 센서는 단순히 과수원에서 과수원에서 수확 할 과일 사진을 찍어 컴퓨터에 대상 과일을 지정할 수 있도록합니다.
Okanaama University에 본사를 둔 벤처 회사 인 램 슬롯의 Minamigo 교수 (Research)에 의해 시작된 Visual Servo Co., Ltd. (램 슬롯의 Minamigo 교수)는 스테레오 비전을 사용하여 공간 측정을 계속 연구하고 있으며 움직이는 물체의 3 차원 위치와 방향을 성공적으로 측정했으며 수영 물고기의 치수를 측정하고 있습니다.
램 슬롯사이트 City Park Association과 램 슬롯사이트 City Handayama Botanical Garden의 협력으로 회사는 2024 년 9 월 정원에서 과일 측정 실험을 수행했습니다 (Jujube, Pomegranate, Snake Lily, Snake Beans, Chomp Beans, Kinquagrin 및 Bokeh). 과일과 채소를 수확하기 위해 AI 공간 센서를 사용하여 과수원의 공간 측정의 효과를 확인하기 위해 과일 나무의 위치와 치수를 측정하기 위해 야외 시연 실험을 성공적으로 수행했습니다.
특정 시간에 복합 눈 카메라 이미지 정보를 비교하는 데 기반을 둔 이미지 처리는 때때로 변화하는 시변 광 분산 환경 교란 (주 1)에 의해 영향을받지 않습니다. 이는 촬영 중 빛 환경이 왼쪽 및 오른쪽 카메라의 입력 이미지에 동시에 동일하게 반영되며 과거의 가벼운 환경 조건의 영향을받지 않기 때문입니다. 이 공간 측정 시스템은이 "복합 눈 조명 환경 저항"을 활용하므로 시변 조명 환경 장애에 저항합니다.
이 이미지 측정 방법을 사용하면 왼쪽 및 오른쪽 복합 눈 카메라와 동일한 물체의 위치, 자세 및 치수를 측정 할 수 있습니다. 시연 실험에서, 우리는 식물 정원의 과일 나무 그늘에 과일이 보이고 숨겨진 램 슬롯 비접촉 측정 실험을 수행하여 자동 수확 로봇의 우주 센서로서의 기능을 확인했습니다. 실험은 가까운 사진의 측정이 원거리 사진보다 오류가 적다는 것을 보여 주었다.
또한 Jujubes, Pomegranates 및 Kumquats의 측정 결과는 작은 과일에 대해서도 측정 할 수 있음을 밝혀 냈습니다.
이 실험은 (1) 야외 스탠딩 과일 나무에서 램 슬롯 램 슬롯 위치와 치수를 측정 할 수 있으며 (2) 카메라 과일 사이의 검출 거리를 수정 한 후 근거리에서 과일 치수의 평균 오차는 약 5 [mm] 미만입니다.
이는 로봇 핸드가 접근 후 수집 될 때 정확한 측정을 수행 할 수 있으며 로봇을 수확하기위한 공간 센서로서 원하는 기능을 갖는다는 것을 보여줍니다.
또한 과일과 채소를 수확하기위한 AI 공간 센서를 사용하면 대상 과일을 컴퓨터에 지정할 수 있습니다. 단순히 현장의 과수원에서 수확하는 과일 사진을 찍어 조작하기 쉽습니다.
Visual Servo Co., Ltd.는 "전천후 공간 센서"(전천후 공간 센서)라는 과일 및 채소 수확 로봇의 우주 센서를 출시했습니다. 앞으로 우리는 다른 회사들과 협력하여 과일 및 야채 수확 로봇을 개발할 계획입니다. 우리는 수확 중 과일 숙성 및 기타 요인을 분류하는 데 사용할 수있는 다기능 수확 로봇의 공동 개발을 고려하고 있습니다.
<세부 연구 내용>
과일과 채소를 수확하기위한 AI 공간 센서의 실외 실험 - 서있는 나무에서 램 슬롯 위치/치수 측정 -
<연락처>
Minami Mamoru
램 슬롯의 특별 교수 (연구)
램 슬롯의 벤처 : Visual Servo Sitchs ◎ Visual-Servo.com
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