| 体系的番号 |
JPMJTM20B3 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20B3 |
研究代表者 |
石井 雅樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2021
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| 概要 | 本提案では，屋外かつ樹上に着果した果実の果皮色から画像処理・機械学習を用いて成熟度を判定する研究成果を活かし，誰もが高品質な果実の収穫を実現できる収穫判定ウェアラブルソリューションの基となる技術シーズを確立する．解決すべき課題として，果皮の色彩情報を正確に読み取るための屋外光変化に頑強な画像補正手法，機械判定（AI）による収穫適期の定量判定手法の改善および判定精度の向上を図り，リンゴ・カキを対象とした実証実験を通して，その実現可能性を検証する．樹上に着果した状態で定量的な収穫適期判定を行い，かつ，判定情報をハンズフリーで収穫作業を妨げることなく提供する技術・製品は未だ市場に存在しない．
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