| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2025-11-30 14:30
3次元ブドウ房再構成に基づく自動摘粒選択
○山崎匠真・梁 誠（阪公立大）・田所晃汰（環農水研）・内海ゆづ子（阪公立大）・三輪由佳（環農水研）・岩村雅一（阪公立大） |
| 抄録 |
（和） |
生食用ブドウ生産における摘粒作業は，果粒の肥大促進や房の整形を目的として成長前のブドウの粒数を減らす重要な作業である．しかし，複雑な判断基準と迅速な作業が求められるため，未経験者の習得には相当な時間を要する．本研究では，新規就農者の摘粒作業習得を支援するため，ブドウの3次元復元から最適な摘粒選択まで行うシステムを提案する．従来の深度センサーや画像ベースの3次元復元手法は，照明環境の変動や果粒のテクスチャレスな表面特性により，圃場環境での実用が困難であった．本研究では，3D Gaussian SplattingとRandom Sample Consensus (RANSAC)ベース球体検出を組み合わせた新しいブドウの房の3次元復元を提案する．さらに，果粒の位置推定結果に対して遺伝的アルゴリズムによる組合せ最適化を適用し，果粒間距離最大化を目的とした最適化により摘粒すべき実を自動決定する． |
| （英） |
Berry thinning in table grape production is a crucial operation that reduces the number of grapes before growth to promote berry enlargement and bunch shaping. However, the complex judgment criteria and need for quick decision-making make it extremely time-consuming for inexperienced workers to master this skill. To assist farmers in learning berry thinning expertise, this study proposes a system that performs 3D reconstruction of grape bunches and automatically identifies optimal berry selection for thinning. Conventional depth sensor-based and image-based 3D reconstruction methods have proven impractical in field environments due to lighting variations and the textureless surface characteristics of grape berries. Therefore, we propose a novel 3D reconstruction method for grape bunches combining 3D Gaussian Splatting with Random Sample Consensus (RANSAC)-based sphere detection. Furthermore, combinatorial optimization using genetic algorithms is applied to the estimated berry positions, automatically determining which berries to thin by maximizing inter-berry distances. |
| キーワード |
（和） |
摘粒作業 / 3D Gaussian Splatting / RANSAC / 農作業支援 / / / / |
| （英） |
Berry thinning / 3D Gaussian Splatting / RANSAC / Agricultural Support / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
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