| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-02-28 11:00
深層学習を用いた梨の二面成熟度による収穫判定とARへの応用に関する検討
○宮内健介・佐藤美恵（宇都宮大） |
| 抄録 |
（和） |
梨の収穫判定は熟練者の経験に依存しており，新規就農者にとって習得が難しい作業であることが課題となっている．従来研究では単一視点から成熟度を評価する手法が多いが，梨の果実は観察角度によって外観が異なるため，実際の収穫現場では果実を複数方向から観察して判断が行われている．そこで本研究では，深層学習を用いて梨の二面の成熟度を推定し，それらに基づく収穫判定手法を提案する．さらに，熟練者の収穫判定との比較を通して本手法の有効性を検証し，AR デバイスへの応用可能性を示す． |
| （英） |
Harvest decision of pears depends on the experience of the experts. It is difficult for new farmers to master. There are many methods to assess maturity from a single perspective in previous studies. However, the fruits are observed from multiple angles to make a judgment because the appearance of pear fruits varies depending on the viewing angles. Therefore, this study estimates two-sided maturity of pears using deep learning and propose harvest decision based on those. Moreover, it verifies the effectiveness of the proposed method, indicates the applicability to AR devices. |
| キーワード |
（和） |
AR / 深層学習 / 収穫支援 / / / / / |
| （英） |
AR / Deep Learning / Harvest Support / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 6, ME2026-40, pp. 9-12, 2026年2月. |
| 資料番号 |
ME2026-40 |
| 発行日 |
2026-02-21 (ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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