実証済みのプロジェクト実績

課題

こんにゃく芋は不規則な形状で重なりが多く、従来手法ではサイズ・重量の推定精度が不足していた。

解決策

オクルージョンに対応したサイズ・重量推定手法を開発。部分的に隠れた芋でも推定可能。

成果

重なりのある芋でも、隠れた部分を含めてサイズと重量を安定して推定。

課題

玉ねぎの選別は人手に依存し、異常品の混入が品質と歩留まりに影響。従来の画像認識では現場環境での精度が不足。

解決策

特徴適応型の異常検知手法を開発。ラボ環境と実運用環境の両方で検証。

成果

ラボだけでなく実際の選別現場でも動作する、実運用向けの異常検知を実現。

課題

ぶどうの等級判定は熟練者の目視に依存し、判定基準のばらつきや人手不足が課題。

解決策

マルチビュー撮影とIoTセンサーを融合した深層学習ベースの等級判定システムを開発。

成果

マルチビュー撮影とIoTの融合により、人手に頼らない安定した等級判定を実現。

課題

ぶどう摘粒は熟練農家の経験と勘に依存する高度な技術であり、新規就農者や未熟練者にとって習得が困難。

解決策

深層学習による粒検出とARグラスを組み合わせ、リアルタイムで摘粒ガイダンスを表示するシステムを開発。

成果

未熟練の作業者でも、熟練者に近い品質で摘粒できるよう支援。

課題

ぶどう摘粒は高度な手作業であり、労働力不足と作業負荷が深刻な課題。自動化が求められていた。

解決策

粒検出AIとロボットアームを組み合わせた自動摘粒システムを開発。屋内・圃場での検証を実施。

成果

粒検出AIとロボットアームにより、摘粒作業の自動化を圃場で実証。