Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
エッジ検出を用いた小ねぎ分岐部の検出
Search
Takuto ANDO
January 11, 2025
Research
0
84
エッジ検出を用いた小ねぎ分岐部の検出
Takuto ANDO
January 11, 2025
Tweet
Share
More Decks by Takuto ANDO
See All by Takuto ANDO
DPUを用いたマルチタスクDNN表情認識システムのFPGA実装
takuto_andtt
0
250
Facial Expression Recognition System Using DNN Accelerator with Multi-threading on FPGA
takuto_andtt
0
20
小ねぎ調製位置検出のためのインスタンスセグメンテーション
takuto_andtt
0
210
Other Decks in Research
See All in Research
2025/7/5 応用音響研究会招待講演@北海道大学
takuma_okamoto
1
110
RapidPen: AIエージェントによるペネトレーションテスト 初期侵入全自動化の研究
laysakura
0
1.6k
AIによる画像認識技術の進化 -25年の技術変遷を振り返る-
hf149
6
3.6k
SatCLIP: Global, General-Purpose Location Embeddings with Satellite Imagery
satai
3
230
カスタマーサクセスの視点からAWS Summitの展示を考える~製品開発で活用できる勘所~
masakiokuda
2
120
SSII2025 [SS1] レンズレスカメラ
ssii
PRO
2
980
診断前の病歴テキストを対象としたLLMによるエンティティリンキング精度検証
hagino3000
1
110
心理言語学の視点から再考する言語モデルの学習過程
chemical_tree
2
430
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
410
When Submarine Cables Go Dark: Examining the Web Services Resilience Amid Global Internet Disruptions
irvin
0
230
SSII2025 [TS1] 光学・物理原理に基づく深層画像生成
ssii
PRO
4
3.8k
90 分で学ぶ P 対 NP 問題
e869120
18
7.6k
Featured
See All Featured
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.4k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.7k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
31
8.7k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
233
17k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
Faster Mobile Websites
deanohume
307
31k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.7k
Done Done
chrislema
184
16k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
Transcript
エッジ検出を用いた こねぎ分岐部の抽出 井上研究室 情報工学科 5年 5番 安藤拓翔
1. 背景と目的 • 現行のこねぎの皮むき機は精度が低い • 皮むき機で取り除けなかった葉は人手で除去 → 多大な人件費を要する 本研究の背景 現行の皮むき機
1/23
1. 背景と目的 こねぎの皮むき ノズル • ノズルによる高水圧・エアーで不要な葉を除去 • 最上部の分岐部の直下に最上部のノズルを配置 イメージ図 上部
下部 2/23
1. 背景と目的 こねぎ外葉における最上位分岐部位置の検出手法を検討し, その有効性を検証すること. 本研究の目的 3/23
2.仮説と分岐部の検出手法 • 外葉における分岐部には特有の斜線のような繊維が存在 • 分岐部斜線を抽出することで分岐部位置を検出可能と仮定 仮説:分岐部斜線の抽出で分岐部検出可能 分岐部斜線 エッジ検出を用いた 分岐部斜線検出システムを開発 4/23
3.関連研究 • コンクリート壁面のひび割れを抽出 • エッジ情報(連結情報)を用いた検出アルゴリズムを提案 関連研究:エッジ検出によるひび割れ抽出[1] [1]石川 裕治, 布留川 信悟,
宮崎 早苗, "デジタルカメラ画像からの不規則線分抽 出手法の一検討,第67回全国大会講演論文集, pp.27-28, 2005. 原画像 ひび割れ二値化画像 5/23
3.関連研究 • こねぎ実画像はコンクリート壁面よりノイズ要因が多い • 分岐部斜線はひび割れより輝度差が小さい 本研究の立ち位置 こねぎ分岐部斜線に対して 耐ノイズ性能と抽出精度が高い検出アルゴリズムを考案 本手法では 分岐部斜線
6/23
4. 分岐部斜線抽出システム 1 マスク処理と分岐部位置推定領域の抽出 2 Sobelフィルタによるエッジ検出 3 エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 システムのアルゴリズム 4
最上部エッジの出力 7/23
4. 分岐部斜線抽出システム 1.マスク処理と分岐部位置推定領域の抽出 • エッジ検出時にノイズ要因になる領域を除去 • 壁面の汚れ,葉の輪郭,葉の表面の傷など 壁面の汚れ 葉の輪郭 葉の表面の傷
8/23
4. 分岐部斜線抽出システム 1.マスク処理と分岐部位置推定領域の抽出 • 壁面の汚れ 根 葉の表面の傷 緑色領域抽出マスク • 葉の輪郭
葉の輪郭マスク 緑色領域抽出 葉の輪郭 入力画像 マスク適応後画像 マスク処理 ⇒ ⇒ 9/23
4. 分岐部斜線抽出システム 1.マスク処理と分岐部位置推定領域の抽出 • 最上部分岐部の位置は個体によって大差ない • 最上部分岐部が位置する可能性がある領域を抽出 分岐部は無いと推定 10/23
4. 分岐部斜線抽出システム 2. Sobelフィルタによるエッジ検出 • 縦方向のSobelフィルタを適応(縦方向の微分フィルタ) 縦方向のみ 検出対象 横方向の輝度差が小さな分岐部斜線の検出に対して頑健 検出して二値化
11/23
4. 分岐部斜線抽出システム • エッジ分類のためラベリングを実施 ラベリング処理(8連結) 3.エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 12/23
①面積 ②周囲長 ③エッジの角度 4. 分岐部斜線抽出システム • ラベル付けされた各エッジの特徴量を抽出 • 各エッジの2次元座標データから抽出 分岐部斜線エッジと
ノイズエッジの分類に用いる エッジ特徴量 3.エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 13/23
4. 分岐部斜線抽出システム エッジ特徴量による分類と除去 ➢ 面積と周囲長 • 分岐部斜線は一定の周囲長と面積 • 閾値を設定してノイズエッジを除去 30px
< 面積 < 300px かつ 30px < 周囲長 か? エッジ ノイズとして除去 No 分類条件 Yesであれば残す 3.エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 14/23
4. 分岐部斜線抽出システム エッジ特徴量による分類と除去 ➢ エッジの角度 • 繊維斜線(ノイズ)は形状が分岐部斜線と類似 • 大半の繊維斜線はエッジの角度で区別可能 面積と周囲長でのノイズ除去後
角度の例 3.エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 繊維斜線(ノイズ) 分岐部斜線 15/23
4. 分岐部斜線抽出システム エッジ特徴量による分類と除去 ➢ エッジの角度 35° < 角度 < 75°
か? エッジ ノイズとして除去 No 分類条件 Yesであれば 分岐部斜線として出力 • 35°未満の分岐部斜線は希少 • 75°以上の分岐部斜線は縦方向のSobelフィルタで検出困難 3.エッジ特徴量によるノイズと分岐部斜線の分類 16/23
4. 分岐部斜線抽出システム 4.最上部エッジの位置出力 • ノイズ除去後に残るエッジは分岐部斜線 • 最上部のエッジを出力 最上部のエッジ 17/23
5. 実験と結果 実験目的 分岐部斜線検出における本手法の有効性の評価 18/23
4. 実験と結果 実験方法 • こねぎ175本に対して実施 • 最上部のエッジの位置と事前に目測で入力した 分岐部の位置(正解位置)との誤差を出力 • 誤差1.0cm未満であれば検出成功
上下誤差 1.0cm 正解位置 19/23
4. 実験と結果 結果 • 検出成功率 92% • 本手法の分岐部斜線検出に対する有効性が示された 20/23
4. 実験と結果 分類処理の効果 • 分類処理(ノイズ除去)なしでの精度は30%程度 • エッジ特徴量を組み合わせると精度向上 分類項目 割合 分類処理なし
28% 面積 68% 周囲長 71% 面積と周囲長 84% 面積と周囲長とエッジの角度(本手法) 92% 21/23
4. 実験と結果 検出失敗例 • 分岐部斜線が外葉に隠れていると検出不可 • 分岐部斜線が葉の表面と輝度差が小さい(薄い)と検出困難 葉に分岐部斜線が隠れている 22/23
5. まとめ • エッジ検出とエッジ特徴量による分類を用いた アルゴリズムを提案 • 面積,周囲長,エッジの角度が分岐部斜線の 特徴量として有効 • 分岐部斜線検出の手法として有効性を示すことができた
今後の課題 アルゴリズム見直しによる分岐部斜線検出の精度の向上 23/23