論文の概要: Seeing the Fruit for the Leaves: Towards Automated Apple Fruitlet Thinning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09716v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 01:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 16:54:41.417848
• Title: Seeing the Fruit for the Leaves: Towards Automated Apple Fruitlet Thinning
• Title（参考訳）: 葉の果実を見る: リンゴの果実の薄肉化に向けて
• Authors: Ans Qureshi, Neville Loh, Young Min Kwon, David Smith, Trevor Gee, Oliver Bachelor, Josh McCulloch, Mahla Nejati, JongYoon Lim, Richard Green, Ho Seok Ahn, Bruce MacDonald, Henry Williams
• Abstract要約: 熟練した労働力への信頼性の欠如は、リンゴ果樹園の効果的管理に重大な問題を引き起こしている。 主な課題の1つは、熟練した人間のオペレーターが正確にフルーツレットを薄くする決定を下せることである。 実際のリンゴ果樹の84%の精度で,87%の精度で実生リンゴ果樹の果汁負荷を測定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0121709748302816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Following a global trend, the lack of reliable access to skilled labour is causing critical issues for the effective management of apple orchards. One of the primary challenges is maintaining skilled human operators capable of making precise fruitlet thinning decisions. Thinning requires accurately measuring the true crop load for individual apple trees to provide optimal thinning decisions on an individual basis. A challenging task due to the dense foliage obscuring the fruitlets within the tree structure. This paper presents the initial design, implementation, and evaluation details of the vision system for an automatic apple fruitlet thinning robot to meet this need. The platform consists of a UR5 robotic arm and stereo cameras which enable it to look around the leaves to map the precise number and size of the fruitlets on the apple branches. We show that this platform can measure the fruitlet load on the apple tree to with 84% accuracy in a real-world commercial apple orchard while being 87% precise.
• Abstract（参考訳）: グローバルな傾向を受けて、熟練労働者への信頼できるアクセスの欠如が、リンゴ果樹園の効果的な管理に重大な問題を引き起こしている。 主な課題の1つは、正確な果実の薄片決定ができる熟練した人間操作者の維持である。 薄型化には、個々のリンゴ樹の真の作物負荷を正確に測定し、最適な薄型化決定を個別に行う必要がある。 木構造内の果実を隠蔽する濃厚な葉が原因の課題である。 本稿では,このニーズを満たすために,リンゴ果実の薄型化ロボットの視覚システムの初期設計,実装,評価の詳細について述べる。 プラットフォームはUR5ロボットアームとステレオカメラで構成されており、葉を見回してリンゴの枝の果実の正確な数と大きさを地図化することができる。 このプラットホームは、実世界の市販のリンゴ果樹園では84%の精度で、しかも87%の精度で、リンゴの木の果実の負荷を計測できる。

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