論文の概要: Can Robots "Taste" Grapes? Estimating SSC with Simple RGB Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20521v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 17:10:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:42.382247
• Title: Can Robots "Taste" Grapes? Estimating SSC with Simple RGB Sensors
• Title（参考訳）: ロボットは「味付け」できるのか? : シンプルなRGBセンサを用いたSSCの推定
• Authors: Thomas Alessandro Ciarfuglia, Ionut Marian Motoi, Leonardo Saraceni, Daniele Nardi,
• Abstract要約: テーブルブドウ栽培では、収穫は果実の品質を正確に評価することに依存する。 Soluble Solid Content (SSC)は、熟度と相関する重要な品質要因であるが、色との直接的な因果関係は欠いている。 本研究では,無制御照明下での簡易RGBセンサの可能性について検討し,SSCと色を推定し,費用対効果の高いロボットによる収穫を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9845810840390734
• License:
• Abstract: In table grape cultivation, harvesting depends on accurately assessing fruit quality. While some characteristics, like color, are visible, others, such as Soluble Solid Content (SSC), or sugar content measured in degrees Brix ({\deg}Brix), require specific tools. SSC is a key quality factor that correlates with ripeness, but lacks a direct causal relationship with color. Hyperspectral cameras can estimate SSC with high accuracy under controlled laboratory conditions, but their practicality in field environments is limited. This study investigates the potential of simple RGB sensors under uncontrolled lighting to estimate SSC and color, enabling cost-effective, robot-assisted harvesting. Over the 2021 and 2022 summer seasons, we collected grape images with corresponding SSC and color labels to evaluate algorithmic solutions for SSC estimation on embedded devices commonly used in robotics and smartphones. Our results demonstrate that SSC can be estimated from visual appearance with human-like performance. We propose computationally efficient histogram-based methods for resource-constrained robots and deep learning approaches for more complex applications.
• Abstract（参考訳）: テーブルブドウ栽培では、収穫は果実の品質を正確に評価することに依存する。 色のようないくつかの特徴は見えますが、SSC(Soluble Solid Content)やBix({\deg}Brix)で測定された糖分など、特定のツールが必要です。 SSCは熟度と相関する重要な品質因子であるが、色との直接的な因果関係は欠如している。 ハイパースペクトルカメラは、制御された実験室条件下でSSCを高精度に推定できるが、現場環境での実用性は限られている。 本研究では,無制御照明下での簡易RGBセンサの可能性について検討し,SSCと色を推定し,費用対効果の高いロボットによる収穫を可能にする。 2021年と2022年の夏期において,ロボットやスマートフォンでよく使用される組込みデバイス上でのSSC推定のアルゴリズム的解法を評価するために,対応するSSCとカラーラベルを用いたグレープ画像を収集した。 以上の結果から,SSCは視覚的外観と人間的なパフォーマンスから推定できることが示唆された。 資源制約のあるロボットのための計算効率の良いヒストグラムに基づく手法と、より複雑な応用のためのディープラーニングアプローチを提案する。

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