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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20521v2
• Date: Sat, 28 Jun 2025 10:44:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 19:22:01.949342
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• 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, specifically testing for cross-seasonal and cross-device robustness. We propose two approaches: a computationally efficient histogram-based method for resource-constrained robots and a Deep Neural Network (DNN) model for more complex applications. Our results demonstrate high performance, with the DNN model achieving a Mean Absolute Error (MAE) as low as $1.05$ {\deg}Brix on a challenging cross-device test set. The lightweight histogram-based method also proved effective, reaching an MAE of $1.46$ {\deg}Brix. These results are highly competitive with those from hyperspectral systems, which report errors in the $1.27$--$2.20$ {\deg}Brix range in similar field 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した。 2021年と2022年の夏には,SSCとカラーラベルを併用したグレープ画像の収集を行い,SSC推定のためのアルゴリズム的解法について検討した。 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、より複雑なアプリケーションのためのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを提案する。 以上の結果から,DNNモデルでは,挑戦的なクロスデバイステストセットにおいて,平均絶対誤差 (MAE) を1.05$ {\deg}Brix で達成し,高い性能を示した。 軽量ヒストグラム法も有効であることが証明され、MAEは1.46$ {\deg}Brixとなった。 これらの結果は、同様のフィールドアプリケーションで1.27$-2.20$ {\deg}Brixの範囲の誤差を報告しているハイパースペクトルシステムと非常に競合する。

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