エッジ検出を用いた小ねぎ分岐部の検出

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1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. 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
18. 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
19. 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
20. 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
21. 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
22. 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
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
24. 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