【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】12460110 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

除草 / 無農薬 / ウオータージェット / 機械除草 / 精密農業 / 画像処理 / 無農薬除草 / 物理的除草法 / 雑草防除管理 / 精密農法

【研究成果の概要】

現状の除草作業には解決すべき課題がある。本研究では、除草剤を使わない精密除草システムを提案し,環境に負荷を与えることなく雑草防除管理を行い以下に挙げるような目的を持って持続的生物生産に貢献しようとするものである。
(1)除草剤を使わない除草作業体系の提案
(2)雑草発生初期除草作業による早期雑草防除法の確立
(3)ウオータージェット高速ビーム水噴流を用いる雑草生長点破壊による雑草抑制・駆除装置の製作
(4)マニピュレータを用いた精密除草ロボットシステムの開発
本年度は最終年度であり、切断条件の実験及びまとめを行った。
1.ポンプ圧力が切断効果に及ぼす影響 ポンプ圧力は高いほど切断はよく行われる。また、切断位置はポンプ圧力ごとにも適した範囲が存在し、その範囲は高圧ほどノズルに近く、低圧になるほど遠ざかる傾向にある。
2.最適な切断角度の検討 切断実験の結果、切断角度もまた重要なパラメータであることがわかった。供試体に対し30°〜45°の範囲からの切断が効果が高いことがわかった。
3.ノズルの移動速度 植物とノズルの相対速度を変化させた実験では切断効果に影響は認められなかった。これは切断が瞬時に行われるためと推測された。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2000 - 2002

【配分額】14,200千円 (直接経費: 14,200千円)

【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】09556053 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

パラレルメカニズム / 機械除草 / 作物列追従 / 画像処理 / 自律走行 / パラレルマニピュレータ / ロボット / パラレルマニュピレータ

【研究成果の概要】

本年度は、除草用パラレルマニュピレータの動作確認ならびに圃場における自律走行実験を行った。
1)除草用マニュピレータとして試作したHEXAロボットの高速ハンドリング実験としての動作確認を行った。高速搬送装置としての利点を生かすため、エンドエフェクタの把持力が小さい場合に、搬送物の慣性力を利用して把持力を増加させる手法の開発を行った。また、機械除草装置をパラレル機構によって条列追従させるための基礎実験の検討を行った。
2)本年度は、画像処理アルゴリズムとして畝間を検出して自己位置同定を行う手法を開発した。色変換により畝間の土を検出しノイズ除去後、数本見える畝間形状が3角形になり、カメラ前方の畝間は面積が最大となる。ラベリング処理により最大面積の畝間だけを抽出する。境界点に対して最小自乗法により直線近似し、3次元透視変換によりカメラの方向ならびに作物との距離を計算した。本手法は、畑だけではなく水田における稲列検出にも用いることができるアルゴリズムである。その結果、位置推定精度は、最大誤差でオフセット4.5cm、方位角誤差1.2°であり、画像処理の実行速度は0.1秒以下であった。また、画像処理により実際の作物列追従実験を行った結果、軌跡の最大誤差は6cmであった(走行速度0.5m/s)。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1999

【配分額】13,700千円 (直接経費: 13,700千円)

【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】06454106 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

早期防除 / 除草剤 / 減量施用 / 自律走行 / 機械除草 / 画像処理 / 防除 / 除草 / 農薬施用低減 / 環境 / 初期防除 / 初期除草 / 微少画像 / 作業ツール / ロボット

【研究成果の概要】

将来の作業自動化への展開を前提として、除草剤の顕著な減量効果が期待できる施用方法について検討した。今回は、雑草への薬剤直接施用の効果を調べた結果について報告する。1995年4月〜12月に実施した実験では、要因として、雑草の種類(4水準)×除草剤の種類(3水準)×施用時期(3水準)×施用方法(3水準)×薬液濃度(3水準)×反復(10)を設定した。いずれの場合も〈全面散布〉の効果が高かったが、提案した〈塗布〉や〈注入-最大920倍の施用効果比が得られた〉の効果も比較的高いといえた。この場合、雑草の生育時期や除草剤の種類を選ぶことが重要であった。以上のことから、必ずしも雑草を枯死させる必要がなく作物との間に生育差を与えるだけでよいとするならば、今後本提案方法の実用化は十分考えられる。
一方、除草剤散布に対する規制から薬剤散布から機械式除草に移行する傾向にある。そのための雑草認識手法ならびに自律走行の手法が重要となる。そこで、葉菜類畑における位置認識技術として圃場内で走行する場合の畝間における位置認識技術について研究を進めた。作物列画像を色変換(HSI変換)して、色相より2値化条件を求める。2値化条件は判別分析法により行った。2値化画像で畝間と作物列との境界線をハフ変換で求める。消失点の座標ならびに直線のパラメータを3次元透視変換して自己位置を推定を行った。その結果、方向角度の誤差で0.5°以内、偏差で2cm以内で求めることが出来たため、自律走行の制御には十分であることが確認できた。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1994 - 1996

【配分額】7,100千円 (直接経費: 7,100千円)