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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Estimation of Image-Based End-Effector Approach Angles for Tomato Harvesting Robots

http://hdl.handle.net/10228/0002001754
http://hdl.handle.net/10228/0002001754
c28067b0-ea30-4836-bb9c-df737f594380
名前 / ファイル ライセンス アクション
neuro_094.pdf neuro_094.pdf (535.2 KB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-07-08
タイトル
タイトル Estimation of Image-Based End-Effector Approach Angles for Tomato Harvesting Robots
言語 en
著者 Yoshinaga, Kizuna

× Yoshinaga, Kizuna

en Yoshinaga, Kizuna

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Sato, Hikaru

× Sato, Hikaru

en Sato, Hikaru

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石井, 和男

× 石井, 和男

WEKO 3456
e-Rad_Researcher 10291527
Scopus著者ID 7403966003
九工大研究者情報 353

en Ishii, Kazuo

ja 石井, 和男

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安川, 真輔

× 安川, 真輔

WEKO 28935
e-Rad_Researcher 90837973
Scopus著者ID 56458004500
九工大研究者情報 100001160

en Yasukawa, Shinsuke

ja 安川, 真輔

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著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 Copyright (c) The authors.
This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits non-commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
See for details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We propose a method to estimate a suitable approach angle for the end-effector of a tomato harvesting robot based on image data. Agricultural harvesting robots often face obstacles such as other fruits or stems around the target crop. Additionally, it is important to approach the target from a direction appropriate for harvesting, considering the shape of the end-effector. The proposed method uses a deep learning-based instance segmentation model to extract regions of fruits and stems, and estimates the suitable approach angle based on their positional relationships. We demonstrated the usefulness of the proposed method using an image dataset acquired in an actual tomato greenhouse.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 The 2025 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2025), February 13 - 16, 2025, J:COM HorutoHall, Oita, Japan
言語 en
書誌情報 en : Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2025)

p. 347-350, 発行日 2025-02-13
出版社
出版者 ALife Robotics
言語 en
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Image processing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Robot vision
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Agricultural robot
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Harvesting robot
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.5954/ICAROB.2025.OS12-2
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-4-9913337-2-9
助成情報
助成機関名 日本学術振興会
言語 ja
研究課題番号タイプ JGN
研究課題番号 23K28166
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K28166/
研究課題名 ロボティクス構成論的手法による生体眼-網膜系の視覚符号化機序の理解と検証
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2435-9157
会議記述
会議名 The 2025 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2025)
言語 en
開始年 2025
開始月 02
開始日 13
終了年 2025
終了月 02
終了日 16
開催会場 J:COM HorutoHall
言語 en
開催地 Oita
言語 en
開催国 JPN
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001160_ja.html
連携ID
値 14631
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Ver.1 2025-07-08 12:00:25.608912
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