Visual based Tomato Size Measurement System for an Indoor Farming Environment

要約

タイトル：屋内栽培環境のための視覚に基づくトマトの大きさ測定システム

要約：
– 農業産業において、スマートな自動化システムはますます重要な役割を果たすようになっている。
– 収量推定のための既存の視覚システムは、大型で高価なカメラシステムを使用しているため、果樹園環境には適していない。
– 本論文では、機械学習モデルと3つの低コストのRGBDカメラからキャプチャされた深度画像を組み合わせたサイズ測定方法を提案している。
– システムの性能は、実際のトマト果実と偽の葉を用いてラボ環境で評価され、果実の遮蔽を解決するための記事で高さ測定正確度は0.9114、幅の正確度は0.9443を達成した。

要約(オリジナル)

As technology progresses, smart automated systems will serve an increasingly important role in the agricultural industry. Current existing vision systems for yield estimation face difficulties in occlusion and scalability as they utilize a camera system that is large and expensive, which are unsuitable for orchard environments. To overcome these problems, this paper presents a size measurement method combining a machine learning model and depth images captured from three low cost RGBD cameras to detect and measure the height and width of tomatoes. The performance of the presented system is evaluated on a lab environment with real tomato fruits and fake leaves to simulate occlusion in the real farm environment. To improve accuracy by addressing fruit occlusion, our three-camera system was able to achieve a height measurement accuracy of 0.9114 and a width accuracy of 0.9443.

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