Design, Integration, and Evaluation of a Dual-Arm Robotic System for High Throughput Tissue Sampling from Potato Tubers

要約

分子病原体検出のためのジャガイモ塊茎からの手作業による組織抽出は非常に手間がかかる。本研究では、塊茎把持機構と組織サンプリング機構を統合した、マシンビジョンガイドのデュアルアーム協調型インラインロボットシステムを紹介する。塊茎はコンベア上を搬送され、YOLOv11ベースのビジョンシステムが1自由度（P-DoF）ロボットアームのワークスペース内の塊茎を検出すると停止する。このアームには把持用エンドエフェクターが装備されており、塊茎を固定してサンプリングのための位置決めを行う。2番目のアームは、生検パンチベースのエンドエフェクターを備えた3自由度（P-DoF）の直交マニピュレーターで、次に、目やストロンの傷跡など塊茎上のサンプリング部位を特定するYOLOv10ベースのビジョンシステムに誘導されて組織抽出を行う。サンプリングには、塊茎へのパンチの挿入、組織剥離のためのパンチ回転、生検パンチの引き込み、採取部位への組織コアの堆積という4段階がある。このシステムは、塊茎表面に沿って平均1.84mmの位置誤差を達成し、7.00mmの目標からの深さ偏差は1.79mmであった。コアの抽出と堆積の成功率は81.5％で、平均サンプリング周期は10.4秒であった。システムコンポーネントの総費用は1,900ドル以下であり、労働集約的な手作業による組織サンプリングに代わる、費用対効果の高いシステムとしての可能性が示された。今後の課題は、1つの塊茎から複数箇所をサンプリングするための最適化と、商業環境での検証である。

要約(オリジナル)

Manual tissue extraction from potato tubers for molecular pathogen detection is highly laborious. This study presents a machine-vision-guided, dual-arm coordinated inline robotic system integrating tuber grasping and tissue sampling mechanisms. Tubers are transported on a conveyor that halts when a YOLOv11-based vision system detects a tuber within the workspace of a one-prismatic-degree-of-freedom (P-DoF) robotic arm. This arm, equipped with a gripping end-effector, secures and positions the tuber for sampling. The second arm, a 3-P-DoF Cartesian manipulator with a biopsy punch-based end-effector, then performs tissue extraction guided by a YOLOv10-based vision system that identifies the sampling sites on the tuber such as eyes or stolon scars. The sampling involves four stages: insertion of the punch into the tuber, punch rotation for tissue detachment, biopsy punch retraction, and deposition of the tissue core onto a collection site. The system achieved an average positional error of 1.84 mm along the tuber surface and a depth deviation of 1.79 mm from a 7.00 mm target. The success rate for core extraction and deposition was 81.5%, with an average sampling cycle of 10.4 seconds. The total cost of the system components was under $1,900, demonstrating the system’s potential as a cost-effective alternative to labor-intensive manual tissue sampling. Future work will focus on optimizing for multi-site sampling from a single tuber and validation in commercial settings.

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