JPH04184573A - 果実収穫機等の視覚装置 - Google Patents
果実収穫機等の視覚装置Info
- Publication number
- JPH04184573A JPH04184573A JP2314997A JP31499790A JPH04184573A JP H04184573 A JPH04184573 A JP H04184573A JP 2314997 A JP2314997 A JP 2314997A JP 31499790 A JP31499790 A JP 31499790A JP H04184573 A JPH04184573 A JP H04184573A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- analysis means
- fruit
- hue
- image
- light
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Control Of Position Or Direction (AREA)
- Harvesting Machines For Specific Crops (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明は、無人の果実収穫機等に設けられる視覚装置に
関するものである。
関するものである。
［従来の技術］
トマト等の作物が植え付けられている畝に沿って自走し
つつ、収穫物探索用の視覚装置で成熟した果実を探し出
し、これを遠隔操作される収穫ノ＼ントで収穫するよう
にした無人の果実収穫機が開発されている。
つつ、収穫物探索用の視覚装置で成熟した果実を探し出
し、これを遠隔操作される収穫ノ＼ントで収穫するよう
にした無人の果実収穫機が開発されている。
上記視覚装置は、イメージセンサカメラが撮った画像を
所定の色相成分（対象物がトマトである場合は赤）とそ
れ以外の色相成分（例えば青および緑）とに二値化する
ことにより果実を識別するようにしたものが一般的で、
該メージセンサカメラを随時移動させて収穫可能な果実
を探索するようになっている。
所定の色相成分（対象物がトマトである場合は赤）とそ
れ以外の色相成分（例えば青および緑）とに二値化する
ことにより果実を識別するようにしたものが一般的で、
該メージセンサカメラを随時移動させて収穫可能な果実
を探索するようになっている。
［発明が解決しようとする課！ｌ］
しかしながら１例えば第２図に示すように複数側の果実
Ｔ（Ａ、Ｂ、Ｃ）が重なり合って存在する場合、上記従
来の視覚装置によれば、第３図に示す如く果実群の輪瑯
だけが認識されるので、何個の果実が存在するのか、果
実の中心はどこか、また相互の遠近関係はどのようなっ
ているのかを瞬時に判定できなかった。そこで従来は、
数学的な演算を用いて複数果実の個別化を行なっていた
が、この方法は、処理に時間を要するため、迅速な対応
ができないという問題があった。
Ｔ（Ａ、Ｂ、Ｃ）が重なり合って存在する場合、上記従
来の視覚装置によれば、第３図に示す如く果実群の輪瑯
だけが認識されるので、何個の果実が存在するのか、果
実の中心はどこか、また相互の遠近関係はどのようなっ
ているのかを瞬時に判定できなかった。そこで従来は、
数学的な演算を用いて複数果実の個別化を行なっていた
が、この方法は、処理に時間を要するため、迅速な対応
ができないという問題があった。
［課題を解決するための手段］
と記課題を解決するために、本発明は次のような構成と
した。
した。
すなわち１本発明にかかる視覚装置は、照射方向が異な
る複数の光源から対象物に投光する投光手段と、対象物
からの反射光を撮像するイメージセンサカメラと、該イ
メージセンサカメラの画像を原色成分に分析する色相分
析手段と、同じく輝度成分に分析する輝度分析手段と、
前記色相分析手段および輝度分析手段による分析結果の
論理積より、互いに前後に重なり合って存在する複数の
対象物の位置関係を解析する解析手段とを備えてなる。
る複数の光源から対象物に投光する投光手段と、対象物
からの反射光を撮像するイメージセンサカメラと、該イ
メージセンサカメラの画像を原色成分に分析する色相分
析手段と、同じく輝度成分に分析する輝度分析手段と、
前記色相分析手段および輝度分析手段による分析結果の
論理積より、互いに前後に重なり合って存在する複数の
対象物の位置関係を解析する解析手段とを備えてなる。
［作 用］
色相分析手段で画像を原色成分に分析し、これを特定の
色相成分とそれ以外の色相成分とに二値化することによ
り、複数の重なり合った対象物群全体の輪郭が検出され
る。また、輝度分析手段で対象物の輝度分析を行なうこ
とにより、複数の対象物が重なり合っている場合には、
後方に位置する対象物の境界部が輝度の低い帯状に検出
される。
色相成分とそれ以外の色相成分とに二値化することによ
り、複数の重なり合った対象物群全体の輪郭が検出され
る。また、輝度分析手段で対象物の輝度分析を行なうこ
とにより、複数の対象物が重なり合っている場合には、
後方に位置する対象物の境界部が輝度の低い帯状に検出
される。
これは、照射方向の異なる複数の光源から投光されてい
るので、上記部分に影が生じ輝度が低くなっているから
である。これら色相分析手段と輝度分析手段の検出結果
の論理積を解析手段で解析することにより、各々の対象
物が個別に識別されるとともに、それらの遠近関係が判
定される。
るので、上記部分に影が生じ輝度が低くなっているから
である。これら色相分析手段と輝度分析手段の検出結果
の論理積を解析手段で解析することにより、各々の対象
物が個別に識別されるとともに、それらの遠近関係が判
定される。
［実施例］
以下、本発明の１例として第２０図に示すトマト用の果
実収穫機３０の視覚装置について説明する。なお、図中
の３１は収穫ハンド３１．３２は収穫物容器で、視覚装
ｚ１は収穫ハンド３１に取り付けられている。
実収穫機３０の視覚装置について説明する。なお、図中
の３１は収穫ハンド３１．３２は収穫物容器で、視覚装
ｚ１は収穫ハンド３１に取り付けられている。
この視覚装Ｍｌは１作用ごとに便宜上分離して表記した
第１図、第５図および第９図であられされ、イメージセ
ンサカメラ（ＣＣＤ）２の画像をビデオインターフェイ
ス３で水工走査し、抽出された原色信号Ｒ（赤）、Ｇ（
緑）、Ｂ（ｉ）と輝度信号Ｙを処理して対象物（例えば
トマト）を知覚識別するようになっている０画像処理に
あた１ては第１図に示す個別認識処理、第５図に示すサ
イズ判定処理、および第９図に示すノイズ除去処理が行
なわれる。なお、これら各図においてＲ−ＹおよびＧ−
Ｙは、赤または緑の原色信号から一度信号を差し引いた
もの、ＤＡＩ〜３は予め設定されている数値、Ｈ，５Ｙ
ＮＣは走査線が画面を水平に１列走査し終わるごとに出
される信号、Ｖ＋ ５ＹＮＣは走査線が１画面の下段ま
で操作し終わるごとに出される信号である。以下、これ
ら各処理について順に説明する。
第１図、第５図および第９図であられされ、イメージセ
ンサカメラ（ＣＣＤ）２の画像をビデオインターフェイ
ス３で水工走査し、抽出された原色信号Ｒ（赤）、Ｇ（
緑）、Ｂ（ｉ）と輝度信号Ｙを処理して対象物（例えば
トマト）を知覚識別するようになっている０画像処理に
あた１ては第１図に示す個別認識処理、第５図に示すサ
イズ判定処理、および第９図に示すノイズ除去処理が行
なわれる。なお、これら各図においてＲ−ＹおよびＧ−
Ｙは、赤または緑の原色信号から一度信号を差し引いた
もの、ＤＡＩ〜３は予め設定されている数値、Ｈ，５Ｙ
ＮＣは走査線が画面を水平に１列走査し終わるごとに出
される信号、Ｖ＋ ５ＹＮＣは走査線が１画面の下段ま
で操作し終わるごとに出される信号である。以下、これ
ら各処理について順に説明する。
個別識別処理は１前後に重なり合った複数の対象物を各
々個別に識別し、その前後関係を判定するための処理で
ある。第２図に示すように複数の果実Ｔ（Ａ、Ｂ、Ｃ）
が前後に重なり合って存在している場合、これを色相成
分によって二値化しただけでは第３図のようにｌ為され
る。そこで、照射方向の異なる少なくとも二つ以−Ｅの
光源から対象物に投光し１色組成分による二値化とは別
に輝度成分による二値化を行ない、これら二つのデータ
の論理積を演算することにより、１４ｆＮに示すように
認識される。すなわち、果実と果実の境界部の影の部分
が「０」と判定され、個々の果実ごとに分離された状態
で認識されるのである。したがって、複数の果実の個別
化が容易に行なわれる。また１手前側に位置する果実は
ど隠れている部分が少ないため大きく認識されるので、
後記サイズ判定回路の判定結果に基づき、−度の収穫動
作ごとに一番大きいを収穫するようにすればよい。
々個別に識別し、その前後関係を判定するための処理で
ある。第２図に示すように複数の果実Ｔ（Ａ、Ｂ、Ｃ）
が前後に重なり合って存在している場合、これを色相成
分によって二値化しただけでは第３図のようにｌ為され
る。そこで、照射方向の異なる少なくとも二つ以−Ｅの
光源から対象物に投光し１色組成分による二値化とは別
に輝度成分による二値化を行ない、これら二つのデータ
の論理積を演算することにより、１４ｆＮに示すように
認識される。すなわち、果実と果実の境界部の影の部分
が「０」と判定され、個々の果実ごとに分離された状態
で認識されるのである。したがって、複数の果実の個別
化が容易に行なわれる。また１手前側に位置する果実は
ど隠れている部分が少ないため大きく認識されるので、
後記サイズ判定回路の判定結果に基づき、−度の収穫動
作ごとに一番大きいを収穫するようにすればよい。
昼間に収穫作業を行なう場合は、ハウス内に自然光が照
射しているので、投光手段として別に１個の光源（例え
ばストロボランプ）ｌＯを用意すればよい、自然光の照
射方向、果実収穫機の進行方向等に応じて、光源移動用
アクチュエータ１１で光源ＩＯの照射方向を適宜調整す
る。
射しているので、投光手段として別に１個の光源（例え
ばストロボランプ）ｌＯを用意すればよい、自然光の照
射方向、果実収穫機の進行方向等に応じて、光源移動用
アクチュエータ１１で光源ＩＯの照射方向を適宜調整す
る。
サイズ判定処理は、二値化によって対象物の輪郭が判明
した画像データより、その対象物の大きさをリアルタイ
ムで検出するための処理である。
した画像データより、その対象物の大きさをリアルタイ
ムで検出するための処理である。
１例として第６図に示す果実Ｔの画像を処理する場合に
ついて説明する。まず、第７図に示す如く。
ついて説明する。まず、第７図に示す如く。
各未刊走査ごとに果実と背景との境界部に位置する２つ
の点（画、ｉ）Ｕ＋、Ｕ２をアドレスカウンタ１３で記
憶し、その中間点Ｕｃを演算窓１４で演算しておく、そ
して、各水平走査を終了したのち上記中間点Ｕｃ 、
・・・を結ぶと、これが第８図に示すような１本の線り
として認識される。この線りの長さが果実の縦方向の長
さをあられしている。
の点（画、ｉ）Ｕ＋、Ｕ２をアドレスカウンタ１３で記
憶し、その中間点Ｕｃを演算窓１４で演算しておく、そ
して、各水平走査を終了したのち上記中間点Ｕｃ 、
・・・を結ぶと、これが第８図に示すような１本の線り
として認識される。この線りの長さが果実の縦方向の長
さをあられしている。
さらに、この線りの中心Ｏが当該果実の中心をあられし
ている。このように２点の中間点を求めるという筒型な
演算処理を行なうだけで対象物の太Ｊさと中心を求める
ことができるため、処理が迅速に行なわれ、果実の大き
さおよび中心をリアルタイムで検出することができるの
である。
ている。このように２点の中間点を求めるという筒型な
演算処理を行なうだけで対象物の太Ｊさと中心を求める
ことができるため、処理が迅速に行なわれ、果実の大き
さおよび中心をリアルタイムで検出することができるの
である。
実った状態にある果実には光のよく当る部分や影の部分
があり、これらの影響で画像処理する上で不都合なノイ
ズが生じることがある。このノイズを除去（フィルタリ
ング）するのがノイズ除去処理である０例えば、第１０
図に示す対象物を赤い成分とそれ以外の色相の成分に二
値化すると第１１図のようになる。第１１図において、
トマトＴのハイライト部２０および暗部２１と葉２２゜
・・・の部分にノイズＮ、−・・が発生しているのが見
られる８画像処理にあたっては、画素２４．・・・ごと
の主色相を判定し、赤と判定し、た画素にｒｌＪ、赤で
ないと判定した画素にｒＱＪを入力する。これを模式的
にあられすと第１２図のようになり、トマトの内部に赤
く認識されない画素ａ、−・・が存在したり、トマトの
外に赤く認識された画素す。
があり、これらの影響で画像処理する上で不都合なノイ
ズが生じることがある。このノイズを除去（フィルタリ
ング）するのがノイズ除去処理である０例えば、第１０
図に示す対象物を赤い成分とそれ以外の色相の成分に二
値化すると第１１図のようになる。第１１図において、
トマトＴのハイライト部２０および暗部２１と葉２２゜
・・・の部分にノイズＮ、−・・が発生しているのが見
られる８画像処理にあたっては、画素２４．・・・ごと
の主色相を判定し、赤と判定し、た画素にｒｌＪ、赤で
ないと判定した画素にｒＱＪを入力する。これを模式的
にあられすと第１２図のようになり、トマトの内部に赤
く認識されない画素ａ、−・・が存在したり、トマトの
外に赤く認識された画素す。
・・・、Ｃが存在し、正確なトマトの形状を把握できな
くなる。このよう場合、収穫ハンドが誤動作を行なうお
それがある。フィルタリングの方法は、水平に連続する
所定数の画素２４．・・・を比較することにより１画素
ごとにノイズであるか否かを判定し、ノイズでないと判
定したときはデジタルコンパレータ■１６によりフリッ
プフロップ１７を「セット■」、ノイズであると判定し
たときはデジタルコンパレータ■１８によりフリップフ
ロップ１７を「リセ−ｙ）（ＤＪする０例えば、フィル
タリングレベル「４」は４画素を比較するもので、横方
向に並ぶ連続する４つの画素が全て「０」のときは始点
の画ＸをｒＱＪ、４つの画素が全て「１」のと５は始点
の画１ｔ−ｒｌＪとし、４つの画素に「０」とｒｌＪと
が混在しているときは始点の画素を左隣りの画素と同一
とする。このような処理を走査順に逐次施すと、画像が
第１３図のように修正される。修正後の画像は、ノイズ
の多く（ａとｂ）が除去されており、トマトの形状が明
瞭に認識されるようになる。なお、ノイズの発生場所に
よっては１例えばノイズＣのようにノイズでないと誤認
識される場合があるが、それによる影響は小さく、無視
することができる。
くなる。このよう場合、収穫ハンドが誤動作を行なうお
それがある。フィルタリングの方法は、水平に連続する
所定数の画素２４．・・・を比較することにより１画素
ごとにノイズであるか否かを判定し、ノイズでないと判
定したときはデジタルコンパレータ■１６によりフリッ
プフロップ１７を「セット■」、ノイズであると判定し
たときはデジタルコンパレータ■１８によりフリップフ
ロップ１７を「リセ−ｙ）（ＤＪする０例えば、フィル
タリングレベル「４」は４画素を比較するもので、横方
向に並ぶ連続する４つの画素が全て「０」のときは始点
の画ＸをｒＱＪ、４つの画素が全て「１」のと５は始点
の画１ｔ−ｒｌＪとし、４つの画素に「０」とｒｌＪと
が混在しているときは始点の画素を左隣りの画素と同一
とする。このような処理を走査順に逐次施すと、画像が
第１３図のように修正される。修正後の画像は、ノイズ
の多く（ａとｂ）が除去されており、トマトの形状が明
瞭に認識されるようになる。なお、ノイズの発生場所に
よっては１例えばノイズＣのようにノイズでないと誤認
識される場合があるが、それによる影響は小さく、無視
することができる。
フィルタリングレベルは、第１４図に示すように、特定
の色相信号（対象物がトマトの場合は赤色信号Ｒ）で特
徴づけられる画素群全体の平均輝度に応じて適正最小値
が決定される。フィルタリングレベルが低い方が処理を
迅速に行なえるので好ましいが、フィルタリングレベル
を下げすぎると、平均輝度が小さい場合にトマトの一部
分をトマトでないと判定したり、平均輝度が大きい場合
にトマトでない部分もトマトであると判定してしまうお
それがある。
の色相信号（対象物がトマトの場合は赤色信号Ｒ）で特
徴づけられる画素群全体の平均輝度に応じて適正最小値
が決定される。フィルタリングレベルが低い方が処理を
迅速に行なえるので好ましいが、フィルタリングレベル
を下げすぎると、平均輝度が小さい場合にトマトの一部
分をトマトでないと判定したり、平均輝度が大きい場合
にトマトでない部分もトマトであると判定してしまうお
それがある。
つぎに、第１５図は中心判定処理の異なるＸ篇例をあら
れし、この中心判定処理法によれば、第１６図に示すよ
うに、対象物画像における左端（もしくは下端）の画Ｊ
Ｕｕ （ｘ＋ 、 Ｖ＋ ）と左端（もしくは右端
）の画素Ｕｌ （Ｘ２ 、７２ ）から対象物の中
心位置Ｕｏ（ｘ＋ 、 ｙｚ ）を求めるようになっ
ている。このように構成すると各水モ走査線ごとに中心
を求める必要がないので、前記第５図に示したサイズ判
定処理法と比較しても、さらに対象物の中心の検出を高
速化することがきる。
れし、この中心判定処理法によれば、第１６図に示すよ
うに、対象物画像における左端（もしくは下端）の画Ｊ
Ｕｕ （ｘ＋ 、 Ｖ＋ ）と左端（もしくは右端
）の画素Ｕｌ （Ｘ２ 、７２ ）から対象物の中
心位置Ｕｏ（ｘ＋ 、 ｙｚ ）を求めるようになっ
ている。このように構成すると各水モ走査線ごとに中心
を求める必要がないので、前記第５図に示したサイズ判
定処理法と比較しても、さらに対象物の中心の検出を高
速化することがきる。
また、第１７図はさらに異なる中心判定処理法をあられ
している。外方に凸で曲面状の滑らかな外周面を有する
物体であるといラドマドの特性により、第１８図に示す
ように光の照射方向と同軸上から見た場合、トマトの中
心部の輝度が最も高くなる。そこで、ＣＣＤ２の基線と
同軸上に光源１０を設け、第１９図の如く、各水平走査
ごとに最高輝度の点Ｕｂを検出するとともに、ぞれをビ
−クホールｌ” ｌ ９に記憶し、ざらに１画面の走査
終了後これら各走査線ごとのＵｂ、・・・の中で最も明
るい点Ｕｂ■ａｘを検出し、このＵｂｍｘをトマ）Ｔの
中心とするのである。このように、この中心判定処理法
は、各画素の輝度を比較するだけでリアルタイムで果実
の中心が求められる。
している。外方に凸で曲面状の滑らかな外周面を有する
物体であるといラドマドの特性により、第１８図に示す
ように光の照射方向と同軸上から見た場合、トマトの中
心部の輝度が最も高くなる。そこで、ＣＣＤ２の基線と
同軸上に光源１０を設け、第１９図の如く、各水平走査
ごとに最高輝度の点Ｕｂを検出するとともに、ぞれをビ
−クホールｌ” ｌ ９に記憶し、ざらに１画面の走査
終了後これら各走査線ごとのＵｂ、・・・の中で最も明
るい点Ｕｂ■ａｘを検出し、このＵｂｍｘをトマ）Ｔの
中心とするのである。このように、この中心判定処理法
は、各画素の輝度を比較するだけでリアルタイムで果実
の中心が求められる。
［発明の効果］
以上に説明したように、本発明にかかる視覚装置は、色
相成分による分析と輝度成分による分析の論理積を求め
ることにより、例えば果実等の前後に重なって存在する
複数の対量物を短時間で個別に識別することが可能とな
った。
相成分による分析と輝度成分による分析の論理積を求め
ることにより、例えば果実等の前後に重なって存在する
複数の対量物を短時間で個別に識別することが可能とな
った。
第１図、第５図および第９図は本発明の１例である視覚
装置のブロック図、第１５図および第１７図はともに異
なる視覚装置のブロック図、第２図乃至第４図、第６図
乃至第８図、第１０図乃至第１３図、第１６図、第１８
図および第１９図はいずれも画像処理の説明図、第１４
図は平均−度とフィルタリングレベルの関係を示す図、
第２０図は果実収穫機の１例の側面図である。 １・・・視覚装置、２−・・イメージセンサカメラ、３
・・・ビデオインターフェイス、１０・・・光源、３０
・−・果実収穫機。
装置のブロック図、第１５図および第１７図はともに異
なる視覚装置のブロック図、第２図乃至第４図、第６図
乃至第８図、第１０図乃至第１３図、第１６図、第１８
図および第１９図はいずれも画像処理の説明図、第１４
図は平均−度とフィルタリングレベルの関係を示す図、
第２０図は果実収穫機の１例の側面図である。 １・・・視覚装置、２−・・イメージセンサカメラ、３
・・・ビデオインターフェイス、１０・・・光源、３０
・−・果実収穫機。
Claims (1)
- （１）照射方向が異なる複数の光源から対象物に投光す
る投光手段と、対象物からの反射光を撮像するイメージ
センサカメラと、該イメージセンサカメラの画像を原色
成分に分析する色相分析手段と、同じく輝度成分に分析
する輝度分析手段と、前記色相分析手段および輝度分析
手段による分析結果の論理積より、互いに前後に重なり
合って存在する複数の対象物の位置関係を解析する解析
手段とを備えてなる視覚装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2314997A JPH04184573A (ja) | 1990-11-19 | 1990-11-19 | 果実収穫機等の視覚装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2314997A JPH04184573A (ja) | 1990-11-19 | 1990-11-19 | 果実収穫機等の視覚装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04184573A true JPH04184573A (ja) | 1992-07-01 |
Family
ID=18060170
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2314997A Pending JPH04184573A (ja) | 1990-11-19 | 1990-11-19 | 果実収穫機等の視覚装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04184573A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2296452A1 (es) * | 2005-06-29 | 2008-04-16 | Universidad Politecnica De Madrid | Detector de pedunculos y tallos vegetales basado en la designacion optica con laser de linea. |
| JP2011191956A (ja) * | 2010-03-12 | 2011-09-29 | Japan Research Institute Ltd | 農作物購入予約方法、農作物購入予約システム及び農作物購入予約装置 |
| JP2011192022A (ja) * | 2010-03-15 | 2011-09-29 | Japan Research Institute Ltd | 農作物モニタリング方法、農作物モニタリングシステム及び農作物モニタリング装置 |
| JP2011197832A (ja) * | 2010-03-17 | 2011-10-06 | Japan Research Institute Ltd | 農作物販売方法、農作物販売システム及び農作物販売装置 |
| CN109744559A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-05-14 | 财团法人资讯工业策进会 | 水果催熟系统及水果催熟方法 |
| JP2019083750A (ja) * | 2017-11-07 | 2019-06-06 | シブヤ精機株式会社 | 果菜収穫装置 |
| JP2020195335A (ja) * | 2019-06-04 | 2020-12-10 | 本田技研工業株式会社 | 果菜収穫装置及び果菜収穫方法 |
-
1990
- 1990-11-19 JP JP2314997A patent/JPH04184573A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2296452A1 (es) * | 2005-06-29 | 2008-04-16 | Universidad Politecnica De Madrid | Detector de pedunculos y tallos vegetales basado en la designacion optica con laser de linea. |
| JP2011191956A (ja) * | 2010-03-12 | 2011-09-29 | Japan Research Institute Ltd | 農作物購入予約方法、農作物購入予約システム及び農作物購入予約装置 |
| JP2011192022A (ja) * | 2010-03-15 | 2011-09-29 | Japan Research Institute Ltd | 農作物モニタリング方法、農作物モニタリングシステム及び農作物モニタリング装置 |
| JP2011197832A (ja) * | 2010-03-17 | 2011-10-06 | Japan Research Institute Ltd | 農作物販売方法、農作物販売システム及び農作物販売装置 |
| CN109744559A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-05-14 | 财团法人资讯工业策进会 | 水果催熟系统及水果催熟方法 |
| JP2019083750A (ja) * | 2017-11-07 | 2019-06-06 | シブヤ精機株式会社 | 果菜収穫装置 |
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