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アスパラガスの
収穫作業をロボットが行います。

農業AIベンチャー
『inaho』さんが開発。

キャタピラを持つロボットが
圃場（ほじょう）を自走。

畑には白いテープを敷いて、

ロボットはそのテープを、読み取って走る
シンプルなしくみ。

何してるの？

①

不規則に生えている
アスパラガスの前まで進むと止まり、

内蔵カメラが圃場に生えている
アスパラガスをとらえます。

②

とらえたアスパラの画像は、
赤外線センサーと
ディープラーニングによる
画像認識によって、

『収穫どきのアスパラ』か
『まだ収穫しないアスパラ』か
区別します。

また、
正確な位置や現在の長さを測定。

③

ロボットアームが伸び、
根元付近をつかむ．

④

アームについていたカッターが
アスパラガスを切断。

⑤

切られたアスパラガスは、
そのままカゴの中に収穫します。

⑥
カゴがいっぱいになると
農家の人のスマホに通知が届きます。

特徴は？

・ロボットアームは，モーターで制御。

・充電は，家庭用コンセント。

　２時間の充電→約６時間稼働。

・車体底部に，LEDライトを搭載。

　→夜間の作業もできます。

・収穫対象は，cm単位で設定可能。

キュウリにも対応してます。

Root AIさんが
リリースしている
収穫ロボットが

『Virgo』

カメラと関節付きアーム（グリッパー）
あと、
これらを制御する人工知能を搭載。

高性能の
画像解析機能を組み込み、

人工知能（AI）が

画像分析を行うための学習手法
「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」
を用いて、

トマトの実をリアルタイムで検知し、
熟度や大きさ、品質を分類。

果実が熟しているかどうかを判断してます。

実をキズつけることなく
グリッパーでつかみ取ります。

ざっくり言うと、

①

カメラがトマトを認識し、
収穫すべき個体を決定します。

②

グリッパーで、トマトを１コずつ収穫。

③

掴んだトマトを横にあるカゴに落とします。

メリットは？

・深夜でも動作します。

・キュウリやいちごも収穫できます。

ことばの意味は？

畳み込みニューラルネットワーク
（Convolution Neural Network)

略してCNN。

AIが画像分析を行うための
学習手法の１つ。

ざっくり言うと、

①畳み込み層

→特徴をぬき出す処理，

②プーリング層

→特徴を小さくまとめる処理，

③全結合層

→特徴ごとにまとめられた
データを使って画像認識，

という流れ。

人間の視覚をモデルに考案。

人間の視覚は、
物体の「部分」→像「全体」から
把握してます。

視覚認識に関係するニューロンは、

「単純型細胞」と「複雑型細胞」
があります。

CNNでは、

単純型細胞に対応する
①「畳み込み層」

複雑型細胞に対応する
②「プーリング層」

と呼んでます。

①畳み込みとは、
画像から特徴を抽出することです。

畳み込み層は、
元の画像にフィルタをかけて
『特徴マップ』を出力します。

畳み込みフィルタは、
「特徴を際立たせるためのフィルタ」です。

フィルタといっても種類はさまざま。

画像を鮮明にするフィルタ、ぼかすフィルタ、
エッジを際立たせるフィルタなど。

役割は、
「データの特徴を際立たせる」こと。

②画像を集約するのがプーリング層。

先ほど抽出したデータをプーリング（圧縮）。

その結果、４分の１ていどに圧縮。
圧縮することで処理が簡単になります。

プーリング層では、
重要な情報を残しながら
元の画像を縮小します。

メリットは？

１．画像内のズレやノイズに対応。

判別したい対象が
画像のどこにいても検知しやすい。
(移動不変性)

→イヌさんの画像が
ちょっとズレてもイヌ。

２．計算量を大幅にへらせる。

③全結合層では、

コンパクト化された『特徴マップ』を
すべて結合して出力します。

何ができるの？

一部が見えにくくなっている画像でも
解析できます。

→物体検出、顔認識システムで利用。

jwpさんは、
「画像認識」と「物体検出」してます。

この人も熟してますか？