概要
レモンの収穫作業において，収穫基準の1つにレモンのサイズがあり，サイズ規格はレモンの断面の直径の長さにより定められている．現在収穫は最小出荷規格の直径の長さを持つ金属製リングをレモンに通し，通過するかどうかで収穫の判断を行っている．このリングの使用により発生する問題が2つ挙げられる．1つ目はリングがレモンに擦れることにより表面に傷がつき，品質の低下につながることである．2つ目は目視で収穫判断ができない全てのレモンに対してリングを通すため，作業負担が大きいことである．本研究では，RGB-DカメラでRGB画像と深度画像の2枚を利用して，Deep Neural Network (DNN)の技法によって画像からレモンの領域を検出し，その後の処理によって取得したレモンの特徴から回帰手法にてレモンのサイズとして直径の長さを推定している．
