Hiroaki Masuzawa 研究室

本研究室では、農業現場における自動化を目指し、画像認識技術を活用したロボットの環境認識と作物認識に取り組んでいます。特にビニールハウスなどの植物が密集した環境での移動ロボット制御と、収穫支援ロボットの実現を目標としています。 移動ロボットの環境認識に関する研究では、従来の幾何学的な環境情報だけでは判断できない、柔軟な植物に覆われた通路の通行可能性を判定する手法を開発しています。深層学習を用いたセマンティックセグメンテーション（画像を領域ごとに分類する技術）により、一般的な物体認識と通行可能性の推定を同時に行うモデルを構築しました。また、手作業でのラベル付けを削減するため、複数の公開データセットを活用してハウス環境向けのモデルを効率的に訓練する方法も提案しています。 一方、作物認識の研究では、深層ニューラルネットワークを用いて個別の葉を高精度で検出・認識する技術を開発しました。ロボットによる正確な葉の操作や異常検知を可能にするため、葉のサイズや向き、形状といった幾何学的特性を同時に認識する多機能なネットワークを設計し、従来の画像処理で自動生成したデータセットを活用して学習させています。