自動草刈機 製品確認

簡単にですが、理想とするゴールの一つ前の草刈りの作業範囲内を決めるための水糸の検知はできました。

自動草刈機ですが、他社の製品や知り合いなどに需要や要望などをヒアリングすることにしました。

そしたら、丁度良さそうな製品がすでにありました。
本田技研 Miimo
https://www.honda.co.jp/lawn-garden/
と言う芝刈機が。

「これでいいじゃないか」素直にそう思いました。

 

少し面倒ですが、草刈りする範囲を予め芝にしておけばこの Miimo が自動的に芝をかってくれます。

この辺が知識不足なのですが、芝が生えてる所はあまり雑草がないイメージを持ってました。

芝は栄養を摂りすぎて、雑草が生える余地がないのでは以下と思ってます。

 
 

そこで、知人の農業法人に話を聞きに行くことしました。

まずは雑草のエリアを芝生にして、 Miimo にやらせることを提案しました。

すると、芝生のそれ自体に手入れが大変で、芝生にももちろん雑草が生えてきます。

雑草はやっぱり芝刈機で除草仕切れないのはないかと言いました。

そして、彼は営農型のソーラーパネルも行なっているのですが、
元々田んぼの場所だったり、元々山だったりした場所に生えてくる雑草はとても強く、芝刈機ではパワー不足だと言いました。

 
次へ続く
 
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自動草刈機 水糸の検知

水糸の検知がカメラで認識できるか検証します。

ちなみに水糸とは以下のようなものです。

leveling string

概念実証(POC)の段階ですので、手頃な Raspberry Pi と、カメラモジュール でなるべく簡単に実証してみることにします。。

 

このPOCでは、以下の手順で調査する事にしました。

  1. 画像データを保存
  2. Photo Shop などで水糸の線のみを取り出す
  3. Open CV などのプログラム的に取り出す

まずは、Raspberry Pi とそのカメラモジュールで撮影した水糸を含む画像を保存します。

それを、Photo Shop でフィルタして見ました。すると、水糸の特徴のある色だけが取れる事確認出来ました。

次に Photo Shop で行なったことを Open CV でプログラム的に取り出せるか確認しましたがこれも出来ることを確認しました。

 
pythonでのサンプルソース

画像データから水糸の紐の情報だけを取り出すことが出来たので次の段階にいくことにしました。

 
 
次へ続く
 
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