　「収穫するトマトの形状／姿勢認識」は、収穫対象となるトマトがどこにあるかの位置認識と、トマトの形状やそのトマトの実が付け根の果梗（かこう）から成っている状態を含めた姿勢の認識という2段階で行う。トマトの位置認識は機械学習ベースで、形状と姿勢の認識は機械学習＋ルールベースの組み合わせでアルゴリズムを構築した。これにより、次に説明する「吸着切断ハンド」にとって、吸着しやすく、果梗を切断しやすいトマトの表面部位を検出できる。

　大玉トマトの形状は完全な球体ではなく、表面もでこぼこがあるため、一般的な球体物の把持に用いられる吸盤で安定的に吸着することは難しい。そこで「吸着切断ハンド」では、ヤンマーが新たに独自開発した「Trun-cone pad（トランコーンパッド）」を採用した。トランコーンパッドは、穴の開いたスポンジ素材を吸着機構の先に装着した構造で、でこぼこのトマトの表面に開口部を中心にしてスポンジ素材が吸い付くようになっている。これでさまざまな表面形状を持つトマトをしっかりと把持してから、トランコーンパッド上部に組み込まれた小さなハサミを使って果梗を根元から切断し、多関節ロボットを使ってトマトを収穫かごに収めれば収穫作業は完了する。なお、トランコーンパッドについては特許申請中である。

トランコーンパッドとトマト（の模型）［クリックで拡大］

トランコーンパッドの開口部が、でこぼこのトマトの表面にくっついてしっかりと吸着する［クリックで拡大］

　これら2つの特徴に関わる技術開発について一定のめどが立ったこともあり、今後は実用化に向けた開発の段階に入ることになる。「今回披露した試作機は認識アルゴリズムを一般的なPCで動作させているが、それを含めた制御システムの小型化が求められるだろう」（ヤンマーの説明員）としている。

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