部門概要 - Overview -
大規模農業において、様々なセンシング装置を搭載した遠隔ロボットを用いて環境、生育に関するデータ収集を行い、学習を利用したデータ解析を行うことによって効率的な農業生産の実現を目指しています。また、新たなセンシング技術として高性能FPDおよび学習ベースの画像処理技術によるX線撮影装置の多機能化、高精度化、低コスト化を目的として研究を進めています。
In large-scale agriculture, we aim to realize efficient agricultural production by collecting data on the environment and growth using a remote robot equipped with various sensing devices and analyzing the data using machine learning. We are also working on a new sensing technology, a high performance FPD and learning-based image processing technology, to make X-ray imaging systems more multifunctional, more accurate, and less costly.
IoTによる農業の効率化 - Intelligent Agriculture with IoT -
人口減少、高齢化により全世界的に耕作農地の減少が問題となっています。本部門では、カメラやLiDARなどのセンシング装置を搭載した遠隔ロボットにより、環境、生育に関するデータ収集を行い、AIを利用したデータ解析を行うことによって、播種、施肥、潅水、農薬散布、収穫を適正化し、現在の経験則に依存した判断を越える農業生産の実現を目指しています。またこれらの作業に適した遠隔ロボットを開発、導入することによって生産性のさらなる効率化を目指します。
The decrease in cultivated farmland is becoming a problem worldwide due to population decline and aging. In this division, remote robots equipped with sensing devices such as cameras and LiDAR collect data on the environment and growth, and by analyzing the data using AI, we aim to optimize sowing, fertilization, irrigation, pesticide application, and harvesting, and to realize agricultural production that goes beyond decisions based on current rules of thumb. The goal is to realize agricultural production that goes beyond current empirical decision making. We also aim to further improve productivity by developing and introducing remote robots suitable for these tasks.
高精度X線撮影装置の開発 - High-precision X-ray imaging system -
X線撮影は様々な分野で応用されていますが、X線画像は低コントラストのため検出精度が低いことや、装置が高額であることが問題となっています。医療分野では疾患の見落としリスクがあったり、高額であるため一般のクリニックに広く普及するに至っていないというのが現状です。また食品検査では毛髪、プラスチック等の有機系異物の検出は困難です。そこで、本部門ではX線画像の高精度AI処理および多角方向からの画像や時間変化等の複数撮影画像データ処理技術により、低コストな装置で高精度検出を可能にする技術の開発を目的としています。
X-ray imaging has been applied in various fields, but the problem is that X-ray images have low detection accuracy due to low contrast and the equipment is expensive. In the medical field, X-ray imaging has not yet been widely used in general clinics due to the risk of overlooking diseases and the high cost. In food inspection, it is difficult to detect organic foreign substances such as hair and plastic. Therefore, this division aims to develop a technology that enables high-precision detection with low-cost equipment by using high-precision AI processing of X-ray images and multiple image data processing technology.
連携企業 - Partner company -
設置期間 - Period of activity -
2020年12月～2024年3月