ずっとずっとずーーと手をつけたかった野菜の成育状況を監視するシステム開発にようやく着手ができました。
ラズベリーパイという小型で安価なパソコンにUSBカメラを接続して、定期的に野菜を撮影＆分析を行い、最終的には収穫判定を自動的に行うシステムを構築するのが目標です。
野菜と一言で片付けてしまいますが、もちろん色や形、大きさが様々あるため、その判定はAIに任せます。
一種類ずつ学習させてAIで判定させるわけですが、成長に合わせた学習画像が必要なため、何百何千何万と画像を用意して学習させなければなりません。
また、その画像のなかでどこに野菜が写っているかマークしなければならず、併せて野菜の種類も一緒に記憶させなければなりません。
正確性を求めようとするとその辺りの作業には膨大な時間を要します。
とりあえず、サニーレタスを代表とするリーフレタス類、ホワイトセロリ、ニラを区別できるところまでを最初のゴールにしたいと思います。
最近ではChatGPTに聞いたら大体のことはできてしまうので本当に楽になりました。
ということで、機器はラズベリーパイ、プログラムはPython、撮影と画像はOpenCV、AI処理はYOLOで対応する構成でChatGPTに質問しながら環境は構築できました。
OpenCVで撮影できた写真が最初の画像で次の画像はYOLOで標準の学習済みモデルを使用した結果です。
標準のモデルではpotted plant(鉢植え）やvase(花瓶)と認識されているようです。
ここからしっかりと野菜を学習させて、野菜を成長過程からしっかりと名前を判定させられるようにしたいと思います。
さて、ここから完成までどれくらいかかるか。。。
また随時報告できればと思います。
