内定先企業

汎用機械工業

インドのプネ大学にて機械工学専攻の女性。研究テーマは自動果物収穫ロボットの設計と開発。ロボットアームにカメラを取り付け、画像処理を行うことで果実の成熟状態と位置を検出し、ロボットアームが果実と樹木に損傷を与えることなく収穫を行うシステムの開発に取り組んでいる。このプロジェクトではリーダーとしてチームを率いている。

Profile

国籍・地域
インド
性別
女性
大学
プネ大学
学部
機械工学部
学歴
学士

MESSAGE

メカトロニクスとロボット工学の分野における日本の技術は、常に機械エンジニアとしての私を驚かせてきました。
工学2年生の時に、友人から、海外のエンジニア向けの素晴らしいプログラム『FAST OFFER International』のことを聞き、日本語と日本文化を学び始めました。日本語を学ぶことは、最初は対面なので、とても楽しかったですが、オンライン授業が一般的になるにつれてより難しくなりました。

でも、ASIA to JAPANの先生方は素晴らしくて、オンライン授業をシンプルで楽しいものにしてくれました。私の卒業は2022年なので、すぐに先生との模擬面接を受ける資格がありました。最初は日本語を話すのにあまり自信はありませんでしたが、時間が経つにつれて自信を持つようになりました。
友達と会話練習をし、日本語がだいぶ話せるようになり、模擬面接に合格しました。 先生との模擬面接が終わったら、ASIA to JAPANのスタッフとSkypeで面談しました。 この面談は、私の日本語レベルが、実際の企業との面接に十分に対応できるかどうかを確認するためのものでした。

SKYPE面談に合格した後、PRビデオを作成し、卒業論文とインターンシップの書類を提出する必要がありました。
PRビデオはイベントに参加した企業にとって最も重要なもので、第一印象になりますので、見栄えがよく、内容をスムーズに伝えるよう準備しました。 一週間ぐらいの時間で、すぐに会社に選ばれましたが、自信と言葉の理解が足りず、クリアできませんでした。

一ヶ月後、再び会社に選ばれ、メンターの方の助けで、最初の二回の面接に合格できました。残念ながら、最後の面接をクリアすることができませんでした。とても悲しかったのですが、メンターの方が、やる気を出して、頑張って諦めないように励ましてくれました。
次の月、再び会社に選ばれました。今回、私とメンターの方と100%の準備ができていることを確認しました。最初の面接に合格しました。 次の日、適性検査(数学)と性格検査があり、私はどのような人なのかを知ることができました。このテストの後、私は最終面接の資格を得て、それにも合格しました!

ASIA to JAPANのスタッフから合格したと聞いて、最高の幸せを感じました。すぐに会社からオファーレターが届きました。家族や友達、メンターの方、ASIA to JAPANのスタッフの方々も、夢が叶ったことを、喜んでくれました。
このプログラムに応募するすべての方が、諦めずに挑戦し続けることを願っています。今月でなければ、次の月でも、きっと次の月にそれを達成ことができるでしょう。
辛抱強く、最善を尽くすよう、100%の力を出してください。私のように、あなたの夢も叶うこともきっとできるでしょう。また、あなたのサクセスストーリーも読みたいと思います。

いつも私を信じてくれた家族、このような素晴らしいプログラムをすすめてくれた友達、そしてすべてのASIA to JAPANの先生方、FAST OFFER Internationalのスタッフ全員、特にメンターの方に心から感謝します。また、ASIA to JAPANのスタッフの方はずっと私に勇気を与えて、決してあきらめることはありませんでした。以上の方々、全員がいなければ、私のこのチャレンジは不可能だったでしょう。

FINAL YEAR PROJECT

自動果物収穫ロボットの設計と開発

デジタル農業は、農業業界における現在の課題に対する答えです。業界への若者の関心の欠如、より多くの食料を必要とする人口の増加、質と量を絶えずチェックする必要性。自動化された果物収穫ロボットの開発は、これらの問題の解決策として実行可能です。私たちのプロジェクトの動機は、スタッフを削減し、費用対効果を高めることでした。農業は国の最も重要な側面であるため、農業部門で行われるすべてのプロジェクトは有益です。私たちはいくつかの調査を行い、プロジェクトにいくつかの追加を追加しました。 Googleで入手できる多くの研究論文の助けを借りて、それに応じてプロジェクトにいくつかの改善を加えました。

このプロジェクトは、画像の特性を検出するための自動化された無人摘採装置を開発することにより、果物の画像技術の機能を実証します。このプロテクトはプロトタイプモデルです。ここでは、トマトを例にとります。将来的には、熟すと色が変わる他の果物や野菜も考えられます。トマトの収穫は労働集約的な作業であるため、農家は収穫時に適切な衛生状態を維持するために細心の注意を払って果物を取り扱う必要があります。

ロボットによる自動果物収穫には、3つの主要なタスクが含まれます

1.カメラとセンサーを使用した果樹の検出。

2.対象の果実とその樹木に損傷を与えることなく、エンドエフェクターによって検出された果実と果実の収穫位置へのロボットアームの動き。

3.バスケットに果物を集めます。

ロボットアームに取り付けられたカメラは、画像処理の助けを借りてトマトが熟しているかどうかを検出します。このために、完熟、未熟、および中熟のトマトの1000枚の画像のデータセットを提供します。この後、トマトの位置を検出する必要があります。これを行うには、エンドエフェクタにカラーセンサーを取り付け、トマトを検出したときにそれをつかみます。次に、エンドエフェクターに取り付けられた小さなカッターの助けを借りて、トマトの茎が正常に切断され、収穫されます。最後に、トマトをパイプに通してカートに保管します。
このモデルはAutodeskで設計され、Ansysで分析され、MATLABでシミュレーションされました。
製造はまだ行われていないため、結果を予測することはできません。

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