近年、労働力人口の減少に伴い、作業の効率化や自動化が求められている。そこで本研究では、魚を乾燥させて作られる節類の製造工程において、高温、高湿度の過酷な環境の中で、節を取り出す作業をロボットで代替することを最終目的としている。対象となる節は、ベルトコンベヤを節同士の接触を許した状態で流れてくる。そのため、接触した節一つひとつを識別する必要がある。また、対象となる節は、自然物であり、非常に似通った色であり、カラー画像での識別が難しい。そこで、本研究では、深度情報と付加情報として節の形状に着目した重みづけを行い、watershedアルゴリズムを適用した。これにより、節類セグメンテーションの精度の向上を図った。