リンゴ果樹の剪定技術には，言葉で説明するのが難しいものがあり，剪定技術者がそのノウハウを習得するのに数年かかると言われている．これまでRGB-Dカメラセンサーを利用して枝を検出して剪定作業を自動化する研究が進められているが，センサーシステムが複雑で，剪定すべき枝の判断ルールが明確でないなどの課題がある．本研究では，剪定作業の自動化に向け，RGBカメラセンサーのみで，りんご果樹の構造をツリー構造として表現する．木構造のノード（節）はYOLOにより検出し，ノード間の繋がり（エッジ）はMask-RCNNにより画像領域として抽出してHough変換により線化した．5本のリンゴ果樹のRGB画像160枚を学習した結果，それぞれの果樹の構造化に成功した．