本研究は, 多大な時間と労力を要するキクの挿し木作業の自動化を最終目的とし, 本報では, その自動化システムで重要な役割を占める穂の把持位置検出アルゴリズムの開発を行った。対象となるキクの穂をカラーTVカメラで画像入力し, 色信号による背景との識別を行い, その2値画像を基に, マニピュレータが把持するために必要となる穂の主茎端点の検出を, チェインコードのデータに基づくMFN (Most Frequent Number) 法および主茎端点近傍の形状を認識する方法によって行った。その結果, 約88%の成功率で検出可能であり, 1本あたりの検出時間も約1.5秒とほぼ満足な結果が得られた。