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萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 UPDATE 新技術説明会

国内特許コード P180014851
整理番号 S2016-1092-N0
掲載日 2018年4月18日
出願番号 特願2016-166073
公開番号 特開2018-029568
出願日 平成28年8月26日(2016.8.26)
公開日 平成30年3月1日(2018.3.1)
発明者
  • 峰野 博史
  • 兼田 千雅
  • 柴田 瞬
出願人
  • 国立大学法人静岡大学
発明の名称 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 UPDATE 新技術説明会
発明の概要 【課題】複雑な取り扱いを必要とすることなく、栽培環境に応じた植物の萎れ具合を高精度に予測すること。
【解決手段】灌水制御システム10は、植物である対象物Sの草姿に関する画像を取得するカメラ3と、対象物Sの周囲環境に関する測定データを出力する環境センサ7と、カメラ3から取得された画像を基に、機械学習を用いて対象物Sの萎れ具合に関する特徴量である数値ベクトルを算出する画像特徴量算出部17と、画像特徴量算出部17によって算出された数値ベクトル、環境センサ7から出力された測定データとを基に、機械学習を用いて対象物の萎れ具合を表す数値の予測値を導出する学習器21と、を備える。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要


近年、植物の栽培を自動制御することで、栽培者の技能に依存しないで一定の品質の植物を栽培しようとする仕組みが検討されている。例えば、下記特許文献1には、栽培果実の内成分情報から栽培果実の成熟時の予測糖度を得て、その予測糖度が目標値に近くなるように生育途中での溶液制御を自動的に行う溶液制御装置が開示されている。具体的には、この溶液制御装置では、ハロゲンランプとNIR分光分析器とを用いて得られた果実の近赤外スペクトルを基に、乾物率及び澱粉含量が演算され、この乾物率及び澱粉含量から所定の演算モデルを用いて成熟時の果実の可溶性固形物含量が演算される。この可溶性固形物含量が成熟時の果実の糖度に相当する。

産業上の利用分野


本発明は、植物の萎れ具合を予測する萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
植物である対象物の外観に関する画像を取得する撮像部と、
前記対象物の周囲環境に関する測定データを出力する環境センサと、
前記撮像部から取得された画像を基に、機械学習を用いて前記対象物の萎れ具合に関する特徴量である数値列を算出する画像特徴量算出部と、
前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサから出力された測定データとを基に、機械学習を用いて前記対象物の萎れ具合を表す数値の予測値を導出する予測値導出部と、
を備える萎れ具合予測システム。

【請求項2】
前記予測値導出部は、前記予測値として、前記対象物の茎の径に関する数値の予測値を導出する、
請求項1記載の萎れ具合予測システム。

【請求項3】
前記予測値を基に、前記対象物の糖度を予測する糖度予測部をさらに備える、
請求項1又は2記載の萎れ具合予測システム。

【請求項4】
前記環境センサは、前記測定データとして、温度及び湿度に関するデータを出力し、
前記予測値導出部は、温度及び湿度に関するデータを基に前記予測値を導出する、
請求項1~3のいずれか1項に記載の萎れ具合予測システム。

【請求項5】
前記環境センサは、前記測定データとして、明るさに関するデータを出力し、
前記予測値導出部は、明るさに関するデータを基に前記予測値を導出する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の萎れ具合予測システム。

【請求項6】
撮像部を用いて、植物である対象物の外観に関する画像を取得し、
環境センサを用いて、前記対象物の周囲環境に関する測定データを取得し、
画像特徴量算出部により、前記撮像部から取得された画像を基に、機械学習を用いて前記対象物の萎れ具合に関する特徴量である数値列を算出し、
予測値導出部により、前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサによって取得された測定データとを基に、機械学習を用いて前記対象物の萎れ具合を表す数値の予測値を導出する、
萎れ具合予測方法。
国際特許分類(IPC)
画像

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JP2016166073thum.jpg
出願権利状態 公開
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