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WILTING CONDITION PREDICTION SYSTEM AND WILTING CONDITION PREDICTION METHOD meetings

Patent code P180014851
File No. S2016-1092-N0
Posted date Apr 18, 2018
Application number P2016-166073
Publication number P2018-029568A
Date of filing Aug 26, 2016
Date of publication of application Mar 1, 2018
Inventor
  • (In Japanese)峰野 博史
  • (In Japanese)兼田 千雅
  • (In Japanese)柴田 瞬
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人静岡大学
Title WILTING CONDITION PREDICTION SYSTEM AND WILTING CONDITION PREDICTION METHOD meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To predict with high accuracy the wilting condition of a plant according to the cultivation environment without requiring complicated procedures.
SOLUTION: A watering control system 10 comprises: a camera 3 which acquires images related to the posture of a target plant S; an environmental sensor 7 which outputs measured data related to the surrounding environment of the target plant S; an image feature amount calculation unit 17 which calculates a numerical value vector which is a feature amount related to the wilting condition of the target plant S using mechanical learning on the basis of the images acquired by the camera 3; and a learning machine 21 which derives a predicted value which is a numerical value indicating the wilting condition of the target plant using the mechanical learning on the basis of the numerical vector calculated by the image feature amount calculation unit 17 and the measured data output by the environmental sensor 7.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

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。

Field of industrial application (In Japanese)

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。

Scope of claims (In Japanese)
【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。
IPC(International Patent Classification)
Drawing

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JP2016166073thum.jpg
State of application right Published
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