施設生産のためのカビリスク診断システムの開発

设备生产模具风险诊断系统开发

• 批准号: 20K21350
• 负责人: 高山 弘太郎
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Toyohashi University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21350/
• 关键词: 画像計測; 画像解析; ディープラーニング; 環境工学; 施設園芸; 病害リスク検知; 植物診断; うどんこ病; AI

植物工場やビニルハウス等の施設生産おける作物周年栽培では，湿度管理と連動して生じるカビ（うどんこ病菌等）への対応が喫緊の課題となっている。本研究では，浮遊胞子トラップツールで捕集したカビ胞子の顕微画像をオンサイトかつリアルタイムにAI技術（ディープラーニング）を用いて解析し，カビ被害が拡大 する前の超初期段階でカビ発生アラームを鳴らすカビリスク診断システムを開発することを目的としている。 本年度は，浮遊胞子トラップツールの開発，カビ 胞子顕微画像を対象としたディープラーニングによる胞子の物体検知・カウント技術の開発に向け，(1)高糖度トマト生産現場・養液栽培イチゴ生産現場における生育状況調査，(2)生育状態のディープラーニング技術を活用した数値評価に関する技術開発を継続的に実施した。具体的には，水ストレスを与えながら糖度を高める処理を施すために植物体が弱体化して病害発生が頻発する危険性がたかい高糖度トマト生産現場（愛媛県西予市野村町）に，つり下げ型植物生態画像情報計測ロボットを導入し，日々の生育状態の高精度把握を行った。また，生育が不安定化しやすい養液栽培イチゴを対象とした長期間にわたる生育状態の数値把握に成功した。他方，新型コロナウイルス感染症対策として生産現場への立ち入りが制限されている条件下において，浮遊菌の効率的捕集のために，環境モニタリングで一般的に用いられているサンプラーを用いた捕集方法の動作確認を研究室内において行った。

Plant plant plant plant This study aims to analyze the application of AI technology in the microprofiling of floating spores, and to develop diagnostic methods for the development of microprofiling of floating spores in the early stages of pre-harvest development. During the year, the development of floating spore culture, the development of spore micro-portrait imaging, the development of spore object detection and research technology,(1) the investigation of fertility status at the production site of high glucose and hydroponic culture, and (2) the development of technology related to the application of fertility status and research technology. Specifically, the plant body is weakened, the disease occurrence frequency is at risk, and the high sugar content is at the production site (Nomura-cho, Nishio City, Ehime Prefecture). The ecological portrait information of the plant type is measured and introduced, and the fertility status of the day is accurately grasped. The number of fertility problems in hydroponic culture has been increasing over time. On the other hand, under the conditions of limited access to the production site, the new Konakuilus infection control strategy has been implemented, and the effectiveness of airborne bacteria capture has been improved. The operation confirmation of the capture method of the general use of the Sanpra filter has been carried out in the research room.

项目成果

AIを活用した農業

使用人工智能的农业

• 发表时间: 2020
• 作者: 仁科弘重;高山弘太郎
• 通讯作者: 高山弘太郎

モイスチャーセンサを用いたキュウリ葉における結露リスクの把握

使用湿度传感器了解黄瓜叶上凝结的风险

• 发表时间: 2020
• 作者: 稲葉一恵;川喜多 仁;小本和貴;加納多佳留;藤内直道;仁科弘重;高山弘太郎
• 通讯作者: 高山弘太郎

Plant Growth Monitoring for Intelligent Environmental Control in Greenhouse

温室智能环境控制中的植物生长监测

• 发表时间: 2022
• 作者: 松尾 智成;小林 慧人;日浦 勉;北山 兼弘;小野田 雄介;Kotaro Takayama
• 通讯作者: Kotaro Takayama

Practical use of Deep Learning-Based Daily Stem Elongation Measurement of Tomato Plants in Two Commercial Greenhouses

基于深度学习的番茄植株每日茎伸长测量在两个商业温室中的实际应用

• DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.11.124
• 发表时间: 2022
• 期刊: IFAC-PapersOnLine
• 作者: S. Toda;T. Higuchi;T. Kanoh;T. Sakamoto;N.Fujiuchi;K. Takayama
• 通讯作者: K. Takayama

High-resolution plant growth monitoring for intelligent environmental control in greenhouse

高分辨率植物生长监测，实现温室智能环境控制

• 发表时间: 2022
• 作者: Inoue Takayasu;Sunaga Motoo;Ito Mutsuhiro;Yuchen Qu;Matsushima Yoriko;Sakoda Kazuma;Yamori Wataru;Kotaro Takayama
• 通讯作者: Kotaro Takayama