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熟練者がもつ視覚情報処理過程のモデル化による植物病害診断の高精度化技術開発

通过模拟专家视觉信息处理过程开发高精度植物病害诊断技术

基本信息

批准号：
22K12075
负责人：
白岩史
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tottori University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は，植物の葉面反射光のハイパースペクトル解析と人間の認知行動特性を取り込んだ深層学習により，民生用デジタルカメラで撮影した植物の画像から病害を高精度で診断する技術を開発することを目的としている．今年度は，以下の項目について検討を進めた．(1) 深層学習による病害の画像診断システムの構築: 画像認識に用いられるニューラルネットワークFASTER RCNNを用いた病害の画像診断システムの構築を進めた．診断対象としては，① 葉単位，② 樹全体，③ 農園全体の3段階があるが、①に関してはこれまでの検討で，ネットワークモデルVGG16を用いることにより，高精度での診断が可能であることを確認している．今回は，②の精度を向上させるため，階層を増やしたResNet101を用いて評価実験を行い，認識精度が改善されることを確認した。(2) 目視判定における熟練者の方略の計測: 目視検査によって罹病判定を行う専門家の視線情報を分析し，得た結果を深層学習に適用することを検討した．罹病の目視判定を行う専門家の熟練者と非専門家である初心者の視線行動を計測し，その結果，熟練者は広く樹全体を観察するのに対し，初心者は特定の箇所のみを観察して判定していることが明らかになった．今後は，注視点の差異を深層学習の訓練画像に反映させることを検討する．(3) HLBによる葉面反射光の波長変化の検出: ハイパースペクトルカメラSPECIMを用いて，実際の植物の葉面の反射光を計測し，スペクトル画像から葉の領域を検出して，各画素のスペクトル分布を入手するソフトウェアを開発した．ソフトウェアは，次年度以降には，実際にタイもしくはベトナムの農園において，罹患樹と健全樹のハイパースペクトル画像の計測実験を行い，HLB罹患樹に特異的な反射波長ピークを明らかにする．

This study aims to develop techniques for analyzing reflected light from plant leaves and human cognitive behavior characteristics for deep learning and for detecting plant images and diseases with high accuracy. This year, the following items are discussed. (1)Deep Learning: Image Recognition: Image Recognition: Image Diagnosis: Image Recognition: Image Recognition The diagnosis object is: ① leaf position, ② tree whole, ③ farm whole 3 stages, ① related to the investigation, the diagnosis of high precision, the diagnosis of high precision. This time, the accuracy is improved. (2)Visual assessment of skilled people's strategies: visual assessment of disease determination, analysis of family line information, results of deep learning, and evaluation of disease. The visual judgment of the disease is carried out by the skilled person and the non-expert person, and the visual action of the initial person is measured. The result is that the skilled person has to observe the whole tree. The initial person has to observe the specific center of the disease. In the future, the differences in fixation points will be reflected in the training portraits for deep learning. (3)Detection of wavelength variation of reflected light from leaves in HLB: measurement of reflected light from leaves in plants in real time, detection of leaf area in selected images, detection of distribution of pixels in selected images, and detection of wavelength variation of reflected light from leaves in real plants. However, from the next year onwards, in fact, in the farmlands of Santanamo, measurements of the portraits of affected and healthy trees are carried out, and the specific reflection wavelength of HLB affected trees is clearly visible.