物体検出を用いた人工光型植物工場生産レタスのチップバーン検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TSI23001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成研究会

発行日: 2023/01/31

タイトル(英語): Detection of tipburn of lettuce produced at plant factory with artificial light based on object detection

著者名: 宇佐美 宙希(千葉大学),中間 公啓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)

著者名(英語): Hiroki Usami(Chiba University),Kimihiro Nakama(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University)

キーワード: 人工光型植物工場|チップバーン|深層学習|畳み込みニューラルネットワーク|物体検出|画像分割入力|plant factory with artificial light|tipburn|deep learning|convolutional neural network|object detection|image split input

要約(日本語): 近年，人工光型植物工場の普及が進んでおり，最も生産量が多いのはレタスである。人工光型植物工場のレタス生産における課題は, 多大なコストを要するチップバーンの目視での確認作業である。この確認作業の自動化技術は, 人工光型植物工場でのレタス生産のコスト削減に貢献する。本稿では物体検出を用いたレタスのチップバーンの自動検出を研究対象とし, 画像分割入力による物体検出精度向上の効果を検証する。

要約(英語): Plant factories with artificial light spread widely in recent years, and lettuce is the most produced crop. The challenge is the visual confirmation of lettuce tipburn. We investigate the automatic detection of lettuce tipburn using object detection, and verify the effect of improving object detection accuracy using image split input.

本誌: 2023年2月3日分野横断型新システム創成研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,488 Kバイト