Raspberry Piによる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: ST23018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2023/08/22

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

著者名: 森 貴哉(千葉大学),中山 海斗(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): Takaya Mori(Chiba University),Kaito Nakayama(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 divide input

要約(日本語): 近年，人工光型植物工場の普及が進み，その主要作物はレタスである。人工光型植物工場のレタス生産における課題は, 多大なコストと労力を要するチップバーンの目視での確認作業である。本稿は物体検出によるレタスのチップバーン自動検出を目的とし，Raspberry Piを用いた撮影システムによりレタスの画像データ収集の効率化をはかり，訓練データの追加や画像の分割入力によりチップバーン検出精度の向上をはかる。

要約(英語): We investigate the automatic detection of lettuce tipburn using object detection at plant factory with artificial light. We aim to improve the efficiency of lettuce image data collection by a shooting system using Raspberry Pi, and improve object detection accuracy using training data augmentation and image divide input.

本誌: 2023年8月25日システム研究会

本誌掲載ページ: 27-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 484 Kバイト