植物工場生産作物における植物生理障害の自動識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-2

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Automatic Identification of Plant Physiological Disorders in Plant Factory Crops

著者名: 嶋村 茂治(千葉大学),上原 賢太(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)

著者名(英語): Shigeharu Shimamrua|Kenta Uehara|Seiichi Koakutsu

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|画像診断|植物工場|植物生理障害|Convolutional neural network|Diagnostic imaging|Plant factory|Plant physiological disorders

要約(日本語): 植物工場は，植物を安定的に生産する技術として，世界的に注目度が高まってきている。植物工場の課題のひとつに，チップバーンと呼ばれる栽培作物の生理障害がある。チップバーンとは，植物の生長点細胞が壊死する現象である。特に植物工場で生産されるレタス類は，チップバーンの発生頻度が高い。チップバーンが発生してしまった場合には，これを取り除く作業が行われるが，その識別は目視で行われ，多大なる労力とコストが掛かっている。チップバーン識別を機械学習で行うことができれば，経済効果は大きく，また，植物工場普及の推進力となる。そこで本研究では，人工光型植物工場で栽培されるレタスにおいて，チップバーン発生，未発生の2値識別を行うことを目的とし，ニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）を用いて，機械学習を試みた。実験の結果，高い確度で2値識別できることが確認された。

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