植物工場生産レタスにおけるチップバーンの自動識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18105

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: 2018/09/27

タイトル(英語): Automatic identification of lettuce tipburn in plant factory

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 Shimamura(Chiba University),Kenta Uehara(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University)

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|レタス|チップバーン|Convolutional neural network|Diagnostic imaging|Plant factory|Lettuce|Tipburn

要約(日本語): 植物工場で生産される野菜の需要は年々高まってきている。植物工場産レタスの課題のひとつに、チップバーンがある。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り、チップバーンによってレタスの商品価値は低くなる。そこで本研究では、植物工場レタスにおいて、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて機械学習を行い、チップバーンレタスの識別を試みた。

要約(英語): Demand of vegetables produced in the plant factory has been increasing year by year. One of the problems of lettuce produced in plant factories is tipburn. Therefore, in this research, we tried to distinguish lettuce tipburn using a convolution neural network at plant factory.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,877 Kバイト