スマート農業支援のための苗木の成長予測システムの構築

• Project/Area Number: 24K09143
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 樽谷 優弥 大阪大学, 大学院工学研究科, 講師 (10751175)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福島 行信 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (00432625) ; 横平 徳美 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (50220562)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: スマート農業 / 深層学習 / 画像処理

Outline of Research at the Start

果樹苗などの育苗作業を効率的に行うために、生育状況を予測し、苗の成長の良し悪しを早期に判定することが求められている。しかし、果樹苗は果実や野菜等とは異なり、形・色・模様が多種多様であり、幼葉のままではその特徴を捉えて生育予測を行うことは極めて難しい。本研究では、機械学習と画像処理技術を組み合わせることで、果樹苗においても高度な成長予測を行う技術の開発に取り組み、幼苗から成長後の苗木の良し悪しを判定するシステムの構築を目指す。