Development of High-throughput Plant Phenotyping System Using Affordable Devices

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K05906
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 岡安 崇史 九州大学, 農学研究院, 准教授 (70346831)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉永 崇 公益財団法人九州先端科学技術研究所, オープンイノベーション・ラボ, イノベーション・アーキテクト (10598098)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 低コストフェノタイピングシステム / 環境モニタリング / 植物体センシング / 画像解析 / 複合現実感

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，農業生産の高度化に応用できる植物フェノミクス情報の収集を行うため，植物の発芽から収穫までの表現型の高速かつ網羅的な計測・可視化を実現する低コストフェノタイピングシステムの開発を行うことを目的としている．
2018年度は，アルミフレームを用いた簡易植物栽培用チャンバーを製作した．同チャンバーは，水耕栽培キット，LED照明および環境制御装置（低価格カード型マイコンボードRaspberry Piにより製作）から構成される．LED，水耕栽培装置ポンプ，バルブ等の制御は，同制御装置を用いて制御した．チャンバー内ではホウレンソウの発芽特性を計測することを目的に，チャンバー内環境（気温，湿度，照度）の計測および植物生育画像の撮影を一定時間間隔で行った．環境制御信号プロトコルにはユビキタス環境制御システム（UECS）を採用した．
得られた発芽画像はMatLabを用いて開発したプログラムを用いて解析し，発芽率の推定を行った．さらに，植物の葉色，葉面積，草高等の生育特徴量抽出を目的に，RGB-Dカメラ（RGBステレオマッピング方式，Time of Flight方式，アクティブIR深度検出方式の性能比較を実施）を用いたホウレンソウの生育画像の撮影を行った．RGB-Dカメラを用いることにより，葉面積および草高を高精度に計測できることがわかった．特に，アクティブIR深度検出方式は太陽光下でも比較的良好な生育画像の撮影が可能であった．
一方，イチゴ栽培ハウス内を現有のRGBカメラおよび全天球カメラを用いて撮影した．撮影画像はUnity（VR開発環境）を用いて開発したプログラム内で表示することにより，植物の生育画像をVR（仮想現実感）空間内で3次元表示できることを確認した．さらに，コントローラを用いてVR空間内に配置したボタン等のオブジェクトを選択することにより，表示画像の切替えやグラフのVR空間内表示などが行えることを示した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

次年度以降行う研究計画実施に必要な実験装置および解析・可視化プログラムをおおよそ準備することができており，2018年度の研究計画はほぼ実施できている．

Strategy for Future Research Activity

2019年度は，2018年度で行ったRGB-Dカメラの精度評価試験で最も精度の高かったアクティブIR深度検出方式のRGB-Dカメラのみを用いて植物生育特徴量の計測を行うこととする．供試植物としては葉菜類の他，果菜類の計測も実施する計画である．さらに，日中および夜間の植物の生育量や運動を定量評価するため，IRカメラを用いた計測も行う．栽培試験は光環境（LED照射時間：8，12，16時間），CO2濃度（供給無し，450ppm，600ppm，800ppm），さらに液肥濃度を変えた試験を行うと同時に，その際の形質発現の差異を画像解析により求めていく予定である．以上の実験を円滑に進めていくため，2018年度に導入したUECSを拡張し，チャンバー内の環境制御のみならず，植物生育画像の撮影も行えるようにプログラムの改良を行っていく予定である．
収集した画像については，2018年度と同様に発芽率，葉面積，葉数，草高に加えて，花や果実の抽出もできるようプログラムの拡張を図っていく予定である．そこで，人工知能を援用したより高精度な植物生育特徴量抽出プログラムの開発にも着手する．
一方，2018年度に引き続き園芸ハウスおよび簡易チャンバー内をRGB-Dカメラおよび全天球カメラを用いて撮影する．特に，2019年度はUnityによる植物生育状態の可視化プログラムの機能拡張を図ることを主な目的とする．計測された様々な環境情報のグラフ化や植物生育画像のVR空間内での表示に関する機能強化はもとより，解析で得られた生育特徴量を植物画像に重ね合わせ表示する機能などを追加していく予定である．

Causes of Carryover

計画書の予算よりも研究費が減額されているため，現有物品を活用し計測装置をくみ上げることで研究費の確保を行ったため、次年度使用額が生じた．