2021 Fiscal Year Research-status Report
深層学習による葉の振動波形を用いた植物の灌水制御に関する検討
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21K05855
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| Research Institution | Toin University of Yokohama |
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Principal Investigator |
白川 貴志 桐蔭横浜大学, 工学研究科, 研究員 (30424857)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉本 恒美 桐蔭横浜大学, 工学研究科, 教授 (80257427)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 葉の振動計測 / 深層学習 / 灌水制御 / 葉の共振周波数 / 日周変化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
植物の健康状態を非破壊的に検査する方法はまだ確立していない。このような方法が実用化されれば、植物を最適な環境で育てることが実現出来るようになる。以前の実験結果より、小松菜の葉の共振周波数は成長するとともに低下していき、健康時には昼間に最大値、夜間に最小値を取る日周変動をする事、給水停止などの水ストレスを与えると、日周変動が変化するという事が判明している。
過去に取得されたデータを用いて深層学習による検討を試みる予定であったが、半導体不足の影響により、深層学習用機材の調達が年度内は困難であることが判明したため、初年度は、この現象を再確認するための実験環境構築と基礎データの取得を行った。
計測対象用の植物としては、研究室内で育成制御しやすい小松菜を用いた。加振用音源としては市販のパラメトリックスピーカを用い、葉の振動計測用としてはレーザ変位計およびCCDカメラを用いた。音波を5分間隔で送出して、その際の葉の振動を計測している。なお、給水布を使用して底面給水を行い、水分センサーを用いて土壌の含水率変化も計測している。日周変動を起こさせるために、蛍光灯のオンオフを利用して部屋の明るさを調整した。実験結果から、以前と同様な日周変動が確認された。さらに、あえて、水ストレスを与えた場合の実験も行い、CCDカメラで葉のしおれが観測される前に、葉の共振周波数が変化し始めていることが確認された。この現象を利用すれば、植物に水ストレスによる影響がでる前に灌水制御を行うことができ、植物の健康状態が維持できるはずであると思われる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
過去の計測データを用いた分析を実施する予定であったが、半導体不足による機材調達の遅れに加えて、複数回の緊急事態宣言およびまん延防止等重点措置が実施された影響もあり、植物の育成や実験環境の構築に手間取り、過去の実験結果の追試を行うだけにとどまってしまった。
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| Strategy for Future Research Activity |
植物の計測環境自体は、昨年度に構築できていること、および深層学習用の機材も導入できる見込みのため、今年度は、昨年度に実施できなかった検討項目である、過去の計測データを用いた深層学習と分類結果の検討や、深層学習による植物の水ストレスに関する判定精度についての検討を実施する予定である。
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| Causes of Carryover |
2021年度は半導体不足の影響を受けて、PC機材の価格が高騰してしまい、予算内での深層学習用に使用予定の機材の購入が困難であった。しかしながら、年度後半になり、ようやく購入可能な価格帯に落ち着いてきたため、機材の発注だけを行った。ただし、納入は2022年度になる見込みである。
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Research Products
(1 results)
