| 研究課題/領域番号 |
17K18319
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
農業環境・情報工学
計測工学
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| 研究機関 | 熊本県産業技術センター(ものづくり室、材料・地域資源室、食品加工室) |
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研究代表者 |
渡辺 秀典 熊本県産業技術センター(ものづくり室、材料・地域資源室、食品加工室), その他部局等, 研究員 (10734288)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 熟練技能 / 視線 / 生育診断 / 熟練技術 / 画像計測 / 画像処理 / 熟練者 / 水稲の葉色 / 視線計測 / 可視化 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では稲の生育状況の診断について高精度、低労働負担および低コストの評価システムを確立することを目的とし研究を実施した。
まず熟練者が生育診断する際の視線を取得し、視線の特徴を解析した。解析した結果をもとに生育診断を行うと生育診断の精度が向上する傾向があることが確認できた。続いて熟練者の視線を機械化することが可能であることを示した。これらの結果より、本研究により生育診断の精度が向上する可能性があることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
稲の生育診断時の熟練者の視線を解析することで熟練者の技術の特徴を浮き彫りにすることができた。また、その解析結果を活用することで稲の生育診断の精度が向上する可能性が示唆されたことは学術的に意義がある。
また、特定作業の熟練者の視線を見える化する技術は多く存在するが、機械化する技術、特に少ないデータセットから機械化する技術は独特である。他方面で活用することも可能な技術であることから社会的意義がある。
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