| 研究課題/領域番号 |
22K04152
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
柴田 慎一 浜松医科大学, 医学部附属病院, 技術専門職員 (50634309)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 植物生体電位 / 生育評価 / 画像診断 / 信号処理 / 画像処理 / 生育診断 / センシング / 特徴量 / 機械学習 / 生育画像 / 長期モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、植物の生体情報を活用した植物の適切な環境・生育管理の制御を目的としている。本研究では、植物の栽培環境における制御指標として環境要因に応じて時々刻々と変化する植物生体電位と植物の生育画像の2種類に着目している。
まず、接触型のモニタリング方法である植物生体電位による生育診断では、植物の内部情報の計測による生育評価を試みる。また、非接触型のモニタリング方法である生育画像による萎れ状態の評価では大量の学習データを使用せずに植物の外観の変化量の推定を試みる。
日々変化していく環境変化や農作物の状態のモニタリングを行うことで、植物の非破壊の計測方法の可能性について検討する。
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| 研究実績の概要 |
農業従事者の減少などを端緒とする農作物栽培の効率化のためにAI農業やアグリセンシングといった農業分野における情報処理に関する農業情報学が注目されている。近年、注目されている生育環境を制御した施設栽培においては、生産性向上や設備・環境制御のコストダウンが求められており、農作業の効率化には植物の生育状態を生体情報として非侵襲かつ定量的に計測し生育環境にフィードバックすることが必要不可欠である。
本研究では、植物の環境情報として環境認識機能によって変化する植物生体電位と植物個体群の生育画像を生育環境モニタリングに応用することにより、植物生体電位による植物生理活性状態の定量的評価ならびに画像診断による生育状態観察の定量的評価を試みる。
令和5年度では、先ず、植物生体電位による植物生理活性状態の定量的評価については、植物の生育土壌のpH（水素イオン濃度）・EC（電気伝導度）に着目し、各適正濃度下での濃度障害時における生体電位との関係を明らかにするため、各測定データの取りまとめを実施した。また、画像診断による生育状態観察の定量的評価として、画像処理による植物の生育状態観察システムの構築のため、深度センサによる単一生育画像から被験植物の領域のみを抽出し植物の大きさの定量化を試みる。RGB深度センサにより得られた画像を元にガウシアンフィルタなどの前処理を施し、植物大きさの定量化する観察システムをプログラミング言語Pythonと画像処理ライブラリOpenCVにより構築した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
植物生体電位による植物生理活性状態の定量的評価については、各生育状態化におけるデータの取りまとめが完了しており、画像処理の構築までは完了しており、今後、評価のとりまとめを実施予定である。一時とりまとめの進捗についても報告を予定している。
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| 今後の研究の推進方策 |
和5年度に遅れた評価項目については、令和6年度の評価と同時に進め、研究計画の遅れを取り戻すことを予定している。また、学会発表による成果報告も行う予定である。
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