| 研究課題/領域番号 |
23K23728
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| 補助金の研究課題番号 |
22H02463 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
小林 洋介 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (10735103)
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| 研究分担者 |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (30388136)
佐藤 和彦 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (90344548)
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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 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2024年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | 施設栽培 / 対話モデル / データ駆動型農業 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2024年度は360度カメラを利用したトマトのサイズ推定アルゴリズムの完成を目指す。特に農園でのパートタイマーが利用可能な民製品の画像から正確な推定を行うことを目指し，画像処理AIの開発と現地実験を行う。
果実のサイズが適切に推定できれば，これまで収量予測において課題であった果重推定に利用できることから本研究課題の全体的な進捗に大きく貢献すると考えており，2024年度の重点課題に設定している。
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| 研究実績の概要 |
2022年度は高精度な短期収量予測のために，平均的な着果から収穫までの日数を基準にした予測モデルを作成し，年度ごと・時期ごとに特徴の異なる学習モデルを複数準備し，適宜，適切と思われる学習器を使用することで，ある品種では平均誤差を減少させた。このほかに，植物状態推定システムを開発では，葉状態に加えて果実の熟度推定モデルとして，色変化と直径変化モデルを構築し，画像からの熟度推定モデルについても開発着手した。また，葉の表面温度計測システムを開発し，光合成に真に貢献する葉面積の導出に関する基礎検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初計画した一部のスパースモデリングについては進行が遅れているものの，画像計測等のテーマでデータ収集体制を確立し，協力していただける農園も増えた。これにより想定以上の植物画像が収集されたので2023年度以降のモデル開発に大きく貢献すると考えられる。よって全体を平均的に見れば概ね順調な進展と考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は2022年度に収集したデータを利用して各種解析を行う。具体的には，収集した画像データを利用した解析，個別の果実の成長予測モデルなどを行う。さらに2022年度収集したデータを用いた解析結果の外部発表を進める。具体的には国際会議発表を2件程度，国際雑誌発表を1-2件程度進めている。これらの成果発表に伴うィードバックを得てさらに本研究を進めていきたい。
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