高精度3D計測技術と画像認識技術の融合による植物表現型の時系列評価の自動化

• 研究課題/領域番号: 24K09168
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 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
• 研究機関: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 研究代表者: 吉利 怜奈 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 研究員 (30808449)
• 研究分担者: 高地 伸夫 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 主席研究員 (10816903) ; 徳田 献一 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 上級研究員 (60335411) ; 根岸 美智哉 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 主席研究員 (70851616)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: ３次元計測 / 植物フェノタイピング / 画像解析 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

高精度（1 mm以下）な植物3Dモデルを取得する装置の開発により，従来手計測で行われていた植物表現型の測定を非破壊で経時的に行うことが可能となった。しかし，植物3Dモデルからの測定は依然手作業であり，本装置は室内での使用に限られ植物の輸送が必要という課題が残っている。本研究では，室内外で使用可能な3Dモデル作成から測定までを全自動で行う時系列3D形質評価技術を構築し，植物の成長記録の大量取得と高速解析による育種の高度化・効率化を目指す。