| 研究課題/領域番号 |
11460121
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生物環境
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| 研究機関 | 愛媛大学 |
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研究代表者 |
橋本 康 愛媛大学, 農学部, 教授 (30036298)
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| 研究分担者 |
仁科 弘重 愛媛大学, 農学部, 教授 (70134509)
竹内 利信 四国総合研究所, 研究員
森本 哲夫 愛媛大学, 農学部, 助教授 (50127916)
羽藤 堅治 愛媛大学, 農学部, 助手 (50274345)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2001
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| キーワード | 植物工場 / コンピュータ・ネットワーク / 画像伝送 / 圧縮方法 / 画像処理・認識 / AI(人工知能) / ニューラルネットワーク / 知能的制御 |
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| 研究概要 |
本研究は分散的に運用される複数個の植物工場をネットワークで連結し、効果的且つ知能的な植物工場の実現を目指した。研究成果の概要を以下の5項目に要約・報告する。
1.ネットワークを利用した植物診断のための画像圧縮方法の検討:遠隔診断に有効な画像の圧縮方法の検討を行い,インターネット時代に対処する画像データの遠隔送信における実用化に関する各種画像圧縮法の検討を行い効果的な知見を得た「成果論文-1」。
2.植物体の3次元モデル:果実のレーザ計測による3次元モデルは、リアルタイムの処理が困難であったので、ステレオ画像法による検討を行った。左右2方向から撮影した画像について細線化による芯線と折れ線近似による輪郭線を植物体の2次元形状の特徴として抽出し、3次元モデルを求め、処理時間を大幅に改善した。テレ・イグジスタンスの概念に基づき植物のモデル化に適するアルゴリズムの検討を行い、3次元モデルをバーチャル空間で求め、人間の視覚に近い植物モデルを構築した「成果論文-2,3」。
3.画像認識:収穫ロボットの視覚センサの画像認識を検討し、多くの有用な知見が得られた。また苗の移植装置の品質診断の画像認識につき検討し、1秒間に5枚の画像を処理し良好な結果がえられ、植物工場の自動化に対して明るい見通しを得た「成果論文-4」。
4.人工知能を活用し制御対象のシステム同定等を解明する研究:カオスとニューラルネットワークを利用し、果形を定量的に評価する方法を検討した。ニューラルネットワークを用いた同定により精度を高めた。人間が果形を評価する結果と密接に関連しており、これらは植物工場のネットワーク化に貢献できることが判明した「成果論文-5」。
5.上記のように画像認識等を活用した知能的な植物工場を実現するシステム制御について人工知能を含むアルゴリズムや、作業の自動化の全体像を検討した「成果論文-6」。
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