| 研究課題/領域番号 |
20K21350
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分41:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
|---|
研究代表者 |
高山 弘太郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40380266)
|
|---|
| 研究分担者 |
八丈野 孝 愛媛大学, 農学研究科, 教授 (10404063)
藤内 直道 愛媛大学, 農学研究科, 助教 (90791210)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
|
| キーワード | 画像計測 / 画像解析 / ディープラーニング / 環境工学 / 施設園芸 / 病害リスク検知 |
|---|
| 研究成果の概要 |
施設生産おける作物周年栽培では、気温および湿度の管理と連動して生じる病害性のカビへの対応が課題である。本研究では、浮遊胞子トラップツールで捕集したカビ胞子の顕微画像をオンサイトかつリアルタイムにAI技術（ディープラーニング）を用いて解析し、超初期段階でのカビ発生を検知するシステムの開発を試みた。愛媛県西予市のトマト生産施設を対象として、光合成計測、植物生体画像情報計測、週単位の生育把握を行い、病害リスクが高まるタイミングに合わせた浮遊胞子トラップ設置スケジュールを検討した。他方、浮遊菌の効率的捕集のための捕集方法を開発し、取得した顕微鏡画像に対して物体検知を行い微小細胞の自動検知に成功した。
|
| 自由記述の分野 |
植物診断計測工学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の農業生産現場でのカビ検知は、植物上に繁殖したカビを目視で発見する方法が一般的であった。目視で確認できない場合には、リスクが考えられる葉の表面の付着物を綿棒で採取し、寒天培地で培養して形成されたコロニー数をカウントすることで、見えないカビリスクを評価していた。しかし、これらの方法はいずれも農業生産現場で求められるオンサイトかつリアルタイムのカビリスク把握技術としては不適切であった。本研究で開発したシステムを基盤としたカビリスク自動判定を用いることで、早期に防除が可能となり、被害と農薬使用量の最小化が実現できる。
|
