JP2019083745A - 生長状態予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の目的は、複数の作物が栽培される栽培領域において、当該栽培領域全体としての作物の生長状態を予測することができる生長状態予測装置を提供することである。
この発明の一実施形態では、前記予測部は、前記将来の生長状態分布として、前記分布生成部によって生成された生長状態分布を所与の希望収穫時期まで進展させることにより、前記希望収穫時期の生長状態分布を求め、前記希望収穫時期の生長状態分布において生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から、前記希望収穫時期における収穫量を予測する収穫量予測部を含む。
この発明の一実施形態では、前記予測部は、前記将来の生長状態分布として、生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から得られる収穫量が、所与の希望収穫量以上になる生長状態分布を求め、当該生長状態分布に対応する時期を収穫時期として予測する収穫時期予測部を含む。
この発明の一実施形態では、前記予測部は、前記将来の生長状態分布として、生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から得られる収穫量が所与の希望収穫量以上になる生長状態分布を求め、得られた生長状態分布を目標生長状態分布として設定する目標生長状態分布設定部と、前記分布生成部によって生成された生長状態分布を所与の希望収穫時期まで進展させた将来の生長状態分布が、前記目標生長状態分布設定部によって設定された目標生長状態分布に近づくように、前記栽培領域における環境を制御するための環境制御値を算出する制御値算出部とを含む。
この発明の一実施形態では、前記制御値算出部によって算出された環境制御値に基づいて、前記栽培領域における環境を制御する環境制御部をさらに含む。
この構成によれば、希望収穫時期に希望収穫量の作物を収穫できるようになる。
図1は、実施形態に係る生長状態予測装置が適用された作物生産管理システムの構成を示す模式図である。
作物生産管理システム1は、作物を栽培するための作物栽培システム2と、生長状態予測装置としてのサーバ3とを含む。この実施形態では、作物は、野菜であり、より具体的にはトマトである。作物は、果実、花等であってもよい。
作物栽培システム2は、作物の撮影、栽培領域の環境の観測、栽培領域の環境の制御等を行う。作物栽培システム2は、作物の撮像データ(画像データ)、栽培領域の環境の観測データ等をサーバ3に送信する。サーバ3は、作物栽培システム2から送信された画像データ、観測データ等を受信して記憶する。サーバ3は、取得した画像データ等に基づいて、作物の将来の生長状態の予測、作物の収穫量の予測、収穫日の予測等を行う。また、サーバ3は、取得した画像データ等に基づいて、栽培領域の環境を制御するための環境制御値を算出して、作物栽培システム2に与える場合もある。
この実施形態では、作物(この例ではトマト)は、ビニルハウス8内で栽培される。したがって、ビニルハウス8の室内が、栽培領域9となる。
作物栽培システム2は、制御装置11、コージェネ12、空調機13、除湿機14、CO2施用機15、複数のカメラ16、複数の環境センサ17、電力量センサ18(図3参照)、天候センサ19等を含んでいる。これら構成要素のうち、コージェネ12および天候センサ19は、ビニルハウス8の室外に配置されており、それ以外の要素はビニルハウス8の室内(栽培領域)に配置されている。
複数のカメラ(撮像部)16は、栽培領域9内に間隔をおいて配置されている。各カメラ16は、栽培領域9の一部の領域において、1または複数の作物を撮像する。カメラ16は、作物の生長状態(生長段階)を判定するために設けられている。この実施形態では、カメラ16の撮像画像(画像データ)は、無線通信によって、制御装置11に与えられる。
天候センサ19は、ビニルハウス8の室外の温度、湿度、照度等を観測するためのセンサであり、温度センサ19A、湿度センサ19Bおよび照度センサ19C(図3参照)を含んでいる。この実施形態では、天候センサ19によって得られる観測データは、無線通信によって、制御装置11に与えられる。
制御装置11は、制御部20と、第1通信部21と、第2通信部22と、操作表示部23と、操作部24と、記憶部25とを含む。制御部20は、CPUおよびメモリ(ROM、RAM等)を備えたマイクロコンピュータを含む。第1通信部21、第2通信部22、操作表示部23、操作部24および記憶部25は、制御部20に接続されている。
制御部20には、コージェネ12、空調機13、除湿機14、CO2施用機15および電力量センサ18が通信線を介して接続されている。制御部20は、後述するように、目標値記憶部27に記憶されている制御変数の目標値に基づいて、コージェネ12、空調機13、除湿機14およびCO2施用機15を制御する。
サーバ3は、制御部30を備えている。制御部30には、通信部41、操作表示部42、操作部43、記憶部44等が接続されている。通信部41は、制御部30が通信網4を介して作物栽培システム2の制御部20(図3参照)と通信するための通信インタフェースである。操作表示部42は、例えば、タッチパネル式ディスプレイからなる。操作部43は、例えば、キーボード、マウス等を含む。記憶部44は、ハードディスク、不揮発性メモリ等の記憶デバイスから構成されている。
画像データ記憶部45には、作物栽培システム2から受信した時刻毎の画像データが記憶される。環境データ記憶部46には、作物栽培システム2から受信した時刻毎の環境データが記憶される。天候データ記憶部47には、作物栽培システム2から受信した時刻毎の天候データが記憶される。消費電力量記憶部48には、作物栽培システム2から受信した時刻毎の消費電力量データが記憶される。
制御部30は、CPUおよびメモリ(ROM、RAM等)を備えたマイクロコンピュータを含む。制御部30は、第1予測処理部31と、第2予測処理部32と、制御値算出処理部33とを含む。
制御値算出部33Cは、現在の生長状態分布を希望収穫時期まで進展させた将来の生長状態分布が目標生長状態分布に近づくように、栽培領域9の環境を制御するための環境制御値を算出する。分布生成部33A、目標生長状態分布設定部33Bおよび制御値算出部33Cの詳細については、後述する。
次に、分布生成部31Aは、メモリに記憶された処理対象画像データに基づいて、作物の生長過程の形態である花や実を抽出し、抽出した花や実を生長段階(生長状態)に応じて分類する(ステップS2)。
作物(この例ではトマト)は、図6に矢印で示すように、花(蕾を含む)から実へと生長していく。図6の例では、作物の生長段階が10段階に分けられ、各段階に、早い段階から順に1〜10の数値ラベルが割り当てられている。
図5に戻り、第1予測処理部31の動作についての説明を続ける。次に、分布生成部31Aは、処理対象画像データから抽出された花や実を、ステップS2によって得られた生長段階(数値ラベル)毎に集計することにより、処理対象画像データ内に存在する花および実の範囲内において、作物の生長状態を表す度数分布を作成する(ステップS3)。
作物の生長速度に影響を与える要因の代表的にものには、例えば、温度α、湿度β、CO2濃度γ、日照強度δ等がある。本実施形態における作物栽培システム2では、温度α、湿度βおよびCO2濃度γは制御可能であるが、日照強度δは制御不可能である。
そして、収穫量予測部31Bは、1日当たりの作物の生長量Gdを用いて、ステップS4で作成された現在の生長状態分布を希望収穫時期まで進展させることにより、希望収穫時期での生長状態分布を求める。制御変数以外の変数については、直近の過去の値を用いることもできるし、あるいは日照量のような変数については天気予報等の情報から別途将来にわたって予測された値を用いることも可能である。
図11は、第2予測処理部32の動作を説明するためのフローチャートである。図11の処理は、例えば、オペレータの操作部43または操作表示部42の操作によって、希望収穫量および収穫閾値が入力された後、第2予測処理の開始指令が入力されたときに実行される。なお、収穫閾値が既に設定されて記憶部44に記憶されている場合において、その収穫閾値を変更する必要がない場合には、オペレータは収穫閾値を改めて入力する必要はない。
次に、分布生成部32Aは、メモリに記憶された処理対象画像データに基づいて、作物の生長過程の形態である花や実を抽出し、抽出した花や実を生長段階(生長状態)に応じて分類する(ステップS12)。ステップS12の処理は、図5のステップS2の処理と同様である。
次に、分布生成部32Aは、ステップS13で得られた度数分布に基づいて、栽培領域9全体における作物の現在の生長状態分布を作成する(ステップS14)。ステップS14の処理は、図5のステップS4の処理と同様である。
次に、収穫時期予測部32Bは、基準生長状態分布に対して1日先の生長状態分布を予測する(ステップS16)。具体的には、収穫時期予測部32Bは、例えば、図5のステップS5で説明した方法によって、1日当たりの作物の生長量Gdを求める。そして、収穫時期予測部32Bは、基準生長状態分布を、1日当たりの作物の生長量Gd分だけ、生長段階が進行する方向にシフトさせる。これにより、基準生長状態分布に対して1日先の生長状態分布が得られる。
次に、収穫時期予測部32Bは、ステップS16で作成された将来の生長状態分布において、生長段階が収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量である予測収穫量が、希望収穫量以上であるか否かを判別する(ステップS18)。
ステップS18において、予測収穫量が希望収穫量以上であると判別された場合には(ステップS18:YES)、収穫時期予測部32Bは、ステップS16で作成された将来の生長状態分布に対応する時期を希望収穫量の作物を収穫できる時期(日付)として算出する(ステップS20)。具体的には、収穫時期予測部32Bは、現在の日から、カウント値Kだけ先の日付を、希望収穫量希望収穫量の作物を収穫できる日付として算出する。算出された日付は、例えば、操作表示部42に表示される。
つまり、第2予測処理部32によれば、希望収穫量の作物を収穫できる時期を予測することができる。
図12は、制御値算出処理部33の動作を説明するためのフローチャートである。図12の処理は、例えば、オペレータの操作部43または操作表示部42の操作によって、希望収穫時期、希望収穫量および収穫閾値が入力された後、制御値算出処理の開始指令が入力されたときに実行される。なお、収穫閾値が既に設定されて記憶部44に記憶されている場合において、その収穫閾値を変更する必要がない場合には、オペレータは収穫閾値を改めて入力する必要はない。
次に、分布生成部33Aは、メモリに記憶された処理対象画像データに基づいて、作物の生長過程の形態である花や実を抽出し、抽出した花や実を生長段階(生長状態)に応じて分類する(ステップS32)。ステップS32の処理は、図5のステップS2の処理と同様である。
次に、分布生成部33Aは、ステップS23で得られた度数分布に基づいて、栽培領域9全体における作物の現在の生長状態分布を作成する(ステップS34)。ステップS34の処理は、図5のステップS4の処理と同様である。
次に、目標生長状態分布設定部33Bは、基準生長状態分布に対して1日先の生長状態分布を予測する(ステップS36)。具体的には、目標生長状態分布設定部33Bは、例えば、図5のステップS5で説明した方法によって、1日当たりの作物の生長量Gdを求める。そして、目標生長状態分布設定部33Bは、基準生長状態分布を、1日当たりの作物の生長量Gd分だけ、生長段階が進行する方向にシフトさせる。これにより、基準生長状態分布に対して1日先の生長状態分布が得られる。
予測収穫量が希望収穫量未満である場合には(ステップS37:NO)、目標生長状態分布設定部33Bは、ステップS36で作成された将来の生長状態分布を基準生長状態分布として設定した後(ステップS38)、ステップS36に戻る。そして、目標生長状態分布設定部33Bは、ステップS36およびS37の処理を再度実行する。
次に、制御値算出処理部33内の制御値算出部33Cは、希望収穫時期での予測生長状態分布がステップS39で設定された目標生長状態分布に近づくように、時間帯毎の制御変数の目標値α*、β*およびγ*を算出する(ステップS40)。算出された時間帯毎の制御変数の目標値α*、β*およびγ*は、記憶部44内の目標値記憶部50に記憶される。これにより、目標値記憶部50に記憶されている時間帯毎の制御変数の目標値α*、β*およびγ*が更新される。ステップS40の処理について具体的に説明する。
現在の生長状態分布61と目標生長状態分布62との生長量の差をΔGとする。希望収穫時期での予測生長状態分布を目標生長状態分布に近づけるための1日単位の生長量の目標値を目標生長量Gd*とし、現在から目標収穫日までの日数をNとすると、1日単位の目標生長量Gd*は次式(1)で表される。
制御値算出部33Cは、前記式(1)に基づいて、1日単位の目標生長量Gd*を算出する。そして、制御値算出部33Cは、1日の生長量Gdが目標生長量Gd*に等しくなるように、1または複数の時間帯における制御変数の目標値α*、β*およびγ*を算出する。
作物栽培システム2の制御部20は、サーバ3からの時間帯毎の制御変数の目標値α*、β*およびγ*を受信すると、受信した時間帯毎の目標値α*、β*およびγ*を記憶部25内の目標値記憶部27に記憶する。これにより、目標値記憶部27に記憶されている時間帯毎の目標値α*、β*およびγ*が更新される。そして、制御部20は、各時間帯の制御変数α、βおよびγが、その時間帯に対する更新後の制御変数の目標値α*、β*およびγ*に近づくように、コージェネ12、空調機13、除湿機14およびCO2施用機15を制御する。
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明はさらに他の形態で実施することもできる。例えば、前述の実施形態では、作物の生長速度に影響を与えるパラメータは、温度α、湿度β、CO2濃度γおよび日照強度δを変数とする関数F(a1・α+a2・β+a3・γ+a4・δ)で表わされているが、変数および変数の組合せはこれに限られない。例えば、変数として、栄養液の供給量を加えてもよい。
その他、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。
3 サーバ
4 通信網
9 栽培領域
11 制御装置
12 コージェネ
13 空調機
14 除湿機
15 CO2施用機
16 カメラ
17 環境センサ
20 制御部
21 第1通信部
22 第2通信部
25 記憶部
30 制御部
31 第1予測処理部
31A 分布生成部
31B 収穫量予測部
32 第2予測処理部
32A 分布生成部
32B 収穫時期予測部
33 制御値算出処理部
33A 分布生成部
33B 目標生長状態分布設定部
33C 制御値算出部
41 通信部
42 操作表示部
43 操作部
44 記憶部
Claims (5)
- 所定の栽培領域の少なくとも一部を撮像することによって得られる複数の作物を含む画像に基づいて、前記栽培領域で栽培される作物の生長状態を予測する生長状態予測装置であって、
前記画像に含まれる前記複数の作物を生長状態に応じて分類し、前記複数の作物の分類結果から前記栽培領域全体における作物の生長状態分布を生成する分布生成部と、
前記分布生成部によって生成された生長状態分布を時間進展させることにより、前記栽培領域全体における作物の将来の生長状態分布を予測する機能を備えた予測部と、
を含む、生長状態予測装置。 - 前記予測部は、前記将来の生長状態分布として、前記分布生成部によって生成された生長状態分布を所与の希望収穫時期まで進展させることにより、前記希望収穫時期の生長状態分布を求め、前記希望収穫時期の生長状態分布において生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から、前記希望収穫時期における収穫量を予測する収穫量予測部を含む、請求項1に記載の生長状態予測装置。
- 前記予測部は、前記将来の生長状態分布として、生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から得られる収穫量が、所与の希望収穫量以上になる生長状態分布を求め、当該生長状態分布に対応する時期を収穫時期として予測する収穫時期予測部を含む、請求項1に記載の生長状態予測装置。
- 前記予測部は、
前記将来の生長状態分布として、生長状態が所定の収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量から得られる収穫量が所与の希望収穫量以上になる生長状態分布を求め、得られた生長状態分布を目標生長状態分布として設定する目標生長状態分布設定部と、
前記分布生成部によって生成された生長状態分布を所与の希望収穫時期まで進展させた将来の生長状態分布が、前記目標生長状態分布設定部によって設定された目標生長状態分布に近づくように、前記栽培領域における環境を制御するための環境制御値を算出する制御値算出部を含む、請求項1に記載の生長状態予測装置。 - 前記制御値算出部によって算出された環境制御値に基づいて、前記栽培領域における環境を制御する環境制御部をさらに含む、請求項4に記載の生長状態予測装置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110472557A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-19 | 深圳市睿海智电子科技有限公司 | 一种番茄生长监控的方法及装置 |
KR20230013791A (ko) * | 2021-07-20 | 2023-01-27 | (주)루멘룩스 | 식물 성장 관리 방법 및 이를 이용하는 장치 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002101756A (ja) * | 2000-09-29 | 2002-04-09 | Matsushita Electric Works Ltd | 植物育成情報の取得方法、植物育成制御システム及び植物育成事業の支援方法 |
JP2003329594A (ja) * | 2002-05-10 | 2003-11-19 | Mitsubishi Chemicals Corp | 建造物塗装面の劣化診断方法 |
JP2006252105A (ja) * | 2005-03-10 | 2006-09-21 | Yokogawa Electric Corp | 農産物生産情報管理システム |
JP2013005726A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Nikon Corp | 情報提供システム、情報提供装置、情報提供方法及びプログラム |
JP2013172698A (ja) * | 2012-02-27 | 2013-09-05 | Ntt Facilities Inc | 植物栽培システム、植物栽培方法及びプログラム |
JP2016101117A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法及びプログラム |
JP2016154510A (ja) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、生長状況判定方法、およびプログラム |
US20170161560A1 (en) * | 2014-11-24 | 2017-06-08 | Prospera Technologies, Ltd. | System and method for harvest yield prediction |
-
2017
- 2017-11-07 JP JP2017214717A patent/JP6943725B2/ja active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002101756A (ja) * | 2000-09-29 | 2002-04-09 | Matsushita Electric Works Ltd | 植物育成情報の取得方法、植物育成制御システム及び植物育成事業の支援方法 |
JP2003329594A (ja) * | 2002-05-10 | 2003-11-19 | Mitsubishi Chemicals Corp | 建造物塗装面の劣化診断方法 |
JP2006252105A (ja) * | 2005-03-10 | 2006-09-21 | Yokogawa Electric Corp | 農産物生産情報管理システム |
JP2013005726A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Nikon Corp | 情報提供システム、情報提供装置、情報提供方法及びプログラム |
JP2013172698A (ja) * | 2012-02-27 | 2013-09-05 | Ntt Facilities Inc | 植物栽培システム、植物栽培方法及びプログラム |
US20170161560A1 (en) * | 2014-11-24 | 2017-06-08 | Prospera Technologies, Ltd. | System and method for harvest yield prediction |
JP2016101117A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法及びプログラム |
JP2016154510A (ja) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、生長状況判定方法、およびプログラム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110472557A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-19 | 深圳市睿海智电子科技有限公司 | 一种番茄生长监控的方法及装置 |
KR20230013791A (ko) * | 2021-07-20 | 2023-01-27 | (주)루멘룩스 | 식물 성장 관리 방법 및 이를 이용하는 장치 |
KR102639969B1 (ko) * | 2021-07-20 | 2024-02-23 | (주)루멘룩스 | 식물 성장 관리 방법 및 이를 이용하는 장치 |
KR20240029749A (ko) * | 2021-07-20 | 2024-03-06 | (주)루멘룩스 | 식물 성장 관리 장치 |
KR102652306B1 (ko) * | 2021-07-20 | 2024-03-28 | (주)루멘룩스 | 식물 성장 관리 장치 |
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JP6943725B2 (ja) | 2021-10-06 |
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