JP7059465B2 - Plant diagnostic equipment and plant diagnostic method - Google Patents
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Description
本発明は、植物診断装置及び植物診断方法に係り、更に詳しくは、維管束植物の活動度を求める植物診断装置及び植物診断方法に関する。 The present invention relates to a plant diagnostic device and a plant diagnostic method, and more particularly to a plant diagnostic device and a plant diagnostic method for determining the activity of a vascular plant.
一般に、維管束組織(道管)を有する植物は、維管束植物と呼ばれている。維管束組織は、根から吸収した水や無機養分を葉や花に輸送する木部と、葉の光合成で作られた有機養分を輸送する師部とからなる。木部による水の輸送は、葉から水が蒸散することにより木部内に負圧が発生し、この負圧により根から葉へ水が吸い上げられるという原理を利用している。このような木部内の圧力は、植物の生育環境によって変化し、この圧力変化により木部内に微少な泡が発生する。この現象は、キャビテーション(空洞形成)と呼ばれ、キャビテーションによって木部内に空気が充満し、木部が機能不全に陥った状態をエンボリズム(塞栓症)と呼んでいる。 Generally, a plant having a vascular tissue (vessel) is called a vascular plant. The vascular tissue consists of a xylem that transports water and inorganic nutrients absorbed from the roots to leaves and flowers, and a phloem that transports organic nutrients produced by photosynthesis of leaves. The transportation of water by the xylem uses the principle that a negative pressure is generated in the xylem due to the evaporation of water from the leaves, and the water is sucked up from the roots to the leaves by this negative pressure. Such pressure in the wood part changes depending on the growing environment of the plant, and this pressure change generates minute bubbles in the wood part. This phenomenon is called cavitation (cavitation), and the state in which the xylem is filled with air and the xylem becomes dysfunctional is called embolism (embolism).
本願発明者は、維管束植物のキャビテーションによって発生する振動波であるアコースティック・エミッション(AE)を検出し、維管束植物の生育状態の診断に活用する方法を既に提案している(例えば、特許文献1~3)。 The inventor of the present application has already proposed a method of detecting acoustic emission (AE), which is a vibration wave generated by cavitation of a vascular plant, and utilizing it for diagnosing the growth state of the vascular plant (for example, Patent Document). 1-3).
特許文献1には、水ストレス変動前後のキャビテーションによって生じるアコースティック・エミッションを測定することにより、維管束植物のエンボリズムが修復できないレベルに達しているか否かを判定する維管束植物の健全度評価方法が記載されている。
特許文献2には、適切な間隔をあけて維管束植物の軸の外面に2以上のAEセンサを配置することにより、ノイズに起因したアコースティック・エミッションを取り除いて、キャビテーションに起因したアコースティック・エミッションだけを検知する方法が記載されている。
In
特許文献3には、アコースティック・エミッションを測定するとともに、温度、湿度、日照、土壌水分などの環境因子も測定し、両者の相関係数を用いて維管束植物の生育診断を行う方法が記載されている。この育成診断方法は、生育中に測定されるアコースティック・エミッションと特定の環境因子との相関係数が、その後に収穫される作物の収量や平均糖度との間に強い相関があるという経験則が得られている場合に、成育中に測定された上記相関係数を指標にすることにより、収量や平均糖度を予測可能にするというものである。
上述したとおり、アコースティック・エミッションを利用した維管束植物の診断方法が従来から知られている。しかしながら、特許文献1の維管束植物の健全度評価方法は、エンボリズムが修復不可となる状態に至ったことを判別するものであり、維管束植物の活動の健全性を事後的に分析するものであって、育成中の維管束植物について活動の健全性を診断することができるものではなかった。
As described above, a method for diagnosing vascular plants using acoustic emission has been conventionally known. However, the method for evaluating the soundness of vascular plants in
また、特許文献3の維管束植物の生育診断方法は、アコースティック・エミッションと環境因子との相関係数が、収量や糖度などの生育結果との間に相関があり、そのことが既知であるという場合にしか適用できないという問題があった。また、アコースティック・エミッションだけでなく、環境因子も測定しなければならないという問題もあった。
Further, in the method for diagnosing the growth of vascular plants in
一般に、生物の生命活動は、日概リズムと呼ばれる24時間周期のリズムを有している。ほとんどの維管束植物は昼間に蒸散を行うことから、アコースティック・エミッションの発生頻度は、24時間周期で変動し、昼間に最大値を示すと考えられる。ただし、生育環境が悪い場合、例えば、極度の乾燥ストレスを受けたり、過度に灌水を行ったり、日射量が少ない日が続いたような場合には、アコースティック・エミッションの発生挙動が不安定になり、夜間も発生するようになる。このため、測定されたアコースティック・エミッションの発生頻度と、維管束植物の正常な生体リズムとの関係性を利用することにより、維管束植物の活動の健全性を知ることができると考えられる。 In general, the life activity of an organism has a 24-hour cycle rhythm called a circadian rhythm. Since most vascular plants evaporate during the day, the frequency of acoustic emissions is thought to fluctuate in a 24-hour cycle and reach a maximum during the day. However, if the growing environment is poor, for example, if there is extreme dry stress, excessive irrigation, or if the amount of solar radiation is low for a long time, the behavior of acoustic emission generation becomes unstable. , Will occur at night as well. Therefore, it is considered that the soundness of the activity of vascular plants can be known by utilizing the relationship between the measured frequency of occurrence of acoustic emissions and the normal biological rhythm of vascular plants.
本発明は、本願発明者の上記知見に基づいてなされたものであり、生育中の維管束植物の健全性を診断する植物診断装置を提供することを目的とする。また、簡便かつ安価に実現可能な植物診断装置を提供することを目的とする。また、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる植物診断装置を提供することを目的とする。さらに、このような生育診断を行うための植物診断方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made based on the above findings of the inventor of the present application, and an object of the present invention is to provide a plant diagnostic apparatus for diagnosing the soundness of a growing vascular plant. Another object of the present invention is to provide a plant diagnostic device that can be easily and inexpensively realized. Another object of the present invention is to provide a plant diagnostic device capable of automatically determining the necessity of maintenance for vascular plants. Further, it is an object of the present invention to provide a plant diagnosis method for performing such a growth diagnosis.
本発明の第1の態様による植物診断装置は、AEセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの検出頻度を示すAEデータを生成するAEデータ生成部と、上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンを予め保持するリズムパターン記憶部と、上記AEデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出する活動度算出部とを備える。 The plant diagnostic apparatus according to the first aspect of the present invention detects acoustic emissions generated by cavitation of vascular plants based on the output signal of the AE sensor, and generates AE data indicating the detection frequency per sampling time. The activity level of the vascular plant is calculated based on the data generation unit, the rhythm pattern storage unit that previously holds the rhythm pattern indicating the periodic activity rhythm of the vascular plant, and the AE data and the rhythm pattern. It is equipped with an activity calculation unit.
この様な構成を採用することにより、サンプリング時間当たりのアコースティック・エミッションの検出頻度を示すAEデータと、維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンとに基づいて活動度を算出することができる。このようにして、健全な維管束植物が有する活動リズムに着目することにより、維管束植物の活動の健全性を的確に示す指標を得ることができ、維管束植物の生育診断を的確かつ容易に行うことが可能になる。 By adopting such a configuration, the activity can be calculated based on the AE data indicating the detection frequency of acoustic emissions per sampling time and the rhythm pattern indicating the periodic activity rhythm of the vascular plant. can. In this way, by focusing on the activity rhythm of healthy vascular plants, it is possible to obtain an index that accurately indicates the soundness of the activities of vascular plants, and it is possible to accurately and easily diagnose the growth of vascular plants. It will be possible to do.
本発明の第2の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記サンプリング時間が、上記リズムパターンの周期よりも短く、上記活動度が、2以上の上記AEデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値となるように構成される。 In the plant diagnostic apparatus according to the second aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the sampling time is shorter than the cycle of the rhythm pattern, and the activity level is 2 or more, and the data string is composed of the AE data. It is configured so that the value corresponds to the correlation with the above rhythm pattern.
この様な構成を採用することにより、2以上の上記AEデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値が活動度として得られる。このため、健全な維管束植物が周期的な活動リズムを有する一方、生育環境が悪い場合に、この活動リズムが乱れることを利用し、維管束植物の活動の健全性を的確かつ容易に把握することができる。 By adopting such a configuration, a value corresponding to the correlation between the data string composed of two or more AE data and the rhythm pattern can be obtained as the activity degree. For this reason, while a healthy vascular plant has a periodic activity rhythm, when the growing environment is poor, this activity rhythm is disturbed to accurately and easily grasp the health of the activity of the vascular plant. be able to.
本発明の第3の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記リズムパターンが、24時間の周期を有し、パターンデータの平均値が、12時のパターンデータと、24時のパターンデータとの間の値となるように構成される。 In the plant diagnostic apparatus according to the third aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the rhythm pattern has a cycle of 24 hours, and the average value of the pattern data is the pattern data at 12 o'clock and the pattern at 24 o'clock. It is configured to be a value between the data.
本発明の第4の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記リズムパターン記憶部が保持する2以上の上記リズムパターンのうち、上記活動度の算出に用いる上記リズムパターンをユーザが指定するリズムパターン指定部を備える。維管束植物の活動リズムは、植物の種類や栽培環境などによって異なるため、この様な構成を採用することにより、植物診断装置を種々の維管束植物に適用することができ、また、維管束植物の活動の健全性をより的確に把握することができる。 In the plant diagnostic apparatus according to the fourth aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the user designates the rhythm pattern used for calculating the activity level among the two or more rhythm patterns held by the rhythm pattern storage unit. It is equipped with a rhythm pattern designation unit. Since the activity rhythm of vascular plants differs depending on the type of plant, cultivation environment, etc., by adopting such a configuration, a plant diagnostic device can be applied to various vascular plants, and vascular plants can also be applied. It is possible to more accurately grasp the soundness of the activities of.
本発明の第5の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記活動度の時間変化を表示する表示部を備える。この様な構成を採用することにより、活動度の時間変化を容易に把握することができる。 In addition to the above configuration, the plant diagnostic apparatus according to the fifth aspect of the present invention includes a display unit that displays the time change of the activity. By adopting such a configuration, it is possible to easily grasp the time change of the activity level.
本発明の第6の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記表示部が、移動平均を用いて、上記活動度の時間変化を表示するように構成される。この様な構成を採用することにより、活動度が複雑な時間変化を伴う場合に、維管束植物の活動の健全性をより的確かつ容易に把握することができる。 In the plant diagnostic apparatus according to the sixth aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the display unit is configured to display the time change of the activity using a moving average. By adopting such a configuration, it is possible to more accurately and easily grasp the soundness of the activity of vascular plants when the activity is accompanied by complicated time changes.
本発明の第7の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、ユーザ操作による気づき入力を受け付ける気づき入力部と、上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持する気づきデータ記憶部とを備え、上記表示部は、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するように構成される。 In addition to the above configuration, the plant diagnostic apparatus according to the seventh aspect of the present invention includes a notice input unit that accepts a notice input by user operation and a notice data storage unit that holds the operation time of the notice input as notice data. The display unit is configured to associate the operation time with the time change of the activity degree and display a symbol indicating the awareness operation.
この様な構成を採用することにより、気づきデータが蓄積され、気づきデータを示すシンボルが活動度の時間変化に対応づけて表示され、活動度の変動理由を容易に把握することができる。 By adopting such a configuration, the awareness data is accumulated, the symbol indicating the awareness data is displayed corresponding to the time change of the activity level, and the reason for the change in the activity level can be easily grasped.
本発明の第8の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するメンテナンス判別部を備える。このような構成を採用することにより、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる。 In addition to the above configuration, the plant diagnostic apparatus according to the eighth aspect of the present invention includes a maintenance determination unit for determining the necessity of maintenance for the vascular bundle plant based on the activity level. By adopting such a configuration, it is possible to automatically determine the necessity of maintenance for vascular plants.
本発明の第9の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンスを促す表示を行う装置に対しメンテナンス信号を出力するように構成される。 In addition to the above configuration, the plant diagnostic device according to the ninth aspect of the present invention outputs a maintenance signal to a device that displays a display prompting maintenance of the vascular bundle plant based on the discrimination result of the maintenance discrimination unit. It is composed of.
本発明の第10の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンス装置へメンテナンス信号を出力するように構成される。この様な構成を採用することにより、メンテナンス装置を用いて、維管束植物のメンテナンスを自動的に行うことができる。 In addition to the above configuration, the plant diagnostic device according to the tenth aspect of the present invention is configured to output a maintenance signal to the maintenance device for vascular plant based on the discrimination result of the maintenance discrimination unit. By adopting such a configuration, maintenance of vascular plants can be automatically performed by using a maintenance device.
本発明の第11の態様による植物診断方法は、AEセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの上記アコースティックエミッションの検出頻度を示すAEデータを生成するステップと、上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンをリズムパターン記憶部から読み出すステップと、上記AEデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出するステップとを備える。 The plant diagnostic method according to the eleventh aspect of the present invention detects acoustic emissions generated by cavitation of vascular plants based on the output signal of the AE sensor, and AE data indicating the detection frequency of the acoustic emissions per sampling time. The activity level of the vascular plant is calculated based on the AE data and the rhythm pattern, and the step of reading the rhythm pattern showing the periodic activity rhythm of the vascular plant from the rhythm pattern storage unit. With steps to do.
本発明の第12の態様による植物診断方法は、上記構成に加えて、ユーザ操作による気づき入力を受け付けるステップと、上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持するステップとを備え、上記活動度の時間変化を表示するとともに、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するステップとを備える。 In addition to the above configuration, the plant diagnosis method according to the twelfth aspect of the present invention includes a step of accepting a notice input by a user operation and a step of holding the operation time of the notice input as notice data, and has the above activity level. In addition to displaying the time change, the step of associating the operation time with the time change of the activity degree and displaying the symbol indicating the awareness operation is provided.
本発明の第13の態様による植物診断方法は、上記構成に加えて、上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するステップを備える。 In addition to the above configuration, the plant diagnosis method according to the thirteenth aspect of the present invention includes a step of determining the necessity of maintenance for the vascular plant based on the activity.
本発明によれば、生育中の維管束植物の健全性を診断する植物診断装置を提供することができる。また、簡便かつ安価に実現可能な植物診断装置を提供することができる。また、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる植物診断装置を提供することができる。さらに、このような生育診断を行うための植物診断方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a plant diagnostic apparatus for diagnosing the soundness of a growing vascular plant. Further, it is possible to provide a plant diagnostic device that can be realized easily and inexpensively. Further, it is possible to provide a plant diagnostic device capable of automatically determining the necessity of maintenance for vascular plants. Further, it is possible to provide a plant diagnosis method for performing such a growth diagnosis.
実施の形態1.
(1)植物生育システム
図1は、本発明の実施の形態1による植物診断装置3を含む植物生育システム100の一構成例を模式的に示した図である。この植物生育システム100は、ビニールハウス1内において維管束植物2を生育するシステムであり、植物診断装置3を備えている。
(1) Plant Growth System FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration example of a
ビニールハウス1は、躯体フレームを合成樹脂フィルムで覆った植物栽培室である。本実施の形態では、ビニールハウス1内における栽培例について説明するが、その他の室内栽培、さらに屋外栽培にも本発明を適用することができる。
The
維管束植物2は、維管束組織(道管)を有する植物であり、ほとんどの草と樹木が含まれる。ビニールハウス1内には、2つの不織布ポットが配置され、維管束植物2としてのトマトの株がそれぞれに配置されている。なお、本発明は、維管束植物2の種類や栽培方法を問わず適用することができる。
The
植物診断装置3は、維管束植物2の生育状態を診断するための装置である。図示した植物診断装置3は、維管束植物2のアコースティック・エミッション(AE)を検出するAEセンサ30a,30bと、AEセンサ30a,30bの出力信号Sa,Sbに基づいてAEデータを生成するデータ収集装置31と、AEデータに基づいて生育診断を行う診断端末32とにより構成される。
The plant
AEセンサ30a,30bは、データ収集装置31に接続されている。データ収集装置31及び診断端末32は、無線アクセスポイントAPを介してネットワークNにそれぞれ接続されている。また、ネットワークN上には、ストレージサーバ33が設けられ、AEデータはストレージサーバ33に記録することができる。このため、データ収集装置31から診断端末32へAEデータを送信してもよいが、データ収集装置31からストレージサーバ33へAEデータをアップロードし、ストレージサーバ33から診断端末32へAEデータをダウンロードすることもできる。
The
なお、本実施の形態における各装置間の接続は一例であり、所望の通信を行うことができれば、各装置間を有線又は有線のいずれで接続するのかは任意である。また、ネットワークを介して接続するのか否かも任意である。また、本実施の形態では、データ収集装置31と診断端末32がそれぞれ独立した装置である例について説明するが、両者は一体の装置であってもよい。
The connection between the devices in the present embodiment is an example, and it is arbitrary whether the devices are connected by wire or wire as long as desired communication can be performed. It is also optional whether or not to connect via the network. Further, in the present embodiment, an example in which the
(2)AEセンサ30a,30b
AEセンサ30a,30bは、維管束植物2のキャビテーションによって発生するアコースティック・エミッションを検出するセンサである。キャビテーションは、維管束植物2の葉からの蒸散により、維管束植物2の木部に圧力変化が生じて微少な泡が発生する現象であり、アコースティック・エミッションは、キャビテーションに起因して生じる振動波である。
(2)
The
AEセンサ30a,30bは、いずれも20kHz~1000kHz(望ましくは50~200kHz)の超音波領域の振動を検出可能な振動センサであり、圧電式、エレクトレット式、静電式などを採用することができる。AEセンサ30,30bは、ステンレス製クリップを用いて維管束植物2の軸部に取り付けられる。
The
2つのAEセンサ30a及び30bは、所定の間隔をあけて取り付けられ、同一の軸部上の異なる位置において振動波を検出し、検出信号としてデータ収集装置31へそれぞれ出力する。アコースティック・エミッションは、維管束植物2の軸を数mm~数十mm伝搬すれば、AEセンサ30a,30bでは検出できないレベルにまで減衰する。このため、2つのAEセンサ30a,30bを適切な距離を隔てて配置すれば、2つの検出信号を比較することにより、ノイズの影響が抑制されたアコースティック・エミッションを検出することができる。
The two
(3)データ収集装置31
図2は、図1のデータ収集装置31の詳細構成を示したブロック図である。データ収集装置31は、AEデータ生成部310、AEデータ記憶部311及びAEデータ出力部312により構成される。
(3)
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the
AEデータ生成部310は、AEセンサ30a,30bから入力された2つのセンサ出力信号Sa,Sbをそれぞれ増幅した後、これらの増幅信号の差に基づいてアコースティック・エミッションを判別し、AEデータDsを生成する。AEデータDsは、予め定められたサンプリング時間tsごとのアコースティック・エミッションの発生頻度を示すデータであり、サンプリング時間ts内におけるアコースティック・エミッションの検出回数をカウントすることによって求められる。サンプリング時間tsは、例えば、1秒~6時間(望ましくは1分~1時間)にすることができる。
The AE
例えば、2つのセンサ出力信号Sa,Sbの強度比を所定の閾値と比較し、強度比が閾値を超えていれば、アコースティック・エミッションが発生していると判別することができる。また、2つのセンサ出力信号の両振幅Vppについて、一方が所定の上限値を超え、かつ、他方が上限値よりも小さい所定の下限値を下回っていれば、アコースティック・エミッションが発生していると判別することもできる。このようなアコースティック・エミッションの検出は、サンプリング時間tsよりも十分に短い周期で行われ、サンプリング時間ts内における検出数をカウントすることによりAEデータDsが生成される。 For example, the intensity ratios of the two sensor output signals Sa and Sb are compared with a predetermined threshold value, and if the intensity ratio exceeds the threshold value, it can be determined that acoustic emission has occurred. Further, for both amplitudes Vpp of the two sensor output signals, if one exceeds a predetermined upper limit value and the other is below a predetermined lower limit value smaller than the upper limit value, it is said that acoustic emission has occurred. It can also be determined. The detection of such acoustic emissions is performed in a cycle sufficiently shorter than the sampling time ts, and the AE data Ds is generated by counting the number of detections within the sampling time ts.
AEデータ記憶部311は、AEデータDsを保持する記憶部である。AEデータ生成部310においてサンプリング時間tsごとに生成されるAEデータDsは、データ列としてAEデータ記憶部311に記録される。
The AE
AEデータ出力部312は、AEデータ記憶部311内に保持されているAEデータDsをネットワークNを介してストレージサーバ33に出力する。ストレージサーバ33は、AEデータDsを記憶し、診断端末32からの要求に応じて診断端末32に出力する。また、AEデータ出力部312は、診断端末32からの要求に応じて診断端末32へAEデータDsを出力することもできる。
The AE
(4)診断端末32
診断端末32は、維管束植物2の生育状態を診断する装置であり、AEデータDsから維管束植物2の活動度Aを求め、この活動度Aの時間変化を維管束植物2の診断結果として表示する。また、ユーザによる気づき操作を受け付け、活動度Aの時間変化と、気づき操作の操作時刻とを対応づけて表示することにより、外的変動に対する維管束植物2の活動度Aの変化を視認可能に表示する。
(4)
The
診断端末32は、コンピュータプログラムを実行する装置、例えば、PC、スマートホン、タブレット端末であり、診断端末32の各機能は、アプリケーションプログラムとして提供される。本実施の形態では、診断端末32が、タッチパネルを備えた端末である場合の例について説明するが、本発明はこのような端末のみに限定されない。
The
図3は、診断端末32の一構成例を示したブロック図である。この診断端末32は、AEデータ入力部320、AEデータ記憶部321、リズムパターン設定部322、リズムパターン記憶部323、活動度算出部324、気づき入力部325、気づきデータ記憶部326、表示制御部327及び表示部328を備えている。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the
AEデータ入力部320は、ネットワークNを介して、ストレージサーバ33からAEデータDsを取得する。AEデータDsのダウンロードは、AEデータ入力部320がストレージサーバ33に対しデータ取得要求を出力することによって行われる。例えば、アプリケーションプログラムの起動時にダウンロードされ、その後も定期的(1時間に1回)にダウンロードされる。また、ユーザ操作により任意のタイミングでダウンロードすることもできる。さらに、有線通信又は無線通信により、データ収集装置31からAEデータDsを受信することもできる。
The AE
AEデータ記憶部321は、AEデータ入力部320がデータ収集装置31又はストレージサーバ33から取得したAEデータDsのデータ列を保持する。
The AE
リズムパターン設定部322は、ユーザ操作に基づいてリズムパターンRsを設定し、リズムパターン記憶部323は、設定されたリズムパターンRsを含む1又は2以上のリズムパターンRsを記憶する。
The rhythm
リズムパターンRsは、維管束植物2の周期的な活動リズムを示すデータである。一般に、維管束植物2の蒸散は、昼間に活発になり、夜間は穏やかになる。このため、健全な維管束植物であれば、アコースティック・エミッションの発生頻度も24時間周期で変動し、昼間に最大値を示すと考えられる。リズムパターンRsは、このような維管束植物2の活動リズムのパターンを規定するデータである。
Rhythm patterns Rs are data showing the periodic activity rhythm of the
維管束植物2の活動リズムは、植物の種類、栽培環境、栽培目的などによって異なる。このため、リズムパターン設定部322を用いて、ユーザは任意のリズムパターンRsを設定することができる。例えば、プリセットデータとしてリズムパターン記憶部323内に予め保持されている複数のリズムパターンRsの中から、任意のリズムパターンRsを選択することができる。また、ユーザがリズムパターンの定義データを入力し、リズムパターン記憶部323に格納することもできる。
The activity rhythm of the
活動度算出部324は、AEデータDs及びリズムパターンRsに基づいて、維管束植物2の活動度Aを算出する。活動度Aは、維管束植物2の活動の健全性を示す指標であり、AEデータDsに対しリズムパターンRsによる重み付け演算を行うことによって得られる。例えば、評価時間twについて、リズムパターンRsを荷重とするAEデータDsの荷重和を求めることにより、活動度Aが求められる。評価時間twは、1日~1ヶ月の時間として予め定められる。評価時間twは、リズムパターンRsの周期以上に時間であり、リズムパターンRsの周期の整数倍の時間であることが望ましい。
The
活動度算出部324は、評価時間twごとの活動度Aを求めて、表示制御部327へ出力する。このため、必要に応じて、活動度Aの修正移動平均(平滑移動平均)MAを求めることもできる。活動度Aを求める具体的演算については、さらに後述する。
The
気づき入力部325は、ユーザの操作入力を受け付ける手段であり、受け付けられたユーザ操作に関する情報が、気づきデータとしてデータ記憶部326に記憶される。例えば、診断端末32のタッチパネルには、1又は2以上の気づきボタンが表示され、これらの気づきボタンに対するユーザ操作が気づき入力部325によって検出される。このとき、気づきボタンの種別と、その操作時刻とが、気づきデータとして気づきデータ記憶部326に格納される。
The
表示制御部327は、診断結果を示す画面データを生成し、表示部328は、生成された画面データを表示する。表示制御部327は、活動度算出部324から入力された活動度Aのデータ列に基づいて、活動度Aの時間変化をグラフ表示する。活動度Aの時間変化の表示方法は任意であり、必要に応じて対数表示することもできるし、修正移動平均(平滑移動平均)MAを表示することもできる。
The
また、気づきデータ記憶部326に保持されている気づきデータを読み出し、操作種別及び操作時刻を視認可能に表示する。例えば、活動度Aのグラフの時間軸に対し、気づき操作の操作時刻を対応づけて気づきデータが表示される。また、気づきデータは、操作種別に応じたシンボルを用いて表示される。
Further, the awareness data held in the awareness
(5)診断端末32の画面表示及び操作手順
図4は、診断端末32の画面表示の一例を示した図であり、スマートホンのタッチパネル上に表示される画面が示されている。この画面情報は、表示制御部327によって生成され、表示部328によって表示される。画面内には、4つの気づきボタン601~604、設定ボタン61、リズム設定ボタン62及びデータ表示ボタン63が配置され、ユーザは、任意のボタンをクリック操作することにより、当該ボタンを選択することができる。
(5) Screen display and operation procedure of the
気づきボタン601~604は、栽培に関する気づきがあった時に、その情報を気づきデータとして記録するための操作ボタンである。表示画面には、複数の気づきボタン601~604が配置されている。これらの気づきボタン601~604には、水やり、換気などの気づき項目が予め割り当てられている。各気づきボタン601~604に対する気づき項目の割り当ては、設定ボタン61を選択することにより表示される設定画面(不図示)において行われる。
The
割り当てられる気づき項目は、予め定められている気づき項目の中からユーザが任意に選択することができ、また、ユーザが任意に定義することもできる。このような気づき項目は、農業の作業項目だけでなく、観葉植物の手入れの項目や異変に関する項目でもよい。例えば、水やり、換気、施肥、日光浴、拭き取り、剪定、植え替え、場所の移動、高温、低温、強風、降雨、強光、元気がない、芽が出た、葉の色の濃淡などが気づき項目の一例である。 The notice item to be assigned can be arbitrarily selected by the user from the predetermined notice items, and can also be arbitrarily defined by the user. Such awareness items may be not only agricultural work items but also items related to foliage plant care and abnormalities. For example, watering, ventilation, fertilization, sunbathing, wiping, pruning, replanting, moving places, high temperature, low temperature, strong wind, rainfall, strong light, lack of energy, sprout, shade of leaf color, etc. are noticed. This is an example of an item.
ユーザは、気づき項目に該当する気づきがあったときに、該当する気づきボタン601~604をクリックする。気づき入力部325は、このクリック操作を受け付けると、操作対象ボタンに割り当てられた気づき項目とその操作時刻により構成される気づきデータを生成し、気づきデータ記憶部326に記録する。この気づきデータは、ストレージサーバ33に送信することもできる。
When the user finds a notice corresponding to the notice item, the user clicks the corresponding
設定ボタン61は、アプリケーションプログラムに関する各種設定を行うための操作ボタンである。ユーザが設定ボタン61をクリックすれば、設定画面(不図示)が表示される。この設定画面上において、例えば、気づき項目の設定や、評価時間twの設定などを行うことができる。
The
リズム設定ボタン62は、リズムパターンRsを設定するための操作ボタンである。ユーザがリズム設定ボタン62をクリックすれば、リズムパターンの設定画面(不図示)が表示される。このリズムパターンの設定画面上において、リズムパターンRsを設定することができる。
The
図5のステップS101~S106は、リズムパターンRsの設定手順を示したフローチャートであり、リズム設定ボタン62のクリック時に実行される。リズムパターン記憶部323には、プリセットデータとして、2以上のリズムパターンRsが予め保持されている。ユーザは、これらのプリセットデータの中から任意のリズムパターンRsを選択することができる(ステップS101,S102)。また、リズムパターン記憶部323には、1又は2以上のユーザ定義データを保存することができる。ユーザは、既に登録されているユーザ定義データの中から任意のリズムパターンRsを選択することができる(ステップS103,S104)。さらに、ユーザは、新たにユーザ定義データを作成し、リズムパターン記憶部323に保存することもできる(ステップS105,S106)。
Steps S101 to S106 of FIG. 5 are flowcharts showing a procedure for setting the rhythm pattern Rs, and are executed when the
データ表示ボタン63は、活動度Aを表示するための操作ボタンである。ユーザがデータ表示ボタン63をクリックすれば、活動度算出部324により活動度Aが求められ、活動度Aを示すデータ表示画面が表示される。データ表示画面には、活動度Aとともに気づきデータも表示することができる。
The
図6は、データ表示画面の一例を示した図である。このデータ表示画面には、活動度Aの時間変化を示すグラフ64と、気づきデータを示すシンボル65とが同時に表示されている。グラフ64は、横軸に時間(日付)、縦軸に活動度Aをとって、活動度Aの時間変化を示している。気づきデータのシンボル65は、気づき項目を識別可能なシンボルであり、気づき操作の時刻が活動度Aの横軸に対応づけて表示されている。このため、活動度Aの時間変化と気づきデータの関係性を容易に把握可能にすることができる。例えば、水やり、施肥などのユーザの手入れや、気候などの大きな外的変動による植物の活動度Aの変化を容易に把握可能にすることができる。また、AEデータDsを測定するだけで、環境測定やカメラ撮影を行うことなく、実現することができる。
FIG. 6 is a diagram showing an example of a data display screen. On this data display screen, a
(6)活動度Aの算出方法
活動度Aは、評価時間twについて、AEデータDsに対し、リズムパターンRsによる重み付け演算を行うことによって求められる。この演算は、活動度算出部324において行われる。活動度算出部324は、リズムパターンRsを重み付け関数とし、評価時間twにおけるAEデータDsの荷重和として活動度Aを求める。
(6) Method for calculating activity degree A The activity degree A is obtained by performing a weighting operation on the AE data Ds by the rhythm pattern Rs for the evaluation time tw. This calculation is performed by the
具体的には、サンプリング時間tsごとのリズムパターンのデータ列Rs(i)と、サンプリング時間tsごとのAEデータのデータ列Ds(i)が、評価時間twについて与えられると、次式により活動度Aを求める。
式(1)の対数部分は、サンプリング時間tsごとのAEデータDsを評価時間twについて積算した値を対数表示した値であり、評価時間twにおけるアコースティック・エミッションの検出数(Dw)を示す値である。なお、対数への変換は任意であり、必要に応じて適宜採用することができる。 The logarithmic part of the equation (1) is a value obtained by logarithmically displaying the value obtained by integrating the AE data Ds for each sampling time ts with respect to the evaluation time tw, and is a value indicating the number of detected acoustic emissions (Dw) at the evaluation time tw. be. The conversion to logarithm is arbitrary and can be appropriately adopted as needed.
式(1)の分数部分は、評価時間twについてAEデータDs及びリズムパターンRsの相関係数を求める演算式である。一般に、相関係数は、両者の相関が大きければ大きな値になり、両者の相関が小さければ小さな値になる。また、相関係数の絶対値は常に1以下であり、最大値が1かつ最小値が-1となる。 The fractional part of the equation (1) is an arithmetic expression for obtaining the correlation coefficient of the AE data Ds and the rhythm pattern Rs for the evaluation time tw. In general, the correlation coefficient has a large value when the correlation between the two is large, and a small value when the correlation between the two is small. Further, the absolute value of the correlation coefficient is always 1 or less, the maximum value is 1 and the minimum value is -1.
式(1)の対数部分は、アコースティック・エミッションの検出数が大きくなれば大きくなる。これに対し、式(1)の分数部分は、AEデータDs及びリズムパターンRsの相関が大きければ大きな値となり、相関が小さくなれば小さな値となる。このため、例えば、評価時間twにおけるAEデータの積算値(Dw)が大きくても、夜間に少なくないアコースティック・エミッションが発生している場合には、リズムパターンRsとの相関が低くなり、活動度Aも小さな値になる。 The logarithmic part of equation (1) increases as the number of detected acoustic emissions increases. On the other hand, the fractional part of the equation (1) has a large value if the correlation between the AE data Ds and the rhythm pattern Rs is large, and a small value if the correlation is small. Therefore, for example, even if the integrated value (Dw) of the AE data at the evaluation time tw is large, if not a few acoustic emissions occur at night, the correlation with the rhythm pattern Rs becomes low, and the activity level becomes low. A is also a small value.
生育環境が良い場合、維管束植物2のアコースティック・エミッションの発生頻度は、昼間に大きくなり、夜間に小さくなる。このため、AEデータDsはリズムパターンRsとの相関が高くなる。これに対し、生育環境が悪い場合には、アコースティック・エミッションの発生挙動は不安定になり、AEデータDsはリズムパターンRsとの相関が低くなる。その結果、評価時間twにおけるAEデータDsの積算値(Dw)が同一であったとしても、生育環境が良い場合の活動度Aは、生育環境が悪い場合の活動度Aよりも大きくなる。このため、活動度Aは、AEデータDsに比べて、維管束植物2の活動の健全性をより的確に示す指標である。
When the habitat is good, the frequency of acoustic emissions of
なお、悪天候などによりアコースティック・エミッションの発生数が極端に少なくなる。この様な場合、Dsの積算値(Dw)が略ゼロになり、式(1)の対数部分が負の大きな値になる可能性がある。このため、Dsの積算値(Dw)がゼロ又はゼロに近い値(例えば、対数部分が負の値)の場合には、全く活動していないとみなし、活動度A=0とすることもできる。具体的には、Dsの積算値(Dw)を所定の閾値と比較し、当該閾値以下であれば、活動度A=0にすることができる。 The number of acoustic emissions generated will be extremely small due to bad weather. In such a case, the integrated value (Dw) of Ds may become substantially zero, and the logarithmic portion of the equation (1) may become a large negative value. Therefore, when the integrated value (Dw) of Ds is zero or a value close to zero (for example, the logarithmic part is a negative value), it is considered that the activity is not active at all, and the activity degree A can be set to 0. .. Specifically, the integrated value (Dw) of Ds is compared with a predetermined threshold value, and if it is equal to or less than the threshold value, the activity A = 0 can be set.
また、式(1)から対数部分を除き、分数部分のみを用いて活動度Aを算出することもできる。つまり、AEデータDsのデータ列とリズム関数との相関係数を活動度Aとすることもできる。この場合、活動度Aは、AEデータDsの積算値の大小を反映せず、AEデータDsの生体リズムとの関係性のみを反映した値となる。 It is also possible to calculate the activity A by removing the logarithmic part from the equation (1) and using only the fractional part. That is, the activity degree A can be set as the correlation coefficient between the data string of the AE data Ds and the rhythm function. In this case, the activity level A does not reflect the magnitude of the integrated value of the AE data Ds, but reflects only the relationship between the AE data Ds and the biological rhythm.
また、活動度算出部324では、必要に応じて、活動度Aの修正移動平均(平滑移動平均)MAが求められる。修正移動平均MAは、次式により求めることができる。
(7)リズムパターンRs
図7の(a)~(c)は、リズムパターンRsの一例を示した図である。(a)~(c)は、横軸が24時間周期の時刻、縦軸がパターンデータとなるようにリズムパターンRsが示されている。いずれのリズムパターンRsもサンプリング時間tsごとのパターンデータのデータ列として規定されている。
(7) Rhythm pattern Rs
7 (a) to 7 (c) are views showing an example of the rhythm pattern Rs. In (a) to (c), the rhythm pattern Rs is shown so that the horizontal axis is the time of the 24-hour cycle and the vertical axis is the pattern data. Each rhythm pattern Rs is defined as a data string of pattern data for each sampling time ts.
図中の(a)には、最も簡便なリズムパターンRsが示されている。このリズムパターンRsは、昼間(6時~18時)が+1、夜間(18時~6時)が-1となるように二値化されたパターンである。ここでは、屋外での一般的な時間帯として、昼間の時間帯を6時~18時にしているが、季節により昼間の時間帯を拡大又は縮小してもよく、屋内での栽培条件に合わせて時間帯を移動又は分割してもよい。 In (a) in the figure, the simplest rhythm pattern Rs is shown. This rhythm pattern Rs is a binarized pattern such that daytime (6:00 to 18:00) is +1 and nighttime (18:00 to 6:00) is -1. Here, the daytime time zone is set from 6:00 to 18:00 as a general outdoor time zone, but the daytime time zone may be expanded or contracted depending on the season, depending on the indoor cultivation conditions. The time zone may be moved or divided.
図中の(b)には、パターンデータが+1、0、-1の3段階からなるリズムパターンRsが示されている。正午(12時)を含む昼間の時間帯を+1、深夜(24時)を含む夜間の時間帯を-1とし、夜間から昼間に遷移する所定の時間帯(5時~8時)と、昼間から夜間に遷移する所定の時間帯(17時~20時)のパターンデータを0にしている。パターンデータが0の時間帯はAEデータDsが活動度Aに反映されないため、昼間と夜間を遷移する日出前後及び日没前後の時間帯におけるパターンデータを0にすることによって季節による昼間の時間帯の拡大又は縮小の影響を抑制することができる。なお、リズムパターンRsは、4段階以上のパターンデータによって規定することもできる。 In (b) in the figure, a rhythm pattern Rs in which the pattern data is composed of three stages of +1, 0, and -1 is shown. The daytime time zone including noon (12:00) is +1 and the nighttime time zone including midnight (24:00) is -1, and the predetermined time zone (5:00 to 8:00) that transitions from nighttime to daytime and the daytime The pattern data of a predetermined time zone (17:00 to 20:00) that transitions from 17:00 to night is set to 0. Since the AE data Ds is not reflected in the activity level A in the time zone where the pattern data is 0, the daytime time according to the season is set to 0 by setting the pattern data in the time zone before and after sunrise and before and after sunset, which transitions between daytime and nighttime, to 0. The effect of band expansion or contraction can be suppressed. The rhythm pattern Rs can also be defined by pattern data having four or more stages.
図中の(c)は、三角関数で構成されたリズムパターンRsが示されている。一般に、植物の活動リズムは三角関数で表すことができるといわれている。このため、三角関数を用いることにより、さらにステップ数が多い多段階のパターンとしてリズムパターンRsを定義することができ、栽培時における最適な生体リズムにより近いパターンとしてリズムパターンRsを定義することができる。このようなリズムパターンRsを用いることにより、維管束植物2の活動リズムの乱れがより正確に活動度Aに反映される。このため、維管束植物2の活動リズムの乱れをより的確に数値化し、小さな乱れも把握することが可能になる。
In (c) in the figure, a rhythm pattern Rs composed of trigonometric functions is shown. It is generally said that the activity rhythm of plants can be expressed by trigonometric functions. Therefore, by using trigonometric functions, the rhythm pattern Rs can be defined as a multi-step pattern with a larger number of steps, and the rhythm pattern Rs can be defined as a pattern closer to the optimum biological rhythm at the time of cultivation. .. By using such a rhythm pattern Rs, the disturbance of the activity rhythm of the
いずれのリズムパターンRsの場合も、24時間の周期を有し、12時を含む昼間の時間帯では、パターンデータが正の値になり、24時を含む夜間の時間帯は、パターンデータが負の値になり、パターンデータの平均値は、12時のパターンデータと、24時のパターンデータの間の値になっている。 Each rhythm pattern Rs has a cycle of 24 hours, the pattern data becomes a positive value in the daytime time zone including 12 o'clock, and the pattern data becomes negative in the nighttime time zone including 24 o'clock. The average value of the pattern data is a value between the pattern data at 12 o'clock and the pattern data at 24:00.
一般に、活動リズムは、24時間の周期の中で、12時前後において活動量が最も多くなり、24時前後において活動が最も少なくなる。しかしながら、例えば、完全閉鎖型植物工場では、活動量が最大及び最小となる時刻が、それぞれ12時及び24時とは一致しない場合もある。この様な場合には、リズムパターンRsの時間軸をずらして使用する必要がある。このような場合も考慮し、本明細書における12時は、周期的に活動量が最大になる時刻を指し、24時は、周期的に活動量が最小になる時刻を指すものとする。 In general, the activity rhythm has the highest amount of activity around 12:00 and the least activity around 24:00 in a 24-hour cycle. However, for example, in a completely closed plant factory, the times when the amount of activity becomes maximum and minimum may not coincide with 12:00 and 24:00, respectively. In such a case, it is necessary to shift the time axis of the rhythm pattern Rs. In consideration of such a case, 12 o'clock in the present specification shall mean a time when the amount of activity is periodically maximized, and 24:00 shall be a time when the amount of activity is periodically minimized.
実施の形態2.
実施の形態1では、AEデータDsから活動度Aを求め、活動度Aの時間変化を気づきデータとともに表示する植物診断装置3の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、活動度Aに基づいて、メンテナンスの要否を判別する植物診断装置3について説明する。
In the first embodiment, an example of the plant
図8は、本発明の実施の形態2による診断端末32の一構成例を示したブロック図である。この診断端末32を図3(実施の形態1)の装置と比較すれば、メンテナンス判別部340を備えている点で異なる。なお、実施の形態1と同様の構成についての重複する説明は省略する。
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration example of the
メンテナンス判別部340は、活動度Aに基づいて、水やり、施肥、日光浴、剪定などのメンテナンスの要否を判別する。メンテナンス判別部340は、メンテナンスの要否を判別するための判定閾値がユーザによって予め与えられ、活動度Aを上記判定閾値と比較することにより、メンテナンスの要否を判別する。判定結果は、表示制御部327へ出力され、ユーザに対しメンテナンスを促す表示画面が生成され、表示部328により表示出力される。
The
例えば、活動度Aが判定閾値よりも大きい場合又は小さい場合に、メンテナンスが必要であると判定することができる。また、例えば、24時間ごとの活動度Aについて1ヶ月の判定期間内における変化率を求め、当該変化率の符号に基づいて、メンテナンスの要否を判別することもできる。 For example, when the activity degree A is larger or smaller than the determination threshold value, it can be determined that maintenance is necessary. Further, for example, it is possible to obtain the rate of change of the activity A every 24 hours within the determination period of one month, and determine the necessity of maintenance based on the code of the rate of change.
なお、2以上のメンテナンス項目に対応する閾値を予め定め、メンテナンス項目ごとにメンテナンスの要否を判定することもできる。また、メンテナンスを促す報知出力は、表示出力に限定されず、表示出力に代えて、あるいは、表示出力とともに音声出力又は振動出力を行うこともできる。 It is also possible to set a threshold value corresponding to two or more maintenance items in advance and determine the necessity of maintenance for each maintenance item. Further, the notification output for prompting maintenance is not limited to the display output, and voice output or vibration output may be performed in place of the display output or together with the display output.
本実施の形態によれば、活動度Aに基づいてメンテナンスの要否を判別し、この判別結果に基づいて、ユーザに対しメンテナンスを促す報知出力を行うことができる。このため、ユーザは、メンテナンスの要否を容易に認識することができる。 According to the present embodiment, it is possible to determine the necessity of maintenance based on the activity level A, and to output a notification to urge the user to perform maintenance based on the determination result. Therefore, the user can easily recognize the necessity of maintenance.
実施の形態3.
実施の形態2では、活動度Aに基づいてメンテナンスを促す報知出力を行う植物診断装置3の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、活動度Aに基づいて、自動的にメンテナンスを行うための植物診断装置3について説明する。
In the second embodiment, an example of the plant
図9は、本発明の実施の形態3による植物診断装置3を含む植物生育システム101の一構成例を模式的に示した図である。この植物生育システム101を図1(実施の形態1)の植物生育システム100と比較すれば、メンテナンス装置4を備えている点で異なる。なお、実施の形態1と同様の構成についての重複する説明は省略する。
FIG. 9 is a diagram schematically showing a configuration example of a plant growth system 101 including a plant
メンテナンス装置4は、維管束植物2の生育環境を調整するための装置であり、各種の環境調整機器41~45と、これらの環境調整機器41~45の駆動制御を行うメンテナンス制御装置40とにより構成される。メンテナンス制御装置40は、ユーザ操作に基づいて環境調整機器41~45の駆動制御を行う。また、診断端末32からのメンテナンス信号に基づいて環境調整機器41~45の駆動制御を行うこともできる。
The
環境調整機器には、例えば、遮光カーテン41、噴霧装置42、換気装置43、空調装置44及び灌水装置45が含まれる。遮光カーテン41は、ビニールハウス1の上部に取り付けられ、自動開閉することにより維管束植物2への日射量を調整する。噴霧装置42は、維管束植物2よりも高い位置に取り付けられ、水やミストを噴霧する。換気装置43は、ビニールハウス1内の空気を排出する。空調装置44は、ビニールハウス1内の温度を調整する。灌水装置45は、維管束植物2に給水を行う。
Environmental conditioning equipment includes, for example, a
環境調整機器41~45は、メンテナンス制御装置40に接続されている。メンテナンス制御装置40は、無線アクセスポイントAPを介してネットワークNに接続され、ネットワークNを介して、診断端末32との通信を行うことができる。
The
図10は、図9の診断端末32の一構成例を示したブロック図である。この診断端末32を図8(実施の形態2)の装置と比較すれば、メンテナンス信号出力部341を備えている点で異なる。なお、実施の形態1又は2と同様の構成についての重複する説明は省略する。
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of the
メンテナンス信号出力部341は、メンテナンス判別部340によるメンテナンス要否の判別結果に基づいて、メンテナンス装置4に対し、メンテナンス信号を出力する。メンテナンス信号は、ネットワークNを介して、メンテナンス制御装置40により受信される。メンテナンス制御装置40は、受信したメンテナンス信号基づいて、環境調整機器41~45に対し駆動信号を出力し、所定のメンテナンスが自動的に行われる。
The maintenance
室内での観葉植物栽培時の生育診断を行った実験例について説明する。室内で栽培している観葉植物(シェフレラ)の茎部において、AEデータDsを測定するとともに、水やり時刻を記録した。 An experimental example in which a growth diagnosis was performed when cultivating foliage plants indoors will be described. AE data Ds were measured and watering time was recorded in the stem of a foliage plant (Chef Rera) cultivated indoors.
(1)栽培条件及び測定条件
シェフレラは、ハイドロカルチャーにより室内(窓際)で栽培されており、水やりとしてハイポネックス(登録商標)を600倍に希釈した養液を定期的に補給した。そして、水やりを行った時刻を記録し、気づきデータとした。
(1) Cultivation conditions and measurement conditions Chef Rera is cultivated indoors (by the window) by hydroculture, and was regularly replenished with a nutrient solution diluted 600-fold with Hyponex (registered trademark) for watering. Then, the time when watering was performed was recorded and used as the noticed data.
AEセンサ30a,30bとして、エレクトレットセンサー(ECS)を用いて、AEデータDsの測定を行った。2個のAEセンサ30a及び30bが、ステンレス製のクリップを用いて茎部に固定され、データ収集装置31を用いて、アコースティック・エミッションの検出を行った。この時、信号の増幅率は40~200Hzで60dBとし、サンプリング速度500kHzで、1msの波形の両振幅Vppについて、2つのセンサのVppのいずれかが100mV以上で、他方のVppが50mV未満の場合、アコースティック・エミッションであると判定し、その検出時刻を記録した。アコースティック・エミッションが検出された時刻をAEデータとして蓄積した。
The AE data Ds were measured using an electret sensor (ECS) as the
(2)AEデータと気づきデータを用いた生育診断
図11は、AEデータDsと水やりとの関係を示した図であり、図中の矢印は、水やりを行った日を示している。図中の(a)には、1時間ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すAEデータDsと、水やり日との関係が示されている。図中の(b)には、1日ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すAEデータDsと、水やり日との関係が示されている。
(2) Growth diagnosis using AE data and awareness data FIG. 11 is a diagram showing the relationship between AE data Ds and watering, and the arrow in the figure indicates the day when watering was performed. In (a) in the figure, the relationship between the AE data Ds showing the number of occurrences of acoustic emissions per hour and the watering day is shown. In (b) in the figure, the relationship between the AE data Ds showing the number of occurrences of acoustic emissions per day and the watering day is shown.
この図を参照すれば、4日、17日、23日において水やりを行うことにより、AEデータDsが急激に低下していることが読み取れる。また、水やりの前日には、他の日と比べてAEデータDsが極端に大きくなっていたことも読み取れる。すなわち、水やり前は、前回の水やりから日数が経過して乾燥ストレスが増大したため、AEデータDsが増大していたが、水やりを行ったことにより、乾燥ストレスが急激に低下し、AEデータDsも低下している。このようにして、AEデータDsと水やり時刻の関係から、水やりを行ったことにより植物の活動状態が大きく変化したことがわかり、水やりの効果があったことが把握できる。 With reference to this figure, it can be read that the AE data Ds are drastically reduced by watering on the 4th, 17th, and 23rd. It can also be read that the AE data Ds were extremely large on the day before watering as compared with other days. That is, before watering, the AE data Ds increased because the drying stress increased after the number of days had passed since the previous watering, but the drying stress decreased sharply due to the watering, and the AE. The data Ds are also decreasing. In this way, from the relationship between the AE data Ds and the watering time, it can be seen that the activity state of the plant was significantly changed by watering, and it can be understood that the watering was effective.
その一方で、32日の水やりでは、AEデータDsに大きな変化はない。これは、前日のAEデータDsが極端に増加しているわけではなかったためであり、このような場合は、AEデータDsから水やりの効果を知ることは難しい。 On the other hand, there is no significant change in the AE data Ds after watering on the 32nd. This is because the AE data Ds on the previous day did not increase extremely, and in such a case, it is difficult to know the effect of watering from the AE data Ds.
(3)活動度Aと気づきデータを用いた生育診断
図12は、活動度Aと水やりとの関係を示した図であり、図中の矢印は、水やりを行った日を示している。図中の(a)には、1日ごとの活動度Aと、水やり日との関係が示されている。図中の(b)には、1日ごとの活動度の移動平均MAと、水やり日との関係が示されている。
(3) Growth diagnosis using activity A and awareness data Fig. 12 is a diagram showing the relationship between activity A and watering, and the arrows in the figure indicate the day when watering was performed. .. In (a) in the figure, the relationship between the daily activity level A and the watering day is shown. In (b) in the figure, the relationship between the moving average MA of the daily activity and the watering day is shown.
1時間ごとのAEデータDsと、図7(b)のリズムパターンとを用いて、式(1)を用いて1日ごとの活動度Aを算出した。つまり、サンプリング時間tsを1時間、評価時間twを1日とし、朝夕の時間帯のパターンデータを0にして、活動度Aを求めた。また式(2)を用いて、平均区間を7日として活動度の移動平均MAを算出した。 Using the hourly AE data Ds and the rhythm pattern of FIG. 7 (b), the daily activity A was calculated using the equation (1). That is, the sampling time ts was set to 1 hour, the evaluation time tw was set to 1 day, the pattern data in the morning and evening time zones was set to 0, and the activity level A was obtained. Further, using the equation (2), the moving average MA of the activity was calculated with the average interval as 7 days.
この図を参照すれば、活動度A及びその移動平均MAが、いずれも水やり日又はその翌日から増加する傾向にあることがわかる。また、17日、23日の前日はAEデータDs著しく増大していたのにもかかわらず、活動度Aは低い値か低下傾向にあったこともわかる。つまり、17日、23日の前日は、昼夜のリズムに関係なく多数のアコースティック・エミッションが発生していたことがわかり、強い乾燥ストレスの影響で活動のリズムが乱れていることが、活動度A又はその移動平均MAの変化から一目でわかる。 With reference to this figure, it can be seen that the activity A and the moving average MA thereof tend to increase from the watering day or the next day. It can also be seen that although the AE data Ds increased significantly on the day before the 17th and 23rd, the activity A was low or tended to decrease. In other words, on the day before the 17th and 23rd, it was found that a large number of acoustic emissions occurred regardless of the rhythm of day and night, and the activity rhythm was disturbed by the influence of strong dry stress. Or it can be seen at a glance from the change in the moving average MA.
また、32日にはAEデータDsには大きな変化はなかったが、活動度Aはその後増加傾向にあることから、水やりの効果があったことがわかる。さらに、活動度の移動平均MAの挙動を見れば、水やり後に増加した後に減少に転じているが、その後に水やりをすることで再び増加する傾向にあることもわかる。つまり、活動度の移動平均MAが減少し始めれば、水やりを行えばよいことがわかり、実際に水やりを行った場合、その効果があったか否かも活動度の移動平均MAにより把握することができる。このようにして、活動度Aを指標とすることにより、観葉植物などの水やりの時期を容易に知ることができる。特に、AEデータDsを指標とする場合よりも容易に知ることができる。 In addition, although there was no significant change in the AE data Ds on the 32nd, the activity level A has been increasing since then, indicating that the watering effect was effective. Furthermore, looking at the behavior of the moving average MA of activity, it can be seen that the activity increased after watering and then decreased, but then increased again by watering. In other words, if the moving average MA of activity starts to decrease, it is understood that watering should be performed, and if watering is actually performed, it is possible to grasp whether or not the effect was achieved by the moving average MA of activity. can. In this way, by using the activity level A as an index, it is possible to easily know the timing of watering the foliage plants and the like. In particular, it can be known more easily than when the AE data Ds is used as an index.
ハウス栽培トマトの生育診断を行った実験例について説明する。ハウス栽培トマトの茎部においてAEデータDsの測定を行うとともに,ビニールハウスの天窓の温度設定を変更した日を記録した。測定期間中、日照時間が増加しており、それに伴って天窓の温度設定を下げていった。その結果、測定開始時は、夕方に天窓が開いて換気されていたのに対して、徐々に換気の開始時間が早まっていた。すなわち、天窓の温度設定を下げた日は、換気時間を長くした日に相当し、換気という気づきデータを記録したことになる。また、天候不順が続いた日についても記録し、気づきデータとして利用した。 An experimental example in which the growth of house-grown tomatoes was diagnosed will be described. The AE data Ds were measured on the stems of greenhouse-grown tomatoes, and the day when the temperature setting of the skylight of the greenhouse was changed was recorded. During the measurement period, the hours of sunshine increased, and the temperature setting of the skylight was lowered accordingly. As a result, at the start of the measurement, the skylight was opened in the evening to ventilate, but the ventilation start time was gradually accelerated. That is, the day when the temperature setting of the skylight was lowered corresponds to the day when the ventilation time was lengthened, and the awareness data of ventilation was recorded. We also recorded the days when unseasonable weather continued and used it as notice data.
図13は、平均日照時間と気づきデータの関係を示した図であり、ビニールハウスが設置されている地域の気象データとしての平均日照時間が示されている。また、図中の三角印は、天候不順が続いた日であり、平均日照時間が短い日が続いた期間に対応している。このように、環境データを気づきデータとして利用することも可能である。 FIG. 13 is a diagram showing the relationship between the average sunshine duration and the awareness data, and shows the average sunshine duration as meteorological data in the area where the greenhouse is installed. In addition, the triangular marks in the figure indicate the days when the unseasonable weather continued, and correspond to the period when the average sunshine hours continued. In this way, it is also possible to notice the environmental data and use it as data.
(1)栽培及び測定条件
測定を行ったのは、埼玉県における大玉トマト(ごほうび)の生産を行っている施設(ビニールハウス)であり、トマトの苗は10月下旬にビニールハウス内に定植され、12月中旬から3月下旬まで100日間測定を行った。2個の振動センサー(NEC Tokin社のVS-BV205B)を同じ茎に取り付け、それをバンドパスフィルタ(20~100kHz、バターワース6次)とPCオシロ(PicoScope4424, Pico Technology Limited)に接続して、アコースティック・エミッションの検出を行った。2つの振動センサーからの信号強度を比較して、他方の信号より12dB以上大きな信号強度が得られた時、アコースティック・エミッションを検出した判別し、検出日時を秒単位で記録した。
(1) Cultivation and measurement conditions The measurement was carried out at a facility (vinyl house) that produces large tomatoes (rewards) in Saitama Prefecture, and tomato seedlings were planted in the vinyl house in late October. Then, the measurement was carried out for 100 days from the middle of December to the end of March. Two vibration sensors (NEC Tokin VS-BV205B) are attached to the same stem, and they are connected to a bandpass filter (20-100kHz, Butterworth 6th order) and a PC oscilloscope (PicoScope4424, Pico Technology Limited) to make an acoustic.・ Emissions were detected. The signal intensities from the two vibration sensors were compared, and when a
(2)AEデータと気づきデータを用いた生育診断
図14は、AEデータDsと気づきデータ(換気)との関係を示した図であり、図中の矢印は、換気時間を長くした日を示している。図中の(a)には、1時間ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すAEデータDsと、換気時間を長くした日との関係が示されている。図中の(b)には、1日ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すAEデータDsと、換気時間を長くした日との関係が示されている。
(2) Growth diagnosis using AE data and awareness data Fig. 14 is a diagram showing the relationship between AE data Ds and awareness data (ventilation), and the arrows in the figure indicate the day when the ventilation time was lengthened. ing. In (a) in the figure, the relationship between the AE data Ds showing the number of occurrences of acoustic emissions per hour and the day when the ventilation time is lengthened is shown. In (b) in the figure, the relationship between the AE data Ds showing the number of occurrences of acoustic emissions per day and the day when the ventilation time is lengthened is shown.
この図を参照すれば、換気時間を長くするにつれてAEデータDsが増加していることがわかる。これは、換気時間が長くなることにより、ハウス内部の湿度が低下して乾燥するため、植物の活発な蒸散が促されたためである。一方、62日における3回目の気づき(換気)後、AEデータDsは72日まで低下し、その後増加したが、再び89日まで減少している。 With reference to this figure, it can be seen that the AE data Ds increases as the ventilation time increases. This is because the longer ventilation time lowers the humidity inside the house and dries it, which promotes active transpiration of plants. On the other hand, after the third awareness (ventilation) on the 62nd day, the AE data Ds decreased until the 72nd day, then increased, but decreased again until the 89th day.
図中の三角印は、天候不順が続いた日を示しており、これらのAEデータDsの減少は天候不順と対応している。つまり、換気時間を長くしても日照が不足したため植物は活発に蒸散しなかったことがわかる。このようにして、気づきデータとAEデータDsの変化を表示することにより、植物が手入れや環境の異変に対してどのように応答しているかが一目で把握ができる。 The triangular marks in the figure indicate the days when the unseasonable weather continued, and the decrease of these AE data Ds corresponds to the unseasonable weather. In other words, it can be seen that the plants did not transpire actively due to lack of sunshine even if the ventilation time was lengthened. By displaying the changes in the awareness data and the AE data Ds in this way, it is possible to grasp at a glance how the plant responds to changes in care and environment.
その一方で、最初に換気時間を変更した42日について、その後のAEデータDsの増大が認められない。また、測定開始時は天候不順であったが、その後と比較してもAEデータDsに大きな差はない。このようにAEデータDsの変化だけでは、気づきデータから植物の生育状態の変化を把握できない場合がある。 On the other hand, for 42 days when the ventilation time was first changed, no increase in AE data Ds was observed thereafter. In addition, although the weather was unseasonable at the start of the measurement, there is no significant difference in the AE data Ds compared to after that. As described above, it may not be possible to grasp the change in the growth state of the plant from the awareness data only by the change in the AE data Ds.
(3)活動度Aと気づきデータを用いた生育診断
図15は、活動度Aと換気との関係を示した図であり、図中の矢印は、換気時間を長くした日を示している。図中の(a)には、1日ごとの活動度Aと、換気を長くした日との関係が示されている。図中の(b)には、1日ごとの活動度の移動平均MAと、換気を長くした日との関係が示されている。
(3) Growth diagnosis using activity A and awareness data Fig. 15 is a diagram showing the relationship between activity A and ventilation, and the arrows in the figure indicate the day when the ventilation time was lengthened. In (a) in the figure, the relationship between the daily activity A and the day when the ventilation is lengthened is shown. (B) in the figure shows the relationship between the moving average MA of daily activity and the day when ventilation is lengthened.
実施例1と同様の手順で、1日おきの活動度Aと、1週間の時間幅で修正移動平均(平滑移動平均)MAとを算出した。この時、リズムパターンRsは、図7(a)のように二値化されたパターンを用いて、9時~13時までを+1、それ以外の時間を-1にした。 In the same procedure as in Example 1, the activity degree A every other day and the modified moving average (smooth moving average) MA were calculated with a time width of one week. At this time, the rhythm pattern Rs was set to +1 from 9:00 to 13:00 and -1 at other times by using the binarized pattern as shown in FIG. 7A.
この図を参照すれば、活動度Aは、ばらつきが大きく、気づきデータとの関連性を把握するのは難しいが、活動度の移動平均MAの変化は、気づきデータと密接に関連していることがわかる。 With reference to this figure, the activity level A varies widely and it is difficult to grasp the relationship with the awareness data, but the change in the moving average MA of the activity level is closely related to the awareness data. I understand.
まず、測定開始時の天候不順の後、天候が回復したのにも関わらず、活動度の移動平均MAは減少傾向にある。これは、天候より他の要因が植物の活動度を低下させていることを示している。その後、42日に換気時間を長くすると、AEデータDsはほとんど変化していないのにも関わらず、移動平均MAは減少傾向から転じてわずかに増加し始めている。つまり、植物の活動度が低下していたのは、換気していなかったために湿度が高すぎて蒸散が促されなかったからであることがわかる。その後、換気時間を長くするにつれ、活動度の移動平均MAは増加していく。その後、再び減少するが、これは気づきデータから天候不順が原因であることがわかり、また、その後再び増加しているため、生育に問題はないことが把握できる。 First, after the unseasonable weather at the start of measurement, the moving average MA of activity is declining even though the weather has recovered. This indicates that other factors than the weather reduce the activity of the plant. After that, when the ventilation time was lengthened on the 42nd day, the moving average MA started to increase slightly after turning from the decreasing tendency, although the AE data Ds hardly changed. In other words, it can be seen that the activity of the plants was reduced because the humidity was too high and transpiration was not promoted because the plants were not ventilated. After that, as the ventilation time is lengthened, the moving average MA of activity increases. After that, it decreases again, but it can be understood from the notice data that this is caused by unseasonable weather, and since it increases again after that, there is no problem in growth.
このように、図15のような活動度Aと、気づきデータとを時刻を対応づけて表示することができれば、換気などの生産管理が植物の生育にどのような効果があったかが一目で把握できる。 In this way, if the activity level A as shown in FIG. 15 and the awareness data can be displayed in association with the time, it is possible to grasp at a glance what kind of effect the production control such as ventilation had on the growth of the plant. ..
この実施例では、重み付け関数としてのリズムパターンRsについて、9時~13時までを+1、それ以外を-1にした。これは、ハウス栽培トマトが、朝方に活発に活動し、その後は活動が穏やかになることにより、適度にトマトにストレスが負荷され、収量を維持して糖度を増加させることができるためである。つまり、測定対象の植物の望ましい活動リズムをリズムパターンRsとして用いることで、その植物に適した活動度Aを算出することができる。環境測定や水やりなどの手入れのデータだけでは、植物の適切な活動リズムを考慮した生育診断はできないため、このような手法により、簡便で効率的な生育診断が可能となる。 In this embodiment, the rhythm pattern Rs as a weighting function is set to +1 from 9:00 to 13:00 and -1 for the rest. This is because house-grown tomatoes are active in the morning and then moderately active, so that the tomatoes are moderately stressed, and the yield can be maintained and the sugar content can be increased. That is, by using the desired activity rhythm of the plant to be measured as the rhythm pattern Rs, the activity degree A suitable for the plant can be calculated. Since it is not possible to make a growth diagnosis in consideration of an appropriate activity rhythm of a plant only with care data such as environmental measurement and watering, such a method enables a simple and efficient growth diagnosis.
100,101 植物生育システム
1 ビニールハウス
2 維管束植物
3 植物診断装置
30,30b AEセンサ
31 データ収集装置
310 AEデータ生成部
311 AEデータ記憶部
312 AEデータ出力部
32 診断端末
320 AEデータ入力部
321 AEデータ記憶部
322 リズムパターン設定部
323 リズムパターン記憶部
324 活動度算出部
325 気づき入力部
326 気づきデータ記憶部
327 表示制御部
328 表示部
33 ストレージサーバ
340 メンテナンス判別部
341 メンテナンス信号出力部
4 メンテナンス装置
40 メンテナンス制御装置
41~45 環境調整機器
601~604 気づきボタン
61 設定ボタン
62 リズム設定ボタン
63 データ表示ボタン
64 グラフ
65 気づきデータのシンボル
A 活動度
Ds AEデータ
MA 修正移動平均
Rs リズムパターン
Sa,Sb AEセンサの出力信号
ts サンプリング時間
tw 評価時間
100,101
Claims (13)
上記維管束植物のアコースティックエミッションに関する周期的な活動リズムを示すリズムパターンを予め保持するリズムパターン記憶部と、
上記AEデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出する活動度算出部とを備えたことを特徴とする植物診断装置。 An AE data generator that detects acoustic emissions generated by cavitation of vascular plants based on the output signal of the AE sensor and generates AE data indicating the detection frequency per sampling time.
A rhythm pattern storage unit that holds in advance a rhythm pattern that indicates a periodic activity rhythm related to the acoustic emission of the vascular plant.
A plant diagnostic apparatus including an activity calculation unit for calculating the activity of the vascular plant based on the AE data and the rhythm pattern.
上記活動度は、2以上の上記AEデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値であることを特徴とする請求項1に記載の植物診断装置。 The sampling time is shorter than the cycle of the rhythm pattern,
The plant diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the activity degree is a value corresponding to a correlation between a data string composed of two or more AE data and the rhythm pattern.
上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持する気づきデータ記憶部とを備え、
上記表示部は、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示することを特徴とする請求項5又は6に記載の植物診断装置。 A notice input unit that accepts notice input by user operation,
It is equipped with a notice data storage unit that holds the operation time of the above notice input as notice data.
The plant diagnostic apparatus according to claim 5 or 6, wherein the display unit associates the operation time with the time change of the activity degree and displays a symbol indicating the awareness operation.
上記維管束植物のアコースティックエミッションに関する周期的な活動リズムを示すリズムパターンをリズムパターン記憶部から読み出すステップと、
上記AEデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出するステップとを備えた植物診断方法。 A step of detecting acoustic emissions generated by cavitation of vascular plants based on the output signal of the AE sensor and generating AE data indicating the frequency of detection of the above acoustic emissions per sampling time.
The step of reading out the rhythm pattern showing the periodic activity rhythm related to the acoustic emission of the vascular plant from the rhythm pattern storage unit, and
A plant diagnostic method comprising a step of calculating the activity of the vascular plant based on the AE data and the rhythm pattern.
上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持するステップとを備え、
上記活動度の時間変化を表示するとともに、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するステップとを備えたことを特徴とする請求項11に記載の植物診断方法。 Steps to accept notice input by user operation and
It is equipped with a step to retain the operation time of the above awareness input as awareness data.
The eleventh claim is characterized in that it includes a step of displaying the time change of the activity degree, associating the operation time with the time change of the activity degree, and displaying a symbol indicating the awareness operation. The plant diagnostic method described in.
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US20050121536A1 (en) | 2003-11-06 | 2005-06-09 | Bavel Michael V. | Integrated sap flow monitoring, data logging, automatic irrigation control scheduling system |
WO2010064669A1 (en) | 2008-12-05 | 2010-06-10 | 国立大学法人埼玉大学 | Method for evaluating healthiness of vascular plants, method for watering vascular plants, film-shaped electret sensor, and film-like ecm array |
JP2013051926A (en) | 2011-09-05 | 2013-03-21 | Casio Computer Co Ltd | Information terminal device, growth management system and program |
JP2017051125A (en) | 2015-09-08 | 2017-03-16 | 国立大学法人埼玉大学 | Growth diagnostic method, growth diagnostic apparatus, data measurement device, growth diagnostic program, growth assisting method, growth assisting device, and growth assisting program |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050121536A1 (en) | 2003-11-06 | 2005-06-09 | Bavel Michael V. | Integrated sap flow monitoring, data logging, automatic irrigation control scheduling system |
WO2010064669A1 (en) | 2008-12-05 | 2010-06-10 | 国立大学法人埼玉大学 | Method for evaluating healthiness of vascular plants, method for watering vascular plants, film-shaped electret sensor, and film-like ecm array |
JP2013051926A (en) | 2011-09-05 | 2013-03-21 | Casio Computer Co Ltd | Information terminal device, growth management system and program |
JP2017051125A (en) | 2015-09-08 | 2017-03-16 | 国立大学法人埼玉大学 | Growth diagnostic method, growth diagnostic apparatus, data measurement device, growth diagnostic program, growth assisting method, growth assisting device, and growth assisting program |
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