文献

J-GLOBAL ID：201802237268465032   整理番号：18A1713439

植物工場におけるレタス新鮮重量の空間マッピングのためのオンザゴ画像処理システム【JST・京大機械翻訳】

On-the-go Image Processing System for Spatial Mapping of Lettuce Fresh Weight in Plant Factory

著者 (3件)： Jiang Ji-song (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Kim Hak-Jin (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Cho Woo-Jae (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 17  ページ： 130-134  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植物工場における作物成長パラメータのリアルタイムモニタリングは,精密作物管理のためのそれらの成長状態の正確な評価に関する有用な情報を提供することができる。植物重量は収穫の最適時間を決定するために用いられる最も重要な生物物理学的特性の1つである。従来の植物重量測定は破壊的で労力がかかる。画像取得と重み推定から成るオンザ画像処理システムを開発し,水耕液中で成長した植物の新しい重みマップを生成した。本研究で開発された主要技術は,実時間画像処理と個々のlettの新鮮重みを推定する空間マッピング法である。画像は,低コストWebカメラで自動的に捕捉され,MYRIOベースの埋め込み制御装置を用いて処理された。カメラと埋め込まれたシステムは,2つのステッピングモータと線形アクチュエータを用いて,植物成長ベッド(0.94x1.8m)上のXY軸フレームに沿って移動した。画像前処理アルゴリズムは,2つの主要サブルーチン,すなわち画像セグメンテーションとターゲット植物認識から成った。画像セグメンテーションのために,HSV色空間とOtsu閾値のSチャネルを用いて,バックグラウンドから植物を分離した。標的植物は,捕獲された画像における成長層穴の位置情報に基づいて同定された。2点正規化法の使用と組み合わせて,レタス画像のピクセル数を実際の新鮮重みに関連付けるキャリブレーション式を用いて植物重量を推定した。開発された組込みシステムによって決定された新鮮重の精度は,1.0付近の勾配と4秒以内の処理時間で0.95の決定係数(R2)との高度に直線的な関係によって確認された。さらに,収穫前の収量を推定するために用いることができる,栽培床で生育したレタスの新鮮重の空間地図を作り出すことができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像処理 ,  栽培管理 ,  正規化 ,  位置情報 ,  植物成長 ,  チャネル ,  アクチュエータ ,  アルゴリズム ,  *レタス ,  *画像処理システム ,  線形性 ,  カメラ ,  *画像
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  Webカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 植物工場 ,  画像処理 ,  実時間センシング ,  新鮮な重量 ,  重複した葉 ,  植物成長

分類 (2件)： 発生,成長,分化  (EH02030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 植物 ,  工場 ,  レタス ,  新鮮重量 ,  空間マッピング ,  画像処理システム