JP2015133971A - Plant cultivation plant - Google Patents
Plant cultivation plant Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015133971A JP2015133971A JP2015030970A JP2015030970A JP2015133971A JP 2015133971 A JP2015133971 A JP 2015133971A JP 2015030970 A JP2015030970 A JP 2015030970A JP 2015030970 A JP2015030970 A JP 2015030970A JP 2015133971 A JP2015133971 A JP 2015133971A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- plant
- unit
- model
- flower
- growth
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
本発明は、植物育成モデル生成システム、植物栽培プラント及び植物育成モデル生成方法に関する。 The present invention relates to a plant growth model generation system, a plant cultivation plant, and a plant growth model generation method.
植物栽培システムは、栽培作業による負荷を低減し、植物の供給を安定化することができるものとして注目されている(例えば、特許文献1、非特許文献1参照)。
The plant cultivation system is attracting attention as being capable of reducing the load caused by cultivation work and stabilizing the supply of plants (for example, see
ところで、植物栽培システムは、さらなる管理コスト低減が望まれ、栽培設備(植物栽培プラント)の大規模化が望まれている。また、これまでは、栽培する生産者の経験と勘に依存しつつ、栽培が行われていた。
しかしながら、栽培規模の大規模化に伴って収穫時期を管理できる栽培方法が必要とされるが、従来までの経験と勘に依存した管理方法では、収穫時期を管理することは困難であった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、収穫時期を管理できる植物育成モデル生成システム、植物栽培プラント及び植物育成モデル生成方法を提供することを目的とする。
By the way, in the plant cultivation system, further management cost reduction is desired, and enlargement of cultivation facilities (plant cultivation plant) is desired. Until now, cultivation has been carried out depending on the experience and intuition of the producer.
However, a cultivation method capable of managing the harvesting time is required as the cultivation scale increases, but it has been difficult to manage the harvesting time with a management method that relies on conventional experience and intuition.
This invention is made | formed in view of such a situation, and it aims at providing the plant growth model production | generation system which can manage a harvest time, a plant cultivation plant, and a plant growth model production | generation method.
上記課題を解決するために、本発明は、植物を撮像し、前記植物の画像情報を生成する撮像部と、指示された位置まで前記撮像部が撮像する位置を移動させて、指示された方向から植物を撮像可能とする撮像位置移動手段と、前記撮像位置移動手段によって移動した位置から撮像された植物の画像情報に基づいて、開花時の花の位置を検出する検出部と、前記検出部が検出した前記開花時の花の位置と、前記花が成実した時の実の重量とに基づいて、前記花が成実した時の実の位置を推定した育成モデルを生成するモデル生成部と、を備えることを特徴とする植物育成モデル生成システムである。
また、本発明は、上記発明に記載の植物育成モデル生成システムを備えることを特徴とする植物栽培プラントである。
また、本発明は、指示された位置まで撮像部が撮像する位置を移動させて、指示された方向から植物を撮像可能とする撮像位置移動過程と、植物を前記撮像部によって撮像し、前記植物の画像情報を生成する撮像過程と、前記撮像過程において撮像された植物の画像情報に基づいて、開花時の花の位置を検出する検出過程と、前記検出過程において検出された前記開花時の花の位置と、前記花が成実した時の実の重量とに基づいて、前記花が成実した時の実の位置を推定した育成モデルを生成するモデル生成過程と、を含むことを特徴とする植物育成モデル生成方法である。
In order to solve the above-described problem, the present invention captures an image of a plant, generates an image information of the plant, and moves a position captured by the image capturing unit to an instructed position, thereby instructing an instructed direction. An imaging position moving means that can image a plant from, a detection unit that detects a position of a flower at the time of flowering based on image information of a plant imaged from a position moved by the imaging position moving unit, and the detection unit A model generation unit that generates a breeding model that estimates the actual position when the flower has grown, based on the position of the flower at the time of flowering detected and the weight of the fruit when the flower has grown, A plant growth model generation system characterized by comprising:
Moreover, this invention is provided with the plant growth model production | generation system as described in the said invention, It is a plant cultivation plant characterized by the above-mentioned.
Further, the present invention provides an imaging position moving process in which a position where the imaging unit captures an image is moved to an instructed position so that the plant can be imaged from the instructed direction, and the plant is imaged by the imaging unit. An imaging process for generating image information, a detection process for detecting a position of a flower at the time of flowering based on image information of a plant imaged in the imaging process, and a flower at the time of flowering detected in the detection process And a model generation process for generating a breeding model that estimates the position of the fruit when the flower has grown based on the position of the flower and the weight of the fruit when the flower has grown. It is a training model generation method.
以上説明したように、本発明によれば、収穫時期を管理することが可能となる。 As described above, according to the present invention, the harvest time can be managed.
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本実施形態による植物栽培プラントの概要を示す図である。図1(a)は、その断面図を示し、図1(b)は、その平面図を示す。
本発明の植物栽培プラント4は、植物栽培システム1(図3)を備え、植物の栽培を行う設備である。
図1に示すように、植物栽培プラント4は、植物栽培用の植生床6と、植生床6を外気空間7と隔てるために囲うプラント囲い8と、植生床6で植生される植物9に光を照射するランプ10とを備える。植物栽培プラント雰囲気調整装置2はプラント囲い8の内側空間13の雰囲気を調整するものである。植生床6は、図示の例では土の床であるが、不図示の液肥循環装置を備える水耕栽培用の水耕床であってもよい。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a plant cultivation plant according to this embodiment. FIG. 1A shows a cross-sectional view thereof, and FIG. 1B shows a plan view thereof.
The plant cultivation plant 4 of the present invention is a facility that includes the plant cultivation system 1 (FIG. 3) and that grows plants.
As shown in FIG. 1, the plant cultivation plant 4 illuminates a
プラント囲い8は、植生床6の周辺を外気空間7と隔てて、栽培される植物に適した雰囲気に保つためのものである。ランプ10は、図示の例ではプラント囲い8の内部に設置される。
The
さらに、植物栽培プラント4はプラント囲い8の内部に、所定条件に調整された空気を供給するための空調機12を備える。通常、空調機12は内側空間13から吸入口16を通じて空気を取り込んで、調整し、排出口18から内側空間13に戻す。
Furthermore, the plant cultivation plant 4 includes an
植物栽培プラント雰囲気調整装置2においては、ランプ10がランプ囲い20で囲われている。ランプ囲い20の壁の少なくとも一部は透明である。ランプ囲い20には、ランプ囲い20の内側と、内側空間13及び外気空間7とを選択的に導通する一の管路22が接続されている。また、ランプ囲い20には、ランプ囲い20の内側と、内側空間13及び外気空間7とを選択的に導通する他の管路24が接続されている。即ち、一の管路22は二股管26の根元で分岐し、二股管26の一方が内側空間13に通じ、他方が外気空間7に通じている。他の管路24は二股管28の根元で分岐し、二股管28の一方が内側空間13に通じ、他方が外気空間7に通じている。二股管26、28の根元には2方切り替え弁部30、32がそれぞれ設けられている。
In the plant cultivation plant atmosphere adjusting device 2, the
外気空間7の温度が内側空間13の設定温度より高いときには、一の管路22、他の管路24とも、外気空間7に通ずるように2方切り替え弁部30、32で設定する。外気空間7の温度が内側空間13の設定温度より低いときには、一の管路22、他の管路24とも、内側空間13に通ずるように2方切り替え弁部30、32で設定する。
When the temperature of the
この選択的な設定により、外気空間7の温度が内側空間13の設定温度より高いときには、空気が外気空間7から取り込まれ、空気が一の管路22、ランプ囲い20、他の管路24をこの順に経由して矢印Aの方向に進行して再び外気空間7に放出されるので、ランプ10がこの空気で冷却される。また、ランプ10の熱で暖められた空気が内側空間13に流入することがない。従って、ランプ10の熱による空調機12の冷房負荷の増大を防ぎ、空調負荷が軽減される。
With this selective setting, when the temperature of the
また、選択的な設定により、外気空間7の温度が内側空間13の設定温度より低いときには、空気が内側空間13から取り込まれ、空気が一の管路22、ランプ囲い20、他の管路24をこの順に経由して矢印Bの方向に進行して再び内側空間13に放出されるので、ランプ10がこの空気で冷却されるとともにランプ10の熱で暖められた空気が内側空間13に還流する。従って、ランプ10の熱により空調機12の暖房負荷を軽減することができる。
なお、一の管路22には、空気を矢印A或いは矢印Bの方向に送風するためのファンのような送風手段36が備えられている。
また、図1(b)に示すように、プラント囲い8の内側空間13は、移動型隔壁38によって分割され、内側空間13−1と13−2とに分かれている。内側空間13−1と13−2のそれぞれが、異なる環境条件に設定することができる。
植物9が栽培されている植生床6の間の通路では、移動型検出装置40が自走して植物9の状態を検出する。
Further, by selective setting, when the temperature of the
Note that one
Moreover, as shown in FIG.1 (b), the inner space 13 of the
In the passage between the
また、植物栽培プラント4において、移動型検出装置40が移動しながら、植物の状態を検出する場合を例示する。
図2を参照し、植物栽培プラント4における植物の状態を検出する移動型検出装置40を示す。
図2は、本実施形態における移動型検出装置40を示す図である。
移動型検出装置40は、移動型車両本体41を台車とする。移動型車両本体41は、移動手段とする車輪41Wを備え、駆動部(不図示)から供給される動力により移動する。
移動型車両本体41の上面には、水平方向に回転自在に支持されるブラケット42Bが設けられる。そのブラケット42Bには、アーム部42が設けられ、ブラケット42Bは、アーム部42を前後方向に転動自在に支持している。また、図2に示すように、移動型検出装置40が、連続して接続される複数のアーム部42(42−1、42−2、42−3、42−4)を備え、アーム部42の移動型車両本体41と反対側の先端には、撮像部300が設けられている。
Moreover, in the plant cultivation plant 4, the case where the movement type |
With reference to FIG. 2, the
FIG. 2 is a diagram showing the
The
A
移動型検出装置40は、アーム部42、撮像部300、移動型検出装置40の制御部を機能させ、自走可能とする電源部を備えている。
移動型検出装置制御部は、移動型車両本体41の移動制御、アーム部42を要求に応じて駆動して、撮像部300の位置及び方向を定める駆動制御、撮像部300を機能させる撮像制御、撮像した画像情報に基づいて検出処理、処理結果などを通信する通信制御などを行う。
移動型検出装置40は、植物栽培プラント4において栽培される植物9(図1)の状態を移動しながら検出する。
また、移動型検出装置40は、移動型車両本体41の代わりに固定的に設けられた台座であっても良い。
The
The mobile detection device control unit controls the movement of the mobile vehicle
The
Further, the
植物、すなわち農作物の栽培を制御する植物栽培システムの概要について説明する。
植物栽培システムは、栽培する植物を収穫して出荷されるまでの工程において、各種制御を施すことにより収穫時期を制御して、収穫予定時期の収穫量を高めることができる。
収穫予定時期の収穫量を高めるには、発芽から収穫までの各工程で、植物の生長を管理する直接的な制御と、間接的な制御とがある。
直接的な制御とは、間引き、剪定などにより植物自体を加工することなどが含まれる。
また、間接的な制御とは、各種環境条件の設定を行うことなどが含まれる。
植物栽培システムは、植物と、その植物を栽培する環境を制御対象として、その植物の育成状況、収穫時期などを最適化して、収穫予定時期の収穫量を増加するように制御する。
An outline of a plant cultivation system for controlling cultivation of plants, that is, agricultural crops will be described.
The plant cultivation system can increase the harvest amount at the scheduled harvest time by controlling the harvest time by performing various controls in the process from harvesting and shipping the plant to be cultivated.
In order to increase the amount of harvest at the scheduled harvest time, there are direct control for managing plant growth and indirect control in each process from germination to harvest.
Direct control includes processing the plant itself by thinning, pruning, or the like.
The indirect control includes setting various environmental conditions.
The plant cultivation system controls the plant and the environment in which the plant is cultivated as an object to be controlled, and optimizes the growth status and harvest time of the plant so as to increase the harvest amount at the scheduled harvest time.
本実施形態に示す植物栽培システムでは、植物の栽培環境を制御対象として、モデル化することにより、それぞれの栽培工程の制御を容易化する。
その制御にあたり、植物自体を直接的な方法だけで完全に制御しきれないこと、屋内環境であったとしても、バラツキがなくなるように環境の均一性を確保することが困難であることなどが、制御を困難とする要因となる。また、成長度合いが植物の個体差に依存することや、同一の個体内であっても、実の収穫時期がバラツクことにより、制御を困難とする要因となっている。
本実施形態では、その制御対象をモデル化し、制御を困難とする要因を外乱として捉え、生育状況に応じて、そのモデルを最適化することにより、収穫予定時期の収穫量を確保する制御を容易にする。
このような植物栽培システムの構成例について説明する。
In the plant cultivation system shown in this embodiment, control of each cultivation process is facilitated by modeling the plant cultivation environment as a control target.
In that control, the plant itself cannot be completely controlled by a direct method, and even in an indoor environment, it is difficult to ensure the uniformity of the environment so that there is no variation, It becomes a factor which makes control difficult. In addition, the degree of growth depends on individual differences between plants, and even within the same individual, the actual harvest time varies, which makes it difficult to control.
In this embodiment, the control target is modeled, the factors that make control difficult are regarded as disturbances, and the model is optimized according to the growth situation, thereby making it easy to control the amount of harvest at the scheduled harvest time. To.
A configuration example of such a plant cultivation system will be described.
図3は、本実施形態における植物栽培システムの構成を示すブロック図である。
この図3に示される植物栽培システム1は、例えば、制御対象部100、判定部200、撮像部300、位置制御部400、及び、制御部500を備える。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the plant cultivation system in the present embodiment.
The
制御対象部100は、管理対象である植物9と、植物9の育成環境を制御する環境駆動部120を備える。
植物9は、発芽後の葉、茎、花・実、及び根の状態によって生育状況を判定できる。その生育状況は、基準時(発芽時など)からの経過時間に関係付けて判定することができる。
例えば、葉の状態による判定では、葉の枚数、1枚の葉の大きさ、生い茂った葉の投影面積、しおれ具合(角度、縦横比)などがあげられる。茎の状態による判定では、背丈、枝の張り具合、太さなどがあげられる。花・実の状態による判定では、数、密度、配置、実の成熟度などがあげられる。根の状態による判定では、長さ、広がり具合などがあげられる。
The
The growth status of the
For example, in the determination based on the leaf state, the number of leaves, the size of the leaf, the projected area of the overgrown leaf, the wilting condition (angle, aspect ratio), and the like can be given. In the judgment based on the state of the stem, the height, the condition of the branch, the thickness, and the like can be given. In the determination based on the state of the flower / fruit, the number, density, arrangement, maturity of the fruit, etc. are raised. In the determination based on the state of the root, the length, the extent of spread, etc. are raised.
環境駆動部120は、制御部500から供給される環境制御量に応じて、植物が栽培される育成環境を制御する。
環境駆動部120は、光制御部121、空調設備122、二酸化炭素処理部123及び水調整設備124を備える。
The
The
光制御部121(光制御手段)は、発光部又は遮光部を含み、植物9に与える光の光量又は波長を制御する。一般的な植物9は、適当な光の強度及び照射時間に依存する光の量により光合成が行われ、成長が促進される。また、植物9の好日性を利用して、光の照射方向を制御して、植物9の成長する方向を制御する。また、光制御部121は、太陽などの自然光と異なり、特定の波長を制限して与えることにより、特定の成長を促進させる。
例えば、発光波長を制限できる発光部としては、発光ダイオード、高圧ネオンランプなどがある。遮光部によって波長を制限する場合には、波長選択性のフィルターを用いる。
The light control unit 121 (light control means) includes a light emitting unit or a light shielding unit, and controls the light amount or wavelength of light given to the
For example, light emitting units that can limit the emission wavelength include light emitting diodes and high pressure neon lamps. When the wavelength is limited by the light shielding portion, a wavelength selective filter is used.
空調設備122は、植物9が置かれている周囲温度、湿度、及び、風量を制御する。
十分な容量の空気を、適正な周囲温度、湿度、及び、風量に制御して与えることにより、植物9の成長にダメージを与えることなく成長を促進させることができる。
二酸化炭素処理部123は、空調設備122によって管理されている空気中の二酸化炭素濃度を制御する。適正量の二酸化炭素濃度を維持することにより、光合成を促進させることができる。二酸化炭素処理部123は、単に二酸化炭素を発生させるのではなく、他の設備が発生した二酸化炭素を再利用してもよい。
The
Growth can be promoted without damaging the growth of the
The carbon
水調整設備124は、植物9に給水する水量、水温、及び、養分濃度のうちから、少なくとも1つを制御する。特に水耕栽培である場合、水温及び養分濃度は大事な管理項目である。
このように、植物栽培システム1では、環境駆動部120を備えることにより、屋外環境の変化を遮蔽して、人工環境の元で栽培環境を構築する形態と、屋外環境の変化も利用しつつ、適切な環境を補助的に構築する管理支援型の栽培環境とする形態のいずれにも適用可能である。いずれの形態を採用するかは、栽培する植物の種別、栽培時期、成長過程、施設が置かれた環境などの条件により適宜選択される。
例えば、発芽から所定の期間は、人工光を用いて連続照射することにより、成長が促進される植物があることが知られている。また、照射する波長を選択することにより、成長量を制御して目的の成長を促進させることを可能とする。
The
Thus, in the
For example, it is known that there is a plant whose growth is promoted by continuous irradiation using artificial light for a predetermined period from germination. In addition, by selecting the wavelength to be irradiated, it is possible to control the growth amount and promote the target growth.
判定部200は、撮像部300によって撮像された画像情報と、植物9の育成モデルとに基づいて、植物9の育成状況を判定する。
判定部200は、検出部210、育成モデル部220、状況記憶部230、及び、育成状況判定部240を備える。
検出部210は、撮像された植物9の画像情報から、該植物9の成育状況を検出し、該画像情報と該成育状況を状況記憶部230に記憶させる。
また、検出部210は、撮像された植物9の画像情報と、その画像を撮像した位置情報から、その画像情報に含まれる植物9の特徴点の位置を検出し、検出した位置情報と撮像した時間情報とを、状況記憶部230に記憶される画像情報に関連づけて記憶する。
育成モデル部220は、複数の育成モデルを備える。育成モデル部220に設定される複数の育成モデルは、例えば、基準時(発芽時など)からの経過時間と植物9の生育状況とを関連づける、経過時間による育成状況モデル221(第1育成モデル)、花が成実した時の実の位置を推定した、花の位置に対する実の配置モデル222(第2育成モデル)、及び、大きさ、形又は色を基準とするパターンを用いて、検出する対象の特徴を抽出し、収穫時期を判定する収穫時期判定モデル223(第3育成モデル)を含む。
The determination unit 200 determines the growth status of the
The determination unit 200 includes a
The
Moreover, the
The
状況記憶部230は、植物9の画像情報、成育状況、画像情報に含まれる植物9の特徴点の位置情報、及び、撮像した時間情報を関連づけて記憶する。
育成状況判定部240は、記憶された画像情報と成育状況との少なくとも一方を用いて、植物9の育成モデルに基づいて育成状況を判定する。
育成状況判定部240は、育成モデル部220に含まれる、経過時間による育成状況モデル221(第1育成モデル)、花の位置に対する実の配置モデル222(第2育成モデル)、及び、収穫時期判定モデル223(第3育成モデル)の少なくとも一つを基準として、植物9の生育状況を判定する。
The
The growth
The breeding
撮像部300は、植物9(と該植物9の周囲の状況)を撮像し、画像情報を生成する。
撮像部300は、CCD又はCMOSセンサなどを搭載した撮像装置、及び、撮像用の補助光の発光装置を備える。
撮像部300は、撮像位置移動部400に含まれる移動型検出装置40(図2)が備えるアーム部42の先端部に搭載される。アーム部42の先端部の動きに応じて、撮像位置が変更され、被写体である植物9との相対位置が変化する。また、アーム部42の先端部に設けられた旋回台に撮像部300が搭載され、旋回台の制御により任意の方向に旋回可能となる。これらの制御を組み合わせることにより、撮像部300は、任意の位置、任意の方向から植物9を撮像することが可能となる。
The
The
The
撮像位置移動部400(撮像位置移動手段)は、指示された位置まで撮像部300が撮像する位置を移動させて、植物9を指示された方向から撮像可能とする。
撮像位置移動部400(撮像位置移動手段)は、撮像する位置を移動させる移動型検出装置40(図2)を備え、移動型検出装置40(図2)には(多関節型の)アーム部42(ロボットアーム)が設けられる。
そのアーム部42の先端には、撮像部300に被写体からの光を導く光学系が設けられており、撮像位置移動部400は、その光学系の光軸を指示された方向に転回させる。
The imaging position moving unit 400 (imaging position moving unit) moves the position captured by the
The imaging position moving unit 400 (imaging position moving means) includes a movable detection device 40 (FIG. 2) that moves an imaging position. The movable detection device 40 (FIG. 2) includes an (articulated) arm unit. 42 (robot arm) is provided.
An optical system that guides light from the subject to the
制御部500(制御部)は、撮像位置移動部400(撮像位置移動手段)によって移動した位置から撮像された植物9の画像情報に基づいて、植物9の育成モデルを基準として育成状況を判定した結果に従って、植物9の育成環境を制御する。
制御部500は、育成モデル生成部510、環境制御部520、位置制御部530、生産計画設計部540、収穫計画作成部550、剪定計画設計部570を備える。
育成モデル生成部510は、育成モデルを画像情報に基づいて生成し、育成モデル部220に保持される育成モデルを更新する。
育成モデル生成部510は、画像情報から生成された育成状況によって第1育成モデルを決定する第1モデル生成部、画像情報から開花時の花の位置を検出し第2育成モデルを生成する第2モデル生成部、画像情報から収穫時期を判定する第3育成モデルを生成する第3モデル生成部を備える。
The control unit 500 (control unit) determines the growth status based on the growth model of the
The
The training
The growth
環境制御部520は、判定された育成状況に応じて育成環境を制御する環境制御量を生成する。例えば、環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える光を制御する場合には、光制御部120によって、植物9に与える光の光量又は波長を制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える二酸化炭素濃度を制御する場合には、二酸化炭素発生部123によって、植物9が置かれている二酸化炭素濃度を制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える空気を制御する場合には、空調設備121によって、植物9に給水する周囲温度、湿度、及び、風量の少なくともいずれか1つを制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える水を制御する場合には、水調整設備124によって、植物9に給水する水量、水温、周囲温度、及び、養分濃度の少なくともいずれか1つを制御する。
位置制御部530は、撮像位置移動部400を制御して、植物9を撮像する位置及び方向を指示する。位置制御部530は、撮像部300の位置、撮像方向を変更して目的に応じた画像情報を撮像するために撮像位置移動部400を制御する。
The
The
生産計画設計部540は、撮像された画像情報に基づいて生産計画を設計する。
収穫計画作成部550は、第3育成モデルに基づいて、収穫計画を作成する。
配置計画設計部560は、対象となる植物9の第1育成モデルに応じて、対象となる植物9の周囲に位置する他の植物9の配置計画を設計する。
剪定計画設計部570(第1剪定計画設計部)は、第1育成モデルに応じて、植物9を剪定する剪定計画を設計する。また、剪定計画設計部570(第2剪定計画設計部)は、第2育成モデルに応じて、植物9の花(実)を剪定する剪定計画を設計する。
The production
The harvest
The arrangement
The pruning plan design unit 570 (first pruning plan design unit) designs a pruning plan for pruning the
(植物の収穫時期の制御)
図4を参照し、本実施形態における植物の収穫時期の制御について説明する。
図4は、本実施形態における植物の収穫時期の制御を示す図である。
この図4に示されるグラフは、横軸を発芽からの経過日数(時間)、縦軸が植物の成長度合いを示し、いわゆる成長曲線の形状を有する。このグラフが示すように、成長度合いは経過日数に応じた関数として定義することができ、特定の環境条件下における傾向を、過去のデータに基づいて生成された育成モデルを植物9の育成状況管理の基準とする。
(Control of plant harvest time)
With reference to FIG. 4, control of the harvest time of the plant in this embodiment is demonstrated.
FIG. 4 is a diagram illustrating the control of the plant harvest time in the present embodiment.
In the graph shown in FIG. 4, the horizontal axis indicates the number of days (hours) elapsed from germination, the vertical axis indicates the degree of plant growth, and has a so-called growth curve shape. As shown in this graph, the degree of growth can be defined as a function according to the number of days elapsed. The standard.
グラフS4aは、植物9の育成状況管理の基準とする成長曲線を示す育成モデルである。このグラフS4aに基づいて、収穫時期を設定することができる。
グラフS4bは、植物の育成状況管理を行わずに、グラフS4aに示した育成モデルより遅れて成長する過程を示す。このグラフS4bに示すように育成すると収穫時期が、計画より遅れてしまうことになる。そこで、本植物栽培システム1では、育成の過程で検出された育成状況の遅れを、周囲の環境を制御することにより、育成状況を促進させるように制御する。
育成状況を促進する場合には、制御対象である植物9の種別、及び、対策を実施する時期に応じて処理内容が選択される。例えば、対策の内訳として、光照射量を増加させたり、周囲温度、水温を高めたり、必要な養分量を増加させたりするなどの方法があげられる。
The graph S4a is a breeding model showing a growth curve that is used as a reference for the management of the cultivation status of the
The graph S4b shows a process of growing later than the growth model shown in the graph S4a without managing the plant growth status. When growing as shown in the graph S4b, the harvesting time is delayed from the plan. Therefore, in the present
When promoting the growing situation, the processing content is selected according to the type of the
一方、育成状況を遅らせる場合にも、制御対象である植物9の種別、及び、対策を実施する時期に応じて処理内容が選択される。例えば、対策の内訳として、光照射量を減少させたり、周囲温度、水温を低下させたり、必要な養分量を減少させたりするなどの方法があげられる。
On the other hand, also in the case of delaying the breeding status, the processing content is selected according to the type of the
また、検出部210による育成状況の検出は、各個体の状況を検出し、それぞれ検出された結果に基づいて総合的に判定することも可能である。その総合的な判定では、それぞれ検出された検出結果を平均化したり、バラツキを検出したりするなど、各種統計処理の手法を適用できる。
例えば、全体を複数の区画に分割し、その区画に含まれる植物9から検出された結果を区画ごとにまとめて判定することも可能である。このように区画を分割することにより、配置された位置によるバラツキを検出することができる。
In addition, the detection of the breeding status by the
For example, it is also possible to divide the whole into a plurality of sections and collectively determine the results detected from the
また、異なる種類の植物を区画ごとに配置して、それぞれに適した環境を設定することも可能である。
植物9の育成状況の検出には、1つの判定基準によって検出してもよく、或いは、複数の判定基準によって検出した複数の変数に基づいて判定してもよい。
It is also possible to set different environments by arranging different types of plants for each section.
The detection of the growth status of the
(植物の育成状態の検出)
図5から7を参照し、本実施形態における植物の育成状況の検出について説明する。
植物9の生育状況の検出は、検出対象に応じて複数の方法を選択することができる。
検出対象を、葉、茎、花・実、根のそれぞれを選択することができる。
(Detection of plant growth state)
With reference to FIGS. 5 to 7, detection of the plant growth status in this embodiment will be described.
For the detection of the growth status of the
The detection target can be selected from leaves, stems, flowers / fruits, and roots.
葉の状態による判定では、葉の枚数、1枚の葉の大きさ、生い茂った葉の投影面積、しおれ具合(角度、一枚の葉の縦横比)などがあげられる。
葉の枚数は、予め定められた範囲に内に存在する枚数、或いは、茎(特定された枝)に着いた葉の枚数を計数することにより検出する。
1枚の葉の大きさは、特定された葉の大きさ、予め定められた範囲に内に存在する葉の大きさの平均、或いは、茎(特定された枝)に着いた葉の大きさの平均を算出することにより検出する。葉の大きさは、長手方向(縦)の長さ、長手方向と直交する方向(横)の長さ、面積とすることができる。
生い茂った葉の投影面積は、植物9の側面から鉛直面に投影された面積を検出する。
葉のしおれ具合は、水分不足などのストレスを容易に検出できる。しおれた状態では、葉先が下を向くことから、水平面と葉の表面とがなす角度から検出することができる。或いは、一枚の葉の縦横比を算出してもよい。しおれたことにより葉の張りがなくなり、見かけ上の横幅が狭くなる。そのため、しおれ具合により、一枚の葉の縦横比が変化する。
In the determination based on the leaf state, the number of leaves, the size of the leaf, the projected area of the overgrown leaf, the wilting condition (angle, aspect ratio of one leaf), and the like can be given.
The number of leaves is detected by counting the number of leaves existing within a predetermined range or the number of leaves attached to a stem (specified branch).
The size of one leaf is the size of the specified leaf, the average of the size of the leaf existing within a predetermined range, or the size of the leaf attached to the stem (specified branch) It is detected by calculating the average of. The size of the leaves can be the length in the longitudinal direction (vertical), the length in the direction orthogonal to the longitudinal direction (horizontal), and the area.
The projected area of the overgrown leaves detects the area projected from the side surface of the
The degree of leaf wilting can easily detect stress such as lack of moisture. In the wilted state, the leaf tip faces downward, and therefore, it can be detected from the angle formed by the horizontal plane and the leaf surface. Alternatively, the aspect ratio of one leaf may be calculated. By wilting, there is no leaf tension, and the apparent width becomes narrower. Therefore, the aspect ratio of a single leaf changes depending on the condition of wilting.
茎の状態による判定では、背丈、枝の張り具合、太さなどがあげられる。
背丈は、茎(或いは先端の葉)の先の高さを検出する。撮像部300の高さを茎の高さと一致させることにより、撮像部300の高さから検出できる。
枝の張り具合は、枝分かれしている分岐数、或いは、枝の長さを検出する。
茎の太さは、基準の高さの茎の太さを検出する。
In the judgment based on the state of the stem, the height, the condition of the branch, the thickness, and the like can be given.
The height detects the height of the tip of the stem (or the leaf at the tip). The height of the
The degree of branch tension detects the number of branches or the length of the branches.
The thickness of the stem detects the thickness of the stem having a reference height.
花・実の状態による判定では、数、密度、配置、実の成熟度などがあげられる。
図5は、花と実の位置関係を示す図である。
図5(a)、(c)に開花期の状態を示し、図5(b)、(d)に成実期の状態を示す。
実の位置は、花の位置に依存することから、花の数及び位置を特定することにより、実の数と位置を特定することができる。開花期に示す花f1とf2は、成実期には実F1とF2として変化する。
花(実)の数は、予め定められた範囲に内に存在する数量、或いは、茎(特定された枝)に着いた花(実)の数量を計数することにより検出する。
花(実)の密度は、検出した花(実)の数量を単位容量で除算することにより算出できる。或いは、簡易的には、撮像された画像の所定の範囲に存在する花(実)の数量を計数する。
花(実)の配置は、3次元計測の手法を用いることにより検出する。また、検出された花の位置から、成実期の実の位置を推定することができる。実の大きさ、重量を仮定して、その実がぶら下がる枝の強度と長さを演算条件とすることより、花の3次元位置に基づいて、実の推定位置を算出することができる。
この算出された推定位置から、隣接する実との干渉を推定することができる。つまり、実の大きさより、相対距離が近い場合には、干渉が生じると推定することができる。
In the determination based on the state of the flower / fruit, the number, density, arrangement, maturity of the fruit, etc. are raised.
FIG. 5 is a diagram showing the positional relationship between flowers and fruits.
FIGS. 5 (a) and 5 (c) show the flowering state, and FIGS. 5 (b) and 5 (d) show the fruiting state.
Since the actual position depends on the position of the flower, the actual number and position can be specified by specifying the number and position of the flowers. Flowers f1 and f2 shown in the flowering period change as fruits F1 and F2 in the mature period.
The number of flowers (fruits) is detected by counting the quantity existing within a predetermined range or the number of flowers (fruits) attached to the stem (specified branch).
The density of the flower (fruit) can be calculated by dividing the quantity of the detected flower (fruit) by the unit capacity. Or, simply, the number of flowers (fruits) existing in a predetermined range of the captured image is counted.
The arrangement of flowers (fruits) is detected by using a three-dimensional measurement technique. Moreover, the actual position of the fruiting period can be estimated from the detected position of the flower. The actual estimated position can be calculated based on the three-dimensional position of the flower by assuming the actual size and weight and using the strength and length of the branch from which the fruit hangs as calculation conditions.
From this calculated estimated position, it is possible to estimate interference with an adjacent actual object. That is, it can be estimated that interference occurs when the relative distance is closer than the actual size.
実の成熟度は、実の色の変化に基づいて検出できる場合がある。
図6は、実の成熟度の検出を説明する図である。
図6(a)に示されるように、熟した実F3の色と熟しきらない実F4の色とが異なる場合に適用できる。熟しきらない実F4の色C1に対し、熟した実F3の色C2への色の変化を検出することにより、成熟度を検出できる。
図6(b)に示されるように、実の一部(例えば、下側)の色C2が変色し、その変色した範囲(Z2)を検出することにより成熟度を検出できる。
実の成熟度は、成熟度が高くなるにつれ、光の透過量が高く変化する場合がある。実に対して所定の光量の光(測定補助光)を照射して、その透過光の量を検出する。例えば、実の下部(又は側面)に接近した位置から測定補助光を照射して、撮像部300は、透過された光を検出する。その際、撮像部300の画角に、補助光源からの直接光が入らないように位置関係を調整する。
Actual maturity may be detected based on actual color changes.
FIG. 6 is a diagram for explaining detection of actual maturity.
As shown in FIG. 6A, the present invention can be applied when the color of the ripe fruit F3 is different from the color of the fruit F4 that is not fully ripe. The degree of maturity can be detected by detecting the change in color of the actual fruit F4 that is not fully ripe to the color C2 of the fruit F3 that is ripe.
As shown in FIG. 6B, a part of the actual color C2 (for example, the lower side) is discolored, and the maturity can be detected by detecting the discolored range (Z2).
The actual maturity level may change higher as the maturity level increases. Actually, a predetermined amount of light (measurement auxiliary light) is irradiated to detect the amount of transmitted light. For example, the
根の状態による判定では、長さ、広がり具合などがあげられる。水耕栽培であれば、根の長さを検出できる場合がある。根の長さは、株の位置からの長さを検出する。根の広がり具合は、株の位置から根が広がった面積を検出する。根の長さも広がり具合も、いずれも水中であることから直接的に検出しにくいが、補助光を照射して、根による影を間接的に検出することができる。 In the determination based on the state of the root, the length, the extent of spread, and the like can be given. If it is hydroponics, the length of a root may be detectable. The length of the root is detected from the position of the strain. The extent of root detection detects the area where the root has spread from the position of the strain. Although both the length and extent of roots are underwater, they are difficult to detect directly, but it is possible to indirectly detect shadows by roots by irradiating auxiliary light.
上記に示した直接的な検出方法のほかに、直接検出された結果に基づいた3次元モデルを作成することにより、直接測定できない情報を間接的に検出してもよい。
図7は、葉の状態を示す図である。
図7(a)に、4枚の葉の着いた茎を俯瞰した画像として示す。
植物9の側面から撮像した画像情報では、この図に示されるような画像情報を取得できるが、平面的な状態を検出するのは困難である。そこで、4枚の葉を3次元情報として抽出する。
図7(b)に、図7(a)に示した4枚の葉を3次元情報とした結果に基づいて、水平面に投射した結果を示す。このような次数変換の方法を採ることにより、植物9の上部からの撮像が困難な場合でも、任意の高さの葉の平面投射図を作成することができる。破線の円は、葉の先端の近傍を通過する円を示す。
In addition to the direct detection method described above, information that cannot be directly measured may be indirectly detected by creating a three-dimensional model based on the directly detected result.
FIG. 7 is a diagram showing the state of leaves.
FIG. 7A shows a bird's-eye view of four stems with leaves.
The image information captured from the side surface of the
FIG. 7B shows the result of projecting on the horizontal plane based on the result of using the four leaves shown in FIG. 7A as the three-dimensional information. By adopting such an order conversion method, even when it is difficult to image from the upper part of the
図7(c)に、図7(a)に示した4枚の葉が、しおれた状態を示す。それぞれの葉の先端が地面に向かって垂れ下がった状態を示す。この状態の4枚の葉を3次元情報として抽出する。
図7(d)に、図7(b)と同様に図7(c)に示した4枚の葉を3次元情報とした結果に基づいて、水平面に投射した結果を示す。4枚の葉がしおれた状態となったことにより、葉の先端の近傍を通過する円は、図7(b)に示した葉の先端の近傍を通過する円より小さな円となる。
このように投射された葉のイメージが示す葉の先端の近傍を通過する円の直径により、葉の成長度合い、しおれ具合などの検出を行うことができる。
また、茎の先端に花が咲く「菊」のような植物の花の状態を検出することに応用できる。
FIG. 7C shows a state where the four leaves shown in FIG. The state where the tip of each leaf hangs down toward the ground is shown. The four leaves in this state are extracted as three-dimensional information.
FIG. 7 (d) shows the result of projection on the horizontal plane based on the result of using the four leaves shown in FIG. 7 (c) as three-dimensional information in the same manner as FIG. 7 (b). Since the four leaves are in a wilted state, the circle passing near the tip of the leaf is smaller than the circle passing near the tip of the leaf shown in FIG.
By detecting the diameter of the circle passing through the vicinity of the tip of the leaf indicated by the projected leaf image, it is possible to detect the degree of leaf growth, the condition of wilting, and the like.
Moreover, it can be applied to detecting the state of a plant flower such as “chrysanthemum” where a flower blooms at the tip of the stem.
(育成モデルの生成)
次に、育成モデルについて説明する。
前述の「(植物の育成状態の検出)」において、目的にあった検出条件による植物9の育成状態を示した。検出された育成状態を判定するための基準として用いる育成モデルの生成について示す。
最初に、基準時(発芽時など)からの経過時間に応じて、植物9の生育状況を判定するために、基準時(発芽時など)からの経過時間と植物9の生育状況とを関連づける経過時間による育成状況モデル(第1育成モデル)が必要となる。
この第1育成モデルには、各種項目を選択することができる。例えば、葉の状態による判定では、葉の枚数、1枚の葉の大きさ、生い茂った葉の投影面積、しおれ具合(角度、縦横比)などがあげられる。茎の状態による判定では、背丈、枝の張り具合、太さなどがあげられる。花・実の状態による判定では、数、密度、配置、実の成熟度などがあげられる。根の状態による判定では、長さ、広がり具合などがあげられる。
選択された項目において、基準時(発芽時など)からの経過時間に応じ成長曲線に基づいた数値を基準値とすることにより、モデル化することができる。
この第1育成モデルは、個体の成長の基準とするだけでなく、隣接する個体との干渉を判定する場合にも用いることができる。
(Generation of training model)
Next, the training model will be described.
In the above-mentioned “(Detection of plant growth state)”, the growth state of the
First, in order to determine the growth status of the
Various items can be selected for the first breeding model. For example, in the determination based on the leaf state, the number of leaves, the size of the leaf, the projected area of the overgrown leaf, the wilting condition (angle, aspect ratio), and the like can be given. In the judgment based on the state of the stem, the height, the condition of the branch, the thickness, and the like can be given. In the determination based on the state of the flower / fruit, the number, density, arrangement, maturity of the fruit, etc. are raised. In the determination based on the state of the root, the length, the extent of spread, etc. are raised.
In the selected item, modeling can be performed by using a numerical value based on the growth curve as a reference value according to the elapsed time from the reference time (such as germination).
This first breeding model can be used not only as a reference for growth of an individual but also when determining interference with an adjacent individual.
また、花が成実した時の実の位置を推定した、花の位置に対する実の配置モデル(第2育成モデル)が必要とされる。
この第2育成モデルには、花・実の状態による判定では、数、密度、配置などがあげられる。
選択された項目において、花の位置に対する実の配置を推定した位置、大きさを基準値とすることにより、モデル化することができる。
この第2育成モデルは、個々の実の成長の基準とするだけでなく、隣接する実のそれぞれの大きさと隔離距離により、隣接する実の干渉を判定する場合にも用いることができる。
In addition, an actual arrangement model (second breeding model) with respect to the position of the flower, which estimates the actual position when the flower has grown, is required.
In this second breeding model, the number, density, arrangement, and the like are raised in the determination based on the state of the flower / fruit.
In the selected item, the model can be modeled by using the position and size of the actual arrangement with respect to the position of the flower as reference values.
This second breeding model can be used not only as a reference for individual actual growth, but also when determining adjacent real interference based on the size and isolation distance of each adjacent real.
また、大きさ、形又は色を基準とするパターンを用いて、検出する対象の特徴を抽出する、収穫時期を判定する収穫時期判定モデル(第3育成モデル)が必要となる。 Further, a harvest time determination model (third breeding model) for determining the harvest time, which extracts the characteristics of the target to be detected using a pattern based on the size, shape, or color, is required.
つまり、育成モデル生成部510は、判定項目として選択された項目に対応する数値をモデル化することにより基準値を生成し、育成モデル部220の初期値とする。
育成モデル生成部510は、育成モデルの生成を画像情報に基づいて生成して、更新する。生成した育成モデルと、実際の状態との乖離が大きい場合には、無理な制御量を与えることとなる場合がある。その場合には、育成モデル生成部510は、予め定めた閾値を基準に、判定し育成モデルを補正して、育成モデル部に保持された値を更新する。なお、育成モデルの更新は、段階的に定めた成長課程によって更新周期を変更してもよい。
That is, the breeding
The growth
判定部200では、検出部210によって検出された値と、育成モデル部220に保持された各育成モデルの値とに基づいて育成状況判定部240によって判定(演算)することにより、検出された値と、育成モデル部220に保持された各育成モデルの値との差を算定し、育成状況を判定する。
In the determination unit 200, a value detected by determining (calculating) the growth
なお、育成モデル生成部510は、育成モデルの値を、過去に検出された検出値、過去に設定されたモデルの値などを統計処理して算定しても良い。
The breeding
(周囲環境の制御)
環境制御部520は、判定された育成状況に応じて育成環境を制御する環境制御量を生成する。例えば、環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える光を制御する場合には、光制御部120によって、植物9に与える光の光量又は波長を制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える二酸化炭素濃度を制御する場合には、二酸化炭素発生部123によって、植物9が置かれている二酸化炭素濃度を制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える空気を制御する場合には、空調設備121によって、植物9に給水する周囲温度、湿度、及び、風量の少なくともいずれか1つを制御する。環境制御部520は、判定された育成状況に応じて植物9に与える水を制御する場合には、水調整設備124によって、植物9に給水する水量、水温、周囲温度、及び、養分濃度の少なくとも1つを制御する。
周囲環境の制御は、栽培時には、比較的短い周期で繰り返し行われ、異常値の検出を早く行うことにより、植物9へのダメージを低減し、適切な環境で栽培できるようにする。
(Control of the surrounding environment)
The
The control of the surrounding environment is repeatedly performed at a relatively short period during cultivation, and by detecting an abnormal value early, damage to the
(撮像位置の制御)
位置制御部530は、撮像位置移動部400を制御して、植物9を撮像する位置及び方向を指示する。位置制御部530は、撮像部300の位置、撮像方向を変更して目的に応じた画像情報を撮像するために撮像位置移動部400を制御する。
撮像位置制御部400は、多間接型のアーム部42を備える移動型検出装置40を備えていることから、撮像部300の位置を柔軟に設定することができる。
植物9の実が、葉や他の実の影になるような位置であっても、それらに影響されない位置に撮像部300を容易に移動させることができる。これにより、撮影対象の植物9の実が葉や他の実の影に隠れていたとしても、それらに妨げられることなく、撮影対象の植物9の実を撮像部300で確実に撮像することができる。
なお、撮像部300は、アーム部40の先端部に配置するものとしたが、アーム部40の先端に近いアームや、同アームに設けられた雲台に設けられていても良い。また、アーム部40の先端としたが、アーム部40に内蔵されていても良い。
(Control of imaging position)
The
Since the imaging
Even if the fruit of the
In addition, although the
(生産計画の設計)
生産計画設計部540は、撮像された画像情報に基づいて生産計画を設計する。画像情報に基づいた生産計画を設計することにより、収穫するか否かの判定に限らず、植物栽培システム1の設備を有効に利用して、効率良く植物9を栽培することが可能となる。また、この生産計画は、目的の時期の出荷量を調整することにも利用できる。
(Design of production plan)
The production
(収穫計画の設計)
収穫計画作成部550は、第3育成モデルに基づいて、収穫計画を設計する。
第3育成モデルに基づいて設計することにより、収穫可能か否かの判定の制度を高めることができる。この判定を行うことにより、例えば、それぞれの実の収穫時期を適正化させることができ、品質を揃えることが可能となる。
収穫計画を作成するための画像情報は、各植物9に対して他の処理を行う際に接近した際に、所得することもできる。或いは、過去に設計した収穫計画によって、収穫順序が策定されていれば、その収穫順に応じて検出頻度を制御することも可能である。すなわち、収穫計画により収穫時期が遅くなると判定された実に対する検出頻度を粗くして、収穫時期が近い実に対する検出頻度を高めることができるので、検出効率を高めることができる。
また、収穫時期を繰り上げ、或いは延期させる判定条件として用いることもできる。これにより、必要な出荷量に応じた量を収穫することができる。
(Design of harvest plan)
The harvest
By designing based on the third breeding model, the system for determining whether or not harvesting is possible can be enhanced. By performing this determination, for example, the actual harvest time can be optimized, and the quality can be made uniform.
The image information for creating the harvest plan can be earned when approaching when performing other processing on each
It can also be used as a determination condition for raising or postponing the harvest time. Thereby, the quantity according to the required shipment quantity can be harvested.
(配置計画の設計)
配置計画設計部560は、第1育成モデルに応じて、周囲に位置する植物9の配置計画を設計する。第1育成モデルに基づいて設計することにより、成長後の植物9の個体の大きさを算定することができる。
この配置計画を策定することにより、成長過程で隣接する植物、或いは、施設との干渉を未然に防いで、効率良く植物を配置することができる。この配置計画は、いわゆる、間引きを行う場合や、互いの異なる種類の植物同士の相性が合わない場合の適切な配置等の判定基準となる。
(Design of layout plan)
The arrangement
By formulating this arrangement plan, it is possible to efficiently arrange plants while preventing interference with adjacent plants or facilities in the growth process. This arrangement plan is a criterion for determining an appropriate arrangement or the like when so-called thinning is performed or when different types of plants do not match each other.
(剪定計画の設計)
剪定計画設計部570は、第1育成モデルに応じて、植物9を剪定する剪定計画を設計する。
これにより、隣接する植物9、或いは、自らの枝に干渉する場合を推定することができ、剪定する枝とその位置を適正に選定することができる。
また、剪定計画設計部570は、第2育成モデルに応じて、植物9の花(実)を剪定する剪定計画を設計する。
これにより、植物9に成実する位置を算定することにより、自らの枝や実に干渉する場合を推定することができ、剪定する枝や実を選定し、剪定する位置を適正に選定することができる。
(Design of pruning plan)
The pruning
Thereby, the case where it interferes with the
Moreover, the pruning
Thereby, the case where it interferes with an own branch and a fruit can be estimated by calculating the position which grows in the
(植物栽培システムの制御)
本実施形態に示した植物栽培システム1では、撮像部300は、植物110を撮像し、画像情報を生成する。
撮像位置移動部400(撮像位置移動手段)は、撮像部300が撮像する位置を移動させる(多関節型の)アーム部42(ロボットアーム)を備えることにより、自由な位置と方向から植物9の状況を測定することができ、その測定された画像情報に基づいて、環境条件を制御することにより、収穫時期を制御することが可能となる。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更等も含まれる。
例えば、図3に示した構成において、制御部500は、独立して設ける必要ななく、複数の植物栽培システムを制御する形態としてもよい。
(Control of plant cultivation system)
In the
The imaging position moving unit 400 (imaging position moving unit) includes an (articulated) arm unit 42 (robot arm) that moves the position captured by the
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes changes and the like without departing from the gist of the present invention.
For example, in the configuration illustrated in FIG. 3, the
また、本実施形態の植物栽培プラント4は、陸上の施設であることを制限するものではない。例えば、植物栽培プラント4は、水上を航行する移動手段を備えることにより、海上を移動することも可能となる。植物栽培プラント4は、四季の気温変動に応じて、適正な緯度に移動することにより、気候による温度と、植物栽培プラントの温度差を少なくすることができ、空調設備や、水温制御設備による損失を低減させることが可能となる。その移動は、例えば、四季に応じて設定して4回程度とすることとしてもよい。 Moreover, the plant cultivation plant 4 of this embodiment does not restrict | limit that it is a land facility. For example, the plant cultivation plant 4 can also move on the sea by providing a moving means for navigating on the water. The plant cultivation plant 4 can reduce the temperature difference between the climate and the plant cultivation plant by moving to an appropriate latitude according to the temperature fluctuations of the four seasons, and the loss due to the air conditioning equipment and water temperature control equipment Can be reduced. For example, the movement may be set according to the four seasons and be about four times.
また、例えば、植物栽培プラント4は、地中、水中に構築することにより、温度の変化の少ない環境を構築することが可能となる。 For example, the plant cultivation plant 4 can construct | assemble the environment with few changes of temperature by constructing in the ground and underwater.
なお、本実施形態の植物栽培プラント4は、一つのプラント内に複数の種類の植物9を一緒に栽培することができる。
植物栽培プラント4の内部の空間を分割する隔壁を設けて、隔てられた空間単位で栽培する植物9の種類を設定することにより実現できる。また、その隔壁の位置を移動可能な構造とすることにより、分割する空間の広さ(容量)を変更することができる。このような隔壁を設けたことにより、栽培する植物の量に応じて空間を分割することができる。
例えば、収穫が終わった空間を利用して、次の栽培の準備を開始することができる。
また、同じ種類を栽培する場合では、環境条件を変更して、収穫時期を分割された空間ごとに制御することができる。
In addition, the plant cultivation plant 4 of this embodiment can grow several types of
It can be realized by providing a partition that divides the space inside the plant cultivation plant 4 and setting the type of the
For example, preparation for the next cultivation can be started using the space where the harvest is finished.
Moreover, when growing the same kind, environmental conditions can be changed and the harvest time can be controlled for each divided space.
なお、上述の植物栽培システム1、移動型検出装置40は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、各機能部の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、CPU及び各種メモリやOS、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
In addition, the above-mentioned
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory in a computer system serving as a server or a client in that case, and a program that holds a program for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the functions described above, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system.
1…植物栽培システム、
9…植物、
100…制御対象部、
200…判定部、
300…撮像部
400…撮像位置移動部、
500…制御部
1 ... Plant cultivation system,
9 ... plants,
100 ... control target part,
200 ... determination part,
300 ...
500 ... control unit
本発明は、植物栽培プラントに関する。 The present invention relates to a plant cultivation plant .
植物栽培プラントは、栽培作業による負荷を低減し、植物の供給を安定化することができるものとして注目されている(例えば、特許文献1、非特許文献1参照)。
A plant cultivation plant has been attracting attention as being capable of reducing the load caused by cultivation work and stabilizing the supply of plants (for example, see
ところで、植物栽培プラントは、さらなる管理コスト低減が望まれ、栽培設備(植物栽培プラント)の大規模化が望まれている。また、これまでは、栽培する生産者の経験と勘に依存しつつ、栽培が行われていた。
しかしながら、栽培規模の大規模化に伴って収穫時期を管理できる栽培方法が必要とされるが、従来までの経験と勘に依存した管理方法では、収穫時期を管理することは困難であった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、収穫時期を管理できる植物栽培プラントを提供することを目的とする。
By the way, in the plant cultivation plant , further management cost reduction is desired, and the enlargement of cultivation facilities (plant cultivation plant) is desired. Until now, cultivation has been carried out depending on the experience and intuition of the producer.
However, a cultivation method capable of managing the harvesting time is required as the cultivation scale increases, but it has been difficult to manage the harvesting time with a management method that relies on conventional experience and intuition.
This invention is made | formed in view of such a situation, and it aims at providing the plant cultivation plant which can manage a harvest time.
上記課題を解決するために、本発明は、植物栽培用の植生床と、前記植生床の周辺を外気空間と隔てて、栽培される植物に適した雰囲気に保つプラント囲いと、前記植生床で植生される植物に光を照射するランプを備える植物栽培プラント雰囲気調整装置と、前記植生床と、前記プラント囲いと、前記植物栽培プラント雰囲気調整装置とを、水上航行可能にする移動手段と、を備えることを特徴とする植物栽培プラントである。 In order to solve the above problems, the present invention provides a vegetation floor for plant cultivation, a plant enclosure that keeps the periphery of the vegetation floor separated from an outside air space, and maintains an atmosphere suitable for a plant to be cultivated, and the vegetation floor. A plant cultivation plant atmosphere adjustment device including a lamp for irradiating light to a plant to be vegetated, the vegetation floor, the plant enclosure, and a moving means that enables the plant cultivation plant atmosphere adjustment device to be able to navigate on the water. It is a plant cultivation plant characterized by providing.
Claims (10)
指示された位置まで前記撮像部が撮像する位置を移動させて、指示された方向から植物を撮像可能とする撮像位置移動手段と、
前記撮像位置移動手段によって移動した位置から撮像された植物の画像情報に基づいて、開花時の花の位置を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記開花時の花の位置と、前記花が成実した時の実の重量とに基づいて、前記花が成実した時の実の位置を推定した育成モデルを生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする植物育成モデル生成システム。 An imaging unit that images a plant and generates image information of the plant;
An imaging position moving unit that moves the position where the imaging unit captures an image to an instructed position so that the plant can be imaged from the instructed direction;
Based on the image information of the plant imaged from the position moved by the imaging position moving means, a detection unit for detecting the position of the flower at the time of flowering;
Model generation for generating a breeding model that estimates the actual position when the flower has formed based on the position of the flower at the time of flowering detected by the detection unit and the actual weight when the flower has grown And
A plant growth model generation system comprising:
さらに、基準時からの経過時間に基づいて、前記育成モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の植物育成モデル生成システム。 The model generation unit
Furthermore, the said growth model is produced | generated based on the elapsed time from the reference time. The plant growth model production | generation system of Claim 1 characterized by the above-mentioned.
前記画像情報と、前記植物の育成状況の基準を示す情報に基づいて、前記植物の育成状況を判定する判定部と、
前記判定部が判定した前記植物の育成状況に基づいて、前記植物の成長速度を制御する制御部と
を備えることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の植物育成モデル生成システム。 The breeding model includes information indicating a standard of the plant growth status,
Based on the image information and information indicating a standard of the plant growth status, a determination unit that determines the plant growth status;
The plant growth model generation system according to claim 1, further comprising: a control unit that controls a growth rate of the plant based on the growth status of the plant determined by the determination unit.
生成した前記育成モデルを更新するとともに、前記育成モデルの更新周期を前記植物の育成状況に基づいて変更する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の植物育成モデル生成システム。 The model generation unit
The plant growth model according to any one of claims 1 to 3, wherein the generated growth model is updated, and an update cycle of the growth model is changed based on a growth status of the plant. Generation system.
さらに、前記画像情報に基づいて推定される前記花が付く枝の強度に基づいて、前記育成モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の植物育成モデル生成システム。 The model generation unit
Furthermore, the said growth model is produced | generated based on the intensity | strength of the branch which the said flower attaches estimated based on the said image information. The plant growth as described in any one of Claims 1-4 characterized by the above-mentioned. Model generation system.
を備えることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の植物育成モデル生成システム。 The plant growth model generation system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a pruning plan design unit that designs a pruning plan for pruning the plant based on the growing model.
前記剪定計画設計部は、
前記育成モデルに基づいて、前記植物の花を剪定する前記花剪定計画を設計する
ことを特徴とする請求項6に記載の植物育成モデル生成システム。 The pruning plan includes a flower pruning plan for pruning the flowers of the plant,
The pruning plan design unit
The plant growing model generation system according to claim 6, wherein the flower pruning plan for pruning the flowers of the plant is designed based on the growing model.
を備えることを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の植物育成モデル生成システム。 The plant growth model generation system according to any one of claims 1 to 7, further comprising: a harvest time determination unit that determines an actual harvest time from the image information.
を備えることを特徴とする植物栽培プラント。 A plant cultivation plant comprising the plant growth model generation system according to any one of claims 1 to 8.
植物を前記撮像部によって撮像し、前記植物の画像情報を生成する撮像過程と、
前記撮像過程において撮像された植物の画像情報に基づいて、開花時の花の位置を検出する検出過程と、
前記検出過程において検出された前記開花時の花の位置と、前記花が成実した時の実の重量とに基づいて、前記花が成実した時の実の位置を推定した育成モデルを生成するモデル生成過程と、
を含むことを特徴とする植物育成モデル生成方法。 An imaging position moving process that allows the imaging unit to move to a designated position and image a plant from the designated direction,
An imaging process in which a plant is imaged by the imaging unit and image information of the plant is generated;
Based on the image information of the plant imaged in the imaging process, a detection process of detecting the position of the flower at the time of flowering;
A model that generates a breeding model that estimates the actual position of the flower when the flower has formed, based on the position of the flower that has been detected in the detection process and the actual weight of the flower when the flower has grown Generation process,
A plant growth model generation method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015030970A JP2015133971A (en) | 2015-02-19 | 2015-02-19 | Plant cultivation plant |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015030970A JP2015133971A (en) | 2015-02-19 | 2015-02-19 | Plant cultivation plant |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010146965A Division JP5699460B2 (en) | 2010-06-28 | 2010-06-28 | Plant growth model generation system, plant cultivation plant, and plant growth model generation method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015133971A true JP2015133971A (en) | 2015-07-27 |
Family
ID=53766365
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015030970A Pending JP2015133971A (en) | 2015-02-19 | 2015-02-19 | Plant cultivation plant |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015133971A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017199539A1 (en) * | 2016-05-18 | 2017-11-23 | ソニー株式会社 | Information processing device, program, and information processing method |
JP2018042523A (en) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | 株式会社トプコン | Growth information management device, control method for growth information management device, and growth information management program |
JP2020140347A (en) * | 2019-02-27 | 2020-09-03 | 株式会社日立製作所 | Crop management system and crop management method |
JP2021114916A (en) * | 2020-01-23 | 2021-08-10 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Device and method for capturing images of crops |
JP7064201B1 (en) | 2021-09-09 | 2022-05-10 | 国立大学法人山梨大学 | Color judgment system, color judgment method, and color judgment program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61257122A (en) * | 1985-05-10 | 1986-11-14 | 旭化成株式会社 | Method and apparatus for culturing plant |
JPH03191725A (en) * | 1989-12-19 | 1991-08-21 | Tabai Espec Corp | Transportable artificial light-type plant-culturing device |
JPH0646675A (en) * | 1992-06-26 | 1994-02-22 | Toshiba Eng & Constr Co Ltd | Production of flower seedling |
JP2004236591A (en) * | 2003-02-06 | 2004-08-26 | Mitsubishi Electric Corp | Plant-cultivating device for ship, and method for using the same |
-
2015
- 2015-02-19 JP JP2015030970A patent/JP2015133971A/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61257122A (en) * | 1985-05-10 | 1986-11-14 | 旭化成株式会社 | Method and apparatus for culturing plant |
JPH03191725A (en) * | 1989-12-19 | 1991-08-21 | Tabai Espec Corp | Transportable artificial light-type plant-culturing device |
JPH0646675A (en) * | 1992-06-26 | 1994-02-22 | Toshiba Eng & Constr Co Ltd | Production of flower seedling |
JP2004236591A (en) * | 2003-02-06 | 2004-08-26 | Mitsubishi Electric Corp | Plant-cultivating device for ship, and method for using the same |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017199539A1 (en) * | 2016-05-18 | 2017-11-23 | ソニー株式会社 | Information processing device, program, and information processing method |
JP2018042523A (en) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | 株式会社トプコン | Growth information management device, control method for growth information management device, and growth information management program |
JP2020140347A (en) * | 2019-02-27 | 2020-09-03 | 株式会社日立製作所 | Crop management system and crop management method |
JP7176980B2 (en) | 2019-02-27 | 2022-11-22 | 株式会社日立製作所 | Crop management system and crop management method |
JP2021114916A (en) * | 2020-01-23 | 2021-08-10 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Device and method for capturing images of crops |
JP7315958B2 (en) | 2020-01-23 | 2023-07-27 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Crop imaging device and crop imaging method |
JP7064201B1 (en) | 2021-09-09 | 2022-05-10 | 国立大学法人山梨大学 | Color judgment system, color judgment method, and color judgment program |
JP2023039539A (en) * | 2021-09-09 | 2023-03-22 | 国立大学法人山梨大学 | Color determination system, color determination method, and color determination program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5699460B2 (en) | Plant growth model generation system, plant cultivation plant, and plant growth model generation method | |
JP5810494B2 (en) | Plant cultivation system, plant cultivation plant, harvesting device, and plant cultivation method | |
JP5970751B2 (en) | Growth degree detection device, plant cultivation plant, growth degree detection method, plant cultivation method and program | |
JP2013000087A (en) | Movable cultivation apparatus, plant cultivation system, and plant cultivation plant | |
JP2012191903A (en) | Plant sorting device, robot, plant cultivation system, plant sorting method, and program | |
JP2013150584A (en) | Pollination apparatus, plant cultivation system, and plant-cultivation plant | |
US10034435B2 (en) | Self-sustaining artificially controllable environment within a storage container or other enclosed space | |
Peet et al. | Greenhouse tomato production. | |
KR101424058B1 (en) | Industrial hydroponic system for ginseng | |
US20140144079A1 (en) | Plant culturing equipment | |
US20170035008A1 (en) | Method for optimizing and enhancing plant growth, development and performance | |
JP2013051939A (en) | Irradiation device, robot and plant cultivation plant | |
JP2011034248A (en) | Biological production management device and biological production system | |
JP2015133971A (en) | Plant cultivation plant | |
KR102088593B1 (en) | Rotation type mushroom cultivation system | |
Adams et al. | The impact of changing light levels and fruit load on the pattern of tomato yields | |
KR20140003505U (en) | Plant cultivation equipment | |
Kubota et al. | Greenhouse tomato production. | |
JP2013005726A (en) | Information providing system, information providing device, information providing method, and program | |
CA2725673C (en) | Dynamic growing system | |
CA3237726A1 (en) | Optimizing growing process in a hybrid growing environment using computer vision and artificial intelligence | |
JP2013158288A (en) | Pollination auxiliary device and program | |
JP2013005724A (en) | Display control device, display control system, display control method, and program | |
Norton et al. | Precision Livestock Farming: Developing Useful Tools for Livestock Farmers | |
Miao | Precision Nutrient Management |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160115 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160119 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160322 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20160809 |