学位論文

植物病害自動診断に向けた葉領域検出および病変認識手法の提案

Leaves Defection and Recognition Method for Automated Plant Disease Diagnosis

jpn

2017-03-24

Not Applicable (or Unknown)

2017-03-24

修士(工学)

理工学研究科応用情報工学専攻; 指導教授: 彌冨仁

農業現場において，植物病害の早期発見は特に重要な問題である．しかしながら，そういった病害発見は専門知識を要する人間の目視によって行われる場合がほとんどであるため，人的，金銭的コストがかかっているのが現状である．このような問題を解決するため，様々な工学的アプローチによる病害診断システムが提案されてきた．しかしながら，いずれの先行研究も，特定の病変にしか対応できない，実際に農場現場において活用するという観点で考慮した場合応用が難しい等の問題点があった．そこで本研究では，農業現場において，植物病害の早期発見を，農業現場に実際に活用できる形で実現するために，画像認識技術を利用し各種検討を行った．具体的には，植物病害の早期発見というタスクを，「畑から葉領域の自動検出」「植物病の自動診断」という 2 つのパートに分けて，各種研究開発を実施した．前者については，実際に農場現場に赴き，定点カメラをビニールハウスへ取り付けた場合を想定した画像を用いて，葉領域検出器を作成した．この検出器は多段構造を持ち，葉ではない箇所の領域の早い段階で除去を行うことによる検出性能の高速化や，葉同士の重複に対する頑健性を向上させるような工夫を取り入れた．後者については，実際の農場現場において問題となっている植物病害に着目し，きゅうり葉を対象とした 7 種類+健全葉計 8 種類の識別問題について，光や影の影響のある画像に対しての平均識別率 80.6%を達成した.

Thesis