専攻科2年の皆川大地さんの研究成果がMDPI国際学術誌の「AgriEngineering」に掲載されました

鶴岡工業高等専門学校 専攻科2年の皆川大地さん、金帝演 准教授による論文「Prediction of Harvest Time of Tomato Using Mask R-CNN」が、MDPI国際学術誌の「AgriEngineering」に掲載されました。

「Prediction of Harvest Time of Tomato Using Mask R-CNN」
Daichi Minagawa, Jeyeon Kim

論文は以下から無料でダウンロードできます。
https://www.mdpi.com/2624-7402/4/2/24

概要
近年、農業の現場では、農家の高齢化、担い手不足、新規就農の難しさなどの問題に直面しています。収穫時期予測はそれらの問題を解決する可能性があり、人材資源の有効活用、省力化、人件費の削減などが見込まれます。

収穫時期予測を実現するために、様々な研究が盛んに行われており、気温、日射量などの気象情報を利用した収穫時期予測方法、果房画像の色情報を用いたニューラルネットワークによる収穫時期予測方法などが検討されています。しかし、収穫予測精度がまだ不十分であり、トマト果房ごとの収穫時期予測についての検討がなされていません。

本研究は、トマト果房ごとの収穫時期予測手法を提案するものです。具体的には、 Mask R-CNNを用いてトマト果房を検出し、検出されたトマト果房画像の中のノイズ(蔕,葉,枝など)を除去します。2種類の熟度判別式を用いてトマト果房毎の収穫時期を予測します。実験結果により、収穫時期に近いトマトの収穫時期予測は赤色(R)の割合を用いた予測の正確度が良く、収穫時期まで時間がかかるトマトの収穫時期予測は緑色(G)と赤色(R)の差分を用いた予測手法が良いことが示されました。以上の結果より、本手法の有効性が示され、農業分野における省力化、人件費削減などが期待されます。

図1収穫時期予測の流れ
図2収穫されたトマトの例
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