CN108449964A - 植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计设备 - Google Patents

植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108449964A
CN108449964A CN201680061630.7A CN201680061630A CN108449964A CN 108449964 A CN108449964 A CN 108449964A CN 201680061630 A CN201680061630 A CN 201680061630A CN 108449964 A CN108449964 A CN 108449964A
Authority
CN
China
Prior art keywords
moisture
light
leaf
plant
amount
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.)
Granted
Application number
CN201680061630.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108449964B (zh
Inventor
藤山毅
寺岛祐二
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP2015209230A external-priority patent/JP5975366B1/ja
Priority claimed from JP2015209231A external-priority patent/JP5984072B1/ja
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of CN108449964A publication Critical patent/CN108449964A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108449964B publication Critical patent/CN108449964B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3554—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for determining moisture content
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G01N21/3151—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths using two sources of radiation of different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G01N2021/3155—Measuring in two spectral ranges, e.g. UV and visible
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

在水分量估计方法中，在估计植物的部位的水分量时，布置白色参考基板(背景材料)以覆盖植物的叶的背面。第一光束源向着叶照射具有不易于被水分吸收的特性的波长905nm的近红外光束(参考光束)。第二光束源向着叶照射具有易于被水分吸收的特性的波长1550nm的近红外光束(测量光束)。阈值水平设置部/水分量指数检测部基于在叶的所有照射位置上反射的参考光束的反射光和测量光束的反射光，来计算作为叶的所有照射位置处的反射强度比的总和ΣLn(I905/I1550)的一个叶的水分量指数。

Description

植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计 设备
技术领域
本公开涉及用于测量植物的叶或部位中所含的水分量的水分量估计方法和水分量估计设备。
背景技术
在正常植物中，细胞内外存在电势差，并且产生电动势。可以基于例如高等植物的轴向器官的电生理模型来说明这种电动势产生的机制。特别地，建议了利用植物的根和土壤之间的电动势来非破坏性地检查根的状态(例如，水压力)的各种方法。
作为利用上述方法来测量植物中的水压力的技术，例如，日本特开2001-272373公开了：使第一非极化电极连接至植物，使第二非极化电极连接至该植物种植的土壤，在这两个非极化电极之间设置电势计，并且能够通过使用电势计测量这两个非极化电极之间的电动势来测量植物所受到的水压力。
在通过利用近红外光束照射植物的叶来测量叶中所含的水分量并且估计植物的状况的情况下，专利文献1中的结构存在以下问题。植物的叶通过每天或按时间的增量在上午、下午和晚上进行弯曲或卷绕以及张开或闭合来进行诸如收缩等的运动。
在通过利用近红外光束照射植物的叶来测量叶中所含的水分量并且估计植物的状况的情况下，植物的叶通过每天或按时间的增量在上午、下午和晚上进行弯曲或卷绕以及张开或闭合来进行诸如收缩等的运动。随着叶的运动，叶的厚度沿光轴方向改变。例如，在相对于光轴的垂直方向上竖立的叶由于弯曲而向前方倾斜角度θ的情况下，光轴方向上的叶的厚度增加(1/cosθ)倍。厚度的增加是通过叶中所含的水分量大于实际水分量的测量结果所获得的。另外，在通过按预定光斑直径向叶的正面照射近红外光束来进行测量的情况下，由于叶的运动因而叶从照射范围的一部分中缺失，叶的照射面积(投射面积)变小，并且获得水分量低于实际水分量的测量结果。
这样，在叶的水分量的测量精度方面可能产生误差，并且由于没有获得准确的水分量，因此可能无法正确地估计植物的状况。
另外，田间幼苗的叶繁茂地生长并且形成叶簇。在叶簇中，多个叶在各自的取向上重叠，并且例如，在风吹动时，叶相对地运动。
由于通过利用近红外光束照射植物的叶来测量叶中所含的水分量并且估计植物的状况，因此在利用两个类型的近红外光束照射植物的叶的正面、并且根据来自叶正面的反射强度比获得水分量的情况下，所照射的近红外光束由于作为测量对象的叶周围的叶而被吸收并散射(参见图21A)。除例如所照射近红外光束被作为测量对象的叶吸收外，左侧的叶也被照射并且一部分被吸收。照射左侧的叶，并且被左侧的叶散射的近红外光束在作为测量对象的叶上发生漫射。另外，还发生多重散射，其中在该多重散射中，照射右侧的叶，并且被右侧的叶散射的漫射光漫射到另一叶并且在作为测量对象的叶上漫射。由于通过测量所获得的反射强度比的背景显著增加，因此多重散射难以区分作为测量对象的叶和测量对象周围的叶的个体。另外，多个叶重叠或分离，并且被近红外光束照射的叶的对象面积改变(参考图21B)。
因此，即使在测量水分量的有无时，也难以区分周围叶和对象叶的个体。
引文列表
专利文献
专利文献1：日本专利未审查公开2001-272373
发明内容
本公开的目的是准确地测量诸如植物的叶或部位等的测量对象中所含的水分量。
此外，本公开的目的是即使在多个叶繁茂地生长的叶簇内，也消除由于来自周围叶的散射光(外部散射光)而产生的影响、并且准确地测量作为测量对象的植物的叶或部位的水分量。
根据本公开的方面，提供一种水分量估计设备，用于估计植物的部位的水分量，所述水分量估计设备包括：第一光源，用于在顺次扫描的同时，向植物照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束；第二光源，用于在顺次扫描的同时，向植物照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及水分量计算单元，用于基于在植物的所有照射位置上反射的所述激光参考光束的反射光和在植物的所有照射位置上反射的所述激光测量光束的反射光，来计算植物的所有照射位置处的水分量。
根据本公开的另一方面，提供一种水分量估计设备，包括：第一光源，用于在顺次扫描的同时，向照射区域照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束，其中所述照射区域包括植物的被设置为估计对象的部位、以及覆盖植物的所述部位的背面的背景材料；第二光源，用于在顺次扫描的同时，向所述照射区域照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；识别单元，用于基于在所述照射区域上反射的所述激光参考光束的反射光和在所述照射区域上反射的所述激光测量光束的反射光，来识别所述照射区域中的作为所述估计对象的部位；以及水分量计算单元，用于计算所述识别单元所识别出的作为所述估计对象的部位的水分量。
根据本公开的又一方面，提供一种水分量估计设备中的水分量估计方法，所述水分量估计方法包括以下步骤：使第一光源在顺次扫描的同时，向植物照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束；使第二光源在顺次扫描的同时，向植物照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及基于在植物的所有照射位置上反射的所述激光参考光束的反射光和在植物的所有照射位置上反射的所述激光测量光束的反射光，来计算植物的所有照射位置处的水分量。
根据本公开的又一方面，提供一种水分量估计设备中的水分量估计方法，所述水分量估计设备用于估计植物的部位的水分量，所述水分量估计方法包括以下步骤：布置覆盖植物中的被设置为所述水分量估计设备的估计对象的部位的背面的背景材料；使第一光源在顺次扫描的同时，向照射区域照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束，其中所述照射区域包括作为所述估计对象的部位以及所述背景材料；使第二光源在顺次扫描的同时，向所述照射区域照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及基于在所述照射区域上反射的所述激光参考光束的反射光和在所述照射区域上反射的所述激光测量光束的反射光，来从所述照射区域中识别作为所述估计对象的部位以计算作为所述估计对象的部位的水分量。
根据本公开的方面，可以准确地测量测量对象中所含的水分量。
此外，根据本公开的方面，在测量对象是例如植物的叶或部位的情况下，即使在多个叶繁茂地生长的叶簇内，也可以消除由于来自周围叶的散射光(外部散射光)而产生的影响、并且准确地测量作为测量对象的植物的叶或部位的水分量。
附图说明
图1是示出第一实施例中的检测照相机的使用情形的示例的概念说明图；
图2是详细示出检测照相机的内部结构的示例的框图；
图3是详细示出检测照相机的判断部的内部结构的示例的图；
图4是示出检测照相机的控制部中的初始操作的示例的流程图；
图5是不可见光传感器中的水分的检测的原理说明图；
图6是示出水(H2O)的近红外光谱的曲线图；
图7A是说明测量叶整体的反射强度比的操作的概述的图；
图7B是说明测量光斑是固定面积的反射强度比的操作的概述的图；
图8是示出与不可见光传感器中的植物的叶或部位中的水分量的检测有关的详细操作过程的流程图；
图9是示出步骤S18-5中的水分量指数的计算过程的流程图；
图10是示出与反射强度比相对应的色调颜色的表；
图11是示出包括叶占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表；
图12A是对番茄的茎和叶摄像得到的帧图像；
图12B是示出针对图12A的可见光图像、在摄像距离被设置为3m并且阈值水平被设置为0.05的情况下所获得的叶的占据空间的图；
图12C是示出针对图12A的可见光图像、在摄像距离被设置为1m并且阈值水平被设置为0.3的情况下所获得的叶的占据空间的图；
图13是示出阈值水平设置过程的流程图；
图14是示出所有像素中的反射强度比的频率分布的曲线图；
图15A是示出测量期间以各种姿势固定的叶的图；
图15B是示出表示叶的反射强度比的图像的图；
图16是示出相对于平均含量的反射强度比的曲线图；
图17A是示出植物的萎蔫过程的曲线图；
图17B是示出复苏过程的曲线图；
图18是示出接近萎蔫的叶的水分量逐渐增加的过程的图；
图19是说明比较例的测量方法的图；
图20A是示出由于蒸腾引起的叶的重量的时间变化、即叶的平均水分量的时间变化的曲线图；
图20B是示出在叶上的12个位置处测量到的反射强度比Ln(I905/I1550)的时间变化的曲线图；
图20C是基于图20A和20B的测量数据所获得的、并且示出反射强度比Ln(I905/I1550)和平均水分量之间的对应关系的曲线图；
图21A是说明第二实施例中的水分量估计设备的操作的概述的图；
图21B是示出叶的重叠的图；
图22A是示出在室外向着叶照射近红外光束时、反射光强度相对于近红外光束的波长的曲线图；
图22B是示出在室内和室外向着安装有白色参考基板的叶照射近红外光束时、反射光强度相对于近红外光束的波长的曲线图；
图23是说明叶安装在白色参考基板上的图；
图24是示出为了覆盖作为测量对象的叶的背面而安装的白色参考基板的各种安装方法的图；
图25A是示出室外的作为水分量的测量对象的叶的照片；
图25B是示出叶的反射强度比Ln(I905/I1550)的图；
图25C是示出叶的反射强度比Ln(I905/I1550)的图；
图26A是示出包括背面被白色参考基板覆盖的叶所占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表；
图26B是示出包括背面未被白色参考基板覆盖的叶所占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表；
图27是示出室外的作为水分量的减半的测量对象的叶的照片；
图28A是示出第一减半测量中的叶和第二减半测量中的叶的水分量指数的时间变化的曲线图；
图28B是示出第三减半测量中的叶的水分量指数的时间变化的曲线图；以及
图28C是示出第四减半测量中的叶簇的水分量指数的时间变化的曲线图。
具体实施方式
第一实施例的详情和问题
作为用于在无需破坏植物的叶来远程地获得植物的叶或部位中的水分量的方法，本发明人等建议了用于利用两个类型的近红外光束照射叶的正面并且根据反射强度比来获得水分的方法。这两个类型的近红外光束中的一个近红外光束是例如波长为905nm的激光光束，并且用作透过水分的参考光束。另一近红外光束是例如波长为1550nm的激光光束，并且用作被水分吸收的测量光束。向叶的正面照射两次参考光束和测量光束，并且利用不可见光照相机接收反射光。光被不可见光照相机接收到，并且作为参考光束和测量光束的反射强度的比的反射强度比Ln(I905/I1550)是等同于照射位置处的水分量的值。
如图7B所示，在顺次扫描的同时在比叶PT3的正面小的光斑直径(例如，)的范围内照射激光光束，并且获得光斑sp1内的平均表面反射强度比。根据该平均表面反射强度比来推测每单位面积的水分量。然而，已经知晓每单位面积的水分量和水势之间的相关性低(参考下述：“Nondestructive Instrumentation of Water-stressed CucumberLeaves”Comparison between Changes in Spectral Reflectance,StomatalConductance,PSII Yield and Shape The University of Tokyo,Graduate School ofAgricultural and Life Sciences,Agricultural Information Research,Vol.11(2002),No.2,p.161-170)。水势是表示植物的持水能力(水分量)的值，并且是测量植物的状况(换句话说，健康程度)的指标。
叶的形状不是固定的，这是每单位面积的水分量和水势之间的相关性低的主要原因，并且叶的形状被视为根据萎蔫、弯曲和卷绕等而改变。植物的叶通过每天或按时间的增量在上午、下午和晚上进行弯曲或卷绕以及开放或闭合(收缩)来进行运动。
在通过照射近红外光束来测量水分量的情况下，随着叶的运动，叶的厚度在光轴方向上改变。例如，在相对于光轴的垂直方向上竖立的叶PT3由于弯曲而向前方倾斜角度θ的情况下，光轴方向上的叶的厚度增加(1/cosθ)倍。厚度的增加是通过叶PT3中所含的水分量大于实际水分量的测量结果所获得的。另外，在通过按预定光斑直径向叶的正面照射近红外光束来进行测量的情况下，由于叶PT3的运动因而该叶从照射范围的一部分vp1中缺失，叶的照射面积(投射面积)小，并且获得水分量低于实际水分量的测量结果。
因此，即使在光斑内照射近红外光束(激光光束)、并且测量叶的每单位面积的水分量，也不能很好地掌握叶的状况。
因此，在第一实施例中，可以准确地测量作为植物的状况的指标的植物中所含的水分量。
第一实施例
将参考附图来详细说明具体例示根据本公开的水分量估计设备和水分量估计方法的第一实施例。然而，可以根据需要而省略详细说明。例如，可以省略针对已经众所周知的事项的详细说明以及针对大致相同结构的重复说明。这是因为，防止以下的说明不必要地变得冗余，并且容易设置本发明人的过程。注意，附图和以下的说明是由本发明人为了充分理解本公开而提供的，由此本公开并不意图局限于在所附权利要求书中所记载的主题。
通过例示图1所示的检测照相机1作为本实施例的水分量估计设备的示例来进行说明。本实施例能够被表述为执行检测照相机所进行的各处理的水分量估计方法。本实施例的检测照相机1能够检测植物的叶或部位中的水分量的有无的分布状态。
这里，本实施例的检测照相机1的观察对象是植物的叶或部位，并且将通过例示作为更具体示例给出的果蔬类来进行说明。由于随着例如番茄等的果蔬类的生长、番茄果实的糖含量增加，因此已知作为根或叶的水分或肥料在光合作用中被消化了适当量的结果、水分或肥料需要处于不足状态而不是处于水分或肥料充足供应的状态。例如，如果向叶供给了充足的水分，则叶在健康状况下具有扁平形状。另一方面，在叶的水分相当不足时，叶的形状弯曲。另一方面，在土壤中的肥料相当不足时，产生叶变黄等的症状。
在以下的本实施例中，说明如下示例：检测照相机1将波长不同的多个类型的激光束照射到植物(例如，叶)上，并且基于在叶的照射位置上反射的各漫反射光的强度比来检测叶的水分量。注意，在本实施例中，植物的叶是测量对象，但测量对象不限于叶，并且可以是种子、茎和花等的其它部位。第二实施例也相同。
检测照相机的概述
图1是示出第一实施例中的检测照相机1的使用情形的示例的概念说明图。检测照相机1安装在例如种植有诸如番茄等的果蔬类的塑料温室内的固定点处。详细地，例如，检测照相机1安装在固定于装配夹具ZG的基台BS上，其中该装配夹具ZG是以夹持从地面起沿垂直方向延伸的具有圆柱形状的支承柱MT1的方式安装的。检测照相机1利用要从安装至支承柱MT1的电源开关PWS供给的电源进行工作，并且在照射范围RNG内向着作为观察对象的植物PT照射作为具有不同波长的多个类型的激光束的参考光束LS1和测量光束LS2。
植物PT例如是诸如番茄等的果蔬类植物，其中该植物PT的根从安装在基台BB上的土壤盆栽SLP中所填充的土壤SL生长出来，并且植物PT具有干PT1、茎PT2、叶PT3、果实PT4和花PT5各部位。在基台BB上安装肥料水供给装置WF。肥料水供给装置WF根据来自经由局域网(LAN)线缆LCB2所连接的无线通信系统RFSY的指示，经由例如线缆WL向土壤盆栽SLP供给水。由此，由于向土壤SL供给水，因此植物PT的根吸收水，并且向植物PT内的各部位(即，干PT1、茎PT2、叶PT3、果实PT4和花PT5)传输水。
另外，检测照相机1接收在植物PT的利用参考光束LS1和测量光束LS2照射的照射位置上反射的漫反射光RV1和RV2，并且此外接收环境光RV0。如后面将说明的，检测照相机1具有正常照相机功能，并且由于环境光RV0进入因而能够对默认视角内的图像(即，图1所示的塑料温室内的植物PT的图像)进行摄像。检测照相机1将包括基于漫反射光RV1和RV2的各种检测结果(参考以下的说明)或者图像数据的输出数据输出至数据记录器DL。
数据记录器DL将来自检测照相机1的输出数据经由LAN线缆LCB1和无线通信系统RFSY发送至在地理上与塑料温室分开的位置处的办公室内的控制室的管理个人计算机(PC)。无线通信系统RFSY在通信规格方面没有受到特别限制，但是控制塑料温室内的数据记录器DL和办公室中的控制室内的管理PC之间的通信，并且此外将来自管理PC的与向土壤盆栽SLP的水或肥料的供给有关的指示发送至肥料水供给装置WF。
监视器50连接至办公室中的控制室内的管理PC，并且管理PC将从数据记录器DL发送来的检测照相机1的输出数据显示在监视器50上。在图1中，例如，监视器50显示作为监视对象的植物PT整体和与植物PT整体中的水分的有无有关的分布状态。另外，监视器50生成并能够以比较方式显示植物PT整体中的特定指定位置(即，通过使用管理PC的观察者的缩放操作所指定的指定位置ZM)的放大分布状态、以及与该放大分布状态的指定位置相对应的图像数据。
检测照相机1具有包括可见光照相机VSC和不可见光传感器NVSS的结构。可见光照相机VSC(获取单元)以与例如现有的监视照相机相同的方式，使用相对于具有预定波长(例如，0.4～0.7μm)的不可见光的环境光RV0来对塑料温室内的植物PT摄像。利用可见光照相机VSC摄像得到的植物的图像数据称为“可见光照相机图像数据”。
不可见光传感器NVSS针对与不可见光传感器VSC相同的植物PT，使作为具有多个类型的波长(参见以下的说明)的不可见光(例如，红外光束)的参考光束LS1和测量光束LS2入射。不可见光传感器NVSS使用在植物PT的利用参考光束LS1和测量光束LS2照射的照射位置上反射的漫反射光RV1和RV2的强度比来检测作为监视对象的植物PT的照射位置处的水分的有无。
另外，在利用可见光照相机VSC摄像得到的可见光照相机图像数据中，检测照相机1生成并输出与不可见光传感器NVSS的水分的检测结果等同的输出图像数据(以下称为“检测结果图像数据”)、或者生成并输出合成了与检测结果图像数据有关的信息的显示数据。显示数据不限于将检测结果图像数据和可见光照相机图像数据合成的图像数据，并且例如，可以是使得能够比较检测结果图像数据和可见光照相机图像数据所生成的图像数据。来自检测照相机1的显示数据的输出目的地是经由例如网络连接至检测照相机1的外部连接装置，并且是数据记录器DL或通信终端MT(参考图2)。网络可以是有线网络(例如，内联网或因特网)，并且可以是无线网络(例如，无线LAN)。
检测照相机的各部的说明
图2是详细示出检测照相机1的内部结构的示例的框图。图2所示的检测照相机1具有包括不可见光传感器NVSS和可见光照相机VSC的结构。不可见光传感器NVSS具有包括控制部11、光束输出部PJ和判断部JG的结构。光束输出部PJ具有第一光束源13、第二光束源15和光束扫描器17。判断部JG具有摄像光学器件21、光检测器23、信号处理器25、检测处理器27和显示处理器29。可见光照相机VSC具有摄像光学器件31、光检测器33、图像信号处理器35和显示控制部37。通信终端MT是用户(例如，诸如番茄等的果蔬类植物的植物PT的生长观察者，以下相同)便携的。
在检测照相机11的各部的说明中，顺次说明控制部11、不可见光传感器NVSS和可见光传感器VSC。
控制部11使用例如中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)或数字信号处理器(DSP)配置成(并且还使用例如程序存储器和工作存储器配置成)，并且进行用于整体控制可见光传感器VSC和不可见光传感器NVSS的各部的操作控制的信号处理、其它部件内的数据的输入和输出处理、数据的计算处理和数据的存储处理。另外，控制部11包括后面所述的时序控制部11a(参考图3)。
控制部11将作为不可见光传感器NVSS的检测对象的植物PT的阈值水平M设置到后面所述的检测处理器27。后面将参考图4来说明控制部11的操作的详情。
时序控制部11a控制光束输出部PJ中的第一光束源13和第二光束源15的输出。详细地，在光入射到第一光束源13和第二光束源15的情况下，时序控制部11a将光束扫描用定时信号TR输出至第一光束源13和第二光束源15。
另外，在预定入射周期开始期间，时序控制部11a将光束输出信号RF交替地输出至第一光束源13和第二光束源15。详细地，在奇数的入射周期开始时，时序控制部11a将光束输出信号RF输出至第一光束源13，并且在偶数的入射周期开始时，时序控制部11a将光束输出信号RF输出至第二光束源15。
接着，说明不可见光传感器NVSS的各部。
在作为第一光源的示例的第一光束源13从控制部11的时序控制部11a接收到光束扫描用定时信号TR时，在奇数的各入射周期(默认值)中，根据来自时序控制部11a的光束输出信号RF，作为具有预定波长(例如，905nm)的不可见光的激光光束的参考光束LS1(例如，近红外光束)经由光束扫描器17入射到植物PT上。
注意，可以通过与预定的检测阈值水平M进行比较来判断植物PT中的水分的检测的有无。检测阈值水平M可以是预定值，可以是任意设置的值，并且此外，可以是基于在不存在水分的状态下获取到的漫反射光的强度的值(例如，向在不存在水分的状态下获得的漫反射光的强度的值加上预定余量的值)。即，可以通过将在不存在水分的状态下获取到的检测结果图像数据与之后获取到的检测结果图像数据进行比较来判断水分的检测的有无。这样，可以通过获取在不存在水分的状态下的漫反射光的强度来设置适合安装有检测照相机1的环境的阈值水平作为水分的有无的检测阈值水平M。
在作为第二光源的示例的第二光束源15从控制部11的时序控制部11a接收到光束扫描用定时信号TR时，在偶数的各入射周期(默认值)中，根据来自时序控制部11a的光束输出信号RF，作为具有预定波长(例如，1550nm)的不可见光的激光光束的测量光束LS2(例如，红外光束)经由光束扫描器17入射到植物PT上。在本实施例中，在植物PT中的水分的有无的判断中使用从第二光束源15入射的测量光束LS2。测量光束LS2的波长1550nm是具有光易于被水吸收的特性的波长(参考图6)。
此外，检测照相机1使用参考光束LS1的漫反射光RV1作为用于检测植物PT的照射位置处的水分的参考数据、并且使用植物PT的利用测量光束LS2照射的照射位置处的漫反射光RV2以及参考光束LS1的漫反射光RV1，来检测植物PT的利用参考光束LS1和测量光束LS2照射的照射位置处的水分的有无。因此，检测照相机1能够使用以不同方式检测植物PT中的水分的两个类型的波长的参考光束LS1和测量光束LS2及其漫反射光RV1和RV2，来以高精度检测植物PT的水分。
光束扫描器17针对在不可见光传感器NVSS的检测区域中所存在的植物PT，二维地扫描从第一光束源13入射的参考光束LS1和从第二光束源15入射的测量光束LS2。由此，检测照相机1基于植物PT的利用测量光束LS2照射的照射位置处反射的漫反射光RV2和上述的漫反射光RV1来检测植物PT的利用参考光束LS1和测量光束LS2照射的照射位置处的水分的有无。
接着，参考图2和3来详细说明判断部JG的内部结构。图3是详细示出检测照相机1的判断部JG的内部结构的示例的图。
摄像光学器件21使用例如透镜配置成，使从检测照相机1的外部入射的光(例如，漫反射光RV1或漫反射光RV2)会聚，并且漫反射光RV1或漫反射光RV2在光检测器23的预定摄像区域上成像。
光检测器23是针对参考光束LS1和测量光束LS2这两者的波长具有光谱灵敏度的峰值的图像传感器。光检测器23将在摄像区域上成像的漫反射光RV1或漫反射光RV2的光学图像转换成电气信号。将光检测器23的输出作为电气信号(电流信号)输入至信号处理器25。注意，摄像光学器件21和光检测器23用作不可见光传感器NVSS中的摄像单元。
信号处理器25具有I/V转换器25a、放大器25b和比较器/峰值保持部25c。I/V转换器25a将作为光检测器23的输出信号(模拟信号)的电流信号转换成电压信号。放大器25b将作为I/V转换器25a的输出信号(模拟信号)的电压信号的电平放大到在比较器/峰值保持部25c中可处理的电平。
比较器/峰值保持部25c根据放大器25b的输出信号(模拟信号)与预定阈值水平的比较结果，来对放大器25b的输出信号进行二值化并输出至阈值水平设置部/水分量指数(水分量的指数)检测部27a。另外，比较器/峰值保持部25c包括模数转换器(ADC)，检测并保持放大器25b的输出信号(模拟信号)的模数(AD)转换器结果的峰值，并且此外，将峰值信息输出至阈值水平设置部/水分量指数检测部27a。
检测处理器27具有阈值水平设置部/水分量指数检测部27a、存储器27b和检测结果过滤器27c。阈值水平设置部/水分量指数检测部27a(阈值水平保持部)预先生成并登记频率分布数据(参考图14)。频率分布数据表示一帧图像中的所有像素的反射强度比(水分量指数)的频率分布。如后面将说明的，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a(阈值水平计算单元)通过使用频率分布数据计算用于识别叶的形状的反射强度比的阈值水平Sh来进行设置。
另外，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a基于参考光束LS1的漫反射光RV1中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)和测量光束LS2的漫反射光RV2中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)，来检测植物PT的参考光束LS1和测量光束LS2的照射位置处的水分的有无。
详细地，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a将例如参考光束LS1的漫反射光RV1中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)暂时存储在存储器27b中，接着等待，直到获得测量光束LS2的漫反射光RV2中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)为止。阈值水平设置部/水分量指数检测部27a获得测量光束LS2的漫反射光RV2中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)，然后参考存储器27b来计算在视角内所包含的植物PT的同一线中的、参考光束LS1的漫反射光RV1中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)与测量光束LS2的漫反射光RV2中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)的比。
例如，在存在水分的照射位置处，由于测量光束LS2的一部分易于被吸收，因此漫反射光RV2的强度(即，振幅)衰减。因此，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a可以基于在视角内所包含的植物PT的各线的计算结果(例如，漫反射光RV1和漫反射光RV2的各强度的差(振幅之差ΔV)的计算结果或者漫反射光RV1和漫反射光RV2的强度比)，来检测参考光束LS1和测量光束LS2的照射位置处的水分的有无。
注意，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a可以根据如下的比RT与预定的检测阈值水平M的大小比较来检测植物PT的参考光束LS1和测量光束LS2的照射位置处的水分的有无(参考图5)，其中该比RT为参考光束LS1的漫反射光RV1的振幅VA和测量光束LS2的漫反射光RV2的振幅VB之间的振幅差(VA-VB)与振幅VA的比。
此外，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a计算漫反射光RV1和漫反射光RV2的强度比、即反射强度比(还称为测量值)Ln(I905/I1550)，并且根据反射强度比Ln(I905/I1550)的总和来获得与叶中所含的水分量等同的水分量指数。反射强度比Ln(I905/I1550)是例如在利用可见光照相机VSC摄像得到的帧图像内的所有像素中按各预定像素数(4×4个像素)进行计算的，并且针对各预定像素数被表示为反射强度比W1～Wk。
存储器27b使用例如随机存取存储器(RAM)配置成，并且暂时存储参考光束LS1的漫反射光RV1中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)。
检测结果过滤器27c基于阈值水平设置部/水分量指数检测部27a的输出来过滤并提取与来自检测照相机1的水分的检测结果有关的信息。检测结果过滤器27c将与提取结果有关的信息输出至显示处理器29。例如，检测结果过滤器27c将与植物PT的参考光束LS1和测量光束LS2的照射位置处的水分的提取结果有关的信息输出至显示处理器29。
显示处理器29使用检测结果过滤器27c的输出，并且生成表示在从检测照相机1起的各距离的照射位置处的水分的位置的检测结果图像数据作为与照射位置处的水分有关的信息的示例。显示处理器29将包括与从检测照相机1起直到照射位置为止的距离有关的信息的检测结果图像数据输出至可见光照相机VSC的显示控制部37。
接着，将说明可见光照相机VSC的各部。摄像光学器件31使用例如透镜配置成，使来自检测照相机1的视角内的环境光RV0会聚，并且环境光RV0在光检测器33的预定摄像区域上成像。
光检测器33是针对可见光的波长(例如，0.4～0.7μm)具有光谱灵敏度的峰值的图像传感器。光检测器33将在摄像面上成像的光学图像转换成电气信号。将光检测器33的输出作为电气信号输入至图像信号处理器35。注意，摄像光学器件31和光检测器33用作可见光照相机VSC中的摄像单元。
图像信号处理器35使用作为光检测器33的输出的电气信号，并且生成由人可识别的红色、绿色、蓝色(RGB)以及亮度和色差(YUV)等指定的可见光图像数据。由此，利用可见光照相机VSC摄像得到的可见光图像数据形成可见光照相机图像数据。图像信号处理器35将可见光图像数据输出至显示控制部37。
在显示控制部37使用从图像信号处理器35输出的可见光图像数据和从显示处理器29输出的检测结果图像数据、并且在可见光图像数据的任何位置处检测水分的情况下，生成将可见光图像数据和检测结果图像数据合成的显示数据或者以比较方式表示可见光图像数据和检测结果图像数据的显示数据作为与水分有关的信息的示例。显示控制部37(输出单元)通过将显示数据发送至经由例如网络所连接的数据记录器DL或通信终端MT来提示显示。
数据记录器DL将从显示控制部37输出的显示数据发送至通信终端MT或者一个或多个外部连接装置，并且提示将显示数据显示在通信终端MT或者一个或多个外部连接装置(例如，图1所示的办公室中的控制室内的监视器50)的显示画面上。
通信终端MT例如是个人用户所使用的便携式通信终端，接收从显示控制部37经由网络发送来的显示数据，并且将显示数据显示在通信终端MT的显示画面上。
不可见光传感器的控制部中的初始操作的示例的说明
接着，将参考图4来说明本实施例的检测照相机1的不可见光传感器NVSS的控制部11中的初始操作的示例。图4是示出检测照相机1的控制部11中的初始设置操作的示例的流程图。
在控制部11针对阈值水平设置部/水分量指数检测部27a指示用于识别叶的形状的反射强度比的阈值水平Sh的设置的情况下，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a计算并设置阈值水平Sh(S1)。将详细说明设置阈值水平Sh的处理的详情。注意，在阈值水平Sh是固定值的情况下，可以省略步骤S1的处理。
另外，控制部11将不可见光传感器NVSS的检测处理器27中的水分的检测阈值水平M设置在阈值水平设置部/水分量指数检测部27a中(S2)。优选根据作为检测对象的特定材料来适当地设置检测阈值水平M。
在步骤S2的处理之后，控制部11将用于开始摄像处理的控制信号输出至可见光照相机VSC的各部(S3-1)，并且此外，将用于开始使参考光束LS1和测量光束LS2入射到不可见光传感器NVSS的第一光束源13和第二光束源15的光束扫描用定时信号RT输出至第一光束源13和第二光束源15(S3-2)。注意，步骤S3-1的操作的执行定时或者步骤S3-2的操作的执行定时可以是第一个执行定时，或者可以是同时的。
图5是不可见光传感器NVSS中的水分的检测的原理说明图。例如，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a可以在RT>M的情况下判断为检测到水分，并且在RT≤M的情况下判断为没有检测到水分。这样，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a通过根据振幅差(VA-VB)和振幅VA之间的比RT与检测阈值水平M的比较结果检测水分的有无，能够消除噪声(例如，干扰光)的影响并且能够以高精度检测水分的有无。
图6是示出水(H2O)的近红外光谱的曲线图。图6的横轴表示波长(nm)，并且图6的纵轴表示透过率(透过性)(％)。如图6所示，由于波长905nm的参考光束LS1在水(H2O)中的透过率接近100％，因此应当理解，参考光束LS1具有不易于被水吸收的特性。同样，由于波长1550nm的测量光束LS2在水(H2O)中的透过率接近10％，因此应当理解，测量光束LS2具有易于被水吸收的特性。因此，在本实施例中，从第一光束源13入射的参考光束LS1的波长为905nm，并且从第二光束源15入射的测量光束LS2的波长为1550nm。
图7A是说明测量叶整体的反射强度比的操作的概述的图。将近红外光束的照射范围设置在包括叶的正面整体的范围中。使用在叶的厚度方向上深度深达约数十μ处的水分的近红外光束(测量光束)的光吸收量采用反射强度比来反映。
在由于叶萎蔫因而近红外光的投射范围减小的情况下，甚至在由于叶弯曲或卷绕因而叶的厚度增加的情况下，在本实施例中，也将叶的所有像素中的反射强度比的总和(以下称为水分量指数)设置为水分量的指标。因此，水分量指数由ΣLn(I905/I1550)来表示，并且与水势具有相关性。
图7B是说明对光斑为固定面积的反射强度比进行测量的操作的概述的图。如上所述，即使通过在比叶的正面小的范围内顺次扫描近红外光束的同时进行照射来获得每单位面积的水分量，每单位面积的水分量和水势之间的相关性也低。
与不可见光传感器的水分或波动的检测有关的详细操作的说明
接着，将参考图8来说明与检测照相机1的不可见光传感器NVSS中的水分的检测有关的详细操作过程。图8是示出与不可见光传感器NVSS中的在植物PT的叶PT3中所含有的水分的检测有关的详细操作过程的流程图。作为图8所示的流程图的说明的前提，时序控制部11a将光束扫描用定时信号TR输出至第一光束源13和第二光束源15，并且向着植物PT的叶PT3照射来自检测照相机1的参考光束LS1和测量光束LS2。
在图8中，控制部11判断从时序控制部11a是否输出了奇数的入射周期中的光束输出信号RF(S12)。在控制部11判断为从时序控制部11a输出了奇数的入射周期中的光束输出信号RF的情况下(S12中为“是”)，第一光束源13根据来自时序控制部11a的光束输出信号RF来使参考光束LS1入射(S13)。光束扫描器17在检测照相机1的视角内所包含的植物PT的X方向上一维地扫描一个线以上的参考光束LS1(S15)。在照射参考光束LS1的X方向上的各线上的照射位置处，光检测器23经由摄像光学器件21接收到由被漫射和反射的参考光束LS1所产生的漫反射光RV1(S16)。
在信号处理器25中，将漫反射光RV1的光检测器23中的输出(电气信号)转换成电压信号，并且将该电压信号的电平放大到在比较器/峰值保持部25c中可处理的电平(S17)。比较器/峰值保持部25c根据放大器25b的输出信号与预定阈值水平的比较结果来对放大器25b的输出信号进行二值化并输出至阈值水平设置部/水分量指数检测部27a。比较器/峰值保持部25c将放大器25b的输出信号的峰值信息输出至阈值水平设置部/水分量指数检测部27a。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a将针对参考光束LS1的漫反射光RV1的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)暂时存储在存储器27b中(S18-2)。另外，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a从存储器27b读取与针对存储器27b内存储的先前帧(入射周期)中的参考光束LS1或测量光束LS2的漫反射光RV1或漫反射光RV2中的同一线有关的比较器/峰值保持部25c的输出(S18-3)。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a基于同一线上的参考光束LS1的漫反射光RV1中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)和测量光束LS2的漫反射光RV2中的比较器/峰值保持部25c的输出(峰值信息)、以及预定的检测阈值水平M，来检测同一线上的水分的有无(S18-4)。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a计算作为反射强度比的总和ΣLn(I905/I1550)的水分量指数(S18-5)。将详细说明水分量指数的计算的详情。
显示处理器29使用检测结果过滤器27c的输出，并且生成表示水分的检测位置的检测结果图像数据。显示控制部37输出显示处理器29所生成的检测结果图像数据和利用可见光照相机VSC摄像得到的可见光图像的可见光照相机图像数据(S19)。针对一个帧(入射周期)的检测区域内的各线执行步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作。
即，在针对X方向上的一个线、步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作完成的情况下，针对X方向上的后续线进行步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作(S20中为“否”)，之后直到在一个帧中步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作完成为止，并且关于在图7A和7B的放大图EPG中示出的Y方向上的扫描，重复步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作。
另一方面，在针对一个帧中的所有线、步骤S15、S16、S17、S18-2～S18-5和S19的各操作的执行完成的情况下(S20中为“是”)、并且在继续入射光的扫描的情况下(S21中为“是”)，不可见光传感器NVSS的操作返回至步骤S12。另一方面，在不继续参考光束LS1和测量光束LS2的扫描的情况下(S21中为“否”)，不可见光传感器NVSS的操作完成。
图9是示出步骤S18-5中的水分量指数的计算过程的流程图。阈值水平设置部/水分量指数检测部27a计算来自帧图像的所有像素中的反射强度比Ln(I905/I1550)(S31)。这里，利用反射强度比W1～Wk来表示各像素的反射强度比Ln(I905/I1550)的测量值。例如，在近红外光束的图像由76,800(＝320×240)个像素配置成的情况下，Wk的后缀k是表示1～76,800的变量。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a判断各像素的反射强度比Wk是否大于用于识别叶PT3的阈值水平Sh(S32)。预先将阈值水平Sh的初始值作为经验值登记在阈值水平设置部/水分量指数检测部27a中。经验值是根据水分量估计设备的规格(照射激光束的强度和受光元件的感光度等)、作为测量对象的叶的水分量(约90％)、叶的厚度(例如，200μm)以及内部/外部(或者“室内/室外”)等所确定的。特别地，在室外的情况下，根据太阳光如何照射或叶簇的生长方式而存在变化，并且该变量每次均改变。
例如，作为经验值，在摄像距离为1m的情况下，将室内摄像期间的阈值水平Sh设置为约0.3。将外部摄像期间的阈值水平Sh设置为约0.9。另外，在摄像距离为3m的情况下，将室内摄像期间的阈值水平Sh设置为约0.05。优选：在将阈值水平Sh设置为初始值、与叶的实际形状相比判断阈值水平是否是最优的、并且阈值水平不是最优的情况下，改变阈值水平Sh。另外，如后面将说明的，进行阈值水平Sh的计算处理，并且可以将所计算出的阈值水平Sh登记作为初始值。
在步骤S32中，在反射强度比Wk小于阈值水平Sh的情况下，该像素是表示除叶以外的背景的像素，并且显示处理器29生成用于以单色显示像素的单色显示数据(S36)。
另一方面，在步骤S32中，在反射强度比Wk为阈值水平Sh以上(阈值水平以上)的情况下，显示处理器29以与反射强度比Ln(I905/I1550)相对应的色调(tone)颜色显示像素(S33)。这里，可以按n个色调显示与反射强度比Ln(I905/I1550)相对应的色调颜色。N是任意的正数。图10是示出与反射强度比相对应的色调颜色的表。在表Tb中按各色调颜色对反射强度比Ln(I905/I1550)和强度比(905nm的反射光/1550nm的反射光)进行分类。
详细地，在反射强度比Ln(I905/I1550)小于0.3的情况下、即在反射强度比Ln(I905/I1550)为叶的阈值水平Sh以下的情况下，使用例如白色(单色)来显示该像素。另一方面，在反射强度比Ln(I905/I1550)为0.3以上且小于0.4的情况下，使用例如深绿色来显示该像素。同样，在0.4以上且小于0.5的情况下，使用绿色来显示该像素。在0.5以上且小于0.55的情况下，使用黄色来显示该像素。在0.55以上且小于0.6的情况下，使用橙色来显示该像素。在0.6以上且小于0.75的情况下，使用红色来显示该像素。在0.75以上的情况下，使用紫色来显示该像素。这样，可以采用六个色调中的任意色调来设置属于叶的像素的颜色。
注意，在与叶的实际形状相比、叶占据的像素空间不适当的情况下，用户可以按各预定增量(例如，0.01)以增大或减小的方式设置阈值水平Sh。可选地，用户可以通过启动自动设置后面所述的阈值水平Sh的处理(参考图13)来设置适当的阈值水平Sh。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a指定叶占据的像素空间的区域(S34)。图11是示出包括叶占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表。作为帧图像的一部分，在该表中示出21个像素×9个像素的反射强度比Ln(I905/I1550)。背景为绿色(点显示)的像素等同于叶的像素。如上所述，叶的像素是反射强度比Ln(I905/I1550)超过阈值水平Sh(这里为0.3)的像素。另外，指定矩形(A×B)的区域ARE，使得包围叶的像素。使用区域ARE作为判断叶的大小的值。注意，叶的大小可以表示超过阈值水平Sh的像素数。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a(水分量计算单元)计算区域ARE内的作为测量值(反射强度比Ln(I905/I1550))大于阈值水平Sh的反射强度比Ln(I905/I1550)的总和的水分量指数ΣLn(I905/I1550)(S35)。通过获得水分量指数ΣLn(I905/I1550)来掌握在叶整体中所含有的水分量。
此外，在步骤S35中，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a可以计算区域ARE中的测量值(反射强度比Ln(I905/I1550))大于阈值水平Sh的像素数、并且通过将反射强度比的总和ΣLn(I905/I1550)除以所计算出的像素数来计算平均值。该平均值是将反射强度比的总和除以利用阈值水平Sh确定叶的外形的叶的面积得到的值，并且将光斑内的反射强度比的总和除以该光斑的固定面积得到的值与将反射强度比的总和除以可见图像中的由叶的外形包围的面积所得到的值是不同的。之后，水分量指数的计算操作结束。
这样，在本实施例中，不是获得各照射位置的反射强度比，而是获得帧图像中的各像素的反射强度比，并且可以根据各像素的反射强度比的总和来正确地计算水分量指数。因此，可以正确地判断叶即植物的状况。
这里，如上所述，将叶的阈值水平Sh作为初始值设置到后续值。在室内安装检测照相机1并且在室内对叶PT3摄像的情况下、并且在根据经验摄像距离为1m的情况下，将阈值水平Sh设置为约0.3。在摄像距离为约3m的情况下，将阈值水平Sh设置为约0.05。另一方面，在室外摄像的情况下，由于太阳光的条件改变，因此根据经验将阈值水平Sh设置为约0.9。图12A～12C是示出叶的占据范围的图。图12A是对番茄的茎和叶摄像得到的帧图像。叶之间的距离为约1cm。图12B示出针对图12A的可见光图像、在摄像距离被设置为3m并且阈值水平Sh被设置为0.05的情况下所获得的叶的占据空间。在这种情况下，应当理解，叶一部分重叠并且阈值水平Sh(＝0.05)是不适当地设置的值。图12C示出针对图12A的可见光图像、在摄像距离被设置为1m并且阈值水平Sh被设置为0.3的情况下所获得的叶的占据空间。在这种情况下，叶的外形没有与其它叶重叠，另外，叶的占据空间与可见光图像的叶的外形的大小相同。在这种情况下，应当理解，阈值水平Sh(＝0.3)是正确地设置的值。
另外，叶的阈值水平Sh在进行后续处理以及执行图9所示的水分量指数的计算处理之前可能并未登记。图13是示出阈值水平设置过程的流程图。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a获得对于利用可见光照相机VSC摄像得到的帧图像(例如，参考图12A)的被判断为叶的占据比例(即，被判断为叶的颜色的绿色(G)的像素占据)(G像素数/所有像素数)(S41)。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a基于水分量指数的频率分布数据来获得与叶的占据比例相对应的水分量指数(S42)。图14是示出所有像素中的反射强度比的频率分布的曲线图。将频率分布数据登记在阈值水平设置部/水分量指数检测部27a中。在使用频率分布数据时，在例如叶的占据比例为52％的情况下，水分量指数为约0.3。
阈值水平设置部/水分量指数检测部27a将在步骤S42中获得的水分量指数设置为阈值水平Sh(S43)。之后，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a结束本处理。
这样，可以通过利用可见光照相机VSC进行摄像得到的可见光图像获得叶的绿色(指定颜色)的占据像素数以及与作为测量值的Ln(I905/I1550)的累积频率相对应的阈值水平Sh以使像素数相同，即通过修改叶中所包含的各像素的水分量的阈值水平，来正确地确定叶的外形。因此，可以通过正确地判断叶的外形来准确地计算像素单位的平均值。与此相对比，在使用光斑的固定面积或者可见光图像的外形的情况下，在无法正确地捕捉到叶的外形时，在像素单位的平均值中产生大的误差。
在图4～14中，通过设置水分量的一个阈值水平，基于与叶的外形相比具有更高的水分量的像素来计算叶的水分量，其中该像素的被判断为叶的外形的一部分被设置为叶的外形。然而，可以使用用于判断叶的外形的阈值水平和从其它阈值水平编制(compiled)得到的多个阈值水平来计算叶的水分量。例如，可以设置另一阈值，以将等同于叶脉特别是主脉的像素从所有叶的水分量的计算对象中排除。叶脉是水分或营养的输送路径。因此，即使所有叶的水分量都减少，例如叶脉特别是主脉的水分量与其它部位相比往往没有相对减少。此外，由于针对叶的太阳光的入射方向随时间的经过而改变，因此可以根据测量时刻来将阈值水平设置为不同的值。
图15A是示出测量期间以各种姿势固定的叶的图。在叶的水分测量时，准备白色参考基板bd作为具有平坦面的板材，并且使用双面胶带来贴附叶PT3，使得叶PT3的背面与板材的表面重叠。在第一水分测量中，板材被设置成相对于检测照相机1的光轴为垂直平面。在第二水分测量中，板材被设置成相对于检测照相机1的光轴以45°的倾斜角度倾斜。在第三水分测量中，板材被设置成相对于检测照相机1的光轴以45°的平摇角度倾斜。
图15B是示出表示叶的反射强度比的图像的图。在第一水分测量中，反射强度比超过阈值水平Sh的区域接近从正面观看到的叶的外形。另外，应当理解，叶的中央部的反射强度比最大，并且反射强度比从叶的内侧起逐渐下降。在第二水分测量中，反射强度比超过阈值水平Sh的区域接近以沿倾斜方向倾斜的状态观看的叶的外形。另外，在叶内侧的宽范围内，反射强度比高。由于叶相对于光轴倾斜，因此光轴方向上的叶的厚度增加，并且显而易见，这视为由于叶的水分量变大而引起的。在第三水分测量中，反射强度比超过阈值水平Sh的区域接近在沿平摇方向倾斜的状态下观看的叶的外形。另外，在叶内侧的宽范围内，反射强度比高。以与第二水分测量的情况相同的方式，由于叶相对于光轴倾斜，因此光轴方向上的叶的厚度增加，并且显而易见，这被视为由于叶的水分量变大而引起的。
图16是示出反射强度比相对于平均水分量的曲线图。根据该曲线图，在第一水分量测量、第二水分量测量和第三水分量测量中分别获得的反射强度比的总和(水分量指数)中，叶的平均水分量越大，该值变得越大，并且相对于平均水分量存在高的相关性。在第一水分量测量中，相关系数的平方(R2)是0.9943。在第二水分量测量中，相关系数的平方(R2)是0.9973。在第三水分量测量中，相关系数的平方(R2)是0.963。这样，在任何水分量测量的情况下，水分量指数相对于平均水分量具有高的相关性。
接着，使用番茄幼苗，并且示出灌溉停止(供水暂停)之后的萎蔫过程和根吸水(复苏)过程。图17A是示出植物的萎蔫过程的曲线图。纵轴示出一个叶的水分量指数(＝ΣLn(I905/I1550))，并且横轴示出从供水停止开始起的经过时间。曲线Lf11表示参考在一天内进行早晚两次灌溉的情况的叶的水分量指数。曲线Lf12表示在灌溉停止(供水暂停)的情况下、在达到萎蔫点之后没有再次进行灌溉的情况。另外，在图17A中，在曲线Lf11和曲线Lf12的各种标记中，这些标记的开始表示约9am且这些标记的结束表示约5pm，并且各种标记的数个块表示一天内从约9am起直到约5pm为止的范围。
在叶的平均水分量在超过供水暂停的时间时从86％起逐渐下降、并且供水暂停时间超过330个小时的情况下，到达水分量为50％以下的萎蔫点。在供水量没有暂停、并且每天早晚两次定期地进行灌溉的情况下的叶中，如曲线Lf11所示，叶的平均水分量维持于大致与测量初始相同的值(水分量指数：值110)。另一方面，在供水继续暂停的叶中，显而易见，在茎和叶萎蔫的萎蔫点之后叶的平均水分量继续下降、并且供水暂停时间为350个小时的情况下，水分量指数下降为值20。
图17B是示出复苏过程的曲线图。在叶的水分量指数下降为值20之后，在再次进行灌溉的情况下，随着在再次进行灌溉之后时间的经过，叶的平均水分量逐渐上升。在经过时间达到280分钟的情况下，被暂停供水的叶的平均水分量达到接近供水暂停之前的叶的平均水分量的值(水分量指数：100)。
图18使用在绘制图17B的复苏过程的曲线图时所使用的实际测量数据(帧图像的反射强度比表显示色调的图)，示出接近萎蔫的叶的水分量逐渐增加的过程。在从再次进行灌溉起的经过时间为0分钟的情况下，在反射强度比Ln(I905/I1550)超过阈值水平Sh的叶的区域小并且经过了60分钟时，存在略微增加，并且在经过了300分钟时，存在进一步增加。然后，应当理解，叶的水分量复苏，直到与在供水没有暂停的情况下、早晚定期地进行灌溉时相等的水平为止(该图中各帧图像的左侧叶等同于图17B的曲线Lf11)。
这样，可以通过测量叶中所含有的水分量来从视觉上掌握萎蔫过程和根吸水(复苏)过程。
比较例
图19是说明比较例的测量方法的图。取出密封包装在乙烯袋fk中的大型叶PT3并将该大型叶PT3以叶PT3不会移动的方式固定至白板wb。将牢固地固定至叶PT3的白板wb放置在计重秤gm上，并且测量重量。此时，由于白板wb的重量是预先测量的并且调整为0点，因此将叶的重量显示在计重秤gm的仪表上。随着时间的经过，测量由于叶的蒸腾而引起的重量的改变。在所有的测量结束之后，叶完全干燥并且获得重量。通过从测量期间的叶的重量中减去干燥期间的叶的重量来获得测量期间的叶的平均水分量。图20A是示出由于蒸腾所引起的叶的重量的时间变化、即叶的平均水分量的时间变化。随着时间的经过，平均水分量显著下降。
另外，固定有叶PT3的白板wb放置于竖立状态。在该状态下，可见光照相机VSC1对叶摄像。此外，不可见光照相机NVSS1针对叶上的12个位置分别照射具有波长905nm和波长1550nm的近红外光，并且测量反射强度比Ln(I905/I1550)。叶上的12个位置是在叶整体上设置的区域，并且具有4×4个像素的大小。图20B是示出在叶上的12个位置所测量到的反射强度比Ln(I905/I1550)的时间变化的曲线图。
图20C是基于图20A和20B的测量数据所获得的、并且示出反射强度比Ln(I905/I1550)和平均水分量之间的对应关系的曲线图。在叶上的12个位置中的任何位置处，在反射强度比Ln(I905/I1550)和平均水分量之间存在比例关系。因此，在叶以不会移动的方式牢固地固定的情况下，通过测量反射强度比Ln(I905/I1550)来掌握叶上的平均水分量。
这样，在第一实施例的水分量估计设备中，检测照相机1的第一光束源13通过光学扫描向植物PT的叶PT3照射具有不易于被水分吸收的特性的第一波长(905nm)的近红外光束(参考光束)。检测照相机1的第二光束源15通过光学扫描来向着植物PT的叶PT3照射具有易于被水分吸收的特性的第二波长(1550nm)的近红外光束(测量光束)。阈值水平设置部/水分量指数检测部27a基于叶PT3的所有照射位置上的905nm的反射光和叶PT3的所有照射位置上的1550nm的反射光来计算作为反射强度比的总和ΣLn(I905/I1550)的一个叶的水分量指数。因此，可以准确地测量作为植物的状况的指标的、植物中所含有的水分量。
另外，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a保持表示水分量并且识别一个植物的形状的阈值水平Sh，并且将阈值水平Sh以上的至少一个照射位置中的水分量相加。由此，可以使用阈值水平Sh来适当地计算植物的水分量。
另外，可见光照相机VSC获取植物的可见光图像，并且阈值水平设置部/水分量指数检测部27a使用所获取到的植物的可见光图像来计算阈值水平Sh。由此，可以设置能够正确地识别植物的形状的阈值水平Sh。
另外，显示控制部37输出植物的叶、种子、茎和花中的至少一个不可见光图像。由此，可以根据所输出的不可见光图像来确认植物的形状是否正确。
另外，阈值水平设置部/水分量指数检测部27a计算各照射位置处的水分量，并且通过将所计算出的水分量相加来计算植物的所有照射位置处的水分量。显示控制部37与所计算出的各照射位置处的水分量相对应地以能够逐级地识别的方式显示不可见光图像。由此，除了植物整体的水分量外，可以从视觉上识别植物中所含的水分量的分布。
另外，各照射位置与不可见光图像中的预定数量的像素相对应。由此，可以使植物的位置与不可见光图像的位置相关联。
第二实施例的详情和问题
在利用两个类型的近红外光束照射植物的叶的正面并且根据反射强度比获得水分的情况下，存在以下问题。在通过照射近红外光束来进行测量时，将近红外光束(例如，脉冲光)照射到作为测量对象的叶上，并且通过使照射定时略微偏移(例如，通过偏移了μSEC阶次(order))来在近红外光用的检测单元中接收并测量在叶的正面上沿所有方向发生漫射和反射的光的一部分。另外，这里所照射的光是激光束，因此仅在波长为单波长905nm和1550nm处，波长宽度变窄。此外，近红外光所用的检测单元不用于单波长(没有安装仅905nm和1550nm通过的滤波器等)，并且是以电气方式改变宽范围的近红外光区域的光的光电转换器(光传感器)。
这里，在近红外光的检测单元中接收光时存在问题，而且存在作为外部光的太阳光。太阳光具有不同于激光束的宽的波长区域，并且具有近红外光区域中的任何波长。如图22A所示，将太阳光划分成在作为测量对象的叶处太阳光的一部分被直接反射的“直接反射光”和在周围叶之间经过多重散射的“多重散射光”。然后，使得在照射905nm的近红外光束期间和在照射1550nm的近红外光束期间的两个定时相同，利用图6所示的近场光谱，905nm/1550nm的反射强度比显著增强。因而，在背景明显增加的情况下，难以区分测量对象叶和周围叶的个体。
另外，田间幼苗的叶繁茂地生长并且变为叶簇。在叶簇中，多个叶在各自的取向上重叠，并且例如，在风吹动时，叶相对地运动。例如，如图21A所示，在向着作为测量对象的叶PT3t照射近红外光束的情况下，所照射的近红外光束被作为测量对象的叶PT3t周围的叶PT3o吸收并散射。如箭头b1所示，除例如所照射的近红外光束被作为测量对象的叶PT3t吸收外，如箭头b2所示，也照射左侧的叶PT3o并且一部分被吸收。左侧的叶PT3o被照射，并且被左侧的叶PT3o散射的近红外光束在作为测量对象的叶PT3t上发生漫射。另外，如箭头b3所示，还发生多重散射，其中在该多重散射中，右侧的叶PT3r1被照射，并且被右侧的叶PT3r1散射的漫射光漫射到其它叶PT3r2并在作为测量对象的叶PT3t上发生漫射。对象叶PT3t的水分量包含被周围叶吸收的水分量，并且被测量为大于实际水分量。另外，如图21B所示，多个叶重叠或分离，并且叶的面积改变。
因此，即使在水分量的有无的测量时，也难以区分对象叶周围的个体叶。
因此，即使在多个叶繁茂地生长的叶簇内，也可以消除由于来自周围叶的散射光(例如，诸如太阳光等的外部散射光)而产生的影响、并且准确地测量作为测量对象的叶的水分量。
第二实施例
第二实施例的水分量估计设备的结构是与第一实施例基本相同的结构。将相同的附图标记用于与第一实施例相同的构成元件，因此省略了该说明。
作为测量对象的植物的叶是例如塑料温室中的温度、湿度、照明和通风以及CO2浓度被设置为不同的位置处的植物代表的叶。
图21A是说明第二实施例中的水分量估计设备的操作的概述的图。图21B是示出叶的重叠的图。在水分量估计设备中，将背景材料布置成覆盖作为测量对象的叶的背面(背侧)。
作为背景材料的材料，给出不含水分并且未因农药、喷洒或CO2喷雾而变形的材料，诸如塑料、涂布纸、铝箔(板)等的片材、板或块等。另外，期望背景材料的大小具有使得覆盖作为测量对象的叶的大表面，并且其大小不会干扰在作为测量对象的叶的两倍的投射面积内的另一叶的光合作用。另外，优选背景材料的厚度是自支撑且无卷曲的50μm～1mm的厚度、特别是50～200μm。另外，在由叶的茎支撑的情况下，优选背景材料的重量是叶不会萎蔫的程度的重量。另外，优选背景材料的颜色是可见光和近红外光束的反射率高的白色或银色。
在本实施例中，作为背景材料，示出使用白色参考基板的情况。注意，给出了白色塑料板、铝板、标准白板和白纸等作为白色参考基板。
图22A是示出在室外向着叶照射近红外光束时、反射光强度相对于近红外光束的波长的曲线图。纵轴表示利用不可见光传感器NVSS检测到的近红外光的强度，并且横轴表示近红外区域的波长。除根据太阳光的光的强度外的因周围叶而发生散射的光的强度也包括在利用不可见光传感器NVSS检测到的近红外光的强度中。即，由于在周围叶上进行的太阳光的多重散射而产生的背景的增加包括在所检测到近红外光的强度中。另外，由于具有1550nm的波长的近红外光束被周围叶吸收，因此利用不可见光传感器NVSS检测到的光的强度小。因此，反射强度比Ln(I905/I1550)的值大。因此，在室外测量叶的水分量的情况下，需要将与反射强度比Ln(I905/I1550)进行比较的阈值水平Sh的值设置得大。
图22B是示出在室内和室外向着安装了白色参考基板bd的叶照射近红外光束时、反射光强度相对于近红外光束的波长的曲线图。纵轴表示利用不可见光传感器NVSS检测到的近红外光束的强度，并且横轴表示近红外区域的波长。由于布置白色参考基板bd以覆盖作为测量对象的叶PT3t的背面(背侧)，因此不会发生来自周围叶PT3o的多重散射。因此，不会发生具有1550nm的波长的近红外光束的强度的下降。另外，在室内的情况下，不会发生背景的增加。注意，在室外测量的情况下，将阈值水平Sh设置为约0.5。另外，在室内测量的情况下，将阈值水平Sh设置为约0.3。
在白色参考基板bd布置在作为测量对象的叶PT3t的背面上的情况下，可以以无需固定的方式布置叶，并且可以将叶PT3t以能够安装的方式固定至白色参考基板bd。这里，例示将叶PT3t安装至白色参考基板bd的情况。
图23是说明叶PT3t安装在白色参考基板bd上的图。白色参考基板bd是具有纵长矩形形状的白色塑料板。在白色参考基板bd的中央部形成有按矩形形状挖空的开口部bd1。另外，在白色参考基板bd的上部形成有圆形孔部bd2。在孔部bd2上形成有达到上端面为止的狭缝bd21。另外，在白色参考基板bd上所形成的开口部bd1的下侧以及两侧上分别形成有三个狭缝bd3、bd4和bd5。
在叶PT3t安装至白色参考基板bd的情况下，叶PT3t的前端插入三个狭缝其中之一bd3，通过使水平的白色参考基板bd在以狭缝bd21为中心在纵向方向上移位来产生空隙，叶的茎PT2通过其内侧，并且茎PT2固定至孔部bd2。
图24是示出被安装以覆盖作为测量对象的叶PT3t的背面的白色参考基板bd的各种安装方法的图。在该图中，在左侧的植物PT中，白色参考基板bd安装至在基台BB上直立的棒状部p1的前端，并且被安装作为布告牌。另外，在中央的植物PT中，由于诱导绳rp2，因此白色参考基板bd保持处于从诱导线rp1悬垂的状态。另外，在该图右侧的植物PT中，白色参考基板bd由通过圆形孔部bd2的茎PT2保持。
图25A是示出室外的作为水分量的测量对象的叶PT3t的照片。这里，将白色参考基板bd安装作为布告牌。另外，多个叶PT3向从白色参考基板bd的孔部bd2突出的茎PT2突出，并且将其中的一个叶(由框e包围的叶)PT3t设置为测量对象。另外，作为比较例，将在背面上没有布置白色参考基板的叶(在该图中为由框f包围的叶)PT3h设置为测量对象。
图25B是示出叶PT3t的反射强度比Ln(I905/I1550)的图。图25C是示出叶PT3h的反射强度比Ln(I905/I1550)的图。在叶PT3h上，由于不存在白色参考基板bd，因此叶PT3h的反射强度比因太阳光引起的周围的叶的散射光而增大。
图26A是示出包括背面被白色参考基板bd覆盖的叶PT3t所占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表。叶PT3t的反射强度比Ln(I905/I1550)超过阈值水平Sh(＝0.3)的区域ARE1接近叶PT3t的形状，并且认为表现了叶的外形。另一方面，图26B是示出包括背面未被白色参考基板bd覆盖的叶PT3h所占据的像素空间的帧图像的一部分中的反射强度比的表。叶PT3h的反射强度比Ln(I905/I1550)由于来自周围叶PT3o的散射光而变大，并且认为包括了误差。另外，叶PT3h的反射强度比Ln(I905/I1550)超过阈值水平Sh(＝0.9)的区域ARE2与形状呈略微纵长的叶PT3h的外形不相似，并且认为没有表现叶PT3h的外形。
图27是示出室外的作为水分量减半的测量对象的叶的照片。在第一减半测量中，将处于高位置的叶PT3t设置为利用框g1包围的测量对象，并且在背面布置白色参考基板bd。在第二减半测量中，将位于低位置的叶PT3i1设置为利用框g2包围的测量对象，并且在背面布置白色参考基板bd。在第三减半测量中，将多个叶PT3i2设置为利用框g3包围的测量对象，并且在背面什么也没有布置。在第四减半测量中，将多个叶繁茂地生长的叶簇PT3i3设置为利用大的框g4包围的测量对象，并且在背面什么也没有布置。
图28A是示出第一减半测量中的叶PT3t和第二减半测量中的叶PT3i1的水分量指数的时间变化的曲线图。纵轴是利用反射强度比Ln(I905/I1550)表示的水分量指数，并且横轴是时间(单位：分钟)。另外，根据水分量指数从切断向植物的液体肥料的供给起是否减半为1/2，来判断减半的有无(参考虚线h1)。这同样也适用于图28B和28C。
在背面(高位置的叶PT3t和低位置的叶PT3i1)布置白色参考基板bd、并且从切断液体肥料的供给起经过了约1200分钟的情况下，确认了水分量指数的减半。
图28B是示出第三减半测量中的叶PT3i2的水分量指数的时间变化的曲线图。在背面没有布置白色参考基板bd的叶PT3i2中，尽管与叶PT3t和PT3i1相比、由于来自周围叶的漫反射所引起的反射强度比Ln(I905/I1550)的背景略微变大，但在从切断液体肥料的供给起经过了约1200分钟的情况下，确认了水分量指数的减半。
图28C是示出第四减半测量中的叶簇PT3i3的水分量指数的时间变化的曲线图。在背面没有布置白色参考基板bd的叶PT3i3中，尽管由于来自周围叶的漫反射(外部散射光)所引起的反射强度比Ln(I905/I1550)的背景明显变大，但在从切断液体肥料的供给起经过了约1200分钟时，不能确认水分量指数的减半。因此，在叶簇中，即使重叠的叶(参考图21B)出现或者消失、并且测量反射强度比Ln(I905/I1550)，也应当理解误差大。
这样，在第二实施例的水分量估计设备中，在估计叶(或植物的一部分)的水分量时，布置白色参考基板bd(背景材料)以覆盖植物PT的叶PT3的背面。第一光束源13通过光学扫描来向着叶PT3照射具有不易于被水分吸收的特性的波长905nm的近红外光束(参考光束)。第二光束源15通过光学扫描来向着叶PT3照射具有易于被水分吸收的特性的波长1550nm的近红外光束(测量光束)。阈值水平设置部/水分量指数检测部27a基于在叶PT3的所有照射位置上反射的参考光束的反射光和在叶PT3的所有照射位置上反射的测量光束的反射光，来计算作为叶PT3的所有照射位置处的反射强度比的总和ΣLn(I905/I1550)的一个叶的水分量指数。由此，即使在多个叶繁茂地生长的叶簇内，也可以消除由于来自周围叶的散射光(外部散射光)而产生的影响、并且通过去除重叠的影响来准确地测量作为测量对象的叶的水分量。
另外，白色参考基板bd是竖立在植物的叶PT3的前方的布告牌。由此，可以以独立于植物安装的状态布置白色参考基板bd，并且可以牢固地固定。因此，即使施加了风和雨等的外力或除芽(disbudding)以及叶作业期间的人工外力的程度，也可以维持白色参考基板bd的姿势。
另外，白色参考基板bd使用诱导绳rp2从植物的上方悬垂下来。由此，可以以与植物的叶PT3分开的状态布置白色参考基板bd，或者简单地白色参考基板bd的附着可以在一定程度上跟随茎的生长(番茄幼苗的生长速率约为1cm/天)。
另外，在植物的茎PT2上支撑白色参考基板bd。由此可以在无需使用另一支撑构件的情况下容易地将白色参考基板bd布置在叶的背面，并且一定程度上可以跟随茎的生长(番茄幼苗的生长速率约为1cm/天)。
尽管以上参考附图说明了各种实施例，但无需说明，本公开不限于这些示例。根据本领域技术人员，在所附权利要求书所记载的范围内，显而易见，可以想到各种变形例和修正例，并且这一点当然被理解为属于本公开的技术范围。
除被设置为测量对象的植物的叶外，本公开能够将制造过程具备干燥过程的各种产品设置为测量对象。
例如，作为制造过程具备干燥过程的一个产品，考虑柔性基板等。在生产柔性基板时，在加热干燥过程中，涂布构件的聚酰亚胺的反应速率(即，亚胺化速率)重要。亚胺化速率是通过测量涂布构件的水分量并且计算从涂布构件蒸发的水分量所获得的。在将本公开的水分量估计设备应用于柔性基板的加热干燥过程的情况下，可以提高柔性基板的质量。
另外，作为制造过程具备干燥过程的产品，给出陶瓷、建筑物的墙、紫菜、裙带菜、诸如干鱿鱼等的干物质、蜜饯和纸张等。在各干燥过程中，如果应用以利用本公开的水分量估计设备，则产品的水分量尽可能小、或者水分量适当，然而可以测量是否存在略微不均匀的状态，并且可以提高产品的质量。
附图标记说明
1 检测照相机
11 控制部
11a 时序控制部
13 第一光束源
15 第二光束源
17 光束扫描器
21,31 摄像光学器件
23,33 光检测器
25 信号处理器
25a I/V转换器
25b 放大器
25c 比较器/峰值保持部
27 检测处理器
27a 阈值水平设置部/水分量指数检测部
27b 存储器
27c 检测结果过滤器
29 显示处理器
35 图像信号处理器
37 显示控制部
ARE 区域
ARE1,ARE2 区域
BB 基台
bd 白色参考基板
bd1 开口部
bd2 孔部
bd3,bd4,bd5,bd21 狭缝
JG 判断部
I905 参考光束的反射强度
I1550 测量光束的反射强度
PT3,PT3T,PT3O,PT3H,PT3R1,PT3R2 叶
LS1 参考光束
LS2 测量光束
MT 通信终端
NVSS 不可见光传感器
PJ 光束输出部
TR 光束扫描用定时信号
RF 光束输出信号
RV0 环境光
RV1,RV2 漫反射光束
Sh 阈值水平
SP1 光斑
VSC 可见光照相机
W1,WK 反射强度比

Claims (17)

1.一种水分量估计设备，用于估计植物的部位的水分量，所述水分量估计设备包括：
第一光源，用于在顺次扫描的同时，向植物照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束；
第二光源，用于在顺次扫描的同时，向植物照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及
水分量计算单元，用于基于在植物的所有照射位置上反射的所述激光参考光束的反射光和在植物的所有照射位置上反射的所述激光测量光束的反射光，来计算植物的所有照射位置处的水分量。
2.根据权利要求1所述的水分量估计设备，其中，还包括：
阈值水平保持部，用于保持表示所述水分量并且识别一个植物的形状的阈值水平，
其中，所述水分量计算单元将所述阈值水平以上的至少一个照射位置中的水分量相加。
3.根据权利要求2所述的水分量估计设备，其中，还包括：
获取单元，用于获取植物的可见光图像；以及
阈值水平计算单元，用于使用植物的可见光图像来计算所述阈值水平。
4.根据权利要求1所述的水分量估计设备，其中，还包括：
输出单元，用于从植物的叶、种子、茎和花中输出至少一个不可见光图像。
5.根据权利要求4所述的水分量估计设备，其中，
所述水分量计算单元计算各照射位置处的水分量，并且通过将所计算出的水分量相加来计算植物的所有照射位置处的水分量，以及
所述输出单元与所述水分量计算单元计算出的各照射位置处的水分量相对应地以能够逐级地识别的方式显示所述不可见光图像。
6.根据权利要求4所述的水分量估计设备，其中，
各照射位置与所述不可见光图像中的预定数量的像素相对应。
7.根据权利要求1所述的水分量估计设备，其中，
所述第一光源照射近红外激光参考光束作为所述激光参考光束，以及
所述第二光源照射近红外激光测量光束作为所述激光测量光束。
8.一种水分量估计设备，包括：
第一光源，用于在顺次扫描的同时，向照射区域照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束，其中所述照射区域包括植物的被设置为估计对象的部位、以及覆盖植物的所述部位的背面的背景材料；
第二光源，用于在顺次扫描的同时，向所述照射区域照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；
识别单元，用于基于在所述照射区域上反射的所述激光参考光束的反射光和在所述照射区域上反射的所述激光测量光束的反射光，来识别所述照射区域中的作为所述估计对象的部位；以及
水分量计算单元，用于计算所述识别单元所识别出的作为所述估计对象的部位的水分量。
9.根据权利要求8所述的水分量估计设备，其中，
所述第一光源照射近红外激光参考光束作为所述激光参考光束，以及
所述第二光源照射近红外激光测量光束作为所述激光测量光束。
10.一种水分量估计设备中的水分量估计方法，所述水分量估计方法包括以下步骤：
使第一光源在顺次扫描的同时，向植物照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束；
使第二光源在顺次扫描的同时，向植物照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及
基于在植物的所有照射位置上反射的所述激光参考光束的反射光和在植物的所有照射位置上反射的所述激光测量光束的反射光，来计算植物的所有照射位置处的水分量。
11.根据权利要求10所述的水分量估计方法，其中，
所述第一光源照射近红外激光参考光束作为所述激光参考光束，以及
所述第二光源照射近红外激光测量光束作为所述激光测量光束。
12.一种水分量估计设备中的水分量估计方法，所述水分量估计设备用于估计植物的部位的水分量，所述水分量估计方法包括以下步骤：
布置覆盖植物中的被设置为所述水分量估计设备的估计对象的部位的背面的背景材料；
使第一光源在顺次扫描的同时，向照射区域照射具有光不易于被水分吸收的特性的第一波长的激光参考光束，其中所述照射区域包括作为所述估计对象的部位以及所述背景材料；
使第二光源在顺次扫描的同时，向所述照射区域照射具有光易于被水分吸收的特性的第二波长的激光测量光束；以及
基于在所述照射区域上反射的所述激光参考光束的反射光和在所述照射区域上反射的所述激光测量光束的反射光，来从所述照射区域中识别作为所述估计对象的部位以计算作为所述估计对象的部位的水分量。
13.根据权利要求12所述的水分量估计方法，其中，
所述第一光源照射近红外激光参考光束作为所述激光参考光束，以及
所述第二光源照射近红外激光测量光束作为所述激光测量光束。
14.根据权利要求12所述的水分量估计方法，其中，
基于所述激光参考光束的反射强度和所述激光测量光束的反射强度的比来计算针对所述照射区域、所述激光参考光束和所述激光测量光束所照射的各照射位置处的反射强度比，并且将所计算出的反射强度比超过阈值水平的照射位置设置为作为所述估计对象的部位。
15.根据权利要求14所述的水分量估计方法，其中，
获得与所述反射强度比的累积频率相对应的阈值水平，以使得像素数与利用可见光照相机摄像得到的所述照射区域的可见光图像中的作为所述估计对象的部位的特定颜色占据的像素数相同。
16.根据权利要求14所述的水分量估计方法，其中，
将所计算出的反射强度比为所述阈值水平以下的照射位置设置为在所述水分量估计设备的所述估计对象之外。
17.根据权利要求12所述的水分量估计方法，其中，
作为所述估计对象的部位是植物的叶、种子、茎和花至少之一。
CN201680061630.7A 2015-10-23 2016-10-18 植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计设备 Active CN108449964B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015-209231 2015-10-23
JP2015209230A JP5975366B1 (ja) 2015-10-23 2015-10-23 植物水分量評価方法及び植物水分量評価装置
JP2015209231A JP5984072B1 (ja) 2015-10-23 2015-10-23 植物水分量評価装置及び植物水分量評価方法
JP2015-209230 2015-10-23
PCT/JP2016/004610 WO2017068775A1 (en) 2015-10-23 2016-10-18 Water content of a part of plant evaluation method and water content of a part of plant evaluation apparatus

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108449964A true CN108449964A (zh) 2018-08-24
CN108449964B CN108449964B (zh) 2021-05-14

Family

ID=57256388

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680061630.7A Active CN108449964B (zh) 2015-10-23 2016-10-18 植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计设备

Country Status (4)

Country Link
US (3) US10126234B2 (zh)
EP (1) EP3365660B1 (zh)
CN (1) CN108449964B (zh)
WO (1) WO2017068775A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108956900A (zh) * 2018-09-06 2018-12-07 河南科技大学 一种田间作物根系水分含量的检测方法
CN111999340A (zh) * 2020-06-30 2020-11-27 电子科技大学 基于微波加热的植物叶片水分和离子分布成像装置及方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5979567B1 (ja) 2015-04-30 2016-08-24 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 植物ストレス検出装置及び植物ストレス検出方法
EP3410098B1 (en) 2016-01-29 2022-02-23 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Device for observing water content, method for observing water content, and cultivation device
JP5982731B1 (ja) 2016-02-26 2016-08-31 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
JP5979573B1 (ja) * 2016-02-29 2016-08-24 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
EP3466248B1 (en) * 2016-05-31 2021-03-31 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Moisture content observation device, moisture content observation method and cultivation device
US10512221B2 (en) * 2017-05-02 2019-12-24 Lumigrow, Inc. Lighting system and sensor array for growing plants
US10656081B2 (en) 2017-10-18 2020-05-19 The Boeing Company Synchronized phased array and infrared detector system for moisture detection
US10422742B2 (en) * 2017-10-18 2019-09-24 The Boeing Company Moisture detection system
RU2695436C1 (ru) * 2018-07-31 2019-07-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждения высшего образования "Самарский государственный технический университет" Способ дифференциального регулирования подачи воды для широкозахватных дождевальных машин на основе нормализованного разностного водного индекса
RU2719788C1 (ru) * 2019-05-21 2020-04-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени И.С. ТУРГЕНЕВА" (ОГУ им. И.С. Тургенева) Способ оценки функционального состояния растений для определения их потребностей в воде
RU2710009C1 (ru) * 2019-05-21 2019-12-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени И.С. ТУРГЕНЕВА" (ОГУ им. И.С. Тургенева) Устройство для определения влагообеспеченности лиственных растений
CN114441712B (zh) * 2022-01-21 2023-04-28 中国农业大学 基于气孔脆弱特性的灌溉曲线确定方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1462425A (zh) * 2001-04-25 2003-12-17 松下电器产业株式会社 图象显示装置及图象显示方法
JP2005308733A (ja) * 2004-03-25 2005-11-04 Nagasaki Prefecture 植物の受けるストレスの測定方法及び装置
WO2007062196A2 (en) * 2005-11-21 2007-05-31 State Of Oregon Acting By And Through The State Board Of Higher Educ. On Behalf Of Oregon State Univ Portable meter to measure chlorophyll, nitrogen and water and methods
WO2010052530A1 (en) * 2008-11-05 2010-05-14 Ecoserv Remote Observation Centre Co. Ltd. Multi-polarization combined radar-radiometer system
CN101852725A (zh) * 2010-04-30 2010-10-06 北京航空航天大学 一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置和方法
CN101968443A (zh) * 2010-09-07 2011-02-09 中国农业大学 反射式近红外植物叶片含水量的无损检测装置及方法
CN103048266A (zh) * 2012-12-11 2013-04-17 江苏大学 一种设施番茄氮磷钾胁迫自动识别方法和装置
CN103250043A (zh) * 2010-08-13 2013-08-14 弗兰克有限公司 用于确定植物光学特性的传感器系统和方法
US20150181137A1 (en) * 2013-12-25 2015-06-25 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Image output apparatus, image output method, and image output system

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62215326A (ja) 1986-03-17 1987-09-22 三菱電機株式会社 植物生長現状計測装置
JPH03221843A (ja) 1990-01-26 1991-09-30 Hamamatsu Photonics Kk 光による分析計
US5001346A (en) * 1990-02-26 1991-03-19 Rockwell International Corporation Leak detection system with background compensation
JP3176080B2 (ja) 1991-04-08 2001-06-11 キヤノン株式会社 文書処理方法及び装置
US5179422A (en) * 1991-05-15 1993-01-12 Environmental Research Institute Of Michigan Contamination detection system
JPH1090066A (ja) 1996-09-12 1998-04-10 Yazaki Corp 植物葉面撮影装置
JP2001272373A (ja) 2000-03-24 2001-10-05 Shikoku Natl Agricultural Experiment Station Maff 植物体の水ストレス診断方法
JP5258044B2 (ja) 2006-05-02 2013-08-07 国立大学法人山口大学 植物葉の水分ストレスを推定する方法、植物葉の水分ストレスを推定するための装置及び植物葉の水分ストレスを推定するためのプログラム
US7508520B1 (en) * 2006-09-14 2009-03-24 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. System and method for multi-target fluid concentration detection and mapping
JP6256821B2 (ja) 2012-08-23 2018-01-10 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 農業用ハウス
JP6485850B2 (ja) 2013-05-17 2019-03-20 国立大学法人京都大学 植物の活力診断方法、並びにこれに用いられる計測システム及び診断システム
JP5608799B1 (ja) 2013-09-12 2014-10-15 パナソニック株式会社 水耕栽培装置
JP5639701B1 (ja) 2013-09-12 2014-12-10 パナソニック株式会社 水耕栽培装置及び水耕栽培方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1462425A (zh) * 2001-04-25 2003-12-17 松下电器产业株式会社 图象显示装置及图象显示方法
JP2005308733A (ja) * 2004-03-25 2005-11-04 Nagasaki Prefecture 植物の受けるストレスの測定方法及び装置
WO2007062196A2 (en) * 2005-11-21 2007-05-31 State Of Oregon Acting By And Through The State Board Of Higher Educ. On Behalf Of Oregon State Univ Portable meter to measure chlorophyll, nitrogen and water and methods
WO2010052530A1 (en) * 2008-11-05 2010-05-14 Ecoserv Remote Observation Centre Co. Ltd. Multi-polarization combined radar-radiometer system
CN101852725A (zh) * 2010-04-30 2010-10-06 北京航空航天大学 一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置和方法
CN103250043A (zh) * 2010-08-13 2013-08-14 弗兰克有限公司 用于确定植物光学特性的传感器系统和方法
CN101968443A (zh) * 2010-09-07 2011-02-09 中国农业大学 反射式近红外植物叶片含水量的无损检测装置及方法
CN103048266A (zh) * 2012-12-11 2013-04-17 江苏大学 一种设施番茄氮磷钾胁迫自动识别方法和装置
US20150181137A1 (en) * 2013-12-25 2015-06-25 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Image output apparatus, image output method, and image output system

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MENGLIN JIN 等: "An improved land surface emissivity parameter for land surface models using global remote sensing observations", 《JOURNAL OF CLIMATE》 *
R. GAULTON 等: "The potential of dual-wavelength laser scanning for estimating vegetation moisture content", 《REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT》 *
周顺利 等: "用反射率、透射率和吸收率分析玉米叶片水分含量时的峰值波长选择", 《万方》 *
汤知 等: "光纤传感式红外水分测定方法的研究", 《计测技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108956900A (zh) * 2018-09-06 2018-12-07 河南科技大学 一种田间作物根系水分含量的检测方法
CN111999340A (zh) * 2020-06-30 2020-11-27 电子科技大学 基于微波加热的植物叶片水分和离子分布成像装置及方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017068775A1 (en) 2017-04-27
US10267730B2 (en) 2019-04-23
EP3365660A1 (en) 2018-08-29
US20190204214A1 (en) 2019-07-04
US20190041325A1 (en) 2019-02-07
US10613024B2 (en) 2020-04-07
CN108449964B (zh) 2021-05-14
EP3365660B1 (en) 2023-08-09
US10126234B2 (en) 2018-11-13
US20170115210A1 (en) 2017-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108449964A (zh) 植物的部位的水分量估计方法和植物的部位的水分量估计设备
CN108601326B (zh) 水分量观察装置、水分量观察方法以及栽培装置
JP5979567B1 (ja) 植物ストレス検出装置及び植物ストレス検出方法
JP5982731B1 (ja) 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
JP5979573B1 (ja) 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
JPWO2007069736A1 (ja) 樹体生産能力を評価する方法、樹体生産能力を評価するための撮像装置及び樹体生産能力を評価するためのプログラム
WO2017160766A1 (en) Optical evaluation of skin type and condition
WO2017130249A1 (ja) 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
US10518900B2 (en) Thermal calibration of an infrared image sensor
EP3701236A1 (en) Handheld device using a light guide and method for use thereof for determining a plant status
US11067435B2 (en) Method for determining a spatial light distribution in an environment
JP2017148034A (ja) 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
JP3824201B2 (ja) 作物の栄養診断方法
Belzile et al. An operational fluorescence system for crop assessment
WO2023191054A1 (ja) 生体情報測定装置
Li et al. Plant temperature stress detection with machine vision
Pugach et al. A device for recording positions of a beam of an extralight torsion balance
Baron Spatial weed distribution determined by ground cover measurements

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant