JP2021058129A - 農作物の成長監視システム、及び成長監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】比較的簡素な処理で農作物の成長状態を判別することが可能な成長監視システムを提供する。【解決手段】圃場２にて栽培中の農作物１００の成長状態を監視するための成長監視システム１において、農作物１００の葉部に沿うようにして圃場２に設置され、葉部の成長量を計測するための指標２４が設けられた少なくとも一つの基準標識２０と、農作物１００及び基準標識２０の指標２４を含んだ画像を取得するカメラ３と、カメラ３が取得した画像に基づいて農作物１００の成長量を計測し、得られた計測値に基づいて成長状態を示す成長情報を生成し、出力する情報処理用のＰＣ５とを設ける。【選択図】図１

Description

本発明は、農作物の成長状態を判別するための成長監視システム等に関する。

圃場にて栽培される葉菜類、根菜類等の各種の農作物の成長状態は、従来より作業者の見回り作業によって確認されている。しかしながら、大規模な圃場にて農作物を大量に生産する場合には見回りに要する負担が顕著に増加する。そのため、例えば監視対象の農作物をカメラにて監視し、得られた画像を解析して成長状態を監視するシステムが提案されている（例えば、特許文献１〜３参照）。

特開２０１５−４３７１５号公報 特開平１１−８３４４３号公報 特許第３０５４７０６号公報

画像を利用した監視システムによれば、圃場を見回らなくとも遠隔地で成長状態を把握できるといったメリットがある。しかしながら、従来の監視システムは、監視対象の農作物の葉や実の形状（以下、葉形状等という。）を解析するといった比較的高度な画像処理を用いている。葉形状等は個体差が大きく、しかも、農作物は太陽光の方向に応じて葉の向きを変えることがある。圃場の場所によって照明環境が異なるなど、圃場内の撮影条件も様々に相違するおそれがある。そのため、葉形状等を解析して成長状態を正確に判別するには高度な情報処理が必要である。

そこで、本発明は、比較的簡素な処理で農作物の成長状態を判別することが可能な農作物の成長監視システム等を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る農作物の成長監視システムは、圃場にて栽培中の農作物の成長状態を監視するための成長監視システムであって、前記農作物の葉部に沿うようにして前記圃場に設置され、前記葉部の成長量を計測するための指標が設けられた少なくとも一つの基準標識と、前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する撮像手段と、前記撮像手段が取得した画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する情報処理手段と、を備えたものである。

本発明の一態様に係る農作物の成長監視方法は、圃場にて栽培中の農作物の成長状態を監視するための成長監視方法であって、前記農作物の葉部の成長量を計測するための指標が設けられた少なくとも一つの基準標識を、前記葉部に沿うようにして前記圃場に設置する手順と、前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する手順と、取得された画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する手順と、を含んだものである。

本発明の一形態に係る農作物の成長監視システムの全体構成を示す図。 基準標識の一例としてのスケールの正面図。 スケールの平面図。 スケールを利用して葉丈を計測する場合の農作物とスケールとの関係を示す図。 カメラの設置位置を説明するための図。 ＰＣの制御系の構成の一例を示す図。 農作物の葉丈と葉長とを示す図。 葉長を判別するために利用される葉長テーブルの一例を示す図。 ＰＣの制御ユニットが実行する成長状態判別処理の手順の一例を示すフローチャート。 農作物の成長状態の判別に利用される基準値テーブルの一例を示す図。 基準値テーブルを利用した場合の成長状態判別処理の手順の一例を示すフローチャート。 基準値テーブルを利用した場合の成長状態判別処理の手順の他の例を示すフローチャート。 二方向の成長量を計測するための基準標識の一例としてのスケールを示す図。 図１３のスケールを利用して葉丈及び葉幅を計測する場合の農作物とスケールとの関係を示す図。 図１３のスケールを利用する場合にＰＣの制御ユニットが実行する成長状態判別処理の手順の一例を示すフローチャート。 図１３のスケールと対応付けて利用可能な基準値テーブルの一例を示す図。 図１６の基準値テーブルを利用した場合の成長状態判別処理の手順の一例を示すフローチャート。 二方向の成長量を計測するためのスケールの他の例を示す図。 図１８のスケールを利用して葉丈及び葉幅を計測する場合の農作物とスケールとの関係を示す図。 農作物の葉部及び結球部の成長量と時間との関係の一例を示す図。 図２０のような関係を呈する農作物の成長状態を判別するために利用可能な基準値テーブルの一例を示す図。 図２１の基準値テーブルを利用した場合の成長状態判別処理の手順の一例を示すフローチャート。

以下、添付図面を参照して本発明の一形態に係る農作物の成長監視システムを説明する。図１に示すように、本形態に係る成長監視システム１は、圃場２に設置されるカメラ３と、そのカメラ３が撮影した画像を取得するサーバ４と、サーバ４が取得した画像に基づいて農作物の成長状態を判別するための各種の処理を実行するＰＣ（パーソナルコンピュータ）５とを含んでいる。カメラ３は、例えばＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の光電変換素子を用いて光学像を電子的な画像に変換して出力する。圃場２には、その大きさに応じて一台以上の適宜の台数のカメラ３が配置されてよい。カメラ３は、ＬＡＮ６、ゲートウエイ装置７及びＷＡＮ８を介してサーバ４に接続される。ＰＣ５は、例えば圃場２を管理する事務所９内に設置され、所内ＬＡＮ１０、ゲートウエイ装置１１及びＷＡＮ８を介してサーバ４に接続される。ＷＡＮ８は一例としてインターネットであり、サーバ４は一例としてクラウドサーバであってよい。

圃場２では多数の農作物１００が栽培される。農作物１００としては、葉菜類、根菜類、あるいは果菜類等の適宜の野菜が選択されてよい。圃場２では、選択された種類でかつ大量の農作物１００が一度に播種又は定植されて栽培される。図１では、葉菜類の一例として水菜等の葉物野菜が栽培されている様子が示されている。成長監視システム１は、その農作物１００をカメラ３で撮影し、得られた画像に基づいて農作物１００の成長状態を示す成長情報を出力するように構成されている。

圃場２には、農作物１００の葉部１０１の成長量を計測するための基準標識の一例として、複数のスケール２０が互いに位置を変えて設けられる。スケール２０は、カメラ３から見て、少なくとも一本の農作物１００の背後でかつその農作物１００に沿うようにして圃場２に配置される。なお、実際には、圃場２の農作物１００の位置に応じてスケール２０の位置が定められ、少なくとも一つのスケール２０が農作物１００の背後に位置するようにしてカメラ３の位置が調整される。

図２及び図３に示すように、スケール２０は、平板状の標識部２１と、つば部２２と、つば部２２から標識部２１とは反対側に同軸的に延ばされた軸状の埋込部２３とを備えている。埋込部２３は圃場２の土壌ＧＤ（図４参照）中に埋め込まれる部分である。つば部２２は圃場２の土壌に対する埋込部２３の埋込深さを一定値に設定するための設置基準部の一例として設けられている。すなわち、つば部２２が圃場２の地表面に接地するように埋込部２３を土壌に差し込むことにより、埋込部２３の埋込量を一定値に管理することができる。埋込部２３は土壌ＧＤに埋め込み可能であればよく、例えば楔状、枠状等の適宜の形状に変更されてよい。土壌ＧＤ内での安定性を高め、あるいは土壌ＧＤからの抜け止め効果を高めるため、埋込部２３に拡大部が適宜に設けられてもよい。

標識部２１は埋込部２３の延長線上に配置される。標識部２１は地表面上に露出して、農作物１００とともにカメラ３の撮影対象となるべき部分である。標識部２１には指標２４が設けられる。指標２４は、農作物１００の葉部１０１の成長の程度を定量的に計測するために設けられる。一例として、指標２４は、農作物１００の丈Ｈ（図４及び図７参照。以下、葉丈と呼ぶ。）を計測できるように、つば部２２の下面からの上下方向の距離を２ｃｍ刻みに数値２、４、６…と示すように設けられている。ただし、指標２４の数値は２ｃｍ刻みに限らず、適宜の間隔で設けられてよい。カメラ３が撮影した画像から指標２４を容易に識別するためには指標２４と標識部２１の地色とのコントラストをなるべく高く設定することが望ましい。例えば、標識部２１を白、指標２４を黒としてもよい。指標２４は、農作物１００の葉丈Ｈを定量的に把握できる限りにおいて、つば部２２からの距離を示す数値に限らず、適宜の態様で設けられてよい。指標２４に含まれた数値、文字等のつば部２２からの距離が既知であれば、指標２４の画像から葉丈Ｈを推計することが可能である。葉丈Ｈは農作物１００の葉部１０１の上下方向（鉛直方向）における成長量である。

標識部２１の上端部には、複数のスケール２０を互いに区別するための識別標２５が設けられている。識別標２５はスケール２０ごとにユニークであればよく、適宜の図形、マーク、色彩を用いて識別標２５が構成されてよい。ただし、識別標２５は指標２４とは明確に区別できる態様で設ける必要がある。指標２４及び識別標２５は、標識部２１の片面に設けられてもよいし、両面に設けられてもよい。

図４は、スケール２０と農作物１００との関係を示している。図４の例では、スケール２０が一本の農作物１００の葉部１０１の背後に配置されている。農作物１００が成長するに従ってスケール２０の指標２４は徐々に葉部１０１で覆い隠される。カメラ３は農作物１００の葉部１０１をスケール２０の指標２４と一緒に撮影する。それにより、カメラ３は撮像手段の一例として機能する。カメラ３が撮影した画像において、葉部１０１にて覆われずに読み取り可能な指標２４の数値をパターンマッチング手法等の画像処理手法を用いて識別することにより、葉部１０１の葉丈Ｈを計測することができる。なお、葉丈Ｈを求める場合、スケール２０は農作物１００の葉部１０１の背後に正確に位置を合わせて設けることを必ずしも要しない。例えば、スケール２０は葉部１０１の右又は左側にオフセットして配置されてもよい。その場合でも、例えば画像中で葉部１０１を識別してスケール２０の指標２４と高さを対比し、あるいは画像中で葉部１０１及びスケール２０の像を識別して葉部１０１の像の背後にスケール２０の像が重なるようにそれらの像を水平に相対移動させるといった処理を適用すれば葉丈Ｈを計測することが可能である。そのような画像処理は葉部１０１の一枚の葉を抽出して形状等を解析する処理と比較して容易に行い得る。

圃場２には多数の農作物１００が適宜の間隔で栽培されている。そのため、カメラ３で農作物１００の葉部１０１を撮影する場合、農作物１００同士の位置関係によっては、撮影対象（監視対象）の農作物１００の葉部１０１が他の農作物１００の葉部１０１と重なって監視対象の葉部１０１を正しく撮影できないおそれがある。また、一般に、圃場２の地表面にはうねりが存在するため、そのうねりの影響も考慮してカメラ３の位置を定める必要がある。そのような事項を考慮した場合のカメラ３の位置の望ましい位置を図５により説明する。

図５において、地表面ＧＬはうねりを伴っており、そのうねりの高低差ｐｖ＿ｇは一定で、かつ周期ｐｉｃｈ＿ｇも一定と仮定している。図において監視対象の農作物１００が地表面ＧＬの谷底に位置し、カメラ３から見て手前側（図５において左側）のうねりの頂点にも農作物１００が存在すると仮定する。前後の農作物１００の葉頂（最も高い位置）を結ぶように仮想線ＩＬを定義し、その水平面に対する傾きをθとすれば、カメラ３から監視対象の農作物１００の葉頂を観察したときの視線ＳＬの水平面に対する傾きがその傾きθよりも小さければ、カメラ３の視野内において監視対象の農作物１００の葉頂が手前の農作物１００で隠されて正確な計測が不可能となる。

さらに、監視対象の農作物１００が地表面ＧＬの位置Ｐ１〜Ｐ２の範囲に存在し、カメラ３から位置Ｐ１、Ｐ２までの水平方向の距離をそれぞれｍｌ＿ｍｉｎ、ｍｌ＿ｍａｘとし、農作物１００をその葉丈Ｈが最大値ｍｈ＿ｍａｘに達するまではカメラ３にて撮影する場合を検討する。ただし、最大値ｍｈ＿ｍａｘは、収穫期に達した農作物１００の葉丈Ｈに対して適度な余裕を見込んだ値として設定されてよい。最大値ｍｈ＿ｍａｘまで農作物１００が成長したときのその葉頂は、地表面ＧＬと同じうねりを伴った破線ＢＬの位置にあるとみなすことができる。そのため、監視対象の農作物１００が位置Ｐ２にて最大値ｍｈ＿ｍａｘまで成長したときに、手前側の農作物１００を除けて監視対象の農作物１００の少なくとも葉頂部分を撮影するためには、位置Ｐ２から上方に最大値ｍｈ＿ｍａｘ離れた破線ＢＬ上の位置Ｐ３に角度θの仮想線ＩＬを移動させ、視線ＳＬの傾きが仮想線ＩＬの傾きθ以上となるようにカメラ３を設置すればよい。その場合の角度θは図５の幾何学的関係から、下式（１）にて与えられる。

したがって、カメラ３の設置高さｃｈは、角度θに対応したオフセット値をｃｈ＿ｏｆｆとすれば、下式（２）で与えられる。

なお、カメラ３の設置にあたっては、カメラ３の画角及び最大焦点距離の制約も考慮する必要がある。

次に、図６〜図１０を参照して、ＰＣ５における情報処理の具体例を説明する。図６はＰＣ５の制御系の一例を示す。ＰＣ５は、制御ユニット５１と、記憶ユニット５２と、制御ユニット５１に対する情報入力手段としてのキーボード等の入力装置５３と、画像を表示するためのモニタ５４とを含む。制御ユニット５１は、マイクロプロセッサ及びその動作に必要な内部メモリ等を含んだコンピュータユニットとして構成されている。記憶ユニット５２は、磁気記憶媒体、フラッシュＲＯＭといった記憶保持が可能な不揮発性媒体を備えた記憶装置であって、制御ユニット５１に対する記憶手段の一例として機能する。記憶ユニット５２には、コンピュータプログラムとしての監視プログラムＰＧと、農作物１００の成長状態を監視するために利用されるデータとしての画像データＤｉ及び参照データＤｒとが記録されている。監視プログラムＰＧはＰＣ５のオペレーティングシステムと協働して、農作物１００の成長状態を判別するために必要な各種の処理を制御ユニット５１に実行させるアプリケーションプログラムである。

画像データＤｉは、カメラ３が撮影した画像のデータであって、サーバ４を介してＰＣ５に読み込まれて記憶ユニット５２に保存される。参照データＤｒは、画像データＤｉに基づいて農作物１００の成長状態を判別するために参照されるデータである。例えば、農作物１００が水菜等の葉菜類であって、その成長状態を一枚の葉の長さ（以下、葉長ということがある。）に基づいて判別したい場合には、図７に示すように農作物１００の葉丈Ｈを葉長Ｌに変換するための情報が参照データＤｒに記録される。このような情報が必要となる理由は、農作物１００の葉が成長に伴って多少なりとも垂れ下がり、葉丈Ｈと葉長Ｌとが必ずしも一致しないことにある。葉丈Ｈと葉長Ｌとの間には相関関係が存在し、葉丈Ｈが判れば葉長Ｌを推定することが可能である。そのため、葉丈Ｈと葉長Ｌとの対応関係を示す情報を用意すれば、葉丈Ｈを葉長Ｌに変換することができる。

図８はそのような情報として参照データＤｒに記録される葉長テーブルＴＢａの一例を示している。葉長テーブルＴＢａには、農作物１００の品種ごと（品種Ａ、Ｂ、Ｃ……）に葉丈Ｈと葉長Ｌとが対応付けて記録される。例えば、品種Ａでは、葉丈Ｈが１０ｃｍに達する頃から葉丈Ｈと葉長Ｌとの間にずれが生じ、その後は成長に伴って葉丈Ｈと葉長Ｌとのずれ量が拡大している。葉丈Ｈと葉長Ｌとの対応関係は、多数の農作物１００の成長状態を観察して、その平均的関係等を求めることにより取得することが可能である。葉長テーブルＴＢａは、葉丈Ｈの計測値に基づいて葉長Ｌを判別するために必要な情報であって、参照情報の一例に相当する。なお、図８で示した数値はあくまで一例であり、実際の数値を示すものではない。品種Ａ、Ｂ、Ｃ…も適宜の農作物１００の一例であって、具体的な品種を示すものではない。以降で示す各種のテーブルも同様である。

制御ユニット５１には、そのコンピュータハードウエアと、ソフトウエアとしての監視プログラムＰＧとの組み合わせによって実現される論理的装置として、計測部５６及び状態判別部５７が設けられる。計測部５６は画像データＤｉを解析して、農作物１００の葉丈Ｈを農作物１００の成長量の計測値として求める。状態判別部５７は、計測部５６にて求められた葉丈Ｈを葉長テーブルＴＢａに引き当てて葉長Ｌを判別し、その葉長Ｌをモニタ５４等の出力先に出力する。計測部５６及び状態判別部５７は、以下に述べる各種の処理を実行することにより、農作物１００の成長量を計測し、得られた計測値に基づいて農作物１００の成長状態を示す成長情報を生成し、出力する情報処理手段の一例として機能する。

図９は、ＰＣ５の制御ユニット５１が実行する成長状態判別処理の手順の一例を示している。制御ユニット５１は、ＰＣ５のユーザの指示に従って図９の処理を開始し、まずサーバ４にアクセスして最新のカメラ３の画像データＤｉを取得し、得られた画像データＤｉを記憶ユニット５２に保存する（ステップＳ１０１）。ここで取得される画像データＤｉは、圃場２に設置された全てのカメラ３にて取得された画像データＤｉであってよい。ただし、ユーザがカメラ３を選択して画像データＤｉを取得できるようにしてもよい。あるいは、圃場２内にて成長状態を一括して判別可能な範囲が対象範囲として設定され、その対象範囲内のカメラ３の画像が画像データＤｉとして取得されてもよい。なお、サーバ４を介してカメラ３を制御することにより、最新の画像データＤｉを取得するようにしてもよい。

画像データＤｉが取得されると、計測部５６は各カメラ３に対応する画像データＤｉを解析して農作物１００の葉丈Ｈを計測する（ステップＳ１０２）。葉丈Ｈは、例えばスケール２０の指標２４の数値のうち、葉部１０１に覆われることなく読み取り可能な数値を識別することにより計測されてよい。ステップＳ１０２の処理はスケール２０ごとに実行される。つまり、圃場２に設置された複数のスケール２０のそれぞれに関して葉丈Ｈが計測される。このとき、識別標２５を利用してスケール２０が特定されてもよく、圃場２のどのスケール２０にて計測された葉丈Ｈかが判別されてもよい。スケール２０の識別標２５と圃場２の位置との関係を記録したデータを用意すれば、識別標２５の識別結果に基づきスケール２０の位置を判別することが可能である。

葉丈Ｈが計測されると、状態判別部５７は得られた葉丈Ｈの計測値に基づいて葉丈Ｈの代表値を演算する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０２で求められる葉丈Ｈには、圃場２の位置に応じたばらつきが生じることがある。あるいは、農作物１００とスケール２０との位置関係にもばらつきが生じることがあり、それに起因する誤差をステップＳ１０２の計測値が含むこともある。したがって、ステップＳ１０３では、一台のカメラ３が撮影した画像データＤｉのみで葉丈Ｈを判別するのではなく、葉丈Ｈに関する複数の計測値を参照して葉丈Ｈの代表値を求めている。代表値は、例えば複数の計測値の平均値、中央値、最頻値等、統計上で代表値として通用する各種の値であってよい。葉丈Ｈの最大値及び最小値を除外して平均値等が求められてもよい。

代表値が演算されると、状態判別部５７は、ユーザに対して農作物１００の品種を指定するように指示し、入力装置５３からその品種を指定する情報を品種情報として取得する（ステップＳ１０４）。ただし、品種は、図９の処理が実行される度にユーザに指定されることを必ずしも要しない。同一の農作物１００に関する初回の処理で品種をユーザに指定させ、その指定を保存して次回以降の処理では保存された品種をステップＳ１０４で取得してもよい。状態判別部５７は、ステップＳ１０４の処理を実行することにより、品種取得手段として機能する。

品種の取得後、状態判別部５７は、葉長テーブルＴＢａを参照して、指定された品種の葉丈Ｈの代表値に対応する葉長Ｌを判別する（ステップＳ１０５）。その後、状態判別部５７は、葉長Ｌの判別値を成長情報の一例としてモニタ５４等に出力し（ステップＳ１０６）、その後に今回の処理結果をログとして、記憶ユニット５２の例えば参照データＤｒに保存する（ステップＳ１０７）。以上により、一回の成長状態判別処理が完了する。なお、ステップＳ１０６においては、ステップＳ１０２で計測されたスケール２０ごとの葉丈Ｈ、あるいはステップＳ１０３で求められた葉丈Ｈの代表値も成長情報の一部として出力されてよい。

以上の処理によれば、ＰＣ５のユーザは、ステップＳ１０５にて出力される葉長Ｌから、農作物１００成長状態を判別することが可能である。例えば、葉長Ｌに基づき、農作物１００が収穫期に達したか否かを判別することができる。収穫期に限らず、例えば、施肥の時期等を判別することも可能である。なお、図９の処理では、ＰＣ５からの指示に従ってカメラ３が農作物１００を撮影し、得られた画像データＤｉをＰＣ５に取り込むものとしたが、例えばカメラ３が農作物１００を自動的にかつ定期的に撮影し、得られた画像データＤｉをサーバ４に送信してサーバ４が画像データＤｉを保持するものとしてもよい。その場合、カメラ３の撮影時期、つまり画像データＤｉが生成された時期と、ＰＣ５にて図９の処理が実行される時期との間に時間差が生じ得るが、その時間差が農作物１００の成長状態を判別する上で許容される範囲であれば成長状態の判別に問題は生じない。

上記の処理では、農作物１００の葉長Ｌを判別し、これを成長情報として出力したが、状態判別部５７は、農作物１００が所定の状態まで成長したか否かをさらに判別し、その判別結果を成長情報として出力するように構成されてもよい。例えば、農作物１００が所定の状態まで成長したか否かを判別するための基準値を葉長Ｌに関して設定し、図８の葉長テーブルＴＢａに加えて、図１０に示すように葉長Ｌの基準値を品種ごとに記述した基準値テーブルＴＢｂを参照データＤｒ（図６参照）に参照情報として保存し、葉長Ｌが基準値に達したか否かを基準値テーブルＴＢｂに基づいてさらに判別し、その判別結果を成長情報の一例として出力してもよい。その場合、図９の処理に代えて、図１１に示した成長状態判別処理を制御ユニット５１に実行させてもよい。

図１１の成長状態判別処理において、画像データＤｉの取得から葉長Ｌの判別までは図９と同様に処理される（ステップＳ１０１〜Ｓ１０５）。ステップＳ１０５にて葉長Ｌが判別されると、状態判別部５７はさらに基準値テーブルＴＢｂを参照して、ステップＳ１０４で取得された品種に対応した基準値を判別し、ステップＳ１０５で判別した葉長Ｌがその基準値以上か否かを判別する（ステップＳ１１１）。葉長Ｌが基準値以上であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態が基準値に達したことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１１２）。一方、葉長Ｌが基準値未満であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態が基準値にまだ達していないことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１１３）。ステップＳ１１２、Ｓ１１３の処理では、計測された葉丈Ｈ、その代表値、あるいは葉長Ｌも成長情報として通知されてよい。ステップＳ１１２、又はＳ１１３の処理が完了すると、状態判別部５７は今回の処理結果をログとして記憶ユニット５２に保存し（ステップＳ１１４）、その後に今回の成長状態判別処理を終了する。

図１０に示したテーブルＴＢｂでは、葉長Ｌに対して基準値を設定したが、葉丈Ｈと葉長Ｌとの間には図８で例示したように相関関係が存在する。したがって、農作物１００が所定の状態まで成長したか否かを判別するためには、葉長Ｌを求めることなく、図１０に括弧書きで示したように、基準値テーブルＴＢｂにて、葉長Ｌに代えて葉丈Ｈに対して基準値が設定されてもよい。その場合、図９の処理に代えて、図１２に示した成長状態判別処理を制御ユニット５１に実行させてもよい。

図１２の成長状態判別処理において、画像データＤｉの取得から品種の取得までは図９及び図１１と同様に処理される（ステップＳ１０１〜Ｓ１０４）。品種が取得されると、状態判別部５７は、農作物１００の品種に対応した葉丈Ｈの基準値を基準値テーブルＴＢｂに基づいて判別し、ステップＳ１０３で演算した葉丈Ｈの代表値がその基準値以上か否かを判別する（ステップＳ１２１）。葉丈Ｈの代表値が基準値以上であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態が基準値に達したことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１２２）。一方、葉丈Ｈの代表値が基準値未満であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態が基準値にまだ達していないことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１２３）。ステップＳ１２２、Ｓ１２３の処理では、計測された葉丈Ｈ、及びその代表値も成長情報として通知されてよい。ステップＳ１２２、又はＳ１２３の処理が完了すると、状態判別部５７は今回の処理結果をログとして記憶ユニット５２に保存し（ステップＳ１２４）、その後に今回の成長状態判別処理を終了する。

なお、図１０の基準値テーブルＴＢｂでは品種ごとに単一の基準値が設定されたが、基準値テーブルＴＢｂには一つの品種に対して複数の基準値が設定されてもよい。例えば、施肥の時期を判別するための基準値、間引きの時期を判別するための基準値、さらには、収穫期を判別するための基準値といったように、農作物１００の栽培中に成長状態と関連付けて行われるべき各種の作業の時期と対応付けて基準値が設定されてもよい。その場合、図１１及び図１２の処理では、葉長Ｌ、又は葉丈Ｈを複数の基準値と大小比較し、基準値ごとにその到達又は未達をモニタ５４等に出力するものとしてもよい。

以上の説明から明らかなように、本形態の成長監視システム１では、スケール２０を利用して葉丈Ｈを農作物１００の成長量として計測し、その葉丈Ｈの計測値に基づいて葉長Ｌを判別してその判別結果を成長情報として出力する。あるいは、農作物１００の成長状態が基準値にて定義された所定の状態に達したか否かを判別し、その判別結果を成長情報として出力する。葉長Ｌ、あるいは葉丈Ｈを出力すれば、それらの値をユーザが参照して農作物１００の成長状態を把握することができる。したがって、ユーザの知見等を加味して、施肥や収穫期等を柔軟に判断することができる。一方、基準値との比較結果を成長情報として出力する場合には、経験が浅いユーザでも施肥や収穫期等を容易に判断することができる。成長情報としてどのような情報をユーザに提示するかは、ユーザの求めに応じて適宜に選択されてよい。葉丈Ｈのみで成長状態を判別できる農作物１００であれば、葉丈Ｈの代表値を成長情報として出力するものとしてもよい。

カメラ３が取得した画像データＤｉの解析では、既に形状等が判っているスケール２０の指標２４を基準として、農作物１００の葉部１０１とスケール２０の指標２４との関係から葉丈Ｈを計測すればよいので、農作物１００の一枚の葉、あるいは一つの実を識別してその形状等を分析することを要しない。したがって、高度な画像処理は不要であり、比較的簡素な処理で農作物１００の成長状態を判別することが可能である。

上記の形態では、上下方向の成長量としての葉丈Ｈを計測できるようにスケール２０を構成したが、スケール２０は複数の成長方向の成長量を計測できるように設けられてもよい。例えば、図１３に示したスケール２０Ａには、上下方向に沿った第１標識部２１Ａと、その第１標識部２１Ａに対して斜めに傾いた方向に延びる左右一対の第２標識部２１Ｂとが設けられている。つば部２２及び埋込部２３は図２のスケール２０と同様である。

第１標識部２１Ａには指標２４Ａが設けられる。指標２４Ａは図２のスケール２０の標識部２１と同様に、葉部１０１の葉丈Ｈを上下方向における成長量として計測するために設けられるものであって、図１３の例でもつば部２２からの高さを２ｃｍごとに示した数値群が指標２４Ａとして設けられている。ただし、指標２４Ａについても指標２４と同様に各種の変形が可能である。第１標識部２１Ａの上端部には同様の識別標２５が設けられている。一方、第２標識部２１Ｂにも指標２４Ｂが設けられている。指標２４Ｂは、農作物１００の葉部１０１の左右方向への広がり量（以下、葉幅と呼ぶことがある。）を成長量として計測するためのものである。指標２４Ｂは、一例として、スケール２０の中心線（埋込部２３の中心線である。）からの距離を互いに区別可能な文字群（ここではアルファベットＡ、Ｂ、…Ｌである。）で示すようにして設けられている。ただし、指標２４Ｂは指標２４Ａと同様に距離を示す数値群で構成されてもよい。スケール２０Ａは、第２標識部２１Ｂが付加されている点を除いては、図２のスケール２０と同一構成である。したがって、第２標識部２１Ｂを図２のスケール２０に対して着脱可能とし、第２標識部２１Ｂの有無によりスケール２０、２０Ａを使い分けるようにしてもよい。

図１４は、スケール２０Ａの利用例を示している。農作物１００には、葉丈Ｈのみではその成長状態を正しく判別できず、葉丈Ｈに加えて、左右方向への葉部１０１の広がりの程度を加味して成長状態を判別すべきタイプが存在する。例えば、収穫期に近付くと葉丈Ｈがさほど増加せず、葉が広がるように成長するタイプの農作物１００が存在する。そのようなタイプの農作物として、図１４では根菜類の一種であるダイコンが示されている。スケール２０Ａを用いた場合には、第１標識部２１Ａの指標２４Ａを利用して葉部１０１の葉丈Ｈを計測し、かつ第２標識部２１Ｂの指標２４Ｂを利用して葉部１０１の葉幅Ｗを計測することが可能である。葉幅Ｗは、第２標識部２１Ｂの指標２４Ｂ上における葉部１０１の水平方向の広がり量によって代表されてよい。さらに、葉丈Ｈ及び葉幅Ｗの計測値を用いて農作物１００の収穫期を判別することができる。なお、左右一対の第２標識部２１Ｂの指標２４Ｂを用いて葉幅Ｗを計測するためには、スケール２０Ａをカメラ３から見て監視対象の農作物１００の背後に位置を合わせて配置することが望ましい。

図１５は、スケール２０Ａを用いて農作物１００の成長状態を判別する場合に制御ユニット５１が実行する成長状態判別処理の手順の一例を示している。図１５の処理は図９の処理に代えて実行されてよい。図１５の成長状態判別処理において、画像データＤｉの取得から葉丈Ｈの代表値の演算までは図９と同様に処理される（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）。なお、スケール２０Ａには上下方向の指標２４Ａと斜め方向の指標２４Ｂとが存在する。そのため、葉丈Ｈの計測においては、画像データＤｉの上下方向を検査方向として設定して葉部１０１と指標２４Ａとの関係から葉丈Ｈを計測する、といったように計測方向を上下方向に設定すればよい。

ステップＳ１０３で葉丈Ｈの代表値が演算されると、計測部５６は続いて画像データＤｉに基づき葉幅Ｗを計測する（ステップＳ１３１）。葉幅Ｗは、画像データＤｉ上における第２標識部２１Ｂの長手方向を検査方向として設定し、葉部１０１にて指標２４Ｂの文字群のいずれの文字が識別可能かに基づいて計測されてよい。例えば、指標２４Ｂの文字群の各文字をスケール２０Ａの中心からの左右方向の距離に置き換えるテーブルを予め用意し、文字群の識別結果をそのテーブルに引き当てて葉幅Ｗを計測することが可能である。葉幅Ｗが計測されると、状態判別部５７は、得られた葉幅Ｗの計測値に基づいて葉幅Ｗの代表値を演算する（ステップＳ１３２）。この場合も、複数のスケール２０Ａのそれぞれから得られた複数の計測値を参照して葉幅Ｗの代表値を求めることになる。代表値は、例えば複数の計測値の平均値、中央値、最頻値等、統計上で代表値として通用する各種の値であってよい。

葉幅Ｗの代表値が演算されると、状態判別部５７は、葉丈Ｈ及び葉長Ｌのそれぞれの代表値を成長情報の一例としてモニタ５４等に出力し（ステップＳ１３３）、その後に今回の処理結果をログとして、記憶ユニット５２の例えば参照データＤｒに保存する（ステップＳ１３４）。以上により、一回の成長状態判別処理が完了する。なお、ステップＳ１０６においては、ステップＳ１０２で計測されたスケール２０Ａごとの葉丈Ｈ、あるいはステップＳ１３１で求められたスケール２０Ａごとの葉幅Ｗも成長情報として出力されてよい。

図１５の処理では、葉丈Ｈ及び葉幅Ｗを成長情報として出力したが、スケール２０Ａを用いた場合にも、図１０〜図１２の例と同様に、農作物１００が所定の状態まで成長したか否かをさらに判別し、その判別結果を成長情報として出力することも可能である。例えば、図８の葉長テーブルＴＢａ及び図１０の基準値テーブルＴＢｂに代えて、図１６に例示したように葉丈Ｈ及び葉幅Ｗの基準値を品種ごとに記述した基準値テーブルＴＢｃを参照情報の一例として参照データＤｒに保存し、その基準値テーブルＴＢｃを参照して農作物１００が所定の状態まで成長したか否かを判別してもよい。その場合、図９、図１１、図１２又は図１５の処理に代えて、図１７に示した成長状態判別処理を制御ユニット５１に実行させてもよい。

図１７の成長状態判別処理において、画像データＤｉの取得から葉幅Ｗの代表値の演算までは図１５と同様に処理される（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３、Ｓ１３１〜Ｓ１３２）。葉幅Ｗの代表値が演算されると、状態判別部５７は農作物１００の品種を取得する（ステップＳ１４１）。この処理は図９のステップＳ１０４と同様でよい。その後、状態判別部５７は、農作物１００の品種に関する葉丈Ｈの基準値を基準値テーブルＴＢｃに基づいて判別し、ステップＳ１０３で演算した葉丈Ｈの代表値がその基準値以上か否かを判別する（ステップＳ１４２）。葉丈Ｈの代表値が基準値以上であれば、状態判別部５７は、農作物１００の品種に関する葉幅Ｗの基準値を基準値テーブルＴＢｃに基づいて判別し、ステップＳ１３２で演算した葉幅Ｗの代表値がその基準値以上か否かを判別する（ステップＳ１４３）。葉幅Ｗの代表値が基準値以上であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態が基準値に達したことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１４４）。一方、葉幅Ｗの代表値が基準値未満であれば、状態判別部５７は農作物１００の成長状態がまだ基準値に達していないことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１４５）。ステップＳ１４２にて葉丈Ｈの代表値が基準値未満と判断された場合も状態判別部５７はステップＳ１４５の処理に進む。ステップＳ１４４、Ｓ１４５の処理では、計測された葉丈Ｈ及び幅Ｗ、あるいはそれらの代表値も成長情報として通知されてよい。ステップＳ１４４、又はＳ１４５の処理が完了すると、状態判別部５７は今回の処理結果をログとして記憶ユニット５２に保存し（ステップＳ１４６）、その後に今回の成長状態判別処理を終了する。

なお、図１６の基準値テーブルＴＢｃでも品種ごとに葉丈Ｈ及び葉幅Ｗのそれぞれに単一の基準値が設定されたが、基準値テーブルＴＢｃでも、一つの品種に対して葉丈Ｈ及び葉幅Ｗのそれぞれに、施肥の時期、収穫期といった種々の作業時期と対応付けられた複数の基準値が設定されてもよい。その場合、図１７の処理では、葉丈Ｈ及び葉幅Ｗの代表値のそれぞれを複数の基準値と大小比較し、基準値ごとにその到達又は未達をモニタ５４等に出力するものとしてもよい。

図１８は、複数の成長方向の成長量を計測するためのスケールの他の例を示す。図１８のスケール２０Ｂは、上下方向に沿った第１標識部２１Ａと、その第１標識部２１Ａに対して直交する方向（左右方向）に延びるように設けられた第２標識部２１Ｃとを含んでいる。つば部２２及び埋込部２３は図２のスケール２０と同様である。また、第１標識部２１Ａは図１３の第１標識部２１Ａと同様である。第２標識部２１Ｃには、農作物１００の葉部１０１の左右方向への葉幅を成長量として計測するための指標２４Ｃが設けられている。指標２４Ｃは、農作物１００の葉部１０１の葉幅Ｗを左右方向における成長量として計測するためのものである。一例として、指標２４Ｃも、図１３の指標２４Ｂと同様にスケール２０の中心線（埋込部２３の中心線である。）からの距離を互いに区別可能な文字群（ここではアルファベットＡ、Ｂ、…Ｌである。）で示すようにして設けられている。ただし、指標２４Ｃも指標２４Ａと同様に距離を示す数値群で構成されてもよい。スケール２０Ｂも、第２標識部２１Ｃが付加されている点を除いては、図２のスケール２０と同一構成である。したがって、第２標識部２１Ｃを図２のスケール２０に対して着脱可能とし、第２標識部２１Ｃの有無によりスケール２０、２０Ｂを使い分けるようにしてもよい。第２標識部２１Ｂ、２１Ｃのそれぞれを図２のスケール２０に対して選択的に装着して、スケール２０をスケール２０Ａ又はスケール２０Ｂに選択的に変化させることも可能である。

図１９は、スケール２０Ｂの利用例を示している。スケール２０Ｂも、葉丈Ｈに加えて葉幅Ｗも考慮して成長状態を判断すべきタイプの農作物１００の計測に利用される。そのようなタイプの農作物として、図１９では葉菜類の一種であって、しかも葉部１０１が結球するタイプの農作物１００の一例としてキャベツが示されている。図１４の例と同様に、スケール２０Ｂを用いた場合にも、第１標識部２１Ａの指標２４Ａを利用して葉部１０１の葉丈Ｈを計測し、かつ第２標識部２１Ｃの指標２４Ｃを利用して葉部１０１の葉幅Ｗを計測することができる。しかも、第２標識部２１Ｃは比較的低い位置でかつ水平方向に延ばされているので、キャベツのように葉丈Ｈに比して葉幅Ｗが大きく広がるタイプの農作物１００に対しては、スケール２０Ｂを用いることにより葉丈Ｈ及び葉幅Ｗを好適に計測することができる。なお、スケール２０Ｂを用いる場合も、スケール２０Ｂをカメラ３から見て監視対象の農作物１００の背後に合わせて配置することが望ましい。

ところで、キャベツのように結球部を有する農作物１００に関しては、葉丈Ｈ、及び葉幅Ｗのみでは成長状態を正しく判断できない場合がある。例えば、図２０に示したように葉部１０１の成長と、結球部１０２（図１９参照）の成長との間に時間的なずれがあり、葉部１０１の成長がほぼ止まった時期Ｄ１の後も結球部１０２が成長を続け、結球部１０２の成長がほぼ止まった時期Ｄ２又はそれ以降に収穫期を迎えるタイプの農作物１００が存在する。このようなタイプの農作物１００に関して、少なくとも結球部１０２の成長状態を判別するためには、まず、葉丈Ｈ及び葉幅Ｗの計測値を用いて葉部１０１の成長を監視し、その成長がほぼ止まった時期Ｄ１を起点とした経過時間を取得することにより結球部１０２の成長状態を判別することが必要である。

図２１は、そのような結球部１０２を有する農作物１００の成長状態として、収穫期を迎えたか否かを判別するために用いられる基準値テーブルＴＢｄの一例を示している。基準値テーブルＴＢｄは、図１６に示した基準値テーブルＴＢｃに対して収穫期を判別するための経過時間、すなわち図２０の時期Ｄ１、Ｄ２の時間差の基準値を農作物１００の品種ごとに追加して記述したテーブルであり、参照情報の一例として参照データＤｒに保存される。このような基準値テーブルＴＢｄを用いる場合には、図９、図１１、図１２、図１５又は図１７の処理に代えて、図２２に示した成長状態判別処理を制御ユニット５１に実行させてもよい。

図２２の成長状態判別処理において、画像データＤｉの取得から葉丈Ｈ及び葉幅Ｗのそれぞれの代表値を基準値と比較するまでの処理は図１７と同様でよい（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３、Ｓ１３１、Ｓ１３２、Ｓ１４１〜Ｓ１４３）。ステップＳ１４３にて、葉幅Ｗの代表値が基準値以上と判断された場合、状態判別部５７は、監視対象の農作物１００に関して基準日時が記録されているか否かを判別する（ステップＳ１５１）。基準日時は、葉部１０１の成長がほぼ止まったと判断される日時であって、図２０の時期Ｄ１に相当する。つまり、葉丈Ｈ及び葉幅Ｗのそれぞれの基準値は、時期Ｄ１に到達したと推定し得る値に設定される。基準日時は、例えば、処理のログの一部として記憶ユニット５２の参照データＤｒ（図６）に記録されてよい。

基準日時が記録されていない場合、状態判別部５７は今回の画像データＤｉの撮影日時を基準日時として参照データＤｒに記録する（ステップＳ１５２）。その後、状態判別部５７は、基準日時からの経過時間と基準値テーブルＴＢｄに記録されている経過時間の基準値とを比較して、収穫期に到達しているか否かを判別する（ステップＳ１５３）。なお、ステップＳ１５１にて既に基準日時が記録されていた場合にはステップＳ１５２がスキップされてステップＳ１５３へと処理が進められる。

ステップＳ１５３にて経過時間が基準値以上であれば、状態判別部５７は農作物１００が収穫期を迎えていることを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１５４）。一方、経過時間が基準値未満であれば、状態判別部５７は農作物１００が収穫期にまだ達していないことを成長情報の少なくとも一部としてモニタ５４等を介してユーザに通知する（ステップＳ１５５）。ステップＳ１４２にて葉丈Ｈの代表値が基準値未満と判断された場合、又はステップＳ１４３で葉幅Ｗの代表値が基準値未満と判断された場合も状態判別部５７はステップＳ１５５の処理に進む。ステップＳ１５４、Ｓ１５５の処理では、計測された葉丈Ｈ及び幅Ｗ、さらには基準日時からの経過時間も成長情報として通知されてよい。ステップＳ１５４、又はＳ１５５の処理が完了すると、状態判別部５７は今回の処理結果をログとして記憶ユニット５２に保存し（ステップＳ１５６）、その後に今回の成長状態判別処理を終了する。

図２２の処理では、状態判別部５７にて農作物１００が収穫期を迎えているか否かを判別したが、その判断を省略して時期Ｄ１からの経過時間を成長情報の少なくとも一部として出力するものとしてもよい。例えば、図２２において、ステップＳ１５３〜Ｓ１５５の処理に代えて、ステップＳ１５２にて記録された基準日時からの経過時間を状態判別部５７にて判別し、その判別結果をモニタ５４等に出力させてもよい。

以上に説明したように、本形態の成長監視システム１では、スケール２０、２０Ａ、２０Ｂを利用して農作物１００の葉部１０１の葉丈Ｈ、あるいは葉幅Ｗが成長量として計測され、得られた計測値に基づいて、農作物１００の葉長Ｌ、葉丈Ｈ、葉幅Ｗが成長状態を示す成長情報として出力され、あるいは葉丈Ｈ等に基づいて農作物１００が所定の状態まで成長したか否かを判別した結果が成長情報として出力される。さらに、葉長テーブルＴＢａ、基準値テーブルＴＢｂ、ＴＢｃ、ＴＢｄといった参照情報が参照されることにより、葉丈Ｈや葉幅Ｗの計測値から農作物１００の成長状態を適宜の態様で判別することが可能である。スケール２０、２０Ａ、２０Ｂを利用して得られる葉丈Ｈ等の成長量の計測値と、計測値に基づいて生成される成長情報との関係は適宜に設定が可能である。上記の形態から明らかなように、成長量の計測値それ自体を示す情報が成長情報として生成されて出力されてもよいし、成長量の計測値を、成長状態の判別に利用される他の物理量に換算し、その換算値を示す情報が成長情報として生成され、出力されてもよい。さらに、成長量の計測値に基づいて、例えば収穫期等の所定の段階まで農作物が成長したか否かが判別され、その判別結果を示す情報が成長情報として生成され、出力されてもよい。

上記の形態では、葉長Ｌ等の成長情報をモニタ５４に出力してユーザに提示するものとしたが、成長情報はプリンタその他の各種の出力手段に対して出力されてよい。成長情報の出力先は例えばサーバ４等のＰＣ５以外の装置類であってもよい。例えば、農作物の生産から収穫、あるいは出荷までに必要な各種の工程を管理するための生産管理システムに本形態の成長監視システム１を接続し、その生産管理システムに対してＰＣ５から成長情報を出力することにより、生産管理システムにおける生産管理の入力情報として成長情報を提供してもよい。

上記の形態では、参照情報として葉長テーブルＴＢａ、基準値テーブルＴＢｂ、ＴＢｃ、ＴＢｄを例示したが、参照情報はこれらに限らず、成長状態を判別するために有用な各種の情報が参照情報として利用されてよい。例えば、収穫期を判別するために日照時間、気温、湿度といった生育環境の情報が必要な場合には、それらの情報を参照情報として取得して成長状態の判別に利用してよい。それらの情報は、例えばインターネットの情報配信サービス等を利用して取得されてもよい。基準値テーブルＴＢｂ、ＴＢｃ、ＴＢｄのように、予め判定の基準となる値を保持した情報を参照情報として用いる場合、その基準値等はユーザが適宜に設定可能とされてもよい。

上記の形態では、単一の成長方向の成長量を計測するための基準標識としてスケール２０を、複数方向の成長量を計測するための基準標識としてスケール２０Ａ、２０Ｂをそれぞれ例示したが、基準標識は適宜の変形が可能である。例えば、図１３又は図１８のスケール２０Ａ、２０Ｂにおいて、葉丈計測用の指標２４Ａと葉幅計測用の指標２４Ｂ、２４Ｃとを共通の平板上に設けてもよい。三方向以上の成長方向に沿って指標が設けられてもよい。基準標識の利用に関しても、例えば複数方向に沿って指標が設けられた基準標識を使用して、成長量の計測対象の方向を適宜に選択するようにしてもよい。例えば、図１８のスケール２０Ｂでも、第１標識部２１Ａの指標２４Ａを利用して葉丈Ｈのみを計測するようにしてもよい。

上述した実施の形態及び変形例のそれぞれから導き出される本発明の各種の態様を以下に記載する。なお、以下の説明では、本発明の各態様の理解を容易にするために添付図面に図示された対応する構成要素を括弧書きにて付記するが、それにより本発明が図示の形態に限定されるものではない。

本発明の一態様に係る農作物の成長監視システム（１）は、圃場（２）にて栽培中の農作物（１００）の成長状態を監視するための成長監視システムであって、前記農作物の葉部（１０１）に沿うようにして前記圃場に設置され、前記葉部の成長量（一例として葉丈Ｈ、又は葉長Ｗ）を計測するための指標（２４；２４Ａ，２４Ｂ；２４Ａ、２４Ｃ）が設けられた少なくとも一つの基準標識（２０；２０Ａ；２０Ｂ）と、前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する撮像手段（３）と、前記撮像手段が取得した画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する情報処理手段（５６、５７）と、を備えたものである。

本発明の一態様に係る農作物の成長監視方法は、圃場（２）にて栽培中の農作物（１００）の成長状態を監視するための成長監視方法であって、前記農作物の葉部（１０１）の成長量（一例として葉丈Ｈ、又は葉長Ｗ）を計測するための指標（２４；２４Ａ，２４Ｂ；２４Ａ、２４Ｃ）が設けられた少なくとも一つの基準標識（２０；２０Ａ；２０Ｂ）を、前記葉部に沿うようにして前記圃場に設置する手順と、前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する手順と、取得された画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する手順と、を含んだものである。

上記の態様によれば、農作物の葉部と基準標識の指標とを画像中に映し込むことにより、得られた画像から指標を基準として葉部の成長量を計測することができる。既知の基準標識の指標と葉部の像との対比から葉部がどの程度成長しているか、を判別すればよいので、一枚の葉や一つの実を識別してその形状等を分析する、といった高度な画像処理は不要であり、比較的簡素な処理で農作物の成長状態を判別することが可能である。

上記態様において、前記基準標識には、前記圃場の土壌（ＧＤ）中に埋め込まれる埋込部（２３）と、前記土壌に対する前記埋込部の埋込深さを一定に設定するための設置基準部（２２）とが設けられてもよい。さらに、前記設置基準部としてつば部（２２）が設けられてもよい。これらの態様によれば、設置基準部を利用して、基準標識を設置する際の埋込部の埋込深さを一定に維持することができる。これにより、基準標識の設置に関するばらつきを抑えて成長量の計測精度を高めることが可能である。

前記基準標識の前記指標は、前記農作物の前記葉部における少なくとも一つの成長方向に沿って設けられてもよい。葉部に関して成長量の計測が必要な成長方向を定め、その成長方向に沿って指標を設けることにより、指標を目安として所望の成長量を計測し、得られた計測値に基づいて農作物の成長状態を判別することがことができる。

前記指標は、前記成長量として、前記葉部の丈（Ｈ）、及び幅（Ｗ）の少なくともいずれか一方を計測できるように設けられてもよい。これによれば、葉部の丈や幅から成長状態を判別し得る農作物に対して上記態様のシステム等を好適に用いることができる。

前記圃場には、複数の基準標識が互いに位置を変えて設置され、前記撮像手段は、各位置の基準標識を前記農作物とともに撮影した画像を取得するように設けられ、前記情報処理手段は、前記成長量を前記基準標識ごとに計測し、得られた複数の計測値に基づいて前記成長量の代表値を演算し、前記代表値に基づいて前記成長情報を生成してもよい。これによれば、複数箇所の農作物に関して成長量を計測し、得られた複数の計測値から代表値を演算して成長情報の生成に用いることができる。したがって、圃場内の位置に応じて成長量にばらつきが存在し、あるいは基準標識間で計測値の誤差が異なる場合でも、それらの影響を抑え、多数の農作物の成長状態を代表する成長情報を生成することが可能である。

前記複数の基準標識のそれぞれには、各基準標識を互いに区別するための識別標（２５）がさらに設けられてもよい。これによれば、識別標を利用して複数の基準標識を相互に区別することができる。基準標識の識別標と圃場内の位置との関係を予め記録しておけば、撮像手段が取得した画像が圃場内のいずれの位置の基準標識に関して撮影された画像かを識別標にて判別することができる。

前記計測値に基づいて前記成長状態を判別するために必要な参照情報（ＴＢａ；ＴＢＢ；ＴＢｃ；ＴＢｄ）を記憶する記憶手段（５２）を備え、前記情報処理手段は、前記成長量の前記計測値と前記参照情報とに基づいて前記成長情報を生成してもよい。これによれば、基準標識を利用して得られた成長量の計測値のみならず、種々の参照情報を加味して農作物の成長状態を判別するための参照情報を生成し、出力することが可能である。そのため、様々な農作物に対して上記態様のシステム等を適合させることができる。

１ 成長監視システム
２ 圃場
３ カメラ（撮像手段）
２０、２０Ａ、２０Ｂ スケール（基準標識）
２２ つば部（設置基準部）
２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ 指標
２５ 識別標
５１ 制御ユニット
５２ 記憶ユニット（記憶手段）
５６ 計測部（情報処理手段）
５７ 状態判別部（情報処理手段）
１００ 農作物
１０１ 葉部
１０２ 結球部
ＴＢａ 葉長テーブル（参照情報）
ＴＢｂ、ＴＢｃ、ＴＢｄ 基準値テーブル（参照情報）

Claims (9)

1. 圃場にて栽培中の農作物の成長状態を監視するための成長監視システムであって、
   前記農作物の葉部に沿うようにして前記圃場に設置され、前記葉部の成長量を計測するための指標が設けられた少なくとも一つの基準標識と、
   前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する撮像手段と、
   前記撮像手段が取得した画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する情報処理手段と、
   を備えた農作物の成長監視システム。
2. 前記基準標識には、前記圃場の土壌中に埋め込まれる埋込部と、前記土壌に対する前記埋込部の埋込深さを一定に設定するための設置基準部とが設けられている請求項１に記載の成長監視システム。
3. 前記設置基準部としてつば部が設けられている請求項２に記載の成長監視システム。
4. 前記基準標識の前記指標は、前記農作物の前記葉部における少なくとも一つの成長方向に沿って設けられている請求項１〜３のいずれか一項に記載の成長監視システム。
5. 前記指標は、前記成長量として、前記葉部の丈、及び幅の少なくともいずれか一方を計測できるように設けられている請求項４に記載の成長監視システム。
6. 前記圃場には、複数の基準標識が互いに位置を変えて設置され、
   前記撮像手段は、各位置の基準標識を前記農作物とともに撮影した画像を取得するように設けられ、
   前記情報処理手段は、前記成長量を前記基準標識ごとに計測し、得られた複数の計測値に基づいて前記成長量の代表値を演算し、前記代表値に基づいて前記成長情報を生成する請求項１〜５のいずれか一項に記載の成長監視システム。
7. 前記複数の基準標識のそれぞれには、各基準標識を互いに区別するための識別標がさらに設けられている請求項６に記載の成長監視システム。
8. 前記計測値に基づいて前記成長状態を判別するために必要な参照情報を記憶する記憶手段を備え、
   前記情報処理手段は、前記成長量の前記計測値と前記参照情報とに基づいて前記成長情報を生成する請求項１〜７のいずれか一項に記載の成長監視システム。
9. 圃場にて栽培中の農作物の成長状態を監視するための成長監視方法であって、
   前記農作物の葉部の成長量を計測するための指標が設けられた少なくとも一つの基準標識を、前記葉部に沿うようにして前記圃場に設置する手順と、
   前記農作物及び前記基準標識の前記指標を含んだ画像を取得する手順と、
   取得された画像に基づいて前記農作物の前記成長量を計測し、得られた計測値に基づいて前記成長状態を示す成長情報を生成し、出力する手順と、
   を含んだ農作物の成長監視方法。

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