JP6560833B2 - コンピュータシステム、植物の診断方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、植物を撮像して診断を行うコンピュータシステム、植物の診断方法及びプログラムに関する。

近年、植物の画像を撮像することにより、植物の病害診断を行うことが可能なコンピュータシステムが提案されている。

このようなコンピュータシステムにおいて、スペクトロメータや赤外線サーモグラフィを利用して、植物の温度や色の変化を測定することにより、病害診断を行う構成が開示されている（非特許文献１参照）。

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｒｉｄｇｅｓｔｏｎｅ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｒｐｏｒａｔｅ／ｎｅｗｓ／２０１２０７１００１．ｈｔｍｌ

しかしながら、非特許文献１の構成では、植物の部位毎に温度差が存在し、病害状態を正確に把握するためには、温度を測定すべき対象の各部位の温度を正確に測定することが求められている。しかしながら、サーモグラフィ画像から植物の輪郭やおおよその部位を特定することが可能であるが、カメラから被写体までの距離やその他の要因によって、各部位の正確な位置を特定することは困難であった。結果的に、各部位について測定した温度の精度を向上させることに限界があった。

本発明は、対象の各部位の温度の測定精度を向上させたコンピュータシステム、植物の診断方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

本発明は、カメラにて撮像された、可視光画像及び赤外線画像を取得する第１取得手段と、
前記可視光画像において、前記カメラにて撮像された植物の所定の部位に対応する領域を特定する第１画像処理手段と、
特定された前記可視光画像における領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定する第２画像処理手段と、
特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物を診断する診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。

本発明によれば、カメラにて撮像された、可視光画像及び赤外線画像を取得し、前記可視光画像において、前記カメラにて撮像された植物の所定の部位に対応する領域を特定し、特定された前記可視光画像における領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定し、特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物を診断する。

本発明は、コンピュータシステムのカテゴリであるが、植物の診断方法及びプログラム等の他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。

本発明によれば、対象の各部位の温度の測定精度を向上させたコンピュータシステム、植物の診断方法及びプログラムを提供することが可能となる。

図１は、植物診断システム１の概要を示す図である。 図２は、植物診断システム１の全体構成図である。 図３は、コンピュータ１０の機能ブロック図である。 図４は、コンピュータ１０が実行する植物診断処理を示すフローチャートである。 図５は、コンピュータ１０が実行する植物診断処理を示すフローチャートである。 図６は、コンピュータ１０が取得した可視光画像データを模式的に示した一例を示す図である。 図７は、コンピュータ１０が取得した赤外線画像データを模式的に示した一例を示す図である。 図８は、コンピュータ１０が、可視光画像における所定の部位を特定した状態を模式的に示した一例を示す図である。 図９は、コンピュータ１０が、赤外線画像における領域を特定した状態を模式的に示した一例を示す図である。 図１０は、コンピュータ１０が記憶する基準温度データベースの一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

［植物診断システム１の概要］
本発明の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である植物診断システム１の概要を説明するための図である。植物診断システム１は、コンピュータ１０から構成され、植物を撮像した画像を取得し、この植物の診断を行う。

コンピュータ１０は、図示していない可視光カメラ、赤外線カメラ、センサ、環境調整装置等に通信可能に接続された計算装置である。植物診断システム１は、可視光カメラから可視光画像を取得し、赤外線カメラから赤外線画像を取得し、センサから照度・風向・風速・温度・気温・湿度・気圧等の植物の生活環境についての環境情報を取得し、各種ライト等の照明装置・送風機等の空調装置・散水装置等の環境調整装置に、上述した生活環境を調整する指示を送信する。

はじめに、コンピュータ１０は、図示していないカメラにて撮像された可視光画像及び赤外線画像を取得する（ステップＳ０１）。コンピュータ１０は、可視光カメラが撮像する植物の動画や静止画等の可視光画像を取得する。また、コンピュータ１０は、赤外線カメラが撮像する植物の動画や静止画等の赤外線画像を取得する。可視光カメラ及び赤外線カメラは並置又は近傍に設置されており、可視光カメラと赤外線カメラとは同一の対象を撮像する。すなわち、可視光カメラと赤外線カメラとは、同一の対象を、略同一の撮像地点から撮像する。

コンピュータ１０は、可視光画像において、カメラにて撮像された植物の所定の部位に対応する領域である可視光画像領域を特定する（ステップＳ０２）。コンピュータ１０は、植物の所定の部位として、例えば、花、枝、葉等の構造の一部や、予め設定された部位等を特定する。例えば、コンピュータ１０は、可視光画像において、この所定の部位に対応する領域を、画像解析により特定する。コンピュータ１０は、可視光画像に存在する特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて、所定の部位を特定する。また、コンピュータ１０は、可視光画像の色を抽出し、この色に基づいて、所定の部位を特定する。

コンピュータ１０は、赤外線画像において、上述した可視光画像における領域に対応する赤外線画像における領域である赤外線画像領域を特定する（ステップＳ０３）。コンピュータ１０は、可視光画像と赤外線画像とを比較することにより、赤外線画像における可視光画像領域と一致する領域を赤外線画像領域として特定する。コンピュータ１０は、可視光画像領域の位置と同じ位置にある赤外線画像の領域を赤外線画像領域として特定する。

コンピュータ１０は、赤外線画像領域の温度に基づいて、植物を診断する（ステップＳ０４）。コンピュータ１０は、例えば、赤外線画像領域の温度と、植物の病害時の温度とを比較することにより、植物に病害が発生しているか否かを診断する。

以上が、植物診断システム１の概要である。

［植物診断システム１のシステム構成］
図２に基づいて、植物診断システム１のシステム構成について説明する。図２は、本発明の好適な実施形態である植物診断システム１のシステム構成を示す図である。植物診断システム１は、コンピュータ１０、公衆回線網（インターネット網や、第３、第４世代通信網等）５から構成され、植物を撮像した画像を取得し、この植物の診断を行う。

植物診断システム１は、植物の可視光画像を撮像する可視光カメラ及び植物の赤外線画像を撮像する赤外線カメラ等のカメラ、照度・風光・風速・温度・気温・湿度・気圧等の植物の生活環境を示す環境情報を検知する各種センサ、各種ライト等の照明装置・送風機等の空調装置・散水装置・薬剤散布装置等の植物の生活環境を調整する環境調整装置とデータ通信可能に接続される。コンピュータ１０は、これらから各種情報を取得するとともに、様々な指示を送信する。

コンピュータ１０は、後述の機能を備えた上述した計算装置である。

［各機能の説明］
図３に基づいて、植物診断システム１の機能について説明する。図３は、コンピュータ１０の機能ブロック図を示す図である。

コンピュータ１０は、制御部１１として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部１２として、他の機器（カメラ・各種センサ・環境調整装置等）と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイスを備える。また、コンピュータ１０は、記憶部１３として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。また、コンピュータ１０は、処理部１４として、画像処理、病害診断等の各種処理を実行するためのデバイス等を備える。

コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部１２と協働して、画像データ取得モジュール２０、環境情報取得モジュール２１、調整指示送信モジュール２２を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部１３と協働して、記憶モジュール３０を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部１４と協働して、可視光画像解析モジュール４０、赤外線画像解析モジュール４１、温度解析モジュール４２、診断モジュール４３、環境調整モジュール４４を実現する。

［植物診断処理］
図４及び図５に基づいて、植物診断システム１が実行する植物診断処理について説明する。図４及び図５は、コンピュータ１０が実行する植物診断処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

はじめに、画像データ取得モジュール２０は、植物の可視光画像及び赤外線画像の画像データを取得する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、画像データ取得モジュール２０は、可視光カメラが撮像した可視光画像である可視光画像データ及び赤外線カメラが撮像した赤外線画像である赤外線画像データを取得する。画像データ取得モジュール２０は、所定の時間間隔毎や、予め設定された時刻等の複数の時点における可視光画像データ及び赤外線画像データを取得する。画像データ取得モジュール２０が取得する可視光画像データ及び赤外線画像データは、同一の撮像視点により撮像されており、同一の対象のデータである。なお、後述の説明において、所定の時点における可視光画像データ及び赤外線画像データに基づいて、コンピュータ１０が植物の診断を実行するものとして説明する。

図６に基づいて、画像データ取得モジュール２０が取得する植物の可視光画像データについて説明する。図６は、画像データ取得モジュール２０が取得した可視光画像データを模式的に示した一例を示す図である。画像データ取得モジュール２０は、可視光画像データが示す可視光画像１００を取得する。この可視光画像１００には、植物１１０が写っている。また、可視光画像１００には、植物１１０以外の風景、自然物、人工物等が写っていてもよいが、説明の簡略化のために、省略している。また、可視光画像１００に複数の植物１１０や、植物１１０とは異なる植物が存在してもよい。

図７に基づいて、画像データ取得モジュール２０が取得する植物の赤外線画像データについて説明する。図７は、画像データ取得モジュール２０が取得した赤外線画像データを模式的に示した一例を示す図である。画像データ取得モジュール２０は、赤外線画像データが示す赤外線画像２００を取得する。赤外線画像２００には、植物２１０が写っている。また、赤外線画像２００には、植物２１０以外の風景、自然物、人工物等が写っていてもよいが、説明の簡略化のために、省略している。赤外線画像２００において、各温度を、便宜的にハッチングにより示している。また、赤外線画像２００に複数の植物２１０や、植物２１０とは異なる植物が存在してもよい。

環境情報取得モジュール２１は、植物の生活環境を示す環境情報を取得する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、環境情報取得モジュール２１は、環境情報として、照度・風光・風速・温度・気温・湿度・気圧等を取得する。環境情報取得モジュール２１は、図示していない照度センサ、風向風速センサ、温度センサ、湿度センサ、圧力センサ等の各種センサから、環境情報を取得する。環境情報取得モジュール２１は、可視光画像データ及び赤外線画像データを取得したタイミングと同時に取得する。これらの各種センサは、植物の近傍又はこの植物が植えられている場所の近傍に設置されている。

なお、各種センサは、上述した例以外の環境情報を検知するセンサであってもよい。また、各種センサの設置位置は、上述した例に限らず、この植物の生活環境を検知することが可能な位置に適宜変更可能である。また、ステップＳ１１の処理は、省略してもよい。この場合、上述したステップＳ１０の処理を実行後に、後述するステップＳ１２の処理を実行すればよい。

可視光画像解析モジュール４０は、取得した可視光画像データを画像解析する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データの特徴量や色を抽出し、可視光画像データに存在する植物を識別する。ステップＳ１２において、例えば、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データから抽出した特徴量と、予め記憶モジュール３０が記憶する植物の特徴量とを比較し、一致する特徴量を有する植物を抽出し、この抽出した植物が可視光画像データに存在すると識別する。また、例えば、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データから抽出したＲＧＢ値と、予め記憶モジュール３０が記憶する植物のＲＧＢ値とを比較し、一致又は類似するＲＧＢ値を有する植物を抽出し、この抽出した植物が可視光画像データに存在すると識別する。

可視光画像解析モジュール４０は、画像解析の結果、可視光画像データに複数の個体が存在するか否かを判断する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データに、植物が複数存在するか否かを判断することにより、複数の個体が存在するか否かを判断する。可視光画像解析モジュール４０は、一の植物の個体が複数存在するか否か、複数の種類の植物の個体が存在するか否か等を判断する。

ステップＳ１３において、可視光画像解析モジュール４０は、複数の個体が存在しないと判断した場合（ステップＳ１３ ＮＯ）、すなわち、一の個体のみが可視光画像データに存在すると判断した場合、可視光画像解析モジュール４０は、一の個体の複数の所定の部位に対応する領域を特定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、所定の部位とは、例えば、花、枝、葉等の構造の一部や、予め設定された部位等である。可視光画像解析モジュール４０は、例えば、花、枝、葉に対応する領域を特定する。可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データに存在する花、枝、葉を特徴量から抽出し、この抽出した場所を、所定の部位に対応する領域として特定する。このとき、可視光画像解析モジュール４０は、複数の所定の部位の各々に対応する複数の領域を特定する。また、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像データに存在する花、枝、葉をＲＧＢ値から抽出し、この抽出した場所を、所定の部位に対応する領域として特定する。

図８に基づいて、可視光画像解析モジュール４０が特定する所定の部位に対応する領域について説明する。図８は、可視光画像解析モジュール４０が所定の部位を特定した状態を模式的に示した一例を示す図である。図８において、可視光画像解析モジュール４０は、特徴量や色に基づいて、花、枝、葉等の所定の部位が位置する可視光画像１００における領域を特定する。すなわち、可視光画像解析モジュール４０は、植物１１０の、花３００〜３０２、枝３１０〜３１２、葉３２０〜３２２の部位に対応する領域を特定する。図８において、特定した領域を、便宜的にハッチングにより示している。この領域は、各部位の一部を指しているが、該当する部位全体を指してもよい。なお、特定する部位の数、種類及びその位置は適宜変更可能である。

一方、ステップＳ１３において、可視光画像解析モジュール４０は、複数の個体が存在すると判断した場合（ステップＳ１３ ＹＥＳ）、すなわち、第１の個体、第２の個体、第３の個体等の複数の個体が可視光画像データに存在すると判断した場合、可視光画像解析モジュール４０は、複数の個体をそれぞれ識別する（ステップＳ１５）。なお、以下の説明において、可視光画像データに第１の個体と第２の個体とが存在するものとして説明する。

可視光画像解析モジュール４０は、複数の個体のそれぞれの位置関係を特定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において、可視光画像解析モジュール４０は、可視光画像内の位置に基づいて、第１の個体と第２の個体との位置関係を特定する。可視光画像解析モジュール４０は、第１の個体と第２の個体との相対的な位置又は絶対的な位置を特定する。位置関係とは、例えば、どちらが撮影地点に近いか、可視光画像における座標等である。なお、ステップＳ１６の処理は、第１の個体と第２の個体との位置関係に限らず、その他の個体との位置関係であってもよい。

可視光画像解析モジュール４０は、複数の個体のそれぞれに対して、所定の部位に対応する領域を特定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７の処理は、上述したステップＳ１４の処理を、可視光画像データに存在する各植物に対して実行する。

赤外線画像解析モジュール４１は、特定された可視光画像における領域に対応する赤外線画像における領域を特定する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において、赤外線画像解析モジュール４１は、可視光画像データと、赤外線画像データとを比較することにより、特定した植物の部位の領域に対応する赤外線画像データの領域を特定する。赤外線画像解析モジュール４１は、可視光画像における領域の位置を座標として取得し、この取得した座標に一致する位置を、特定された可視光画像における領域に対応する赤外線画像における領域として特定する。

図９に基づいて、赤外線画像解析モジュール４１が特定する可視光画像における領域に対応する赤外線画像における領域について説明する。図９は、赤外線画像解析モジュール４１が赤外線画像における領域を特定した状態を模式的に示した一例を示す図である。図９において、上述した可視光画像１００において、特定した植物１１０の花３００〜３０２、枝３１０〜３１２、葉３２０〜３２２の部位に対応する赤外線画像２００における領域を特定する。これは、可視光画像１００における位置と、赤外線画像２００における位置とを比較することにより特定する。赤外線画像解析モジュール４１は、可視光画像１００における各部位の位置座標を取得し、この取得した位置座標に対応する赤外線画像における位置を、可視光画像における領域に対応する赤外線画像における領域として特定する。赤外線画像解析モジュール４１は、植物２１０の花４００〜４０２、枝４１０〜４１２、葉４２０〜４２２の部位を特定する。図９において、特定した領域を、便宜的にハッチングにより示している。この領域は、上述した可視光画像において特定した部位により、一部又は部位全体を指す。なお、特定する部位の数及びその位置は、可視光画像に併せて適宜変更可能である。

温度解析モジュール４２は、特定した赤外線画像データにおける領域の温度を解析する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９において、温度解析モジュール４２は、赤外線画像データに基づいて、各領域の温度を取得する。

温度解析モジュール４２は、植物の複数の部位の各々に対応する複数の基準温度を、記憶モジュール３０が記憶する基準温度データベースから取得する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０において、記憶モジュール３０は、予め各部位に対応する基準温度を複数記憶しておき、温度解析モジュール４２は、この記憶された基準温度を取得する。このとき、特定された赤外線画像データにおける領域に対応する部位の基準温度を取得する。

［基準温度データベース］
図１０に基づいて、記憶モジュール３０が記憶する基準温度データベースについて説明する。図１０は、記憶モジュール３０が記憶する基準温度データベースの一例を示す図である。図１０において、記憶モジュール３０は、部位の名称と、この部位の基準温度とを対応付けて記憶する。すなわち、記憶モジュール３０は、「幹」と「１８」とを対応付け、「枝」と「１７」とを対応付け、「葉」と「２０」とを対応付けて記憶する。記憶モジュール３０は、この基準温度データベースを、植物の種類毎に記憶する。なお、記憶モジュール３０は、植物の種類毎ではなく、植物の個体毎に、基準温度データベースを記憶してもよい。この場合、記憶モジュール３０は、予め各個体の部位毎に基準温度を取得しておき、部位と基準温度とを対応付けて記憶しておけばよい。

診断モジュール４３は、特定された赤外線画像における領域の温度に基づいて、植物を診断する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、診断モジュール４３は、植物の診断を、取得した温度、基準温度、一の個体とは異なる他の個体の温度、第１の個体と第２の個体との位置関係、環境情報のいずれか又は複数の組み合わせにより実行する。

診断モジュール４３が、植物の診断を、取得した温度により実行する場合について説明する。診断モジュール４３は、特定された赤外線画像における領域の温度が、異常な値であるか否かを判断し、異常な値でなかった場合、健康であると判断する。一方、診断モジュール４３は、異常な値であると判断した場合、病害が発生していると判断する。

診断モジュール４３が、植物の診断を、基準温度により実行する場合について説明する。診断モジュール４３は、特定された赤外線画像における領域の温度と、取得した記憶モジュール３０が記憶する基準温度とを比較し、領域の温度と基準温度との間の温度差を算出する。診断モジュール４３は、算出した温度差が所定の範囲内（例えば、０．５℃以内、１℃以内、２℃以内等）であるか否かを判断し、所定の範囲内である場合、健康であると判断する。一方、診断モジュール４３は、算出した温度差が所定の範囲内でない場合、病害が発生していると判断する。

診断モジュール４３が、植物の診断を、一の個体と、この一の個体とは異なる他の個体の温度とに基づいて実行する場合について説明する。診断モジュール４３は、取得した一の個体における赤外線画像における領域の温度と、この一の個体とは異なる他の個体における赤外線画像における対応する同一部位の領域の温度とを比較し、これらの温度の温度差を算出する。診断モジュール４３は、算出した温度差が所定の範囲内（例えば、０．５℃以内、１℃以内、２℃以内等）であるか否かを判断し、所定の範囲内である場合、健康であると判断する。一方、診断モジュール４３は、算出した温度差が所定の範囲内ではない場合、病害が発生していると判断する。なお、この場合において、診断モジュール４３は、一の個体又は他の個体と、上述した基準温度とを比較するとともに、一の個体と他の個体との間の温度差を算出することにより、病害が発生しているか否かを判断してもよい。すなわち、診断モジュール４３は、一の個体又は他の個体のいずれか又は双方に病害が発生しているか否かを、基準温度と、温度差とに基づいて判断してもよい。

診断モジュール４３が、植物の診断を、第１の個体と第２の個体との位置関係に基づいて実行する場合について説明する。診断モジュール４３は、取得した複数の個体のうち、第１の個体の位置と、第１の個体とは異なる第２の個体との間の位置関係を比較し、いずれかが日光や照明等の影響をよりうけているかを判断する。これは、第１の個体と第２の個体とのいずれかが日光や照明等の影響により、より温度が高くなっているかを特定するものである。診断モジュール４３は、この日光や照明等の影響を、気温や照度等の環境情報を取得することにより、第１の個体と第２の個体との温度を補正する。診断モジュール４３は、補正後の第１の個体と第２の個体との温度と、上述した基準温度とを比較し、これらの温度差を算出する。診断モジュール４３は、この温度差が所定の範囲内（例えば、０．５℃以内、１℃以内、２℃以内等）であるか否かを判断し、所定の範囲内である場合、健康であると判断する。一方、診断モジュール４３は、算出した温度差が所定の範囲内ではないと判断した場合、病害が発生していると判断する。なお、診断モジュール４３は、基準温度を用いずに、健康であるか否かを判断してもよい。例えば、補正した第１の個体と第２の個体との温度が所定の温度であるか否かに基づいて、健康であるか否かを判断すればよい。

診断モジュール４３が、植物の診断を、センサから取得した環境情報に基づいて実行する場合について説明する。診断モジュール４３は、取得した個体の温度を、環境情報に基づいて補正する。例えば、診断モジュール４３は、環境情報として、湿度、気温、気圧等を取得し、取得した環境情報により、取得した個体の温度を補正する。診断モジュール４３は、補正後の個体の温度に基づいて、植物を診断する。なお、診断モジュール４３は、補正後の個体の温度と、基準温度とに基づいて、植物が健康であるか否かを判断してもよい。

診断モジュール４３は、診断結果を出力する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、診断モジュール４３は、診断結果として、病害の内容（例えば、病害の名称、対策方法等）を出力する。診断モジュール４３は、可視光画像データ及び赤外線画像データに、一の個体のみが存在する場合、この一の個体の診断結果を出力する。また、診断モジュール４３は、可視光画像データ及び赤外線画像データに、複数の個体が存在する場合、各個体毎に、診断結果を出力する。このとき、診断モジュール４３は、各個体の名称、識別子、位置情報等の個体を一意に特定することが可能な各種情報とともに、診断結果を出力する。

なお、上述した説明において、診断モジュール４３は、一の可視光画像データ及び一の赤外線画像データにより、植物の診断を実施しているが、所定の期間内に取得された複数の可視光画像データ及び赤外線画像データに基づいて、植物の診断を実行してもよい。この場合、各赤外線画像データから取得した個体の温度の、変化量や変化幅や変化そのものに基づいて、植物の診断を実行すればよい。また、診断モジュール４３は、複数の赤外線画像データから取得した個体の温度の平均値により、この植物の診断を実行すればよい。例えば、診断モジュール４３は、この個体の温度の平均値と、基準温度とを比較することにより、この温度の平均値と、基準温度との間の温度差を算出し、この温度差が所定の範囲内であるか否かに基づいて、植物の診断を実行すればよい。

診断モジュール４３は、出力した診断結果に基づいて、個体に病害が発生しているか否かを判断する（ステップＳ２３）。

ステップＳ２３において、診断モジュール４３は、個体に病害が発生していないと判断した場合（ステップＳ２３ ＮＯ）、本処理を終了する。なお、このとき、診断モジュール４３は、図示していない外部端末装置に対して、個体に病害が発生していない旨の通知を送信してもよい。

ステップＳ２３において、診断モジュール４３は、個体に病害が発生していると判断した場合（ステップＳ２３ ＹＥＳ）、環境調整モジュール４４は、この診断の結果を表す情報に基づいて、生活環境を調整する調整指示を作成する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において、環境調整モジュール４４は、診断した病害の内容に基づいて、必要な処理を、病害の内容と処理とを関連づけて記憶する調整データベース等に基づいて取得する。環境調整モジュール４４は、この取得した処理を実行する調整指示を作成する。この調整指示には、必要な処理及びこの処理を実行する環境調整装置の識別子や装置ＩＤ等の環境調整装置を一意に特定することが可能な情報等が含まれる。

調整指示送信モジュール２２は、上述したステップＳ２４において環境調整モジュール４４が作成した調整指示を、環境調整装置に送信する（ステップＳ２５）。調整指示送信モジュール２２は、調整指示に含まれる環境調整装置を一意に特定することが可能な情報に基づいて、対象となる環境調整装置に送信する。

環境調整装置は、この調整指示を受信し、この調整指示に含まれる必要な処理を実行する。例えば、環境調整装置は、照明のオンオフの実行、湿度や温度制御の実行、散水の実行、薬剤の散布等を実行する。

以上が、植物診断処理である。

なお、上述の実施形態では、コンピュータ１０は、植物の病害を判断する処理を実行しているが、本発明は、それ以外の植物の診断にも適用可能である。例えば、コンピュータ１０は、上述した植物の温度に基づいて、散水の必要性を判断する処理を実行してもよいし、植物の温度と環境情報とに基づいて、照度の調整の必要性を判断する処理を実行してもよいし、その他の処理を実行してもよい。

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置又は外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１ 植物診断システム、１０ コンピュータ

Claims (10)

1. 植物の特徴量又はＲＧＢ値が予め記憶された記憶手段と、
   カメラにて撮像された、可視光画像及び赤外線画像を取得する第１取得手段と、
   前記可視光画像のデータから抽出した特徴量又はＲＧＢ値と、前記記憶手段に記憶された植物の特徴量又はＲＧＢ値を比較して、前記可視光画像データに存在する植物を識別し、識別した植物の所定の部位に対応する領域を、前記特徴量又はＲＧＢ値から特定する第１画像処理手段と、
   特定された前記可視光画像における領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定する第２画像処理手段と、
   特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物を診断する診断手段と、
   を備えることを特徴とするコンピュータシステム。
2. 前記植物の複数の部位の各々に対応する複数の基準温度を記憶した記憶手段と、
   をさらに備え、
   前記第１画像処理手段は、複数の所定の部位の各々に対応する複数の領域を特定し、
   前記診断手段は、前記第２画像処理手段にて特定された複数の領域における温度と各基準温度とを比較する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
3. 前記第１画像処理手段は、前記カメラにて撮像された複数の個体をそれぞれ識別し、
   前記診断手段は、前記個体毎に診断結果を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
4. 前記診断手段は、前記複数の個体のうち一の個体について診断を行うに際し、他の個体の温度を用いる、
   ことを特徴とする請求項３に記載のコンピュータシステム。
5. 前記第１画像処理手段は、第１の個体と第２の個体との位置関係を特定し、
   前記診断手段は、前記位置関係を用いる、
   ことを特徴とする請求項３に記載のコンピュータシステム。
6. 前記植物の生活環境を示す環境情報を取得する第２取得手段と、
   をさらに備え、
   前記診断手段は、前記環境情報を用いる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
7. 前記第１取得手段は、前記可視光画像及び前記赤外線画像を、それぞれ複数の時点において取得し、
   前記診断手段は、所定の期間内に取得された複数の前記可視光画像及び複数の前記赤外線画像を用いる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
8. 前記診断手段にて出力された診断の結果を表す情報に基づいて生活環境を調整する調整手段と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
9. コンピュータシステムが実行する植物の診断方法であって、
   植物の特徴量又はＲＧＢ値を予め記憶手段に記憶するステップと、
   カメラにて撮像された、可視光画像及び赤外線画像を取得するステップと、
   前記可視光画像のデータから抽出した特徴量又はＲＧＢ値と、前記記憶手段に記憶された植物の特徴量又はＲＧＢ値を比較して、前記可視光画像データに存在する植物を識別し、識別した植物の所定の部位に対応する領域を、前記特徴量又はＲＧＢ値から特定するステップと、
   特定された前記可視光画像における領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定するステップと、
   特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物を診断するステップと、
   を備えることを特徴とする植物の診断方法。
10. コンピュータシステムに、
    植物の特徴量又はＲＧＢ値を予め記憶手段に記憶するステップ、
    カメラにて撮像された、可視光画像及び赤外線画像を取得するステップ、
    前記可視光画像のデータから抽出した特徴量又はＲＧＢ値と、前記記憶手段に記憶された植物の特徴量又はＲＧＢ値を比較して、前記可視光画像データに存在する植物を識別し、識別した植物の所定の部位に対応する領域を、前記特徴量又はＲＧＢ値から特定するステップ、
    特定された前記可視光画像における領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定するステップ、
    を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。