JP6795049B2 - 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム - Google Patents

植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6795049B2
JP6795049B2 JP2019046893A JP2019046893A JP6795049B2 JP 6795049 B2 JP6795049 B2 JP 6795049B2 JP 2019046893 A JP2019046893 A JP 2019046893A JP 2019046893 A JP2019046893 A JP 2019046893A JP 6795049 B2 JP6795049 B2 JP 6795049B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plant
growth
feature amount
model
state
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.)
Active
Application number
JP2019046893A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020145980A (ja
Inventor
たん 東
たん 東
裕介 菊池
裕介 菊池
恒輔 石田
恒輔 石田
俊祐 秋元
俊祐 秋元
藤山　健一郎
健一郎 藤山
真二 大湊
真二 大湊
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.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP2019046893A priority Critical patent/JP6795049B2/ja
Priority to EP20161979.8A priority patent/EP3708994B1/en
Priority to PT201619798T priority patent/PT3708994T/pt
Priority to ES20161979T priority patent/ES2961341T3/es
Priority to US16/817,906 priority patent/US11435320B2/en
Publication of JP2020145980A publication Critical patent/JP2020145980A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6795049B2 publication Critical patent/JP6795049B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/028—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/12—Analysing solids by measuring frequency or resonance of acoustic waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
    • G01N29/4418—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison with a model, e.g. best-fit, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
    • G01N29/4436—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison with a reference signal
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/46—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by spectral analysis, e.g. Fourier analysis or wavelet analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0098—Plants or trees
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/024—Mixtures
    • G01N2291/02466—Biological material, e.g. blood

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Description

本発明は、植物を監視する植物監視装置、植物監視方法、及びプログラムに関する。
植物の成長を監視する場合に、撮像装置を用いて植物の成長を監視する方法が知られている。例えば、特許文献１には、植物を撮像した画像を用いて、植物の成長を監視するシステムが開示されている。この植物の成長を監視するシステムによれば、植物を撮像した画像から、植物に設置した基点標識及び植物の所定部位（測定目標）に対応する画像を抽出し、基点標識から目標部位までの長さを計測して、植物の成長を監視している。
また、関連する技術として、特許文献２には、植物の健康状態を把握する装置が開示されている。この装置によれば、振動発信源を用いて植物を振動させ、植物を介して計測した振動に基づいて、植物の変化を特定して、植物の健康状態を把握している。
特開２０１５−２０２０５６号公報 特開２０１５−１１２０８３号公報
しかしながら、特許文献１に開示されている植物の成長を監視するシステムは、撮像装置を用いているので、植物に設置した基点標識又は植物の所定部位（測定目標）が撮像できない場合、植物の成長を監視できない。例えば、対象の植物を撮像した画像に、対象の植物又はそれ以外の植物の葉、茎などが成長し、対象の植物の基点標識又は植物の測定目標を遮る場合などが考えられる。
また、特許文献２に開示されている植物の健康状態を把握する装置は、振動発信源を用いて植物に強制的に振動を与えるため、植物の成長に影響を与える場合がある。また、植物に強制的に振動を与えないようにした場合、植物の健康状態を、常時把握することができない。
本発明の目的の一例は、植物の振動を用いて植物の状態を監視する、植物監視装置、植物監視方法、及びプログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明の一側面における植物監視装置は、
対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性における特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、算出部と、
算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする。
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における植物監視装置は、
対象となる前記植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、算出部と、
算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明の一側面における植物監視方法は、
（ａ）対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性に基づいて特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする。
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における植物監視方法は、
（ａ）対象となる前記植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性に基づいて特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）対象となる前記植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
以上のように本発明によれば、植物の振動を用いて植物の状態を監視することができる。
図１は、第一の実施の形態における植物監視装置の一例を示す図である。 図２は、第一の実施の形態における植物監視装置を有するシステムの一例を示す図である。 図３は、植物モデルごとの周波数特性と共振周波数とを説明するための図である。 図４は、成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、変化情報のデータ構造の一例を示す図である。 図６は、枝の状態の推定を説明するための図である。 図７は、変形例１の成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、葉の状態の推定を説明するための図である。 図９は、変形例２の成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、第一の実施の形態における植物監視装置の動作の一例を示す図である。 図１１は、第一の実施の形態におけるモデル生成部の動作の一例を示す図である。 図１２は、果実の状態の推定を説明するための図である。 図１３は、第二の実施の形態における植物監視装置を有するシステムの一例を示す図である。 図１４は、植物モデルごとの伝達関数の周波数特性と共振周波数とを説明するための図である。 図１５は、成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。 図１６は、変化情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１７は、第二の実施の形態における植物監視装置の動作の一例を示す図である。 図１８は、第二の実施の形態におけるモデル生成部の動作の一例を示す図である。 図１９は、第一、第二の実施の形態における植物監視装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
（第一の実施の形態）
以下、本発明の第一の実施の形態について、図１から図１１を参照しながら説明する。
［装置構成］
最初に、図１を用いて、第一の実施の形態における植物監視装置１の構成について説明する。図１は、第一の実施の形態における植物監視装置の一例を示す図である。
図１に示す植物監視装置１は、植物の振動を用いて植物の状態を監視する装置である。また、図１に示すように、植物監視装置１は、抽出部２と、算出部３と、推定部４とを有する。
このうち、抽出部２は、対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性における特徴量を抽出する。算出部３は、抽出した特徴量と、基準となる基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。推定部４は、算出した変化を用いて、特徴量の変
化と植物の状態とが関連付けられた状態情報（後述する成長モデル）を参照し、植物の状態を推定する。
このように、第一の実施の形態においては、対象となる植物の振動の周波数特性から特徴量を抽出し、基準特徴量と抽出した特徴量との差（変化）を算出し、算出した特徴量の変化に基づいて植物の成長した状態（植物の状態）を推定することができる。
また、第一の実施の形態においては、植物の成長に影響を与えるような振動を強制的に植物に与えなくても、風、土壌の揺れなどの微小振動による植物の振動を用いることができるので、強制的に振動を加えている時間以外の時間でも、植物の状態を監視することができる。すなわち、継続的に植物の状態を監視できる。
更に、第一の実施の形態においては、植物の状態を継続して監視できるので、植物の成長を容易に記録することができる。そのため、作業者が遠隔地にいても、植物の状態を継続的に監視することができる。
［システム構成］
続いて、図２を用いて、第一の実施の形態における植物監視装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、第一の実施の形態における植物監視装置を有するシステムの一例を示す図である。
図２に示すように、第一の実施の形態におけるシステム２０は、植物監視装置１に加えて、振動計２１と、出力装置２２とを有する。植物監視装置１は、抽出部２、算出部３、推定部４に加えて、モデル生成部２３と、収集部２４と、成長情報生成部２５と、出力情報生成部２６とを有する。
システム２０について説明する。
振動計２１は、外力により発生する植物の振動を計測する装置である。具体的には、振動計２１は、まず、植物の振動を計測する。続いて、振動計２１は、計測した振動を表す振動情報を収集部２４へ出力する。外力とは、風、土壌の揺れなど、植物に外部から振動を与える力である。なお、外力は、加振器などを用いて植物に振動を与えてもよい。ただし、加振器などを用いる場合、植物の成長に影響を与えないような振動であることが望ましい。
また、振動計２１は、例えば、機械式、電磁式、圧電式、光学式、電磁波式などの振動計が考えられる。また、振動計２１は、例えば、マイク、超小型マイケルソン型干渉計などの高感度振動センサを用いてもよい。また、振動計２１と、植物監視装置１とのやり取りは、無線通信又は有線通信などを用いる。
出力装置２２は、出力情報生成部２６により、出力可能な形式に変換された、後述する出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置２２は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置２２は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
植物監視装置について具体的に説明する。
モデル生成部２３は、対象とする植物に対して成長モデルシミュレーションを実行して、対象とする植物の成長モデルを生成し、不図示の記憶部に記憶する。成長モデルを記憶する記憶部は、植物監視装置１の内部に設けてもよいし、植物監視装置１の外部に設けて
もよい。
成長モデルシミュレーションは、基準状態における対象とする植物の特徴量（基準特徴量）と、成長に応じて変化する特徴量（成長特徴量）とを算出し、算出した基準特徴量に対する成長特徴量の変化と、植物の状態とを関連付けて、成長モデルとして記憶する。
ここで、基準状態とは、対象とする植物が成長した状態の推定を、時点ｔ０で行うと仮定した場合、少なくとも時点ｔ０より前の時点における対象とする植物の状態である。
成長モデルシミュレーションにおける特徴量の算出について説明する。
（ａ１）モデル生成部２３は、まず、対象とする植物をモデル化して、植物モデルを生成する。モデル生成部２３は、基準状態、及び、基準状態以降における対象とする植物が成長した際に取りうる様々な状態について、植物モデルを生成する。成長した際に取りうる様々な状態とは、例えば、幹が上方向に伸びた状態、幹が太くなった状態などが考えられる。
また、植物モデルのモデル化は、例えば、有限要素法を用いた数値計算モデル、又は数式を用いた数理モデルなどを用いる。有限要素法を用いた場合には、植物を細かい弾性体の集まりとしてとらえ、要素ごとに力学計算を行う。数理モデルを用いた場合には、例えば、地面から生えている植物の幹であれば、復元力を持つ下部固定の倒立振り子として、最大限近似し、近似した運動方程式を用いる。
（ａ２）続いて、モデル生成部２３は、基準状態を含む、生成した植物モデルの一部又は全部に対して、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、植物モデルに振動を発生させる。そして、モデル生成部２３は、その振動を計測して振動情報を生成する。なお、植物モデルの振動を計測する位置は、対象とする植物において実際に振動計２１が振動を計測する位置に対応する位置が望ましい。ただし、植物モデルの振動を計測する位置は、振動計２１が対象とする植物を計測する位置と同じにしなくてもよい。
（ａ３）続いて、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、図３に示すような周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
図３は、植物モデルごとの周波数特性と共振周波数とを説明するための図である。図３に示すグラフ３１は、基準状態における植物モデルの周波数特性を示している。グラフ３２は、対象とする植物の幹が上方向に伸びた場合の植物モデルにおける周波数特性を示している。グラフ３３は、対象とする植物の幹が太くなった場合の植物モデルにおける周波数特性を示している。
（ａ４）続いて、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
図３のグラフ３１には、共振周波数ｆｃ１、ｆｃ２、ｆｃ３が示されている。グラフ３２には、植物の成長にともない、共振周波数ｆｃ３がｆｃ３′に変化することが示されている。グラフ３３には、植物の成長にともない、共振周波数ｆｃ１がｆｃ１′に変化することが示されている。
（ａ５）続いて、モデル生成部２３は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの部位の状態と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとに植物モデル特徴情報を生成する。なお、部位の状態とは、例えば、幹の太さ、幹の高さ、幹の傾きなどの状態を示す情報である。
（ａ６）続いて、モデル生成部２３は、基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
（ａ７）続いて、モデル生成部２３は、植物モデルの部位の状態と、植物モデルの部位の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図４に示すような植物モデルごとに成長モデルを生成して、成長モデルを記憶部に記憶する。
図４は、成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。図４に示す成長モデル４１は、植物モデルの部位を表す「部位」と、植物モデルの部位の状態を表す「変化パラメータ」と、基準特徴量に対する成長特徴量の変化を表す「変化情報」とが関連付けられている。
特徴量の変化の算出について説明する。
例えば、図３に示すように、基準となる植物モデルにおいて、共振周波数ｆｃ１、ｆｃ２、ｆｃ３・・・が抽出された場合に、基準となる植物モデルの幹を上方向に伸ばすように成長させた植物モデルでは、図３のグラフ３２に示すように、共振周波数ｆｃ３と異なる周波数ｆｃ３′に共振周波数が発生する。また、基準となる植物モデルの幹を太く（幹の周囲が長く）するように成長させた植物モデルでは、図３のグラフ３３に示すように、共振周波数ｆｃ１と異なる周波数ｆｃ１′に共振周波数が発生する。
そのような場合において、例えば、図４に示す成長モデルの一行目のように、基準となる植物モデルの幹の太さを＋１．０[ｍｍ]大きく変化させた場合、共振周波数ｆｃ１から＋０．１［Ｈｚ］ずれた位置に共振周波数ｆｃ１′が現れる。そこで、植物の状態を表す幹の太さの変化を表す＋１．０[ｍｍ]（「変化パラメータ」の「太さ」）と、「変化情報」の共振周波数の変化を表す＋０．１［Ｈｚ］（「ｆｃ１の変化」）とを関連付けて、記憶部に記憶する。
他の植物の状態を表す「変化パラメータ」（「太さ」「高さ」「傾き」などの変化）についても、「変化情報」（「ｆｃ１の変化」「ｆｃ１のＱ値の変化」「ｆｃ２の変化」「ｆｃ２のＱ値の変化」「ｆｃ３の変化」「ｆｃ３のＱ値の変化」などの変化）を算出し、図４に示す成長モデル４１に示すように記憶する。
なお、モデル生成部２３は、植物監視装置１と別に設けてもよい。その場合、植物監視装置１は、モデル生成部２３と通信ができるようにする。
植物の状態の推定について説明する。
収集部２４は、実際に対象とする植物の状態を推定する場合に、振動計２１から振動情報を収集する。具体的には、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。記憶部は、植物監視装置１の内部に設けてもよいし、植物監視装置１の外部に設けてもよい。
抽出部２は、対象となる植物の振動を表す振動情報を用いて、振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から特徴量を抽出する。
（ｂ１）抽出部２は、あらかじめ設定した間隔で、あらかじめ設定した時間分の振動情報を、上述した記憶部から取得する。ここで、設定した間隔、設定した時間は、利用者により、任意の長さに設定が可能である。
（ｂ２）続いて、抽出部２は、あらかじめ設定した時間において収集した振動情報を用いて、当該振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
（ｂ３）続いて、抽出部２は、生成した周波数特性を用いて特徴量を抽出する。周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
算出部３は、抽出部２で抽出した特徴量と、基準となる基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。
（ｃ１）算出部３は、まず、抽出部２から特徴情報を取得する。また、算出部３は、成長モデルから基準状態の植物モデル特徴情報を取得する。
（ｃ２）続いて、算出部３は、基準状態の植物モデル特徴情報が有する基準特徴量と、抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出する。算出部３は、例えば、図５に示すような特徴量の変化を表す変化情報５１を生成して、記憶部に記憶する。図５は、変化情報のデータ構造の一例を示す図である。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した対象とする植物の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
推定部４は、算出した変化情報を用いて、成長モデルを参照し、算出した変化情報に類似する成長モデルの変化情報を検出し、検出した変化情報に対応する植物の状態を選択することにより、植物の状態を推定する。
（ｄ１）推定部４は、算出部３が算出した、図５に示すような変化情報５１を用いて、図４に示すような成長モデル４１を参照し、変化情報５１に類似している変化情報を抽出する。
（ｄ２）続いて、推定部４は、抽出した変化情報５１に関連付けられている「変化パラメータ」を選択して、「変化パラメータ」の示す植物の成長を、植物の状態として推定する。変化情報５１の場合、推定部４は、成長モデル４１の一行目の変化情報に類似しているので、幹の太さが＋１０．０［ｍｍ］を選択して、植物の状態とする。
なお、類似の算出方法としては、例えば、変化情報５１についても、変化情報５１が有する要素をベクトル要素とするベクトルを生成する。また、成長モデル４１の行ごとの変化情報を用いて、当該変化情報が有する要素をベクトル要素とするベクトルを生成する。
そして、生成した変化情報５１のベクトルと、成長モデル４１の行ごとベクトルそれぞれとの間の距離を算出して、距離が最も近い成長モデル４１のベクトルを、変化情報５１のベクトルに類似しているとする。距離は、例えば、ユークリッド距離などを用いる。ただし、類似の算出方法は、上述した方法に限定されない。
成長情報生成部２５は、推定部４において推定した植物の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
出力情報生成部２６は、成長情報を用いて、成長情報を出力装置２２に出力するために用いる出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［変形例１］
変形例１について説明する。変形例１では、対象とする植物の部位を、幹ではなく枝とした場合について説明する。図６は、枝の状態の推定を説明するための図である。また、図６の例では、第一の枝の振動を、図６における振動計２１の位置において計測させる。
変形例１における成長モデルの生成について説明する。
変形例１においては、モデル生成部２３は、例えば、対象とする植物の部位を図６に示す第一の枝とし、成長モデルシミュレーションを実行して、図７に示すような対象とする植物の第一の枝に対応する成長モデル７１を生成し、不図示の記憶部に記憶する。
図７は、変形例１の成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示す成長モデル７１は、植物モデルの第一の枝を表す「部位」と、植物モデルの第一の枝の状態を表す「変化パラメータ」と、基準特徴量に対する成長特徴量の変化を表す「変化」とが関連付けられている。
変形例１における特徴量の変化の算出について説明する。
図７に示す成長モデル７１の場合、基準となる植物モデルの第一の枝の太さを＋１０．０[ｍｍ]大きく変化させた場合、共振周波数ｆｃ２から＋０．３［Ｈｚ］ずれた位置に共振周波数ｆｃ２′が現れる。そこで、植物の状態を表す「変化パラメータ」の「太さ」に幹の太さの変化を表す＋１０．０[ｍｍ]を記憶し、「変化情報」の「ｆｃ２の変化」に共振周波数の変化を表す＋０．３［Ｈｚ］を記憶し、それらを関連付けて、記憶部に記憶する。
他の植物の状態を表す「変化パラメータ」（「太さ」「高さ」「葉の枚数」「果実の重さ」などの変化）についても、「変化情報」（「ｆｃ１の変化」「ｆｃ１のＱ値の変化」「ｆｃ２の変化」「ｆｃ２のＱ値の変化」「ｆｃ３の変化」「ｆｃ３のＱ値の変化」などの変化）を算出し、図７に示す成長モデル７１のように記憶する。
なお、図７に示すＱｓｕｂ１は、第一の枝に葉が＋１［枚］増えた場合、基準となる共振周波数ｆｃ１のＱ値がＱｓｕｂ１だけ変化したことを表す値である。また、図７に示すＱｓｕｂ２は、第一の枝に＋０．５［ｋｇ］の果実が付いた場合、基準となる共振周波数ｆｃ１のＱ値がＱｓｕｂ２に変化したことを表す値である。
変形例１における植物の状態の推定について説明する。
収集部２４は、まず、第一の枝の振動を表す振動情報を振動計２１から収集する。具体的には、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。
続いて、抽出部２は、第一の枝の振動を表す振動情報を用いて、第一の枝の振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から第一の枝の特徴量を抽出する。
続いて、算出部３は、抽出部２で抽出した第一の枝の特徴量と、第一の枝の基準となる基準特徴量とに基づいて、第一の枝の成長を表す変化を算出する。そして、算出部３は、算出した第一の枝の変化を用いて、変化情報を生成して、記憶部に記憶する。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した第一の枝の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
続いて、推定部４は、算出部３が生成した変化情報を用いて、成長モデル７１を参照し、第一の枝の状態を推定する。
続いて、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した第一の枝の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
出力情報生成部２６は、成長情報を用いて、成長情報を出力装置２２に出力するために用いる出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［変形例２］
変形例２について説明をする。変形例２では、対象とする植物の部位を葉とした場合について説明する。具体的には、変形例２では、外力により葉と葉とが擦れ合う際に発生する振動を計測し、その計測した振動を用いて、葉の成長を推定する。
図８は、葉の状態の推定を説明するための図である。図８では、対象とする植物の部位を、図８に示すように第一の枝の葉としている。また、図８の例では、第一の葉と第二の葉とが擦れ合うことにより発生する振動を、図８における振動計２１の位置において計測する。なお、図８において、第一の葉と第二の葉とが擦れ合う範囲８１を破線で示す。
変形例２における成長モデルの生成について説明する。
変形例２においては、例えば、対象とする植物の部位を図８に示す第一の葉とし、モデル生成部２３が、成長モデルシミュレーションを実行して、図９に示すような第一の葉を対象とする植物の成長モデル９１を生成し、不図示の記憶部に記憶する。
図９は、変形例２の成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。図９に示す成長モデル９１は、植物モデルの第一の葉を表す「部位」と、植物モデルの第一の葉の状態を表す「変化パラメータ」と、基準特徴量に対する成長特徴量の変化を表す「変化」とが関連付けられている。
図９の「変化パラメータ」の「面積」とは、例えば、図８における第一の葉の面積を表す。また、第一の葉が第二の葉と擦れ合うことにより発生する振動は、第一の葉と第二の葉の面積の大きさに応じて変化する。
変形例２の成長モデルの生成について説明する。
（ａ１′）モデル生成部２３は、まず、図８の例において、第一の植物と第二の植物それぞれに対して植物モデルを生成する。第一の植物、第二の植物それぞれの植物モデルは、基準状態、及び、第一の植物、第二の植物が成長する過程において変化する様々な状態を生成する。具体的には、第一の葉と第二の葉とが成長していく過程において、第一の葉と第二の葉とが重なり合う様々な状態を生成する。なお、葉の重なりは、二枚の葉の重なりに限定されるものではない。
（ａ２′）続いて、モデル生成部２３は、第一の植物と第二の植物とを用いて生成した様々な植物モデルに、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、第一の葉と第二の葉とを擦れ合わせて振動を発生させる。そして、モデル生成部２３は、その振動を計測して振動情報を生成する。なお、植物モデルの振動を計測する位置は、対象とする植物において実際に振動計２１が振動を計測する位置に対応する位置が望ましい。ただし、植物モデルの振動を計測する位置は、振動計２１が対象とする植物を計測する位置と同じにしなくてもよい。
（ａ３′）続いて、モデル生成部２３は、第一の植物と第二の植物とを用いて生成した植物モデルそれぞれの振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
（ａ４′）続いて、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
（ａ５′）続いて、モデル生成部２３は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの第一の葉の状態（変化パラメータ）と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとの第一の葉の面積に対する植物モデル特徴情報を生成する。
（ａ６′）続いて、モデル生成部２３は、基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
（ａ７′）続いて、モデル生成部２３は、植物モデルの第一の葉の状態と、植物モデルの第一の葉の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図９に示すような成長モデル９１を生成して、成長モデル９１を記憶部に記憶する。
変形例２の特徴量の変化の算出について説明する。
図９に示す成長モデル９１の場合、基準となる植物モデルの第一の葉の面積を＋１０．０[ｍｍ]大きく変化させた場合、基準となる共振周波数ｆｃ１のＱ値がＱｓｕｂ３だけ変化する。そこで、第一の葉の状態を表す「変化パラメータ」の「面積」に葉の面積の変化を表す＋１０．０[ｍｍ]を記憶し、「変化情報」の「ｆｃ１のＱ値の変化」にＱ値の変化を表すＱｓｕｂ３を記憶し、それらを関連付けて、記憶部に記憶する。
他の植物の状態を表す「変化パラメータ」（面積などの変化）についても、「変化情報」（「ｆｃ１の変化」「ｆｃ１のＱ値の変化」「ｆｃ２の変化」「ｆｃ２のＱ値の変化」「ｆｃ３の変化」「ｆｃ３のＱ値の変化」などの変化）を算出し、図９に示す成長モデル９１に記憶する。
変形例２における植物の状態の推定について説明する。
収集部２４は、実際に第一の葉と第二の葉とが擦れ合うことで発生する振動を表す振動情報を、振動計２１から収集する。具体的には、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。
続いて、抽出部２は、収集した振動情報を用いて、第一の葉の振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から第一の葉の特徴量を抽出する。
続いて、算出部３は、抽出部２で抽出した第一の葉の特徴量と、第一の葉の基準となる基準特徴量とに基づいて、第一の葉の成長を表す変化を算出する。そして、算出部３は、算出した第一の葉の変化を用いて、変化情報を生成して、記憶部に記憶する。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した第一の葉の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
続いて、推定部４は、算出部３が生成した変化情報を用いて、成長モデル９１を参照し、第一の葉の状態を推定する。
続いて、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した第一の葉の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
出力情報生成部２６は、成長情報を出力装置２２に出力するために、成長情報を用いて出力可能な出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［装置動作］
次に、本発明の第一の実施の形態における植物監視装置の動作について図１０、図１１を用いて説明する。図１０は、第一の実施の形態における植物監視装置の動作の一例を示す図である。図１１は、第一の実施の形態におけるモデル生成部の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図２から図９を参照する。また、第一の実施の形態では、植物監視装置を動作させることによって、植物監視方法が実施される。よって、第一の実施の形態、変形例１、２における植物監視方法の説明は、以下の植物監視装置の動作説明に代える。
成長モデルの生成について図１０、図１１を用いて説明する。
ステップＡ１においては、モデル生成部２３は、対象とする植物の状態を表す状態情報（成長モデル）を生成する。ステップＡ１について図１１を用いて具体的に説明する。
ステップＢ１（ａ１）において、モデル生成部２３は、まず、対象とする植物をモデル化して、植物モデルを生成する。
続いて、ステップＢ２（ａ２）において、モデル生成部２３は、基準状態を含む、生成した植物モデルの一部又は全部に対して、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、植物モデルに振動を発生させる。そして、モデル生成部２３は、
その振動を計測して振動情報を生成する。
続いて、ステップＢ３（ａ３）において、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、図３に示すような周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
続いて、ステップＢ４（ａ４）において、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
続いて、ステップＢ５（ａ５）において、モデル生成部２３は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの部位の状態と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとに植物モデル特徴情報を生成する。
続いて、ステップＢ６（ａ６）において、モデル生成部２３は、生成した基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
続いて、ステップＢ７（ａ７）において、モデル生成部２３は、植物モデルの部位の状態と、植物モデルの部位の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図４に示すような植物モデルごとに成長モデルを生成して、成長モデルを記憶部に記憶する。
なお、モデル生成部２３は、植物監視装置１と別に設けてもよい。その場合、植物監視装置１は、モデル生成部２３と通信ができるようにする。
植物の状態の推定について図１０を用いて説明する。
ステップＡ２において、収集部２４は、実際に対象とする植物の状態を推定する場合に、振動計２１から振動情報を収集する。具体的には、ステップＡ２において、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。記憶部は、植物監視装置１の内部に設けてもよいし、植物監視装置１の外部に設けてもよい。
ステップＡ３において、抽出部２は、対象となる植物の振動を表す振動情報を用いて、振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から特徴量を抽出する。ステップＡ３においては、次の（ｂ１）から（ｂ３）の処理をする。
（ｂ１）ステップＡ３において、抽出部２は、まず、あらかじめ設定した間隔で、あらかじめ設定した時間分の振動情報を、上述した記憶部から取得する。ここで、設定した間隔、設定した時間は、利用者により、任意の長さに設定が可能である。
（ｂ２）続いて、ステップＡ３において、抽出部２は、あらかじめ設定した時間において収集した振動情報を用いて、当該振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
（ｂ３）続いて、ステップＡ３において、抽出部２は、生成した周波数特性を用いて特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
ステップＡ４において、算出部３は、抽出部２で抽出した特徴量と、基準となる基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。ステップＡ４においては、次の（ｃ１）から（ｃ２）の処理をする。
（ｃ１）ステップＡ４において、算出部３は、まず、抽出部２から特徴情報を取得する。また、算出部３は、成長モデルから基準状態の植物モデル特徴情報を取得する。
（ｃ２）続いて、ステップＡ４において、算出部３は、基準状態の植物モデル特徴情報が有する基準特徴量と、抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出する。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した対象とする植物の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
ステップＡ５において、推定部４は、算出した変化情報を用いて、成長モデルを参照し、算出した変化情報に類似する成長モデルの変化情報を検出し、検出した変化情報に対応する植物の状態を選択することにより、植物の状態を推定する。ステップＡ５においては、次の（ｄ１）から（ｄ２）の処理をする。
（ｄ１）ステップＡ５において、推定部４は、まず、算出部３が算出した、図５に示すような変化情報５１を用いて、図４に示すような成長モデル４１を参照し、変化情報５１に類似している変化情報を抽出する。
（ｄ２）続いて、ステップＡ５において、推定部４は、抽出した変化情報５１に関連付けられている「変化パラメータ」を選択して、「変化パラメータ」の示す植物の成長を、植物の状態として推定する。
続いて、ステップＡ６において、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した植物の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。
続いて、ステップＡ７において、出力情報生成部２６は、成長情報を出力装置２２に出力するために、成長情報を用いて出力可能な出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［変形例１］
変形例１の動作について説明する。変形例１では、対象とする植物の部位を、幹ではなく枝とした場合について説明する。
変形例１における成長モデルの生成について説明する。
変形例１では、ステップＡ１（ステップＢ１からＢ７）において、モデル生成部２３は、対象とする植物の部位を図６に示す第一の枝とし、成長モデルシミュレーションを実行して、図７に示すような第一の枝を対象とする植物の成長モデル７１を生成して、不図示の記憶部に記憶する。
変形例１における植物の状態の推定について図１０を用いて説明する。
ステップＡ２において、収集部２４は、第一の枝の振動を表す振動情報を振動計２１から収集する。具体的には、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。
続いて、ステップＡ３において、抽出部２は、第一の枝の振動を表す振動情報を用いて、第一の枝の振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から第一の枝の特徴量を抽出する。
続いて、ステップＡ４において、算出部３は、抽出部２で抽出した第一の枝の特徴量と、第一の枝の基準となる基準特徴量とに基づいて、第一の枝の成長を表す変化を算出する。そして、算出部３は、算出した第一の枝の変化を用いて、変化情報を生成して、記憶部に記憶する。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した第一の枝の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
続いて、ステップＡ５において、推定部４は、算出部３が生成した変化情報を用いて、成長モデル７１を参照し、第一の枝の状態を推定する。
続いて、ステップＡ６において、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した第一の枝の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
続いて、ステップＡ７において、出力情報生成部２６は、成長情報を出力装置２２に出力するために、成長情報を用いて出力可能な出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［変形例２］
変形例２の動作について説明をする。変形例２では、対象とする植物の部位を葉とした場合について説明する。具体的には、変形例２では、外力により葉と葉とが擦れ合う際に発生する振動を計測し、その計測した振動を用いて、葉の成長を推定する。
変形例２における成長モデルの生成について図１１を用いて説明する。
変形例２においては、例えば、対象とする植物の部位を図８に示す第一の葉とし、モデル生成部２３が、成長モデルシミュレーションを実行して、図９に示すような第一の葉を対象とする植物の成長モデル９１を生成し、不図示の記憶部に記憶する。
ステップＢ１（ａ１′）において、モデル生成部２３は、まず、図８の例において、第一の植物と第二の植物それぞれに対して植物モデルを生成する。第一の植物と第二の植物それぞれの植物モデルは、基準状態、及び、第一の植物と第二の植物が成長する過程において変化する様々な状態を生成する。なお、葉の重なりは、二枚の葉の重なりに限定されるものではない。
続いて、ステップＢ２（ａ２′）において、モデル生成部２３は、第一の植物と第二の植物とを用いて生成した様々な植物モデルに、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、第一の葉と第二の葉とを擦れ合わせて振動を発生させる。そして、モデル生成部２３は、その振動を計測して振動情報を生成する。なお、振動を計測する位置は、対象とする植物において実際に振動計２１が振動を計測する位置に対応する
位置とする。
続いて、ステップＢ３（ａ３′）において、変形例２のステップＡ１において、モデル生成部２３は、第一の植物と第二の植物とを用いて生成した様々な植物モデルそれぞれの振動情報を、時間領域から周波数領域に変換（例えば、フーリエ変換など）して、周波数特性を表す周波数特性情報を生成する。
続いて、ステップＢ４（ａ４′）において、モデル生成部２３は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
続いて、ステップＢ５（ａ５′）において、モデル生成部２３は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの第一の葉の状態（変化パラメータ）と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとの第一の葉の面積に対する植物モデル特徴情報を生成する。
続いて、ステップＢ６（ａ６′）において、モデル生成部２３は、生成した基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
続いて、ステップＢ７（ａ７′）において、モデル生成部２３は、植物モデルの第一の葉の状態と、植物モデルの第一の葉の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図９に示すような成長モデル９１を生成して、成長モデル９１を記憶部に記憶する。
変形例２における植物の状態の推定について図１０を用いて説明する。
ステップＡ２において、収集部２４は、第一の葉と第二の葉とが擦れ合うことで発生する振動を表す振動情報を、振動計２１から収集する。具体的には、収集部２４は、まず、振動計２１から振動情報を時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。
続いて、ステップＡ３において、抽出部２は、収集した振動情報を用いて、第一の葉の振動に関する周波数特性を生成し、生成した周波数特性から第一の葉の特徴量を抽出する。
続いて、ステップＡ４において、算出部３は、抽出部２で抽出した第一の葉の特徴量と、第一の葉の基準となる基準特徴量とに基づいて、第一の葉の成長を表す変化を算出する。そして、算出部３は、算出した第一の葉の変化を用いて、変化情報を生成して、記憶部に記憶する。
又は、算出部３は、植物モデルではなく、基準状態において実測した第一の葉の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
続いて、ステップＡ５において、推定部４は、算出部３が生成した変化情報を用いて、成長モデル９１を参照し、第一の葉の状態を推定する。
続いて、ステップＡ６において、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した第一の葉の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情
報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
続いて、ステップＡ７において、出力情報生成部２６は、成長情報を出力装置２２に出力するために、成長情報を用いて出力可能な出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［第一の実施の形態の効果］
以上のように第一の実施の形態によれば、対象となる植物の部位（例えば、幹、枝、葉など）の振動から周波数特性に関する特徴量を抽出し、基準特徴量と抽出した特徴量との差（変化）を算出し、算出した特徴量の変化に基づいて植物の状態（植物が成長した状態）を推定することができる。
また、第一の実施の形態においては、植物の成長に影響を与えるような振動を強制的に植物に与えなくても、風、土壌の揺れなどの微小振動による植物の振動を用いることができるので、強制的に振動を加えている時間以外の時間でも、植物の状態を監視することができる。すなわち、継続的に植物の状態を監視できる。
更に、第一の実施の形態においては、植物の状態を継続して監視できるので、植物の成長を容易に記録することができる。そのため、作業者が遠隔地にいても、植物の状態を継続的に監視することができる。
［プログラム］
本発明の第一の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＡ１からＡ７、図１１に示すステップＢ１からＢ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、第一の実施の形態における植物監視装置と植物監視方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、モデル生成部２３、収集部２４、抽出部２、算出部３、推定部４、成長情報生成部２５、出力情報生成部２６として機能し、処理を行なう。
また、第一の実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、モデル生成部２３、収集部２４、抽出部２、算出部３、推定部４、成長情報生成部２５、出力情報生成部２６のいずれかとして機能してもよい。
（第二の実施の形態）
以下、本発明の第二の実施の形態について、図１２から図１８を参照しながら説明する。第二の実施の形態においては、果実の成長を、変形例１より精度よく推定することができる。
［システム構成］
次に、図１２、図１３を用いて、第二の実施の形態における植物監視装置１００と、植物監視装置１００を有するシステム２００の構成について説明する。図１２は、果実の状態の推定を説明するための図である。図１３は、第二の実施の形態における植物監視装置を有するシステムの一例を示す図である。
図１２に示すように、第二の実施の形態では、第一の枝に果実が生っているような場合
に、振動計２１ａ、２１ｂを用いて、第一の枝の振動を計測する。また、図１３に示す植物監視装置１は、植物の振動を用いて植物の状態を監視する装置である。
図１３に示すように、第二の実施の形態におけるシステム２００は、振動計２１ａ、２１ｂ、植物監視装置１００、出力装置２２を有する。植物監視装置１００は、モデル生成部１０１、収集部１０２、抽出部１０３、算出部１０４、推定部１０５、成長情報生成部２５、出力情報生成部２６を有する。
このうち、抽出部１０３は、対象となる植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する。また、算出部１０４は、抽出した特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。推定部１０５は、算出した変化を用いて、植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、植物の状態を推定する。
システム２００について説明する。
振動計２１ａ、２１ｂは、外力により発生する植物の振動を計測し、収集部１０２へ送品する装置である。なお、振動計２１ａ、２１ｂは、第一の実施の形態において説明した振動計２１と同じ装置であるので、説明を省くものとする。また、出力装置２２は、第一の実施の形態において説明をしたので、説明を省くものとする。
植物監視装置について具体的に説明する。
モデル生成部１０１は、対象とする植物に対して成長モデルシミュレーションを実行して、対象とする植物の成長モデルを生成し、不図示の記憶部に記憶する。成長モデルを記憶する記憶部は、植物監視装置１００の内部に設けてもよいし、植物監視装置１００の外部に設けてもよい。
成長モデルシミュレーションは、基準状態における対象とする植物の特徴量（基準特徴量）と、成長に応じて変化する特徴量（成長特徴量）とを算出し、算出した基準特徴量に対する成長特徴量の変化と、植物の状態とを関連付けて、成長モデルとして記憶する。
ここで、基準状態とは、対象とする植物が成長した状態の推定を、時点ｔ０で行うと仮定した場合、少なくとも時点ｔ０より前の時点における対象とする植物の状態である。
成長モデルシミュレーションにおける特徴量の算出について説明する。
（ａ１″）モデル生成部１０１は、まず、対象とする植物をモデル化して、植物モデルを生成する。モデル生成部１０１は、基準状態、及び、基準状態以降における対象とする植物が成長した際に取りうる様々な状態について、植物モデルを生成する。成長した際に取りうる様々な状態とは、図１２の例であれば、第一の枝に生った果実が成長過程において取りうる多種多様な状態である。また、植物モデルのモデル化は、例えば、有限要素法を用いた数値計算モデル、又は数式を用いた数理モデルなどを用いる。
（ａ２″）続いて、モデル生成部１０１は、基準状態を含む、生成した植物モデルの一部又は全部に対して、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、植物モデルに振動を発生させる。そして、モデル生成部１０１は、その振動を計測して振動情報を生成する。なお、植物モデルの振動を計測する位置は、図１２の例であれば、実際に振動計２１ａ、２１ｂが振動を計測する位置に対応する位置が望ましい。ただし、植物モデルの振動を計測する位置は、振動計２１ａ、２１ｂが計測する位置と同じにしなくてもよい。
（ａ３″）続いて、モデル生成部１０１は、生成した植物モデルそれぞれについて、振動計２１ａが計測した振動情報に相当する情報を信号ｘ（ｔ）とし、振動計２１ｂが計測した振動情報に相当する情報を信号ｙ（ｔ）として、伝達関数Ｇ（ｓ）＝Ｙ（ｓ）／Ｘ（ｓ）＝Ｌ（ｙ（ｔ））／Ｌ（ｘ（ｔ））を算出する。そして、モデル生成部１０１は、この伝達関数Ｇ（ｓ）により表される図１４に示すような周波数特性を用いて、周波数特性情報を生成する。
図１４は、植物モデルごとの伝達関数の周波数特性と共振周波数とを説明するための図である。図１４に示すグラフ１４１は、基準状態における植物モデルの周波数特性を示している。グラフ１４２は、対象とする植物の部位が成長した場合の植物モデルにおける周波数特性を示している。
（ａ４″）続いて、モデル生成部１０１は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
図１４のグラフ１４１には、共振周波数ｆｃ１１、ｆｃ２２、ｆｃ３３が示されている。グラフ１４２には、部位の成長にともない、共振周波数ｆｃ３がｆｃ３″に変化することが示されている。
（ａ５″）続いて、モデル生成部１０１は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの部位の状態と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとに植物モデル特徴情報を生成する。なお、部位の状態とは、例えば、果実などの状態を示す情報である。
（ａ６″）続いて、モデル生成部１０１は、基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
（ａ７″）続いて、モデル生成部１０１は、植物モデルの部位の状態と、植物モデルの部位の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図１５に示すような植物モデルごとに成長モデルを生成して、成長モデルを記憶部に記憶する。
図１５は、成長モデルのデータ構造の一例を示す図である。図１５に示す成長モデル１５１は、植物モデルの部位を表す「部位」と、植物モデルの部位の状態を表す「変化パラメータ」と、基準特徴量に対する成長特徴量の変化を表す「変化情報」とが関連付けられている。
特徴量の変化の算出について説明する。
例えば、図１４に示すように、基準となる植物モデルにおいて、共振周波数ｆｃ１１、ｆｃ２２、ｆｃ３３・・・が抽出された場合に、基準となる植物モデルの果実を成長させた植物モデルでは、図１４のグラフ１４２に示すように、共振周波数ｆｃ３と異なる周波数ｆｃ３″に共振周波数が発生する。
そのような場合、例えば、図１５に示す成長モデルの一行目のように、基準となる植物モデルの果実の重さを＋０．５[ｋｇ]変化させた場合、共振周波数ｆｃ３３のから＋０．３［Ｈｚ］ずれた位置に共振周波数ｆｃ３″が現れる。そこで、植物の状態を表す果実の重さの変化を表す＋０．５[ｋｇ]（「変化パラメータ」の「重さ」）と、「変化情報」の共振周波数の変化を表す＋０．３［Ｈｚ］（「ｆｃ３の変化」）とを関連付けて、記憶部
に記憶する。
他の植物の状態を表す「変化パラメータ」（「重さ」などの変化）についても、「変化情報」（「ｆｃ１の変化」「ｆｃ１のＱ値の変化」「ｆｃ２の変化」「ｆｃ２のＱ値の変化」「ｆｃ３の変化」「ｆｃ３のＱ値の変化」などの変化）を算出し、図１５に示す成長モデル１５１に示すように記憶する。
植物の状態の推定について説明する。
収集部１０２は、実際に対象とする植物の状態を推定する場合に、振動計２１ａ、２１ｂから振動情報を収集する。具体的には、収集部１０２は、まず、振動計２１ａ、２１ｂから振動情報をそれぞれ時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。記憶部は、植物監視装置１００の内部に設けてもよいし、植物監視装置１００の外部に設けてもよい。
抽出部１０３は、振動計２１ａ、２１ｂが収集した振動情報を用いて、伝達関数を算出し、算出した伝達関数の周波数特性から特徴量を抽出する。
（ｂ１″）抽出部１０３は、あらかじめ設定した間隔で、あらかじめ設定した時間分の振動情報を、上述した記憶部から取得する。ここで、設定した間隔、設定した時間は、利用者により、任意の長さに設定が可能である。
（ｂ２″）続いて、抽出部１０３は、振動計２１ａが計測した振動情報を信号ｘ（ｔ）とし、振動計２１ｂが計測した振動情報を信号ｙ（ｔ）として、伝達関数Ｇ（ｓ）＝Ｙ（ｓ）／Ｘ（ｓ）＝Ｌ（ｙ（ｔ））／Ｌ（ｘ（ｔ））を算出する。そして、抽出部１０３は、この伝達関数Ｇ（ｓ）により表される周波数特性を用いて、周波数特性情報を生成する。
（ｂ３″）続いて、抽出部１０３は、生成した周波数特性を用いて特徴量を抽出する。周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
算出部１０４は、抽出部１０３で抽出した特徴量と、基準となる基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。
（ｃ１″）算出部１０４は、まず、抽出部１０３から特徴情報を取得する。また、算出部１０４は、成長モデルから基準状態の植物モデル特徴情報を取得する。
（ｃ２″）続いて、算出部１０４は、基準状態の植物モデル特徴情報が有する基準特徴量と、抽出部２から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出する。算出部１０４は、例えば、図１６に示すような特徴量の変化を表す変化情報１６１を生成して、記憶部に記憶する。図１６は、変化情報のデータ構造の一例を示す図である。
又は、算出部１０４は、植物モデルではなく、基準状態において実測した対象とする植物の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部１０３から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
推定部１０５は、算出した変化情報を用いて、成長モデルを参照し、算出した変化情報に類似する成長モデルの変化情報を検出し、検出した変化情報に対応する植物の状態を選択することにより、植物の状態を推定する。
（ｄ１″）推定部１０５は、算出部１０４が算出した、図１６に示すような変化情報１６１を用いて、図１５に示すような成長モデル１５１を参照し、変化情報１６１に類似して
いる変化情報を抽出する。
（ｄ２″）続いて、推定部１０５は、抽出した変化情報１６１に関連付けられている「変化パラメータ」を選択して、「変化パラメータ」の示す植物の部位の成長を、植物の状態として推定する。変化情報１６１の場合、推定部１０５は、成長モデル１５１の一行目の変化情報に類似しているので、果実の重さ＋０．５［ｋｇ］を選択して、植物の状態とする。
成長情報生成部２５は、推定部４において推定した植物の部位の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。そして、成長情報生成部２５は、生成した成長情報を記憶部に記憶する。なお、振動情報を計測した時間は、例えば、特徴量を抽出する際に用いた、振動情報の計測日時などが考えられる。
また、成長情報には、更に、例えば、温度、湿度、天候、水の供給量、肥料の供給量などを、これらを計測した時間と関連付けて記憶してもよい。
出力情報生成部２６は、成長情報を用いて、成長情報を出力装置２２に出力するために用いる出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［装置動作］
次に、本発明の第二の実施の形態における植物監視装置の動作について図１７、図１８を用いて説明する。図１７は、第二の実施の形態における植物監視装置の動作の一例を示す図である。図１８は、第二の実施の形態におけるモデル生成部の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図１２から図１６を参照する。また、第二の実施の形態では、植物監視装置を動作させることによって、植物監視方法が実施される。よって、第二の実施の形態における植物監視方法の説明は、以下の植物監視装置の動作説明に代える。
成長モデルの生成について図１７、図１８を用いて説明する。
図１７のステップＡ１′においては、モデル生成部１０１は、対象とする植物の状態を表す状態情報（成長モデル）を生成する。ステップＡ１′について図１８を用いて具体的に説明する。
ステップＢ１′（ａ１″）において、モデル生成部１０１は、まず、対象とする植物をモデル化して、植物モデルを生成する。
続いて、ステップＢ２′（ａ２″）において、モデル生成部１０１は、基準状態を含む、生成した植物モデルの一部又は全部に対して、あらかじめ設定した時間、あらかじめ設定した振動を仮想的に加えて、植物モデルに振動を発生させる。そして、モデル生成部１０１は、その振動を計測して振動情報を生成する。なお、植物モデルの振動を計測する位置は、図１２の例であれば、実際に振動計２１ａ、２１ｂが振動を計測する位置に対応する位置が望ましい。ただし、植物モデルの振動を計測する位置は、振動計２１ａ、２１ｂが計測する位置と同じにしなくてもよい。
続いて、ステップＢ３′（ａ３″）において、モデル生成部１０１は、生成した植物モデルそれぞれについて、振動計２１ａが計測した振動情報に相当する情報を信号ｘ（ｔ）とし、振動計２１ｂが計測した振動情報に相当する情報を信号ｙ（ｔ）として、伝達関数Ｇ（ｓ）＝Ｙ（ｓ）／Ｘ（ｓ）＝Ｌ（ｙ（ｔ））／Ｌ（ｘ（ｔ））を算出する。そして、モデル生成部１０１は、この伝達関数Ｇ（ｓ）により表される図１４に示すような周波数
特性を用いて、周波数特性情報を生成する。
続いて、ステップＢ４′（ａ４″）において、モデル生成部１０１は、生成した植物モデルそれぞれの周波数特性を用いて、特徴量として周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
続いて、ステップＢ５′（ａ５″）において、モデル生成部１０１は、植物モデルを識別する識別情報と、植物モデルの部位の状態と、一つ以上の特徴量とを関連付けて、植物モデルごとに植物モデル特徴情報を生成する。なお、部位の状態とは、例えば、果実などの状態を示す情報である。
続いて、ステップＢ６′（ａ６″）において、モデル生成部１０１は、基準状態の植物モデル特徴情報に対応する特徴量（基準特徴量）と、基準状態から成長した植物モデル特徴情報に対応する特徴量（成長特徴量）との差（変化）を算出する。
続いて、ステップＢ７′（ａ７″）において、モデル生成部１０１は、植物モデルの部位の状態と、植物モデルの部位の変化を表す変化パラメータと、変化パラメータに対応する一つ以上の特徴量の変化とを関連付けて、図１５に示すような植物モデルごとに成長モデルを生成して、成長モデルを記憶部に記憶する。
植物の状態の推定について図１７を用いて説明する。
ステップＡ２′において、収集部１０２は、実際に対象とする植物の状態を推定する場合に、振動計２１ａ、２１ｂから振動情報を収集する。具体的には、ステップＡ２′において、収集部１０２は、まず、振動計２１ａ、２１ｂから振動情報をそれぞれ時系列に収集して、不図示の記憶部に記憶する。記憶部は、植物監視装置１００の内部に設けてもよいし、植物監視装置１００の外部に設けてもよい。
ステップＡ３′において、抽出部１０３は、振動計２１ａ、２１ｂが収集した振動情報を用いて、伝達関数を算出し、算出した伝達関数の周波数特性から特徴量を抽出する。ステップＡ３においては、次の（ｂ１″）から（ｂ３″）の処理をする。
（ｂ１″）ステップＡ３′において、抽出部１０３は、あらかじめ設定した間隔で、あらかじめ設定した時間分の振動情報を、上述した記憶部から取得する。ここで、設定した間隔、設定した時間は、利用者により、任意の長さに設定が可能である。
（ｂ２″）続いて、ステップＡ３′において、抽出部１０３は、振動計２１ａが計測した振動情報を信号ｘ（ｔ）とし、振動計２１ｂが計測した振動情報を信号ｙ（ｔ）として、伝達関数Ｇ″（ｓ）＝Ｙ（ｓ）／Ｘ（ｓ）＝Ｌ（ｙ（ｔ））／Ｌ（ｘ（ｔ））を算出する。そして、抽出部１０３は、この伝達関数Ｇ（ｓ）により表される周波数特性を用いて、周波数特性情報を生成する。
（ｂ３″）続いて、ステップＡ３′において、抽出部１０３は、生成した周波数特性を用いて特徴量を抽出する。周波数特性から共振周波数、又は共振周波数の鋭さを表す値（Ｑ値）、又はそれら両方を抽出する。ただし、特徴量は、共振周波数、Ｑ値に限定されるものではない。
ステップＡ４′において、算出部１０４は、抽出部１０３で抽出した特徴量と、基準となる基準特徴量とに基づいて、植物の成長を表す変化を算出する。ステップＡ４′においては、次の（ｃ１″）から（ｃ２″）の処理をする。
（ｃ１″）ステップＡ４′において、算出部１０４は、まず、抽出部１０３から特徴情報を取得する。また、算出部１０４は、成長モデルから基準状態の植物モデル特徴情報を取得する。
（ｃ２″）続いて、ステップＡ４′において、算出部１０４は、基準状態の植物モデル特徴情報が有する基準特徴量と、抽出部１０３から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出する。
又は、算出部１０４は、植物モデルではなく、基準状態において実測した対象とする植物の特徴情報を基準特徴量として、その基準特徴量と抽出部１０３から取得した特徴情報が有する特徴量との差（変化）を算出してもよい。
ステップＡ５′において、推定部１０５は、算出した変化情報を用いて、成長モデルを参照し、算出した変化情報に類似する成長モデルの変化情報を検出し、検出した変化情報に対応する植物の状態を選択することにより、植物の状態を推定する。
ステップＡ５′においては、次の（ｄ１″）から（ｄ２″）の処理をする。
（ｄ１″）ステップＡ５′において、推定部１０５は、算出部１０４が算出した、図１６に示すような変化情報１６１を用いて、図１５に示すような成長モデル１５１を参照し、変化情報１６１に類似している変化情報を抽出する。
（ｄ２″）続いて、ステップＡ５′において、推定部１０５は、抽出した変化情報１６１に関連付けられている「変化パラメータ」を選択して、「変化パラメータ」の示す植物の部位の成長を、植物の状態として推定する。
続いて、ステップＡ６′において、成長情報生成部２５は、推定部４において推定した植物の状態と、振動情報を計測した時間を表す時間とを関連付けて成長情報を生成する。
続いて、ステップＡ７′において、出力情報生成部２６は、成長情報を出力装置２２に出力するために、成長情報を用いて出力可能な出力情報を生成する。その後、出力情報生成部２６は、出力装置２２へ出力情報を出力する。
［第二の実施の形態の効果］
以上のように第二の実施の形態によれば、対象となる植物の部位（例えば、果実など）の振動から伝達関数に関する特徴量を抽出し、基準特徴量と抽出した特徴量との差（変化）を算出し、算出した特徴量の変化に基づいて植物の部位の状態（植物の部位が成長した状態）を推定することができる。
また、第二の実施の形態においては、植物の成長に影響を与えるような振動を強制的に植物に与えなくても、風、土壌の揺れなどの微小振動による植物の部位の振動を用いることができるので、強制的に振動を加えている時間以外の時間でも、植物の状態を監視することができる。すなわち、継続的に植物の状態を監視できる。
更に、第二の実施の形態においては、植物の部位の状態を継続して監視できるので、植物の部位の成長を容易に記録することができる。そのため、作業者が遠隔地にいても、植物の状態を継続的に監視することができる。
［プログラム］
本発明の第二の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１７に示すステ
ップＡ１′からＡ７′、図１８に示すステップＢ１′からＢ７′を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、第二の実施の形態における植物監視装置と植物監視方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、モデル生成部１０１、収集部１０２、抽出部１０３、算出部１０４、推定部１０５、成長情報生成部２５、出力情報生成部２６として機能し、処理を行なう。
また、第二の実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、モデル生成部１０１、収集部１０２、抽出部１０３、算出部１０４、推定部１０５、成長情報生成部２５、出力情報生成部２６のいずれかとして機能してもよい。
［物理構成］
ここで、第一、第二の実施の形態におけるプログラムを実行することによって、植物監視装置を実現するコンピュータについて図１９を用いて説明する。図１９は、本発明の第一、第二の実施の形態における植物監視装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
図１９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１２）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性における特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、算出部と、
算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする植物監視装置。
（付記２）
付記１に記載の植物監視装置であって、
前記抽出部は、前記植物の部位の振動を用いて、前記部位の成長に対応する周波数特性における特徴量を抽出し
前記算出部は、抽出した前記部位の前記特徴量と、基準となる前記部位の基準特徴量とに基づいて、前記部位の成長を表す変化を算出する、
前記推定部は、算出した前記部位の成長を表す変化を用いて、前記部位の成長にともなう特徴量の前記部位の基準特徴量からの変化と、前記部位の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記部位の状態を推定する
ことを特徴とする植物監視装置。
（付記３）
付記２に記載の植物監視装置であって、
前記部位は、前記植物の幹、又は枝、又は葉である
ことを特徴とする植物監視装置。
（付記４）
対象となる植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、算出部と、
算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする植物監視装置。
（付記５）
（ａ）対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性に基づいて特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする植物監視方法。
（付記６）
付記５に記載の植物監視方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記植物の部位の振動を用いて、前記部位の成長に対応する周波数特性における特徴量を抽出し
前記（ｂ）のステップにおいて、抽出した前記部位の前記特徴量と、基準となる前記部位の基準特徴量とに基づいて、前記部位の成長を表す変化を算出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、算出した前記部位の成長を表す変化を用いて、前記部位の成長にともなう特徴量の前記部位の基準特徴量からの変化と、前記部位の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記部位の状態を推定する
ことを特徴とする植物監視方法。
（付記７）
付記６に記載の植物監視方法であって、
前記部位は、前記植物の幹、又は枝、又は葉である
ことを特徴とする植物監視方法。
（付記８）
（ａ）対象となる植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする植物監視方法。
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）対象となる植物の振動を用いて、当該振動の周波数特性に基づいて特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる前記植物の状態に対応する基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記植物の部位の振動を用いて、前記部位の成長に対応する周波数特性における特徴量を抽出し
前記（ｂ）のステップにおいて、抽出した前記部位の前記特徴量と、基準となる前記部位の基準特徴量とに基づいて、前記部位の成長を表す変化を算出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、算出した前記部位の成長を表す変化を用いて、前記部位の成長にともなう特徴量の前記部位の基準特徴量からの変化と、前記部位の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記部位の状態を推定する
ことを特徴とするプログラム。
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記部位は、前記植物の幹、又は枝、又は葉である
ことを特徴とするプログラム。
（付記１２）
コンピュータに、
（ａ）対象となる植物において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の周波数特性における特徴量を抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前記特徴量と、基準となる伝達関数の周波数特性に基づいて生成した基準特徴量とに基づいて、前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
（ｃ）算出した前記変化を用いて、前記植物の成長にともなう特徴量の前記基準特徴量からの変化と、前記植物の状態とが関連付けられた状態情報を参照し、前記植物の状態を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
以上のように本発明によれば、植物の振動を用いて植物の状態を監視することができる。本発明は、植物の状態（植物の成長）を監視することが必要な分野において有用である。
１、１００ 植物監視装置
２、１０３ 抽出部
３、１０４ 算出部
４、１０５ 推定部
２０、２００ システム
２１、２１ａ、２１ｂ 振動計
２２ 出力装置
２３、１０１ モデル生成部
２４、１０２ 収集部
２５ 成長情報生成部
２６ 出力情報生成部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (9)

  1. 対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位の振動を用いて、当該振動の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、抽出手段と、
    対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、モデル生成手段と、
    抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、算出手段と、
    算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、推定手段と、
    を有する植物監視装置。
  2. 請求項１に記載の植物監視装置であって、
    前記モデル生成手段は、第一の植物モデルの第一の葉と、第二の植物モデルの第二の葉とが重なり合う場合、前記第一の植物モデルと前記第二の植物モデルに仮想的に振動を加え、第一の葉と第二の葉とを擦れ合わせて振動を発生させる
    植物監視装置。
  3. 対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、抽出手段と、
    対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、モデル生成手段と、
    抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、算出手段と、
    算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、推定手段と、
    を有する植物監視装置。
  4. （ａ）対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位の振動を用いて、当該振動の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、ステップと、
    （ｂ）対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、ステップと、
    （ｃ）抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
    （ｄ）算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、ステップと、
    を有する植物監視方法。
  5. 請求項４に記載の植物監視方法であって、
    前記（ｂ）のステップにおいて、第一の植物モデルの第一の葉と、第二の植物モデルの第二の葉とが重なり合う場合、前記第一の植物モデルと前記第二の植物モデルに仮想的に振動を加え、第一の葉と第二の葉とを擦れ合わせて振動を発生させる
    植物監視方法。
  6. （ａ）対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、ステップと、
    （ｂ）対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、ステップと、
    （ｃ）抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
    （ｄ）算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、ステップと、
    を有する植物監視方法。
  7. コンピュータに、
    （ａ）対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位の振動を用いて、当該振動の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、ステップと、
    （ｂ）対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、ステップと、
    （ｃ）抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
    （ｄ）算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、ステップと、
    を実行させるプログラム。
  8. 請求項７に記載のプログラムであって、
    前記（ｂ）のステップにおいて、第一の植物モデルの第一の葉と、第二の植物モデルの第二の葉とが重なり合う場合、前記第一の植物モデルと前記第二の植物モデルに仮想的に振動を加え、第一の葉と第二の葉とを擦れ合わせて振動を発生させる
    プログラム。
  9. コンピュータに、
    （ａ）対象となる植物の幹、枝、葉、果実のいずれかの部位において、複数の異なる箇所で計測した振動を用いて伝達関数を算出し、前記伝達関数の少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む特徴量を抽出する、ステップと、
    （ｂ）対象となる前記植物の基準状態をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む基準特徴量を抽出し、前記基準状態以降の対象となる前記植物の前記部位の成長をモデル化した植物モデルに仮想的に振動を加え、少なくとも共振周波数と前記共振周波数のＱ値とを含む成長特徴量を抽出し、前記基準特徴量と前記成長特徴量との変化と、前記部位と、前記部位の状態とを関連付けて、成長モデルを生成する、ステップと、
    （ｃ）抽出した前記特徴量と、前記基準特徴量とに基づいて、対象となる前記植物の成長を表す変化を算出する、ステップと、
    （ｄ）算出した前記変化を用いて、前記成長モデルを参照し、前記部位の状態を推定する、ステップと、
    を実行させるプログラム。
JP2019046893A 2019-03-14 2019-03-14 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム Active JP6795049B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019046893A JP6795049B2 (ja) 2019-03-14 2019-03-14 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム
EP20161979.8A EP3708994B1 (en) 2019-03-14 2020-03-10 Plant monitoring apparatus, plant monitoring method, and program
PT201619798T PT3708994T (pt) 2019-03-14 2020-03-10 Aparelho de monitorização de planta, método de monitorização de planta e programa
ES20161979T ES2961341T3 (es) 2019-03-14 2020-03-10 Aparato de monitorización de plantas, método y programa de monitorización de plantas
US16/817,906 US11435320B2 (en) 2019-03-14 2020-03-13 Plant monitoring apparatus, plant monitoring method, and computer-readable recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019046893A JP6795049B2 (ja) 2019-03-14 2019-03-14 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020145980A JP2020145980A (ja) 2020-09-17
JP6795049B2 true JP6795049B2 (ja) 2020-12-02

Family

ID=69784264

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019046893A Active JP6795049B2 (ja) 2019-03-14 2019-03-14 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11435320B2 (ja)
EP (1) EP3708994B1 (ja)
JP (1) JP6795049B2 (ja)
ES (1) ES2961341T3 (ja)
PT (1) PT3708994T (ja)

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999044050A1 (en) * 1998-02-27 1999-09-02 Massachusetts Institute Of Technology Acoustic tree and wooden member imaging apparatus
US6963205B2 (en) * 2002-08-21 2005-11-08 Lundstrom John W Electrically measuring soil dry density
WO2010064669A1 (ja) * 2008-12-05 2010-06-10 国立大学法人埼玉大学 維管束植物の健全度評価方法、維管束植物への灌水方法、フィルム状エレクトレットセンサ及びフィルム状ｅｃｍアレイ
DE102009010579A1 (de) * 2009-02-25 2010-08-26 ETH Zürich System und Verfahren zur Fernüberwachung von Objekten
JP6426341B2 (ja) * 2013-12-13 2018-11-21 学校法人桐蔭学園 植物の健康状態の評価方法および評価装置ならびに植物の栽培方法
JP6276100B2 (ja) 2014-04-10 2018-02-07 協和株式会社 農作物の成長観察システム
JP2016017150A (ja) 2014-07-09 2016-02-01 日立化成株式会社 研磨剤及び基体の研磨方法
EP3175701A4 (en) * 2014-07-29 2018-04-25 Nec Corporation Growth state estimation device, plant growth observation system, growth state estimation method, growth index estimation method, and recording medium
JP6871823B2 (ja) * 2017-08-10 2021-05-12 ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 果実生育監視システム、及び果実生育監視方法
JP7017343B2 (ja) 2017-08-31 2022-02-08 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 基板処理方法および基板処理装置
US10492374B2 (en) * 2017-12-28 2019-12-03 X Development Llc Capture of ground truthed labels of plant traits method and system
JP7152100B2 (ja) * 2018-03-16 2022-10-12 ミツミ電機株式会社 センシングシステム、センシング方法、および非一時的コンピューター可読媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US11435320B2 (en) 2022-09-06
EP3708994A1 (en) 2020-09-16
JP2020145980A (ja) 2020-09-17
US20200292502A1 (en) 2020-09-17
PT3708994T (pt) 2023-10-04
ES2961341T3 (es) 2024-03-11
EP3708994B1 (en) 2023-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sarrafi et al. Vibration-based damage detection in wind turbine blades using Phase-based Motion Estimation and motion magnification
JP6677300B2 (ja) 震央距離推定装置、震央距離推定方法、及びプログラム
JP6795050B2 (ja) 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム
Amiri et al. Derivation of a new parametric impulse response matrix utilized for nodal wind load identification by response measurement
JP2023075189A (ja) 状態監視装置、方法及びプログラム
EP3766335B1 (en) Sensing system, sensing method, and non-transitory computer-readable medium
JP2021135780A (ja) 状態監視装置、方法及びプログラム
Homayouni et al. Estimation of proper shaking parameters for pistachio trees based on their trunk size
JP6795049B2 (ja) 植物監視装置、植物監視方法、及びプログラム
JP6441869B2 (ja) 建物耐震性評価システム及び建物耐震性評価方法
JP6684889B2 (ja) 建物耐震性評価システム及び建物耐震性評価方法
KR20150090950A (ko) 진동 장치의 상태 판단 방법
JP6981526B2 (ja) システム同定装置、システム同定方法及びコンピュータプログラム
WO2020179241A1 (ja) 構造物診断装置、構造物診断方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP5846165B2 (ja) 特徴量抽出装置、方法、およびプログラム
JP6610666B2 (ja) 斜面評価装置、判定システム、斜面評価方法及びプログラム
JP6705525B1 (ja) 土壌状態推定装置、土壌状態推定方法、及びプログラム
Li et al. 658. Frequency-based crack identification for static beam with rectangular cross-section.
Li et al. Feasibility of applying phase-based video processing for modal identification of concrete gravity dams
JP7205549B2 (ja) 臭気センサデータ補正装置、臭気センサデータ補正方法、及びプログラム
KR20110093563A (ko) 파동장의 축적 에너지를 이용한 지하구조 영상화 장치 및 방법
JP2023108413A (ja) 認識装置、認識方法、およびプログラム
JP2021096541A (ja) 時系列データ解析装置
JP2024031816A (ja) 設計支援システム、推定システム、設計支援方法、プログラム、及び構造物
JP2021071822A (ja) 構造評価方法、構造評価プログラム、及び、構造評価装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190314

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200414

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200608

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201013

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201026

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6795049

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150