WO2017150213A1 - 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 - Google Patents

水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 Download PDF

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藤山　毅
祐二 寺島
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Definitions

  • the present disclosure relates to a water content observation device, a water content observation method, and a cultivation device for observing the amount of water contained in a plant.
  • Patent Document 1 As a prior art for measuring water stress in a plant using the above method, for example, in Patent Document 1, a first non-polarizable electrode is connected to a plant, and the second non-polarizable property is applied to soil in which the plant is vegetated. The electrodes are connected and a potentiometer is provided between these two non-polarizable electrodes. By measuring the electromotive force between both non-polarizable electrodes by this potentiometer, it becomes possible to measure the water stress received by the plant.
  • the farmer visually observes the leaves of the plant to be cultivated and makes an independent judgment based on experience and intuition, etc., but presents the transition of the amount of water contained in the plant quantitatively and in time series.
  • the purpose is to teach early on the state of water stress applied to the plant and whether the plant is partially necrotic.
  • the moisture amount observation device of the present disclosure is a moisture amount observation device that observes the amount of moisture contained in a plant, and directs the near-infrared laser reference light having the first wavelength that is difficult to be absorbed by moisture to the plant.
  • a first light source that irradiates while sequentially scanning
  • a second light source that irradiates the plant with near-infrared laser measurement light having a second wavelength, which is easily absorbed by moisture, while sequentially scanning the plant, and observation of the plant
  • An output unit that outputs a non-visible light image of the target region to be processed, and the non-infrared light based on the reflected light of the near-infrared laser reference light and the reflected light of the near-infrared laser measurement light in a certain measurement period.
  • a moisture amount calculation unit that repeatedly calculates the amount of moisture contained in the pixel region, and a time-series transition of the moisture amount in the target region from the start of the measurement period, Calculated by the water content calculator Using the amount of water contained in the pixel area, and a control unit that the total amount of water, to contrasting displayed on the display unit in the target site and the average pixel value of the water content in the target site.
  • the cultivation apparatus of this indication is provided with said moisture amount observation apparatus and the cultivation control part which performs irrigation of the set initial irrigation amount with respect to the said plant at the time of the start of a measurement period.
  • the water content observation method of this indication is a water content observation method in the water content observation apparatus which observes the water content contained in a plant, Comprising: A 1st light source of the 1st wavelength which has the characteristic which is hard to be absorbed by a water
  • the near-infrared laser reference light is radiated while sequentially scanning toward the plant, and the second light source sequentially scans the near-infrared laser measurement light of the second wavelength having characteristics that are easily absorbed by moisture toward the plant.
  • Irradiating and outputting a non-visible light image of the target site to be observed of the plant, and in a certain measurement period, reflected light of the near-infrared laser reference light and reflected light of the near-infrared laser measurement light Based on, for each pixel area constituting the invisible light image, repeatedly calculate the amount of water contained in the pixel area, as a time-series transition of the amount of water in the target site from the start of the measurement period, Included in the calculated image area That the water content using, and a total water content in the target site and the average pixel value of the water content in the target portion, contrasting to the display unit.
  • the farmer presents the transition of the amount of water contained in the plant quantitatively and in time series, instead of observing the leaves of the plant to be grown and visually judging the experience and intuition.
  • the state of application of water stress to the plant and whether or not the plant is partially necrotized can be taught at an early stage.
  • FIG. 1 is a conceptual explanatory diagram illustrating an example of a usage state of a plant detection camera according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing in detail an example of the internal configuration of the plant detection camera.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating in detail an example of the internal configuration of the image determination unit of the plant detection camera.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of the initial setting operation in the control unit of the plant detection camera.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of the principle of moisture detection in the invisible light sensor.
  • FIG. 6 is a graph showing an example of spectral characteristics of near-infrared light with respect to water (H 2 O).
  • FIG. 1 is a conceptual explanatory diagram illustrating an example of a usage state of a plant detection camera according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing in detail an example of the internal configuration of the plant detection camera.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating in detail an example of the internal configuration of the
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of a detailed operation procedure related to detection of moisture contained in a plant leaf in the invisible light sensor.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of the procedure for calculating the moisture index in step S18-5.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the measurement method of the comparative example.
  • FIG. 10A is a graph illustrating an example of the intensity of reflected light with respect to the wavelength of near-infrared light when near-infrared light is irradiated outdoors toward the leaves.
  • FIG. 10A is a graph illustrating an example of the intensity of reflected light with respect to the wavelength of near-infrared light when near-infrared light is irradiated outdoors toward the leaves.
  • FIG. 10B is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to the wavelength of near-infrared light when the near-infrared light is irradiated indoors and outdoors toward the leaf on which the white background plate bd is installed.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of how to attach leaves to a white background plate.
  • FIG. 12 is a graph showing an example of time variation of the standardized pixel average water index and the standardized water index sum in the water potential control experiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the state of the leaves of “Momotaro 3-2” to which water stress is applied at the first day, the first day from the first day, and the six days from the first day.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a user interface (UI) screen regarding a water potential control experiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of an initial irrigation amount input screen pop-up displayed on the UI screen.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of an operation procedure for observing a moisture index during irrigation in the present embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of an operation procedure for determining whether or not there is partial necrosis or a precursor thereof in the present embodiment.
  • FIG. 18A is a diagram illustrating a frame image obtained by imaging a tomato foliage.
  • FIG. 18B is a diagram illustrating a leaf occupation space obtained when the shooting distance is set to 3 m and the threshold value is set to 0.05 with respect to the visible light image of FIG.
  • FIG. 18A is a diagram illustrating the leaf occupation space obtained when the shooting distance is set to 1 m and the threshold value is set to 0.3 with respect to the visible light image of FIG. 18A.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a threshold setting procedure.
  • FIG. 20 is a graph showing the frequency distribution of the reflection intensity ratio in all pixels.
  • the plant detection camera 1 shown in FIG. Moreover, the cultivation apparatus of this embodiment is an example of the plant detection camera 1 illustrated in FIG. 1 and a cultivation control unit that supplies fertilizer (for example, liquid fertilizer, that is, liquid fertilizer) or irrigates a plant with a predetermined amount of water.
  • this indication can also be expressed as a moisture content observation method which performs each process which the plant detection camera 1 performs.
  • the plant detection camera 1 of this embodiment can detect the distribution state of the presence or absence of moisture in a target site (for example, a leaf) of a plant.
  • a target site for example, a leaf
  • the target site of the plant is not limited to the leaf, and may be another site such as a fruit, a stem, a flower, or a root.
  • the observation object of the plant detection camera 1 of the present embodiment is a plant, and a more specific example will be described by exemplifying fruits and vegetables.
  • fruit vegetables such as tomatoes
  • the moisture and fertilizers in the roots and leaves are digested to an appropriate amount in photosynthesis.
  • moisture and fertilizer need to be in a shortage to some extent. For example, if sufficient moisture is supplied to the leaves, the leaves are in a flat state as a healthy state. On the other hand, if the moisture in the leaves is considerably insufficient, the shape of the leaves is warped. On the other hand, if the fertilizer to the soil is insufficient, symptoms such as yellowing of the leaves occur.
  • the plant detection camera 1 irradiates, for example, a plurality of types of laser beams having different wavelengths onto the leaves of the plant, and configures an irradiation position of the leaves (in other words, a captured image of the leaves irradiated with the laser beams)
  • an irradiation position of the leaves in other words, a captured image of the leaves irradiated with the laser beams
  • FIG. 1 is a conceptual explanatory diagram illustrating an example of a usage state of the plant detection camera 1 according to the first embodiment.
  • the plant detection camera 1 is installed at a fixed point in a greenhouse where fruit vegetables such as tomatoes are vegetated. Specifically, the plant detection camera 1 is installed on a base BS fixed to an attachment jig ZG attached so as to sandwich, for example, a columnar column MT1 extending vertically upward from the ground. Yes.
  • the plant detection camera 1 operates by being supplied with electric power from a power switch PWS attached to the column MT1, and receives reference light LS1 and measurement light LS2 which are a plurality of types of laser beams having different wavelengths toward the plant PT to be observed. Irradiate over the irradiation range RNG.
  • the plant PT is, for example, a plant of fruit vegetables such as tomatoes, and grows roots from the soil SL filled in the soil pot SLP installed on the base BB.
  • the stem PT1, the stem PT2, the leaf PT3, and the fruit Each has PT4 and flower PT5.
  • a fertilizer water supply device WF is installed on the base BB.
  • the fertilizer water supply device WF supplies an amount of water to be irrigated to the soil pot SLP, for example, via the cable WL in accordance with an instruction from the wireless communication system RFSY connected via a LAN (Local Area Network) cable LCB2. To do.
  • LAN Local Area Network
  • the plant detection camera 1 receives the diffuse reflection light RV1 and RV2 reflected at the irradiation position of the plant PT irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2, and further receives the environmental light RV0.
  • the plant detection camera 1 has an existing camera function, and an image within a predetermined angle of view (that is, a visible light image of the plant PT in the greenhouse shown in FIG. 1) by the incident light of the ambient light RV0. ).
  • the plant detection camera 1 outputs various detection results (see later) based on the diffuse reflected light RV1 and RV2 and output data including image data to the data logger DL.
  • the data logger DL outputs the output data from the plant detection camera 1 via the LAN cable LCB1 and the wireless communication system RFSY to a management PC (Personal Computer) in a control room in the office that is geographically separated from the greenhouse. Send to.
  • the radio communication system RFSY is not particularly limited in communication specifications, but controls communication between the data logger DL in the greenhouse and the management PC in the office control room, and further supplies water and fertilizer to the soil pot SLP. An instruction from the management PC regarding supply is transmitted to the fertilizer water supply device WF.
  • a monitor 50 is connected to the management PC in the office control room, and the management PC displays the output data of the plant detection camera 1 transmitted from the data logger DL on the monitor 50.
  • the monitor 50 displays, for example, the entire plant PT to be observed and the distribution state relating to the presence or absence of moisture in the entire plant PT.
  • the monitor 50 displays an enlarged distribution state of a specific designated portion (that is, a designated portion ZM designated by an observer's zoom operation using the management PC) in the entire plant PT and image data corresponding to the designated location. And are displayed so that they can be compared.
  • the monitor 50 as an example of the display unit displays a UI screen 60 including a leaf moisture monitoring screen Gm1 (see FIG. 14 and FIG. 15) described later.
  • the plant detection camera 1 includes a visible light camera VSC and a non-visible light sensor NVSS.
  • a visible light camera VSC as an example of an acquisition unit uses, for example, an ambient light RV0 for visible light having a predetermined wavelength (for example, 0.4 to 0.7 ⁇ m), like an existing surveillance camera, in a greenhouse.
  • the plant PT is imaged.
  • the image data of the plant imaged by the visible light camera VSC is referred to as “visible light camera image data”.
  • the invisible light sensor NVSS projects reference light LS1 and measurement light LS2 that are invisible light (for example, infrared light) having a plurality of types of wavelengths (see below) to the same plant PT as the visible light camera VSC. .
  • the invisible light sensor NVSS indicates the irradiation position of the plant PT irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2 (in other words, individual pixels constituting the captured image of the leaves irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2).
  • the presence / absence of moisture at the irradiation position of the plant PT to be observed is detected using the intensity ratio of the diffuse reflected light RV1 and RV2 reflected in the region.
  • the plant detection camera 1 adds, to the visible light camera image data captured by the visible light camera VSC, output image data corresponding to the moisture detection result of the non-visible light sensor NVSS (hereinafter referred to as “detection result image data”) or Display data obtained by combining information on detection result image data is generated and output.
  • the display data is not limited to the image data obtained by combining the detection result image data and the visible light camera image data.
  • the display data may be image data generated so that the detection result image data and the visible light camera image data can be compared.
  • the output destination of the display data from the plant detection camera 1 is, for example, an external connection device connected to the plant detection camera 1 via a network, and is the data logger DL or the communication terminal MT (see FIG. 2).
  • This network may be a wired network (for example, an intranet or the Internet) or a wireless network (for example, a wireless LAN).
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the plant detection camera 1 in detail.
  • the plant detection camera 1 illustrated in FIG. 2 includes a non-visible light sensor NVSS and a visible light camera VSC.
  • the non-visible light sensor NVSS includes a control unit 11, a projection unit PJ, and an image determination unit JG.
  • the projection unit PJ includes a first projection light source 13, a second projection light source 15, and a projection light source scanning optical unit 17.
  • the image determination unit JG includes an imaging optical unit 21, a light receiving unit 23, a signal processing unit 25, a detection processing unit 27, and a display processing unit 29.
  • the visible light camera VSC includes an imaging optical unit 31, a light receiving unit 33, an imaging signal processing unit 35, and a display control unit 37.
  • Communication terminal MT is carried by a user (for example, an observer of growth of plant PT of fruit vegetables such as tomatoes, etc.).
  • control unit 11 In the description of each part of the plant detection camera 1, the control unit 11, the non-visible light sensor NVSS, and the visible light camera VSC will be described in this order.
  • the control unit 11 is configured using, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or a DSP (Digital Signal Processor), and controls the operation of each unit of the visible light camera VSC and the invisible light sensor NVSS as a whole. Signal processing for controlling the data, input / output processing of data with other units, data calculation processing, and data storage processing. Moreover, the control part 11 contains the timing control part 11a mentioned later (refer FIG. 3).
  • a CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • the control unit 11 sets the detection threshold M of the plant PT to be detected by the invisible light sensor NVSS in the detection processing unit 27 described later. Details of the operation of the control unit 11 will be described later with reference to FIG.
  • the timing control unit 11a controls the projection timing of the first projection light source 13 and the second projection light source 15 in the projection unit PJ. Specifically, when the timing control unit 11a projects the projection light onto the first projection light source 13 and the second projection light source 15, respectively, the timing signal TR for scanning the light source is used as the first projection light source 13 and the second projection light source 15. Output to each of.
  • the timing controller 11a alternately outputs the light source emission signal RF to the first projection light source 13 or the second projection light source 15 at the start of a predetermined projection cycle. Specifically, the timing controller 11a outputs the light source emission signal RF to the first projection light source 13 at the start of the odd-numbered projection cycle, while the light source emission signal RF is output to the first projection light source 13 at the start of the even-numbered projection cycle. 2 is output to the projection light source 15.
  • the first projection light source 13 As an example of the first light source receives the light source scanning timing signal TR from the timing control unit 11a of the control unit 11, the first projection light source 13 from the timing control unit 11a every odd-numbered projection cycle (predetermined value).
  • the reference light LS1 for example, near-infrared light
  • the reference light LS1 which is invisible laser light having a predetermined wavelength (for example, 905 nm)
  • moisture content in plant PT is judged by comparing with the predetermined detection threshold value M.
  • the detection threshold value M may be a predetermined value or an arbitrarily set value.
  • the detection threshold value M is a value based on the intensity of diffusely reflected light acquired in the absence of moisture (for example, in the absence of water). (A value obtained by adding a predetermined margin to the intensity value of the acquired diffuse reflected light). That is, the presence / absence of moisture detection may be determined by comparing the detection result image data acquired in the absence of moisture with the detection result image data acquired thereafter.
  • a threshold suitable for the environment in which the plant detection camera 1 is installed can be set as the detection threshold M for the presence or absence of moisture.
  • the second projection light source 15 As an example of the second light source receives the light source scanning timing signal TR from the timing control unit 11a of the control unit 11, from the timing control unit 11a every even-numbered projection cycle (predetermined value).
  • the measurement light LS2 (for example, infrared light), which is invisible laser light having a predetermined wavelength (for example, 1550 nm), is transmitted through the projection light source scanning optical unit 17 to the plant PT. Project to.
  • the measurement light LS2 projected from the second projection light source 15 is used for determining whether moisture has been detected in the plant PT.
  • the wavelength 1550 nm of the measurement light LS2 is a wavelength that has a characteristic of being easily absorbed by moisture (see FIG. 6).
  • the plant detection camera 1 uses the diffuse reflection light RV1 of the reference light LS1 as reference data for detecting moisture at the irradiation position of the plant PT, and the diffuse reflection light at the irradiation position of the plant PT irradiated with the measurement light LS2. Based on RV2 and the diffuse reflection light RV1 of the reference light LS1, the presence or absence of moisture at the irradiation position of the plant PT irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2 is detected. Therefore, the plant detection camera 1 uses the reference light LS1, the measurement light LS2, and the diffuse reflection light RV1, RV2 of two different wavelengths for the detection of moisture in the plant PT, so that the moisture of the plant PT is highly accurate. It can be detected.
  • the projection light source scanning optical unit 17 measures the reference light LS1 projected from the first projection light source 13 or the measurement light LS2 projected from the second projection light source 15 on the plant PT present in the detection area of the invisible light sensor NVSS. Are two-dimensionally scanned. Thereby, the plant detection camera 1 is irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2 based on the diffuse reflection light RV2 reflected by the measurement light LS2 at the irradiation position of the plant PT and the diffuse reflection light RV1 described above. The presence or absence of moisture at the irradiation position can be detected.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating in detail an example of the internal configuration of the image determination unit JG of the plant detection camera 1.
  • the imaging optical unit 21 is configured using, for example, a single lens or a plurality of lenses, collects light (for example, diffuse reflected light RV1 or diffuse reflected light RV2) incident from the outside of the plant detection camera 1, and diffused reflected light RV1.
  • the diffuse reflected light RV2 is imaged on a predetermined imaging surface of the light receiving unit 23.
  • the light receiving unit 23 is an image sensor having peaks of spectral sensitivity with respect to both wavelengths of the reference light LS1 and the measurement light LS2.
  • the light receiving unit 23 converts the optical image of the diffuse reflected light RV1 or the diffuse reflected light RV2 formed on the imaging surface into an electrical signal.
  • the output of the light receiving unit 23 is input to the signal processing unit 25 as an electric signal (current signal). Note that the imaging optical unit 21 and the light receiving unit 23 have a function as an imaging unit in the invisible light sensor NVSS.
  • the signal processing unit 25 includes an I / V conversion circuit 25a, an amplification circuit 25b, and a comparator / peak hold processing unit 25c.
  • the I / V conversion circuit 25a converts a current signal that is an output signal (analog signal) of the light receiving unit 23 into a voltage signal.
  • the amplifier circuit 25b amplifies the level of the voltage signal that is the output signal (analog signal) of the I / V conversion circuit 25a to a level that can be processed by the comparator / peak hold processing unit 25c.
  • the comparator / peak hold processing unit 25c binarizes the output signal of the amplification circuit 25b in accordance with the comparison result between the output signal (analog signal) of the amplification circuit 25b and a predetermined threshold value, and the threshold setting / moisture index detection processing unit To 27a.
  • the comparator / peak hold processing unit 25c includes an ADC (Analog / Digital / Converter), detects and holds the peak of the AD (Analog / Digital) conversion result of the output signal (analog signal) of the amplifier circuit 25b, and further includes a peak. Is output to the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a.
  • the detection processing unit 27 includes a threshold setting / moisture index detection processing unit 27a, a memory 27b, and a detection result filter processing unit 27c.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a as an example of the threshold value holding unit creates and registers frequency distribution data in advance.
  • the frequency distribution data indicates the frequency distribution of the reflection intensity ratio (moisture index) in all pixels of one frame image.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a as an example of the threshold value calculation unit calculates and sets the threshold value Sh of the reflection intensity ratio for identifying the leaf shape using the frequency distribution data, as will be described later. To do.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a as an example of the moisture detection unit outputs the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflection light RV1 of the reference light LS1 and the measurement light LS2. Based on the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflected light RV2, the presence / absence of moisture at the irradiation position of the reference light LS1 and the measurement light LS2 of the plant PT is detected.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a temporarily stores, for example, the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1 in the memory 27b. Next, the process waits until the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflected light RV2 of the measurement light LS2 is obtained.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a obtains an output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflected light RV2 of the measurement light LS2, and then refers to the memory 27b to display the image.
  • the output (ie, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflection light RV1 of the reference light LS1 and the comparator / peak in the diffuse reflection light RV2 of the measurement light LS2 in the same line of the plant PT included in the corner A ratio with the output (that is, peak information) of the hold processing unit 25c is calculated.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the calculation result (for example, the difference between the intensities of the diffuse reflected light RV1 and the diffuse reflected light RV2 (amplitude difference ⁇ V)) for each line of the plant PT included in the angle of view. Based on the calculation result or the intensity ratio of the diffuse reflected light RV1 and the diffuse reflected light RV2, the presence or absence of moisture at the irradiation position of the reference light LS1 and the measuring light LS2 can be detected.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the amplitude difference (VA ⁇ VB) between the amplitude VA of the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1 and the amplitude VB of the diffuse reflected light RV2 of the measurement light LS2, and the amplitude VA.
  • VA ⁇ VB amplitude difference between the amplitude VA of the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1 and the amplitude VB of the diffuse reflected light RV2 of the measurement light LS2, and the amplitude VA.
  • the presence or absence of moisture at the irradiation position of the reference light LS1 and the measurement light LS2 of the plant PT may be detected according to a comparison between the ratio RT and the predetermined detection threshold M (see FIG. 5).
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates an intensity ratio between the diffuse reflected light RV1 and the diffuse reflected light RV2, that is, a reflection intensity ratio (also referred to as a measured value) Ln (I905 / I1550), and this reflection intensity ratio. From the total sum of Ln (I905 / I1550) or an average value obtained by dividing this sum by the number of pixel regions, a moisture index corresponding to the amount of moisture contained in the leaf is obtained.
  • the pixel area is an area indicating each pixel constituting the visible light image of the leaf PT3 when a visible light image of the leaf PT3 is assumed as an observation target of the plant detection camera 1. Details of the moisture index will be described later.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is calculated, for example, for each predetermined number of pixels (4 ⁇ 4 pixels) in all pixels in the frame image captured by the visible light camera VSC, and the reflection intensity for each predetermined number of pixels. Expressed as ratios W1-Wk.
  • the memory 27b is configured using, for example, a RAM (Random Access Memory), and temporarily stores the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1.
  • a RAM Random Access Memory
  • the detection result filter processing unit 27c filters and extracts information on the moisture detection result from the plant detection camera 1 based on the output of the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a.
  • the detection result filter processing unit 27 c outputs information related to the extraction result to the display processing unit 29.
  • the detection result filter processing unit 27c outputs, to the display processing unit 29, information related to the moisture detection result at the irradiation position of the reference light LS1 and the measurement light LS2 of the plant PT.
  • the display processing unit 29 uses the output of the detection result filter processing unit 27c as non-visible light image data indicating the position of moisture at the irradiation position for each distance from the plant detection camera 1 as an example of information about moisture at the irradiation position. (Detection result image data) is generated.
  • the display processing unit 29 as an example of the output unit outputs detection result image data including information on the distance from the plant detection camera 1 to the irradiation position to the display control unit 37 of the visible light camera VSC.
  • the invisible light image data may not include information on the distance from the plant detection camera 1 to the irradiation position.
  • the imaging optical unit 31 is configured using, for example, a lens, collects the environmental light RV0 from within the angle of view of the plant detection camera 1, and forms an image of the environmental light RV0 on a predetermined imaging surface of the light receiving unit 33.
  • the light receiving unit 33 is an image sensor having a peak of spectral sensitivity with respect to a wavelength of visible light (for example, 0.4 ⁇ m to 0.7 ⁇ m).
  • the light receiving unit 33 converts an optical image formed on the imaging surface into an electric signal.
  • the output of the light receiving unit 33 is input to the imaging signal processing unit 35 as an electrical signal.
  • the imaging optical unit 31 and the light receiving unit 33 have a function as an imaging unit in the visible light camera VSC.
  • the imaging signal processing unit 35 generates visible light image data defined by RGB (Red Green Blue) or YUV (luminance / color difference) that can be recognized by a person using the electrical signal that is the output of the light receiving unit 33. . Thereby, visible light image data imaged by the visible light camera VSC is formed. The imaging signal processing unit 35 outputs visible light image data to the display control unit 37.
  • RGB Red Green Blue
  • YUV luminance / color difference
  • the display control unit 37 uses the visible light image data output from the imaging signal processing unit 35 and the detection result image data output from the display processing unit 29, so that moisture is in any position of the visible light image data. When detected, as an example of information about moisture, display data that combines visible light image data and detection result image data, or display data that can be compared with visible light image data and detection result image data is generated. To do.
  • the display control unit 37 (output unit) transmits display data to, for example, the data logger DL or the communication terminal MT connected via a network to prompt display.
  • the data logger DL transmits the display data output from the display control unit 37 to the communication terminal MT or one or more external connection devices, and the communication terminal MT or one or more external connection devices (for example, in the office shown in FIG. 1). The display of display data on the display screen of the monitor 50) in the control room is prompted.
  • the communication terminal MT is a portable communication terminal used by individual users, for example.
  • the communication terminal MT receives display data transmitted from the display control unit 37 via the network and displays the display data on the display screen of the communication terminal MT. .
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of an initial setting operation in the control unit 11 of the plant detection camera 1.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a When the control unit 11 instructs the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a to set the threshold Sh of the reflection intensity ratio for identifying the leaf shape, the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a Is calculated and set (S1). Details of the process for setting the threshold Sh will be described later. When the threshold value Sh is a fixed value, the process of step S1 can be omitted.
  • control unit 11 sets the water detection threshold M in the detection processing unit 27 of the invisible light sensor NVSS in the threshold setting / water index detection processing unit 27a (S2).
  • the detection threshold M is preferably provided as appropriate according to a specific substance to be detected.
  • control unit 11 After the process of step S2, the control unit 11 outputs a control signal for starting the imaging process to each part of the visible light camera VSC (S3-1), and further to the first projection light source 13 or the second projection light source 15.
  • a light source scanning timing signal TR for starting projection of the reference light LS1 or the measurement light LS2 is output to the first projection light source 13 and the second projection light source 15 of the non-visible light sensor NVSS (S3-2). Note that the execution timing of the operation of step S3-1 and the operation of step S3-2 may be either first or simultaneous.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the principle of moisture detection by the invisible light sensor NVSS.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a may determine that moisture is detected if RT> M, and may not determine moisture if RT ⁇ M.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a detects the presence or absence of moisture according to the comparison result between the ratio RT of the amplitude difference (VA ⁇ VB) and the amplitude VA and the detection threshold M,
  • the influence of noise for example, disturbance light
  • the presence or absence of moisture can be detected with high accuracy.
  • FIG. 6 is a graph showing an example of spectral characteristics of near-infrared light with respect to water (H 2 O).
  • the horizontal axis in FIG. 6 is the wavelength (nm), and the vertical axis in FIG. 6 is the transmittance (%).
  • the reference light LS1 having a wavelength of 905 nm has a characteristic that the transmittance of water (H 2 O) is almost 100%, so that it is difficult to be absorbed by moisture.
  • the measurement light LS2 having a wavelength of 1550 nm has a characteristic of being easily absorbed by moisture because the transmittance of water (H 2 O) is close to 10%. Therefore, in the present embodiment, the wavelength of the reference light LS1 projected from the first projection light source 13 is 905 nm, and the wavelength of the measurement light LS2 projected from the second projection light source 15 is 1550 nm.
  • the present embodiment constitutes an invisible light image of the leaves.
  • An average value (pixel average value) (hereinafter referred to as “pixel average moisture index”) obtained by dividing the sum of the reflection intensity ratios in all pixel regions (that is, each pixel) by the number of pixels, and invisible leaves
  • the sum of the reflection intensity ratios of all the pixels constituting the light image for each pixel (hereinafter referred to as “water index sum”) is used as an index of the amount of water.
  • the normalized pixel average moisture index and the normalized moisture index sum are shown by normalizing the pixel average moisture index value and the moisture index sum value when the water stress is not applied (that is, initial) as 1.0 respectively. It is.
  • the initial value as 1.0 as a relative value
  • the temporal change in “pixel average moisture index” and “sum of water index” between leaves with different angles and leaf thicknesses can be easily made relative to each other. Can be compared.
  • These pixel average moisture index and moisture index sum are calculated using the reflection intensity ratio calculated for each pixel constituting the leaf non-visible light image.
  • the pixel average moisture index is expressed by “(1 / number of pixels constituting the invisible light image of the leaf) ⁇ ⁇ Ln (I905 / I1550)”, and the total moisture index is expressed by “ ⁇ Ln (I905 / I1550)”.
  • Both have a strong correlation with water potential (in other words, the amount of water stress applied).
  • all the pixel regions constituting the leaf non-visible light image have, for example, pixel values described later (that is, reflection intensities at pixels corresponding to positions irradiated with the reference light LS1 and the measurement light LS2 at the initial stage of the measurement period).
  • (Value of ratio) is a set of regions where the threshold value Sh exceeds the threshold Sh.
  • the threshold value Sh may be a preset value or may be calculated according to a method shown in FIG.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of a detailed operation procedure regarding detection of moisture contained in the leaf PT3 of the plant PT in the invisible light sensor NVSS.
  • the timing control unit 11 a outputs a light source scanning timing signal TR to the first projection light source 13 and the second projection light source 15, and the reference light LS ⁇ b> 1 and the reference light LS ⁇ b> 1 from the plant detection camera 1. It is assumed that the measurement light LS2 is irradiated toward the leaf PT3 of the plant PT.
  • the control unit 11 determines whether or not the light source emission signal RF in the odd-numbered projection cycle is output from the timing control unit 11a (S12).
  • the first projection light source 13 refers to the light source emission signal RF from the timing control unit 11a.
  • the light LS1 is projected (S13).
  • the projection light source scanning optical unit 17 scans the reference light LS1 in a one-dimensional manner on a line in the X direction of the plant PT included in the angle of view of the plant detection camera 1 (S15).
  • diffuse reflected light RV1 generated by the diffuse reflection of the reference light LS1 is received by the light receiving unit 23 via the imaging optical unit 21 ( S16).
  • the output (electric signal) of the diffuse reflected light RV1 in the light receiving unit 23 is converted into a voltage signal, and the level of the voltage signal is amplified to a level that can be processed in the comparator / peak hold processing unit 25c ( S17).
  • the comparator / peak hold processing unit 25c binarizes the output signal of the amplification circuit 25b according to the comparison result between the output signal of the amplification circuit 25b and a predetermined threshold value, and outputs the binarized value to the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a. .
  • the comparator / peak hold processing unit 25c outputs the peak information of the output signal of the amplification circuit 25b to the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a temporarily stores the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c with respect to the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1 in the memory 27b (S18-2). .
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a is a comparator / relating unit for the same line in the diffuse reflected light RV1 or the diffuse reflected light RV2 with respect to the reference light LS1 or the measurement light LS2 in the previous frame (projection cycle) stored in the memory 27b.
  • the output of the peak hold processing unit 25c is read from the memory 27b (S18-3).
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a outputs the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflection light RV1 of the reference light LS1 and the diffuse reflection light RV2 of the measurement light LS2 in the same line. Based on the output (that is, peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c and a predetermined detection threshold M, the presence or absence of moisture on the same line is detected (S18-4).
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a calculates a moisture index that is the sum ⁇ Ln (I905 / I1550) of the reflection intensity ratio (S18-5). Details of the calculation of the moisture index will be described later.
  • the display processing unit 29 uses the output of the detection result filter processing unit 27c to generate detection result image data indicating the moisture detection position.
  • the display control unit 37 outputs the detection result image data generated by the display processing unit 29 and the visible light camera image data of the visible light image captured by the visible light camera VSC (S19). Steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, and S19 are executed for each line in the detection area of one frame (projection cycle).
  • steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, and S19 for one line in the X direction are completed, steps S15, S16, S17, and S18-2 for the next line in the X direction are completed.
  • Each operation of S18-5 and S19 is performed (S20, NO).
  • steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, and S19 are performed until the operations of steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, and S19 for one frame are completed. Repeated.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of the procedure for calculating the moisture index in step S18-5.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) for all pixels from the frame image (S31).
  • the measured values of the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) of each pixel are represented by reflection intensity ratios W1 to Wk.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a determines whether or not the pixel value (that is, the reflection intensity ratio Wk for each pixel) is larger than the threshold Sh for identifying the leaf PT3 (S32).
  • the initial value of the threshold Sh is registered in advance in the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a as an experience value.
  • the experience value depends on the specifications of the moisture amount observation device (intensity of irradiation laser light, sensitivity of the light receiving element, etc.), the moisture content of the leaf to be measured (around 90%), the thickness of the leaf (eg 200 ⁇ m), indoor / outdoor, etc. It is determined. In particular, in the case of the outdoors, it changes depending on how sunlight strikes and the amount of leaves as a group of leaves, and changes each time.
  • the threshold value Sh for indoor shooting is set to about 0.3.
  • the threshold value Sh for outdoor shooting is set to about 0.9.
  • the threshold value Sh for indoor shooting is set to about 0.05. It is preferable to set these threshold values Sh as initial values and determine whether or not they are optimal by comparing them with the actual leaf shape. If they are not optimal, it is preferable to change the threshold value Sh. Further, as will be described later, it is also possible to perform a threshold value Sh calculation process and register the calculated threshold value Sh as an initial value.
  • this pixel is assumed to be a pixel representing a background other than leaves (in other words, a pixel that is not a pixel constituting a visible light image region regarded as a leaf).
  • the display processing unit 29 generates single color display data for displaying this pixel in a single color (S36).
  • the display processing unit 29 displays this pixel in a gradation color corresponding to the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) ( S33).
  • the gradation color corresponding to the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) can be displayed in n gradations.
  • n is an arbitrary positive number.
  • the pixel is displayed in, for example, white (single color).
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in dark green, for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in dark green, for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in dark green, for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in dark green, for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in dark green, for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is 0.3 or more and less than
  • the user may set the threshold Sh to be increased or decreased at predetermined intervals (for example, 0.01). Good.
  • an appropriate threshold value Sh may be set by starting a process for automatically setting a threshold value Sh described later.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a identifies an arbitrary area as the pixel space occupied by the leaf (S34).
  • the pixel of the leaf is a pixel whose reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) exceeds the threshold Sh (here, 0.3).
  • a rectangular (A ⁇ B) area ARE is specified so as to surround the leaf pixel. This area ARE is used as a value for determining the leaf size.
  • the leaf size may be expressed by the number of pixels exceeding the threshold Sh.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a as an example of the moisture amount calculating unit has a measured value (reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550)) larger than the threshold value Sh in the area ARE, the reflection intensity ratio Ln (I905). / I1550) is calculated as a water index ⁇ Ln (I905 / I1550) (S35). By obtaining this moisture index ⁇ Ln (I905 / I1550), the amount of moisture contained in the entire leaf is known.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the number of pixels in the area ARE where the measured value (reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550)) is larger than the threshold Sh.
  • the average value can be calculated by dividing the total reflection intensity ratio ⁇ Ln (I905 / I1550) by the number of pixels obtained.
  • This average value is a value obtained by dividing the sum of the reflection intensity ratios by the area of the leaves for which the outer shape of the leaves has been determined by the threshold Sh, and is a value obtained by dividing the sum of the reflection intensity ratios in the spot by a certain area of the spot. Or, it is different from the value obtained by dividing the sum of the reflection intensity ratios in the area surrounded by the outer shape of the leaf in the visible image. Thereafter, the calculation operation of the moisture index ends.
  • the reflection intensity ratio for each pixel in the frame image is obtained, and the moisture index can be accurately calculated from the sum of the reflection intensity ratios for each pixel. . Therefore, it is possible to accurately determine the health of leaves, that is, plants.
  • the leaf threshold Sh is set to the following value as an initial value.
  • the threshold Sh is set to about 0.3 when the shooting distance is empirically 1 m.
  • the threshold value Sh is set to about 0.05.
  • the threshold value Sh is empirically set to about 0.9.
  • 18A to 18C are views showing the occupation range of leaves.
  • FIG. 18A is a frame image obtained by imaging the tomato foliage. The distance between the leaves is about 1 cm.
  • FIG. 18A is a frame image obtained by imaging the tomato foliage. The distance between the leaves is about 1 cm.
  • FIG. 18B shows the leaf occupation space obtained when the shooting distance is set to 3 m and the threshold value Sh is set to 0.05 with respect to the visible light image of FIG. 18A.
  • FIG. 18C shows the occupied space of the leaves obtained when the shooting distance is 1 m and the threshold value Sh is set to 0.3 with respect to the visible light image of FIG. 18A.
  • the outer shape of the leaf does not overlap with other leaves, and the space occupied by the leaf is roughly the same as the outer shape of the leaf of the visible light image.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a threshold setting procedure.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a has an appearance ratio (G) occupied by a green (G) pixel determined to be a leaf color with respect to a frame image (for example, see FIG. 18A) captured by the visible light camera VSC.
  • the number of pixels / the total number of pixels is obtained (S61).
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a obtains a moisture index corresponding to the appearance ratio based on the frequency distribution data of the moisture index (S62).
  • FIG. 20 is a graph showing the frequency distribution of the reflection intensity ratio in all pixels.
  • the frequency distribution data is registered in the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a. Using this frequency distribution data, for example, when the appearance ratio occupied by a green (G) pixel determined to be a leaf color is 52%, the moisture index is about 0.3.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a sets the moisture index obtained in step S62 as the threshold Sh (S63). Thereafter, the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a ends this processing.
  • Ln (I905 / I1550), which is a measurement value, has the same number of pixels as the number of pixels occupied by the green color (specific color) of the leaf.
  • the outer shape of the leaf can be correctly determined by determining the threshold value Sh corresponding to the cumulative frequency, that is, by changing the threshold value of the moisture amount for each pixel determined to be included in the leaf. Therefore, the average value of the pixel unit can be accurately calculated by correctly determining the outer shape of the leaf.
  • a fixed spot area or an outer shape of a visible light image if the outer shape of the leaf is not correctly captured, a large error occurs in the average value in pixel units.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the measurement method of the comparative example.
  • the large leaf PT3 hermetically sealed with the vinyl bag fk is taken out and fixed to the whiteboard wb so that the leaf PT3 does not move.
  • the whiteboard wb on which the leaf PT3 is firmly fixed is placed on the weigh scale gm and weighed.
  • the weight of the leaf is displayed on the meter of the scale gm.
  • the change in weight due to leaf transpiration is measured over time.
  • the leaves are completely withered and their weight is determined.
  • the average water content of the leaf at the time of measurement is obtained by subtracting the weight of the leaf at the time of depletion from the weight of the leaf at the time of measurement.
  • the average moisture content of the leaves gradually decreases with time.
  • the background object when measuring the water content of the leaf, is arranged so as to cover the back surface (back side) of the leaf to be measured.
  • the material of the background include a sheet that does not contain moisture and is not deformed by agricultural chemicals, water spray, or CO 2 spray, such as a sheet, a plate, or a block such as plastic, coated paper, and aluminum foil (plate).
  • the size of the background object has a large surface that covers the measurement target leaf, is within twice the projected area of the measurement target leaf, and does not interfere with photosynthesis of other leaves. Is desirable.
  • the thickness of the background is 50 ⁇ m to 1 mm which is self-supporting and does not curl, and is preferably 50 to 200 ⁇ m.
  • the weight of a background object is a place supported by the stem of a leaf, and the weight which a leaf does not wither.
  • the color of a background object is white or silver with a high reflectance of visible light and near-infrared light.
  • the white background plate examples include a white plastic plate, an aluminum plate, a standard white plate, and white paper.
  • FIG. 10A is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to the wavelength of near-infrared light when near-infrared light is irradiated outdoors toward the leaves.
  • the vertical axis indicates the intensity of near infrared light detected by the invisible light sensor NVSS
  • the horizontal axis indicates the wavelength in the near infrared region.
  • the intensity of near infrared light detected by the invisible light sensor NVSS includes the intensity of light scattered by surrounding leaves in addition to the intensity of light from sunlight. That is, the detected intensity of the near infrared light includes an increase in background due to multiple scattering of sunlight by the surrounding leaves.
  • the near-infrared light having a wavelength of 1550 nm is absorbed by the surrounding leaves, so that the intensity of light detected by the invisible light sensor NVSS is reduced. Therefore, the value of the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550) is increased. For this reason, when the moisture content of the leaf is measured outdoors, it is necessary to set a large value of the threshold value Sh compared with the reflection intensity ratio Ln (I905 / I1550).
  • FIG. 10B is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to the wavelength of near-infrared light when the near-infrared light is irradiated indoors and outdoors toward the leaf on which the white background plate bd is installed.
  • the vertical axis indicates the intensity of near infrared light detected by the invisible light sensor NVSS, and the horizontal axis indicates the wavelength in the near infrared region. Since the white background plate bd is arranged so as to cover the back surface (back side) of the leaf PT3t to be measured, multiple scattering from the surrounding leaves of the leaf PT3t to be measured does not occur. Therefore, the intensity of near infrared light having a wavelength of 1550 nm does not decrease. In addition, the background does not rise when indoors.
  • the threshold value Sh is set to about 0.5 when measuring outdoors. Further, when measuring indoors, the threshold value Sh is set to about 0.3.
  • the leaf When the white background plate bd is disposed on the back surface of the leaf PT3t to be measured, the leaf may be disposed without being fixed, or the leaf PT3t may be attached and fixed to the white background plate bd.
  • a white background plate bd is provided on the back surface of at least one leaf to be measured as viewed from the first projection light source 13 and the second projection light source 15 of the plant detection camera 1. are arranged respectively.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of how to attach the leaf PT3t to the white background plate bd.
  • the white background plate bd is a white plastic plate having a vertically long rectangle.
  • An opening bd1 that is hollowed out in a rectangular shape is formed at the center of the white background plate bd.
  • a circular hole bd2 is formed on the white background plate bd.
  • a slit bd21 reaching the upper end surface is formed in the hole bd2.
  • three slits bd3, bd4, and bd5 are formed on the lower side and both sides of the opening bd1 formed in the white background plate bd, respectively.
  • the tip of the leaf PT3t is inserted into one of the three slits bd3, and the left and right white background plates bd are shifted in the front-rear direction around the slit bd21 to create a gap.
  • the stem PT2 is fixed to the hole bd2 through the leaf stem PT2 on the inside.
  • FIG. 12 is a graph showing an example of the time variation of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum in the water potential control experiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the state of the leaves of “Momotaro 3-2” to which water stress is applied at the first day, the first day from the first day, and the six days from the first day.
  • the vertical axis of the graph in FIG. 12 represents the standardized pixel average moisture index or the standardized moisture index sum.
  • the standardized pixel average moisture index is also referred to as “pixel average”
  • the standardized moisture index sum is referred to as “total”.
  • the standardized pixel average water index and the standardized water index sum represent the water potential (in other words, the amount of water stress applied) as an index of the amount of water contained in the measurement target leaf (for example, leaf PT3).
  • the standardized pixel average moisture index is a value when water stress is not applied with respect to an average amount of moisture in a leaf included in each pixel constituting each visible light image region considered as a leaf in an image obtained by imaging a plant leaf (that is, The relative value when the initial value is 1.0 is shown.
  • the standardized pixel average moisture index is an average value obtained by dividing the sum of the reflection intensity ratios in all pixel regions (that is, each pixel) constituting the non-visible light image of the leaf by the number of pixels.
  • the relative value when water stress is not applied (that is, the initial value) is 1.0 may be used.
  • the standardized water index sum is obtained when the water stress is not applied with respect to the sum of the water content in the leaf included in each pixel constituting the visible light image region regarded as the leaf in the image obtained by imaging the leaf of the plant ( That is, the relative value when the initial value is 1.0 is shown.
  • the standardized moisture index sum is obtained when water stress is not applied with respect to the sum of the reflection intensity ratios in all pixel regions (that is, each pixel) constituting the non-visible light image of the leaf (that is, It may be a relative value when the initial value is 1.0.
  • the horizontal axis of the graph represents elapsed time in minutes.
  • the water potential control experiment shown in FIG. 12 was carried out for two varieties of “Momotaro 3-1” and “Momotaro 3-2” as tomato seedling varieties, for example.
  • the standardized water index sum of the two varieties “Momotaro 3-1” and “Momotaro 3-2” was both “1.0”, which was preliminarily over 5 days.
  • water of a predetermined initial irrigation amount (for example, 100 ml) is irrigated at the timing of the horizontal axis “0”, and after the recovery of the wilt state, every day thereafter
  • a time-series transition of the standardized pixel average water index and the standardized water index sum when water is repeatedly irrigated (for example, 100 ml) in the morning and evening is shown.
  • the monitor 50 displays a time-dependent transition of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index total shown in FIG. 12 (see FIG. 14).
  • Repeated irrigation may include regular or periodic irrigation with a constant time interval in the morning and evening every day, or repeated if the time interval is not constant in the morning and evening every day. Irrigation may be included.
  • the standardized pixel average moisture index of “Momotaro 3-1” and “Momotaro 3-2” starts from a value around 0.10 indicating a state close to wilt
  • the irrigation amount With the irrigation amount, the standardized pixel average water index of “Momotaro 3-1” and “Momotaro 3-2” is restored to around 1.0 on the next day (that is, after one day has passed), Irrigation (for example, 100 ml) was repeated every morning and evening until 10 days on the right end of the horizontal axis in FIG.
  • FIG. 13 shows the state of the leaves of “Momotaro 3-2” immediately after the irrigation of the initial irrigation amount was performed immediately after the start of the water potential control experiment shown in FIG. Two types of leaves (1) and leaves (2) are selected as comparison targets after the passage of days.
  • FIG. 13 shows the state of the entire leaf including the leaves (1) and leaves (2) of “Momotaro 3-2” after a total of 6 days from the start of the water potential control experiment shown in FIG. .
  • an enlarged photograph of the leaf (2) is viewed, in a considerable area of the leaf (2) (for example, about 50% of the entire area of the leaf (2)), it looks like an ocher compared to the surrounding green part. Areas are starting to arise. This is because excessive stress (for example, water stress) was applied because the necessary water was not supplied to the leaf (2) due to non-irrigation for 5 days before the control experiment and 6 days after the control experiment. This shows that the cells of the leaf (2) are partially necrotic.
  • the standardized water index sum of such leaves is the standardized water index sum of the leaves in which no partial necrosis has occurred (for example, “Momotaro shown in FIG. Compared to “3-1”).
  • the normalized pixel average moisture index of such a leaf will be the individual pixel or the pixel corresponding to the visible light image area considered as a leaf.
  • the varieties as shown in FIG. For two or more varieties of leaves, the time-series transitions of the respective normalized pixel average moisture index and standardized moisture index sum calculated by the plant detection camera 1 are displayed on the monitor 50.
  • the farmer does not need to frequently visit a growing place or farm such as a greenhouse or a field, and the time-series transition of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum displayed in contrast on the monitor 50 is performed.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a user interface (UI) screen 60 related to the water potential control experiment.
  • the UI screen 60 includes a leaf moisture monitoring screen Gm1.
  • the leaf moisture monitoring screen Gm1 arranged at the upper part of the UI screen 60 displays a graph in which the transition of each time series of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum is shown in comparison. This graph is the same as the graph of FIG.
  • a setting area 63 is displayed.
  • an initial value setting button 64 and a deviation threshold setting button 66 are arranged.
  • An input box 68 for inputting the lower limit value of the range (that is, the target range) is arranged.
  • a touch panel, a numeric keypad, a portable terminal, or the like can be used to input numerical values into the input boxes 67 and 68.
  • an irrigation amount search mode button 71 and a water stress control (cultivation control) mode button 73 are arranged on the right side at the bottom of the UI screen 60.
  • an irrigation amount search mode button 71 is pressed, an optimum irrigation amount search operation for searching for an appropriate value as the irrigation amount of water to be irrigated at one time is started.
  • the water stress control (cultivation control) mode button 73 is pressed, a cultivation control operation for actually irrigating with the irrigation amount is started after an appropriate irrigation amount is searched.
  • a display box 72 that displays the set value of the search irrigation amount and a display box 74 that displays the set value of the cultivation irrigation amount are arranged on the UI screen 60.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the initial irrigation amount input screen 61 pop-up displayed on the UI screen 60.
  • the initial irrigation amount input screen 61 for example, the initial irrigation amount is input and set in units of milliliters (ml).
  • a touch panel, a numeric keypad, a portable terminal, or the like can be used to input the initial irrigation amount.
  • FIG. 16 is a flowchart for explaining an example of an operation procedure for observing a moisture index during irrigation in the present embodiment. 16 is executed when the cultivation control mode button 73 is pressed on the UI screen 60 shown in FIG. 14, for example.
  • the control unit 11 sets the initial value, the upper limit value and the lower limit value of the target range by the operation of the user (for example, a farmer who is a tomato grower) on the UI screen 60 (S41). .
  • the control unit 11 displays the predicted descent time up to the lower limit value of the target range when time has elapsed with the environmental conditions (for example, temperature and humidity) in the current greenhouse maintained (S42).
  • the control unit 11 displays the initial irrigation amount input screen 61 shown in FIG. 15 (S43).
  • the controller 11 determines whether or not the input of the initial irrigation amount has been completed (S44). If the input has not been completed, the display of the initial irrigation amount input screen 61 is continued in step S43.
  • the control unit 11 controls the dripping of water corresponding to the initial irrigation amount input on the initial irrigation amount input screen 61 (S45).
  • moisture content of initial stage irrigation amount may be performed automatically by the fertilizer water supply apparatus WF, and may be performed manually by a person (for example, farmer).
  • the control unit 11 calculates and measures the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum of the leaves that are the objects of the observation operation, and displays the graph in the leaf moisture monitoring screen Gm1 displayed on the UI screen 60. The measurement points are plotted and added to the corresponding locations of (S46). The control unit 11 determines whether or not to end the observation operation (S47).
  • step S47 If it is determined to end the observation operation (S47, YES), the process illustrated in FIG. 16 ends. On the other hand, the control part 11 repeats the process of step S46 until it judges that the observation operation is terminated. In addition, when determining to end the observation operation, for example, when a preset time is reached, a user such as a farmer inputs an operation for instructing the end of the observation operation to the control unit 11, etc. It is done.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of an operation procedure for determining whether or not there is partial necrosis or a precursor thereof in the present embodiment.
  • the determination operation of FIG. 17 is executed in parallel with, for example, the process of step S46 shown in FIG.
  • control unit 11 In the operation of determining whether or not there is partial necrosis or a precursor thereof, the control unit 11 first determines the pixel value of the pixel in the leaf to be determined (that is, each pixel constituting the captured image of the leaf) (that is, the relevant pixel). A reflection intensity ratio for each pixel (for example, step S31 in FIG. 8) is acquired (S51).
  • the control unit 11 uses the output (that is, the pixel value) of step S51 to calculate the average value of the pixel values in the leaf to be determined (in other words, the region of the visible light image that is regarded as a leaf or the non-value of the leaf). Calculate the normalized pixel average moisture index in the visible light image area) and the sum in the leaf (in other words, the standardized water index sum in the visible light image area or the non-visible light image area of the leaf). (S52).
  • the control unit 11 determines whether or not the difference between the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum is greater than a predetermined threshold V using the output of step S52 (that is, the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum). Determine (S53). When the difference between the standardized pixel average water index and the standardized water index sum is not larger than the predetermined threshold V (S53, NO), the standardized pixel average water index and the standardized water index sum are approximately the same, The process of the control part 11 is complete
  • the control unit 11 performs “partial” for the leaf to be determined.
  • a message stating that “there is a sign of necrosis” is displayed on the monitor 50 (S54).
  • the first projection light source 13 of the plant detection camera 1 is near-infrared light of the first wavelength (905 nm) having characteristics that are difficult to be absorbed by moisture by optical scanning (see (Light) is irradiated toward the leaf PT3 which is the target site of the plant PT.
  • the second projection light source 15 of the plant detection camera 1 irradiates near-infrared light (measurement light) having a second wavelength (1550 nm) having characteristics that are easily absorbed by moisture toward the leaf PT3 of the plant PT by optical scanning. .
  • the display processing unit 29 as an example of the output unit outputs a non-visible light image of a target site where a plant is observed (that is, any one of a leaf, a fruit, a stem, a root, and a flower, for example, a leaf).
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a uses the reflected light of 905 nm reflected at all the irradiation positions of the leaf PT3 and the reflected light of 1550 nm reflected at all the irradiation positions of the leaf PT3, to the leaf PT that is the target site.
  • a reflection intensity ratio is calculated as the amount of water contained in the pixel, or the total of the reflection intensity ratios ⁇ Ln (I905 / I1550) Or as the sum of the moisture index.
  • the control unit 11 uses the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index total for each pixel region as the time-series transition of the moisture amount in the target part (for example, the leaf PT3) from the start of the measurement period.
  • the standardized water index sum and the standardized pixel average water index at the target site are displayed in contrast on the UI screen 60 of the monitor 50.
  • the plant detection camera 1 According to the plant detection camera 1, all the pixel regions constituting the non-visible light image of the leaf PT3 as the time-series transition of the amount of water contained in the leaf PT3 of the plant PT on the UI screen 60 of the monitor 50 By displaying a graph showing the standardized water index summation and the standardized pixel average water index in all pixel areas constituting the non-visible light image of leaf PT3, the state of the application of water stress to the plant and partial necrosis It can contribute to early teaching whether or not. Further, according to the time series transition of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum included in the leaf PT3 displayed on the UI screen 60 of the monitor 50, the plant detection camera 1 has a standardized pixel average moisture content.
  • a leaf that is relatively smaller than the index may be treated as unnecessary.
  • the user can remove the leaf as a target of leaf scraping work.
  • enough nutrients are supplied to other healthy leaves (ie, young leaves) that should originally be fed with nutrients, helping to grow young leaves. It is possible to contribute.
  • the value of the standardized moisture index sum that is the target may be shown to the user as a reference value when determining the target of aging. It becomes possible.
  • a white background plate bd background object that covers the back surface of the plant PT leaf PT3 as viewed from the first projection light source 13 and the second projection light source 15 is disposed on the leaf PT3 of the plant PT.
  • the plant detection camera 1 can detect scattered light (for example, sunlight, etc.) from the surrounding leaves even in a leaf group in which a large number of leaves are grown around the leaf PT3 that is a target site for plant observation. Since the influence of light scattering) can be eliminated, the water content of the leaf PT3 can be accurately measured.
  • the plant detection camera 1 as a time-series transition of the amount of water contained in the target site (that is, leaf) of the plant, for example, five days before the start of the measurement period and at the start of the measurement period A change in the amount of water based on irrigation of the initial irrigation amount (for example, 100 ml) and repeated irrigation of the plant after the irrigation of the initial irrigation amount is displayed.
  • irrigation of the initial irrigation amount for example, 100 ml
  • a plurality of plants to be observed by the plant detection camera 1 may be provided, and the plant detection camera 1 performs a standardized pixel average as a time-series transition of the amount of water contained in the target site (for example, a leaf) for each plant.
  • the moisture index and the standardized moisture index sum are displayed on the monitor 50 in comparison.
  • the plant detection camera 1 it is determined whether or not the difference between the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index summation in the target part (for example, leaf) of the plant is larger than a predetermined threshold value V. Thereby, the plant detection camera 1 can determine easily the presence or absence of the partial necrosis or the precursor of partial necrosis in the target site
  • the plant detection camera 1 when it is determined that the difference between the standardized pixel average water index and the standardized water index sum in the plant target part (for example, a leaf) is larger than the predetermined threshold V, the plant target part (for example, a message indicating the possibility of partial necrosis in the leaf) is displayed on the monitor 50.
  • the plant target part For example, a message indicating the possibility of partial necrosis in the leaf
  • the user does not need to frequently visit a growing place or farm such as a greenhouse or a field, and the time-series transition of the standardized pixel average moisture index and the standardized moisture index sum displayed in contrast on the monitor 50 is performed.
  • the presence or absence of partial necrosis of “Momotaro 3-2” or the precursor of necrosis can be easily and accurately grasped.
  • the cultivation apparatus of this embodiment mentioned above mentions that the process of non-irrigation, such as interrupting the irrigation to a plant, is performed. explained.
  • the method for applying stress (for example, water stress) to plants is not limited to non-irrigation.
  • the cultivation apparatus according to the present embodiment increases the electrical conductivity of liquid fertilizer (that is, liquid fertilizer) supplied to a plant, not unirrigated, in order to apply stress (for example, water stress) to the plant to a predetermined value or more. You may change it to be larger.
  • the predetermined value is a known value obtained from the experience of the grower, and is a lower limit value of the electrical conductivity of liquid fertilizer when salt stress is applied to the plant.
  • This disclosure presents the transition of the amount of water contained in plants quantitatively and in time series, and can contribute to early teaching of the state of water stress applied to plants and whether or not they are partially necrotic. It is useful as a water content observation device, a water content observation method, and a cultivation device.

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Abstract

第１投射光源は、水分に吸収され難い特性を有する９０５ｎｍの近赤外光を参照光として植物の葉に向けて照射する。第２投射光源は、水分に吸収され易い特性を有する１５５０ｎｍの近赤外光を測定光として植物の葉に向けて照射する。閾値設定／水分指数検出処理部は、反射強度比の総和ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）である葉１枚の水分指数を算出する。制御部は、測定期間の開始時からの植物の葉に含まれる水分量の時系列の推移として、葉の水分量の総和と画素平均値とを表すグラフをモニタのＵＩ画面に表示する。植物の葉には、第１の投射光源及び第２の投射光源から見て、植物の葉の背面を覆う白色背景板が配置される。

Description

水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
　本開示は、植物に含まれる水分量を観察する水分量観察装置、水分量観察方法、及び栽培装置に関する。
　正常な植物では細胞の内外に電位差が存在し、起電力が発生する。このような起電力が発生することのメカニズムは、例えば高等植物の軸性器官の電気生理学的モデルに基づいて説明が可能である。特に、根と土壌との間の起電力を利用して、植物の根の状態（例えば水ストレス）を非破壊的に調べる方法が各種提案されている。
　上記方法を利用して植物における水ストレスを測定する先行技術として、例えば特許文献１では、植物に第１の非分極性電極が接続され、植物が植生されている土壌に第２の非分極性電極が接続され、これら２つの非分極性電極間に電位差計が設けられる。この電位差計によって両非分極性電極間の起電力が測定されたことによって植物が受けている水ストレスが測定可能となる。
　本開示は、農夫が目視で育成対象の植物の葉を観察して経験や勘等により独自に判断するのではなく、植物に含まれる水分量の推移を定量的かつ時系列に提示し、植物への水ストレスの付与の状態や植物が部分的に壊死していないかどうかを、早期に教示することを目的とする。
特開２００１－２７２３７３号公報
　本開示の水分量観察装置は、植物に含まれる水分量を観察する水分量観察装置であって、水分に吸収され難い特性を有する第１波長の近赤外レーザ参照光を前記植物に向けて順次走査しながら照射する第１光源と、水分に吸収され易い特性を有する第２波長の近赤外レーザ測定光を前記植物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、前記植物の観察される対象部位の非可視光画像を出力する出力部と、一定の測定期間において、前記近赤外レーザ参照光の反射光と前記近赤外レーザ測定光の反射光とを基に、前記非可視光画像を構成する画素領域毎に、画素領域に含まれる水分量を繰り返し算出する水分量算出部と、前記測定期間の開始時からの前記対象部位における水分量の時系列の推移として、前記水分量算出部により算出された前記画素領域に含まれる水分量を用いて、前記対象部位における水分量の画素平均値と前記対象部位における水分量の総和とを、表示部に対比的に表示する制御部と、を備える。
　また、本開示の栽培装置は、上記の水分量観察装置と、測定期間の開始時に、設定された初期灌水量の灌水を前記植物に対して行う栽培制御部と、を備える。
　また、本開示の水分量観察方法は、植物に含まれる水分量を観察する水分量観察装置における水分量観察方法であって、第１光源が、水分に吸収され難い特性を有する第１波長の近赤外レーザ参照光を前記植物に向けて順次走査しながら照射し、第２光源が、水分に吸収され易い特性を有する第２波長の近赤外レーザ測定光を前記植物に向けて順次走査しながら照射し、前記植物の観察される対象部位の非可視光画像を出力し、一定の測定期間において、前記近赤外レーザ参照光の反射光と前記近赤外レーザ測定光の反射光とを基に、前記非可視光画像を構成する画素領域毎に、画素領域に含まれる水分量を繰り返し算出し、前記測定期間の開始時からの前記対象部位における水分量の時系列の推移として、算出された前記画像領域に含まれる水分量を用いて、前記対象部位における水分量の画素平均値と前記対象部位における水分量の総和とを、表示部に対比的に表示する。
　本開示によれば、農夫が目視で育成対象の植物の葉を観察して経験や勘等により独自に判断するのではなく、植物に含まれる水分量の推移を定量的かつ時系列に提示し、植物への水ストレスの付与の状態や植物が部分的に壊死していないかどうかを、早期に教示することができる。
図１は、第１の実施形態における植物検出カメラの使用状況の一例を示す概念説明図である。 図２は、植物検出カメラの内部構成の一例を詳細に示すブロック図である。 図３は、植物検出カメラの画像判定部の内部構成の一例を詳細に示す図である。 図４は、植物検出カメラの制御部における初期設定動作の一例を説明するフローチャートである。 図５は、非可視光センサにおける水分の検出の原理説明図である。 図６は、水（Ｈ２Ｏ）に対する近赤外光の分光特性の一例を示すグラフである。 図７は、非可視光センサにおける植物の葉に含まれる水分の検出に関する詳細な動作手順の一例を説明するフローチャートである。 図８は、ステップＳ１８－５における水分指数の算出手順の一例を説明するフローチャートである。 図９は、比較例の測定方法の一例を説明する図である。 図１０Ａは、屋外において葉に向かって近赤外光を照射した際、近赤外光の波長に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。 図１０Ｂは、屋内及び屋外において白色背景板ｂｄが設置された葉に向かって近赤外光を照射した際、近赤外光の波長に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。 図１１は、白色背景板への葉の取り付け方の一例の説明図である。 図１２は、水ポテンシャル制御実験における標準化画素平均水分指数並びに標準化水分指数総和の時間変化の一例を示すグラフである。 図１３は、図１２の初日、初日から１日経過時点、初日から６日経過時点の水ストレスが付与された「桃太郎３－２」の葉の状態の一例を示す図である。 図１４は、水ポテンシャル制御実験に関するユーザインタフェース（ＵＩ）画面の一例を示す図である。 図１５は、ＵＩ画面にポップアップ表示された初期灌水量入力画面の一例を示す図である。 図１６は、本実施形態における灌水時の水分指数の観測動作手順の一例を説明するフローチャートである。 図１７は、本実施形態における部分壊死又はその前兆の有無の判定動作手順の一例を説明するフローチャートである。 図１８Ａは、トマトの茎葉を撮像したフレーム画像を示す図である。 図１８Ｂは、図１８Ａの可視光画像に対し、撮影距離３ｍ、閾値を０．０５に設定した場合に求められた葉の占有空間を示す図である。 図１８Ｃは、図１８Ａの可視光画像に対し、撮影距離１ｍ、閾値を０．３に設定した場合に求められた葉の占有空間を示す図である。 図１９は、閾値設定手順を示すフローチャートである。 図２０は、全画素における反射強度比の度数分布を示すグラフである。
　以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る水分量観察装置、栽培装置及び水分量観察方法を具体的に開示した実施形態（以下、本実施形態という）を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
　本実施形態の水分量観察装置の一例として、図１に示す植物検出カメラ１を例示して説明する。また、本実施形態の栽培装置は、図１に示す植物検出カメラ１と、肥料（例えば液肥、つまり液体肥料）を供給したり所定量の水分を植物に灌水したりする栽培制御部の一例としての肥料水供給装置ＷＦと、ユーザインタフェース（User Interface）画面６０（図１４や図１５参照）等を表示するモニタ５０とを含む構成である。また、本開示は、植物検出カメラ１が行う各処理を実行する水分量観察方法として表現することも可能である。本実施形態の植物検出カメラ１は、植物の対象部位（例えば葉）における水分の有無の分布状態を検出することができる。以下、植物の対象部位として葉を例示して説明するが、植物の対象部位は葉に限定されず、実、茎、花、根等の他の部位でも構わない。
　ここで、本実施形態の植物検出カメラ１の観察対象は植物とし、より具体的な例を挙げるとすると果菜類を例示して説明する。例えばトマト等の果菜類の生育においては、トマトの果実の糖度を増すためには、根及び葉の水分や肥料が光合成において適量に消化された結果、十分に水分や肥料が供給された状態ではなく、水分や肥料がある程度不足状態になることが必要であることが知られている。例えば葉に十分な水分が供給されていれば、葉は健全な状態として平坦な形状となる。一方、葉への水分が相当に不足していると、葉の形状が反る。一方、土壌への肥料が相当に不足していると、葉が黄色くなる等の症状が発生する。
　以下の本実施形態では、植物検出カメラ１は、例えば植物の葉に波長の異なる複数種類のレーザ光を照射し、葉の照射位置（言い換えると、レーザ光が照射される葉の撮像画像を構成する個々の画素を示す領域）において反射したそれぞれの拡散反射光の強度比を基に、葉の水分を検出する例を説明する。
　（植物検出カメラの概要）
　図１は、第１の実施形態における植物検出カメラ１の使用状況の一例を示す概念説明図である。植物検出カメラ１は、例えばトマト等の果菜類が植生されているビニールハウス内の定点に設置される。具体的には、植物検出カメラ１は、例えば地面から鉛直上方向に立伸している円柱状の支柱ＭＴ１を挟み込むように取り付けられた取付冶具ＺＧに固定された基台ＢＳ上に設置されている。植物検出カメラ１は、支柱ＭＴ１に取り付けられた電源スイッチＰＷＳから電力が供給されて動作し、観察対象の植物ＰＴに向けて波長の異なる複数種類のレーザ光である参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２を照射範囲ＲＮＧにわたって照射する。
　植物ＰＴは、例えばトマト等の果菜類の植物であり、土台ＢＢ上に設置された養土ポットＳＬＰに充填された養土ＳＬから根を生やしており、幹ＰＴ１、茎ＰＴ２、葉ＰＴ３、果実ＰＴ４、花ＰＴ５をそれぞれ有する。土台ＢＢ上には、肥料水供給装置ＷＦが設置されている。肥料水供給装置ＷＦは、ＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルＬＣＢ２を介して接続された無線通信システムＲＦＳＹからの指示により、例えばケーブルＷＬを介して灌水されるべき量の水を養土ポットＳＬＰに供給する。これにより、養土ＳＬに水が供給されることになるので、植物ＰＴの根が水分を吸収し、植物ＰＴ内の各部（つまり、幹ＰＴ１、茎ＰＴ２、葉ＰＴ３、果実ＰＴ４、花ＰＴ５）に水分が供給される。
　また、植物検出カメラ１は、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２が照射された植物ＰＴの照射位置において反射した拡散反射光ＲＶ１，ＲＶ２を受光し、更に、環境光ＲＶ０も受光する。後述するように、植物検出カメラ１は、既存のカメラ機能を有し、環境光ＲＶ０の入光によって既定の画角内の画像（つまり、図１に示すビニールハウス内の植物ＰＴの可視光画像）を撮像可能である。植物検出カメラ１は、拡散反射光ＲＶ１，ＲＶ２を基にした各種の検出結果（後述参照）や画像データを含む出力データをデータロガーＤＬに出力する。
　データロガーＤＬは、植物検出カメラ１からの出力データを、ＬＡＮケーブルＬＣＢ１及び無線通信システムＲＦＳＹを介して、ビニールハウスとは地理的に離れた位置にある事務所内制御室の管理ＰＣ（Personal Computer）に送信する。無線通信システムＲＦＳＹは、特に通信仕様は限定されないが、ビニールハウス内のデータロガーＤＬと事務所内制御室内の管理ＰＣとの間の通信を制御し、更に、養土ポットＳＬＰへの水や肥料の供給に関する管理ＰＣからの指示を肥料水供給装置ＷＦに送信する。
　事務所内制御室内の管理ＰＣにはモニタ５０が接続され、管理ＰＣは、データロガーＤＬから送信された植物検出カメラ１の出力データをモニタ５０に表示する。図１では、モニタ５０は、例えば観察対象の植物ＰＴの全体と、植物ＰＴ全体の水分の有無に関する分布状態とを表示している。また、モニタ５０は、植物ＰＴの全体のうち特定の指定箇所（つまり、管理ＰＣを使用する観察者のズーム操作によって指定された指定箇所ＺＭ）の拡大分布状態とその指定箇所に対応する画像データとを生成して対比可能に表示している。また、表示部の一例としてのモニタ５０は、後述する葉中水分モニタリング画面Ｇｍ１（図１４や図１５参照）を含むＵＩ画面６０を表示する。
　植物検出カメラ１は、可視光カメラＶＳＣと、非可視光センサＮＶＳＳとを含む構成である。取得部の一例としての可視光カメラＶＳＣは、例えば既存の監視カメラと同様に、所定の波長（例えば０．４～０．７μｍ）を有する可視光に対する環境光ＲＶ０を用いて、ビニールハウス内の植物ＰＴを撮像する。以下、可視光カメラＶＳＣにより撮像された植物の画像データを、「可視光カメラ画像データ」という。
　非可視光センサＮＶＳＳは、可視光カメラＶＳＣと同一の植物ＰＴに対し、複数種類の波長（後述参照）を有する非可視光（例えば赤外光）である参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２を投射する。非可視光センサＮＶＳＳは、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２が照射された植物ＰＴの照射位置（言い換えると、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２が照射される葉の撮像画像を構成する個々の画素を示す領域）において反射した拡散反射光ＲＶ１，ＲＶ２の強度比を用いて、観察対象である植物ＰＴの照射位置における水分の有無を検出する。
　また、植物検出カメラ１は、可視光カメラＶＳＣが撮像した可視光カメラ画像データに、非可視光センサＮＶＳＳの水分の検出結果に相当する出力画像データ（以下、「検出結果画像データ」という）又は検出結果画像データに関する情報を合成した表示データを生成して出力する。表示データは、検出結果画像データと可視光カメラ画像データとが合成された画像データに限定されず、例えば検出結果画像データと可視光カメラ画像データとが対比可能に生成された画像データでもよい。植物検出カメラ１からの表示データの出力先は、例えばネットワークを介して植物検出カメラ１に接続された外部接続機器であり、データロガーＤＬ又は通信端末ＭＴである（図２参照）。このネットワークは、有線ネットワーク（例えばイントラネット、インターネット）でも良いし、無線ネットワーク（例えば無線ＬＡＮ）でもよい。
　（植物検出カメラの各部の説明）
　図２は、植物検出カメラ１の内部構成の一例を詳細に示すブロック図である。図２に示す植物検出カメラ１は、非可視光センサＮＶＳＳと、可視光カメラＶＳＣとを含む構成である。非可視光センサＮＶＳＳは、制御部１１と、投射部ＰＪと、画像判定部ＪＧとを含む構成である。投射部ＰＪは、第１投射光源１３と、第２投射光源１５と、投射光源走査用光学部１７とを有する。画像判定部ＪＧは、撮像光学部２１と、受光部２３と、信号加工部２５と、検出処理部２７と、表示処理部２９とを有する。可視光カメラＶＳＣは、撮像光学部３１と、受光部３３と、撮像信号処理部３５と、表示制御部３７とを有する。通信端末ＭＴは、ユーザ（例えばトマト等の果菜類の植物ＰＴの生育の観察者。以下同様。）により携帯される。
　植物検出カメラ１の各部の説明では、制御部１１、非可視光センサＮＶＳＳ、可視光カメラＶＳＣの順に説明する。
　制御部１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）を用いて構成され、可視光カメラＶＳＣや非可視光センサＮＶＳＳの各部の動作制御を全体的に統括するための信号処理、他の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理及びデータの記憶処理を行う。また、制御部１１は、後述するタイミング制御部１１ａを含む（図３参照）。
　制御部１１は、非可視光センサＮＶＳＳの検出対象となる植物ＰＴの検出閾値Ｍを後述する検出処理部２７に設定する。制御部１１の動作の詳細については、図４を参照して後述する。
　タイミング制御部１１ａは、投射部ＰＪにおける第１投射光源１３及び第２投射光源１５の投射タイミングを制御する。具体的には、タイミング制御部１１ａは、第１投射光源１３及び第２投射光源１５にそれぞれ投射光を投射させる場合に、光源走査用タイミング信号ＴＲを第１投射光源１３及び第２投射光源１５のそれぞれに出力する。
　また、タイミング制御部１１ａは、所定の投射周期の開始時に、光源発光信号ＲＦを第１投射光源１３又は第２投射光源１５に交互に出力する。具体的には、タイミング制御部１１ａは、奇数番目の投射周期の開始時に光源発光信号ＲＦを第１投射光源１３に出力し、一方で、偶数番目の投射周期の開始時に光源発光信号ＲＦを第２投射光源１５に出力する。
　次に、非可視光センサＮＶＳＳの各部について説明する。
　第１光源の一例としての第１投射光源１３は、制御部１１のタイミング制御部１１ａから光源走査用タイミング信号ＴＲを受けると、奇数番目の投射周期（既定値）毎に、タイミング制御部１１ａからの光源発光信号ＲＦに応じて、所定の波長（例えば９０５ｎｍ）を有する非可視光のレーザ光である参照光ＬＳ１（例えば近赤外光）を、投射光源走査用光学部１７を介して、植物ＰＴに投射する。
　なお、植物ＰＴにおける水分の検出の有無は、所定の検出閾値Ｍと比較することで判断される。この検出閾値Ｍは、予め決められた値でもよく、任意に設定された値でもよく、更に、水分が無い状態で取得された拡散反射光の強度を基にした値（例えば水が無い状態で取得された拡散反射光の強度の値に所定のマージンが加算された値）でもよい。即ち、水分の検出の有無は、水分が無い状態で取得された検出結果画像データと、その後取得された検出結果画像データとを比較することで、判断されてもよい。このように、水分が無い状態における拡散反射光の強度を取得しておくことで、水分の有無の検出閾値Ｍとして、植物検出カメラ１の設置された環境に適する閾値を設定することができる。
　第２光源の一例としての第２投射光源１５は、制御部１１のタイミング制御部１１ａから光源走査用タイミング信号ＴＲを受けると、偶数番目の投射周期（既定値）毎に、タイミング制御部１１ａからの光源発光信号ＲＦに応じて、所定の波長（例えば１５５０ｎｍ）を有する非可視光のレーザ光である測定光ＬＳ２（例えば赤外光）を、投射光源走査用光学部１７を介して、植物ＰＴに投射する。本実施形態では、第２投射光源１５から投射される測定光ＬＳ２は、植物ＰＴにおける水分の検出の有無の判定に用いられる。測定光ＬＳ２の波長１５５０ｎｍは、水分に吸収され易い特性を有する波長である（図６参照）。
　更に、植物検出カメラ１は、植物ＰＴの照射位置における水分を検出するための参照データとして参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１を用い、測定光ＬＳ２が照射された植物ＰＴの照射位置における拡散反射光ＲＶ２と参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１とを基に、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２が照射された植物ＰＴの照射位置における水分の有無を検出する。従って、植物検出カメラ１は、植物ＰＴにおける水分の検出に異なる２種類の波長の参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２及びそれらの拡散反射光ＲＶ１，ＲＶ２を用いることで、植物ＰＴの水分を高精度に検出できる。
　投射光源走査用光学部１７は、非可視光センサＮＶＳＳにおける検出エリアに存在する植物ＰＴに対し、第１投射光源１３から投射される参照光ＬＳ１又は第２投射光源１５から投射される測定光ＬＳ２を２次元的に走査する。これにより、植物検出カメラ１は、測定光ＬＳ２が植物ＰＴの照射位置において反射した拡散反射光ＲＶ２と上述した拡散反射光ＲＶ１とを基に、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２が照射される植物ＰＴの照射位置における水分の有無を検出できる。
　次に、画像判定部ＪＧの内部構成について、図２及び図３を参照して詳細に説明する。図３は、植物検出カメラ１の画像判定部ＪＧの内部構成の一例を詳細に示す図である。
　撮像光学部２１は、例えば単一又は複数のレンズを用いて構成され、植物検出カメラ１の外部から入射する光（例えば拡散反射光ＲＶ１又は拡散反射光ＲＶ２）を集光し、拡散反射光ＲＶ１又は拡散反射光ＲＶ２を受光部２３の所定の撮像面に結像させる。
　受光部２３は、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の両方の波長に対する分光感度のピークを有するイメージセンサである。受光部２３は、撮像面に結像した拡散反射光ＲＶ１又は拡散反射光ＲＶ２の光学像を電気信号に変換する。受光部２３の出力は、電気信号（電流信号）として信号加工部２５に入力される。なお、撮像光学部２１及び受光部２３は、非可視光センサＮＶＳＳにおける撮像部としての機能を有する。
　信号加工部２５は、Ｉ／Ｖ変換回路２５ａと、増幅回路２５ｂと、コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃとを有する。Ｉ／Ｖ変換回路２５ａは、受光部２３の出力信号（アナログ信号）である電流信号を電圧信号に変換する。増幅回路２５ｂは、Ｉ／Ｖ変換回路２５ａの出力信号（アナログ信号）である電圧信号のレベルを、コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃにおいて処理可能なレベルまで増幅する。
　コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃは、増幅回路２５ｂの出力信号（アナログ信号）と所定の閾値との比較結果に応じて、増幅回路２５ｂの出力信号を２値化して閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに出力する。また、コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃは、ＡＤＣ（Analog Digital Converter）を含み、増幅回路２５ｂの出力信号（アナログ信号）のＡＤ（Analog Digital）変換結果のピークを検出して保持し、更に、ピークの情報を閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに出力する。
　検出処理部２７は、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａと、メモリ２７ｂと、検出結果フィルタ処理部２７ｃとを有する。閾値保持部の一例としての閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、予め度数分布データを作成して登録する。度数分布データは、１フレーム画像の全画素における反射強度比（水分指数）の度数分布を示す。閾値算出部の一例としての閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、後述するように、この度数分布データを用いて、葉の形状を識別するための反射強度比の閾値Ｓｈを算出して設定する。
　また、水分検出部の一例としての閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）と、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）とを基に、植物ＰＴの参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の照射位置における水分の有無を検出する。
　具体的には、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、例えば参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）をメモリ２７ｂに一時的に保存し、次に、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）が得られるまで待機する。閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）が得られた後、メモリ２７ｂを参照して、画角内に含まれる植物ＰＴの同一ラインにおける参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）と、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）との比を算出する。
　例えば水分が存在する照射位置では、測定光ＬＳ２の一部が吸収され易いので、拡散反射光ＲＶ２の強度（つまり、振幅）が減衰する。従って、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、画角内に含まれる植物ＰＴのライン毎の算出結果（例えば拡散反射光ＲＶ１と拡散反射光ＲＶ２の各強度の差分（振幅の差分ΔＶ）の算出結果、又は拡散反射光ＲＶ１と拡散反射光ＲＶ２の強度比）を基に、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の照射位置における水分の有無を検出することができる。
　なお、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１の振幅ＶＡと、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２の振幅ＶＢとの振幅差分（ＶＡ－ＶＢ）と振幅ＶＡとの比ＲＴと所定の検出閾値Ｍとの大小の比較に応じて、植物ＰＴの参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の照射位置における水分の有無を検出しても良い（図５参照）。
　更に、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、拡散反射光ＲＶ１と拡散反射光ＲＶ２の強度比、つまり反射強度比（測定値ともいう）Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）を算出し、この反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の総和又はこの総和を画素領域の数で除した平均値から、葉に含まれる水分量に相当する水分指数を得る。画素領域は、植物検出カメラ１の観察対象としての葉ＰＴ３の可視光画像を想定した場合に、その葉ＰＴ３の可視光画像を構成する１つ１つの画素を示す領域である。水分指数の詳細については後述する。反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）は、可視光カメラＶＳＣで撮像されるフレーム画像における全画素において、例えば所定の画素数（４×４画素）毎に算出され、所定の画素数毎に反射強度比Ｗ１～Ｗｋとして表現される。
　メモリ２７ｂは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて構成され、参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）を一時的に保存する。
　検出結果フィルタ処理部２７ｃは、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａの出力を基に、植物検出カメラ１からの水分の検出結果に関する情報をフィルタリングして抽出する。検出結果フィルタ処理部２７ｃは、抽出結果に関する情報を表示処理部２９に出力する。例えば検出結果フィルタ処理部２７ｃは、植物ＰＴの参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の照射位置における水分の検出結果に関する情報を表示処理部２９に出力する。
　表示処理部２９は、検出結果フィルタ処理部２７ｃの出力を用いて、照射位置における水分に関する情報の一例として、植物検出カメラ１からの距離毎の照射位置における水分の位置を示す非可視光画像データ（検出結果画像データ）を生成する。出力部の一例としての表示処理部２９は、植物検出カメラ１から照射位置までの距離の情報を含む検出結果画像データを可視光カメラＶＳＣの表示制御部３７に出力する。なお、非可視光画像データには、植物検出カメラ１から照射位置までの距離の情報が含まれなくても構わない。
　次に、可視光カメラＶＳＣの各部について説明する。撮像光学部３１は、例えばレンズを用いて構成され、植物検出カメラ１の画角内からの環境光ＲＶ０を集光し、環境光ＲＶ０を受光部３３の所定の撮像面に結像させる。
　受光部３３は、可視光の波長（例えば０．４μｍ～０．７μｍ）に対する分光感度のピークを有するイメージセンサである。受光部３３は、撮像面に結像した光学像を電気信号に変換する。受光部３３の出力は、電気信号として撮像信号処理部３５に入力される。なお、撮像光学部３１及び受光部３３は、可視光カメラＶＳＣにおける撮像部としての機能を有する。
　撮像信号処理部３５は、受光部３３の出力である電気信号を用いて、人が認識可能なＲＧＢ（Red Green Blue）又はＹＵＶ（輝度・色差）等により規定される可視光画像データを生成する。これにより、可視光カメラＶＳＣにより撮像された可視光画像データが形成される。撮像信号処理部３５は、可視光画像データを表示制御部３７に出力する。
　表示制御部３７は、撮像信号処理部３５から出力された可視光画像データと、表示処理部２９から出力された検出結果画像データとを用いて、水分が可視光画像データのいずれかの位置で検出された場合に、水分に関する情報の一例として、可視光画像データと検出結果画像データとを合成した表示データ、又は可視光画像データと検出結果画像データとを対比可能に表した表示データを生成する。表示制御部３７（出力部）は、表示データを、例えばネットワークを介して接続されたデータロガーＤＬ又は通信端末ＭＴに送信して表示を促す。
　データロガーＤＬは、表示制御部３７から出力された表示データを通信端末ＭＴ又は１つ以上の外部接続機器に送信し、通信端末ＭＴ又は１つ以上の外部接続機器（例えば図１に示す事務所内制御室内のモニタ５０）の表示画面における表示データの表示を促す。
　通信端末ＭＴは、例えばユーザ個人が用いる携帯用の通信用端末であり、ネットワークを介して、表示制御部３７から送信された表示データを受信し、通信端末ＭＴの表示画面に表示データを表示させる。
　（非可視光センサの制御部における初期動作の一例の説明）
　次に、本実施形態の植物検出カメラ１の非可視光センサＮＶＳＳの制御部１１における初期動作の一例について、図４を参照して説明する。図４は、植物検出カメラ１の制御部１１における初期設定動作の一例を説明するフローチャートである。
　制御部１１が、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに対し、葉の形状を識別するための反射強度比の閾値Ｓｈの設定を指示すると、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、閾値Ｓｈを算出して設定する（Ｓ１）。この閾値Ｓｈを設定する処理の詳細については後述する。なお、閾値Ｓｈが固定値である場合、ステップＳ１の処理は省略可能である。
　また、制御部１１は、非可視光センサＮＶＳＳの検出処理部２７における水分の検出閾値Ｍを閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに設定する（Ｓ２）。検出閾値Ｍは、検出対象となる特定の物質に応じて適宜設けられることが好ましい。
　ステップＳ２の処理後、制御部１１は、撮像処理を開始させるための制御信号を可視光カメラＶＳＣの各部に出力し（Ｓ３－１）、更に、第１投射光源１３又は第２投射光源１５に参照光ＬＳ１又は測定光ＬＳ２の投射を開始させるための光源走査用タイミング信号ＴＲを非可視光センサＮＶＳＳの第１投射光源１３及び第２投射光源１５に出力する（Ｓ３－２）。なお、ステップＳ３－１の動作とステップＳ３－２の動作との実行タイミングはどちらが先でもよく、同時でもよい。
　図５は、非可視光センサＮＶＳＳにおける水分の検出の原理説明図である。閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、例えばＲＴ＞Ｍであれば水分を検出したと判定し、ＲＴ≦Ｍであれば水分を検出しないと判定してもよい。このように、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、振幅差分（ＶＡ－ＶＢ）と振幅ＶＡとの比ＲＴと検出閾値Ｍとの比較結果に応じて、水分の有無を検出することで、ノイズ（例えば外乱光）の影響を排除でき、水分の有無を高精度に検出することができる。
　図６は、水（Ｈ２Ｏ）に対する近赤外光の分光特性の一例を示すグラフである。図６の横軸は波長（ｎｍ）であり、図６の縦軸は透過率（％）を示す。図６に示すように、波長９０５ｎｍの参照光ＬＳ１は、水（Ｈ２Ｏ）の透過率がほぼ１００％に近いため、水分に吸収され難い特性を有することがわかる。同様に、波長１５５０ｎｍの測定光ＬＳ２は、水（Ｈ２Ｏ）の透過率が１０％に近いため、水分に吸収され易い特性を有することがわかる。そこで、本実施形態では、第１投射光源１３から投射される参照光ＬＳ１の波長を９０５ｎｍ、第２投射光源１５から投射される測定光ＬＳ２の波長を１５５０ｎｍとしている。
　葉が萎れることで近赤外光の投影範囲が減少する場合、また、葉が反れたり巻いたりすることで葉の厚みが増す場合でも、本実施形態では、葉の非可視光画像を構成する全ての画素領域（つまり、１つ１つの画素）における反射強度比の総和を画素数で除した平均値（画素平均値）（以下、「画素平均水分指数」と称する）と、葉の非可視光画像を構成する全ての画素における反射強度比の画素毎の総和（以下、「水分指数総和」と称する）とを、水分量の指標とする。また、水ストレス未付与時（つまり初期の）の画素平均水分指数の値及び水分指数総和の値を各々１．０としてノーマライズして示したものが、それぞれ標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和である。このように、初期値を１．０として相対値にて表現することで角度、葉の厚みが異なる葉同士の「画素平均水分指数」や「水分指数総和」の時間的な変化を容易に相対比較することができる。これらの画素平均水分指数や水分指数総和は、葉の非可視光画像を構成する１つ１つの画素毎に算出された反射強度比を用いて算出される。従って、画素平均水分指数は「（１／葉の非可視光画像を構成する画素数）×ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）」で表され、水分指数総和は「ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）」で表され、いずれも水ポテンシャル（言い換えると、水ストレスの付与量）と強い相関を有する。なお、葉の非可視光画像を構成する全ての画素領域は、例えば測定期間の初期時に、後述する画素値（つまり、参照光ＬＳ１や測定光ＬＳ２が照射される位置に対応する画素における反射強度比の値）が閾値Ｓｈを超えた領域の集合である。なお、閾値Ｓｈは、予め設定された値でもよいし、後述する図１９に示す方法に従って算出されても構わない。
　（非可視光センサの水分やうねりの検出に関する詳細な動作の説明）
　次に、植物検出カメラ１の非可視光センサＮＶＳＳにおける水分の検出に関する詳細な動作手順について、図７を参照して説明する。図７は、非可視光センサＮＶＳＳにおける植物ＰＴの葉ＰＴ３に含まれる水分の検出に関する詳細な動作手順の一例を説明するフローチャートである。図７に示すフローチャートの説明の前提として、タイミング制御部１１ａは、光源走査用タイミング信号ＴＲを第１投射光源１３及び第２投射光源１５に出力しており、植物検出カメラ１から参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２が植物ＰＴの葉ＰＴ３に向けて照射されるとする。
　図７において、制御部１１は、奇数番目の投射周期における光源発光信号ＲＦがタイミング制御部１１ａから出力されたか否かを判別する（Ｓ１２）。奇数番目の投射周期における光源発光信号ＲＦがタイミング制御部１１ａから出力された場合には（Ｓ１２、ＹＥＳ）、第１投射光源１３は、タイミング制御部１１ａからの光源発光信号ＲＦに応じて、参照光ＬＳ１を投射する（Ｓ１３）。投射光源走査用光学部１７は、植物検出カメラ１の画角内に含まれる植物ＰＴのＸ方向のライン上に参照光ＬＳ１を１次元的に走査する（Ｓ１５）。参照光ＬＳ１が照射されたＸ方向のライン上のそれぞれの照射位置において、参照光ＬＳ１が拡散反射したことで生じた拡散反射光ＲＶ１が撮像光学部２１を介して受光部２３により受光される（Ｓ１６）。
　信号加工部２５では、拡散反射光ＲＶ１の受光部２３における出力（電気信号）が電圧信号に変換され、この電圧信号のレベルがコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃにおいて処理可能なレベルまで増幅される（Ｓ１７）。コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃは、増幅回路２５ｂの出力信号と所定の閾値との比較結果に応じて、増幅回路２５ｂの出力信号を２値化して閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに出力する。コンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃは、増幅回路２５ｂの出力信号のピークの情報を閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに出力する。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１に対するコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）をメモリ２７ｂに一時的に保存する（Ｓ１８－２）。また、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、メモリ２７ｂに保存された前回のフレーム（投射周期）における参照光ＬＳ１又は測定光ＬＳ２に対する拡散反射光ＲＶ１又は拡散反射光ＲＶ２における同一ラインに関するコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力をメモリ２７ｂから読み出す（Ｓ１８－３）。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、同一ラインにおける参照光ＬＳ１の拡散反射光ＲＶ１におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）と、測定光ＬＳ２の拡散反射光ＲＶ２におけるコンパレータ／ピークホールド処理部２５ｃの出力（つまり、ピークの情報）と、所定の検出閾値Ｍとを基に、同ライン上における水分の有無を検出する（Ｓ１８－４）。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、反射強度比の総和ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）である水分指数を算出する（Ｓ１８－５）。この水分指数の算出の詳細については後述する。
　表示処理部２９は、検出結果フィルタ処理部２７ｃの出力を用いて、水分の検出位置を示す検出結果画像データを生成する。表示制御部３７は、表示処理部２９で生成された検出結果画像データ、及び可視光カメラＶＳＣで撮像された可視光画像の可視光カメラ画像データを出力する（Ｓ１９）。ステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作は、１回のフレーム（投射周期）の検出エリア内のライン毎に実行される。
　つまり、１つのＸ方向のラインに対するステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作が終了すると、次のＸ方向のラインに対するステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作が行われる（Ｓ２０、ＮＯ）。以降、１フレーム分のステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作が終了するまで、ステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作が繰り返される。
　一方、１フレームの全てのラインに対してステップＳ１５、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ１８－２～Ｓ１８－５、Ｓ１９の各動作の実行が終了した場合には（Ｓ２０、ＹＥＳ）、投射光の走査が継続する場合には（Ｓ２１、ＹＥＳ）、非可視光センサＮＶＳＳの動作はステップＳ１２に戻る。一方、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の走査が継続しない場合には（Ｓ２１、ＮＯ）、非可視光センサＮＶＳＳの動作は終了する。
　図８は、ステップＳ１８－５における水分指数の算出手順の一例を説明するフローチャートである。閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、フレーム画像から全画素における反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）を算出する（Ｓ３１）。ここで、各画素の反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の測定値を反射強度比Ｗ１～Ｗｋで表す。例えば近赤外光の画像が７６，８００（＝３２０×２４０）画素から構成される場合、Ｗｋの添え字ｋは１～７６，８００を表す変数である。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、画素値（つまり、画素毎の反射強度比Ｗｋ）が葉ＰＴ３を識別するための閾値Ｓｈより大きいか否かを判別する（Ｓ３２）。閾値Ｓｈの初期値は、経験値として閾値設定／水分指数検出処理部２７ａにあらかじめ登録されている。経験値は、水分量観察装置の仕様（照射レーザ光の強度、受光素子の感度等）、測定対象の葉の含水率（９０％前後）、葉の厚み（例えば２００μｍ）、屋内／屋外等によって決定される。特に、屋外の場合、太陽光の当たり方や葉群としての茂り具合によって変化し、その都度変更される。
　例えば経験値として、撮影距離１ｍの場合、屋内撮影時の閾値Ｓｈは約０．３に設定される。屋外撮影時の閾値Ｓｈは、約０．９に設定される。また、撮影距離３ｍの場合、屋内撮影時の閾値Ｓｈは約０．０５に設定される。これらの閾値Ｓｈを初期値として設定し、実際の葉の形状と照らし合わせて、最適であるか否かを判断し、最適でない場合、閾値Ｓｈを変更することが好ましい。また、後述するように、閾値Ｓｈの算出処理を行い、算出された閾値Ｓｈを初期値として登録しておくことも可能である。
　ステップＳ３２で、反射強度比Ｗｋが閾値Ｓｈ未満である場合、この画素は、葉以外の背景を表す画素（言い換えると、葉と見なされる可視光画像領域を構成する画素ではない画素）であるとして、表示処理部２９は、この画素を単色で表示するための単色表示データを生成する（Ｓ３６）。
　一方、ステップＳ３２で反射強度比Ｗｋが閾値Ｓｈ以上（閾値以上）である場合、表示処理部２９は、この画素を、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）に対応する階調色で表示する（Ｓ３３）。ここでは、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）に対応する階調色をｎ階調で表示可能である。ｎは任意の正数である。
　具体的に、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）が０．３未満である場合、つまり、葉の閾値Ｓｈ以下である場合、その画素は、例えば白色（単色）で表示される。一方、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）が０．３以上０．４未満である場合、その画素は例えば深緑色で表示される。同様に、０．４以上０．５未満である場合、その画素は緑色で表示される。０．５以上０．５５未満である場合、その画素は黄色で表示される。０．５５以上０．６未満である場合、その画素はオレンジ色で表示される。０．６以上０．７５未満である場合、その画素は赤色で表示される。０．７５以上である場合、その画素は紫色で表示される。このように、葉に属する画素の色は、６諧調のいずれかに設定される。
　なお、実際の葉の形状と照らし合わせて、葉が占有している画素空間が適切でない場合、ユーザが閾値Ｓｈを所定刻み（例えば０．０１）毎にアップ又はダウンするように設定してもよい。或いは、ユーザが後述する閾値Ｓｈを自動設定する処理を起動させて適切な閾値Ｓｈを設定してもよい。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、葉が占有している画素空間として任意のエリアを特定する（Ｓ３４）。葉の画素は、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）が閾値Ｓｈ（ここでは、０．３）を超える画素である。また、葉の画素を囲むように、矩形（Ａ×Ｂ）のエリアＡＲＥが特定される。このエリアＡＲＥは、葉の大きさを判断する値として用いられる。なお、葉の大きさは、閾値Ｓｈを超える画素数で表してもよい。
　水分量算出部の一例としての閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、エリアＡＲＥ内で、測定値（反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０））が閾値Ｓｈよりも大きい、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の総和である水分指数ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）を計算する（Ｓ３５）。この水分指数ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）が得られることで、葉全体に含まれる水分量が分かる。
　更に、ステップＳ３５では、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、エリアＡＲＥ内で、測定値（反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０））が閾値Ｓｈよりも大きい画素の数を計算し、この計算された画素の数で反射強度比の総和ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）を除して平均値を算出することができる。この平均値は、閾値Ｓｈによって葉の外形が決定された葉の面積で反射強度比の総和が除された値であり、スポットの一定面積でスポット内の反射強度比の総和が除された値や、可視画像における葉の外形で囲まれた面積で反射強度比の総和が除された値とは異なる。この後、水分指数の算出動作が終了する。
　このように、本実施形態では、照射位置毎の反射強度比を求めるのでなく、フレーム画像における画素毎の反射強度比を求め、画素毎の反射強度比の総和から、水分指数を正確に算出できる。従って、葉、即ち植物の健全度を正確に判断することができる。
　ここでは、前述したように、葉の閾値Ｓｈは、初期値として次のような値に設定されている。屋内に植物検出カメラ１を設置し、屋内で葉ＰＴ３を撮像する場合、経験的に撮影距離が１ｍである場合、閾値Ｓｈは約０．３に設定される。撮影距離が３ｍである場合、閾値Ｓｈは約０．０５に設定される。一方、屋外で撮像する場合、太陽光の条件が変動するので、経験的に閾値Ｓｈは約０．９に設定される。図１８Ａ～図１８Ｃは、葉の占有範囲を示す図である。図１８Ａは、トマトの茎葉を撮像したフレーム画像である。葉間距離は約１ｃｍである。図１８Ｂは、図１８Ａの可視光画像に対し、撮影距離３ｍ、閾値Ｓｈを０．０５に設定した場合に求められた葉の占有空間を示す。この場合、葉が一部重なっており、閾値Ｓｈ（＝０．０５）は不適切に設定された値であることが分かる。図１８Ｃは、図１８Ａの可視光画像に対し、撮影距離１ｍ、閾値Ｓｈを０．３に設定した場合に求められた葉の占有空間を示す。この場合、葉の外形は他の葉と重なり合うことなく、また、葉の占有空間は可視光画像の葉の外形と大まかに同じである。この場合、閾値Ｓｈ（＝０．３）は正しく設定された値であることが分かる。
　また、葉の閾値Ｓｈは、次のような処理を行い、図８に示す水分指数の算出処理を実行する前に登録されてもよい。図１９は、閾値設定手順を示すフローチャートである。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、可視光カメラＶＳＣで撮像されたフレーム画像（例えば図１８Ａ参照）に対し、葉の色と判断される緑色（Ｇ）の画素が占有する出現割合（Ｇ画素数／全画素数）を求める（Ｓ６１）。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、水分指数の度数分布データを元に、出現割合に対応する水分指数を求める（Ｓ６２）。図２０は、全画素における反射強度比の度数分布を示すグラフである。度数分布データは、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａに登録されている。この度数分布データを用いると、例えば葉の色と判断される緑色（Ｇ）の画素が占有する出現割合が５２％である場合、水分指数は約０．３である。
　閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、ステップＳ６２で求められた水分指数を閾値Ｓｈに設定する（Ｓ６３）。この後、閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは本処理を終了する。
　このように、可視光カメラＶＳＣで撮像された可視光画像を利用することで、葉の緑色（特定色）の占有画素数と、同じ画素数になるように測定値であるＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の累積度数に対応する閾値Ｓｈを求めることで、つまり、葉に含まれていると判断される画素毎の水分量の閾値を変更することによって、葉の外形を正しく決定することができる。従って、葉の外形が正しく判断されることで、画素単位の平均値を正確に算出できる。これに対し、スポットの一定面積や可視光画像の外形を用いる場合、葉の外形が正しく捉えられないと、画素単位の平均値に大きな誤差が生じてしまう。
　ここで、葉中の水分量を測定する他の方法について、比較例を示す。図９は、比較例の測定方法の一例を説明する図である。ビニル袋ｆｋで密封包装された大葉の葉ＰＴ３を取り出し、ホワイトボードｗｂに葉ＰＴ３が動かないように固定する。葉ＰＴ３ががっしりと固定されたホワイトボードｗｂを重量計ｇｍに載せ、その重さを計る。このとき、ホワイトボードｗｂの重さは、あらかじめ測定され、０点調整されているので、重量計ｇｍのメータには、葉の重さが表示される。葉の蒸散による重量の変化を、時間の経過とともに測定する。全ての測定を完了した後、葉を完全に枯らし、その重量を求める。測定時の葉の重量から枯渇時の葉の重量を差し引くことで、測定時における葉の平均含水量を求める。葉の平均含水率は、時間の経過とともに徐々に下がっていく。
　一方、本実施形態では、葉の水分量を測定する際、測定対象の葉の背面（裏側）を覆うように、背景物が配置される。背景物の材質としては、水分を含まず、農薬・散水・ＣＯ２噴霧で変形しないもの、例えばプラスチック、コート紙、アルミ箔（板）等のシート、板、或いはブロックが挙げられる。また、背景物の大きさは、測定対象の葉を覆うような大きな面を有し、測定対象の葉の投影面積の２倍以内であり、他の葉の光合成を妨げない大きさであることが望ましい。また、背景物の厚みは、自己支持性でカールしない厚さ５０μｍ～１ｍｍであり、特に５０～２００μｍであることが好ましい。また、背景物の重量は、葉の茎で支持される場、葉が萎れない程度の重さであることが好ましい。また、背景物の色は、可視光及び近赤外光の反射率が高い白色や銀色であることが好ましい。
　本実施形態では、背景物として、白色背景板が用いられる場合を示す。なお、白色背景板は、白色プラスチック板、アルミ板、標準白色板、白色紙等が挙げられる。
　図１０Ａは、屋外において葉に向かって近赤外光を照射した際、近赤外光の波長に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。縦軸は非可視光センサＮＶＳＳで検知される近赤外光の強度を示し、横軸は近赤外領域の波長を示す。非可視光センサＮＶＳＳで検知される近赤外光の強度には、太陽光による光の強度の他、周辺の葉で散乱された光の強度が含まれる。つまり、検知される近赤外光の強度には、太陽光が周辺の葉で多重散乱されたことによるバックグランドの上昇分が含まれる。また、周辺の葉によって１５５０ｎｍの波長を有する近赤外光が吸収されることで、非可視光センサＮＶＳＳで検知される光の強度は小さくなる。従って、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の値は大きくなる。このため、屋外で葉の水分量を測定する場合、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）と比較される閾値Ｓｈの値を大きく設定する必要がある。
　図１０Ｂは、屋内及び屋外において白色背景板ｂｄが設置された葉に向かって近赤外光を照射した際、近赤外光の波長に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。縦軸は非可視光センサＮＶＳＳで検知される近赤外光の強度を示し、横軸は近赤外領域の波長を示す。白色背景板ｂｄが測定対象の葉ＰＴ３ｔの背面（裏側）を覆うように配置されたことで、測定対象の葉ＰＴ３ｔの周辺の葉からの多重散乱が起きなくなる。従って、１５５０ｎｍの波長を有する近赤外光の強度が低下することは起きない。また、屋内の場合、バックグランドの上昇も生じない。なお、屋外で測定する場合、閾値Ｓｈは約０．５に設定される。また、屋内で測定する場合、閾値Ｓｈは約０．３に設定される。
　測定対象の葉ＰＴ３ｔの背面に白色背景板ｂｄを配置する場合、葉を固定することなく配置してもよいし、白色背景板ｂｄに葉ＰＴ３ｔを取り付けて固定してもよい。ここでは、白色背景板ｂｄに葉ＰＴ３ｔを取り付ける場合を示す。なお、本実施形態を含む各実施形態では、植物検出カメラ１の第１投射光源１３及び第２投射光源１５から見て、測定対象となる少なくとも１枚の葉の背面には、白色背景板ｂｄがそれぞれ配置されている。
　図１１は、白色背景板ｂｄへの葉ＰＴ３ｔの取り付け方の一例の説明図である。白色背景板ｂｄは、縦長の長方形を有する白色プラスチック板である。白色背景板ｂｄの中央部には、矩形状にくり抜かれた開口部ｂｄ１が形成されている。また、白色背景板ｂｄの上部には、円形の孔部ｂｄ２が形成されている。孔部ｂｄ２には、上端面にまで達するスリットｂｄ２１が形成されている。また、白色背景板ｂｄに形成された開口部ｂｄ１の下側及び両側には、それぞれ３本のスリットｂｄ３，ｂｄ４，ｂｄ５が形成されている。
　葉ＰＴ３ｔを白色背景板ｂｄに取り付ける場合、葉ＰＴ３ｔの先端を３本のスリットｂｄ３の１本に挿し込み、スリットｂｄ２１を中心に左右の白色背景板ｂｄを前後方向にずらして空隙を作り、その内側に葉の茎ＰＴ２を通して、孔部ｂｄ２に茎ＰＴ２を固定する。
　次に、本実施形態の植物検出カメラ１を用いて植物ＰＴの葉ＰＴ３に含まれる水分量の観察として、葉ＰＴ３に含まれる水ポテンシャル（言い換えると、水ストレスの付与）の制御実験を行い、その結果得られた水ストレスによる葉中の活性度について考察する。
　図１２は、水ポテンシャル制御実験における標準化画素平均水分指数並びに標準化水分指数総和の時間変化の一例を示すグラフである。図１３は、図１２の初日、初日から１日経過時点、初日から６日経過時点の水ストレスが付与された「桃太郎３－２」の葉の状態の一例を示す図である。図１２のグラフの縦軸は、標準化画素平均水分指数又は標準化水分指数総和を表す。図１２では、標準化画素平均水分指数を「画素平均」とも称し、標準化水分指数総和を「総和」と称する。標準化画素平均水分指数や標準化水分指数総和は、測定対象の葉（例えば葉ＰＴ３）に含まれる水分量の指標としての水ポテンシャル（言い換えると、水ストレスの付与量）を表す。標準化画素平均水分指数は、植物の葉を撮像した画像における葉と見なされる可視光画像領域を構成する各画素の１画素当たりに含まれる葉中の平均の水分量に関して水ストレス未付与時（つまり、初期の）値を１．０とした時の相対値を示す。なお、上述したように、標準化画素平均水分指数は、葉の非可視光画像を構成する全ての画素領域（つまり、１つ１つの画素）における反射強度比の総和を画素数で除した平均値に関して水ストレス未付与時（つまり、初期の）値を１．０とした時の相対値でもよい。一方、標準化水分指数総和は、植物の葉を撮像した画像における葉と見なされる可視光画像領域を構成する各画素の１画素当たりに含まれる葉中の水分量の総和に関して水ストレス未付与時（つまり、初期の）値を１．０とした時の相対値を示す。なお、上述したように、標準化水分指数総和は、葉の非可視光画像を構成する全ての画素領域（つまり、１つ１つの画素）における反射強度比の総和に関して水ストレス未付与時（つまり、初期の）値を１．０とした時の相対値でもよい。グラフの横軸は、分を単位とする経過時間を表す。
　図１２に示す水ポテンシャル制御実験は、例えばトマトの苗の品種として、「桃太郎３－１」及び「桃太郎３－２」の２品種に対して行われた。図１２に示す水ポテンシャル制御実験の前には、「桃太郎３－１」及び「桃太郎３－２」の２品種の標準化水分指数総和はともに「１．０」であったところ、予め５日間にわたって灌水がなされず、５日間の未灌水期間が経過してから、横軸「０」分のタイミングで所定の初期灌水量（例えば１００ｍｌ）の水が灌水され、萎凋状態の回復後、続いて毎日朝、夕に繰り返し灌水（例えば１００ｍｌ）された時の標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和の時系列の推移の一例が示されている。以下、図１２に示す実験結果について説明する。なお、モニタ５０には、図１２に示す標準化画素平均水分指数や標準化水分指数総和の経時的な推移が対比的に表示される（図１４参照）。なお、繰り返し灌水には、毎日朝、夕に時間間隔が一定で定期的又は周期的に灌水されることが含まれてもよいし、毎日朝、夕にその時間間隔は一定ではないにしろ繰り返して灌水されることも含まれても構わない。
　具体的には、図１２に示すように、「桃太郎３－１」及び「桃太郎３－２」の標準化画素平均水分指数は、萎凋に近い状態を示す値０．１０付近の値から始まり、初期灌水量の灌水により、翌日（つまり、１日経過後）には、「桃太郎３－１」及び「桃太郎３－２」の標準化画素平均水分指数は値１．０付近になるまで回復し、その後、図１２の横軸右端の１０日経過後まで毎日朝、夕に繰り返し灌水（例えば１００ｍｌ）がなされ、値１．０付近を保つように推移した。
　一方、「桃太郎３－１」及び「桃太郎３－２」の標準化水分指数総和では、次の相違が見られた。つまり、初期灌水量の灌水の経過後、１日経過後、「桃太郎３－１」の標準化水分指数総和は値１．０付近まで上昇したが、「桃太郎３－２」の標準化水分指数総和は値０．５までしか上昇せず、その後、図１２の横軸右端の１０日経過後までは毎日朝、夕に繰り返し灌水（例えば１００ｍｌ）がなされたにも拘わらず、値０．５から値０．４付近に下降していった。
　図１３の最左端では、図１２に示す水ポテンシャル制御実験の開始直後に初期灌水量の灌水が行われた直後の「桃太郎３－２」の葉の様子が示されている。日数経過後の比較対象として、２種類の葉（１）と葉（２）とが選択されている。
　図１３の中央では、図１２に示す水ポテンシャル制御実験の開始から１日経過後の「桃太郎３－２」の葉（１）及び葉（２）を含む葉全体の様子が示されている。葉（１）と葉（２）の拡大写真とが示されている。特に葉（２）の拡大写真をよく見ると、葉（２）の一部の領域において、周囲の緑色の部分に比べて少し黒ずんだ領域が生じ始めている。実は、図１２に示すように、「桃太郎３－２」の標準化水分指数総和は標準化画素平均水分指数と同等の値には至っておらず、値が半減しているので、部分的な壊死が始まっている状態である。ところが、この時点では葉（２）をよく見たとしても、葉（２）の一部の領域において、部分的に葉（２）の細胞が壊死していることに農夫が目視で気付くことは案外難しい。
　図１３の最右端では、図１２に示す水ポテンシャル制御実験の開始から計６日経過後の「桃太郎３－２」の葉（１）及び葉（２）を含む葉全体の様子が示されている。特に葉（２）の拡大写真を見ると、葉（２）のかなりの領域（例えば葉（２）の全体のうち約５０％の領域）において、周囲の緑色の部分に比べて黄土色のような領域が生じ始めている。これは、制御実験の前に５日間、さらに制御実験から６日間の未灌水によって葉（２）に対して必要な水分が供給されなかったことで過剰なストレス（例えば水ストレス）が付与されたために、葉（２）の細胞が部分的に壊死していることを示している。この時点になると、農夫が葉（２）を見ると、目視で部分的な壊死の存在を確認することができる。このように、標準化水分指数総和の減少は部分壊死（言い換えると、光合成をもはや行うことができないようになる部分的な細胞破壊）という解釈が成り立ち、結果として図１２に示す標準化水分指数総和の相違により、「桃太郎３－２」の光合成能力は、「桃太郎３－１」の光合成能力の半分近くとなることになる。
　葉に部分的な壊死が生じている又は生じる前兆があると、その該当する領域に対応する画素における水分指数の値は低く、葉と見なされるための閾値Ｓｈより小さくなる。そのため、そのような葉の標準化水分指数総和（例えば図１２に示す「桃太郎３－２」参照）は、部分的な壊死が全く生じていない葉の標準化水分指数総和（例えば図１２に示す「桃太郎３－１」参照）に比べて総じて小さくなる。一方、葉に部分的な壊死が生じている又は生じる前兆があったとしても、そのような葉の標準化画素平均水分指数は、葉と見なされる可視光画像領域に対応する１つ１つの画素又は葉の非可視光画像を構成する１つ１つの画素における反射強度比の総和を当該画素の数で除した値に相当するため、部分的な壊死があったとしてもその現象があったことが数値として明確に現れない。言い換えると、部分的な壊死が全く生じていない葉の標準化画素平均水分指数と、部分的な壊死が生じている又は生じる前兆がある葉の標準化画素平均水分指数とは見掛け上、相違しない。
　従って、本実施形態では、部分的な壊死の発生又はその前兆がある葉とそうでない葉とのそれぞれの標準化水分指数総和に相違が見られることに着目し、図１２に示すような１品種又は２品種以上の葉において、植物検出カメラ１によって算出されたそれぞれの標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和の時系列的な推移がモニタ５０に表示される。これにより、農夫は、ビニールハウスや畑等の育成場所又は農場に頻繁に出向く必要が無く、モニタ５０において対比的に表示された標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和の時系列的な推移を確認することで、例えば「桃太郎３－２」の部分的な壊死の有無又は壊死の前兆の有無を簡単かつ高精度に把握することができる。また、農夫は、部分的な壊死の前兆を察知することができるので、最適な水ストレスの付与に対する対策（例えば灌水のタイミングの予測）を施すことができる。
　図１４は、水ポテンシャル制御実験に関するユーザインタフェース（ＵＩ）画面６０の一例を示す図である。このＵＩ画面６０は、葉中水分モニタリング画面Ｇｍ１を含む。ＵＩ画面６０の上部に配置された葉中水分モニタリング画面Ｇｍ１には、標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和の各時系列の推移が対比的に示されたグラフが表示される。このグラフは、前述した図１２のグラフと同様である。
　ＵＩ画面６０の下部の左側には、設定領域６３が表示される。この設定領域６３には、初期値設定ボタン６４及びズレ閾値設定ボタン６６が配置される。また、水ストレスを適正に付与するために目標とする標準化画素平均水分指数の範囲（つまり、目標範囲）の上限値を設定するための入力ボックス６７、及び同様の目標とする標準化画素平均水分指数の範囲（つまり、目標範囲）の下限値を入力するための入力ボックス６８が配置される。入力ボックス６７，６８への数値の入力には、タッチパネル、テンキー、携帯端末等を用いることが可能である。
　また、ＵＩ画面６０の下部の右側には、灌水量探索モードボタン７１及び水ストレス制御（栽培制御）モードボタン７３が配置される。灌水量探索モードボタン７１が押下されると、一度に灌水するべき水分の灌水量として適切な値を探索するための最適灌水量探索動作が開始する。水ストレス制御（栽培制御）モードボタン７３が押下されると、適切な灌水量が探索された後に実際にその灌水量で灌水されるための栽培制御動作が開始する。また、ＵＩ画面６０には、探索灌水量の設定値を表示する表示ボックス７２、及び、栽培灌水量の設定値を表示する表示ボックス７４が配置される。
　図１５は、ＵＩ画面６０にポップアップ表示された初期灌水量入力画面６１の一例を示す図である。初期灌水量入力画面６１では、例えばミリリットル（ｍｌ）の単位で初期灌水量が入力・設定される。初期灌水量の入力には、タッチパネル、テンキー、携帯端末等を用いることが可能である。
　図１６は、本実施形態における灌水時の水分指数の観測動作手順の一例を説明するフローチャートである。図１６の水分指数の観測動作は、例えば図１４に示すＵＩ画面６０で、栽培制御モードボタン７３が押下されると、実行される。
　水分指数の観測動作では、まず、制御部１１は、ＵＩ画面６０に対するユーザ（例えばトマトの育成者である農夫）の操作により、初期値、目標範囲の上限値及び下限値を設定する（Ｓ４１）。制御部１１は、現状のビニールハウス内の環境条件（例えば温度、湿度）が維持された状態で時間が経過した場合の、目標範囲の下限値までの予測降下時刻を表示する（Ｓ４２）。
　制御部１１は、図１５に示す初期灌水量入力画面６１を表示する（Ｓ４３）。制御部１１は、初期灌水量の入力が完了したか否かを判別し（Ｓ４４）、入力が完了していない場合、ステップＳ４３で初期灌水量入力画面６１の表示を続ける。
　また、初期灌水量の入力が完了すると、制御部１１は、初期灌水量入力画面６１において入力された初期灌水量に相当する水分の滴下を制御する（Ｓ４５）。なお、初期灌水量の水分の滴下は、肥料水供給装置ＷＦによって自動で行われてもよいし、人（例えば農夫）による手作業で行われてもよい。その後、制御部１１は、観測動作の対象となる葉の標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和をそれぞれ算出して測定し、ＵＩ画面６０に表示された、葉中水分モニタリング画面Ｇｍ１内のグラフの該当箇所にこの測定点をプロットして追加する（Ｓ４６）。制御部１１は、観測動作を終了するかどうかを判断し（Ｓ４７）、観測動作を終了すると判断した場合には（Ｓ４７、ＹＥＳ）、図１６に示す処理を終了する。一方、制御部１１は、観測動作を終了すると判断するまで、ステップＳ４６の処理を繰り返す。なお、観測動作を終了すると判断する場合は、例えば予め設定された時刻に達した場合、農夫等のユーザにより観測動作の終了を指示するための操作が制御部１１に入力された場合等が挙げられる。
　図１７は、本実施形態における部分壊死又はその前兆の有無の判定動作手順の一例を説明するフローチャートである。図１７の判定動作は、例えば図１６に示すステップＳ４６の処理と独立して並行して実行される。
　部分壊死又はその前兆の有無の判定動作では、制御部１１は、まず、判定対象となる葉中の画素（つまり、葉の撮像画像を構成する１つ１つの画素）の画素値（つまり、当該画素毎の反射強度比。例えば図８のステップＳ３１参照）を取得する（Ｓ５１）。
　制御部１１は、ステップＳ５１の出力（つまり、画素値）を用いて、判定対象となる葉中の画素の画素値の平均値（言い換えると、葉と見なされる可視光画像の領域又は葉の非可視光画像の領域における標準化画素平均水分指数）、及び葉中の総和（言い換えると、葉と見なされる可視光画像の領域又は葉の非可視光画像の領域における標準化水分指数総和）をそれぞれ算出する（Ｓ５２）。
　制御部１１は、ステップＳ５２の出力（つまり、標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和）を用いて、標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和との差分が所定の閾値Ｖより大きいかどうかを判定する（Ｓ５３）。標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和との差分が所定の閾値Ｖより大きくない場合には（Ｓ５３、ＮＯ）、標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和とが同程度であり、葉中の部分壊死の前兆が見られないとして、制御部１１の処理は終了する。
　一方、制御部１１は、標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和との差分が所定の閾値Ｖより大きいと判定した場合には（Ｓ５３、ＹＥＳ）、判定対象となる葉に対して、「部分壊死の兆候あり」とする旨のメッセージをモニタ５０に表示する（Ｓ５４）。
　以上により、本実施形態の植物検出カメラ１では、植物検出カメラ１の第１投射光源１３は、光学走査により、水分に吸収され難い特性を有する第１波長（９０５ｎｍ）の近赤外光（参照光）を植物ＰＴの対象部位である葉ＰＴ３に向けて照射する。植物検出カメラ１の第２投射光源１５は、光学走査により、水分に吸収され易い特性を有する第２波長（１５５０ｎｍ）の近赤外光（測定光）を植物ＰＴの葉ＰＴ３に向けて照射する。出力部の一例としての表示処理部２９は、植物の観察される対象部位（つまり、葉、実、茎、根及び花のうちいずれか１つ。例えば葉。）の非可視光画像を出力する。閾値設定／水分指数検出処理部２７ａは、葉ＰＴ３の全照射位置において反射した９０５ｎｍの反射光と葉ＰＴ３の全照射位置において反射した１５５０ｎｍの反射光とを元に、対象部位である葉ＰＴの非可視光画像を構成する１つ１つの画素領域（つまり、１画素）毎に、画素に含まれる水分量として、例えば反射強度比を算出したり、反射強度比の総和ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）を水分指数総和としてそれぞれ算出したりする。制御部１１は、測定期間の開始時からの対象部位（例えば葉ＰＴ３）における水分量の時系列の推移として、算出された画素領域毎の標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和とを用いて、対象部位（例えば葉ＰＴ３）における標準化水分指数総和と標準化画素平均水分指数とを、モニタ５０のＵＩ画面６０に対比的に表示する。
　このように、植物検出カメラ１によれば、モニタ５０のＵＩ画面６０に植物ＰＴの葉ＰＴ３に含まれる水分量の時系列の推移として、葉ＰＴ３の非可視光画像を構成する全ての画素領域における標準化水分指数総和と葉ＰＴ３の非可視光画像を構成する全ての画素領域における標準化画素平均水分指数とを表すグラフを表示することで、植物への水ストレスの付与の状態や部分的に壊死していないかどうかの早期な教示に資することができる。また、モニタ５０のＵＩ画面６０に表示された葉ＰＴ３に含まれる標準化画素平均水分指数や標準化水分指数総和の時系列の推移によると、植物検出カメラ１は、標準化水分指数総和が標準化画素平均水分指数に比べて相対的に小さくなった葉に対し、その葉は不要扱いとして良いことをユーザに教示することができる。これにより、ユーザは、その葉を葉かき作業の対象として、取り除くことができる。言い換えると、余分な葉が取り除かれるので、本来栄養分が供与されるべき他の健全度が高い葉（つまり、若い葉）に対して十分な栄養分が供給されることになり、若い葉の成長に資することが可能となる。さらに、部分壊死の前兆がある旨のメッセージがモニタ５０に表示されるので、その対象となった標準化水分指数総和の値が、老朽化の対象として判断する時の基準値としてユーザに示すことが可能となる。
　なお、植物ＰＴの葉ＰＴ３には、第１投射光源１３及び第２投射光源１５から見て、植物ＰＴの葉ＰＴ３の背面を覆う白色背景板ｂｄ（背景物）が配置される。これにより、植物検出カメラ１は、植物の観察の対象部位となる葉ＰＴ３の周囲に多数の葉が生い茂った葉群の中にあっても、周辺の葉からの散乱光（例えば太陽光等の外光の散乱）による影響を排除できるので、葉ＰＴ３の水分量を正確に測定できる。
　また、植物検出カメラ１によれば、植物の対象部位（つまり、葉）に含まれる水分量の時系列の推移として、測定期間の開始前の例えば５日間の未灌水と測定期間の開始時における初期灌水量（例えば１００ｍｌ）の灌水と初期灌水量の灌水時以降における植物への繰り返し灌水とに基づく水分量の変化とを表示する。これにより、ユーザは、敢えて未灌水によって水ストレスが付与された状態の植物への初期灌水量の灌水による時系列的な影響を、定量的に把握することができる。
　また、植物検出カメラ１の観測対象の植物は複数設けられても良く、植物検出カメラ１は、植物毎に、対象部位（例えば葉）に含まれる水分量の時系列の推移として、標準化画素平均水分指数や標準化水分指数総和をモニタ５０に対比的に表示する。これにより、ユーザは、それぞれの植物を比較しながら、対象部位である葉に含まれる水分量の時系列の推移から、部分壊死又はその前兆の有無を簡易に判断することができる。
　また、植物検出カメラ１によれば、植物の対象部位（例えば葉）における標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和との差分が所定の閾値Ｖより大きいか否かを判定する。これにより、植物検出カメラ１は、植物の対象部位（例えば葉）において部分壊死又は部分壊死の前兆の有無を簡易に判定できる。
　また、植物検出カメラ１によれば、植物の対象部位（例えば葉）における標準化画素平均水分指数と標準化水分指数総和との差分が所定の閾値Ｖより大きいと判定した場合に、植物の対象部位（例えば葉）における部分壊死の可能性を指摘するメッセージをモニタ５０に表示する。これにより、ユーザは、ビニールハウスや畑等の育成場所又は農場に頻繁に出向く必要が無く、モニタ５０において対比的に表示された標準化画素平均水分指数及び標準化水分指数総和の時系列的な推移を確認することで、例えば「桃太郎３－２」の部分的な壊死の有無又は壊死の前兆の有無を簡単かつ高精度に把握することができる。
　以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　なお、上述した本実施形態の栽培装置は、植物（例えばトマトの葉）へのストレス（例えば水ストレス）を付与するために、植物への灌水を中断する等の未灌水の処理を行う旨を説明した。しかしながら、本実施形態の栽培装置において、植物へのストレス（例えば水ストレス）を付与する方法は、未灌水に限定されない。例えば本実施形態の栽培装置は、植物へのストレス（例えば水ストレス）を付与するために、未灌水ではなく、植物に供給される液肥（つまり、液体肥料）の電気伝導度を所定値以上に大きくなるように変えても構わない。つまり、栽培装置は液肥の電気伝導度が所定値以上に大きくなるように変えることにより、結果的に未灌水と同等の水ストレスが植物に付与されることになる。これは、液肥の電気伝導度が所定値以上に大きくなるように変わることにより、根が浸透圧の関係で水を吸えなくなること（言い換えると、塩ストレスの付与）が起きてしまい、結果として未灌水と同様に、植物に水ストレスが付与されることになるためである。なお、所定値は、育成者の経験により得られる既知の値であり、塩ストレスが植物に付与される時の液肥の電気伝導度の下限値である。
　本開示は、植物に含まれる水分量の推移を定量的かつ時系列に提示し、植物への水ストレスの付与の状態や部分的に壊死していないかどうかの早期な教示に資することができる水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置として有用である。
　１　　植物検出カメラ
　１１　　制御部
　１１ａ　　タイミング制御部
　１３　　第１投射光源
　１５　　第２投射光源
　１７　　投射光源走査用光学部
　２１，３１　　撮像光学部
　２３，３３　　受光部
　２５　　信号加工部
　２５ａ　　Ｉ／Ｖ変換回路
　２５ｂ　　増幅回路
　２５ｃ　　コンパレータ／ピークホールド処理部
　２７　　検出処理部
　２７ａ　　閾値設定／水分指数検出処理部
　２７ｂ　　メモリ
　２７ｃ　　検出結果フィルタ処理部
　２９　　表示処理部
　３５　　撮像信号処理部
　３７　　表示制御部
　５０　　モニタ
　６０　　ＵＩ（ユーザインタフェース）画面
　６１　　初期灌水量入力画面
　６３　　設定領域
　６４　　初期値設定ボタン
　６６　　ズレ閾値設定ボタン
　６７，６８　　入力ボックス
　７１　　灌水量探索モードボタン
　７２，７４　　表示ボックス
　７３　　水ストレス制御（栽培制御）モードボタン
　ｂｄ　　白色背景板
　ｂｄ１　　開口部
　ｂｄ２　　孔部
　ｂｄ３，ｂｄ４，ｂｄ５，ｂｄ２１　　スリット
　Ｇｍ１　　葉中水分モニタリング画面
　ＪＧ　　画像判定部
　ＰＴ３，ＰＴ３ｔ，ＰＴ３ｏ　　葉
　ＬＳ１　　参照光
　ＬＳ２　　測定光
　ＭＴ　　通信端末
　ＮＶＳＳ　　非可視光センサ
　ＰＪ　　投射部
　ＴＲ　　光源走査用タイミング信号
　ＲＦ　　光源発光信号
　ＲＶ０　　環境光
　ＲＶ１，ＲＶ２　　拡散反射光
　ＶＳＣ　　可視光カメラ
　Ｗ１，Ｗｋ　　反射強度比
　ＷＦ　　肥料水供給装置

Claims (8)

  1. 　植物に含まれる水分量を観察する水分量観察装置であって、
    　水分に吸収され難い特性を有する第１波長の近赤外レーザ参照光を前記植物に向けて順次走査しながら照射する第１光源と、
    　水分に吸収され易い特性を有する第２波長の近赤外レーザ測定光を前記植物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、
    　前記植物の観察される対象部位の非可視光画像を出力する出力部と、
    　一定の測定期間において、前記近赤外レーザ参照光の反射光と前記近赤外レーザ測定光の反射光とを基に、前記非可視光画像を構成する画素領域毎に、画素領域に含まれる水分量を繰り返し算出する水分量算出部と、
    　前記測定期間の開始時からの前記対象部位における水分量の時系列の推移として、前記水分量算出部により算出された前記画素領域に含まれる水分量を用いて、前記対象部位における水分量の画素平均値と前記対象部位における水分量の総和とを、表示部に対比的に表示する制御部と、を備える、
    　水分量観察装置。
  2. 　請求項１に記載の水分量観察装置であって、
    　前記植物には、前記第１光源及び前記第２光源から見て、前記植物の背面を覆う背景物が配置される、
    　水分量観察装置。
  3. 　請求項１に記載の水分量観察装置であって、
    　前記制御部は、前記対象部位の水分量の時系列の推移として、前記測定期間の開始時における初期灌水量の灌水と前記初期灌水量の灌水時以降における前記植物への未灌水とに基づく水分量の変化を表示する、
    　水分量観察装置。
  4. 　請求項１に記載の水分量観察装置であって、
    　前記植物は、複数設けられ、
    　前記制御部は、前記植物毎に、前記水分量算出部により算出された前記対象部位の水分量の時系列の推移を表示する、
    　水分量観察装置。
  5. 　請求項１に記載の水分量観察装置であって、
    　前記制御部は、前記対象部位における水分量の画素平均値と全ての前記画素領域における水分量の総和との差分が閾値より大きいか否かを判定する、
    　水分量観察装置。
  6. 　請求項５に記載の水分量観察装置であって、
    　前記制御部は、前記対象部位における水分量の画素平均値と全ての前記画素領域における水分量の総和との差分が前記閾値以上であると判定した場合に、前記植物の対象部位における部分壊死の可能性を指摘するメッセージを前記表示部に表示する、
    　水分量観察装置。
  7. 　請求項１に記載の水分量観察装置と、
    　前記測定期間の開始時に、設定された初期灌水量の灌水を前記植物に対して行う栽培制御部と、を備える、
    　栽培装置。
  8. 　植物に含まれる水分量を観察する水分量観察装置における水分量観察方法であって、
    　第１光源が、水分に吸収され難い特性を有する第１波長の近赤外レーザ参照光を前記植物に向けて順次走査しながら照射し、
    　第２光源が、水分に吸収され易い特性を有する第２波長の近赤外レーザ測定光を前記植物に向けて順次走査しながら照射し、
    　前記植物の観察される対象部位の非可視光画像を出力し、
    　一定の測定期間において、前記近赤外レーザ参照光の反射光と前記近赤外レーザ測定光の反射光とを基に、前記非可視光画像を構成する画素領域毎に、画素領域に含まれる水分量を繰り返し算出し、
    　前記測定期間の開始時からの前記対象部位における水分量の時系列の推移として、算出された前記画素領域に含まれる水分量を用いて、前記対象部位における水分量の画素平均値と前記対象部位における水分量の総和とを、表示部に対比的に表示する、
    　水分量観察方法。
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