WO2017208765A1 - 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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leaf
plant
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藤山　毅
祐二 寺島
久裕 田中
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    • G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture

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 is known as a prior art for measuring water stress in plants using the above method.
  • a first non-polarizable electrode is connected to a plant
  • a second non-polarizable electrode is connected to soil in which the plant is vegetated
  • a potentiometer is provided between the two non-polarizable electrodes.
  • the water stress applied to the plant can be measured by measuring the electromotive force between the non-polarizable electrodes by the potentiometer.
  • parallax correction in which the positional relationship of the image of the subject appearing in each captured image of the two cameras is obtained by block matching based on edges and feature amounts, and the image is deformed based on this information
  • a technique for performing is known (see Patent Document 1).
  • a stitching point that defines the degree of deformation of an image at the time of parallax correction is changed for each frame, and an appropriate composite image is generated for each frame.
  • a time-series transition of water stress in a growing process is quantitatively and visually presented to an observer (for example, a user such as a farmer). It is hoped that.
  • farmers who cultivate plants eg, vegetables such as tomatoes
  • the amount of irrigation that should be carried out at the timing was largely due to artificial arrangements such as farmer's past experience and intuition. How much water stress is applied to the tomato is required to be accurately predicted to some extent when grasping the timing of irrigation for improving the sugar content of the tomato.
  • This disclosure uses an external standard sample that has the same chemical properties as water, estimates the amount of water contained in plants with high accuracy, and provides a quantitative and visual representation of the time series of the amount of water to the user.
  • the purpose is to teach the timing of irrigation to plants early.
  • the water content observation device of the present disclosure is disposed to face a background object that covers the back of a plant observation site and at least one external sample having chemical characteristics equivalent to the moisture contained in the plant observation site.
  • a first light source that irradiates reference light having a characteristic that is not easily absorbed by moisture while sequentially scanning the background object, and a measurement light that has a characteristic that is easily absorbed by moisture, while sequentially scanning the background object toward the background object.
  • the second light source to be irradiated, the reflected light of the reference light reflected at the observation site and the external sample, and the reflected light of the measurement light reflected at the observation site and the external sample in a certain measurement period
  • a water content deriving unit for deriving the amount of water contained in the observation site, and a time series of the water content contained in the observation site in the measurement period derived by the water content deriving unit
  • a control unit for displaying the transfer to the display unit.
  • the moisture amount observation device of the present disclosure is arranged so as to face a background object that covers the back of the observation part of the plant, and irradiates the reference object with a characteristic that is difficult to be absorbed by moisture while sequentially scanning the background object.
  • a water content deriving unit for deriving the amount of water contained in the observation site based on the reflected light of the measurement light reflected by the observation site, and the water content deriving unit,
  • a control unit that displays a time-series transition of the amount of water contained in the observation site in the measurement period on a display unit, and the control unit is configured to provide an interval between the reference light irradiation cycle and the measurement light irradiation cycle. Set a non-irradiation period And controlling the irradiation timing of the reference light and the measurement light so that the moisture content deriving unit receives the sunlight received during the non-irradiation period from the reflected light of the reference light reflected at the observation site.
  • the same wavelength component as the reference light is subtracted from the reflected light of the measurement light reflected at the observation site, and the same wavelength component as the measurement light is subtracted from the sunlight received during the non-irradiation period. Based on each reflected light after subtraction, the amount of water contained in the observation site is derived.
  • the cultivation device of the present disclosure provides a predetermined amount of moisture based on the moisture amount observation device and a time-series transition of the moisture amount calculated by the moisture amount deriving unit in a part of the measurement period.
  • the moisture amount observation method of the present disclosure is a moisture amount observation method in a moisture amount observation apparatus having a first light source and a second light source, and the moisture amount observation apparatus is applied to a plant observation part and a plant observation part.
  • the first light source is disposed facing the background object covering the back surface of at least one external sample having chemical characteristics equivalent to the contained moisture, and directs the reference light having characteristics that are difficult to be absorbed by moisture to the background object.
  • the second light source irradiates the measurement light having a characteristic that is easily absorbed by moisture while sequentially scanning the background object, and is reflected by the observation site and the external sample during a certain measurement period.
  • the amount of water contained in the observation part is derived, and the amount of water contained in the observation part in the measurement period is calculated. Chronological To view the move on the display unit.
  • an external standard sample having chemical properties equivalent to water is used, the amount of water contained in the plant is estimated with high accuracy, and the time-series transition of the amount of water is quantitatively determined for the user. It can be presented visually and taught early in the timing of irrigation of plants.
  • 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 illustrating an example of an 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 illustrating 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
  • 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 a temporal change in the standardized pixel average moisture index in the first water potential control experiment.
  • FIG. 13 is a graph showing an example of a temporal change in the standardized pixel average moisture index in the second water potential control experiment.
  • FIG. 14 is a graph illustrating an example of irrigation amount and irrigation timing.
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining an example of the optimum irrigation amount search procedure in the first embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a user interface (UI) screen related to water potential control.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a search irrigation amount input screen pop-up displayed on the UI screen.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a water stress control (cultivation control) procedure according to the first embodiment.
  • FIG. 19A is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 19B is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 19C is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 19A is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 19B is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 19C is a diagram schematically illustrating an example of a water
  • FIG. 19D is a diagram schematically illustrating an example of a water stress profile.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining an example of the optimum irrigation amount search procedure in Modification 1 of the first embodiment.
  • FIG. 21A is a diagram illustrating an image representing the moisture content of a leaf to be measured, which is captured by the plant detection camera according to the second embodiment, and illustrating an example of a leaf image before misalignment.
  • FIG. 21B is a diagram illustrating an image representing the moisture content of the leaf to be measured, which is captured by the plant detection camera according to the second embodiment, and illustrating an example of the image of the leaf after the positional shift.
  • FIG. 21A is a diagram illustrating an image representing the moisture content of a leaf to be measured, which is captured by the plant detection camera according to the second embodiment, and illustrating an example of the image of the leaf after the positional shift.
  • FIG. 22 is a graph showing an example of a temporal change in the standardized pixel average moisture index in the water potential control experiment in the case where the positional deviation occurs.
  • FIG. 23 is a diagram showing a table showing an example of the standardized pixel average moisture index before and after the positional deviation correction in time series.
  • FIG. 24 is a flowchart for explaining an example of a positional deviation correction procedure in the second embodiment.
  • FIG. 25A is a diagram showing a white background plate used for detecting a positional deviation in Modification 1 of the second embodiment, and is a front view of the white background plate.
  • FIG. 25B is a side view of the white background plate shown in FIG. 25A, showing a view of the white background plate used for detecting the positional deviation in the first modification of the second embodiment.
  • FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a mechanical arrangement of the white background plate and the plant detection camera in Modification 2 of the second embodiment.
  • FIG. 27A is a diagram illustrating a frame image obtained by imaging the tomato leaves of tomato.
  • FIG. 27B is a diagram showing the 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. 27A.
  • FIG. 27C 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. 27A.
  • FIG. 28 is a flowchart for explaining an example of the threshold setting procedure.
  • FIG. 29 is a graph showing the frequency distribution of the reflection intensity ratio in all pixels.
  • FIG. 30 is an explanatory diagram illustrating an example of a measurement state of the moisture content of tomato leaves (main leaves) according to the third embodiment.
  • FIG. 31 is a diagram of visible light image data showing an example of the distribution of moisture content between the main leaf and the artificial leaf corresponding to the measurement state of FIG. 30.
  • FIG. 32 is a graph showing an example of spectral characteristics of near-infrared light with respect to fructose (fructose).
  • FIG. 33 is a graph showing the correlation between the reflection intensity ratio and the moisture content of six types of foliage.
  • FIG. 34 is a graph showing an example of a temporal change in the average moisture index of the main leaf and the artificial leaf measured near the window of the laboratory where external light falls.
  • FIG. 31 is a diagram of visible light image data showing an example of the distribution of moisture content between the main leaf and the artificial leaf corresponding to the measurement state of FIG. 30.
  • FIG. 32 is a graph showing an example of spectral characteristics of near-infrared light with
  • FIG. 35 is a graph showing the time course of the average moisture index shown in FIG. 34 after the baseline correction based on the measured value of the average moisture index at a certain point in the 16% fructose-containing leaves. It is a graph which shows an example of the time change of an average moisture index.
  • FIG. 36 is a graph showing an example of a time change of the average moisture index of the leaf making shown in FIG.
  • FIG. 37 is a graph showing an example of a temporal change in the average moisture index of the leaf making measured inside the laboratory which is not easily affected by external light.
  • FIG. 38 is a graph showing an example of a temporal change in the relative moisture content of the main leaf calculated using the relative moisture content of the leaf making calculated based on the moisture content of the main leaf at the final measurement time.
  • FIG. 39 is a flowchart illustrating an example of a procedure for calculating the relative moisture content of the main leaf during measurement of the reflection intensity ratio of the main leaf according to the third embodiment.
  • FIG. 40 is an explanatory diagram of an interpolation method using the reflection intensity ratio of two types of foliage used in step S119.
  • FIG. 41A is a diagram showing a first modified example of attachment to the main and artificial white background boards.
  • FIG. 41B is a diagram showing a first modification example of attachment to the white background plate of the main leaf and artificial leaf.
  • FIG. 42A is a diagram showing a second modified example of attachment to the main and artificial white background boards.
  • FIG. 42B is a diagram showing a second modified example of attachment to the main and artificial white background boards.
  • FIG. 41A is a diagram showing a second modified example of attachment to the main and artificial white background boards.
  • FIG. 42B is a diagram showing a second modified example of attachment to the main and artificial white background boards.
  • FIG. 41A is a diagram
  • FIG. 43A is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to each wavelength of near-infrared laser light when irradiated with near-infrared laser beams of 905 nm and 1550 nm toward the main leaf outdoors.
  • FIG. 43B shows an example of the intensity of reflected light for each wavelength of near-infrared laser light when irradiated with near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm toward the main leaf on which the white background plate bd is installed outdoors. It is a graph to show.
  • FIG. 43B shows an example of the intensity of reflected light for each wavelength of near-infrared laser light when irradiated with near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm toward the main leaf on which the white background plate bd is installed outdoors. It is a graph to show.
  • FIG. 43B shows an example of the intensity of reflected light for each wavelength of near-infrared laser light
  • FIG. 43C is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to each of near-infrared laser beams of 905 nm and 1550 nm, which is originally necessary for accurately calculating the water content of the main leaf.
  • FIG. 44A is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T1 when the white background plate is installed outdoors.
  • FIG. 44B is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T2 when the white background plate is installed outdoors.
  • FIG. 44A is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T1 when the white background plate is installed outdoors.
  • FIG. 44B is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T2 when the white background plate is installed outdoors.
  • FIG. 44C is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T3 when the white background plate is installed outdoors.
  • FIG. 45 is an explanatory diagram showing an example of irradiation timing of near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm, which is considered useful for measuring the intensity of reflected light based on the influence of sunlight.
  • a plant detection camera 1 shown in FIG. 1 will be described as an example of the moisture amount observation apparatus of the present embodiment.
  • 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.
  • the fertilizer water supply device WF and a monitor 50 as an example of a display unit that displays a user interface screen 60 (see FIG. 16) and the like.
  • 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 the plant.
  • the observation target 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 deficient state.
  • the leaves are in a flat state as a healthy state.
  • the moisture in the leaves is considerably insufficient, the shape of the leaves is warped.
  • the fertilizer to the soil is insufficient, symptoms such as yellowing of the leaves occur.
  • the plant detection camera 1 irradiates a plant (for example, a leaf) with a plurality of types of near-infrared laser beams having different wavelengths, and calculates the intensity ratio of each diffusely reflected light reflected at the leaf irradiation position. Based on this, the moisture in the leaves is detected.
  • the leaves of the plant are the measurement target.
  • the present invention is not limited to the leaves, and may be other parts such as fruits, stems, and flowers. The same applies to the second and subsequent embodiments.
  • 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 a columnar column MT1 extending vertically upward from the ground, for example. Yes.
  • the plant detection camera 1 operates by being supplied with 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 water to the soil pot SLP via, for example, the cable WL in response to an instruction from the wireless communication system RFSY connected via a LAN (Local Area Network) cable LCB2.
  • 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 may have a normal camera function at the same time, and an image within a predetermined angle of view (that is, the plant PT in the greenhouse shown in FIG. 1) by the incident light of the ambient light RV0. (Visible light image) can be captured.
  • the plant detection camera 1 outputs various detection results (see below) 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 an office control room located geographically away 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. 16) described later.
  • the plant detection camera 1 may have a configuration including only the non-visible light sensor NVSS, or may include a visible light camera VSC and a non-visible light sensor NVSS, for example.
  • the visible light camera VSC acquisition unit
  • 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 non-visible light sensor NVSS uses the intensity ratio of 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 moisture at the irradiation position of the plant PT to be observed. The presence or absence of is detected.
  • 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 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 shown 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, the timing controller 11 a sends a light source scanning timing signal TR to the first projection light source 13 and the second projection light source 15 when projecting projection light onto the first projection light source 13 and the second projection light source 15. Output.
  • 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, and outputs the light source emission signal RF to the second projection light source at the start of the even-numbered projection cycle. 15 is output.
  • 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)
  • the presence or absence of moisture detection in the plant PT may be determined by comparison with a predetermined detection threshold 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 without moisture and the detection result image data acquired thereafter.
  • a threshold suitable for the environment where 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 diffuse reflection light at the irradiation position of the plant PT irradiated with the measurement light LS2.
  • 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 using RV2 and the diffuse reflected light RV1 of the reference light LS1. Therefore, the plant detection camera 1 uses the reference light LS1 and the measurement light LS2 of two different wavelengths and the diffuse reflection light RV1 and RV2 for detecting moisture in the plant PT, so that the moisture of the plant PT can be accurately detected. 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 lens, collects light incident from the outside of the plant detection camera 1 (for example, diffuse reflection light RV1 or diffuse reflection light RV2), and diffuse reflection light RV1 or diffuse reflection light RV2. Is imaged on a predetermined imaging surface of the light receiving unit 23.
  • a lens collects light incident from the outside of the plant detection camera 1 (for example, diffuse reflection light RV1 or diffuse reflection light RV2), and diffuse reflection light RV1 or diffuse reflection 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 according to the comparison result between the output signal (analog signal) of the amplification circuit 25b and a predetermined threshold value, and sets the threshold value / moisture index detection processing unit.
  • the comparator / peak hold processing unit 25c includes an ADC (AnalognaDigital 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 the peak Is output to the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a.
  • ADC AnalognaDigital Converter
  • 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 setting / moisture index detection processing unit 27a (threshold 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 calculates and sets the threshold value Sh of the reflection intensity ratio for identifying the shape of the leaf using the frequency distribution data, as will be described later.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a outputs the output (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. Based on the output (peak information) of the hold processing unit 25c, the presence or 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 (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, it waits until the output (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 value setting / moisture index detection processing unit 27a obtains the output (peak information) of the comparator / peak hold processing unit 25c in the diffuse reflection light RV2 of the measurement light LS2, and then refers to the memory 27b so as to be within the angle of view.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the calculation result (for example, the difference in intensity between 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 between 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 measurement light LS2 can be detected.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the amplitude difference (VA ⁇ VB) and the amplitude VA 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 measuring light LS2.
  • 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 the comparison between the ratio RT and the predetermined detection threshold M (see FIG. 5).
  • the threshold 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 (I 905 / I 1550 ), and this reflection.
  • a water index corresponding to the amount of water contained in the leaf is obtained from the sum of the intensity ratios Ln (I 905 / I 1550 ).
  • Reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550) in all the pixels in the frame image captured by the visible light camera VSC, for example, a predetermined number of pixels (4 ⁇ 4 pixels) is calculated for each and every predetermined number of pixels It is expressed as a reflection intensity ratio W1 to Wk.
  • the memory 27b is configured using, for example, a RAM (Random Access Memory), and temporarily stores the output (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 detection information 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 on moisture at the irradiation position. Generate.
  • the display processing unit 29 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 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 with reference to FIGS. 27 to 29, for example. When the threshold value Sh is a fixed value, the process of step S1 can be omitted.
  • control unit 11 sets the moisture detection threshold M in the detection processing unit 27 of the invisible light sensor NVSS in the threshold setting / moisture 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 processing in step S2, the control unit 11 outputs a control signal for starting the imaging process to each unit of the visible light camera VSC (S3-1). Further, the control unit 11 generates a light source scanning timing signal TR for causing the first projection light source 13 or the second projection light source 15 to start projecting the reference light LS1 or the measurement light LS2, and the first projection light source of the invisible light sensor NVSS. 13 and the second projection light source 15 (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 determines that moisture is detected if RT> M, and determines that moisture is not detected if RT ⁇ M. In this way, 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 between the amplitude difference (VA ⁇ VB) and the amplitude VA and the detection threshold M, The influence of noise (for example, disturbance light) can be eliminated, and the presence or absence of moisture can be detected with high accuracy.
  • noise for example, disturbance light
  • 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 (see ref. In FIG. 6). ).
  • 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% (see tar in FIG. 6). 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 reflection intensity ratio of all the pixels of the leaf is increased.
  • the average of the sum (hereinafter referred to as “standardized pixel average moisture index”, “average moisture index”, or simply “moisture index”) is used as an index of moisture content. Therefore, the standardized pixel average moisture index Dw is expressed by “(1 / number of leaf pixels) ⁇ ⁇ Ln (I 905 / I 1550 )” and has a strong correlation with the water potential.
  • 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 the light source scanning timing signal TR to the first projection light source 13 or the second projection light source 15, and the reference light LS ⁇ b> 1 from the plant detection camera 1 and 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 (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 / comparator for the same line in the diffuse reflection light RV1 or the diffuse reflection 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 (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. Based on the output (peak information) of the 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 value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates a moisture index that is the sum ⁇ Ln (I 905 / I 1550 ) 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), and thereafter, in the Y direction until each operation of steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, S19 for one frame is completed.
  • the operations of steps S15, S16, S17, S18-2 to S18-5, and S19 are repeated for scanning.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of the procedure for calculating the moisture index in step S18-5.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) for all pixels from the frame image (S31).
  • the measured values of the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) 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 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.
  • the display processing unit 29 assumes that this pixel is a pixel representing a background other than leaves, and displays monochrome display data for displaying this pixel in a single color.
  • Generate (S36) is a pixel representing a background other than leaves, and displays monochrome display data for displaying this pixel in a single color.
  • the display processing unit 29 displays this pixel with a gradation color corresponding to the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ).
  • the gradation color corresponding to the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) can be displayed with n gradations.
  • n is an arbitrary positive number.
  • the pixel is displayed in white (monochrome), for example.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in, for example, dark green.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in, for example, dark green.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in, for example, dark green.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in, for example, dark green.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is 0.3 or more and less than 0.4
  • the pixel is displayed in, for example, dark green.
  • the reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 )
  • 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 value setting / moisture index detection processing unit 27a identifies an arbitrary area as the pixel space occupied by the leaves (S34).
  • the pixel of the leaf is a pixel whose reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) exceeds a threshold Sh (here, 0.3).
  • a rectangular (A ⁇ B) area is specified so as to surround the leaf pixel. This area 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 has a measured value (reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 )) larger than the threshold value Sh in the above-described area. I 905 / I 1550) to calculate the sum in which IMI ⁇ Ln (I 905 / I 1550) of the (S35). By obtaining this moisture index ⁇ Ln (I 905 / I 1550 ), the amount of moisture contained in the entire leaf can be determined.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the number of pixels in which the measured value (reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 )) is larger than the threshold value Sh in the above-described area.
  • the average value can be calculated by dividing the total reflection intensity ratio ⁇ Ln (I 905 / I 1550 ) by the calculated number of pixels. 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. Is different. 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 set to about 0.9 empirically because the condition of outside light (for example, sunlight) varies.
  • FIG. 27A, FIG. 27B, and FIG. 27C are diagrams showing the occupation range of leaves.
  • FIG. 27A is a diagram illustrating a frame image obtained by imaging the tomato leaves of tomato. The distance between the leaves is about 1 cm.
  • FIG. 27B 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. 27A.
  • FIG. 27C shows the leaf occupation space obtained when the shooting distance is set to 1 m and the threshold value Sh is set to 0.3 for the visible light image of FIG. 27A.
  • 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. 28 is a flowchart for explaining an example of the 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. 27A) captured by the visible light camera VSC.
  • the number of pixels / the total number of pixels is obtained (S101).
  • 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 (S102).
  • FIG. 29 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 S102 as the threshold Sh (S103). Thereafter, the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a ends this processing.
  • the number of pixels occupied by the green (specific color) of the leaf is the same as the number of pixels Ln (I 905 / I 1550 ) can be determined correctly 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. it can. Therefore, the average value of the pixel unit can be accurately calculated by correctly determining the outer shape of the leaf.
  • the threshold value Sh corresponding to the cumulative frequency
  • 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. After completing all measurements, the leaves are completely withered and their weight is determined.
  • a background object when measuring the moisture content of a leaf, a background object is arrange
  • the material of the background include a sheet that does not contain moisture and does not deform due to agricultural chemicals, water spray, and CO 2 spray, such as plastic, coated paper, sheets of aluminum foil (plate), plates, or blocks.
  • 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, white paper, and a white non-woven fabric.
  • a white non-woven fabric as a white background plate, it does not hurt even when the leaves to be observed have passed for several months or more, and it is easy to absorb, evaporate, and breathe CO 2 .
  • 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.
  • 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 near-infrared light intensity includes an increase in background due to multiple scattering of sunlight by 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 (I 905 / I 1550) is increased. For this reason, when measuring the water
  • 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 leaf PT3o 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 increase 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 temporal change of the standardized pixel average moisture index Dw in the first water potential control experiment.
  • the vertical axis of this graph represents the standardized pixel average moisture index.
  • the standardized pixel average moisture index represents the water potential as an index of the amount of moisture contained in the leaf to be measured, and indicates the average amount of moisture in the leaf contained per pixel in the image obtained by imaging the leaves of the plant.
  • the horizontal axis of the graph represents the elapsed time in days.
  • the target range Bw as an example of the range of the moisture content of the target represents the range of the target moisture content that is determined to be suitable for increasing the sugar content of, for example, the tomato fruit.
  • the standardized pixel average moisture index Dw is set in the range of 0.8 to 0.9.
  • This target range Bw differs depending on the type of plant, and even the same plant, depending on its observation location (leaves, stems, etc.).
  • the standardized pixel average moisture index Dw is lower than the target range Bd, the plant feels water stress.
  • the first water potential control experiment shown in FIG. 12 shows an example of a time-series transition of the standardized pixel average moisture index when irrigation with a substantially appropriate amount of irrigation is performed at the timing of irrigation.
  • the state where the leaves that are the plant sample sm1 are wilted is the starting point, and after the normal irrigation and recovery, the water potential control experiment is started.
  • normal irrigation irrigation was carried out regularly twice a day in the morning and evening.
  • irrigation is only performed at a timing determined to be appropriate based on the value of the standardized pixel average moisture index Dw, and regular irrigation is not performed.
  • the monitor 50 displays a change over time of the standardized pixel average moisture index Dw shown in FIG.
  • the leaf standardized pixel average moisture index Dw starts from a wilt state close to a value of 0.60, and normal irrigation is started (day 0). On the next day after the start of normal irrigation, the leaf was restored until the normalized pixel average moisture index Dw was close to the value 1.0. Then, regular irrigation was periodically performed for about one week so that the standardized pixel average moisture index Dw of the leaf kept around the value 1.0 (1st to 8th days). The next 3 days, the water was cut off (Days 9, 10, 11). As a result of the water depletion, the standardized pixel average moisture index Dw of the leaf gradually decreased and decreased to a value near 0.7 (day 12).
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaf rises and its peak is once included in the target range Bw. Based on this, the vehicle falls out of the target range Bw.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaf rises again, and after the peak enters the target range Bw, it falls based on the non-irrigation. .
  • the standardized pixel average moisture index Dw is lower than the target range Bw, but the deviation amount is smaller than the previous time.
  • FIG. 13 is a graph showing an example of temporal change of the standardized pixel average moisture index Dw in the second water potential control experiment.
  • the vertical axis of this graph represents the standardized pixel average moisture index Dw as in FIG.
  • the horizontal axis of the graph represents elapsed time in minutes.
  • two plant samples sm2 and sm3 for example, tomatoes
  • the plant sample sm2 (comparative example) is regularly irrigated twice in the morning and evening.
  • irrigation is performed on the plant sample sm3 (an example corresponding to this embodiment) while applying water stress. That is, the plant sample sm3 is not irrigated except for the timing of irrigation, as in the water potential control period (from the 12th day to the 22nd day) shown in FIG.
  • the water potential drop period TW1, optimum irrigation amount search period TW2, water stress control period TW3, and moisture content recovery period TW4 are divided into four periods.
  • the standardized pixel average moisture index Dw was observed.
  • the target range Bw of the standardized pixel average moisture index Dw was set to a value range of 0.70 to 0.80. This is because the plant samples used in the second water potential control experiment are different.
  • the initial values of moisture content in the leaves of the comparative example and the example are almost the same as 90.5% and 91.2%, respectively. Further, these standardized pixel average moisture index Dw is substantially the same around the value 1.30. In addition, the Brix value representing the sugar content of each of the comparative example and the example is the same as the value 2.3%.
  • the plant sample sm3 of the example in the water potential drop period TW1 (a period of about 0 to 11520 minutes), the plant sample sm3 of the example was not watered at all.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves of the comparative example is almost constant at a value around 1.0, whereas the standardized pixel average moisture index in the leaves of the example is almost constant.
  • Dw gradually decreased, and at the end of the water potential drop period TW1, it was below the value 0.70, which is the lower limit value of the target range Bw.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves of the example fell below the lower limit value 0.70 of the target range.
  • irrigation of the irrigation amount K1 was performed.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves of the example rapidly increased and exceeded the upper limit value of the target range Bw and approached the value 1.00.
  • the irrigation amount K1 is excessive.
  • the water-insulating period began, and the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves of the example again fell below the lower limit value of the target range, reaching a value of 0.60.
  • the irrigation of the irrigation amounts K3 and K4 is intermittently performed, so that the standardized pixel average moisture index Dw changes within the target range Bw while applying water stress to the plant sample sm3.
  • the degree of wilt of the leaves increased, the standardized pixel average moisture index Dw decreased, and the standardized pixel average moisture of the plant sample sm3.
  • the index Dw has dropped to a value of 0.4.
  • the Brix value of the comparative example was increased by 0.5% by increasing the Brix value from the value 2.3% to 2.8% before and after the water potential control. It increased from 3% to 3.3%, greatly increasing to 1%.
  • the plant sample sm3 of the example has a standardized pixel average while applying water stress based on non-irrigation.
  • irrigation was performed at the timing when the water index Dw reached the lower limit of the target range, the amount of increase in sugar content in the leaf increased, and an increase in sugar content in the leaf due to water stress was observed.
  • the sugar content of the leaf is increased by applying water stress.
  • the sugar content of the leaf increases, the leaf becomes healthy as a whole plant by sending the sugar content to the roots and fruits by the phenomenon of commutation.
  • the sugar content in the leaves was measured by the following procedures (T1) to (T5).
  • Tomato leaves are dried at 105 ° C. for 2 hours.
  • the water content can be calculated from this weight change.
  • T2 Put the dried leaves into a mortar and grind and crush the leaves to powder.
  • T3 Put the ground leaf powder into a container containing 60 ° C hot water, which is 4 times the water content (before drying) contained in the leaf, and stir at room temperature for 2 hours.
  • T5 The supernatant liquid is extracted, and its Brix value is measured with a saccharimeter.
  • this Brix value is a temporary Brix value obtained using hot water four times the amount of water in the leaves, a true Brix value is obtained according to Equation (1). Note that the calculation of the true Brix value by Equation (1) may be performed by the control unit 11 when the Brix value obtained by the saccharimeter is input.
  • FIG. 14 is a graph illustrating an example of irrigation amount and irrigation timing.
  • the vertical axis of this graph represents the standardized water index (that is, the standardized pixel average water index Dw).
  • the horizontal axis represents elapsed time.
  • the measurement points are represented by squares.
  • the target range Bw is set to a value of 0.8 to 0.9.
  • the initial value of the standardized pixel average moisture index Dw in the leaf is 1.0.
  • the standardized pixel average moisture index Dw gradually decreases with time from the initial value and reaches the vicinity of the lower limit value of the target range Bw, the next irrigation is performed.
  • the slope (descent speed) at which the standardized pixel average moisture index Dw decreases is “ ⁇ a”
  • the timing indicated by the arrow ra, where the standardized pixel average moisture index Dw crosses the lower limit value of the target range Bw is the irrigation point tp. .
  • the irrigation amount Kp at the irrigation point tp is obtained by using, for example, Expression (2).
  • Water content in the next leaf Water content in the current leaf + Water absorption from the root-Amount of transpiration from the leaf ...
  • the amount of water absorbed from the root is determined by the amount of irrigation, the osmotic pressure (electric conductivity) of the liquid manure, the number of roots (surface area), and the like.
  • the amount of transpiration from the leaf is determined by the number of leaves, leaf area, saturation (that is, the difference between saturated water vapor pressure and relative humidity), and the like.
  • leaf photosynthesis is active and transpiration occurs actively on a sunny day and between 3 and 7 g / m 3 (that is, a period in which the relative humidity is around 75% RH). It is said.
  • the amount of water in the leaves tends to decrease because of transpiration in the morning and noon on sunny days.
  • the amount of transpiration decreases in the evening (sunset)
  • the amount of water in the leaves increases. To do. At night, the leaves do not undergo photosynthesis, so the change in the moisture content in the leaves is small. Also, on rainy days, the relative humidity is high and transpiration does not occur even if the pores are opened, so the change in the water content in the leaves is small, and the plants lose more water in the day when the temperature is high, such as in summer. Since the pores are closed so that there is no transpiration, the transpiration is not performed and the change in the moisture content in the leaves is small.
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining an example of the optimum irrigation amount search procedure in the first embodiment.
  • This optimal irrigation amount search operation is a process executed in the optimal irrigation amount search period TW2 shown in FIG. 13, and is executed when, for example, the irrigation amount search mode button 71 is pressed on the UI screen 60 shown in FIG.
  • the optimal irrigation amount search operation is a process executed in the optimal irrigation amount search period TW2 shown in FIG. 13, and is executed when, for example, the irrigation amount search mode button 71 is pressed on the UI screen 60 shown in FIG.
  • the control unit 11 sets an initial value, an upper limit value and a lower limit value of the target range Bw by an operation of a 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 Bw and the scheduled irrigation time (S42). Note that this scheduled irrigation time is set to a time that is the same as or close to the predicted descent time.
  • the control unit 11 displays the search irrigation amount input screen 61 shown in FIG. 17 (S43).
  • control unit 11 measures the standardized pixel average moisture index Dw and adds the measurement point to the graph in the leaf moisture monitoring screen Gm1 displayed on the UI screen 60. (S45).
  • the control part 11 discriminate
  • the control unit 11 controls the dripping of the irrigated water amount (S47).
  • This search irrigation amount corresponds to the irrigation amounts K1 and K2 in FIG. Further, the dropping of the water for the search irrigation amount may be automatically performed by the fertilizer water supply device WF, or may be performed manually by a human.
  • the controller 11 calculates the moisture index after waiting until the designated time (S48). This designated time is a time designated so that the standardized pixel average moisture index Dw reaches the upper limit value of the target range Bw, and is set based on the predicted descent time and the scheduled irrigation time.
  • the control unit 11 compares the standardized pixel average moisture index Dw with the upper limit value of the target range Bw (S49). When the standardized pixel average moisture index Dw exceeds the upper limit value of the target range Bw, the control unit 11 returns to step S42 and displays the predicted descent time and the scheduled irrigation time on the UI screen 60 again. When the standardized pixel average moisture index Dw does not exceed the upper limit value of the target range Bw, the control unit 11 returns to step S43 and displays the search irrigation amount input screen 61.
  • the control unit 11 displays the search watering amount as the optimum water amount so as to shift to the cultivation control process (S50). This display is displayed as a pop-up with, for example, a message. Thereafter, the control unit 11 ends this operation.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a user interface (UI) screen 60 relating to water potential control.
  • the UI screen 60 includes a leaf moisture monitoring screen Gm1.
  • a graph representing a time-series change in the standardized pixel average moisture index Dw is displayed. This graph is the same as the graph of FIG.
  • a setting area 63 is displayed.
  • an initial setting button 64 and a deviation threshold setting button 66 are arranged.
  • An input box 67 for setting the upper limit value of the target range Bw and an input box 68 for inputting the lower limit value of the target range Bw are 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.
  • the irrigation amount search mode button 71 is pressed, the optimum irrigation amount search operation shown in FIG. 15 starts.
  • the water stress control (cultivation control) mode button 73 is pressed, a cultivation control operation shown in FIG. 18 described later starts.
  • 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. 17 is a diagram illustrating an example of the search irrigation amount input screen 61 pop-up displayed on the UI screen 60.
  • the search irrigation amount is input / set in units of milliliters (ml).
  • a touch panel, a numeric keypad, a portable terminal, or the like can be used to input the search irrigation amount.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a water stress control (cultivation control) procedure according to the first embodiment.
  • This cultivation control operation is a process executed in the water stress control period TW3 shown in FIG. 13.
  • the water stress control (cultivation control) mode button 73 is pressed on the UI screen 60 shown in FIG. Is done.
  • control unit 11 first displays a cultivation (control) irrigation amount input screen (S61). This cultivation irrigation amount input screen is popped up on the UI screen 60 in the same manner as the search irrigation amount input screen.
  • Control part 11 discriminate
  • the cultivation irrigation amount indicates an appropriate irrigation amount obtained in the search process in the optimum irrigation amount search period TW2 (that is, the flowchart shown in FIG. 15).
  • the control unit 11 returns to step S61 and continues displaying the cultivation irrigation amount input screen.
  • the control unit 11 drops the cultivation irrigation amount of water (S63).
  • the control unit 11 displays the predicted descent time and the planned cultivation watering time up to the lower limit value of the target range Bw (S64).
  • this cultivation irrigation scheduled time is set to the same time as or near to the predicted descent time.
  • Control unit 11 determines whether or not to change the cultivation watering amount (S65). When not changing cultivation irrigation amount, the control part 11 progresses to the process of step S68. On the other hand, when changing cultivation irrigation amount, the control part 11 displays a cultivation irrigation amount input screen again (S66). The control part 11 discriminate
  • control unit 11 determines whether or not the cultivation irrigation scheduled time has come (S68). When it is not the cultivation irrigation scheduled time, the control unit 11 returns to the process of step S64. When the cultivation irrigation scheduled time comes, the controller 11 drops the cultivation irrigation amount of water (S69). The control part 11 discriminate
  • 19A, 19B, 19C, and 19D are diagrams schematically showing an example of a water stress profile.
  • the moisture index that is, the standardized pixel average moisture index Dw; the same applies hereinafter
  • the target range Bw target moisture content range.
  • irrigation is performed. That is, irrigation is performed at the timing of the lower limit value of the target range Bw so as to reach the upper limit value of the target range Bw. In this case, the water stress is small.
  • the first projection light source 13 of the plant detection camera 1 is near-infrared light having the first wavelength (905 nm) having characteristics that are difficult to be absorbed by moisture by optical scanning. (Reference light) is irradiated toward the leaf PT3 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 threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the sum ⁇ Ln of the reflection intensity ratio based on the reflected light of 905 nm reflected at all irradiation positions of the leaf PT3 and the reflected light of 1550 nm reflected at all irradiation positions of the leaf PT3.
  • the water index of one leaf which is I 905 / I 1550 ) is calculated.
  • the control unit 11 displays on the UI screen 60 of the monitor 50 a graph representing a time series transition of the amount of water contained in the leaf PT3 of the plant PT from the start to the end of the measurement period.
  • a white background plate bd background object that covers the back surface of the leaf PT3 of the plant PT 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 by displaying the graph showing the time-series transition of the moisture content contained in the leaf PT3 of the plant PT on the UI screen 60 of the monitor 50, the moisture content contained in the plant is displayed. Transitions can be presented quantitatively and in time series. Further, according to the time-series transition of the standardized pixel average moisture index Dw included in the leaf PT3 displayed on the UI screen 60 of the monitor 50, the plant detection camera 1 gives the user the timing of irrigation and irrigation to the leaf PT3. It is also possible to teach the amount. The user can perform irrigation with an appropriate irrigation amount at an appropriate irrigation timing from the graph displayed on the UI screen 60 of the monitor 50. Therefore, when enhancing the functionality of plants such as tomatoes, optimal cultivation control can be performed, yield can be improved, and productivity can be increased.
  • the plant detection camera 1 it is possible to search for an optimal irrigation amount so that the standardized pixel average moisture index Dw (water content) of the plant falls within the target range Bw.
  • both the decrease in the amount of water due to non-irrigation and the increase in the amount of water due to irrigation as an example of application of stress are displayed. It becomes easier to search for an optimal irrigation amount such that the index Dw falls within the target range Bw.
  • the water content of the plant is It becomes easy to perform irrigation with an irrigation amount that falls within the target range.
  • the amount of water contained in a plant that has been irrigated by normal irrigation can be compared with the amount of water contained in a plant that has been irrigated while applying water stress. Therefore, the user can determine the suitability of the irrigation amount and irrigation timing efficiently and with high accuracy.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining an example of the optimum irrigation amount search procedure in Modification 1 of the first embodiment.
  • the description is abbreviate
  • the control unit 11 calculates the irrigation amount and the increment of the standardized pixel average moisture index Dw so that the moisture index is held in the target range Bw (within range). Is displayed (S49A). Based on these displays, the user can estimate the optimum amount of moisture. Then, the control part 11 complete
  • the data of the standardized pixel average moisture index Dw in the leaf can be efficiently used by effectively utilizing the data measured in time series without discarding it. It can be acquired well and the increase in measurement time is suppressed.
  • FIG. 21A is a diagram illustrating an image representing the moisture content of a leaf to be measured, which is captured by the plant detection camera 1 of the second embodiment, and an example of an image of a leaf before misalignment.
  • FIG. 21B is a diagram illustrating an image representing the moisture content of the leaf to be measured, which is captured by the plant detection camera 1 according to the second embodiment, and illustrating an example of the image of the leaf after the positional shift.
  • a dark region with a large number of dots is a region with a high water content.
  • the darkest (highest water content) region sc1 exists inside the leaf.
  • the next darkest region (with a relatively high water content) region sc2 exists around the region sc1.
  • a thin region (low water content) region sc3 exists outside the leaves.
  • the area of the region sc1 having a large water content is increased after the positional shift as compared to before the positional shift.
  • FIG. 22 is a graph showing an example of a temporal change in the standardized pixel average moisture index Dw in the water potential control experiment when a positional deviation occurs.
  • the vertical axis of this graph represents the standardized pixel average moisture index as in the first embodiment.
  • the standardized pixel average moisture index represents a water potential and indicates a value corresponding to the amount of moisture contained in one pixel in an image obtained by imaging a plant leaf.
  • the horizontal axis of the graph represents elapsed time in minutes.
  • the standardized pixel average moisture index Dw changes at a stretch.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves when there is no positional deviation of the leaves changes as shown in the graph gh1.
  • the standardized pixel average moisture index Dw in the leaves when the leaves are misaligned changes as shown in the graph gh2.
  • the data based on the standardized pixel average moisture index Dw before the leaf position deviation is effectively utilized by performing correction based on the following consideration, Data of the standardized pixel average moisture index Dw in time series is acquired so as to maintain continuity with the data of the standardized pixel average moisture index Dw after the positional deviation of the leaves.
  • the leaf is tilted as the positional deviation of the leaf.
  • the change in the angle of the leaves in the panning or tilting direction corresponds to the change in the thickness of the leaves when viewed from the camera.
  • the water content (in other words, water potential) in the leaf which is the amount of water contained in the leaf, is proportional to the standardized pixel average moisture index Dw. Also, the standardized pixel average moisture index Dw is obtained from the sum of the reflection intensity ratios Ln (I 905 / I 1550 ) as described above.
  • Equation (3) The reflection intensity ratio Ln (I 905 / I 1550 ) is known to be approximately proportional (correlation) with the leaf thickness t as shown in Equation (3) based on the known Lambert-Beer law. .
  • Equation (3) ⁇ : water absorption coefficient, t: leaf thickness, C: water concentration, ⁇ : scattering loss term.
  • the change in the leaf angle due to the positional deviation corresponds to the change in the inclination due to the leaf thickness t, and therefore corresponds to the change in the leaf angle (change in the inclination due to the leaf thickness t).
  • the data of the standardized pixel average moisture index Dw obtained in time series before and after the positional deviation can maintain continuity.
  • the acquisition of the moisture content immediately before the positional deviation and immediately after the positional deviation is performed within a short time, so that the substantial moisture content does not change between these.
  • FIG. 23 is a diagram showing a table showing an example of the standardized pixel average moisture index before and after the positional deviation correction in time series.
  • FIG. 24 is a flowchart for explaining an example of a positional deviation correction procedure in the second embodiment.
  • the plant detection camera 1 of the second embodiment has almost the same configuration as that of the first embodiment.
  • the description is abbreviate
  • the control unit 11 acquires the standardized pixel average moisture index Dw1 at the current time and displays it on the UI screen 60 (S91).
  • the control unit 11 acquires and displays the standardized pixel average moisture index Dw2 after the specified elapsed time (for example, after 30 minutes) (S92).
  • the designated elapsed time corresponds to a measurement interval.
  • the control unit 11 determines whether or not the difference between the standardized pixel average moisture index Dw1 and the standardized pixel average moisture index Dw2 exceeds the threshold th (S93).
  • This threshold th is used to determine a value that is assumed to cause a positional deviation of the leaf and the standardized pixel average moisture index Dw to change.
  • the threshold th is set in advance.
  • the control unit 11 displays a deviation determination threshold value input screen.
  • the user inputs a threshold value th for determining that a positional shift has occurred on the shift determination threshold value input screen.
  • the control unit 11 displays the input value and accepts the setting of the threshold th.
  • the control unit 11 proceeds to the process of step S95.
  • the control unit 11 determines that a positional shift has occurred, and the standardized pixel average moisture index Dw2 and the subsequent standardized pixel average The value of the moisture index Dw is displayed on the UI screen 60 with the amount of deviation corrected (S94).
  • control unit 11 determines whether or not the search control of the optimum watering amount is to be ended, or the cultivation control is to be ended or not to be ended (S95).
  • search control of the optimal irrigation amount is not finished and the cultivation control is not finished
  • the control unit 11 returns to the process of step S91.
  • the control unit 11 finishes this operation.
  • the control unit 11 as an example of the detection unit detects a positional deviation of the plant.
  • the control unit 11 calculates a coefficient Q (correction coefficient) by which the moisture index after the positional deviation is multiplied based on the moisture index before and after the positional deviation.
  • the control unit 11 corrects the misregistration amount by multiplying the moisture index after misalignment by the coefficient Q, and the moisture index before misalignment and the moisture index after misalignment are corrected so as to maintain continuity.
  • the result is displayed on the UI screen 60 of the monitor 50.
  • the standardized pixel average moisture index Dw data in the measured leaves can be used meaningfully and effectively without being wasted.
  • time-series data of the standardized pixel average moisture index Dw in the leaf can be efficiently acquired, and even if a position shift occurs midway, an increase in the measurement time of the standardized pixel average moisture index Dw is suppressed. can do.
  • the positional deviation of the leaf is determined based on whether or not the difference of the standardized pixel average moisture index Dw exceeds the threshold th, but a case where the positional deviation of the leaf is physically detected is shown.
  • FIG. 25A is a diagram showing a white background plate bd used for detecting a positional deviation in Modification 1 of the second embodiment, and is a front view of the white background plate bd.
  • FIG. 25B is a diagram showing a white background plate bd used for detecting a positional shift in Modification 1 of the second embodiment, and is a side view of the white background plate bd shown in FIG. 25A.
  • a black square frame bd11 having a frame-like shape is provided at the peripheral edge of the white background plate bd.
  • rice marks mk1 to mk4 are respectively drawn at the four corners of the front surface of the white background plate bd.
  • a leaf PT3 is attached to the center of the surface of the white background plate bd.
  • each distance between the marks mk1 to mk4 is compared with a reference distance registered in advance.
  • This reference distance is a distance between the marks mk1 to mk4 captured when the white background plate bd is set to be parallel to the plant detection camera 1.
  • the tilt angle is larger as the distance between the mark mk1 and the mark mk4 is shorter than the reference distance. It can be seen that the pan angle is larger as the distance between the mark mk1 and the mark mk2 is shorter than the reference distance.
  • the positional deviation of the leaf can be physically detected and the positional deviation amount can be measured. Further, by registering the coefficient Q corresponding to the measured positional deviation amount, when performing the process of multiplying the data of the standardized pixel average moisture index Dw after the positional deviation, the standardized pixel average moisture index before and after correction is performed. It is not necessary to use Dw data. Therefore, the processing load can be reduced.
  • FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a mechanical arrangement of the white background plate bdd and the plant detection camera 1 in Modification 2 of the second embodiment.
  • the white background plate bdd is attached on the bar 102 erected on the base 101 and is installed as a bill.
  • the plant detection camera 1 is fixed to a tripod 151.
  • the white background plate bdd is mechanically connected and fixed to the plant detection camera 1 by a connecting member mp such as a wire or a bar.
  • a connecting member mp such as a wire or a bar.
  • the plant detection camera 1 is positioned on the white background plate bd when the degree of correlation of images taken in time series is equal to or less than a threshold value, that is, when the similarity between the previous frame image and the current frame image is significantly reduced. It may be determined that a deviation has occurred. Thereby, it is possible to detect the displacement of the white background plate bd relatively easily.
  • the detection of the positional deviation is not limited to the above method.
  • the plant detection camera 1 may be equipped with an acceleration sensor that detects an impact.
  • the positional deviation occurs in the white background plate bdd
  • the change in the white background plate bdd is transmitted to the plant detection camera 1 via the connecting member mp.
  • the impact is detected by the acceleration sensor mounted on the plant detection camera 1, it may be detected that the white background plate bdd is misaligned.
  • the plant detection camera 1 derives the moisture content (for example, relative water content) of a tomato leaf (hereinafter referred to as “main leaf”) as an observation site, the book on the white background plate bd is used.
  • An external standard sample is used as at least one external sample attached in the vicinity of the leaf.
  • the relative moisture content of at least one external standard sample is known, the relative moisture content of the main leaf is calculated using a calculation formula described later using these relative moisture content values.
  • the external standard sample is referred to as “leaf-making” in distinction from “real leaf” which is a real leaf.
  • the plant detection camera 1 has two types of near-infrared laser beams (that is, reference light LS1, measurement light) having different wavelengths with respect to the white background plate bd to which the main leaf and a plurality of artificial leaves are attached. LS2).
  • the plant detection camera 1 uses the intensity of the reflected light reflected by the main leaves and the intensity of each reflected light reflected by the respective leaves, as an index indicating the water content of the main leaves, the moisture content (also referred to as relative moisture content). Calculated).
  • fructose contains fructose, while water is not contained.
  • the moisture content (moisture content) contained in the main leaf is expressed as “relative moisture content of the main leaf.
  • the fructose rate (fructose content) contained in leaf making is described as “relative moisture content of leaf making”.
  • the internal configuration of the plant detection camera 1 is the same as the internal configuration of the plant detection camera 1 of the first embodiment, and therefore the same configuration will be described with reference to the same reference numerals. Are simplified or omitted.
  • FIG. 30 is an explanatory diagram illustrating an example of a measurement state of the moisture content of tomato leaves (main leaves) according to the third embodiment.
  • FIG. 31 is a diagram of visible light image data showing an example of the distribution of moisture content between the main leaf and the artificial leaf corresponding to the measurement state of FIG. 30.
  • a main leaf PT10, PT11, PT12 and a plurality of artificial leaves frc1, frc2, frc3 to be observed by the plant detection camera 1 of the present embodiment are attached to a rectangular white background plate bd.
  • the main leaf PT10 may be referred to as a “tip leaf”
  • the main leaf PT11, PT12 may be referred to as a “side leaf”.
  • true leaf PT10, PT11, PT12 may be fixed to the white background board bd, for example with a cello tape (trademark), and may be fixed with a PET film.
  • Leaf making is created by the following process, for example.
  • a viscous amine curing agent liquid specially modified silicone resin
  • fructose fructose
  • a plurality of leaves are created.
  • the difference between the leaves is the content of fructose with respect to the amount of epoxy resin.
  • fructose that is, 13%, 16%, and 18%) having three different contents are prepared in advance.
  • the epoxy resin liquid is mixed with the mixture prepared in [Step 1]. Thereby, an amine hardening
  • the epoxy resin liquid used in [Step 2] is, for example, an epoxy resin-based elastic adhesive EP001 manufactured by Cemedine Co., Ltd., but is not limited thereto.
  • FIG. 32 is a graph showing an example of spectral characteristics of near-infrared light with respect to fructose (fructose).
  • the horizontal axis in FIG. 32 represents wavelength (nm), and the vertical axis in FIG. 32 represents transmittance (%).
  • fructose was adopted as an example of the main component of leaf making as an external standard sample because of the following reason.
  • fructose that is, fructose
  • the measurement of the fructose content is highly reliable because the molar extinction coefficient is large, the vapor pressure is lower than that of water, and the fructose content does not change due to evaporation at room temperature and normal pressure. It is thought to be based on this.
  • epoxy resin has low near-infrared absorption based on the OH group, which is a hydroxyl group in the chemical structural formula, has no water solubility, is resistant to ultraviolet rays, is difficult to peel off, and its composition does not change over time. high.
  • the external standard sample of the present embodiment is obtained by solidifying the water-soluble fructose and the water-soluble epoxy resin with an amine curing agent, so that the shape and It is possible to obtain foliage that does not change its chemical properties.
  • the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaves frc1, frc2, frc3 are arranged close to each other. ).
  • the artificial leaf frc1 is attached to the white background plate bd so as to be sandwiched between PET films having an area of the size of the frame wk1.
  • the artificial leaf frc2 is attached to the white background plate bd so as to be sandwiched between PET films having the area of the size of the frame wk2.
  • the artificial leaf frc3 is attached to the white background plate bd so as to be sandwiched between PET films having the area of the size of the frame wk3.
  • the OH group amount corresponding to the water content (for example, relative water content) of the main leaf PT10 corresponds to the fructose content of the artificial leaf frc2 (the relative water content of the artificial leaf frc2).
  • the leaf PT11 that is, the side leaf on the left side of FIG. 31
  • the leaf PT12 that is, the side leaf on the right side of FIG. 31. It is shown that the OH group amount corresponding to the water content (for example, relative water content) is close to the OH group content corresponding to the fructose content of the artificial leaf frc1 (the relative water content of the artificial leaf frc2). .
  • FIG. 33 is a graph showing the correlation between the reflection intensity ratio and the water content of six types of artificial leaves.
  • FIG. 30 and FIG. 31 for example, three types of leaf formation are shown, but as shown in FIG. 33, six types of leaf formation may be used.
  • FIG. 33 there is a linear correlation between the reflection intensity ratio as an index indicating the fructose content in the foliage and the relative water content (in other words, the fructose content in the foliage). (See straight line SOK in FIG. 33). That is, as the ratio of fructose reflection intensity in the leaves is increased, the relative moisture content of the leaves (in other words, the ratio of fructose contained in the leaves) is increased.
  • FIG. 30 and FIG. 31 there is a correlation between the reflection intensity ratio and the water content for each of the three types of foliage.
  • FIG. 34 is a graph showing an example of the temporal change of the average moisture index of the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaves frc1, frc2 measured near the window of the laboratory where external light falls.
  • FIG. 35 shows true leaves PT10 and PT11 after baseline correction based on the measured value of the average moisture index at a certain time point in the artificial leaf frc2 containing 16% fructose with respect to the time variation of the average moisture index shown in FIG. It is a graph which shows an example of the time change of the average water
  • FIG. 36 is a graph showing an example of a time change of the average moisture index of the artificial leaves frc1 and frc2 shown in FIG.
  • FIG. 37 is a graph showing an example of the time change of the average moisture index of the foliage frc1 and frc2 measured inside the laboratory that is not easily affected by external light.
  • the horizontal axis indicates the elapsed time (minutes), and the vertical axis in FIGS. 34 to 37 indicates the average moisture index.
  • the reflection intensity ratio and relative water content of the main leaves PT10, PT11 and PT12 and the measurement of the reflection intensity ratio and relative water content of the artificial leaves frc1 and frc2 were measured at 6:30 pm on Monday, April 25, 2016. It started around 2:30 pm on Thursday, 28th of the same month.
  • Characteristic ZH1 shows a time-series transition of the average moisture index of the foliage frc2 having a fructose content of 16%.
  • Characteristic ZH2 shows a time-series transition of the average moisture index of the foliage frc1 having a fructose content of 18%.
  • the characteristic GH3 shows the time series transition of the average moisture index of one true leaf PT10 (that is, the tip leaf).
  • the characteristic GH2 shows the time-series transition of the average moisture index of two side leaves (that is, the main leaves PT11 and PT12).
  • the characteristic GH1 shows a time-series transition of the average moisture index of a total of three true leaves, that is, one true leaf PT10 (that is, the tip leaf) and two side leaves (that is, the true leaf PT11 and PT12).
  • FIG. 36 shows only the time-series transition of the measured values (that is, the average moisture index) of the two types of foliage frc1 and frc2 shown in FIG.
  • the measurement values of the artificial leaves frc1 and frc2 change with time because of the influence of external light (for example, sunlight), and the angle dependence and the change in solar illuminance based on the temporal change of the sun movement. This is considered to be due to a temperature change based on the above.
  • the characteristic ZH2 of the artificial leaf frc1 has a large amount of displacement of the average moisture index with time.
  • the experiment result shown in FIG. 36 was experimented near the window of the laboratory where external light falls, whereas the experiment result shown in FIG. 37 was experimented inside the laboratory (for example, a dark room) where external light did not hit much. It is.
  • the characteristic ZH2b of the artificial leaf frc1 has a smaller displacement of the average moisture index with time.
  • the characteristic ZH1b of the artificial leaf frc2 has a small amount of displacement of the average moisture index with time. In other words, the temporal fluctuation of the average moisture index of each of the artificial leaves frc1 and frc2 due to the influence of external light can be suppressed as much as possible.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a of the plant detection camera 1 measures each measured value and, for example, a time zone before sunrise from dawn (eg, 3600 minutes shown in FIG. 36). The difference value from the value (average moisture index) is subtracted from each measured value.
  • the time zone from dawn to sunrise is an example of a time zone that is not easily affected by outside light (for example, sunlight). Thereby, the plant detection camera 1 can perform baseline correction, and as shown in FIG. 35, can correct the temporal change of each measured value of the artificial leaves frc1 and frc2 almost uniformly.
  • the measurement value at 3600 minutes was selected as the time zone from dawn to sunrise, because the time when the measurement value in the time zone from dawn to sunrise was relatively flat was 3600 minutes. It is. Therefore, the time zone from dawn to sunrise is not limited to the measured value at 3600 minutes, and measured values at other times (for example, measured values at 720 minutes and 2160 minutes) may be selected.
  • the plant detection camera 1 corrects each measured value of the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaves frc1, frc2 more appropriately by suppressing the influence of external light as much as possible by the baseline correction.
  • the measured values of the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaves frc1, frc2 after the baseline correction are shown in the characteristics GH3a, GH2a, GH1a, ZH1a, ZH2a shown in FIG.
  • the plant detection camera 1 estimates the predicted value of the relative moisture content of the main leaves (see FIGS. 39 and 40), the average moisture index of the foliage as an external standard sample changes with time. As a result, reliability as an external standard sample for foliage is improved.
  • the main leaf PT10 is picked from the state shown in FIG. 30 (so-called leaf removal), and the water content is measured by the method shown in FIG. That is, the weight a (g) of the main leaf PT10, which is the tip leaf defoliated at the last measurement time (14:30 on Thursday, April 28, 2016), is measured. For about 2 hours.
  • the weight b (g) of the true leaf PT10 after drying the moisture content of the true leaf PT10 is obtained by (ab) / a.
  • the measured value (average moisture index) of the leading leaf (main leaf PT10) at the final measurement time is G
  • the measured values (average moisture index) of each artificial leaf (leafed frc1, frc2) are V, R.
  • Threshold setting / IMI detecting unit 27a of the plant sensing camera 1 can obtain these measurements to obtain the relative moisture content Y V of Zoha frc1 as (V / G) ⁇ (a -b) / a
  • the relative water content Y R of the artificial leaf frc2 can be determined as (R / G) ⁇ (ab) / a.
  • the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a of the plant detection camera 1 assumes that the measured value (average moisture index) of the tip leaf (main leaf PT10) at a certain time during measurement is X, the relative water content of the tip leaf.
  • the rate can be derived calculated as (X / V) ⁇ Y V or (X / V) ⁇ Y R .
  • FIG. 38 is a graph showing an example of a temporal change in the relative moisture content of the true leaf PT10 calculated using the relative moisture content of the leaf making calculated based on the moisture content of the true leaf PT10 at the final measurement time.
  • the temporal changes in the relative moisture content of each of the side leaves (the main leaves PT11 and PT12), the tip and side leaves, and the artificial leaves frc1 and frc2 are obtained.
  • the characteristics GH2g, GH1g, ZH2g, and ZH1g are also shown.
  • the relative water content of the artificial leaf frc1 corresponds to, for example, the daytime water content (about 82%) of sunny day of the main leaf PT10.
  • the relative moisture content of the artificial leaf frc2 corresponds to, for example, the moisture content of the permanent wilting point (in other words, WSD: Water Saturated Deficit is about 34%) of the main leaf PT10. Therefore, if the relative moisture content of the true leaf PT10 is between the characteristics ZH1g and ZH2g, it can be understood that an appropriate water stress is applied to the true leaf PT10.
  • the relative moisture content of the artificial leaves frc1 and frc2 shown in FIG. 30 is calculated and determined.
  • the relative moisture content of the leaf-making frc1 and frc2 becomes a constant value without changing over time.
  • the time variation of the relative moisture content shown in FIG. 38 was obtained because the leaf PT10 was defoliated at the final measurement time and the moisture content at this time was obtained.
  • the relative water content of the main leaf PT10 is not calculated.
  • FIG. 39 is a flowchart for explaining an example of a procedure for calculating the relative moisture content of the main leaf PT10 during the measurement of the reflection intensity ratio of the main leaf PT10 of the third embodiment.
  • FIG. 40 is an explanatory diagram of the interpolation method using the reflection intensity ratio of the two types of artificial leaves frc1 and frc2 used in step S119.
  • the relative moisture content of the main leaf PT10 at a certain time T M during measurement is calculated from the relative moisture content (known) and the reflection intensity ratio (measured value) of the plurality of leaves at the same time T M. An example will be described.
  • the threshold setting / IMI detecting unit 27a calculates the reflection intensity ratio of the leaf PT10 at time T M with after start of measurement (S 111). Details of the calculation in step S111 have been described with reference to, for example, FIG. Further, the threshold value setting / IMI detecting unit 27a calculates the reflection intensity ratio of the granulated leaf FRC1, Frc2 at the same time T M in step S111 (S112). Note that the details of the calculation in step S112 have been described with reference to FIG.
  • the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a obtains the reflection intensity ratio of the (N + 1) th artificial leaf that is larger than the current reflection intensity ratio of the Nth artificial leaf (S118, YES)
  • the predicted value of the relative moisture content of the main leaf at a certain time T M is calculated by an interpolation method (see FIG. 40) using the reflection intensity ratio and the relative moisture content of each of the N + 1) th and Nth leaves (S119). .
  • Each time the threshold setting / moisture index detection processing unit 27a calculates the predicted value of the relative water content of the main leaf at a certain time T M obtained in step S119, as in the process of step S45 of FIG. You may display suitably on the measurement result display screen (for example, refer FIG.
  • step S119 the threshold value setting / moisture index detection processing unit 27a shown in FIG. 39 ends.
  • step S119 will be described with reference to FIG.
  • the horizontal axis in FIG. 40 indicates the relative moisture content
  • the vertical axis in FIG. 40 indicates the reflection intensity ratio.
  • the reflection intensity ratio and the relative water content of the (N + 1) th and Nth leaves are obtained at the time of processing in step S119 (that is, at a certain time T M ).
  • the reflection intensity ratio ⁇ 1 of the main leaf PT10, the reflection intensity ratio ⁇ 1 of the Nth artificial leaf, the reflection intensity ratio ⁇ 1 of the (N + 1) th artificial leaf, and the relative water content of the Nth artificial leaf (known)
  • the reflection intensity ratio B1 of the A1, (N + 1) th artificial leaf is obtained.
  • the relative moisture content and the reflection intensity ratio have a linear correlation.
  • the threshold setting / IMI detecting unit 27a is the predicted value of the relative moisture content C1 of the leaf PT10 at time T M with after the measurement start, ⁇ (B1-A1 ) / ( ⁇ 1- ⁇ 1) ⁇ ⁇ ( ⁇ 1 ⁇ 1) ⁇ + A1 ⁇ .
  • This predicted value is derived using the fact that the relative moisture content (almost constant) of each leaf making explained with reference to FIG. 38 is obtained. For this reason, it is thought that the reliability as a predicted value of the relative moisture content C is high. Therefore, the plant detection camera 1 of the present embodiment uses the reflection intensity ratio of the main leaves, the reflection intensity ratios of the plurality of leaves, and the relative moisture content, even during measurement, so that the relative accuracy of the main leaves is high. The moisture content can be calculated.
  • the plant detection camera 1 uses the relative water content of the main leaves PT10, PT11, PT12. Can be derived appropriately.
  • a straight line BFzr shown in FIG. 40 indicates a correlation between the relative moisture content before the position of the white background plate bd is shifted and the reflection intensity ratio.
  • a straight line AFzr shown in FIG. 40 indicates a correlation between the relative moisture content and the reflection intensity ratio after the position of the white background plate bd is shifted.
  • the plant detection camera 1 of this embodiment uses the interpolation method of step S119 similarly.
  • the relative moisture content of the main leaves PT10, PT11, PT12 can be calculated as an estimated value with high accuracy.
  • the value of the relative moisture content of the leaves PT10, PT11, PT12 can be calculated as an estimated value with high accuracy.
  • the handy type plant detection camera 1 is gripped by a user's hand, and positional displacement occurs due to slight shaking or movement.
  • the plant detection camera 1 according to the present embodiment has a true leaf PT10, even if the white background plate bd is displaced.
  • the value of the relative moisture content of PT11 and PT12 can be calculated as an estimated value with high accuracy.
  • the handy type plant detection camera 1 the user can acquire the relative moisture content of the main leaves to be observed at a plurality of locations as compared to the stationary type plant detection camera 1. ) Data can be acquired.
  • leaf-making frc1, frc2, and frc3 of this embodiment were attached to the white background board bd so that it might be arrange
  • the method of attaching the white background plate bd of the artificial leaves frc1, frc2, and frc3 is not limited to the example of FIG. 30 (see, for example, FIGS. 41A and 41B, FIGS. 42A and 42B).
  • 41A and 41B are views showing a first modification of attachment of the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaf frc1 to the white background plate bd.
  • 42A and 42B are views showing a second modification of attachment of the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaf frc1 to the white background plate bd.
  • the artificial leaf frc1 mixed with fructose having a predetermined content rate may be attached so as to be arranged around the white background plate bd.
  • 41A is a side sectional view of FIG. 41B.
  • the thickness of the white background plate bd and the artificial leaf frc1 is shown so as not to change so much, but the thickness of the white background plate bd is actually about 3 mm while the thickness of the artificial leaf frc1 is 100 to 400 ⁇ m. Degree.
  • the thicknesses of the white background plate bd and the artificial leaf frc1 are the same.
  • four types of foliage prepared so that the content of fructose contained in the foliage is different for each of the four sides of the white background plate bd may be attached.
  • the main leaves PT10, PT11, PT12 are attached to the right side of the drawing with respect to the white background board bd, and the optical axis direction of the plant detection camera 1 and the method of the white background board bd.
  • the artificial leaf frc1 has two square cross-sections along the direction and has a constant thickness, and two regular triangular cross-sections in the same direction.
  • the artificial leaf frc2 having the same thickness may be attached.
  • the artificial leaves frc1 and frc2 are attached to the white background plate bd so as to have a test pattern shape generally known for checking parallelism.
  • the plant detection camera 1 moves toward the direction in which the square or the equilateral triangle deviates.
  • the value of the deviation angle can be calculated. For example, when the image is shifted in the pan direction (left-right direction), the length in the left-right direction changes, and the size is not a square or a regular triangle.
  • the plant detection camera 1 can detect whether the normal direction of the white background plate bd and the optical axis of the plant detection camera 1 are parallel or shifted at the initial setting before the start of measurement. The work at the time of initial installation of the background plate bd can be made efficient.
  • the plant detection camera 1 confirms the parallelism between the normal direction of the white background plate bd and the optical axis of the plant detection camera 1, and the main leaves PT10, PT11, PT12 and the plurality of leaves frc1, frc2 Since it is attached to the white background board bd, as described above, for example, the relative water content of the main leaf PT10 can be calculated (see, for example, step S119 in FIG. 39).
  • the plant detection camera 1 has a tomato leaf (main leaf PT10, PT11, PT12) as a plant observation site and a chemical equivalent to moisture contained in the main leaf PT10, PT11, PT12.
  • the white background plate bd that covers the back surface of the leaf-making frc1 and frc2 as at least one external sample having specific characteristics is disposed.
  • the plant detection camera 1 irradiates the white background plate bd with the reference light LS1, which is a near-infrared laser beam having characteristics that are difficult to be absorbed by moisture, while sequentially scanning the white background plate bd.
  • the plant detection camera 1 irradiates the measurement light LS2, which is a near-infrared laser beam having characteristics that are easily absorbed by moisture, while sequentially scanning the white background plate bd.
  • the plant detection camera 1 uses the reflected light of the reference light LS1 reflected by the main leaves PT10, PT11, PT12 and the artificial leaves frc1, frc2, the main leaves PT10, PT11, PT12, and the artificial leaves frc1, frc2 during a certain measurement period.
  • the water content for example, relative water content
  • the plant detection camera 1 displays on the monitor 50 the time-series transition of the amount of water (for example, relative water content) contained in the main leaves PT10, PT11, PT12 during the measurement period.
  • the plant detection camera 1 has the same chemical properties (for example, absorption spectrum) as water and uses the leaf-grown frc1 and frc2 whose relative water content is known, thereby tomato leaves (real leaves)
  • the amount of water (for example, relative water content) contained in PT10, PT11, PT12) can be estimated with high accuracy.
  • the plant detection camera 1 can quantitatively and visually present the time-series transition of the amount of water contained in the tomato leaves (main leaves PT10, PT11, PT12) to the user. It can contribute to early teaching of timing of irrigation.
  • At least one of the foliage frc1 and frc2 has, as chemical characteristics, fructose (fructose) having an absorption spectrum equivalent to the absorption spectrum of water for each wavelength (905 nm, 1550 nm) of the reference light LS1 and the measurement light LS2 as epoxy. It is a sample mixed with resin.
  • fructose that is, fructose
  • the foliage frc1 and frc2 of the present embodiment are obtained by solidifying the water-soluble fructose and the water-soluble epoxy resin with an amine curing agent, for example, even during measurement in an experiment over time. It is possible to obtain foliage that does not change its shape and chemical characteristics.
  • the main leaves PT10, PT11, PT12 and the plurality of artificial leaves frc1, frc2 are arranged close to each other on the white background plate bd.
  • the main leaves PT10, PT11, PT12 and the plurality of artificial leaves frc1, frc2 are easily affected by the same external light (for example, sunlight). Therefore, when the relative water content of the leaf-grown frc1 and frc2 is unknown (see FIG. 34), the average moisture index based on the reflection intensity ratio of the leaf-grown frc1 and frc2 is baseline-corrected, thereby correcting the true leaves PT10 and PT11. Since the reflection intensity ratio of PT12 is also more appropriately corrected, the calculation accuracy of the relative moisture content is improved, and the calculation accuracy of the relative moisture content of the leaf making frc1 and frc2, which has been unknown, is also improved.
  • the monitor 50 receives a water content range of the target indicating a state where a desired water stress is applied to the main leaves PT10, PT11, PT12 according to an instruction from the plant detection camera 1 (for example, a target range BW shown in FIG. 12). ) Is displayed.
  • the control unit 11 of the plant detection camera 1 detects that the amount of water contained in the main leaves PT10, PT11, and PT12 is a value near the lower limit of the target range BW
  • the controller 11 prompts irrigation of the main leaves PT10, PT11, and PT12.
  • a display to that effect may be given to the monitor 50 for display.
  • the user is likely to have excessive water stress applied to the main leaves PT10, PT11, PT12 to be observed by the plant detection camera 1, and it is promptly confirmed that the timing for the next irrigation is close. Easy to know.
  • the monitor 50 receives a water content range of the target indicating a state where a desired water stress is applied to the main leaves PT10, PT11, PT12 according to an instruction from the plant detection camera 1 (for example, a target range BW shown in FIG. 12). ) Is displayed.
  • a target range BW shown in FIG. 12
  • irrigation of the main leaves PT10, PT11, PT12 is stopped. It may be displayed by instructing the monitor 50 to display.
  • the user stops the irrigation to the main leaves PT10, PT11, PT12 to be observed by the plant detection camera 1, thereby reducing the amount of water (for example, the average water index) contained in the main leaves PT10, PT11, PT12.
  • the cultivation apparatus of this embodiment is the structure containing the plant detection camera 1 and the fertilizer water supply apparatus WF as a cultivation control part.
  • the fertilizer water supply device WF has a water amount (for example, an average water index or relative) calculated by the plant detection camera 1 according to an instruction from the plant detection camera 1 based on, for example, a user operation, during a part of the measurement period.
  • a predetermined amount of water can be irrigated to the main leaves PT10, PT11, PT12 based on the transition of the water content) over time.
  • FIG. 43A, FIG. 43B, and FIG. 43C are examples in which an irradiation method of near-infrared laser light for suppressing the influence of external light as much as possible with respect to the fact that the intensity of reflected light changes as a constant background. 44A, 44B, 44C and FIG. 45.
  • FIG. 43A is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to each wavelength of the near-infrared laser light when the near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm is irradiated toward the main leaf PT10 outdoors.
  • FIG. 43B shows an example of the intensity of reflected light for each wavelength of near-infrared laser light when irradiated with near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm toward the main leaf PT10 on which the white background plate bd is installed outdoors. It is a graph which shows.
  • FIG. 43C is a graph showing an example of the intensity of reflected light with respect to each of the near-infrared laser beams of 905 nm and 1550 nm, which is originally necessary for accurately calculating the water content of the main leaf PT10.
  • FIG. 44A is a graph showing an example of a change in the background intensity increase in reflected light based on the influence of sunlight at time T1 when the white background plate bd is installed outdoors.
  • FIG. 44B is a graph showing an example of a change in the background increase in the intensity of reflected light based on the influence of sunlight at time T2 when the white background plate bd is installed outdoors.
  • FIG. 44C is a graph showing an example of a change in the intensity of reflected light due to the increase in background based on the influence of sunlight at time T3 when the white background plate bd is installed outdoors.
  • FIG. 45 is an explanatory diagram showing an example of irradiation timing of near-infrared laser light of 905 nm and 1550 nm, which is considered useful for measuring the intensity of reflected light based on the influence of sunlight.
  • the horizontal axis indicates the wavelength
  • the vertical axis indicates the intensity of reflected light (light intensity).
  • 44A, 44B, and 44C the horizontal axis indicates the wavelength
  • the vertical axis indicates the intensity of reflected light (light intensity).
  • 43A corresponds to FIG. 10A
  • FIG. 43B corresponds to FIG. 10B. Therefore, the description of the same contents is simplified or omitted, and different contents will be described.
  • a range PDs indicates a wavelength range of a photodiode (PD: Photo Diode) having sensitivity in a wavelength range of a certain range of near-infrared laser light (that is, reference light LS1, measurement light LS2).
  • PD Photo Diode
  • the leaf to be observed for example, the main leaf PT10
  • the white background plate bd is not attached.
  • multiple scattering of sunlight occurs in the surrounding leaves (for example, the main leaves PT11 and PT12), and the received light of the reflected light from the surrounding leaves (for example, the main leaves PT11 and PT12) reflected by the multiple scattering is the background.
  • the intensity of the reflected light of the reference light LS1 is relatively increased as the background increases.
  • the wavelength (1550 nm) of the measurement light LS2 has a low transmittance, the intensity of the reflected light of the measurement light LS2 becomes relatively small as the background increases. Therefore, the intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 reflected by the main leaf PT10 is influenced by the above-described background from the originally required light intensity, and an accurate reflection intensity ratio of the main leaf PT10 (in other words, , Average moisture index) is difficult to calculate.
  • the main leaf PT10 is installed outdoors, but the white background plate bd is attached to the back side of the main leaf PT10.
  • the background does not increase as much as shown in FIG. 43A.
  • the intensity of the reflected light of the reference light LS1 is increased by the intensity based on the amount of received sunlight, but the same applies to the intensity of the reflected light of the measuring light LS2. Therefore, compared to the case shown in FIG.
  • the intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 reflected by the main leaf PT10 is close to the originally required light intensity, but the influence of sunlight is reduced. Therefore, an error of about several percent is included in the calculated value of the accurate reflection intensity ratio (in other words, the average moisture index) of the main leaf PT10.
  • FIG. 43C shows the intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 obtained by subtracting the amount of light intensity based on the received sunlight shown in FIG. 43B and the light intensity change based on the temperature change due to sunlight. ing.
  • the reflection intensity ratio I 905 / I 1550 based on each reflected light of the appropriate reference light LS1 and measurement light LS2 is substituted into the equation (3). Should be.
  • the white background plate bd even if the white background plate bd is attached, the light intensity and the temperature change based on the reception of sunlight are added.
  • the light intensity of the sunlight changes from time to time, it is necessary to subtract the light intensity of the sunlight and the temperature change due thereto according to the time.
  • FIG. 44A shows the light intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 at time T1 (for example, daytime on a sunny day).
  • the intensity of sunlight is large throughout the range PDs at time T1. That is, since the amount of received sunlight increases, the plant detection camera 1 uses the reflection light intensity ratio I 905 / I 1550 to be substituted in the above-described equation (3) to reflect each of the reference light LS1 and the measurement light LS2. It should be obtained by subtracting the amount of reflected light intensity and the temperature change based on the received sunlight shown in FIG. 44A from the actual measured value of the light intensity.
  • FIG. 44B the light intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 at time T2 (for example, the time around the evening of a sunny day) is shown.
  • the intensity of sunlight is attenuated.
  • the plant detection camera 1 uses the measured light intensity values of the reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 as the reflection intensity ratio I 905 / I 1550 to be substituted into the above-described mathematical formula (3), as shown in FIG. 44B.
  • the light intensity of the reflected light based on the received sunlight and the temperature change of the reflected light based on the sunlight should be subtracted.
  • FIG. 44B the light intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 at time T2 (for example, the time around the evening of a sunny day) is shown.
  • the plant detection camera 1 uses the measured light intensity values of the reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 as the reflection intensity ratio I 905 /
  • the wavelength distribution of each reflected light based on the received sunlight and the temperature characteristics may be considered to be the same. Absent.
  • FIG. 44C shows the light intensity of each reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 at time T3 (for example, a cloudy day).
  • the intensity of sunlight is attenuated throughout the range PDs at time T3.
  • the plant detection camera 1 uses the measured light intensity values of the reflected light of the reference light LS1 and the measurement light LS2 as the reflection intensity ratio I 905 / I 1550 to be substituted into the above-described formula (3), and the sun shown in FIG. 44C. It should be obtained by subtracting the light intensity of the reflected light based on the light reception and the light intensity change of the reflected light based on the temperature change due to sunlight.
  • the photodiode (PD) which is a light receiving element, converts the wavelength distribution of sunlight that changes with time (that is, reflected light) into a current value according to sensitivity for each wavelength and digitizes it. This digitized value corresponds to the intensity of each reflected light based on the reception of sunlight to be subtracted and the change in the light intensity of reflected light based on the temperature change due to sunlight.
  • the irradiation timings of the reference light LS1 of 905 nm and the measurement light LS2 of 1550 nm It is preferable to provide a period during which the light LS1 and the measurement light LS2 are not irradiated.
  • the reflected light of the reference light LS1 affected by sunlight is converted into the plant detection camera within the irradiation period. 1 is received.
  • the reflected light of the measurement light LS2 affected by sunlight is received by the plant detection camera 1 within the irradiation cycle. Therefore, since the interval at which only the sunlight is received by the plant detection camera 1 cannot be obtained, the intensity of each reflected light based on the reception of sunlight to be subtracted as described above cannot be obtained.
  • the plant detection camera 1 can obtain the intensity of each reflected light based on the received sunlight to be deducted as described above, based on the intensity of the reflected sunlight received within the irradiation period.
  • the control unit 11 of the plant detection camera 1 has the irradiation period of the reference light LS1. And the irradiation timing of the reference light LS1 and the measurement light LS2 are controlled so that a non-irradiation period is provided between the irradiation period of the measurement light LS2.
  • the plant detection camera 1 has the same wavelength component as that of the reference light LS1 in the sunlight received during the non-irradiation period from each reflected light of the reference light LS1 reflected by the main leaf PT10 and at least one artificial leaf frc1 and frc2. Subtract.
  • the plant detection camera 1 uses the same wavelength component as the measurement light LS2 in the sunlight received during the non-irradiation period from the reflected light of the measurement light LS2 reflected by the main leaf PT10 and the artificial leaves frc1 and frc2. Subtract. As a result, the plant detection camera 1 can accurately calculate the reflection intensity ratio that should be substituted into the mathematical formula (3), and therefore accurately derives the amount of water contained in the main leaf PT10 that suppresses the influence of sunlight as much as possible. be able to.
  • the plant detection camera 1 may be disposed to face the white background plate bd that covers the back surface of the tomato leaves (the main leaves PT10, PT11, PT12) as the plant observation site.
  • the main leaves PT10, PT11, PT12 may be attached to the white background plate bd shown in FIG.
  • the plant detection camera 1 irradiates the white background plate bd with the reference light LS1, which is a near-infrared laser beam having characteristics that are difficult to be absorbed by moisture, while sequentially scanning the white background plate bd.
  • the plant detection camera 1 irradiates the measurement light LS2, which is a near-infrared laser beam having characteristics that are easily absorbed by moisture, while sequentially scanning the white background plate bd.
  • the plant detection camera 1 has, in a certain measurement period, reflected light of the reference light LS1 reflected by the main leaves PT10, PT11, PT12 and reflected light of the measurement light LS2 reflected by the main leaves PT10, PT11, PT12. Based on the above, the amount of water (for example, relative water content) contained in the main leaves PT10, PT11, PT12 is derived.
  • the plant detection camera 1 displays on the monitor 50 the time-series transition of the amount of water (for example, relative water content) contained in the main leaves PT10, PT11, PT12 during the measurement period.
  • the amount of water for example, relative water content
  • the plant detection camera 1 subtracts the same wavelength component as that of the reference light LS1 from the sunlight received during the non-irradiation period from each reflected light of the reference light LS1 reflected by the main leaves PT10, PT11, PT12.
  • the plant detection camera 1 subtracts the same wavelength component as the measurement light LS among the sunlight received in the non-irradiation period from the reflected light of the measurement light LS2 reflected by the main leaves PT10, PT11, and PT12.
  • the plant detection camera 1 derives the amount of water contained in the main leaves PT10, PT11, PT12 based on each reflected light after subtraction.
  • the plant detection camera 1 can accurately calculate the reflection intensity ratio that should be substituted into the formula (3) even if the foliage frc1 and frc2 as at least one external standard sample are not used.
  • the plant detection camera 1 can accurately calculate the reflection intensity ratio that should be substituted into the formula (3) even if the foliage frc1 and frc2 as at least one external standard sample are not used.
  • 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 uses an external standard sample that has the same chemical properties as water, estimates the amount of water contained in plants with high accuracy, and provides a quantitative and visual representation of the time series of the amount of water to the user. It is useful as a water content observation device, a water content observation method, and a cultivation device that can be presented in the above and can contribute to early teaching of the timing of irrigation of plants.

Abstract

白色背景板には、本葉と複数の造葉とが取り付けられる。第１光源は、９０５ｎｍの参照光を白色背景板に向けて順次走査しながら照射する。第２光源は、１５５０ｎｍの測定光を白色背景板に向けて順次走査しながら照射する。閾値設定／水分指数検知処理部は、本葉と複数の造葉によりそれぞれ反射した参照光，測定光の各反射光の光強度を基にして、本葉の相対含水率を算出する。制御部は、測定期間において算出された相対含水率の時系列の推移をモニタに表示する。

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とが知られている。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が知られている。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、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。
　このような視差補正に関するものとして、エッジや特徴量に基づくブロックマッチングにより、２つのカメラの各撮像画像に現れる被写体の像の位置関係を取得して、この情報に基づいて画像を変形させる視差補正を行う技術が知られている（特許文献１参照）。特にこの技術では、視差補正時の画像の変形度合いを規定するスティッチングポイントをフレームごとに変化させて、フレームごとに適切な合成画像を生成するようにしている。
　ところで、植物に含まれる水分量を有意義に測定するための指標として、例えば育成過程における水ストレスの時系列の推移を観察者（例えば農夫等のユーザ）に対して定量的かつ視覚的に提示することが望まれている。植物（例えばトマト等の野菜）を栽培する農家では、トマトの価値（つまり、単価）を向上するために、例えばトマトの糖度を向上させることが考えられるが、糖度を増すためにはどのようなタイミングでどの程度の灌水を行えば良いのかは、農夫の過去の経験や勘等、人為的な取り決めに起因するところが大きかった。水ストレスがどれだけトマトにかかっているかは、そのトマトの糖度を向上させるための灌水タイミングを把握する上で、ある程度正確に予測することが求められる。
　一般的に、トマト等の果実の糖度を上げることは、品質の向上に繋がって単価も上昇する。しかし、その反面、トマト等の果実の育成が容易ではないため、歩留まりが下がって生産量が減少するという側面が強い。つまり、果実の高機能化と歩留まりとは、トレードオフの関係にある。今後、歩留まりを向上させて生産性を高めることが期待されている。
　本開示は、水と同等の化学的性質を有する外部標準サンプルを用い、植物に含まれる水分量を高確度で推定し、その水分量の時系列の推移をユーザに対して定量的かつ視覚的に提示し、植物への灌水のタイミングを早期に教示することを目的とする。
日本特許公開２００１－２７２３７３号公報
　本開示の水分量観察装置は、植物の観察部位と、前記植物の観察部位に含まれる水分と同等の化学的特性を有する少なくとも一つの外部試料との背面を覆う背景物に対向して配置され、水分に吸収され難い特性を有する参照光を前記背景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測定光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、一定の測定期間において、前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記参照光の各反射光と前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記測定光の各反射光とを基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する水分量導出部と、前記水分量導出部により導出された、前記測定期間における前記観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部に表示する制御部と、を備える。
　また、本開示の水分量観察装置は、植物の観察部位の背面を覆う背景物に対向して配置され、水分に吸収され難い特性を有する参照光を前記背景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測定光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、一定の測定期間において、前記観察部位において反射された前記参照光の反射光と前記観察部位において反射された前記測定光の反射光とを基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する水分量導出部と、前記水分量導出部により導出された、前記測定期間における前記観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部に表示する制御部と、を備え、前記制御部は、前記参照光の照射周期と前記測定光の照射周期との間に未照射期間を設けるように前記参照光及び前記測定光の照射タイミングを制御し、前記水分量導出部は、前記観察部位において反射された前記参照光の反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記参照光と同じ波長成分を減算し、前記観察部位において反射された前記測定光の反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記測定光と同じ波長成分とを減算し、減算後の各反射光を基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する。
　また、本開示の栽培装置は、水分量観察装置と、測定期間のうち一部の期間において前記水分量導出部により算出された前記水分量の時系列の推移に基づいて、所定量の水分を前記植物に灌水する栽培制御部と、を備える。
　また、本開示の水分量観察方法は、第１光源及び第２光源を有する水分量観察装置における水分量観察方法であって、水分量観察装置は、植物の観察部位と、植物の観察部位に含まれる水分と同等の化学的特性を有する少なくとも一つの外部試料との背面を覆う背景物に対向して配置され、第１光源が、水分に吸収され難い特性を有する参照光を背景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測定光を背景物に向けて順次走査しながら照射し、一定の測定期間において、観察部位及び外部試料において反射された参照光の各反射光と観察部位及び外部試料において反射された測定光の各反射光とを基に、観察部位に含まれる水分量を導出し、測定期間における観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部に表示する。
　本開示によれば、水と同等の化学的性質を有する外部標準サンプルを用い、植物に含まれる水分量を高確度で推定し、その水分量の時系列の推移をユーザに対して定量的かつ視覚的に提示し、植物への灌水のタイミングの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知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、植物検知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、植物検知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、植物検知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知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知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、第１回目の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の時間変化の一例を示すグラフである。 図１３は、第２回目の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の時間変化の一例を示すグラフである。 図１４は、灌水量と灌水タイミングの一例を説明するグラフである。 図１５は、第１の実施形態における最適灌水量探索手順の一例を説明するフローチャートである。 図１６は、水ポテンシャル制御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１７は、ＵＩ画面にポップアップ表示された探索灌水量入力画面の一例を示す図である。 図１８は、第１の実施形態の水ストレス制御（栽培制御）手順の一例を説明するフローチャートである。 図１９Ａは、水ストレスプロファイルの一例を模式的に示す図である。 図１９Ｂは、水ストレスプロファイルの一例を模式的に示す図である。 図１９Ｃは、水ストレスプロファイルの一例を模式的に示す図である。 図１９Ｄは、水ストレスプロファイルの一例を模式的に示す図である。 図２０は、第１の実施形態の変形例１における最適灌水量探索手順の一例を説明するフローチャートである。 図２１Ａは、第２の実施形態の植物検知カメラによって撮像される、測定対象の葉の含水率を表す画像を示し、かつ位置ズレ前の葉の画像の一例を示す図である。 図２１Ｂは、第２の実施形態の植物検知カメラによって撮像される、測定対象の葉の含水率を表す画像を示し、かつ位置ズレ後の葉の画像の一例を示す図である。 図２２は、位置ズレが起きた場合の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の時間変化の一例を示すグラフである。 図２３は、位置ズレ補正前後の標準化画素平均水分指数の一例を時系列に示すテーブルを示す図である。 図２４は、第２の実施形態における位置ズレ補正手順の一例を説明するフローチャートである。 図２５Ａは、第２の実施形態の変形例１における位置ズレを検知するために用いられる白色背景板を示す図であり、かつ白色背景板の正面図である。 図２５Ｂは、第２の実施形態の変形例１における位置ズレを検知するために用いられる白色背景板を示す図を示し、かつ図２５Ａに示す白色背景板の側面図である。 図２６は、第２の実施形態の変形例２における白色背景板と植物検知カメラとの機械的な配置の一例を説明する図である。 図２７Ａ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２７Ｂは、図２７Ａ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２７Ｃは、図２７Ａ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２８は、閾値設定手順の一例を説明するフローチャートである。 図２９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。 図３０は、第３の実施形態のトマトの葉（本葉）の含水率の測定状況の一例を示す説明図である。 図３１は、図３０の測定状況に対応した本葉と造葉の水分量の分布の一例を示す可視光画像データの図である。 図３２は、フルクトース（果糖）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３３は、６種類の造葉の反射強度比と含水率との相関関係を示すグラフである。 図３４は、外光が降り注ぐ実験室の窓際付近で測定した本葉と造葉の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。 図３５は、図３４に示す平均水分指数の時間変化に対し、フルクトース１６％含有の造葉における平均水分指数のある時点の測定値を基にベースライン補正した後の、本葉と造葉の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。 図３６は、図３４に示す造葉の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。 図３７は、外光の影響を受けにくい実験室の内側で測定した造葉の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。 図３８は、最終測定時刻における本葉の含水率を基に算出された造葉の相対含水率を用いて算出された本葉の相対含水率の時間変化の一例を示すグラフである。 図３９は、第３の実施形態の本葉の反射強度比の測定中における、本葉の相対含水率の算出手順の一例を説明するフローチャートである。 図４０は、ステップＳ１１９で使用される、２種類の造葉の反射強度比を用いた補間法の説明図である。 図４１Ａは、本葉と造葉の白色背景板に対する取り付けの第１変形例を示す図である。 図４１Ｂは、本葉と造葉の白色背景板に対する取り付けの第１変形例を示す図である。 図４２Ａは、本葉と造葉の白色背景板に対する取り付けの第２変形例を示す図である。 図４２Ｂは、本葉と造葉の白色背景板に対する取り付けの第２変形例を示す図である。 図４３Ａは、屋外において本葉に向かって９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光を照射した際、近赤外レーザ光の各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４３Ｂは、屋外において白色背景板ｂｄが設置された本葉に向かって９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光を照射した際、近赤外レーザ光の各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４３Ｃは、本葉の水分量を正確に算出する上で本来必要な、９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。 図４４Ａは、屋外での白色背景板設置時における、時刻Ｔ１での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。 図４４Ｂは、屋外での白色背景板設置時における、時刻Ｔ２での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。 図４４Ｃは、屋外での白色背景板設置時における、時刻Ｔ３での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。 図４５は、太陽光の影響に基づく反射光の強度を測定するために有用と考えられる、９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの近赤外レーザ光の照射タイミングの一例を示す説明図である。
　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各実施形態を詳細に説明する。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。
　（第１の実施形態）
　本実施形態の水分量観察装置の一例として、図１に示す植物検知カメラ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に示す植物検知カメラ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１６参照）等を表示する表示部の一例としてのモニタ５０とを含む構成である。また、本開示は、植物検知カメラ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知カメラ１は、植物の水分の有無の分布状態を検知できる。
　ここで、本実施形態の植物検知カメラ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、植物検知カメラ１は、植物（例えば葉）に波長の異なる複数種類の近赤外レーザ光を照射し、葉の照射位置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、葉の水分を検知する。なお、本実施形態では、植物の葉を測定対象としたが、葉に限らず、実、茎、花等の他の部位であってもよい。このことは第２の実施形態以降においても同様である。
　（植物検知カメラの概要）
　図１は、第１の実施形態における植物検知カメラ１の使用状況の一例を示す概念説明図である。植物検知カメラ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、植物検知カメラ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。植物検知カメラ１は、支柱ＭＴ１に取り付けられた電源スイッチＰＷＳから電源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、植物検知カメラ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、植物検知カメラ１は、通常のカメラ機能を同時に有してもよく、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。植物検知カメラ１は、拡散反射光ＲＶ１，ＲＶ２を基にした各種の検知結果（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、植物検知カメラ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知カメラ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１６参照）を含むＵＩ画面６０を表示する。
　植物検知カメラ１は、例えば非可視光センサＮＶＳＳだけの構成でもよいし、又は可視光カメラＶＳＣと非可視光センサＮＶＳＳとを含む構成であってもよい。ここでは、植物検知カメラ１が可視光カメラＶＳＣと非可視光センサＮＶＳＳの両方を有する場合について説明する。可視光カメラＶＳＣ（取得部）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知する。
　また、植物検知カメラ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の水分の検知結果に相当する出力画像データ（以下、「検知結果画像データ」という）又は検知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、検知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、例えば検知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。植物検知カメラ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知カメラ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。
　（植物検知カメラの各部の説明）
　図２は、植物検知カメラ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に示す植物検知カメラ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、検知処理部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。
　植物検知カメラ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の検知対象となる植物ＰＴの検知閾値Ｍを後述する検知処理部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、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における水分の検知の有無は、所定の検知閾値Ｍと比較することで判断してもよい。この検知閾値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、水分の検知の有無は、水分が無い状態で取得された検知結果画像データと、その後取得された検知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、水分の有無の検知閾値Ｍとして、植物検知カメラ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における水分の検知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、植物検知カメラ１は、植物ＰＴの照射位置における水分を検知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とを用いて、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知する。従って、植物検知カメラ１は、植物ＰＴにおける水分の検知に異なる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知できる。
　投射光源走査用光学部１７は、非可視光センサＮＶＳＳにおける検知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、植物検知カメラ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知できる。
　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、植物検知カメラ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、例えばレンズを用いて構成され、植物検知カメラ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／水分指数検知処理部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知して保持し、更に、ピークの情報を閾値設定／水分指数検知処理部２７ａに出力する。
　検知処理部２７は、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａと、メモリ２７ｂと、検知結果フィルタ処理部２７ｃとを有する。閾値設定／水分指数検知処理部２７ａ（閾値保持部）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。閾値設定／水分指数検知処理部２７ａ（閾値算出部）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、閾値設定／水分指数検知処理部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（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（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知する。
　具体的には、閾値設定／水分指数検知処理部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（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（ピークの情報）が得られるまで待機する。閾値設定／水分指数検知処理部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（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（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（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／水分指数検知処理部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知することができる。
　なお、閾値設定／水分指数検知処理部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と所定の検知閾値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知しても良い（図５参照）。
　更に、閾値設定／水分指数検知処理部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）の総和から葉に含まれる水分量に相当する水分指数を得る。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（ピークの情報）を一時的に保存する。
　検知結果フィルタ処理部２７ｃは、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａの出力を基に、植物検知カメラ１からの水分の検知結果に関する情報をフィルタリングして抽出する。検知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。例えば検知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知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、検知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、植物検知カメラ１からの距離毎の照射位置における水分の位置を示す検知結果画像データを生成する。表示処理部２９は、植物検知カメラ１から照射位置までの距離の情報を含む検知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。
　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、植物検知カメラ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から出力された検知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知された場合に、水分に関する情報の一例として、可視光画像データと検知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知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知カメラ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、植物検知カメラ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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部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、例えば図２７～図２９を参照して後述する。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の検知処理部２７における水分の検知閾値Ｍを閾値設定／水分指数検知処理部２７ａに設定する（Ｓ２）。検知閾値Ｍは、検知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の各部に出力する（Ｓ３－１）。更に、制御部１１は、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における水分の検知の原理説明図である。閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、例えばＲＴ＞Ｍであれば水分を検知したと判定し、ＲＴ≦Ｍであれば水分を検知しないと判定する。このように、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、振幅差分（ＶＡ－ＶＢ）と振幅ＶＡとの比ＲＴと検知閾値Ｍとの比較結果に応じて、水分の有無を検知することで、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知することができる。
　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（図６のref.参照）。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（図６のtar.参照）。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、葉の全画素における反射強度比の総和の平均（以下、「標準化画素平均水分指数」、「平均水分指数」又は単に「水分指数」と称する）を水分量の指標とする。従って、標準化画素平均水分指数Ｄｗは、「（１／葉の画素数）×ΣＬｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）」で表され、水ポテンシャルと強い相関を有する。
　（非可視光センサの水分の検知に関する詳細な動作の説明）
　次に、植物検知カメラ１の非可視光センサＮＶＳＳにおける水分の検知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知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又は第２投射光源１５に出力しており、植物検知カメラ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。
　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、植物検知カメラ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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部２７ａに出力する。
　閾値設定／水分指数検知処理部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（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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部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（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（ピークの情報）と、所定の検知閾値Ｍとを基に、同ライン上における水分の有無を検知する（Ｓ１８－４）。
　閾値設定／水分指数検知処理部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、検知結果フィルタ処理部２７ｃの出力を用いて、水分の検知位置を示す検知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で生成された検知結果画像データ、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）の検知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（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、Ｙ方向の走査に関してステップ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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部２７ａは、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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部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）のエリアが特定される。このエリアは、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。
　閾値設定／水分指数検知処理部２７ａ（水分量導出部）は、上述したエリア内で、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／水分指数検知処理部２７ａは、上述したエリア内で、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。屋内に植物検知カメラ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（例えばビニールハウスＶＧＨ内）で撮像する場合、外光（例えば太陽光）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２７Ａ，図２７Ｂ及び図２７Ｃは、葉の占有範囲を示す図である。図２７Ａ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。葉間距離は約１ｃｍである。図２７Ｂは、図２７Ａ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２７Ｃは、図２７Ａ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２８は、閾値設定手順の一例を説明するフローチャートである。
　閾値設定／水分指数検知処理部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２７Ａ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（Ｓ１０１）。
　閾値設定／水分指数検知処理部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（Ｓ１０２）。図２９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／水分指数検知処理部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／水分指数検知処理部２７ａは、ステップＳ１０２で求められた水分指数を閾値Ｓｈに設定する（Ｓ１０３）。この後、閾値設定／水分指数検知処理部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き、更にその差分と枯らす前の葉の重量との割合を求めることで、測定時における葉の平均含水量を求めることが可能である。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、本実施形態を含む各実施形態では、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。
　本実施形態を含む各実施形態では、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、白色不織布等が挙げられる。例えば白色不織布を白色背景板として用いることで、観察対象の葉が数か月以上経過しても痛まず、ＣＯ２の吸収、蒸散、呼吸がそれぞれし易くなる。
　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ウ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、周辺の葉ＰＴ３ｏ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、バックグラウ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、植物検知カメラ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知カメラ１を用いて植物ＰＴの葉に含まれる水分量の観察として、当該葉に含まれる水ポテンシャルの制御実験を行い、その結果得られた水ストレスによる葉中の糖度について考察する。
　図１２は、第１回目の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Ｄｗの時間変化の一例を示すグラフである。このグラフの縦軸は、標準化画素平均水分指数を表す。標準化画素平均水分指数は、測定対象の葉に含まれる水分量の指標としての水ポテンシャルを表し、植物の葉を撮像した画像における１画素当たりに含まれる葉中の平均の水分量を示す。グラフの横軸は、日を単位とする経過時間を表す。ターゲットの水分量の範囲の一例としての目標範囲Ｂｗは、例えばトマトの果実の糖度を増すために適すると判断される目標となる水分量の範囲を表しており、ここでは、標準化画素平均水分指数Ｄｗに対応する値として値０．８～０．９の範囲に設定されている。この目標範囲Ｂｗは、植物の種類、さらには同じ植物であってもその観察場所（葉、茎等）によっても異なる。また、図１２や後述の図１３において、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｄを下回る場合には、植物は水ストレスを感じていることになる。
　図１２に示す第１回目の水ポテンシャル制御実験は、ほぼ適量な灌水量の灌水が灌水タイミングの際に行われた場合の標準化画素平均水分指数の時系列の推移の一例が示されている。図１２では、植物サンプルｓｍ１である葉が萎凋している状態を起点としており、通常灌水を行って回復した後に、水ポテンシャル制御実験が開始している。通常灌水では、一日のうち朝と夕の２回、定期的に灌水が行われた。一方、水ポテンシャル制御実験では、標準化画素平均水分指数Ｄｗの値を元に適切と判断されたタイミングで灌水が行われるのみで、定期的な灌水は行われていない。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Ｄｗの経時的な推移が表示される。
　葉の標準化画素平均水分指数Ｄｗが値０．６０に近い萎凋の状態から始まり、通常灌水が開始される（０日目）。通常灌水の開始後、翌日には、葉の標準化画素平均水分指数Ｄｗが値１．０付近になるまで回復した。そして、一週間程、葉の標準化画素平均水分指数Ｄｗが値１．０付近を保つように定期的に通常灌水が行われた（１～８日目）。その後の３日間、絶水した（９，１０，１１日目）。絶水の結果、葉の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、徐々に下がり、値０．７付近になるまで下降した（１２日目）。
　この時点で矢印ｒ１１に示すように、一定量の灌水が行われると、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、上昇し、そのピークが目標範囲Ｂｗに一旦含まれるが、その後、未灌水に基づいて下降し、目標範囲Ｂｗから外れる。再び矢印ｒ１２に示すタイミングで同じ一定量の灌水が行われると、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、再び上昇し、そのピークが目標範囲Ｂｗに入った後、未灌水に基づいて下降する。このとき、標準化画素平均水分指数Ｄｗは目標範囲Ｂｗを下回るが、その外れ量は前回より小さい。再び矢印ｒ１３に示すタイミングで同じ一定量の灌水が行われると、標準化画素平均水分指数Ｄｗのピークが目標範囲Ｂｗの上限値を超えた後に下降するが、今度は標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗを下回らない。さらに、矢印ｒ１４に示すタイミングで同じ一定量の灌水が行われると、標準化画素平均水分指数Ｄｗのピークが目標範囲Ｂｗの上限値を超えた後に下降するが、標準化画素平均水分指数Ｄｗはほぼ目標範囲Ｂｗに留まる（１２日目～１６日目）。
　その後の２日間（１７，１８日目）の絶水があっても、矢印ｒ１５，ｒ１６，ｒ１７，ｒ１８に示すように、同様の灌水が行われたことで、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗはほぼ目標範囲Ｂｗに収まるように制御された。
　図１３は、第２回目の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Ｄｗの時間変化の一例を示すグラフである。このグラフの縦軸は、図１２と同様、標準化画素平均水分指数Ｄｗを表す。グラフの横軸は、分を単位とする経過時間を表す。第２回目の水ポテンシャル制御実験では、第１回目の植物サンプルｓｍ１とは異なる、同種の２つの植物サンプルｓｍ２，ｓｍ３（例えばトマト）が用いられた。植物サンプルｓｍ２（比較例）に対しては、朝・夕２回の通常灌水が定期的に行われる。一方、植物サンプルｓｍ３（本実施形態に対応する実施例）に対しては、水ストレスを与えながらの灌水が行われる。つまり、植物サンプルｓｍ３に対しては、図１２に示す水ポテンシャル制御期間（１２日目～２２日目）と同様に、灌水が行われるタイミング以外は灌水されない。
　第２回目の水ポテンシャル制御実験では、図１３に示すように、水ポテンシャル降下期間ＴＷ１、最適灌水量探索期間ＴＷ２、水ストレス制御期間ＴＷ３及び含水率回復期間ＴＷ４の４つの期間に分けて、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗの観測が行われた。標準化画素平均水分指数Ｄｗの目標範囲Ｂｗは、図１２に示す目標範囲Ｂｗとは異なり、値０．７０～０．８０の範囲に設定された。これは、第２回目の水ポテンシャル制御実験で使用された植物サンプルが異なることに起因したものである。
　比較例及び実施例の葉中の含水率の初期値は、それぞれ９０．５％，９１．２％とほぼ同じである。また、これらの標準化画素平均水分指数Ｄｗは、値１．３０近辺でほぼ同じである。また、比較例及び実施例のそれぞれの糖度を表すＢｒｉｘ値は、いずれも値２．３％と同じである。
　水ポテンシャルの制御実験の期間中、比較例の植物サンプルｓｍ２に対しては、通常灌水が継続して行われた。
　一方、実施例の植物サンプルｓｍ３に対し、水ポテンシャル降下期間ＴＷ１（０～１１５２０分頃の期間）では、実施例の植物サンプルｓｍ３に対しては、全く灌水がされなかった。この結果、初期値の設定時以降、比較例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは値１．０付近にあってほぼ一定であるのに対し、実施例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、徐々に下がり、水ポテンシャル降下期間ＴＷ１の終わりには、目標範囲Ｂｗの下限値である値０．７０を下回るようになっていた。
　最適灌水量探索期間ＴＷ２（１１５２０～２０１６０分頃の期間）では、最初に、実施例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲の下限値０．７０を下回ったことで、図中矢印ｒ１に示す時点（タイミング）で、灌水量Ｋ１の灌水が行われた。この結果、実施例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗが急激に上昇し、目標範囲Ｂｗの上限値を超えて、値１．００に近接するまでになった。この時点で灌水量Ｋ１が多過ぎたと判断される。その後、絶水期間が始まり、実施例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗが再び目標範囲の下限値を下回り、値０．６０に至った。絶水期間が終了すると、矢印ｒ２に示す時点で灌水量Ｋ２の灌水が行われた。これにより、標準化画素平均水分指数Ｄｗが上昇し、目標範囲Ｂｗを少し超えるようになった。モニタ５０に表示されるこれらの結果を元にすることで、最適な灌水量は、灌水量Ｋ１，Ｋ２より少ない量であるとの判断が可能となる。
　水ストレス制御期間ＴＷ３（２０１６０～２５９２０分頃の期間）では、実施例の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗが再び下がり出し、目標範囲Ｂｗの下限値を下回ると、矢印ｒ３に示す時点で灌水量Ｋ１，Ｋ２より少ない灌水量Ｋ３で灌水が行われた。また、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの下限値を下回り、矢印ｒ４に示す時点では、灌水量Ｋ３と同様、灌水量Ｋ４で灌水を行われた。このように、間欠的に灌水量Ｋ３，Ｋ４の灌水が行われたことで、植物サンプルｓｍ３に水ストレスを与えながらも、標準化画素平均水分指数Ｄｗは、ほぼ目標範囲Ｂｗ内となるように推移する。その後、実施例の植物サンプルｓｍ３の葉に対して一定の絶水期間に突入したために葉が萎凋度合いが大きくなり、標準化画素平均水分指数Ｄｗが低下してしまい、植物サンプルｓｍ３の標準化画素平均水分指数Ｄｗは値０．４まで下がってしまった。
　絶水期間が終了し、含水率回復期間ＴＷ４（２５９２０～３４５６０分頃の期間）では、植物サンプルｓｍ３の葉の萎凋の度合いが大きかったので、矢印ｒ５，ｒ６に示す時点でそれぞれ灌水量Ｋ３，Ｋ４より多い灌水量Ｋ５，Ｋ６で灌水が行われた。
　含水率回復期間ＴＷ４の終盤、比較例及び実施例における、植物サンプルｓｍ２，ｓｍ３の葉の含水率が、初期値とほぼ同様の値（９０．７％，８９．０％）になった時点で、それぞれの糖度を表すＢｒｉｘ値を測定した結果、比較例ではＢｒｉｘ値が値２．８％であるのに対し、実施例ではＢｒｉｘ値が値３．３％であった。つまり、比較例のＢｒｉｘ値は、水ポテンシャル制御の前後で、Ｂｒｉｘ値が値２．３％から２．８％に上昇して０．５％増えたが、実施例のＢｒｉｘ値は、値２．３％から３．３％に上昇して１％と大きく増えた。
　このように、水ストレスを与えることなく定期的な灌水量の灌水が行われた比較例の植物サンプルｓｍ２と比べ、実施例の植物サンプルｓｍ３では、未灌水に基づく水ストレスを与えながら標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲の下限付近に至ったタイミングで灌水が行われたことで、葉中の糖度の増加量が多くなり、水ストレスによる葉中の糖度の上昇が見られた。このように、水ストレスを与えることで、葉の糖度が高くなることが図１３の水ポテンシャル制御実験により分かった。また、葉の糖度が高くなると、葉はその糖度を転流という現象により、根や実の方に送ることで、植物全体として健全な状態となる。
　ここで、葉中の糖度の測定は、次のような手順（Ｔ１）～（Ｔ５）で行われた。
　（Ｔ１）トマト等の葉を温度１０５℃で２時間乾燥させる。この重量変化から含水率が算出可能となる。
　（Ｔ２）乾燥した葉を乳鉢に入れ、粉末になるように葉をすり潰して粉砕する。
　（Ｔ３）葉に含まれる含水量（乾燥させる前）の４倍の量を持つ、６０℃のお湯が入った容器に、粉砕した葉の粉末を入れ、室温で２時間撹拌する。
　（Ｔ４）葉の粉末が入った容器を放置し、１５時間超えるまで、葉の粉末を自然沈降させる。
　（Ｔ５）上澄み液を抽出し、糖度計でそのＢｒｉｘ値を計測する。ただし、このＢｒｉｘ値は、葉中の水分量の４倍のお湯を使って得られた仮のＢｒｉｘ値であるので、数式（１）に従い、真のＢｒｉｘ値が得られる。なお、数式（１）による真のＢｒｉｘ値の算出は、糖度計で得られたＢｒｉｘ値が入力された時点で、制御部１１により行われてもよい。
　真のＢｒｉｘ値（％） ＝［仮のＢｒｉｘ値×水分量×４倍／（１－仮のＢｒｉｘ値）］ ÷ ［水分量＋（仮のＢｒｉｘ値×水分量×４倍）／（１－仮のＢｒｉｘ値）］× １００　……（１）
　上記水ポテンシャルの制御実験を基に、次のような灌水量と灌水タイミングが考察される。図１４は、灌水量と灌水タイミングの一例について説明するグラフである。このグラフの縦軸は、標準化水分指数（つまり、標準化画素平均水分指数Ｄｗ）を表す。横軸は経過時間を表す。グラフ中、測定点は、四角形で表される。目標範囲Ｂｗは値０．８～０．９に設定される。
　葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗの初期値は値１．０である。標準化画素平均水分指数Ｄｗが初期値から時間の経過とともに漸減し、目標範囲Ｂｗの下限値付近に達すると、次の灌水が行われる。標準化画素平均水分指数Ｄｗが低下する傾き（降下速度）が「－ａ」であると、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの下限値を横切る、矢印ｒａで示すタイミングが灌水ポイントｔｐとなる。
　灌水ポイントｔｐにおける灌水量Ｋｐは、例えば数式（２）を用いて求められる。
　次回の葉中の水分量＝ 今回の葉中の水分量 ＋ 根からの吸水量 － 葉からの蒸散量　……（２）
　ここで、根からの吸水量は、灌水量、液肥の浸透圧（電気伝導度）、根の本数（表面積）等で求まる。葉からの蒸散量は、葉数、葉面積、飽差（つまり、飽和水蒸気圧と相対湿度との差分）等で求まる。一般的に葉の光合成が活発で蒸散が盛んに行われるのは、晴れた日であってかつ飽差が３～７ｇ／ｍ３の間（つまり、相対湿度が７５％ＲＨ前後となる期間）と言われている。故に、晴れた日の朝や昼は蒸散が盛んなために葉中水分量は減少傾向にあるが、一方、夕方（日没）になると葉の蒸散量が減少すると、葉中水分量が上昇する。また、夜間には、葉は光合成を行わないため、葉中水分量の変化は小さい。また、雨の日は相対湿度が高くて気孔を開いても蒸散が行われないため、葉中水分量の変化は小さく、夏場などの気温が高い日は、植物はこれ以上体内の水分を失わないように気孔を閉じるため、蒸散が行われず葉中水分量の変化は小さくなる。
　灌水が行われると、標準化画素平均水分指数Ｄｗは上昇し、目標範囲Ｂｗの上限値に達した後、再び下降する動作を繰り返す。矢印ｒｂに示すタイミングでは、矢印ｒａで示すタイミングと同様の灌水が行われる。その後、矢印ｒｃに示すタイミングでは、目標範囲Ｂｗの下限値を下回り、標準化画素平均水分指数Ｄｗが値０．７に達するタイミング、つまり、水ストレスが大きくなった状態で灌水が行われる。これにより、植物に水ストレスを与えることができる。
　図１５は、第１の実施形態における最適灌水量探索手順の一例を説明するフローチャートである。この最適灌水量探索動作は、図１３に示す最適灌水量探索期間ＴＷ２において実行される処理であり、例えば図１６に示すＵＩ画面６０で、灌水量探索モードボタン７１が押下されると、実行される。
　最適灌水量探索動作では、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Ｂｗの上限値及び下限値を設定する（Ｓ４１）。制御部１１は、目標範囲Ｂｗの下限値までの予測降下時刻、及び探索灌水予定時刻を表示する（Ｓ４２）。なお、この探索灌水予定時刻は、予測降下時刻と同じ、または近傍の時刻に設定される。
　制御部１１は、図１７に示す探索灌水量入力画面６１を表示する（Ｓ４３）。制御部１１は、探索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で探索灌水量入力画面６１の表示を続ける。
　また、探索灌水量の入力が完了すると、制御部１１は、標準化画素平均水分指数Ｄｗを測定し、ＵＩ画面６０に表示された、葉中水分モニタリング画面Ｇｍ１内のグラフにこの測定点を追加する（Ｓ４５）。制御部１１は、探索灌水予定時刻になったか否かを判別する（Ｓ４６）。探索灌水予定時刻になっていない場合、制御部１１は、ステップＳ４５の処理に戻る。
　探索灌水予定時刻になると、制御部１１は、探索灌水量の水分の滴下を制御する（Ｓ４７）。この探索灌水量は、図１３の灌水量Ｋ１，Ｋ２に相当する。また、この探索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、人による手作業で行われてもよい。制御部１１は、指定時刻まで待機した後に水分指数を算出する（Ｓ４８）。この指定時刻は、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの上限値に達するように指定される時刻であり、予測降下時刻と探索灌水予定時刻を基に設定される。
　制御部１１は、標準化画素平均水分指数Ｄｗと目標範囲Ｂｗの上限値とを比較する（Ｓ４９）。標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの上限値を超えた場合、制御部１１は、ステップＳ４２に戻り、再度、予測降下時刻及び探索灌水予定時刻をＵＩ画面６０に表示する。また、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの上限値を超えていない場合、制御部１１は、ステップＳ４３に戻り、探索灌水量入力画面６１を表示する。
　また、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの上限値に等しくなった場合、制御部１１は、探索灌水量を最適水分量として栽培制御のプロセスに移行するように表示する（Ｓ５０）。この表示は、例えばメッセージ等でポップアップ表示される。この後、制御部１１は、本動作を終了する。
　図１６は、水ポテンシャル制御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Ｄｗの時系列の変化を表す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、目標範囲Ｂｗの上限値を設定するための入力ボックス６７、及び目標範囲Ｂｗ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、前述した図１５に示す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、後述する図１８に示す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１７は、ＵＩ画面６０にポップアップ表示された探索灌水量入力画面６１の一例を示す図である。探索灌水量入力画面６１では、ミリリットル（ｍｌ）の単位で探索灌水量が入力・設定される。探索灌水量の入力には、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１８は、第１の実施形態の水ストレス制御（栽培制御）手順の一例を説明するフローチャートである。この栽培制御動作は、図１３に示す水ストレス制御期間ＴＷ３において実行される処理であり、例えば図１６に示すＵＩ画面６０で、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、実行される。
　水ストレス制御動作では、制御部１１は、まず、栽培（制御）灌水量入力画面を表示する（Ｓ６１）。この栽培灌水量入力画面は、探索灌水量入力画面と同様、ＵＩ画面６０上でポップアップ表示される。
　制御部１１は、栽培灌水量入力画面において、栽培灌水量の入力が完了したか否かを判別する（Ｓ６２）。栽培灌水量は、最適灌水量探索期間ＴＷ２（つまり、図１５に示すフローチャート）の探索処理において求められた適切な灌水量を示す。栽培灌水量の入力が完了していない場合、制御部１１は、ステップＳ６１に戻り、栽培灌水量入力画面の表示を継続する。
　一方、栽培灌水量の入力が完了すると、制御部１１は、栽培灌水量の水分を滴下する（Ｓ６３）。制御部１１は、目標範囲Ｂｗの下限値までの予測降下時刻及び栽培灌水予定時刻を表示する（Ｓ６４）。なお、この栽培灌水予定時刻は、予測降下時刻と同じ、または近傍の時刻に設定される。
　制御部１１は、栽培灌水量を変更するか否かを判別する（Ｓ６５）。栽培灌水量を変更しない場合、制御部１１は、ステップＳ６８の処理に進む。一方、栽培灌水量を変更する場合、制御部１１は、再度、栽培灌水量入力画面を表示する（Ｓ６６）。制御部１１は、栽培灌水量入力画面において、栽培灌水量の入力が完了したか否かを判別する（Ｓ６７）。栽培灌水量の入力が完了していない場合、制御部１１は、ステップＳ６６に戻り、栽培灌水量入力画面の表示を継続する。
　一方、栽培灌水量の入力が完了すると、制御部１１は、栽培灌水予定時刻になったか否かを判別する（Ｓ６８）。栽培灌水予定時刻になっていない場合、制御部１１は、ステップＳ６４の処理に戻る。栽培灌水予定時刻になると、制御部１１は、栽培灌水量の水分を滴下する（Ｓ６９）。制御部１１は、栽培制御を終了するか否かを判別する（Ｓ３０）。栽培制御を終了しない場合、制御部１１は、ステップＳ６４の処理に戻る。一方、栽培制御を終了する場合、制御部１１は本動作を終了する。
　次に、植物に水ストレスを与えるための水ストレスプロファイルについて説明する。図１９Ａ，図１９Ｂ，図１９Ｃ及び図１９Ｄは、水ストレスプロファイルの一例を模式的に示す図である。図１９Ａに示す水ストレスプロファイルｐｆ１では、目標範囲Ｂｗ（ターゲットの水分量の範囲）の上限値と下限値との間で水分指数（つまり、標準化画素平均水分指数Ｄｗ。以下同様。）が変動するように、灌水が行われる。つまり、目標範囲Ｂｗの下限値のタイミングで、目標範囲Ｂｗの上限値に達するような灌水量の灌水を行う。この場合、水ストレスは小さい。
　図１９Ｂに示す水ストレスプロファイルｐｆ２では、目標範囲Ｂｗの下限値で灌水が行われ、標準化画素平均水分指数Ｄｗのピークが目標範囲Ｂｗの中程で収まり、標準化画素平均水分指数Ｄｗの変動が少なくするようにする。この場合、水ストレスはかなり小さい。
　図１９Ｃに示す水ストレスプロファイルｐｆ３では、標準化画素平均水分指数Ｄｗを萎縮点まで下降させた後、多量の灌水量で灌水が行われ、標準化画素平均水分指数Ｄｗが値１を超えるまで上昇させた後、再び萎縮点まで下降させ、同様に灌水が行われる。この場合、標準化画素平均水分指数Ｄｗが値１を超える領域では水ストレスが無く、萎凋点の付近では水ストレスが大きい。この水ストレスプロファイルｐｆ３は、例えば他段にある植物の開花や結実時期で水分指数が変化したり、天候で変化する場合に用いられる。
　図１９Ｄに示す水ストレスプロファイルｐｆ４では、標準化画素平均水分指数Ｄｗを萎縮点まで下降させた後、目標範囲Ｂｗの上限値に達するような灌水量で灌水が行われ、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗの上限値に達した後、再び目標範囲Ｂｗの下限値に至ると、目標範囲Ｂｗの上限値に達するような灌水量で灌水が行われる。このような動作が交互に繰り返される。この場合、標準化画素平均水分指数Ｄｗが萎凋点の付近になると、水ストレスが大きいが、目標範囲Ｂｗの下限値の付近になると、水ストレスが小さくなる。なお、これらの水ストレスプロファイルは一例であり、他の水ストレスプロファイルを適用することも可能である。
　以上により、第１の実施形態の植物検知カメラ１では、植物検知カメラ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の葉ＰＴ３に向けて照射する。植物検知カメラ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。閾値設定／水分指数検知処理部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、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１１は、測定期間の開始時から終了時までの植物ＰＴの葉ＰＴ３に含まれる水分量の時系列の推移を表すグラフをモニタ５０のＵＩ画面６０に表示する。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。
　このように、植物検知カメラ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を表すグラフを表示することで、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Ｄｗの時系列の推移によると、植物検知カメラ１は、ユーザに対し、葉ＰＴ３への灌水のタイミングや灌水量を教示することも可能となる。ユーザは、モニタ５０のＵＩ画面６０に表示されたグラフから適切な灌水タイミングで適切な灌水量の灌水を行うことができる。従って、トマト等の植物の高機能化を図る際、最適な栽培制御を行うことが可能となり、歩留まりが向上し、生産性を高めることができる。
　また、植物検知カメラ１によれば、植物の標準化画素平均水分指数Ｄｗ（水分量）の目標範囲Ｂｗと、水分量の初期値と、ストレス（例えば水ストレス）の付与の一例としての未灌水により降下している水分量の変化とが表示されるので、ユーザは、植物の水分量を時系列に把握することができる。
　また、植物検知カメラ１によれば、植物の標準化画素平均水分指数Ｄｗ（水分量）が目標範囲Ｂｗに入るような最適な灌水量を探索することが可能である。
　また、植物検知カメラ１によれば、ストレス（例えば水ストレス）の付与の一例としての未灌水による水分量の下降と、灌水による水分量の上昇との両方が表示されるので、標準化画素平均水分指数Ｄｗが目標範囲Ｂｗに入るような最適な灌水量がより一層探索し易くなる。
　また、植物検知カメラ１によれば、植物の水分量の目標範囲Ｂｗと、植物の水分量を目標範囲に保持するための灌水による水分量の変化とが表示されるので、植物の水分量が目標範囲に入るような灌水量の灌水を行い易くなる。
　また、植物検知カメラ１によれば、通常灌水で灌水を行った植物に含まれる水分量と、水ストレスを与えながらの灌水を行った植物に含まれる水分量とを対比的に比較可能となるので、ユーザは灌水量及び灌水タイミングの適否を効率的かつ高精度に判断できる。
　（第１の実施形態の変形例１）
　図２０は、第１の実施形態の変形例１における最適灌水量探索手順の一例を説明するフローチャートである。図１５と同一のステップ処理については、同一のステップ番号を付すことでその説明を省略する。制御部１１は、ステップＳ４８で指定時刻まで待機した後に水分指数を算出した後、探索灌水量と、水分指数が目標範囲Ｂｗ（範囲内）に保持するように標準化画素平均水分指数Ｄｗの上昇分を表示する（Ｓ４９Ａ）。これらの表示を基に、ユーザは、最適な水分量を推測することができる。この後、制御部１１は本動作を終了する。
　（第２の実施形態）
　第２の実施形態では、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗを連続して測定中に、何かの影響で葉の位置ズレが生じた場合を示す。葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗを時系列に測定中、例えば強風や衝突により測定対象の葉が貼り付けられた白色背景板が傾き、葉の位置ズレが生じた場合、レーザ光の照射による反射強度比によって測定される葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗが急激に変化することになる。
　測定対象の葉の位置ズレが生じた場合、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗを時系列に記録しているデータが一気に変動し、その連続性が失われるため、従来では、それまで時系列に測定された標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを破棄し、始めから測定をやり直していた。この結果、測定データの取得効率が著しく低下した。
　第２の実施形態では、葉の位置ズレが生じた場合でも、それまで時系列に測定されたデータを破棄することなく有効に活かすことで、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを効率良く取得でき、測定時間の増大を抑制するようにする。
　図２１Ａは、第２の実施形態の植物検知カメラ１によって撮像される、測定対象の葉の含水率を表す画像を示し、かつ位置ズレ前の葉の画像の一例を示す図である。図２１Ｂは、第２の実施形態の植物検知カメラ１によって撮像される、測定対象の葉の含水率を表す画像を示し、かつ位置ズレ後の葉の画像の一例を示す図である。図中、ドットの数が多くて濃い領域は、含水量の多い領域である。最も濃い（含水量の最も多い）領域ｓｃ１は、葉の内側に存在する。次に濃い領域（含水量がやや多い）領域ｓｃ２は、領域ｓｃ１の周囲に存在する。薄い領域（含水量の少ない）領域ｓｃ３は、葉の外側に存在する。また、位置ズレ前と比べ、位置ズレ後では、含水量の多い領域ｓｃ１の面積が増えている。
　図２２は、位置ズレが起きた場合の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Ｄｗの時間変化の一例を示すグラフである。このグラフの縦軸は、第１の実施形態と同様、標準化画素平均水分指数を表す。標準化画素平均水分指数は、水ポテンシャルを表し、植物の葉を撮像した画像における１画素当たりに含まれる水分量に相当する値を示す。グラフの横軸は、分を単位とする経過時間を表す。
　葉の位置ズレがあった時（図中、タイミングｔｃ参照）、標準化画素平均水分指数Ｄｗは、一気に変化する。葉の位置ズレが無かった場合の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、グラフｇｈ１に示すように変化する。一方、葉の位置ズレがあった場合の葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗは、グラフｇｈ２に示すように変化する。
　第２の実施形態では、葉の位置ズレがあった場合でも、次のような考察に基づく補正を行うことで、葉の位置ズレ前の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを有効に活用し、葉の位置ズレ後の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータと連続性を保つようにして、時系列の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを取得する。
　以下の考察では、葉の位置ズレとして、葉が傾く場合を想定する。この場合、葉がパン方向あるいはチルト方向に傾いて角度が変わることは、カメラから見た場合に葉の厚みが変わることに相当する。
　葉に含まれる水分量である葉中の含水率（言い換えると、水ポテンシャル）は、標準化画素平均水分指数Ｄｗと比例する。また、標準化画素平均水分指数Ｄｗは、前述したように、反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）の総和から得られる。
　反射強度比Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０）は、既知のＬａｍｂｅｒｔ・Ｂｅｅｒの法則に基づく、数式（３）に示すように、葉の厚みｔとほぼ比例する（相関がある）ことが分かっている。数式（３）において、α：水の吸収係数、ｔ：葉の厚み、Ｃ：水の濃度、β：散乱損失項である。
　Ｌｎ（Ｉ９０５／Ｉ１５５０） ＝α・ｔ・Ｃ ＋ β　……（３）
　総括すると、葉中の含水率（水ポテンシャル）は、葉の厚みｔを勾配（傾き）として持つ、標準化画素平均水分指数Ｄｗの一次関数で表される。つまり、葉中の含水率の傾きは、葉の厚みｔによって変化する。
　前述したように、位置ズレが起きて葉の角度が変化することは、葉の厚みｔによる傾きの変化に相当することから、葉の角度の変化（葉の厚みｔによる傾きの変化）に対応する係数Ｑ（補正係数）を、位置ズレ後の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータに乗算することで、位置ズレ前の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを得ることができる。
　これにより、位置ズレの前後で時系列に得られた標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータは連続性を保つことができる。ただし、位置ズレ直前と位置ズレ直後の含水率の取得は、僅かな時間内で行われることから、これらの間で実質的な含水率は変化無しとする。
　具体的に、位置ズレ前後の標準化画素平均水分指数Ｄｗの補正例を示す。図２３は、位置ズレ補正前後の標準化画素平均水分指数の一例を時系列に示すテーブルを示す図である。このテーブルでは、図２２に示すグラフにおいて、経過時間が１６２５０分（時刻１７：１０）で位置ズレが起きた場合、補正前の標準化画素平均水分指数Ｄｗと補正後の標準化画素平均水分指数Ｄｗとが示されている。ここでは、葉の角度の変化に対応する係数Ｑは、係数算出部の一例としての制御部１１により算出され、具体的には、値０．７３０３（＝０．６４１６／０．８７８５）である。
　図２４は、第２の実施形態における位置ズレ補正手順の一例を説明するフローチャートである。第２の実施形態の植物検知カメラ１は第１の実施形態とほぼ同一の構成を有する。第１の実施形態と同一の構成要素については同一の符号を用いることで、その説明を省略する。
　制御部１１は、現時刻の標準化画素平均水分指数Ｄｗ１を取得し、ＵＩ画面６０に表示する（Ｓ９１）。制御部１１は、指定された経過時間後（例えば３０分後）の標準化画素平均水分指数Ｄｗ２を取得して表示する（Ｓ９２）。指定された経過時間とは、測定間隔に相当する。
　制御部１１は、標準化画素平均水分指数Ｄｗ１と標準化画素平均水分指数Ｄｗ２の差分が閾値ｔｈを超えるか否かを判別する（Ｓ９３）。この閾値ｔｈは、葉の位置ズレが起き、標準化画素平均水分指数Ｄｗが変化すると想定される値の判定に用いられる。
　ここで、閾値ｔｈはあらかじめ設定される。閾値ｔｈを設定する際、制御部１１は、ズレ判定閾値入力画面を表示する。ユーザは、このズレ判定閾値入力画面に対し、位置ズレが起きたと判定するための閾値ｔｈを入力する。入力が済むと、制御部１１は、この入力値を表示し、閾値ｔｈの設定を受け付ける。
　標準化画素平均水分指数Ｄｗ１と標準化画素平均水分指数Ｄｗ２の差分が閾値ｔｈを超えない場合、つまり、葉の位置ズレが起きていないと想定される場合、制御部１１はステップＳ９５の処理に進む。一方、標準化画素平均水分指数Ｄｗ１と標準化画素平均水分指数Ｄｗ２の差分が閾値ｔｈを超えた場合、制御部１１は、位置ズレが起きたと判断し、標準化画素平均水分指数Ｄｗ２及びその後の標準化画素平均水分指数Ｄｗの値を、ズレ量を補正してＵＩ画面６０に表示する（Ｓ９４）。
　この後、制御部１１は、最適灌水量の探索制御を終了するか、または、栽培制御を終了するか、それとも終了しないかを判別する（Ｓ９５）。最適灌水量の探索制御を終了しない、かつ、栽培制御を終了しない場合、制御部１１は、ステップＳ９１の処理に戻る。一方、最適灌水量の探索制御を終了するか、または、栽培制御を終了する場合、制御部１１は、本動作を終了する。
　このように、第２の実施形態の植物検知カメラ１では、検知部の一例としての制御部１１は、植物の位置ずれを検知する。制御部１１は、植物の位置ずれが検知された場合に、位置ずれ前後における水分指数を基に、位置ずれ後の水分指数に乗算される係数Ｑ（補正係数）を算出する。制御部１１は、係数Ｑを位置ずれ後の水分指数に乗算することで位置ズレ量を補正し、位置ズレ前の水分指数と位置ズレ後の水分指数とが連続性を保つように補正された結果をモニタ５０のＵＩ画面６０に表示させる。
　これにより、葉の位置ズレが生じた場合でも、時系列に測定された葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗの連続性を保つことができる。従って、それまでの測定した葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗデータを無駄にすることなく、有意義かつ有効に活用することができる。これにより、葉中の標準化画素平均水分指数Ｄｗの時系列のデータを効率良く取得できるとともに、たとえ途中で位置ずれが起きてしまった場合でも、標準化画素平均水分指数Ｄｗの測定時間の増大を抑制することができる。
　（第２の実施形態の変形例１）
　上記第２の実施形態では、葉の位置ズレを標準化画素平均水分指数Ｄｗの差分が閾値ｔｈを超えたか否かによって判断していたが、葉の位置ズレを物理的に検知する場合を示す。
　図２５Ａは、第２の実施形態の変形例１における位置ズレを検知するために用いられる白色背景板ｂｄを示す図であり、かつ白色背景板ｂｄの正面図である。図２５Ｂは、第２の実施形態の変形例１における位置ズレを検知するために用いられる白色背景板ｂｄを示す図であり、図２５Ａに示す白色背景板ｂｄの側面図である。
　白色背景板ｂｄの周縁部には、額縁のような形状を有する、黒塗りの四角形の枠体ｂｄ１１が設けられている。また、白色背景板ｂｄの表（おもて）面の四隅には、それぞれ米印のマークｍｋ１～ｍｋ４が描かれている。また、白色背景板ｂｄの表面の中央には、葉ＰＴ３が貼り付けられている。
　植物検知カメラ１で白色背景板ｂｄに貼り付けられた葉ＰＴ３を撮像する際、ファインダの枠に黒塗りの枠体ｂｄ１１を合わせることで、白色背景板ｂｄと植物検知カメラ１のファインダとの平行度を出す。この状態で白色背景板ｂｄを撮像することで、マークｍｋ１～ｍｋ４間の各距離を、予め登録された基準距離と比較する。この基準距離は、植物検知カメラ１に対し、白色背景板ｂｄが平行になるようにセットされた場合に撮像されたマークｍｋ１～ｍｋ４間の距離である。マークｍｋ１～ｍｋ４間の各距離が基準距離と比べて短い場合、白色背景板ｂｄが傾いて位置ズレを起こしていると判断される。
　例えばマークｍｋ１とマークｍｋ４間の距離が基準距離と比べて短い程、チルト角が大きいことが分かる。マークｍｋ１とマークｍｋ２間の距離が基準距離と比べて短い程、パン角が大きいことが分かる。
　このように、物理的に葉の位置ズレを検知し、かつ、位置ズレ量を計測することができる。更には、計測された位置ズレ量に対応する係数Ｑを登録しておくことで、位置ズレ後の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータに乗算する処理を行う際、補正前後の標準化画素平均水分指数Ｄｗのデータを用いなくても済む。従って、処理の負荷を軽減できる。
　（第２の実施形態の変形例２）
　図２６は、第２の実施形態の変形例２における白色背景板ｂｄｄと植物検知カメラ１との機械的な配置の一例を説明する図である。白色背景板ｂｄｄは、ベース１０１に立てられた棒材１０２の上に取り付けられ、立て札として設置される。植物検知カメラ１は三脚１５１に固定されている。また、白色背景板ｂｄｄは、ワイヤや棒材等の連結部材ｍｐで植物検知カメラ１と機械的に繋がって固定されている。白色背景板ｂｄｄに位置ズレが起きた場合、その変化はそのまま植物検知カメラ１に伝わる。例えば大きな位置ズレが起きた場合、植物検知カメラ１で撮像される画像に大きな変化が生じる。
　植物検知カメラ１は、時系列に撮像した画像の相関度が閾値以下となった場合、つまり、前回のフレーム画像と今回のフレーム画像との類似度が著しく低下した場合、白色背景板ｂｄに位置ズレが起きたと判断してもよい。これにより、比較的に簡単に白色背景板ｂｄの位置ズレを検知することができる。
　また、位置ズレの検知は、上記の方法に限らない。例えば植物検知カメラ１は、衝撃を感知する加速度センサを搭載してもよい。白色背景板ｂｄｄに位置ズレが起きると、白色背景板ｂｄｄの変化は、連結部材ｍｐを介して植物検知カメラ１に伝わる。植物検知カメラ１に搭載された加速度センサによってその衝撃が感知された場合、白色背景板ｂｄｄに位置ズレが起きたことを検知してもよい。
　（第３の実施形態）
　第３の実施形態では、植物検知カメラ１は、観察部位としてのトマトの葉（以下、「本葉」という）の水分量（例えば相対含水率）を導出する際に、白色背景板ｂｄの本葉の近傍に取り付けられた少なくとも一つの外部試料としての外部標準サンプルを用いる。本葉の相対含水率は、例えば少なくとも一つの外部標準サンプルの相対含水率が既知である場合に、これらの相対含水率の値を用いて後述する計算式を用いて算出される。以下、外部標準サンプルを本物の葉である「本葉」と区別して、「造葉」と称する。具体的には、植物検知カメラ１は、本葉と複数の造葉とが取り付けられた白色背景板ｂｄに対し、波長の異なる２種類の近赤外レーザ光（つまり、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２）を照射する。植物検知カメラ１は、本葉により反射した反射光の強度とそれぞれの造葉により反射した各反射光の強度とを用いて、本葉の水分量を示す指標として、含水率（相対含水率ともいう）を算出して導出する。また、後述するように造葉にはフルクトースが含まれ、一方、水は含まれていないが、以下の説明では、本葉中に含まれる水分率（含水率）を「本葉の相対含水率」と表記するのに倣い、造葉中に含まれるフルクトース率（含フルクトース率）を「造葉の相対含水率」と表記して説明する。
　なお、第３の実施形態においても、植物検知カメラ１の内部構成は第１の実施形態の植物検知カメラ１の内部構成と同一であるため、同一の構成については同一の符号を参照して説明を簡略化又は省略する。
　先ず、第３の実施形態において本葉と複数の造葉とが取り付けられた実験室の測定雰囲気について、図３０及び図３１を参照して説明する。図３０は、第３の実施形態のトマトの葉（本葉）の含水率の測定状況の一例を示す説明図である。図３１は、図３０の測定状況に対応した本葉と造葉の水分量の分布の一例を示す可視光画像データの図である。
　矩形状の白色背景板ｂｄに、本実施形態の植物検知カメラ１の観察対象となる本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と複数の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２，ｆｒｃ３とが取り付けられている。以下、本葉ＰＴ１０を「先端葉」、本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２を「側葉」ということもある。なお、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２は、白色背景板ｂｄに対し、例えばセロテープ（登録商標）で固定されてもいいし、ＰＥＴフィルムで固定されても構わない。
　先ず、造葉について説明する。造葉は、例えば次の工程により作成される。
　・［工程１］
　先ず、粘性のあるアミン硬化剤の液体（特殊変性シリコーン樹脂）とフルクトース（果糖）とが均一になるように混合される。ここで、本実施形態では複数個の造葉が作成されるが、それぞれの造葉の違いはエポキシ樹脂量に対するフルクトースの含有率である。例えば図３１に示されているように、それぞれ異なる３種類の含有率を有するフルクトース（つまり、１３％、１６％、１８％）が予め準備される。
　・［工程２］
　［工程１］により作成された混合物にエポキシ樹脂の液体が混合される。これにより、アミン硬化剤とエポキシ樹脂とが常温で速やかに化学反応を開始し、硬化が始まる。なお、［工程２］において使用されるエポキシ樹脂の液体は、例えばセメダイン株式会社のエポキシ樹脂系弾性接着剤ＥＰ００１が使用されるが、これに限定されない。
　・［工程３］
　［工程２］により硬化した結果物としての３種類の混合物が、白色背景板ｂｄ上に薄く延ばすように配置され、更に、その全面を覆うようにＰＥＴフィルムにより被覆される。常温で約２４時間程度が経過すると、白色背景板ｂｄに造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２，ｆｒｃ３がＰＥＴフィルムにより固定された状態で取り付けられる。
　図３２は、フルクトース（果糖）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３２の横軸は波長（ｎｍ）であり、図３２の縦軸は透過率（％）を示す。図３２に示すように、水（Ｈ２Ｏ）の透過率と同様に、波長９０５ｎｍの参照光ＬＳ１のフルクトースの透過率がほぼ１００％に近いため、波長９０５ｎｍの参照光ＬＳ１は水分にもフルクトースにも吸収され難い特性を有することがわかる（図３２のref.（＝reference）参照）。同様に、水（Ｈ２Ｏ）の透過率と同様に、波長１５５０ｎｍの測定光ＬＳ２のフルクトースの透過率が１０％に近いため、言い換えると、吸収し易い波長のピークがほぼ一致しているので、波長１５５０ｎｍの測定光ＬＳ２は水分にもフルクトースにも吸収され易い特性を有することがわかる（図３２のtar.（＝target）参照）。
　つまり、本実施形態において、外部標準サンプルとしての造葉の主成分の一例としてフルクトースが採用されたのは、次の理由に起因する。フルクトース（つまり、果糖）は、化学的特性の一例として、図３２に示すように、水（Ｈ２Ｏ）と同様の近赤外分光特性（吸収スペクトル）を有する。これは、フルクトースの化学構造式が、例えば図３２に示されるように周知であり、本葉に含まれる水分を構成するヒドロキシル基（つまり、水酸基であるＯＨ基）の割合がその化学構造式全体において高いために、モル吸光係数が大きく、蒸気圧が水に比べて低く、常温・常圧において蒸発などによりフルクトース含有量が変化しないために、フルクトース含有量の測定値の信頼性が高いことに基づくためであると考えられる。
　更に、外部標準サンプルとしての造葉の主成分の一例としてエポキシ樹脂が採用されたのは、次の理由に起因する。エポキシ樹脂は、フルクトースとは異なり、化学的構造式において水酸基であるＯＨ基に基づく近赤外線の吸収が小さく、水溶性も無く、紫外線に強く、剥がれにくく、組成も経時変化しないので、安定性が高い。
　従って、本実施形態の外部標準サンプルは、水溶性があるフルクトースと水溶性がほとんどないエポキシ樹脂とがアミン硬化剤によって固形化することにより、例えば実験の測定中であっても経時的に形状や化学的特性が変化しにくい造葉が得られる。
　また、図３０や図３１に示すように、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２，ｆｒｃ３とは近接配置されているので、後述するように、ともに同様な外光（例えば太陽光）の影響を受けやすくなる。
　図３１に示すように、造葉ｆｒｃ１は白色背景板ｂｄに対し、枠ｗｋ１の大きさの面積を有するＰＥＴフィルムに挟まれるように取り付けられている。同様に、造葉ｆｒｃ２は白色背景板ｂｄに対し、枠ｗｋ２の大きさの面積を有するＰＥＴフィルムに挟まれるように取り付けられている。造葉ｆｒｃ３は白色背景板ｂｄに対し、枠ｗｋ３の大きさの面積を有するＰＥＴフィルムに挟まれるように取り付けられている。
　また、図３１では、本葉ＰＴ１０（つまり、先端葉）の水分量（例えば相対含水率）に相当するＯＨ基量は造葉ｆｒｃ２の含フルクトース率（造葉ｆｒｃ２の相対含水率）に相当するＯＨ基量と近い値であり、本葉ＰＴ１１（つまり、図３１の紙面左側の側葉）は水分量（例えば相対含水率）が多く、本葉ＰＴ１２（つまり、図３１の紙面右側の側葉）の水分量（例えば相対含水率）に相当するＯＨ基量は造葉ｆｒｃ１の含フルクトース率（造葉ｆｒｃ２の相対含水率）に相当するＯＨ基量と近い値であることが示されている。
　図３３は、６種類の造葉の反射強度比と含水率との相関関係を示すグラフである。図３０や図３１では、例えば３種類の造葉が示されているが、図３３に示すように６種類の造葉が使用されても構わない。本実施形態では、図３３に示すように、造葉内のフルクトース含有量を示す指標としての反射強度比と相対含水率（言い換えると、造葉における含フルクトース率）との間には線型の相関性があるとする（図３３の直線ＳＯＫ参照）。つまり、造葉内のフルクトースの反射強度比が大きくなるほど、造葉の相対含水率（言い換えると、造葉中に含まれるフルクトース率）は大きくなる。もちろん、図３０や図３１に示したように、３種類の造葉についても、それぞれ反射強度比と含水率との間には相関性がある。
　次に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの相対含水率が不明である場合に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの反射強度比（平均水分指数）を導出することで、それぞれの相対含水率を求める実験とその実験結果について、図３４～図３８を参照して説明する。
　図３４は、外光が降り注ぐ実験室の窓際付近で測定した本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。図３５は、図３４に示す平均水分指数の時間変化に対し、フルクトース１６％含有の造葉ｆｒｃ２における平均水分指数のある時点の測定値を基にベースライン補正した後の、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。図３６は、図３４に示す造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。図３７は、外光の影響を受けにくい実験室の内側で測定した造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の平均水分指数の時間変化の一例を示すグラフである。
　図３４～図３７の横軸は経過時間（分）を示し、図３４～図３７の縦軸は平均水分指数を示す。実験は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の反射強度比や相対含水率と造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の反射強度比や相対含水率の測定を、２０１６年４月２５日（月）午後６時３０分頃に開始、同月２８日（木）の午後２時３０分頃に終了した。
　図３４の実験結果では、外光（例えば太陽光）が降り注ぐ実験室の窓際付近で測定されたため、外光の影響（つまり、太陽光が植物検知カメラ１により受光されたこと及び太陽光による本葉と造葉の温度変化）で、図３４に示す各平均水分指数の値には一定のバックグラウンド分が加算された値となっている。
　“Development of a calibration equation with temperature compensation for determining the Brix value in intact peaches”（S.Kawano et al., J.Near Infrared Spectrosc.3,211-218(1995)）という文献には、水や糖類のようなOH基を有する物質の、水素結合に基づく吸収スペクトルが、温度によっては低波長側へシフトすることを補正するための技術について記載されている。ここではこのような温度特性もバックグラウンド分（マイナス成分も含む）の加算として考慮される。
　このため、上述した外光の影響により、太陽の照度や動きが時間的に変化し、反射光の角度依存性や温度変化が見られるため、本来一定値が得られるはずの造葉の平均水分指数が多少変動したことが示されている（例えば図３４の特性ＺＨ１，ＺＨ２参照）。特性ＺＨ１はフルクトースの含有率が１６％の造葉ｆｒｃ２の平均水分指数の時系列の推移を示す。特性ＺＨ２はフルクトースの含有率が１８％の造葉ｆｒｃ１の平均水分指数の時系列の推移を示す。
　また、特性ＧＨ３は本葉ＰＴ１０（つまり、先端葉）１枚の平均水分指数の時系列の推移を示す。特性ＧＨ２は側葉２枚（つまり、本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）の平均水分指数の時系列の推移を示す。特性ＧＨ１は本葉ＰＴ１０（つまり、先端葉）１枚と側葉２枚（つまり、本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）の計３枚の本葉の平均水分指数の時系列の推移を示す。
　従って、それぞれの造葉の測定値（つまり、平均水分指数）が時間的に変動しているので、この測定値が一定値となるように補正することが好ましい。そこで、図３６及び図３７を参照して、それぞれの造葉の測定値が一定となるように補正（以下、「ベースライン補正」ともいう）することについて説明する。
　図３６では、図３４に示される２種類の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の測定値（つまり、平均水分指数）の時系列の推移のみが抽出されて示されている。上述したように、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の測定値が時間変化するのは、外光（例えば太陽光）の影響を受けて、太陽の動きの時間変化に基づく角度依存性や太陽の照度の変化に基づく温度変化が見られるためであると考えられる。そのため、図３６にも示されているように、例えば造葉ｆｒｃ１の特性ＺＨ２は時間によって平均水分指数の変位量が大きい。
　図３６に示す実験結果は外光が降り注ぐ実験室の窓際付近で実験されたのに対し、図３７に示す実験結果は外光があまり当たらない実験室の内部（例えば暗室）で実験されたものである。図３６と比較して、図３７に示すように、例えば造葉ｆｒｃ１の特性ＺＨ２ｂは時間による平均水分指数の変位量は小さい。同様に、造葉ｆｒｃ２の特性ＺＨ１ｂも時間による平均水分指数の変位量も小さい。言い換えると、外光の影響による造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの平均水分指数の時間変動を極力抑制することができている。
　そこで、図３４又は図３６において、植物検知カメラ１の閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、それぞれの測定値と、例えば明け方から日の出前の時間帯（図３６に示す３６００分など）における測定値（平均水分指数）との差分値を、それぞれの測定値から引き算する。明け方から日の出前の時間帯は、外光（例えば太陽光）の影響を受けにくい時間帯の一例である。これにより、植物検知カメラ１は、ベースライン補正を行うことができ、図３５に示すように、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の各測定値の時間的変化をほぼ一定に補正することができる。なお、明け方から日の出前の時間帯として、例えば３６００分における測定値を選択して説明したのは、明け方から日の出前の時間帯における測定値が割とフラットであった時間が３６００分であったためである。従って、明け方から日の出前の時間帯として、３６００分における測定値に限定されず、他の時間における測定値（例えば７２０分、２１６０分における各測定値）が選択されても構わない。
　同様に、植物検知カメラ１は、ベースライン補正によって、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２及び造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの測定値を、外光の影響をできる限り抑制してより適正に補正して導出することができる。ベースライン補正後の本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２及び造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの測定値は、図３５に示す特性ＧＨ３ａ，ＧＨ２ａ，ＧＨ１ａ，ＺＨ１ａ，ＺＨ２ａに示されている。これにより、本実施形態において、植物検知カメラ１が本葉の相対含水率の予測値を推定する際に（図３９及び図４０参照）、外部標準サンプルとしての造葉の平均水分指数が時間変化しないことになるので、造葉の外部標準サンプルとしての信頼性が向上する。
　ここで、図３４に示す最終測定時刻の後、例えば本葉ＰＴ１０が図３０に示す状態から摘み取られ（所謂、摘葉され）、図９に示した方法で含水率が実測される。つまり、最終測定時刻（２０１６年４月２８日（木）の１４：３０）に摘葉された先端葉である本葉ＰＴ１０の重量ａ（ｇ）が計測され、更にその本葉ＰＴ１０が例えば１１０℃の雰囲気で２時間程度乾燥される。乾燥後の本葉ＰＴ１０の重量ｂ（ｇ）であった場合、本葉ＰＴ１０の含水率は（ａ－ｂ）／ａにより求められる。
　また、最終測定時刻における先端葉（本葉ＰＴ１０）の測定値（平均水分指数）をＧ、各造葉（造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２）の測定値（平均水分指数）をＶ，Ｒとする。植物検知カメラ１の閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、これらの測定値を取得でき、造葉ｆｒｃ１の相対含水率ＹＶを（Ｖ／Ｇ）×（ａ－ｂ）／ａとして求め、同様に、造葉ｆｒｃ２の相対含水率ＹＲを（Ｒ／Ｇ）×（ａ－ｂ）／ａとして求めることができる。
　従って、植物検知カメラ１の閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、測定中のある時刻における先端葉（本葉ＰＴ１０）の測定値（平均水分指数）をＸとすると、当該先端葉の相対含水率を、（Ｘ／Ｖ）×ＹＶ又は（Ｘ／Ｖ）×ＹＲとして算出して導出できる。但し、この相対含水率の算出においては、本葉ＰＴ１０の測定値（平均水分指数）と近い造葉の測定値及び相対含水率を用いることが好ましい。これは、太陽光の反射光や太陽光による温度変化（温度特性）は、相対含水率の大きさによってバックグラウンド変動への影響度合いが変化するからである。
　図３８は、最終測定時刻における本葉ＰＴ１０の含水率を基に算出された造葉の相対含水率を用いて算出された本葉ＰＴ１０の相対含水率の時間変化の一例を示すグラフである。図３８では、本葉ＰＴ１０の相対含水率の時間変化の特性ＧＨ３ｇに加え、側葉（本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）、先端葉及び側葉、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２のそれぞれの相対含水率の時間変化の特性ＧＨ２ｇ，ＧＨ１ｇ，ＺＨ２ｇ，ＺＨ１ｇも示されている。造葉ｆｒｃ１の相対含水率は、例えば本葉ＰＴ１０の晴天の日中の含水率（８２％程度）に相当している。一方、造葉ｆｒｃ２の相対含水率は、例えば本葉ＰＴ１０の永久萎凋点（言い換えると、ＷＳＤ：Water Saturated Deficitが３４％程度）の含水率に相当している。従って、本葉ＰＴ１０の相対含水率が特性ＺＨ１ｇとＺＨ２ｇとの間にあるようであれば、その本葉ＰＴ１０には適度な水ストレスが付与されているということが分かる。
　これにより、例えば図３０に示す造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の各相対含水率が算出・決定されたことになる。造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の各相対含水率は時間変化せずに一定値となる。但し、図３８に示される相対含水率の時間変化は、最終測定時刻において本葉ＰＴ１０が摘葉されてこの時点における含水率が求められたために得られたものであって、測定中に（言い換えると、リアルタイムに）本葉ＰＴ１０の相対含水率が算出されたものではない。
　次に、図３８に示された各造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の相対含水率（つまり、図３４に示す実験（測定）開始時には不明であったが最終測定時刻における本葉ＰＴ１０の含水率を基に算出された相対含水率）を既知の相対含水率として用い、図３９及び図４０を参照して、測定中に本葉ＰＴ１０の相対含水率の予測値を推定する方法について説明する。
　図３９は、第３の実施形態の本葉ＰＴ１０の反射強度比の測定中における、本葉ＰＴ１０の相対含水率の算出手順の一例を説明するフローチャートである。図４０は、ステップＳ１１９で使用される、２種類の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の反射強度比を用いた補間法の説明図である。図３９及び図４０では、測定中のある時点ＴＭにおける本葉ＰＴ１０の相対含水率を、同じ時点ＴＭにおける複数の造葉の相対含水率（既知）及び反射強度比（測定値）から算出する例を説明する。
　図３９において、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、測定開始後のある時点ＴＭにおける本葉ＰＴ１０の反射強度比を算出する（Ｓ１１１）。ステップＳ１１１における算出の詳細は、例えば図８を参照して説明したので、説明を省略する。また、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ステップＳ１１１と同じ時点ＴＭにおける各造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の反射強度比を算出する（Ｓ１１２）。なお、ステップＳ１１２における算出の詳細は、例えば図８を参照して説明したので、説明を省略する。
　図３９の説明において、造葉はｎ個（ｎ：２以上の自然数）使用されているとし、Ｎは１～ｎのいずれかの整数であっていずれかの造葉を示す序数である。また、Ｎが１からｎに上がっていくに従って、造葉の反射強度比の値も大きくなっていくとする。つまり、ある時点におけるＮ＝１の造葉の反射強度比が最も小さく、同じ時点におけるＮ＝ｎの造葉の反射強度比が最も大きいとする。
　閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、Ｎ＝ｎに設定する（Ｓ１１３）。つまり、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時点ＴＭにおけるＮ＝ｎ番目の造葉の反射強度比（つまり、ある時点ＴＭにおける最大の反射強度比）を取得する（Ｓ１１４）。閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時点ＴＭにおけるＮ＝ｎ番目の造葉の反射強度比が本葉ＰＴ１０の反射強度比より大きいかどうかを判定する（Ｓ１１５）。閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時点ＴＭにおけるＮ＝ｎ番目の造葉の反射強度比が本葉ＰＴ１０の反射強度比より大きいと判定した場合（Ｓ１１５、ＹＥＳ）、Ｎを１つ減少してＮ＝（ｎ－１）に設定する（Ｓ１１６）。
　閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時点ＴＭにおいてＮ＝１になったか否かを判断する（Ｓ１１７）。Ｎ＝１になっていない場合には（Ｓ１１７、ＮＯ）、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａの処理はステップＳ１１４に戻る。
　一方、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時点ＴＭにおけるＮ＝ｎ番目の造葉の反射強度比が本葉ＰＴ１０の反射強度比より小さいと判定した場合（Ｓ１１５、ＮＯ）、現在のＮ番目の造葉の反射強度比よりも大きい（Ｎ＋１）番目の造葉の反射強度比を得ているか否かを判断する（Ｓ１１８）。
　閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、現在のＮ番目の造葉の反射強度比よりも大きい（Ｎ＋１）番目の造葉の反射強度比を得ている場合には（Ｓ１１８、ＹＥＳ）、（Ｎ＋１）番目及びＮ番目の各造葉の反射強度比、相対含水率を用いた補間法（図４０参照）により、ある時点ＴＭにおける本葉の相対含水率の予測値を算出する（Ｓ１１９）。なお、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ステップＳ１１９で得た、ある時点ＴＭにおける本葉の相対含水率の予測値を算出する度に、図１５のステップＳ４５の処理のように、モニタ５０に表示される実験の測定結果表示画面（例えば図１６参照）に適宜表示してもよい。これにより、ユーザは、本葉の相対含水率の予測値を迅速に把握することができ、水ストレスが適度に付与されているのかどうかを判断することができる。ステップＳ１１９の後、図３９に示す閾値設定／水分指数検知処理部２７ａの処理は終了する。
　一方、ステップＳ１１７においてＮ＝１になった場合（Ｓ１１７、ＹＥＳ）、又はステップＳ１１８において現在のＮ番目の造葉の反射強度比よりも大きい（Ｎ＋１）番目の造葉の反射強度比が得られていない場合には（Ｓ１１８、ＮＯ）、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ステップＳ１２０の処理を行う。つまり、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、ある時刻ＴＭにおける本葉ＰＴ１０の相対含水率を測定困難である旨のメッセージ又は相対含水率＝０％である旨のメッセージをモニタ５０（図１参照）に表示するように、検知結果フィルタ処理部２７ｃを介して、表示処理部２９に指示する。表示処理部２９は、検知結果フィルタ処理部２７ｃからの指示に従い、相対含水率を測定困難である旨のメッセージ又は相対含水率＝０％である旨のメッセージをモニタ５０（図１参照）に表示する。
　ここで、図４０を参照して、ステップＳ１１９の補間法について説明する。図４０の横軸は相対含水率を示し、図４０の縦軸は反射強度比を示している。
　図４０において、ステップＳ１１９の処理時点（つまり、ある時刻ＴＭ）において、（Ｎ＋１）番目及びＮ番目の各造葉の反射強度比、相対含水率が得られている。言い換えると、本葉ＰＴ１０の反射強度比γ１、Ｎ番目の造葉の反射強度比α１、（Ｎ＋１）番目の造葉の反射強度比β１、更に、Ｎ番目の造葉の相対含水率（既知）Ａ１、（Ｎ＋１）番目の造葉の反射強度比Ｂ１がいずれも得られている。図４０に示す直線ＢＦｚｒに示されるように、相対含水率と反射強度比とは線形の相関性を有する。これにより、閾値設定／水分指数検知処理部２７ａは、測定開始後のある時刻ＴＭにおける本葉ＰＴ１０の相対含水率Ｃ１の予測値を、｛｛｛（Ｂ１－Ａ１）／（β１－α１）｝×（γ１－α１）｝＋Ａ１｝と算出することができる。この予測値は図３８を参照して説明した各造葉の相対含水率（ほぼ一定）が得られたことを用いて導出される。このため、相対含水率Ｃの予測値としての信頼性は高いと考えられる。従って、本実施形態の植物検知カメラ１は、測定中であっても、本葉の反射強度比と複数の造葉の反射強度比及び相対含水率を用いることで、高確度な本葉の相対含水率を算出することができる。
　また、本実施形態では、例えば測定中に白色背景板ｂｄが動いてしまい、測定開始時の位置からずれてしまった場合でも、植物検知カメラ１は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の相対含水率を適正に導出することができる。図４０に示す直線ＢＦｚｒは、白色背景板ｂｄの位置がずれる前の相対含水率と反射強度比との間の相関性を示す。図４０に示す直線ＡＦｚｒは、白色背景板ｂｄの位置がずれた後の相対含水率と反射強度比との間の相関性を示す。
　つまり、測定中に白色背景板ｂｄが位置ずれしてしまった場合でも、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と複数の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２とは共に白色背景板ｂｄに取り付けられているために同じ方向に位置ずれすると考えられる。このため、直線ＢＦｚｒに示す相関性から直線ＡＦｚｒに示す相関性が変わっても、相対含水率と反射強度比とが相関すること自体は変わりない。これにより、本実施形態の植物検知カメラ１は、白色背景板ｂｄの位置ずれにより相対含水率と反射強度比との関係を示す直線の傾きが変わっても、ステップＳ１１９の補間法は同様に使用でき、位置ずれ前と同様に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の相対含水率の値を高確度の推定値として算出できる。このため、植物検知カメラ１が定位置に設置される据置タイプに限らず、例えばユーザが手で持てるハンディータイプのもので構成可能な場合には、ハンディータイプの植物検知カメラ１は、同様に本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の相対含水率の値を高確度の推定値として算出できる。ハンディータイプの植物検知カメラ１はユーザの手により把持され、多少の揺れ又は移動によって位置ずれが起きるが、本実施形態の植物検知カメラ１は白色背景板ｂｄが位置ずれしても本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の相対含水率の値を高確度の推定値として算出できる。ハンディータイプの植物検知カメラ１によれば、ユーザは、据置タイプの植物検知カメラ１に比べて、複数箇所における観察対象の本葉の相対含水率を取得できるので、空間的に多地点（多くの）データを取得することができる。
　なお、本実施形態の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２，ｆｒｃ３は、図３０に示すように、観察対象となる本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の近傍に配置されるように白色背景板ｂｄに取り付けられた。但し、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２，ｆｒｃ３の白色背景板ｂｄの取り付け方は図３０の例に限定されない（例えば図４１Ａ及び図４１Ｂ、図４２Ａ及び図４２Ｂ参照）。
　図４１Ａ及び図４１Ｂは、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１の白色背景板ｂｄに対する取り付けの第１変形例を示す図である。図４２Ａ及び図４２Ｂは、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と造葉ｆｒｃ１の白色背景板ｂｄに対する取り付けの第２変形例を示す図である。
　図４１Ｂに示すように、例えば図２５と同様に額縁のように、既定の含有率のフルクトースが混合された造葉ｆｒｃ１が白色背景板ｂｄの周囲に配置されるように取り付けられてもよい。図４１Ａは、図４１Ｂの側断面図である。図４１Ａでは、白色背景板ｂｄと造葉ｆｒｃ１の厚みはさほど変わらないように図示されているが、実際には白色背景板ｂｄの厚みは３ｍｍ程度に対し、造葉ｆｒｃ１の厚みは１００～４００μｍ程度である。図３０に示す取り付け例においても、白色背景板ｂｄ、造葉ｆｒｃ１の厚みは同様である。また、図４１Ｂにおいて、白色背景板ｂｄの四辺の一辺毎に、造葉に含まれるフルクトースの含有率がそれぞれ異なるように作成された４種類の造葉が取り付けられても構わない。
　また、図４２Ｂに示すように、白色背景板ｂｄに対し、同図紙面の右側に本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２が取り付けられ、更に、植物検知カメラ１の光軸方向と白色背景板ｂｄの法線方向とが一致し、その方向に沿って２個の正方形状の断面を有しかつ一定の厚みを有する造葉ｆｒｃ１と、同方向に沿って２個の正三角形状の断面を有しかつ同様の厚みを有する造葉ｆｒｃ２とが取り付けられてもよい。
　つまり、図４２Ｂでは、平行度をチェックするために一般的に知られているテストパターン形状を有するように、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２が白色背景板ｂｄに取り付けられることになる。これにより、植物検知カメラ１は、例えば測定中に白色背景板ｂｄがパン方向、チルト方向、又はその両方の方向に位置ずれしてしまった場合に、正方形や正三角形がずれた方向に向かって同様にずれるので、ずれた角度の値を算出することができる。例えばパン方向（左右方向）にずれた場合には、左右方向の長さが変わり、大きさが正方形や正三角形ではなくなる。同様にチルト方向（上下方向）にずれた場合には、上下方向の長さが変わり、大きさが正方形や正三角形ではなくなる。また、植物検知カメラ１は、測定開始前の初期設定時に、白色背景板ｂｄの法線方向と植物検知カメラ１の光軸とが平行であるか又はずれているかを検知することができ、白色背景板ｂｄの初期設置時の作業を効率化できる。また、植物検知カメラ１は、白色背景板ｂｄの法線方向と植物検知カメラ１の光軸との平行度の確認を行いながら、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と複数の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２が白色背景板ｂｄに取り付けられるので、上述したように、例えば本葉ＰＴ１０の相対含水率を算出することができる（例えば図３９のステップＳ１１９参照）。
　以上により、第３の実施形態の植物検知カメラ１は、植物の観察部位としてのトマトの葉（本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２）と、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分と同等の化学的特性を有する少なくとも一つの外部試料としての造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２との背面を覆う白色背景板ｂｄに対向して配置される。植物検知カメラ１は、水分に吸収され難い特性を有する近赤外レーザ光である参照光ＬＳ１を白色背景板ｂｄに向けて順次走査しながら照射する。植物検知カメラ１は、水分に吸収され易い特性を有する近赤外レーザ光である測定光ＬＳ２を白色背景板ｂｄに向けて順次走査しながら照射する。植物検知カメラ１は、一定の測定期間において、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２及び造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２において反射された参照光ＬＳ１の各反射光と本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２及び造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２において反射された測定光ＬＳ２の各反射光とを基に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量（例えば相対含水率）を導出する（図３９のステップＳ１１９参照）。また、植物検知カメラ１は、測定期間における本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量（例えば相対含水率）の時系列の推移をモニタ５０に表示する。
　これにより、植物検知カメラ１は、水と同等の化学的性質（例えば吸収スペクトル）を有し、かつ相対含水率が既知となった造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２を用いることで、トマトの葉（本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２）に含まれる水分量（例えば相対含水率）を高確度で推定できる。また、植物検知カメラ１は、トマトの葉（本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２）に含まれる水分量の時系列の推移をユーザに対して定量的かつ視覚的に提示することができ、植物への灌水のタイミングの早期教示に資することができる。
　また、少なくとも一つの造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２は、化学的特性として、参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の各波長（９０５ｎｍ，１５５０ｎｍ）に対する水の吸収スペクトルと同等の吸収スペクトルを有するフルクトース（果糖）がエポキシ樹脂に混合された試料である。フルクトース（つまり、果糖）は、化学的特性の一例として、図３２に示すように、水（Ｈ２Ｏ）と同様の近赤外分光特性（吸収スペクトル）を有する。これは、フルクトースの化学構造式が、例えば図３２に示されるように周知であり、本葉に含まれる水分を構成するヒドロキシル基（つまり、水酸基であるＯＨ基）の割合がその化学構造式全体において高いために、モル吸光係数が大きく、蒸気圧が水に比べ低く、常温・常圧において蒸発などによりフルクトース含有量が変化しないために、フルクトース含有量の測定値の信頼性が高いことに基づくためである。更に、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の主成分の一例としてエポキシ樹脂が採用されたのは、次の理由に起因する。エポキシ樹脂は、フルクトースとは異なり、化学的構造式において水酸基であるＯＨ基に基づく近赤外線の吸収が小さく、水溶性も無く、紫外線に強く、剥がれにくく、組成も経時変化しないので、安定性が高い。従って、本実施形態の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２は、水溶性があるフルクトースと水溶性がほとんどないエポキシ樹脂とがアミン硬化剤によって固形化することにより、例えば実験の測定中であっても経時的に形状や化学的特性が変化しにくい造葉が得られる。
　また、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と複数の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２とは、白色背景板ｂｄにおいて近接して配置される。これにより、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２と複数の造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２とは、同様な外光（例えば太陽光）の影響を受けやすくなる。従って、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の相対含水率が不明である場合に（図３４参照）、造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の反射強度比に基づく平均水分指数をベースライン補正することで、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２の反射強度比もより適正に補正されるため、相対含水率の算出精度が向上し、不明であった造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２の相対含水率の算出精度も向上する。
　また、モニタ５０は、植物検知カメラ１からの指示により、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に所望な水ストレスが付与されている状態を示すターゲットの水分量の範囲（例えば図１２に示す目標範囲ＢＷ）を表示する。植物検知カメラ１の制御部１１は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量が目標範囲ＢＷの下限付近の値となったことを検知すると、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に対する灌水を促す旨の表示をモニタ５０に指示して表示させてもよい。これにより、ユーザは、植物検知カメラ１の観察対象の本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に付与されている水ストレスが過多になりそうであり、次に灌水しなければならないタイミングが近いことを迅速かつ簡単に知ることができる。
　また、モニタ５０は、植物検知カメラ１からの指示により、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に所望な水ストレスが付与されている状態を示すターゲットの水分量の範囲（例えば図１２に示す目標範囲ＢＷ）を表示する。植物検知カメラ１の制御部１１は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量が目標範囲ＢＷの上限付近の値となったことを検知すると、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に対する灌水の中止を促す旨の表示をモニタ５０に指示して表示させてもよい。これにより、ユーザは、植物検知カメラ１の観察対象の本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２への灌水を中止することで、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量（例えば平均水分指数）が減少する（言い換えると、水ストレスを与える）必要があることを迅速かつ簡単に知ることができる。
　また、本実施形態の栽培装置は、植物検知カメラ１と、栽培制御部としての肥料水供給装置ＷＦとを含む構成である。肥料水供給装置ＷＦは、測定期間のうち一部の期間において、例えばユーザの操作に基づく植物検知カメラ１からの指示により、植物検知カメラ１により算出された水分量（例えば平均水分指数、又は相対含水率）の時系列の推移に基づいて、所定量の水分を本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に灌水することができる。
　次に、測定中に外光（例えば太陽光）の受光に基づいて反射光の強度が一定のバックグラウンドとして上昇していること及び太陽光の受光に基づいて本葉や造葉が温度変化し反射光の強度が一定のバックグラウンドとして変化していることに関して、外光の影響をできる限り抑制するための近赤外レーザ光の照射方法について考察した例を、図４３Ａ，図４３Ｂ及び図４３Ｃ、図４４Ａ，図４４Ｂ，及び図４４Ｃ並びに図４５を参照して説明する。
　図４３Ａは、屋外において本葉ＰＴ１０に向かって９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光を照射した際、近赤外レーザ光の各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４３Ｂは、屋外において白色背景板ｂｄが設置された本葉ＰＴ１０に向かって９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光を照射した際、近赤外レーザ光の各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４３Ｃは、本葉ＰＴ１０の水分量を正確に算出する上で本来必要な、９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの各近赤外レーザ光に対する反射光の強度の一例を示すグラフである。
　図４４Ａは、屋外での白色背景板ｂｄ設置時における、時刻Ｔ１での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。図４４Ｂは、屋外での白色背景板ｂｄ設置時における、時刻Ｔ２での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。図４４Ｃは、屋外での白色背景板ｂｄ設置時における、時刻Ｔ３での太陽光の影響に基づく反射光の強度のバックグラウンド上昇分の変化の一例を示すグラフである。図４５は、太陽光の影響に基づく反射光の強度を測定するために有用と考えられる、９０５ｎｍ、１５５０ｎｍの近赤外レーザ光の照射タイミングの一例を示す説明図である。
　図４３Ａ，図４３Ｂ及び図４３Ｃにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は反射光の強度（光強度）を示す。図４４Ａ，図４４Ｂ及び図４４Ｃにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は反射光の強度（光強度）を示す。なお、図４３Ａは図１０Ａに対応し、図４３Ｂは図１０Ｂに対応するので、同一の内容の説明は簡略化又は省略し、異なる内容について説明する。
　図４３Ａ及び図４３Ｂにおいて、範囲ＰＤｓはある範囲の近赤外レーザ光（つまり、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２）の波長域に感度を有するフォトダイオード（ＰＤ：Photo Diode）の波長範囲を示す。図４３Ａでは、観察対象の葉（例えば本葉ＰＴ１０）が屋外に設置され、更に、白色背景板ｂｄが取り付けられていない。このため、周囲の葉（例えば本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）における太陽光の多重散乱が生じ、その多重散乱により反射した周囲の葉（例えば本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）からの反射光の受光分がバックグラウンドとして加わっている。このため、参照光ＬＳ１の波長（９０５ｎｍ）は透過率が高いため、バックグラウンドの上昇に応じて、参照光ＬＳ１の反射光の強度は相対的に大きくなっている。一方、測定光ＬＳ２の波長（１５５０ｎｍ）は透過率が低いため、バックグラウンドの上昇に応じて、測定光ＬＳ２の反射光の強度が相対的に小さくなっている。従って、本葉ＰＴ１０により反射した参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の強度は、本来必要な光強度から上述したバックグラウンドの影響を受け、本葉ＰＴ１０の正確な反射強度比（言い換えると、平均水分指数）の算出が困難である。
　次に、図４３Ｂでは、本葉ＰＴ１０が屋外に設置されているが、白色背景板ｂｄが本葉ＰＴ１０の背面側に取り付けられている。このため、周囲の葉（例えば本葉ＰＴ１１，ＰＴ１２）における太陽光の多重散乱は生じないので、図４３Ａに示す程のバックグラウンドの上昇は生じない。このため、参照光ＬＳ１の反射光の強度は太陽光の受光分に基づく強度の分だけ大きくなっているが、これは、測定光ＬＳ２の反射光の強度についても同様である。従って、図４３Ａに示す場合に比べて、本葉ＰＴ１０により反射した参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の強度は、本来必要な光強度に近い値とはなるが、太陽光の影響を受けているので、本葉ＰＴ１０の正確な反射強度比（言い換えると、平均水分指数）の算出値に数％程度の誤差が含まれてしまう。
　図４３Ｃでは、図４３Ｂに示す太陽光の受光に基づく光強度の分及び太陽光による温度変化に基づく光強度変化分が差し引かれた参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の強度が示されている。本来、上述した数式（３）に従って水の濃度Ｃを求めるためには、適正な参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光に基づく反射強度比Ｉ９０５／Ｉ１５５０が数式（３）に代入されるべきである。しかし、図４３Ｂを参照して説明したように、白色背景板ｂｄを取り付けたとしても太陽光の受光に基づく光強度及び温度変化分が上乗せされてくる。しかも、この太陽光の光強度は時刻により刻々と変化するため、その太陽光の光強度及びそれによる温度変化分を時刻に合わせて差し引く必要がある。
　図４４Ａでは、時刻Ｔ１（例えば晴れの日の昼間の時間）における、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度が示されている。時刻Ｔ１における範囲ＰＤｓの全域において太陽光の強度が大きい。つまり、太陽光の受光量が多くなっているため、植物検知カメラ１は、上述した数式（３）に代入するべき反射強度比Ｉ９０５／Ｉ１５５０として、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度の実測値から、図４４Ａに示す太陽光の受光に基づく反射光の光強度の分及び温度変化分を差し引いて求めるべきである。
　図４４Ｂでは、時刻Ｔ２（例えば晴れの日の夕方頃の時間）における、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度が示されている。時刻Ｔ２における範囲ＰＤｓの高波長側では太陽光の強度が減衰している。このため、植物検知カメラ１は、上述した数式（３）に代入するべき反射強度比Ｉ９０５／Ｉ１５５０として、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度の実測値から、図４４Ｂに示す太陽光の受光に基づく反射光の光強度の分及び太陽光に基づく反射光の温度変化分を差し引いて求めるべきである。なお、図４４Ｂにおいて、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の照射タイミングはμ秒程度のオーダーであるため、検知された太陽光の受光及び温度特性に基づく各反射光の波長分布は同様と考えて差し支えない。
　図４４Ｃでは、時刻Ｔ３（例えば曇りの日）における、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度が示されている。時刻Ｔ３における範囲ＰＤｓの全域において太陽光の強度が減衰している。植物検知カメラ１は、上述した数式（３）に代入するべき反射強度比Ｉ９０５／Ｉ１５５０として、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２の各反射光の光強度の実測値から、図４４Ｃに示す太陽光の受光に基づく反射光の光強度の分及び太陽光による温度変化に基づく反射光の光強度変化分を差し引いて求めるべきである。なお、受光素子であるフォトダイオード（ＰＤ）は、時間変化する太陽光の波長分布（つまり、反射光）を、その波長毎の感度により電流値に変換・積算して数値化する。この数値化された値が、上述した差し引かれるべき太陽光の受光に基づく各反射光の強度及び太陽光による温度変化に基づく反射光の光強度変化分に相当する。
　また、前述のうち太陽光の受光に基づく反射光の強度を求めるためには、図４５の下段に示すように、９０５ｎｍの参照光ＬＳ１と１５５０ｎｍの測定光ＬＳ２との照射タイミングの間に、参照光ＬＳ１や測定光ＬＳ２の照射がされない期間が設けられることが好ましい。例えば図４５の上段に示す照射方法では、ある照射周期F内に参照光ＬＳ１が照射されると、その照射周期内には、太陽光の影響を受けた参照光ＬＳ１の反射光が植物検知カメラ１により受光される。その次の照射周期に測定光ＬＳ２が照射されると、その照射周期内には、太陽光の影響を受けた測定光ＬＳ２の反射光が植物検知カメラ１により受光される。従って、太陽光のみが植物検知カメラ１により受光される間隔が得られないため、上述した差し引かれるべき太陽光の受光に基づく各反射光の強度が得られない。
　そこで、図４５の下段に示すように、参照光ＬＳ１や測定光ＬＳ２の照射がされない期間が設けられると、その照射周期内では参照光ＬＳ１の反射光も測定光ＬＳ２の反射光も受光されないため、純粋に太陽光のみが植物検知カメラ１により受光される。言い換えると、植物検知カメラ１は、この照射周期内に受光した太陽光の反射光の強度により、上述した差し引かれるべき太陽光の受光に基づく各反射光の強度を得ることができる。
　以上により、図４３Ａ，図４３Ｂ及び図４３Ｃ、図４４Ａ，図４４Ｂ及び図４４Ｂ並びに図４５を参照して説明した考察によれば、植物検知カメラ１の制御部１１は、参照光ＬＳ１の照射周期と測定光ＬＳ２の照射周期との間に未照射期間を設けるように参照光ＬＳ１及び測定光ＬＳ２の照射タイミングを制御する。植物検知カメラ１は、本葉ＰＴ１０及び少なくとも一つの造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２において反射された参照光ＬＳ１の各反射光から、未照射期間に受光された太陽光のうち参照光ＬＳ１と同じ波長成分を減算する。更に、植物検知カメラ１は、本葉ＰＴ１０及び造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２において反射された測定光ＬＳ２の各反射光から、未照射期間に受光された太陽光のうち測定光ＬＳ２と同じ波長成分とを減算する。これにより、植物検知カメラ１は、数式（３）に本来代入するべき反射強度比を正確に算出できるので、太陽光の影響をできる限り抑制した本葉ＰＴ１０に含まれる水分量を正確に導出することができる。
　また、植物検知カメラ１は、植物の観察部位としてのトマトの葉（本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２）の背面を覆う白色背景板ｂｄに対向して配置されても構わない。言い換えると、図３０に示す白色背景板ｂｄに本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２のみが取り付けられてもよい。植物検知カメラ１は、水分に吸収され難い特性を有する近赤外レーザ光である参照光ＬＳ１を白色背景板ｂｄに向けて順次走査しながら照射する。植物検知カメラ１は、水分に吸収され易い特性を有する近赤外レーザ光である測定光ＬＳ２を白色背景板ｂｄに向けて順次走査しながら照射する。植物検知カメラ１は、一定の測定期間において、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２において反射された参照光ＬＳ１の各反射光と本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２において反射された測定光ＬＳ２の各反射光とを基に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量（例えば相対含水率）を導出する。また、植物検知カメラ１は、測定期間における本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量（例えば相対含水率）の時系列の推移をモニタ５０に表示する。この水分量の導出においては、上述した太陽光の影響をできる限り抑制するために、参照光ＬＳ１，測定光ＬＳ２が照射されない未照射期間が設けられることが好ましい。植物検知カメラ１は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２において反射された参照光ＬＳ１の各反射光から、未照射期間に受光された太陽光のうち参照光ＬＳ１と同じ波長成分を減算する。また、植物検知カメラ１は、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２において反射された測定光ＬＳ２の反射光から、未照射期間に受光された太陽光のうち測定光ＬＳと同じ波長成分とを減算する。植物検知カメラ１は、減算後の各反射光を基に、本葉ＰＴ１０，ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量を導出する。
　これにより、植物検知カメラ１は、たとえ少なくとも一つの外部標準サンプルとしての造葉ｆｒｃ１，ｆｒｃ２を用いない場合であっても、数式（３）に本来代入するべき反射強度比を正確に算出できるので、太陽光の影響をできる限り抑制した本葉ＰＴ１０、ＰＴ１１，ＰＴ１２に含まれる水分量を正確に導出することができる。
　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、水と同等の化学的性質を有する外部標準サンプルを用い、植物に含まれる水分量を高確度で推定し、その水分量の時系列の推移をユーザに対して定量的かつ視覚的に提示し、植物への灌水のタイミングの早期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　　植物検知カメラ
　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　　検知処理部
　２７ａ　　閾値設定／水分指数検知処理部
　２７ｂ　　メモリ
　２７ｃ　　検知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　　探索灌水量入力画面
　６３　　設定領域
　６４　　初期設定ボタン
　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
　１０１　　ベース
　１０２　　棒材
　１５１　　三脚
　ＡＲＥ　　エリア
　ＢＢ　　土台
　ｂｄ，ｂｄｄ　　白色背景板
　ｂｄ１　　開口部
　ｂｄ２　　孔部
　ｂｄ３，ｂｄ４，ｂｄ５，ｂｄ２１　　スリット
　ｂｄ１１　　枠体
　Ｂｗ　　目標範囲
　ｇｈ１，ｇｈ２　　グラフ
　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
　ｍｋ１，ｍｋ２，ｍｋ３，ｍｋ４　　マーク
　ｍｐ　　連結部材
　ＭＴ　　通信端末
　ＮＶＳＳ　　非可視光センサ
　ｐｆ１，ｐｆ２，ｐｆ３，ｐｆ４　　水ストレスプロファイル
　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
　ｒ１～ｒ５，ｒ１１～ｒ１８，ｒａ，ｒｂ，ｒｃ　　矢印
　ｓｃ１，ｓｃ２，ｓｃ３　　領域
　ｓｍ１，ｓｍ２，ｓｍ３　　植物サンプル
　ＴＷ１　　水ポテンシャル降下期間
　ＴＷ２　　最適灌水量探索期間
　ＴＷ３　　水ストレス制御期間
　ＴＷ４　　含水率回復期間
　ＶＳＣ　　可視光カメラ
　Ｗ１，Ｗｋ　　反射強度比
　ＷＦ　　肥料水供給装置

Claims (9)

  1. 　植物の観察部位と、前記植物の観察部位に含まれる水分と同等の化学的特性を有する少なくとも一つの外部試料との背面を覆う背景物に対向して配置され、
    　水分に吸収され難い特性を有する参照光を前記背景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測定光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、
    　一定の測定期間において、前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記参照光の各反射光と前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記測定光の各反射光とを基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する水分量導出部と、
    　前記水分量導出部により導出された、前記測定期間における前記観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部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、
    　前記外部試料は、前記化学的特性として、前記参照光及び前記測定光の各波長に対する水の吸収スペクトルと同等の吸収スペクトルを有する糖類（果糖、ショ糖、ブドウ糖など）が樹脂に混合された試料である、
    　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、
    　前記植物の観察部位と前記外部試料とは、前記背景物において近接して配置される、
    　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、
    　前記表示部は、前記植物の観察部位に所望な水ストレスが付与されている状態を示すターゲットの水分量の範囲を表示し、
    　前記制御部は、前記観察部位に含まれる水分量が前記ターゲットの水分量の範囲の下限付近の値となったことに応じて、前記植物の観察部位に対する灌水を促す旨の表示を前記表示部に指示する、
    　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、
    　前記表示部は、前記植物の観察部位に所望な水ストレスが付与されている状態を示すターゲットの水分量の範囲を表示し、
    　前記制御部は、前記観察部位に含まれる水分量が前記ターゲットの水分量の範囲の上限付近の値となったことに応じて、前記植物の観察部位に対する灌水の中止を促す旨の表示を前記表示部に指示する、
    　水分量観察装置。
  6. 　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、前記参照光の照射周期と前記測定光の照射周期との間に未照射期間を設けるように前記参照光及び前記測定光の照射タイミングを制御し、
    　前記水分量導出部は、
    　　前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記参照光の各反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記参照光と同じ波長成分を減算し、
    　　前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記測定光の各反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記測定光と同じ波長成分とを減算し、
    　　減算後の各反射光を基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する、
    　水分量観察装置。
  7. 　植物の観察部位の背面を覆う背景物に対向して配置され、
    　水分に吸収され難い特性を有する参照光を前記背景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測定光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射する第２光源と、
    　一定の測定期間において、前記観察部位において反射された前記参照光の反射光と前記観察部位において反射された前記測定光の反射光とを基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する水分量導出部と、
    　前記水分量導出部により導出された、前記測定期間における前記観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部に表示する制御部と、を備え、
    　前記制御部は、前記参照光の照射周期と前記測定光の照射周期との間に未照射期間を設けるように前記参照光及び前記測定光の照射タイミングを制御し、
    　前記水分量導出部は、
    　　前記観察部位において反射された前記参照光の反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記参照光と同じ波長成分を減算し、
    　　前記観察部位において反射された前記測定光の反射光から、前記未照射期間に受光された太陽光のうち前記測定光と同じ波長成分とを減算し、
    　　減算後の各反射光を基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出する、
    　水分量観察装置。
  8. 　請求項１に記載の水分量観察装置と、
    　前記測定期間のうち一部の期間において前記水分量導出部により算出された前記水分量の時系列の推移に基づいて、所定量の水分を前記植物に灌水する栽培制御部と、を備える、
    　栽培装置。
  9. 　第１光源及び第２光源を有する水分量観察装置における水分量観察方法であって、
    　前記水分量観察装置は、植物の観察部位と、前記植物の観察部位に含まれる水分と同等の化学的特性を有する少なくとも一つの外部試料との背面を覆う背景物に対向して配置され、
    　前記第１光源が、水分に吸収され難い特性を有する参照光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射し、
    　前記第２光源が、水分に吸収され易い特性を有する測定光を前記背景物に向けて順次走査しながら照射し、
    　一定の測定期間において、前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記参照光の各反射光と前記観察部位及び前記外部試料において反射された前記測定光の各反射光とを基に、前記観察部位に含まれる水分量を導出し、
    　前記測定期間における前記観察部位に含まれる水分量の時系列の推移を表示部に表示する、
    　水分量観察方法。
PCT/JP2017/017795 2016-05-31 2017-05-11 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 WO2017208765A1 (ja)

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