WO2018235942A1 - コンバイン、圃場営農マップ生成方法、圃場営農マップ生成プログラム及び圃場営農マップ生成プログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

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fallen
grain
crop
combine
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北原麻央
高原一浩
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株式会社クボタ
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Definitions

  • the present invention relates to a combine that can harvest agricultural products while traveling on a field, and can support farming based on a photographed image acquired by a photographing unit, and a farm farming management method using information acquired by such a combine.
  • a television camera and an image processing apparatus for capturing a cereal grain in front of the reaper are provided.
  • the image processing apparatus detects the erected state of the grain scale by comparing the image from the television camera and the image indicating the established state of various grain scale stored in advance. At that time, if it is detected that a part of the grain scale in front of the reaper is fallen, the take-in reel is tilted with the fall side facing down. By this, it is intended to improve the harvesting performance of the lumbering straw.
  • the evaluation determination of the degree of lodging of the crop ground is performed before cutting from the power spectrum distribution obtained based on the image captured by the electronic camera acquired at the time of the cutting operation.
  • the threshing load is adjusted, and a smooth threshing operation is realized.
  • a feature of the present invention is a combine that harvests crops while traveling in a field, and calculates an aircraft position which is map coordinates of an aircraft based on positioning data from a satellite positioning module;
  • the imaging unit is provided, and the imaging unit for imaging the field during harvesting work and the image data of the captured image sequentially acquired sequentially by the imaging unit are input, and an estimated area of a fallen grain in the captured image is estimated
  • An image recognition module for outputting recognition output data indicating the fallen grain area, and an evaluation module for outputting a crop evaluation value per unit travel obtained by evaluating the crops to be harvested successively; Falling grain weir position information indicating the position on the map of the weeding grain area from the airframe position when the image is acquired and the recognition output data
  • a generating unit in that it includes a harvesting information generation unit for generating a harvest information from said aircraft position at the time of harvesting the crop and the crop evaluation value.
  • the image recognition module estimates a clumped grain region from the image data which is the photographed image. Furthermore, since the machine position indicated by the map coordinates at the time when the photographed image is acquired is calculated by the machine position calculation unit, the fallen grain is obtained from the body position and the recognition output data indicating the fallen grain area. The information about the position of the fallen grain is shown. At the same time, a crop evaluation value per traveling crop unit to be harvested is determined, and harvest information is generated from the position of the crop at the time of harvesting the crop and the crop evaluation value of the crop.
  • the distribution of the fallen grain area on the map can be confirmed from the fallen grain position information, and the distribution of the crop evaluation value of the crop on the map can be confirmed from the harvest information.
  • the distribution of fallen grain area in the field With the distribution of crop evaluation value, it is possible to reduce the amount of fertilizer applied to the falling grain area and adjust the amount of planting in the next cultivation of crops. It becomes.
  • the combine according to the present invention it becomes possible to control the harvesting operation support in consideration of the position on the map of the fallen cereal (the distance between the fallen cereal and the combine), the next farming plan It will be possible to obtain information to support.
  • the yield which is the yield, and the taste of the harvest are important evaluation quantities.
  • the crop is wheat, rice, etc.
  • the yield of grain input to the grain tank per traveling distance (per hour) and the moisture and protein components of the grain harvested per traveling distance (per hour) It is possible to measure sequentially. Therefore, in one of the preferred embodiments of the present invention, the crop evaluation value includes yield and / or taste. Thereby, it becomes possible to grasp the yield and taste depending on the position of the fallen grain area in the field and the position of the field.
  • a field farming map generating unit for producing a field farming map that aligns the fallen grain weir location information and the harvest information on a map basis, and a control system inside the machine, It is built on a cloud computer system, a server provided at a remote place, and the like.
  • Such field farming map shows the distribution of fallen grain area showing the distribution of fallen grain area in the unit in the field, and the harvest map showing the yield, taste and distribution of area in the field, with map coordinates or field coordinates. It can be generated by combining to match.
  • the farm farming map is generated by a combine or a communication terminal (such as a liquid crystal monitor, tablet computer or smartphone) attached to the combine, by uploading this farm farming map to the cloud computer system, from anywhere anytime But you can use it.
  • a field farming map crop evaluation values in the area of fallen grain can be analyzed in plot units. For example, if the crop evaluation value is a yield, it is possible to clearly and easily grasp the difference in yield between the fallen grain area and the non-falling grain area from such a field farming map. It can be referred to in farming planning such as fertilization plan.
  • this cloud computer system is used as a general term for a system that provides various users with various information services collectively or in a distributed manner using a computer network, and is a conventional server / client system.
  • a personal information exchange system is also included.
  • the present invention is also directed to a method for generating a field farming map that generates a field farming map as described above.
  • the field farming management map generation method comprises the steps of: outputting recognition output data indicating a fallen grain area estimated based on a photographed image acquired by a photographing unit provided in the combine; and acquiring the photographed image From the position of the aircraft at the point of time and the recognition output data to generate position information of Outputting the crop evaluation value per unit run obtained by evaluating the crop, and generating harvesting information from the position of the machine at the time of harvesting the crop and the crop evaluation value; And a step of generating a field farming map by map-wise aligning map position information and the harvest information.
  • the fallen grain weir location information and harvest information are generated, and the field farming management map is generated by simply matching the fallen grain weir location information and the harvest information on a map. Be done.
  • the fallen grain weir position information and the harvest information are generated using the map data that is a common base, it is not necessary to map the fallen grain weir position information and the harvest information in a map.
  • the field farming management map generating program has a function of outputting recognition output data indicating a fallen grain area estimated based on a photographed image acquired by a photographing unit provided in the combine, and the photographed image
  • the computer realizes a function of generating a field farming map by map-matching the fallen grain weir position information with the harvest information.
  • the recording medium on which the field farming management map generation program according to the present invention is recorded outputs recognition output data indicating a fallen grain area estimated based on a photographed image acquired by a photographing unit provided in the combine. And a function for generating the position information of the position of the fallen grain on the map of the area of the fallen grain from the body position at the time when the photographed image is acquired and the recognition output data, and the combine works the field A function to output a crop evaluation value per unit travel obtained by evaluating crops that are successively harvested by traveling, and harvest information from the position of the machine at the time of harvesting the crops and the crop evaluation value
  • a field farming map that causes a computer to realize a function to generate a field map and a function to generate a field farming map by map-matching the function to generate the fallen grain position information and the harvest information on a map Formation program is recorded.
  • the reaper 2 is connected to the front of the machine body 1 including the pair of left and right crawler traveling devices 10 so as to be able to move up and down around the horizontal axis X.
  • a threshing device 11 and a grain tank 12 for storing grains are provided at the rear of the machine body 1 in a state of being aligned in the machine body width direction.
  • a cabin 14 is provided at the front right side of the airframe 1 to cover the boarding driver, and a driving engine 15 is provided below the cabin 14.
  • the threshing device 11 internally receives a reaping grain weir which is cut by the reworking unit 2 and transported backward, and the original origin of the weir by the threshing feed chain 111 and the pinching rail 112
  • the tip end side is threshed with a threshing cylinder 113 while holding and conveying.
  • the grain sorting process is performed on the threshing treatment product in the sorting unit provided below the threshing drum 113.
  • the grain sorted by the sorting unit is transported to the grain tank 12 and stored in the grain tank 12.
  • a grain discharging device 13 for discharging grains stored in the grain tank 12 to the outside is provided.
  • the reaper 2 is provided with a plurality of raising devices 21, a cutting device 22 of a hair clipper type, a grain transporting device 23 and the like.
  • the inducing device 21 causes the fallen rice straw to fall.
  • the cutting device 22 cuts the origin of the cropped rice straw which has been raised.
  • the grain feeder conveying device 23 is directed toward the beginning end of the threshing feed chain 111 of the threshing device 11 located on the rear side of the machine while gradually changing the cropped grain gutter in the vertical posture in which the stock origin is cut to a lying posture. Transport
  • the cereal grain conveying apparatus 23 includes a merging and conveying unit 231, a stock origin pinching and conveying apparatus 232, an ear tip engaging and conveying apparatus 233, a supply and conveyance apparatus 234, and the like.
  • the merging and conveying portion 231 conveys the plural rows of reaping grain remnants cut by the cutting device 22 while collecting them at the center in the cutting width direction.
  • the stock origin holding conveyance device 232 holds the stock origin of the gathered harvesting grain gutter and carries it backward.
  • the ear tip locking and conveying device 233 locks and transports the tip side of the reaper.
  • the feeding and conveying device 234 guides the stock origin of the harvesting grain gutter to the threshing feed chain 111 from the terminal end of the stock holding and conveying device 232.
  • a photographing unit 70 provided with a color camera is provided.
  • the fore-and-aft extension of the imaging field of view of the imaging unit 70 substantially reaches the horizon from the front end region of the reaper 2.
  • the breadth of the field of view in the field of view reaches about 10 m to several tens of meters.
  • the photographed image acquired by the photographing unit 70 is converted into image data and sent to the control system of the combine.
  • the photographing unit 70 photographs a field at the time of harvesting work.
  • the control system of the combine has a function of recognizing the fallen grain as the recognition object from the image data sent from the photographing unit 70.
  • a normal assembled cereal group is indicated by a symbol Z0
  • a fallen cereal group is indicated by a symbol Z2.
  • a satellite positioning module 80 is also provided on the ceiling of the cabin 14.
  • the satellite positioning module 80 includes a satellite antenna for receiving global navigation satellite system (GNSS) signals (including GPS signals).
  • GNSS global navigation satellite system
  • an inertial navigation unit incorporating a gyro acceleration sensor and a magnetic direction sensor is incorporated in the satellite positioning module 80.
  • the satellite positioning module 80 is disposed at the rear of the ceiling of the cabin 14 for the convenience of drawing.
  • the satellite positioning module 80 be disposed, for example, at a position closer to the center of the fuselage in the front end of the ceiling so as to approach the position of the cutting device 22 right above the left and right center as much as possible.
  • This combine has a function of calculating and outputting grain yield and taste as a crop evaluation value per unit run obtained by evaluating crops to be harvested sequentially. Specifically, as shown in FIG. 2, the amount (that is, the yield) of the grain supplied from the threshing apparatus 11 to the grain tank 12 with the passage of time, and the taste (water, protein, etc.) of the grain Is measured, and based on the measurement result, the evaluation module 4A calculates and outputs the yield and the taste as a crop evaluation value.
  • a yield measurement unit 120 for measuring the yield and a taste measuring unit 125 for measuring the taste are provided in the end region of the supply line 130 of the grain connecting the threshing device 11 and the grain tank 12.
  • a screw conveyor 131 which rotates around an axis PX is provided in a grain tank inner pipe portion of the supply pipe 130. The end of the housing 132 of the screw conveyor 131 is used as a housing of the yield measuring unit 120, and an opening functioning as the outlet 122 of the yield measuring unit 120 is formed.
  • the yield measuring unit 120 includes a discharge rotating body 121 which rotates around an axis PX to discharge the grain fed by the screw conveyor 131, and a load cell structure 123 which detects a load generated when the grain is discharged. Is equipped.
  • the load received by the load cell structure 123 by the grains discharged from the discharge port 122 by the release rotary body 121 is correlated with the release amount (that is, the yield) of the grain per one rotation of the release rotary body 121.
  • the yield per unit time is calculated from the rotation number signal of the discharge rotating body 121 and the load cell signal of the load cell structure 123. Furthermore, a unit running yield is calculated and output as a crop evaluation value based on the yield per unit time and the traveling speed.
  • the taste measuring unit 125 irradiates the grain with a light beam and spectrally analyzes the returned light beam to obtain a measurement value concerning moisture and protein components.
  • the taste measuring unit 125 comprises a cylindrical container 129 having a receiving opening 126 for receiving at least a portion of the grain released by the yield measuring unit 120 and a discharge opening 127 for releasing the received grain.
  • the shutter 128 is provided in the cylindrical container 129. The shutter 128 enables the temporary storage of kernels received through the inlet 126 or the flow of kernels to the outlet 127 by opening and closing.
  • the taste calculating process executed in the evaluation module 4A when the shutter 128 is changed to the storage (closed) posture and the grains of a predetermined amount are stored in the cylindrical container 129, the taste measurement of the spectrometry method is started. From the measured value, the taste value is calculated and output as a crop evaluation value. When this taste measurement is completed, the shutter 128 is changed to the release (open) posture, and the stored grains are released. Immediately after that, the shutter 128 is returned to the storable posture, and shifts to the next taste calculation, and the taste value calculated in order is output as a crop evaluation value.
  • the unit traveling yield calculated in the yield calculating process is related to the traveling locus of the aircraft 1 obtained from the vehicle position calculated by the vehicle position calculating unit 66 in the harvest information generating unit 4B. Thus, the yield is sequentially recorded as the combine harvester travels.
  • the taste value calculated in the taste calculation process is also related to the travel locus of the aircraft 1 obtained from the vehicle position calculated by the vehicle position calculation unit 66 in the harvest information generation unit 4B. As a result, the taste value is sequentially recorded as the combine harvester travels.
  • the unit traveling yield and the unit traveling taste value are associated with the unit traveling distance in the field (indicated by P in FIG. 2) as the harvest information. Since the harvest position is calculated from the vehicle position calculated based on the positioning data from the satellite positioning module 80, the position on the map can be represented by the absolute azimuthal position represented by the latitude and longitude or the coordinate position in the field coordinates. is there. Therefore, from this harvest information, it is possible to generate a yield map and a taste map that show the distribution of yield and taste per unit distance traveled in the field (resultingly, per minute section of the field).
  • the distance between the antenna of the satellite positioning module 80 and the reaper 2 and the yield for the grain from the harvesting of the grain is set in advance.
  • FIG. 3 shows a functional block diagram of a control system built inside the combine aircraft 1.
  • the control system of this embodiment is composed of an electronic control unit called a large number of ECUs, various operation devices, sensors and switches, and a wiring network such as an in-vehicle LAN for data transmission between them.
  • the notification device 91 is a device for notifying a driver or the like of a work traveling state and various warnings, and is a buzzer, a lamp, a speaker, a display, or the like.
  • the communication unit 92 is used to exchange data with the cloud computer system 100 or the portable communication terminal 200 installed at a remote place.
  • the mobile communication terminal 200 is a tablet computer operated by a supervisor (including a driver) at the work travel site.
  • the control unit 6 is a core element of this control system, and is shown as a collection of a plurality of ECUs.
  • the positioning data from the satellite positioning module 80 and the image data from the imaging unit 70 are input to the control unit 6 through the wired network
  • the control unit 6 includes an output processing unit 6B and an input processing unit 6A as an input / output interface.
  • the output processing unit 6B is connected to the vehicle travel device group 7A and the work device device group 7B.
  • the vehicle travel device group 7A includes control devices related to vehicle travel (for example, an engine control device, a shift control device, a braking control device, a steering control device, etc.).
  • the work device group 7B includes power control devices and the like in the reaper 2, the threshing device 11, the grain discharging device 13, and the grain conveying device 23.
  • a traveling system detection sensor group 8A, a working system detection sensor group 8B, and the like are connected to the input processing unit 6A.
  • the traveling system detection sensor group 8A includes a sensor that detects the state of an engine speed adjuster, an accelerator pedal, a brake pedal, a gearshift operator, and the like.
  • the working system detection sensor group 8B includes a cutting unit 2, a threshing device 11, a grain discharging device 13, and a device state in the grain conveying device 23 and a sensor for detecting the state of the grain or grain.
  • the control unit 6 includes a work travel control module 60, an image recognition module 5, a data processing module 50, a machine position calculation unit 66, a notification unit 67, and an evaluation module 4A and a harvest information generation unit described with reference to FIG. 4B is provided.
  • the notification unit 67 generates notification data based on an instruction or the like from each functional unit of the control unit 6, and gives the notification data to the notification device 91.
  • the aircraft position calculation unit 66 calculates the aircraft position which is the map coordinates (or field coordinates) of the aircraft 1 based on the positioning data sequentially sent from the satellite positioning module 80.
  • the combine according to this embodiment can travel in both automatic travel (automatic steering) and manual travel (manual steering).
  • the work travel control module 60 includes an automatic work travel instruction unit 63 and a travel route setting unit 64.
  • a traveling mode switch (not shown) is provided in the cabin 14 to select one of an automatic traveling mode in which the vehicle travels by automatic steering and a manual steering mode in which the vehicle travels by manual steering. By operating the travel mode switch, it is possible to shift from manual steering travel to automatic steering travel, or shift from automatic steering travel to manual steering travel.
  • the traveling control unit 61 has an engine control function, a steering control function, a vehicle speed control function, and the like, and provides a traveling control signal to the vehicle traveling device group 7A.
  • the work control unit 62 provides a work control device group 7B with a work control signal in order to control the movement of the reaper 2, the threshing device 11, the grain discharging device 13, the grain feeding device 23, and the like.
  • the traveling control unit 61 When the manual steering mode is selected, the traveling control unit 61 generates a control signal based on an operation by the driver to control the vehicle traveling device group 7A.
  • the traveling control unit 61 controls the traveling equipment group 7A related to steering and the traveling equipment group 7A related to vehicle speed based on the automatic traveling instruction given by the automatic work traveling instruction unit 63. .
  • the travel route setting unit 64 develops a travel route for automatic travel created by any of the control unit 6, the mobile communication terminal 200, the cloud computer system 100, and the like in the memory.
  • the travel route developed in the memory is sequentially used as a target travel route in automatic travel. Even if this traveling route is manual traveling, it is also possible to use the guidance for the combine to travel along the traveling route.
  • the automatic work travel instruction unit 63 generates an automatic steering instruction and a vehicle speed instruction, and gives the travel control unit 61.
  • the automatic steering command is generated so as to eliminate the azimuth deviation and the positional deviation between the traveling route developed by the traveling route setting unit 64 and the vehicle position calculated by the machine position calculation unit 66.
  • the vehicle speed command is generated based on a previously set vehicle speed value.
  • the automatic work travel instruction unit 63 gives the work control unit 62 an operation device operation instruction according to the vehicle position and the traveling state of the vehicle.
  • the image recognition module 5 receives image data of a captured image sequentially acquired by the imaging unit 70 sequentially.
  • the image recognition module 5 estimates an existing area in the photographed image in which a recognition target exists, and outputs recognition output data including an existing area and an estimated probability when the existing area is estimated as a recognition result.
  • the image recognition module 5 is constructed using neural network technology adopting deep learning.
  • the flow of generation of recognition output data by the image recognition module 5 is shown in FIG. 4 and FIG.
  • the image recognition module 5 receives pixel values of RGB image data as input values.
  • the authentication object to be estimated is the area where the fallen cereals are present (hereinafter referred to as the fallen cereals area). Therefore, the recognition output data as the recognition result includes the fallen grain area indicated by a rectangle and the estimated probability when the falling grain area is estimated.
  • the estimation result is schematically shown, and the fallen grain area is indicated by a rectangular frame given a reference F2.
  • the fallen grain area is defined by four corner points respectively, but the coordinate position on the photographed image of the four corner points of each such rectangle is also included in the estimation result.
  • a fall kernel area is not output and its estimation probability becomes zero.
  • the image recognition module 5 is configured such that the estimation probability of the recognition object is reduced as the recognition object (falling grain) is located farther from the imaging unit 70 in the photographed image. Is set. As a result, recognition of an object to be recognized in an imaging region whose resolution is low due to being far from the imaging unit 70 is made strict, and erroneous recognition is reduced.
  • the data processing module 50 processes recognition output data output from the image recognition module 5. As shown in FIG. 3 and FIG. 5, the data processing module 50 of this embodiment includes a fallen grain weir position information generating unit 51 and a statistical processing unit 52.
  • the fallen grain weir position information generation unit 51 generates the fallen grain weir position information indicating the position on the map of the recognition object from the machine position at the time when the photographed image is acquired and the recognition output data.
  • the position on the map where the fallen cereals are present, which is included in the recognition output data, is the coordinate position (camera coordinate position) on the photographed image of the four corner points of the rectangle indicating the fallen cereals as the coordinate on the map It is obtained by converting.
  • the photographing unit 70 acquires photographed images at predetermined time intervals (for example, 0.5 seconds) and inputs the image data to the image recognition module 5, the image recognition module 5 also recognizes and outputs recognition output data at the same time intervals. Output Therefore, in the case where the shooting field of view of the photographing unit 70 includes the falling grain moth, a plurality of recognition output data usually includes the existing region for the same falling grain moth. As a result, multiple pieces of fallen grain position information for the same fallen grain can be obtained.
  • the estimated probability (that is, the estimated probability of the existence region of the fallen cereal weir included in the fallen cereal weir position information) included in the recognition output data which is each original data is between the photographing unit 70 and the fallen cereal weir Because the positional relationship of is different, it often takes different values.
  • such a plurality of fallen cereal weir position information is stored, and the estimated probability included in each of the plurality of memorized fallen cereal weir position information is statistically calculated.
  • a representative value of the estimated probability group is determined using a statistical operation on the estimated probabilities of the plurality of recognition object position information.
  • a plurality of pieces of recognition target object position information can be corrected to one piece of optimum recognition target object position information using the representative value.
  • One example of such correction is to obtain the arithmetic mean value or weighted mean value or median value of each estimated probability as a reference value (representative value), and obtain the logical sum of the existing regions having the estimated probability equal to or higher than the reference value It is to generate the fallen grain moth correction position information which makes an optimal existence area.
  • the traveling operation control and the warning notification set in advance are performed when recognizing the fallen grain area. It will be.
  • the evaluation module 4A calculates the taste value (crop evaluation value) of grain through the taste calculation process, and calculates the grain yield (crop evaluation value) through the yield calculation process.
  • the taste value and the yield sequentially outputted from the evaluation module 4A with the progress of the work travel are given to the harvest information generation unit 4B.
  • the harvest information generation unit 4B generates harvest information by associating the taste value and the yield sequentially given with the traveling track of the airframe 1 and recording the result.
  • the harvest information generated by the harvest information generation unit 4B and the fallen grain crucible position information generated by the fallen grain crucible position information generation unit 51 are uploaded to the cloud computer system 100 through the communication unit 92. Ru.
  • a field farming management map generation unit 101 is constructed, which generates a field farming management map by aligning the fallen grain weir position information and the harvest information in a map-wise manner.
  • FIG. 6 schematically shows an example of the farm farming management map.
  • the fallen grain weir map in which the presence area (indicated by hatching) of the fallen grain weir is assigned to the minute compartment set in the field, and the yield (q11,.
  • a taste map in which taste values (shown as w11,...) Are assigned to the same minute sections.
  • This field farming map further includes a fertilization plan map in which the next fertilization amount (indicated by f11,...) Is recorded in the same minute section.
  • the division of the same size is used for the minute section in each map, you may use the division of a different size, respectively.
  • Calculation of the type of fertilizer and the amount of fertilizer application may be performed automatically by computer software, or the farmer may do it himself while viewing the farming map. Also, a semi-automatic method may be adopted in which the farmer corrects the fertilization amount calculated by the computer software.
  • the fallen grain weir was set as the recognition object to be recognized by the image recognition module 5, but other recognition objects (for example, weed groups or people that were stretched higher than the planted rice weir) And obstacles) may be additionally set.
  • the work travel control module 60 is configured to perform necessary control in response to the recognition of weeds and obstacles.
  • the image recognition module 5 is constructed using deep learning type neural network technology. Alternatively, an image recognition module 5 constructed using other machine learning techniques may be employed.
  • each functional unit shown in FIG. 3 is divided mainly for the purpose of explanation. In practice, each functional unit may be integrated with another functional unit or may be further divided into a plurality of functional units.
  • the present invention is not only a combine harvester that harvests rice, wheat, etc., but also a combine that harvests other crops such as corn, carrots, etc., if it is a harvester having a function of photographing a field and a function of calculating an aircraft position. It is also applicable to harvesters that harvest
  • Aircraft position calculation unit 6 Control Unit 6A: input processing unit 6B: output processing unit 60: work traveling control module 61: traveling control unit 62: work control unit 63: automatic work traveling instruction unit 64: traveling route setting unit 66: machine position calculating unit 70: photographing unit 80: Satellite positioning module 91: Notification device 120: Yield measurement container 125: Taste measurement container 100: Cloud computer system 101: Field farming management map generation unit 200: Mobile communication terminal

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Abstract

倒伏穀稈の検知を将来の営農計画に利用できるようにする情報管理技術が要望されている。コンバインは、機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部６６と、収穫作業時に圃場を撮影する撮影部７０と、撮影部７０によって取得された撮影画像の画像データが入力され、撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュール５と、遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュール４Ａと、機体位置と認識出力データとから倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部５１と、農作物を収穫した時点の機体位置と作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部４Ｂとを備える。

Description

コンバイン、圃場営農マップ生成方法、圃場営農マップ生成プログラム及び圃場営農マップ生成プログラムが記録された記録媒体
　本発明は、圃場を走行しながら農作物を収穫し、撮影部によって取得された撮影画像に基づく営農支援が可能なコンバイン、及びそのようなコンバインによって取得された情報を用いる圃場営農マップ生成方法に関する。
　コンバインの刈取作業において、刈取時期における植立穀稈は直立状態のものだけでなく、倒伏状態になっているものがある。このような倒伏状態の植立穀稈の刈取作業では、直立状態の植立穀稈の刈取作業とは異なる制御が要求される。例えば、特許文献１によるコンバインでは、刈取部の前方の穀稈を撮影するテレビカメラと画像処理装置が備えられている。画像処理装置は、テレビカメラからの画像と、予め記憶させておいた種々の穀稈の植立状態を示す画像とを比較して、穀稈の植立状態を検出する。その際、刈取部前方の穀稈の一部が倒伏していることが検出されると、掻込みリールが穀稈倒伏側を下方にして傾動される。これにより、倒伏穀稈の刈取性能を向上させることが意図されている。
　特許文献２によるコンバインでは、刈取作業時に取得された電子カメラによる撮影画像に基づいて求められたパワースペクトル分布から、刈取り前に植立穀稈の倒伏度合の評価判定が行われる。この倒伏度合に応じて適時に車速等の制御を行うことで脱穀負荷の調整が行われ、円滑な脱穀作業が実現される。
特開平１１－１５５３４０号公報 特開平１０－３０４７３４号公報
　特許文献１や特許文献２によるコンバインにおいては、農作物の刈取り収穫作業時に、倒伏穀稈を検知し、その検出結果に基づいて、作業走行制御が調整されている。農作物の収穫は、毎年繰り返し行わるにもかかわらず、刈取り収穫作業時における倒伏穀稈の検知情報は、その作業時にしか利用されていない。例えば、倒伏穀稈が局地的な肥料過多（窒素過多）や日当たり事情によって生じるとすれば、倒伏穀稈の存在位置を示す情報は、次回の農作物の栽培と収穫の計画、つまり営農計画に利用することで、倒伏穀稈の低減を図ることも可能である。
　このような実情に鑑み、倒伏穀稈の検知を将来の営農計画に利用できるようにする情報管理技術が要望されている。
　本発明の特徴は、圃場を走行しながら農作物を収穫するコンバインであって、衛星測位モジュールからの測位データに基づいて機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部と、前記機体に設けられ、収穫作業時に前記圃場を撮影する撮影部と、前記撮影部によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力され、前記撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された前記倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュールと、遂次収穫される前記農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュールと、前記撮影画像が取得された時点の前記機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部と、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部とを備えている点にある。
　本発明では、撮影画像に倒伏穀稈が写っている場合、画像認識モジュールによって、当該撮影画像である画像データから、倒伏穀稈領域が推定される。さらには、撮影画像が取得された時点の地図座標で示された機体位置が機体位置算出部によって算出されているので、当該機体位置と、倒伏穀稈領域を示す認識出力データとから、倒伏穀稈の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報が生成される。同時に、遂次収穫される農作物単位走行当たりの作物評価値が求められ、この農作物の収穫した時点の機体位置とこの農作物の作物評価値とから、収穫情報が生成される。その結果、地図上における倒伏穀稈領域の分布が倒伏穀稈位置情報から確認できるとともに、地図上における農作物の作物評価値の分布が収穫情報から確認できる。圃場における倒伏穀稈領域の分布と作物評価値の分布とを対比することで、次回の農作物の栽培では、倒伏穀稈領域に対する施肥量を低減させたり、植付け量を調整したりすることも可能となる。本発明によるコンバインを採用することにより、倒伏穀稈の地図上の位置（倒伏穀稈とコンバインとの距離）を考慮した収穫作業支援の制御が可能となるのは当然ながら、次回の営農計画を支援する情報が得られるようになる。
　農作物の収穫では、収穫量である収量や収穫物の食味が重要な評価量となる。農作物が小麦や米などであれば、走行距離当たり（時間当たり）に穀粒タンク投入される穀粒の収量、及び、走行距離当たり（時間当たり）に収穫された穀粒の水分やタンパク成分が遂次測定可能である。このため、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記作物評価値には、収量又は食味あるいはその両方が含まれている。これにより、圃場における倒伏穀稈領域の位置と、圃場の位置に依存した収量や食味の把握が可能となる。
　本発明の好適な実施形態の１つでは、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部が、機体内部の制御系や、クラウドコンピュータシステムや、遠隔地に設けられたサーバ等に構築されている。このような圃場営農マップは、圃場における区画単位の倒伏穀稈領域の分布を示す倒伏穀稈マップと、圃場における区画単位の収量と食味と分布を示す収穫マップとを、地図座標又は圃場座標が一致するように組み合わせることで生成することができる。圃場営農マップがコンバイン又はコンバインに付属している通信端末（液晶モニタやタブレットコンピュータやスマートフォンなど）で生成された場合には、この圃場営農マップをクラウドコンピュータシステムにアップロードしておくことで、いつでもどこからでも利用することができる。このような圃場営農マップにより、倒伏穀稈領域における作物評価値を区画単位で分析することができる。例えば、作物評価値が収量であれば、このような圃場営農マップから、倒伏穀稈領域と非倒伏穀稈領域との間で生じる収量差が明確にかつ簡単に把握することができ、今後の施肥計画などの営農計画において参照することができる。
　さらに、コンバインで生成される倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを、クラウドコンピュータシステムにアップロードし、クラウドコンピュータシステム側で圃場営農マップを生成することも可能である。なお、このクラウドコンピュータシステムは、コンピュータネットワークを用いて、種々の情報サービスを、一括して、又は分散して、各ユーザに提供するシステムの総称として用いられており、従来のサーバ・クライアントシステム、パーソナルな情報交換システムなども含まれている。
　本発明は、上述したような圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成方法も権利対象としている。本発明に係る圃場営農マップ生成方法は、コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力するステップと、前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成するステップと、前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力するステップと、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成するステップと、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成するステップとからなる。
　本発明によれば、コンバインを作業走行させると、倒伏穀稈位置情報及び収穫情報が生成され、そして、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを地図的に整合させるだけで、圃場営農マップが生成される。なお、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とが、共通のベースとなる地図データを用いて生成されていると、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを地図的に整合させることも不要となる。
　また、本発明に係る圃場営農マップ生成プログラムは、コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する機能と、前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する機能と、前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する機能と、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する機能と、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する機能と、をコンピュータに実現させる。
　また、本発明に係る圃場営農マップ生成プログラムが記録された記録媒体は、コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する機能と、前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する機能と、前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する機能と、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する機能と、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する機能と、をコンピュータに実現させる圃場営農マップ生成プログラムが記録されている。
コンバインの全体側面図である。 食味及び収量を測定して単位走行当たりの食味及び収量を示す収穫情報を生成する過程を説明する模式図である。 コンバインの制御系の機能を示す機能ブロック図である。 画像認識モジュールによる認識出力データの生成の流れを模式的に示す説明図である。 撮像画像から圃場営農マップを生成するまでのデータの流れを示すデータ流れ図である。 圃場営農マップの一例を示す模式図である。
　以下、本発明に係る収穫機の一例としてのコンバインの実施形態を図面に基づいて説明する。この実施形態で、機体１の前後方向を定義するときは、作業状態における機体進行方向に沿って定義する。図１に符号（Ｆ）で示す方向が機体前側、図１に符号（Ｂ）で示す方向が機体後側である。機体１の左右方向を定義するときは、機体進行方向視で見た状態で左右を定義する。
　図１に示すように、コンバインでは、左右一対のクローラ走行装置１０を備えた機体１の前部に横軸芯Ｘ周りで昇降操作自在に刈取部２が連結されている。機体１の後部には、機体横幅方向に並ぶ状態で脱穀装置１１と、穀粒を貯留する穀粒タンク１２とが備えられている。機体１の前部右側箇所に搭乗運転部を覆うキャビン１４が備えられ、このキャビン１４の下方に駆動用のエンジン１５が備えられている。
　図１に示すように、脱穀装置１１は、刈取部２で刈り取られて後方に搬送されてくる刈取穀稈を内部に受け入れて、穀稈の株元を脱穀フィードチェーン１１１と挟持レール１１２とによって挟持搬送しながら穂先側を扱胴１１３にて脱穀処理する。そして、扱胴１１３の下方に備えられた選別部にて脱穀処理物に対する穀粒選別処理が実行される。そして、前記選別部で選別された穀粒が穀粒タンク１２へ搬送され、穀粒タンク１２に貯留される。また、詳述はしないが、穀粒タンク１２にて貯留される穀粒を外部に排出する穀粒排出装置１３が備えられている。
　刈取部２には、複数の引き起こし装置２１、バリカン型の切断装置２２、穀稈搬送装置２３等が備えられている。引き起こし装置２１は、倒伏した植立穀稈を引き起こす。切断装置２２は、引起された植立穀稈の株元を切断する。穀稈搬送装置２３は、株元が切断された縦姿勢の刈取穀稈を徐々に横倒れ姿勢に変更させながら、機体後方側に位置する脱穀装置１１の脱穀フィードチェーン１１１の始端部に向けて搬送する。
　穀稈搬送装置２３は、合流搬送部２３１、株元挟持搬送装置２３２、穂先係止搬送装置２３３、供給搬送装置２３４等を備えている。合流搬送部２３１は、切断装置２２により刈り取られた複数条の刈取穀稈を刈幅方向中央に寄せ集めながら搬送する。株元挟持搬送装置２３２は、寄せ集めた刈取穀稈の株元を挟持して後方に搬送する。穂先係止搬送装置２３３は、刈取穀稈の穂先側を係止搬送する。供給搬送装置２３４は、株元挟持搬送装置２３２の終端部から刈取穀稈の株元を脱穀フィードチェーン１１１に向けて案内する。
　キャビン１４の天井部の前端に、カラーカメラを備えた撮影部７０が設けられている。撮影部７０の撮影視野の前後方向の広がりは、刈取部２の前端領域からほぼ地平線に達している。撮影視野の幅方法の広がりは、１０ｍ程度から数十ｍに達している。撮影部７０によって取得された撮影画像は、画像データ化され、コンバインの制御系に送られる。
　撮影部７０は、収穫作業時に圃場を撮影する。コンバインの制御系は、撮影部７０から送られてきた画像データから倒伏穀稈を認識対象物として認識する機能を有する。図１では、正常な植立穀稈群が符号Ｚ０で示され、倒伏穀稈群が符号Ｚ２で示されている。
　キャビン１４の天井部には、衛星測位モジュール８０も設けられている。衛星測位モジュール８０には、ＧＮＳＳ（global navigation satellite system）信号（ＧＰＳ信号を含む）を受信するための衛星用アンテナが含まれている。衛星測位モジュール８０による衛星航法を補完するために、ジャイロ加速度センサや磁気方位センサを組み込んだ慣性航法ユニットが衛星測位モジュール８０に組み込まれている。もちろん、慣性航法ユニットは別の場所に配置できる。図１において、衛星測位モジュール８０は、作図の便宜上、キャビン１４の天井部における後部に配置されている。ただし、衛星測位モジュール８０は、例えば、切断装置２２の左右中央部の直上方位置にできるだけ近づくように、天井部の前端部における機体中央側寄りの位置に配置されていると好適である。
　このコンバインには、遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値として、穀粒の収量と食味を算出して出力する機能が備えられている。具体的には、図２で示されているように、時間経過とともに脱穀装置１１から穀粒タンク１２に供給される穀粒の量（つまり収量）と、その穀粒の食味（水分やタンパクなど）が測定され、その測定結果に基づいて、評価モジュール４Ａが、作物評価値としての収量と食味を算出し、出力する。
　この実施形態では、穀粒タンク１２内に、収量測定のための収量測定ユニット１２０と、食味測定（ここでは水分とタンパク成分の測定）のための食味測定ユニット１２５とが設けられている。収量測定ユニット１２０は、脱穀装置１１と穀粒タンク１２とを接続する穀粒の供給管路１３０の終端領域に設けられている。供給管路１３０の穀粒タンク内管路部分には軸心ＰＸ周りで回転するスクリューコンベヤ１３１が装備されている。スクリューコンベヤ１３１のハウジング１３２の終端は、収量測定ユニット１２０のハウジングとして利用されており、収量測定ユニット１２０の放出口１２２として機能する開口が形成されている。収量測定ユニット１２０は、スクリューコンベヤ１３１で送られてきた穀粒を放出するために軸心ＰＸ周りで回転する放出回転体１２１と、この穀粒の放出時に生じる荷重を検出するロードセル構造体１２３とを備えている。放出回転体１２１によって放出口１２２から放出される穀粒によってロードセル構造体１２３が受ける荷重は、放出回転体１２１の一回転当たりの穀粒の放出量（つまり収量）と相関関係がある。
　評価モジュール４Ａにおいて実行される収量算定処理では、放出回転体１２１の回転数信号と、ロードセル構造体１２３のロードセル信号とから、単位時間当たりの収量が算定される。さらに、この単位時間当たりの収量と走行速度とに基づいて単位走行収量が作物評価値として算定され、出力される。
　食味測定ユニット１２５は、穀粒に光ビームを照射して戻ってきた光ビームを分光分析することで水分やタンパク質成分に関する測定値を求める。この実施形態では、食味測定ユニット１２５は、収量測定ユニット１２０によって放出された穀粒の少なくとも一部を受け入れる受け入れ口１２６と、受け入れた穀粒を放出する放出口１２７とを有する筒状容器１２９を備えている。さらにその筒状容器１２９にシャッタ１２８が設けられている。シャッタ１２８は、受け入れ口１２６を通じて受け入れた穀粒の一時的な貯留又は放出口１２７への穀粒の流通をその開閉によって可能にする。
　評価モジュール４Ａにおいて実行される食味算定処理では、シャッタ１２８が貯留（閉）姿勢に変更され、所定量の穀粒が筒状容器１２９に貯留されると、分光測定方式の食味測定が開始され、その測定値から食味値が作物評価値として算定され、出力される。この食味測定が終了すると、シャッタ１２８が放出（開）姿勢に変更され、貯留されていた穀粒が放出される。その後すぐに、シャッタ１２８が貯留可能姿勢に戻され、次の食味算定に移行し、順次、算定された食味値が作物評価値として出力される。
　収量算定処理で算定された単位走行収量は、収穫情報生成部４Ｂにおいて、機体位置算出部６６によって算出される機体位置から求められる機体１の走行軌跡と関係づけられる。これにより、収量はコンバインの収穫作業走行に伴って順次記録されていく。
　食味算定処理で算定された食味値も、収穫情報生成部４Ｂにおいて、機体位置算出部６６によって算出される機体位置から求められる機体１の走行軌跡と関係づけられる。これにより、食味値はコンバインの収穫作業走行に伴って順次記録されていく。
　その結果、単位走行収量と単位走行食味値とが、収穫情報として、圃場における単位走行距離（図２では添え字付きのＰで示されている）と関係付けられることになる。収穫位置は、衛星測位モジュール８０からの測位データに基づいて算出された機体位置から演算されるので、緯度経度で表す絶対方位位置や圃場座標における座標位置で表すことができる、地図上の位置である。したがって、この収穫情報から、圃場における単位走行距離当たり（結果的には、圃場の微小区画当たり）の収量と食味の分布を示す収量マップ及び食味マップの生成が可能となる。
　なお、衛星測位モジュール８０からの測位データに基づいて算定される機体位置から収穫位置を求めるために、衛星測位モジュール８０のアンテナと刈取部２との距離、穀稈の刈取りからその穀粒に対する収量測定及び食味測定までの時間的な遅れ量が予め設定されている。
　図３には、コンバインの機体１の内部に構築された制御系の機能ブロック図が示されている。この実施形態の制御系は、多数のＥＣＵと呼ばれる電子制御ユニット、各種動作機器、センサ群やスイッチ群、それらの間のデータ伝送を行う車載ＬＡＮなどの配線網から構成されている。報知デバイス９１は、運転者等に作業走行状態や種々の警告を報知するためのデバイスであり、ブザー、ランプ、スピーカ、ディスプレイなどである。通信部９２は、このコンバインの制御系が、遠隔地に設置されているクラウドコンピュータシステム１００や携帯通信端末２００との間でデータ交換するために用いられる。携帯通信端末２００は、ここでは、作業走行現場における監視者（運転者も含む）が操作するタブレットコンピュータである。制御ユニット６は、この制御系の中核要素であり、複数のＥＣＵの集合体として示されている。衛星測位モジュール８０からの測位データ、及び、撮影部７０からの画像データは、配線網を通じて制御ユニット６に入力される。
　制御ユニット６は、入出力インタフェースとして、出力処理部６Ｂと入力処理部６Ａとを備えている。出力処理部６Ｂは、車両走行機器群７Ａ及び作業装置機器群７Ｂと接続されている。車両走行機器群７Ａには、車両走行に関する制御機器（例えばエンジン制御機器、変速制御機器、制動制御機器、操舵制御機器など）が含まれている。作業装置機器群７Ｂには、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３における動力制御機器などが含まれている。
　入力処理部６Ａには、走行系検出センサ群８Ａや作業系検出センサ群８Ｂなどが接続されている。走行系検出センサ群８Ａには、エンジン回転数調整具、アクセルペダル、ブレーキペダル、変速操作具などの状態を検出するセンサが含まれている。作業系検出センサ群８Ｂには、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３における装置状態及び穀稈や穀粒の状態を検出するセンサが含まれている。
　制御ユニット６には、作業走行制御モジュール６０、画像認識モジュール５、データ処理モジュール５０、機体位置算出部６６、報知部６７、さらには、図２を用いて説明した評価モジュール４Ａ及び収穫情報生成部４Ｂが備えられている。
　報知部６７は、制御ユニット６の各機能部からの指令等に基づいて報知データを生成し、報知デバイス９１に与える。機体位置算出部６６は、衛星測位モジュール８０から逐次送られてくる測位データに基づいて、機体１の地図座標（又は圃場座標）である機体位置を算出する。
　この実施形態のコンバインは自動走行（自動操舵）と手動走行（手動操舵）の両方で走行可能である。作業走行制御モジュール６０には、走行制御部６１と作業制御部６２とに加えて、自動作業走行指令部６３及び走行経路設定部６４が備えられている。自動操舵で走行する自動走行モードと、手動操舵で走行する手動操舵モードとのいずれかを選択する走行モードスイッチ（非図示）がキャビン１４内に設けられている。この走行モードスイッチを操作することで、手動操舵走行から自動操舵走行への移行、あるいは自動操舵走行から手動操舵走行への移行が可能である。
　走行制御部６１は、エンジン制御機能、操舵制御機能、車速制御機能などを有し、車両走行機器群７Ａに走行制御信号を与える。作業制御部６２は、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３などの動きを制御するために、作業装置機器群７Ｂに作業制御信号を与える。
　手動操舵モードが選択されている場合、運転者による操作に基づいて、走行制御部６１が制御信号を生成し、車両走行機器群７Ａを制御する。自動操舵モードが選択されている場合、自動作業走行指令部６３によって与えられる自動走行指令に基づいて、走行制御部６１は、操舵に関する車両走行機器群７Ａや車速に関する車両走行機器群７Ａを制御する。
　走行経路設定部６４は、制御ユニット６、携帯通信端末２００、クラウドコンピュータシステム１００などのいずれかで作成された自動走行のための走行経路をメモリに展開する。メモリに展開された走行経路は、順次自動走行における目標走行経路として用いられる。この走行経路は、手動走行であっても、コンバインが当該走行経路に沿って走行するためのガイダンスのために利用することも可能である。
　自動作業走行指令部６３は、より詳しくは、自動操舵指令及び車速指令を生成して、走行制御部６１に与える。自動操舵指令は、走行経路設定部６４によって展開された走行経路と、機体位置算出部６６によって算出された自車位置との間の方位ずれ及び位置ずれを解消するように生成される。車速指令は、前もって設定された車速値に基づいて生成される。さらに、自動作業走行指令部６３は、作業制御部６２に、自車位置や自車の走行状態に応じて、作業装置動作指令を与える。
　画像認識モジュール５には、撮影部７０によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力される。画像認識モジュール５は、この撮影画像における認識対象物が存在する存在領域を推定し、存在領域及び存在領域が推定された際の推定確率を含む認識出力データを、認識結果として出力する。画像認識モジュール５は、深層学習を採用したニューラルネットワーク技術を用いて構築されている。
　画像認識モジュール５による認識出力データの生成の流れが、図４及び図５に示されている。画像認識モジュール５には、ＲＧＢ画像データの画素値が入力値として入力される。この実施形態では、推定される認証対象物は倒伏穀稈の存在領域(以下、倒伏穀稈領域と称する)である。したがって、認識結果としての認識出力データには、矩形で示されている倒伏穀稈領域と、その倒伏穀稈領域を推定した際の推定確率が含まれる。
　図４では、推定結果は模式化されており、倒伏穀稈領域は符号Ｆ２を付与された矩形の枠で示されている。倒伏穀稈領域は、それぞれ４つのコーナ点で規定されるが、そのような各矩形の４つのコーナ点の撮影画像上の座標位置も推定結果に含まれている。もちろん、認証対象物としての倒伏穀稈が推定されなければ、倒伏穀稈領域は出力されず、その推定確率はゼロとなる。
　なお、この実施形態では、画像認識モジュール５は、撮影画像において認識対象物（倒伏穀稈）が撮影部７０から遠くに位置するほど、当該認識対象物の推定確率は低減されるように内部パラメータを設定している。これにより、撮影部７０から遠く離れているために分解能が低くなっている撮影領域における認識対象物の認識を厳しくし、誤認識を低減させている。
　データ処理モジュール５０は、画像認識モジュール５から出力された認識出力データを処理する。図３及び図５に示すように、この実施形態のデータ処理モジュール５０には、倒伏穀稈位置情報生成部５１と統計処理部５２とが含まれている。
　倒伏穀稈位置情報生成部５１は、撮影画像が取得された時点の機体位置と認識出力データとから認識対象物の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する。認識出力データに含まれている倒伏穀稈が存在する地図上の位置は、倒伏穀稈を示す矩形の４つのコーナ点の撮影画像上の座標位置（カメラ座標位置）を、地図上の座標に変換することで得られる。
　撮影部７０は、所定時間間隔（例えば０．５秒間隔）で撮影画像を取得し、その画像データを画像認識モジュール５に入力するので、画像認識モジュール５も、同じ時間間隔で、認識出力データを出力する。したがって、撮影部７０の撮影視野に倒伏穀稈が入っていた場合には、通常、複数の認識出力データが同一の倒伏穀稈に対する存在領域を含むことになる。その結果、同一の倒伏穀稈に対する複数の倒伏穀稈位置情報が得られる。その際、各元データである認識出力データに含まれている推定確率（つまり倒伏穀稈位置情報に含まれる倒伏穀稈の存在領域の推定確率）は、撮影部７０と倒伏穀稈との間の位置関係が相違することから、違う値となることが多い。
　したがって、この実施形態では、そのような複数の倒伏穀稈位置情報を記憶しておき、記憶された複数の倒伏穀稈位置情報のそれぞれに含まれる推定確率を統計的演算する。複数の認識対象物位置情報の推定確率に対する統計的な演算を用いて、推定確率群の代表値が求められる。その代表値を用いて、複数の認識対象物位置情報を、１つの最適認識対象物位置情報に補正することができる。そのような補正の一例は、各推定確率の算術平均値又は重み平均値あるいは中間値を基準値（代表値）として求め、その基準値以上の推定確率を有する存在領域の論理和を求め、それを最適存在領域とする倒伏穀稈補正位置情報を生成することである。もちろん、これ以外の統計的演算を用いて信頼性の高い１つの倒伏穀稈位置情報を生成することも可能である。
　このようにして求められた倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を用いることで、倒伏穀稈の認識時において、それぞれ予め設定されている走行作業制御や警告報知が行われる。
　評価モジュール４Ａは、上述したように、食味算定処理を通じて穀粒の食味値（作物評価値）を算定し、収量算定処理を通じて穀粒の収量（作物評価値）を算定する。評価モジュール４Ａから作業走行の進行とともに逐次出力される食味値及び収量は、収穫情報生成部４Ｂに与えられる。収穫情報生成部４Ｂは、逐次与えられる食味値及び収量を機体１の走行軌跡と関係付けて記録することで、収穫情報を生成する。
　この実施形態では、収穫情報生成部４Ｂで生成された収穫情報と、倒伏穀稈位置情報生成部５１で生成された倒伏穀稈位置情報とは、通信部９２を通じて、クラウドコンピュータシステム１００にアップロードされる。クラウドコンピュータシステム１００には、倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部１０１が構築されている。
　図６に、圃場営農マップの一例が模式的に示されている。この圃場営農マップには、圃場に設定された微小区画に倒伏穀稈の存在領域（斜線で示されている）を割り当てた倒伏穀稈マップ、同じ微小区画に収量（ｑ１１、・・・で示されている）を割り当てた収量マップ、同じ微小区画に食味値（ｗ１１、・・・で示されている）を割り当てた食味マップが含まれている。この圃場営農マップでは、さらに同じ微小区画での、次回の施肥量（ｆ１１、・・・で示されている）が記録されている施肥計画マップが含まれている。なお、図６の例では、各マップにおける微小区画は同じサイズの区画が用いられているが、それぞれ異なるサイズの区画を用いてもよい。
　施肥計画マップの生成に必要となる同じ微小区画での肥料の種類とその施肥量の算定では、倒伏穀稈が、主に肥料過多で生じることから、穀粒の生育がある程度抑制されるように、倒伏穀稈の存在領域、及び倒伏穀稈の存在領域における収量や食味値が参照される。
　肥料の種類とその施肥量の算定は、コンピュータソフトウエアで自動的に行ってもよいし、営農家が営農マップを見ながら自ら行ってもよい。また、コンピュータソフトウエアが算定する施肥量を営農家が修正するような半自動方式を採用してもよい。
　なお、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
〔別実施の形態〕
（１）上述した実施形態では、画像認識モジュール５が認識する認識対象物として倒伏穀稈が設定されていたが、その他の認識対象物（例えば、植立穀稈より高く伸びた雑草群や人物などの障害物）も追加的に設定されてもよい。その際には、作業走行制御モジュール６０は、雑草群や障害物の認識に応答して、必要な制御を行うように構成される。
（２）上述した実施形態では、画像認識モジュール５は、深層学習タイプのニューラルネットワーク技術を用いて構築されている。これに代えて、その他の機械学習技術を用いて構築された画像認識モジュール５が採用されてもよい。
（３）上述した実施形態では、画像認識モジュール５、データ処理モジュール５０、評価モジュール４Ａ、収穫情報生成部４Ｂは、コンバインの制御ユニット６に組み込まれていたが、その一部又は全部は、コンバインから独立した制御ユニット（例えば、携帯通信端末２００など）に構築可能である。
（４）図３で示された各機能部は、主に説明目的で区分けされている。実際には、各機能部は他の機能部と統合してもよいし、又はさらに複数の機能部に分けてもよい。
　本発明は、圃場を撮影する機能と機体位置を算出する機能とを有する収穫機であれば、稲や小麦等を収穫するコンバインだけでなく、トウモロコシなど他の農作物を収穫するコンバインや、ニンジンなどを収穫する収穫機にも適用可能である。
１　　　：機体
２　　　：刈取部
４Ａ　　：評価モジュール
４Ｂ　　：収穫情報生成部
５　　　：画像認識モジュール
５０　　：データ処理モジュール
５１　　：倒伏穀稈位置情報生成部
５２　　：統計処理部
５７　　：機体位置算出部
６　　　：制御ユニット
６Ａ　　：入力処理部
６Ｂ　　：出力処理部
６０　　：作業走行制御モジュール
６１　　：走行制御部
６２　　：作業制御部
６３　　：自動作業走行指令部
６４　　：走行経路設定部
６６　　：機体位置算出部
７０　　：撮影部
８０　　：衛星測位モジュール
９１　　：報知デバイス
１２０　：収量測定容器
１２５　：食味測定容器
１００　：クラウドコンピュータシステム
１０１　：圃場営農マップ生成部
２００　：携帯通信端末

Claims (6)

  1. 　圃場を走行しながら農作物を収穫するコンバインであって、
    　衛星測位モジュールからの測位データに基づいて機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部と、
    　前記機体に設けられ、収穫作業時に前記圃場を撮影する撮影部と、
    　前記撮影部によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力され、前記撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された前記倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュールと、
    　遂次収穫される前記農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュールと、
    　前記撮影画像が取得された時点の前記機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部と、
    　前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部と、を備えたコンバイン。
  2. 　前記作物評価値には、収量又は食味あるいはその両方が含まれている請求項１に記載のコンバイン。
  3. 　前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部が機体内部の制御系に、又はクラウドコンピュータシステムに構築されている請求項１又は２に記載のコンバイン。
  4. 　コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力するステップと、
    　前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成するステップと、
    　前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力するステップと、
    　前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成するステップと、
    　前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成するステップと、からなる圃場営農マップ生成方法。
  5. 　コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する機能と、
    　前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する機能と、
    　前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する機能と、
    　前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する機能と、
    　前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する機能と、をコンピュータに実現させる圃場営農マップ生成プログラム。
  6. 　コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する機能と、
    　前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する機能と、
    　前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する機能と、
    　前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する機能と、
    　前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する機能と、をコンピュータに実現させる圃場営農マップ生成プログラムが記録された記録媒体。
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