深層学習による葉の振動波形を用いた植物の灌水制御に関する検討

基于深度学习的叶片振动波形植物灌溉控制研究

基本信息

批准号：
21K05855
负责人：
白川貴志
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Toin University of Yokohama
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

植物の健康状態を非破壊的に検査する方法はまだ確立していないため、このような方法が実用化されれば、植物を最適な環境で育てることが実現出来るようになる。以前の実験結果より、小松菜の葉の共振周波数は成長とともに低下すると同時に、健康時には規則的な日周変化を示すが、給水停止などの水ストレスを与えると、日周変化が乱れる事が判明している。初年度は、過去に取得されたデータを用いて深層学習による検討を試みる予定であったが、半導体不足の影響により、深層学習用機材の調達が困難であることが判明したため、日周変動現象を再確認するための実験環境構築と基礎データの取得を行っている。さらに今年度は、育成室においてナスの成長に伴う葉の固有振動数、土壌含水率変化、成長＆日周変動を捉えた葉の連続写真などの計測データ取得を行いつつ、葉の共振周波数変化を深層学習により予測する処理を進めた。しかしながら、まだ、短期変化データでは日周変動による共振周波数の変化の予測精度が十分でない状況である。なお、計測対象用の植物としては、研究室内で育成制御しやすい小松菜もしくはナスを用いた。加振用音源としてはパラメトリックスピーカを用い、葉の振動計測用としてはレーザ変位計およびCCDカメラを用いた。加振用音波を5分間隔で送出して、その際の葉の振動を計測している。なお、水分センサーを用いて土壌の含水率変化も計測している。また、日周変動を起こさせるために、蛍光灯のオンオフを利用して部屋の明るさを調整した。実験結果から、以前と同様な日周変動が確認された。また、水ストレスを与えた場合の実験も行い、CCDカメラで葉のしおれが観測される前に、葉の共振周波数が変化し始めていることが確認された。この現象を利用すれば、植物の健康状態を維持したまま、水ストレスによる影響がでる前に灌水制御を行うこと可能となる。

目前尚未建立一种无损检测植物健康状况的方法，因此如果将这种方法投入实际使用，将有可能在最佳环境中种植植物。先前的实验结果表明，小松叶的共振频率随着生长而降低，并且在健康时表现出规律的昼夜变化，但是当施加水分胁迫时，例如通过切断供水，昼夜变化会被破坏。第一年，我们计划利用过去获得的数据来尝试深度学习，但事实证明，由于半导体短缺，很难采购深度学习设备，因此我们决定研究昼夜变化现象，我们正在构建。实验环境并获取基础数据以再次确认这一点。此外，今年，我们将获取测量数据，例如叶子生长时的自然频率、土壤湿度变化以及捕捉茄子生长过程中的生长和昼夜波动的叶子的连续照片，我们推进了利用深度学习的预测过程。。然而，短期变化数据仍然不足以预测因昼夜波动而引起的共振频率变化。待测量的植物是小松或茄子，它们很容易在实验室中生长和控制。采用参量扬声器作为激励声源，采用激光位移计和CCD相机测量叶片振动。振动声波每隔 5 分钟发出一次，并在此时测量叶子的振动。此外，还使用湿度传感器测量土壤湿度的变化。此外，为了引起昼夜波动，通过打开和关闭荧光灯来调节房间的亮度。实验结果证实了与之前相同的昼夜波动。我们还进行了水分胁迫实验，并证实在使用 CCD 相机观察到叶子枯萎之前，叶子的共振频率开始发生变化。通过利用这种现象，可以在植物受到水分胁迫影响之前控制灌溉，同时保持植物的健康。