(57)【要約】      （修正有）【課題】意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる管理システム、及び管理プログラムを提供する。【解決手段】対象植物の生産を管理する管理装置３であって、対象植物の情報を取得する取得部３３１と、取得部３３１が取得した対象植物の情報に基づいて、対象植物の良否を判定する判定部３３２と、判定部３３２の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理部３３３と、を備え、取得部３３１は、少なくとも、対象植物の画像を対象植物の情報として取得し、判定部３３２は、少なくとも、取得部３３１が取得した対象植物の画像に基づいて、対象植物の品質に関する良否を判定し、また、取得部３３１は、少なくとも、対象植物の重量を対象植物の情報として取得し、判定部３３２は、少なくとも、取得部３３１が取得した対象植物の重量に基づいて、対象植物の成熟に関する良否を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象植物の生産を管理する管理システムであって、
前記対象植物の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、
を備える管理システム。
【請求項２】
前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の画像を前記対象植物の情報として取得し、
前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の画像に基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する、
請求項１に記載の管理システム。
【請求項３】
前記取得手段は、前記対象植物を複数の方向から撮像した複数の画像を前記対象植物の情報として取得し、
前記管理システムは、
前記取得手段が取得した複数の画像各々における前記対象植物の方向を特定する特定手段、を備え、
前記判定手段は、前記取得手段が取得した複数の画像と、前記特定手段の特定結果とに基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する、
請求項２に記載の管理システム。
【請求項４】
前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の重量を前記対象植物の情報として取得し、
前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の重量に基づいて、前記対象植物の成熟に関する良否を判定する、
請求項１から３の何れか一項に記載の管理システム。
【請求項５】
前記管理手段は、少なくとも、前記対象植物を生産する環境を調整する処理を、前記管理処理として行う、
請求項１から４の何れか一項に記載の管理システム。
【請求項６】
前記対象植物は、水耕栽培される植物であり、
前記管理手段は、前記対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、前記対象植物を生産する環境を調整する処理として行う、
請求項５に記載の管理システム。
【請求項７】
前記対象植物の良否を判定するための判定モデルであって、ディープラーニングにて導出される前記判定モデルを格納する格納手段、を備え、
前記判定手段は、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報と、前記格納手段が格納している前記判定モデルとに基づいて、前記対象植物の良否を判定する、
請求項１から６の何れか一項に記載の管理システム。
【請求項８】
対象植物の生産を管理する管理プログラムであって、
コンピュータを、
前記対象植物の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、
として機能させる管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理システム、及び管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、植物の生産環境を自動的に制御して当該植物を生産する植物生産システムが知られていた（例えば、特許文献１）。この植物生産システムは、植物の生産環境を予め定められた生産環境に維持していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００７−０５８０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の技術においては、例えば、維持されている生産環境が植物に合っていない場合、意図していない状態の品質又は重量の植物が比較的大量に生産され続けてしまう可能性があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる管理システム、及び管理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の管理システムは、対象植物の生産を管理する管理システムであって、前記対象植物の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、を備える。
【０００７】
請求項２に記載の管理システムは、請求項１に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の画像を前記対象植物の情報として取得し、前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の画像に基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する。
【０００８】
請求項３に記載の管理システムは、請求項２に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、前記対象植物を複数の方向から撮像した複数の画像を前記対象植物の情報として取得し、前記管理システムは、前記取得手段が取得した複数の画像各々における前記対象植物の方向を特定する特定手段、を備え、前記判定手段は、前記取得手段が取得した複数の画像と、前記特定手段の特定結果とに基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する。
【０００９】
請求項４に記載の管理システムは、請求項１から３の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の重量を前記対象植物の情報として取得し、前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の重量に基づいて、前記対象植物の成熟に関する良否を判定する。
【００１０】
請求項５に記載の管理システムは、請求項１から４の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記管理手段は、少なくとも、前記対象植物を生産する環境を調整する処理を、前記管理処理として行う。
【００１１】
請求項６に記載の管理システムは、請求項５に記載の管理システムにおいて、前記対象植物は、水耕栽培される植物であり、前記管理手段は、前記対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、前記対象植物を生産する環境を調整する処理として行う。
【００１２】
請求項７に記載の管理システムは、請求項１から６の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記対象植物の良否を判定するための判定モデルであって、ディープラーニングにて導出される前記判定モデルを格納する格納手段、を備え、前記判定手段は、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報と、前記格納手段が格納している前記判定モデルとに基づいて、前記対象植物の良否を判定する。
【００１３】
請求項８に記載の管理プログラムは、対象植物の生産を管理する管理プログラムであって、コンピュータを、前記対象植物の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に記載の管理システムによれば、対象植物の良否の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行うことにより、例えば、対象植物の良否を当該対象植物の生産の管理に反映することができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。特に、例えば、対象植物の生産に対象植物の良否を自動的に反映することができるので、作業員等の手を煩わすことなく、意図した状態の植物を生産することができ、生産効率を向上させることが可能となる。
【００１５】
請求項２に記載の管理システムによれば、対象植物の画像に基づいて当該対象植物の品質に関する良否を判定することにより、例えば、意図した品質の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【００１６】
請求項３に記載の管理システムによれば、複数の画像と、当該複数の画像各々における対象植物の方向の特定結果とに基づいて、対象植物の品質に関する良否を判定することにより、例えば、対象植物の方向を品質に関する良否の判定に反映することができるので、判定精度を向上させることが可能となる。
【００１７】
請求項４に記載の管理システムによれば、対象植物の重量に基づいて当該対象植物の成熟に関する良否を判定することにより、例えば、意図した成熟度合いの対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【００１８】
請求項５に記載の管理システムによれば、対象植物を生産する環境を調整する処理を管理処理として行うことにより、例えば、対象植物を生産する環境を当該対象植物に適した状態に維持することができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【００１９】
請求項６に記載の管理システムによれば、対象植物は水耕栽培される植物であり、また、対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、対象植物を生産する環境を調整する処理として行うことにより、例えば、水耕栽培を適切に行うことができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【００２０】
請求項７に記載の管理システムによれば、ディープラーニングにて導出される判定モデルに基づいて、対象植物の良否を判定することにより、例えば、ディープラーニングを繰り返すことにより、対象植物の良否を判定する判定精度を向上させることが可能となる。
【００２１】
請求項８に記載の管理プログラムによれば、対象植物の良否の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行うことにより、例えば、対象植物の良否を当該対象植物の生産の管理に反映することができるので、意図した状態の植物をより確実に生産することが可能となる。特に、例えば、対象植物の生産に対象植物の良否を自動的に反映することができるので、作業員等の手を煩わすことなく、意図した状態の植物を生産することができ、生産効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る植物生産システムのブロック図である。
【図２】搬送装置で搬送されているレタスを撮像するカメラの配置を示す図である。
【図３】判定結果情報を例示した図である。
【図４】調整情報を例示した図である。
【図５】判定処理のフローチャートである。
【図６】調整処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明に係る管理システム、及び管理プログラムの実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００２４】
本発明に係る管理システムは、対象植物の生産を管理するシステムであり、例えば、植物生産工場において適用されるシステムであり、一例としては、対象植物の生産を管理する専用システム、あるいは、汎用的に用いられるシステム（一例としては、汎用コンピュータ、サーバコンピュータ、あるいは、ネットワーク上に分散配置された複数のコンピュータ（つまり、いわゆるクラウドコンピュータ）等）に対して、管理プログラムをインストールして対象植物の生産を管理する機能を実装することにより実現されるシステム等を含む概念である。また、管理システムは、例えば、取得手段、判定手段、及び管理手段を備え、任意で、特定手段、及び格納手段を備える。
【００２５】
「対象植物」とは、管理システムによって生産を管理される対象の植物であり、具体的には、栽培又は出荷を管理される対象の１種類の植物又は２種類以上の植物等を含む概念である。「対象植物」とは、例えば、水耕栽培を含む任意の手法で栽培される植物等を含む概念であり、一例としては、レタス、みょうが、キャベツ等の野菜、あるいは、みかん、りんご等の果物等を含む概念である。
【００２６】
「取得手段」とは、対象植物の情報を取得する手段であり、例えば、少なくとも、対象植物の画像を対象植物の情報として取得する手段等を含む概念であり、特に、対象植物を複数の方向から撮像した複数の画像を対象植物の情報として取得する手段等を含む概念である。また、「取得手段」とは、例えば、少なくとも、対象植物の重量を対象植物の情報として取得する手段等を含む概念である。
【００２７】
また、「判定手段」とは、取得手段が取得した対象植物の情報に基づいて、対象植物の良否を判定する手段であり、例えば、取得手段が取得した対象植物の画像に基づいて、対象植物の品質に関する良否を判定する手段等を含む概念であり、特に、取得手段が取得した複数の画像と、特定手段の特定結果とに基づいて、対象植物の品質に関する良否を判定する手段等を含む概念である。また、「判定手段」とは、例えば、少なくとも、取得手段が取得した対象植物の重量に基づいて、対象植物の成熟に関する良否を判定する手段等を含む概念である。また、「判定手段」とは、例えば、取得手段が取得した対象植物の情報と、格納手段が格納している判定モデルとに基づいて、対象植物の良否を判定する手段等を含む概念である。
【００２８】
「対象植物の品質に関する良否」とは、例えば、対象植物が外観から判断して意図した状態となっているか否か等を含む概念である。ここでの品質に関する良否の具体的な定義は任意であるが、例えば、対象植物が「レタス」である場合、意図していない状態（例えば、ピンクリブ、赤軸、緑ぐされ、斑点細菌病、すそ枯れ病、虫付着、軟腐病、及びチップバーン等）になっているわけではないこと（つまり、意図した状態になっていること）を「良」とし、当該意図していない状態になっていることを「不良」とするものと定義してもよい。
【００２９】
「対象植物の成熟に関する良否」とは、例えば、対象植物が重量から判断して意図した状態となっているか否か等を含む概念である。ここでの成熟に関する良否の具体的な定義は任意であるが、例えば、対象植物が「レタス」である場合、重量が所定の範囲内となっていることを「良」とし、当該重量が所定の範囲から逸脱していることを「不良」とするものと定義してもよい。
【００３０】
また、「管理手段」とは、判定手段の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行う手段であり、例えば、少なくとも、対象植物を生産する環境を調整する処理を、管理処理として行う手段等を含む概念であり、特に、対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、対象植物を生産する環境を調整する処理として行う手段等を含む概念である。なお、「設定を変更する」とは、例えば、装置に設定されている動作条件又は動作内容を変更すること等を含む概念である。
【００３１】
「管理処理」とは、対象植物の生産を管理する処理等を含む概念であり、具体的には、対象植物の栽培又は出荷を管理する処理等を含む概念であり、例えば、選別する処理、出荷準備する処理（一例としては、対象植物であるレタスの外皮を剥離する処理）、前述の対象植物を生産する環境を調整する処理、及び警報を出力する処理等を含む概念である。
【００３２】
「対象植物を生産する環境を調整する処理」とは、例えば、植物生産工場のハウス又は育苗室の環境を調整する装置（以下、「環境調整装置」とも称する）の設定を変更する処理等を含む概念である。なお、ここでの環境調整装置は任意であるが、例えば、窓（天窓、及び側窓を含む）を開閉する装置、遮光カーテンを開閉する装置、保温用のカーテンを開閉する装置、換気扇をオンオフする装置、室内循環ファンをオンオフする装置、暖房機器をオンオフする装置、細霧冷房機器をオンオフする装置、ＬＥＤ光量を調整する装置、霧吹き量を調整する装置、エアーを調整する装置、室内の二酸化炭素の濃度を調整する装置、育苗棚の勾配を調整する装置等を含む概念である。また、ここでの環境調整装置は、例えば、いわゆる「とい」にて水を供給して栽培する水耕栽培特有の装置等を含む概念であり、特に、液肥の濃度を調整する装置、バブルの投入量を調整する装置、「とい」の勾配を調整する装置、及び水温を調整する装置等を含む概念である。
【００３３】
また、「特定手段」とは、取得手段が取得した複数の画像各々における対象植物の方向を特定する手段であり、また、「格納手段」とは、対象植物の良否を判定するための判定モデルであって、ディープラーニングにて導出される判定モデルを格納する手段である。
【００３４】
そして、以下に示す実施の形態では、「対象植物」がレタスである場合において、レタスを自動で水耕栽培及び出荷するレタスの生産工場に対して「管理システム」を適用する場合を例示して説明する。
【００３５】
（構成）
まず、本実施の形態に係る植物生産システムについて説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る植物生産システムのブロック図である。植物生産システム１００は、レタスを自動で水耕栽培及び出荷するレタスの生産工場に設けられているシステムであり、例えば、栽培用装置群１、出荷用装置群２、及び管理装置３を備える。
【００３６】
（構成−栽培用装置群）
栽培用装置群１は、レタスを栽培するための装置群である。この栽培用装置群１の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、前述の「環境調整装置」等を用いて構成することができる。
【００３７】
（構成−出荷用装置群）
出荷用装置群２は、レタスを出荷するための装置群である。この出荷用装置群２の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、収穫装置、搬送装置、撮像装置、及び梱包装置等を用いて構成することができる。
【００３８】
図２は、搬送装置で搬送されているレタスを撮像するカメラの配置を示す図である。なお、図２に示すＸ―Ｙ―Ｚ方向が互いに直交する方向であり、具体的には、Ｚ方向が鉛直方向であって、Ｘ方向及びＹ方向が鉛直方向に対して直交する水平方向であるものとして、例えば、Ｚ方向を高さ方向と称し、＋Ｚ方向を上側又は上方（平面）と称し、−Ｚ方向を下側又は下方（底面）と称し、また、＋Ｘ方向を正面側（正面）と称し、−Ｘ方向を背面側（背面）と称し、また、＋Ｙ方向を右側（右側面）と称し、−Ｙ方向を左側（左側面）と称して説明する。
【００３９】
「収穫装置」とは、栽培されているレタスを刈り取って収穫する装置であり、例えば、刈り取り用の刃及びアーム等を備えて構成することができる。
【００４０】
「搬送装置」とは、収穫装置で収穫されたレタスを搬送する装置であり、例えば、図２の搬送部２１等を備えて構成することができる。この搬送部２１は、載置されているレタスを搬送する搬送手段であり、例えば、＋Ｘ方向に向かって移動するように構成されているものである。なお、この搬送部２１については、当該搬送部２１の下側（−Ｚ方向）から当該搬送部２１を介してレタスを撮像可能となるように、少なくとも一部が透明となっている。
【００４１】
「撮像装置」とは、搬送装置で搬送されているレタスを撮像する装置であり、例えば、図２のカメラ２２１〜２２６を備えて構成することができる。このカメラ２２１〜２２６は、図２に示すＸ―Ｙ―Ｚ方向の各方向から、搬送部２１に載置されているレタスを撮像するように配置されている。
【００４２】
「梱包装置」とは、搬送装置にて搬送されたレタスを選別して梱包する装置であり、例えば、選別及び梱包用のアーム等を用いて構成することができる。なお、これらの各装置の特記したもの以外の具体的な構成については、公知の装置の構成を適用してもよい。
【００４３】
（構成−管理装置）
図１の管理装置３は、管理システムであり、例えば、通信部３１、データ記録部３２、及び制御部３３を備える。
【００４４】
（構成−管理装置−通信部）
通信部３１は、外部装置（例えば、栽培用装置群１及び出荷用装置群２の各装置等）との間で通信を行う通信手段である。この通信部３１の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、通信回路等を用いて構成することができる。
【００４５】
（構成−管理装置−データ記録部）
データ記録部３２は、管理装置３の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記録装置としてのハードディスク（図示省略）を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、磁気ディスクの如き磁気的記録媒体、又はＤＶＤやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる。
【００４６】
このデータ記録部３２は、画像データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と称する）３２１、判定結果情報ＤＢ３２２、調整情報ＤＢ３２３、及びモデル情報ＤＢ３２４を備えている。
【００４７】
（構成−管理装置−データ記録部−画像ＤＢ）
画像ＤＢ３２１は、画像を格納する画像格納手段である。「画像」とは、前述の撮像装置にて撮像された画像であり、具体的には、図２のカメラ２２１〜２２６で撮像された画像である。そして、このような画像の具体的な格納手法は任意であるが、例えば、カメラ２２１〜２２６を備える撮像装置が、カメラ２２１〜２２６を用いてレタスを同時に６個の方向から撮像する毎に、当該撮像されたレタスの６個の方向からの画像を管理装置３に送信するように構成されていることとし、制御部３３が、この送信されたレタスの画像を受信して画像ＤＢ３２１に任意のファイル名で格納するように構成されていることとする。なお、ここでは、例えば、各画像が何れのカメラにて撮像されたかを特定することが可能となるファイル名が用いられていることとする。
【００４８】
（構成−管理装置−データ記録部−判定結果情報ＤＢ）
判定結果情報ＤＢ３２２は、判定結果情報を格納する判定結果情報格納手段である。「判定結果情報」とは、対象植物の良否の判定結果を示す情報である。図３は、判定結果情報を例示した図である。なお、図３においては、説明の便宜上、一部の情報を省略し、「・・・」と図示している（図４も同様とする）。「判定結果情報」は、この図３に示すように、例えば、項目「対象植物ＩＤ」、項目「栽培場所情報」、項目「品質判定結果情報」、項目「品質不良原因情報」、項目「成熟判定結果情報」、及び項目「成熟不良原因情報」と、これらの各項目に対応する情報とを対応付けて格納している。
【００４９】
項目「対象植物ＩＤ」に対応する情報は、対象植物であるレタスを一意に識別するための対象植物識別情報（以下、識別情報を「ＩＤ」と称する）である（図３では、「Ｐｉｄ００１」等）。項目「栽培場所情報」に対応する情報は、対象植物であるレタスを栽培していた場所を特定する栽培場所情報である。図３では、例えば、生産工場内のハウスを５ｍ〜７ｍ四方の複数の領域に区画して、当該領域単位で管理することとし、各領域を特定する情報を用いることとし、便宜上「Ａｒ１」等と図示して説明する。
【００５０】
項目「品質判定結果情報」に対応する情報は、対象植物であるレタスの品質に関する良否の判定結果を特定する品質判定結果情報である（図３では、レタスが外観から判断して意図した状態になっているものと判定したことを特定する「良」、及び、意図した状態になっていないものと判定したことを特定する「不良」）。項目「品質不良原因情報」に対応する情報は、対象植物の品質に関する良否において、意図した状態になっていないものと判定した根拠を特定する品質不良原因情報である（図３では、前述の「意図していない状態」であり、ピンクリブ等）。
【００５１】
項目「成熟判定結果情報」に対応する情報は、対象植物であるレタスの成熟に関する良否の判定結果を特定する成熟判定結果情報である（図３では、レタスが重量から判断して意図した状態になっているものと判定したことを特定する「良」、及び、意図した状態になっていないものと判定したことを特定する「不良」）。項目「成熟不良原因情報」に対応する情報は、対象植物の成熟に関する良否において、意図した状態になっていないものと判定した根拠を特定する成熟不良原因情報である（図３では、重量が所定の範囲（予め定められた重量の範囲）に対して軽い方に逸脱していることを特定する「軽」、及び重量が所定の範囲に対して重い方に逸脱していることを特定する「重」）。そして、このような判定結果情報の具体的な各手法は任意であるが、例えば、後述する判定処理にて格納される。
【００５２】
（構成−管理装置−データ記録部−調整情報ＤＢ）
図１に戻って、調整情報ＤＢ３２３は、調整情報を格納する調整情報格納手段である。「調整情報」とは、対象植物を生産する環境の調整内容を特定する情報である。図４は、調整情報を例示した図である。「調整情報」は、この図４に示すように、例えば、項目「原因情報」、及び項目「調整内容情報」と、これらの各項目に対応する情報とを対応付けて格納している。項目「原因情報」に対応する情報は、意図した状態になっていないものと判定した根拠を特定する原因情報である（図４では、図３の品質不良原因情報及び成熟不良原因情報）。項目「調整内容情報」に対応する情報は、環境調整装置を調整する内容を特定する調整内容情報である。図３では、栽培用装置群１の環境調整装置と当該環境調整装置の変更するべき動作内容の設定とを「：」で結んで、窓を開閉する装置による窓の開閉タイミングに関する設定を変更することを特定する「窓開閉装置：開閉タイミング」等を用いることとする。そして、このような調整情報の具体的な格納手法は任意であるが、例えば、任意の手法（例えば、農業従事者の経験に基づいて管理者が生成する手法、あるいは、ディープラーニングを利用して生成する手法）で調整情報を生成し、生成した調整情報を、管理者が不図示の入力手段を介して入力することにより格納される。
【００５３】
（構成−管理装置−データ記録部−モデル情報ＤＢ）
図１に戻って、モデル情報ＤＢ３２４は、品質良否判定モデルを格納する格納手段（格納手段）である。「品質良否判定モデル」とは、前述の判定モデルであり、例えば、対象植物の品質に関する良否を判定するためのモデルであり、一例としては、レタスの画像を入力した場合に、当該画像に写っているレタスが意図した状態になっていることを示す情報（以下、「良出力」）、又は、当該画像に写っているレタスが意図した状態になっていないことを示す情報（以下、「不良出力」）を出力するモデルである。このような品質良否判定モデルの具体的な格納手法は任意であるが、例えば、管理装置３の制御部３３に対して、ディープラーニング機能を実装した上で、外観から判断して意図した状態になっているものと判定するべきレタスの画像（つまり、「良」と判定するべきレタスの画像）及び当該画像が「良」であることを特定するタグ情報、及び意図した状態になっていないものと判定するべきレタスの画像（つまり、「不良」と判定するべきレタスの画像）及び当該画像が「不良」であることを特定するタグ情報を複数入力し、いわゆる教師あり学習を行うことにより、品質良否判定モデルを生成（導出）して格納することとする。なお、ここでは、教師あり学習を行うものと説明したが、例えば、教師なし学習を行って品質良否判定モデルを生成して格納してもよい。
【００５４】
（構成−管理装置−制御部）
図１に戻って、制御部３３は、管理装置３を制御する制御手段である。具体的には、ＣＰＵ、当該ＣＰＵ上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）、及びプログラムや各種のデータを格納するためのＲＡＭの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。
【００５５】
制御部３３は、機能概念的に、取得部３３１、判定部３３２、及び管理部３３３を備える。取得部３３１は、対象植物の情報を取得する取得手段である。判定部３３２は、取得部３３１が取得した対象植物の情報に基づいて、対象植物の良否を判定する判定手段である。管理部３３３は、判定部３３２の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段である。なお、この制御部３３の各部によって行われる処理については、後述する。
【００５６】
（処理）
次に、このように構成される管理装置３によって実行される判定処理、及び調整処理について説明する。なお、ここでは、例えば、植物生産システム１００における各装置が少なくとも以下のように動作する場合を例示して説明する。
【００５７】
例えば、出荷用装置群２における収穫装置が、所定のタイミングに生産工場内のハウスにおける収穫対象となっている領域に移動して、当該領域で栽培されているレタスを収穫した上で、図２に示すように搬送装置の搬送部２１に、当該レタスの切断した茎に対応する部分が下側（−Ｚ方向）となるように載置し、搬送部２１がレタスを搬送することとする。そして、当該レタスが撮像装置のカメラ２２１〜２２６で撮像される所定位置に搬送された場合に、前述したように、撮像装置がカメラ２２１〜２２６を用いてレタスを各カメラで同時に６個方向から撮像し、撮像された６個の方向からのレタスの画像（つまり、６個の画像）を管理装置３に送信するように構成されていることとする。また、レタスが搬送部２１に載置された場合、当該載置されたレタスの重量を搬送装置に設けられている不図示の計測部が計測し、計測したレタスの重量を、前述の画像と共に管理装置３に対して送信するように構成されていることとする。
【００５８】
一方、例えば、管理装置３の制御部３３は、前述したように、撮像装置から送信された画像に対して、撮像したカメラを特定可能なファイル名を付して画像ＤＢ３２１に記録し、また、搬送装置から送信されたレタスの重量を、当該画像ＤＢ３２１に記録した画像と対応付けてデータ記録部３２に記録することとする。
（処理−判定処理）
図５は、判定処理のフローチャートである（以下の各処理の説明ではステップを「Ｓ」と略記する）。判定処理は、対象植物の良否を判定する処理である。この判定処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、管理装置３の電源をオンした後に繰り返し起動することとし、判定処理が起動したところから説明する。
【００５９】
図５のＳＡ１において取得部３３１は、レタスの画像を取得する。具体的には任意であるが、例えば、図１の画像ＤＢ３２１にアクセスして、未だ判定に用いられていないレタスの画像（例えば、直近に記録された画像等）を取得する。ここでは、例えば、不図示であるが、ファイル名が「ｆ１１」〜「ｆ１６」の画像を取得する。
【００６０】
図５のＳＡ２において判定部３３２は、レタスの品質に関する良否を判定する。具体的には任意であるが、例えば、図１のモデル情報ＤＢ３２４の品質良否判定モデルを取得し、取得した品質良否判定モデルに対して、ＳＡ１で取得したレタス画像を入力し、当該品質良否判定モデルから出力される情報（前述の「良出力」又は「不良出力」）に基づいて判定する。そして、品質良否判定モデルから出力された情報が「良出力」である場合、レタスが外観から判断して意図した状態になっているものと判定する。また、品質良否判定モデルから出力された情報が「不良出力」である場合、レタスが外観から判断して意図した状態になっていないものと判定する。ここでは、例えば、ファイル名が「ｆ１１」〜「ｆ１６」の画像を、品質良否判定モデルに入力した場合、当該品質良否判定モデルから「良出力」が出力されることとし、この場合、レタスが外観から判断して意図した状態になっているものと判定する。
【００６１】
なお、このＳＡ２においては、レタスが外観から判断して意図した状態になっていないものと判定した場合、判定部３３２は、意図した状態になっていないものと判定した根拠を特定する。具体的には任意であるが、例えば、モデル情報ＤＢ３２４に、不良原因特定モデルが格納されていることとし、当該不良原因特定モデルを用いて特定することとする。
【００６２】
「不良原因特定モデル」とは、例えば、レタスが外観から判断して意図した状態になっていないものと判定した根拠を特定するためのモデルであり、一例としては、レタスの画像を入力した場合に、当該画像に写っているレタスが前述の「意図していない状態」（つまり、例えば、ピンクリブ、赤軸等）のうちの何れに該当するかを特定する情報を出力するモデルであり、前述の品質良否判定モデルと同様にして生成して格納されているモデル（つまり、例えば、ディープラーニング機能等にて生成されて可能されるモデル）である。
【００６３】
そして、当該根拠の特定について具体的には、判定部３３２は、図１のモデル情報ＤＢ３２４の不良原因特定モデルを取得し、取得した不良原因特定モデルに対して、ＳＡ１で取得したレタス画像を入力し、当該不良原因特定モデルから出力される情報を取得し、取得した情報が特定する「意図していない状態」を、意図した状態になっていないものと判定した根拠として特定する。なお、ここでは、品質良否判定モデル及び不良原因特定モデルを相互に別個のモデルに分ける場合について説明したが、これに限らず、これらを相互に１つモデルに統合して用いてもよい。
【００６４】
図５のＳＡ３において取得部３３１は、レタスの重量を取得する。具体的には任意であるが、例えば、図１のデータ記録部３２にアクセスして、ＳＡ１で取得した画像に対応付けられているレタスの重量を取得する。ここでは、例えば、レタスの重量として「５００ｇ」を取得する。
【００６５】
図５のＳＡ４において判定部３３２は、レタスの成熟に関する良否を判定する。具体的には任意であるが、例えば、データ記録部３２に、判定の基準となる上限値である「８００ｇ」と下限値である「３５０ｇ」が記録されていることとし、この記録されている上限値及び下限値を取得した上で、これらの取得した上限値及び下限値と、ＳＡ３で取得したレタスの重量とを相互に比較して判定する。そして、レタスの重量が下限値以上〜上限値以下である場合、レタスが重量から判断して意図した状態となっているものと判定する。また、レタスの重量が下限値未満である場合、あるいは、レタスの重量が上限値を超える場合、レタスが重量から判断して意図した状態となっていないものと判定する。ここでは、例えば、レタスの重量である「５００ｇ」が、下限値である「３５０ｇ」以上〜上限値である「８００ｇ」以下の範囲内となっているので、レタスが重量から判断して意図した状態となっているものと判定する。
【００６６】
図５のＳＡ５において判定部３３２は、図３の判定結果情報を記録する。具体的には任意であるが、例えば、図３の対象植物ＩＤについては、一意となる情報を生成して格納する。また、図３の栽培場所情報については、出荷用装置群２における収穫装置が、収穫対象となっている領域を特定する情報（以下、収穫対象領域特定情報）を管理装置３に送信するように構成されていることとし、判定部３３２は、この収穫対象領域特定情報を受信し、受信した収穫対象領域特定情報が特定する領域を栽培場所情報として記録する。
【００６７】
また、図３の品質判定結果情報については、ＳＡ２の判定結果を取得し、取得した判定結果が、意図した状態になっているものと判定したという結果である場合、「良」を記録し、一方、意図した状態になっていないものと判定したという結果である場合、「不良」を記録する。また、図３の品質不良原因情報については、ＳＡ２で特定した「意図していない状態」を記録する。なお、品質判定結果情報が「良」である場合には、何らの情報も記録しないものとする（後述する成熟不良原因情報も同様とする）。
【００６８】
また、図３の成熟判定結果情報については、ＳＡ４の判定結果を取得し、取得した判定結果が、意図した状態になっているものと判定したという結果である場合、「良」を記録し、一方、意図した状態になっていないものと判定したという結果である場合、「不良」を記録する。また、図３の成熟不良原因情報については、ＳＡ４で行われる比較において、レタスの重量が下限値未満である場合、「軽」を記録し、レタスの重量が上限値を超える場合、「重」を記録する。ここでは、例えば、図３の最上段の対象植物ＩＤがＰｉｄ０００１に対応する各情報を記録する。
【００６９】
そして、このＳＡ５の後の処理は任意であるが、例えば、制御部３３が、ＳＡ５で記録した判定結果情報を取得し、取得した判定結果情報に基づいて、任意の制御を行う。具体的には、制御部３３の管理部３３３が、図３の品質判定結果情報及び成熟判定結果情報が両方とも「良」となっている場合、図１の出荷用装置群２における梱包装置を制御することにより、搬送装置で搬送されているレタスを出荷用として選別し、梱包する。また、図３の品質判定結果情報及び成熟判定結果情報のうちの少なくとも一方が「不良」となっている場合、図１の出荷用装置群２における梱包装置を制御することにより、搬送装置で搬送されているレタスを非出荷用として選別し、梱包しないで所定の場所に収集する。このようにして、少なくともレタスの収穫から出荷のための梱包を自動的に行うことが可能となる。これにて、判定処理の説明を省略する。
（処理−調整処理）
図６は、調整処理のフローチャートである。調整処理は、対象植物の生産を管理する処理である。この調整処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、図３の判定結果情報が記録された後に任意のタイミングで繰り返し起動することとし、調整処理が起動したところから説明する。
【００７０】
図６のＳＢ１において管理部３３３は、情報を取得する。具体的には任意であるが、例えば、図１の判定結果情報ＤＢ３２２にアクセスして、直近に記録された任意の個数（例えば、１０個〜１５個等）の判定結果情報を取得する。ここでは、例えば、図３に具体的に図示されている情報等を取得する。
【００７１】
図６のＳＢ２において管理部３３３は、レタスを生産する環境を調整するか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、ＳＢ１で取得した判定結果情報において、品質判定結果情報及び成熟判定結果情報に着目して、「不良」となっているレタスの個数が所定個数（ここでは、例えば、「３」個）以上存在するか否かに基づいて判定する。そして、「不良」となっているレタスの個数が所定個数未満である場合、レタスを生産する環境としては現状が好ましいものとして、レタスを生産する環境を調整しないものと判定し（ＳＢ２のＮＯ）、処理を終了する。また、「不良」となっているレタスの個数が所定個数以上である場合、レタスを生産する環境を改善する必要があるものとして、レタスを生産する環境を調整するものと判定し（ＳＢ２のＹＥＳ）、ＳＢ３に移行する。ここでは、例えば、図３に具体的に図示されているように、品質判定結果情報又は成熟判定情報が「不良」となっているレタスの個数が４個（具体的には、Ｐｉｄ００２、Ｐｉｄ００３、Ｐｉｄ０１０、Ｐｉｄ０１１の各レタス）存在しており所定個数以上であるので、レタスを生産する環境を調整するもの判定する。
【００７２】
図６のＳＢ３において管理部３３３は、レタスを生産する環境を調整する。具体的には任意であるが、例えば、まず、図３の判定結果情報を参照して、ＳＢ１で取得した各情報のうちの判定結果情報が「不良」となっている品質不良原因情報、及び成熟判定結果情報が「不良」となっている成熟不良原因情報を取得し、取得した各情報を集計して、最大個数の情報を特定する。なお、ここでは、最大個数の情報が複数個存在する場合、任意の手法（一例としては、各情報に予め優先順位が定められており、当該優先順位に基づいて特定する手法等）で１個の情報のみを特定することとする。次に、図４の調整情報を参照して、前述の特定した最大個数の情報（つまり、最大個数の品質不良原因情報又は成熟不良原因情報）に対応する調整内容情報を特定する。次に、図１の栽培用装置群１の環境調整装置のうちの、当該特定した調整内容情報が特定する各環境調整装置との間で通信を行うことにより、調整内容情報に従って当該各環境調整装置の設定を変更する。
【００７３】
ここでは、例えば、ＳＢ１で取得した各情報のうちの判定結果情報が「不良」となっている品質不良原因情報としての「ピンクリブ」、「虫付着」、「ピンクリブ」、「軟腐病」、及び成熟判定結果情報が「不良」となっている成熟不良原因情報としての「重」、及び「軽」を取得し、取得した各情報を集計して、最大個数の情報として２個存在する「ピンクリブ」を特定する。次に、図４の調整情報を参照して、前述の特定した最大個数の情報である「ピンクリブ」に対応する調整内容情報である「窓開閉装置：開閉タイミング」、「カーテン開閉装置：開閉タイミング」、及び「液肥調整装置：肥料濃度」等を特定する。次に、図１の栽培用装置群１の環境調整装置のうちの、当該特定した調整内容情報が特定する、「窓を開閉する装置」、「遮光カーテンを開閉する装置」、及び「液肥の濃度を調整する装置」等との間で通信を行うことにより、各装置の「窓の開閉タイミング」、「遮光カーテンの開閉タイミング」、及び「肥料の濃度」等の設定を変更する。なお、ここでの設定の変更の具体的な内容は任意であり、例えば、農業従事者の経験又はディープラーニング等に基づいて、図４の原因情報に対応する不良を解消するために変更するべき設定（例えば、窓及び遮光カーテンの開閉タイミングを任意の時間だけずらす、あるいは、濃度をより濃く又はより薄くするための設定等）を導出するロジックを予め定めておき、当該ロジックに基づいて変更を行ってもよい。そして、このように、レタスを生産する環境を調整することにより、意図した状態のレタスが生産される割合を向上させることが可能となる。これにて、調整処理の説明を終了する。
【００７４】
（実施の形態の効果）
このように本実施の形態によれば、レタスの良否の判定結果に基づいて、レタスの生産を管理する管理処理を行うことにより、例えば、対象植物の良否を当該対象植物の生産の管理に反映することができるので、意図した状態のレタスをより確実に生産することが可能となる。特に、例えば、レタスの生産にレタスの良否を自動的に反映することができるので、作業員等の手を煩わすことなく、意図した状態の植物を生産することができ、生産効率を向上させることが可能となる。
【００７５】
また、レタスの画像に基づいて当該レタスの品質に関する良否を判定することにより、例えば、意図した品質のレタスをより確実に生産することが可能となる。
【００７６】
また、レタスの重量に基づいて当該レタスの成熟に関する良否を判定することにより、例えば、意図した成熟度合いのレタスをより確実に生産することが可能となる。
【００７７】
また、レタスを生産する環境を調整する処理を管理処理として行うことにより、例えば、レタスを生産する環境を当該レタスに適した状態に維持することができるので、意図した状態のレタスをより確実に生産することが可能となる。
【００７８】
また、レタスは水耕栽培される植物であり、また、レタスを水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、レタスを生産する環境を調整する処理として行うことにより、例えば、水耕栽培を適切に行うことができるので、意図した状態のレタスをより確実に生産することが可能となる。
【００７９】
また、ディープラーニングにて導出される品質良否判定モデルに基づいて、レタスの良否を判定することにより、例えば、ディープラーニングを繰り返すことにより、レタスの良否を判定する判定精度を向上させることが可能となる。
【００８０】
〔実施の形態に対する変形例〕
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。
【００８１】
（解決しようとする課題や発明の効果について）
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏したりすることがある。
【００８２】
（分散や統合について）
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合して構成できる。また、本出願における「装置」とは、単一の装置によって構成されたものに限定されず、複数の装置によって構成されたものを含む。また、例えば、図１の植物生産システム１００の任意のシステムを管理装置３の一部の機能として当該管理装置３に統合してもよいし、あるいは、管理装置３の各機能を分散配置してもよい。
【００８３】
（形状、数値、構造、時系列について）
実施の形態や図面において例示した構成要素に関して、形状、数値、又は複数の構成要素の構造若しくは時系列の相互関係については、本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。
【００８４】
（調整処理について（その１））
また、上記実施の形態では、図６のＳＢ３において、品質不良原因情報及び成熟不良原因情報のうちの最大個数の情報を特定して、当該特定した最大個数の情報に基づいて環境調整装置の設定を変更する場合について説明したが、これに限らない。例えば、品質不良原因情報及び成熟不良原因情報の２個以上又は全てに対応する調整内容情報に従って、各環境調整装置の設定を変更してもよい。なお、この場合、例えば、図４の各原因情報相互間において、原因情報に対応する不良を解消するために変更するべき設定においてトレードオフ（一例としては、ある設定を行った場合、ピンクリブは解消されるものの、虫付着が悪化する可能性がある等のトレードオフ）が存在する場合、このトレードオフを考慮して、意図した状態のレタスを生産できる全体の割合を増加させることができるように、任意のロジックを構築し、構築したロジックに基づいて、設定の変更量を調整してもよい。
【００８５】
（調整処理について（その２））
また、上記実施の形態の図６のＳＢ３において、レタスの生産工場が大規模であり、栽培用装置群１の各環境調整装置が複数個ずつ設けられている場合、図３の栽培場所情報を考慮して、品質不良原因情報及び成熟不良原因情報のうちの最大個数の情報に対応する栽培場所情報を特定し、特定した栽培場所情報が特定するレタスの栽培場所周辺の環境を主に調整できるように、図１の栽培用装置群１の環境調整装置のうちの、特定した栽培場所情報が特定するレタスの栽培場所の環境調整に比較的大きな影響を及ぼすことが可能な各環境調整装置の設定を変更してもよい。
【００８６】
（調整処理について（その３））
また、上記実施の形態では、図６のＳＢ３において、図４の調整情報を用いて各環境調整装置の設定を変更する場合を例示したが、これに限らない。例えば、図３の各不良原因情報を入力した場合に、図４の調整内容情報に対応する情報を出力する調整用モデルを任意の手法（例えば、ディープラーニングを用いる手法等）を用いて予め生成しておき、この調整用モデルに対して各不良原因情報を入力し、当該調整用モデルから出力された情報に基づいて各環境調整装置の設定を変更するように構成してもよい。
【００８７】
また、図６のＳＢ３においては、例えば、水のよどみを解消するために、いわゆる「とい」の勾配を調整する装置の設定を変更することにより、「とい」の勾配を調整して水流を発生させてもよい。
【００８８】
（判定について（その１））
また、上記実施の形態では、ＳＡ２において品質良否判定モデルを用いて、レタスの品質に関する良否を判定する場合を例示して説明したが、これに限らない。例えば、他の任意のロジックを用いて判定するように構成してもよい。
【００８９】
（判定について（その２））
また、上記実施の形態では、レタスの重量と上限値及び下限値との比較に基づいて、レタスの成熟に関する良否を判定する場合を例示して説明したが、これに限らない。例えば、レタスの重量を入力した場合に、レタスの成熟に関する良否を出力する判定モデルを任意の手法（例えば、ディープラーニングを用いる手法等）を用いて予め生成しておき、この判定モデルに対してレタスの重量を入力し、当該判定モデルからの出力を取得し、取得した出力に基づいて判定するように構成してもよい。
【００９０】
（特定部について）
また、上記実施の形態の図１の管理装置３の制御部３３に特定部を設けてもよい。「特定部」とは、取得手段が取得した複数の画像各々における対象植物の方向を特定する特定手段である。なお、ここでの特定部による具体的な特定手法は任意であるが、例えば、以下の第１の手法又は第２の手法を用いてもよい。
【００９１】
第１の手法は、図２の搬送装置の搬送部２１に対して、レタスを予め定めたルールに従って載置することを前提とする手法である。この第１の手法では、出荷用装置群２の収穫装置が、図２に示すように、搬送装置の搬送部２１に、レタスの切断した茎に対応する部分が下側（−Ｚ方向）となるように当該レタスを載置するように構成されていることとする。そして、この場合、少なくとも、カメラ２２１〜２２６の相互間の配置が固定されているので、図２のカメラ２２４が撮像した画像には、レタスの底面側（つまり、刈り取りする場合に切断された茎の側）が写り、カメラ２２１が撮像した画像には、レタスの平面側（つまり、当該茎の反対側）が写り、カメラ２２２、２２３、２２５、２２６には、レタスの周面側が写ること、及び図１の画像ＤＢ３２１の各画像には、撮像したカメラを特定可能なファイル名が付されていることに着目して、ＳＡ１で取得した画像各々におけるレタスの方向を特定する。ここでは、例えば、カメラ２２１〜２２６で撮像された画像各々におけるレタスの方向として、「平面」、「左側面」、「背面」、「底面」、「右側面」、及び「正面」を特定する。
【００９２】
第２の手法は、図２の搬送装置の搬送部２１に対して、レタスを予め定めたルールに従って載置することを前提としない手法である。この第２の手法では、レタスの外観上の少なくとも１個の特徴（例えば、刈り取りする場合に切断された茎がレタスの底面側に露出すること等）、及びカメラ２２１〜２２６の相互間の配置が固定されていることに着目して、切断された茎が写っている画像（カメラ２２４の画像）のレタスの方向を「底面」と特定し、特定した「底面」を基準としてカメラ２２１の画像のレタスの方向を「平面」と特定し、また、カメラ２２２、２２３、２２５、２２６の画像のレタスの方向を「左側面」、「背面」、「右側面」、及び「正面」と特定する。
【００９３】
この特定部の適用手法も任意であるが、例えば、図５のＳＡ２に適用してもよい。具体的には、例えば、ＳＡ１で取得部３３１が取得した「平面」、「左側面」、「背面」、「底面」、「右側面」、及び「正面」の６個のレタスの画像のうちの、「平面」及び「底面」の２個の画像に、レタスの意図していない状態（つまり、例えば、ピンクリブ、赤軸等）の特徴が主に表示されることに着目して、特定部は、ＳＡ１で取得部３３１が取得した６個の画像について、前述の第１又は第２の手法にて、画像各々におけるレタスの方向を特定する。次に、判定部３３２は、特定部の特定結果に基づいて、ＳＡ１で取得部３３１が取得した６個の画像のうちの「平面」及び「底面」の２個の画像を特定し、特定した２個の画像を、実施の形態で説明したように、品質良否判定モデルに入力し、当該品質良否判定モデルから出力される情報（前述の「良出力」又は「不良出力」）に基づいて判定する。そして、このように構成することにより、複数の画像と、当該複数の画像各々におけるレタスの方向の特定結果とに基づいて、レタスの品質に関する良否を判定することにより、例えば、レタスの方向を品質に関する良否の判定に反映することができるので、判定精度を向上させることが可能となる。
【００９４】
なお、特定部の適用手法を任意に変更してもよい。例えば、前述のように、特定部を、図５のＳＡ２に適用する場合において、判定部３３２が、特定部の特定結果に基づいて、ＳＡ１で取得部３３１が取得した６個の画像に対して重み付けを行った上で、これらの６個の画像を、実施の形態で説明したように、品質良否判定モデルに入力し、当該品質良否判定モデルから出力される情報（前述の「良出力」又は「不良出力」）に基づいて判定するように構成してもよい。
【００９５】
（栽培場所情報について）
また、上記実施の形態の図３の栽培場所情報が、生産工場内のハウスを５ｍ〜７ｍ四方の複数の領域を特定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、レタスを水耕栽培するためのいわゆる「とい」を基準に複数の領域（例えば、第１の「とい」からの水を利用する第１領域、及び第２の「とい」からの水を利用する第２領域等）に区画して、当該領域を栽培場所情報で特定するように構成してもよい。このように構成することにより、水耕栽培に比較的大きく影響を与えうる水の流れを基準に管理することが可能となる。
【００９６】
（その他の処理について）
また、管理部３３３が、図３の「品質判定結果情報」＝「不良」且つ「品質不良原因情報」＝「虫付着」又は「軟腐病」となっているレタスと同じ場所又は周辺の場所で栽培されているレタスについては、当該「虫付着」又は「軟腐病」が広がって、これらを原因として「不良」となっている可能性が高いので、図３の栽培場所情報を地図上にて特定することにより、当該同じ場所又は周辺の場所のレタスについて注意喚起するための情報の出力（例えば、不図示のスピーカからの警報音の出力、あるいは、管理者端末への警報メッセージ（「虫付着」又は「軟腐病」で「不良」となって旨と、栽培場所情報とを含むメッセージ）の送信等）を行うように構成してもよい。あるいは、管理部３３３が、「虫付着」となっているレタスが栽培されていた場所の周辺に殺虫成分の含まれている薬を散布するように構成してもよい。
【００９７】
（モデルへのフィードバックについて）
また、上記実施の形態の各処理から各モデルへフィードバックして、当該モデルの精度を向上させてもよい。特に、例えば、図３の判定結果情報の対象植物ＩＤが識別するレタスの画像を用いて、管理者が、品質良否判定モデルについてディープラーニングを行うためのデータ（教師データ）を作成し、作成した当該データを用いて、品質良否判定モデルを更新してもよい。
【００９８】
（収穫前の段階への適用について）
また、上記実施の形態の技術を、レタスの生産における他の任意の段階に適用してもよい。例えば、収穫前のレタスを自走で撮像する自走式撮像装置を用いることにより、レタスの収穫前に品質に関する良否の判定を行って、より早い段階で管理処理を行うように構成してもよい。
【００９９】
（付記）
付記１の管理システムは、対象植物の生産を管理する管理システムであって、前記対象植物の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、を備える。
【０１００】
付記２の管理システムは、付記１に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の画像を前記対象植物の情報として取得し、前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の画像に基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する。
【０１０１】
付記３の管理システムは、付記２に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、前記対象植物を複数の方向から撮像した複数の画像を前記対象植物の情報として取得し、前記管理システムは、前記取得手段が取得した複数の画像各々における前記対象植物の方向を特定する特定手段、を備え、前記判定手段は、前記取得手段が取得した複数の画像と、前記特定手段の特定結果とに基づいて、前記対象植物の品質に関する良否を判定する。
【０１０２】
付記４の管理システムは、付記１から３の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記取得手段は、少なくとも、前記対象植物の重量を前記対象植物の情報として取得し、前記判定手段は、少なくとも、前記取得手段が取得した前記対象植物の重量に基づいて、前記対象植物の成熟に関する良否を判定する。
【０１０３】
付記５の管理システムは、付記１から４の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記管理手段は、少なくとも、前記対象植物を生産する環境を調整する処理を、前記管理処理として行う。
【０１０４】
付記６の管理システムは、付記５に記載の管理システムにおいて、前記対象植物は、水耕栽培される植物であり、前記管理手段は、前記対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、前記対象植物を生産する環境を調整する処理として行う。
【０１０５】
付記７の管理システムは、付記１から６の何れか一項に記載の管理システムにおいて、前記対象植物の良否を判定するための判定モデルであって、ディープラーニングにて導出される前記判定モデルを格納する格納手段、を備え、前記判定手段は、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報と、前記格納手段が格納している前記判定モデルとに基づいて、前記対象植物の良否を判定する。
【０１０６】
付記８の管理プログラムは、対象植物の生産を管理する管理プログラムであって、コンピュータを、前記対象植物の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記対象植物の情報に基づいて、前記対象植物の良否を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記対象植物の生産を管理する管理処理を行う管理手段と、として機能させる。
【０１０７】
（付記の効果）
付記１に記載の管理システムによれば、対象植物の良否の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行うことにより、例えば、対象植物の良否を当該対象植物の生産の管理に反映することができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。特に、例えば、対象植物の生産に対象植物の良否を自動的に反映することができるので、作業員等の手を煩わすことなく、意図した状態の植物を生産することができ、生産効率を向上させることが可能となる。
【０１０８】
付記２に記載の管理システムによれば、対象植物の画像に基づいて当該対象植物の品質に関する良否を判定することにより、例えば、意図した品質の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【０１０９】
付記３に記載の管理システムによれば、複数の画像と、当該複数の画像各々における対象植物の方向の特定結果とに基づいて、対象植物の品質に関する良否を判定することにより、例えば、対象植物の方向を品質に関する良否の判定に反映することができるので、判定精度を向上させることが可能となる。
【０１１０】
付記４に記載の管理システムによれば、対象植物の重量に基づいて当該対象植物の成熟に関する良否を判定することにより、例えば、意図した成熟度合いの対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【０１１１】
付記５に記載の管理システムによれば、対象植物を生産する環境を調整する処理を管理処理として行うことにより、例えば、対象植物を生産する環境を当該対象植物に適した状態に維持することができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【０１１２】
付記６に記載の管理システムによれば、対象植物は水耕栽培される植物であり、また、対象植物を水耕栽培するための装置の設定を変更する処理を、対象植物を生産する環境を調整する処理として行うことにより、例えば、水耕栽培を適切に行うことができるので、意図した状態の対象植物をより確実に生産することが可能となる。
【０１１３】
付記７に記載の管理システムによれば、ディープラーニングにて導出される判定モデルに基づいて、対象植物の良否を判定することにより、例えば、ディープラーニングを繰り返すことにより、対象植物の良否を判定する判定精度を向上させることが可能となる。
【０１１４】
付記８に記載の管理プログラムによれば、対象植物の良否の判定結果に基づいて、対象植物の生産を管理する管理処理を行うことにより、例えば、対象植物の良否を当該対象植物の生産の管理に反映することができるので、意図した状態の植物をより確実に生産することが可能となる。特に、例えば、対象植物の生産に対象植物の良否を自動的に反映することができるので、作業員等の手を煩わすことなく、意図した状態の植物を生産することができ、生産効率を向上させることが可能となる。
【符号の説明】
【０１１５】
１  栽培用装置群
２  出荷用装置群
３  管理装置
２１  搬送部
３１  通信部
３２  データ記録部
３３  制御部
１００  植物生産システム
２２１  カメラ
２２２  カメラ
２２３  カメラ
２２４  カメラ
２２５  カメラ
２２６  カメラ
３２１  画像ＤＢ
３２２  判定結果情報ＤＢ
３２３  調整情報ＤＢ
３２４  モデル情報ＤＢ
３３１  取得部
３３２  判定部
３３３  管理部
【図１】
2020141591.tif 000003
【図２】
2020141591.tif 000004
【図３】
2020141591.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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