(57)【要約】【課題】果実の収穫日、収穫量、サイズ等を精度よく予測することで、安価で確実な収穫労働力と優良で確実な出荷先の確保により商品価値の高い施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。【解決手段】撮像カメラ１１４により撮影した果実の経時画像２０から果実であるイチゴの開花日を確定し、開花日以降のハウス内の予定積算温度から収穫日を設定する果実収穫日予測部３と、イチゴの開花数情報を積算してイチゴの収穫数を予測する果実収穫数予測部４と、イチゴの花床体積を算定する花床体積算定部５と、花床体積からイチゴのサイズを予測する果実サイズ予測部６とを備える。【選択図】図１
2020054289.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内環境が制御されたハウス内で栽培される果実を撮像カメラにより撮影し、
前記撮像カメラが撮影した経時画像から前記果実の開花日を確定し、前記開花日以降のハウス内の予定積算温度から収穫日を設定する果実収穫日予測部と、
前記果実の開花数情報を積算して前記果実の収穫数を予測する果実収穫数予測部と、
前記撮像カメラが撮像した前記果実の花床体積を算定する花床体積算定部と、
前記花床体積から前記果実のサイズを予測する果実サイズ予測部と、
を備えることを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、前記果実ごとに識別番号を付与する識別番号付与部と、前記果実の前記経時画像を解析して前記果実の個別特徴量を抽出し、前記識別番号と紐付する特徴量抽出部とを備えることを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、前記特徴量抽出部により撮影された前記各果実の個別特徴量は、前記識別番号と共に個別果実管理データベースに個別特徴量として保存されることを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項４】
請求項1乃至３のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、特徴量抽出部は、撮像カメラにより撮影した前記果実の個別特徴量を個別果実管理データベースに記憶された前記果実の個別特徴量と比較し、前記果実を識別することを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項５】
請求項1乃至４のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、個別果実管理データベースには、各果実の花床の経時画像の履歴情報が保存されることを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、果実収穫日予測部は、個別果実管理データベースに保存された前記果実の経時画像から設定された収穫日を修正することを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、果実サイズ予測部は、個別果実管理データベースに保存されている前記果実のサイズに関する過去のビッグデータと、前記果実の経時画像との比較から前記果実に関するサイズを予測することを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、前記撮像カメラは、自動走行ロボットに搭載され、接写が可能な高さに調整された栽培ベッドに沿ってハウス内を並走することを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の施設栽培果実の収穫予測システムであって、果実品質確認部を更に備え、自動走行ロボットによる前記果実の撮影画像から前記果実に異常が発生している場合は、不良品発生として警報を発報することを特徴とする施設栽培果実の収穫予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、施設栽培果実の収穫予測システムに係り、例えばイチゴ等の栽培果実の施設栽培果実における収穫時期、収穫量、サイズ等に関し、個別の果実ごとに収穫時期、収穫量、サイズを予測する施設栽培果実の収穫予測システムに関する。また、人工知能を活用したより精度の高い収穫時期、収穫量、サイズを予測する施設栽培果実の収穫予測システムに関する。本明細書では、施設栽培果実の対象として「イチゴ」の栽培を例として説明するが、これに限らず、例えば、トマト、パブリカ、みかん、ぶどう等の他の施設栽培される果実にも適用される。また、本明細書で例示するイチゴの品種は、「紅ほっぺ」、「とちおとめ」などあらゆるイチゴの品種を対象とする。
【０００２】
図６に、本収穫予測システム１が適用される温室１００の一つの実施例を示す。収穫予測システム１は、室内環境が制御された温室１００内に設けられた栽培ベッド１０８で栽培されている果実２３であるイチゴ２について適用する。この温室１００は、柱材１０１及び梁材１０２からなる骨組に、例えば、フッ素フィルム、ガラス等の透明被覆材１０７が取り付けられている。また、屋根には防虫ネット付き天窓１０３、及び攪拌扇１０４が設けられ、さらに、天井には太陽光の日射を制御する自動遮光カーテン１０５及び室内の気温を平均化する自動保温カーテン１０６が設けられ、温室１００の室内環境が制御されている。図６に示す温室１００は、いわゆる“ハウス栽培”を行う施設の実施例であり、本発明の温室１００は、この実施例に限らない。
【０００３】
温室１００には、栽培果実１０９であるイチゴ２を栽培する栽培ベッド１０８が並置され、この栽培ベッド１０８にイチゴ２の苗が設けられる。そして、その栽培ベッド１０８間の走行路１１０を自動走行ロボット１１３が走行し、この自動走行ロボット１１３に搭載された撮像カメラ１１４でイチゴ２を撮影する。この自動走行ロボット１１３には、画像モニタ１１２及び送受信アンテナ１１１が設けられ、栽培されているイチゴ２に関する情報を画像モニタ１１２に表示し、中央集中モニタなどに、栽培されているイチゴ２に関する情報を送受信する。また、自動走行ロボット１１３には、警告音発生器１１５などの報知手段が設けられ、栽培しているイチゴ２に変形果などの不良品が発生している場合やイチゴ２が突然変異を起こしている場合などに警告音を発生して担当者に報知する。
【０００４】
イチゴ２は、台風や長雨などの自然環境の影響を受け易いため、近年、室内環境が制御された温室１００内で栽培することが多い。このように、温室１００内で栽培することで収穫時期をコントロールすることが可能になった。しかし、害虫や「うどん粉病」に代表される病気は、一旦発生すると温室１００内で容易に蔓延してしまうため、人手をかけたイチゴ２の品質管理が必要となっている。
【背景技術】
【０００５】
特許文献１には、時間とコストを削減でき、かつ、広域な領域の作物の収穫量を予測する収穫予測装置及び方法が開示されている。ここでは、画像解析部は作物の写っている画像データからスペクトルデータを取得し、取得したスペクトルデータとスペクトルＤＢに記憶しているスペクトルデータを比較し、作物の種別、育成段階を識別して作付面積を算出する。また、画像解析部により得られた作物の種別、育成段階、作付面積と、作物情報ＤＢに記憶されている作物の育成期間、単位面積あたりの収穫量とから、作物の収穫量を予測することが記載されている。
【０００６】
特許文献２には、黄緑色の収穫物であっても確実迅速に自動収穫可能とする収穫装置が開示されている。ここでは、収穫物の摘取部と走行制御部とを持ち自走可能な移動体と、送信機と受信機とから移動体の位置検出装置とを有し、移動体により収穫対象物の開花状況及び結実状況を認識する画像処理装置を有し、画像処理装置で認識する開花位置と時間とを記憶するメモリと、開花状況から結実する時間を演算するデータベースを有し、かつ、データベースの入力内容と画像処理装置の検出結果とに基づいて結実する時間と位置とを予測する演算部とを備えることが記載されている。
【０００７】
特許文献３には、ドローン等の無人航空機でのセンシングにより得られたデータに基づいて、農地等の管理並びに農作物の生育予測、収穫予測等を自動的に行い、農地並びに農作物等の適正な管理を実現する農業管理予測システムが開示されている。ここでは、無人航空機と、管理端末と通信自在なサーバ装置において、管理端末から送られてきた画像データを受信する通信部と、画像データに基づいて植生指数化を行う植生指数化部と、指数情報の標準偏差化を行う標準偏差化部と、標準偏差を意味化する意味化部とを備え、管理端末により無人航空機の航路及び撮影を遠隔制御し、無人航空機で得られた画像データに基づいてサーバ装置側で農業の管理予測を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−６６１２号公報
【特許文献２】特開平６−１３３６２４号公報
【特許文献３】特開２０１８−４６７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
イチゴの施設栽培では、イチゴ等が日持ちしない作物であることから過熟によるロス率の増加等が発生するという問題があり、栽培しているイチゴが適度に色づいたら早急に収穫するために人手をかける必要があり、人件費が嵩むという問題があった。
【００１０】
また、イチゴの施設栽培では、果実の育成期間や収穫量等について精度よく予測できないか、熟練者の勘に頼らざるを得ないという問題があった。また、販売価格に大きな影響を与える果実のサイズについても精度よく予測できないという問題があった。
【００１１】
本願の目的は、かかる課題を解決し、果実の収穫日、収穫量、サイズ等を精度よく予測することで、安価で確実な収穫労働力と優良で確実な出荷先の確保により商品価値の高い施設栽培果実の収穫予測システムを提供することである。
【００１２】
また、果実の施設栽培において、人工知能のニューラルネットワーク等により各果実の個別特徴量を抽出して個々の果実を個別管理し、人手をかけずに果実の収穫日、収穫量、サイズ等を予測し、商品価値を高めた施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。
【００１３】
さらに、果実の施設栽培において、人工知能のディープラーニング等により、過去のビッグデータを参照して果実の収穫日、収穫量、サイズ等をより高精度の予測が可能となり、高品質な施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る施設栽培果実の収穫予測システムは、室内環境が制御された温室内で栽培される果実を撮像カメラにより撮影し、撮像カメラが撮影した経時画像から果実の開花日を確定し、開花日以降の温室内の予定積算温度から収穫日を設定する収穫日予測部と、果実の開花数情報を積算して果実の収穫数を予測する果実収穫数予測部と、撮像カメラが撮影した果実の花床体積を算定する花床体積算定部と、花床体積から果実のサイズ情報を予測する果実サイズ予測部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
上記構成により、室内環境が制御された温室内で栽培される各果実につき、撮像カメラにより撮影した経時画像から果実の収穫日、収穫数、及びサイズを的確に予側することができる。例えば、撮像カメラが撮影した定期的な経時画像から果実の開花日を確定し、開花日以降の温室内の予定積算温度から果実の収穫日を設定することができる。また、この果実の収穫日の予測を温室内の全ての果実について積算することで温室全体の果実の収穫数を予測することが可能となる。さらに、施設栽培される、例えばイチゴなどの果実の実の重量は、花床体積とほぼ比例関係にある。従って、果実の花床体積を計測することで販売単価が高い大粒のイチゴ等の果実の収穫量を事前に予測することができる。
【００１６】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、果実ごとに識別番号を付与する識別番号付与部と、果実の経時画像を解析して個別特徴量を抽出して識別番号と紐付する特徴量抽出部とを備えることが好ましい。このように、イチゴなどの果実の経時画像を人工知能のニューラルネットワーク等により解析して画像の個別特徴量を抽出して識別番号を付与する。このように、栽培されるイチゴなどの果実を個別認識して個別に管理することでより精度の高い品質管理が可能となる。
【００１７】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、特徴量抽出部により撮影された各果実の個別特徴量が識別番号と共に個別果実管理データベースに個別特徴量として保存されることが好ましい。このように、果実ごとに異なる、例えば、イチゴ自体の形状的な個別特徴量、又は「がく片」等のイチゴ自体に関連した周辺の形状等の個別特徴量により、個別にイチゴ等の果実を識別することができる。そして、この個別果実管理データベースに基づき、より精度の高い品質管理が可能となる。
【００１８】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、特徴量抽出部が撮像カメラにより撮影した果実の個別特徴量を個別果実管理データベースに記憶された果実の個別特徴量と比較し、果実を識別することが好ましい。これにより、撮像カメラにより撮影されるイチゴなどの果実は、定期的に成長してその形状も変化するが、その果実の個別特徴量から検索して撮像カメラにより撮像する度に個別に識別して管理することができる。
【００１９】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは個別果実管理データベースには、各果実の花床の経時画像の履歴情報が保存されることが好ましい。これにより、イチゴなどの果実の花床の経時画像を保存してビッグデータとし、毎年の果実栽培の収穫日、収穫数、及びサイズの予測において活用することができる。
【００２０】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、収穫日予測部が個別果実管理データベースに保存された果実の経時画像から設定された収穫日を修正することが好ましい。これにより、イチゴなどの果実の開花日と開花日以降のハウス内の予定積算温度から設定された収穫日が、例えば、日照条件など他の要因により当初の収穫日からずれた場合などに、個別果実管理データベースに保存された、イチゴなどの果実の過去の経時画像を反映させ、人工知能のディープラーニング等により設定された収穫日を修正することができる。
【００２１】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、果実サイズ予測部が個別果実管理データベースに保存されている果実のサイズに関する過去のビッグデータと、果実の経時画像との比較から果実に関するサイズを予測することが好ましい。これにより、イチゴなどの果実の花床が肥大化して果実となる過去の経過情報から人工知能により最終的なサイズを精度よく予測することができる。なお、「イチゴなどの果実に関するサイズ」とはイチゴなどの果実の実の重量としても良い。
【００２２】
また、施設栽培果実の収穫予測システムは、撮像カメラは自動走行ロボットに搭載され、接写が可能な高さに調整された栽培ベッドに沿って並走することが好ましい。これにより、自動走行ロボットは、栽培ベッドに設けられた各イチゴなどの果実の花床や実等を接写して撮影することができ、人工知能により詳細に解析することができる。
【００２３】
さらに、施設栽培果実の収穫予測システムは、果実品質確認部を更に備え、自動走行ロボットによる果実の撮影画像から果実に異常が発生している場合は、不良品発生として警報を発報することが好ましい。これにより、これまで目視に頼っていたイチゴなどの果実の異常、例えば、病気等によりイチゴなどの果実が実らない場合、イチゴなどの果実が突然変異を起こしている場合など出荷できない場合については、人工知能により事前に検出することができる。また、果実だけではなく、葉に「うどん粉病」などの病気が発生しているか否かも検出できる。
【発明の効果】
【００２４】
以上のように、本発明に係る施設栽培果実の収穫予測システムによれば、果実の収穫日、収穫量、サイズ等を精度よく予測することで、安価で確実な収穫労働力と優良で確実な出荷先の確保により商品価値の高い施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。
【００２５】
また、果実の施設栽培において、人工知能のニューラルネットワーク等により各果実の個別特徴量を抽出して個々の果実を個別管理し、人手をかけずに果実の収穫日、収穫量、サイズ等を予測し、商品価値を高めた施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。
【００２６】
さらに、果実の施設栽培において、人工知能のディープラーニング等により、過去のビッグデータを参照して果実の収穫日、収穫量、サイズ等をより高度な精度の予測が可能となり、高品質な施設栽培果実の収穫予測システムが提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係る施設栽培果実の収穫予測システムの一つの実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】温室内で栽培されるイチゴ等の果実を個別に管理する個別果実管理データベースを示す説明図である。
【図３】本収穫予測システムにより収穫日を予測する構成を示す説明図である。
【図４】本収穫予測システムにより収穫量を予測する構成を示す説明図である。
【図５】本収穫予測システムにより果実のサイズを予測する構成を示す説明図である。
【図６】本収穫予測システムを適用する温室の一つの実施例を示す平面図である。
【図７】温室内において、撮像カメラが搭載された自動走行ロボットの一つの概略構造を示す説明図である。
【図８】果実の一つの実施例であるイチゴの花及び果実の名称を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（果実の収穫予測システムの構成）
以下に、図面を用いて本発明に係る施設栽培果実における収穫予測システム１につき、詳細に説明する。図１に、収穫予測システム１の一つの実施形態の概略構成をブロック図で示す。本明細書では、施設栽培される果実２３を「イチゴ」の場合について説明するが、これに限らず、例えば、トマト、パブリカ、みかん、ぶどう等の他の施設栽培されるイチゴ２にも適用される。また、本明細書で例示するイチゴ２の品種は、「紅ほっぺ」、「とちおとめ」などあらゆるイチゴ２の品種を対象とする。
【００２９】
（自動走行ロボット）
図７に、撮像カメラ１１４が搭載された自動走行ロボット１１３の一つの概略構造を示す。温室１００の内部を走行する自動走行ロボット１１３は、栽培ベッド１０８の周辺を自動走行する。そして、自動走行ロボット１１３は、栽培ベッド１０８の高さを接写できるように撮像カメラ１１４が搭載されている。これにより、自動走行ロボット１１３は、温室１００内の総てのイチゴ２を接写することが可能となる。撮像カメラ１１４は、温室１００で栽培されている総てのイチゴ２について定期的に経時画像２０（図１参照）を撮影する。
【００３０】
（施設栽培果実の収穫予測システムの構成）
図１に、収穫予測システム１の構成を示す。栽培ベッド１０８で栽培されている各イチゴ２は、撮像カメラ１１４で定期的に経時画像２０として撮影される。この経時画像２０は、基本的に１日１回開花が完了した時点を想定しているが、この時点に限らず、必要に応じて撮影しても良い。そして、収穫予測システム１は、撮影された各イチゴ２の経時画像２０に基づき、イチゴ２の収穫日、収穫数、果実サイズを予測する。そして、収穫予測システム１は、果実収穫日予測部３、果実収穫数予測部４、花床体積算定部５、及び果実サイズ予測部６から構成される。
【００３１】
（果実の収穫日予測、収穫数予測、果実サイズ予測）
図８に、栽培されるイチゴ２の花及び果実の名称を示す。図８（ａ）は、イチゴの花であり、図８（ｂ）は、イチゴの果実２３である。果実収穫日予測部３は、撮像カメラ１１４が撮影した経時画像２０からイチゴ２の開花日を確定する。そして、開花日以降については温室１００の予定積算温度２７からそのイチゴ２の開花日から収穫日までの日数を設定する。この予定積算温度２７の単位は（℃・日）で表される。イチゴ２の場合、開花から収穫までの日数は、例えば「紅ほっぺ」や「とちおとめ」などの品種、及び温室１００内での積算温度によって求めることができる。すなわち、温度などがコントロールされた温室内であれば、収穫日がほぼ正確に予測できる。果実収穫数予測部４は、上述した果実収穫日予測部３が予測したイチゴ２の開花日に関する情報、すなわち、開花数情報１２を積算してイチゴ２の収穫数を予測する。開花した花からどれだけの数の健全な実が収穫できるかは、品種、気候、病気、害虫、みつばち等の働きなどにより変動するが、過去のデータなどにより概ね予測することができる。一つの算定式として、健全な実の数＝開花数×着果率×（１-不良品率）で表すことができる。ここに、不良率とは、害虫害や変形果になる確率をいう。花床体積算定部５は、撮像カメラ１１４が撮影したイチゴ２の花床１９ａの体積を算定する。この花床体積１４（Ｖ）は、Ｖ＝花床１９ａの半径（Ｒ）×π×高さ／３で求められる。つまり、花床１９ａ上にそう果が付着していて1個の種子が含まれる。花床１９ａ上に種子数が多いほどイチゴ２は大きく肥大する。これにより、花床体積１４とイチゴ２のサイズに相関関係があるといえる。果実サイズ予測部６は、花床体積算定部５が算定した花床１９ａの体積からイチゴ２のサイズ情報１３を予測する。これは上述したように「イチゴ２の花床体積１４と収穫される実の重量はほぼ比例関係にある」ことによる。
【００３２】
（果実の個別認識及び個別管理）
図１に、撮像カメラ１１４で撮影された経時画像２０を画像解析し、イチゴ２に識別番号１８を付与する識別番号付与部７と、そのイチゴ２の個別特徴量１５を抽出する特徴量抽出部８を示す。また、温室１００内で栽培されるイチゴ２に対して個別に認識して管理する個別果実管理データベース１０を示す。この個別果実管理データベース１０には、温室１００内で栽培されるイチゴ２に関する識別番号１８及び個別特徴量１５が保存される。
【００３３】
このように、収穫予測システム１は、識別番号付与部７及び特徴量抽出部８を備え、識別番号付与部７は、イチゴ２ごとに識別番号１８を付与して識別する。イチゴ２の個別特徴量１５とは、例えば、図８に示す、花床１９ａのめしべ１９ｂやおしべ１９ｃの数量、位置、形状、及び、そう果１９ｄ，花弁１９ｇ、がく片１９ｅ、果柄１９ｆ，花弁１９ｇ、などの数量、位置、形状であり、イチゴ２ごとに他のイチゴ２と識別可能な特徴をいう。そして、個別特徴量１５は、イチゴ２の「花床１９ａ」の段階での個別特徴量１５、及び、花床１９ａが肥大して発達して果肉となった段階での個別特徴量１５のいずれも含まれる。特徴量抽出部８は、これらの個別特徴量１５を抽出して識別番号１８と紐付される。
【００３４】
特徴量抽出部８は、撮像カメラ１１４により撮影するごとに、そのイチゴ２の個別特徴量１５を個別果実管理データベース１０に記憶されたイチゴ２の個別特徴量１５と比較し、そのイチゴ２であることを識別する。すなわち、撮像カメラ１１４により定期的にイチゴ２が撮影されるが、その都度個別果実管理データベース１０を検索し、個別特徴量１５からそのイチゴ２を特定することができる。これにより、撮像カメラ１１４によりイチゴ２が撮像される度にイチゴ２の最新の画像が獲得される。このようにして、個別果実管理データベース１０には、各イチゴ２の経時画像２０について履歴情報１７が保存される。
【００３５】
図２に、温室１００内で栽培されるイチゴ２を個別に管理する個別果実管理データベース１０の中身を示す。図２の上部に示すように、温室１００内ではイチゴ２の株を「株１」，「株２」，・・・「株ｎ」として示す。各株では、イチゴ２の花弁１９ｇが果肉となるが、これらのイチゴ２に識別願号１８を付与して個別に管理する。例えば、株１には識別番号１８として株１-１〜株１−４が付与され、株２には識別番号１８として株２−１〜株２−３が付与され、株ｎには識別番号１８として株ｎ−１〜株ｎ−３が付与される。そして、個別果実管理データベース１０には、各イチゴ２に対して識別番号１８に紐付された個別特徴量１５が保管される。
【００３６】
個別果実管理データベース１０には、一つの例として識別番号１８（株２−３）のイチゴ２について個別特徴量１５が保存されるとともに、イチゴ２の開花日の経時画像２０、イチゴ２の着果日の経時画像２０、及びイチゴ２の収穫時の経時画像２０が撮影日時とともに保存される。そして、イチゴ２の開花日の経時画像２０には年、月、日及び時間の記録と共に開花したとの情報が書き込まれ、イチゴ２の着果日の経時画像２０には年、月、日及び時間の記録と共に着果したとの情報が書き込まれ、及び、イチゴ２の収穫時の経時画像２０が撮影日時とともに保存される。そして、イチゴ２の収穫日の経時画像２０には年、月、日及び時間の記録と共に収穫したとの情報が書き込まれる。これらの情報から、総てのイチゴ２の開花日から着果日までの日数情報（Ｎ１）及び着果日から収穫日までの日数情報（Ｎ２）が算出され、個別果実管理データベース１０に記録される。
【００３７】
（修正収穫日の算出）
図３に、果実収穫日予測部３により、各イチゴ２の収穫日を予測する構成をブロック図により示す。果実収穫日予測部３は、個別果実管理データベース１０に保存されたイチゴ２の経時画像２０から設定された収穫日を修正する。すなわち、上述したように、果実収穫日予測部３は、撮像カメラ１１４が撮影した経時画像２０からイチゴ２の栽培計画２６に基づく開花日情報２５を確定する。そして、開花日以降については温室１００内の予定積算温度２７からそのイチゴ２の開花日から予想収穫日２８ａまでの日数を設定する。この予定積算温度２７を設定するには品種データ３１ａが必要となる。この方法は、「温室１００で環境を制御して栽培していれば、開花日から収穫日までの成熟日数をある程度予測可能である」ということに基づく。しかし、イチゴ２の生育に関係する気候変動、病気や害虫の発生、みつばち等の働き具合等により設定された収穫日が変動する場合がある。例えば、イチゴ２は、室内環境が制御された温室１００内で栽培されるため、室内温度は一定であるはずだが、台風、寒波、などによる気候変動の影響を受ける場合がある。これに対し、人工知能のディープラーニング等により収穫日予測３０ａを行うことで修正収穫日２８ｂを算出することができる。
【００３８】
修正収穫日２８ｂの算出には、図２に示されたように、個別果実管理データベース１０に保存された、過去の開花日から着果日までの日数情報（Ｎ１）、及び過去の着果日から収穫日までの日数情報（Ｎ２）をビッグデータとして人工知能により予測する方法が採用可能である。すなわち、果実収穫日予測部３は、個別果実管理データベース１０に保存されたイチゴ２の経時画像２０から設定された収穫日を修正することができる。すなわち、開花日から収穫日までの１００内の予定積算温度２７により、そのイチゴ２の開花日から予想収穫日２８ａまでの成熟日数が設定される。しかし、上述したように、予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動する場合があり、それを個別果実管理データベース１０に保存されたイチゴ２の経時画像２０により修正する。例えば、イチゴ２の成熟に関して、ある時点での成熟度が過去のデータから見て早まっているか、遅れている場合は、その日数の誤差（Ｘ）を考慮して修正収穫日２８ｂが算出される。
【００３９】
（人工知能の利用例）
果実収穫日予測部３は、人工知能のディープラーニングを利用し、個別果実管理データベース１０に保存された総てのイチゴ２の経時画像２０からイチゴ２の成熟度について、温室１００内のイチゴ２の状態を平面的に整理することができる。例えば、どの座標位置、又は高さ位置のイチゴの成熟が、過去のデータから見てどの程度早まっているか、或いはどの程度遅れているかをディープラーニングにより分析する。これにより、上述した日数の誤差（Ｘ）の原因が、気候変動なのか、病気や害虫の発生なのか、みつばち等の働き具合なのか、或いはそれ以外の理由なのかを突き止めることができる。
【００４０】
定期的に撮影されるイチゴ２の経時画像２０に対し、人工知能は、微妙な変化も見逃さずに予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動したことを検知することができる。そして、この変動を累積することで最終的な収穫日を正確に修正できる。なお、温室１００外で栽培する場合には、一般的には、栽培する作物の標準的なデータと平均的な気象データとがあればある程度の収穫時期の予測ができるが、人工知能によって予測する方法により、予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動する場合を考慮した収穫時期の予測ができる。
【００４１】
（修正収穫数の算出）
図４に、果実収穫数予測部４により、各イチゴ２の収穫数を予測する構成をブロック図により示す。果実収穫数予測部４は、個別果実管理データベース１０に保存されたイチゴ２の経時画像２０から設定された収穫数を修正する。すなわち、上述したように、果実収穫数予測部４は、撮像カメラ１１４が撮影した経時画像２０からイチゴ２の開花日情報２５を確定する。そして、開花日以降については温室１００内の予定積算温度２７からそのイチゴ２の着果日を予測し、予想収穫数２９ａを設定する。この予想収穫数２９ａを設定するには品種データ３１ｂとして着果率が必要となる。この方法は、「温室１００で環境を制御して栽培していれば、開花日から収穫日までの成熟日数をある程度予測可能である」ということである。しかし、イチゴ２の生育に関係する気候変動、病気や害虫の発生、みつばち等の働き具合等により設定された収穫日が変動し、それに伴い収穫数が変動する場合がある。このような状況に対し、上述した人工知能により収穫数の誤差（Ｙ）を考慮した収穫数予測３０ｂを行うことで修正収穫数２９ｂを算出することができる。
【００４２】
定期的に撮影されるイチゴ２の経時画像２０に対し、人工知能は、微妙な変化も見逃さずに予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動したことを検知することができる。そして、この変動を累積することで最終的な収穫数を正確に修正できる。なお、温室１００外で栽培する場合には、一般的には、栽培する作物の標準的なデータと平均的な気象データとがあればある程度の収穫数の予測ができるが、人工知能により予測する方法により、予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動する場合を考慮した収穫数の予測ができる。
【００４３】
（果実サイズの予測システム）
図５に、果実サイズ予測部６により、各イチゴ２のサイズを予測する構成をブロック図により示す。果実サイズ予測部６は、各イチゴ２の経時画像２０により、花床体積算定部５が算定した花床１９ａの体積からイチゴ２のサイズ情報１３を予測する。これは、「花床体積１４と収穫される実の重量は比例関係にある」とされているからである。しかし、イチゴ２の生育に関係する気候変動、病気や害虫の発生、みつばち等の働き具合等により設定された収穫日や収穫量が変動し、それに伴い果実サイズが変動する場合がある。このような状況に対し、人工知能による果実サイズ予測３０ｃを行うことで修正されたイチゴ２のサイズ情報１３を算出することができる。
【００４４】
図５に示すように、果実サイズ予測部６は、個別のイチゴ２の個別果実管理データベース１０に保存されている過去の果実収穫サイズデータ３２と、イチゴ２の経時画像２０との比較からイチゴ２のサイズ情報１３を修正して予測することができる。例えば、イチゴ２の成熟に関して、ある時点でのサイズ情報１３が過去のデータから見て大きいか、遅れている場合は、そのサイズ情報１３の誤差（Ｚ）を考慮して修正されたサイズ情報が予測される。
【００４５】
果実サイズ予測部６は、人工知能のディープラーニングを利用し、個別果実管理データベース１０に保存された総てのイチゴ２の経時画像２０からイチゴ２のサイズについて、温室１００内を平面的に整理することができる。例えば、どの座標位置、又は高さ位置のイチゴの成熟が、過去のデータから見てどの程度早まっているか、或いはどの程度遅れているかをディープラーニングにより分析する。これにより、上述したサイズ情報１３の誤差（Ｚ）の原因が、気候変動なのか、病気や害虫の発生なのか、みつばち等の働き具合なのか、或いはそれ以外の理由なのかを突き止めることができる。
【００４６】
イチゴの場合は、そのサイズ情報１３によって販売先が異なる。従って、どのくらいのサイズのイチゴ２がどのくらいの量収穫できるかを事前に知ることは販売戦略上重要なことである。このように、イチゴ２であれば花床体積１４からある程度サイズを予測でき、イチゴ２以外の作物であってもある程度のサイズ分布が推測できるが、人工知能により予測する方法により、予定積算温度２７以外の要因により成熟日数が変動する場合を考慮したサイズの予測ができる。
【００４７】
（自動走行ロボットによる果実の品質管理）
収穫予測システム１は、さらに果実品質確認部９を備える。すなわち、自動走行ロボット１１３は、原則として温室１００内の総てのイチゴ２を漏れなく定期的に撮影するという特徴を有する。また、イチゴ２の品質を個別に管理できるという特徴を有する。これらの特徴を生かして、これまで目視に頼っていたイチゴ２の異常、例えば、病気によりイチゴ２が実らない場合、イチゴ２に変形果などの不良品が発生している場合、イチゴ２が突然変異を起こしている場合など出荷できないイチゴ２について、人工知能により事前に排除することができる。
【００４８】
また、収穫予測システム１は、イチゴ２だけではなく、イチゴ２の葉に「うどんこ病」などの病気の兆候が発生しているか否かを検知し、もし発生していれば早期に対策を講じることができる。そして、病気の発生や不良品の発生が検知されれば、自動走行ロボット１１３は、そのイチゴ２の識別番号１８と共に問題の種別を自動走行ロボット１１３のモニタ、又は品質管理用の中央集中モニタに表示することができる。これらのイチゴ２の品質管理は、これまで目視で行っていた作業を自動走行ロボット１１３に代替させることで人件費を削減することができ、かつ、チェック漏れを最小限に抑えることができる。
【００４９】
以上の実施形態で説明された施設栽培果実の収穫予測システム１の構成、形状、大きさ、及び配置関係については、本発明が理解、実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。従って、本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。
【符号の説明】
【００５０】
１  （施設栽培果実の）収穫予測システム、２  イチゴ、３  果実収穫日予測部、４  果実収穫数予測部、５  花床体積算定部、６  果実サイズ予測部、７  識別番号付与部、８  特徴量抽出部、９  果実品質確認部、１０  個別果実管理データベース、１２  開花数情報、１３  サイズ情報、１４  花床体積、１５  個別特徴量、１７  履歴情報、１８  識別番号、１９ａ  花床，１９ｂ  めしべ，１９ｃ  おしべ，１９ｄ  そう果，１９ｅ  がく片，１９ｆ  果柄、１９ｇ  花弁、２０  経時画像、２３  果実、２５  開花日情報、２６  栽培計画、２７  予定積算温度、２８ａ  予想収穫日，２８ｂ  修正収穫日、２９ａ  予想収穫数，２９ｂ  修正収穫数、３０ａ  人工知能による収穫日予測、３０ｂ  人工知能による収穫数予測、３０ｃ  人工知能による果実サイズ予測、３１ａ  品種データ（積算温度）、３１ｂ  品種データ（着果率）、３２  過去の果実収穫サイズデータ、１００  温室、１０１  柱材、１０２  梁材、１０３  防虫ネット付き天窓、１０４  攪拌扇、１０５  自動遮光カーテン、１０６  自動保温カーテン、１０７  透明被覆材、１０８  栽培ベッド、１０９  栽培果実（イチゴ）、１１０  （自動走行ロボット）走行路、１１１  送受信アンテナ、１１２  画像モニタ、１１３  自動走行ロボット、１１４  撮像カメラ、１１５  警告音発生器、１１６  排水口、１１７  点滴潅水チューブ、１１８  培地、Ｎ１  その果実の開花日から着果日までの日数情報、Ｎ２  その果実の着果日から収穫日までの日数情報、Ｘ  日数の誤差、Ｙ  収穫数の誤差、Ｚ  サイズの誤差。
【図１】
2020054289.tif 000003
【図２】
2020054289.tif 000004
【図３】
2020054289.tif 000005
【図４】
2020054289.tif 000006
【図５】
2020054289.tif 000007
【図６】
2020054289.tif 000008
【図７】
2020054289.tif 000009
【図８】
2020054289.tif 000010