(57)【要約】【課題】  生育中の維管束植物の健全性を診断する植物診断方法及び植物診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】  ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂの出力信号Ｓａ，Ｓｂに基づいて、維管束植物２のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間ｔｓ当たりの検出頻度を示すＡＥデータｄｓを生成するＡＥデータ生成部３１０と、維管束植物２の周期的な活動リズムを示すリズムパターンＲｓを予め保持するリズムパターン記憶部３２３と、ＡＥデータＤｓ及びリズムパターンＲｓに基づいて、維管束植物２の活動度Ａを算出する活動度算出部３２４とを備える。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＡＥセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの検出頻度を示すＡＥデータを生成するＡＥデータ生成部と、
上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンを予め保持するリズムパターン記憶部と、
上記ＡＥデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出する活動度算出部とを備えたことを特徴とする植物診断装置。
【請求項２】
上記サンプリング時間は、上記リズムパターンの周期よりも短く、
上記活動度は、２以上の上記ＡＥデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値であることを特徴とする請求項１に記載の植物診断装置。
【請求項３】
上記リズムパターンは、２４時間の周期を有し、パターンデータの平均値が、１２時のパターンデータと、２４時のパターンデータとの間の値であることを特徴とする請求項２に記載の植物診断装置。
【請求項４】
上記リズムパターン記憶部が保持する２以上の上記リズムパターンのうち、上記活動度の算出に用いる上記リズムパターンをユーザが指定するリズムパターン指定部を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の植物診断装置。
【請求項５】
上記活動度の時間変化を表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の植物診断装置。
【請求項６】
上記表示部は、移動平均を用いて、上記活動度の時間変化を表示することを特徴とする請求項５に記載の植物診断装置。
【請求項７】
ユーザ操作による気づき入力を受け付ける気づき入力部と、
上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持する気づきデータ記憶部とを備え、
上記表示部は、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示することを特徴とする請求項５又は６に記載の植物診断装置。
【請求項８】
上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するメンテナンス判別部を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の植物診断装置。
【請求項９】
上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンスを促す表示を行う装置へメンテナンス信号を出力することを特徴とする請求項８に記載の植物診断装置。
【請求項１０】
上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンス装置に対しメンテナンス信号を出力することを特徴とする請求項８に記載の植物診断装置。
【請求項１１】
ＡＥセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの上記アコースティックエミッションの検出頻度を示すＡＥデータを生成するステップと、
上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンをリズムパターン記憶部から読み出すステップと、
上記ＡＥデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出するステップとを備えた植物診断方法。
【請求項１２】
ユーザ操作による気づき入力を受け付けるステップと、
上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持するステップとを備え、
上記活動度の時間変化を表示するとともに、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するステップとを備えたことを特徴とする請求項１１に記載の植物診断方法。
【請求項１３】
上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するステップを備えたことを特徴とする請求項１１に記載の植物診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物診断装置及び植物診断方法に係り、更に詳しくは、維管束植物の活動度を求める植物診断装置及び植物診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、維管束組織（道管）を有する植物は、維管束植物と呼ばれている。維管束組織は、根から吸収した水や無機養分を葉や花に輸送する木部と、葉の光合成で作られた有機養分を輸送する師部とからなる。木部による水の輸送は、葉から水が蒸散することにより木部内に負圧が発生し、この負圧により根から葉へ水が吸い上げられるという原理を利用している。このような木部内の圧力は、植物の生育環境によって変化し、この圧力変化により木部内に微少な泡が発生する。この現象は、キャビテーション（空洞形成）と呼ばれ、キャビテーションによって木部内に空気が充満し、木部が機能不全に陥った状態をエンボリズム（塞栓症）と呼んでいる。
【０００３】
本願発明者は、維管束植物のキャビテーションによって発生する振動波であるアコースティック・エミッション（ＡＥ）を検出し、維管束植物の生育状態の診断に活用する方法を既に提案している（例えば、特許文献１〜３）。
【０００４】
特許文献１には、水ストレス変動前後のキャビテーションによって生じるアコースティック・エミッションを測定することにより、維管束植物のエンボリズムが修復できないレベルに達しているか否かを判定する維管束植物の健全度評価方法が記載されている。
【０００５】
特許文献２には、適切な間隔をあけて維管束植物の軸の外面に２以上のＡＥセンサを配置することにより、ノイズに起因したアコースティック・エミッションを取り除いて、キャビテーションに起因したアコースティック・エミッションだけを検知する方法が記載されている。
【０００６】
特許文献３には、アコースティック・エミッションを測定するとともに、温度、湿度、日照、土壌水分などの環境因子も測定し、両者の相関係数を用いて維管束植物の生育診断を行う方法が記載されている。この育成診断方法は、生育中に測定されるアコースティック・エミッションと特定の環境因子との相関係数が、その後に収穫される作物の収量や平均糖度との間に強い相関があるという経験則が得られている場合に、成育中に測定された上記相関係数を指標にすることにより、収量や平均糖度を予測可能にするというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開公報ＷＯ２０１０／０６４６６９
【特許文献２】特開２０１５−８７２１４号
【特許文献３】特開２０１７−５１１２５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したとおり、アコースティック・エミッションを利用した維管束植物の診断方法が従来から知られている。しかしながら、特許文献１の維管束植物の健全度評価方法は、エンボリズムが修復不可となる状態に至ったことを判別するものであり、維管束植物の活動の健全性を事後的に分析するものであって、育成中の維管束植物について活動の健全性を診断することができるものではなかった。
【０００９】
また、特許文献３の維管束植物の生育診断方法は、アコースティック・エミッションと環境因子との相関係数が、収量や糖度などの生育結果との間に相関があり、そのことが既知であるという場合にしか適用できないという問題があった。また、アコースティック・エミッションだけでなく、環境因子も測定しなければならないという問題もあった。
【００１０】
一般に、生物の生命活動は、日概リズムと呼ばれる２４時間周期のリズムを有している。ほとんどの維管束植物は昼間に蒸散を行うことから、アコースティック・エミッションの発生頻度は、２４時間周期で変動し、昼間に最大値を示すと考えられる。ただし、生育環境が悪い場合、例えば、極度の乾燥ストレスを受けたり、過度に灌水を行ったり、日射量が少ない日が続いたような場合には、アコースティック・エミッションの発生挙動が不安定になり、夜間も発生するようになる。このため、測定されたアコースティック・エミッションの発生頻度と、維管束植物の正常な生体リズムとの関係性を利用することにより、維管束植物の活動の健全性を知ることができると考えられる。
【００１１】
本発明は、本願発明者の上記知見に基づいてなされたものであり、生育中の維管束植物の健全性を診断する植物診断装置を提供することを目的とする。また、簡便かつ安価に実現可能な植物診断装置を提供することを目的とする。また、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる植物診断装置を提供することを目的とする。さらに、このような生育診断を行うための植物診断方法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】
【００１２】
本発明の第１の態様による植物診断装置は、ＡＥセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの検出頻度を示すＡＥデータを生成するＡＥデータ生成部と、上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンを予め保持するリズムパターン記憶部と、上記ＡＥデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出する活動度算出部とを備える。
【００１３】
この様な構成を採用することにより、サンプリング時間当たりのアコースティック・エミッションの検出頻度を示すＡＥデータと、維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンとに基づいて活動度を算出することができる。このようにして、健全な維管束植物が有する活動リズムに着目することにより、維管束植物の活動の健全性を的確に示す指標を得ることができ、維管束植物の生育診断を的確かつ容易に行うことが可能になる。
【００１４】
本発明の第２の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記サンプリング時間が、上記リズムパターンの周期よりも短く、上記活動度が、２以上の上記ＡＥデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値となるように構成される。
【００１５】
この様な構成を採用することにより、２以上の上記ＡＥデータからなるデータ列と、上記リズムパターンとの相関に応じた値が活動度として得られる。このため、健全な維管束植物が周期的な活動リズムを有する一方、生育環境が悪い場合に、この活動リズムが乱れることを利用し、維管束植物の活動の健全性を的確かつ容易に把握することができる。
【００１６】
本発明の第３の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記リズムパターンが、２４時間の周期を有し、パターンデータの平均値が、１２時のパターンデータと、２４時のパターンデータとの間の値となるように構成される。
【００１７】
本発明の第４の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記リズムパターン記憶部が保持する２以上の上記リズムパターンのうち、上記活動度の算出に用いる上記リズムパターンをユーザが指定するリズムパターン指定部を備える。維管束植物の活動リズムは、植物の種類や栽培環境などによって異なるため、この様な構成を採用することにより、植物診断装置を種々の維管束植物に適用することができ、また、維管束植物の活動の健全性をより的確に把握することができる。
【００１８】
本発明の第５の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記活動度の時間変化を表示する表示部を備える。この様な構成を採用することにより、活動度の時間変化を容易に把握することができる。
【００１９】
本発明の第６の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記表示部が、移動平均を用いて、上記活動度の時間変化を表示するように構成される。この様な構成を採用することにより、活動度が複雑な時間変化を伴う場合に、維管束植物の活動の健全性をより的確かつ容易に把握することができる。
【００２０】
本発明の第７の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、ユーザ操作による気づき入力を受け付ける気づき入力部と、上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持する気づきデータ記憶部とを備え、上記表示部は、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するように構成される。
【００２１】
この様な構成を採用することにより、気づきデータが蓄積され、気づきデータを示すシンボルが活動度の時間変化に対応づけて表示され、活動度の変動理由を容易に把握することができる。
【００２２】
本発明の第８の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するメンテナンス判別部を備える。このような構成を採用することにより、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる。
【００２３】
本発明の第９の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンスを促す表示を行う装置に対しメンテナンス信号を出力するように構成される。
【００２４】
本発明の第１０の態様による植物診断装置は、上記構成に加えて、上記メンテナンス判別部の判別結果に基づいて、上記維管束植物のメンテナンス装置へメンテナンス信号を出力するように構成される。この様な構成を採用することにより、メンテナンス装置を用いて、維管束植物のメンテナンスを自動的に行うことができる。
【００２５】
本発明の第１１の態様による植物診断方法は、ＡＥセンサの出力信号に基づいて、維管束植物のキャビテーションにより発生するアコースティックエミッションを検出し、サンプリング時間当たりの上記アコースティックエミッションの検出頻度を示すＡＥデータを生成するステップと、上記維管束植物の周期的な活動リズムを示すリズムパターンをリズムパターン記憶部から読み出すステップと、上記ＡＥデータ及び上記リズムパターンに基づいて、上記維管束植物の活動度を算出するステップとを備える。
【００２６】
本発明の第１２の態様による植物診断方法は、上記構成に加えて、ユーザ操作による気づき入力を受け付けるステップと、上記気づき入力の操作時刻を気づきデータとして保持するステップとを備え、上記活動度の時間変化を表示するとともに、上記活動度の時間変化に対し、上記操作時刻を対応づけて、上記気づき操作を示すシンボルを表示するステップとを備える。
【００２７】
本発明の第１３の態様による植物診断方法は、上記構成に加えて、上記活動度に基づいて、上記維管束植物に対するメンテナンスの要否を判別するステップを備える。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、生育中の維管束植物の健全性を診断する植物診断装置を提供することができる。また、簡便かつ安価に実現可能な植物診断装置を提供することができる。また、維管束植物に対するメンテナンスの要否を自動的に判別することができる植物診断装置を提供することができる。さらに、このような生育診断を行うための植物診断方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施の形態１による植物診断装置３を含む植物生育システム１００の一構成例を模式的に示した図である。
【図２】図１のデータ収集装置３１の詳細構成を示したブロック図である。
【図３】診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。
【図４】断端末３２の画面表示の一例を示した図である。
【図５】リズムパターンＲｓの設定手順を示したフローチャートである。
【図６】データ表示画面の一例を示した図である。
【図７】リズムパターンＲｓの一例を示した図である。
【図８】本発明の実施の形態２による診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。
【図９】本発明の実施の形態３による植物診断装置３を含む植物生育システム１０１の一構成例を模式的に示した図である。
【図１０】図９の診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。
【図１１】ＡＥデータＤｓと水やりとの関係を示した図である。
【図１２】活動度Ａと水やりとの関係を示した図である。
【図１３】平均日照時間と気づきデータの関係を示した図である。
【図１４】ＡＥデータＤｓと気づきデータ（換気）との関係を示した図である。
【図１５】活動度Ａと換気との関係を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
実施の形態１．
（１）植物生育システム
図１は、本発明の実施の形態１による植物診断装置３を含む植物生育システム１００の一構成例を模式的に示した図である。この植物生育システム１００は、ビニールハウス１内において維管束植物２を生育するシステムであり、植物診断装置３を備えている。
【００３１】
ビニールハウス１は、躯体フレームを合成樹脂フィルムで覆った植物栽培室である。本実施の形態では、ビニールハウス１内における栽培例について説明するが、その他の室内栽培、さらに屋外栽培にも本発明を適用することができる。
【００３２】
維管束植物２は、維管束組織（道管）を有する植物であり、ほとんどの草と樹木が含まれる。ビニールハウス１内には、２つの不織布ポットが配置され、維管束植物２としてのトマトの株がそれぞれに配置されている。なお、本発明は、維管束植物２の種類や栽培方法を問わず適用することができる。
【００３３】
植物診断装置３は、維管束植物２の生育状態を診断するための装置である。図示した植物診断装置３は、維管束植物２のアコースティック・エミッション（ＡＥ）を検出するＡＥセンサ３０ａ，３０ｂと、ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂの出力信号Ｓａ，Ｓｂに基づいてＡＥデータを生成するデータ収集装置３１と、ＡＥデータに基づいて生育診断を行う診断端末３２とにより構成される。
【００３４】
ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂは、データ収集装置３１に接続されている。データ収集装置３１及び診断端末３２は、無線アクセスポイントＡＰを介してネットワークＮにそれぞれ接続されている。また、ネットワークＮ上には、ストレージサーバ３３が設けられ、ＡＥデータはストレージサーバ３３に記録することができる。このため、データ収集装置３１から診断端末３２へＡＥデータを送信してもよいが、データ収集装置３１からストレージサーバ３３へＡＥデータをアップロードし、ストレージサーバ３３から診断端末３２へＡＥデータをダウンロードすることもできる。
【００３５】
なお、本実施の形態における各装置間の接続は一例であり、所望の通信を行うことができれば、各装置間を有線又は有線のいずれで接続するのかは任意である。また、ネットワークを介して接続するのか否かも任意である。また、本実施の形態では、データ収集装置３１と診断端末３２がそれぞれ独立した装置である例について説明するが、両者は一体の装置であってもよい。
【００３６】
（２）ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂ
ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂは、維管束植物２のキャビテーションによって発生するアコースティック・エミッションを検出するセンサである。キャビテーションは、維管束植物２の葉からの蒸散により、維管束植物２の木部に圧力変化が生じて微少な泡が発生する現象であり、アコースティック・エミッションは、キャビテーションに起因して生じる振動波である。
【００３７】
ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂは、いずれも２０ｋＨｚ〜１０００ｋＨｚ（望ましくは５０〜２００ｋＨｚ）の超音波領域の振動を検出可能な振動センサであり、圧電式、エレクトレット式、静電式などを採用することができる。ＡＥセンサ３０，３０ｂは、ステンレス製クリップを用いて維管束植物２の軸部に取り付けられる。
【００３８】
２つのＡＥセンサ３０ａ及び３０ｂは、所定の間隔をあけて取り付けられ、同一の軸部上の異なる位置において振動波を検出し、検出信号としてデータ収集装置３１へそれぞれ出力する。アコースティック・エミッションは、維管束植物２の軸を数ｍｍ〜数十ｍｍ伝搬すれば、ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂでは検出できないレベルにまで減衰する。このため、２つのＡＥセンサ３０ａ，３０ｂを適切な距離を隔てて配置すれば、２つの検出信号を比較することにより、ノイズの影響が抑制されたアコースティック・エミッションを検出することができる。
【００３９】
（３）データ収集装置３１
図２は、図１のデータ収集装置３１の詳細構成を示したブロック図である。データ収集装置３１は、ＡＥデータ生成部３１０、ＡＥデータ記憶部３１１及びＡＥデータ出力部３１２により構成される。
【００４０】
ＡＥデータ生成部３１０は、ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂから入力された２つのセンサ出力信号Ｓａ，Ｓｂをそれぞれ増幅した後、これらの増幅信号の差に基づいてアコースティック・エミッションを判別し、ＡＥデータＤｓを生成する。ＡＥデータＤｓは、予め定められたサンプリング時間ｔｓごとのアコースティック・エミッションの発生頻度を示すデータであり、サンプリング時間ｔｓ内におけるアコースティック・エミッションの検出回数をカウントすることによって求められる。サンプリング時間ｔｓは、例えば、１秒〜６時間（望ましくは１分〜１時間）にすることができる。
【００４１】
例えば、２つのセンサ出力信号Ｓａ，Ｓｂの強度比を所定の閾値と比較し、強度比が閾値を超えていれば、アコースティック・エミッションが発生していると判別することができる。また、２つのセンサ出力信号の両振幅Ｖｐｐについて、一方が所定の上限値を超え、かつ、他方が上限値よりも小さい所定の下限値を下回っていれば、アコースティック・エミッションが発生していると判別することもできる。このようなアコースティック・エミッションの検出は、サンプリング時間ｔｓよりも十分に短い周期で行われ、サンプリング時間ｔｓ内における検出数をカウントすることによりＡＥデータＤｓが生成される。
【００４２】
ＡＥデータ記憶部３１１は、ＡＥデータＤｓを保持する記憶部である。ＡＥデータ生成部３１０においてサンプリング時間ｔｓごとに生成されるＡＥデータＤｓは、データ列としてＡＥデータ記憶部３１１に記録される。
【００４３】
ＡＥデータ出力部３１２は、ＡＥデータ記憶部３１１内に保持されているＡＥデータＤｓをネットワークＮを介してストレージサーバ３３に出力する。ストレージサーバ３３は、ＡＥデータＤｓを記憶し、診断端末３２からの要求に応じて診断端末３２に出力する。また、ＡＥデータ出力部３１２は、診断端末３２からの要求に応じて診断端末３２へＡＥデータＤｓを出力することもできる。
【００４４】
（４）診断端末３２
診断端末３２は、維管束植物２の生育状態を診断する装置であり、ＡＥデータＤｓから維管束植物２の活動度Ａを求め、この活動度Ａの時間変化を維管束植物２の診断結果として表示する。また、ユーザによる気づき操作を受け付け、活動度Ａの時間変化と、気づき操作の操作時刻とを対応づけて表示することにより、外的変動に対する維管束植物２の活動度Ａの変化を視認可能に表示する。
【００４５】
診断端末３２は、コンピュータプログラムを実行する装置、例えば、ＰＣ、スマートホン、タブレット端末であり、診断端末３２の各機能は、アプリケーションプログラムとして提供される。本実施の形態では、診断端末３２が、タッチパネルを備えた端末である場合の例について説明するが、本発明はこのような端末のみに限定されない。
【００４６】
図３は、診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。この診断端末３２は、ＡＥデータ入力部３２０、ＡＥデータ記憶部３２１、リズムパターン設定部３２２、リズムパターン記憶部３２３、活動度算出部３２４、気づき入力部３２５、気づきデータ記憶部３２６、表示制御部３２７及び表示部３２８を備えている。
【００４７】
ＡＥデータ入力部３２０は、ネットワークＮを介して、ストレージサーバ３３からＡＥデータＤｓを取得する。ＡＥデータＤｓのダウンロードは、ＡＥデータ入力部３２０がストレージサーバ３３に対しデータ取得要求を出力することによって行われる。例えば、アプリケーションプログラムの起動時にダウンロードされ、その後も定期的（１時間に１回）にダウンロードされる。また、ユーザ操作により任意のタイミングでダウンロードすることもできる。さらに、有線通信又は無線通信により、データ収集装置３１からＡＥデータＤｓを受信することもできる。
【００４８】
ＡＥデータ記憶部３２１は、ＡＥデータ入力部３２０がデータ収集装置３１又はストレージサーバ３３から取得したＡＥデータＤｓのデータ列を保持する。
【００４９】
リズムパターン設定部３２２は、ユーザ操作に基づいてリズムパターンＲｓを設定し、リズムパターン記憶部３２３は、設定されたリズムパターンＲｓを含む１又は２以上のリズムパターンＲｓを記憶する。
【００５０】
リズムパターンＲｓは、維管束植物２の周期的な活動リズムを示すデータである。一般に、維管束植物２の蒸散は、昼間に活発になり、夜間は穏やかになる。このため、健全な維管束植物であれば、アコースティック・エミッションの発生頻度も２４時間周期で変動し、昼間に最大値を示すと考えられる。リズムパターンＲｓは、このような維管束植物２の活動リズムのパターンを規定するデータである。
【００５１】
維管束植物２の活動リズムは、植物の種類、栽培環境、栽培目的などによって異なる。このため、リズムパターン設定部３２２を用いて、ユーザは任意のリズムパターンＲｓを設定することができる。例えば、プリセットデータとしてリズムパターン記憶部３２３内に予め保持されている複数のリズムパターンＲｓの中から、任意のリズムパターンＲｓを選択することができる。また、ユーザがリズムパターンの定義データを入力し、リズムパターン記憶部３２３に格納することもできる。
【００５２】
活動度算出部３２４は、ＡＥデータＤｓ及びリズムパターンＲｓに基づいて、維管束植物２の活動度Ａを算出する。活動度Ａは、維管束植物２の活動の健全性を示す指標であり、ＡＥデータＤｓに対しリズムパターンＲｓによる重み付け演算を行うことによって得られる。例えば、評価時間ｔｗについて、リズムパターンＲｓを荷重とするＡＥデータＤｓの荷重和を求めることにより、活動度Ａが求められる。評価時間ｔｗは、１日〜１ヶ月の時間として予め定められる。評価時間ｔｗは、リズムパターンＲｓの周期以上に時間であり、リズムパターンＲｓの周期の整数倍の時間であることが望ましい。
【００５３】
活動度算出部３２４は、評価時間ｔｗごとの活動度Ａを求めて、表示制御部３２７へ出力する。このため、必要に応じて、活動度Ａの修正移動平均（平滑移動平均）ＭＡを求めることもできる。活動度Ａを求める具体的演算については、さらに後述する。
【００５４】
気づき入力部３２５は、ユーザの操作入力を受け付ける手段であり、受け付けられたユーザ操作に関する情報が、気づきデータとしてデータ記憶部３２６に記憶される。例えば、診断端末３２のタッチパネルには、１又は２以上の気づきボタンが表示され、これらの気づきボタンに対するユーザ操作が気づき入力部３２５によって検出される。このとき、気づきボタンの種別と、その操作時刻とが、気づきデータとして気づきデータ記憶部３２６に格納される。
【００５５】
表示制御部３２７は、診断結果を示す画面データを生成し、表示部３２８は、生成された画面データを表示する。表示制御部３２７は、活動度算出部３２４から入力された活動度Ａのデータ列に基づいて、活動度Ａの時間変化をグラフ表示する。活動度Ａの時間変化の表示方法は任意であり、必要に応じて対数表示することもできるし、修正移動平均（平滑移動平均）ＭＡを表示することもできる。
【００５６】
また、気づきデータ記憶部３２６に保持されている気づきデータを読み出し、操作種別及び操作時刻を視認可能に表示する。例えば、活動度Ａのグラフの時間軸に対し、気づき操作の操作時刻を対応づけて気づきデータが表示される。また、気づきデータは、操作種別に応じたシンボルを用いて表示される。
【００５７】
（５）診断端末３２の画面表示及び操作手順
図４は、診断端末３２の画面表示の一例を示した図であり、スマートホンのタッチパネル上に表示される画面が示されている。この画面情報は、表示制御部３２７によって生成され、表示部３２８によって表示される。画面内には、４つの気づきボタン６０１〜６０４、設定ボタン６１、リズム設定ボタン６２及びデータ表示ボタン６３が配置され、ユーザは、任意のボタンをクリック操作することにより、当該ボタンを選択することができる。
【００５８】
気づきボタン６０１〜６０４は、栽培に関する気づきがあった時に、その情報を気づきデータとして記録するための操作ボタンである。表示画面には、複数の気づきボタン６０１〜６０４が配置されている。これらの気づきボタン６０１〜６０４には、水やり、換気などの気づき項目が予め割り当てられている。各気づきボタン６０１〜６０４に対する気づき項目の割り当ては、設定ボタン６１を選択することにより表示される設定画面（不図示）において行われる。
【００５９】
割り当てられる気づき項目は、予め定められている気づき項目の中からユーザが任意に選択することができ、また、ユーザが任意に定義することもできる。このような気づき項目は、農業の作業項目だけでなく、観葉植物の手入れの項目や異変に関する項目でもよい。例えば、水やり、換気、施肥、日光浴、拭き取り、剪定、植え替え、場所の移動、高温、低温、強風、降雨、強光、元気がない、芽が出た、葉の色の濃淡などが気づき項目の一例である。
【００６０】
ユーザは、気づき項目に該当する気づきがあったときに、該当する気づきボタン６０１〜６０４をクリックする。気づき入力部３２５は、このクリック操作を受け付けると、操作対象ボタンに割り当てられた気づき項目とその操作時刻により構成される気づきデータを生成し、気づきデータ記憶部３２６に記録する。この気づきデータは、ストレージサーバ３３に送信することもできる。
【００６１】
設定ボタン６１は、アプリケーションプログラムに関する各種設定を行うための操作ボタンである。ユーザが設定ボタン６１をクリックすれば、設定画面（不図示）が表示される。この設定画面上において、例えば、気づき項目の設定や、評価時間ｔｗの設定などを行うことができる。
【００６２】
リズム設定ボタン６２は、リズムパターンＲｓを設定するための操作ボタンである。ユーザがリズム設定ボタン６２をクリックすれば、リズムパターンの設定画面（不図示）が表示される。このリズムパターンの設定画面上において、リズムパターンＲｓを設定することができる。
【００６３】
図５のステップＳ１０１〜Ｓ１０６は、リズムパターンＲｓの設定手順を示したフローチャートであり、リズム設定ボタン６２のクリック時に実行される。リズムパターン記憶部３２３には、プリセットデータとして、２以上のリズムパターンＲｓが予め保持されている。ユーザは、これらのプリセットデータの中から任意のリズムパターンＲｓを選択することができる（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）。また、リズムパターン記憶部３２３には、１又は２以上のユーザ定義データを保存することができる。ユーザは、既に登録されているユーザ定義データの中から任意のリズムパターンＲｓを選択することができる（ステップＳ１０３，Ｓ１０４）。さらに、ユーザは、新たにユーザ定義データを作成し、リズムパターン記憶部３２３に保存することもできる（ステップＳ１０５，Ｓ１０６）。
【００６４】
データ表示ボタン６３は、活動度Ａを表示するための操作ボタンである。ユーザがデータ表示ボタン６３をクリックすれば、活動度算出部３２４により活動度Ａが求められ、活動度Ａを示すデータ表示画面が表示される。データ表示画面には、活動度Ａとともに気づきデータも表示することができる。
【００６５】
図６は、データ表示画面の一例を示した図である。このデータ表示画面には、活動度Ａの時間変化を示すグラフ６４と、気づきデータを示すシンボル６５とが同時に表示されている。グラフ６４は、横軸に時間（日付）、縦軸に活動度Ａをとって、活動度Ａの時間変化を示している。気づきデータのシンボル６５は、気づき項目を識別可能なシンボルであり、気づき操作の時刻が活動度Ａの横軸に対応づけて表示されている。このため、活動度Ａの時間変化と気づきデータの関係性を容易に把握可能にすることができる。例えば、水やり、施肥などのユーザの手入れや、気候などの大きな外的変動による植物の活動度Ａの変化を容易に把握可能にすることができる。また、ＡＥデータＤｓを測定するだけで、環境測定やカメラ撮影を行うことなく、実現することができる。
【００６６】
（６）活動度Ａの算出方法
活動度Ａは、評価時間ｔｗについて、ＡＥデータＤｓに対し、リズムパターンＲｓによる重み付け演算を行うことによって求められる。この演算は、活動度算出部３２４において行われる。活動度算出部３２４は、リズムパターンＲｓを重み付け関数とし、評価時間ｔｗにおけるＡＥデータＤｓの荷重和として活動度Ａを求める。
【００６７】
具体的には、サンプリング時間ｔｓごとのリズムパターンのデータ列Ｒｓ（ｉ）と、サンプリング時間ｔｓごとのＡＥデータのデータ列Ｄｓ（ｉ）が、評価時間ｔｗについて与えられると、次式により活動度Ａを求める。
【数１】
2019075995.tif 000003
【００６８】
式（１）の対数部分は、サンプリング時間ｔｓごとのＡＥデータＤｓを評価時間ｔｗについて積算した値を対数表示した値であり、評価時間ｔｗにおけるアコースティック・エミッションの検出数（Ｄｗ）を示す値である。なお、対数への変換は任意であり、必要に応じて適宜採用することができる。
【００６９】
式（１）の分数部分は、評価時間ｔｗについてＡＥデータＤｓ及びリズムパターンＲｓの相関係数を求める演算式である。一般に、相関係数は、両者の相関が大きければ大きな値になり、両者の相関が小さければ小さな値になる。また、相関係数の絶対値は常に１以下であり、最大値が１かつ最小値が−１となる。
【００７０】
式（１）の対数部分は、アコースティック・エミッションの検出数が大きくなれば大きくなる。これに対し、式（１）の分数部分は、ＡＥデータＤｓ及びリズムパターンＲｓの相関が大きければ大きな値となり、相関が小さくなれば小さな値となる。このため、例えば、評価時間ｔｗにおけるＡＥデータの積算値（Ｄｗ）が大きくても、夜間に少なくないアコースティック・エミッションが発生している場合には、リズムパターンＲｓとの相関が低くなり、活動度Ａも小さな値になる。
【００７１】
生育環境が良い場合、維管束植物２のアコースティック・エミッションの発生頻度は、昼間に大きくなり、夜間に小さくなる。このため、ＡＥデータＤｓはリズムパターンＲｓとの相関が高くなる。これに対し、生育環境が悪い場合には、アコースティック・エミッションの発生挙動は不安定になり、ＡＥデータＤｓはリズムパターンＲｓとの相関が低くなる。その結果、評価時間ｔｗにおけるＡＥデータＤｓの積算値（Ｄｗ）が同一であったとしても、生育環境が良い場合の活動度Ａは、生育環境が悪い場合の活動度Ａよりも大きくなる。このため、活動度Ａは、ＡＥデータＤｓに比べて、維管束植物２の活動の健全性をより的確に示す指標である。
【００７２】
なお、悪天候などによりアコースティック・エミッションの発生数が極端に少なくなる。この様な場合、Ｄｓの積算値（Ｄｗ）が略ゼロになり、式（１）の対数部分が負の大きな値になる可能性がある。このため、Ｄｓの積算値（Ｄｗ）がゼロ又はゼロに近い値（例えば、対数部分が負の値）の場合には、全く活動していないとみなし、活動度Ａ＝０とすることもできる。具体的には、Ｄｓの積算値（Ｄｗ）を所定の閾値と比較し、当該閾値以下であれば、活動度Ａ＝０にすることができる。
【００７３】
また、式（１）から対数部分を除き、分数部分のみを用いて活動度Ａを算出することもできる。つまり、ＡＥデータＤｓのデータ列とリズム関数との相関係数を活動度Ａとすることもできる。この場合、活動度Ａは、ＡＥデータＤｓの積算値の大小を反映せず、ＡＥデータＤｓの生体リズムとの関係性のみを反映した値となる。
【００７４】
また、活動度算出部３２４では、必要に応じて、活動度Ａの修正移動平均（平滑移動平均）ＭＡが求められる。修正移動平均ＭＡは、次式により求めることができる。
【数２】
2019075995.tif 000004
【００７５】
（７）リズムパターンＲｓ
図７の（ａ）〜（ｃ）は、リズムパターンＲｓの一例を示した図である。（ａ）〜（ｃ）は、横軸が２４時間周期の時刻、縦軸がパターンデータとなるようにリズムパターンＲｓが示されている。いずれのリズムパターンＲｓもサンプリング時間ｔｓごとのパターンデータのデータ列として規定されている。
【００７６】
図中の（ａ）には、最も簡便なリズムパターンＲｓが示されている。このリズムパターンＲｓは、昼間（６時〜１８時）が＋１、夜間（１８時〜６時）が−１となるように二値化されたパターンである。ここでは、屋外での一般的な時間帯として、昼間の時間帯を６時〜１８時にしているが、季節により昼間の時間帯を拡大又は縮小してもよく、屋内での栽培条件に合わせて時間帯を移動又は分割してもよい。
【００７７】
図中の（ｂ）には、パターンデータが＋１、０、−１の３段階からなるリズムパターンＲｓが示されている。正午（１２時）を含む昼間の時間帯を＋１、深夜（２４時）を含む夜間の時間帯を−１とし、夜間から昼間に遷移する所定の時間帯（５時〜８時）と、昼間から夜間に遷移する所定の時間帯（１７時〜２０時）のパターンデータを０にしている。パターンデータが０の時間帯はＡＥデータＤｓが活動度Ａに反映されないため、昼間と夜間を遷移する日出前後及び日没前後の時間帯におけるパターンデータを０にすることによって季節による昼間の時間帯の拡大又は縮小の影響を抑制することができる。なお、リズムパターンＲｓは、４段階以上のパターンデータによって規定することもできる。
【００７８】
図中の（ｃ）は、三角関数で構成されたリズムパターンＲｓが示されている。一般に、植物の活動リズムは三角関数で表すことができるといわれている。このため、三角関数を用いることにより、さらにステップ数が多い多段階のパターンとしてリズムパターンＲｓを定義することができ、栽培時における最適な生体リズムにより近いパターンとしてリズムパターンＲｓを定義することができる。このようなリズムパターンＲｓを用いることにより、維管束植物２の活動リズムの乱れがより正確に活動度Ａに反映される。このため、維管束植物２の活動リズムの乱れをより的確に数値化し、小さな乱れも把握することが可能になる。
【００７９】
いずれのリズムパターンＲｓの場合も、２4時間の周期を有し、１２時を含む昼間の時間帯では、パターンデータが正の値になり、２４時を含む夜間の時間帯は、パターンデータが負の値になり、パターンデータの平均値は、１２時のパターンデータと、２４時のパターンデータの間の値になっている。
【００８０】
一般に、活動リズムは、２４時間の周期の中で、１２時前後において活動量が最も多くなり、２４時前後において活動が最も少なくなる。しかしながら、例えば、完全閉鎖型植物工場では、活動量が最大及び最小となる時刻が、それぞれ１２時及び２４時とは一致しない場合もある。この様な場合には、リズムパターンＲｓの時間軸をずらして使用する必要がある。このような場合も考慮し、本明細書における１２時は、周期的に活動量が最大になる時刻を指し、２４時は、周期的に活動量が最小になる時刻を指すものとする。
【００８１】
実施の形態２．
実施の形態１では、ＡＥデータＤｓから活動度Ａを求め、活動度Ａの時間変化を気づきデータとともに表示する植物診断装置３の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、活動度Ａに基づいて、メンテナンスの要否を判別する植物診断装置３について説明する。
【００８２】
図８は、本発明の実施の形態２による診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。この診断端末３２を図３（実施の形態１）の装置と比較すれば、メンテナンス判別部３４０を備えている点で異なる。なお、実施の形態１と同様の構成についての重複する説明は省略する。
【００８３】
メンテナンス判別部３４０は、活動度Ａに基づいて、水やり、施肥、日光浴、剪定などのメンテナンスの要否を判別する。メンテナンス判別部３４０は、メンテナンスの要否を判別するための判定閾値がユーザによって予め与えられ、活動度Ａを上記判定閾値と比較することにより、メンテナンスの要否を判別する。判定結果は、表示制御部３２７へ出力され、ユーザに対しメンテナンスを促す表示画面が生成され、表示部３２８により表示出力される。
【００８４】
例えば、活動度Ａが判定閾値よりも大きい場合又は小さい場合に、メンテナンスが必要であると判定することができる。また、例えば、２４時間ごとの活動度Ａについて１ヶ月の判定期間内における変化率を求め、当該変化率の符号に基づいて、メンテナンスの要否を判別することもできる。
【００８５】
なお、２以上のメンテナンス項目に対応する閾値を予め定め、メンテナンス項目ごとにメンテナンスの要否を判定することもできる。また、メンテナンスを促す報知出力は、表示出力に限定されず、表示出力に代えて、あるいは、表示出力とともに音声出力又は振動出力を行うこともできる。
【００８６】
本実施の形態によれば、活動度Ａに基づいてメンテナンスの要否を判別し、この判別結果に基づいて、ユーザに対しメンテナンスを促す報知出力を行うことができる。このため、ユーザは、メンテナンスの要否を容易に認識することができる。
【００８７】
実施の形態３．
実施の形態２では、活動度Ａに基づいてメンテナンスを促す報知出力を行う植物診断装置３の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、活動度Ａに基づいて、自動的にメンテナンスを行うための植物診断装置３について説明する。
【００８８】
図９は、本発明の実施の形態３による植物診断装置３を含む植物生育システム１０１の一構成例を模式的に示した図である。この植物生育システム１０１を図１（実施の形態１）の植物生育システム１００と比較すれば、メンテナンス装置４を備えている点で異なる。なお、実施の形態１と同様の構成についての重複する説明は省略する。
【００８９】
メンテナンス装置４は、維管束植物２の生育環境を調整するための装置であり、各種の環境調整機器４１〜４５と、これらの環境調整機器４１〜４５の駆動制御を行うメンテナンス制御装置４０とにより構成される。メンテナンス制御装置４０は、ユーザ操作に基づいて環境調整機器４１〜４５の駆動制御を行う。また、診断端末３２からのメンテナンス信号に基づいて環境調整機器４１〜４５の駆動制御を行うこともできる。
【００９０】
環境調整機器には、例えば、遮光カーテン４１、噴霧装置４２、換気装置４３、空調装置４４及び灌水装置４５が含まれる。遮光カーテン４１は、ビニールハウス１の上部に取り付けられ、自動開閉することにより維管束植物２への日射量を調整する。噴霧装置４２は、維管束植物２よりも高い位置に取り付けられ、水やミストを噴霧する。換気装置４３は、ビニールハウス１内の空気を排出する。空調装置４４は、ビニールハウス１内の温度を調整する。灌水装置４５は、維管束植物２に給水を行う。
【００９１】
環境調整機器４１〜４５は、メンテナンス制御装置４０に接続されている。メンテナンス制御装置４０は、無線アクセスポイントＡＰを介してネットワークＮに接続され、ネットワークＮを介して、診断端末３２との通信を行うことができる。
【００９２】
図１０は、図９の診断端末３２の一構成例を示したブロック図である。この診断端末３２を図８（実施の形態２）の装置と比較すれば、メンテナンス信号出力部３４１を備えている点で異なる。なお、実施の形態１又は２と同様の構成についての重複する説明は省略する。
【００９３】
メンテナンス信号出力部３４１は、メンテナンス判別部３４０によるメンテナンス要否の判別結果に基づいて、メンテナンス装置４に対し、メンテナンス信号を出力する。メンテナンス信号は、ネットワークＮを介して、メンテナンス制御装置４０により受信される。メンテナンス制御装置４０は、受信したメンテナンス信号基づいて、環境調整機器４１〜４５に対し駆動信号を出力し、所定のメンテナンスが自動的に行われる。
【実施例１】
【００９４】
室内での観葉植物栽培時の生育診断を行った実験例について説明する。室内で栽培している観葉植物（シェフレラ）の茎部において、ＡＥデータＤｓを測定するとともに、水やり時刻を記録した。
【００９５】
（１）栽培条件及び測定条件
シェフレラは、ハイドロカルチャーにより室内（窓際）で栽培されており、水やりとしてハイポネックス（登録商標）を６００倍に希釈した養液を定期的に補給した。そして、水やりを行った時刻を記録し、気づきデータとした。
【００９６】
ＡＥセンサ３０ａ，３０ｂとして、エレクトレットセンサー（ＥＣＳ）を用いて、ＡＥデータＤｓの測定を行った。２個のＡＥセンサ３０ａ及び３０ｂが、ステンレス製のクリップを用いて茎部に固定され、データ収集装置３１を用いて、アコースティック・エミッションの検出を行った。この時、信号の増幅率は４０〜２００Ｈｚで６０ｄＢとし、サンプリング速度５００ｋＨｚで、１ｍｓの波形の両振幅Ｖｐｐについて、２つのセンサのＶｐｐのいずれかが１００ｍＶ以上で、他方のＶｐｐが５０ｍＶ未満の場合、アコースティック・エミッションであると判定し、その検出時刻を記録した。アコースティック・エミッションが検出された時刻をＡＥデータとして蓄積した。
【００９７】
（２）ＡＥデータと気づきデータを用いた生育診断
図１１は、ＡＥデータＤｓと水やりとの関係を示した図であり、図中の矢印は、水やりを行った日を示している。図中の（ａ）には、１時間ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すＡＥデータＤｓと、水やり日との関係が示されている。図中の（ｂ）には、１日ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すＡＥデータＤｓと、水やり日との関係が示されている。
【００９８】
この図を参照すれば、４日、１７日、２３日において水やりを行うことにより、ＡＥデータＤｓが急激に低下していることが読み取れる。また、水やりの前日には、他の日と比べてＡＥデータＤｓが極端に大きくなっていたことも読み取れる。すなわち、水やり前は、前回の水やりから日数が経過して乾燥ストレスが増大したため、ＡＥデータＤｓが増大していたが、水やりを行ったことにより、乾燥ストレスが急激に低下し、ＡＥデータＤｓも低下している。このようにして、ＡＥデータＤｓと水やり時刻の関係から、水やりを行ったことにより植物の活動状態が大きく変化したことがわかり、水やりの効果があったことが把握できる。
【００９９】
その一方で、３２日の水やりでは、ＡＥデータＤｓに大きな変化はない。これは、前日のＡＥデータＤｓが極端に増加しているわけではなかったためであり、このような場合は、ＡＥデータＤｓから水やりの効果を知ることは難しい。
【０１００】
（３）活動度Ａと気づきデータを用いた生育診断
図１２は、活動度Ａと水やりとの関係を示した図であり、図中の矢印は、水やりを行った日を示している。図中の（ａ）には、１日ごとの活動度Ａと、水やり日との関係が示されている。図中の（ｂ）には、１日ごとの活動度の移動平均ＭＡと、水やり日との関係が示されている。
【０１０１】
１時間ごとのＡＥデータＤｓと、図７（ｂ）のリズムパターンとを用いて、式（１）を用いて１日ごとの活動度Ａを算出した。つまり、サンプリング時間ｔｓを１時間、評価時間ｔｗを１日とし、朝夕の時間帯のパターンデータを０にして、活動度Ａを求めた。また式（２）を用いて、平均区間を７日として活動度の移動平均ＭＡを算出した。
【０１０２】
この図を参照すれば、活動度Ａ及びその移動平均ＭＡが、いずれも水やり日又はその翌日から増加する傾向にあることがわかる。また、１７日、２３日の前日はＡＥデータＤｓ著しく増大していたのにもかかわらず、活動度Ａは低い値か低下傾向にあったこともわかる。つまり、１７日、２３日の前日は、昼夜のリズムに関係なく多数のアコースティック・エミッションが発生していたことがわかり、強い乾燥ストレスの影響で活動のリズムが乱れていることが、活動度Ａ又はその移動平均ＭＡの変化から一目でわかる。
【０１０３】
また、３２日にはＡＥデータＤｓには大きな変化はなかったが、活動度Ａはその後増加傾向にあることから、水やりの効果があったことがわかる。さらに、活動度の移動平均ＭＡの挙動を見れば、水やり後に増加した後に減少に転じているが、その後に水やりをすることで再び増加する傾向にあることもわかる。つまり、活動度の移動平均ＭＡが減少し始めれば、水やりを行えばよいことがわかり、実際に水やりを行った場合、その効果があったか否かも活動度の移動平均ＭＡにより把握することができる。このようにして、活動度Ａを指標とすることにより、観葉植物などの水やりの時期を容易に知ることができる。特に、ＡＥデータＤｓを指標とする場合よりも容易に知ることができる。
【実施例２】
【０１０４】
ハウス栽培トマトの生育診断を行った実験例について説明する。ハウス栽培トマトの茎部においてＡＥデータＤｓの測定を行うとともに，ビニールハウスの天窓の温度設定を変更した日を記録した。測定期間中、日照時間が増加しており、それに伴って天窓の温度設定を下げていった。その結果、測定開始時は、夕方に天窓が開いて換気されていたのに対して、徐々に換気の開始時間が早まっていた。すなわち、天窓の温度設定を下げた日は、換気時間を長くした日に相当し、換気という気づきデータを記録したことになる。また、天候不順が続いた日についても記録し、気づきデータとして利用した。
【０１０５】
図１３は、平均日照時間と気づきデータの関係を示した図であり、ビニールハウスが設置されている地域の気象データとしての平均日照時間が示されている。また、図中の三角印は、天候不順が続いた日であり、平均日照時間が短い日が続いた期間に対応している。このように、環境データを気づきデータとして利用することも可能である。
【０１０６】
（１）栽培及び測定条件
測定を行ったのは、埼玉県における大玉トマト（ごほうび）の生産を行っている施設（ビニールハウス）であり、トマトの苗は１０月下旬にビニールハウス内に定植され、１２月中旬から３月下旬まで１００日間測定を行った。２個の振動センサー（NEC Tokin社のVS-BV205B）を同じ茎に取り付け、それをバンドパスフィルタ（２０〜１００ｋＨｚ、バターワース６次）とＰＣオシロ（PicoScope4424, Pico Technology Limited）に接続して、アコースティック・エミッションの検出を行った。２つの振動センサーからの信号強度を比較して、他方の信号より１２ｄＢ以上大きな信号強度が得られた時、アコースティック・エミッションを検出した判別し、検出日時を秒単位で記録した。
【０１０７】
（２）ＡＥデータと気づきデータを用いた生育診断
図１４は、ＡＥデータＤｓと気づきデータ（換気）との関係を示した図であり、図中の矢印は、換気時間を長くした日を示している。図中の（ａ）には、１時間ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すＡＥデータＤｓと、換気時間を長くした日との関係が示されている。図中の（ｂ）には、１日ごとのアコースティック・エミッションの発生数を示すＡＥデータＤｓと、換気時間を長くした日との関係が示されている。
【０１０８】
この図を参照すれば、換気時間を長くするにつれてＡＥデータＤｓが増加していることがわかる。これは、換気時間が長くなることにより、ハウス内部の湿度が低下して乾燥するため、植物の活発な蒸散が促されたためである。一方、６２日における３回目の気づき（換気）後、ＡＥデータＤｓは７２日まで低下し、その後増加したが、再び８９日まで減少している。
【０１０９】
図中の三角印は、天候不順が続いた日を示しており、これらのＡＥデータＤｓの減少は天候不順と対応している。つまり、換気時間を長くしても日照が不足したため植物は活発に蒸散しなかったことがわかる。このようにして、気づきデータとＡＥデータＤｓの変化を表示することにより、植物が手入れや環境の異変に対してどのように応答しているかが一目で把握ができる。
【０１１０】
その一方で、最初に換気時間を変更した４２日について、その後のＡＥデータＤｓの増大が認められない。また、測定開始時は天候不順であったが、その後と比較してもＡＥデータＤｓに大きな差はない。このようにＡＥデータＤｓの変化だけでは、気づきデータから植物の生育状態の変化を把握できない場合がある。
【０１１１】
（３）活動度Ａと気づきデータを用いた生育診断
図１５は、活動度Ａと換気との関係を示した図であり、図中の矢印は、換気時間を長くした日を示している。図中の（ａ）には、１日ごとの活動度Ａと、換気を長くした日との関係が示されている。図中の（ｂ）には、１日ごとの活動度の移動平均ＭＡと、換気を長くした日との関係が示されている。
【０１１２】
実施例１と同様の手順で、１日おきの活動度Ａと、１週間の時間幅で修正移動平均（平滑移動平均）ＭＡとを算出した。この時、リズムパターンＲｓは、図７（ａ）のように二値化されたパターンを用いて、９時〜１３時までを＋１、それ以外の時間を−１にした。
【０１１３】
この図を参照すれば、活動度Ａは、ばらつきが大きく、気づきデータとの関連性を把握するのは難しいが、活動度の移動平均ＭＡの変化は、気づきデータと密接に関連していることがわかる。
【０１１４】
まず、測定開始時の天候不順の後、天候が回復したのにも関わらず、活動度の移動平均ＭＡは減少傾向にある。これは、天候より他の要因が植物の活動度を低下させていることを示している。その後、４２日に換気時間を長くすると、ＡＥデータＤｓはほとんど変化していないのにも関わらず、移動平均ＭＡは減少傾向から転じてわずかに増加し始めている。つまり、植物の活動度が低下していたのは、換気していなかったために湿度が高すぎて蒸散が促されなかったからであることがわかる。その後、換気時間を長くするにつれ、活動度の移動平均ＭＡは増加していく。その後、再び減少するが、これは気づきデータから天候不順が原因であることがわかり、また、その後再び増加しているため、生育に問題はないことが把握できる。
【０１１５】
このように、図１５のような活動度Ａと、気づきデータとを時刻を対応づけて表示することができれば、換気などの生産管理が植物の生育にどのような効果があったかが一目で把握できる。
【０１１６】
この実施例では、重み付け関数としてのリズムパターンＲｓについて、９時〜１３時までを＋１、それ以外を−１にした。これは、ハウス栽培トマトが、朝方に活発に活動し、その後は活動が穏やかになることにより、適度にトマトにストレスが負荷され、収量を維持して糖度を増加させることができるためである。つまり、測定対象の植物の望ましい活動リズムをリズムパターンＲｓとして用いることで、その植物に適した活動度Ａを算出することができる。環境測定や水やりなどの手入れのデータだけでは、植物の適切な活動リズムを考慮した生育診断はできないため、このような手法により、簡便で効率的な生育診断が可能となる。
【符号の説明】
【０１１７】
１００，１０１  植物生育システム
１        ビニールハウス
２        維管束植物
３        植物診断装置
３０，３０ｂ  ＡＥセンサ
３１      データ収集装置
３１０    ＡＥデータ生成部
３１１    ＡＥデータ記憶部
３１２    ＡＥデータ出力部
３２      診断端末
３２０    ＡＥデータ入力部
３２１    ＡＥデータ記憶部
３２２    リズムパターン設定部
３２３    リズムパターン記憶部
３２４    活動度算出部
３２５    気づき入力部
３２６    気づきデータ記憶部
３２７    表示制御部
３２８    表示部
３３      ストレージサーバ
３４０    メンテナンス判別部
３４１    メンテナンス信号出力部
４        メンテナンス装置
４０      メンテナンス制御装置
４１〜４５  環境調整機器
６０１〜６０４  気づきボタン
６１      設定ボタン
６２      リズム設定ボタン
６３      データ表示ボタン
６４      グラフ
６５      気づきデータのシンボル
Ａ        活動度
Ｄｓ      ＡＥデータ
ＭＡ      修正移動平均
Ｒｓ      リズムパターン
Ｓａ，Ｓｂ  ＡＥセンサの出力信号
ｔｓ      サンプリング時間
ｔｗ      評価時間
【図１】
2019075995.tif 000005
【図２】
2019075995.tif 000006
【図３】
2019075995.tif 000007
【図４】
2019075995.tif 000008
【図５】
2019075995.tif 000009
【図６】
2019075995.tif 000010
【図７】
2019075995.tif 000011
【図８】
2019075995.tif 000012
【図９】
2019075995.tif 000013
【図１０】
2019075995.tif 000014
【図１１】
2019075995.tif 000015
【図１２】
2019075995.tif 000016
【図１３】
2019075995.tif 000017
【図１４】
2019075995.tif 000018
【図１５】
2019075995.tif 000019