(57)【要約】      （修正有）【課題】作物の収穫時期を調整することが可能な作物生産管理装置を提供する。【解決手段】サーバ３の制御部３０は、所定の栽培領域で栽培される作物の目標収穫時期を設定する目標収穫時期設定部３１と、目標収穫時期設定部３１によって設定された目標収穫時期に、栽培領域において期待収穫量の作物が得られるように、栽培領域の環境制御値を算出する制御値算出処理部３２とを含む。目標収穫時期設定部３１は、例えば、収益が最大となる収穫時期を目標収穫時期として設定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の栽培領域で栽培される作物の目標収穫時期を設定する目標収穫時期設定部と、
前記栽培領域の環境を制御するための環境制御値を算出する制御値算出処理部とを含み、
前記制御値算出処理部は、前記目標収穫時期設定部によって設定された目標収穫時期に、前記栽培領域において期待収穫量の作物が得られるように前記環境制御値を算出する、作物生産管理装置。
【請求項２】
前記目標収穫時期設定部は、収益が最大となる収穫時期を目標収穫時期として設定するように構成されている、請求項１に記載の作物生産管理装置。
【請求項３】
前記目標収穫時期設定部は、
複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における前記栽培領域での作物の収穫量を予測する収穫予測部と、
前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における作物の価格を予測する価格予測部と、
前記収穫予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の収穫量と前記価格予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の作物の価格とに基づいて、前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補において作物を収穫する場合に得られる収入額を予測する収入額予測部と、
前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補において作物を収穫する場合に、それらの作物の生産に要した支出額を予測する支出額予測部と、
前記収入額予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の収入額と前記支出額予測部によって予測される複数の収穫時期候補毎の支出額とに基づいて、複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における収益を予測する収益予測部と、
前記複数の収穫時期候補のうち、前記収益予測部によって予測される収益が最大となる収穫時期候補を目標収穫時期として決定する時期決定部とを含む、請求項２に記載の作物生産管理装置。
【請求項４】
前記制御値算出処理部は、
前記栽培領域における作物の現在の生長状態に基づいて、前記目標収穫時期において前記期待収穫量の作物が得られるような、前記目標収穫時期での目標生長状態を設定する目標生長状態設定部と、
前記目標収穫時期での作物の生長状態が前記目標生長状態に近づくように、前記環境制御値を算出する制御値算出部とを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の作物生産管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、栽培領域で栽培される作物の生産を管理する作物生産管理装置に関する。この明細書において、「作物」とは、農作物や園芸作物を意味するものとする。「作物」には、例えば、果実、野菜、花等が含まれる。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、環境情報に基づいて農作物の味を推測し、推測した味を利用して農作物の推奨収穫時期または推奨収穫日を推測する収穫時期推定置が開示されている。
特許文献２には、天候、温度、風、日照量等の農作物に関する情報に基づき、農作物の生育状況や、収穫時期および収穫量の予測を行う圃場管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2016-019512号公報
【特許文献２】特開2016-049102号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１または特許文献２に記載の発明は、収穫する農作物の品質にばらつきが生じるのを防止するために、農作物の適切な収穫時期を予測するものに過ぎない。特許文献１または特許文献２に記載の発明では、市場等の需要や生産者の作業計画等に応じて農作物の収穫時期を調整することはできない。
本発明の目的は、作物の収穫時期を調整することが可能な作物生産管理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明による作物生産管理装置は、所定の栽培領域で栽培される作物の目標収穫時期を設定する目標収穫時期設定部と、前記栽培領域の環境を制御するための環境制御値を算出する制御値算出処理部とを含み、前記制御値算出処理部は、前記目標収穫時期設定部によって設定された目標収穫時期に、前記栽培領域において期待収穫量の作物が得られるように前記環境制御値を算出する。
【０００６】
この構成では、収穫時期を調整することができる。
この発明の一実施形態では、前記目標収穫時期設定部は、収益が最大となる収穫時期を目標収穫時期として設定するように構成されている。
この構成では、作物の生産者の収益を増加させることが可能となる。
この発明の一実施形態では、前記目標収穫時期設定部は、複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における前記栽培領域での作物の収穫量を予測する収穫予測部と、前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における作物の価格を予測する価格予測部と、前記収穫予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の収穫量と前記価格予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の作物の価格とに基づいて、前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補において作物を収穫する場合に得られる収入額を予測する収入額予測部と、前記複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補において作物を収穫する場合に、それらの作物の生産に要した支出額を予測する支出額予測部と、前記収入額予測部によって予測される前記複数の収穫時期候補毎の収入額と前記支出額予測部によって予測される複数の収穫時期候補毎の支出額とに基づいて、複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補における収益を予測する収益予測部と、前記複数の収穫時期候補のうち、前記収益予測部によって予測される収益が最大となる収穫時期候補を目標収穫時期として決定する時期決定部とを含む。
【０００７】
この構成では、複数の収穫時期候補のうちから、収益が最大となる収穫時期候補を目標収穫時期として決定できる。
この発明の一実施形態では、前記制御値算出処理部は、前記栽培領域における作物の現在の生長状態に基づいて、前記目標収穫時期において前記期待収穫量の作物が得られるような、前記目標収穫時期での目標生長状態を設定する目標生長状態設定部と、前記目標収穫時期での作物の生長状態が前記目標生長状態に近づくように、前記環境制御値を算出する制御値算出部とを含む。
【０００８】
この構成では、目標収穫時期において期待収穫量の作物が得られるような、目標収穫時期での目標生長状態に基づいて、栽培領域の環境制御値を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る作物生産管理装置が適用された作物生産管理システムの構成を示す模式図である。
【図２】図２は、作物の栽培領域および栽培領域に設けられた作物栽培システムの構成を示す模式図である。
【図３】図３は、作物栽培システムの電気的構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、サーバの電気的構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、目標収穫時期設定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図６は、作物の生長段階を示す模式図である。
【図７】図７は、生長状態分布の一例を示す度数分布図である。
【図８】図８は、ある時間帯についての、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）と作物の生長速度との関係の一例を示す生長速度グラフである。
【図９】図９は、１日当たりの生長量が所定量である場合の、ある収穫時期候補での生長状態分布を予測する方法を説明するための説明図である。
【図１０】図１０は、目標収穫時期での生長状態分布の一例を示す度数分布図である。
【図１１】図１１は、制御値算出処理部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、現在の生長状態分布と目標生長状態分布との一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明の実施形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、実施形態に係る作物生産管理装置が適用された作物生産管理システムの構成を示す模式図である。
作物生産管理システム１は、作物を栽培するための作物栽培システム２と、作物生産管理装置としてのサーバ３とを含む。この実施形態では、作物は、野菜であり、より具体的にはトマトである。作物は、果実、花等であってもよい。
【００１１】
作物栽培システム２は、作物の栽培領域の近傍に設置されている。サーバ３は、例えば、作物の栽培領域とは離れた場所に設置された管理センター（図示略）内に設けられている。作物栽培システム２は、通信網４を介して、サーバ３と通信可能である。
作物栽培システム２は、作物の撮影、栽培領域の環境の観測、栽培領域の環境の制御等を行う。作物栽培システム２は、作物の撮像データ（画像データ）、栽培領域の環境の観測データ等をサーバ３に送信する。サーバ３は、作物栽培システム２から送信された画像データ、観測データ等を受信して記憶する。サーバ３は、取得した画像データ、観測データ等に基づいて、目標収穫時期の設定、栽培領域の環境を制御するための環境制御値（後述する制御変数の目標値）の算出等を行う。
【００１２】
図２は、作物の栽培領域および栽培領域に設けられた作物栽培システム２の構成を示す模式図である。
この実施形態では、作物（この例ではトマト）は、ビニルハウス８内で栽培される。したがって、ビニルハウス８の室内が、栽培領域９となる。
作物栽培システム２は、制御装置１１、コージェネ１２、空調機１３、除湿機１４、ＣＯ２施用機１５、複数のカメラ１６、複数の環境センサ１７、電力量センサ１８（図３参照）、天候センサ１９等を含んでいる。これら構成要素のうち、コージェネ１２および天候センサ１９は、ビニルハウス８の室外に配置されており、それ以外の要素はビニルハウス８の室内（栽培領域）に配置されている。
【００１３】
コージェネ（Combined Heat ＆ Power）１２は、熱源から電力と熱とを生産して供給する機器である。空調機１３は、主として栽培領域９の温度を調整する機器である。除湿機１４は、栽培領域９の湿度を減少させるための機器である。ＣＯ２施用機１５は、栽培領域９に二酸化炭素（ＣＯ２）を施用するための機器である。
複数のカメラ（撮像部）１６は、栽培領域９内に間隔をおいて配置されている。栽培領域９は、予め複数の小領域に分けられている。そして、小領域毎に１つのカメラ１６が割り当てられている。各カメラ１６は、対応する小領域内に存在する作物を撮像する。これらのカメラ１６は、栽培領域９内に存在する各作物の生長状態（生長段階）を判定するために設けられている。この実施形態では、カメラ１６の撮像画像（画像データ）は、無線通信によって、制御装置１１に与えられる。
【００１４】
複数の環境センサ１７は、栽培領域９に間隔をおいて配置されている。各環境センサ１７は、栽培領域９の温度、湿度、照度、ＣＯ２濃度等を観測するためのセンサであり、温度センサ１７Ａ、湿度センサ１７Ｂ、照度センサ１７ＣおよびＣＯ２濃度センサ１７Ｄ（図３参照）を含んでいる。この実施形態では、環境センサ１７によって得られる観測データは、無線通信によって、制御装置１１に与えられる。
【００１５】
電力量センサ１８（図３参照）は、作物栽培システム２によって消費される電力量（消費電力量）を測定するためのセンサである。
天候センサ１９は、ビニルハウス８の室外の温度、湿度、照度等を観測するためのセンサであり、温度センサ１９Ａ、湿度センサ１９Ｂおよび照度センサ１９Ｃ（図３参照）を含んでいる。この実施形態では、天候センサ１９によって得られる観測データは、無線通信によって、制御装置１１に与えられる。
【００１６】
図３は、作物栽培システム２の電気的構成を示すブロック図である。図３においては、説明の便宜上、複数のカメラ１６のうちの１つのみが図示されている。同様に、図３においては、複数の環境センサ１７のうちの１つのみが図示されている。
制御装置１１は、制御部２０と、第１通信部２１と、第２通信部２２と、操作表示部２３と、操作部２４と、記憶部２５とを含む。制御部２０は、ＣＰＵおよびメモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を備えたマイクロコンピュータを含む。第１通信部２１、第２通信部２２、操作表示部２３、操作部２４および記憶部２５は、制御部２０に接続されている。
【００１７】
第１通信部２１は、複数のカメラ１６、複数の環境センサ１７および天候センサ１９と、制御部２０との間で無線通信を行うための通信インタフェースである。第２通信部２２は、制御部２０が通信網４を介してサーバ３と通信を行うための通信インタフェースである。操作表示部２３は、例えば、タッチパネル式ディスプレイからなる。操作部２４は、例えば、１または複数のスイッチ等を含む。記憶部２５は、ハードディスク、不揮発性メモリ等の記憶デバイスから構成されている。
【００１８】
記憶部２５には、基本目標値記憶部２６、目標値記憶部２７等が設けられている。基本目標値記憶部２６には、後述する制御変数の基本目標値が記憶される。目標値記憶部２７には後述する制御変数の目標値が記憶される。
制御部２０には、コージェネ１２、空調機１３、除湿機１４、ＣＯ２施用機１５および電力量センサ１８（図３参照）が通信線を介して接続されている。制御部２０は、後述するように、目標値記憶部２７に記憶されている制御変数の目標値に基づいて、コージェネ１２、空調機１３、除湿機１４およびＣＯ２施用機１５を制御する。
【００１９】
制御部２０は、第１通信部２１を介して複数のカメラ１６から画像データを第１所定時間毎に取得して記憶部２５に記憶する。また、制御部２０は、天候センサ１９によって観測される観測データ（以下、「天候データ」という）を、第１通信部２１を介して第２所定時間毎に取得して記憶部２５に記憶する。また、制御部２０は、電力量センサ１８によって検出される消費電力量を第３所定時間毎に取得して記憶部２５に記憶する。また、制御部２０は、複数の環境センサ１７によって観測される観測データ（以下、「環境データ」という）を、第１通信部２１を介して第４所定時間毎に取得して記憶部２５に記憶する。この実施形態では、前記第１〜第３所定時間は、１時間であるものとする。また、この実施形態では、前記第４所定時間は、１分間であるものとする。ただし、各データを取得する時間は、これに限定されるものではなく、適宜定めることができる。
【００２０】
制御部２０は、記憶部２５に記憶された、時刻毎の画像データ（複数のカメラ１６によって撮像された画像データを含む）、時刻毎の環境データ（複数の環境センサ１７によって観測された環境データを含む）、時刻毎の天候データおよび時刻毎の消費電力量を、リアルタイムにまたは一定時間毎に、第２通信部２２を介してサーバ３に送信する。
図４は、サーバ３の電気的構成を示すブロック図である。
【００２１】
サーバ３は、制御部３０を備えている。制御部３０には、通信部４１、操作表示部４２、操作部４３、記憶部４４等が接続されている。通信部４１は、制御部３０が通信網４を介して作物栽培システム２の制御部２０（図３参照）と通信するための通信インタフェースである。操作表示部４２は、例えば、タッチパネル式ディスプレイからなる。操作部４３は、例えば、キーボード、マウス等を含む。記憶部４４は、ハードディスク、不揮発性メモリ等の記憶デバイスから構成されている。
【００２２】
記憶部４４には、画像データ記憶部４５、環境データ記憶部４６、天候データ記憶部４７、消費電力量記憶部４８、市場データ記憶部４９、天気予測データ記憶部５０、基本目標値記憶部５１、目標値記憶部５２、生長速度データ記憶部５３等が設けられている。
画像データ記憶部４５には、作物栽培システム２から受信した時刻毎の画像データが記憶される。環境データ記憶部４６には、作物栽培システム２から受信した時刻毎の環境データが記憶される。天候データ記憶部４７には、作物栽培システム２から受信した時刻毎の天候データに基づいて過去の年月日毎の天候データが記憶される。消費電力量記憶部４８には、作物栽培システム２から受信した時刻毎の消費電力量データが記憶される。市場データ記憶部４９には、過去における年月日毎の作物の出荷量および価格等のデータが記憶される。天気予測データ記憶部５０には、栽培領域９の存在する地域に関する天気予測データが記憶される。天気予測データは、気象庁等によって提供される天気予測データである。
【００２３】
基本目標値記憶部５１には、後述する制御変数の基本目標値が記憶される。目標値記憶部５２には後述する制御変数の目標値が記憶される。生長速度データ記憶部５３には、後述する時間帯毎の生長速度グラフに対応した回帰式またはマップが記憶される。
制御部３０は、ＣＰＵおよびメモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を備えたマイクロコンピュータを含む。制御部３０は、作物栽培システム２の制御装置１１等から送信されてくる各種データを受信して、記憶部４４に記憶するデータ収集部（図示略）を含んでいる。制御部３０は、さらに、目標収穫時期設定部３１と制御値算出処理部３２とを含む。
【００２４】
目標収穫時期設定部３１は、目標となる収穫時期である目標収穫時期を設定するための目標収穫時期設定処理を行う。目標収穫時期設定部３１による目標収穫時期設定処理は、目標収穫時期の設定を行いたい場合に実行される。目標収穫時期設定処理は、オペレータの操作に基づいて実行されてもよいが、自動で実行されてもよい。目標収穫時期設定部３１は、オペレータが収穫を希望する期間（年月等）を指定したとき、その期間内において収益が最大となる目標収穫時期（年月日等）を設定することもできる。収益が最大となる目標収穫時期を設定する処理については後で詳しく説明する。
【００２５】
制御値算出処理部３２は、目標収穫時期設定部３１によって設定された目標収穫時期に、栽培領域９において期待収穫量の作物が得られるように、栽培領域９の環境制御値を算出するための制御値算出処理を行う。環境制御値は、栽培領域９の環境を制御するための制御値である。この実施形態では、目標収穫時期設定部３１によって目標収穫時期が設定されると、制御値算出処理部３２は、目標収穫時期が設定された日から当該目標収穫時期の前日までの各日に例えば１回ずつ制御値算出処理を行って環境制御値を算出し、その都度、環境制御値を更新する。目標収穫時期設定部３１によって目標収穫時期が設定された日においては、例えば、目標収穫時期設定部３１による目標収穫時期設定処理に引き続いて制御値算出処理部３２による制御値算出処理が行われる。目標収穫時期設定部３１によって目標収穫時期が設定された日の翌日以降においては、例えば、予め設定された所定時刻に制御値算出処理部３２による制御値算出処理が行われる。
【００２６】
以下、目標収穫時期設定部３１および制御値算出処理部３２について詳しく説明する。まず、目標収穫時期設定部３１について詳しく説明する。
この実施形態では、目標収穫時期設定部３１は、収益が最大となる収獲時期を目標収穫時期として設定するための目標収穫時期設定処理を行う。目標収穫時期設定部３１は、価格予測部３１Ａと、収穫予測部３１Ｂと、収入額予測部３１Ｃと、支出額予測部３１Ｄと、収益予測部３１Ｅと、時期決定部３１Ｆとを含む。
【００２７】
価格予測部３１Ａは、天候データ記憶部４７内の天候データ、天気予測データ記憶部５０内の天候予測データおよび市場データ記憶部４９内の過去における年月日毎の作物の出荷量および価格データに基づいて、複数の収穫時期候補毎に作物の価格（単価）を予測する。つまり、価格予測部３１Ａは、複数の収穫時期候補それぞれに対する天候予測と、複数の収穫時期候補の月日それぞれに対する過去の天候、作物の価格および作物出荷量とに基づいて、複数の収穫時期候補毎に作物の価格を予測する。
【００２８】
収穫予測部３１Ｂは、栽培領域９の作物の生長速度を一定範囲内で制御可能であるという条件下で、複数の収穫時期候補毎に作物の収穫量を予測する。収穫予測部３１Ｂの詳細については、後述する。
収入額予測部３１Ｃは、価格予測部３１Ａによって予測される複数の収穫時期候補毎の作物の価格と、収穫予測部３１Ｂによって予測された複数の収穫時期候補毎の作物の収穫量とに基づいて、複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補において作物を収穫する場合に得られる収入額を予測する。ある収穫時期候補に対する収入額は、例えば、価格予測部３１Ａによって予測された当該収穫時期候補の価格を収穫予測部３１Ｂによって予測された当該収穫時期候補の収穫量に乗算することにより算出される。
【００２９】
支出額予測部３１Ｄは、消費電力量記憶部４８内の消費電力量データ、環境データ記憶部４６内の環境データ等に基づいて、複数の収穫時期候補毎に、その収穫時期候補で作物を収穫する場合に、それらの作物の生産に要する支出額を予測する。
収益予測部３１Ｅは、収入額予測部３１Ｃによって予測される複数の収穫時期候補毎の収入額と、支出額予測部３１Ｄによって予測される複数の収穫時期候補毎の支出額とに基づいて、複数の収穫時期候補毎の収益を予測する。
【００３０】
時期決定部３１Ｆは、複数の収穫時期候補のうち、収益予測部３１Ｅによって予測される収益が最大となる収穫時期候補を、目標収穫時期として決定する。
収穫予測部３１Ｂについて詳しく説明する。
図５は、収穫予測部３１Ｂの動作を説明するためのフローチャートである。
収穫予測部３１Ｂは、画像データ記憶部４５に記憶されている時刻毎の画像データのうち最新の時刻に対する画像データ（以下、「処理対象画像データ」という。）を抽出して、メモリ（具体的には作業メモリとしてのＲＡＭ）に記憶する(ステップＳ１)。処理対象画像データは、複数のカメラ１６によって撮像されたカメラ１６毎の最新の画像データを含んでいる。
【００３１】
次に、収穫予測部３１Ｂは、メモリに記憶された処理対象画像データに基づいて、作物の生長過程の形態である花や実を抽出し、抽出した花や実を生長段階（生長状態）に応じて分類する(ステップＳ２)。
ここで作物の生長段階について説明する。図６は、作物の生長段階を示す模式図である。
【００３２】
作物（この例ではトマト）は、図６に矢印で示すように、花（蕾を含む）から実へと生長していく。図６の例では、作物の生長段階が１０段階に分けられ、各段階に、早い段階から順に１〜１０の数値ラベルが割り当てられている。
収穫予測部３１Ｂは、処理対象画像データから花や実を抽出し、抽出した花や実のそれぞれに対して、その生長段階に応じた数値ラベル１〜１０を割り当てる。このような処理は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）等の公知技術を用いることによって行うことができる。
【００３３】
図５に戻り、収穫予測部３１Ｂの動作についての説明を続ける。次に、収穫予測部３１Ｂは、処理対象画像データから抽出された花や実を、ステップＳ２によって得られた生長段階（数値ラベル）毎に集計することにより、栽培領域９における作物の現在の生長状態を表す度数分布（以下、「生長状態分布」という）を作成する(ステップＳ３)。生長状態分布の一例を図７に示す。
【００３４】
次に、収穫予測部３１Ｂは、ステップＳ３で作成された現在の生長状態分布を用いて、栽培領域９の環境を制御可能な範囲内において、複数の収穫時期候補毎に作物の収穫量を予測する(ステップＳ４)。ステップＳ４の処理について、具体的に説明する。
作物の生長速度に影響を与える要因の代表的にものには、例えば、温度α、湿度β、ＣＯ２濃度γ、日照強度δ等がある。本実施形態における作物栽培システム２では、温度α、湿度βおよびＣＯ２濃度γは制御可能であるが、日照強度δは制御不可能である。
【００３５】
この実施形態では、作物の生長速度に影響を与えるパラメータを、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）で表すことにする。この実施形態では、説明の便宜上、関数Ｆを一次式で説明しているが、関数Ｆは一次式に限定されるものではない。関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）において、ａ１、ａ２、ａ３およびａ４は重み係数であり、予め設定されている。これらの重み係数は、生長段階（今回の実施形態では数値ラベル１〜１０）に応じて別の値を用いてもよい。以下において、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）内の変数α、β、γおよびδのうちのα、βおよびγを「制御変数」ということにする。また、この実施形態では、１日の１時間毎の時間帯を、Ｔ１，Ｔ２，…Ｔ２３，Ｔ２４で表すことにする。
【００３６】
この実施形態では、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）内の制御変数α、βおよびγの目標値α＊、β＊およびγ＊が予め設定されて、サーバ３の記憶部４４内の目標値記憶部５２および作物栽培システム２の記憶部２５内の目標値記憶部２７に記憶されているものとする。この実施形態では、これらの制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊が環境制御値である。制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊は、通常は、所定の基本目標値αo＊、βｏ＊およびγｏ＊と同じ値に設定されている。基本目標値αo＊、βｏ＊およびγｏ＊は、予め設定されて、サーバ３の記憶部４４内の基本目標値記憶部５１および作物栽培システム２の記憶部２５内の基本目標値記憶部２６に記憶されている。また、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎の日照強度δの予測値が記憶部４４に記憶されている。基本目標値αo＊、βｏ＊およびγｏ＊および目標値α＊、β＊およびγ＊は、例えば、サーバ３側で設定されて、作物栽培システム２の制御部２０に与えられる。
【００３７】
作物栽培システム２の制御部２０は、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に、制御変数α，β，γが、それぞれ、その時間帯に対して設定されている目標値α＊、β＊およびγ＊と等しくなるように、コージェネ１２、空調機１３、除湿機１４およびＣＯ２施用機１５を制御する。後述するように、各時間帯Ｔ１〜Ｔ２４に対する制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊は、サーバ３によって変更される場合がある。
【００３８】
図８は、ある時間帯についての、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）に対する作物の生長速度との関係の一例を示す生長速度グラフである。作物の生長速度とは、所定時間当たりの作物の生長量をいう。この実施形態では、１時間当たりの作物の生長量をいう。作物の生長量としては、生長段階の１段階（１ステップ）に相当する生長量を１．０として規格化された値が用いられる。
【００３９】
図８に示すような生長速度グラフは、例えば、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値が異なる複数の環境での作物の生長速度データを実験等によって求め、得られた生長速度データを回帰分析することによって作成することができる。１日内の時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に、図８に示すような生長速度グラフが予め作成され、それらの生長速度グラフに対応した回帰式またはマップがサーバ３の記憶部４４内の生長速度データ記憶部５３に記憶されている。
【００４０】
なお、図８に示すような生長速度グラフは、制御変数α，β，γのうちから選択された任意の１つまたは任意の組み合わせを変化させたときの関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値に対する作物の生長速度を表すものであってもよい。例えば、図８に示すような生長速度グラフは、制御変数α，β，γのうちα（温度）のみを変化させたときの関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値に対する作物の生長速度を表すものであってもよい。
【００４１】
ある時間帯において、制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊のうちの少なくとも１つを変更することによって、当該時間帯の作物の生長速度を変化させることができる。１日の各時間帯Ｔ１〜Ｔ２４での生長量Ｇｈの加算値は、１日当たりの生長量Ｇｄに相当するので、これらの各時間帯Ｔ１〜Ｔ２４のうちの少なくとも１つの時間帯において、制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊のうちの少なくとも１つ変更することによって、１日当たりの生長量を変化させることができる。したがって、１日当たりの生長量Ｇｄは、所定範囲内で制御可能である。
【００４２】
図５のステップＳ４では、収穫予測部３１Ｂは、複数の収穫時期候補毎に作物の収穫量を予測するが、ここではある収獲時期候補に対する作物の収穫量を予測する方法について説明する。
収穫予測部３１Ｂは、現在から当該収穫時期候補までの期間における１日当たりの生長量Ｇｄを、制御可能範囲内のある所定値Ｇｄ１に設定する。そして、収穫予測部３１Ｂは、１日当たりの作物の生長量Ｇｄ１を用いて、ステップＳ３で作成された現在の生長状態分布を当該収穫時期候補まで進展させることにより、当該収穫時期候補での生長状態分布を求める。図９を参照して、ステップＳ３で作成された現在の生長状態分布を、１日当たりの作物の生長量Ｇｄ１分だけ、生長段階が進行する方向にシフトさせると、翌日の生長状態分布を求めることができる。したがって、現在の生長状態分布を初期の生長状態分布として、１日当たりの生長量Ｇｄ１分だけ生長段階が進行する方向に生長状態分布をシフトさせる操作を、繰り返し行うことにより、１日当たりの生長量ＧｄがＧｄ１である場合の将来の生長状態分布を予測することが可能となる。そこで、現在から当該収穫時期候補までの日数をＮとすると、現在の生長状態分布をＮ・Ｇｄ１分だけ生長段階が進行する方向にシフトさせることにより、ＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での生長状態分布を求めることができる。ＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での生長状態分布の一例を図１０に示す。
【００４３】
このようにして、ＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での生長状態分布が求められると、収穫予測部３１Ｂは、ＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での生長状態分布において収穫閾値Ｓｔｈを超える部分に存在する作物の数量を、ＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での収穫量として算出する。収穫閾値Ｓｔｈは、収穫対象の生長段階と収穫対象外の生長段階とを区分するための値である。すなわち、収穫閾値Ｓｔｈを超える数値レベルに対応する生長段階は、収穫対象の生長段階であり、収穫閾値Ｓｔｈ以下の数値レベルに対応する生長段階は、収穫対象外の生長段階である。具体的には、収穫予測部３１Ｂは、図１０の生長状態分布において収穫閾値Ｓｔｈを超える部分に存在する作物の数量（図１０の斜線部分の面積に相当する）をＧｄがＧｄ１である場合の当該収穫時期候補での収穫量として算出する。
【００４４】
次に、収穫予測部３１Ｂは、１日当たりの生長量Ｇｄを制御可能範囲内の他の所定値Ｇｄ２に変更して、同様な方法により、ＧｄがＧｄ２である場合の当該収穫時期候補での作物の収穫量を予測する。収穫予測部３１Ｂは、このような動作を繰り返すことにより、制御可能範囲内の様々の１日当たりの生長量に対する、当該収穫時期候補での作物の収穫量を予測し、予測された複数の収穫量のうち、最適な値を当該収穫時期候補に対する作物の収穫量として定める。当該収穫時期候補に対する作物の収穫量は、当該収穫時期候補について予測された複数の収穫量のうちの最大値であってもよいし、例えば中央値や平均値に近い値等、最大値以外の値であってもよい。
【００４５】
収穫予測部３１Ｂは、以上のような処理を、複数の収穫時期候補に対して行うことにより、複数の収穫時期候補それぞれに対する作物の予測収穫量を求める。
図４に戻り、制御値算出処理部３２について詳しく説明する。
制御値算出処理部３２は、目標生長状態設定部３２Ａと制御値算出部３２Ｂとを含む。目標生長状態設定部３２Ａは、栽培領域９における作物の現在の生長状態（生長状態分布）に基づいて、目標収穫時期において期待収穫量の作物が得られるような、目標収穫時期での目標生長状態（目標生長状態分布）を設定する。制御値算出部３２Ｂは、目標収穫時期での作物の生長状態が目標生長状態に近づくように、栽培領域９の環境を制御するための環境制御値（制御変数の目標値）を算出する。
【００４６】
図１１は、制御値算出処理部３２の動作を説明するためのフローチャートである。
制御値算出処理部３２内の目標生長状態設定部３２Ａは、画像データ記憶部４５に記憶されている時刻毎の画像データのうち最新の時刻に対する画像データ（処理対象画像データ）を抽出して、メモリに記憶する(ステップＳ１１)。ステップＳ１１の処理は、図５のステップＳ１の処理と同様である。
【００４７】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、メモリに記憶された処理対象画像データに基づいて、作物の生長過程の形態である花や実を抽出し、抽出した花や実を生長段階に応じて分類する(ステップＳ１２)。ステップＳ１２の処理は、図５のステップＳ２の処理と同様である。
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、処理対象画像データから抽出された花や実を、ステップＳ１２によって得られた生長段階（数値ラベル）毎に集計することにより、栽培領域９における作物の現在の生長状態を表す度数分布（生長状態分布）を作成する(ステップＳ１３)。ステップＳ１３の処理は、図５のステップＳ３の処理と同様である。
【００４８】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１３で作成された現在の生長状態分布を基準生長状態分布として設定する(ステップＳ１４)。なお、今回の制御値算出処理が、目標収穫時期設定部３１によって目標収穫時期が設定された日に行われる制御値算出処理である場合には、目標収穫時期設定部３１による目標収穫時期設定処理（より詳細には図５のステップＳ３の処理）において作成された生長状態分布を、基準生長状態分布として設定してもよい。この場合には、ステップＳ１１〜Ｓ１３の処理は省略される。
【００４９】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１４で設定された基準生長状態分布において、生長段階が収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量である予測収穫量と、目標収穫量との差の絶対値（＝｜予測収穫量−目標収穫量｜）を、第１収穫量偏差Ｅｃとして算出する（ステップＳ１５）。目標収穫量は、予め設定された作物数であってもよいし、現在の作物の総数の所定パーセント（例えば８０％）に相当する作物数であってもよい。後者の場合には、前記所定パーセントに相当する値が予め設定される。
【００５０】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、基準生長状態分布に対して１日先の生長状態分布を予測する（ステップＳ１６）。具体的には、目標生長状態設定部３２Ａは、まず、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に、その時間帯に対する作物の生長速度を求める。ある時間帯に対する作物の生長速度の求め方について説明する。目標生長状態設定部３２Ａは、当該時間帯に対して現在設定されている制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊と日照強度δの予測値と基づいて、関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値を算出する。そして、目標生長状態設定部３２Ａは、当該時間帯に対応する生長速度グラフに対応した回帰式またはマップに基づいて、当該時間帯に対する作物の生長速度を求める。例えば、図８を参照して、図８の生長グラフに対応する時間帯の関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値がＸであったとすると、Ｘに対応する生長速度ＶＸがその時間帯での作物の生長速度として求められる。
【００５１】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に求められた作物の生長速度に、その時間帯の時間長（この例では１時間）を乗算することにより、その時間帯での作物の生長量Ｇｈを算出する。この後、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に求められた作物の生長量を加算することにより、１日当たりの作物の生長量Ｇｄを算出する。そして、目標生長状態設定部３２Ａは、基準生長状態分布を、１日当たりの作物の生長量Ｇｄ分だけ、生長段階が進行する方向にシフトさせる。これにより、基準生長状態分布に対して１日先の生長状態分布が得られる。
【００５２】
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１６で予測された将来の生長状態分布において、生長段階が収穫閾値を超える部分に存在する作物の数量である予測収穫量と、前述の目標収穫量との差の絶対値（＝｜予測収穫量−目標収穫量｜）を、第２収穫量偏差Ｅｆとして算出する(ステップＳ１７)。
次に、目標生長状態設定部３２Ａは、将来の生長状態分布における予測収穫量と目標収穫量との差の絶対値である第２収穫量偏差Ｅｆが、基準生長状態分布における予測収穫量と目標収穫量との差の絶対値である第１収穫量偏差Ｅｃ以上であるか否かを判別する(ステップＳ１８)。
【００５３】
第２収穫量偏差Ｅｆが第１収穫量偏差Ｅｃよりも小さい場合には(ステップＳ１８：ＮＯ)、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１９に移行する。ステップＳ１９では、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１６で作成された将来の生長状態分布を基準生長状態分布として設定するとともに、ステップＳ１７で算出された第２収穫量偏差Ｅｆを第１収穫量偏差Ｅｃとして設定する。この後、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１６に戻る。そして、目標生長状態設定部３２Ａは、ステップＳ１６、Ｓ１７およびＳ１８の処理を再度実行する。
【００５４】
ステップＳ１８において、第２収穫量偏差Ｅｆが第１収穫量偏差Ｅｃ以上であると判別された場合には(ステップＳ１８：ＹＥＳ)、目標生長状態設定部３２Ａは、現在設定されている基準生長状態分布（ステップＳ１４またはステップＳ１９で設定された基準生長状態分布）を、目標生長状態分布として設定する(ステップＳ２０)。
ステップＳ１８において、目標生長状態設定部３２Ａは、現在設定されている基準生長状態分布（ステップＳ１４またはステップＳ１９で設定された基準生長状態分布）における予測収穫量が、目標収穫量以上となっているか否かを判定してもよい。すなわち、目標生長状態設定部３２Ａは、第２収穫量偏差Ｅｆが第１収穫量偏差Ｅｃ以上であり、且つ基準生長状態分布における予測収穫量と目標収穫量との差（予測収穫量−目標収穫量）が０以上である場合に、ステップＳ２０の処理に進むよう構成されていてもよい。
【００５５】
次に、制御値算出処理部３２内の制御値算出部３２Ｂは、目標収穫時期での予測生長状態分布がステップＳ２０で設定された目標生長状態分布に近づくように、時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を算出する(ステップＳ２１)。目標収穫時期は、目標収穫時期設定部３１によって設定された目標収穫時期である。算出された時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊は、記憶部４４内の目標値記憶部５２に記憶される。これにより、目標値記憶部５２に記憶されている時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊が更新される。ステップＳ２１の処理について具体的に説明する。
【００５６】
図１２は、ステップＳ１３で作成された現在の生長状態分布６１と、ステップＳ２０で設定された目標生長状態分布６２との一例を示す模式図である。
現在の生長状態分布６１と目標生長状態分布６２との生長量の差をΔＧとする。目標収穫時期での予測生長状態分布を目標生長状態分布に近づけるための１日単位の生長量の目標値を目標生長量Ｇｄ＊とし、現在から目標収穫日までの日数をＮとすると、１日単位の目標生長量Ｇｄ＊は次式（１）で表される。
【００５７】
Ｇｄ＊＝ΔＧ／Ｎ    …（１）
制御値算出部３２Ｂは、前記式（１）に基づいて、１日単位の目標生長量Ｇｄ＊を算出する。そして、制御値算出部３２Ｂは、１日の生長量Ｇｄが目標生長量Ｇｄ＊に等しくなるように、１または複数の時間帯における制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を算出する。
【００５８】
例えば、制御値算出部３２Ｂは、前記式（１）に基づいて算出された１日単位の目標生長量Ｇｄ＊を１日に含まれる時間帯Ｔ１〜Ｔ２４の数（この実施形態では２４）で除算することにより、各時間帯Ｔ１〜Ｔ２４に対する目標生長量Ｇｄ１＊〜Ｇｄ２４＊を求める。そして、制御値算出部３３Ｃは、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎の生長速度グラフに対応した回帰式またはマップを用いて、各時間帯Ｔ１〜Ｔ２４に対する生長量Ｇｄ１〜Ｇｄ２４を、対応する時間帯の目標生長量Ｇｄ１＊〜Ｇｄ２４＊に等しくさせるための、制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎に算出する。この場合には、全ての時間帯において、栽培領域９の環境が現在の各時間帯の環境に対して変更されることになる。栽培領域９の環境を変更することにより、作物の生長速度を変化させることができる。
【００５９】
なお、１日の生長量Ｇｄを目標生長量Ｇｄ＊に一致させることができれば、制御値算出部３２Ｂは、すべての時間帯で栽培領域９の環境を変更する必要はなく、少なくとも１つの時間帯において栽培領域９の環境を変更すればよい。言い換えれば、制御値算出部３３Ｃは、少なくとも１つの時間帯において制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を変更することによって、１日の生長量Ｇｄを目標生長量Ｇｄ＊に一致させるようにしてもよい。
【００６０】
また、図８に示すような生長速度グラフが、制御変数α、βおよびγの一部のみを変化させたときの関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値に対する作物の生長速度を表すものである場合には、制御値算出部３２Ｂは、その一部の制御変数に対する目標値のみを変更することになる。例えば、図８に示すような生長速度グラフが、制御変数α，β，γのうちα（温度）のみを変化させたときの関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）の値に対する作物の生長速度を表すものである場合には、制御値算出部３２Ｂは、αに対する目標値α＊のみを変更することになる。
【００６１】
次に、制御値算出部３２Ｂは、ステップＳ２１で算出された時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を、作物栽培システム２の制御部２０に送信する(ステップＳ２２)。そして、今回の制御値算出処理を終了する。
作物栽培システム２の制御部２０は、サーバ３からの時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を受信すると、受信した時間帯毎の目標値α＊、β＊およびγ＊を記憶部２５内の目標値記憶部２７に記憶する。これにより、目標値記憶部２７に記憶されている時間帯毎の目標値α＊、β＊およびγ＊が更新される。そして、制御部２０は、各時間帯の制御変数α、βおよびγが、その時間帯に対する更新後の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊に近づくように、コージェネ１２、空調機１３、除湿機１４およびＣＯ２施用機１５を制御する。
【００６２】
前述の実施形態によれば、目標収穫時期設定部３１によって設定された目標収穫時期に期待収穫量の作物を収穫できるようになる。期待収穫量は、図１１に示すフローにおいて制御値算出処理部３２が算出する予測収穫量のうち、目標収穫量に最も近い収穫量であり、好ましくは目標収穫量以上の収穫量である。制御値算出処理部３２による制御値算出処理は、目標収穫時期設定部３１によって目標収穫時期が設定された日のみならず、その翌日から当該目標収穫時期の前日までの各日に例えば１回ずつ行われる。これにより、実際の作物の生長状態に応じて制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を更新することができるので、目標収穫時期に期待収穫量の作物をより確実に収穫できるようになる。
【００６３】
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明はさらに他の形態で実施することもできる。例えば、前述の実施形態では、作物の生長速度に影響を与えるパラメータは、温度α、湿度β、ＣＯ２濃度γおよび日照強度δを変数とする関数Ｆ（ａ１・α＋ａ２・β＋ａ３・γ＋ａ４・δ）で表わされているが、変数および変数の組合せはこれに限られない。例えば、変数として、栄養液の供給量を加えてもよい。
【００６４】
また、図１１のステップＳ２１は、現在の生長状態分布６１と目標生長状態分布６２との生長量の差ΔＧに基づいて、目標収穫時期での予測生長状態分布を目標生長状態分布に一致させるための時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を算出している。しかし、現在設定されている制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を継続した場合の目標収穫時期での生長状態分布を予測し、予測された目標収穫時期での生長状態分布とステップＳ２０で設定される目標生長状態分布との間の生長量の差とに基づいて、目標収穫時期での予測生長状態分布を目標生長状態分布に一致させるための時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を算出してもよい。具体的には、予測された目標収穫時期での生長状態分布と目標生長状態分布との間の生長量の差が零になるように、時間帯毎の制御変数の目標値α＊、β＊およびγ＊を算出すればよい。
【００６５】
また、図１１のステップＳ２１の処理は、作物栽培システム２の制御部２０が行うようにしてもよい。この場合には、制御値算出処理部３３は、ステップＳ２０で設定された目標生長状態分布を作物栽培システム２の制御部２０に送信すればよい。この場合には、時間帯Ｔ１〜Ｔ２４毎の生長速度グラフに対応した回帰式またはマップを制御装置１１内の記憶部２５にも記憶しておく必要がある。
【００６６】
また、サーバ３の目標収穫時期設定部３１によって行われる目標収穫時期設定処理およびサーバ３の制御値算出処理部３２によって行われる制御値算出処理を、作物栽培システム２側の制御部２０によって行うようにしてもよい。この場合には、作物栽培システム２側の制御部２０が作物生産管理装置を構成することになる。
また、前記実施形態では、作物として野菜（トマト）を例にとって説明したが、作物は果実や花であってもよい。
【００６７】
その他、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。
【符号の説明】
【００６８】
２  作物栽培システム
３  サーバ
４  通信網
９  栽培領域
１１  制御装置
１２  コージェネ
１３  空調機
１４  除湿機
１５  ＣＯ２施用機
１６  カメラ
１７  環境センサ
２０  制御部
２１  第１通信部
２２  第２通信部
２５  記憶部
３０  制御部
３１  目標収穫時期設定部
３１Ａ  価格予測部
３１Ｂ  収穫予測部
３１Ｃ  収入額予測部
３１Ｄ  支出額予測部
３１Ｅ  収益予測部
３１Ｆ  時期決定部
３２  制御値算出処理部
３２Ａ  目標生長状態設定部
３２Ｂ  制御値算出部
４１  通信部
４２  操作表示部
４３  操作部
４４  記憶部
【図１】
2019083746.tif 000003
【図２】
2019083746.tif 000004
【図３】
2019083746.tif 000005
【図４】
2019083746.tif 000006
【図５】
2019083746.tif 000007
【図６】
2019083746.tif 000008
【図７】
2019083746.tif 000009
【図８】
2019083746.tif 000010
【図９】
2019083746.tif 000011
【図１０】
2019083746.tif 000012
【図１１】
2019083746.tif 000013
【図１２】
2019083746.tif 000014