(57)【要約】      （修正有）【課題】初心者でも容易に八重鑑別できる鑑別装置を提供する。【解決手段】複数のストックの苗の画像を解析することで、第１の値および第２の値の少なくとも一方を取得する画像解析部１１と、第１の値が第１範囲に含まれているか否か、および第２の値が第２範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定することにより、特定のストックの苗が八重咲き苗か否かを決定する決定部１２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のストックの苗から八重咲き苗を鑑別するための鑑別装置であって、
前記複数のストックの苗の画像から、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、子葉の色特性値を表す色特性値情報、および前記子葉のサイズ値を表すサイズ値情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記複数のストックの苗のそれぞれについて、前記色特性値が所定の第１範囲に含まれているか否か、および前記サイズ値が所定の第２範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定する決定部と、を備えていることを特徴とする鑑別装置。
【請求項２】
前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色差を取得し、
前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記色差が、前記第１範囲である、すべての前記色差のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の鑑別装置。
【請求項３】
前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の彩度を取得し、
前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記彩度が、前記第１範囲である、すべての前記彩度のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の鑑別装置。
【請求項４】
前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色相角度を取得し、
前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記色相角度が、前記第１範囲である、すべての前記色相角度のうちの少なくとも下位６０％に含まれているか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の鑑別装置。
【請求項５】
前記情報取得部は、前記サイズ値情報から前記子葉の葉面積を取得し、
前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記葉面積が、前記第２範囲である、すべての前記葉面積のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否かを判定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の鑑別装置。
【請求項６】
前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色差および前記子葉の彩度を取得するとともに、前記サイズ値情報から前記子葉の葉面積を取得し、
前記決定部は、（ｉ）特定の前記ストックの苗の前記色差が、前記第１範囲である、すべての前記色差のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否か、（ｉｉ）特定の前記ストックの苗の前記彩度が、前記第１範囲である、すべての前記彩度のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否か、および（ｉｉｉ）特定の前記ストックの苗の前記葉面積が、前記第２範囲である、すべての前記葉面積のうちの上位１０％に含まれているか否かを判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定することを特徴とする請求項１に記載の鑑別装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の鑑別装置を備えていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の鑑別装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記情報取得部および前記決定部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項９】
複数のストックの苗から八重咲き苗を鑑別するための鑑別方法であって、
前記複数のストックの苗の画像から、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、子葉の色特性値を表す色特性値情報、および前記子葉のサイズ値を表すサイズ値情報の少なくとも一方を取得する情報取得ステップと、
前記複数のストックの苗のそれぞれについて、前記情報取得ステップにて取得された前記色特性値が所定の第１範囲に含まれているか否か、および前記情報取得ステップにて取得された前記サイズ値が所定の第２範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定する決定ステップと、を含んでいることを特徴とする鑑別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鑑別装置、情報処理装置、プログラムおよび鑑別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
切り花としてのストックは従来から盛んに栽培され、消費者に好まれている花の一つである。ストックは、１０月から３月にかけて咲くアブラナ科の花で、約２０ｃｍから約８０ｃｍの高さまで成長する一年草である。このストックには一重咲きと八重咲きとがあるところ、八重咲きの方が一重咲きよりもボリューム感があり、商品価値が高い。そのため、高い収益を上げるためには、ストックが苗の状態のときに、正確に一重咲き苗と八重咲き苗とを見分ける（八重鑑別）ことが重要になる。
【０００３】
しかしながら、目視によって八重鑑別する場合、作業者の感覚を頼りにして子葉の微妙な差を見分ける必要があり、熟練を要するとともに時間も掛かってしまう。そこで、初心者でも容易に八重鑑別できる技術の研究が従来から行われてきた。なお、八重鑑別の「初心者」としては、八重鑑別を全く経験したことのない者、または経験年数３６ヶ月未満の八重鑑別の作業者などを例示することができる。
【０００４】
例えば非特許文献１には、発芽した苗をトレーの鉛直上方からカメラで撮影した後、一般的なビデオカメラおよびノートパソコンを用いて、苗画像からストックの子葉を抽出する画像処理を行い、その特徴量を算出して八重咲き苗と一重咲き苗との境界値を最適化することにより八重鑑別する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】崔源煥、土肥誠、石束宣明、「花卉・野菜苗精密管理ロボットの開発（第１報）−画像処理によるストック苗の鑑別−」、農業機械学会誌66(2)、p.68−75、2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、非特許文献１に開示された方法では、特徴量として形態的特徴量と色特徴量とが算出され、形態的特徴量は、子葉の形態（単葉、または双葉）毎に複数の項目に細分化されて算出される。また、上記方法では、鑑別基準となる境界値を決定するために、特徴量毎に平均値と標準偏差を算出して当該特徴量を相対値化する必要がある。
【０００７】
したがって、上記方法によって八重鑑別を行った場合、特徴量として算出すべき項目が多くなる。また、特徴量の他にも複数種類の値をさらに算出し、これらの各値を用いて八重鑑別を行わなければならない。そのため、八重鑑別の際に考慮すべきパラメータが多数あり、初心者でも容易に八重鑑別できるとは必ずしも言えなかった。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、初心者でも容易に八重鑑別できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る鑑別装置は、複数のストックの苗から八重咲き苗を鑑別するための鑑別装置であって、前記複数のストックの苗の画像から、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、子葉の色特性値を表す色特性値情報、および前記子葉のサイズ値を表すサイズ値情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、前記色特性値が所定の第１範囲に含まれているか否か、および前記サイズ値が所定の第２範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定する決定部と、を備えている。
【００１０】
上記構成によれば、色特性値およびサイズ値の少なくとも一方について、所定の数値範囲に含まれているか否かを判定することにより、複数のストックの苗から八重咲き苗を鑑別する。したがって、八重鑑別の際に最多でも２種類のパラメータを用いればよく、考慮すべきパラメータの数が従来よりも少なくて済む。また、子葉に係る特定の値（色特性値、サイズ値）が所定の数値範囲に含まれているか否かを判定するだけでよいことから、初心者でも容易に判定できる。そのため、初心者でも容易に八重鑑別を行うことができる。
【００１１】
本発明の一態様に係る鑑別装置において、前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色差を取得し、前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記色差が、前記第１範囲である、すべての前記色差のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定してもよい。
【００１２】
上記構成によれば、特定のストックの苗の色差がすべての色差のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定するだけで、当該特定のストックの苗が八重咲き苗であるか否かを鑑別できる。そのため、八重鑑別の際に１つのパラメータのみを用いればよく、初心者がさらに容易に八重鑑別を行うことができる。
【００１３】
また、一般に、八重鑑別の正答率が８０％以上であれば成功と見做される。その点、上記構成によれば、第１範囲の下限値を少なくとも上位５０％に設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となる。そのため、初心者でも、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率で八重鑑別を行うことができる。
【００１４】
なお、本明細書では、八重鑑別によって八重咲き苗であるとされたストックの苗のうち、実際に八重咲き苗であったストックの苗の株数を、八重鑑別によって八重咲き苗であるとされたストックの苗の株数で除し、さらに１００を乗じて算出される値を、「八重鑑別の正答率（％）」とする。また、上記の八重鑑別の正答率が７５％以上の場合を「正答率が約８０％以上」とする。さらに、上記の八重鑑別の正答率が７５％以上８４％以下の場合を「正答率が約８０％」とする。
【００１５】
本発明の一態様に係る鑑別装置において、前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の彩度を取得し、前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記彩度が、前記第１範囲である、すべての前記彩度のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定してもよい。
【００１６】
上記構成によれば、特定のストックの苗の彩度がすべての彩度のうちの少なくとも上位５０％に含まれているか否かを判定するだけで、当該特定のストックの苗が八重咲き苗であるか否かを鑑別できる。そのため、初心者がさらに容易に八重鑑別を行うことができる。
【００１７】
また、第１範囲の下限値を少なくとも上位５０％に設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となる。そのため、初心者でも、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率で八重鑑別を行うことができる。
【００１８】
本発明の一態様に係る鑑別装置において、前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色相角度を取得し、前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記色相角度が、前記第１範囲である、すべての前記色相角度のうちの少なくとも下位６０％に含まれているか否かを判定してもよい。
【００１９】
上記構成によれば、特定のストックの苗の色相角度がすべての色相角度のうちの少なくとも下位６０％に含まれているか否かを判定するだけで、当該特定のストックの苗が八重咲き苗であるか否かを鑑別できる。そのため、初心者がさらに容易に八重鑑別を行うことができる。
【００２０】
また、第１範囲の下限値を少なくとも下位６０％に設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となる。そのため、初心者でも、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率で八重鑑別を行うことができる。
【００２１】
本発明の一態様に係る鑑別装置において、前記情報取得部は、前記サイズ値情報から前記子葉の葉面積を取得し、前記決定部は、特定の前記ストックの苗の前記葉面積が、前記第２範囲である、すべての前記葉面積のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否かを判定してもよい。
【００２２】
上記構成によれば、特定のストックの苗の葉面積がすべての葉面積のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否かを判定するだけで、当該特定のストックの苗が八重咲き苗であるか否かを鑑別できる。そのため、初心者がさらに容易に八重鑑別を行うことができる。
【００２３】
また、第２範囲の下限値を少なくとも上位４０％に設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となる。そのため、初心者でも、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率で八重鑑別を行うことができる。
【００２４】
本発明の一態様に係る鑑別装置において、前記情報取得部は、前記色特性値情報から前記子葉の色差および前記子葉の彩度を取得するとともに、前記サイズ値情報から前記子葉の葉面積を取得し、前記決定部は、（ｉ）特定の前記ストックの苗の前記色差が、前記第１範囲である、すべての前記色差のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否か、（ｉｉ）特定の前記ストックの苗の前記彩度が、前記第１範囲である、すべての前記彩度のうちの少なくとも上位４０％に含まれているか否か、および（ｉｉｉ）特定の前記ストックの苗の前記葉面積が、前記第２範囲である、すべての前記葉面積のうちの上位１０％に含まれているか否かを判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定してもよい。
【００２５】
上記構成によれば、特定のストックの苗について、子葉の色差・彩度・葉面積のそれぞれが所定の数値範囲に含まれているか否かを判定するだけで、当該特定のストックの苗が八重咲き苗であるか否かを鑑別できる。そのため、八重鑑別の際に３つのパラメータを用いればよく、初心者でも容易に八重鑑別を行うことができる。
【００２６】
また、第１範囲としての色差・彩度の下限値をそれぞれ少なくとも上位４０％に設定し、第２範囲としての葉面積の下限値を上位１０％に設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となる。そのため、初心者でも、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率で八重鑑別を行うことができる。
【００２７】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、本発明の各態様に係る鑑別装置を備えている。上記構成によれば、初心者でも容易に八重鑑別できる情報処理装置を実現することができる。
【００２８】
本発明の一態様に係る鑑別方法は、複数のストックの苗から八重咲き苗を鑑別するための鑑別方法であって、前記複数のストックの苗の画像から、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、子葉の色特性値を表す色特性値情報、および前記子葉のサイズ値を表すサイズ値情報の少なくとも一方を取得する情報取得ステップと、前記複数のストックの苗のそれぞれについて、前記情報取得ステップにて取得された前記色特性値が所定の第１範囲に含まれているか否か、および前記情報取得ステップにて取得された前記サイズ値が所定の第２範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定することにより、特定の前記ストックの苗が前記八重咲き苗か否かを決定する決定ステップと、を含んでいる。上記構成によれば、初心者でも容易に八重鑑別できる鑑別方法を実現することができる。
【００２９】
なお、本発明の各態様に係る鑑別装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記鑑別装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記鑑別装置をコンピュータにて実現させる制御装置のプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の一態様によれば、画像解析を利用して初心者でも容易に八重鑑別を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施形態１〜３に係る撮像装置および情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る鑑別方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態１に係る鑑別方法の変形例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態１に係る鑑別方法の変形例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態２に係る鑑別方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態３に係る鑑別方法を示すフローチャートである。
【図７】複数のストックの苗に係るＴＩＦ画像を示す図である。
【図８】ＴＩＦ画像を二値化処理した二値化画像を示す図である。
【図９】ＴＩＦ画像をＣＩＥＬＡＢ色空間に変換した後の画像について、（ａ）はＬ＊の画像を示す図であり、（ｂ）はａ＊の画像を示す図であり、（ｃ）はｂ＊の画像を示す図である。
【図１０】（ａ）は、Ｌ値の算出結果およびＬ＊の画像を示す図であり、（ｂ）は、ａ値の算出結果およびａ＊の画像を示す図であり、（ｃ）は、ｂ値の算出結果およびｂ＊の画像を示す図である。
【図１１】子葉の色差、彩度、葉面積および色相角度の算出結果を示すヒストグラムである。
【図１２】（ａ）および（ｂ）は、本発明の実施例１に係る鑑別結果を示す図である。
【図１３】（ａ）は、本発明の実施例１に係る鑑別結果が表示された画像を示す図である。（ｂ）は、上記鑑別結果と実際の八重咲き苗との対応関係が表示された画像を示す図である。
【図１４】本発明の実施例１に係る鑑別結果を示すグラフである。
【図１５】（ａ）および（ｂ）は、本発明の実施例２に係る鑑別結果を示す図である。
【図１６】本発明の実施例２に係る鑑別結果を示すグラフである。
【図１７】（ａ）および（ｂ）は、本発明の実施例３に係る鑑別結果を示す図である。
【図１８】本発明の実施例３に係る鑑別結果を示すグラフである。
【図１９】（ａ）は、本発明の実施例４に係る鑑別結果が表示された画像を示す図である。（ｂ）は、上記鑑別結果と実際の八重咲き苗との対応関係が表示された画像を示す図である。
【図２０】本発明の比較例に係る鑑別結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
〔実施形態１〕
説明の便宜上、特定の項目について説明した構成と同一の機能を有する構成については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。実施形態２以下の各実施形態・実施例・比較例についても同様である。
【００３３】
＜情報処理装置の機能的構成＞
情報処理装置１００としては、ＰＣ、タブレット端末および苗選別ロボット等を例示することができる。後述の情報処理装置２００および３００についても同様である。図１に示すように、情報処理装置１００は、表示部１、操作入力部２、記憶部３よび制御部４を備えている。
【００３４】
表示部１は、後述の鑑別装置１０による鑑別結果、および情報処理装置１００に装備されている各種機能（アプリケーションソフト）が実行されることに起因する画像等を表示する。操作入力部２は、入力されたユーザ操作を取得するものであり、例えば情報処理装置１００がタブレット端末の場合であれば、表示部１と一体となったタッチパネルが用いられる。
【００３５】
記憶部３は、後述の鑑別装置１０によって生成された各種データ、および制御部４が実行する各種の制御プログラム等を記憶するものであり、例えばハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置によって構成される。記憶部３は、例えば情報処理装置１００の外部に備えられてもよい。
【００３６】
制御部４は、情報処理装置１００を統括的に制御するものであり、鑑別装置１０を備えている。鑑別装置１０は、複数のストックの苗（図７等参照）から八重咲き苗を鑑別するための装置であり、図１に示すように画像解析部１１（情報取得部）および決定部１２を備えている。図１では、制御部４は情報処理装置１００に内蔵されているが、この場合に限定されない。例えば、制御部４は、情報処理装置１００に取付けられた外部装置や通信部（不図示）を介して利用するネットワークサーバーであっても構わない。あるいは、鑑別装置１０が、情報処理装置１００に取付けられた外部装置であってもよい。
【００３７】
なお、本実施形態以下の各実施形態においては、ストックの種をセルトレーに１粒ずつ播種した後、子葉が展開した状態の苗を、鑑別装置１０による八重鑑別の対象となるストックの苗（以下、「対象苗」と略記）とする。例えば、子葉が展開して本葉が出始めた頃の状態の苗（夏期であれば、播種後１０日経過頃）を対象苗としてもよいし、本葉がかなり出た後の状態の苗（夏期であれば、播種後１６日経過頃）を対象苗としてもよい。一般的に、子葉が展開して本葉が出始めた頃の状態の苗が八重鑑別に最も適している。
【００３８】
ここで、ストックの栽培形態は、上述のセルトレーの場合に限定されない。ストックの苗を、例えばポット（後述の〔実施例〕参照）に播種してもよいし、圃場に直接播種してもよい。
【００３９】
＜鑑別装置の機能的構成＞
（画像解析部）
画像解析部１１は、八重鑑別の前処理として、上記セルトレーで生育した複数の対象苗（ストックの苗）の画像を解析する。具体的には、まず、デジタルカメラなどの撮像装置５００を用いて、画像解析の対象となる複数の対象苗をそれらの上方から同一視野で撮像する。撮像場所について特に制限はないものの、暗室内で撮像するのが好ましい。複数の対象苗の撮像画像（以下、「初期画像」と略記）は、ＲＡＷ画像の状態から撮像装置５００の画像編集ソフトによってＴＩＦ形式に現像されて、画像解析部１１に送信される。
【００４０】
ＴＩＦ形式の初期画像（以下、「ＴＩＦ画像」と略記）を受信した画像解析部１１は、ＲＧＢ色空間となっているＴＩＦ画像に二値化処理を施して二値化画像を生成する。この二値化処理の際、画像解析部１１は、画像内の対象苗と背景との境界の色相、彩度および明度を示す値（以下、「閾値」と略記）を算出・取得する。場合によっては、二値化処理の際に子葉の葉面積を算出・取得してもよい（後述の＜変形例＞参照）。そして、ＴＩＦ画像をＣＩＥＬＡＢ色空間に変換してＬ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像に分割した後、当該二値化画像から上記Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像を順番に指定する。
【００４１】
なお、本実施形態以下の各実施形態では、画像内の対象苗と背景とを３つの指標（色相、彩度および明度）の閾値で分節したが、この場合に限定されない。例えば１つの指標のみで分節してもよいし、「色相、彩度および明度」以外の指標で分節してもよい。
【００４２】
ＣＩＥＬＡＢ色空間は、国際照明委員会（ＣＩＥ）が策定したほぼ完全な色空間である。人間の目で見ることができるすべての色を表すことができ、画像処理に係る機器固有モデルの基準として利用することができる。
【００４３】
ＣＩＥＬＡＢ色空間は、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の３つの座標で構成される。Ｌ＊は色の明度を表し、Ｌ＊＝０が黒、Ｌ＊＝１００が白の拡散色となる。白の反射色は、Ｌ＊＝１００よりもさらに値が高くなる。ａ＊は、赤色／マゼンタ色と緑色との間の位置を表し、負の値が緑色寄りとなり、正の値が赤色／マゼンタ色寄りとなる。ｂ＊は、黄色と青色との間の位置を表し、負の値が青色寄りとなり、正の値が黄色寄りとなる。
【００４４】
次に、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値の３つの値（色特性値情報）を算出し、取得する。なお、本実施形態以下の各実施形態、実施例および比較例において、この３つの値は、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像における全画素の平均値となる。
【００４５】
次に、画像解析部１１は、複数の対象苗のそれぞれについて、Ｌ＊値、ａ＊値およびｂ＊値の３つの値に基づいて子葉の色差ΔＥ（色特性値）を算出し、取得する。色差は、色空間における距離を表す。子葉の色差ΔＥは、下記の式１を用いて算出される。
（式１）
【００４６】
【数１】
2019170266.tif 000003
【００４７】
ここで、すべての対象苗に一括して順位を与えるために、子葉の色差ΔＥは、上記の式１において（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）＝（０、０、０）を基準とした値としている。画像解析部１１は、算出・取得した子葉の色差ΔＥを決定部１２に送信する。なお、子葉の色差ΔＥは、記憶部３に送信されて記憶されてもよい。このことは、後述する子葉の彩度Ｃ＊、子葉の葉面積ｓ、子葉の色相角度ｈについても同様である。
【００４８】
（決定部）
決定部１２は、画像解析部１１から受信した子葉の色差ΔＥに基づいて、複数の対象苗のそれぞれについて八重咲き苗か否かを決定する。具体的には、決定部１２は、特定の対象苗に係る子葉の色差ΔＥが、すべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥのうちの上位ｘ％（第１範囲）に含まれているか否かを判定する。
【００４９】
上位ｘ％に含まれていた場合、決定部１２は、判定対象となった特定の対象苗が八重咲き苗であることを決定する。一方、上記ｘ％に含まれていなかった場合、決定部１２は、上記特定の対象苗が八重咲き苗でない、言い換えれば一重咲き苗であることを決定する。
【００５０】
ここで、ｘの値としては、少なくとも５０以上の数値を用いる。このように数値設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００５１】
なお、ｘの値は、記憶部３または決定部１３内のメモリ（不図示）等に予め記憶されていてもよい。または、操作入力部２からユーザ入力することにより、八重鑑別の作業者の熟練度やストックの種類等に応じた好ましい数値を任意に設定してもよい。このことは、後述するｙの値、ｚの値、αの値およびｘ´の値についても同様である。
【００５２】
決定部１２が特定の対象苗を八重咲き苗であると決定した場合、鑑別装置１０は、当該特定の対象苗を八重咲き苗であると鑑別し、鑑別結果を表示部１に表示させる。一方、決定部１２が特定の対象苗を一重咲き苗であると決定した場合、鑑別装置１０は、当該特定の対象苗を一重咲き苗であると鑑別し、鑑別結果を表示部１に表示させる。
【００５３】
＜八重咲き苗の鑑別方法＞
図２に示すように、まずステップ１０１（以下、「Ｓ１０１」と略記）にて、撮像装置５００によってＴＩＦ画像を生成し、画像解析部１１が撮像装置５００からＴＩＦ画像を受信することにより、Ｓ１０２に進む。Ｓ１０２（画像解析ステップ（情報取得ステップ））では、画像解析部１１が、ＴＩＦ画像をＣＩＥＬＡＢ色空間に変換してＬ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像に分割し、Ｓ１０３に進む。
【００５４】
Ｓ１０３（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、ＣＩＥＬＡＢ色空間に変換されたＴＩＦ画像に二値化処理を施した上で、複数の対象苗のそれぞれについてＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値を算出して、Ｓ１０４に進む。Ｓ１０４（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値に基づいて子葉の色差ΔＥを算出・取得して、Ｓ１０５に進む。画像解析部１１は、すべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥを決定部１２に送信する。
【００５５】
Ｓ１０５（決定ステップ）では、決定部１２が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉の色差ΔＥがすべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥのうちの上位ｘ％に含まれているか否かを判定する。Ｓ１０５でＹＥＳ（以下、「Ｙ」と略記）と判定した場合、決定部１２は、判定対象となった特定の対象苗が八重咲き苗であることを決定して、Ｓ１０６に進む。
【００５６】
Ｓ１０６では、鑑別装置１０が、決定部１２によって八重咲き苗であると決定された特定の対象苗を、最終的に八重咲き苗であると鑑別する。鑑別装置１０は、鑑別結果を表示部１に送信して表示させる。
【００５７】
一方、Ｓ１０５でＮＯ（以下、「Ｎ」と略記）と判定した場合、決定部１２は、判定対象となった特定の対象苗が一重咲き苗であることを決定して、Ｓ１０７に進む。Ｓ１０７では、鑑別装置１０が、決定部１２によって一重咲き苗であると決定された特定の対象苗を、最終的に一重咲き苗であると鑑別する。鑑別装置１０は、鑑別結果を表示部１に送信して表示させる。
【００５８】
すべての対象苗について、Ｓ１０６またはＳ１０７のいずれかの処理が終わることにより、鑑別装置１０による八重鑑別が終了する。
【００５９】
＜変形例＞
鑑別装置１０による八重鑑別においては、子葉の色差ΔＥ以外のパラメータを用いてもよい。例えば、画像解析部１１が、子葉の色差ΔＥの代わりに子葉の彩度Ｃ＊（色特性値）を算出・取得し、決定部１２が、当該子葉の彩度Ｃ＊に基づいて八重咲き苗か否かを決定してもよい。彩度は、色の鮮やかさの尺度である。
【００６０】
具体的には、図３に示すような方法で八重鑑別してもよい。なお、Ｓ２０１〜Ｓ２０３の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０１〜Ｓ１０３の各処理と同様であるため、その説明を省略する。また、Ｓ２０６およびＳ２０７の各処理についても、図２のフローチャートにおけるＳ１０６およびＳ１０７の各理と同様であるため、その説明を省略する。但し、Ｓ２０３（画像解析ステップ）において、画像解析部１１はＬ＊値については算出しない。
【００６１】
Ｓ２０４（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉のａ＊値およびｂ＊値に基づいて子葉の彩度Ｃ＊を算出・取得して、Ｓ２０５に進む。子葉の彩度Ｃ＊は、下記の式２を用いて算出される。また、画像解析部１１は、すべての対象苗に係る子葉の彩度Ｃ＊を決定部１２に送信する。
（式２）
【００６２】
【数２】
2019170266.tif 000004
【００６３】
Ｓ２０５（決定ステップ）では、決定部１２が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉の彩度Ｃ＊がすべての対象苗に係る子葉の彩度Ｃ＊のうちの上位ｙ％（第１範囲）に含まれているか否かを判定する。ここで、ｙの値としては、少なくとも５０以上の数値を用いる。このように数値設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００６４】
また例えば、画像解析部１１が、子葉の色差ΔＥの代わりに子葉の葉面積ｓ（サイズ値）を算出・取得し、決定部１２が、当該子葉の葉面積ｓに基づいて八重咲き苗か否かを決定してもよい。葉面積は、葉の表面積である。本実施形態以下の各実施形態では、子葉の葉面積ｓを、対象苗の子葉を平面視した場合における当該子葉の外周で取り囲まれた領域の面積とする。
【００６５】
具体的には、図４に示すような方法で八重鑑別してもよい。なお、Ｓ３０１、Ｓ３０４およびＳ３０５の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０１、Ｓ１０６およびＳ１０７の各処理と同様であるため、その説明を省略する。また、図２のフローチャートにおけるＳ１０２およびＳ１０３に相当する処理は、図４に示す方法では行われない。
【００６６】
Ｓ３０２（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、撮像装置５００から受信したＴＩＦ画像に二値化処理を施して生成した二値化画像（サイズ値情報）を解析することにより、複数の対象苗のそれぞれについて子葉の葉面積ｓを取得して、Ｓ３０３に進む。画像解析部１１は、すべての対象苗に係る子葉の葉面積ｓを決定部１２に送信する。
【００６７】
Ｓ３０３（決定ステップ）では、決定部１２が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉の葉面積ｓがすべての対象苗に係る子葉の葉面積ｓのうちの上位ｚ％（第１範囲）に含まれているか否かを判定する。ここで、ｚの値としては、少なくとも４０以上の数値を用いる。このように数値設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００６８】
また例えば、図示しないものの、画像解析部１１が、子葉の色差ΔＥの代わりに子葉の色相角度ｈ（色特性値）を算出・取得し、決定部１２が、当該子葉の色相角度ｈに基づいて八重咲き苗か否かを決定してもよい。色相角度は、色相を角度で表したものである。
【００６９】
具体的には、画像解析部１１が、複数の対象苗のそれぞれについて、Ｌ＊値、ａ＊値およびｂ＊値に基づいて子葉の色相角度ｈを算出・取得してもよい。子葉の色相角度ｈは、下記の式３を用いて算出される。
（式３）
【００７０】
【数３】
2019170266.tif 000005
【００７１】
決定部１２は、複数の対象苗のそれぞれについて、画像解析部１１から受信した子葉の色相角度ｈがすべての対象苗に係る子葉の色相角度ｈのうちの下位α％（第１範囲）に含まれているか否かを判定する。ここで、αの値としては、少なくとも６０以上の数値を用いる。このように数値設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００７２】
なお、本実施形態および上述の各変形例にて説明した画像解析の方法や八重咲き苗の決定方法はあくまで一例であり、これらの場合に限定されない。例えば、上述した４つのパラメータ（色差、彩度、葉面積、色相角度）のうち、任意の２つを用いて八重鑑別してもよい。あるいは、子葉の色特性値または子葉のサイズ値のいずれかを表す、上述した４つのパラメータ以外のパラメータを用いて八重鑑別してもよい。さらには、上述した４つのパラメータ、ならびに、これらの元となる色特性値に係る情報およびサイズ値に係る情報は、必ずしも画像解析によって取得されなくてもよい。
【００７３】
言い換えれば、本発明の一態様に係る鑑別装置は、複数の対象苗の画像から、子葉の色特性値を表す何らかの情報、および子葉のサイズ値を表す何らかの情報の少なくとも一方を取得する構成を備えていればよい。また、本発明の一態様に係る鑑別装置は、子葉に係る何らかの色特性値が所定の数値範囲に含まれているか否か、および子葉に係る何らかのサイズ値が所定の数値範囲に含まれているか否かの少なくとも一方を判定する構成を備えていればよい。
【００７４】
ここで、子葉の色特性値を表すパラメータおよび子葉のサイズ値を表すパラメータの他、子葉の形状を表すパラメータを用いても、初心者が容易に八重鑑別できる可能性がある。例えば、子葉の形状を表すパラメータとして子葉の円形度を用いる場合が考えられる。「円形度」は形の丸さを示す指標であり、一重咲き苗では円形度が大きく（丸く）なり、八重咲き苗では円形度が小さく（細長く）なると考えられる。円形度は、下記の式４を用いて算出される。
（式４）
円形度＝４×子葉の葉面積／（π×子葉の最大径２）
画像解析等によって鑑別対象となるストックの苗の円形度を算出し、円形度がより下位の苗から当該苗を八重咲き苗として順次選択することで、初心者でも簡単に八重鑑別できる可能性がある。
【００７５】
〔実施形態２〕
図１に示す情報処理装置２００は、鑑別装置１０の画像解析部１１が、子葉の色差ΔＥに加えて子葉の彩度Ｃ＊および子葉の葉面積ｓを算出・取得する点で、実施形態１に係る情報処理装置１００と異なる。また、情報処理装置２００は、鑑別装置１０の決定部１２が、子葉の色差ΔＥ、子葉の彩度Ｃ＊および子葉の葉面積ｓのそれぞれについて所定の数値範囲に含まれるか否かを判定する点でも、情報処理装置１００と異なる。
【００７６】
＜八重咲き苗の鑑別方法＞
図５に示すフローチャートにおいて、Ｓ４０１、Ｓ４０３およびＳ４０４の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０１〜Ｓ１０３の各処理と同様であるため、その説明を省略する。また、Ｓ４０２の処理は、図４のフローチャートにおけるＳ３０２の処理と同様であるため、その説明を省略する。さらに、Ｓ４０７およびＳ４０８の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０６およびＳ１０７の各理と同様であるため、その説明を省略する。
【００７７】
なお、Ｓ４０２（画像解析ステップ）で子葉の葉面積ｓを算出・取得した後、画像解析部１１は、二値化画像を一旦元のＴＩＦ画像に戻す。そして、元に戻ったＴＩＦ画像をＣＩＥＬＡＢ色空間に変換して、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像に分割する（Ｓ４０３（画像解析ステップ））。
【００７８】
Ｓ４０５（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値に基づいて子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊を算出・取得して、Ｓ４０６に進む。画像解析部１１は、すべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓを決定部１２に送信する。
【００７９】
Ｓ４０６（決定ステップ）では、決定部１２が、特定の対象苗に係る子葉の、（ｉ）色差ΔＥがすべての色差ΔＥのうちの上位ｘ´％に含まれているか否か、（ｉｉ）彩度Ｃ＊がすべての彩度Ｃ＊のうちの上位ｘ´％に含まれているか否か、および（ｉｉｉ）葉面積ｓがすべての葉面積ｓのうちの上位１０％に含まれているか否かについて判定する。
【００８０】
ここで、ｘ´の値としては、少なくとも４０以上の数値を用いる。このように数値設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００８１】
子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのいずれか１つ以上が上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の数値範囲に含まれていた場合、決定部１２は、判定対象となった特定の対象苗が八重咲き苗であることを決定する。一方、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのいずれも上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の数値範囲に含まれていなかった場合、決定部１２は、上記特定の対象苗が一重咲き苗であることを決定する。
【００８２】
なお、決定部１２による上述の決定処理はあくまで一例であり、この場合に限定されない。例えば、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのいずれか２つ以上が上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の数値範囲に含まれていた場合に、八重咲き苗であると決定してもよい。あるいは、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのすべてが上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の数値範囲に含まれていた場合に、八重咲き苗であると決定してもよい。
【００８３】
〔実施形態３〕
図１に示す情報処理装置３００は、鑑別装置１０の画像解析部１１が、子葉の色差ΔＥに加えて子葉の彩度Ｃ＊、子葉の葉面積ｓおよび子葉の色相角度ｈを算出・取得する点で、実施形態１・２に係る情報処理装置１００・２００と異なる。また、情報処理装置３００は、鑑別装置１０の決定部１２が、子葉の色差ΔＥ、子葉の彩度Ｃ＊、子葉の葉面積ｓおよび子葉の色相角度ｈのそれぞれについて所定の数値範囲に含まれるか否かを判定する点でも、情報処理装置１００・２００と異なる。
【００８４】
＜八重咲き苗の鑑別方法＞
図６に示すフローチャートにおいて、Ｓ５０１、Ｓ５０３およびＳ５０４の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０１〜Ｓ１０３の各処理と同様であるため、その説明を省略する。また、Ｓ５０２の処理は、図４のフローチャートにおけるＳ３０２の処理と同様であるため、その説明を省略する。さらに、Ｓ５０８およびＳ５０９の各処理は、図２のフローチャートにおけるＳ１０６およびＳ１０７の各理と同様であるため、その説明を省略する。
【００８５】
Ｓ５０５（画像解析ステップ）では、画像解析部１１が、複数の対象苗のそれぞれについて、子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値に基づいて子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・色相角度ｈを算出・取得して、Ｓ５０６に進む。画像解析部１１は、すべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈを決定部１２に送信する。
【００８６】
Ｓ５０６（決定ステップ）では、決定部１２が、特定の対象苗に係る子葉の、（Ｉ）色差ΔＥがすべての色差ΔＥのうちの上位３０％に含まれているか否か、（ＩＩ）彩度Ｃ＊がすべての彩度Ｃ＊のうちの上位３０％に含まれているか否か、（ＩＩＩ）葉面積ｓがすべての葉面積ｓのうちの上位２０％に含まれているか否か、および（ＩＶ）色相角度ｈがすべての色相角度ｈのうちの下位３０％に含まれているか否かについて判定する。
【００８７】
上記のような数値範囲を設定することで、初心者でも八重鑑別の正答率が約８０％以上となり、一般的にほぼ成功と見做されるレベルの正答率となる。
【００８８】
Ｓ５０６でＹと判定した場合、言い換えれば、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈのいずれか１つ以上が上記（Ｉ）〜（ＩＶ）の数値範囲に含まれていた場合、Ｓ５０７に進む。
【００８９】
Ｓ５０７（決定ステップ）では、決定部１２が、（Ｖ）特定の対象苗に係る子葉の葉面積ｓが、すべての葉面積ｓの平均値Ｍの８０％以下に含まれているか否かを判定する。さらには、（ＶＩ）特定の対象苗に係る子葉の色差ΔＥがすべての子葉の色差ΔＥの下位４０％以下に含まれているか否かを判定し、かつ、特定の対象苗に係る子葉の色相角度ｈがすべての子葉の色相角度ｈの上位４０％以上に含まれているか否かを判定する。
【００９０】
なお、Ｓ５０７の処理を行わなくても、初心者による八重鑑別の正答率を約８０％以上に維持することができる。しかしながら、Ｓ５０７の処理をさらに行うことで、正答率をさらに高めることができる。
【００９１】
Ｓ５０７でＮと判定した場合、言い換えれば、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのいずれも上記（Ｖ）および（ＶＩ）の数値範囲に含まれていなかった場合、Ｓ５０８に進む。
【００９２】
一方、Ｓ５０６でＮと判定した場合、言い換えれば、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈのいずれも上記（Ｉ）〜（ＩＶ）の数値範囲に含まれていなかった場合、Ｓ５０９に進む。また、Ｓ５０７でＹと判定した場合、言い換えれば、少なくとも、子葉の葉面積ｓが上記（Ｖ）の数値範囲に含まれているか、あるいは子葉の色差ΔＥ・色相角度ｈが上記（ＶＩ）の数値範囲に含まれていた場合も、Ｓ５０９に進む。
【００９３】
なお、決定部１２による上述の決定処理はあくまで一例であり、この場合に限定されない。例えば、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈのいずれか２つ以上が上記（Ｉ）〜（ＩＶ）の数値範囲に含まれていた場合に、Ｓ５０７の処理を行ってもよい。あるいは、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓのすべてが上記（Ｖ）および（ＶＩ）の数値範囲に含まれていた場合に、八重咲き苗であると決定してもよい。
【００９４】
〔実施例〕
ストックの種をセルトレーまたはポットに１粒ずつ播種した後、子葉が展開して本葉が出始めた頃の状態の苗について、本発明の一態様に係る八重鑑別を行った。以下、八重鑑別の際に行った各種処理、および鑑別結果について説明する。
【００９５】
ストックの種としては、アイアンマリン、アイアンチェリーおよびアイアンホワイトの３種類の種を用いた。なお、以下の説明では、アイアンマリンの苗を「実施例１および４の対象苗」とし、アイアンチェリーの苗を「実施例２の対象苗」とし、アイアンホワイトを「実施例３の対象苗」とする。各実施例の実施概要は以下の通りである。
【００９６】
実施例１の対象苗は、セルトレー１枚当り２００粒播種され、合計６枚のセルトレーに播種された（発芽した苗の総数：１１６１株）。この播種作業は、２０１７年２月３日および同年２月１０日の２日かけて行った。画像解析作業は、後述のノートパソコンにインストールされたＩｍａｇｅＪ（ＮＩＨ製、フリーの画像解析ソフトウェア）を用い、全ての作業をノートパソコンのキーボード操作およびマウス操作により行った。
【００９７】
実施例２の対象苗は、セルトレー１枚当り２００粒播種され、合計３枚のセルトレーに播種された（発芽した苗の総数：５７６株）。この播種作業は、２０１７年８月２１日、同年８月２８日および同年９月４日の３日かけて行った。画像解析作業は、ＴＩＦ画像の二値化処理、ならびにＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値の算出までをＩｍａｇｅＪマクロで自動的に行い、その後の処理をノートパソコンのキーボード操作およびマウス操作により行った。
【００９８】
実施例３の対象苗は、セルトレー１枚当り２００粒播種され、合計３枚のセルトレーに播種された（発芽した苗の総数：５８４株）。播種作業および画像解析作業については実施例２の対象苗と同様である。
【００９９】
実施例４の対象苗は、トレーに配置された９ｃｍのポットに１粒ずつ播種された。ポットは、トレー上に６×４個（合計２４個）のマトリックス状に配置された。苗が播種されたトレーは合計１９枚で、発芽した苗の総数は４２３株であった。この播種作業は、２０１７年８月２９日、同年９月１３日および同年１１月８日の３日かけて行った。画像解析作業は実施例１の対象苗と同様であり、八重咲き苗の決定方法は後述の（vi）の方法と同様である。
【０１００】
＜ＴＩＦ画像の生成＞
実施例１〜３の対象苗については、播種されたセルトレー１枚を暗室内に配置し、上方から同一視野で撮像した。実施例４の対象苗については、播種されたトレー１枚を同じ暗室内に配置し、上方から同一視野で撮像した。実施例１〜４のすべてについて、照明には、レコランプ（ナショナルＰＲＦ−５００ＷＢ、色温度５５００Ｋ）を用いた。
【０１０１】
また、実施例１〜４のすべてについて、撮像装置５００としてデジタルカメラ（ニコンＤ３２００）を用い、絞り優先オートにして撮像した。デジタルカメラの設定は、絞り値：Ｆ１１、ＩＳＯ感度：１００、フォーカスモード：ＡＦ−Ｓ・シングルＡＦサーボ、ホワイトバランス：晴天、測光：マルチパターン測光、フラッシュ：なし、画質モード：ＲＡＷ、とした。
【０１０２】
デジタルカメラで撮像したＲＡＷ形式の初期画像をＣａｐｕｔｕｒｅ  ＮＸ−Ｄ（デジタルカメラ付属の画像編集ソフト）で現像し、ＴＩＦ画像（８ｂｉｔ、ＴＩＦ形式の初期画像）を生成した。この現像の設定は、表色系：ｓＲＧＢ表色、実施例１のホワイトバランス：高演色蛍光灯（色温度５５００Ｋ）、実施例２、３および４のホワイトバランス：晴天（色温度５５００Ｋ）、ピクチャーコントロール：ニュートラル、とした。
【０１０３】
＜画像解析＞
説明の便宜上、図７〜図１１については、実施例１の対象苗のみを図示している。上記のＴＩＦ画像を、ノートパソコン（Ｄ５４０Ｓ：ＡＳＵＳ製、情報処理装置１００・２００）にインストールされたＩｍａｇｅＪを用いて以下の手順で解析した。画像解析前のＴＩＦ画像、およびＩｍａｇｅＪの基本画面は、ノートパソコンの表示画面上に図７に示すような態様・配置で表示される。なお、図７中の「苗の画像」が、画像解析前のＴＩＦ画像に相当する。
（１）  図８に示すように、ノートパソコンの表示画面の紙面向かって左側に表示される「Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  Ｃｏｌｏｒ」において、「Ｄａｒｋ  ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ」を選択した。その後、対象苗の画像部分と背景の画像部分とを分離して扱うために、Ｈｕｅ値、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ値およびＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓ値によって対象苗の画像部分を分節化し、ＴＩＦ画像を二値化画像にした。この二値化画像は、ノートパソコンの表示画面上に図８に示すような態様・配置で表示される。
【０１０４】
ここで、Ｈｕｅ値が色相の閾値に該当し、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ値が彩度の閾値に該当し、Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ値が明度の閾値に該当する。
（２）  上記の二値化画像をアクティブにし、「Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  Ｃｏｌｏｒ」における「Ｏｒｉｇｉｎａｌ」を選択した（図８参照）。その後、ＲＧＢ  ｔｏ  ＣＩＥＬＡＢ（プラグイン）で元のＴＩＦ画像（ＲＧＢ画像）をＣＩＥＬＡＢ色空間に変換し、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像に分割した。
【０１０５】
Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像は、図９の（ａ）〜（ｃ）に示すように、ノートパソコンの表示画面の紙面向かって右側に表示される。また、これら３つすべての場合について、元のＴＩＦ画像がノートパソコンの表示画面の紙面向かって左側に表示される。
（３）  「Ａｎａｌｙｚｅ  Ｐａｒｔｉｃｌｅｓ」で「Ｅｘｃｌｕｄｅ  ｏｎ  ｅｄｇｅｓ，Ｉｎｃｌｕｄｅ  ｈｏｌｅｓ」を選択し、「ｓｉｚｅ：１５００−Ｉｎｆｉｎｉｔｙ」に設定した。その後、画像解析を行って、実施例１〜４に係る対象苗のそれぞれについて、画像内における対象苗と背景との閾値、および子葉の葉面積ｓを算出した。なお、実施例１〜４のすべてにおいて、閾値の算出は必ず算出し、子葉の葉面積ｓは必要に応じて適宜算出した。
（４）  再び上記の二値化画像をアクティブにし、「Ｓｅｔ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」の「Ｒｅｄｉｒｅｃｔ  ｔｏ」を選択して、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の各画像を順番に指定した。その後、「Ａｎａｌｙｚｅ  Ｐａｒｔｉｃｌｅｓ」を選択して画像解析を行い、実施例１〜４に係る対象苗のそれぞれについて子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値を算出した。
【０１０６】
算出された子葉のＬ＊値、ａ＊値およびｂ＊値は、図１０の（ａ）〜（ｃ）に示すようにノートパソコンの表示画面の紙面向かって左側に表示される。また、指定されたＬ＊の画像は、図１０の（ａ）に示すようにＬ＊値の算出結果の紙面向かって右側に表示される。指定されたａ＊およびｂ＊の各画像についても同様である（図１０の（ｂ）および（ｃ）参照）。
（５）  上述の式１および２により、実施例１〜３に係る２００株の対象苗のそれぞれについて、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓを算出した。実施例１に係る対象苗のそれぞれについては、さらに、上述の式３によって色相角度ｈを算出した。
【０１０７】
実施例１〜４に係る対象苗のそれぞれについて、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈの各算出結果をヒストゴラムで表すと、例えば、図１１に示すようなヒストグラムとなった。なお、図１１のヒストグラムは、図７のＴＩＦ画像に基づいて生成したものであり、図中の実線のグラフが八重咲き苗、破線のグラフが一重咲き苗である。
【０１０８】
なお、図７〜１０、ならびに後述の図１３および１９に示すノートパソコンの画面（表示部）上の表示態様はあくまで一例であり、これらの場合に限定されない。ノートパソコンやＩｍａｇｅＪの設定を適宜変更することで表示態様を異ならせてもよい。あるいは、ノートパソコン以外の情報処理装置（タブレット端末など）を用いたり、ＩｍａｇｅＪ以外の画像解析ソフトウェアを用いたりすることによって、上述の表示態様が変わる可能性がある。
【０１０９】
＜鑑別方法および鑑別結果＞
実施例１〜３に係る対象苗のそれぞれについて、（i）子葉の色差ΔＥのみを用いた八重鑑別、（ii）子葉の彩度Ｃ＊のみを用いた八重鑑別、（iii）子葉の葉面積ｓのみを用いた八重鑑別、および（iv）子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓを用いた八重鑑別を行った。
【０１１０】
実施例１に係る対象苗については、さらに、（v）子葉の色相角度ｈのみを用いた八重鑑別、および（vi）子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈを用いた八重鑑別を行った。実施例４に係る対象苗については、（vi）の方法による八重鑑別を行った。
【０１１１】
なお、上記の各八重鑑別を行った作業者は、経験年数５ヶ月の女性（性別）であり、八重鑑別の「初心者」に該当する。また、各実施例において、八重鑑別は１つの画像（１枚の写真）毎に行い、図１２〜１９に示す鑑別結果（表およびグラフ）は、複数の画像にまたがって映し出されたすべての対象苗の合計値・平均値に基づいて算出・生成した。
【０１１２】
（鑑別方法）
（i）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の色差ΔＥが、すべての対象苗に係る子葉の色差ΔＥのうちの上位ｘ％（ｘ＝１０、２０、３０、４０、５０、６０）に含まれているか否か判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。（ii）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の彩度Ｃ＊が、すべての対象苗に係る子葉の彩度Ｃ＊のうちの上位ｙ％（ｙ＝１０、２０、３０、４０、５０、６０）に含まれているか否か判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。（iii）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の葉面積ｓが、すべての対象苗に係る子葉の葉面積ｓのうちの上位ｚ％（ｚ＝１０、２０、３０、４０、５０、６０）に含まれているか否か判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。
【０１１３】
（iv）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の、（ｉ）色差ΔＥがすべての色差ΔＥのうちの上位ｘ´％に含まれているか否か、（ｉｉ）彩度Ｃ＊がすべての彩度Ｃ＊のうちの上位ｘ´％に含まれているか否か、および（ｉｉｉ）葉面積ｓがすべての葉面積ｓのうちの上位１０％に含まれているか否か判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。ここで、実施例１の対象苗については、ｘ´＝２０、３０、４０、５０、５５とし、実施例２および３の対象苗については、ｘ´＝１０、２０、３０、４０、５０とした。
【０１１４】
（v）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の色相角度ｈが、すべての対象苗に係る子葉の彩度Ｃ＊のうちの下位α％（α＝１０、２０、３０、４０、５０、６０）に含まれているか否か判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。
【０１１５】
（vi）の鑑別方法では、特定の対象苗に係る子葉の、（Ｉ）色差ΔＥがすべての色差ΔＥのうちの上位３０％に含まれているか否か、（ＩＩ）彩度Ｃ＊がすべての彩度Ｃ＊のうちの上位３０％に含まれているか否か、（ＩＩＩ）葉面積ｓがすべての葉面積ｓのうちの上位２０％に含まれているか否か、および（ＩＶ）色相角度ｈがすべての色相角度ｈのうちの下位３０％に含まれているか否か判定した。
【０１１６】
次に、子葉の色差ΔＥ・彩度Ｃ＊・葉面積ｓ・色相角度ｈのいずれか１つ以上が上記（Ｉ）〜（ＩＶ）の数値範囲に含まれていた場合、（Ｖ）特定の対象苗に係る子葉の葉面積ｓが平均値Ｍの８０％以下に含まれているか否かを判定する。さらには、（ＶＩ）特定の対象苗に係る子葉の色差ΔＥがすべての子葉の色差ΔＥの下位４０％以下に含まれているか否かを判定し、かつ、特定の対象苗に係る子葉の色相角度ｈがすべての子葉の色相角度ｈの上位４０％以上に含まれているか否かを判定し、八重咲き苗であるか否かを決定した。
【０１１７】
（鑑別結果）
まず、実施例１の対象苗について、（i）〜（iii）および（v）の各方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１２の（ａ）に示す。図１２の（ａ）に示すように、（i）、（ii）および（v）の鑑別方法では、ｘ、ｙおよびα＝６０以上のすべての値において正答率が約８０％以上となった。（iii）の鑑別方法では、ｚ＝３０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。
【０１１８】
（iv）の方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１２の（ｂ）に示す。図１２の（ｂ）に示すように、ｘ´＝５５以上のすべての値において正答率が約８０％以上となった。（vi）の方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１３に示す。なお、図１３は、トレー６枚のうち所定のトレー１枚の鑑別結果を示すものである。図１３の（ａ）に示すように、（vi）の方法によって八重咲き苗であると決定された対象苗（図中の丸印で囲まれた苗）は７５株だったところ、図１３の（ｂ）に示すように、実際に八重咲き苗であった対象苗（図中の星印が付された苗）は６９株であった。すなわち、正答率は９３％であった。他の５枚のトレーについても同様に丸印および星印を付けていったところ、全体では、苗選択率３９％で正答率９４％と非常に高い正答率になった。
【０１１９】
（i）〜（iv）の各方法で八重鑑別を行ったときの苗選択率と正答率との関係を図１４に示す。苗選択率は、実際に（i）〜（vi）の各方法で八重鑑別を行った対象苗の株数を対象苗の総数（実施例１：１１６１株、実施例２：５７６株、実施例３：５８４株）で除し、さらに１００を乗じて算出される値である。一般に、生産性を考慮して最低限必要とされる苗選択率の数値は約３０％であるところ、図１４に示すように、苗選択率３０％における正答率は、（i）〜（iv）のすべての方法において８０％を超えた。
【０１２０】
次に、実施例２の対象苗について、（i）〜（iii）の各方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１５の（ａ）に示す。図１５の（ａ）に示すように、（i）の鑑別方法では、ｘ＝４０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。（ii）の鑑別方法では、ｙ＝４０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。（iii）の鑑別方法では、ｚ＝３０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。
【０１２１】
（iv）の方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１５の（ｂ）に示す。図１５の（ｂ）に示すように、ｘ´＝４０以上に設定した場合に正答率が８０％を超えた。
【０１２２】
（i）〜（iv）の各方法で八重鑑別を行ったときの苗選択率と正答率との関係を図１６に示す。図１６に示すように、苗選択率３０％における正答率は、実施例１と同様に（i）〜（iv）のすべての方法において８０％を超えた。
【０１２３】
次に、実施例３の対象苗について、（i）〜（iii）の各方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１７の（ａ）に示す。図１７の（ａ）に示すように、（i）の鑑別方法では、ｘ＝５０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。（ii）の鑑別方法では、ｙ＝３０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。（iii）の鑑別方法では、ｚ＝４０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。
【０１２４】
（iv）の方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１７の（ｂ）に示す。図１７の（ｂ）に示すように、ｘ´＝４０以上に設定した場合に正答率が約８０％以上となった。
【０１２５】
（i）〜（iv）の各方法で八重鑑別を行ったときの苗選択率と正答率との関係を図１８に示す。図１８に示すように、苗選択率３０％における正答率は、（i）および（iv）の方法において８５％を超え、（iii）の方法でもほぼ８５％であった。一方、（ii）の方法では、苗選択率３０％における正答率が８０％を下回った。
【０１２６】
次に、実施例４の対象苗について、（vi）の各方法で八重鑑別を行ったときの鑑別結果を図１９に示す。なお、図１９は、トレー１９枚のうち所定のトレー１枚の鑑別結果を示すものである。図１９の（ａ）中の丸印で囲まれた苗が、（vi）の方法によって八重咲き苗であると決定された対象苗であった。一方、図１９の（ｂ）中の星印が付された苗が、実際に八重咲き苗だった対象苗であった。他の１８枚のトレーについても同様に丸印および星印を付けていったところ、全体では、苗選択率３４％で正答率９６％と非常に高い正答率になった。
【０１２７】
（考察）
実施例１〜３のそれぞれについて（i）〜（iv）の各方法の鑑別結果を比較すると、実施例１の対象苗に対して（iii）の方法で八重鑑別した場合に、選択率を高めたときの正答率の低下の度合いが最も急激になった（図１４参照）。また、実施例３の対象苗に対して（ii）の方法で八重鑑別した場合、正答率が最も低い水準で推移した（図１８参照）。
【０１２８】
一方、実施例３の対象苗に対して（ii）の方法で八重鑑別した場合、苗選択率を高めたときの正答率の低下の度合いが最も緩やかになった（図１８参照）。また、苗選択率が３０％での正答率が８０％を下回っているものの、正答率の低下の傾向からすると誤差の可能性が高く、実際の結果も苗選択率３０％で約７８％の正答率が得られている（図１８参照）。
【０１２９】
（v）の方法については、実施例１の対象苗においてα＝６０での正答率が７８％であることから（図１２の（ａ）参照）、少なくとも実施例１の対象苗では苗選択率を高めても所望の正答率を得ることができると推察される。しかしながら、実施例２、３および４の対象苗に対して（v）の方法による八重鑑別を行っておらず、正答率のデータがない。そのため、すべての対象苗について、苗選択率を高めても所望の正答率を得ることができるとまでは言い切れない。
【０１３０】
複数のパラメータを用いた（vi）の方法については、実施例１および４の対象苗において、上述のように２つの事例で正答率が９０％を超えた。これらの事例では、苗選択率が３４％および３９％であったことから、少なくとも実施例１および４の対象苗では苗選択率を高めても所望の正答率を十分に得ることができると推察される。しかしながら、実施例２および３の対象苗の正答率のデータがないことから、すべての対象苗について、苗選択率を高めても所望の正答率を得ることができるとまでは言い切れない。
【０１３１】
これらのことから、初心者がより八重鑑別し易い、単一のパラメータを用いた（i）〜（iii）および（v）の各方法の中では、（i）および（ii）の方法が最も確実・安定的に高い正答率を得ることができると考えられる。よって、（i）〜（iv）の各方法の中では、（i）または（ii）のいずれかの方法で八重鑑別するのが最も実用的であると考えられる。
【０１３２】
次に、複数のパラメータを用いた（iv）の方法については、実施例１〜３の対象苗のすべてにおいて、（i）〜（iii）の各方法と比べても高めの正答率が得られた（図１４、１６および１８参照）。
【０１３３】
具体的には、実施例１の対象苗では、苗選択率３０％〜６０％の範囲で、（i）および（ii）の各方法による八重鑑別の場合よりも正答率が約０．５％〜約２．４％高まった（図１４参照）。また、実施例２の対象苗では、苗選択率３０％〜５０％の範囲で、（i）の方法による八重鑑別の場合よりも正答率が約２．０％〜約２．５％高まり、（ii）の方法による八重鑑別の場合よりも正答率が約３．５％高まった（図１６参照）。
【０１３４】
これらのことから、単一のパラメータを用いた（i）〜（iii）および（v）の各方法より若干手間が掛かるものの、生産性および正答率の向上に重きを置くのであれば、（iv）の方法で八重鑑別するのが最も効果的であると考えられる。
【０１３５】
〔比較例〕
２０１７年８月２１日播種の同一の対象苗に対して、第１の初心者による目視の八重鑑別、熟練者による目視の八重鑑別、および本発明の一態様に係る鑑別方法での八重鑑別（第１の初心者が実施）を行った。また、２０１７年２月播種の対象苗に対して、上記鑑別方法での八重鑑別（第１の初心者と異なる第２の初心者が実施）を行った。それらの鑑別結果を図２０に示す。ここで、八重鑑別の「熟練者」としては、経験年数３年以上の八重鑑別の作業者などを例示することができる。
【０１３６】
なお、図中の「初心者」が第１の初心者に該当し、「画像処理」が本発明の一態様に係る鑑別方法での八重鑑別に該当する。また、第１の初心者は熟練者から予め指導を受けており、第２の初心者は熟練者から指導を受けていない。
【０１３７】
図２０に示すように、２０１７年２月播種の対象苗については、２０１７年８月２１日播種の対象苗より八重判別した苗数がかなり多いにも拘らず、第２の初心者が本発明の一態様に係る鑑別方法で八重鑑別を行っても、熟練者と同じ９５％の正答率を得ることができた。また、２０１７年８月２１日播種の対象苗については、第１の初心者が本発明の一態様に係る鑑別方法で八重鑑別を行った場合に、成功と見做されるレベルの正答率８７％を得ることができた。
【０１３８】
これらのことから、熟練者からの指導の有無、八重鑑別に関する事前知識の有無等に拘らず、どのような初心者であっても、本発明の一態様に係る鑑別方法によればほぼ成功と見做されるレベルの正答率を得ることができると考えられる。
【０１３９】
なお、２０１７年８月２１日播種の対象苗について、第１の初心者による目視の八重鑑別で正答率が８４％となっている。このような結果になったのは、主として、第１の初心者が熟練者から予め指導を受けていたことに起因するものと推察される。熟練者からの指導がない場合は、正答率は当然ながら低下すると考えられる。
【０１４０】
〔ソフトウェアによる実現例〕
鑑別装置１０の制御ブロック（特に画像解析部１１および決定部１２）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１４１】
後者の場合、鑑別装置１０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１４２】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１４３】
１０  鑑別装置
１１  画像解析部（情報取得部）
１２  決定部
１００、２００、３００  情報処理装置
ΔＥ  子葉の色差
Ｃ＊  子葉の彩度
ｓ  子葉の葉面積
ｈ  子葉の色相角度
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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