(57)【要約】      （修正有）【課題】植物の葉を破壊せずに、従来よりも正確に葉面積指数を計測することのできる生育管理装置を提供する。【解決手段】距離画像カメラ２とカラー画像カメラ８は、ともに、植物を撮像するものである。また、この実施形態においては、両カメラ２、８は、同じ領域を撮像するものである。距離画像カメラ２は、撮像対象までの距離を画素ごとに計測した距離画像を出力する。距離画像記録手段４は、この距離画像を記録部６に記録する。カラー画像カメラ８、撮像対象のＲＧＢ画像を出力する。カラー画像カメラ記録手段１０は、このＲＧＢ画像を記録部６に記録する、葉距離画像抽出手段１２は、ＲＧＢ画像に基づいて葉の部分を特定し、これに対応する距離画像を抽出して、葉距離画像を抽出する。算出手段１４は、前記葉距離画像に基づい、て葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物を撮像し距離画像を出力する距離画像カメラと、
距離画像カメラから距離画像を取得して記録部に記録する距離画像記録手段と、
前記距離画像から、植物の葉に対応する葉距離画像を抽出する葉距離画像抽出手段と、
前記葉距離画像に基づいて葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出する算出手段と、
を備えた生育管理装置。
【請求項２】
請求項１の生育管理装置において、
前記算出手段は、前記葉距離画像において、植物の伸長方向に垂直な複数の面を設定し、隣接する面の間に存在する葉の部分の面積を算出し、各隣接する面間の葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２の生育管理装置において、
前記距離画像カメラは、異なるアングルにて植物を撮像するように、複数設けられており、
前記葉距離画像抽出手段は、複数の距離画像に基づいて立体画像を生成した後、葉距離画像を抽出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの生育管理装置において、
前記算出手段は、隣接する面の間に存在する葉の部分をいずれかの面に投影したときの面積を葉の面積として算出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項５】
請求項４の生育管理装置において、
前記算出手段は、隣接する面の間に存在する葉の部分をいずれかの面に投影したときの面積を、葉の角度によって修正した面積を葉の面積として算出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかの生育管理装置において、
各植物ごとに算出された葉面積指数に基づいて、生育異常の植物を判定する生育以上判定手段を、さらに備えたことを特徴とする生育管理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかの生育管理装置において、
前記植物のカラー画像を撮像するカラー画像カメラをさらに備え、
前記葉距離画像抽出手段は、前記カラー画像に基づいて、前記距離画像から前記葉距離画像を抽出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかの生育管理装置において、
前記葉距離画像抽出手段は、前記カラー画像の背景に対応する距離画像を取り除いて、前記葉距離画像を抽出することを特徴とする生育管理装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかの生育管理装置において、
前記生育管理装置は、サーバ装置とクライアント装置とを備えて構成されていることを特徴とする生育管理装置。
【請求項１０】
生育管理装置をコンピュータによって実現するための生育管理プログラムであって、コンピュータを、
植物を撮像し距離画像を出力する距離画像カメラから距離画像を取得して記録部に記録する距離画像記録手段と、
前記距離画像から、植物の葉に対応する距離画像を抽出する葉距離画像抽出手段と、
葉距離画像において、植物の伸長方向に垂直な複数の面を設定し、隣接する面の間に存在する葉の部分の面積を算出し、各隣接する面間の葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出する算出手段として機能させるための生育管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、葉面積に基づいて植物の生育を管理する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
食物の生育は、その環境に左右される。たとえば、温度、湿度、日照時間、栄養素、密集度合いなどにより、生育が変わってくるものである。
【０００３】
このような植物の生育を計測する方法として、当該植物の葉の面積合計により行う方法が用いられている。この方法では、サンプルとする植物について、葉をもぎ取り、それぞれの葉の面積を合計し、これを床面積（葉の部分の投影面積）にて除した葉面積指数（ＬＡＩ）を算出する。また、特許文献１には、植物の近傍に置いた反射体が反射する光の強度によって葉面積指数を推定する方法が開示されいている。
【０００４】
この葉面積指数が大きいほど、葉がしっかりと茂っており、良好な生育であると判断することができる。
【０００５】
このように、植物の生育を計測することは、露地育成においても必要であるが、特に、植物工場において必要性が高い。植物工場では、植物の生育状態に応じて、施設内の育成環境をコントロールすることが容易だからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開２０１２／０７３５１９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、葉をもぎ取る方法は、葉面積指数を正確に出せるものの、サンプルとなった植物をだめにするという問題があった。一方で、特許文献１のような方法では、植物をだめにするおそれはないものの、葉面積指数を正確に出すことができないという問題があった。
【０００８】
この発明は、上記のような問題点を解決して、植物の葉を破壊せずに、従来よりも正確に葉面積指数を計測することのできる生育管理装置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】
【０００９】
この発明の独立して適用可能ないくつかの特徴を示す。
【００１０】
(1)(10)この発明に係る生育管理装置は、植物を撮像し距離画像を出力する距離画像カメラと、距離画像カメラから距離画像を取得して記録部に記録する距離画像記録手段と、前記距離画像から、植物の葉に対応する葉距離画像を抽出する葉距離画像抽出手段と、前記葉距離画像に基づいて葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出する算出手段とを備えている。
【００１１】
したがって、距離画像に基づいて、より正確に葉面積指数を算出することができる。
【００１２】
(2)この発明に係る生育管理装置は、算出手段が、前記葉距離画像において、植物の伸長方向に垂直な複数の面を設定し、隣接する面の間に存在する葉の部分の面積を算出し、各隣接する面間の葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出することを特徴としている。
【００１３】
したがって、より正確に葉面積指数を算出することができる。
【００１４】
(3)この発明に係る生育管理装置は、距離画像カメラが、異なるアングルにて植物を撮像するように、複数設けられており、葉距離画像抽出手段は、複数の距離画像に基づいて立体画像を生成した後、葉距離画像を抽出することを特徴としている。
【００１５】
したがって、より正確な葉距離画像を生成することができる。
【００１６】
(4)この発明に係る生育管理装置は、算出手段が、隣接する面の間に存在する葉の部分をいずれかの面に投影したときの面積を葉の面積として算出することを特徴としている。
【００１７】
したがって、近似的に葉面積を算出することができる。
【００１８】
(5)この発明に係る生育管理装置は、算出手段が、隣接する面の間に存在する葉の部分をいずれかの面に投影したときの面積を、葉の角度によって修正した面積を葉の面積として算出することを特徴としている。
【００１９】
したがって、より正確に葉面積を算出することができる。
【００２０】
(6)この発明に係る生育管理装置は、各植物ごとに算出された葉面積指数に基づいて、生育異常の植物を判定する生育以上判定手段を備えたことを特徴としている。
【００２１】
したがって、葉面積指数に基づいて生育異常を判定することができる。
【００２２】
(7)この発明に係る生育管理装置は、前記植物のカラー画像を撮像するカラー画像カメラを備え、葉距離画像抽出手段は、前記カラー画像に基づいて、前記距離画像から前記葉距離画像を抽出することを特徴としている。
【００２３】
したがって、より正確に葉距離画像を抽出することができる。
【００２４】
(8)この発明に係る生育管理装置は、葉距離画像抽出手段が、前記カラー画像の背景に対応する距離画像を取り除いて、前記葉距離画像を抽出することを特徴としている。
【００２５】
したがって、余分な背景を除いて葉距離画像を得ることができる。
【００２６】
(9)この発明に係る生育管理装置は、生育管理装置が、サーバ装置とクライアント装置とを備えて構成されていることを特徴としている。
【００２７】
したがって、ネットワークを介したサーバ装置とクライアント装置にて役割を分担して処理を行うことができる。
【００２８】
「距離画像カメラ」は、画素ごとに対象物までの距離を持つ撮像データを得ることのできるカメラをいい、通常のカラー画像を撮像するカメラと一体となって構成されるものであってもよい。実施形態では、カメラ２８がこれに対応する。
【００２９】
「カラー画像カメラ」は、画素ごとにカラー表現を有する撮像データを得ることのできるカメラをいい、距離画像カメラなどと一体となって構成されるものであってもよい。実施形態では、カメラ２８がこれに対応する。
【００３０】
「距離画像記録手段」は、実施形態においては、ＣＰＵ３０が、カメラ２８からの距離画像をハードディスク３８に記録する処理がこれに対応する。
【００３１】
「葉距離画像抽出手段」は、実施形態においては、ステップＳ３がこれに対応する。
【００３２】
「算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ２４がこれに対応する。
【００３３】
「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】この発明の一実施形態による生育管理装置の機能ブロック図である。
【図２】生育管理装置を用いたシステムの構成図である。
【図３】カメラ２８の撮影アングルを示す図である。
【図４】クライアント装置６のハードウエア構成である。
【図５】クライアントプログラム５０のフローチャートである。
【図６】記録された距離画像の例である。
【図７】記録されたＲＧＢ画像の例である。
【図８】抽出された葉距離画像の例である。
【図９】クライアントプログラム５０のフローチャートである。
【図１０】クライアントプログラム５０のフローチャートである。
【図１１】区分領域を示す図である。
【図１２】葉面積の算出を示すための図である。
【図１３】葉面積の算出を示すための図である。
【図１４】クライアントプログラム５０のフローチャートである。
【図１５】推定区分葉面積テーブルの例である。
【図１６】クライアントプログラム５０のフローチャートである。
【図１７】ＬＡＩテーブルの例である。
【図１８】サーバプログラムのフローチャートである。
【図１９】異常判定テーブルの例である。
【図２０】他の異常判定の方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
１．全体構成
図１に、この発明の第一の実施形態による生育管理装置の全体構成を示す。  距離画像カメラ２とカラー画像カメラ８は、ともに、植物を撮像するものである。また、この実施形態においては、両カメラ２、８は、同じ領域を撮像するものである。距離画像カメラ２は、撮像対象までの距離を画素ごとに計測した距離画像を出力する。距離画像記録手段４は、この距離画像を記録部６に記録する。カラー画像カメラ８は、撮像対象のＲＧＢ画像を出力する。カラー画像カメラ記録手段１０は、このＲＧＢ画像を記録部６に記録する、
葉距離画像抽出手段１２は、ＲＧＢ画像に基づいて葉の部分を特定し、これに対応する距離画像の部分を選択して、葉距離画像を抽出する。算出手段１４は、前記葉距離画像に基づい、て葉の部分の面積を合計した合計葉面積に基づいて葉面積指数を算出する。
【００３６】
２．システム構成
図２に、この発明の一実施形態による生育管理システムの構成を示す。植物工場内に、植物生産ライン１６が複数設けられている。各植物生産ライン１６においては、植物が発泡スチロールなどのフロートに置かれており、フロートは養液に浮かべられ、矢印Ａの方向にゆっくりと搬送されるようになっている。
【００３７】
植物生産ライン１６において、所定間隔にてカメラ撮像位置が設けられ、各カメラ撮像位置にはカメラ２８が設けられている。このカメラ２８は、ＲＧＢカラー画像を撮像する機能と、赤外線による距離画像を撮像する機能が一体として形成されたものである。各カメラが、いずれのラインのいずれの位置に置かれているか、オン時刻、オフ時刻、撮像間隔などは、予め設定テーブルに記録されている。
【００３８】
なお、この実施形態では、距離画像を得るためにキネクト（商標）と同じように、赤外線パターンを対象物に照射し、これを通常のカメラにて撮像して解析し距離画像を得るようにしている。なお、距離画像を得るためにＴＯＦセンサを用いるようにしてもよい。
【００３９】
図３に、カメラ撮像位置におけるカメラ２８の配置を示す。フロート１８の上に、植物２０が置かれている。この植物２０を撮像するように、カメラ２８が所定の角度θをもって配置されている。この実施形態では、カメラ２８は、駆動部によって制御され、植物２０の周りに円周状に配置されたレール上を移動可能に構成されている。なお、それぞれのカメラ２８は固定とし、円周状に複数個配置するようにしてもよい。
【００４０】
図２に戻って、各カメラ２８からの画像は、クライアント装置６に送信される。このクライアント装置６は、それぞれの植物工場ごとに設けられている。クライアント装置６は、ネットワークを介して、サーバ装置４に接続されている。なお、サーバ装置４には、管理者用クライアント装置２も接続されている。
【００４１】
図４に、クライアント装置６のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ３０には、メモリ３２、ディスプレイ３４、カメラ２８、カメラ駆動部３６、ハードディスク３８、通信回路４０、キーボード／マウス４２、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４４が接続されている。ハードディスク３８には、オペレーティングシステム４８、クライアントプログラム５０が記録されている。クライアントプログラム５０は、オペレーティングシステム４８と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ４６に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４４を介して、ハードディスク３８にインストールしたものである。カメラ駆動部３６は、図３に示すカメラ２８のアングル角θを変えるために、カメラ２８を移動させる機構である。
【００４２】
サーバ装置４、管理者用クライアント装置２のハードウエア構成も同様である。サーバ装置４は、ＣＰＵ３１、メモリ３３、ハードディスク３９、通信回路４１を備えている。ただし、サーバ装置４、管理者用クライアント装置２においては、カメラ２８やカメラ駆動部３６は接続されていない。また、ハードディスクには、クライアントプログラム５０に代えて、サーバプログラム、管理者用クライアントプログラムが記録されている。
【００４３】
この実施形態では、クライアント装置６、サーバ装置４によって、生育管理装置が構成されている。
【００４４】
３．生育管理処理
図５、図９、図１０、図１６に、クライアントプログラム５０のフローチャートを示す。図５は、葉距離画像生成のフローチャートである。
【００４５】
ハードディスク３８には、各カメラ撮像位置に配置されたカメラ２８からの距離画像、カラー画像が蓄積される。ＣＰＵ３０は、撮像時刻（この実施形態では、３０分ごと）になると、カメラ駆動部３６を駆動して角度を変えながら。各カメラ２８からの撮像画像を取得し、距離画像をハードディスク３８に記録する。
【００４６】
図６Ａに、ハードディスク３８に蓄積された距離画像データを示す。撮像された各画像データごとに、データ群番号、カメラ撮像位置の番号、撮像角度、日付、時刻が付されて記録されている。図６Ｂに、データ群番号1_1の距離画像データを構成する点群データの詳細を示す。このように、距離画像データは、Ｘ、Ｙ、Ｚの座標によって表される点データの集合である。なお、この実施形態では、各点のカメラ２８からの距離を、図３の中心Ｏを原点とする座標に変換して各点の位置を示している。
【００４７】
同様に、番号１のラインについて、同時刻の異なる角度から撮像したデータ群番号1_2、1_3・・・1_Nが記録される。さらに、次の時刻の各角度から撮像したデータ群番号2_1、2_2・・・2_Nが記録される。さらに、他のラインについてもデータ群が記録される。
【００４８】
図６は、一つのカメラ撮像位置のデータ群を示しており、図６と同様のデータが、各カメラ撮像位置ごとに記録される。
【００４９】
図７Ａに、ハードディスク３８に蓄積されたＲＧＢ画像を示す。撮像された各画像データごとに、データ群番号、カメラ撮像位置の番号、日付、時刻が付されて記録されている。図７Ｂに、データ群番号１のＲＧＢ画像データを構成する点群データの詳細を示す。このように、ＲＧＢ画像データは、Ｒ、Ｇ、Ｂの３原色の強度によって表される点データの集合である。
【００５０】
ＲＧＢ画像データのデータ群１は距離画像データのデータ群1_1、1_2、1_3・・・1_Nに、ＲＧＢ画像データのデータ群２は距離画像データのデータ群2_1、2_2、2_3・・・2_Nにというように、それぞれ対応している。なお、前述のように、距離画像データは各角度ごとに記録されているが、ＲＧＢ画像データは上面からの撮像画像（９０度の角度による撮影画像）のみを記録するようにしている。
【００５１】
以下、図５のフローチャートを参照して処理を説明する。ＣＰＵ３０は、最新の撮像時刻における各距離画像（つまり立体画像）を取得する（ステップＳ２）。この距離画像を合成し、一つの立体画像を生成する。このような異なる視点からの立体画像を合成する処理は、たとえば、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)アルゴリズムを用いることができる（P.J.Best et al. "A Method for Registration of 3-D Shapes", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, vol. 14, No.2, pp239-256(199-2))。
【００５２】
このように、異なる視点からの立体画像を合成して一つの立体画像とすることにより、葉と葉の重なりによる誤差を少なくした立体画像を得ることができる。
【００５３】
次に、ＣＰＵ３０は、当該立体画像を上面から見た画像（角度９０度の視点による画像）において、葉の部分の立体画像（葉距離画像）を抽出する（ステップＳ３）。この実施形態では、以下のようにして葉距離画像を抽出するようにしている。
【００５４】
まず、上面からのＲＧＢ画像において、フロートの部分の一部を作業者がマウスなどによって指定する（なお、ＣＰＵ３０が色によって自動判定するようにしてもよい）。ＣＰＵ３０は、指定された領域の平均彩度Ｓaveを算出する。続いて、ＣＰＵ３０は、ＲＧＢ画像において、葉の緑に対応する部分を選択する。ここでは、各画素の色相・彩度を算出した上、色相スケールにおいて色相８０〜１５０の範囲の画素を選択する様にしている。緑は、色相８０〜１５０の範囲に入ると思われるからである。
【００５５】
ただし、このようにして選択した領域では、葉以外の部分も選択されてしまうおそれがある。そこで、背景となるフロートを確実に排除するため、平均彩度Ｓaveよりも彩度の低い画素を除外している。このようにした残ったＲＧＢ画像の画素に対応する距離画像が、葉の部分の立体画像（葉距離画像）である。
【００５６】
ＣＰＵ３０は、このようにして抽出した各カメラ撮像位置ごとの葉距離画像をハードディスク３８に記録する（ステップＳ４）。図８Ａ、図８Ｂに、記録された各カメラ撮影位置ごとの葉距離画像（葉立体画像）を示す。
【００５７】
図９、図１０に、葉面積算出のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、まず、葉距離画像の各点のＺ座標を取得する（ステップＳ１１）。次に、これら各点を、Ｚ座標（高さ）にもとづいて、所定高さごと（区分幅ΔＺごと）に区分する（ステップＳ１３、Ｓ１４）。すなわち、葉距離画像を、図１１に示すように、Ｚ1平面、Ｚ2平面・・・Ｚn+1平面によって挟まれたΔＺ1〜ΔＺnの区分幅に区分する。
【００５８】
次に、ＣＰＵ３０は、各区分ΔＺ1〜ΔＺnごとに以下の処理を行う。まず、区分幅ΔＺ1に対応するx,y座標を抽出する（ステップＳ１６）。このx,y座標点の数を計数すれば、図１２に示すように、当該区分ΔＺ1における葉のＺ2平面への投影面積を得ることができる。つまり、投影葉面積＝x,y座標点数×単位面積として得ることができる。
【００５９】
続いて、ＣＰＵ３０は、当該区分ΔＺ1における葉距離画像の点群に基づいて、葉の角度を算出する（ステップＳ１８）。この傾きは、以下のようにして算出する。まず、図１３に示すように、ＣＰＵ３０は、前記Ｚ2平面に投影された点群の重心Ｇを算出する。続いて、この重心Ｇを原点として、Ｚ2平面を第１・第４象限６０と、第２・第３象限６２に分ける。つまり、葉の部分にかからないように、Ｚ2平面を二つに分ける。
【００６０】
次に、Ｚ2平面上の点群による直線６４、６６を求める。さらに、第１・第４象限６０と、第２・第３象限６２のそれぞれにおいて最大のＺ値をとる点６８、７０を見いだす。点６８から線６４に対する垂線７２、点７０から線６６に対する垂線７４を求める。さらに、垂線７２とＺ平面との角度φ1、垂線７４とＺ平面との角度φ2を算出する。
【００６１】
上記のように葉の角度が求められると、ＣＰＵ３０は、その投影葉面積と求めた角度とに基づいて、推定区分葉面積を算出する（ステップＳ１９）。すなわち、推定区分葉面積＝投影葉面積／Cos（角度）として、推定区分葉面積を算出する。
【００６２】
これを全ての区分について繰り返し、各区分における推定区分葉面積を算出する（ステップＳ１５）。さらに、これを、全てのカメラ撮像位置について繰り返す（ステップＳ１１）。このようにして、各カメラ撮像位置における、各区分の推定区分葉面積がハードディスク３８に記録される。
【００６３】
図１５に、記録された推定区分葉面積テーブルを示す。図１５では、カメラ撮像位置「１」についてのみ示しているが、他の位置についても同様に記録がなされる。区分番号欄には、区分の番号が記録されている。投影欄には、投影面積が記録されている。葉傾き欄には、葉の角度が記録されている。推定欄には、推定区分葉面積が記録されている。
【００６４】
図１６に、ＬＡＩ算出のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、ステップＳ４において生成した最新の葉距離画像（葉立体画像）に基づいて、測定エリア床面積を算出する（ステップＳ２２）。測定エリア床面積は、当該カメラ撮像位置での葉距離画像（葉立体画像）における葉のＺ平面への投影面積として算出することができる。
【００６５】
次に、推定区分葉面積テーブルを参照して、当該撮像位置における各区分の推定区分葉面積を合計し、積算葉面積を算出する（ステップＳ２３）。ＣＰＵ３０は、次に、積算葉面積を測定エリア床面積で除して、ＬＡＩ（葉面積指数）を算出する（ステップＳ２４）。ＣＰＵ３０は、上記ＬＡＩの算出を、全てのカメラ撮像位置について行う（ステップＳ２１）。
【００６６】
図１７に、ハードディスク３８に記録されたＬＡＩテーブルを示す。カメラ撮像位置ごとに、時刻ごとに、測定エリア床面積、積算葉面積、ＬＡＩが記録されている。
【００６７】
上記のようにして得られたＬＡＩテーブルは、サーバ装置４に対して送信される。サーバ装置４は、このＬＡＩテーブルをハードディスク３９に記録する。サーバ装置４に対しては、それぞれの植物工場を管理する暗いなと装置６からのＬＡＩテーブルが送信されてくる。
【００６８】
サーバ装置４は、これらＬＡＩテーブルに基づいて生育異常株の検知を行う。図１８に、生育異常株検知のためのサーバプログラムのフローチャートを示す。
【００６９】
ＣＰＵ３１は、１つのラインに属する撮像位置の最新時刻のＬＡＩデータを取得する(ステップＳ３２）。なお、各撮像位置がいずれのラインに属するかは、関係テーブルを参照して知ることができる。また、ＬＡＩテーブルにライン番号を記録するようにしてもよい。
【００７０】
ＣＰＵ３１は、生育異常と判断するＬＡＩのしきい値に基づいて、ＬＡＩの外れ値があるかどうかを判断する（ステップＳ３３）。図２に示すように、カメラ撮像位置によって生育度合いが異なるので、この実施形態では、各撮像位置ごとにＬＡＩのしきい値を予め記録している。
【００７１】
当該ラインにしきい値未満のＬＡＩが１つでもあると、ＣＰＵ３１は、対応する撮像位置の異常判定フラグを「１」とする（ステップＳ３４）。当該ラインの他の撮像位置に対しては、異常判定フラグを「０」とする。ＣＰＵ３１は、当該ラインの管理者に対して、ライン番号、撮像位置番号、日時、時刻などを付して異常があった旨をメールにて送信する（ステップＳ３５）。各ラインの管理者のメールアドレスは、予め登録しておくとよい。
【００７２】
しきい値未満のＬＡＩがない場合、ＣＰＵ３１は、当該ラインの各位置の異常判定フラグを「０」にする（ステップＳ３７）。ＣＰＵ３１は、上記の処理を、対象となる全てのラインについて行う（ステップＳ３１）。
【００７３】
図１９に、一つのラインの異常判定テーブルを示す。異常判定欄に異常判定フラグが示されている。その他のラインについても、同様のテーブルが生成される。
【００７４】
以上のようにして、生育に問題のある株を発見し、その位置を特定して担当者に知らせることができる。
【００７５】
４．その他の実施形態
(1)上記実施形態では、クライアント装置６にてＬＡＩを算出し、サーバ装置４にて異常株の検知を行うようにしている。しかし、クライアント装置６にて異常株の検出までを行うようにしてもよい。あるいは、クライアント装置６から葉距離画像（あるいはカメラ２８からの出力画像）をサーバ装置４に送信し、以後の処理をサーバ装置４にて行うようにしてもよい。
【００７６】
(2)上記実施形態では、ＲＧＢ画像に基づいて葉距離画像を抽出するようにしている。しかし、距離画像自体に基づいて葉距離画像を抽出するようにしてもよい。この場合、距離画像においてＺ方向高さが所定値以下のものをフロートであると判断し、これを除外して葉距離画像を得るようにしてもよい。
【００７７】
(3)上記実施形態では、カメラ撮像位置ごとに、ＬＡＩのしきい値を予め設定して生育不良の判定を行っている。しかし、図２０に示すように、各撮像位置におけるＬＡＩをグラフにプロットし、他の位置におけるＬＡＩとの相対的な関係から異常株を見いだすようにしてもよい。たとえば、図２０Ａに示すように、各位置におけるＬＡＩを結ぶ近似直線から、各ＬＡＩが大きく離れていない場合には正常であると判断する。図２０Ｂの点１００に示すように、ＬＡＩがこの近似直線から所定値以上離れている場合には、異常株であると判断する。
【００７８】
(4)上記実施形態では、算出したＬＡＩに基づいて異常株を発見し、これを担当者に知らせるようにしている。しかし、ライン全体が異常であるような場合には、当該ラインに対する環境調整（湿度を上げる、温度を上げる、日照時間（照射時間）を長くするなど）を、自動的に行うようにしてもよい。
【００７９】
また、上記のように異常株に対する対応だけでなく、ＬＡＩによる生育度合いを見て出荷時期を判定したりするようにしてもよい。
【００８０】
(5)上記実施形態では、葉の角度φも考慮して葉面積を算出するようにしている。しかし、近似値として、葉の投影面積を葉面積として算出するようにしてもよい。
【００８１】
(6)上記実施形態では、植物工場に適用した場合について説明したが、露地栽培の植物にも適用することができる。
【図１】
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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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【図２】
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【図３】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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