立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (A) ］

人工光型植物工場における Phenotyping システムの開発とその利用
Development and utilization of the phenotyping system in plant factory with artificial lighting
2201002

研究代表者

千葉大学
環境健康フィールド科学センター

谷弓弥子

植物工場では栽培植物について① ほぼ特任研究員

雨環境因子を分析した。

[研 究 の 目 的][研究の内容，成果］

植物生産や育種において植物特性データの取得 (Phenotyping) は，人間の目視評価に大きく依拠し多大な時間と労力が費やされている現状がある。それ故，Phenotyping の自動化は必100% の発芽率であること，② 播種した種子が要不可欠である。人工光型植物工場 (以下，植一斉に発芽すること，③ 播種後短期間で発芽物工場) では天候に左右されない周年栽培が可することが求められる。発芽しなかった個体は能であり，高収量性，高品質性，再現性に優れ栽培スペース，種子代および労力などのロスをる。また，収集した投入資源，栽培環境，マネ生じ，発芽の遅れた個体は発芽不良や生育不良ジメントのデータに基づいて環境制御することとして廃棄対象となることがある。また，発芽が可能であるため，社会需要に応じた計画生産が早ければ早いほど栽培サイクルは加速し生産や食味の調整，さらには育種への応用なども期性は向上する。
Phenotyping システムは冷暖房機付き発芽機待されている。
こ れ ま で の 研 究 で，Phenotype (P, 植 物 特に可視光カメラ (Raspberry Pi PiNoir Camera性)=Genotype (G, 遺 伝 子 型) × Environment

V2) や熱画像カメラ (FLIR Lepton 3.5)，温湿(E, 環境因子)×Management (M, マネジメン

度センサ (AM2302，Aosong Guangzhou Elec-ト) という関係式および植物コホート研究の手tronics) などを装備した栽培装置であり，PC法に基づき (Kozai 2018)，小型で安価なカメから指定した時間間隔でカメラや照明，温湿度ラやセンサ類を用い，植物を非破壊かつ連続的センサを自動的に作動させ，可視光画像，種子に Phenotyping するシステムを開発した。植位置 (300 点/トレイ) の培地表面温度および物コホート研究は，植物の生長過程を群落と個気温・湿度データをデータウェアハウスの各ス体別両方の視点で追い続けて，関連するデータトレージへ自動送信する。

をすべて一括管理する手法である。
本研究では，同システム活用の一例として，(1) 深層学習を用いた発芽判定の精度向上

発芽ステージ (播種から 48 時間) に特化し，発芽がいつ，どのような環境で生じたかを一レタス種子の播種から発芽までの時間を種子画粒ごとに記録し，得られたデータから発芽の最像から Phenotyping するための自動化技術の適環境を見出すため，ここでは，時系列種子画精度向上，および発芽率の最大化に寄与し得る像から発芽したタイミングを Phenotyping す― 1 ―立石科学技術振興財団

るための深層学習を用いた自動化技術の精度向上に取り組んだ (図 1)。
Phenotyping シ ス テ ム か ら 30 分 間 隔 で 48時間分自動取得した培地 (種子 300 粒を播種したウレタン製マット) の時系列画像 (図 2)(3280×2464 px) を，別途開発したプログラムを用い 1 粒ごとの種子画像 (128×128 px) に切り分け，人的判定で「発芽」・「未発芽」の注釈付けをし，これらのデータセットを教師デー

図4

GoogleNet を用いた発芽判定

タとした。
2019 年 3 月から 7 月にかけて実施したロメ種子画像のセットを作成した。

インレタスの栽培試験の画像を使用した。切り画 像 加 工 お よ び 深 層 学 習 に は MATLAB

分けた種子画像は 10 万枚を超えるが，そのまR2021a, および NVIDIA GPU (NVIDIA Quadro

ま判定に用いると精度が低いため，まず，種子P620) を搭載した PC を使用した。深層学習で画像にノイズ除去のためのクロッピングを施しは深さが 22 層の畳み込みニューラルネット(図 3)，4,410 枚の発芽種子と 4,233 枚の未発芽ワークである GoogleNet を用い，画像セットの 70% を学習，30% を検証に使用した。
結果として，画像加工をする前では，77.73%だった判定精度は 99.96% まで向上した (図 4)(処理時間 20 分 56 秒)。培地が水を含むと照明(HAS : hour after sowing)が反射し，画像上で白く光って見え種子と誤判

図1

定されやすいが，クロッピングによってそのよ播種後 48 時間以内に起こる発芽のタイミングや形態を一粒ずつ取得する

うなノイズ部分が除去され判定精度が向上し，また，画像サイズの低減で処理時間の短縮化にもつながったと考えられる。今後，データウェ
アハウスに蓄積された膨大な時系列データセッ
トから種子のタイプや培地の色などの分類情報を増やし，さらなる発芽自動判定の高精度化を目指す。
(2) 最適な環境設定値の探索

図2

一定時間間隔で培地画像を取得

Phenotyping システムを用い，播種後 48 時間目の発芽率に寄与し得る環境因子を分析した。
種子のタイプはコーティング無し (U) とコー
ティング有り (C) の 2 種類，培地は黒 (B) と白 (W) の 2 色を用いた。培地の体積に対する養液含水量の割合 (含水率) を 77%, 82%, 86%の 3 段階とし，発芽機内温度を 12, 16, 20, 24,28, 32, 36, 40℃の 8 段階とした。これらの条件

図3

種子画像の加工 (クロッピング)を組み合わせ，96 通りの処理条件を，1 条件に― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

X 軸 : 栽培温度 (℃)
Y 軸 : 発芽率 (%)
CW : コート種子/白培地
CB : コート種子/黒培地
UW : 非コート種子/白培地 UB : 非コート種子/黒培地

図5

含水率 (77%，82%，86%)，種子タイプおよび培地の色を組み合わせた計 12 パターンにおける栽培温度ごとの発芽率

つき 300 粒の種子の発芽を目視で判定し，発芽率 (=[発芽数／播種数 (300 粒)]×100) を算図6出した。すべての条件を 3 反復実施した。

種子タイプおよび培地の色ごとの発芽ステージの種子イメージ

図 5 に各条件における発芽率の結果を示す。

プや培地の色などの多様な組み合わせ (図 6)

高温時を除き含水率が 86% のとき発芽率は高に対応した画像加工および発芽判定の自動化プ

く，コート種子の場合は白い培地 (CW) よりログラムを導入する予定である。これにより，黒い培地 (CB) の方が含水率によらず高い傾発芽のタイミングやばらつき，発芽率等の数値向があった。これは，黒い培地の方が高密度でデータの自動取得が可能となる。

保水性があり，低含水率でも種子が吸水しやすかったためと考えられる。

また，発芽に最適な環境因子の探索によって取得したデータや結果は，機械学習を利用した非コート種子 (UW, UB) の場合，含水率に最適環境や植物の生理現象の予測や制御などの関わらず，気温が 40℃に近い高温時に発芽率実現の一助となると期待する。環境の安定性・は ほ ぼ 0 % だ っ た。こ れ は，コ ー ト 種 子 の再現性に優れる植物工場において本システムはコーティング剤 (天然素材の粘土鉱物を主体と実用的な手段になると考えられる。

した粉体を固めたもの) に保水性があり高温ストレスをやわらげる効果があるのに対し，非[引 用 文 献］

コート種子は種子表面が露出し高温にさらされ，[ 1 ] Kozai T, Lu N, Hasegawa R, Nunomura O,さらに高温で養液の蒸発が進み，発芽が困難と

Nozaki T, Amagai Y, Hayashi E : Plant Cohort

なったためと考えられる。一方，コート種子Research and Its Application, Smart Plant Factory :(CW, CB) に低含水率のとき発芽率が低下する傾向があったのは，コーティング部分に種子が吸水できるほどの水分が浸透せず，発芽に至らなかったためと考えられる。

The Next Generation Indoor Vertical Farms. Kozai
T (Ed.) Springer, pp. 413-432, 2018
[成果の発表，論文等］[ 1 ] Hayashi E, Amagai Y, Maruo T, Kozai T :Phenotypic Analysis of Germination Time of[今後の研究の方向，課題］

Individual Seeds Affected by Microenvironment andManagement Factors for Cohort Research in Plant

今後，Phenotyping システムに，種子のタイ― 3 ―Factory. Agronomy vol. 10, no. 1680, 2020