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トーゴーの日シンポジウム2022ポスター発表
2022年10月5日

岩崎亘典1)、井上康宏1)、、光永貴之1)、下田武志1)、大西 純1)、津田新哉2)、彌冨仁2)、鍵和田聡2)、岡 美佐子3)、下元満喜3)、山脇美樹3)、野口佳奈3)、酒井 宏4)、池田健太郎4)、三木静恵4)、横山 薫4)、星野啓佑4)、谷口高大4)、星野航佑4)、菊池優以4)、新井美優4)、川部眞登5)、西村麻実5)、八重樫 元5)、金城雄司5)、青木由美5)、向井 環5)、西野 実6)、徳丸 晋7) 、北澤勝好7)、岩川秀行7)、門馬悠介7)、松田 浩8)、中西善裕8)、西 八束8)、和山亮介9)1)農研機構、2)法政大学、3)高知県農業技術センター 、4)群馬県農業技術センター、5)富山県農林水産総合技術センター、6)三重県農業研究所、7)京都府農林水産技術センター、8)鹿児島県農業開発総合センター、9)株式会社ノーザンシステムサービス※農研機構（のうけんきこう)、は、国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構のコミュニケーションネーム（通称)、です。

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 岩崎亘典（農研機構）ほか
岩崎亘典ほかNARO

深層学習のための病害虫
被害画像データベースの構築プロジェクト研究の背景と目的• 病害虫診断効率化の必要性• 病害虫診断効率化の必要性• 環境の変化• 農業に関わる社会情勢• 多様な環境と営農形態、病害虫被害• 種苗等の輸入拡大、温暖化等による、新規病害虫の増加• 農家の高齢化と新規就農者の増加• 法人経営による非熟練作業者の増加• 植物防疫担当者の二極化→ 非熟練者でも可能な、病害虫診断技術の開発が急務• 深層学習(Deep Learning)による病害虫診断AIを開発• 農水省委託プロ「ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発」（H29~R3）として実施

コナジラミ類青枯病

センチュウ類

アザミウマ類黄化葉巻病
退緑黄化病

多様な営農形態、環境、病害虫Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 岩崎亘典ほか

高齢化や新規就農者割合の増加等により、防除技術の円滑な継承が困難

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プロジェクト研究の背景と目的• プロジェクトの概要：以下の4つのテーマについて実施• データの収集、AIの開発、民生用アプリの開発• R1年度より内閣府PRIMS予算にて社会実装を促進

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2深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• AIの開発と病害虫被害画像DBの課題• 汎用的な画像識別AIでは、病虫害診断が困難• 深層学習用画像が整備されていない• 対象、枚数が限定的。「図鑑」とは異なる情報の収集が必要。
• AIの学習には多様かつ大量の画像が必要。

出典：https://cloud.google.com/vision#section-2
出典：http://www.nousou.jp/zukan/

汎用画像認識Aでは虫害画像が「植物」という結果公開されていたデータベースの例。
現在ダウンロードできない。運用コストの問題

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既存のWeb図鑑の例。人にとって利用しやすい情報が整備されていが、AIの学習には適さない

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深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 接種試験による被害画像の収集• 接種試験または同定を行い、被害画像を収集する• Deep Learningの学習では「正しい被害画像」が必要• 被害発生初期から末期まで、時系列でデータを取得する• AIの学習に必要な多様な環境・作物・病害虫の被害画像を収集する
農研機構撮影高知県撮影

日本国内における研究実施道府県および対象作物主な野菜の生産額（単位・億円)、
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農研機構撮影キュウリへMYSVを接種した場合の初期から末期までの被害写真

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深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 重要病害虫の選定• 各地で問題となる重要病害虫を四作目累計で病害36、虫害34選定• 画像収集対象の決定• 被害が発生しやすい病虫害・部位を選定：トマト 49、イチゴ 38、キュウリ 47、ナス 52• 虫害については、虫体・被害痕の両方の画像を収集• 5年間で累計 71.3 万枚の画像を収集
作物別の画像収集枚数
病害虫害

健全合計

トマト

98,43157,75237,377

196,072

イチゴ

44,68656,26651,057

156,851

キュウリ

80,35149,67847,379181,461ナス

61,15769,515

43,106

178,779

合計

284,625

233,211

178,919

713,163

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深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 被害画像へのメタデータの付与• 画像の管理および学習に必要なメタデータを決定• 項目が多い方とメタデータの付与が労力となり撮影枚数が減る懸念。必要最低限を選定。

• 手入力は「必ず」エラーが起こる• 表記揺れ、別名表記、省略、etc…。
• 自動化、手入力を最小限にする必要がある
学習用画像に付与したメタデータ

初年度にあったエラーの例
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6深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 専用アプリを用いメタデータの付与• データの手入力を避け、人為的ミスを減らす

QRコードをメタデータに画像に付与するスクリプトを生成
XMP領域にメタデータを付与

QRコードを画像と同じフォルダに配置
Androidアプリでメタデータを含むQRコードを生成
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DB登録用CSVファイルを生成深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 画像管理用DBと公開用ページの構築 • “as is”での公開• 画像管理用DB：内部向け。プロジェク
ト期間のみ運用• 公開用ページ：外部向け。静的Webページとして公開• 既存ツールでフォルダ単位のデータをWebページへ変換• 持続可能な運用を優先• 公開にコストをかけない• https://habs.rad.naro.go.jp/damage/#!index.md

病害虫被害画像管理DB

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病害虫被害画像公開用Webページ

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深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• データベースの活用事例• プロジェクト参画機関による病害虫診断アプリの開発（日本農薬：レイミーのAI病害虫雑草）• 農林水産省地球温暖化適応策関係レポート等に活用• 民間事業者による独自識別器も開発• 間違いの報告、要望等について、以下の連絡先で受付中• E-mail：ai_pest_contact@ml.affrc.go.jp• Github：https://github.com/ai-pest/image_db_open• issueとしてご報告ください。

レイミーのAI病害虫雑草診断
https://www.nichino.co.jp/products/aiapp/index.html

出典：農林水産省 R2地球温暖化適応策関係レポート

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アグリショット株式会社での活用例

9深層学習のための病害虫被害画像データベースの構築• 謝辞• 本研究は、農林水産省委託プロジェクト研究「ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発」JP17935051の補助を受けて行った。
• 本研究は、官民 研究開発投資拡大プログラム （ PRISM） 予算 を活用 して行った。

• 以下の参画機関の皆様のご協力、ご尽力にも、心から感謝します。
• 岩手県農業研究センター、宮城県農業・園芸総合研究所、福島県、茨城県農業総合センター、栃木県農業試験場、群馬県農業技術センター、埼玉県、新潟県農業総合研究所、富山県、山梨県、長野県野菜花き試験場、岐阜県農業技術センター、静岡県農林技術研究所、愛知県、三重県、京都府農林水産技術センター、兵庫県立農林水産技術総合センター、広島県立総合技術研究所、香川県、高知県、長崎県、宮崎県総合農業試験場、鹿児島県農業開発総合セン
ター、国立大学法人名古屋大学、学校法人法政大学、株式会社ノーザンシステムサービス、株式会社ＮＴＴデータ、株式会社ＮＴＴデータＣＣＳ、日本農薬株式会社、農研機構・植物防疫研究部門、野菜花き研究部門、農業環境研究部門
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