知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024068866
(43)【公開日】2024-05-21
(54)【発明の名称】生育支援システム、生育支援方法及び生育支援プログラム
(51)【国際特許分類】
A01G 7/00 20060101AFI20240514BHJP
【ＦＩ】
A01G7/00 603
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022179490
(22)【出願日】2022-11-09
【新規性喪失の例外の表示】新規性喪失の例外適用申請有り
(71)【出願人】
【識別番号】000000549
【氏名又は名称】株式会社大林組
(74)【代理人】
【識別番号】100105957
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100068755
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 博宣
(72)【発明者】
【氏名】下山 真人
(72)【発明者】
【氏名】畑 浩二
(72)【発明者】
【氏名】溝田 陽子
(57)【要約】
【課題】植物の生育を、効率的に支援する生育支援システム、生育支援方法及び生育支援プログラムを提供する。
【解決手段】支援サーバ２０は、植物の栽培装置１０と、前記植物の計測装置３０とに接続された制御部２１を備える。そして、制御部２１が、計測装置３０から、栽培装置１０の植物の撮影画像を取得し、撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、解析した結果を、色要素を軸とする空間にマッピングし、マッピングの形状に応じて植物の生育状態を判定する。
【選択図】図１
【解決手段】支援サーバ２０は、植物の栽培装置１０と、前記植物の計測装置３０とに接続された制御部２１を備える。そして、制御部２１が、計測装置３０から、栽培装置１０の植物の撮影画像を取得し、撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、解析した結果を、色要素を軸とする空間にマッピングし、マッピングの形状に応じて植物の生育状態を判定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
植物の栽培装置と、前記植物の計測装置とに接続された制御部を備えた生育支援システムであって、
前記制御部が、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定することを特徴とする生育支援システム。
前記制御部が、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定することを特徴とする生育支援システム。
【請求項2】
前記制御部が、
前記撮影画像において、前記植物の背丈を判定し、
前記背丈の判定結果に応じて、前記生育状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の生育支援システム。
前記撮影画像において、前記植物の背丈を判定し、
前記背丈の判定結果に応じて、前記生育状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の生育支援システム。
【請求項3】
前記制御部が、
前記撮影画像において、前記植物の部位の形状を判定し、
前記形状の判定結果に応じて、前記生育状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の生育支援システム。
前記撮影画像において、前記植物の部位の形状を判定し、
前記形状の判定結果に応じて、前記生育状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の生育支援システム。
【請求項4】
前記制御部が、前記生育状態に応じて、前記栽培装置に対して、前記植物の栽培環境の制御指示を送信することを特徴とする請求項１に記載の生育支援システム。
【請求項5】
植物の栽培装置と、前記植物の計測装置とに接続された制御部を備えた生育支援システムを用いて、前記植物の生育を支援する方法であって、
前記制御部が、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定することを特徴とする生育支援方法。
前記制御部が、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定することを特徴とする生育支援方法。
【請求項6】
植物の栽培装置と、前記植物の計測装置とに接続された制御部を備えた生育支援システムを用いて、前記植物の生育を支援するための生育支援プログラムであって、
前記制御部を、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定する手段として機能させるための生育支援プログラム。
前記制御部を、
前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、
前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、
前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、
前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定する手段として機能させるための生育支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、植物の栽培を行なうための生育支援システム、生育支援方法及び生育支援プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
植物工場は、ＬＥＤ等による照明装置による人工光を使用して植物を栽培している。更に植物工場は、植物に養液を与える養液供給装置や、栽培室内の温度や湿度を調整する空調装置等を備えている。そして、照明装置の明るさ、養液のＥＣ値、および栽培室内の温度等は、栽培植物の生育に影響するため、栽培植物の生長に合わせて制御される。
【0003】
そこで、栽培植物の管理の負担を軽減するための技術も検討されている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載された栽培装置は、画像センサの検出結果に基づき、栽培植物が規定の生育状態かどうかを判定する。そして、規定の生育状態の場合に、生長促進制御を行なう。一方、規定の生育状態よりも劣る場合に、生長補助制御を行なうように生育環境形成装置を制御する。
【0004】
また、栽培環境に応じた植物の萎れ具合を高精度に予測する技術も検討されている（例えば、特許文献２を参照）。特許文献２に記載された灌水制御システムは、植物の草姿に関する画像を取得するカメラと、周囲環境に関する測定データを出力する環境センサと、を備える。そして、カメラから取得した画像を用いて、萎れ具合に関する特徴量である数値ベクトルを算出する。更に、算出された数値ベクトル、環境センサから出力された測定データに基づいて、機械学習を用いて対象物の萎れ具合を表す数値の予測値を導出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１７－０５１１３４号公報
【特許文献2】特開２０１８－０２９５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、画像認識による植物の生育の判定は容易ではない。例えば、特許文献１に記載された技術では、栽培植物の葉全体の緑の部分と茶褐色の部分とを比較する。そして、茶褐色の部分の割合が３０％以上であれば、その栽培植物にチップバーンが発生することにより、病気と判定する。しかしながら、チップバーン解消のための具体的な制御を考慮していない。また、特許文献２に記載された技術では、機械学習により萎れ具合を判定する。しかしながら、萎れ具合は形状や色等の多様な画像要素に反映されるため、機械学習は容易ではない。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決する生育支援システムは、植物の栽培装置と、前記植物の計測装置とに接続された制御部を備える。そして、前記制御部が、前記計測装置から、前記栽培装置の植物の撮影画像を取得し、前記撮影画像に含まれる画素の色要素を解析し、前記解析した結果を、前記色要素を軸とする空間にマッピングし、前記マッピングの形状に応じて前記植物の生育状態を判定する。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、植物の生育を、効率的に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態の生育支援システムの説明図である。
【図2】実施形態のハードウェア構成の説明図である。
【図3】実施形態の生育装置の斜視図である。
【図4】実施形態の生育装置の側面図である。
【図5】実施形態の画像分析処理の処理手順の説明図である。
【図6】実施形態の処理手順の説明図である。
【図7】実施形態の処理手順の説明図である。
【図8】実施形態の健全状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図9】実施形態の発症状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図10】実施形態の第１進行状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図11】実施形態の第２進行状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図12】実施形態の第１重症化状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図13】実施形態の第２重症化状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図14】実施形態の枯死状態の説明図であって、（ａ）は撮影画像、（ｂ）は加工画像、（ｃ）はＲＧＢの各階調の頻度分布、（ｄ）はＲＧＢの３次元分布である。
【図15】実施形態の各状態のＲＧＢの３次元分布である。
【図16】他の実施形態の各状態のＲＧＢの３次元分布である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
図１～図１５に従って、生育支援システム、生育支援方法及び生育支援プログラムの一実施形態を説明する。本実施形態では、植物（ホウレンソウ）を生育するとともに、苗を撮影した撮影画像を用いて、生育状態を特定する。そして、生育状態に応じて、生育環境を制御する場合を想定する。
【0011】
図１に示すように、本実施形態の生育支援システムは、ネットワークを介して接続された栽培装置１０、支援サーバ２０、計測装置３０を用いる。
（ハードウェア構成例）
図２は、支援サーバ２０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例を示す。
（ハードウェア構成例）
図２は、支援サーバ２０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例を示す。
【0012】
情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。
【0013】
通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースや無線インタフェース等である。
【0014】
入力装置Ｈ１２は、ユーザ等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイやタッチパネル等である。
【0015】
記憶装置Ｈ１４は、支援サーバ２０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。記憶装置Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。
【0016】
プロセッサＨ１５は、記憶装置Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、支援サーバ２０における各処理を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各種処理に対応する各種プロセスを実行する。例えば、プロセッサＨ１５は、支援サーバ２０のアプリケーションプログラムが起動された場合、後述する各処理を実行するプロセスを動作させる。
【0017】
プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行なうものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行なう専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、以下で構成し得る。
【0018】
（１）コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って動作する１つ以上のプロセッサ
（２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは
（３）それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）
プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。
（２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは
（３）それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）
プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。
【0019】
【0020】
コンテナ１００は、吸水性の育苗マットを備えており、一つの栽培ロットの植物Ｐ１が区画毎に植えられる。
このコンテナ１００の育苗マットは、トレー１２０上に載置される。トレー１２０は、植物Ｐ１への潅水において、コンテナ１００で吸収されなかった残水を受ける。この残水は、トレー１２０の下方に接続された排水管１２１により排出される。
このコンテナ１００の育苗マットは、トレー１２０上に載置される。トレー１２０は、植物Ｐ１への潅水において、コンテナ１００で吸収されなかった残水を受ける。この残水は、トレー１２０の下方に接続された排水管１２１により排出される。
【0021】
コンテナ１００の上方（ｚ軸方向）には、２本の散水管１１０が設けられる。この散水管１１０は、コンテナ１００の短手方向（ｘ軸方向）に、平行して配置されている。そして、散水管１１０から噴出された水Ｗ１を植物Ｐ１に散布する。更に、散水管１１０は、駆動装置（図示せず）により、直交方向（ｙ軸方向）に往復運動することにより、コンテナ１００全面に潅水を行なう。
【0022】
図４に示すように、この散水管１１０には、潅水装置１１１から水Ｗ１が供給される。この潅水装置１１１は、肥料（栄養分）を含む水Ｗ１を供給する。本実施形態では、水Ｗ１の栄養分（肥料）として、カリウム、硫黄、マンガン、カルシウムを用いる。
【0023】
散水管１１０には、計測装置３０（カメラ３１、高さ計測装置３２）が取り付けられている。カメラ３１は、散水管１１０に沿って、駆動装置（図示せず）により、ｘ軸方向に往復運動する。
【0024】
また、高さ計測装置３２は、散水管１１０のｘ軸方向の中央付近に取り付けられている。
カメラ３１は、ｘ軸方向に往復運動しながら、植物Ｐ１を上方から撮影する。なお、散水管１１０の移動速度に対して、カメラ３１の移動速度は十分に速いため、植物Ｐ１が植栽された各区画を撮影することができる。
カメラ３１は、ｘ軸方向に往復運動しながら、植物Ｐ１を上方から撮影する。なお、散水管１１０の移動速度に対して、カメラ３１の移動速度は十分に速いため、植物Ｐ１が植栽された各区画を撮影することができる。
【0025】
高さ計測装置３２は、レーザ光をｘ軸方向にスキャンすることにより、植物Ｐ１の高さ分布を計測する。
コンテナ１００の上方（ｚ軸方向）には、コンテナ１００の全面（全区画）に亘って、照明装置１５０が配置される。照明装置１５０は、上方から植物Ｐ１に光を照射する。この照明装置１５０は、コンテナ１００への照射光の照度やスペクトルを変更することができる。
コンテナ１００の上方（ｚ軸方向）には、コンテナ１００の全面（全区画）に亘って、照明装置１５０が配置される。照明装置１５０は、上方から植物Ｐ１に光を照射する。この照明装置１５０は、コンテナ１００への照射光の照度やスペクトルを変更することができる。
【0026】
図１に示す支援サーバ２０は、計測装置３０から取得した情報に基づいて、栽培装置１０を制御するコンピュータシステムである。この支援サーバ２０は、制御部２１、環境制御情報記憶部２２、計測情報記憶部２３、ロット情報記憶部２４を備えている。
【0027】
この制御部２１は、後述する処理（情報取得段階、分析段階、環境制御段階等を含む処理）を行なう。このための生育支援プログラムを実行することにより、制御部２１は、情報取得部２１１、分析部２１２、環境制御部２１３等として機能する。
【0028】
情報取得部２１１は、計測装置３０から、植物Ｐ１の状態情報を取得する処理を実行する。本実施形態では、情報取得部２１１は、カメラ３１から、コンテナ１００の各領域（各区画）に植栽された植物Ｐ１の撮影画像を取得する。また、情報取得部２１１は、高さ計測装置３２から、コンテナ１００の各領域（各区画）に植栽された植物Ｐ１の背丈を特定する。
【0029】
分析部２１２は、植物Ｐ１の状態情報を用いて、植物Ｐ１の生育状態を分析する。分析部２１２は、画像認識処理により、植物Ｐ１のＲＧＢ解析処理、植物Ｐ１の部位を特定についての領域・形状認識処理を行なう。
【0030】
環境制御部２１３は、植物Ｐ１の生育状態に応じて、栽培環境を制御する。本実施形態では、例えば、コンテナ１００の栽培ロット毎に、潅水装置１１１、照明装置１５０の制御を行なう。
【0031】
環境制御情報記憶部２２には、栽培環境を制御するための環境制御情報が記録される。この環境制御情報は、生育状態に応じた栽培環境を決定した場合に記録される。環境制御情報には、分析結果に対して環境制御条件に関するデータが記録される。
【0032】
図５に示すように、分析方法には、植物Ｐ１の領域認識・形状認識、ＲＧＢ解析が含まれる。
制御条件は、分析結果に応じて、栽培環境を制御する条件である。
制御条件は、分析結果に応じて、栽培環境を制御する条件である。
【0033】
分析結果において、「健全」と判定した場合には、標準制御条件２２１を用いる。
分析結果において、「肥料成分」の不足と判定した場合には、潅水装置１１１により肥料制御条件２２２を用いる。肥料制御条件２２２においては、カリウム（Ｋ）調整、硫黄（Ｓ）調整、マンガン（Ｍｎ）調整、カルシウム（Ｃａ）調整を行なう。肥料制御条件２２２の詳細は後述する。
分析結果において、「肥料成分」の不足と判定した場合には、潅水装置１１１により肥料制御条件２２２を用いる。肥料制御条件２２２においては、カリウム（Ｋ）調整、硫黄（Ｓ）調整、マンガン（Ｍｎ）調整、カルシウム（Ｃａ）調整を行なう。肥料制御条件２２２の詳細は後述する。
【0034】
分析結果において、「葉焼け」と判定した場合には、光強度制御条件２２３を用いる。この光強度制御条件２２３では、赤のスペクトルを減らし、緑、青系のスペクトルを増やす照明制御を行なう。
分析結果において、「伸長成長遅延」と判定した場合には、成長促進条件２２４を用いる。この成長促進条件２２４では、遠赤領域のスペクトルを増やす。
分析結果において、「伸長成長遅延」と判定した場合には、成長促進条件２２４を用いる。この成長促進条件２２４では、遠赤領域のスペクトルを増やす。
【0035】
図１の計測情報記憶部２３には、計測装置３０から取得した計測情報を用いた計測管理データが記録される。この計測情報は、計測装置３０を用いた計測情報を用いて分析を行なった場合に記録される。計測管理データには、ロットＩＤ、区画ＩＤ、計測日時、画像、高さ、生育状態に関するデータが記録される。
【0036】
ロットＩＤは、各コンテナ１００（栽培ロット）を特定するための識別子である。
区画ＩＤは、このコンテナ１００において、植物Ｐ１が植えられた領域（区画）を特定するための識別子である。
区画ＩＤは、このコンテナ１００において、植物Ｐ１が植えられた領域（区画）を特定するための識別子である。
【0037】
計測日時は、この区画について、計測した年月日及び時刻である。
画像は、この区画について、カメラ３１により撮影した植物Ｐ１の画像である。
高さは、この区画について、高さ計測装置３２により特定した植物Ｐ１の背丈である。
画像は、この区画について、カメラ３１により撮影した植物Ｐ１の画像である。
高さは、この区画について、高さ計測装置３２により特定した植物Ｐ１の背丈である。
【0038】
生育状態は、この区画の植物Ｐ１の生育状態である。生育状態には、「健全」～「枯死」、「肥料成分不足」、「葉焼け」、「伸長成長遅延」等がある。「健全」～「枯死」は、後述するＲＧＢ解析処理により判定する。「肥料成分不足」～「伸長成長遅延」は、後述する領域認識処理、形状認識処理により判定する。
【0039】
ロット情報記憶部２４には、植物Ｐ１の生育状態に応じて行なわれた環境制御についてのロット管理データが記録される。このロット管理データは、コンテナ１００の環境制御を行なった場合に記録される。ロット管理データには、ロットＩＤ、制御日時、ロット状態、制御指示に関するデータが記録される。
【0040】
ロットＩＤは、各コンテナ１００（栽培ロット）を特定するための識別子である。
制御日時は、この区画を分析した年月日及び時刻である。
ロット状態は、コンテナ１００に植えられた各区画の植物Ｐ１の生育状態（総合判定）である。ロット状態は、計測情報記憶部２３に記録された計測管理データの生育状態の統計処理により算出される。
制御指示は、このコンテナ１００の環境制御内容である。
制御日時は、この区画を分析した年月日及び時刻である。
ロット状態は、コンテナ１００に植えられた各区画の植物Ｐ１の生育状態（総合判定）である。ロット状態は、計測情報記憶部２３に記録された計測管理データの生育状態の統計処理により算出される。
制御指示は、このコンテナ１００の環境制御内容である。
【0041】
（栽培支援処理）
図６を用いて、栽培支援処理を説明する。この栽培支援処理は、定期的（例えば、毎日の所定時刻）に、栽培ロット毎に実行される。
図６を用いて、栽培支援処理を説明する。この栽培支援処理は、定期的（例えば、毎日の所定時刻）に、栽培ロット毎に実行される。
【0042】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、植物Ｐ１が植えられた区画毎に以下の処理を実行する。
ここでは、支援サーバ２０の制御部２１は、計測情報の取得処理を実行する（ステップＳ１１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、カメラ３１から、植物Ｐ１の撮影画像を取得する。また、情報取得部２１１は、高さ計測装置３２から、植物Ｐ１の高さ分布を取得し、高さ分布から、処理対象の区画の植物Ｐ１の背丈を特定する。次に、情報取得部２１１は、区画ＩＤ、撮影日時を記録した計測管理データに、植物Ｐ１の撮影画像を、計測情報記憶部２３に記録する。更に、情報取得部２１１は、計測管理データに、特定した植物Ｐ１の高さ（背丈）を記録する。
ここでは、支援サーバ２０の制御部２１は、計測情報の取得処理を実行する（ステップＳ１１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、カメラ３１から、植物Ｐ１の撮影画像を取得する。また、情報取得部２１１は、高さ計測装置３２から、植物Ｐ１の高さ分布を取得し、高さ分布から、処理対象の区画の植物Ｐ１の背丈を特定する。次に、情報取得部２１１は、区画ＩＤ、撮影日時を記録した計測管理データに、植物Ｐ１の撮影画像を、計測情報記憶部２３に記録する。更に、情報取得部２１１は、計測管理データに、特定した植物Ｐ１の高さ（背丈）を記録する。
【0043】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、画像分析処理を実行する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部２１の分析部２１２は、取得した植物Ｐ１の撮影画像を用いて、ＲＧＢ解析処理を行なう。この画像分析処理については、図７を用いて後述する。
【0044】
更に、分析部２１２は、植物Ｐ１の撮影画像及び高さ（背丈）に基づいて、分析結果（生育状態）を判定する。ここでは、分析部２１２は、領域認識、形状認識を行なう。そして、分析部２１２は、植物Ｐ１の生育状態を、計測管理データに記録する。
【0045】
栽培ロットに含まれる全区画についての植物Ｐ１の生育状態の判定を完了した場合、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御情報の特定処理を実行する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部２１の分析部２１２は、栽培ロットの状態を判定する。ここでは、分析部２１２は、区画毎の植物Ｐ１の生育状態の統計値を用いて、今回のロット状態を算出する。例えば、統計値としては最頻値等を用いることができる。
【0046】
ここで、分析部２１２は、計測情報記憶部２３から、直近の計測管理データを取得し、高さ（背丈）、撮影画像を取得する。そして、分析部２１２は、直近の状態に対して、植物Ｐ１が高くなるとともに、今回の撮影画像において、新葉を検出した区画が多いと判定した場合には、成長促進効果があり、ロット状態が「健全」と判定する。この場合には、環境制御情報記憶部２２から、環境制御情報として標準制御条件２２１を取得する。
【0047】
一方、ロット状態が「健全」でない場合には、分析部２１２は、光強度を落とすとともに、担当者端末にアラームを送信する。更に、分析部２１２は、環境制御情報記憶部２２から、ロット状態に応じた環境制御条件を特定する。例えば、肥料成分不足と判定した場合には、肥料制御条件２２２を取得する。「葉焼け」と判定した場合には、光強度制御条件２２３を取得する。「伸長成長遅延」と判定した場合には、成長促進条件２２４を取得する。
【0048】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。具体的には、制御部２１の環境制御部２１３は、特定した環境制御条件を含めた制御指示を栽培装置１０に送信する。この場合、栽培装置１０は、環境制御条件に応じて、潅水装置１１１、照明装置１５０を制御する。
【0049】
（画像分析処理）
図５を用いて、画像分析処理を説明する。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、画像取得処理を実行する（ステップＳ２１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、カメラ３１から、植物Ｐ１の撮影画像を取得する。
図５を用いて、画像分析処理を説明する。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、画像取得処理を実行する（ステップＳ２１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、カメラ３１から、植物Ｐ１の撮影画像を取得する。
【0050】
図８（ａ）は、植物Ｐ１の健全な生育状態である「健全状態」の撮影画像５００である。
図９（ａ）は、植物Ｐ１の病状が発生した生育状態である「発症状態」の撮影画像５１０である。
図１０（ａ）は、植物Ｐ１の病状が進行した生育状態である「第１進行状態」の撮影画像５２０である。
図９（ａ）は、植物Ｐ１の病状が発生した生育状態である「発症状態」の撮影画像５１０である。
図１０（ａ）は、植物Ｐ１の病状が進行した生育状態である「第１進行状態」の撮影画像５２０である。
【0051】
図１１（ａ）は、植物Ｐ１の病状が更に進行した生育状態である「第２進行状態」の撮影画像５３０である。
図１２（ａ）は、植物Ｐ１の病状が更に進行した生育状態である「第１重症化状態」の撮影画像５４０である。
図１２（ａ）は、植物Ｐ１の病状が更に進行した生育状態である「第１重症化状態」の撮影画像５４０である。
【0052】
【0053】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、領域認識処理を実行する（ステップＳ２２）。具体的には、制御部２１の分析部２１２は、植物Ｐ１の画像認識により、撮影画像から背景を除去した植物画像（加工画像）を取得する。
【0054】
図８（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「健全状態」の植物画像５０１である。
図９（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「発症状態」の植物画像５１１である。
図１０（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１進行状態」の植物画像５２１である。
図９（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「発症状態」の植物画像５１１である。
図１０（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１進行状態」の植物画像５２１である。
【0055】
図１１（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２進行状態」の植物画像５３１である。
図１２（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１重症化状態」の植物画像５４１である。
図１３（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２重症化状態」の植物画像５５１である。
図１４（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「枯死状態」の植物画像５６１である。
図１２（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１重症化状態」の植物画像５４１である。
図１３（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２重症化状態」の植物画像５５１である。
図１４（ｂ）は、植物Ｐ１の生育状態が「枯死状態」の植物画像５６１である。
【0056】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＲＧＢ解析処理を実行する（ステップＳ２３）。具体的には、制御部２１の分析部２１２は、植物画像において、ピクセル毎にＲＧＢ値を取得する。
【0057】
図８（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「健全状態」の植物画像５０１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５０２である。
図９（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「発症状態」の植物画像５１１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５１２である。
図９（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「発症状態」の植物画像５１１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５１２である。
【0058】
図１０（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１進行状態」の植物画像５２１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５２２である。
図１１（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２進行状態」の植物画像５３１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５３２である。
図１１（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２進行状態」の植物画像５３１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５３２である。
【0059】
図１２（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１重症化状態」の植物画像５４１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５４２である。
図１３（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２重症化状態」の植物画像５５１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５５２である。
図１３（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２重症化状態」の植物画像５５１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５５２である。
【0060】
図１４（ｃ）は、植物Ｐ１の生育状態が「枯死状態」の植物画像５６１におけるＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５６２である。
ＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５０２、５１２、…５６２では、生育状態に応じて、ＲＧＢ毎に頻度分布が変化する。
ＲＧＢ階調の頻度割合グラフ５０２、５１２、…５６２では、生育状態に応じて、ＲＧＢ毎に頻度分布が変化する。
【0061】
更に、分析部２１２は、植物画像における画素のＲＧＢ値（２５６階調）を、Ｒ軸、Ｇ軸、Ｂ軸の３次元空間の３次元マップ上にマッピングした３次元分布を生成する。３次元分布は、ＲＧＢ値に応じた座標に、健全性（Soundness）に応じて着色された点群により構成される。図面では、グレースケールで表示されているが、健全性は、ＲＧＢ値の２５６階調で、（255,0,0）～（255,255,0）～（0,255,0）～（0,255,255）～（0,0,255）で順次変化させた配色を用いる。
図８（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「健全状態」の植物画像５０１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５０３である。３次元分布５０３は、カラーＣ０で着色される。
図８（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「健全状態」の植物画像５０１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５０３である。３次元分布５０３は、カラーＣ０で着色される。
【0062】
図９（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「発症状態」の植物画像５１１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５１３である。３次元分布５１３は、カラーＣ１で着色される。
図１０（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１進行状態」の植物画像５２１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５２３である。３次元分布５２３は、カラーＣ２で着色される。
図１０（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１進行状態」の植物画像５２１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５２３である。３次元分布５２３は、カラーＣ２で着色される。
【0063】
図１１（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２進行状態」の植物画像５３１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５３３である。３次元分布５３３は、カラーＣ３で着色される。
図１２（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１重症化状態」の植物画像５４１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５４３である。３次元分布５４３は、カラーＣ４で着色される。
図１２（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第１重症化状態」の植物画像５４１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５４３である。３次元分布５４３は、カラーＣ４で着色される。
【0064】
図１３（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「第２重症化状態」の植物画像５５１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５５３である。３次元分布５５３は、カラーＣ５で着色される。
図１４（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「枯死状態」の植物画像５６１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５６３である。３次元分布５６３は、カラーＣ６で着色される。
図１４（ｄ）は、植物Ｐ１の生育状態が「枯死状態」の植物画像５６１における画素のＲＧＢ値の３次元分布５６３である。３次元分布５６３は、カラーＣ６で着色される。
【0065】
３次元分布５０３、５１３、…５６３では、生育状態に応じて、３次元マップ上のＲＧＢ値の３次元分布が変化する。
そして、分析部２１２は、ＲＧＢ分布の３次元形状に応じて、「健全」～「枯死」を判定する。
そして、分析部２１２は、ＲＧＢ分布の３次元形状に応じて、「健全」～「枯死」を判定する。
【0066】
図１５に示すように、撮影画像５００，５２０，５６０等に応じて、ＲＧＢ値の３次元分布が変化する。本実施形態では、分析部２１２は、生育状態「健全」～「枯死」（ラベル）に対して、３次元分布の形状を教師データとして、機械学習（形状のパターン認識）を行なうことにより、植物Ｐ１の生育状態を判定する予測モデルを用いる。
【0067】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、領域・形状認識処理を実行する（ステップＳ２４）。具体的には、制御部２１の分析部２１２は、「発症」～「枯死」において、植物画像に含まれる葉の形状を特定する。
【0068】
ここでは、葉の色の状態から、栽培ロットの肥料成分の不足を判定する。ここで、葉の縁が上部にまくれ上がったり、丸くなったりしている場合には、カリウム（Ｋ）の不足と判定する。また、葉が全体に黄色になっている場合には、硫黄（Ｓ）の不足と判定する。また、葉の先端部の黄色化しており、葉面の褐色斑点が生じている場合には、マンガン（Ｍｎ）の不足と判定する。葉の先端が白くなっている場合には、カルシウム（Ｃａ）の不足と判定する。
【0069】
また、株の上面の葉での褐色化や葉が丸くなっている場合には、光強度が強いことによる「葉焼け」と判定する。
また、分析部２１２は、計測情報記憶部２３から、直近の計測管理データを取得し、背丈、撮影画像を取得する。そして、分析部２１２は、直近の状態に対して、植物Ｐ１の伸長成長速度が基準値より低く、今回の撮影画像において、新葉を検出できないと判定した場合には、「伸長成長遅延」と判定する。
また、分析部２１２は、計測情報記憶部２３から、直近の計測管理データを取得し、背丈、撮影画像を取得する。そして、分析部２１２は、直近の状態に対して、植物Ｐ１の伸長成長速度が基準値より低く、今回の撮影画像において、新葉を検出できないと判定した場合には、「伸長成長遅延」と判定する。
【0070】
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、計測情報の取得処理を実行する（ステップＳ１１）。これにより、コンテナ１００の各区画の植物Ｐ１の状態を把握するための情報を効率的に取得することができる。
（１）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、計測情報の取得処理を実行する（ステップＳ１１）。これにより、コンテナ１００の各区画の植物Ｐ１の状態を把握するための情報を効率的に取得することができる。
【0071】
（２）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、画像分析処理を実行する（ステップＳ１２）。これにより、撮影画像に基づいて、各植物Ｐ１の生育状態を予測することができる。
【0072】
（３）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御情報の特定処理を実行する（ステップＳ１３）。これにより、栽培ロットに含まれる各植物Ｐ１に適した環境制御条件を特定することができる。
【0073】
（４）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。これにより、栽培ロットの植物Ｐ１の育成状態に応じて、栽培環境を調整することができる。
【0074】
（５）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、領域認識処理を実行する（ステップＳ２２）。これにより、植物Ｐ１の各部位の状態を評価することができる。
（６）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ＲＧＢ解析処理を実行する（ステップＳ２５）。これにより、撮影画像に含まれる各画素のＲＧＢ値を用いて、植物Ｐ１の生育状態を評価することができる。特に、ＲＧＢ値の３次元分布を用いることにより、分布形状に応じて、効率的に生育状態を判定することができる。
（６）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ＲＧＢ解析処理を実行する（ステップＳ２５）。これにより、撮影画像に含まれる各画素のＲＧＢ値を用いて、植物Ｐ１の生育状態を評価することができる。特に、ＲＧＢ値の３次元分布を用いることにより、分布形状に応じて、効率的に生育状態を判定することができる。
【0075】
（７）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、領域・形状認識処理を実行する（ステップＳ２３）。これにより、不健全な植物Ｐ１の要因を予測することができる。
【0076】
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、植物Ｐ１としてホウレンソウを用いるが、これに限定されるものではない。例えば、葉面積が小さいカラマツにも適用することができる。
・上記実施形態では、植物Ｐ１としてホウレンソウを用いるが、これに限定されるものではない。例えば、葉面積が小さいカラマツにも適用することができる。
【0077】
図１６に示すように、カラマツの撮影画像６０１，６０２，６０３においても、ＲＧＢ値の３次元分布形状が変化する。撮影画像６０１は「健全」、撮影画像６０２は「やや不健全」、撮影画像６０３は「不健全」の画像である。生育状態に対して、３次元分布の形状を教師データとして、機械学習（形状のパターン認識）を行なうことにより、植物Ｐ１の生育状態を判定する予測モデルを用いることができる。この場合も、３次元分布は、ＲＧＢ値に応じた座標に、健全性に応じて着色された点群により構成される。「健全」は緑～青に分布し、「やや不健全」は赤を含み、「不健全」は赤の比率が高くなる。この健全性は、３次元分布を、ＲＧＢ値の２５６階調で、（255,0,0）～（255,255,0）～（0,255,0）～（0,255,255）～（0,0,255）で順次変化させた配色を用いて表示できる。
【0078】
・上記実施形態では、分析結果に応じて、植物Ｐ１の生育状態を判定する。ここで、分析結果において、「冬芽」を判定してもよい。例えば、カラマツ等においては、領域・形状認識処理（ステップＳ２４）において、冬芽の有無を判定する。そして、冬芽を検出した場合には、照明装置１５０を用いて、日長（明期）を短くするように調整する。日長を落としていくと、葉が黄葉して来るので、黄色の割合が８０％になった場合に、処理完了と判定する。
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。ここで、環境制御において、潅水や照明を制御する。制御対象はこれらに限定されるものではない。例えば、温度、湿度、二酸化炭素濃度等、植物Ｐ１の生育に影響を与える環境条件を制御すればよい。
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。ここで、環境制御において、潅水や照明を制御する。制御対象はこれらに限定されるものではない。例えば、温度、湿度、二酸化炭素濃度等、植物Ｐ１の生育に影響を与える環境条件を制御すればよい。
【0079】
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、領域・形状認識処理を実行する（ステップＳ２４）。ここで、分析部２１２が、撮影画像において、「培地の色」を分析してもよい。この場合には、分析部２１２は、培地の画像認識を行なう。例えば、培地の画像認識結果によって土の乾燥状態を判定し、この判定結果に応じて潅水量を制御するようにしてもよい。
また、分析部２１２が、葉だけではなく、茎の色を分析するようにしてもよい。例えば、茎の色が茶色になっている場合には、光強度や照射角度を調整する。
また、分析部２１２が、葉だけではなく、茎の色を分析するようにしてもよい。例えば、茎の色が茶色になっている場合には、光強度や照射角度を調整する。
【0080】
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、植物Ｐ１が植えられた区画毎に、計測情報の取得処理（ステップＳ１１）、画像分析処理（ステップＳ１２）を実行する。ここで、栽培ロットの植物Ｐ１の生育状態を把握できれば、すべての区画を評価する必要はない。例えば、栽培ロットの中でサンプリングした植物Ｐ１について、計測情報の取得処理（ステップＳ１１）、画像分析処理（ステップＳ１２）を実行してもよい。
【0081】
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＲＧＢ解析処理を実行する（ステップＳ２３）。植物Ｐ１の撮影画像に含まれる画素を色要素の色分析ができれば、ＲＧＢ解析に限定されない。
【0082】
・上記実施形態では、ロット状態を算出する統計値としては、各植物Ｐ１の生育状態の最頻値を用いる。統計値は最頻値に限定されるものではない。
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。ここでは、コンテナ１００の栽培ロット毎に環境制御処理を行なうが、環境制御可能な範囲毎（例えば、コンテナ１００の区画毎）に環境制御処理を行なえばよい。
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、環境制御処理を実行する（ステップＳ１４）。ここでは、コンテナ１００の栽培ロット毎に環境制御処理を行なうが、環境制御可能な範囲毎（例えば、コンテナ１００の区画毎）に環境制御処理を行なえばよい。
【0083】
・上記実施形態では、計測装置３０として、カメラ３１、高さ計測装置３２を用いる。これらの配置や種類は限定されない。例えば、広角カメラや天球カメラを用いて、１回で複数の植物Ｐ１を撮影してもよい。また、高さ計測装置３２として、３次元計測が可能な３次元カメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等を用いてもよい。
【符号の説明】
【0084】
１０…栽培装置、１００…コンテナ、１１０…散水管、１１１…潅水装置、１２０…トレー、１２１…排水管、１５０…照明装置、２０…支援サーバ、２１…制御部、２１１…情報取得部、２１２…分析部、２１３…環境制御部、２２…環境制御情報記憶部、２３…計測情報記憶部、２４…ロット情報記憶部、３０…計測装置、３１…カメラ、３２…高さ計測装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
