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植物病害の光学フィルター画像を用いた可視害の認識

机译：使用植物病害的光学滤光片图像识别可见损伤

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以上　 キュウリに炭そ病菌を接種して人為的に可視害を作り，自動診断システムを構築するために必要となる可視害の認識について，フィルター画像を用いて以下のことを実験し考察した．1．可視害部の識別に関してその識別しやすい波長を同定するために，（1）△f_k，（2）画像のクラス分離度ηmax，（3）D．I．で評価した反射率で行い，この三つの評価量に共通して650 nmのフィルター画像が認識に適していることが判明した．2．外界での診断に向けて環境条件を除去する基本的なフィルター情報融合法を検討した．これにより環境条件を除去して病気による反射率の変化を得る二つの波長情報はλ_(650)とλ_(400)かλ_(800)であることが判明した．またλ_(800)は反射率が高く葉脈の影響がん。 より強いため，葉を認識しながら接近する際や比較的遠隔から葉脈に対する可視害部の位置を知りたい場合はλ_(800)を選択し，近接して可視害部を詳細に調べる時は葉脈の影響が小さいλ_(400)が適すると考察した．問題点と今後の課題は，実際に光源変化や対象の傾きをつくり，環境条件が変化しても同じ診断が下せるよう今回の結果を用いて検証することである．対象である葉は風により静止していない上に外界では光源が太陽光となるために，可視害に至った葉の診断部を構築するためには葉の動きや測定距離にも対応した画像処理に改良していくことも必要である．立毛中の植物を外界で診断するためには上記のような天候、時亥桐こ左右されない測定が可能となることがまず必要である．そして実際には環境ストレス，他の病気を原因とするストレスに植物が侵されると予想される．環境ストレスは主に水不足，土壌環境，日照不足に分けられる．水不足については，今回は800nmまでのフィルター画像しか得られなかったが，Fig．10より植物の水吸収帯が1，400nm付近にあることがわかるため，このフィルター画像を用いた含水診断を行えば良いのではないかと考えている。 また他のものはそれぞれ土壌診断，天候のデータの使用により診断できると推測する．病害によるストレスに関しては，対象とした植物に対して発生しやすい病害を特定して基礎データを得て各病害の特徴を統計的に求め，Fig．1に示したように識別のしやすいものから診断することで原因の特定が可能になると考える．また室内で得られた病害のデータが自然界で発生する病害とは多少異なることが予想されるが，その点に関しては新たに得られたデータを入力していけば診断規準が変更できるよう自動診断を学習型とすることで対応できるのではないかと考えている．
机译：如上所述，使用滤镜图像进行并考虑了以下实验，以识别通过将木炭病菌接种到黄瓜上并构建自动诊断系统来人为地造成可见损伤所需的可见损伤。 1. 1。关于可见损伤部位的识别，为了识别容易识别的波长，（1）Δf_k，（2）图像类别间隔ηmax，（3）D。一世。发现与这三个评估量相同，650nm的滤光器图像适合于识别。 2。我们研究了一种基本的过滤器信息融合方法，该方法消除了外界诊断所需的环境条件。由此发现，通过去除环境条件并获得由于疾病引起的反射率变化而获得的两个波长信息是λ_（650）和λ_（400）或λ_（800）。此外，λ_（800）具有高反射率，并受叶脉影响。由于强度更高，因此在识别叶子时接近时或要从相对较远的距离知道可见损伤部位相对于叶脉的位置时选择λ_（800），并在仔细检查可见损伤部位时选择λ_（800）。认为影响较小的λ_（400）是合适的。问题和未来的任务是实际改变目标的光源和倾斜度，并使用这次的结果进行验证，以便即使环境条件发生变化也可以做出相同的诊断。由于目标叶片由于风而不稳定，并且光源是外界的阳光，因此，需要与叶片的运动和测量距离相对应的图像来构造已经造成可见损害的叶片诊断部分。也有必要改善工艺。为了诊断外界的蓬松植物，首先必须能够测量上述天气和时间。实际上，预计植物将受到环境胁迫和其他疾病引起的胁迫的影响。环境压力主要分为缺水，土壤环境和日照不足。关于缺水，这次仅获得了高达800 nm的滤镜图像。从10中可以看出，植物的吸水区在1400 nm左右，因此我认为使用此滤镜图像进行含水量诊断会更好。假定可以通过土壤诊断和使用天气数据分别诊断其他事物。关于由疾病引起的胁迫，鉴定出可能在目标植物中发生的疾病，获得基本数据，并统计地获得每种疾病的特征。如图1所示，可以通过从易于识别的原因中进行诊断来识别原因。另外，期望在室内获得的疾病数据与在自然界中发生的疾病略有不同，但是在这方面，将进行自动诊断，使得可以通过输入新获得的数据来改变诊断标准。我认为可以通过制造来解决。

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