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| ・会員価格 ¥330 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2019/07/01 |
| ■タイトル |
植物工場生産作物における植物生理障害の自動識別 |
| ■タイトル(英語) |
Automatic Identification of Plant Physiological Disorders in Plant Factory Crops |
| ■著者名 |
嶋村 茂治（千葉大学），上原 賢太（千葉大学），小圷 成一（千葉大学） |
| ■著者名(英語) |
Shigeharu Shimamura (Chiba University), Kenta Uehara (Chiba University), Seiichi Koakutsu (Chiba University) |
| ■価格 |
会員 ¥330 一般 ¥550 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.7 （2019） 特集：平成30年電子・情報・システム部門大会
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| ■本誌掲載ページ |
818-819ページ |
| ■原稿種別 |
研究開発レター／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/7/139_818/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
畳み込みニューラルネットワーク，画像診断，植物工場，植物生理障害 convolutional neural network，diagnostic imaging，plant factory，plant physiological disorder |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Plant factories are attracting worldwide attention as a technology for stably producing crops. One of the problems of plant factories is tipburn, which is a physiological disorder of crops. If tipburn occurs, its identification is done by eye observation and tipburn leaves are trimmed by hand, which requires much labor and cost. In this study, we aim to perform binary discrimination of tipburn occurrence and its non-occurrence in lettuce cultivated at artificial light plant factories using machine learning with convolutional neural networks. As a result of experiments, it is confirmed that binary discrimination can be performed with high accuracy. |
| ■版 型 |
A4 |
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