物理除草のための画像解析による作物検出手法の研究

[目次]

  • 目次
  • I章 緒論 / p1
  • 1節 北海道の野菜生産の現況と問題点 / p1
  • 2節 除草作業の現状と問題点 / p5
  • 3節 本研究の目的と論文概要 / p10
  • 4節 既往の研究概要 / p14
  • II章 RGB画像情報からの作物検出手法 / p18
  • 1節 本章の目的 / p18
  • 1.1 概説 / p18
  • 1.2 目的 / p20
  • 2節 試験方法および材料 / p21
  • 2.1 システム構成 / p21
  • 2.2 土と植物の分離法 / p24
  • 2.3 2値化による植物体の抽出法 / p25
  • 2.4 作物と雑草の識別法 / p29
  • 2.5 作物検出プログラム / p34
  • 2.6 照度の影響に関する実験 / p36
  • 2.7 作物の生長と本システムの適用可能期間 / p38
  • 3節 試験結果および考察 / p41
  • 3.1 土と植物の分離法 / p41
  • 3.2 2値化による植物体抽出法 / p47
  • 3.3 作物と雑草の識別法 / p51
  • 3.4 照度の影響に関する実験 / p56
  • 3.5 作物の生長と本システムの適用可能期間 / p62
  • 4節 本章のまとめ / p65
  • III章 熱画像情報からの作物検出手法 / p68
  • 1節 本章の目的 / p68
  • 1.1 概説 / p68
  • 1.2 目的 / p70
  • 2節 開発した検出手法 / p71
  • 2.1 温度の検出原理 / p71
  • 2.2 作物検出システム / p72
  • 3.3 作物検出手法 / p75
  • 3節 試験方法及び材料 / p78
  • 3.1 RGB画像処理との検出特性比較 / p78
  • 3.2 周辺環境の変動と土と葉の表面温度差との関係 / p78
  • 3.3 風速が土と葉の表面温度に及ぼす影響 / p79
  • 3.4 検出自動化の可能性の検討 / p80
  • 4節 試験結果及び考察 / p81
  • 4.1 検出性能の評価と熱画像処理の特徴 / p81
  • 4.2 本手法の適用可能環境 / p86
  • 4.3 風速が土と葉の表面温度に及ぼす影響 / p93
  • 4.4 検出自動化の可能性と今後の課題 / p94
  • 5節 本章のまとめ / p96
  • IV章 ファジイ推論手法を用いたノイズ除去法 / p98
  • 1節 本章の目的 / p98
  • 1.1 概説 / p98
  • 1.2 目的 / p101
  • 2節 推論アルゴリズムの開発 / p102
  • 2.1 条件設定 / p102
  • 2.2 メンバーシップ関数の設定法 / p105
  • 2.3 ファジイ推論の方法 / p108
  • 2.4 作物の特定法 / p110
  • 3節 試験方法及び材料 / p112
  • 3.1 圃場条件と画像入力法 / p112
  • 3.2 作物検出精度の評価法 / p113
  • 4節 試験結果及び考察 / p116
  • 4.1 作物検出精度の向上 / p116
  • 4.2 本手法の特徴と今後の課題 / p120
  • 5節 本章のまとめ / p123
  • V章 総合考察 / p125
  • 1節 作物検出システムの全体像 / p125
  • 2節 物理除草技術確立のための発展方向 / p128
  • 2.1 検出画像の加工と情報伝達方法 / p130
  • 2.2 処理の高速化 / p132
  • 2.3 連続処理化 / p136
  • 3節 残された課題 / p137
  • VI章 摘要 / p138
  • 参考文献 / p144
  • 謝辞 / p157

「国立国会図書館デジタルコレクション」より

この本の情報

書名 物理除草のための画像解析による作物検出手法の研究
著作者等 柴田 洋一
書名ヨミ ブツリ ジョソウ ノ タメ ノ ガゾウ カイセキ ニ ヨル サクモツ ケンシュツ シュホウ ノ ケンキュウ
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