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株式会社ブリヂストン
AI画像診断を用いた「パラゴムノキ」の高精度病害診断技術
パラゴムノキの深刻な病害である根白腐病を診断する技術の開発

パラゴムノキの根白腐病は、放置すると木が枯れてしまう深刻な病害。これまでは、葉のつき方や色味など「葉群」の特徴を農園スタッフが総合的に判断し、罹病木と判定されたものを掘り起こして行っていたため、効率よく発見することが難しく、また、診断の精度はスタッフ個人のスキルによってバラつきがあった。

今回株式会社電通国際情報サービス(ISID)が共同で開発した高精度病害診断技術は、ブリヂストンの農園スタッフの「暗黙知」であるパラゴムノキの「葉群」に注目した罹病判定をISIDの画像解析AIに学習させ、そこにドローンで空撮した農園の俯瞰画像を取り込み、撮影データに基づく地理情報から、広域な農園内から罹病木を迅速かつ高精度に見つけ出すというもの。ブリヂストンのインドネシア農園で本技術の運用試験を開始し、精度にバラつきのあった罹病有無の判定を、品種や樹齢に関係なく約90%の精度で実施可能であることを確認した。罹病木の早期発見・治療により、収量に影響が出る前の早期に根白腐病の罹病木に手当てすることができ、ゴム農園の生産性向上が可能となった。

仕組み

  1. 撮影   :農園をオートパイロットで空撮
  2. 解析   :ドローンで撮影した画像をPCに取り込み、ディープラーニング技術で罹病葉群を検出
  3. 結果出力:罹病木の検出結果をタブレットに転送し、罹病木探索アプリ地図上に表示
  4. 罹病木探索:罹病木探索アプリを使い、罹病木を探索・処置

本技術では、広域な農園から罹病木を特定するために、ドローンによる空撮画像データを活用。一般に上空からの空撮画像は、画像サイズが小さく、葉単体の罹病の特徴を捉えることが難しくなるが、“葉の垂れぐあい”や“葉の色ムラぐあい”など葉群を全体的に捉え、その特徴に注目し、教師データとした。AIの手法にはディープラーニングによる物体検出を採用することで、罹病葉群を高精度に特定することに成功。本取り組みでは、さらに、品種や樹齢、季節など様々な条件を変えて精度検証を繰り返し、以下の仕組みを構築した。

担当:株式会社電通国際情報サービス

AI画像診断を用いた「パラゴムノキ」の高精度病害診断技術

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