Observe
分光反射、画像、3D形状など、植物・果実から得られる多次元情報を取得します。
← Research themes壊さずに測り、
04 / NON-DESTRUCTIVE SENSING
壊さずに測り、
見えない状態を
推定する。
ハイパースペクトル画像や3Dセンシングを使い、果実内部の品質や作物の形態・受光状態を、可能な限り非破壊で捉える方法を研究します。
CORE QUESTION
目で見えない品質や生育状態を、
どこまで非破壊で読み取れるか？
Integrate
化学分析や実測値と対応づけ、品質・生育・受光を推定するモデルを構築します。
Translate
測定を一回限りの分析から、栽培・選果・貯蔵中の意思決定を支える情報へ変換します。
WHY IT MATTERS
測定技術を、
意思決定の技術へ。
果実品質ではハイパースペクトル、植物体では3D計測や受光推定などを扱い、センシングを生理学・栽培学と組み合わせることを重視しています。
SELECTED EVIDENCE
センシングを、生理・品質の意味へ変換する
画像やスペクトルを取得すること自体ではなく、化学分析・生理計測・作物構造と結びつけて「何を意味するデータか」を明らかにします。
2025
HYPERSPECTRAL · FRUIT QUALITY
Non-destructive Estimation of Compounds Related to Enzymatic Browning in Strawberry Fruit Using Hyperspectral Imaging
果実の酵素的褐変に関わる成分をハイパースペクトル画像から推定し、品質劣化リスクの非破壊評価へ展開。
Quinone calibrationR² 0.78
DOI ↗
NOW3D · CANOPY · DECISION SUPPORT
3D計測と受光推定を、精密肥培管理へ
植物体の形状・受光情報を、養水分吸収や環境データと同期させる共同研究へ展開しています。
Project →NEXT STEP
Explore project →「測れる」から、「判断できる」へ
将来的には、栽培中の植物状態や収穫後の品質変化を非破壊・連続的に推定し、栽培・選果・貯蔵の意思決定につながる情報へ変換することを目指します。
EXPLORE NEXT