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公開番号2025100067
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023217159
出願日2023-12-22
発明の名称診断装置及び診断システム
出願人株式会社ミライ菜園,愛知県
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06Q 50/02 20240101AFI20250626BHJP(計算;計数)
要約【課題】植物の障害を精度よく診断する。
【解決手段】診断装置(10)のプロセッサ(11)は、ユーザ装置から、1つの植物を撮影した複数の画像を取得し、記憶装置(14)に記憶されている、障害が発生している植物の患部画像と障害との相関関係を機械学習させた診断モデルを用いて、複数の画像から植物の障害を診断する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザ装置と通信が可能であり、植物に発生する障害を診断する診断装置であって、
プロセッサと、
記憶装置と、を備え、
前記プロセッサは、
前記ユーザ装置から、１つの植物を撮影した複数の画像を取得し、
前記記憶装置に記憶されている、前記障害が発生している植物の患部画像と前記障害との相関関係を機械学習させた診断モデルを用いて、前記複数の画像から前記植物の障害を診断する、診断装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、
前記ユーザ装置から、前記植物の問診に関する問診情報を取得し、
前記診断モデルと前記問診情報とを用いて、前記複数の画像から前記植物の障害を診断する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、
前記複数の画像ごとの前記障害が発生している確率の平均値を算出し、
前記問診情報に基づく補正値を用いて前記平均値を補正して前記植物の障害を診断する、請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、
前記ユーザ装置から、前記１つの植物の異なる部位を撮影した複数の画像を取得し、
前記部位ごとに、異なる診断モデルを用いて前記植物の障害を診断する、請求項１～３のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記植物の障害を診断した診断結果を示す情報を前記ユーザ装置に出力する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項６】
前記記憶装置には、前記植物を栽培する所定エリアのマップデータが記憶されており、
前記プロセッサは、
前記画像の位置情報を前記マップデータに照らし合わせて、前記所定エリアにおける前記植物の栽培場所を特定し、
前記複数の画像から前記植物の障害を診断する際に、前記栽培場所に関するパラメータを用いて前記植物の障害を診断する、請求項１又は２に記載の診断装置。
【請求項７】
ユーザ装置と、
前記ユーザ装置と通信が可能であり、植物に発生する障害を診断する診断装置と、を含む診断システムであって、
前記診断装置は、
プロセッサと、
記憶装置と、を備え、
前記プロセッサは、
前記ユーザ装置から、１つの植物を撮影した複数の画像を取得し、
前記記憶装置に記憶されている、前記障害が発生している植物の患部画像と前記障害との相関関係を機械学習させた診断モデルを用いて、前記複数の画像から前記植物の障害を診断する、診断システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、診断装置及び診断システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、植物に発生した病害虫などの障害を自動的に診断する発明が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２）。特許文献１に記載された発明は、機械学習によって構築した画像診断モデルを用いて植物の病害虫を診断する。特許文献２に記載された発明は、画像から特徴データを抽出し、抽出した特徴データに基づいて植物の病害虫を診断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－９９８０９号公報
特開２０１６－１６８０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載された方法では、単一の画像を用いて診断しているため、診断精度が低くなるおそれがある。
【０００５】
本開示の一態様は、植物の障害を精度よく診断することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る診断装置は、ユーザ装置と通信が可能であり、植物に発生する障害を診断する診断装置であって、プロセッサと、記憶装置と、を備え、前記プロセッサは、前記ユーザ装置から、１つの植物を撮影した複数の画像を取得し、前記記憶装置に記憶されている、前記障害が発生している植物の患部画像と前記障害との相関関係を機械学習させた診断モデルを用いて、前記複数の画像から前記植物の障害を診断する。
【０００７】
上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る診断システムは、ユーザ装置と、前記ユーザ装置と通信が可能であり、植物に発生する障害を診断する診断装置と、を含む診断システムであって、前記診断装置は、プロセッサと、記憶装置と、を備え、前記プロセッサは、前記ユーザ装置から、１つの植物を撮影した複数の画像を取得し、前記記憶装置に記憶されている、前記障害が発生している植物の患部画像と前記障害との相関関係を機械学習させた診断モデルを用いて、前記複数の画像から前記植物の障害を診断する。
【０００８】
本開示の各態様に係る診断装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記診断装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記診断装置をコンピュータにて実現させる制御プログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様によれば、植物の障害を精度よく診断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の実施形態１に係る診断システムの一例を示す概略構成図である。
植物の障害診断サービスを利用するシーンの一例を示す図である。
本開示の実施形態１に係る診断装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
ユーザ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
診断装置のプロセッサの機能の一例を示す機能ブロック図である。
本開示の実施形態１に係る診断装置及びユーザ装置の動作例を説明するシーケンスチャートである。
本開示の実施形態２に係る診断装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
本開示の実施形態２に係る診断装置及びユーザ装置の動作例を説明するシーケンスチャートである。
問診の回答に応じた、診断結果を補正するためのパラメータを説明する表である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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