A 3D phenotyping method of fruits: developments and applications

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP25K09354 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
25K09354
Research Category
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2025-04-01 〜 2028-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
4,680,000 Yen (Direct Cost: 3,600,000 Yen Indirect Cost: 1,080,000 Yen)

Research Abstract

果実類では，特に品質が重視されるが，その評価は専門家の勘・コツ・経験に依存することが多い．深層学習により，こうした達観評価を機械的に模倣・代替しようとする試みもあるが，その殆どは画像などの二次元データを仮定している．果実類は三次元的に多様な形態・テクスチャを示すにも関わらず，三次元情報が十分活用されているとは言い難い．本研究では，三次元的な形態とテクスチャを過不足なく定量化する三次元フェノタイピング法を開発する．そして，定量化した三次元形態・テクスチャ特徴量に基づき構築される表現型空間の解析と機械学習ベースの分析により，果実の品質に寄与する三次元特徴量を明らかにする．

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