AIを活用した病害虫早期診断技術の開発 １）キュウリに発生する病害虫診断技術の開発

• 研究機関名: 長野県野菜花き試験場
• 研究分担: 環境部
• 研究期間: 完H29～R3
• 年度: 2021
• 摘要: 目的：人工知能（AI）を活用し、生産者及び技術が利用できるキュウリの病害虫早期診断のシステム開発を目指す。; 成果：病害ではうどんこ病、べと病、斑点細菌病、モザイク病の検証用画像を今年度新たに撮影し、昨年度撮影分と合わせて検証を行った。AI識別器のバージョン４，５で計1869枚の診断精度を検証した結果、葉表での再現率は健全が73％、うどんこ病が97％、べと病が87％、褐斑病が43％、つる枯病が100％、斑点細菌病が28％、モザイク病が32％となった。虫害は健全291枚、合計1,040枚の検証を行った結果、再現率は、葉表では健全が83.7％、アザミウマ類が87.6％、ハダニ類が73.8％、アブラムシ類が22.9％、葉裏では健全が91.2％、アザミウマ類が68.6％、コナジラミ類が100％、ハダニ類が82.0％、アブラムシ類が94.1％という結果となった。生理障害の検証に向けて、葉縁の退色を確認し画像を収集した。窒素欠乏、カリウム欠乏、マグネシウム欠乏、リン酸欠乏、ホウ素過剰を撮影し検証した。再現率は、窒素欠乏21.7％、カリウム欠乏97.9％、マグネシウム欠乏37.6％、リン酸欠乏50.6％、ホウ素過剰56.2％となった。
• カテゴリ: うどんこ病 害虫 きゅうり 診断技術 生理障害