JP2019008536A - コンバイン及び圃場営農マップ生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】倒伏穀稈の検知を将来の営農計画に利用できるようにする情報管理技術が要望されている。【解決手段】コンバインは、機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部６６と、収穫作業時に圃場を撮影する撮影部７０と、撮影部７０によって取得された撮影画像の画像データが入力され、撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュール５と、遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュール４Ａと、機体位置と認識出力データとから倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部５１と、農作物を収穫した時点の機体位置と作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部４Ｂとを備える。【選択図】図５

Description

本発明は、圃場を走行しながら農作物を収穫し、撮影部によって取得された撮影画像に基づく営農支援が可能なコンバイン、及びそのようなコンバインによって取得された情報を用いる圃場営農マップ生成方法に関する。

コンバインの刈取作業において、刈取時期における植立穀稈は直立状態のものだけでなく、倒伏状態になっているものがある。このような倒伏状態の植立穀稈の刈取作業では、直立状態の植立穀稈の刈取作業とは異なる制御が要求される。例えば、特許文献１によるコンバインでは、刈取部の前方の穀稈を撮影するテレビカメラと画像処理装置が備えられている。画像処理装置は、テレビカメラからの画像と、予め記憶させておいた種々の穀稈の植立状態を示す画像とを比較して、穀稈の植立状態を検出する。その際、刈取部前方の穀稈の一部が倒伏していることが検出されると、掻込みリールが穀稈倒伏側を下方にして傾動される。これにより、倒伏穀稈の刈取性能を向上させることが意図されている。

特許文献２によるコンバインでは、刈取作業時に取得された電子カメラによる撮影画像に基づいて求められたパワースペクトル分布から、刈取り前に植立穀稈の倒伏度合の評価判定が行われる。この倒伏度合に応じて適時に車速等の制御を行うことで脱穀負荷の調整が行われ、円滑な脱穀作業が実現される。

特開平１１−１５５３４０号公報 特開平１０−３０４７３４号公報

特許文献１や特許文献２によるコンバインにおいては、農作物の刈取り収穫作業時に、倒伏穀稈を検知し、その検出結果に基づいて、作業走行制御が調整されている。農作物の収穫は、毎年繰り返し行わるにもかかわらず、刈取り収穫作業時における倒伏穀稈の検知情報は、その作業時にしか利用されていない。例えば、倒伏穀稈が局地的な肥料過多（窒素過多）や日当たり事情によって生じるとすれば、倒伏穀稈の存在位置を示す情報は、次回の農作物の栽培と収穫の計画、つまり営農計画に利用することで、倒伏穀稈の低減を図ることも可能である。

このような実情に鑑み、倒伏穀稈の検知を将来の営農計画に利用できるようにする情報管理技術が要望されている。

本発明の特徴は、圃場を走行しながら農作物を収穫するコンバインであって、衛星測位モジュールからの測位データに基づいて機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部と、前記機体に設けられ、収穫作業時に前記圃場を撮影する撮影部と、前記撮影部によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力され、前記撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された前記倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュールと、遂次収穫される前記農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュールと、前記撮影画像が取得された時点の前記機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部と、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部とを備えている点にある。

本発明では、撮影画像に倒伏穀稈が写っている場合、画像認識モジュールによって、当該撮影画像である画像データから、倒伏穀稈領域が推定される。さらには、撮影画像が取得された時点の地図座標で示された機体位置が機体位置算出部によって算出されているので、当該機体位置と、倒伏穀稈領域を示す認識出力データとから、倒伏穀稈の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報が生成される。同時に、遂次収穫される農作物単位走行当たりの作物評価値が求められ、この農作物の収穫した時点の機体位置とこの農作物の作物評価値とから、収穫情報が生成される。その結果、地図上における倒伏穀稈領域の分布が倒伏穀稈位置情報から確認できるとともに、地図上における農作物の作物評価値の分布が収穫情報から確認できる。圃場における倒伏穀稈領域の分布と作物評価値の分布とを対比することで、次回の農作物の栽培では、倒伏穀稈領域に対する施肥量を低減させたり、植付け量を調整したりすることも可能となる。本発明によるコンバインを採用することにより、倒伏穀稈の地図上の位置（倒伏穀稈とコンバインとの距離）を考慮した収穫作業支援の制御が可能となるのは当然ながら、次回の営農計画を支援する情報が得られるようになる。

農作物の収穫では、収穫量である収量や収穫物の食味が重要な評価量となる。農作物が小麦や米などであれば、走行距離当たり（時間当たり）に穀粒タンク投入される穀粒の収量、及び、走行距離当たり（時間当たり）に収穫された穀粒の水分やタンパク成分が遂次測定可能である。このため、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記作物評価値には、収量又は食味あるいはその両方が含まれている。これにより、圃場における倒伏穀稈領域の位置と、圃場の位置に依存した収量や食味の把握が可能となる。

本発明の好適な実施形態の１つでは、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部が、機体内部の制御系や、クラウドコンピュータシステムや、遠隔地に設けられたサーバ等に構築されている。このような圃場営農マップは、圃場における区画単位の倒伏穀稈領域の分布を示す倒伏穀稈マップと、圃場における区画単位の収量と食味と分布を示す収穫マップとを、地図座標又は圃場座標が一致するように組み合わせることで生成することができる。圃場営農マップがコンバイン又はコンバインに付属している通信端末（液晶モニタやタブレットコンピュータやスマートフォンなど）で生成された場合には、この圃場営農マップをクラウドコンピュータシステムにアップロードしておくことで、いつでもどこからでも利用することができる。このような圃場営農マップにより、倒伏穀稈領域における作物評価値を区画単位で分析することができる。例えば、作物評価値が収量であれば、このような圃場営農マップから、倒伏穀稈領域と非倒伏穀稈領域との間で生じる収量差が明確にかつ簡単に把握することができ、今後の施肥計画などの営農計画において参照することができる。

さらに、コンバインで生成される倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを、クラウドコンピュータシステムにアップロードし、クラウドコンピュータシステム側で圃場営農マップを生成することも可能である。なお、このクラウドコンピュータシステムは、コンピュータネットワークを用いて、種々の情報サービスを、一括して、又は分散して、各ユーザに提供するシステムの総称として用いられており、従来のサーバ・クライアントシステム、パーソナルな情報交換システムなども含まれている。

本発明は、上述したような圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成方法も権利対象としている。本発明に係る圃場営農マップ生成方法は、コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力するステップと、前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成するステップと、前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力するステップと、前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成するステップと、前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成するステップとからなる。

本発明によれば、コンバインを作業走行させると、倒伏穀稈位置情報及び収穫情報が生成され、そして、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを地図的に整合させるだけで、圃場営農マップが生成される。なお、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とが、共通のベースとなる地図データを用いて生成されていると、倒伏穀稈位置情報と収穫情報とを地図的に整合させることも不要となる。

コンバインの全体側面図である。 食味及び収量を測定して単位走行当たりの食味及び収量を示す収穫情報を生成する過程を説明する模式図である。 コンバインの制御系の機能を示す機能ブロック図である。 画像認識モジュールによる認識出力データの生成の流れを模式的に示す説明図である。 撮像画像から圃場営農マップを生成するまでのデータの流れを示すデータ流れ図である。 圃場営農マップの一例を示す模式図である。

以下、本発明に係る収穫機の一例としてのコンバインの実施形態を図面に基づいて説明する。この実施形態で、機体１の前後方向を定義するときは、作業状態における機体進行方向に沿って定義する。図１に符号（Ｆ）で示す方向が機体前側、図１に符号（Ｂ）で示す方向が機体後側である。機体１の左右方向を定義するときは、機体進行方向視で見た状態で左右を定義する。

図１に示すように、コンバインでは、左右一対のクローラ走行装置１０を備えた機体１の前部に横軸芯Ｘ周りで昇降操作自在に刈取部２が連結されている。機体１の後部には、機体横幅方向に並ぶ状態で脱穀装置１１と、穀粒を貯留する穀粒タンク１２とが備えられている。機体１の前部右側箇所に搭乗運転部を覆うキャビン１４が備えられ、このキャビン１４の下方に駆動用のエンジン１５が備えられている。

図１に示すように、脱穀装置１１は、刈取部２で刈り取られて後方に搬送されてくる刈取穀稈を内部に受け入れて、穀稈の株元を脱穀フィードチェーン１１１と挟持レール１１２とによって挟持搬送しながら穂先側を扱胴１１３にて脱穀処理する。そして、扱胴１１３の下方に備えられた選別部にて脱穀処理物に対する穀粒選別処理が実行され、そこで選別された穀粒が穀粒タンク１２へ搬送され、貯留される。また、詳述はしないが、穀粒タンク１２にて貯留される穀粒を外部に排出する穀粒排出装置１３が備えられている。

刈取部２には、倒伏した植立穀稈を引き起こす複数の引き起こし装置２１、引起された植立穀稈の株元を切断するバリカン型の切断装置２２、穀稈搬送装置２３等が備えられている。穀稈搬送装置２３は、株元が切断された縦姿勢の刈取穀稈を徐々に横倒れ姿勢に変更させながら、機体後方側に位置する脱穀装置１１の脱穀フィードチェーン１１１の始端部に向けて搬送する。

穀稈搬送装置２３は、切断装置２２により刈り取られた複数条の刈取穀稈を刈幅方向中央に寄せ集めながら搬送する合流搬送部２３１、寄せ集めた刈取穀稈の株元を挟持して後方に搬送する株元挟持搬送装置２３２、刈取穀稈の穂先側を係止搬送する穂先係止搬送装置２３３、株元挟持搬送装置２３２の終端部から刈取穀稈の株元を脱穀フィードチェーン１１１に向けて案内する供給搬送装置２３４等を備えている。

キャビン１４の天井部の前端に、カラーカメラを備えた撮影部７０が設けられている。撮影部７０の撮影視野の前後方向の広がりは、刈取部２の前端領域からほぼ地平線に達している。撮影視野の幅方法の広がりは、１０ｍ程度から数十ｍに達している。撮影部７０によって取得された撮影画像は、画像データ化され、コンバインの制御系に送られる。

撮影部７０は、収穫作業時に圃場を撮影する。コンバインの制御系は、撮影部７０から送られてきた画像データから倒伏穀稈を認識対象物として認識する機能を有する。図１では、正常な植立穀稈群が符号Ｚ０で示され、倒伏穀稈群が符号Ｚ２で示されている。

キャビン１４の天井部には、衛星測位モジュール８０も設けられている。衛星測位モジュール８０には、ＧＮＳＳ（global navigation satellite system）信号（ＧＰＳ信号を含む）を受信するための衛星用アンテナが含まれている。衛星測位モジュール８０による衛星航法を補完するために、ジャイロ加速度センサや磁気方位センサを組み込んだ慣性航法ユニットが衛星測位モジュール８０に組み込まれている。もちろん、慣性航法ユニットは別の場所に配置できる。図１において、衛星測位モジュール８０は、作図の便宜上、キャビン１４の天井部における後部に配置されているが、例えば、切断装置２２の左右中央部の直上方位置にできるだけ近づくように、天井部の前端部における機体中央側寄りの位置に配置されていると好適である。

このコンバインには、遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値として、穀粒の収量と食味を算出して出力する機能が備えられている。具体的には、図２で示されているように、時間経過とともに脱穀装置１１から穀粒タンク１２に供給される穀粒の量、つまり収量と、その穀粒の食味（水分やタンパクなど）が測定され、その測定結果に基づいて、評価モジュール４Ａが、作物評価値としての収量と食味を算出し、出力する。

この実施形態では、穀粒タンク１２の内に、収量測定のための収量測定ユニット１２０と食味測定（ここでは水分とタンパク成分の測定）のための食味測定ユニット１２５とが設けられている。収量測定ユニット１２０は、脱穀装置１１と穀粒タンク１２とを接続する穀粒の供給管路１３０の終端領域に設けられている。供給管路１３０の穀粒タンク内管路部分には軸心ＰＸ周りで回転するスクリューコンベヤ１３１が装備されている。スクリューコンベヤ１３１のハウジング１３２の終端は、収量測定ユニット１２０のハウジングとして利用されており、収量測定ユニット１２０の放出口１２２として機能する開口が形成されている。収量測定ユニット１２０は、スクリューコンベヤ１３１で送られてきた穀粒を放出するために軸心ＰＸ周りで回転する放出回転体１２１と、この穀粒の放出時に生じる荷重を検出するロードセル構造体１２３とを備えている。放出回転体１２１によって放出口１２２から放出される穀粒によってロードセル構造体１２３が受ける荷重は、放出回転体１２１の一回転当たりの穀粒の放出量、つまり収量と相関関係がある。

評価モジュール４Ａにおいて実行される収量算定処理では、放出回転体１２１の回転数信号とロードセル構造体１２３のロードセル信号とから、単位時間当たりの収量が算定される。さらに、この単位時間当たりの収量と走行速度とに基づいて単位走行収量が作物評価値として算定され、出力される。

食味測定ユニット１２５は、穀粒に光ビームを照射して戻ってきた光ビームを分光分析することで水分やタンパク質成分に関する測定値を求める。この実施形態では、食味測定ユニット１２５は、収量測定ユニット１２０によって放出された穀粒の少なくとも一部を受け入れる受け入れ口１２６と、受け入れた穀粒を放出する放出口１２７とを有する筒状容器１２９を備えている。さらにその筒状容器１２９にシャッタ１２８が設けられている。シャッタ１２８は、受け入れ口１２６を通じて受け入れた穀粒の一時的な貯留又は放出口１２７への穀粒の流通をその開閉によって可能にする。

評価モジュール４Ａにおいて実行される食味算定処理では、シャッタ１２８が貯留（閉）姿勢に変更され、所定量の穀粒が筒状容器１２９に貯留されると、分光測定方式の食味測定が開始され、その測定値から食味値が作物評価値として算定され、出力される。この食味測定が終了すると、シャッタ１２８が放出（開）姿勢に変更され、貯留されていた穀粒が放出される。その後すぐに、シャッタ１２８が貯留可能姿勢に戻され、次の食味算定に移行し、順次、算定された食味値が作物評価値として出力される。

収量算定処理で算定された単位走行収量は、収穫情報生成部４Ｂにおいて、機体位置算出部６６によって算出される機体位置から求められる機体１の走行軌跡と関係づけられる。これにより、収量はコンバインの収穫作業走行に伴って順次記録されていく。

食味算定処理で算定された食味値も、収穫情報生成部４Ｂにおいて、機体位置算出部６６によって算出される機体位置から求められる機体１の走行軌跡と関係づけられる。これにより、食味値はコンバインの収穫作業走行に伴って順次記録されていく。

その結果、単位走行収量と単位走行食味値とが、収穫情報として、圃場における単位走行距離（図２では添え字付きのＰで示されている）と関係付けられることになる。収穫位置は、衛星測位モジュール８０からの測位データに基づいて算出された機体位置から演算されるので、緯度経度で表す絶対方位位置や圃場座標における座標位置で表すことができる、地図上の位置である。したがって、この収穫情報から、圃場における単位走行距離当たり（結果的には、圃場の微小区画当たり）の収量と食味の分布を示す収量マップ及び食味マップの生成が可能となる。

なお、衛星測位モジュール８０からの測位データに基づいて算定される機体位置から収穫位置を求めるために、衛星測位モジュール８０のアンテナと刈取部２との距離、穀稈の刈取りからその穀粒に対する収量測定及び食味測定までの時間的な遅れ量が予め設定されている。

図３には、コンバインの機体１の内部に構築された制御系の機能ブロック図が示されている。この実施形態の制御系は、多数のＥＣＵと呼ばれる電子制御ユニットと、各種動作機器、センサ群やスイッチ群、それらの間のデータ伝送を行う車載ＬＡＮなどの配線網から構成されている。報知デバイス９１は、運転者等に作業走行状態や種々の警告を報知するためのデバイスであり、ブザー、ランプ、スピーカ、ディスプレイなどである。通信部９２は、このコンバインの制御系が、遠隔地に設置されているクラウドコンピュータシステム１００や携帯通信端末２００との間でデータ交換するために用いられる。携帯通信端末２００は、ここでは、作業走行現場における監視者（運転者も含む）が操作するタブレットコンピュータである。制御ユニット６は、この制御系の中核要素であり、複数のＥＣＵの集合体として示されている。衛星測位モジュール８０からの測位データ、及び、撮影部７０からの画像データは、配線網を通じて制御ユニット６に入力される。

制御ユニット６は、入出力インタフェースとして、出力処理部６Ｂと入力処理部６Ａとを備えている。出力処理部６Ｂは、車両走行機器群７Ａ及び作業装置機器群７Ｂと接続している。車両走行機器群７Ａには、車両走行に関する制御機器、例えばエンジン制御機器、変速制御機器、制動制御機器、操舵制御機器などが含まれている。作業装置機器群７Ｂには、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３における動力制御機器などが含まれている。

入力処理部６Ａには、走行系検出センサ群８Ａや作業系検出センサ群８Ｂなどが接続されている。走行系検出センサ群８Ａには、エンジン回転数調整具、アクセルペダル、ブレーキペダル、変速操作具などの状態を検出するセンサが含まれている。作業系検出センサ群８Ｂには、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３における装置状態及び穀稈や穀粒の状態を検出するセンサが含まれている。

制御ユニット６には、作業走行制御モジュール６０、画像認識モジュール５、データ処理モジュール５０、機体位置算出部６６、報知部６７、さらには、図２を用いて説明した評価モジュール４Ａ及び収穫情報生成部４Ｂが備えられている。

報知部６７は、制御ユニット６の各機能部からの指令等に基づいて報知データを生成し、報知デバイス９１に与える。機体位置算出部６６は、衛星測位モジュール８０から逐次送られてくる測位データに基づいて、機体１の地図座標（又は圃場座標）である機体位置を算出する。

この実施形態のコンバインは自動走行（自動操舵）と手動走行（手動操舵）の両方で走行可能である。作業走行制御モジュール６０には、走行制御部６１と作業制御部６２とに加えて、自動作業走行指令部６３及び走行経路設定部６４が備えられている。自動操舵で走行する自動走行モードと、手動操舵で走行する手動操舵モードとのいずれかを選択する走行モードスイッチ（非図示）がキャビン１４内に設けられている。この走行モードスイッチを操作することで、手動操舵走行から自動操舵走行への移行、あるいは自動操舵走行から手動操舵走行への移行が可能である。

走行制御部６１は、エンジン制御機能、操舵制御機能、車速制御機能などを有し、車両走行機器群７Ａに走行制御信号を与える。作業制御部６２は、刈取部２、脱穀装置１１、穀粒排出装置１３、穀稈搬送装置２３などの動きを制御するために、作業装置機器群７Ｂに作業制御信号を与える。

手動操舵モードが選択されている場合、運転者による操作に基づいて、走行制御部６１が制御信号を生成し、車両走行機器群７Ａを制御する。自動操舵モードが選択されている場合、自動作業走行指令部６３によって与えられる自動走行指令に基づいて、走行制御部６１は、操舵に関する車両走行機器群７Ａや車速に関する車両走行機器群７Ａを制御する。

走行経路設定部６４は、制御ユニット６、携帯通信端末２００、クラウドコンピュータシステム１００などのいずれかで作成された自動走行のための走行経路を、走行経路をメモリに展開する。メモリに展開された走行経路は、順次自動走行における目標走行経路として用いられる。この走行経路は、手動走行であっても、コンバインが当該走行経路に沿って走行するためのガイダンスのために利用することも可能である。

自動作業走行指令部６３は、より詳しくは、自動操舵指令及び車速指令を生成して、走行制御部６１に与える。自動操舵指令は、走行経路設定部６４によって走行経路と、機体位置算出部６６によって算出された自車位置との間の方位ずれ及び位置ずれを解消するように生成される。車速指令は、前もって設定された車速値に基づいて生成される。さらに、自動作業走行指令部６３は、作業制御部６２に、自車位置や自車の走行状態に応じて、作業装置動作指令を与える。

画像認識モジュール５には、撮影部７０によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力される。画像認識モジュール５は、この撮影画像における認識対象物が存在する存在領域を推定し、存在領域及び存在領域が推定された際の推定確率を含む認識出力データを、認識結果として出力する。画像認識モジュール５は、深層学習を採用したニューラルネットワーク技術を用いて構築されている。

画像認識モジュール５による認識出力データの生成の流れが、図４及び図５に示されている。画像認識モジュール５には、ＲＧＢ画像データの画素値が入力値として入力される。この実施形態では、推定される認証対象物は倒伏穀稈の存在領域(以下、倒伏穀稈領域と称する)である。したがって、認識結果としての認識出力データには、矩形で示されている倒伏穀稈領域と、その倒伏穀稈領域を推定した際の推定確率が含まれる。

図４では、推定結果は模式化されており、倒伏穀稈領域は符号Ｆ２を付与された矩形の枠で示されている。倒伏穀稈領域は、それぞれ４つのコーナ点で規定されるが、そのような各矩形の４つのコーナ点の撮影画像上の座標位置も推定結果に含まれている。もちろん、認証対象物としての倒伏穀稈が推定されなければ、倒伏穀稈領域は出力されず、その推定確率はゼロとなる。

なお、この実施形態では、画像認識モジュール５は、撮影画像において認識対象物（倒伏穀稈）が撮影部７０から遠くに位置するほど、当該認識対象物の推定確率は低減されるように内部パラメータを設定している。これにより、撮影部７０から遠く離れているために分解能が低くなっている撮影領域における認識対象物の認識を厳しくし、誤認識を低減させている。

データ処理モジュール５０は、画像認識モジュール５から出力された認識出力データを処理する。図３及び図５に示すように、この実施形態のデータ処理モジュール５０には、倒伏穀稈位置情報生成部５１と統計処理部５２とが含まれている。

倒伏穀稈位置情報生成部５１は、撮影画像が取得された時点の機体位置と認識出力データとから認識対象物の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する。認識出力データに含まれている倒伏穀稈が存在する地図上の位置は、倒伏穀稈を示す矩形の４つのコーナ点の撮影画像上の座標位置（カメラ座標位置）を、地図上の座標に変換することで得られる。

撮影部７０は、所定時間間隔、例えば０．５秒間隔で撮影画像を取得し、その画像データを画像認識モジュール５に入力するので、画像認識モジュール５も、同じ時間間隔で、認識出力データを出力する。したがって、撮影部７０の撮影視野に倒伏穀稈が入っていた場合には、通常、複数の認識出力データが同一の倒伏穀稈に対する存在領域を含むことになる。その結果、同一の倒伏穀稈に対する複数の倒伏穀稈位置情報が得られる。その際、各元データである認識出力データに含まれている推定確率、つまり倒伏穀稈位置情報に含まれる倒伏穀稈の存在領域の推定確率は、撮影部７０と倒伏穀稈との間の位置関係が相違することから、違う値となることが多い。

したがって、この実施形態では、そのような複数の倒伏穀稈位置情報を記憶しておき、記憶された複数の倒伏穀稈位置情報のそれぞれに含まれる推定確率を統計的演算する。複数の認識対象物位置情報の推定確率に対する統計的な演算を用いて、推定確率群の代表値が求められる。その代表値を用いて、複数の認識対象物位置情報を、１つの最適認識対象物位置情報に補正することができる。そのような補正の一例は、各推定確率の算術平均値又は重み平均値あるいは中間値を基準値（代表値）として求め、その基準値以上の推定確率を有する存在領域の論理和を求め、それを最適存在領域とする倒伏穀稈補正位置情報を生成することである。もちろん、これ以外の統計的演算を用いて信頼性の高い１つの倒伏穀稈位置情報を生成することも可能である。

このようにして求められた倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を用いることで、倒伏穀稈の認識時において、それぞれ予め設定されている走行作業制御や警告報知が行われる。

評価モジュール４Ａは、上述したように、食味算定処理を通じて穀粒の食味値（作物評価値）を算定し、収量算定処理を通じて穀粒の収量（作物評価値）を算定する。評価モジュール４Ａから作業走行の進行とともに逐次出力される食味値及び収量は、収穫情報生成部４Ｂに与えられる。収穫情報生成部４Ｂは、逐次与えられる食味値及び収量を機体１の走行軌跡と関係付けて記録することで、収穫情報を生成する。

この実施形態では、収穫情報生成部４Ｂで生成された収穫情報と、倒伏穀稈位置情報生成部５１で生成された倒伏穀稈位置情報とは、通信部９２を通じて、クラウドコンピュータシステム１００にアップロードされる。クラウドコンピュータシステム１００には、倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部１０１が構築されている。

図６に、圃場営農マップの一例が模式的に示されている。この圃場営農マップには、圃場に設定された微小区画に倒伏穀稈の存在領域（斜線で示されている）を割り当てた倒伏穀稈マップ、同じ微小区画に収量（ｑ１１、・・・で示されている）を割り当てた収量マップ、同じ微小区画に食味値（ｗ１１、・・・で示されている）を割り当てた食味マップが含まれている。この圃場営農マップでは、さらに同じ微小区画での、次回の施肥量（ｆ１１、・・・で示されている）が記録されている施肥計画マップが含まれている。なお、図６の例では、各マップにおける微小区画は同じサイズの区画が用いられているが、それぞれ異なるサイズの区画を用いてもよい。

施肥計画マップの生成に必要となる同じ微小区画での肥料の種類とその施肥量の算定では、倒伏穀稈が、主に肥料過多で生じることから、穀粒の生育がある程度抑制されるように、倒伏穀稈の存在領域、及び倒伏穀稈の存在領域における収量や食味値が参照される。

肥料の種類とその施肥量の算定は、コンピュータソフトウエアで自動的に行ってもよいし、営農家が営農マップを見ながら自ら行ってもよい。また、コンピュータソフトウエアが算定する施肥量を営農家が修正するような半自動方式を採用してもよい。

なお、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。

〔別実施の形態〕
（１）上述した実施形態では、画像認識モジュール５が認識する認識対象物として倒伏穀稈が設定されていたが、その他の認識対象物、例えば、植立穀稈より高く伸びた雑草群や人物などの障害物も追加的に設定されてもよい。その際には、作業走行制御モジュール６０は、雑草群や障害物の認識に応答して、必要な制御を行うように構成される。
（２）上述した実施形態では、画像認識モジュール５は、深層学習タイプのニューラルネットワーク技術を用いて構築されている。これに代えて、その他の機械学習技術を用いて構築された画像認識モジュール５が採用されてもよい。
（３）上述した実施形態では、画像認識モジュール５、データ処理モジュール５０、評価モジュール４Ａ、収穫情報生成部４Ｂは、コンバインの制御ユニット６に組み込まれていたが、その一部又は全部は、コンバインから独立した制御ユニット、例えば、携帯通信端末２００などに構築可能である。
（４）図３で示された各機能部は、主に説明目的で区分けされている。実際には、各機能部は他の機能部と統合してもよいし、又はさらに複数の機能部に分けてもよい。

本発明は、圃場を撮影する機能と機体位置を算出する機能とを有する収穫機であれば、稲や小麦等を収穫するコンバインだけでなく、トウモロコシなど他の農作物を収穫するコンバインや、ニンジンなどを収穫する収穫機にも適用可能である。

１ ：機体
２ ：刈取部
４Ａ ：評価モジュール
４Ｂ ：収穫情報生成部
５ ：画像認識モジュール
５０ ：データ処理モジュール
５１ ：倒伏穀稈位置情報生成部
５２ ：統計処理部
５７ ：機体位置算出部
６ ：制御ユニット
６Ａ ：入力処理部
６Ｂ ：出力処理部
６０ ：作業走行制御モジュール
６１ ：走行制御部
６２ ：作業制御部
６３ ：自動作業走行指令部
６４ ：走行経路設定部
６６ ：機体位置算出部
７０ ：撮影部
８０ ：衛星測位モジュール
９１ ：報知デバイス
１２０ ：収量測定容器
１２５ ：食味測定容器
１００ ：クラウドコンピュータシステム
１０１ ：圃場営農マップ生成部
２００ ：携帯通信端末

Claims (4)

1. 圃場を走行しながら農作物を収穫するコンバインであって、
   衛星測位モジュールからの測位データに基づいて機体の地図座標である機体位置を算出する機体位置算出部と、
   前記機体に設けられ、収穫作業時に前記圃場を撮影する撮影部と、
   前記撮影部によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力され、前記撮影画像における倒伏穀稈領域を推定し、推定された前記倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力する画像認識モジュールと、
   遂次収穫される前記農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力する評価モジュールと、
   前記撮影画像が取得された時点の前記機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成する倒伏穀稈位置情報生成部と、
   前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成する収穫情報生成部と、
   を備えたコンバイン。
2. 前記作物評価値には、収量又は食味あるいはその両方が含まれている請求項１に記載のコンバイン。
3. 前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成する圃場営農マップ生成部が機体内部の制御系に、又はクラウドコンピュータシステムに構築されている請求項１又は２に記載のコンバイン。
4. コンバインに設けられた撮影部によって取得された撮影画像に基づいて推定された倒伏穀稈領域を示す認識出力データを出力するステップと、
   前記撮影画像が取得された時点の機体位置と前記認識出力データとから前記倒伏穀稈領域の地図上の位置を示す倒伏穀稈位置情報を生成するステップと、
   前記コンバインが圃場を作業走行することで遂次収穫される農作物を評価して得られた単位走行当たりの作物評価値を出力するステップと、
   前記農作物を収穫した時点の前記機体位置と前記作物評価値とから収穫情報を生成するステップと、
   前記倒伏穀稈位置情報と前記収穫情報とを地図的に整合して、圃場営農マップを生成するステップと、
   からなる圃場営農マップ生成方法。

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