植物葉撮影用光学系が台湾で実用新案登録されました。
植物葉撮影用の光学系が台湾で実用新案登録されました。カンキツグリーニング病は台湾でも確認されています。 台湾の他にも、中国及びヨーロッパを初めとする世界の農業国に順次出願しております。
令和６年植物病理学会大会に登壇しました。
２０２４年３月１３日から１５日にかけて、仙台国際センターにて開催された日本植物病理学会に登壇しました（講演番号：417）。 弊社が開発した光学系で葉を撮影し、それを機械学習させて作った判別AIによって病害かどうか判定する […]
人工知能の特許が権利化されました。
植物葉の画像を機械学習させて病害を含む生育状況の判別AIを生成する特許です。 前処理として特定の色演算を最適化することで、判別AIの精度を向上させることが出来ます。 カンキツグリーニング病に関しては、最高で９５％の精度で […]
AI Worldに出展致しました。
東京ビッグサイトにて２月２０～２２日に開催されたAI Worldに出展させて頂きました。 弊社が開発したAIテンプレートソフトウェア”AI Image Classification”をメインに展示しました。 百件以上のご […]
農業WEEKに出展しました。
１０月１１日～１３日にかけて幕張メッセで開催された農業WEEKのスマート農業展に出展しました（ブース番号6-40）。 半小間という最小規模での出店でしたが、3日間で１００組以上の方々に弊社の光学系とそのAIソリューション […]
弊社開発の光検出器が、実用新案登録されました。
弊社開発の植物観察用光検出器が実用新案登録されました。 https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1800/PU/JP-3242818/1D3DD7C5CCC98853E3D8C86191EF […]
弊社出願「植物の黄化情報取得方法、コンピュータプログラム、植物の黄化情報取得装置及び植物の黄化情報取得システム」が特許成立しました。
弊社のソフトウェア"Detect Etiolation"のアルゴリズムが特許査定を受けました。 〇 特殊な光源や光学系を用いなくても導入可能 〇 植物の葉の画像データは一般に数MB級のデータですが、"Detect Eti […]
製品紹介を更新しました。
弊社の開発したソフトウェアとハードウェアの紹介と解説をしています。 持続可能な社会の実現や、自然と生物多様性の保護・保全が重要であることは昨今特に強調されています。 その一つの本質は「植物の保全」なのではないでしょうか。 […]
弊社出願「光学検出装置及び該光学検出装置を備えたシステム」が特許成立しました。
前年に権利化した光学検出装置を、植物の「葉」に利用したものです。実験検証の結果、葉のクロロフィル濃度の低下を、より分かりやすくイメージングすることに成功しました。クロロフィル低下＝黄化の早期発見は、農産物の収穫量向上にも […]