当研究室の研究員（当時）Liらの論文がThe Horticulture Journalで早期公開されました。

屋外でのブドウ果実の成長観察は、照明条件の変化や遮蔽、撮影角度の違いにより、高頻度かつ非破壊で正確に測定することが難しいという課題があります。本研究では、果実の相対的な成長動態に着目した解析パイプラインを開発しました。本手法では、物体検出モデル（YOLOv8）による果実検出に加え、サイズ換算、外れ値除去や移動平均による前処理、さらにスムージング処理（F-smoothed）を組み合わせています。最終的に、成長過程を特徴づけるため、ダブルシグモイド関数によるモデル化を行いました。

YOLOv8モデルは高い検出性能を示し、また、画像から推定した果実サイズは実測値と高い一致を示しました。さらに、本手法により得られた成長曲線は生物学的に妥当なパターンを示し、果実の発育段階のタイミングを明確に捉えることができました。これらの情報は、圃場での観察時期や収穫時期の判断、品質分析のためのサンプリング設計に直接活用可能です。本研究は、小型カメラと一般的な計算環境のみで実施可能であり、実圃場における非破壊・高頻度な成長モニタリングの実用的手法として期待されます。

Monitoring the growth of grape berries under field conditions is challenging due to uncontrolled lighting, occlusion, and variations in viewing angles, making high-frequency and non-destructive measurements difficult. In this study, we developed an analysis pipeline focusing on relative growth dynamics rather than absolute size measurements.

The proposed method integrates berry detection using a YOLOv8-based object detection model, size conversion, preprocessing steps such as outlier removal and moving averages, and a smoothing procedure (F-smoothed). Finally, a double-sigmoid function is applied to model the growth process and extract key developmental phases.

The YOLOv8 model demonstrated high detection performance. In addition, berry sizes estimated from images showed strong agreement with manual measurements. The resulting growth curves exhibited biologically plausible patterns and enabled clear identification of developmental stage timing.

These temporal indicators are directly applicable to field management decisions, such as scheduling observations and determining optimal harvest timing, as well as designing sampling strategies for quality analysis. This approach requires only a handheld camera and standard computational resources, making it a practical solution for high-frequency, non-destructive growth monitoring under real field conditions.

論文タイトル：

Monitoring Relative Grape Berry Growth in the Field with YOLOv8 and Biology-informed Smoothing

著者：Jixiao Li, Teruo Sone, Xiangji Meng, Kentaro Hirayama, Minoru Ikuta, Yoshihisa Inose, Yoichiro Hoshino

掲載誌：The Horticulture Journal

DOI：https://doi.org/10.2503/hortj.SZD-110