本論文では、温室で栽培されている多数のトマト株の画像を自動収集するロボットを用いてトマトの茎径を自動計測する実現するための画像解析手法を提案している。 トマトは世界で最も栽培されている野菜で、その生育状況を把握するために、週に1回程度、数カ所の株に対して茎径等の測定が手動で行わい管理することが一般的である。しかし、この作業は非常に手間がかかり、圃場のごく一部のデータしか得られない。 本研究では、深層学習による画像中からの物体検出技術を応用することでトマトの生長点・茎を検出し、生長点に繋がる茎の幅を計測することで茎径を計測する手法を提案する。毎日のデータに対してこれを行うことで、圃場の全体的な生育状況の変化を捉えることが可能であると考えられる。