CN117881956A - 雌雄判定装置以及雌雄判定方法 - Google Patents

雌雄判定装置以及雌雄判定方法 Download PDF

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Abstract

在雌雄判定装置(100)中，构成为包含：对从孵蛋开始的规定期间内的各鸡蛋照射规定波长的光的照射机构；进行被执行了所述照射的各鸡蛋的拍摄的拍摄机构；将关于所述各鸡蛋各自的雌雄进行其他方式判定的结果、以及通过关于该鸡蛋的所述拍摄得到的图像数据作为学习数据，生成雌雄判定模型的机构；以及关于新的雌雄判定的对象鸡蛋，将由所述照射机构和所述拍摄机构得到的图像数据输入到所述雌雄判定模型，从而进行所述对象鸡蛋的雌雄判定的机构。

Description

雌雄判定装置以及雌雄判定方法
技术领域
本发明涉及雌雄判定装置以及雌雄判定方法。
背景技术
取卵鸡在孵化后(孵蛋后第二十一天)通过羽毛鉴别进行雌雄判定。作为判定的结果，通常对雄进行杀灭处理。近年来，推定在日本国内每年有1亿只，在全世界有60亿只雄雏被进行杀灭处理。从动物福利(Animal Welfare)的观点出发，对孵化后的雄雏进行杀灭处理成为较大的问题。
因此，作为孵化前的雌雄判定方法，已知有如下方法：在孵蛋后约第九天的蛋中使用激光在蛋壳上形成0.3mm以下的孔，经由该孔采集尿膜液，通过比色法检测尿膜液中的硫酸雌酮来判定雌雄。
例如，在专利文献1中，作为判定蛋的状态的方法，示出了包含照射具有400～1500nm的范围的波长、约0.5～约500皮秒的范围的振幅、以及约0.1～约100mJ的范围的强度的多个光脉冲的工序、检测多个光脉冲的至少一部分的反射光的工序、以及对检测到的反射光进行分析而分类为至少一个性别的工序的技术。
另外，在专利文献2中，作为检测鸡蛋的当前状态的非侵入方法，示出了以下技术，该技术包含：使用高光谱摄像机测定与鸡蛋的反射光或透过光对应的至少一个规定的波长的光量，从而得到试验测定图像的工序；将试验测定图像与对照的测定图像进行比较的工序；使用该高光谱摄像机，得到至少一个规定的波长区域的鸡蛋的光谱的工序；使用神经网络算法对光谱进行比较的工序；以及使用比较的结果评价鸡蛋的当前状态的工序。
进而，在专利文献3中示出了一种种蛋的非破坏检查装置，其具备：光照射部，向种蛋照射光；光检测部，检测透过了所述种蛋的光的强度；以及性别判别部，基于从孵蛋开始经过了规定期间的第一时间点的透过了所述种蛋的光的强度，进行前判别。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：美国专利第10,705,066号说明书
专利文献2：美国专利第9,435,732号说明书
专利文献3：日本专利第6723597号公报
发明内容
发明所要解决的课题
如上所述，已知在孵化前进行鸡蛋的雌雄判定的方法。然而，在以往的雌雄判定方法中存在几个课题。例如，在蛋壳上形成孔而采集尿膜液来进行雌雄判定的方法的情况下，由于孔的形成和/或尿膜液的采集，该鸡蛋的孵化率有可能降低。
另一方面，专利文献1～3所示的技术能够通过非破坏的分光学机构进行雌雄判定。然而，在专利文献1所记载的方法的情况下，需要遍及从可见光区域到近红外光区域的广波长区域进行光脉冲的照射以及反射光的检测，担心实施需要较长时间。另外，在专利文献2所记载的方法的情况下，需要基于高光谱摄像机的测定、以及基于神经网络算法的处理这样的特殊的手段，因此担心导入、实施所需的成本变得过大。
另外，无论是哪一种非破坏的方法，在孵蛋后第七天之前都难以进行高精度的雌雄判定。在鸡的情况下，在孵蛋后第七天以后，胚胎获得痛觉，因此，即使采用非破坏的现有技术，其结果是，基于动物福利的观点的问题也不会消除。即，未确立孵蛋的初始阶段的雌雄判定方法。
因此，本发明的目的在于提供一种能够在孵蛋早期非破坏地实施高精度的雌雄判定的技术。
用于解决课题的手段
解决上述课题的本发明的雌雄判定装置的特征在于，具备：对从孵蛋开始的规定期间内的各鸡蛋照射规定波长的光的照射机构；进行被执行了所述照射的各鸡蛋的拍摄的拍摄机构；将关于所述各鸡蛋各自的雌雄进行其他方式判定的结果、以及关于该鸡蛋的所述拍摄得到的图像数据作为学习数据，生成雌雄判定模型的机构；以及关于新的雌雄判定的对象鸡蛋，将由所述照射机构和所述拍摄机构得到的图像数据输入到所述雌雄判定模型，从而进行所述对象鸡蛋的雌雄判定的机构。
另外，本发明的雌雄判定方法的特征在于，执行：对从孵蛋开始的规定期间内的各鸡蛋照射规定波长的光的照射工序；进行被执行了所述照射的各鸡蛋的拍摄的拍摄工序；将关于所述各鸡蛋各自的雌雄进行其他方式判定的结果、以及通过关于该鸡蛋的所述拍摄得到的图像数据作为学习数据，生成雌雄判定模型的工序；以及关于新的雌雄判定的对象鸡蛋，将由所述照射工序和所述拍摄工序得到的图像数据输入到所述雌雄判定模型，从而进行所述对象鸡蛋的雌雄判定的工序。
发明效果
根据本发明，能够在孵蛋早期非破坏地实施高精度的雌雄判定。
附图说明
图1是表示本实施方式中的雌雄判定系统的构成例的图。
图2是表示本实施方式中的雌雄判定装置的构成例的图。
图3是表示本实施方式中的图像收集服务器的构成例的图。
图4是表示本实施方式的学习数据DB的构成例的图。
图5是表示本实施方式的阈值参数的构成例的图。
图6是表示本实施方式的判定方法设定参数的构成例的图。
图7是表示本实施方式的判定结果DB的构成例的图。
图8A是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。
图8B是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。
图9是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。
图10是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。
图11是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。
具体实施方式
<雌雄判定系统的构成例>
以下，使用附图详细说明本发明的实施方式。图1是表示本实施方式的包含雌雄判定装置10的雌雄判定系统10的构成例的图。图1所示的雌雄判定系统10除了雌雄判定装置100之外，还由载置鸡蛋1并承担孵蛋处理的孵蛋托盘2、光源11、可见光摄像机12、光源11、终端150以及图像收集服务器200构成。
根据这样的构成的雌雄判定系统10、或根据雌雄判定装置100，能够在孵蛋早期非破坏地实施高精度的雌雄判定。
在如图1所示的系统构成中，鸡蛋1是成为雌雄判定的对象的鸡蛋。该鸡蛋1载置于孵蛋器的孵蛋托盘2，在适当的条件下进行管理。载置于孵蛋托盘2的鸡蛋1受到光源11的适当波长的光的照射。
光源11例如是包含LED(Light Emitting Diode：发光二极管)元件的发光单元。作为该光源11发出的光，设想可见光(可见光摄像机12的摄像元件能够捕捉的光)并且例如520nm左右的波长的光。但是，这样的波长是一个例子，只要是通过可见光摄像机12能够拍摄的光就不作限定。
此外，作为光源11的其他例子，能够设想从由卤素灯、EverGlo陶瓷构成的组中选择的光照射元件。
另一方面，在鸡蛋1中产生的、光源11的光的反射光由可见光摄像机12的摄像元件捕捉。即，可见光摄像机12进行鸡蛋1的拍摄。作为摄像元件，例如采用CCD(Carge CoupledDevice，电荷耦合器件)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)即可，但并不限定于此。
另外，将本实施方式的雌雄判定系统10中的成为所述的雌雄判定对象的鸡蛋1设为从孵蛋开始六天以内的鸡蛋。在认为鸡蛋1中的胚胎获得痛觉的、从孵蛋开始第七天之前，即鸡蛋1(包含在鸡蛋1中生长的胚胎、之后的雏鸟的概念)感到疼痛之前，实施雌雄判定从动物福利的观点出发是非常有意义的。
另一方面，如图1所示，本实施方式的雌雄判定装置100经由网络5与终端150以及图像收集服务器200以能够通信的方式连接。因此，也可以将它们统称为雌雄判定系统10。
本实施方式的雌雄判定装置100可以说是如上所述从雌雄判定系统10的构成装置等适当地取得信息，对载置于孵蛋托盘2的鸡蛋1进行雌雄判定的服务的提供装置。
另一方面，终端200是通过与本实施方式的雌雄判定装置100不同的算法进行高精度的雌雄判定的装置或负责人的终端。具体而言，能够设想个人计算机、智能手机、平板终端等。对进行该高精度的雌雄判定的算法在后面叙述。
另外，图像收集服务器200是从可见光摄像机12(或其控制系统等)取得由该可见光摄像机12进行的鸡蛋1的拍摄而得到的图像数据，并与该可见光摄像机12、拍摄条件等属性信息相关联地进行存储、管理的服务器。
每当从可见光摄像机12得到图像数据时，该图像收集服务器200立即或在一定期间内进行取得、存储，每次完成取得、存储，将得到的图像数据经由网络5向雌雄判定装置100分发。
<硬件构成：雌雄判定装置>
另外，构成本实施方式的雌雄判定系统10的雌雄判定装置100的硬件构成如图2所示。
即，雌雄判定装置100具备储存器101、存储器103、CPU104以及通信装置105。另外，雌雄判定装置100也可以还包含所述的光源11和可见光摄像机12。
其中，储存器101由SSD(Solid State Drive：固态驱动器)、硬盘驱动器等适当的非易失性存储元件构成。
另外，存储器103由RAM等易失性存储元件构成。
另外，CPU 104是通过将储存器101中保持的程序102读出到存储器103等来执行，进行装置自身的统一控制，并且进行各种判定、运算以及控制处理的CPU。
另外，设想通信装置105与网络5连接并承担与终端150、图像收集服务器200之间的通信处理的网络接口卡等。
此外，在雌雄判定装置100为独立机器的情况下，优选还具备受理来自用户的键输入、声音输入的输入装置、以及进行处理数据的显示的显示器等输出装置。
另外，在储存器101内，除了用于安装作为本实施方式的雌雄判定装置100所需的功能的程序102之外，还至少存储有学习数据DB1013、判定结果DB1014、阈值参数1015、判定方法设定参数1016。其中，关于这些数据库、参数的详细情况将后述。
另外，程序102包含模型制作引擎1011以及雌雄判定模型1012。详细内容将在后面叙述，模型制作引擎1011成为将关于大量鸡蛋的拍摄数据(图像数据或其条件等)和成为该拍摄对象的鸡蛋的标签(雌雄任一者的判定结果)作为学习数据执行机器学习，生成进行鸡蛋1的雌雄判定的雌雄判定模型1012的引擎。另外，雌雄判定模型1012是由所述的模型制作引擎1011制作的模型。
<硬件构成：图像收集服务器>
另外，本实施方式的图像收集服务器200的硬件构成如图3所示。即，图像收集服务器200具备储存器201、存储器203、CPU204以及通信装置205。
其中，储存器201由SSD(Solid State Drive：固态驱动器)、硬盘驱动器等适当的非易失性存储元件构成。
另外，存储器203由RAM等易失性存储元件构成。
另外，CPU 204是通过将储存器201中保持的程序202读出到存储器203等来执行，进行装置自身的统一控制，并且进行各种判定、运算以及控制处理的CPU。
另外，设想通信装置205与网络5连接并承担与雌雄判定装置100之间的通信处理的网络接口卡等。
另外，在储存器201内，除了用于安装作为本实施方式的图像收集服务器200所需的功能的程序202之外，还至少存储有拍摄图像DB2011。其中，关于该拍摄图像DB2011的详细情况在后面叙述。
<数据构成例>
接着，对本实施方式的雌雄判定装置100使用的各种信息进行说明。图4表示本实施方式中的学习数据DB1013的一例。
本实施方式的学习数据DB1013是将从图像收集服务器200分发的图像数据与关于作为该图像数据的被摄体的鸡蛋而得到的雌雄判定结果(从终端150得到的结果)相关联，作为机器学习中的学习用数据即模型制作引擎1011的学习数据进行存储、管理的数据库。
该学习数据DB1013例如将序列号作为关键字，孵蛋开始日、孵蛋天数、蛋的种类、文件名、摄像机、光源、光的强度、温度以及湿度这样的数据成为关联记录的集合体。
其中，孵蛋天数是从孵蛋开始日起的经过天数。另外，蛋的种类表示对象鸡蛋的壳是白色还是红色。另外，文件名表示关于该鸡蛋通过可见光摄像机的拍摄得到的图像数据的名称(或其存储地)。
另外，摄像机配置在孵蛋器的孵蛋托盘2的周围，表示进行孵蛋托盘2上的鸡蛋的拍摄的摄像机的识别信息。
另外，光源表示孵蛋托盘2上的鸡蛋的拍摄所使用的光源的识别信息。另外，光的强度表示所述光源照射的光的强度。另外，温度表示拍摄时的孵蛋托盘2附近的温度，湿度表示该区域的湿度。
另外，雌雄判定是终端150的操作者等输入的高精度的雌雄判定的结果。该雌雄判定的详细情况后述。
图5表示本实施方式中的阈值参数1015的一例。本实施方式的阈值参数1015是指定多个模式的拍摄方法和拍摄日，并规定与该模式分别相关的针对鸡蛋1的判定阈值以及加权的值。
这样的阈值参数1015由拍摄/数据采集方法、日期、雌判定阈值以及加权的各值构成。其中，拍摄/数据采集方法表示可见光摄像头的种类。另外，日期是指定在孵蛋开始后第几天进行拍摄的值。
另外，雌判定阈值是在雌雄判定模型1012的置信度为雌判定阈值以上的结果的情况下判定为雌的阈值。另外，加权是后述的综合判定中的加权判定的值(单位为％)。
所述的雌判定阈值能够变更，通过这样运用，能够实现本系统对动物福利的贡献和经济性的效果的共存。例如，通过将雌判定阈值设定得比一定基准低，即使在判定为雌的鸡蛋1中混有雄的鸡蛋的可能性为一定程度以上，也能够应对想要尽快确定雌雄这样的需求。
或，通过将雌判定阈值设定得比一定基准高，即使存在需要一些天数(但是是从孵蛋开始六天以内)的可能性，也能够应对想要将在判定为雌的鸡蛋1中混入雄的鸡蛋的可能性抑制得非常低这样的需求。
另外，通过进行将加权的值运用为：例如，从孵蛋开始不久的期间(例如到第三天为止)的雌雄判定结果的加权值小于其以后的期间(例如第四天以后到第六天)的雌雄判定结果的加权值，能够进行更重视精度的大小的雌雄判定。
图6表示本实施方式中的判定方法设定参数1016的一例。本实施方式的判定方法设定参数1016是规定在雌雄判定装置100中执行的雌雄判定算法的值。
该判定方法设定参数1016由序列号、设定值以及默认值构成。其中，设定值表示在雌雄判定中使用的用户指定的算法。在图的例子中，设定了“综合判定(加权判定)”的值。该算法例如基于指定的全部拍摄日的雌雄判定结果和阈值参数1015的“加权”的值进行雌雄判定。
除此之外，还可以设想即时判定(如果在哪个拍摄日出现雄判定，则将该鸡蛋决定为雄的鸡蛋)、综合判定(多数决)这样的算法。综合判定(多数决)的算法例如对指定的全部拍摄日的雌雄判定结果取多数决，确定该鸡蛋的雌雄。
另外，图7表示本实施方式中的判定结果DB1014的构成例。该判定结果DB1014是存储了本实施方式的雌雄判定装置100的雌雄判定模型1012进行的鸡蛋1的雌雄判定结果的数据库。
该判定结果DB1014由包含序列号、批号、对象鸡蛋、拍摄/数据采集方法1……拍摄/数据采集方法n以及最终判定的各值的记录构成。
其中，批次编号是对象鸡蛋所属的批次的识别信息。另外，对象鸡蛋是表示孵蛋在孵蛋托盘2上的位置的值，例如表示孵蛋托盘2的层数、该层的孵蛋托盘2上的鸡蛋1的配置坐标(与坐标空间中的坐标值相同的概念)。
另外，拍摄/数据采集方法栏的值是关于表示通过在与图5的阈值参数1015中的拍摄/数据采集方法的各栏的值对应的条件下的拍摄得到的图像数据，雌雄判定模型1012作出的雌雄判定的结果的值。
另外，最终判定栏的值是表示通过即时判定或综合判定这样的雌雄判定的算法进行的最终判断的结果的值。
<流程例：模型制作>
以下，基于附图对本实施方式的雌雄判定方法的实际顺序进行说明。与以下说明的雌雄判定方法对应的各种动作通过雌雄判定装置100读出到存储器等并执行的程序来实现。并且，该程序由用于进行以下说明的各种动作的代码构成。
图8A是表示本实施方式中的雌雄判定方法的流程例的图。在此，首先对雌雄判定模型1012的生成流程进行说明。
在该情况下，雌雄判定装置100例如通过控制光源11，对孵蛋托盘2上的鸡蛋照射规定波长的光(s1)。该光的波长如上所述。
接着，雌雄判定装置100通过作为光源11的照射的结果而光透过鸡蛋或在鸡蛋内反射，检测向鸡蛋外放出的光(s2)。该检测例如由光检测元件执行。该光检测机构由从由硅、PbS(硫化铅)、InGaAs(铟镓砷)及砷化物组成的组中选择的光检测元件构成。
另外，在该检测时，雌雄判定装置100通过分光设备取得检测到的光的可见以及近红外光谱。
另外，雌雄判定装置100控制可见光摄像机12，执行对于所述鸡蛋的拍摄(s3)，将图像数据存储到图像收集服务器200。或，可见光摄像机12将拍摄到的鸡蛋的图像数据存储于图像收集服务器200(s4)。
接着，雌雄判定装置100基于到此为止得到的鸡蛋的图像数据、可见光谱以及近红外线光谱，判定该鸡蛋的雌雄(s5)。这里的判定结果被存储在学习数据DB1013中的“雌雄判定”栏中。
在该情况下，雌雄判定装置100基于可见以及近红外光谱中的1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据，判定该鸡蛋的雌雄。
这样的基于可见以及近红外光谱的雌雄判定的方法的详细情况如下所述，由光照射工序、光检测工序、光谱取得工序以及雌雄判定工序组成。
其中，光照射工序是对鸡蛋1照射具有属于可见光区域到近红外光区域的波长的光的工序。在此，“可见光”是具有属于400～900nm的波长区域的波长的光，其中包含相当于可见光的400～750nm的波长区域。另外，“近红外光”是指具有属于900～2500nm的波长区域的波长的光。
例如，“具有属于可见光区域到近红外光区域的波长的光”是指具有属于400～2500nm的波长区域的波长的光。
本工序中照射的光(以下，也记载为“照射光”)优选具有属于400～2500nm的波长区域的波长，更优选具有属于400～900nm的范围及170～2500nm的范围的波长区域的波长。
照射光可以是连续地具有属于所述范围的波长区域的全部波长的光，也可以是具有属于该范围的波长区域的一部分的波长(例如特定的波长)的光。通过照射具有属于所述范围的波长区域的波长的光，在以下说明的雌雄判定工序中，能够进行高精度的雌雄判定。另外，通过选择性地照射具有特定的波长、例如属于400～900nm的范围以及1700～2500nm的范围的波长区域的波长的光，能够缩窄波长扫描范围，缩短实施本工序所需的时间。
在本工序中，照射光能够从各种方向对鸡蛋进行照射。例如，在一个实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面正交的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的上方以经过动物极或胚胎的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为0～50°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线平行的方向)照射的光(以下，也记载为“第一实施方式”)。
在另一实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的侧方以经过动物极或胚胎的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为0～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的水平面平行的面上与该长轴线正交的方向)照射的光(以下，也记载为“第二或第四实施方式”)。
在另一实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的上方以经过动物极或胚胎的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向)照射的光(以下，也记载为“第三或第六实施方式”)。
在另一实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的下方以经过动物极或胚胎的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向)照射的光(以下，也记载为“第五实施方式”)。
在优选的第一实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面正交的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的上方以经过动物极或胚胎的方式，向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线平行的方向照射的光。
在优选的第二或第四实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的侧方以经过动物极或胚胎的方式，向在与包含该长轴线的水平面平行的面上与该长轴线正交的方向照射的光。
在优选的第三或第六实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的上方以经过动物极或胚胎的方式，向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向照射的光。
在优选的第五实施方式中，相对于以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋，照射光是从该鸡蛋的下方以经过动物极或胚胎的方式，向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向照射的光。
在所述例示的各实施方式中，优选利用检卵器事先确认鸡蛋的动物极或胚胎的位置，以使动物极或胚胎成为照射光的入射方向的方式配置鸡蛋。通过以照射光经过动物极或胚胎的方式实施本工序，能够在以下说明的各工序中得到动物极或胚胎中包含的血液和/或各种成分的信息，高精度地进行雌雄判定。
在本实施方式中，“平行”、“垂直”以及“正交”是指直线和/或面处于完全或大致平行、垂直或正交的位置关系。
通常，为了将鸡蛋1与照射光的配置设为所述说明的位置关系，在固定鸡蛋的状态下实施本工序。因此，在本工序中，为了使鸡蛋成为所述的配置，优选使用孵蛋托盘2。在使用孵蛋托盘2的情况下，鸡蛋例如载置于孵蛋托盘2的上表面。
在本实施方式中，“以经过动物极或胚胎的方式”和“以经过蛋黄的方式”是指，光通过鸡蛋内的动物极或胚胎、或蛋黄的至少一部分。
通过动物极或胚胎那样的位置是指例如从鸡蛋的锐端部起15～30mm的范围、典型地为17～25mm的范围。另外，通过蛋黄那样的位置是指例如从鸡蛋的锐端部起20mm～60mm的范围、典型地为27～52mm的范围。
本工序优选通过在收容鸡蛋和孵蛋托盘的收容部件的内部照射光来实施。收容部件优选为像暗箱那样能够实质上遮断外部的光的部件。通过在收容部件的内部实施本工序，能够实质上抑制外部的光的影响，以更高精度进行雌雄判定。
另外，在光检测工序中，有时所述的将通过在光照射工序中照射的光透过鸡蛋1而向鸡蛋外放出的光记载为“透过光”，将通过在光照射工序中照射的光在鸡蛋内反射而向鸡蛋外放出的光记载为“反射光”。
透过光以及反射光能够基于光照射工序中的光的照射位置以及本工序中的光的检测位置的组合来选择，但难以将透过光以及反射光相互严格地分离。因此，在本实施方式中，透过光可以以一定的比例包含反射光，反射光也可以以一定的比例包含透过光。
另外，在本实施方式中，有时将检测放出到鸡蛋外的透过光来进行雌雄判定的实施方式记载为“透过法”，将检测放出到鸡蛋外的反射光来进行雌雄判定的实施方式记载为“反射法”。
本工序中检测的透过光或反射光优选具有属于400～2500nm的波长区域的波长，更优选具有属于400～900nm的范围及1700～2500nm的范围的波长区域的波长。
透过光或反射光可以是连续地具有属于所述范围的波长区域的全部波长的光，也可以是具有属于所述范围的波长区域的一部分的波长(例如特定的波长)的光。
通过检测具有属于所述范围的波长区域的波长的透过光或反射光，在以下说明的雌雄判定工序中，能够高精度地进行雌雄判定。另外，通过选择性地检测具有特定的波长、例如属于400～900nm的范围以及1700～2500nm的范围的波长区域的波长的透过光或反射光，能够缩窄波长扫描范围，缩短实施本工序所需的时间。
在本工序中，能够检测相对于鸡蛋向各种方向放出的光。例如，在一个实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面正交的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的侧方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与该长轴线正交的水平面上与该长轴线正交的方向)放出的光(透过光)(以下，也记载为“第一实施方式”)。
在另一实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的下方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向)放出的光(透过光)(以下，也记载为“第二或第三实施方式”)。
在另一实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的侧方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为0～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的水平面平行的面上与该长轴线正交的方向)放出的光(以下，也记载为“第四实施方式”)。
在另一实施方式中，检测到的光是通过在以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋的内部反射而向该鸡蛋的下方放出的光(反射光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上相对于该长轴线为45°的方向)放出的光(反射光)(以下，也记载为“第五实施方式”)。
在另一实施方式中，检测到的光是通过在以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋的内部反射而向该鸡蛋的上方放出的光(反射光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向任意的方向(例如，相对于该长轴线为40～90°的范围的方向，特别是在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向)放出的光(反射光)(以下，也记载为“第六实施方式”)。
在优选的第一实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面正交的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的侧方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向在与该长轴线正交的水平面上与该长轴线正交的方向放出的光(透过光)。
在优选的第二或第三实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的下方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向)放出的光(透过光)。
在优选的第四实施方式中，检测到的光是通过透过以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋而向该鸡蛋的侧方放出的光(透过光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向在与包含该长轴线的水平面平行的面上与该长轴线正交的方向放出的光。
在优选的第五实施方式中，检测到的光是通过在以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋的内部反射而向该鸡蛋的下方放出的光(反射光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上相对于该长轴线为45°的方向放出的光(反射光)。
在优选的第六实施方式中，检测到的光是通过在以连结钝端部和锐端部的长轴线与水平面平行的方式配置的鸡蛋的内部反射而向该鸡蛋的上方放出的光(反射光)，并且是以经过该鸡蛋的蛋黄的方式向在与包含该长轴线的垂直面平行的面上与该长轴线正交的方向放出的光(反射光)。
在所述例示的各实施方式中，优选利用检蛋器事先确认鸡蛋的蛋黄的位置，并以透过光或反射光经过蛋黄的方式配置鸡蛋。通过以透过光或反射光经过蛋黄的方式实施本工序，能够在以下说明的各工序中得到动物极或胚胎中包含的血液和/或各种成分的信息，高精度地进行雌雄判定。
另外，所述工序优选通过在所述说明的收容部件的内部检测光来实施。通过在收容部件的内部实施本工序，能够实质上抑制外部的光的影响，以更高精度进行雌雄判定。
接着，光谱取得工序是取得在所述的光检测工序中检测到的光的可见以及近红外光谱的工序。
本工序通过基于由光检测工序检测到的光生成可见以及近红外光谱来实施。作为用于生成可见以及近红外光谱的机构，可以举出在该技术领域中通常使用的可见以及近红外分光装置。
在可见以及近红外分光装置中，通常，除了可见以及近红外分光装置的控制程序以外，还连接有存储光谱数据的分析程序的数据分析装置。因此，通过使用可见及近红外分光装置，能够在短时间内生成可见及近红外光谱，并分析光谱数据。
在本工序中取得的可见以及近红外光谱可以是原样的状态的光谱，也可以是对该光谱进行二次微分处理后的二次微分光谱。从可以降低基线变化的影响等方面考虑，优选二次微分光谱。通过在本工序中取得二次微分光谱，能够高精度地进行雌雄判定。
接着，雌雄判定工序是基于在所述的光谱取得工序中取得的可见以及近红外光谱的光谱数据来判定鸡蛋1的雌雄的工序。
在本工序中，作为用于基于光谱数据来判定鸡蛋1的雌雄的手段，例如能够适用在该技术领域中公知的多变量分析。作为多变量分析，例如可以举出主成分分析和PLS判别分析(Partial least square discriminantanalysis(局部最小二乘判别分析)，PLS-DA)。
在使用主成分分析实施本工序的情况下，按照以下的顺序实施即可。首先，制作雌雄判定模型。使用雌雄已知的规定数量的鸡蛋实施光照射工序、光检测工序和光谱取得工序，取得雌雄各自的标准的可见以及近红外光谱。取得的可见以及近红外光谱优选二次微分光谱。为了取得标准的可见以及近红外光谱而使用的鸡蛋的雌雄判定只要适用该技术领域中公知的雌雄判定机构来实施即可。作为公知的雌雄判定机构，例如可以举出：采集鸡蛋的胚胎和血液的试样，使用从采集的试样提取的DNA，通过基于雌雄特异引物的多重PCR法进行雌雄判定的基因分析法；以及对采集的试样进行仪器分析，根据试样中的成分浓度(例如，激素浓度)进行雌雄判定的方法。
所述例示的雌雄判定机构只要在取得标准的可见以及近红外光谱之后将使用的鸡蛋破壳，采集试样来实施即可。接着，对雌雄各自的标准光谱数据组实施主成分分析。在雌雄各自的标准的主成分空间中，优选使用马氏距离检测离群值，得到除去离群值的主成分得分图。可以将得到的主成分得分图用作雌雄判定模型。
接着，对成为测定对象的鸡蛋实施光照射工序、光检测工序和光谱取得工序，取得可见以及近红外光谱。取得的可见以及近红外光谱优选为二次微分光谱。对所取得的可见及近红外光谱的光谱数据实施主成分分析，将得到的主成分得分适用于雌雄判定模型的主成分空间，判定雌雄。
在该情况下，作为将测定对象的鸡蛋的主成分得分适用于雌雄判定模型的主成分空间的机构，例如能够举出主成分空间中的残差分散法、基于波长的最大距离法、以及主成分空间中的马氏距离。
在本工序中，基于多变量分析的雌雄判定模型的制作以及测定对象的雌雄判定例如可以使用安装有在该技术领域中通常使用的市售的多变量分析用软件的计算机等数据分析装置来进行，也可以使用与在所述光谱取得工序中使用的可见以及近红外分光装置连接的计算机等数据分析装置来进行。在与可见以及近红外分光装置连接的数据分析装置中，通常存储有用于执行光谱数据的多变量分析的程序。因此，通过使用与可见及近红外分光装置连接的数据分析装置实施本工序，能够以低成本进行雌雄判定。
在本工序中，基于多变量分析的雌雄判定模型的制作也可以在每次实施本工序时进行。但是，雌雄判定模型优选将预先制作的该模型的数据预先存储在雌雄判定装置100的储存器101中，在对测定对象的鸡蛋实施本工序时调出而使用。在本实施方式的情况下，能够缩短雌雄判定的时间。
在本工序中，判明了通过基于1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据进行雌雄判定，能够高精度地进行雌雄判定。本工序中使用的光谱数据的波长区域为1700～2500nm的范围，优选为1700～2200nm的范围或1800～2500nm的范围，更优选为1800～2200nm的范围。
在本工序中使用的光谱数据可以是连续地具有属于所述范围的波长区域的全部波长的光的光谱数据，也可以是具有属于所述范围的波长区域的一部分的波长(例如特定的波长)的光的光谱数据。
所述波长区域属于长波长侧的近红外光区域。根据长波长侧的波长区域的光谱数据，能够得到蛋壳和鸡蛋内部含有的蛋白质和脂肪等各种成分的信息。认为鸡蛋内部、特别是蛋黄的动物极或胚胎中含有的各种成分因雌雄而其组成存在微小的差异。因此，通过基于所述范围的长波长侧的近红外光区域的光谱数据实施本工序，能够基于蛋壳以及鸡蛋内部所包含的各种成分的组成的微小差异，高精度地进行雌雄判定。
接着，基于图8B的流程说明雌雄判定装置100中的模型制作引擎1011的处理。在该情况下，雌雄判定装置100将在所述的图8A的流程中的s5中得到的(基于其他算法的高精度的)雌雄判定结果作为标签与在s3、s4中得到的鸡蛋1的图像数据相关联(s10)。
接着，雌雄判定装置100对于在s10中关联了标签的图像数据，例如执行删除不需要的数据来强调特征数据这样的适当的加工处理，制作学习数据(s11)。此外，雌雄判定装置100将在此生成的学习数据存储于学习数据DB1013。
另外，雌雄判定装置100将在s11中得到的学习数据提供给模型制作引擎1011进行机器学习，从而制作雌雄判定模型1012(s12)，结束处理。此外，雌雄判定装置100将在此生成的雌雄判定模型1012存储并保持在储存器101中。
<流程例：雌雄判定>
所述图8A、图8B所示的流程的处理是关于孵蛋开始后六天以内的大量鸡蛋而实施，用于生成雌雄判定模型1012的处理。另一方面，基于图9～图11对利用这样的雌雄判定模型1012而关于孵蛋开始初期的鸡蛋1高精度地进行雌雄判定的流程进行说明。
在此，雌雄判定装置100对于孵蛋托盘2上的各个鸡蛋1，执行全部的拍摄天数的量(即从孵蛋开始到第六天的共计六天的量)的本流程。
雌雄判定装置100例如关于孵蛋托盘2上的鸡蛋，从孵蛋管理用的系统等得到孵蛋天数的信息等来进行检测(s30)，孵蛋天数的信息为经过从孵蛋开始到第二天至第三天这样的规定的孵蛋天数。
接着，雌雄判定装置100对可见光摄像机12发送鸡蛋图像的拍摄数据采集指示(拍摄/数据采集方法1～n)(s31)。接收到该图像数据的可见光摄像机12执行各方法中的鸡蛋1的拍摄(s32)，得到图像数据。
另外，雌雄判定装置100从所述可见光摄像机取得鸡蛋1的图像数据(s33)。在该情况下，能够设想可见光摄像机12的管理系统经由网络5进行向雌雄判定装置100的图像数据分发这样的运用。
接着，雌雄判定装置100参照判定方法设定参数1016的设定值，确定雌雄判定的算法(s34)。
在所述的判定的结果是应采用的算法是“即时判定”的情况下(s34：是)，雌雄判定装置100执行图10的流程所示的一系列的即时判定处理(s35)。
在该情况下，雌雄判定装置100按照图5所示的阈值参数1015的、在拍摄/数据采集方法以及日期的各栏中规定的值，将对应的可见光摄像机12拍摄的、在对应的孵蛋天数下的鸡蛋1的图像数据输入到雌雄判定模型1012，执行雌雄判定(s351、s354、…s357)。
在该判定的结果是该鸡蛋1的性别为雌的情况下(s352、s355、s358判定为“雌”)，雌雄判定装置100将该日期的该鸡蛋1的雌雄判定结果存储到判定结果DB1014中的相应栏中，结束处理。
另一方面，在所述的判定的结果是该鸡蛋1的性别为雄的情况下(s352、s355、s358中判定为“雄”)，雌雄判定装置100同样地关于在下一日期、拍摄/数据采集方法中的图像数据实施雌雄判定模型1012中的雌雄判定。在这样的一系列的雌雄判定的结果是在任意的日期都出现了“雄”的判定结果的情况下，将该鸡蛋1标记为孵蛋对象外、或从孵蛋托盘2排出，结束处理。
在此，返回图9的流程中的说明。另一方面，在所述s34中的判定结果为应采用的算法为“综合判定”的情况下(s34：否)，雌雄判定装置100执行图11的流程所示的一系列的综合判定处理(s36)。
在该情况下，雌雄判定装置100如图10中的流程所示的那样，将基于各日期、各拍摄/数据采集方法的图像数据分别输入到雌雄判定模型1012而取得雌雄判定结果(s361～s363)。
另外，雌雄判定装置100对于到s363为止得到的各雌雄判定结果，按照图5的阈值参数1015中规定的“雌判定阈值”和“加权”，执行综合判定处理(s364)。该处理例如将根据第三天的图像数据关于像雌性程度是否为90％以上来进行雌雄判定，并对该判定结果(例如，在雌性的情况下为“1”，在雄性的情况下为“0”)乘以权重值的处理，例如对于到目前为止得到的日期为止的各图像数据执行，如果关于各日期而得到的相乘结果的值的例如平均值为预定的阈值以上，则判定为该鸡蛋1的性别为雌性(s365：雌性)，结束处理。
另一方面，在所述的判定的结果是平均值为规定的阈值以下时，判定为该鸡蛋1的性别为雄(s365：雄)，将该鸡蛋1标记为孵蛋对象外、或从孵蛋托盘2排出(s367)，结束处理。
以上，对用于实施本发明的最佳方式等进行了具体说明，但本发明并不限定于此，在不脱离其主旨的范围内能够进行各种变更。
根据这样的本实施方式，能够在认为鸡蛋中的胚胎获得痛觉的孵蛋后第七天之前进行雌雄判定。因此，能够在(不感到痛觉的状态下)在孵化前尽早地去除成为雄的可能性高的蛋，实质上避免雄雏的杀灭处理。
另外，能够准确地挑选成为雌的可能性高的蛋并孵蛋，能够实现孵蛋所需要的成本的降低以及取卵鸡的生产效率化。
进而，能够解决成为卵生产业的课题的雌雄判定作业者不足、针对雄雏的杀灭处理的动物福利对应、蛋的孵化费用/杀灭处理费用降低等课题。
根据本说明书的记载，至少明确以下内容。即，在本实施方式的雌雄判定装置中，也可以是，所述照射机构照射属于可见光区域到近红外光区域的波长的光，所述拍摄机构是可见光摄像机。
从而，能够通过作为一般的拍摄机构的可见光摄像机实现简便且低成本地运用。进而，能够在孵蛋早期以非破坏的方式高精度地实施低成本的雌雄判定。
另外，在本实施方式的雌雄判定装置中，也可以是，所述雌雄判定装置还具备：光检测机构，检测通过所述照射机构照射的光透过鸡蛋或在鸡蛋内反射而向鸡蛋外放出的光；光谱取得机构，取得由所述光检测机构检测到的光的可见以及近红外光谱；以及雌雄判定机构，基于由所述光谱取得机构取得的可见以及近红外光谱中的1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据，判定所述鸡蛋的雌雄，将基于所述雌雄判定机构的判定结果用作所述其他方式判定的结果。
从而，能够使雌雄判定模型成为高精度，进而能够在孵蛋早期非破坏地实施更高精度的雌雄判定。
另外，在本实施方式的雌雄判定方法中，也可以是，所述照射工序照射属于可见光区域到近红外光区域的波长的光，所述拍摄工序利用可见光摄像机进行所述拍摄。
另外，在本实施方式的雌雄判定方法中，也可以还具备：光检测工序，通过由所述照射工序照射的光透过鸡蛋或在鸡蛋内反射，检测向鸡蛋外放出的光；光谱取得工序，取得在所述光检测工序中检测到的光的可见以及近红外光谱；以及雌雄判定工序，基于在所述光谱取得工序中取得的可见以及近红外光谱中的1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据，判定所述鸡蛋的雌雄，将基于所述雌雄判定工序的判定结果用作所述其他方式判定的结果。
附图标记说明
1 鸡蛋
2 孵蛋托盘
5 网络
10 雌雄判定系统
11 光源(照射机构)
12 可见光摄像机(拍摄机构)
100 雌雄判定装置
101 储存器
1011 模型制作引擎
1012 雌雄判定模型
1013 学习数据DB
1014 判定结果DB
1015 阈值参数
1016 判定方法设定参数
102 程序
103 存储器
104 CPU
105 通信装置
150 终端
200 图像收集服务器
201 储存器
2011 拍摄图像DB
202 程序
203 存储器
204 CPU
205 通信装置

Claims (6)

1.一种雌雄判定装置，其特征在于，具备：
对从孵蛋开始的规定期间内的各鸡蛋照射规定波长的光的照射机构；
进行被执行了所述照射的各鸡蛋的拍摄的拍摄机构；
将关于所述各鸡蛋各自的雌雄进行其他方式判定的结果、以及通过关于该鸡蛋的所述拍摄得到的图像数据作为学习数据，生成雌雄判定模型的机构；以及
关于新的雌雄判定的对象鸡蛋，将由所述照射机构和所述拍摄机构得到的图像数据输入到所述雌雄判定模型，从而进行所述对象鸡蛋的雌雄判定的机构。
2.根据权利要求1所述的雌雄判定装置，其特征在于，
所述照射机构照射属于可见光区域到近红外光区域的波长的光，
所述拍摄机构是可见光摄像机。
3.根据权利要求2所述的雌雄判定装置，其特征在于，还具备：
检测通过所述照射机构照射的光透过鸡蛋或在鸡蛋内反射而向鸡蛋外放出的光的光检测机构；
取得由所述光检测机构检测到的光的可见以及近红外光谱的光谱取得机构；以及
基于由所述光谱取得机构取得的可见以及近红外光谱中的1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据，判定所述鸡蛋的雌雄的雌雄判定机构，
将基于所述雌雄判定机构的判定结果用作所述其他方式判定的结果。
4.一种雌雄判定方法，其特征在于，执行：
对从孵蛋开始的规定期间内的各鸡蛋照射规定波长的光的照射工序；
进行被执行了所述照射的各鸡蛋的拍摄的拍摄工序；
将关于所述各鸡蛋各自的雌雄进行其他方式判定的结果、以及通过关于该鸡蛋的所述拍摄得到的图像数据作为学习数据，生成雌雄判定模型的工序；以及
关于新的雌雄判定的对象鸡蛋，将由所述照射工序和所述拍摄工序得到的图像数据输入到所述雌雄判定模型，从而进行所述对象鸡蛋的雌雄判定的工序。
5.根据权利要求4所述的雌雄判定方法，其特征在于，
所述照射工序照射属于可见光区域到近红外光区域的波长的光，
所述拍摄工序利用可见光摄像机进行所述拍摄。
6.根据权利要求5所述的雌雄判定方法，其特征在于，还具备：
检测通过由所述照射工序照射的光透过鸡蛋或在鸡蛋内反射而向鸡蛋外放出的光的光检测工序；
取得在所述光检测工序中检测到的光的可见以及近红外光谱的光谱取得工序；以及
基于在所述光谱取得工序中取得的可见以及近红外光谱中的1700～2500nm的范围的波长区域的光谱数据，判定所述鸡蛋的雌雄的雌雄判定工序，
将基于所述雌雄判定工序的判定结果用作所述其他方式判定的结果。
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