JP2014044078A - Body weight estimation device and body weight estimation method, for animal body - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、三次元計測データを用いた動物体の体重推定装置、及び体重推定方法に関する。 The present invention relates to a weight estimation apparatus and weight estimation method for an animal body using three-dimensional measurement data.
従来、牛体の重量を測定する手段として、牛体を載せ台上に載せて測定を行う牛衝器が知られている。しかし、牛体を牛衝器上に乗せる際に精神的なストレスを与え、肉の品質に影響を及ぼすという不具合がある。このため、体重を測定する手段として牛衝器は家畜農家により利用されることがないのが実情である。
このため、飼育中に牛体の体重を測定する場合には、熟練した人が目視で重量を推定するか、或いは、局所的な体各部の測定値から体重を推定する方法が採用されている。
しかし、上記従来の体重推定(評価)方法では、測定精度、正確性に問題があった。そこで、可搬性があり非接触で牛体の体重計測(推定)を正確に行うことが可能な計測器の開発が切望されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a means for measuring the weight of a cow body, a cow impactor that performs measurement by placing the cow body on a platform is known. However, there is a problem in that it places mental stress on the cow impactor and affects the quality of the meat. For this reason, the actual situation is that cow impactors are not used by livestock farmers as a means of measuring body weight.
For this reason, when measuring the weight of a cow during breeding, a skilled person estimates the weight visually, or a method of estimating the weight from the measured values of local parts of the body is adopted. .
However, the conventional weight estimation (evaluation) method has a problem in measurement accuracy and accuracy. Therefore, development of a measuring instrument that is portable and capable of accurately measuring (estimating) the weight of a cow without contact is eagerly desired.
特許文献1には、家畜の体高(H)と投影面積(A)とが、その体重(W)に対して、W=aHbAcという密接な関係にあり、さらにその重回帰式の次元(d=b+2c)が体積の次元(d=3)に近いことから、その重回帰式を利用して、家畜の体高と投影面積とを遠隔計測し、それらの値を重回帰式に代入することにより、多数の家畜の体重を非接触方式で、品種に左右されず、比較的精度よく計測できる家畜の非接触式体重計測方法が報告されている。
ここでは、カメラまたはビデオカメラにより撮影された画像を使って、家畜の投影面積を求めることで、人間が家畜に接触せず、遠隔計測している。家畜の高さ(1次元)と面積(2次元)とをそれぞれ遠隔計測することによって、家畜の体積(3次元)を求め、家畜の比重が一定であると仮定し、家畜の体重を推定することが開示されている。
In this case, by using an image taken by a camera or a video camera, the projected area of the livestock is obtained, so that a human does not touch the livestock and is remotely measured. By measuring the height (one dimension) and area (two dimensions) of livestock remotely, the volume of livestock (three dimensions) is obtained, and the weight of the livestock is estimated assuming that the specific gravity of the livestock is constant. It is disclosed.
特許文献1にあっては、カメラにより撮影された画像を使って家畜の投影面積を計測して上記重回帰式に代入するように構成されていた。
しかしながら、引用文献1にあっては、画像計測による2次元計測であったため、推定された体重の精度が十分ではないといった問題があった。
そこで、三次元計測によって動物体の寸法を高精度に測定し、得られた当該寸法データにより推定される体重の精度を向上することが可能な体重推定装置および体重推定方法の提案が切望されている。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、三次元計測によって動物体の寸法を高精度に測定し、得られた当該寸法データにより推定される体重の精度を向上することが可能な体重推定装置および体重推定方法を提供することにある。
In
However, since the cited
Therefore, a proposal for a weight estimation apparatus and a weight estimation method capable of measuring the dimension of an animal body with high accuracy by three-dimensional measurement and improving the accuracy of the weight estimated from the obtained dimension data is highly desired. Yes.
The present invention has been made in view of the above, and its purpose is to measure the dimensions of a moving object with high accuracy by three-dimensional measurement and to improve the accuracy of weight estimated from the obtained dimension data. It is an object of the present invention to provide a weight estimation apparatus and a weight estimation method that can perform the above-described measurement.
上記課題を解決するため、請求項1記載の発明は、動物体の寸法データを所定の体重計算式に代入して前記動物体の体重を推定する動物体の体重推定装置であって、所定の姿勢で静止した前記動物体の上方、左側方、右側方の少なくとも一つの方向から赤外帯域のランダムな光点を投光し、前記動物体により反射された反射点を撮像して前記動物体の三次元点群データを取得する三次元計測器と、前記三次元計測器により取得した前記三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似する形状近似処理手段と、前記形状近似処理手段により近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出する形状抽出手段と、を備え、前記形状抽出手段により抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを前記所定の体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定する、ことを特徴とする動物体の体重推定装置である。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to
本発明によれば、所定の姿勢で静止した動物体の上方、左側方、右側方の少なくとも一つの方向から赤外帯域のランダムな光点を投光し、動物体により反射された反射点を撮像して動物体の三次元点群データを取得し、取得した三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似し、近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出し、抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを所定の体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定することで、三次元計測によって動物体の寸法を高精度に測定し、得られた当該寸法データにより推定される体重の精度を向上することができる。 According to the present invention, a random light spot in the infrared band is projected from at least one of the upper, left side, and right side of the moving object stationary in a predetermined posture, and the reflected point reflected by the moving object is obtained. 3D point cloud data of the moving object is acquired by imaging, and the acquired 3D point cloud data is approximated by approximating the cross-sectional shape parallel to the gravity direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction to an elliptical shape. By extracting characteristic dimension data of the moving object from the elliptical shape, substituting the extracted characteristic dimension data of the moving object into a predetermined weight calculation formula, and estimating the weight of the moving object, The dimension of the moving object can be measured with high accuracy by three-dimensional measurement, and the accuracy of the weight estimated from the obtained dimension data can be improved.
本実施形態は、三次元データを取得する計測器の一つであるキネクトセンサ(登録商標)(以下、三次元計測器という)を用いているが、同様の機能を有する計測器から三次元形状データ(三次元の点群座標データ)を取得できれば、特に上述したキネクトセンサに限定するものではない。本実施形態では、三次元計測器の計測対象を牛体としているが、牛体以外に馬、豚等の大中動物、その他小動物にも用いることができる。以下、本実施形態では、三次元計測器のーつとして、キネクトセンサを利用した場合について説明する。 This embodiment uses a Kinect Sensor (registered trademark) (hereinafter referred to as a three-dimensional measuring instrument), which is one of measuring instruments for acquiring three-dimensional data. However, a three-dimensional shape is obtained from a measuring instrument having the same function. If data (three-dimensional point group coordinate data) can be acquired, the present invention is not particularly limited to the above-described kinetic sensor. In this embodiment, the measurement object of the three-dimensional measuring instrument is a bovine body, but it can also be used for large and medium animals such as horses and pigs and other small animals in addition to the bovine body. Hereinafter, in this embodiment, a case where a kinetic sensor is used as one of the three-dimensional measuring devices will be described.
本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
<第1実施形態>
図1を参照して、本発明の第1実施形態に係る動物体の体重推定装置に適用可能な体重計測システム1の構成について説明する。なお、本実施形態では、動物体の一つである牛体を例にして説明することとする。
動物体の体重計測システム1は、図1に示すように、ラーメン構造体11を有し、台座部11aが床面に配置され、台座部11aに柱部11bの下部が接合されて柱部11bは垂直に延び、柱部11bの上部からは梁部11cが水平に延びている。柱部11bと梁部11cとは溶接されて一体となった剛接合構造であり、運搬の時の携帯性を向上するために、梁部11cにジョイントを設けてもよい。
梁部11cには、三次元計測器14Aが設けられ、三次元計測器14Aから牛体3の上方に複数の点光を放射し、牛体3の上面から反射した反射点を撮像する。
柱部11bには、三次元計測器14Bが設けられ、三次元計測器14Bから牛体3の左側方に複数の点光を放射し、牛体3の左側面から反射した反射点を撮像する。
傾きセンサ12は、柱部11bに配置され、重力の加速度の方向に関する牛体の傾きを検出し、傾きデータを出力する。
なお、第2三次元計測器14Bが対向する牛体3の左側方とは反対側に配置され、牛体3の右側方にランダムな光点を投光し、牛体3の側面から反射された反射点を撮像して牛体の左側面の三次元点群データを取得する第3三次元計測器を備えてもよい。
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<First Embodiment>
With reference to FIG. 1, the structure of the
As shown in FIG. 1, the animal body
The
The column part 11b is provided with a three-
The
The second three-
ここで、三次元計測器14について説明する。
三次元計測器14は、図2(a)に示すように、プロジェクタ16と、RGBカラーカメラ18と、赤外線カメラ20と、を備えている。
プロジェクタ16は、図2(b)に示すように、光源となる赤外帯域の光を発光する高輝度赤外線LED16bと、高輝度赤外線LED16bから発光された赤外線光を略並行なビーム光に変換するレンズ16cと、レンズ16cからのビーム光の照度むらを抑制し均質な光に調整する光拡散素子(ディフューザ)16dと、複数のマイクロレンズを配置し、複数のマイクロレンズにより複数のランダムな光点を形成するマイクロレンズアレー16eと、マイクロレンズアレー16eにより形成された点光を所定の角度βの広がりを有する複数の点光として前方に投光するレンズ16aと、を備えて構成される。
Here, the three-dimensional measuring instrument 14 will be described.
As shown in FIG. 2A, the three-dimensional measuring instrument 14 includes a
As shown in FIG. 2B, the
RGBカラーカメラ18は、数百万画素の解像度を有する可視光帯域のRGBカラーカメラであり、被写体からの光を撮像レンズ18aで受光し、撮像レンズ18aによって結像された撮像対象の光学像をアナログ電気信号に変換するCCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの画像センサと、アナログ電気信号をA/D変換してデジタル信号であるフレーム画像に対して各種画像処理を行うISP(Image Signal Processor)などから構成される画像処理ユニットと、を備えて構成される。
The RGB color camera 18 is an RGB color camera in the visible light band having a resolution of several million pixels, and receives light from a subject with an
赤外線カメラ20は、低解像度を有する赤外帯域のカメラであり、被写体から反射された点光である赤外光を撮像レンズ20aで受光し、撮像レンズ20aによって結像された撮像対象の光学像をアナログ電気信号に変換するCCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの画像センサと、アナログ電気信号をA/D変換してデジタル信号であるフレーム画像に対して各種画像処理を行うISP(Image Signal Processor)などから構成される画像処理ユニットとを備えている。
なお、三次元計測器14は、プロジェクタ16と、RGBカラーカメラ18と、赤外線カメラ20に対して入出力する制御信号および画像データをパーソナルコンピュータとの間でケーブルを介して送受信するI/Fユニットなどを備えて構成される。
The
The three-dimensional measuring instrument 14 is an I / F unit that transmits and receives control signals and image data to and from the
次に、図3を参照して、図1に示す傾きセンサ12、三次元計測器14A、14Bからのデータを処理するためのパーソナルコンピュータ22の特徴的な構成について説明する。
図3に示すように、パーソナルコンピュータ22には、制御部22a、記憶部22b、表示制御部22c、モニタ22dが備えられている。
制御部22aには、傾きセンサ12、三次元計測器14A、14Bが接続されている。制御部22aは、傾きセンサ12、三次元計測器14A、14Bから入力されるほぼ同時刻の各データを記憶部22bに記憶しておき、記憶部22bから読み出した各データに対して演算処理を行い、演算結果を表示制御部22cを介してモニタ22dに表示する。
Next, a characteristic configuration of the
As shown in FIG. 3, the
The
次に、図4(a)(b)を参照して、被写体までの距離の求め方について説明する。なお、被写体までの距離の求め方としては、以下のような周知の手法(トランジスタ技術2012年8月P62〜P68)が知られている。
ここで、三次元計測器14により得られた三次元点群データに対して、所定の画像数の小領域(Nx×Ny画素)を定め、水平にずれた位置についての相互相関値を算出し、最も高い相関値を示すシフト量を求め、求めたシフト量から位置を算出する。
例えば、被写体の位置がスクリーン位置に近い程、水平シフト量は小さくなり、逆に三次元計測器14に近い程、水平シフト量は大きくなる。そこで、赤外線カメラ20から得られた三次元点群データに基づいて、小領域(Nx×Ny画素)で構成されるブロック単位で、元のランダムドットパターンが水平方向にどの程度シフトしたかを求めれば、数学的にそのブロックの深度(Z値)を取得することができる。
Next, how to obtain the distance to the subject will be described with reference to FIGS. As a method for obtaining the distance to the subject, the following well-known method (transistor technology August 2012 P62 to P68) is known.
Here, with respect to the three-dimensional point cloud data obtained by the three-dimensional measuring instrument 14, a small region (Nx × Ny pixels) having a predetermined number of images is determined, and a cross-correlation value is calculated for a horizontally shifted position. The shift amount indicating the highest correlation value is obtained, and the position is calculated from the obtained shift amount.
For example, the closer the subject position is to the screen position, the smaller the horizontal shift amount, and vice versa. Therefore, based on the three-dimensional point cloud data obtained from the
図4(a)に示すように、プロジェクタ16と赤外線カメラ20とは間隔dだけ離れている。図4(b)に示すように、カメラの光学系において、L離れた距離でLxの幅がNx画像になるように作られていると仮定すると、被写体までの距離Zd、部分パターンの本来のビット位置をx0、シフトしたビット位置をx1とすれば、幾何学的な相似関係から、以下の式が成り立つ。
As shown in FIG. 4A, the
次に、図5を参照して、体重推定装置の座標合わせについて説明する。
牛体3の三次元計測を行う前に、設置した三次元計測器14A、14Bの座標軸を一致させる必要がある。このために、図5に示すように、マーカ(球体)30を有する支柱31を4本備え、全ての三次元計測器から測定できる位置に基準となるマーカ30を設置する。ただし、夫々のマーカ30は、同一平面上にならないように設置する必要がある。
三次元計測器14Bに固定された座標系を(x,y,z)、三次元計測器14Aに固定された座標系を(x’,y’,z’)とする。
(x’,y’,z’)から(x,y,z)への座標系の変換式は回転と移動を考慮して以下のようになる。
Next, with reference to FIG. 5, the coordinate alignment of the weight estimation apparatus will be described.
Before performing the three-dimensional measurement of the cow body 3, it is necessary to match the coordinate axes of the installed three-
The coordinate system fixed to the three-
A coordinate system conversion formula from (x ′, y ′, z ′) to (x, y, z) is as follows in consideration of rotation and movement.
同一のマーカに対して、それぞれの三次元計測器14A、14Bで計測された位置(x,y,z)および(x’,y’,z’)を代人する。(1)の変換式を決定するにあたり、求めたい変数が12個(a11〜a34)あるので、(x,y,z)と(x’,y’,z’)の組み合わせ4組以上を(4)式に代人し、得られる連立方程式より、12個の変数が求まる。全ての変数が求まると、三次元計測器14Aに固定された座標系(x’,y’,z’)から三次元計測器14Bに固定された座標系(x,y,z)へ変換する式が決定される。
土壌の状態が悪い場合には、三次元計測器が重力方向に対して傾いている場合がある。そのために三次元計測器14Bに固定して配置されている傾きセンサ12により検出された値から、座標系(x,y,z)を修正し、z軸を重力方向と並行になるように補正する。
For the same marker, the positions (x, y, z) and (x ′, y ′, z ′) measured by the respective three-
When the soil condition is poor, the three-dimensional measuring instrument may be tilted with respect to the direction of gravity. Therefore, the coordinate system (x, y, z) is corrected from the value detected by the
次に、図6に示すフローチャートを参照して、本発明の実施形態に係る体重推定装置に適用可能な体重計測システム1の動作を説明する。なお、パーソナルコンピュータ22は、電源が投入されると例えば記憶部22b(ハードディスク)に記憶されているオペレーティングシステムOSが制御部22a(CPU)によりRAM(図示しない)上にブートされて起動され、次いで、このOS上で複数種類のアプリケーションソフトウエアが実行可能になる。
図6に示すフローチャートで示されるプログラムをOS上で制御部22aが実行することで、体重計測システム1が動作するように構成されている。
また、後述するステップS10〜S20は、三次元計測器14A、14Bを動作するための専用のアプリケーションソフトウエアのプログラムを示している。制御部22aにより並列処理されるようにOSの管理下で実行される。一方、後述するステップS30〜S90は、別のアプリケーションソフトウエアのプログラムを示している。
Next, the operation of the
The
Steps S10 to S20 described later indicate a dedicated application software program for operating the three-
まず、ステップS10では、制御部22aは、三次元点群データの取得処理を行う。すなわち、三次元計測器14Aを動作するための専用のアプリケーションソフトウエアのプログラムをOS上で実行する。
詳しくは、制御部22aは、投光開始信号を三次元計測器14に設けられたプロジェクタ16に送信する。投光開始指示を受信した三次元計測器14Aは、プロジェクタ16に設けられた高輝度赤外線LED16bに電源を投入する。これに応じて、高輝度赤外線LED16bが発光し、高輝度赤外線LED16bからの赤外線光をレンズ16cにより略並行なビーム光に変換し、レンズ16cからのビーム光の照度むらを光拡散素子16dにより抑制し均質な光に調整する。次いで、光拡散素子16dにより抑制された均質な光がマイクロレンズアレー16eに入射され、複数のマイクロレンズにより複数のランダムな光点が形成され、複数の点光を所定の角度βの広がりを有する複数の点光としてレンズ16aから下方向に投光される。
First, in step S10, the
Specifically, the
次いで、制御部22aは、撮像開始信号を三次元計測器14Aに設けられた赤外線カメラ20に送信する。撮像開始指示を受信した三次元計測器14Aは、赤外線カメラ20を起動する。このとき、プロジェクタ16から投光され、被写体から反射された点光である赤外光を撮像レンズ20aで受光し、撮像レンズ20aによって結像された撮像対象の光学像を画像センサによりアナログ電気信号に変換し、アナログ電気信号を画像処理ユニットによりA/D変換してデジタル信号であるフレーム画像に対して、画像処理ユニットにより各種画像処理を行う。次いで、画像処理ユニットから出力される画像データをI/Fユニットを介してパーソナルコンピュータ22に送信する。
これにより、三次元計測器14Aから出力される牛体の上方の画像データを取得することができる。三次元計測器14Aからは赤外帯域の点光を放射しているので、牛体3の皮膚面上の反射点を赤外線カメラ20で撮影することができる。図7は牛体3の上方から取得した三次元点群データを示す図である。
三次元計測器14から取得した画像データに対して、上述した式(1)(2)に従って個々の光点までの距離Zdを求めることで三次元点群データを算出し、算出結果である三次元点群データ(A)を記憶部22bに記憶する。
Next, the
Thereby, the image data above the cow output from the three-
The image data acquired from the three-dimensional measuring instrument 14 is used to calculate the three-dimensional point cloud data by obtaining the distances Zd to the individual light spots according to the above formulas (1) and (2). The original point cloud data (A) is stored in the
同時に、ステップS20では、制御部22aは、ステップS10と同様に、三次元点群データの取得処理を行う。すなわち、三次元計測器14Bを動作するための専用のアプリケーションソフトウエアのプログラムをOS上で実行する。
これにより、三次元計測器14Bから出力される牛体の左側方の画像データを取得することができる。図8は牛体の側面から取得した三次元点群データを示す図である。三次元計測器14から取得した画像データに対して、上述した式(1)(2)に従って個々の光点までの距離Zdを求めることで三次元点群データを算出し、算出結果である三次元点群データ(B)を記憶部22bに記憶する。
At the same time, in step S20, the
Thereby, the image data of the left side of the cow output from the three-
次いで、ステップS30では、制御部22aは、記憶部22bから取得した三次元点群データ(A)(B)を読み出し、牛体3の上面および側面の2つの三次元点群データ(A)(B)を合成し、三次元形状データからなる牛体データを生成して記憶部22bに記憶する。
なお、第2三次元計測器14Bが対向する牛体3の左側方とは反対側の右側方に配置され、牛体3の右側方からランダムな光点を投光し、牛体3により反射された反射点を撮像して牛体の別の側面の三次元点群データを取得する第3三次元計測器を備えた場合、ステップS30では、第1乃至第3三次元計測器から取得した上面、左側面、右側面の三次元点群データを合成し三次元形状データからなる牛体データを生成するように構成してもよい。
Next, in step S30, the
The second three-
ところで、牛体3は生体であるため動く可能性が十分にある。このため、図9に示すように、計測領域内で牛体がx軸に対して、並行に位置しない場合がある。図9は、(x,y)平面に並行な胴体を含む面を設定し、(x,y)平面上の合成結果データの模式図である。
ここで、取得された三次元点群データから牛体の胴体の胸胴周り、高さ等を推定するためには、胴体の方向を、グローバル座標系に整える必要がある。
一般に、地面が平坦でないので、地面に対するラーメン構造体11の傾きを考慮すべきである。
地面に対してラーメン構造体11(図1)に傾きが生じている場合、ロール角(x軸周り)とピッチ角(z軸周り)が存在する。体重計測システム1には傾きセンサ12を備えているので、傾きセンサ12は、重力の加速度の方向を検出することで、ロール角とピッチ角の傾きを簡単に検出することができる。
By the way, since the cow body 3 is a living body, there is a sufficient possibility of movement. For this reason, as shown in FIG. 9, the cow may not be positioned in parallel with the x-axis in the measurement region. FIG. 9 is a schematic diagram of synthesis result data on the (x, y) plane, in which a plane including a body parallel to the (x, y) plane is set.
Here, in order to estimate the circumference, height, and the like of the bovine torso from the acquired three-dimensional point cloud data, it is necessary to arrange the direction of the torso in a global coordinate system.
In general, since the ground is not flat, the inclination of the
When the ramen structure 11 (FIG. 1) is inclined with respect to the ground, a roll angle (around the x axis) and a pitch angle (around the z axis) exist. Since the
そこで、ステップS40では、制御部22aは、傾きセンサ12から取得した傾斜データに応じて、合成結果データである牛体データの重力方向に対する傾きを補正し、補正結果データを記憶部22bに記憶する。
重力の加速度の方向に対する牛体の傾きは、傾きセンサ12により検出され、重力の加速度の方向の周りのヨー角は画像処理により検出する。なお、図15はグローバル座標系を示す。
Therefore, in step S40, the
The inclination of the cow with respect to the direction of acceleration of gravity is detected by the
ここで、図15、図16を参照して、ヨー角の探知処理についての原理を、牛体の形状データを参照して説明する。
図15において、高さHは地面からの牛体の一番上の位置までを示す、そして、横断面(A−A’)は胴体に設定される。なお、断面形状が胴体に含まれるように、横断面(A−A’)の高さは0.67Hに設定される。
図16に横断面(A−A’)について抽出された牛体の横断面図を示す。
図16において、胴体は、y軸の周りでヨー角θyによって傾けられることを示す。
傾きの角度を演算するために、断面形状に対して、最小二乗法を使用して楕円形状として近似する。近似される楕円形状は図16において曲線(破線)よって示す。牛体の横断面の傾きは、楕円形状の傾きとして検出することができる。
近似される楕円形状は、横断面A−A’の周りで10cm間隔で推定し、y軸周りの平均的な回転は、y軸周りの牛体の回転の量として決定する。牛体の胴体はこの量によって回転し、制御部22aでグローバル座標によって牛体に対して位置合わせを行う。
Here, with reference to FIGS. 15 and 16, the principle of the yaw angle detection process will be described with reference to the bovine shape data.
In FIG. 15, the height H indicates from the ground up to the top position of the cow body, and the cross section (AA ′) is set to the torso. In addition, the height of the cross section (AA ′) is set to 0.67H so that the cross-sectional shape is included in the body.
FIG. 16 shows a cross-sectional view of the bovine body extracted with respect to the cross-section (AA ′).
In FIG. 16, the torso is tilted by the yaw angle θy about the y-axis.
In order to calculate the angle of inclination, the cross-sectional shape is approximated as an elliptical shape using the least square method. The approximate oval shape is indicated by a curve (broken line) in FIG. The inclination of the cross section of the cow can be detected as an elliptical inclination.
The approximate elliptical shape is estimated at 10 cm intervals around the cross-section AA ′ and the average rotation around the y axis is determined as the amount of rotation of the cow around the y axis. The body of the cow is rotated by this amount, and the
ここで、グローバル座標系に沿った牛体データの補正は、ロール角(x軸周り)、ヨー角(y軸周り)とピッチ角(z軸周り)について行う。以下にそれぞれの補正式を示す。 Here, correction of the bovine data along the global coordinate system is performed for the roll angle (around the x axis), the yaw angle (around the y axis), and the pitch angle (around the z axis). Each correction formula is shown below.
牛体データの当初の座標系(x,y,z)は、以下の方程式によって、グローバル座標系(x’,y’,z’)に沿って一直線に並べることができる。 The initial coordinate system (x, y, z) of the bovine data can be aligned along the global coordinate system (x ′, y ′, z ′) by the following equation.
以上により、牛体データをなす三次元点群データは、ロール角とピッチ角およびヨー角の量に基づいて、グローバル座標系で回転され、回転結果の牛体データは記憶部22bに記憶される。
これにより、牛体3の計測環境に傾斜がある場合、ラーメン構造体11に第2三次元計測器14Bに近接して配置された傾きセンサ12により第2三次元計測器14Bのロール角およびピッチ角を検出し、検出されたロール角およびピッチ角の値に基づいて、ヨー角を算出し、検出されたロール角およびピッチ角の値、算出されたヨー角の値に基づいて、合成結果の牛体データ3iを補正することができ、より正確な牛体データを取得することができる。
As described above, the three-dimensional point cloud data forming the bovine data is rotated in the global coordinate system based on the roll angle, the pitch angle, and the yaw angle, and the cow data obtained as a result of the rotation is stored in the
Thereby, when there is an inclination in the measurement environment of the cow body 3, the roll angle and pitch of the second three-
次いで、ステップS50では、制御部22aは、合成結果データを重力方向に並行な断面形状に輪切り処理し、処理結果の牛体データを記憶部22bに記憶する。すなわち、牛体の胴体の断面形状について、図10に示すように、x軸に並行な平面を算出し、それぞれの断面形状を求める。図10は、領域内で牛体が斜めに位置していることを示す模式図である。
Next, in step S50, the
次いで、ステップS60では、制御部22aは、輪切り処理した断面形状に対して、最小自乗近似に従ってそれぞれの断面形状を楕円形状で近似処理し、処理結果の牛体データを記憶部22bに記憶する。図11は輪切り処理した断面形状を楕円形状に近似したことを示す模式図である。
Next, in step S60, the
次いで、ステップS70では、制御部22aは、夫々の楕円形状の中心点P1〜P6を求め、各断面形状の中心点を結ぶ処理、すなわち、夫々の楕円形状の中心点P1〜P6を通る近似直線を求め、求めた近似直線を記憶部22bに記憶する。図12は夫々の楕円形状の中心点P1〜P6を通る近似直線35を示す模式図である。
Next, in step S70, the
次いで、ステップS80では、制御部22aは、回転処理を行う。すなわち、この近似直線の傾きの値だけ、牛体の三次元座標データをz軸回りに回転処理し、x軸に並行な形状を得て、得られた牛体データを記憶部22bに記憶する。図13は近似直線を回転処理した結果を示す模式図である。
このように、牛体から取得した三次元点群データを合成して生成された牛体データに対して、重力方向に並行な複数の断面形状を楕円形状に近似し、夫々の楕円形状の中心点を結ぶ直線を算出し、当該直線の傾きに応じて前記牛体データを回転処理し、当該回転処理後の重力方向に並行する断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似することで、牛体から取得した三次元点群データに欠落部分がある場合でも、楕円形状に近似が可能になるので、牛体の断面形状に極めて近い楕円形状を推定することができる。
Next, in step S80, the
In this way, for the bovine data generated by combining the 3D point cloud data acquired from the bovine, a plurality of cross-sectional shapes parallel to the gravity direction are approximated to an elliptical shape, and the center of each elliptical shape is approximated. A straight line connecting the points is calculated, the bovine data is rotated according to the inclination of the straight line, and the cross-sectional shape parallel to the gravity direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction after the rotation processing are approximated to an elliptical shape. Thus, even when there is a missing portion in the three-dimensional point cloud data acquired from the bovine, an elliptical shape can be approximated, so that an elliptical shape very close to the cross-sectional shape of the bovine can be estimated.
次いで、ステップS90では、制御部22aは、回転処理により得られたx軸に並行な牛体データに対して、重力方向に並行する断面形状および水平方向に並行な断面形状を最小自乗近似に従って楕円形状に近似処理し、処理結果となる夫々の楕円データは記憶部22bに記憶する。
図14は回転処理して得られた牛体データ3iの断面形状を楕円形状36に近似したことを示す模式図である。また、図19に示す牛体データに対して、水平方向の断面形状の例を図20に示し、重力方向の断面形状の例を図21に示す。
Next, in step S90, the
FIG. 14 is a schematic diagram showing that the cross-sectional shape of the
ここで、体重計測システムの性能について説明する。
体重計測システムの性能を評価するために、既知の寸法を有する長方形の並行六面体を計測対象物として使用する。三次元計測器14Bから対象物までの距離は、1.0mから0.5mおきに2.5mまで変更することとする。図17は、上述した並行六面体を計測対象物として使用した実験の結果を示す。RMSエラー(平均二乗誤差)は0.003m未満であり、システム性能が牛体の測定に十分であることが理解できる。
Here, the performance of the weight measurement system will be described.
In order to evaluate the performance of the weight measurement system, a rectangular parallelepiped having a known dimension is used as a measurement object. The distance from the three-
次に、牛体の測定結果について説明する。
対象となる牛体の年齢は18ヵ月、牛衝器による体重計測の結果として重さは533kg、十字部高(HH)は131.0cm、体長(BL)は216.0cm、胸囲(CG)は196.0cm、幅は50.0cmである。
夫々の三次元計測器14A,14Bによって検出される三次元点群データを、図8、図9に示す。夫々の三次元点群データは、ステップS30での合成処理により合成されている。
図18は、合成された牛体の三次元点群データを示す図である。データ数は約250,000個であり、個々の三次元点群データは(x,y,z)座標と、牛体表面のRGBカラーデータからなる。
Next, the measurement result of the bovine body will be described.
The target cow's body age is 18 months, the weight measured by the cow impactor is 533 kg, the cross height (HH) is 131.0 cm, the body length (BL) is 216.0 cm, and the chest circumference (CG) is It is 196.0 cm and the width is 50.0 cm.
The three-dimensional point cloud data detected by the respective three-
FIG. 18 is a diagram showing the three-dimensional point cloud data of the synthesized bovine. The number of data is about 250,000, and each three-dimensional point cloud data is composed of (x, y, z) coordinates and RGB color data on the surface of the cow.
図19は、牛体の胴体において測定した部分を示す図である。図20に示す横断面形状(H1−H6)は、100mm毎に水平に測定した結果を示す断面図である。また、図21に示す4つの主要部分(V1−V4)は垂直に選ぶ。
一度、胴体データを作成すると、牛体を評価するのに必要な主要な特徴はパーソナルコンピュータ22で推定することができる。特に、胸胴回り(V2,V3)、腰高さと胴体長さその他は、牛体の成長を評価するのに重要なパラメータである。
本実施形態によれば、例えば、H5を体長(BL)を推定するために使用し、V1の最高位置を十字部高(HH)を推定するために使用する。
また、胸胴回り(V2,V3)に近い円は、胸囲(CG)を推定するために使用する。図21における円(破線)は、胸胴回りに接合された円である。
本実施形態による推定処理結果とマニュアル測定結果との誤差は、胸囲(CG)、体長(BL)については5%未満であった。
一方、十字部高(HH)については、可視光を利用したコンピュータ画像とマニュアル測定と誤差は、7%未満であった。両者の比較結果が違う結果となった原因の一つは、牛体の胴体髪に起因する。
FIG. 19 is a diagram showing a portion measured on the body of the cow body. The cross-sectional shape (H1-H6) shown in FIG. 20 is a cross-sectional view showing the result of horizontal measurement every 100 mm. Also, the four main parts (V1-V4) shown in FIG. 21 are selected vertically.
Once the torso data is created, the main features required to evaluate the cow can be estimated by the
According to this embodiment, for example, H5 is used to estimate the body length (BL), and the highest position of V1 is used to estimate the cross height (HH).
A circle close to the chest circumference (V2, V3) is used to estimate the chest circumference (CG). A circle (broken line) in FIG. 21 is a circle joined around the chest trunk.
The error between the estimation processing result and the manual measurement result according to the present embodiment was less than 5% for the chest circumference (CG) and the body length (BL).
On the other hand, for the cross height (HH), the error in computer image using manual light and manual measurement was less than 7%. One of the causes of the difference between the two results is due to the bovine torso hair.
次いで、ステップS100では、制御部22aは、ステップS90での処理結果である夫々の楕円データ(図20、図21参照)から、胸囲(CG)、体長(BL)、十字部高(HH)などの寸法データを抽出し、処理結果となる夫々の寸法データを記憶部22bに記憶する。
次いで、ステップS110では、制御部22aは、ステップS100で抽出した寸法データを体重計算式に代入して牛体の体重データを推定する。
体重(BW)の算定式の例は、胸囲(CG)、体長(BL)、十字部高(HH)として、
BW(kg)=3.74CG+2.4BL+2.3HH−862.2 (9)
となる。なお、単位はいずれもcmである。
ここで、体重算定式(9)は一般式(10)において
BW=A×CG+B×BL+C×HH−D (10)
牛衝器やメジャーによる実測データを可能な限り多く取得し、CG、BL、HHに代入して、最小二乗法により計数A、B、C、Dを算出することで得られる。
胸囲(CG)、体長(BL)、十字部高(HH)などの寸法データを体重算出式(9)に代入し牛体の体重データを推定し、記憶部22bに記憶するとともに、推定結果の体重データを表示制御部22cを介してモニタ22dに表示する。
Next, in step S100, the
Next, in step S110, the
Examples of weight (BW) calculation formulas are chest circumference (CG), body length (BL), and cross height (HH).
BW (kg) = 3.74CG + 2.4BL + 2.3HH-862.2 (9)
It becomes. The unit is cm.
Here, the weight calculation formula (9) is the general formula (10): BW = A × CG + B × BL + C × HH−D (10)
It is obtained by acquiring as much actual measurement data as possible with a bull impactor or measure, substituting it into CG, BL, and HH and calculating the counts A, B, C, and D by the least square method.
Substituting the dimensional data such as chest circumference (CG), body length (BL), cross height (HH) into the weight calculation formula (9) to estimate the weight data of the cow body, storing it in the
以上のように、所定の姿勢で静止した動物体の上方、左側方、右側方の少なくとも一つの方向から赤外帯域のランダムな光点を投光し、動物体により反射された反射点を撮像して動物体の三次元点群データを取得し、取得した三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似し、近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出し、抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを所定の体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定することで、三次元計測によって動物体の寸法を高精度に測定し、得られた当該寸法データにより推定される体重の精度を向上することができる。 As described above, a random light spot in the infrared band is projected from at least one of the upper, left, and right sides of the moving object stationary in a predetermined posture, and the reflected point reflected by the moving object is imaged. The three-dimensional point cloud data of the moving object is obtained, and the obtained three-dimensional point cloud data is approximated by approximating the cross-sectional shape parallel to the gravity direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction to an elliptical shape. By extracting characteristic dimension data of the moving object from the ellipse shape and substituting the extracted characteristic dimension data of the moving object into a predetermined weight calculation formula, The dimension of the moving object can be measured with high accuracy by the original measurement, and the accuracy of the weight estimated from the obtained dimension data can be improved.
<変形例1>
本発明の第1実施形態に係る動物体の体重推定装置は、図1に示す体重計測システム1の構成として、三次元計測器14A,14Bを備えた構成に適用して説明したが、本発明はこのように2個の三次元計測器を用いる場合に限定されるものではない。
すなわち、変形例1として、一つの第1三次元計測器14Aが対向する牛体3の上方に配置され、牛体3に対向して上方から赤外帯域のランダムな光点を投光し、牛体3により反射された反射点を撮像して牛体3の上面の三次元点群データを取得するように構成してもよい。
三次元計測器14Aが牛体の上面から牛体データを取得した場合には、牛体データに対して、重力方向に並行な複数の断面形状を楕円形状(図21のV1〜V4)に近似する。
このとき、近似された結果の夫々の楕円形状(重力方向)を水平方向に並行な断面上で見ると数個の点が点在している。そこで、上記数個の点を牛体データの一部とみなし、近似された結果の夫々の楕円形状(重力方向)に含まれる点と牛体データに対して、水平方向に並行な断面形状を楕円形状(図20のH1〜H6)に近似すればよい。
これにより、近似された楕円形状から当該牛体の特徴的な寸法データを抽出することができる。
<
The animal body weight estimation apparatus according to the first embodiment of the present invention has been described as applied to a configuration including the three-
That is, as a first modification, one first three-
When the three-
At this time, when each of the approximated elliptical shapes (gravity direction) is seen on a cross section parallel to the horizontal direction, several points are scattered. Therefore, the above-mentioned several points are regarded as a part of the bovine data, and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction is obtained with respect to the points included in each elliptical shape (gravity direction) and the bovine data. What is necessary is just to approximate an ellipse shape (H1-H6 of FIG. 20).
Thereby, characteristic dimension data of the cow can be extracted from the approximated elliptical shape.
<変形例2>
本発明の第1実施形態に係る動物体の体重推定装置は、図1に示す体重計測システム1の構成として、三次元計測器14A、14Bを備えた構成に適用して説明したが、本発明はこのように2個の三次元計測器を用いる場合に限定されるものではない。
すなわち、変形例2として、一つの第1三次元計測器14Bが対向する牛体3の側方に配置され、牛体3に対向して側方から赤外帯域のランダムな光点を投光し、牛体3により反射された反射点を撮像して牛体3の上面の三次元点群データを取得するように構成してもよい。
三次元計測器14Bが牛体の側面から牛体データを取得した場合には、牛体データに対して、水平方向に並行な複数の断面形状を楕円形状(図20のH1〜H6)に近似する。
このとき、近似された結果の夫々の楕円形状(水平方向)を重力方向に並行な断面上で見ると数個の点が点在している。そこで、上記数個の点を牛体データの一部とみなし、近似された結果の夫々の楕円形状(水平方向)に含まれる点と牛体データに対して、重力方向に並行な断面形状を楕円形状(重力方向)(図21のV1〜V4)に近似すればよい。
これにより、近似された楕円形状から当該牛体の特徴的な寸法データを抽出することができる。
<
The animal body weight estimation apparatus according to the first embodiment of the present invention has been described as applied to a configuration including the three-
That is, as a second modification, one first three-
When the three-
At this time, when each of the approximated oval shapes (horizontal direction) is seen on a cross section parallel to the direction of gravity, several points are scattered. Therefore, the above-mentioned several points are regarded as a part of the bovine data, and the cross-sectional shape parallel to the gravitational direction is set for the points included in each elliptical shape (horizontal direction) and the bovine data as approximated results. What is necessary is just to approximate an ellipse shape (gravity direction) (V1-V4 of FIG. 21).
Thereby, characteristic dimension data of the cow can be extracted from the approximated elliptical shape.
<変形例3>
本発明の第1実施形態に係る動物体の体重推定装置は、図1に示す体重計測システム1の構成として、三次元計測器14A、14Bを備えた構成に適用して説明したが、本発明はこのように2個の三次元計測器を用いる場合に限定されるものではない。
すなわち、変形例3として、第2三次元計測器14Bが対向する牛体3の側方とは別の側方に配置され、牛体3に対向して別の側方から赤外帯域のランダムな光点を投光し、牛体3により反射された反射点を撮像して牛体3の別の側面の三次元点群データを取得する第3三次元計測器を備えてもよい。
上述したステップS30では、合成処理において、第1乃至第3三次元計測器から取得した上面、側面、当該側面とは別の側面の三次元点群データを合成し三次元形状データからなる牛体データ3iを生成すればよい。
これにより、より正確な牛体データ3iを生成できるので、より正確に牛体の体重を推定することができる。
<Modification 3>
The animal body weight estimation apparatus according to the first embodiment of the present invention has been described as applied to a configuration including the three-
That is, as a third modification, the second three-
In step S30 described above, in the synthesis process, the upper surface, the side surface, and the 3D point cloud data of the side surface different from the side surface obtained from the first to third 3D measuring instruments are combined to form the cow body composed of the 3D shape data.
Thereby, since the more exact
<変形例4>
本発明の第1実施形態では、動物体の一つである牛体を例にして説明したが、本発明は牛体に限定されるものではなく、他の動物体に適用することが可能である。他の動物体から取得した三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似し、近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出し、抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを当該動物体に適切な体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定すればよい。
<Modification 4>
In the first embodiment of the present invention, description has been given by taking a cow that is one of the animal bodies as an example, but the present invention is not limited to the cow body, and can be applied to other animal bodies. is there. For 3D point cloud data acquired from other moving objects, the cross-sectional shape parallel to the gravitational direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction are approximated to an elliptical shape. It is only necessary to extract simple dimension data and substitute the extracted characteristic dimension data of the moving object into a weight calculation formula appropriate for the moving object to estimate the weight of the moving object.
1…体重計測システム、11…ラーメン構造体、11a…台座部、11b…柱部、11c…梁部、12…傾きセンサ、14…三次元計測器、14A…三次元計測器、14A、14B…三次元計測器、14B…三次元計測器、16…プロジェクタ、16a…レンズ、16b…高輝度赤外線LED、16c…レンズ、16d…光拡散素子、16e…マイクロレンズアレー、18…RGBカラーカメラ、18a…撮像レンズ、20…赤外線カメラ、20a…撮像レンズ、22…パーソナルコンピュータ、22a…制御部、22b…記憶部、22c…表示制御部、22d…モニタ、30…マーカ、31…支柱、35…近似直線、36…楕円形状、3i…牛体データ
DESCRIPTION OF
Claims (12)
所定の姿勢で静止した前記動物体の上方、左側方、右側方の少なくとも一つの方向から赤外帯域のランダムな光点を投光し、前記動物体により反射された反射点を撮像して前記動物体の三次元点群データを取得する三次元計測器と、
前記三次元計測器により取得した前記三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似する形状近似処理手段と、
前記形状近似処理手段により近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出する形状抽出手段と、を備え、
前記形状抽出手段により抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを前記所定の体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定する、ことを特徴とする動物体の体重推定装置。 A weight estimation device for an animal body that estimates the weight of the animal body by substituting the dimensional data of the animal body into a predetermined weight calculation formula,
A random light spot in the infrared band is projected from at least one of the upper, left side, and right side of the moving object stationary in a predetermined posture, and the reflected point reflected by the moving object is imaged. A three-dimensional measuring instrument for acquiring three-dimensional point cloud data of an animal body;
Shape approximation processing means for approximating the cross-sectional shape parallel to the gravity direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction to an elliptical shape for the three-dimensional point cloud data acquired by the three-dimensional measuring instrument,
Shape extraction means for extracting characteristic dimension data of the moving object from the elliptical shape approximated by the shape approximation processing means,
A weight estimation apparatus for an animal body, wherein the weight data of the animal body is estimated by substituting characteristic dimension data of the animal body extracted by the shape extraction means into the predetermined weight calculation formula.
前記三次元計測器および前記他の三次元計測器から取得した夫々の三次元点群データを合成する合成手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の動物体の体重推定装置。 A random light spot in the infrared band is projected from another direction different from the one direction, and the reflection point reflected by the moving object is imaged to obtain three-dimensional point cloud data of the moving object. With other 3D measuring instruments
The animal body weight estimation apparatus according to claim 1, further comprising: a combining unit that combines the three-dimensional point cloud data acquired from the three-dimensional measuring instrument and the other three-dimensional measuring instrument.
前記検出手段により検出されたロール角およびピッチ角に基づいて、ヨー角を算出するヨー角算出手段と、
前記検出手段により検出されたロール角およびピッチ角、前記ヨー角算出手段により算出されたヨー角に基づいて、前記三次元点群データを補正する補正手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の動物体の体重推定装置。 Detecting means for detecting a roll angle and a pitch angle of the three-dimensional measuring instrument;
A yaw angle calculation means for calculating a yaw angle based on the roll angle and the pitch angle detected by the detection means;
And a correction unit that corrects the three-dimensional point cloud data based on the roll angle and pitch angle detected by the detection unit and the yaw angle calculated by the yaw angle calculation unit. Item 1. An apparatus for estimating the weight of an animal body according to Item 1.
所定の姿勢で静止した前記動物体の上方、左側方、右側方の少なくとも一つの方向から赤外帯域のランダムな光点を投光し、前記動物体により反射された反射点を撮像して前記動物体の三次元点群データを取得する三次元計測器により取得した前記三次元点群データに対して、重力方向に並行な断面形状および水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似する形状近似処理ステップと、
前記形状近似処理ステップにより近似された楕円形状から当該動物体の特徴的な寸法データを抽出する形状抽出ステップと、を備え、
前記形状抽出ステップにより抽出された当該動物体の特徴的な寸法データを前記所定の体重計算式に代入して当該動物体の体重を推定する、ことを特徴とする動物体の体重推定方法。 A method of estimating the weight of an animal body by substituting the dimensional data of the animal body into a predetermined weight calculation formula to estimate the weight of the animal body,
A random light spot in the infrared band is projected from at least one of the upper, left side, and right side of the moving object stationary in a predetermined posture, and the reflected point reflected by the moving object is imaged. A shape that approximates the cross-sectional shape parallel to the gravity direction and the cross-sectional shape parallel to the horizontal direction to an elliptical shape with respect to the three-dimensional point cloud data acquired by the three-dimensional measuring instrument that acquires the three-dimensional point cloud data of the moving object An approximation processing step;
A shape extraction step of extracting characteristic dimension data of the moving object from the elliptical shape approximated by the shape approximation processing step,
A weight estimation method for a moving body, characterized in that the weight of the moving body is estimated by substituting characteristic dimension data of the moving body extracted in the shape extraction step into the predetermined weight calculation formula.
前記検出手段により検出されたロール角およびピッチ角、前記ヨー角算出ステップにより算出されたヨー角に基づいて、前記三次元点群データを補正する補正ステップと、を備えたことを特徴とする請求項7記載の動物体の体重推定方法。 A yaw angle calculating step for calculating a yaw angle based on the roll angle and the pitch angle detected by the detecting means for detecting the roll angle and the pitch angle of the three-dimensional measuring instrument;
And a correction step of correcting the three-dimensional point cloud data based on the roll angle and pitch angle detected by the detection means and the yaw angle calculated by the yaw angle calculation step. Item 8. The method for estimating the weight of an animal body according to Item 7.
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