JP2022135904A - 牛の評価装置及び牛の評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】多様な飼育現場に適用することが可能な牛の評価装置及び牛の評価方法を提供すること。【解決手段】牛の評価装置１００は、立位にある牛を略真後ろまたは略正面から撮像した二次元の撮像画像５０を取得する画像取得部３０と、撮像画像５０から、牛の輪郭線６０を抽出する抽出部３２と、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値を算出する算出部３４と、算出部３４が算出した指標値から、牛の肉付きを評価する評価部３６と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、牛の評価装置及び牛の評価方法に関する。

牛の飼養管理におけるエネルギーバランスを評価するために、牛の体脂肪の付着状態（肉付き状態）を評価することが行われている。体脂肪の付着状態を示す指標の１つとしてボディコンディションスコアがある。通常、ボディコンディションスコアの判定は獣医師や酪農の専門家によって行われるが、人が判定をするために判定基準があいまいとなり、判定にばらつきが生じてしまう。一方、動物の三次元画像に基づいて身体の状態を示すスコアを評価する方法（例えば特許文献１）や、動物を撮像した二次元画像に基づいて身体の状態を示すスコアを評価する方法（例えば特許文献２）が知られている。

特表２０１２－５１０２７８号公報 欧州特許第２０２７７７０号明細書

特許文献１に記載の評価方法は、動物の三次元画像を用いて身体の状態を示すスコアを算出するため、大掛かりな設備が設置された特定の場所での撮像が必要であり、多様な飼育現場に適用することは難しい。特許文献２に記載の評価方法では、動物の二次元画像を用いるが、動物を上方から撮像した二次元画像を用いるため、動物を上方から撮像できる設備が設置された特定の場所での撮像が必要であり、特許文献１と同様に、多様な飼育現場に適用することは難しい。

本発明は上記の課題に鑑みなされたものであり、多様な飼育現場に適用することが可能な牛の評価装置及び牛の評価方法を提供することを目的とする。

本発明の牛の評価装置は、立位にある牛を略真後ろまたは略正面から撮像した二次元の撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像から、前記牛の輪郭線を抽出する抽出部と、前記輪郭線の上部の左右両側に存在する２つの山部のうち少なくとも一方の山部の傾斜の度合いを示す指標値を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記指標値から、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える。

本発明によれば、多様な飼育現場に適用することが可能な牛の評価装置及び牛の評価方法を得ることができる。

図１は、第１の実施形態に係る牛の評価装置の構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態における制御部の機能ブロック図である。 図３は、画像取得部が取得する牛の撮像画像の一例である。 図４は、第１の実施形態における制御部が牛の肉付きを評価するときに実行する処理を示す図（その１）である。 図５は、第１の実施形態における制御部が牛の肉付きを評価するときに実行する処理を示す図（その２）である。 図６（ａ）から図６（ｃ）は、肉付きの異なる牛の撮像画像である。 図７（ａ）から図７（ｄ）は、第１の実施形態において、山部の傾斜の度合いと、第１接線と第２接線がなす角度と、の関係を示す図である。 図８は、ボディコンディションスコアと角度α_ｍｉｎとの相関を調査した実験結果である。 図９は、第１の実施形態における牛の肉付きの評価方法の一例を示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態における制御部が牛の肉付きを評価するときに実行する処理を示す図である。 図１１は、第３の実施形態における制御部が牛の肉付きを評価するときに実行する処理を示す図である。 図１２（ａ）及び図１２（ｂ）は、第３の実施形態において、山部の傾斜の度合いと、第１線分と第２線分がなす角度と、の関係を示す図である。 図１３は、ボディコンディションスコアと複数の角度の標準偏差との関係を示すグラフである。 図１４は、ボディコンディションスコアと複数の角度の変動係数との関係を示すグラフである。 図１５は、ボディコンディションスコアと、円の半径の変化の大きさに対する角度の変化の大きさの比（傾き）と、の関係を示すグラフである。 図１６（ａ）は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像であり、図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の牛を略正面から撮像した撮像画像である。 図１７（ａ）および図１７（ｂ）は、図１６（ａ）および図１６（ｂ）の撮像画像から牛の輪郭線を抽出した抽出画像である。

《第１の実施形態》
以下、第１の実施形態に係る牛の評価装置１００について、図１～図９に基づいて説明する。図１には、第１の実施形態に係る牛の評価装置１００の構成がブロック図にて示されている。評価装置１００は、例えばユーザにより携帯されて利用される携帯型情報機器である。評価装置１００として、例えばスマートフォン、タブレット型パソコン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートグラスなどを採用することができる。本第１の実施形態では、評価装置１００はスマートフォンであるとする。評価装置１００は、電話機能やメール機能、インターネットなどに接続するための通信機能、及びプログラムを実行するためのデータ処理機能などを有する。

評価装置１００は、図１に示すように、表示部１２と、操作部１４と、通信部１６と、撮像部１８と、記憶部２０と、制御部２２と、を備える。

表示部１２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）であり、画像や、各種情報、及びタッチ操作ボタンなどの操作入力用画像などを表示する。

操作部１４は、タッチパネルとスイッチを備える。タッチパネルは、ユーザが触れたことに応じて情報入力を受け付け、受け付けた操作情報を制御部２２に送信する。タッチパネルは、例えば表示部１２に組み込まれている。したがって、タッチパネルは、ユーザが表示部１２の表面をタッチすることに応じて、種々の情報入力を受け付ける。スイッチは、ユーザから評価装置１００に対する操作を受け付ける操作部材であり、受け付けた操作情報を制御部２２に送信する。

通信部１６は、他の機器と近距離無線通信（例えばＮＦＣ（Near Field Communication））を行ったり、ネットワークに接続された他の機器と無線通信（例えば携帯電話回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）などを用いた通信）を行ったりする。

撮像部１８は、レンズ、撮像素子、画像処理部などを備え、静止画や動画などの画像を撮像する。撮像部１８は、評価装置１００を携帯する作業者が操作部１４を操作することに応じて撮像する。作業者は、牛の肉付きを評価する場合に、撮像部１８によって立位にある牛を略真後ろから撮像する。略真後ろから撮像するとは、牛の左右の腰角周りの輪郭が写る範囲で撮像することである。したがって、作業者は、例えば、牛の後方数ｍ（例えば１ｍ～２ｍ）の位置から牛の足元まで入るようにして、牛の左右の腰角周りの輪郭が写るように撮像する。

記憶部２０は、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリであり、各種情報が記憶されている。

制御部２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などを備える。制御部２２は、ＣＰＵがＲＯＭなどに格納されているプログラムを実行することにより、評価装置１００全体を制御する。

制御部２２は、牛の肉付きを評価する際、ＲＯＭなどに格納されたプログラムをＣＰＵが実行することで、図２に示すような、画像取得部３０、抽出部３２、算出部３４、及び評価部３６として機能する。

図３には、画像取得部３０が取得する牛の撮像画像５０の一例が示されている。図３に示すように、画像取得部３０は、立位にある牛が略真後ろから撮像された撮像画像５０を取得する。取得する牛の撮像画像５０は、撮像部１８が撮像した画像であってもよいし、他の機器が撮像した画像を通信部１６により受信した画像であってもよい。また、取得する牛の撮像画像５０は、記憶部２０に記憶されていたものであってもよい。画像取得部３０は、取得した牛の撮像画像５０を表示部１２に表示してもよい。これにより、作業者は、これから肉付きを評価する牛を表示部１２上で視覚的に認識することができる。

図４及び図５には、第１の実施形態において牛の肉付きを評価するときに、抽出部３２及び算出部３４が実行する処理の一例が示されている。図５は、輪郭線６０の上部を拡大した図である。図５では、明瞭化のために、輪郭線６０の上部を模式的に表している（以下の同様な図においても同じ）。抽出部３２は、図４に示すように、画像取得部３０が取得した牛の撮像画像５０から、牛の輪郭をなぞった輪郭線６０を抽出する。輪郭線６０の抽出は、一般的に知られた画像処理技術を用いることができる。抽出部３２は、抽出した牛の輪郭線６０のみを表した抽出撮像画像５１を表示部１２に表示してもよい。これにより、作業者は、これから肉付きを評価する牛の輪郭を表示部１２上で視覚的に認識することができる。抽出撮像画像５１の外形は撮像画像５０の外形と同じであり、画像の枠に対する牛の位置は抽出撮像画像５１と撮像画像５０とで同じである。

輪郭線６０の上部の左右両側には山部６１ａ、６１ｂが存在する。山部６１ａは、山部６１ａの輪郭線６０上の略中央の点を頂点６２ａとし、頂点６２ａから輪郭線６０の上部側に伸びる第１曲線部６３ａと、頂点６２ａから輪郭線６０の側部側に伸びる第２曲線部６４ａと、を有する。同様に、山部６１ｂは、山部６１ｂの輪郭線６０上の略中央の点を頂点６２ｂとし、頂点６２ｂから輪郭線６０の上部側に伸びる第１曲線部６３ｂと、頂点６２ｂから輪郭線６０の側部側に伸びる第２曲線部６４ｂと、を有する。

山部６１ａの頂点６２ａと山部６１ｂの頂点６２ｂの特定は、例えば、以下の方法により行うことができる。例えば、抽出撮像画像５１内で上から左下に向かって傾いた第１傾斜直線を抽出撮像画像５１の左上端点５２から輪郭線６０に向かって近づけて行き、第１傾斜直線が輪郭線６０に最初に接した点を左側に存在する山部６１ａの頂点６２ａと特定してもよい。同様に、抽出撮像画像５１内で上から右下に向かって傾いた第２傾斜直線を抽出撮像画像５１の右上端点５４から輪郭線６０に向かって近づけて行き、第２傾斜直線が輪郭線６０に最初に接した点を右側に存在する山部６１ｂの頂点６２ｂと特定してもよい。第１傾斜直線及び第２傾斜直線は、抽出撮像画像５１内の水平線から例えば３０°～６０°傾いた直線とすることが好ましく、４０°～５０°傾いた直線とすることがより好ましく、４５°傾いた直線とすることが更に好ましい。また、例えば、山部６１ａの頂点６２ａは輪郭線６０のなかで抽出撮像画像５１の左上端点５２からの距離が最も短い点、山部６１ｂの頂点６２ｂは輪郭線６０のなかで抽出撮像画像５１の右上端点５４からの距離が最も短い点としてもよい。なお、上記の方法以外の方法によって山部６１ａの頂点６２ａ及び山部６１ｂの頂点６２ｂを特定してもよい。

算出部３４は、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値を算出する。例えば、算出部３４は、図５に示すように、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線６６ａと、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線６８ａと、がなす角度α１（第１接線６６ａと第２接線６８ａがなす角のうち頂点６２ａに対向する角の角度）を特定する。また、算出部３４は、第１曲線部６３ａ上の異なる位置の点での第１接線６６ｂと、第２曲線部６４ａ上の異なる位置の点での第２接線６８ｂと、がなす角度α２を特定する。更に、算出部３４は、第１曲線部６３ａ上の更に異なる位置の点での第１接線６６ｃと、第２曲線部６４ａ上の更に異なる位置の点での第２接線６８ｃと、がなす角度α３を特定する。このように、算出部３４は、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定する。

山部６１ａには複数の接線が生成でき、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と第２曲線部６４ａ上の点での第２接線とがなす角度も様々な大きさをとる。このような様々な大きさの角度のうち最も小さい角度は、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映していると言える。したがって、本第１の実施形態では、算出部３４は、特定した角度α１、α２、α３、…のうち最も小さい角度α_ｍｉｎ（例えば図５ではα３）を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。

なお、算出部３４が特定する、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度の数には、特に制限はないが、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映した角度を得るためには、第１接線及び第２接線を引く点の位置を第１曲線部６３ａと第２曲線部６４ａ上で種々変化させ、特定する角度の数をなるべく多くすることが好ましい。なお、算出部３４は、輪郭線６０の第１曲線部６３ａ及び第２曲線部６４ａそれぞれに対して所定間隔で点を設定して隣接する点に対応する画素を結ぶ直線を第１接線及び第２接線とすることを隣接する点の組み合わせの分だけ実行し、実行した第１接線と第２接線の組み合わせ分だけ、第１接線と第２接線がなす角度を求める処理を行ってもよい。

ここで、算出部３４が算出する山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値と、ボディコンディションスコアとの関係について、説明する。なお、ボディコンディションスコアは、体脂肪の付着状態を示す指標であり、例えば１．００～５．００の点数を付ける場合があり、値が大きいほど肉付きが良いことを意味する。

図６（ａ）から図６（ｃ）は、肉付きの異なる牛の撮像画像５０ａ～５０ｃである。図６（ａ）は、肉付きが悪い牛の撮像画像５０ａ、図６（ｂ）は、肉付きが図６（ａ）よりも良い牛の撮像画像５０ｂ、図６（ｃ）は、肉付きが更に良い牛の撮像画像５０ｃである。図６（ａ）の牛は、専門家によるボディコンディションスコアの評価は２．２５であった。図６（ｂ）の牛は３．００であり、図６（ｃ）の牛は４．００であった。図６（ａ）から図６（ｃ）に示すように、肉付きが異なる（すなわちボディコンディションスコアが異なる）ことで、腰角周りの肉付きが変化し、立位にある牛を略真後ろから見たときの腰角の形状が異なることが確認できる。

図７（ａ）から図７（ｄ）は、第１の実施形態において、山部６１ａの傾斜の度合いと、第１接線と第２接線がなす角度と、の関係を示す図である。図７（ａ）から図７（ｄ）には、肉付きが異なる牛の撮像画像５０から得られる輪郭線６０の上部が模式的に示されていて、図７（ａ）、図７（ｂ）、図７（ｃ）、図７（ｄ）の順に牛の肉付きがよく（すなわちボディコンディションスコアが高く）なっている。図７（ａ）から図７（ｄ）には、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度α_ｍｉｎとなる第１接線６６ｚと第２接線６８ｚが示されている。

図７（ａ）から図７（ｄ）に示すように、肉付きが良くなるほど、腰角に対応する部分である山部６１ａ、６１ｂが丸みを帯びた形状となり、山部６１ａ、６１ｂの張り出し具合が小さくなる。このため、角度α_ｍｉｎは、肉付きが良くなるほど大きくなる。したがって、山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａにおいて、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度α_ｍｉｎから、牛の肉付きを評価できることが考えられる。

そこで、獣医師などの専門家が評価したボディコンディションスコアと、山部６１ａの第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度α_ｍｉｎの大きさと、の相関を調査する実験を行った。実験は、乳牛（ホルスタイン種）に対して行った。

図８には、ボディコンディションスコアと角度α_ｍｉｎとの相関を調査した実験結果が示されている。図８の横軸（Ｘ軸）は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸（Ｙ軸）は角度α_ｍｉｎである。図８中の複数の黒丸が実験した乳牛１頭１頭を示していて、点線の直線は近似直線を示している。図８に示すように、角度α_ｍｉｎが大きくなるほど、ボディコンディションスコアも高くなる。近似直線（点線の直線）は、ｙ＝２９．８２８ｘ－１５．０５６と求まり、決定係数Ｒ^２は０．９１１９であった。このことから、ボディコンディションスコアと角度α_ｍｉｎには強い相関関係があることが確認された。したがって、本実施形態においては、評価部３６は、算出部３４が山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出した最も小さい角度α_ｍｉｎから、牛の肉付き（ボディコンディションスコア）を評価する。

図２に戻り、評価部３６は、記憶部２０に記憶された、角度（山部の傾斜の度合いを示す指標値）とボディコンディションスコアとが関連付けられたスコア情報を用い、算出部３４が算出した角度α_ｍｉｎから、ボディコンディションスコアを評価する。

表１には、記憶部２０に記憶されたスコア情報の一例が示されている。表１に示すように、スコア情報においては、角度（山部の傾斜の度合いを示す指標値）とボディコンディションスコアとが関連付けられている。例えば、角度がａ°未満の場合のボディコンディションスコアは１．００、ａ°以上ｂ°未満の場合のボディコンディションスコアは１．５０などのように、角度とボディコンディションスコアとが関連付けられている。なお、表１では、ボディコンディションスコアが０．５刻みの場合を例に示したが、その他の場合でもよい。例えば、０．２５刻みの場合でもよいし、２．００～４．００の間は０．２５刻みで、それ以外は０．５０刻みの場合でもよい。

なお、記憶部２０に記憶されるスコア情報は、角度とボディコンディションスコアとが関連付けられた情報であれば、表１に示したスコア情報以外であってもよい。例えば、図８に示す近似直線のような一次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ）がスコア情報として記憶部２０に記憶されていてもよい。この場合、ｙに角度を代入することで得られたｘの値に対して四捨五入や、切り上げ、切り捨てなどの端数処理を行ってボディコンディションスコアを評価してもよい。

次に、第１の実施形態における牛の肉付きの評価方法の一例について、図９のフローチャートに沿って説明する。図９の処理は、評価装置１００の制御部２２によって実行される。なお、本処理の前提として、牛の肉付きを評価するためのアプリ（評価アプリ）がインストールされているものとする。また、記憶部２０には、一例として表１のようなスコア情報が格納されているとする。

図９の処理では、まず、ステップＳ１０において、制御部２２の画像取得部３０は、評価アプリが起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作（例えば、操作部１４への入力、又はマイク（不図示）への音声入力）に応じて制御部２２が評価アプリを起動した段階で、ステップＳ１２に移行する。

ステップＳ１２に移行すると、画像取得部３０は、肉付きの評価を行う牛が撮像された撮像画像５０を取得する。牛の撮像画像５０は、上述したように、立位にある牛が略真後ろから撮像された画像である。例えば、画像取得部３０は、作業者が撮像部１８を用いて撮像した牛の撮像画像、通信部１６を介して他の機器から受信した牛の撮像画像、又は記憶部２０に記憶された複数の牛の撮像画像の中から作業者が操作部１４を操作することで選択した牛の撮像画像を取得する。なお、画像取得部３０は、評価アプリが起動した後に、作業者が撮像部１８によって牛を撮像できるよう、カメラ機能を立ち上げてもよい。この場合、撮像された牛の撮像画像と、この撮像画像を選択するか否かを問う選択ボタンと、を表示部１２に表示し、作業者が選択しないことを選んだ場合、カメラ機能を再度立ち上げるようにしてもよい。

制御部２２の抽出部３２は、ステップＳ１４において、ステップＳ１２で取得した牛の撮像画像５０から牛の輪郭をなぞった輪郭線６０を抽出する。輪郭線６０を抽出するにあたり、抽出部３２は、輪郭線６０を良好な精度で抽出するために、撮像画像５０内の牛以外の背景を除去する処理を行ってもよい。

次いで、ステップＳ１６では、制御部２２の算出部３４は、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａの第１曲線部６３ａ上の点から引いた第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。

次いで、ステップＳ１８では、制御部２２の評価部３６は、ステップＳ１６で傾斜の度合いを示す指標値として算出した角度と記憶部２０に記憶された表１のようなスコア情報とから、撮像画像５０に写された牛の肉付き（ボディコンディションスコア）を評価する。

次いで、ステップＳ２０では、評価部３６は、ステップＳ１８で評価したボディコンディションスコアを表示部１２に表示すると共に、記憶部２０に記憶する。例えば、評価部３６は、牛の撮像画像５０と共にボディコンディションスコアを表示部１２に表示してもよい。また、評価部３６は、作業者が操作部１４を操作して入力した牛の個体識別番号などの個体識別情報と、評価したボディコンディションスコアと、を関連付けて記憶部２０に記憶してもよい。なお、評価部３６は、作業者が操作部１４を操作することで入力した個体識別情報を取得する場合に限られず、牛の体に取り付けられた識別票の画像を撮像部１８が撮像した撮像画像から個体識別情報を取得する場合や、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）技術を用いて、牛の体に取り付けられたＲＦタグから通信部１６が個体識別情報を受信することで取得する場合などでもよい。また、カメラや通信装置を牛舎内外の通路に設置し、通路を通過する牛をセンサで検出できるようにしておき、通路を通過する牛をカメラが撮像した撮像画像を通信部１６が取得し、その撮像画像に写された識別票の画像から個体識別情報を取得してもよいし、通路を通過する牛に取り付けられたＲＦタグから通信装置が個体識別情報を受信し、通信部１６が通信装置から個体識別情報を受け取ることで取得してもよい。また、評価部３６は、ボディコンディションスコアを評価した牛の個体識別番号と、当該牛を撮像した撮像画像５０と、撮像日と、当該牛のボディコンディションスコアと、を関連付けた１つの情報として記憶部２０に記憶してもよい。

以上説明したように、本第１の実施形態によれば、画像取得部３０は、立位にある牛を略真後ろから撮像した二次元の撮像画像５０を取得する。抽出部３２は、撮像画像５０から、牛の輪郭線６０を抽出する。算出部３４は、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として、山部６１ａの第１曲線部６３ａ上の点から引いた第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度を算出する。評価部３６は、算出部３４が傾斜の度合いを示す指標値として算出した角度から、撮像画像５０に写された牛の肉付きを評価する。このように、本第１の実施形態では、立位にある牛を略後ろから撮像した二次元の撮像画像５０を用いて牛の肉付きを評価するため、牛を三次元に撮像するための特別な設備や牛を上方から撮像するための特別な設備を必要とせず、多様な飼育現場に適用することができる。また、２次元画像上において相似性を有する情報である角度から牛の肉付きを評価するため、評価結果が牛そのものの大きさや撮像画像５０に写された牛の大きさの影響を受けにくく、正規化などの処理を行わなくても牛の肉付きを良好に評価することができる。更に、人が牛の肉付きを評価する場合は、判定基準があいまいとなって判定にばらつきが起こるが、本第１の実施形態では、制御部２２が牛の肉付きの判定を行うため、判定のばらつきを抑えることができる。更に、立位にある牛を略真後ろから撮像した二次元の撮像画像５０を用いて牛の肉付きを評価することから、スマートフォンなどの携帯性に優れて汎用性の高い評価装置１００を用いることができる。

《第２の実施形態》
第２の実施形態に係る牛の評価装置の構成は、図１の第１の実施形態に係る牛の評価装置１００の構成と同じであるため図示及び説明を省略する。第２の実施形態では、図２の機能ブロック図のうち、算出部３４が山部の傾斜の度合いを示す指標値として算出する値が、第１の実施形態と異なっている。

図１０には、第２の実施形態において牛の肉付きを評価するときに、抽出部３２及び算出部３４が実行する処理の一例が示されている。抽出部３２の処理は、第１の実施形態と同じであるため説明を省略する。本第２の実施形態では、算出部３４は、図１０に示すように、山部６１ａの第１曲線部６３ａ上の点から引いた第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定することで複数の角度α１、α２、α３、…を特定する。また、算出部３４は、山部６１ｂの第１曲線部６３ｂ上の点から引いた第１接線と、第２曲線部６４ｂ上の点から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定することで、複数の角度β１、β２、β３、…を特定する。そして、算出部３４は、山部６１ａで特定した複数の角度α１、α２、α３、…から得られる値と、山部６１ｂで特定した複数の角度β１、β２、β３、…から得られる値と、の平均値又は合計値を、山部の傾斜の度合いを示す指標値として算出する。評価部３６がボディコンディションスコアを判定する際には、表１のような角度（山部の傾斜の度合いを示す指標値）とボディコンディションスコアとが関連付けられた情報を用いることができるが、角度の欄を、上記の平均値又は合計値に対応した値とする。

例えば、算出部３４は、山部６１ａで特定した複数の角度α１、α２、α３、…のうち最も小さい角度α_ｍｉｎと、山部６１ｂで特定した複数の角度β１、β２、β３、…のうち最も小さい角度β_ｍｉｎと、の平均値（（α_ｍｉｎ＋β_ｍｉｎ）／２）又は合計値（α_ｍｉｎ＋β_ｍｉｎ）を、傾斜の度合いを示す指標値として算出する。

本第２の実施形態によれば、山部６１ａで特定した複数の角度から得られる値と、山部６１ｂで特定した複数の角度から得られる値と、の平均値又は合計値を、山部６１ａ、６１ｂの傾斜の度合いを示す指標値として用いる。これにより、例えば牛が傾いて撮像された場合などでも、左右の山部６１ａ、６１ｂで特定された角度から得られる値を用いることで、牛が傾いて撮像されたことによる肉付きの判定誤差を低減でき、牛の肉付きを精度良く評価することができる。

上記第１の実施形態及び第２の実施形態のように、算出部３４は、山部の第１曲線部上の点から引いた第１接線と、第２曲線部上の点から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度から得られる値を、山部の傾斜の度合いを示す指標値として算出する。評価部３６は、算出部３４が算出した指標値から、牛の肉付きを評価する。これにより、多様な飼育現場において、牛の肉付きを良好に評価することができる。

《第３の実施形態》
第３の実施形態に係る牛の評価装置の構成は、図１の第１の実施形態に係る牛の評価装置１００の構成と同じであるため図示及び説明を省略する。第３の実施形態では、図２の機能ブロック図のうち、算出部３４が山部の傾斜の度合いを示す指標値として算出する値が、第１の実施形態と異なっている。

図１１には、第３の実施形態において牛の肉付きを評価するときに、抽出部３２及び算出部３４が実行する処理の一例が示されている。抽出部３２の処理は、第１の実施形態と同じであるため説明を省略する。算出部３４は、図１１に示すように、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円８０ａが第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分８６ａと、円８０ａが第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分８８ａと、がなす角度δ１を特定する。また、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とし、円８０ａとは半径が異なる円８０ｂが第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分８６ｂと、円８０ｂが第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分８８ｂと、がなす角度δ２を特定する。更に、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とし、円８０ａ、８０ｂとは半径が異なる円８０ｃが第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分８６ｃと、円８０ｃが第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分８８ｃと、がなす角度δ３を特定する。

このように、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定する。円の半径は、山部６１ａの頂点６２ａと輪郭線６０のうち最も上側に位置する最上点９１との間の間隔よりも小さい値とし、例えば頂点６２ａと最上点９１との間の間隔の１／２以下の値とする。

図１２（ａ）及び図１２（ｂ）は、第３の実施形態において、山部６１ａの傾斜の度合いと、第１線分と第２線分がなす角度と、の関係を示す図である。図１２（ａ）及び図１２（ｂ）には、肉付きが異なる牛の撮像画像５０から得られる輪郭線６０の上部が模式的に示されていて、図１２（ｂ）の牛は図１２（ａ）の牛に比べて肉付きがよい（すなわちボディコンディションスコアが高い）牛である。図１２（ａ）及び図１２（ｂ）では、対応する円は、山部６１ａの頂点６２ａと最上点９１との間の間隔に対する半径の比が同じである。

図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すように、肉付きが良いほど、腰角に対応する部分である山部６１ａ、６１ｂが丸みを帯びた形状となる。このため、対応する円により形成される第１線分と第２線分がなす角度は、肉付きが良いほど大きくなる。すなわち、図１２（ｂ）における角度δａ、δｂ、δｃは、図１２（ａ）において対応する角度δａ、δｂ、δｃよりも大きくなる。したがって、山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部６１ａにおいて、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度を用いることで、肉付きを評価できることが考えられる。

そこで、獣医師などの専門家が評価したボディコンディションスコアと、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度から得られる値と、の相関を調査する実験を行った。実験は、乳牛（ホルスタイン種）に対して行い、頂点６２ａを中心とする円として、頂点６２ａと最上点９１との間の間隔Ｌの１／２倍（Ｌ／２）、１／３倍（Ｌ／３）、１／４倍（Ｌ／４）、１／６倍（Ｌ／６）の半径を有する４つの同心円を用いた。

表２には、ボディコンディションスコアと、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする複数の円から得られる第１線分と第２線分がなす角度と、の相関を調査した実験結果が示されている。図１３には、ボディコンディションスコアと、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする複数の円から得られる第１線分と第２線分がなす複数の角度の標準偏差と、の関係を示すグラフが示されている。図１４には、ボディコンディションスコアと、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする複数の円から得られる第１線分と第２線分がなす複数の角度の変動係数と、の関係を示すグラフが示されている。図１３及び図１４の横軸（Ｘ軸）は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸（Ｙ軸）は標準偏差又は変動係数である。図１３及び図１４中の複数の黒丸が実験した乳牛１頭１頭を示していて、点線の直線は近似直線を示している。

図１３に示すように、角度の標準偏差が小さくなるほど、ボディコンディションスコアは高くなる。近似直線（点線の直線）は、ｙ＝－５．９９４ｘ＋３６．４８８と求まり、決定係数Ｒ^２は０．６８０８であった。このことから、ボディコンディションスコアと角度の標準偏差とには強い相関関係があることが確認された。

図１４に示すように、角度の変動係数が小さくなるほど、ボディコンディションスコアは高くなる。近似直線（点線の直線）は、ｙ＝－０．０４６５ｘ＋０．２７５９と求まり、決定係数Ｒ^２は０．７２１５であった。このことから、ボディコンディションスコアと角度の変動係数とには強い相関関係があることが確認された。

そこで、本第３の実施形態では、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度の標準偏差又は変動係数を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。そして、評価部３６は、算出部３４が山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出した標準偏差又は変動係数から、牛の肉付き（ボディコンディションスコア）を評価する。

評価部３６は、記憶部２０に記憶された、標準偏差又は変動係数とボディコンディションスコアとが関連付けられたスコア情報を用いて、算出部３４が算出した標準偏差又は変動係数から、ボディコンディションスコアを評価する。記憶部２０に記憶されたスコア情報は、例えば表１における角度の欄を標準偏差又は変動係数に変更したものとすることができる。なお、記憶部２０に記憶されるスコア情報は、標準偏差又は変動係数とボディコンディションスコアとが関連付けられた情報であれば、その他の場合であってもよい。例えば、図１４及び図１５に示す近似直線のような一次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ）がスコア情報として記憶部２０に記憶されていてもよい。この場合、ｙに標準偏差又は変動係数を代入することで得られたｘの値に対して四捨五入や、切り上げ、切り捨てなどの端数処理を行ってボディコンディションスコアを評価してもよい。

本第３の実施形態によれば、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度の標準偏差又は変動係数を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。評価部３６は、算出部３４が山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出した複数の角度の標準偏差又は変動係数から、牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第１の実施形態と同様に、立位にある牛を略後ろから撮像した二次元の撮像画像５０を用いて牛の肉付きを評価するため、多様な飼育現場に適用することができる。また、２次元画像上において相似性を有する情報である角度から牛の肉付きを評価するため、評価結果が牛そのものの大きさや撮像画像５０に写された牛の大きさの影響を受けにくく、正規化などの処理を行わなくても牛の肉付きを良好に評価することができる。更に、制御部２２が牛の肉付きの判定を行うため、判定のばらつきを抑えることができる。更に、立位にある牛を略真後ろから撮像した二次元の撮像画像５０を用いて牛の肉付きを評価することから、スマートフォンなどの携帯性に優れて汎用性の高い評価装置１００を用いることができる。

《第４の実施形態》
第４の実施形態に係る牛の評価装置の構成は、図１の第１の実施形態に係る牛の評価装置１００の構成と同じであるため図示及び説明を省略する。第４の実施形態では、図２の機能ブロック図のうち、算出部３４が山部の傾斜の度合いを示す指標値として算出する値が、第３の実施形態と異なっている。本第４の実施形態では、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、円の半径の変化の大きさに対する複数の角度の変化の大きさの比（以下、傾きと称す場合がある）を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。

図１５には、表２の実験結果から求めた、ボディコンディションスコアと傾きとの関係を示すグラフが示されている。図１５の横軸（Ｘ軸）は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸（Ｙ軸）は傾きである。図１５中の複数の黒丸が実験した乳牛１頭１頭を示していて、点線の直線は近似直線を示している。

図１５に示すように、傾きが０に近づくほど、ボディコンディションスコアは高くなる。近似直線（点線の直線）は、ｙ＝１．２２４７ｘ－７．３６７３と求まり、決定係数Ｒ^２は０．７００８であった。このことから、ボディコンディションスコアと傾きとには強い相関関係があることが確認された。

そこで、本第４の実施形態では、評価部３６は、算出部３４が山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出した、円の半径の変化の大きさに対する複数の角度の変化の大きさの比（傾き）から、牛の肉付き（ボディコンディションスコア）を評価する。評価部３６は、記憶部２０に記憶された、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられたスコア情報を用いて、算出部３４が算出した傾きから、ボディコンディションスコアを評価する。記憶部２０に記憶されたスコア情報は、例えば表１における角度の欄を傾きに変更したものとすることができる。なお、記憶部２０に記憶されるスコア情報は、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられた情報であれば、その他の場合であってもよい。例えば、図１５に示す近似直線のような一次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ）がスコア情報として記憶部２０に記憶されていてもよい。この場合、ｙに傾きを代入することで得られたｘの値に対して四捨五入や、切り上げ、切り捨てなどの端数処理を行ってボディコンディションスコアを評価してもよい。

本第４の実施形態によれば、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、円の半径の変化の大きさに対する複数の角度の変化の大きさの比を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。評価部３６は、算出部３４が山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出した円の半径の変化の大きさに対する複数の角度の変化の大きさの比から、牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第５の実施形態と同様に、多様な飼育現場において、牛の肉付きを良好に評価することができる。また、牛の肉付きの評価を、スマートフォンなどの携帯性に優れて汎用性の高い評価装置を用いて行うことができる。

上記第３の実施形態及び第４の実施形態のように、算出部３４は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする円が第１曲線部６３ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第１線分と、円が第２曲線部６４ａに交わる点と頂点６２ａとを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度から得られる値を、山部６１ａの傾斜の度合いを示す指標値として算出する。評価部３６は、算出部３４が算出した指標値から、牛の肉付きを評価する。これにより、上述したように、多様な飼育現場において、牛の肉付きを良好に評価することができる。

なお、上記実施形態では、画像取得部３０は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像を取得する場合を例に示したが、立位にある牛を略正面から撮像した撮像画像を取得する場合でもよい。図１６（ａ）は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像５０ｄであり、図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の撮像画像５０ｄに写された牛を略正面から撮像した撮像画像５０ｅである。図１６（ａ）に示すように、立位にある牛を略真後ろから撮像した場合に限られず、図１６（ｂ）に示すように、立位にある牛を略正面から撮像した場合であっても、牛の左右の腰角周りの輪郭が写るように牛を撮像することができる。

図１７（ａ）および図１７（ｂ）は、図１６（ａ）および図１６（ｂ）の撮像画像５０ｄ、５０ｅから牛の輪郭線６０を抽出した抽出撮像画像５１ａ、５１ｂである。図１７（ａ）に示すように、立位にある牛を略真後ろから撮像した場合であっても、図１７（ｂ）に示すように、立位にある牛を略正面から撮像した場合であっても、輪郭線６０の上部の左右両側に腰角に対応する山部６１ａ、６１ｂを存在させることができる。よって、立位にある牛を略正面から撮像した撮像画像を用いても、略真後ろから撮像した撮像画像を用いる場合と同じ方法によって、牛の肉付きを評価することができる。また、立位にある牛を略正面から撮像した二次元の撮像画像を用いる場合でも、略真後ろから撮像した撮像画像を用いる場合と同様に、牛を上方から撮像するための特別な設備を必要とせず、多様な飼育現場に適用することができるとともに、携帯性に優れて汎用性の高いスマートフォン等の携帯型情報機器を評価装置１００とすることができる。

なお、上記各実施形態では、牛の肉付きを評価する評価装置が、作業者が携帯して利用される撮像部１８を備える携帯型情報機器である場合を例に示したが、その他の場合でもよい。例えば、ネットワークに接続された他の機器と通信可能なサーバなどの据置型情報機器の場合でもよい。この場合、作業者は例えばスマートフォンなどの携帯型情報機器を用いて撮像した牛の撮像画像を、ネットワークを介してサーバなどの据置型情報機器に送信する。据置型情報機器では、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂのうち少なくとも一方の山部の傾斜の度合いを示す指標値を算出し、この指標値から牛の肉付きを評価する。そして、据置型情報機器は、牛の肉付きの評価結果を、ネットワークを介して作業者が携帯する携帯型情報機器に送信する。これにより、スマートフォンに掛かる負荷を低減できる。また、牛舎内に固定または移動可能にカメラを設置し、スマートフォン等の携帯型情報機器およびサーバ等の据置型情報機器は、牛舎内に設置されたカメラが撮像した立位にある牛の略真後ろまたは略正面の撮像画像を取得してもよい。

なお、上記各実施形態では、牛の肉付きとしてボディコンディションスコアを評価する場合を例に示したが、牛の肉付きを評価するその他の指標を評価する場合でもよい。また、図８、図１３から図１５は、乳牛に対する実験結果であるが、同様の骨格を有する肉牛も同様の結果になると考えられる。したがって、上記各実施形態は乳牛だけでなく肉牛にも適用できる。

以上、本願発明の実施形態について詳述したが、本願発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本願発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１２ 表示部
１４ 操作部
１６ 通信部
１８ 撮像部
２０ 記憶部
２２ 制御部
３０ 画像取得部
３２ 抽出部
３４ 算出部
３６ 評価部
５０、５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、５０ｄ、５０ｅ 撮像画像
５１、５１ａ、５１ｂ 抽出撮像画像
５２ 左上端点
５４ 右上端点
６０ 輪郭線
６１ａ、６１ｂ 山部
６２ａ、６２ｂ 頂点
６３ａ、６３ｂ 第１曲線部
６４ａ、６４ｂ 第２曲線部
６６ａ、６６ｂ、６６ｃ、６６ｚ 第１接線
６８ａ、６８ｂ、６８ｃ、６８ｚ 第２接線
８０ａ、８０ｂ、８０ｃ 円
８６ａ、８６ｂ、８６ｃ 第１線分
８８ａ、８８ｂ、８８ｃ 第２線分
９１ 最上点
１００ 評価装置

図７（ａ）から図７（ｄ）は、第１の実施形態において、山部６１ａの傾斜の度合いと、第１接線と第２接線がなす角度と、の関係を示す図である。図７（ａ）から図７（ｄ）には、肉付きが異なる牛の撮像画像５０から得られる輪郭線６０の上部が模式的に示されている。図７（ａ）は、痩せている牛の輪郭線６０を示し、図７（ｂ）は、図７（ａ）の牛よりも太っている（肉付きの良い）牛の輪郭線６０を示し、図７（ｃ）は、図７（ｂ）の牛よりも太っている（肉付きの良い）牛の輪郭線６０を示し、図７（ｄ）は、図７（ｃ）の牛よりも太っている（肉付きの良い）牛の輪郭線６０を示している。図７（ａ）から図７（ｄ）には、第１曲線部６３ａ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ上の点での第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度のうち最も小さい角度α_ｍｉｎとなる第１接線６６ｚと第２接線６８ｚが示されている。

Claims (11)

1. 立位にある牛を略真後ろまたは略正面から撮像した二次元の撮像画像を取得する画像取得部と、
   前記撮像画像から、前記牛の輪郭線を抽出する抽出部と、
   前記輪郭線の上部の左右両側に存在する２つの山部のうち少なくとも一方の山部の傾斜の度合いを示す指標値を算出する算出部と、
   前記算出部が算出した前記指標値から、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える牛の評価装置。
2. 前記山部は、前記山部の前記輪郭線上の略中央の点を頂点とし、前記頂点から一方側に伸びる第１曲線部と、前記頂点から他方側に伸びる第２曲線部と、を有し、
   前記算出部は、前記第１曲線部上の点から引いた第１接線と、前記第２曲線部上から引いた第２接線と、がなす角度を、点の位置を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度から得られる値を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項１に記載の牛の評価装置。
3. 前記算出部は、特定した前記複数の角度のうち最も小さい角度を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項２に記載の牛の評価装置。
4. 前記算出部は、前記２つの山部各々で特定した前記複数の角度から得られる値の平均値又は合計値を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項２に記載の牛の評価装置。
5. 前記山部は、前記山部の前記輪郭線上の略中央の点を頂点とし、前記頂点から一方側に伸びる第１曲線部と、前記頂点から他方側に伸びる第２曲線部と、を有し、
   前記算出部は、前記頂点を中心とする円が前記第１曲線部に交わる第１の点と前記頂点とを結ぶ第１線分と、前記円が前記第２曲線部に交わる第２の点と前記頂点とを結ぶ第２線分と、がなす角度を、円の半径を異ならせつつ複数特定し、特定した複数の角度から得られる値を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項１に記載の牛の評価装置。
6. 前記算出部は、特定した前記複数の角度の標準偏差又は変動係数を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項５に記載の牛の評価装置。
7. 前記算出部は、前記円の半径の変化の大きさに対する前記複数の角度の変化の大きさの比を、前記傾斜の度合いを示す指標値として算出する、請求項５に記載の牛の評価装置。
8. 前記２つの山部は前記牛の腰角に対応する部分である、請求項１から７のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
9. 前記評価部は、前記牛の肉付きの評価としてボディコンディションスコアを評価する、請求項１から８のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
10. 前記牛を撮像する撮像部を備える、請求項１から９のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
11. 立位にある牛を略真後ろまたは略正面から撮像した二次元の撮像画像から前記牛の輪郭線を抽出し、
    抽出した前記輪郭線の上部の左右両側に存在する２つの山部のうち少なくとも一方の山部の傾斜の度合いを示す指標値を算出し、
    算出した前記指標値に基づいて、前記牛の肉付きを評価する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする牛の評価方法。
    

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