JP2023114749A - 牛の評価装置および牛の評価方法 - 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から撮像した二次元の撮像画像５０を取得し、撮像画像５０から牛の輪郭線６０を抽出し、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する２つの山部６１ａ、６１ｂそれぞれの輪郭線６０上の略中央の点である頂点６２ａ、６２ｂから他方の山部側に伸びる第１曲線部６３ａ、６３ｂと第１曲線部６３ａ、６３ｂとは反対側に伸びる第２曲線部６４ａ、６４ｂのうち、第２曲線部６４ａ、６４ｂに沿った直線２１０、２１２を決定し、直線２１０と直線２１２とがなす角度θを算出し、角度θから牛の肉付きを評価する。【選択図】図６

Description

本発明は、牛の評価装置およ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およ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つの山部それぞれの前記輪郭線上の略中央の点から他方の山部側に伸びる第１曲線部と前記第１曲線部とは反対側に伸びる第２曲線部のうち、前記第２曲線部に沿った直線を決定する決定部と、前記２つの山部それぞれにおいて決定された前記直線がなす角度を算出する算出部と、算出された前記角度から、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および牛の評価方法を得ることができる。

図１は、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、制御部の機能構成を示すブロック図である。 図３は、画像取得部が取得する画像の一例を示す図である。 図４は、抽出部が実行する処理を説明するための図である。 図５は、決定部が実行する処理を説明するための図である。 図６は、算出部が実行する処理を説明するための図である。 図７（ａ）から図７（ｃ）は、肉付きの異なる牛の撮像画像である。 図８（ａ）および図８（ｂ）は、牛の肉付きと、２つの山部それぞれの第２曲線部に沿った直線がなす角度θと、の関係を示す図である。 図９は、ボディコンディションスコアと角度θとの相関を調査した実験結果を示す図である。 図１０は、実施形態に係る牛の評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図１１は、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１２（ａ）および図１２（ｂ）は、山部の第２曲線部に沿った直線の他の決定方法を説明するための図（その１）である。 図１３（ａ）および図１３（ｂ）は、山部の第２曲線部に沿った直線の他の決定方法を説明するための図（その２）である。 図１４（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１４（ｂ）は、図１４（ａ）の牛を略正面から撮像した撮像画像である。 図１５（ａ）および図１５（ｂ）は、図１４（ａ）および図１４（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。

《実施形態》
以下、実施形態に係る牛の評価装置１００について、図１～図１３に基づいて説明する。図１には、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。図２には、制御部２２の機能構成がブロック図にて示されている。本実施形態では、評価装置１００は、作業者が携帯して利用する携帯型情報機器であるとする。携帯型情報機器として、例えばスマートフォン、タブレット型パソコン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートグラス等が挙げられる。評価装置１００は、例えば、電話機能やメール機能、インターネット等に接続するための通信機能、およびプログラムを実行するためのデータ処理機能等を有する。

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、画像や、各種情報、およびタッチ操作ボタン等の操作入力用画像等を表示する表示デバイスである。

操作部１４は、タッチパネルやスイッチ等のデバイスである。タッチパネルは、作業者が触れたことに応じて情報入力を受け付け、受け付けた情報を制御部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、作業者が表示部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、作業者から評価装置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）等を用いた通信）を行ったりする通信インターフェースである。

撮像部１８は、静止画や動画等の画像を撮像するデバイスである。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、牛の撮像画像や牛の輪郭線を抽出した抽出画像、牛の肉付きを評価した評価結果等、各種情報を記憶する。

制御部２２は、牛の評価装置１００の各部を制御する処理部である。図２に示すように、制御部２２は、画像取得部３０、抽出部３２、決定部３８、算出部３４、および評価部３６を有する。

図３には、画像取得部３０が取得する画像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、例えば、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像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の中から作業者が操作部１４を用いて選択し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は、抽出部３２が実行する処理を説明するための図である。図４に示すように、抽出部３２は、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、６１ｂは、牛の腰角に対応する部分である。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の上部中央側（牛の背骨側）に伸びる第１曲線部６３ａと、頂点６２ａから輪郭線６０の側部下側（牛の腹側）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の上部中央側（牛の背骨側）に伸びる第１曲線部６３ｂと、頂点６２ｂから輪郭線６０の側部下側（牛の腹側）に伸びる第２曲線部６４ｂと、を有する。なお、第１曲線部６３ａ、６３ｂは、山部６１ａ、６１ｂの輪郭線６０上の略中央の点（頂点６２ａ、６２ｂ）から他方の山部側（牛の背骨側）に伸びる曲線部であるといえる。また、第２曲線部６４ａ、６４ｂは、山部６１ａ、６１ｂの輪郭線６０上の略中央の点（頂点６２ａ、６２ｂ）から、第１曲線部６３ａ、６３ｂとは反対側に伸びる曲線部であるといえる。

山部６１ａの頂点６２ａと山部６１ｂの頂点６２ｂは、以下の方法により特定することができる。例えば、抽出画像５１内で上から左下に向かって傾いた傾斜直線５５を抽出画像５１の左上端点５２から輪郭線６０に向かって近づけて行き、傾斜直線５５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と特定することができる。同様に、抽出画像５１内で上から右下に向かって傾いた傾斜直線５６を抽出画像５１の右上端点５４から輪郭線６０に向かって近づけて行き、傾斜直線５６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と特定することができる。傾斜直線５５、５６は、抽出画像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。

山部６１ａの頂点６２ａと山部６１ｂの頂点６２ｂは、上記の方法によって特定される場合に限られず、その他の方法によって特定されてもよい。例えば、抽出画像５１内で上から左下に向かって第１の所定角度で傾いた傾斜直線５５ａを左上端点５２から輪郭線６０に向かって近づけて最初に接する第１の点を特定し、第２の所定角度で傾いた傾斜直線５５ｂを左上端点５２から輪郭線６０に向かって近づけて最初に接する第２の点を特定し、輪郭線６０上において第１の点と第２の点の略中央に位置する点を山部６１ａの頂点６２ａと特定してもよい。同様に、抽出画像５１内で上から右下に向かって第３の所定角度で傾いた傾斜直線５６ａを右上端点５４から輪郭線６０に向かって近づけて最初に接する第３の点を特定し、第４の所定角度で傾いた傾斜直線５６ｂを右上端点５４から輪郭線６０に向かって近づけて最初に接する第４の点を特定し、輪郭線６０上において第３の点と第４の点の略中央に位置する点を山部６１ｂの頂点６２ｂと特定してもよい。第１の所定角度および第３の所定角度は抽出画像５１内の水平線から１５°～３０°とすることが好ましく、第２の所定角度および第４の所定角度は抽出画像５１内の水平線から６０°～７５°とすることが好ましい。

また、例えば、抽出画像５１をＸ－Ｙ座標系に変換し、抽出画像５１の各画素のＸ、Ｙ座標から２つの山部６１ａ、６１ｂの頂点６２ａ、６２ｂを特定してもよい。例えば、輪郭線６０のなかで抽出画像５１の左上端点５２からの距離が最も短い点を山部６１ａの頂点６２ａとし、輪郭線６０のなかで抽出画像５１の右上端点５４からの距離が最も短い点を山部６１ｂの頂点６２ｂとすることができる。

また、上記いずれかの方法によって山部６１ａまたは山部６１ｂのいずれか一方の頂点を特定し、特定した頂点を通る抽出画像５１内の水平線が他方の山部の輪郭線６０に交わる点を他方の山部の頂点と特定してもよい。なお、上記の方法以外の方法によって山部６１ａの頂点６２ａおよび山部６１ｂの頂点６２ｂを特定してもよい。なお、山部６１ａ、６１ｂの範囲については、様々な方法で特定することができる。例えば、山部６１ａの範囲は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とした所定半径の円に含まれる輪郭線６０の範囲とすることができる。所定半径は、例えば、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との間の距離に所定の値（例えば０．５など）を掛けた値とすることができるが、その他の方法で得られる値であってもよい。また、山部６１ａの範囲は、山部６１ａの頂点６２ａから両側に所定長さの範囲としてもよい。所定長さは、例えば、上記所定半径の長さとしてもよいし、輪郭線６０全体の長さに所定の値を掛けた長さとしてもよい。山部６１ｂについても同様である。また、山部６１ａ、６１ｂの範囲については、機械学習等により特定することとしてもよい。

図５は、決定部３８が実行する処理を説明するための図である。図５は、輪郭線６０の上部を拡大した図であり、図の明瞭化のために模式的に図示している（以下の同様な図においても同じ）。決定部３８は、輪郭線６０の上部の左右両側に存在する山部６１ａ、６１ｂから、山部６１ａの第２曲線部６４ａに沿った直線２１０および山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２を決定する。例えば、決定部３８は、図５に示すように、山部６１ａの第１曲線部６３ａ上の第１の点での第１接線６６ａと、第２曲線部６４ａ上の第２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、決定部３８は、第１曲線部６３ａ上の第３の点での第１接線６６ｂと、第２曲線部６４ａ上の第４の点での第２接線６８ｂと、がなす角度α２を特定する。更に、決定部３８は、第１曲線部６３ａ上の第５の点での第１接線６６ｃと、第２曲線部６４ａ上の第６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、決定部３８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、第１曲線部６３ａの複数の第１接線と第２曲線部６４ａの複数の第２接線との間で組み合わせ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、決定部３８は、特定した角度α１、α２、α３、…のうち最も小さい角度（例えば図５ではα３）を形成する第１接線６６ｃおよび第２接線６８ｃを特定し、第２接線６８ｃを第２曲線部６４ａに沿った直線２１０として決定する。

決定部３８は、山部６１ｂについても同様に、第１曲線部６３ｂ上の点での第１接線と第２曲線部６４ｂ上の点での第２接線とがなす角度を、第１曲線部６３ｂの複数の第１接線と第２曲線部６４ｂの複数の第２接線との間で組み合わせ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。決定部３８は、特定した角度β１、β２、β３、…のうち最も小さい角度（例えば図５ではβ３）を形成する第１接線６７ｃおよび第２接線６９ｃを特定し、第２接線６９ｃを第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２として決定する。

なお、第１曲線部６３ａ、６３ｂ上の点での第１接線と、第２曲線部６４ａ、６４ｂ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。しかしながら、山部６１ａ、６１ｂの傾斜の度合いを良好に反映するような、第２曲線部６４ａ、６４ｂに沿った直線を決定するためには、第１接線と第２接線の組み合わせを種々変化させ、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、決定部３８は、第１曲線部６３ａ、６３ｂおよび第２曲線部６４ａ、６４ｂ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接線および第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接線がなす角度を特定してもよい。

図６は、算出部３４が実行する処理を説明するための図である。図６に示すように、算出部３４は、山部６１ａの第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と、山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２と、がなす角度θを算出する。角度θは、例えば直線２１０と直線２１２とが交差することで形成される複数の角のうち山部６１ａ、６１ｂを挟むように形成される角の角度とする。また、図６のように、直線２１０と直線２１２の交点が山部６１ａ、６１ｂより下側に形成される場合における角度θを負とする。反対に、後述する図８（ｂ）のように、直線２１０と直線２１２の交点が山部６１ａ、６１ｂより上側に形成される場合における角度θを正とする。算出部３４が算出する角度θは、山部６１ａ、６１ｂの傾斜の度合いを示す指標値である。

評価部３６は、算出部３４が算出した角度θから、撮像画像５０に写された牛の肉付きを評価する。肉付きとして、例えばボディコンディションスコアを評価する。

ここで、算出部３４が算出する角度θ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７（ａ）から図７（ｃ）は、肉付きの異なる牛の撮像画像５０である。図７（ａ）は、肉付きが悪い牛の撮像画像５０、図７（ｂ）は、図７（ａ）の牛よりも肉付きが良い牛の撮像画像５０、図７（ｃ）は、肉付きが更に良い牛の撮像画像５０である。図７（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７（ｂ）の牛は３．００であり、図７（ｃ）の牛は４．００であった。図７（ａ）から図７（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８（ａ）および図８（ｂ）は、牛の肉付きと、山部６１ａの第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２とがなす角度θと、の関係を示す図である。図８（ｂ）は、図８（ａ）の牛よりも肉付きがよい牛の輪郭線６０を示している。図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように、肉付きがよいほど、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、直線２１０と直線２１２とがなす角度θは、肉付きが悪いほど大きな負の値をとるようになり、肉付きが良いほど大きな正の値をとるようになる。このことから、角度θを求めることで、牛の肉付きを評価できると考えられる。

［実験］
獣医師等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２曲線部６４ａに沿った直線２１０と山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２とがなす角度θ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９には、ボディコンディションスコアと角度θとの相関を調査した実験結果が示されている。図９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θである。図９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（回帰直線）を示している。図９に示すように、角度θが大きな負の値をとるほどボディコンディションスコアは低くなり、大きな正の値をとるほどボディコンディションスコアは高くなる。近似直線は、ｙ＝２１．７２１ｘ－７７．９１３と求まり、決定係数Ｒ^２は０．７２８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θとの間には強い相関関係があることが確認された。

このようにボディコンディションスコアと角度θとの間には強い相関関係があることから、評価部３６が角度θから牛の肉付きを評価することで、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。評価部３６は、例えば、記憶部２０に記憶された、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スコア情報を用いて、角度θ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、・・・、－ｄ°以上+ｅ°未満の場合のボディコンディションスコアは３．００等のように、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９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、切り捨て等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。

図１０は、実施形態に係る牛の評価装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図１０に示すように、牛の評価装置１００は、記憶装置７０、メモリ７１、プロセッサ７２、通信インターフェース７３、入力装置７４、表示装置７５、および撮像装置７６を有する。これらの各部はバス７７により相互に接続される。

記憶装置７０は、フラッシュメモリ等の不揮発性の半導体メモリであって、牛の評価プログラム７８を記憶する。

メモリ７１は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等のようなデータを一時的に記憶するハードウェアである。図１における記憶部２０は、記憶装置７０とメモリ７１によって実現される。

プロセッサ７２は、牛の評価装置１００の各部を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアである。プロセッサ７２は、メモリ７１と協働して牛の評価プログラム７８を実行する。このように、メモリ７１とプロセッサ７２とが協働して牛の評価プログラム７８を実行することにより、図２における制御部２２の各機能が実現される。

通信インターフェース７３は、牛の評価装置１００を他の機器と近距離無線通信またはネットワークを介した無線通信をさせるためのハードウェアである。通信インターフェース７３により図１における通信部１６が実現される。

入力装置７４は、作業者が牛の評価装置１００を操作するためのタッチパネルやスイッチ等の入力デバイスである。入力装置７４により図１における操作部１４が実現される。

表示装置７５は、図１における表示部１２を実現するためのハードウェアであり、牛の撮像画像５０や抽出画像５１、牛の肉付きの評価結果等を表示するための液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。

撮像装置７６は、図１における撮像部１８を実現するためのハードウェアであり、レンズや撮像素子等を備える。

次に、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１１のフローチャートに沿って説明する。図１１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、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１１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、牛の評価プログラム７８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への入力操作またはマイク（不図示）への音声入力等）に応じて制御部２２が牛の評価プログラム７８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（図３参照）。牛の撮像画像５０は、立位にある牛が略真後ろから撮像された画像である。画像取得部３０は、例えば、作業者が撮像部１８を用いて撮像した牛の撮像画像を取得する。なお、画像取得部３０は、通信部１６を介して他の機器から受信した牛の撮像画像、または記憶部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してもよい。なお、画像取得部３０は、牛の評価プログラム７８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。作業者が撮像部１８によって牛を撮像した場合、撮像した牛の画像と、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（図４参照）。これにより、牛の輪郭線６０が示された抽出画像５１が生成される。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の決定部３８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の第２曲線部６４ａ、６４ｂに沿った直線２１０、２１２を決定する。本実施形態では、決定部３８は、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、第１曲線部６３ａの複数の第１接線と第２曲線部６４ａの複数の第２接線との間で組み合わせを異ならせつつ複数特定する。そして、特定した複数の角度α１、α２、α３、…のうち最も小さい角度を形成する第１接線６６ｃおよび第２接線６８ｃを特定し、第２接線６８ｃを第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定する（図５参照）。山部６１ｂにおいても同様に、第１曲線部６３ｂ上の点での第１接線と第２曲線部６４ｂ上の点での第２接線とがなす角度を、第１曲線部６３ｂの複数の第１接線と第２曲線部６４ｂの複数の第２接線との間で組み合わせを異ならせつつ複数特定する。そして、特定した複数の角度β１、β２、β３、…のうち最も小さい角度を形成する第１接線６７ｃおよび第２接線６９ｃを特定し、第２接線６９ｃを第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２と決定する（図５参照）。

次いで、ステップＳ１８では、制御部２２の算出部３４は、ステップＳ１６で決定した直線２１０と直線２１２とがなす角度θを算出する（図６参照）。

次いで、ステップＳ２０では、制御部２２の評価部３６は、ステップＳ１８で算出した角度θ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に移された牛の肉付き（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Ｓ２２では、評価部３６は、ステップＳ２０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等の個体識別情報と、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等でもよい。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（図３参照）。抽出部３２は、撮像画像５０から、牛の輪郭線６０を抽出する（図４参照）。決定部３８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の第２曲線部６４ａ、６４ｂに沿った直線２１０、２１２を決定する（図５参照）。算出部３４は、決定部３８が決定した直線２１０と直線２１２とがなす角度θを算出する（図６参照）。評価部３６は、算出部３４が算出した角度θ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、本実施形態では、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次元画像である撮像画像５０に牛が大きく写された場合でも、小さく写された場合でも、角度θは変化しないことから、角度θから牛の肉付きを評価することで、正規化等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、スマートフォン等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。

また、本実施形態では、図５のように、決定部３８は、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α１、α２、α３、…のうち最も小さい角度を形成する第２接線６８ｃを、山部６１ａの第２曲線部６４ａに沿った直線２１０として決定する。同様に、決定部３８は、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し、特定した複数の角度β１、β２、β３、…のうち最も小さい角度を形成する第２接線６９ｃを、山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２として決定する。このようにして決定した２つの直線２１０、２１２は、山部６１ａ、６１ｂの傾斜の度合いを良好に反映しているため、直線２１０と直線２１２がなす角度θは、図９のように、ボディコンディションスコアとの相関性が高い。このため、角度θから牛の肉付きを評価することで、牛の肉付きを精度良く評価することができる。

［直線２１０、２１２の他の決定方法］
図１２（ａ）から図１３（ｂ）は、山部６１ａの第２曲線部６４ａに沿った直線２１０および山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２の他の決定方法を説明するための図である。なお、図示は省略するが、山部６１ｂの第２曲線部６４ｂに沿った直線２１２についても、図１２（ａ）から図１３（ｂ）に示した方法と同様の方法によって決定することができる。

まず、図１２（ａ）を用いて、直線２１０の決定方法の第１変形例について説明する。図１２（ａ）に示すように、決定部３８は、輪郭線６０のうち最も上側に位置する最上点９１と山部６１ａの略中央の点である頂点６２ａとを特定し、最上点９１と頂点６２ａとの間隔Ｌを特定する。最上点９１は、牛の尾根に対応する部分である。最上点９１の特定は、例えば、抽出画像５１内の水平線を上側から輪郭線６０の近づけて行き、水平線が輪郭線６０に最初に接した点を最上点９１と特定してもよい。また、その他の方法によって最上点９１を特定してもよく、例えば、抽出画像５１をＸ－Ｙ座標系に変換し、抽出画像５１の各画素のＸ、Ｙ座標から最上点９１を特定してもよいし、輪郭線６０のなかで抽出画像５１の上側の端辺からの距離が最も短い点を最上点９１としてもよい。

決定部３８は、特定した間隔Ｌに互いに異なる係数Ｒ（例えばＲは１．２～１．４の間の値）を掛けた値（Ｌ×Ｒ）を２つ算出し、算出した値を半径としかつ最上点９１を中心とする２つの異なる半径の円２１４ａ、２１４ｂを特定する。そして、決定部３８は、円２１４ａ、２１４ｂが山部６１ａの第２曲線部６４ａと交差する点２１６ａ、２１６ｂを特定し、点２１６ａと点２１６ｂを通る直線を第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定する。

このように、決定部３８は、輪郭線６０の最上点９１を中心とする２つの円２１４ａ、２１４ｂが山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する２つの点２１６ａ、２１６ｂから求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。この場合、直線２１０を簡易な処理によって決定することができる。

次に、図１２（ｂ）を用いて、直線２１０の決定方法の第２変形例について説明する。図１２（ｂ）に示すように、決定部３８は、間隔Ｌに互いに異なる係数Ｒ（例えばＲは１．２～１．４の間の値）を掛けた値を半径としかつ最上点９１を中心とする３つの異なる半径の円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃを特定する。そして、決定部３８は、円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃが山部６１ａの第２曲線部６４ａと交差する点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃを特定し、点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃから最小二乗法により近似直線（回帰直線）を求め、この近似直線を第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定する。

このように、決定部３８は、輪郭線６０の最上点９１を中心とする３つの円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃが山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する３つの点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃから求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。このような方法で直線２１０を決定することで、図１２（ａ）の場合に比べて、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映した直線２１０を得ることができる。

次に、図１３（ａ）を用いて、直線２１０の決定方法の第３変形例について説明する。図１３（ａ）に示すように、決定部３８は、間隔Ｌに互いに異なる係数Ｓ（例えばＳは０．２～０．５の間の値）を掛けた値を半径としかつ山部６１ａの頂点６２ａを中心とする２つの異なる半径の円２１４ａ、２１４ｂを特定する。そして、決定部３８は、円２１４ａ、２１４ｂが山部６１ａの第２曲線部６４ａと交差する点２１６ａ、２１６ｂを特定し、点２１６ａと点２１６ｂを通る直線を第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定する。

このように、決定部３８は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする２つの円２１４ａ、２１４ｂが山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する２つの点２１６ａ、２１６ｂから求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。この場合、直線２１０を簡易な処理によって決定することができる。

次に、図１３（ｂ）を用いて、直線２１０の決定方法の第４変形例について説明する。図１３（ｂ）に示すように、決定部３８は、間隔Ｌに互いに異なる係数Ｓ（例えばＳは０．２～０．５の間の値）を掛けた値を半径としかつ山部６１ａの頂点６２ａを中心とする異なる半径の３つの円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃを特定する。そして、決定部３８は、円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃが山部６１ａの第２曲線部６４ａと交差する点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃを特定し、点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃから最小二乗法により近似直線（回帰直線）を求め、この近似直線を第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定する。

このように、決定部３８は、山部６１ａの頂点６２ａを中心とする３つの円２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃが山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する３つの点２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃから求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。このような方法で直線２１０を決定することで、図１３（ａ）の場合に比べて、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映した直線２１０を得ることができる。

なお、上記第２変形例および第４変形例において、決定部３８が特定する円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するような、第２曲線部６４ａに沿った直線を得るためには、特定する円の数をなるべく多くすることが好ましい。また、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映するような、第２曲線部６４ａに沿った直線を得るために、複数の円が第２曲線部６４ａに交差する複数の点をＸＹ座標に変換し、隣り合う点の位置の変化量が大きくなる点を除外した上で、残りの点から最小二乗法により求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。

上記第１変形例から第４変形例のように、決定部３８は、輪郭線６０の最上点９１または山部６１ａの頂点６２ａを中心とし、半径の異なる複数個の円が山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する複数の点から求まる近似直線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。なお、図示は省略するが、決定部３８は、輪郭線６０の最上点９１または山部６１ａの頂点６２ａを中心とする１つの円が山部６１ａの第２曲線部６４ａに交差する１つの点を特定し、この点における接線を、第２曲線部６４ａに沿った直線２１０と決定してもよい。１つの円を用いて直線２１０を決定することで、複数の円を用いて決定する場合に比べて、評価装置１００の処理の負担を軽減しつつ直線２１０を決定できる。一方、複数の円を用いて直線２１０を決定することで、１つの円を用いて決定する場合に比べて、山部６１ａの傾斜の度合いを良好に反映した直線２１０を決定できる。

なお、上記第１変形例から第４変形例において、輪郭線６０の最上点９１と山部６１ａの頂点６２ａとの間隔Ｌを基準とし、この間隔Ｌに係数Ｒ、Ｓを掛けた値を半径とする円を用いる場合を例に示したが、この場合に限られない。例えば、輪郭線６０の最上点９１と輪郭線６０の最下点との間隔を基準として、この間隔に係数を掛けた値を半径とする円を用いる場合でもよい。この場合の係数は、間隔Ｌを用いた場合の係数Ｒ、Ｓとは異なる値となる。

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１４（ａ）は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像５０であり、図１４（ｂ）は、図１４（ａ）の牛を略正面から撮像した撮像画像５０ａである。図１４（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１４（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１５（ａ）および図１５（ｂ）は、図１４（ａ）および図１４（ｂ）の撮像画像５０、５０ａから牛の輪郭線６０を抽出した抽出画像５１である。図１５（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１５（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５０ａを用いても、略真後ろから撮像した撮像画像５０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５０ａを用いる場合でも、略真後ろから撮像した撮像画像５０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等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等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等の据置型情報機器に送信する。据置型情報機器では、評価装置１００と同様の処理を行って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、上記実施形態で示した実験は、乳牛に対して行ったが、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
３８ 決定部
５０、５０ａ 撮像画像
５１ 抽出画像
５２ 左上端点
５４ 右上端点
５５、５５ａ、５５ｂ、５６、５６ａ、５６ｂ 傾斜直線
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 第１接線
６７ｃ 第１接線
６８ａ、６８ｂ、６８ｃ 第２接線
６９ｃ 第２接線
９１ 最上点
１００ 評価装置
２１０、２１２ 直線
２１４ａ、２１４ｂ、２１４ｃ 円
２１６ａ、２１６ｂ、２１６ｃ 点

Claims (8)

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つの山部それぞれの前記輪郭線上の略中央の点から他方の山部側に伸びる第１曲線部と前記第１曲線部とは反対側に伸びる第２曲線部のうち、前記第２曲線部に沿った直線を決定する決定部と、
   前記２つの山部それぞれにおいて決定された前記直線がなす角度を算出する算出部と、
   算出された前記角度から、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. 前記決定部は、前記第１曲線部上の点から引いた第１接線と前記第２曲線部上の点から引いた第２接線とがなす角度を、前記第１曲線部の複数の前記第１接線と前記第２曲線部の複数の前記第２接線との間で組み合わせ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形成する前記第２接線を、前記直線として決定する、請求項１に記載の牛の評価装置。
3. 前記決定部は、前記輪郭線のうち最も上側に位置する最上点または前記２つの山部のうち少なくとも一方の山部の前記略中央の点を中心とする１以上の円が前記第２曲線部に交差する点から前記直線を決定する、請求項１に記載の牛の評価装置。
4. 前記決定部は、半径の異なる複数の前記円が前記第２曲線部に交差する複数の点から求まる近似直線を、前記直線として決定する、請求項３に記載の牛の評価装置。
5. 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４のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
6. 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５のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
7. 前記牛を撮像する撮像部を備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
8. 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つの山部それぞれの前記輪郭線上の略中央の点から他方の山部側に伸びる第１曲線部と前記第１曲線部とは反対側に伸びる第２曲線部のうち、前記第２曲線部に沿った直線を決定し、
   決定した前記２つの山部それぞれにおける前記直線がなす角度を算出し、
   算出した前記角度から、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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