JP2023146765A - 生育状況評価システム - Google Patents

Abstract

【課題】動物の育成状況の評価を自動化しつつ適切に得ることのできる生育状況評価システムを提供する。【解決手段】生育状況評価システム１０は、出射したレーザ光の動物（乳牛５１）からの反射光を受光することで動物（乳牛５１）の外形を三次元座標で示す点群データＤ１を取得するレーザ測定器１３と、７つの制御点Ｃを有する単一の６次のベジェ曲線を、点群データＤ１に適合させて近似曲線Ａｃを算出する近似曲線算出部７４と、近似曲線Ａｃに基づいて、動物（乳牛５１）の評価を示す評価値Ｅｖを算出する評価値算出部７５と、を備える。【選択図】 図２

Description

本開示は、生育状況評価システムに関する。

従来から、牛や豚等の動物の生育状況の判断のために、ＢＣＳ（ボディーコンディションスコア）等を用いることが知られている。

そのＢＣＳは、動物に触れることなく自動で求めることのできる健康状態推定装置が考えられている（例えば、特許文献１参照）。その健康状態推定装置は、距離画像センサを用いることで動物の三次元形状を示す三次元座標群を取得し、その三次元座標群に基づいて動物の体躯の幅を示す特徴値や、動物の背骨の位置を示す特徴値を求めて、それらに基づいてＢＣＳを算出する。このため、従来の健康状態推定装置は、動物への負担を軽減しつつ、バラツキの抑制されたＢＣＳによる評価を得ることができる。

特許６７７７９４８号公報

ところで、従来の健康状態推定装置では、動物の三次元座標群を適宜繋ぎ合わせることにより、動物の三次元形状を再現しており、その三次元形状に基づいて、ルーメンの凹み具合を示す特徴量から育成状況の評価を得ている。

ここで、牛や豚等の動物は、同じ種類の動物であっても、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なる。すると、従来の健康状態推定装置では、様々な三次元形状に対してルーメンの凹み具合を示す特徴量を求める必要があるので、ルーメンの位置や範囲の特定やその凹み具合の特徴量の求め方等が多岐に亘ってしまい、多頭数の評価を自動化することが困難である。

本開示は、上記の事情に鑑みて為されたもので、動物の育成状況の評価を自動化しつつ適切に得ることのできる生育状況評価システムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決するために、本開示の生育状況評価システムは、出射したレーザ光の動物からの反射光を受光することで前記動物の外形を三次元座標で示す点群データを取得するレーザ測定器と、７つの制御点を有する単一の６次のベジェ曲線を、前記点群データに適合させて近似曲線を算出する近似曲線算出部と、前記近似曲線に基づいて、前記動物の評価を示す評価値を算出する評価値算出部と、を備えることを特徴とする。

本開示の生育状況評価システムによれば、動物の育成状況の評価を自動化しつつ適切に得ることができる。

本開示に係る生育状況評価システムの一例としての実施例１の生育状況評価システムの全体構成を示す説明図である。 生育状況評価システムにおける制御系の構成を示すブロック図である。 生育状況評価システムにおける撮像装置が取り付けられている様子を示す説明図である。 撮像装置により乳牛が撮像された画像を示す説明図である。 生育状況評価システムにおけるレーザ測定器を示す説明図である。 レーザ測定器における制御系の構成を示すブロック図である。 一方のレーザ測定器（第１）により取得された点群データを示す説明図である。 他方のレーザ測定器（第２）により取得された点群データを示す説明図である。 両点群データを合成した合成点群データを示す説明図である。 仮動物点群データを示す説明図である。 動物点群データを示す説明図である。 動物点群データの他の例を示す説明図である。 図１２の動物点群データに対応した特定部位データを示す説明図である。 特定部位データにおける背骨方向を基準軸方向に一致させる様子を示す説明図である。 特定部位データにおける基準箇所（一対のhook bone）を検出する様子を示す説明図である。 図１５の特定部位データに対応した特定部位整列データを示す説明図である。 大きさの異なる特定部位整列データを示す説明図であり、左側の（ａ）が基準軸方向で尻尾側から見た様子を示し、右側の（ｂ）が鉛直方向で上側から見た様子を示す。 正規化データ上に４つのスライス位置を設定した様子を示す説明図である。 断面データを示す説明図であり、図１８の各スライス位置に対応するものを左から順に並べて示している。 断面データから生成した間引き断面データと算出用データとを示す説明図であり、図１９の左から２番目の断面データに対応させている。 断面データから生成した間引き断面データと算出用データとを示す説明図であり、図１９の右端の断面データに対応させている。 算出用データを示す説明図であり、図１９の断面データに対応させて左から順に並べて示している。 算出用データの近似曲線を求める様子を示す説明図である。 様々な形状の算出用データと近似曲線との関係を示す説明図である。 生育状況評価システムの制御機構で実行される育成状況評価処理（育成状況評価処理方法）を示すフローチャートである。 理論断面と、生育状況評価システムで求めた各値と、の関係を纏めて示す表である。 図１８に示す１つめのスライス位置におけるＢＣＳの数値別の近似曲線を示す説明図である。 図１８に示す２つめのスライス位置におけるＢＣＳの数値別の近似曲線を示す説明図である。 図１８に示す３つめのスライス位置におけるＢＣＳの数値別の近似曲線を示す説明図である。 図１８に示す４つめのスライス位置におけるＢＣＳの数値別の近似曲線を示す説明図である。

以下に、本開示に係る生育状況評価システムの一実施形態としての生育状況評価システム１０の実施例１について図１から図３０を参照しつつ説明する。なお、図１、図３では、牛舎５０における水飲み場５２（データ取得領域１４）の周辺を模式的に示しており、必ずしも実際の牛舎５０の様子と一致するものではない。

本開示に係る生育状況評価システム１０は、動物の育成状況を自動で評価するものである。実施例１の生育状況評価システム１０は、動物の一例としてホルスタイン種の牛（以下では乳牛５１とする）の育成状況を評価する。この生育状況評価システム１０は、図１から図３に示すように、牛舎５０に設けられており、制御機構１１とカメラ１２と２つのレーザ測定器１３とを備える。

牛舎５０は、複数の乳牛５１が飼われており、各乳牛５１の移動が可能とされている。牛舎５０では、乳牛５１のための水飲み場５２が設けられている。水飲み場５２は、複数の乳牛５１が入ることのできる空間（スペース）に水桶５３が置かれて構成されている。水桶５３は、長尺とされており、水飲み場５２の片隅に配置されている。この水飲み場５２では、乳牛５１が自らの意思で定期的に訪れて、水桶５３の前で立ち止まることとなる。このため、生育状況評価システム１０では、水飲み場５２をデータ取得領域１４として設定している。

制御機構１１は、図２に示すように、記憶部１８または内蔵する内部メモリ１１ａに記憶したプログラムを例えばＲＡＭ（Random Access Memory）上に展開することにより、生育状況評価システム１０の動作を統括的に制御する。実施例１では、内部メモリ１１ａは、ＲＡＭ等で構成され、記憶部１８は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）等で構成される。生育状況評価システム１０では、上記した構成の他に、測定完了信号や測定者からの指示に応じて測定結果を印字するプリンタや、測定結果を外部メモリやサーバーに出力する出力部や、動作の状況等を報知する音声出力部が適宜設けられる。

制御機構１１は、カメラ１２と２つのレーザ測定器１３（図２では、一方を第１、他方を第２としている）とが接続されて適宜それらを制御するとともに、それらからの信号（データ）を受け取ることが可能とされている。この接続は、カメラ１２および各レーザ測定器１３との信号の遣り取りを可能とするものであれば、有線でもよく無線でもよい。この制御機構１１は、牛舎５０とは異なる位置に設けてもよく、牛舎５０内に設けてもよい。制御機構１１には、操作部１５と表示部１６と通信部１７と記憶部１８とが接続されている。

その操作部１５は、生育状況の評価のための各種の設定や、カメラ１２や各レーザ測定器１３の動作や設定等を操作するものである。操作部１５は、例えばキーボード、マウス等の入力装置で構成されていてもよく、表示部１６の表示画面をタッチパネル式としてそこに表示されたソフトウェアキー等で構成されてもよい。

表示部１６は、カメラ１２で取得した画像Ｉ（静止画でもよく動画でもよい（図４参照））、各レーザ測定器１３で取得した点群データＤ１（図７、図８参照）、それらに基づく各種のデータ（図９から図２２等参照）、動物（乳牛５１）の評価を示す評価値Ｅｖ等を表示する。表示部１６は、一例として液晶表示装置（ＬＣＤモニタ）で構成しており、操作部１５とともに制御機構１１に設けられている。なお、操作部１５と表示部１６とは、スマートフォンやタブレット等の携帯端末で構成してもよく、実施例１の構成に限定されない。

通信部１７は、カメラ１２や各レーザ測定器１３（その通信部４５）や外部機器との通信を行うもので、カメラ１２や各レーザ測定器１３の駆動や、カメラ１２からの画像Ｉや各レーザ測定器１３からの点群データＤ１の受信を可能とする。なお、制御機構１１は、タブレット端末で構成することができ、その場合には操作部１５や表示部１６を制御機構１１と一体的な構成とすることができる。

カメラ１２は、データ取得領域１４の全域を撮影可能とされており、実施例１では４Ｋカメラ（３８４０×２１６０画素の解像度を有する）を用いている。カメラ１２は、図１、図３に示すように、データ取得領域１４とされた水飲み場５２の上方の設置板５４に取り付けられており、乳牛５１を邪魔することなく水飲み場５２の撮影を可能としている。その設置板５４は、カメラ１２の設置のために牛舎５０の支柱５５に設けられている。カメラ１２は、生育状況評価システム１０が動作状態とされている間、水飲み場５２を常時撮影しており、その撮影した画像Ｉ（そのデータ（図４参照））を制御機構１１に出力する。

２つのレーザ測定器１３は、既知点に設置されて測定点へ向けてパルスレーザ光線を投射し、その測定点からのパルスレーザ光線の反射光（パルス反射光）を受光して、パルス毎に測距を行い、測距結果を平均化して高精度の距離測定を行う。そして、各レーザ測定器１３は、設定された測定範囲内を走査（スキャン）して測定範囲全体に亘って満遍なく測定点を設定することにより、測定範囲の全域に存在する物体の表面形状を三次元座標で示す三次元位置データの集まり（以下では、点群データＤ１とする）を取得できる。これにより、各レーザ測定器１３は、設定された測定範囲内に存在するものの表面形状を示す点群データＤ１を取得できる。

この２つのレーザ測定器１３は、図１に示すように、データ取得領域１４とされた水飲み場５２を挟んで対を為す位置であって、乳牛５１の移動の邪魔となることのない高さ位置に配置されている。両レーザ測定器１３は、水飲み場５２（データ取得領域１４）にいる乳牛５１の姿勢に拘らず、その乳牛５１の胴体５１ａの少なくとも半身（左右のいずれか一方）の点群データＤ１を取得可能とするように、水飲み場５２に対する位置関係が設定されている。この２つのレーザ測定器１３は、設けられている位置が異なることを除くと、互いに等しい構成とされている。なお、レーザ測定器１３は、所定の周波数で変調された光ビームを用いる位相差測定方式を採用してもよく、他の方式を採用してもよく、実施例１に限定されない。このレーザ測定器１３は、図５、図６に示すように、台座３１と本体部３２と鉛直回転部３３とを備える。

台座３１は、設置台３４に取り付けられる箇所である。その設置台３４は、レーザ測定器１３の設置のために牛舎５０の支柱５５に取り付けられる。本体部３２は、台座３１に対して鉛直軸心を中心に回転可能に当該台座３１に設けられる。本体部３２は、全体にＵ字形状とされており、その間の部分に鉛直回転部３３が設けられている。この本体部３２には、測定器表示部３５と測定器操作部３６とが設けられる。測定器表示部３５は、後述する測定器制御部４３の制御下で、測定のための各種の操作アイコンや設定等を表示する箇所である。この測定器操作部３６は、レーザ測定器１３における各種機能の利用や設定のための操作が為される箇所であり、入力操作された情報を測定器制御部４３へと出力する。実施例１の本体部３２では、測定器表示部３５に表示された各種の操作アイコンが測定器操作部３６として機能するものとされている。なお、測定器表示部３５と測定器操作部３６とは、その上記した機能を生育状況評価システム１０における操作部１５と表示部１６とに持たせることで、支柱５５の設置台３４上に設けられた状態のままでの遠隔の操作が可能となる。なお、レーザ測定器１３は、後述するようにデータ取得領域１４（そこにいる乳牛５１等の動物）の走査（スキャン）を可能とするものであれば、設ける場所や設置方法は適宜設定すればよく、実施例１の構成に限定されない。

鉛直回転部３３は、水平方向に伸びる回転軸を中心に回転可能に本体部３２に設けられる。この鉛直回転部３３には、測距光学部３７が内蔵される。この測距光学部３７は、測距光としてのパルスレーザ光線を投射するとともに測定点からの反射光（パルス反射光）を受光して測定点までの光波距離測定を行う。

その鉛直回転部３３を水平軸心回りに回転可能とする本体部３２には、水平回転駆動部３８と水平角検出部３９とが設けられる。その水平回転駆動部３８は、台座３１に対して本体部３２を鉛直軸心回りにすなわち水平方向に回転させる。水平角検出部３９は、その本体部３２の台座３１に対する水平回転角を検出することで、視準方向の水平角を検出（測角）する。これらは、例えば、水平回転駆動部３８をモータで構成することができ、水平角検出部３９をエンコーダで構成することができる。

また、本体部３２には、鉛直回転駆動部４１と鉛直角検出部４２とが設けられる。その鉛直回転駆動部４１は、本体部３２に対して鉛直回転部３３を水平軸心回りにすなわち鉛直方向に回転させる。鉛直角検出部４２は、その鉛直回転部３３の本体部３２に対する鉛直角を検出することで、視準方向の鉛直角を検出（測角）する。これらは、例えば、鉛直回転駆動部４１をモータで構成することができ、鉛直角検出部４２をエンコーダで構成することができる。

さらに、本体部３２には、測定器制御部４３が内蔵される。その測定器制御部４３は、接続された記憶部４４に格納されたプログラムにより、レーザ測定器１３の動作を統括的に制御する。その記憶部４４は、半導体メモリや各種の記憶媒体により構成され、測定に必要な計算プログラムや、送信する情報を生成して送信するデータ送信プログラム等のプログラムが格納されるとともに、設定データや点群データＤ１が適宜格納される。その情報やデータは、後述する通信部４５と上記した通信部１７（図２参照）とを介して制御機構１１に適宜送信される。その測定器制御部４３には、測定器表示部３５、測定器操作部３６、測距光学部３７、水平回転駆動部３８、水平角検出部３９、鉛直回転駆動部４１、鉛直角検出部４２、記憶部４４および通信部４５が接続される。

通信部４５は、通信部１７を介してその制御機構１１（図２参照）と測定器制御部４３との通信を可能とし、測定器制御部４３の制御下において記憶部４４に格納された各情報を適宜送信する。この通信部４５は、制御機構１１（通信部１７）とデータ等の遣り取りを可能とする。通信部４５は、敷設したＬＡＮケーブルを介して通信部１７と有線通信するものとしてもよく、通信部１７と無線通信するものとしてもよい。

その測定器制御部４３には、測距光学部３７、水平角検出部３９および鉛直角検出部４２からの測定のための出力値が入力される。測定器制御部４３は、それらの出力値に基づき、本体部３２内に設けられた基準光路を伝搬してきた基準光と測距光学部３７を介して取得した反射光との到達時間差または位相差から測定点（反射点）までの距離を算出する。また、測定器制御部４３は、その算出した距離測定時の高低角、水平角の測定（算出）を行う。そして、測定器制御部４３は、それらの測定結果を記憶部４４に格納するとともに、通信部４５を介して、制御機構１１（通信部１７）に適宜送信する。

その測定器制御部４３は、水平回転駆動部３８および鉛直回転駆動部４１の駆動を制御して本体部３２および鉛直回転部３３（図１参照）を適宜回転させることにより、当該鉛直回転部３３を所定の方向に向けることができ、所定の範囲を走査することができる。実施例１の測定器制御部４３は、データ取得領域１４である水飲み場５２を走査するものとしており、そこにいる乳牛５１を含む水飲み場５２の各位置を測定点とする。両レーザ測定器１３は、水飲み場５２との位置関係が予め解っているとともに一定（変化することはない）なので、走査する範囲を水飲み場５２の全域に適切に合わせることができる。実施例１の測定器制御部４３は、水飲み場５２を走査する際、その走査面上において１２．５ｍｍの間隔で測定点を設定する。その走査面は、水飲み場５２内で適宜設定することができ、実施例１では乳牛５１の胴体５１ａが位置することが想定される位置に設定している。

測定器制御部４３は、測距光学部３７を制御して水飲み場５２を走査しつつ設定した各測定点の測距（距離測定）を行う。このとき、測定器制御部４３は、視準方向の高低角および水平角を測定（算出）することで、水飲み場５２の各測定点の三次元座標位置を測定する。そして、測定器制御部４３は、測定した水飲み場５２の各測定点の三次元座標位置（座標データ）の集まりである点群データＤ１（一方の例を図７に示し、他方の例を図８に示す）を生成し、適宜通信部４５、通信部１７を介して制御機構１１へと送信する。その点群データＤ１は、水飲み場５２の表面形状を示すこととなり、水飲み場５２に乳牛５１が存在する場合にはその乳牛５１の表面形状も含まれることとなる。

制御機構１１は、乳牛５１の生育状況の評価のために、図２に示すように、動物検出部６１とデータ取得部６２とデータ合成部６３と動物抽出部６４と特定部位切出部６５と特定部位整列部６６と基準箇所検出部６７とデータ整列部６８と正規化部６９と切断面抽出部７１と算出用データ生成部７２と算出領域抽出部７３と近似曲線算出部７４と評価値算出部７５とを備える。

動物検出部６１は、カメラ１２が取得した画像Ｉから、データ取得領域１４とされた水飲み場５２に動物（実施例１では乳牛５１（図４参照））が存在することを検出する。動物検出部６１は、画像Ｉにおいて、コントラスト等に基づいて各種の形状を認識し、その認識した形状等に基づいて水飲み場５２における水桶５３等の設備と乳牛５１との判別を行う。ここで、動物検出部６１は、カメラ１２が所定の位置に配置されていることから、水飲み場５２における水桶５３等の設備の画像が予め解っているので、それを利用することで乳牛５１の判別が容易となるとともに、乳牛５１が映し出された領域を示すデータの取得も容易にできる。動物検出部６１は、画像Ｉに乳牛５１が映し出されている場合には、水飲み場５２に乳牛５１を検出した旨の信号をデータ取得部６２に出力する。このため、動物検出部６１は、カメラ１２と協働して、データ取得領域１４に動物がいることを検出する動物検出機構として機能する。

加えて、実施例１の動物検出部６１は、検出した動物（乳牛５１）を個体別に識別し、その識別した情報を示す個体識別データＤ２を生成する。先ず、動物検出部６１は、乳牛５１が映し出された画像Ｉに基づいて、牛舎５０で飼われている乳牛のうちのどの乳牛５１が映し出されたものであるのかを特定する。例えば、動物検出部６１は、画像Ｉの乳牛５１が映し出された領域から、コントラスト等に基づいて乳牛５１における白黒模様の形状や位置を認識し、その認識した白黒模様を予め登録してある各乳牛の白黒模様と比較することで、乳牛５１を特定する。そして、動物検出部６１は、その特定に従って、乳牛５１を個体別に識別した個体識別データＤ２を生成し、その個体識別データＤ２をデータ取得部６２に出力する。なお、動物検出部６１は、画像Ｉに映し出された乳牛５１、すなわちその時点で水飲み場５２にいる乳牛５１が、牛舎５０で飼われている乳牛のうちのいずれであるのかを特定し、それに基づき乳牛５１を個体別に識別した個体識別データＤ２を生成するものであれば、例えばタグを利用する等のように他の方法を用いてもよく、実施例１の構成に限定されない。

データ取得部６２は、動物検出部６１から乳牛５１を検出した信号を受け取ると、２つのレーザ測定器１３をそれぞれ駆動させて水飲み場５２（データ取得領域１４）の走査を行わせる。各レーザ測定器１３は、それぞれが水飲み場５２の点群データＤ１（図７、図８参照）を取得し、その点群データＤ１に個体識別データＤ２を関連付けてデータ合成部６３に出力する。ここで、上記のようにデータ取得部６２が駆動される際には水飲み場５２に乳牛５１がいることから、点群データＤ１には個体識別データＤ２が示す乳牛５１が含まれていることとなる。

データ合成部６３は、２つのレーザ測定器１３が取得した点群データＤ１を合成して、合成点群データＤ３（図９参照）を生成する。ここで、２つのレーザ測定器１３は、上記のように水飲み場５２を挟んで対を為す位置に設けられているので、同じ水飲み場５２を互いに異なる方向から測定していることとなる。このため、それぞれの点群データＤ１を合成（所謂点群合成）することで、水飲み場５２の異なる面（例えば、そこにいる乳牛５１に対して、一方が右側面、他方が左側面等）の表面形状を含む三次元位置データの集まりとすることができる。データ合成部６３は、点群が重なり合う（オーバーラップする）部分を繋げること（所謂点群マッチング）や、目印となるターゲットを使用すること（所謂タイポイント法）やその他の公知の技術を用いて、点群データＤ１を合成して合成点群データＤ３を生成する。ここで、生育状況評価システム１０では、データ取得領域１４として水飲み場５２を設定しているとともに、その水飲み場５２に対するレーザ測定器１３の位置関係が予め解っている。このため、それぞれのレーザ測定器１３が取得した２つの点群データＤ１における点群が重なり合う部分の判別が容易であるので、データ合成部６３は、合成点群データＤ３を適切に生成できる。データ合成部６３は、生成した合成点群データＤ３に個体識別データＤ２を関連付けて動物抽出部６４に出力する。

動物抽出部６４は、データ合成部６３が生成した合成点群データＤ３の中から、乳牛５１に相当する三次元座標位置（座標データ）のみを抽出することで、乳牛５１の表面形状を示す動物点群データＤ４（図１１、図１２参照）を生成する。ここで、生育状況評価システム１０では、データ取得領域１４として水飲み場５２を設定しているとともに、その水飲み場５２に対するレーザ測定器１３の位置関係が予め解っているので、各レーザ測定器１３が取得する水飲み場５２の点群データも予め解っている。このため、動物抽出部６４は、合成点群データＤ３と、乳牛５１がいない状態の水飲み場５２を示す点群データと、の差分を取ることで、仮動物点群データＤ４´（図１０参照）を生成する。この仮動物点群データＤ４´は、両レーザ測定器１３が上記のように配置されているので、水飲み場５２にいる乳牛５１の姿勢に拘らず、その胴体５１ａの少なくとも半身が必ず含まれている。ところが、仮動物点群データＤ４´は、乳牛５１以外の物、例えば、乳牛５１が水桶５３の水を飲んでいる最中である場合の水桶５３やその中の水等の一部のように、乳牛５１に極めて近接している物が含まれている場合がある。一例として図１０に仮動物点群データＤ４´では、乳牛５１を示す点群Ａと、水桶５３の一部を示す点群Ｂと、を含んでいる。このため、動物抽出部６４は、仮動物点群データＤ４´に対してクラスタリング処理を行って動物点群データＤ４を生成する。このクラスタリング処理は、傾向や位置や特徴等が似たもの同士をグループ化するもので、乳牛５１と他の物とを別のクループとすることができ、図１０の例では乳牛５１を示す点群Ａと、水桶５３の一部を示す点群Ｂと、の２つのグループを生成する。実施例１の動物抽出部６４は、仮動物点群データＤ４´をクラスタリング処理により近い点群データの塊を複数のグループに分け、その中の最も大きな塊（図１０の例では点群Ａ）を乳牛５１であるとして抽出して動物点群データＤ４（図１１、図１２参照）を生成する。これにより、動物点群データＤ４は、胴体５１ａの少なくとも半身が必ず含まれるとともに、乳牛５１以外の物を取り除かれている。動物抽出部６４は、生成した動物点群データＤ４に個体識別データＤ２を関連付けて特定部位切出部６５に出力する。

なお、動物抽出部６４は、動物点群データＤ４を生成するものであれば、他の構成でもよく、実施例１の構成に限定されない。例えば、動物抽出部６４は、対象とする動物（乳牛５１）以外のものを含む可能性が低い場合等には、上記のように生成した仮動物点群データＤ４´に対してクラスタリング処理を行うことなく、仮動物点群データＤ４´をそのまま動物点群データＤ４としてもよい。また、動物抽出部６４は、様々な角度や大きさや種類の乳牛５１を示す三次元座標位置（座標データ）を予め登録しておき、それらとの比較により動物点群データＤ４を抽出してもよい。さらに、動物抽出部６４は、水飲み場５２における床面や壁等の綺麗な平面を合成点群データＤ３から抽出し、その平面を基準として乳牛５１がいそうな場所を閾値処理することにより、乳牛５１がいる可能性の高い場所を抽出して仮動物点群データＤ４´や動物点群データＤ４を生成してもよい。

特定部位切出部６５は、乳牛５１を示す動物点群データＤ４（図１２参照）から、頭部近傍５１ｂと尻尾５１ｃとを取り除いて特定部位データＤ５（図１３参照）を生成する。本開示では、乳牛５１における胴体５１ａ特にhook bone（図１３の符号Ｂｈ参照）の近傍が、その乳牛５１の育成状況を評価する上で重要であると考えているので、動物点群データＤ４から頭部近傍５１ｂと尻尾５１ｃとを取り除いた特定部位データＤ５を生成する。実施例１の特定部位切出部６５は、動物点群データＤ４における鉛直方向の上側から所定の数の点群（実施例１では一例として１万点）を抽出し、その抽出した点群における第１主成分を背骨５１ｄが伸びる方向（以下では背骨方向Ｄｓ（図１４参照））とする。この第１主成分は、分散が最も大きくなる方向に軸をとったものであり、抽出した上側の点群が伸びる方向を示すこととなる。なお、特定部位切出部６５は、例えば、様々な角度や大きさや種類の背骨５１ｄを示す三次元座標位置（座標データ）を予め登録しておき、それらとの比較により背骨方向Ｄｓを抽出してもよく、他の方法を用いても良い。そして、特定部位切出部６５は、その背骨方向Ｄｓの一方の端部において細くなっている箇所を頭部近傍５１ｂ（首を含む）と判断するとともに、長尺な方向の他方の端部の極めて細い長尺な箇所を尻尾５１ｃと判断する。なお、特定部位切出部６５は、動物点群データＤ４における頭部近傍５１ｂや尻尾５１ｃを判断するものであれば、例えば、予め登録してある形状や位置と比較することで頭部近傍５１ｂや尻尾５１ｃを判断してもよく、他の方法でもよく、実施例１の方法に限定されない。特定部位切出部６５は、生成した特定部位データＤ５に個体識別データＤ２を関連付けて特定部位整列部６６に出力する。

特定部位整列部６６は、特定部位切出部６５が生成した特定部位データＤ５において、背骨方向Ｄｓを基準軸方向Ｄｂに一致させるように整列させる（図１４参照）。その基準軸方向Ｄｂは、水平面に沿って伸びるものとしており、水平面に沿う方向において基準軸方向Ｄｂに直交する方向を幅方向Ｄｗとし、水平面に直交する方向を鉛直方向Ｄｈとする。実施例１の特定部位整列部６６は、背骨方向Ｄｓを基準軸方向Ｄｂに一致させるように、特定部位データＤ５を水平面上で移動させる（矢印Ａ１参照）。なお、特定部位整列部６６は、特定部位データＤ５における背骨方向Ｄｓを基準軸方向Ｄｂに一致させるように整列させるものであればよく、実施例１の構成に限定されない。特定部位整列部６６は、背骨方向Ｄｓを基準軸方向Ｄｂに一致させた状態の特定部位データＤ５を基準箇所検出部６７に出力する。

基準箇所検出部６７は、背骨方向Ｄｓが基準軸方向Ｄｂに一致された特定部位データＤ５における基準箇所Ｐｒ（図１５参照）を検出する。この基準箇所Ｐｒは、データ整列部６８による整列の基準とするとともに、正規化部６９による正規化の基準とするもので、個体差に拘らず検出が容易であるとともに共通した特徴を有する箇所に設定する。実施例１では、図１５に示すように、基準軸方向Ｄｂ（背骨５１ｄ）を挟んで対を為す２つのhook bone（Ｂｈ）を結ぶ直線を基準箇所Ｐｒとする。基準箇所検出部６７は、先ず、一対のhook boneの位置を検出する。実施例１の基準箇所検出部６７は、様々な角度や大きさや種類の乳牛５１におけるhook bone（Ｂｈ）の近傍を示す三次元座標位置（座標データ）を予め登録しておき、それらとの比較によりhook bone（Ｂｈ）の位置を抽出する。なお、基準箇所検出部６７は、整列された特定部位データＤ５におけるhook bone（Ｂｈ）の位置を抽出するものであれば、他の方法を用いても良く、実施例１の構成に限定されない。その後、基準箇所検出部６７は、検出した一対のhook bone（Ｂｈ）（その位置）を結んで基準箇所Ｐｒ（そのデータ）を生成する。そして、基準箇所検出部６７は、背骨５１ｄが伸びる方向が基準軸方向Ｄｂに一致された特定部位データＤ５において検出した基準箇所Ｐｒ（そのデータ）をデータ整列部６８に出力する。なお、基準箇所Ｐｒは、育成状況を評価する対象としての動物において、個体差に拘らず検出が容易であるとともに共通した特徴を有する箇所であれば、適宜設定すればよく実施例１の構成に限定されない。

データ整列部６８は、検出された基準箇所Ｐｒを基準として、基準軸方向Ｄｂに対する特定部位データＤ５の位置を調整して特定部位整列データＤ６（図１６参照）を生成する。データ整列部６８は、基準箇所Ｐｒが基準軸方向Ｄｂに直交するように、水平面上での特定部位データＤ５の傾きを微調整させて特定部位整列データＤ６（図１６参照）を生成する。また、実施例１のデータ整列部６８は、切り取った尻尾５１ｃ側の端部５１ｅを基準軸方向Ｄｂにおける原点に位置させることにより、特定部位データＤ５の向きを揃えることにより、特定部位整列データＤ６を生成する。このとき、データ整列部６８は、基準軸方向Ｄｂにおける基準箇所Ｐｒの位置が、基準軸方向Ｄｂにおける特定部位データＤ５の最大値の半分の値を超えている場合、乳牛５１の頭部近傍５１ｂ側が原点側に向けられていると判断して、特定部位データＤ５を１８０度回転させて尻尾５１ｃ側の端部５１ｅを基準軸方向Ｄｂにおける原点に位置させる。なお、データ整列部６８は、切り取った頭部近傍５１ｂ側の端部を基準軸方向Ｄｂにおける原点に位置させてもよく、実施例１の構成に限定されない。データ整列部６８は、特定部位整列データＤ６を正規化部６９に出力する。

正規化部６９は、上記した基準位置を基準として特定部位整列データＤ６を正規化することにより、正規化データＤ７（図１８参照）を生成する。これは、動物（乳牛５１）は、骨格や肉付きが個々に異なるので、特定部位整列データＤ６では、図１７に示すように、上記のように整列されてはいても鉛直方向Ｄｈでの位置が異なるとともに、その鉛直方向Ｄｈの大きさが異なることとなる。実施例１の正規化部６９は、正規化の基準として基準箇所Ｐｒ（両hook boneの位置）を用いており、各特定部位整列データＤ６における上記した基準箇所Ｐｒが均一の大きさとなるように、各特定部位整列データＤ６を拡大または縮小して調整することにより、各正規化データＤ７（図１８参照）を生成する。これは、本開示では、hook bone（Ｂｈ）を含む骨格の大きさではなく、肉付きにより各乳牛の生育状況を判断することによる。なお、正規化部６９は、正規化の基準とする箇所を適宜設定すればよく、実施例１の構成に限定されない。正規化部６９は、正規化データＤ７を切断面抽出部７１に出力する。

切断面抽出部７１は、正規化データＤ７から、乳牛５１（その胴体）を所定の平面に沿って切断した断面となる断面データＤ８（図１９参照）を生成する。実施例１の切断面抽出部７１は、所定の平面を乳牛５１の前後方向に直交するものとし、その前後方向における任意の位置に設定されたスライス位置Ｓｐに沿って正規化データＤ７を切断することにより、断面データＤ８を生成する。このスライス位置Ｓｐは、適宜設定すればよいが、実施例１では図１８に示す４箇所に設定しており、個別に示す際には頭側から順に末尾に１から４の数字を付している。そのスライス位置Ｓｐ１からＳｐ３は、基準軸方向Ｄｂに直交する面としている。また、スライス位置Ｓｐ４は、幅方向Ｄｗに直交する面としている。

スライス位置Ｓｐ１は、基準軸方向Ｄｂにおいて、hook boneの位置（基準箇所Ｐｒ）と、尻尾５１ｃ側の端部５１ｅ（基準軸方向Ｄｂにおける原点）と、の中間位置としている。スライス位置Ｓｐ２は、基準軸方向Ｄｂにおける基準箇所Ｐｒ（hook bone）の位置としている。スライス位置Ｓｐ３は、基準軸方向Ｄｂにおいて、端部５１ｅ（基準軸方向Ｄｂの原点）からスライス位置Ｓｐ２までの間隔の１．５倍の位置としている。スライス位置Ｓｐ４は、幅方向Ｄｗにおいて、一方のhook boneの位置と、基準軸方向Ｄｂと、の中間位置としている。

その断面データＤ８の一例を図１９に示す。その図１９では、各スライス位置Ｓｐの末尾の数字に対応させて正面視して左側から順に並べており、末尾に１から４の数字を付している。すなわち、断面データＤ８１がスライス位置Ｓｐ１に、断面データＤ８２がスライス位置Ｓｐ２に、断面データＤ８３がスライス位置Ｓｐ３に、断面データＤ８４がスライス位置Ｓｐ４に、それぞれ対応している。切断面抽出部７１は、生成した断面データＤ８に個体識別データＤ２を関連付けて算出用データ生成部７２に出力する。なお、切断面抽出部７１は、それぞれの正規化データＤ７に対して生成する断面データＤ８の数や位置は適宜設定すればよく、実施例１の構成に限定されない。

算出用データ生成部７２は、断面データＤ８から算出に用いるための算出用データＤ９（図２０参照）を生成する。この一例について、図１９のスライス位置Ｓｐ２に対応する断面データＤ８２（以下では、単に断面データＤ８とする）を用いて説明する。先ず、算出用データ生成部７２は、断面データＤ８（図１９参照）の点群を平均値で補間することにより、点群の数を間引きする間引き断面データＤ８´（図２０参照の左側）を生成する。また、算出用データ生成部７２は、間引き断面データＤ８´における背骨５１ｄを示す位置が切断面方向（図２０に示す例では幅方向Ｄｗ）の原点（中心位置）に位置するように、間引き断面データＤ８´を切断面方向（幅方向Ｄｗ）に変位させる（矢印Ａ２参照）。そして、算出用データ生成部７２は、間引き断面データＤ８´において、切断面方向（幅方向Ｄｗ）における原点（中心位置）の両側に位置する点群の数および分布の態様を比較して、点群の数が多い側または切断面方向（幅方向Ｄｗ）で分布の空きが少ない側を選択し、選択した側のデータ（点群）を反対側にコピー（複写）して、算出用データＤ９（図２０参照の右側）を生成する。これにより、算出用データＤ９は、データ量の増大を抑えつつ、幅方向Ｄｗにおけるデータが欠落した箇所を少なくできるとともに、幅方向Ｄｗで対象な形状（分布）とされている。

ここで、断面データＤ８では、元となる動物点群データＤ４が乳牛５１の表面形状を極めて精彩な点群として表したものではあるものの、所定の位置の断面上では必ずしも全体に亘っては点群が分散していない虞がある。そして、断面データＤ８では、切断面方向の両側が揃って点群が大きく欠落している可能性は低い。このことから、算出用データＤ９は、育成状況の評価のための近似曲線を求めるために必要な点群を有しつつ、データ量の増大を抑えることができる。

また、算出用データ生成部７２は、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした場合、次のように算出用データＤ９を生成する。この一例について、図１９のスライス位置Ｓｐ４に対応する断面データＤ８４を用いて説明する。先ず、算出用データ生成部７２は、断面データＤ８４（図１９参照）の点群を平均値で補間することにより、点群の数を間引きする間引き断面データＤ８４´（図２１参照の左側）を生成する。また、算出用データ生成部７２は、間引き断面データＤ８４´における右端（図２１の例では最も高い位置）が切断面方向（図２１に示す例では基準軸方向Ｄｂ）の原点（中心位置）に位置するように、間引き断面データＤ８４´を切断面方向（基準軸方向Ｄｂ）に変位させる（矢印Ａ３参照）。すると、間引き断面データＤ８４´は、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとしているので、切断面方向（基準軸方向Ｄｂ）の一方のみに点群が存在することとなり、他方が分布の空きが少ない側となる。このため、算出用データ生成部７２は、間引き断面データＤ８４´において、一方に存在する点群（そのデータ）を反対側にコピー（複写）して、算出用データＤ９（図２１参照の右側）を生成する。なお、算出用データＤ９は、切断面方向（基準軸方向Ｄｂ）で間引き断面データＤ８４´の２倍の大きさとなるが、図２１では切断面方向（基準軸方向Ｄｂ）での縮尺を変化させて示している。

このように生成した算出用データＤ９の一例を図２２に示す。その図２２では、各スライス位置Ｓｐの末尾の数字に対応させて正面視して左側から順に並べており、末尾に１から４の数字を付している。すなわち、算出用データＤ９１が断面データＤ８１に、算出用データＤ９２が断面データＤ８２に、算出用データＤ９３が断面データＤ８３に、算出用データＤ９４が断面データＤ８４に、それぞれ対応している。算出用データ生成部７２は、生成した算出用データＤ９に個体識別データＤ２を関連付けて算出領域抽出部７３に出力する。このとき、算出用データ生成部７２は、単一の個体識別データＤ２に対して、複数の算出用データＤ９を生成した場合には、スライス位置Ｓｐを合わせて関連付けて算出領域抽出部７３に出力する。

算出領域抽出部７３は、算出用データＤ９において、点群の並びが示す曲線において後述する近似曲線Ａｃを算出するための始点Ｐｓと終点Ｐｅとを抽出する。ここで、本出願人は、乳牛５１のhook boneの近傍を基準軸方向Ｄｂに直交する断面で見ると、基準軸方向Ｄｂでの位置に拘らず、大まかに端から凸部、凹部、凸部、凹部、凸部を描きつつ真ん中の凸部に背骨５１ｄが位置する曲線となる傾向があることに着眼した。このため、本出願人は、７つの制御点を用いる６次のベジェ曲線を適用することにより、算出用データＤ９に適合する滑らかな近似曲線Ａｃを算出できると考えた。このため、算出領域抽出部７３は、算出用データＤ９を６次のベジェ曲線で適切に近似させるために、その算出用データＤ９が示す外形形状（乳牛５１の輪郭）の両端、すなわち中心の凸部からその両側の凹部を経てその外側の凸部の終点（変曲点）の一方を始点Ｐｓとし、他方を終点Ｐｅとして抽出する（図２２参照）。そして、算出領域抽出部７３は、算出用データＤ９における始点Ｐｓと終点Ｐｅとを近似曲線算出部７４に出力する。

また、本出願人は、乳牛５１のhook boneの近傍を幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした場合には、hook boneの近傍を頂点として尻尾５１ｃへ向けて凸部、凹部、凸部を描く曲線となる傾向があることにも着眼した。このため、算出用データ生成部７２は、上記したように、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした場合、間引き断面データＤ８４´における右端が切断面方向の原点に位置するように、間引き断面データＤ８４´を切断面方向に変位させるとともに、それを反対側にコピー（複写）して、算出用データＤ９を生成している。これにより、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした算出用データＤ９であっても、端から凸部、凹部、凸部、凹部、凸部を描く曲線とすることができる。このため、算出領域抽出部７３は、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした算出用データＤ９であっても、上記と同様に算出用データＤ９が示す外形形状（乳牛５１の輪郭）の両端の一方を始点Ｐｓとし、他方を終点Ｐｅとして抽出して、近似曲線算出部７４に出力する。

近似曲線算出部７４は、算出領域抽出部７３が抽出した始点Ｐｓと終点Ｐｅとを用いて、算出用データＤ９に適合する近似曲線Ａｃ（図２３、図２４参照）を算出する。本出願人は、図２３に示すように、各算出用データＤ９を６次のベジェ曲線で適切に近似させるために、その算出用データＤ９が示す外形形状（乳牛５１の輪郭）の両端となる始点Ｐｓと終点Ｐｅとを固定の制御点Ｃとして設定するとともに、その始点Ｐｓと終点Ｐｅとの間に５つの制御点Ｃを設定することとした。以下では、始点Ｐｓと終点Ｐｅとを含めて７つの制御点Ｃを設定することとなり、個別に示す際には始点Ｐｓから順に頭に第１から７の数字を付すとともに末尾に１から７の数字を付すこととする。すなわち、個別に示す際には、始点Ｐｓが第１制御点Ｃ１となり、その隣が第２制御点Ｃ２となり、その隣から順に第３制御点Ｃ３から第６制御点Ｃ６となり、終点Ｐｅが第７制御点Ｃ７となる。そして、本出願人は、算出用データＤ９に対して鉛直方向Ｄｈで見て、始点Ｐｓに固定した第１制御点Ｃ１の隣の第２制御点Ｃ２を上側に設け、その隣から順に、第３制御点Ｃ３を下側に、第４制御点Ｃ４を上側に、第５制御点Ｃ５を下側に、第６制御点Ｃ６を上側に、それぞれ設ける。そして、固定した第１制御点Ｃ１（始点Ｐｓ）と第７制御点Ｃ７（終点Ｐｅ）とを除く、残りの５つの第２制御点Ｃ２から第６制御点Ｃ６を切断面上で適宜移動させることにより、算出用データＤ９に適合する近似曲線Ａｃを算出する。

このため、近似曲線算出部７４は、算出用データＤ９における始点Ｐｓと終点Ｐｅとを固定の第１制御点Ｃ１と第７制御点Ｃ７として設定するとともに、それらの間に５つの制御点（第２制御点Ｃ２から第６制御点Ｃ６）を設定する。そして、近似曲線算出部７４は、始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）から終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）に至る曲線が算出用データＤ９（それが示す外形形状）と重なるように、５つの制御点（第２制御点Ｃ２から第６制御点Ｃ６）の位置を調整することにより、近似曲線Ａｃを算出する。

ここで、実施例１では、算出用データＤ９が、断面データＤ８における切断面方向の一方を選択するとともにそれを反転させて生成されている。このため、算出用データＤ９では、切断面上において、中間位置を通る鉛直方向Ｄｈに伸びる線分（以下では中心線Ｌｃとする）に関して、始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）と終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）と、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６と、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５と、が線対称な位置関係とされている。そして、算出用データＤ９では、切断面上において、第４制御点Ｃ４が中心線Ｌｃ上に設けられている。これらのことから、実施例１の近似曲線算出部７４は、切断面上において、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６とのいずれか一方の位置と、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５とのいずれか一方の位置と、を調整するとともに、中心線Ｌｃ上での第５制御点Ｃ５の位置を調整する。そして、実施例１の近似曲線算出部７４は、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６との他方の位置を一方の位置から求めるとともに、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５との他方の位置を一方の位置から求める。このため、実施例１の近似曲線算出部７４は、実質的に、３つの制御点Ｃの位置を調整することにより、算出用データＤ９の各凸部および各凹部に適合するように始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）から終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）に至るベジェ曲線の曲がり方を調整して、近似曲線Ａｃを算出する。

このように、近似曲線算出部７４は、近似曲線Ａｃの求め方を規格化している。すなわち、算出領域抽出部７３が算出用データＤ９における始点Ｐｓと終点Ｐｅとを抽出し、近似曲線算出部７４が始点Ｐｓと終点Ｐｅとを含めた合計７つの制御点Ｃを設定している。そして、近似曲線算出部７４は、始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）と終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）とを固定しつつ、残りの５つの制御点Ｃを調整することにより、始点Ｐｓから終点Ｐｅに至る６次のベジェ曲線として近似曲線Ａｃを求めている。このように、近似曲線算出部７４は、上記のように共通の特徴に基づいて７つの制御点Ｃの位置を調整することにより、個々の算出用データＤ９（乳牛５１）に対して個体差に拘らず外形形状を近似曲線Ａｃで表すことができる。これにより、近似曲線算出部７４は、乳牛５１の個体差に拘らず７つの制御点Ｃを用いた６次のベジェ曲線による近似曲線Ａｃで算出用データＤ９すなわちその元となる断面（断面データＤ８）の輪郭を表すことができるとともに、乳牛５１の個体差に応じてそれぞれの近似曲線Ａｃにおける係数や各制御点Ｃの位置を変化させることができる。

このように求めた近似曲線Ａｃの一例を図２４に示す。その図２４では、３つの異なる算出用データＤ９と、それに合わせた近似曲線Ａｃと、を並べて示している。そして、図２４では、各近似曲線Ａｃとした際の始点Ｐｓと終点Ｐｅとを含む７つの制御点Ｃの位置も併せて示している。近似曲線算出部７４は、７つの制御点Ｃを含む６次のベジェ曲線による近似曲線Ａｃ（そのデータ）を、そこに個体識別データＤ２を関連付けて評価値算出部７５に出力する。

評価値算出部７５は、近似曲線算出部７４からの各近似曲線Ａｃに基づいて、水飲み場５２にいた各乳牛５１の育成状況の評価を示す評価値Ｅｖを算出する。評価値算出部７５は、近似曲線Ａｃにおける各制御点Ｃの位置関係を用いて評価値Ｅｖを算出するもので、実施例１では第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）と第３制御点Ｃ３（第５制御点Ｃ５）と第４制御点Ｃ４との位置関係を用いる。これについて、図２３を用いて説明する。先ず、図２３に示すように、第２制御点Ｃ２と第３制御点Ｃ３との間隔（その大きさ）を第１間隔ａとし、第３制御点Ｃ３と第４制御点Ｃ４との間隔（その大きさ）を第２間隔ｂとし、第２制御点Ｃ２と第４制御点Ｃ４との間隔（その大きさ）を第３間隔ｃとする。また、図２３に示すように、第６制御点Ｃ６と第５制御点Ｃ５との間隔（その大きさ）を第４間隔ｄとし、第５制御点Ｃ５と第４制御点Ｃ４との間隔（その大きさ）を第５間隔ｅとし、第６制御点Ｃ６と第４制御点Ｃ４との間隔（その大きさ）を第６間隔ｆとする。

ここで、乳牛５１は、肉付きが良いほど背骨５１ｄやhook bone等の各種の骨が目立たなくなる、すなわち全体として凹凸が丸みの帯びた形状となり、肉付きが悪い場合には各種の骨が角張って見えるようになる。また、乳牛５１は、肉付きが良いほど、外側に膨らむような形状となる。このことは、算出用データＤ９に当て嵌めると、第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）と第４制御点Ｃ４との鉛直方向Ｄｈの差分が大きくなるすなわち第３間隔ｃ（第６間隔ｆ）が大きくなるほど、凹凸の角がきつくなり、肉付きを悪い形状となる傾向が見受けられる。このため、評価値Ｅｖは、第３間隔ｃ（第６間隔ｆ）が大きくなるほど、肉付きが悪くなる、すなわち低い評価となることが望ましい。また、算出用データＤ９に当て嵌めると、第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）と第３制御点Ｃ３（第５制御点Ｃ５）とが離れるすなわち第１間隔ａ（第４間隔ｄ）が大きくなるほど、全体として外側に膨らんで、肉付きの良い形状となる傾向が見受けられる。このため、評価値Ｅｖは、第１間隔ａ（第４間隔ｄ）が大きくなるほど、肉付きが良くなり、高い評価となることが望ましい。そして、上記した２つの条件を満たすためには、第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）と第４制御点Ｃ４とが離れることとなり、第２間隔ｂ（第５間隔ｅ）が大きくなる傾向が見受けられる。これらのことから、本開示の評価値Ｅｖは、第３間隔ｃを第１間隔ａと第２間隔ｂとを加算した値で割る（評価値Ｅｖ＝第３間隔ｃ／（第１間隔ａ＋第２間隔ｂ））こととし、大きくなるほど低い評価（肉付きが悪い）とし、小さくなるほど高い評価（肉付きが良い）とするものとした。

同様に、本開示の評価値Ｅｖは、第６間隔ｆを第４間隔ｄと第５間隔ｅとを加算した値で割る（評価値Ｅｖ＝第６間隔ｆ／（第４間隔ｄ＋第５間隔ｅ））こととする。ここで、実施例１の算出用データＤ９は、切断面上において、中心線Ｌｃに関して、始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）と終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）と、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６と、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５と、が線対称な位置関係とされている。このため、第１間隔ａと第４間隔ｄとが等しくなり、第２間隔ｂと第５間隔ｅとが等しくなり、第３間隔ｃと第６間隔ｆとが等しくなる。このため、実施例１では、第１間隔ａと第２間隔ｂと第３間隔ｃとを用いて算出した評価値Ｅｖと、第４間隔ｄと第５間隔ｅと第６間隔ｆとを用いて算出した評価値Ｅｖと、が互いに等しくなるので、いずれか一方を算出すればよい。

このことから、本開示の評価値算出部７５は、近似曲線Ａｃすなわちそのための第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）と第３制御点Ｃ３（第５制御点Ｃ５）と第４制御点Ｃ４との位置（座標データ）に基づいて、上記した第１間隔ａ（第４間隔ｄ）と第２間隔ｂ（第５間隔ｅ）と第３間隔ｃ（第６間隔ｆ）とを算出する。そして、評価値算出部７５は、上記した算出式（第３間隔ｃ／（第１間隔ａ＋第２間隔ｂ））または（第６間隔ｆ／（第４間隔ｄ＋第５間隔ｅ））に当て嵌めることにより、評価値Ｅｖを算出する。評価値算出部７５は、乳牛５１の評価値Ｅｖに個体識別データＤ２を関連付けて、適宜記憶部１８に格納する。

制御機構１１は、記憶部１８に格納された評価値Ｅｖを、表示部１６に適宜表示させたり、通信部１７を介して外部の機器に適宜出力させたりする。ここで、評価値Ｅｖには、個体識別データＤ２が関連付けられているので、いずれの乳牛５１の育成状況を示すものであるのかを容易に把握できる。これにより、制御機構１１は、乳牛５１の評価値Ｅｖを報知することができる。

次に、生育状況評価システム１０を用いて、乳牛５１の育成状況の評価を行う一例としての育成状況評価処理（育成状況評価制御方法）について、図２５を用いて説明する。この育成状況評価処理は、記憶部１８または内部メモリ１１ａに記憶されたプログラムに基づいて、制御機構１１が実行する。以下では、この図２５のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。この図２５のフローチャートは、生育状況評価システム１０が起動されてブラウザまたはアプリが立ち上がってカメラ１２が駆動されるとともに、両レーザ測定器１３が待機状態とされることにより開始される。

ステップＳ１では、水飲み場５２（データ取得領域１４）に乳牛５１が存在するか否かを判断し、ＹＥＳの場合はステップＳ２へ進み、ＮＯの場合はステップＳ１を繰り返す。ステップＳ１では、動物検出部６１が、カメラ１２が取得した画像Ｉを解析することで、水飲み場５２に乳牛５１がいるか否かを判断し、乳牛５１がいる場合にはその旨の信号をデータ取得部６２に出力する。加えて、実施例１のステップＳ１は、乳牛５１を検出した場合、その乳牛５１を個体別に識別した個体識別データＤ２を生成し、その個体識別データＤ２をデータ取得部６２に出力する。

ステップＳ２では、水飲み場５２の点群データＤ１を取得して、ステップＳ３へ進む。ステップＳ２では、データ取得部６２が、動物検出部６１から乳牛５１を検出した信号を受け取ると、２つのレーザ測定器１３を駆動させて水飲み場５２（データ取得領域１４）の走査を行わせて、水飲み場５２の点群データＤ１を取得させる。そして、ステップＳ２では、データ取得部６２が、両レーザ測定器１３からの点群データＤ１を受け取ると、それぞれの点群データＤ１に個体識別データＤ２を関連付けてデータ合成部６３に出力する。

ステップＳ３では、合成点群データＤ３を生成して、ステップＳ４へ進む。ステップＳ３では、データ合成部６３が、両レーザ測定器１３が取得した点群データＤ１を合成して、合成点群データＤ３を生成し、その生成した合成点群データＤ３に個体識別データＤ２を関連付けて動物抽出部６４に出力する。

ステップＳ４では、動物点群データＤ４を生成して、ステップＳ５へ進む。ステップＳ４では、動物抽出部６４が、データ合成部６３が生成した合成点群データＤ３から乳牛５１に相当する三次元座標位置（座標データ）のみを抽出して動物点群データＤ４を生成し、その生成した動物点群データＤ４に個体識別データＤ２を関連付けて特定部位切出部６５に出力する。

ステップＳ５では、特定部位データＤ５を生成して、ステップＳ６へ進む。ステップＳ６では、特定部位切出部６５が、動物抽出部６４が生成した動物点群データＤ４から乳牛５１の頭部近傍５１ｂと尻尾５１ｃとを取り除いた特定部位データＤ５を生成し、その生成した特定部位データＤ５に個体識別データＤ２を関連付けて基準箇所検出部６７に出力する。

ステップＳ６では、特定部位データＤ５を整列させて、ステップＳ７へ進む。ステップＳ６では、特定部位整列部６６が、特定部位切出部６５が生成した特定部位データＤ５における第１主成分を乳牛５１の背骨５１ｄとして抽出し、その第１主成分（背骨５１ｄが伸びる方向）を基準軸方向Ｄｂに一致させるように、特定部位データＤ５を水平面上で移動させる。そして、ステップＳ６では、特定部位整列部６６が、背骨５１ｄが伸びる方向を基準軸方向Ｄｂに一致させて整列させた状態の特定部位データＤ５を基準箇所検出部６７に出力する。

ステップＳ７では、特定部位データＤ５における基準箇所Ｐｒの位置を検出して、ステップＳ８へ進む。ステップＳ７では、基準箇所検出部６７が、特定部位整列部６６により整列された状態の特定部位データＤ５からhook boneの位置を抽出し、その抽出したhook boneの位置を結ぶ基準箇所Ｐｒを生成して、その基準箇所Ｐｒ（そのデータ）をデータ整列部６８に出力する。

ステップＳ８では、特定部位整列データＤ６を生成して、ステップＳ９へ進む。ステップＳ８では、基準箇所検出部６７が検出した基準箇所Ｐｒが基準軸方向Ｄｂに直交するように水平面上での特定部位データＤ５の傾きを微調整させて特定部位整列データＤ６を生成する。そして、ステップＳ８では、データ整列部６８が、生成した特定部位整列データＤ６を正規化部６９に出力する。

ステップＳ９では、正規化データＤ７を生成して、ステップＳ１０へ進む。ステップＳ９では、正規化部６９が、データ整列部６８が生成した各特定部位整列データＤ６における基準箇所Ｐｒが均一の大きさとなるように、各特定部位整列データＤ６を拡大または縮小して各正規化データＤ７を生成する。そして、ステップＳ９では、正規化部６９が、生成した正規化データＤ７を切断面抽出部７１に出力する。

ステップＳ１０では、断面データＤ８を生成して、ステップＳ１１へ進む。ステップＳ１０では、切断面抽出部７１が、正規化部６９が生成した正規化データＤ７を、任意の位置に設定されたスライス位置Ｓｐに沿って切断して断面データＤ８を生成する。そして、ステップＳ１０では、切断面抽出部７１が、生成した各断面データＤ８を個体識別データＤ２に関連付けて算出用データ生成部７２に出力する。

ステップＳ１１では、算出用データＤ９を生成して、ステップＳ１２へ進む。ステップＳ１１では、算出用データ生成部７２が、切断面抽出部７１が生成した断面データＤ８の点群の数を間引きした間引き断面データＤ８´を生成し、その切断面方向で分布の空きが少ない側を選択して他方にコピー（複写）して算出用データＤ９を生成する。そして、ステップＳ１１では、算出用データ生成部７２が、生成した算出用データＤ９を算出領域抽出部７３に出力する。

ステップＳ１２では、算出用データＤ９における始点Ｐｓと終点Ｐｅとを抽出して、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１２では、算出領域抽出部７３が、算出用データＤ９において、近似曲線Ａｃを算出するための始点Ｐｓと終点Ｐｅとを抽出し、その始点Ｐｓと終点Ｐｅとの位置（そのデータ）を近似曲線算出部７４に出力する。

ステップＳ１３では、近似曲線Ａｃを算出して、ステップＳ１４へ進む。ステップＳ１３では、近似曲線算出部７４が、算出用データＤ９に対して、始点Ｐｓと終点Ｐｅとを固定の制御点Ｃとして設定するとともに、その間に５つの制御点Ｃを設定し、その後者の５つの制御点Ｃの位置を調整して近似曲線Ａｃを算出する。なお、実施例１のステップＳ１３では、近似曲線算出部７４が、切断面上において、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６とのいずれか一方の位置と、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５とのいずれか一方の位置と、を調整するとともに、中心線Ｌｃ上での第５制御点Ｃ５の位置を調整して算出用データＤ９（外表面側の輪郭）に適合する近似曲線Ａｃを算出する。そして、ステップＳ１３では、近似曲線算出部７４が、算出した近似曲線Ａｃをその各制御点Ｃ（そのデータ）とともに個体識別データＤ２を関連付けて評価値算出部７５に出力する。

ステップＳ１４では、評価値Ｅｖを算出して、ステップＳ１５へ進む。ステップＳ１４では、評価値算出部７５が、近似曲線算出部７４からの各近似曲線Ａｃに基づいて、水飲み場５２にいた乳牛５１の育成状況の評価を示す評価値Ｅｖを算出し、その評価値Ｅｖに個体識別データＤ２を関連付けて適宜記憶部１８に格納する。

ステップＳ１５では、育成状況評価処理が終了されたか否かを判断し、ＹＥＳの場合はこの育成状況評価処理を終了し、ＮＯの場合はステップＳ１に戻る。ステップＳ１５は、生育状況評価システム１０が停止される、もしくは操作部１５に育成状況評価処理を終了する旨の操作が為されると、育成状況評価処理が終了されたと判断する。

次に、生育状況評価システム１０を用いて、育成状況評価を行う様子について説明する。
生育状況評価システム１０は、カメラ１２を介して水飲み場５２に乳牛５１がいることを検出すると、両レーザ測定器１３により水飲み場５２の点群データＤ１を取得する（ステップＳ１、Ｓ２）。その後、生育状況評価システム１０は、各点群データＤ１に基づいて各特定部位データＤ５を生成（ステップＳ３からＳ５）し、その各特定部位データＤ５を整列させて特定部位整列データＤ６を生成（ステップＳ６からＳ８）する。そして、生育状況評価システム１０は、各特定部位整列データＤ６から基準箇所Ｐｒを基準とした各正規化データＤ７を生成（ステップＳ９）することにより、乳牛５１の大きさに拘らず肉付きの様子を判断できるものとし、その各正規化データＤ７から各断面データＤ８を生成（ステップＳ１０）する。

その後、生育状況評価システム１０は、各断面データＤ８の点群を平均値で補間して間引き断面データＤ８´を生成し、その切断面方向で分布の空きが少ない側を選択して他方にコピー（複写）して算出用データＤ９を生成する（ステップＳ１１）。これにより、生育状況評価システム１０は、切断面方向のいずれか一方の点群が大きく欠落している場合であっても肉付きの様子を適切に判断できるものとしつつ、データ量を抑制できる。

その後、生育状況評価システム１０は、算出用データＤ９に適合する滑らかな近似曲線Ａｃを算出するために、６次のベジェ曲線を適用することとする。このために、生育状況評価システム１０は、各算出用データＤ９が示す凸部、凹部、凸部、凹部、凸部となる外形形状（乳牛５１の輪郭）の両端となる始点Ｐｓと終点Ｐｅとを固定の制御点Ｃとして設定するとともに、その始点Ｐｓと終点Ｐｅとの間に５つの制御点Ｃを設定する（ステップＳ１２、Ｓ１３）。そして、生育状況評価システム１０は、第２制御点Ｃ２と第６制御点Ｃ６とのいずれか一方の位置と、第３制御点Ｃ３と第５制御点Ｃ５とのいずれか一方の位置と、を調整するとともに、中心線Ｌｃ上での第５制御点Ｃ５の位置を調整して算出用データＤ９（外形形状）に適合する近似曲線Ａｃを算出する（ステップＳ１３）。すなわち、生育状況評価システム１０は、始点Ｐｓと終点Ｐｅとの間に５つの制御点Ｃの位置を調整することにより、算出用データＤ９に適合する近似曲線Ａｃを算出する。その後、生育状況評価システム１０は、第２制御点Ｃ２（第６制御点Ｃ６）の位置と、第３制御点Ｃ３と（第５制御点Ｃ５）の位置と、第５制御点Ｃ５の位置と、に基づいて評価値Ｅｖを算出（ステップＳ１４）し、適宜記憶部１８に格納する。生育状況評価システム１０は、表示部１６に評価値Ｅｖを適宜表示させたり、通信部１７を介して外部の機器に評価値Ｅｖを適宜出力させたりすることで、評価値Ｅｖを報知できる。

ここで、実際の乳牛５１に対して、生育状況評価システム１０を用いて上記のように求めた評価値Ｅｖがどのような値となったのかについて、図２６を参照しつつ説明する。先ず、生育状況の評価の視標としては、文献（Journal of Dairy Science Vol.72,No.1,1989）において断面（以下では、理論断面Ｄｔとする）とともに例示されている。図２６は、理論断面Ｄｔと、生育状況評価システム１０で求めた各値と、の関係を表に纏めて示したものである。ここで、実際の乳牛５１の中から理論断面Ｄｔに合致する個体を見付けるのは容易ではない。このため、図２６では、取得した沢山の乳牛５１のデータから、上記の文献の例示の理論断面Ｄｔに近い形状の断面が得られた２つを示している。その一つが、文献の例示の中の肉付きの良くない例（definite depression）に近いものであり、もう一つが文献の例示の中の肉付きの良い例（slight depression）に近いものである。このため、図２６では、左の列を肉付きの良くない例とし、右の列を肉付きの良い例とする。そして、図２６では、一番上の行に、上記した２つの理論断面Ｄｔを示している。以下では、肉付きの良くない例の各データに対しては、末尾にａを付し、肉付きの良い例の各データに対しては、末尾にｂを付して示す。すなわち、左側の肉付きの良くない例を理論断面Ｄｔａとし、右側に肉付きの良い例を理論断面Ｄｔｂとする。このことは、理論断面Ｄｔよりも下の行の各データでも同様とする。

また、図２６では、実際に取得した乳牛５１のデータとして、理論断面Ｄｔの下の行に、乳牛５１の実断面データＤａを示している。この実断面データＤａは、上記した動物点群データＤ４（特定部位データＤ５）から断面を示すデータとして作成したものである。これは、実際の乳牛５１の断面を得るのは困難であることによる。ここで、動物点群データＤ４（特定部位データＤ５）は、取得した合成点群データＤ３のうちの乳牛５１に相当する三次元座標位置（座標データ）を示すものである。このため、実断面データＤａは、実際の乳牛５１の断面の外形形状を極めて正確に描きだしているものと考えられる。このことから、図２６では、乳牛５１のデータとして実断面データＤａを用いており、左側に理論断面Ｄｔａに近い形状の乳牛５１の実断面データＤａａを示し、右側に理論断面Ｄｔｂに近い形状の乳牛５１の実断面データＤａｂを示している。図２６に示すように、各実断面データＤａは、対応する理論断面Ｄｔとそれぞれ極めて近いものとなっている。

そして、図２６では、実断面データＤａａおよび実断面データＤａｂの元となる乳牛５１から生育状況評価システム１０で求めた各値として、上から順に算出用データＤ９、近似曲線Ａｃ、評価値Ｅｖを記載している。ここで、両理論断面Ｄｔと両実断面データＤａとが極めて近いものであるので、両実断面データＤａに対して求めた算出用データＤ９、近似曲線Ａｃ、評価値Ｅｖは、実質的に両理論断面Ｄｔに対して求めた算出用データＤ９、近似曲線Ａｃ、評価値Ｅｖと略等しいものとなる。このため、両理論断面Ｄｔに対して、両算出用データＤ９、両近似曲線Ａｃおよび両評価値Ｅｖが適切なものとされていれば、生育状況評価システム１０が乳牛５１の生育状況を適切に評価できていると考えることができる。

先ず、図２６からは、算出用データＤ９ａは、その元となる実断面データＤａａと極めて近い形状とされていることがわかる。また、算出用データＤ９ｂも、その元となる実断面データＤａｂと極めて近い形状とされていることがわかる。このことから、生育状況評価システム１０は、算出に用いる各算出用データＤ９を、元となる乳牛５１の実際の断面の外形形状を適切に表すことができていることがわかる。

次に、図２６からは、近似曲線Ａｃａは、その元となる算出用データＤ９ａに極めて近い形状とされていることがわかる。また、近似曲線Ａｃｂは、その元となる算出用データＤ９ｂに極めて近い形状とされていることがわかる。このことから、生育状況評価システム１０は、近似曲線Ａｃから求めた評価値ＥＶを、算出用データＤ９ａすなわちその元となる実断面データＤａを適切に反映させていることがわかる。そして、生育状況評価システム１０は、各近似曲線Ａｃに基づいて、肉付きの良くない例の評価値ＥＶとして０．２１１を算出し、肉付きの良い例の評価値ＥＶとして０．１８６を算出した。このため、生育状況評価システム１０は、肉付きの良くない例の理論断面Ｄｔａに対する評価値ＥＶとして０．２１１を算出し、肉付きの良い例の理論断面Ｄｔａに対する評価値ＥＶとして０．１８６を算出したものと考えることができる。ここで、評価値ＥＶは、小さな数値となるほど肉付きが良いことを示しているので、生育状況評価システム１０は、上記した文献が示す生育状況の評価の視標と同様に、乳牛５１の育成状況を適切に表していることがわかる。

次に、近似曲線Ａｃに対するＢＣＳと評価値Ｅｖとの関係について、図２７から図３０を用いて説明する。この図２７から図３０では、上記した４つのスライス位置Ｓｐ（図１８参照）のそれぞれで得られた断面データＤ８に基づく４つの近似曲線Ａｃを、従来のＢＣＳにおける数値別に示している。この図２７は、スライス位置Ｓｐ１での各近似曲線Ａｃを示し、図２８は、スライス位置Ｓｐ２での各近似曲線Ａｃを示し、図２９は、スライス位置Ｓｐ３での各近似曲線Ａｃを示し、図３０は、スライス位置Ｓｐ４での各近似曲線Ａｃを示す。この図２７から図３０では、４つの近似曲線Ａｃとして、ＢＣＳが２．５０となる検体Ｓａと、ＢＣＳが２．７５となる検体Ｓｂと、ＢＣＳが３．００となる検体Ｓｃと、ＢＣＳが３．２５となる検体Ｓｄと、を示している。ここで、図２７から図２９では、各検体Ｓの近似曲線Ａｃすなわち算出用データＤ９の形状の差異の把握を容易とするために、各検体Ｓの近似曲線Ａｃにおいて、始点Ｐｓとなる第１制御点Ｃ１と、終点Ｐｅとなる第７制御点Ｃ７と、その間に位置する頂点Ｃｖと、を略一致するものとしている。また、図２７から図２９では、図が煩雑となってそれぞれの把握が困難となることを避けるために、その他の制御点Ｃについては省略している。

ここで、スライス位置Ｓｐ４は、上述したように、幅方向Ｄｗに直交する面であり、切断面方向（基準軸方向Ｄｂ）の一方のみに点群が存在することとなる。このため、上記した算出用データＤ９は、上記したように、点群が存在する一方のデータを他方にコピー（複写）することにより、他のスライス位置Ｓｐと同様の凸部、凹部、凸部、凹部、凸部を描く曲線としている。しかしながら、実際の乳牛５１では、スライス位置Ｓｐ４で得られた断面が上記のように一方のみとなるので、図３０では、各検体Ｓの近似曲線Ａｃとして、一方のみのデータすなわち凸部、凹部、凸部を描く曲線としている。このため、図３０では、各検体Ｓの近似曲線Ａｃを、始点Ｐｓとなる第１制御点Ｃ１と、頂点Ｃｖと、を結ぶ曲線としている。図３０では、各検体Ｓの近似曲線Ａｃすなわち算出用データＤ９の形状の差異の把握を容易とするために、各検体Ｓの近似曲線Ａｃにおいて、始点Ｐｓとなる第１制御点Ｃ１と、頂点Ｃｖと、を略一致するものとしている。そして、図３０では、図２７から図２９と同様に、図が煩雑となってそれぞれの把握が困難となることを避けるために、その他の制御点Ｃについては省略している。

図２７から図３０に示すように、スライス位置Ｓｐに拘らず、最も外側に検体Ｓｄの近似曲線Ａｃが位置し、その内側に検体Ｓｃの近似曲線Ａｃが位置し、その内側に検体Ｓｂの近似曲線Ａｃが位置し、その内側に検体Ｓａの近似曲線Ａｃが位置している。このため、各近似曲線Ａｃすなわちその元となる乳牛５１では、ＢＣＳが３．２５の検体Ｓｄが最も肉付きが良く、ＢＣＳが３．００の検体Ｓｃがその次に肉付きが良く、ＢＣＳが２．７５の検体Ｓｂがその次に肉付きが良く、ＢＣＳが２．５０の検体Ｓａが最も肉付きが良くないことがわかる。

そして、本出願人は、図２７から図３０に示す各近似曲線Ａｃすなわちその元となる乳牛５１のそれぞれのスライス位置Ｓｐでの各断面に対して、生育状況評価システム１０により評価値ＥＶを算出した。その評価値ＥＶは、スライス位置Ｓｐ１での断面となる図２７の例では、検体Ｓａの近似曲線Ａｃが０．４０３となり、検体Ｓｂの近似曲線Ａｃが０．３９５となり、検体Ｓｃの近似曲線Ａｃが０．３７４となり、検体Ｓｄの近似曲線Ａｃが０．３５４となった。このように、肉付きが良くなるほど、すなわちＢＣＳが大きくなるほど、評価値Ｅｖが順に小さくなっていることがわかる。

同様に、評価値ＥＶは、スライス位置Ｓｐ２での断面となる図２８の例では、検体Ｓａの近似曲線Ａｃが０．２３３となり、検体Ｓｂの近似曲線Ａｃが０．２３１となり、検体Ｓｃの近似曲線Ａｃが０．２２１となり、検体Ｓｄの近似曲線Ａｃが０．２０７となった。また、評価値ＥＶは、スライス位置Ｓｐ３での断面となる図２９の例では、検体Ｓａの近似曲線Ａｃが０．４１１となり、検体Ｓｂの近似曲線Ａｃが０．３９６となり、検体Ｓｃの近似曲線Ａｃが０．３７０となり、検体Ｓｄの近似曲線Ａｃが０．３４０となった。さらに、評価値ＥＶは、スライス位置Ｓｐ４での断面となる図３０の例では、検体Ｓａの近似曲線Ａｃが０．５４３となり、検体Ｓｂの近似曲線Ａｃが０．５１１となり、検体Ｓｃの近似曲線Ａｃが０．４６８となり、検体Ｓｄの近似曲線Ａｃが０．４１３となった。これらのことから、スライス位置Ｓｐに拘らず、肉付きが良くなるほど、すなわちＢＣＳが大きくなるほど、評価値Ｅｖが順に小さくなっていることがわかる。

このため、評価値Ｅｖは、スライス位置Ｓｐに応じて数値範囲が変化するものの、ＢＣＳと同様に、肉付きの良し悪しを適切に示していることがわかる。このことから、生育状況評価システム１０は、各算出用データＤ９に基づく近似曲線Ａｃから算出した評価値Ｅｖが実際の乳牛５１の育成状況を適切に表していることがわかる。そして、生育状況評価システム１０は、各算出用データＤ９を６次のベジェ曲線を用いて近似曲線Ａｃを求め、その近似曲線Ａｃから評価値Ｅｖを算出するので、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なる場合であっても、簡易にかつ適切に評価値Ｅｖを算出でき、多頭数の評価を自動化することができる。

生育状況評価システム１０は、上記したように評価値Ｅｖとして算出した数値を示すことで、乳牛５１の育成状況を表すことができる。ところで、生育状況評価システム１０は、上記したように、スライス位置Ｓｐに応じて評価値Ｅｖの数値範囲が変化する。このため、生育状況評価システム１０は、評価したスライス位置Ｓｐにおける基準の値とともに評価値Ｅｖを示すことで、乳牛５１の育成状況を表すことができる。また、生育状況評価システム１０は、評価したスライス位置Ｓｐに応じたそれぞれの評価値Ｅｖの数値範囲を、スライス位置Ｓｐの差異に拘らず統一した値に変換して示すものとしてもよい。この場合、例えば、それぞれのスライス位置Ｓｐにおいて、各評価値Ｅｖを最大値で規格化し、異なる複数のスライス位置Ｓｐのそれぞれの規格化した評価値Ｅｖを算出することがあげられる。さらに、生育状況評価システム１０は、評価したスライス位置Ｓｐに応じたそれぞれの評価値Ｅｖを、ＢＣＳに変換する変換係数を乗算することにより、ＢＣＳに対応する値に変換するものとしてもよい。この場合、例えば、上記した図２７から図３０に示す近似曲線Ａｃのように、同じ近似曲線Ａｃに対するＢＣＳと評価値Ｅｖとの双方（それぞれが変化する範囲）を求めることにより、変換係数を求めることができる。これらの場合であっても、生育状況評価システム１０は、算出した評価値Ｅｖを予め決められた方法で規格化したり予め決められた変換係数を用いてＢＣＳに対応する値に変換したりするのみであるので、多頭数の評価を自動化することができる。

加えて、上記したように、評価値Ｅｖの数値と肉付きの良し悪しとが比例する関係であることから、生育状況評価システム１０は、段階的なランクとして乳牛５１の育成状況を表すものとしてもよい。これは、例えば、上記した数値を用いると、各スライス位置Ｓｐにおいて、ＢＣＳが３．２５以上となる評価値Ｅｖを肉付きが最も良いランクＡとし、ＢＣＳが３．２５未満で３．００以上となる評価値Ｅｖを次に肉付きが良いランクＢとし、ＢＣＳが３．００未満で２．７５以上となる評価値Ｅｖを次に肉付きが良いランクＣとし、ＢＣＳが２．７５未満で２．５０以上となる評価値Ｅｖを肉付きがあまり良くないランクＤとし、ＢＣＳが２．５０未満となる評価値Ｅｖを肉付きが良くないランクＥとすることができる。このように段階的なランクで示すと、スライス位置Ｓｐの差異に拘らず統一した評価として肉付きの良し悪しの判断ができるとともに、評価値Ｅｖとしての数値で示すよりも直感的に肉付きの良し悪しを把握させることができる。この場合であっても、生育状況評価システム１０は、上記したように算出した評価値Ｅｖを予め決められたランクに振り分けるのみであるので、多頭数の評価を自動化することができる。なお、上記したランクの数や、各ランクに対して当て嵌める各評価値Ｅｖの数値や、各ランクの評価コメント等は適宜設定すればよく、上記した例に限定されない。

ここで、従来技術の生育状況評価システムは、距離画像センサを用いて動物の三次元座標群を取得している。その距離画像センサは、取得する三次元座標群の精度や解像度を高めることに限界があるので、その三次元座標群が実際の動物の輪郭を適切に表すことが困難である。このため、従来技術の健康状態推定装置では、三次元座標群を用いても、ＢＣＳにより適切な評価を得ることが困難となる。

また、従来の健康状態推定装置では、距離画像センサを用いているので、三次元座標群が示す動物の輪郭がギザギザな凹凸となる等のように実際の動物とは異なり、適切な輪郭形状を数式（近似曲線）で表すことが困難となる。このため、従来の健康状態推定装置では、輪郭形状を適切に表す数式を得ることが困難となり、輪郭を用いて育成状況を適切に評価することが困難である。

そして、従来、獣医等は、手触り等で乳牛の形状を把握することで、ＢＣＳを求めることが一般的である。すると、ＢＣＳでは、それを求める者（獣医等）が、自身の見え方に応じて、骨や肉付き等に基づく形状がどこに当て嵌まるのかを判断するので、求める者によってバラツキが生じてしまい、適切な評価を得ることが困難である。すなわち、従来のＢＣＳは、求める者による個人差や、同じ者が求めた場合であっても判断の揺らぎが生じることにより、評価の精度を高めることが困難である。加えて、ＢＣＳでは、乳牛の形状を把握のために触れられたりすることが、乳牛にとってストレスとなってしまう。

さらに、従来の健康状態推定装置では、動物の三次元座標群から再現した動物の三次元形状に基づいて、ルーメンの凹み具合を示す特徴量から育成状況の評価を得ている。ここで、牛や豚等の動物では、生育状況として、肉付きの様子（良し悪し）を判断できることが求められるが、同じ種類の動物であっても、骨格の大きさが異なる。このため、従来の健康状態推定装置では、骨格の大きさの差異に拘わらず単にルーメンの凹み具合を示す特徴量を用いていることから、肉付きの様子を適切に判断することが困難である。これは、同じ凹み具合（大きさ）であっても、大きな骨格の動物と小さな骨格の動物とでは、当然に肉付きが異なることが考えられることによる。

加えて、従来の健康状態推定装置では、動物の三次元座標群を適宜繋ぎ合わせることにより、動物の三次元形状を再現しており、その三次元形状に基づいて、ルーメンの凹み具合を示す特徴量から育成状況の評価を得ている。ここで、牛や豚等の動物は、同じ種類の動物であっても、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なる。このため、従来の健康状態推定装置では、様々な三次元形状に対してルーメンの凹み具合を示す特徴量を求める必要があるので、ルーメンの位置や範囲の特定やその凹み具合の特徴量の求め方等が多岐に亘ってしまい、多頭数の評価を自動化することが困難である。

これらに対して、生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３を用いて動物（実施例１では乳牛５１）の三次元座標群を取得している。そのレーザ測定器１３は、精密な測量に用いられる水準での精度の三次元座標群（点群データＤ１）を取得可能であるとともに、解像度も極めて高くする（実施例１では１２．５ｍｍの間隔）ことができるので、その点群データＤ１が実際の乳牛５１の輪郭を極めて忠実に表すことができる。ここで、実施例１のレーザ測定器１３は、一例として、パルスレーザ光線の到達距離の精度を３．５ｍｍ以下の誤差とすることができ、走査面の精度を２．０ｍｍ以下の誤差とすることができ、測角の精度を鉛直、水平ともに６秒（角度）以下の誤差とすることができる。また、実施例１のレーザ測定器１３は、低出力のモードとすることもできるが、その場合であってもパルスレーザ光線の到達距離の精度を４．０ｍｍ以下の誤差となることを除くと、その他に関しては上記した精度とすることができる。このように、生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３を用いることにより、極めて高い精度で三次元座標群を取得できるとともに解像度も極めて高くできる。このため、生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３からの点群データＤ１を用いることで、育成状況の評価を適切に得ることができる。

また、生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３を用いているため、乳牛５１を示す点群データＤ１の外形形状が実際の乳牛５１の輪郭を極めて忠実に表すことができるので、その輪郭を滑らかな曲線で近似することができ、実際の乳牛５１の輪郭に適切に表す近似曲線Ａｃを求めることができる。このため、生育状況評価システム１０では、乳牛５１の輪郭を標準化した数式である近似曲線Ａｃで示すことができ、バラツキのない育成状況の評価を得ることができる。すなわち、生育状況評価システム１０は、点群データＤ１に基づく外形形状に近似して近似曲線Ａｃを求めることにより、乳牛５１の体形を数式で表すことができるようになって、育成状況の評価を計算により算出できるようになるので、その評価を客観的かつ適切なものにできる。

さらに、生育状況評価システム１０は、各点群データＤ１に基づいて生成した各特定部位整列データＤ６から基準箇所Ｐｒを検出し、その基準箇所Ｐｒが均一の大きさとなるように各特定部位整列データＤ６を拡大または縮小して各正規化データＤ７を生成する。また、生育状況評価システム１０は、その各正規化データＤ７から各断面データＤ８を生成し、その各断面データＤ８から算出用データＤ９を生成し、その算出用データＤ９に適合させた近似曲線Ａｃから評価値Ｅｖを算出している。このため、生育状況評価システム１０は、骨格に対する肉付きの様子を近似曲線Ａｃとして表すことができ、その近似曲線Ａｃから評価値Ｅｖを算出するので、骨格の大きさの差異の影響を大幅に抑えた評価値Ｅｖを得ることができ、肉付きの様子を適切に判断できる。また、生育状況評価システム１０は、骨等を利用した特徴部分に基づいて定めた共通のスライス位置Ｓｐの断面データＤ８に基づいて評価値Ｅｖを算出できるので、動物同士の比較を容易として育成状況を適切に評価できる。

生育状況評価システム１０は、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なるものであっても、全体の傾向として、凸部、凹部、凸部、凹部、凸部を描きつつ真ん中の凸部に背骨５１ｄが位置する曲線となっていることに着目している。そして、生育状況評価システム１０は、各点群データＤ１に基づく算出用データＤ９に適合する滑らかな近似曲線Ａｃを算出するために、６次のベジェ曲線を適用することとする。このため、生育状況評価システム１０は、算出用データＤ９が示す外形形状の両端となる始点Ｐｓと終点Ｐｅとを固定の制御点Ｃとして設定するとともに、その始点Ｐｓと終点Ｐｅとの間に５つの制御点Ｃを設定する。そして、生育状況評価システム１０は、その５つの制御点Ｃの位置を調整することにより、算出用データＤ９に適合させた近似曲線Ａｃを算出し、その近似曲線Ａｃから評価値Ｅｖを算出する。このため、生育状況評価システム１０は、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なっていても、算出用データＤ９を６次のベジェ曲線を用いた近似曲線Ａｃで表すことができ、その近似曲線Ａｃから評価値Ｅｖを算出できる。これにより、生育状況評価システム１０は、近似曲線Ａｃや評価値Ｅｖの算出を規格化することができ、多頭数の評価の自動化を容易なものにできる。

生育状況評価システム１０は、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした場合、間引き断面データＤ８４´における右端が切断面方向の原点に位置するように、間引き断面データＤ８４´を切断面方向に変位させるとともに、それを反対側にコピー（複写）して、算出用データＤ９を生成する。このため、生育状況評価システム１０は、基準軸方向Ｄｂに直交する面をスライス位置Ｓｐとした算出用データＤ９であっても、幅方向Ｄｗに直交する面をスライス位置Ｓｐとした場合と同様に、６次のベジェ曲線を用いた近似曲線Ａｃで表すことのできる算出用データＤ９を生成できる。

生育状況評価システム１０は、その近似曲線Ａｃの求め方を規格化することで、乳牛５１の輪郭の個体差を、近似曲線Ａｃにおける各制御点Ｃの位置で示すことができる。このため、生育状況評価システム１０は、各制御点Ｃの位置等の変化等で評価値Ｅｖを生成することができ、よりバラツキのない育成状況の判断を可能とする。

生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３で取得した点群データＤ１から求めた近似曲線Ａｃを用いて評価値Ｅｖを生成するので、その評価値Ｅｖを育成状況の評価として知らせることができる。このため、生育状況評価システム１０は、求める者による個人差や判断の揺らぎが育成状況の評価に反映することを防止できるとともに、場所や施設や時間等が異なることに起因する差異をなくすことができる。これにより、生育状況評価システム１０は、統一した基準で評価値Ｅｖを生成することができ、定量的な数値として乳牛５１（動物）を評価できる。

生育状況評価システム１０は、カメラ１２を介して水飲み場５２に乳牛５１がいることを検出したときだけ、両レーザ測定器１３により水飲み場５２の点群データＤ１を取得し、それに基づいて評価値Ｅｖを生成できる。このため、生育状況評価システム１０は、乳牛５１が自らの意思で水飲み場５２にくることを利用しつつ、その乳牛５１に触れることなく評価値Ｅｖを得られる。よって、生育状況評価システム１０は、評価値Ｅｖの生成のために、触れたり意思に反した場所等へ導いたりする等のストレスを乳牛５１に与えることなく、適切な育成状況の判断を可能とする。また、生育状況評価システム１０は、乳牛５１の自然な行動を利用して自動で評価値Ｅｖを得るものなので、時刻の制限をなくすことができ、一日中（２４時間）管理できる。さらに、生育状況評価システム１０は、水飲み場５２に乳牛５１がいない場合には、両レーザ測定器１３により点群データＤ１を取得することはないので、不要なデータの取得や蓄積を防止することができ、効率良く運用できる。加えて、生育状況評価システム１０は、データ取得領域１４を挟んで対を為して設けレーザ測定器１３を設けているので、動物の位置や姿勢や向いている方向等に拘らず、評価値Ｅｖの生成に必要な点群データＤ１の取得の可能性を極めて高めることができる。

本開示に係る生育状況評価システムの実施例１の生育状況評価システム１０は、以下の各作用効果を得ることができる。
生育状況評価システム１０は、出射したレーザ光（パルスレーザ光線）の動物（乳牛５１）からの反射光を受光することで動物の外形を三次元座標で示す点群データＤ１を取得するレーザ測定器１３を備える。また、生育状況評価システム１０は、７つの制御点Ｃを有する単一の６次のベジェ曲線を、点群データＤ１に適合させて近似曲線Ａｃを算出する近似曲線算出部７４と、近似曲線Ａｃに基づいて、動物（乳牛５１）の評価を示す評価値Ｅｖを算出する評価値算出部７５と、を備える。このため、生育状況評価システム１０は、骨格や肉付き等によって個体毎に三次元形状が異なっていても、７つの制御点Ｃの位置を調整することにより、点群データＤ１に適合させた近似曲線Ａｃを算出することができる。これにより、生育状況評価システム１０は、近似曲線Ａｃや評価値Ｅｖの算出を規格化することができ、多頭数の動物（乳牛５１）の育成状況の評価の自動化を容易なものにできる。

また、生育状況評価システム１０は、レーザ測定器１３が取得した点群データＤ１を所定のスライス位置Ｓｐに沿って切断した断面となる断面データＤ８を生成する切断面抽出部７１と、断面データＤ８において、切断面方向における中心位置（中心線Ｌｃ）から両側に位置する点群の数を比較して点群の数が多い側を選択し、選択した側のデータを反対側に複写して算出用データＤ９を生成する算出用データ生成部７２と、を備える。そして、生育状況評価システム１０は、近似曲線算出部７４が、点群データＤ１に基づく算出用データＤ９に適合させて近似曲線Ａｃを算出する。このため、生育状況評価システム１０は、データ量の増大を抑えつつ、幅方向Ｄｗにおけるデータが欠落した箇所を少なくした算出用データＤ９を生成することができる。また、生育状況評価システム１０は、実質的に、３つの制御点Ｃの位置を調整することにより、算出用データＤ９の各凸部および各凹部に適合するように始点Ｐｓ（第１制御点Ｃ１）から終点Ｐｅ（第７制御点Ｃ７）に至るベジェ曲線の曲がり方を調整して、近似曲線Ａｃを算出でき、近似曲線Ａｃや評価値Ｅｖの算出をより容易なものにできる。

さらに、生育状況評価システム１０は、評価値算出部７５が、近似曲線Ａｃにおける制御点Ｃの位置関係を用いて評価値Ｅｖを算出する。このため、生育状況評価システム１０は、単一のベジェ曲線とされた近似曲線Ａｃにおける制御点Ｃの位置関係だけを用いて評価値Ｅｖを算出できるので、評価値Ｅｖの算出を簡易なものにできる。

生育状況評価システム１０は、評価値算出部７５が、近似曲線Ａｃにおける制御点Ｃの間隔の比を用いて評価値Ｅｖを算出する。このため、生育状況評価システム１０は、近似曲線Ａｃにおける各制御点Ｃの間隔を求めるだけで評価値Ｅｖを算出でき、評価値Ｅｖの算出をより簡易なものにできる。

生育状況評価システム１０は、７つの制御点Ｃを、一方の端部から順に、第１制御点Ｃ１、第２制御点Ｃ２、第３制御点Ｃ３、第４制御点Ｃ４、第５制御点Ｃ５、第６制御点Ｃ６、第７制御点Ｃ７とする。また、生育状況評価システム１０は、第２制御点Ｃ２と第３制御点Ｃ３との間隔を第１間隔ａとし、第３制御点Ｃ３と第４制御点Ｃ４との間隔を第２間隔ｂとし、第２制御点Ｃ２と第４制御点Ｃ４との間隔を第３間隔ｃとし、第６制御点Ｃ６と第５制御点Ｃ５との間隔を第４間隔ｄとし、第５制御点Ｃ５と第４制御点Ｃ４との間隔を第５間隔ｅとし、第６制御点Ｃ６と第４制御点Ｃ４との間隔を第６間隔ｆとする。そして、生育状況評価システム１０は、評価値算出部７５が、第３間隔ｃを第１間隔ａと第２間隔ｂとを加算した値で除算して評価値Ｅｖを算出する、または第６間隔ｆを第４間隔ｄと第５間隔ｅとを加算した値で除算して評価値Ｅｖを算出する。このため、生育状況評価システム１０は、評価値Ｅｖの算出をより簡易なものにできる。

したがって、本開示に係る生育状況評価システムの一実施例としての生育状況評価システム１０では、動物（乳牛５１）の育成状況の評価を自動化しつつ適切に得ることができる。

以上、本開示の生育状況評価システムを実施例１に基づき説明してきたが、具体的な構成については実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

例えば、実施例１では、水飲み場５２をデータ取得領域１４として設定している。しかしながら、データ取得領域１４は、適宜設定すればよく、実施例１の構成に限定されない。ここで、データ取得領域１４は、餌場等のように、水飲み場５２と同様に動物が自らの意思で定期的に訪れる場所を設定することで、動物にとってのストレスとなることなく育成状況の評価を適切に得ることができる。加えて、データ取得領域１４は、各レーザ測定器１３による走査を完了するために必要な時間だけ、動物が自らの意思で立ち止まる場所に設定することで、動物のストレスをより低減しつつ育成状況の評価を適切に得ることができる。ここで、上記の必要な時間は、各レーザ測定器１３における走査の速度に左右されるもので、例えば、一度に放射するパルスレーザ光線の本数を増やすことで短くすることができ、立ち止まる時間を短くしても点群データＤ１を適切に取得できる。

また、実施例１では、動物の一例として乳牛５１を対象として、その育成状況の評価を示す評価値Ｅｖを生成している。しかしながら、評価値Ｅｖを生成（育成状況を評価する対象と）するものは、育成状況の評価が求められる動物であればよく、実施例１の構成に限定されない。

さらに、実施例１では、単一のスライス位置Ｓｐに対応する算出用データＤ９から近似曲線Ａｃおよび評価値Ｅｖを算出している。しかしながら、各動物（乳牛５１）に対して、複数のスライス位置Ｓｐに対応する算出用データＤ９から近似曲線Ａｃおよび評価値Ｅｖを算出するとともに、それぞれの近似曲線Ａｃにおける評価値Ｅｖの平均値を算出するものとしてもよい。ここで、生育状況評価システム１０は、スライス位置Ｓｐの差異によって乳牛５１の育成状況が反映される度合いが変わることも考えられるので、各評価値Ｅｖに対して適宜重みづけをしてから平均値を求めるものとしてもよい。このようにすると、生育状況評価システム１０は、複数のスライス位置Ｓｐにおける肉付きを示す評価値Ｅｖの平均値を得ることができ、場所によって肉付きに偏りがある場合であっても適切な生育状況の評価を得ることができる。

そして、生育状況評価システム１０は、上記したように、スライス位置Ｓｐに応じて評価値Ｅｖの数値範囲が変化するので、上記のように複数の評価値Ｅｖの平均値を求める場合、異なる複数のスライス位置Ｓｐ毎に複数の評価値Ｅｖの最大値で規格化し、動物（乳牛５１）毎に異なる複数のスライス位置Ｓｐのそれぞれの規格化した評価値Ｅｖの平均値を算出するものとしてもよい。また、上述したように、ＢＣＳに対応する値に変換してから平均値を算出するものとしてもよい。これらのようにすると、生育状況評価システム１０は、スライス位置Ｓｐの差異による肉付きの評価への影響の差異を抑制でき、より適切な生育状況の評価を得ることができる。

実施例１では、基準箇所検出部６７が、点群データＤ１における基準箇所Ｐｒを検出し、正規化部６９が、基準箇所Ｐｒが均一の大きさとなるように点群データＤ１の大きさを調整して正規化データＤ７を生成し、その正規化データＤ７に基づく算出用データＤ９から近似曲線Ａｃおよび評価値Ｅｖを算出している。しかしながら、評価値Ｅｖは、近似曲線Ａｃにおける制御点Ｃの間隔の比を用いて算出されているので、基準箇所Ｐｒが均一の大きさとなるように大きさを調整することのない点群データＤ１に基づく算出用データＤ９から近似曲線Ａｃおよび評価値Ｅｖを算出してもよく、実施例１の構成に限定されない。

実施例１では、動物検出部６１が、カメラ１２からの画像に基づいて、データ取得領域１４に動物がいることを検出する動物検出機構として機能している。しかしながら、動物検出機構は、データ取得領域１４に動物がいることを検出するものであればよく、実施例１の構成に限定されない。この一例として、例えば、カメラ１２に替えて赤外線スキャナや赤外線サーモグラフィのように赤外線を利用したものを用いることができる。この場合には、暗い状況であっても動物の検出をより確実なものにできる。また、他の例として、例えば、水飲み場５２の蛇口に圧力センサを設けたり、データ取得領域１４に重さを検知する装置を設けたり、データ取得領域１４の出入り口にセンサを設けたりすることができる。

実施例１では、レーザ測定器１３を、データ取得領域１４を挟んで対を為して設けている。しかしながら、レーザ測定器１３は、データ取得領域１４に存在する動物の点群データＤ１を取得するものであれば、単一としてもよく、３つ以上設けてもよく、実施例１の構成に限定されない。

１０ 生育状況評価システム １２ （一例としての動物検出機構の一部を構成する）カメラ １３ レーザ測定器 １４ データ取得領域 ５１ （動物の一例としての）乳牛

Claims (7)

1. 出射したレーザ光の動物からの反射光を受光することで前記動物の外形を三次元座標で示す点群データを取得するレーザ測定器と、
   ７つの制御点を有する単一の６次のベジェ曲線を、前記点群データに適合させて近似曲線を算出する近似曲線算出部と、
   前記近似曲線に基づいて、前記動物の評価を示す評価値を算出する評価値算出部と、を備えることを特徴とする生育状況評価システム。
2. 前記レーザ測定器が取得した前記点群データを所定のスライス位置に沿って切断した断面となる断面データを生成する切断面抽出部と、
   前記断面データにおいて、切断面方向における中心位置から両側に位置する点群の数を比較して点群の数が多い側を選択し、選択した側のデータを反対側に複写して算出用データを生成する算出用データ生成部と、を備え、
   前記近似曲線算出部は、前記点群データに基づく前記算出用データに適合させて前記近似曲線を算出することを特徴とする請求項１に記載の生育状況評価システム。
3. 前記評価値算出部は、前記近似曲線における前記制御点の位置関係を用いて前記評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の生育状況評価システム。
4. 前記評価値算出部は、前記近似曲線における前記制御点の間隔の比を用いて前記評価値を算出することを特徴とする請求項３に記載の生育状況評価システム。
5. ７つの前記制御点を、一方の端部から順に、第１制御点、第２制御点、第３制御点、第４制御点、第５制御点、第６制御点、第７制御点とし、
   前記第２制御点と前記第３制御点との間隔を第１間隔とし、前記第３制御点と前記第４制御点との間隔を第２間隔とし、前記第２制御点と前記第４制御点との間隔を第３間隔とし、前記第６制御点と前記第５制御点との間隔を第４間隔とし、前記第５制御点と前記第４制御点との間隔を第５間隔とし、前記第６制御点と前記第４制御点との間隔を第６間隔とし、
   前記評価値算出部は、前記第３間隔を前記第１間隔と前記第２間隔とを加算した値で除算して前記評価値を算出する、または前記第６間隔を前記第４間隔と前記第５間隔とを加算した値で除算して前記評価値を算出することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の生育状況評価システム。
6. 前記切断面抽出部は、前記レーザ測定器が取得した前記点群データを互いに異なる複数の前記スライス位置に沿って切断した断面となる複数の前記断面データを生成し、
   前記算出用データ生成部は、複数の前記断面データに対して、それぞれ前記算出用データを生成し、
   前記近似曲線算出部は、複数の前記算出用データに対して、それぞれ前記近似曲線を算出し、
   前記評価値算出部は、それぞれの前記近似曲線における前記評価値の平均値を算出することを特徴とする請求項５に記載の生育状況評価システム。
7. 前記評価値算出部は、異なる複数の前記スライス位置毎に複数の前記動物に対する前記近似曲線における前記評価値を算出し、異なる複数の前記スライス位置毎に複数の前記評価値の最大値で規格化し、前記動物毎に異なる複数の前記スライス位置のそれぞれの規格化した前記評価値の平均値を算出することを特徴とする請求項６に記載の生育状況評価システム。