JP6083638B2 - 動物体の体重推定装置、及び体重推定方法 - Google Patents

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。

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。

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＝ａＨ^ｂＡ^ｃ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。

特開２００２−２４３５２７公報

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。

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し、前記形状近似処理手段は、前記三次元点群データに対して、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三次元点群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を特徴とする動物体の体重推定装置である。

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。

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図である。 （ａ）は図１に示す三次元計測器の外観を示す図であり、（ｂ）はプロジェクタ１６の内部構成を示す図である。 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の特徴的な構成を示す図である。 （ａ）（ｂ）は三次元計測器により被写体までの距離を求める手法について説明するための図である。 体重推定装置の座標合わせについて説明するための図である。 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の動作を説明するためのフローチャートである。 牛体の上面から取得した三次元点群データを示す図である。 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。 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の模式図である。 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。 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。 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。 近似直線を回転処理した結果を示す模式図である。 回転処理して得られた形状の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。 地面からの牛体の一番上の位置までを示す図である。 図１５に示す横断面（Ａ−Ａ’）について抽出された牛体の横断面図である。 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グラフ図である。 （ａ）（ｂ）は合成された牛体の三次元点群データを示す図である。 牛体の胴体において測定した部分を示す図である。 （ａ）〜（ｆ）は１００ｍｍ毎に水平に測定した結果を示す断面図である。 （ａ）〜（ｄ）は主要部分を垂直に測定した結果を示す断面図である。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

これにより、被写体までの距離Ｚｄを求めることができる。

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。

これを展開すると、

となる。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

＜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。

＜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。

＜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。

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

Claims (10)

1. 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し、
   前記形状近似処理手段は、前記三次元点群データに対して、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三次元点群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を特徴とする動物体の体重推定装置。
2. 前記一つの方向とは異なる他の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他の三次元計測器と、
   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。
3. 前記三次元計測器のロール角およびピッチ角を検出する検出手段と、
   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。
4. 前記三次元計測器が前記動物体の上方から前記三次元点群データを取得した場合には、前記形状近似処理手段は、前記三次元点群データに対して、重力方向に並行な複数の断面形状を楕円形状に近似し、該近似された結果の夫々の楕円形状に含まれる点と前記三次元点群データに対し、水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似する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。
5. 前記三次元計測器が前記動物体の左側方または右側方から前記三次元点群データを取得した場合には、前記形状近似処理手段は、前記三次元点群データに対して、水平方向に並行な複数の断面形状を楕円形状に近似し、該近似された結果の夫々の楕円形状に含まれる点と前記三次元点群データに対し、重力方向に並行な断面形状を楕円形状に近似する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。
6. 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方法であって、
   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し、
   前記形状近似処理ステップは、前記三次元点群データに対して、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三次元点群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を特徴とする動物体の体重推定方法。
7. 前記三次元計測器および、前記一つの方向とは異なる他の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ステップを備えたことを特徴とする請求項６記載の動物体の体重推定方法。
8. 前記三次元計測器のロール角およびピッチ角を検出する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ステップと、
   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６記載の動物体の体重推定方法。
9. 前記三次元計測器が前記動物体の上方から前記三次元点群データを取得した場合には、前記形状近似処理ステップは、前記三次元点群データに対して、重力方向に並行な複数の断面形状を楕円形状に近似し、該近似された結果の夫々の楕円形状に含まれる点と前記三次元点群データに対し、水平方向に並行な断面形状を楕円形状に近似することを特徴とする請求項６記載の動物体の体重推定方法。
10. 前記三次元計測器が前記動物体の左側方または右側方ら前記三次元点群データを取得した場合には、前記形状近似処理ステップは、前記三次元点群データに対して、水平方向に並行な複数の断面形状を楕円形状に近似し、該近似された結果の夫々の楕円形状に含まれる点と前記三次元点群データに対し、重力方向に並行な断面形状を楕円形状に近似することを特徴とする請求項６記載の動物体の体重推定方法。

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