WO2022186329A1 - 牛の評価装置及び牛の評価方法 - Google Patents

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WO2022186329A1
WO2022186329A1 PCT/JP2022/009099 JP2022009099W WO2022186329A1 WO 2022186329 A1 WO2022186329 A1 WO 2022186329A1 JP 2022009099 W JP2022009099 W JP 2022009099W WO 2022186329 A1 WO2022186329 A1 WO 2022186329A1
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WO
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point
line
cow
straight line
angle
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PCT/JP2022/009099
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English (en)
French (fr)
Inventor
平田晃
西川純
川出哲生
Original Assignee
国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
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Priority claimed from JP2022017236A external-priority patent/JP2023114747A/ja
Priority claimed from JP2022017237A external-priority patent/JP2023114748A/ja
Priority claimed from JP2022017238A external-priority patent/JP2023114749A/ja
Priority claimed from JP2022021948A external-priority patent/JP2023119209A/ja
Priority claimed from JP2022024879A external-priority patent/JP2023121504A/ja
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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00Other apparatus for animal husbandry
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof

Definitions

  • the present invention relates to a cattle evaluation device and a cattle evaluation method.
  • a body condition score is one of the indexes showing the state of body fat deposition.
  • body condition scores are determined by veterinarians and dairy experts, but the standards for determination are ambiguous because they are determined by humans, resulting in variations in determination.
  • a method of evaluating a score indicating a physical condition based on a three-dimensional image of an animal for example, Patent Document 1
  • a method of evaluating a score indicating a physical condition based on a two-dimensional image of an animal for example, Patent document 2 is known.
  • Patent Document 1 uses a three-dimensional image of an animal to calculate a score that indicates the physical condition of the animal. It is difficult to apply in the field.
  • a two-dimensional image of an animal is used, but since a two-dimensional image obtained by imaging the animal from above is used, it is necessary to perform imaging at a specific location where equipment capable of imaging the animal from above is installed. It is necessary, and it is difficult to apply it to various breeding sites as in Patent Document 1.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and aims to provide a cattle evaluation device and a cattle evaluation method that can be applied to various breeding sites.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts a contour line of the cow from the captured image. a calculating unit that calculates an index value indicating the degree of inclination of at least one of two peaks existing on the left and right sides of the upper part of the contour line, and from the index value calculated by the calculating unit , and an evaluation unit for evaluating meatiness of the beef.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts a contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending to one side with a point at the approximate center of at least one of the two peaks existing on the left and right sides of the upper portion of the contour as a boundary on the contour.
  • a reference point specifying unit that specifies at least one of the first reference point and the second reference point positioned on the second curved portion extending to the other side; A first line segment connecting a first point on the outline and the reference point, and a second point located on the opposite side of the outline to the first point across the reference point and the reference point. and an angle calculator that calculates an angle between a second line segment connecting the two, and an evaluation unit that evaluates meatiness of the beef using the angle calculated by the angle calculator.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts the contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending from a substantially central point on the outline of at least one of the two peaks present on the left and right sides of the upper portion of the outline toward the other peak, and the first A determination unit that determines a straight line along the first curved portion of the second curved portion extending on the opposite side of the curved portion; a calculation unit that calculates an angle formed by a reference straight line extending in a direction or an angle formed by the straight lines determined for each of the two peaks; and
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts the contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending from a substantially central point on the outline of at least one of the two peaks present on the left and right sides of the upper portion of the outline toward the other peak, and the first A determining portion for determining a straight line along the first curved portion, the determined straight line, and a reference straight line extending in a direction in which the two peak portions are arranged, in the second curved portion extending on the side opposite to the curved portion. and an evaluation unit for evaluating meatiness of the beef from the calculated angle or a value obtained from the angle.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts the contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending from a substantially central point on the outline of at least one of the two peaks present on the left and right sides of the upper portion of the outline toward the other peak, and the first A determining portion that determines a straight line along the second curved portion, the determined straight line, and a reference straight line that extends in a direction in which the two crests are aligned, in the second curved portion extending on the opposite side of the curved portion. and an evaluation unit for evaluating meatiness of the beef from the calculated angle or a value obtained from the angle.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts the contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending from a substantially central point on the outline of each of two peaks present on the left and right sides of the upper portion of the outline toward the other peak, and a side opposite to the first curved portion.
  • a determining unit that determines a straight line along the second curved portion of the second curved portion extending to the second curved portion, a calculating portion that calculates the angle formed by the straight line determined at each of the two peaks, and a calculated an evaluation unit that evaluates meatiness of the beef from the angle.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts a contour line of the cow from the captured image. and a first curved portion extending from a substantially central point on the outline of one of the two peaks existing on both left and right sides of the contour to the other peak. and a second point on the second curved portion extending on the opposite side of the first curved portion; and a first line segment connecting the first point and the second point.
  • a third point at which a straight line passing through approximately the midpoint of the first line segment and approximately perpendicular to the first line segment intersects the one peak and approximately the midpoint of the first line segment a length of a second line segment connecting the second line segment, a ratio of the length of the first line segment to the length of the second line segment, and a third line segment connecting the first point and the third point and the third line segment; a calculation unit that calculates at least one of an angle formed by a fourth line segment connecting the second point and the third point; and an evaluation unit that evaluates meatiness of the beef from the value calculated by the calculation unit.
  • the cattle evaluation apparatus of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional captured image of a cattle in a standing position from approximately directly behind or approximately from the front, and an extractor that extracts a contour line of the cow from the captured image. and a reference dimension for the lateral width of the bovine body from the outline, and from the leftmost leftmost point, rightmost rightmost point, or uppermost top point of the outline, A reference separated by a first distance corresponding to a first ratio of the reference dimension and a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension inside the outline and sandwiched by two straight lines substantially perpendicular to the separated direction.
  • a determination unit that identifies a range and determines one or more straight lines from a plurality of points on a continuous portion of the contour that is located within the reference range; and the one or more straight lines determined by the determination unit.
  • an evaluation unit that evaluates the meatiness of the beef from the slope calculated by the calculator or the value obtained from the slope.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the cattle evaluation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of a control unit according to the first embodiment;
  • FIG. 3 is an example of an image acquired by the image acquiring unit.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining processing executed by an extraction unit;
  • FIG. 5 is a diagram for explaining processing executed by a calculation unit according to the first embodiment;
  • FIGS. 6A to 6C are captured images of cows with different flesh.
  • FIGS. 7A to 7D are diagrams showing the relationship between the degree of inclination of the peaks and the angle formed by the first tangent line and the second tangent line in the first embodiment.
  • FIG. 8 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ min .
  • FIG. 8 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ min .
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of a beef meat evaluation method according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing processing executed by the control unit in the second embodiment when evaluating beef meatiness.
  • FIG. 11 is a diagram showing processing executed by the control unit in the third embodiment when evaluating beef meatiness.
  • FIGS. 12(a) and 12(b) are diagrams showing the relationship between the degree of inclination of the peak and the angle formed by the first line segment and the second line segment in the third embodiment.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between body condition score and standard deviation of multiple angles.
  • FIG. 14 is a graph showing the relationship between the body condition score and the coefficient of variation of multiple angles.
  • FIG. 12(a) and 12(b) are diagrams showing the relationship between the degree of inclination of the peak and the angle formed by the first line segment and the second line segment in the third embodiment.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between body condition score and standard deviation of multiple angles.
  • FIG. 14 is
  • FIG. 15 is a graph showing the relationship between the body condition score and the ratio (slope) of the change in angle to the change in radius of the circle.
  • FIG. 16 is a hardware configuration diagram of a cattle evaluation device.
  • FIG. 17 is a functional block diagram of a control unit in the fifth embodiment;
  • FIG. 18 is a diagram for explaining processing executed by a reference point specifying unit according to the fifth embodiment;
  • FIG. 19 is a diagram (part 1) for explaining processing executed by an angle calculation unit according to the fifth embodiment;
  • FIG. 20 is a diagram (part 2) for explaining processing executed by an angle calculation unit according to the fifth embodiment;
  • FIG. 21 is a diagram (part 3) for explaining processing executed by an angle calculation unit according to the fifth embodiment;
  • FIGS. 22A and 22B are diagrams (Part 1) showing the relationship between the angle calculated by the angle calculation unit and the meatiness of the beef according to the fifth embodiment.
  • FIGS. 23(a) and 23(b) are diagrams (part 2) showing the relationship between the angle calculated by the angle calculation unit in the fifth embodiment and the beef meatiness.
  • 24(a) to 24(d) are graphs showing the results of Experiment 1.
  • FIG. 25(a) and 25(b) are graphs showing the results of Experiment 2.
  • FIG. FIG. 26 is a flow chart showing an example of a beef meat evaluation method according to the fifth embodiment.
  • 27 is a graph showing the results of Experiment 3.
  • FIG. 28 is a diagram showing a case where points between two reference points on a contour line used for calculating an angle are different points in the fifth embodiment.
  • FIG. 29 is a functional block diagram of a controller in the sixth embodiment.
  • FIG. 30 is a diagram for explaining processing executed by a determining unit according to the sixth embodiment;
  • FIG. 31 is a diagram for explaining processing executed by a calculation unit according to the sixth embodiment;
  • FIGS. 32(a) and 32(b) are diagrams showing the relationship between the meatiness of beef and the angle ⁇ formed by each of the two crests along the first curved portions.
  • FIG. 33 is a diagram showing experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ .
  • FIG. 34 is a flow chart showing an example of a beef meatiness evaluation method according to the sixth embodiment.
  • FIGS. 35(a) and 35(b) are diagrams (part 1) for explaining another method of determining a straight line along the first curved portion of the peak.
  • FIGS. 36(a) and 36(b) are diagrams (part 2) for explaining another method of determining a straight line along the first curved portion of the crest.
  • FIG. 37 is a diagram for explaining processing executed by a determination unit and a calculation unit according to the seventh embodiment;
  • FIG. 38 is a diagram showing experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • FIG. 39 is a diagram for explaining processing executed by a determination unit in the eighth embodiment; 40 is a diagram for explaining processing executed by a calculation unit in the eighth embodiment;
  • FIGS. 41(a) and 41(b) are diagrams showing the relationship between the meatiness of beef and the angles .zeta.1 and .zeta.2 formed by the straight line along the second curved portion of the crest and the reference straight line.
  • FIG. 42 is a diagram showing the experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • FIGS. 43(a) and 43(b) are diagrams (part 1) for explaining another method of determining a straight line along the second curved portion of the peak.
  • FIGS. 44A and 44B are diagrams (part 2) for explaining another method of determining a straight line along the second curved portion of the peak.
  • FIGS. 45(a) to 45(c) are diagrams showing other examples of the reference straight line.
  • FIG. 46 is a diagram for explaining processing executed by a calculation unit in the ninth embodiment
  • FIG. FIGS. 47(a) and 47(b) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and angles ⁇ 1 and ⁇ 2 formed by a straight line along the first curved portion of the crest and the reference straight line.
  • FIG. 48 is a diagram showing experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • 49 is a diagram for explaining processing executed by a calculation unit in the tenth embodiment
  • FIG. FIGS. 50(a) and 50(b) are diagrams showing the relationship between the meatiness of the beef and the angle ⁇ formed by the straight lines along the second curved portions of the two crests.
  • FIG. 51 is a diagram showing experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ .
  • FIG. 52 is a diagram for explaining processing executed by a determination unit in the eleventh embodiment;
  • FIGS. 53(a) and 53(b) are diagrams for explaining the processing executed by the calculation unit in the eleventh embodiment.
  • FIGS. 54(a) to 54(c) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and the angle ⁇ 1 calculated by the calculator.
  • FIG. 55 is an experimental result of investigating the correlation between the body condition score, the angle ⁇ 1, the angle ⁇ 2, and the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculator.
  • FIG. 56 is a flow chart showing an example of a beef meat evaluation method according to the eleventh embodiment.
  • FIGS. 57(a) to 57(c) are diagrams showing other determination methods by the determination unit.
  • FIGS. 58(a) and 58(b) are diagrams for explaining the processing executed by the calculation unit in the twelfth embodiment.
  • FIGS. 59(a) to 59(c) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and lengths X1a and X2a calculated by the calculator.
  • FIG. 60 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score, the length X1a, the length X1b, and the average value of the length X1a and the length X1b calculated by the calculation unit.
  • FIG. 61 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score, the length X2a, the length X2b, and the average value of the length X2a and the length X2b calculated by the calculation unit.
  • FIG. 62 shows the body condition score, the length ratio of length X1 to length X2a (X1a/X2a) calculated by the calculation unit, the length ratio of length X1b to length X2b (X1b/X2b), and the length It is an experimental result of examining the correlation between the average value of the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio (X1b/X2b).
  • 63 is a diagram for explaining processing executed by a determining unit and a calculating unit in the thirteenth embodiment; FIG. FIGS.
  • FIG. 64(a) and 64(b) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and the slope of the straight line calculated by the calculator.
  • FIG. 65 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the maximum, minimum, and average slopes of a plurality of straight lines calculated by the calculator.
  • FIG. 66 is a flow chart showing an example of a beef meat evaluation method according to the thirteenth embodiment.
  • 67 is a diagram for explaining processing executed by a determination unit and a calculation unit in the modification of the thirteenth embodiment;
  • FIG. FIG. 68 is a diagram showing an experimental result of investigating the correlation between the body condition score and the slope of the straight line calculated by the calculation unit.
  • 69 is a diagram for explaining processing executed by a determination unit and a calculation unit in the fourteenth embodiment;
  • FIG. 70 is a diagram showing an experimental result of investigating the correlation between the body condition score and the average slope of a plurality of straight lines calculated by the calculator.
  • FIG. 71(a) is a captured image of the cow in a standing position taken from substantially directly behind
  • FIG. 71(b) is a captured image of the cow in FIG. 71(a) captured from substantially the front.
  • FIGS. 72(a) and 72(b) are extracted images obtained by extracting the contour lines of the cow from the captured images of FIGS. 71(a) and 71(b).
  • FIG. 1 shows a block diagram of the configuration of a cattle evaluation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the control section 22 in the first embodiment.
  • the evaluation device 100 is assumed to be a portable information device that is carried and used by a worker.
  • Portable information devices include, for example, smartphones, tablet personal computers, PDAs (Personal Digital Assistants), and smart glasses.
  • the evaluation device 100 has, for example, a telephone function, an e-mail function, a communication function for connecting to the Internet, etc., and a data processing function for executing a program.
  • the evaluation device 100 includes a display unit 12, an operation unit 14, a communication unit 16, an imaging unit 18, a storage unit 20, and a control unit 22, as shown in FIG.
  • the display unit 12 is a display device that displays images, various information, images for operation input such as touch operation buttons, and the like.
  • the operation unit 14 is a device such as a touch panel and switches.
  • the touch panel accepts information input according to touch by the operator, and transmits the accepted information to the control unit 22 .
  • the touch panel is incorporated in the display unit 12, for example. Therefore, the touch panel accepts various information inputs when the operator touches the surface of the display unit 12 .
  • the switch is an operation member that receives an operation of the evaluation device 100 from the operator, and transmits the received information to the control unit 22 .
  • the communication unit 16 performs short-range wireless communication (for example, NFC (Near Field Communication)) with other devices, or performs wireless communication with other devices connected to a network (for example, mobile phone lines or wireless LAN (Local Area Network) etc.) is a communication interface.
  • a network for example, mobile phone lines or wireless LAN (Local Area Network) etc.
  • the imaging unit 18 is a device that captures images such as still images and moving images.
  • the imaging unit 18 takes an image in response to the operation of the operation unit 14 by the operator carrying the evaluation device 100 .
  • the imaging unit 18 captures an image of the cow in a standing position from substantially directly behind.
  • Taking an image from substantially directly behind means taking an image within a range where the contours around the right and left hip angles of the cow are captured. Therefore, the operator picks up an image from a position several meters behind the cow (for example, 1 m to 2 m) so that the contours of the cow's right and left hip corners are captured.
  • the storage unit 20 stores various types of information, such as captured images of cows, extraction images obtained by extracting outlines of cows, and evaluation results of evaluating meatiness of cows.
  • the control unit 22 is a processing unit that controls each unit of the cow evaluation device 100 . As shown in FIG. 2, the control unit 22 in the first embodiment has an image acquisition unit 30, an extraction unit 32, a calculation unit 34, and an evaluation unit .
  • FIG. 3 An example of an image acquired by the image acquisition unit 30 is shown in FIG.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the captured image 50 of the cow to be acquired may be an image captured by the imaging unit 18 or may be an image captured by another device and received by the communication unit 16 .
  • the captured image 50 of the cow to be acquired may be one selected by the operator using the operation unit 14 from among those stored in the storage unit 20 .
  • the image acquisition unit 30 may display the acquired captured image 50 of the cow on the display unit 12 . This allows the operator to visually recognize the cow whose meatiness is to be evaluated on the display unit 12 .
  • FIG. 4 and 5 show an example of processing executed by the extraction unit 32 and the calculation unit 34 when evaluating meatiness of beef in the first embodiment.
  • FIG. 5 is an enlarged view of the upper portion of the contour line 60. As shown in FIG. In FIG. 5, the upper portion of the contour line 60 is schematically shown for clarity (the same applies to similar drawings below).
  • the extraction unit 32 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired by the image acquisition unit 30 .
  • a generally known image processing technique can be used to extract the contour line 60 .
  • the extraction unit 32 may display an extraction image 51 showing only the extracted outline 60 of the cow on the display unit 12 .
  • the outline of the extracted image 51 is the same as that of the captured image 50 , and the extracted image 51 and the captured image 50 have the same position of the cow relative to the frame of the image.
  • Mountain portions 61a and 61b are present on both the left and right sides of the upper portion of the outline 60.
  • the ridges 61a and 61b are portions corresponding to the hip angles of the cow.
  • the peak portion 61a has a vertex 62a at a substantially central point on the contour line 60 of the peak portion 61a. and a second curvilinear portion 64a extending from the contour line 60 to the lower side of the contour line 60 (belly side of the cow).
  • the peak portion 61b has a vertex 62b at a substantially central point on the contour line 60 of the peak portion 61b, and a first curved portion 63b extending from the vertex 62b toward the upper central side of the contour line 60 (side of the cow's spine).
  • first curved portions 63a and 63b are curved portions extending from substantially central points (apexes 62a and 62b) on the contour line 60 of the peak portions 61a and 61b to the other peak portion side (cow spine side). It can be said.
  • the second curved portions 64a and 64b are curved portions extending from points (apexes 62a and 62b) at approximately the center of the contour line 60 of the peak portions 61a and 61b to the opposite side to the first curved portions 63a and 63b. It can be said that there is.
  • the vertex 62a of the peak portion 61a and the vertex 62b of the peak portion 61b can be identified by the following method.
  • an inclined straight line 55 that is inclined from top to bottom left in the extracted image 51 is moved from the upper left end point 52 of the extracted image 51 toward the contour line 60, and the first contact point of the inclined straight line 55 with the contour line 60 is can be identified as the vertex 62a of the peak 61a on the left.
  • an inclined straight line 56 inclined from top to lower right in the extracted image 51 is moved toward the contour line 60 from the upper right end point 54 of the extracted image 51, and the inclined straight line 56 first touches the contour line 60.
  • This point can be specified as the vertex 62b of the mountain portion 61b on the right side.
  • the inclined straight lines 55 and 56 are preferably straight lines inclined, for example, by 30° to 60° from the horizontal line in the extracted image 51, more preferably straight lines inclined by 40° to 50°, and straight lines inclined by 45°. It is more preferable to
  • the vertex 62a of the peak portion 61a and the vertex 62b of the peak portion 61b are not limited to being specified by the above method, and may be specified by other methods.
  • an inclined straight line 55a inclined at a first predetermined angle from top to bottom left in the extracted image 51 is brought closer from the upper left end point 52 toward the contour line 60 to identify the first point that first touches, and the second from the upper left end point 52 toward the contour line 60 to specify the second point that first touches the contour line 60, and approximately the center between the first point and the second point on the contour line 60 may be identified as the vertex 62a of the peak 61a.
  • the inclined straight line 56a inclined at a third predetermined angle from top to bottom right is brought closer from the top right end point 54 toward the contour line 60, and the first contact third point is specified
  • a straight line 56 b inclined at a fourth predetermined angle is approached from the upper right end point 54 toward the contour line 60 to specify the fourth point that first touches the contour line 60
  • the third point and the fourth point on the contour line 60 are identified.
  • a point located substantially in the center may be specified as the vertex 62b of the peak portion 61b.
  • the first predetermined angle and the third predetermined angle are preferably 15° to 30° from the horizontal line in the extracted image 51
  • the second predetermined angle and the fourth predetermined angle are preferably 60° from the horizontal line in the extracted image 51. ° to 75° is preferable.
  • the extraction image 51 may be converted into the XY coordinate system, and the apexes 62a and 62b of the two peaks 61a and 61b may be specified from the X and Y coordinates of each pixel of the extraction image 51.
  • the point on the contour 60 that is the shortest from the upper left corner point 52 of the extracted image 51 is the vertex 62a of the peak 61a
  • the point on the contour 60 that is the shortest from the upper right corner point 54 of the extracted image 51 is The point can be the vertex 62b of the peak 61b.
  • the vertex of one of the peaks 61a and 61b is specified by any of the above methods, and the point at which the horizontal line in the extracted image 51 passing through the specified vertex intersects the contour line 60 of the other peak is may be specified as the vertex of the mountain portion of .
  • the apex 62a of the ridge portion 61a and the apex 62b of the ridge portion 61b may be specified by a method other than the above method.
  • the ranges of the peaks 61a and 61b can be specified by various methods.
  • the range of the peak portion 61a can be the range of the outline 60 included in a circle of a predetermined radius centered on the vertex 62a of the peak portion 61a.
  • the predetermined radius may be, for example, a value obtained by multiplying the distance between the apex 62a of the peak portion 61a and the highest point 91 located on the uppermost side of the outline 60 by a predetermined value (for example, 0.5). However, it may be a value obtained by other methods. Also, the range of the peak portion 61a may be a range of a predetermined length on both sides from the vertex 62a of the peak portion 61a. The predetermined length may be, for example, the length of the predetermined radius, or the length obtained by multiplying the length of the entire outline 60 by a predetermined value. The same applies to the peak portion 61b. Also, the ranges of the peaks 61a and 61b may be specified by machine learning or the like.
  • the calculation unit 34 calculates an index value indicating the degree of inclination of at least one of the two peaks 61 a and 61 b present on the left and right sides of the contour line 60 .
  • the calculator 34 calculates an angle ⁇ 1 (the angle of the angle formed by the first tangent line 66a and the second tangent line 68a that faces the vertex 62a) is specified.
  • the calculation unit 34 calculates an angle ⁇ 2 formed by a first tangent line 66b at a point at a different position on the first curved portion 63a and a second tangent line 68b at a point at a different position on the second curved portion 64a. Identify.
  • the calculator 34 calculates the angle formed by the first tangent line 66c at a further different position on the first curved portion 63a and the second tangent line 68c at a further different position on the second curved portion 64a. Identify ⁇ 3. In this way, the calculator 34 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a by varying the positions of the points. Identify more than one.
  • a plurality of tangent lines can be generated on the peak portion 61a, and the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a also has various sizes. . It can be said that the smallest angle among these angles of various magnitudes reflects the degree of inclination of the peak portion 61a well. Therefore, in the first embodiment, the calculator 34 uses the smallest angle ⁇ min (for example, ⁇ 3 in FIG. 5) among the specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . Calculated as an index value.
  • the calculation unit 34 sets points at predetermined intervals on each of the first curved portion 63a and the second curved portion 64a of the outline 60, and creates a first tangent line and a second straight line connecting pixels corresponding to adjacent points. It is also possible to perform processing to obtain two tangent lines for the number of combinations of adjacent points, and to obtain the angle formed by the first and second tangent lines for the number of combinations of the executed first and second tangent lines.
  • the body condition score is an index that indicates the state of body fat deposition, and may be scored, for example, from 1.00 to 5.00. A higher value means better flesh.
  • FIGS. 6(a) to 6(c) are captured images 50 of cows with different flesh.
  • FIG. 6(a) is a captured image 50 of a cow with poor meat
  • FIG. 6(b) is a captured image 50 of a cow with better meat than FIG. 6(a)
  • FIG. 6(c) is a cow with better meat. It is a captured image 50 of a cow.
  • the cow in Figure 6(a) had an expert body condition score of 2.25.
  • the cow in Figure 6(b) was 3.00 and the cow in Figure 6(c) was 4.00.
  • the meat around the hip angle changed due to the difference in meat (that is, the body condition score was different), and the cow in the standing position was viewed from almost directly behind. It can be confirmed that the shape of the waist angle is different.
  • FIGS. 7A to 7D are diagrams showing the relationship between the degree of inclination of the peak portion 61a and the angle formed by the first tangent line and the second tangent line in the first embodiment.
  • FIGS. 7A to 7D schematically show upper portions of contour lines 60 obtained from captured images 50 of cows with different flesh.
  • FIG. 7(a) shows the outline 60 of a leaner cow
  • FIG. 7(b) shows the outline 60 of a beefier (higher body condition score) cow than the cow in FIG. 7(a).
  • 7(c) shows the contour line 60 of a cow with more meat (higher body condition score) than the cow in FIG. 7(b)
  • FIG. The outline 60 of a beefier (higher body condition score) cow is shown.
  • FIG. 7A to 7D show the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a. , and a first tangent line 66z and a second tangent line 68z having the smallest angle ⁇ min among the plurality of identified angles are shown.
  • the peaks 61a and 61b which correspond to the hip angles, become more rounded, and the protrusion of the peaks 61a and 61b increases. becomes smaller.
  • the angle ⁇ min increases as the thickness increases. Therefore, in at least one peak portion 61a of the peak portions 61a and 61b, the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a are specified at different points, and the meatiness of the beef can be evaluated from the smallest angle ⁇ min among the specified angles.
  • FIG. 8 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ min .
  • the horizontal axis (X-axis) of FIG. 8 is the expert-assessed body condition score
  • the vertical axis (Y-axis) is the angle ⁇ min .
  • a plurality of black circles in FIG. 8 indicate one dairy cow tested, and a dotted straight line indicates an approximate straight line.
  • the evaluation unit 36 uses the score information associated with the angle (index value indicating the degree of inclination of the peak) and the body condition score stored in the storage unit 20, and the calculation unit 34 calculates The body condition score is evaluated from the angle ⁇ min obtained.
  • Table 1 shows an example of score information stored in the storage unit 20. As shown in FIG. As shown in Table 1, in the score information, an angle (an index value indicating the degree of slope of a peak) is associated with a body condition score. For example, the body condition score is 1.00 when the angle is less than a °, and the body condition score is 1.50 when the angle is greater than or equal to a ° and less than b °. . Note that Table 1 shows an example in which the body condition score is set in increments of 0.5, but other cases may also be used. For example, increments of 0.25 may be used, or increments of 0.25 may be used between 2.00 and 4.00, and increments of 0.50 otherwise.
  • the score information stored in the storage unit 20 may be information other than the score information shown in Table 1 as long as it is information in which the angle and the body condition score are associated.
  • the value of x obtained by substituting the angle for y may be rounded, rounded up, rounded down, or otherwise processed to evaluate the body condition score.
  • FIG. 16 is a hardware configuration diagram of the cattle evaluation device 100.
  • the evaluation device 100 has a storage device 40 , a memory 41 , a processor 42 , a communication interface 43 , an input device 44 , a display device 45 and an imaging device 46 . These units are interconnected by a bus 48 .
  • the storage device 40 is a non-volatile semiconductor memory such as flash memory, and stores a cow evaluation program 47 .
  • the memory 41 is hardware that temporarily stores data such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the storage unit 20 in FIG. 1 is implemented by a storage device 40 and a memory 41 .
  • the processor 42 is hardware such as a CPU (Central Processing Unit) that controls each part of the cow evaluation device 100 .
  • Processor 42 cooperates with memory 41 to execute cattle evaluation program 47 .
  • the memory 41 and the processor 42 cooperate to execute the cattle evaluation program 47, thereby realizing each function of the control unit 22 in FIG.
  • the communication interface 43 is hardware for allowing the cattle evaluation device 100 to perform short-range wireless communication with other devices or wireless communication via a network.
  • the communication interface 43 implements the communication unit 16 in FIG.
  • the input device 44 is an input device such as a touch panel or a switch for the operator to operate the cow evaluation device 100 .
  • the input device 44 implements the operation unit 14 in FIG.
  • the display device 45 is hardware for realizing the display unit 12 in FIG. 1, and is a display device such as a liquid crystal display for displaying the captured image 50 of the cow, the extracted image 51, the evaluation result of the cow, and the like.
  • the imaging device 46 is hardware for realizing the imaging unit 18 in FIG. 1, and includes a lens, an imaging element, and the like.
  • FIG. 9 The processing in FIG. 9 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • FIG. It is assumed that score information as shown in Table 1 is stored in the storage unit 20 as an example.
  • step S10 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the control unit 22 activates the cow evaluation program 47 in response to the operator's operation (for example, an input operation to the operation unit 14 or a voice input to a microphone (not shown))
  • the process proceeds to step S11. Transition.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated.
  • the captured image 50 of the cow is, as described above, an image of the cow in a standing position captured substantially directly behind the cow.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image of a cow captured by the operator using the imaging unit 18, a captured image of a cow received from another device via the communication unit 16, or a plurality of captured images stored in the storage unit 20.
  • a picked-up image of the cow selected by the operator operating the operation unit 14 from the picked-up images of the cow is acquired.
  • the image acquisition unit 30 may activate the camera function so that the operator can capture an image of the cow using the imaging unit 18 after the cow evaluation program 47 is activated.
  • the captured image of the cow and a selection button for asking whether or not to select this captured image are displayed on the display unit 12, and if the operator chooses not to select, the camera function is restarted. You can set it up.
  • step S12 the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts the contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S11.
  • the extraction unit 32 may perform a process of removing the background other than the cow in the captured image 50 in order to extract the contour line 60 with good accuracy.
  • step S13 the calculation unit 34 of the control unit 22 calculates a point on the first curved portion 63a of at least one of the two peaks 61a and 61b existing on the left and right sides of the contour line 60. and a second tangent line drawn from a point on the second curved portion 64a. is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • step S14 the evaluation unit 36 of the control unit 22 calculates the captured image 50 from the angle calculated as the index value indicating the degree of inclination in step S13 and the score information such as Table 1 stored in the storage unit 20. Evaluate the meatiness (body condition score) of the cow photographed in the image.
  • the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S ⁇ b>14 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20 .
  • the evaluation unit 36 may display the body condition score on the display unit 12 along with the captured image 50 of the cow.
  • the evaluation unit 36 may store the individual identification information such as the individual identification number of the cow input by the operator through the operation unit 14 in association with the evaluated body condition score in the storage unit 20 .
  • the evaluation unit 36 is not limited to acquiring the individual identification information input by the operator operating the operation unit 14, and the image of the identification tag attached to the body of the cow is captured by the imaging unit 18.
  • Individual identification information may be obtained from an image, or when the communication unit 16 receives individual identification information from an RF tag attached to the body of a cow using RFID (Radio Frequency Identification) technology.
  • RFID Radio Frequency Identification
  • cameras and communication devices are installed in passages inside and outside the barn so that cows passing through the passages can be detected by sensors, and the communication unit 16 acquires an image captured by the camera of the cows passing through the passages,
  • the individual identification information may be acquired from the image of the identification tag captured in the captured image, or the communication device receives the individual identification information from the RF tag attached to the cow passing through the passage, and the communication unit 16 communicates. It may be acquired by receiving individual identification information from the device.
  • the evaluation unit 36 stores the individual identification number of the cow whose body condition score has been evaluated, the captured image 50 of the cow, the imaging date, and the body condition score of the cow as one piece of information. may be stored in unit 20;
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind.
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 .
  • the calculation unit 34 calculates the first curved portion 63a of the peak portion 61a as an index value indicating the degree of inclination of at least one of the two peak portions 61a and 61b present on the left and right sides of the upper portion of the contour line 60.
  • a plurality of angles formed by a first tangent line drawn from the upper point and a second tangent line drawn from a point on the second curved portion 64a are specified while varying the positions of the points, and among the specified angles, Calculate the smallest angle.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the cow captured in the captured image 50 from the angle calculated by the calculation unit 34 as an index value indicating the degree of inclination.
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow. It does not require special equipment or special equipment for imaging cows from above, and can be applied to various breeding sites.
  • the evaluation result is less likely to be affected by the size of the cow itself or the size of the cow captured in the captured image 50. It is possible to satisfactorily evaluate the meatiness of beef without performing processing such as curing.
  • the determination criteria are ambiguous and variations occur in the determination. Variation can be suppressed. Furthermore, since the meatiness of the cow is evaluated using the two-dimensional captured image 50 captured from almost directly behind the cow in a standing position, it is possible to use the highly portable and highly versatile evaluation device 100 such as a smartphone. can.
  • ⁇ Second embodiment>> The functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the second embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the value calculated by the calculation unit 34 as the index value indicating the degree of inclination of the mountain portion is different from that in the first embodiment.
  • FIG. 10 shows an example of processing executed by the extraction unit 32 and the calculation unit 34 when evaluating meatiness of beef in the second embodiment. Since the processing of the extraction unit 32 is the same as that of the first embodiment, the description is omitted.
  • the calculation unit 34 includes a first tangent line drawn from a point on the first curved portion 63a of the peak portion 61a and a line drawn from a point on the second curved portion 64a. A plurality of angles .alpha.1, .alpha.2, .alpha.3, .
  • the calculation unit 34 calculates the angle between the first tangent line drawn from a point on the first curved portion 63b of the peak portion 61b and the second tangent line drawn from a point on the second curved portion 64b.
  • the calculation unit 34 calculates the values obtained from the plurality of angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . , is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the peak.
  • the evaluation unit 36 determines the body condition score, it is possible to use information in which the angle (index value indicating the degree of inclination of the peak) and the body condition score are associated as shown in Table 1.
  • the angle column shall be the value corresponding to the above average value or total value.
  • the calculation unit 34 calculates the smallest angle ⁇ min among the plurality of angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the average value (( ⁇ min + ⁇ min )/2) or total value ( ⁇ min + ⁇ min ) of the smallest angle ⁇ min is calculated as an index value indicating the degree of inclination.
  • the average value or the total value of the values obtained from the plurality of angles specified by the peak portion 61a and the values obtained from the plurality of angles specified by the peak portion 61b is It is used as an index value indicating the degree of inclination of 61a and 61b.
  • the calculation unit 34 calculates the first tangent line drawn from the point on the first curved portion of the peak and the first tangent line drawn from the point on the second curved portion.
  • a plurality of angles formed by two tangent lines are specified with different point positions, and a value obtained from the specified angles is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the peak.
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef from the index values calculated by the calculation unit 34 . As a result, it is possible to favorably evaluate the meatiness of cattle in various breeding sites.
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the third embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the value calculated by the calculation unit 34 as the index value indicating the degree of inclination of the mountain portion is different from that in the first embodiment.
  • FIG. 11 shows an example of processing executed by the extraction unit 32 and the calculation unit 34 when evaluating meatiness of beef in the third embodiment. Since the processing of the extraction unit 32 is the same as that of the first embodiment, the description is omitted.
  • the calculation unit 34 calculates a first line segment 86a connecting the vertex 62a and a point where a circle 80a centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a and the circle 80a.
  • the angle ⁇ 1 formed by the second line segment 88a connecting the vertex 62a and the point at which the two curved portions 64a intersect is specified.
  • the calculation unit 34 calculates a first line segment 86b connecting the vertex 62a and a point where a circle 80b centered at the vertex 62a of the peak portion 61a and having a different radius from the circle 80a intersects the first curved portion 63a, and the circle 80b. specifies the angle ⁇ 2 formed by the second line segment 88b connecting the vertex 62a and the point where the crosses the second curved portion 64a.
  • the calculation unit 34 calculates a first line segment 86c that connects the vertex 62a and a point where a circle 80c centered at the vertex 62a of the peak portion 61a and having a different radius from the circles 80a and 80b intersects the first curved portion 63a,
  • An angle ⁇ 3 formed by a second line segment 88c connecting the vertex 62a and the point where the circle 80c intersects the second curved portion 64a is specified.
  • the calculation unit 34 calculates the first line segment connecting the vertex 62a and the point at which the circle centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a and the point where the circle intersects the second curved portion 64a.
  • a plurality of angles formed by a second line segment connecting the point and the vertex 62a are specified while the radii of the circles are varied.
  • the radius of the circle is smaller than the interval between the vertex 62a of the peak 61a and the uppermost point 91 of the outline 60, for example, 1 of the interval between the vertex 62a and the uppermost point 91. /2 or less.
  • 12(a) and 12(b) are diagrams showing the relationship between the degree of inclination of the peak portion 61a and the angle formed by the first line segment and the second line segment in the third embodiment.
  • 12(a) and 12(b) schematically show the upper part of contour lines 60 obtained from captured images 50 of cows with different flesh. It is a cow with better meat (that is, a higher body condition score) than the cow of a).
  • 12(a) and 12(b) the corresponding circles have the same ratio of radius to spacing between the apex 62a and the highest point 91 of the peak 61a.
  • a plurality of angles formed by a second line segment connecting a vertex 62a and a point where the intersects the second curved portion 64a are specified with different radii of the circles, and the thickness is evaluated by using the specified angles. possible.
  • the body condition score evaluated by experts such as veterinarians the first line segment connecting the point where the circle centered at the vertex 62a of the mountain portion 61a intersects the first curved portion 63a and the vertex 62a, and the circle
  • a plurality of angles formed by a second line segment connecting a point intersecting the second curved portion 64a and the vertex 62a are specified while varying the radius of the circle, and the correlation between the values obtained from the specified angles is calculated.
  • the experiment was conducted on a dairy cow (Holstein breed), and a circle centered at the vertex 62a was defined by 1/2 times (L/2) and 1/3 times (L/2) the distance L between the vertex 62a and the highest point 91 ( Four concentric circles with radii of 1/4 times (L/4) and 1/6 times (L/6) were used.
  • Table 2 shows the experimental results of examining the correlation between the body condition score and the angle formed by the first line segment and the second line segment obtained from a plurality of circles centered on the apex 62a of the peak 61a.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between the body condition score and the standard deviation of a plurality of angles formed by a first line segment and a second line segment obtained from a plurality of circles centered on the apex 62a of the peak 61a. It is shown.
  • FIG. 14 is a graph showing the relationship between the body condition score and the coefficients of variation of the angles formed by the first line segment and the second line segment obtained from a plurality of circles centered on the apex 62a of the peak 61a.
  • FIGS. 13 and 14 The horizontal axis (X-axis) of FIGS. 13 and 14 is body condition score evaluated by experts, and the vertical axis (Y-axis) is standard deviation or coefficient of variation.
  • X-axis body condition score evaluated by experts
  • Y-axis vertical axis
  • a plurality of black circles in FIGS. 13 and 14 indicate one dairy cow tested, and dotted straight lines indicate approximate straight lines.
  • the calculation unit 34 calculates a first line segment connecting the vertex 62a and the point where the circle centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a, and A plurality of angles formed by a second line segment connecting the point that intersects the two curved line portions 64a and the vertex 62a are specified with different radii of the circles, and the standard deviations or coefficients of variation of the specified angles are calculated as peaks. It is calculated as an index value indicating the degree of inclination of 61a. Then, the evaluation unit 36 evaluates the meatiness (body condition score) of the beef from the standard deviation or coefficient of variation calculated by the calculation unit 34 as an index value indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • the evaluation unit 36 calculates the body condition score from the standard deviation or the coefficient of variation calculated by the calculation unit 34 using the score information in which the standard deviation or the coefficient of variation and the body condition score are associated, stored in the storage unit 20. evaluate.
  • the score information stored in the storage unit 20 can be obtained by replacing the angle column in Table 1 with standard deviation or coefficient of variation, for example.
  • the score information stored in the storage unit 20 may be information in which the standard deviation or the coefficient of variation and the body condition score are associated with each other.
  • the value of x obtained by substituting the standard deviation or coefficient of variation for y may be rounded, rounded up, rounded down, or otherwise processed to evaluate the body condition score.
  • the calculator 34 calculates the first line segment connecting the vertex 62a and the point where the circle centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a, and A plurality of angles formed by a second line segment connecting a point that intersects the two curved line portions 64a and the vertex 62a are specified with different radii of the circles, and the standard deviation or coefficient of variation of the specified angles is calculated as the mountain portion. It is calculated as an index value indicating the degree of inclination of 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef from the standard deviations or coefficients of variation of the plurality of angles calculated by the calculation unit 34 as index values indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • the two-dimensional captured image 50 obtained by capturing the cow in a standing position from substantially behind is used to evaluate the meatiness of the cow, so it can be applied to various breeding sites. can be done.
  • the meatiness of the beef is evaluated from the angle, which is information having similarity on the two-dimensional image, the evaluation result is less likely to be affected by the size of the cow itself or the size of the cow captured in the captured image 50. It is possible to satisfactorily evaluate the meatiness of beef without performing processing such as curing.
  • the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed.
  • the meatiness of the cow is evaluated using the two-dimensional captured image 50 captured from almost directly behind the cow in a standing position, it is possible to use the highly portable and highly versatile evaluation device 100 such as a smartphone. can.
  • the calculation unit 34 calculates a first line segment connecting the vertex 62a and the point where the circle centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a, and A plurality of angles formed by a second line segment connecting the point intersecting the portion 64a and the vertex 62a are specified with different radii of the circles, and the magnitude of the change in the plurality of angles with respect to the magnitude of the change in the radius of the circle is determined. (hereinafter sometimes referred to as inclination) is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • FIG. 15 shows a graph showing the relationship between the body condition score and the slope obtained from the experimental results in Table 2.
  • the horizontal axis (X-axis) of FIG. 15 is the body condition score evaluated by an expert, and the vertical axis (Y-axis) is the slope.
  • a plurality of black circles in FIG. 15 indicate one dairy cow tested, and the dotted straight line indicates an approximate straight line.
  • the evaluation unit 36 calculates the magnitude of change in a plurality of angles with respect to the magnitude of change in the radius of the circle, which is calculated by the calculation unit 34 as an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61a. Evaluate the meatiness (body condition score) of the beef from the ratio of height (slope). The evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the slope calculated by the calculation unit 34 using the score information associated with the slope and the body condition score stored in the storage unit 20 . For the score information stored in the storage unit 20, for example, the column of angle in Table 1 may be changed to inclination. Note that the score information stored in the storage unit 20 may be other cases as long as it is information in which the inclination and the body condition score are associated.
  • the body condition score may be evaluated by rounding off, rounding up, rounding down, or the like the value of x obtained by substituting the slope for y.
  • the calculator 34 calculates the first line segment connecting the vertex 62a and the point where the circle centered at the vertex 62a of the peak portion 61a intersects the first curved portion 63a, and A plurality of angles formed by a second line segment connecting a point that intersects the two curved portions 64a and the vertex 62a are specified with different radii of the circles, and the change in the plurality of angles with respect to the magnitude of the change in the radius of the circles is determined.
  • the size ratio is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef from the ratio of the magnitude of change in the plurality of angles to the magnitude of change in the radius of the circle calculated by the calculation unit 34 as an index value indicating the degree of inclination of the peak 61a. . Even in this case, similarly to the above-described third embodiment, it is possible to satisfactorily evaluate the meatiness of cattle in various breeding sites. In addition, it is possible to evaluate the meatiness of beef using a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone.
  • the calculation unit 34 calculates a first line connecting the vertex 62a and the point where the circle centered at the vertex 62a of the peak 61a intersects the first curved portion 63a.
  • a value obtained from a plurality of specified angles by specifying a plurality of angles formed by a minute and a second line segment connecting the point where the circle intersects the second curved portion 64a and the vertex 62a while varying the radius of the circle. is calculated as an index value indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef from the index values calculated by the calculation unit 34 . As a result, as described above, it is possible to satisfactorily evaluate the meatiness of cattle in various breeding sites.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the functional configuration of the control section 22 in the fifth embodiment.
  • the control unit 22 has an image acquisition unit 30, an extraction unit 32, a reference point identification unit 33, an angle calculation unit 35, and an evaluation unit .
  • the processing of the image acquiring unit 30 and the extracting unit 32 is the same as that of the first embodiment, so description thereof is omitted.
  • FIG. 18 is a diagram for explaining the processing executed by the reference point identification unit 33 in the fifth embodiment.
  • the reference point specifying unit 33 specifies at least one of the reference points 502 and 504 for at least one of the two peaks 61a and 61b.
  • the fifth embodiment an example will be described in which both the reference point 502 and the reference point 504 are specified for the peak 61a of the two peaks 61a and 61b.
  • the reference point identifying portion 33 includes a reference point 502 located on a first curved portion 63a extending upward from the contour 60 with the apex 62a of the contour 60 of the peak portion 61a as a boundary, and a second curved line extending to the side.
  • a reference point 504 located on the portion 64a is identified.
  • the reference point specifying unit 33 draws a first straight line 520 extending generally in the left-right direction in the extracted image 51 toward the ridge 61a from above, and draws the first straight line 520 toward the ridge 61a. is identified as the reference point 502 .
  • the reference point specifying unit 33 draws a second straight line 522 extending generally vertically in the extracted image 51 toward the peak 61a from the side, and the second straight line 522 first touches the peak 61a.
  • a point is identified as a reference point 504 .
  • the first straight line 520 may be a horizontal line in the extracted image 51, or may be a straight line inclined with respect to the horizontal line.
  • the first straight line 520 When the first straight line 520 is inclined with respect to the horizontal line, it may be a straight line that is inclined downward from the center side in the left-right direction of the extracted image 51 toward the mountain portion 61a.
  • the inclination angle of the first straight line 520 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is preferably 20° or less, although the details will be described later.
  • the second straight line 522 may be a vertical line in the extracted image 51 or a straight line inclined with respect to the vertical line.
  • the second straight line 522 When the second straight line 522 is inclined with respect to the vertical line, it may be a straight line that is inclined from the mountain portion 61 a side toward the center side of the upper side 57 of the extracted image 51 .
  • the inclination angle of the second straight line 522 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is preferably 70° or more, although the details will be described later.
  • the reference point specifying unit 33 may specify the reference points 502 and 504 by a method other than the above. For example, the shortest point on the outline 60 with the shortest straight line distance from the upper left corner point 52 of the extracted image 51 may be identified, and two points located across this shortest point may be used as the reference points 502 and 504 .
  • the reference points 502 , 504 may be approximately equidistant from the closest point on a straight line or on the contour line 60 .
  • 19 to 21 are diagrams for explaining the processing executed by the angle calculator 35 in the fifth embodiment.
  • 19 to 21 are enlarged views of the vicinity of the peak 61a on the outline 60, and are schematically illustrated for clarity of the drawing.
  • the angle calculator 35 identifies a point 506 located between the reference points 502 and 504 on the outline 60, for example.
  • the angle calculator 35 calculates a point 506 on the contour line 60 that has substantially the same linear distance from the reference point 502 and the reference point 504, or a length along the contour line 60 between the reference point 502 and the reference point 504.
  • a point 506 on the contour line 60 that approximately bisects is specified.
  • the angle calculation unit 35 specifies the midpoint of a line segment connecting the reference points 502 and 504, and a straight line passing through the midpoint and perpendicular to the line segment connecting the reference points 502 and 504 is the contour line.
  • the point that intersects 60 is identified as point 506 .
  • the angle calculator 35 calculates a point 508 located on the opposite side of the reference point 502 to the point 506 on the contour line 60 and a point 508 on the contour line 60 to the reference point 504.
  • a point 510 located opposite the point 506 is identified.
  • the angle calculator 35 is located on the side of the reference point 502 on the contour line 60 opposite to the point 506 , and is approximately equal to the distance on the straight line between the reference point 502 and the point 506 or on the contour line 60 . Identify a point 508 that is the same distance away from the reference point 502 on a straight line or on the contour line 60 .
  • the angle calculator 35 is located on the side opposite to the point 506 with respect to the reference point 504 on the contour line 60, and is approximately equal to the distance on the straight line between the reference point 504 and the point 506 or on the contour line 60. Identify a point 510 that is the same distance away from the reference point 504 on a straight line or on the contour line 60 .
  • the angle calculator 35 identifies a line segment 530 connecting the reference point 502 and the point 506 and a line segment 532 connecting the reference point 502 and the point 508 . and the angle ⁇ formed by the line segment 532 is calculated. Similarly, the angle calculator 35 identifies a line segment 534 connecting the reference point 504 and the point 506 and a line segment 536 connecting the reference point 504 and the point 510 . Calculate the angle ⁇ .
  • FIG. 22(a), 22(b), 23(a), and 23(b) show the relationship between the angles ⁇ and ⁇ calculated by the angle calculator 35 and the meatiness of the beef. ing.
  • FIG. 22(a) shows the outline 60 of a lean (lean) cow
  • FIG. 22(b) shows the outline 60 of a beef with more meat than the cow in FIG. 22(a).
  • 23(a) shows an outline 60 of a cow with more meat than the cow in FIG. 22(b)
  • FIG. 23(b) shows an outline 60 of a cow with more meat than the cow in FIG. 23(a).
  • FIG. 22(a) schematically shows the upper part of the contour line 60 of a cow whose body condition score was evaluated by an expert as 2.00
  • FIG. 23(a) Schematically shows the top of the cow outline 60 which was 2.50.
  • Figure 23(a) schematically shows the upper part of the outline 60 of a cow with a body condition score rating of 3.00
  • Figure 23(b) shows a cow with a body condition score rating of 3.50.
  • the upper part of the cow's outline 60 is shown schematically.
  • the higher the body condition score and the meatier the cow the rounder the crests 61a and 61b corresponding to the hip angles. For this reason, it is considered that the angles ⁇ and ⁇ are larger for beefier cows. Therefore, it is considered that at least one of the angle ⁇ and the angle ⁇ can be used to evaluate beef meatiness (body condition score).
  • Experiment 1 was conducted to investigate the correlation between body condition scores evaluated by experts and the sum of angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ). The results of Experiment 1 are shown in FIGS. 24( a ) to 24 ( d ).
  • the horizontal axis (x-axis) of FIGS. 24(a) to 24(d) is the body condition score evaluated by experts, and the vertical axis (y-axis) is the sum of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ + angle ⁇ ). is.
  • a plurality of black circles in FIGS. 24( a ) to 24 ( d ) indicate one dairy cow tested, and dotted straight lines indicate approximate straight lines.
  • the experiment was conducted on dairy cows (Holstein breed) (the same applies to Experiments 2 and 3 below).
  • FIGS. 24( a ) to 24 ( d ) are experimental results when the inclination angles of the first straight line 520 and the second straight line 522 used to specify the reference points 502 and 504 are different.
  • the first straight line 520 is the horizontal line in the extracted image 51 (that is, the inclination angle to the horizontal line is 0°)
  • the second straight line 522 is the vertical line in the extracted image 51 (that is, the inclination angle to the horizontal line is 90°).
  • FIG. 24B shows the result when the inclination angle of the first straight line 520 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is 10° and the inclination angle of the second straight line 522 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is 80°. .
  • FIG. 24C shows the result when the inclination angle of the first straight line 520 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is 15° and the inclination angle of the second straight line 522 with respect to the horizontal line in the extracted image 51 is 75°.
  • FIG. 24D shows the results when the angle of the first straight line 520 to the horizontal line in the extracted image 51 is 20° and the angle of the second straight line 522 to the horizontal line in the extracted image 51 is 70°.
  • FIGS. 24(a) to 24(d) it was confirmed that there is a strong correlation between the body condition score and the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ).
  • Experiment 2 was conducted to investigate the influence of the inclination angles of the first straight line 520 and the second straight line 522 on the correlation coefficient R between the body condition score and the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ). .
  • Experiment 2 set the inclination angles of the first straight line 520 from the horizontal line in the extracted image 51 to 0°, 10°, 15°, and 20°, and the inclination angles of the second straight line 522 to 70°, 75°, 80°, 90°, and the correlation coefficient R between the body condition score and the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ + angle ⁇ ) was determined for each combination.
  • the reference point 502 is specified using the first straight line 520 whose inclination angle from the horizontal line in the extracted image 51 is 0° or more and 20° or less. Then, by specifying the reference point 504 using the second straight line 522 whose inclination angle from the horizontal line in the extracted image 51 is 70° or more and 90° or less, the sum of the body condition score, the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ + It was confirmed that a strong correlation was obtained between the angle ⁇ ) and From the viewpoint of increasing the correlation between the body condition score and the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ + angle ⁇ ), the inclination angle of the first straight line 520 from the horizontal line in the extracted image 51 is 0° or more and 15°.
  • the inclination angle of the second straight line 522 from the horizontal line in the extracted image 51 is preferably greater than 70° and 80° or less, more preferably 72° or more and 78° or less, and further preferably 74° or more and 76° or less. .
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness (body condition score) of the beef from the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ). For example, the evaluation unit 36 uses the score information associated with the angle and the body condition score stored in the storage unit 20, and the sum of the angle ⁇ and the angle ⁇ calculated by the angle calculation unit 35 (angle ⁇ +angle ⁇ ) Evaluate the body condition score from.
  • the score information stored in the storage unit 20 can be, for example, a value obtained by changing the angle column in Table 1 to a value corresponding to the sum of the angles ⁇ and ⁇ .
  • the score information stored in the storage unit 20 may be other cases as long as it is information in which the angle and the body condition score are associated.
  • FIG. 26 The processing in FIG. 26 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • FIG. 26 The processing in FIG. 26 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • step S20 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated. In this case, when the controller 22 activates the cattle evaluation program 47 in response to the operator's operation, the process proceeds to step S21.
  • the image acquisition unit 30 acquires the captured image 50 of the cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • the captured image 50 of the cow is, for example, an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S21 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • the reference point specifying unit 33 of the control unit 22 is a point approximately in the center of at least one of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60.
  • a reference point 502 positioned on the first curved portion 63a extending upward from the contour 60 with the vertex 62a as a boundary and a reference point 504 positioned on the second curved portion 64a extending laterally are specified ( See Figure 18).
  • the reference point specifying unit 33 draws a first straight line 520 extending generally in the left-right direction in the extracted image 51 toward the ridge 61a from above, and sets the point at which the first straight line 520 first hits the ridge 61a as a reference. Identify point 502 .
  • the reference point specifying unit 33 draws a second straight line 522 extending generally vertically in the extracted image 51 toward the peak 61a from the side of the peak 61a, and the second straight line 522 first approaches the peak 61a.
  • the hit point is identified as a reference point 504 .
  • step S24 the angle calculator 35 of the controller 22 identifies a point 506 located between the reference points 502 and 504 on the contour line 60 (see FIG. 19).
  • the angle calculator 35 is positioned between the reference points 502 and 504 on the outline 60, and the distance from the reference point 502 and the distance from the reference point 504 are substantially the same. Point 506 is identified.
  • step S25 the angle calculator 35 calculates a point 508 located on the opposite side of the reference point 502 to the point 506 on the contour line 60 and a point 506 to the reference point 504 on the contour line 60. identifies a point 510 located on the opposite side (see FIG. 20). For example, the angle calculator 35 identifies a point 508 that is separated from the reference point 502 by approximately the same length as the distance between the reference point 502 and the point 506 . The angle calculator 35 also identifies a point 510 that is separated from the reference point 504 by approximately the same length as the distance between the reference points 504 and 506 .
  • step S26 the angle calculator 35 calculates an angle ⁇ between a line segment 530 connecting the reference point 502 and the point 506 and a line segment 532 connecting the reference point 502 and the point 508 (see FIG. 21). .
  • the angle calculator 35 also calculates an angle ⁇ between a line segment 534 connecting the reference points 504 and 506 and a line segment 536 connecting the reference points 504 and 510 (see FIG. 21).
  • step S27 the evaluation unit 36 of the control unit 22 calculates the captured image 50 from the sum of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ) calculated in step S26 and the score information stored in the storage unit 20. Evaluate the meatiness (body condition score) of the cow photographed in the image.
  • step S28 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S27 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind.
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 .
  • the reference point identifying unit 33 is located on one side of the contour line 60 with a vertex 62a, which is a substantially central point on the contour line 60, of one of the two ridges 61a and 61b present on both left and right sides of the contour line 60.
  • a reference point 502 (first reference point) positioned on the first curved portion 63a extending to one side and a reference point 504 (second reference point) positioned on the second curved portion 64a extending to the other side are specified.
  • the angle calculator 35 calculates a line segment 530 (first line segment) connecting a point 506 (first point) on the contour line 60 located on the side of the vertex 62 a from the reference point 502 and the reference point 502 , and between the line segment 532 (second line segment) connecting the point 508 (second point) located on the opposite side of the point 506 on the contour line 60 with the reference point 502 and the line segment 532 (second line segment) .
  • the angle calculator 35 calculates a line segment 534 (first line segment) connecting a point 506 (first point) on the outline 60 located on the side of the vertex 62a from the reference point 504 and the reference point 504, and a reference
  • the angle ⁇ between the line segment 536 (second line segment) connecting the reference point 504 and the point 510 (second point) located on the opposite side of the point 506 on the contour line 60 across the point 504 is calculate.
  • the evaluation unit 36 uses the sum of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ) calculated by the angle calculation unit 35 to evaluate the meatiness of the beef captured in the captured image 50 .
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can.
  • beef meat can be evaluated favorably without performing processing such as normalization.
  • the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed.
  • a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the reference point identification unit 33 identifies both the reference points 502 and 504, and the angle calculation unit 35 calculates both the angles ⁇ and ⁇ of the reference points 502 and 504, respectively.
  • the evaluation unit 36 evaluates beef meatiness using the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ +angle ⁇ ). Since the shape of the cow's hip angle is well represented by both the angles ⁇ and ⁇ , the sum of the angles ⁇ and ⁇ (angle ⁇ + angle ⁇ ) is used to evaluate the meatiness of the beef. can be evaluated with high accuracy.
  • the reference point identification unit 33 identifies both the reference points 502 and 504, the angle calculation unit 35 calculates both the angles ⁇ and ⁇ , and the evaluation unit 36 calculates the angles ⁇ and
  • the evaluation unit 36 may evaluate beef meat using the product of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ ⁇ angle ⁇ ), or may evaluate the beef meat from the angle ⁇ and the angle ⁇ other than the sum and product of the angle ⁇ and the angle ⁇ . The resulting value may be used to evaluate beef meatiness.
  • the reference point identification unit 33 identifies only one of the reference points 502 and 504, the angle calculation unit 35 calculates the angle at the reference point identified by the reference point identification unit 33, and the evaluation unit 36
  • the angle calculated by the angle calculator 35 may be used to evaluate beef meatiness.
  • Table 4 and FIG. 27 show the results of Experiment 3.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 27 is the inclination angle of the second straight line 522 from the horizontal line in the extracted image 51
  • the vertical axis (y-axis) is the correlation coefficient R.
  • the correlation coefficient R when evaluating the body condition score using the sum of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ + angle ⁇ ) is indicated by ⁇
  • the product of the angle ⁇ and the angle ⁇ (angle ⁇ ⁇ angle ⁇ )
  • the correlation coefficient R when evaluated is indicated by ⁇
  • the correlation coefficient R when evaluated using the angle ⁇ is indicated by ⁇
  • the correlation coefficient R when evaluated using the angle ⁇ is indicated by ⁇
  • the correlation coefficient R when evaluated using the angle ⁇ is indicated by ⁇ .
  • the evaluation unit 36 may evaluate beef meatiness using the angle ⁇ or the angle ⁇ , or may evaluate beef meatiness using the sum or product of the angle ⁇ and the angle ⁇ . good.
  • the evaluation unit 36 evaluates beef meat using the sum or product of the angle ⁇ and the angle ⁇ , so that the body condition score is improved over the wide range of the inclination angles of the first straight line 520 and the second straight line 522. Since the correlation between them is strong, even if the positions and shapes of the peaks 61a and 61b on the outline 60 in the extracted image 51 are various, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the cow.
  • the angle .alpha is the same point 506 .
  • Point 506 is located approximately equidistant from reference point 502 and reference point 504 .
  • Line segments 530, 532, 534, 536 connecting such an intermediate point 506, reference points 502, 504, and points 508, 510 located on the opposite side of the reference points 502, 504 from the point 506. reflects well the shape of the cow's rump. Therefore, by using the angle ⁇ and/or the angle ⁇ to evaluate beef meatiness, it is possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • Approximately equidistant means that deviation from the completely same length is allowed as long as the beef meat can be evaluated with high accuracy. and the distance from the reference point 504 to the point 506 is ⁇ 10% or less, and may be ⁇ 5% or less.
  • FIG. 28 is a diagram showing a case where the points between the reference point 502 and the reference point 504 on the contour line 60 used to calculate the angles ⁇ and ⁇ are separate points. As shown in FIG.
  • a point 506a (the first point corresponding to the first reference point) on the outline 60 between the reference points 502 and 504 used to calculate the angle ⁇ , and the angle A point 506b (the first point corresponding to the second reference point) on the outline 60 between the reference point 502 and the reference point 504 used to calculate ⁇ is a different point at a different position. There may be. Even in this case, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef by evaluating the meatiness of the beef using the angles ⁇ and/or the angles ⁇ .
  • the angle calculator 35 is located on the opposite side of the reference point 502 from the point 506 and is approximately equal to the distance between the reference point 502 and the point 506.
  • An equidistant point 508 is identified, and a point 510 located on the opposite side of the reference point 504 from the point 506 and approximately equidistant to the distance between the reference point 504 and the point 506 is identified.
  • the angle ⁇ specified by line segments 530 and 532 connecting the reference point 502 and the points 506 and 508 and the angle ⁇ specified by the line segments 534 and 536 connecting the reference point 504 and the points 506 and 510 expresses the shape of cow's rump well.
  • the angle ⁇ and/or the angle ⁇ to evaluate the meatiness of the beef, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • Approximately equidistant means that deviation from the completely same length is allowed as long as the beef meat can be evaluated with high accuracy.
  • the distance from reference point 502 to point 508 is ⁇ 10% or less, and may be ⁇ 5% or less.
  • the difference between the distance from the reference point 504 to the point 506 and the distance from the reference point 504 to the point 510 with respect to the distance from the reference point 504 to the point 506 is ⁇ 10% or less, and may be ⁇ 5% or less.
  • the distance between the reference point 502 and the point 506 and the distance between the reference point 502 and the point 508 may not be approximately the same distance.
  • the distance between reference points 504 and 506 and the distance between reference points 504 and 510 may not be substantially equidistant. 28 even if there are points 506a and 506b between the reference points 502 and 504, the distance between the reference points 502 and 506a and the distance between the reference points 502 and 508 may not be substantially equidistant.
  • the distance between the reference point 504 and the point 506b and the distance between the reference point 504 and the point 510 may not be substantially equidistant. Even in these cases, the beef meatiness can be evaluated by evaluating the beef meatiness using the angle ⁇ and/or the angle ⁇ .
  • the reference point specifying unit 33 directs the first straight line 520 extending generally in the horizontal direction in the extraction image 51 from above the peak 61a toward the peak 61a.
  • the reference point 502 is identified as the point where the first straight line 520 first touches the crest 61a.
  • the reference point specifying unit 33 draws a second straight line 522 extending generally vertically in the extracted image 51 toward the peak 61a from the side of the peak 61a, and the second straight line 522 first approaches the peak 61a.
  • the point of contact is identified as a reference point 504 .
  • the angles .alpha It expresses the shape of the waist angle well. Therefore, by using the angle ⁇ and/or the angle ⁇ to evaluate beef meatiness, it is possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • the first straight line 520 extends from the horizontal center of the extracted image 51 to the peak 61a when the angle with respect to the horizontal line is greater than 0° or 20° with respect to the horizontal line. It is preferable that the line is a straight line inclined downward toward .
  • the second straight line 522 may be a straight line inclined from the peak 61a toward the center of the upper side 57 of the extracted image 51 at an angle of 70° or more and less than 90° with respect to the vertical line or the horizontal line in the extracted image 51. preferable.
  • Points 506, 508, and 510 are specified based on the reference points 502 and 504 specified using the first straight line 520 and the second straight line 522, and line segments 530, 532, and 534 connecting these points, By using the angle ⁇ and/or the angle ⁇ specified from 536 to evaluate the meatiness of the beef, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • the case where the reference points 502 and 504 are specified at one of the two peaks 61a and 61b existing on the left and right sides of the outline 60 is shown as an example.
  • the reference points 502, 504 may be specified on both the peaks 61a, 61b.
  • the beef meatiness evaluated using the angles ⁇ and ⁇ at the reference points 502 and 504 of the peak portion 61a and the beef meatiness evaluated using the angles ⁇ and ⁇ at the reference points 502 and 504 of the peak portion 61b. may be used as the meatiness of the cow.
  • the average value of the angles ⁇ and ⁇ at the reference points 502 and 504 of the peak 61a and the angles ⁇ and ⁇ at the reference points 502 and 504 of the peak 61b may be used to evaluate the meatiness of the beef. good.
  • FIG. 29 is a block diagram showing the functional configuration of the control section 22 in the sixth embodiment.
  • the control unit 22 has an image acquisition unit 30, an extraction unit 32, a determination unit 38, a calculation unit 34, and an evaluation unit .
  • the processing of the image acquiring unit 30 and the extracting unit 32 is the same as that of the first embodiment, so description thereof is omitted.
  • FIG. 30 is a diagram for explaining the processing executed by the determination unit 38 in the sixth embodiment.
  • the determining portion 38 is formed from the peaks 61a and 61b present on both the left and right sides of the contour line 60, along the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak 61a and along the first curved portion 63b of the peak 61b.
  • a straight line 112 is determined.
  • the determining unit 38 determines a first tangent line 66a at a first point on the first curved portion 63a of the peak portion 61a and a second point on the second curved portion 64a.
  • the angle ⁇ 1 formed by the second tangent line 68a (the angle formed by the first tangent line 66a and the second tangent line 68a and facing the vertex 62a) is specified.
  • the determining unit 38 determines the angle ⁇ 2 between the first tangent line 66b at the third point on the first curved portion 63a and the second tangent line 68b at the fourth point on the second curved portion 64a. Identify.
  • the determining unit 38 determines an angle ⁇ 3 between the first tangent line 66c at the fifth point on the first curved portion 63a and the second tangent line 68c at the sixth point on the second curved portion 64a. Identify.
  • the determining unit 38 determines the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a to a plurality of angles of the first curved portion 63a.
  • a plurality of the first tangents and the plurality of second tangents of the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • a plurality of tangent lines can be generated on the peak portion 61a, and the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a also has various sizes. . It can be said that the smallest angle among these angles of various magnitudes reflects the degree of inclination of the peak portion 61a well. Therefore, the determination unit 38 identifies the first tangent line 66c and the second tangent line 68c that form the smallest angle (for example, ⁇ 3 in FIG. 30) among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . A straight line 110 along the first curved portion 63a is determined.
  • the determining portion 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b. A plurality of angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the determination unit 38 identifies the first tangent line 67c and the second tangent line 69c that form the smallest angle (for example, ⁇ 3 in FIG. 30) among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • a straight line 112 along the curved portion 63b is determined.
  • the number of angles formed by the first tangent lines at points on the first curved portions 63a and 63b and the second tangent lines at points on the second curved portions 64a and 64b is not particularly limited. However, in order to determine a straight line along the first curved portions 63a and 63b that satisfactorily reflects the degree of inclination of the peak portions 61a and 61b, various combinations of the first tangent line and the second tangent line must be varied. , it is preferable to increase the number of specified angles as much as possible.
  • the determining unit 38 sets points at predetermined intervals on each of the first curved portions 63a and 63b and the second curved portions 64a and 64b, and creates straight lines connecting pixels corresponding to adjacent points as first tangent lines and second curved lines. Making two tangents may be performed for combinations of adjacent points, and the angles formed by the first tangents and the second tangents may be specified for the combinations of the first tangents and the second tangents that have been performed.
  • FIG. 31 is a diagram for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the sixth embodiment.
  • the calculation unit 34 calculates the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a and the straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b, which are determined by the determination unit 38. , to calculate the angle ⁇ .
  • the angle ⁇ is, for example, among a plurality of angles formed by the intersection of the straight lines 110 and 112, between the straight line 110 extending from the intersection of the straight lines 110 and 112 toward the peak 61a and the straight line 112 extending toward the peak 61b. , and the angle of the corner of the extracted image 51 that opens upward.
  • the angle ⁇ calculated by the calculator 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the peaks 61a and 61b.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ calculated by the calculation unit 34 .
  • Body condition scores for example, are assessed as meatiness.
  • FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the angle ⁇ and FIG. 32(b) shows an outline 60 of a beefier cow than that of FIG. 32(a).
  • the thicker the peaks 61a and 61b corresponding to the waist angle the more rounded the shape formed by straight lines 110 and 112.
  • the angle ⁇ becomes large. From this, it is considered that obtaining the angle ⁇ makes it possible to evaluate the meatiness of the beef.
  • FIG. 33 shows the experimental results of examining the correlation between the body condition score and the angle ⁇ .
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 33 is the expert-assessed body condition score
  • the vertical axis (y-axis) is the angle ⁇ .
  • a plurality of black circles in FIG. 33 indicate one dairy cow tested, and a dotted straight line indicates an approximate straight line (regression straight line).
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the angle ⁇ using, for example, the score information in which the angle and the body condition score are associated and stored in the storage unit 20 .
  • the score information stored in the storage unit 20 for example, the angle column in Table 1 can be changed to a value corresponding to the angle ⁇ .
  • FIG. 34 The processing in FIG. 34 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • step S30 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated. In this case, when the controller 22 activates the cattle evaluation program 47 in response to the operator's operation, the process proceeds to step S31.
  • the image acquisition unit 30 acquires the captured image 50 of the cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S31 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S33 the determination unit 38 of the control unit 22 determines straight lines 110 and 112 along the first curved portions 63a and 63b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60. do.
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a at the peak portion 61a. , a plurality of first tangents to the first curved portion 63a and a plurality of second tangents to the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • the first tangent line 66c and the second tangent line 68c that form the smallest angle among the plurality of identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b is set to a plurality of tangents of the first curved portion 63b.
  • a plurality of tangent lines and a plurality of second tangent lines of the second curved portion 64b are specified while different combinations are made.
  • the first tangent line 67c and the second tangent line 69c forming the smallest angle among the plurality of identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . (see FIG. 30).
  • step S34 the calculator 34 of the controller 22 calculates the angle ⁇ between the straight lines 110 and 112 determined in step S33 (see FIG. 31).
  • step S35 the evaluation unit 36 of the control unit 22 uses the angle ⁇ calculated in step S34 and the score information stored in the storage unit 20 to calculate the fleshiness of the beef (body condition score ).
  • step S36 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S35 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determination unit 38 determines straight lines 110 and 112 along the first curved portions 63a and 63b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60 (see FIG. 30).
  • the calculator 34 calculates the angle ⁇ between the straight line 110 and the straight line 112 determined by the determiner 38 (see FIG. 31).
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ calculated by the calculation unit 34 .
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can.
  • beef meat can be favorably evaluated without performing processing such as normalization.
  • the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed.
  • a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determining unit 38 draws a first tangent line drawn from a point on the first curved portion 63a and a second tangent line drawn from a point on the second curved portion 64a.
  • a plurality of angles between the first tangent lines of the first curved portion 63a and the second tangent lines of the second curved portion 64a are specified in different combinations.
  • the first tangent line 66c forming the smallest angle among the specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the determining unit 38 determines the angle formed by the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63b and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64b to a plurality of the first curved portions 63b. and a plurality of second tangents of the second curved portion 64b are specified while varying the combination, and the smallest angle is formed among the plurality of specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • One tangent line 67c is determined as a straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b.
  • the angle ⁇ formed by the straight lines 110 and 112 is the same as that of the body as shown in FIG. High correlation with condition score. Therefore, by evaluating the meatiness of the beef from the angle ⁇ , it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • FIGS. 35(a) to 36(b) are diagrams for explaining another method of determining the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a. Although illustration is omitted, the straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b can also be determined by a method similar to the method shown in FIGS. 35(a) to 36(b). .
  • the determination unit 38 identifies the uppermost point 91 of the contour line 60 and the vertex 62 a that is the substantially central point of the peak 61 a , and determines the uppermost point 91 and A distance L from the vertex 62a is specified.
  • the highest point 91 is the portion corresponding to the cow's ridge.
  • the highest point 91 can be specified, for example, by bringing a horizontal line extending horizontally in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above, and specifying the point where the horizontal line first touches the contour line 60 as the highest point 91. good.
  • the highest point 91 may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the highest point 91 is identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • a point on the outline 60 that is the shortest from the upper edge of the extracted image 51 may be set as the highest point 91 .
  • the determining unit 38 calculates two values (L ⁇ P) obtained by multiplying the specified interval L by mutually different coefficients P (for example, P is a value between 0.6 and 0.8), and uses the calculated value as the radius. , and two different radius circles 114a, 114b centered at the highest point 91 are identified. Then, the determination unit 38 specifies points 116a and 116b where the circles 114a and 114b intersect the first curved portion 63a of the peak portion 61a, and determines a straight line passing through the points 116a and 116b as a straight line along the first curved portion 63a. Determine 110.
  • the determining unit 38 determines an approximate straight line obtained from two points 116a and 116b where two circles 114a and 114b centered at the highest point 91 of the outline 60 intersect the first curved portion 63a of the peak portion 61a. , may be determined as a straight line 110 along the first curved portion 63a. In this case, straight line 110 can be determined by simple processing.
  • the determining unit 38 sets the radius to a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient P (for example, P is a value between 0.6 and 0.8), and sets the highest point 91 to Identify three different radius circles 114a, 114b, 114c to center.
  • P is a value between 0.6 and 0.8
  • the determination unit 38 specifies points 116a, 116b, and 116c where the circles 114a, 114b, and 114c intersect the first curved portion 63a of the peak portion 61a, and approximates straight lines ( A regression line) is obtained, and this approximation line is determined as a straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the determination unit 38 determines the three circles 114a, 114b, and 114c centered at the highest point 91 of the outline 60 from three points 116a, 116b, and 116c where the first curved portion 63a of the peak portion 61a intersects.
  • the obtained approximate straight line may be determined as the straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the determining unit 38 sets a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient Q (for example, Q is a value between 0.2 and 0.5) as the radius, and Two different radius circles 114a, 114b centered on vertex 62a are identified. Then, the determination unit 38 specifies points 116a and 116b where the circles 114a and 114b intersect the first curved portion 63a of the peak portion 61a, and determines a straight line passing through the points 116a and 116b as a straight line along the first curved portion 63a. Determine 110.
  • Q is a value between 0.2 and 0.5
  • the determining unit 38 determines the approximate straight line obtained from the two points 116a and 116b at which the two circles 114a and 114b centered on the vertex 62a of the peak 61a intersect the first curved portion 63a of the peak 61a.
  • a straight line 110 along the first curved portion 63a may be determined.
  • straight line 110 can be determined by simple processing.
  • the determination unit 38 sets the radius to a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient Q (for example, a value between 0.2 and 0.5), and sets the peak 62a of the peak 61a. Identify three circles 114a, 114b, 114c of different radii centered at .
  • the determination unit 38 specifies points 116a, 116b, and 116c where the circles 114a, 114b, and 114c intersect the first curved portion 63a of the peak portion 61a, and approximates straight lines ( A regression line) is obtained, and this approximation line is determined as a straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the determination unit 38 obtains from three points 116a, 116b, and 116c at which three circles 114a, 114b, and 114c centered on the vertex 62a of the peak 61a intersect the first curved portion 63a of the peak 61a.
  • the approximate straight line may be determined as the straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the number of circles specified by the determination unit 38 is not particularly limited, but the first curved portion that satisfactorily reflects the degree of inclination of the peak portion 61a
  • a plurality of points at which a plurality of circles intersect the first curved portion 63a are set to XY coordinates. After excluding points where the amount of change in the positions of adjacent points becomes large, an approximate straight line obtained by the least squares method from the remaining points may be determined as the straight line 110 along the first curved portion 63a. .
  • the determination unit 38 forms a plurality of circles with different radii centered on the highest point 91 of the contour line 60 or the apex 62a of the peak 61a.
  • An approximate straight line obtained from a plurality of points intersecting the first curved portion 63a may be determined as the straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the determination unit 38 determines the position where a circle whose center is the highest point 91 of the outline 60 or whose center is the apex 62a of the mountain portion 61a intersects the first curved portion 63a of the mountain portion 61a.
  • One point may be specified, and the tangent line at this point may be determined as the straight line 110 along the first curved portion 63a.
  • the straight line 110 can be determined while reducing the processing load of the evaluation device 100 compared to the case of determining using a plurality of circles.
  • the straight line 110 by determining the straight line 110 using a plurality of circles, it is possible to determine the straight line 110 that better reflects the degree of inclination of the mountain portion 61a compared to the case of determining using one circle.
  • the distance L between the highest point 91 of the outline 60 and the vertex 62a of the peak 61a is used as a reference, and the value obtained by multiplying the distance L by the coefficients P and Q is the radius.
  • the case of using a circle with is not limited to this case.
  • the distance between the highest point 91 of the contour 60 and the lowest point of the contour 60 may be used as a reference, and a circle having a radius obtained by multiplying this distance by a coefficient may be used.
  • the coefficients in this case have different values from the coefficients P and Q when the interval L is used.
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the seventh embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the seventh embodiment is the same as that of the sixth embodiment shown in FIG. 29, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment.
  • the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 will be mainly described below.
  • FIG. 37 is a diagram for explaining the processing executed by the determining unit 38 and the calculating unit 34 in the seventh embodiment.
  • the determination unit 38 determines either a straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a or a straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b.
  • the method for determining the straight lines 110 and 112 uses the method described in the sixth embodiment.
  • both the straight line 110 and the straight line 112 are illustrated for convenience of explanation.
  • the calculation unit 34 calculates an angle ⁇ 1 or an angle ⁇ 2 formed by the straight line 110 or the straight line 112 determined by the determination unit 38 and the reference straight line 115 extending vertically in the extracted image 51 .
  • the angle ⁇ 1 is, for example, the angle of the upper left corner in the extracted image 51 among a plurality of corners formed by the intersection of the straight line 110 and the reference straight line 115
  • the angle ⁇ 2 is the angle between the straight line 112 and the reference straight line 115, for example.
  • the angle ⁇ 1 is one of index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a
  • the angle ⁇ 2 is one of index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61b.
  • FIG. 37 shows both the angle ⁇ 1 and the angle ⁇ 2 for convenience of explanation.
  • the reference straight line 115 can also be said to be a straight line perpendicular to the straight line extending horizontally in the extracted image 51 or a straight line extending vertically in the extracted image 51 .
  • the evaluation unit 36 evaluates beef meatiness from the angle ⁇ 1 or the angle ⁇ 2.
  • FIG. 38 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 38 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis (y-axis) is the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • a plurality of black circles and a plurality of white circles in FIG. 38 indicate one dairy cow that was tested. showing.
  • the dotted straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) when using the angle ⁇ 1, and the dashed straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) when using the angle ⁇ 2.
  • the larger the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 the higher the body condition score.
  • a table associating the angle ⁇ 1 or ⁇ 2 with the body condition score as shown in Table 1 is created from the graph of FIG. Then, the evaluation unit 36 uses the table to evaluate meatiness of the beef from the angle ⁇ 1 or the angle ⁇ 2. This allows the evaluation unit 36 to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • the calculation unit 34 calculates the angle ⁇ 1 between the straight line 110 determined by the determination unit 38 and the reference straight line 115, or the straight line 112 determined by the determination unit 38.
  • An angle ⁇ 2 formed with the reference straight line 115 is calculated (see FIG. 37).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ 1 or the angle ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 .
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can.
  • either the angle ⁇ 1 or the angle ⁇ 2 can be calculated. That is, either the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a or the straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b may be determined. Therefore, it is possible to evaluate the meatiness of the beef while reducing the processing load of the evaluation device.
  • the reference straight line 115 is a straight line extending vertically in the extracted image 51. Even if there is The reference straight line 115 may be, for example, a straight line perpendicular to a straight line (substantially horizontal line) connecting the vertex 62a of the peak portion 61a and the vertex 62b of the peak portion 61b. It may be a straight line perpendicular to the straight line (substantially horizontal line) connecting the point and the uppermost point in the extracted image 51 of the mountain portion 61b. Also, the reference straight line 115 may be, for example, a straight line perpendicular to the tangent line (substantially horizontal line) at the highest point 91 of the contour line 60 .
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the eighth embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the eighth embodiment is the same as that of the sixth embodiment shown in FIG. 29, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment.
  • the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 will be mainly described below.
  • FIG. 39 is a diagram for explaining the processing executed by the determination unit 38 in the eighth embodiment.
  • the determining portion 38 is formed from the peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the upper portion of the outline 60, along the straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak 61a and the second curved portion 64b of the peak 61b.
  • a straight line 212 is determined.
  • the determination unit 38 determines a first tangent line 66a at a first point on the first curved portion 63a of the peak portion 61a and a second point on the second curved portion 64a.
  • the angle ⁇ 1 formed by the second tangent line 68a (the angle formed by the first tangent line 66a and the second tangent line 68a and facing the vertex 62a) is specified. Further, the determination unit 38 determines an angle ⁇ 2 formed by a first tangent line 66b at a third point on the first curved portion 63a and a second tangent line 68b at a fourth point on the second curved portion 64a. Identify. Further, the determining unit 38 determines an angle ⁇ 3 between the first tangent line 66c at the fifth point on the first curved portion 63a and the second tangent line 68c at the sixth point on the second curved portion 64a. Identify.
  • the determining unit 38 determines the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a to a plurality of angles of the first curved portion 63a.
  • a plurality of the first tangents and the plurality of second tangents of the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • a plurality of tangent lines can be generated on the peak portion 61a, and the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a also has various sizes. . It can be said that the smallest angle among these angles of various magnitudes reflects the degree of inclination of the peak portion 61a well. Therefore, the determination unit 38 identifies the first tangent line 66c and the second tangent line 68c that form the smallest angle (for example, ⁇ 3 in FIG. 39) among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . A straight line 210 along the second curved portion 64a is determined.
  • the determining portion 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b. A plurality of angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the determining unit 38 identifies the first tangent line 67c and the second tangent line 69c that form the smallest angle (for example, ⁇ 3 in FIG. 39) among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . It is determined as a straight line 212 along the curved portion 64b.
  • the number of angles formed by the first tangent lines at points on the first curved portions 63a and 63b and the second tangent lines at points on the second curved portions 64a and 64b is not particularly limited. However, in order to determine a straight line along the second curved portions 64a and 64b that satisfactorily reflects the degree of inclination of the peak portions 61a and 61b, various combinations of the first tangent line and the second tangent line must be varied. , it is preferable to increase the number of specified angles as much as possible.
  • the determining unit 38 sets points at predetermined intervals on each of the first curved portions 63a and 63b and the second curved portions 64a and 64b, and creates straight lines connecting pixels corresponding to adjacent points as first tangent lines and second curved lines. Making two tangents may be performed for combinations of adjacent points, and the angles formed by the first tangents and the second tangents may be specified for the combinations of the first tangents and the second tangents that have been performed.
  • FIG. 40 is a diagram for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the eighth embodiment.
  • the calculation unit 34 calculates a straight line that passes through the uppermost point 222a in the extracted image 51 of the peak portion 61a and the uppermost point 222b in the extracted image 51 of the peak portion 61b. , as the reference straight line 220 .
  • the points 222a and 222b can be specified, for example, by moving the horizontal line in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above and specifying the points 222a and 222b where the horizontal line first touches the peaks 61a and 61b. good.
  • the points 222a and 222b may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the points 222a and 222b are identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • points 222a and 222b that are the shortest from the upper edge of the extracted image 51 among the peaks 61a and 61b may be set.
  • the calculator 34 calculates the angle ⁇ 1 formed by the straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak portion 61a and the reference straight line 220. Further, the calculation unit 34 calculates an angle ⁇ 2 formed by a straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b and the reference straight line 220 .
  • the angle .zeta.1 is the angle of the angle facing the ridge 61a among a plurality of angles formed by the intersection of the straight line 210 and the reference straight line 220
  • the angle .zeta.2 is the angle of the intersection of the straight line 212 and the reference straight line 220, for example. It is defined as the angle of the corner facing the peak portion 61b among the plurality of corners formed by the above.
  • the angle ⁇ 1 calculated by the calculator 34 is an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61a
  • the angle ⁇ 2 is an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61b.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34. Body condition scores, for example, are assessed as meatiness.
  • FIG. 41(a) and 41(b) show beef meat, angles ⁇ 1 and ⁇ 2 formed by straight lines 210 and 212 along the second curved portions 64a and 64b of the peaks 61a and 61b and the reference straight line 220.
  • FIG. 41(b) shows a contour line 60 of a beefier cow than that of FIG. 41(a).
  • the thicker the peaks 61a and 61b corresponding to the waist angle the more rounded the straight lines 210 and 212 and the reference straight line 220 are.
  • the angles .zeta.1 and .zeta.2 between the two become large. From this, it is considered that obtaining the angles .zeta.1 and .zeta.2 makes it possible to evaluate the meatiness of the beef.
  • FIG. 42 shows the experimental results of investigating the correlation between the body condition score and the average values of the angles .zeta.1 and .zeta.2.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 42 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis (y-axis) is the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • a plurality of black circles in FIG. 42 indicate one dairy cow tested, and a dotted straight line indicates an approximation straight line (regression straight line). As shown in FIG. 42, the larger the average value of the angles .zeta.1 and .zeta.2, the higher the body condition score.
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 using the score information in which the angle and the body condition score are associated, which is stored in the storage unit 20, for example.
  • the score information stored in the storage unit 20 can be, for example, the values corresponding to the angles .zeta.1 and .zeta.2 in the angle column in Table 1.
  • step S30 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the process proceeds to step S31.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S31 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S33 the determination unit 38 of the control unit 22 determines straight lines 210, 212 along the second curved portions 64a, 64b of the two peaks 61a, 61b present on both left and right sides of the contour line 60. do.
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a at the peak portion 61a. , a plurality of first tangents to the first curved portion 63a and a plurality of second tangents to the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b is set to a plurality of tangents of the first curved portion 63b.
  • a plurality of tangent lines and a plurality of second tangent lines of the second curved portion 64b are specified with different combinations.
  • step S34 the calculation unit 34 of the control unit 22 calculates a reference straight line 220 passing through the straight line 210 determined in step S33 and points 222a and 222b located at the uppermost positions in the extracted image 51 of the peaks 61a and 61b. , is calculated (see FIG. 40).
  • the calculator 34 also calculates an angle ⁇ 2 formed between the straight line 212 determined in step S33 and the reference straight line 220 (see FIG. 40).
  • step S35 the evaluation unit 36 of the control unit 22 determines the average value of the angles .zeta.1 and .zeta.2 calculated in step S34, and the score information stored in the storage unit 20. Evaluate the meatiness (body condition score) of the dog.
  • step S36 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S35 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determination unit 38 determines straight lines 210 and 212 along the second curved portions 64a and 64b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60 (see FIG. 39).
  • the calculator 34 calculates an angle ⁇ 1 formed between the straight line 210 and the reference straight line 220 and an angle ⁇ 2 formed between the straight line 212 and the reference straight line 220 (see FIG. 40).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 . Even in this case, as in the first embodiment, since the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can. In addition, by evaluating beef meat from the angles ⁇ 1 and ⁇ 2, the beef meat can be evaluated satisfactorily without performing processing such as normalization. Furthermore, since the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed. Furthermore, since the beef meatiness is evaluated using the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position taken from almost directly behind, a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determination unit 38 draws a first tangent line drawn from a point on the first curved portion 63a and a second tangent line drawn from a point on the second curved portion 64a.
  • a plurality of angles between the first tangent lines of the first curved portion 63a and the second tangent lines of the second curved portion 64a are specified in different combinations.
  • the second tangent line 68c that forms the smallest angle among the specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the determining unit 38 determines the angle formed by the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63b and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64b to a plurality of the first curved portions 63b. and a plurality of second tangents of the second curved portion 64b are specified in different combinations, and the smallest angle is formed among the plurality of specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • a second tangent line 69c is determined as a straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b.
  • the two straight lines 210 and 212 determined in this way well reflect the degree of inclination of the crests 61a and 61b, using the angles .zeta.1 and .zeta.2 formed by the straight lines 210 and 212 and the reference straight line 220, By evaluating the meatiness of the beef, the meatiness of the beef can be evaluated with high accuracy.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34. As shown in FIG. 42, there is a high correlation between the average values of the angles .zeta.1 and .zeta.2 and the body condition score. Therefore, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef by evaluating the meatiness of the beef from the average value of the angles .zeta.1 and .zeta.2.
  • the evaluation unit 36 may evaluate the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from only the angle ⁇ 1 or only from the angle ⁇ 2.
  • the correlation between the body condition score and the angle ⁇ 1 and the correlation between the body condition score and the angle ⁇ 2 were investigated by a method similar to the experiment shown in FIG. R2 was 0.725, and the coefficient of determination R2 in the approximation straight line when only the angle ⁇ 2 was used was 0.688. Therefore, even when the beef meat is evaluated from the angle .zeta.1 or the angle .zeta.2, the beef meat can be evaluated with high accuracy. As shown in FIG. 42, when evaluating beef meat from the average value of angles ⁇ 1 and ⁇ 2, the coefficient of determination R2 was 0.766.
  • the eighth embodiment is preferably a value obtained from the angles .zeta.1 and .zeta.2.
  • the average value of the angles .zeta.1 and .zeta.2 is used, but other cases such as the sum of the angles .zeta.1 and .zeta.2 may be used.
  • FIGS. 43(a) to 44(b) are diagrams for explaining another method of determining the straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak portion 61a. Although illustration is omitted, the straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b can also be determined by a method similar to the method shown in FIGS. 43(a) to 44(b). .
  • the determination unit 38 identifies the uppermost point 91 of the contour line 60 and the vertex 62 a that is the substantially central point of the mountain portion 61 a , and determines the uppermost point 91 and A distance L from the vertex 62a is specified.
  • the highest point 91 is the portion corresponding to the cow's ridge.
  • the uppermost point 91 may be identified, for example, by moving the horizontal line in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above and identifying the point at which the horizontal line first touches the contour line 60 as the uppermost point 91 .
  • the highest point 91 may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the highest point 91 is identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • a point on the outline 60 that is the shortest from the upper edge of the extracted image 51 may be set as the highest point 91 .
  • the determination unit 38 calculates two values (L ⁇ R) obtained by multiplying the specified interval L by different coefficients R (for example, R is a value between 1.2 and 1.4), and uses the calculated values as the radius. , and two different radius circles 214a, 214b centered at the highest point 91 are identified. Then, the determination unit 38 specifies points 216a and 216b where the circles 214a and 214b intersect the second curved portion 64a of the peak portion 61a, and determines a straight line passing through the points 216a and 216b as a straight line along the second curved portion 64a. 210.
  • the determining unit 38 determines an approximate straight line obtained from two points 216a and 216b where two circles 214a and 214b centered at the highest point 91 of the outline 60 intersect the second curved portion 64a of the peak portion 61a. , may be determined as a straight line 210 along the second curved portion 64a. In this case, straight line 210 can be determined by simple processing.
  • the determining unit 38 sets the radius to a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient R (for example, R is a value between 1.2 and 1.4), and sets the highest point 91 to Identify three different radius circles 214a, 214b, 214c to center.
  • R is a value between 1.2 and 1.4
  • the determination unit 38 specifies points 216a, 216b, and 216c where the circles 214a, 214b, and 214c intersect the second curved portion 64a of the peak portion 61a, and approximates straight lines ( A regression line) is obtained, and this approximation line is determined as a straight line 210 along the second curved portion 64a.
  • the determination unit 38 determines the three circles 214a, 214b, and 214c centered at the highest point 91 of the outline 60 from three points 216a, 216b, and 216c at which the second curved portion 64a of the peak portion 61a intersects.
  • the obtained approximate straight line may be determined as the straight line 210 along the second curved portion 64a.
  • the determining unit 38 sets a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient S (for example, S is a value between 0.2 and 0.5) as the radius, and Two different radius circles 214a, 214b centered on vertex 62a are identified. Then, the determining unit 38 specifies points 216a and 216b where the circles 214a and 214b intersect the second curved portion 64a of the peak portion 61a, and determines a straight line passing through the points 216a and 216b as a straight line along the second curved portion 64a. 210.
  • S is a value between 0.2 and 0.5
  • the determination unit 38 determines the approximate straight line obtained from the two points 216a and 216b at which the two circles 214a and 214b centered on the vertex 62a of the peak 61a intersect the second curved portion 64a of the peak 61a.
  • a straight line 210 along the second curved portion 64a may be determined.
  • straight line 210 can be determined by simple processing.
  • the determining unit 38 sets a value obtained by multiplying the interval L by a mutually different coefficient S (for example, S is a value between 0.2 and 0.5) as the radius, and Three circles 214a, 214b, 214c of different radii centered on vertex 62a are identified.
  • S is a value between 0.2 and 0.5
  • the determination unit 38 specifies points 216a, 216b, and 216c where the circles 214a, 214b, and 214c intersect the second curved portion 64a of the peak portion 61a, and approximates straight lines ( A regression line) is obtained, and this approximation line is determined as a straight line 210 along the second curved portion 64a.
  • the determination unit 38 finds three points 216a, 216b, and 216c at which three circles 214a, 214b, and 214c centered on the vertex 62a of the peak 61a intersect the second curved portion 64a of the peak 61a.
  • the approximate straight line may be determined as straight line 210 along second curved portion 64a.
  • the number of circles specified by the determination unit 38 is not particularly limited. In order to obtain a straight line along 64a, it is preferable to specify as many circles as possible. In addition, in order to obtain a straight line along the second curved portion 64a that satisfactorily reflects the degree of inclination of the peak portion 61a, a plurality of points at which a plurality of circles intersect the second curved portion 64a are set on the XY coordinates. After excluding points where the amount of change in the position of the adjacent points is large, the approximate straight line obtained by the least squares method from the remaining points may be determined as the straight line 210 along the second curved portion 64a. .
  • the determination unit 38 forms a plurality of circles with different radii centered on the highest point 91 of the contour line 60 or the apex 62a of the peak 61a.
  • An approximate straight line obtained from a plurality of points intersecting the second curved portion 64a may be determined as the straight line 210 along the second curved portion 64a.
  • the determination unit 38 is a point where a circle centered on the highest point 91 of the outline 60 or the apex 62a of the mountain portion 61a intersects the second curved portion 64a of the mountain portion 61a. and the tangent line at this point may be determined as a straight line 210 along the second curved portion 64a.
  • the straight line 210 can be determined while reducing the processing load of the evaluation device 100 compared to the case of determining using a plurality of circles.
  • the straight line 210 can be determined using a plurality of circles. It is possible to determine straight line 210 that better reflects the degree of inclination of mountain portion 61a than when determining using one circle.
  • the distance L between the highest point 91 of the contour line 60 and the vertex 62a of the peak 61a is used as a reference, and the value obtained by multiplying the distance L by the coefficients R and S is the radius.
  • the distance between the highest point 91 of the contour 60 and the lowest point of the contour 60 may be used as a reference, and a circle having a radius obtained by multiplying this distance by a coefficient may be used.
  • the coefficients in this case have different values from the coefficients R and S when the interval L is used.
  • FIG. 45(a) to 45(c) are diagrams showing other examples of the reference straight line 220.
  • FIG. 45(a) the reference straight line 220 is a straight line passing through the uppermost points 222a and 222b in the extracted image 51 of the peaks 61a and 61b.
  • Other cases may be used as long as they are straight lines extending in the direction in which 61b are arranged.
  • the reference straight line 220 is a straight line that passes through a vertex 62a that is approximately the center point of the peak portion 61a and a vertex 62b that is approximately the center point of the peak portion 61b. may be the case.
  • FIG. 45(a) the reference straight line 220 is a straight line that passes through a vertex 62a that is approximately the center point of the peak portion 61a and a vertex 62b that is approximately the center point of the peak portion 61b.
  • the reference straight line 220 is defined by a point where a plurality of circles with different radii centering on the highest point 91 of the outline 60 intersect the peaks 61a and 61b (points represented by black triangles). ) by the method of least squares (regression line).
  • the circle used in this method is a value obtained by multiplying the distance L (see FIG. 43(a)) between the highest point 91 of the outline 60 and the vertex 62a of the peak 61a by a coefficient in the range of 0.5 to 1.25, for example. may be used as the radius. Note that instead of the interval L, the interval between the highest point 91 of the contour 60 and the lowest point of the contour 60 may be used.
  • the reference straight line 220 may be an approximate straight line obtained from a plurality of points where one circle centered at the highest point 91 intersects the peaks 61a and 61b. As shown in FIG. 45C, the reference straight line 220 may be a horizontal line extending horizontally within the extracted image 51 .
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the ninth embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the ninth embodiment is the same as that of the sixth embodiment shown in FIG. 29, but the processing executed by the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment. In the following, the processing performed by the calculation unit 34 will be mainly described.
  • FIG. 46 is a diagram for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the ninth embodiment.
  • the calculation unit 34 calculates a straight line that passes through the uppermost point 222a in the extracted image 51 of the peak portion 61a and the uppermost point 222b in the extracted image 51 of the peak portion 61b. , as the reference straight line 220 .
  • the points 222a and 222b can be specified, for example, by moving the horizontal line in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above and specifying the points 222a and 222b where the horizontal line first touches the peaks 61a and 61b. good.
  • the points 222a and 222b may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the points 222a and 222b are identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • points 222a and 222b that are the shortest from the upper edge of the extracted image 51 among the peaks 61a and 61b may be set.
  • the calculation unit 34 calculates the angle ⁇ 1 formed between the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a and the reference straight line 220. Further, the calculator 34 calculates an angle ⁇ 2 formed between the straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b and the reference straight line 220 .
  • the angle ⁇ 1 is, for example, the angle of the corner that opens toward the highest point 91 of the outline 60 among the plurality of corners formed by the intersection of the straight line 110 and the reference straight line 220 . The same is true for the angle ⁇ 2.
  • the angle ⁇ 1 calculated by the calculator 34 is an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61a
  • the angle ⁇ 2 is an index value indicating the degree of inclination of the peak portion 61b.
  • the calculation unit 34 calculates the angle of the angle formed above the reference straight line 220 and different from the angle ⁇ 1 among the plurality of angles formed by the intersection of the straight line 110 and the reference straight line 220. can be calculated instead.
  • the angle of this angle is 180- ⁇ 1. The same is true for the angle ⁇ 2.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34. Body condition scores, for example, are assessed as meatiness.
  • FIG. 47(a) and 47(b) show beef meat, angles ⁇ 1 and ⁇ 2 formed by straight lines 110 and 112 along the first curved portions 63a and 63b of the peaks 61a and 61b and the reference straight line 220.
  • FIG. 47(b) shows an outline 60 of a cow with more flesh than the cow in FIG. 47(a).
  • FIGS. 47(a) and 47(b) the thicker the peaks 61a and 61b corresponding to the waist angle, the more rounded the straight lines 110 and 112 and the reference straight line 220 are.
  • the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 formed by the two become large. From this, it is considered that obtaining the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 makes it possible to evaluate the meatiness of the beef.
  • FIG. 48 shows the experimental results of examining the correlation between the body condition score and the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 48 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis (y-axis) is the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • a plurality of black circles in FIG. 49 indicate one dairy cow tested, and a dotted straight line indicates an approximate straight line (regression straight line).
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 using, for example, score information in which angles and body condition scores are associated and stored in the storage unit 20 .
  • score information stored in the storage unit 20 for example, the angle column in Table 1 may be changed to values corresponding to the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • the score information stored in the storage unit 20 may be other cases as long as it is information in which the angle and the body condition score are associated.
  • step S30 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the process proceeds to step S31.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S31 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S33 the determination unit 38 of the control unit 22 determines straight lines 110 and 112 along the first curved portions 63a and 63b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60. do.
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a at the peak portion 61a. , a plurality of first tangents to the first curved portion 63a and a plurality of second tangents to the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • the first tangent line 66c and the second tangent line 68c that form the smallest angle among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . see FIG. 30.
  • the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b is defined by a plurality of tangents of the first curved portion 63b.
  • a plurality of tangent lines and a plurality of second tangent lines of the second curved portion 64b are specified with different combinations.
  • the first tangent line 67c and the second tangent line 69c that form the smallest angle among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . see FIG. 30).
  • step S34 the calculation unit 34 of the control unit 22 calculates the reference straight line 220 passing through the straight line 110 determined in step S33 and the uppermost points 222a and 222b in the extracted image 51 of the peaks 61a and 61b. , is calculated (see FIG. 46). Further, the calculator 34 calculates an angle ⁇ 2 formed between the straight line 112 determined in step S33 and the reference straight line 220 (see FIG. 46).
  • step S35 the evaluation unit 36 of the control unit 22 determines the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated in step S34 and the score information stored in the storage unit 20. Evaluate the meatiness (body condition score) of the dog.
  • step S36 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S35 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determination unit 38 determines straight lines 110 and 112 along the first curved portions 63a and 63b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60 (see FIG. 30).
  • the calculation unit 34 calculates an angle ⁇ 1 formed between the straight line 110 determined by the determination unit 38 and the reference straight line 220, and an angle ⁇ 2 formed between the straight line 112 determined by the determination unit 38 and the reference straight line 220 (see FIG. 46).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 . Even in this case, as in the first embodiment, since the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can. In addition, by evaluating beef meat from angles ⁇ 1 and ⁇ 2, beef meat can be evaluated favorably without performing processing such as normalization. Furthermore, since the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed. Furthermore, since the beef meatiness is evaluated using the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position taken from almost directly behind, a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63a and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64a.
  • a plurality of first tangent lines to the first curved portion 63a and a plurality of second tangent lines to the second curved portion 64a are specified while different combinations are made. Then, the first tangent line 66c that forms the smallest angle among the specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the determining unit 38 determines the angle formed by the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63b and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64b to a plurality of the first curved portions 63b. and a plurality of second tangents of the second curved portion 64b are specified in different combinations, and the smallest angle is formed among the plurality of specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • One tangent line 67c is determined as a straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b.
  • the two straight lines 110 and 112 determined in this manner well reflect the degree of inclination of the peaks 61a and 61b, using the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 formed by the straight lines 110 and 112 and the reference straight line 220, By evaluating the meatiness of the beef, the meatiness of the beef can be evaluated with high accuracy.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 .
  • the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 and the body condition score are highly correlated as shown in FIG. Therefore, by evaluating the meatiness of the beef from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • the evaluation unit 36 may evaluate the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from only the angle ⁇ 1 or only from the angle ⁇ 2.
  • the correlation between the body condition score and the angle ⁇ 1 and the correlation between the body condition score and the angle ⁇ 2 were investigated by a method similar to the experiment shown in FIG. R2 was 0.717, and the coefficient of determination R2 in the approximate straight line when only the angle ⁇ 2 was used was 0.786. Therefore, even when the meatiness of the beef is evaluated from the angle ⁇ 1 or the angle ⁇ 2, the meatiness of the beef can be evaluated with high accuracy.
  • the coefficient of determination R2 was 0.806.
  • the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 is used, but other cases such as using the total value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 may be used.
  • the straight line 110 along the first curved portion 63a of the peak portion 61a and the straight line 112 along the first curved portion 63b of the peak portion 61b are the same as those shown in FIG. You may determine by the method shown to FIG.36(b) from (a). Also, the reference straight line 220 may be determined by the method shown in FIGS. 45(a) to 45(c) of the eighth embodiment.
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the tenth embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the tenth embodiment is the same as that of the sixth embodiment shown in FIG. 29, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment. Since the processing executed by the determination unit 38 is the same as that of the eighth embodiment shown in FIG. 39, the description thereof is omitted here. In the following, the processing performed by the calculation unit 34 will be mainly described.
  • FIG. 49 is a diagram for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the tenth embodiment.
  • the calculator 34 calculates an angle ⁇ between a straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak portion 61a and a straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b. do.
  • the angle ⁇ is, for example, the angle of the corner formed so as to sandwich the mountain portions 61a and 61b among the plurality of corners formed by the intersection of the straight line 210 and the straight line 212 .
  • the angle ⁇ is negative when the intersection of the straight lines 210 and 212 is formed below the peaks 61a and 61b. Conversely, as shown in FIG.
  • the angle ⁇ is positive when the intersection of the straight lines 210 and 212 is formed above the peaks 61a and 61b.
  • the angle ⁇ calculated by the calculator 34 is an index value indicating the degree of inclination of the peaks 61a and 61b.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ calculated by the calculation unit 34 .
  • Body condition scores for example, are assessed as meatiness.
  • FIGS. 50(a) and 50(b) show beef meat and a straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak portion 61a and a straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b. It is a figure which shows the relationship between angle (theta) and.
  • FIG. 50(b) shows an outline 60 of a cow with more meat than the cow in FIG. 50(a). As shown in FIGS. 50(a) and 50(b), the thicker the peaks 61a and 61b corresponding to the waist angle, the more rounded the shape.
  • the angle ⁇ formed by the straight line 210 and the straight line 212 takes a large negative value when the thickness is poor, and takes a large positive value when the thickness is good. From this, it is considered that obtaining the angle ⁇ makes it possible to evaluate the meatiness of the beef.
  • FIG. 51 shows the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the angle ⁇ .
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 51 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis (y-axis) is the angle ⁇ .
  • a plurality of black circles in FIG. 51 indicate one dairy cow tested, and a dotted straight line indicates an approximation straight line (regression straight line).
  • the evaluation unit 36 can accurately evaluate the meatiness of the beef by evaluating the meatiness of the beef from the angle ⁇ .
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the angle ⁇ using, for example, the score information associated with the angle and the body condition score stored in the storage unit 20 .
  • the score information stored in the storage unit 20 can be, for example, the angle column in Table 1 changed to a value corresponding to the above angle ⁇ .
  • step S30 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the process proceeds to step S31.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S31 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S33 the determination unit 38 of the control unit 22 determines straight lines 210, 212 along the second curved portions 64a, 64b of the two peaks 61a, 61b present on the left and right sides of the contour line 60. do.
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line at a point on the first curved portion 63a and the second tangent line at a point on the second curved portion 64a at the peak portion 61a. , a plurality of first tangents to the first curved portion 63a and a plurality of second tangents to the second curved portion 64a are specified while different combinations are made.
  • the first tangent line 66c and the second tangent line 68c that form the smallest angle among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . See FIG. 39.
  • the angle formed by the first tangent line at a point on the first curved portion 63b and the second tangent line at a point on the second curved portion 64b is defined by a plurality of tangents of the first curved portion 63b.
  • a plurality of tangent lines and a plurality of second tangent lines of the second curved portion 64b are specified with different combinations.
  • the first tangent line 67c and the second tangent line 69c that form the smallest angle among the identified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . See FIG. 39).
  • step S34 the calculator 34 of the controller 22 calculates the angle ⁇ between the straight lines 210 and 212 determined in step S33 (see FIG. 49).
  • step S35 the evaluation unit 36 of the control unit 22 calculates the beef meatiness (body condition score ).
  • step S36 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S35 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determination unit 38 determines straight lines 210 and 212 along the second curved portions 64a and 64b of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the contour line 60 (see FIG. 39).
  • the calculation unit 34 calculates the angle ⁇ formed by the straight line 210 and the straight line 212 determined by the determination unit 38 (see FIG. 49).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ calculated by the calculation unit 34 .
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can.
  • the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed.
  • a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determination unit 38 determines the angle between the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63a and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64a, A plurality of points are specified with different positions, and the second tangent line 68c forming the smallest angle among the specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, . . . 210. Similarly, the determination unit 38 determines the angle formed by the first tangent line drawn from the point on the first curved portion 63b and the second tangent line drawn from the point on the second curved portion 64b while varying the positions of the points. A plurality of specified angles ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, .
  • the angle ⁇ formed by the straight lines 210 and 212 is High correlation with condition score. Therefore, by evaluating the meatiness of the beef from the angle ⁇ , it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • the straight line 210 along the second curved portion 64a of the peak portion 61a and the straight line 212 along the second curved portion 64b of the peak portion 61b are the same as those shown in FIG. 43 of the eighth embodiment. You may determine by the method shown to FIG.44(b) from (a).
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the eleventh embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the eleventh embodiment is the same as that of the sixth embodiment shown in FIG. 29, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment.
  • the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 will be mainly described below.
  • FIG. 52 is a diagram for explaining the processing executed by the determination unit 38 in the eleventh embodiment.
  • the determination unit 38 determines a point 403a on a first curved portion 63a of one of the peaks 61a and 61b existing on both left and right sides of the outline 60 and a second curve. Determine point 404a on portion 64a.
  • the determining unit 38 draws a horizontal line 420 extending in the left-right direction (horizontal direction) in the extracted image 51 (captured image 50) from above the peak 61a toward the peak 61a, and first A point contacting the peak portion 61a is determined as a point 403a on the first curved portion 63a.
  • the determination unit 38 draws a vertical line 422a extending in the up-down direction (vertical direction) in the extracted image 51 (captured image 50) from the left side of the peak portion 61a toward the peak portion 61a so that the vertical line 422a first approaches the peak portion 61a.
  • a point of contact is determined as a point 404a on the second curved portion 64a.
  • the determination unit 38 determines the point 403a that projects most upward in the first curved portion 63a, and the point 403a that projects most laterally in the second curved portion 64a.
  • a point is determined as point 404a.
  • the determining portion 38 determines a point on the first curved portion 63b of the peak portion 61b.
  • a point 403b and a point 404b on the second curved portion 64b may be determined.
  • the determining unit 38 determines a point 403b on the first curved portion 63b as a point that first touches the mountain portion 61b when the horizontal line 420 approaches the mountain portion 61b from above the mountain portion 61b.
  • a vertical line 422b extending in a direction (vertical direction) can be drawn from the right side of the peak portion 61b toward the peak portion 61b, and the point that first touches the peak portion 61b can be determined as a point 404b on the second curved portion 64b. .
  • FIGS. 53(a) and 53(b) are diagrams for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the eleventh embodiment.
  • the calculation unit 34 identifies a point 406a at which a straight line 424a passing through the middle point 405a of a line segment 410a connecting points 403a and 404a and perpendicular to the line segment 410a intersects the crest 61a. do.
  • the calculator 34 calculates an angle ⁇ 1 formed by a line segment 412a connecting the points 403a and 406a and a line segment 414a connecting the points 404a and 406a.
  • the angle ⁇ 1 calculated by the calculator 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the mountain portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ 1 calculated by the calculation unit 34 .
  • Body condition scores for example, are assessed as meatiness.
  • the calculating unit 34 A straight line 424b passing through the middle point 405b of the line segment 410b connecting the points 403b and 404b and perpendicular to the line segment 410b intersects the crest 61b to specify a point 406b. Then, the calculator 34 calculates an angle ⁇ 2 formed by a line segment 412b connecting the points 403b and 406b and a line segment 414b connecting the points 404b and 406b.
  • the angle ⁇ 2 calculated by the calculator 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the mountain portion 61b.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 .
  • the determining portion 38 determines the point 403b on the first curved portion 63b of the peak portion 61b and the second curved portion.
  • the calculator 34 may calculate both the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 and calculate the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • the evaluation unit 36 may evaluate meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 .
  • FIGS. 54(a) to 54(c) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and the angle ⁇ 1 calculated by the calculator 34.
  • FIG. FIG. 54(a) shows the outline 60 of a lean cow
  • FIG. 54(b) shows the outline 60 of a fatter (more fleshy) cow than the cow in FIG. 54(a).
  • 54(c) shows an outline 60 of a cow that is fatter (more meaty) than the cow in FIG. 54(b).
  • FIG. 55 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score, the angle ⁇ 1, the angle ⁇ 2, and the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculator .
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 55 is the body condition score evaluated by experts, and the vertical axis is the angle.
  • a plurality of black circles in FIG. 55 show the results for each dairy cow when the angle ⁇ 1 is used, and the dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black squares indicate the results for each dairy cow when the angle ⁇ 2 is used, and the dashed-dotted straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black triangles indicate the results for each dairy cow when using the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2, and the dashed straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • the smaller the angle the higher the body condition score regardless of whether the angle ⁇ 1, the angle ⁇ 2, or the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 is used.
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score using, for example, score information in which the angle and the body condition score are associated and stored in the storage unit 20 .
  • the angle column in Table 1 can be changed to values corresponding to the above-described angle ⁇ 1, angle ⁇ 2, and the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2.
  • the score information stored in the storage unit 20 may be other cases as long as it is information in which the angle and the body condition score are associated.
  • FIG. 56 The processing in FIG. 56 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • FIG. 56 The processing in FIG. 56 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100.
  • step S40 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the process proceeds to step S41.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • step S42 the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S41 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S43 the determination unit 38 of the control unit 22 determines a point 403a on the first curved portion 63a and a point 404a on the second curved portion 64a of the peak portion 61a in the eleventh embodiment.
  • the determining unit 38 moves the horizontal line 420 from above the mountain portion 61a toward the mountain portion 61a, and determines the first point of contact with the mountain portion 61a as the point 403a on the first curved portion 63a, and the vertical line 422a as the point 403a on the mountain portion.
  • a point 404a on the second curved portion 64a is determined as a point that first comes into contact with the peak portion 61a when approaching the peak portion 61a from the left side of the portion 61a (see FIG. 52).
  • step S44 the calculation unit 34 of the control unit 22 first calculates a point 406a at which a straight line 424a perpendicular to the line segment 410a passing through the middle point 405a of the line segment 410a connecting the points 403a and 404a intersects the crest 61a. identify. Then, the calculator 34 calculates an angle ⁇ 1 formed by a line segment 412a connecting the points 403a and 406a and a line segment 414a connecting the points 404a and 406a (see FIG. 53(a)).
  • step S45 the evaluation unit 36 of the control unit 22 calculates the meatiness of the beef (body condition score ).
  • step S46 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S45 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the image acquisition unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determination unit 38 determines a point 403a (first point) on the first curved portion 63a of the peak 61a of the two peaks 61a and 61b present on the left and right sides of the outline 60, and a second curve.
  • a point 404a (second point) on portion 64a is determined (see FIG. 52).
  • the calculation unit 34 calculates a point 406a (third point ).
  • the calculation unit 34 calculates an angle ⁇ 1 formed by a line segment 412a (third line segment) connecting the points 403a and 406a and a line segment 414a (fourth line segment) connecting the points 404a and 406a. (See FIG. 53(a)).
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ 1 calculated by the calculation unit 34 . Even in this case, as in the first embodiment, since the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can. In addition, by evaluating beef meat from the angle ⁇ 1, beef meat can be evaluated favorably without performing processing such as normalization.
  • control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed. Furthermore, since the beef meatiness is evaluated using the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position taken from almost directly behind, a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determination unit 38 determines the uppermost protruding point of the first curved portion 63a of the peak portion 61a as the point 403a on the first curved portion 63a. and decide. Further, the point of the second curved portion 64a of the peak portion 61a that protrudes most outwardly is determined as a point 404a on the second curved portion 64a.
  • the angle ⁇ 1 calculated using such points 403a and 404a has a high correlation with the body condition score as shown in FIG. Therefore, by using the angle ⁇ 1 to evaluate beef meatiness, it is possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • the determination unit 38 moves the horizontal line 420 closer to the peak 61a from above the peak 61a so that the first contact point is on the first curved portion 63a. Determine the point 403a. Further, the determination unit 38 determines a point 404a on the second curved portion 64a that first touches the vertical line 422a from the side of the peak portion 61a toward the peak portion 61a. As a result, the points of the first curved portion 63a that protrude most upwards are set to the points 403a, and the points that protrude most outwardly of the second curved portions 64a are set to the points 404a. It can be done by
  • the determination unit 38 determines the point 403b (the first point) and a point 404b (second point) on the second curved portion 64b (see FIG. 5).
  • the calculating unit 34 calculates a point 406b (third point ) is specified, and the angle ⁇ 2 formed by a line segment 412b (third line segment) connecting points 403b and 406b and a line segment 414b (fourth line segment) connecting points 404b and 406b is calculated. Good (see FIG. 53(b)).
  • the evaluation unit 36 may evaluate meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the angle ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 . Even in this case, the same effect can be obtained as in the case of evaluating beef meat from the angle ⁇ 1.
  • the determination unit 38 determines points 403a and 403b (first points) and points 404a, 404b (second points) on the second curve portions 64a, 64b (see FIG. 52).
  • the calculator 34 may calculate an average value of an angle ⁇ 1 formed between the line segments 412a and 414a at the peak portion 61a and an angle ⁇ 2 formed between the line segments 412b and 414b at the peak portion 61b.
  • the evaluation unit 36 may evaluate meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 calculated by the calculation unit 34 .
  • the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 has a high coefficient of determination R2 , which indicates the correlation with the body condition score, as described with reference to FIG. Therefore, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • R2 coefficient of determination
  • the evaluation unit 36 obtains the body condition score from at least two of the angle ⁇ 1, the angle ⁇ 2, and the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2, and calculates the average value of the calculated body condition scores. may be evaluated.
  • the user can appropriately select whether to use the angle ⁇ 1, the angle ⁇ 2, or the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 when evaluating the meatiness of the beef.
  • FIGS. 57(a) to 57(c) are diagrams showing other determination methods by the determination unit 38.
  • FIG. 57(a) a portion of the second curved portion 64a of the peak portion 61a is parallel to the vertical line 422a, and the point where the vertical line 422a first contacts the second curved portion 64a is a point. range 426 instead.
  • the determination unit 38 determines the center point of the range 426 as the point 404a. The same applies to points 403a, 403b, and 404b.
  • the first curved portion 63a of the peak portion 61a may continue to rise from the vertex 62a toward the highest point 91 without forming a recess.
  • the determination unit 38 determines the point of inflection on the vertex 62a side of the outline 60, which is the point closest to the spine of the cow in the first curved portion 63a, as the point 403a. The same applies to point 403b.
  • the second curved portion 64a of the peak portion 61a may continue to descend downward from the vertex 62a without forming a recess.
  • the determination unit 38 determines a point 404a as a boundary point between the hip angle and the abdomen, which is the most ventral point of the second curved portion 64a. The same is true for point 404b.
  • the determining unit 38 determines the point 403a that projects the most upward in the first curved portion 63a, A point projecting to the side is determined as a point 404a. Therefore, similarly to the eleventh embodiment, it is possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the twelfth embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the twelfth embodiment is the same as in FIG. 29 of the sixth embodiment, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment. Since the processing executed by the determination unit 38 is the same as that of FIG. 52 of the first embodiment, the description is omitted here. In the following, the processing performed by the calculation unit 34 will be mainly described.
  • FIGS. 58(a) and 58(b) are diagrams for explaining the processing executed by the calculation unit 34 in the twelfth embodiment.
  • the calculating unit 34 determines the point 403a and Calculate the length X1a of the line segment 410a connecting the point 404a, the length X2a of the line segment 416a connecting the midpoint 405a and the point 406a, or the length ratio (X1a/X2a) of the length X1a to the length X2a.
  • the length X1a, the length X2a, and the length ratio (X1a/X2a) calculated by the calculator 34 are one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the length X1a, the length X2a, or the length ratio (X1a/X2a) calculated by the calculation unit 34.
  • the calculation unit 34 Length X1b of line segment 410b connecting point 403b and point 404b, length X2b of line segment 416b connecting midpoint 405b and point 406b, or length ratio of length X1b to length X2b (X1b/X2b) Calculate The length X1b, the length X2b, and the length ratio (X1b/X2b) calculated by the calculator 34 are one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61b.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the length X1b, the length X2b, or the length ratio (X1b/X2b) calculated by the calculation unit 34.
  • the determination unit 38 determines a point 403a on the first curved portion 63a of the peak portion 61a and a point 404a on the second curved portion 64a, and a point 403b on the first curved portion 63b of the peak portion 61b and the second curved portion.
  • the calculation unit 34 calculates the average value of the lengths X1a and X1b, the average value of the lengths X2a and X2b, or the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio (X1b/X2b) may be calculated.
  • the evaluation unit 36 calculates the average value of the lengths X1a and X1b calculated by the calculation unit 34, the average value of the lengths X2a and X2b, or the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio ( From the average value of X1b/X2b), the meatiness of the cow captured in the captured image 50 may be evaluated.
  • FIGS. 59(a) to 59(c) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and the lengths X1a and X2a calculated by the calculator 34.
  • FIG. FIG. 59(a) shows the outline 60 of a lean cow
  • FIG. 59(b) shows the outline 60 of a fatter (more meaty) cow than the cow in FIG. 59(a).
  • 59(c) shows an outline 60 of a cow that is fatter (more meaty) than the cow in FIG. 59(b).
  • FIGS. 59(a) to 59(c) are diagrams showing the relationship between beef meatiness and the lengths X1a and X2a calculated by the calculator 34.
  • FIG. FIG. 59(a) shows the outline 60 of a lean cow
  • FIG. 59(b) shows the outline 60 of a fatter (more meaty) cow than the cow in FIG. 59(a).
  • 59(c) shows an outline 60 of a cow that is fatter
  • the length X1a of the line segment 410a connecting the points 403a and 404a and the length X2a of the line segment 416a connecting the midpoint 405a and the point 406a are It was found that the better the value, the larger the value. In addition, it was found that the length ratio (X1a/X2a) of the length X1a to the length X2a becomes a smaller value as the thickness increases. From these facts, it is considered that the meatiness of beef can be evaluated by obtaining the length X1a, the length X2a, or the length ratio (X1a/X2a). Although illustration is omitted, the same applies to the relationship between the meatiness of beef, the length X1b, the length X2b, and the length ratio (X1b/X2b) calculated by the calculation unit 34 .
  • FIG. 60 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score, the length X1a calculated by the calculator 34, the length X1b, and the average value of the lengths X1a and X1b.
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 60 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis is the length.
  • a plurality of black circles in FIG. 60 show the results for each dairy cow when the length X1a is used, and the dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black squares indicate the results for each dairy cow when the length X1b is used, and the dashed-dotted straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black triangles show the results for each dairy cow when using the average values of the lengths X1a and X1b, and the dashed straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • the longer the length the higher the body condition score, regardless of whether the length X1a, the length X1b, or the average value of the lengths X1a and X1b is used.
  • the evaluation unit 36 The beef meatiness is evaluated using the length X1a, the length X1b, or the average value of the length X1a and the length X1b.
  • the length X1a, the length X1b, or the average value of the length X1a and the length X1b, and the body condition score are associated with score information to evaluate beef meatiness. do. This makes it possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • FIG. 61 shows experimental results of investigating the correlation between the body condition score, the length X2a, the length X2b calculated by the calculation unit 34, and the average value of the lengths X2a and X2b.
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 61 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis is the length.
  • a plurality of black circles in FIG. 61 show the results for each dairy cow when the length X2a is used, and the dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black squares show the results for each dairy cow when the length X2b is used, and the dashed-dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black triangles show the results for each dairy cow when using the average values of the lengths X2a and X2b, and the dashed straight line shows the approximation straight line (regression straight line) at that time.
  • the longer the length the higher the body condition score, regardless of whether the length X2a, the length X2b, or the average value of the lengths X2a and X2b is used.
  • the evaluation unit 36 The beef meatiness is evaluated using length X2a, length X2b, or the average of length X2a and length X2b. For example, similar to Table 1, using score information associated with length X2a, length X2b, or the average value of length X2a and length X2b, and a body condition score, evaluate beef meatiness do. This makes it possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • FIG. 62 shows the body condition score, the length ratio of the length X1a to the length X2a calculated by the calculation unit 34 (X1a/X2a), the length ratio of the length X1b to the length X2b (X1b/X2b), and the experimental result of investigating the correlation between the length ratio (X1a/X2a) and the average value of the length ratio (X1b/X2b).
  • the horizontal axis (x-axis) of FIG. 62 is the expert-rated body condition score, and the vertical axis is the length ratio.
  • FIG. 62 show the results for each dairy cow when using the length ratio (X1a/X2a), and the dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black squares show the results for each dairy cow when using the length ratio (X1b/X2b), and the dashed-dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • Multiple black triangles show the results for each cow when using the average length ratio (((X1a/X2a) + (X1b/X2b))/2), and the dashed straight line It shows an approximate straight line (regression straight line) when As shown in FIG.
  • any of the length ratio (X1a/X2a), the length ratio (X1b/X2b), and the average value of the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio (X1b/X2b) is used. Even when the length ratio was small, the body condition score increased.
  • the evaluation unit 36 evaluates the length ratio (X1a/X2a), the length ratio (X1b/X2b), or the length ratio (X1a/X2a) and the length
  • the average value of the ratio (X1b/X2b) is used to assess beef meatiness.
  • the length ratio (X1a/X2a), the length ratio (X1b/X2b), or the average value of the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio (X1b/X2b), are used to assess beef meatiness. This makes it possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • the calculator 34 calculates the length X1a of the line segment 410a connecting the points 403a and 404a, the line segment 416a ( The length X2a of the second line segment) or the length ratio (X1a/X2a) of the length X1a to the length X2a is calculated (see FIG. 58(a)).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the cow captured in the captured image 50 from the length X1a, the length X2a, or the length ratio (X1a/X2a) calculated by the calculation unit 34 .
  • the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can.
  • the beef meatiness can be evaluated satisfactorily without performing processing such as normalization. can be done.
  • the control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed.
  • a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • the determination unit 38 determines a point 403b (first point) on the first curved portion 63b of the peak portion 61b and a point 404b (second point) on the second curved portion 64b
  • the calculation The portion 34 has a length X1b of a line segment 410b (first line segment) connecting points 403b and 404b, a length X2b of a line segment 416b (second line segment) connecting midpoints 405b and 406b, or A length ratio (X1b/X2b) of length X1b to length X2b is calculated (see FIG. 58(b)).
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the cow captured in the captured image 50 from the length X1b, the length X2b, or the length ratio (X1b/X2b) calculated by the calculation unit 34 . Even in this case, the same effect as in the case of evaluating beef meatiness from the length X1a, the length X2a, or the length ratio (X1a/X2a) can be obtained.
  • the determination unit 38 determines points 403a and 403b (first points) on the first curved portions 63a and 63b and points 404a and 404b (second points) on the second curved portions 64a and 64b for both peak portions 61a and 61b. 2 point), and the calculation unit 34 calculates the average value of the length X1a and the length X1b, the average value of the length X2a and the length X2b, or the length ratio (X1a/X2a) and the length An average value of the ratio (X1b/X2b) may be calculated.
  • the evaluation unit 36 calculates the average value of the length X1a and the length X1b calculated by the calculation unit 34, the average value of the length X2a and the length X2b, or the length ratio (X1a/X2a) and the length ratio (X1b/X2b ) may be used to evaluate the meatiness of the cow captured in the captured image 50 .
  • Average values of length X1a and length X1b, average values of length X2a and length X2b, and average values of length ratio (X1a/X2a) and length ratio (X1b/X2b) are shown in FIGS. , the coefficient of determination R2 , which indicates the correlation with the body condition score, is high.
  • length X1a, length X1b, length X2a, length X2b, length ratio (X1a/X2a), length ratio (X1b/X2b), length X1a and length The user appropriately selects which of the average value of X1b, the average value of length X2a and length X2b, or the average value of length ratio (X1a/X2a) and length ratio (X1b/X2b) is used. be able to.
  • the calculation unit 34 calculates two or more of the angle ⁇ 1, the length X1a, the length X2a, and the length ratio (X1a/X2a) for the peak 61a. may be calculated. Then, the evaluation unit 36 determines the maximum value, minimum value, or average value of the body condition scores obtained from each of two or more values of the angle ⁇ 1, the length X1a, the length X2a, and the length ratio (X1a/X2a). A value may be used to assess beef meatiness.
  • the calculator 34 may calculate two or more of the angle ⁇ 2, the length X1b, the length X2b, and the length ratio (X1b/X2b) for the peak 61b. Then, the evaluation unit 36 calculates the maximum value, minimum value, or average value of the body condition scores obtained from each of two or more values of the angle ⁇ 2, the length X1b, the length X2b, and the length ratio (X1b/X2b). A value may be used to assess beef meatiness.
  • the evaluation unit 36 calculates the average value of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2, the average value of the lengths X1a and X1b, the average value of the lengths X2a and X2b, the length ratio (X1a/X2a) and the length
  • the beef meatiness may be assessed by the maximum, minimum, or average body condition score obtained from each of two or more average values of the ratio (X1b/X2b).
  • the case where the midpoints 405a and 405b of the line segments 410a and 410b are used is shown as an example. It is also possible to use a substantially midpoint located in a range of 1/50 or less of the length of 410b.
  • the straight lines 424a and 424b and the line segments 416a and 416b are perpendicular to the line segments 410a and 410b. It's okay.
  • the determination unit 38 converts the extracted image 51 into the XY coordinate system, and converts the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51 into the first curve portion
  • Points 403a and 403b may be determined as the points of 63a and 63b that project most upward, and points 404a and 404b may be determined as points that project most laterally of the second curved portions 64a and 64b.
  • the horizontal line 420 in the extracted image 51 is used to determine the points 403a and 403b on the first curved portions 63a and 63b.
  • vertical lines 422a, 422b in the extracted image 51 are used to determine points 404a, 404b on the second curve portions 64a, 64b.
  • a slightly inclined substantially horizontal line is used instead of the horizontal line 420
  • a slightly inclined substantially vertical line is used instead of the vertical lines 422a and 422b, what is the allowable tilt angle? investigated whether
  • Points 403a and 403b on the first curved portions 63a and 63b were determined using a substantially horizontal line with inclination angles of ⁇ 20°, ⁇ 10°, 0°, 10°, and 20° from the horizontal line in the extracted image 51. .
  • the tilt angle is positive when the substantially horizontal line extends from the lower left to the upper right, and the tilt angle when it extends from the lower right to the upper left is negative.
  • points 404a and 404b on the second curved portions 64a and 64b are determined using substantially vertical lines with inclination angles of 80°, 90° and 100° from the horizontal line in the extracted image 51.
  • the coefficient of determination R2 between the average values of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 and the body condition score was determined as in the eleventh embodiment.
  • the coefficient of determination R 2 between the average value of the lengths X1a and X1b and the body condition score Coefficient of determination R 2 between mean and body condition score, mean of length ratio of length X1a to length X2a (X1a/X2a) and length ratio of length X1b to length X2b (X1b/X2b)
  • the coefficient of determination R2 between values and body condition scores was determined. Table 5 shows the experimental results.
  • Points 404a and 404b on the second curved portions 64a and 64b are determined using a substantially vertical line with an inclination angle of 80° to 90° from the horizontal direction (horizontal direction) in the extracted image 51 .
  • the inclination of the approximately horizontal line is preferably -5° to 10°, more preferably -5° to 5°, and the inclination of the approximately vertical line is 85° to 90°. ° is more preferable.
  • the functional configuration and hardware configuration of the cattle evaluation apparatus according to the thirteenth embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 16 of the first embodiment.
  • the functional configuration of the control unit 22 in the thirteenth embodiment is the same as in FIG. 29 of the sixth embodiment, but the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 is different from that in the sixth embodiment.
  • the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 will be mainly described below.
  • FIG. 63 is a diagram for explaining the processing executed by the determining unit 38 and the calculating unit 34 in the thirteenth embodiment.
  • the determining unit 38 first identifies a reference dimension for the horizontal width of the body of the cow from the outline 60 .
  • a vertical line 304 passing through the leftmost leftmost point 302 of the contour 60 and extending in the vertical direction (vertical direction) in the extracted image 51 and a rightmost rightmost point 303 of the contour 60
  • a vertical line 305 passing through and extending in the vertical direction (vertical direction) in the extracted image 51 and the distance W between them are specified as the reference dimension.
  • the leftmost point 302 for example, a vertical line extending vertically in the extracted image 51 is brought closer to the contour line 60 from the left side, and the point where the vertical line first touches the contour line 60 is specified as the leftmost point 302. be able to.
  • the leftmost point 302 may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the leftmost point 302 is identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • the leftmost point 302 may be a point on the outline 60 that is the shortest from the left edge of the extracted image 51 .
  • the rightmost point 303 is also the same.
  • the determination unit 38 specifies a first distance corresponding to a first ratio of the specified reference dimension W and a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension W. Then, the determining unit 38 determines a straight line 330 that is separated from the leftmost point 302 of the contour line 60 by the first distance inside the contour line 60 and that is substantially orthogonal (for example, orthogonal) to the direction away from the contour line 60, and the contour line from the leftmost point 302.
  • a reference range 306 sandwiched between a straight line 332 spaced a second distance inside 60 and substantially orthogonal (for example, orthogonal) to the direction away is identified.
  • the determining unit 38 uses 20% as the first ratio to specify 0.2W as the first distance, and uses 30% as the second ratio to specify 0.2W as the second distance. Identify the 3Ws. Therefore, it can be said that the reference range 306 is a range separated from the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 by 0.2 W or more and 0.3 W or less.
  • the determination unit 38 identifies a plurality of points 307 on a continuous portion of the contour line 60 located within the reference range 306, and a plurality of straight lines 310a passing through two of the plurality of points 307, Determine 310b, 310c, 310d, 310e.
  • the plurality of points 307 are two points where the straight lines 330 and 332 intersect the contour line 60, four vertical lines dividing the reference range 306 into five equal parts in the horizontal direction, and the contour line 60. and 4 points where .
  • the plurality of straight lines 310a to 310e are five straight lines 310a to 310e passing through each of five pairs of adjacent two point combinations obtained from the six points 307.
  • the calculation unit 34 calculates the inclination of the straight lines 310a to 310e determined by the determination unit 38 with respect to the horizontal line extending in the horizontal direction (horizontal direction) in the extracted image 51.
  • the slope is positive
  • the straight lines 310a to 310e extend from the lower right to the upper left
  • the slope is positive. be negative.
  • the calculator 34 obtains a maximum slope, a minimum slope, or an average slope from the slopes of the plurality of straight lines 310a to 310e.
  • the inclination of the straight lines 310a to 310e calculated by the calculator 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the maximum, minimum, or average inclination of the straight lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34.
  • Body condition scores for example, are assessed as meatiness.
  • 64(a) and 64(b) are diagrams showing the relationship between the meatiness of beef and the inclinations of the plurality of straight lines 310a to 310e calculated by the calculator 34.
  • FIG. FIG. 64(b) shows an outline 60 of a beefier cow than the cow in FIG. 64(a).
  • the degree of inclination of the straight lines 310a to 310e differs depending on the thickness. From this, it is considered that obtaining the slopes of the straight lines 310a to 310e makes it possible to evaluate the meatiness of the cow.
  • FIG. 65 shows the experimental results of examining the correlation between the body condition score and the maximum, minimum and average slopes of the straight lines 310a to 310e calculated by the calculator .
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 65 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis is the slope calculated by the calculation unit 34 .
  • a plurality of black circles in FIG. 65 show the results for each dairy cow when the maximum slopes of the straight lines 310a to 310e are used, and the dotted straight line shows the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black squares indicate the results for each dairy cow when the minimum slopes of the straight lines 310a to 310e are used, and the dashed-dotted straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • a plurality of black triangles indicate the results for each dairy cow when using the average slope of the straight lines 310a to 310e, and the dashed straight line indicates the approximate straight line (regression straight line) at that time.
  • the body condition score decreases as the negative slope value increases, and the positive slope value decreases. The higher the value of , the higher the body condition score.
  • the evaluation unit 36 calculates It can be seen that by evaluating the meatiness of the beef, the meatiness of the beef can be evaluated with high accuracy.
  • the evaluation unit 36 evaluates the body condition score using, for example, score information in which the inclination and the body condition score are associated and stored in the storage unit 20 .
  • score information stored in the storage unit 20 for example, the column of angle in Table 1 may be changed to inclination.
  • the score information stored in the storage unit 20 may be other cases as long as it is information in which the inclination and the body condition score are associated.
  • FIG. 66 The processing of FIG. 66 is executed by the control unit 22 of the evaluation device.
  • step S50 the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 47 is activated.
  • the process proceeds to step S51.
  • the image acquisition unit 30 acquires a captured image 50 of a cow whose meat is to be evaluated (see FIG. 3).
  • a captured image 50 of a cow is an image of a cow in a standing position captured from substantially directly behind the cow.
  • step S52 the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 tracing the contour of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S51 (see FIG. 4). As a result, an extracted image 51 showing the outline 60 of the cow is generated.
  • step S53 the determination unit 38 of the control unit 22 identifies the reference dimension for the horizontal width of the body of the cow from the contour line 60, and calculates the first ratio of the reference dimension from the leftmost point 302 of the contour line 60. and a straight line 332 separated by a second distance corresponding to a second percentage of the reference dimension (see FIG. 63). Then, the determining unit 38 identifies a plurality of straight lines 310a to 310e from a plurality of points 307 on a continuous portion of the outline 60 located within the reference range 306 (see FIG. 63).
  • the determination unit 38 determines the distance W between the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour 60 and the vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour 60 as It is specified as a standard size for the horizontal width of the body of a cow. Then, the determining unit 38 specifies a reference range 306 sandwiched between a straight line 330 separated by 0.2 W from the leftmost point 302 of the contour 60 and a straight line 332 separated by 0.3 W, and A plurality of straight lines 310a-310e passing through a set of two adjacent points among a plurality of points 307 on a continuous portion located within a reference range 306 of (see FIG. 63) are determined.
  • step S54 the calculation unit 34 of the control unit 22 calculates the maximum slope, minimum slope, or average slope of the plurality of straight lines 310a to 310e determined in step S53.
  • step S55 the evaluation unit 36 of the control unit 22 calculates the captured image from the maximum slope, minimum slope, or average slope of the straight lines 310a to 310e calculated in step S54 and the score information stored in the storage unit 20. Evaluate the meatiness (body condition score) of the cattle photographed at 50.
  • step S56 the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S55 on the display unit 12 and stores it in the storage unit 20.
  • the determination unit 38 determines a plurality of straight lines 310a to 310e, but may determine a single straight line.
  • FIG. 67 is a diagram for explaining processing executed by the determining unit 38 and the calculating unit 34 in the modified example of the thirteenth embodiment. As shown in FIG. 67, the determination unit 38 identifies the reference range 306 by the same method as described in FIG. The determination unit 38 then identifies points 307 on the contour line 60 at both ends of the reference range 306 and determines a straight line 310 passing through the two points 307 .
  • the calculation unit 34 calculates the slope of the straight line 310 determined by the determination unit 38 .
  • the evaluation unit 36 evaluates meatiness of the beef from the inclination calculated by the calculation unit 34 .
  • FIG. 68 shows the experimental result of investigating the correlation between the body condition score and the slope of the straight line 310 calculated by the calculator 34.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 68 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis is the slope calculated by the calculator 34 .
  • a plurality of black circles in FIG. 68 indicate the results of one dairy cow subjected to the experiment, and the dotted straight line indicates an approximate straight line (regression straight line).
  • the body condition score decreases as the negative value of the slope increases. The higher the positive value of , the higher the body condition score.
  • the image acquiring unit 30 acquires the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position captured from substantially directly behind (see FIG. 3). ).
  • the extraction unit 32 extracts the contour line 60 of the cow from the captured image 50 (see FIG. 4).
  • the determining unit 38 determines the distance W between a vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour 60 and a vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour 60 in the lateral width direction of the cow's body from the contour 60. is specified as a reference dimension indicating the size of (see FIG. 63).
  • the determination unit 38 determines a straight line 330 which is separated from the leftmost point 302 on the outline 60 by a first distance corresponding to 20% (first percentage) of the reference dimension W inside the outline 60, A reference range 306 sandwiched by a straight line 332 separated by a second distance corresponding to a second ratio) is specified, and a plurality of points 307 on a continuous portion of the contour line 60 located within the reference range 306 , one or more straight lines 310 or 310a-310e are determined from (see FIGS. 63 and 67).
  • the calculation unit 34 calculates the slope of the straight line 310 or 310a to 310e determined by the determination unit 38 or the average slope obtained from each slope.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the cow captured in the captured image 50 from the inclination calculated by the calculation unit 34 or the average inclination obtained from the inclination. Even in this case, as in the first embodiment, since the two-dimensional captured image 50 of the cow in the standing position is captured substantially from behind to evaluate the meatiness of the cow, it can be applied to various breeding sites. can. In addition, since the slope of the straight line does not change whether the cow is captured large or small in the captured image 50, which is a two-dimensional image, by evaluating the meatiness of the cow from the slope of the straight line, the normal It is possible to satisfactorily evaluate the meatiness of beef without performing processing such as curing.
  • control unit 22 determines whether the beef is meaty, variations in determination can be suppressed. Furthermore, since the beef meatiness is evaluated using the two-dimensional captured image 50 of the cow in a standing position taken from almost directly behind, a highly portable and versatile evaluation device such as a smartphone can be used. .
  • a distance W between a vertical line 305 passing through 303 and is specified as a reference dimension in the lateral width direction of the body of the cow.
  • a reference range 306 is specified using such a reference dimension W, and the inclination of a straight line 310 or 310a to 310e determined from a plurality of points 307 on a contour line 60 within the specified reference range 306 is shown in FIGS.
  • the determining unit 38 determines a straight line 310 passing through two points 307 on the outline 60 at both ends of the reference range 306, as shown in FIG. Determination of the straight line 310 can be performed with a simpler process than determination of the plurality of straight lines 310a to 310e, and the slope of the straight line 310 can also be calculated with a simpler process than the slope of the straight lines 310a to 310e. Moreover, even when the slope of the straight line 310 is used, the correlation with the body condition score is high as shown in FIG. Therefore, it is possible to accurately evaluate the meatiness of beef through a simple process.
  • the calculation unit 34 when the determination unit 38 determines the plurality of straight lines 310a to 310e, the calculation unit 34 preferably calculates the average slope of the plurality of straight lines 310a to 310e. As explained in FIG. 65, the average slope has a high coefficient of determination R2 , which indicates the correlation with the body condition score. Therefore, when the evaluation unit 36 evaluates the body condition score from the average inclination, it is possible to accurately evaluate the meatiness of the beef.
  • the straight line 330 is separated from the leftmost point 302 of the contour line 60 by a first distance corresponding to 20% (first percentage) of the reference dimension W inside the contour line 60.
  • a straight line 332 separated by a second distance corresponding to 30% (second percentage) of the reference dimension W, and the reference range 306 is defined as an example.
  • how far away from the leftmost point 302 of the outline 60 it is preferable to set as the reference range 306 will be described.
  • the reference range 306 is defined as a range apart from the leftmost point 302 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60 by a first ratio or more and a second ratio or less of the reference dimension W, the first ratio and the second ratio are set to various values.
  • a plurality of reference ranges 306 were identified by changing to . 65 and 68, the body condition score evaluated by a specialist such as a veterinarian, and the slope passing through two of the plurality of points 307 on the outline 60 in each of the plurality of reference ranges 306 , and the coefficient of determination R2 was calculated from the approximate straight line showing the correlation.
  • Tables 6 and 7 present the determinations obtained from the fitted line showing the correlation between the body condition score and the slope of the line at each of a plurality of reference ranges 306 varying in distance from the leftmost point 302 of the contour line 60.
  • Factor R2 is indicated.
  • the reference range 306 and the coefficient of determination R2 on the left side (lower side) of Table 6 are approximations showing the correlation between the slope of a straight line passing through two points on the contour line 60 at both ends of the reference range 306 and the body condition score. It is obtained from a straight line.
  • the reference range 306 and the coefficient of determination R2 at the center and right (upper side) are obtained by a plurality of points passing through two adjacent points among the plurality of points 307 on the contour line 60 located at intervals of 0.05 W within the reference range 306. It is obtained from an approximate straight line showing the correlation between the average slope of the straight line and the body condition score.
  • Table 7 shows the correlation between the average slope of a plurality of straight lines passing through two adjacent points among the plurality of points 307 on the contour line 60 located at intervals of 0.02 W within the reference range 306 and the body condition score. It is obtained from the approximate straight line.
  • the reference ranges are 0.2 W to 0.3 W, 0.2 W to 0.35 W, 0.2 W to 0.4 W, 0.16 W to 0.34 W, 0.18 W to 0
  • a large coefficient of determination R 2 was obtained at 0.32 W, 0.22 W to 0.3 W, and 0.22 W to 0.28 W.
  • the reference range 306 is defined as a range separated from the leftmost point 302 of the outline 60 by a first percentage or more and a second percentage or less of the reference dimension W
  • the first percentage is set to a value of 16% or more
  • the first percentage is set to a value of 16% or more. It can be seen that a large coefficient of determination R2 can be obtained by setting the ratio of 2 to 40% or less.
  • the determining unit 38 determines a straight line 330 which is a first distance corresponding to a first percentage of the reference dimension W inside the contour 60 from the leftmost point 302 of the contour 60 and a second percentage of the reference dimension W.
  • a value of 16% or more is preferable to use as the first percentage and a value of 40% or less as the second percentage. .
  • the first ratio is preferably 16% or more and 24% or less, more preferably 18% or more and 22% or less, and 19% or more and 21% or less.
  • the second ratio is preferably 28% or more and 40% or less, more preferably 30% or more and 38% or less, and even more preferably 34% or more and 36% or less.
  • the width of the reference range 306 in the horizontal direction (horizontal width direction of the cow) in the extracted image 51 is preferably 0.05 W or more, more preferably 0.08 W or more, and even more preferably 0.1 W or more.
  • the determining unit 38 is positioned inside the contour 60 from the leftmost point 302 of the contour 60 by the first distance corresponding to the first ratio of the reference dimension W.
  • a case where the range between the straight line 330 and the straight line 332 separated by the second distance corresponding to the second ratio of the reference dimension W is specified as the reference range 306 is shown as an example.
  • the determination unit 38 determines a straight line separated from the rightmost point 303 of the outline 60 to the inner side of the outline 60 by a first distance corresponding to a first ratio of the reference dimension W, and the reference dimension W
  • the reference range 306 may be defined as a range sandwiched between straight lines separated by a second distance corresponding to a second ratio of .
  • the reference range 306 When specifying the reference range 306 using the rightmost point 303, the relationship between the body condition score and the positive/negative of the slope of a straight line passing through a plurality of points 307 on the outline 60 within the reference range 306 is determined by the leftmost point 302. is used to specify the reference range 306 . That is, the larger the positive slope of the straight line, the lower the body condition score, and the larger the negative value of the slope, the higher the body condition score.
  • the calculation unit 34 may calculate the median value of the slopes of the plurality of straight lines 310a to 310e passing through the plurality of points 307 on the outline 60 within the reference range 306.
  • the determination unit 38 selects two points located on both sides of one of the plurality of points 307 on the contour line 60 within the reference range 306 (two points with one jump). A straight line passing through a set of points) or a straight line passing through a set of two points located on both sides of two points (two points with every two points) may be determined. The determining unit 38 may also determine an approximate straight line (regression straight line) obtained from the plurality of points 307 by the method of least squares.
  • the evaluation unit 36 selects the body condition scores obtained from the respective slopes of the plurality of straight lines 310a to 310e passing through the plurality of points 307 on the contour line 60 within the reference range 306.
  • the beef meatiness may be evaluated by the maximum value of , the beef meatiness may be evaluated by the minimum value, or the average value may be used to evaluate the beef meatiness.
  • the evaluation unit 36 determines the body condition score obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 obtained from the leftmost point 302 and the reference range 306 obtained from the rightmost point 303.
  • the meatiness of the beef may be evaluated by averaging the body condition scores obtained from the slopes of one or more straight lines.
  • the determination part 38 is separated from the leftmost point 302 or the rightmost point 303 of the contour line 60 inside the contour line 60 by the first distance corresponding to the first ratio of the reference dimension.
  • the reference range 306 is defined as a range sandwiched between a straight line separated by a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension and a straight line separated by a second distance corresponding to the second ratio of the reference dimension is shown as an example.
  • the determining unit 38 determines a straight line separated from the uppermost point 91 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60 by a first distance corresponding to a first ratio of the reference dimension, and A description will be given of a case in which the range sandwiched by a straight line separated by a second distance corresponding to the second ratio is defined as the reference range 306a.
  • FIG. 69 is a diagram for explaining the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 in the fourteenth embodiment.
  • the determining unit 38 determines the distance between the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour 60 and the vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour 60, as in the thirteenth embodiment. is specified as the reference dimension.
  • the determining unit 38 moves a first distance (0.2W) corresponding to 20% (first percentage) of the reference dimension W from the highest point 91 of the contour line 60 to the inner side of the contour line 60, and in a direction away from the contour line 60.
  • the range sandwiched between a substantially orthogonal straight line 330a and a straight line 332a separated by a second distance (0.3 W) corresponding to 30% (second percentage) of the reference dimension W and substantially orthogonal to the separated direction is the reference.
  • Identify as range 306a That is, it can be said that the reference range 306a is a range separated from the horizontal line passing through the highest point 91 by 0.2 W or more and 0.3 W or less.
  • the top point 91 can be identified by moving a horizontal line in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above, and specifying the point at which the horizontal line first touches the contour line 60 as the top point 91 .
  • the highest point 91 may be identified by other methods.
  • the extracted image 51 is transformed into the XY coordinate system, and the highest point 91 is identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51.
  • a point on the outline 60 that is the shortest from the upper edge of the extracted image 51 may be set as the highest point 91 .
  • the determination unit 38 identifies a plurality of points 307a on a continuous portion of the outline 60 located within the reference range 306a, and a plurality of straight lines 312a passing through two of the plurality of points 307a, 312b.
  • a plurality of points 307a located within the reference range 306a on the left side of the outline 60 are specified.
  • the plurality of points 307a are two points where the straight lines 330a and 332a and the contour line 60 intersect, and one point where the contour line 60 intersects with a horizontal line that vertically bisects the reference range 306a. do.
  • the plurality of straight lines 312a and 312b are two straight lines 312a and 312b passing through each of two sets of two adjacent points obtained from three points 307a.
  • the calculation unit 34 calculates the slopes of the straight lines 312a and 312b determined by the determination unit 38.
  • the extracted image 51 is rotated clockwise by 90° (that is, the highest point 91 of the contour line 60 is positioned on the right side), and the straight lines 312a and 312b are drawn in the extracted image 51 after rotation. to calculate the inclination with respect to the horizontal line extending in the horizontal direction (horizontal direction).
  • the slope of the straight line is positive when it extends from the lower right to the upper left in the extracted image 51 after rotation, and is negative when it extends from the lower left to the upper right.
  • the calculator 34 calculates the maximum slope, the minimum slope, or the average slope from the slopes of the straight lines 312a and 312b. In the fourteenth embodiment, the average slope is calculated.
  • the inclination of the straight lines 312a and 312b calculated by the calculator 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.
  • the evaluation unit 36 evaluates the meatiness of the beef captured in the captured image 50 from the average inclinations of the straight lines 312 a and 310 b calculated by the calculation unit 34 .
  • Body condition scores for example, are assessed as meatiness.
  • FIG. 70 shows an experimental result of examining the correlation between the body condition score and the average slope of the plurality of straight lines 312a and 312b calculated by the calculator 34.
  • the horizontal axis (x-axis) in FIG. 70 is the body condition score evaluated by the expert, and the vertical axis is the average inclination calculated by the calculation unit 34 .
  • a plurality of black circles in FIG. 70 indicate the results of one dairy cow subjected to the experiment, and the dotted straight line indicates an approximate straight line (regression straight line).
  • body condition Score changes.
  • the reference range 306a is defined as a range that is 20% or more and 30% or less of the reference dimension W from the highest point 91 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60.
  • FIG. Here, how far away from the highest point 91 of the contour line 60 is preferably set as the reference range 306a will be described.
  • the reference range 306a is defined as a range apart from the highest point 91 of the contour line 60 to the inner side of the contour line 60 by a first ratio or more and a second ratio or less of the reference dimension W, the first ratio and the second ratio are set to various values.
  • a plurality of reference ranges 306a were identified by changing. Then, as in FIG. 70, the body condition score evaluated by a specialist such as a veterinarian, the slope of a straight line passing through two of the plurality of points 307a on the outline 60 in each of the plurality of reference ranges 306a, , and the coefficient of determination R2 was calculated from the approximate straight line showing the correlation.
  • Table 8 shows the coefficient of determination R2 obtained from the approximate straight line showing the correlation between the body condition score and the slope of the straight line in each of a plurality of reference ranges 306a with different distances from the highest point 91 of the contour line 60. It is shown.
  • the reference range 306a and the coefficient of determination R2 on the left side (lower side) of Table 8 show the correlation between the slope of a straight line passing through two points on the contour line 60 at both ends of the reference range 306a and the body condition score. It is obtained from the approximate straight line.
  • the reference range 306a and the coefficient of determination R2 at the center and right (upper side) are obtained by a plurality of points passing through two adjacent points among a plurality of points 307 on the contour line 60 positioned at intervals of 0.05 W within the reference range 306a. It is obtained from an approximate straight line showing the correlation between the average slope of the straight line and the body condition score.
  • a large coefficient of determination R2 was obtained when the reference range 306a was 0.2W to 0.3W and 0.15W to 0.35W. For this reason, when the reference range 306a is a range separated from the highest point 91 of the outline 60 by a first ratio or more and a second ratio or less of the reference dimension W, the first ratio is set to a value of 15% or more, and the second ratio is set to a value of 15% or more. is 35% or less, a large coefficient of determination R2 can be obtained.
  • the determining unit 38 determines a straight line 330a spaced from the highest point 91 of the contour line 60 to the inner side of the contour line 60 by a first distance corresponding to a first proportion of the reference dimension W, and a line 330a corresponding to a second proportion of the reference dimension W.
  • the reference range 306a sandwiched between the straight line 332a separated by the second distance and the reference range 306a it is preferable to use a value of 15% or more as the first ratio and a value of 35% or less as the second ratio. This makes it possible to accurately evaluate beef meatiness.
  • the width of the reference range 306a in the extracted image 51 in the vertical direction is preferably 0.05 W or more, more preferably 0.08 W or more, and even more preferably 0.1 W or more.
  • FIG. 69 a case where a plurality of straight lines 312a and 312b are determined from a plurality of points 307a within a reference range 306a on the left side of the outline 60 is shown as an example.
  • a straight line may be determined from a plurality of points within the reference range 306a on the right side of the contour line 60.
  • FIG. When the right part of the contour line 60 is used, the relationship between the positive and negative slopes of straight lines passing through a plurality of points on the contour line 60 within the reference range 306a and the body condition score is the same as when the left part of the contour line 60 is used. will be the opposite. That is, the larger the positive slope of the straight line, the lower the body condition score, and the larger the negative value of the slope, the higher the body condition score.
  • the evaluation unit 36 combines the thirteenth embodiment and the fourteenth embodiment, and the body condition obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 obtained from the leftmost point 302
  • the meatiness of the beef may be evaluated by the mean of the body condition scores obtained from one or more straight lines.
  • the determination unit 38 uses the distance between the vertices 62a and 62b of the peaks 61a and 61b as the reference dimension indicating the lateral width of the body of the cow.
  • the distance may be specified, or the distance between the uppermost points on the crests 61a and 61b may be specified.
  • the image acquisition unit 30 acquires an image of a cow in a standing position from approximately directly behind.
  • An image may also be acquired.
  • FIG. 71(a) is a captured image 50 of a cow in a standing position captured from substantially directly behind
  • FIG. 71(b) is a captured image of the cow shown in the captured image 50 of FIG. 71(a) substantially from the front.
  • 50a is a captured image 50a.
  • FIG. 71(a) it is not limited to the case where the cattle in the standing position is imaged approximately directly behind, and as shown in FIG. However, the cow can be imaged so that the contours around the right and left hip angles of the cow are captured.
  • FIGS. 72(a) and 72(b) are extracted images 51 obtained by extracting the contour line 60 of the cow from the captured images 50 and 50a of FIGS. 71(a) and 71(b).
  • FIG. 72(a) even if the cow in the standing position is imaged from almost directly behind, as shown in FIG. Even if there is, peaks 61a and 61b corresponding to waist angles can be present on both left and right sides of the upper portion of the outline 60.
  • the evaluation apparatus for evaluating meatiness of beef is a portable information device equipped with an imaging unit 18 that is carried and used by a worker is shown as an example, but other cases may also be used. good.
  • it may be a stationary information device such as a server capable of communicating with other devices connected to a network.
  • the worker uses a mobile information device such as a smart phone to transmit a captured image of a cow to a stationary information device such as a server via a network.
  • the stationary information device performs the same processing as the evaluation device to evaluate the meatiness of the beef. Then, the stationary information device transmits the evaluation result of the meatiness of the beef to the portable information device carried by the worker via the network.
  • a fixed or movable camera is installed in the barn, and mobile information devices such as smartphones and stationary information devices such as servers are placed almost directly behind the standing cow captured by the camera installed in the barn. Or you may acquire the captured image of a substantially front.
  • each of the above-described embodiments the case of evaluating the body condition score as meatiness of the beef is shown as an example, but other indices for evaluating the meatiness of the beef may be evaluated.
  • each of the above experiments was performed on dairy cows, but it is believed that beef cattle having similar skeletons will yield similar results. Therefore, each of the above embodiments can be applied not only to dairy cows but also to beef cattle.

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Abstract

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、画像取得部30が取得した撮像画像50から牛の輪郭線60を抽出する抽出部32と、抽出部32が抽出した輪郭線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。 

Description

牛の評価装置及び牛の評価方法
 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又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。
 本発明の牛の評価装置は、立位にある牛を略真後ろ又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前記輪郭線上の略中央の点を境に一方側に伸びる第1曲線部上に位置する第1基準点及び他方側に伸びる第2曲線部上に位置する第2基準点の少なくとも一方の基準点を特定する基準点特定部と、特定した前記基準点から前記略中央の点側に位置する前記輪郭線上の第1の点と前記基準点とを結ぶ第1線分と、前記基準点を挟んで前記輪郭線上で前記第1の点と反対側に位置する第2の点と前記基準点とを結ぶ第2線分と、の間の角度を算出する角度算出部と、前記角度算出部が算出した前記角度を用いて、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える。
 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1曲線部に沿った直線を決定する決定部と、決定された前記直線と前記輪郭線が抽出された抽出画像内の略上下方向に延びる基準直線とがなす角度、または、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1曲線部に沿った直線を決定する決定部と、決定された前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出する算出部と、算出された前記角度または前記角度から得られる値から、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、決定された前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出する算出部と、算出された前記角度または前記角度から得られる値から、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。
 本発明の牛の評価装置は、立位にある牛を略真後ろ又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つの山部のうちの一方の山部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曲線部上の第1の点と前記第1曲線部とは反対側に伸びる第2曲線部上の第2の点とを決定する決定部と、前記第1の点と前記第2の点とを結ぶ第1線分の長さ、前記第1線分の略中点を通り前記第1線分に略垂直な直線が前記一方の山部と交差する第3の点と前記第1線分の略中点とを結ぶ第2線分の長さ、前記第2線分の長さに対する前記第1線分の長さの比、及び前記第1の点と前記第3の点を結ぶ第3線分と前記第2の点と前記第3の点を結ぶ第4線分とがなす角度、の少なくとも1つを算出する算出部と、前記算出部が算出した値から、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える。
 本発明の牛の評価装置は、立位にある牛を略真後ろ又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、前記輪郭線から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定する決定部と、前記決定部が決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、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画像の一例である。 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、第1の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 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αmin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は、牛の評価装置のハードウェア構成図である。 図17は、第5の実施形態における制御部の機能ブロック図である。 図18は、第5の実施形態における基準点特定部が実行する処理を説明するための図である。 図19は、第5の実施形態における角度算出部が実行する処理を説明するための図(その1)である。 図20は、第5の実施形態における角度算出部が実行する処理を説明するための図(その2)である。 図21は、第5の実施形態における角度算出部が実行する処理を説明するための図(その3)である。 図22(a)及び図22(b)は、第5の実施形態における角度算出部が算出する角度と、牛の肉付きと、の関係を示す図(その1)である。 図23(a)及び図23(b)は、第5の実施形態における角度算出部が算出する角度と、牛の肉付きと、の関係を示す図(その2)である。 図24(a)から図24(d)は、実験1の結果を示すグラフである。 図25(a)及び図25(b)は、実験2の結果を示すグラフである。 図26は、第5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27は、実験3の結果を示すグラフである。 図28は、第5の実施形態において、角度を算出するために用いる、輪郭線上で2つの基準点の間にある点が別々の点である場合を示す図である。 図29は、第6の実施形態における制御部の機能ブロック図である。 図30は、第6の実施形態における決定部が実行する処理を説明するための図である。 図31は、第6の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図32(a)及び図32(b)は、牛の肉付きと、2つの山部それぞれの第1曲線部に沿ったがなす角度γと、の関係を示す図である。 図33は、ボディコンディションスコアと角度γとの相関を調査した実験結果を示す図である。 図34は、第6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35(a)及び図35(b)は、山部の第1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36(a)及び図36(b)は、山部の第1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37は、第7の実施形態における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。 図38は、ボディコンディションスコアと角度ε1、ε2との相関を調査した実験結果を示す図である。 図39は、第8の実施形態における決定部が実行する処理を説明するための図である。 図40は、第8の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図41(a)および図41(b)は、牛の肉付きと、山部の第2曲線部に沿った直線と基準直線とがなす角度ζ1、ζ2と、の関係を示す図である。 図42は、ボディコンディションスコアと、角度ζ1と角度ζ2の平均値と、の相関を調査した実験結果を示す図である。 図43(a)および図43(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44(a)および図44(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45(a)から図45(c)は、基準直線の他の例を示す図である。 図46は、第9の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図47(a)および図47(b)は、牛の肉付きと、山部の第1曲線部に沿った直線と基準直線とがなす角度η1、η2と、の関係を示す図である。 図48は、ボディコンディションスコアと、角度η1と角度η2の平均値と、の相関を調査した実験結果を示す図である。 図49は、第10の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図50(a)および図50(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51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52は、第11の実施形態における決定部が実行する処理を説明するための図である。 図53(a)及び図53(b)は、第11の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図54(a)から図54(c)は、牛の肉付きと、算出部が算出する角度ω1と、の関係を示す図である。 図55は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値と、の相関を調査した実験結果である。 図56は、第11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57(a)から図57(c)は、決定部による他の決定方法を示す図である。 図58(a)及び図58(b)は、第12の実施形態における算出部が実行する処理を説明するための図である。 図59(a)から図59(c)は、牛の肉付きと、算出部が算出する長さX1a、X2aと、の関係を示す図である。 図60は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した長さX1a、長さX1b、及び長さX1aと長さX1bの平均値と、の相関を調査した実験結果である。 図61は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した長さX2a、長さX2b、及び長さX2aと長さX2bの平均値と、の相関を調査した実験結果である。 図62は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した長さX2aに対する長さX1の長さ比(X1a/X2a)、長さX2bに対する長さX1bの長さ比(X1b/X2b)、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値と、の相関を調査した実験結果である。 図63は、第13の実施形態における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。 図64(a)及び図64(b)は、牛の肉付きと、算出部が算出する直線の傾きと、の関係を示す図である。 図65は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した複数の直線の最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、の相関を調査した実験結果である。 図66は、第13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67は、第13の実施形態の変形例における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。 図68は、ボディコンディションスコアと算出部が算出した直線の傾きとの相関を調査した実験結果を示す図である。 図69は、第14の実施形態における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。 図70は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した複数の直線の平均傾きと、の相関を調査した実験結果を示す図である。 図71(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71(b)は、図71(a)の牛を略正面から撮像した撮像画像である。 図72(a)及び図72(b)は、図71(a)及び図71(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。図2には、第1の実施形態における制御部22の機能構成がブロック図にて示されている。本第1の実施形態では、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、及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、及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、第1の実施形態における制御部22は、画像取得部30、抽出部32、算出部34、及び評価部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、例えば、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等)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。
 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αmin(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50である。図6(a)は、肉付きが悪い牛の撮像画像50、図6(b)は、肉付きが図6(a)よりも良い牛の撮像画像50、図6(c)は、肉付きが更に良い牛の撮像画像50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)の牛よりも肉付きの良い(ボディコンディションスコアの高い)牛の輪郭線60を示し、図7(c)は、図7(b)の牛よりも肉付きの良い(ボディコンディションスコアの高い)牛の輪郭線60を示し、図7(d)は、図7(c)の牛よりも肉付きの良い(ボディコンディションスコアの高い)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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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αmin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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
 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16は、牛の評価装置100のハードウェア構成図である。図16に示すように、評価装置100は、記憶装置40、メモリ41、プロセッサ42、通信インターフェース43、入力装置44、表示装置45、及び撮像装置46を有する。これらの各部はバス48により相互に接続される。
 記憶装置40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47を記憶する。
 メモリ41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40とメモリ41によって実現される。
 プロセッサ42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42は、メモリ41と協働して牛の評価プログラム47を実行する。このように、メモリ41とプロセッサ42とが協働して牛の評価プログラム47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43は、牛の評価装置100を他の機器と近距離無線通信又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43により図1における通信部16が実現される。
 入力装置44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44により図1における操作部14が実現される。
 表示装置45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46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、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、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、牛の評価プログラム47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への入力操作又はマイク(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47を起動した段階で、ステップS11に移行する。
 ステップS11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、牛の評価プログラム47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S12において、ステップS11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S13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S14では、制御部22の評価部36は、ステップS13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S15では、評価部36は、ステップS14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。
《第2の実施形態》
 第2の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。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αmin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βminと、の平均値((αmin+βmin)/2)又は合計値(αmin+βmin)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等でも、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機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。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。
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 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。
 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、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。
《第4の実施形態》
 第4の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。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。
 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3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、スマートフォン等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。
《第5の実施形態》
 第5の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。図17には、第5の実施形態における制御部22の機能構成がブロック図にて示されている。図17に示すように、第5の実施形態においては、制御部22は、画像取得部30、抽出部32、基準点特定部33、角度算出部35、及び評価部36を有する。画像取得部30及び抽出部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。
 図18は、第5の実施形態における基準点特定部33が実行する処理を説明するための図である。図18に示すように、基準点特定部33は、2つの山部61a、61bのうち少なくとも一方の山部に対して基準点502、504の少なくとも一方の基準点を特定する。本第5の実施形態では、2つの山部61a、61bのうち山部61aに対して基準点502と基準点504の両方を特定する場合を例に説明する。
 基準点特定部33は、山部61aの輪郭線60の頂点62aを境に輪郭線60の上部側に伸びる第1曲線部63a上に位置する基準点502と、側部側に伸びる第2曲線部64a上に位置する基準点504と、を特定する。例えば、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね左右方向に伸びる第1直線520を上方から山部61aに向けて近づけて行き、第1直線520が山部61aに最初に接した点を基準点502と特定する。また、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね上下方向に伸びる第2直線522を側方から山部61aに向けて近づけて行き、第2直線522が山部61aに最初に接した点を基準点504と特定する。
 第1直線520は、抽出画像51内の水平線であってもよいし、水平線に対して傾いた直線であってもよい。第1直線520は、水平線に対して傾いている場合、抽出画像51の左右方向の中央側から山部61aに向かって斜め下に傾いた直線であってもよい。抽出画像51内の水平線に対する第1直線520の傾斜角度は、詳しくは後述するが、20°以下である場合が好ましい。
 第2直線522は、抽出画像51内の垂直線であってもよいし、垂直線に対して傾いた直線であってもよい。第2直線522は、垂直線に対して傾いている場合、山部61a側から抽出画像51の上辺57の中央側に向かって傾いた直線であってもよい。抽出画像51内の水平線に対する第2直線522の傾斜角度は、詳しくは後述するが、70°以上である場合が好ましい。
 なお、基準点特定部33は、上記以外の方法によって基準点502、504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からの直線距離が最も短い最短点を特定し、この最短点を挟んで位置する2つの点を基準点502、504としてもよい。基準点502、504は最短点から直線上または輪郭線60上で略等距離となって離れていてもよい。
 図19から図21は、第5の実施形態における角度算出部35が実行する処理を説明するための図である。なお、図19から図21は、輪郭線60における山部61a付近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。図19に示すように、まず、角度算出部35は、例えば輪郭線60上で基準点502と基準点504との間に位置する点506を特定する。例えば、角度算出部35は、基準点502及び基準点504からの直線距離が略等しい輪郭線60上の点506、又は、基準点502と基準点504の間の輪郭線60に沿った長さを略2等分した輪郭線60上の点506を特定する。例えば、角度算出部35は、基準点502と基準点504を結ぶ線分の中点を特定し、その中点を通りかつ基準点502と基準点504を結ぶ線分に直交する直線が輪郭線60に交わる点を点506として特定する。
 次いで、図20に示すように、角度算出部35は、輪郭線60上で基準点502に対して点506とは反対側に位置する点508と、輪郭線60上で基準点504に対して点506とは反対側に位置する点510と、を特定する。例えば、角度算出部35は、輪郭線60上で基準点502に対して点506とは反対側に位置し、基準点502と点506との間の直線上又は輪郭線60上の距離と略同じ長さだけ基準点502から直線上又は輪郭線60上で離れた点508を特定する。また、角度算出部35は、輪郭線60上で基準点504に対して点506とは反対側に位置し、基準点504と点506との間の直線上又は輪郭線60上の距離と略同じ長さだけ基準点504から直線上又は輪郭線60上で離れた点510を特定する。
 次いで、図21に示すように、角度算出部35は、基準点502と点506を結んだ線分530と、基準点502と点508を結んだ線分532と、を特定し、線分530と線分532のなす角度αを算出する。同様に、角度算出部35は、基準点504と点506を結んだ線分534と、基準点504と点510を結んだ線分536と、を特定し、線分534と線分536のなす角度βを算出する。
 図22(a)、図22(b)、図23(a)、及び図23(b)には、角度算出部35が算出する角度α、βと、牛の肉付きと、の関係が示されている。図22(a)は肉付きの悪い(痩せている)牛の輪郭線60を示し、図22(b)は、図22(a)の牛よりも肉付きの良い牛の輪郭線60を示し、図23(a)は、図22(b)の牛よりも肉付きの良い牛の輪郭線60を示し、図23(b)は、図23(a)の牛よりも肉付きの良い牛の輪郭線60を示している。例えば、図22(a)は、専門家によるボディコンディションスコアの評価が2.00であった牛の輪郭線60の上部を模式的に示し、図22(b)は、ボディコンディションスコアの評価が2.50であった牛の輪郭線60の上部を模式的に示している。図23(a)は、ボディコンディションスコアの評価が3.00であった牛の輪郭線60の上部を模式的に示し、図23(b)は、ボディコンディションスコアの評価が3.50であった牛の輪郭線60の上部を模式的に示している。
 図22(a)から図23(b)に示すように、ボディコンディションスコアが高くて肉付きの良い牛ほど、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、角度α及び角度βは、肉付きの良い牛ほど大きくなると考えられる。したがって、角度α及び角度βの少なくとも一方を用いて、牛の肉付き(ボディコンディションスコア)を評価することができると考えられる。
[実験1]
 専門家が評価したボディコンディションスコアと、角度αと角度βの和(角度α+角度β)と、の相関を調査する実験1を行った。図24(a)から図24(d)には、実験1の結果が示されている。図24(a)から図24(d)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と角度βの和(角度α+角度β)である。図24(a)から図24(d)における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。なお、実験は乳牛(ホルスタイン種)に対して行った(以下の実験2、3についても同じ)。
 図24(a)から図24(d)は、基準点502と基準点504を特定するために用いた第1直線520と第2直線522の傾斜角度が異なる場合についての実験結果である。図24(a)は、第1直線520を抽出画像51内の水平線(すなわち水平線に対する傾斜角度が0°)とし、第2直線522を抽出画像51内の垂直線(すなわち水平線に対する傾斜角度が90°)とした場合の結果である。図24(b)は、第1直線520の抽出画像51内の水平線に対する傾斜角度を10°とし、第2直線522の抽出画像51内の水平線に対する傾斜角度を80°とした場合の結果である。図24(c)は、第1直線520の抽出画像51内の水平線に対する傾斜角度を15°とし、第2直線522の抽出画像51内の水平線に対する傾斜角度を75°とした場合の結果である。図24(d)は、第1直線520の抽出画像51内の水平線に対する角度を20°とし、第2直線522の抽出画像51内の水平線に対する角度を70°とした場合の結果である。
 図24(a)から図24(d)に示すように、ボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間には強い相関関係があることが確認された。例えば、図24(a)のように、第1直線520が水平線で、第2直線522が垂直線である場合では、近似直線はy=35.174x+199.16となり、相関係数Rは0.88となった。図24(b)のように、第1直線520が水平線から10°傾斜し、第2直線522が水平線から80°傾斜した場合では、近似直線はy=30.632x+202.04となり、相関係数Rは0.83となった。図24(c)のように、第1直線520が水平線から15°傾斜し、第2直線522が水平線から75°傾斜した場合では、近似直線はy=20.625x+231.22となり、相関係数Rは0.89となった。図24(d)のように、第1直線520が水平線から20°傾斜し、第2直線522が水平線から70°傾斜した場合では、近似直線はy=10.555x+273.02となり、相関係数Rは0.58となった。
 [実験2]
 第1直線520と第2直線522の傾斜角度が、ボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間の相関係数Rに及ぼす影響を調査する実験2を行った。実験2は、抽出画像51内の水平線からの第1直線520の傾斜角度を0°、10°、15°、20°とし、第2直線522の傾斜角度を70°、75°、80°、90°とし、それぞれの組み合わせ毎にボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間の相関係数Rを求めた。
 表3及び図25(a)、図25(b)には、実験2の結果が示されている。図25(a)の横軸(x軸)は抽出画像51内の水平線からの第2直線522の傾斜角度であり、縦軸(y軸)は相関係数Rである。図25(b)の横軸(x軸)は抽出画像51内の水平線からの第1直線520の傾斜角度であり、縦軸(y軸)は相関係数Rである。図25(a)及び図25(b)に記載された曲線は近似曲線である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
 表3、図25(a)、及び図25(b)に示すように、抽出画像51内の水平線からの傾斜角度が0°以上20°以下の第1直線520を用いて基準点502を特定し、抽出画像51内の水平線からの傾斜角度が70°以上90°以下の第2直線522を用いて基準点504を特定することで、ボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間に強い相関関係が得られることが確認された。ボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間の相関関係が強くなる観点から、第1直線520の抽出画像51内の水平線からの傾斜角度は0°以上15°以下が好ましいことが確認された。第2直線522の抽出画像51内の水平線からの傾斜角度は70°より大きく80°以下が好ましく、72°以上78°以下がより好ましく、74°以上76°以下が更に好ましいことが確認された。
 図17に戻り、実験1及び実験2に示したように、ボディコンディションスコアと角度αと角度βの和(角度α+角度β)との間には強い相関があることから、本第5の実施形態においては、評価部36は、角度αと角度βの和(角度α+角度β)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。例えば、評価部36は、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、角度算出部35が算出した角度αと角度βの和(角度α+角度β)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上記の角度αと角度βの和に対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図24(a)から図24(d)に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 次に、第5の実施形態に係る牛の肉付きの評価方法の一例について、図26のフローチャートに沿って説明する。図26の処理は、評価装置100の制御部22によって実行される。
 図26の処理では、まず、ステップS20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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS21に移行する。
 ステップS21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、例えば、立位にある牛が略真後ろから撮像された画像である。制御部22の抽出部32は、ステップS22において、ステップS21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。
 次いで、ステップS23では、制御部22の基準点特定部33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の略中央の点である頂点62aを境に輪郭線60の上部側に伸びる第1曲線部63a上に位置する基準点502と、側部側に伸びる第2曲線部64a上に位置する基準点504と、を特定する(図18参照)。例えば、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね左右方向に伸びる第1直線520を上方から山部61aに向けて近づけ、第1直線520が山部61aに最初に当たった点を基準点502と特定する。また、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね上下方向に伸びる第2直線522を山部61aの側方から山部61aに向けて近づけ、第2直線522が山部61aに最初に当たった点を基準点504と特定する。
 次いで、ステップS24では、制御部22の角度算出部35は、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間に位置する点506を特定する(図19参照)。例えば、角度算出部35は、輪郭線60上で基準点502と基準点504との間に位置し、基準点502からの距離と基準点504からの距離とが略同じ長さである1つの点506を特定する。
 次いで、ステップS25では、角度算出部35は、輪郭線60上で基準点502に対して点506とは反対側に位置する点508と、輪郭線60上で基準点504に対して点506とは反対側に位置する点510と、を特定する(図20参照)。例えば、角度算出部35は、基準点502と点506の間の距離と略同じ長さだけ基準点502から離れた点508を特定する。また、角度算出部35は、基準点504と点506の間の距離と略同じ長さだけ基準点504から離れた点510を特定する。
 次いで、ステップS26では、角度算出部35は、基準点502と点506を結ぶ線分530と、基準点502と点508を結ぶ線分532と、のなす角度αを算出する(図21参照)。また、角度算出部35は、基準点504と点506を結ぶ線分534と、基準点504と点510を結ぶ線分536と、のなす角度βを算出する(図21参照)。
 次いで、ステップS27では、制御部22の評価部36は、ステップS26で算出した角度αと角度βの和(角度α+角度β)と、記憶部20に記憶されたスコア情報と、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S28では、評価部36は、ステップS27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。
 以上説明したように、本第5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。基準点特定部33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のうち一方の山部61aの輪郭線60上の略中央の点である頂点62aを境に一方側に伸びる第1曲線部63a上に位置する基準点502(第1基準点)と他方側に伸びる第2曲線部64a上に位置する基準点504(第2基準点)とを特定する。角度算出部35は、基準点502から頂点62a側に位置する輪郭線60上の点506(第1の点)と基準点502とを結ぶ線分530(第1線分)と、基準点502を挟んで輪郭線60上で点506と反対側に位置する点508(第2の点)と基準点502とを結ぶ線分532(第2線分)と、の間の角度αを算出する。また、角度算出部35は、基準点504から頂点62a側に位置する輪郭線60上の点506(第1の点)と基準点504とを結ぶ線分534(第1線分)と、基準点504を挟んで輪郭線60上で点506と反対側に位置する点510(第2の点)と基準点504とを結ぶ線分536(第2線分)と、の間の角度βを算出する。評価部36は、角度算出部35が算出した角度αと角度βの和(角度α+角度β)を用いて、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度α、β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、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を用いることができる。
 また、本第5の実施形態では、基準点特定部33は基準点502、504の両方を特定し、角度算出部35は基準点502、504それぞれの角度α、βの両方を算出する。評価部36は角度αと角度βの和(角度α+角度β)を用いて牛の肉付きを評価する。牛の腰角の形状は角度αと角度βの両方によって良好に表されるため、角度αと角度βの和(角度α+角度β)を用いて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。
 なお、上記第5の実施形態では、基準点特定部33は基準点502、504の両方を特定し、角度算出部35は角度αと角度βの両方を算出し、評価部36は角度αと角度βの和(角度α+角度β)を用いて牛の肉付きを評価する場合を例に示したが、この場合に限られない。評価部36は、角度αと角度βの積(角度α×角度β)を用いて牛の肉付きを評価してもよいし、角度αと角度βの和及び積以外で角度α及び角度βから求まる値を用いて牛の肉付きを評価してもよい。また、基準点特定部33は基準点502、504のいずれか一方の基準点のみを特定し、角度算出部35は基準点特定部33が特定した基準点における角度を算出し、評価部36は角度算出部35が算出した角度を用いて牛の肉付きを評価してもよい。
[実験3]
 角度αと角度βの和(角度α+角度β)、角度αと角度βの積(角度α×角度β)、角度α、及び角度βを用いてボディコンディションスコアを評価する場合の相関係数Rを調査する実験3を行った。実験3では、第1直線520及び第2直線522の抽出画像51内の水平線からの傾斜角度を様々に変えて、角度αと角度βの和(角度α+角度β)、角度αと角度βの積(角度α×角度β)、角度α、及び角度βと、ボディコンディションスコアと、の間の相関係数Rを求めた。
 表4及び図27には、実験3の結果が示されている。図27の横軸(x軸)は抽出画像51内の水平線からの第2直線522の傾斜角度であり、縦軸(y軸)は相関係数Rである。角度αと角度βの和(角度α+角度β)を用いてボディコンディションスコアを評価したときの相関係数Rを◇で示し、角度αと角度βの積(角度α×角度β)を用いて評価したときの相関係数Rを□で示し、角度αを用い評価したときの相関係数Rを〇で示し、角度βを用いて評価したときの相関係数Rを×で図示している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
 表4及び図27に示すように、角度αと角度βの和(角度α+角度β)、角度αと角度βの積(角度α×角度β)、角度α、及び角度βのいずれを用いた場合でも、ボディコンディションスコアとの間には強い相関があることが確認された。特に、角度αと角度βの和又は積を用いた場合では、第1直線520と第2直線522の傾斜角度が広い範囲内にあるときにわたってボディコンディションスコアとの間の相関関係が強くなることが確認され、角度α及び角度βを用いた場合では、第1直線520及び第2直線522の傾斜角度がある所定の値のときにボディコンディションスコアとの間の相関関係が強くなることが確認された。
 実験3の結果から、評価部36は、角度α又は角度βを用いて牛の肉付きを評価してもよいし、角度αと角度βの和又は積を用いて牛の肉付きを評価してもよい。評価部36が角度αと角度βの和又は積を用いて牛の肉付きを評価することで、第1直線520と第2直線522の傾斜角度が広い範囲内にあるときにわたってボディコンディションスコアとの間の相関関係が強くなるため、抽出画像51における輪郭線60上の山部61a、61bの位置及び形状が様々な場合でも、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
 また、本第5の実施形態では、図19のように、輪郭線60上で基準点502(第1基準点)と基準点504(第2基準点)の間にあり、角度αを算出するために用いる点(第1基準点に対応する第1の点)と角度βを算出するために用いる点(第2基準点に対応する第1の点)とが、同一の点506である。点506は、基準点502及び基準点504から略等距離に位置する。このような中間の点506と、基準点502、504と、基準点502、504に対して点506とは反対側に位置する点508、510と、を結ぶ線分530、532、534、536は、牛の腰角の形状を良好に反映する。したがって、角度α及び/又は角度βを用いて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。略等距離とは、牛の肉付きを精度良く評価できる程度であれば、完全に同じ長さからずれている場合も許容し、例えば基準点502から点506までの距離に対する基準点502から点506までの距離と基準点504から点506までの距離との差が±10%以下であり、±5%以下でもよい。
 なお、角度αを算出するために用いる、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間にある点と、角度βを算出するために用いる、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間にある点は、別々の点である場合でもよい。図28は、角度α、βを算出するために用いる、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間にある点が別々の点である場合を示す図である。図28に示すように、角度αを算出するために用いる、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間にある点506a(第1基準点に対応する第1の点)と、角度βを算出するために用いる、輪郭線60上で基準点502と基準点504の間にある点506b(第2基準点に対応する第1の点)とは、異なる位置にある別々の点であってもよい。この場合でも、角度α及び/又は角度βを用いて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。
 また、本第5の実施形態では、図20のように、角度算出部35は、基準点502を挟んで点506と反対側に位置しかつ基準点502と点506との間の距離と略等距離の点508を特定し、かつ、基準点504を挟んで点506と反対側に位置しかつ基準点504と点506との間の距離と略等距離の点510を特定する。この場合、基準点502と点506、508とを結ぶ線分530、532により特定される角度αと、基準点504と点506、510とを結ぶ線分534、536により特定される角度βと、は牛の腰角の形状を良好に表現する。よって、角度α及び/又は角度βを用いて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。略等距離とは、牛の肉付きを精度良く評価できる程度であれば、完全に同じ長さからずれている場合も許容し、例えば基準点502から点506までの距離に対する基準点502から点506までの距離と基準点502から点508までの距離との差が±10%以下であり、±5%以下でもよい。同様に、基準点504から点506までの距離に対する基準点504から点506までの距離と基準点504から点510までの距離との差が±10%以下であり、±5%以下でもよい。
 なお、基準点502と点506の間の距離と、基準点502と点508の間の距離は、略等距離でない場合でもよい。同様に、基準点504と点506の間の距離と、基準点504と点510の間の距離は、略等距離でない場合でもよい。また、図28のように、基準点502と基準点504の間に点506aと点506bがある場合でも、基準点502と点506aの間の距離と、基準点502と点508の間の距離は、略等距離でない場合でもよい。基準点504と点506bの間の距離と、基準点504と点510の間の距離は、略等距離でない場合でもよい。これらの場合でも、角度α及び/又は角度βを用いて牛の肉付きを評価することで、牛の肉付きを評価できる。
 また、本第5の実施形態では、図18のように、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね左右方向に伸びる第1直線520を山部61aの上方から山部61aに向けて近づけ、第1直線520が山部61aに最初に接した点を基準点502と特定する。また、基準点特定部33は、抽出画像51内で概ね上下方向に伸びる第2直線522を山部61aの側方から山部61aに向けて近づけ、第2直線522が山部61aに最初に接した点を基準点504と特定する。このように特定された基準点502、504を基準にして点506、508、510を特定し、これらの点を結んだ線分530、532、534、536から得られる角度αと角度βは牛の腰角の形状を良好に表現する。したがって、角度α及び/又は角度βを用いて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。
 第1直線520は、上述した実験2の結果のように、抽出画像51内の水平線又は水平線に対する角度が0°より大きく20°以下となって抽出画像51の左右方向の中央側から山部61aに向かって斜め下に傾いた直線である場合が好ましい。第2直線522は、抽出画像51内の垂直線又は水平線に対する角度が70°以上90°未満となって山部61aから抽出画像51の上辺57の中央側に向かって傾いた直線である場合が好ましい。このような第1直線520及び第2直線522を用いて特定した基準点502、504を基準にして点506、508、510を特定し、これらの点を結んだ線分530、532、534、536から特定される角度α及び/又は角度βを用いて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。
 なお、上記第5の実施形態では、輪郭線60の上部の左右両側に存在する2つの山部61a、61bのうち一方の山部61aにおいて基準点502、504を特定する場合を例に示したが、山部61a、61bの両方において基準点502、504を特定してもよい。この場合、山部61aの基準点502、504における角度α、βを用いて評価した牛の肉付きと、山部61bの基準点502、504における角度α、βを用いて評価した牛の肉付きと、の平均を当該牛の肉付きとしてもよい。又は、山部61aの基準点502、504における角度α、βの値と山部61bの基準点502、504における角度α、βの値との平均値を用いて牛の肉付きを評価してもよい。
《第6の実施形態》
 第6の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。図29には、第6の実施形態における制御部22の機能構成がブロック図にて示されている。図29に示すように、第6の実施形態においては、制御部22は、画像取得部30、抽出部32、決定部38、算出部34、及び評価部36を有する。画像取得部30及び抽出部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。
 図30は、第6の実施形態における決定部38が実行する処理を説明するための図である。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1曲線部63aに沿った直線110および山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112を決定する。例えば、決定部38は、図30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30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1接線66cを第1曲線部63aに沿った直線110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30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1接線67cを第1曲線部63bに沿った直線112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1曲線部63a、63b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31は、第6の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図31に示すように、算出部34は、決定部38が決定した、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110と、山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112と、がなす角度γを算出する。角度γは、例えば直線110と直線112が交差することで形成される複数の角のうち、直線110と直線112の交点から山部61aに向かう直線110の部分と山部61bに向かう直線112の部分とにより形成されて抽出画像51の上側に開いた角の角度とする。算出部34が算出する角度γは、山部61a、61bの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した角度γ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γ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。図32(a)及び図32(b)は、牛の肉付きと、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110と山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112とがなす角度γと、の関係を示す図である。図32(b)は、図32(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32(a)及び図32(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り、直線110と直線112とがなす角度γは大きくなる。このことから、角度γ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1曲線部63aに沿った直線110と山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112とがなす角度γ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33には、ボディコンディションスコアと角度γとの相関を調査した実験結果が示されている。図33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γである。図33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33に示すように、角度γ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。近似直線はy=30.87x+70.60と求まり、決定係数Rは0.819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γ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γ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γ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γ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上記の角度γに対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図33に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 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34のフローチャートに沿って説明する。図34の処理は、評価装置100の制御部22によって実行される。
 図34の処理では、まず、ステップS30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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS31に移行する。
 ステップS31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。制御部22の抽出部32は、ステップS32において、ステップS31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。
 次いで、ステップS33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1曲線部63a、63bに沿った直線110、112を決定する。本第6の実施形態では、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1接線66cを第1曲線部63aに沿った直線110と決定する(図30参照)。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1接線67cを第1曲線部63bに沿った直線112と決定する(図30参照)。
 次いで、ステップS34では、制御部22の算出部34は、ステップS33で決定した直線110と直線112とがなす角度γを算出する(図31参照)。
 次いで、ステップS35では、制御部22の評価部36は、ステップS34で算出した角度γと、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S36では、評価部36は、ステップS35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。
 以上説明したように、本第6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(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1曲線部63a、63bに沿った直線110、112を決定する(図30参照)。算出部34は、決定部38が決定した直線110と直線112とがなす角度γを算出する(図31参照)。評価部36は、算出部34が算出した角度γから、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度γ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、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を用いることができる。
 また、本第6の実施形態では、図30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、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を、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110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、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1接線67cを、山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112として決定する。このようにして決定した2つの直線110、112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110と直線112がなす角度γは、図33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γ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110、112の他の決定方法]
 図35(a)から図36(b)は、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110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1曲線部63bに沿った直線112についても、図35(a)から図36(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35(a)を用いて、直線110の決定方法の第1変形例について説明する。図35(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内の水平方向に伸びる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P(例えばPは0.6~0.8の間の値)を掛けた値(L×P)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114a、114bを特定する。そして、決定部38は、円114a、114bが山部61aの第1曲線部63aと交差する点116a、116bを特定し、点116aと点116bを通る直線を第1曲線部63aに沿った直線110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114a、114bが山部61aの第1曲線部63aに交差する2つの点116a、116bから求まる近似直線を、第1曲線部63aに沿った直線110と決定してもよい。この場合、直線110を簡易な処理によって決定することができる。
 次に、図35(b)を用いて、直線110の決定方法の第2変形例について説明する。図35(b)に示すように、決定部38は、間隔Lに互いに異なる係数P(例えばPは0.6~0.8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114a、114b、114cを特定する。そして、決定部38は、円114a、114b、114cが山部61aの第1曲線部63aと交差する点116a、116b、116cを特定し、点116a、116b、116c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1曲線部63aに沿った直線110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114a、114b、114cが山部61aの第1曲線部63aに交差する3つの点116a、116b、116cから求まる近似直線を、第1曲線部63aに沿った直線110と決定してもよい。このような方法で直線110を決定することで、図35(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110を決定することができる。
 次に、図36(a)を用いて、直線110の決定方法の第3変形例について説明する。図36(a)に示すように、決定部38は、間隔Lに互いに異なる係数Q(例えばQ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114a、114bを特定する。そして、決定部38は、円114a、114bが山部61aの第1曲線部63aと交差する点116a、116bを特定し、点116aと点116bを通る直線を第1曲線部63aに沿った直線110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114a、114bが山部61aの第1曲線部63aに交差する2つの点116a、116bから求まる近似直線を、第1曲線部63aに沿った直線110と決定してもよい。この場合、直線110を簡易な処理によって決定することができる。
 次に、図36(b)を用いて、直線110の決定方法の第4変形例について説明する。図36(b)に示すように、決定部38は、間隔Lに互いに異なる係数Q(例えば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114a、114b、114cを特定する。そして、決定部38は、円114a、114b、114cが山部61aの第1曲線部63aと交差する点116a、116b、116cを特定し、点116a、116b、116c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1曲線部63aに沿った直線110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114a、114b、114cが山部61aの第1曲線部63aに交差する3つの点116a、116b、116cから求まる近似直線を、第1曲線部63aに沿った直線110と決定してもよい。このような方法で直線110を決定することで、図36(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を決定することができる。
 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1曲線部63aに沿った直線を決定するためには、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1曲線部63aに沿った直線を得るために、複数の円が第1曲線部63a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1曲線部63aに沿った直線110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1曲線部63aに交差する複数の点から求まる近似直線を、第1曲線部63aに沿った直線110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を中心または山部61aの頂点62aを中心とする1つの円が山部61aの第1曲線部63aに交差する1つの点を特定し、この点における接線を、第1曲線部63aに沿った直線110と決定してもよい。1つの円を用いて直線110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110を決定できる。一方、複数の円を用いて直線110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110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P、Q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P、Qとは異なる値となる。
《第7の実施形態》
 第7の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第7の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38および算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。以下においては、決定部38および算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図37は、第7の実施形態における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図37に示すように、決定部38は、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110または山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112のいずれか一方を決定する。直線110、112の決定方法は第6の実施形態で説明した方法を用いる。なお、図37では、説明の便宜上、直線110と直線112の両方を図示している。
 算出部34は、決定部38が決定した直線110または直線112と、抽出画像51内の上下方向に伸びる基準直線115と、がなす角度ε1または角度ε2を算出する。角度ε1は、例えば直線110と基準直線115が交差することで形成される複数の角のうち抽出画像51内で左上に位置する角の角度とし、角度ε2は、例えば直線112と基準直線115が交差することで形成される複数の角のうち抽出画像51内で右上に位置する角の角度とする。角度ε1は山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つであり、角度ε2は山部61bの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。なお、図37では、説明の便宜上、角度ε1と角度ε2の両方を図示している。また、基準直線115は、抽出画像51内の水平方向に伸びる直線に直交する直線、または、抽出画像51内の垂直方向に伸びる直線とも言える。本第7の実施形態では、評価部36は角度ε1または角度ε2から牛の肉付きを評価する。
[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、直線110と基準直線115とがなす角度ε1および直線112と基準直線115とがなす角度ε2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38には、ボディコンディションスコアと角度ε1、ε2との相関を調査した実験結果が示されている。図38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ε1、ε2である。図38中の複数の黒丸および複数の白丸は実験した乳牛1頭1頭を示していて、複数の黒丸は角度ε1を用いたときの結果、複数の白丸は角度ε2を用いたときの結果を示している。点線の直線は角度ε1を用いたときの近似直線(回帰直線)を示し、破線の直線は角度ε2を用いたときの近似直線(回帰直線)を示している。図38に示すように、角度ε1および角度ε2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。角度ε1を用いたときの近似直線はy=15.425x+37.923と求まり、決定係数Rは0.730であった。角度ε2を用いたときの近似直線はy=16.127x+30.547と求まり、決定係数Rは0.769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ε1、ε2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ε1、ε2との間には強い相関関係がある。したがって、本第7の実施形態では、図38のグラフから表1のような角度ε1またはε2とボディコンディションスコアとを関連付けた表を作成する。そして、評価部36は、当該表を用いて、角度ε1または角度ε2から牛の肉付きを評価する。これにより、評価部36は、牛の肉付きを精度良く評価できる。
 以上説明したように、本第7の実施形態によれば、算出部34は、決定部38が決定した直線110と基準直線115とがなす角度ε1、または、決定部38が決定した直線112と基準直線115とがなす角度ε2を算出する(図37参照)。評価部36は、算出部34が算出した角度ε1または角度ε2から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度ε1、ε2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、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を用いることができる。
 また、本第7の実施形態では、角度ε1または角度ε2から撮像画像50に写された牛の肉付きを評価することから、角度ε1または角度ε2のいずれか一方を算出すればよい。すなわち、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110または山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112のいずれか一方を決定すればよい。このため、評価装置の処理の負担を軽減しつつ、牛の肉付きを評価することができる。
 なお、上記第7の実施形態では、基準直線115は、抽出画像51内の上下方向に伸びる直線である場合を例に示したが、上下方向に伸びる直線から±2°以下の範囲で傾いている場合でもよい。基準直線115は、例えば、山部61aの頂点62aと山部61bの頂点62bを結ぶ直線(略水平線)に垂直な直線であってもよいし、山部61aの抽出画像51内で最も上側の点と山部61bの抽出画像51内で最も上側の点とを結ぶ直線(略水平線)に垂直な直線であってもよい。また、基準直線115は、例えば、輪郭線60の最上点91における接線(略水平線)に垂直な直線であってもよい。
《第8の実施形態》
 第8の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第8の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38および算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。以下においては、決定部38および算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図39は、第8の実施形態における決定部38が実行する処理を説明するための図である。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39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39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39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40は、第8の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図40に示すように、算出部34は、山部61aの抽出画像51内で最も上側に位置する点222aと山部61bの抽出画像51内で最も上側に位置する点222bとを通る直線を、基準直線220として特定する。点222a、222b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、水平線が最初に山部61a、61bに接した点を点222a、222bと特定してもよい。また、その他の方法によって点222a、222b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座標から点222a、222bを特定してもよく、山部61a、61bのうち抽出画像51の上側の端辺からの距離が最も短い点を点222a、222bとしてもよい。
 算出部34は、山部61aの第2曲線部64aに沿った直線210と、基準直線220と、がなす角度ζ1を算出する。また、算出部34は、山部61bの第2曲線部64bに沿った直線212と、基準直線220と、がなす角度ζ2を算出する。角度ζ1は、例えば直線210と基準直線220とが交差することで形成される複数の角のうち山部61aに対向する角の角度とし、角度ζ2は、例えば直線212と基準直線220とが交差することで形成される複数の角のうち山部61bに対向する角の角度とする。算出部34が算出する角度ζ1は山部61aの傾斜の度合いを示す指標値であり、角度ζ2は山部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ζ1、ζ2の平均値から、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ζ1、ζ2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。図41(a)および図41(b)は、牛の肉付きと、山部61a、61bの第2曲線部64a、64bに沿った直線210、212と基準直線220とがなす角度ζ1、ζ2と、の関係を示す図である。図41(b)は、図41(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41(a)および図41(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り、直線210、212と基準直線220とがなす角度ζ1、ζ2は大きくなる。このことから、角度ζ1、ζ2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、61bの第2曲線部64a、64bに沿った直線210、212と基準直線220とがなす角度ζ1、ζ2の平均値((ζ1+ζ2)/2)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42には、ボディコンディションスコアと、角度ζ1と角度ζ2の平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図42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ζ1と角度ζ2の平均値である。図42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42に示すように、角度ζ1と角度ζ2の平均値が大きくなるほど、ボディコンディションスコアも高くなる。近似直線は、y=10.652x+52.277と求まり、決定係数Rは0.766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ζ1と角度ζ2の平均値と、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ζ1と角度ζ2の平均値と、の間には強い相関関係があることから、評価部36が角度ζ1、ζ2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ζ1、ζ2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上記の角度ζ1、ζ2に対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図42に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 次に、第8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、第6の実施形態に示した図34のフローチャートを用いて説明する。
 まず、第6の実施形態と同じく、ステップS30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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS31に移行する。ステップS31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。制御部22の抽出部32は、ステップS32において、ステップS31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。
 次いで、ステップS33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。本第8の実施形態では、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39参照)。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39参照)。
 次いで、ステップS34では、制御部22の算出部34は、ステップS33で決定した直線210と、山部61a、61bの抽出画像51内で最も上側に位置する点222a、222bを通る基準直線220と、がなす角度ζ1を算出する(図40参照)。また、算出部34は、ステップS33で決定した直線212と、基準直線220と、がなす角度ζ2を算出する(図40参照)。
 次いで、ステップS35では、制御部22の評価部36は、ステップS34で算出した角度ζ1と角度ζ2の平均値と、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S36では、評価部36は、ステップS35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。
 以上説明したように、本第8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(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39参照)。算出部34は、直線210と基準直線220とがなす角度ζ1と、直線212と基準直線220とがなす角度ζ2を算出する(図40参照)。評価部36は、算出部34が算出した角度ζ1と角度ζ2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度ζ1、ζ2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、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を用いることができる。
 また、本第8の実施形態では、図39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、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、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、212と基準直線220とがなす角度ζ1、ζ2を用いて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。
 また、本第8の実施形態では、評価部36は、算出部34が算出した角度ζ1と角度ζ2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。角度ζ1と角度ζ2の平均値とボディコンディションスコアとは、図42のように、相関性が高い。このため、角度ζ1と角度ζ2の平均値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。
 なお、上記第8の実施形態において、評価部36は、撮像画像50に写された牛の肉付きを、角度ζ1のみから評価してもよいし、角度ζ2のみから評価してもよい。図42に示した実験と同様な方法によって、ボディコンディションスコアと角度ζ1の相関、および、ボディコンディションスコアと角度ζ2の相関、を調査した所、角度ζ1のみを用いたときの近似直線における決定係数Rは0.725、角度ζ2のみを用いたときの近似直線における決定係数Rは0.688であった。このことから、角度ζ1、または、角度ζ2から牛の肉付きを評価する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価することができる。なお、図42のように、角度ζ1と角度ζ2の平均値から牛の肉付きを評価する場合では、決定係数Rは0.766であったことから、牛の肉付きを精度良く評価する点からは、角度ζ1と角度ζ2から得られる値を用いる場合が好ましい。この場合、上記第8の実施形態では、角度ζ1と角度ζ2の平均値を用いたが、角度ζ1と角度ζ2の合計値を用いる等、その他の場合であってもよい。
[直線210、212の他の決定方法]
 図43(a)から図44(b)は、山部61aの第2曲線部64aに沿った直線210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43(a)から図44(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43(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43(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43(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43(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43(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44(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44(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44(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44(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44(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。
[基準直線の他の例]
 図45(a)から図45(c)は、基準直線220の他の例を示す図である。上記第8の実施形態では、基準直線220は、山部61a、61bの抽出画像51内で最も上側に位置する点222a、222bを通る直線である場合を例に示したが、山部61a、61bが並ぶ方向に伸びる直線であれば、その他の場合でもよい。例えば、図45(a)に示すように、基準直線220は、山部61aの略中央の点である頂点62aと、山部61bの略中央の点である頂点62bと、を通る直線である場合でもよい。図45(b)に示すように、基準直線220は、輪郭線60の最上点91を中心として半径が異なる複数個の円が山部61a、61bに交差する点(黒三角で表された点)から最小二乗法により求まる近似直線(回帰直線)である場合でもよい。この方法で用いる円は、輪郭線60の最上点91と山部61aの頂点62aとの間隔L(図43(a)参照)に例えば0.5~1.25の範囲の係数を掛けた値を半径とする場合でもよい。なお、間隔Lの代わりに、輪郭線60の最上点91と輪郭線60の最下点との間隔を用いてもよい。また、図示は省略するが、最上点91を中心とする1つの円が山部61a、61bに交差する複数の点より求まる近似直線を基準直線220としてもよい。図45(c)に示すように、基準直線220は、抽出画像51内の水平方向に伸びる水平線である場合でもよい。
《第9の実施形態》
 第9の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第9の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。以下においては、算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図46は、第9の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図46に示すように、算出部34は、山部61aの抽出画像51内で最も上側に位置する点222aと山部61bの抽出画像51内で最も上側に位置する点222bとを通る直線を、基準直線220として特定する。点222a、222b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、水平線が最初に山部61a、61bに接した点を点222a、222bと特定してもよい。また、その他の方法によって点222a、222b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座標から点222a、222bを特定してもよく、山部61a、61bのうち抽出画像51の上側の端辺からの距離が最も短い点を点222a、222bとしてもよい。
 算出部34は、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110と、基準直線220と、がなす角度η1を算出する。また、算出部34は、山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112と、基準直線220と、がなす角度η2を算出する。角度η1は、例えば直線110と基準直線220とが交差することで形成される複数の角のうち輪郭線60の最上点91側に開いた角の角度とする。角度η2についても同様である。算出部34が算出する角度η1は山部61aの傾斜の度合いを示す指標値であり、角度η2は山部61bの傾斜の度合いを示す指標値である。なお、算出部34は、直線110と基準直線220とが交差することで形成される複数の角のうち基準直線220の上側に形成され角度η1の角とは異なる角の角度を、角度η1の代わりに算出してもよい。この角の角度は180-η1となる。角度η2についても同様である。
 評価部36は、算出部34が算出した角度η1、η2の平均値から、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η1、η2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。図47(a)および図47(b)は、牛の肉付きと、山部61a、61bの第1曲線部63a、63bに沿った直線110、112と基準直線220とがなす角度η1、η2と、の関係を示す図である。図47(b)は、図47(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47(a)および図47(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り、直線110、112と基準直線220とがなす角度η1、η2は大きくなる。このことから、角度η1、η2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、61bの第1曲線部63a、63bに沿った直線110、112と基準直線220とがなす角度η1、η2の平均値((η1+η2)/2)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48には、ボディコンディションスコアと、角度η1と角度η2の平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図48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η1と角度η2の平均値である。図49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48に示すように、角度η1とη2の平均値が大きくなるほど、ボディコンディションスコアも高くなる。近似直線は、y=10.913x+137.81と求まり、決定係数Rは0.806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η1と角度η2の平均値と、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η1と角度η2の平均値と、の間には強い相関関係があることから、評価部36が角度η1、η2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η1、η2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上記の角度η1、η2に対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図48に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 次に、第9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、第6の実施形態で示した図34のフローチャートを用いて説明する。
 まず、第6の実施形態と同じく、ステップS30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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS31に移行する。ステップS31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。制御部22の抽出部32は、ステップS32において、ステップS31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。
 次いで、ステップS33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1曲線部63a、63bに沿った直線110、112を決定する。本第9の実施形態では、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1接線66cを第1曲線部63aに沿った直線110と決定する(図30参照)。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1接線67cを第1曲線部63bに沿った直線112と決定する(図30参照)。
 次いで、ステップS34では、制御部22の算出部34は、ステップS33で決定した直線110と、山部61a、61bの抽出画像51内で最も上側に位置する点222a、222bを通る基準直線220と、がなす角度η1を算出する(図46参照)。また、算出部34は、ステップS33で決定した直線112と、基準直線220と、がなす角度η2を算出する(図46参照)。
 次いで、ステップS35では、制御部22の評価部36は、ステップS34で算出した角度η1と角度η2の平均値と、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S36では、評価部36は、ステップS35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。
 以上説明したように、本第9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(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1曲線部63a、63bに沿った直線110、112を決定する(図30参照)。算出部34は、決定部38が決定した直線110と基準直線220とがなす角度η1と、決定部38が決定した直線112と基準直線220とがなす角度η2を算出する(図46参照)。評価部36は、算出部34が算出した角度η1と角度η2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度η1、η2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、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を用いることができる。
 また、本第9の実施形態では、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、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を、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110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、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1接線67cを、山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112として決定する。このようにして決定した2つの直線110、112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110、112と基準直線220とがなす角度η1、η2を用いて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。
 また、本第9の実施形態では、評価部36は、算出部34が算出した角度η1と角度η2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。角度η1と角度η2の平均値とボディコンディションスコアとは、図48のように、相関性が高い。このため、角度η1と角度η2の平均値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。
 なお、上記第9の実施形態において、評価部36は、撮像画像50に写された牛の肉付きを、角度η1のみから評価してもよいし、角度η2のみから評価してもよい。図48に示した実験と同様な方法によって、ボディコンディションスコアと角度η1の相関、および、ボディコンディションスコアと角度η2の相関、を調査した所、角度η1のみを用いたときの近似直線における決定係数Rは0.717、角度η2のみを用いたときの近似直線における決定係数Rは0.786であった。このことから、角度η1、または、角度η2から牛の肉付きを評価する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価することができる。なお、図48のように、角度η1と角度η2の平均値から牛の肉付きを評価する場合では、決定係数Rは0.806であったことから、牛の肉付きを精度良く評価する点からは、角度η1と角度η2から得られる値を用いる場合が好ましい。この場合、上記第9の実施形態では、角度η1と角度η2の平均値を用いたが、角度η1と角度η2の合計値を用いる等、その他の場合であってもよい。
 なお、上記第9の実施形態において、山部61aの第1曲線部63aに沿った直線110及び山部61bの第1曲線部63bに沿った直線112は、上記第6の実施形態の図35(a)から図36(b)に示した方法によって決定してもよい。また、基準直線220は、上記第8の実施形態の図45(a)から図45(c)に示した方法によって決定してもよい。
《第10の実施形態》
 第10の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第10の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38及び算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。決定部38が実行する処理は第8の実施形態の図39と同じであるためここでは説明を省略する。以下においては、算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図49は、第10の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図49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49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50(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。図50(a)および図50(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50(b)は、図50(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50(a)および図50(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51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51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51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51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。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上記の角度θに対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図51に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 次に、第10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、第6の実施形態で示した図34のフローチャートを用いて説明する。
 まず、第6の実施形態と同じく、ステップS30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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS31に移行する。ステップS31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。制御部22の抽出部32は、ステップS32において、ステップS31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。
 次いで、ステップS33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。本第10の実施形態では、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39参照)。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39参照)。
 次いで、ステップS34では、制御部22の算出部34は、ステップS33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49参照)。
 次いで、ステップS35では、制御部22の評価部36は、ステップS34で算出した角度θと、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S36では、評価部36は、ステップS35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。
 以上説明したように、本第10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(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39参照)。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49参照)。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。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、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、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を用いることができる。
 また、本第10の実施形態では、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51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。
 なお、上記第10の実施形態において、山部61aの第2曲線部64aに沿った直線210及び山部61bの第2曲線部64bに沿った直線212は、上記第8の実施形態の図43(a)から図44(b)に示した方法によって決定してもよい。
《第11の実施形態》
 第11の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第11の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38及び算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。以下においては、決定部38及び算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図52は、第11の実施形態における決定部38が実行する処理を説明するための図である。図52に示すように、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のうちの一方の山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404aを決定する。本第11の実施形態では、決定部38は、抽出画像51(撮像画像50)内で左右方向(水平方向)に伸びる水平線420を山部61aの上方から山部61aに向かって近づけて最初に山部61aに接する点を第1曲線部63a上の点403aと決定する。また、決定部38は、抽出画像51(撮像画像50)内で上下方向(垂直方向)に伸びる垂直線422aを山部61aの左側方から山部61aに向かって近づけて最初に山部61aに接する点を第2曲線部64a上の点404aと決定する。このように、本第11の実施形態では、決定部38は、第1曲線部63aのうち最も上側に張り出した点を点403aと決定し、第2曲線部64aのうち最も横側に張り出した点を点404aと決定する。
 決定部38は、山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404aの決定の代わりに又は決定に加えて、山部61bの第1曲線部63b上の点403bと第2曲線部64b上の点404bを決定してもよい。決定部38は、水平線420を山部61bの上方から山部61bに向かって近づけて最初に山部61bに接する点を第1曲線部63b上の点403bと決定し、抽出画像51内で上下方向(垂直方向)に伸びる垂直線422bを山部61bの右側方から山部61bに向かって近づけて最初に山部61bに接する点を第2曲線部64b上の点404bと決定することができる。
 図53(a)及び図53(b)は、第11の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図53(a)に示すように、算出部34は、点403aと点404aを結ぶ線分410aの中点405aを通り線分410aに垂直な直線424aが山部61aに交差する点406aを特定する。そして、算出部34は、点403aと点406aを結ぶ線分412aと、点404aと点406aを結ぶ線分414aと、がなす角度ω1を算出する。算出部34が算出する角度ω1は、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した角度ω1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。
 また、図53(b)に示すように、決定部38が山部61bの第1曲線部63b上の点403bと第2曲線部64b上の点404bを決定した場合では、算出部34は、点403bと点404bを結ぶ線分410bの中点405bを通り線分410bに垂直な直線424bが山部61bに交差する点406bを特定する。そして、算出部34は、点403bと点406bを結ぶ線分412bと、点404bと点406bを結ぶ線分414bと、がなす角度ω2を算出する。算出部34が算出する角度ω2は、山部61bの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。この場合、評価部36は、算出部34が算出した角度ω2から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。
 また、決定部38が山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404aに加えて、山部61bの第1曲線部63b上の点403bと第2曲線部64b上の点404bを決定した場合では、算出部34は、角度ω1と角度ω2の両方を算出して角度ω1と角度ω2の平均値を算出してもよい。この場合、評価部36は、算出部34が算出した角度ω1と角度ω2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価してもよい。
 ここで、算出部34が算出する角度ω1、ω2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。図54(a)から図54(c)は、牛の肉付きと、算出部34が算出する角度ω1と、の関係を示す図である。図54(a)は痩せている牛の輪郭線60を示し、図54(b)は、図54(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54(c)は、図54(b)の牛よりも太っている(肉付きの良い)牛の輪郭線60を示している。図54(a)から図54(c)のように、肉付きが良いほど、腰角に対応する部分である山部61aが丸みを帯びた形状となる。このため、角度ω1は、肉付きが良いほど小さな値となることが分かった。なお、図示は省略するが、牛の肉付きと、算出部34が算出する角度ω2と、の関係についても同じである。これらのことから、角度ω1、角度ω2、又は角度ω1と角度ω2の平均値を求め、これらを用いて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、算出部34が算出した角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値と、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)に対して行った。
 図55には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図55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、縦軸は角度である。図55中の複数の黒丸は角度ω1を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は角度ω2を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は角度ω1と角度ω2の平均値を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図55に示すように、角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値のいずれを用いた場合であっても、角度が小さくなるほどボディコンディションスコアは大きくなっている。角度ω1を用いた点線の近似直線はy=-7.4724x+162.85と求まり、決定係数Rは0.6478であった。角度ω2を用いた一点鎖線の近似直線はy=-10.594x+171.76と求まり、決定係数Rは0.7048であった。角度ω1と角度ω2の平均値を用いた破線の近似直線はy=-9.0331x+167.31と求まり、決定係数Rは0.7397であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値と、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、算出部34が算出する角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値と、には強い相関関係があることから、評価部36が角度ω1、角度ω2、又は角度ω1と角度ω2の平均値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上記の角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値に対応した値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、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、その他の場合であってもよい。例えば、図55に示す近似直線に対応する一次関数(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。
 次に、第11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56のフローチャートに沿って説明する。図56の処理は、評価装置100の制御部22によって実行される。
 図56の処理では、まず、ステップS40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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS41に移行する。ステップS41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。制御部22の抽出部32は、ステップS42において、ステップS41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。
 次いで、ステップS43では、制御部22の決定部38は、本第11の実施形態では、山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404aを決定する。決定部38は、水平線420を山部61aの上方から山部61aに向かって近づけて最初に山部61aに接する点を第1曲線部63a上の点403aと決定し、垂直線422aを山部61aの左側方から山部61aに向かって近づけて最初に山部61aに接する点を第2曲線部64a上の点404aと決定する(図52参照)。
 次いで、ステップS44では、制御部22の算出部34は、まず、点403aと点404aを結ぶ線分410aの中点405aを通り線分410aに垂直な直線424aが山部61aに交差する点406aを特定する。そして、算出部34は、点403aと点406aを結ぶ線分412aと、点404aと点406aを結ぶ線分414aと、がなす角度ω1を算出する(図53(a)参照)。
 次いで、ステップS45では、制御部22の評価部36は、ステップS44で算出した角度ω1と、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S46では、評価部36は、ステップS45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。
 以上説明したように、本第11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(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のうちの山部61aの第1曲線部63a上の点403a(第1の点)と、第2曲線部64a上の点404a(第2の点)と、を決定する(図52参照)。算出部34は、点403aと点404aとを結ぶ線分410a(第1線分)の中点405aを通り線分410aに垂直な直線424aが山部61aに交差する点406a(第3の点)を特定する。そして、算出部34は、点403aと点406aを結ぶ線分412a(第3線分)と、点404aと点406aを結ぶ線分414a(第4線分)と、がなす角度ω1を算出する(図53(a)参照)。評価部36は、算出部34が算出した角度ω1から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、角度ω1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、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を用いることができる。
 また、本第11の実施形態では、決定部38は、図52のように、山部61aの第1曲線部63aのうち最も上側に張り出している点を、第1曲線部63a上の点403aと決定する。また、山部61aの第2曲線部64aのうち最も外側に張り出している点を、第2曲線部64a上の点404aと決定する。このような点403a、404aを用いて算出した角度ω1は、図55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ω1を用いて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。
 また、本第11の実施形態では、決定部38は、図52のように、水平線420を山部61aの上方から山部61aに向かって近づけて最初に接する点を第1曲線部63a上の点403aと決定する。また、決定部38は、垂直線422aを山部61aの側方から山部61aに向かって近づけて最初に接する点を、第2曲線部64a上の点404aと決定する。これにより、第1曲線部63aのうち最も上側に張り出している点を点403aとすること、及び、第2曲線部64aのうち最も外側に張り出している点を点404aとすることを簡易な処理により行うことができる。
 また、決定部38は、上述したように、輪郭線60の上部の左右両側に存在する2つの山部61a、61bのうちの山部61bの第1曲線部63b上の点403b(第1の点)と、第2曲線部64b上の点404b(第2の点)と、を決定してもよい(図5参照)。算出部34は、点403bと点404bとを結ぶ線分410b(第1線分)の中点405bを通り線分410bに垂直な直線424bが山部61bに交差する点406b(第3の点)を特定し、点403bと点406bを結ぶ線分412b(第3線分)と、点404bと点406bを結ぶ線分414b(第4線分)と、がなす角度ω2を算出してもよい(図53(b)参照)。そして、評価部36は、算出部34が算出した角度ω2から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価してもよい。この場合でも、角度ω1から牛の肉付きを評価する場合と同じ効果が得られる。
 また、決定部38は、上述したように、輪郭線60の上部の左右両側に存在する2つの山部61a、61bの両方について、第1曲線部63a、63b上の点403a、403b(第1の点)と、第2曲線部64a、64b上の点404a、404b(第2の点)と、を決定してもよい(図52参照)。算出部34は、山部61aにおいて線分412aと線分414aとがなす角度ω1と、山部61bにおいて線分412bと線分414bとがなす角度ω2と、の平均値を算出してもよい。評価部36は、算出部34が算出した角度ω1と角度ω2の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価してもよい。角度ω1と角度ω2の平均値は、図55で説明したように、ボディコンディションスコアとの相関を示す決定係数Rが高い。このため、牛の肉付きを精度良く評価することができる。また、角度ω1と角度ω2の平均値を用いることで、牛を略真後ろから撮像するときの撮影角度の影響を受け難くなる。
 なお、上記第11の実施形態において、評価部36は、角度ω1、角度ω2、及び角度ω1と角度ω2の平均値の少なくとも2つからボディコンディションスコアを求め、求めたボディコンディションスコアの平均値を評価してもよい。
 なお、牛の肉付きを評価するにあたり、角度ω1を用いるか、角度ω2を用いるか、角度ω1と角度ω2の平均値を用いるかは、ユーザーが適宜選択することができる。
[決定部38による他の決定方法]
 図57(a)から図57(c)は、決定部38による他の決定方法を示す図である。図57(a)に示すように、山部61aの第2曲線部64aの一部が垂直線422aに対し平行となっていて、垂直線422aが第2曲線部64aに最初に接する箇所が点ではなく範囲426である場合がある。この場合、決定部38は、範囲426の中央の点を点404aと決定する。点403a、403b、404bについても同様である。
 図57(b)に示すように、山部61aの第1曲線部63aが頂点62aから最上点91に向かって凹みを形成せずに上がり続ける場合がある。この場合、決定部38は、第1曲線部63aのうちの最も牛の背骨側に位置する点である輪郭線60の頂点62a側の変曲点を点403aと決定する。点403bについても同様である。
 図57(c)に示すように、山部61aの第2曲線部64aが頂点62aから下側に向かって凹みを形成せずに下がり続ける場合がある。この場合、決定部38は、第2曲線部64aのうちの最も腹側に位置する点である腰角と腹部の境目の点を点404aと決定する。点404bについても同様である。
 図57(a)から図57(c)の場合でも、決定部38は、第1曲線部63aのうち最も上側に張り出している点を点403aと決定し、第2曲線部64aのうち最も横側に張り出している点を点404aと決定している。したがって、上記第11の実施形態と同様に、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
《第12の実施形態》
 第12の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第12の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38及び算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。決定部38が実行する処理は第1の実施形態の図52と同じであるためここでは説明を省略する。以下においては、算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図58(a)及び図58(b)は、第12の実施形態における算出部34が実行する処理を説明するための図である。図58(a)に示すように、決定部38が山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404aを決定した場合、算出部34は、点403aと点404aとを結ぶ線分410aの長さX1a、中点405aと点406aとを結ぶ線分416aの長さX2a、又は長さX2aに対する長さX1aの長さ比(X1a/X2a)を算出する。算出部34が算出する長さX1a、長さX2a、及び長さ比(X1a/X2a)は、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した長さX1a、長さX2a、又は長さ比(X1a/X2a)から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。
 また、図58(b)に示すように、決定部38が山部61bの第1曲線部63b上の点403bと第2曲線部64b上の点404bを決定した場合では、算出部34は、点403bと点404bとを結ぶ線分410bの長さX1b、中点405bと点406bとを結ぶ線分416bの長さX2b、又は長さX2bに対する長さX1bの長さ比(X1b/X2b)を算出する。算出部34が算出する長さX1b、長さX2b、及び長さ比(X1b/X2b)は、山部61bの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した長さX1b、長さX2b、又は長さ比(X1b/X2b)から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。
 また、決定部38が山部61aの第1曲線部63a上の点403aと第2曲線部64a上の点404a、及び、山部61bの第1曲線部63b上の点403bと第2曲線部64b上の点404b、の全てを決定した場合では、算出部34は、長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値を算出してもよい。この場合、評価部36は、算出部34が算出した長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価してもよい。
 図59(a)から図59(c)は、牛の肉付きと、算出部34が算出する長さX1a、X2aと、の関係を示す図である。図59(a)は痩せている牛の輪郭線60を示し、図59(b)は、図59(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59(c)は、図59(b)の牛よりも太っている(肉付きの良い)牛の輪郭線60を示している。図59(a)から図59(c)のように、点403aと点404aを結ぶ線分410aの長さX1a、及び、中点405aと点406aを結ぶ線分416aの長さX2aは、肉付きが良いほど大きな値となることが分かった。また、長さX2aに対する長さX1aの長さ比(X1a/X2a)は、肉付きが良いほど小さな値となることが分かった。これらのことから、長さX1a、長さX2a、又は長さ比(X1a/X2a)を求めることで、牛の肉付きを評価できると考えられる。なお、図示は省略するが、牛の肉付きと、算出部34が算出する長さX1b、長さX2b、長さ比(X1b/X2b)と、の関係についても同じである。
[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、算出部34が算出した値と、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)に対して行った。
 図60には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した長さX1a、長さX1b、及び長さX1aと長さX1bの平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図60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、縦軸は長さである。図60中の複数の黒丸は長さX1aを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は長さX1bを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は長さX1aと長さX1bの平均値を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図60に示すように、長さX1a、長さX1b、及び長さX1aと長さX1bの平均値のいずれを用いた場合であっても、長さが長くなるほどボディコンディションスコアは大きくなっている。長さX1aを用いた点線の近似直線はy=5.8314x+3.8135と求まり、決定係数Rは0.6037であった。長さX1bを用いた一点鎖線の近似直線はy=5.9771x+2.7028と求まり、決定係数Rは0.6084であった。長さX1aと長さX1bの平均値を用いた破線の近似直線はy=5.9042x+3.2582と求まり、決定係数Rは0.6537であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する長さX1a、長さX1b、及び長さX1aと長さX1bの平均値と、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、算出部34が算出する長さX1a、長さX1b、及び長さX1aと長さX1bの平均値と、には強い相関関係があることから、評価部36は長さX1a、長さX1b、又は長さX1aと長さX1bの平均値を用いて牛の肉付きを評価する。例えば、表1と同じような、長さX1a、長さX1b、又は長さX1aと長さX1bの平均値と、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て、牛の肉付きを評価する。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
 図61には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した長さX2a、長さX2b、及び長さX2aと長さX2bの平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図61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、縦軸は長さである。図61中の複数の黒丸は長さX2aを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は長さX2bを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は長さX2aと長さX2bの平均値を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図61に示すように、長さX2a、長さX2b、及び長さX2aと長さX2bの平均値のいずれを用いた場合であっても、長さが長くなるほどボディコンディションスコアは大きくなっている。長さX2aを用いた点線の近似直線はy=2.0388x-2.2042と求まり、決定係数Rは0.7707であった。長さX2bを用いた一点鎖線の近似直線はy=2.5939x-3.9392と求まり、決定係数Rは0.7297であった。長さX2aと長さX2bの平均値を用いた破線の近似直線はy=2.3164x-3.0717と求まり、決定係数Rは0.8098であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する長さX2a、長さX2b、及び長さX2aと長さX2bの平均値と、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、算出部34が算出する長さX2a、長さX2b、及び長さX2aと長さX2bの平均値と、には強い相関関係があることから、評価部36は長さX2a、長さX2b、又は長さX2aと長さX2bの平均値を用いて牛の肉付きを評価する。例えば、表1と同じような、長さX2a、長さX2b、又は長さX2aと長さX2bの平均値と、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て、牛の肉付きを評価する。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
 図62には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した長さX2aに対する長さX1aの長さ比(X1a/X2a)、長さX2bに対する長さX1bの長さ比(X1b/X2b)、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値と、の相関を調査した実験結果が示されている。図62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、縦軸は長さ比である。図62中の複数の黒丸は長さ比(X1a/X2a)を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は長さ比(X1b/X2b)を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は長さ比の平均値(((X1a/X2a)+(X1b/X2b))/2)を用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図62に示すように、長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値のいずれを用いた場合であっても、長さ比が小さくなるほどボディコンディションスコアは大きくなっている。長さ比(X1a/X2a)を用いた点線の近似直線はy=-1.0967x+9.0164と求まり、決定係数Rは0.5676であった。長さ比(X1b/X2b)を用いた一点鎖線の近似直線はy=-1.5338x+10.441と求まり、決定係数Rは0.5985であった。長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値を用いた破線の近似直線はy=-1.3152x+9.7286と求まり、決定係数Rは0.6353であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値と、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、算出部34が算出する長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値と、には強い相関関係があることから、評価部36は長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値を用いて牛の肉付きを評価する。例えば、表1と同じような、長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値と、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て、牛の肉付きを評価する。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
 以上説明したように、本第12の実施形態によれば、算出部34は、点403aと点404aとを結ぶ線分410aの長さX1a、中点405aと点406aとを結ぶ線分416a(第2線分)の長さX2a、又は長さX2aに対する長さX1aの長さ比(X1a/X2a)を算出する(図58(a)参照)。評価部36は、算出部34が算出した長さX1a、長さX2a、又は長さ比(X1a/X2a)から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、長さ比(X1a/X2a)を用いて牛の肉付きを評価する場合は、上記第1の実施形態と同じく、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、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を用いることができる。
 また、決定部38が山部61bの第1曲線部63b上の点403b(第1の点)と、第2曲線部64b上の点404b(第2の点)とを決定した場合では、算出部34は、点403bと点404bとを結ぶ線分410b(第1線分)の長さX1b、中点405bと点406bとを結ぶ線分416b(第2線分)の長さX2b、又は長さX2bに対する長さX1bの長さ比(X1b/X2b)を算出する(図58(b)参照)。評価部36は、算出部34が算出した長さX1b、長さX2b、又は長さ比(X1b/X2b)から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、長さX1a、長さX2a、又は長さ比(X1a/X2a)から牛の肉付きを評価する場合と同じ効果が得られる。
 また、決定部38が山部61a、61bの両方について第1曲線部63a、63b上の点403a、403b(第1の点)と、第2曲線部64a、64b上の点404a、404b(第2の点)と、を決定した場合、算出部34は、長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値を算出してもよい。評価部36は、算出部34が算出した長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値から、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価してもよい。長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値は、図60から図62で説明したように、ボディコンディションスコアとの相関を示す決定係数Rが高い。このため、牛の肉付きを精度良く評価することができる。また、長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値を用いることで、牛を略真後ろから撮像するときの撮影角度の影響を受け難くなる。
 なお、長さX1a、長さX1b、長さX2a、長さX2b、長さX1aと長さX1bの平均値、及び長さX2aと長さX2bの平均値を用いて牛の肉付きを評価する場合、牛を略真後ろから撮影するときに、長さの基準となる基準物を一緒に撮影したり、同一距離及び同一倍率で撮影したりすることが好ましい。
 なお、牛の肉付きを評価するにあたり、長さX1a、長さX1b、長さX2a、長さX2b、長さ比(X1a/X2a)、長さ比(X1b/X2b)、長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、又は長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値、のどれを用いるかは、ユーザーが適宜選択することができる。
 なお、上記第11の実施形態及び第12の実施形態において、算出部34は、山部61aに関して、角度ω1、長さX1a、長さX2a、及び長さ比(X1a/X2a)の2つ以上を算出してもよい。そして、評価部36は、角度ω1、長さX1a、長さX2a、及び長さ比(X1a/X2a)の2つ以上の値それぞれから得られたボディコンディションスコアの最大値、最小値、又は平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。同様に、算出部34は、山部61bに関して、角度ω2、長さX1b、長さX2b、及び長さ比(X1b/X2b)の2つ以上を算出してもよい。そして、評価部36は、角度ω2、長さX1b、長さX2b、及び長さ比(X1b/X2b)の2つ以上の値それぞれから得られたボディコンディションスコアの最大値、最小値、又は平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。また、評価部36は、角度ω1と角度ω2の平均値、長さX1aと長さX1bの平均値、長さX2aと長さX2bの平均値、及び長さ比(X1a/X2a)と長さ比(X1b/X2b)の平均値の2つ以上の値それぞれから得られたボディコンディションスコアの最大値、最小値、又は平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。
 なお、上記第11の実施形態及び第12の実施形態において、線分410a、410bの中点405a、405bを用いる場合を例に示したが、線分410a、410bの中点から線分410a、410bの長さの1/50以下の範囲に位置する略中点を用いる場合でもよい。直線424a、424b及び線分416a、416bは、線分410a、410bの垂線である場合を例に示したが、線分410a、410bの垂線から±5°の範囲内で傾いた略垂線の場合でもよい。
 なお、上記第11の実施形態及び第12の実施形態において、決定部38は、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座標から第1曲線部63a、63bのうち最も上側に張り出した点を点403a、403bと決定し、第2曲線部64a、64bのうち最も側方に張り出した点を点404a、404bと決定してもよい。
[水平線420及び垂直線422a、422bの許容角度]
 上記第11の実施形態及び第12の実施形態では、抽出画像51内の水平線420を用いて第1曲線部63a、63b上の点403a、403bを決定する場合を示した。抽出画像51内の垂直線422a、422bを用いて第2曲線部64a、64b上の点404a、404bを決定する場合を示した。ここでは、水平線420の代わりに少し傾斜をした略水平線を用いた場合、及び、垂直線422a、422bの代わりに少し傾斜をした略垂直線を用いた場合、傾斜角度はどの程度まで許容されるかを調査した。
[実験]
 抽出画像51内の水平線からの傾斜角度を-20°、-10°、0°、10°、20°とした略水平線を用いて第1曲線部63a、63b上の点403a、403bを決定した。略水平線が左下から右上に伸びている場合の傾斜角度を正とし、右下から左上に伸びている場合の傾斜角度を負とした。また、抽出画像51内の水平線からの傾斜角度が80°、90°、100°とした略垂直線を用いて第2曲線部64a、64b上の点404a、404bを決定した。傾斜角度が80°の場合は、略垂直線が左下から右上に伸び、傾斜角度が100°の場合は、略垂直線が右下から左上に伸びている。
 決定した点を用いて、上記第11の実施形態のように、角度ω1と角度ω2の平均値とボディコンディションスコアとの間の決定係数Rを求めた。また、決定した点を用いて、上記第12の実施形態のように、長さX1aと長さX1bの平均値とボディコンディションスコアとの間の決定係数R、長さX2aと長さX2bの平均値とボディコンディションスコアとの間の決定係数R、長さX2aに対する長さX1aの長さ比(X1a/X2a)と長さX2bに対する長さX1bの長さ比(X1b/X2b)の平均値とボディコンディションスコアとの間の決定係数Rを求めた。実験結果を表5に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
 表5に示すように、角度ω1と角度ω2の平均値を用いた場合では、傾斜角度が-10°~20°の略水平線を用いかつ傾斜角度が80°~90°の略垂直線を用いた場合に大きな決定係数Rが得られた。長さX1aと長さX1bの平均値を用いた場合では、傾斜角度が-20°~20°の略水平線を用いかつ傾斜角度が90°の略垂直線を用いた場合に大きな決定係数Rが得られた。長さX2aと長さX2bの平均値を用いた場合では、傾斜角度が-10°~20°の略水平線を用いかつ傾斜角度が80°~90°の略垂直線を用いた場合に大きな決定係数Rが得られた。長さ比の平均値を用いた場合では、傾斜角度が-10°~20°の略水平線を用いかつ傾斜角度が90°の略垂直線を用いた場合に大きな決定係数Rが得られた。これらの結果から、抽出画像51内の水平方向(左右方向)からの傾斜角度が-10°~20°の略水平線を用いて第1曲線部63a、63b上の点403a、403bを決定する。抽出画像51内の水平方向(左右方向)からの傾斜角度が80°~90°の略垂直線を用いて第2曲線部64a、64b上の点404a、404bを決定する。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。牛の肉付きを精度良く評価する点から、略水平線の傾きは-5°~10°の場合がより好ましく、-5°~5°の場合が更に好ましい、略垂直線の傾きは85°~90°の場合がより好ましい。
《第13の実施形態》
 第13の実施形態に係る牛の評価装置の機能構成およびハードウェア構成は、第1の実施形態の図1および図16と同じである。第13の実施形態における制御部22の機能構成は第6の実施形態の図29と同じであるが、決定部38及び算出部34が実行する処理が第6の実施形態と異なっている。以下においては、決定部38及び算出部34が実行する処理を中心に説明する。
 図63は、第13の実施形態における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図63に示すように、決定部38は、まず、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定する。本第13の実施形態では、輪郭線60の最も左側の最左点302を通り抽出画像51内で垂直方向(上下方向)に伸びる垂直線304と、輪郭線60の最も右側の最右点303を通り抽出画像51内で垂直方向(上下方向)に伸びる垂直線305と、の間の距離Wを基準寸法として特定する。最左点302は、例えば、抽出画像51内で上下方向に伸びる垂直線を左側から輪郭線60に近づけて行き、垂直線が輪郭線60に最初に接した点を最左点302と特定することができる。また、その他の方法によって最左点302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座標から最左点302を特定してもよいし、輪郭線60のなかで抽出画像51の左側の端辺からの距離が最も短い点を最左点302としてもよい。最右点303についても同様である。
 次いで、決定部38は、特定した基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離と、を特定する。そして、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に第1距離だけ離れかつ離れた方向に略直交(例えば直交)する直線330と、最左点302から輪郭線60の内側に第2距離だけ離れかつ離れた方向に略直交(例えば直交)する直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する。本第13の実施形態では、決定部38は、第1割合として20%を用いて、第1距離として0.2Wを特定し、第2割合として30%を用いて、第2距離として0.3Wを特定する。したがって、基準範囲306は、最左点302を通る垂直線304から0.2W以上0.3W以下で離れた範囲であるとも言える。次いで、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307を特定し、複数の点307のうちの2つの点を通る複数の直線310a、310b、310c、310d、310eを決定する。本第13の実施形態では、複数の点307は、直線330、332と輪郭線60とが交差する2点と、基準範囲306を左右方向に5等分する4本の垂直線と輪郭線60とが交差する4点と、であるとする。また、本第1の実施形態では、複数の直線310a~310eは、6つの点307から得られる5組の隣接する2つの点の組み合わせそれぞれを通る5本の直線310a~310eとする。
 算出部34は、決定部38が決定した直線310a~310eの抽出画像51内で水平方向(左右方向)に伸びる水平線に対する傾きを算出する。本第13の実施形態では、決定部38が決定した直線310a~310eが抽出画像51内で左下から右上に伸びている場合の傾きを正とし、右下から左上に伸びている場合の傾きを負とする。算出部34は、複数の直線310a~310eそれぞれの傾きから、最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを求める。算出部34が算出する直線310a~310eの傾きは、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きから、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が算出する直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きと、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。図64(a)及び図64(b)は、牛の肉付きと、算出部34が算出する複数の直線310a~310eの傾きと、の関係を示す図である。図64(b)は、図64(a)の牛より肉付きのよい牛の輪郭線60を示している。図64(a)及び図64(b)に示すように、肉付きの違いによって、直線310a~310eの傾き具合が異なる。このことから、直線310a~310eの傾きを求めることで、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、算出部34が算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、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65には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した複数の直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、の相関を調査した実験結果が示されている。図65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、縦軸は算出部34が算出した傾きである。図65中の複数の黒丸は直線310a~310eの最大傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は直線310a~310eの最小傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は直線310a~310eの平均傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図65に示すように、直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きのいずれを用いた場合であっても、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなっている。最大傾きを用いた点線の近似直線はy=0.2084x-0.4895と求まり、決定係数Rは0.6317であった。最小傾きを用いた一点鎖線の近似直線はy=0.2528x-1.0665と求まり、決定係数Rは0.8772であった。平均傾きを用いた破線の近似直線はy=0.2203x-0.7692と求まり、決定係数Rは0.8996であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する直線310a~310eの傾きと、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算出部34が算出する直線310a~310eの傾きとには強い相関関係があることから、評価部36は直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾き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、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65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。
 次に、第13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66のフローチャートに沿って説明する。図66の処理は、評価装置の制御部22によって実行される。
 図66の処理では、まず、ステップS50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47が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作に応じて制御部22が牛の評価プログラム47を起動した段階で、ステップS51に移行する。ステップS51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。制御部22の抽出部32は、ステップS52において、ステップS51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。
 次いで、ステップS53では、制御部22の決定部38は、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、輪郭線60の最左点302から基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する(図63参照)。そして、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307から複数の直線310a~310eを特定する(図63参照)。本第13の実施形態では、決定部38は、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の間の距離Wを、牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法として特定する。そして、決定部38は、輪郭線60の最左点302から0.2Wだけ離れた直線330と0.3Wだけ離れた直線332とで挟まれた基準範囲306を特定し、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307のうち隣接する2つの点の組を通る複数の直線310a~310eを決定する(図63参照)。
 次いで、ステップS54では、制御部22の算出部34は、ステップS53で決定した複数の直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを算出する。
 次いで、ステップS55では、制御部22の評価部36は、ステップS54で算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きと、記憶部20に記憶されたスコア情報とから、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S56では、評価部36は、ステップS55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。
[変形例]
 上記第13の実施形態では、決定部38は複数の直線310a~310eを決定する場合を例に示したが、1つの直線を決定する場合でもよい。図67は、第13の実施形態の変形例における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図67に示すように、決定部38は、図63において説明した方法と同じ方法によって基準範囲306を特定する。そして、決定部38は、基準範囲306の両端での輪郭線60上の点307を特定し、2つの点307を通る直線310を決定する。
 算出部34は、決定部38が決定した直線310の傾きを算出する。評価部36は、算出部34が算出した傾きから、牛の肉付きを評価する。
[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、算出部34が算出した直線310の傾きと、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68には、ボディコンディションスコアと算出部34が算出した直線310の傾きとの相関を調査した実験結果が示されている。図68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、縦軸は算出部34が算出した傾きである。図68中の複数の黒丸は実験をした乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線は近似直線(回帰直線)を示している。図68に示すように、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つの点307を通る直線310の傾きを用いた場合でも、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。近似直線はy=0.2223x-0.7697と求まり、決定係数Rは0.8844であった。このことから、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つの点307を通る直線310の傾きから牛の肉付きを評価する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。
 以上説明したように、本第13の実施形態及びその変形例によれば、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の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の距離Wを、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさを示す基準寸法として特定する(図63参照)。そして、決定部38は、輪郭線60上の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離だけ離れた直線330と、30%(第2割合)に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定し、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307から1又は複数の直線310又は310a~310eを決定する(図63、図67参照)。算出部34は、決定部38が決定した直線310又は310a~310eの傾き又は各々の傾きから得られる平均傾きを算出する。評価部36は、算出部34が算出した傾き又は傾きから得られる平均傾きから、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。この場合でも、上記第1の実施形態と同じく、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、直線の傾きは変化しないことから、直線の傾き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、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を用いることができる。
 また、本第13の実施形態及びその変形例では、図63及び図67のように、決定部38は、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の間の距離Wを、牛の身体の横幅方向に関する基準寸法として特定する。このような基準寸法Wを用いて基準範囲306を特定し、特定した基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307から決定した直線310又は310a~310eの傾きは、図65及び図68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。したがって、このような基準寸法Wを用いることで、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
 また、本第13の実施形態の変形例では、図67のように、決定部38は、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つ点307を通る直線310を決定する。直線310の決定は複数の直線310a~310eの決定よりも簡易な処理でできるとともに、直線310の傾きも直線310a~310eの傾きを算出する場合に比べて簡易な処理で算出できる。また、直線310の傾きを用いた場合でも、図68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。したがって、牛の肉付きを簡易な処理によって、精度良く評価することができる。
 なお、上記第13の実施形態において、決定部38が複数の直線310a~310eを決定した場合、算出部34は複数の直線310a~310eの平均傾きを算出する場合が好ましい。図65で説明したように、平均傾きは、ボディコンディションスコアとの相関性を示す決定係数Rが高い。したがって、評価部36が平均傾きからボディコンディションスコアを評価することで、牛の肉付きを精度良く評価することができる。
[基準範囲306について]
 上記第13の実施形態及びその変形例では、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの30%(第2割合)に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた範囲を基準範囲306とする場合を例に示した。ここでは、輪郭線60の最左点302からどの程度離れた範囲を基準範囲306とすることが好ましいかについて説明する。
[実験]
 輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306とするにあたり、第1割合と第2割合を様々な値に変えることで複数の基準範囲306を特定した。そして、図65及び図68と同様に、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、複数の基準範囲306各々において輪郭線60上の複数の点307のうちの2点を通る傾きと、の相関を求め、相関性を示す近似直線から決定係数Rを算出した。
 表6及び表7には、輪郭線60の最左点302からの距離を異ならせた複数の基準範囲306各々において、ボディコンディションスコアと直線の傾きとの相関を示す近似直線から得られた決定係数Rが示されている。表6の左側(下側)における基準範囲306と決定係数Rは、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2点を通る1本の直線の傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。中央及び右側(上側)における基準範囲306と決定係数Rは、基準範囲306内に0.05Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。表7は、基準範囲306内に0.02Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線からを求めたものである。
 表6及び表7に示すように、基準範囲を0.2W~0.3W、0.2W~0.35W、0.2W~0.4W、0.16W~0.34W、0.18W~0.32W、0.22W~0.3W、0.22W~0.28Wとした場合に大きな決定係数Rが得られた。このことから、輪郭線60の最左点302から基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306とする場合では、第1割合を16%以上の値とし、第2割合を40%以下の値とすることで、大きな決定係数Rが得られることが分かる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
 したがって、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する場合、第1割合として16%以上の値を用い、第2割合として40%以下の値を用いることが好ましい。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。牛の肉付きを精度良く評価する点から、第1割合は16%以上24%以下の値を用いることが好ましく、18%以上22%以下の値を用いる場合がより好ましく、19%以上21%以下の値を用いる場合が更に好ましい。第2割合は28%以上40%以下の値を用いることが好ましく、30%以上38%以下の値を用いる場合がより好ましく、34%以上36%以下の値を用いる場合が更に好ましい。また、基準範囲306の抽出画像51内の水平方向(牛の横幅方向)における幅は0.05W以上が好ましく、0.08W以上がより好ましく、0.1W以上が更に好ましい。
 なお、上記第13の実施形態及びその変形例では、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた範囲を基準範囲306と特定する場合を例に示した。しかしながら、この場合に限られず、決定部38は、輪郭線60の最右点303から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線とで挟まれた範囲を基準範囲306と特定する場合でもよい。この場合でも、第1割合及び第2割合は上述した値を用いることが好ましい。最右点303を用いて基準範囲306を特定する場合では、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る直線の傾きの正負とボディコンディションスコアとの関係が、最左点302を用いて基準範囲306を特定する場合とは反対になる。すなわち、直線の傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。
 なお、上記第13の実施形態において、算出部34は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る複数の直線310a~310eの傾きの中央値を算出してもよい。
 なお、上記第13の実施形態において、決定部38は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307のうち1つの点を挟んで両側に位置する2つの点(1つ飛びの2点)の組を通る直線や、2つの点を挟んで両側に位置する2つの点(2つ飛びの2点)の組を通る直線を決定してもよい。また、決定部38は、複数の点307から最小二乗法により求まる近似直線(回帰直線)を決定してもよい。
 なお、上記第13の実施形態において、評価部36は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る複数の直線310a~310eそれぞれの傾きから得られる複数のボディコンディションスコアのうちの最大値によって牛の肉付きを評価してもよいし、最小値によって牛の肉付きを評価してもよいし、平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。また、評価部36は、最左点302から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアと、最右点303から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアと、の平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。
《第14の実施形態》
 上記第13の実施形態及びその変形例では、決定部38は輪郭線60の最左点302又は最右点303から輪郭線60の内側に基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線と、で挟まれた範囲を基準範囲306とする場合を例に示した。本第14の実施形態では、決定部38は輪郭線60の最も上側の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線と、で挟まれた範囲を基準範囲306aとする場合について説明する。
 図69は、第14の実施形態における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図69に示すように、決定部38は、第13の実施形態と同じく、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と輪郭線60の最右点303を通る垂直線305との間の距離Wを、基準寸法として特定する。次いで、決定部38は、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離(0.2W)だけ離れかつ離れた方向に略直交する直線330aと、基準寸法Wの30%(第2割合)に相当する第2距離(0.3W)だけ離れかつ離れた方向に略直交する直線332aと、で挟まれた範囲を基準範囲306aとして特定する。すなわち、基準範囲306aは、最上点91を通る水平線から0.2W以上0.3W以下で離れた範囲であると言える。最上点91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と特定することができる。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。
 次いで、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306a内に位置する連続する部分上の複数の点307aを特定し、複数の点307aのうちの2つの点を通る複数の直線312a、312bを決定する。本第14の実施形態では、輪郭線60の左側部分において基準範囲306a内に位置する複数の点307aを特定する。複数の点307aは、直線330a、332aと輪郭線60が交差する2点と、基準範囲306aを上下方向に2等分する1本の水平線と輪郭線60が交差する1点と、であるとする。また、本第14の実施形態では、複数の直線312a、312bは、3つの点307aから得られる2組の隣接する2つの点の組み合わせそれぞれを通る2本の直線312a、312bとする。
 算出部34は、決定部38が決定した直線312a、312bの傾きを算出する。本第14の実施形態では、抽出画像51を時計回りに90°回転させ(すなわち、輪郭線60の最上点91が右側に位置するようにし)、直線312a、312bが回転後の抽出画像51内で水平方向(左右方向)に伸びる水平線に対する傾きを算出する。また、本第14の実施形態では、直線の傾きは、回転後の抽出画像51内で右下から左上に伸びている場合を正とし、左下から右上に伸びている場合を負とする。算出部34は、直線312a、312bの傾きから、最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを算出するが、本第14の実施形態では平均傾きを算出するとする。算出部34が算出する直線312a、312bの傾きは、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。
 評価部36は、算出部34が算出した直線312a、310bの平均傾きから、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。
[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、算出部34が算出した複数の直線312a、312bの平均傾きと、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70には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した複数の直線312a、312bの平均傾きと、の相関を調査した実験結果が示されている。図70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、縦軸は算出部34が算出した平均傾きである。図70中の複数の黒丸は実験をした乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線は近似直線(回帰直線)を示している。図70に示すように、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aとして特定した場合でも、傾き具合によってボディコンディションスコアが変化する。傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。近似直線はy=0.1868x-0.5657と求まり、決定係数Rは0.6210であった。このことから、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aと特定する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。
[基準範囲306aについて]
 上記第14の実施形態では、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aとする場合を例に示した。ここでは、輪郭線60の最上点91からどの程度離れた範囲を基準範囲306aとすることが好ましいかについて説明する。
[実験]
 輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306aとするにあたり、第1割合と第2割合を様々な値に変えることで複数の基準範囲306aを特定した。そして、図70と同様に、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、複数の基準範囲306a各々において輪郭線60上の複数の点307aのうちの2点を通る直線の傾きと、の相関を求め、相関を示す近似直線から決定係数Rを算出した。
 表8には、輪郭線60の最上点91からの距離を異ならせた複数の基準範囲306a各々において、ボディコンディションスコアと直線の傾きとの相関を示す近似直線から得られた決定係数Rが示されている。表8の左側(下側)における基準範囲306aと決定係数Rは、基準範囲306aの両端における輪郭線60上の2つ点を通る1本の直線の傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。中央及び右側(上側)における基準範囲306aと決定係数Rは、基準範囲306a内に0.05Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
 表8に示すように、基準範囲306aを0.2W~0.3W、0.15W~0.35Wとした場合に大きな決定係数Rが得られた。このことから、輪郭線60の最上点91から基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306aとする場合、第1割合を15%以上の値とし、第2割合を35%以下の値とすることで、大きな決定係数Rが得られることが分かる。
 したがって、決定部38は、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330aと、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332aと、で挟まれた基準範囲306aを特定する場合、第1割合として15%以上の値を用い、第2割合として35%以下の値を用いることが好ましい。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。牛の肉付きを精度良く評価する点から、第1割合は15%以上25%以下の値を用いることが好ましく、17%以上23%以下の値を用いる場合がより好ましく、19%以上21%以下の値を用いる場合が更に好ましい。第2割合は25%以上35%以下の値を用いることが好ましく、27%以上33%以下の値を用いる場合がより好ましく、29%以上31%以下の値を用いる場合が更に好ましい。また、基準範囲306aの抽出画像51内の上下方向(牛の体高方向)における幅は0.05W以上が好ましく、0.08W以上がより好ましく、0.1W以上が更に好ましい。
 なお、上記第14の実施形態では、図69のように、輪郭線60の左側部分において基準範囲306a内の複数の点307aから複数の直線312a、312bを決定する場合を例に示したが、輪郭線60の右側部分において基準範囲306a内の複数の点から直線を決定する場合でもよい。輪郭線60の右側部分を用いた場合、基準範囲306a内の輪郭線60上の複数の点を通る直線の傾きの正負とボディコンディションスコアとの関係が、輪郭線60の左側部分を用いた場合とは反対になる。すなわち、直線の傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。
 なお、評価部36は、上記第13の実施形態と上記第14の実施形態を組み合わせ、最左点302から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアおよび最右点303から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアのいずれか一方又は両方と、最上点91から求めた基準範囲306aにおいて決定された1又は複数の直線から得られたボディコンディションスコアと、の平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。
 なお、上記第13の実施形態及び上記第14の実施形態において、決定部38は、牛の身体の横幅方向の大きさを示す基準寸法として、山部61a、61bの頂点62a、62bの間の距離を特定してもよいし、山部61a、61bにおける最も上側の点の間の距離を特定してもよい。
 なお、上記各実施形態では、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71(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71(b)は、図71(a)の撮像画像50に写された牛を略正面から撮像した撮像画像50aである。図71(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71(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72(a)及び図72(b)は、図71(a)及び図71(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72(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72(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、牛舎内に固定又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及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又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、上記各実験は、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。
 

Claims (51)

  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または合計値を、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または変動係数を、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.  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前記輪郭線上の略中央の点を境に一方側に伸びる第1曲線部上に位置する第1基準点および他方側に伸びる第2曲線部上に位置する第2基準点の少なくとも一方の基準点を特定する基準点特定部と、
     特定した前記基準点から前記略中央の点側に位置する前記輪郭線上の第1の点と前記基準点とを結ぶ第1線分と、前記基準点を挟んで前記輪郭線上で前記第1の点と反対側に位置する第2の点と前記基準点とを結ぶ第2線分と、の間の角度を算出する角度算出部と、
     前記角度算出部が算出した前記角度を用いて、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。
  9.  前記基準点特定部は、前記第1基準点および前記第2基準点の両方を特定し、
     前記角度算出部は、前記第1基準点および前記第2基準点それぞれにおける前記角度を算出し、
     前記評価部は、前記第1基準点および前記第2基準点それぞれにおける前記角度の和または積を用いて、前記牛の肉付きを評価する、請求項8に記載の牛の評価装置。
  10.  前記基準点特定部は、前記第1基準点および前記第2基準点の両方を特定し、
     前記角度算出部は、前記第1基準点に対応する前記第1の点として、前記輪郭線上で前記第1基準点および前記第2基準点の間に位置する点を特定し、前記第2基準点に対応する前記第1の点として、前記輪郭線上で前記第1基準点および前記第2基準点の間に位置する点を特定する、請求項8または9に記載の牛の評価装置。
  11.  前記第1基準点に対応する前記第1の点と、前記第2基準点に対応する前記第1の点は、同一の点であり、前記第1基準点および前記第2基準点から略等距離に位置する点である、請求項10に記載の牛の評価装置。
  12.  前記角度算出部は、前記第1基準点に対応する前記第2の点として、前記第1基準点と該第1基準点に対応する前記第1の点との間の距離と略等距離の点を特定し、前記第2基準点に対応する前記第2の点として、前記第2基準点と該第2基準点に対応する前記第1の点との間の距離と略等距離の点を特定する、請求項10または11に記載の牛の評価装置。
  13.  前記基準点特定部は、前記第1基準点を特定する場合、前記輪郭線が抽出された抽出画像内で概ね左右方向に伸びる第1直線を前記少なくとも一方の山部の上方から前記少なくとも一方の山部に向けて近づけ、前記第1直線が前記少なくとも一方の山部に最初に接した点を特定し、前記第2基準点を特定する場合、前記抽出画像内で概ね上下方向に伸びる第2直線を前記少なくとも一方の山部の側方から前記少なくとも一方の山部に向けて近づけ、前記第2直線が前記少なくとも一方の山部に最初に接した点を特定する、請求項8から12のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  14.  前記第1直線は、前記抽出画像内の水平線または前記抽出画像内の水平線に対する角度が0°より大きく20°以下となって前記抽出画像の左右方向の中央側から前記少なくとも一方の山部側に向かって斜め下に傾いた直線であり、
     前記第2直線は、前記抽出画像内の垂直線または前記抽出画像内の水平線に対する角度が70°以上90°未満となって前記少なくとも一方の山部側から前記抽出画像の上辺の中央側に向かって傾いた直線である、請求項13に記載の牛の評価装置。
  15.  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1曲線部に沿った直線を決定する決定部と、
     決定された前記直線と前記輪郭線が抽出された抽出画像内の略上下方向に延びる基準直線とがなす角度、または、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。
  16.  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1曲線部に沿った直線を決定する決定部と、
     決定された前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出する算出部と、
     算出された前記角度または前記角度から得られる値から、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。
  17.  前記基準直線は、前記2つの山部の最も上側に位置する点それぞれを通る直線、前記2つの山部の前記略中央の点それぞれを通る直線、前記輪郭線のうち最も上側に位置する最上点を中心とする1以上の円が前記2つの山部に交差する複数の点から求まる近似直線、または、前記輪郭線が抽出された抽出画像内の水平線である、請求項16に記載の牛の評価装置。
  18.  前記評価部は、前記算出部が算出した前記2つの山部における前記角度の平均値から、前記牛の肉付きを評価する、請求項16または17に記載の牛の評価装置。
  19.  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1接線を、前記直線として決定する、請求項15から18のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  20.  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1曲線部に交差する点から前記直線を決定する、請求項15から18のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  21.  前記決定部は、半径の異なる複数の前記円が前記第1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20に記載の牛の評価装置。
  22.  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、
     決定された前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出する算出部と、
     算出された前記角度または前記角度から得られる値から、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。
  23.  前記基準直線は、前記2つの山部の最も上側に位置する点それぞれを通る直線、前記2つの山部の前記略中央の点それぞれを通る直線、前記輪郭線のうち最も上側に位置する最上点を中心とする1以上の円が前記2つの山部に交差する複数の点から求まる近似直線、または、前記輪郭線が抽出された抽出画像内の水平線である、請求項22に記載の牛の評価装置。
  24.  前記評価部は、前記算出部が算出した前記2つの山部における前記角度の平均値から、前記牛の肉付きを評価する、請求項22または23に記載の牛の評価装置。
  25.  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。
  26.  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22から25のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  27.  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22から25のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  28.  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27に記載の牛の評価装置。
  29.  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つの山部のうちの一方の山部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曲線部上の第1の点と前記第1曲線部とは反対側に伸びる第2曲線部上の第2の点とを決定する決定部と、
     前記第1の点と前記第2の点とを結ぶ第1線分の長さ、前記第1線分の略中点を通り前記第1線分に略垂直な直線が前記一方の山部と交差する第3の点と前記第1線分の略中点とを結ぶ第2線分の長さ、前記第2線分の長さに対する前記第1線分の長さの比、及び前記第1の点と前記第3の点を結ぶ第3線分と前記第2の点と前記第3の点を結ぶ第4線分とがなす角度、の少なくとも1つを算出する算出部と、
     前記算出部が算出した値から、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。
  30.  前記決定部は、前記第1曲線部のうち最も上側に張り出した点を前記第1の点と決定し、前記第2曲線部のうち最も横側に張り出した点を前記第2の点と決定する、請求項29に記載の牛の評価装置。
  31.  前記決定部は、前記撮像画像内で略左右方向に伸びる第1直線を前記一方の山部の上方から前記一方の山部に向かって近づけて最初に接する点を前記第1の点と決定し、前記撮像画像内で略上下方向に伸びる第2直線を前記一方の山部の側方から前記一方の山部に向かって近づけて最初に接する点を前記第2の点と決定する、請求項29または30に記載の牛の評価装置。
  32.  前記決定部は、前記2つの山部のうちの他方の山部についての、前記第1曲線部上の前記第1の点と前記第2曲線部上の前記第2の点とを決定し、
     前記算出部は、他方の山部についての、前記第1線分の長さ、前記第2線分の長さ、前記第2線分の長さに対する前記第1線分の長さの比、及び前記第3線分と前記第4線分とがなす角度、の少なくとも1つを算出するとともに、前記2つの山部それぞれの前記第1線分の長さの平均値、前記2つの山部それぞれの前記第2線分の長さの平均値、前記2つの山部それぞれの前記第2線分の長さに対する前記第1線分の長さの比の平均値、及び前記2つの山部それぞれの前記第3線分と前記第4線分とがなす角度の平均値、の少なくとも1つを算出する、請求項29から31のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  33.  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32のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  34.  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、
     前記輪郭線から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定する決定部と、
     前記決定部が決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出する算出部と、
     前記算出部が算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、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。
  35.  前記決定部は、前記輪郭線が抽出された抽出画像内で前記輪郭線の前記最左点を通り垂直方向に伸びる直線と、前記抽出画像内で前記輪郭線の前記最右点を通り垂直方向に伸びる直線と、の間の距離を、前記牛の身体の横幅方向に関する前記基準寸法として特定する、請求項34に記載の牛の評価装置。
  36.  前記決定部は、前記輪郭線の前記最左点又は前記最右点から前記輪郭線の内側に前記第1距離と前記第2距離それぞれ離れた前記2つの直線の間に位置する前記基準範囲を特定し、前記第1割合として16%以上の値を用い、前記第2割合として40%以下の値を用いる、請求項35に記載の牛の評価装置。
  37.  前記決定部は、前記第1割合として16%以上24%以下の値を用い、前記第2割合として28%以上40%以下の値を用いる、請求項36に記載の牛の評価装置。
  38.  前記決定部は、前記輪郭線の前記最上点から前記輪郭線の内側に前記第1距離と前記第2距離それぞれ離れた前記2つの直線の間に位置する前記基準範囲を特定し、前記第1割合として15%以上の値を用い、前記第2割合として35%以下の値を用いる、請求項35に記載の牛の評価装置。
  39.  前記決定部は、前記第1割合として15%以上25%以下の値を用い、前記第2割合として28%以上35%以下の値を用いる、請求項38に記載の牛の評価装置。
  40.  前記決定部は、前記1又は複数の直線として、前記基準範囲の両端における前記輪郭線上の点を通る1本の直線を決定する、請求項34から39のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  41.  前記決定部は、前記1又は複数の直線として、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の前記複数の点から複数の直線を決定し、
     前記算出部は、前記複数の直線の最大傾き、最小傾き、または平均傾きを算出する、請求項34から40のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  42.  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41のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  43.  前記牛を撮像する撮像部を備える、請求項1から42のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
  44.  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。
  45.  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、
     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前記輪郭線上の略中央の点を境に一方側に伸びる第1曲線部上に位置する第1基準点および他方側に伸びる第2曲線部上に位置する第2基準点の少なくとも一方の基準点を特定し、
     特定した前記基準点から前記略中央の点側に位置する前記輪郭線上の第1の点と前記基準点とを結ぶ第1線分と、前記基準点を挟んで前記輪郭線上で前記第1の点と反対側に位置する第2の点と前記基準点とを結ぶ第2線分と、の間の角度を算出し、
     算出した前記角度を用いて、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。
  46.  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1曲線部に沿った直線を決定し、
     決定した前記直線と前記輪郭線が抽出された抽出画像内の略上下方向に延びる基準直線とがなす角度、または、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。
  47.  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1曲線部に沿った直線を決定し、
     決定した前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出し、
     算出した前記角度または前記角度から得られる値から、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。
  48.  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、
     決定した前記直線と、前記2つの山部が並ぶ方向に伸びる基準直線と、がなす角度を算出し、
     算出した前記角度または前記角度から得られる値から、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。
  49.  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。
  50.  立位にある牛を略真後ろ又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つの山部のうちの一方の山部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曲線部上の第1の点と前記第1曲線部とは反対側に伸びる第2曲線部上の第2の点とを決定し、
     決定した前記第1の点と前記第2の点とを結ぶ第1線分の長さ、前記第1線分の略中点を通り前記第1線分に略垂直な直線が前記一方の山部と交差する第3の点と前記第1線分の略中点とを結ぶ第2線分の長さ、前記第2線分の長さに対する前記第1線分の長さの比、及び前記第1の点と前記第3の点を結ぶ第3線分と前記第2の点と前記第3の点を結ぶ第4線分とがなす角度、の少なくとも1つを算出し、
     算出した値から、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。
  51.  立位にある牛を略真後ろ又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から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定し、
     決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出し、
     算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、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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