(57)【要約】      （修正有）【課題】デジタルＲＧＢ画像に基づき、客観的且つより正確な食肉の品質評価を可能とする上、撮像部を有する携帯型パーソナルコンピュータを利用し、より迅速な食肉の品質評価を可能とする新たなテジタル画像処理および解析技術を提供する。【解決手段】脂肪交雑基準の肉質等級のデジタルＲＧＢ画像（Ａ）からＧ要素またはＢ要素の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ）、色濃淡情報の濃淡に対する画素数のヒストグラム情報を取得し（Ｃ）、ヒストグラム情報にデコンボリューション処理を施し（Ｄ）、赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め（Ｅ）、脂肪交雑基準の肉質等級の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め（Ｆ）、標本散布図から標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式の少なくとも何れか一方を得る（Ｇ）ようにした肉質等級の品質基準のデジタル化方法である。【選択図】図１
2020076644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の断面の既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から脂肪交雑基準の肉質等級の各々のＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、脂肪交雑基準の肉質等級の各々について既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々のヒストグラム情報に対し、肉質等級毎の各々にデコンボリューション処理を施し、肉質等級毎の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準の肉質等級毎に対する、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにすることを特徴とする肉質等級の品質基準のデジタル化方法。
【請求項２】
牛枝肉取引規格の牛脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯切断面の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報に対し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにすることを特徴とする肉質等級の品質基準のデジタル化方法。
【請求項３】
牛枝肉取引規格の牛脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯切断面の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報に対し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式（式１）                                                            
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                                              
の少なくとも何れか一方を得るようにすることを特徴とする肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法。
【請求項４】
肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するようにしたことを特徴とする、前記請求項１ないし３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法。
【請求項５】
牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、評価対象のロース芯切断面のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するようにしたことを特徴とする、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法。
【請求項６】
牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、評価対象のロース芯切断面のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の牛枝肉の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式（式１）                                                                          
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                                              
の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するようにしたことを特徴とする、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法。
【請求項７】
肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部、撮像部が撮像したデジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう、前記請求項４ないし請求項５何れか一記載のデジタル化された肉質等級品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法を具現化するものとされたソフトウェア、ソフトウェアに従って各部を制御する中央制御部、および演算結果を表示する表示部を有することを特徴とする、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、肉質等級の品質基準を利用した、前記請求項５または請求項６何れか一方記載の品質評価のテジタル処理方法を具現化したプログラムが搭載された自動肉質評価装置。
【請求項８】
牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部、撮像部が撮像したデジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（ＢＭＳ）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するよう、前記請求項５または請求項６何れか一方記載のデジタル化された肉質等級品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法を具現化するようプログラミングされたソフトウェア、ソフトウェアに従って各部を制御する中央制御部、および、演算結果を表示する表示部を有することを特徴とする、前記請求項２または請求項３何れか一方記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、肉質等級の品質基準を利用した、前記請求項５または請求項６何れか一方記載の品質評価のテジタル処理方法を具現化したプログラムが搭載された自動肉質評価装置。
【請求項９】
前記請求項７または請求項８何れか一方記載の自動肉質評価装置が、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう、前記請求項４ないし請求項５何れか一記載のデジタル化された肉質等級品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法を具現化するようプログラミングされたソフトウェアとしてのアプリケーションソフトがインストールされた、撮像部を有した携帯型パーソナルコンピュータである、前記請求項７または請求項８何れか一方記載の自動肉質評価装置。
【請求項１０】
撮像部によって撮像された肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶するデータ管理ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得するヒストグラム演算ユニット、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める面積比演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニット、および、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットを有するものとされたことを特徴とする、前記請求項１ないし３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した、前記請求項４ないし６何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を利用し具現化された前記請求項７ないし請求項９何れか一記載の自動肉質評価装置に搭載されるソフトウェア。
【請求項１１】
撮像部によって撮像された未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶するデータ管理ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計１５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得するヒストグラム演算ユニット、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める面積比演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記請求項１ないし請求項３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニット、演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部に記憶する格付結果記憶ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にあるか否かを判断する正誤判定ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示するエラー表示ユニット、および、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットを有するものとされたことを特徴とする、前記請求項１ないし３何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した、前記請求項４ないし６何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を利用し具現化された前記請求項７ないし請求項９何れか一記載の自動肉質評価装置に搭載されるソフトウェア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、肉の品質を客観的な妥当性をもって評価する技術に関連するものであって、特に、牛、豚、羊、山羊、馬、その他の家畜または野生動物の肉質を客観的に評価するものであり、肉質評価に利用する画像処理方法、それに用いられる評価装置の製造、評価装置に搭載されるソフトウェアの作成、および、それらを提供、配信、販売する分野は勿論のこと、評価装置の組み立て製造、輸送、保管、販売、利用および設置に必要となる設備、器具類を提供、販売する分野から、それら資材や機械装置、部品類に必要となる素材、例えば、木材、石材、各種繊維類、プラスチック、各種金属材料等を提供する分野、それらに組み込まれる電子部品やそれらを集積した制御関連機器の分野、各種計測器の分野、当該設備、器具を動かす動力機械の分野、そのエネルギーとなる電力やエネルギー源である電気、オイルの分野といった一般的に産業機械と総称されている分野、更には、それら設備、器具類を試験、研究したり、それらの展示、販売、輸出入に係わる分野、将又、それらの使用の結果やそれを造るための設備、器具類の運転に伴って発生するゴミ屑の回収、運搬等に係わる分野、それらゴミ屑を効率的に再利用するリサイクル分野などの外、現時点で想定できない新たな分野までと、関連しない技術分野はない程である。                                            
【背景技術】
【０００２】
（着目点）
食肉市場における牛枝肉の肉質評価には、全国統一の牛脂肪交雑基準としてのビーフ・マーブリング・スタンダード（以下ＢＭＳと記す）があり、１〜１２段階の脂肪交雑の状態が段階的に異なるＮｏ．１ないしＮｏ．１２の写真画像に基づき、評価対象の牛枝肉の対象部位（ロース芯の断面）を格付員が肉眼によって目視し、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の写真画像と比較して品質評価するものとなっているが、和牛の肉質は、黒毛和種、褐毛和種、無角和種、日本短角和種などのような品種や、産地、生産者などによって赤身に交雑する脂肪の細かさや形状など様々に異なる上、赤身の色、脂身の色も多様であるのに対し、比較の対象となるＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の写真画像は、各段階の１２枚のみとなっているから、練度が高く熟練した格付員であっても、格付員の主観が含まれてしまう虞があり、必ずしも肥育牛生産者や市場参加者の全てが納得できる評価とはならない危険性があった。
【０００３】
（従来の技術）
こうした状況を反映し、その打開策となるような提案もこれまでに散見されない訳ではない。
例えば、下記の特許文献１（１）に提案されているものに代表されるように、複数の食肉試料の表面からデジタル画像を抽出し、抽出したデジタル画像のＲＧＢ値から各食肉試料のＣＩＥＬａｂ値を求め、各食肉試料について肉色の等級を決定し、前記複数の食肉試料について求めた前記ＣＩＥＬａｂ値のいずれか２つのファクターと前記等級との関係から、肉色等級決定基準を求めるようにする、肉色等級決定基準の作成方法や、同特許文献１（２）に見られるような、食肉の横断面のデジタル画像においてロース芯を抽出し、得られたロース芯のデジタル画像において筋肉と脂肪交雑とに分離し、筋肉のデジタル画像面積に対する脂肪交雑のデジタル画像面積の割合を示す脂肪面積割合を算出し、脂肪交雑の画像から、脂肪交雑粒子の周囲長の総和をロース芯面積の平方根で除して脂肪交雑の細かさ指数を算出し、上記脂肪面積割合及び細かさ指数に基づいて脂肪交雑を評価するという、食肉断面における脂肪交雑を評価する方法。
【０００４】
また、同特許文献１（３）のように、被写体表面に、その略正面から所定形状のレーザー光線を投映し、前記投映レーザー光線と共に、前記被写体表面を被写体表面の斜め方向から撮影し、被写体表面の撮影画像を、撮影されたレーザー光線の画像が、前記レーザー光線の所定形状と略同一になるように補正し、前記被写体表面の補正画像を得るようにすることを含む、斜め方向から撮影した被写体表面を、正面から撮影したように補正して表示した補正画像の調製方法、および、被写体表面が、牛枝肉の狭隘切開面である補正画像の調製方法で得た、前記牛枝肉の狭隘切開面についての補正画像から、牛枝肉の品質を評価する撮影方法および牛枝肉品質評価方法、および、同特許文献１（４）に示されたような、レンズと、レンズを通過した光を受光する撮像素子と、撮像素子が固定され、レンズに対する撮像素子の傾きを調整する回転支持部とを備え、平面とレンズ主面が交わって形成される直線に撮像素子の撮像素子面が交わるように撮像素子の傾きを調整できるものとされ、隙間を形成している平面を斜め上方から撮影するようにした撮影装置などが散見される。
【０００５】
さらに、同特許文献１（５）に示されているもののように、被検査物を撮像するＣＣＤカメラと、ＣＣＤカメラによって得られた輝度情報の平均を算出する平均輝度算出部と、ファジィ推論によって牛肉を肉色と脂肪色に分離する輝度情報上のしきい値のテーブルを作成するしきい値テーブル作成部と、平均輝度算出部によって算出された平均輝度に対応するしきい値を、しきい値テーブルを基に設定するしきい値設定部と、設定されたしきい値で分離処理することによって牛肉を肉色と脂肪色に分離する分離処理部と、から構成され、画像データの色を所定の色に分離し、かつ、それらの色の濃さによって複数に分類することができる画像処理装置、およびその装置を用いた牛枝肉格付システムがあり、また、同特許文献１（６）のように、画像入力部、領域特定部、変化率算出部、フィルタ生成部および鮮鋭化処理部を含み、領域特定部は、画像入力部に入力された人体の胸部を含む医用画像における横隔膜と肝臓との接触領域を特定し、変化率算出部は特定された接触領域に関する医用画像の画素強度の頭尾方向の変化率を算出し、フィルタ生成部は算出された変化率に基づいて医用画像のフィルタ関数を生成し、鮮鋭化処理部は生成されたフィルタ関数を用いて医用画像にデコンボリューション処理を行うものとされ、呼吸時相を取得するための特別な機器を導入することなく医用画像から呼吸動に起因するモーションアーチファクトによる画像のブレを実用的なレベルで低減する医用画像処理プログラム、医用画像処理方法および医用画像処理装置が、既に開発済みとなっている。
【０００６】
しかしながら、前者特許文献１（１）に示されているような肉色の等級決定方法、および特許文献１（２）の食肉の脂肪交雑の評価方法などのように、食肉試料の表面からデジタル画像を抽出し、コンピュータを用いて抽出したデジタル画像を画像解析し、食肉試料の肉色の等級を決定する技術は、肉色の等級の決定の精度が、デジタル画像のＲＧＢ値の精度に依存するから、デジタル画像の撮像装置の撮像性能ができるだけ高いものを用い、より食肉試料に忠実なデジタル画像を撮像する必要があり、特に、食肉処理場から食品市場に出荷される肥育牛の枝肉は、胴切りによって第６ないし７肋骨間をＶ字形に切開された狭い場所に、カメラまたはその撮像部を臨ませて撮像する必要があり、通常のレンズ交換型のカメラを用いることは殆ど不可能であり、また、小型のデジタルカメラやスマートフォンなどを用いて撮影した場合にも、レンズの収差などによる画像のボケやゆがみ、光量不足、手ぶれなどが発生し易く、一般的なカメラ類を使用した場合には、正確な品質評価は極めて困難であると言わざるを得ないものであった。
【０００７】
こうした課題を解決するものとして、特許文献１（３）のような撮影方法および牛枝肉品質評価方法や、特許文献１（４）に示されるような、撮影装置および撮影方法、ならびに枝肉の肉質評価方法などのように、牛枝肉のＶ字形に切開された狭間に覗く、ロース芯の切断面をより忠実に撮像するため、正面から所定形状のレーザー光線を投影する装置を必要としたり、撮影装置の撮像レンズに対する撮像素子の姿勢を調整可能とした枝肉専用の撮影装置を必要としたりするものであるから、何れも特殊な撮影機器を要するものとなっており、屠畜解体された後に格付員が牛枝肉の規格格付（品質評価）を行う場合に、これらの撮影機器を使用してロース芯の断面のデジタル画像を撮影し、抽出したデジタル画像をコンピュータ解析し、肉の品質評価を行うようにする場合には、専用の撮影機器およびコンピュータを準備しなければならず、相応の経費を要するものとなってしまうこととなり、また、牛肉市場に参加する仲卸業者や売買参加者が、格付員が目視などによって既に品質評価された牛枝肉の品質を、競りの開始前に下見するというような場面で、気軽に牛肉の肉質を客観的に把握するために利用できるような技術は、未だ提供されていなかった。
【０００８】
そして、特許文献１（５）に示される画像処理装置およびこの装置を用いた牛枝肉格付システムなどのように、被検査物を撮像して得たＲＧＢ画像および各輝度情報に基づき、ＲＧＢ成分毎に平均輝度を算出し、各輝度情報を所定の色に分離するためのＲＧＢ成分毎のしきい値を所定の輝度サンプルについて複数求めておき、これを基にファジィ推論によって平均輝度に対するしきい値を表したテーブルをＲＧＢ成分毎に作成し、平均輝度に対応するしきい値を前記作成されたしきい値テーブルを基にＲＧＢ成分毎に設定し、被検査物の画素毎の各輝度情報を前記設定されたしきい値によってＲＧＢ成分毎に分離処理して前記所定の色に分離する技術もまた、ＣＣＤカメラなどの撮像装置の、レンズの収差などによる画像のボケやゆがみ、手ぶれなどに起因する画質の劣化を補正することができず、特に、食肉市場の競りが開始される前に、多数の仲卸業者や売買参加者が、短時間の中に品質を見極めなければならないような場面では、個々の枝肉を慎重に撮影しているようなことはできず、正確な品質の確定は困難であることが予想されるものである。
【０００９】
さらにまた、特許文献１（６）に示された、医用画像処理プログラム、医用画像処理方法および医用画像処理装置のように、人体の胸部を含む医用画像を撮像し、デコンボリューション（逆畳み込み）処理を行うようにして、呼吸時相を取得するための特別な機器を導入することなく、自由呼吸下で撮像された医用画像から呼吸動に起因するモーションアーチファクトを実用的なレベルで低減する技術が既に開発されているが、こうした医用画像にデコンボリューション処理を行い、人体の動きに起因するモーションアーチファクトを取り除き、医用画像を鮮鋭化処理する技術は、そのまま牛枝肉格付の画像処理に利用した場合であっても、牛枝肉の客観的且つより正確な品質評価を行うことは不可能なものであった。                                                                                            
【特許文献１】（１）特開２０１４−２１３６号公報    （２）特開２０１４−７１０１８号公報    （３）特開２０１４−２０６８３９号公報    （４）特開２０１７−８３５２３号公報    （５）特開平６−３１８２４４号公報    （６）特開２０１４−１６１６５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
（問題意識）
上述したとおり、従前までに提案のある各種食肉の格付技術などは、何れも、通常のカメラなどを用いた場合には、レンズの収差などによる画像のボケやゆがみ、手ぶれなどが発生し易く、特に肥育牛の枝肉などは、胴切りによって第６ないし７肋骨間がＶ字形に切開された狭い場所を撮影しなければならず、迅速かつ正確な品質評価を行うことは非常に困難なものとなり、食肉の品質評価専用に開発された撮影機器類を用いなければならないという欠点を残すものであり、さらに、光学系を含む撮影機器類を開発および製造するには、膨大な開発期間と経費とを要するものとなってしまうことから、こうした課題を解決し、格付員に留まらず、市場参加者にも気軽に使うことができるよう、より低コストの撮像機器を実現化し、目視による判定よりも客観的且つより正確な食肉の品質評価を可能とする新技術の開発の必要性を痛感するに至ったものである。
【００１１】
（発明の目的）
そこで、この発明は、一般的なデジタルカメラで撮影されたデジタルＲＧＢ画像に基づき、客観的且つより正確な食肉の品質評価を可能とすることができる上、撮像部を有する一般的な携帯型パーソナルコンピュータを利用し、より迅速且つ正確な食肉の品質評価を実現化可能とする新たなテジタル画像処理および解析技術の開発はできないものかとの判断から、逸速くその開発、研究に着手し、長期に渡る試行錯誤と幾多の試作、実験とを繰り返してきた結果、今回、遂に新規な肉質等級の品質基準のデジタル化方法、それによる新規な品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法、それらを利用した新規な構造の自動肉質評価装置、および、それに搭載される新規なソフトウェアを実現化することに成功したものであり、以下では、図面に示すこの発明を代表する実施例と共に、その構成を詳述することとする。                                                                                
【課題を解決するための手段】
【００１２】
（発明の構成）
図面に示すこの発明を代表する実施例からも明確に理解されるように、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法は、基本的に次のような構成から成り立っている。
即ち、肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の断面の既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から脂肪交雑基準の肉質等級の各々のＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、脂肪交雑基準の肉質等級の各々について既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々のヒストグラム情報に対し、肉質等級毎の各々にデコンボリューション処理を施し、肉質等級毎の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準の肉質等級毎に対する、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにする構成を要旨とする肉質等級の品質基準のデジタル化方法である。
【００１３】
この基本的な構成からなる肉質等級の品質基準のデジタル化方法は、その表現を変えて示すならば、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（以下、ＢＭＳと記す。）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯切断面の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報に対し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにする構成からなる肉質等級の品質基準のデジタル化方法となる。
【００１４】
より具体的には、牛枝肉取引規格の脂肪交雑基準（以下、ＢＭＳと記す。）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯切断面の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報に対し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式（式１）                                                                                
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                                  
の少なくとも何れか一方を得るようにする構成からなる肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法となる。
【００１５】
（関連する発明１）
上記した肉質等級の品質基準のデジタル化方法に関連し、この発明には、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法も包含している。
即ち、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するようにした構成からなる、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法である。
【００１６】
この品質評価のテジタル化方法を、表現を変えて示すと、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、評価対象のロース芯切断面のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するようにした構成からなる、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法となる。
【００１７】
より具体的に示すならば、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し、評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、評価対象のロース芯切断面のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の牛枝肉のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式（式１）                                                              
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                            
の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するようにした構成からなる、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法となる。
【００１８】
（関連する発明２）
さらに、この発明には、この発明の基本をなす肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、肉質等級の品質基準を利用した、前記何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を具現化したプログラムが搭載された自動肉質評価装置が含まれている。
即ち、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部、撮像部が撮像したデジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう、前記何れか一記載のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法を具現化するものとされたソフトウェア、ソフトウェアに従って各部を制御する中央制御部、および、演算結果を表示する表示部を有する構成とされた、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、肉質等級の品質基準を利用した、前記何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を具現化したプログラムが搭載された自動肉質評価装置ということができる。
【００１９】
この発明の自動肉質評価装置を、表現を変えて示すと、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部、撮像部が撮像したデジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するよう、前記何れか一記載のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法を具現化するようプログラミングされたソフトウェア、ソフトウェアに従って各部を制御する中央制御部、および、演算結果を表示する表示部を有する構成とされた、この発明の基本をなす前記何れか一方記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、肉質等級の品質基準を利用した、前記何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を具現化したプログラムが搭載された自動肉質評価装置ということができる。
【００２０】
より具体的に示すと、前記何れか一方記載の自動肉質評価装置が、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう、前記何れか一記載のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法を具現化するようプログラミングされたソフトウェアとしてのアプリケーションソフトがインストールされた、撮像部を有した携帯型パーソナルコンピュータである、前記何れか一方記載の自動肉質評価装置ということができる。
【００２１】
（関連する発明３）
そして、この発明には、この発明の自動肉質評価装置に搭載されるソフトウェアが含まれている。
即ち、撮像部によって撮像された肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶するデータ管理ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得するヒストグラム演算ユニット、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める面積比演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニット、および、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットを有するものとされた構成からなる、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した、前記何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を利用し具現化された前記何れか一記載の自動肉質評価装置に搭載されるソフトウェアである。
【００２２】
より具体的なものとして示すと、撮像部によって撮像された未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶するデータ管理ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニット、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得するヒストグラム演算ユニット、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める面積比演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニット、演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部に記憶する格付結果記憶ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にあるか否かを判断する正誤判定ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示するエラー表示ユニット、および、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットを有するものとされた構成からなるこの発明の基本をなす前記何れか一記載の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した、前記何れか一記載の品質評価のテジタル処理方法を利用し具現化された前記何れか一記載の自動肉質評価装置に搭載されるソフトウェアということができる。                                                                                    
【発明の効果】
【００２３】
以上のとおり、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によれば、従前までのものとは違い、上記したとおりの固有の特徴ある構成から、一般的な性能のデジタルカメラで撮影されたデジタルＲＧＢ画像に基づき、客観的且つより正確な食肉の品質評価を可能とすることができる上、撮像部を有する一般的な携帯型パーソナルコンピュータを利用し、より迅速且つ正確な食肉の品質評価を可能とする新たなテジタル画像処理および画像解析技術を提供することができるものであり、従前までであれば、格付員が肉眼による目視によって規格格付（品質評価）するものとされており、品質評価の結果には個人差や観察条件などの偶発的要因によって生じる誤差が懸念されるものであり、画像処理技術によって、より客観性のある品質評価を行おうとすると、肉の評価対象部位を撮像する専用の撮影機器が必要となるなど、コスト負担の大きなものとなっていたが、こうした課題を解決可能とし、既に一般に広く公開されている、肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、肉質等級の各々のＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々のヒストグラム情報に対し、肉質等級毎の各々にデコンボリューション処理を施すという、画像処理を行うことにより、肉質等級毎の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、脂肪交雑基準の肉質等級毎に対する、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにしたから、肉質等級の品質基準のデジタル化を実現化し、この肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を、この発明に含む品質評価のテジタル処理方法に、有効に利用することができるものとなるという秀でた特徴が得られるものである。
【００２４】
加えて、肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級を、牛枝肉取引規格の牛脂肪交雑基準（以下、ＢＭＳと記す。）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２とし、牛枝肉質等級の品質基準をデジタル化し、デジタル化された品質基準の利用によって、品質評価をより客観的かつ正確に行うことができるものとなり、しかもＮｏ．１ないしＮｏ．１２の１２段階あるＢＭＳの中、Ｎｏ．１およびＮｏ．２を除外し、品質評価の範囲をＮｏ．３ないしＮｏ．１２の１０段階に留めるようにした場合には、殆ど、和牛市場に供給されることのない、ＢＭＳ．Ｎｏ．１およびＮｏ．２に関する演算処理を不要とし、より効率的に肉質等級の品質基準をデジタル化することができるという効果を奏するものとなる。
【００２５】
さらに、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め、標本散布図から品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式（式１）                                    
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                            
の少なくとも何れか一方を得るようにした場合には、この発明のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法の品質評価の精度を格段に高めることができる。
【００２６】
この発明の基本となる肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用したこの発明の品質評価のテジタル化方法によると、肉の評価対象部位を撮影した未知のデジタルＲＧＢ画像から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出することによって、それ以降の演算処理量を大幅に削減することができるから、画像処理の処理速度を大幅に高速化することができる上、デコンボリューション処理することによって、境界が明確化された赤身と脂身との赤身／（赤身＋脂身）の面積比を、より高精度で求めることができ、この発明の基本をなす肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た品質基準と比較するから、撮影条件や撮像機器類などの性能差や撮影品質に影響されず、より客観的且つ高精度の品質評価が可能になるという格別の効果を奏するものとなる。
【００２７】
加えて、評価対象が、牛枝肉とされ、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定するようにした品質評価のテジタル処理方法によると、ＢＭＳのＮｏ．１およびＮｏ．２の品質評価のための演算処理が不要となるから、より一層、演算処理速度を高め、高速処理可能なものとすることができ、しかも、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の肉質等級の中から、一段と客観的且つ高精度に、該当する等級に品質評価することができるという特徴が得られる。
【００２８】
この発明の自動肉質評価装置によると、デジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部、デジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部、この発明のソフトウェアに従って各部を制御する中央制御部、および演算結果を表示する表示部を有するものであるから、デジタルカメラと、この発明のソフトウェアを搭載し、且つデジタルカメラから画像情報を取得可能なコンピュータとの組み合わせとすることや、この発明のソフトウェアを搭載したタブレット型パーソナルコンピュータ、スマートフォン、この発明のソフトウェアを搭載したデジタルカメラ、または、この発明のソフトウェアをインターネット上で利用可能としたウェブサイトなどにアクセス可能とした、デジタルカメラ搭載のタブレット型パーソナルコンピュータ、スマートフォンなど様々な形態のものとすることが可能であり、特に、コンパクトデジタルカメラや、デジタルカメラ搭載型の電子機器類などに対し、この発明のソフトウェアが搭載されたものとすることにより、従前まで肉眼で食肉の品質評価を行ってきた格付員に、計測機器として廉価に提供することができる上、食肉市場に参加する仲卸業者や売買参加者なども、既存のスマートフォンなどを使って低コスト且つ簡便に肉の品質を客観的且つ正確な品質情報を得ることができるようになるという大きな効果を奏することになる。
【００２９】
この発明のソフトウェアによれば、その固有の特徴ある構成から、従前までであれば、格付員の目視による品質評価を上回る精度で肉質等級の判定を行おうとすると、食肉の品質評価専用の高価で大掛かりな計測機器類を導入しなければならなかったが、一般に広く市販、普及しているデジタルカメラや、デジタルカメラ機能が組み込まれた各種の電子機器類などに対し、この発明のソフトウェアを搭載するだけで、客観的且つ高精度に食肉の肉質等級を判定可能な機器として格付員に留まらず、誰でも簡単に利用可能となるから、新規の専用のハードウェアの開発や製造が不要となり、例えば、スマートフォン用のアプリケーションソフトとして提供することが可能な外、様々な電子機器類に簡便に搭載することができるなど、低コストで利用価値を格段に高めるものとなり、しかもデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニットや、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニット、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニットなど、特有の構成を有しているから、高価で大掛かりな従来型の計測機器類に劣ることなく、より高精度の肉質等級の評価を実現化することができるという特段の効果を発揮するものとなる。
【００３０】
そして、この発明のソフトウェアは、この発明の自動肉質評価装置に搭載することによって、肉眼によるよりも客観的且つより高精度の肉質評価を実現化可能とすることが可能であり、搭載の対象が、デジタルカメラ、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータ、デジタルカメラ機能を備えた電子機器類が通信接続可能なコンピュータなど、普及可能な範囲が広く、広範に及ぶ経済効果、経費節減効果を発揮するものになるという秀でた効果を奏するものであり、しかも、格付演算ユニットの演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部に記憶する格付結果記憶ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にあるか否かを判断する正誤判定ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示するエラー表示ユニット、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合に、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットが設けられたものとすることにより、例えば、格付演算ユニットが、肉の評価対象部位の肉質が、設定された肉質等級の範囲外と判断されたり、撮影困難な程度の光量不足や、許容範囲を超えた激しい手ぶれなど撮影条件が満たされず、肉質等級の範囲外と判断されたりした場合などには、表示部にエラー表示するものとなるから、誤った肉質等級の表示や、利用者による誤認をより確実に防止し、写真撮影に不慣れな人や、肉質評価の経験が浅い人などであっても、初めから誤りなく正確に利用できるものとすることができる。                                                                                            
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
上記したとおりの構成からなるこの発明の実施に際し、その最良もしくは望ましい形態について説明を加えることにする。
この発明の評価対象となる肉の品種は、品質の評価基準が定められている牛肉、豚肉、羊、山羊、馬などの畜産物ということができるが、その外の野生の鹿、熊や猪などとすることが可能であり、何れの場合にも、脂肪交雑基準の肉質等級毎に、肉の評価対象部位の断面のデジタルＲＧＢ画像が定められている食肉であるということができる。
【００３２】
肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級は、牛肉の場合、Ｎｏ．１ないしＮｏ．１２の１２段階に分けられた牛脂肪交雑基準としての ビーフ・マーブリング・スタンダード（以下ＢＭＳと記す）とするのが良く、その他に、枝肉取引規格の脂肪交雑の等級区分の５等級ないし１等級に置き換えることが可能であり、枝肉取引規格の脂肪交雑の等級区分は、ＢＭＳ．Ｎｏ．８ないしＮｏ．１２が５等級、ＢＭＳ．Ｎｏ．５ないしＮｏ．７が４等級、ＢＭＳ．Ｎｏ．３およびＮｏ．４が３等級、ＢＭＳ．Ｎｏ．２が２等級、ＢＭＳ．Ｎｏ．１が１等級に相当するものとなるから、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２を判定した上、ＢＭＳの判定等級に相当する枝肉取引規格の脂肪交雑の等級区分の５等級ないし１等級の何れかに決定するようにしたものとすることができる外、この発明の、肉質等級の品質基準のデジタル化方法、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法、それらを利用した自動肉質評価装置、および、それに搭載されるソフトウェアの何れかに記載の肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級を、枝肉取引規格の脂肪交雑の等級区分の５等級ないし１等級とすることが可能である。
【００３３】
肉の脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の既知のデジタルＲＧＢ画像は規格格付（品質評価）の基準となる画像情報であり、例えば、公益社団法人日本食肉格付協会が、牛枝肉の評価基準として公開しているＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の、夫々のロース芯画像のデジタルＲＧＢデータとするのが望ましく、また、牛肉市場で実際に規格格付を受けた多数の牛枝肉のロース芯のデジタルＲＧＢ画像を、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２（または、脂肪交雑の等級区分５等級ないし１等級）の夫々に分類し、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の格付毎（または、脂肪交雑の等級区分５等級ないし１等級の格付毎）に、同じ格付と判断されたロース芯のデジタルＲＧＢ画像の赤身の画素数と、脂身の画素数との割合を求め、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の格付毎（または、脂肪交雑の等級区分５等級ないし１等級の格付毎）の、赤身の画素数と、脂身の画素数との割合の最大値と最小値とを求め、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の格付毎（または、脂肪交雑の等級区分５等級ないし１等級の格付毎）の、最も標準的な赤身の画素数と、脂身の画素数との割合に相当するデジタルＲＧＢ画像を選抜し、選抜されたデジタルＲＧＢ画像をＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２（または、脂肪交雑の等級区分５等級ないし１等級）の夫々の規格格付（品質評価）の基準となる画像情報として採用することが可能である。
【００３４】
後述する実施例にも示すように、黒毛和牛の枝肉取引規格にあっては、ＢＭＳのＮｏ．１およびＮｏ．２の評価を受けることは想定に無いから、例えば、黒毛和牛を評価対象とする場合には、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２について肉質等級の品質基準のデジタル化、および、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理を実現化すれば事足りるということでき、ＢＭＳのＮｏ．１およびＮｏ．２のデータを削除することにより、かえって処理データの容量を削減し、演算処理速度を向上することが可能となる。
また、和牛以外の品種でＢＭＳのＮｏ．１およびＮｏ．２の評価を受けることが想定される場合には、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２について肉質等級の品質基準のデジタル化、および、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理を実現化するのが良い。
【００３５】
脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の断面の既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から脂肪交雑基準の肉質等級の各々のＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する工程は、例えば、公益社団法人日本食肉格付協会が公開しているＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の、夫々のロース芯画像のデジタルＲＧＢデータのＲＧＢ情報からＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の肉質等級の各々のＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する工程であるということが可能であり、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の、０ないし２５５の２５６段階の色濃淡情報を抽出する工程ということができる。
【００３６】
脂肪交雑基準の肉質等級の各々について既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する工程は、既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報が、撮像に使用されたカメラのレンズの光学的特性や、被写体のロース芯に厚みがあることなどに起因してピントの合っていない部分の情報を含み、さらに、撮影条件により、画像のブレを含んでいるかもしれない情報であると考えられ、そうしたボケやブレなどを含む画像情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を、演算処理によって求める工程であるということができる。
【００３７】
脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々のヒストグラム情報に対し、肉質等級毎の各々にデコンボリューション処理を施し、肉質等級毎の各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化する工程は、既知のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報に含まれるボケやブレなどの成分を解消して鮮鋭化する、畳み込み演算処理であり、より具体的に示すと、デコンボリューション処理は、装置関数によるスペクトルなどのボケを取り除く手法であって、観測されたスペクトルが真のスペクトルと装置関数のコンボリューションで与えられているとき、観測されたスペクトルのフーリエ変換を行うと真のスペクトルのフーリエ変換と装置関数のフーリエ変換との積になるから、したがって真のスペクトルのフーリエ変換は観測されたスペクトルのフーリエ変換を装置関数のフーリエ変換で割り算したものになり、さらに、これを逆フーリエ変換すると真のスペクトルが得られることとなるという理論に基づいており、デコンボリューション処理には、フーリエ・ログ法、マキシマム・エントロピー法（ＭＥＭ）、リチャードソン・ルーシー法などがある。
【００３８】
換言すると、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法におけるデコンボリューション処理は、既知のデジタルＲＧＢ画像が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級毎に、夫々ロース芯断面を撮像して得たデジタルＲＧＢ画像は、真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像と、劣化の原因であるＰｏｉｎｔ  Ｓｐｒｅａｄ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  （以降、ＰＳＦと記す。）関数とのコンボリューション（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）で表されるという考えに基づいており、真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像とＰＳＦとから求めるが、ＰＳＦがわからない場合は、ＰＳＦを推定する必要があり、その推定法として例えば、リチャードソン・ルーシー法を用いることができ、（他にｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎと併用される方法として、最大エントロピー法や、フーリエ・ログ法などがある。）リチャードソン・ルーシー法を用いたデコンボリューションでは、初めに真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像を仮定し、仮定した真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像からＰＳＦを求め、求めたＰＳＦと撮像したロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像からデコンボリューション法によって２世代目の真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像を求め、求めた真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像から２世代目のＰＳＦを求め、この操作を繰り返して真のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像を求め、反復的に像の鮮明処理を行うようにすることが可能であり、デジタルＲＧＢ画像の細部が、より精細に、高コントラストとなり、後述する実施例にも示すように、デコンボリューション処理をプログラミングされたソフトウェアによって自動的に演算処理するようにしたものとすることができる。
【００３９】
デコンボリューションの種類には、例えば、非ブラインド法（Ｎｏｎ−Ｂｌｉｎｄ  Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）や、ブラインド法（Ｂｌｉｎｄ  ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）などがあり、デコンボリューションのアルゴリズムとしては、例えば、「ボケ取り」アルゴリズム：Ｎｏ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ、Ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ、減算法・像復元アルゴリズム：Ｉｎｖｅｒｓｅ  ｆｉｌｔｅｒ、ノンブラインドデコンボリューション（Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ＰＳＦ）、ブラインドデコンボリューション（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ＰＳＦ）などがあり、処理速度と品質のバランスとを考慮し、これらのアルゴリズムの中から適するものを選ぶことが可能である。
そして、このデコンボリューションは、例えば、ＰＳＦに類似の収差でバイアスをかけてからデコンボリューション処理を行うことや、ＰＳＦにバイアスをかけ、ブラインドデコンボリューションで適応させるようにするなどして、球面収差（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ  Ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）の補正を行うことができ、また、ノイズの多いデジタルＲＧＢ画像については、最尤法（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）のような統計的手法を採用することが可能である。
【００４０】
脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準の肉質等級毎に対する、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求める工程は、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々のデコンボリューション処理によって鮮鋭化された、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を鮮明に表すヒストグラム情報に基づき、赤身部分と脂身部分との境界を明確化し、赤身部分の画素数と脂身部分の画素数とを、より高精度に知ることが可能となり、肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、脂肪交雑基準の肉質等級毎に対する、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求めるものであり、脂肪交雑基準の肉質等級毎の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求める工程は、ソフトウェアによって自動的に演算処理されるものとすることができる。
【００４１】
標本散布図から標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得るようにする工程は、この発明の品質評価のテジタル化方法に利用するデジタル化された肉質等級の品質基準を得る工程であり、後述する実施例にも示しているように、表計算用のソフトウェアを用いて自動的に演算処理され、標本散布図上に表示される標本回帰直線、および標本回帰式の双方を得るものとすることができる外、演算処理によって標本回帰式のみを得るものとし、この発明の品質評価のテジタル化方法に標本回帰式のみを利用するようにすることが可能であり、また、標本散布図上に表示される標本回帰直線のみを得て、この発明の品質評価のテジタル化方法では、標本散布図上に表示される標本回帰直線に基づき、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を参酌しながら画像解析し、自動的に肉質等級を判断するようにするものとするか、または、利用者が、ディスプレイなどの表示部に表示されたグラフ（標本散布図上に表示される標本回帰直線）を参照し、評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を参考に、目視によって肉質等級を判断するようにすることが可能である。
【００４２】
後述する実施例にも示しているが、この発明の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得られた、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式は、例えば、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２について得られた、下記、標本回帰式（式１）とすることが可能である。                                                        
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）
決定係数：Ｒ２＝０．９５７１……（式２）
【００４３】
この発明の、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法は、例えば、と畜解体された後に格付員が枝肉の規格格付（品質評価）を行う場合や、食肉市場に供給され、競りに掛けられる直前の段階に、市場に参加する仲卸業者や売買参加者などが、独自に肉質を把握したい場合、さらには、店頭の食品売り場に陳列された肉の品質を知りたい消費者などに、この発明の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用し、簡便、迅速、客観的且つより高精度に、品質評価可能とするものであるということができる。
【００４４】
この発明の、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法の、牛枝肉の評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像する工程は、屠畜解体された後に格付員が枝肉の品質評価を行う場合や、食肉市場に供給され、競りに掛けられる直前の段階にある枝肉の評価対象の部位の断面をデジタルカメラ、または、デジタルカメラ機能を有する電子機器類などを用いてデジタルＲＧＢ画像を撮像することにあり、より具体的には、例えば、デジタルＲＧＢ撮像機器類を用いて撮影し、光学系を通じて受光した撮像素子がアナログＲＧＢ画像信号を出力し、アナログＲＧＢ画像信号が、増幅器やアナログ／デジタル変換器などを介して変換されたデジタルＲＧＢ画像信号を得るものであり、アナログＲＧＢカメラによって撮像されたアナログＲＧＢ画像信号を、増幅器やアナログ／デジタル変換器や、同様の機能を有するパソコンなどに送信し、デジタルＲＧＢ画像信号に変換するようにすることが可能であり、後述する実施例にも示しているように、枝肉は、胴切りによってＶ字形に切開された枝肉の狭い場所に、小型のデジタルカメラやタブレット型パーソナルコンピュータのカメラまたはその撮像部を臨ませて撮像するものとするのが良く、より具体的には、この発明のソフトウェアを搭載したデジタルカメラ、タブレット型パーソナルコンピュータ、スマートフォン、その他の小型カメラを搭載した携帯型機器とすることができる。
【００４５】
この発明の品質評価のテジタル化方法における、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する工程、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する工程、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化する工程、および、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める工程は何れも、この発明の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法で行うのと同様の工程であるということができる。
【００４６】
この発明の品質評価のテジタル化方法における、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定する工程は、比較対象の画像データは、互いに異なる撮像条件で撮像されているが、互いに同じ肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比（無次元）同士を比較するから、撮像画像の明暗や撮像機器類の有効画素数、その外の撮像条件などの影響を受けること無く、客観的且つより高精度の比較を行うこととなり、例えば、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての肉の脂肪交雑基準の肉質等級毎の、赤身／（赤身＋脂身）の面積比と比較し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比よりも数値の高い（赤身の比率が多い）品質基準としての赤身／（赤身＋脂身）の面積比に相当する肉質等級に確定するようにすることが可能である外、例えば、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての肉の脂肪交雑基準の肉質等級毎の、赤身／（赤身＋脂身）の面積比と比較し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比よりも数値の低い（脂身の比率が多い）品質基準としての赤身／（赤身＋脂身）の面積比に相当する肉質等級に確定するようにすることが可能であり、さらにまた、後述する実施例にも示しているように、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての肉の脂肪交雑基準の肉質等級毎の、赤身／（赤身＋脂身）の面積比と比較して、最も赤身／（赤身＋脂身）の面積比に近い肉質等級に確定するようにすることができる。
【００４７】
この発明の自動肉質評価装置は、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法を実施可能とする機能を有した装置であり、撮像部、記憶部、中央制御部、表示部、およびソフトウェアを有するものとしなければならず、撮像部は、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像を撮像する機能を担うものであり、撮像部は、肉の評価対象部位の映像を撮像素子に受光、撮像し、中央制御部または記憶部の少なくとも何れか一方にＲＧＢ画像信号を送信可能な機能を有するものとしなければならず、撮像部が,デジタルＲＧＢ画像信号を出力するものとするか、または、撮像部が撮影したアナログＲＧＢ画像データは、記憶部に記憶する前段階か、中央制御部が、デジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する前段階かの少なくとも何れか一方のタイミングで、デジタルＲＧＢ画像データに変換されるものとするのが良く、アナログＲＧＢカメラまたはデジタルＲＧＢカメラの何れか一方とすることができ、例えば、撮像部または中央制御部の何れか一方に設けられたアナログ／デジタル変換装置、または、撮像部または中央制御部の何れか一方に搭載されたアナログ／デジタル変換ソフトウェアの少なくとも何れか一方が、アナログＲＧＢ画像データを、デジタルＲＧＢ画像データに変換するものとすることができ、より具体的に示すと、撮像部は、少なくともＲＧＢ画像を撮像可能な撮像素子を有するものとしなければならず、例えば、ＣＣＤイメージセンサ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｎｓｏｒ）ＣＭＯＳイメージセンサ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｎｓｏｒ）などの固体撮像素子（ｓｏｌｉｄ  ｓｔａｔｅ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｎｓｏｒ）、その他の画像センサー、または今後開発される撮像装置などの中の少なくとも何れか一を有し、撮影用レンズ、単焦点レンズ、ズームレンズ、マクロレンズ、フィルターなどの中の何れかの光学系を有するものとするのが望ましく、光学系の構造に応じてオートフォーカス機能やズーム機能などを動作する駆動部を有するものとするのが良い。
【００４８】
記憶部は、中央制御部の記憶装置としての機能を担うものであり、少なくとも中央制御部の主記憶装置としての機能を分担するものとしなければならず、主記憶装置、補助記憶装置および外部記憶媒体の機能を分担するものとすることが可能であり、また、主記憶装置、補助記憶装置および外部記憶媒体の夫々に分割され、この発明の自動肉質評価装置から外部記憶媒体として分離可能なものとすることが可能であり、より具体的には、例えば、中央制御部の主記憶装置としてＩＰＬ（Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｌｏａｄｅｒ）、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ファームウェア、システムプログラム、この発明のソフトウェアなどを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）とすることができる外、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）や、この発明のソフトウェア、撮像したデジタルＲＧＢ画像などを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）ということができ、表現を変えると、揮発性メモリ、不揮発性メモリなどの中央制御部の主記憶装置、補助記憶装置、外部記憶媒体の少なくとも何れか一ということができる。
【００４９】
中央制御部は、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、または、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法の少なくとも何れか一方を実行可能とする制御機能を分担するものであり、この発明の自動肉質評価装置の撮像部、記憶部、および表示部を統合的に制御する機能を有するものとしなければならず、この発明のソフトウェアが機能するよう、この発明の自動肉質評価装置の撮像部、記憶部、および表示部を統合的に制御する機能を有するものとするのが望ましく、例えば、ＩＣ（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ），ＳＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ），ＭＳＩ（Ｍｉｄｄｌｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ），ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ），ＵＬＳＩ  （Ｕｌｔｒａ−Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ），ＷＳＩ  （Ｗａｆｅｒ−Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ），ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ａ−ｃｈｉｐ）、その外の既に開発済みの集積回路、または、今後開発される様々な集積回路の何れか一、または、それらの組み合わせからなる制御用の回路とすることが可能であり、また、別の表現で示すと、電子回路、リレー回路、シーケンス回路、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ），の少なくとも何れか一、またはそれらの組み合わせからなるものなどとすることができる。
【００５０】
中央制御部は、後述する実施例にも示しているとおり、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、撮像したデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の基本をなす肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、未知のデジタルＲＧＢ画像の肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう、この発明の基本をなす肉質等級の品質基準のデジタル化方法によってデジタル化された肉質等級の品質基準を、利用した品質評価のテジタル化方法を具現化するようプログラミングされた、この発明のソフトウェアに従って撮像部、記憶部および表示部を統合的に制御するものとしなければならない。
【００５１】
ソフトウェアは、この発明の自動肉質評価装置の中央制御部が、この発明の自動肉質評価装置の撮像部、記憶部および表示部を、この発明の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した、品質評価のテジタル処理方法を利用し具現化可能とするよう、統合的に制御可能とする機能を担っており、この発明の自動肉質評価装置の中央制御部の制御用のプログラムとすることができ、別の表現で示すと、この発明のソフトウェアによる制御と同様に、撮像部、記憶部および表示部を統合的に制御可能とする電子回路、リレー回路、シーケンス回路、マイクロコンピュータ、集積回路、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの部品とすることが可能であり、例えば、後述する実施例にも示しているように、データ管理ユニット、抽出制御ユニット、ヒストグラム演算ユニット、デコンボリューション演算ユニット、面積比演算ユニット、格付演算ユニット、および格付表示処理ユニットを有するものとすることが可能である外、データ管理ユニット、抽出制御ユニット、ヒストグラム演算ユニット、デコンボリューション演算ユニット、面積比演算ユニット、格付演算ユニット、格付結果記憶ユニット、エラー表示ユニット、および格付表示処理ユニットを有するものとすることが可能である。
【００５２】
ソフトウェアのデータ管理ユニットは、撮像部によって撮像された未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶する機能、抽出制御ユニットは、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する機能、ヒストグラム演算ユニットは、記憶部に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する機能、デコンボリューション演算ユニットは、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化する機能、面積比演算ユニットは、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める機能、格付演算ユニットは、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、この発明の肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方に基づき、評価対象の肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する機能、格付結果記憶ユニットは、演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部に記憶する機能、エラー表示ユニットは、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合には、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示する機能、格付表示処理ユニットは、記憶部に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合には、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する機能を分担するものであり、それらのコンピュータプログラムが演算処理の流れに従って動作するソフトウェアとすることができる外、前述したように、それらの演算工程を処理の流れに従い、ソフトウェアの一部または全部の何れか一方に置き換わって動作する電子回路、リレー回路、シーケンス回路、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、その外のハードウェアの少なくとも何れか一、またはそれらの組み合わせからなるものなどに、ソフトウェアの一部または全部が置き換えられたものとすることが可能である。
【００５３】
ソフトウェアは、例えば、Ｊａｖａ(登録商標)，Ｃ言語、Ｃ＋＋，Ｃ♯，Ｐｙｔｈｏｎ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ(登録商標)，ＰＨＰ，ＣＳＳ，Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ  ．ＮＥＴ，Ａｓｓｅｍｂｌｙ  ｌａｎｇｕａｇｅ，Ｒｕｂｙ，Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ，Ｓｗｉｆｔ，Ｓｃａｌａ，Ｓｈｅｌｌ，Ｇｏ，Ｒ，ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ，ＰｏｗｅｒＳｈｅｌｌ，Ｐｅｒｌ，Ｈａｓｋｅｌｌ，Ｌｕａ，その外の新旧を含むプログラミング言語の中の何れか一、またはそれらの組み合わせからなるコンピュータプログラムとするのが望ましい。
以下では、図面に示すこの発明を代表する実施例と共に、その構造について詳述することとする。                                                                                                        
【図面の簡単な説明】
【００５４】
図面は、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法、それらを利用した自動肉質評価装置、および、それに搭載されるソフトウェアの技術的思想を具現化した代表的な幾つかの実施例を示すものである。
【図１】肉質等級の品質基準のデジタル化方法を示すフローチャートである。
【図２】脂肪交雑基準に基づく品質評価のテジタル化方法を示すフローチャートである。
【図３】肉の評価対象部位の撮像の工程を示す斜視図である。
【図４】自動肉質評価装置を概念的に示すブロック図である。
【図５】自動肉質評価装置の制御を示すフローチャートである。
【図６】ソフトウェアを概念的に示すブロック図である。
【図７】脂肪交雑基準の肉質等級毎の肉の評価対象部位の画像とヒストグラムを示す比較図である。
【図８】デコンボリューション処理を行ったヒストグラムの一例を示すグラフである。
【図９】ヒストグラムのピークと濃淡画像の対応を示す対比画像である。
【図１０】脂肪交雑基準の肉質等級毎の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図である。
【図１１】複数の肉のヒストグラムのピークと濃淡画像の対応を示す対比画像である。
【図１２】他の複数の肉のヒストグラムのピークと濃淡画像の対応を示す対比画像である。
【図１３】品質評価のテジタル化方法におけるデコンボリューション処理を行ったヒストグラムの一例を示すグラフである。
【実施例１】
【００５５】
（肉質等級の品質基準のデジタル化方法）
図１および図７ないし図１０に示す事例は、肉取引規格の脂肪交雑基準の肉質等級の既知のデジタルＲＧＢ画像（Ａ）からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ）、Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の濃淡に対する画素数のヒストグラム情報ＨＬを取得し（Ｃ）、ヒストグラム情報ＨＬにデコンボリューション処理を施し（Ｄ）、赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め（Ｅ）、脂肪交雑基準の肉質等級の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め（Ｆ）、標本散布図から標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方を得る（Ｇ）ようにすることとしたこの発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法における代表的な一実施例を示すものである。
【００５６】
この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法は、図７中のＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．３ないしＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１２に示すように、牛枝肉取引規格の牛脂肪交雑基準としてのビーフ・マーブリング・スタンダード（以下ＢＭＳと記す）のＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯切断面の既知のデジタルＲＧＢ画像に基づき、同図７中のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラムＨＧ３ないしＨＧ１２に示すように、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報を得た（Ａ）後、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ）、図８および図９に示すように、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報ＨＬを、例えば、同図８および図９中のＨＬのように取得する（Ｃ）。
【００５７】
ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報ＨＬに対し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し（Ｄ）、同図８および図９のＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）のように、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報ＤＬにおける赤身と脂身との境界を明確化し、同図８および図９のＤＬ１ないしＤＬ３を赤身と判断し、それ以外の、ＤＬ４を脂身と判断するものとした上、表１に示すように、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め（Ｅ）た後、図１０および表２に示すように、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の各々に対する、ＢＭＳのＮｏ．１ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め（Ｆ）、さらに、標本散布図から品質基準としての標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方を得る（Ｇ）ようにするものである。                                                                                        
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）
決定係数：Ｒ２＝０．９５７１……（式２）                                                                            
【表１】
2020076644.tif 000003
【表２】
2020076644.tif 000004
【００５８】
（実施例１の作用・効果）
以上のとおりの構成からなるこの発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法は、図１および図７ないし図１０に示すように、枝肉や部分肉などの肉取引規格の脂肪交雑基準として公に提供された、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報（Ａ）から、肉質等級の品質基準をデジタル化（Ｇ）することができ、デジタル化された肉質等級の品質基準ＬＲは、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ）、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々について抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報ＨＬを取得し（Ｃ）、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報ＨＬに対し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々にデコンボリューション処理を施し、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々のヒストグラム情報ＨＬにおける赤身と脂身との境界を明確化し（Ｄ）、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める（Ｅ）。
【００５９】
図８に示すように、デコンボリューション処理前のヒストグラム情報ＨＬに基づくと、赤身と脂身との境界は不明瞭なものとなり、同図８中に範囲ＡＲ中の何れかとなり、品質評価に大きな誤差を含むものとなってしまうが、デコンボリューション処理後のヒストグラム情報ＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）の中、ＤＬ１ないしＤＬ３を赤身と判断し、それ以外の、ＤＬ４を脂身と判断することにより、赤身と脂身との境界は、同図８中のＤＬ中途部上の最も谷となる一点ＣＰと判断することが可能となり、より正確な赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求めることが可能となり、このように有効なデコンボリューション処理後のヒストグラム情報ＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）に基づき、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々に対する、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求め（Ｆ）、標本散布図から品質基準としての標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方を得る（Ｇ）ようにするから、                                                                                                      
標本回帰式：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）                                                              
従前よりも、客観的且つより高精度の肉質等級のデジタル化された品質基準を獲得することができる。
加えて、ＢＭＳのＮｏ．１およびＮｏ．２のロース芯断面のデジタルＲＧＢ画像の演算処理が不要となり、しかも、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々についてＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ）、それら抽出した色濃淡情報に基づき、デコンボリューション処理を施し（Ｄ）、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める（Ｅ）など、演算処理が合理化されたから、より迅速に、肉質等級の品質基準をデジタル化することができる。                                                                                            
【実施例２】
【００６０】
（品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法）
図２、図３および図１１ないし図１３に示す事例は、と畜解体された後に格付員が枝肉の品質評価を行う場合や、食肉市場に供給され、競りに掛けられる直前の段階に、市場に参加する仲卸業者や売買参加者などが、独自に肉質を把握したい場合などに、例えば、この発明のソフトウェア４がインストールされたスマートフォン１やタブレット型パーソナルコンピュータ１などの自動肉質評価装置１を用い、以下に示すような操作を行うことによって自動的に評価対象の牛枝肉７の品質評価が行えるようにすることにあって、実際に、格付員によって肉質等級の評価を受けた後、牛肉市場に入荷した各牛枝肉７に対し、この発明の品質評価のテジタル処理方法を実施する実験を行った結果を、以下に示すこととする。
【００６１】
図１１および図１２のＡ３−４，Ａ４−６，Ａ５−８，Ａ５−１０，Ａ５−１２（３１），Ａ５−１２（６），Ａ３−４（２０），Ａ５−８（６１）およびＡ５−１０（４５）に示すように、格付員によって歩留等級および肉質等級がＡ３ないしＡ５、および、ＢＭＳ．Ｎｏ．４ないしＮｏ．１２の評価を受けた後、牛肉市場に入荷した各牛枝肉７に対し、例えば図３に示すように、この発明のソフトウェアがインストールされたスマートフォン１を用いて、夫々胴切りによりＶ字形に切開された評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像し、同図１１および図１２の評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報を、同図１１および図１２に示すＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム（表３の順に示す）のＡ３−４のＨＧ，Ａ４−６のＨＧ，Ａ５−８のＨＧ，Ａ５−１０のＨＧ，Ａ５−１２（３１）のＨＧａおよびＨＧｂ，Ａ５−１２（６）のＨＧａおよびＨＧｂ，Ａ３−４（２０）のＨＧａおよびＨＧｂ，Ａ５−８（６１）のＨＧａおよびＨＧｂ、および、Ａ５−１０（４５）のＨＧａおよびＨＧｂ（ＨＧａおよびＨＧｂは、同一のロース芯部分を、撮影角度や明暗などの撮影条件を変えて撮影して得たものである。）に示すように得る（Ａ１）。
【００６２】
各ＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラムからＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ１）、同図１１および図１２に示すように、Ａ３−４，Ａ４−６，Ａ５−８，Ａ５−１０，Ａ５−１２（３１），Ａ５−１２（６），Ａ３−４（２０），Ａ５−８（６１）およびＡ５−１０（４５）の評価対象の牛枝肉の夫々から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する（Ｃ１）。例えば、一つの牛枝肉についてのヒストグラム情報を図１３のＨＬ１のように取得する（Ｃ１）。
【００６３】
評価対象のロース芯切断面の各々のヒストグラム情報に対し、夫々デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し（Ｄ１）、例えば、一つの牛枝肉についての同図１３のＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）のように各々のヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し、同図１３のＤＬ１を赤身と判断し、それ以外の、ＤＬ２ないしＤＬ４を脂身と判断するものとした上、表３に示すように、各牛枝肉Ａ３−４，Ａ４−６，Ａ５−８，Ａ５−１０，Ａ５−１２（３１），Ａ５−１２（６），Ａ３−４（２０），Ａ５−８（６１）およびＡ５−１０（４５）の各々の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め（Ｅ１）た後、各牛枝肉Ａ３−４，Ａ４−６，Ａ５−８，Ａ５−１０，Ａ５−１２（３１），Ａ５−１２（６），Ａ３−４（２０），Ａ５−８（６１）およびＡ５−１０（４５）の各々の評価対象のロース芯切断面の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記実施例１に示した、牛枝肉のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の各々の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方に基づき、                                                                                                                        
標本回帰式ＬＲ：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）
決定係数：Ｒ２＝０．９５７１……（式２）                                                              
各牛枝肉Ａ３−４，Ａ４−６，Ａ５−８，Ａ５−１０，Ａ５−１２（３１），Ａ５−１２（６），Ａ３−４（２０），Ａ５−８（６１）およびＡ５−１０（４５）の各々が、牛枝肉取引規格のＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定する（Ｈ１）ように演算処理するものであり、この一連の演算処理で得られ結果を表３に示す。                                                                                
【表３】
2020076644.tif 000005
【００６４】
（実施例２の作用・効果）
以上のとおりの構成からなるこの発明のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法によれば、図２、図３、および図１１ないし図１３に示すように、各ＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラムからＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ１）、抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し（Ｃ１）、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化し（Ｄ１）、赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める（Ｅ１）。
【００６５】
図１３に示すように、デコンボリューション処理前のヒストグラム情報ＨＬ１に基づくと、赤身と脂身との境界は不明瞭なものとなり、同図１３中に範囲ＡＲ中の何れかとなり、品質評価に大きな誤差を含むものとなってしまうが、デコンボリューション処理後のヒストグラム情報ＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）の中、ＤＬ１を赤身と判断し、それ以外の、ＤＬ１ないしＤＬ４を脂身と判断することにより、赤身と脂身との境界は、同図１３中のＤＬ中途部上の最も谷となる一点ＣＰと判断することが可能となり、より正確な赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求めることができ、さらに、このように有効なデコンボリューション処理後のヒストグラム情報ＤＬ（ＤＬ１ないしＤＬ４）に基づいて得られた赤身／（赤身＋脂身）の面積比と、品質基準としての標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方とに基づき、ＢＭＳのＮｏ．３ないしＮｏ．１２の何れか一に確定する（Ｈ１）という工程を経るようにしたから、演算処理が大幅に合理化され、この発明のソフトウェア４を簡素化し、開発、実用化を容易にすると共に、この発明のソフトウェア４が搭載された自動肉質評価装置１を、大幅に低廉化することができるという効果が得られる。
【００６６】
さらに、表３に示すように、格付員の目視による品質評価によってＡ３−ＢＭＳ．Ｎｏ．４と評価された牛枝肉は、この発明の品質評価のテジタル処理方法によると、ＢＭＳ．Ｎｏ．５の評価となり、Ａ４−ＢＭＳ．Ｎｏ．６と評価された牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．８の評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．８と評価された牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．９の評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．１０と評価された牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．１１（大ざし）の評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．１２と評価された（３１）の牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．１２と同じ評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．１２と評価された（６）の牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．１１の評価となり、Ａ３−ＢＭＳ．Ｎｏ．４と評価された（２０）の牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．４と同じ評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．８と評価された（６１）の牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．７の評価となり、Ａ５−ＢＭＳ．Ｎｏ．１０と評価された（４５）の牛枝肉はＢＭＳ．Ｎｏ．１０と同じ評価となった。
以上の結果から、この発明の品質評価のテジタル処理方法によると、肉眼の目視による品質評価に比較して、より客観的且つ正確な肉質評価を行うことができるということが実証された。                                                                                                                  
【実施例３】
【００６７】
（自動肉質評価装置、および、それに搭載されるソフトウェア）
図３ないし図６に示す事例は、この発明の自動肉質評価装置１、およびそれに搭載されるソフトウェア４の一例であって、前記実施例１に示した、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、および、それによってデジタル化された肉質等級の品質基準を利用する、前記実施例２に示した、品質評価のテジタル処理方法を実現化する装置１、および、ソフトウェア４を明確に示す一実施例である。
【００６８】
（自動肉質評価装置）
図３および図４に示すように、この発明の自動肉質評価装置１は、基本的に、デジタルＲＧＢ画像を撮像する撮像部２、デジタルＲＧＢ画像を記憶する記憶部３、この発明のソフトウェア４、ソフトウェア４に従って各部を制御する中央制御部５、および、演算結果を表示する表示部６を有するものであり、この発明のソフトウェア４が搭載されたデジタルカメラ１とすることができる外、この発明のソフトウェア４としてのアプリケーションソフトウェア（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｏｆｔｗａｒｅ）４が搭載されたタブレット型パーソナルコンピュータ１やスマートフォン１、その外の形態の携帯型パーソナルコンピュータとするのが望ましいが、例えば、撮像部２の機能を担ってデジタルＲＧＢ画像を撮影するデジタルカメラ２、記憶部３の機能を担うデジタルカメラのリムーバブルメディア（Ｒｅｍｏｖａｂｌｅ  ｍｅｄｉａ）３、リムーバブルメディア３に記憶されたデジタルＲＧＢ画像を読み取り可能であると共に、この発明のソフトウェア４が搭載され、中央制御部５の機能を分担するパーソナルコンピュータ５、表示部６の機能を担い、演算結果を表示するパーソナルコンピュータ用モニター６からなるものとすることができ、より具体的には、コンパクトデジタルカメラ（撮像部２，記憶部３）と、この発明のソフトウェア４が搭載されたノート型パーソナルコンピュータ５との組み合わせからなるものとすることなどが可能である。
【００６９】
（ソフトウェア）
図４ないし図６に示すように、この発明のソフトウェア４は、制御の対象となる自動肉質評価装置１が、デジタルカメラ１やスマートフォン１など様々な電子機器類の中から選択可能であるから、多種多様な自動肉質評価装置１の自動制御機構の夫々に応じた構成からなるものとすべきであり、例えば、コンピュータ５を有する自動肉質評価装置１に搭載されるコンピュータプログラム４やアプリケーションソフト４などのソフトウェア４とするのが望ましく、より具体的には、撮像部２によって撮像された評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部３に記憶するデータ管理ユニットＡ３、記憶部３に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する抽出制御ユニットＢ３、記憶部３に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得するヒストグラム演算ユニットＣ３、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化するデコンボリューション演算ユニットＤ３、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める面積比演算ユニットＥ３、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記実施例１に示した肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線ＬＲ（図１０）、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理する格付演算ユニットＨ３、                                                                                    
標本回帰式ＬＲ：ｙ＝０．９７０７ｅ−０．１１８ｘ……（式１）
決定係数：Ｒ２＝０．９５７１……（式２）                                                              
格付演算ユニットＨ３の演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部３に記憶する格付結果記憶ユニットＪ３、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にあるか否かを判断する正誤判定ユニットＫ３、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合に、表示部６の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示するエラー表示ユニットＬ３、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合に、表示部６の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する格付表示処理ユニットＭ３からなるものとするのが望ましい。
【００７０】
デコンボリューション演算ユニットＤ３は、例えば、株式会社日本ローパーが提供するＭｅｄｉａ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ  社製ＡｕｔｏＱｕａｎｔ（ＡＵＴＯＱＵＡＮＴ：米国登録商標）に代表されるような、市販されているデコンボリューション・ソフトウェアが導入されたものとすることが可能である外、市販されているデコンボリューション・ソフトウェアに対し、肉の評価対象のロース芯切断面のデジタルＲＧＢ画像のデコンボリューション処理に適するよう、改良が加えられた専用のデコンボリューション・ソフトウェアが導入されたものとすることができる。
【００７１】
また、この発明のソフトウェア４は、正誤判定ユニットＫ３を設けずに、格付演算ユニットＨ３が確定した肉の脂肪交雑基準の肉質等級を、正誤判断すること無くそのまま、表示部の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に表示する格付表示処理ユニットＭ３が設けられたものとすることが可能であり、さらにまた、この発明のソフトウェア４は、コンピュータプログラムのみに留まらず、図６中に示す各ユニットＡ３ないしＭ３の一部または全部に相当する部分が、電子部品類の組み合わせからなる電子回路やリレー回路、または、機械部品類の組み合わせなどの自動計算機類の少なくとも何れか一方からなるものに置き換えられたものとすることが可能である。
【００７２】
（実施例３の作用・効果）
図４ないし図６に示すように、この発明のソフトウェア４は、この発明の自動肉質評価装置１の中央制御部５に搭載され、中央制御部５が、この発明のデジタル化された肉質等級の品質基準を利用した品質評価のテジタル化方法に従って、自動肉質評価装置１の各部を制御可能とすることができ、図５および図６に示すように、撮像部２が、肉の評価対象部位の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像すると、データ管理ユニットＡ３が、未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部３に記憶し（Ａ２）、抽出制御ユニットＢ３が、記憶部３に記憶した肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報からＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出し（Ｂ２）、ヒストグラム演算ユニットＣ３が、記憶部３に記憶された肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像のＲＧＢ情報から抽出したＧ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の０ないし２５５の計２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得し（Ｃ２）、デコンボリューション演算ユニットＤ３が、肉の評価対象部位のヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施し、ヒストグラム情報における赤身と脂身との境界を明確化する（Ｄ２）。
【００７３】
面積比演算ユニットＥ３が、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求め（Ｅ２）、格付演算ユニットＨ３が、肉の評価対象部位の赤身／（赤身＋脂身）の面積比から、前記実施例１に示した肉の脂肪交雑基準の肉質等級の品質基準のデジタル化方法によって得た、品質基準としての標本回帰直線ＬＲ、または、標本回帰直線ＬＲの標本回帰式（式１）の少なくとも何れか一方に基づき、肉の脂肪交雑基準の肉質等級を確定するよう演算処理し（Ｈ２）、格付結果記憶ユニットＪ３が、演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶部３に記憶（Ｊ２）した上、正誤判定ユニットＫ３が、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にあるか否かを判断し（Ｋ２）、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲外にある場合に、エラー表示ユニットＬ３が、表示部６の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理の結果としてエラー表示し（Ｌ２）、また、記憶部３に記憶した演算処理値が、肉の脂肪交雑基準の肉質等級の範囲内にある場合に、格付表示処理ユニットＭ３が、表示部６の同一画面上に、肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像と共に、演算処理して得た肉質等級を表示する（Ｍ２）ように制御するものとされているから、格付員や仲卸業者、売買参加者などの利用者が、自動肉質評価装置１の撮像部２で肉の評価対象部位であるロース芯の断面部分を撮影するだけで、簡単且つ迅速に肉質等級を知ることができるものとなり、目視による判断のみに頼ることなく、練度に影響されず、誰でも客観的でより高精度の肉質評価を行うことができるものとなり、撮像された画質の影響を受けて正確な評価ができない場合には、エラー表示（Ｌ２）がなされるから、再度、撮像操作を行うことにより、格段に信頼性に優れた肉質評価を行うことができ、より秀でた品質評価を実現化するのとなる。
【００７４】
（結  び）
叙述の如く、この発明の肉質等級の品質基準のデジタル化方法、それによる品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法、それらを利用した自動肉質評価装置、および、それに搭載されるソフトウェアは、その新規な構成によって所期の目的を遍く達成可能とするものであり、しかもソフトウェアの作成、およびソフトウェアの自動肉質評価装置への搭載も容易で、従前までの、食肉専用の高価で大掛かりな撮像機器類や肉質評価専用の電子機器類などの技術に比較して、一般的な携帯型端末類を利用することにより、大幅に軽量且つ低廉化して遥かに経済的なものとすることができる上、肉の評価対象部位の撮像操作性を格段に改善し得るものとなることから、従前までは格付員の肉眼による目視に頼らざるを得なかった食肉加工業界および食肉卸売業界はもとより、食肉市場の競りが開始される直前の短時間の中に、より客観的且つ正確に品質を見極めたい仲卸業界や売買参加者などにおいても高く評価され、広範に渡って利用、普及していくものになると予想される。                                                                                                    
【符号の説明】
【００７５】
（肉質等級の品質基準のデジタル化方法）
（Ａ）      脂肪交雑基準の肉質等級の既知のデジタルＲＧＢ画像を得る工程
（Ｂ）      Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する工程
（Ｃ）      Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報の濃淡に対する画素数のヒストグラム情報を得る工程
（Ｄ）      ヒストグラム情報にデコンボリューション処理を施す工程。
（Ｅ）      赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める工程
（Ｆ）      脂肪交雑基準の肉質等級に対する赤身／（赤身＋脂身）の面積比を示す標本散布図を求める工程
（Ｇ）      標本散布図から標本回帰直線、または、標本回帰直線の標本回帰式の少なくとも何れか一方を得る工程
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．３      ＢＭＳＮｏ．３の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．４      ＢＭＳＮｏ．４の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．５      ＢＭＳＮｏ．５の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．６      ＢＭＳＮｏ．６の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．７      ＢＭＳＮｏ．７の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．８      ＢＭＳＮｏ．８の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．９      ＢＭＳＮｏ．９の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１０      ＢＭＳＮｏ．１０の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１１      ＢＭＳＮｏ．１１の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１２      ＢＭＳＮｏ．１２の既知のデジタルＲＧＢ画像
ＨＬ      既知のデジタルＲＧＢ画像のヒストグラム情報
ＡＲ      デコンボリューション処理前の曖昧な谷部範囲
ＤＬ      デコンボリューション処理後のヒストグラム
ＤＬ１    同  デコンボリューション処理によって得られた第一ピーク
ＤＬ２    同  デコンボリューション処理によって得られた第二ピーク
ＤＬ３    同  デコンボリューション処理によって得られた第三ピーク
ＤＬ４    同  デコンボリューション処理によって得られた第四ピーク
ＣＰ      デコンボリューション処理後の明確化された谷部ポイント
ＬＲ      標本回帰直線
ＨＧ３      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．３のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ４      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．４のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ５      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．５のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ６      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．６のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ７      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．７のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ８      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．８のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ９      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．９のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ１０      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１０のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ１１      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１１のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
ＨＧ１２      ＳＡＭＰＬＥ.Ｎｏ．１２のＲＧＢ要素濃淡情報のヒストグラム
【００７６】
（品質基準を利用した品質評価のテジタル処理方法）
（Ａ１）      評価対象のロース芯切断面の未知のデジタルＲＧＢ画像を撮像する工程
（Ｂ１）      Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の少なくとも何れか一方の色濃淡情報を抽出する工程
（Ｃ１）      ２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する工程
（Ｄ１）      ヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施す工程。
（Ｅ１）      赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める工程
（Ｈ１）      標本回帰直線、または、標本回帰式（式１）に基づき、ＢＭＳを確定する工程
ＨＬ１      未知のデジタルＲＧＢ画像のヒストグラム情報
Ａ３−４      Ａ３−４の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ４−６      Ａ４−６の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−８      Ａ５−８の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−１０      Ａ５−１０の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−１２（３１）      Ａ５−１２（３１）の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−１２（６）      Ａ５−１２（６）の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ３−４（２０）      Ａ３−４（２０）の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−８（６１）      Ａ５−８（６１）の未知のデジタルＲＧＢ画像
Ａ５−１０（４５）      Ａ５−１０（４５）の未知のデジタルＲＧＢ画像
【００７７】
（自動肉質評価装置）
１      自動肉質評価装置
２      撮像部
３      記憶部
４      ソフトウェア
５      中央制御部
６      表示部
７      牛枝肉
【００７８】
（ソフトウェア）
（Ａ２）      未知のデジタルＲＧＢ画像を記憶部に記憶する工程
（Ｂ２）      Ｇ要素濃淡情報またはＢ要素濃淡情報の何れか一方を抽出する工程
（Ｃ２）      ２５６段階の濃淡に対する画素数の分布を示すヒストグラム情報を取得する工程
（Ｄ２）      ヒストグラム情報に対し、デコンボリューション処理を施す工程。
（Ｅ２）      赤身／（赤身＋脂身）の面積比を求める工程
（Ｈ２）      品質基準としての標本回帰直線、または、標本回帰式に基づき、肉質等級を確定する工程
（Ｊ２）      演算処理結果を肉の評価対象部位のデジタルＲＧＢ画像に関連付けて記憶する工程
（Ｋ２）      演算処理値が肉質等級の範囲内にあるか否かを判断する工程
（Ｌ２）      演算処理値が肉質等級の範囲外の場合に、デジタルＲＧＢ画像と共にエラー表示する工程
（Ｍ２）      演算処理値が肉質等級の範囲内にある場合に、デジタルＲＧＢ画像と共に肉質等級を表示する工程
Ａ３      データ管理ユニット
Ｂ３      抽出制御ユニット
Ｃ３      ヒストグラム演算ユニット
Ｄ３      デコンボリューション演算ユニット
Ｅ３      面積比演算ユニット
Ｈ３      格付演算ユニット
Ｊ３      格付結果記憶ユニット
Ｋ３      正誤判定ユニット
Ｌ３      エラー表示ユニット
Ｍ３      格付表示処理ユニット
【図１】
2020076644.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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