(57)【要約】【課題】有効性および生産性の高い優良卵自動判別装置を提供する。【解決手段】検査卵Ｅ１を撮影する卵画像撮影部１１と、卵下部の色に基づいて無精卵および中止卵を判定する無精卵・中止卵判定部１２と、気室部を特定する気室抽出部１３と、特定された気室部の形状に基づいて気室不良卵を判定する気室不良卵判定部１４と、血管の発育状況に基づいて中後期中止卵および発育不良卵を判定する中後期中止卵判定部１５とを備えている。各判定部において、検査卵Ｅ１の画像に基づいて算出された値と、予め設定した閾値とを比較することにより判定を行う。これにより卵内接種やワクチン製造に好適な優良卵を高い有効性で検出することが可能となる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査卵をカラー画像として撮影する画像撮影手段と、
前記画像撮影手段により撮影されたカラー画像を基に前記検査卵の気室部を特定する気室部特定手段と、
前記気室部特定手段により特定された気室部を予め求めた気室不良卵と比較し、前記検査卵が優良であるか否かを判別する優良卵判別手段と
を備えたことを特徴とする優良卵自動判別装置。
【請求項２】
前記優良卵判別手段は、前記特定された気室部が、気室大、気室反転、気室移動、気室崩れ、および二重気室のうちの少なくとも１つに該当する場合には当該検査卵を不良とする
ことを特徴とする請求項１記載の優良卵自動判別装置。
【請求項３】
前記画像撮影手段により撮影されたカラー画像を基に、前記検査卵が無精卵または中止卵に該当するか否かを判定する手段
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の優良卵自動判別装置。
【請求項４】
前記優良卵判別手段により優良であると判別された検査卵のカラー画像を基に、前記検査卵が中後期中止卵または発育不良卵に該当するか否かを判定する手段
を備えたことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の優良卵自動判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術を用いて検査対象となる卵から優良卵を自動的に選別するための優良卵自動判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、採卵用鶏及び食肉用鶏のマレック病や鶏痘等の予防のために、孵化途中の有精卵に対してこれらのワクチンの卵内接種が行われるようになり、また一方では、有精卵を使用したインフルエンザ等のワクチンの製造も行われている。このような状況下、孵化業者では、孵化途中の有精卵が卵内接種用やワクチン製造用として適しているかどうかの全卵検査を出荷前に行っている。
【特許文献１】特開２００４−１０１２０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、このような有精卵の検査は、少人数の検査員が暗室において長時間（１日に６〜８時間）に渡り目視で実施しているのが現状である。このような目視では、検査員の個人差や長時間の検査に伴う疲労や体調等により、有精卵の品質が安定せず、検査基準にもばらつきが生ずる虞がある。また、検査には経験を要するため、検査員の育成には数年という年月が必要であった。このような事情を考慮すると、鳥インフルエンザの予防等、社会情勢のニーズに伴い有精卵の需要が増加すると、現行の検査法では対応が困難となることが予想される。このようなことから、有精卵の品質及び数量安定供給を実現させるための検査の自動化が望まれており、一部ではその試みもなされている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
特許文献１の装置は、血管の有無、太さ、分布、卵内部の色および気室境界付近の濃度の情報を画像として計測し、これらを優良卵についての画像と比較することによって、有精卵の生死およびその発育状態を判別するというものである。しかしながら、１つの検査用卵に対し４方向から撮影した画像を用いて判別を行うため、装置も大がかりとなり、処理が煩雑になる虞がある。また、上記のような血管の情報等が判別の判断材料になることは開示されているものの、優良卵と不良卵との具体的な境界線が明示されておらず、画一的な処理が困難である。従って、検査の完全自動化につながる具体的判定基準は未だ確立されておらず、検査員の判断以上に有効性が高く、かつ生産性の高い判定装置の実現には至っていなかった。
【０００５】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、優良卵と不良卵とを決定づける具体的な特徴値を明らかにし、有効性および生産性の高い優良卵自動判別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による優良卵自動判別装置は、検査卵をカラー画像として撮影する画像撮影手段と、画像撮影手段により撮影されたカラー画像を基に検査卵の気室部を特定する気室部特定手段と、気室部特定手段により特定された気室部を予め求めた気室不良卵と比較し、検査卵が優良であるか否かを判別する優良卵判別手段とを備えたものである。
【０００７】
本発明による優良卵自動判別装置では、検査卵の気室部が特定され、この特定された気室部が予め求めた不良卵の気室部の態様と比較されることによって、卵内接種やワクチン製造に好適な優良卵であるかどうかが自動的に判定される。
【０００８】
気室不良卵の気室部の態様としては、具体的には、気室大、気室反転、気室移動、気室崩れ、あるいは二重気室がある。この場合、それぞれの形状の特徴に基づいて予め設定された閾値と、検査卵の気室部から算出される値とを比較することにより、当該検査卵が気室不良卵に該当するか否かを判別することができる。順次判別を行い、最終的に全ての閾値をクリアした検査卵が優良卵として検出されることとなる。
【０００９】
本発明では、さらに、画像撮影手段により撮影されたカラー画像に対し、検査卵が無精卵または中止卵に該当するか否かを判定するための手段を備えていてもよい。この場合も、画像処理により算出された値と、予め設定した無精卵または中止卵の閾値とを比較することにより、無精卵あるいは中止卵に該当するか否かの判定を行うことができる。
【００１０】
また、優良卵判別の精度をさらに増すために、優良卵判別手段により優良であると判定された検査卵のカラー画像を基に、検査卵が中後期中止卵（発育不良卵を含む）に該当するか否かを判定する手段を備えていてもよい。この場合には、カラー画像から抽出した血管画像と、予め求めた優良卵の血管画像とを比較することにより、中後期中止卵に該当するか否かの判定を行うことができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の優良卵自動判別装置によれば、検査卵ごとに気室部を特定し、特定された気室部と予め求めた気室不良卵のそれとを比較するようにしたので、卵内接種やワクチン製造等の使用に好適な優良卵を、簡易な構成で、かつ高い精度で自動的に判別することができ、生産性が向上する。
【００１２】
また、気室不良卵の気室部の態様を、気室大、気室反転、気室移動、気室崩れ、および二重気室として特徴化することにより、より優良な卵内接種用およびワクチン製造用有精卵の検出が可能となる。
【００１３】
さらに、無精卵および中止卵に該当するか否かを判定する手段を備えるようにすれば、卵内接種が不要な検査卵あるいはワクチン製造が不可能な検査卵を効果的に排除することが可能となるため、卵内接種用およびワクチン製造用優良卵判別の精度がより向上する。
【００１４】
加えて、中後期中止卵および発育不良卵に該当するか否かを判定する手段を備えるようにすれば、優良卵と誤認されやすい中後期中止卵および発育不良卵を排除することができるため、優良卵判別の精度がさらに向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は本発明の一実施の形態に係る優良卵自動判別装置１を備えたシステムの概念図を表したものである。このシステムは、優良卵自動判別装置１の前段に複数の検査卵Ｅ１を収容するための検査卵収容部２、後段に不良卵抜取部３、不良卵収容部４、優良卵収容部５を備えており、個々の検査卵Ｅ１が検査卵収容部２から優良卵自動判別装置１、不良卵抜取部３、不良卵収容部４および優良卵収容部５へと順次搬送されるようになっている。優良卵自動判別装置１は、順次搬送される検査卵Ｅ１をランプ１Ａにより照明しつつカメラ１Ｂによりその画像を撮影し、その画像を解析することにより検査卵Ｅ１が優良卵か否かを判別するものである。
【００１７】
図２はこの優良卵自動判別装置１の主要部のブロック構成を表したものであり、卵画像撮影部１１、無精卵・中止卵判定部１２、気室抽出部１３と気室不良卵判定部１４、および中後期中止卵判定部１５を備えている。すなわち、この優良卵自動判別装置１では、検査卵Ｅ１が、不良卵に該当するかどうかを画像処理を用いて段階的に判定していき、最終的にこれら全てに該当しないと判定されたものが優良卵として検出される。ここで、優良卵とは、例えば、卵内接種用あるいはインフルエンザ等のワクチン製造用として好適な有精卵であり、無精卵、中止卵、気室不良卵、中後期中止卵および発育不良卵には該当しないものである。不良卵とは、卵内接種の無駄打ちやワクチンの製造不良を引き起こす有精卵あるいは無精卵であり、例えば、無精卵、中止卵、気室不良卵、中後期中止卵および発育不良卵をいう。また、中止卵とは、受精卵ではあるが発育の途中で死卵となったものをいい、無精卵・中止卵判定部１２では主に初期段階で死卵となった中止卵について判定を行い、中後期中止卵判定部１５では中後期段階で死卵となった中止卵について判定を行う。以下、各部の構成・作用について詳細に説明する。
【００１８】
卵画像撮影部１１では、検査卵Ｅ１の画像を撮影する。すなわち、検査卵Ｅ１が撮影カメラによりカラー撮影され、画像処理の対象となる卵画像Ｐ１として装置内部に取り込まれる。このとき、撮影カメラの設置台数は例えば３台とし、３台のカメラで合計６個の検査卵Ｅ１を斜め上方から撮影する。また、１つの検査卵に対しては、１枚の撮影画像で有効な解析が可能である。このような構成にすることにより、２つの検査卵Ｅ１を一度に撮影することができるので、処理の高速化につながる。また、撮影は暗箱の中で行われ、卵画像Ｐ１の画像サイズは、例えば６４０×４８０画素である。検査卵Ｅ１は、孵化途中の有精卵により構成されるが、一部に無精卵が混在することもあり、また季節の変化や親鳥の月齢の違い等により発育状況や大きさが異なる場合もある。
【００１９】
無精卵・中止卵判定部１２では、卵画像撮影部１１により撮影された卵画像Ｐ１の卵下部の情報から、無精卵あるいは中止卵に該当するか否かを判定する。図３に、その判定アルゴリズムを示す。以下、図３を参照して、詳細に説明する。
【００２０】
（１）閾値設定
まず、優良卵、無精卵および中止卵（初期）についての卵画像から、卵下部の画像をそれぞれ抽出し（Ｓ１）、抽出した画像をグレイスケール画像に変換する（Ｓ２）。次いで、背景画素値を２５５（白色）に設定し（Ｓ３）、これらのグレイスケール画像（図４）に基づいて、画素値累積ヒストグラム（図５）の調査を行う（Ｓ４）。なお、卵下部とは、卵の鋭端部を示している。この結果、図４に示したように、優良卵（図中Ａ）と比較して無精卵（図中Ｂ）および中止卵（図中Ｃ）は卵下部の部分の色が明るくなっていることがわかる。そして、この特徴は、図５に示した画素値の累積値によって表すことが可能である。すなわち、優良卵（図中Ａ）は暗い部分の割合が大きいため、低い画素値から累積が始まっているのに対し、無精卵（図中Ｂ）は色が明るいので、優良卵よりも高い画素値から累積が始まっていることがわかる。また、中止卵（図中Ｃ）は、その死期により累積ヒストグラムの特性が異なるが、初期段階の中止卵ついては無精卵に類似した特性となるため、優良卵と比較しやすい。このような特性は、画素値の累積値をパラメータとすることにより、検査卵Ｅ１から無精卵および中止卵を判別可能であることを示している。以上のような考察から、例えば、無精卵の閾値を画素値６４における累積値５％、中止卵の閾値を画素値４５における累積値が５％と、具体的に設定する。
【００２１】
（２）無精卵・中止卵の判定
検査卵Ｅ１の卵画像Ｐ１に対し、上記Ｓ１〜Ｓ４を行い、算出された画素値累積ヒストグラムから、画素値６４において累積値が５％未満に該当すれば無精卵と判定し（Ｓ５）、画素値４５において累積値が５％未満に該当すれば中止卵と判定する（Ｓ６）。そして、卵画像Ｐ１のうち無精卵あるいは中止卵のどちらにも該当しないと判定された画像（卵画像Ｐ２）は、気室抽出部１３へ進む。
【００２２】
気室抽出部１３では、無精卵・中止卵判定部１２により無精卵および中止卵には該当しないと判定された検査卵Ｅ１の卵画像Ｐ２から気室画像Ａ１を抽出し、気室部の形状を特定する。図６はその判定アルゴリズムを表すものである。
【００２３】
ここでは、まず、原画像である卵画像Ｐ２から対象となる卵上部を抽出する（Ｓ７）。次に、抽出したカラー画像をグレイスケール画像に変換し（Ｓ８）、画素値分布調査を行う（Ｓ９）。画素値分布は、例えば、図７に示したような特性を示し、太枠で囲われた部分が気室部分に相当する。そして、この画素値分布から気室部分とその他を分ける動的閾値を画像ごとに設定する（Ｓ１０）。最後に、２値化を行う（Ｓ１１）ことにより、気室部が特定された気室画像Ａ１を得る。なお、卵上部とは卵の鈍端部を示している。
【００２４】
気室不良卵判定部１４では、気室抽出部１３により抽出された気室画像Ａ１を用いて、気室不良卵に該当するか否かの判定を行う。具体的には、特定された気室部の態様が、「気室大」、「気室反転」、「気室移動」、「気室崩れ」および「二重気室」に該当するか否かの判定を順に行う。以下、その具体的判定手順を説明する。図８には、気室画像Ａ１を示した。
【００２５】
（１）「気室大」および「気室反転」の判定
「気室大」とは優良卵に比べて気室が大きい状態、「気室反転」とは気室が上下反転している状態をいう。図８（Ｂ）（Ｃ）に示したように、「気室大」あるいは「気室反転」の場合には、画像上の気室面積に差が生じる。従って、この気室面積をパラメータとして用いることにより、「気室大」および「気室反転」の判定が可能となる。具体的には、図９に示したように、気室抽出部１３によって得られた気室画像Ａ１において粒子解析を行い、気室の面積Ｓを算出する（Ｓ１２）。そして、算出した面積値に対して、閾値との比較を行う。閾値は、経験的に、例えば「気室大」が３００００［pixel ］、「気室反転」が１００００［pixel ］と設定する。この結果、面積が、３００００［pixel ］以上であれば「気室大」と判定し（Ｓ１３）、１００００［pixel ］以下であれば「気室反転」と判定し（Ｓ１４）、どちらにも該当しない画像（気室画像Ａ２）は、次の判定ステップへ進む。
【００２６】
（２）「気室移動」の判定
「気室移動」とは、気室が著しく中心より移動している状態をいう。図８（Ｄ）に示したように、「気室移動」が生じた場合、気室の形状を楕円として捉えると、その長軸が優良卵の気室の長軸よりも大きく傾いていることがわかる（図１０（Ａ）（Ｂ））。従って、気室の長軸の傾きをパラメータとして用いることにより、「気室移動」の判定が可能となる。具体的には、図１１に示したように、気室画像Ａ２において粒子解析を行い、気室の水平方向に対する長軸の傾きａ（°）を算出する（Ｓ１５）。最後に、算出した長軸の傾きａに対して、閾値との比較を行う（Ｓ１６）。閾値は、例えば経験的に−２３°と２３°と設定する。長軸の傾きが、−２３°以下あるいは２３°以上に該当すれば「気室移動」と判定し、該当しない画像（気室画像Ａ３）は次の判定ステップへ進む。
【００２７】
（３）「気室崩れ」および「二重気室」の判定
「気室崩れ」とは、平均した円状気室の外周に乱れのある状態、「二重気室」とは、複数の気室が重なり合って存在している状態をいう。図８（Ｅ）（Ｆ）に示したように、「気室崩れ」あるいは「二重気室」は、特定された気室部の輪郭形状において優良卵と異なっていることがわかる。従って、気室のチェイン値（気室を形作っている最も外側の画素値）をパラメータとして用いることにより、「気室崩れ」あるいは「二重気室」の判定が可能となる。具体的には、図１２に示したように、まず、気室画像からチェイン値を算出し（Ｓ１７）、次に卵内部のチェイン値以外を削除する（Ｓ１８）。図１３には、「気室崩れ」におけるチェイン値を示す。最後に、算出したチェイン値において、４０画素の間隔を持つ３点Ａ，Ｂ，Ｃによって成す角∠ＡＢＣの調査を行い（Ｓ１９）、閾値との比較を行う。閾値は、経験的に例えば、気室崩れを１５４°、二重気室を１８０°と設定する。算出した∠ＡＢＣが１５４°以下に該当する場合は「気室崩れ」と判定し（Ｓ２０）、１８０°以上に該当する場合には「二重気室」と判定する（Ｓ２１）。いずれにも該当しない場合は、３点Ａ，Ｂ，Ｃをシフトさせて上記処理を繰り返し行う（Ｓ２２）。最終的に、全てのチェイン値について調査した結果、「気室崩れ」および「二重気室」に該当しなかったものを優良卵Ｌ１として検出する。
【００２８】
中後期中止卵判定部１５では、気室不良卵判定部１４により気室不良卵に該当しないと判定された優良卵Ｌ１の卵画像Ｐ１を用いて、優良卵Ｌ１が中後期に死卵となった中止卵に該当するか否かの判定を行う。前述の無精卵・中止卵判定部１２では、中止卵の判定を卵下部の明度特徴に基づいて行ったが、特に中後期に中止卵となったものに関しては、その明度特徴が優良卵と酷似しているため、無精卵・中止卵判定部１２で正確に判別することが難しい場合もある。そこで、中後期中止卵が、血管が存在しない、あるいは血管が発達していないという特徴を有している点に着目し、血管を判定のパラメータとして用いることにより、中後期中止卵に該当するか否かの判定を行う。また同時に、中後期中止卵と同様の特徴を有している発育中止卵についても判定が可能である。図１４に、その判定アルゴリズムを示す。以下、具体的手順について、図を参照して説明する。
【００２９】
まず、優良卵Ｌ１の卵画像Ｐ１から卵下部を削除し（Ｓ２３）、ＲＧＢ値の重みを変化させ、Ｇ画像に変換する（Ｓ２４）。すなわち、Ｒ画像およびＢ画像の値は全て０にする。これは、ＲＧＢの中でＧ画像が最も明暗が明確であり、血管部分とそうでない部分との区別がつけやすいという特徴を持つからである。図１５に優良卵と中後期中止卵のＧ画像を示す。
【００３０】
次に、変換したＧ画像から血管を抽出する。この血管の抽出には、例えば以下のような２つの手法を用いることができる。
【００３１】
（血管抽出手法１）
まず、Ｇ画像にクロージング処理を施し、血管部分を消去する（Ｓ２５）。次に、血管消去画像から原画像を減算する（Ｓ２６）。これによって、血管以外の部分が０となり、血管部分が強調された画像を得ることができる。最後に、２値化する（Ｓ２７）ことにより血管抽出画像Ｂ１を得る。
【００３２】
（血管抽出手法２）
まず、Ｇ画像の水平方向のプロファイルラインを調査する（Ｓ２８）。図１６には、あるプロファイルライン上の点の画素値を示す。次に、このようなプロファイルライン上の画素値の極小値と、その極小値周辺の画素値を算出する（Ｓ２９）。ここで、画素値の極小値とは、画素値の微分値が−から＋に変化する点の画素値をいい、極小値周辺の画素値とは、プロファイルライン上において、例えば、極小値の左右３画素分の画素値のことをいう。また、極小値については、通常プロファイルライン上に無数に存在しているため、全ての極小値について上記のような算出を行うのではなく、例えば０でない画素値の平均値を閾値として予め求めておき、この閾値以下の値を示す極小値だけを限定的に算出するようにすれば、比較対象が明確になり判定が容易となる。このような処理を各プロファイルライン上において行う。最終的に、全プロファイルライン上で調査された極小値とその周辺の画素値を血管として抽出し、血管抽出画像Ｂ２を作成する（Ｓ３０）。
【００３３】
最後に、血管抽出手法１および血管抽出手法２によって得られた血管抽出画像Ｂ１および血管抽出画像Ｂ２を合成することにより、血管画像Ｂ３を作成する（Ｓ３１）。図１７に優良卵（図中Ａ）と中後期中止卵（図中Ｂ）の血管画像Ｂ３を示す。これらの画像において優良卵と中後期中止卵とを比較すると、優良卵は血管部分がはっきりと浮き出ているのに対し、中後期中止卵の血管は、まばらで濃淡がほとんどなく、血管以外の部分との区別がつきにくくなっているのがわかる。これにより、中後期中止卵および発育不良卵と判定された検査卵Ｅ１が排除され、優良卵Ｌ２が検出される。
【００３４】
以上のように本実施の形態では、無精卵・中止卵判定部１２において、卵画像撮影部１１で撮影された卵画像Ｐ１の卵下部の特徴を示す画素値累積値を閾値として判定を行うようにしたので、検査卵Ｅ１が無精卵あるいは中止卵であるか否かを画一的に判定することができ、これにより、卵内接種の無駄打ちやワクチン製造不良等を防止することができる。
【００３５】
また、気室抽出部１３において、卵画像Ｐ２の気室部を特定するようにしたので、検査卵Ｅ１における気室の形状がどのような特徴を有しているのかが明確になる。さらに、気室不良卵判定部１４では、気室の形状に着目することにより気室不良卵を特徴づけるパラメータを明らかにし、これに基づいて閾値を設定するようにしたので、高い有効性で判定が可能となる。また、検査卵の斜め上方であれば、いずれの方向から撮影した画像を用いても、画一的に判定が可能であるため、一つの検査卵に対して撮影回数は１回でよく、装置の簡略化、検出処理時間の短縮等につながる。
【００３６】
さらに、本実施の形態では、中後期中止卵判定部１５において、卵画像Ｐ１をＧ画像に変換し、Ｇ画像における血管以外の部分を０とすることにより血管部分を強調した血管抽出画像Ｂ１と、Ｇ画像の全プロファイルライン上の画素値の極小値とその周辺の値とを血管部分として抽出した血管抽出画像Ｂ２とを合成して、血管画像Ｂ３を作成するようにしたので、血管部分と血管以外の部分との区別が明確になり、優良卵判定精度が向上する。
【実施例】
【００３７】
上記実施の形態に係る手法を用いて、シミュレーションを行った。サンプル画像は、４２７枚であり、そのうち無精卵が３３枚、中止卵が１７９枚、気室大が９枚、気室反転が６９枚、気室移動が６２枚、気室崩れが１７枚、二重気室が３枚であった。表１に、判定結果を示す。
【００３８】
【表１】
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【００３９】
表１に示したように、無精卵、中止卵の判定率は１００％、気室不良卵については、気室大、気室反転および気室移動が１００％で、気室崩れは９４．１％、二重気室は３３．３％という結果になった。これにより、全体的な判定率は９９．３％となり、本発明の判定手法の有用性を示している。
【００４０】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。例えば、有精卵の特徴は季節によって微細に変化するものであるので、閾値は上記数値にのみ限定されるのでなく、適宜変更することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施の形態に係る優良卵自動判別装置を用いたシステムの概念図である。
【図２】優良卵自動判別装置の概要を表すブロック構成図である。
【図３】無精卵・中止卵判定部の処理過程を表す流れ図である。
【図４】優良卵、無精卵および中止卵の卵下部のグレイスケール画像である。
【図５】優良卵、無精卵および中止卵の卵下部の画素値累積ヒストグラムを表す特性図である。
【図６】気室抽出部１３の処理過程を表す流れ図である。
【図７】卵上部のグレイスケール画像の画素値分布を表す特性図である。
【図８】図６の画素値分布に基づいて２値化された気室画像である。
【図９】「気室大」および「気室反転」の判定手順を表す流れ図である。
【図１０】優良卵の気室と、「気室移動」における気室の長軸の傾きを表す図である。
【図１１】「気室移動」の判定手順を表す流れ図である。
【図１２】「気室崩れ」および「二重気室」の判定手順を表す流れ図である。
【図１３】「気室崩れ」におけるチェイン値を表す図である。
【図１４】中後期中止卵判定部１５の処理過程を表す流れ図である。
【図１５】優良卵と中後期中止卵のＧ画像である。
【図１６】Ｇ画像の水平方向のあるプロファイルライン上の画素値分布を表す特性図である。
【図１７】優良卵と中後期中止卵の血管画像である。
【符号の説明】
【００４２】
１…優良卵自動判別装置、１１…卵画像撮影部、１２…無精卵・中止卵判定部、１３…気室抽出部、１４…気室不良卵判定部、１５…中後期中止卵判定部、Ｅ１…検査卵、Ｐ１，Ｐ２…卵画像、Ａ１，Ａ２，Ａ３…気室画像、Ｂ１，Ｂ２…血管抽出画像、Ｂ３…血管画像、Ｌ１，Ｌ２…優良卵。
【図１】
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【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】
2007212155.tif 000014
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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