(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて数値化した前記有精卵の頭部の輪郭で囲まれる面積と、前記有精卵の輪郭に対する近似楕円の頭部の面積との面積差を前記近似楕円の頭部の面積で除して得られる値に基づいて、前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項２】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて、前記有精卵の頭部と尾部の所定の位置の幅の比をとって前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項３】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて、前記有精卵の尾部の丸みにより、前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項４】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて、前記有精卵の頭部の所定の位置の幅と卵の短径との比をとって、前記有精卵の頭部の丸みとして数値化し、前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項５】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて、前記有精卵の頭部と尾部の所定の位置における幅の比を卵の尾部のくびれとして数値化し、前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項６】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて、前記有精卵の卵の全輪郭で囲まれる面積を、卵の短径で除した値を卵の細長さとして数値化し、前記有精卵の雌雄を鑑別することを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項７】
表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データから、前記有精卵の形状を表すパラメータを抽出して雌雄鑑別を行う雌雄鑑別方法であって、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の丸みに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第１の工程と、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の尾部のくびれに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第２の工程と、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の膨らみに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第３の工程と、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の尖りに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第４の工程と、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の尾部の太さに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第５の工程と、
前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の細長さに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第６の工程と
を備えることを特徴とする雌雄鑑別方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の雌雄鑑別方法を、コンピュータに実行させるための雌雄鑑別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は有精卵の雌雄を鑑別するための技術にかかり、更に詳しくは、有精卵の平面輪郭に基づく各部から抽出した特徴で有精卵の雌雄を鑑別する方法、当該有精卵の雌雄鑑別方法をコンピュータに実行させるための有精卵の雌雄鑑別プログラム、さらには、当該有精卵の雌雄を鑑別するための雌雄鑑別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
白色レグホーン種などの採卵鶏は、卵を産む雌雛のみが有用である。肉用鶏は雌雄のいずれの雛も有用であるが、雌雛と雄雛とでは生育期間が異なるので別々に飼育するほうが効率的である。これらの理由から、孵化した雛は孵化後２〜３日で雌雄鑑別が行われている。
【０００３】
現在行われている雛の雌雄鑑別には、（ａ）指頭鑑別法(肛門鑑別法)、（ｂ）機械鑑別法、（ｃ）伴性遺伝形質利用の鑑別法の三つの方法がある。これらの方法は、何れも卵を孵化した後に於ける雛の鑑別方法である。従って、卵を孵化させないと鑑別できない。
【０００４】
また、これらの鑑定作業は生きている雛を扱うために、自動化が困難であり鑑定に従事する人員も減少している。一方孵化した雄雛は焼却処分されるために雄の卵について言えば資源の無駄遣いであり、孵化に必要な時間および費用もまた無駄である。
【０００５】
従って卵の段階で雌雄が鑑別できれば、上記問題が解消でき、しかも雄卵であっても食用またはワクチン製造用等として有効利用を図ることができる。
【０００６】
卵の形状で有精鳥卵の雌雄を鑑別する方法は、九州や東南アジアでは以前から行われていた。その方法は主に卵の頭部側（気室のある鈍端側）の形状、即ち、卵の頭部の膨らみについて、親鶏一羽毎に雄卵と雌卵の基準をそれぞれ設け、その基準の範囲にあれば雄卵または雌卵と鑑別していた。
【０００７】
特開昭５２−１６３８０号公報にはこの種の鑑別手法を利用した発明が開示されている。また、特開昭６４−５５１３１号公報には、鶏卵の鈍端部（胴回りが大きく、丸みの多い側の端部）の形状の差異を比較している。
【０００８】
特開昭６４−５５１３１号公報の雌雄鑑別方法は、概ね次の通りである。まず、鶏の個体ごとに、生んだ卵を投影機を使って拡大投影して主に頭部側の外形を写しとる。その後孵化した雛の雌と雄を確認し分類する。この作業を基準範囲が得られるまで一定期間繰り返して鶏の個体ごとに雌雄鑑別のための基準図を作成する。その後は、鑑別する卵の頭部側の外形を投影機を使って拡大投影して写しとり、基準図と比較して雄雌を鑑別する。
【０００９】
また、特開２００１−２３８５５９号公報は、有精卵の輪郭の一部に基づき抽出した卵の長軸方向の長さと短軸方向の長さを利用する上記の鑑別方法に比べて実用性の向上と鑑別精度を高めた鳥卵の雌雄鑑別方法および装置に係る発明を提案している。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記したような鶏卵の雌雄鑑別方法には、次のような課題がある。
（ａ）親鶏個々の基準図を作る必要があるために、多数の鶏を飼育する養鶏事業の観点からは実用的でない。
（ｂ）雌雄鑑別は、鑑別する卵の鈍端部の形状と基準図とを人間の目で比較して行う感覚的な作業であり、鑑別精度と鑑定時間が大きな問題がある。
（ｃ）雌雄鑑別のための親鳥毎の基準図をつくる作業に長い期間を必要とする。
（ｄ）近年の卵（特に有精卵）の形状は、従来から言われている頭部が膨らみ尾部が頭部に比べ細い形をした卵が少なくなり、丸い卵や卵の最大膨らみ部が中央に位置した卵、細長い形をした卵が多くなってきている。このように、有精卵の形状は非常に複雑であり、単なる一部の形状基準を用いるのみでは雌雄鑑定の共通性を見いだすことは困難であり、高い鑑定精度を確保するのが困難である。また、頭部だけの膨らみや丸みだけでは雌雄が混在し、誤鑑定につながる。
【００１１】
このため従来のような形状を基準とした鑑別方法では鑑別の精度を確保することが困難である。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題に鑑み、有精卵を産む親鶏の種別や、有精卵の形状の変化に影響を受けない、高精度かつ高速な雌雄鑑別方法、プログラム及び装置を提供することを目的とする。
【００１３】
本発明が提供する雌雄鑑別方法等は、有精卵の輪郭画像データから抽出した有精卵の雌雄を鑑別するための基本的特徴（具体的には、頭部の膨らみ、頭部の先端の丸みや尖り、尾部の膨らみや丸み、尖り、有精卵全体の膨らみ、重心およびイチジク型のような有精卵独特の形など）に基づいて有精卵の雌雄を鑑別する方法等である。当該基本的特徴は、有精卵の全輪郭に基づき抽出可能なパラメータ又は当該パラメータを組み合わせたものとして数値化が可能であるとともに、有精卵の輪郭そのものだけでなく、有精卵個々の形状特性に依存する有精卵の輪郭の近似楕円を利用して、輪郭線分のみの特徴で見つけることの出来ない膨らみや、丸みを捉えて数値化できる。この近似楕円は有精卵の短径の位置と頭部の頂点から得ることができる。
【００１４】
また、上記基本的特徴を複数組み合わせることで、個々の親鳥に依存しない雌雄の鑑定が可能となり、鑑定率を向上させることが可能である。
【００１５】
その一方で、上記のような数値化された基本的特徴は、数値範囲が極めて小さく、精度の高い雌雄鑑定を行うには有精卵の正確な全体形状とコントラストの高い画像が必要である。
【００１６】
上記のような雌雄鑑別の基本的特徴は、あらかじめ画像を撮影しておいた有精卵を孵化して、指頭鑑別法で鑑定を行い、その雌雄との相関を分析することにより抽出されたものである。具体的には、有精卵の全輪郭が把握できる画像から、全体の輪郭を抽出し、その輪郭データから考え得る数多くのパラメータ及びこれらを組み合わせて得られる新たなパラメータを数値化して鑑定結果と対比し、相関を分析して抽出したものである。
【００１７】
即ち、有精卵の輪郭データから得られる所定のパラメータ又は当該パラメータの組み合わせにより、有精卵の輪郭の所定の特徴を数値化する事ができる。例えば、この特徴が「頭部の膨らみ」や「尾部の太さ」などであり、このような特徴を表すための要素が、輪郭の任意の位置における長さや幅、面積等のパラメータである。これらのパラメータ及びその組み合わせは、有精卵の輪郭データに基づき数値化可能であるから、上記の「頭部の膨らみ」等の特徴が有精有精卵の形状に基づき数値として表現される。もし、ここで得られた数値に基づき有精有精卵の雌雄を判別することができれば、当該数値に対応する「頭部の膨らみ」などの特徴それ自体が有精卵の雌雄を表す特徴となる。このように、基本的特徴とは、有精卵の全輪郭から抽出することができる有精卵の雌雄を鑑別するのに役立つ特徴である。
【００１８】
以上の認識に基づき、本発明は上記課題を解決するために、有精有精卵の雌雄を鑑別するための基準となり、かつ、有精有精卵の全輪郭が把握できる画像から抽出した有精卵の輪郭データに基づいて数値化可能な有精卵の基本的特徴に基づいて雌雄を鑑別する方法及びプログラムを提供する。
【００２４】
さらに、表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データに基づいて数値化した前記有精卵の頭部の輪郭で囲まれる面積と、前記有精卵の輪郭に対する近似楕円の頭部の面積との面積差を前記近似楕円の頭部の面積で除して得られる値に基づいて、前記有精卵の雌雄を鑑別する。同様にして、前記有精卵の頭部と尾部の所定の位置の幅の比をとってもよいし、前記有精卵の頭部の丸み、尾部の丸みを数値化しても良いし、前記有精卵の頭部の所定の位置の幅と卵の短径との比をとって、前記有精卵の頭部の丸みとして数値化してもよい。その他、有精卵を撮影して得られた平面輪郭画像データから抽出される前記有精卵の形状を表す複数のパラメータを組み合わせて前記有精卵の雌雄を鑑別してもよい。
【００２７】
また、上記課題を解決するための本発明は、表面が鏡面塗装された設置台に水平に設置された有精卵を垂直上方から撮影して得られた有精卵の平面輪郭画像データから、前記有精卵の形状を表すパラメータを抽出して雌雄鑑別を行う雌雄鑑別方法であって、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の丸みに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第１の工程と、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の尾部のくびれに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第２の工程と、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の膨らみ度合いに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第３の工程と、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の頭部の尖りに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第４の工程と、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の尾部の太さに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第５の工程と、前記パラメータを利用して数値化された前記有精卵の細長さに基づいて、前記有精卵の雌雄を判定する第６の工程とを備える。
【００２８】
さらに本発明は、上記課題を解決するために上述した方法の発明をコンピュータに実行させるための雌雄鑑別プログラムであってもよいし、当該方法を実現するための装置であってもよい。
【００３１】
【発明の実施の形態】
図１を参照して、本発明の実施形態において使用する用語及びパラメータを以下に定義する。また、以下においては、記載を簡潔とするために有精卵を「卵」と略して表現する場合がある。図１は有精卵の全輪郭と重心を中心にした近似楕円の輪郭を示し、有精卵の鈍端を右に配置している。図中の符号は本明細書で使用する名称とパラメータを表している。まず、有精卵の画像において卵と背面との境界を検出し、これを二次元図形として配列した図形１０１を卵の輪郭と定義する。
「頭部頂点」とは、卵の輪郭１０１で気室のある鈍端側での右端１０２をいう。
「尾部頂点」とは、卵の輪郭１０１で気室のない鋭端側での左端１０３をいう。
「上側頂点」とは、卵の輪郭１０１で上側の一番膨らんでいる点１０４をいう。
「下側頂点」とは、卵の輪郭１０１で下側の一番膨らんでいる点１０５をいう。
卵の「長径」とは、卵の頭部頂点１０２と尾部頂点１０３を結ぶ線の長さ１０６をいい、その値をＬｘで表す。
卵の「短径」とは、卵の上側頂点１０４と下側頂点１０５を結ぶ線の長さ１０７をいいその値をＬｙで表す。
卵の「幅」とは、卵の長径１０６に直交し卵の輪郭１０１で規定される線の長さをいう。
「重心」とは、卵の頭部頂点１０２と尾部頂点１０３を結ぶ線と上側頂点１０４と下側頂点１０５を結ぶ線の交点１０８ をいう。
「尾部長さ」とは、尾部頂点１０３と重心１０８を結ぶ線の長さ１０９をいい、その値をＬｘｔで表す。
「頭部長さ」とは、重心１０８と頭部頂点１０２を結ぶ線の長さ１１０をいい、その値をＬｘｈで表す。
卵の「重心型近似楕円（以降近似楕円と省略する）」とは、頭部長さ１１０を長半径とし、卵の短径１０７を短径として、卵の重心１０８を中心にして描かれる楕円１１１をいう。
卵の「頭部」とは、卵の上側頂点と下側頂点を結ぶ線の右側１１２をいい、「尾部」とは、その反対側１１３をいう。
卵の「面積」とは、卵の輪郭１０１で囲まれた部分の面積をいい、その値をＳｘで表す。
卵の「頭部面積」とは、卵の面積のうち、頭部側の面積をいい、その値をＳｘｈで表す。
卵の「尾部面積」とは、卵の面積のうち、尾部側の面積をいい、その値をＳｘｔで表す。
「近似楕円の面積」とは、卵の近似楕円１１１の輪郭で囲まれる部分の面積をいい、その値をＳｘｄで表す。
「近似楕円の頭部面積」とは、近似楕円の面積のうち、頭部側の面積をいい、その値をＳｅｈで表す。
「近似楕円の尾部面積」とは、近似楕円の面積のうち、尾部側の面積をいい、その値をＳｅｔで表す。
【００３２】
［雌雄特徴抽出例］
以下に、雌雄を鑑定するための基準となる基本的特徴を説明する。有精卵の雌雄鑑定の意義は、雄の卵と雌の卵を確実に鑑別し、雄の卵を孵化させないことにある。しかし、雌雄を鑑定するために利用する一つ一つの基準は、ある雌雄の卵の集合において当該基準に合致する卵が必ず雌又は雄であればよく、すべての雌卵又は雄卵がその基準に合致する必要はない。なぜなら、自然界の産物である卵に適用できる万能な基準は存在しないし、上記の条件に合致する基準を複数適用すれば、確実に雌雄を鑑別できるからである。
【００３３】
従って、以下に示す基本的特徴も、一つ一つが万能であるわけではなく、これを利用すれば一部の雌又は雄を確実に抽出できる特徴を示すものである。
【００３４】
＜雄の基本的特徴＞
以下の特徴を備える卵は雄卵の可能性が高いと言える。
頭部頂点１０２付近における輪郭１０１の曲率が小さいもの、即ち、頭部の先端が尖っている卵。
卵の頭部側で、重心と頭部頂点の中間付近での卵の幅が大きいもの、より具体的には、頭部頂点と重心の中間付近での卵の幅と、卵の幅の最大値との差が小さいもの、即ち頭部が膨らみ過ぎている卵。
卵の尾部側で、重心と尾部頂点の中間付近での卵の幅が大きいもの、より具体的には、重心と尾部頂点の中間付近での卵の幅と、卵の幅の最大値との差が小さいもの、即ち尾部が太い卵。
尾部頂点付近における卵の幅が大きいもの、即ち、尾部の先端が太い卵。
卵の輪郭１０１に対して卵の短径１０７が短いもの、即ち、細長い（ラグビーボール型ともいえる）形状の卵。
【００３５】
＜雌の基本的特徴＞
以下の特徴を備える卵は雌卵の可能性が高いと言える。
頭部頂点１０２付近における輪郭１０１の曲率が大きいもの、即ち、頭部の先端が丸い卵。
尾部頂点１０３付近における輪郭１０１の曲率が大きいもの、即ち、尾部の先端が丸い卵。
卵の頭部の幅に対する尾部の幅の割合が小さいもの、即ち、頭部が尾部より膨らんでいる、或いは、尾部がくびれている（いちじく型とも言える）卵。
尾部の長さが、卵の長径に比べて大きいもの、即ち、重心が高すぎる卵。
尾部の長さが、卵の長径に比べて小さいもの、即ち、重心が低すぎる卵。
また、卵の面積が大きいもの、即ち、大きい卵。
【００３６】
よって、卵の雌雄を鑑定するための基準は、上記の基本的特徴を所定のパラメータを利用して数値として処理することによって実施形態に変換することができる。また、当該基準は、実際に卵を孵化した結果との照合に於いて、統計的にも採用できることが明らかとなっている。
【００３７】
上記卵の雌雄の基本的特徴は、卵の幅と関連づけて数値化することが可能なものがある。そこで、図２に、上記卵の雌雄の基本的特徴を数値化するために利用する卵の幅のパラメータの例を示す。ここで示す卵の幅は、上記の基本的特徴のいずれかを表すのに適切なものが設定されている。また、図２中、図１で定義したパラメータは同じ符号を使っている。
【００３８】
幅の長さ２０１は頭部長さの９０％の長さを重心から頭部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｈ９０で表す。
幅の長さ２０２は頭部長さの８５％の長さを重心から頭部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｈ８５で表す。
幅の長さ２０３は頭部長さの５０％の長さを重心から頭部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｈ５０で表す。
幅の長さ２０４は尾部長さの９０％の長さを重心から尾部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｔ９０で表す。
幅の長さ２０５は尾部長さの８５％の長さを重心から尾部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｔ８５で表す。
幅の長さ２０６は尾部長さの５０％の長さを重心から尾部頂点方向に延ばし、その鉛直方向の線と卵の輪郭が交わる２点を結ぶ線の長さを示し、その値をＷｔ５０で表す。
【００３９】
以上の幅の長さ２０１（Ｗｈ９０）から２０６（Ｗｔ５０）を組み合わせて利用すれば、幅の長さがどのように頭部側、尾部側で変化するかを観察できるので、卵の膨らみ、太さ細さ、頭部頂点や尾部頂点における丸みや尖り、又は、尾部のくびれなどを判定することができる。これらをどのように組み合わせて、卵の基本的特徴に基づき雌雄を鑑定できるのかは、後段でより詳細に記載する。
【００４０】
さらに、上記卵の雌雄の基本的特徴は、卵の近似楕円と関連づけて数値化することが可能なものがある。例えば、卵の頭部での輪郭と、これに重ね合わせた近似楕円とを微細に観察すると、殆どの卵は、卵の輪郭と近似楕円の輪郭が極めて良く一致する一方で、卵によっては、他の卵と比較して近似楕円からのはみ出し度合いが大きいものや、逆により細くなっているものがある。このような近似楕円との間で差のある卵からは雄が生まれる傾向がある。そこで、図３に、上記卵の雌雄の基本的特徴を数値化するために利用する近似楕円と卵の輪郭に基づいて設定できるパラメータの例を示す。図３中、図１で定義したパラメータは同じ符号を使用する。
【００４１】
例えば、「尾部の先端が丸い」という基本的特徴を数値化するために、尾部１１３における近似楕円と輪郭との尾部長さの差の変化率を採ることができる。具体的には、尾部の頂点と近似楕円の尾部の頂点を結ぶ長さを３０１として、近似楕円と卵の尾部の輪郭線の差が、長さ３０１の９０％の長さ３０２になる長さ方向の位置に於ける近似楕円の幅を幅３０３とすると、幅３０３の大きさによって、尾部の先端の丸みを判定することができる。
【００４２】
また、卵の頭部１１２における卵の輪郭１０１と近似楕円１１１を比較することにより、「頭部の膨らみ」という基本的特徴を数値化することができる。例えば、卵の頭部に於ける輪郭と近似楕円の輪郭は極めて一致しているが、頭部１１２における卵の頭部面積と、近似楕円の頭部面積の差を取ることにより、頭部の膨らみを判定することができるし、また、頭部側の任意の点において、輪郭１０１と近似楕円１１１のずれをとっても、頭部の膨らみを判定することができる。
【００４３】
図２及び図３で示した卵における所定のパラメータは、上記の基本的特徴を数値化するために利用可能な要素の一例であって、当該基本的特徴を数値化できるのであれば、同図に示したパラメータを利用せず、これ以外の他のパラメータを抽出してもよい。
【００４４】
また、図３では、卵の短径１０７と、頭部長さ１１０に基づいて設定される近似楕円を示しているが、近似楕円の設定手法はこれに限らず、例えば、卵の短径１０７と尾部長さ１０９に基づいて設定してもよいし、卵の長径１０６と短径１０７に基づいて設定してもよい。さらには、卵頭部の輪郭１０１の接線を利用して近似楕円を設定してもよい。即ち、卵の輪郭１０１から抽出できるパラメータに基づいて任意に設定される楕円は全て近似楕円に含まれる。
【００４５】
次に、本実施形態において雌雄鑑別を行うための装置の概要を図４および図５を参照して説明する。図４(a)および(b)は卵の全体輪郭を介在物なしに撮影するためと、高いコントラストの画像を撮影するためにための卵置き台４０１とこれに卵４０５を水平に置いた状態を示している。卵を正しく水平に保持できるように、卵置き台４０１は卵と相似のくり孔加工４０２を行い、卵より１０ないし１５％程度小さな斜面加工４０３を行う。
【００４６】
また高いコントラストを得るために表面４０４は黒色の鏡面塗装が施されている。まず、表面を鏡面塗装にすると、表面４０４へ光源から斜めに入射する光の反射光は、光の入射角と反射角の原理で卵置き台４０１の垂直方向へ進む確率が極めて少なくなるという利点がある。それに加えて、黒色の鏡面塗装の場合には、仮に垂直方向への反射光があった場合でも、表面４０４が黒色であるためにカメラに対する光感度が小さくなるので、実質的に垂直方向への反射光を無視できるレベルに抑えることが可能となる。このように、表面４０４を黒色の鏡面塗装とすることにより、卵４０５と卵置き台４０１との間のコントラストを強くして、解像度の高い輪郭画像を得ることが可能となる。
【００４７】
次に、図５ａは卵を撮影し、その画像データを加工して、特徴抽出または鑑定を行うための装置の構成図である。卵台５０１に卵５０４を水平に置いて、垂直上方より、カメラ５０２で撮影する。カメラ５０２は撮像素子にCCD等を使ったスチールデジタルカメラまたビデオカメラ等を用いることができる。卵５０４には各照明器５０３で均一な光を当てる。照明器５０３の配置は、適正なコントラストを得るため、及び、他から差し込む光の影響を避けるために、図５ｂに示すように卵５０４の周囲にその形に相似させて配置している。
【００４８】
また、照明器５０３は卵５０４に対しては真上からではなく、水平に対し低い角度で斜め上から投射するように設置されている（図５ａでは、簡略化のため２つのみ記載）。これにより卵５０４の輪郭の下部まで光を当て、その側面の輪郭を検出できるようになる。卵置き台５０１の表面４０４は上記のように黒色鏡面塗装になっているので、照明器５０３から斜めに投射される光５０６の反射光は、卵置き台表面４０４上での光の入射角と反射角の原理で、垂直方向への進む場合は極めて少ない一方、卵５０４は表面が微細な凹凸を持つために、斜めから投射してもカメラへの垂直方向の光が存在する。しかも卵５０４は白色または赤などの光のエネルギーを持つために、カメラへ到達する卵の光エネルギーは卵置き台の表面４０４からの光エネルギーに比べ極めて大きくなる。その結果カメラの入射感度を調整すれば卵と背面のコントラストが非常に良くなり安定で精密な輪郭検出が容易になる。
【００４９】
なお、照明器５０３の代わりにレーザ光を照射しても良いし、卵置き台５０１の内部にバックライトを搭載して、逆光を利用して輪郭抽出をするような手法を適用してもよい。カメラ５０２で撮影した画像は、解析または鑑定用コンピュータ５０５にディジタルデータとして転送する。
【００５０】
図５ｃは、図５ａのコンピュータ５０５のブロック図である。ここで、５１０はＣＰＵで、ＲＡＭ５１１やＲＯＭ５１２に格納されたプログラムやデータ等を用いて装置全体の制御を行うと共に、卵の雌雄鑑定処理を行う。５１１はＲＯＭで、装置全体の制御を行うプログラムやデータ等を格納する。５１２はＲＡＭで、ＣＰＵ５１０が各種の処理を実行する際に用いるワークエリア及び、表示部５１３に表示する表示データを格納するためのＶＲＡＭエリアを備える。
【００５１】
５１３は、ＶＲＡＭエリアに格納された表示データを表示する表示部であり、ＣＲＴや液晶画面により構成される。５１４は、コンピュータ５０５を当該撮像部５０２と接続するためのインターフェースである。
【００５２】
５１５は、装置のユーザーがデータ入力を行うための、キーボード、マウス、その他の操作パネルなどの入力部である。５１６は、ＬＡＮやインターネットなどに接続するための通信インターフェースである。５１７は、ＨＤＤであり、撮像部において取得した画像データ、当該画像データから得られた測定データなどを格納するための記憶装置として機能する。
【００５３】
［雌雄鑑定の手順］
次に卵の雌雄鑑定の手順を説明する。図６は、図５に示す装置において実行される雌雄鑑定処理のフローチャートである。まず、カメラ５０２により卵を撮像し画像データとして、コンピュータ５０５に取り込まれる（Ｓ６０１）。
【００５４】
取得された当該画像データはコンピュータ５０５で処理される。Ｓ６０１においてコンピュータ５０５に取り込まれた画像データは、まず、ＲＡＭ５１２内に格納される。次にＣＰＵ５１０は、撮影した卵の画像から背景とのコントラストを識別してエッジを検出し、全輪郭の画像データとしてマッピングする（Ｓ６０２）。ここで全輪郭とは、卵５０４を垂直上方に位置するカメラ５０２から撮影して得られる２次元平面画像としてマッピング可能な卵の輪郭の全体を意味するものであり、卵の３次元輪郭や２次元平面輪郭の一部を意味するものではない。さらに、マッピングされたデータ上で左右および上下の先端を決定し、上下頂点間と左右の頂点間の線との交点座標を計算する。交点から頭部頂点までの長さと、左右の頂点間の長さの半分をそれぞれ長半径、短半径とする近似楕円を想定し、楕円の中心を卵の重心に一致させる。
【００５５】
続いて、ＣＰＵ５１０は、輪郭データから、基本的特徴を抽出するために必要となるパラメータとして、図１乃至図３と関連して説明した有精卵の長径、短径、重心、面積、楕円の長径、短径、面積等を求め、必要とする卵の長さ方向の任意の位置の幅の長さを計算する（Ｓ６０３）。さらに、上記計算において得られた各パラメータの数値又はこれらの組み合わせにより、有精卵の輪郭形状に現れる基本的特徴の抽出を行う（Ｓ６０４）。
【００５６】
次に、Ｓ６０４において数値化された有精卵の輪郭形状に現れる基本的特徴に基づいて、雌雄鑑定処理を実行する（Ｓ６０５）。具体的には、所定のパラメータを利用して数値化された基本的特徴と、各基本的特徴毎に設定される雌雄鑑定の基準となる閾値とを利用して、Ｓ６０４において抽出した輪郭形状における基本的特徴が、雄卵又は雌卵の特徴を表すレベルにまで至っているかどうかを判定する。
【００５７】
例えば、頭部先端の丸みを、頭部の頂点と重心までの距離の９０％位置での幅を卵の短径で除した値ＹＲ９０により数値化し、これを閾値Ｔｈ１と比較してＹＲ９０がＴｈ１よりも大きい場合、当該有精卵の「頭部先端の丸み」の程度が雌卵と判別できるまで至っており、雌卵と鑑定される。
【００５８】
一方、当該値ＹＲ９０が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合は、当該有精卵が、雌卵と判別できるレベルまで「頭部先端の丸み」を有しておらず、この特徴では当該処理対象の有精卵を雌卵とも雄卵とも識別できない。しかし、このような場合でも、他の特徴に基づいて雌雄鑑定を行うことができる。
【００５９】
Ｓ６０５における鑑定処理結果は、画像データ及び画像処理により得られた数値と共にＨＤＤ５１７に格納され、データベース化される。鑑定処理を継続的に行いデータベースを更新していくことにより、鑑定精度をより向上させることが可能である。
【００６０】
そして、鑑定結果に応じて有精卵が雌雄弁別される（Ｓ６０６）。ここでは表示部５１３上に検定結果が表示されるとともに、表示結果に対応して有精卵が機械的に又は手動で分別されてもよい。
【００６１】
図６中の処理Ｓ６０５における鑑定処理の詳細を、卵の基本的特徴と対応させて、以下に説明する。
【００６２】
［雌の特徴−頭部の丸み］
頭部の（先端部の）丸みが顕著な卵に雌卵は多い。頭部の丸みは、頭部頂点１０２付近における輪郭１０１の曲率が大きいものと考えられる。これに基づき、例えば、頭部の頂点と重心までの距離の９０％位置での幅を卵の短径で除することにより、頭部の丸みを数値化（この数値化結果をＹＲ９０とする）でき、以下の式において定義できる。
【００６３】
【数１】
ＹＲ９０＝Ｗｈ９０／Ｌｙ
この手法により実際の卵の雌雄鑑定を行った結果を図７に示す。実験対象となった卵は、３９個の白色レグホン有精卵であり、卵は個々に図５ａに示した装置を使用して形状を測定し、必要なデータを抽出した後孵化し指頭鑑別で鑑定したものである。卵は、鑑定結果に基づいて番号付けし、１から２４は雌卵、２５から３９は雄卵としてある。
【００６４】
図７において、番号５,６,７,１２,２４の５個（図中四角で囲った番号に対応）が雄卵より大きい値を示し、雌として識別出来る。従って、図７のグラフでは、閾値（Ｔｈ１）を０．９４１と設定すれば、番号５,６,７,１２,２４の５個を雌として鑑別できる。
【００６５】
図７において雌と鑑定できるのは２４個中５個の卵である。残りの１９個は雌であるかどうかはこの時点で不明である。しかし、有精卵は生き物であり自然界の影響でその形が形成される。そのために共通と考えられる特徴を使ったとしても鑑別出来ない卵は存在するのであって、人間界でも見た目に女とわかる乳児もいれば、男と女、どちらかわからない乳児もいる。従って、「頭部の丸み」という特徴ですべての雌卵を鑑別できる必要はなく、この特徴に基づいて明らかに雌である卵を特定することが
できればよい。そして、その際に設定される閾値は、明らかに雌である卵を確定する値として設定されればよい。
【００６６】
また、頭部の丸みを以下の式に基づいて数値化した結果（Ｒ８５）に基づいて雌雄鑑定処理を行ってもよい。
【００６７】
【数２】
Ｒ８５＝Ｗｈ８５／Ｌｙ
なお、Ｗｈ８５は、頭部頂点１０２と重心１０８までの距離の８５％位置における幅２０２の長さである。
【００６８】
図８に、【式２】により頭部の丸みに基づいて上記３９個の卵の雌雄鑑別を行った結果を示す。ここで閾値（Ｔｈ２）を０．９１と設定すると、Ｒ８５＞Ｔｈ２となる番号４,７,１２,２０,２４の５個が雌卵と鑑定され、それ以外は少なくとも雌でないと鑑定されるので、３９個の卵の雌雄鑑別ができる。また、頭部の丸みを数値化するに際して、頭部の輪郭の任意の位置での微分値を取り、これが大きいものを雌の特徴として利用してもよい。
【００６９】
［雌の特徴−尾部の丸み］
尾部の丸みが顕著な卵に雌卵は多い。尾部の丸みは尾部頂点１０３付近における輪郭１０１の曲率が大きいものと考えることができる。具体的には、尾部の輪郭と近似楕円を比較すると尾部先端の丸みを顕著に判別することができる。図３を参照して説明すると、３０１は尾部の頂点と近似楕円の尾部の頂点を結ぶ長さを示す。幅３０３は長さ３０１の９０％の長さ３０２が近似楕円と卵の尾部の輪郭線の差になる長さ方向の位置に於ける近似楕円の幅を示す。実際の雌雄鑑定では、卵の尾部の丸みを表す数値として幅３０３の逆数（Ｇｙｍ）を利用する。Ｇｙｍの大きさに基づいて上記３９個の卵の雌雄を鑑別すると、図９に示すような結果が得られる。なお、図９の縦軸に示す値は図３に於ける近似楕円の幅３０３の逆数で表す特徴である。ここで、閾値（Ｔｈ３）を２．００８と設定すれば、Ｇｙｍ＞Ｔｈ３となる番号３,７,１０,１３,１８,１９,２１,２２,２３の９個を雌として鑑別出来る。
【００７０】
［雌の特徴−尾部のくびれ］
頭部の膨らみが尾部の膨らみにくらべ大きい卵（尾部のくびれた卵）からは雌が生まれる。尾部のくびれは、卵の頭部の幅に対する尾部の幅の割合から判別する事ができ、特に尻尾付近の幅を使うと雌の特徴がよく現れる。例えば、頭部の頂点と重心までの距離の５０％の位置での幅２０３を、尾部の頂点と重心までの距離の８５％位置での幅２０５で除することにより、尾部のくびれを数値化（Ｌ８５）でき、Ｌ８５は、以下の式において定義される。
【００７１】
【数３】
Ｌ８５＝Ｗｈ５０／Ｗｔ８５
この鑑定手法を上記３９個の卵に適用した結果を図１０に示す。図１０においては、閾値（Ｔｈ４）を１．９２に設定すれば、Ｌ８５＞Ｔｈ４となる番号７,１１,１６,１８の４個を雌として鑑別できる。また頭部の頂点と重心までの距離の５０％位置での幅２０３を使う代わりに卵の短径１０４を使うこともできる。
【００７２】
［雌の特徴−重心の大きさ］
重心の大きさは、尾部の長さの卵の長径に対する割合によって判定することができるので、尾部の長さ１０９を卵の長径１０６で除すればよい（この結果をＧＰＴとし、以下の式で定義する。）。また、卵の面積と近似楕円の面積との差を近似楕円の面積で除してもよい。
【００７３】
【数４】
ＧＰＴ＝Ｌｘｔ／Ｌｘ
ＧＰＴの大きさ基づく雌雄鑑定法を上記３９個の卵に適用すると、図１１に示すようになる。ここでは、統計的に白色レグホンではその数値が０.５４（閾値Ｔｈ５Ａ）より大きいか０.５２（閾値Ｔｈ５Ｂ）より小さい場合に雌（番号４，５，７，１６）が生まれる。
【００７４】
［雄の特徴−頭部の尖り］
雄の特徴である頭部の尖りは、頭部頂点１０２付近における輪郭１０１の曲率が小さいものとして考えることができる。これに基づき、例えば、頭部の頂点と重心までの距離の９０％位置での幅で、卵の短径を除することにより卵の頭部の尖りを数値化できる（ＧＹＲ９０）。図２におけるパラメータを使えば、ＧＹＲ９０は以下の式で定義される。
【００７５】
【数５】
ＧＹＲ９０＝Ｌｙ／Ｗｈ９０
ＧＹＲ９０の大きさに基づいて雌雄を鑑定するこの手法を上記３９個の卵に適用した結果を図１２に示す。ここでは、閾値（Ｔｈ６）を１．０９２と設定することにより、ＧＹＲ９０＞Ｔｈ６となる番号２６,２７,２９,３１,３４の５個を雄として鑑別できる。このように頭部の先端のとがりの度合いとして頭部の先端の幅で特徴づけることが出来る。その他に卵の輪郭線分からは、頭部の輪郭の傾斜の低さで尖りを特徴づけることが出来る。また頭部の卵の輪郭で囲まれる面積と近似楕円の頭部の面積との差の負の値が大きい値のものを雄の特徴として使うことが出来る。
【００７６】
［雄の特徴−尾部の太さ］
尾部の太さは、尾部頂点付近における卵の幅が大きいものと考えることができる。尾部の太さを数値化する手法として、例えば卵の短径１０７で、尾部の９０％位置に於ける幅２０４を除することが考えられ、ここで得られる値（ＧＲ）は以下の式で定義される。
【００７７】
【数６】
ＧＲ＝Ｗｔ９０／Ｌｙ
ＧＲの大きさに基づいて雌雄鑑定するこの手法を３９個の卵に適用して得られた結果を図１３に示す。ここでは、閾値（Ｔｈ７）を０．４３と設定すると、ＧＲ＞Ｔｈ７となる番号３８の１個を雄として鑑別できる。
【００７８】
また、尾部の太さは、卵の尾部側で、重心と尾部頂点の中間付近での卵の幅が大きいもの、より具体的には、重心と尾部頂点中間付近での卵の幅と、卵の幅の最大値との差が小さいものとして考えることもできる。
【００７９】
［雄の特徴−頭部の膨らみ過ぎ］
頭部の膨らみすぎは、卵の頭部側で重心と頭部頂点の中間付近での卵の幅が大きいこと、より具体的には、卵の頭部側で、重心と頭部頂点の中間付近での卵の幅と、卵の幅の最大値との差が小さいものと考えることができる。これに基づき、例えば、頭部の頂点と重心までの距離の５０％位置での幅を卵の長径で除することで、頭部の膨らみすぎという特徴を数値化（Ｒ５０ＢＸ）できる。図２におけるパラメータを使えばＲ５０ＢＸは以下のように定義される。
【００８０】
【数７】
Ｒ５０ＢＸ＝Ｗｈ５０／Ｌｘ
Ｒ５０ＢＸの大きさに基づいて雌雄鑑別するこの手法を、上記３９個の卵に適用した結果を図１４に示す。ここでは、閾値（Ｔｈ８）を０．６８４と設定することにより、Ｒ５０ＢＸ＞Ｔｈ８となる番号２５,２７,２８,３３,３７,３９の６個を雄として鑑別できる。その他には頭部の頂点と重心までの距離の５０％位置での幅を近似楕円の短半径で除した値や、卵の短径で除した値を使うことが出来る。また頭部の卵の輪郭で囲まれる面積と近似楕円の半分の面積との差の正の値が大きい値のものを使うことが出来る。
【００８１】
また、頭部の膨らみは、卵と近似楕円の頭部の面積の差を近似楕円の頭部の面積で除することによっても数値化（ＤＦＨ）することができる。この数値化結果ＤＦＨは、以下のように定義される。
【００８２】
【数８】
ＤＦＨ＝（Ｓｘｈ-Ｓｅｈ）／Ｓｅｈ
ＤＦＨの大きさに基づいて雌雄を鑑別するこの手法を、上記３９個の卵に適用して得られた結果を図１５に示す。ここでは、閾値（Ｔｈ９）を１０００に設定すると、ＤＦＨ＞Ｔｈ９となる番号３０,３５の２個を雄として鑑別出来る。何れも頭部に於ける卵の輪郭が近似楕円よりも大きい。さらに、卵の面積を卵の長径で除した値の大きい卵も、膨らみが大きいと考えられるので、雄の特徴として使うことが出来る。
【００８３】
［雄の特徴−細長さ］
卵の細長さは、卵の輪郭１０１に対して卵の短径１０７が短いものと考えることができる。そこで、以下の式でえら得る卵の輪郭で囲まれる面積を卵の短径で除した結果（ＤＳＹ）の大きさに基づいて雌雄を鑑別した結果を図１６示す。
【００８４】
【数９】
ＤＳＹ＝Ｓｘ／Ｌｙ
図１６では、雌卵７,１１,１６,２０,２４（図中三角で囲った番号に対応）が雄卵より大きい値を示しているが、これらの卵は雌の強い特徴で予め排除しておけばよい。このような雌を排除しておけば、閾値（Ｔｈ１０）を３４５．５と設定すれば、ＤＳＹ＞Ｔｈ１０となる番号２６，３０，３１，３２，３５，３６，３８の卵を雄として鑑別することが可能である。なお、本実施形態で適用した３９個のサンプル以外の、他のサンプルについて本特徴に基づいて雌雄鑑別した場合は、雄を単独に鑑別することができた。
【００８５】
有精卵の雌雄を反映した輪郭に現れる基本的特徴を所定のパラメータを利用して数値化するために上述した手法は、あくまで本実施形態において説明のために記載したものであり、ある基本的特徴を、上記の記載に限定されることなく所定のパラメータを利用して抽出し、これを数値化することは当業者の通常の能力の発揮に過ぎず、結果として得られたパラメータ及び数値、さらにはこれらを用いた雌雄鑑別技術は当然に本発明の技術的範囲に属するものである。
【００８６】
［複数の鑑定処理の組合せによる雌雄鑑別例］
雌雄の基本的特徴は卵の輪郭から得られるパラメータを組み合わせて抽出している。しかし個々の特徴で複雑な形状の卵をすべて網羅することは困難である。例えば、雌の卵であっても、雌の特徴が尾部先端の丸みとして出る卵もあれば、尾部のくびれとして出る卵もある。このように、卵の種類や親鶏等、卵が産まれる状況に応じて雌雄の基本的特徴の出方が異なる。そこで、これらの基本的特徴を組み合わせ、優先順位をつけてシーケンシャルに鑑定するプログラムに入れれば、高い鑑定率を得ることが出来る。
【００８７】
図１８は、上記の各鑑定処理を適用して卵の雌雄を鑑別した結果を示した一覧表である。図１８中、各鑑別処理において、丸印を付した箇所は雄卵と鑑別した卵であり、鑑別処理のいずれも全ての雄卵を鑑別できてはいない。しかし、鑑別処理を少なくとも二以上組み合わせることで飛躍的に鑑別精度を向上することができる。
【００８８】
そこで、上記の３９個の卵について、上記ＹＲ９０からＤＳＹまでの鑑定処理を組み合わせて３９個全部の雌雄を鑑別する方法を説明する。図１７は本処理のフローチャートの一例を示すものである。図１７は、あくまで本実施形態を説明することを目的とした、鑑定処理の組み合わせの一例を示すものであって、ここで採用した鑑定処理に限定されることなく、複数の鑑定処理を柔軟に選定して組み合わせることができる。例えば、親鶏の種別によって採用する鑑定処理を選定し、優先順位を決定しても良いし、また、月齢に応じて組み合わせる鑑定処理や優先順位を変更しても良い。
【００８９】
また、図１７に示すフローチャートは、図６のＳ６０５における鑑定処理とみなすこともできる。図１７においては、ステップＳ１７０１は、頭部先端の丸みをＲ８５に基づいて判定するステップであり、Ｒ８５＞Ｔｈ２を満たす卵が雌と鑑定される。次に、ステップＳ１７０２では、尾部のくびれがＬ８５に基づいて判定され、Ｌ８５＞Ｔｈ４を満たす卵が雌と鑑定される。次にステップＳ１７０３では、頭部の膨らみ過ぎが、ＤＦＨにもとづいて判定され、ＤＦＨ＞Ｔｈ９を満たす卵が雄と鑑定される。
【００９０】
つぎに、ステップＳ１７０４では頭部の尖りが、ＧＹＲ９０に基づいて判定され、ＧＹＲ９０＞Ｔｈ６となる卵が雌と鑑定される。ステップＳ１７０５では、頭部の膨らみが、Ｒ５０ＢＸに基づいて判定され、Ｒ５０ＢＸ＞Ｔｈ８を満たす卵が雌と鑑定される。ステップＳ１７０６では、尾部の太さがＧＲに基づいて判定され、ＧＲ＞Ｔｈ７を満たす卵が雌と鑑定される。
【００９１】
つぎに、ステップＳ１７０７では、卵の細長さが、ＤＳＹに基づいて判定され、ＤＳＹ＞Ｔｈ１０を満たす卵が雄と鑑定される。本実施形態の場合、ステップＳ１７０７で雄卵を鑑定することで、鑑別の困難な雌卵を残すことができる。
【００９２】
このように、本実施形態で記載したような鑑定処理を組み合わせることにより、３９個すべての卵について雌雄鑑別が可能となる。これと同様に被鑑別卵に形状が多様な卵が含まれていても、正確に雌雄を鑑別することができる。
【００９３】
また、図１８示すフローチャートの前処理として、卵の面積値を基準としてあらかじめ大きい卵を雌として除外しておくことにより、各鑑定処理における雌雄鑑定の精度を向上させることもできる。
【００９４】
さらに、前述した図６及び図１７に示す卵の雌雄鑑定処理のフローチャートに対応するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体又は記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するので、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。
【００９５】
また、本発明の実施形態において記載した閾値は、数多くの卵を測定した結果として得られた数値であるが、ここに記載した数値に限定されず、さらに測定を行い、データを蓄積することによって、より高い精度を提供するように修正してもよい。すなわち、上記の鑑定処理を実施することにより得られた結果に基づいて設定される新たな閾値は、当然に当該実施形態のそれぞれに適用することができ、また、当該新たな閾値を用いて実施された卵の雌雄を鑑別する方法又は装置等は、本発明の技術的範囲に属するものである。
【００９６】
なお、本明細書で使用している用語と表現は、あくまで説明上のものであって限定的なものではなく、上記用語、表現と等価の用語、表現を除外するものではない。また、本発明は図示されている実施の形態に限定されるものではなく、技術思想の範囲内において種々の変形が可能である。
【００９７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明ではコンピュータ装置を利用して卵個々の全輪郭から得られる数値化された雌雄の特徴を用いて雌雄鑑別を行うので、人間の視覚的判断や形状基準を用いるのみの従来手法では困難であった、有精卵の高精度かつ高速な雌雄鑑別方法等を提供できる。これに加えて、近似楕円、卵の長さ、最大幅、重心など卵の輪郭等のパラメータ、及び当該パラメータを組み合わせて得られる雌雄鑑別のための基本的特徴を基準として雌雄鑑別を行うことで、親鳥に依存しない有精卵の雌雄鑑定をも可能とする。
【００９８】
また、卵の輪郭の局所まで広げて雌雄の特徴を抽出し、これに基づいて雌雄鑑別を行うので、複雑な有精卵の形状に対しても、今後親鳥の改良に基づく卵の形状変化が生じても対応できる。
【００９９】
さらに、本発明は高精度の雌雄鑑別方法を提供するので、雌雛の生産性を損なうことなく、食用やワクチンなどへの雄の有精卵の転用が可能となり、資源の有効活用に寄与できる。
【０１００】
また、有精卵を設置する卵置き台の表面を黒色の鏡面塗装とするので、有精卵を撮影して画像データを取得する際に高いコントラストを得ることができ、判別精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明において雌雄鑑別に利用される卵の部位を特定するための図である。
【図２】本発明において雌雄鑑別に利用される卵の輪郭から得られるパラメータの一例を示す図である。
【図３】本発明において雌雄鑑別に利用される、卵の輪郭及び卵の近似楕円から得られるパラメータの一例を示す図である。
【図４】本発明における卵置き台の構成を示す図である。
【図５ａ】本発明にかかる雌雄鑑別方法を実施する装置の構成を示す図である。
【図５ｂ】図５ａにおける照明器５０３の配置例を示す図である。
【図５ｃ】図５ａに示すコンピュータ５０５の構成の概略を示す図である。
【図６】本発明における有精卵の雌雄鑑定処理のフローチャートである。
【図７】卵の頭部の丸みに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図８】卵の頭部の丸みに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図９】卵の尾部の丸みに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１０】卵の尾部のくびれに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１１】卵の重心の大きさに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１２】卵の頭部の尖りに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１３】卵の尾部の太さに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１４】卵の頭部の膨らみに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１５】卵の頭部の膨らみに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１６】卵の細さに基づく雌雄鑑定処理の一例を、３９個の卵に適用した場合に得られた処理結果をプロットしたグラフである。
【図１７】本発明の実施形態における鑑定処理を複数適用して卵の雌雄を鑑別する雌雄鑑別処理の一例に対応したフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態に対応する鑑定処理を適用して３９個の卵の雌雄を鑑別した結果を示した一覧表である。
【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５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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