ノート山口県産業技術センター

研究報告

No.35

ｐ21-27(2023)

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非接触体重計量器による鶏の体重推定手法に関する研究
阿野裕司 *A Study on Chicken Weight Estimation Method by Non-contact Weight ScaleYuji Ano
養鶏場において鶏の体重は生産性向上のための重要な指標であるが，鶏の体重計量はすべて人手で実施されているため，相当の手間と時間がかかっている．本研究では，3 次元センサや暗視カメラを用いた非接触体重計量器による鶏の体重推定手法を構築した．さらに，実証実験を通じて，実際に鶏を飼養する種鶏場においても体重推定可能なシステムであることを確認した．その結果，約±10%の体重推定精度を達成できることが確認された．
１．緒言

次元走査型距離センサ(UBG-04LX-F01：北陽電機製)と，200

近年，日本人の食生活の変化や健康志向を受け，高タン
パク・低脂肪の鶏肉は過去最高の需要を更新しており

1)万画素の暗視カメラ(ELP-USBFHD05MT-DL36-J：ELP 製)を設，置し，その下で鶏を飼養した．なお，距離センサの走査方鶏肉の増産ニーズは高まっている．しかしながら，養鶏事

向は図 1 に示す x-z 平面であり，角度分解能は 0.36°，測業は鶏舎の環境管理や給餌量・給水量の制御，鶏の健康管定誤差は測定距離 2m で±20mm である．この距離センサに理など人手に頼る部分が多く，また作業従事者の高齢化やアクチュエータ(Dynamixel MX-64T：Best Technology 製)

人材不足などの問題も抱えている

2)．そのため鶏肉の増産を組み合わせて，距離センサと同等の角度分解能 0.36°にニーズへの対応だけでなく，事業継続性の面からも業務効なるように x 軸を中心として回転させたものを 3 次元セン率化や生産性の向上は早急に解決すべき課題となっている

サとした．

3)

．

複数羽の鶏に対して，3 次元セ ンサから得られる点群デ

特に生産性向上のために重要な要素が「鶏の体重」であータの一例を 図 2 に，その点群データから 求められる鶏り，養鶏場の 1 つである種鶏場では目標とする産卵率を達の高さ情報を基にした 2 次 元画像(以下 ，2.5 次元画像と成し，過肥を抑制するために体重計量が実施されている．

略す)を図 3 に示す．2.5 次元画像は鶏の高 さ情報を画素

種鶏場では，一般に鶏を個体ではなく群として取り扱うた値としているため，高さが高い場所では画素値が大きくめ，体重計量は全数ではなく抽出して行われる．1 鶏舎当(白 く )， 高 さ が 低 い 場 所 で は 画 素 値 が 小 さ く (黒 く )表 さたり 3000～5000 羽程度の鶏が飼養されており，体重計量にれる ．

おける一連の作業(雌雄判別，捕鳥，計量，帳簿記録)をすべて人手で行っているため，毎週 3 時間以上の時間を要している．また人手で行うことにより，捕まえやすい鶏や作業従事者の主観で標準的と思われる鶏が選択されるなど，偏った選別を行ってしまい，正確な体重計量が実施できていない可能性がある．さらに，成鶏の雄は大型化し攻撃性も増すため，さらに業務時間を有するなど問題点が多い．
本研究では，上記の課題解決を目的とした非接触体重計量器による鶏の体重推定手法に関する検討を行った．具体的には，3 次元センサや暗視カメラを用いた非接触での体重推定を行うために必要な処理手法を構築・検証し，さらに実証実験を通して実際に鶏を飼養する種鶏場においても体重推定可能なシステムであることを確認した．なお，体重推 定精度 は 種鶏場 で要求され ている ±5％以内を目標とした．
２．実験方法２・１

機器とシステムの構成

図 1 に非接触体重計量器を用いた鶏の体重推定システムの構成図を示す．床面から約 2m の高さの鶏舎天井付近に 2*技術支援部電子技術グループ

図1

体重推定システムの構成図

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図2

点群データ

研究報告

図4

No.35(2023)

複数羽の鶏の体重を推定する手法のワークフロー

e =

(1)

動が少ない座位体勢の鶏のみを抽出する条件として，「 変数k 1 ，k 2 」を式(2)(3)のように定義した．ここで，2.5 次元画像における鶏の重心を鶏の中心とした場合，h は鶏中心の高さ，v は鶏の体積を表す．3 次元センサと暗視カメラより得られるデータから，実際に座位体勢の鶏を特定し，k 1 ，k 2 の取りうる範囲を調査した結果，0.5≦k 1 ≦0.7 かつ 0.725≦k 2 ≦0.775 を座位体勢の鶏の条件とした．
==
図3

2.5 次元画像

√√√

(2)
(3)

続いて，「対称性 s」を式(4)のように定義した．理想的な座位体勢は鶏が首を伸ばしたりせず丸くなっている状態

２・２

個体分離，座位判定，雌雄判別手法

であり，このとき 2.5 次元画像上で鶏の長手方向を軸とし

図 2 に示すように 1 視野内に複数羽の鶏が存在する場合，て分割した場合に，分割した領域間で対称性があることがまず体重推定システムから得られる情報を用いて，鶏の個確認できる．そこで，鶏の長手方向を軸として分割した場体分離を行う必要がある．さらに，安定した鶏の点群デー合のそれぞれの領域の面積を s p ，s q とし，s pq は s p を長手タを取得するための座位判定や，雌雄別の体重管理を行う方向を軸に折り返した場合に s q と重なる部分の面積とすための雌雄判別も必要となる．複数羽の鶏の体重を推定す

ると，s=1 のとき鶏は完全な対称性を持つと言える．ここる手法のワークフローを図 4 に示す．

では，理想的な座位態勢として s≧0.97 であることを条件

まず，鶏の個体分離手法について，図 3 に示す 2.5 次元とした．図 3 の 2.5 次元画像に対して式(1)～(4)を用いて画像上における鶏には「中心付近の画素値が大きく，周辺個体分離，座位判定を行い，鶏の個体ごとに色分けした結部での画素値が小さい(山型)」，「楕円形状に類似」という果を図 5 に示す．

2 つの特徴が確認できた．そこで，最も画素値が大きい画素から周辺画素を走査し，画素値が小さくなっていく範囲

s =(4)

を同じ鶏，画素値が大きくなった場合は異なる鶏と隣接し最後に雌雄判別については，点群データ や鶏だけの画像ている境界と判断することで，鶏の個体分離を行った．さから判別することが困難で あったため，近赤外光を反射すらに，楕円形状への類似度合いとして，「楕円度 e」を式(1)る反射シート(PX8470：3M 製)を張り付けたタグを雄に取りのように定義し，e≧0.85 であることを鶏の条件とした．

付けて，暗視カメラによってタグを検出することで実施しここで，s x は 2.5 次元画像上における鶏の領域の面積，s yた．タグの写真を図 6 に示す．また，図 2 の点群データがは鶏の長手方向と短手方向をそれぞれ長径と短径にした楕得られた同時間帯に暗視カメラから得られた画像を図 7 に，円の領域の面積，s xy は s x と s y が重なっている面積とする．

さらにタグを検出するため 2 値化処理した結果を図 8 に示

e=1 のとき鶏は完全に楕円と一致することを示す．

す．図 5 と図 8 との間で位置合わせを実施し，タグが検出

次に，安定して鶏の点群データを取得するため，体勢変できた個体を雄，検出できなかった個体を雌と判別させる

非接触体重計量器による鶏の体重推定手法に関する研究

図5

個体ごとに色分けした結果

図6

図823

2 値化画像(タグ検出)

雌雄判別タグ(a) 雄と判別された鶏図7

暗視カメラの画像(b) 雌と判別された鶏ことで，鶏の雌雄判別を実施した．実際に雄と判別された

図9

雌雄判別を行った鶏の 2.5 次元画像

鶏の 2.5 次元画像を図 9(a)，雌と判別された鶏の 2.5 次元
画像を図 9(b)に示す．
２・３つであるディープラーニングによる体重推定を行う手法

体重推定手法(以下，手法 2 と称す)の 2 手法を用いて，体重推定精度の体重推定手法としては，鶏の体積を求めて体重を線形推定する手法(以下，手法 1 と称す)と，画像分類手法である
SSD (Single Shot MultiBox Detector)4)を用いて，AI の 1比較検討を行った．
手法 1 では，2.5 次元画像上での積分処理によって鶏の体積を算出し，体積と測定体重から回帰分析によって得ら24

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れた回帰直線に基づいて体重の推定を行った．手法 2 で用いた SSD は ECCV2016 (European Conference on Computer
Vision 2016)で発表された画像分類手法である．他の手法として，精度は劣るが高速に動作する YOLO 5) や，低速だが高精度である Faster R-CNN 6) があるが，YOLO より高速でかつ Faster R-CNN と同等に高精度な分類が可能 4) とされるSSD を本研究では採用した．2.5 次元画像と画像上の鶏の位置や測定体重を入力とし，100g 単位でのクラス分けを行うための学習を雌雄別々に実施した．なお，画像を学習用，検証用，体重推定用の 3 つに分けて，学習用画像で学習し，検証用画像で学習結果を検証する作業を繰り返すことにより，体重推定精度の向上を図った．学習回数は 250 回とし，学習後に体重推定用画像を入力することで体重推定を実施した．
２・４

図 10

深川養鶏での 2.5 次元画像

図 11

深川養鶏の暗視カメラの画像

体重推定手法の検証方法

山口県農林総合技術センター畜産技術部山口県畜産試験場(以下，畜産試験場と略す)で取得するデータを用いて，体重推定手法の検証を実施した．種鶏であるホワイトコー
ニッシュの雄とホワイトプリマスロックの雌をそれぞれ11 羽ずつ開放鶏舎において飼養し，非接触体重計量器によってデータを取得した．非接触体重計量器の下には常に雌雄 1 羽ずつが飼養されている状態を基本として，1 日 3 回鶏を入れ替え，個々の鶏を特定し体重測定と体重推定を行うことで，推定体重と測定体重の比較を可能とした．
畜産試験場でのデータ取得期間は 2021 年 7～10 月の間で，鶏が座位体勢となることが多い夜間のデータを扱うため，学習や検証に 18 時から翌 3 時までのデータを，体重推定には 4 時から 7 時までのデータを用いた．
２・５

体重推定システムの検証方法

体重推定システムの検証は，深川養鶏農業協同組合(以下，深川養鶏と略す)で実施した．深川養鶏では週 1 回，雄 30得できていることを確認している．

羽，雌 25 羽を無作為に 1 羽ずつ選別して体重測定を行ってここで，深川養鶏に設置した非接触体重計量器の 3 次元おり，個々の鶏に対しての推定体重と測定体重の比較がでセンサから得られる点群データを処理することで求められきない．そこで，体重測定を実施した日に非接触体重計量

る 2.5 次元画像を図 10，同時間帯に暗視カメラから得た画器で取得した鶏のデータから体重推定を行い，その推定体像を図 11 に示す．暗視カメラに比べ，3 次元センサの方が重の平均値とその日の測定体重の平均値を比較することで広範囲のデータを取得可能である．暗視カメラの撮影範囲

体重推定精度を確認した．

を図 10 上の赤い点線で示す．赤い点線の範囲外には餌場等

深川養鶏でのデータ取得期間は 2021 年 8 月～10 月の間の障害物があるため，赤い点線範囲内に存在する鶏を対象で，鶏舎内には雄 250 羽程度，雌が 2500 羽程度の鶏が飼養として，体重推定を実施した．式(1)～(4)を用いて鶏を抽されていた．鶏舎内の一区画に非接触体重計量器を設置し，出した結果，図 10 の例からは雄 1 羽，雌 2 羽が抽出できた．

その下に入り込んだ鶏からデータを取得した．畜産試験場

図 12 に抽出した 3 羽を示す．と同様に，鶏が座位体勢となることが多い夜間のデータを

３．実験結果扱うため，体重測定を実施した日の 0 時から 6 時及び 19時から 24 時の間のデータから体重推定を行った．なお，実３・１

体重推定手法の検証結果

際に体重測定を実施する日は 8 月 21 日から 10 月 23 日の間，まず手法 1 を検証するため，2.5 次元画像から積分処理

週 1 回の計 10 日間であり，雌雄合わせて 20 回分のデータによって体積を算出し，体積と測定体重から回帰分析によとなる．ただし，8 月 21 日のみ雄のデータが取得できなかって得られた回帰直線に基づいて体重の推定を行った．図ったため，19 回分のデータを用いて評価を実施した．また，

13 に雌雄別の鶏の体積と測定体重の相関関係を，式(5)(6)

非接触体重計量器による 1 日(0 時から 6 時及び 19 時からに雌雄別の回帰直線を示す．なお，図 13 は横軸が体積，縦24 時の間)あたりのデータ取得数は，雄が最低 40 羽程度，軸が測定体重を表し，式(5)(6)の w m と w f は雌雄別の推定体

雌が最低 150 羽程度であり，十分な数の鶏からデータを取非接触体重計量器による鶏の体重推定手法に関する研究

25(a) 雄(a) 雄と判別された鶏の 2.5 次元画像

(b) 雌
図 13

体積と測定体重の関係

0.2655(b) 雌と判別された鶏の 2.5 次元画像+1231.0(5)0.1870 +1924.3(6)

次に手法 2 を検証するため，推定体重と測定体重から相対誤差を求め，その平均を求めることで体重推定精度を確認した．なお，雄は学習用に 6844 枚，検証用に 2281 枚，体重推定用に 547 枚を用い，雌は学習用に 5743 枚，検証用に 1914 枚，体重推定用に 1484 枚の画像を用いた．結果として，雄が 6.0%，雌が 6.3%の誤差となり，手法 1 と比べて雄は精度が 0.7%改善したが，雌は精度が 0.8%低下した．
ここで手法 2 のさらなる精度向上を目指して，学習用の画像を回転(90°，180°，270°)させることで 4 倍の枚数に水増し処理を行い，同様に学習を実施し，体重推定精度を確認した．結果として，雄が 5.4%，雌が 4.7%の誤差となり，より高い体重推定精度を実現できることを確認したが，雄のみ目標としていた体重推定精度に 0.4%届かなかった．
より精度を向上させるための方法としては，さらに長期間のデータ取得を行い，学習用や検証用の画像枚数を増やす(c) 雌と判別された鶏の 2.5 次元画像 2
図 12

体重推定を行う鶏を抽出した画像ことなどが考えられる．
３・２

体重推定システムの検証結果

まず，手法 1 で得られた式(5)(6)に示す回帰直線から求重，v m と v f は雌雄別の体積を表す．式(5)(6)の回帰直線よめられる推定体重の平均値と測定体重の平均値から体重推り求められる推定体重と測定体重から相対誤差を求め，そ定精度を確認した．結果を図 14 に示す．全体を通して負のの平均を求めることで体重推定精度を確認した．結果とし相対誤差となっており，同じ体重の鶏であっても，畜産試て，雄が 6.7%，雌が 5.5%の誤差となり，目標としていた体験場よりも深川養鶏の鶏の方の体積が小さい，つまり雌雄重推定精度に雄は 1.2%，雌は 0.5%届かなかった．

共に鶏の見た目が小さいことがわかる．考えられる要因の26

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図 14

手法 1 による体重推定の相対誤差

研究報告

図 16

No.35(2023)

手法 1 による体重推定の相対誤差(回帰直線補正後)

図 17

手法 2 による体重推定の相対誤差0.2655+2231.0(7)0.1870 +2624.3(8)(a) 畜産試験場式(7)(8)から求められる推定体重の平均値と測定体重の平均値から体重推定精度を求めた結果を図 16 に示す．結果として，雌雄で目標の体重推定精度範囲に収まらないことが2 回ずつあったが，それ以外の 15 回において目標の精度を達成できることを確認した．
続いて，手法 2 で求めた推定体重の平均値と測定体重の平均値から相対誤差を求めた結果を図 17 に示す．目標の体重推定精度に収まらないことが雄で 3 回，雌は 5 回あり，手法 1 と比べ，体重推定精度が低下した．このことは，手法 1 での検証結果でも述べたように，日齢は同じであるも(b) 深川養鶏のの，羽装の違いにより形状が異なる鶏をディープラーニングの学習と推定に用いたことが原因の 1 つと推測される．

図 15

鶏の羽装の様子

つまり，手法 1，手法 2 ともに畜産試験場で取得したデータではなく，深川養鶏で取得したデータを用いて体重推定1 つとして，畜産試験場及び深川養鶏で飼養している日齢手法を構築できれば，体重推定精度は改善する可能性が高の同じ鶏を撮影した写真を図 15 に示す．畜産試験場の鶏はいと考えられる．

羽装が整っているのに対し，深川養鶏の鶏は羽装が減少し，皮膚が露出している個体も多い．深川養鶏では多くの鶏が４．結言同じ環境で飼養されているため，交尾行動や鶏同士の喧嘩本研究では，3 次元センサや暗視カメラを用いて，複数などが頻発しており，結果として羽装がより減少している

羽の鶏の体重推定を行うために必要な処理手法を構築・検ものと思われる．当然，3 次元センサは羽装も含めて鶏の証した．さらに実証実験を通して実際に鶏を飼養する種鶏形状データとして取得するため，この羽装の減少が結果に場において，体重推定可能なシステムであることを検証し大きく影響していると考えられる．そこで，この羽装減少た．本研究で得られた知見は以下のとおりである．

分を考慮し，様々な補正値を検討したところ，雌雄それぞ(1) 体重推定手法の検証においては，鶏の体積を用いた体れの体重の約 20%にあたる雄 1000g，雌 700g を加算するこ

重 推 定 手 法 の 場 合 ， 体 重 推 定 精 度 は 雄 が 6.7%， 雌 がとで誤差が大きく減少することを確認した．補正した回帰5.5%の誤差となった．一方で，ディープラーニングを直線を式(7)(8)に示す．

用いた体重推定手法の場合，体重推定精度は雄が 5.4%，

非接触体重計量器による鶏の体重推定手法に関する研究
雌が 4.7%の誤差となった．
(2) 体重推定システムの検証においては，羽装の違いによる影響が大きかったものの，鶏の体積を用いた体重推271) 農 畜 産 業 振 興 機 構 ， 鶏 肉 が 食 肉 消 費 の 主 役 に ，
https://www.alic.go.jp/koho/mng01_000157.html(2017)．

定手法の場合，補正を行えば全体の約 80%で目標の体

2) 農 林 水 産 省 ， 農 業 労 働 力 に 関 す る 統 計 ，重推定精度を達成していることを確認した．一方で，https://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html

ディープラーニングを用いた体重推定手法の場合，補(2021)．

正を実施できないため，全体の約 60%でしか目標の体重推定精度を達成できなかった．
(3) どちらの手法にもおいても，深川養鶏で取得したデータを用いて体重推定手法を構築できれば，体重推定精3) 農林水産省，農業 DX 構想検討会 -農業 DX をめぐる現状と課題-, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/dmap/
nougyoudxkousou.html(2021)．
4) Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan,度は改善する可能性が高い．また，本体重推定手法はChristian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu,

種鶏ほどの体重推定精度を必要としない肉養鶏のブロ

Alexander C. Berg : SSD ： Single Shot MultiBox

イラー等に適用できる可能性もある．

Detector, Computer Vision - ECCV 2016 , 14, p.21-37(2016)．

本研究の遂行に当たり，数多くの有益なご指導，ご助言

5) Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick,を賜りました国立大学法人山口大学大学院理工学研究科

Ali Farhadi : You Only Look Once: Unified, Real-Time

水上准教授に深く感謝致します．

Object Detection, Conference on Computer Vision and実験にご協力頂いた深川養鶏農業協同組合 木村裕昭氏，並びに，山口県農林総合技術センター畜産技術部山口県畜産試験場 伊藤直弥氏に深く感謝致します．
参考文献

Pattern Recognition 2016 , 29, p.779-788(2016)．
6) Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun:
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection
with Region Proposal Networks, Neural Information

Processing Systems 2015 , 28, p.91-99(2015)．