技術資料

山口県産業技術センター

研究報告No.32 p20-24 (2020)

フグ類魚種鑑別のための画像解析技術の開発
阿野裕司 *・藤本正克 *Development of Image Analysis Technology for Puffer Fish Species Discrimination
Yuji Ano and Masakatsu Fujimoto
１．緒

光源がフグ類身欠きに映り込みハレーションを起こしたた

言

下関は日本随一のフグの集積地であり，「下関ふく」は平成 20 年に地域団体商標登録1）され，平成 28 年には水産物として初めて地理的表示保護制度(GI)登録

2）

め，対策としてトレーシングペーパーも用いて撮影環境を構築した．

されるなど，
２・２

下関水産業の最重要種となっている．

色彩情報抽出部位の特定

一方で近年の景気低迷の影響でフグの需要は縮小傾向に

2・1 で撮影したフグ類身欠きの画像から，色彩情報をあり 3），特に絶対量の多い養殖トラフグに関して，下関の抽出する部位の算出方法について検討を行った．まず，フ取扱量ならびに全国シェアは低下傾向にある．さらにフググ類身欠き部を抽出し，抽出したフグ類身欠きの形状かの輸出に関しても，フグ毒の問題から一部のごく限られたら，色彩情報を抽出する部位を算出する手法を検討した．

地域にのみ行っているのが現状である．

4）

なお，色彩情報を抽出する部位は，仲卸業者へのヒアリン

このような状況において，下関フグの全国シェアを回復
し，取引量また輸出量を増加させるためには，安全性の確グから実際の「目利き」の際に用いている 9 点 6） とした．

保と他地域のフグとの品質の差別化が重要と考えられる．
そのためには，安全性や品質の根拠となる下関の仲卸業者の「目利き」技術の高さを科学的に裏付けること，つまり２・３

色彩情報の抽出

2・2 で特定したフグ類身欠きの色彩情報抽出部位から定性的な評価である「目利き」技術をモデル化し，定量的色彩情報 L*a*b*値を抽出する手法の検討を行った．まな評価とする必要がある 5）．この定量的な「目利き」技術

た，画像から抽出した L*a*b*値が正しい値であるかを評の一例として，フグ類魚種鑑別システム

6）が挙げられる．

価するために，コニカミノルタ(株)製の色彩色差計で測定

このシステムでは，色彩色差計を用いてフグ類身欠きの特した L*a*b*値との比較を行った．さらに，画像から抽出定部位の色彩情報を測定し，魚種鑑別を実施している．

した L*a*b*値を色彩色差計で測定した L*a*b*値へ補正す

本研究では，より簡便に色彩情報を測定する方法として，る手法の検討も合わせて行った．

フグ類身欠きを撮影した画像から特定部位の色彩情報を抽出する手法の開発を行ったので，その結果を報告する．

２・４

試作機での評価

2・1 での結果を基に産業電機(株)に撮影装置の試作を
２．実験方法
２・１

撮影環境の構築

依頼し，水産大学校において開発されたフグ類魚種鑑別シ
ステム 6） と，2・3 での色彩情報の抽出手法を組み合わせ対象となる養殖トラフグの身欠きを用いて，フグ類身欠ることで，実際にフグ類魚種鑑別を実施した．開発環境はきの撮影環境の検討を行った．図 1 に養殖トラフグ身欠き

Visual Studio2017 上で VC++を，鑑別対象として養殖トラの一例を示す．撮影は CMOS カメラにより非接触でかつ同フグ 10 尾を用いた．試作機での魚種鑑別結果と，色彩色一方向から撮影する構成とした．照明には(株)アイゼット差計で測定した L*a*b*値での魚種鑑別結果を比較し，画製の蛍光灯や(株)アイテックシステムの LED 照明を用い，像から特定部位の色彩情報を抽出する手法の有用性の評価

カメラは IDS 製の 600 万画素の USB カメラを用いた．なを行った．

お，フグ類身欠きに対して直接照明を照射すると，照明の３．実験結果
３・１

撮影環境の構築

フグ類身欠きは柔らかくかつ個体差もあり，床置きや治具による安定的な撮影は困難であった．そこで，フグ類身欠きを吊るして固定し，撮影を行った．吊るすことによって自由な角度回転も可能となり，色彩情報が必要な部位の
図1

養殖トラフグの身欠き撮影も容易に行えるようになった．
上記の方法でフグ類身欠きを固定し，蛍光灯とカメラで＊企業支援部電子応用グループ

フグ類魚種鑑別のための画像解析技術の開発

図2

21

トレーシングペーパーを用いた撮影環境(a)原画像(b)二値化後(c)モルフォロジー
処理後

図4(a) 映り込みあり
図3二値化後およびモルフォロジー処理後の画像(b) 映り込み低減

フグ類身欠きの画像撮影を行った場合，蛍光灯の光源がフグ類身欠きに映り込(a)部位 1,2,3,4

むことでハレーションを起こし，フグ類身欠きの色彩情報

図5(b)部位 5,6,7(c)部位 8,9

仲卸業者が「目利き」の際に用いる部位を抽出可能な画像が取得できなかった．そこで，光源の映り込みを低減するため，照明を調光可能な LED 照明に変更し，さらにフグと照明の間にトレーシングペーパーを設置した．その結果，光源の映り込みを低減でき，色彩情報の抽出が可能なフグ類身欠きの画像撮影が可能となった．LED
照明とトレーシングペーパーを用いた撮影環境を図 2，光源の映り込みを低減させる前後のフグ類身欠きの画像の一例を図 3 に示す．
３・２

色彩情報抽出部位の特定

3・1 で構築した撮影環境で撮影した画像から，フグ類身欠き部を抽出する手法の検討を行った．二値化(閾値 64)によりおおまかな身欠き部の抽出を行った後，モルフォロジー処理(Closing 10 回)を行うことで身欠き部のみを抽出し

図6

画像から色彩情報を抽出する部位を特定した一例た．図 4 に二値化後およびモルフォロジー処理後の画像の一例を示す．

ら色彩情報を抽出する部位を特定した一例を図 6 に示す．

次に，色彩情報を抽出する部位を特定する手法として，

なお，図 5(a)の右上の赤丸を部位 1，右下を部位 2，左上

フグ類身欠きの大きさを算出し，実際に仲卸業者が「目利を部位 3，左下を部位 4 とし，図 5(b)は下側が部位 5，上き」の際に用いている部位 9 点を基準として，フグ類身欠側が部位 6，真ん中が部位 7，図 5 (c)は上側から部位 8 とき全体からの相対位置を求め，色彩情報を抽出する部位と部位 9 とする．

した．
「目利き」の際に用いられている部位を図 5，画像か山口県産業技術センター

22研究報告No.32 (2020)
100100

カメラ
色彩色差計

カメラ
色彩色差計

80

L*

L*

806040206040

12345 6
部位

782091278978978920

a*a*2010010012345 6
部位78912345 6部位(b) a*値(b) a*値
1010

カメラ
色彩色差計

カメラ
色彩色差計

0b*b*

0-10-1012345 6部位

78-209

画像から抽出した L*a*b*値と色彩色差計で測定した L*a*b*値

色彩情報の抽出12345 6部位(c) b*値(c) b*値

３・３5 6部位

カメラ
色彩色差計

カメラ
色彩色差計

図74(a) L*値(a) L*値-203

図8

画像から抽出した L*a*b*値を補正した値と色彩色差計で測定した L*a*b*値測定した L*a*b*値との比較結果を図 7 に示す．横軸は，色3・1 で構築した撮影環境と，3・2 での色彩情報抽出部位彩情報を抽出する部位 9 点を表し，縦軸はそれぞれ L*，a*，の特定を用いて，養殖トラフグ身欠きを撮影した画像からb*値を示す．結果として，単純なオフセット補正等では，L*a*b*値を抽出した．具体的には，フグ類身欠きを撮影し画 像 か ら 抽 出 し た L*a*b* 値 を 色 彩 色 差 計 で 測 定 し た

た画像から RGB 値を抽出し，L*a*b*値への変換を行うことL*a*b*値へ補正できないことがわかった．原因としては，

で，画像から L*a*b*値の抽出を可能とした．色彩色差計で用いている光源や測色方法の違いが影響していることが考フグ類魚種鑑別のための画像解析技術の開発えられる．そこで，部位毎に補正値を個別に求めることに

表1

23

養殖トラフグの鑑別結果の比較より補正を行った．具体的には，補正対象となる養殖トラ
フ グ 以 外 の フ グ を 撮 影 し た 画 像 か ら 得 ら れ る L*a*b*値 を用いて，最小二乗法により補正値を決定し，補正を行った．
図 8 に 9 尾の養殖トラフグから補正値を求めて補正した
L*a*b*値 と 色 彩 色 差 計 で 測 定 し た L*a*b*値 と の 比 較 を 行った結果を示す．図 8 から，色彩色差計での測定値に近い値へ補正が可能であることを確認した．
３・４

試作機での評価

試作した撮影装置を図 9 に示す．右側が撮影装置本体で結果を表 1 に示す．試作機を用いた魚種鑑別の正解率はあり，左側が電源部である．この試作機を用いてフグ類身83.3%(養殖トラフグ 100 尾，カラス 20 尾)，色彩色差計を欠きの撮影を行い，色彩情報の抽出までを実行した画面例

用いた魚種鑑別の正解率は 75.8%(養殖トラフグ 91 尾，カを図 10 に示す．

ラス 29 尾)と，やや試作機を用いた魚種鑑別の方が正解率

続いて，試作機を用いて魚種鑑別を行った結果と，色彩は高かった．この原因として評価に用いた 10 尾のうち，2色差計を用いて魚種鑑別を行った結果の比較を行い，画像尾については色彩色差計を用いた鑑別結果の正解率がから特定部位の色彩情報を抽出する手法の有用性の評価を29.2%(養殖トラフグ 7 尾，カラス 17 尾)と非常に低かった行った．具体的には，養殖トラフグ身欠き 10 尾に対して，ことが挙げられる．

1 日 3 回，4 日間の測定を実施することで，120 尾の養殖トカラスはトラフグと同じトラフグ属に属しており，あるラフグ身欠きのデータと見なし，それぞれの魚種鑑別結果程度の誤鑑別は想定されるが，この 2 尾に関して試作機をを比較した．

用いた鑑別結果の正解率は 62.5%(養殖トラフグ 15 尾，カラス 9 尾)と色彩色差計ほど低くはなかった．ここで，トラフグとカラスの鑑別の際に寄与率が高い色彩情報は，図 5に示す部位 1 の L*および部位 6 の b*となっており，この 2変数が共に高い値の場合にカラスと誤鑑別する傾向があった．実際に，誤鑑別の多かった 2 尾の部位 1 の L*および部位 6 の b*について，色彩色差計での測定値は他の 8 尾と比べて高い値となっていた．しかしながら，試作機を用いた場合はそれほど高い値になっておらず，色彩色差計ほど値に明確な差が見られなかった．つまり，試作機は，画像から L*a*b*値 を 抽 出 す る た め 微 小 な 色 彩 情 報 の 変 化 を 測 定できず，色彩色差計ではこの微小な変化を測定できているために今回の誤鑑別につながったのではないかと考えらえる．なお，この 2 尾を除いた 8 尾の場合の鑑別結果は表 1で括弧内に示しおり，試作機で 88.5%（ 養殖トラフグ 85 尾，カラス 11 尾），色彩色差計で 87.5%（養殖トラフグ 84 尾，カラス 12 尾）とほぼ同程度の結果となった．
以上のことから，フグ類身欠きの画像から特定部位の色彩情報を抽出する手法は，色彩色差計ほど微小な色彩情報の変化を測定できない可能性がある．しかしながら，本研
図9試作した撮影装置

究においては魚種鑑別の正解率が 80%を超えており，色彩色差計での魚種鑑別と同等以上の結果であることから，フグ類身欠きの画像から特定部位の色彩情報を抽出する手法に有用性はあると考えられる．
なお，本研究では入手性の問題から養殖トラフグでの評価しか実施できていない．養殖トラフグ以外での検討や，魚種鑑別の正解率向上のための鑑別手法の改良について，現在も水産大学校で研究が進められている．
４．結図 10

色彩情報の抽出を実行した画面の一例

言本研究では，フグ類魚種鑑別システムのために必要なフ山口県産業技術センター

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グ類身欠きの色彩情報抽出方法として，フグ類身欠きを撮影した画像から特定部位の色彩情報を抽出する手法の開発

研究報告

No.32 (2020)

この研究は，農林水産技術会議の助成金交付により研究が遂行されたものです．

を行い，その有用性を評価した．
フグ類身欠きの撮影環境の検討，色彩情報抽出部位の特参考文献

定，色彩情報の抽出手法の検討を行い，開発した試作機で

1) 下関唐戸魚市場仲卸協同組合，商標登録第 5174640 号

養殖トラフグの魚種鑑別を実施した結果，色彩色差計での2) 下関唐戸魚市場仲卸協同組合，登録番号第 19 号

魚種鑑別結果より高い正解率を得られたが，その原因とし

3) 中村誠，太田博光，平雄一郎，森元映治，江副覚，前田て，色彩色差計ほど微小な色彩情報の変化を測定できてい俊道，中村尭史：下関トラフグ身欠きの熟練的品質評価ない可能性があることも分かった．しかしながら，本研究の解析，人間工学，48(6)，p.304-312 (2012)．

において魚種鑑別の正解率が 80%を超えており，色彩色差

4) 古川澄明，三木奈都子，松村久，森本徹：フグ・ビジネ

計で魚種鑑別結果と同等以上であることから，フグ類身欠スの海外市場開拓とアジア日系産業集積地の拡大：地域

きを撮影した画像から特定部位の色彩情報を抽出する手法

商業活性化への活路，科学研究費助成事業研究成果報告に有用性はあると考えられる．

書(2016)．

5) 中村誠，太田博光，鴻上健一郎，明田川雅子，徳永憲洋，
本研究の遂行に当たり，数多くの有益なご指導，ご助言

前田俊道：ファジィ推論を用いたフグ類身欠きの熟練的を賜りました国立大学法人水産大学校海洋機械工学科 中

品質評価モデル，知能と情報，26(4)，p.781-792 (2014)

村誠教授，椎木友朗助教に深く感謝致します．フグ類身欠6) 川口健太郎，中村誠，椎木友朗，高岡佑多，渡邉敏晃：

き魚種鑑別システムの試作において，撮影装置の試作を実

フグ肉の色彩に基づく魚種鑑別システム，第 33 回ファ施頂いた産業電機(株) 嶋村健児代表取締役社長に心よりジ ィ シ ス テ ム シ ン ポ ジ ウ ム 講 演 論 文 集 ， p.739-742

感謝申し上げます．フグのサンプル提供でご協力頂いた(2017)．

(株)酒井商店 酒井一代表取締役に深く感謝致します．