開発技術名

　深層学習を用いた牛枝肉画像からのロース芯輪郭抽出

技術開発の経緯　

　本県では、細かな霜降りの牛肉生産に向けて、牛枝肉のロース芯における脂肪の大きさや形状を数値化（細かさ指数）し、育種改良に活用している。数値化の際、ロース芯を輪郭抽出した画像を作成、解析する工程がある。輪郭抽出はペンダブレットによる手動での作業のため多大な時間を要しており、自動化が求められていた。そこで、県立工業技術センターとの共同研究により、画像を白黒にして輪郭を抽出する方法(テンプレートマッチング法)と学習画像によるAIモデルを利用した方法（深層学習法）を用い、ロース芯輪郭抽出の自動化技術を検討した。

開発技術の内容

ア  テンプレートマッチング法ではロース芯の自動抽出ができるのは約半数であるに対し、深層学習法では概ね全てで輪郭の自動抽出画像が得られる。

イ　自動と手動で抽出した画像を枝肉解析ソフトを用いてロース芯面積及び細かさ指数を算出すると、両者の間に高い相関関係がある（それぞれR²=0.999、0.983）。

ウ　手動での抽出作業は1サンプルあたり約3分を要しているが、自動では、開始ボタンの操作だけで抽出画像が得られる。

期待する効果　

  今回開発された深層学習法によるロース芯輪郭自動抽出システムは、手動での輪郭抽出と比較して、非常に高い精度で抽出できており、実用的に活用できると考えられる。これにより、画像抽出作業の大幅な効率化と多数のサンプルを同時にできるようになる。