枝肉横断面撮影装置の開発と得られた画像を利用したBMSナンバーの推定

摘要

デジタルカメラと照明装置とを一体化することで，鮮明な画像が採取可 能な撮影装置を開発し，得られた画像を利用して，牛脂肪交雑基準（BMS）ナンバー を推定することを目的とした．撮影装置は，ドーム部，同牛脂肪交雑基準（BMS）ナ ンバー軸落射部およびデジタルカメラ部により構成されており，ドーム部の底面に は，上方向に向かって570個の白色発光ダイオード（白色LED）がリング状に配置さ れている．また，同軸落射部には，透過率50%のハーフミラーが，被写体に対して45 度の角度で設置されており，横から照射される324個の白色LEDからの光を，被写体 に反射させる働きを持つ．ドーム部底面と枝肉横断面が接触するため，鉛直方向か つ一定距離からの撮影を可能としている．黒毛和種肥育牛271頭について，開発した 装置を用い撮影を行った．ロース芯表面で乱反射を起こした画像はなく，本装置を 使用することで，安定的に鮮明な画像を採取できることが明らかとなった．格付員 によるBMSナンバーを従属変数，画像解析形質および客観的に測定可能な枝肉形質（ 計148変数）を説明変数候補とし，逐次変数増減法による重回帰分析からBMSナンバ ーを推定した．説明変数候補から選択された6変数を利用した重回帰式を用いて，BMS ナンバーの推定を行ったところ，推定したBMSナンバーと格付員によるBMSナンバー との差が，±0である割合は，62.0%，±1以内である割合は97.0%となった．The first aim of this study was to develop photographing equipment，which is able to take a clear image of the cross section of carcass integrating the digital camera and the illumination device. The second aim was to predict the Beef Marbling Standard (BMS) number by using the obtained image from that equipment. The photographing equipment was composed of a dome section，a coaxial epi-illumination section，and a digital camera section. 570 white LEDs (Light Emitting Diode) were arranged upward at the bottom of the dome section like a ring. The half mirror of the 50% permeability was set up in a coaxial epi-illumination section at an angle of 45 degrees to the subject，and reflected lightfrom the 324 white LEDs arranged on the side to the subject. The bottom of the dome section contacted with the cross section of carcass，so that photographlng from a perpendicular direction and a constant distance was possible.Photographing for 271 Japanese Black cattle was executed with the developed equipment. As no sample with diffused reflection existed on the surface of the ribeye，clear and stable images were effectively taken by using this equipment.Multiple regression equation with the BMS number assigned by grader as the dependent variable were obtained by a stepwise method starting with 148 independent covariates for image analysis traits and some carcass traits. BMS number was predicted by using the multiple regression with six covariates selected by the stepwise method. The percentages ofthe difference　between the assigned BMS and the predicted BMS being ±0 and within ±1 were 62.0% and 97.0%，respectively.