特開 2022-99480 卵分類システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022099480

(43)【公開日】2022-07-05

(54)【発明の名称】卵分類システム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/27 20060101AFI20220628BHJP

   G01N 21/85 20060101ALI20220628BHJP

   A01K 43/00 20060101ALI20220628BHJP

   B07C 5/342 20060101ALI20220628BHJP

【ＦＩ】

G01N21/27 A

G01N21/85 A

A01K43/00

B07C5/342

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020213266

(22)【出願日】2020-12-23

(71)【出願人】

【識別番号】597017812

【氏名又は名称】株式会社ナベル

(72)【発明者】

【氏名】南部 隆彦

【テーマコード（参考）】

2G051

2G059

3F079

【Ｆターム（参考）】

2G051AA90

2G051AB20

2G051AC30

2G051CB05

2G051DA06

2G051EA12

2G051EA17

2G051EB02

2G051GD02

2G051GD03

2G059AA05

2G059BB12

2G059CC20

2G059DD12

2G059EE13

2G059FF01

2G059GG02

2G059KK04

2G059MM01

2G059MM05

2G059MM09

2G059MM10

2G059PP01

3F079AC11

3F079CB25

3F079CB27

3F079CB28

3F079CB30

3F079CB34

3F079CB35

(57)【要約】

【課題】コンパクトで、かつ、短時間で卵の内部の状態を判定可能な卵の分類システムを提供する。
【解決手段】卵Ｅを分類する卵分類システム１０において、搬送部１１と、照射部と、高さ変更部と、画像データ取得部２１と、判定部２２と、決定部２３とを備える。搬送部１１は、卵Ｅが収容されたトレイＴを搬送する。照射部は、トレイＴに収容された状態の卵Ｅに光を照射する。高さ変更部は、卵Ｅの大きさに応じて照射部の高さ位置が変わる。画像データ取得部２１は、内部で光が拡散した状態の卵Ｅをカラーカメラ１２で撮影した画像を表す画像データを取得する。判定部２２は、卵Ｅの内部の状態を表す情報及び卵Ｅについての画像データを含む教師データを用いて学習された学習モデルによって、画像データ取得部２１が取得した画像データに応じて、卵Ｅの内部の状態を判定する。決定部２３は、卵Ｅの内部の状態の判定結果に応じて、卵Ｅの分類先を決定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

雛が孵化する前の卵を分類する卵分類システムにおいて、
卵が収容されたトレイを搬送する搬送部と、
前記トレイに収容された状態の卵に光を照射する照射部と、
卵の大きさに応じて前記照射部の高さ位置が変わる高さ変更部と、
内部で光が拡散した状態の卵をカラーカメラで撮影した画像を表す画像データを取得する画像データ取得部と、
卵の内部の状態を表す情報及び前記卵についての画像データを含む教師データを用いて学習された学習モデルによって、前記画像データ取得部が取得した画像データに応じて、卵の内部の状態を判定する判定部と、
卵の内部の状態の判定結果に応じて、卵の分類先を決定する決定部と
を備えることを特徴とする卵分類システム。

【請求項2】

卵殻色に関する情報、孵化する鶏の品種に関する情報または孵卵開始からの経過日数に関する情報のうち少なくとも１つの情報を取得する情報取得部と、
取得した前記情報に応じて、前記判定部で用いるべき学習モデルを複数の学習モデルの中から選択するか、または、前記決定部で前記判定結果に応じて卵の分類先を決定する基準を調整する調整部とを備える、請求項１記載の卵分類システム。

【請求項3】

先端に前記照射部が取り付けられるアーム部を備え、
前記高さ変更部は、前記アーム部が移動または変形する、請求項１または２記載の卵分類システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、雛が孵化する前の卵を分類する卵分類システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

非破壊で卵の内部状態について検査を行い分類するシステムとして、下記特許文献１のようなものが知られている。このシステムは、検査用ホイルに載せられた卵を回転させながら４方向からカラーカメラで撮影する。そして、カラーカメラで撮影した画像から、血管の有無、太さ、分布、卵内部の色および気室境界付近の濃度の情報を計測し、これらを優良卵についての画像と比較することによって、有精卵の生死およびその発育状態を判別する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００４－１０１２０４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述したものでは、１つずつの卵に対して検査に時間がかかり、また、検査装置も大がかりなものとなる。

【0005】

本発明は、コンパクトで、かつ、短時間で卵の内部の状態を判定可能な卵の分類システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の卵分類システムは、雛が孵化する前の卵を分類する卵分類システムにおいて、搬送部と、照射部と、高さ変更部と、画像データ取得部と、判定部と、決定部とを備える。搬送部は、卵が収容されたトレイを搬送する。照射部は、トレイに収容された状態の卵に光を照射する。高さ変更部は、卵の大きさに応じて照射部の高さ位置が変わる。画像データ取得部は、内部で光が拡散した状態の卵をカラーカメラで撮影した画像を表す画像データを取得する。判定部は、卵の内部の状態を表す情報及び卵についての画像データを含む教師データを用いて学習された学習モデルによって、画像データ取得部が取得した画像データに応じて、卵の内部の状態を判定する。決定部は、卵の内部の状態の判定結果に応じて、卵の分類先を決定する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、コンパクトで、かつ、短時間で卵の内部の状態を判定可能な卵の分類システムを提供することができる。

【0008】

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の一実施形態にかかる卵分類システムを概略的に示す側面図。

【図2】同実施形態にかかる卵分類システムの要部を拡大して示す側面図。

【図3】ニューラルネットワークを示す模式図である。

【図4】同実施形態にかかる分類装置の機能ブロック図である。

【図5】設定処理の手順を示すフローチャートである。

【図6】卵を分類するための処理の手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本実施形態にかかる卵分類システム１０について、図１～図６を用いて説明する。

【0011】

本実施形態にかかる卵分類システム１０は、画像を用いて、雛が孵化する前の卵Ｅを分類する。卵Ｅは、セッタートレイＴと呼ばれる孵卵機内で用いられるトレイＴに載せられている。トレイＴは、例えば、横６列、縦６列の複数の収容座を備えたものである。卵Ｅは、長軸を縦向きにしてトレイＴの各収容座に配置される。卵ＥはトレイＴに収容された状態で、卵Ｅの上半分が表れている。卵Ｅは、孵卵機から取り出された状態で撮影される。例えば、孵卵日数１０日目に撮影される。孵卵日数とは、孵卵工程を開始する日が入卵日とされ、その入卵日からの経過日数である。

【0012】

卵分類システム１０は、卵撮影装置１と、分類装置２とを備える。卵撮影装置１は、搬送部１１と、照射部（図示しない）と、高さ変更部（図示しない）とを主体に構成される。卵撮影装置１は、さらに、カラーカメラ１２と、アーム部（図示しない）と、キャップ１３と、カバー１４と、制御部（図示しない）とを備える。分類装置２は、画像データ取得部２１と、判定部２２と、決定部２３とを主体に構成される。分類装置２は、さらに、情報取得部２４と、調整部２５とを備える。

【0013】

搬送部１１は、卵Ｅが収容されたトレイＴを搬送する。搬送部１１は、例えば、トレイＴを下から支えるベルトコンベヤである。

【0014】

照射部は、トレイＴに収容された状態の卵Ｅに光を照射する。照射部は、例えば、ＬＥＤである。照射部は、各卵Ｅの上端部に向けて照射する。卵Ｅは、内部で光が拡散した状態で明るく光る。照射部は、トレイＴの収容座に対応するように配置されており、例えば、搬送方向を横切るように一列に、６つ並んでいる。

【0015】

高さ変更部は、卵Ｅの大きさに応じて照射部の高さ位置を変える。高さ変更部は、照明部を別の駆動源を用いて上下方向に移動させるものであってもよいし、別の駆動源を用いることなくキャップ及びアーム部のうち少なくとも一方の変形を用いて照明部を上下方向に移動させるものであってもよい。

【0016】

カラーカメラ１２は、卵Ｅを上方から撮影する。カラーカメラ１２は、搬送部１１の上方に固定されており、複数の卵Ｅを同時に撮影する。カラーカメラ１２は、一台で撮影してもよいし、複数台で撮影するものであってもよい。カラーカメラ１２は、一つの卵Ｅに対して複数回撮影してもよい。

【0017】

アーム部は、先端に照射部が取り付けられる。アーム部は、変形可能なものである。具体的には、アーム部は、基端部が固定されており、当該アーム部が変形することによって先端部の位置が上下方向に移動する。なお、本実施形態では、アーム部の先端は、搬送部１１が作動している間は、キャップ１３の先端部が卵Ｅの上端部から離れる方向に力が加えられており、一方、搬送部１１が停止している間は、キャップ１３の先端部が卵Ｅの上端部に押しつけられる方向に力が加えられている。

【0018】

キャップ１３は、照射部の周囲に取り付けられる。具体的には、キャップ１３は、基端部がアーム部に固定されており、先端部が卵Ｅの上端部に接する。キャップ１３は、柔軟性と遮光性を有する。キャップ１３の下端部は、卵Ｅの気室に相当する部分をすべて覆わない大きさに設定されているのが好ましい。

【0019】

カバー１４は、撮影対象の卵Ｅに外部からの光が入らないように防止するものである。具体的には、カバー１４は、少なくともトレイＴと卵Ｅと照射部とを覆う。

【0020】

制御部は、搬送部１１を制御して、卵Ｅの撮影前にトレイＴの搬送を止める。制御部は、照射部を制御して、隣接する卵Ｅが同時に光らないようにする。具体的には、制御部は、６つの照射部のうち、１、３、５番目の照射部を光らせているときに、２、４、６番目の照射部を消灯し、一方、２、４、６番目の照射部を光らせているときに、１、３、５番目の照射部を消灯する。また、制御部は、孵卵日数に応じて照射部を制御して、発光強度を変化させてもよい。

【0021】

画像データ取得部２１は、内部で光が拡散した状態の卵Ｅをカラーカメラ１２で撮影した画像を表す画像データを取得する。画像データ取得部２１は、判定部２２に接続されている。

【0022】

判定部２２は、コンピュータを用いて構成される。卵Ｅの内部の状態を表す情報及び卵Ｅについての画像データを含む教師データを用いて学習された学習モデルによって、画像データ取得部２１が取得した画像データに応じて、卵Ｅの内部の状態を判定する。判定部２２は、卵Ｅを撮影した画像を表す画像データに応じて卵Ｅの内部の状態を判定するために用いられる学習モデルを備えている。学習モデルは、たとえば、ニューラルネットワークを用いている。

【0023】

図３は、学習モデルの機能構成例を示す概念図である。学習モデルは、それぞれに複数のノードを有する入力層３１、中間層３２及び出力装置を備えたニューラルネットワークを用いる。入力層３１は、画像データが入力される複数のノードを有する。例えば、画像に含まれる各画素での画素値が、いずれかのノードへ入力される。出力層３３は、中間層３２のノードから演算されたデータを受け付け、卵Ｅの状態を出力する複数のノードを有する。例えば、一のノードは、未受精卵である確率をスコアとして出力し、他のノードは、血管の発育不良である確率をスコアとして出力する。さらに他のノードは、気室の位置不良である確率をスコアとして出力する。中間層３２は、一層でも複数層でもよい。学習モデルは、ニューラルネットワークとして、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）または再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いてもよい。

【0024】

学習モデルは、教師データを用いて予め学習がなされている。未受精卵等を含む、状態が判明している複数個の卵Ｅについて、画像データが取得され、教師データが作成される。教師データには、各卵Ｅの内部の状態を表す情報と各卵Ｅを撮影した画像を表す画像データとが含まれる。教師データに含まれる各卵Ｅについての画像データが入力層３１の各ノードに入力され、教師データに含まれる情報が示す各卵Ｅの状態に合致したスコアを出力層３３の各ノードに出力されるように、各ノードの演算のパラメータが調整される学習がなされている。

【0025】

決定部２３は、卵Ｅの内部の状態の判定結果に応じて、卵Ｅの分類先を決定する。具体的には、胚の成長具合に応じて、卵Ｅを撮影した際に得られる画像は異なる。このため、画像データに応じて卵Ｅの内部の状態を判定することが可能である。

【0026】

情報取得部２４は、卵殻色に関する情報、孵化する鶏の品種に関する情報または孵卵開始からの経過日数に関する情報のうち少なくとも１つの情報を取得する。卵分類システム１０は、これらの情報が入力される入力装置１５を備えている。入力装置１５は、使用者が操作することにより情報が入力される。なお、情報取得部２４は、分類装置２と通信可能に構成される孵卵機や他の装置からこれらの情報を自動的に取得してもよい。

【0027】

卵殻色、鶏の品種、孵卵開始からの経過日数は、光の照射を受けた卵Ｅの明るさと関係する。鶏の品種が卵内部の胚の色と関係し、孵卵開始からの経過日数が卵内部の胚の大きさと関係する。そのため、卵殻色に関する情報や、鶏の品種に関する情報、孵卵開始からの経過日数に関する情報は、卵Ｅを分類する際の推定結果に影響を与える要因となる。

【0028】

調整部２５は、取得した前記情報に応じて、判定部２２で用いるべき学習モデルを複数の学習モデルの中から選択するか、または、決定部２３で判定結果に応じて卵Ｅの分類先を決定する基準を調整する。例えば、孵卵開始からの経過日数によって、卵Ｅを撮影した画像は若干変化する。調整部２５は、入力装置１５から出力された情報を受け付け、受け付けた情報に応じて、卵Ｅの分類先を決定するための基準を調整する。

【0029】

また、卵分類システム１０は、卵撮影装置１および分類装置２を用いて分類された卵Ｅのうち、孵卵機に戻さない卵Ｅを排除する排除部を備える。排除部は、搬送部１１により搬送される卵ＥをトレイＴ上から排除するための機構を有する。トレイＴから非生存卵Ｅを選択的に移載する技術はこの分野でよく知られている技術等を利用できる。

【0030】

次に、分類装置２が行う設定処理の手順について、図５を用いて説明する。

【0031】

情報取得部２４は、卵殻色に関する情報、孵化する鶏の品種に関する情報または孵卵開始からの経過日数に関する情報のうち少なくとも１つの情報を取得する（ステップＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２３）。それらの情報は、入力装置１５で設定される。

【0032】

分類対象の卵Ｅの品質に応じて、卵Ｅの分類先を決定するための基準は調整される必要がある。卵Ｅの分類先を決定するための基準を調整することにより、適切に卵Ｅを分類することが可能となる。あるいは卵Ｅの状態を判定するために用いる学習モデルを調整することにより、適切に卵Ｅを分類することが可能となる。

【0033】

調整部２５は、次の処理で用いるべき学習モデルを選択する（ステップＳ２４）。学習モデルは、パラメータの異なる複数の学習モデルを含んでおり、調整部２５は、それら複数の学習モデルから処理で用いるべき学習モデルを選択する。また、調整部２５は、出荷すべき卵Ｅの品質に応じて、卵Ｅの分類の基準を調整する（ステップＳ２５）。例えば、調整部２５は、卵Ｅの分類先を決定するために利用される血管の発育不良の基準を変更する。なお、ステップＳ２４とステップＳ２５とは、いずれか一方のみを実行してもよい。

【0034】

以上に説明した設定処理は、例えばロットごとに行われる。

【0035】

分類対象の卵Ｅが搬送部１１で所定の撮影位置まで搬送されると、搬送部１１はいったん停止する。高さ変更部の作用により、照射部が卵の上端部に位置づけられると、制御部は照射部を点灯し、カラーカメラ１２で卵Ｅが撮影される。撮影が終わると、制御部は搬送部１１を作動させ、次の列の卵Ｅが撮影位置まで搬送されると、搬送部１１は再び停止する。高さ変更部の作用により、照射部が位置づけられると、照射部による点灯と、カラーカメラ１２での撮影が行われる。このような処理が、トレイＴ上の全ての卵に対して行われる。

【0036】

次に、分類装置２の判定部２２が行う処理の手順について、図６を用いて説明する。

【0037】

判定部２２は、位置を特定した一の卵Ｅについての画像データを画像データ取得部２１から取得する（ステップＳ１）。次に、卵Ｅを分類するための設定を行う設定処理を行う（Ｓ２）。ステップＳ２では、ステップＳ２１～ステップＳ２５で説明した設定処理を行う。

【0038】

次に、判定部２２は、画像データに基づいて、学習モデルを用いて、卵Ｅの内部の状態を判定する判定処理を行う（ステップＳ３）。学習モデルは、卵Ｅを撮影した画像を示す画像データと、卵Ｅの内部の状態を表す情報とを含む教師データを用いて、画像データから卵Ｅの内部の胚の成長具合を判定するように予め学習がなされている。

【0039】

判定部２２は、学習モデルの出力に応じて、卵Ｅの内部の状態を判定する。例えば、判定部２２は、未受精卵である確率が所定の閾値未満である場合に未受精卵ではないと判定し、未受精卵である確率が所定の閾値以上である場合に未受精卵であると判定する。

【0040】

判定部２２は、卵Ｅの内部の状態の判定結果を出力する（ステップＳ４）。決定部２３は、卵Ｅの内部の状態の判定結果に応じて、卵Ｅの分類先を決定する（ステップＳ５）。例えば、このまま孵卵を続ける卵Ｅの分類先と、未受精卵を含む孵卵を中止する卵Ｅの分類先とに分ける。決定部２３は、孵卵を中止する卵ＥのトレイＴ上での位置を特定し、排除部は、孵卵を中止する卵ＥをトレイＴ上から排除する。

【0041】

以上説明したように、本実施形態にかかる卵分類システム１０は、雛が孵化する前の卵Ｅを分類する卵分類システム１０において、搬送部１１と、照射部と、高さ変更部と、画像データ取得部２１と、判定部２２と、決定部２３とを備える。搬送部１１は、卵Ｅが収容されたトレイＴを搬送する。照射部は、トレイＴに収容された状態の卵Ｅに光を照射する。高さ変更部は、卵Ｅの大きさに応じて照射部の高さ位置が変わる。画像データ取得部２１は、内部で光が拡散した状態の卵Ｅをカラーカメラ１２で撮影した画像を表す画像データを取得する。判定部２２は、卵Ｅの内部の状態を表す情報及び卵Ｅについての画像データを含む教師データを用いて学習された学習モデルによって、画像データ取得部２１が取得した画像データに応じて、卵Ｅの内部の状態を判定する。決定部２３は、卵Ｅの内部の状態の判定結果に応じて、卵Ｅの分類先を決定する。

【0042】

卵殻色に関する情報、孵化する鶏の品種に関する情報または孵卵開始からの経過日数に関する情報のうち少なくとも１つの情報を取得する情報取得部２４と、取得した情報に応じて、判定部２２で用いるべき学習モデルを複数の学習モデルの中から選択するか、または、前記決定部２３で前記判定結果に応じて卵Ｅの分類先を決定する基準を調整する調整部２５とを備える。

【0043】

先端に照射部が取り付けられるアーム部を備え、高さ変更部は、アーム部が移動または変形する。

【0044】

なお、本発明は上述した実施形態に限られない。

【0045】

卵分類システム１０は、卵撮影装置１の外部で卵Ｅの内部の状態を判定する形態であってもよい。例えば、学習済みの学習モデルを含んだ分類装置２が卵撮影装置１の外部に設けられるものであってもよい。分類装置２はコンピュータを用いて構成されている。分類装置２は、複数のコンピュータで構成されてもよく、クラウドを利用して実現されてもよい。

【0046】

高さ変更部は、トレイＴの搬送を利用するものであってもよい。具体的に説明すれば、この高さ変更部は、アーム部の先端に、トレイＴに入った卵Ｅの上端部に当たるローラを備える。ローラは、アーム部の先端に回転動作可能に取り付けられ、トレイＴの搬送に伴い卵Ｅの上部に乗り上げる。ローラは、外周面が搬送部１１の搬送方向に沿うように、かつ、卵Ｅの上端に当たる場所に配置されている。アームは、上下方向に移動可能に保持されている。ローラの近傍には、照明部が設けられており、このローラを介して、照明部の高さを卵Ｅの大きさに応じて変更させることができる。

【0047】

照射部は、アーム部の先端に取り付けられるものには限られない。アーム部は、弾性変形しないものであってもよい。

【0048】

本発明の卵分類システム１０は、孵卵日数１０日目以外に用いてもよい。例えば、孵卵日数９日目や１１日目、１８日目、１９日目などに用いることが好ましい。

【0049】

今回開示された実施の形態は例示であってこれに制限されるものではない。本発明は上記で説明した範囲ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲でのすべての変更が含まれることが意図される。

【産業上の利用可能性】

【0050】

本発明は、卵分類システムに利用することができる。

【符号の説明】

【0051】

１０…卵分類システム
１１…搬送部
１２…カラーカメラ
２１…画像データ取得部
２２…判定部
２３…決定部
２４…情報取得部
２５…調整部
Ｅ…卵
Ｔ…トレイ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】