| 研究課題/領域番号 |
20H03108
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 宮崎大学 |
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研究代表者 |
川末 紀功仁 宮崎大学, 工学部, 教授 (20214645)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
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| キーワード | 養豚の自動化 / AI / IoT / 画像計測 / 豚 / 体重推定 / 画像 / 体重 / カメラ / 推定 / 認識 / 仕分け / 家畜 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
国内の養豚場では大規模化が進んでいる。しかしながら，人手不足などの問題から作業者当たりの飼育頭数が増加すると，豚の状態（体重，健康状態）を一頭一頭確認し，状態に応じて個体別に対応することは困難になる。そこで，本研究では，大群飼育されている養豚場において，豚の状態を自動観測し，観測された状態に応じて豚の行動を制御する個体管理自動化システムを構築する。具体的にはカメラで取得された画像からAIにより高精度に体重を測定する技術と局所体温検出技術，およびIoTによる遠隔制御技術を組み合わせて自動管理を実現する。これにより，体重に応じた餌の選択や異常のある豚の選別が自動化される。
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| 研究成果の概要 |
養豚生産では、各農場での飼育頭数が増加する一方で、養豚に携わる労働人口が減少しており、労働の軽労化が期待されている。豚の格付けで体重が大きな基準の一つであり、適正体重で出荷する必要がある。しかし、豚は1頭100kg以上あるため、1頭1頭の体重を量るのは非常に手間がかかる。大規模農家では1つの豚舎で50頭以上の豚を飼育し、出荷適正体重になった日を決めて一斉に出荷する。収益性を向上させるためには、豚舎内の豚が均一に成長するように成長を管理し、適正な出荷日を決定することが重要である。本研究では、日々の体重分布をカメラで自動計測し、体重に応じて仕分けするシステムを試作した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発したシステムは、豚の1日の体重分布を測定し、生産者が豚の出荷日を決定する際に有用な情報を提供する。ロードセル測定装置は、敷料に使用するおがくずの影響を受けやすく、正確な測定のためには日々のメンテナンスが必要である。少人数の養豚場では、日々のメンテナンスとしてシステム内のおがくずを除去することは難しい。一方、開発したシステムは、豚の通路上部に設置したRGB-Dセンサーで豚の体重を推定するため、おがくずを取り除くメンテナンス作業が不要。そのため、豚が小さいうちから出荷日まで毎日使用することができる。実験結果からは、実用上十分な測定精度が確認され今後の養豚業の軽労化に寄与することが期待できる。
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