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画像技術を用いたVAの計測法を確立するため，前年度から兵庫県立但馬農業高校と京都大学附属牧場で，飲水中の牛の目の画像を自動撮影して画像データを蓄積するとともに，血液検査によるVAデータの蓄積を行った。本年度は，これらの実験を継続するとともに，目の画像からVAを推定する実験を行った。自動撮影に用いたカメラは，照明用LEDを切り替えることにより1台のカメラで瞳孔画像と眼底画像を取得するものである。画像の取得は，牛房において牛が飲水しているときに行い，飲水しているかの判断は，距離センサにより牛が飲水場に入場したことを検出するとともに，ウオータカップへの水流量を流量センサにより検知して行った。画像データ等は牛舎に設置したパソコンのハードディスクに保存し，研究室に持ち帰って特徴量を抽出した。
VAの推定は，抽出した画像特徴量を説明変数とし，VAを目的変数とする多変量解析により行った。用いた画像特徴量は眼底画像と瞳孔画像のRGB値（平均と分散)，LED点灯時の瞳孔収縮速度等20個である。但馬農業高校でのデータを用いて多変量解析した結果，RMSE(二乗平均平方根誤差)は10.33 IU/dLであった。VA推定の検量線作成は，牧場で画像集積を行ったあとで行ったが，得られた検量線から画像入力ごとにVAを推定できることを確かめた。今回の実験は，牛房に設置し防塵用の防護箱に入れたカメラにより目の画像を撮影する方法をとった。ガラス製の撮影窓を通して撮影したが，汚れた撮影窓の清掃や，牛の成長に伴うカメラ位置の調整等のために手間を要した。
前年度に作成したデータベースには，血液検査によるVA，給餌情報，体重等を入力できるようにした。今後，多くのデータを蓄積することにより給餌計画を出力できるようにする予定である。
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