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2018 年度 研究成果報告書

コンピュータビジョンによる非接触な魚体測:3次元点群処理を応用した魚体重推定

研究課題

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研究課題/領域番号 17K15306
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 水圏生産科学
研究機関北海道大学

研究代表者

米山 和良  北海道大学, 水産科学研究院, 助教 (30550420)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2019-03-31
キーワード3次元点群処理 / ステレオ撮影 / 画像処理 / 養殖業
研究成果の概要

本研究では3次元点群処理によるマダイの画像計測により魚体形状の可視化を行い、マダイ魚体の幾何学的な形状を量的に評価した。水中での3次元点群処理を実現を検討したところ、ステレオ画像のマッチングが正しく行われるように画像処理を行うと実現できた。可視化された点群を用いて魚体重推定するために、点群から推定される魚体形状の特徴抽出を行った。魚体形状の特徴と体重の関係を確認し、魚体重推定に寄与するか検討した。魚体形状を表現する特徴パラメータで体重を推定すると推定確度が低い結果となった。魚体形状を特徴づけるパラメータの再検討、あるいは、3次元計測の正確度を向上させる必要が今後の課題としてあげられた。

自由記述の分野

水産工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の意義は、養殖生物工学とも言える新しい養魚管理技術・研究分野を展望するものと考えている。物理的接触やストレスに脆弱な養殖魚や飼育魚の体長、尾叉長、体高等の体測を3次元画像計測で実現し、これらの体測値から体重を推定して養魚の成長過程を定期的かつ非接触に把握する新しい研究技術を構築できる。非接触な体測を必須とするマダイ、ブリ、クロマグロ等の養殖魚、捕獲サンプルが困難な低密度下で飼育する養魚、巨大魚の成長モニタリングや、養殖生産者に限らず水産増養殖分野における試験飼育の養魚の魚体長計測・体重推定も行えることから、養魚の成長過程を正確に把握する技術として期待できる。

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公開日: 2020-03-30  

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