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[XIV29-33] 牛ロース芯への新適応二値化処理を用いた画像解析によるBMSの判定
【目的】従来の画像解析ではロース芯内の肉色の明暗により正確な二値化が困難である場合があり，脂肪面積割合の過小評価が課題となっていた．本研究では，より高精度な新手法による画像解析を用いたBMS判定を目的とした．【方法】2017年1月から12月に北海道内の枝肉市場に上場された黒毛和種，乳用種，交雑種2,508頭の格付BMSおよび新適応二値化処理（新手法）による画像解析形質を用いた．脂肪面積割合，あらさ指数および新細かさ指数の組み合わせごとに格付BMSの平均値を求め，BMS判定3次元マトリックスを作成した．最大あらさ指数およびロース芯面積によって条件付けを行うことでBMSを判定した．【結果】新手法を用いることで，従来法より適切に脂肪交雑を認識できることが確認された．ロース芯内の明暗により従来法で大きく過小評価されたロース芯の脂肪面積割合は適切に評価された（58.0→69.0%）．新手法による推定BMSと格付BMSとの差が±1以内の割合（推定精度）は96.5％と高い値を示した．黒毛和種，交雑種および乳用種における推定精度は，それぞれ95.9，99.5および100％となった．また，格付BMSが2，3，4，5，6，7，8，9，10，11および12の時，推定精度はそれぞれ100，99.6，98.7，96.6，97.5，97.0，93.1，96.2，89.4，93.2および94.7％となった．