画像認識による卵の選別と計数（孵化場）

画像認識卵選別システムは、カメラと画像処理アルゴリズムを使用して、色、不透明度、または一部の種では発達中の胚構造の視認可能な存在などの視覚的特徴に基づいて、生存卵と非生存卵または死卵を自動的に識別します。これにより、孵化前に非生存部分を分離または除去し、商業孵化場が処理する量では労働集約的であり、一貫して校正された自動システムよりも作業者間の判断のばらつきが大きい手作業による目視選別に取って代わります。通常非常に小さく数が多い卵の正確な自動計数も同様に、従来の体積または重量に基づく推定方法（少量のサンプルを数え、総体積または総重量から外挿する）を、より正確な直接計数に置き換えることで、特に卵のサイズがバッチや親魚の供給源によって多少異なり、体積に基づく外挿を歪める可能性がある場合に、体積法が伴う推定誤差を低減します。孵化後にではなく孵化前に非生存卵を除去することは、運用上重要です。なぜなら、生存卵の中に残された死んだ卵や劣化している卵は、同じ孵化水を共有する他の健康な卵に広がる可能性のある真菌や細菌の増殖を助長する可能性があるため、早期かつ正確な除去は、単なる在庫精度を確保するための作業ではなく、バッチ全体の孵化成功に直接貢献するからです。システムの校正は、異なる親魚、水質条件、種における卵の外観の真の自然なばらつきを考慮に入れる必要があります。なぜなら、ある典型的なバッチの視覚的特徴に合わせて校正された選別閾値は、非典型的なバッチの卵を誤分類する可能性があるため、孵化場の稼働シーズン中に条件や親魚の供給源が変化しても、自動システムの生存選別精度が信頼できるままであることを確認するために、手作業で検証された参照サンプルに対する定期的な再校正検証が必要です。