On-Line Image Processing Prototype for the Detection of Mastitis in Cows

自動搾乳システムのために今回カルフォルニア乳房炎試験(CMT)変法を利用した画像による乳房炎自動検知装置が考案され,反応画像と目視によるCMTスコアとを比較し,乳中体細胞数SCCおよび電気伝導度ECを含め検討を行なった.乳(97サンプル)と診断薬の反応物に線条光源を投影した線状の反射映像は,凝集度が高くなるにつれ線幅が広がり直線から渦巻き状となり,そのゆがみ度に応じて分類できた.目視によるCMTスコアおよびSCCの結果から3クラス(1=正常;スコア-～±,平均SCC15万cells/ml,2=乳房炎;+～2+,214万,3=重度の乳房炎;3+以上,874万)に分類した乳に対し,反射映像も同じ3クラスに判定できた.また画像写真の未経験被験者による分類試験結果は,1,2,3クラスに対し98.6,90.0,100%の正解率であった.SCCおよびECには3クラス間で有意な差が見られた(P<0.05).