@article{oai:obihiro.repo.nii.ac.jp:00004684,
 author = {深谷, 芽衣 and Asa, Reina and 阿佐, 玲奈 and 小林, 健一 and Kuchida, Keigo and 口田, 圭吾},
 issue = {4},
 journal = {日本畜産学会報},
 month = {Nov},
 note = {application/pdf, 従来の画像解析ではロース芯内の肉色の濃淡により二値化に失敗し脂肪面積割合を過小評価する場合があった．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．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，最大あらさ指数およびロース芯面積によって条件付きの補正を行うことでBMS を判定した．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（58.0→69.0%），推定BMS と格付BMS との差が± 1 以内の割合は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± 1 以内割合は，それぞれ95.9，99.5 および100％となった．},
 pages = {315--320},
 title = {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},
 volume = {90},
 year = {2019}
}