魚類の脂質含有量や鮮度といった品質を非破壊かつ迅速に評価するためには、高品質なマルチモーダル画像データが不可欠である。本研究では、5つの視点から同時に2Dおよび3D画像を取得し、さらに生産ライン上を搬送される魚体の重量を自動計測する統合測定システムを開発した。HDR対応カメラを導入することで、暗室や専用照明を必要とせず、環境光の影響を抑えながら高解像度撮像を実現している。
冷凍カツオ（Katsuwonus pelamis）を用いた検証実験では、(i) 多視点画像統合による魚体全体の可視化、および(ii) 3D形状特徴に基づく体長推定において、本システムの有効性が確認された。
To enable non-destructive and rapid assessment of fish quality, such as fat content and freshness, high-quality multimodal imaging data is essential. In this study, we developed an integrated measurement system that simultaneously captures 2D and 3D images from five viewpoints and automatically measures the weight of fish specimens conveyed on a production line. By integrating HDR-enabled cameras, the system achieves high-resolution imaging while minimizing ambient light interference without requiring a darkroom or dedicated lighting. Validation experiments using frozen skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) demonstrated the effectiveness of the system in (i) full-body visualization through multi-view image merge and (ii) body length estimation based on 3D shape features.
