JP2002205019A - 自動選別装置 - Google Patents
自動選別装置Info
- Publication number
- JP2002205019A JP2002205019A JP2001003816A JP2001003816A JP2002205019A JP 2002205019 A JP2002205019 A JP 2002205019A JP 2001003816 A JP2001003816 A JP 2001003816A JP 2001003816 A JP2001003816 A JP 2001003816A JP 2002205019 A JP2002205019 A JP 2002205019A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- food
- image capturing
- automatic sorting
- image
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims abstract description 57
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 13
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims description 39
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 29
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 7
- 239000012780 transparent material Substances 0.000 claims description 6
- 238000007664 blowing Methods 0.000 claims description 3
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims 1
- 235000021067 refined food Nutrition 0.000 abstract description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 5
- 230000006698 induction Effects 0.000 abstract description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 2
- 235000012055 fruits and vegetables Nutrition 0.000 description 31
- 241000220225 Malus Species 0.000 description 5
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 5
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 5
- 208000003322 Coinfection Diseases 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 3
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 235000021016 apples Nutrition 0.000 description 2
- 244000052616 bacterial pathogen Species 0.000 description 2
- 238000009924 canning Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 2
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 102100033779 Collagen alpha-4(IV) chain Human genes 0.000 description 1
- 101000710870 Homo sapiens Collagen alpha-4(IV) chain Proteins 0.000 description 1
- 101001062854 Rattus norvegicus Fatty acid-binding protein 5 Proteins 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 244000052769 pathogen Species 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Sorting Of Articles (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 食品の選別において、作業従事者の負担を軽
減し、食品の安全性を確保するとともに、最終加工食品
を安価に消費者に提供することができる自動選別装置を
得る。 【解決手段】 自動選別装置10は、ベルトコンベア1
2を含み、ベルト14上に被選別品を乗せて搬送する。
被選別品に付着した水滴などを送風装置24で除去し、
誘導フィン26で整列させて画像取込部18の位置に搬
送する。照明部16で陰影ができないように被選別品に
光を照射し、画像取込部18でカラー画像を取り込む。
取り込んだ画像の色情報を2値化し、画像処理コントロ
ーラ20に記憶させた異物などの色の2値化情報と比較
して異物を検出する。検出された異物は、第1の分別部
28、第2の分別部30で除去する。
減し、食品の安全性を確保するとともに、最終加工食品
を安価に消費者に提供することができる自動選別装置を
得る。 【解決手段】 自動選別装置10は、ベルトコンベア1
2を含み、ベルト14上に被選別品を乗せて搬送する。
被選別品に付着した水滴などを送風装置24で除去し、
誘導フィン26で整列させて画像取込部18の位置に搬
送する。照明部16で陰影ができないように被選別品に
光を照射し、画像取込部18でカラー画像を取り込む。
取り込んだ画像の色情報を2値化し、画像処理コントロ
ーラ20に記憶させた異物などの色の2値化情報と比較
して異物を検出する。検出された異物は、第1の分別部
28、第2の分別部30で除去する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、自動選別装置に
関し、特に、たとえば青果物や一次加工処理された青果
物などの加工用原材料に含まれる異物や不純物を検出す
るための自動選別装置に関する。
関し、特に、たとえば青果物や一次加工処理された青果
物などの加工用原材料に含まれる異物や不純物を検出す
るための自動選別装置に関する。
【0002】
【従来の技術】近年の各種センサの進歩により、食品類
の色、形状、糖度などの自動識別が可能となってきてお
り、現実に青果物などの自動選別に応用され、多大な成
果をあげている。しかしながら、従来の画像センサを応
用した自動選別装置では、白黒の2色またはグレー階調
の画像情報により選別の自動化に成功してきたが、その
多くが被選別品の形状情報に基づく自動選別技術を応用
したものである。
の色、形状、糖度などの自動識別が可能となってきてお
り、現実に青果物などの自動選別に応用され、多大な成
果をあげている。しかしながら、従来の画像センサを応
用した自動選別装置では、白黒の2色またはグレー階調
の画像情報により選別の自動化に成功してきたが、その
多くが被選別品の形状情報に基づく自動選別技術を応用
したものである。
【0003】これらの自動選別装置は、特定の青果物の
みの自動選別を行なうものであり、多品目の青果物また
は青果物を切断、剥皮、除芯、缶詰、冷凍などの一次加
工した加工用原料を用いてジャムなどをつくるような場
合においては、一次加工前の青果物と異なる形状、色
相、硬度などを有する加工用原料を取り扱うため、青果
物の自動選別装置をそのまま使用することができない。
みの自動選別を行なうものであり、多品目の青果物また
は青果物を切断、剥皮、除芯、缶詰、冷凍などの一次加
工した加工用原料を用いてジャムなどをつくるような場
合においては、一次加工前の青果物と異なる形状、色
相、硬度などを有する加工用原料を取り扱うため、青果
物の自動選別装置をそのまま使用することができない。
【0004】一次加工工程において、確実な品質確保が
行なわれていれば、二次加工処理メーカにおいて、その
まま加工用原料を使用することができるが、実際には異
物や不純物が混入している場合もある。そのため、二次
加工処理メーカでは、多くの作業従事者の目視によっ
て、加工用原料の選別を行ない、異物や不純物を除去し
ている。
行なわれていれば、二次加工処理メーカにおいて、その
まま加工用原料を使用することができるが、実際には異
物や不純物が混入している場合もある。そのため、二次
加工処理メーカでは、多くの作業従事者の目視によっ
て、加工用原料の選別を行ない、異物や不純物を除去し
ている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな作業従事者の目視による選別では、選別時間の短縮
も容易ではなく、作業従事者の疲労などを考慮すれば、
均一な品質を確保できる保障はない。さらに、作業従事
者からの病原菌などの2次感染の危険性も危惧されると
ころである。また、人件費による製品コストの上昇を招
き、消費者に提供する加工食品が高価なものとなってし
まう。
うな作業従事者の目視による選別では、選別時間の短縮
も容易ではなく、作業従事者の疲労などを考慮すれば、
均一な品質を確保できる保障はない。さらに、作業従事
者からの病原菌などの2次感染の危険性も危惧されると
ころである。また、人件費による製品コストの上昇を招
き、消費者に提供する加工食品が高価なものとなってし
まう。
【0006】それゆえに、この発明の主たる目的は、食
品の選別において、作業従事者の負担を軽減し、食品の
安全性を確保するとともに、最終加工食品を安価に消費
者に提供することができる自動選別装置を提供すること
である。
品の選別において、作業従事者の負担を軽減し、食品の
安全性を確保するとともに、最終加工食品を安価に消費
者に提供することができる自動選別装置を提供すること
である。
【0007】
【課題を解決するための手段】この発明は、食品に含ま
れる異物や不純物などを除去するための自動選別装置で
あって、食品に光を照射するための照明部と、照明部に
より光が照射された食品のカラー画像を取り込むための
画像取込部と、画像取込部によって取り込まれた食品の
カラー画像から色情報を抽出し、予め記憶させた異物や
不純物の色情報と比較して食品中の異物や不純物を検出
するための画像処理コントローラとを含む、自動選別装
置である。このような自動選別装置において、画像取込
部によって取り込まれた食品の色情報および異物や不純
物の色情報は2値化され、食品の2値化された色情報が
異物や不純物の2値化された色情報の閾値と比較される
とが好ましい。さらに、照明部には複数の照明装置が設
けられ、照明装置によって食品に複数の方向から光を照
射するようにしてもよい。また、画像取込部は、1つま
たは複数の高速・高解像度カラー画像センサカメラを含
む。このような高速・高解像度カラー画像センサカメラ
としては、シャッタースピードを30分の1秒から10
000分の1秒の範囲で設定可能であり、絞りまたは被
写体のピントを調整可能な機能を有することが好まし
い。さらに、画像取込部および照明部が設置された場所
に食品を搬送するための搬送装置を用いることができ
る。このような搬送装置としては、一定時間内に搬送さ
れる食品の量に対応して走行速度が調整されることが好
ましい。また、このような搬送装置としては、たとえば
ベルトコンベアまたはターンテーブルが用いられる。そ
して、ベルトコンベアのベルトまたはターンテーブルは
透明な材料で形成することができ、このとき、食品の上
部に画像取込部が配置されるとともに、ベルトまたはタ
ーンテーブルの下部に画像取込部を配置することができ
る。また、ベルトコンベアのベルトまたはターンテーブ
ルを透明な材料で形成したとき、食品の上部に画像取込
部が配置されるとともに、食品の下面の画像を画像取込
部に送るためにベルトまたはターンテーブルの下部に反
射鏡が配置されてもよい。さらに、画像取込部の下流側
において、検出した異物または不純物を除去するための
除去手段を配置してもよい。また、画像取込部の上流側
において、食品を整列させて画像取込部に搬送するため
の整列手段を配置してもよい。さらに、画像取込部の上
流側において、食品に付着した水分を除去するために風
を送るための送風装置を配置してもよい。
れる異物や不純物などを除去するための自動選別装置で
あって、食品に光を照射するための照明部と、照明部に
より光が照射された食品のカラー画像を取り込むための
画像取込部と、画像取込部によって取り込まれた食品の
カラー画像から色情報を抽出し、予め記憶させた異物や
不純物の色情報と比較して食品中の異物や不純物を検出
するための画像処理コントローラとを含む、自動選別装
置である。このような自動選別装置において、画像取込
部によって取り込まれた食品の色情報および異物や不純
物の色情報は2値化され、食品の2値化された色情報が
異物や不純物の2値化された色情報の閾値と比較される
とが好ましい。さらに、照明部には複数の照明装置が設
けられ、照明装置によって食品に複数の方向から光を照
射するようにしてもよい。また、画像取込部は、1つま
たは複数の高速・高解像度カラー画像センサカメラを含
む。このような高速・高解像度カラー画像センサカメラ
としては、シャッタースピードを30分の1秒から10
000分の1秒の範囲で設定可能であり、絞りまたは被
写体のピントを調整可能な機能を有することが好まし
い。さらに、画像取込部および照明部が設置された場所
に食品を搬送するための搬送装置を用いることができ
る。このような搬送装置としては、一定時間内に搬送さ
れる食品の量に対応して走行速度が調整されることが好
ましい。また、このような搬送装置としては、たとえば
ベルトコンベアまたはターンテーブルが用いられる。そ
して、ベルトコンベアのベルトまたはターンテーブルは
透明な材料で形成することができ、このとき、食品の上
部に画像取込部が配置されるとともに、ベルトまたはタ
ーンテーブルの下部に画像取込部を配置することができ
る。また、ベルトコンベアのベルトまたはターンテーブ
ルを透明な材料で形成したとき、食品の上部に画像取込
部が配置されるとともに、食品の下面の画像を画像取込
部に送るためにベルトまたはターンテーブルの下部に反
射鏡が配置されてもよい。さらに、画像取込部の下流側
において、検出した異物または不純物を除去するための
除去手段を配置してもよい。また、画像取込部の上流側
において、食品を整列させて画像取込部に搬送するため
の整列手段を配置してもよい。さらに、画像取込部の上
流側において、食品に付着した水分を除去するために風
を送るための送風装置を配置してもよい。
【0008】画像取込部によって食品のカラー画像を取
り込み、カラー画像から色情報を抽出して、予め記憶さ
せた異物や不純物の色情報と比較することにより、異物
や不純物が検出される。このとき、選別される食品の色
情報および異物や不純物の色情報を2値化し、食品の2
値化された色情報が異物や不純物の2値化された色情報
の閾値と比較されることにより、簡単かつ確実に異物や
不純物を検出することができる。ここで、画像を取り込
むときに、照明部によって食品に光が照射されるが、複
数の照明装置によって複数の方向から光を照射すること
により、食品の陰影が少なくなり、誤検知を防ぐことが
できる。また、画像取込部は、1つまたは複数の高速・
高解像度カラー画像センサカメラを含み、この高速・高
解像度カラー画像センサカメラによって取り込まれた画
像から色の三原色の情報が抽出される。このとき、シャ
ッタースピードを30分の1秒から10000分の1秒
の範囲で設定可能であり、絞りまたは被写体のピントを
調整可能な機能を有する高速・高解像度カラー画像セン
サカメラを用いることにより、ベルトコンベアなどで搬
送したときに、その搬送速度に対応して正確に食品の画
像を取り込むことができる。さらに、画像取込部および
照明部が設置された場所に食品を搬送するための搬送装
置を用いることにより、食品を連続的に流して画像を取
り込むことができ、高速で異物や不純物を検出すること
ができる。このような搬送装置として、一定時間内に搬
送される食品の量に対応して走行速度が調整できる搬送
装置を用いることにより、正確に画像取込部から食品の
画像を取り込むことができる。このような搬送装置とし
ては、たとえばベルトコンベアまたはターンテーブルを
用いることができる。そして、ベルトコンベアのベルト
やターンテーブルの材料として、透明な材料を用いるこ
とができ、このとき、食品の上部だけでなく下部からも
画像を取り込むことができる。このようにすれば、食品
の全体の画像から異物や不純物を検出することができ
る。食品の下部から画像を取り込むためには、透明なベ
ルトやターンテーブルの下方に画像取込部を配置しても
よいし、反射鏡を用いて食品の上部にある画像取込部に
食品の下面の画像を送ってもよい。さらに、画像取込部
の下流側において、検出した異物または不純物を除去す
るための除去手段を設けることにより、異物や不純物を
除去して使用可能な食品のみを得ることができる。ま
た、画像取込部の上流側において、食品を整列させて画
像取込部に搬送するための整列手段を設けることによ
り、確実に画像取込部で食品の画像を取り込むことがで
きる。さらに、画像取込部の上流側において、食品に付
着した水分などを除去するために風を送るための送風装
置を設けてもよい。この場合、たとえば冷凍された一次
加工食品に付着した水分などを除去して、水分の反射な
どによる誤検出を防止することができる。
り込み、カラー画像から色情報を抽出して、予め記憶さ
せた異物や不純物の色情報と比較することにより、異物
や不純物が検出される。このとき、選別される食品の色
情報および異物や不純物の色情報を2値化し、食品の2
値化された色情報が異物や不純物の2値化された色情報
の閾値と比較されることにより、簡単かつ確実に異物や
不純物を検出することができる。ここで、画像を取り込
むときに、照明部によって食品に光が照射されるが、複
数の照明装置によって複数の方向から光を照射すること
により、食品の陰影が少なくなり、誤検知を防ぐことが
できる。また、画像取込部は、1つまたは複数の高速・
高解像度カラー画像センサカメラを含み、この高速・高
解像度カラー画像センサカメラによって取り込まれた画
像から色の三原色の情報が抽出される。このとき、シャ
ッタースピードを30分の1秒から10000分の1秒
の範囲で設定可能であり、絞りまたは被写体のピントを
調整可能な機能を有する高速・高解像度カラー画像セン
サカメラを用いることにより、ベルトコンベアなどで搬
送したときに、その搬送速度に対応して正確に食品の画
像を取り込むことができる。さらに、画像取込部および
照明部が設置された場所に食品を搬送するための搬送装
置を用いることにより、食品を連続的に流して画像を取
り込むことができ、高速で異物や不純物を検出すること
ができる。このような搬送装置として、一定時間内に搬
送される食品の量に対応して走行速度が調整できる搬送
装置を用いることにより、正確に画像取込部から食品の
画像を取り込むことができる。このような搬送装置とし
ては、たとえばベルトコンベアまたはターンテーブルを
用いることができる。そして、ベルトコンベアのベルト
やターンテーブルの材料として、透明な材料を用いるこ
とができ、このとき、食品の上部だけでなく下部からも
画像を取り込むことができる。このようにすれば、食品
の全体の画像から異物や不純物を検出することができ
る。食品の下部から画像を取り込むためには、透明なベ
ルトやターンテーブルの下方に画像取込部を配置しても
よいし、反射鏡を用いて食品の上部にある画像取込部に
食品の下面の画像を送ってもよい。さらに、画像取込部
の下流側において、検出した異物または不純物を除去す
るための除去手段を設けることにより、異物や不純物を
除去して使用可能な食品のみを得ることができる。ま
た、画像取込部の上流側において、食品を整列させて画
像取込部に搬送するための整列手段を設けることによ
り、確実に画像取込部で食品の画像を取り込むことがで
きる。さらに、画像取込部の上流側において、食品に付
着した水分などを除去するために風を送るための送風装
置を設けてもよい。この場合、たとえば冷凍された一次
加工食品に付着した水分などを除去して、水分の反射な
どによる誤検出を防止することができる。
【0009】この発明の上述の目的,その他の目的,特
徴および利点は、図面を参照して行う以下の発明の実施
の形態の詳細な説明から一層明らかとなろう。
徴および利点は、図面を参照して行う以下の発明の実施
の形態の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【0010】
【発明の実施の形態】図1は、この発明の自動選別装置
の一例を示す図解図である。自動選別装置10は、ベル
トコンベア12を含む。ベルトコンベア12のベルト1
4は、図1の矢印に示すように、一方から他方に向かっ
て駆動される。ベルトコンベア12の中央付近には、照
明部16および画像取込部18が形成される。照明部1
6は、たとえば複数のLEDを含み、これらのLEDが
傘状に開いたフード16aの内側に取り付けられる。L
EDとしては、たとえば円形LEDと平板LEDとが用
いられ、円形LEDはフード16aの内側上部に取り付
けられ、複数の平板LEDはフード16aの傘状に開い
た部分の内側に取り付けられる。これらの平板LED
は、円形LEDの周囲に等間隔で配置される。このよう
な配置とすることにより、フード16aの下に被選別品
がきたときに陰影が発生しないように光を照射すること
ができる。
の一例を示す図解図である。自動選別装置10は、ベル
トコンベア12を含む。ベルトコンベア12のベルト1
4は、図1の矢印に示すように、一方から他方に向かっ
て駆動される。ベルトコンベア12の中央付近には、照
明部16および画像取込部18が形成される。照明部1
6は、たとえば複数のLEDを含み、これらのLEDが
傘状に開いたフード16aの内側に取り付けられる。L
EDとしては、たとえば円形LEDと平板LEDとが用
いられ、円形LEDはフード16aの内側上部に取り付
けられ、複数の平板LEDはフード16aの傘状に開い
た部分の内側に取り付けられる。これらの平板LED
は、円形LEDの周囲に等間隔で配置される。このよう
な配置とすることにより、フード16aの下に被選別品
がきたときに陰影が発生しないように光を照射すること
ができる。
【0011】画像取込部18には、高速・高解像度カラ
ー画像センサカメラが取り付けられる。高速・高解像度
カラー画像センサカメラは、円形LEDの中央部からベ
ルトコンベア12上を撮影するように取り付けられ、被
選別品に陰影ができない状態で撮影を行なうことができ
る。高速・高解像度カラー画像センサカメラとしては、
被選別品の搬送速度に応じて、シャッタースピードが3
0分の1秒から10000分の1秒の範囲で設定でき、
絞りまたは被写体のピントも調節できる構造のものが使
用される。
ー画像センサカメラが取り付けられる。高速・高解像度
カラー画像センサカメラは、円形LEDの中央部からベ
ルトコンベア12上を撮影するように取り付けられ、被
選別品に陰影ができない状態で撮影を行なうことができ
る。高速・高解像度カラー画像センサカメラとしては、
被選別品の搬送速度に応じて、シャッタースピードが3
0分の1秒から10000分の1秒の範囲で設定でき、
絞りまたは被写体のピントも調節できる構造のものが使
用される。
【0012】画像取込部18は、画像処理コントローラ
20に接続される。画像処理コントローラ20では、画
像取込部18で取り込んだカラー画像が光の三原色であ
る赤、青、緑の色情報であるR値、B値、G値に変換さ
れて処理される。また、照明部16は、照明コントロー
ラ22に接続され、被選別品の種類に応じて、光量が調
整される。
20に接続される。画像処理コントローラ20では、画
像取込部18で取り込んだカラー画像が光の三原色であ
る赤、青、緑の色情報であるR値、B値、G値に変換さ
れて処理される。また、照明部16は、照明コントロー
ラ22に接続され、被選別品の種類に応じて、光量が調
整される。
【0013】照明部16および画像取込部18の上流側
には、送風装置24および整列手段としての誘導フィン
26が設けられる。送風装置24からは温風または乾風
が送り出され、被選別品に付着した水滴などが取り除か
れる。また、誘導フィン26は、金属またはプラスチッ
ク製の柔軟な2つの板を、ベルト14の走行方向に向か
うにしたがって狭くなるようにハの字状に配置すること
により形成される。また、ベルト14と直交するように
ローラを配置して、被選別品がベルト14の中央付近に
整列するようにしてもよい。この誘導フィン26によっ
て、被選別品がベルトコンベア12の幅方向の中央付近
に整列させられ、被選別品が画像取込部18の下を通る
ように位置の調整が行なわれる。
には、送風装置24および整列手段としての誘導フィン
26が設けられる。送風装置24からは温風または乾風
が送り出され、被選別品に付着した水滴などが取り除か
れる。また、誘導フィン26は、金属またはプラスチッ
ク製の柔軟な2つの板を、ベルト14の走行方向に向か
うにしたがって狭くなるようにハの字状に配置すること
により形成される。また、ベルト14と直交するように
ローラを配置して、被選別品がベルト14の中央付近に
整列するようにしてもよい。この誘導フィン26によっ
て、被選別品がベルトコンベア12の幅方向の中央付近
に整列させられ、被選別品が画像取込部18の下を通る
ように位置の調整が行なわれる。
【0014】さらに、照明部16および画像取込部18
の下流側には、異物や不純物を検出したときにこれらを
除去するための除去手段として、第1の分別部28およ
び第2の分別部30が設けられる。第1の分別部28で
は、たとえばベルトコンベア12の幅方向に延びるエア
シリンダなどにより、異物や不純物がベルトコンベア1
2の外に押し出される。エアシリンダは、電磁弁32で
圧縮空気などを制御することによって駆動される。ま
た、第2の分別部30では、異物や不純物が吸引除去さ
れる。これらの第1の分別部28および第2の分別部3
0は、分別部コントローラ34によって制御される。
の下流側には、異物や不純物を検出したときにこれらを
除去するための除去手段として、第1の分別部28およ
び第2の分別部30が設けられる。第1の分別部28で
は、たとえばベルトコンベア12の幅方向に延びるエア
シリンダなどにより、異物や不純物がベルトコンベア1
2の外に押し出される。エアシリンダは、電磁弁32で
圧縮空気などを制御することによって駆動される。ま
た、第2の分別部30では、異物や不純物が吸引除去さ
れる。これらの第1の分別部28および第2の分別部3
0は、分別部コントローラ34によって制御される。
【0015】この自動選別装置10では、たとえば切
断、剥皮、除芯、缶詰、冷凍などの一次加工処理された
青果物が選別される。このように加工された青果物がベ
ルトコンベア12のベルト14に乗せられ、照明部16
および画像取込部18に向かって搬送される。このと
き、青果物が冷凍されたものである場合のように、表面
に水滴や氷が付着していると、光の反射によって正確な
選別ができないため、送風装置24から温風または乾風
が吹き付けられて水滴や氷が除去される。
断、剥皮、除芯、缶詰、冷凍などの一次加工処理された
青果物が選別される。このように加工された青果物がベ
ルトコンベア12のベルト14に乗せられ、照明部16
および画像取込部18に向かって搬送される。このと
き、青果物が冷凍されたものである場合のように、表面
に水滴や氷が付着していると、光の反射によって正確な
選別ができないため、送風装置24から温風または乾風
が吹き付けられて水滴や氷が除去される。
【0016】水滴などが除去された青果物は、誘導フィ
ン26により、ベルトコンベア12の幅方向の中央部に
整列させられる。このとき、青果物が重ならないよう
に、ベルトコンベア12上に青果物を乗せるときに、個
々の間隔をあけておくことが好ましい。誘導フィン26
で位置を調整された青果物は、照明部16および画像取
込部18の位置に搬送される。
ン26により、ベルトコンベア12の幅方向の中央部に
整列させられる。このとき、青果物が重ならないよう
に、ベルトコンベア12上に青果物を乗せるときに、個
々の間隔をあけておくことが好ましい。誘導フィン26
で位置を調整された青果物は、照明部16および画像取
込部18の位置に搬送される。
【0017】照明部16によって、青果物に陰影ができ
ないように光が照射され、画像取込部18において、た
とえば30分の1秒ごとにカラー画像が取り込まれる。
取り込まれたカラー画像は、色の三原色である赤、青、
緑に関する情報であるR値、B値、G値に変換される。
これらの情報が、画像処理コントローラ20で処理され
て、異物や不純物などが検出される。
ないように光が照射され、画像取込部18において、た
とえば30分の1秒ごとにカラー画像が取り込まれる。
取り込まれたカラー画像は、色の三原色である赤、青、
緑に関する情報であるR値、B値、G値に変換される。
これらの情報が、画像処理コントローラ20で処理され
て、異物や不純物などが検出される。
【0018】画像処理コントローラ20には、予め異物
や不純物に関する色の情報であるR値、B値、G値を2
値化して記憶させておく。そして、画像取込部18で取
り込んだ青果物の画像から得たR値、B値、G値を2値
化し、記憶されている異物などの情報と比較される。そ
して、記憶された異物などの情報と一致する青果物の情
報が、予め定められた閾値を超えたときに異物などが混
入しているものと判断される。
や不純物に関する色の情報であるR値、B値、G値を2
値化して記憶させておく。そして、画像取込部18で取
り込んだ青果物の画像から得たR値、B値、G値を2値
化し、記憶されている異物などの情報と比較される。そ
して、記憶された異物などの情報と一致する青果物の情
報が、予め定められた閾値を超えたときに異物などが混
入しているものと判断される。
【0019】たとえば、4つに切断されたりんごに含ま
れた種子を除去する場合について説明すると、りんごの
種子の色が赤茶色の場合、そのR値、B値およびG値
は、それぞれ130、60、90といった値となる。た
だし、球形の種子の中心部と外側とでは、光の反射強度
が異なり、種子のR値、B値、G値はある幅をもった値
となる。ただし、24万画素を有するカメラで画像を取
り込み、取り込んだ画像にこれらのR値、B値、G値が
含まれているかどうか、各1画素について比較すること
は困難である。そこで、これらの値を2値化して、種子
の検出が行なわれる。
れた種子を除去する場合について説明すると、りんごの
種子の色が赤茶色の場合、そのR値、B値およびG値
は、それぞれ130、60、90といった値となる。た
だし、球形の種子の中心部と外側とでは、光の反射強度
が異なり、種子のR値、B値、G値はある幅をもった値
となる。ただし、24万画素を有するカメラで画像を取
り込み、取り込んだ画像にこれらのR値、B値、G値が
含まれているかどうか、各1画素について比較すること
は困難である。そこで、これらの値を2値化して、種子
の検出が行なわれる。
【0020】まず、R値が130の画素を白に対応さ
せ、それ以外を黒に対応させる。同様に、B値およびG
値が、それぞれ60および90の画素を白に対応させ、
それ以外を黒に対応させる。ただし、上述のように、種
子の中央部と外側とでは、R値、B値、G値が異なるの
で、それぞれの値を白に対応させ、それ以外を黒に対応
させる。このようにして、種子の色に対応するR値、B
値、G値が決められ、画像コントローラ20に記憶され
る。
せ、それ以外を黒に対応させる。同様に、B値およびG
値が、それぞれ60および90の画素を白に対応させ、
それ以外を黒に対応させる。ただし、上述のように、種
子の中央部と外側とでは、R値、B値、G値が異なるの
で、それぞれの値を白に対応させ、それ以外を黒に対応
させる。このようにして、種子の色に対応するR値、B
値、G値が決められ、画像コントローラ20に記憶され
る。
【0021】そして、画像取込部18で取り込んだ画像
のR値、B値、G値を2値化し、記憶された値と比較さ
れる。その結果、被選別品の白い部分が、種子の色「赤
茶色」であると認識される。閾値については、たとえば
直径1mmの種子を検出する場合、1mmは約5画素に
相当するため、25画素が赤茶色であると認識される
と、直径1mmの種子が存在することになる。ただし、
閾値は判定の精度に大きく影響し、値を小さくすれば取
りこぼしは少なくなるが、誤認も多くなる。そのため、
実際には、25の10倍程度を閾値として採用してい
る。生のりんごで実験したところ、閾値を150〜20
0程度とすることにより、ほぼ100%の選別効果を得
ることができた。
のR値、B値、G値を2値化し、記憶された値と比較さ
れる。その結果、被選別品の白い部分が、種子の色「赤
茶色」であると認識される。閾値については、たとえば
直径1mmの種子を検出する場合、1mmは約5画素に
相当するため、25画素が赤茶色であると認識される
と、直径1mmの種子が存在することになる。ただし、
閾値は判定の精度に大きく影響し、値を小さくすれば取
りこぼしは少なくなるが、誤認も多くなる。そのため、
実際には、25の10倍程度を閾値として採用してい
る。生のりんごで実験したところ、閾値を150〜20
0程度とすることにより、ほぼ100%の選別効果を得
ることができた。
【0022】なお、りんごの種子を検出する場合につい
て説明したが、種子以外の異物や不純物についても、同
様にして検出することができる。この場合、異物などの
種類によって白と黒に対応させるR値、B値、G値は異
なり、閾値も異なることは言うまでもない。これらの値
は、検出しようとする異物や不純物について、個々に設
定される。また、りんご以外の青果物についても、同様
に、これらの値が設定される。さらに、画像処理コント
ローラ20に記憶されていない異物が発見されたときに
は、その異物に関する情報を新たに記憶させることによ
り、自動選別装置10の信頼性をさらに高めることがで
きる。
て説明したが、種子以外の異物や不純物についても、同
様にして検出することができる。この場合、異物などの
種類によって白と黒に対応させるR値、B値、G値は異
なり、閾値も異なることは言うまでもない。これらの値
は、検出しようとする異物や不純物について、個々に設
定される。また、りんご以外の青果物についても、同様
に、これらの値が設定される。さらに、画像処理コント
ローラ20に記憶されていない異物が発見されたときに
は、その異物に関する情報を新たに記憶させることによ
り、自動選別装置10の信頼性をさらに高めることがで
きる。
【0023】このようにして異物や不純物が検出される
と、その位置情報が分別部コントローラ34に送られ、
位置情報に基づいて、第1の分別部28および第2の分
別部30で異物や不純物が除去される。なお、第1の分
別部28および第2の分別部30の両方を使用する必要
はなく、どちらか一方のみを使用してもよい。このと
き、被選別物の種類によって、第1の分別部28および
第2の分別部30を使い分けてもよい。また、これらの
分別部28,30のうちの一方のみが設置されていても
よい。さらに、分別部としては、単軸ロボットなどを用
いても、異物などの除去効果を得ることができる。
と、その位置情報が分別部コントローラ34に送られ、
位置情報に基づいて、第1の分別部28および第2の分
別部30で異物や不純物が除去される。なお、第1の分
別部28および第2の分別部30の両方を使用する必要
はなく、どちらか一方のみを使用してもよい。このと
き、被選別物の種類によって、第1の分別部28および
第2の分別部30を使い分けてもよい。また、これらの
分別部28,30のうちの一方のみが設置されていても
よい。さらに、分別部としては、単軸ロボットなどを用
いても、異物などの除去効果を得ることができる。
【0024】このように、被選別品のカラー画像を取り
込み、そのR値、B値、G値を2値化して、予め記憶さ
せた異物などのR値、B値、G値を2値化した情報と比
較することにより、異物や不純物を除去することができ
る。そのため、作業従事者の目視による選別が不要とな
り、作業従事者の疲労を伴うことなく、短時間で異物や
不純物を除去することができる。また、作業従事者から
の病原菌などの二次感染などを防止することができ、食
品の安全性を高めることができる。さらに、人件費など
による製品のコストアップを抑えることができ、安価に
最終加工食品を提供することができる。
込み、そのR値、B値、G値を2値化して、予め記憶さ
せた異物などのR値、B値、G値を2値化した情報と比
較することにより、異物や不純物を除去することができ
る。そのため、作業従事者の目視による選別が不要とな
り、作業従事者の疲労を伴うことなく、短時間で異物や
不純物を除去することができる。また、作業従事者から
の病原菌などの二次感染などを防止することができ、食
品の安全性を高めることができる。さらに、人件費など
による製品のコストアップを抑えることができ、安価に
最終加工食品を提供することができる。
【0025】また、図2に示すように、被選別品を搬送
するために、ターンテーブル40を用いてもよい。ター
ンテーブル40は、たとえば透明なアクリル板などによ
って形成される。ターンテーブル40は一方向に回転さ
せられ、ターンテーブル40の外側に形成された被選別
品導入部42から青果物などが投入される。ターンテー
ブル40上に投入された青果物は、誘導フィン26で位
置が調整され、照明部16および画像取込部18のある
場所に搬送される。
するために、ターンテーブル40を用いてもよい。ター
ンテーブル40は、たとえば透明なアクリル板などによ
って形成される。ターンテーブル40は一方向に回転さ
せられ、ターンテーブル40の外側に形成された被選別
品導入部42から青果物などが投入される。ターンテー
ブル40上に投入された青果物は、誘導フィン26で位
置が調整され、照明部16および画像取込部18のある
場所に搬送される。
【0026】この自動選別装置10では、ターンテーブ
ル40を挟んで、対向するようにして2つの照明部16
および画像取込部18が取り付けられる。ターンテーブ
ル40は透明なアクリル板などで形成されているため、
2つの画像取込部18によって、青果物の上下面の画像
を取り込むことができる。したがって、2つの画像取込
部18で取り込んだ画像の色を分析すれば、青果物のほ
ぼ全体を観察することができ、異物や不純物を確実に除
去することができる。
ル40を挟んで、対向するようにして2つの照明部16
および画像取込部18が取り付けられる。ターンテーブ
ル40は透明なアクリル板などで形成されているため、
2つの画像取込部18によって、青果物の上下面の画像
を取り込むことができる。したがって、2つの画像取込
部18で取り込んだ画像の色を分析すれば、青果物のほ
ぼ全体を観察することができ、異物や不純物を確実に除
去することができる。
【0027】異物などが検出されると、第1の分別部2
8でターンテーブル40外に排出される。ここでは、た
とえばモータなどによって回転する板を用いて、異物な
どを排出しているが、図1に示すように、圧縮空気によ
って駆動させるエアシリンダや吸引による除去、あるい
は単軸ロボットなどを用いることができる。
8でターンテーブル40外に排出される。ここでは、た
とえばモータなどによって回転する板を用いて、異物な
どを排出しているが、図1に示すように、圧縮空気によ
って駆動させるエアシリンダや吸引による除去、あるい
は単軸ロボットなどを用いることができる。
【0028】異物などが除去された青果物は、第2の分
別部30によってターンテーブル40外に排出される。
したがって、第2の分別部30からは、異物や不純物の
ない青果物を得ることができる。なお、第1の分別部2
8で良品が排出され、第2の分別部30で異物や不純物
が排出されるようにしてもよい。
別部30によってターンテーブル40外に排出される。
したがって、第2の分別部30からは、異物や不純物の
ない青果物を得ることができる。なお、第1の分別部2
8で良品が排出され、第2の分別部30で異物や不純物
が排出されるようにしてもよい。
【0029】さらに、図3に示すように、ターンテーブ
ル40の下方に、青果物下面の画像を反射させるための
反射鏡44を設置してもよい。この場合、たとえば2枚
の反射鏡42が90°の角度で配置され、図4に示すよ
うに、青果物の下面の画像が、2枚の反射鏡44で反射
してターンテーブル40上に配置された画像取込部18
に送られる。このような構造を採用すれば、1つの画像
取込部18で、青果物の全体を観察することができる。
ル40の下方に、青果物下面の画像を反射させるための
反射鏡44を設置してもよい。この場合、たとえば2枚
の反射鏡42が90°の角度で配置され、図4に示すよ
うに、青果物の下面の画像が、2枚の反射鏡44で反射
してターンテーブル40上に配置された画像取込部18
に送られる。このような構造を採用すれば、1つの画像
取込部18で、青果物の全体を観察することができる。
【0030】なお、図1に示すようなベルトコンベア1
2を用いた自動選別装置10においても、ベルト14を
透明な材料で形成すれば、図2や図3に示す構造を採用
することにより、青果物の上下面の画像を観察して、異
物や不純物などを検出することができる。
2を用いた自動選別装置10においても、ベルト14を
透明な材料で形成すれば、図2や図3に示す構造を採用
することにより、青果物の上下面の画像を観察して、異
物や不純物などを検出することができる。
【0031】また、ベルトコンベア12やターンテーブ
ル40による青果物の搬送速度は、画像取込部18にお
いて一定時間内に搬送される被選別品の量などに対応し
て調整することにより、最も効率的に異物などの検出が
できるようにすることができる。
ル40による青果物の搬送速度は、画像取込部18にお
いて一定時間内に搬送される被選別品の量などに対応し
て調整することにより、最も効率的に異物などの検出が
できるようにすることができる。
【0032】
【発明の効果】この発明によれば、作業従事者の目視に
よらず、青果物などの一次加工食品に含まれる異物や不
純物を検出して除去することができる。そのため、作業
従事者の疲労を防ぐことができ、選別時間の短縮を図る
ことができる。また、作業従事者からの病原菌などの二
次感染などを防ぐことができ、最終加工食品の安全性を
高めることができる。さらに、人件費を伴わずに選別を
行なうことができるため、安価に最終加工食品を提供す
ることができる。
よらず、青果物などの一次加工食品に含まれる異物や不
純物を検出して除去することができる。そのため、作業
従事者の疲労を防ぐことができ、選別時間の短縮を図る
ことができる。また、作業従事者からの病原菌などの二
次感染などを防ぐことができ、最終加工食品の安全性を
高めることができる。さらに、人件費を伴わずに選別を
行なうことができるため、安価に最終加工食品を提供す
ることができる。
【図1】この発明の自動選別装置の一例を示す図解図で
ある。
ある。
【図2】この発明の自動選別装置の他の例を示す図解図
である。
である。
【図3】図2に示す自動選別装置において、ターンテー
ブルの下方に反射鏡を配置した例を示す図解図てある。
ブルの下方に反射鏡を配置した例を示す図解図てある。
【図4】図3に示す反射鏡によって、被選別品の下面の
画像が画像取込部に送られる様子を示す図解図である。
画像が画像取込部に送られる様子を示す図解図である。
10 自動選別装置 12 ベルトコンベア 14 ベルト 16 照明部 18 画像取込部 20 画像処理コントローラ 22 照明コントローラ 24 送風装置 26 誘導フィン 28 第1の分別部 30 第2の分別部 34 分別部コントローラ 40 ターンテーブル 44 反射鏡
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 2G051 AA05 AB20 BA01 BA20 CA04 CB01 CC07 CC11 DA06 DA08 DA09 DA11 DA17 EA11 EA14 EA17 EB01 EB02 3F079 AC21 BA11 CA44 CB25 CB29 CB33 CB35 CC04 DA02 DA12
Claims (13)
- 【請求項1】 食品に含まれる異物や不純物などを除去
するための自動選別装置であって、 前記食品に光を照射するための照明部、 前記照明部により光が照射された前記食品のカラー画像
を取り込むための画像取込部、および前記画像取込部に
よって取り込まれた前記食品のカラー画像から色情報を
抽出し、予め記憶させた異物や不純物の色情報と比較し
て前記食品中の異物や不純物を検出するための画像処理
コントローラを含む、自動選別装置。 - 【請求項2】 前記画像取込部によって取り込まれた前
記食品の色情報および前記異物や不純物の色情報は2値
化され、前記食品の2値化された色情報が前記異物や不
純物の2値化された色情報の閾値と比較される、請求項
1に記載の自動選別装置。 - 【請求項3】 前記照明部には複数の照明装置が設けら
れ、前記照明装置によって前記食品に複数の方向から光
が照射される、請求項1または請求項2に記載の自動選
別装置。 - 【請求項4】 前記画像取込部は、1つまたは複数の高
速・高解像度カラー画像センサカメラを含む、請求項1
ないし請求項3のいずれかに記載の自動選別装置。 - 【請求項5】 前記高速・高解像度カラー画像センサカ
メラは、シャッタースピードを30分の1秒から100
00分の1秒の範囲で設定可能であり、絞りまたは被写
体のピントを調整可能な機能を有する、請求項4に記載
の自動選別装置。 - 【請求項6】 前記画像取込部および前記照明部が設置
された場所に前記食品を搬送するための搬送装置を含
む、請求項1ないし請求項5のいずれかに記載の自動選
別装置。 - 【請求項7】 前記搬送装置は、一定時間内に搬送され
る前記食品の量に対応して走行速度が調整される、請求
項6に記載の自動選別装置。 - 【請求項8】 前記搬送装置として、ベルトコンベアま
たはターンテーブルが用いられる、請求項6または請求
項7に記載の自動選別装置。 - 【請求項9】 前記ベルトコンベアのベルトまたは前記
ターンテーブルは透明な材料で形成され、前記食品の上
部に前記画像取込部が配置されるとともに、前記ベルト
または前記ターンテーブルの下部に前記画像取込部が配
置される、請求項8に記載の自動選別装置。 - 【請求項10】 前記ベルトコンベアのベルトまたは前
記ターンテーブルは透明な材料で形成され、前記食品の
上部に前記画像取込部が配置されるとともに、前記食品
の下面の画像を前記画像取込部に送るために前記ベルト
または前記ターンテーブルの下部に配置される反射鏡を
含む、請求項8に記載の自動選別装置。 - 【請求項11】 前記画像取込部の下流側において、検
出した異物または不純物を除去するための除去手段を含
む、請求項6ないし請求項10のいずれかに記載の自動
選別装置。 - 【請求項12】 前記画像取込部の上流側において、前
記食品を整列させて前記画像取込部に搬送するための整
列手段を含む、請求項6ないし請求項10のいずれかに
記載の自動選別装置。 - 【請求項13】 前記画像取込部の上流側において、前
記食品に付着した水分を除去するために風を送るための
送風装置を含む、請求項6ないし請求項12のいずれか
に記載の自動選別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001003816A JP2002205019A (ja) | 2001-01-11 | 2001-01-11 | 自動選別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001003816A JP2002205019A (ja) | 2001-01-11 | 2001-01-11 | 自動選別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002205019A true JP2002205019A (ja) | 2002-07-23 |
Family
ID=18872099
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001003816A Pending JP2002205019A (ja) | 2001-01-11 | 2001-01-11 | 自動選別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002205019A (ja) |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008134197A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-06-12 | Micronics Japan Co Ltd | パネルエッジ部検査装置 |
| JP2009229290A (ja) * | 2008-03-24 | 2009-10-08 | Shimadzu Corp | 試料保持装置及びその試料保持装置を備えた生体画像取得装置 |
| JP2012122739A (ja) * | 2010-12-06 | 2012-06-28 | Calbee Potato Inc | 異物除去システム |
| WO2012098682A1 (ja) * | 2011-01-21 | 2012-07-26 | 株式会社ニレコ | 農産物の外部品質検査装置用の照明装置及び照明方法 |
| US8269845B2 (en) | 2008-05-13 | 2012-09-18 | Evk Di Kerschhaggl Gmbh | Method for optically detecting moving objects |
| JP2012208107A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-25 | Youngtek Electronics Corp | 複数の電子素子の外観を検出するためのマルチチャンネル検出システム |
| KR101228200B1 (ko) * | 2011-02-09 | 2013-01-30 | 한국도로공사 | 화상분석을 이용한 골재 편장석 분류 장치 및 분류 방법 |
| CN103170459A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 万新光学集团有限公司 | 镜片瑕疵检测系统 |
| CN106881281A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-23 | 上海理工大学 | 一种自动分拣装置和系统 |
| JP2018194473A (ja) * | 2017-05-18 | 2018-12-06 | 株式会社 東京ウエルズ | ワーク外観検査装置およびワーク外観検査方法 |
| CN109047038A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-12-21 | 中储粮成都储藏研究院有限公司 | 一种粮食籽粒检测仪 |
| JP2019056655A (ja) * | 2017-09-22 | 2019-04-11 | 東芝ライテック株式会社 | 検知装置 |
| CN110806367A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-18 | 中冶纸业银河有限公司 | 一种检测瓦楞纸抗回潮性能的装置及方法 |
| CN111366587A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-03 | 安徽科杰粮保仓储设备有限公司 | 一种粮食重金属全自动在线检测方法及装置 |
| JP2021145547A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | 栃木県 | 処理装置 |
| CN114632716A (zh) * | 2022-03-19 | 2022-06-17 | 莆田市农汇食品有限公司 | 一种真空包装食品气密性视觉检测装置 |
| CN115646832A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-01-31 | 青海黄河上游水电开发有限责任公司新能源分公司 | 一种用于硅块的甄选装置 |
| CN116809424A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-09-29 | 江苏科盛轩逸科技有限公司 | 一种残次产品识别机构 |
| CN117775822A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-29 | 山东金号家纺集团有限公司 | 一种毛巾标签缝制自动纠错预警的数字化设备 |
| KR102927478B1 (ko) * | 2023-03-23 | 2026-02-19 | 한국과학기술원 | 다시점 영상 기반 품질 분석 기능을 갖춘 과일 선별 방법 및 시스템 |
-
2001
- 2001-01-11 JP JP2001003816A patent/JP2002205019A/ja active Pending
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008134197A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-06-12 | Micronics Japan Co Ltd | パネルエッジ部検査装置 |
| JP2009229290A (ja) * | 2008-03-24 | 2009-10-08 | Shimadzu Corp | 試料保持装置及びその試料保持装置を備えた生体画像取得装置 |
| US8269845B2 (en) | 2008-05-13 | 2012-09-18 | Evk Di Kerschhaggl Gmbh | Method for optically detecting moving objects |
| JP2012122739A (ja) * | 2010-12-06 | 2012-06-28 | Calbee Potato Inc | 異物除去システム |
| WO2012098682A1 (ja) * | 2011-01-21 | 2012-07-26 | 株式会社ニレコ | 農産物の外部品質検査装置用の照明装置及び照明方法 |
| KR101228200B1 (ko) * | 2011-02-09 | 2013-01-30 | 한국도로공사 | 화상분석을 이용한 골재 편장석 분류 장치 및 분류 방법 |
| JP2012208107A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-25 | Youngtek Electronics Corp | 複数の電子素子の外観を検出するためのマルチチャンネル検出システム |
| CN103170459A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 万新光学集团有限公司 | 镜片瑕疵检测系统 |
| CN106881281B (zh) * | 2017-02-22 | 2020-09-01 | 上海理工大学 | 一种自动分拣装置和系统 |
| CN106881281A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-23 | 上海理工大学 | 一种自动分拣装置和系统 |
| JP2018194473A (ja) * | 2017-05-18 | 2018-12-06 | 株式会社 東京ウエルズ | ワーク外観検査装置およびワーク外観検査方法 |
| JP2019056655A (ja) * | 2017-09-22 | 2019-04-11 | 東芝ライテック株式会社 | 検知装置 |
| CN109047038A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-12-21 | 中储粮成都储藏研究院有限公司 | 一种粮食籽粒检测仪 |
| CN110806367A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-18 | 中冶纸业银河有限公司 | 一种检测瓦楞纸抗回潮性能的装置及方法 |
| CN111366587A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-03 | 安徽科杰粮保仓储设备有限公司 | 一种粮食重金属全自动在线检测方法及装置 |
| CN111366587B (zh) * | 2020-03-10 | 2023-04-25 | 安徽科杰粮保仓储设备有限公司 | 一种粮食重金属全自动在线检测方法及装置 |
| JP2021145547A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | 栃木県 | 処理装置 |
| JP7086367B2 (ja) | 2020-03-16 | 2022-06-20 | 栃木県 | 処理装置 |
| CN114632716A (zh) * | 2022-03-19 | 2022-06-17 | 莆田市农汇食品有限公司 | 一种真空包装食品气密性视觉检测装置 |
| CN114632716B (zh) * | 2022-03-19 | 2024-03-15 | 莆田市农汇食品有限公司 | 一种真空包装食品气密性视觉检测装置 |
| CN115646832A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-01-31 | 青海黄河上游水电开发有限责任公司新能源分公司 | 一种用于硅块的甄选装置 |
| KR102927478B1 (ko) * | 2023-03-23 | 2026-02-19 | 한국과학기술원 | 다시점 영상 기반 품질 분석 기능을 갖춘 과일 선별 방법 및 시스템 |
| CN116809424A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-09-29 | 江苏科盛轩逸科技有限公司 | 一种残次产品识别机构 |
| CN117775822A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-29 | 山东金号家纺集团有限公司 | 一种毛巾标签缝制自动纠错预警的数字化设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2002205019A (ja) | 自動選別装置 | |
| CN101678405B (zh) | 柑橘类腐果自动筛分系统 | |
| EP0833701B1 (en) | Defective object inspection and separation system | |
| US6805245B2 (en) | Object sorting system | |
| CN111684268A (zh) | 食品检验辅助系统、食品检验辅助装置和计算机程序 | |
| US5808305A (en) | Method and apparatus for sorting fruit in the production of prunes | |
| JP5683996B2 (ja) | 瓶の欠陥検査装置、及び、瓶の欠陥検査方法 | |
| US9585421B2 (en) | Pepper de-stemming methods and apparatus | |
| JP2000084495A (ja) | 農産物の検査装置 | |
| JP2006003134A (ja) | 農産物の外観検査装置 | |
| JP5218729B2 (ja) | 殻付ピスタチオ粒の選別装置 | |
| WO2022005305A1 (en) | An article indication system | |
| US11672270B2 (en) | Pepper de-stemming methods and apparatus | |
| JP2016161381A (ja) | 選別装置 | |
| CN115769067B (zh) | 开心果分选装置 | |
| JPH09178430A (ja) | カメラ式選品装置 | |
| JP7054373B2 (ja) | 外観検査装置および外観検査方法 | |
| JP2642107B2 (ja) | 青果物の自動等級判定方法と装置 | |
| DK180440B1 (en) | On-line determination of quality characteristics of meat products | |
| JP7354869B2 (ja) | 莢果の検査装置、および莢果の検査方法 | |
| JP7564589B1 (ja) | 髪の毛検査装置 | |
| JP2000084494A (ja) | 農産物の検査装置 | |
| Blasco et al. | Automatic inspection of the pomegranate (Punica granatum L.) arils quality by means of computer vision | |
| KR101636508B1 (ko) | 과일 선별 장치 | |
| US20170030838A1 (en) | Rubber crumb inspection system |