JP2004305965A - 物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】物体の選別に際し、高精度の選別を可能にする。
【解決手段】１ないし複数個のカレット３０に光を照射する照明装置５０と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出するＣＣＤカメラ６０と、前記ＣＣＤカメラ６０で検出した光学情報を、材質を示す材質情報にデジタル変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記カレットの形状を演算する判定回路９０と、前記材質および形状に基づいてカレットを選別する排除装置とを具備する。
【選択図】 図１
【解決手段】１ないし複数個のカレット３０に光を照射する照明装置５０と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出するＣＣＤカメラ６０と、前記ＣＣＤカメラ６０で検出した光学情報を、材質を示す材質情報にデジタル変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記カレットの形状を演算する判定回路９０と、前記材質および形状に基づいてカレットを選別する排除装置とを具備する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば耐熱ガラスやソーダガラスといった、互いに異なる材質からなるガラス成形品の中から所望の材質および色調のガラス成形品を分別する物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ガラス製造工場等においては、ガラス材料としてリサイクル用ガラス片（カレット）を利用しているが、通常のびん等を構成するソーダガラスに耐熱ガラスが混在していると溶融処理の阻害要因となるため、耐熱ガラスを予め分別排除する必要がある。従来、このような耐熱ガラスの分別技術としては、レーザ光の照射による発光スペクトルを利用することが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、耐熱ガラスを排除した後は、ソーダガラスのカレットについて色判別を行い、同系色のカレットごとにまとめて処理が行なわれる。従来、このような場合に適用される色判別技術として、可視光（波長３８０〜７８０ｎｍ）の透過率を利用することが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術では、予め形状が既知である理想的なカレットサンプルを判別することができても、現実のカレットを高精度に判別することができないという問題がある。具体的には、現実のカレットの透過光或いは反射光は、破砕面に発生する光の反射、屈折等による外乱光を含むために、単純なエリア照射、受光だけでは、高精度の判別を期待することができない。また、このカレットにはラベル残滓を含む汚れが発生するが、この汚れはカレット排除の対象とすることができない。
【０００５】
そこで、可視光と紫外光を使用して２画像の比較によって、ガラスとセラミック、プラスチックおよび汚れを分別するとした技術（例えば、特許文献３参照）が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−３４０８８号公報
【特許文献２】
特開平１０−１９６８１号公報
【特許文献３】
特開２０００−３３８０４６号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、現在生産されるガラスの種類はますます多様化し、その中には再生に際して分別を要する色素入り一般ガラスや耐熱ガラス等があり、従来の方式ではガラスの種類が特定されず、その分別が困難である。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、物体の選別に際し、高精度の選別を可能にした物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、１ないし複数個の物体に光を照射する照射手段と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出するセンサと、前記センサにより検出された光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、少なくとも１つ以上の前記物体の形状を演算する演算手段と、前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段とを具備することを特徴とする物体選別装置を提供する。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記センサにより検出された光学情報を、前記材質を示す材質情報にデジタル信号変換し、当該材質情報の連続性に基づきグループ化することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記センサにより検出された光学情報を、前記材質情報に加え、階調度を示す階調情報あるいは色調を示す色調情報の少なくともいずれか１つを含むようにデジタル変換し、デジタル変換したこれらの情報の連続性に基づきグループ化することを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記物体は、搬送路上を搬送される物体であることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、２ライン分の光学情報を順次演算して、前記物体の形状を演算することを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記ピクセルデータ列を生成する際に、前記受光素子の感度のばらつきを補正することを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、１ないし複数個の物体に光を照射する第１の過程と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出する第２の過程と、前記第２の過程において検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する第３の過程と、前記材質および形状に基づいて物体を選別する第４の過程とを具備することを特徴とする物体選別方法を提供する。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、コンピュータを、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有するセンサに、前記物体を透過あるいは反射した光を検出させる手段、前記センサで検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する手段、および、前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態にかかるカレット分別装置１の構成を模式的に示す図である。このカレット分別装置１は、カレットを定量供給するためのホッパ１０と、供給されたカレットを分別位置まで搬送して落下させるためのコンベア２０と、コンベア２０から搬送されて落下するカレット（粒状物体）３０を分別収容する仕切付き分別容器４０とを備えている。
【００１８】
カレット３０の搬送落下位置には、搬送落下中のカレット３０に光を照射する照射手段として、可視光線照射用の照明装置５０が設けられると共に、カレット３０の透過光を受光するＣＣＤカメラ（ラインセンサ）６０が設けられる。より具体的には、ＣＣＤカメラ６０は、コンベア２０の幅方向の１ライン（所定長幅の１ライン）分の透過光を順次に受光し、受光信号を入力信号線８０を介して判定回路（演算手段）９０に順次に出力する。ここで、本実施形態では、コンベア２０が水平状態に角度θ１を付けて設置されている。一般的には、ＣＣＤカメラ６０に対し照射光を正確に入射させるためには、例えば平板状のカレット３０に垂直方向に照射光を透過させ、これをＣＣＤカメラ６０に入射させることが望ましい。これを達成するため、本実施形態では、コンベア２０の設置角度θ１がコンベア速度やＣＣＤカメラ６０の設置角度θ２との関係において適宜に設定され、コンベア２０から放出されるカレット３０の放物線軌跡Ｌ１が、点Ａにおいて、カメラと照明装置５０間を結ぶ線Ｌ２に略直交するように設定される。なお、ラインセンサはコンベア２０の搬送方向に沿ってセンシングする走査形ラインセンサであってもよい。
【００１９】
判定回路９０は、ＣＣＤカメラ６０から順次出力されてくる受光信号に基づいて、コンベア２０から放たれたカレット群の各々の輪郭（形状）および材質を判別し、この判別結果に基づいて所定の種類のカレットを排除すべく排除装置１００に排除指令を出力するものであり、ＣＰＵやＤＳＰなどの演算回路やＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶素子を備えている。本実施形態では、判定回路９０は、カレットの材質として、▲１▼耐熱ガラス、▲２▼不透明異物（例えばセラミック）、▲３▼明色ガラス、▲４▼暗色ガラスを判別し、▲１▼耐熱ガラスおよび▲２▼不透明異物を排除すべく排除装置１００に排除指令を出力する。なお、判定回路９０の詳細については後述する。
【００２０】
排除装置１００は、判定回路９０からの排除指令に基づいてバルブ駆動信号を指令信号線１１０を介して駆動装置１２０に送信する。駆動装置１２０は、バルブ駆動信号に応じてソレノイドバルブ１３０を開閉する。このソレノイドバルブ１３０は、排除ノズル１４０に排除用一次エアを供給するエア配管１５０に組み込まれており、このバルブ開によって一次エアが排除ノズル１４０に供給されると、排除ノズル１４０から噴射されるエアが排除すべき種類（材質）のカレット３０を加圧し、これにより同カレット３０は自然落下するルートから外れて分別容器４０の排除室側に収容される。ここで、駆動装置１２０の駆動タイミング（ソレノイドバルブ１３０の開閉タイミング）は、上記判定回路９０からの排除指令受信タイミングと同期しており、排除指令受信タイミングに同期して上記ソレノイドバルブ１３０が開閉することで、所定種類のカレット３０だけが分別容器４０の排除室側に収容されるようになっている。
【００２１】
次いで、上述した判定回路９０の構成を説明にするに先立って、ここでは、本発明の理解を容易とするために、カレットの材質、輪郭（外形）および大きさを判別するための手法原理について説明する。
【００２２】
図２は、本実施形態にかかるカレットの材質および輪郭判別処理フローを示す図である。この図に示すように、ＣＣＤカメラ６０からは、センシングされた１ライン分の受光信号が順次出力されている。この受光信号には、１ライン分の撮像画像における各ピクセル（画素）の色情報を示すＲ（赤）アナログ信号、Ｇ（緑）アナログ信号、Ｂ（青）アナログ信号の各々が含まれている。このＲＧＢアナログ信号は、撮像素子の特性などにより、ラインの両端付近と中央付近とで、その信号レベル（明るさ）が異なることがある。そこで、先ず、ＣＣＤカメラ６０から順次出力される受光信号（ＲＧＢアナログ信号）に対して、信号レベルを正規化（いわゆる、シェーディング補正）して、ＣＣＤカメラ６０の特性に起因する明るさのばらつきを補正するアナログ信号補正処理が行われる（ステップＳａ１）。
【００２３】
次いで、補正後の受光信号に含まれるＲＧＢアナログ信号を所定ビット数で量子化してＲＧＢデジタル信号（以下、単に「ＲＧＢ信号」と称する）を入力された受光信号ごとに順次生成すると共に、各ピクセルのＲＧＢ（デジタル）値に基づいて当該ＲＧＢ信号を論理情報に変換するといったデジタル変換処理が行われる（ステップＳａ２）。
【００２４】
さらに詳述すると、このデジタル変換処理にあっては、ＲＧＢアナログ信号が例えば４ｂｉｔで量子化され、１６通り（＝２４通り）の色特性（論理特性）を表現可能なＲＧＢ信号（デジタル）に変換される。そして、各ピクセルのＲＧＢ信号に基づいてカレットの材質を判別し、当該カレットの材質を示す種別情報（材質情報）を論理情報としてＲＧＢ信号と置換する。すなわち、ＲＧＢ信号が論理情報に論理変換される。
【００２５】
具体的には、カレットの材質（▲１▼耐熱ガラス、▲２▼セラミック、▲３▼明色ガラス、▲４▼暗色ガラス）ごとにＲＧＢ値が予め実験などにより求められており、各ピクセルのＲＧＢ値に基づいて、そのピクセルに撮像されているカレットの材質が判別され、この判別結果がＲＧＢ信号に代えて種別情報（例えば４ビットの１６進数コード）としてピクセルに付加される。この判別においては、ピクセルのＲＧＢ値が比較的大きい場合には、照明装置５０からの光が殆ど減衰することなくＣＣＤカメラ６０に入射したと考えられるから、そのピクセルにはカレットが存在しないと判別される。また、ピクセルのＲＧＢ値が上記何れのカレットにも対応せず、なおかつ、ＲＧＢ値が然程大きくない場合には、外乱光と判別される。なお、ＲＧＢアナログ信号の量子化ビット数は任意であるが、量子化ビット数を多くすれば論理属性が多くとれるため、その分、多様な情報量を付加することができる。
【００２６】
ところで、図３に示すように、上記ステップＳａ２にて論理変換された１ライン分のピクセルデータ列を、複数ライン分（図示例では１０ライン分）だけ時系列順（ＣＣＤカメラ６０から出力された順）に順次配列することで、コンベア２０の搬送方向に沿った所定領域（複数ラインにわたる領域）におけるカレットと、このカレットの種別を示すピクセルマップ３００ａが構成される。
【００２７】
この図においては、ピクセルマップ３００ａのＸ軸（横軸）がコンベア２０の幅方向に対応し、またＴ軸（縦軸）が受光信号の受信タイミングに対応し、コンベア２０の搬送方向に対応する。なお、Ｔ軸上位側が搬送方向上流側、Ｔ軸下位側が搬送方向下流側に対応している。また、各ピクセル内に付された数字はカレットの材質を示す種別情報であり、値「０ｈ」（ｈは１６進数であることを示す）が「物質無し」、値「５ｈ」が不透明異物を示している。
【００２８】
次いで、上記ピクセルマップ３００ａを用いてカレットの形状（輪郭）判別手法の原理について説明する。なお、後に詳述するが、本実施形態では、カレットの形状判別時に図３に示すような３以上の複数ラインからなるピクセルマップ３００ａが用いられることは無いものの、理解を容易とするために、ピクセルマップ３００ａを用いて当該原理を説明することにする。
【００２９】
形状判別にあっては、最初に、ピクセルマップ３００ａの各ピクセルのうち、カレットの縁に相当するピクセルに対して縁情報を論理情報に付加する処理が行われる（図２：ステップＳａ３）。より具体的には、ピクセルごとに、そのピクセルと隣接する上下左右のピクセル（以下、「隣接ピクセル」と称する）に同一材質を示す種別情報が付加されているか（すなわち、論理情報が隣接ピクセルと連続しているか）が判別され、この判別結果に基づいてカレットの縁に対応するピクセルが抽出される。
【００３０】
例えば、ピクセル（ｔ０、４）を中心とした場合の隣接ピクセルは、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ−１、４）、（ｔ０、３）、（ｔ０、５）となり、これらの隣接ピクセルのうち、ピクセル（ｔ０、４）と同一の種別情報が付加されている隣接ピクセルは、右側のピクセル（ｔ０、５）と上側のピクセル（ｔ１、４）である。これとは逆に異なる種別情報が付加されている隣接ピクセルは、下側のピクセル（ｔ−１、４）と、左側のピクセル（ｔ０、３）の２つである。そこで、これらの隣接ピクセルが異なる材質であることを示すべく、ピクセル（ｔ０、４）には、「左、下」という縁情報が論理情報に付加される。
【００３１】
この縁情報の付加は、ピクセルマップ３００ａの左下のピクセル（ｔ−１、０）（すなわち、ＣＣＤカメラ６０から最初に出力されるピクセル）からＸ軸方向に沿って順次行われ、１ライン分が終了すると、その上のピクセルデータ列（Ｔ軸：ｔ０）に対して同様に縁情報付加が行われる。そして、この縁情報付加が（ｔ−１〜ｔ８）のピクセルデータ列に対して順次行われることでカレットの縁に相当するピクセルに縁情報が付加されたピクセルマップ３００ｂ（図４参照）が構成される。
【００３２】
ここで、実際に演算装置などにより処理される場合には、縁情報は所定のコードで示される。
【００３３】
例えば縁情報を１６進数で表し、左：１ｈ、右：２ｈ、下：４ｈ、上：８ｈ、中：０ｈと定義すると、縁情報として「上下」を付加する場合には、上＋下＝８ｈ＋４ｈ＝Ｃｈとなる。また、例えばピクセル（ｔ１、６）に付加されている種別情報は、「５ｈ」であるから、種別情報と縁情報とを併記して、このピクセルに付加されている論理情報は「５Ｃｈ」となる。他のピクセルについても同様に表記すると、図４に示すようなピクセルマップ３００ｂとなる。
【００３４】
ところで、この縁情報が付加された各ピクセルにより囲まれた部分（図４中、グレーで塗られた部分）がカレットを示すものの、この縁情報によりカレットの輪郭（外形）が正確に示される訳ではない。例えば、２つのカレットが近接して落下していた場合、図４に示すように、ブロックＡとブロックＢとは実際には別体であるものの、ピクセルマップ３００ｂ上にて、これらが別体であると識別することは難しく、また異なる材質のカレットがピクセルマップ３００ｂ上で連続している場合にも、それを別体と判別することは困難である。そこで本実施形態では、カレット固体ごとの輪郭を抽出するための処理が行われる（ステップＳａ４）。このステップＳａ４にあっては、ピクセルと、当該ピクセルの隣接ピクセルとの論理情報の連続性に基づいてグループ分けが行われ、同一のグループにまとまったものを１つのカレットと判別して輪郭を抽出する処理が行われる。具体的には、ピクセルは、隣接ピクセルと同じ種別情報が付加されている場合に、その隣接ピクセルを含めて１つのグループにまとめられる。
【００３５】
このグループ分けを図５を参照して説明すると、ピクセルマップ３００ｂの左下のピクセル（ｔ−１、０）からＸ軸（ライン）に沿って走査して、最初に、「物質無し以外」の種別情報（すなわち、値が「０」以外の種別情報）が付加されているピクセルが発見された場合に（図５中、ピクセル（ｔ０、４））、そのピクセルが属するグループＰ０が生成される。次いで、先に発見されたピクセルから再びＸ軸に沿って走査を開始し、走査中のライン内で、物質無し以外の種別情報が付加されている他のピクセルを探索し、ピクセルが発見された場合には、そのピクセルと隣接ピクセルとの関連性に基づいてグループ分けが行われる。
【００３６】
例えば、図５に示すｔ−１番目のピクセルデータ列では、全ピクセルの種別情報の値が「０」であるから、このピクセルデータ列でグループＰが生成されることは無い。次いで、ｔ０番目のピクセルデータ列では、ピクセル（ｔ０、４）にて新規のグループＰ０が生成される。また、このピクセル（ｔ０、４）の右側のピクセル（ｔ０、５）には、ピクセル（ｔ０、４）と同じ種別情報が付加されているため、このピクセル（ｔ０、５）は、ピクセル（ｔ０、４）と同じグループＰ０に分けられる。仮にピクセル（ｔ０、５）に異なる種別情報が付加されている場合には、ピクセル（ｔ０、４）と異なる新規のグループＰ１に分けられることになる。このｔ０番目のピクセルデータ列には、その他にグループ分けすべきピクセル（すなわち、「物質無し」以外の種別情報が付加されているピクセル）が存在しないから、続いてｔ１番目のピクセルデータ列が走査される。
【００３７】
ｔ１番目のピクセルデータ列をＸ軸に沿って走査すると、グループ分けすべきピクセル（ｔ０、３）が最初に発見される。ピクセル（ｔ０、３）には、左および下側の隣接ピクセル（すなわち、既に走査が完了している隣接ピクセル）と値の異なる種別情報が付加されており、これらの隣接ピクセルと連続性が無いため、このピクセル（ｔ０、３）は、新規のグループＰ１に分けられる。続く走査により、ｔ１番目のピクセルデータ列には、グループ分けすべきピクセルとして、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ１、５）、（ｔ１、６）が発見される。ピクセル（ｔ１、４）には、下側の隣接ピクセル（ｔ０、４）、および、左側の隣接ピクセル（ｔ１、３）と同じ種別情報が付加されているため、このピクセル（ｔ１、４）は、下側の隣接ピクセル（ｔ０、４）が属するグループＰ０か、あるいは、左側の隣接ピクセル（ｔ１、３）が属するグループＰ１の何れかにグループ分けされる。
【００３８】
ここで、右側および下側の両方の隣接ピクセルと連続性があるものの、各隣接ピクセルが異なるグループＰに属している場合には、右側よりも下側の隣接ピクセルとの連続性を重視し、ピクセル（ｔ１、４）は、グループＰ０にグループ分けされることとなる。以下同様な処理をピクセルマップ３００ｂに対して施すことにより、図５に示すように、グループＰ０〜Ｐ７が形成される。
【００３９】
これらグループＰ０〜Ｐ７の全てが各々別体のカレットを示す訳ではなく、グループＰ０〜Ｐ７を更にグループ化する。具体的には、同一グループＰ内で、順番の若いグループＰに属する隣接ピクセルを有するピクセルがある場合には、そのグループＰを、順番の若いグループＰと統合する。例えば、図５において、グループＰ１に属するピクセル（ｔ１、３）は、グループＰ０に属する隣接ピクセル（ｔ１、４）を有するため、グループＰ１はグループＰ０に統合される。以下同様な処理により、各グループＰ１〜Ｐ７が、グループＰ１、Ｐ２、Ｐ４〜Ｐ７からなるブロックＡと、グループＰ３からなるブロックＢとに分離され、ブロックＡとブロックＢとが別体のカレットであると判別される。そして、ブロックＡ、Ｂの各々のカレットの輪郭は、先に求めた縁情報により求められ、これにより、カレットの外形、大きさ、種別が求められる（ステップＳａ５）。
【００４０】
次いで、本実施形態にかかる判定回路９０の構成について説明する。図６は、判定回路９０の構成を示すブロック図である。判別回路９０は、データバス９００と、このデータバス９００に接続されるインターフェース９０１、補正回路９０２、および、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０３を備えている。インターフェース９０１は、ＣＣＤカメラ６０との接続インターフェースであり、このインターフェース９０１から受光信号（アナログ信号）がデータバス９００に入力される。
【００４１】
補正回路９０２は、上記原理で述べた処理ステップＳａ１（図２参照）における処理を行うものであり、データバス９００を介してＣＣＤカメラ６０から入力された受光信号に対して、ＣＣＤカメラ６０の特性に起因する明るさのばらつき補正処理を行い、データバス９００に出力する。
【００４２】
ＭＰＵ９０３は、図示せぬＲＯＭなどに記憶された制御プログラムに従って判定回路９０の各部の動作制御や各種演算を実行するものであり、例えば、ＭＰＵ９０３は、データバス９００を介してＣＣＤカメラ６０から入力された受光信号に対して、上記原理で述べた処理ステップＳａ２における処理を施し、ライン信号キャッシュメモリ９０４に出力する。
【００４３】
より具体的には、ＭＰＵ９０３は、補正回路９０２から出力されたＲＧＢアナログ信号を所定ビット数（例えば８ビット）で量子化してデジタル変換すると共に、ＲＧＢデジタル信号に基づいてカレットの種別を判別し、１ライン分のピクセルデータ列の各ピクセルに対して所定ビット数（例えば８ビット）の種別情報と縁情報の初期値とを論理情報として付加する。
【００４４】
種別情報は、上述した通りカレットの種別を識別するものであり、４ビットの１６進数コードで示され、例えば、▲１▼耐熱ガラス＝１６進数コード「４ｈ」、▲２▼不透明異物（例えばセラミック）＝１６進数コード「５ｈ」、▲３▼明色ガラス＝１６進数コード「１ｈ」、▲４▼暗色ガラス＝１６進数コード「２ｈ」、▲５▼物質無し（背景：初期値）＝１６進数コード「０ｈ」に分類される。
【００４５】
縁情報は、そのピクセルがカレットの縁に相当するかを示す情報であり、カレットの上縁、下縁、左縁または下縁のいずれかに該当するかに応じて４ビットの１６進数コードにより示される。具体的には、縁情報は、▲１▼上縁＝１６進数コード「８ｈ」、▲２▼下縁＝１６進数コード「４ｈ」、▲３▼左縁＝１６進数コード「１ｈ」、▲４▼右縁＝１６進数コード「２ｈ」、▲５▼縁に該当せず（初期値）＝１６進数コード「０ｈ」に分類される。
【００４６】
上記のようにＭＰＵ９０２は、各ピクセルに論理情報を付加する場合に、８ビットのＲＧＢ信号を、上記種別情報（４ビット）および縁情報（４ビット）からなる合計８ビットの論理情報に置き換えている。なお、このとき縁情報には初期値「０ｈ」が用いられる。
【００４７】
ここで、当該判定回路９０の各部は、図示せぬクロック信号に基づいて動作する。従って、判定回路９０にＣＣＤカメラ６０から受光信号が取り込まれ１ライン分のピクセルデータ列がデジタル変換されるサンプリングレートは、このクロック信号の基本周波数あるいは逓倍周波数となる。また、本実施形態では、ＣＣＤカメラ６０は、１０００画素のラインセンサカメラであり、１ライン分の受光信号は、デジタル変換により１０００ピクセルのピクセルデータ列として出力されている。
【００４８】
さて、ライン信号キャッシュメモリ９０４は、データバス９００を介してＭＰＵ９０３から１ライン分のピクセルデータ列を受け取り記憶するものである。このライン信号キャッシュメモリ９０４は、記憶しているピクセルデータ列をＭＰＵ９０３からのロード指令に従ってＭＰＵ９０３にロードし、新たに次のピクセルデータ列を記憶する。
【００４９】
ＭＰＵ９０３にロードされたピクセルデータ列は、当該ＭＰＵ９０３にて、論理情報が付加された後に、データバス９００を介してライン信号キャッシュメモリ９０５に格納される。すなわち、ライン信号キャッシュメモリ９０４には、ＣＣＤカメラ６０から時刻ｔ秒に出力された受光信号に基づくピクセルデータ列Ｄｔが格納される一方で、ライン信号キャッシュメモリ９０５には、これより前の時刻ｔ−１秒に出力された受光信号に基づくピクセルデータ列Ｄｔ−１が記憶される。判別回路９０は、これら２ライン分のピクセルデータ列Ｄｔ、Ｄｔ−１に基づいて上記原理で述べたカレットの種別、外形（輪郭）および大きさを判別する。
【００５０】
ここで、本実施形態の判定回路９０が、図３に例示したように、多数ライン（ライン数：３以上）からなるピクセルマップ３００ａを構成する事無く、２ライン分のピクセルデータ列に基づいてカレットの種別、外形および大きさの判別処理ができるのは、次の理由による。すなわち、上記原理で述べたように、本実施形態では、ピクセルマップ３００ａのようにｍ×ｎ個のピクセルにおいて、ピクセル間における論理情報（ＲＧＢ値や種別情報）の連続性、すなわち、論路情報の微分閾値により縁の識別を行っており、縁の識別には、微分の次数に相当するライン数が必要となる。
【００５１】
本実施形態では、ピクセルに縁情報を付加する際の処理（ステップＳａ３：図２参照）、および、論理情報に基づいて各ピクセルをグループに分ける処理（ステップＳａ４：図２参照）は、当該ピクセルと、当該ピクセルの上下左右に位置する隣接ピクセルとの種別情報の比較により行われるため、少なくとも２ライン分のピクセルデータ列があれば縁情報の付加や各ピクセルのグループ分けが行えるのである。このように、２ライン分のピクセルデータ列だけを扱えば良いため、実時間ストリーム処理あるいはパイプライン処理が容易となる。
【００５２】
さて、上記のように、ＭＰＵ９０３は、ライン信号キャッシュメモリ９０４に論理情報（種別情報と縁情報（初期値））が付加されたピクセルデータ列Ｄｔを格納すると、このピクセルデータ列Ｄｔと共に、ライン信号キャッシュメモリ９０５に格納されているピクセルデータ列Ｄｔ−１をロードして、上記原理で述べた縁情報の付加、グループ分け、および、カレットの輪郭の抽出などの処理、（図３におけるステップＳａ３〜Ｓａ５）を行った後、ピクセルデータ列Ｄｔ−１をレジスタユニット９０６にデータバス９００を介して出力する。
【００５３】
ｔカウンタ９０７はライン信号キャッシュメモリ９０５からピクセルデータ列が演算ユニット９０６に出力されるごとにカウントアップするカウンタ回路であり、Ｐカウンタ９０８はＭＰＵ９０３が隣接ピクセル間の連続性に基づいてピクセルのグループＰを生成するごとにカウントアップするカウンタ回路である。
【００５４】
レジスタユニット９０６は、ＭＰＵ９０３の各種演算結果を格納するものであり、２５６個のＢＰスタックレジスタＢＢ０〜ＢＰ２５５（以下、区別する必要が無い場合には、「ＢＰスタックレジスタＢＰ」と表記する）を備えている。ＢＰスタックレジスタＢＰは、カレット固体ごとに、その輪郭や大きさといった情報を記憶するものであり、Ｐレジスタ７００、セル演算レジスタ７０１、座標レジスタ７０２を備えている。
【００５５】
Ｐレジスタ７００は、カレット固体を構成する１ないし複数のグループＰ（図５参照）を格納するものであり、また、セル演算レジスタ７０１は、ＭＰＵ９０３がカレットの輪郭および大きさを演算する際の途中演算結果を格納するものである。具体的には、図７に示すように、セル演算レジスタ７０１は、４ビットで示される「０ｈ」〜「Ｆｈ」の縁情報の値の出現度数を格納するために、１６個のレジスタ（第０レジスタ７０１０〜第７レジスタ７０１Ｆ）を備えている。
【００５６】
座標レジスタ７０２は、ＭＰＵ９０２によって演算されたカレットの輪郭を示す座標データ（ｔ、Ｘ）を格納するものであり、図８に示すように、カレットにおけるＴ軸方向の最下端および最上端を示す座標情報を格納するＴ軸レジスタ７０２０と、上下端におけるＸ軸方向の左端および右端を示す座標情報を格納するＸ軸レジスタ７０２１とを備えている。ここで、本実施形態では、各ピクセルに８ビットの論理情報を付加しているため、理論的には２５６（＝２の８乗）通りのカレットの分別が可能である。そこで、これら全てのカレットに対処可能とすべく、図６に示すように、レジスタユニット９０６には、２５６個のＢＰスタックレジスタＢＰが設けられている。また、ＢＰスタックレジスタＢＰとして実際に使用される最大数（すなわち、予め用意すべき数）は、処理中に、カレット固体とみなされる数によって決まる。例えば、ＣＣＤカメラ６０の１ラインのピクセル数を１０００ピクセル、ピクセルピッチを１ｍｍとすると、５ｍｍ四方以上のカレットを識別すると仮定すれば、その数は２００を超えることはない。
【００５７】
次いで、本実施形態の判定回路９０の動作について説明する。図８は、判定回路９０のＭＰＵ９０３の処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、ＭＰＵ９０３は、先ず、ＣＣＤカメラ６０からの受光信号をデジタル変換して１ライン分のピクセルデータ列Ｄｔを生成し（ステップＳｂ１）、次いで、各ピクセルに論理情報（種別情報と縁情報（初期値））を付加する（ステップＳｂ２）。そして、ＭＰＵ９０３は、ライン信号キャッシュメモリ９０４に既に格納されていたピクセルデータ列をピクセルデータ列Ｄｔ−１としてライン信号キャッシュメモリ９０５に転送すると共に、ステップＳｂ２にて処理したピクセルデータ列をピクセルデータ列Ｄｔとしてライン信号キャッシュメモリ９０４に格納する（ステップＳｂ３）。
【００５８】
次ぎに、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔ、Ｄｔ−１の各々をライン信号キャッシュメモリ９０４、９０５からロードし（ステップＳｂ４）、カレットの輪郭（外形）および大きさを特定するためのカレット抽出処理を行う（ステップＳｂ５）。
【００５９】
このカレット抽出処理にあっては、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに対して、Ｘ軸方向（図３参照）における種別情報の連続性に基づいて縁情報の付加が行われると共に、ピクセルデータ列Ｄｔのピクセルの種別情報が「物質無し」の場合であり、なおかつ、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の対応するピクセル（図３において同じ列に属するピクセル：すなわち、下側の隣接ピクセル）の種別情報がカレットの種別を示している場合には、この対応するピクセルの縁情報が更新される。さらに、カレット抽出処理にあっては、縁情報の付加と共にグループ分けも行われ、このグループ分けの結果に基づいてカレットの輪郭および大きさが判別されることになる。以下、かかるカレット抽出処理について、図９を参照して詳述する。なお、以下の説明においては、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルを図３に示すＸ軸を用いてピクセル（ｔ、Ｘ）と表記する。また、ピクセルデータ列Ｄｔ−１についても同様な表記を用いる。
【００６０】
図９は、カレット抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔから処理すべきピクセル（説明の便宜上、ピクセル（ｔ、Ｘ）とする）を取り出し（ステップＳｃ１）、このピクセル（ｔ、Ｘ）に付加されている種別情報の値が「０ｈ」以外か、すなわち、このピクセルにカレットが含まれているかを判別する（ステップＳｃ２）。
【００６１】
この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）がカレットの縁である可能性があるため、先ず、左側および下側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）、（ｔ−１、Ｘ）との種別情報の連続性に基づいて左側および／または下側の縁であるかの判別が行われる。具体的には、ＭＰＵ９０３は、左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の種別情報の値が「０ｈ」（＝物質無し）であるかを判別し（ステップＳｃ３）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）の左側には物質が無いから、このピクセル（ｔ、Ｘ）が左側の縁であることを示すべく、縁情報（初期値「０ｈ」）に「１ｈ」を加算して（ステップＳｃ４）、ステップＳｃ５の処理を実行する。
【００６２】
このステップＳｃ５の処理は、ステップＳｃ３における判別結果がＮＯである場合にも実行されるものである。このステップＳｃ５にあっては、ＭＰＵ９０３は、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別し（ステップＳｃ５）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が下側の縁であることを示すべく、このピクセル（ｔ、Ｘ）の縁情報に「４ｈ」を加算する（ステップＳｃ６）。そしてＭＰＵ９０３は、処理手順を後述するステップＳｃ１１に処理手順を進める。
【００６３】
一方、ステップＳｃ２の判別結果がＹＥＳである場合には、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）がカレットの上縁に相当する可能性があるため、これを判別すべく次の処理を行う。すなわち、具体的には、ＭＰＵ９０３は、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」（＝物質無し）であるかを判別し（ステップＳｃ７）、この判別結果がＮＯであれば、すなわち、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）にカレットが存在していれば、この隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）が上側の縁であることを示すべく、隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の縁情報に「８ｈ」を加算して（ステップＳｃ８）、処理手順をステップＳｃ９に進める。
【００６４】
ステップＳｃ９の処理は、右側の縁に相当するかを判別するためのものであり、ステップＳｂ７の判別結果がＹＥＳである場合にも実行される。このステップＳｃ９にあっては、ＭＰＵ９０３は、左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別し（ステップＳｃ９）、この判別結果がＮＯである場合には、この隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）にカレットが存在しているため、隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）が右側の縁であることを示すべく、この隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の縁情報に「２ｈ」を加算する（ステップＳｃ１０）。
【００６５】
そして、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔに次に処理すべきピクセルがあるか、すなわち、ラインエンドに達したかを判別し（ステップＳｃ１１）、この判別結果がＮＯである場合には、次のピクセルを処理すべく、ピクセルを指定するための変数Ｘを「１」だけインクリメントして（ステップＳｃ１２）、処理手順をステップＳｃ１に戻す。
【００６６】
以上説明したステップＳｃ１〜Ｓｃ１２の一連の処理により、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルには、隣接ピクセルとの関連性に基づいて左縁・右縁・下縁の縁情報が付加され、また、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の各ピクセルには、上縁の縁情報が付加される。ピクセルデータ列Ｄｔ−１は、前回のカレット抽出処理時にはピクセルデータ列Ｄｔとして処理されていたものであるから、今回のカレット抽出処理により、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の各ピクセルには、上下左右縁の縁情報が付加されたこととなる。
【００６７】
さて、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔのラインエンドまで縁情報を付加した場合には（ステップＳｃ１１：ＹＥＳ）、このピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに対して隣接ピクセルとの連続性に基づいてグループ分け処理を行う。図１０、図１１は、かかるグループ分け処理の処理手順を示すフローチャートであり、図１２および図１３は、図３および図４に示すピクセルマップ３００ａ、３００ｂど同様なピクセルデータ列が処理される場合に、当該グループ分け処理におけるレジスタユニット９０６の格納データ内容の変化を模式的に示す図である。
【００６８】
図１０に示すように、ＭＰＵ９０３は、先ず、ピクセルデータ列Ｄｔからピクセル（ｔ、Ｘ）を取り出し（ステップＳｄ１）、このピクセル（ｔ、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別する（ステップＳｄ２）。
【００６９】
この判別結果がＮＯであれば、ＭＰＵ９０３は、このピクセルの属するグループＰｉを特定すべく、次の処理を実行する。すなわち、ＭＰＵ９０３は、ピクセル（ｔ、Ｘ）の下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）がいずれかのグループＰｉ−ｎ（ｎ≦ｉ）に属しているかを判別し（ステップＳｄ３）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が、これと同じグループＰｉ−ｎに属するものとする（ステップＳｄ４）。
【００７０】
一方、ステップＳｄ３における判別結果がＮＯであれば、ＭＰＵ９０３は、ピクセル（ｔ、Ｘ）の左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）がいずれかのグループＰｉ−ｎに属しているかを判別し（ステップＳｄ５）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が、これと同じグループＰｉ−ｎに属するものとする（ステップＳｄ６）。
【００７１】
そして、ＭＰＵ９０３は、ステップＳｄ５の判別結果がＮＯの場合、すなわち、ピクセル（ｔ、Ｘ）の下側および左側のいずれの隣接ピクセルもグループに属していない場合（これらの隣接ピクセルの種別情報が「物質無し」の場合）には、このピクセル（ｔ、Ｘ）は、新たなカレットを示している可能性が高いため、このピクセル（ｔ、Ｘ）が属するべき新規のグループＰｉを生成する（ステップＳｄ７）。そしてＭＰＵ９０３は、この生成したグループＰｉを新規のカレットであることを示すべく、未使用のＢＰスタックレジスタＢＰｎ（ｎ：０〜２５５）のＰレジスタ７００に格納すると共に、Ｐカウンタ９０７をカウントアップ（Ｐの添字「ｉ」を１だけインクリメント）させ（ステップＳｄ８）、処理手順をステップＳｄ９に進める。
【００７２】
上記ステップＳｄ９の処理は、ステップＳｄ２の判別結果がＹＥＳである場合にも行われ、このステップＳｄ９にあっては、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔに次に処理すべきピクセルがあるか、すなわち、ラインエンドに達したかを判別し（ステップＳｄ９）、この判別結果がＮＯである場合には、次のピクセルを処理すべく、ピクセルを指定するための変数Ｘを「１」だけインクリメントして（ステップＳｄ１０）、処理手順をステップＳｄ１に戻す。これらステップＳｄ１〜Ｓｄ１０の一連の処理により、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルが隣接ピクセルとの連続性に基づいてグループに分類されることとなる。
【００７３】
例えば、図４に示すピクセルマップ３００ｂのｔ０列のピクセルデータ列が処理対象である場合には、ピクセル（ｔ０、４）の下側および左側の隣接ピクセルが「物質無し」であるから、上記ステップＳｄ６により、このピクセル（ｔ０、４）は新規のグループＰ０に属すると判断される。これにより、図１２に示すように、Ｐカウンタ９０７が「Ｐ０」をカウントすると共に、１番目のＢＰスタックレジスタ７０であるＢＰスタックレジスタＢＰ０のＰレジスタ７００に、「Ｐ０」（を示すデータ）が格納される。また、ピクセル（ｔ０、５）の下側の隣接ピクセルは「物質無し」であるものの、左側の隣接ピクセルがグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ５により、当該ピクセル（ｔ０、５）もグループに属するとされる。
【００７４】
また、同じく図４において、ｔ１列のピクセルデータ列が処理対象である場合には、ピクセル（ｔ１、３）の下側および左側の隣接ピクセルが「物質無し」であるから、上記ステップＳｄ６により、このピクセル（ｔ０、３）は新規のグループＰ１に属すると判断される。これにより、図１２に示すように、Ｐカウンタ９０７が「Ｐ１」をカウントすると共に、２番目のＢＰスタックレジスタ７０であるＢＰスタックレジスタＢＰ１のＰレジスタ７００に、「Ｐ１」（を示すデータ）が格納される。また、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ１、５）の各々の下側の隣接ピクセルはグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ４の処理により、これらのピクセルもグループＰ０に属すると判断され、そして、ピクセル（ｔ１、６）は、左側の隣接ピクセルがグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ５により、このピクセルもグループＰ０に属すると判断される。これにより、図１１に示すように、Ｐレジスタ７００に「Ｐ１」に加えて「Ｐ０」が追加されることとなる。
【００７５】
次いで図１１に示すように、上記ステップＳｄ９の判別結果がＹＥＳである場合、すなわち、ピクセルデータ列Ｄｔの全てのピクセルに対してグループ分けが完了した場合には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔにおいて新規のグループＰｉが生成されたかを判別する（ステップＳｄ１１）。この判別結果がＮＯである場合、ピクセルデータ列Ｄｔには新規なカレットが存在しないため、処理手順をステップＳｄ１６に進める。一方、この判別結果がＹＥＳである場合、すなわち、このピクセルデータ列Ｄｔに新たなカレットが存在する可能性が高い場合には、ＭＰＵ９０３は、その新規グループＰｉの隣接ピクセルとの連続性に基づいて実際に新たなカレットが存在するか否かを判別する。
【００７６】
具体的には、ＭＰＵ９０３は、新規グループＰｉの左側および下側の隣接ピクセルに、当該新規グループＰｉよりも先に生成されているグループＰｉ−ｎに属する隣接ピクセルが存在するか否かを判別する（ステップＳｄ１２）。この判別結果がＹＥＳであれば、論理情報の連続性からみて新規グループＰｉは、グループＰｉ−ｎに属すると考えられるため、ＭＰＵ９０３は、グループＰｉの情報が格納されているＢＰスタックレジスタＢＰｎの内容を、先のグループＰｉ−１の情報が格納されているＢＰスタックレジスタＢＰｍ（ｍ＜ｎ）に転送するといったグループ統合処理を行い（ステップＳｄ１３）、処理手順をステップ１６に進める。
【００７７】
一方、ステップＳ１２の判別結果がＮＯであれば、この新規グループＰｉは、新たなカレットを示す可能性が非常に高いと考えられるため、ＭＰＵ９０３は、このカレットの外形や大きさを特定すべく次の処理を実行する。すなわち、ＭＰＵ９０３は、このカレットのＸ座標およびＴ座標を記録する。ここで、新規グループＰｉの下側に隣接するピクセルのいずれもグループＰｉ−ｎに属していないと言う事は、この新規グループＰｉは、新たなカレットの始まりと考えられる。そこで、ＭＰＵ９０３は、このカレットの下端座標としてＴ座標をＴ軸レジスタ７０２０に格納すると共に、下端における左端、右端座標として、Ｘ軸上の左端および右端の座標情報を座標レジスタ７０２のＸ軸レジスタ７０２１に格納する（ステップＳｄ１４）。
【００７８】
次に、ＭＰＵ９０３は、今回のピクセルデータ列Ｄｔのグループ分けにより、カレットの上端が判明したものがあるかを判別するための処理を実行する。具体的には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔにおける「物質無し」を示すピクセルにより、前回の処理まで出現していたカレットの上端が明確になったものを特定し（ステップＳｄ１５：ＹＥＳ）、このカレットに対応するＢＰスタックレジスタＢＰのＴ軸レジスタ７０２０に、１つ前のピクセルデータ列Ｄｔ−１のＴ座標をカレットの上端座標として格納すると共に、上端における左端、右端を示すＸ座標をＸ軸レジスタ７０２１に格納して（ステップＳｄ１６）、処理を終了する。
【００７９】
上記ステップＳｄ１１〜Ｓｄ１６の処理により、各カレットの左右端を示すＸ座標および上下端を示すＴ座標が特定され、さらに、図９に示す縁情報の付加処理により、これらカレットの輪郭が特定されることとなる。
【００８０】
例えば、図４に示すピクセルマップ３００ｂのｔ０列のピクセルデータ列が処理対象である場合、上記ステップＳｄ１〜Ｓｄ１０の処理により、ピクセル（ｔ０、４）（ｔ０、５）が属するグループとしてグループＰ０が新規に生成される。このグループＰ０は、左側および下側の隣接ピクセルがいずれも「物質無し」であり、グループに属していないため、ステップＳｄ１２およびＳｄ１４の処理により、グループＰ０の左端、右端を示すＸ座標と、下端を示すＴ座標とが座標レジスタ７０２に記憶される（図１３参照）。
【００８１】
また、図４におけるｔ３列のピクセルデータ列が処理対象となった場合、このピクセルデータ列にはグループＰ３、Ｐ２、Ｐ０の３つのグループが含まれる。これらのグループのうち、グループＰ２の下側にはグループＰ２が隣接し、またグループＰ０の下側にはグループＰ０が隣接するため、上記ステップＳｄ１２、Ｓｄ１３の処理により、グループＰ２、Ｐ０はグループＰ０（１番目のＢＰスタックレジスタＢＰ０に格納）に属することとなる。一方、グループＰ３は、いずれのグループとも隣接しないため、図１２に示すように、４番目のＢＰスタックレジスタＢＰ３には、グループ情報「Ｐ３」のみが格納され、グループ情報「Ｐ０、Ｐ２」は、１番目のＢＰスタックレジスタＢＰ０に格納される。また図１３に示すように、グループＰ０の左端、右端を示すＸ座標と、下端を示すＴ座標とが３番目のＢＰスタックレジスタＢＰ２の座標レジスタ７０２に記憶される。
【００８２】
そして、図４におけるｔ３列のピクセルデータ列が処理対象となった場合には、ｔ４列のグループＰ３の上側が全て「物質無し」となるから、ステップＳｄ１５およびＳｄ１６の処理により、図１３に示すように、グループＰ３の上端における左端、右端を示すＸ座標と、当該上端を示すＴ座標とが３番目のＢＰスタックレジスタＢＰ２の座標レジスタ７０２に記憶され、図４に示すブロックＢのカレットの輪郭および大きさが特定される。また、同様にして、図４におけるｔ８列のピクセルデータ列が処理対象となった場合には、ブロックＡのカレットが特定されることとなる。
【００８３】
ここで、図６あるいは図７に示すように、ＢＰスタックレジスタＢＰは、各ピクセルの縁情報の出現頻度をカウントすべく、第１レジスタ７０１０〜第１６レジスタ７０１Ｆを備えたセル演算レジスタ７０１有しており、図１３に示すように、ピクセルデータ列の各ピクセルに付された縁情報の値の累積値がカウントされる構成となっており、これにより、このピクセルデータ列内のカレットの存在範囲が特定される。なお、このカウントは、上記グループ分け処理（詳細にはステップＳｄ１〜ステップＳｄ１０）において同時に行われる。
【００８４】
さて、上記カレット抽出処理により、カレットの輪郭および大きさが特定された場合には（図８におけるステップＳｂ６：ＹＥＳ）、ＭＰＵ９０３は、カレットを構成するピクセルに付加された論理情報に基づいて、カレットを排除するか否かの排除判別処理を行う（ステップＳｂ７）。具体的には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルに付加されている論理情報を参照し、当該カレットの材質が耐熱ガラス、あるいは、不透明異物（例えばセラミック）であると判別した場合に（ステップＳｂ７：ＹＥＳ）、当該カレットの排除指令を図１に示す排除装置１００に出力する（ステップＳｂ８）。そして、排除装置１００が、この排除指令に従って駆動装置１２０を駆動制御することで、排除ノズル１４０からエアが噴射され、排除すべき種類のカレットが排除されることとなる。そして、ＭＰＵ９０３は、引き続きカレットの抽出を行うべく、処理手順をステップＳｂ１に戻す。
【００８５】
ここで、判別回路９０が排除装置１００に排除指令を出力する際のカレットの位置指定は次のように行われる。すなわち、上記ステップＳｂ８から排除指令が送信される時間タイミングは、排除すべきカレットに対応するピクセルデータ列のＴ軸座標に基づいて行われる。一方、ＣＣＤカメラ６０は、１ラインが１０００画素のラインセンサであるから、ＭＰＵ９０３で処理されるピクセルデータ列は、１０００個のピクセルより構成される。このピクセルデータ列は、図１４に示すように、所定ピクセル数（図示例では５０ピクセル）ごとに、排除アドレスが割り当てられている。この排除アドレスは、判別回路９０と排除装置１００とのパラレル信号通信における信号のアドレスに相当する。従って、上記カレット抽出処理により特定された排除すべきカレットのＸ軸上の位置に対応する排除アドレスをアクティブにして、排除装置１００に排除指令を送信することで、排除位置のＸ軸上の指定が行われる。
【００８６】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像情報であるピクセルデータにおいて、上下左右に隣接する隣接ピクセルとの論理情報（種別情報）の連続性に基づいてピクセルをグループ化しており、これにより、コンベア２０によって搬送されるカレットの種類、大きさ、輪郭を高精度に判別することが可能となる。
【００８７】
さらに、カレット抽出処理には、２ラインのピクセルデータ列のみを用いれば良い構成としたため、ストリーム処理やパイプライン処理が可能となり、処理が高速化される。
＜変形例＞
上述した実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形可能である。そこで、以下に各種の変形例について説明する。
【００８８】
（変形例１）
一般的にカレットの形状は不整形状であることが多く、また汚れていることが多い。カレットに不整形状や汚れが存在した場合、外乱光が発生するため、それらが存在する領域では、種別判定結果が不確かになり、実際には、１つの材質からなるカレットであっても、上記種別情報の付加時に複数の材質からなると判別される可能がある。このように、実際には１つのカレットであるにもかかわらず、異なる種別情報がピクセルに付加されると、カレットの輪郭や大きさの判定時に誤認識が発生する。そこで、上記実施形態では、ピクセルに縁情報を付加する際に、隣接ピクセルと種別情報が異なる場合に必ず縁情報を付加する構成としているが（図９参照）、隣接ピクセルと種別情報が異なる場合であっても、その隣接物質が「物質無し」を示している場合を除いて、当該ピクセルは、隣接ピクセルと同一カレットであると見做し縁情報を付加しない構成としても良い。
【００８９】
この構成にあっては、グループ分け処理（図１０参照）により、複数の種別情報を含むピクセルが１つのグループに分けら、１個のカレットを抽出することとなる。そこで、そのカレットに含まれる排除すべき材質の割合に応じてカレットを排除するか否かを判別する。
【００９０】
具体的には、ＭＰＵ９０３は、グループにまとめられた各ピクセルを、種別情報ごとにカウントし、排除すべき材質を示す種別情報がどの程度含まれているかを判別する。例えば、耐熱ガラス、不透明異物、明色ガラスおよび暗色ガラスのカウント値を夫々、Ｃｏｕｎｔ（１）、Ｃｏｕｎｔ（２）、Ｃｏｕｎｔ（３）およびＣｏｕｎｔ（４）とすると、全体のカウント値（全ピクセル数）＝ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）（ｊ＝１〜４）となる。このとき、排除条件は、次の（式１）〜（式４）の各々である。
【００９１】
Ｃｏｕｎｔ（１）＞Ａ１×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ） （式１）
Ｃｏｕｎｔ（２）＞Ａ２×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ） （式２）
（Ｃｏｕｎｔ（２）＋Ｃｏｕｎｔ（４））＞Ａ３×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）、かつ、
（Ｃｏｕｎｔ（２）／Ｃｏｕｎｔ（４））＞Ｂ１ （式３）
（Ｃｏｕｎｔ（３）＋Ｃｏｕｎｔ（４））＜Ａ４×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）、かつ、
（Ｃｏｕｎｔ（１）／Ｃｏｕｎｔ（３））＞Ｂ２ （式４）
（但し、Ａｉ（ｉ＝１、２、３、４）、Ｂｉ（ｉ＝１、２）は、Ａｉ＜１、Ｂｉ＞１を満たす常数）
上記式によれば、（式１）（式２）により、カレットにおいて耐熱ガラスあるいは不透明異物が比較的大きな割合を占めるものが排除される。また、（式３）により、不透明異物と暗色ガラスとが比較的大きな割合を占め、なおかつ、不透明異物が暗色ガラスよりも多く含まれているカレットが排除される。さらにまた、（式４）により、明色ガラスと暗色ガラスの占める割合が比較的小さく、なおかつ、耐熱ガラスが明色ガラスよりも多く含まれているカレットが排除されることとなる。
【００９２】
（変形例２）
上記実施形態においては、ＣＣＤカメラ６０からの受光信号に対して、アナログ補正処理（シェーディング補正処理）を施した後に、アナログ信号をデジタル変換して各ピクセルに種別情報を付加する構成とした。しかしながら、種別情報変換アルゴリズムにシェーディング補正における補正値が予め組み込まれていれば、シェーディング補正をせずに、受光信号を直接デジタル変換しても良い。
【００９３】
具体的には、シェーディング補正時の補正値は、ピクセル（位置）の関数として示される。そこで、ＭＰＵ９０３は、デジタル変換したＲＧＢ信号に基づいて種別（材質）を判別する際に、ピクセル位置に応じてＲＧＢデジタル信号の値を上記補正値だけ補正し、その補正後の値に基づいて種別を判別する構成とする。この構成によれば、シェーディング補正といったアナログ信号を補正するための処理および回路が不必要となり、処理が高速化される他、回路構成も簡易なものとなる。
【００９４】
（変形例３）
上記実施形態では、ＲＧＢ信号からカレットの材質を判別する構成としたがこれに限らない。例えば、カレットの種別がＲＧＢよりも色度、色相あるいは彩度に顕著に反映される場合があり、この場合は、ＲＧＢアナログ信号を色度、色相あるいは彩度を示すデジタル信号に変換し、このデジタル信号に基づいて材質を判別し、種別情報を付加する構成とすることが可能である。
【００９５】
（変形例４）
上記実施形態では、カレットを判別する場合について例示したが、ＲＧＢ、色度、色相あるいは彩度といった光学情報から材質が特定されるものであれば、任意の物質を判別しても良い。また、光学情報の取得には、物質の透過光に限らず、物質の反射光を利用しても良い。
【００９６】
（変形例５）
上記実施形態では、ＲＧＢアナログ信号をカレットの材質を示す種別情報に変換し、当該種別情報を論理情報としてピクセルに付加する構成について例示したが、これに限らない。すなわち、一般に、隣接ピクセル間でＲＧＢ信号の階調が急激に変化する場合には、そのピクセルに対応する物質上の箇所で形状が変化している可能性が高く、また、隣接ピクセル間で色調が変化する場合には、そのピクセルに対応する物質上の箇所の形状変化、汚れ或いは外乱の影響である可能性が高い。そこで、これら階調情報および／または色調情報を上記論理情報として種別情報と共に各ピクセルに付加し、各ピクセルのグループ分けの際に、当該階調情報および／または色調情報を加味する構成としても良い。
【００９７】
より具体的には、上記階調情報は、ＲＧＢ信号の絶対強度として求められ、上記色調情報は、ＲＧＢ信号におけるＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号間の相対強度により求められる。例えば、図１５に示すように、互いに隣接する４つのピクセルＸｉｊ（ｉ、ｊ＝１または２）において、各々のピクセルＸｉｊのＲＧＢ値を（Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ）とすると、
（階調）＝Ｒｉｊ＋Ｇｉｊ＋Ｂｉｊ
（色調）＝｛Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ｝間の大小関係
により算出される。そこで、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに論理情報を付加する際（図８：Ｓｂ２参照）に、上記関係式を用いて階調情報および／または色調情報を種別情報と合わせて付加する。
【００９８】
ここで、ＭＰＵ９０３は、形状変化による階調変化（強度変化）を論理情報として付加する場合には、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の各々に同程度に発生すると見なせるため、例えばＲ信号のみで当該階調変化を代表し、ａを定数として
｜Ｒ２２−Ｒ１２｜＞ａ、または、｜Ｒ２２−Ｒ２１｜＞ａの場合
階調情報＝「０」
｜Ｒ２２−Ｒ１２｜≦０、または、｜Ｒ２２−Ｒ２１｜≦０の場合
階調情報＝「１」
として、ＭＰＵ９０３は、各ピクセルに２ビットの階調情報を付加する。
【００９９】
また、ＭＰＵ９０３は、色調情報を付加する場合には、｛Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ｝間の大小関係に応じて
Ｒｉｊ＞Ｇｉｊ＞Ｂｉｊの場合、色調情報＝「０ｈ」
Ｒｉｊ＞Ｂｉｊ＞Ｇｉｊの場合、色調情報＝「１ｈ」
Ｇｉｊ＞Ｒｉｊ＞Ｂｉｊの場合、色調情報＝「２ｈ」
Ｇｉｊ＞Ｂｉｊ＞Ｒｉｊの場合、色調情報＝「３ｈ」
Ｂｉｊ＞Ｒｉｊ＞Ｇｉｊの場合、色調情報＝「４ｈ」
Ｂｉｊ＞Ｇｉｊ＞Ｒｉｊの場合、色調情報＝「５ｈ」
として各ピクセルに色調情報を付加する。なお、色調情報を付加する場合の上記場合分けに、Ｒｉｊ＞Ｇｉｊ≒Ｂｉｊの場合や、Ｒｉｊ≒Ｇｉｊ＞Ｂｉｊの場合といった近似条件を更に付加しても良い。
【０１００】
このように、ＭＰＵ９０３が階調情報および／または色調情報を種別情報と合わせて論理情報としてピクセルに付加し、この論理情報に基づいてグループ分けを行うことで、外乱を含むピクセルを除外することが可能となる。すなわち、上記実施形態にて物質の輪郭として特定されたピクセルにより囲まれるエリア内のピクセルの中から、更に、外乱と見なせるピクセルを除外することが可能となり、より正確に物質の形状を特定することができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、物体の選別に際し、高精度の選別を可能にした物体選別装置及び選別方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかるカレット分別装置１の構成を模式的に示す図である。
【図２】同カレットの材質および輪郭判別処理フローを示す図である。
【図３】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図４】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図５】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図６】同判定回路の構成を示すブロック図である。
【図７】同ＢＰスタックレジスタの構成を示す図である。
【図８】同ＭＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】同カレット抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】同グループ分け処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】同グループ分け処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】同カレット抽出処理におけるＢＰスタックレジスタに格納されるデータの遷移を説明するための図である。
【図１３】同カレット抽出処理におけるＢＰスタックレジスタに格納されるデータの遷移を説明するための図である。
【図１４】同カレットを排除する際の動作を説明するための図である。
【図１５】本発明の変形例を説明するための図である。
【符号の説明】
１ カレット分別装置
１０ ホッパ
２０ コンベア
３０ カレット
５０ 照明装置
６０ ＣＣＤカメラ
７０ ＢＰスタックレジスタ
９０ 判定回路
１００ 排除装置
３００ａ、３００ｂ ピクセルマップ
９０２ 補正回路
９０４ ライン信号キャッシュメモリ
９０５ ライン信号キャッシュメモリ
９０６ レジスタユニット
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば耐熱ガラスやソーダガラスといった、互いに異なる材質からなるガラス成形品の中から所望の材質および色調のガラス成形品を分別する物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ガラス製造工場等においては、ガラス材料としてリサイクル用ガラス片（カレット）を利用しているが、通常のびん等を構成するソーダガラスに耐熱ガラスが混在していると溶融処理の阻害要因となるため、耐熱ガラスを予め分別排除する必要がある。従来、このような耐熱ガラスの分別技術としては、レーザ光の照射による発光スペクトルを利用することが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、耐熱ガラスを排除した後は、ソーダガラスのカレットについて色判別を行い、同系色のカレットごとにまとめて処理が行なわれる。従来、このような場合に適用される色判別技術として、可視光（波長３８０〜７８０ｎｍ）の透過率を利用することが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術では、予め形状が既知である理想的なカレットサンプルを判別することができても、現実のカレットを高精度に判別することができないという問題がある。具体的には、現実のカレットの透過光或いは反射光は、破砕面に発生する光の反射、屈折等による外乱光を含むために、単純なエリア照射、受光だけでは、高精度の判別を期待することができない。また、このカレットにはラベル残滓を含む汚れが発生するが、この汚れはカレット排除の対象とすることができない。
【０００５】
そこで、可視光と紫外光を使用して２画像の比較によって、ガラスとセラミック、プラスチックおよび汚れを分別するとした技術（例えば、特許文献３参照）が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−３４０８８号公報
【特許文献２】
特開平１０−１９６８１号公報
【特許文献３】
特開２０００−３３８０４６号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、現在生産されるガラスの種類はますます多様化し、その中には再生に際して分別を要する色素入り一般ガラスや耐熱ガラス等があり、従来の方式ではガラスの種類が特定されず、その分別が困難である。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、物体の選別に際し、高精度の選別を可能にした物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、１ないし複数個の物体に光を照射する照射手段と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出するセンサと、前記センサにより検出された光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、少なくとも１つ以上の前記物体の形状を演算する演算手段と、前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段とを具備することを特徴とする物体選別装置を提供する。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記センサにより検出された光学情報を、前記材質を示す材質情報にデジタル信号変換し、当該材質情報の連続性に基づきグループ化することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記センサにより検出された光学情報を、前記材質情報に加え、階調度を示す階調情報あるいは色調を示す色調情報の少なくともいずれか１つを含むようにデジタル変換し、デジタル変換したこれらの情報の連続性に基づきグループ化することを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記物体は、搬送路上を搬送される物体であることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、２ライン分の光学情報を順次演算して、前記物体の形状を演算することを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の物体選別装置において、前記演算手段は、前記ピクセルデータ列を生成する際に、前記受光素子の感度のばらつきを補正することを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、１ないし複数個の物体に光を照射する第１の過程と、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出する第２の過程と、前記第２の過程において検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する第３の過程と、前記材質および形状に基づいて物体を選別する第４の過程とを具備することを特徴とする物体選別方法を提供する。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、コンピュータを、少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有するセンサに、前記物体を透過あるいは反射した光を検出させる手段、前記センサで検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する手段、および、前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態にかかるカレット分別装置１の構成を模式的に示す図である。このカレット分別装置１は、カレットを定量供給するためのホッパ１０と、供給されたカレットを分別位置まで搬送して落下させるためのコンベア２０と、コンベア２０から搬送されて落下するカレット（粒状物体）３０を分別収容する仕切付き分別容器４０とを備えている。
【００１８】
カレット３０の搬送落下位置には、搬送落下中のカレット３０に光を照射する照射手段として、可視光線照射用の照明装置５０が設けられると共に、カレット３０の透過光を受光するＣＣＤカメラ（ラインセンサ）６０が設けられる。より具体的には、ＣＣＤカメラ６０は、コンベア２０の幅方向の１ライン（所定長幅の１ライン）分の透過光を順次に受光し、受光信号を入力信号線８０を介して判定回路（演算手段）９０に順次に出力する。ここで、本実施形態では、コンベア２０が水平状態に角度θ１を付けて設置されている。一般的には、ＣＣＤカメラ６０に対し照射光を正確に入射させるためには、例えば平板状のカレット３０に垂直方向に照射光を透過させ、これをＣＣＤカメラ６０に入射させることが望ましい。これを達成するため、本実施形態では、コンベア２０の設置角度θ１がコンベア速度やＣＣＤカメラ６０の設置角度θ２との関係において適宜に設定され、コンベア２０から放出されるカレット３０の放物線軌跡Ｌ１が、点Ａにおいて、カメラと照明装置５０間を結ぶ線Ｌ２に略直交するように設定される。なお、ラインセンサはコンベア２０の搬送方向に沿ってセンシングする走査形ラインセンサであってもよい。
【００１９】
判定回路９０は、ＣＣＤカメラ６０から順次出力されてくる受光信号に基づいて、コンベア２０から放たれたカレット群の各々の輪郭（形状）および材質を判別し、この判別結果に基づいて所定の種類のカレットを排除すべく排除装置１００に排除指令を出力するものであり、ＣＰＵやＤＳＰなどの演算回路やＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶素子を備えている。本実施形態では、判定回路９０は、カレットの材質として、▲１▼耐熱ガラス、▲２▼不透明異物（例えばセラミック）、▲３▼明色ガラス、▲４▼暗色ガラスを判別し、▲１▼耐熱ガラスおよび▲２▼不透明異物を排除すべく排除装置１００に排除指令を出力する。なお、判定回路９０の詳細については後述する。
【００２０】
排除装置１００は、判定回路９０からの排除指令に基づいてバルブ駆動信号を指令信号線１１０を介して駆動装置１２０に送信する。駆動装置１２０は、バルブ駆動信号に応じてソレノイドバルブ１３０を開閉する。このソレノイドバルブ１３０は、排除ノズル１４０に排除用一次エアを供給するエア配管１５０に組み込まれており、このバルブ開によって一次エアが排除ノズル１４０に供給されると、排除ノズル１４０から噴射されるエアが排除すべき種類（材質）のカレット３０を加圧し、これにより同カレット３０は自然落下するルートから外れて分別容器４０の排除室側に収容される。ここで、駆動装置１２０の駆動タイミング（ソレノイドバルブ１３０の開閉タイミング）は、上記判定回路９０からの排除指令受信タイミングと同期しており、排除指令受信タイミングに同期して上記ソレノイドバルブ１３０が開閉することで、所定種類のカレット３０だけが分別容器４０の排除室側に収容されるようになっている。
【００２１】
次いで、上述した判定回路９０の構成を説明にするに先立って、ここでは、本発明の理解を容易とするために、カレットの材質、輪郭（外形）および大きさを判別するための手法原理について説明する。
【００２２】
図２は、本実施形態にかかるカレットの材質および輪郭判別処理フローを示す図である。この図に示すように、ＣＣＤカメラ６０からは、センシングされた１ライン分の受光信号が順次出力されている。この受光信号には、１ライン分の撮像画像における各ピクセル（画素）の色情報を示すＲ（赤）アナログ信号、Ｇ（緑）アナログ信号、Ｂ（青）アナログ信号の各々が含まれている。このＲＧＢアナログ信号は、撮像素子の特性などにより、ラインの両端付近と中央付近とで、その信号レベル（明るさ）が異なることがある。そこで、先ず、ＣＣＤカメラ６０から順次出力される受光信号（ＲＧＢアナログ信号）に対して、信号レベルを正規化（いわゆる、シェーディング補正）して、ＣＣＤカメラ６０の特性に起因する明るさのばらつきを補正するアナログ信号補正処理が行われる（ステップＳａ１）。
【００２３】
次いで、補正後の受光信号に含まれるＲＧＢアナログ信号を所定ビット数で量子化してＲＧＢデジタル信号（以下、単に「ＲＧＢ信号」と称する）を入力された受光信号ごとに順次生成すると共に、各ピクセルのＲＧＢ（デジタル）値に基づいて当該ＲＧＢ信号を論理情報に変換するといったデジタル変換処理が行われる（ステップＳａ２）。
【００２４】
さらに詳述すると、このデジタル変換処理にあっては、ＲＧＢアナログ信号が例えば４ｂｉｔで量子化され、１６通り（＝２４通り）の色特性（論理特性）を表現可能なＲＧＢ信号（デジタル）に変換される。そして、各ピクセルのＲＧＢ信号に基づいてカレットの材質を判別し、当該カレットの材質を示す種別情報（材質情報）を論理情報としてＲＧＢ信号と置換する。すなわち、ＲＧＢ信号が論理情報に論理変換される。
【００２５】
具体的には、カレットの材質（▲１▼耐熱ガラス、▲２▼セラミック、▲３▼明色ガラス、▲４▼暗色ガラス）ごとにＲＧＢ値が予め実験などにより求められており、各ピクセルのＲＧＢ値に基づいて、そのピクセルに撮像されているカレットの材質が判別され、この判別結果がＲＧＢ信号に代えて種別情報（例えば４ビットの１６進数コード）としてピクセルに付加される。この判別においては、ピクセルのＲＧＢ値が比較的大きい場合には、照明装置５０からの光が殆ど減衰することなくＣＣＤカメラ６０に入射したと考えられるから、そのピクセルにはカレットが存在しないと判別される。また、ピクセルのＲＧＢ値が上記何れのカレットにも対応せず、なおかつ、ＲＧＢ値が然程大きくない場合には、外乱光と判別される。なお、ＲＧＢアナログ信号の量子化ビット数は任意であるが、量子化ビット数を多くすれば論理属性が多くとれるため、その分、多様な情報量を付加することができる。
【００２６】
ところで、図３に示すように、上記ステップＳａ２にて論理変換された１ライン分のピクセルデータ列を、複数ライン分（図示例では１０ライン分）だけ時系列順（ＣＣＤカメラ６０から出力された順）に順次配列することで、コンベア２０の搬送方向に沿った所定領域（複数ラインにわたる領域）におけるカレットと、このカレットの種別を示すピクセルマップ３００ａが構成される。
【００２７】
この図においては、ピクセルマップ３００ａのＸ軸（横軸）がコンベア２０の幅方向に対応し、またＴ軸（縦軸）が受光信号の受信タイミングに対応し、コンベア２０の搬送方向に対応する。なお、Ｔ軸上位側が搬送方向上流側、Ｔ軸下位側が搬送方向下流側に対応している。また、各ピクセル内に付された数字はカレットの材質を示す種別情報であり、値「０ｈ」（ｈは１６進数であることを示す）が「物質無し」、値「５ｈ」が不透明異物を示している。
【００２８】
次いで、上記ピクセルマップ３００ａを用いてカレットの形状（輪郭）判別手法の原理について説明する。なお、後に詳述するが、本実施形態では、カレットの形状判別時に図３に示すような３以上の複数ラインからなるピクセルマップ３００ａが用いられることは無いものの、理解を容易とするために、ピクセルマップ３００ａを用いて当該原理を説明することにする。
【００２９】
形状判別にあっては、最初に、ピクセルマップ３００ａの各ピクセルのうち、カレットの縁に相当するピクセルに対して縁情報を論理情報に付加する処理が行われる（図２：ステップＳａ３）。より具体的には、ピクセルごとに、そのピクセルと隣接する上下左右のピクセル（以下、「隣接ピクセル」と称する）に同一材質を示す種別情報が付加されているか（すなわち、論理情報が隣接ピクセルと連続しているか）が判別され、この判別結果に基づいてカレットの縁に対応するピクセルが抽出される。
【００３０】
例えば、ピクセル（ｔ０、４）を中心とした場合の隣接ピクセルは、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ−１、４）、（ｔ０、３）、（ｔ０、５）となり、これらの隣接ピクセルのうち、ピクセル（ｔ０、４）と同一の種別情報が付加されている隣接ピクセルは、右側のピクセル（ｔ０、５）と上側のピクセル（ｔ１、４）である。これとは逆に異なる種別情報が付加されている隣接ピクセルは、下側のピクセル（ｔ−１、４）と、左側のピクセル（ｔ０、３）の２つである。そこで、これらの隣接ピクセルが異なる材質であることを示すべく、ピクセル（ｔ０、４）には、「左、下」という縁情報が論理情報に付加される。
【００３１】
この縁情報の付加は、ピクセルマップ３００ａの左下のピクセル（ｔ−１、０）（すなわち、ＣＣＤカメラ６０から最初に出力されるピクセル）からＸ軸方向に沿って順次行われ、１ライン分が終了すると、その上のピクセルデータ列（Ｔ軸：ｔ０）に対して同様に縁情報付加が行われる。そして、この縁情報付加が（ｔ−１〜ｔ８）のピクセルデータ列に対して順次行われることでカレットの縁に相当するピクセルに縁情報が付加されたピクセルマップ３００ｂ（図４参照）が構成される。
【００３２】
ここで、実際に演算装置などにより処理される場合には、縁情報は所定のコードで示される。
【００３３】
例えば縁情報を１６進数で表し、左：１ｈ、右：２ｈ、下：４ｈ、上：８ｈ、中：０ｈと定義すると、縁情報として「上下」を付加する場合には、上＋下＝８ｈ＋４ｈ＝Ｃｈとなる。また、例えばピクセル（ｔ１、６）に付加されている種別情報は、「５ｈ」であるから、種別情報と縁情報とを併記して、このピクセルに付加されている論理情報は「５Ｃｈ」となる。他のピクセルについても同様に表記すると、図４に示すようなピクセルマップ３００ｂとなる。
【００３４】
ところで、この縁情報が付加された各ピクセルにより囲まれた部分（図４中、グレーで塗られた部分）がカレットを示すものの、この縁情報によりカレットの輪郭（外形）が正確に示される訳ではない。例えば、２つのカレットが近接して落下していた場合、図４に示すように、ブロックＡとブロックＢとは実際には別体であるものの、ピクセルマップ３００ｂ上にて、これらが別体であると識別することは難しく、また異なる材質のカレットがピクセルマップ３００ｂ上で連続している場合にも、それを別体と判別することは困難である。そこで本実施形態では、カレット固体ごとの輪郭を抽出するための処理が行われる（ステップＳａ４）。このステップＳａ４にあっては、ピクセルと、当該ピクセルの隣接ピクセルとの論理情報の連続性に基づいてグループ分けが行われ、同一のグループにまとまったものを１つのカレットと判別して輪郭を抽出する処理が行われる。具体的には、ピクセルは、隣接ピクセルと同じ種別情報が付加されている場合に、その隣接ピクセルを含めて１つのグループにまとめられる。
【００３５】
このグループ分けを図５を参照して説明すると、ピクセルマップ３００ｂの左下のピクセル（ｔ−１、０）からＸ軸（ライン）に沿って走査して、最初に、「物質無し以外」の種別情報（すなわち、値が「０」以外の種別情報）が付加されているピクセルが発見された場合に（図５中、ピクセル（ｔ０、４））、そのピクセルが属するグループＰ０が生成される。次いで、先に発見されたピクセルから再びＸ軸に沿って走査を開始し、走査中のライン内で、物質無し以外の種別情報が付加されている他のピクセルを探索し、ピクセルが発見された場合には、そのピクセルと隣接ピクセルとの関連性に基づいてグループ分けが行われる。
【００３６】
例えば、図５に示すｔ−１番目のピクセルデータ列では、全ピクセルの種別情報の値が「０」であるから、このピクセルデータ列でグループＰが生成されることは無い。次いで、ｔ０番目のピクセルデータ列では、ピクセル（ｔ０、４）にて新規のグループＰ０が生成される。また、このピクセル（ｔ０、４）の右側のピクセル（ｔ０、５）には、ピクセル（ｔ０、４）と同じ種別情報が付加されているため、このピクセル（ｔ０、５）は、ピクセル（ｔ０、４）と同じグループＰ０に分けられる。仮にピクセル（ｔ０、５）に異なる種別情報が付加されている場合には、ピクセル（ｔ０、４）と異なる新規のグループＰ１に分けられることになる。このｔ０番目のピクセルデータ列には、その他にグループ分けすべきピクセル（すなわち、「物質無し」以外の種別情報が付加されているピクセル）が存在しないから、続いてｔ１番目のピクセルデータ列が走査される。
【００３７】
ｔ１番目のピクセルデータ列をＸ軸に沿って走査すると、グループ分けすべきピクセル（ｔ０、３）が最初に発見される。ピクセル（ｔ０、３）には、左および下側の隣接ピクセル（すなわち、既に走査が完了している隣接ピクセル）と値の異なる種別情報が付加されており、これらの隣接ピクセルと連続性が無いため、このピクセル（ｔ０、３）は、新規のグループＰ１に分けられる。続く走査により、ｔ１番目のピクセルデータ列には、グループ分けすべきピクセルとして、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ１、５）、（ｔ１、６）が発見される。ピクセル（ｔ１、４）には、下側の隣接ピクセル（ｔ０、４）、および、左側の隣接ピクセル（ｔ１、３）と同じ種別情報が付加されているため、このピクセル（ｔ１、４）は、下側の隣接ピクセル（ｔ０、４）が属するグループＰ０か、あるいは、左側の隣接ピクセル（ｔ１、３）が属するグループＰ１の何れかにグループ分けされる。
【００３８】
ここで、右側および下側の両方の隣接ピクセルと連続性があるものの、各隣接ピクセルが異なるグループＰに属している場合には、右側よりも下側の隣接ピクセルとの連続性を重視し、ピクセル（ｔ１、４）は、グループＰ０にグループ分けされることとなる。以下同様な処理をピクセルマップ３００ｂに対して施すことにより、図５に示すように、グループＰ０〜Ｐ７が形成される。
【００３９】
これらグループＰ０〜Ｐ７の全てが各々別体のカレットを示す訳ではなく、グループＰ０〜Ｐ７を更にグループ化する。具体的には、同一グループＰ内で、順番の若いグループＰに属する隣接ピクセルを有するピクセルがある場合には、そのグループＰを、順番の若いグループＰと統合する。例えば、図５において、グループＰ１に属するピクセル（ｔ１、３）は、グループＰ０に属する隣接ピクセル（ｔ１、４）を有するため、グループＰ１はグループＰ０に統合される。以下同様な処理により、各グループＰ１〜Ｐ７が、グループＰ１、Ｐ２、Ｐ４〜Ｐ７からなるブロックＡと、グループＰ３からなるブロックＢとに分離され、ブロックＡとブロックＢとが別体のカレットであると判別される。そして、ブロックＡ、Ｂの各々のカレットの輪郭は、先に求めた縁情報により求められ、これにより、カレットの外形、大きさ、種別が求められる（ステップＳａ５）。
【００４０】
次いで、本実施形態にかかる判定回路９０の構成について説明する。図６は、判定回路９０の構成を示すブロック図である。判別回路９０は、データバス９００と、このデータバス９００に接続されるインターフェース９０１、補正回路９０２、および、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０３を備えている。インターフェース９０１は、ＣＣＤカメラ６０との接続インターフェースであり、このインターフェース９０１から受光信号（アナログ信号）がデータバス９００に入力される。
【００４１】
補正回路９０２は、上記原理で述べた処理ステップＳａ１（図２参照）における処理を行うものであり、データバス９００を介してＣＣＤカメラ６０から入力された受光信号に対して、ＣＣＤカメラ６０の特性に起因する明るさのばらつき補正処理を行い、データバス９００に出力する。
【００４２】
ＭＰＵ９０３は、図示せぬＲＯＭなどに記憶された制御プログラムに従って判定回路９０の各部の動作制御や各種演算を実行するものであり、例えば、ＭＰＵ９０３は、データバス９００を介してＣＣＤカメラ６０から入力された受光信号に対して、上記原理で述べた処理ステップＳａ２における処理を施し、ライン信号キャッシュメモリ９０４に出力する。
【００４３】
より具体的には、ＭＰＵ９０３は、補正回路９０２から出力されたＲＧＢアナログ信号を所定ビット数（例えば８ビット）で量子化してデジタル変換すると共に、ＲＧＢデジタル信号に基づいてカレットの種別を判別し、１ライン分のピクセルデータ列の各ピクセルに対して所定ビット数（例えば８ビット）の種別情報と縁情報の初期値とを論理情報として付加する。
【００４４】
種別情報は、上述した通りカレットの種別を識別するものであり、４ビットの１６進数コードで示され、例えば、▲１▼耐熱ガラス＝１６進数コード「４ｈ」、▲２▼不透明異物（例えばセラミック）＝１６進数コード「５ｈ」、▲３▼明色ガラス＝１６進数コード「１ｈ」、▲４▼暗色ガラス＝１６進数コード「２ｈ」、▲５▼物質無し（背景：初期値）＝１６進数コード「０ｈ」に分類される。
【００４５】
縁情報は、そのピクセルがカレットの縁に相当するかを示す情報であり、カレットの上縁、下縁、左縁または下縁のいずれかに該当するかに応じて４ビットの１６進数コードにより示される。具体的には、縁情報は、▲１▼上縁＝１６進数コード「８ｈ」、▲２▼下縁＝１６進数コード「４ｈ」、▲３▼左縁＝１６進数コード「１ｈ」、▲４▼右縁＝１６進数コード「２ｈ」、▲５▼縁に該当せず（初期値）＝１６進数コード「０ｈ」に分類される。
【００４６】
上記のようにＭＰＵ９０２は、各ピクセルに論理情報を付加する場合に、８ビットのＲＧＢ信号を、上記種別情報（４ビット）および縁情報（４ビット）からなる合計８ビットの論理情報に置き換えている。なお、このとき縁情報には初期値「０ｈ」が用いられる。
【００４７】
ここで、当該判定回路９０の各部は、図示せぬクロック信号に基づいて動作する。従って、判定回路９０にＣＣＤカメラ６０から受光信号が取り込まれ１ライン分のピクセルデータ列がデジタル変換されるサンプリングレートは、このクロック信号の基本周波数あるいは逓倍周波数となる。また、本実施形態では、ＣＣＤカメラ６０は、１０００画素のラインセンサカメラであり、１ライン分の受光信号は、デジタル変換により１０００ピクセルのピクセルデータ列として出力されている。
【００４８】
さて、ライン信号キャッシュメモリ９０４は、データバス９００を介してＭＰＵ９０３から１ライン分のピクセルデータ列を受け取り記憶するものである。このライン信号キャッシュメモリ９０４は、記憶しているピクセルデータ列をＭＰＵ９０３からのロード指令に従ってＭＰＵ９０３にロードし、新たに次のピクセルデータ列を記憶する。
【００４９】
ＭＰＵ９０３にロードされたピクセルデータ列は、当該ＭＰＵ９０３にて、論理情報が付加された後に、データバス９００を介してライン信号キャッシュメモリ９０５に格納される。すなわち、ライン信号キャッシュメモリ９０４には、ＣＣＤカメラ６０から時刻ｔ秒に出力された受光信号に基づくピクセルデータ列Ｄｔが格納される一方で、ライン信号キャッシュメモリ９０５には、これより前の時刻ｔ−１秒に出力された受光信号に基づくピクセルデータ列Ｄｔ−１が記憶される。判別回路９０は、これら２ライン分のピクセルデータ列Ｄｔ、Ｄｔ−１に基づいて上記原理で述べたカレットの種別、外形（輪郭）および大きさを判別する。
【００５０】
ここで、本実施形態の判定回路９０が、図３に例示したように、多数ライン（ライン数：３以上）からなるピクセルマップ３００ａを構成する事無く、２ライン分のピクセルデータ列に基づいてカレットの種別、外形および大きさの判別処理ができるのは、次の理由による。すなわち、上記原理で述べたように、本実施形態では、ピクセルマップ３００ａのようにｍ×ｎ個のピクセルにおいて、ピクセル間における論理情報（ＲＧＢ値や種別情報）の連続性、すなわち、論路情報の微分閾値により縁の識別を行っており、縁の識別には、微分の次数に相当するライン数が必要となる。
【００５１】
本実施形態では、ピクセルに縁情報を付加する際の処理（ステップＳａ３：図２参照）、および、論理情報に基づいて各ピクセルをグループに分ける処理（ステップＳａ４：図２参照）は、当該ピクセルと、当該ピクセルの上下左右に位置する隣接ピクセルとの種別情報の比較により行われるため、少なくとも２ライン分のピクセルデータ列があれば縁情報の付加や各ピクセルのグループ分けが行えるのである。このように、２ライン分のピクセルデータ列だけを扱えば良いため、実時間ストリーム処理あるいはパイプライン処理が容易となる。
【００５２】
さて、上記のように、ＭＰＵ９０３は、ライン信号キャッシュメモリ９０４に論理情報（種別情報と縁情報（初期値））が付加されたピクセルデータ列Ｄｔを格納すると、このピクセルデータ列Ｄｔと共に、ライン信号キャッシュメモリ９０５に格納されているピクセルデータ列Ｄｔ−１をロードして、上記原理で述べた縁情報の付加、グループ分け、および、カレットの輪郭の抽出などの処理、（図３におけるステップＳａ３〜Ｓａ５）を行った後、ピクセルデータ列Ｄｔ−１をレジスタユニット９０６にデータバス９００を介して出力する。
【００５３】
ｔカウンタ９０７はライン信号キャッシュメモリ９０５からピクセルデータ列が演算ユニット９０６に出力されるごとにカウントアップするカウンタ回路であり、Ｐカウンタ９０８はＭＰＵ９０３が隣接ピクセル間の連続性に基づいてピクセルのグループＰを生成するごとにカウントアップするカウンタ回路である。
【００５４】
レジスタユニット９０６は、ＭＰＵ９０３の各種演算結果を格納するものであり、２５６個のＢＰスタックレジスタＢＢ０〜ＢＰ２５５（以下、区別する必要が無い場合には、「ＢＰスタックレジスタＢＰ」と表記する）を備えている。ＢＰスタックレジスタＢＰは、カレット固体ごとに、その輪郭や大きさといった情報を記憶するものであり、Ｐレジスタ７００、セル演算レジスタ７０１、座標レジスタ７０２を備えている。
【００５５】
Ｐレジスタ７００は、カレット固体を構成する１ないし複数のグループＰ（図５参照）を格納するものであり、また、セル演算レジスタ７０１は、ＭＰＵ９０３がカレットの輪郭および大きさを演算する際の途中演算結果を格納するものである。具体的には、図７に示すように、セル演算レジスタ７０１は、４ビットで示される「０ｈ」〜「Ｆｈ」の縁情報の値の出現度数を格納するために、１６個のレジスタ（第０レジスタ７０１０〜第７レジスタ７０１Ｆ）を備えている。
【００５６】
座標レジスタ７０２は、ＭＰＵ９０２によって演算されたカレットの輪郭を示す座標データ（ｔ、Ｘ）を格納するものであり、図８に示すように、カレットにおけるＴ軸方向の最下端および最上端を示す座標情報を格納するＴ軸レジスタ７０２０と、上下端におけるＸ軸方向の左端および右端を示す座標情報を格納するＸ軸レジスタ７０２１とを備えている。ここで、本実施形態では、各ピクセルに８ビットの論理情報を付加しているため、理論的には２５６（＝２の８乗）通りのカレットの分別が可能である。そこで、これら全てのカレットに対処可能とすべく、図６に示すように、レジスタユニット９０６には、２５６個のＢＰスタックレジスタＢＰが設けられている。また、ＢＰスタックレジスタＢＰとして実際に使用される最大数（すなわち、予め用意すべき数）は、処理中に、カレット固体とみなされる数によって決まる。例えば、ＣＣＤカメラ６０の１ラインのピクセル数を１０００ピクセル、ピクセルピッチを１ｍｍとすると、５ｍｍ四方以上のカレットを識別すると仮定すれば、その数は２００を超えることはない。
【００５７】
次いで、本実施形態の判定回路９０の動作について説明する。図８は、判定回路９０のＭＰＵ９０３の処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、ＭＰＵ９０３は、先ず、ＣＣＤカメラ６０からの受光信号をデジタル変換して１ライン分のピクセルデータ列Ｄｔを生成し（ステップＳｂ１）、次いで、各ピクセルに論理情報（種別情報と縁情報（初期値））を付加する（ステップＳｂ２）。そして、ＭＰＵ９０３は、ライン信号キャッシュメモリ９０４に既に格納されていたピクセルデータ列をピクセルデータ列Ｄｔ−１としてライン信号キャッシュメモリ９０５に転送すると共に、ステップＳｂ２にて処理したピクセルデータ列をピクセルデータ列Ｄｔとしてライン信号キャッシュメモリ９０４に格納する（ステップＳｂ３）。
【００５８】
次ぎに、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔ、Ｄｔ−１の各々をライン信号キャッシュメモリ９０４、９０５からロードし（ステップＳｂ４）、カレットの輪郭（外形）および大きさを特定するためのカレット抽出処理を行う（ステップＳｂ５）。
【００５９】
このカレット抽出処理にあっては、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに対して、Ｘ軸方向（図３参照）における種別情報の連続性に基づいて縁情報の付加が行われると共に、ピクセルデータ列Ｄｔのピクセルの種別情報が「物質無し」の場合であり、なおかつ、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の対応するピクセル（図３において同じ列に属するピクセル：すなわち、下側の隣接ピクセル）の種別情報がカレットの種別を示している場合には、この対応するピクセルの縁情報が更新される。さらに、カレット抽出処理にあっては、縁情報の付加と共にグループ分けも行われ、このグループ分けの結果に基づいてカレットの輪郭および大きさが判別されることになる。以下、かかるカレット抽出処理について、図９を参照して詳述する。なお、以下の説明においては、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルを図３に示すＸ軸を用いてピクセル（ｔ、Ｘ）と表記する。また、ピクセルデータ列Ｄｔ−１についても同様な表記を用いる。
【００６０】
図９は、カレット抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔから処理すべきピクセル（説明の便宜上、ピクセル（ｔ、Ｘ）とする）を取り出し（ステップＳｃ１）、このピクセル（ｔ、Ｘ）に付加されている種別情報の値が「０ｈ」以外か、すなわち、このピクセルにカレットが含まれているかを判別する（ステップＳｃ２）。
【００６１】
この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）がカレットの縁である可能性があるため、先ず、左側および下側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）、（ｔ−１、Ｘ）との種別情報の連続性に基づいて左側および／または下側の縁であるかの判別が行われる。具体的には、ＭＰＵ９０３は、左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の種別情報の値が「０ｈ」（＝物質無し）であるかを判別し（ステップＳｃ３）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）の左側には物質が無いから、このピクセル（ｔ、Ｘ）が左側の縁であることを示すべく、縁情報（初期値「０ｈ」）に「１ｈ」を加算して（ステップＳｃ４）、ステップＳｃ５の処理を実行する。
【００６２】
このステップＳｃ５の処理は、ステップＳｃ３における判別結果がＮＯである場合にも実行されるものである。このステップＳｃ５にあっては、ＭＰＵ９０３は、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別し（ステップＳｃ５）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が下側の縁であることを示すべく、このピクセル（ｔ、Ｘ）の縁情報に「４ｈ」を加算する（ステップＳｃ６）。そしてＭＰＵ９０３は、処理手順を後述するステップＳｃ１１に処理手順を進める。
【００６３】
一方、ステップＳｃ２の判別結果がＹＥＳである場合には、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）がカレットの上縁に相当する可能性があるため、これを判別すべく次の処理を行う。すなわち、具体的には、ＭＰＵ９０３は、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」（＝物質無し）であるかを判別し（ステップＳｃ７）、この判別結果がＮＯであれば、すなわち、下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）にカレットが存在していれば、この隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）が上側の縁であることを示すべく、隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）の縁情報に「８ｈ」を加算して（ステップＳｃ８）、処理手順をステップＳｃ９に進める。
【００６４】
ステップＳｃ９の処理は、右側の縁に相当するかを判別するためのものであり、ステップＳｂ７の判別結果がＹＥＳである場合にも実行される。このステップＳｃ９にあっては、ＭＰＵ９０３は、左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別し（ステップＳｃ９）、この判別結果がＮＯである場合には、この隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）にカレットが存在しているため、隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）が右側の縁であることを示すべく、この隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）の縁情報に「２ｈ」を加算する（ステップＳｃ１０）。
【００６５】
そして、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔに次に処理すべきピクセルがあるか、すなわち、ラインエンドに達したかを判別し（ステップＳｃ１１）、この判別結果がＮＯである場合には、次のピクセルを処理すべく、ピクセルを指定するための変数Ｘを「１」だけインクリメントして（ステップＳｃ１２）、処理手順をステップＳｃ１に戻す。
【００６６】
以上説明したステップＳｃ１〜Ｓｃ１２の一連の処理により、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルには、隣接ピクセルとの関連性に基づいて左縁・右縁・下縁の縁情報が付加され、また、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の各ピクセルには、上縁の縁情報が付加される。ピクセルデータ列Ｄｔ−１は、前回のカレット抽出処理時にはピクセルデータ列Ｄｔとして処理されていたものであるから、今回のカレット抽出処理により、ピクセルデータ列Ｄｔ−１の各ピクセルには、上下左右縁の縁情報が付加されたこととなる。
【００６７】
さて、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔのラインエンドまで縁情報を付加した場合には（ステップＳｃ１１：ＹＥＳ）、このピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに対して隣接ピクセルとの連続性に基づいてグループ分け処理を行う。図１０、図１１は、かかるグループ分け処理の処理手順を示すフローチャートであり、図１２および図１３は、図３および図４に示すピクセルマップ３００ａ、３００ｂど同様なピクセルデータ列が処理される場合に、当該グループ分け処理におけるレジスタユニット９０６の格納データ内容の変化を模式的に示す図である。
【００６８】
図１０に示すように、ＭＰＵ９０３は、先ず、ピクセルデータ列Ｄｔからピクセル（ｔ、Ｘ）を取り出し（ステップＳｄ１）、このピクセル（ｔ、Ｘ）の種別情報の値が「０ｈ」であるかを判別する（ステップＳｄ２）。
【００６９】
この判別結果がＮＯであれば、ＭＰＵ９０３は、このピクセルの属するグループＰｉを特定すべく、次の処理を実行する。すなわち、ＭＰＵ９０３は、ピクセル（ｔ、Ｘ）の下側の隣接ピクセル（ｔ−１、Ｘ）がいずれかのグループＰｉ−ｎ（ｎ≦ｉ）に属しているかを判別し（ステップＳｄ３）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が、これと同じグループＰｉ−ｎに属するものとする（ステップＳｄ４）。
【００７０】
一方、ステップＳｄ３における判別結果がＮＯであれば、ＭＰＵ９０３は、ピクセル（ｔ、Ｘ）の左側の隣接ピクセル（ｔ、Ｘ−１）がいずれかのグループＰｉ−ｎに属しているかを判別し（ステップＳｄ５）、この判別結果がＹＥＳであれば、ピクセル（ｔ、Ｘ）が、これと同じグループＰｉ−ｎに属するものとする（ステップＳｄ６）。
【００７１】
そして、ＭＰＵ９０３は、ステップＳｄ５の判別結果がＮＯの場合、すなわち、ピクセル（ｔ、Ｘ）の下側および左側のいずれの隣接ピクセルもグループに属していない場合（これらの隣接ピクセルの種別情報が「物質無し」の場合）には、このピクセル（ｔ、Ｘ）は、新たなカレットを示している可能性が高いため、このピクセル（ｔ、Ｘ）が属するべき新規のグループＰｉを生成する（ステップＳｄ７）。そしてＭＰＵ９０３は、この生成したグループＰｉを新規のカレットであることを示すべく、未使用のＢＰスタックレジスタＢＰｎ（ｎ：０〜２５５）のＰレジスタ７００に格納すると共に、Ｐカウンタ９０７をカウントアップ（Ｐの添字「ｉ」を１だけインクリメント）させ（ステップＳｄ８）、処理手順をステップＳｄ９に進める。
【００７２】
上記ステップＳｄ９の処理は、ステップＳｄ２の判別結果がＹＥＳである場合にも行われ、このステップＳｄ９にあっては、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔに次に処理すべきピクセルがあるか、すなわち、ラインエンドに達したかを判別し（ステップＳｄ９）、この判別結果がＮＯである場合には、次のピクセルを処理すべく、ピクセルを指定するための変数Ｘを「１」だけインクリメントして（ステップＳｄ１０）、処理手順をステップＳｄ１に戻す。これらステップＳｄ１〜Ｓｄ１０の一連の処理により、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルが隣接ピクセルとの連続性に基づいてグループに分類されることとなる。
【００７３】
例えば、図４に示すピクセルマップ３００ｂのｔ０列のピクセルデータ列が処理対象である場合には、ピクセル（ｔ０、４）の下側および左側の隣接ピクセルが「物質無し」であるから、上記ステップＳｄ６により、このピクセル（ｔ０、４）は新規のグループＰ０に属すると判断される。これにより、図１２に示すように、Ｐカウンタ９０７が「Ｐ０」をカウントすると共に、１番目のＢＰスタックレジスタ７０であるＢＰスタックレジスタＢＰ０のＰレジスタ７００に、「Ｐ０」（を示すデータ）が格納される。また、ピクセル（ｔ０、５）の下側の隣接ピクセルは「物質無し」であるものの、左側の隣接ピクセルがグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ５により、当該ピクセル（ｔ０、５）もグループに属するとされる。
【００７４】
また、同じく図４において、ｔ１列のピクセルデータ列が処理対象である場合には、ピクセル（ｔ１、３）の下側および左側の隣接ピクセルが「物質無し」であるから、上記ステップＳｄ６により、このピクセル（ｔ０、３）は新規のグループＰ１に属すると判断される。これにより、図１２に示すように、Ｐカウンタ９０７が「Ｐ１」をカウントすると共に、２番目のＢＰスタックレジスタ７０であるＢＰスタックレジスタＢＰ１のＰレジスタ７００に、「Ｐ１」（を示すデータ）が格納される。また、ピクセル（ｔ１、４）、（ｔ１、５）の各々の下側の隣接ピクセルはグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ４の処理により、これらのピクセルもグループＰ０に属すると判断され、そして、ピクセル（ｔ１、６）は、左側の隣接ピクセルがグループＰ０に属するため、上記ステップＳｄ５により、このピクセルもグループＰ０に属すると判断される。これにより、図１１に示すように、Ｐレジスタ７００に「Ｐ１」に加えて「Ｐ０」が追加されることとなる。
【００７５】
次いで図１１に示すように、上記ステップＳｄ９の判別結果がＹＥＳである場合、すなわち、ピクセルデータ列Ｄｔの全てのピクセルに対してグループ分けが完了した場合には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔにおいて新規のグループＰｉが生成されたかを判別する（ステップＳｄ１１）。この判別結果がＮＯである場合、ピクセルデータ列Ｄｔには新規なカレットが存在しないため、処理手順をステップＳｄ１６に進める。一方、この判別結果がＹＥＳである場合、すなわち、このピクセルデータ列Ｄｔに新たなカレットが存在する可能性が高い場合には、ＭＰＵ９０３は、その新規グループＰｉの隣接ピクセルとの連続性に基づいて実際に新たなカレットが存在するか否かを判別する。
【００７６】
具体的には、ＭＰＵ９０３は、新規グループＰｉの左側および下側の隣接ピクセルに、当該新規グループＰｉよりも先に生成されているグループＰｉ−ｎに属する隣接ピクセルが存在するか否かを判別する（ステップＳｄ１２）。この判別結果がＹＥＳであれば、論理情報の連続性からみて新規グループＰｉは、グループＰｉ−ｎに属すると考えられるため、ＭＰＵ９０３は、グループＰｉの情報が格納されているＢＰスタックレジスタＢＰｎの内容を、先のグループＰｉ−１の情報が格納されているＢＰスタックレジスタＢＰｍ（ｍ＜ｎ）に転送するといったグループ統合処理を行い（ステップＳｄ１３）、処理手順をステップ１６に進める。
【００７７】
一方、ステップＳ１２の判別結果がＮＯであれば、この新規グループＰｉは、新たなカレットを示す可能性が非常に高いと考えられるため、ＭＰＵ９０３は、このカレットの外形や大きさを特定すべく次の処理を実行する。すなわち、ＭＰＵ９０３は、このカレットのＸ座標およびＴ座標を記録する。ここで、新規グループＰｉの下側に隣接するピクセルのいずれもグループＰｉ−ｎに属していないと言う事は、この新規グループＰｉは、新たなカレットの始まりと考えられる。そこで、ＭＰＵ９０３は、このカレットの下端座標としてＴ座標をＴ軸レジスタ７０２０に格納すると共に、下端における左端、右端座標として、Ｘ軸上の左端および右端の座標情報を座標レジスタ７０２のＸ軸レジスタ７０２１に格納する（ステップＳｄ１４）。
【００７８】
次に、ＭＰＵ９０３は、今回のピクセルデータ列Ｄｔのグループ分けにより、カレットの上端が判明したものがあるかを判別するための処理を実行する。具体的には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔにおける「物質無し」を示すピクセルにより、前回の処理まで出現していたカレットの上端が明確になったものを特定し（ステップＳｄ１５：ＹＥＳ）、このカレットに対応するＢＰスタックレジスタＢＰのＴ軸レジスタ７０２０に、１つ前のピクセルデータ列Ｄｔ−１のＴ座標をカレットの上端座標として格納すると共に、上端における左端、右端を示すＸ座標をＸ軸レジスタ７０２１に格納して（ステップＳｄ１６）、処理を終了する。
【００７９】
上記ステップＳｄ１１〜Ｓｄ１６の処理により、各カレットの左右端を示すＸ座標および上下端を示すＴ座標が特定され、さらに、図９に示す縁情報の付加処理により、これらカレットの輪郭が特定されることとなる。
【００８０】
例えば、図４に示すピクセルマップ３００ｂのｔ０列のピクセルデータ列が処理対象である場合、上記ステップＳｄ１〜Ｓｄ１０の処理により、ピクセル（ｔ０、４）（ｔ０、５）が属するグループとしてグループＰ０が新規に生成される。このグループＰ０は、左側および下側の隣接ピクセルがいずれも「物質無し」であり、グループに属していないため、ステップＳｄ１２およびＳｄ１４の処理により、グループＰ０の左端、右端を示すＸ座標と、下端を示すＴ座標とが座標レジスタ７０２に記憶される（図１３参照）。
【００８１】
また、図４におけるｔ３列のピクセルデータ列が処理対象となった場合、このピクセルデータ列にはグループＰ３、Ｐ２、Ｐ０の３つのグループが含まれる。これらのグループのうち、グループＰ２の下側にはグループＰ２が隣接し、またグループＰ０の下側にはグループＰ０が隣接するため、上記ステップＳｄ１２、Ｓｄ１３の処理により、グループＰ２、Ｐ０はグループＰ０（１番目のＢＰスタックレジスタＢＰ０に格納）に属することとなる。一方、グループＰ３は、いずれのグループとも隣接しないため、図１２に示すように、４番目のＢＰスタックレジスタＢＰ３には、グループ情報「Ｐ３」のみが格納され、グループ情報「Ｐ０、Ｐ２」は、１番目のＢＰスタックレジスタＢＰ０に格納される。また図１３に示すように、グループＰ０の左端、右端を示すＸ座標と、下端を示すＴ座標とが３番目のＢＰスタックレジスタＢＰ２の座標レジスタ７０２に記憶される。
【００８２】
そして、図４におけるｔ３列のピクセルデータ列が処理対象となった場合には、ｔ４列のグループＰ３の上側が全て「物質無し」となるから、ステップＳｄ１５およびＳｄ１６の処理により、図１３に示すように、グループＰ３の上端における左端、右端を示すＸ座標と、当該上端を示すＴ座標とが３番目のＢＰスタックレジスタＢＰ２の座標レジスタ７０２に記憶され、図４に示すブロックＢのカレットの輪郭および大きさが特定される。また、同様にして、図４におけるｔ８列のピクセルデータ列が処理対象となった場合には、ブロックＡのカレットが特定されることとなる。
【００８３】
ここで、図６あるいは図７に示すように、ＢＰスタックレジスタＢＰは、各ピクセルの縁情報の出現頻度をカウントすべく、第１レジスタ７０１０〜第１６レジスタ７０１Ｆを備えたセル演算レジスタ７０１有しており、図１３に示すように、ピクセルデータ列の各ピクセルに付された縁情報の値の累積値がカウントされる構成となっており、これにより、このピクセルデータ列内のカレットの存在範囲が特定される。なお、このカウントは、上記グループ分け処理（詳細にはステップＳｄ１〜ステップＳｄ１０）において同時に行われる。
【００８４】
さて、上記カレット抽出処理により、カレットの輪郭および大きさが特定された場合には（図８におけるステップＳｂ６：ＹＥＳ）、ＭＰＵ９０３は、カレットを構成するピクセルに付加された論理情報に基づいて、カレットを排除するか否かの排除判別処理を行う（ステップＳｂ７）。具体的には、ＭＰＵ９０３は、ピクセルに付加されている論理情報を参照し、当該カレットの材質が耐熱ガラス、あるいは、不透明異物（例えばセラミック）であると判別した場合に（ステップＳｂ７：ＹＥＳ）、当該カレットの排除指令を図１に示す排除装置１００に出力する（ステップＳｂ８）。そして、排除装置１００が、この排除指令に従って駆動装置１２０を駆動制御することで、排除ノズル１４０からエアが噴射され、排除すべき種類のカレットが排除されることとなる。そして、ＭＰＵ９０３は、引き続きカレットの抽出を行うべく、処理手順をステップＳｂ１に戻す。
【００８５】
ここで、判別回路９０が排除装置１００に排除指令を出力する際のカレットの位置指定は次のように行われる。すなわち、上記ステップＳｂ８から排除指令が送信される時間タイミングは、排除すべきカレットに対応するピクセルデータ列のＴ軸座標に基づいて行われる。一方、ＣＣＤカメラ６０は、１ラインが１０００画素のラインセンサであるから、ＭＰＵ９０３で処理されるピクセルデータ列は、１０００個のピクセルより構成される。このピクセルデータ列は、図１４に示すように、所定ピクセル数（図示例では５０ピクセル）ごとに、排除アドレスが割り当てられている。この排除アドレスは、判別回路９０と排除装置１００とのパラレル信号通信における信号のアドレスに相当する。従って、上記カレット抽出処理により特定された排除すべきカレットのＸ軸上の位置に対応する排除アドレスをアクティブにして、排除装置１００に排除指令を送信することで、排除位置のＸ軸上の指定が行われる。
【００８６】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像情報であるピクセルデータにおいて、上下左右に隣接する隣接ピクセルとの論理情報（種別情報）の連続性に基づいてピクセルをグループ化しており、これにより、コンベア２０によって搬送されるカレットの種類、大きさ、輪郭を高精度に判別することが可能となる。
【００８７】
さらに、カレット抽出処理には、２ラインのピクセルデータ列のみを用いれば良い構成としたため、ストリーム処理やパイプライン処理が可能となり、処理が高速化される。
＜変形例＞
上述した実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形可能である。そこで、以下に各種の変形例について説明する。
【００８８】
（変形例１）
一般的にカレットの形状は不整形状であることが多く、また汚れていることが多い。カレットに不整形状や汚れが存在した場合、外乱光が発生するため、それらが存在する領域では、種別判定結果が不確かになり、実際には、１つの材質からなるカレットであっても、上記種別情報の付加時に複数の材質からなると判別される可能がある。このように、実際には１つのカレットであるにもかかわらず、異なる種別情報がピクセルに付加されると、カレットの輪郭や大きさの判定時に誤認識が発生する。そこで、上記実施形態では、ピクセルに縁情報を付加する際に、隣接ピクセルと種別情報が異なる場合に必ず縁情報を付加する構成としているが（図９参照）、隣接ピクセルと種別情報が異なる場合であっても、その隣接物質が「物質無し」を示している場合を除いて、当該ピクセルは、隣接ピクセルと同一カレットであると見做し縁情報を付加しない構成としても良い。
【００８９】
この構成にあっては、グループ分け処理（図１０参照）により、複数の種別情報を含むピクセルが１つのグループに分けら、１個のカレットを抽出することとなる。そこで、そのカレットに含まれる排除すべき材質の割合に応じてカレットを排除するか否かを判別する。
【００９０】
具体的には、ＭＰＵ９０３は、グループにまとめられた各ピクセルを、種別情報ごとにカウントし、排除すべき材質を示す種別情報がどの程度含まれているかを判別する。例えば、耐熱ガラス、不透明異物、明色ガラスおよび暗色ガラスのカウント値を夫々、Ｃｏｕｎｔ（１）、Ｃｏｕｎｔ（２）、Ｃｏｕｎｔ（３）およびＣｏｕｎｔ（４）とすると、全体のカウント値（全ピクセル数）＝ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）（ｊ＝１〜４）となる。このとき、排除条件は、次の（式１）〜（式４）の各々である。
【００９１】
Ｃｏｕｎｔ（１）＞Ａ１×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ） （式１）
Ｃｏｕｎｔ（２）＞Ａ２×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ） （式２）
（Ｃｏｕｎｔ（２）＋Ｃｏｕｎｔ（４））＞Ａ３×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）、かつ、
（Ｃｏｕｎｔ（２）／Ｃｏｕｎｔ（４））＞Ｂ１ （式３）
（Ｃｏｕｎｔ（３）＋Ｃｏｕｎｔ（４））＜Ａ４×ΣＣｏｕｎｔ（ｊ）、かつ、
（Ｃｏｕｎｔ（１）／Ｃｏｕｎｔ（３））＞Ｂ２ （式４）
（但し、Ａｉ（ｉ＝１、２、３、４）、Ｂｉ（ｉ＝１、２）は、Ａｉ＜１、Ｂｉ＞１を満たす常数）
上記式によれば、（式１）（式２）により、カレットにおいて耐熱ガラスあるいは不透明異物が比較的大きな割合を占めるものが排除される。また、（式３）により、不透明異物と暗色ガラスとが比較的大きな割合を占め、なおかつ、不透明異物が暗色ガラスよりも多く含まれているカレットが排除される。さらにまた、（式４）により、明色ガラスと暗色ガラスの占める割合が比較的小さく、なおかつ、耐熱ガラスが明色ガラスよりも多く含まれているカレットが排除されることとなる。
【００９２】
（変形例２）
上記実施形態においては、ＣＣＤカメラ６０からの受光信号に対して、アナログ補正処理（シェーディング補正処理）を施した後に、アナログ信号をデジタル変換して各ピクセルに種別情報を付加する構成とした。しかしながら、種別情報変換アルゴリズムにシェーディング補正における補正値が予め組み込まれていれば、シェーディング補正をせずに、受光信号を直接デジタル変換しても良い。
【００９３】
具体的には、シェーディング補正時の補正値は、ピクセル（位置）の関数として示される。そこで、ＭＰＵ９０３は、デジタル変換したＲＧＢ信号に基づいて種別（材質）を判別する際に、ピクセル位置に応じてＲＧＢデジタル信号の値を上記補正値だけ補正し、その補正後の値に基づいて種別を判別する構成とする。この構成によれば、シェーディング補正といったアナログ信号を補正するための処理および回路が不必要となり、処理が高速化される他、回路構成も簡易なものとなる。
【００９４】
（変形例３）
上記実施形態では、ＲＧＢ信号からカレットの材質を判別する構成としたがこれに限らない。例えば、カレットの種別がＲＧＢよりも色度、色相あるいは彩度に顕著に反映される場合があり、この場合は、ＲＧＢアナログ信号を色度、色相あるいは彩度を示すデジタル信号に変換し、このデジタル信号に基づいて材質を判別し、種別情報を付加する構成とすることが可能である。
【００９５】
（変形例４）
上記実施形態では、カレットを判別する場合について例示したが、ＲＧＢ、色度、色相あるいは彩度といった光学情報から材質が特定されるものであれば、任意の物質を判別しても良い。また、光学情報の取得には、物質の透過光に限らず、物質の反射光を利用しても良い。
【００９６】
（変形例５）
上記実施形態では、ＲＧＢアナログ信号をカレットの材質を示す種別情報に変換し、当該種別情報を論理情報としてピクセルに付加する構成について例示したが、これに限らない。すなわち、一般に、隣接ピクセル間でＲＧＢ信号の階調が急激に変化する場合には、そのピクセルに対応する物質上の箇所で形状が変化している可能性が高く、また、隣接ピクセル間で色調が変化する場合には、そのピクセルに対応する物質上の箇所の形状変化、汚れ或いは外乱の影響である可能性が高い。そこで、これら階調情報および／または色調情報を上記論理情報として種別情報と共に各ピクセルに付加し、各ピクセルのグループ分けの際に、当該階調情報および／または色調情報を加味する構成としても良い。
【００９７】
より具体的には、上記階調情報は、ＲＧＢ信号の絶対強度として求められ、上記色調情報は、ＲＧＢ信号におけるＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号間の相対強度により求められる。例えば、図１５に示すように、互いに隣接する４つのピクセルＸｉｊ（ｉ、ｊ＝１または２）において、各々のピクセルＸｉｊのＲＧＢ値を（Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ）とすると、
（階調）＝Ｒｉｊ＋Ｇｉｊ＋Ｂｉｊ
（色調）＝｛Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ｝間の大小関係
により算出される。そこで、ＭＰＵ９０３は、ピクセルデータ列Ｄｔの各ピクセルに論理情報を付加する際（図８：Ｓｂ２参照）に、上記関係式を用いて階調情報および／または色調情報を種別情報と合わせて付加する。
【００９８】
ここで、ＭＰＵ９０３は、形状変化による階調変化（強度変化）を論理情報として付加する場合には、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の各々に同程度に発生すると見なせるため、例えばＲ信号のみで当該階調変化を代表し、ａを定数として
｜Ｒ２２−Ｒ１２｜＞ａ、または、｜Ｒ２２−Ｒ２１｜＞ａの場合
階調情報＝「０」
｜Ｒ２２−Ｒ１２｜≦０、または、｜Ｒ２２−Ｒ２１｜≦０の場合
階調情報＝「１」
として、ＭＰＵ９０３は、各ピクセルに２ビットの階調情報を付加する。
【００９９】
また、ＭＰＵ９０３は、色調情報を付加する場合には、｛Ｒｉｊ、Ｇｉｊ、Ｂｉｊ｝間の大小関係に応じて
Ｒｉｊ＞Ｇｉｊ＞Ｂｉｊの場合、色調情報＝「０ｈ」
Ｒｉｊ＞Ｂｉｊ＞Ｇｉｊの場合、色調情報＝「１ｈ」
Ｇｉｊ＞Ｒｉｊ＞Ｂｉｊの場合、色調情報＝「２ｈ」
Ｇｉｊ＞Ｂｉｊ＞Ｒｉｊの場合、色調情報＝「３ｈ」
Ｂｉｊ＞Ｒｉｊ＞Ｇｉｊの場合、色調情報＝「４ｈ」
Ｂｉｊ＞Ｇｉｊ＞Ｒｉｊの場合、色調情報＝「５ｈ」
として各ピクセルに色調情報を付加する。なお、色調情報を付加する場合の上記場合分けに、Ｒｉｊ＞Ｇｉｊ≒Ｂｉｊの場合や、Ｒｉｊ≒Ｇｉｊ＞Ｂｉｊの場合といった近似条件を更に付加しても良い。
【０１００】
このように、ＭＰＵ９０３が階調情報および／または色調情報を種別情報と合わせて論理情報としてピクセルに付加し、この論理情報に基づいてグループ分けを行うことで、外乱を含むピクセルを除外することが可能となる。すなわち、上記実施形態にて物質の輪郭として特定されたピクセルにより囲まれるエリア内のピクセルの中から、更に、外乱と見なせるピクセルを除外することが可能となり、より正確に物質の形状を特定することができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、物体の選別に際し、高精度の選別を可能にした物体選別装置及び選別方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかるカレット分別装置１の構成を模式的に示す図である。
【図２】同カレットの材質および輪郭判別処理フローを示す図である。
【図３】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図４】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図５】同ＣＣＤカメラからの受光信号に基づいて生成されたピクセルマップの構成を模式的に示す図である。
【図６】同判定回路の構成を示すブロック図である。
【図７】同ＢＰスタックレジスタの構成を示す図である。
【図８】同ＭＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】同カレット抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】同グループ分け処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】同グループ分け処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】同カレット抽出処理におけるＢＰスタックレジスタに格納されるデータの遷移を説明するための図である。
【図１３】同カレット抽出処理におけるＢＰスタックレジスタに格納されるデータの遷移を説明するための図である。
【図１４】同カレットを排除する際の動作を説明するための図である。
【図１５】本発明の変形例を説明するための図である。
【符号の説明】
１ カレット分別装置
１０ ホッパ
２０ コンベア
３０ カレット
５０ 照明装置
６０ ＣＣＤカメラ
７０ ＢＰスタックレジスタ
９０ 判定回路
１００ 排除装置
３００ａ、３００ｂ ピクセルマップ
９０２ 補正回路
９０４ ライン信号キャッシュメモリ
９０５ ライン信号キャッシュメモリ
９０６ レジスタユニット
Claims (8)
- １ないし複数個の物体に光を照射する照射手段と、
少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出するセンサと、
前記センサにより検出された光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、少なくとも１つ以上の前記物体の形状を演算する演算手段と、
前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段と
を具備することを特徴とする物体選別装置。 - 前記演算手段は、
前記センサにより検出された光学情報を、前記材質を示す材質情報にデジタル信号変換し、当該材質情報の連続性に基づきグループ化する
ことを特徴とする請求項１に記載の物体選別装置。 - 前記演算手段は、前記センサにより検出された光学情報を、前記材質情報に加え、階調度を示す階調情報あるいは色調を示す色調情報の少なくともいずれか１つを含むようにデジタル変換し、デジタル変換したこれらの情報の連続性に基づきグループ化する
ことを特徴とする請求項２に記載の物体選別装置。 - 前記物体は、搬送路上を搬送される物体である
ことを特徴とする請求項１に記載の物体選別装置。 - 前記演算手段は、２ライン分の光学情報を順次演算して、前記物体の形状を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の物体選別装置。 - 前記演算手段は、前記ピクセルデータ列を生成する際に、前記受光素子の感度のばらつきを補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の物体選別装置。 - １ないし複数個の物体に光を照射する第１の過程と、
少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有し、前記物体を透過あるいは反射した光を検出する第２の過程と、
前記第２の過程において検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する第３の過程と、
前記材質および形状に基づいて物体を選別する第４の過程と
を具備することを特徴とする物体選別方法。 - コンピュータを、
少なくとも１ライン以上の受光素子配列を有するセンサに、前記物体を透過あるいは反射した光を検出させる手段、
前記センサで検出した光学情報を、デジタル信号変換し、前記ラインごとにピクセルデータ列を生成すると共に、当該ピクセルデータ列のピクセルデータごとに、当該ピクセルデータと、当該ピクセルデータに隣接するピクセルデータとを前記光学情報の連続性に基づきグループ化して、前記物体の形状を演算する手段、および、
前記材質および形状に基づいて物体を選別する手段
として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003105675A JP2004305965A (ja) | 2003-04-09 | 2003-04-09 | 物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003105675A JP2004305965A (ja) | 2003-04-09 | 2003-04-09 | 物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004305965A true JP2004305965A (ja) | 2004-11-04 |
Family
ID=33468118
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003105675A Pending JP2004305965A (ja) | 2003-04-09 | 2003-04-09 | 物体選別装置、物体選別方法および物体選別プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2004305965A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8030589B2 (en) | 2005-08-08 | 2011-10-04 | Binder + Co Ag | Method for detecting and sorting glass |
| CN102357472A (zh) * | 2011-08-01 | 2012-02-22 | 安徽捷迅光电技术有限公司 | 色选机出料槽 |
| CN103148805A (zh) * | 2013-03-13 | 2013-06-12 | 洛阳兰迪玻璃机器股份有限公司 | 基于光电探测器阵列的玻璃外形检测装置 |
| KR101298109B1 (ko) * | 2011-08-18 | 2013-08-26 | (주)이빛 | 가시광 대역 플라스틱 판별 장치 및 이를 이용한 플라스틱 분류 시스템 |
| JP2015094711A (ja) * | 2013-11-13 | 2015-05-18 | 東洋ガラス機械株式会社 | 識別装置 |
| US20220196544A1 (en) * | 2019-04-19 | 2022-06-23 | Saint-Gobain Isover | Method for detecting glass-ceramic materials |
-
2003
- 2003-04-09 JP JP2003105675A patent/JP2004305965A/ja active Pending
Cited By (6)
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| US8030589B2 (en) | 2005-08-08 | 2011-10-04 | Binder + Co Ag | Method for detecting and sorting glass |
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