JP2005077277A - 物体表面に形成された凹部の認知方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 凹部と凸部との境界が不明瞭であっても、これを確実に明瞭化して、凹部を確実に認知することができるようにする。
【解決手段】 凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する。
【選択図】 図１
【解決手段】 凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する。
【選択図】 図１
Description
本発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法に関する。
従来、略平面上に形成された凹部を認知してその大きさを測定する方法としていくつかの方法があるが、例えば、具体的に、略平面上に形成された凹部が、焼成後の食パンのクラストのケーブインであるとして、その大きさを測定する方法について例示すると、目視法、計測法、菜種置換法等がある。
まず、目視法は、視覚（感覚）に頼って大体の大きさをみるものであり、凹部の面積の正確な測定は不可能である。
また、計測法は、ケーブインの凹部の深さ、長さ、幅等を測定するものであるが、これらが規則的ではなく、きわめてランダムに生じるものであるため、やはり正確な面積の測定は困難である。
さらに、菜種置換法は、ケーブインの凹部に、該凹部がその周辺の略平面と同一平面を形成するまで菜種を敷き詰めた後、該菜種を取り出してその容積を測定するものであるが、この方法は、容積の測定としては、かなり正確に測定が可能であるが、しかし、作業が煩雑で、正確な面積の測定は初めから困難である。このため、実際、実験室では使用されているが、工業的には使用されていないのが実情である。
また、計測法は、ケーブインの凹部の深さ、長さ、幅等を測定するものであるが、これらが規則的ではなく、きわめてランダムに生じるものであるため、やはり正確な面積の測定は困難である。
さらに、菜種置換法は、ケーブインの凹部に、該凹部がその周辺の略平面と同一平面を形成するまで菜種を敷き詰めた後、該菜種を取り出してその容積を測定するものであるが、この方法は、容積の測定としては、かなり正確に測定が可能であるが、しかし、作業が煩雑で、正確な面積の測定は初めから困難である。このため、実際、実験室では使用されているが、工業的には使用されていないのが実情である。
また、従来においては、例えば、特許文献１（特開平８−２９７０２４号公報）に示されるように、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知し、それから、この凹部の面積を算出する方法も知られている。
これは、圧延加工によって製造される防眩性を重視したステンレス鋼板の表面の凹凸形状を認知するものであり、ステンレス鋼板にハロゲンランプから光を照射し、垂直方向に配置された撮像器により得られた画像から凹部，凸部，傾斜部の面積率を求める。図１２は、垂直方向からの撮像画像の画像濃度分布（画像データのヒストグラム）を示す図である。圧延加工後の表面を垂直から撮像した画像では、凹部が最も暗く撮像され、次に凸部が、そして傾斜部が最も明るく撮像される。したがって、画像濃度により凹部、凸部、傾斜部が容易に分離でき、それぞれの部位の面積率が計算される。図１２における点線ａ，ｂは、それぞれの領域を分離するためのシキイ値を示しており、シキイ値ａにより凹部と凸部が分離され、シキイ値ｂにより凸部と傾斜部が分離される。これにより、それぞれの領域に属する画素数が求められ、それぞれの画素数により、それぞれの領域の面積率が計算される。
特開平８−２９７０２４号公報
これは、圧延加工によって製造される防眩性を重視したステンレス鋼板の表面の凹凸形状を認知するものであり、ステンレス鋼板にハロゲンランプから光を照射し、垂直方向に配置された撮像器により得られた画像から凹部，凸部，傾斜部の面積率を求める。図１２は、垂直方向からの撮像画像の画像濃度分布（画像データのヒストグラム）を示す図である。圧延加工後の表面を垂直から撮像した画像では、凹部が最も暗く撮像され、次に凸部が、そして傾斜部が最も明るく撮像される。したがって、画像濃度により凹部、凸部、傾斜部が容易に分離でき、それぞれの部位の面積率が計算される。図１２における点線ａ，ｂは、それぞれの領域を分離するためのシキイ値を示しており、シキイ値ａにより凹部と凸部が分離され、シキイ値ｂにより凸部と傾斜部が分離される。これにより、それぞれの領域に属する画素数が求められ、それぞれの画素数により、それぞれの領域の面積率が計算される。
ところで、この従来のステンレス鋼板の表面の凹凸形状を認知する方法にあっては、例えば、前記焼成後の食パンのクラストのケーブインのような凹部の認知にそのまま適用できないという問題があった。
その理由は、従来の方法はシキイ値により凹凸を区別するようにしてはいるが、図１２に示すように、凹部と凸部との境界、あるいは、凸部と傾斜部との境界は、極めて明瞭なので、シキイ値が容易に判明することから、認知が極めて容易に行われる。しかしながら、食パンのクラストの表面に形成される凹部としてのケーブインは、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部なので、凹部と凸部との境界が不明瞭であり、そのため、この画像処理を単に適用できないのである。
その理由は、従来の方法はシキイ値により凹凸を区別するようにしてはいるが、図１２に示すように、凹部と凸部との境界、あるいは、凸部と傾斜部との境界は、極めて明瞭なので、シキイ値が容易に判明することから、認知が極めて容易に行われる。しかしながら、食パンのクラストの表面に形成される凹部としてのケーブインは、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部なので、凹部と凸部との境界が不明瞭であり、そのため、この画像処理を単に適用できないのである。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたもので、凹部と凸部との境界が不明瞭であっても、これを確実に明瞭化して、凹部を確実に認知することができるようにした物体表面に形成された凹部の認知方法を提供することを目的とする。
即ち、本発明は、まず、前記従来の技術の課題を解決し、一般に、略平面上に形成された凹部の大きさを認知することを広く可能とするものであり、特に、焼成後の食パンのクラストのケーブインの凹部の大きさを簡単に、かつ科学的に正確に測定することを可能とするものである。
即ち、本発明は、まず、前記従来の技術の課題を解決し、一般に、略平面上に形成された凹部の大きさを認知することを広く可能とするものであり、特に、焼成後の食パンのクラストのケーブインの凹部の大きさを簡単に、かつ科学的に正確に測定することを可能とするものである。
このような目的を達成するための第一の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
次に、前記シキイ値を境界としてそれ以下の、またはそれよりも低い（＝小さい。以下同様）階調の画素の部分を凹部として特定する構成としている。
これによれば、まず、凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によるデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む。ここでは、物体表面は略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成されたものに有効になる。このような物体表面をモノクロのデジタル画像化したとするならば、白、黒および多様な灰色の明暗を有するものでなければならない。通常、凹部が形成された略平面は、略平面の部分は明るく、これに対し、凹部の部分は比較的暗い。また、グレースケールの形式によるデジタル画像データとは、画像が、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色のみの点（画素という）の集合として表現されるものである。その他の色彩の情報を含まない、いわゆるモノクロの画像データである。そして、コンピュータのビット数により、灰色が何段階の濃度により表現されるのかが決まる。灰色が表現される濃度の段階を階調という。例えば、１ビットならば白と黒のみの２階調からなり、これらの中間的な灰色の情報はない。これに対し、８ビットならば２５６階調の灰色（白と黒とを含む）からなり、また１６ビットならば６５５３６階調の灰色（白と黒とを含む）からなる。このようなデジタル画像データの表現形式がグレースケールである。本発明では、８ビット＝２５６階調以上であることが望ましい。
このようなデジタル画像データは、個々の画素が自分の灰色の濃度に関する階調を示す、識別可能な情報、例えば、通常は、階調を表す数字、を具備している。また、後述するとおり、個々の画素は、自分の階調を示す情報のほかに、自分が存在する位置（座標上の位置）の情報および階調の二値化後に「０」か「１」かどちらに属するのかの情報を具備するようになっている。このように凹部が形成された略平面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込むには、例えば、凹部が形成された略平面状の物体の表面を専用のスキャナーで予めグレースケールの形式により読み込んだり、またはデジタルカメラで撮影してカラー画像データとしてコンピュータに読み込んだ後、グレースケールの形式に変換してもよい。そして、このような表現形式で画像がコンピュータに入力され、その記憶手段に記憶され、後述する通り、必要に応じて加工されたり、コンピュータのディスプレイに表示されたり、印刷されたり、別の表現に変換されたりする。
次に、該画像において、本発明による測定の対象とする該凹部を含み、それよりも広範囲の任意の処理領域を設定する。この処理領域は１回の測定ごとに一つ設定する。一つの処理領域内に測定の対象とする凹部を複数含んでいてもよい。該処理領域は、四角形、円形、楕円形、三角形、星形、ランダムな形、その他の任意な形に設定することができる。この処理領域を設定することにより初めて、且つ該設定した処理領域の範囲内において、コンピュータは機能し、本発明を実行することが可能となる。また、該処理領域を設定したならば、該処理領域の面積を測定して、記憶手段にその結果を記憶させておく。
該処理領域の面積の測定は、これに限られないが、例えば、以下のような方法で行なうことができる。すなわち、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素数の一辺を沿わせて連続して並べたときには何画素数（Ｎ）からなるかを確認しておくことにより、該処理領域の面積（Ａ）は、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎ）
により算出できる。より具体的には、各画素の大きさを自由にまたは何段階かに設定可能であるならば（通常可能である）、例えば、１インチ＝Ｐ画素数に設定しておくことにより、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（＝１／Ｐ×１／Ｐ）
（単位：平方インチ）
により算出することができるようになる。
該処理領域の面積の測定は、これに限られないが、例えば、以下のような方法で行なうことができる。すなわち、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素数の一辺を沿わせて連続して並べたときには何画素数（Ｎ）からなるかを確認しておくことにより、該処理領域の面積（Ａ）は、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎ）
により算出できる。より具体的には、各画素の大きさを自由にまたは何段階かに設定可能であるならば（通常可能である）、例えば、１インチ＝Ｐ画素数に設定しておくことにより、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（＝１／Ｐ×１／Ｐ）
（単位：平方インチ）
により算出することができるようになる。
それから、該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する。前記デジタル画像データは、上述した通り、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色の濃度情報を具備する画素から構成されている。そして、個々の画素は自己の灰色の濃度に関する階調を示す情報を具備している、すなわち、例えば、通常は、階調を表す数字情報を具備しているのであるから、当該デジタル画像データの該処理領域内において、各階調ごとに、当該階調を示す画素の数をカウント（計算）して、合計数を集計する。そして、該計算・集計結果はコンピュータの記憶手段に各階調ごとの画素数としての数値（数字）情報として表形式で記憶される。
該グレースケールにおける各階調ごとの画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る上記の微分式により、微分係数Ｆ´（ｘ）が最大値となったときの、該階調ｘをシキイ値と決める。即ち、微分係数Ｆ´（ｘ）は、前記グレースケールの分布をグラフ化したと仮想して、該仮想のグレースケールの分布グラフ上の、ある階調における上昇曲線の接線の傾き（傾斜角度）を表しているが、それが最大となるときの該階調ｘを特定し、該階調をシキイ値と決める。なお、ここで「グレースケールの分布グラフを仮想して」とか、「仮想のグレースケールの分布グラフ」と表現したのは、実際に本発明をコンピュータにより実施するときには、その記憶手段なりディスプレイ上なりに該グレースケール分布グラフを作成する必要がないからである。しかし、後述する通り、該グレースケール分布グラフを実際に作成してもよく、これにより、本発明の技術的思想、即ち本発明におけるシキイ値の決定および該シキイ値を境とした該グレースケールの全画素数の二値化に基づく前記凹部面積の計算について理解を容易ならしめる。
そして、ここで、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほど望ましく、これを１とすることが最も望ましい。
そして、ここで、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほど望ましく、これを１とすることが最も望ましい。
次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する。ここで、凹部として特定するのをシキイ値以下の階調の画素とするか、またはシキイ値よりも小さい階調の画素とするかは任意であり、どちらでもよい（下記第二の発明でも同様）。これにより、上記の微分式により、微分係数Ｆ´（ｘ）が最大値となったときの、該階調ｘをシキイ値と決めて、このシキイ値を境界として凹部を認知するので、物体表面が、略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成され、凹部の境界が不明瞭であっても、この境界が容易に且つ確実に明瞭化され、凹部を確実に認知することができるようになる。
また、上記の目的を達成するための第二の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除する（本発明では、減じる、又は差し引くという意味である）ことにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する構成としている。
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除する（本発明では、減じる、又は差し引くという意味である）ことにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する構成としている。
この第二の発明は、前記第一の発明とは、シキイ値の求め方が異なる。その他の工程は前記第一の発明とまったく同様である。即ち、処理領域内におけるグレースケールにおいて、各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める。
その数式は以下の通りである。
Ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ＋１）−ｆ（ｘ）
ここで、
ｆ（ｘ）：ある階調における画素数
ｘ：ある階調
これは、例えば、階調１においては、階調２の画素数から階調１の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調２においては、階調３の画素数から階調２の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調３においては、階調４の画素数から階調５の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し・・・・・・というように、８ビットならば２５５階調まで、また１６ビットならば６５５３５階調まで、その他、同様に計算して各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めることである。そして、当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める。
その数式は以下の通りである。
Ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ＋１）−ｆ（ｘ）
ここで、
ｆ（ｘ）：ある階調における画素数
ｘ：ある階調
これは、例えば、階調１においては、階調２の画素数から階調１の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調２においては、階調３の画素数から階調２の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調３においては、階調４の画素数から階調５の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し・・・・・・というように、８ビットならば２５５階調まで、また１６ビットならば６５５３５階調まで、その他、同様に計算して各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めることである。そして、当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める。
ところで、前記第一発明において、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）を１とするならば、前記仮想グレースケール分布グラフの上昇曲線の最大の傾きは、前記各階調ごとに、該上昇曲線の傾きを以下の数式により求め、その最大値を特定することにより求めることができる。
しかし、ここで、該ｆ（ｘ）の接線の傾きは、該微分式における階調間の間隔（ｈ）が１であることから、該仮想グレースケール分布グラフにおいて、各階調ごとに、それぞれ隣接する、次の一つ上の階調との間の傾きを表していることになる。従って、該傾き（傾斜角度）の数値は、該相互に隣接する階調間の画素数の差異に比例するものである。
従って、このようにして各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める方法により求めた結果は、通常、前記第一発明において前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）を１とすることによって求めた結果と一致する。従って、この方法によっても前記シキイ値を求めることができることになる。他の作用，効果は上記と同様である。
従って、このようにして各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める方法により求めた結果は、通常、前記第一発明において前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）を１とすることによって求めた結果と一致する。従って、この方法によっても前記シキイ値を求めることができることになる。他の作用，効果は上記と同様である。
そして、上記第一及び第二の発明において、前記シキイ値を境界として前記グレースケールの全階調の全画素を二値化し、該二値化データに基づいて前記凹部の面積を求める構成としている。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により、前記凹部の面積を求める。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により、前記凹部の面積を求める。
一般に、二値化とは、様々多様なレベル、値、条件等からなる同種の情報の集合体を、ある任意に決めた基準の下に「０」と「１」の二つのレベル、値、条件等のみに変換処理する作業のことである。本発明においては、二値化とは、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色（例えば、８ビットのグレースケールであれば２５６階調）のみの画素の集合体、または該集合体から表現されるデジタル画像を、あらかじめ決めたシキイ値に該当する階調を基準として、該シキイ値以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素を「０」と、また該シキイ値よりも大きい、または以上の全階階調の全画素を「１」と、二つのレベルに変換処理し、「０」を凹部、また「１」を略平面部分（凹部（ケーブイン）でない部分）として取り扱うことである。
上記の仮想グレースケール分布グラフにおいて、前記微分式により、各階調における上昇曲線の接線の傾きを求め、その最大値を発見し、そして該最大の傾きを示す階調をシキイ値と決めて、またはグレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決めて、また該シキイ値を境界として前記グレースケールの全階調の全画素を二値化したのは、前記凹部が形成された略平面において、凹部の陥没が開始する地点は、急激に明るさから暗くなる、換言すると、明るい所から暗い所に変化するであろうと予想し、これを前記グレースケールに置き換えるならば、該仮想グレースケール分布グラフにおいても、その上昇曲線の接線の最大の傾きを示す、または階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を示す箇所（階調）が凹部の陥没の開始地点であり、それ以上に暗い所、すなわちシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を示す画素が存在する部分が凹部であろうと予想したからであったが、後述する通り、この予想が結果的に当たったことが裏付けられた。
ここで、凹部の面積とは、略平面における凹部の陥没の開始地点の開口平面積のことであり、凹部の陥没の内表面積（凹部の内面の傾斜壁面積若しくは垂直壁面積および底面積の合計）のことではない。
このようにして、本発明によれば、略平面上に形成された凹部の面積を測定することができるようになる。なお、上記第一又は第二の発明により測定される凹部の面積は、一つの略平面上に複数の凹部が形成されているときには、それらの合計面積である。
このようにして、本発明によれば、略平面上に形成された凹部の面積を測定することができるようになる。なお、上記第一又は第二の発明により測定される凹部の面積は、一つの略平面上に複数の凹部が形成されているときには、それらの合計面積である。
更に、上記の目的を達成するための第三の発明は、上記物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部のみを識別化し、後者では、例えば、該画素数が所定数以上連続して連なる部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定する構成としている。
これにより、前記処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定して、その全部をまたは一部のみを識別化することにより、コンピュータのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
ここで、識別化する方法としては、シキイ値に該当する階調を表す画素に、任意の色彩を付与するとか、これを点滅させるとか、艶消しにするとか、光沢化するとか、その他の任意の適当な方法を採用することができる。
ここで、識別化する方法としては、シキイ値に該当する階調を表す画素に、任意の色彩を付与するとか、これを点滅させるとか、艶消しにするとか、光沢化するとか、その他の任意の適当な方法を採用することができる。
このようにしてシキイ値に該当する階調を表す画素を識別化することにより、前記処理領域内において、略平面上から凹部の陥没が開始した地点に沿って、凹部の陥没が存在する場所を恰も線で囲んだようになるため、略平面上に形成された凹部の位置を特定して、視覚的に容易に認識可能にすることができるようになる。
このときには、シキイ値に該当する階調を表す画素の全部をまたは一部のみを識別化することができる。シキイ値に該当する階調を表す画素の全部を識別化すると、場合により、本当に測定の対象とする凹部以外の画素の部分までをも着色してしまうため、前記画像が見にくいものになることがある。このようなときには、シキイ値に該当する階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１００、１０００、２０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。
さらには、必要に応じて、コンピュータのディスプレイに表示された画像を目視しながら判断して、明らかに本当に測定の対象とする凹部以外の画素の部分まで識別化されているときには、それを削除するようにすることも任意にできる。また、画像の目視によりシキイ値に該当する階調の画素が単に細い線状に連続して連なっていて、囲みを形成していない部分は画面上から手動で削除することもできる。これにより、シキイ値に該当する階調の画素が所定数以上連続して連なることにより囲みを形成している部分のみを識別化することができるようになる。このような画像表示上の修正処理を施すことにより、ディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的により一層明瞭に認識可能にすることができるようになる。
更にまた、上記の目的を達成するための第四の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部のみを識別化し、後者では、例えば、該画素が所定数以上連続して連なる部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定する構成としている。
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部のみを識別化し、後者では、例えば、該画素が所定数以上連続して連なる部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定する構成としている。
これによっても、上記第三の発明と同様に、前記処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定して、その全部をまたは一部のみを識別化することにより、コンピュータのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
そして、第三及び第四の発明において、前記特定された凹部の面積を求める構成としている。
そしてまた、前記特定された凹部が複数あるとき、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求める構成としている。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷該処理領域内の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、前記凹部の面積を求める。
ここで、該各凹部は、上述したとおり、シキイ値に該当する階調を表す画素位置の全部を、または一部（例えば、あらかじめ指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分または連続して連なることにより囲まれた部分）を識別化して、凹部として特定されるのであるから、求める凹部の面積は、このように前記画素位置の全部または一部を識別化して特定した後の各凹部の面積である。
該処理領域の面積は、上述したとおり、具体的には、例えば、該処理領域内の全画素数×１画素の面積により求めることができる。そして、１画素の面積は、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに何画素あるかその画素数（N）を計算して記憶させておくと、Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎにより求められることができる。これは、より具体的には、例えば、通常各画素の大きさは自由にまたは何段階かに設定可能であるから、１インチの長さの直線に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに９６画素あるならば、１画素の面積＝１／９６×１／９６平方インチである。
また、次に、各凹部範囲内の画素数は、具体的には、例えば、以下のとおり求めることができる。すなわち、上述したとおり、個々の画素は、自分のグレースケール階調を示す情報のほかに、自分が存在する画像データ上の位置（座標上の位置）を示す情報及びグレースケール階調二値化後に自分が「０」か「１」のどちらに属するかを示す情報を具備するようになっている。そして、ここでは、各画素が凹部の範囲内にあれば「０」の情報を、また各画素が凹部の範囲外（略平面部分）にあれば「１」の情報を具備する。これにより、該処理領域内の全画素の個々について、「画像データ上の縦軸の位置、同じく横軸の位置、『０』か『１』か」を把握することができるようになっている。このため、前記特定された凹部が複数あるときにも、「０」情報を具備する全画素の個々について画像データ上の位置がわかり、どの凹部に属するかがわかることから、各凹部ごとに、該凹部範囲内の画素数を算出することができる。要するに、該凹部が複数あるときには、「０」情報を具備する、いずれかの凹部範囲内にある各画素について、画像データ上の位置がわかり、従って該各画素がどの凹部に属するかを判断することができることから、それぞれの各凹部範囲内にある画素数が求められるようになる。
そしてまた、前記特定された凹部が複数あるとき、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求める構成としている。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷該処理領域内の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、前記凹部の面積を求める。
ここで、該各凹部は、上述したとおり、シキイ値に該当する階調を表す画素位置の全部を、または一部（例えば、あらかじめ指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分または連続して連なることにより囲まれた部分）を識別化して、凹部として特定されるのであるから、求める凹部の面積は、このように前記画素位置の全部または一部を識別化して特定した後の各凹部の面積である。
該処理領域の面積は、上述したとおり、具体的には、例えば、該処理領域内の全画素数×１画素の面積により求めることができる。そして、１画素の面積は、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに何画素あるかその画素数（N）を計算して記憶させておくと、Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎにより求められることができる。これは、より具体的には、例えば、通常各画素の大きさは自由にまたは何段階かに設定可能であるから、１インチの長さの直線に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに９６画素あるならば、１画素の面積＝１／９６×１／９６平方インチである。
また、次に、各凹部範囲内の画素数は、具体的には、例えば、以下のとおり求めることができる。すなわち、上述したとおり、個々の画素は、自分のグレースケール階調を示す情報のほかに、自分が存在する画像データ上の位置（座標上の位置）を示す情報及びグレースケール階調二値化後に自分が「０」か「１」のどちらに属するかを示す情報を具備するようになっている。そして、ここでは、各画素が凹部の範囲内にあれば「０」の情報を、また各画素が凹部の範囲外（略平面部分）にあれば「１」の情報を具備する。これにより、該処理領域内の全画素の個々について、「画像データ上の縦軸の位置、同じく横軸の位置、『０』か『１』か」を把握することができるようになっている。このため、前記特定された凹部が複数あるときにも、「０」情報を具備する全画素の個々について画像データ上の位置がわかり、どの凹部に属するかがわかることから、各凹部ごとに、該凹部範囲内の画素数を算出することができる。要するに、該凹部が複数あるときには、「０」情報を具備する、いずれかの凹部範囲内にある各画素について、画像データ上の位置がわかり、従って該各画素がどの凹部に属するかを判断することができることから、それぞれの各凹部範囲内にある画素数が求められるようになる。
これにより、前記処理領域内に複数の凹部がある場合には、それぞれ個々の凹部の面積を求めることができる。また、測定された個々の凹部の面積を合計することにより、凹部の面積の合計を求めることができる。
そして、上記第一乃至第四の発明において、必要に応じ、前記処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計して、該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷する構成としている。
これにより、上記第一乃至第四の発明において、該グレースケールの分布状
態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。
これにより、上記第一乃至第四の発明において、該グレースケールの分布状
態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。
この場合、前記グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入することが有効である。これにより、該グレースケールの分布状態およびシキイ値の位置を容易に把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめる。
そしてまた、上記第二及び第四の発明において、必要に応じ、前記グレースケールにおいて、各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異を求めて、該画素数差異分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷する構成としている。
これにより、上記第二及び第四の発明において、該画素数差異分布グラフの状態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。
これにより、上記第二及び第四の発明において、該画素数差異分布グラフの状態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。
この場合、前記画素数差異分布グラフ中にシキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入する構成としている。これにより、該画素数差異分布グラフの状態およびシキイ値の位置を容易に把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめる。
そして、本発明は、前記凹部が形成された物体表面が、焼成後の食パンのクラストの任意の１面であり、且つ該凹部が、ケーブインであることが有効である。
即ち、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。このときには、該凹部が形成された略平面が、焼成後の食パンのクラストの任意の一面であり、また測定の対象とする該凹部が、ケーブインである。本発明において、コンピュータ（ハードウェア）としては通常のパソコン等が使用可能であり、またソフトウェアとしては通常の画像入力・処理専用のプログラムを使用することにより実施可能である。
即ち、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。このときには、該凹部が形成された略平面が、焼成後の食パンのクラストの任意の一面であり、また測定の対象とする該凹部が、ケーブインである。本発明において、コンピュータ（ハードウェア）としては通常のパソコン等が使用可能であり、またソフトウェアとしては通常の画像入力・処理専用のプログラムを使用することにより実施可能である。
本発明の物体表面に形成された凹部の認知方法によれば、物体表面に形成された、特に、略平面状に形成された凹部の大きさを明瞭確実に認知することができるようになる。即ち、物体表面が、略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成され、凹部の境界が不明瞭であっても、この境界が容易に且つ確実に明瞭化され、凹部を確実に認知することができるようになる。その結果、凹部の開口平面積を簡単に、正確に測定することができるようになる。
特に、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。即ち、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、従来の菜種置換法で測定した菜種重量との関係においても、極めて高い相関を示し、再現性・反復性のある、有意なものとなる。
さらに、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、デジタル情報として保存が容易に可能であり、また将来必要に応じて容易に復元可能である。このため、再試験を不要とする。
特に、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。即ち、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、従来の菜種置換法で測定した菜種重量との関係においても、極めて高い相関を示し、再現性・反復性のある、有意なものとなる。
さらに、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、デジタル情報として保存が容易に可能であり、また将来必要に応じて容易に復元可能である。このため、再試験を不要とする。
以下、添付図面に基づいて、本発明の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法について詳細に説明する。この実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法は、物体表面として焼成後の食パンのクラストの任意の１面に形成された凹部としてのケーブインを認知する方法である。
以下の第一乃至第四の実施の形態では、コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。また、１インチの長さの直線が所定の画素数からなるように設定する（これにより、１画素の面積及び処理領域の面積の算出が可能となる）。
以下の第一乃至第四の実施の形態では、コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。また、１インチの長さの直線が所定の画素数からなるように設定する（これにより、１画素の面積及び処理領域の面積の算出が可能となる）。
（１）本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第一の発明に対応）
図１には、本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図２には、フローチャートを示す。なお、図１では、「輝度」という用語は、グレースケールの階調と同じ意味で用いられている（図６、図７及び図１０でも同様）。
図１及び図２に従って説明すると、先ず、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（１−１）。グレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込むには、例えば、専用のスキャナーで予めグレースケールの形式により読み込んだり、またはデジタルカメラで撮影してカラー画像データとしてコンピュータに読み込んだ後、グレースケールの形式に変換する。
図１には、本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図２には、フローチャートを示す。なお、図１では、「輝度」という用語は、グレースケールの階調と同じ意味で用いられている（図６、図７及び図１０でも同様）。
図１及び図２に従って説明すると、先ず、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（１−１）。グレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込むには、例えば、専用のスキャナーで予めグレースケールの形式により読み込んだり、またはデジタルカメラで撮影してカラー画像データとしてコンピュータに読み込んだ後、グレースケールの形式に変換する。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（１−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。
グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決める（１−４）。ここで、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほうが望ましく、これを１とすることが最も望ましい。
必要に応じて、図４に示すように、微分値の分布を示すグラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。また、必要に応じて、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び微分値の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（１−５）。これにより、シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分が凹部として特定される。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
その後、二値化データに基づいて凹部の全面積を求める（１−６）。面積は、処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により求める。
（２）本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第二の発明に対応）
図６には、本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（１−４）の具体的方法を除いて上記第一の実施の形態とほぼ同じであり、図２に示すフローチャートに従う。
図６には、本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（１−４）の具体的方法を除いて上記第一の実施の形態とほぼ同じであり、図２に示すフローチャートに従う。
図６及び図２に従って説明すると、先ず、上記と同様に凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（１−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（１−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（１−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
図６に示すように、グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決める（１−４）。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（１−５）。これにより、シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分が凹部として特定される。
また、必要に応じて、グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
必要に応じて、図４に示すように、各階調相互間の画素数の差異の分布を示すグラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。また、必要に応じて、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び各階調相互間の画素数の差異の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
また、必要に応じて、グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
必要に応じて、図４に示すように、各階調相互間の画素数の差異の分布を示すグラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。また、必要に応じて、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び各階調相互間の画素数の差異の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
その後、二値化データに基づいて凹部の全面積を求める（１−６）。面積は、処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により求める。
そして、前記第一および第二の実施の形態においては、処理領域の決定（１−２）後は、各階調ごとの画素数集計（１−３）から面積算出（１−６）までを、自動化プログラムにより自動化することが可能である。
そして、前記第一および第二の実施の形態においては、処理領域の決定（１−２）後は、各階調ごとの画素数集計（１−３）から面積算出（１−６）までを、自動化プログラムにより自動化することが可能である。
（３）本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第三の発明に対応）
図７には、本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図８には、フローチャートを示す。
図７には、本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図８には、フローチャートを示す。
図７及び図８に従って説明すると、先ず、上記と同様に、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（２−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（２−３）。必要に応じて、集計結果から、上記と同様、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（２−３）。必要に応じて、集計結果から、上記と同様、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決める（２−４）。そして、ここでも、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほうが望ましく、これを１とすることが最も望ましい。
必要に応じて、上記と同様、図４に示すような微分値の分布を示す。また、必要に応じて、上記と同様、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び微分値の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。
次に、シキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を特定する（２−６）。すなわち、コンピューターとしてシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を認識する。
それから、手動あるいは自動により、該位置が特定された画素の全部または一部分を識別化する。すなわち、図９（ａ）に示すように、コンピューターのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置が視覚的に容易に認識可能になるように、該凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与している。ここで、シキイ値以下の階調の画素とするかまたはそれより小さい階調の画素とするかは任意であり、どちらでもよい（下記第四の実施の形態でも同様）。また、さらに図９（ｂ）に示すように、位置が特定された画素が所定数以上に連続して連なる範囲もしくは部分を識別化する（２−７）。例えば、シキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。さらに必要に応じて、図９（ｃ）に示すように、パン表面の所謂シワは、ケーブインではないので、コンピューターのディスプレイに表示された画像を目視しながらシワに相当するシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を画面上から手動で削除する。これにより、図９（ｃ）に示すように、所定画素数以上の画素が連続して連なることにより囲まれた部分が識別化され、識別化された範囲が凹部として特定される。また、この場合に、図９（ａ）にような位置が特定されたシキイ値に該当する階調の全画素の識別化を省略して、初めから所定数連続する画素の位置のみを図９（ｂ）のように識別化して表示させることもできる。
その後、特定された凹部の面積が求められる（２−８）。特定された凹部が複数あるときは、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求められる。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。
（４）本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第四の発明に対応）
図１０には、本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（２−４）の具体的方法を除いて上記第三の実施の形態とほぼ同じであり、図８に示すフローチャートに従う。
図１０及び図８に従って説明すると、先ず、上記と同様に、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（２−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。
図１０には、本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（２−４）の具体的方法を除いて上記第三の実施の形態とほぼ同じであり、図８に示すフローチャートに従う。
図１０及び図８に従って説明すると、先ず、上記と同様に、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（２−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（２−３）。必要に応じて、集計結果から、上記と同様、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
図１０に示すように、グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決める（２−４）。
図１０に示すように、グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決める（２−４）。
また、必要に応じて、グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。必要に応じて、上記と同様、図４に示すような各階調相互間の画素数の差異の分布を示す。また、必要に応じて、上記と同様、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び各階調相互間の画素数の差異の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。
次に、シキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を特定する（２−６）。すなわち、コンピューターとしてシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を認識する。
それから、手動あるいは自動により、該位置が特定された画素の全部または一部分を識別化する。すなわち、図９（ａ）に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示し、該画像において、略平面上に形成された凹部の位置が視覚的に容易に認識可能になるように、該凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与している。また、さらに図９（ｂ）に示すように、位置が特定された画素が所定数以上に連続して連なる部分を識別化する（２−７）。例えば、シキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。また、この場合に、図９（ａ）のような位置が特定されたシキイ値に該当する階調の全画素の識別化を省略して、始めから図９（ｂ）にように所定数連続する画素の位置のみを識別化して表示させるようにすることもできる。
さらに必要に応じて、図９（ｃ）に示すように、パン表面の所謂シワは、ケーブインではないので、シワに相当するシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を画面上から手動で削除する。これにより、図９（ｃ）に示すように、所定画素数以上の画素が連続して連なることにより囲まれた部分を識別化され、識別化された範囲が凹部として特定される。
その後、特定された凹部の面積が求められる（２−８）。特定された凹部が複数あるときは、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求められる。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。
そして、前記第三および第四の実施の形態においては、処理領域の決定（２−２）後は、各階調ごとの画素数集計（２−３）から面積算出（２−８）までを、識別化（２−７）における目視により識別化画素の一部削除を除き、自動化プログラムにより自動化することが可能である。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。
そして、前記第三および第四の実施の形態においては、処理領域の決定（２−２）後は、各階調ごとの画素数集計（２−３）から面積算出（２−８）までを、識別化（２−７）における目視により識別化画素の一部削除を除き、自動化プログラムにより自動化することが可能である。
本発明の実施例として、本発明により、焼成後の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口面積）を測定する実例について、以下の通り説明する。
〔実施例１〕
まず、本実施例は、本発明により、焼成後の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口面積）を測定等した実例である。
（１）３斤食パンの焼成
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、１回焼成した。焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した１本を選択して、測定の対象検体に供した。
まず、本実施例は、本発明により、焼成後の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口面積）を測定等した実例である。
（１）３斤食パンの焼成
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、１回焼成した。焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した１本を選択して、測定の対象検体に供した。
（２）測定の実施
第四の実施の形態と同様の方法により測定した。コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。ここでは、１インチの直線上の画素数は９６、処理領域は縦２８０ｍｍ×横１１０ｍｍ、従って該処理領域内の全画素数は４４０、０８３に設定した。これによりシキイ値を求めたところ、１４２階調（画素数の差異６５６）であった。
第四の実施の形態と同様の方法により測定した。コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。ここでは、１インチの直線上の画素数は９６、処理領域は縦２８０ｍｍ×横１１０ｍｍ、従って該処理領域内の全画素数は４４０、０８３に設定した。これによりシキイ値を求めたところ、１４２階調（画素数の差異６５６）であった。
（３）測定結果
このようにして、前記第四の実施の形態と同様の方法によりケーブインの面積を測定した結果、（２つのケーブインの）合計面積は３３４４．３ｍｍ２ であった。２つのケーブインの個々の面積はそれぞれ２７０８．５ｍｍ２（３８７０６画素）、６３５．８ｍｍ２（９０８６画素）であった。なお、この面積は、下記（４）のようにして数と位置とを特定した後のケーブインの面積の測定結果である。
このようにして、前記第四の実施の形態と同様の方法によりケーブインの面積を測定した結果、（２つのケーブインの）合計面積は３３４４．３ｍｍ２ であった。２つのケーブインの個々の面積はそれぞれ２７０８．５ｍｍ２（３８７０６画素）、６３５．８ｍｍ２（９０８６画素）であった。なお、この面積は、下記（４）のようにして数と位置とを特定した後のケーブインの面積の測定結果である。
（４）画像におけるケーブインの位置の特定
処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素が１０００以上の画素数の画素が連続して連なることにより囲まれた部分を特定し、これに赤色の着色を施した。上記のように、図９（ｃ）に示すような画像が得られ、ケーブインの数および位置を特定することができることがわかる。
（４）グレースケール分布グラフ
グレースケール分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。
処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素が１０００以上の画素数の画素が連続して連なることにより囲まれた部分を特定し、これに赤色の着色を施した。上記のように、図９（ｃ）に示すような画像が得られ、ケーブインの数および位置を特定することができることがわかる。
（４）グレースケール分布グラフ
グレースケール分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。
（５）画素数差異分布グラフ
画素数差異分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。
画素数差異分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。
次に比較実験例について示す。
（実験例１）
本実験例は、多数の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口平面積）を測定するとともに、従来の菜種置換法で同一ケーブインの凹部を満たす菜種の重量も測定し、両者の関係を分析したものである。
（実験例１）
本実験例は、多数の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口平面積）を測定するとともに、従来の菜種置換法で同一ケーブインの凹部を満たす菜種の重量も測定し、両者の関係を分析したものである。
（１）３斤食パンの焼成
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、５回焼成した。該焼成の各回ごとに、焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した３本ずつを選択して、計１５本を測定の対象検体に供した。測定は、上記第四の実施の形態と同様である。
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、５回焼成した。該焼成の各回ごとに、焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した３本ずつを選択して、計１５本を測定の対象検体に供した。測定は、上記第四の実施の形態と同様である。
（２）測定結果
結果を図１１に示す。図１１（ａ）におけるテスト１〜５は、それぞれ各回の焼成で選択した３本の食パンの左右両側を測定した値（計６回）の合計値である。
結果を図１１に示す。図１１（ａ）におけるテスト１〜５は、それぞれ各回の焼成で選択した３本の食パンの左右両側を測定した値（計６回）の合計値である。
（３）相関
このように、実施例により測定したケーブインの面積の数値と、従来の菜種置換法で同一ケーブインを満たす菜種の重量の数値との間には、極めて高い相関が認められ、従って、該測定面積は再現性のある、有意なものであることがわかる。
このように、実施例により測定したケーブインの面積の数値と、従来の菜種置換法で同一ケーブインを満たす菜種の重量の数値との間には、極めて高い相関が認められ、従って、該測定面積は再現性のある、有意なものであることがわかる。
Claims (16)
- 物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
- 物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定することを特徴とする物体表面に形成された凹部の認知方法。 - 前記シキイ値を境界として前記グレースケールの全階調の全画素を二値化し、
該二値化データに基づいて前記凹部の面積を求めることを特徴とする請求項１または２記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。 - 前記処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により、前記凹部の面積を求めることを特徴とする請求項３記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、
- 物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定することを特徴とする物体表面に形成された凹部の認知方法。 - 前記位置が特定された画素を識別化するにあたり、所定画素数以上連続して連なる部分を識別化することを特徴とする請求項５または６記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記位置が特定された画素を識別化するにあたり、所定画素数以上連続して連なることにより囲みを形成する部分を識別化することを特徴とする物体表面に形成された請求項７記載の凹部の認知方法。
- 前記特定された凹部の面積を求めることを特徴とする請求項５，６，７または８記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記特定された凹部が複数あるとき、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求めることを特徴とする請求項５，６，７，８または９記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷該処理領域内の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、前記凹部の面積を求めることを特徴とする請求項９または１０記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計して、該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷することを特徴とする請求項１，２，５または６記載の物体表面上に形成された凹部の認知方法。
- 前記グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入することを特徴とする請求項１２記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記グレースケールにおいて、各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異を求めて、該画素数差異分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷することを特徴とする請求項２または６記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記画素数差異分布グラフ中にシキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入することを特徴とする請求項１４記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
- 前記凹部が形成された物体表面が、焼成後の食パンのクラストの任意の１面であり、且つ該凹部が、ケーブインであることを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか一つの請求項に記載の物体表面に形成された凹部の認知方法。
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