JP2005189089A - 粒状被検査物状態判別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判別を行う。
【解決手段】 トレイ７２に水６６を貯留し、白米５６を浸漬させ、所定時間（約２０分程度）放置した状態で、ヘッド部３４により白米５６を撮像（測光）し、その測光したデータを変換した画像データに基づいて、白米５６の輪郭点ｍと重心５８の座標を求め、輪郭点ｍの重心５８からの距離ＲＧ_mと変化量ＤＲ_mを演算し、距離しきい値ＲＬ、変化量しきい値ＤＬと比較することにより浸漬割粒の有無を判別するようにしたため、作業者が目視で判別を行うよりも極めて迅速に、かつ正確に浸漬割粒の混入割合を判別することができると共に、その白米のロットの合否を判定することができる。
【選択図】 図８

Description

本発明は、粒状の被検査物の仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置に関するものである。

粒状被検査物、例えば白米等の穀粒（以下、白米という）は、一般的に炊飯することで主食として食されるものである。炊飯が良好になされるための白米の条件は、炊飯前の浸漬中又は炊飯中に白米が割れないことにある。

すなわち、白米が割れると、その割れ部からゲル状の澱粉粒が溶出し、べとついた状態で炊き上がり、食感も悪く、味覚も低下する。

割れ部が発生した白米（割粒米）は、米の発育環境に起因する場合や、精米の仕方に起因するため、精米業者は、割れにくい米の仕入れと、割れにくい精米の仕方に神経を尖らせているのが現状であるが、それでも、割粒が混入する可能性がなくなることはなく、仕入れ後或いは精米後の検査が必須となっている。

従来の割粒米の判別検査は、精米中に所定量（約１００粒程度）の白米をサンプリングし、当該サンプリングした白米を所定時間（約２０分間程度）、水に浸漬し、その後の割れ具合を目視で判断し、サンプリングした白米に対する割粒米の割合を求め、この割合が基準値と比較することで、サンプリングした白米を含むロット（同時期に同一場所から仕入れた米）の合否を決定していた。

不合格となったロットは、合格品とは別扱いするか、精米を再調整する等の対応が必要となる。

なお、参考として、穀粒の状態の良否を自動的に判別する技術として特許文献１が提案されている。

この特許文献１では、穀粒の仕上がり状態をＣＣＤカメラ等で撮像した画像に基づいて、適否を判断するものであり、種子の色、大きさ、形状等を正確に見極め、精度の高い判別が可能である。
特許第３０５８９４０公報

しかしながら、上記従来の検査員等の目視による判別では、正確な浸漬割粒とその割合の判別、並びに合否の判定ができず、検査作業の手間も掛かり、作業性が悪い。

また、特許文献１のような自動判別装置では、浸漬によって発生する割粒の判別には対応しておらず、炊飯によって発生する（すなわち、水を含むことで発生する）割れ部を検知するものではない。

本発明は上記事実を考慮し、水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無の判別、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判定を行うことができる粒状被検査物状態判別装置を得ることが目的である。

上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は、粒状の被検査物の仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、前記トレイ上の前記粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、前記測光装置による前記測光データを前記粒状被検査物の画像データに変換する画像データ変換手段と、前記画像データに基づいて、前記粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標データを作成する座標データ作成手段と、前記座標データ基づいて、前記各輪郭点の前記重心からの距離を演算する距離演算手段と、前記距離演算手段により演算された前記距離が互いに隣接する前記輪郭点で変化する変化量を演算する変化量演算手段と、前記変化量演算手段により演算された前記変化量と所定の変化量しきい値とを比較する変化量比較手段と、を有し、前記変化量比較手段の比較結果に基づいて、前記粒状被検査物の浸漬による割粒を判別することを特徴とする。

請求項１記載の発明によれば、トレイに所定量の水を貯留し、この貯留された水に粒状被検査物を浸漬させる。この粒状被検査物としては、米等の穀粒が挙げられる。

測光装置では、トレイ上の粒状被検査物に対して、光を照射して走査読取りを実行し、測光データを得る。なお、この走査読取りは、粒状被検査物が水に浸漬されてから、所定時間（例えば、約２０分）放置した後が好ましい。

画像データ変換手段は、走査読取によって得られた測光データを粒状被検査物の画像データに変換する。座標データ作成手段は、画像データの例えば濃度変化に基づき粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標を求め、座標データを作成する。距離演算手段では、座標データに基づく輪郭点と重心の座標から、各輪郭点の重心からの距離を演算する。変化量演算手段は、距離演算手段により演算された各輪郭点の重心からの距離が互いに隣接する輪郭点で変化する変化量を演算する。なお、この変化量は距離の差や距離の変化を微分した値（距離の差／輪郭点間の距離）など、変化した大きさを表す値であればよく、また、値がマイナスとなる場合は絶対値としてもよい。

ここで、浸漬による割粒は、整粒（割れ部の無い粒）に割れ部が入ったものであり、割れている部分の輪郭点では重心との距離が急激に短くなるため、変化量の値も大きく変化する。例えば、変化量を互いに隣接する輪郭点の重心からの距離が変化する距離の差の絶対値とした場合、割れ部の輪郭点では重心との距離が急激に短くなり、距離の差の絶対値が割れ部以外と比べて大きな値となる。よって、実験によって粒状被検査物が割れていると判別する変化量しきい値を予め定めることができる。

変化量比較手段では、変化量演算手段により演算された変化量を所定の変化量しきい値と比較することにより浸漬割粒を判別できる。

このように、粒状被検査物を変化量に基づき判別するため、浸漬によって発生する粒状被検査物の浸漬割粒を確実に判別できる。よって、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

請求項２に記載の発明は、粒状の被検査物の仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、前記トレイ上の前記粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、前記測光装置による前記測光データを前記粒状被検査物の画像データに変換する画像データ変換手段と、前記画像データに基づいて、前記粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標データを作成する座標データ作成手段と、前記座標データ基づいて、前記各輪郭点の前記重心からの距離を演算する距離演算手段と、前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段と、を有し、前記距離比較手段の比較結果に基づいて、前記粒状被検査物の浸漬による割粒を判別することを特徴とする。

請求項２記載の発明によれば、トレイに所定量の水を貯留し、この貯留された水に粒状被検査物を浸漬させる。この粒状被検査物としては、米等の穀粒が挙げられる。

測光装置では、トレイ上の粒状被検査物に対して、光を照射して走査読取りを実行し、測光データを得る。なお、この走査読取りは、粒状被検査物が水に浸漬されてから、所定時間（例えば、約２０分）放置した後が好ましい。

画像データ変換手段は、走査読取によって得られた測光データを粒状被検査物の画像データに変換する。座標データ作成手段は、画像データの例えば濃度変化に基づき粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標を求め、座標データを作成する。距離演算手段は、座標データに基づく輪郭点と重心の座標から、各輪郭点の重心からの距離を演算する。

ここで、粒状被検査物に割れ部があると、重心と割れている部分の輪郭点との距離が極端に短くなるため、実験によって粒状被検査物が割れていると判別する距離しきい値を予め定めることができる。

距離比較手段では、距離演算手段により演算された重心からの距離を所定の距離しきい値と比較することにより浸漬割粒を判別できる。

このように、粒状被検査物を各輪郭点の重心からの距離に基づき判別するため、浸漬によって発生する粒状被検査物の割粒を確実に判別できる。よって、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

請求項３に記載の発明は、前記請求項１記載の発明において、前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段をさらに有し、前記粒状被検査物が前記変化量比較手段の比較結果と前記距離比較手段の比較結果とで共に浸漬による割粒と判別された場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする。

請求項３に記載の発明によれば、重心との距離に基づき粒状被検査物の割れ部を判別する距離比較手段をさらに有しており、粒状被検査物が変化量比較手段と距離比較手段とで共に浸漬による割粒と判別された場合に、粒状被検査物を浸漬による割粒と判別している。

粒状被検査物に割れ部があると、割れ部では重心と輪郭点との距離が極端に短くなり、互いに隣接する輪郭点の変化量が大きく変化する。

よって、変化量比較手段と距離比較手段とによる判別結果が共に浸漬による割粒と判別されるため、粒状被検査物の浸漬割粒を確実に判別することができる。よって、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

請求項４に記載の発明は、前記請求項３記載の発明において、前記距離比較手段の比較結果により浸漬による割粒と判別された前記輪郭点と前記重心との軸線を基準として、前記変化量比較手段の比較結果により浸漬による割粒と判別された前記輪郭点が前記軸線を中心とした所定の角度内にある場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする。

請求項４に記載の発明によれば、粒状被検査物に割れ部があると、重心との距離は割れ部の輪郭点で極端に短くなり、重心からの距離の変化量は割れていない部分から割れ部の輪郭点、割れ部から割れていない部分の輪郭点へと変わる部分で大きく変化する。このため、距離比較手段により浸漬割粒と判別される輪郭点の近辺の輪郭点（同一の輪郭点も含む）が、変化量比較手段により浸漬割粒と判別される。よって、距離比較手段により浸漬割粒と判別される輪郭点と重心との軸線を基準とすると、変化量比較手段により浸漬割粒と判別される輪郭点は、軸線を中心とした所定の角度内となる。

このように、変化量比較手段により浸漬割粒と判別される輪郭点が所定の角度内であるかを判別することで、割れ部が重複した条件（重心からの距離及び変化量）を満たす形状であるかを判別することができ、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

なお、所定の角度は粒状被検査物に応じて適宜設定でき、前記軸線（０°）を中心とした振り幅が５°〜１０°であることが好ましい。

請求項５に記載の発明は、前記請求項１記載の発明において、前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段をさらに有し、前記粒状被検査物が前記変化量比較手段の比較結果と前記距離比較手段の比較結果の少なくともいずれか一方で浸漬による割粒と判別された場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする。

粒状被検査物に割れ部があると、割れ部では重心と輪郭点との距離が極端に短くなり、互いに隣接する輪郭点の変化量が大きく変化するため、少なくとも変化量比較手段と距離比較手段のいずれか一方で浸漬による割粒と判別される。

よって、粒状被検査物の浸漬割粒を確実に判別することができ、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至請求項５の何れか１項記載の発明において、前記粒状被検査物が少なくとも長軸領域及び短軸領域を持つ輪郭であって、前記座標データ作成手段が、前記画像データに基づいて前記粒状被検査物の短軸領域を定め、前記短軸を基準として所定の角度内の前記輪郭点に関する座標データを作成することを特徴とする。

請求項６の発明によれば、粒状被検査物、例えば白米であれば、割れ部が無くても胚芽の部分（長軸領域）が一部欠損することにより重心との距離が短くなり、割粒であると誤った判別をする可能性がある。また、浸漬による割れ部のほとんどは短軸を基準とした特定の範囲（背部、腹部）に発生することが実験によってわかっており、白米の背部、腹部は短軸領域の範疇である。

よって、座標データ作成手段は短軸を基準として所定の角度を適切に設定することで、短軸領域の特定の範囲の輪郭点の座標データを作成することができる。また、特定の範囲の輪郭点の座標データに基づき距離、変化量を演算して比較を行うことにより、特定範囲以外の部分による誤判別を防止することができる。また、演算する輪郭点の数が少なくなり、各輪郭点の重心からの距離及び変化量の演算を行う処理時間を短くすることができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の発明において、前記距離演算手段が、前記輪郭上において、画像データに基づく隣接した前記輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎の前記輪郭点で前記重心からの距離を演算することを特徴とする。

請求項７の発明によれば、粒状被検査物に走査読取を実行して得られた画像データの粒状被検査物一粒あたりの解像度（画素数）が高い場合、隣接した輪郭点との距離が短くなり、輪郭点の数も多くなる。輪郭点の数が多くなると、各輪郭点の重心からの距離及び変化量の演算を行う処理時間が長くなる。

そこで、前記距離演算手段では、輪郭上において、隣接した輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎の輪郭点で重心からの距離を演算することにより、重心からの距離を演算する輪郭点の数を減らすことができる。また、複数倍する倍数を調整することで重心からの距離を演算する輪郭点の間隔が適正となり、元の画像の特徴が損なわれない輪郭を得ることができる。

よって、画像データの解像度に応じて倍数を調整することにより、粒状被検査物の輪郭上の重心からの距離を演算する輪郭点の数が減少し、効率良く処理ができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の発明において、前記距離演算手段が、前記輪郭上において、画像データに基づく隣接した前記輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎に、前記間隔内の各輪郭点の座標を平均し、前記平均した座標と前記重心との距離を演算することを特徴とする。

請求項８の発明によれば、距離演算手段は、輪郭上において、隣接した輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎に、前記間隔内の各輪郭点の座標を平均し、平均した座標と重心との距離を演算する。平均した座標を求めると平均した座標による輪郭は、元の画像データによる輪郭に近似したものとなる。

また、前記距離演算手段は、複数倍する倍数を調整することにより、粒状被検査物の輪郭上の重心からの距離を演算する輪郭点の数が減少して、効率良く処理ができる。

よって、画像データの解像度に応じて倍数を調整することにより効率良く処理ができ、元の画像データによる輪郭と近似した輪郭点を判別することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至請求項８の何れか１項記載の発明において、前記浸漬による割粒の判別が、前記割粒の発生割合を判別することを特徴としている。

請求項９の発明によれば、割粒の判別後、その発生割合を得ることで、判別結果における、良否の判定を容易に行うことができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至請求項９の何れか１項記載の発明において、前記トレイには、複数の粒状被検査物がランダムに、かつ重ならないように載置され、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後に、測光装置による測光が実行されることを特徴としている。

請求項１０の発明によれば、トレイに貯留された水に粒状被検査物を載置する場合、特に整列は不要であるが、互いに重ならないように並べることが好ましい。また、測光装置による測光は、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後が好ましく、経験的、かつ実験的には約２０分程度の浸漬が必要である。

このため、例えば、トレイをセットした状態で、検査開始指示を行った後、約２０分間放置した後測光を開始するようなタイマーを設けるようにしてもよく、これにより、作業者による計時作業を省略することができる。また、複数ロットの粒状被検査物をロット別に複数トレイに入れて浸漬し、約２０分後に次々と測光装置にセットして検査をするようにしてもよい。

以上説明した如く本発明では、水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判定を行うことができるという優れた効果を有する。

（第１の実施の形態）
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施の形態について説明する。

図１には、判別装置１０が示されている。

判別装置１０は、一対の箱体１２、１４が蝶番（図示省略）によって連結され、開閉可能なブリーフケース型の筐体１６に収容されており、図１は使用状態を示している。

すなわち、一対の箱体１２、１４が互いに１８０°開放した状態で載置されている。なお、格納時には一対の箱体１２、１４が前記蝶番を中心に回転し、開口端同士が向かい合って閉止されるようになっており、これにより、内部の精密機器類が保護される（なお、本実施の形態では、後述のカバー４６を外した状態で閉止するようにしてある）。

一方の箱体１２（図１の奥側）には、コントローラ（汎用パソコンであってもよい）１８とプリンタ２０とが収容されている。このコントローラ１８とプリンタ２０とは図示しない接続ケーブルによって接続されており、コントローラ１８で演算処理したデータ等をプリンタ２０によってプリントアウトすることができるようになっている。また、コントローラ１８には、ＬＣＤモニタ１８Ａが設けられている。

また、このコントローラ１８は、他方の箱体１４に収容された判別装置本体２２の動作を制御する機能を有しており、判別装置本体２２は、このコントローラ１８からの指示に従って動作する構成となっている。なお、コントローラ１８と判別装置本体２２とは、箱体１２、１４の開閉によって損傷しないフレキシブルケーブル等可撓性を有する配線ケーブル（図示省略）によって接続することが好ましい。

図２には、判別装置本体２２の概略構成が示されている。

判別装置本体２２は、ベースとなるスキャナ部２４と、カバー４６と、で構成されている。

スキャナ部２４は、周縁を除く上面部が開口した箱型のケーシング２８を備え、当該開口した部分には、透明ガラス板３０が嵌め込まれている。

この透明ガラス板３０の上部には、後述するトレイ７２が位置決めされるようになっており、このトレイ７２が穀粒の載置台となる。

また、この透明ガラス板３０の下部には、ライン走査型撮像ユニット３２が配設されている。

ライン走査型撮像ユニット３２は、撮像素子が図２の手前から奥側にかけてアレイ状に配列された（主走査方向）撮像素子アレイ３４Ａとこの撮像素子アレイ３４Ａに沿って設けられた円筒状の光源３４Ｂを備えたヘッド部３４を有しており、このヘッド部３４が、スキャナモータ３６の駆動力で前記透明ガラス板３０の下部を図２の左右方向に沿って移動する（副走査方向）。

これにより、透明ガラス板３０のほぼ全面を撮像素子アレイ３４Ａによって走査することができる。

前記カバー４６は、前記透明ガラス板３０の上部を含むケーシング２８の上部を覆うように設けられている。このカバー４６は、トレイ７２を透明ガラス板３０に位置決めする際に開放され、位置決め後の測光の際に閉止されるようになっている。

上記トレイ７２が透明ガラス板３０に位置決めされた状態で、ヘッド部３４を１往復させることで、前記トレイ７２上の穀粒を測光（撮像）することができる。測光したデータはコントローラ１８へ送出されるようになっている。

図３には、トレイ７２の構造が示されている。

本実施の形態に係るトレイ７２は、矩形状の底板部５０の四方から縦壁部５２が一体形成され、所定の容積を持つ受け皿構造となっている。短辺側の縦壁部５２の一方の上端には外側に向けて略直角に屈曲された把持部５４が形成されている。作業者はこの把持部５４を把持することで、透明ガラス板３０上への着脱を行うようになっている。

前記底板部５０は透明とされ、粒状被検査物としての白米５６の載置面となっている。この白米５６の載置の際、本実施の形態では、受け皿構造となった領域に水６６を貯留する。水６６は、縦壁部５２により、こぼれることなく保持され、この状態で所定数（本実施の形態では約１００粒）の白米５６を載置する。

なお、載置する場合、白米５６同士が重ならないようにするが、整列させる必要はない。

上記のように水６６が貯留され、白米５６が載置されたトレイ７２は、約２０分間放置した後、透明ガラス板３０上に載置され、カバー４６が閉じられることで、測定準備が完了する。

なお、白米５６は、水６６に浸漬されることで、割粒が発生する不良品が出る場合があり、本実施の形態では、この割粒の発生の有無を判別するべく、前記スキャナ部２４のヘッド部３４が透明ガラス板３０の下方を移動（走査）することで、白米５６を撮像（測光）する。

図４には、第１の実施の形態に係る浸漬された割粒とその割合の判別、並びに合否の判定のためのコントローラ１８の制御を機能的に示したブロック図が示されている。

ヘッド部３４は、画像データ生成部１００に接続され、ヘッド部３４で撮像したデータ（測光データ）がこの画像データ生成部１００へ送出される。

画像データ生成部１００では、測光データを画像データに変換し、画像データの濃度に基づいて穀粒の輪郭６０（図７（Ａ）参照）を検出し、それぞれの白米５６の一粒毎の画像データを生成して画像データメモリ１０２へ記憶する。

これにより、画像データメモリ１０２には、トレイ７２上の約１００粒の白米５６の画像データが記憶されることになる。

画像データメモリ１０２に記憶された画像データは、座標データ作成部１０４によって、一粒ずつ読み出され、画像データから白米５６（図７（Ａ）参照）の全輪郭点の数Ｍ（解像度に依存する）とそれぞれの輪郭点６２の座標、及び白米５６の重心５８の座標が求められ、距離演算部１０６へ送出されるようになっている。ここで、図７（Ａ）に示す各輪郭点６２をそれぞれ輪郭点ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）とする。

距離演算部１０６では、送出された白米５６の輪郭点ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）と重心５８の座標から、輪郭点ｍの重心５８からの距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を演算し、変化量演算部１０８へ送出される。また、演算した距離ＲＧ_mを距離記憶メモリ１１０に記憶させる。

変化量演算部１０８では、送出された距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）から、輪郭点ｍと互いに隣接する輪郭点ｍ−１とで重心５８からの距離が変化する距離の差の絶対値ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）（図７（Ｃ）参照）を演算し、輪郭点ｍにおける変化量として変化量記憶メモリ１１２に記憶させる。なお、輪郭点１（開始点）における変化量ついては、隣接する輪郭点Ｍ（図７（Ａ）参照）の重心５８から距離ＲＧ_MとＲＧ₁とにより差の絶対値ＤＲ₁（図７（Ｃ）参照）を求める。

すなわち、座標データ作成部１０４によって画像データメモリ１０２から一粒ずつ白米５６の画像データが読み出され、距離演算部１０６によって読み出した白米５６の全輪郭点と重心５８との距離を演算して距離記憶メモリ１１０に記憶する処理を繰り返すことで、トレイ７２上の約１００粒の白米５６それぞれ毎に重心５８と各輪郭点との距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）が距離記憶メモリ１１０に記憶される。

また、変化量演算部１０８によって輪郭点ｍと輪郭点ｍ−１の重心５８からの距離の差の絶対値ＤＲ_mを演算して変化量記憶メモリ１１２に記憶する処理を繰り返すことで、約１００粒の白米５６それぞれ毎に変化量ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）が変化量記憶メモリ１１２に記憶される。

距離しきい値メモリ１１４には、一定の距離しきい値ＲＬ（図７（Ｂ）の距離しきい値ＲＬ参照）が記憶されており、変化量しきい値メモリ１１６には、一定の変化量しきい値ＤＬ（図７（Ｃ）の変化量しきい値ＤＬ参照）が記憶されている。距離しきい値ＲＬと変化量しきい値ＤＬは、予め実験によって白米５６の割粒を判別する適切な値にそれぞれ設定されている。

距離比較部１１８は、距離記憶メモリ１１０、距離しきい値メモリ１１４及び割粒判別部１２２と接続されており、距離しきい値メモリ１１４から距離しきい値ＲＬを読み出し、距離記憶メモリ１１０に記憶されている白米５６一粒毎の重心５８からの距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較（ＲＧ_m：ＲＬ）し、比較結果を割粒判別部１２２へ送出する。

一方、変化量比較部１２０は、変化量記憶メモリ１１２、変化量しきい値メモリ１１６及び割粒判別部１２２と接続されており、変化量しきい値メモリ１１６から変化量しきい値ＤＬを読み出し、変化量記憶メモリ１１２に記憶されている白米５６一粒毎の変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較（ＤＲ_m：ＤＬ）し、比較結果を割粒判別部１２２へ送出する。

割粒判別部１２２では、一粒の白米５６のいずれかの輪郭点ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）において、距離比較部１１８の比較の結果がＲＧ_m≦ＲＬと判定され、且つ、変化量比較部１２０の比較の結果がＤＲ_m≧ＤＬと判定された場合に、この白米５６は浸漬割粒（不良品）と判別し、これ以外の場合にはこの白米５６は浸漬割れのない良品と判別する。

割粒判別部１２２での判別結果は、割粒割合演算部１２４によって集計され、サンプリングした全白米５６の内の割粒（不良品）と判別された白米５６の割合を演算し、ＬＣＤモニタ１８Ａに表示する。なお、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示と共に、プリンタ２０によってプリントアウトするようにしてもよい。

この割合が所定の基準値より大きい場合は、その白米のロットは不合格と判定されることになる。

以下に上記第１の実施の形態の作用を説明する。

（測光手順）
トレイ７２（図３（Ｂ）参照）に水を貯留し、さらにこの貯留された水６６にサンプルとしての白米５６を浸漬させる。浸漬された白米５６は互いに重なり合わないように、移動することが好ましいが、特に整列させる必要はない。

上記水を貯留、並びに穀粒を載置したトレイ７２は、約２０分間放置させることで、白米５６に十分な水分を吸収させる。その後、カバー４６（図２参照）を開放し、トレイ７２を透明ガラス板３０上に位置決めし、当該カバー４６を閉止する。

撮像（測光）の起動を促す操作がなされると、ヘッド部３４の光源３４Ｂをオンとし撮像素子アレイ３４Ａをアクティブ状態とし、スキャナモータ３６の駆動を開始する。

これにより、ヘッド部３４による測光が開始される。すなわち、トレイ７２上の白米５６に光源３４Ｂからの光を照射し、その反射光を撮像素子アレイ３４Ａによって検出しながらヘッド部３４を移動させることで、トレイ７２の所定の領域に散布された白米５６を撮像する。

撮像が終了すると、次の測光のスタンバイのため、ヘッド部３４が初期位置（ホームポジション）へ戻る。

コントローラ１８（図１参照）では、取り込んだデータを処理し、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示を制御し、プリント指示があった場合にプリンタ２０でのプリントを制御する。

以下、図５のフローチャートに従い、白米５６の撮像を含み、白米５６の浸漬割粒とその発生割合を得るための画像処理並びに比較手順の一例を示す。

ステップ１５０では、初期設定として変数ｎ（白米粒数カウント値）を１にセットし、変数ＮＧ（不良品数）をクリア（０）し、ステップ１５２へ移行する。

ステップ１５２では、前述のヘッド部３４による測光（撮像）処理を実行し、ステップ１５４へ移行する。

ステップ１５４では、測定した測光データを画像データに変換し、画像データの濃度に基づき白米５６の数Ｎを認識し、次いでステップ１５６で各白米５６の画像データを生成する。

ステップ１５８では、それぞれの白米５６の画像データを画像データメモリ１０２に記憶する。

ステップ１６０では、ｎ粒目（初回はｎ＝１）の画像データを画像データメモリ１０２から読出し、次いでステップ１６２で当該画像データ（図７（Ａ）参照）の全輪郭点の数Ｍとそれぞれの輪郭点６２の座標、及び重心５８の座標を求める。

ステップ１６４では、図７（Ａ）に示すように求めた輪郭点６２の１点を開始点（輪郭点１）として、開始点と重心５８の座標に基づき距離ＲＧ₁を演算する。また、重心５８から左回りに隣接する輪郭点６２を変数ｍと対応させて輪郭点ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）とする。

ステップ１６６では、変数ｍ（輪郭点６２カウント値）を２にセットし、ステップ１６８へ移行する。

ステップ１６８では、輪郭点ｍと重心５８の座標に基づき距離ＲＧ_mを演算し、ステップ１７０へ移行する。

ステップ１７０では、輪郭点ｍにおける重心５８からの距離ＲＧ_mと輪郭点ｍ−１における重心５８からの距離ＲＧ_m-1の差の絶対値を演算して輪郭点ｍにおける変化量ＤＲ_mを求め、ステップ１７２へ移行する。

ステップ１７２では、変数ｍ（輪郭点ｍ）が輪郭点６２の全数Ｍとなったか否かが判断され、否定判定された場合には、ステップ１７４へ移行して変数ｍをインクリメントし、ステップ１６８へ戻り、輪郭点ｍと重心５８との距離ＲＧ_mの演算を実行する。

また、ステップ１７２で肯定判定されると、図７（Ｂ）に示すようにｎ粒目の全輪郭点（全数Ｍ）での重心５８との距離演算処理が終了したため、ステップ１７６へ移行する。

ステップ１７６では、図７（Ａ）に示すように、距離演算処理が輪郭点１（開始点）〜輪郭点Ｍと１周しているので、輪郭点１における重心５８からの距離ＲＧ₁と輪郭点Ｍにおける重心５８からの距離ＲＧ_Mの差の絶対値ＤＲ₁（図７（Ｃ）参照）を演算して輪郭点１における変化量を求める。これにより、図７（Ｃ）に示すようにｎ粒目の全輪郭点（全数Ｍ）の変化量演算処理が終了し、ステップ１７８へ移行する。

ステップ１７８では、ｎ粒目の全輪郭点の重心５８との距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を距離記憶メモリ１１０に、ｎ粒目の全輪郭点の変化量ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を変化量記憶メモリ１１２に記憶する。

ステップ１８０では、画像データの読出し回数ｎが白米５６の全数Ｎとなったか否かが判断され、否定判定された場合には、ステップ１８２へ移行して変数ｎをインクリメントし、ステップ１６０へ戻り、次の白米５６の画像データを読み出し、距離演算処理を実行する。

また、ステップ１８０で肯定判定、すなわち測定した全ての白米５６の全数処理が終了したと判断されると、ステップ１８４へ移行する。ステップ１８４以降の処理は、割粒とその割合の判別処理となる。

ステップ１８４では、浸漬割粒判別処理を実行し、図６に示すステップ２００へ移行する。

ステップ２００では、変数ｎを初期値（１）に戻し、次いでステップ２０２へ移行し、距離しきい値メモリ１１４から距離しきい値ＲＬ、変化量しきい値メモリ１１６から変化量しきい値ＤＬを読み出し、ステップ２０４へ移行する。

ステップ２０４では、変数ｍを初期値（１）に戻し、次いでステップ２０６へ移行する。

ステップ２０６では、距離比較部１１８において、距離記憶メモリ１１０に記憶されているｎ粒目の全輪郭点６２の重心５８からの距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を読み出す。また、変化量比較部１２０において、変化量記憶メモリ１１２に記憶されているｎ粒目の全輪郭点６２の変化量ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を読み出し、ステップ２０８へ移行する。

ステップ２０８では、距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較した結果を保持するフラグＦＧ１と、変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較した結果を保持するフラグＦＧ２を共に良品（整粒）を意味する初期値（０）にクリアする。

ステップ２１０では、ｎ粒目の輪郭点ｍの重心５８からの距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較する（ＲＧ_m：ＲＬ）。図８（Ｂ）の輪郭点ｍに示すように、ＲＧ_m≦ＲＬと判定された場合は、この白米５６は輪郭点ｍに割れ部５７があるため、浸漬割粒（不良品）と判別してステップ２１２へ移行し、フラグＦＧ１を１（浸漬割粒）としてステップ２１４へ移行する。

一方ステップ２１０でＲＧ_m＞ＲＬと判定された場合は、輪郭点ｍが割れ部５７では無いと判別できるため、ステップ２１４へ移行する。

ステップ２１４では、ｎ粒目の輪郭点ｍの変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較する（ＤＲ_m：ＤＬ）。図８（Ｃ）の輪郭点ｍに示すように、ＤＲ_m≧ＤＬと判定された場合は、この白米５６は浸漬割粒と判別してステップ２１６へ移行し、フラグＦＧ２を１（浸漬割粒）としてステップ２１８へ移行する。

一方ステップ２１４でＤＲ_m＜ＤＬと判定された場合は、輪郭点ｍが割れ部５７では無いと判別できるため、ステップ２１８へ移行する。

ステップ２１８では、判別した輪郭点ｍがｎ粒目の輪郭点６２の全数Ｍとなったか否かが判断される。ステップ２１８が否定判定された場合には、また、ｎ粒目の輪郭点ｍを全て比較処理していないため、ステップ２２０へ移行して変数ｍをインクリメントし、ステップ２１０へ戻り、輪郭点ｍでの比較処理を行う。ステップ２１８が肯定判定された場合は、ｎ粒目の全輪郭点について比較処理が完了したため、ステップ２２２へ移行する。全輪郭点でステップ２１０とステップ２１４の比較処理を行ったことにより、フラグＦＧ１、フラグＦＧ２の値は、割れ部５７の輪郭点６２で１（浸漬割粒）へと変わり、保持されている。

ステップ２２２では、フラグＦＧ１とフラグＦＧ２が共に１（浸漬割粒）となっているかを判別する。共に１の場合は、このｎ粒目は浸漬割粒（不良品）と判別してステップ２２４へ移行する。ステップ２２４ではＮＧ値をインクリメントしてステップ２２６へ移行する。

一方、ステップ２２２でフラグＦＧ１とフラグＦＧ２が共に１で無い場合は、このｎ粒目は良品（整粒）と判別して、ステップ２２６へ移行する。

ステップ２２６では、変数ｎが白米５６の全数Ｎとなったか否かが判断され、否定判定された場合には、ステップ２２８へ移行して変数ｎをインクリメントし、ステップ２０４へ戻り、ｎ粒目の白米５６で比較処理を実行する。

また、ステップ２２６で肯定判定、すなわち測光（撮像）した全白米５６（全数Ｎ）の判定が終了したと判断されると、浸漬割粒判別処理が終了する。なお、ＮＧ値は浸漬割粒と判別された粒の数となっている。浸漬割粒判別処理が終了すると、図５のステップ１８６へ移行する。

ステップ１８６では、白米５６の全数Ｎに対するＮＧ値の割合（不良の割合）を演算し、百分率Ａ（％）を得る。

演算された不良の割合Ａ％は、ステップ１８８において、ＬＣＤモニタ１８Ａ（図１参照）に表示される。作業者はこの数値を見ることで、白米５６の全数Ｎに対して割れ部５７が発生した割合を正確に把握することができる。なお、プリンタ２０によって不良の割合Ａ％をプリントアウトしてもよい。

なお、説明のため距離、変化量算出の処理（ステップ１６４〜１７０）と浸漬割粒判別処理（図６）を分離して記述してあるが、各輪郭点の距離、変化量算出毎に各しきい値と比較して浸漬割粒の判別を行ってもよい。

以上説明したように第１の実施の形態では、トレイ７２に水６６を貯留し、白米５６を浸漬させ、所定時間（約２０分程度）放置した状態で、ヘッド部３４により白米５６を撮像（測光）し、その測光したデータを変換した画像データに基づいて、白米５６の輪郭点ｍと重心５８の座標を求め、輪郭点ｍの重心５８からの距離ＲＧ_mと変化量ＤＲ_mを演算し、距離しきい値ＲＬ、変化量しきい値ＤＬと比較することにより浸漬割粒の有無を判別するようにしたため、作業者が目視で判別を行うよりも極めて迅速に、かつ正確に浸漬割粒の混入割合を判別することができると共に、その白米のロットの合否を判定することができる。

なお、第１の実施の形態では、輪郭点ｍ毎に距離ＲＧ_mと変化量ＤＲ_mを共に演算し、距離しきい値ＲＬ、変化量しきい値ＤＬとの比較により浸漬割粒の判別を行ったが、変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較した結果のみにより浸漬割粒の判別を行ってもよい（判別条件１）。また、距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較した結果のみにより浸漬割粒の判別を行ってもよい（判別条件２）。

さらに、変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較した結果（判別条件１）と、距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較した結果（判別条件２）の少なくともいずれか一方で浸漬割粒と判別された場合に、粒状被検査物を浸漬割粒と判別してもよい（判別条件３）。これにより、判別条件１又は判別条件２のいずれか一方では浸漬割粒と判別されない割れ部（例えば、割れ部の重心５８からの距離がぎりぎり距離しきい値ＲＬより大きい）を有する粒状被検査物も浸漬割粒と判別することができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。この第２の実施の形態の特徴は、
距離しきい値ＲＬとの比較結果により割れ部と判別される輪郭点と重心との軸線を基準として、変化量しきい値ＤＬとの比較結果により割れ部と判別される輪郭点が前記軸線を中心とした所定の角度内であるかを判別する点にある。

第２の実施の形態の判別装置１０は、第１の実施の形態で示した図１、図２、図３と同様の構成であるため、説明を省略する。

図１２には、第２の実施の形態のコントローラ１８の制御を機能的に示したブロック図が示されている。なお、同一符号の個所は第１の実施の形態の図４と同様であるため説明を省略し、異なる部分については符号Ａを付して説明をする。

距離演算部１０６Ａでは、座標データ作成部１０４より送出された白米５６の輪郭点ｍと重心５８の座標から、輪郭点ｍの重心５８からの距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を演算し、距離ＲＧ_mと輪郭点ｍの座標が変化量演算部１０８Ａへ送出される。また、演算した距離ＲＧ_mと輪郭点ｍの座標を距離記憶メモリ１１０に記憶させる。

変化量演算部１０８Ａでは、距離演算部１０６Ａより送出された距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）から、輪郭点ｍと互いに隣接する輪郭点ｍ−１とで重心５８からの距離が変化する距離の差の絶対値ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）（図７（Ｃ）参照）を演算し、輪郭点ｍにおける変化量として、距離演算部１０６Ａより送出された輪郭点ｍの座標と共に変化量記憶メモリ１１２に記憶させる。

距離比較部１１８Ａは、距離記憶メモリ１１０、距離しきい値メモリ１１４及び距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａと接続されており、距離しきい値メモリ１１４から距離しきい値ＲＬを読み出し、距離記憶メモリ１１０に記憶されている白米５６一粒毎に重心５８からの距離ＲＧ_mを距離しきい値ＲＬと比較（ＲＧ_m：ＲＬ）し、距離ＲＧ_mが距離しきい値ＲＬ以下（ＲＧ_m≦ＲＬ）となる輪郭点ｍの座標を、距離により割れ部と判別される輪郭点（以下、距離割れ部輪郭点）として距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに記憶させる。すなわち、距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａには、重心からの距離ＲＧ_mが距離しきい値ＲＬ以下となる輪郭点の座標が全て記憶されている。

変化量比較部１２０Ａは、変化量記憶メモリ１１２、変化量しきい値メモリ１１６及び変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａと接続されており、変化量しきい値メモリ１１６から変化量しきい値ＤＬを読み出し、変化量記憶メモリ１１２に記憶されている白米５６一粒毎に変化量ＤＲ_mを変化量しきい値ＤＬと比較（ＤＲ_m：ＤＬ）し、変化量ＤＲ_mが変化量しきい値ＤＬ以上（ＤＲ_m≧ＤＬ）となる輪郭点ｍの座標を、変化量により割れ部と判別される輪郭点（以下、変化量割れ部輪郭点）として変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａに記憶させる。すなわち、変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａには、変化量ＤＲ_mが変化量しきい値ＤＬ以上となる輪郭点の座標が全て記憶されている。

割粒判別部１２２Ａでは、白米５６一粒毎に距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに距離割れ部輪郭点が、変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａに変化量割れ部輪郭点が共に記憶されているかをチェックする。共に記憶されている場合は、いすれかの距離割れ部輪郭点と重心との軸線を中心（０°）として、±５°（振り幅１０°）以内の領域に変化量割れ部輪郭点が存在するかを判断する。存在する場合には白米５６を浸漬割粒（不良品）と判別し、これ以外の場合には白米５６を浸漬割れのない良品と判別する。

次に上記第２の実施の形態の作用を説明する。

第２の実施の形態の測光手順は、第１の実施の形態で示した露光手順と同様である。

図１３、図１４に第２の実施の形態の画像処理並びに比較手順（図１３）、浸漬割粒判別処理（図１４）に関するフローチャートを示す。なお、同一符号の個所は第１の実施の形態の図５（画像処理並びに比較手順）、図６（浸漬割粒判別処理）と同様であり、異なる部分については符号Ａを付してある。第２の実施の形態の作用を説明は、第１の実施の形態と同様部分について説明を省略し、異なる部分についてのみ説明をする。

ステップ１７８Ａでは、ステップ１６４及びステップ１６８により算出したｎ粒目の全輪郭点の重心５８との距離ＲＧ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を距離記憶メモリ１１０に、ステップ１７０及びステップ１７６により算出したｎ粒目の全輪郭点の変化量ＤＲ_m（ｍ＝１〜Ｍ）を変化量記憶メモリ１１２に記憶する。また、輪郭点ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の座標を距離記憶メモリ１１０及び変化量記憶メモリ１１２に記憶する。

ステップ１８４Ａでは、浸漬割粒判別処理を実行し、図１４に示すステップ２００へ移行する。

ステップ２３０Ａでは、ステップ２１０によりＲＧ_m≦ＲＬと判定（ＦＧ１＝１）された輪郭点ｍの座標を距離により割れ部と判別される輪郭点（距離割れ部輪郭点）として距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに記憶する。これは、図１５に示される白米５６の拡大された割れ部において、ｍ＝５の輪郭点は重心との距離ＲＧ₅が距離しきい値ＲＬ以下のため、座標が距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに記憶される。

ステップ２３２Ａでは、ステップ２１４によりＤＲ_m≧ＤＬと判定（ＦＧ２＝１）された輪郭点ｍの座標を変化量により割れ部と判別される輪郭点（変化量割れ部輪郭点）として変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａに記憶する。これは、図１５において、ｍ＝３、４、１０の輪郭点は変化量ＤＲ₃、ＤＲ₄、ＤＲ₁₀が変化量しきい値ＤＬ以上（ＦＧ２＝１）となるため、各座標が変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａに記憶される。

ステップ２３４Ａでは、ステップ２２２によりフラグＦＧ１とフラグＦＧ２が共に１と判別されているため、距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに距離割れ部輪郭点が、変化量割れ部輪郭点記憶メモリ１３２Ａに変化量割れ部輪郭点が共に記憶されていると判断できる。よって、ステップ２３４Ａでは距離割れ部輪郭点記憶メモリ１３０Ａに記憶されている各距離割れ部輪郭点と重心との軸線を基準（０°）として、±５°以内の範囲にいずれかの変化量割れ部輪郭点が存在するかの判別する。存在する場合はステップ２３４Ａが肯定判定され、このｎ粒目は浸漬割粒（不良品）と判別してステップ２２４へ移行する。存在しない場合はステップ２３４Ａが否定判定され、このｎ粒目を良品と判別してステップ２２６へ移行する。

図１５に示す場合では、ｍ＝５の輪郭点と重心との軸線（０°）を基準としてｍ＝３、４、１０の輪郭点の座標が±５°以内となるかを判別する。ｍ＝４の輪郭点は±５°以内となるため、ステップ２３４Ａは肯定判定され、このｎ粒目は浸漬割粒（不良品）と判別してステップ２２４へ移行する。ステップ２２４ではＮＧ値をインクリメントしてステップ２２６へ移行する。

以上説明したように第２の実施の形態では、距離しきい値ＲＬにより割れ部と判別される輪郭点と重心との軸線を基準として、変化量しきい値ＤＬにより割れ部と判別される輪郭点が軸線を中心とした所定の角度内であるかを判別することで、割れ部が重複した条件（重心からの距離及び変化量）を満たす形状であるかを判別することができ、粒状被検査物状態判別装置の判別精度が向上する。

なお、第２の実施の形態では、所定の角度を軸線を中心として±５°（振り幅１０°）としたが、検査する粒状被検査物や、判別したい割れ部の形状に応じて調整してもよい。浸漬による割れ部を判別するには、軸線を中心とした振り幅が５°〜１０°であることが好ましい。

ここで、図９に粒状被検査物を、第１実施の形態、第２実施の形態及び判別条件１、２、３により判別した結果を示す。図９の判別結果に示すように、条件を変えることにより粒状被検査物の中から、浸漬割粒と判別される白米の数は、判別条件３＞判別条件１＞第１の実施の形態＞第２実施の形態、判別条件３＞判別条件２＞第１の実施の形態＞第２実施の形態となり、浸漬割粒と判別される割れ部の満たす条件がより厳密となる。

また、第１の実施の形態及び第２の実施の形態で判別される粒状被検査物（白米５６）は図１０に示すように円形ではなく、楕円に近いことから画像データに基づき、座標データ作成部１０４によって白米５６の短軸と長軸を求め、短軸を基準として４５度以内の輪郭点６２について座標データを作成し、作成した座標データに基づき重心５８との距離、変化量を求めて比較処理を行うようにしてもよい。白米５６は背部、腹部に割れのほとんどが発生するため、短軸を基準として４５度以内の輪郭点６２について比較処理を行うことで、背部、腹部以外の部分による誤判別を防止することができる。

第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、図１１の範囲Ａに示す輪郭点６２のように、画像データの全ての輪郭点６２で重心５８との距離を演算したが、図１１の範囲Ｂに示すように、所定の間隔毎の輪郭点６２（図１１の範囲Ｂでは５輪郭点毎）で重心５８との距離を求めて距離しきい値と比較してもよい。所定の間隔を適切に設定することにより、距離を演算する輪郭点数が減り演算処理が迅速となる。

さらに、図１１の範囲Ｃに示すように、所定の間隔毎に輪郭点６２の座標を平均して平均座標Ｐとし、平均座標Ｐと重心５８との距離を求めて距離しきい値と比較してもよい。図１１の範囲Ｃでは、輪郭点６２を（Ｘ₁，Ｙ₁）（Ｘ₂，Ｙ₂）（Ｘ₃，Ｙ₃）とした場合に平均輪郭点の座標を以下の（１）式から求めることができ
Ｐ＝（（Ｘ₁＋Ｘ₂＋Ｘ₃）／３，（Ｙ₁＋Ｙ₂＋Ｙ₃）／３）・・・（１）
となる。

また、第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、粒状被検査物として白米５６を適用したが、玄米等他の穀粒であってもよい。

第１の実施の形態に係る白米の割れ部の有無を判別するための判別装置の概観を示す斜視図である。 第１の実施の形態に係る判別装置の内部構成を示す概略図である。 第１の実施の形態に係る（Ａ）トレイの斜視図、（Ｂ）は図３（Ａ）のIIIＢ−IIIＢ線断面図である。 第１の実施の形態に係る浸漬割粒の判別のためのコントローラの制御を機能的に示したブロック図である。 第１の実施の形態に係る画像処理並びに比較手順を示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係る浸漬割粒判別処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係る割れ部の無い粒状被検査物の輪郭点、輪郭点と重心との距離、変化量の関連を示す図である。 第１の実施の形態に係る割れ部を有する粒状被検査物の輪郭点、輪郭点と重心との距離、変化量の関連を示す図である。 粒状被検査物を第１の実施の形態、第２の実施の形態及び判別条件１、２、３により判別した結果を示す説明図である。 割れ部を有する粒状被検査物において、短軸を基準として４５度以内の輪郭点を示す図である。 重心との距離を演算する画像データ上の粒状被検査物の輪郭点の略１／４部分を示す図である。 第２の実施の形態に係る浸漬割粒の判別のためのコントローラの制御を機能的に示したブロック図である。 第２の実施の形態に係る画像処理並びに比較手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る浸漬割粒判別処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る粒状被検査物の割れ部を拡大した拡大図である。

符号の説明

１０ 判別装置（判別装置）
１２、１４ 箱体
１６ 筐体
１８ コントローラ
１８Ａ ＬＣＤモニタ
２０ プリンタ
２２ 判別装置本体
２４ スキャナ部
３０ 透明ガラス板
３２ ライン走査型撮像ユニット
３４ ヘッド部（測光装置）
３６ スキャナモータ
５０ 底板部
５２ 縦壁部
５４ 把持部
５６ 白米
５７ 割れ部
５８ 重心
６０ 輪郭
６２ 輪郭点
６６ 水
７２ トレイ
１００ 画像データ生成部（画像データ変換手段）
１０２ 画像データメモリ
１０４ 座標データ作成部（座標データ作成手段）
１０６ 距離演算部（距離演算手段）
１０８ 変化量演算部（変化量演算手段）
１１０ 距離記憶メモリ
１１２ 変化量記憶メモリ
１１４ 距離しきい値メモリ
１１６ 変化量しきい値メモリ
１１８ 距離比較部（距離比較手段）
１２０ 変化量比較部（変化量比較手段）
１２２ 割粒判別部
１２４ 割粒割合演算部
１３０Ａ 距値割れ部輪郭点記憶メモリ
１３２Ａ 変化量割れ部輪郭点記憶メモリ

Claims (10)

1. 粒状の被検査物の仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、
   所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、
   前記トレイ上の前記粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、
   前記測光装置による前記測光データを前記粒状被検査物の画像データに変換する画像データ変換手段と、
   前記画像データに基づいて、前記粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標データを作成する座標データ作成手段と、
   前記座標データ基づいて、前記各輪郭点の前記重心からの距離を演算する距離演算手段と、
   前記距離演算手段により演算された前記距離が互いに隣接する前記輪郭点で変化する変化量を演算する変化量演算手段と、
   前記変化量演算手段により演算された前記変化量と所定の変化量しきい値とを比較する変化量比較手段と、を有し、
   前記変化量比較手段の比較結果に基づいて、前記粒状被検査物の浸漬による割粒を判別することを特徴とする粒状被検査物状態判別装置。
2. 粒状の被検査物の仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、
   所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、
   前記トレイ上の前記粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、
   前記測光装置による前記測光データを前記粒状被検査物の画像データに変換する画像データ変換手段と、
   前記画像データに基づいて、前記粒状被検査物の輪郭の各点及び重心の位置の座標データを作成する座標データ作成手段と、
   前記座標データ基づいて、前記各輪郭点の前記重心からの距離を演算する距離演算手段と、
   前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段と、を有し、
   前記距離比較手段の比較結果に基づいて、前記粒状被検査物の浸漬による割粒を判別することを特徴とする粒状被検査物状態判別装置。
3. 前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段をさらに有し、
   前記粒状被検査物が前記変化量比較手段の比較結果と前記距離比較手段の比較結果とで共に浸漬による割粒と判別された場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする前記請求項１記載の粒状被検査物状態判別装置。
4. 前記距離比較手段の比較結果により浸漬による割粒と判別された前記輪郭点と前記重心との軸線を基準として、前記変化量比較手段の比較結果により浸漬による割粒と判別された前記輪郭点が前記軸線を中心とした所定の角度内にある場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする前記請求項３記載の粒状被検査物状態判別装置。
5. 前記距離演算手段により演算された前記距離と所定の距離しきい値とを比較する距離比較手段をさらに有し、
   前記粒状被検査物が前記変化量比較手段の比較結果と前記距離比較手段の比較結果の少なくともいずれか一方で浸漬による割粒と判別された場合に、前記粒状被検査物を浸漬による割粒と判別することを特徴とする前記請求項１記載の粒状被検査物状態判別装置。
6. 前記粒状被検査物が少なくとも長軸領域及び短軸領域を持つ輪郭であって、
   前記座標データ作成手段が、前記画像データに基づいて前記粒状被検査物の短軸領域を定め、前記短軸を基準として所定の角度内の前記輪郭点に関する座標データを作成することを特徴とする前記請求項１乃至請求項５の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
7. 前記距離演算手段が、前記輪郭上において、画像データに基づく隣接した前記輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎の前記輪郭点で前記重心からの距離を演算することを特徴とする前記請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
8. 前記距離演算手段が、前記輪郭上において、画像データに基づく隣接した前記輪郭点との最小距離を複数倍した間隔毎に、前記間隔内の各輪郭点の座標を平均し、前記平均した座標と前記重心との距離を演算することを特徴とする前記請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
9. 前記浸漬による割粒の判別が、前記割粒の発生割合を判別することを特徴とする前記請求項１乃至請求項８の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
10. 前記トレイには、複数の粒状被検査物がランダムに、かつ重ならないように載置され、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後に、測光装置による測光が実行されることを特徴とする前記請求項１乃至請求項９の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。

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