JP2015184069A - Inspection device and inspection method of plant - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、分光反射スペクトルを用いた植物体の検査装置及び検査方法に関する。 The present invention relates to a plant body inspection apparatus and inspection method using a spectral reflection spectrum.
一般的に、果物や野菜などの植物体の成熟度は、見た目の色に基づいて判断している。そして、この成熟度に応じて、植物体の収穫時期や出荷時期が判断されている。つまり、収穫時期や出荷時期の判断は、人間の勘に頼っている部分が多く、新規就農者にとっては適切な判断が容易ではない。そのため、誰もが分かりやすい植物体の成熟度の判断方法が望まれている。 Generally, the maturity of plants such as fruits and vegetables is determined based on the color of appearance. And according to this maturity, the harvest time and shipping time of a plant body are judged. In other words, the judgment of harvest time and shipping time often depends on human intuition, and it is not easy for new farmers to make appropriate judgments. Therefore, a method for determining the maturity of a plant that is easy for anyone to understand is desired.
成熟度を栄養成分から判断する場合、植物体の破壊検査が一般的である。しかし、破壊検査では、例えば、検査対象の植物体をフリーズドライして粉末化したものを検査するため、検査対象の植物体は商品にできない。また、検査には数日を要するため、検査結果に応じて他の植物体の収穫時期や出荷時期を判断するには遅すぎる。 When judging the maturity level based on nutritional components, destructive testing of plants is common. However, in the destructive inspection, for example, a plant body to be inspected is freeze-dried and pulverized, so that the plant body to be inspected cannot be a product. In addition, since the inspection takes several days, it is too late to judge the harvesting time and shipping time of other plants according to the inspection result.
また、非破壊検査として、赤外線などの特殊な光を植物体に照射し、その反射光を検出し、反射光の強度から栄養成分を把握する検査が知られている。しかし、この検査は、植物体の一部のスポット検査であるため、植物体の全体の栄養成分を把握することはできない。 In addition, as a nondestructive inspection, an inspection is known in which a plant body is irradiated with special light such as infrared rays, the reflected light is detected, and a nutrient component is grasped from the intensity of the reflected light. However, since this inspection is a spot inspection of a part of the plant body, it is not possible to grasp the entire nutrient components of the plant body.
なお、他の非破壊検査として、植物体のデジタル画像を撮影し、このデジタル画像から算出した色彩情報と植物体の色素量との相関に関する情報に基づいて、植物体の色彩情報から色素含有量を算出する技術も知られている（特許文献１参照）。しかし、この技術では、精度が十分に高くはない。 In addition, as another non-destructive inspection, a digital image of a plant body is taken, and based on information on the correlation between the color information calculated from this digital image and the pigment amount of the plant body, the pigment content from the color information of the plant body There is also known a technique for calculating (see Patent Document 1). However, this technique is not sufficiently accurate.
本発明は、このような点を考慮してなされたものであり、短時間且つ非破壊で、植物体の広範囲の成熟度を得ることができる植物体の検査装置及び検査方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of such points, and provides a plant inspection apparatus and inspection method capable of obtaining a wide range of maturity of a plant in a short time and in a non-destructive manner. Objective.
本発明による植物体の検査装置は、
検査対象の植物体を撮影し、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において、前記植物体が成熟するに従ってスペクトル強度が減少する第１波長帯と、前記植物体が成熟するに従ってスペクトル強度が増加する第２波長帯と、における分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
前記分光反射スペクトルの前記第１波長帯及び前記第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の成熟度を算出する演算部と、
を備えることを特徴とする。
The plant inspection apparatus according to the present invention comprises:
A plant body to be inspected is photographed, and in each pixel within a predetermined range of the photographed image, a first wavelength band in which spectrum intensity decreases as the plant body matures, and as the plant body matures A spectrum acquisition unit that acquires a spectral reflection spectrum in the second wavelength band in which the spectrum intensity increases;
An arithmetic unit that calculates the maturity of the plant using the spectral intensity of the first wavelength band and the second wavelength band of the spectral reflection spectrum;
It is characterized by providing.
本発明による植物体の検査装置において、
前記演算部は、
複数の前記分光反射スペクトルを平均して平均スペクトルを得て、
前記平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａｓｕｍと、前記平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂｓｕｍとを算出し、
前記積分値Ａｓｕｍ，Ｂｓｕｍと前記植物体の前記成熟度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記成熟度を算出してもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The computing unit is
A plurality of spectral reflection spectra are averaged to obtain an average spectrum,
Calculating an integrated value A sum of the first wavelength band of the average spectrum and an integrated value B sum of the second wavelength band of the average spectrum;
The maturity level may be calculated using a predetermined relational expression representing the relationship between the integrated values A sum and B sum and the maturity level of the plant body.
本発明による植物体の検査装置において、
前記関係式は、前記成熟度をＸとして、Ｘ＝（Ｂｓｕｍ−Ａｓｕｍ）／（Ｂｓｕｍ＋Ａｓｕｍ）であってもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The relational expression may be X = (B sum −A sum ) / (B sum + A sum ), where X is the maturity level.
本発明による植物体の検査装置において、
前記第１波長帯のスペクトル強度は、前記植物体に含まれるポルフィリン系色素の量の増加に応じて増加してもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The spectral intensity of the first wavelength band may be increased according to an increase in the amount of porphyrin pigment contained in the plant body.
本発明による植物体の検査装置において、
前記ポルフィリン系色素は、クロロフィルを含んでもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The porphyrin pigment may contain chlorophyll.
本発明による植物体の検査装置において、
前記第２波長帯のスペクトル強度は、前記植物体に含まれる、カロテノイド系色素と、フラボノイド系色素と、キノイド系色素と、ベタレイン系色素との何れかの量の増加に応じて増加してもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The spectral intensity in the second wavelength band may be increased according to an increase in any of the carotenoid pigment, flavonoid pigment, quinoid pigment, and betalaine pigment contained in the plant body. Good.
本発明による植物体の検査装置において、
前記第１波長帯は、５０５〜５１５ｎｍの波長帯であり、
前記第２波長帯は、６４５〜６６５ｎｍの波長帯であってもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The first wavelength band is a wavelength band of 505 to 515 nm,
The second wavelength band may be a wavelength band of 645 to 665 nm.
本発明による植物体の検査装置において、
前記予め定められた範囲は、前記植物体の画像の全体であってもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The predetermined range may be the entire image of the plant body.
本発明による植物体の検査装置において、
前記スペクトル取得部は、分光イメージングカメラであってもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The spectrum acquisition unit may be a spectral imaging camera.
本発明による植物体の検査装置において、
前記演算部は、
前記各画素の前記分光反射スペクトルについて、前記第１波長帯の積分値ＬＡｓｕｍと、前記第２波長帯の積分値ＬＢｓｕｍとを算出し、
前記各画素について、前記積分値ＬＡｓｕｍ，ＬＢｓｕｍと前記植物体の局所的な成熟度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記局所的な成熟度を算出し、
前記各画素について前記局所的な成熟度を階調表示して、前記局所的な成熟度の分布を表す画像を表示してもよい。
In the plant inspection apparatus according to the present invention,
The computing unit is
For the spectral reflection spectrum of each pixel, an integrated value LA sum of the first wavelength band and an integrated value LB sum of the second wavelength band are calculated,
For each pixel, the local maturity is calculated using a predetermined relational expression representing the relationship between the integrated values LA sum and LB sum and the local maturity of the plant body,
The local maturity level of each pixel may be displayed in gradation, and an image representing the distribution of the local maturity level may be displayed.
本発明による植物体の検査方法は、
検査対象の植物体を撮影し、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において、前記植物体が成熟するに従ってスペクトル強度が減少する第１波長帯と、前記植物体が成熟するに従ってスペクトル強度が増加する第２波長帯と、における分光反射スペクトルを取得するステップと、
前記分光反射スペクトルの前記第１波長帯及び前記第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の成熟度を算出するステップと、
を備えることを特徴とする。
The plant inspection method according to the present invention comprises:
A plant body to be inspected is photographed, and in each pixel within a predetermined range of the photographed image, a first wavelength band in which spectrum intensity decreases as the plant body matures, and as the plant body matures Obtaining a spectral reflection spectrum in a second wavelength band in which the spectral intensity increases;
Calculating the maturity of the plant using the spectral intensity of the first wavelength band and the second wavelength band of the spectral reflection spectrum;
It is characterized by providing.
本発明による植物体の検査方法において、
算出された前記成熟度が予め定められたしきい値以上である前記植物体を出荷または収穫するステップを備えてもよい。
In the plant inspection method according to the present invention,
You may provide the step which ships or harvests the said plant body in which the calculated said maturity degree is more than a predetermined threshold value.
本発明によれば、短時間且つ非破壊で、植物体の広範囲の成熟度を得ることができる。 According to the present invention, a wide range of maturity of a plant can be obtained in a short time and in a non-destructive manner.
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。なお、本明細書に添付する図面においては、図示と理解のしやすさの便宜上、適宜縮尺および縦横の寸法比等を、実物のそれらから変更し誇張してある。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings attached to the present specification, for the sake of illustration and ease of understanding, the scale, the vertical / horizontal dimension ratio, and the like are appropriately changed and exaggerated from those of the actual ones.
図１は、一実施形態に係る植物体の検査装置１００の概略的な構成を示す図である。図１に示すように、植物体の検査装置１００は、光源１０と、分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）２０と、演算部３０と、を備える。 FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a plant inspection apparatus 100 according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the plant inspection apparatus 100 includes a light source 10, a spectral imaging camera (spectrum acquisition unit) 20, and a calculation unit 30.
検査対象の植物体Ｐ１は、成熟に伴い色が変化するものであり、例えば、野菜、果物及び穀物等である。また、植物体Ｐ１は、成熟に伴い増加する色素と、成熟に伴い減少する色素とを含むものである。 The plant P1 to be inspected changes in color as it matures, and is, for example, vegetables, fruits, and grains. The plant body P1 includes a pigment that increases with maturation and a pigment that decreases with maturation.
光源１０は、検査対象の植物体Ｐ１に可視光を含む照明光Ｌ１を照射する。例えば、照明光Ｌ１の波長は、３５０〜１０５０ｎｍである。照明光Ｌ１の強度の波長依存性は、低い方が好ましい。 The light source 10 irradiates the plant body P1 to be examined with illumination light L1 including visible light. For example, the wavelength of the illumination light L1 is 350 to 1050 nm. The wavelength dependency of the intensity of the illumination light L1 is preferably low.
分光イメージングカメラ２０は、照明された植物体Ｐ１からの反射光Ｌ２を検出することで、植物体Ｐ１を撮影する。この時、分光イメージングカメラ２０は、撮影された画像の各画素において、分光反射スペクトル（分光イメージングデータ）を取得する。分光イメージングカメラ２０は、例えば、３５０〜１０５０ｎｍの波長の範囲で、５ｎｍ間隔で分光して分光反射スペクトルを取得する。言い換えれば、分光イメージングカメラ２０は、各画素について分光反射スペクトルを合成することにより、カラー画像を取得できる。分光イメージングカメラ２０は、例えば、ハイパースペクトルカメラ ＮＨシリーズ（エバ・ジャパン株式会社製）を用いてもよい。 The spectral imaging camera 20 captures the plant body P1 by detecting the reflected light L2 from the illuminated plant body P1. At this time, the spectral imaging camera 20 acquires a spectral reflection spectrum (spectral imaging data) at each pixel of the captured image. The spectral imaging camera 20 acquires a spectral reflection spectrum by performing spectroscopy at an interval of 5 nm in a wavelength range of 350 to 1050 nm, for example. In other words, the spectral imaging camera 20 can acquire a color image by synthesizing the spectral reflection spectrum for each pixel. As the spectral imaging camera 20, for example, a hyperspectral camera NH series (Eva Japan Co., Ltd.) may be used.
なお、分光イメージングカメラ２０は、撮影された画像の全画素において、上記波長の全範囲で分光反射スペクトルを測定できなくてもよい。つまり、分光イメージングカメラ２０は、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において、植物体Ｐ１が成熟するに従ってスペクトル強度が減少する第１波長帯Ａと、植物体Ｐ１が成熟するに従ってスペクトル強度が増加する第２波長帯Ｂと、における分光反射スペクトルを取得できればよい。 Note that the spectral imaging camera 20 may not be able to measure the spectral reflection spectrum in the entire range of the above-mentioned wavelengths in all pixels of the captured image. That is, in the spectral imaging camera 20, the first wavelength band A in which the spectral intensity decreases as the plant body P1 matures and the plant body P1 matures in each pixel within a predetermined range of the captured image. It is only necessary to obtain the spectral reflection spectrum in the second wavelength band B where the spectrum intensity increases.
演算部３０は、分光イメージングカメラ２０で取得された複数の分光反射スペクトルの第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂのスペクトル強度を用いて、植物体Ｐ１の成熟度を算出する。演算部３０は、例えば、コンピュータなどである。具体的な演算部３０の機能は、フローチャートを参照して後述する。 The computing unit 30 calculates the maturity of the plant body P1 using the spectral intensities of the first wavelength band A and the second wavelength band B of the plurality of spectral reflection spectra acquired by the spectral imaging camera 20. The computing unit 30 is, for example, a computer. A specific function of the calculation unit 30 will be described later with reference to a flowchart.
分光反射スペクトルの第１波長帯Ａのスペクトル強度は、植物体Ｐ１に含まれるポルフィリン系色素の量の増加に応じて増加し、その量の減少に応じて減少する。ポルフィリン系色素は、クロロフィルを含む。この色素は、緑色を有し、植物体Ｐ１の成熟に伴い減少する。 The spectral intensity of the first wavelength band A of the spectral reflection spectrum increases as the amount of the porphyrin pigment contained in the plant body P1 increases, and decreases as the amount decreases. Porphyrin pigments contain chlorophyll. This pigment has a green color and decreases as the plant body P1 matures.
分光反射スペクトルの第２波長帯Ｂのスペクトル強度は、植物体Ｐ１に含まれる、カロテノイド系色素と、フラボノイド系色素と、キノイド系色素と、ベタレイン系色素との何れかの量の増加に応じて増加し、その量の減少に応じて減少する。これらの色素は、植物体Ｐ１の成熟に伴い増加する。第２波長帯Ｂは、第１波長帯Ａより長波長側の帯域である。 The spectral intensity of the second wavelength band B of the spectral reflection spectrum depends on an increase in the amount of any of the carotenoid pigment, flavonoid pigment, quinoid pigment, and betalaine pigment contained in the plant P1. Increases and decreases with decreasing amount. These pigments increase with the maturation of the plant body P1. The second wavelength band B is a longer wavelength band than the first wavelength band A.
表１は、カロテノイド系色素、フラボノイド系色素及びベタレイン系色素のそれぞれの色素の一例と、その色素の色と、その色素を多く含む植物体Ｐ１の一例とを示す。
図２は、一実施形態に係る成熟度Ｘの算出処理を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of calculating the maturity level X according to an embodiment.
まず、分光イメージングカメラ２０により、照明光Ｌ１で照明された検体（植物体Ｐ１）を撮影する（ステップＳ１）。この時、前述のように、撮影された画像の各画素において分光反射スペクトルが取得される。 First, the specimen (plant P1) illuminated with the illumination light L1 is photographed by the spectral imaging camera 20 (step S1). At this time, as described above, a spectral reflection spectrum is acquired at each pixel of the captured image.
この処理に先立ち、分光イメージングカメラ２０により、検体が存在しない状態で、照明光Ｌ１で照明された白板等を撮影して、補正用の分光反射スペクトルを取得してもよい。このような補正用の分光反射スペクトルを用いて、ステップＳ１で取得された分光反射スペクトルを補正することにより、照明光Ｌ１の強度の波長依存性の影響を除去して、検体の分光反射スペクトルをより正確に取得できる。 Prior to this processing, a spectral reflection spectrum for correction may be obtained by photographing a white plate or the like illuminated with the illumination light L1 with the spectral imaging camera 20 in the absence of the specimen. By correcting the spectral reflection spectrum acquired in step S1 using such correction spectral reflection spectrum, the influence of the wavelength dependency of the intensity of the illumination light L1 is removed, and the spectral reflection spectrum of the specimen is obtained. It can be acquired more accurately.
次に、演算部３０により、撮影された画像から算出エリアを抽出する（ステップＳ２）。この処理は、例えば、周知の画像処理を用いて検体の画像の全体を算出エリアとして自動的に抽出してもよい。検体の画像の全体を算出エリアとすることで、検体の全体の成熟度Ｘを算出できる。また、このような算出エリアの自動的な抽出は、選別ラインなどにおいて複数の検体の成熟度を算出する場合に好ましい。なお、操作者が検体の画像の任意の領域を指定することで、この領域を算出エリアとして抽出してもよい。 Next, the calculation unit 30 extracts a calculation area from the photographed image (step S2). In this process, for example, the entire sample image may be automatically extracted as a calculation area using well-known image processing. By using the entire sample image as the calculation area, the maturity level X of the entire sample can be calculated. Such automatic extraction of the calculation area is preferable when calculating the maturity of a plurality of specimens in a sorting line or the like. Note that this region may be extracted as a calculation area by designating an arbitrary region of the sample image by the operator.
次に、演算部３０により、抽出した算出エリアにおいて、取得された複数の分光反射スペクトルを平均して平均スペクトルを得る（ステップＳ３）。 Next, the arithmetic unit 30 averages the plurality of acquired spectral reflection spectra in the extracted calculation area to obtain an average spectrum (step S3).
次に、演算部３０により、平均スペクトルの第１波長帯Ａの積分値Ａｓｕｍと、平均スペクトルの第２波長帯Ｂの積分値Ｂｓｕｍと、を算出する（ステップＳ４）。 Next, the calculation unit 30 calculates the integrated value A sum of the first wavelength band A of the average spectrum and the integrated value B sum of the second wavelength band B of the average spectrum (step S4).
最後に、演算部３０により、積分値Ａｓｕｍ，Ｂｓｕｍと植物体Ｐ１の成熟度Ｘとの関係を表す予め定められた関係式を用いて、成熟度Ｘを算出する。本実施形態では、この関係式は、成熟度をＸとして、Ｘ＝（Ｂｓｕｍ−Ａｓｕｍ）／（Ｂｓｕｍ＋Ａｓｕｍ）である。この関係式は、文献：低温科学，vol.67，2009年，503ページに記載されたＮＤＶＩと称される指標の計算式を参考にして導出している。つまり、演算部３０により、この関係式に平均スペクトルの積分値Ａｓｕｍ，Ｂｓｕｍを代入し、成熟度Ｘを算出する（ステップＳ５）。例えば、成熟度Ｘは、図示しない表示部に表示される。成熟度Ｘは、−１から＋１の範囲の値であり、１に近い程、成熟していることを表す。 Finally, the maturity level X is calculated by the calculation unit 30 using a predetermined relational expression representing the relationship between the integrated values A sum and B sum and the maturity level X of the plant body P1. In this embodiment, this relational expression is X = (B sum −A sum ) / (B sum + A sum ), where X is a maturity level. This relational expression is derived with reference to a calculation formula of an index called NDVI described in Reference: Low Temperature Science, vol. 67, 2009, page 503. That is, the arithmetic unit 30 substitutes the integral values A sum and B sum of the average spectrum into this relational expression to calculate the maturity level X (step S5). For example, the maturity level X is displayed on a display unit (not shown). The maturity level X is a value in the range of −1 to +1, and the closer to 1, the more mature it is.
ステップＳ５の後、算出された成熟度Ｘが予め定められたしきい値以上である植物体Ｐ１を出荷または収穫するステップを備えてもよい。 You may provide the step which ships or harvests the plant body P1 whose calculated maturity X is more than a predetermined threshold value after step S5.
図３は、一実施形態に係る局所的な成熟度ＬＸの分布の画像化処理を示すフローチャートである。この画像化処理は、図２を参照して説明した成熟度Ｘの算出処理と共に行われる。ここで、「局所的な成熟度」とは、各画素に対応する成熟度のことをいう。 FIG. 3 is a flowchart showing an imaging process of a distribution of local maturity LX according to an embodiment. This imaging process is performed together with the calculation process of the maturity level X described with reference to FIG. Here, “local maturity” refers to the maturity corresponding to each pixel.
まず、図２のステップＳ１と同じ処理を行う。
次に、演算部３０により、撮影された画像内の各画素の分光反射スペクトルについて、第１波長帯Ａの積分値ＬＡｓｕｍと、第２波長帯Ｂの積分値ＬＢｓｕｍとを算出する（ステップＳ１２）。
First, the same processing as step S1 in FIG. 2 is performed.
Next, the calculation unit 30 calculates the integrated value LA sum of the first wavelength band A and the integrated value LB sum of the second wavelength band B for the spectral reflection spectrum of each pixel in the captured image (step S12).
次に、各画素について、積分値ＬＡｓｕｍ，ＬＢｓｕｍと植物体Ｐ１の局所的な成熟度ＬＸとの関係を表す予め定められた関係式を用いて、局所的な成熟度ＬＸを算出する。本実施形態では、この関係式は、局所的な成熟度をＬＸとして、ＬＸ＝（ＬＢｓｕｍ−ＬＡｓｕｍ）／（ＬＢｓｕｍ＋ＬＡｓｕｍ）である。つまり、演算部３０により、各画素について、この関係式にスペクトルの積分値ＬＡｓｕｍ，ＬＢｓｕｍを代入し、局所的な成熟度ＬＸを算出する（ステップＳ１３）。 Next, for each pixel, the local maturity LX is calculated using a predetermined relational expression representing the relationship between the integrated values LA sum and LB sum and the local maturity LX of the plant body P1. In the present embodiment, this relationship is localized maturity as LX, LX = a (LB sum -LA sum) / ( LB sum + LA sum). That is, the arithmetic unit 30 substitutes the integral values LA sum and LB sum of the spectrum into this relational expression for each pixel to calculate the local maturity LX (step S13).
最後に、演算部３０により、各画素について、局所的な成熟度ＬＸを２０段階で階調表示して、局所的な成熟度ＬＸの分布を表す画像を表示する（ステップＳ１４）。画像は、例えば、図示しない表示部に表示される。なお、局所的な成熟度ＬＸは、−１から＋１の範囲の値である。階調表示の階調数は、２０段階に限らない。 Finally, the arithmetic unit 30 displays the local maturity level LX for each pixel in 20 levels, and displays an image representing the distribution of the local maturity level LX (step S14). For example, the image is displayed on a display unit (not shown). Note that the local maturity LX is a value in the range of −1 to +1. The number of gradation levels for gradation display is not limited to 20 levels.
次に、上述した植物体の検査装置１００を用いて、植物体Ｐ１であるトマトの成熟度Ｘを算出する一例について、図４，５を参照して説明する。以下の例では、成熟度Ｘが互いに異なる検体１から検体４の４つのトマトについて説明する。 Next, an example of calculating the maturity level X of the tomato that is the plant body P1 using the above-described plant body inspection apparatus 100 will be described with reference to FIGS. In the following example, four tomatoes of Sample 1 to Sample 4 having different maturity levels X will be described.
トマトの場合、成熟に伴い、ポルフィリン系色素のクロロフィルが減少して、カロテノイド系色素のリコピンが増加することを検出する。この場合、第１波長帯Ａは、５０５〜５１５ｎｍの波長帯である。第２波長帯Ｂは、６４５〜６６５ｎｍの波長帯である。 In the case of tomato, it is detected that chlorophyll of porphyrin pigment decreases and lycopene of carotenoid pigment increases with maturation. In this case, the first wavelength band A is a wavelength band of 505 to 515 nm. The second wavelength band B is a wavelength band of 645 to 665 nm.
図４は、４つの検体の分光反射スペクトルの平均スペクトルを示す図である。図４の横軸は、波長を単位ｎｍで表し、縦軸は、スペクトル強度を任意の単位で表している。また、図４は、波長３５０ｎｍから９５０ｎｍの範囲を示している。ここでは、検体１から検体４のそれぞれについて、トマト全体の画像の分光反射スペクトルを平均している。 FIG. 4 is a diagram showing an average spectrum of spectral reflection spectra of four specimens. The horizontal axis in FIG. 4 represents the wavelength in the unit of nm, and the vertical axis represents the spectral intensity in an arbitrary unit. FIG. 4 shows a wavelength range of 350 nm to 950 nm. Here, the spectral reflection spectrum of the image of the entire tomato is averaged for each of the samples 1 to 4.
図５（ａ）は、図４の４つの検体の画像であり、図５（ｂ）は、図４の４つの検体の局所的な成熟度ＬＸの分布を表す画像であり、図５（ｃ）は、図４の４つの検体の成熟度Ｘを示す表である。 FIG. 5A is an image of the four specimens in FIG. 4, and FIG. 5B is an image showing the distribution of the local maturity LX of the four specimens in FIG. ) Is a table showing the maturity levels X of the four specimens in FIG.
図５（ａ）は、各画素について得られた分光反射スペクトルを合成して、カラー表示した画像である。つまり、この画像は、人間がトマトを肉眼で観察した場合に認識できる像と同等である。 FIG. 5A shows an image displayed in color by synthesizing the spectral reflection spectra obtained for each pixel. That is, this image is equivalent to an image that can be recognized when a human observes a tomato with the naked eye.
検体１は、図５（ａ）に示すように、肉眼で観察した場合に緑色に観察される。図４に示すように、検体１の分光反射スペクトルは、第１波長帯Ａにおいて４つの検体中で最も強度が強く、第２波長帯Ｂにおいて４つの検体中で最も強度が弱い。よって、検体１の積分値Ａｓｕｍは、４つの検体中で最も大きく、積分値Ｂｓｕｍは最も小さい。従って、検体１の成熟度Ｘは、図５（ｃ）に示すように０．０２７であり、４つの検体中で最低になっている。また、図５（ｂ）に示すように、局所的な成熟度ＬＸは、検体１の全体において低いことが分かる。 As shown in FIG. 5A, the specimen 1 is observed in green when observed with the naked eye. As shown in FIG. 4, the spectral reflection spectrum of the specimen 1 has the strongest intensity among the four specimens in the first wavelength band A and the weakest intensity among the four specimens in the second wavelength band B. Therefore, the integral value A sum of the specimen 1 is the largest among the four specimens, and the integral value B sum is the smallest. Therefore, the maturity level X of the sample 1 is 0.027 as shown in FIG. 5C, and is the lowest among the four samples. Further, as shown in FIG. 5B, it can be seen that the local maturity LX is low in the entire specimen 1.
検体２は、図５（ａ）に示すように、肉眼で観察した場合に薄い橙色に観察される。図４に示すように、検体２の分光反射スペクトルは、第１波長帯Ａにおいて検体１より強度が弱く、第２波長帯Ｂにおいて検体１より強度が強い。よって、検体２の積分値Ａｓｕｍは、検体１より小さく、積分値Ｂｓｕｍは、検体１より大きい。従って、成熟度Ｘは、図５（ｃ）に示すように０．８１６であり、検体１より高くなっている。また、図５（ｂ）に示すように、局所的な成熟度ＬＸは、検体２の大部分において低いが、一部では高いことが分かる。 As shown in FIG. 5A, the specimen 2 is observed in a light orange color when observed with the naked eye. As shown in FIG. 4, the spectral reflection spectrum of the specimen 2 is weaker than the specimen 1 in the first wavelength band A and stronger than the specimen 1 in the second wavelength band B. Therefore, the integral value A sum of the specimen 2 is smaller than that of the specimen 1, and the integral value B sum is larger than the specimen 1. Therefore, the maturity level X is 0.816 as shown in FIG. Further, as shown in FIG. 5B, it can be seen that the local maturity LX is low in most of the specimen 2, but is high in some.
検体３は、図５（ａ）に示すように、肉眼で観察した場合に検体２より濃い橙色に観察される。しかし、肉眼では、検体２と検体３の色の違いを明確に判断することは容易ではない。図４に示すように、検体３の分光反射スペクトルは、第１波長帯Ａにおいて検体２より強度が弱く、第２波長帯Ｂにおいて検体２より強度が強い。よって、検体３の積分値Ａｓｕｍは、検体２より小さく、積分値Ｂｓｕｍは、検体２より大きい。従って、成熟度Ｘは、図５（ｃ）に示すように０．９３３であり、検体２より高くなっている。また、図５（ｂ）に示すように、局所的な成熟度ＬＸは、検体３の大部分において高いが、一部では低いことが分かる。 As shown in FIG. 5A, the specimen 3 is observed in a darker orange color than the specimen 2 when observed with the naked eye. However, it is not easy for the naked eye to clearly determine the color difference between the specimen 2 and the specimen 3. As shown in FIG. 4, the spectral reflection spectrum of the specimen 3 is weaker than the specimen 2 in the first wavelength band A and stronger than the specimen 2 in the second wavelength band B. Therefore, the integral value A sum of the specimen 3 is smaller than that of the specimen 2, and the integral value B sum is larger than the specimen 2. Therefore, the maturity level X is 0.933 as shown in FIG. Further, as shown in FIG. 5B, it can be seen that the local maturity LX is high in most of the specimen 3, but is low in some.
検体４は、図５（ａ）に示すように、肉眼で観察した場合に赤色に観察される。図４に示すように、検体４の分光反射スペクトルは、第１波長帯Ａにおいて検体３より強度が弱く、第２波長帯Ｂにおいて検体３より強度が強い。よって、検体４の積分値Ａｓｕｍは、検体３より小さく、積分値Ｂｓｕｍは、検体３より大きい。従って、成熟度Ｘは、図５（ｃ）に示すように０．９３３であり、検体３より高くなっている。また、図５（ｂ）に示すように、局所的な成熟度ＬＸは、検体４の全体において高いことが分かる。 As shown in FIG. 5A, the specimen 4 is observed in red when observed with the naked eye. As shown in FIG. 4, the spectral reflection spectrum of the specimen 4 is weaker than the specimen 3 in the first wavelength band A and stronger than the specimen 3 in the second wavelength band B. Therefore, the integral value A sum of the specimen 4 is smaller than that of the specimen 3, and the integral value B sum is larger than the specimen 3. Therefore, the maturity level X is 0.933 as shown in FIG. Further, as shown in FIG. 5B, it can be seen that the local maturity LX is high in the entire specimen 4.
このように、肉眼では検体２と検体３との色の違いを明確に判断することは容易ではないため、複数のトマトの中から検体３と同程度又はそれ以上の成熟度のものだけを肉眼で正確に選別することは容易ではない。しかし、算出された成熟度Ｘは、検体２と検体３とにおいて明確に異なっている。そのため、成熟度Ｘを用いれば、例えば、選別のしきい値を０．９以上に設定することにより、複数のトマトの中から検体３と同程度又はそれ以上の成熟度のものを正確且つ容易に選別することができる。従って、新規就農者等であっても、植物体Ｐ１の適切な収穫時期や出荷時期を容易に判断できる。 Thus, since it is not easy for the naked eye to clearly determine the color difference between the specimen 2 and the specimen 3, only those having a maturity level similar to or higher than that of the specimen 3 from a plurality of tomatoes are visually observed. It is not easy to sort accurately. However, the calculated maturity level X is clearly different between the sample 2 and the sample 3. Therefore, if the maturity level X is used, for example, by setting the selection threshold value to 0.9 or higher, a maturity level equal to or higher than that of the specimen 3 can be accurately and easily selected from a plurality of tomatoes Can be sorted. Therefore, even if it is a new farmer etc., the suitable harvest time and shipping time of the plant body P1 can be judged easily.
以上で説明したように、本実施形態によれば、分光イメージングカメラ２０で植物体Ｐ１を撮影して取得された分光反射スペクトルの第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂのスペクトル強度を用いて植物体Ｐ１の成熟度Ｘを算出するようにしているので、短時間且つ非破壊で植物体Ｐ１の成熟度Ｘを得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, the spectral intensity of the first wavelength band A and the second wavelength band B of the spectral reflection spectrum acquired by photographing the plant body P1 with the spectral imaging camera 20 is used. Since the maturity level X of the plant body P1 is calculated, the maturity level X of the plant body P1 can be obtained in a short time and in a non-destructive manner.
また、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において得られた分光反射スペクトルを用いているので、植物体Ｐ１の広範囲の成熟度Ｘを算出できる。そして、予め定められた範囲を植物体Ｐ１の画像の全体に設定することで、植物体Ｐ１の全体の成熟度Ｘを算出できる。 Moreover, since the spectral reflection spectrum obtained in each pixel within the predetermined range of the photographed image is used, the maturity degree X in a wide range of the plant body P1 can be calculated. And the maturity level X of the whole plant body P1 is computable by setting the predetermined range to the whole image of the plant body P1.
さらに、１つの波長のみのスペクトル強度ではなく、ある幅を有する波長帯のスペクトル強度を用いているので、植物体Ｐ１の育った環境に依存せず、高精度に成熟度Ｘを算出できる。即ち、植物体Ｐ１の育った環境（土壌、日射量等）に応じて、植物体Ｐ１が成熟するに従ってスペクトル強度が増加又は減少する波長が若干異なる可能性があるが、このような影響を受けないようにできる。 Furthermore, since the spectral intensity of a wavelength band having a certain width is used instead of the spectral intensity of only one wavelength, the maturity level X can be calculated with high accuracy without depending on the environment where the plant body P1 is grown. That is, the wavelength at which the spectral intensity increases or decreases as the plant P1 matures may differ slightly depending on the environment (soil, solar radiation, etc.) in which the plant P1 has grown. I can not.
さらに、成熟に伴って減少する積分値Ａｓｕｍと、成熟に伴って増加する積分値Ｂｓｕｍとを用いるようにしているので、誤差等の影響を抑えて、高精度に成熟度Ｘを算出できる。 Further, since the integral value A sum that decreases with maturation and the integral value B sum that increases with maturity are used, the influence of errors and the like can be suppressed and the maturity level X can be calculated with high accuracy. .
また、光源１０は、可視光を含む照明光Ｌ１を照射できればよいため、特殊な光源を必要としない。従って、植物体の検査装置１００を簡単な構成で実現できる。 Moreover, since the light source 10 should just irradiate the illumination light L1 containing visible light, a special light source is not required. Therefore, the plant inspection apparatus 100 can be realized with a simple configuration.
（変形例）
以上の実施形態では、第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂは連続した波長帯である一例について説明したが、これに限らない。例えば、第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂの少なくとも何れかは、離散した複数の波長帯であってもよい。この場合、成熟に伴って複数の波長帯のスペクトル強度が変化するような色素を含む植物体Ｐ１の成熟度Ｘを、正確に算出できる。
(Modification)
In the above embodiment, an example in which the first wavelength band A and the second wavelength band B are continuous wavelength bands has been described, but the present invention is not limited thereto. For example, at least one of the first wavelength band A and the second wavelength band B may be a plurality of discrete wavelength bands. In this case, it is possible to accurately calculate the maturity level X of the plant body P1 containing a pigment whose spectral intensity in a plurality of wavelength bands changes with maturation.
また、以上の実施形態では、植物体Ｐ１の表面を観察する一例について説明したが、これに限らない。例えば、表面を観察するより内部を観察した方が成熟度Ｘをより正確に算出できる場合には、植物体Ｐ１の切断面を観察してもよい。この場合、切断した状態で出荷される植物体Ｐ１に適用することが好ましい。また、例えば、皮が除去された植物体Ｐ１の表面を観察してもよい。このような植物体Ｐ１の例として、玉ねぎなどが挙げられる。 Moreover, although the above embodiment demonstrated the example which observes the surface of the plant body P1, it is not restricted to this. For example, if the maturity level X can be calculated more accurately by observing the interior than by observing the surface, the cut surface of the plant body P1 may be observed. In this case, it is preferable to apply to the plant body P1 shipped in a cut state. Further, for example, the surface of the plant body P1 from which the skin has been removed may be observed. An example of such a plant P1 is an onion.
また、成熟度Ｘを算出するための関係式として、以上の実施形態で説明した関係式とは異なる式を用いてもよい。 Further, as a relational expression for calculating the maturity level X, an expression different from the relational expression described in the above embodiment may be used.
さらに、成熟度Ｘの算出処理は、図２のフローチャートの例に限らない。例えば、図３のフローチャートのステップＳ１３で各画素について局所的な成熟度ＬＸを算出した後に、複数の局所的な成熟度ＬＸを平均して植物体Ｐ１全体の成熟度Ｘを得てもよい。 Furthermore, the calculation process of the maturity level X is not limited to the example of the flowchart of FIG. For example, after calculating the local maturity level LX for each pixel in step S13 of the flowchart of FIG. 3, the plurality of local maturity levels LX may be averaged to obtain the maturity level X of the entire plant body P1.
また、図３のフローチャートを参照して説明した画像化処理は、省略してもよい。 Further, the imaging process described with reference to the flowchart of FIG. 3 may be omitted.
また、以上の説明では、分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）２０としてハイパースペクトルカメラを用いる一例について説明したが、これに限らない。分光イメージングカメラ２０として、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において、第１波長帯Ａと第２波長帯Ｂとにおける分光反射スペクトルを取得できる装置であれば、どのような呼称の装置を用いてもよい。例えば、ハイパースペクトルカメラに代えて、マルチスペクトルカメラを用いても良い。マルチスペクトルカメラとは、スペクトル分解能がハイパースペクトルカメラより大きい装置である。つまり、分光イメージングカメラ２０は、反射画像や分光反射スペクトルが得られるCCD、CMOSなどの受光センサを有する装置であれば良い。
また、光源１０として、光の波長が少なくとも第１波長帯Ａと第２波長帯Ｂとを含むＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の光源を用いてもよい。
Moreover, although the above description demonstrated the example which uses a hyperspectral camera as the spectral imaging camera (spectrum acquisition part) 20, it is not restricted to this. Any name can be used as long as the spectral imaging camera 20 can acquire spectral reflection spectra in the first wavelength band A and the second wavelength band B at each pixel within a predetermined range of the captured image. You may use the apparatus of. For example, a multispectral camera may be used instead of the hyperspectral camera. A multispectral camera is a device with a spectral resolution greater than that of a hyperspectral camera. That is, the spectral imaging camera 20 may be a device having a light receiving sensor such as a CCD or CMOS that can obtain a reflected image or a spectral reflection spectrum.
Further, as the light source 10, a light source such as an LED (Light Emitting Diode) in which the wavelength of light includes at least the first wavelength band A and the second wavelength band B may be used.
上述した実施形態で説明した植物体の検査装置１００の演算部３０の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、演算部３０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。 At least a part of the calculation unit 30 of the plant inspection apparatus 100 described in the above-described embodiment may be configured by hardware or software. When configured by software, a program for realizing at least a part of the functions of the arithmetic unit 30 may be stored in a recording medium such as a flexible disk or a CD-ROM, and read and executed by a computer. The recording medium is not limited to a removable medium such as a magnetic disk or an optical disk, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device or a memory.
また、演算部３０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。 Further, a program that realizes at least a part of the functions of the computing unit 30 may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Further, the program may be distributed in a state where the program is encrypted, modulated or compressed, and stored in a recording medium via a wired line such as the Internet or a wireless line.
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 As mentioned above, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１０ 光源
２０ 分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）
３０ 演算部
１００ 植物体の検査装置
Ｐ１ 植物体
Ａ 第１波長帯
Ｂ 第２波長帯
Ａｓｕｍ 第１波長帯の積分値
Ｂｓｕｍ 第２波長帯の積分値
Ｘ 成熟度
10 light source 20 spectral imaging camera (spectrum acquisition unit)
30 arithmetic unit 100 plant inspection device P1 plant A first wavelength band B second wavelength band A sum integrated value B sum first wavelength band integral value X sum second wavelength band X maturity
Claims (12)
前記分光反射スペクトルの前記第１波長帯及び前記第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の成熟度を算出する演算部と、
を備えることを特徴とする植物体の検査装置。 A plant body to be inspected is photographed, and in each pixel within a predetermined range of the photographed image, a first wavelength band in which spectrum intensity decreases as the plant body matures, and as the plant body matures A spectrum acquisition unit that acquires a spectral reflection spectrum in the second wavelength band in which the spectrum intensity increases;
An arithmetic unit that calculates the maturity of the plant using the spectral intensity of the first wavelength band and the second wavelength band of the spectral reflection spectrum;
A plant body inspection apparatus comprising:
複数の前記分光反射スペクトルを平均して平均スペクトルを得て、
前記平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａｓｕｍと、前記平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂｓｕｍとを算出し、
前記積分値Ａｓｕｍ，Ｂｓｕｍと前記植物体の前記成熟度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記成熟度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の植物体の検査装置。 The computing unit is
A plurality of spectral reflection spectra are averaged to obtain an average spectrum,
Calculating an integrated value A sum of the first wavelength band of the average spectrum and an integrated value B sum of the second wavelength band of the average spectrum;
The plant body according to claim 1, wherein the maturity level is calculated using a predetermined relational expression representing a relationship between the integral values A sum and B sum and the maturity level of the plant body. Inspection equipment.
前記第２波長帯は、６４５〜６６５ｎｍの波長帯であることを特徴とする請求項１から請求項５の何れかに記載の植物体の検査装置。 The first wavelength band is a wavelength band of 505 to 515 nm,
The plant inspection apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the second wavelength band is a wavelength band of 645 to 665 nm.
前記各画素の前記分光反射スペクトルについて、前記第１波長帯の積分値ＬＡｓｕｍと、前記第２波長帯の積分値ＬＢｓｕｍとを算出し、
前記各画素について、前記積分値ＬＡｓｕｍ，ＬＢｓｕｍと前記植物体の局所的な成熟度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記局所的な成熟度を算出し、
前記各画素について前記局所的な成熟度を階調表示して、前記局所的な成熟度の分布を表す画像を表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項９の何れかに記載の植物体の検査装置。 The computing unit is
For the spectral reflection spectrum of each pixel, an integrated value LA sum of the first wavelength band and an integrated value LB sum of the second wavelength band are calculated,
For each pixel, the local maturity is calculated using a predetermined relational expression representing the relationship between the integrated values LA sum and LB sum and the local maturity of the plant body,
The plant according to any one of claims 1 to 9, wherein the local maturity level of each pixel is displayed in gradation, and an image representing the distribution of the local maturity level is displayed. Body inspection device.
前記分光反射スペクトルの前記第１波長帯及び前記第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の成熟度を算出するステップと、
を備えることを特徴とする植物体の検査方法。 A plant body to be inspected is photographed, and in each pixel within a predetermined range of the photographed image, a first wavelength band in which spectrum intensity decreases as the plant body matures, and as the plant body matures Obtaining a spectral reflection spectrum in a second wavelength band in which the spectral intensity increases;
Calculating the maturity of the plant using the spectral intensity of the first wavelength band and the second wavelength band of the spectral reflection spectrum;
A plant body inspection method comprising the steps of:
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113804634A (en) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 重庆市农业科学院 | High spectral index for evaluating maturity of rape pod |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58111728A (en) * | 1981-12-25 | 1983-07-02 | Chino Works Ltd | Optical measuring device |
| JPH0967A (en) * | 1995-06-22 | 1997-01-07 | Kubota Corp | Culture controlling apparatus for vegetable and fruit |
| JP2005315877A (en) * | 2004-03-31 | 2005-11-10 | Keita Sugiyama | Method of determining quantitatively pigment content in vegetable using image analysis |
| JP2006250827A (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Pasuko:Kk | Analytical method for growth condition of crop |
| US20100215221A1 (en) * | 2005-06-30 | 2010-08-26 | Sferis | Method and device for analyzing berries |
| JP2012093963A (en) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Seiko Epson Corp | Display processor and display processing system |
-
2014
- 2014-03-20 JP JP2014059019A patent/JP6323748B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58111728A (en) * | 1981-12-25 | 1983-07-02 | Chino Works Ltd | Optical measuring device |
| JPH0967A (en) * | 1995-06-22 | 1997-01-07 | Kubota Corp | Culture controlling apparatus for vegetable and fruit |
| JP2005315877A (en) * | 2004-03-31 | 2005-11-10 | Keita Sugiyama | Method of determining quantitatively pigment content in vegetable using image analysis |
| JP2006250827A (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Pasuko:Kk | Analytical method for growth condition of crop |
| US20100215221A1 (en) * | 2005-06-30 | 2010-08-26 | Sferis | Method and device for analyzing berries |
| JP2012093963A (en) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Seiko Epson Corp | Display processor and display processing system |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 久保田 洋孝 HIROTAKA KUBOTA: "果物の光学特性の時間変化の計測と表現 Measurement and Simulation of Optical Properties of Fruits Sur", 電子情報通信学会論文誌 （Ｊ８２ーＤ−ＩＩ） 第１２号 THE TRANSACTIONS OF THE INSTITUTE OF ELECTRO, vol. 第J82-D-II巻, JPN6017039916, JP, ISSN: 0003664659 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113804634A (en) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 重庆市农业科学院 | High spectral index for evaluating maturity of rape pod |
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