JP2016080583A - 農産物判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】等級や階級の境界値を設定するにあたり、信頼性の高い等階級格付けができる農産物判定装置を提供する。【解決手段】農産物判定装置は、搬送コンベヤで搬送される農産物の階級や等級を判定する。各農産物の判定データを計測する測定機器と、判定データ群の平均値μｗ，μｓ、標準偏差σｗ，σｓ及び確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を予め設定し、平均値μｗ，μｓ、標準偏差σｗ，σｓ及び確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を用いて階級や等級の境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を調節し、各判定データ及び境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を用いて各農産物の区分を決定するコントローラとを備える。【選択図】図６

Description

本願発明は、例えばイチゴ、桃、梨、柑橘類、リンゴ、メロンといった農産物において、等級（糖度等の品質）や階級（サイズ）といった区分を判定するための農産物判定装置に関するものである。

従来、イチゴ等の農産物のサイズをカメラの撮像によって測定する技術（例えば特許文献１参照）や重量を計測する技術、更には検出光を照射した農産物からの透過光を用いて前記農産物の糖度を測定する技術（例えば特許文献２参照）がよく知られている。

特開平８−９１５５０号公報 特開平６−３００６８０号公報

農産物の等級（外観、糖度等の品質）や階級（サイズ）を判定する際は、上記の技術が利用される。農産物の等階級は複数にグループ分けされる。例えば農産物の等級は、高品質の秀、中品質の優、及びそれ以下の品質の良という３つのグループに分けられる。各等階級のデータは荷口単位（すなわち生産者別）で集計され、対価決裁に用いられる。

特許文献１や２の技術で測定した測定結果が等級又は階級のどのグループに入るかを決定するには、各グループの範囲を設定しておかなければならない。すなわち、隣り合うグループ間の境界値（等級や階級の境界値）を設定しておく必要がある。しかし、従来は、判定作業者が経験則に基づいて等級や階級の境界値を設定及び調整していたから、前記境界値の設定に判定作業者の主観の入り込む余地が必然的に大きくなり易く且つ等階級格付けの基準が曖昧であり、必ずしも信頼性の高い等階級格付けが行われていなかった。

本願発明は上記の問題点を解消することを技術的課題としている。

請求項１の発明は、搬送コンベヤで搬送される農産物の区分を判定する農産物判定装置において、前記各農産物の判定データを計測する測定機器と、前記判定データ群の平均値、標準偏差及び確率密度関数を予め設定し、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を用いて前記区分の境界値を調節し、前記各判定データ及び前記境界値を用いて前記各農産物の区分を決定するコントローラとを備えているというものである。

請求項２の発明は、請求項１に記載の農産物判定装置において、前記コントローラは、荷口単位の農産物群の一部をサンプル農産物として、前記測定機器で前記サンプル農産物の判定データを計測し、前記サンプル農産物の判定データを統計処理することによって、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を予め算出するというものである。

請求項３の発明は、請求項２に記載の農産物判定装置において、前記コントローラは、区分決定後の農産物の判定データをフィードバックして前記サンプル農産物の判定データと共に統計処理することによって、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を再算出するというものである。

請求項４の発明は、請求項１〜３のうちいずれかに記載の農産物判定装置において、前記コントローラは、前記発生確率の中心値を固定することによって前記区分の境界値を決定するというものである。

本願発明によると、搬送コンベヤで搬送される農産物の区分を判定する農産物判定装置において、前記各農産物の判定データを計測する測定機器と、前記判定データ群の平均値、標準偏差及び確率密度関数を予め設定し、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を用いて前記区分の境界値を調節し、前記各判定データ及び前記境界値を用いて前記各農産物の区分を決定するコントローラとを備えているから、前記判定データ群の前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を用いて、前記区分の境界値を設定することが可能になり、従来のような判定作業者の経験則を用いる必要がなくなる。従って、前記境界値の設定に判定作業者の主観の入り込む余地を極力少なくして、区分格付けの基準の明確化を図れ、極めて信頼性の高い区分格付けを実行できる。

実施形態における選別コンベヤの全体側面図である。 選別コンベヤの全体平面図である。 判定部における糖度計測機器の拡大側面断面図である。 仕分部の拡大側面断面図である。 選果ＥＣＵの機能ブロック図である。 サンプリング制御のフローチャートである。 判定制御のフローチャートである。 仕分制御のフローチャートである。 （ａ）は重量確率密度関数の説明図、（ｂ）は糖度確率密度関数の説明図である。

以下に、本願発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本願において「農産物」とは、選別ラインや搬送用トレイ等に載置可能なあらゆる果実及び野菜を含む概念であり、例えばイチゴやミカン等の小型のもの、桃、梨又はリンゴ等の中型のもの、メロンやスイカ等の大型のものが挙げられる。

まず、図１〜図４を参照しながら、イチゴ等の農産物Ａを選別（判定及び仕分け）する選別装置の構造について説明する。選別装置の一例である選別コンベヤ１０は、４本の脚１１で支持される２本の略平行なコンベヤフレーム１２を備えている。各コンベヤフレーム１２の両端部の間に、軸１３を介して遊転ローラ１４を回転自在に設けている。各コンベヤフレーム１２の間には、遊転ローラ１４を介して２本の略平行なコンベヤベルト１５を張設している。コンベヤベルト１５は２つのテンションローラ１６と駆動ローラ１７とに掛け回している。駆動ローラ１７の軸１８には、プーリ１９，２０及びベルト２１を介して電動モータ２２を連結させ、電動モータ２２で２本の略平行なコンベヤベルト１５を同期させて同一方向に回動させるように構成している。

コンベヤベルト１５上面の送り始端側には供給台２３を設けている。オペレータは、１個の農産物Ａを入れた皿形のトレイ１を供給台２３に載せ、供給台２３上のトレイ１をコンベヤベルト１５の送り始端側の上面に一列状に載せる。なお、トレイ１は、農産物Ａを載せる皿部２と、皿部２を支持する胴部３とを備えている。皿部２及び胴部３の略中央部に、農産物Ａよりも小径で上下に貫通する開口穴４を形成している。２本の略平行なコンベヤベルト１５の設置間隔は、トレイ１の開口穴４よりも若干大きく設定している。トレイ１の胴部３には識別用のＩＤチップ５を埋め込んでいる。

コンベヤベルト１５の送り始端側の近くに判定部２４を設けている。判定部２４は、農産物Ａの重量を計測するロードセル方式等の計量機器２９と、農産物Ａの糖度を計測する糖度計測機器３０と、各トレイ１のＩＤチップを認識する一対の認識センサ３１，３２とを備えている。計量機器２９及び糖度計測機器３０は、農産物Ａの判定用データを計測する測定機器に相当するものである。一方の認識センサ３１は、計量機器２９に対応した計量判定位置にトレイ１が到達したか否かを検出するものであり、他方の認識センサ３２は、糖度計測機器３０に対応した糖度判定位置にトレイ１が到達したか否かを検出するものである。糖度計測機器３０は、農産物Ａに光を照射するライト３３と、ライト３３から農産物Ａに照射した光のうち農産物Ａを透過した光を検出する透過光センサ３４とを有している。計量機器２９の計量データと糖度計測機器３０（透過光センサ３４）の透過光の検出データとに基づき、各農産物Ａの重量及び糖度（階級及び等級といった区分）を判定するように構成している。

すなわち、計量機器２９の計量データと糖度計測機器３０（透過光センサ３４）の透過光の検出データとによって、各農産物Ａの階級及び等級が例えばＳサイズ等級良（低糖度）、Ｓサイズ等級優（中糖度）、Ｓサイズ等級秀（高糖度）、Ｍサイズ等級良、Ｍサイズ等級優、Ｍサイズ等級秀、Ｌサイズ等級良、Ｌサイズ等級優、Ｌサイズ等級秀というように分類される。

実施形態の糖度計測機器３０は、両コンベヤベルト１５の上方に配置したライト３３と、両コンベヤベルト１５間の下方に配置した透過光センサ３４とからなる上部照射・下部受光タイプのものである。なお、糖度計測機器３０の照射方向及び受光方向は、上記の形態に限定するものではなく、例えば上部照射・側部受光タイプでもよいし、下部照射・側部受光タイプや側部照射・側部受光タイプでもよい。

更に、コンベヤベルト１５のうち判定部２４よりも送り下流側に、仕分部２５を備えている。図４に示すように、仕分部２５は、所定範囲の糖度の農産物Ａを認識して取り出す認識センサ３５、仕分シリンダ３６、仕分コンベヤ３７及び仕分台３８の組合せを複数組備えている。この場合、仕分用の組合せとしては３階級×３等級の９組がある。

すなわち、Ｓサイズ等級良を認識する第１認識センサ３５ａ、第１仕分シリンダ３６ａ、第１仕分コンベヤ３７ａ及び第１仕分台３８ａと、Ｓサイズ等級優を認識する第２認識センサ３５ｂ、第２仕分シリンダ３６ｂ、第２仕分コンベヤ３７ｂ及び第２仕分台３８ｂと、Ｓサイズ等級秀を認識する第３認識センサ３５ｃ、第３仕分シリンダ３６ｃ、第３仕分コンベヤ３７ｃ及び第３仕分台３８ｃと、Ｍサイズ等級良を認識する第４認識センサ３５ｄ、第４仕分シリンダ３６ｄ、第４仕分コンベヤ３７ｄ及び第４仕分台３８ｄと、Ｍサイズ等級優を認識する第５認識センサ３５ｅ、第５仕分シリンダ３６ｅ、第５仕分コンベヤ３７ｅ及び第５仕分台３８ｅと、Ｍサイズ等級秀を認識する第６認識センサ３５ｆ、第６仕分シリンダ３６ｆ、第６仕分コンベヤ３７ｆ及び第６仕分台３８ｆと、Ｌサイズ等級良を認識する第７認識センサ３５ｇ、第７仕分シリンダ３６ｇ、第７仕分コンベヤ３７ｇ及び第７仕分台３８ｇと、Ｌサイズ等級優を認識する第８認識センサ３５ｈ、第８仕分シリンダ３６ｈ、第８仕分コンベヤ３７ｈ及び第８仕分台３８ｈと、Ｌサイズ等級秀を認識する第９認識センサ３５ｉ、第９仕分シリンダ３６ｉ、第９仕分コンベヤ３７ｉ及び第９仕分台３８ｉとがある。

各仕分台３８ａ〜３８ｉ上に滞留している農産物Ａは、例えばオペレータの手作業によって透明合成樹脂製の包装パックや段ボール箱等の包装用容器にパッキング（箱詰め）される。

選別コンベヤ１０の送り終端部には、重量又は糖度（階級又は等級）の選別範囲のいずれにも属さない不適切な検出を行った農産物Ａのトレイ１を投入するエラー回収ボックス２６を設けている。

次に、図５を参照しながら判定仕分制御の構成について説明する。選別コンベヤ１０には、農産物Ａの区分（等級や階級）を判定し仕分けする判定仕分制御を司る制御装置（図示省略）を設けている。制御装置内にはコントローラとしての選果ＥＣＵ５０（図５参照）を収容している。詳細な図示は省略するが、選果ＥＣＵ５０は、各種演算処理や制御を実行するＣＰＵのほか、制御プログラムやデータを記憶させるためのＲＯＭ、制御プログラムやデータを一時的に記憶させるためのＲＡＭ、及び入出力インターフェイス等を備えている。選果ＥＣＵ５０には、選別コンベヤ１０駆動用の電動モータ２２、計量判定位置の認識センサ３１、糖度判定位置の認識センサ３２、ライト３３と、透過光センサ３４と、仕分位置の各認識センサ３５ａ〜３５ｉ、第１〜第９仕分シリンダ３６ａ〜３６ｉ及び第１〜第９仕分コンベヤ３７ａ〜３７ｉ駆動用の仕分電動モータ３９ａ〜３９ｉ等を接続している。

次に、図６〜図９を参照しながら判定仕分制御の一例について説明する。図６〜図８のフローチャートで示すアルゴリズム（プログラム）は、選果ＥＣＵ５０のＲＯＭに記憶されていて、当該アルゴリズムをＲＡＭに呼び出してからＣＰＵで実行される。選別コンベヤ１０上の各農産物Ａは、計量機器２９及び糖度計測機器３０で農産物Ａの階級（重量）と等級（糖度）を測定され、測定結果に応じて選別される。

ここで、測定結果の分布、すなわち農産物Ａの重量や糖度（確率変数）の分布は一般に、確率分布の中でも正規分布に従うことが知られている。実施形態では、農産物Ａの重量平均値μｗ、重量標準偏差σｗ及び重量の分布が正規分布に従うと仮定した場合の重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）に基づき、各農産物Ａの階級が決定される。また、農産物Ａの糖度平均値μｓ、糖度標準偏差σｓ及び糖度の分布が正規分布に従うと仮定した場合の糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）に基づき、各農産物Ａの等級が決定される。

１荷口分の農産物Ａの選別作業を実行する場合、はじめに、農産物Ａ群の一部をサンプル農産物ａとして各トレイ１に１個ずつ入れ、各トレイ１を供給台２３に載せてから、一対のコンベヤベルト１５を作動させ、作業者によって供給台２３上のトレイ１をコンベヤベルト１５上に移動させ、一列状に並ぶトレイ１をコンベヤベルト１５によって搬送する。

トレイ１が判定部２４に到達したときに、図６に示すサンプリング制御が開始される。この場合、計量判定位置の認識センサ３１がトレイ１のＩＤチップ５のデータを読み取り、計量判定位置にサンプル農産物ａがあることを確認すると（Ｓ０１：ＹＥＳ）、読み取ったＩＤチップ５のデータからトレイ１を特定する（Ｓ０２）。次いで、計量機器２９でサンプル農産物ａをトレイ１と共に計量して計量結果をコントローラ５０に入力し（Ｓ０３）、計量結果からサンプル農産物ａの重量データを取得する（Ｓ０４）。

それから、認識センサ３２で糖度判定位置にサンプル農産物ａがあることを確認すると（Ｓ０５）、読み取ったＩＤチップ５のデータからトレイ１を特定する（Ｓ０６）。そして、サンプル農産物ａを透過したライト３３の透過光を透過光センサ３４によって検出して検出結果をコントローラ５０に入力し（Ｓ０７）、検出結果からサンプル農産物ａの糖度データを取得する（Ｓ０８）。

その後、重量及び糖度データ取得後のサンプル農産物ａを載せたトレイ１を下流側に搬送する。重量及び糖度データ取得後のサンプル農産物ａを載せたトレイ１は、仕分部２５に搬送する前に回収して、サンプリング制御終了後に供給台２３に再び載せる（次工程の判定制御（図７参照）に供する）。

例えばサンプリング終了ボタン（図示省略）を押し操作する等して、全てのサンプル農産物ａの測定終了が確認されると（Ｓ０９：ＹＥＳ）、サンプル農産物ａの重量データ群を統計処理することによって、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗとを算出し（Ｓ１０）、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗとに基づき、重量の分布が正規分布に従うと仮定した場合の重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）を算出する（Ｓ１１）。

その後、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗと重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）とを参照しながら、階級の上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４、すなわちＳ、Ｍ、Ｌサイズの上限並びに下限境界値ｔ１〜ｔ４を設定する（Ｓ１２）。階級の上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４と農産物Ａの重量データとの関係に基づき、次工程の判定制御（図７参照）において各農産物Ａの階級が決定される。

第一例として、パック詰めされるイチゴ等の農産物Ａ（サンプル農産物ａ）の選別作業でμｗ＝１７（ｇ）、σｗ＝７であった場合について説明する。イチゴ等の農産物Ａをパック詰めする際は、階級の違いに拘らず、できるだけパック重量を一定にするのが望ましい。また、階級毎にパック詰め個数もおおよそ決められている。イチゴ等の農産物Ａでは、Ｓサイズ１５個程度、Ｍサイズ２０個程度、Ｌサイズ２５個程度となっている。

そこで、Ｍサイズ発生確率の中心値ｍ２を１７（ｇ）、パック重量を１７×１９＝３２３（ｇ）とする。そうすると、Ｓサイズ発生確率の中心値ｍ１は３２３（ｇ）／２５（個）＝１２．９２（ｇ）、Ｌサイズ発生確率の中心値ｍ３は３２３（ｇ）／１５（個）＝２１．５３（ｇ）となる。このように発生確率の中心値ｍ１〜ｍ３を固定すれば、境界値ｔ１〜ｔ４の中で１点だけ任意に設定するだけで、残り全ての上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４を算出できる。

例えばＭサイズ上限境界値ｔ３（Ｌサイズ下限境界値とも言える）を２０（ｇ）にすると、Ｍサイズの発生確率はＦｗ（ｔ２＜ｘ≦２０（＝ｔ３））で表される。ここで、ｔ２はＭサイズ下限境界値（Ｓサイズ上限境界値とも言える）である。パック詰めにおいて、各サイズの発生確率の中心値ｍ１〜ｍ３は同サイズの平均値とみなせるから、Ｆｗ（ｔ２＜ｘ≦２０）／２＝Ｆｗ（１７）の式が成立する。当該式から、Ｆｗ（ｔ２）＝０．３３４が求まり、ｔ２＝１４（ｇ）となる。

同様に、Ｆｗ（ｔ１＜ｘ≦１４）／２＝Ｆｗ（１２．９２）だから、Ｆｗ（ｔ１）＝０．２２６、ｔ１＝１１．７３（ｇ）となる。ｔ１はＳサイズ下限境界値である。また、Ｆｗ（２０＜ｘ≦ｔ４）／２＝Ｆｗ（２１．５３）だから、Ｆｗ（ｔ４）＝０．１８３、ｔ３＝２３．３２（ｇ）となる。ｔ３はＬサイズ上限境界値である。従って、１１．７３ｇ〜１４ｇの範囲がＳサイズ、１４ｇ〜２０ｇの範囲がＭサイズ、２０ｇ〜２３．２ｇの範囲がＬサイズとなる。

もちろん、発生確率の中心値Ｍ１〜Ｍ３を固定せずに、全ての上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４を任意に設定する第二例を採用してもよい。この場合、Ｍサイズ発生確率の中心値Ｍ２を１７（ｇ）、パック重量を１７×１９＝３２３（ｇ）とし、Ｓサイズ下限境界値ｔ１を１０（ｇ）、Ｍサイズ下限境界値ｔ２（Ｓサイズ上限境界値）を１４（ｇ）、Ｍサイズ上限境界値ｔ３（Ｌサイズ下限境界値）を２０（ｇ）、Ｌサイズ上限境界値ｔ４を２４（ｇ）とすると、Ｆｗ（１０＜ｘ≦１４）＝Ｆｗ（ｍ１）、Ｆｗ（２０＜ｘ≦２４）＝Ｆｗ（ｍ３）であるから、Ｓサイズ発生確率の中心値ｍ１は１２．２０（ｇ）、Ｌサイズ発生確率の中心値ｍ３は２１．８０（ｇ）となる。その結果、Ｓサイズパック重量は２７個詰めで３２９．４（ｇ）、Ｌサイズパック重量は１５個詰めで３２７．０（ｇ）となる。

さて、階級の上限並びに下限境界値ｔ１〜ｔ４を設定した後は、サンプル農産物ａの糖度データ群を統計処理することによって、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓとを算出し（Ｓ１３）、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓとに基づき、糖度の分布が正規分布に従うと仮定した場合の糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）を算出する（Ｓ１４）。そして、糖度平均値μｓ、重量標準偏差σｗ及び糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）を参照しながら、等級の上限並びに下限境界値、すなわち秀、優及び良の上限並びに下限境界値ｕ１〜ｕ４を設定する（Ｓ１５）。等級の上限及び下限境界値ｕ１〜ｕ４と農産物Ａの糖度データとの関係に基づき、次工程の判定制御（図７参照）において各農産物Ａの等級が決定される。この場合、階級の上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４設定の第二例と同様に、発生確率の中心値ｎ１〜ｎ３を固定せずに、全ての上限及び下限境界値ｕ１〜ｕ４を任意に設定することになる。

なお、図９（ａ）は重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）の説明図、図９（ｂ）は糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）の説明図である。重量平均値μｗと重量標準偏差σｗとを算出することによって重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）が算出され、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓとを算出することによって糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）が算出される。

ステップＳ１５までのサンプリング制御が終了したら農産物Ａの本選別作業に移行する。この場合も、１個の農産物Ａを載置した各トレイ１を供給台２３に載せてから、一対のコンベヤベルト１５を作動させ、作業者によって供給台２３上のトレイ１をコンベヤベルト１５上に移動させ、一列状に並ぶトレイ１をコンベヤベルト１５によって搬送する。

トレイ１が判定部２４に到達したら、図７に示す判定制御が開始される。計量判定位置の認識センサ３１がトレイ１のＩＤチップ５のデータを読み取り、計量判定位置に農産物Ａがあることを確認すると（Ｓ２１：ＹＥＳ）、読み取ったＩＤチップ５のデータからトレイ１を特定する（Ｓ２２）。次いで、計量機器２９で農産物Ａをトレイ１と共に計量して計量結果をコントローラ５０に入力して（Ｓ２３）、計量結果から農産物Ａの重量データを取得し（Ｓ２４）、農産物Ａの重量データと階級の上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４とに基づき、農産物Ａの階級を判定する（Ｓ２５）。

次いで、認識センサ３２で糖度判定位置に農産物Ａがあることを確認すると（Ｓ２６）、読み取ったＩＤチップ５のデータからトレイ１を特定する（Ｓ２７）。そして、農産物Ａを透過したライト３３の透過光を透過光センサ３４によって検出して検出結果をコントローラ５０に入力し（Ｓ２８）、検出結果から農産物Ａの糖度データを取得する（Ｓ２９）。それから、農産物Ａの糖度データと等級の上限及び下限境界値ｕ１〜ｕ４とに基づき、農産物Ａの等級を判定する（Ｓ３０）。

次いで、農産物Ａの重量データ、階級、糖度データ及び等級をトレイ１のＩＤチップ５に対応させて記録する（Ｓ３１）。それから、農産物Ａの重量データをフィードバックしてサンプル農産物ａの重量データ群と共に統計処理し、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗとを再計算する（Ｓ３２）。そして、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗとに基づき、重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）を再計算する（Ｓ３３）。更に、重量平均値μｗと重量標準偏差σｗと重量確率密度関数Ｆｗ（ｘ）とを参照しながら、階級の上限及び下限境界値ｔ１〜ｔ４を再設定する（Ｓ３４）。

また同様に、農産物Ａの糖度データをフィードバックしてサンプル農産物ａの糖度データ群と共に統計処理し、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓとを再計算する（Ｓ３５）。そして、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓとに基づき、糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）を再計算する（Ｓ３６）。更に、糖度平均値μｓと糖度標準偏差σｓと糖度確率密度関数Ｆｓ（ｘ）とを参照しながら、等級の上限及び下限境界値ｕ１〜ｕ４を再設定する（Ｓ３７）。

このように農産物Ａの重量及び糖度データをフィードバックして、平均値μｗ，μｓと標準偏差σｗ，σｓと確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を再計算することによって、平均値μｗ，μｓ、標準偏差σｗ，σｓ及び確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）の精度をより一層的確に向上できる。

階級及び等級の上限並びに下限境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を再設定した後は、等階級決定後の農産物Ａを載せたトレイ１を下流側にある仕分部２５に搬送する。農産物Ａの階級及び等級を判定して記録する作業（ステップＳ２１〜Ｓ３７）は、１荷口分の農産物Ａの選別作業が全て終了するまで自動的に繰り返し実行される。

等階級決定後の農産物Ａを載せたトレイ１が仕分部２５に到達したら、図８に示す仕分制御が開始され、仕分位置の認識センサ３５ａ〜３５ｉがトレイ１のＩＤチップ５のデータを読み取り、仕分位置に農産物Ａがあることを確認すると（Ｓ４１：ＹＥＳ）、ＩＤチップ５のデータに対応した農産物Ａの階級及び等級を読み込む（Ｓ４２）。トレイ１の農産物ＡがＳサイズ等級良であれば（Ｓ４３：ＹＥＳ）、第１仕分シリンダ３６ａを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第１仕分コンベヤ３７ａ経由で第１仕分台３８ａに取り出す（Ｓ４４）。トレイ１の農産物ＡがＳサイズ等級優であれば（Ｓ４５：ＹＥＳ）、第２仕分シリンダ３６ｂを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第２仕分コンベヤ３７ｂ経由で第２仕分台３８ｂに取り出す（Ｓ４６）。トレイ１の農産物ＡがＳサイズ等級秀であれば（Ｓ４７：ＹＥＳ）、第３仕分シリンダ３６ｃを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第３仕分コンベヤ３７ｃ経由で第３仕分台３８ｃに取り出す（Ｓ４８）。

また、トレイ１の農産物ＡがＭサイズ等級良であれば（Ｓ４９：ＹＥＳ）、第４仕分シリンダ３６ｄを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第４仕分コンベヤ３７ｄ経由で第４仕分台３８ｄに取り出す（Ｓ５０）。トレイ１の農産物ＡがＭサイズ等級優であれば（Ｓ５１：ＹＥＳ）、第５仕分シリンダ３６ｅを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第５仕分コンベヤ３７ｅ経由で第５仕分台３８ｅに取り出す（Ｓ５２）。トレイ１の農産物ＡがＭサイズ等級秀であれば（Ｓ５３：ＹＥＳ）、第６仕分シリンダ３６ｆを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第６仕分コンベヤ３７ｆ経由で第６仕分台３８ｆに取り出す（Ｓ５４）。

更に、トレイ１の農産物ＡがＬサイズ等級良であれば（Ｓ５５：ＹＥＳ）、第７仕分シリンダ３６ｇを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第７仕分コンベヤ３７ｇ経由で第７仕分台３８ｇに取り出す（Ｓ５６）。トレイ１の農産物ＡがＬサイズ等級優であれば（Ｓ５７：ＹＥＳ）、第８仕分シリンダ３６ｈを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第８仕分コンベヤ３７ｈ経由で第８仕分台３８ｈに取り出す（Ｓ５８）。トレイ１の農産物ＡがＬサイズ等級秀であれば（Ｓ５９：ＹＥＳ）、第９仕分シリンダ３６ｉを作動させてコンベヤベルト１５上のトレイ１を第９仕分コンベヤ３７ｉ経由で第９仕分台３８ｉに取り出す（Ｓ６０）。なお、Ｓサイズ等級良〜Ｌサイズ等級秀のいずれにも該当しない農産物Ａを載せたトレイ１は、コンベヤベルト１５の送り終端部からエラー回収ボックス２６に回収される。

上記の記載並びに図６及び図７から明らかなように、搬送コンベヤ１０で搬送される農産物Ａの区分（階級や等級）を判定する農産物判定装置において、前記各農産物Ａの判定データ（重量データや糖度データ）を計測する測定機器２９，３０と、前記判定データ群の平均値μｗ，μｓ、標準偏差σｗ，σｓ及び確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を予め設定し、前記平均値μｗ，μｓ、前記標準偏差σｗ，σｓ及び前記確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を用いて前記区分の境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を調節し、前記各判定データ及び前記境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を用いて前記各農産物Ａの区分を決定するコントローラ５０とを備えているから、前記判定データ群の前記平均値μｗ，μｓ、前記標準偏差σｗ，σｓ及び前記確率密度関数Ｆｗ（ｘ），Ｆｓ（ｘ）を用いて、前記区分の境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４を設定することが可能になり、従来のような判定作業者の経験則を用いる必要がなくなる。従って、前記境界値ｔ１〜ｔ４，ｕ１〜ｕ４の設定に判定作業者の主観の入り込む余地を極力少なくして、区分格付けの基準の明確化を図れ、極めて信頼性の高い区分格付けを実行できる。

本願発明は、前述の実施形態に限定されるものではなく、様々な態様に具体化できる。また、本願発明における各部の構成は図示の実施形態に限られるものではなく、本願発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。

例えば等級格付けにおいて、糖度だけでなく農産物Ａの色や傷を計測するものでもよい。この場合、判定部２４に配置したカメラで各トレイ１上の農産物Ａを撮像し、カメラの撮像データから得られたＲＧＢ等の色成分の画素データ群の平均値、標準偏差及び確率密度関数を用いて等級（秀、優及び良）の境界値を調整したり、同じくカメラの撮像データから得られたキズ部分の画素データ群の平均値、標準偏差及び確率密度関数を用いて等級（秀、優及び良）の境界値を調整したりできる。カメラが測定機器を構成することになる。また、確率分布として、正規分布以外に、χ^２分布、ｔ分布又はポアソン分布等を採用してもよいことは言うまでもない。更に、農産物Ａ（トレイ１）の特定するにあたっては、実施形態に示したＩＤチップ式のものに限らず、ＦＩＦＯ方式や距離追跡方式を採用してもよい。

１ トレイ
１０ 選別コンベヤ
２４ 判定部
２５ 仕分部
２９ 計量機器（測定機器）
３０ 糖度計測機器（測定機器）
５０ 選果ＥＣＵ（コントローラ）
Ａ 農産物
Ｆｗ（ｘ） 重量確率密度関数
Ｆｓ（ｘ） 糖度確率密度関数
ｔ１〜ｔ４ 階級の境界値
ｕ１〜ｕ４ 等級の境界値
σｗ 重量標準偏差
σｓ 糖度標準偏差
μｗ 重量平均値
μｓ 糖度平均値

Claims (4)

1. 搬送コンベヤで搬送される農産物の区分を判定する農産物判定装置において、
   前記各農産物の判定データを計測する測定機器と、
   前記判定データ群の平均値、標準偏差及び確率密度関数を予め設定し、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を用いて前記区分の境界値を調節し、前記各判定データ及び前記境界値を用いて前記各農産物の区分を決定するコントローラと
   を備えている、
   農産物判定装置。
2. 前記コントローラは、荷口単位の農産物群の一部をサンプル農産物として、前記測定機器で前記サンプル農産物の判定データを計測し、前記サンプル農産物の判定データを統計処理することによって、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を予め算出する、
   請求項１に記載の農産物判定装置。
3. 前記コントローラは、区分決定後の農産物の判定データをフィードバックして前記サンプル農産物の判定データと共に統計処理することによって、前記平均値、前記標準偏差及び前記確率密度関数を再算出する、
   請求項２に記載の農産物判定装置。
4. 前記コントローラは、前記発生確率の中心値を固定することによって前記区分の境界値を決定する、
   請求項１〜３のうちいずれかに記載の農産物判定装置。

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