JP2018059775A - Fruit and vegetable inspection device - Google Patents

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貴之 兼信
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a fruit and vegetable inspection device that precisely detects abnormality such as a putrid part derived from a change in water content existing on the surface of a skin of fruit and vegetables or inside the skin, and can detect even a minute water rot.SOLUTION: A fruit and vegetable inspection device includes: near infrared light projecting means for emitting near infrared light to fruit and a vegetable; ultraviolet light projecting means for emitting ultraviolet light to the fruit and vegetable; near infrared image imaging means for taking a near infrared image of the fruit and vegetable by the near infrared light; fluorescent image imaging means for taking a fluorescent image of the fruit and vegetable by visible fluorescent light excited by the ultraviolet light; and analysis means for finding whether there is abnormality in the fruit and vegetable on the basis of the near infrared image and the fluorescent image. The near infrared light projecting means can emit light including an inspection wavelength of 1450±50 nm. The analysis means finds whether there is abnormality in the fruit and vegetable using the near infrared image and the fluorescent image on the basis of light of the inspection wavelength.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、例えば、柑橘類の果皮表面に現れる水腐れなど、青果物の果皮内部における異常の有無を検査するための青果物検査装置に関する。   The present invention relates to a fruit and vegetable inspection apparatus for inspecting the presence or absence of an abnormality in the fruit and fruit skin, such as water rot that appears on the surface of a citrus fruit skin.

柑橘類では、果皮に傷が付いた際に、その傷から菌が入り込み、かつ高温多湿状態で保管された場合には、水腐れ病と呼ばれる症状が現れることがある。   In citrus fruits, when the skin is damaged, if bacteria enter the wound and are stored in a hot and humid state, a symptom called water rot may appear.

果皮に傷が付く原因としては大まかに、気孔に出来た小さな亀裂から雨水などが侵入して膨張し、水浸状態になりながら亀裂が広がっていく自然発生によるものと、収穫時や搬送時などにおいて発生する外傷や虫がかじった痕、打撲痕などの生傷によるものがある。   The reason for the scratches on the pericarp is roughly that rainwater enters from the small cracks formed in the pores and expands, so that the cracks spread while being submerged. Injuries, such as trauma, insect bites, and bruises.

自然発生により生じた傷からカビなどの菌が入り込んだ場合、症状が進行すると、カビなどの菌が繁殖し、油胞まで破壊されてしまう。
さらに症状が進行すると、腐敗が生じた箇所から水分がなくなってしまい、乾燥腐れと呼ばれる状態となる。
When fungi such as mold enter from wounds caused by natural occurrence, the fungus such as fungus propagates and destroys oil vesicles as symptoms progress.
When the symptom further progresses, the water disappears from the place where the rot occurs, and a state called dry rot occurs.

このように水腐れの生じた柑橘類を、正常品と混載梱包した場合、正常品まで腐敗されてしまう恐れがあることから、商品の品質を確保するためにも、水腐れの生じた個体を、選果段階で排除することが望まれている。   In this way, when citrus fruits with water rot are mixed and packed with normal products, there is a risk of rot to normal products, so in order to ensure product quality, It is desired to eliminate it at the selection stage.

ところで、果皮の油胞内には可視領域の蛍光を発するフラボノイド系物質が有り、油胞が破壊された場合には、この可視領域の蛍光を発するフラボノイド系物質の検出が可能となる。特許文献1〜4では、紫外線照射により、可視領域の蛍光を発するフラボノイド系物質由来の特定蛍光波長を検出することによる画像検査が行われている。   By the way, there is a flavonoid-based substance that emits fluorescence in the visible region in the oil vesicles of the pericarp, and when the oil vesicle is destroyed, it becomes possible to detect the flavonoid-based substance that emits fluorescence in the visible region. In Patent Documents 1 to 4, image inspection is performed by detecting a specific fluorescence wavelength derived from a flavonoid-based substance that emits fluorescence in the visible region by ultraviolet irradiation.

また、水腐れ、カビ及び乾燥腐れの有無を検査する方法としては、例えば、特許文献5に開示されるように、青果物に対して、ハロゲンランプ等の照明ランプより光を照射し、青果物からの反射光を撮像用カメラによって撮像することで、青果物の変色又は腐敗した部分の有無を検出する方法が知られている。   In addition, as a method for inspecting the presence or absence of water rot, mold and dry rot, for example, as disclosed in Patent Document 5, light is emitted from an illumination lamp such as a halogen lamp to fruits and vegetables. There is known a method for detecting the presence or absence of a discolored or corrupt portion of fruit and vegetables by imaging reflected light with an imaging camera.

また、特許文献6には、青果物等に対して可視光から近赤外光までを照射し、水分や油分などの表層成分の変化を近赤外領域の波長で捉えることで、多変量解析によって水分状態の変化を判断することが開示されている。   Further, Patent Document 6 irradiates fruits and vegetables from visible light to near-infrared light, and captures changes in surface layer components such as moisture and oil at wavelengths in the near-infrared region, thereby enabling multivariate analysis. Determining a change in moisture status is disclosed.

特開2003−14650号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2003-14650 特開2011−33612号公報JP 2011-33612 A 特開2013−231668号広報JP 2013-231668 PR 特開2015−184071号広報JP2015-184071 PR 特開平9−24343号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-24343 特開2005−201636号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2005-201636

しかしながら、紫外線照射により蛍光を発する物質は、柑橘類の油胞が破壊されることにより検出可能な状態となるため、生傷により油胞までも破壊された状態や、症状が進行してカビなどの菌が繁殖し油胞までも破壊された状態でなければ検出することができない。   However, substances that fluoresce when irradiated with ultraviolet light are in a detectable state when citrus oil vesicles are destroyed. Can not be detected unless the oil is propagated and even the oil vesicles are destroyed.

すなわち、気孔に出来た小さな亀裂から雨水などが侵入して膨張し、水浸状態となる自然発生した初期の水腐れ、特に、近年の市場で要求されるような直径10mm程度の微小な水腐れなどは、これら特許文献に開示されるような検査では確実に検出することができない。   In other words, natural water rot caused by rainwater entering from the small cracks formed in the pores to expand and become water-immersed, especially minute water rot of about 10 mm in diameter as required in the market in recent years. Cannot be reliably detected by the inspection disclosed in these patent documents.

また、特許文献6に開示されるように、可視光と近赤外光による多変量解析を用いた検量線においては、検量線作成には技術的な知識が必要であり、煩雑な作業が必要となるため、誰もが容易に使えるわけではない。   In addition, as disclosed in Patent Document 6, in a calibration curve using multivariate analysis using visible light and near infrared light, technical knowledge is required to create a calibration curve, and complicated work is required. Therefore, not everyone can use it easily.

さらに、Siフォトダイオードの近赤外領域における感度は低く、初期の水腐れの検出には、感度が足りず、検出することができない可能性がある。
一方で、水腐れが進行した腐敗状態であっても、乾燥腐敗や生傷などは、近赤外光により検出することが困難であるという課題もある。
Furthermore, the sensitivity of the Si photodiode in the near-infrared region is low, and there is a possibility that the initial detection of water rot is insufficient and cannot be detected.
On the other hand, even in a rot state where water rot has progressed, there is also a problem that it is difficult to detect dry rot, raw wounds, and the like with near-infrared light.

本発明では、このような現状に鑑み、青果物の果皮表面及び果皮内部に存在する腐敗部や傷などの異常を正確に検出し、また、微小な水腐れであっても検出することができる青果物検査装置を提供することを目的とする。   In the present invention, in view of the current situation, fruits and vegetables that can accurately detect abnormalities such as rot and scratches existing on the surface and inside of the skin of fruits and vegetables, and can detect even minute water rot. An object is to provide an inspection device.

本発明は、前述するような従来技術における課題を解決するために発明されたものであって、本発明の青果物検査装置は、
青果物の異常の有無を判別するための青果物検査装置であって、
前記青果物に対して近赤外光を照射する近赤外光投光手段と、
前記青果物に対して紫外光を照射する紫外光投光手段と、
前記近赤外光により前記青果物の近赤外画像を撮像する近赤外画像撮像手段と、
前記紫外光により励起された可視蛍光による前記青果物の蛍光画像を撮像する蛍光画像撮像手段と、
前記近赤外画像及び前記蛍光画像に基づき、前記青果物の異常の有無を検出する解析手段と、を備え、
前記近赤外光投光手段は、1450±50nmである検査波長を含む光が照射可能であり、
前記解析手段は、前記検査波長の光に基づく前記近赤外画像と、前記蛍光画像を用いて、前記青果物の異常の有無を検出するように構成されていることを特徴とする。
The present invention was invented in order to solve the problems in the prior art as described above.
A fruit and vegetable inspection apparatus for determining the presence or absence of abnormality of fruit and vegetables,
Near-infrared light projecting means for irradiating the fruit and vegetables with near-infrared light;
Ultraviolet light projecting means for irradiating the fruits and vegetables with ultraviolet light;
A near-infrared image capturing means for capturing a near-infrared image of the fruit and vegetables with the near-infrared light;
Fluorescence image capturing means for capturing a fluorescent image of the fruits and vegetables by visible fluorescence excited by the ultraviolet light;
Analyzing means for detecting the presence or absence of abnormality of the fruits and vegetables based on the near-infrared image and the fluorescent image;
The near infrared light projecting means can irradiate light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm,
The analyzing means is configured to detect the presence or absence of abnormality of the fruits and vegetables using the near infrared image based on the light of the inspection wavelength and the fluorescence image.

この場合、前記青果物を所定方向に搬送するための搬送手段をさらに備え、
青果物検査をインラインで行うように構成することもできる。
さらに、前記搬送装置の両側方に反射鏡をさらに備え、
前記青果物の側面部を前記反射鏡に映すことで、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段によって前記青果物全体を撮像可能に構成することもできる。
In this case, further comprising a transport means for transporting the fruits and vegetables in a predetermined direction,
It can also be configured to perform the fruit and vegetable inspection in-line.
Furthermore, further comprising a reflecting mirror on both sides of the transport device,
By projecting the side part of the fruit and vegetables on the reflecting mirror, the whole fruit and vegetables can be imaged by the near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit.

また、前記搬送手段が、前記青果物を所望の方向に回転させる青果物回転機構を備えることもできる。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されているとともに、
前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方にもさらに配置されていても良い。
さらに、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されていても良い。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方に配置されていても良い。
Moreover, the said conveyance means can also be provided with the fruit and vegetables rotation mechanism which rotates the said fruit and vegetables in a desired direction.
The near-infrared image capturing means and the fluorescent image capturing means are disposed above the fruits and vegetables,
The near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be further disposed below the fruits and vegetables.
Further, the near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be disposed above the fruits and vegetables.
Moreover, the said near-infrared image imaging means and the said fluorescence image imaging means may be arrange | positioned under the said fruits and vegetables.

本発明によれば、水の吸収波長の中でも、1450±50nmである検査波長を含む近赤外光を用いることで、水分状態の変化を精度良く捉えることができるとともに、紫外光を用いてフラボノイド系物質の蛍光反応を検出することで、油胞の損傷など水腐れの原因となる果皮の損傷なども同時に検査することができる。このため、青果物の水腐れなどを精度良く検出することができ、異常のある青果物を選果段階で確実に排除することができる。   According to the present invention, among the absorption wavelengths of water, by using near-infrared light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm, a change in moisture state can be accurately captured, and flavonoids can be obtained using ultraviolet light. By detecting the fluorescence reaction of the system substances, it is possible to simultaneously examine the damage of the pericarp that causes water rot such as damage of oil vesicles. For this reason, it is possible to detect water rot of fruits and vegetables with high accuracy, and it is possible to reliably eliminate abnormal fruits and vegetables at the fruit selection stage.

図1は、本発明の青果物検査装置の一実施例における構成を説明するための概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram for explaining the configuration of an embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention. 図2は、本発明の青果物検査装置の別の実施例における構成を説明するための概略構成図である。FIG. 2 is a schematic configuration diagram for explaining a configuration in another embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention. 図3は、図2の平面図である。FIG. 3 is a plan view of FIG. 図4は、図2の青果物検査装置の変形例を説明するための概略構成図である。FIG. 4 is a schematic configuration diagram for explaining a modification of the fruit and vegetable inspection apparatus in FIG. 2. 図5は、図4の平面図である。FIG. 5 is a plan view of FIG. 図6は、図2の青果物検査装置の別の変形例を説明するための概略構成図である。FIG. 6 is a schematic configuration diagram for explaining another modified example of the fruit and vegetable inspection apparatus in FIG. 2. 図7は、図6の平面図である。FIG. 7 is a plan view of FIG. 図8は、本発明の青果物検査装置のさらに別の実施例における構成を説明するための概略構成図である。FIG. 8 is a schematic configuration diagram for explaining a configuration in still another embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention. 図9は、図8の青果物検査装置の変形例を説明するための概略構成図である。FIG. 9 is a schematic configuration diagram for explaining a modification of the fruit and vegetable inspection apparatus in FIG. 8. 図10は、図8の青果物検査装置の別の変形例を説明するための概略構成図である。FIG. 10 is a schematic configuration diagram for explaining another modified example of the fruit and vegetable inspection apparatus in FIG. 8. 図11は、本発明の青果物検査装置のさらに別の実施例における構成を説明するための概略構成図である。FIG. 11 is a schematic configuration diagram for explaining a configuration in still another embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention. 図12は、本発明の青果物検査装置のさらに別の実施例における構成を説明するための概略構成図である。FIG. 12 is a schematic configuration diagram for explaining a configuration in still another embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention. 図13は、青果物Sとして初期の水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図13(a)は、可視光による外観画像、図13(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図13(c)は、図13(b)の解析画像、図13(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図13(e)は、図13(d)の解析画像である。FIG. 13 is an example when the mandarin orange in which initial water rot has occurred is examined as the fruits and vegetables S. FIG. 13A is an appearance image by visible light, and FIG. 13B is a gray scale image of a fluorescent image. 13 (c) is an analysis image of FIG. 13 (b), FIG. 13 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 13 (e) is an image of FIG. 13 (d). It is an analysis image. 図14は、青果物Sとして比較的進行した水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図14(a)は、可視光による外観画像、図14(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図14(c)は、図14(b)の解析画像、図14(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図14(e)は、図14(d)の解析画像である。FIG. 14 shows an example of a test for mandarin orange that has undergone water rot, which is relatively advanced as fruits and vegetables S. FIG. 14A shows an appearance image by visible light, and FIG. 14B shows a gray fluorescent image. Scaled image, FIG. 14C is an analysis image of FIG. 14B, FIG. 14D is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 14E is FIG. ) Analysis image. 図15は、青果物Sとして白カビと水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図15(a)は、可視光による外観画像、図15(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図15(c)は、図15(b)の解析画像、図15(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図15(e)は、図15(d)の解析画像である。FIG. 15 shows an example of a test for mandarin orange with white mold and water rot as fruits and vegetables S. FIG. 15 (a) is an appearance image by visible light, and FIG. 15 (b) is a gray scale fluorescence image. 15 (c) is an analysis image of FIG. 15 (b), FIG. 15 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 15 (e) is FIG. 15 (d). This is an analysis image. 図16は、青果物Sとして緑カビと白カビが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図16(a)は、可視光による外観画像、図16(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図16(c)は、図16(b)の解析画像、図16(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図16(e)は、図16(d)の解析画像、図16(f)は図16(d)の画像の明暗を反転させて解析を行った解析画像である。FIG. 16 is an example of a case where mandarin oranges with green mold and white mold are inspected as fruits and vegetables S. FIG. 16 (a) is an appearance image by visible light, and FIG. 16 (b) is a gray scale fluorescence image. 16 (c) is an analysis image of FIG. 16 (b), FIG. 16 (d) is a gray scale image of a near infrared image, and FIG. 16 (e) is FIG. 16 (d). FIG. 16F shows an analysis image obtained by analyzing the image of FIG. 16D with the contrast of light and dark reversed. 図17は、青果物Sとして緑カビと白カビと水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図17(a)は、可視光による外観画像、図17(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図17(c)は、図17(b)の解析画像、図17(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図17(e)は、図17(d)の解析画像である。FIG. 17 is an example when green fruit, white mold, and mandarin orange with water rot are inspected as fruits and vegetables S. FIG. 17 (a) is an appearance image by visible light, and FIG. 17 (b) is a fluorescence image. 17 (c) is an analysis image of FIG. 17 (b), FIG. 17 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 17 (e) is FIG. It is an analysis image of (d). 図18は、青果物Sとして乾燥腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図18(a)は、可視光による外観画像、図18(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図18(c)は、図18(b)の解析画像、図18(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図18(e)は、図18(d)の解析画像である。FIG. 18 shows an example of a test for mandarin orange that has been dried and rotted as fruits and vegetables S. FIG. 18A is an appearance image by visible light, and FIG. 18B is a gray scale image of a fluorescent image. 18 (c) is an analysis image of FIG. 18 (b), FIG. 18 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 18 (e) is an analysis image of FIG. 18 (d). It is.

以下、本発明の実施の形態(実施例)を図面に基づいてより詳細に説明する。
図1は、本発明の青果物検査装置の一実施例における構成を説明するための概略構成図である。
Hereinafter, embodiments (examples) of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram for explaining the configuration of an embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention.

図1に示すように、本実施例の青果物検査装置10は、被測定対象である青果物Sに、青果物Sの上方より近赤外光を照射する近赤外光投光手段12と、同じく青果物Sの上方より紫外光を照射する紫外光投光手段13と、青果物Sに反射した近赤外光(反射光)により青果物Sの近赤外画像を、青果物Sの上方より撮像する近赤外画像撮像手段14と、青果物Sに対して照射した紫外光により励起され生じた可視蛍光による青果物Sの蛍光画像を、青果物Sの上方より撮像する蛍光画像撮像手段15と、近赤外画像及び蛍光画像に基づき青果物Sの腐敗部位を検出する解析手段16とを備えている。
ここで青果物Sの「上方」とは、青果物Sの載置面よりも上であり、青果物Sの鉛直方向、斜め方向なども含まれるものである。
As shown in FIG. 1, the fruit and vegetable inspection apparatus 10 according to the present embodiment includes a near-infrared light projecting unit 12 that irradiates near-infrared light from above the fruit and vegetables S onto the fruit and vegetable S to be measured. The near-infrared image which picks up the near-infrared image of fruits and vegetables S from the upper part of fruits and vegetables S by the ultraviolet light projection means 13 which irradiates ultraviolet light from above S, and the near-infrared light (reflected light) reflected on the fruits and vegetables S Image capturing means 14, fluorescence image capturing means 15 for capturing a fluorescent image of the fruits and vegetables S by visible fluorescence excited by ultraviolet light irradiated to the fruits and vegetables S from above the fruits and vegetables S, a near-infrared image and fluorescence And an analysis means 16 for detecting a rot portion of the fruit and vegetables S based on the image.
Here, “above” the fruits and vegetables S is above the surface on which the fruits and vegetables S are placed, and includes the vertical direction and the oblique direction of the fruits and vegetables S.

なお、本実施例において、青果物Sとしては、特に限定されるものではないが、例えば、蜜柑や橘などの柑橘類、梨、桃、ビワ、スモモ、リンゴなどとすることができる。
また、このような青果物Sとした場合、本実施例の青果物検査装置10では、例えば、柑橘類などに見られる水腐れ、梨などに見られる水果、桃、ビワ、スモモ、リンゴなどに見られる押せ痕などを検査することができる。
In the present embodiment, the fruits and vegetables S are not particularly limited, but can be, for example, citrus fruits such as mandarin oranges and citrus fruits, pears, peaches, loquats, plums, and apples.
Further, in the case of such a fruit and vegetable S, in the fruit and vegetable inspection apparatus 10 of the present embodiment, for example, water rot found in citrus fruits, water fruit found in pears, peach, loquat, plums, apples and the like. It can be inspected for scars and the like.

ここで「水腐れ」とは、上述するように、果皮に傷が付いた際に、その傷から菌が入り込み、雨や露などにより長期にわたり果皮表面が濡れた状態で、25度前後の環境温度の条件下において現れる、果皮が膨潤したような状態となる症状である。
また、「水果」とは、果肉が水浸した状態となる症状である。程度が酷くなると果肉が褐色を帯びた状態となる。
また、「押せ痕」とは、青果物同士の接触などによって青果物表面に局部的な圧力が加わることで、青果物の果肉組織が破壊され、果皮と果肉の間に果肉組織から染み出した水分が存在する状態(いわば、人体でいう内出血の状態)が現れる症状である。
Here, “water rot” means that when the skin is damaged, as described above, bacteria enter the wound, and the surface of the skin is wet for a long time due to rain or dew. It is a symptom that appears as if the pericarp swells, appearing under temperature conditions.
In addition, “water fruit” is a symptom in which the pulp is immersed in water. When the degree becomes severe, the pulp becomes brownish.
In addition, “pressing marks” are the result of local pressure being applied to the surface of fruits and vegetables by contact between the fruits and vegetables, destroying the flesh tissue of the fruits and vegetables, and moisture exuded from the flesh tissue between the peel and the flesh. This is a symptom in which a state to perform (in other words, a state of internal bleeding in the human body) appears.

なお、本実施例の青果物検査装置10は、このような障害の検査に限らず、例えば、果肉細胞が破壊されることで果皮表層及び/又は果皮下に現れる、水分の増減に関連する障害全般について検査することが可能である。   The fruit and vegetable inspection apparatus 10 according to the present embodiment is not limited to the inspection of such a failure, but, for example, is a general failure related to the increase or decrease of water that appears in the skin surface and / or under the skin when the pulp cell is destroyed. It is possible to check for.

さらに、青果物Sとして柑橘類など、果皮が損傷することでフラボノイド系物質が分泌されるものであれば、蛍光発光を捉えることで、水腐れの原因となる果皮の傷などの有無を検出することができる。   Furthermore, if the flavonoid substances are secreted by damaging the skin, such as citrus fruits and vegetables S, it is possible to detect the presence or absence of a skin wound causing water rot by capturing fluorescence. it can.

近赤外光投光手段12としては、1450±50nmである検査波長を含む近赤外光を照射可能なものであれば特に限定されるものではなく、例えば、ハロゲンランプやLED光源を用いることができる。なお、LED光源としては、白色光を照射するものであってもよいが、特定波長の光のみを照射するものとすることもできる。   The near-infrared light projecting means 12 is not particularly limited as long as it can irradiate near-infrared light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm. For example, a halogen lamp or an LED light source is used. Can do. The LED light source may be one that emits white light, but may be one that emits only light of a specific wavelength.

紫外光投光手段13としては、フラボノイド系物質が励起され蛍光発光が生じる紫外光として、320nm〜420nmの波長の光を含む紫外光を照射可能なものであれば特に限定されるものではなく、例えば、LED光源や重水素ランプなどを用いることができる。   The ultraviolet light projecting means 13 is not particularly limited as long as it can irradiate ultraviolet light including light having a wavelength of 320 nm to 420 nm as ultraviolet light in which a flavonoid substance is excited to generate fluorescence. For example, an LED light source or a deuterium lamp can be used.

近赤外画像撮像手段14としては、近赤外光投光手段12により照射された波長の近赤外光に基づく近赤外画像を撮像可能なものであれば特に限定されるものではなく、エリアカメラ、ラインカメラ、イメージング分光器、マルチバンドカメラなどを用いることができる。   The near-infrared image capturing unit 14 is not particularly limited as long as it can capture a near-infrared image based on near-infrared light having a wavelength irradiated by the near-infrared light projecting unit 12. An area camera, a line camera, an imaging spectrometer, a multiband camera, or the like can be used.

なお、本発明では、このような近赤外画像撮像手段14の撮像素子として、InGaAsフォトダイオードを用いることを特徴としている。このように、InGaAsフォトダイオードを用いることによって、波長が1450±50nmである検査光であっても、高感度・低ノイズで検出が可能となる。   The present invention is characterized in that an InGaAs photodiode is used as the imaging element of such a near-infrared image capturing means 14. As described above, by using the InGaAs photodiode, even inspection light having a wavelength of 1450 ± 50 nm can be detected with high sensitivity and low noise.

蛍光画像撮像手段15としては、フラボノイド系物質が励起され生じた蛍光に基づく蛍光画像を撮像可能なものであれば特に限定されるものではなく、エリアカメラ、ラインカメラ、イメージング分光器、マルチバンドカメラなどを用いることができる。   The fluorescence image capturing means 15 is not particularly limited as long as it can capture a fluorescence image based on fluorescence generated by excitation of a flavonoid substance, and is an area camera, a line camera, an imaging spectrometer, a multiband camera. Etc. can be used.

なお、本実施例では、近赤外画像撮像手段14と蛍光画像撮像手段15とをそれぞれ別体のカメラとして例示しているが、マルチバンドカメラなど近赤外画像と蛍光画像を同時に撮像可能なカメラを用いることもできる。   In this embodiment, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15 are illustrated as separate cameras, but a near-infrared image and a fluorescent image can be captured simultaneously, such as a multiband camera. A camera can also be used.

また、青果物Sと近赤外画像撮像手段14との間に所定の波長の光のみを透過する近赤外撮像用フィルタ18を、青果物Sと蛍光画像撮像手段15との間に所定の波長の光のみを透過する蛍光撮像用フィルタ19を、それぞれ設けることもできる。   Further, a near-infrared imaging filter 18 that transmits only light having a predetermined wavelength is provided between the fruits and vegetables S and the near-infrared image capturing unit 14. Fluorescent imaging filters 19 that transmit only light can also be provided.

このように構成することで、近赤外画像撮像手段14、蛍光画像撮像手段15が、それぞれ必要な波長の光だけを受光することができ、画像解析に不要な波長の光を受光しないため、ノイズを低減することができる。   By configuring in this way, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15 can receive only light having a necessary wavelength, respectively, and do not receive light having a wavelength unnecessary for image analysis. Noise can be reduced.

なお、蛍光撮像用フィルタ19としては、図1に示すように、青果物Sと蛍光画像撮像手段15との間に設ける場合には、蛍光を透過し、紫外光を遮断するようなフィルタとすることができる。   As shown in FIG. 1, the fluorescence imaging filter 19 is a filter that transmits fluorescence and blocks ultraviolet light when provided between the fruits and vegetables S and the fluorescence image capturing means 15. Can do.

一方で、蛍光撮像用フィルタ19を、紫外光投光手段13と青果物Sとの間に設けることもでき、この場合には、紫外光のみを透過するようなフィルタとすることができる。   On the other hand, the fluorescence imaging filter 19 can be provided between the ultraviolet light projecting means 13 and the fruits and vegetables S. In this case, a filter that transmits only ultraviolet light can be obtained.

また、解析手段16としては、撮像された検査画像に基づき、後述するような画像解析によって腐敗部位の有無を判別可能なものであれば、特に限定されるものではないが、例えば、画像解析プログラムが組み込まれたコンピュータなどとすることができる。   The analysis means 16 is not particularly limited as long as it can determine the presence / absence of a spoiled part based on the captured inspection image by image analysis as will be described later. For example, the image analysis program Can be a computer in which is embedded.

本実施例の青果物検査装置10では、青果物Sに対して近赤外光投光手段12より近赤外光を照射するとともに、青果物Sからの反射光を用いて近赤外画像撮像手段14により青果物Sを撮像して近赤外画像を取得している。   In the fruit and vegetable inspection apparatus 10 of the present embodiment, the near-infrared light projecting means 12 irradiates the fruit and vegetables S with near-infrared light, and the near-infrared image capturing means 14 uses the reflected light from the fruits and vegetables S. The fruit and vegetables S are imaged and a near-infrared image is acquired.

さらに、青果物Sに対して紫外光投光手段13より紫外光を照射するとともに、青果物Sからの蛍光を用いて蛍光画像撮像手段15により青果物Sを撮像して蛍光画像を取得している。なお、フラボノイド系物質による蛍光は、可視蛍光であるため、蛍光画像として、可視光に基づく画像を取得するようにしてもよい。   Further, the fruits and vegetables S are irradiated with ultraviolet light from the ultraviolet light projecting means 13, and the fluorescence images are captured by the fluorescence image capturing means 15 using the fluorescence from the fruits and vegetables S to obtain a fluorescence image. In addition, since the fluorescence by a flavonoid type substance is visible fluorescence, you may make it acquire the image based on visible light as a fluorescence image.

近赤外画像の各画素値は、近赤外画像撮像手段14が受光した近赤外光の光量Lに基づいて決定することもできるが、本実施例では、下記式(1)で表すように、青果物Sからの反射光Rsと、あらかじめ取得している入射光を照射し得られた標準体(例えば、グレーチャートなど)からの反射光Rrとの比率として算出された青果物Sの反射比Rに基づいて近赤外画像の各画素値を決定している。なお、下記式(2)で表すように、算出された反射比Rから見かけ上の吸光度Aに基づき画素値を決定するようにしてもよい。   Each pixel value of the near-infrared image can be determined based on the light amount L of the near-infrared light received by the near-infrared image capturing means 14, but in this embodiment, it is expressed by the following formula (1). In addition, the reflection ratio of the fruits and vegetables S calculated as a ratio between the reflected light Rs from the fruits and vegetables S and the reflected light Rr from a standard body (for example, a gray chart) obtained by irradiating incident light acquired in advance. Each pixel value of the near-infrared image is determined based on R. In addition, as represented by the following formula (2), the pixel value may be determined based on the apparent absorbance A from the calculated reflection ratio R.

このように、標準体からの反射光Rrを基準とすることで、例えば、近赤外光投光手段12が経年劣化するなどして光量が低下した場合にも、反射比Rはほぼ変動なく測定することができるため、長期間安定した検査を行うことができる。   In this way, by using the reflected light Rr from the standard as a reference, even when, for example, the near-infrared light projecting means 12 deteriorates over time, the reflection ratio R hardly changes. Since it can be measured, a long-term stable inspection can be performed.

なお、反射比Rや見かけ上の吸光度Aに基づく近赤外画像の各画素値の決定は、例えば、以下のようにして行うことができる。
例えば、8ビット画像の場合、画素値は0〜255の値となるため、想定される反射比Rの最低値(近赤外画像撮像手段14の性能などに基づき適宜設定)が「0」、反射比Rの最高値である1が「255」となるように、各画素の反射比Rを換算すればよい。
The determination of each pixel value of the near-infrared image based on the reflection ratio R and the apparent absorbance A can be performed as follows, for example.
For example, in the case of an 8-bit image, the pixel value is a value from 0 to 255. Therefore, the assumed minimum value of the reflection ratio R (which is appropriately set based on the performance of the near-infrared image capturing unit 14) is “0”. The reflection ratio R of each pixel may be converted so that 1 which is the maximum value of the reflection ratio R is “255”.

そして、この検査画像を、解析手段16により画像解析することで、青果物Sの腐敗部位を検出することができる。
解析手段16における画像解析は、例えば、検査画像におけるコントラストの変化を検出したり、また、画像処理として、公知の技術である膨張、収縮、ぼかし、エッジ抽出などの前処理を行い、コントラストの変化を際立たせた後、2値化処理することによって、検査画像における腐敗部分を検出することができる。
Then, by analyzing the inspection image with the analysis means 16, the rot portion of the fruit and vegetables S can be detected.
The image analysis in the analysis means 16 is, for example, detecting a change in contrast in the inspection image, or performing a pre-processing such as expansion, contraction, blurring, and edge extraction, which are known techniques, as image processing, to change the contrast. After making the image stand out, a binarization process can be performed to detect a corrupt portion in the inspection image.

近赤外画像においては、青果物Sの腐敗部位が、正常部位と比べて水分量が多くなることから、水の吸収波長の光が腐敗部位に吸収され、近赤外画像撮像手段14により撮像した際に、正常部位と比べて腐敗部位の光量が低下することに基づき、腐敗部位を検出することができる。   In the near-infrared image, the spoiled part of the fruits and vegetables S has a larger amount of water than the normal part. Therefore, the light having the absorption wavelength of water is absorbed by the spoiled part and imaged by the near-infrared image capturing means 14. In this case, the decayed part can be detected based on the fact that the amount of light at the decayed part is lower than that of the normal part.

一方で、蛍光画像においては、柑橘類などの果皮が損傷することで分泌されるフラボノイド系物質が紫外光により励起され蛍光が生じることで、フラボノイド系物質が存在する果皮の損傷箇所周辺が、それ以外の箇所よりも光量が上昇することに基づき、腐敗部位を検出することができる。   On the other hand, in the fluorescence image, flavonoid substances secreted by citrus and other skin peels are excited by ultraviolet light to generate fluorescence. Based on the fact that the amount of light is higher than that of the part, it is possible to detect the decayed part.

なお、本実施例において、近赤外光投光手段12から青果物Sに対する近赤外光の照射時間は、近赤外画像の撮像に必要な最低限に留めておくことが好ましい。これは、近赤外線により青果物Sが加熱されてしまうことを防ぐためである。   In the present embodiment, it is preferable that the irradiation time of the near-infrared light from the near-infrared light projecting means 12 to the fruits and vegetables S is kept to the minimum necessary for capturing the near-infrared image. This is to prevent the fruits and vegetables S from being heated by near infrared rays.

一方で、紫外光投光手段13から青果物Sに対する紫外線の照射時間は、少なくとも蛍光画像の撮像に必要な時間であればよいが、さらに長時間照射を続けても構わない。これは、紫外線による殺菌効果が期待できるためである。   On the other hand, the irradiation time of the ultraviolet rays from the ultraviolet light projecting means 13 to the fruits and vegetables S may be at least a time necessary for capturing a fluorescent image, but the irradiation may be continued for a longer time. This is because a bactericidal effect by ultraviolet rays can be expected.

また、本実施例では、解析手段16において、近赤外画像と蛍光画像の両方について画像解析を行っているが、近赤外画像又は蛍光画像のどちらか一方を画像解析した時点で、青果物Sに異常が検出された場合には、残る一方の画像について画像解析を行うまでもなく、青果物Sに異常があると判定するように構成することもできる。   In the present embodiment, the analysis unit 16 performs image analysis on both the near-infrared image and the fluorescence image. However, when either the near-infrared image or the fluorescence image is image-analyzed, the fruits and vegetables S If an abnormality is detected, it is possible to determine that there is an abnormality in the fruits and vegetables S without performing image analysis on the remaining one of the images.

図2は、本発明の青果物検査装置の別の実施例における構成を説明するための概略構成図、図3は、図2の平面図である。
図2,3に示す青果物検査装置10は、基本的には図1に示した青果物検査装置10と同様な構成であり、同じ構成部材には、同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。また、説明を簡略化するため、構成を一部省略している。
FIG. 2 is a schematic configuration diagram for explaining a configuration in another embodiment of the fruit and vegetable inspection apparatus of the present invention, and FIG. 3 is a plan view of FIG.
The fruit and vegetable inspection apparatus 10 shown in FIGS. 2 and 3 has basically the same configuration as the fruit and vegetable inspection apparatus 10 shown in FIG. 1, and the same components are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted. To do. Further, in order to simplify the description, a part of the configuration is omitted.

図1に示す青果物検査装置10では、静止状態の青果物Sに対して近赤外光投光手段12から近赤外光を照射し、近赤外光に基づく近赤外画像を近赤外画像撮像手段14によって撮像するとともに、紫外光投光手段13から紫外光を照射し、紫外光により励起されたフラボノイド系物質から生じる蛍光に基づく蛍光画像を蛍光画像撮像手段15によって撮像するように構成している。   In the fruit and vegetable inspection apparatus 10 shown in FIG. 1, the near-infrared light projecting means 12 irradiates near-infrared light to the stationary fruit and vegetables S, and a near-infrared image based on the near-infrared light is converted into a near-infrared image. In addition to imaging by the imaging unit 14, the fluorescent image imaging unit 15 captures a fluorescence image based on fluorescence generated from the flavonoid-based material that is irradiated with ultraviolet light from the ultraviolet light projecting unit 13 and excited by the ultraviolet light. ing.

これに対して図2,3に示した実施例の青果物検査装置10では、搬送手段20によって一方向に搬送される青果物Sに対して、搬送手段20の上方より近赤外光,紫外光をそれぞれ照射し、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15によって、近赤外画像及び蛍光画像をそれぞれ撮像するように構成している。   On the other hand, in the fruit and vegetable inspection apparatus 10 according to the embodiment shown in FIGS. 2 and 3, near-infrared light and ultraviolet light are applied to the fruits and vegetables S conveyed in one direction by the conveying means 20 from above the conveying means 20. Each is irradiated, and a near infrared image and a fluorescence image are respectively captured by the near infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15.

ここで搬送手段20の「上方」とは、青果物Sが載置される搬送手段20よりも上であり、青果物Sの鉛直方向、斜め方向なども含まれるものである。
また、本実施例では、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15が一体となったマルチバンドカメラ23を用いている。
Here, “upward” of the conveying means 20 is above the conveying means 20 on which the fruits and vegetables S are placed, and includes the vertical direction and the oblique direction of the fruits and vegetables S.
In this embodiment, a multiband camera 23 in which the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15 are integrated is used.

このように、インラインで青果物検査を行うように構成することによって、大量の青果物を効率よく検査することができる。
なお、搬送手段20によって青果物Sを搬送しながら検査を行う場合には、図3に示すように、搬送方向の両側方に反射鏡22を設けることで、青果物Sの側面部を反射鏡に映すことで、マルチバンドカメラ23によって青果物S全体を撮像するように構成することが好ましい。
In this way, a large amount of fruits and vegetables can be efficiently inspected by configuring so as to inspect the fruits and vegetables in-line.
When the inspection is performed while the fruits and vegetables S are transported by the transport means 20, as shown in FIG. 3, the reflecting mirrors 22 are provided on both sides in the transport direction, so that the side surfaces of the fruits and vegetables S are reflected on the reflecting mirrors. Therefore, it is preferable that the entire fruit and vegetables S be imaged by the multiband camera 23.

また、図2,3に示す実施例では、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15をそれぞれ1つずつ設けているが、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15の設置台数は限定されるものではなく、青果物Sの形状や大きさなどに応じて、適宜変更することが可能である。   2 and 3, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescent image capturing unit 15 are provided one by one. However, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescent image capturing unit 15 are installed. The number is not limited, and can be appropriately changed according to the shape and size of the fruits and vegetables S.

例えば、図4,5に示すように、近赤外画像撮像手段14を2台、蛍光画像撮像手段15を1台設けるような構成としてもよいし、図6,7に示すように、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15をそれぞれ2台設けるような構成としてもよい。なお、図4〜7の図面は、説明を簡略化するため、構成を一部省略している。   For example, as shown in FIGS. 4 and 5, two near-infrared image capturing means 14 and one fluorescent image capturing means 15 may be provided, or as shown in FIGS. Two external image capturing means 14 and two fluorescent image capturing means 15 may be provided. 4 to 7 are partially omitted in order to simplify the description.

また、図1〜7に示した青果物検査装置10では、青果物Sの上方に近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15が配置されているが、搬送手段20が例えばローラーコンベアのように隙間がある場合やコンベア間の継ぎ部に隙間がある場合、ベルトコンベアのベルト部が透光性を有している場合などは、図8に示すように、搬送手段20の下方に近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15を配置することもできる。
ここで搬送手段20の「下方」とは、青果物Sが載置される搬送手段20よりも下であり、青果物Sの鉛直方向、斜め方向なども含まれるものである。
Moreover, in the fruit and vegetable inspection apparatus 10 shown in FIGS. 1-7, although the near-infrared image imaging means 14 and the fluorescence image imaging means 15 are arrange | positioned above the fruits and vegetables S, the conveyance means 20 is like a roller conveyor, for example. When there is a gap, when there is a gap in the joint between the conveyors, or when the belt part of the belt conveyor has translucency, as shown in FIG. The image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15 may be arranged.
Here, “downward” of the conveying means 20 is below the conveying means 20 on which the fruits and vegetables S are placed, and includes the vertical direction and the oblique direction of the fruits and vegetables S.

なお、ローラーコンベアの隙間から撮像する場合には、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15としては、ラインカメラを用いることが好ましい。
また、ビームスプリッタ24を用いることにより、図9に示すように、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15を配置することもできるし、もちろん、近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15が一体となったマルチバンドカメラ23を用いる場合には、図10に示すように、青果物Sの直下から撮像することもできる。
In addition, when imaging from the gap of a roller conveyor, it is preferable to use a line camera as the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15.
Further, by using the beam splitter 24, as shown in FIG. 9, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescence image capturing unit 15 can be arranged. Of course, the near-infrared image capturing unit 14 and the fluorescent image capturing unit 15 can be arranged. When using the multiband camera 23 in which the image pickup means 15 is integrated, it is also possible to pick up an image from directly under the fruits and vegetables S as shown in FIG.

また、図11に示すように、青果物Sの上方から近赤外画像及び蛍光画像を撮像するとともに、青果物Sの下方からも近赤外画像及び蛍光画像を撮像するように構成することによって、青果物Sの全周を隈無く検査することができる。   In addition, as shown in FIG. 11, the near-infrared image and the fluorescence image are captured from above the fruits and vegetables S, and the near-infrared image and the fluorescence image are also captured from below the fruits and vegetables S. The entire circumference of S can be inspected without any problem.

なお、青果物Sの下方から撮像することができない場合には、図12に示すように、青果物Sを所望の方向に回転させる青果物回転機構26を搬送手段20に設け、青果物Sを回転移動させることにより、青果物Sに対して1方向からの撮像だけではなく、複数方向から撮像するようにしても良い。青果物Sを、青果物回転機構26が設けられた搬送手段20で搬送することで、順次、青果物Sの全周を隈無く検査することができる。   In addition, when it cannot image from the downward direction of the fruits and vegetables S, as shown in FIG. 12, the fruits and vegetables rotation mechanism 26 which rotates the fruits and vegetables S to a desired direction is provided in the conveyance means 20, and the fruits and vegetables S are rotated and moved. Thus, the fruits and vegetables S may be imaged not only from one direction but also from a plurality of directions. By transporting the fruits and vegetables S by the transport means 20 provided with the fruits and vegetables rotating mechanism 26, the entire circumference of the fruits and vegetables S can be sequentially inspected.

この青果物回転機構26については、搬送手段20上に載置された青果物Sを横方向や縦方向など所望の方向に回転移動させる回転機構を利用することができ、特に限定されるものではないが、例えば特開平10−53213号公報、特開2000−153912号公報、特開2014−97455号公報などに開示されているような青果物Sの天地を反転させる機構を利用することも可能である。   As the fruit and vegetables rotating mechanism 26, a rotating mechanism that rotates the fruit and vegetables S placed on the conveying means 20 in a desired direction such as a horizontal direction or a vertical direction can be used, and is not particularly limited. For example, it is possible to use a mechanism for reversing the top of the fruit and vegetables S as disclosed in JP-A-10-53213, JP-A-2000-153912, JP-A-2014-97455, and the like.

なお、図9〜12に示す図面は、説明を簡略化するため、構成を一部省略している。
また、図1〜12に示した近赤外画像撮像手段14及び蛍光画像撮像手段15は、青果物Sの鉛直方向上方または鉛直方向下方に配置されているもの、青果物Sの上方または下方に角度を付けて配置されているものなど有るが、特に方向については限定されるものではなく、角度を付けたり、上方と下方とで角度を変えたりするなど、装置構成に合わせて適宜変更が可能なものである。
Note that the drawings shown in FIGS. 9 to 12 are partially omitted in order to simplify the description.
Moreover, the near-infrared image imaging means 14 and the fluorescence image imaging means 15 shown in FIGS. 1-12 are arrange | positioned in the vertical direction upper direction or the vertical direction lower direction of the fruits and vegetables S, and the angle above or below the fruits and vegetables S There are things that are attached, etc., but the direction is not particularly limited, and it can be changed appropriately according to the device configuration, such as attaching an angle or changing the angle between the upper and lower sides It is.

図13〜18は、図1に示す青果物検査装置10を用いて、青果物Sについて検査を行った際の近赤外画像及び蛍光画像の一例である。なお、参考として示す青果物Sの可視光による外観画像は、一般的なデジタルカメラによって撮影したものである。   FIGS. 13 to 18 are examples of a near-infrared image and a fluorescence image when the fruits and vegetables S are inspected using the fruits and vegetables inspection apparatus 10 shown in FIG. In addition, the external appearance image by visible light of the fruit and vegetables S shown as reference is image | photographed with the common digital camera.

図13は、青果物Sとして初期の水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図13(a)は、可視光による外観画像、図13(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図13(c)は、図13(b)の解析画像、図13(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図13(e)は、図13(d)の解析画像である。   FIG. 13 is an example when the mandarin orange in which initial water rot has occurred is examined as the fruits and vegetables S. FIG. 13A is an appearance image by visible light, and FIG. 13B is a gray scale image of a fluorescent image. 13 (c) is an analysis image of FIG. 13 (b), FIG. 13 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 13 (e) is an image of FIG. 13 (d). It is an analysis image.

図14は、青果物Sとして比較的進行した水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図14(a)は、可視光による外観画像、図14(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図14(c)は、図14(b)の解析画像、図14(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図14(e)は、図14(d)の解析画像である。
図13(b)、図14(b)のように得られた蛍光画像は、解析手段16によって、上述するように、腐敗部位が判定され、図13(c)、図14(c)のような解析画像が生成される。
FIG. 14 shows an example of a test for mandarin orange that has undergone water rot, which is relatively advanced as fruits and vegetables S. FIG. 14A shows an appearance image by visible light, and FIG. 14B shows a gray fluorescent image. Scaled image, FIG. 14C is an analysis image of FIG. 14B, FIG. 14D is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 14E is FIG. ) Analysis image.
In the fluorescence images obtained as shown in FIGS. 13 (b) and 14 (b), the rotting site is determined by the analysis means 16 as described above, as shown in FIGS. 13 (c) and 14 (c). A simple analysis image is generated.

画像解析では、ある程度の誤差が見込まれるため、連続した所定の範囲が塗りつぶされた箇所を腐敗箇所と判定することが好ましい。すなわち、図14(c)においては、画像左上の白線で囲われた箇所が腐敗箇所と判定される。   In the image analysis, since a certain amount of error is expected, it is preferable to determine a portion where a continuous predetermined range is filled as a corrupt portion. That is, in FIG. 14C, the part surrounded by the white line at the upper left of the image is determined as the corruption part.

一方で、図13(c)には、連続した所定の範囲(塗りつぶされた箇所)が存在せず、蛍光画像からは腐敗箇所を判定することができなかった。   On the other hand, in FIG. 13 (c), there was no continuous predetermined range (filled location), and it was not possible to determine the decay location from the fluorescent image.

図13(d)、図14(d)のように得られた近赤外画像も同様に、解析手段16によって、上述するように、腐敗部位が判定され、図13(e)、図14(e)のような解析画像が生成される。   Similarly, the near-infrared images obtained as shown in FIGS. 13D and 14D are similarly determined by the analysis means 16 as described above, and the rotting site is determined, as shown in FIGS. An analysis image as shown in e) is generated.

図13(e)、図14(e)において、白線で囲まれた箇所が腐敗箇所と判定された箇所である。
このように、図13では近赤外画像で、図14では近赤外画像と蛍光画像の両方で、腐敗部位を、見落とすことなく正確に判定することができる。したがって、蛍光画像だけでは見逃されていたような初期の水腐れが発生した青果物を、市場に流通することを防ぐことができる。
In FIG. 13 (e) and FIG. 14 (e), a part surrounded by a white line is a part determined to be a corrupt part.
As described above, it is possible to accurately determine the rotting site in the near-infrared image in FIG. 13 and in both the near-infrared image and the fluorescence image in FIG. 14 without overlooking. Therefore, it is possible to prevent the distribution of fruits and vegetables with initial water rot, which has been overlooked only by the fluorescent image, to the market.

また、図15は、青果物Sとして白カビと水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図15(a)は、可視光による外観画像、図15(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図15(c)は、図15(b)の解析画像、図15(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図15(e)は、図15(d)の解析画像である。 FIG. 15 is an example of a test for mandarin orange with white mold and water rot as the fruits and vegetables S. FIG. 15A shows an appearance image by visible light, and FIG. 15B shows a fluorescence image. FIG. 15C is an analysis image of FIG. 15B, FIG. 15D is a gray scale image of a near infrared image, and FIG. 15E is FIG. It is an analysis image of d).

さらに、図16は、青果物Sとして緑カビと白カビが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図16(a)は、可視光による外観画像、図16(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図16(c)は、図16(b)の解析画像、図16(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図16(e)は、図16(d)の解析画像、図16(f)は図16(d)の画像の明暗を反転させて解析を行った解析画像である。   Furthermore, FIG. 16 is an example when inspecting the mandarin orange in which green mold and white mold occurred as the fruits and vegetables S, FIG. 16 (a) is an appearance image by visible light, and FIG. 16 (b) is a fluorescence image. FIG. 16C is an analysis image of FIG. 16B, FIG. 16D is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 16E is FIG. FIG. 16F shows an analysis image obtained by reversing the brightness and darkness of the image shown in FIG. 16D.

また、図17は、青果物Sとして緑カビと白カビと水腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図17(a)は、可視光による外観画像、図17(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図17(c)は、図17(b)の解析画像、図17(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図17(e)は、図17(d)の解析画像である。   Moreover, FIG. 17 is an example at the time of test | inspecting about the mandarin orange in which green mold, white mold, and water rot occurred as fruit and vegetables S, FIG.17 (a) is an external appearance image by visible light, FIG.17 (b), FIG. 17C is an analysis image of FIG. 17B, FIG. 17D is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. It is an analysis image of Drawing 17 (d).

さらに、図18は、青果物Sとして乾燥腐れが発生した蜜柑について検査した際の一例であり、図18(a)は、可視光による外観画像、図18(b)は、蛍光画像をグレースケール化した画像、図18(c)は、図18(b)の解析画像、図18(d)は、近赤外画像をグレースケール化した画像、図18(e)は、図18(d)の解析画像である。   Further, FIG. 18 is an example when the mandarin orange having dried rot as the fruits and vegetables S is inspected. FIG. 18 (a) is an appearance image by visible light, and FIG. 18 (b) is a gray scale image of a fluorescent image. 18 (c) is an analysis image of FIG. 18 (b), FIG. 18 (d) is a gray scale image of a near-infrared image, and FIG. 18 (e) is an image of FIG. 18 (d). It is an analysis image.

図15,17では、白線で囲われた箇所(図15(c),図17(c),図15(e),図17(e))のように、蛍光画像と近赤外画像の両方で青果物Sの腐敗部位を正確に判定することができる。また図16においては近赤外画像で、図18においては蛍光画像で青果物の腐敗部位を正確に判定することができる。
すなわち、青果物Sにおいて、蛍光画像と近赤外画像の両方を得れば、いずれか一方のみでは見落としが生ずるおそれのある腐敗部位を、見落とすことなく正確に判定することができる。
なお、図16に示す、緑カビと白カビが発生した蜜柑のような場合には、蛍光画像や近赤外画像をそのまま画像解析したとしても、腐敗部位を判定することができない。
15 and 17, both the fluorescence image and the near-infrared image, as shown in the portions surrounded by white lines (FIGS. 15C, 17C, 15E, and 17E). Thus, it is possible to accurately determine the rotting site of the fruits and vegetables S. In addition, it is possible to accurately determine the rot portion of the fruits and vegetables using the near-infrared image in FIG. 16 and the fluorescence image in FIG.
That is, if both the fluorescent image and the near-infrared image are obtained in the fruits and vegetables S, it is possible to accurately determine a rot portion that may be overlooked by only one of them without being overlooked.
In the case of a mandarin orange with green mold and white mold as shown in FIG. 16, even if a fluorescent image or a near-infrared image is subjected to image analysis as it is, it is not possible to determine a decayed portion.

このような場合には、図16(f)に示すように、図16(d)の画像の明暗を反転させて、解析手段16によって上述するように画像解析を行うことにより、近赤外画像を元に腐敗部位を判定することができる。   In such a case, as shown in FIG. 16F, the near-infrared image is obtained by inverting the brightness of the image in FIG. Based on the above, it is possible to determine the corruption site.

以上、本発明の好ましい実施例を説明したが、本発明はこれに限定されることはなく、本発明の目的を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。   The preferred embodiment of the present invention has been described above, but the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the object of the present invention.

10 青果物検査装置
12 近赤外光投光手段
13 紫外光投光手段
14 近赤外画像撮像手段
15 蛍光画像撮像手段
16 解析手段
18 近赤外用フィルタ
19 紫外蛍光用フィルタ
20 搬送手段
22 反射鏡
23 マルチバンドカメラ
24 ビームスプリッタ
26 青果物回転機構
S 青果物
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Fruit and vegetable inspection apparatus 12 Near-infrared light projection means 13 Ultraviolet-light projection means 14 Near-infrared image imaging means 15 Fluorescence image imaging means 16 Analysis means 18 Near-infrared filter 19 Ultraviolet-fluorescence filter 20 Conveyance means 22 Reflector 23 Multiband camera 24 Beam splitter 26 Fruits and vegetables rotation mechanism S Fruits and vegetables

本発明は、前述するような従来技術における課題を解決するために発明されたものであって、本発明の青果物検査装置は、
青果物の異常の有無を判別するための青果物検査装置であって、
前記青果物に対して近赤外光を照射する近赤外光投光手段と、
前記青果物に対して紫外光を照射する紫外光投光手段と、
前記近赤外光により前記青果物の近赤外画像を撮像する近赤外画像撮像手段と、
前記紫外光により励起された可視蛍光による前記青果物の蛍光画像を撮像する蛍光画像撮像手段と、
前記近赤外画像及び前記蛍光画像に基づき、前記青果物の異常の有無を検出する解析手段と、
前記青果物を所定方向に搬送するための搬送手段と、を備え、
前記近赤外光投光手段は、1450±50nmである検査波長を含む光が照射可能であり、
前記解析手段は、前記検査波長の光に基づく前記近赤外画像と、前記蛍光画像を用い、該近赤外画像及び蛍光画像について、コントラストの変化を際立たせた後、2値化処理することによって、前記青果物の水腐れを少なくとも含む異常の有無をインラインで検出するように構成されていることを特徴とする。
The present invention was invented in order to solve the problems in the prior art as described above.
A fruit and vegetable inspection apparatus for determining the presence or absence of abnormality of fruit and vegetables,
Near-infrared light projecting means for irradiating the fruit and vegetables with near-infrared light;
Ultraviolet light projecting means for irradiating the fruits and vegetables with ultraviolet light;
A near-infrared image capturing means for capturing a near-infrared image of the fruit and vegetables with the near-infrared light;
Fluorescence image capturing means for capturing a fluorescent image of the fruits and vegetables by visible fluorescence excited by the ultraviolet light;
Based on the near-infrared image and the fluorescent image, analysis means for detecting the presence or absence of abnormality of the fruits and vegetables,
A transport means for transporting the fruits and vegetables in a predetermined direction ,
The near infrared light projecting means can irradiate light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm,
The analysis means uses the near-infrared image based on the light of the inspection wavelength and the fluorescence image, and binarizes the near-infrared image and the fluorescence image after highlighting a change in contrast. By the above, it is configured to detect in- line the presence or absence of abnormality including at least water rot of the fruits and vegetables.

また、前記搬送手段が、前記青果物を所望の方向に回転させる青果物回転機構を備えることもできる。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されているとともに、
前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方にもさらに配置されていても良い。
さらに、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されていても良い。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方に配置されていても良い。
また、前記近赤外画像の各画素値は、前記青果物からの反射光Rsと、あらかじめ取得した入射光を照射し得られた標準体からの反射光Rrとの比率として算出された前記青果物の反射比R、すなわち、下記式(1)に基づき決定することができる。
また、前記検査画像の各画素値は、見かけ上の吸光度A、すなわち、下記式(2)に基づき決定することができる。
Moreover, the said conveyance means can also be provided with the fruit and vegetables rotation mechanism which rotates the said fruit and vegetables in a desired direction.
The near-infrared image capturing means and the fluorescent image capturing means are disposed above the fruits and vegetables,
The near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be further disposed below the fruits and vegetables.
Further, the near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be disposed above the fruits and vegetables.
Moreover, the said near-infrared image imaging means and the said fluorescence image imaging means may be arrange | positioned under the said fruits and vegetables.
In addition, each pixel value of the near-infrared image is calculated as a ratio of the reflected light Rs from the fruits and vegetables and the reflected light Rr from the standard obtained by irradiating the incident light acquired in advance. The reflection ratio R can be determined based on the following formula (1).
Further, each pixel value of the inspection image can be determined based on the apparent absorbance A, that is, the following equation (2).

本発明は、前述するような従来技術における課題を解決するために発明されたものであって、本発明の青果物検査装置は、
青果物の異常の有無を判別するための青果物検査装置であって、
前記青果物に対して近赤外光を照射する近赤外光投光手段と、
前記青果物に対して紫外光を照射する紫外光投光手段と、
前記近赤外光により前記青果物の近赤外画像を撮像する近赤外画像撮像手段と、
前記紫外光により励起された可視蛍光による前記青果物の蛍光画像を撮像する蛍光画像撮像手段と、
前記近赤外画像及び前記蛍光画像に基づき、前記青果物の異常の有無を検出する解析手段と、
前記青果物を所定方向に搬送するための搬送手段と、を備え、
前記近赤外光投光手段は、1450±50nmである検査波長を含む光が照射可能であり、
前記解析手段は、前記検査波長の光に基づく前記近赤外画像と、前記蛍光画像を用い、該近赤外画像及び蛍光画像について、コントラストの変化を際立たせた後、2値化処理することによって、前記青果物の水腐れを少なくとも含む異常の有無をインラインで検出するように構成され
前記近赤外画像の各画素値は、前記青果物からの反射光Rsと、あらかじめ取得した入射光を照射し得られた標準体からの反射光Rrとの比率として算出された前記青果物の反射比R、すなわち、下記式(1)に基づき決定することを特徴とする。
The present invention was invented in order to solve the problems in the prior art as described above.
A fruit and vegetable inspection apparatus for determining the presence or absence of abnormality of fruit and vegetables,
Near-infrared light projecting means for irradiating the fruit and vegetables with near-infrared light;
Ultraviolet light projecting means for irradiating the fruits and vegetables with ultraviolet light;
A near-infrared image capturing means for capturing a near-infrared image of the fruit and vegetables with the near-infrared light;
Fluorescence image capturing means for capturing a fluorescent image of the fruits and vegetables by visible fluorescence excited by the ultraviolet light;
Based on the near-infrared image and the fluorescent image, analysis means for detecting the presence or absence of abnormality of the fruits and vegetables,
A transport means for transporting the fruits and vegetables in a predetermined direction,
The near infrared light projecting means can irradiate light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm,
The analysis means uses the near-infrared image based on the light of the inspection wavelength and the fluorescence image, and binarizes the near-infrared image and the fluorescence image after highlighting a change in contrast. Is configured to detect in-line presence or absence of abnormality including at least water rot of the fruits and vegetables ,
Each pixel value of the near-infrared image is a reflection ratio of the fruits and vegetables calculated as a ratio of the reflected light Rs from the fruits and vegetables and the reflected light Rr from the standard obtained by irradiating the incident light acquired in advance. R is determined based on the following formula (1) .

また、前記搬送手段が、前記青果物を所望の方向に回転させる青果物回転機構を備えることもできる。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されているとともに、
前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方にもさらに配置されていても良い。
さらに、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されていても良い。
また、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方に配置されていても良い
た、前記検査画像の各画素値は、見かけ上の吸光度A、すなわち、下記式(2)に基づき決定することができる。
Moreover, the said conveyance means can also be provided with the fruit and vegetables rotation mechanism which rotates the said fruit and vegetables in a desired direction.
The near-infrared image capturing means and the fluorescent image capturing means are disposed above the fruits and vegetables,
The near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be further disposed below the fruits and vegetables.
Further, the near-infrared image capturing unit and the fluorescent image capturing unit may be disposed above the fruits and vegetables.
Moreover, the said near-infrared image imaging means and the said fluorescence image imaging means may be arrange | positioned under the said fruits and vegetables .
Also, each pixel value of the inspection image, absorbance A of the apparent, i.e., can be determined on the basis of the following formula (2).

Claims (7)

青果物の異常の有無を判別するための青果物検査装置であって、
前記青果物に対して近赤外光を照射する近赤外光投光手段と、
前記青果物に対して紫外光を照射する紫外光投光手段と、
前記近赤外光により前記青果物の近赤外画像を撮像する近赤外画像撮像手段と、
前記紫外光により励起された可視蛍光による前記青果物の蛍光画像を撮像する蛍光画像撮像手段と、
前記近赤外画像及び前記蛍光画像に基づき、前記青果物の異常の有無を検出する解析手段と、を備え、
前記近赤外光投光手段は、1450±50nmである検査波長を含む光が照射可能であり、
前記解析手段は、前記検査波長の光に基づく前記近赤外画像と、前記蛍光画像を用いて、前記青果物の異常の有無を検出するように構成されていることを特徴とする青果物検査装置。
A fruit and vegetable inspection apparatus for determining the presence or absence of abnormality of fruit and vegetables,
Near-infrared light projecting means for irradiating the fruit and vegetables with near-infrared light;
Ultraviolet light projecting means for irradiating the fruits and vegetables with ultraviolet light;
A near-infrared image capturing means for capturing a near-infrared image of the fruit and vegetables with the near-infrared light;
Fluorescence image capturing means for capturing a fluorescent image of the fruits and vegetables by visible fluorescence excited by the ultraviolet light;
Analyzing means for detecting the presence or absence of abnormality of the fruits and vegetables based on the near-infrared image and the fluorescent image;
The near infrared light projecting means can irradiate light including an inspection wavelength of 1450 ± 50 nm,
The fruit and vegetable inspection apparatus, wherein the analysis means is configured to detect the presence or absence of abnormality of the fruit and vegetables using the near-infrared image based on the light of the inspection wavelength and the fluorescence image.
前記青果物を所定方向に搬送するための搬送手段をさらに備え、
青果物検査をインラインで行うように構成されていることを特徴とする請求項1に記載の青果物検査装置。
It further comprises transport means for transporting the fruits and vegetables in a predetermined direction,
The fruit and vegetable inspection apparatus according to claim 1, wherein the fruit and vegetable inspection is configured to be performed inline.
前記搬送装置の両側方に反射鏡をさらに備え、
前記青果物の側面部を前記反射鏡に映すことで、前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段によって前記青果物全体を撮像可能に構成されていることを特徴とする請求項2に記載の青果物検査装置。
Further comprising reflecting mirrors on both sides of the conveying device;
The whole fruit and vegetables can be imaged by the near-infrared image imaging means and the fluorescent image imaging means by projecting the side surface of the fruit and vegetables on the reflecting mirror. Fruit and vegetable inspection device.
前記搬送手段が、前記青果物を所望の方向に回転させる青果物回転機構を備えることを特徴とする請求項2または3に記載の青果物検査装置。   The fruit and vegetable inspection apparatus according to claim 2 or 3, wherein the transport means includes a fruit and vegetable rotation mechanism that rotates the fruit and vegetables in a desired direction. 前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されているとともに、
前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方にもさらに配置されていることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の青果物検査装置。
The near-infrared image capturing means and the fluorescent image capturing means are disposed above the fruits and vegetables,
5. The fruit and vegetable inspection apparatus according to claim 1, wherein the near-infrared image capturing unit and the fluorescence image capturing unit are further disposed below the fruit and vegetable.
前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の上方に配置されていることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の青果物検査装置。   The fruit and vegetable inspection apparatus according to claim 1, wherein the near-infrared image capturing unit and the fluorescence image capturing unit are disposed above the fruit and vegetable. 前記近赤外画像撮像手段及び前記蛍光画像撮像手段が、前記青果物の下方に配置されていることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の青果物検査装置。   5. The fruit and vegetable inspection apparatus according to claim 1, wherein the near-infrared image capturing unit and the fluorescence image capturing unit are disposed below the fruit and vegetable.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109709103A (en) * 2019-01-17 2019-05-03 北京农业智能装备技术研究中心 A kind of the citrus early stage rotten fruit identifying system and method for ring-shaped stripe polishing imaging
KR20190081469A (en) * 2017-12-29 2019-07-09 순천대학교 산학협력단 Machine vision based crop selection apparatus
KR20200139920A (en) * 2019-06-05 2020-12-15 주식회사 마하테크 apparatus for monitoring growth state of farm product
KR20210064936A (en) * 2019-11-26 2021-06-03 대한민국(농촌진흥청장) Pest diagnosis device using multispectral image processing and Pest diagnosis method using thereof
WO2022224971A1 (en) * 2021-04-20 2022-10-27 ダイキン工業株式会社 Determination device
WO2023286663A1 (en) * 2021-07-15 2023-01-19 ダイキン工業株式会社 Management device, and method for controlling environment within storehouse
EP3966566A4 (en) * 2019-05-10 2023-06-07 Sunkist Growers, Inc. Decay detection system

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020075000A1 (en) 2018-10-10 2020-04-16 株式会社半導体エネルギー研究所 Inspection device and method for operating inspection device

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06347410A (en) * 1993-06-04 1994-12-22 Asahi Glass Co Ltd Defect detective method and device for wired plate glass
JPH09133630A (en) * 1995-11-07 1997-05-20 Iseki & Co Ltd Device for discriminating bad unpolished rice from good unpolished rice
JP2002174592A (en) * 2000-12-07 2002-06-21 Kubota Corp Evaluation apparatus
JP2002286647A (en) * 2001-01-17 2002-10-03 Takara Keiki Seisakusho:Kk Conveyance and treatment apparatus for farm product
JP2003014650A (en) * 2001-06-29 2003-01-15 Nireco Corp Agricultural products inspection device and inspection method using the same
JP2005201636A (en) * 2004-01-13 2005-07-28 Shizuoka Prefecture Method and device for judging putrid part
JP2006138768A (en) * 2004-11-12 2006-06-01 Nitto Denko Corp Inspection method of printed matter
JP2009168748A (en) * 2008-01-18 2009-07-30 Sumitomo Electric Ind Ltd Apparatus for inspecting food
JP2011033612A (en) * 2009-07-10 2011-02-17 Nireco Corp Agricultural product inspection device
JP2012047454A (en) * 2010-08-24 2012-03-08 Ihi Corp Method and device for inspecting pipe end beveling processed part
WO2013137145A1 (en) * 2012-03-14 2013-09-19 千代田電子工業株式会社 Non-destructive measuring device
JP2013231668A (en) * 2012-04-27 2013-11-14 Shibuya Seiki Co Ltd Agricultural product checking apparatus and agricultural product checking method

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06347410A (en) * 1993-06-04 1994-12-22 Asahi Glass Co Ltd Defect detective method and device for wired plate glass
JPH09133630A (en) * 1995-11-07 1997-05-20 Iseki & Co Ltd Device for discriminating bad unpolished rice from good unpolished rice
JP2002174592A (en) * 2000-12-07 2002-06-21 Kubota Corp Evaluation apparatus
JP2002286647A (en) * 2001-01-17 2002-10-03 Takara Keiki Seisakusho:Kk Conveyance and treatment apparatus for farm product
JP2003014650A (en) * 2001-06-29 2003-01-15 Nireco Corp Agricultural products inspection device and inspection method using the same
JP2005201636A (en) * 2004-01-13 2005-07-28 Shizuoka Prefecture Method and device for judging putrid part
JP2006138768A (en) * 2004-11-12 2006-06-01 Nitto Denko Corp Inspection method of printed matter
JP2009168748A (en) * 2008-01-18 2009-07-30 Sumitomo Electric Ind Ltd Apparatus for inspecting food
JP2011033612A (en) * 2009-07-10 2011-02-17 Nireco Corp Agricultural product inspection device
JP2012047454A (en) * 2010-08-24 2012-03-08 Ihi Corp Method and device for inspecting pipe end beveling processed part
WO2013137145A1 (en) * 2012-03-14 2013-09-19 千代田電子工業株式会社 Non-destructive measuring device
JP2013231668A (en) * 2012-04-27 2013-11-14 Shibuya Seiki Co Ltd Agricultural product checking apparatus and agricultural product checking method

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190081469A (en) * 2017-12-29 2019-07-09 순천대학교 산학협력단 Machine vision based crop selection apparatus
KR102094314B1 (en) 2017-12-29 2020-03-27 순천대학교 산학협력단 Machine vision based crop selection apparatus
CN109709103A (en) * 2019-01-17 2019-05-03 北京农业智能装备技术研究中心 A kind of the citrus early stage rotten fruit identifying system and method for ring-shaped stripe polishing imaging
EP3966566A4 (en) * 2019-05-10 2023-06-07 Sunkist Growers, Inc. Decay detection system
KR20200139920A (en) * 2019-06-05 2020-12-15 주식회사 마하테크 apparatus for monitoring growth state of farm product
KR102197321B1 (en) 2019-06-05 2020-12-31 주식회사 마하테크 apparatus for monitoring growth state of farm product
KR102298781B1 (en) 2019-11-26 2021-09-07 대한민국 Pest diagnosis device using multispectral image processing and Pest diagnosis method using thereof
KR20210064936A (en) * 2019-11-26 2021-06-03 대한민국(농촌진흥청장) Pest diagnosis device using multispectral image processing and Pest diagnosis method using thereof
WO2022224971A1 (en) * 2021-04-20 2022-10-27 ダイキン工業株式会社 Determination device
JP2022165940A (en) * 2021-04-20 2022-11-01 ダイキン工業株式会社 Determination device
JP7317324B2 (en) 2021-04-20 2023-07-31 ダイキン工業株式会社 judgment device
WO2023286663A1 (en) * 2021-07-15 2023-01-19 ダイキン工業株式会社 Management device, and method for controlling environment within storehouse
JP2023013999A (en) * 2021-07-15 2023-01-26 ダイキン工業株式会社 Management device, and control method for environment within storehouse
JP7256429B2 (en) 2021-07-15 2023-04-12 ダイキン工業株式会社 Management device and environment control method in storage

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