JP2018146251A - Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof - Google Patents
Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018146251A JP2018146251A JP2017038245A JP2017038245A JP2018146251A JP 2018146251 A JP2018146251 A JP 2018146251A JP 2017038245 A JP2017038245 A JP 2017038245A JP 2017038245 A JP2017038245 A JP 2017038245A JP 2018146251 A JP2018146251 A JP 2018146251A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inspection object
- light
- unit
- image data
- intensity value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、植物又は植物加工品に混在する異物を非破壊的に、容易、確実に、且つ効率的に検出するための異物検出システム、異物検出方法、及びそのプログラムに関する。 The present invention relates to a foreign matter detection system, a foreign matter detection method, and a program for detecting foreign matter mixed in a plant or a processed plant product in a nondestructive manner, easily, reliably, and efficiently.
食品衛生の徹底のために、例えば、カット野菜加工工場等の食品加工工場においては虫等の異物が付着した野菜等を非破壊的に検出して分離除去する技術が必要とされている。このため、加工ラインに検査要員を配置して、肉眼で虫等の異物が付着していないか否かを検出し、虫等の異物が付着した野菜等を分離除去するのが一般的である。
カット野菜は、肉眼でも虫等の付着箇所の検出は容易でない。今後、カット野菜の消費は、共働き世帯、独身世帯及び高齢者世帯の増加等に伴って増えることが予想される。
For thorough food hygiene, for example, in a food processing factory such as a cut vegetable processing factory, a technique for nondestructively detecting and separating and removing vegetables and the like to which foreign matters such as insects are attached is required. For this reason, it is common to place inspection personnel on the processing line, detect whether or not foreign substances such as insects are attached with the naked eye, and separate and remove vegetables and the like to which foreign substances such as insects have adhered. .
For cut vegetables, it is not easy to detect the attachment site of insects or the like with the naked eye. In the future, consumption of cut vegetables is expected to increase with the increase in double-income households, single households and elderly households.
特許文献1には、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての撮像手段20により検査対象物を撮像して得られたハイパースペクトル画像に含まれる2つの画素を選択し、その両者を比較することで異物を検出する異物検出方法が記載されている。
特許文献2には、面光源から食品に対して、近赤外領域において中心波長を有する第1検査光と、近赤外領域において第1検査光とは別の中心波長を有する第2検査光を検査対象物に照射し、第1検査光及び第2検査光がそれぞれ検査対象物を通過した透過光によって該食品が撮像される第1画像及び第2画像の差分画像から食品のどの位置に異物があるかを取得することが記載されている。
In Patent Document 1, two pixels included in a hyperspectral image obtained by imaging an inspection object by the imaging means 20 as a hyperspectral sensor that acquires a hyperspectral image are selected and compared with each other. Describes a foreign matter detection method for detecting foreign matter.
Patent Document 2 discloses that a first inspection light having a central wavelength in the near infrared region and a second inspection light having a central wavelength different from the first inspection light in the near infrared region from a surface light source to food. The first inspection light and the second inspection light are transmitted through the inspection object, and the food image is picked up by the difference image between the first image and the second image. It is described that a foreign object is acquired.
しかしながら、特許文献1に記載の方法では、ハイパースペクトルカメラを前提としており、システム自体が高価になる恐れがある。
引用文献2に記載の方法では、強度差を使って検出するため、試料に対して均等な光を照射し、且つ交互に異なる波長の光に切り替えて照射する必要があり、実装上高価になる恐れがある。なお、特許文献1及び特許文献2には、異物の検出された検査対象物をどのように分離除去するのか、不明である。
However, the method described in Patent Document 1 is based on a hyperspectral camera, and the system itself may be expensive.
In the method described in the cited document 2, since the detection is performed using the difference in intensity, it is necessary to irradiate the sample with uniform light and alternately switch to irradiate light of different wavelengths, which is expensive in mounting. There is a fear. In Patent Document 1 and Patent Document 2, it is unclear how to separate and remove the inspection object in which foreign matter is detected.
本発明は、植物又は植物加工品に混在する異物を非破壊的に、容易、確実に、且つ効率的に検出するとともに、異物の混在した植物又は植物加工品を容易に分離除去することを可能とする異物検出システム、異物検出方法、及びそのためのプログラムを提供することを目的とする。 The present invention enables non-destructive, easy, reliable, and efficient detection of foreign substances present in plants or processed plant products, and enables easy separation and removal of plants or processed plant products containing foreign objects. It is an object of the present invention to provide a foreign object detection system, a foreign object detection method, and a program therefor.
(1)本願発明は、検査対象物に対して近赤外線を含む帯域の光を照射する照射部(例えば、後述の「照射部10」)と、前記帯域に含まれる第1の中心波長を有する第1の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第1の強度値画像データを取得する第1撮像部(例えば、後述の「第1撮像部21」)と、前記帯域に含まれる第2の中心波長を有する第2の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第2の強度値画像データを取得する第2撮像部(例えば、後述の「第2撮像部22」)と、前記第1撮像部の画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)と前記第2撮像部の画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)との間の対応付けに基づいて、前記検査対象物の表面の各測位点に対応する、前記第1の強度値画像データの画素の強度値と前記第2の強度値画像データの画素の強度値との比である相対強度を算出する相対強度算出手段(例えば、後述の「相対強度算出部71」)と、前記相対強度算出手段により算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度に基づいて、前記検査対象物に混在する異物を検出する検出手段(例えば、後述の「検出部72」)と、を備える異物検出システム(例えば、後述の「異物検出システム100」)に関する。
(1) This invention has the irradiation part (for example, the below-mentioned "
(2)前記第1撮像部(例えば、後述の「第1撮像部21」)は、前記第1の中心波長を有する第1の光を取得するための光学フィルター(例えば後述の「バンドパス光学フィルター211」)を備えるカメラ(例えば、後述の「第1の赤外線カメラ212」)であり、前記第2撮像部は、前記第2の中心波長を有する第2の光を取得するための光学フィルター(例えば後述の「バンドパス光学フィルター221」)を備えるカメラ(例えば、後述の「第2の赤外線カメラ222)である(1)に記載の異物検出システム。
(2) The first imaging unit (for example, “
(3)前記検出手段(例えば、後述の「検出部72」)は、前記相対強度算出手段(例えば、後述の「相対強度算出部71」)により算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度が予め設定された閾値を超えると判定される場合に、前記検査対象物に混在する異物を検出する(1)又は(2)に記載の異物検出システム。
(3) The detection unit (for example, “
(4)前記異物検出システムは、さらに、表示部(例えば、後述の「表示部40」)と、前記表示部に、前記閾値を超える画素を所定の色として、前記第1の強度値画像データ又は前記第2の強度値画像データに重ねて表示する表示制御手段(例えば、後述の「表示制御部73」)と、を備える(3)に記載の異物検出システム。
(4) The foreign matter detection system further includes a display unit (for example, “
(5)前記異物検出システムは、さらに、
予め設定されたマーカーを投影する投影部(例えば、後述の「投影部60」)と、前記相対強度が前記閾値を超えると判定された前記検査対象物の表面の各測位点の近傍に前記マーカーを投影する投影制御手段(例えば、後述の「投影制御部74」)と、を備える(3)又は(4)に記載の異物検出システム。
(5) The foreign object detection system further includes:
A projection unit that projects a preset marker (for example, “
(6)前記異物検出システムは、さらに、前記検査対象物を搬送する搬送ライン(例えば、後述の「搬送ライン50」)を備え、前記投影制御手段(例えば、後述の「投影制御部74」)は、前記搬送ラインにより搬送される前記検査対象物であって、前記相対強度が前記閾値を超えると判定された前記検査対象物の表面の各測位点の近傍に前記マーカーを投影する(5)に記載の異物検出システム。
(6) The foreign matter detection system further includes a transport line (for example, “
(7)前記検査対象物はカット野菜であり、前記異物は前記カット野菜に付着した虫及び/又は虫の卵である(1)から(6)のいずれかに記載の異物検出システム。 (7) The foreign matter detection system according to any one of (1) to (6), wherein the inspection object is a cut vegetable, and the foreign matter is an insect and / or an egg of the insect attached to the cut vegetable.
(8)本願発明は、検査対象物に対して近赤外線を含む帯域の光を照射する照射部(例えば、後述の「照射部10」)と、前記帯域における第1の中心波長を有する第1の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第1の強度値画像データを取得する第1撮像部(例えば、後述の「第1撮像部21」)と、前記帯域における第2の中心波長を有する第2の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第2の強度値画像データを取得する第2撮像部(例えば、後述の「第2撮像部22」)と、制御部(例えば、後述の「制御部70」)と、を備える異物検出システムにより、前記第1撮像部により取得される第1の強度値画像データの画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)と前記第2撮像部により取得される第2の強度値画像データの画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)との間の対応付けに基づいて、前記検査対象物の表面の各測位点に対応する、前記第1の強度値画像データの画素の強度値と前記第2の強度値画像データの画素の強度値との比である相対強度を算出する相対強度算出ステップ(例えば、後述の「相対強度算出ステップ」)と、前記相対強度算出ステップにより算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度に基づいて、前記検査対象物に混在する異物を検出する検出ステップ(例えば、後述の「検出ステップ」)と、を備える異物検出方法に関する。
(8) The present invention provides an irradiation unit (for example, “
(9)本願発明は、コンピュータに、(1)から(7)のいずれかに記載された異物検出システムの各手段として機能させるためのコンピュータプログラムに関する。 (9) The present invention relates to a computer program for causing a computer to function as each unit of the foreign matter detection system described in any one of (1) to (7).
本発明の異物検出システム、異物検出方法、及びそのためのプログラムによれば、植物又は植物加工品に混在する異物を非破壊的に、容易、確実に、且つ効率的に検出するとともに、異物の混在した植物又は植物加工品を容易に分離除去することができる。 According to the foreign matter detection system, foreign matter detection method, and program therefor according to the present invention, foreign matter mixed in a plant or a processed plant product is detected nondestructively, easily, reliably, and efficiently, and foreign matter is mixed. The removed plant or plant processed product can be easily separated and removed.
以下、本発明の異物検出システム100の好ましい実施形態について、図面を参照しながら説明する。ここで、下記の実施形態はいずれも本発明の一例であり、これに限定されるものではない。
なお、本発明において、近赤外線とは、およそ700nmから1400nmの波長を含む帯域の光を意味する。また、特に断らない限り、700nmの近傍の波長(例えば680nmの波長)の光についても、便宜上、近赤外線という。
Hereinafter, a preferred embodiment of the foreign
In the present invention, near infrared means light in a band including a wavelength of about 700 nm to 1400 nm. Unless otherwise specified, light having a wavelength in the vicinity of 700 nm (for example, wavelength of 680 nm) is also referred to as near infrared light for convenience.
[第1実施形態]
本実施形態における検査対象物1は、搬送ライン上を搬送されるカット野菜であり、異物はカット野菜に付着した虫及び/又は虫の卵とする。
図1は、本実施形態に係る異物検出システム100の全体構成図である。異物検出システム100は、図1に示すように、少なくとも照射部10と、撮像部20と、表示部40と、搬送ライン50と、投影部60と、制御部70と、記憶部80と、を備える。
[First Embodiment]
The inspection object 1 in the present embodiment is a cut vegetable conveyed on the conveyance line, and the foreign matter is an insect and / or an egg of the insect attached to the cut vegetable.
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a foreign
<照射部10>
照射部10は、検査対象物1(カット野菜)に対して近赤外線を含む帯域の光(以下、「近赤外線」という)を照射する。照射部10として、例えば、近赤外線領域を含む広帯域光を発生させるハロゲンランプ(図示せず)を点光源として、複数の点光源から構成されるようにしてもよい。
より具体的には、照射部10は、搬送ライン50上における所定の照射領域51に向けて近赤外線を照射する。照射領域51は、予め、後述の第1撮像部21が撮像する第1画像領域及び第2撮像部22が撮像する第2画像領域を含むように設定される。以下、第1画像領域及び第2画像領域の重なる領域を検査領域52という。後述するように、全ての検査対象物1(カット野菜)は検査領域52を通過するように設定される。
こうすることで、照射部10により照射された近赤外線は、検査領域52に位置する物質、例えば、搬送ライン50の表面及び検査対象物1(カット野菜)の表面に到達し、到達した領域を構成する物質に起因する吸収及び散乱を受け、散乱光が外部に出射されることとなる。
また、透過光を用いた検出を行う場合、照射部10を搬送ライン50の下側に設置し、照射領域51に向けて照射する。そうすることで、照射部10により照射された近赤外線は、検査領域52に位置する物質、例えば、搬送ライン50の裏面及び検査対象物1(カット野菜)の裏面に到達し、到達した領域を構成する物質に起因する吸収を受け、透過光が外部に透過されることとなる。
<
The
More specifically, the
By doing so, the near infrared ray irradiated by the
In addition, when detection using transmitted light is performed, the
<撮像部20>
撮像部20は、少なくとも2台の撮像部、すなわち第1撮像部21及び第2撮像部22を備える。
第1撮像部21は、例えば近赤外線領域に含まれる第1の中心波長を有する第1の光(以下、「第1近赤外線」ともいう)を取得するためのバンドパス光学フィルター211を備える第1の赤外線カメラ212としてもよい。
また、第2撮像部22は、例えば第1近赤外線とは異なる、近赤外線領域に含まれる第2の中心波長を有する第2の光(以下、「第2近赤外線」ともいう)を取得するためのバンドパス光学フィルター221を備える第2の赤外線カメラ222としてもよい。
こうすることで、第1撮像部21は、照射部10により照射された第1近赤外線を含む近赤外線領域を含む広帯域光が検査領域52に位置する物質、例えば検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点に到達して反射及び/又は透過される反射光及び/又は透過光を受光することで各測位点における第1近赤外線の強度値を含む第1の強度値画像データを取得する。
同様に、第2撮像部22は、照射部10により照射された第2近赤外線を含む近赤外線領域を含む広帯域光が検査領域52に位置する物質、例えば検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点に到達して反射及び/又は透過される反射光及び/又は透過光を受光することで各測位点における第2近赤外線の強度値を含む第2の強度値画像データを取得する。
<
The
For example, the
Further, the
By doing so, the
Similarly, the
ここで、撮像部20(第1撮像部21と第2撮像部22)は、架台(図示せず)に例えば平行に配置するように固定される。第1撮像部21及び第2撮像部22の撮影レンズ、撮像素子等の構成要素は同一特性のものから構成されることが望ましい。
第1撮像部21及び第2撮像部22は、検査対象物1(カット野菜)の表面の各点の画素情報を、予め設定した時間間隔で取得することができる。例えば、時間間隔として1/30秒を設定することで、第1撮像部21及び第2撮像部22は、1秒間に30コマの画像データ(30fps)を取得することができる。第1撮像部21及び第2撮像部22により計測された画像データには、計測時刻となるタイムスタンプを付すことができる。
時間間隔については、1/30秒に限定されない。例えば、1/24秒、1/12秒等、任意に設定してもよい。なお、第1撮像部21及び第2撮像部22とを時刻同期させるように、後述する制御部70により撮像タイミングを制御することが望ましい。
こうすることで、検査対象物(カット野菜)を後述する搬送ライン50で搬送させて加工作業を行う場合において、搬送ライン50上で搬送される検査対象物1(カット野菜)を撮影しながら、リアルタイムに第1の強度値画像データ及び第2の強度値画像データを取得し、後述するように、検査対象物1(カット野菜)に異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着するか否かを検出することが可能となる。
それにより、作業員は、搬送ライン50上で搬送される検査対象物1(カット野菜)の中から異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)を容易に分離除去することができる。
Here, the imaging unit 20 (the
The
The time interval is not limited to 1/30 seconds. For example, it may be set arbitrarily such as 1/24 seconds, 1/12 seconds, or the like. Note that it is desirable to control the imaging timing by the
By carrying out like this, in the case of carrying out the processing work by transporting the inspection object (cut vegetable) on the
Accordingly, the worker can inspect the inspection object 1 (cut vegetables) in which foreign matters (insects and / or insect eggs, etc.) are mixed or adhered from the inspection objects 1 (cut vegetables) conveyed on the
<画像座標系>
検査領域52に位置する物質、例えば、搬送ライン50の表面及び検査対象物1(カット野菜)の表面の各点Pを、第1撮像部21により撮像した画素データP1の第1撮像部21の画素座標系(「第1画素座標系」という)における座標値(u1(P)、v1(P))及び、第2撮像部22により撮像した画素データP2の第2撮像部22の画素座標系(「第2画素座標系」という)における座標値(u2(P)、v2(P))とは、当業者にとって、参考文献に記載の公知の方法(例えば、三角測量を用いたステレオカメラの原理)により対応づけることができる。
すなわち、P1の座標値(u1(P)、v1(P))及びP2の座標値(u2(P)、v2(P))とは第1画素座標系から第2画素座標系への変換行列、及び第2画素座標系から第1画素座標系への変換行列(ホモグラフィ変換行列)により対応付けることができる。
<Image coordinate system>
The
That is, the coordinate values of P 1 (u 1 (P) , v 1 (P)) and the coordinate values of P 2 (u 2 (P) , v 2 (P)) second pixel from the first pixel coordinate system and Correspondence can be made by a transformation matrix to the coordinate system and a transformation matrix (homography transformation matrix) from the second pixel coordinate system to the first pixel coordinate system.
<3次元座標系>
同様に、当業者にとって参考文献に記載の公知の方法(例えば、ステレオカメラのキャリブレーション)により、点Pの第1画素座標系における画素座標値(u1(P)、v1(P))(または、第2画素座標系における画素座標値(u2(P)、v2(P))と3次元空間内の座標値(X(P)、Y(P)、Z(P))とを対応付けることができる。
すなわち、P1の座標値(u1(P)、v1(P))及び3次元空間内の座標値(X(P)、Y(P)、Z(P))とは第1画素座標系から3次元空間座標系への変換行列により対応付けることができる。
なお、検査対象物1のZ方向の厚さが十分小さい場合はホモグラフィ変換行列により第一画像座標系における画素座標値と第二画像座標系における画素座標値を対応付けることで、実質的に検査対象物1上の位置を対応づけることができる。例えば、本実施形態で一例として挙げたカット野菜を検査対象物1とする場合、ホモグラフィ変換行列によりその位置を対応付けすることができる。
<参考文献>
特開2016-86250号公報、
特開2006−67272、
特開平8-261719号公報等、
http://www.ime.info.hiroshima-cu.ac.jp/~hiura/lec/iip/geometry.pdf
<3D coordinate system>
Similarly, pixel coordinate values (u 1 (P), v 1 (P)) of the point P in the first pixel coordinate system are known to those skilled in the art by a known method described in the reference (for example, calibration of a stereo camera). (Or pixel coordinate values (u 2 (P), v 2 (P)) in the second pixel coordinate system and coordinate values (X (P), Y (P), Z (P)) in the three-dimensional space) Can be associated.
That is, the coordinate values of P 1 (u 1 (P) , v 1 (P)) and the coordinate values in three-dimensional space first pixel coordinates and (X (P), Y ( P), Z (P)) Correspondence can be made by a transformation matrix from a system to a three-dimensional spatial coordinate system.
If the thickness of the inspection object 1 in the Z direction is sufficiently small, the pixel coordinate value in the first image coordinate system and the pixel coordinate value in the second image coordinate system are associated with each other by a homography transformation matrix, thereby substantially inspecting. A position on the object 1 can be associated. For example, when the cut vegetable mentioned as an example in this embodiment is set as the inspection object 1, the position can be associated with the homography transformation matrix.
<References>
JP 2016-86250 A,
JP 2006-67272 A,
JP-A-8-261719, etc.
http://www.ime.info.hiroshima-cu.ac.jp/~hiura/lec/iip/geometry.pdf
<表示部40>
表示部40は、例えば液晶ディスプレイ等の表示デバイスにより構成され、制御部70からの指示を受けて画像を表示する。より具体的には、表示部40は、第1撮像部21及び/又は第2撮像部22により撮像される画像データ、また後述するように、検査対象物1(カット野菜)に付着した異物(虫等)の位置情報を表示する。
<
The
<搬送ライン50>
搬送ラインは、予め設定された一定速度で検出対象物(カット野菜)を搬送する。搬送ライン50には、前述した照射領域51及び検査領域52を含む。照射領域51は、第1撮像部21が撮像する第1画像領域及び第2撮像部22が撮像する第2画像領域を含むように設定される。検査領域52は、第1画像領域及び第2画像領域の重なる領域に含まれるように設定される。
検査対象物1(カット野菜)は全て検査領域52を通過するように搬送ライン50上に配置される。全ての検査対象物1(カット野菜)は、検査領域52を通過する際に、照射部10から照射される近赤外線を受光して、反射光及び/又は透過光をそれぞれ、反射及び/又は透過する。また、それにより、後述する検出部72により、異物(虫及び/又は虫の卵)が混在又は付着しているか否かを検出することができる。
また、搬送ライン50には、投影領域53が設けられる。投影領域53に異物(虫等)の付着した検査対象物1(カット野菜)が搬入されると、後述する投影部60により予め設定されたマーカーが当該検査対象物1(カット野菜)に対して投影される。作業員は、搬送ライン上で搬送される検査対象物1(カット野菜)の中から異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)を容易に判別し、分離除去することができる。
<Conveying
A conveyance line conveys a detection target object (cut vegetable) at the predetermined fixed speed. The
All the inspection objects 1 (cut vegetables) are arranged on the
In addition, a
<投影部60>
投影部60は、プロジェクタに相当する投影手段であり、後述する投影制御部74によって生成されたマーカーを搬送ライン50上に予め設定された投影領域53にフォーカスを合わせた状態でマーカーの投影を行う。より具体的には、前述したように、カット野菜のZ方向の厚さが十分小さいことから、異物(虫等)の付着したカット野菜(立体物)の配置される投影領域53の平面上の位置に向けてマーカーを投影することで、異物(虫等)の付着した検出対象物(カット野菜)が、投影領域53に搬送されたときに、当該検出対象物(カット野菜)にマーカーが投影されることとなる。
なお、投影部60は、投影領域53に搬送される、異物(虫等)の付着したカット野菜(立体物)の表面に対してマーカーを投影するようにしてもよい。
より具体的には、投影部60は、投影制御部74により指定された異物(虫等)の付着したカット野菜の表面の3次元位置座標に基づいて、フォーカス位置を自動調整したうえでマーカーを投影する。
<
The
Note that the
More specifically, the
<制御部70>
制御部70は、例えば、CPU、RAM,ROM,I/O等を有するプロセッサにより構成され、異物検出システム100の各構成部の制御を行う。CPUは、RAM、ROM又は記憶部80から読み出した異物検出のための各プログラムを実行し、その実行の際には、RAM、ROM、及び記憶部80から情報を読み出し、RAM及び記憶部80に対して情報の書き込みを行う。詳細については後述する。
<
The
記憶部80は、例えば、半導体メモリやハードディスクドライブ等で構成され、オペレーティングシステム(OS)や異物検出のためのプログラム、第1画素座標系から第2画素座標系への変換行列、第2画素座標系から第1画素座標系への変換行列、及び第1画素座標系から3次元空間座標系への変換行列等が記憶される。
The
図2は、制御部70の機能ブロック図を示す。図2に示すように、制御部70は、相対強度算出手段としての相対強度算出部71と、検出手段としての検出部72と、表示制御手段としての表示制御部73と、投影制御手段としての投影制御部74と、を備える。
FIG. 2 shows a functional block diagram of the
<相対強度算出部71>
相対強度算出部71は、第1撮像部21の第1画素座標系の画素座標と第2撮像部22の第2画素座標系の画素座標との間の対応付けに基づいて、検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点Pに対応する、第1の強度値画像データの画素の強度値と第2の強度値画像データの画素の強度値との比である相対強度値を算出する。
具体的には相対強度算出部71は、次のように相対強度を算出する。
<Relative intensity calculation unit 71>
The relative intensity calculation unit 71 is based on the association between the pixel coordinates of the first pixel coordinate system of the
Specifically, the relative intensity calculator 71 calculates the relative intensity as follows.
照射部10により近赤外線の照射される検査領域52に位置する物質(例えば、検査対象物1(カット野菜)又は搬送ライン50の表面)の表面の測位点をP、点Pにおいて反射(及び/又は透過)された第1近赤外線を第1撮像部21により撮像した画素(1ピクセル)P1の第1画素座標系における座標値を(u1(P)、v1(P))、点Pにおいて反射された第2近赤外線を第2撮像部22により撮像した画素(1ピクセル)P2の第2画素座標系における座標値を(u2(P)、v2(P))とする。
ここで、前述したように、P1の座標値(u1(P)、v1(P))及びP2の座標値(u2(P)、v2(P))とは第1画素座標系から第2画素座標系への変換行列により対応付けることができる。
The positioning point on the surface of the substance (for example, the inspection object 1 (cut vegetable) or the surface of the conveyance line 50) located in the
Here, as described above, the coordinate values of P 1 (u 1 (P), v 1 (P)) and the coordinate values of P 2 (u 2 (P), v 2 (P)) are the first pixels. Correspondence can be made by a transformation matrix from the coordinate system to the second pixel coordinate system.
相対強度算出部71は、全ての点Pについて、第1撮像部21により撮像した第1の強度値画像データに含まれる画素P1及び第2撮像部22により撮像した第2の強度値画像データに含まれる画素P2に基づいて全ての点Pにおける相対強度を算出する。
具体的には、第1画素座標系における画素P1における第1近赤外線の強度値をn(P1)、第2画素座標系における画素P2における第2近赤外線の強度値をn(P2)、点Pにおける相対強度f(P)とすると、相対強度算出部71は、各点Pにおける相対強度f(P)を以下の式1により算出する。
f(P)=n(P1)/n(P2) (式1)
The relative intensity calculation unit 71 includes the pixel P 1 included in the first intensity value image data captured by the
Specifically, the intensity value of the first near infrared ray in the pixel P 1 in the first pixel coordinate system is n (P 1 ), and the intensity value of the second near infrared ray in the pixel P 2 in the second pixel coordinate system is n (P 1 ). 2 ) When the relative intensity f (P) at the point P is assumed, the relative intensity calculating unit 71 calculates the relative intensity f (P) at each point P by the following formula 1.
f (P) = n (P 1 ) / n (P 2 ) (Formula 1)
<検出部72>
検出部72は、相対強度算出部71により算出された検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点Pにおける相対強度f(P)に基づいて、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)を検出する。
検出部72は、相対強度算出手段71により算出された検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点Pにおける相対強度f(P)が予め設定された閾値を超えるか否かを判定することにより、検査対象物1(カット野菜)に異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着するか否かを検出する。
より具体的には、検出部72は、相対強度算出部71により算出された検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点Pにおける相対強度f(P)が予め設定された閾値を超える場合に、検査対象物1(カット野菜)に異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着すると判定する。
<
The
The
More specifically, in the
<近赤外線分光法について>
ここで、相対強度により、検査対象物1(カット野菜)に異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着するか否かを検出可能な理由について説明する。
近赤外線分光法は、近赤外線領域での分光法で、測定対象に近赤外線を照射し、吸収された度合い(吸光度)、又は反射の変化によって成分を算出する。近赤外線は中赤外線・遠赤外線と比較して吸収が極めて小さいため、切片等を作成することなく、非破壊・非接触での測定が可能となる。
近赤外線は、生体構成物質での吸収率が小さく、特に800nmから1000nmの波長の近赤外線は生体透過率が高いといわれる。そこで、発明者は、最終的に680nmから990nmまでの波長の近赤外線を色々なケースを想定した検査対象物1に照射することによりその強度値を求めた。
具体的には、検査対象物1をカット野菜のみとした場合(ケース1)、検査対象物1をカット野菜の表側に虫又は虫の卵を付着させた場合(ケース2)、検査対象物1をカット野菜の裏側に虫又は虫の卵を付着させた場合(ケース3)、及び虫又は虫の卵のみとした場合(ケース4)、のそれぞれについて、各波長の強度値を求めた。
このような実験を繰り返し行うことにより、発明者は、カット野菜の表側に虫又は虫の卵を付着させた場合(ケース2)、検査対象物1をカット野菜の裏側に虫又は虫の卵を付着させた場合(ケース3)のいずれにおいても、強度値はほぼ同じ値が得られることを確認することができた。
例えば、680nmの波長を第1の波長とし、910nmの波長を第2の波長とする2つの近赤外線による強度値の相対比を算出することで、ケース1と、ケース2からケース4と、を区別することに成功した。さらに、特に、730nmの波長を第1の波長とし、980nmの波長を第2の波長とする2つの近赤外線による強度値の相対比を算出することで、ケース1と、ケース2からケース4と、をより明確に区別することに成功した。
例えば、730nmの波長を第1の波長とし、980nmの波長を第2の波長とした場合、2つの近赤外線による強度値の相対比は、次のとおりとなった。
カット野菜のみとした場合(ケース1):0.13
カット野菜の表側に虫を付着させた場合(ケース2):0.22
カット野菜の裏側に虫を付着させた場合(ケース3):0.22
虫のみとした場合(ケース4):0.18
これはセルロースの吸光率が730nmと980nmの波長帯で下がること、と水の吸光率が980nmの近辺から上がり始めることに起因すると推測される。この結果、光源、装置の設置環境等によって閾値を設定することで、ケース1と、ケース2からケース4と、を区別することができた。
以上のように、発明者は、近赤外線領域に含まれる第1の中心波長を有する第1の光(第1近赤外線)及び第1近赤外線とは異なる、近赤外線領域に含まれる第2の中心波長を有する第2の光(第2近赤外線)による強度値の相対比を算出することで、異物(虫又は虫の卵)が検査対象物1(カット野菜)の表側または裏側の付着に関わらず、異物(虫又は虫の卵)が混在又は付着する検査対象物1(カット野菜)を、非破壊的かつ非接触での検出を可能とする発明を完成することができた。
<Near infrared spectroscopy>
Here, the reason why it is possible to detect whether or not foreign substances (insects and / or insect eggs, etc.) are mixed or attached to the inspection object 1 (cut vegetables) based on the relative strength will be described.
Near-infrared spectroscopy is spectroscopy in the near-infrared region, and a component is calculated based on the degree of absorption (absorbance) or change in reflection by irradiating a measurement object with near-infrared rays. Near-infrared light is much less absorbed than mid-infrared light and far-infrared light, so that non-destructive and non-contact measurement is possible without creating a section or the like.
Near-infrared rays have a low absorption rate in biological constituents, and particularly near-infrared rays having a wavelength of 800 nm to 1000 nm are said to have high biological transmittance. Therefore, the inventor finally obtained the intensity value by irradiating the inspection object 1 assuming various infrared rays with a near infrared ray having a wavelength of 680 nm to 990 nm.
Specifically, when the inspection object 1 is only cut vegetables (case 1), the inspection object 1 is attached to the front side of the cut vegetables with insects or insect eggs (case 2), the inspection object 1 The intensity value of each wavelength was determined for each of the case where the insect or insect egg was attached to the back side of the cut vegetables (case 3) and the case where only the insect or insect egg was used (case 4).
By repeating such an experiment, the inventor attached an insect or insect egg to the front side of the cut vegetable (case 2), and placed the test object 1 on the back side of the cut vegetable with the insect or insect egg. It was confirmed that almost the same strength value was obtained in any case (Case 3).
For example, by calculating the relative ratio of the intensity values of two near infrared rays having a wavelength of 680 nm as the first wavelength and a wavelength of 910 nm as the second wavelength, Case 1 and Case 2 to Case 4 are Successfully distinguished. Further, in particular, by calculating the relative ratio of the intensity values of two near infrared rays having a wavelength of 730 nm as the first wavelength and a wavelength of 980 nm as the second wavelength, Case 1 and Case 2 to Case 4 , Succeeded in distinguishing more clearly.
For example, when the wavelength of 730 nm is the first wavelength and the wavelength of 980 nm is the second wavelength, the relative ratio of the intensity values of the two near infrared rays is as follows.
When only cut vegetables are used (Case 1): 0.13
When insects are attached to the front side of cut vegetables (Case 2): 0.22
When insects are attached to the back side of cut vegetables (Case 3): 0.22
When only insects are used (case 4): 0.18
This is presumably due to the fact that the absorbance of cellulose decreases in the wavelength bands of 730 nm and 980 nm, and the absorbance of water starts to increase from around 980 nm. As a result, it was possible to distinguish Case 1 from Case 2 to Case 4 by setting a threshold value according to the light source, the installation environment of the apparatus, and the like.
As described above, the inventor is different from the first light (first near infrared ray) having the first center wavelength and the first near infrared ray included in the near infrared region, and the second light included in the near infrared region. By calculating the relative ratio of the intensity values of the second light having the central wavelength (second near-infrared ray), foreign matter (insect or insect egg) adheres to the front side or back side of the inspection object 1 (cut vegetable). Regardless, the invention has been completed that enables non-destructive and non-contact detection of the inspection object 1 (cut vegetables) in which foreign substances (insects or insect eggs) are mixed or adhered.
<表示制御部73>
表示制御部73は、表示部40に、検出部72により検出した検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置に対応する画素を所定の色(例えば赤色)として、第1の強度値画像データに重ねて表示する。
より具体的には、表示制御部73は、表示部40に、第1の画像座標系に基づいて、第1の強度値画像データを背景として、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置に対応する画素を所定の色(例えば赤色)として前景に表示する。
これにより、オペレータ又は作業員は、表示部40を参照することにより、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)を容易に確認することができる。
<
The
More specifically, the
Thereby, the operator or the worker can easily confirm foreign matters (insects and / or eggs of insects) mixed or attached to the inspection object 1 (cut vegetables) by referring to the
なお、表示制御部73は、表示部40に、第2の画像座標系に基づいて、第2の強度値画像データを背景として、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置に対応する画素を所定の色(例えば赤色)として前景に表示するようにしてもよい。
The
<投影制御部74>
投影制御部74は、搬送ライン50上に設定された投影領域53にフォーカスを合わせた状態で投影部60に対してマーカーの投影を行うように制御する。より具体的には、投影制御部74は、異物(虫等)の付着したカット野菜(立体物)の配置される投影領域53の位置に向けてマーカーを投影する。そうすることで、異物(虫等)の付着した検出対象物(カット野菜)が、投影領域53に搬送されたときに、当該検出対象物(カット野菜)にマーカーが投影されることとなる。
これにより、作業員は、マーカーを参照することにより、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)を容易に確認し、分離除去することができる。
なお、投影制御部74は、投影領域53に搬送される、異物(虫等)の付着した検出対象物(カット野菜)の表面に対してマーカーを投影するようにしてもよい。
より具体的には、投影制御部74は、異物(虫等)の付着したカット野菜の表面の3次元位置座標に基づいて、投影部60に対して、フォーカス位置を自動調整したうえでマーカーを投影するようにしてもよい。
また、前述したように、カット野菜のZ方向の厚さが十分小さいことから、異物(虫等)の付着したカット野菜の配置される投影領域53の平面上の位置に向けてマーカーを投影するようにしてもよい。
<
The
Thereby, the worker can easily confirm and separate and remove foreign matters (insects and / or eggs of insects) mixed or adhering to the inspection object 1 (cut vegetables) by referring to the markers. .
Note that the
More specifically, the
Further, as described above, since the thickness of the cut vegetables in the Z direction is sufficiently small, the marker is projected toward the position on the plane of the
図3は、搬送ライン50の平面を示す図である。搬送ライン50の平面における搬送方向をX軸、搬送ライン(平面)の搬送方向と直交する方向をY軸、搬送ライン50の平面に対して垂直方向をZ軸とする。
搬送ライン50上の検査領域52を搬送される検査対象物1(カット野菜)に対して、検出部72が、異物(虫及び/又は虫の卵等)の混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)を検出した時間t0において、異物(虫及び/又は虫の卵等)の3次元位置座標を(X0、Y0、Z0)とする。
搬送ライン50の速度をv(m/s)、搬送ライン上の投影領域53のX軸方向の始まりの座標値をX1、X軸方向の終わりの座標値をX2とする。
時間t(t≧t0)における当該異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置座標(X、Y、Z)は、(式2)で表される。
X=X0+v(t−t0)
Y=Y0 (式2)
Z=Z0
なお、ホモグラフィ変換行列により第一画像座標系における画素座標値と第二画像座標系における画素座標値を対応付ける場合はZ0はプロジェクターから投影面までの距離としてもよい。
そうすると、当該異物(虫及び/又は虫の卵等)が投影領域53上を搬送される時間tは、(式3)で表される。
((X1−X0)/v)+t0≦t≦((X2−X0)/v)+t0 (式3)
投影制御部74は、当該異物(虫及び/又は虫の卵等)が投影領域53上を搬送される時間tにおいて、(式2)で示される位置の近傍にマーカーを投影する。
具体的には、投影制御部74は、投影部60に対して投影領域53上の平面位置(X0+v(t−t0)、Y0)に向けてマーカーを投影するように制御する。
このように、投影制御部74は、搬送ライン50により搬送される、異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)に対して、マーカーを投影することができる。
なお、投影制御部74は、投影部60に対して投影領域53の上に配置された異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)の3次元位置(X0+v(t−t0)、Y0、Z0)に向けてフォーカスを合わせた状態でマーカーを投影するように制御してもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating a plane of the
With respect to the inspection object 1 (cut vegetables) conveyed on the
It is assumed that the speed of the
The position coordinates (X, Y, Z) of the foreign object (such as insects and / or insect eggs) at time t (t ≧ t 0 ) are expressed by (Expression 2).
X = X 0 + v (t−t 0 )
Y = Y 0 (Formula 2)
Z = Z 0
When the pixel coordinate value in the first image coordinate system and the pixel coordinate value in the second image coordinate system are associated with each other by the homography transformation matrix, Z 0 may be a distance from the projector to the projection plane.
Then, the time t during which the foreign object (insect and / or insect egg, etc.) is conveyed on the
((X 1 −X 0 ) / v) + t 0 ≦ t ≦ ((X 2 −X 0 ) / v) + t 0 (Formula 3)
The
Specifically, the
In this way, the
Note that the
これにより、作業員は、搬送ライン上で搬送される検査対象物1(カット野菜)の中から異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)を容易に判別し、容易に分離除去することができる。また、異物(虫及び/又は虫の卵等)の付着した検査対象物1(カット野菜)の位置する搬送ライン50上にマーカーを投影し、異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置を作業員に知らせることで、作業が効率化できる。
また、既存の搬入ラインに異物検出システム100を取り付けることができ、導入コストを低くすることができる。
Thereby, the worker removes the inspection object 1 (cut vegetable) in which foreign matters (insects and / or insect eggs, etc.) are mixed or adhered from the inspection object 1 (cut vegetable) conveyed on the conveyance line. It can be easily identified and separated and removed easily. Moreover, a marker is projected on the
Further, the foreign
図4は、これまで説明した本発明の実施形態における、一連の処理の流れを図示したフローチャートである。図3を参照しながら、処理フローを説明する。なお、検査対象物1(カット野菜)は、搬送ライン50上を搬送されるものとする。また、第1撮像部21及び第2撮像部22は同期して検査領域52を撮像するものとする。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a series of processes in the embodiment of the present invention described so far. The processing flow will be described with reference to FIG. The inspection object 1 (cut vegetables) is transported on the
ST1において、照射部10は、搬送ライン50上における検査領域52に向けて近赤外線を照射する。
In ST <b> 1, the
ST2において、相対強度算出部71は、検査領域52内の全ての点Pにおける相対強度f(P)を算出する。
In ST <b> 2, the relative intensity calculation unit 71 calculates the relative intensity f (P) at all points P in the
ST3において、検出部72は、相対強度算出部71により算出された相対強度f(P)が予め設定された閾値を超える測定点Pを異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着する場所として特定する。
In ST3, the
ST4において、表示制御部73は、表示部40に、第1の強度値画像データを背景として、検査対象物1(カット野菜)に混在又は付着する異物(虫及び/又は虫の卵等)の位置に対応する画素を所定の色(例えば赤色)として前景に表示する。
In ST4, the
ST5において、投影制御部74は、搬送ライン50により搬送される、異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着した検査対象物1(カット野菜)の位置する投影領域53上の位置に対して、マーカーを投影する。
In ST5, the
ST6において、作業員は、マーカーの投影された検査対象物1(カット野菜)を判別し、分離除去する。 In ST6, the operator discriminates and removes the inspection object 1 (cut vegetables) on which the marker is projected.
以上のように、第1実施形態に係る異物検出システム100は、検査対象物1(カット野菜)の表面の各測位点Pにおける、近赤外線を含む帯域の光に含まれる第1近赤外線及び第2近赤外線による強度値の相対比である相対強度を算出する相対強度算出手段71と、相対強度算出手段71により算出された相対強度が予め設定された閾値を超えるか否かを判定することにより、検査対象物1(カット野菜)に異物(虫及び/又は虫の卵等)が混在又は付着するか否かを検出する検出部72と、を備える。
それにより、異物(虫又は虫の卵)が検査対象物1(カット野菜)の表側に付着していても、また裏側に付着していても、異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)を非破壊的かつ非接触での検出を可能とする。また、画素単位で相対強度を算出することで、異物(虫又は虫の卵)の大きさ等を含めて高精度に検出することができる。
また、異物検出システム100は、既存のラインに取り付けることができ、安価に導入することができる。
As described above, the foreign
As a result, whether foreign matter (insects or eggs of insects) is attached to the front side of the test object 1 (cut vegetables) or attached to the back side, foreign matter (insects or eggs of insects) is attached. It enables non-destructive and non-contact detection of the object 1 (cut vegetables). Further, by calculating the relative intensity in units of pixels, it is possible to detect with high accuracy including the size of a foreign object (insect or insect egg).
Moreover, the foreign
また、異物検出システム100は、第1撮像部21及び第2撮像部22により、それぞれ第1近赤外線の反射光及び/又は透過光、並びに第2近赤外線の反射光及び/又は透過光を取得する。
それにより、異物検出システム100を安価に構築することができる。
In addition, the foreign
Thereby, the foreign
また、異物検出システム100は、表示部40に、異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)を画素単位で所定の色(例えば赤色)として、第1近赤外線の反射光及び/又は透過光である第1の強度値画像データ又は第2近赤外線の反射光及び/又は透過光である第2の強度値画像データに重ねて表示する。
それにより、ユーザー(例えば検査員、作業員等)に対して、画素単位で異物(虫又は虫の卵)の大きさ等を含めて高精度に表示することができる。
Further, the foreign
Thereby, it is possible to display to a user (for example, an inspector, a worker, etc.) with high accuracy including the size of a foreign object (insect or insect egg) in pixel units.
また、異物検出システム100は、異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)が位置する搬送ライン50上マーカーを投影する。
これにより、作業員は容易に異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)を確認することができ、異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)の分離作業を効率化することができる。
Moreover, the foreign
Thereby, the worker can easily check the inspection object 1 (cut vegetables) to which the foreign matter (insect or insect egg) adheres, and the inspection object 1 (to which the foreign object (insect or insect egg) adheres) ( The separation work of cut vegetables) can be made efficient.
また、異物検出システム100は、搬送ラインにより搬送される検査対象物1(カット野菜)に対して、異物(虫又は虫の卵)の付着する当該検査対象物1(カット野菜)の位置する搬送ライン50の位置にマーカーを投影する。
これにより、異物(虫又は虫の卵)の付着する検査対象物1(カット野菜)の分離作業を高速に行うことができる。
In addition, the foreign
Thereby, the isolation | separation operation | work of the test target object 1 (cut vegetable) to which a foreign material (an insect or an insect egg) adheres can be performed at high speed.
また、第1実施形態に係る異物検出方法及びコンピュータプログラムは、異物検出システム100と同様の効果を奏する。
In addition, the foreign object detection method and the computer program according to the first embodiment have the same effects as the foreign
以上、本発明の異物検出システム100の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に制限されるものではなく、適宜変更が可能である。
The preferred embodiment of the foreign
<システム構成の自由度>
本発明の異物検出システム100において、相対強度算出部71、検出部72、表示制御部73、投影制御部74を制御部70に備えるように構成したが、各機能部をそれぞれ、適宜特定のコンピュータに集中させるか、又は複数のコンピュータに分散させることは、ユーザにとって適宜成しえる設計事項である。
例えば、相対強度算出部71、検出部72を検出装置として、当該検出装置が照射部10、第1撮像部21、及び第2撮像部22を備えるように構成してもよい。その際、投影制御部74を投影装置として、当該投影装置が投影部60を備えるように構成してもよい。なお、検出装置と投影装置とを分けた場合、検出装置と投影装置間を例えば通信ケーブル等によりデータ通信するように構成してもよい。
この場合、表示部40及び表示制御部73は、検出装置又は投影装置に含まれるよう構成してもよい。また、表示部40及び表示制御部73は、表示装置として独立させてもよい。この場合、検出装置と投影装置と表示装置とは、例えば通信ケーブル等を介してデータ通信するように構成してもよい。
<Freedom of system configuration>
In the foreign
For example, the relative intensity calculation unit 71 and the
In this case, the
<変形例1>
第1実施形態において、撮像部20は、少なくとも第1撮像部21及び第2撮像部22を備え、それぞれ、第1近赤外線を取得するためのバンドパス光学フィルター211を備える第1の赤外線カメラ212、及び第2近赤外線を取得するためのバンドパス光学フィルター221を備える第2の赤外線カメラ222とした。
これに対して、撮像部20を第1撮像部21及び第2撮像部22を含むことに替えて、1台のマルチスペクトルカメラ又は1台のハイパースペクトルカメラを適用してもよい。マルチスペクトルカメラは、任意に複数波長を選択し、その波長の測定に特化することで、スペクトル測定を可能とする。ハイパースペクトルカメラは、数10バンド以上に分光されたスペクトルを画像1ピクセル毎に取得することができる。こうすることで、撮像部20を、1台のカメラに集約することができる。したがって、撮像部20は1つの画像座標系を備える。
この場合、相対強度算出部71は、全ての点Pを撮像した画素データに含まれる、第1の中心波長を有する第1近赤外線の反射光及び/又は透過光を受光した第1画素及び第2の中心波長を有する第2近赤外線の反射光及び/又は透過光を受光した第2画素を選択し、その両者の強度値に基づいて相対強度を算出することができる。
また、当業者にとって公知の方法(例えばカメラのキャリブレーション)により、点Pの画素座標系における画素座標値(u(P)、v(P))と3次元空間内の座標値(X(P)、Y(P)、Z(P))とを対応付けることができる。
なお、前述したように、カット野菜のZ方向の厚さが十分小さいことから、カット野菜上の点PのZ座標値Z0は、プロジェクターから投影面までの距離で近似してもよい。それにより、ホモグラフィ変換によるキャリブレーションにより、点Pの画素座標系における画素座標値(u(P)、v(P))と3次元空間内の座標値(X(P)、Y(P)、Z0)とを対応付けることができる。
これにより、投影制御部74は、投影部60に対して投影領域53上の位置に向けてマーカーを投影するように制御することができる。また、投影制御部74は、投影部60に対して投影領域53の上のカット野菜の表面に向けてフォーカスを合わせた状態でマーカーを投影するように制御することもできる。
<Modification 1>
In the first embodiment, the
On the other hand, instead of including the
In this case, the relative intensity calculation unit 71 includes the first pixel that receives the reflected light and / or transmitted light of the first near-infrared light having the first center wavelength and is included in the pixel data obtained by imaging all the points P and the first pixel. The second pixel that receives the reflected light and / or transmitted light of the second near-infrared having a center wavelength of 2 can be selected, and the relative intensity can be calculated based on the intensity values of both.
Further, by a method known to those skilled in the art (for example, camera calibration), the pixel coordinate value (u (P), v (P)) in the pixel coordinate system of the point P and the coordinate value (X (P (P)) in the three-dimensional space are used. ), Y (P), Z (P)).
As described above, since the thickness of the cut vegetables in the Z direction is sufficiently small, the Z coordinate value Z 0 of the point P on the cut vegetables may be approximated by the distance from the projector to the projection plane. Thereby, the pixel coordinate values (u (P), v (P)) in the pixel coordinate system of the point P and the coordinate values (X (P), Y (P) in the three-dimensional space are calibrated by the homography conversion. , Z 0 ).
Thereby, the
<変形例2>
第1実施形態では、搬送ライン50上の検査領域52と投影領域53を分けて設定したが、投影領域53が検査領域52を含むように構成してもよい。
<Modification 2>
In the first embodiment, the
<変形例3>
第1実施形態では、照射部10として、点光源から構成されるものとしたが、面光源から構成されるものとしてもよい。
<Modification 3>
In the first embodiment, the
<変形例3>
第1実施形態では、第1撮像部21及び第2撮像部22とを時刻同期させるように、制御部70により撮像タイミングを制御することが望ましいとしたが、これに限定されない。例えば、第1撮像部21と第2撮像部22の撮影タイミングが少しずれている場合、タイムスタンプにより線形補間するようにしてもよい。
<Modification 3>
In the first embodiment, it is desirable to control the imaging timing by the
<変形例4>
第1実施形態では、検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光するとしたが、カメラの感度により検査対象物からの反射光のみを受光するようにしてもよい。また、検査対象物からの透過光のみを受光するようにしてもよい、
<Modification 4>
In the first embodiment, reflected light and / or transmitted light from the inspection object are received, but only reflected light from the inspection object may be received depending on the sensitivity of the camera. In addition, only the transmitted light from the inspection object may be received.
100 異物検出システム
1 検査対象物
10 照射部
20 撮像部
21 第1撮像部
22 第2撮像部
40 表示部
50 搬送ライン
51 照射領域
52 検査領域
53 投影領域
60 投影部
70 制御部
71 相対強度算出部
72 検出部
73 表示制御部
74 投影制御部
80 記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記帯域に含まれる第1の中心波長を有する第1の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第1の強度値画像データを取得する第1撮像部と、
前記帯域に含まれる第2の中心波長を有する第2の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第2の強度値画像データを取得する第2撮像部と、
前記第1撮像部の画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)と前記第2撮像部の画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)との間の対応付けに基づいて、前記検査対象物の表面の各測位点に対応する、前記第1の強度値画像データの画素の強度値と前記第2の強度値画像データの画素の強度値との比である相対強度を算出する相対強度算出手段と、
前記相対強度算出手段により算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度に基づいて、前記検査対象物に混在する異物を検出する検出手段と、
を備える異物検出システム。 An irradiation unit that irradiates light in a band including near-infrared rays to the inspection object;
First intensity value image data obtained by imaging the inspection object by receiving reflected light and / or transmitted light from the inspection object by the first light having the first central wavelength included in the band. A first imaging unit for acquiring
Second intensity value image data obtained by imaging the inspection object by receiving reflected light and / or transmitted light from the inspection object by the second light having the second center wavelength included in the band. A second imaging unit for acquiring
Based on the correspondence between the coordinate values of the pixel coordinate system of the first imaging unit (coordinate values of the image coordinate system) and the coordinate values of the pixel coordinate system of the second imaging unit (coordinate values of the image coordinate system). A relative intensity corresponding to each positioning point on the surface of the inspection object is a ratio of the intensity value of the pixel of the first intensity value image data and the intensity value of the pixel of the second intensity value image data. A relative intensity calculating means for calculating;
Detection means for detecting foreign matter mixed in the inspection object based on the relative intensity at each positioning point on the surface of the inspection object calculated by the relative intensity calculation means;
Foreign object detection system comprising:
前記第2撮像部は、前記第2の中心波長を有する第2の光を取得するための光学フィルターを備えるカメラである、請求項1に記載の異物検出システム。 The first imaging unit is a camera including an optical filter for acquiring first light having the first center wavelength,
The foreign object detection system according to claim 1, wherein the second imaging unit is a camera including an optical filter for acquiring second light having the second center wavelength.
前記相対強度算出手段により算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度が予め設定された閾値を超えると判定される場合に、前記検査対象物に混在する異物を検出する請求項1又は請求項2に記載の異物検出システム。 The detection means includes
Claims for detecting foreign matter mixed in the inspection object when it is determined that the relative intensity at each positioning point on the surface of the inspection object calculated by the relative intensity calculation means exceeds a preset threshold value. The foreign matter detection system according to claim 1 or claim 2.
表示部と、
前記表示部に、前記閾値を超える画素を所定の色として、前記第1の強度値画像データ又は前記第2の強度値画像データに重ねて表示する表示制御手段と、を備える請求項3に記載の異物検出システム。 The foreign object detection system further includes:
A display unit;
4. The display control unit according to claim 3, further comprising: a display control unit configured to display, on the display unit, pixels exceeding the threshold as a predetermined color so as to overlap the first intensity value image data or the second intensity value image data. 5. Foreign object detection system.
予め設定されたマーカーを投影する投影部と、
前記相対強度が前記閾値を超えると判定された前記検査対象物の表面の各測位点の近傍に前記マーカーを投影する投影制御手段と、を備える請求項3又は請求項4に記載の異物検出システム。 The foreign object detection system further includes:
A projection unit for projecting a preset marker;
The foreign matter detection system according to claim 3, further comprising: a projection control unit that projects the marker in the vicinity of each positioning point on the surface of the inspection object that has been determined that the relative intensity exceeds the threshold value. .
前記検査対象物を搬送する搬送ラインを備え、
前記投影制御手段は、前記搬送ラインにより搬送される前記検査対象物であって、前記相対強度が前記閾値を超えると判定された前記検査対象物の表面の各測位点の近傍に前記マーカーを投影する請求項5に記載の異物検出システム。 The foreign object detection system further includes:
A transport line for transporting the inspection object;
The projection control means projects the marker in the vicinity of each positioning point on the surface of the inspection object which is the inspection object transported by the transport line and the relative intensity of which is determined to exceed the threshold. The foreign object detection system according to claim 5.
前記帯域における第1の中心波長を有する第1の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第1の強度値画像データを取得する第1撮像部と、
前記帯域における第2の中心波長を有する第2の光による前記検査対象物からの反射光及び/又は透過光を受光することで前記検査対象物を撮像して第2の強度値画像データを取得する第2撮像部と、
制御部と、を備える異物検出システムにより、
前記第1撮像部により取得される第1の強度値画像データの画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)と前記第2撮像部により取得される第2の強度値画像データの画素座標系の座標値(画像座標系の座標値)との間の対応付けに基づいて、前記検査対象物の表面の各測位点に対応する、前記第1の強度値画像データの画素の強度値と前記第2の強度値画像データの画素の強度値との比である相対強度を算出する相対強度算出ステップと、
前記相対強度算出ステップにより算出された前記検査対象物の表面の各測位点における前記相対強度に基づいて、前記検査対象物に混在する異物を検出する検出ステップと、
を備える異物検出方法。 An irradiation unit that irradiates light in a band including near-infrared rays to the inspection object;
By receiving reflected light and / or transmitted light from the inspection object by the first light having the first center wavelength in the band, the inspection object is imaged to obtain first intensity value image data. A first imaging unit that
By receiving reflected light and / or transmitted light from the inspection object by the second light having the second center wavelength in the band, the inspection object is imaged to obtain second intensity value image data. A second imaging unit that
A foreign object detection system comprising a control unit,
A pixel coordinate system coordinate value of the first intensity value image data acquired by the first imaging unit (a coordinate value of the image coordinate system) and a pixel of the second intensity value image data acquired by the second imaging unit Intensity values of pixels of the first intensity value image data corresponding to each positioning point on the surface of the inspection object based on association with coordinate values of the coordinate system (coordinate values of the image coordinate system) And a relative intensity calculating step for calculating a relative intensity that is a ratio of the intensity value of the pixel of the second intensity value image data;
A detection step of detecting foreign matter mixed in the inspection object based on the relative intensity at each positioning point on the surface of the inspection object calculated by the relative intensity calculation step;
A foreign matter detection method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017038245A JP2018146251A (en) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017038245A JP2018146251A (en) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018146251A true JP2018146251A (en) | 2018-09-20 |
Family
ID=63590968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017038245A Pending JP2018146251A (en) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018146251A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020067354A (en) * | 2018-10-24 | 2020-04-30 | 株式会社ナベル | Packed-egg imaging system |
JP2020099231A (en) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | 清水建設株式会社 | Insect counter and insect counting system |
JP2020180946A (en) * | 2019-04-26 | 2020-11-05 | 株式会社日立ビルシステム | Method and device for detecting foreign substance |
JP2020183917A (en) * | 2019-05-09 | 2020-11-12 | アンリツ株式会社 | Article inspection device and article inspection method |
US11460421B2 (en) | 2019-09-09 | 2022-10-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Inspection system and inspection method of member for fuel cell separator |
-
2017
- 2017-03-01 JP JP2017038245A patent/JP2018146251A/en active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020067354A (en) * | 2018-10-24 | 2020-04-30 | 株式会社ナベル | Packed-egg imaging system |
JP7022989B2 (en) | 2018-10-24 | 2022-02-21 | 株式会社ナベル | Imaging system for packed eggs |
JP2020099231A (en) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | 清水建設株式会社 | Insect counter and insect counting system |
JP7162520B2 (en) | 2018-12-21 | 2022-10-28 | 清水建設株式会社 | Insect counting device and insect counting system |
JP2020180946A (en) * | 2019-04-26 | 2020-11-05 | 株式会社日立ビルシステム | Method and device for detecting foreign substance |
JP7165101B2 (en) | 2019-04-26 | 2022-11-02 | 株式会社日立ビルシステム | Foreign matter detection method and foreign matter detection device |
JP2020183917A (en) * | 2019-05-09 | 2020-11-12 | アンリツ株式会社 | Article inspection device and article inspection method |
US11460421B2 (en) | 2019-09-09 | 2022-10-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Inspection system and inspection method of member for fuel cell separator |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2018146251A (en) | Foreign matter detection system, foreign matter detection method and program thereof | |
JP7391173B2 (en) | Food inspection aid system, food inspection aid device, and computer program | |
EP3311144B1 (en) | Colour measurement of gemstones | |
CN107003253B (en) | Method and apparatus for bone scanning in meat | |
US10761024B2 (en) | Apparatus and method for extracting low intensity photonic signals | |
GB2514180A (en) | An optical inspection system | |
TW201348695A (en) | Agricultural product inspection device and agricultural product inspection method | |
JP2016085212A (en) | Defect detection system and method | |
GB2446822A (en) | Quality control of meat products using optical imaging | |
JP2013164338A (en) | Method for detecting foreign matter of plant or plant product | |
JP2014044070A (en) | Food examination apparatus | |
JP2022130645A (en) | Cased goods inspection system and method | |
JP2016156647A (en) | Inspection device using electromagnetic wave | |
JP5644580B2 (en) | Anomaly judgment device and anomaly judgment method | |
JP5884145B1 (en) | Inspection device using electromagnetic wave detector and optical detector | |
JP2016090476A (en) | Foreign matter detection method | |
US9928597B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method and image processing program | |
JP2009068850A (en) | Method and device for inspecting residual agricultural chemical in agricultural produce by spectral image method | |
KR20220014323A (en) | Apparatus, corresponding methods and computer program products for performing quality control on an industrial production line | |
CN211403010U (en) | Foreign body positioning device for display panel | |
EP4130725A1 (en) | Foreign matter inspection device | |
DK180934B1 (en) | Objective cleaning control in a food manufacturing setting | |
JP6860090B2 (en) | Spectroscopic data management equipment, measuring equipment and measuring system | |
WO2023210313A1 (en) | Measurement method, measurement system, and information processing method | |
JP2018105664A (en) | Inspection method for coating and device for same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170315 |