JP2019203845A - 汚卵検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】卵の色、装置内における照明の照射、画像処理方法、及びその結果から汚れと判断するために用いる特徴値や閾値、さらには、卵に付着した汚れの広がりや濃さの影響を受けにくい、卵殻色の判別や汚卵判定ができる汚卵検出装置を提供する。【解決手段】汚卵検出装置は、卵Ｔを回転させながら搬送する回転搬送部１０と、回転搬送部上を搬送される卵に、光を間接的に照射するための照射部１３１，１３２と、照射部の光を、回転搬送部上の卵に向かって拡散反射するように設置される拡散反射部１４１，１４２と、回転搬送部上の卵を撮像するための少なくとも１の撮像部１２１と、撮像部が撮像した卵の少なくとも２以上の画像から、当該卵が汚卵であるか否かを判定する画像処理部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、鶏卵の殻表面に鶏糞や卵内容物、血液などの汚れが付着した卵を自動的に検出する汚卵検出装置に関する。

鶏卵の洗卵選別包装システムでの洗卵工程や、有人で目視検査する工程を経ても、鶏の糞、血、搬送コンベヤの油、黄身など付着した汚卵が搬送されてくることがある。しかし、汚卵は、内容物を食べる分には問題がないため、見た目や衛生面から、汚れがないものに対して廉価品や規格外品として正常卵(卵外観視で良品)であるか汚卵(卵外観視で不良品)であるかを、適切に分別することが望まれている。

従来、汚卵検出装置に関しては、鶏卵の上方に設置した青色ＬＥＤ照明から放射した光を卵殻表面に直接照射し、鶏卵の上方に設置したＣＣＤカメラで、鶏卵の反射光像を撮影し、該画像（「第１画像」とよぶ。）の各画素の輝度を隣接する周囲の画素の最小輝度に置き換える処理を行い（この処理後の画像を「第２画像」とよぶ。）、第１画像から第２画像の輝度の差分をとった後、２値化して汚れの輪郭を抽出し、自動的に汚卵などを検出する装置が知られている（例えば、特許文献１及び２参照）。

さらに、フィルタ処理した画像と元画像の差をとり、フィルタ処理した画像(画素)が、卵殻に汚れがついていない部分の卵殻輝度、彩度に近しくなると想定し、卵殻輝度、彩度の基準として画像上汚れた部分と対比して汚卵検出を行うという機構が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特開２００１−０２７６１２号公報 特許第４３５３７６６号公報 特許第４７３４６２０号公報

上記（特許文献１〜３）の汚卵検出の機構や装置では、卵の色、装置内における照明の照射、画像処理方法、及びその結果から汚れと判断するために用いる特徴値や閾値等の影響を受けやすい。また、搬送時のコンベア上での位置や、卵殻における汚れの位置、輝度、彩度等によって適切に正常卵か汚卵を判定できない。

また、特許文献３では、撮影した卵の画像の、彩度値の平均値に基づいて、卵殻色を判定する手段や、画素毎の彩度値または輝度値に対して、フィルタ行列を用いた移動平均法により、画素毎に近傍の部分平均値を求め、各画素の元の値とこれに対応する部分平均値との差から卵の汚れの種類を判定する手段や、上記手段で得られた卵殻色と汚れの種類の組み合わせから、所定の判定基準による汚卵検出手段などを備えた汚卵検査装置が開示されている。

しかし、特許文献３のように、卵殻色の判定や汚れの種類の判定を行うにあたって、撮影した画像の彩度値や輝度値の平均値を用いて卵殻色や汚れの種類、汚卵であるか否かの判定を行う場合には、次のような課題が存在する。

画像処理における平均化処理は、特定の画素に対し、その画素から一定の範囲に含まれる画素との間で演算処理が行われる。したがって、画素の平均化を行う対象範囲（フィルタ行列サイズ）を適切に選択しなければならなくなる。この範囲は、汚れの大きさや、卵殻色と付着した汚れの色や、撮像時の検査対象卵への照明のあたり具合により適宜変更が必要になってしまう。

また、卵殻の表面の半分以上に汚れが付着した卵が対象となった場合などに、卵殻色ではなく、付着した汚れの彩度や輝度によって不適当な平均値が算出されたり、広範囲にわたって平均化しなければならなくなったりしてしまうことにより、フィルタ行列サイズの限界や、検査精度の劣化といった課題が存在する。

そこで、本発明の目的は、コンベア上の卵に対して照明を一様に照射するための構成を有し、撮像した画像から判定対象とする卵の部分のみを抽出し、その部分の輝度レベル（色相レベル、彩度レベル）の分布から算出される、従来技術とは異なる特徴値によって、汚れの広がりや濃さの影響を受けにくい、卵殻色の判別や汚卵判定ができる汚卵検出装置を提供することにある。

本発明の汚卵検出装置は、
卵を回転させながら搬送する回転搬送部と、
前記回転搬送部上を搬送される卵に、光を間接的に照射するための照射部と、
前記照射部の光を、前記回転搬送部上の卵に向かって拡散反射するように設置される拡散反射部と、
前記回転搬送部上の卵を撮像するための少なくとも１の撮像部と、
前記撮像部が撮像した卵の少なくとも２以上の画像から、当該卵が汚卵であるか否かを判定する画像処理部と、を有する。

前記拡散反射部は、前記回転搬送部よりも上方に配置される。前記照射部より照射される光を反射して、前記回転搬送部の上方から搬送物である卵に対して、上方から光が一様に当たるように、前記照射部との距離や角度に応じて、前記回転搬送部より上方の適切な位置に配置される。

したがって、前記照射部の位置は、前記拡散反射板との位置関係により決められるが、前記回転搬送部の側部または下方に配置しても構わない。

前記撮像部は、例えばＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラであるが、前記画像処理部によって処理が可能な、カラーの画像を取得できる撮像装置であれば、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラでなくても構わない。

前記画像処理部は、
前記撮像部によって撮像された卵を含む画像を、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の画像に分解する第一ＲＧＢ分解部と、
前記第一ＲＧＢ分解部で分解することで得られる、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の内、少なくとも１の画像である第一分解画像に対して各画素の輝度値でエッジ検出処理を行うことで、または２以上の画像に対して各画素の輝度値の差を取ることで得られる第一差画像に対し、その輝度値を対象としたエッジ検出処理を行うことで、検査対象である検査対象卵と、非検査対象部分とを分離して検査対象卵画像を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部で得られた前記検査対象卵画像に対し、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の画像に分解する第二ＲＧＢ分解部と、
前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の内、少なくとも１の画像である第二分解画像に対して、その輝度値のヒストグラムをとり、当該ヒストグラムの最大頻度値を基準値とし、卵殻色基準輝度値から当該基準値を引き卵殻色特徴値を求める卵殻色特徴値算出部と、
前記卵殻色特徴値算出部で求められる前記卵殻色特徴値に基づいて、少なくとも２種類の卵殻色を判定する卵殻色判定部と、有する。

前記輪郭抽出部は、第一分解画像（Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれか一画像）の輝度値によるエッジ検出を行ってもよく、Ｒ、Ｇ、Ｂのうち2つの差画像の輝度値によるエッジ検出を行ってよいが、差画像によるエッジ検出の方が好ましい。
前記第二ＲＧＢ分解部は、輪郭抽出された検査対象卵のみの画像に対するＲＧＢ分解を行う。これにより、検査卵以外の画像を含まないので検査卵のみの汚れを的確に判断できる。
前記卵殻色基準輝度値は、色を決定するための色見本となる板を撮像して得るが、任意の値を設定しても構わない。
本発明において、卵は回転しながら搬送されているため、卵の全周がすべて撮像されることになり、個々の卵の検査画像は、一つではなく少なくとも２つ以上である。

前記画像処理部は、さらに、
前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、白色卵において、
前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる第二分解画像（Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれか一画像）の、縦または横方向に走査して、第二分解画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような白色卵基準線をとる基準線作成部と、
前記白色卵基準線の値で、前記縦または横方向の走査方向に対し直交する垂直方向の各画素にわたって正規化し、白色卵基準画像を作成する白色卵基準画像作成部と、
前記白色卵基準画像作成部によって作成された白色卵基準画像を、汚れと判定する白色卵汚れ判定閾値によって２値化し、白色卵２値画像を作成する白色卵２値画像作成部と、を有する。
前記白色卵基準画像作成部は、さらに各画素で正規化した白色卵基準線の値を白色卵基準値として処理してもよい。

前記画像処理部は、さらに、
前記白色卵基準画像作成部で作成された白色卵基準画像と、前記白色卵２値画像作成部で作成された白色卵２値画像から、白色卵汚れ特徴値を求める白色卵汚れ特徴値算出部と、
前記白色卵汚れ特徴値算出部で求められた前記白色卵汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、白色卵用汚卵判断部と、を有する。
前記白色卵汚れ特徴値は、例えば、汚れの面積または範囲、汚れムラなどである。

前記画像処理部は、さらに、
前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
前記輪郭抽出画像からＨＳＶ画像に変換する変換部と、
前記変換部で得られた、色相画像と彩度画像のそれぞれのヒストグラムをとり、色相画像から得られたヒストグラムの最大頻度値の色相値（Ｈ）と、彩度画像から得られたヒストグラムの最大頻度値の彩度値（Ｓ）とを卵殻色（褐色卵）の特徴値（Ｈ、Ｓ）とし、前記ＨＳＶ画像を、前記褐色卵の特徴値（Ｈ、Ｓ）のそれぞれで正規化し、第一褐色卵基準画像を作成する第一褐色卵基準画像作成部と、
前記褐色卵基準画像作成部によって作成された第一褐色卵基準画像を、汚れと判定する第一褐色卵汚れ判定閾値によって２値化する第一褐色卵２値画像作成部と、を有する。

前記褐色卵基準画像は、前記褐色卵の特徴値（Ｈ、Ｓ）を実質的に同じまたは近い色で強調した濃淡画像とすることで得られる。

前記画像処理部は、さらに、
前記第一褐色卵基準画像作成部で作成された第一褐色卵基準画像と、前記第一褐色卵２値画像作成部で作成された第一褐色卵２値画像から、第一褐色卵汚れ特徴値を求める第一褐色卵汚れ特徴値算出部と、
前記第一褐色卵汚れ特徴値算出部で求められた前記第一褐色卵汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、第一褐色卵用汚卵判断部と、を有する。
前記第一褐色卵汚れ特徴値は、例えば、汚れの面積または範囲、汚れムラなどである。

前記輪郭抽出部は、前記撮像部が撮影した画像から、非検査対象物である別の卵や、前記回転搬送装置の写り込み部分などを除去し、検査対象である卵だけの判定を行うために、検査対象範囲の抽出を行う。

上記実施形態にかかわらず、非検査対象物が写り込まない場合、もしくは写り込んだとしても、後工程である卵殻色判定や汚卵検出判定に影響がない程度の場合には、前記輪郭抽出部による抽出を行わないものとしても構わない。

前記第二分解画像は、白色卵や褐色卵において、青画像の輝度値が差として表れやすいため、青画像であることが好ましいが、赤画像や緑画像であっても構わない。

前記画像処理部は、さらに、
前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
前記輪郭抽出部で輪郭が抽出された検査対象卵の画像を、前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる褐色卵の青画像であって、
褐色卵の青画像を縦または横方向に走査して、褐色卵の青画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような青画像基準線をとる青画像基準線作成部と、各画素上で前記青画像基準線の値での正規化を、前記走査方向と直交する垂直方向の各画素にわたって行い、褐色卵青基準画像を作成する（及び各画素で正規化した青画像基準線の値を褐色卵青画像基準値とする）褐色卵青基準画像作成部と、
前記褐色卵青基準画像作成部によって作成された褐色卵青基準画像を、汚れと判定する青画像卵汚れ判定閾値によって２値化し褐色卵青２値画像を作成する褐色卵青２値画像作成部と、
前記褐色卵青基準画像作成部で作成された褐色卵青基準画像と、前記褐色卵青２値画像作成部で作成された褐色卵青２値画像から、褐色卵青汚れ特徴値を求める褐色卵青汚れ特徴値算出部と、
前記褐色卵青汚れ特徴値算出部で求められた前記褐色卵青汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、褐色卵青用汚卵判断部と、を有してもいてもよい。
前記褐色卵青汚れ特徴値は、例えば、汚れの面積または範囲、汚れムラなどであってもよい。
前記褐色卵青汚れ特徴値算出部は、前記褐色卵青２値画像作成部で作成された褐色卵青２値画像の内、汚れと判定された領域の内、最も面積の大きな領域の面積または範囲を褐色卵青汚れ特徴値としてもよい。

前記画像処理部は、さらに、
前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
前記輪郭抽出部で輪郭が抽出された検査対象卵の画像を、前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる褐色卵の赤画像であって、
褐色卵の赤画像を縦または横方向に走査して、褐色卵の赤画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような赤画像基準線をとる赤画像基準線作成部と、各画素上で前記赤画像基準線の値での正規化を、前記走査方向と直交する垂直方向の各画素にわたって行い、褐色卵赤基準画像を作成する（及び各画素で正規化した赤画像基準線の値を褐色卵赤画像基準値とする）褐色卵赤基準画像作成部と、
前記褐色卵赤基準画像作成部によって作成された褐色卵赤基準画像を、汚れと判定する赤画像卵汚れ判定閾値によって２値化し褐色卵赤２値画像を作成する褐色卵赤２値画像作成部と、
前記褐色卵赤基準画像作成部で作成された褐色卵赤基準画像と、前記褐色卵赤２値画像作成部で作成された褐色卵赤２値画像から、褐色卵赤汚れ特徴値を求める褐色卵赤汚れ特徴値算出部と、
前記褐色卵赤汚れ特徴値算出部で求められた前記褐色卵赤汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、褐色卵赤用汚卵判断部と、を有してもいてもよい。
前記褐色卵赤汚れ特徴値は、例えば、汚れの面積または範囲、汚れムラなどであってもよい。
前記褐色卵赤汚れ特徴値算出部は、前記褐色卵赤２値画像作成部で作成された褐色卵赤２値画像の内、汚れと判定された領域の内、最も面積の大きな領域の面積または範囲を褐色卵赤汚れ特徴値としてもよい。

前記輪郭抽出部は、
前記第一ＲＧＢ分解部で分解された赤画像と青画像の第一差画像を作成する第一差画像作成部と、
前記第一差画像における画像上の輝度でヒストグラムを取り、最大頻度の輝度値を最大値として正規化する正規化部と、
前記正規化部で正規化された正規化画像を、第一閾値で２値化し、第一画像を作成する第一処理部と、
前記正規化部で正規化された正規化画像を、所定の空間フィルタで前処理をし、第二閾値で２値化して反転（例えば白黒反転）し、第二画像を作成する第二処理部と、
前記第一処理部で作成された第一画像と、前記第二処理部で作成された第二画像との差（例えば論理積）をとって前記第一差画像を加工して加工差画像を作成する第一差画像加工部と、
前記加工差画像から所定の画像処理で輪郭画像を分離し、分離画像を生成する分離部と、
前記分離部で分離された輪郭画像をブロブ解析し、ブロブに凸包をとり、凸包を卵の輪郭として背景から抜出して検出卵画像を作成する卵画像作成部と、を有する。
前記正規化部は、例えば、検査対象の卵に基づいて最大頻度を求めるものであり、卵周囲の画素群が最大頻度となる場合はその画素は無視する構成であってもよい。

前記空間フィルタは、エッジ検出処理と平滑化処理であることが好ましく、ソーベルフィルタ処理であることがより好ましい。

前記分離部は、例えばモルフォロジー演算処理により行われる。前記第一差画像に対して、所定回数の収縮及び膨張処理を、所定順序で行うことによって、検査対象の卵に相当する部分から、非検査対象物に相当する部分を分離する。

光源の光を拡散反射板で一度反射させることで、拡散した光が装置内で広がり、様々な位置で反射しながら、コンベア上の卵に対して様々な角度から当てることができる。これにより直接照射の場合と比較して、卵に対して一様に光を当てることができる。

平均化処理を行わず、輝度レベルや彩度レベルの画素毎の分布を捉えるため、ある程度の汚れの広がりや濃さに関係なく、汚れと汚れ周辺の卵殻の輝度、彩度の違いを差として出しやすくなる。

さらに、輝度レベル（色相レベル、彩度レベル）に対して、正規化処理を行った基準画像を用いることで、所定閾値レベル以下であって汚れと判定される領域の面積とともに、輝度レベルの分布も、汚卵検出の有効な判断基準として容易に追加することができる。

汚卵検出装置の回転搬送部の搬送方向に沿った断面図である。 汚卵検出装置の回転搬送部の搬送方向に向かっての断面図である。 輪郭抽出の画像の処理過程を示したものである。 白色卵の青画像とその輝度値のヒストグラムと、褐色卵の赤画像および青画像とその輝度値のヒストグラムを示した図である。 白色卵、淡紅色卵、褐色卵の基準画像と判定用２値画像の作成過程の画像と各色の卵の青画像を走査して作成した輝度値のグラフを示した図である。 走査位置での輝度値のグラフの凸包線作成過程を示した図である。 褐色卵画像のＨＳＶ変換画像による、基準画像と判定用２値画像の作成過程の画像と、色相値のヒストグラムと彩度値のヒストグラムを示した図である。 白色卵の汚卵判定のフローチャートである。 褐色卵のＲＧＢ画像に基づいた汚卵判定のフローチャートである。 褐色卵のＨＳＶ画像に基づいた汚卵判定のフローチャートである。 画像中央部にブロブの中心がない場合に、輪郭抽出のための卵形状を作成する方法を示した図である。 汚卵判定のための、汚れ特徴値とその閾値の関係を示した図である。

（装置構成）
本発明の一実施形態である汚卵検出装置について、図面を参照して説明する。図１は汚卵検出装置１の搬送方向に対する側面断面図である。図１に示すように卵を搬送する回転搬送部（ローラーコンベヤ）１０と、上部を覆うカバー部材１１で構成される。

図２は汚卵検出装置１の搬送方向に対する正面断面図である。カバー部材１１の上方中央部には撮像用カメラが設けられており、卵の搬送方向とは垂直方向に第一撮像用カメラ１２１〜第４撮像用カメラ１２４の４つが配置されている。撮像用カメラは４台でなくてもよく、装置の上方中央部に配置されていなくてもよい。

カバー部材１１の高さ方向中間部に、光源である第一照明１３１と第二照明１３２が、上方に光を照射するように設けており、どちらもＬＥＤ照明である。光源は２つでなくてもよく、ＬＥＤ照明でなくてもよい。

カバー部材１１の上方には、ＬＥＤ照明１３１，１３２それぞれに対応した第一拡散反射材１４１、第二拡散反射板１４２を設けられており、ＬＥＤ照明１３１，１３２から発せられた光が、回転搬送部１０上の卵方向へ拡散反射する。

拡散反射された光は、装置のあらゆる箇所で反射しながら卵に向かうため、卵に対して一様に光を照射することができる。

（輪郭抽出）
図３は画像処理部（輪郭抽出部）による、輪郭抽出過程の経過を示している。画像３１はカメラ１２１〜１２４が撮像した画像である。画像３２は画像３１をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの色に分解した画像から、赤画像と青画像の輝度値の差をとって表した第一差画像３２である（ＲＧＢ分解は、第一ＲＧＢ分解部の機能であり、第一差画像は、第一差画像作成部により作成される）。

画像処理部（正規化部）は、第一差画像３２の全領域の各画素の輝度値のヒストグラムを作成する。作成されたヒストグラムの内、背景の色である割合の大きい、図面上黒に近い部分を除いた範囲から、最も出現頻度の高い輝度値を算出する。

画像処理部（正規化部）は、さらに、算出された最大頻度の輝度値が、最大値に相当するように、各画素での輝度値に対して正規化を行う。正規化された輝度値を表現した画像が正規化画像３３である。

画像処理部は、さらに、正規化画像３３は、所定の第一輝度閾値による２値化処理と、卵の輪郭のみを抽出するためにエッジ検出を行った後の所定の第二輝度閾値による２値化処理と、の二つの処理を行う（第一処理部の機能である）。
正規化画像３３を所定の第一輝度閾値で２値化（図において所定の閾値より輝度が大きい箇所を黒、所定の閾値に輝度より小さい箇所を白）したものが卵形状画像３４（第一画像に相当する）である。

どちらの処理の第一、第二閾値も最大輝度値の半分付近に設定されるが、取得される画像に応じて、適切な値に変更される。また、第一、第二閾値は同じでなくてもよい。

正規化画像３３のエッジ検出処理は、ソーベルフィルタ処理によって行われるが、他のエッジ検出可能な処理であっても構わない。エッジ検出画像３５は、正規化画像３３に対して、ソーベルフィルタ処理を行った画像であり、卵輪郭画像３６（第二画像に相当する９は、エッジ検出画像３５を所定の輝度閾値で２値化したものである（第二処理部の機能である）。

画像処理部は、さらに、得られた卵形状画像３４と白黒を反転させた卵輪郭画像３６の黒部分を重なり合わせて、加工差画像３７を作成する（第一差画像加工部の機能である）。

加工差画像３７は、輪郭付近に白部分が多数点在したり、写り込んだ非検査対象の卵と白い画素で繋がってしまっていたりする。そのため、加工差画像３７をそのまま画像３１に適用して輪郭を抽出した画像は、卵殻色判定処理や汚卵判定処理には使用できない。そこで、加工差画像３７に対して、必要に応じて更なる処理を加える。

画像処理部（分離部）は、さらに、加工差画像３７に対し、黒の領域を所定回数だけ収縮及び膨張を行う、モルフォロジー演算（オープニング）による分離処理を行う。モルフォロジー演算処理（所定の画像処理に相当する）を行うことによって、輪郭周辺に多数点在していた白部分が取り除かれ、写り込んだ非検査対象の卵とは分離され、画像中央に、黒の背景に白い卵の形状が浮かび上がった分離画像３８が生成される。

得られた分離画像３８の中央部には、検査対象である卵の形状が白い塊（ブロブ）として抽出されている。しかし、分離画像３８の下部に非検査対象の卵の形状が残存していたり、モルフォロジー演算の膨張処理によって、輪郭内部の黒い部分と背景が連結し、陥没した卵のような画像となってしまったりする。

画像処理部（卵画像作成部）は、さらに、検査対象の卵の形状のみを抽出するため、分離画像３８に対して、ブロブ解析と凸包処理を行う。まず、ブロブ解析によって画像の中央の所定範囲内に重心がない白のブロブを分離画像３８から排除する。そして残った白のブロブの外周に対して、凸包処理を行い、凸包線に覆われた領域をすべて白に塗りつぶし、卵の輪郭とする。

ただし、図１０に示すように、中央部に大きく濃い汚れが付着した場合には、画像中央部で白のブロブが２以上に分断された画像となってしまう（例えば画像１００１）。この場合、それぞれのブロブの重心は、画像の中央部から外れてしまう可能性が高い。

したがって、このような場合におけるブロブ解析は、画像中の所定の面積以上のブロブを抽出する（２値化し抽出、画像１００２を参照）。それらを線でむすび、まとめて一つのブロブと認識させる（画像１００３参照）。次いで、凸包線を引き輪郭として、検査対象の卵形状の抽出を行う（画像１００４参照）。所定の面積は、撮像時に写り込んでしまう、非検査対象の卵を含めないような面積とする。

こうして得られた画像の白い部分に相当する部分だけを、画像３１から切り出すことで、検査対象の卵の輪郭抽出画像３９（検出卵画像に相当する）を得る（卵画像作成部の機能である）。輪郭抽出画像３９を用いて、卵殻色判定と汚卵判定が行われる。

（卵殻色判定）
図４は画像処理部（卵殻色判定部）による、各卵殻色の青画像における輝度値のヒストグラムを示している。白色卵の輪郭抽出画像４１１（輪郭抽出部で作成された輪郭抽出画像３９に該当）を、ＲＧＢ分解して白色卵青画像４１２を得る（第二ＲＧＢ分解部の機能である）。ヒストグラム４１３は、白色卵青画像４１２の輝度値についてのヒストグラムである（ヒストグラムは卵殻色特徴値算出部で求められる）。

淡紅色卵の輪郭抽出画像４２１（輪郭抽出部で作成された輪郭抽出画像３９に該当）を、ＲＧＢ分解部して淡紅色卵青画像４２２を得る（第二ＲＧＢ分解部の機能である）。ヒストグラム４２３は、淡紅色卵青画像４２２の輝度値についてのヒストグラムである（ヒストグラムは卵殻色特徴値算出部で求められる）。

褐色卵の輪郭抽出画像４３１（輪郭抽出部で作成された輪郭抽出画像３９に該当）を、ＲＧＢ分解して褐色卵青画像４３２を得る（第二ＲＧＢ分解部の機能である）。ヒストグラム４３３は、褐色卵青画像４３２の輝度値についてのヒストグラムである（ヒストグラムは卵殻色特徴値算出部で求められる）。

作成された各ヒストグラム４１３、４２３、４３３から、卵の色ではなく、背景の色である割合の大きい、黒に近い部分を除いた範囲から、最も出現頻度の高い輝度値を得る（卵殻色特徴値算出部の機能である）。

また、青画像輝度値での卵殻色判定を行うため、あらかじめ基準となる色板を撮影し、ＲＧＢ分解した色板の青画像も取得しておく。こちらも同様に、背景の色である割合の大きい、黒に近い部分を除いた範囲から、最も出現頻度の高い輝度値を得る（卵殻色特徴値算出部の機能である）。

算出された卵の最も出現頻度の高い青画像輝度値と、基準となる色板（卵殻色基準輝度値に相当する）の最も出現頻度の高い青画像輝度値との差を、卵殻色特徴値とする（卵殻色特徴値算出部の機能である）。この卵殻色特徴値について、２つの所定の閾値を設け、卵殻色が白色卵、淡紅色卵、褐色卵のいずれであるかを判定する（卵殻色判定部の機能である）。

卵殻色判定の閾値は２つでなくてもよく、卵殻色の判別も白色卵、淡紅色卵、褐色卵のみには限られない。

また、青画像以外の赤画像や緑画像の輝度値によって判定するものであってもよい。

（ＲＧＢ基準画像生成）
図５は画像処理部による、汚卵判定のためのＲＧＢ基準画像生成過程の経過を示している。白色卵の輪郭抽出画像５１１（輪郭抽出部で作成された輪郭抽出画像３９に該当）を、ＲＧＢ分解して白色卵青画像５１２を得る（第二ＲＧＢ分解部の機能である）。白色卵青画像５１２に対して、画像の横方向に走査して、座標に対する輝度値グラフ５１３を生成する（基準線作成部の機能である）。

得られた輝度値グラフ５１３に対して、所定の間隔で基準点をとり、所定の方法によって凸包線を引く（基準線作成部の機能である）。この凸包線は汚れが付着していなかった場合に相当する、理想輝度値の線である。

図６は、画像の横方向を走査して得られた輝度値グラフに対して、凸包線の引き方の例を示す。所定の間隔で輝度値をサンプリングし、グラフの左側から各基準点に番号を割り当てる。そして、最初の基準点とする０番目の基準点６００を起点として、１番目の基準点６０１を通過するように、グラフの一番右側の基準点のＸ座標に到達するまでの直線６６を引く。２番目以降の全ての基準点が、直線６６よりも下にあれば、０番目の基準点６００と１番目の基準点６０１の間だけ直線を残す（画像６２参照）。

次に、１番目の基準点６０１を起点として、２番目の基準点６０２を通過するように、グラフの一番右側の基準点のＸ座標に到達するまでの直線６７を引く。３番目以降の全ての基準点が、直線６７よりも下にあれば、１番目の基準点６０１と２番目の基準点６０２の間だけ直線を残す（画像６３参照）。以降、基準点を一つずつ移動させながら同様の処理を、最後の基準点６１６まで線が引かれると、この処理は終了し、凸包線が完成する（画像６４参照）。

０番目の基準点６００と１番目の基準点６０１での処理において、２番目以降の基準点が、直線６１よりも上に一点でもあれば、１番目の基準点６０１を無視して、０番目の基準点６００と２番目の基準点６０２で同様の処理を行う。０番目の基準点６００と２番目の基準点６０２で引いた直線の上にも、３番目以降の基準点が一点でもあれば、１番目の基準点６０１と２番目の基準点６０２を無視して、０番目の基準点６００と３番目の基準点６０３で同様の処理を行う。

以降、大きい番号の基準点を一つずつ移動させながら、全ての点が直線の下となるような直線が結べる基準点を捜索する。条件を満たす点が見つかると、二つの基準点を結ぶ直線を維持し、捜索対象としていない基準点のうち、もっとも左にある基準点を次の起点として同様の処理を行う。

以上の処理によって、いずれかの基準点と最後の基準点６１６まで線が引かれると、この処理は終了し、凸包線が完成する（画像６５参照）。

走査した各画素上で、凸包線上の値を最大値として、輝度値を正規化する。つまり、白色卵青画像５１２の走査した各画素上において、凸包線上の値に対する輝度値の割合である基準値を算出する。

この正規化処理を画像の縦方向の全領域に対して行い、各画素上で算出された基準値を、輝度として表現した画像が白色卵基準画像５１４である（白色卵基準画像作成部の機能である）。例えば、図１１の画像１１０３は、走査範囲における輝度の一例を示す。

さらに、白色卵基準画像５１４に対して、所定の輝度閾値で２値化したものが白色卵２値画像５１５である（白色卵２値画像作成部の機能である）。例えば、図１１の画像１１０４は、所定の輝度閾値（２５５の値より低い破線）の一例を示す。

褐色卵の場合では、赤画像５２２もしくは青画像５３２を用いて、白色卵と同様に褐色卵赤基準画像５２４、褐色卵青基準画像５３４と、褐色卵赤２値画像５２５、褐色卵青２値画像５３５を生成したものも図示している（図５参照）。卵殻色とＲＧＢ分解画像の組み合わせは、各色の輝度値や汚卵判定基準や汚卵判定の汚れ特徴値の算出方法に応じて、自由に選択して構わない。また２以上の第二分解画像で汚卵判定を行っても構わない。

（ＨＳＶ基準画像生成）
図７は画像処理部による、汚卵判定のためのＨＳＶ基準画像生成過程の経過を示している。図７では褐色卵のみを例示しているが、白色卵についても同様にＨＳＶ基準画像の生成と汚卵判定の特徴値の算出を行っても構わない。

輪郭抽出された画像７１に対して、変換部によりＨＳＶ変換処理を行い、各画素における色相を表示した色相画像７２と、彩度表示した彩度画像７３を得る。それぞれの画像の全領域での色相値のヒストグラム７４と彩度値のヒストグラム７５を作成する（第一褐色卵基準画像作成部の機能である）。各ヒストグラム７４，７５の背景に相当する割合の大きい、０に近い部分を除いた範囲から、最も出現頻度の高い色相値、彩度値を得る（第一褐色卵基準画像作成部の機能である）。

得られたそれぞれの最大頻度の色相値（Ｈ）、彩度値（Ｓ）を卵殻色の特徴値とする。特徴値と、各画素上の色相値と彩度値を比較して、それぞれの値の差が小さいほど輝度が大きくなるように表して、第一褐色卵基準画像７６を得る（第一褐色卵基準画像作成部の機能である）。

輝度に変換する上で、色相値の差と彩度値の差の、組み合わせ方やそれぞれ掛け合わせる割合などは、特徴値とするパラメータや、汚卵判定のしやすさに応じて、自由に設定してよい。

さらに、白色卵２値画像生成と同様に、輪郭抽出された画像６１のＨＳＶ変換による輝度画像に対して、画像の横方向走査による第一褐色卵輝度値グラフ７７を生成する。そして輝度値グラフ６８に凸包線を引き、凸包線上の基準値と輝度値との差を正規化する。こうして得られた画像に対して、所定の輝度閾値で２値化したものが第一褐色卵２値画像７８である（第一褐色卵２値画像作成部の機能による）。

（白色卵の汚卵判定）
図８は、白色卵の汚卵判定のフローチャートを示す。白色卵２値画像５１５の輪郭を除いた、大小含めた白いブロブ全体を、汚れの面積または範囲とする（白色卵汚れ特徴値算出部の機能である）。

白色卵基準画像５１４の暗さ（最大輝度値に対する輝度値の低さ）を、汚れの濃さとする。輝度が低いほど汚れの濃さが大きい。例えば、図１１の画像１１０１の基準画像の暗い部分８（斜線）が汚れに相当する。

汚れの面積または範囲とした部分の、輝度値の平均値と最小値を算出し、平均値と最小値の差を、汚れのムラとする（白色卵汚れ特徴値算出部の機能である）。図１１の画像１１０２に示すように、汚れの面積は、ブロブ解析で算出できる。また、画像１１０５は、汚れ面積内の最大暗さ（最小輝度、汚れの濃さ）、平均暗さ（平均輝度）、それらの差である汚れムラ（輝度ムラ）の一例を示す。

汚れの面積または範囲とその範囲内での平均輝度値、汚れの濃さ、汚れのムラ、それぞれに汚卵と判定するための閾値を設定する。図１１の画像１１０６は、横軸に汚れ面積、縦軸に汚れムラとした、汚卵判定に用いる閾値の設定例を示す。

第一判定は、汚れの面積または範囲の、平均の暗さが所定の閾値より大きい（平均輝度値が所定の閾値よりも小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（白色卵用汚卵判断部の機能である）。

第二判定は、汚れの面積または範囲の、汚れの濃さの最大値が所定の閾値より大きい（最小輝度値が所定の閾値より小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（白色卵用汚卵判断部の機能である）。

第三判定は、汚れのムラが、所定の閾値によりも大きい、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵として判定する（白色卵用汚卵判断部の機能である）。

三つ全ての判定において、汚卵ではないと判定されれば、正常卵として後工程に向けて搬送される。いずれか一つの判定において、汚卵と判定されれば、該当の卵を搬送経路から除外するように、後段の汚卵排除部（不図示）に対して指示が出される。

（褐色卵の汚卵判定１）
図９Ａは、褐色卵のＲＧＢ基準画像による汚卵判定のフローチャートを示す。褐色卵赤２値画像５２５（褐色卵青２値画像５３５でも同様）の輪郭を除いた、白いブロブのうち、最も大きなブロブを汚れの面積または範囲とする。

褐色卵赤基準画像５２４（褐色卵青基準画像５３４でも同様）の暗さ（最大輝度値に対する輝度値の低さ）を、汚れの濃さとする。輝度が低いほど汚れの濃さが大きい。

汚れの面積または範囲とした部分の、輝度値の平均値と最小値を算出し、平均値と最小値の差を、汚れのムラとする。

汚れの面積または範囲とその範囲内での平均輝度値、汚れの濃さ、汚れのムラ、それぞれに汚卵と判定するための閾値を設定する。

第一判定は、汚れの面積または範囲の、平均の暗さが所定の閾値より大きい（平均値輝度が所定の閾値によりも小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（褐色卵赤用汚卵判断部、褐色卵青用汚卵判断部の機能である）。

第二判定は、汚れの面積または範囲の、汚れの濃さの最大値が所定の閾値より大きい（最小輝度値が所定の閾値より小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（褐色卵赤用汚卵判断部、褐色卵青用汚卵判断部の機能である）。

第三判定は、汚れのムラが、所定の閾値によりも大きい。かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵として判定する（褐色卵赤用汚卵判断部、褐色卵青用汚卵判断部の機能である）。

本実施形態では、第一と第二判定のみで褐色卵の汚卵判定を行っているが、第三判定を汚卵判定に含めても構わない。

（褐色卵の汚卵判定２）
図９Ｂは、褐色卵のＨＳＶ基準画像による汚卵判定のフローチャートを示す。第一褐色卵２値画像７９の輪郭を除いた、白いブロブのうち、最も大きなブロブを汚れの面積または範囲とする（第一褐色卵汚れ特徴値算出部の機能である）。

第一褐色卵基準画像７６の暗さ（最大輝度値に対する輝度値の低さ）を、汚れの濃さとする。輝度が低いほど汚れの濃さが大きい。

汚れの面積または範囲とした部分の、暗さの平均値と最大値を算出し、平均値と最大値の差を、汚れのムラとする。

汚れの面積または範囲とその範囲内での平均の暗さ、汚れの濃さ、汚れのムラ、それぞれに汚卵と判定するための閾値を設定する（第一褐色卵汚れ特徴値算出部の機能である）。

第一判定は、汚れの面積または範囲の、平均の暗さが所定の閾値によりも大きい（平均値輝度が所定の閾値によりも小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（第一褐色卵用汚卵判断部の機能である）。

第二判定は、汚れの面積または範囲の、汚れの濃さの最大値が所定の閾値より大きい（最小輝度値が所定の閾値より小さい）、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵と判定する（第一褐色卵用汚卵判断部の機能である）。

第三判定は、汚れのムラが、所定の閾値によりも大きい、かつ、汚れの面積または範囲が、所定の閾値より大きいとき汚卵として判定する（第一褐色卵用汚卵判断部の機能である）。

本実施形態では、第一と第二判定のみで褐色卵の汚卵判定を行っているが、第三判定を汚卵判定に含めても構わない。

褐色卵の汚卵判定には、ＲＧＢ基準画像による判定とＨＳＶ基準画像による判定が可能である。これらの判定を独立しており、どちらか一方のみで判定してもよく、両方の判定を行ってもよい。

画像処理部およびその構成要素は、専用回路、ファームウエア、コンピュータ、プロセッサーおよびメモリなどのハードウエア構成で実現されうる。画像処理部およびその構成要素が処理する処理手順がプログラムとしてメモリに記憶されており、プロセッサーがそのプログラムを処理する構成であってもよい。

（別実施形態）
卵殻色判別部において、淡紅色卵と判別された卵についても、白色卵と褐色卵とは異なる、各汚れの特徴値に対する特徴値を用意し、淡紅色卵について白色卵や褐色卵とは別途汚卵判定を行うものであってもよい。

１ 汚卵検出装置
１０ 回転搬送部
１１ カバー部材
１２１ 第一撮像用カメラ
１２２ 第二撮像用カメラ
１２３ 第三撮像用カメラ
１２４ 第四撮像用カメラ
１３１ 第一照明
１３２ 第二照明
１４１ 第一拡散反射板
１４２ 第二拡散反射板
３１ 画像
３２ 第一差画像
３３ 正規化画像
３４ 卵形状画像
３５ エッジ検出画像
３６ 卵輪郭画像
３７ 加工差画像
３８ 分離画像
３９ 輪郭抽出画像
４１１ 白色卵輪郭抽出画像
４１２ 白色卵青画像
４１３ 白色卵ヒストグラム
４２１ 淡紅色卵輪郭抽出画像
４２２ 淡紅色卵青画像
４２３ 淡紅色卵ヒストグラム
４３１ 褐色卵輪郭抽出画像
４３２ 褐色卵青画像
４３３ 褐色卵ヒストグラム
５１１ 白色卵輪郭抽出画像
５１２ 白色卵青画像
５１３ 白色卵輝度値グラフ
５１４ 白色卵基準画像
５１５ 白色卵２値画像
５２１ 第二褐色卵輪郭抽出画像
５２２ 第二褐色卵青画像
５２３ 第二褐色卵輝度値グラフ
５２４ 第二褐色卵基準画像
５２５ 第二褐色卵２値画像
５３１ 第三褐色卵輪郭抽出画像
５３２ 第三褐色卵青画像
５３３ 第三褐色卵輝度値グラフ
５３４ 第三褐色卵基準画像
５３５ 第三褐色卵２値画像
６０１ 第一基準点
６０２ 第二基準点
６０３ 第三基準点
６０４ 第四基準点
６１ 走査輝度グラフ
６２ 凸包線作成経過図
６３ 凸包線作成経過図
６４ 凸包線完成図
６５ 凸包線完成図
６６ 直線
６７ 直線
７１ 輪郭抽出画像
７２ 色相画像
７３ 彩度画像
７４ 色相値ヒストグラム
７５ 彩度値ヒストグラム
７６ 第一褐色卵基準画像
７７ 第一褐色卵輝度値グラフ
７８ 第一褐色卵２値画像
１００１ 正規化画像
１００２ ２値画像
１００３ ブロブ解析画像
１００４ 卵輪郭画像
１１０１ 正規化画像
１１０２ ２値画像
１１０３ 輝度値グラフ
１１０４ 輝度値グラフ
１１０５ 輝度値グラフ
１１０６ 汚れムラ判定グラフ
Ｔ 卵

Claims (8)

1. 卵を回転させながら搬送する回転搬送部と、
   前記回転搬送部上を搬送される卵に、光を間接的に照射するための照射部と、
   前記照射部の光を、前記回転搬送部上の卵に向かって拡散反射するように設置される拡散反射部と、
   前記回転搬送部上の卵を撮像するための少なくとも１の撮像部と、
   前記撮像部が撮像した卵の少なくとも２以上の画像から、当該卵が汚卵であるか否かを判定する画像処理部と、を有する汚卵検出装置。
2. 前記画像処理部は、
   前記撮像部によって撮像された卵を含む画像を、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の画像に分解する第一ＲＧＢ分解部と、
   前記第一ＲＧＢ分解部で分解することで得られる、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の内、少なくとも１の画像である第一分解画像に対して各画素の輝度値でエッジ検出処理を行うことで、または２以上の画像に対して各画素の輝度値の差を取ることで得られる第一差画像に対し、その輝度値を対象としたエッジ検出処理を行うことで、検査対象である検査対象卵と、非検査対象部分とを分離して検査対象卵画像を抽出する輪郭抽出部と、
   前記輪郭抽出部で得られた前記検査対象卵画像に対し、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の画像に分解する第二ＲＧＢ分解部と、
   前記ＲＧＢ分解部で分解することで得られる、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の内、少なくとも１の画像である第二分解画像に対して、その輝度値のヒストグラムをとり、当該ヒストグラムの最大頻度値を基準値とし、卵殻色基準輝度値から当該基準値を引き卵殻色特徴値を求める卵殻色特徴値算出部と、
   前記卵殻色特徴値算出部で求められる前記卵殻色特徴値に基づいて、少なくとも２種類の卵殻色を判定する卵殻色判定部と、有する、請求項１に記載の汚卵検出装置。
3. 前記画像処理部は、
   前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、白色卵において、
   前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる第二分解画像（R,G,Bのいずれか一画像）の、縦または横方向に走査して、第二分解画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような白色卵基準線をとる基準線作成部と、
   前記白色卵基準線の値で、前記縦または横方向の走査方向に対し直交する垂直方向の各画素にわたって正規化し、白色卵基準画像を作成する白色卵基準画像作成部と、
   前記白色卵基準画像作成部によって作成された白色卵基準画像を、汚れと判定する白色卵汚れ判定閾値によって２値化し、白色卵２値画像を作成する白色卵２値画像作成部と、を有する、請求項１または２に記載の汚卵検出装置。
4. 前記画像処理部は、
   前記白色卵基準画像作成部で作成された白色卵基準画像と、前記白色卵２値画像作成部で作成された白色卵２値画像から、白色卵汚れ特徴値を求める白色卵汚れ特徴値算出部と、
   前記白色卵汚れ特徴値算出部で求められた前記白色卵汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、白色卵用汚卵判断部と、を有する、請求項３に記載の汚卵検出装置。
5. 前記画像処理部は、
   前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
   前記輪郭抽出画像からＨＳＶ画像に変換する変換部と、
   前記変換部で得られた、色相画像と彩度画像のそれぞれのヒストグラムをとり、色相画像から得られたヒストグラムの最大頻度値の色相値（Ｈ）と、彩度画像から得られたヒストグラムの最大頻度値の彩度値（Ｓ）とを卵殻色（褐色卵）の特徴値（Ｈ、Ｓ）とし、前記ＨＳＶ画像を、前記褐色卵の特徴値（Ｈ、Ｓ）のそれぞれで正規化し、第一褐色卵基準画像を作成する第一褐色卵基準画像作成部と、
   前記褐色卵基準画像作成部によって作成された第一褐色卵基準画像を、汚れと判定する第一褐色卵汚れ判定閾値によって２値化する第一褐色卵２値画像作成部と、を有する請求項１または２に記載の汚卵検出装置。
6. 前記画像処理部は、
   前記第一褐色卵基準画像作成部で作成された第一褐色卵基準画像と、前記第一褐色卵２値画像作成部で作成された第一褐色卵２値画像から、第一褐色卵汚れ特徴値を求める第一褐色卵汚れ特徴値算出部と、
   前記第一褐色卵汚れ特徴値算出部で求められた前記第一褐色卵汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、第一褐色卵用汚卵判断部と、を有する請求項５に記載の汚卵検出装置。
7. 前記画像処理部は、
   前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
   前記輪郭抽出部で輪郭が抽出された検査対象卵の画像を、前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる褐色卵の青画像であって、
   褐色卵の青画像を縦または横方向に走査して、褐色卵の青画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような青画像基準線をとる青画像基準線作成部と、各画素上で前記青画像基準線の値での正規化を、前記走査方向と直交する垂直方向の各画素にわたって行い、褐色卵青基準画像を作成する褐色卵青基準画像作成部と、
   前記褐色卵青基準画像作成部によって作成された褐色卵青基準画像を、汚れと判定する青画像卵汚れ判定閾値によって２値化し褐色卵青２値画像を作成する褐色卵青２値画像作成部と、
   前記褐色卵青基準画像作成部で作成された褐色卵青基準画像と、前記褐色卵青２値画像作成部で作成された褐色卵青２値画像から、褐色卵青汚れ特徴値を求める褐色卵青汚れ特徴値算出部と、
   前記褐色卵青汚れ特徴値算出部で求められた前記褐色卵青汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、褐色卵青用汚卵判断部と、を有する請求項１または２に記載の汚卵検出装置。
8. 前記画像処理部は、
   前記卵殻色判別部で判別された少なくとも２種色の卵の内、褐色卵において、
   前記輪郭抽出部で輪郭が抽出された検査対象卵の画像を、前記第二ＲＧＢ分解部で分解することで得られる褐色卵の赤画像であって、
   褐色卵の赤画像を縦または横方向に走査して、褐色卵の赤画像の輝度値をグラフ化した輝度グラフにおいて、その輝度グラフ上方を凸に覆うような赤画像基準線をとる赤画像基準線作成部と、各画素上で前記赤画像基準線の値での正規化を、前記走査方向と直交する垂直方向の各画素にわたって行い、褐色卵赤基準画像を作成する褐色卵赤基準画像作成部と、
   前記褐色卵赤基準画像作成部によって作成された褐色卵赤基準画像を、汚れと判定する赤画像卵汚れ判定閾値によって２値化し褐色卵赤２値画像を作成する褐色卵赤２値画像作成部と、
   前記褐色卵赤基準画像作成部で作成された褐色卵赤基準画像と、前記褐色卵赤２値画像作成部で作成された褐色卵赤２値画像から、褐色卵赤汚れ特徴値を求める褐色卵赤汚れ特徴値算出部と、
   前記褐色卵赤汚れ特徴値算出部で求められた前記褐色卵赤汚れ特徴値と所定の閾値との比較に基づいて、汚卵か否かを判断する、褐色卵赤用汚卵判断部と、を有する請求項１または２に記載の汚卵検出装置。