JP3230217B2 - 乾海苔の品質検査方法 - Google Patents
乾海苔の品質検査方法Info
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Description
像装置で撮像しそれをA/D変換して得た画像の各画素
のRGB値に基づいて乾海苔の品質を検査する方法に関
するものである。
等において等級分けされた後に集荷拠点に集められ、流
通経路を経て一般の小売業者に渡される。そして、上記
等級分けについては、特定の検査員が自らの経験を頼り
に行っているが、これでは、大量の乾海苔の等級分けを
短期間のうちに行うことができず、また検査員ごと或い
は同じ検査員でもバラツキが生じる等の問題があった。
基づいて乾海苔の品質を検査する方法が、特開平11−
142号公報に提案されている。この方法は、光源とし
て天然光に近い高周波蛍光灯を用い、CCDカメラにて
検査対象である乾海苔を撮像し、乾海苔の反射光をRG
B(赤、緑、青)ごとの光量に比例するアナログ信号電
流として出力し、このRGBを元データとして、Lab色
座標と類似の変換を行った上で、データを圧縮するJP
EG方式で処理するか、或いは圧縮を行わずに数値化さ
れた個々の点の色、艶を求めて、等級分けするようにし
たものである。
っては、一般的なRGBデータの処理方法については詳
しく記載されているが、RGBデータをどのように処理
して乾海苔の品質を判断するかについての具体的な手段
は示されていない。即ち、海苔には産地、季節或いは収
穫方法によって赤色がかった赤目海苔と黒色がかった黒
目海苔があり、これらはどちらが優れるというものでは
ない。しかしながら、これら色合いが異なる海苔を同一
基準で等級分けすることはできない。先行技術にあって
は、色合いが異なる海苔について、どのようにして等級
分けを行うかについて何も提案されていない。
がある方が高級で、逆にくもりのある乾海苔の品質は低
くなるが、何をもって艶の有無(くもりの有無)の基準
とするかについて先行技術は何も提案していない。
されたもので、その目的とするところは、赤目海苔であ
れ黒目海苔であれ、正確に且つバラツキなくその等級と
艶の有無を判別し得る乾海苔の品質検査方法を提供する
ことを目的とする。
発明は、乾海苔の品質をRGBデータに基づいて処理す
るに当り、R値が予め設定した範囲内に入る画素数をR
n、G値が予め設定した範囲内に入る画素数をGn、B
値が予め設定した範囲内に入る画素数をBnとし、Gn
/RnまたはGn/Bnで赤目海苔か黒目海苔かを判別
し、Bn+GrossまたはRn+Grossで等級判
別し、更にBn+(Gn/Rn)またはRn+(Gn/
Bn)でくもり判別を行うようにした。ただし、Gro
ss=Rn+Gn+Bnである。
図面に基づいて説明する。図1は本発明に係る乾海苔の
品質検査方法を適用した乾海苔品質検査装置のブロック
構成図である。この乾海苔品質検査装置1は、検査台2
上に載置された乾海苔3を照明する1または複数の光源
4と、乾海苔3を撮影するカラー撮像装置5と、画像入
力装置6と、コンピュータシステム7とからなる。
る。カラー撮像装置5は、カラーCCDカメラ等を用い
て構成している。このカラー撮像装置5は、乾海苔3に
対して所定の距離で設置している。このカラー撮像装置
5によって、乾海苔3の所定面積部分が撮影される。
アナログRGB信号を出力するものを用いている。この
アナログRGB信号は画像入力装置6へ供給される。画
像入力装置6は、コンピュータシステム7側から供給さ
れる画像取り込み指令に基づいて、アナログRGB信号
をA/D変換してデジタルRGB信号(RGBデータ)
を出力する。コンピュータシステム7は、デジタルRG
B信号(RGBデータ)を画像メモリ等(図示しない)
に格納する。コンピュータシステム7は、パーソナルコ
ンピュータを用いて構成している。
ピュータの拡張スロット等に内蔵する構成でもよい。ま
た、カラー撮像装置4がA/D変換器を備えておりデジ
タルRGB信号を出力する構成である場合には、画像入
力装置6は不要である。
素、縦600画素のものを用いると、48万画素の画像
が得られる。A/D変換器に8ビットのものを用いる
と、各画素のR,G,B値をそれぞれ256段階とした
RGBデータが得られる。ここで、横800画素、縦6
00画素を全て検査対象としてもよいが、本実施の形態
では画像中心部の縦横各400画素の領域を検査対象領
域としている。これにより、カラー撮像装置5のシェー
ディング特性等が品質判定に影響を及ぼすのを軽減して
いる。
6を介して検査対象となる乾海苔3の画像データ(RG
Bデータ)を取り込む。コンピュータシステム7は、撮
像画像の略中心領域にあたる例えば縦横各400画素
(16万画素)のRGB値に基づいて、R値が予め設定
したRしきい値を越える画素数を計数し、その計数結果
を赤色点画素数Rnとして記憶する。同様に、G値が予
め設定したGしきい値を越える画素数を計数して緑色点
画素数Gnとして記憶し、B値が予め設定したBしきい
値を越える画素数を計数して青色点画素数Bnとして記
憶する。
画素数Rnと緑色点画素数Gnと青色点画素数Bnとの
合計画素数を求め、その合計画素数を黒色強さ判定値G
rossとして記憶する。
画素数Gnを赤色点画素数Rnで除算することで、黒目
海苔に対するくもり判定基準値Gn/Rnを求めて記憶
する。さらに、コンピュータシステム7は、緑色点画素
数Gnを青色点画素数Bnで除算することで、赤目海苔
に対するくもり判定基準値Gn/Bnを求めて記憶す
る。
nが赤目海苔判定値TnTHを越えた場合は赤目海苔と
判定し、そうでない場合は黒目海苔と判定する。黒目海
苔の場合には青色点画素数Bnと黒色強さ判定値Gro
ssとを加算して等級判別値(Bn+Gross)を求
め、この等級判別値(Bn+Gross)に基づいて等
級判別を行なう。なお、この等級判別は、各等級毎に等
級判別値(Bn+Gross)の範囲を予め設定した等
級判別テーブルを用いてなされる。
点画素数Rnと黒色強さ判定値Grossとを加算して
等級判別値(Rn+Gross)を求め、この等級判別
値(Rn+Gross)に基づいて等級判別を行なう。
苔に対するくもり判定基準値(Bn+(Gn/Rn))
によって、黒目海苔に対するくもり判定(艶の程度)を
行い、同様に赤目海苔に対するくもり判定基準値(Rn
+(Gn/Bn))によって、赤目海苔に対するくもり
判定(艶の程度)を行う。
く、例えば、(Bn+(Gn/Rn)+Gross)ま
たは(Rn+(Gn/Bn)+Gross)によって、
同一等級内でのくもり判別を行うことも可能であり、ま
た、(Bn+Rn+Gross)によって、同一等級内
での色判別を行うことも可能である。
苔の品質検査方法は、乾海苔を撮像して得た画像の各画
素のRGB値に基づいて乾海苔の等級を、黒目海苔及び
赤目海苔ごとに判定するようにしたので、等級判別を的
確に行なうことができ、さらに、くもり判別を行なうこ
とができる。
乾海苔品質検査装置のブロック構成図である。
ャートである。
…光源、5…カラー撮像装置、6…画像入力装置、7…
コンピュータシステム。
Claims (1)
- 【請求項1】 乾海苔をカラー撮像装置で撮像して得た
画像信号をA/D変換してRGBデータへ変換し、R値
が予め設定した範囲内に入る画素数(Rn)、G値が予
め設定した範囲内に入る画素数(Gn)及びB値が予め
設定した範囲内に入る画素数(Bn)をそれぞれ計測
し、これらの計測値を用い以下の基準によって等級判
別、赤目海苔判別及びくもり判別を行なうようにしたこ
とを特徴とする乾海苔の品質検査方法。ただし、Gro
ss=Rn+Gn+Bnとする。 (1)赤目・黒目海苔判別…Gn/RnまたはGn/B
n (2)等級判別………………Bn+GrossまたはR
n+Gross (3)くもり判別……………Bn+(Gn/Rn)また
はRn+(Gn/Bn)
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