JP3265694B2 - ネット系メロンの縞評価装置 - Google Patents
ネット系メロンの縞評価装置Info
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- JP3265694B2 JP3265694B2 JP06328993A JP6328993A JP3265694B2 JP 3265694 B2 JP3265694 B2 JP 3265694B2 JP 06328993 A JP06328993 A JP 06328993A JP 6328993 A JP6328993 A JP 6328993A JP 3265694 B2 JP3265694 B2 JP 3265694B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ネット系メロンの縞
（ネット）を評価するネット系メロンの縞評価装置に関
する。
（ネット）を評価するネット系メロンの縞評価装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、メロンの縞は外観品質として重要
な要素であるので、その評価を検査員が目視により行う
のが一般的である。
な要素であるので、その評価を検査員が目視により行う
のが一般的である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来は検
査員が目視検査により評価していたので、評価にばらつ
きがある上に、検査員の疲労に伴い評価基準が変化する
などの問題がある。そのため、従来の評価では、精度や
信頼性の点で劣るという問題がある。
査員が目視検査により評価していたので、評価にばらつ
きがある上に、検査員の疲労に伴い評価基準が変化する
などの問題がある。そのため、従来の評価では、精度や
信頼性の点で劣るという問題がある。
【０００４】そこで、本発明は、メロンの縞評価の精
度、およびその信頼性の向上を図るとともに、その自動
化により評価作業の省力化を実現することを目的とす
る。
度、およびその信頼性の向上を図るとともに、その自動
化により評価作業の省力化を実現することを目的とす
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、ネット系メロンを撮影する撮像手段と、その撮影
した画像からメロンの表皮の部分を抽出する表皮抽出手
段と、その抽出した各表皮の縦横の長さの比を算出する
縦横比算出手段と、その算出した各表皮の縦横比に基づ
いてメロンの縞の評価をする縞評価手段と、を備えてな
る装置である。
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、ネット系メロンを撮影する撮像手段と、その撮影
した画像からメロンの表皮の部分を抽出する表皮抽出手
段と、その抽出した各表皮の縦横の長さの比を算出する
縦横比算出手段と、その算出した各表皮の縦横比に基づ
いてメロンの縞の評価をする縞評価手段と、を備えてな
る装置である。
【０００６】
【作用】本発明は、ネット系メロンの縞の評価が、メロ
ンの表皮に基づいて行うことができるという知見に基づ
くものである。すなわち、メロンから抽出される多数の
表皮の部分の縦横比の平均値の大小や、その縦横比の標
準偏差の大小などは、ネット系メロンの縞（ネット）の
目揃いの良否を反映し、その良否を判断する指標となり
得るという知見に基づくものである。
ンの表皮に基づいて行うことができるという知見に基づ
くものである。すなわち、メロンから抽出される多数の
表皮の部分の縦横比の平均値の大小や、その縦横比の標
準偏差の大小などは、ネット系メロンの縞（ネット）の
目揃いの良否を反映し、その良否を判断する指標となり
得るという知見に基づくものである。
【０００７】そこで、本発明では、表皮抽出手段が撮像
手段が撮影した画像からメロンの表皮の部分を抽出す
る。縦横比算出手段は、その抽出した各表皮の縦横の長
さの比を算出する。縞評価手段は、その算出した各表皮
の縦横比に基づいてメロンの縞の評価をする。
手段が撮影した画像からメロンの表皮の部分を抽出す
る。縦横比算出手段は、その抽出した各表皮の縦横の長
さの比を算出する。縞評価手段は、その算出した各表皮
の縦横比に基づいてメロンの縞の評価をする。
【０００８】このように本発明では、ネット系メロンの
画像からその表皮の部分を抽出し、その抽出した各表皮
の縦横の長さの比を算出し、算出した各表皮の縦横比に
基づいてネット系メロンの縞の評価をするようにしたの
で、ネット系メロンの縞の評価の精度、および信頼性の
向上が図れるとともに、その自動化により評価作業の省
力化も実現できる。
画像からその表皮の部分を抽出し、その抽出した各表皮
の縦横の長さの比を算出し、算出した各表皮の縦横比に
基づいてネット系メロンの縞の評価をするようにしたの
で、ネット系メロンの縞の評価の精度、および信頼性の
向上が図れるとともに、その自動化により評価作業の省
力化も実現できる。
【０００９】
【実施例】本発明の実施例について、以下に図面を参照
して説明する。
して説明する。
【００１０】図１において、１は撮影評価対象であるネ
ット系メロンを撮影する画像入力装置である。この画像
入力装置１は、カメラコントローラ２を介して画像処理
装置３に接続する。画像処理装置３はＣＰＵやメモリな
どからなり、後述のように所定の画像処理を行う。さら
に、画像処理装置３には、表示装置４、およびシステム
コントローラ５を接続する。
ット系メロンを撮影する画像入力装置である。この画像
入力装置１は、カメラコントローラ２を介して画像処理
装置３に接続する。画像処理装置３はＣＰＵやメモリな
どからなり、後述のように所定の画像処理を行う。さら
に、画像処理装置３には、表示装置４、およびシステム
コントローラ５を接続する。
【００１１】次に、このように構成する実施例の画像処
理例について、図２のフローチャートを参照して説明す
る。
理例について、図２のフローチャートを参照して説明す
る。
【００１２】まず、画像入力装置１が撮影するネット系
メロンの画像を入力し（Ｓ１）、メロンの面積を測定す
る（Ｓ２）。次に、その画像からネット系メロンの表皮
の部分（縞を除いた部分）を抽出すると（Ｓ３）、多数
の表皮が抽出される。
メロンの画像を入力し（Ｓ１）、メロンの面積を測定す
る（Ｓ２）。次に、その画像からネット系メロンの表皮
の部分（縞を除いた部分）を抽出すると（Ｓ３）、多数
の表皮が抽出される。
【００１３】引き続き、その抽出した各表皮の縦横の長
さ、例えば縦横方向のフェレ径を求め、さらにその求め
た縦横の長さから縦横比を求める（Ｓ４）。次に、求め
た表皮の縦横比の平均値、および縦横比の標準偏差をそ
れぞれ算出する（Ｓ５）。
さ、例えば縦横方向のフェレ径を求め、さらにその求め
た縦横の長さから縦横比を求める（Ｓ４）。次に、求め
た表皮の縦横比の平均値、および縦横比の標準偏差をそ
れぞれ算出する（Ｓ５）。
【００１４】このように、表皮の縦横比の平均値、およ
びその標準偏差を求めるのは、ネット系メロンから抽出
される多数の表皮の縦横比の平均値の大小や、その縦横
比の標準偏差の大小は、ネット系メロンの縞の良否を反
映してその良否を判断する指標となり得るという知見に
基づくからである。例えば、図３に示すように、表皮の
縦横比の平均の大小は、ネット系メロンの縞の良否（縞
の目揃い）、すなわちメロンの等級の「秀」、「優」、
「良」に対応する。
びその標準偏差を求めるのは、ネット系メロンから抽出
される多数の表皮の縦横比の平均値の大小や、その縦横
比の標準偏差の大小は、ネット系メロンの縞の良否を反
映してその良否を判断する指標となり得るという知見に
基づくからである。例えば、図３に示すように、表皮の
縦横比の平均の大小は、ネット系メロンの縞の良否（縞
の目揃い）、すなわちメロンの等級の「秀」、「優」、
「良」に対応する。
【００１５】そこで、その算出した表皮の縦横比の平均
値および標準偏差を、ステップＳ２で測定したメロンの
面積に対応してあらかじめ定めてある比較基準値と比較
し、ネット系メロンの縞の目揃いを評価する（Ｓ６）。
値および標準偏差を、ステップＳ２で測定したメロンの
面積に対応してあらかじめ定めてある比較基準値と比較
し、ネット系メロンの縞の目揃いを評価する（Ｓ６）。
【００１６】なお、以上の説明では、ネット系メロンの
縞の評価を、表皮の縦横比の平均値およびその標準偏差
に基づいて求める例について説明した。しかし、これに
代えて上記のステップＳ３でメロンの表皮の部分を抽出
したのち、その抽出した各表皮の面積の度数分布を求
め、その求めた度数分布から評価しても良い。
縞の評価を、表皮の縦横比の平均値およびその標準偏差
に基づいて求める例について説明した。しかし、これに
代えて上記のステップＳ３でメロンの表皮の部分を抽出
したのち、その抽出した各表皮の面積の度数分布を求
め、その求めた度数分布から評価しても良い。
【００１７】次に、図１の装置を用いてネット系メロン
の縞の均一性を評価する一例について、図４のフローチ
ャートを参照して説明する。
の縞の均一性を評価する一例について、図４のフローチ
ャートを参照して説明する。
【００１８】まず、画像入力装置１が撮影するネット系
メロンの画像を入力し（Ｓ１１）、そのＲ画像とＧ画像
との輝度差からメロンの縞（ネット）の部分を抽出する
（Ｓ１２）。次に、あらかじめ複数に分割した分割ウイ
ンドウ内の縞または表皮の密度をそれぞれ計算する（Ｓ
１３）。
メロンの画像を入力し（Ｓ１１）、そのＲ画像とＧ画像
との輝度差からメロンの縞（ネット）の部分を抽出する
（Ｓ１２）。次に、あらかじめ複数に分割した分割ウイ
ンドウ内の縞または表皮の密度をそれぞれ計算する（Ｓ
１３）。
【００１９】ここで、例えば縞の密度Ｋは、Ｋ＝ウイン
ドウ内の縞の面積／ウインドウの面積、により算出す
る。
ドウ内の縞の面積／ウインドウの面積、により算出す
る。
【００２０】これにより、例えば図５で示すように、領
域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおける縞（または表皮）の密度がそ
れぞれ求まる。そこで、例えば領域Ａの縞の密度を基準
とし、これと領域Ｂ、Ｃ、またはＤの各縞の密度との比
率を計算する（Ｓ１４）。次に、その求めた各密度比の
ばらつきにより縞の均一性を評価する。すなわち、例え
ばその求めた各密度比をあらかじめ設定した値と比較
し、各密度比が設定値よりもいずれも大きい場合には、
「縞のむらがあり」と評価する（Ｓ１５）。
域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおける縞（または表皮）の密度がそ
れぞれ求まる。そこで、例えば領域Ａの縞の密度を基準
とし、これと領域Ｂ、Ｃ、またはＤの各縞の密度との比
率を計算する（Ｓ１４）。次に、その求めた各密度比の
ばらつきにより縞の均一性を評価する。すなわち、例え
ばその求めた各密度比をあらかじめ設定した値と比較
し、各密度比が設定値よりもいずれも大きい場合には、
「縞のむらがあり」と評価する（Ｓ１５）。
【００２１】以上述べた評価例では、局部的なネットむ
らを評価できる。従って、露地メロンのようにネットむ
らが大きい品種であって、表面に２次元的にコルク質が
形成されているような場合において、精度の高い縞の均
一性を評価する以前の粗選別に利用すれば、高精度の縞
評価に活用できる。
らを評価できる。従って、露地メロンのようにネットむ
らが大きい品種であって、表面に２次元的にコルク質が
形成されているような場合において、精度の高い縞の均
一性を評価する以前の粗選別に利用すれば、高精度の縞
評価に活用できる。
【００２２】次に、ネット系メロンの外観品質（縞の構
造など）を評価できる画像処理装置に外部入力端子を増
設し、メロンの外観品質の処理機能のほかに他の処理機
能を付加したシステムについて、図６を参照して説明す
る。
造など）を評価できる画像処理装置に外部入力端子を増
設し、メロンの外観品質の処理機能のほかに他の処理機
能を付加したシステムについて、図６を参照して説明す
る。
【００２３】このシステムは、画像処理装置１０にパー
ソナル・コンピュータ１１やビデオカメラ１２などを接
続できる外部入力端子を設け、この外部入力端子に、パ
ーソナル・コンピュータ１１、ビデオカメラ１２などを
信号線を介してそれぞれ接続自在とする。
ソナル・コンピュータ１１やビデオカメラ１２などを接
続できる外部入力端子を設け、この外部入力端子に、パ
ーソナル・コンピュータ１１、ビデオカメラ１２などを
信号線を介してそれぞれ接続自在とする。
【００２４】このような構成のシステムでは、通常は、
メロンをサンプル箱１３に収容して画像入力装置１４で
メロンを撮影し、その撮影したメロン画像から外観検査
を行う。そして、その外観検査の結果をプリンタ１５で
紙に印刷出力したのち、作業者はその印刷用紙をメロン
に貼っておく。これにより、作業者はメロンの玉を容易
に揃えることができる。
メロンをサンプル箱１３に収容して画像入力装置１４で
メロンを撮影し、その撮影したメロン画像から外観検査
を行う。そして、その外観検査の結果をプリンタ１５で
紙に印刷出力したのち、作業者はその印刷用紙をメロン
に貼っておく。これにより、作業者はメロンの玉を容易
に揃えることができる。
【００２５】一方、例えば、ビデオカメラ１２により圃
場のメロンの発育状況を撮影し、その撮影結果をあらか
じめ定めた手順により解析し、その解析結果を利用して
メロンの栽培管理を行う。この栽培管理の一例として
は、メロンの縞の発生状況を確認しつつ行う水管理が好
適である。このように水管理を行うのは、メロンでは、
表面にひび割れが発生して縞が形成されていくが、その
縞の良否には水分が関与するからである。
場のメロンの発育状況を撮影し、その撮影結果をあらか
じめ定めた手順により解析し、その解析結果を利用して
メロンの栽培管理を行う。この栽培管理の一例として
は、メロンの縞の発生状況を確認しつつ行う水管理が好
適である。このように水管理を行うのは、メロンでは、
表面にひび割れが発生して縞が形成されていくが、その
縞の良否には水分が関与するからである。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、ネット系
メロンの縞の評価がその表皮に基づいてできるという知
見に基づき、ネット系メロンの画像からその表皮の部分
を抽出したのち、その抽出した各表皮の縦横比を算出
し、算出した各表皮の縦横比に基づいてネット系メロン
の縞の評価をするようにした。従って、本発明は、ネッ
ト系メロンの縞の評価の精度、および信頼性の向上が図
れるとともに、その自動化により評価作業の省力化も実
現できる。
メロンの縞の評価がその表皮に基づいてできるという知
見に基づき、ネット系メロンの画像からその表皮の部分
を抽出したのち、その抽出した各表皮の縦横比を算出
し、算出した各表皮の縦横比に基づいてネット系メロン
の縞の評価をするようにした。従って、本発明は、ネッ
ト系メロンの縞の評価の精度、および信頼性の向上が図
れるとともに、その自動化により評価作業の省力化も実
現できる。
【図１】本発明の実施例のブロック図である。
【図２】本発明の画像処理の一例を示すフローチャート
である。
である。
【図３】メロンの各等級と、表皮の縦横比の平均との関
係を示す図である。
係を示す図である。
【図４】図１の装置を用いてネット系メロンの縞の均一
性を評価する一例を示すフローチャートである。
性を評価する一例を示すフローチャートである。
【図５】メロン画像を複数の評価領域に分割した一例を
示す図である。
示す図である。
【図６】画像処理装置にメロンの外観検査のほかに他の
処理機能を付加した場合のシステムの構成の一例を示す
図である。
処理機能を付加した場合のシステムの構成の一例を示す
図である。
１ 画像入力装置 ３ 画像処理装置 ４ 表示装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 102 B07C 1/00 - 9/00 G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 G01N 21/84 - 21/958
Claims (1)
- 【請求項１】ネット系メロンを撮影する撮像手段と、 その撮影した画像からメロンの表皮の部分を抽出する表
皮抽出手段と、 その抽出した各表皮の縦横の長さの比を算出する縦横比
算出手段と、 その算出した各表皮の縦横比に基づいてメロンの縞の評
価をする縞評価手段と、 を備えてなるネット系メロンの縞評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06328993A JP3265694B2 (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | ネット系メロンの縞評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06328993A JP3265694B2 (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | ネット系メロンの縞評価装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06249634A JPH06249634A (ja) | 1994-09-09 |
| JP3265694B2 true JP3265694B2 (ja) | 2002-03-11 |
Family
ID=13225024
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06328993A Expired - Fee Related JP3265694B2 (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | ネット系メロンの縞評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3265694B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107361329A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-11-21 | 孙勇 | 一种醉瓜制作存放单元 |
| CN107373492A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-24 | 孙勇 | 一种醉瓜加工系统 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0929185A (ja) * | 1995-07-17 | 1997-02-04 | Takaaki Satake | 果皮表面に固有のネットパターンを有する青果物の等級判定方法 |
-
1993
- 1993-02-26 JP JP06328993A patent/JP3265694B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107373492A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-24 | 孙勇 | 一种醉瓜加工系统 |
| CN107373492B (zh) * | 2017-07-26 | 2020-12-08 | 阜阳市杨洁涛农业科技有限公司 | 一种醉瓜加工系统 |
| CN107361329A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-11-21 | 孙勇 | 一种醉瓜制作存放单元 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06249634A (ja) | 1994-09-09 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20011204 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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