JP4033084B2

JP4033084B2 - Method for recognizing recess formed on object surface

Info

Publication number: JP4033084B2
Application number: JP2003309025A
Authority: JP
Inventors: 謙貝沼; 美和金子; 茂西村
Original assignee: Yamazaki Baking Co ltd
Current assignee: Yamazaki Baking Co ltd
Priority date: 2003-09-01
Filing date: 2003-09-01
Publication date: 2008-01-16
Anticipated expiration: 2023-09-01
Also published as: JP2005077277A

Description

本発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法に関する。 The present invention relates to a method for recognizing a recess formed on an object surface for identifying and recognizing a recess formed on the object surface by image processing.

従来、略平面上に形成された凹部を認知してその大きさを測定する方法としていくつかの方法があるが、例えば、具体的に、略平面上に形成された凹部が、焼成後の食パンのクラストのケーブインであるとして、その大きさを測定する方法について例示すると、目視法、計測法、菜種置換法等がある。 Conventionally, there are several methods for recognizing a concave portion formed on a substantially flat surface and measuring the size thereof. For example, the concave portion formed on a substantially flat surface is a bread that has been baked. Examples of methods for measuring the size of the crust-in cave-in include a visual method, a measurement method, and a rapeseed replacement method.

まず、目視法は、視覚（感覚）に頼って大体の大きさをみるものであり、凹部の面積の正確な測定は不可能である。
また、計測法は、ケーブインの凹部の深さ、長さ、幅等を測定するものであるが、これらが規則的ではなく、きわめてランダムに生じるものであるため、やはり正確な面積の測定は困難である。
さらに、菜種置換法は、ケーブインの凹部に、該凹部がその周辺の略平面と同一平面を形成するまで菜種を敷き詰めた後、該菜種を取り出してその容積を測定するものであるが、この方法は、容積の測定としては、かなり正確に測定が可能であるが、しかし、作業が煩雑で、正確な面積の測定は初めから困難である。このため、実際、実験室では使用されているが、工業的には使用されていないのが実情である。 First, the visual method relies on sight (sensation) to determine the approximate size, and accurate measurement of the area of the recess is impossible.
In addition, the measurement method measures the depth, length, width, etc. of the concave portion of the cave-in, but since these are not regular and occur very randomly, it is still difficult to measure the exact area. It is.
Furthermore, the rapeseed replacement method is a method in which rapeseed is spread over the concave portion of the cavern in until the concave portion forms the same plane as the surrounding flat surface, and then the rapeseed is taken out and its volume is measured. However, the volume can be measured fairly accurately, but the work is complicated and it is difficult to measure the area accurately from the beginning. For this reason, it is actually used in the laboratory, but it is not used industrially.

また、従来においては、例えば、特許文献１（特開平８−２９７０２４号公報）に示されるように、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知し、それから、この凹部の面積を算出する方法も知られている。
これは、圧延加工によって製造される防眩性を重視したステンレス鋼板の表面の凹凸形状を認知するものであり、ステンレス鋼板にハロゲンランプから光を照射し、垂直方向に配置された撮像器により得られた画像から凹部，凸部，傾斜部の面積率を求める。図１２は、垂直方向からの撮像画像の画像濃度分布（画像データのヒストグラム）を示す図である。圧延加工後の表面を垂直から撮像した画像では、凹部が最も暗く撮像され、次に凸部が、そして傾斜部が最も明るく撮像される。したがって、画像濃度により凹部、凸部、傾斜部が容易に分離でき、それぞれの部位の面積率が計算される。図１２における点線ａ，ｂは、それぞれの領域を分離するためのシキイ値を示しており、シキイ値ａにより凹部と凸部が分離され、シキイ値ｂにより凸部と傾斜部が分離される。これにより、それぞれの領域に属する画素数が求められ、それぞれの画素数により、それぞれの領域の面積率が計算される。
特開平８−２９７０２４号公報 Conventionally, for example, as shown in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. Hei 8-297024), a recess formed on the object surface is identified and recognized by image processing, and the area of the recess is then determined. A calculation method is also known.
This is to recognize the uneven shape on the surface of a stainless steel plate that focuses on anti-glare properties produced by rolling, and is obtained by irradiating the stainless steel plate with light from a halogen lamp and arranged vertically. The area ratio of the concave portion, the convex portion, and the inclined portion is obtained from the obtained image. FIG. 12 is a diagram illustrating an image density distribution (histogram of image data) of a captured image from the vertical direction. In the image obtained by imaging the surface after the rolling process from the vertical, the concave portion is imaged darkest, the convex portion, and then the inclined portion are imaged brightest. Therefore, the concave portion, the convex portion, and the inclined portion can be easily separated by the image density, and the area ratio of each portion is calculated. Dotted lines a and b in FIG. 12 indicate a threshold value for separating the respective regions, and the concave portion and the convex portion are separated by the threshold value a, and the convex portion and the inclined portion are separated by the threshold value b. Thereby, the number of pixels belonging to each region is obtained, and the area ratio of each region is calculated based on the number of pixels.
Japanese Patent Laid-Open No. 8-297024

ところで、この従来のステンレス鋼板の表面の凹凸形状を認知する方法にあっては、例えば、前記焼成後の食パンのクラストのケーブインのような凹部の認知にそのまま適用できないという問題があった。
その理由は、従来の方法はシキイ値により凹凸を区別するようにしてはいるが、図１２に示すように、凹部と凸部との境界、あるいは、凸部と傾斜部との境界は、極めて明瞭なので、シキイ値が容易に判明することから、認知が極めて容易に行われる。しかしながら、食パンのクラストの表面に形成される凹部としてのケーブインは、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部なので、凹部と凸部との境界が不明瞭であり、そのため、この画像処理を単に適用できないのである。 By the way, this conventional method for recognizing the uneven shape on the surface of a stainless steel plate has a problem that it cannot be directly applied to the recognition of a concave portion such as a cave in a crust of bread after baking.
The reason is that the conventional method distinguishes the unevenness by the threshold value, but as shown in FIG. 12, the boundary between the concave portion and the convex portion or the boundary between the convex portion and the inclined portion is extremely Because it is clear, the threshold is easily determined, so recognition is very easy. However, since the cave-in as a recess formed on the surface of the crust of bread is a recess having a gentle slope that is gradually recessed from the plane, the boundary between the recess and the projection is unclear. Processing cannot simply be applied.

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたもので、凹部と凸部との境界が不明瞭であっても、これを確実に明瞭化して、凹部を確実に認知することができるようにした物体表面に形成された凹部の認知方法を提供することを目的とする。
即ち、本発明は、まず、前記従来の技術の課題を解決し、一般に、略平面上に形成された凹部の大きさを認知することを広く可能とするものであり、特に、焼成後の食パンのクラストのケーブインの凹部の大きさを簡単に、かつ科学的に正確に測定することを可能とするものである。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and even if the boundary between the concave portion and the convex portion is unclear, it can be clearly clarified and the concave portion can be reliably recognized. An object of the present invention is to provide a method for recognizing a recess formed on the surface of an object.
That is, the present invention firstly solves the above-mentioned problems of the prior art, and generally makes it possible to widely recognize the size of a recess formed on a substantially flat surface. It is possible to easily and scientifically measure the size of the recess of the crust-in cave-in.

このような目的を達成するための第一の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、 A first invention for achieving such an object is a method of recognizing a recess formed on an object surface that identifies and recognizes a recess formed on the object surface by image processing.
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
In the following differential expression F ′ (x) relating to the distribution graph or virtual distribution graph of the number of pixels in each gray scale in the gray scale, x that maximizes the value of F ′ (x) is obtained, and the value of x Is determined to be a thrilling value,

次に、前記シキイ値を境界としてそれ以下の、またはそれよりも低い（＝小さい。以下同様）階調の画素の部分を凹部として特定する構成としている。 Next, a pixel portion having a gradation lower than or lower (= smaller, the same applies hereinafter) with the threshold value as a boundary is specified as a concave portion.

これによれば、まず、凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によるデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む。ここでは、物体表面は略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成されたものに有効になる。このような物体表面をモノクロのデジタル画像化したとするならば、白、黒および多様な灰色の明暗を有するものでなければならない。通常、凹部が形成された略平面は、略平面の部分は明るく、これに対し、凹部の部分は比較的暗い。また、グレースケールの形式によるデジタル画像データとは、画像が、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色のみの点（画素という）の集合として表現されるものである。その他の色彩の情報を含まない、いわゆるモノクロの画像データである。そして、コンピュータのビット数により、灰色が何段階の濃度により表現されるのかが決まる。灰色が表現される濃度の段階を階調という。例えば、１ビットならば白と黒のみの２階調からなり、これらの中間的な灰色の情報はない。これに対し、８ビットならば２５６階調の灰色（白と黒とを含む）からなり、また１６ビットならば６５５３６階調の灰色（白と黒とを含む）からなる。このようなデジタル画像データの表現形式がグレースケールである。本発明では、８ビット＝２５６階調以上であることが望ましい。 According to this, first, the object surface having the concave portion is taken into a computer as digital image data in a gray scale format. Here, the surface of the object is substantially flat, and this is effective for a case where a concave portion having a gentle slope gradually dented from the plane is formed. If such an object surface is converted into a monochrome digital image, it must have white, black, and various gray shades. Usually, in the substantially flat surface in which the concave portion is formed, the substantially flat portion is bright, whereas the concave portion is relatively dark. In addition, digital image data in grayscale format is expressed as a set of gray-only points (pixels) whose density is varied in multiple stages, intermediate between white and black, and white and black. It is what is done. This is so-called monochrome image data that does not include other color information. The number of bits of the computer determines how many levels of gray are expressed. The density level at which gray is expressed is called gradation. For example, if it is 1 bit, it consists of only two gradations of white and black, and there is no gray information between them. On the other hand, if it is 8 bits, it consists of 256 gray levels (including white and black), and if it is 16 bits, it consists of 65536 gray levels (including white and black). The representation format of such digital image data is gray scale. In the present invention, it is desirable that 8 bits = 256 gradations or more.

このようなデジタル画像データは、個々の画素が自分の灰色の濃度に関する階調を示す、識別可能な情報、例えば、通常は、階調を表す数字、を具備している。また、後述するとおり、個々の画素は、自分の階調を示す情報のほかに、自分が存在する位置（座標上の位置）の情報および階調の二値化後に「０」か「１」かどちらに属するのかの情報を具備するようになっている。このように凹部が形成された略平面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込むには、例えば、凹部が形成された略平面状の物体の表面を専用のスキャナーで予めグレースケールの形式により読み込んだり、またはデジタルカメラで撮影してカラー画像データとしてコンピュータに読み込んだ後、グレースケールの形式に変換してもよい。そして、このような表現形式で画像がコンピュータに入力され、その記憶手段に記憶され、後述する通り、必要に応じて加工されたり、コンピュータのディスプレイに表示されたり、印刷されたり、別の表現に変換されたりする。 Such digital image data comprises identifiable information, for example, typically numbers representing gray levels, where each pixel represents a gray level relating to its gray density. Further, as described later, each pixel has “0” or “1” after binarization of information on the position (coordinate position) where the pixel exists and the gradation in addition to the information indicating its own gradation. The information of which one belongs to is provided. In order to capture the substantially flat surface with the recesses in this way into the computer as digital image data in the form of gray scale, for example, the surface of the substantially planar object with the recesses formed in advance in the gray scale format with a dedicated scanner. Or may be taken by a digital camera and read as color image data into a computer and then converted to a gray scale format. Then, the image is input to the computer in such an expression format, stored in the storage means, and processed as necessary, displayed on the computer display, printed, or displayed in another expression as described later. Or converted.

次に、該画像において、本発明による測定の対象とする該凹部を含み、それよりも広範囲の任意の処理領域を設定する。この処理領域は１回の測定ごとに一つ設定する。一つの処理領域内に測定の対象とする凹部を複数含んでいてもよい。該処理領域は、四角形、円形、楕円形、三角形、星形、ランダムな形、その他の任意な形に設定することができる。この処理領域を設定することにより初めて、且つ該設定した処理領域の範囲内において、コンピュータは機能し、本発明を実行することが可能となる。また、該処理領域を設定したならば、該処理領域の面積を測定して、記憶手段にその結果を記憶させておく。
該処理領域の面積の測定は、これに限られないが、例えば、以下のような方法で行なうことができる。すなわち、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素数の一辺を沿わせて連続して並べたときには何画素数（Ｎ）からなるかを確認しておくことにより、該処理領域の面積（Ａ）は、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎ）
により算出できる。より具体的には、各画素の大きさを自由にまたは何段階かに設定可能であるならば（通常可能である）、例えば、１インチ＝Ｐ画素数に設定しておくことにより、
Ａ＝処理領域の全画素数×１画素の面積（＝１／Ｐ×１／Ｐ）
（単位：平方インチ）
により算出することができるようになる。 Next, in the image, an arbitrary processing region including the concave portion to be measured according to the present invention and in a wider range is set. One processing area is set for each measurement. A plurality of recesses to be measured may be included in one processing region. The processing area can be set to a square, a circle, an ellipse, a triangle, a star, a random shape, or any other shape. Only when this processing area is set and within the range of the set processing area, the computer functions and can execute the present invention. When the processing region is set, the area of the processing region is measured and the result is stored in the storage means.
The measurement of the area of the processing region is not limited to this, but can be performed by the following method, for example. That is, by confirming the number of pixels (N) when the pixels are continuously arranged along a straight line (L) of a predetermined length along one side of each pixel, The area (A) of
A = total number of pixels in the processing region × area of one pixel (L / N × L / N)
Can be calculated. More specifically, if the size of each pixel can be set freely or in several stages (usually possible), for example, by setting 1 inch = P number of pixels,
A = total number of pixels in the processing region × area of one pixel (= 1 / P × 1 / P)
(Unit: square inch)
Can be calculated.

それから、該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する。前記デジタル画像データは、上述した通り、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色の濃度情報を具備する画素から構成されている。そして、個々の画素は自己の灰色の濃度に関する階調を示す情報を具備している、すなわち、例えば、通常は、階調を表す数字情報を具備しているのであるから、当該デジタル画像データの該処理領域内において、各階調ごとに、当該階調を示す画素の数をカウント（計算）して、合計数を集計する。そして、該計算・集計結果はコンピュータの記憶手段に各階調ごとの画素数としての数値（数字）情報として表形式で記憶される。 Then, the number of pixels is calculated and totaled for each gray scale gradation in the processing region. As described above, the digital image data is composed of pixels having white, black, and gray density information in which the density is changed in multiple stages between white and black. Each pixel has information indicating the gradation regarding its own gray density, that is, for example, normally, it has numerical information indicating the gradation. In the processing area, for each gradation, the number of pixels indicating the gradation is counted (calculated), and the total number is totaled. The calculation / aggregation results are stored in a table form as numerical value (number) information as the number of pixels for each gradation in the storage means of the computer.

該グレースケールにおける各階調ごとの画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る上記の微分式により、微分係数Ｆ´（ｘ）が最大値となったときの、該階調ｘをシキイ値と決める。即ち、微分係数Ｆ´（ｘ）は、前記グレースケールの分布をグラフ化したと仮想して、該仮想のグレースケールの分布グラフ上の、ある階調における上昇曲線の接線の傾き（傾斜角度）を表しているが、それが最大となるときの該階調ｘを特定し、該階調をシキイ値と決める。なお、ここで「グレースケールの分布グラフを仮想して」とか、「仮想のグレースケールの分布グラフ」と表現したのは、実際に本発明をコンピュータにより実施するときには、その記憶手段なりディスプレイ上なりに該グレースケール分布グラフを作成する必要がないからである。しかし、後述する通り、該グレースケール分布グラフを実際に作成してもよく、これにより、本発明の技術的思想、即ち本発明におけるシキイ値の決定および該シキイ値を境とした該グレースケールの全画素数の二値化に基づく前記凹部面積の計算について理解を容易ならしめる。
そして、ここで、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほど望ましく、これを１とすることが最も望ましい。 The gray scale x when the differential coefficient F ′ (x) reaches the maximum value is determined as the threshold value by the above-described differential equation relating to the distribution graph or the virtual distribution graph of the number of pixels for each gray scale in the gray scale. . That is, the differential coefficient F ′ (x) is assumed to be a graph of the gray scale distribution, and the slope (inclination angle) of the tangent line of the rising curve at a certain gradation on the virtual gray scale distribution graph. Is specified, the gradation x when it is maximum is specified, and the gradation is determined as a threshold value. Note that the expression “virtual grayscale distribution graph” or “virtual grayscale distribution graph” is used here as the storage means or display on the computer when the present invention is actually implemented. This is because it is not necessary to create the gray scale distribution graph. However, as will be described later, the gray scale distribution graph may actually be created, whereby the technical idea of the present invention, that is, the determination of the threshold value in the present invention and the gray scale at the threshold value. The calculation of the recessed area based on the binarization of the total number of pixels will be made easier to understand.
Here, the smaller the interval (h) between the gradations in the differential equation, the more desirable, and it is most desirable to set it to 1.

次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する。ここで、凹部として特定するのをシキイ値以下の階調の画素とするか、またはシキイ値よりも小さい階調の画素とするかは任意であり、どちらでもよい（下記第二の発明でも同様）。これにより、上記の微分式により、微分係数Ｆ´（ｘ）が最大値となったときの、該階調ｘをシキイ値と決めて、このシキイ値を境界として凹部を認知するので、物体表面が、略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成され、凹部の境界が不明瞭であっても、この境界が容易に且つ確実に明瞭化され、凹部を確実に認知することができるようになる。 Next, a portion of a pixel having a gradation equal to or lower than the threshold value with the threshold value as a boundary is specified as a recess. Here, it is arbitrary whether to specify the concave portion as a pixel having a gradation lower than the threshold value or a pixel having a gradation smaller than the threshold value, either of which may be used (the same applies to the second invention described below). ). As a result, when the differential coefficient F ′ (x) reaches the maximum value according to the differential equation described above, the gradation x is determined as a threshold value, and the concave portion is recognized using the threshold value as a boundary. However, even if the concave portion having a gentle slope gradually dented from the plane is formed and the boundary of the concave portion is unclear, the boundary is easily and reliably clarified, and the concave portion Can be surely recognized.

また、上記の目的を達成するための第二の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除する（本発明では、減じる、又は差し引くという意味である）ことにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、前記シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分を凹部として特定する構成としている。 Further, a second invention for achieving the above object is a method for recognizing a recess formed on an object surface for identifying and recognizing a recess formed on the object surface by image processing.
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
For each gradation of the gray scale, each gradation is obtained by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation (in the present invention, it means subtracting or subtracting). Find the plus maximum value of the difference in the number of pixels between each other, determine the gradation indicating the maximum value as the threshold value,
Next, a pixel portion having a gradation below or below the threshold value with the threshold value as a boundary is specified as a recess.

この第二の発明は、前記第一の発明とは、シキイ値の求め方が異なる。その他の工程は前記第一の発明とまったく同様である。即ち、処理領域内におけるグレースケールにおいて、各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める。
その数式は以下の通りである。
Ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ＋１）−ｆ（ｘ）
ここで、
ｆ（ｘ）：ある階調における画素数
ｘ：ある階調
これは、例えば、階調１においては、階調２の画素数から階調１の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調２においては、階調３の画素数から階調２の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し、階調３においては、階調４の画素数から階調５の画素数を控除して両階調相互間の画素数の差異を計算し・・・・・・というように、８ビットならば２５５階調まで、また１６ビットならば６５５３５階調まで、その他、同様に計算して各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めることである。そして、当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める。 This second invention is different from the first invention in the way of obtaining the threshold value. Other steps are the same as those in the first invention. That is, in the gray scale in the processing area, by subtracting the number of pixels of the corresponding gradation from the number of pixels of the next higher gradation for each gradation, the difference in the number of pixels between the gradations is determined. A plus maximum value is obtained, and a gradation indicating the plus maximum value is determined as a threshold value.
The formula is as follows.
F (x) = f (x + 1) −f (x)
here,
f (x): number of pixels in a certain gradation x: certain gradation For example, in gradation 1, the number of pixels in gradation 1 is subtracted from the number of pixels in gradation 2 and the two gradations The difference in the number of pixels is calculated. In gradation 2, the number of pixels in gradation 2 is subtracted from the number of pixels in gradation 3, and the difference in the number of pixels between the two gradations is calculated. The difference in the number of pixels between the two gradations is calculated by subtracting the number of pixels in gradation 5 from the number of pixels in gradation 4, and so on. In addition, up to 65535 gradations for 16 bits, the same calculation is performed to obtain the plus maximum value of the difference in the number of pixels between the gradations. Then, the gradation indicating the plus maximum value is determined as the threshold value.

ところで、前記第一発明において、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）を１とするならば、前記仮想グレースケール分布グラフの上昇曲線の最大の傾きは、前記各階調ごとに、該上昇曲線の傾きを以下の数式により求め、その最大値を特定することにより求めることができる。 By the way, in the first invention, if the interval (h) between the gradations in the differential equation is 1, the maximum slope of the rising curve of the virtual grayscale distribution graph is The slope of the ascending curve can be obtained by the following formula and the maximum value can be specified.

しかし、ここで、該ｆ´（ｘ）の接線の傾きは、該微分式における階調間の間隔（ｈ）が１であることから、該仮想グレースケール分布グラフにおいて、各階調ごとに、それぞれ隣接する、次の一つ上の階調との間の傾きを表していることになる。従って、該傾き（傾斜角度）の数値は、該相互に隣接する階調間の画素数の差異に比例するものである。
従って、このようにして各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて当該プラス最大値を示す階調をシキイ値と決める方法により求めた結果は、通常、前記第一発明において前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）を１とすることによって求めた結果と一致する。従って、この方法によっても前記シキイ値を求めることができることになる。他の作用，効果は上記と同様である。 However, the slope of the tangent line of f ′ (x) here is that the interval (h) between the gradations in the differential equation is 1, so that for each gradation in the virtual grayscale distribution graph, It represents the slope between the adjacent gradations one level above. Therefore, the numerical value of the inclination (inclination angle) is proportional to the difference in the number of pixels between the adjacent gradations.
Therefore, the result obtained by the method of obtaining the plus maximum value of the difference in the number of pixels between the gradations and determining the gradation indicating the plus maximum value as the threshold value is usually obtained in the first invention. This agrees with the result obtained by setting the interval (h) between the gradations in the differential equation to 1. Therefore, the threshold value can be obtained also by this method. Other actions and effects are the same as described above.

そして、上記第一及び第二の発明において、前記シキイ値を境界として前記グレースケールの全階調の全画素を二値化し、該二値化データに基づいて前記凹部の面積を求める構成としている。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により、前記凹部の面積を求める。 And in said 1st and 2nd invention, it is set as the structure which binarizes all the pixels of all the gradations of the said gray scale by making the said threshold value into a boundary, and calculates | requires the area of the said recessed part based on this binarization data .
Specifically, the area of the recess is expressed by the area of the processing region × (the total number of pixels of all gradations less than or smaller than the gradation corresponding to the threshold value / the total number of pixels of all gradations). Ask for.

一般に、二値化とは、様々多様なレベル、値、条件等からなる同種の情報の集合体を、ある任意に決めた基準の下に「０」と「１」の二つのレベル、値、条件等のみに変換処理する作業のことである。本発明においては、二値化とは、白、黒、および、白と黒との中間的な、多段階にわたり濃度を変えた灰色（例えば、８ビットのグレースケールであれば２５６階調）のみの画素の集合体、または該集合体から表現されるデジタル画像を、あらかじめ決めたシキイ値に該当する階調を基準として、該シキイ値以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素を「０」と、また該シキイ値よりも大きい、または以上の全階階調の全画素を「１」と、二つのレベルに変換処理し、「０」を凹部、また「１」を略平面部分（凹部（ケーブイン）でない部分）として取り扱うことである。 In general, binarization is a collection of the same kind of information consisting of various levels, values, conditions, etc., with two levels, values, It is the work of converting only to conditions. In the present invention, binarization means only white, black, and gray (for example, 256 gradations in the case of 8-bit gray scale), which is intermediate between white and black and has different densities. A pixel image or a digital image expressed from the image set, with reference to a gradation corresponding to a predetermined threshold value, all pixels of all gradations less than or less than the threshold value “0”, and all pixels of all gradations greater than or greater than the threshold value are converted to “1” and two levels, “0” being a concave portion and “1” being a substantially flat surface It is to handle it as a part (a part that is not a recess (cave-in)).

上記の仮想グレースケール分布グラフにおいて、前記微分式により、各階調における上昇曲線の接線の傾きを求め、その最大値を発見し、そして該最大の傾きを示す階調をシキイ値と決めて、またはグレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決めて、また該シキイ値を境界として前記グレースケールの全階調の全画素を二値化したのは、前記凹部が形成された略平面において、凹部の陥没が開始する地点は、急激に明るさから暗くなる、換言すると、明るい所から暗い所に変化するであろうと予想し、これを前記グレースケールに置き換えるならば、該仮想グレースケール分布グラフにおいても、その上昇曲線の接線の最大の傾きを示す、または階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を示す箇所（階調）が凹部の陥没の開始地点であり、それ以上に暗い所、すなわちシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を示す画素が存在する部分が凹部であろうと予想したからであったが、後述する通り、この予想が結果的に当たったことが裏付けられた。 In the above virtual grayscale distribution graph, the slope of the tangent of the rising curve at each gradation is obtained by the differential equation, the maximum value is found, and the gradation indicating the maximum inclination is determined as a threshold value, or For each grayscale gradation, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation, a positive maximum value of the difference in the number of pixels between each gradation is obtained, The gradation indicating the maximum value is determined as a threshold value, and all pixels of all gray scale gradations are binarized with the threshold value as a boundary. If it is predicted that the point where the depression starts to change from bright to dark, in other words, changes from a bright place to a dark place, and this is replaced with the gray scale, the virtual gray scale distribution Even in the rough, the point (gradation) that indicates the maximum slope of the tangent line of the ascending curve or the difference in the number of pixels between gradations (the gradation) is the starting point of the depression, and beyond It was because it was predicted that the dark portion, that is, the portion where the pixel showing the gradation below or below the threshold value exists would be a concave portion. It was supported.

ここで、凹部の面積とは、略平面における凹部の陥没の開始地点の開口平面積のことであり、凹部の陥没の内表面積（凹部の内面の傾斜壁面積若しくは垂直壁面積および底面積の合計）のことではない。
このようにして、本発明によれば、略平面上に形成された凹部の面積を測定することができるようになる。なお、上記第一又は第二の発明により測定される凹部の面積は、一つの略平面上に複数の凹部が形成されているときには、それらの合計面積である。 Here, the area of the concave portion is an opening flat area at the start point of the depression of the concave portion in a substantially flat surface, and the inner surface area of the concave portion of the depression (the sum of the inclined wall area or the vertical wall area and the bottom area of the inner surface of the concave portion) It ’s not.
Thus, according to the present invention, it becomes possible to measure the area of the recess formed on a substantially flat surface. In addition, the area of the recessed part measured by said 1st or 2nd invention is the total area when several recessed part is formed on one substantially plane.

更に、上記の目的を達成するための第三の発明は、上記物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決め、 Furthermore, a third invention for achieving the above object is a method for recognizing a recess formed on an object surface for identifying and recognizing the recess formed on the object surface by image processing.
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
In the following differential expression F ′ (x) relating to the distribution graph or virtual distribution graph of the number of pixels in each gray scale in the gray scale, x that maximizes the value of F ′ (x) is obtained, and the value of x Is determined to be a thrilling value,

次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部のみを識別化し、後者では、例えば、該画素数が所定数以上連続して連なる部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定する構成としている。 Next, in the image data, the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value is specified, and all or a part of the pixels for which the position is specified is identified. In the latter case, for example, the number of pixels is a predetermined number. As described above, the continuously connected portions are identified, and the identified portions are specified as concave portions.

これにより、前記処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定して、その全部をまたは一部のみを識別化することにより、コンピュータのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。
ここで、識別化する方法としては、シキイ値に該当する階調を表す画素に、任意の色彩を付与するとか、これを点滅させるとか、艶消しにするとか、光沢化するとか、その他の任意の適当な方法を採用することができる。 As a result, the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value in the processing area is specified, and all or only a part thereof is identified, so that the image displayed on the computer display is substantially flat. The position of the recess formed on the top can be easily recognized visually.
Here, as a method of discriminating, an arbitrary color is given to a pixel representing a gradation corresponding to a threshold value, this is blinked, matte, glossed, or any other arbitrary Any suitable method can be employed.

このようにしてシキイ値に該当する階調を表す画素を識別化することにより、前記処理領域内において、略平面上から凹部の陥没が開始した地点に沿って、凹部の陥没が存在する場所を恰も線で囲んだようになるため、略平面上に形成された凹部の位置を特定して、視覚的に容易に認識可能にすることができるようになる。 In this way, by identifying the pixel representing the gradation corresponding to the threshold value, in the processing area, a place where the depression depression exists along the point where the depression depression starts from a substantially flat surface. Since the heel is also surrounded by a line, the position of the concave portion formed on a substantially flat surface can be specified so that it can be easily recognized visually.

このときには、シキイ値に該当する階調を表す画素の全部をまたは一部のみを識別化することができる。シキイ値に該当する階調を表す画素の全部を識別化すると、場合により、本当に測定の対象とする凹部以外の画素の部分までをも着色してしまうため、前記画像が見にくいものになることがある。このようなときには、シキイ値に該当する階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１００、１０００、２０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。 At this time, it is possible to identify all or only a part of the pixels representing the gradation corresponding to the threshold value. If all of the pixels representing the gradation corresponding to the threshold value are identified, the image may be difficult to see because in some cases, even pixels other than the recesses that are actually measured are colored. is there. In such a case, not all the pixels representing the gradation corresponding to the threshold value are discriminated, but a portion in which pixels of a specified number of pixels or more are successively connected, specifically, for example, , 100, 1000, 2000, or any other part where pixels having an arbitrarily determined number of pixels are continuously connected can be identified.

さらには、必要に応じて、コンピュータのディスプレイに表示された画像を目視しながら判断して、明らかに本当に測定の対象とする凹部以外の画素の部分まで識別化されているときには、それを削除するようにすることも任意にできる。また、画像の目視によりシキイ値に該当する階調の画素が単に細い線状に連続して連なっていて、囲みを形成していない部分は画面上から手動で削除することもできる。これにより、シキイ値に該当する階調の画素が所定数以上連続して連なることにより囲みを形成している部分のみを識別化することができるようになる。このような画像表示上の修正処理を施すことにより、ディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的により一層明瞭に認識可能にすることができるようになる。 Furthermore, if necessary, the image displayed on the computer display is judged by visual observation, and when it is clearly identified to the pixel portion other than the concave portion to be measured, it is deleted. It is also possible to make it optional. Further, by visually observing the image, pixels having gradations corresponding to the threshold value are simply continuously connected in a thin line shape, and a portion where no enclosure is formed can be manually deleted from the screen. As a result, it is possible to identify only a portion forming an enclosure by continuously connecting a predetermined number or more of pixels having gradations corresponding to the threshold value. By performing such correction processing on the image display, the position of the concave portion formed on a substantially flat surface can be visually recognized more clearly in the image displayed on the display.

更にまた、上記の目的を達成するための第四の発明は、物体表面に形成された凹部を画像処理により特定して認知する物体表面に形成された凹部の認知方法において、
凹部が形成された物体表面をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込み、
該画像データにおいて該凹部を含み該凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定し、
該処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計し、
該グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決め、
次に、該画像データにおいて、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定し、該位置が特定された画素の全部または一部のみを識別化し、後者では、例えば、該画素が所定数以上連続して連なる部分を識別化し、該識別化した部分を凹部として特定する構成としている。 Furthermore, a fourth invention for achieving the above object is a method for recognizing a recess formed on an object surface for identifying and recognizing a recess formed on the object surface by image processing.
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
For each gradation of the gray scale, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation, the plus maximum value of the difference in the number of pixels between the gradations is obtained. , The gradation indicating the maximum value is determined as the threshold value,
Next, in the image data, the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value is specified, and all or only a part of the pixels whose position is specified are identified. The configuration is such that consecutively continuous portions are identified, and the identified portions are specified as concave portions.

これによっても、上記第三の発明と同様に、前記処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素位置を特定して、その全部をまたは一部のみを識別化することにより、コンピュータのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。 Also in this manner, as in the third aspect of the invention, by specifying the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value in the processing region and identifying all or only a part thereof, In the image displayed on the display, the position of the recess formed on a substantially flat surface can be easily recognized visually.

そして、第三及び第四の発明において、前記特定された凹部の面積を求める構成としている。
そしてまた、前記特定された凹部が複数あるとき、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求める構成としている。
具体的には、前記処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷該処理領域内の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、前記凹部の面積を求める。
ここで、該各凹部は、上述したとおり、シキイ値に該当する階調を表す画素位置の全部を、または一部（例えば、あらかじめ指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分または連続して連なることにより囲まれた部分）を識別化して、凹部として特定されるのであるから、求める凹部の面積は、このように前記画素位置の全部または一部を識別化して特定した後の各凹部の面積である。
該処理領域の面積は、上述したとおり、具体的には、例えば、該処理領域内の全画素数×１画素の面積により求めることができる。そして、１画素の面積は、あらかじめ決めた一定の長さの直線（Ｌ）に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに何画素あるかその画素数（N）を計算して記憶させておくと、Ｌ／Ｎ×Ｌ／Ｎにより求められることができる。これは、より具体的には、例えば、通常各画素の大きさは自由にまたは何段階かに設定可能であるから、１インチの長さの直線に各画素の一辺を沿わせて連続して並べたときに９６画素あるならば、１画素の面積＝１／９６×１／９６平方インチである。
また、次に、各凹部範囲内の画素数は、具体的には、例えば、以下のとおり求めることができる。すなわち、上述したとおり、個々の画素は、自分のグレースケール階調を示す情報のほかに、自分が存在する画像データ上の位置（座標上の位置）を示す情報及びグレースケール階調二値化後に自分が「０」か「１」のどちらに属するかを示す情報を具備するようになっている。そして、ここでは、各画素が凹部の範囲内にあれば「０」の情報を、また各画素が凹部の範囲外（略平面部分）にあれば「１」の情報を具備する。これにより、該処理領域内の全画素の個々について、「画像データ上の縦軸の位置、同じく横軸の位置、『０』か『１』か」を把握することができるようになっている。このため、前記特定された凹部が複数あるときにも、「０」情報を具備する全画素の個々について画像データ上の位置がわかり、どの凹部に属するかがわかることから、各凹部ごとに、該凹部範囲内の画素数を算出することができる。要するに、該凹部が複数あるときには、「０」情報を具備する、いずれかの凹部範囲内にある各画素について、画像データ上の位置がわかり、従って該各画素がどの凹部に属するかを判断することができることから、それぞれの各凹部範囲内にある画素数が求められるようになる。 And in 3rd and 4th invention, it is set as the structure which calculates | requires the area of the specified said recessed part.
In addition, when there are a plurality of the specified recesses, the area of each recess is obtained separately for each recess.
Specifically, the area of the recess by the area of the processing region × (number of pixels in the recess region ÷ total number of pixels in the processing region) or by the number of pixels in the recess region × 1 pixel area. Ask for.
Here, as described above, each of the concave portions represents all or a part of the pixel positions representing the gradation corresponding to the threshold value (for example, a part in which pixels having a predetermined number of pixels or more are successively connected or (The portion surrounded by continuous connection) is identified and specified as a recess, and thus the area of the recess to be obtained is determined after identifying and specifying all or part of the pixel position in this way. The area of each recess.
As described above, specifically, the area of the processing region can be obtained by, for example, the total number of pixels in the processing region × the area of one pixel. The area of one pixel is calculated by calculating the number (N) of pixels when the pixels are continuously arranged along one side of a straight line (L) having a predetermined length. If stored, it can be calculated by L / N × L / N. More specifically, for example, since the size of each pixel can usually be set freely or in several steps, it is continuously arranged along one side of each pixel along a straight line having a length of 1 inch. If there are 96 pixels when arranged, the area of one pixel = 1/96 × 1/96 square inch.
Next, specifically, the number of pixels in each recess range can be determined as follows, for example. That is, as described above, in addition to the information indicating the gray scale gradation of the individual pixel, the information indicating the position (position on the coordinates) on the image data where the pixel exists and the gray scale gradation binarization are performed. Later, information indicating whether the user belongs to “0” or “1” is provided. Here, information “0” is provided if each pixel is within the range of the recess, and information “1” is provided if each pixel is outside the range of the recess (substantially planar portion). As a result, it is possible to grasp “the position of the vertical axis on the image data, the position of the horizontal axis,“ 0 ”or“ 1 ”” for each of all the pixels in the processing area. . For this reason, even when there are a plurality of the specified recesses, the position on the image data is known for each of all the pixels having “0” information, and it is possible to know which recess belongs to each recess. The number of pixels in the concave range can be calculated. In short, when there are a plurality of the recesses, the position on the image data is known for each pixel within the range of any recess having “0” information, and therefore, it is determined to which recess each pixel belongs. As a result, the number of pixels within each of the recess ranges can be obtained.

これにより、前記処理領域内に複数の凹部がある場合には、それぞれ個々の凹部の面積を求めることができる。また、測定された個々の凹部の面積を合計することにより、凹部の面積の合計を求めることができる。 Thereby, when there are a plurality of recesses in the processing region, the area of each recess can be obtained. Moreover, the sum total of the area of a recessed part can be calculated | required by totaling the area of each measured recessed part.

そして、上記第一乃至第四の発明において、必要に応じ、前記処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計して、該グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷する構成としている。
これにより、上記第一乃至第四の発明において、該グレースケールの分布状
態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。 In the first to fourth inventions, if necessary, the number of pixels for each gray scale gradation in the processing region is calculated and aggregated, and the distribution of the number of pixels for each gradation in the gray scale is calculated. A graph is created, and the grayscale distribution graph is displayed on a computer display and / or printed.
As a result, in the first to fourth inventions, the gray scale distribution state can be grasped, and the technical idea of the present invention can be easily understood at a glance. become.

この場合、前記グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入することが有効である。これにより、該グレースケールの分布状態およびシキイ値の位置を容易に把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめる。 In this case, it is effective to insert a marker for identifying the gradation corresponding to the threshold value in the gray scale distribution graph. As a result, the gray scale distribution state and the position of the threshold value can be easily grasped, and the technical idea of the present invention can be easily understood at a glance.

そしてまた、上記第二及び第四の発明において、必要に応じ、前記グレースケールにおいて、各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異を求めて、該画素数差異分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示し、および／または、印刷する構成としている。
これにより、上記第二及び第四の発明において、該画素数差異分布グラフの状態を把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめることになる。 In the second and fourth inventions, if necessary, the number of pixels of the gradation is subtracted from the number of pixels of the next higher gradation for each gradation in the gray scale. Thus, the difference in the number of pixels between the gradations is obtained, and the pixel number difference distribution graph is displayed on a computer display and / or printed.
As a result, in the second and fourth inventions, the state of the pixel number difference distribution graph can be grasped, and the technical idea of the present invention can be clearly understood at a glance. It will squeeze.

この場合、前記画素数差異分布グラフ中にシキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入する構成としている。これにより、該画素数差異分布グラフの状態およびシキイ値の位置を容易に把握することができるようになるとともに、本発明の前記技術的思想を一見して明瞭にその理解を容易ならしめる。 In this case, a marker for identifying the gradation corresponding to the threshold value is inserted into the pixel number difference distribution graph. Thereby, the state of the pixel number difference distribution graph and the position of the threshold value can be easily grasped, and the technical idea of the present invention can be easily understood at a glance.

そして、本発明は、前記凹部が形成された物体表面が、焼成後の食パンのクラストの任意の１面であり、且つ該凹部が、ケーブインであることが有効である。
即ち、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。このときには、該凹部が形成された略平面が、焼成後の食パンのクラストの任意の一面であり、また測定の対象とする該凹部が、ケーブインである。本発明において、コンピュータ（ハードウェア）としては通常のパソコン等が使用可能であり、またソフトウェアとしては通常の画像入力・処理専用のプログラムを使用することにより実施可能である。 In the present invention, it is effective that the object surface on which the concave portion is formed is an arbitrary surface of the crust of bread after baking, and the concave portion is a cave-in.
That is, the present invention can be suitably used for measuring cave-in of crusts of bread after baking. At this time, the substantially flat surface on which the concave portion is formed is an arbitrary surface of the crust of the baked bread, and the concave portion to be measured is a cave-in. In the present invention, a normal personal computer or the like can be used as the computer (hardware), and the software can be implemented by using a program dedicated to normal image input / processing.

本発明の物体表面に形成された凹部の認知方法によれば、物体表面に形成された、特に、略平面状に形成された凹部の大きさを明瞭確実に認知することができるようになる。即ち、物体表面が、略平面状であり、平面から徐々に凹んでいくなだらかな傾斜を有した凹部が形成され、凹部の境界が不明瞭であっても、この境界が容易に且つ確実に明瞭化され、凹部を確実に認知することができるようになる。その結果、凹部の開口平面積を簡単に、正確に測定することができるようになる。
特に、本発明は、焼成後の食パンのクラストのケーブインの測定に好適に利用することができる。即ち、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、従来の菜種置換法で測定した菜種重量との関係においても、極めて高い相関を示し、再現性・反復性のある、有意なものとなる。
さらに、本発明による凹部の大きさの測定結果（面積）は、デジタル情報として保存が容易に可能であり、また将来必要に応じて容易に復元可能である。このため、再試験を不要とする。 According to the method for recognizing a recess formed on the object surface of the present invention, it is possible to clearly and surely recognize the size of the recess formed on the object surface, particularly formed in a substantially planar shape. In other words, even if the object surface is substantially flat, and a concave portion having a gentle slope gradually dented from the plane is formed, and the boundary of the concave portion is unclear, this boundary is easily and reliably clear. So that the concave portion can be reliably recognized. As a result, the opening area of the recess can be measured easily and accurately.
In particular, the present invention can be suitably used for measuring cave-in of crusts of bread after baking. That is, the measurement result (area) of the size of the recess according to the present invention shows a very high correlation with the rapeseed weight measured by the conventional rapeseed substitution method, and has a reproducible and repeatable significance. It becomes.
Furthermore, the measurement result (area) of the size of the recess according to the present invention can be easily stored as digital information, and can be easily restored if necessary in the future. This eliminates the need for retesting.

以下、添付図面に基づいて、本発明の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法について詳細に説明する。この実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法は、物体表面として焼成後の食パンのクラストの任意の１面に形成された凹部としてのケーブインを認知する方法である。
以下の第一乃至第四の実施の形態では、コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。また、１インチの長さの直線が所定の画素数からなるように設定する（これにより、１画素の面積及び処理領域の面積の算出が可能となる）。 Hereinafter, a method for recognizing a recess formed on an object surface according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The method for recognizing a recess formed on an object surface according to this embodiment is a method for recognizing a cave-in as a recess formed on an arbitrary surface of a crust of bread after baking as the object surface.
In the following first to fourth embodiments, the number of bits of a computer is 8 bits (256 gradations). Further, a straight line having a length of 1 inch is set to have a predetermined number of pixels (this makes it possible to calculate the area of one pixel and the area of the processing region).

（１）本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第一の発明に対応）
図１には、本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図２には、フローチャートを示す。なお、図１では、「輝度」という用語は、グレースケールの階調と同じ意味で用いられている（図６、図７及び図１０でも同様）。
図１及び図２に従って説明すると、先ず、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（１−１）。グレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込むには、例えば、専用のスキャナーで予めグレースケールの形式により読み込んだり、またはデジタルカメラで撮影してカラー画像データとしてコンピュータに読み込んだ後、グレースケールの形式に変換する。 (1) A method for recognizing a recess formed on an object surface according to the first embodiment of the present invention (corresponding to the first invention)
In FIG. 1, the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 1st embodiment of this invention is shown. FIG. 2 shows a flowchart. In FIG. 1, the term “luminance” is used in the same meaning as the gray scale gradation (the same applies to FIGS. 6, 7 and 10).
Referring to FIGS. 1 and 2, first, an object surface (one side surface of a bread) on which a concave portion is formed is taken into a computer as digital image data in a gray scale format (1-1). To capture digital image data in a grayscale format into a computer, for example, read in a grayscale format in advance with a dedicated scanner, or shoot with a digital camera and load it into a computer as color image data. Convert to format.

次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（１−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。 Next, in the image data, an arbitrary processing area including the recess and wider than the recess is set (1-2).
Then, the number of pixels is calculated and aggregated for each gray scale gradation in this processing area (1-3). If necessary, as shown in FIG. 3, a distribution graph of the number of pixels for each gradation in gray scale can be created from the totaled result, and the gray scale distribution graph can be displayed on a computer display.

グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフまたは仮想分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決める（１−４）。ここで、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほうが望ましく、これを１とすることが最も望ましい。 In the following differential expression F ′ (x) relating to the distribution graph or virtual distribution graph of the number of pixels for each gradation in the gray scale, x that maximizes the value of F ′ (x) is obtained, and the value of x is calculated. Determine the threshold value (1-4). Here, the interval (h) between the gradations in the differential equation is desirably small, and is most desirably 1.

必要に応じて、図４に示すように、微分値の分布を示すグラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。また、必要に応じて、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び微分値の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。 If necessary, as shown in FIG. 4, a graph showing the distribution of the differential values can be displayed on the display of the computer. Further, as shown in FIG. 3 and FIG. 4, markers for identifying gradations corresponding to the threshold value are inserted in the gray scale distribution graph and the differential value distribution graph as necessary. The

それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（１−５）。これにより、シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分が凹部として特定される。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。 Then, all pixels of all grayscale gradations are binarized using the threshold value as a boundary (1-5). As a result, a pixel portion having a gradation that is equal to or lower than the threshold value with the threshold value as a boundary is specified as the concave portion.
If necessary, as shown in FIG. 5, an image can be displayed on a computer display. In the image, pixels that represent gradations equal to or less than the threshold value corresponding to the concave portion. For example, since an arbitrary color is given, the position of the concave portion formed on a substantially flat surface can be easily recognized visually.

その後、二値化データに基づいて凹部の全面積を求める（１−６）。面積は、処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により求める。 Thereafter, the total area of the recesses is obtained based on the binarized data (1-6). The area is determined by the area of the processing region × (the total number of pixels of all gradations less than or smaller than the gradation corresponding to the threshold value / the total number of pixels of all gradations).

（２）本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第二の発明に対応）
図６には、本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（１−４）の具体的方法を除いて上記第一の実施の形態とほぼ同じであり、図２に示すフローチャートに従う。 (2) A method for recognizing a recess formed on the object surface according to the second embodiment of the present invention (corresponding to the second invention)
In FIG. 6, the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 2nd embodiment of this invention is shown. The processing according to this embodiment is substantially the same as that of the first embodiment except for the specific method of calculating the threshold value (1-4), and follows the flowchart shown in FIG.

図６及び図２に従って説明すると、先ず、上記と同様に凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（１−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（１−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（１−３）。必要に応じて、該集計結果から、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。 Referring to FIGS. 6 and 2, first, the object surface (one side of the bread) on which the concave portion is formed is taken into the computer as digital image data in the form of gray scale (1-1).
Next, in the image data, an arbitrary processing area including the recess and wider than the recess is set (1-2).
Then, the number of pixels is calculated and aggregated for each gray scale gradation in this processing area (1-3). If necessary, as shown in FIG. 3, a distribution graph of the number of pixels for each gradation in the gray scale is created from the total result, and the gray scale distribution graph is displayed on the computer display.

図６に示すように、グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決める（１−４）。 As shown in FIG. 6, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation for each gradation of the gray scale, the difference in the number of pixels between the gradations can be reduced. A plus maximum value is obtained, and a gradation indicating the maximum value is determined as a threshold value (1-4).

それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（１−５）。これにより、シキイ値を境界としてシキイ値以下の、またはそれよりも低い階調の画素の部分が凹部として特定される。
また、必要に応じて、グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
必要に応じて、図４に示すように、各階調相互間の画素数の差異の分布を示すグラフをコンピュータのディスプレイに表示することができる。また、必要に応じて、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び各階調相互間の画素数の差異の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
そして、必要に応じて、図５に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示することができるが、該画像において、凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与するようにしているため、略平面上に形成された凹部の位置を視覚的に容易に認識可能になる。 Then, all pixels of all grayscale gradations are binarized using the threshold value as a boundary (1-5). As a result, a pixel portion having a gradation that is equal to or lower than the threshold value with the threshold value as a boundary is specified as the concave portion.
Further, if necessary, a marker for identifying a gradation corresponding to a threshold value is inserted into a grayscale distribution graph.
If necessary, as shown in FIG. 4, a graph showing the distribution of the difference in the number of pixels between the gradations can be displayed on the computer display. In addition, as shown in FIGS. 3 and 4, if necessary, gradations corresponding to the threshold value are identified in the grayscale distribution graph and in the distribution graph of the difference in the number of pixels between the gradations. To insert a marker.
If necessary, as shown in FIG. 5, an image can be displayed on a computer display. In the image, pixels that represent gradations equal to or less than the threshold value corresponding to the concave portion. For example, since an arbitrary color is given, the position of the concave portion formed on a substantially flat surface can be easily recognized visually.

その後、二値化データに基づいて凹部の全面積を求める（１−６）。面積は、処理領域の面積×（前記シキイ値に該当する階調以下の、またはそれよりも小さい全階調の全画素数÷全階調の全画素数）により求める。
そして、前記第一および第二の実施の形態においては、処理領域の決定（１−２）後は、各階調ごとの画素数集計（１−３）から面積算出（１−６）までを、自動化プログラムにより自動化することが可能である。 Thereafter, the total area of the recesses is obtained based on the binarized data (1-6). The area is determined by the area of the processing region × (the total number of pixels of all gradations less than or smaller than the gradation corresponding to the threshold value / the total number of pixels of all gradations).
In the first and second embodiments, after the determination of the processing region (1-2), from the total number of pixels (1-3) to the area calculation (1-6) for each gradation, It can be automated by an automated program.

（３）本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第三の発明に対応）
図７には、本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、図８には、フローチャートを示す。 (3) A method for recognizing a recess formed on the object surface according to the third embodiment of the present invention (corresponding to the third invention)
In FIG. 7, the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 3rd embodiment of this invention is shown. FIG. 8 shows a flowchart.

図７及び図８に従って説明すると、先ず、上記と同様に、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（２−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。
それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（２−３）。必要に応じて、集計結果から、上記と同様、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。 Referring to FIGS. 7 and 8, first, similarly to the above, the object surface (one side of the bread) on which the concave portion is formed is taken into the computer as digital image data in the form of gray scale (2-1).
Next, in the image data, an arbitrary processing area including the recess and wider than the recess is set (2-2).
Then, the number of pixels is calculated and aggregated for each gray scale gradation in the processing area (2-3). If necessary, a distribution graph of the number of pixels for each gradation in the gray scale is created from the totaled result as shown in FIG. 3 as described above, and the gray scale distribution graph is displayed on the computer display.

グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフに係る以下の微分式Ｆ´（ｘ）において、Ｆ´（ｘ）の値を最大とするｘを求めて、該ｘの値をシキイ値と決める（２−４）。そして、ここでも、前記微分式における前記階調間の間隔（ｈ）は小さいほうが望ましく、これを１とすることが最も望ましい。 In the following differential expression F ′ (x) relating to the distribution graph of the number of pixels for each gradation in the gray scale, x that maximizes the value of F ′ (x) is obtained, and the value of x is determined as a threshold value. (2-4). Also here, it is desirable that the interval (h) between the gradations in the differential equation is as small as possible, and it is most desirable to set this to 1.

必要に応じて、上記と同様、図４に示すような微分値の分布を示す。また、必要に応じて、上記と同様、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び微分値の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。 As necessary, the distribution of the differential values as shown in FIG. 4 is shown as described above. In addition, as described above, as shown in FIGS. 3 and 4, if necessary, the gray scale distribution graph and the differential value distribution graph may be used to identify the gray level corresponding to the threshold value. A marker is inserted.
Then, all pixels of all grayscale gradations are binarized with the threshold value as a boundary (2-5).

次に、シキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を特定する（２−６）。すなわち、コンピューターとしてシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を認識する。 Next, the pixel position (coordinates) of the gradation corresponding to the threshold value is specified (2-6). That is, the computer recognizes the pixel position (coordinates) of the gradation corresponding to the threshold value.

それから、手動あるいは自動により、該位置が特定された画素の全部または一部分を識別化する。すなわち、図９（ａ）に示すように、コンピューターのディスプレイに表示された画像において、略平面上に形成された凹部の位置が視覚的に容易に認識可能になるように、該凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与している。ここで、シキイ値以下の階調の画素とするかまたはそれより小さい階調の画素とするかは任意であり、どちらでもよい（下記第四の実施の形態でも同様）。また、さらに図９（ｂ）に示すように、位置が特定された画素が所定数以上に連続して連なる範囲もしくは部分を識別化する（２−７）。例えば、シキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。さらに必要に応じて、図９（ｃ）に示すように、パン表面の所謂シワは、ケーブインではないので、コンピューターのディスプレイに表示された画像を目視しながらシワに相当するシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を画面上から手動で削除する。これにより、図９（ｃ）に示すように、所定画素数以上の画素が連続して連なることにより囲まれた部分が識別化され、識別化された範囲が凹部として特定される。また、この場合に、図９（ａ）にような位置が特定されたシキイ値に該当する階調の全画素の識別化を省略して、初めから所定数連続する画素の位置のみを図９（ｂ）のように識別化して表示させることもできる。 Then, all or a part of the pixel whose position is specified is identified manually or automatically. That is, as shown in FIG. 9A, in the image displayed on the computer display, it corresponds to the concave portion so that the position of the concave portion formed on a substantially flat surface can be easily recognized visually. For example, an arbitrary color is given to a pixel that represents a gradation that is equal to or smaller than the threshold value. Here, it is arbitrary whether the pixel is a pixel having a gradation equal to or less than the threshold value or a pixel having a gradation smaller than the threshold value, and either may be used (the same applies to the fourth embodiment described below). Further, as shown in FIG. 9B, a range or a portion in which the pixels whose positions are specified are continuously connected in a predetermined number or more is identified (2-7). For example, instead of identifying all pixels that represent gradations that are less than or equal to the threshold value, a portion in which pixels of a specified number of pixels or more are consecutively connected, specifically, For example, it is possible to identify only a portion in which 1000 or other arbitrarily determined number of pixels are continuously connected. If necessary, as shown in FIG. 9C, so-called wrinkles on the bread surface are not cave-in, so the floor corresponding to the wrinkle value corresponding to wrinkles is observed while viewing the image displayed on the computer display. Manually delete the pixel position (coordinates) of the key from the screen. As a result, as shown in FIG. 9C, the surrounded portion is identified by continuously connecting pixels of a predetermined number of pixels or more, and the identified range is specified as a recess. Further, in this case, the identification of all the pixels of the gradation corresponding to the threshold value whose position is specified as shown in FIG. 9A is omitted, and only the positions of a predetermined number of consecutive pixels from the beginning are shown in FIG. It can also be identified and displayed as shown in (b).

その後、特定された凹部の面積が求められる（２−８）。特定された凹部が複数あるときは、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求められる。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。 Then, the area of the specified recessed part is calculated | required (2-8). When there are a plurality of specified recesses, the area of each recess is obtained separately for each recess.
The area of each recess is determined by the area of the processing region × (number of pixels in the recess region ÷ total number of pixels in the processing region) or by the number of pixels in the recess region × 1 pixel area.

（４）本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法（第四の発明に対応）
図１０には、本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す。また、この実施の形態に係る処理は、シキイ値算出（２−４）の具体的方法を除いて上記第三の実施の形態とほぼ同じであり、図８に示すフローチャートに従う。
図１０及び図８に従って説明すると、先ず、上記と同様に、凹部が形成された物体表面（食パンの一側面）をグレースケールの形式によりデジタル画像データとしてコンピュータに取り込む（２−１）。
次に、画像データにおいて凹部を含み凹部よりも広範囲の任意の処理領域を設定する（２−２）。 (4) Method for recognizing a recess formed on the surface of an object according to the fourth embodiment of the present invention (corresponding to the fourth invention)
In FIG. 10, the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on the 4th Embodiment of this invention is shown. The processing according to this embodiment is almost the same as that of the third embodiment except for the specific method of calculating the threshold value (2-4), and follows the flowchart shown in FIG.
Referring to FIGS. 10 and 8, first, similarly to the above, the object surface (one side of the bread) on which the concave portion is formed is taken into the computer as digital image data in the form of gray scale (2-1).
Next, in the image data, an arbitrary processing area including the recess and wider than the recess is set (2-2).

それから、この処理領域内におけるグレースケールの各階調ごとに画素数を計算して集計する（２−３）。必要に応じて、集計結果から、上記と同様、図３に示すように、グレースケールにおける各階調毎の画素数の分布グラフを作成し、該グレースケールの分布グラフをコンピュータのディスプレイに表示する。
図１０に示すように、グレースケールの各階調ごとに、それぞれ次の一つ上の階調の画素数から当該階調の画素数を控除することにより、各階調相互間の画素数の差異のプラス最大値を求めて、当該最大値を示す階調をシキイ値と決める（２−４）。 Then, the number of pixels is calculated and aggregated for each gray scale gradation in the processing area (2-3). If necessary, a distribution graph of the number of pixels for each gradation in the gray scale is created from the totaled result as shown in FIG. 3 as described above, and the gray scale distribution graph is displayed on the computer display.
As shown in FIG. 10, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation for each gradation of the gray scale, the difference in the number of pixels between the gradations can be reduced. The plus maximum value is obtained, and the gradation indicating the maximum value is determined as the threshold value (2-4).

また、必要に応じて、グレースケールの分布グラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。必要に応じて、上記と同様、図４に示すような各階調相互間の画素数の差異の分布を示す。また、必要に応じて、上記と同様、図３及び図４に示すように、グレースケールの分布グラフ中及び各階調相互間の画素数の差異の分布のグラフ中に、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーが挿入される。
それから、シキイ値を境界としてグレースケールの全階調の全画素が二値化される（２−５）。 Further, if necessary, a marker for identifying a gradation corresponding to a threshold value is inserted into a grayscale distribution graph. As necessary, the distribution of the difference in the number of pixels between the gradations as shown in FIG. 4 is shown as described above. If necessary, as shown above, as shown in FIGS. 3 and 4, in the gray scale distribution graph and in the distribution graph of the difference in the number of pixels between the gradations, the level corresponding to the threshold value is obtained. A marker for discriminating the key is inserted.
Then, all pixels of all grayscale gradations are binarized with the threshold value as a boundary (2-5).

それから、手動あるいは自動により、該位置が特定された画素の全部または一部分を識別化する。すなわち、図９（ａ）に示すように、コンピュータのディスプレイに画像を表示し、該画像において、略平面上に形成された凹部の位置が視覚的に容易に認識可能になるように、該凹部に該当するシキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す画素に、例えば、任意の色彩を付与している。また、さらに図９（ｂ）に示すように、位置が特定された画素が所定数以上に連続して連なる部分を識別化する（２−７）。例えば、シキイ値以下の、またはそれよりも小さい階調を表す全画素を識別化させるのではなく、そのなかで、指定した一定の画素数以上の画素が連続して連なる部分、具体的には、例えば、１０００、その他の任意に決めた画素数の画素が連続して連なる部分のみを識別化させるようにすることができる。また、この場合に、図９（ａ）のような位置が特定されたシキイ値に該当する階調の全画素の識別化を省略して、始めから図９（ｂ）にように所定数連続する画素の位置のみを識別化して表示させるようにすることもできる。 Then, all or a part of the pixel whose position is specified is identified manually or automatically. That is, as shown in FIG. 9 (a), an image is displayed on the display of a computer, and in the image, the position of the recess formed on a substantially flat surface can be visually recognized easily. For example, an arbitrary color is given to a pixel that represents a gradation that is equal to or smaller than the threshold value corresponding to (1). Further, as shown in FIG. 9B, a portion where the pixels whose positions are specified are continuously connected in a predetermined number or more is identified (2-7). For example, instead of identifying all pixels that represent gradations that are less than or equal to the threshold value, a portion in which pixels of a specified number of pixels or more are consecutively connected, specifically, For example, it is possible to identify only a portion in which 1000 or other arbitrarily determined number of pixels are continuously connected. Further, in this case, the identification of all the pixels of the gradation corresponding to the threshold value whose position is specified as shown in FIG. 9A is omitted, and a predetermined number of consecutive values are continuously performed as shown in FIG. 9B. Only the positions of the pixels to be identified can be identified and displayed.

さらに必要に応じて、図９（ｃ）に示すように、パン表面の所謂シワは、ケーブインではないので、シワに相当するシキイ値に該当する階調の画素位置（座標）を画面上から手動で削除する。これにより、図９（ｃ）に示すように、所定画素数以上の画素が連続して連なることにより囲まれた部分を識別化され、識別化された範囲が凹部として特定される。 If necessary, as shown in FIG. 9C, so-called wrinkles on the pan surface are not cave-in, so the pixel position (coordinates) of the gradation corresponding to the wrinkle value corresponding to the wrinkles is manually set from the screen. Delete with. As a result, as shown in FIG. 9C, the surrounded portion is identified by continuously connecting pixels of a predetermined number of pixels or more, and the identified range is specified as a recess.

その後、特定された凹部の面積が求められる（２−８）。特定された凹部が複数あるときは、各凹部ごとに別々に該各凹部の面積を求められる。
各凹部の面積は、処理領域の面積×（前記凹部範囲内の画素数÷処理領域の全画素数）により、または前記凹部範囲内の画素数×１画素の面積により、求められる。
そして、前記第三および第四の実施の形態においては、処理領域の決定（２−２）後は、各階調ごとの画素数集計（２−３）から面積算出（２−８）までを、識別化（２−７）における目視により識別化画素の一部削除を除き、自動化プログラムにより自動化することが可能である。 Then, the area of the specified recessed part is calculated | required (2-8). When there are a plurality of specified recesses, the area of each recess is obtained separately for each recess.
The area of each recess is determined by the area of the processing region × (number of pixels in the recess region ÷ total number of pixels in the processing region) or by the number of pixels in the recess region × 1 pixel area.
In the third and fourth embodiments, after the determination of the processing region (2-2), from the total number of pixels (2-3) to the area calculation (2-8) for each gradation, It is possible to automate by an automation program, except that some of the identified pixels are deleted by visual inspection in the identification (2-7).

本発明の実施例として、本発明により、焼成後の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口面積）を測定する実例について、以下の通り説明する。 As an example of the present invention, an example of measuring the area of the cave-in formed on the crust surface of the baked 3-bread bread according to the present invention (opening area at the start point of the cave-in) will be described as follows.

〔実施例１〕
まず、本実施例は、本発明により、焼成後の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口面積）を測定等した実例である。
（１）３斤食パンの焼成
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、１回焼成した。焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した１本を選択して、測定の対象検体に供した。 [Example 1]
First, the present example is an actual example in which the area of the cave-in formed on the crust surface of the baked 3-bread bread according to the present invention (opening area at the start point of the cave-in) is measured.
(1) Firing of the three-bread bread The bread was baked once using a four-row baking mold in which four three-bread baking molds were connected. One of the four baked breads of 3 baked breads, which was visually and tactilely conserved, was selected to be suitable for the measurement of this example, and was used as a sample to be measured. .

（２）測定の実施
第四の実施の形態と同様の方法により測定した。コンピュータのビット数は８ビット（２５６階調）である。ここでは、１インチの直線上の画素数は９６、処理領域は縦２８０ｍｍ×横１１０ｍｍ、従って該処理領域内の全画素数は４４０、０８３に設定した。これによりシキイ値を求めたところ、１４２階調（画素数の差異６５６）であった。 (2) Implementation of measurement The measurement was performed by the same method as in the fourth embodiment. The number of bits of the computer is 8 bits (256 gradations). Here, the number of pixels on a 1-inch line is 96, the processing area is 280 mm long × 110 mm wide, and therefore the total number of pixels in the processing area is set to 440,083. As a result, the threshold value was 142 gradations (pixel difference 656).

（３）測定結果
このようにして、前記第四の実施の形態と同様の方法によりケーブインの面積を測定した結果、（２つのケーブインの）合計面積は３３４４．３ｍｍ^２であった。２つのケーブインの個々の面積はそれぞれ２７０８．５ｍｍ^２（３８７０６画素）、６３５．８ｍｍ^２（９０８６画素）であった。なお、この面積は、下記（４）のようにして数と位置とを特定した後のケーブインの面積の測定結果である。 (3) Measurement results In this manner, the fourth results of measurement of the area of Kebuin the same manner as in the embodiment, the total area (two Kebuin) was 3344.3Mm ^2. The individual areas of the ^two cable-ins were 2708.5 mm ² (38706 pixels) and 635.8 mm ² (9086 pixels), respectively. In addition, this area is a measurement result of the area of the cave-in after specifying the number and position as in the following (4).

（４）画像におけるケーブインの位置の特定
処理領域内における、シキイ値に該当する階調の画素が１０００以上の画素数の画素が連続して連なることにより囲まれた部分を特定し、これに赤色の着色を施した。上記のように、図９（ｃ）に示すような画像が得られ、ケーブインの数および位置を特定することができることがわかる。
（４）グレースケール分布グラフ
グレースケール分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。 (4) Specifying the position of the cave-in in the image In the processing area, a portion surrounded by a series of pixels having a number of pixels equal to or greater than 1000 corresponding to the threshold value is specified, and the red Was colored. As described above, an image as shown in FIG. 9C is obtained, and it can be seen that the number and position of cave-ins can be specified.
(4) Grayscale distribution graph As shown in FIG. 10, a grayscale distribution graph is inserted on the computer display by inserting a marker for identifying the gradation corresponding to the threshold value and printed. did.

（５）画素数差異分布グラフ
画素数差異分布グラフを、図１０に示すように、シキイ値に該当する階調を識別化するためのマーカーを挿入して、コンピュータのディスプレイに表示するとともに、これを印刷した。 (5) Pixel number difference distribution graph As shown in FIG. 10, the pixel number difference distribution graph is inserted into the marker for identifying the gradation corresponding to the threshold value and displayed on the computer display. Printed.

Experimental example

次に比較実験例について示す。
（実験例１）
本実験例は、多数の３斤食パンのクラスト面に形成されたケーブインの面積（ケーブイン開始地点の開口平面積）を測定するとともに、従来の菜種置換法で同一ケーブインの凹部を満たす菜種の重量も測定し、両者の関係を分析したものである。 Next, a comparative experimental example is shown.
(Experimental example 1)
In this experimental example, the area of the cave-in formed on the crust surface of a large number of three-meal bread (open area at the start point of the cave-in) is measured, and the weight of the rapeseed that fills the concave portion of the same cave-in by the conventional rapeseed replacement method is also measured. It was measured and the relationship between the two was analyzed.

（１）３斤食パンの焼成
３斤食パン用焼型を４本連接した４列焼型を用いて、５回焼成した。該焼成の各回ごとに、焼成された４本の３斤食パンのなかから、視覚的および触感的に控えめなケーブインが認められ、本実施例の測定に適すると判断した３本ずつを選択して、計１５本を測定の対象検体に供した。測定は、上記第四の実施の形態と同様である。 (1) Calcination of 3-bread Bread Baking was performed 5 times using a 4-row baking mold in which 4 baking molds for 3 breaded bread were connected. From each of the four baked three breads that were baked, visually and tactile caverns were found to be discreet, and each of the three determined to be suitable for the measurement of this example was selected. A total of 15 samples were used as samples to be measured. The measurement is the same as in the fourth embodiment.

（２）測定結果
結果を図１１に示す。図１１（ａ）におけるテスト１〜５は、それぞれ各回の焼成で選択した３本の食パンの左右両側を測定した値（計６回）の合計値である。 (2) The measurement result is shown in FIG. Tests 1 to 5 in FIG. 11A are total values of values (total 6 times) measured on the left and right sides of the three breads selected in each baking.

（３）相関
このように、実施例により測定したケーブインの面積の数値と、従来の菜種置換法で同一ケーブインを満たす菜種の重量の数値との間には、極めて高い相関が認められ、従って、該測定面積は再現性のある、有意なものであることがわかる。 (3) Correlation Thus, a very high correlation was recognized between the numerical value of the area of the cave-in measured according to the example and the numerical value of the weight of the rapeseed satisfying the same cave-in by the conventional rapeseed replacement method. It can be seen that the measurement area is reproducible and significant.

本発明の第一の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す図である。It is a figure which shows the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 1st embodiment of this invention. 本発明の第一及び第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法の処理工程を示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the process process of the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 1st and 2nd embodiment of this invention. 本発明の第一乃至第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法において表示されるグレースケールの階調の分布を示すグラフ図である。It is a graph which shows the distribution of the gray scale gradation displayed in the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on the 1st thru | or 4th embodiment of this invention. 本発明の第一及び第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法において表示される接線の傾きの分布を示すグラフ図である。It is a graph which shows distribution of the inclination of the tangent displayed in the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 1st and 3rd embodiment of this invention. 本発明の第一乃至第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法において表示される二値化した物体の表面の状態の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the state of the surface of the binarized object displayed in the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on the 1st thru | or 4th embodiment of this invention. 本発明の第二の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す図である。It is a figure which shows the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 2nd embodiment of this invention. 本発明の第三の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す図である。It is a figure which shows the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 3rd embodiment of this invention. 本発明の第三及び第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法の処理工程を示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the process process of the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 3rd and 4th embodiment of this invention. 本発明の第三及び第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法において表示される識別化するときの物体の表面の状態の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the state of the surface of the object when discriminating displayed in the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 3rd and 4th embodiment of this invention. 本発明の第四の実施の形態に係る物体表面に形成された凹部の認知方法を示す図である。It is a figure which shows the recognition method of the recessed part formed in the object surface which concerns on 4th embodiment of this invention. 本発明の実験例に係り、（ａ）は実施例で求められた面積値と従来の菜種置換法による菜種重量との数値を示す表図、（ｂ）は実施例で求められた面積値と従来の菜種置換法による菜種重量との相関を示すグラフ図である。In connection with the experimental example of the present invention, (a) is a table showing numerical values of the area value obtained in the example and the rapeseed weight by the conventional rapeseed substitution method, and (b) is the area value obtained in the example. It is a graph which shows the correlation with the rapeseed weight by the conventional rapeseed substitution method. 従来の物体表面に形成された凹部の認知方法における物体表面の階調の分布を示すグラフ図である。It is a graph which shows distribution of the gradation of the object surface in the recognition method of the recessed part formed in the conventional object surface.

Claims

In the method of recognizing a recess formed on the object surface for identifying and recognizing the recess formed on the object surface by image processing,
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
In the following differential expression F ′ (x) relating to the distribution graph or virtual distribution graph of the number of pixels in each gray scale in the gray scale, x that maximizes the value of F ′ (x) is obtained, and the value of x Is determined to be a thrilling value,

Next, a method of recognizing a recess formed on the surface of an object is characterized in that a pixel portion having a gradation that is equal to or lower than the threshold value is specified as a recess with the threshold value as a boundary.

In the method of recognizing a recess formed on the object surface for identifying and recognizing the recess formed on the object surface by image processing,
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
For each gradation of the gray scale, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation, the plus maximum value of the difference in the number of pixels between the gradations is obtained. , The gradation indicating the maximum value is determined as the threshold value,
Next, a method of recognizing a recess formed on the surface of an object is characterized in that a pixel portion having a gradation that is equal to or lower than the threshold value is specified as a recess with the threshold value as a boundary.

Binarize all pixels of all grayscale gradations with the threshold value as a boundary,
3. The method for recognizing a recess formed on the surface of an object according to claim 1, wherein the area of the recess is obtained based on the binarized data.

The area of the recess is obtained by the area of the processing region × (the total number of pixels of all gradations equal to or less than the gradation corresponding to the threshold value / the total number of pixels of all gradations). A method for recognizing a recess formed on the surface of an object according to claim 3.

Next, in the image data, the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value is specified, all or a part of the pixel whose position is specified is identified, and the identified part is identified as a recess. A method for recognizing a recess formed on the surface of an object.

In the method of recognizing a recess formed on the object surface for identifying and recognizing the recess formed on the object surface by image processing,
The object surface with the recesses is imported into a computer as digital image data in the form of grayscale,
In the image data, set an arbitrary processing area including the concave portion and wider than the concave portion,
Calculate and count the number of pixels for each grayscale gradation in the processing area,
For each gradation of the gray scale, by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation, the plus maximum value of the difference in the number of pixels between the gradations is obtained. , The gradation indicating the maximum value is determined as the threshold value,
Next, in the image data, the pixel position of the gradation corresponding to the threshold value is specified, all or a part of the pixel whose position is specified is identified, and the identified part is identified as a recess. A method for recognizing a recess formed on the object surface.

7. The method of recognizing a recess formed on the surface of an object according to claim 5 or 6, wherein, in identifying the pixel whose position is specified, a portion continuously connected for a predetermined number of pixels or more is identified.

8. The concave portion according to claim 7, wherein when identifying the pixel whose position is specified, a portion forming an enclosure is identified by continuously connecting a predetermined number of pixels or more. Cognitive method.

9. The method for recognizing a recess formed on a surface of an object according to claim 5, wherein an area of the specified recess is obtained.

The recognition of a recess formed on an object surface according to claim 5, wherein when there are a plurality of the specified recesses, the area of each recess is obtained separately for each recess. Method.

The area of the recess is obtained by the area of the processing region × (number of pixels in the recess range ÷ total number of pixels in the processing region) or by the number of pixels in the recess range × 1 pixel area. The method for recognizing a recess formed on the surface of an object according to claim 9 or 10.

The number of pixels for each grayscale gradation in the processing area is calculated and aggregated to create a distribution graph of the number of pixels for each gradation in the grayscale, and the grayscale distribution graph is displayed on a computer display. 7. The method for recognizing a recess formed on the surface of an object according to claim 1, 2, 5 or 6, wherein display and / or printing is performed.

13. The method for recognizing a recess formed on an object surface according to claim 12, wherein a marker for identifying a gradation corresponding to a threshold value is inserted into the gray scale distribution graph.

In the gray scale, for each gradation, a difference in the number of pixels between the gradations is obtained by subtracting the number of pixels of the gradation from the number of pixels of the next higher gradation. 7. The method for recognizing a recess formed on an object surface according to claim 2, wherein the number difference distribution graph is displayed on a computer display and / or printed.

15. The method for recognizing a recess formed on an object surface according to claim 14, wherein a marker for identifying a gradation corresponding to a threshold value is inserted into the pixel number difference distribution graph.

16. The object according to any one of claims 1 to 15, wherein the object surface on which the recess is formed is an arbitrary surface of a crust of bread after baking, and the recess is a cave-in. A method for recognizing a recess formed on the surface of the object.