JP4528509B2 - 穀粒選別装置 - Google Patents

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Description

本発明は、米類、麦類、大豆類、そば類等の穀粒を、ラインセンサ、CCD等のカメラを用いて撮像し、該撮像によって取得した画像データから穀粒部分の画像データを切り出す処理を行う穀粒選別装置に関するものである。
従来より、撮像によって取得した穀粒の画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置がある。このような穀粒選別装置は、具体的には、米類、麦類、大豆類、そば類等の穀粒を、ラインセンサ、CCD等のカメラを用いて撮像し、該撮像によって取得した画像データに2値化処理やラベリング処理等を実行した後に、該画像データから一粒単位で穀粒領域を切り出す処理を行っていた。尚、この一粒単位で切り出された穀粒領域に関する画像データを以下「単粒画像」と称する。更に、該従来の穀粒選別装置は、切り出した単粒画像を分析することによって、不良と判断された単粒画像に該当する穀粒を、空気銃等の選別手段を用いて除去する。つまり、従来の穀粒選別装置は、上述のような一連の処理を実行することによって、不良の穀粒を選別除去し、他方、良穀粒を収集するものである。このような穀粒選別装置に関する技術として、例えば下記特許文献1に示すようなものがある。
特開2002−312762号公報
しかしながら、上述のような従来の穀粒選別装置は、以下の点で問題がある。
撮像によって取得した画像データ中に含まれる接触又は重なっている複数の穀粒領域から単粒画像を切り出す場合等において、従来の穀粒選別装置は、明確に単粒画像を切り出すための処理を行わないために、切り出し処理の精度が良くないという問題があった。即ち、単にラインセンサ等で取得した1ライン毎の画像から直接穀粒領域のラベリング処理を実行し、切り出す処理しか行っていなかった。また、前記従来の穀粒選別装置においては、ラインセンサ等の撮像手段を用いて流下する穀粒の撮像を行った場合、取得した1ラインの画像毎に2値化、ラベリング、切り出し等の処理を行っていたので、1ラインの画像毎における処理負担が多く、しかも一連の処理が完了するまでに時間が掛かってしまう等の問題があった。そこで、本発明は前記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、取得した画像データから単粒画像を明確に精度良く切り出すと共に、一連の処理が完了するまでの時間を短縮することが可能な穀粒選別装置を提供することである。
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
請求項1においては、撮像手段(3)を構成するラインセンサにより、搬送手段(2)を構成するシュート(13)より流下する穀粒の画像データを取得し、該ラインセンサによる撮像にて取得した穀粒に関する画像データに基づいて、情報処理手段(4)により穀粒の良又は不良の判断を行うことにより、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、該情報処理手段(4)は、撮像手段(3)を構成するラインセンサが取得した1ライン毎の画像データを、連続的に蓄積して並べたフレーム化画像データとし、該フレーム化画像データ中において、予め定められた閾値以上の画素の集合が存在しているかを判断し、該判断において、前記閾値以上の画素の集合があると判断された場合に、該情報処理手段(4)は該集合を穀粒領域と判断し、該穀粒領域と該穀粒領域の周辺の画素を、選別時において予想される最大の大きさの穀粒に応じて、予め定められた値である2辺が「x」、「y」からなる長方形等の図形等の「所定の大きさの区画」で切り出し、切り出し処理された区画をイメージとして、順にメモリ上に記憶し、該メモリに記憶された内容に基づいて穀粒の良又は不良の判断を行い、穀粒毎の良否判断が行われると、該メモリエリアは順に消去して、次の画像を順に記憶するものである。
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
請求項1に記載の如く、撮像手段(3)を構成するラインセンサにより、搬送手段(2)を構成するシュート(13)より流下する穀粒の画像データを取得し、該ラインセンサによる撮像にて取得した穀粒に関する画像データに基づいて、情報処理手段(4)により穀粒の良又は不良の判断を行うことにより、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、該情報処理手段(4)は、撮像手段(3)を構成するラインセンサが取得した1ライン毎の画像データを、連続的に蓄積して並べたフレーム化画像データとし、該フレーム化画像データ中において、予め定められた閾値以上の画素の集合が存在しているかを判断し、該判断において、前記閾値以上の画素の集合があると判断された場合に、該情報処理手段(4)は該集合を穀粒領域と判断し、該穀粒領域と該穀粒領域の周辺の画素を、選別時において予想される最大の大きさの穀粒に応じて、予め定められた値である2辺が「x」、「y」からなる長方形等の図形等の「所定の大きさの区画」で切り出し、切り出し処理された区画をイメージとして、順にメモリ上に記憶し、該メモリに記憶された内容に基づいて穀粒の良又は不良の判断を行い、穀粒毎の良否判断が行われると、該メモリエリアは順に消去して、次の画像を順に記憶するので、限られたメモリエリアを有効に利用して、大量のメモリ容量を不要としている。
このように、情報処理手段が予め定められた区画の範囲で画像データ中の穀粒領域を記憶することで、メモリに記憶するデータ量を限定することが可能となる。
即ち、従来は撮像手段によって取得した画像データ全体をメモリ等の記憶することによって切り出し処理等を行っていたが、上述の場合には、画像データ中の穀粒領域とその周辺のみを限定的にメモリに記憶するため、従来の場合と比較してメモリの消費量を抑えることが可能となる。
また、取り扱うデータ量を限定的にしているので、従来と比較して処理速度の高速化を実現することが可能となる。
以下、添付図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について説明し、本発明の理解に供する。
尚、以下の本発明を実施するための最良の形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
図1は穀粒選別装置の全体概観図、図2は画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャートである。
図3は画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャートである。
図4はラインセンサで取得した画像データを1ラインごとに並べた一例を示す模式図である。
図5はメモリに蓄積する画像データの説明図、図6は穀粒領域の位置に関する情報をメモリに蓄積する処理の説明図である。
図7は画像データ中における穀粒領域の有無を判断する処理の説明図、図8は画像データ中における穀粒領域を切り出す処理の説明図である。
先ず、図1を用いて、本発明の穀粒選別装置の一例である、穀粒選別装置1について説明する。また、以下の説明においては、前記穀粒選別装置1が処理する穀粒の一例として米の場合について説明するが、穀粒は前記米に限定されない。前記米以外に考えられる穀粒の例としては、米に類似する粒体(粒状物の集合体)であってもよく、例えば、麦類、大豆類、そば類等の穀粒であっても良い。勿論、前記穀粒選別装置1が具備する撮像手段の分解能等に応じて、前記穀粒等よりも小さな穀粒等の粒体に対しても適用可能である。
穀粒選別装置1は、図1に示すように、主に搬送手段2、撮像手段3、情報処理手段4、選別手段5を具備して構成される。
先ず、前記搬送手段2の詳細説明を行う。搬送手段2は、前記穀粒選別装置の選別対象である穀粒(粒体)を撮像手段3から選別手段5に向けて搬送するものである。ここでは、前記搬送手段2は、タンク11、フィーダ12、シュート13を具備して構成されている。
前記タンク11は、搬送手段2の最上流部を構成し、選別する穀粒を一時的に貯溜するための容器の役割を果たしている。該タンク11の内部形状は略擂鉢状であり、上面には穀粒投入口11aが形成されている。このように構成されているので、選別を行おうとする穀粒を、前記穀粒投入口11aからタンク11内に投入することが可能となる。更に、タンク11の下部には開口部11bが形成されているので、タンク11内に投入された穀粒は、該開口部11bから排出される。
前記フィーダ12は、単位時間当たりの穀粒の排出量を略一定に保持しつつ、タンク11内に貯溜された穀粒を、タンク11からシュート13に排出するものである。ここではフィーダ12は電磁式であり、フィーダ基部12a上に板バネを介してフィーダトラフ12bが設けられる。フィーダトラフ12bは、上面および四方の側面のうちの一面が開口した略直方体の箱であり、タンク11の開口部11bの下方に位置する。該フィーダトラフ12bの開口した側面はシュート13の上流端と対向し、フィーダ基部12aに設けられた電磁石によりフィーダトラフ12bがフィーダ基部12aに対して振動することにより穀粒をシュート13に排出する。
シュート13は、側壁を有する斜面である。フィーダ12によりタンク11から排出された穀粒は、該シュート13上を滑落する。
撮像手段3は、搬送手段2によって搬送される穀粒に係る画像データを取得するためのものであり、搬送手段2の中途部に配置される。尚、撮像手段3の具体例としては、本実施例ではラインセンサを用い、その他CCDカメラ等のカメラ類や光センサ等が挙げられるが、シュート13より流下する穀粒の画像データを取得可能であれば如何なるものでも良く、前記具体例に限定されない。また、ここでは撮像手段3が上面撮像手段3aと下面撮像手段3bの計2個の撮像手段より構成されているが、前記各々の撮像手段3を通過する穀粒の上面および下面に係る画像情報を取得可能としている。更にまた、選別される穀粒(粒体)の種類や用途に応じて、穀粒の片面のみの画像データを取得しても良く、他方、3個以上の撮像手段を設けることによって更に多面的に穀粒に関する画像データを取得する構成であっても良い。
情報処理手段4は、撮像手段3の撮像によって取得された穀粒に関する画像データに基づいて、該穀粒の良又は不良の判断や、演算や、穀粒選別装置1を制御するための機能を有するものである。ここで言う、「穀粒の良又は不良の判断」とは、具体的には、所謂良品米等(良粒)を「良」と判断し、他方、被害米や死米や異物等(不良粒)を「不良」と判断することである。このような判断を行う情報処理手段4の具体的な構成例としては、コンピュータ等の電子計算機によって構成されるものであっても良い。該コンピュータ等の電子計算機の具体的構成としては、キーボードやマウス等の入力手段、演算・判断・画像処理等を行うCPU、及び穀粒選別装置1を作動させるための動作プログラムを記憶や画像データを展開するための記憶素子(RAM、ROM、ハードディスクドライブ等)等より構成されるものであっても良い。また、情報処理手段4には、フィーダ基部12a、撮像手段3、選別手段5等が接続されており、該接続される各部を制御するものである。
前記選別手段5とは、前記情報処理手段4による穀粒の良又は不良の判断において、不良と判断された穀粒(被害米、死米、異物等)を選別・除去するものであり、搬送手段2の下流部に配置される。図1に示す選別手段5の具体例としては、例えば空気銃等であっても良い。この場合、該空気銃は、情報処理手段4によって不良と判断された穀粒に対して圧縮空気を噴きつけるものであり、この噴きつけによって不良と判断された穀粒を、良品米(良粒)から選別分離して除去することが可能となる。具体的には、図1に示すように、不良と判断された穀粒は前記選別手段5の噴きつけによって不良品回収部15に回収され、他方、選別手段5(空気銃)によって何も処理されなかった良品米は良品回収部14に回収される。
<情報処理手段4が具備する各種機能に関して>
前記情報処理手段4は、更に、ラベリング手段、蓄積手段、穀粒領域記憶手段等の機能を有している。前記ラベリング手段とは、撮像手段3の撮像によって取得した穀粒に関する画像データ中の穀粒領域を識別するための識別番号や識別名称等の識別子を割り振るラベリング処理を行う機能を有するものである。更に、前記ラベリング手段は、上述したラベリング処理以外に、更に付加的な情報を穀粒領域にラベリング処理する機能を有している。この付加的な情報の具体例としては、ラインセンサが穀粒の検知を開始した時刻や終了時刻に関する情報の他、1ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報も含まれても良い。即ち、前記識別子以外の付加的な情報として、例えば、穀粒領域の位置、大きさ、色、良又は不良の判断結果等であっても良い。
次に、図2を用いて情報処理手段4が行う一連の処理の一例について説明する。情報処理手段4は、撮像手段3を用いてシュート13より流下する穀粒の画像を取得する(S10)。このステップS10における処理は、具体的には以下のような処理が情報処理手段4において行われる。撮像手段3がラインセンサ等である場合に、図4に示すように、シュート13(上方)から選別手段5(下方)へ流下する穀粒(実線矢印方向)は、1ライン毎に撮像される。この場合、ラインセンサによって取得される1ラインの画像データは、点線矢印の順に逐次情報処理手段4に取り込まれ、メモリ等の記憶手段等に記憶されて蓄積される。このように蓄積された結果、図4に示すように、1ラインの画像データを連続的に複数蓄積して並べることで一粒の穀粒領域を表現することが可能となる。また、図4に示すように、1ラインの画像データを連続的に蓄積して並べた状態をフレームといい、このようなフレームを情報処理手段4の記憶手段に記憶させてもよい。
前記ステップS10の撮像処理の後、次に並列的にステップS11、ステップS12、及びステップS13の処理が並列的に行われる。
<ステップS11>
次に、情報処理手段4は、前記ステップS10にて取得した画像データ中の穀粒領域を識別するための識別子等をラベリングする処理を行う(S11)。このステップS11におけるラベリング処理は、画像データ中の穀粒領域に固有の識別子として識別番号や識別名称等を割り振る処理を意味している。
<ステップS12>
また、情報処理手段4は、前記ステップS10にて取得した画像データを、例えば黒又は白等の2色(2階調)に2値化変換する処理を実行する(S12)。即ち、撮像手段3で取得した画像データを単純に2値化することによって、画像データ中における穀粒領域と非穀粒領域とを容易に明確化することが可能となる。尚、このステップS12で得られる2値化された画像データを以下「2値化画像データ」と称する。
<ステップS13>
また、情報処理手段4は、前記ステップS10にて取得した画像データを、単に情報処理手段4で処理する形式に変換する処理を行う(S13)。つまり、ラインセンサで撮像して得られた画像データを、メモリ上で蓄積してフレーム化することによって穀粒全体の画像が得られる。このステップS13における処理では、撮像手段3から取得した画像データを単純に情報処理手段4で処理できるような形式に変換するのみで、画像データの質、性質、内容を意図的に変化させる処理ではない。尚、このステップS13の処理で作成された画像データを以下においては「生画像データ」と称する。また、ラインセンサによって取得される1ライン毎の生画像データを、図4に示すようにメモリ等で蓄積してフレーム化したものを「生画像フレーム」と称する。前記ステップS11・S12・S13の処理は1ライン毎に並列的に実行される。
次に、前記ステップS11及び前記ステップS12における処理が実行された後に、情報処理手段4は、前記ステップS12において2値化された穀粒領域に対して、更に前記ステップS11におけるラベリング処理以外に付加的な情報を穀粒領域にラベリングする処理を行う(S14)。前記ステップS14における「付加的な情報」の具体例としては、穀粒領域の大きさ、色、良又は不良の判断結果等であっても良い。即ち、該付加的な情報の具体例としては、ラインセンサが穀粒の撮像(即ち、「検知」)を開始した時刻や終了時刻に関する情報の他、1ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報等であっても良い。次に、情報処理手段4は、前記ステップS14にて更に付加的な情報がラベリングされた2値化画像データと、前記ステップS13の処理によって得られる生画像データとに基づいて、画像データ中の穀粒領域を切り出す処理を実行する(S15)。つまり、前記2値化画像データを生画像データに重ね合わせることで、明確に穀粒領域を識別できる2値化画像データに基づいて、容易に生画像データ中の穀粒領域を切り出すことが可能となると共に、該2値化画像データにラベリングされるデータを生画像データに移植することも容易に可能となる。また、取得した画像データ中に含まれる穀粒領域を明確に識別することが可能となるので、単粒画像の切り出し精度を向上させることが可能となると共に、穀粒領域に様々な情報を付加することが可能となるので、画像データに多種多様な情報を一元的に集約することが可能となってデータの取り扱いが容易となる。
次に、図3を用いて情報処理手段4が行う一連の処理の一例について説明する。既に、図2を用いて説明した場合と同様に、情報処理手段4は、撮像手段3を用いてシュート13より流下する穀粒の画像を取得する(S10)。
前記ステップS10の撮像処理の後、次に並列的にステップS21、及びステップS13の処理が行われる。
<ステップS21>
該ステップS10の処理の後、情報処理手段4は、ラインセンサより取得した1ラインの画像を図4に示したようなフレームとして蓄積すると共に、予め定められた閾値以上と判断された画素の領域を穀粒領域として判断し、該穀粒領域に対してラベリング処理を行う(S21)。該ラベリング処理の内容の具体例としては、「穀粒の検知に関する時刻」や「画素の位置に関する情報」であってもよく、これらを画像データ中の穀粒領域にラベリングする処理を行っても良い。この「穀粒の検知に関する時刻」や「画素の位置に関する情報」は、既に上述した「付加的な情報」に含まれるものであっても良い。前記「穀粒の検知に関する時刻」とは、具体的に説明すると、穀粒毎にその穀粒がラインセンサに撮像開始された時刻(即ち、撮像手段3の撮像範囲に穀粒が入ってきた時刻。以下「開始時刻」と称する)や、逆に、穀粒毎にその穀粒がラインセンサによる撮像が終了した時刻(即ち、撮像手段3の撮像範囲から穀粒が外れた時刻。以下「終了時刻」と称する)等ことである。前記「画素の位置に関する情報」とは、具体的に説明すると、画像データ中の各穀粒領域に関し、最もシュート13寄り側となる最上位点にある最上ピクセル位置、最も選択手段5寄り側となる最下位点にある最下ピクセル位置等であっても良い。(具体例は、図5を用いて以下で説明する)
<ステップS13>
また、情報処理手段4は、既に上述した前記ステップS13の処理を行って、前記ステップS10にて取得した画像データを、単に情報処理手段4で処理する形式に変換する処理を行う(S13)。
そして、情報処理手段4は、前記ステップS21においてラベリング処理された内容(「穀粒の検知に関する時刻」、「画素の位置に関する情報」)と、前記ステップS13の処理によって得られる生画像データとに基づいて、画像データ中の穀粒領域を切り出す処理を行う(S31)。情報処理手段4が前記一連の処理を実行することによって、既に上述した2値化処理を経ずに、直接的に穀粒領域の切り出し処理を行うことが可能となるので、切り出し処理までに係る時間を短縮して高速化することが可能となる。
また、情報処理手段4は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した1ライン毎の画像データをバッファリングしてフレーム化した後に、該フレーム化された画像データ中に穀粒領域があると判断した場合に、穀粒領域を切り出しても良い。この穀粒領域の有無の判断は、前記ステップS21の場合と同様に、ラインセンサより取得した1ラインの画像を、図4に示したようなフレームとして蓄積すると共に、予め定められた閾値以上の画素の領域があると判断した場合に、該画素の領域を穀粒領域として判断しても良い。更に該有無の判断において、画像データ中に穀粒領域があると判断された場合には、情報処理手段4は、穀粒領域の外形形状等を示す「穀粒領域の位置に関する情報」を算出する。この「穀粒領域の位置に関する情報」とは、具体的には図5に示すようなものである。例えば、図5中のA点は、画像データに含まれるある1つの穀粒領域の最下位点であって、撮像時において最初に画素を撮像(検知)した点であり、情報処理手段4はA点を検知した時刻をメモリに記憶する。また、B点は、画像データに含まれる穀粒領域の最上位点である。C点は、例えばラインセンサが図5に向かって左から右にスキャンする場合、1ラインにおいて最初に穀粒を検知した穀粒領域の画素であり、他方、D点は1ラインにおいて最後に穀粒を検知した穀粒領域の画素である。即ち、図5に向かって左から右方向の座標を設定した場合に、C点は該座標上における最小位置、D点は該座標上における最大位置となる。更に、このような、A点〜D点等の位置を検出した時刻も共にメモリ等に記憶して、ABCD点を通る矩形領域を生画像フレームに当て嵌めて切り出し処理を行ってもよい。また、穀粒領域の外形形状を表す点を位置データとして取得してもよい。この場合、情報処理手段4は、画像データを1ライン取得する毎に外形を示す点をプロットし、該プロットした点を位置データとして取得して記憶する。具体的には、図6に示すように、前記位置データ(例えば、図5におけるA点)の画像データ上のアドレスをメモリ等の記憶手段に記憶して蓄積する。そして、情報処理手段4は、該取得した位置データを該穀粒領域の画像データと共に対応付けてメモリ等に記憶しても良い。このような位置データの蓄積処理によって以下に示すような切り出し処理を可能となる。
また、穀粒領域の切り出し手法としては、以下に示すような場合もある。ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した1ライン毎の画像データをバッファリングする前に、該1ラインの画像データ中の穀粒領域の有無を判断するようにしても良い。そして、該1ラインの画像データ中に穀粒領域が存在すると判断された場合は、該穀粒領域を直接切り出しても良い。この場合において、画像データ中における穀粒領域の有無を判断する具体的手法は図7に示すようになる。従来は、情報処理手段4は、図7(a)に示すように、予め定められた所定量分だけバッファリング或いはメモリ上に記憶されたフレーム化した画像データの全体をスキャン(例えば、一定間隔で矢印方向にスキャン)することによって、予め定められた所定の閾値以上の画素の領域が画像データ中にある場合に、穀粒領域が画像データ中にあると判断していた。他方、上述した1ラインの画像データ中の穀粒領域の有無の判断は、図7(b)に示すように行う。情報処理手段4は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した1ライン毎の画像データをバッファリングする前に、該1ラインの画像データ中の穀粒領域の有無を判断する。該判断で穀粒領域があると判断された場合に、情報処理手段4は、該穀粒領域を含む周辺の領域、又は、穀粒が存在する領域のみを直接切り出しても良い。このような処理を行うことによって、穀粒領域に関する部分を限定的に直接切り出すことが可能となるので、切り出し処理までの一連の処理速度を高速度化することが可能となる。
次に、情報処理手段4は、画像データ中における穀粒領域を予め定められた区画の範囲でメモリ等の記憶手段に記憶できるようにしても良い。この場合における、具体例を図8を用いて以下に説明する。情報処理手段4は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した1ライン毎の画像データをバッファリングすることによって、図8(a)に示すようにフレーム化する。次に、情報処理手段4は、該フレーム化された画像データ中において、予め定められた閾値以上の画素の集合が存在しているかを判断する。この判断で、前記閾値以上の画素の集合があると判断された場合は、情報処理手段4は該集合を穀粒領域と判断する。更に、情報処理手段4は、該穀粒領域と該穀粒領域の周辺の画素とを含む予め定められた所定の大きさの区画で切り出す。前記「所定の大きさの区画」とは、具体例としては図8(b)に示すように、2辺が「x」、「y」からなる長方形等の図形であってもよい。また、前記寸法「x」、「y」は、選別時において予想される最大の大きさの穀粒に応じて、使用者等によって予め定められる値であってもよい。勿論、前記長方形以外の多角形、或いは閉曲線等で囲まれる図形を前記区画として採用してもよい。更に、情報処理手段4は、切り出し処理された区画を図8(b)に示すようなイメージでメモリ上に記憶する。このように記憶された穀粒の画像は閾値以上であるため、不良の穀粒の可能性が高いため、その他は良品として判断して更に認識処理を行うことがなく、この不良として紛らわしい穀粒のみ良否の判断を行うことで、判断処理の高速化を図っている。該記憶はラインセンサによって撮像が開始された順に行われるものであってもよく、図8(a)に示す例の場合は、穀粒領域110の方が穀粒領域120よりも先に流下し、ラインセンサによって撮像が開始されている。そのため、図8(b)に示すように、穀粒領域110が穀粒領域120よりも先にメモリ上に記憶されることになる。そして、穀粒毎の良否判断が行われると、そのメモリエリアは消去して、次の画像を順に記憶する。こうして、限られたメモリエリアを有効に利用して、大量のメモリ容量を不要としている。このように、情報処理手段4が予め定められた区画の範囲で画像データ中の穀粒領域を記憶することで、メモリに記憶するデータ量を限定することが可能となる。即ち、従来は撮像手段3によって取得した画像データ全体をメモリ等の記憶することによって切り出し処理等を行っていたが、上述の場合には、画像データ中の穀粒領域とその周辺のみを限定的にメモリに記憶するため、従来の場合と比較してメモリの消費量を抑えることが可能となる。また、取り扱うデータ量を限定的にしているので、従来と比較して処理速度の高速化を実現することが可能となる。
穀粒選別装置の全体概観図。 画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート。 画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート。 ラインセンサで取得した画像データを1ラインごとに並べた一例を示す模式図。 メモリに蓄積する画像データの説明図。 穀粒領域の位置に関する情報をメモリに蓄積する処理の説明図。 画像データ中における穀粒領域の有無を判断する処理の説明図。 画像データ中における穀粒領域を切り出す処理の説明図。
1 穀粒選別装置
2 搬送手段
3 撮像手段
4 情報処理手段
5 選別手段
11 タンク
12 フィーダ
13 シュート

Claims (1)

  1. 撮像手段(3)を構成するラインセンサにより、搬送手段(2)を構成するシュート(13)より流下する穀粒の画像データを取得し、該ラインセンサによる撮像にて取得した穀粒に関する画像データに基づいて、情報処理手段(4)により穀粒の良又は不良の判断を行うことにより、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、該情報処理手段(4)は、撮像手段(3)を構成するラインセンサが取得した1ライン毎の画像データを、連続的に蓄積して並べたフレーム化画像データとし、該フレーム化画像データ中において、予め定められた閾値以上の画素の集合が存在しているかを判断し、該判断において、前記閾値以上の画素の集合があると判断された場合に、該情報処理手段(4)は該集合を穀粒領域と判断し、該穀粒領域と該穀粒領域の周辺の画素を、選別時において予想される最大の大きさの穀粒に応じて、予め定められた値である2辺が「x」、「y」からなる長方形等の図形等の「所定の大きさの区画」で切り出し、切り出し処理された区画をイメージとして、順にメモリ上に記憶し、該メモリに記憶された内容に基づいて穀粒の良又は不良の判断を行い、穀粒毎の良否判断が行われると、該メモリエリアは順に消去して、次の画像を順に記憶することを特徴とする穀粒選別装置。
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