JP4528509B2 - 穀粒選別装置 - Google Patents
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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。
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。
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。
<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。
<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)。
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)
- 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、該メモリ上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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