JP4812083B2 - いりこ等の選別方法とその装置 - Google Patents
いりこ等の選別方法とその装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4812083B2 JP4812083B2 JP2005337528A JP2005337528A JP4812083B2 JP 4812083 B2 JP4812083 B2 JP 4812083B2 JP 2005337528 A JP2005337528 A JP 2005337528A JP 2005337528 A JP2005337528 A JP 2005337528A JP 4812083 B2 JP4812083 B2 JP 4812083B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sorted
- belt
- sorting
- image
- materials
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Sorting Of Articles (AREA)
Description
請求項2に記載のように、請求項1に記載のいりこ等の選別方法において被選別材に分離する前記分離工程において、第5以降のベルトコンベヤまで繰り返し行って被選別材群を1つもしくは2つ以上の被選別材に分離することが望ましい。
・従来、人手で行われているいりこなどの選別作業を機械(システム)化して効率よく短時間で確実に行え、作業の省力化と高精度化を図れ、雑魚や異魚種の混入が起こりにくく商品価値を向上できる。
1)選別対象のいりこを目視にて同一魚種ごとに複数匹(例えば、10匹)ずつ選んだのち、同一魚種のいりこごとに、USB接続のデジタルカメラで撮影し、画像データによる魚種パターンをニューラルネットワーク(以下、NNという)に入力して学習登録する。
3) 8近傍収縮処理(左右・上下・斜めの各近傍を収縮処理)を行い、重なった状態の被選別材(いりこ)を分離し、ラベリングを行う。続いて、中心位置を求めて128×128(2のn乗×2のn乗)にビルニア(bilnear)法を用いて縮小し、切り出しを行う(図3(c))。
128pixel)の周波数成分を算出する(図3(e))。
その他の入力要素も同様な算出形式で、Σx(i)/M(i=1,2,…M) ただし、Mは同心円状の同じ番号の数
つまり、0・1・2・3・4・5・………62・63・64
こうして作成した入力値をNNへ入力し、いりこの魚種を識別する(図3(g))。
鰯用であるとすると、このニューロテンプレートiの出力層のユニット(細胞)
には、真鰯を示すユニット(目的パターン)と、真鰯以外を示すユニット(目的外パターン)の2つのユニットが設定されている。
他のニューロテンプレートii〜vも同様に潤目鰯、片口鰯、黍魚子(きびなご)
およびほおたれ鰯など、それぞれを唯一識別する設定となっている。ただし、それ以外のニューロテンプレートにも同じ真鰯の画像を入力し、以下の関係を満たすかを確認する。
すなわち、
出力ユニットの反応値(潤目を示すユニット)< 出力ユニットの反応値(それ以外を示すユニット)……(2)
出力ユニットの反応値(片口を示すユニット)< 出力ユニットの反応値(それ以外を示すユニット)……(3)
出力ユニットの反応値(きびなごを示すユニット)< 出力ユニットの反応値(それ以外を示すユニット)……(4)
出力ユニットの反応値(ほうたれを示すユニット)< 出力ユニットの反応値(それ以外を示すユニット)……(5)
つまり、真鰯のニューロテンプレートiで真鰯であることを確認し、かつ、潤目
鰯、片口鰯、黍魚子(きびなご)およびほおたれ鰯を唯一識別するニューロテンプレートii〜vで、潤目鰯でもなく、片口鰯でもなく、黍魚子(きびなご)でも
なく、ほおたれ鰯でもないことを確かめ、最終判断を下すのである。
このNNによるテンプレートマッチングにより精度の高い識別が実現できる。ただし、図6に示すように従来のNNの出力層にそれぞれのいりこの魚種に対応するユニットをそのまま設定し、一回のNN計算のみでいりこの魚種を確定する方法も本選別装置1の識別手段10に適用し、プログラムシステムとしては選別装置1の起動時に選択可能としている。
・複数の魚種からなるいりこ群を同一魚種ごとに選別するだけでなく、雑魚が混じったいりこ群から雑魚だけを排除することにも使用できる。
2 照明器具
3 デジタルカメラ
10 識別手段
12 搬送用傾斜ベルトコンベヤ
13〜17 分離用傾斜ベルトコンベヤ
12a〜17a コンベヤベルト
18 ホッパー
19 DCモータ
20 減速ギヤ
21・22 センサ
Claims (4)
- 複数種類のいりこなどが混在した被選別材群を同一の種類ごとに選別したり選別対象以外の異種類を排除したりするための選別方法であって、
走行方向に向け上向きに傾斜させ、順番に搬送可能に縦列させた複数台のベルトコンベヤのうち第1のベルトコンベヤのベルト上に複数種類の被選別材群を載置してベルトの走行を開始し、少なくとも1つの被選別材が最上位置に達し第2のベルトコンベヤのベルト上に落下すると、前記第1のベルトコンベヤのベルトの走行を中止し、第2のベルトコンベヤのベルトの走行を開始させ、同ベルト上に落下した少なくとも1つの被選別材が最上位置へ達し第3のベルトコンベヤのベルト上に落下すると、同ベルトの走行を中止し、第1のベルトコンベヤのベルトおよび第3のベルトコンベヤのベルトの走行を開始するという操作を、少なくとも第3のベルトコンベヤまで繰り返し行って被選別材群を1つもしくは2つ以上の被選別材に分離する工程と、
前記分離工程で分離された被選別材が1つの場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する一方、
前記分離工程で分離された被選別材が2つ以上の場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、この2値化画像において8−近傍収縮処理を行ったのち、ラベリング処理を用いて被選別材部分にラベル番号を付与するとともに、ラベル領域内の中心位置を求め、この中心位置情報を用いて画像中の1つの被選別材を抽出し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する工程と、
1つもしくは2つ以上に分離された被選別材が同一種類であるときには、その種類に対応する選別ボックスに振り分ける一方、2つ以上に分離された被選別材が異なる種類であるときには、前記分離工程へ環流する工程とを備えることを特徴とするいりこ等の選別方法。 - 被選別材に分離する前記分離工程において、第5以降のベルトコンベヤまで繰り返し行って被選別材群を1つもしくは2つ以上の被選別材に分離する請求項1に記載のいりこ等の選別方法。
- 複数種類のいりこなどが混在した被選別材群を同一の種類ごとに選別したり選別対象以外の異種類を排除したりするための選別装置であって、
走行方向に沿って上向きに傾斜させ、ベルト上に載置される被選別材の有無を検知しベルトの走行を開始させる第1センサと、ベルト上の被選別材が最上位置に達したことを検知しベルトの走行を停止させるか・停止させたのち逆転させる第2センサとをそれぞれ備えた複数台のベルトコンベヤを、隣接するコンベヤベルト間で被選別材が乗り移り可能に隣接させて配列してなる複数種類の被選別材群を1もしくは2以上の被選別材に分離する分離装置と、
1つもしくは2つ以上に分離された被選別材が同一種類であるときには、その種類に対応する選別ボックスに振り分ける一方、2つ以上に分離された被選別材が異なる種類であるときには、前記分離装置の入り口に被選別材群を環流する振り分け手段と、
前記分離装置で分離された被選別材が1つの場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する一方、
前記分離装置で分離された被選別材が2つ以上の場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、この2値化画像において8−近傍収縮処理を行ったのち、ラベリング処理を用いて被選別材部分にラベル番号を付与するとともに、ラベル領域内の中心位置を求め、この中心位置情報を用いて画像中の1つの被選別材を抽出し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する手段とを備えることを特徴とするいりこ等の選別装置。 - 被選別材が順次乗り移り可能に隣接配置された複数台の上向きに傾斜したベルトコンベヤと、各ベルトコンベヤのベルト下部上において被選別材の有無を感知するとともに被選別材を感知するとベルトの回転の開始を指令する第1センサと、各ベルトコンベヤのベルト上の被選別材が最上位置へ達したことを感知するとベルトの回転の停止を指令する第2センサとを備え、入り乱れたりバラ積みで絡み合ったりした状態の複数種類の被選別材群を1または2以上の被選別材に分離する分離装置と、
前記分離装置で分離された被選別材を撮影するカメラと、
前記カメラにより撮影した画像フレーム内に被選別材が1の場合および被選別材が2以上であって全ての被選別材が同一種類である場合に、被選別材を対応する種類の選別ボックスに振り分ける一方、前記カメラにより撮影した画像フレーム内に被選別材が2以上であって被選別材が異なる種類である場合に、前記分離装置へ環流する振り分け手段と、
前記画像フレーム内の画像をカラー画像としてパーソナルコンピュータに取り込み、閾値を用いて2値化を行い、モノクロ画像に変換したのち、8−近傍収縮処理を施し、ラベリングを行い、続いて、中心位置を求めてビルネア(bilnear)法を用いて縮小し、切り出しを行い、切り出した画像を、被選別材と背景とを区別できる閾値を用いて2値化し、背景を黒で塗りつぶし、2次元高速フーリエ変換を用いて前記モノクロ画像の周波数成分を算出し、周波数成分を同心円状にブロック化を行い、同一番号のブロックを加算して平均化したものを正規化することにより、ニューラルネットワークへ入力する値を算出し、この入力値をニューラルネットワークへ入力し、被選別材の種類を識別する手段とを備えることを特徴とするいりこ等の選別装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005337528A JP4812083B2 (ja) | 2005-11-22 | 2005-11-22 | いりこ等の選別方法とその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005337528A JP4812083B2 (ja) | 2005-11-22 | 2005-11-22 | いりこ等の選別方法とその装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007136430A JP2007136430A (ja) | 2007-06-07 |
JP4812083B2 true JP4812083B2 (ja) | 2011-11-09 |
Family
ID=38199917
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005337528A Active JP4812083B2 (ja) | 2005-11-22 | 2005-11-22 | いりこ等の選別方法とその装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4812083B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6401411B1 (ja) * | 2018-02-13 | 2018-10-10 | 株式会社Aiハヤブサ | 人工知能による漁獲物識別システム、管理システム及び物流システム |
CN109516067B (zh) * | 2018-11-12 | 2024-04-09 | 西安火眼猴智能科技研究院有限公司 | 零部件检测系统及检测方法 |
US20230419687A1 (en) * | 2020-11-20 | 2023-12-28 | Nec Corporation | State determination device, state determination method and recording medium |
CN113548234B (zh) * | 2021-06-11 | 2022-11-15 | 江汉大学 | 一种用于对水果进行挑选的方法、系统及相关设备 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001304946A (ja) * | 2000-04-21 | 2001-10-31 | Boso Shatai Kk | 重量計測装置と魚類自動選別装置 |
-
2005
- 2005-11-22 JP JP2005337528A patent/JP4812083B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2007136430A (ja) | 2007-06-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11069053B2 (en) | Systems and methods for optical material characterization of waste materials using machine learning | |
CN108287010B (zh) | 一种螃蟹多指标分级装置与方法 | |
CN108971190B (zh) | 一种基于机器视觉的生活垃圾分拣方法 | |
CA2970735C (en) | Sorting system with multiple sorting devices | |
Strachan | Recognition of fish species by colour and shape | |
KR101656635B1 (ko) | 어종 판별 장치 및 어종 판별 방법 | |
JP2020062633A (ja) | 廃棄物選別装置及び廃棄物選別方法 | |
JP4812083B2 (ja) | いりこ等の選別方法とその装置 | |
CN111805541B (zh) | 一种基于深度学习的中药饮片净选装置及净选方法 | |
CN108719424A (zh) | 一种基于机器视觉的水产品分类方法及系统 | |
JP7517662B2 (ja) | 廃棄物選別装置 | |
CN108108679A (zh) | 一种全自动钨矿选矿机 | |
CN113145492A (zh) | 一种用于梨外观品质视觉分级方法及分级生产线 | |
WO1998014046A1 (en) | Method and apparatus for the quality assessment of seed | |
Estévez et al. | Genetic input selection to a neural classifier for defect classification of radiata pine boards | |
JP5455409B2 (ja) | 異物選別方法および異物選別設備 | |
CN113453810B (zh) | 封装检测和智能分拣 | |
CN105710043A (zh) | 一种纽扣分选的方法及系统 | |
CN208059993U (zh) | 一种螃蟹多指标分级装置 | |
JP4171806B2 (ja) | 果実そ菜類の等級判別方法。 | |
Thakkar et al. | Performance evaluation of classification techniques for computer vision based cashew grading system | |
US20230206606A1 (en) | Method and system for training a neural network-implemented sensor system to classify objects in a bulk flow | |
KR102578920B1 (ko) | 인공지능을 기반으로 하는 pet 선별장치 | |
JPH0663291U (ja) | 加工食品の把持装置 | |
CN221515248U (zh) | 一种基于ai视觉燕窝分级智能装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080901 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20090528 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110411 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110419 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20110518 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20110518 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110606 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110809 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110822 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4812083 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140902 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |