JP5572963B2 - Quality measuring device - Google Patents

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本発明は、コンベアで搬送される測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置に関わり、更に詳しくは、方向、形状、大きさ、色、部位等により品質が変動する、例えば青果物、魚及び肉等の食品である測定対象物の品質測定に適した品質測定装置に関するものである。   The present invention relates to a quality measuring apparatus for measuring and selecting the quality of a measurement object conveyed on a conveyor online, and more specifically, the quality varies depending on the direction, shape, size, color, part, etc. The present invention relates to a quality measuring apparatus suitable for measuring the quality of an object to be measured, for example, food such as fruits and vegetables, fish and meat.

光源から測定対象物に光を照射し、透過光又は反射光を分光した上で光量を測定する拡散透過方式又は拡散反射方式の品質測定装置があり、例えば拡散透過方式のものとして、コンベアで搬送される測定対象物に光源から照射した光の透過光を回折格子で分光し、必要とする波長の分光をラインセンサにより測定し、該測定値を信号処理及び制御装置により演算処理及び波形分析するとともに、品質を評価するための検量線を用いて演算処理することにより、前記測定対象物の品質をオンラインで測定するものがある(例えば、特許文献1参照。)。
特開平7−229840号公報
There is a quality measurement device of diffuse transmission type or diffuse reflection type that measures the amount of light after irradiating the measurement object from the light source and splitting the transmitted light or reflected light. The transmission light of the light irradiated from the light source to the measurement object to be measured is spectrally separated by the diffraction grating, the spectrum of the required wavelength is measured by the line sensor, and the measurement value is subjected to arithmetic processing and waveform analysis by the signal processing and control device. In addition, there is one that measures the quality of the measurement object online by performing arithmetic processing using a calibration curve for evaluating quality (see, for example, Patent Document 1).
Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-229840

図9は、測定対象物が玉ねぎである場合において、その芽の方向による受光強度(受光器が受ける玉ねぎからの透過光の強度)の変化を示したものであり、芽が上側(図10(a)参照。)及び玉ねぎVの搬送方向(図中矢印A参照。)に向かって前側(図10(b)参照。)にある場合に対して、前記搬送方向に向かって芽が右側(図10(c)参照。)及び左側(図10(d)参照。)にある場合では、特に長波長領域で受光強度が大きく減少している。   FIG. 9 shows the change in the received light intensity (the intensity of transmitted light from the onion received by the light receiver) depending on the direction of the bud when the measurement object is an onion, and the bud is on the upper side (FIG. 10 ( a)) and the onion V in the front direction (see FIG. 10B) in the conveying direction (see arrow A in the figure), the buds are on the right side in the conveying direction (see FIG. 10). 10 (c)) and the left side (see FIG. 10 (d)), the received light intensity is greatly reduced particularly in the long wavelength region.

この現象は、玉ねぎの芽及び根付近の組織が密に詰まっていることにより生じるものであり、このような方向により受光強度が異なる測定対象物に対して従来の品質測定装置により品質測定を行うと、品質測定結果が実際の品質と一致しない前記測定対象物の方向が存在するため、判別率が低下する。   This phenomenon is caused by densely packed onion buds and tissues near the roots, and the quality is measured by a conventional quality measuring device for a measurement object having a different light receiving intensity depending on the direction. Then, since there is a direction of the measurement object whose quality measurement result does not match the actual quality, the discrimination rate is lowered.

また、表面付近に障害が存在する測定対象物に対して従来の品質測定装置により品質測定を行うと、その障害の位置によって、表面付近の障害の情報が測定対象物を透過する光又は反射する光に含まれずに障害として検出されない場合や、表面付近の変色により光が吸収されて透過光量自体が少なくなり障害の特徴を検出できない場合があるため、判別率が低下する。   In addition, when quality measurement is performed on a measurement object having an obstacle near the surface by a conventional quality measuring device, information on the obstacle near the surface reflects or reflects light through the measurement object depending on the position of the obstacle. The discriminating rate decreases because the light is not detected as a failure because it is not included in the light, or the light is absorbed by discoloration near the surface and the amount of transmitted light itself decreases and the feature of the failure cannot be detected.

このように、その方向及び部位(表面障害部分)、あるいは、その形状、大きさ及び色等によって品質が変動する測定対象物の品質測定を従来の品質測定装置により行った場合に、判別率が低下するという問題がある。   In this way, when the quality measurement of a measurement object whose quality varies depending on its direction and part (surface obstacle part) or its shape, size, color, etc., the discrimination rate is There is a problem of lowering.

そこで、本発明が前述の状況に鑑み、解決しようとするところは、その方向、形状、大きさ、色、部位等により品質が変動する測定対象物の品質測定において、判別率を向上することができる品質測定装置を提供する点にある。   Therefore, in view of the above situation, the present invention intends to solve the problem of improving the discrimination rate in the quality measurement of a measurement object whose quality varies depending on the direction, shape, size, color, region, etc. It is in providing a quality measuring device that can be used.

本発明に係る品質測定装置は、前記課題解決のために、測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記検量線を多変量解析により作成する際に、前記画像解析情報を説明変数に付加してなることを特徴とする。
In order to solve the above problems, a quality measuring device according to the present invention includes a transport unit that transports a measurement object, a projector that irradiates light to the measurement object transported by the transport unit, A spectroscope that splits transmitted light or reflected light and a light receiver that detects a spectral light quantity of a required wavelength, and a calculation value and a waveform analysis of the detection value of the spectral light quantity detector, and A quality for measuring and selecting the quality of the measurement object online, comprising a signal processing unit that performs arithmetic processing using a calibration curve for evaluating the quality of the measurement object and a quality measurement unit comprising a control device A measuring apparatus, which is installed on the upstream side of the quality measuring unit, images the measuring object, and uses image data of the measuring object imaged by the imaging unit. direction Shape, size, and an image processing apparatus for obtaining a useful image analysis information is analyzed based on the image data such as color or site, by the quality measuring unit when estimating the quality of the measurement object The image analysis information is added to an explanatory variable when the calibration curve is created by multivariate analysis using the image analysis information.

ここで、表面障害が所定範囲以上である前記測定対象物を不良品として除外してなると好ましい。
Here, it is preferable to exclude the measurement object having a surface obstacle of a predetermined range or more as a defective product.

また、本発明に係る品質測定装置は、前記課題解決のために、測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の品質が変動する前記画像解析情報に対応させて複数の検量線を作成しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により品質測定に最適な検量線を選択して前記測定対象物の品質を推定することを特徴とする。
In addition, in order to solve the above problems, the quality measuring apparatus according to the present invention includes a transport unit that transports a measurement target, a projector that irradiates light onto the measurement target transported by the transport unit, and the measurement target. A spectroscope that separates transmitted light or reflected light from the light source, a light receiver that includes a spectral light amount detector that detects a spectral light amount of a required wavelength, and arithmetic processing and waveform analysis of the detection value of the spectral light amount detector In order to measure and select the quality of the measurement object online, comprising a quality measurement unit comprising a signal processing and control device that performs arithmetic processing using a calibration curve for evaluating the quality of the measurement object The quality measurement apparatus according to claim 1, wherein the measurement target is installed on the upstream side of the quality measurement unit, and the measurement target is obtained by using the imaging unit that images the measurement target, and the image data of the measurement target captured by the imaging unit. object Direction, shape, size, and an image processing apparatus for obtaining a useful image analysis information is analyzed based on the image data such as color or sites, estimates the quality of the measurement target by the quality measuring unit At the time, using the image analysis information, a plurality of calibration curves are created corresponding to the image analysis information in which the quality of the measurement object varies, and the quality is determined from the image analysis information at the time of actual measurement. The measuring unit selects a calibration curve optimal for quality measurement and estimates the quality of the measurement object.

ここで、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の評価対象とする測定部位を決定しておくとともに、前記投光器及び前記受光器セットの複数を搬送方向に並設しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により前記測定部位を選択し、前記測定部位に位置する前記投光器及び前記受光器セットの情報により前記測定対象物の品質を推定すると好ましい。
Here, when estimating the quality of the measurement object by the quality measurement unit, using the image analysis information, the measurement site to be evaluated of the measurement object is determined, the projector and the projector A plurality of light receiver sets are juxtaposed in the transport direction, the measurement site is selected by the quality measurement unit from the image analysis information at the time of actual measurement, and the projector and the light receiver set located at the measurement site It is preferable to estimate the quality of the measurement object based on the above information .

本発明に係る品質測定装置によれば、測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記検量線を多変量解析により作成する際に、前記画像解析情報を説明変数に付加してなるので、その方向、形状、大きさ、色又は部位等より品質が変動する測定対象物の品質測定において、該測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の有用な画像解析情報を利用して品質測定を行うことができるため、判別率を向上することができる。
According to the quality measurement apparatus of the present invention, a transport unit that transports a measurement object, a projector that irradiates light to the measurement object transported by the transport unit, and transmitted light or reflected light from the measurement object. And a light receiver comprising a spectroscopic light amount detector for detecting a spectroscopic light amount detector for detecting a spectral light amount of a required wavelength, and calculating and analyzing the waveform of the detection value of the spectroscopic light amount detector, and the quality of the measurement object A quality measuring device for measuring and selecting the quality of the measurement object online, comprising a signal processing unit that performs arithmetic processing using a calibration curve for evaluating The direction, shape, and size of the measurement object using the imaging unit that is installed upstream of the quality measurement unit and that images the measurement object and the image data of the measurement object that is imaged by the imaging unit Well, Or an image processing apparatus for obtaining a useful image analysis information is analyzed based on the image data of the sites and the like, in estimating the quality of the measurement target by the quality measuring unit, the image analysis information When the calibration curve is created by multivariate analysis, the image analysis information is added to the explanatory variable, so the measurement object whose quality varies depending on its direction, shape, size, color, part, etc. In the quality measurement, quality measurement can be performed using useful image analysis information such as the direction, shape, size, color, or part of the measurement object, so that the discrimination rate can be improved.

その上、例えば測定対象物が玉ねぎである場合において、前記画像解析情報として、玉ねぎの芽が受光側又は光源側にある場合とそれ以外の場合とにより異なる値とした方向情報を採用し、この方向情報も説明変数とすることにより、組織が密に詰まっている芽及び根付近を光が透過する際における光量の減少を考慮しながら、玉ねぎの品質を評価するための検量線を作成することができる。
In addition, for example, when the measurement object is an onion, as the image analysis information, direction information that has different values depending on whether the onion bud is on the light receiving side or the light source side or otherwise is used. Create a calibration curve to evaluate the quality of onions, taking into account the reduction in the amount of light when light passes through the buds and roots where the tissue is densely packed, by using direction information as an explanatory variable. Can do.

よって、玉ねぎのような、その方向により受光強度が変動する測定対象物の判別率を向上することができる。   Therefore, it is possible to improve the discrimination rate of an object to be measured, such as an onion, whose received light intensity varies depending on its direction.

また、表面障害が所定範囲以上である前記測定対象物を不良品として除外してなると、前記効果に加え、表面障害の情報が透過光に含まれずに障害として検出されない場合や、表面付近の変色により光が吸収されて透過光量自体が少なくなり障害の特徴を検出できない場合等を少なくすることができるため、判別率をさらに向上することができる。
In addition to the above-described effects, if the measurement object whose surface obstruction is greater than or equal to a predetermined range is excluded as a defective product, surface obstruction information is not included in transmitted light and is not detected as obstruction, or discoloration near the surface As a result, it is possible to reduce the number of cases where the light is absorbed and the transmitted light amount itself is reduced and the feature of the failure cannot be detected, so that the discrimination rate can be further improved.

さらに、本発明に係る品質測定装置によれば、測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の品質が変動する前記画像解析情報に対応させて複数の検量線を作成しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により品質測定に最適な検量線を選択して前記測定対象物の品質を推定するので、その方向、形状、大きさ、色又は部位等により品質が変動する測定対象物の品質測定において、該測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の有用な画像解析情報を利用して品質測定を行うことができるため、判別率を向上することができる。
その上、前記画像解析情報により最適な検量線を用いて品質測定を行うことができるため、判別率を向上することができる。
Furthermore , according to the quality measuring apparatus according to the present invention, a transport unit that transports the measurement object, a projector that irradiates light to the measurement object transported by the transport unit, transmitted light from the measurement object, or A photoreceiver comprising a spectroscope that divides the reflected light and a spectroscopic light amount detector that detects a spectroscopic light amount of a required wavelength, and performs calculation processing and waveform analysis on the detection value of the spectroscopic light amount detector, and the measurement object A quality measurement device for measuring and selecting the quality of the measurement object online, comprising a signal processing unit that performs arithmetic processing using a calibration curve for evaluating the quality of the product and a quality measurement unit comprising a control device An image capturing unit configured to image the measurement target, which is installed on the upstream side of the quality measurement unit, and the direction and shape of the measurement target using image data of the measurement target captured by the image capturing unit. , Can of, and an image processing apparatus for obtaining a useful image analysis information is analyzed based on the image data such as color or site, in estimating the quality of the measurement target by the quality measuring unit, wherein Using the image analysis information, a plurality of calibration curves are created corresponding to the image analysis information in which the quality of the measurement object fluctuates, and the quality measurement unit determines the quality from the image analysis information at the time of actual measurement. Since the quality of the measurement object is estimated by selecting a calibration curve that is optimal for the measurement, the quality of the measurement object varies depending on its direction, shape, size, color, part, etc. Since quality measurement can be performed using useful image analysis information such as the direction, shape, size, color, or part of the image, the discrimination rate can be improved.
In addition, since the quality measurement can be performed using the optimal calibration curve based on the image analysis information, the discrimination rate can be improved.

さらにまた、前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の評価対象とする測定部位を決定しておくとともに、前記投光器及び前記受光器セットの複数を搬送方向に並設しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により前記測定部位を選択し、前記測定部位に位置する前記投光器及び前記受光器セットの情報により前記測定対象物の品質を推定すると、前記効果に加え、前記画像解析情報を用いて前記測定対象物における評価したい品質に適した測定部位を選択して測定することにより、評価したい情報の精度を高めながら効率的な品質測定を行うことができる。
Furthermore, when estimating the quality of the measurement object by the quality measurement unit, the image analysis information is used to determine a measurement site to be evaluated of the measurement object, and the projector and the projector A plurality of light receiver sets are juxtaposed in the transport direction, the measurement site is selected by the quality measurement unit from the image analysis information at the time of actual measurement, and the projector and the light receiver set located at the measurement site When the quality of the measurement object is estimated based on the information of the measurement object, in addition to the effect, it is desired to evaluate by selecting and measuring a measurement site suitable for the quality to be evaluated in the measurement object using the image analysis information Efficient quality measurement can be performed while improving the accuracy of information.

次に本発明の実施の形態を添付図面に基づき詳細に説明するが、本発明は、添付図面に示された形態に限定されず特許請求の範囲に記載の要件を満たす実施形態の全てを含むものである。なお、本明細書においては、本発明の品質測定装置によりオンラインで品質が測定される測定対象物の例として示す玉ねぎVの搬送方向(図中矢印A参照。)を前、その反対側を後とし、左右は前方に向かっていうものとし、左方から見た図を正面図とする。   Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments shown in the accompanying drawings, and includes all the embodiments that satisfy the requirements described in the claims. It is a waste. In addition, in this specification, the conveyance direction (refer arrow A in the figure) of the onion V shown as an example of the measuring object whose quality is measured online by the quality measuring device of the present invention is the front, and the opposite side is the rear. And the left and right are forward-facing, and the view from the left is the front view.

図1〜図7は、本発明の実施の形態に係る品質測定装置の構成説明図であり、図1は斜視図、図2は図1においてカバー7を取り外した状態を示す斜視図、図3は同じく正面図、図4は撮像部2を拡大して示す正面図、図5は同じく平面図、図6は同じく後方から見た図、図7はサイズ測定部3及び品質測定部4の構成を示す概略平面図である。   1 to 7 are explanatory views of a configuration of a quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 1 is a perspective view, FIG. 2 is a perspective view showing a state in which a cover 7 is removed in FIG. 4 is a front view, FIG. 4 is an enlarged front view showing the imaging unit 2, FIG. 5 is a plan view, FIG. 6 is a view seen from the rear, and FIG. 7 is a configuration of the size measuring unit 3 and the quality measuring unit 4. It is a schematic plan view which shows.

図1〜図3において、搬送部1を構成する搬送ベルト1Aの前後を切断して示しているが、搬送ベルト1Aは無端状のものであり、基台6に対して、その前後に位置し、左右方向軸まわりに回転可能に支持された図示しない駆動プーリと従動プーリとに掛け渡されており、駆動プーリに連結されたモータを一定速度で回転することにより、駆動プーリ及び従動プーリが一定速度で回転することから、無端状の搬送ベルト1Aの上側部分が一定速度で搬送方向(図中矢印A参照。)へ移動するため、該搬送ベルト1A上に載置された玉ねぎV,…が搬送方向へ一定速度で搬送される。   In FIGS. 1 to 3, the front and rear of the conveyance belt 1 </ b> A constituting the conveyance unit 1 are shown cut. However, the conveyance belt 1 </ b> A is endless and is positioned before and after the base 6. The drive pulley and the driven pulley (not shown) supported so as to be rotatable around the left and right axis are wound around the motor, and the motor connected to the drive pulley is rotated at a constant speed so that the drive pulley and the driven pulley are fixed. Since the upper portion of the endless transport belt 1A moves at a constant speed in the transport direction (see arrow A in the figure), the onions V,... Mounted on the transport belt 1A are rotated. It is transported at a constant speed in the transport direction.

また、図2に示す詳細は後述する撮像部2、サイズ計測部3及び品質測定部4に対し、これらを被うように、基台6上に固定された支持枠20A,20B,20Cにカバー7を取り付けた図1に示す状態では、カバー7の前後の開口8,8に短冊状の遮光カーテン9,9が取り付けられているため、カバー7の内部への外光の侵入が抑制される。   The details shown in FIG. 2 are covered by support frames 20A, 20B, and 20C fixed on the base 6 so as to cover the imaging unit 2, the size measuring unit 3, and the quality measuring unit 4 described later. In the state shown in FIG. 1 to which the cover 7 is attached, the strip-shaped light-shielding curtains 9 and 9 are attached to the front and rear openings 8 and 8 of the cover 7, so that intrusion of external light into the cover 7 is suppressed. .

図2、図3及び図7に示すように、本発明の実施の形態に係る品質測定装置は、前記のとおりの玉ねぎV,…を搬送する搬送部1と、搬送部1により搬送されてきた玉ねぎVをオンラインで撮像する撮像部2と、撮像部2の下流側に設置された、玉ねぎVのサイズをオンラインで計測するサイズ計測部3と、サイズ計測部3の下流側に配置された、玉ねぎVに所定波長の光(例えば近赤外光)を照射する投光器21E、玉ねぎVからの透過光を分光処理する受光器21R、並びに、撮像部2の画像データを後述するように画像処理するとともに、分光光量検出器であるラインセンサ32の蓄積時間をサイズ計測部3による玉ねぎVのサイズ計測値に合わせて調節し、ラインセンサ32の測定値を演算処理及び波形分析し、玉ねぎVの品質を評価するための検量線(判別式)を用いて演算処理する、筐体10に内装された画像・信号処理及び制御装置5からなる品質測定部4とを備えている。   As shown in FIG. 2, FIG. 3 and FIG. 7, the quality measuring apparatus according to the embodiment of the present invention has been transported by the transport unit 1 that transports the onions V,. An on-line imaging unit 2 that images the onion V, a size measuring unit 3 that is installed on the downstream side of the imaging unit 2 and that measures the size of the onion V online, and is arranged on the downstream side of the size measuring unit 3. The projector 21E that irradiates the onion V with light of a predetermined wavelength (for example, near-infrared light), the light receiver 21R that spectrally processes the transmitted light from the onion V, and the image data of the imaging unit 2 are processed as described later. At the same time, the accumulation time of the line sensor 32 which is a spectral light quantity detector is adjusted in accordance with the size measurement value of the onion V by the size measuring unit 3, the measurement value of the line sensor 32 is subjected to arithmetic processing and waveform analysis, and the quality of the onion V is determined. Review Performing arithmetic processing using the calibration curve (discriminant) for, and a quality measuring unit 4 consisting of the image-signal processing and control unit 5, which is furnished to the housing 10.

なお、撮像部2及びサイズ計測部3は、品質測定部4の投光器21E及び受光器21Rよりも上流側に位置していればよく、撮像部2をサイズ計測部3よりも下流側に設置してもよい。   The imaging unit 2 and the size measuring unit 3 only need to be positioned upstream of the light projector 21E and the light receiver 21R of the quality measuring unit 4, and the imaging unit 2 is installed downstream of the size measuring unit 3. May be.

次に、図7を参照して品質測定部4を構成する投光器21E及び受光器21R並びにサイズ計測部3について説明する。   Next, the projector 21E, the light receiver 21R, and the size measuring unit 3 constituting the quality measuring unit 4 will be described with reference to FIG.

投光器21Eは、玉ねぎV,…の搬送経路に沿って、搬送ベルト1Aの例えば左側に設置されており、遮光性の光源ケース22、光源ケース22の側面に取り付けられた光源であるハロゲンランプ23、ハロゲンランプ23からの光を反射する、光源ケース22内に固定された反射鏡24、光源ケース22の右側に形成された投光口22Aの内側(左側)に設置された集光レンズ25、及び、図示しないソレノイド等のアクチュエータにより開閉操作され、測定休止時等に不必要な光が照射されるのを防止するための光源用シャッタ26等からなる。   The projector 21E is installed, for example, on the left side of the transport belt 1A along the transport path of the onions V,..., A light-shielding light source case 22, a halogen lamp 23 that is a light source attached to the side surface of the light source case 22, A reflector 24 fixed in the light source case 22 that reflects light from the halogen lamp 23, a condenser lens 25 installed on the inner side (left side) of the light projection port 22A formed on the right side of the light source case 22, and The shutter includes a light source shutter 26 and the like which are opened and closed by an actuator such as a solenoid (not shown) to prevent unnecessary light from being irradiated when the measurement is stopped.

また、受光器21Rは、玉ねぎV,…の搬送経路に沿って、搬送ベルト1Aの例えば右側に、前記投光器21Eに対向するように設置されており、遮光ケース27、遮光ケース27の左側に形成された光通過口27Aの内側(右側)に設置された集光レンズ28、集光レンズ28から順次右側へ設置された、可視光カットフィルタ29A、スリット29B、測定光を受光する状態(図7に示す開状態)、オフセット取得用シャッタ(黒色シャッタ)30Aによりラインセンサ32の暗電流を測定する状態、及び、NDフィルタ(ニュートラルデンシティフィルタ)30Bによりリファレンス光を受光する状態を切り替えるシャッタ駆動用アクチュエータ30、フラットフィールド凹面型の回折格子31、並びに、回折格子31により分光されライン上に焦点を結んだ各分光の光量を一括して読み取る、マルチチャンネル分光光量検出器である電荷蓄積方式のラインセンサ32等からなる。   Further, the light receiver 21R is installed along the transport path of the onions V,... On the right side of the transport belt 1A so as to face the projector 21E, and is formed on the left side of the light shielding case 27 and the light shielding case 27. The condensing lens 28 installed on the inner side (right side) of the light passage opening 27A, the visible light cut filter 29A, the slit 29B, and the measurement light installed sequentially from the condensing lens 28 to the right side (FIG. 7). The shutter driving actuator that switches between the state in which the dark current of the line sensor 32 is measured by the offset acquisition shutter (black shutter) 30A and the state in which the reference light is received by the ND filter (neutral density filter) 30B. 30, and is split by the flat field concave diffraction grating 31 and the diffraction grating 31. Read collectively the light quantity of each spectral that focused on in, consisting of the line sensor 32 and the like of the charge accumulation method is a multi-channel spectral intensity detector.

玉ねぎVの品質測定時において、光源用シャッタ26の開放時には、投光器21Eの集光レンズ25により集光された光が、光源ケース22の投光口22Aから、搬送部1により搬送されてきた玉ねぎVへ照射され、玉ねぎVからの透過光が受光器21Rの遮光ケース27の光通過口27Aから内部へ達し、集光レンズ28によりスリット29Bの位置に収束された前記透過光が回折格子31により分光され、ラインセンサ32により必要とする波長の分光が測定される。   When the quality of the onion V is measured, when the light source shutter 26 is opened, the light condensed by the condenser lens 25 of the light projector 21E is conveyed by the conveying unit 1 from the light projection port 22A of the light source case 22. The transmitted light from the onion V that has been irradiated to V reaches the inside from the light passage opening 27A of the light shielding case 27 of the light receiver 21R, and the transmitted light converged at the position of the slit 29B by the condenser lens 28 is reflected by the diffraction grating 31. Spectroscopy is performed, and the spectrum of the required wavelength is measured by the line sensor 32.

このように測定された測定値は、画像・信号処理及び制御装置5(図1〜図3参照。)により演算処理及び波形分析され、玉ねぎVの品質を評価するための検量線を用いて演算処理され、玉ねぎVの品質が測定される。   The measured values measured in this manner are subjected to arithmetic processing and waveform analysis by the image / signal processing and control device 5 (see FIGS. 1 to 3), and are calculated using a calibration curve for evaluating the quality of the onion V. Processed and the quality of the onion V is measured.

品質測定部4の投光器21E及び受光器21Rの上流側に設置されるサイズ計測部3に用いられるセンサは、例えば発光素子18及び受光素子19からなる透過型フォトセンサであり、該センサが検出状態になった時から非検出状態になった時までの時間及び玉ねぎVの搬送速度から、画像・信号処理及び制御装置5により玉ねぎVのサイズを演算により求め、この演算値に基づいて、受光器21R内のシャッタを開くタイミング(測定開始のタイミング)を搬送されてくる玉ねぎVの到着に合わせるように、画像・信号処理及び制御装置5がシャッタ駆動用アクチュエータ30を制御する。   The sensor used in the size measuring unit 3 installed on the upstream side of the projector 21E and the light receiver 21R of the quality measuring unit 4 is, for example, a transmission type photosensor including a light emitting element 18 and a light receiving element 19, and the sensor is in a detection state. The size of the onion V is calculated by the image / signal processing and control device 5 from the time from when it becomes the non-detection state and the conveying speed of the onion V, and based on this calculated value, the light receiver The image / signal processing and control device 5 controls the shutter driving actuator 30 so that the timing of opening the shutter in 21R (timing of measurement start) is matched with the arrival of the onion V being conveyed.

次に、図2〜図6を参照して撮像部2の構成及び撮像部2で撮像した画像データの画像処理について説明する。   Next, the configuration of the imaging unit 2 and the image processing of the image data captured by the imaging unit 2 will be described with reference to FIGS.

撮像部2は、搬送部1により搬送されてきた玉ねぎVを上側から撮像するカメラ11と、カメラ11の下側の矩形フレームの前後左右の各辺にそれぞれ2灯ずつ固定され、玉ねぎVに向くように、玉ねぎVを上側前後左右から照らす照明12,…及びカメラ11のシャッタのタイミングをとるためのフォトセンサ13等からなる。   The imaging unit 2 is fixed to each of the front and rear, left and right sides of the rectangular frame on the lower side of the camera 11 that images the onion V conveyed by the conveying unit 1 from above, and faces the onion V. In this way, the lighting 12 illuminates the onion V from the front, rear, left and right, and the photo sensor 13 for taking the shutter timing of the camera 11.

また、カメラ11には、そのレンズ14の下側に偏光フィルタ15が取り付けられ、照明12には、そのLEDユニット16の下側に偏光フィルタ17が取り付けられる。   In addition, a polarization filter 15 is attached to the camera 11 below the lens 14, and a polarization filter 17 is attached to the illumination 12 below the LED unit 16.

そして、このような撮像部2によりオンラインで撮像された玉ねぎVの画像データは、画像・信号処理及び制御装置5に送られ、画像・信号処理及び制御装置5により、玉ねぎVの方向を検出するための画像処理及び玉ねぎVの表面障害を抽出するための画像処理が行われる。   The onion V image data captured online by the imaging unit 2 is sent to the image / signal processing and control device 5, and the image / signal processing and control device 5 detects the direction of the onion V. Image processing and image processing for extracting the surface disorder of the onion V are performed.

すなわち、撮像部2により撮像した玉ねぎVの画像データを、例えばモノクロ2値画像として玉ねぎVの輪郭を抽出し、この輪郭に楕円をカーブフィッティングし、この楕円の長軸の方向を求めることにより玉ねぎVの方向(芽の方向)を求めることができる。   That is, the onion V image data picked up by the image pickup unit 2 is extracted as, for example, a monochrome binary image, the contour of the onion V is extracted, an ellipse is curve-fitted to the contour, and the long axis direction of the ellipse is obtained. The direction of V (the direction of buds) can be determined.

例えば、楕円中心から全方向に対して、楕円周までの距離及び玉ねぎVの輪郭までの距離を求め、これらの距離の差が最大となる方向に芽があるとする。   For example, it is assumed that the distance from the center of the ellipse to the circumference of the ellipse and the distance to the contour of the onion V are obtained in all directions, and buds are present in the direction in which the difference between these distances is maximized.

なお、玉ねぎVの芽が上を向いている場合、楕円と輪郭の誤差が少なくなるため、この誤差が所定値以下の場合に玉ねぎVの芽が上を向いているとする。   When the onion V buds are facing upward, the error between the ellipse and the contour is reduced, and it is assumed that the onion V buds are facing upward when this error is equal to or less than a predetermined value.

また、撮像部2により撮像した玉ねぎVの画像データを、例えばRGB表色系から、人間の視覚に近い判別が可能になる色相(H)、彩度(S)及び明度(V)からなるHSV表色系へ変換し、表面障害(腐り)がない部分の明度(V)が60〜255であるのに対し、表面障害部分の明度(V)は表面障害(腐り)がない部分の明度よりも暗く、60〜150程度であるため、この明度の差に着目して表面障害部分を抽出することができる。   In addition, the image data of the onion V imaged by the imaging unit 2 is an HSV composed of hue (H), saturation (S), and lightness (V) that enables discrimination close to human vision from, for example, the RGB color system. The lightness (V) of the portion having no surface hindrance (rot) is 60 to 255, while the lightness (V) of the surface hindrance portion is higher than the lightness of the portion having no surface hindrance (rotation). Since it is also dark and is about 60 to 150, it is possible to extract a surface obstacle portion by paying attention to the difference in brightness.

なお、このように抽出した表面障害部分の面積の全体の面積に対する比率から表面障害の程度(例えば、表面障害がないものを表面障害レベル0とし、表面障害の程度によって表面障害レベル1〜3とする。)を判定することができ、この程度が所定値以上のものを不良品とすればよい。   It should be noted that the degree of surface obstruction is determined from the ratio of the area of the surface obstruction portion extracted in this way to the total area (for example, the surface obstruction level is 0 if there is no surface obstruction, and the surface obstruction levels 1-3 depending on the degree of surface obstruction. If the degree is equal to or greater than a predetermined value, the defective product may be determined as a defective product.

次に、上述の玉ねぎVの方向(芽の方向)を含めた検量線の作成例について説明する。   Next, an example of creating a calibration curve including the above-described onion V direction (bud direction) will be described.

図10(c)及び図10(d)のように芽の方向が右側(受光側)又は左側(光源側)の場合は、芽及び根付近の組織が密に詰まった部分を光が透過することから、受光強度(透過光量)が減少する。   When the direction of the bud is the right side (light receiving side) or the left side (light source side) as shown in FIG. 10C and FIG. 10D, light is transmitted through the densely packed tissue near the bud and the root. For this reason, the received light intensity (transmitted light amount) decreases.

よって、玉ねぎVの大きさの変化による直流部分の除去を行うために二次微分処理を行った、ラインセンサ32により測定した分光の二次微分スペクトルを説明変数とするとともに、さらに、上述の画像処理により求めた玉ねぎVの方向(芽の方向)が右側(受光側)又は左側(光源側)である、上述のように受光強度が減少する場合を例えば2とし、他の方向の場合を例えば1とし、このような方向情報を説明変数に付加する。   Therefore, the secondary differential spectrum of the spectrum measured by the line sensor 32, which has been subjected to the secondary differential process to remove the direct current portion due to the change in the size of the onion V, is used as the explanatory variable, and further, the above-described image When the onion V direction (bud direction) obtained by the processing is the right side (light receiving side) or the left side (light source side), the case where the received light intensity decreases as described above is set to 2, for example, and the other direction is set to, for example, 1 and such direction information is added to the explanatory variable.

そして、玉ねぎVの内部障害(内部の腐り)を所定の腐り評価テンプレート(例えば、内部障害がないものを内部障害レベル1とし、内部障害の程度によって内部障害レベル2〜5とする。)に従って玉ねぎVの断面を観察して値付けを行い、この値を目的変数として、多変量解析を行って検量線を作成する。   Then, the onion V internal failure (internal rot) is turned onion according to a predetermined rot evaluation template (for example, those having no internal failure are set to internal failure level 1 and internal failure levels 2 to 5 depending on the degree of internal failure). A price is measured by observing the cross section of V, and a calibration curve is created by performing multivariate analysis using this value as an objective variable.

例えば、100個の玉ねぎV,…を、芽の方向を上側(図10(a)参照。)とした際の前記分光の二次微分スペクトル及び前記方向情報1、並びに、芽の方向を前側(図10(b)参照。)とした際の前記分光の二次微分スペクトル及び前記方向情報1、並びに、芽の方向を右側(図10(c)参照。)とした際の前記分光の二次微分スペクトル及び前記方向情報2、並びに、芽の方向を左側(図10(d)参照。)とした際の記分光の二次微分スペクトル及び前記方向情報2を説明変数とし、これら100個の玉ねぎV,…の内部障害のレベル1〜5を目的変数として多変量解析を行って検量線を作成すればよい。   For example, 100 onions V,..., When the bud direction is the upper side (see FIG. 10A), the secondary differential spectrum of the spectrum and the direction information 1, and the bud direction is the front side ( The secondary differential spectrum of the spectrum and the direction information 1 as shown in FIG. 10 (b)), and the secondary of the spectrum when the direction of the bud is on the right side (see FIG. 10 (c)). The differential spectrum and the direction information 2 and the secondary differential spectrum of the spectrum when the bud direction is set to the left side (see FIG. 10D) and the direction information 2 are explanatory variables, and these 100 onions. A calibration curve may be created by performing multivariate analysis with V,... Internal failure levels 1 to 5 as objective variables.

このように多変量解析により検量線を作成する際に説明変数として方向情報を使用した場合(実施例1)、及び、実施例1と同じ検量線を用いるとともに上述の画像処理により表面障害を抽出して該表面障害が存在するものを不良品として除外した場合(実施例2)、並びに、従来技術に相当する、多変量解析により検量線を作成する際に説明変数として方向情報を使用しなかった場合(比較例)における、障害の有無を判定する閾値ごとの品質測定装置の判別率を比較した結果を表にした図を、図8に示す。   When the direction information is used as an explanatory variable when creating a calibration curve by multivariate analysis in this way (Example 1), and the same calibration curve as in Example 1 is used, and surface defects are extracted by the above-described image processing. When the surface defect is excluded as a defective product (Example 2), and when creating a calibration curve by multivariate analysis corresponding to the prior art, direction information is not used as an explanatory variable. FIG. 8 is a table showing the results of comparing the discrimination rates of the quality measuring devices for each threshold value for determining the presence or absence of a failure in the case of (comparative example).

図8から、最も高い判別率で比較すると、比較例の85.8%に対し、実施例1では88.0%、実施例2では92.4%と判別率が高くなることがわかる。   From FIG. 8, it can be seen that when the comparison is made at the highest discrimination rate, the discrimination rate is 88.0% in Example 1 and 92.4% in Example 2 as compared to 85.8% in the comparative example.

すなわち、実施例1の構成によれば、画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により求めた玉ねぎVの方向を用いて、玉ねぎVの芽が右側(受光側)又は左側(光源側)にある場合とそれ以外の場合とにより異なる値とした方向情報も説明変数とすることにより、組織が密に詰まっている芽及び根付近を光が透過する際における光量の減少を考慮しながら、玉ねぎVの品質を評価するための検量線を作成することができるため、判別率を向上することができる。   That is, according to the configuration of the first embodiment, using the direction of the onion V obtained by the image processing device (image / signal processing and control device 5), the buds of the onion V are on the right side (light receiving side) or the left side (light source side). ) And direction information with different values depending on other cases are also used as explanatory variables, taking into account the decrease in light quantity when light passes through the buds and roots where tissues are densely packed. Since a calibration curve for evaluating the quality of the onion V can be created, the discrimination rate can be improved.

また、実施例2の構成によれば、画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により表面障害が抽出された玉ねぎVを不良品として除外し、この玉ねぎVを出荷しないようにすることができることから、表面障害の情報が透過光に含まれずに障害として検出されない場合や、表面付近の変色により光が吸収されて透過光量自体が少なくなり障害の特徴を検出できない場合等を少なくすることができるため、判別率を向上することができる。   Further, according to the configuration of the second embodiment, the onion V from which the surface failure is extracted by the image processing device (image / signal processing and control device 5) is excluded as a defective product, and the onion V is not shipped. Therefore, it is possible to reduce the number of cases where surface obstruction information is not included in transmitted light and is not detected as obstruction, or when light is absorbed due to discoloration near the surface and the amount of transmitted light itself is reduced and the characteristics of the obstruction cannot be detected. Therefore, the discrimination rate can be improved.

ここで、撮像部2により撮像した測定対象物の画像データを画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により解析して求める画像解析情報は、方向及び部位(表面障害部分)に限定されるものではなく、形状、大きさ及び色等、撮像した測定対象物の画像データを基にして解析される有用な情報の全てを含むものである。   Here, the image analysis information obtained by analyzing the image data of the measurement object imaged by the imaging unit 2 by the image processing device (image / signal processing and control device 5) is limited to the direction and the part (surface obstacle part). It is not intended to include all useful information that is analyzed based on the image data of the imaged measurement object, such as the shape, size, and color.

このような有用な画像解析情報を品質測定部4により測定対象物の品質を推定する際に利用することにより、判別率を向上することができる。   By using such useful image analysis information when the quality measurement unit 4 estimates the quality of the measurement object, the discrimination rate can be improved.

以上の説明においては、筐体10に画像・信号処理及び制御装置5を内装する構成について説明したが、信号処理及び制御装置と画像処理装置とを別体としてもよく、画像処理装置を撮像部2の近くに設置してもよい。   In the above description, the configuration in which the image / signal processing and control device 5 is housed in the housing 10 has been described. However, the signal processing and control device and the image processing device may be separated, and the image processing device may be an imaging unit. You may install near 2.

上述の品質測定例において示した玉ねぎVのような芽及び根がある測定対象物のように、投光器21Eと受光器21Rとの間(以下光軸上という。)に芽及び根等があるか否かにより受光強度が異なる測定対象物において、芽及び根等が光軸上にない場合とある場合について、それぞれの近赤外スペクトルを測定して2つの検量線を作成しておき、実測定の際における測定対象物の画像データを画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により解析して求める画像解析情報(測定対象物の方向)から、品質測定部4により品質測定に最適な一方の検量線を選択して品質測定を行うようにしてもよい。   Whether there are buds, roots, etc. between the projector 21E and the light receiver 21R (hereinafter referred to as on the optical axis) as in the measurement object having buds and roots such as the onion V shown in the quality measurement example above. For measurement objects with different received light intensities depending on whether or not buds and roots are on the optical axis, two near-infrared spectra are measured and two calibration curves are created. From the image analysis information (direction of the measurement object) obtained by analyzing the image data of the measurement object at the time of analysis by the image processing device (image / signal processing and control device 5), the quality measurement unit 4 is optimal for quality measurement. One calibration curve may be selected for quality measurement.

あるいは、方向(姿勢)により厚みが変わる測定対象物において、該測定対象物の光軸上の厚さを段階的に変化させて厚さ毎に検量線を作成しておき、実測定の際における測定対象物の画像データを画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により解析して求める画像解析情報(測定対象物の方向)から、品質測定部4により品質測定に最適な検量線を選択して品質測定を行うようにしてもよい。   Alternatively, in a measurement object whose thickness varies depending on the direction (posture), a calibration curve is created for each thickness by changing the thickness on the optical axis of the measurement object in stages, and in the actual measurement From the image analysis information (direction of the measurement object) obtained by analyzing the image data of the measurement object by the image processing device (image / signal processing and control device 5), the quality measurement unit 4 generates a calibration curve optimal for quality measurement. You may select and perform quality measurement.

このように測定対象物の品質が変動する画像解析情報に対応させて複数の検量線を作成しておき、実測定の際における前記画像解析情報から品質測定部4により品質測定に最適な検量線を選択して測定対象物の品質を推定することにより、前記画像解析情報により最適な検量線を用いて品質測定を行うことができるため、判別率を向上することができる。   In this way, a plurality of calibration curves are created corresponding to the image analysis information in which the quality of the measurement object varies, and the calibration curve optimal for quality measurement is obtained from the image analysis information at the time of actual measurement by the quality measurement unit 4. By selecting and estimating the quality of the measurement object, quality measurement can be performed using an optimal calibration curve based on the image analysis information, so that the discrimination rate can be improved.

次に、測定対象物が、玉ねぎVのような青果物ではなく、魚である場合の例を示す。   Next, an example in which the measurement object is not a fruit and vegetable such as the onion V but a fish will be described.

例えばマグロやカツオでは腹の部分に脂肪分が集中して存在しており、生食する場合では脂肪分が多い方が良いが、鰹節に加工する場合は逆に少ない方が良いとされている。これらの脂肪分を評価する場合、一部分の脂肪分の値も重要であるが、一定脂肪分以上の部分がどれだけ存在しているかも重要となる。また、このような魚類の頭や尾は評価対象とはならないので測定対象から除外する必要がある。   For example, in tuna and bonito, fat is concentrated in the abdomen. When eating raw, it is better to have more fat, but when processing into bonito, less is better. When evaluating these fat contents, the value of a part of fat is also important, but it is also important how many parts more than a certain fat are present. Such fish heads and tails are not subject to evaluation and must be excluded from measurement.

ここで、マグロやカツオの魚体は紡錘形をしており、最も幅が大きくなる位置であれば頭や尾の影響を受けない位置となる。あるいは、魚体の色を解析し、より評価に適した箇所を選択するようにしてもよい。   Here, tuna and bonito fish bodies have a spindle shape, and the position where the width is the largest is not affected by the head or tail. Or you may make it analyze the color of a fish body and select the location more suitable for evaluation.

このような測定対象物において、その画像データを画像処理装置(画像・信号処理及び制御装置5)により解析して求める画像解析情報として、前記のように魚体の形状により選択した位置又は前記にように魚体の色から選択した位置を測定部位として選択し、例えば、投光器21E及び受光器21Rのセットの複数を前後方向に並設しておき、その間に測定対象物である魚を通過させ、前記測定部位に位置する投光器21E及び受光器21Rのセットの情報により、高脂肪分がどれだけ存在しているかを評価することができる。   In such a measurement object, as the image analysis information obtained by analyzing the image data by the image processing device (image / signal processing and control device 5), the position selected according to the shape of the fish as described above or as described above. The position selected from the color of the fish body is selected as a measurement site, for example, a plurality of sets of light projectors 21E and light receivers 21R are juxtaposed in the front-rear direction, and the fish as the measurement object is passed between them, It is possible to evaluate how much high fat is present based on the information of the set of the light projector 21E and the light receiver 21R located at the measurement site.

このように測定対象物の評価対象とする測定部位を決定しておき、実測定の際における前記画像解析情報から品質測定部4により前記測定部位を選択して測定対象物の品質を推定することにより、前記画像解析情報を用いて測定対象物における評価したい品質に適した測定部位を選択して測定することができるため、評価したい情報の精度を高めながら効率的な品質測定を行うことができる。   In this way, a measurement part to be evaluated for the measurement object is determined, and the quality measurement unit 4 selects the measurement part from the image analysis information in actual measurement to estimate the quality of the measurement object. Therefore, it is possible to select and measure a measurement part suitable for the quality to be evaluated in the measurement object using the image analysis information, and thus it is possible to perform efficient quality measurement while improving the accuracy of the information to be evaluated. .

なお、このように測定対象物が魚である場合には、投光ファイバ及び受光ファイバをセットにしたプローブを魚体の前記測定部位に接触させて測定してもよい。   When the measurement object is a fish as described above, measurement may be performed by bringing a probe including a light projecting fiber and a light receiving fiber into contact with the measurement site of the fish body.

本発明の実施の形態に係る品質測定装置の斜視図である。It is a perspective view of a quality measuring device concerning an embodiment of the invention. 図1においてカバーを取り外した状態を示す斜視図である。It is a perspective view which shows the state which removed the cover in FIG. 同じく正面図である。It is also a front view. 撮像部を拡大して示す正面図である。It is a front view which expands and shows an imaging part. 同じく平面図である。It is also a plan view. 同じく後方から見た図である。Similarly it is the figure seen from back. サイズ測定部及び品質測定部の構成を示す概略平面図である。It is a schematic plan view which shows the structure of a size measurement part and a quality measurement part. 実施例及び比較例における各判定閾値ごとの判別率を表にして示す図である。It is a figure which shows the discrimination | determination rate for every determination threshold value in an Example and a comparative example by table | surface. 玉ネギの芽の方向による受光強度の変化を示す図である。It is a figure which shows the change of the light reception intensity by the direction of the bud of an onion. 玉ねぎの芽の方向を示す平面図であり、(a)は芽が上側の場合、(b)は芽が前側の場合、(c)は芽が右側の場合、(d)は芽が左側の場合を示している。It is a top view which shows the direction of the bud of an onion, (a) When a bud is an upper side, (b) When a bud is a front side, (c) When a bud is on the right side, (d) is a bud on the left side Shows the case.

A 搬送方向
V 玉ねぎ(測定対象物)
1 搬送部
2 撮像部
3 サイズ計測部
4 品質測定部
5 画像・信号処理及び制御装置
11 カメラ
12 照明
13 フォトセンサ
14 レンズ
15 偏光フィルタ
16 LEDユニット
17 偏光フィルタ
21E 投光器
21R 受光器
31 回折格子(分光器)
32 ラインセンサ(分光光量検出器)
A Transport direction V Onion (object to be measured)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Conveying part 2 Imaging part 3 Size measuring part 4 Quality measuring part 5 Image / signal processing and control device 11 Camera 12 Illumination 13 Photo sensor 14 Lens 15 Polarizing filter 16 LED unit 17 Polarizing filter 21E Projector 21R Receiver 31 Diffraction grating (spectral) vessel)
32 line sensor (spectral light detector)

Claims (4)

測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、
前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、
該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、
前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記検量線を多変量解析により作成する際に、前記画像解析情報を説明変数に付加してなることを特徴とする品質測定装置。
A transport unit that transports the measurement object, a projector that irradiates light onto the measurement object transported by the transport unit, a spectroscope that separates transmitted light or reflected light from the measurement object, and a wavelength of the light that is required A light receiving device comprising a spectral light amount detector for detecting the spectral light amount, and a calculation value and a waveform analysis of the detection value of the spectral light amount detector, and calculation using a calibration curve for evaluating the quality of the measurement object A quality measurement device for measuring and selecting the quality of the measurement object online, comprising a quality measurement unit comprising a signal processing and control device for processing,
An imaging unit installed on the upstream side of the quality measurement unit for imaging the measurement object;
Useful image analysis information analyzed based on the image data such as the direction, shape, size, color, or part of the measurement object using the image data of the measurement object imaged by the imaging unit An image processing device to be obtained,
When the quality measuring unit estimates the quality of the measurement object, the image analysis information is used, and when the calibration curve is created by multivariate analysis, the image analysis information is added to an explanatory variable. A quality measuring device characterized by that.
表面障害が所定範囲以上である前記測定対象物を不良品として除外してなる請求項1記載の品質測定装置。   The quality measuring apparatus according to claim 1, wherein the measurement object having a surface obstacle of a predetermined range or more is excluded as a defective product. 測定対象物を搬送する搬送部と、該搬送部により搬送されてきた測定対象物に光を照射する投光器、前記測定対象物からの透過光又は反射光を分光する分光器及び必要とする波長の分光光量を検出する分光光量検出器からなる受光器、並びに、前記分光光量検出器の検出値を演算処理及び波形分析するとともに、前記測定対象物の品質を評価するための検量線を用いて演算処理する信号処理及び制御装置からなる品質測定部とを備えた、前記測定対象物の品質をオンラインで測定して選別するための品質測定装置であって、
前記品質測定部の上流側に設置した、前記測定対象物を撮像する撮像部と、
該撮像部により撮像した前記測定対象物の画像データを用いて、前記測定対象物の方向、形状、大きさ、色又は部位等の前記画像データを基にして解析される有用な画像解析情報を求める画像処理装置とを備え、
前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の品質が変動する前記画像解析情報に対応させて複数の検量線を作成しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により品質測定に最適な検量線を選択して前記測定対象物の品質を推定することを特徴とする品質測定装置。
A transport unit that transports the measurement object, a projector that irradiates light onto the measurement object transported by the transport unit, a spectroscope that separates transmitted light or reflected light from the measurement object, and a wavelength of the light that is required A light receiving device comprising a spectral light amount detector for detecting the spectral light amount, and a calculation value and a waveform analysis of the detection value of the spectral light amount detector, and calculation using a calibration curve for evaluating the quality of the measurement object A quality measurement device for measuring and selecting the quality of the measurement object online, comprising a quality measurement unit comprising a signal processing and control device for processing,
An imaging unit installed on the upstream side of the quality measurement unit for imaging the measurement object;
Useful image analysis information analyzed based on the image data such as the direction, shape, size, color, or part of the measurement object using the image data of the measurement object imaged by the imaging unit An image processing device to be obtained,
When estimating the quality of the measurement object by the quality measurement unit, the image analysis information is used to create a plurality of calibration curves corresponding to the image analysis information in which the quality of the measurement object fluctuates. A quality measurement apparatus characterized in that the quality measurement unit selects a calibration curve optimal for quality measurement from the image analysis information in actual measurement and estimates the quality of the measurement object.
前記品質測定部により前記測定対象物の品質を推定する際に、前記画像解析情報を利用し、前記測定対象物の評価対象とする測定部位を決定しておくとともに、前記投光器及び前記受光器セットの複数を搬送方向に並設しておき、実測定の際における前記画像解析情報から前記品質測定部により前記測定部位を選択し、前記測定部位に位置する前記投光器及び前記受光器セットの情報により前記測定対象物の品質を推定する請求項1又は3記載の品質測定装置。 In estimating the quality of the measurement target by the quality measuring unit, by using the image analysis information, along with the previously determined measurement site to be evaluated of the measurement object, the projector and the light receiver set Are arranged side by side in the transport direction, the measurement part is selected by the quality measurement unit from the image analysis information at the time of actual measurement, and the information on the projector and the receiver set located in the measurement part is used. The quality measuring apparatus according to claim 1 or 3, wherein the quality of the measurement object is estimated.
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