JP5706860B2 - 白米及び玄米の外観品位測定方法 - Google Patents
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Description
二値化された画像を、3×3ユークリッドマスクを使って白米又は玄米の外部からの最短距離に距離変換(Distance Transform)して等高線状の2次元画像を作る工程と;分岐点変換(Watershed Transform)をするために、前記2次元の画像を、白米又は玄米の、高さ、長さ及び幅によって3次元化して、3次元化した画像から接している米の流域稜線(valley ridge)を作り、これを二値化された原画像と合成して、米が接している部分における境界線を抽出する工程と;前記境界線を基準にして接している白米又は玄米を分離し、それぞれの白米又は玄米に対してラベリングをする工程と;前記工程でラベリングされた各白米又は玄米を分析して、完全米、粉状質の米、屑米、ひびわれ米、着色米、又は、完全玄米、粉状質の玄米、屑米、ひびわれ玄米、着色玄米の中の一つ以上の割合及び個数を判定する工程とからなることを特徴とする白米及び玄米の外観品位測定方法である。
実験に使う米として、米穀総合処理場で加工された米(2002年産)を、加工現場で目視検査によって、完全粒(Sound kernel)、屑米(Broken kernel)、粉状の粒(Chalky kernel)、着色粒(Colored kernel)に分類して採取した。米品位区分の基準は、大韓民国農林部で告示した標準規格に基づく。完全粒は、米の外観特性上、割れていない米と、割れた米であっても完全粒の平均長さの3/4以上の形態を有しているものの内、粉状質の粒、熱損粒、被害粒を除いたものとし、個々の粒の平均長さは完全粒15個以上を計測して算出した。屑米は、韓国産業規格KS A 5101標準篩の内、呼び寸法1.7mmの網篩でふるって篩の上に残るものの中、完全粒の平均長さの3/4未満に割れた粒とした。粉状質の粒は体積の1/2以上が粉状質状態の粒とした。着色粒は、被害粒、熱損粒等、及び、粒長さの1/4以上が着色された粒とした。
米の外観品位測定のため、照明装置、画像処理装置及び米供給/排出装置を有する外観品質判定装置を製作した。図1と図2を参照して装置の構成について説明する。
分析する米を載せる試料台30の上部に、上部照明21として12W容量の白熱燈1個を設置し、前記試料台30の下部に、下部照明22として4W容量の蛍光燈2個を設置した。前記米を、照明装置で照明した。この時、前記試料台30の下部から照射される下部照明22の光量を調節するために、試料台30を白色の半透明アクリル板で製作した。ここで、前記試料台30は透明又は半透明であることが好ましく、測定時の照明の明るさが変わると、測定結果に誤差が生ずることがあるので、測定の前に照明の明るさを測定して基準値と異なる場合にはカメラ20のレンズを調整して、明るさを基準値に合わせた。
画像処理装置は、カラーCCDカメラ20(LGハニウェル、GC-450NA-G)とフレームグラバー11(WDM方式、BT878chip使用、自作)及びPC10(ぺンティアムIV 2.0G、DDR-RAM 512MB)で構成した。検査に用いる画像処理装置は、供給された米の画像を、CCDカメラ20とPC10内に設けられたフレームグラバー11を用いて撮影し、撮影された画像を、PC10の画像処理プログラムで分析して保存するようにした。
試料を連続的に供給するための米供給装置は、回転ロール41によって一定量ずつ米を排出する米供給筒40と、供給された試料をカメラ20の下側に移送する回転円板50と、撮影が終わった試料を分離する排出分離板51と、これを収集する収集筒52とで構成した。このとき、前記カメラ20で画像を撮影する間に米が動くと、正確な画像を撮影することができなくなる。よって、画像を撮影する間は米の供給を止め、撮影が終わると再び供給するようにした。即ち、前記フレームグラバー11を、カメラ20の作動状態を感知して、電源供給リレーを0.001秒単位の間隔で開閉するように構成した。このために、米供給筒40の回転ロール41と米を移送する回転円板50を駆動するモーターの作動を制御した。供給される米の量を調節するために、速度調節機(speed controller)60で、米供給筒40の回転ロール41と移送回転円板50を駆動するモーターの回転数を、手動で調節するようにした。この場合、前記下部照明22、速度調節機60、収集筒52を支持台70の上に装着した。
画像処理とは、デジタル画像に対する最も基本的な処理であり、画像内に含まれているノイズの除去、画像が有する特徴の抽出及び各種基本操作を行なうフイルタリング操作等を行うものである。画像処理技法は、応用対象によって種々の形態に分類することが可能である。本発明では図3に示された手順によって画像処理を行い、一度に多数個ずつ供給される米の画像から一個ずつの米粒を分離して識別し、必要な情報を抽出した。
カラーCCDカメラ20で撮影された米の原画像は、フレームグラバー11によって640×480ピクセルのYUV2モデルに該当するデータ形態でメモリーに保存した。YUV2モデルのデータは、RGB24モデルのデータに変換されてバッファーに保存した。通常、カラー画像は、RGBの成分で表示するが、YUV形式で表示した理由は、画像を輝度成分と色差成分で表示すればRGBよりメモリーを效率的に使うことができ、また早い速度で処理することができるからである。YUV形式の場合にメモリーを效率的に使うことができる理由は、色差成分がそれぞれピクセルに対して与えられるものではなく、4個のピクセル当り1個の色差成分が与えられるからである。すなわち4:1:1のYUV形式の場合、画像を構成するピクセルを4個ずつ束ね、それぞれの輝度(Y)をサンプリングし、色差(U、V)としては4個のピクセルの平均値を取る。従って、ピクセルに4個の輝度と各1個ずつの色差(U、V)があるので、全体で6個のサンプルが得られる。従って、4個のピクセルにそれぞれ3個ずつの、全体で12個のサンプルがあるRGBの場合と比べると、メモリーを1/2に減らすことができる。ここで4:1:1ではなく、4:2:2であればYUV2モデルになる。
これは、撮影された画像から、背景と分析対象物を分離することにより、特定情報を抽出するために、デジタル画像を黒色0と白色255の二つの値だけで表現する技法である。背景と分析対象物の特徴を分けるとき、明度の閾値(Threshold)を置く。閾値以下の値を0、閾値以上の値を1にすることにより、物体を容易に識別することができる。閾値の設定は、使用者の判断によって決まる場合もあり、動的閾値を判別する技法が利用される場合もある。前記外観品位判定装置においては、数十個の米をまとめて供給して一つの画像を撮影するので、供給される米の個数によって画像の明度が変わる。
デジタル画像において、米を背景から分離しても多数個の米が互いに接している状態にあるので、個々の米粒の情報を抽出するためには、接している米を全て分離させて認識しなければならない。互いに接している米の境界を探して分離させるために、図3のように分岐点(Watershed)アルゴリズムを適用した。先ず、二値化された画像を3×3ユークリッドマスクを使って、外郭からの最短距離に距離変換(Distance Transform)した等高線状の画像を作る。
米の外観品質の判定のための標準試料として活用するために、米を目視により、完全米、屑米、着色米、粉状質の米、ひびわれ米に分類した。これらの標準試料を、前記米外観品質判定装置を使用して画像を撮影し、外観品質判定に使う画像データを抽出した。本発明においては、米の外観品質判定のために、長軸長さ、短縮長さ、幅、面積、周囲の長さ、赤色(Red)、緑色(Green)、青色(Blue)、青緑色(Cyan)、赤紫色(Magenta)、黄色(Yellow)、黒色(Black)、色相(Hue Value)、彩度(Saturation)、濃度(Intensity)の平均及び標準偏差などの画像データを抽出して用いた。
A.画像の二値化と米の明るさ変化の補正
デジタル画像から米と背景とを分離するときに、図4に示すように、明るさが互いに異なる2つの画像に対して閾値T=165を適用して二値化すると明るさが変化するので、米と背景とが明確に分離されなくなるため、明るさの変化に従って閾値を変更しなければならない。これは、供給される米の量に依存する各米の明るさの変化によって、強度ヒストグラムが変化して生じる現象である。
デジタル画像で米を背景から分離させても、多数個の米が互いに接している状態である。よって、個々の米粒の情報を抽出するためには、接している米をすべて分離させて認識する必要がある。接している米の境界を探して分離させるために、距離変換(Distance transform)及び分岐点変換(Watershed transform)アルゴリズムを適用した。図8は距離変換の過程を表わしたものである。図8(b)のような二値化画像から、図8(d)のような等高線状をした距離マップ(Distance map)を作成した。
本発明では繰り返し(recursive)成分ラベリングアルゴリズムを用いた。
ラべリング(labeling)で米に番号が付与され、それぞれの米の面積を計算するが、屑米であるか否かは、米の面積を基準に判定した。一般的に米の面積は米の画像が占めるピクセルの個数をすべて合わせたものと同じである。従って、米のピクセル数が米の面積となり、本発明では、米の画像のピクセル数が1,000以下である場合に屑米と判定した。図11は、本実施例における米外観品位判定装置で撮影した屑米の画像を示した図である。
A.搗精品位自動判定機の構造
図1及び図2に示した構成の米搗精品位自動判定機を製作した。本発明の米の搗精品位測定装置は、米を供給して画像を撮影する駆動部と、撮影された画像を分析するコンピューターで構成されている。駆動部は、回転ロール41を具備して米を一定量ずつ供給する米供給筒40と、供給された米を、CCDカメラ20の下部に移送させる半透明アクリルで作った回転円板(Φ500mm)50で構成された。前記回転円板50の上に試料台30が装着され、上部照明21として米を照明する12W容量の白熱燈1個、及びCCDカメラ20(LGハニウェル、GC-450NA-G)が装着された。
多様な形態と色の米を任意に調合し、供給された米を試作機を使って分析した結果、接している米等を、ソフトウェア的に分離させて個別に認識する精度は98%であった。この精度は、Visenら(2001)が楕円合わせ法(ellipse fitting method)を使って、小麦・麦・ライ麦・オート麦に関して、接触している穀粒などを、個々の穀粒に認識した時の精度が平均98.6%であったという研究結果と比べて、はるかに改善されたと判断された。即ち、Visenらの研究結果は、接触点での曲率変化が明確でなかった場合、又は、互いに接触した穀粒の画像から個々の穀粒を分離する時に、境界面が不規則で接触面が明確でなかった場合には、識別精度が下がり、また、これらの方法は、形状が似ている穀粒に対しては適用させることができるが、形状が異なる異種穀粒又は割れた穀粒などが混入すると、又は、穀粒が接している形が不規則的で複雑になると、個々の穀粒を分離・認識する精度が低下したりしたからである。
11:フレームグラバー
20:CCDカメラ
21:上部照明
22:下部照明
30:試料台
40:供給筒
41:回転ロール
50:回転円板
51:排出分離板
52:収集筒
60:スピードコントロール
Claims (2)
- 試料台の上に置かれた白米又は玄米をカメラで撮影する工程と;
該カメラによって撮影された白米又は玄米の原画像をフレームグラバーによってRGB又はYUVモデルに該当するデータ形態で保存する工程と;
保存された画像を、明度の閾値を基準にして二値化する工程と;
二値化された画像を、3×3ユークリッドマスクを使って白米又は玄米の外部からの最短距離に距離変換(Distance Transform)して等高線状の2次元画像を作る工程と;
分岐点変換(Watershed Transform)をするために、前記2次元の画像を、白米又は玄米の、高さ、長さ及び幅によって3次元化して、3次元化した画像から接している米の流域稜線(valley ridge)を作り、これを二値化された原画像と合成して、米が接している部分における境界線を抽出する工程と;
前記境界線を基準にして接している白米又は玄米の画像を分離し、それぞれの白米又は玄米の画像に対してラベリングをする工程と;
前記工程でラベリングされた各白米又は玄米の画像を分析して、完全米、粉状質の米、屑米、ひびわれ米、着色米、又は、完全玄米、粉状質の玄米、屑米、ひびわれ玄米、着色玄米の中の一つ以上の割合及び個数を判定する工程とからなることを特徴とする白米及び玄米の外観品位測定方法。 - 前記保存された画像を二値化する工程が、白米又は玄米と背景とを区分するための濃度の閾値を能動的に計算することができるように、大津(Otsu)アルゴリズムを用いる、請求項1に記載された白米又は玄米の外観品位測定方法。
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