JP5710408B2 - 麺類のクラック検出装置、クラック検出方法および分別システム - Google Patents

Description

この発明は、麺類のクラック検出装置および方法に係り、特に、パスタ等の麺類におけるクラックの発生の程度を検出する装置および方法に関する。
また、この発明は、所定量以上のクラックの発生が検出された麺類を分別する麺類の分別システムにも関している。

一般に、パスタ等の麺類は、その断面形状に対応する形状のノズル孔が形成されたダイスを用いて麺材料を押出成形した後、乾燥させることにより製造されるが、乾燥時における麺材料の収縮、押出成形時に発生する麺材料の内部応力等の種々の要因により、麺類の表面に軸方向に沿ったクラックが発生することがある。
このようなクラックは、微小なものであれば、麺を茹でる際に麺材料が膨張することで塞がるため、食感に影響を及ぼすものではないものの、クラックの程度によっては、製品としての麺類の見栄えを損ない、また茹でる際に麺がぶつ切りになるなど品質の低下を起こすこととなる。
このため、麺類に発生したクラックの程度を評価することが望まれている。

従来、クラックの検出を行う技術としては、例えば特許文献１に、コンクリート構造物の外壁の表面に発生したクラックを調査する装置が開示されている。構造物表面の赤外線画像を取得し、画像解析を行って温度差のある領域をクラック候補として検出し、検出されたクラック候補に望遠鏡の視準方向と焦点を調整して望遠鏡によりクラック候補を視認する。
また、特許文献２には、米の外観品位を評価する装置が開示されており、特許文献２の段落００６５に、米の画像からエッジ判別法を用いてひび割れ米を識別する方法が記載されている。

特許第４５９８８８１号公報 特表２０１０−５４０９５７号公報

しかしながら、特許文献１の装置は、コンクリート構造物の外壁のクラックを調査するためのものであり、たとえ赤外線画像により麺類に発生したクラックを検出することができたとしても、そのクラックを望遠鏡で視認することは実用的でない。
また、特許文献２では、米の長軸に対して垂直なエッジ成分を抽出することにより、ひび割れを検出しているが、麺類においては、ほとんどのクラックが麺線の軸方向に沿って発生するため、麺材料の押出成形時に表面に軸方向の筋が形成されると、エッジ判別法では、クラックのみを正確に検出することが難しくなる。さらに、エッジ判別法により一つ一つのクラックを検出したのでは、麺類におけるクラックの発生の程度を検出するには、過大の負担と時間を要するという問題も生じてしまう。

この発明は、このような従来の問題点を解消するためになされたもので、麺類におけるクラックの発生の程度を容易に検出することができる麺類のクラック検出装置および方法を提供することを目的とする。
また、この発明は、このようなクラック検出装置で検出されたクラックの発生量が所定値以上である麺類を分別する麺類の分別システムを提供することも目的としている。

この発明に係る麺類のクラック検出装置は、麺類に照明光を照射する光源部と、光源部から照射された照明光に対する麺類の透過光により麺類の画像を取得する撮像部と、撮像部で取得された麺類の画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に作成された濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値およびエントロピ値のうち複数の評価値を演算し、演算された複数の評価値を、それぞれ、クラックの発生量が既知である基準の麺類について予め演算された対応する基準評価値と比較することにより麺類におけるクラックの発生量を検出するクラック検出部とを備えたものである。

光源部が、照明光として麺類に多色光を照射し、クラック検出部が、撮像部で取得された麺類の画像をＲＧＢ分解すると共にＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成することもできる。
また、クラック検出部は、演算された麺類の複数の評価値が同時に、それぞれ、対応する基準評価値に対して同一の傾向を示している場合に、その傾向に対応して麺類におけるクラックの発生量を判定することができる、あるいは、クラック検出部は、演算された麺類の複数の評価値のうち少なくとも１つの評価値が、基準の麺類よりも多量のクラックの発生を示している場合に、麺類におけるクラックの発生量が基準の麺類よりも多量であると判定することもできる。

この発明に係る麺類のクラック検出方法は、麺類に照明光を照射し、照射された照明光に対する麺類の透過光により麺類の画像を取得し、取得された麺類の画像から濃度ヒストグラムを作成し、作成された濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値およびエントロピ値のうち複数の評価値を演算し、演算された複数の評価値を、それぞれ、クラックの発生量が既知である基準の麺類について予め演算された対応する基準評価値と比較することにより麺類におけるクラックの発生量を検出する方法である。
さらに、この発明に係る麺類の分別システムは、麺類を搬送する搬送手段と、搬送手段で搬送される麺類におけるクラックの発生量を検出する上記のクラック検出装置と、クラック検出装置で検出されたクラックの発生量が所定値以上である麺類を搬送手段から分別する分別手段とを備えたものである。

この発明によれば、撮像部が光源部から照射された照明光に対する麺類の透過光により麺類の画像を取得し、クラック検出部がこの麺類の画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に作成された濃度ヒストグラムに基づいて麺類におけるクラックの発生量を検出するので、麺類におけるクラックの発生の程度を容易に検出することが可能となる。

この発明の実施の形態１に係る麺類のクラック検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１においてＲＧＢ分解された麺類の画像のＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムを示す図である。 実施の形態２に係る麺類の分別システムの構成を示すブロック図である。

以下、図面に示す好適な実施の形態に基づいて、この発明を詳細に説明する。
実施の形態１
図１に、この発明の実施の形態１に係る麺類のクラック検出装置の構成を示す。クラック検出装置は、麺類からなる試料Ｓに対向して配置された光源部１を有し、試料Ｓを挟むように光源部１に対向して撮像部２が配置されている。さらに、撮像部２にクラック検出部３が接続されている。

光源部１は、試料Ｓの軸方向に対して垂直な方向から試料Ｓに照明光を照射するもので、例えば白色ＬＥＤ（発光ダイオード）を光源として内蔵するＬＥＤライトボードを用いることができる。
撮像部２は、光源部１から照射された照明光に対する試料Ｓの透過光に基づいて試料Ｓのカラー画像を取得するもので、汎用のデジタルカメラ、ＣＣＤカメラ等から構成することができる。

クラック検出部３は、撮像部２に接続された画像解析部４と、画像解析部４に接続された判定部５を有している。
画像解析部４は、撮像部２により取得された試料Ｓのカラー画像をＲＧＢ分解すると共にＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成する。
判定部５は、画像解析部４で作成された濃度ヒストグラムからクラックの発生量に関わる評価値を演算すると共に、この評価値を予め演算された基準評価値と比較することによって試料Ｓにおけるクラックの発生量を判定する。ここで、評価値としては、濃度レベルの平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹのうち少なくとも１つを採用することができる。

ここで、画像の各画素の濃度を例えばレベル０〜レベル（Ｌ−１）のＬ階調に正規化したときの画像中に現れる濃度レベルｉの頻度をＰ（ｉ）とすると、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹはそれぞれ以下の式によって表すことができる。

平均値ＭＥＮは、試料Ｓの画像における平均濃度レベルを示している。コントラスト値ＣＮＴは、ヒストグラムが高い濃度レベルに偏っていると大きな値となる。分散値ＶＡＲは、平均値から離れた濃度レベルの頻度が高いと大きな値となる。エネルギー値ＥＧＹは、ヒストグラムが特定の濃度レベルに集中していると大きな値となる。エントロピ値ＥＰＹは、ヒストグラムが幅広い濃度レベルに分布していると大きな値となる。

次に、図１に示した麺類のクラック検出装置の動作について説明する。
まず、図１のクラック検出装置を用いて、予めクラックの発生量が既知である基準の試料Ｓ０、Ｓ１およびＳ２に対して、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹのそれぞれの評価値の演算を行った。
試料Ｓ０〜Ｓ２は、いずれも同一素材のパスタでありながらクラックの発生量が互いに異なるもので、Ｓ０はクラックの発生が認められない試料、Ｓ１は少量のクラックの発生が認められる試料、Ｓ２は多量のクラックの発生が認められる試料である。
光源部１として１０００ｃｄ／ｍ^２のＬＥＤライトボードを用い、撮像部２としてデジタルカメラを使用した。

試料Ｓ０を光源部１と撮像部２の間の所定の位置に載置し、光源部１から試料Ｓ０の軸方向に対して垂直に多色光からなる照明光を照射した。このとき、光源部１と撮像部２の間に配置された透明な載置台の上に試料Ｓ０を載置したが、光源部１として用いられるＬＥＤライトボードの光射出面上に直接試料Ｓ０を載置してもよい。
そして、光源部１からの照明光に対する試料Ｓ０の透過光を捉えることにより撮像部２で試料Ｓ０の２４ビットカラー画像を取得した。
取得されたカラー画像を、クラック検出部３の画像解析部４でＲＧＢ分解し、Ｌ＝２５６階調としてＲＧＢ３色のそれぞれの色に対する濃度ヒストグラムを作成した。さらに、判定部５で、各濃度ヒストグラムから平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹの演算を行った。
同様にして、試料Ｓ１およびＳ２についても、カラー画像を取得し、ＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムを作成し、各濃度ヒストグラムから平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹを演算した。

このようにして作成された試料Ｓ０〜Ｓ２のＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムを図２に示す。横軸は濃度、縦軸は頻度をそれぞれ表している。
また、演算された試料Ｓ０〜Ｓ２のＲＧＢ各色に対する平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹを以下の表１に示す。

図２から、ＲＧＢのいずれの色に対しても、試料Ｓ０から試料Ｓ２に向かうほど、すなわち、クラックの発生量が増加するほど、濃度レベルのピーク値は低下し、ブロードなヒストグラムになることがわかる。
このため、表１に示されるように、クラックの発生量が増加するほど、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴおよびエネルギー値ＥＧＹが減少する一方、分散値ＶＡＲおよびエントロピ値ＥＰＹは増加する傾向にある。
以上のようにして予め演算され、表１に示された試料Ｓ０〜Ｓ２の評価値が、クラックの発生量を検出するための基準評価値として用いられる。

次に、クラックの発生量を検出しようとする試料Ｓに対して、評価値の測定が行われる。すなわち、試料Ｓが光源部１と撮像部２の間の所定の位置に載置され、光源部１から試料Ｓの軸方向に対して垂直に照明光が照射され、試料Ｓの透過光により撮像部２で試料Ｓのカラー画像が取得される。取得されたカラー画像は、画像解析部４でＲＧＢ分解され、ＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムが作成された後、判定部５で、ＲＧＢ各色の濃度ヒストグラムから平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹがそれぞれ演算される。

そして、判定部５において、例えば、ＲＧＢのうち色Ｂに対する試料Ｓの分散値ＶＡＲが、上記の表１に示した色Ｂに対する試料Ｓ０〜Ｓ２の分散値ＶＡＲと比較され、比較結果に基づいて試料Ｓにおけるクラックの発生量が判定される。試料Ｓの分散値ＶＡＲの大きさが、試料Ｓ０の分散値ＶＡＲ＝４９と同程度あるいはそれより小さければ、試料Ｓにクラックの発生はないものと判定し、試料Ｓ０の分散値ＶＡＲ＝４９から試料Ｓ１の分散値ＶＡＲ＝８０の間であれば、試料Ｓ１のクラック発生量以下のクラックが発生していると判定し、試料Ｓ１の分散値ＶＡＲ＝８０から試料Ｓ２の分散値ＶＡＲ＝７８４の間であれば、試料Ｓ１のクラック発生量以上で試料Ｓ２のクラック発生量以下のクラックが発生していると判定し、試料Ｓ２の分散値ＶＡＲ＝７８４より大きければ、試料Ｓ２のクラック発生量以上のクラックが発生していると判定することができる。

同様に、ＲＧＢのうち色Ｒあるいは色Ｇに対する試料Ｓの分散値ＶＡＲを、表１に示した色Ｒあるいは色Ｇに対する試料Ｓ０、Ｓ１およびＳ２の分散値ＶＡＲとそれぞれ比較することによっても、試料Ｓにおけるクラックの発生量を判定することができる。

試料Ｓの分散値ＶＡＲ以外の平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹのいずれかの評価値を、対応する試料Ｓ０、Ｓ１およびＳ２の基準評価値と比較することによっても試料Ｓにおけるクラック発生量の判定を行うことが可能である。ただし、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴおよびエネルギー値ＥＧＹについては、試料Ｓの評価値が基準評価値より小さくなるほど、基準の試料よりもクラックの発生量が多いものと判定し、エントロピ値ＥＰＹについては、試料Ｓの評価値が基準評価値より大きくなるほど、基準の試料よりもクラックの発生量が多いものと判定する。

例えば、色Ｂに対する試料Ｓの平均値ＭＥＮを、表１に示した色Ｂに対する試料Ｓ０の平均値ＭＥＮ＝１６０．０および試料Ｓ１の平均値ＭＥＮ＝１３７．１と比較し、試料Ｓの平均値ＭＥＮの大きさが、試料Ｓ０の平均値ＭＥＮ＝１６０．０と同程度あるいはそれより大きければ、試料Ｓにクラックの発生はないものと判定し、試料Ｓ０の平均値ＭＥＮ＝１６０．０から試料Ｓ１の平均値ＭＥＮ＝１３７．１の間であれば、試料Ｓ１のクラック発生量以下のクラックが発生していると判定し、試料Ｓ１の平均値ＭＥＮ＝１３７．１より小さければ、試料Ｓ１のクラック発生量以上のクラックが発生していると判定することができる。

また、１つの評価値だけでなく、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹのうち複数の評価値を求め、それぞれ基準評価値と比較した結果に基づいてクラックの発生量を判定してもよい。
この場合、複数の評価値が同時に同一の傾向を示している場合にのみ、それに対応してクラックの発生量を判定することができる。例えば、試料Ｓについて平均値ＭＥＮと分散値ＶＡＲの双方を演算し、試料Ｓの平均値ＭＥＮが基準評価値より大きく且つ試料Ｓの分散値ＶＡＲが基準評価値より小さい場合にのみ、試料Ｓにおけるクラックの発生量は基準の試料のクラック発生量よりも少量であると判定し、一方、試料Ｓの平均値ＭＥＮが基準評価値より小さく且つ試料Ｓの分散値ＶＡＲが基準評価値より大きい場合にのみ、試料Ｓに基準の試料よりも多量のクラックが発生していると判定する。
複数の評価値を同時に使用することで、より信頼性の高いクラック発生量の検出を行うことが可能となる。

あるいは、複数の評価値についてそれぞれ基準評価値と比較した結果、複数の評価値のうち少なくとも１つの評価値が基準の試料よりも多量のクラックの発生を示している場合に、その評価値に基づいてクラックの発生量が基準の試料よりも多量であると判定することもできる。このようにすれば、例えば、所定量以上のクラック発生のおそれがあるために製品として出荷し得ない試料をより確実に判別することができ、出荷される製品の品質を確保することが可能となる。

なお、上記の実施の形態１では、白色ＬＥＤを用いた光源部１から試料に多色光からなる照明光を照射し、撮像部２で取得したカラー画像を画像解析部４でＲＧＢ分解してＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムをそれぞれ作成したが、これに限るものではなく、画像解析部４がカラー画像をＲＧＢ分解した後、ＲＧＢのうちいずれか１色または２色に対する濃度ヒストグラムのみを作成するようにしてもよい。また、光源としては、ＬＥＤに限らず、各種の光源を使用することができる。
さらに、光源部１が単色光源を内蔵し、例えば暗室内で光源部１から試料に照明光として単色光を照射し、撮像部２で取得した画像から画像解析部４が直接濃度ヒストグラムを作成するように構成することもできる。このようにすれば、画像解析部４におけるＲＧＢ分解が不要になり、処理が簡素化される。

以上のように、この実施の形態１のクラック検出装置によれば、試料Ｓに対して演算された評価値を基準の試料Ｓ０〜Ｓ２の基準評価値と比較することにより、試料Ｓにおけるクラックの発生量を検出し、試料Ｓにおけるクラックの発生の程度を容易に検出することが可能となる。

実施の形態２
図３に実施の形態２に係る麺類の分別システムの構成を示す。分別システムは、試料Ｓを搬送する搬送コンベヤ１１と、この搬送コンベヤ１１を駆動する搬送コンベヤ駆動部１２を有しており、搬送コンベヤ１１の上方に、試料Ｓを１本ずつ搬送コンベヤ１１上に供給するフィーダー１３が配置されている。搬送コンベヤ１１による搬送方向に対して、フィーダー１３の下流側に、実施の形態１に示した麺類のクラック検出装置が配置されている。クラック検出装置の光源部１が搬送コンベヤ１１の下方に位置し、搬送コンベヤ１１の上方には、光源部１に対向するように撮像部２が配置され、撮像部２にクラック検出部３が接続されている。
なお、搬送コンベヤ１１のコンベヤベルトは、光源部１からの照明光を透過するように透光性を有する材料から形成されている。

搬送コンベヤ１１の下流側には、載置された試料Ｓが滑落するような傾斜を有するシュート１４が配置され、さらに、シュート１４の下流側に、製品としての試料Ｓを排出する排出コンベヤ１５が配置され、排出コンベヤ１５に排出コンベヤ駆動部１６が接続されている。
また、シュート１４は、傾斜角がさらに大きくなるように回動可能に取り付けられており、このシュート１４を回動させるためのシュート駆動部１７がシュート１４に接続され、シュート１４の下方には、異常品と判定された試料Ｓを回収する回収部１８が配置されている。

そして、クラック検出装置のクラック検出部３、搬送コンベヤ駆動部１２、フィーダー１３、排出コンベヤ駆動部１６およびシュート駆動部１７に制御部１９が接続されている。
なお、搬送コンベヤ１１、搬送コンベヤ駆動部１２、排出コンベヤ１５および排出コンベヤ駆動部１６により搬送手段が構成され、シュート１４、シュート駆動部１７および制御部１９により分別手段が構成されている。

まず、制御部１９によりシュート駆動部１７が制御されて、図３に実線で示されるように、シュート１４が搬送コンベヤ１１の下流端と排出コンベヤ１５の上流端との間をほぼつなぐ回動位置Ａに維持されると共に、制御部１９の制御の下で、搬送コンベヤ駆動部１２および排出コンベヤ駆動部１６により搬送コンベヤ１１および排出コンベヤ１５がそれぞれ駆動される。

この状態で、フィーダー１３から試料Ｓが１本ずつ搬送コンベヤ１１上に供給される。試料Ｓが搬送コンベヤ１１により搬送されてクラック検出装置の光源部１の直上にまで到達すると、光源部１から発せられた照明光が透光性を有するコンベヤベルトを介して試料Ｓに照射され、試料Ｓの透過光により撮像部２で試料Ｓの画像が取得され、クラック検出部３で濃度ヒストグラムが作成されると共に平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹおよびエントロピ値ＥＰＹのうち少なくとも１つの評価値が演算され、演算された評価値に基づいて試料Ｓにおけるクラックの発生量が検出される。

クラック検出部３で検出されたクラックの発生量は、制御部１９に出力され、制御部１９は、試料Ｓにおけるクラックの発生量を予め設定された所定値と比較する。そして、クラックの発生量が所定値未満である試料Ｓに対して、制御部１９は、製品として出荷し得る品質を備えていると判断し、シュート１４を回動させることなく、搬送コンベヤ１１から排出コンベヤ１５へと搬送させる。すなわち、試料Ｓは、搬送コンベヤ１１の下流端から回動位置Ａに維持されているシュート１４上に搬送され、シュート１４の上面を滑落して排出コンベヤ１５の上流端に至り、排出コンベヤ１５によって排出される。

一方、クラック検出部３で検出されたクラックの発生量が所定値以上である試料Ｓに対しては、制御部１９は、製品として出荷し得る品質を備えていないと判断し、シュート駆動部１７を制御してシュート１４を図３に破線で示された回動位置Ｂにまで回動する。これにより、試料Ｓは、搬送コンベヤ１１の下流端から排出コンベヤ１５の上流端に到達することができず、異常品として、シュート１４の下方に配置された回収部１８に回収される。
試料Ｓが回収部１８に落下した後、シュート１４はシュート駆動部１７により回動位置Ａに戻される。

このようにして、クラックの発生量が所定値以上である試料Ｓのみを自動的に分別して回収部１８に回収し、クラックの発生量が所定値未満である試料Ｓのみを排出コンベヤ１５から排出することができる。
なお、この発明に係る麺類のクラック検出装置および麺類の分別システムは、スパゲティ等のパスタの他、うどん、ひやむぎ、素麺、冷麺、中華麺、そば等の各種の麺類に広く適用することができる。

１ 光源部、２ 撮像部、３ クラック検出部、４ 画像解析部、５ 判定部、１１ 搬送コンベヤ、１２ 搬送コンベヤ駆動部、１３ フィーダー、１４ シュート、１５ 排出コンベヤ、１６ 排出コンベヤ駆動部、１７ シュート駆動部、１８ 回収部、１９ 制御部、Ｓ，Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２ 試料。

Claims (6)

1. 麺類に照明光を照射する光源部と、
   前記光源部から照射された照明光に対する前記麺類の透過光により前記麺類の画像を取得する撮像部と、
   前記撮像部で取得された前記麺類の画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に作成された濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値およびエントロピ値のうち複数の評価値を演算し、演算された複数の評価値を、それぞれ、クラックの発生量が既知である基準の麺類について予め演算された対応する基準評価値と比較することにより前記麺類におけるクラックの発生量を検出するクラック検出部と
   を備えたことを特徴とする麺類のクラック検出装置。
2. 前記光源部は、照明光として前記麺類に多色光を照射し、
   前記クラック検出部は、前記撮像部で取得された前記麺類の画像をＲＧＢ分解すると共にＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成する請求項１に記載の麺類のクラック検出装置。
3. 前記クラック検出部は、演算された前記麺類の複数の評価値が同時に、それぞれ、対応する前記基準評価値に対して同一の傾向を示している場合に、その傾向に対応して前記麺類におけるクラックの発生量を判定する請求項１または２に記載の麺類のクラック検出装置。
4. 前記クラック検出部は、演算された前記麺類の複数の評価値のうち少なくとも１つの評価値が、前記基準の麺類よりも多量のクラックの発生を示している場合に、前記麺類におけるクラックの発生量が前記基準の麺類よりも多量であると判定する請求項１または２に記載の麺類のクラック検出装置。
5. 麺類に照明光を照射し、
   照射された照明光に対する前記麺類の透過光により前記麺類の画像を取得し、
   取得された前記麺類の画像から濃度ヒストグラムを作成し、
   作成された濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値およびエントロピ値のうち複数の評価値を演算し、演算された複数の評価値を、それぞれ、クラックの発生量が既知である基準の麺類について予め演算された対応する基準評価値と比較することにより前記麺類におけるクラックの発生量を検出する
   ことを特徴とする麺類のクラック検出方法。
6. 麺類を搬送する搬送手段と、
   前記搬送手段で搬送される麺類におけるクラックの発生量を検出する請求項１〜４のいずれか一項に記載のクラック検出装置と、
   前記クラック検出装置で検出されたクラックの発生量が所定値以上である麺類を前記搬送手段から分別する分別手段と
   を備えたことを特徴とする麺類の分別システム。