JPH03134546A - Inspecting system of granular substance - Google Patents
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、コンベア上に順次搬送される一塊の粒状物群
を撮像する撮像手段と、その撮像手段により撮像された
画像情報から前記粒状物群の外観検査情報を得る画像処
理装置とを設けてある粒状物検査システムに関し、例え
ば、脱穀処理後の穀粒の外観を検査して小枝梗米、籾米
、玄米の比率を求めて、脱穀性能を評価するための粒状
物検査システムに関する。Detailed Description of the Invention [Industrial Field of Application] The present invention provides an image capturing means for capturing an image of a group of granular objects sequentially conveyed on a conveyor, and a method for detecting the granular objects from image information captured by the image capturing means. Regarding a grain inspection system that is equipped with an image processing device that obtains information on the appearance inspection of grains, for example, the appearance of grains after threshing is inspected to determine the ratio of twig-bearing rice, unhulled rice, and brown rice, and the threshing performance is determined. This invention relates to a particulate matter inspection system for evaluating.
従来、この種の粒状物検査システムでは、画像処理装置
による粒状物群の外観検査情報の抽出処理を、コンベア
に粒状物群か供給された時点から一定時間後に撮像され
た画像情報に基づいて行っていた。Conventionally, in this type of particulate matter inspection system, the image processing device extracts the visual inspection information of the particulate matter group based on image information captured a certain period of time after the particulate matter group is supplied to the conveyor. was.
しかし、上述の従来技術による粒状物検査システムでは
、コンベアの搬送速度のばらつきや、コンベア上に供給
される粒状物の初期位置のばらつきにより、画像処理装
置で処理されるべき画像情報に粒状物群が含まれなかっ
たり、粒状物群が一部しか含まれないという欠点があっ
た。However, in the conventional particulate matter inspection system described above, due to variations in the transport speed of the conveyor and variations in the initial position of the particulate matter supplied onto the conveyor, the image information to be processed by the image processing device may not include groups of particulates. However, there were disadvantages in that the particles were not included or only part of the particulate matter group was included.
本発明の目的は上述した従来欠点を解消することにある
。The object of the present invention is to eliminate the above-mentioned conventional drawbacks.
この目的を達成するため、本発明による粒状物検査シス
テムの特徴構成は、前記画像処理装置を、前記画像情報
に前記粒状物群が含まれているか否かを検出する粒状物
検出手段と、その粒状物検出手段の検出結果に基づき、
前記粒状物が含まれていると判別した場合に前記外観検
査情報の抽出処理を行う抽出処理実行手段とで構成して
あることにある。In order to achieve this object, the characteristic configuration of the particulate matter inspection system according to the present invention includes a particulate matter detection means for detecting whether or not the particulate matter group is included in the image information; Based on the detection results of the particulate detection means,
and extraction processing execution means for extracting the appearance inspection information when it is determined that the particulate matter is included.
さらに、前記粒状物検出手段は、前記画像情報を前記コ
ンベアの搬送面に対応する情報と前記粒状物に対応する
情報とに画素単位で識別する識別手段を有し、その識別
手段により前記画像情報のうち所定の領域内で隣接する
所定数の画素全てが前記粒状物に対応する情報であると
識別されたときに、前記画像情報に前記粒状物が含まれ
ていると検出することが好ましい。Further, the particulate matter detection means has an identification means for identifying the image information into information corresponding to the conveyance surface of the conveyor and information corresponding to the particulate matter in pixel units, and the identification means uses the image information to It is preferable to detect that the image information includes the particulate matter when all of a predetermined number of adjacent pixels within a predetermined area are identified as information corresponding to the particulate matter.
つまり、粒状物検出手段は、撮像手段で撮像された任意
の画像情報に対して、前記粒状物群が含まれているか否
かを検出することにより、前記粒状物群が含まれている
画像情報を抽出処理すべき画像情報として特定する。In other words, the particulate matter detection means detects whether or not the particulate matter group is included in arbitrary image information captured by the imaging means, thereby detecting the image information including the particulate matter group. is identified as image information to be extracted and processed.
その後、抽出処理実行手段が、前記粒状物検出手段によ
り特定された画像情報に基づいて、外観検査情報の抽出
処理を行うのである。Thereafter, the extraction processing execution means performs the extraction processing of visual inspection information based on the image information specified by the particulate matter detection means.
さらに、前記粒状物検出手段に、前記画像情報を前記コ
ンベアの搬送面に対応する情報と前記粒状物に対応する
情報とに画素単位で識別する識別手段を設けて、その識
別手段が、前記コンベアの搬送面上の一塊の粒状物群全
てが前記画像情報内に存在することを識別するので、抽
出処理実行手段は、全ての粒状物に対して確実に外観検
査情報の抽出処理を行うことができる。Further, the particulate matter detection means is provided with an identification means for discriminating the image information into information corresponding to the conveying surface of the conveyor and information corresponding to the particulate matter, pixel by pixel, and the identification means Since it is identified that all of the group of granular objects on the conveying surface of the image information are present in the image information, the extraction process execution means can reliably perform the extraction process of the visual inspection information on all the granular objects. can.
従って、本発明による粒状物検査システムによれば、粒
状物群が確実に含まれる画像情報に対して画像処理が行
われるので、検査を正確、且つ、確実に行えるようにな
った。Therefore, according to the particulate matter inspection system according to the present invention, image processing is performed on image information that definitely includes a group of particulate matter, so that inspection can be performed accurately and reliably.
以下に本発明の実施例を図面に基づいて説明する。 Embodiments of the present invention will be described below based on the drawings.
本発明の一実施例である粒状物検査システムは、コンバ
イン等による脱穀処理後の穀粒のなかで、第3図に示す
ような、玄米や、設定値よりも大なる長さの小枝梗を有
する小枝梗米を、脱穀不良物として籾米から識別、分離
する画像処理システムで、第1図に示すように、粒状物
である穀粒を一定員の粒状物群として一塊ずつ間欠的に
供給する粒状物供給手段(1)と、その粒状物供給手段
(1)により供給された粒状物群を搬送する粒状物搬送
手段(6)と、その粒状物搬送手段(6)上の粒状物群
を撮像する撮像手段(8)と、その撮像手段(8)によ
り撮像された画像情報から所定の外観検査情報を得る画
像処理装置(12)と、その画像処理装置(12)によ
り抽出された外観検査情報を集計する集計装置(20)
等で構成してある。The particulate matter inspection system that is an embodiment of the present invention detects brown rice and twig stalks with a length longer than a set value, as shown in FIG. This is an image processing system that identifies and separates twig-busted rice from unhulled rice as defective threshing products, and intermittently supplies grains, which are grains, one by one as a group of grains, as shown in Figure 1. A granular material supplying means (1), a granular material transporting means (6) for transporting a group of granular materials supplied by the granular material supplying means (1), and a granular material group on the granular material transporting means (6). An imaging means (8) for taking an image, an image processing device (12) for obtaining predetermined appearance inspection information from the image information taken by the imaging means (8), and an appearance inspection extracted by the image processing device (12). Aggregation device (20) that aggregates information
It is composed of etc.
前記粒状物供給手段(1)は、穀粒を集積するホッパ(
2)と搬送部(3)と振動部(4)とで構成してあり、
前記ホッパ(2)内の穀粒を前記振動部(4)により機
械振動させでぶ送し、搬送終端部(5)から前記粒状物
搬送手段(6)に落下供給する。The granular material supply means (1) includes a hopper (
2), a conveying section (3), and a vibrating section (4),
The grains in the hopper (2) are mechanically vibrated by the vibrating section (4) and fed, and are then dropped and supplied to the granular material conveying means (6) from the conveyance end section (5).
前記粒状物搬送手段(6)はベルト式のコンベア(7)
で構成してあり、前記粒状物供給手段((1)から落下
供給される穀粒を搬送する。The granular material conveying means (6) is a belt-type conveyor (7).
The granular material feeding means ((1) conveys the grains that are dropped and fed from the granular material feeding means (1).
前記撮像手段(8)は、結像光学系(9)と、その結像
光学系(9)の周囲に配した照明光として複数の赤外線
LEDからなる光源(10)と、前記光源(lO)から
の光線束の反射光束を前記結像光学系(9)を介して入
力する二次元イメージセンサ(11)とで構成してあり
、前記二次元イメージセンサ(11)の走査線の走査方
向が前記粒状物搬送手段(6)の搬送方向と直交するよ
うに前記コンベア(7)の搬送面の上方に設置してある
。The imaging means (8) includes an imaging optical system (9), a light source (10) consisting of a plurality of infrared LEDs as illumination light arranged around the imaging optical system (9), and the light source (lO). and a two-dimensional image sensor (11) that inputs the reflected light beam from the image forming optical system (9) through the imaging optical system (9), and the scanning direction of the scanning line of the two-dimensional image sensor (11) is It is installed above the conveyance surface of the conveyor (7) so as to be perpendicular to the conveyance direction of the granular material conveyance means (6).
前記画像処理装置(I2)は、第2図に示すように、前
記撮像手段(8)からの出力信号を処理するアナログ処
理部(13)と、アナログ処理部(13)の出力信号を
デジタル値に変換するA/D変換部(14)と、デジタ
ル値に変換された画像データを記憶する画像メモリ(1
5)と、前記画像データを高速に解析処理する高速画像
処理部(16)と、それらを適宜制御するCPU(17
)等で構成してある。As shown in FIG. 2, the image processing device (I2) includes an analog processing section (13) that processes the output signal from the imaging means (8), and converts the output signal of the analog processing section (13) into a digital value. an A/D converter (14) that converts the image data into digital values, and an image memory (14) that stores the image data converted into digital values.
5), a high-speed image processing unit (16) that analyzes and processes the image data at high speed, and a CPU (17) that appropriately controls them.
) etc.
前記高速画像処理部(16)は、前記画像データを2値
化する2値化手段(18)と、2値化された画像データ
を収縮、膨張、差分等の処理を実行する比較手段(19
)とで構成してある。The high-speed image processing unit (16) includes a binarization unit (18) that binarizes the image data, and a comparison unit (19) that performs processing such as contraction, expansion, and difference on the binarized image data.
).
前記集計装置(20)は、汎用のパーソナルコンピュー
タを前記画像処理装置(12)に接続して構成してあり
、第4図に示すように、前記外観検査情報を逐次集計し
てその表示部(26)に、籾米に対する玄米及び小枝梗
米の割合、小枝梗の長さの分布等のデータを表示する。The aggregation device (20) is configured by connecting a general-purpose personal computer to the image processing device (12), and as shown in FIG. 26) displays data such as the ratio of brown rice and twig stalk rice to hulled rice, and the distribution of the length of twig stalks.
以下に、前記粒状物検査システムの動作を、第5図に示
すフローチャートに基づき説明する。The operation of the particulate matter inspection system will be explained below based on the flowchart shown in FIG.
先ず、前記コンベア(7)を一定の搬送速度で駆動する
<#l〉。First, the conveyor (7) is driven at a constant conveyance speed <#l>.
次に、前記粒状物供給手段(1)の前記振動部(4)を
一定時間駆動して、前記ホッパ(2)内の穀粒を搬送し
、前記搬送終端部(5)から前記粒状物搬送手段(6)
に落下供給する〈I2〉。前記振動部(4)の駆動時間
は、前記搬送終端部(5)からの穀粒の落下量と前記コ
ンベア(7)の搬送速度とから定められる。つまり、前
記コンベア(7)上に供給された一塊の穀粒が互いに重
なることなく、且つ、前記撮像手段(8)の画角に収ま
る範囲内で散在するように定められる。Next, the vibrating section (4) of the granular material supplying means (1) is driven for a certain period of time to transport the grains in the hopper (2), and the granular material is transported from the transport end section (5). Means (6)
〈I2〉. The driving time of the vibrating section (4) is determined from the amount of grains falling from the conveyance end section (5) and the conveyance speed of the conveyor (7). In other words, the grains supplied onto the conveyor (7) are set so that they do not overlap each other and are scattered within the field of view of the imaging means (8).
本実施例では、搬送速度15cm/s、振動部(4)の
振動周期60Hzで約0.1秒駆動してlO粒径程度落
下供給ている。In this embodiment, the particles are driven for approximately 0.1 seconds at a conveying speed of 15 cm/s and a vibration frequency of the vibrating section (4) of 60 Hz to drop and supply particles of about 1O particle size.
前記撮像手段(8)により前記コンベア(7)の搬送面
を撮像する<I3〉。<I3> The conveyance surface of the conveyor (7) is imaged by the image pickup means (8).
前記画像処理装置(12)は、ステップ<I3〉で撮像
された画像情報に前記穀粒が含まれているか否かを検出
しくI4〉、前記穀粒が含まれていないと検出したとき
にはステップ〈I3〉に戻り、再度前記コンベア(7)
の搬送面を撮像する。また、前記画像情報に前記穀粒が
含まれていると検出すれば次のステップに進む。The image processing device (12) detects whether or not the grain is included in the image information captured in step <I3>, and if it is detected that the grain is not included, the image processing device (12) performs step <I4>. Return to I3> and return to the conveyor (7) again.
image the conveyance surface. Further, if it is detected that the grain is included in the image information, the process proceeds to the next step.
ステップ〈I5〉では、前記画像処理装置(12)が前
記画像情報から玄米、小枝梗米、籾米の割合を外観検査
情報として抽出し、その外観検査情報を前記集計装置(
20)に伝達する。その後、次の粒状物群を供給すべく
、ステップ〈I2〉に戻る。In step <I5>, the image processing device (12) extracts the proportions of brown rice, twig-bearing rice, and unhulled rice from the image information as visual inspection information, and uses the visual inspection information as the aggregating device (12).
20). Thereafter, the process returns to step <I2> in order to supply the next group of granules.
即ち、前記粒状物供給手段(1)を、前記画像処理装置
(12)の動作の終了に同期して、制御BOX(21)
を介して、間欠的に駆動することで、粒状物群の供給を
間欠的に行うのである。That is, the granular material supply means (1) is connected to the control box (21) in synchronization with the end of the operation of the image processing device (12).
By intermittently driving the granules through the , the granule group is intermittently supplied.
尚、前記粒状物供給手段(1)の間欠的な駆動は、前記
画像処理装置(12)の動作の開始直後であってもよい
し、開始後一定時間の経過後であってもよい。Note that the intermittent driving of the particulate matter supplying means (1) may be performed immediately after the start of the operation of the image processing device (12), or may be performed after a certain period of time has elapsed after the start of the operation.
以下に、上述のステップ<I4〉、及び<I5〉の動作
について詳述する。The operations of steps <I4> and <I5> described above will be explained in detail below.
ステップ〈I4〉では、前記撮像手段(8)により撮像
されたアナログ信号の画像情報を、前記アナログ処理部
(13)及び前記A/D変換部(14)を介してデジタ
ル信号に変換する。そのデジタル信号の画像情報のうち
、第3図に示すように、前記粒状物搬送手段(6)の搬
送方向に対して直交する走査線のうち、前記搬送方向の
最下流側の走査線から上流側に30本口の走査線に、玄
米、小枝梗米、籾米を示すデータを示す画素が認められ
るか否かをA/D変換後のレベルで識別する。In step <I4>, the image information of the analog signal captured by the imaging means (8) is converted into a digital signal via the analog processing section (13) and the A/D conversion section (14). Among the image information of the digital signal, as shown in FIG. Whether or not pixels indicating data indicating brown rice, twig-roasted rice, and unhulled rice are recognized in the 30 scanning lines on the side is determined based on the level after A/D conversion.
即ち、第6図に示すように、前記コンベア(7)の搬送
面を示すレベルと粒状物群を示すレベルの差で識別する
。レベルの差が認められると、それから後の連続する8
本の走査線に、前記画素に隣接して連続に8画素レベル
の差が認められるか否かを識別する。本実施例の場合、
1画素が約0.27mmを示し、8画素以上、即ち約2
.2mm以上の大きさのレベルの差が認められたときに
粒状物と識別する。That is, as shown in FIG. 6, identification is made based on the difference between the level indicating the conveying surface of the conveyor (7) and the level indicating the group of particles. If a difference in level is recognized, the next consecutive 8
It is determined whether or not a difference of 8 pixel levels is observed in consecutive pixels adjacent to the pixel in the scanning line of the book. In the case of this example,
One pixel represents approximately 0.27 mm, and 8 pixels or more, that is, approximately 2
.. When a level difference of 2 mm or more is observed, it is identified as particulate matter.
この領域にレベルの差が認められると、以後の画像エリ
ア即ち前記撮像手段(8)の画角には、必ず全ての粒状
物が含まれていると識別する。If a difference in level is recognized in this area, it is determined that the subsequent image area, ie, the angle of view of the imaging means (8), always includes all the particles.
即ち、前記画像処理装置(12)の構成要素である前記
CPU(17)と実行プログラムが、粒状物検出手段(
22)、そして識別手段(23)を構成している。That is, the CPU (17) and the execution program, which are the components of the image processing device (12),
22) and an identification means (23).
ステップ〈#5〉では、第7図に示すように、前記2値
化手段(18)が、前記デジタル信号の画像情報を異な
る二つの閾値(thl)、 (th2)で2値化し、2
値化した二つの画像データ([Dl)、 (ID2)か
ら、前記比較手段(19)が玄米、籾米、小枝梗米の個
数及び小枝梗の長さを外観検査情報として抽出して、前
記集計装置(20)に伝達する。In step <#5>, as shown in FIG. 7, the binarization means (18) binarizes the image information of the digital signal using two different thresholds (thl) and (th2), and
From the two digitized image data ([Dl) and (ID2), the comparison means (19) extracts the number of brown rice, unhulled rice, and twig stalk rice and the length of twig stalks as appearance inspection information, and calculates the total number of brown rice, unhulled rice, and twig stalk length. to the device (20).
第6図に示すように、前記閾値(thl)、 (th2
)は、前記コンベア(7)の搬送面から玄米、小枝梗米
、籾米全てを抽出する第一の閾値(thl)と、第一の
閾値(thl)よりも高(小枝梗米、籾米を抽出する第
二の閾値(th2)である。As shown in FIG. 6, the threshold value (thl), (th2
) is a first threshold value (thl) for extracting all brown rice, twig rotten rice, and unhulled rice from the conveyor surface of the conveyor (7), and a threshold value higher than the first threshold (thl) (extracting twig rotten rice and unhulled rice). This is the second threshold value (th2).
前記比較手段(19)による外観検査情報の抽出処理に
ついて詳述すると、
<1〉第一の閾値(thl)で2値化された第一画像デ
ータ(IDI)に対して、全ての小枝梗が小枝梗米から
消去されるまで収縮処理を行い、その後、収縮処理と同
回数の膨張処理を行って第三画像データ(ID3)を生
成し、第一画像データ(IDI)と第三画像データ(I
D3)の差分をとることで、小枝梗のみからなる第四画
像データ(ID4)を生成して、小枝梗の個数をカウン
トする。To explain in detail the extraction process of visual inspection information by the comparison means (19), <1> All twig stomas are The contraction process is performed until the twigs are erased from the rice, and then the expansion process is performed the same number of times as the contraction process to generate the third image data (ID3), and the first image data (IDI) and the third image data ( I
By taking the difference between D3), fourth image data (ID4) consisting only of twig stomas is generated, and the number of twig stomas is counted.
<2〉第二の閾値(jh2)で2値化された第二画像デ
ータ(ID2)に対して、<1〉と同様に、全ての小枝
梗が小枝梗米から消去されるまで収縮処理を行い、その
後、収縮処理と同回数の膨張処理を行って第五画像デー
タ(ID5)を生成して、籾米の個数をカウントする。<2> For the second image data (ID2) that has been binarized using the second threshold (jh2), perform the contraction process in the same way as <1> until all the twig stomas are removed from the twig stomas. Then, the expansion process is performed the same number of times as the contraction process to generate fifth image data (ID5), and the number of unhulled rice is counted.
〈3〉第五画像データ(ID5)に含まれる籾米の犬き
さと、第三画像データ(103)に含まれる籾米の大き
さとが等しくなるように、第五画像データ(105)を
更に膨張処理して第六画像データ(ID6)を生成し、
第三画像データ([03)と第六画像データ(ID6)
の差分をとることで、玄米のみからなる第七画像データ
(ID7)を生成して、玄米の個数をカウントする。<3> The fifth image data (105) is further expanded so that the dogness of the unhulled rice included in the fifth image data (ID5) is equal to the size of the unhulled rice included in the third image data (103). to generate sixth image data (ID6),
Third image data ([03) and sixth image data (ID6)
By taking the difference, seventh image data (ID7) consisting only of brown rice is generated, and the number of pieces of brown rice is counted.
〈4〉第四画像データ(104)から各小枝梗の長さを
計測し、所定長さ以上の長さを有する小枝梗を脱穀不良
の小枝梗米としてその個数をカウントし、所定長さ以下
の長さを有する小枝梗を正常脱穀の籾米として、〈2〉
で求めた籾米の個数に加算する。<4> Measure the length of each twig stalk from the fourth image data (104), count the number of twig stalks that have a length longer than a predetermined length as defective threshing rice, and determine the number of twig stalks that are less than the predetermined length. The twig stalk with the length of is considered as normal threshed paddy rice, <2>
Add it to the number of unhulled rice calculated in .
<5〉籾米の個数、玄米の個数、小枝梗の個数及びその
長さを前記集計装置(20)に送信する。<5> The number of unhulled rice, the number of brown rice, the number of twig stalks, and their lengths are transmitted to the aggregation device (20).
尚、第五画像データ(ID5)に含まれる籾米の大きさ
と、第三画像データ(ID3)に含まれる籾米の大きさ
とを等しくするためには、第三画像データ(103)を
収縮処理してもよいし、第三画像データ(103)を収
縮処理するとともに第五画像データ(ID5)を膨張処
理してもよい。In addition, in order to make the size of the unhulled rice included in the fifth image data (ID5) equal to the size of the unhulled rice included in the third image data (ID3), the third image data (103) is subjected to shrinkage processing. Alternatively, the third image data (103) may be contracted and the fifth image data (ID5) may be expanded.
即ち、前記2値化手段(18)と前記比較手段(19)
とで、前記外観検査情報の抽出処理を行う抽出処理実行
手段(25)を構成してある。That is, the binarization means (18) and the comparison means (19)
This constitutes an extraction processing execution means (25) that performs the extraction processing of the visual inspection information.
前記集計装置(20)には評価手段(24)を設けてあ
り、その評価手段(24)か前記画像処理装置(12)
からの外観検査情報を逐次集計し、玄米や小枝梗米の混
合比、小枝梗の長さの分布が一定値に収束する等の一定
の傾向が認知されたとき、前記画像処理装置(12)を
介して、前記撮像手段(8)による撮像を停止する信号
を送信して所定時間撮像を停止し、次回の評価に備える
。The aggregation device (20) is provided with an evaluation means (24), and the evaluation means (24) or the image processing device (12)
The image processing device (12) sequentially aggregates the visual inspection information from A signal to stop the imaging by the imaging means (8) is transmitted via the imaging means (8), and the imaging is stopped for a predetermined period of time in preparation for the next evaluation.
尚、特許請求の範囲の項に図面との対照を便利にする為
に符号を記すが、該記入により本発明は添付図面の溝造
に限定されるものではない9Incidentally, although reference numerals are written in the claims section for convenience of comparison with the drawings, the present invention is not limited to the groove structure shown in the attached drawings.
図面は本発明に係る粒状物検査システムの実施例を示し
、第1図はシステム構成図、第2図は画像処理装置のブ
ロック構成図、第3図は撮像手段により撮像された画像
を示す図、第一1図は集計装置の表示画面図、第5図は
フローチャート、第6図は撮像手段により撮像された画
像の明度を示す図、第7図は画像処理のアルゴリズムを
示す図である。The drawings show an embodiment of the particulate matter inspection system according to the present invention, in which FIG. 1 is a system configuration diagram, FIG. 2 is a block diagram of an image processing device, and FIG. 3 is a diagram showing an image captured by an imaging means. , FIG. 11 is a display screen diagram of the aggregation device, FIG. 5 is a flowchart, FIG. 6 is a diagram showing the brightness of an image taken by the imaging means, and FIG. 7 is a diagram showing an algorithm for image processing.
Claims (1)
を撮像する撮像手段(8)と、その撮像手段(8)によ
り撮像された画像情報から前記粒状物群の外観検査情報
を得る画像処理装置(12)とを設けてある粒状物検査
システムであって、前記画像処理装置(12)を、前記
画像情報に前記粒状物群が含まれているか否かを検出す
る粒状物検出手段(22)と、その粒状物検出手段(2
2)の検出結果に基づき、前記粒状物が含まれていると
判別した場合に前記外観検査情報の抽出処理を行う抽出
処理実行手段(25)とで構成してある粒状物検査シス
テム。 2、前記粒状物検出手段(22)は、前記画像情報を前
記コンベア(7)の搬送面に対応する情報と前記粒状物
に対応する情報とに画素単位で識別する識別手段(23
)を有し、その識別手段(23)により前記画像情報の
うち所定の領域内で、隣接する所定数の画素全てが前記
粒状物に対応する情報であると識別されたときに、前記
画像情報に前記粒状物が含まれていると検出する請求項
1記載の粒状物検査システム。[Claims] 1. An imaging means (8) for imaging a group of granular objects sequentially supplied onto a conveyor (7), and an imaging means (8) for imaging the granular object group from the image information captured by the imaging means (8). A particulate matter inspection system is provided with an image processing device (12) for obtaining appearance inspection information of A particulate matter detection means (22) to be detected and a particulate matter detection means (22) to be detected.
A particulate matter inspection system comprising: an extraction process execution means (25) that performs an extraction process of the appearance inspection information when it is determined that the particulate matter is included based on the detection result of (2). 2. The particulate matter detection means (22) includes an identification means (23) that identifies the image information into information corresponding to the conveying surface of the conveyor (7) and information corresponding to the particulate matter, pixel by pixel.
), and when the identification means (23) identifies all of a predetermined number of adjacent pixels within a predetermined area of the image information as information corresponding to the granular material, the image information The particulate matter inspection system according to claim 1, wherein the particulate matter is detected as being contained in the particulate matter.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27356089A JPH03134546A (en) | 1989-10-19 | 1989-10-19 | Inspecting system of granular substance |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27356089A JPH03134546A (en) | 1989-10-19 | 1989-10-19 | Inspecting system of granular substance |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03134546A true JPH03134546A (en) | 1991-06-07 |
Family
ID=17529508
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP27356089A Pending JPH03134546A (en) | 1989-10-19 | 1989-10-19 | Inspecting system of granular substance |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH03134546A (en) |
-
1989
- 1989-10-19 JP JP27356089A patent/JPH03134546A/en active Pending
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