JPH0380557B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

［発明の技術分野］ この発明は光学的な非破壊的検査により果菜類
の熟度を推定し、その結果により等級分けを行う
ようにした判別装置に関するものである。 ［従来の技術］ 従来この種の判別装置でオンライン化されてい
るものとしては第１図のものがあつた。図におい
て、１は光源、２は光源１からの光１０を集光す
る集光レンズ、３ａは熟度成分、例えば糖度と相
関のある測定波長のみを透過する測定波長フイル
タ、３ｂは熟度成分と相関のない光のみを通すフ
イルター、４はフイルター３ａ，３ｂを取付け
台、５は果菜などの測定対象物、６は測定対象物
を透過した光をとらえ、光電変換する受光セン
サ、７は受光センサ６からの信号を受けて光量や
光量差を演算する演算装置、８は演算装置７の演
算結果を基に、前もつて指示された内容に従つて
熟度要素や総合熟度を判定する判定処理回路、９
はユーザの目的に従つて仕分制御やデータ収集分
析及びその結果の表示をおこなう制御装置であ
る。 なお、第１図には明示していないが、受光セン
サー６、演算装置７、判定処理回路８等はハード
ウエア的には筺体内に収納されており、その筺体
には測定対象物５に接触する機構が設けられてい
る。 熟度の非破壊検査は、実験室的には多くの研究
機関で基礎研究がおこなわれ、判定原理はある程
度確立されたものもあるが、これを装置化し、オ
ンラインでおこなえるようにした装置は殆んどな
く、あつても極めて判定精度の低いものである。 非破壊検査で熟度判定をおこなう判定原理を、
第２図にもとづき以下に説明すると、熟度を表す
成分は、果菜の種類により異なるが、クロロフイ
ル含有量に比例する酸度や、カロチノイド含有量
に比例する糖度を表す場合が多い。この熟度成分
と相関の高い吸収率を持つ特定波長の光つまり測
定光を測定対象物に透過させ、この光の減衰率よ
り熟度を推定する方法がある。この場合、測定光
の透過減衰率つまり吸収率は、第２図において光
線の透過行程つまり高さ寸法３０における測定対
象物５の熟度成分の濃度及び透過行程の長さに比
例する。しかるに、熟度は測定対象物５の単位体
積当りの熟度成分の濃度（相対量）であるべきで
あるから、測定光吸収率（絶対量）を相対量にな
おす必要がある。この方法として熟度成分に影響
されず、透過行程の長さのみに影響され、この長
さに減衰率が比例する特定波長の光である参照光
と測定光の差△ODが判定パラメータとして用い
られる。第１図はこの判定方法に応用した判別装
置の一例である。その動作について以下に説明す
る。 フイルター取付台４には測定波長用３ａと参照
波長用３ｂの二種のフイルターが取付けられてお
り、これを回転して対象に向う光１０の経路に位
置させることにより、二重の光、すなわち測定波
長と参照波長とを測定対象物５に当てるようにし
ている。光源１から出た光１０はこのフイルター
を通り測定対象物５を透過し、受光センサー６に
入る。ここで光電変換された電気信号が演算装置
７に入る。光１０はフイルタ取付台４の回転位置
により一つの判定要素について二回測定される。
演算装置７はこの二回の光量に基づく信号により
△ODの計算と判定要素含有量、つまり濃度を計
算する。演算装置７からの計算データにもとづ
き、判定処理回路８はユーザの要求に従つて測定
対象物の格付けを行い、制御装置９は全体システ
ムの置かれる環境に応じて格付による仕分けやデ
ータロギング等をおこなうものである。 なお、第２図において、３０，３１は測定対象
物５の高さ寸法及び直径をそれぞれ示している。 このように従来装置による自動非破壊熟度検査
は、透過光、詳しくは熟度相関を持つた測定光と
熟度相関のない参照光との差、△ODを用いたも
のが主であつた。しかしながら、このような従来
装置では、△ODが外光等の外乱を受けやすく実
験室的に人手測定の場合は良い結果が出ても、実
際の装置としては機構部の自動果に困難が伴い実
用化が難しく、又判定精度も十分なものとはいえ
なかつた。 ［発明の概要］ この発明は果菜類などの測定対象物の特性と相
関のある三種類の測定要素を光学的信号にもとづ
いて計測し、それら各測定要素が含む複数のパラ
メータを組み合わせて、測定対象物の熟成状態を
判別することにより、果菜類の熟度検査に使用さ
れる判別装置における判別能力の向上と、オンラ
イン自動化とを容易に図ることができるようにし
たものである。 ［発明の実施例］ 以下この発明の一実施例を第３図に基づいて説
明する。 第３図において、１は透過光用光源、５は梨な
どの果菜類からなる測定対象物、１２は透過光用
センサーで、このセンサー１２には熟度要素に相
当する糖度と相関のある特定波長、すなわち従来
装置でいえば測定光に相当する波長のみを通すフ
イルターがついており、通過センサー２８により
測定対象物５の適正測定位置が検出された際、光
源１から出た光１０の測定対象物５を透過後の光
量を測定する。同様にして、反射光用センサー１
３は反射光用光源１１から出た光１０の測定対象
物５の表面から反射したものを検出する。形状セ
ンサー１５は測定対象物５の形状を測定するもの
で、複雑な形状を測る場合は、テレビカメラが用
いられるが、第３図の実施例に示すような簡単な
球形状のような場合は、十字形のライン型光学セ
ンサーを用い、直径と高さの測定を行つている。
これは測定対象物５に対してセンサー１５と反対
側に位置する光源１４からの光の遮蔽長により形
状を測定する。１７は形状センサー１５からのデ
ータをもとに、測定対象物５の形状を計算し、
CPUからなる判定仕分処理装置１６へ出力する
形状測定装置、１８は測定対象物５を載せるバケ
ツトで、このバケツト１８は測定対象物５の位置
が正確にきまるように逆四角錘型又は逆円錐形、
逆椀形の形状をしており、しかも所定の形状寸法
を測定できるように測定部の光を通す切り欠き１
８ａを持つている。この切り欠き１８ａは測定対
象物５が球形で、直径と高さのみを測る場合は十
字形でよい。１９はバケツト１８を取りつけて牽
引するコンベヤで、駆動装置２４により駆動され
る。２０，２１は測定対象物５を仕分けるために
バスケツト１８を転倒させる仕分アクチユエータ
で、判定仕分処理装置１６の指令により動作す
る。２２，２３は仕分後の測定対象物５を払い出
すコンベヤで、用途により必要な数だけ設置され
るが、この実施例では分かりやすくするため良、
否二つの仕分けの場合について記した。２５は駆
動装置２４からの動力をコンベヤ１９へ伝動する
伝動装置、２６はバケツト１８つまり、測定対象
物５の移動位置をトラツキングするために、伝動
歯車２９の回転角を検出するシヤフトエンコー
ダ、１６はセンサー１２，１３、形状測定装置１
７からの情報を基に測定対象物５である梨の熟度
を計算判定し、アクチユエータ２０，２１に仕分
け信号を発する判定仕分処理装置である。 以下、第３図に示したものの動作あるいは使用
方法について説明する。 コンベヤ１９に設置されたバケツト１８の上に
測定対象物５である二十世紀梨を乗せる。コンベ
ヤ１９は常に一定速度で動いているので、測定対
象物５は通過検出器２８により測定最適（適正）
位置にあることが検知されると、反射光センサー
１３により、まず表面色（三原色）が測定され、
次に透過光センサー１２から特定波長、つまり二
十世紀梨の糖度を測る場合においては685nｍ近
辺の波長の光に対応するデータが判定仕分処理装
置１６に入力され、最後に形状センサー１５から
形状データが形状測定装置１７に入力され、これ
により形状寸法が計算される。この形状寸法は実
施例のように測定対象物５が二十世紀梨の場合は
高さＨ、直径Ｄに相当する。なお、測定の順序は
必ずしもこの順序である必要はなく任意であり、
また同時であつてもよい。また、透過光測定にお
いては、透過光は高さ方向、つまり中心軸方向に
光を通すので従来装置における測定光と参照光と
の関係を測定光と高さとの関係に近似でき、さら
に表面反射光により色彩を測る場合に、オンライ
ンで高速計測するためには、従来のような測定対
象物５を測定装置に密着させる機構は無い方が望
ましい。 第３図の実施例では同図から明らかなように非
接触測定を行つている。ところで、非接触測定は
基本的には接触測定に比し、測定項目単独の測定
精度は落ちるが、この測定精度の劣化をカバーす
るために、この発明では測定要素として測定対象
物の形状、大きさ等の幾何学的諸量を採用してい
る。形状と他の測定要素、つまり表面色彩、透過
光吸収率との厳密な関係を究明するのは容易では
ないが、発明者は統計的手法を用いて各種の膨大
なデータを解析し、表に示すような相関関係を見
出した。同表から明らかなように、形状要素が測
定対象物の熟度、二十世紀梨の場合には糖度とか
なりの相関があることが分かる。さらに、これら
の諸測定項目を組み合わせて総合的判定する方法
の一つとして、多重相関にもとづく回帰式による
方法を見出した。形状が他の測定要素、つまり色
彩や透過光吸収率と相関がある理由は、反射光色
彩の場合、形状が大きくなるほど反射面積が増え
ること、又表面の曲率が変わることによる反射光
の散乱率の変化と関係があることに起因し、更に
透過光吸収率がその透過光の透過行程、すなわ
ち、測定対象物５の高さに影響されるのは充分納
得のゆくところである。この発明では個々の関係
を明らかにするのみでなく、あくまでも測定実験
において多変数組み合わせの効果として例えば形
状などのように一つの幾何学的変数も有効である
ことを見出し、これも判別のためのパラメータに
加えることにより全体として高精度の判定を得る
ことを見出したものである。 二十世紀梨の場合、糖度を判別する三種の測定
要素に対し、それぞれパラメータとして次の６項
目を選定した。 色彩三刺戟値（表面反射光測定）；Ｘ，Ｙ，Ｚ 透過光量；Y′ 形状；直径Ｄ、高さＨ これらのパラメータは多いほどよいが、余り増
やしても効果の増加はわずかなので、判定アルゴ
リズムの作りやすさ、装置のコストパーフオマン
スを考慮し５〜６個のパラメータが装置化には最
適である。 表には個々のパラメータと糖度との単相関と、
全パラメータを用いたときの糖度との多重相関を
上段に示し、下段には個々のパラメータの重相関
における影響の程度に対応する偏相関を示してあ
る。

【表】 この相関関係を表す表について更に詳述する。 この表は統計分析の最終結果を示すものであり
各パラメータは推定目的量（例では糖度Ｔ）を推
定する変数（測定値）として選択されたものであ
る。相関（度）は絶対値が１に近いほどよい（１
のとき100％相関ありと推定できる）ことは当然
である。ここで、単相関はこの変数１個と目的量
との関係に基づく単独の相関であり、偏相関は目
的量とある変数（単独または複数）とを予め結び
つけたもの（例えばＴ／Ｘ）と、残りの他の変数
との関係に基づく単相関であり、変数の組み合わ
せ効果を調べるものである。これらはいずれも統
計学的手法を用いた解析法であり、通常は、まず
単相関を調べてこれのみで基準値以上の目的量の
推定が可能であれば、少なくとも他の相関を求め
る必要はないが、もし不十分であれば、複数の変
数を組み合わせて多重相関を計算する。この場
合、手当たり次第に変数を選択して計算したので
は作業量が多く効率が悪いので、有効な変数を見
つけるための作業として偏相関を求め、この偏相
関で抽出された変数を用いて多重相関を計算し、
これが一定水準以上ならばこれらの変数を用いて
判別式を作ることになる。これでも相関度が低く
一定水準に達しなければ、多重相関を変数の組み
合わせを変えながら一定の基準に達するまでさら
に計算を繰り返し行つて調べることが必要にな
る。 本表においては、偏相関が必ずしも高くなく、
０に近いものもあるが、これは測定異常値（平均
値から大きくはずれたもの）を補正する役目を持
たせるための選択したもので、多くのシミユレー
シヨン結果として経験的に選択されたものであ
る。その結果、当表において選択されたパラメー
タの組み合わせによる多重相関は0.744となつて
１にかなり近く、これらのパラメータを用いて作
成した判別式（この実施例では熟度判別式と呼
ぶ）による結果は、以下に述べる通りである。 すなわち、表に示された値は二十世紀梨約1000
個の中からランダムに抽出したサンプル467個に
基づき算出したものである。二十世紀梨の糖度は
8゜から13゜の間に殆どが分布している。実施例で
は糖度±0.5゜の許容誤差の範囲で10.5゜以上（良
品）か10.5゜未満（不良品）かの判定を行つてみ
た。その結果、第３図の実施例に示す非接触式の
装置の場合、とくに形状を含む６個のパラメータ
を使用しているが、測定対象物５の467個のうち
正判定個数413個すなわち88.4％の正判定率であ
つた。なお、フイールドテストの結果において
は、約85％の正判定率が得られている。第１図に
示すような従来装置による接触式測定の単一パラ
メータ（△OD）で同様の正判定率は、測定対象
物５の467個中正判定個性376個であり、正判定率
は80.5％であつた。 以上の判定動作及びその予備作業の一連の流れ
を第４図にフロー図としてまとめている。すなわ
ち、同図において、破線はオフラインで行われる
予備作業における情報の流れを示し、実線はオン
ラインで行われる判定動作における情報の流れを
示している。予備作業では、測定対象物のサンプ
ルから予め三種の測定要素のすべてのパラメータ
データを収集して、そのデータ解析を行い、ここ
で相関関係に基づいて最適なパラメータを複数個
選定し、熟度判別式を作成する。そして、この判
別式を用いてシユミレーシヨンを行い、一定の測
定精度が得られれば、判別式を判定仕分訳装置に
入力し、予め設定しておいた基準値と実際の測定
値との比較により、測定対象物に対する等級付け
を行うものである。その判定処理部の運転フロー
を第５図に示している。 なお、上述の実施例では判別処理能力はコンベ
ア１列当り２個／秒であり、今後改善すれば更に
高速化が可能となる。また、上述の実施例では判
定仕分処理装置１６と形状測定装置１７とは別構
成の場合を示したが、CPUからなる判定仕分処
理装置１６にセンサー１５からの信号を供給し、
判定仕分処理装置１６で形状測定の機能をも行う
ように構成してもよい。 更に、上述した実施例においては表面色色彩三
戟値としてＸ，Ｙ，Ｚを用いたが、ｘ，ｙ，Ｙや
Ｌ，ａ，ｂ等を用いても同様の結果が得られる。
その理由はこれらの間には定まつた変換式が成立
するからである。 実施例では測定対象物５として梨を用いた具体
例を示したが、この発明は表面の色が内部品質例
えば、熟成度や腐食度、変質度等と関係があり、
大きさが成長の度合いを示す野菜類への適用も可
能である。 ［発明の効果］ このようにこの発明によれば三種類の測定要素
を光学的信号にもとづき測定し、それら各測定要
素の中から選択したパラメータに基づいて測定対
象物の熟成状態を判別するようにしたので、測定
対象物を非接触で高速判別が可能になるとともに
とそのためオンライン自動化が容易に実現できる
という効果を有するものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は透過光を用いた方式の従来の熟度判別
装置の構成図、第２図は透過光の吸収率を測定す
る場合の原理を説明するための図、第３図はこの
発明の一実施例を示す構成図、第４図はこの発明
の実施例における物（判別対象）と信号（情報）
の処理の流れを示すフロー図、第５図は同じく判
別処理部の運転フローを示す図である。 ５：測定対象物、１０：光、１２：透過光用セ
ンサ、１３：反射光用センサ、１５：形状セン
サ、１６：判定仕分処理装置、１７：形状測定装
置、１９：コンベヤ。なお、図中同一符号は同一
或いは相当部分を示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 果菜などの測定対象物の持つ特性と相関のあ
   る測定対象物の形状データ、測定対象物に特定光
   を照射した場合の表面反射光データ、及び透過光
   吸収率データの三種の測定要素を光学的信号に基
   づき計測する計測装置と、上記測定対象物の各種
   特性と上記三種の測定要素との相関関係から前記
   三種の測定要素に含まれる各パラメータの多重相
   関を求めて最適なパラメータの組み合わせを選定
   し、この選定したパラメータに基づく判別式にて
   測定対象物の特性の度合いを演算し判定する総合
   判定装置と、測定対象物を移動させ上記計測装置
   の測定位置へ順次測定対象物を送出する搬送装置
   とを備え、上記総合判定装置の判定結果により測
   定対象物の熟成状態を判別することを特徴とする
   判別装置。 ２ 上記三種の測定要素として、測定対象物の幾
   何学的寸法と色彩三刺戟値と透過光量とを用いる
   ようにしたことを特徴とする特許請求の範囲第１
   項記載の判別装置。