JPH04260180A - 青果物の色むら判定装置 - Google Patents
青果物の色むら判定装置Info
- Publication number
- JPH04260180A JPH04260180A JP3075990A JP7599091A JPH04260180A JP H04260180 A JPH04260180 A JP H04260180A JP 3075990 A JP3075990 A JP 3075990A JP 7599091 A JP7599091 A JP 7599091A JP H04260180 A JPH04260180 A JP H04260180A
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- JP
- Japan
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- color
- fruits
- vegetables
- distribution
- color unevenness
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- Withdrawn
Links
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Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Sorting Of Articles (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、リンゴ、ナシ、トマト
、柿、みかんなどの青果物の品質要素の一つである色む
らの状態を知る青果物の色むら判定装置に関する。
、柿、みかんなどの青果物の品質要素の一つである色む
らの状態を知る青果物の色むら判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、カラーカメラで青果物を撮影し、
その撮影によって得られるカラー画像に基づいて傷の有
無や色、形状などを調べる装置が知られている。
その撮影によって得られるカラー画像に基づいて傷の有
無や色、形状などを調べる装置が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の装置で
は、青果物の色むらを定量的に把握できず、その結果、
青果物の色むら判定を高精度に行えないという欠点があ
った。
は、青果物の色むらを定量的に把握できず、その結果、
青果物の色むら判定を高精度に行えないという欠点があ
った。
【０００４】そこで、本発明は、青果物の色むら判定の
高精度化を図るとともに、その自動化を図ることを目的
とする。
高精度化を図るとともに、その自動化を図ることを目的
とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、青果物をカラーで撮影する撮像手段と、
その撮影したカラー画像の所定位置における走査方向の
１次元パターンの色分布を検出する色分布検出手段と、
その検出した色分布についてフーリエ変換して各周波数
に対応する各振幅値を求めるフーリエ係数算出手段と、
その求めた各周波数の各振幅値に基づいて青果物の色む
らを判定する色むら判定手段と、を備えてなる。
めに本発明は、青果物をカラーで撮影する撮像手段と、
その撮影したカラー画像の所定位置における走査方向の
１次元パターンの色分布を検出する色分布検出手段と、
その検出した色分布についてフーリエ変換して各周波数
に対応する各振幅値を求めるフーリエ係数算出手段と、
その求めた各周波数の各振幅値に基づいて青果物の色む
らを判定する色むら判定手段と、を備えてなる。
【０００６】
【作用】撮像手段は、青果物をカラーで撮影する。色分
布検出手段は、その撮影したカラー画像の所定位置にお
ける走査方向の１次元パターンの色分布を検出する。こ
の検出された色分布は、青果物の走査方向における色付
き状態に対応する。
布検出手段は、その撮影したカラー画像の所定位置にお
ける走査方向の１次元パターンの色分布を検出する。こ
の検出された色分布は、青果物の走査方向における色付
き状態に対応する。
【０００７】フーリエ係数算出手段は、その検出した色
分布についてフーリエ変換して各周波数の各振幅値を求
めるが、その求めた結果は青果物の色付き状態により異
なる。色むら判定手段は、その求めた各周波数に対応す
る各振幅値に基づいて青果物の色むらの有無を判定する
ので、その判定された結果は青果物の実際の色むらを正
確に反映するものといえる。
分布についてフーリエ変換して各周波数の各振幅値を求
めるが、その求めた結果は青果物の色付き状態により異
なる。色むら判定手段は、その求めた各周波数に対応す
る各振幅値に基づいて青果物の色むらの有無を判定する
ので、その判定された結果は青果物の実際の色むらを正
確に反映するものといえる。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。
て説明する。
【０００９】図１において、１は青果物２の左右の上方
に配置し、その青果物２を照射する光源である。青果物
２の上方には、青果物２をカラー撮影する撮像手段とし
てカラーテレビカメラやＣＣＤカメラなどのカラーカメ
ラ３を配置する。
に配置し、その青果物２を照射する光源である。青果物
２の上方には、青果物２をカラー撮影する撮像手段とし
てカラーテレビカメラやＣＣＤカメラなどのカラーカメ
ラ３を配置する。
【００１０】カラーカメラ３は、画像処理用コンピュー
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４は
、後述のようにカラーカメラ３が撮像した青果物２のカ
ラー画像について色解析などの各種の処理を行う。画像
処理用コンピュータ４の出力側には、表示装置やプリン
タなどからなる画像出力装置５を接続する。
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４は
、後述のようにカラーカメラ３が撮像した青果物２のカ
ラー画像について色解析などの各種の処理を行う。画像
処理用コンピュータ４の出力側には、表示装置やプリン
タなどからなる画像出力装置５を接続する。
【００１１】次に、このよう構成する実施例の画像処理
例について、図２のフローチャートを参照して説明する
。
例について、図２のフローチャートを参照して説明する
。
【００１２】まず、カラーカメラ２で撮影したリンゴな
どの青果物のカラー画像を入力する（ステップＳ１）。 そして、その撮影したカラー画像の所定位置における走
査方向（例えば図３のＡで示す横方向）の１次元パター
ンの色分布について求める（ステップＳ１）。
どの青果物のカラー画像を入力する（ステップＳ１）。 そして、その撮影したカラー画像の所定位置における走
査方向（例えば図３のＡで示す横方向）の１次元パター
ンの色分布について求める（ステップＳ１）。
【００１３】すなわち、カラー画像の色をたとえばＬ＊
ａ＊ｂ＊表色系により分類して表し、カラー画像の所定
位置における走査方向のＬ＊、ａ＊、ｂ＊の各分布状態
について求める（ステップＳ２）。このように得られる
各色分布は、青果物の走査方向における色の変化、すな
わち青果物の色付き状態に対応する。ここで、たとえば
リンゴの場合におけるｂ＊の分布例をあげると、図４ま
たは図５に示すようになる。図４は色むらが無い場合で
あり、図５は色むらがある場合である。
ａ＊ｂ＊表色系により分類して表し、カラー画像の所定
位置における走査方向のＬ＊、ａ＊、ｂ＊の各分布状態
について求める（ステップＳ２）。このように得られる
各色分布は、青果物の走査方向における色の変化、すな
わち青果物の色付き状態に対応する。ここで、たとえば
リンゴの場合におけるｂ＊の分布例をあげると、図４ま
たは図５に示すようになる。図４は色むらが無い場合で
あり、図５は色むらがある場合である。
【００１４】次に、このようにして求めたＬ＊、ａ＊、
ｂ＊の各分布について、１次元波形と見なしてフーリエ
変換し、各周波数における各振幅の値を求める（ステッ
プＳ３）。このようにして得られる各周波数の各振幅の
大きさは、青果物の色付き状態により異なる。ここで、
たとえばリンゴの場合におけるｂ＊の分布例をフーリエ
変換して求めた各周波数における各振幅の大きさの一例
をあげると、図６または図７に示すようになる。図６は
色むらがある場合であり、図７は色むらが無い場合であ
る。
ｂ＊の各分布について、１次元波形と見なしてフーリエ
変換し、各周波数における各振幅の値を求める（ステッ
プＳ３）。このようにして得られる各周波数の各振幅の
大きさは、青果物の色付き状態により異なる。ここで、
たとえばリンゴの場合におけるｂ＊の分布例をフーリエ
変換して求めた各周波数における各振幅の大きさの一例
をあげると、図６または図７に示すようになる。図６は
色むらがある場合であり、図７は色むらが無い場合であ
る。
【００１５】ところで、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の各分布につ
いて、フーリエ級数の展開により求めた各周波数に対応
する各振幅の大きさは、青果物の色付き具合により図６
や図７で示すように異なる。そこで、例えば図６および
図７で示すように、各周波数の各振幅のしきい値ＴＨを
あらかじめ設定しておき、その各振幅の大きさをそのし
きい値ＴＨと比較し、その比較の結果に基づいて青果物
の色むらの有無を判定する（ステップＳ４）。なお、し
きい値ＴＨは、必要に応じて複数個設定しても良い。
いて、フーリエ級数の展開により求めた各周波数に対応
する各振幅の大きさは、青果物の色付き具合により図６
や図７で示すように異なる。そこで、例えば図６および
図７で示すように、各周波数の各振幅のしきい値ＴＨを
あらかじめ設定しておき、その各振幅の大きさをそのし
きい値ＴＨと比較し、その比較の結果に基づいて青果物
の色むらの有無を判定する（ステップＳ４）。なお、し
きい値ＴＨは、必要に応じて複数個設定しても良い。
【００１６】以上の実施例では、上述の処理はカラー画
像の所定位置における走査方向のみとしたが、これに代
えてカラー画像の複数の所定位置における複数の走査方
向、またはカラー画像の全体について処理しても良いこ
と勿論である。
像の所定位置における走査方向のみとしたが、これに代
えてカラー画像の複数の所定位置における複数の走査方
向、またはカラー画像の全体について処理しても良いこ
と勿論である。
【００１７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、撮像
手段で撮影したカラー画像の所定位置における走査方向
の１次元パターンの色分布を検出し、その検出した色分
布の変化についてフーリエ変換して各周波数に対応する
各振幅値を求め、その求めた各周波数の各振幅値に基づ
いて青果物の色むらを判定するようにしたので、青果物
の色むらを定量的に把握でき、もって青果物の色むら判
定の高精度化が図れるとともに、その自動化を図ること
ができる。
手段で撮影したカラー画像の所定位置における走査方向
の１次元パターンの色分布を検出し、その検出した色分
布の変化についてフーリエ変換して各周波数に対応する
各振幅値を求め、その求めた各周波数の各振幅値に基づ
いて青果物の色むらを判定するようにしたので、青果物
の色むらを定量的に把握でき、もって青果物の色むら判
定の高精度化が図れるとともに、その自動化を図ること
ができる。
【図１】本発明実施例の全体構成を示す図である。
【図２】本発明実施例の画像処理例を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】カラー画像の所定位置における走査の一例を説
明する図である。
明する図である。
【図４】リンゴの場合におけるｂ＊の分布例を示し、色
むらが無い場合である。
むらが無い場合である。
【図５】リンゴの場合におけるｂ＊の分布例を示し、色
むらがある場合である。
むらがある場合である。
【図６】リンゴの場合におけるｂ＊の分布例をフーリエ
変換して求めた各周波数の各振幅の大きさの一例を示し
、色むらがある場合である。
変換して求めた各周波数の各振幅の大きさの一例を示し
、色むらがある場合である。
【図７】リンゴの場合におけるｂ＊の分布例をフーリエ
変換して求めた各周波数の各振幅の大きさの一例を示し
、色むらが無い場合である。
変換して求めた各周波数の各振幅の大きさの一例を示し
、色むらが無い場合である。
１ 光源
２ 青果物
３ カラーカメラ
４ 画像処理用コンピュータ
５ 画像出力装置
Claims (1)
- 【請求項１】青果物をカラーで撮影する撮像手段と、そ
の撮影したカラー画像の所定位置における走査方向の１
次元パターンの色分布を検出する色分布検出手段と、そ
の検出した色分布についてフーリエ変換して各周波数に
対応する各振幅値を求めるフーリエ係数算出手段と、そ
の求めた各周波数の各振幅値に基づいて青果物の色むら
を判定する色むら判定手段と、を備えてなる青果物の色
むら判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3075990A JPH04260180A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物の色むら判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3075990A JPH04260180A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物の色むら判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04260180A true JPH04260180A (ja) | 1992-09-16 |
Family
ID=13592224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3075990A Withdrawn JPH04260180A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物の色むら判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04260180A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5732147A (en) * | 1995-06-07 | 1998-03-24 | Agri-Tech, Inc. | Defective object inspection and separation system using image analysis and curvature transformation |
| KR101027322B1 (ko) * | 2008-08-01 | 2011-04-11 | 대한민국 | 신고 배의 숙도 판정 방법 및 신고 배의 숙도 판정칼라차트 |
| KR101038935B1 (ko) * | 2008-08-01 | 2011-06-07 | 대한민국 | 후지 사과의 숙도 판정 방법 및 후지 사과의 숙도 판정칼라차트 |
| JP2017215739A (ja) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 大日本印刷株式会社 | 判定装置及びプログラム |
| JP2021077395A (ja) * | 2021-01-28 | 2021-05-20 | 大日本印刷株式会社 | 判定装置及びプログラム |
-
1991
- 1991-02-14 JP JP3075990A patent/JPH04260180A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5732147A (en) * | 1995-06-07 | 1998-03-24 | Agri-Tech, Inc. | Defective object inspection and separation system using image analysis and curvature transformation |
| US5960098A (en) * | 1995-06-07 | 1999-09-28 | Agri-Tech, Inc. | Defective object inspection and removal systems and methods for identifying and removing defective objects |
| KR101027322B1 (ko) * | 2008-08-01 | 2011-04-11 | 대한민국 | 신고 배의 숙도 판정 방법 및 신고 배의 숙도 판정칼라차트 |
| KR101038935B1 (ko) * | 2008-08-01 | 2011-06-07 | 대한민국 | 후지 사과의 숙도 판정 방법 및 후지 사과의 숙도 판정칼라차트 |
| JP2017215739A (ja) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 大日本印刷株式会社 | 判定装置及びプログラム |
| JP2021077395A (ja) * | 2021-01-28 | 2021-05-20 | 大日本印刷株式会社 | 判定装置及びプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19980514 |