JPH04282437A - 青果物の品質判定装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、葡萄のように粒の集合
からなる青果物の品質判定を行う青果物の品質判定装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、青果物のうち房単位で収穫される
葡萄などでは、粒の損傷程度や粒揃いの評価などを人間
がその外観を目視により観察することにより行っていた
。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の方法で
は、人手作業を要する上に作業能率が悪いという欠点が
あった。

【０００４】そこで、本発明は、粒の集合からなる青果
物の品質判定を自動化し、その省力化、能率化を図るこ
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、粒の集合からなる青果物に向けて光を照
射する光源と、青果物と光源との間に設けた格子と、前
記光源により格子を介して照射される青果物の画像を撮
影する撮像手段と、その撮影した画像から格子縞を抽出
する第１抽出手段と、その撮影した画像から粒を抽出す
る第２抽出手段と、その抽出した格子縞および粒に基づ
いて青果物の品質を判定する品質判定手段と、を備えて
なる。

【０００６】

【作用】撮像手段が撮影する青果物の画像は、青果物の
表面に格子縞が投影された画像である。第１抽出手段は
その撮影した画像から格子縞を抽出し、この格子縞の状
態は青果物の粒の表面の損傷程度を反映する。また第２
抽出手段はその撮影した画像から粒を抽出し、その抽出
粒の大小は実際の粒の大小に対応する。品質判定手段は
、その抽出した格子縞および粒に基づいて青果物の品質
を判定する。

【０００７】従って、本発明では、葡萄のように粒の集
合からなる青果物において、その損傷程度および粒揃い
の良否を考慮した品質判定を自動化でき、もってその省
力化、能率化が実現できる。

【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。

【０００９】図１において、１は撮像対象である粒の集
合からなる青果物２を紙面の裏から表方向に向けて搬送
する搬送装置である。搬送装置１の上方の左右には、青
果物２に向けて光を照射する光源３Ａ、光源３Ｂをそれ
ぞれ配置する。また搬送装置１と光源３Ａとの間には、
平行で等間隔な格子４を配置する。さらに搬送装置１の
上方には、搬送装置１で搬送されてくる青果物２を撮影
する撮像手段としてカラーテレビカメラやＣＣＤカメラ
などのカメラ５を配置する。

【００１０】カメラ５は、画像処理用コンピュータ６の
入力側に接続する。画像処理用コンピュータ６は、後述
のようにカメラ３が撮像した葡萄２の画像について各種
の画像処理を行う。画像処理用コンピュータ６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７
を接続する。

【００１１】次に、このように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。ここでは、青果物２は葡萄として説明する。

【００１２】まず、光源３Ａのみを使用し、格子４を介
して葡萄を照射すると、各粒に図３（Ａ）で示すように
格子４の影が投影されて格子縞Ｍ１〜Ｍ５が生ずる。そ
こで、格子縞が投影された葡萄の画像をカメラ５で撮影
し、その格子縞のある葡萄の画像を取り込む。さらに、
光源３Ｂのみを使用して格子４が投影されない葡萄の画
像をカメラ５で撮影し、その格子縞のない葡萄の画像を
取り込む（Ｓ１）。

【００１３】次に、その格子縞のない葡萄の画像のデー
タを、画像処理用コンピュータ６の画像メモリに保存す
る（Ｓ２）。一方、その格子縞のある葡萄の画像から２
値化処理して格子縞を抽出し（Ｓ３）、ノイズとしてＭ
４，Ｍ５などの除去処理を行う（Ｓ４）。この抽出した
格子縞Ｍ１〜Ｍ３は、葡萄の各粒の３次元形状を表して
おり、格子縞の状態は葡萄の粒の表面における損傷程度
を反映する。

【００１４】引き続き、この抽出した格子縞の評価を行
う（Ｓ５）。この評価の詳細を、図４のフローチャート
を参照して説明する。

【００１５】まず、評価する格子縞を計数するカウンタ
ｊを初期化し（Ｓ２１）、その後に所定の初期設定を行
ったのち（Ｓ２２）、評価すべき格子縞があるか否かを
判定する（Ｓ２３）。そして、評価すべき格子縞がある
ときには、カウンタｊを＋１したのち（Ｓ２４）、図３
（Ｃ）で示すように、評価しようとする格子縞の始端と
終端とを結ぶラインＬを設定する（Ｓ２５）。次に、ラ
インＬに関するｙ方向の構成画素数Ｙを求め（Ｓ２６）
、その画素数Ｙを計数するカウンタｉを＋１する（Ｓ２
７）。

【００１６】引き続き、格子縞の勾配方向、すなわち格
子縞の凹凸状況をを検出するために、ステップＳ２８で
示すような所定の演算を行う。この演算式において、Ｘ
ｉは図３（Ｃ）で示すように、所定位置における格子縞
とラインＬとのｘ方向の距離を示す。なおｉが負のとき
は、ｉ＝０とする。

【００１７】そして、そのステップＳ２８における演算
結果Ｓｉが正のときはその位置の勾配を正としてＳＳｉ
を「０」にセットし、他方、その演算結果Ｓｉが負のと
きはその位置の勾配を負としてＳＳｉを「１」にセット
する（Ｓ２９〜Ｓ３１）。次に、そのセットされた現在
のＳＳｉを前回のＳＳｉと比較し、その変化が無ければ
勾配方向は変化しないものとしてＺｉを「０」にセット
し、他方、その変化があれば勾配方向が変化したものと
してＺｉを「１」にセットする（Ｓ３２〜Ｓ３４）。そ
して、これらステップＳ２７〜Ｓ３４の処理を、上述で
求めた画素数Ｙに達するまで行う（Ｓ３５）。

【００１８】次に、ステップＳ３４でＺｉが「１」にセ
ットされた総和を求め、その総和が「１」よりも大きい
か否かを判別する（Ｓ３６）。その結果、「１」よりも
大きいときにはαｊを「１」にセットし（Ｓ３７）、「
１」よりも小さいときにはαｊを「０」にセットする（
Ｓ３８）。ここで、αｊ＝１とは、図３（Ｃ）のＸｉの
値の変化において、極大値が２回以上、すなわち葡萄の
粒の表面に凹凸があったことを示す。次のステップ３９
では、格子縞とラインＬとの距離Ｘｉの平均値βｊを算
出する（図３（Ｃ）参照）。

【００１９】その後、ステップＳ２２〜ステップＳ３９
の処理をすべての格子について終了すると（Ｓ２３）、
ステップＳ４０に進み、全格子縞の数に対して凹凸があ
る格子縞の割合Ａを求める。次のステップＳ４１では、
ステップＳ３９で求めた平均値の全粒における平均値Ｂ
１を求め、さらにステップＳ４２では、その求めた平均
値Ｂ１の標準偏差Ｂ２を求める。

【００２０】このようにして、格子縞の評価が終了する
と、図２で示すようにステップＳ６に戻り、ステップＳ
２でいったん保存した格子縞のない葡萄の画像のデータ
を、画像処理用コンピュータ６の画像メモリから読み出
す。次に、その画像データによる画像から葡萄の粒を抽
出する（Ｓ７）。そして、その抽出した粒から葡萄の各
粒の長径（最大径）を算出する（Ｓ８）。この算出した
長径の大小は、粒の大きさに対応する。

【００２１】次に、ステップＳ５およびステップＳ８で
それぞれ求めた格子縞の評価および長径の各値に基づき
、葡萄全体の品質判定を行う（Ｓ９）。このようにこの
品質判定では、各粒の大きさを表す長径、さらには粒の
損傷程度を表す格子縞の評価値を用いて判定するので、
葡萄の粒揃いの程度や各粒の損傷程度を考慮した総合的
な判定ができる。

【００２２】なお、以上の実施例では、格子縞のある葡
萄の画像と、格子縞のない葡萄の画像とをいずれも撮像
し、前者の画像から格子縞を抽出し、後者の画像から粒
を抽出するようにしたが、格子縞のある葡萄の画像のみ
を撮像し、この１つの画像から格子縞および粒をそれぞ
れ抽出するようにしても良い。この場合には、図３（Ｂ
）に示すように、格子縞はしきい値ＴＨ２を用いて抽出
し、粒の抽出はしきい値ＴＨ１を用いればよい。

【００２３】さらに、以上の実施例では葡萄の品種、例
えば巨峰やデラウエアのように葡萄の地色と葡萄表面に
投影される格子縞との差が生じにくく、格子縞の抽出が
困難な場合が生じ得る。そこで、これを解決するために
は、図１において光源３Ａの他に別の光源（図示せず）
を所定位置に設け、光源３Ａを使用の際に同時にその別
の光源からの光を葡萄の品種に応じて選択したカラーフ
ィルタを（図示せず）介して葡萄に向けて照射するよう
に構成すればよい。

【００２４】次に、本発明の他の実施例について、第５
図を参照して説明する。この実施例は、第５図で示すよ
うに格子４を搬送装置１の搬送路の真上であってしかも
その搬送路に近付けて配置するとともに、格子４の真上
にカメラ５を配置し、鮮明な格子縞を得るようにして品
質判定の精度向上を図るものである。なお図中の３は光
源であり、他の構成は図１と同様であるので、同一符号
を付してその説明は省略する。

【００２５】次に、このように構成する実施例の画像処
理例について、第６図を参照して説明する。この実施例
では、カメラ５で撮影する葡萄の画像中の格子縞は鮮明
になるが、その画像に格子４が取り込まれるので、この
格子を除去する画像処理が必要となる。すなわち、ステ
ップＳ５１で画像を取り込むと、上述の格子を除去する
ために、高速フーリエ変換、マスク処理、および逆フー
リエ変換の各画像処理を行う（Ｓ５２〜Ｓ５４）。

【００２６】次に、その処理済みの葡萄の画像データを
、画像処理用コンピュータ６の画像メモリに保存する（
Ｓ５５）一方、その葡萄の画像から２値化処理して格子
縞を抽出する（Ｓ５６）。次に、図４で示すような手順
により、その抽出した格子縞の評価をする（Ｓ５７）。

【００２７】さらに、ステップＳ５５でいったん保存し
た画像のデータを、画像処理用コンピュータ６の画像メ
モリから読み出す。次に、その画像データによる画像か
ら葡萄の粒を抽出する（Ｓ５９）。そして、その抽出し
た粒から葡萄の各粒の長径（最大径）を算出する（Ｓ６
０）。この算出した長径の大小は、粒の大きさに対応す
る。

【００２８】次に、ステップＳ５７およびステップＳ６
０でそれぞれ求めた格子縞の評価および長径の各値に基
づき、葡萄全体の品質判定を行う（Ｓ６１）。このよう
にこの品質判定では、各粒の大きさを表す長径、さらに
は粒の損傷程度を表す格子縞の評価値を用いて判定する
ので、葡萄の粒揃いの程度や各粒の損傷程度を考慮した
総合的な判定ができる。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明では、格子
縞が投影された青果物の画像を得るようにし、その画像
から格子縞を抽出するととも粒を抽出し、その抽出した
格子縞および粒に基づいて青果物の品質を判定するよう
にしたので、葡萄のように粒の集合からなる青果物にお
いて、その損傷程度および粒揃いの良否を考慮した品質
判定を自動化でき、もってその省力化、能率化が実現で
きる。

【図面の簡単な説明】

【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。

【図３】（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれ画像処理を説明す
るための説明図である。

【図４】格子縞の評価の処理例を示すフローチャートで
ある。

【図５】本発明の他の実施例の全体構成を示す図である
。

【図６】本発明の他の実施例の画像処理例を示すフロー
チャートである。

【符号の説明】

１　　　　搬送装置 ２　　　　青果物 ３，３Ａ，３Ｂ　　　　光源 ４　　　　格子 ５　　　　カメラ ６　　　　画像処理用コンピュータ ７　　　　画像出力装置

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】粒の集合からなる青果物に向けて光を照射
   する光源と、青果物と光源との間に設けた格子と、前記
   光源により格子を介して照射される青果物の画像を撮影
   する撮像手段と、その撮影した画像から格子縞を抽出す
   る第１抽出手段と、その撮影した画像から粒を抽出する
   第２抽出手段と、その抽出した格子縞および粒に基づい
   て青果物の品質を判定する品質判定手段と、を備えてな
   る青果物の品質判定装置。