JPH05172550A - Measuring apparatus for height of net of melon - Google Patents
Measuring apparatus for height of net of melonInfo
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- JPH05172550A JPH05172550A JP35714791A JP35714791A JPH05172550A JP H05172550 A JPH05172550 A JP H05172550A JP 35714791 A JP35714791 A JP 35714791A JP 35714791 A JP35714791 A JP 35714791A JP H05172550 A JPH05172550 A JP H05172550A
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- Japan
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- melon
- height
- signal
- detection signal
- measurement
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- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、表面に縞(網目)を有
するネット系メロンの縞の盛り(高さ)を測定する装置
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for measuring the stripe height (height) of a net-type melon having stripes (mesh) on the surface.
【0002】[0002]
【従来の技術】ネット系メロンでは、表面に形成された
1本、1本の縞の盛り上がりが強くても弱くてもいけな
いので、縞の盛り上がりの程度が外観の品質要素として
重要視されている。そのため、従来は、縞の盛り上がり
を検査員が目視によりいちいち観察していた。2. Description of the Related Art In a net-type melon, the degree of swelling of stripes is regarded as an important quality factor for appearance, because the swelling of each stripe formed on the surface cannot be strong or weak. .. Therefore, conventionally, the inspector visually observes the swelling of the stripes one by one.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来方法では、メロンの縞の盛りが良い、普通、または悪
いというように定性的にしか評価できないという問題が
あった。さらに、検査員を必要とするので、その評価作
業の省力化が望まれていた。However, such a conventional method has a problem that the melon stripes can be evaluated only qualitatively such as good, normal or bad. Further, since an inspector is required, labor saving of the evaluation work has been desired.
【0004】そこで、本発明は、メロンの縞の高さの定
量的な測定の実現を図るとともに、その測定の自動化に
よる省力化の実現を図ることを目的とする。Therefore, an object of the present invention is to realize quantitative measurement of the height of the melon stripes and to realize labor saving by automating the measurement.
【0005】[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、以下のように構成した。すなわち、縞を
有するメロンを回転する回転手段と、その回転手段で回
転中のメロン表面の凹凸を検出する凹凸検出手段と、そ
の凹凸検出手段の検出信号中からメロンの縞の高さ測定
に必要な成分を抽出する信号抽出手段と、その抽出した
信号の極値を求める極値算出手段と、その求めた極値か
らメロンの縞の高さを求める高さ算出手段と、を備えて
なる。In order to achieve the above object, the present invention has the following constitution. That is, rotating means for rotating the melon having stripes, unevenness detecting means for detecting unevenness on the surface of the melon being rotated by the rotating means, and necessary for measuring the height of the melon stripe from the detection signal of the unevenness detecting means. It comprises a signal extracting means for extracting various components, an extreme value calculating means for obtaining an extreme value of the extracted signal, and a height calculating means for obtaining the height of the melon stripe from the obtained extreme value.
【0006】[0006]
【作用】本発明では、回転手段により縞を有するメロン
が回転され、この回転中のメロン表面の凹凸が、凹凸検
出手段により検出される。凹凸検出手段で検出される検
出信号は、メロン表皮の地の部分と縞の部分に対応する
周波数が高い成分と、メロンの歪みや測定時のメロンの
置き方によって生ずる周波数が低い成分とが合成された
波形となる。しかし、後者の周波数が低い成分は縞の高
さの測定には不要である。In the present invention, the melon having the stripes is rotated by the rotating means, and the unevenness of the melon surface during the rotation is detected by the unevenness detecting means. The detection signal detected by the unevenness detection means is composed of a high-frequency component corresponding to the ground portion and the striped portion of the melon skin and a low-frequency component caused by melon distortion and placement of the melon during measurement. The waveform will be However, the latter low frequency component is not needed for fringe height measurement.
【0007】そこで、信号抽出手段は、その検出信号中
からメロンの縞の高さ測定に必要な成分のみを抽出す
る。次に、極値算出手段はその抽出信号から極大値、極
小値である極値を求め、高さ算出手段はその求めた極値
からメロン表面の縞の高さを求める。Therefore, the signal extracting means extracts only the component necessary for measuring the height of the melon stripe from the detected signal. Next, the extreme value calculation means obtains the maximum value and the minimum value from the extracted signal, and the height calculation means obtains the height of the fringes on the melon surface from the obtained extreme value.
【0008】このように本発明では、メロンを回転させ
てその表皮の凹凸を検出し、その検出信号から縞の高さ
測定に必要な成分のみを取り出し、その取り出した信号
の極値から縞の高さを求めるようにしたので、縞の高さ
を定量的かつ高精度で測定でき、しかも自動的な測定に
より測定作業の省力化が実現できる。As described above, in the present invention, the melon is rotated to detect the unevenness of the skin, only the component necessary for measuring the height of the stripe is extracted from the detected signal, and the stripe of the stripe is extracted from the extreme value of the extracted signal. Since the height is determined, the height of the stripe can be measured quantitatively and with high accuracy, and the measurement work can be saved by the automatic measurement.
【0009】[0009]
【実施例】本発明の実施例について、図1を参照して説
明する。EXAMPLE An example of the present invention will be described with reference to FIG.
【0010】図1において、1は測定対象である縞(ネ
ット)を有するネット系メロンaを収容するバケットで
あり、このバケット1はバケット駆動装置2により定速
回転するように構成する。バケット1に収容されるメロ
ンaの周囲には、メロンaの赤道部に向けてレーザ光な
どのスポット光を照射するとともに、その表面からの反
射光を受けて距離に応じた信号を出力する変位形3を配
置する。この変位形3は、A/D変換回路4を介してコ
ンピュータ5に接続する。コンピュータ5は、CPUや
メモリなどから構成し、後述のような制御や信号処理を
行う。さらに、コンピュータ5にはバケット駆動装置2
を接続する。In FIG. 1, reference numeral 1 is a bucket for accommodating a net-type melon a having stripes (nets) to be measured, and the bucket 1 is constructed to rotate at a constant speed by a bucket driving device 2. A displacement that irradiates spot light such as laser light toward the equator of the melon a around the melon a accommodated in the bucket 1 and receives a reflected light from the surface to output a signal according to the distance. Place form 3. The displacement type 3 is connected to a computer 5 via an A / D conversion circuit 4. The computer 5 is composed of a CPU, a memory and the like, and performs control and signal processing as described later. Further, the computer 5 has a bucket drive device 2
Connect.
【0011】次に、このように構成する実施例の動作例
について、図2のフローチャートを参照して説明する。Next, an operation example of the embodiment thus configured will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0012】いま、バケット駆動装置2に駆動信号が供
給されるとバケット1が回転し(S1)、これによりバ
ケット1上のメロンaも回転する。この回転に伴って、
変位形3からの検出信号(データ)を取り込むと(S
2)、例えば図3で示すような検出信号が得られる。こ
の検出信号は、メロン表皮の地の部分と縞の部分に対応
する周波数が高い成分と、メロンの歪みや測定時のメロ
ンのバケット1への置き方によって生ずる周波数が低い
成分とが合成された波形となる(図3参照)。Now, when a drive signal is supplied to the bucket drive device 2, the bucket 1 rotates (S1), and the melon a on the bucket 1 also rotates accordingly. With this rotation,
When the detection signal (data) from the displacement type 3 is fetched (S
2), for example, a detection signal as shown in FIG. 3 is obtained. This detection signal is composed of a high frequency component corresponding to the ground portion and the striped portion of the melon skin and a low frequency component caused by the distortion of the melon and the placement of the melon in the bucket 1 at the time of measurement. It becomes a waveform (see FIG. 3).
【0013】図3において、メロン表皮の地の部分と縞
の部分に対応する周波数が高い成分は、その凸部がメロ
ン表皮の地の部分に対応するとともにその凹部が縞の部
分に対応し、その山と谷との差が縞の高さに対応する。In FIG. 3, the high frequency components corresponding to the ground portion and the striped portion of the melon skin have a convex portion corresponding to the ground portion of the melon skin and a concave portion corresponding to the striped portion, The difference between the mountain and the valley corresponds to the height of the stripe.
【0014】次に、変位形3の検出信号からメロンの縞
の高さ測定に不要な周波数が低い部分を除去し、高さ測
定に必要な周波数が高い部分のみを抽出するためにハイ
パスフィルタ処理を行う(S3)。この処理の一例を説
明すると、まず図4で示すように変位形3の検出信号の
回帰式を求め、次にその検出信号と回帰値との差を算出
して図5で示すような信号を得る。なお、ハイパスフィ
ルタ処理は、検出信号をフーリエ級数に展開し、その成
分中の低周波成分を除去するようにしても可能である
し、またはハード的なフィルタを用いてもよい。Next, from the detection signal of the displacement type 3, a portion having a low frequency unnecessary for height measurement of the melon stripe is removed, and a high-pass filter process is performed to extract only a portion having a high frequency necessary for height measurement. (S3). An example of this processing will be described. First, as shown in FIG. 4, a regression equation of the displacement type 3 detection signal is obtained, and then the difference between the detection signal and the regression value is calculated to obtain a signal as shown in FIG. obtain. The high-pass filter processing may be performed by expanding the detection signal into a Fourier series and removing low-frequency components from the components, or a hardware filter may be used.
【0015】このようにして得られた図5で示す信号
は、メロン表皮の地の部分と縞の部分に対応するもので
あり、その凸部がメロン表皮の地の部分に対応するとと
もにその凹部が縞の部分に対応し、その山と谷との差が
縞の高さに対応する。そこで、図5の信号(波形)を微
分処理して極大値、極小値を求める(S4)。さらに、
その求めた極大値と極小値との間の距離を求めると(S
5)、その求めた距離がメロンの縞の高さになる。な
お、上記の極値の算出は、波形の増減を検出することに
よって求めてもよい。The signal thus obtained shown in FIG. 5 corresponds to the ground portion and the striped portion of the melon skin, and its convex portion corresponds to the ground portion of the melon skin and its concave portion. Corresponds to the stripe portion, and the difference between the peak and the valley corresponds to the stripe height. Therefore, the signal (waveform) of FIG. 5 is differentiated to obtain the maximum value and the minimum value (S4). further,
When the distance between the obtained maximum value and minimum value is calculated (S
5) The obtained distance becomes the height of the melon stripe. The calculation of the extreme value may be obtained by detecting the increase / decrease of the waveform.
【0016】次に、本発明の他の実施例について、図6
〜図9を参照して説明する。Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
~ It demonstrates with reference to FIG.
【0017】この実施例では、コンベア11にのせる搬
送トレイ12上に、回転部モータ(図示せず)により回
転する回転部13を設け、この回転部13にネット系メ
ロンaを収容するように構成する。回転部13には、回
転部13が測定時に1回転したことを検出するためのラ
ベル14を設ける。また搬送トレイ12上には、回転部
が1回転したときにラベル14の位置で停止させるため
のストッパ15を設ける。搬送トレイ12の搬送方向に
直交する方向に、回転部13により回転中のメロンaの
赤道部に向けてレーザ光のようなスポット光を照射し、
その反射光を検出する変位計16を配置する。In this embodiment, a rotating portion 13 which is rotated by a rotating portion motor (not shown) is provided on the carrying tray 12 placed on the conveyor 11, and the rotating portion 13 accommodates the net melon a. Constitute. The rotating unit 13 is provided with a label 14 for detecting that the rotating unit 13 has made one rotation during measurement. Further, a stopper 15 is provided on the transport tray 12 for stopping at the position of the label 14 when the rotating portion makes one rotation. Spot light such as laser light is emitted toward the equator of the rotating melon a by the rotating unit 13 in a direction orthogonal to the carrying direction of the carrying tray 12.
A displacement meter 16 for detecting the reflected light is arranged.
【0018】このように構成する実施例は、制御処理用
のコンピュータ(図示せず)により、以下のように制御
や信号処理が行われるので、それについて図7のフロー
チャートを参照して説明する。この処理は、図8に示す
ようにメロンの縞の中央に生ずる断面が凹状の2重割れ
部を検出するものである。In the embodiment configured as described above, control and signal processing are performed as follows by a computer (not shown) for control processing, which will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing is to detect a double cracked portion having a concave cross section that occurs at the center of the melon stripe as shown in FIG.
【0019】いま、メロンaを収容した回転部13が測
定位置にくると、コンベア11の搬送を停止する。そし
て、回転部13を回転させると(S11)、メロンaが
回転を始める。そこで、変位形16の検出信号(デー
タ)を取り込む(S12)。次に、図9で示すようなし
きい値THを設定し(S13)、検出信号からしきい値
TH以上の信号(データ)を抽出する(S14)。そし
て、その抽出した信号中に図9で示すようなピークP
1,P2を2つ有するとともに、そのピークP1とピー
クP2との間にボトムBを有する部分があるときには、
それを2重割れ部として検出する(S15)。この検出
は、信号を微分処理などによって行う。Now, when the rotating part 13 accommodating the melon a comes to the measuring position, the conveyance of the conveyor 11 is stopped. Then, when the rotating unit 13 is rotated (S11), the melon a starts rotating. Therefore, the detection signal (data) of the displacement type 16 is fetched (S12). Next, the threshold value TH as shown in FIG. 9 is set (S13), and the signal (data) above the threshold value TH is extracted from the detection signal (S14). Then, the peak P as shown in FIG. 9 is included in the extracted signal.
When there is a portion having two bottoms B between the peaks P1 and P2 while having two 1, P2,
It is detected as a double cracked portion (S15). This detection is performed by differentiating the signal.
【0020】以上のように、上記の実施例では、メロン
表面の検出信号から縞の2重割れの評価にかかる波形
(データ)を求め、そのデータから2重割れの有無を求
めるようにしたので、この処理を図2で示した処理に追
加すれば、メロンの縞に関してきめ細かな評価が可能と
なる。As described above, in the above embodiment, the waveform (data) relating to the evaluation of double cracks in the stripes is obtained from the detection signal on the melon surface, and the presence or absence of double cracks is obtained from the data. If this process is added to the process shown in FIG. 2, it is possible to perform a fine evaluation on the melon stripes.
【0021】[0021]
【発明の効果】以上のように本発明によれば、メロンを
回転させてその表皮の凹凸を検出し、その検出信号から
縞の評価に必要な成分のみを取り出し、その取り出した
信号の極値から縞の高さを求めるようにしたので、縞の
高さを定量的かつ高精度で測定でき、しかも自動的な測
定により測定作業の省力化が実現できる。As described above, according to the present invention, the melon is rotated to detect the unevenness of the epidermis, only the component necessary for the evaluation of the stripes is extracted from the detected signal, and the extreme value of the extracted signal is obtained. Since the height of the stripe is calculated from the above, the height of the stripe can be measured quantitatively and with high accuracy, and the measurement work can be saved by the automatic measurement.
【図1】本発明の実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】その実施例の信号処理を説明するフローチャー
トである。FIG. 2 is a flowchart illustrating signal processing of the embodiment.
【図3】変位形の検出信号の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of displacement type detection signals.
【図4】図3の領域Aにおける検出信号とその回帰式を
示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a detection signal in a region A of FIG. 3 and its regression equation.
【図5】その検出信号と回帰値との差を求めた図であ
る。FIG. 5 is a diagram in which a difference between the detection signal and a regression value is obtained.
【図6】本発明の他の実施例のブロック図である。FIG. 6 is a block diagram of another embodiment of the present invention.
【図7】その実施例の信号処理を説明するフローチャー
トである。FIG. 7 is a flowchart illustrating the signal processing of the embodiment.
【図8】メロンの縞の2重割れを説明する断面図であ
る。FIG. 8 is a cross-sectional view illustrating double cracking of melon stripes.
【図9】検出波形の一例を示す図である。 1 バケット 2 バケット駆動装置 3 変位形 5 コンピュータFIG. 9 is a diagram showing an example of a detected waveform. 1 bucket 2 bucket drive 3 displacement type 5 computer
Claims (1)
凸検出手段と、 その凹凸検出手段の検出信号中からメロンの縞の高さ測
定に必要な成分を抽出する信号抽出手段と、 その抽出した信号の極値を求める極値算出手段と、 その求めた極値からメロンの縞の高さを求める高さ算出
手段と、 を備えてなるメロンの縞の高さ測定装置。1. Rotating means for rotating a melon having stripes, unevenness detecting means for detecting the unevenness of the surface of the melon being rotated by the rotating means, and the height of the melon stripe from the detection signal of the unevenness detecting means. It is provided with a signal extraction means for extracting components necessary for measurement, an extreme value calculation means for obtaining an extreme value of the extracted signal, and a height calculation means for obtaining a height of the melon stripe from the obtained extreme value. A melon stripe height measuring device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP35714791A JPH05172550A (en) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | Measuring apparatus for height of net of melon |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP35714791A JPH05172550A (en) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | Measuring apparatus for height of net of melon |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05172550A true JPH05172550A (en) | 1993-07-09 |
Family
ID=18452619
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP35714791A Withdrawn JPH05172550A (en) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | Measuring apparatus for height of net of melon |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH05172550A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001307066A (en) * | 2000-04-21 | 2001-11-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cell image analyzer and cell image analyzing method |
JP2003139678A (en) * | 2001-10-30 | 2003-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cell image analyzer, cell image analyzing method and recording medium |
JP2017116507A (en) * | 2015-12-25 | 2017-06-29 | 株式会社キーエンス | Confocal displacement meter |
JP2020106550A (en) * | 2015-12-25 | 2020-07-09 | 株式会社キーエンス | Confocal displacement meter |
-
1991
- 1991-12-25 JP JP35714791A patent/JPH05172550A/en not_active Withdrawn
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001307066A (en) * | 2000-04-21 | 2001-11-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cell image analyzer and cell image analyzing method |
JP2003139678A (en) * | 2001-10-30 | 2003-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cell image analyzer, cell image analyzing method and recording medium |
JP2017116507A (en) * | 2015-12-25 | 2017-06-29 | 株式会社キーエンス | Confocal displacement meter |
JP2020106550A (en) * | 2015-12-25 | 2020-07-09 | 株式会社キーエンス | Confocal displacement meter |
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Legal Events
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---|---|---|---|
A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990311 |