JPH0615236A - Evaluating device for visual quality of melon - Google Patents
Evaluating device for visual quality of melonInfo
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- JPH0615236A JPH0615236A JP19622692A JP19622692A JPH0615236A JP H0615236 A JPH0615236 A JP H0615236A JP 19622692 A JP19622692 A JP 19622692A JP 19622692 A JP19622692 A JP 19622692A JP H0615236 A JPH0615236 A JP H0615236A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、メロンの歪みやメロン
のネット（縞）の高さなどを評価するメロンの外観品質
評価装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a melon appearance quality evaluation apparatus for evaluating melon distortion, melon net (stripe) height, and the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、メロンの歪みやメロンのネット
（縞）の高さなどは外観品質として重要な要素であるの
で、その評価を検査員が目視により行っていた。2. Description of the Related Art Conventionally, since the distortion of the melon, the height of the melon net (stripes), etc. are important factors in the appearance quality, the evaluation has been conducted visually by an inspector.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】このように、従来は検
査員が目視検査により評価していたので、評価にばらつ
きがある上に、検査員の疲労に伴い評価基準が変化する
などの問題がある。そのため、従来の評価では、精度や
信頼性の点で劣るという問題がある。As described above, since the inspector has conventionally evaluated by visual inspection, there is a problem that the evaluation varies and the evaluation standard changes due to fatigue of the inspector. is there. Therefore, the conventional evaluation has a problem in that it is inferior in accuracy and reliability.
【０００４】そこで、本発明は、メロンの外観品質の評
価の精度、およびその信頼性の向上を図るとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化を実現することを目的
とする。Therefore, an object of the present invention is to improve the accuracy of the appearance quality evaluation of melon and its reliability, and to realize labor saving of the evaluation work by its automation.
【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、本発
明は、メロンに所定の光を投影する投影手段と、前記メ
ロンの上方に配置し、前記所定の光により投影されるメ
ロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する撮
像手段と、当該撮像手段により撮影された２つの画像に
基づいてメロンの外観品質を評価する評価手段と、を備
えてなる。In order to achieve the above object, the present invention has the following constitution. That is, the present invention provides a projection means for projecting a predetermined light on a melon, an image pickup means arranged above the melon and for photographing the melon projected by the predetermined light and the melon without the projection, respectively. And an evaluation unit that evaluates the appearance quality of the melon based on the two images captured by the image capturing unit.
【０００６】[0006]
【作用】このような構成の本発明では、撮像手段が、ス
リット光のような所定の光により投影されるメロンと、
その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する。例えばス
リット光に投影されるメロンを撮影した画像は、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどのメロンの外
観に関する情報を含む。一方、スリット光に投影されな
いメロンを撮影した画像からは、その重心を求めること
ができる。従って、評価手段は、これら２つの画像に基
づいてメロンの外観品質を評価することができる。In the present invention having such a structure, the image pickup means includes a melon projected by a predetermined light such as slit light,
The melon and the melon without the projection are photographed respectively. For example, an image of a melon projected on slit light includes information about the appearance of the melon, such as the distortion of the melon and the height of the melon net (stripe). On the other hand, the center of gravity of the melon that is not projected on the slit light can be obtained from the image of the melon. Therefore, the evaluation means can evaluate the appearance quality of the melon based on these two images.
【０００７】このように本発明では、スリット光のよう
な所定の光により投影されるメロンの画像と投影されな
いメロンの画像とを得るようにし、その２つの画像に基
づいてメロンの外観評価をするようにしたので、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの外観品質の
評価の精度、および信頼性の向上が図れるとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化も実現できる。As described above, according to the present invention, an image of a melon projected by a predetermined light such as a slit light and an image of a melon not projected are obtained, and the appearance of the melon is evaluated based on the two images. As a result, the accuracy and the reliability of the evaluation of the appearance quality such as the distortion of the melon and the height of the melon net (stripes) can be improved, and the automation can save labor in the evaluation work.
【０００８】[0008]
【実施例】本発明の実施例について、以下に図面を参照
して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【０００９】図１は実施例に適用される装置の構成例で
あり、１はメロン載置台２に載せたメロンＡ（ネット系
メロン）の側面の上部側の所定位置に向けてスリット光
を発射するレーザであり、このレーザ１はレーザコント
ローラ３を介して画像処理装置４に接続する。レーザ１
は１次元走査の機能を有する。レーザ１とメロンＡとの
間の光路上には、シリンドリカルレンズ５を配置する。
シリンドリカルレンズ５は、レーザビーム径を小さくす
るために使用する。FIG. 1 is a structural example of an apparatus applied to the embodiment, in which 1 is a slit light emitted toward a predetermined position on the upper side of the side surface of the melon A (net system melon) mounted on the melon mounting table 2. The laser 1 is connected to the image processing device 4 via the laser controller 3. Laser 1
Has a one-dimensional scanning function. A cylindrical lens 5 is arranged on the optical path between the laser 1 and the melon A.
The cylindrical lens 5 is used to reduce the laser beam diameter.
【００１０】メロンＡの上方には、スリット光により投
影されるメロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ
撮影する画像入力装置（カメラ）６を配置する。画像入
力装置６は、カメラコントローラ７を介して画像処理装
置４に接続する。画像処理装置４はＣＰＵやメモリなど
からなり、後述のように所定の画像処理を行う。画像処
理装置４には、画像出力装置として表示装置（ＣＲＴ）
８を接続する。Above the melon A, an image input device (camera) 6 is arranged for photographing the melon projected by the slit light and the melon without the projection. The image input device 6 is connected to the image processing device 4 via the camera controller 7. The image processing device 4 is composed of a CPU, a memory, etc., and performs predetermined image processing as described later. The image processing device 4 includes a display device (CRT) as an image output device.
Connect 8.
【００１１】なお、実施例では、レーザ１による線状の
スリット光をメロンに投影するようにしたが、これに代
えて所定のパターン光を投影するようにしてもよい。In the embodiment, the linear slit light from the laser 1 is projected on the melon, but instead of this, a predetermined pattern light may be projected.
【００１２】次に、このように構成する実施例によるメ
ロンの外観品質の評価例について、図２のフローチャー
トを参照して説明する。Next, an example of evaluation of the appearance quality of the melon according to the embodiment thus constructed will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００１３】まず、レーザ１を動作させずに、レーザ１
によるスリット光で投影されないメロンを画像入力装置
６で撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ
２，Ｓ３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ
４）。穴埋めとは、正確な重心を求めるためにメロン画
像内に生ずる穴を塗りつぶす処理をいう。First, the laser 1 is operated without operating the laser 1.
The melon which is not projected by the slit light by is photographed by the image input device 6 and the image of the melon is input (S1). Next, the input image is binarized and then padded (S
2, S3), the center of gravity of the melon image is calculated (S
4). Filling is a process of filling a hole generated in a melon image to obtain an accurate center of gravity.
【００１４】引き続き、レーザ１を動作させると１次元
走査によりスリット光が得られ、このスリット光はシリ
ンドリカルレンズ５によりビーム径が小さくなり、メロ
ンＡの側面の上部側を照射する。そこで、スリット光に
より投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、その
撮影した画像をレーザパターン画像として入力する（Ｓ
５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ６）、図３で
示すような２値画像が得られ、図からわかるようにレー
ザパターンが含まれる。このレーザパターンは、メロン
の表面の凹凸情報を含む。Subsequently, when the laser 1 is operated, slit light is obtained by one-dimensional scanning, the beam diameter of this slit light is reduced by the cylindrical lens 5, and the upper side of the side surface of the melon A is irradiated. Therefore, the melon projected by the slit light is photographed by the image input device 6, and the photographed image is input as a laser pattern image (S
5). Next, when the image is binarized (S6), a binary image as shown in FIG. 3 is obtained, and a laser pattern is included as can be seen from the figure. This laser pattern contains information about the unevenness of the surface of the melon.
【００１５】そこで、レーザパターンを抽出し、抽出し
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ７）、図４で示すような曲線Ｂで示すような測定結
果が得られる。Then, the laser pattern is extracted, and the distance between the laser pattern and the center of gravity is calculated based on the extracted laser pattern and the center of gravity calculated in step S4 (S7), and the curve B shown in FIG. 4 is obtained. The measurement result as shown is obtained.
【００１６】ところが、上記の測定結果は、図１の距離
Ｌに相当する水平方向の変位データであり、メロンが球
体であることが反映されない。そこで、メロンを球体と
みなし、水平方向の変位データを中心方向（半径方向）
の変位データに角度θを用いてデータの変換をすると
（Ｓ８）、図５の曲線Ｃで示すような測定結果が得られ
る。However, the above measurement results are horizontal displacement data corresponding to the distance L in FIG. 1, and do not reflect that the melon is a sphere. Therefore, regarding the melon as a sphere, the horizontal displacement data is in the center direction (radial direction).
When the data is converted using the angle θ for the displacement data of (S8), the measurement result as shown by the curve C in FIG. 5 is obtained.
【００１７】次に、図５の曲線Ｃの一次回帰式ｙ＝ａｘ
＋ｂを算出する（Ｓ９）。このように算出した一次回帰
式のａの大小は円形の度合い、すなわちメロンの円形の
度合いを示す指標となり、ａ＝０のときには真円となり
ａの値が小さいほど円に近いことを表す。また、決定係
数Ｒが１に近いほうが回帰式にデータが乗るので、この
決定係数Ｒが大きいほどメロン表面の凹凸が少ないとい
える。そこで、係数ａの値によりメロンの円形の度合い
を評価するとともに、決定係数Ｒの値によりメロンの歪
みを評価する（Ｓ１０）。Next, the linear regression equation y = ax of the curve C in FIG.
+ B is calculated (S9). The magnitude of a in the linear regression equation calculated in this way serves as an index indicating the degree of circularity, that is, the degree of circularity of the melon. When a = 0, it is a true circle, and the smaller the value of a, the closer to a circle. Further, since the regression coefficient is more populated with data when the coefficient of determination R is closer to 1, it can be said that the larger the coefficient of determination R, the less the unevenness of the melon surface. Therefore, the degree of circularity of the melon is evaluated by the value of the coefficient a, and the distortion of the melon is evaluated by the value of the determination coefficient R (S10).
【００１８】以上述べた品質評価例では、メロンの中に
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの歪みや円形の度合いを評価するようにしたので、高
精度の評価ができる。In the quality evaluation example described above, a standard is provided in the melon and the degree of distortion and circularity of the melon is evaluated based on the displacement data from the standard, so that highly accurate evaluation is possible.
【００１９】次に、図１の装置によるメロンの外観品質
の他の評価例について、図６のフローチャートを参照し
て説明する。Next, another evaluation example of the appearance quality of the melon by the apparatus of FIG. 1 will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００２０】まず、レーザ１を動作させずに、レーザ１
のスリット光で投影されないメロンを画像入力装置６で
撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ１
２，Ｓ１３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ１
４）。First, the laser 1 is operated without operating the laser 1.
The image input device 6 captures an image of the melon that is not projected by the slit light, and the image of the melon is input (S11). Next, the input image is binarized and then filled in (S1
2, S13), the center of gravity of the melon image is calculated (S1)
4).
【００２１】引き続き、レーザ１を動作させてスリット
光により投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、
その撮影した画像をレーザパターン画像として入力する
（Ｓ１５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ１
６）、図３で示すような２値画像が得られ、図からわか
るようにレーザパターンが含まれる。このレーザパター
ンは、メロンの表面の凹凸情報を含む。Subsequently, the laser 1 is operated to photograph the melon projected by the slit light with the image input device 6,
The photographed image is input as a laser pattern image (S15). Next, if the image is binarized (S1
6), a binary image as shown in FIG. 3 is obtained, and the laser pattern is included as can be seen from the figure. This laser pattern contains information about the unevenness of the surface of the melon.
【００２２】そこで、レーザパターンを抽出し、抽出し
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ１７）、図７で示すような曲線の測定結果が得られ
る。この測定曲線は、図１の距離Ｌに相当する水平方向
の変位データであり、メロンが球体であることが反映さ
れない。そこで、メロンを球体とみなし、水平方向の変
位データを中心方向（半径方向）の変位データに角度θ
を用いてデータの変換をする（Ｓ１８）。Therefore, when the laser pattern is extracted and the distance between the laser pattern and the center of gravity is calculated based on the extracted laser pattern and the center of gravity calculated in step S4 (S17), the curve shown in FIG. 7 is measured. The result is obtained. This measurement curve is horizontal displacement data corresponding to the distance L in FIG. 1, and does not reflect that the melon is a sphere. Therefore, the melon is regarded as a sphere, and the horizontal displacement data is converted into the central (radial) displacement data by the angle θ.
Is used to convert the data (S18).
【００２３】次に、その変換した変位データからボトム
とピークとをそれぞれ検出する（Ｓ１９）。そして、そ
の検出したピークの両端にボトムが存在するときに、そ
のボトム間を縞（ネット）と判定するとともに、ピーク
値とボトム値との差に基づいて縞の高さを算出する（Ｓ
２０）。Next, the bottom and the peak are detected from the converted displacement data (S19). When there are bottoms at both ends of the detected peak, it is determined that there is a stripe (net) between the bottoms, and the height of the stripe is calculated based on the difference between the peak value and the bottom value (S).
20).
【００２４】これらＳ１９、Ｓ２０の処理については、
上記のように補正後の変位データについて行うが、図７
の測定曲線について説明すると以下のようになる。ま
ず、図７の測定曲線に対して移動平均処理（平滑化処
理）を加えて細かい部分の変化を除去し、図８のような
曲線を得る。次に、その曲線のボトムＶ１，Ｖ２・・・
・とピークＰ１，Ｐ２・・・・とをそれぞれ検出する。
そして、その検出したピークの両端にボトムが存在する
ときに、そのボトムとボトムとの間を図示のように縞
（ネット）と判定するとともに、ピーク値とボトム値と
の差に基づいて縞の高さ（縞の盛り）を算出する。Regarding the processing of S19 and S20,
Although the displacement data after correction is performed as described above, FIG.
The measurement curve of is as follows. First, moving average processing (smoothing processing) is applied to the measurement curve of FIG. 7 to remove changes in fine parts, and a curve as shown in FIG. 8 is obtained. Next, the bottoms of the curves V1, V2 ...
. And peaks P1, P2 ...
Then, when there is a bottom at both ends of the detected peak, the area between the bottom and the bottom is determined to be a stripe (net) as shown in the figure, and the stripe is determined based on the difference between the peak value and the bottom value. Calculate the height (height of stripes).
【００２５】以上述べた品質評価例では、メロンの中に
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの縞の高さを評価するようにしたので、高精度の評価
ができる。In the quality evaluation example described above, since the reference is set in the melon and the height of the melon stripes is evaluated based on the displacement data from the reference, highly accurate evaluation can be performed.
【００２６】[0026]
【発明の効果】以上説明したように本発明では、スリッ
ト光のような所定の光により投影されるメロンの画像と
投影されないメロンの画像とを得るようにし、その２つ
の画像に基づいてメロンの外観評価をするようにしたの
で、メロンの歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの
外観品質の評価の精度、および信頼性の向上が図れると
ともに、その自動化により評価作業の省力化も実現でき
る。As described above, according to the present invention, an image of a melon projected by a predetermined light such as a slit light and an image of a melon not projected are obtained, and the melon image based on the two images is obtained. Since the appearance is evaluated, the accuracy and the reliability of the appearance quality evaluation such as the distortion of the melon and the height of the melon net (stripes) can be improved, and the automation of the evaluation also saves labor. it can.
【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】本発明の画像処理の一例を示すフローチャート
である。FIG. 2 is a flowchart showing an example of image processing of the present invention.
【図３】レーザパターン画像からレーザパターンを抽出
した２値画像の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a binary image in which a laser pattern is extracted from a laser pattern image.
【図４】レーザパターンと重心間の距離の算出例を示す
図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of calculating a distance between a laser pattern and a center of gravity.
【図５】図４の測定曲線に補正を加えた図である。FIG. 5 is a diagram in which the measurement curve of FIG. 4 is corrected.
【図６】本発明の画像処理の他の一例を示すフローチャ
ートである。FIG. 6 is a flowchart showing another example of the image processing of the present invention.
【図７】レーザパターンと重心間の距離の算出例を示す
図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of calculating a distance between a laser pattern and a center of gravity.
【図８】図７の測定曲線の波形処理例を示す図である。8 is a diagram showing an example of waveform processing of the measurement curve of FIG.
１ レーザ ３ レーザコントローラ ４ 画像処理装置 ６ 画像入力装置 1 Laser 3 Laser Controller 4 Image Processing Device 6 Image Input Device
─────────────────────────────────────────────────────
─────────────────────────────────────────────────── ───
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成５年２月１６日[Submission date] February 16, 1993
【手続補正１】[Procedure Amendment 1]
【補正対象書類名】図面[Document name to be corrected] Drawing
【補正対象項目名】全図[Correction target item name] All drawings
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction content]
【図１】 [Figure 1]
【図２】 [Fig. 2]
【図３】 [Figure 3]
【図４】 [Figure 4]
【図５】 [Figure 5]
【図７】 [Figure 7]
【図６】 [Figure 6]
【図８】 [Figure 8]
Claims (1)
れるメロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ撮影
する撮像手段と、 当該撮像手段により撮影された２つの画像に基づいてメ
ロンの外観品質を評価する評価手段と、 を備えてなるメロンの外観品質評価装置。1. A projection means for projecting a predetermined light on a melon, and an image pickup means arranged above the melon for photographing the melon projected by the predetermined light and the melon without the projection, respectively. An appearance quality evaluation device for a melon comprising: an evaluation means for evaluating the appearance quality of the melon based on the two images taken by the imaging means.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19622692A JPH0615236A (en) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Evaluating device for visual quality of melon |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19622692A JPH0615236A (en) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Evaluating device for visual quality of melon |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0615236A true JPH0615236A (en) | 1994-01-25 |
Family
ID=16354301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19622692A Withdrawn JPH0615236A (en) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Evaluating device for visual quality of melon |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0615236A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0929185A (en) * | 1995-07-17 | 1997-02-04 | Takaaki Satake | Method for deciding grade of vegetables and fruits having net patterns intrinsic to pericarp surface |
| US5708271A (en) * | 1994-12-28 | 1998-01-13 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| US5726750A (en) * | 1995-06-29 | 1998-03-10 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| US5844678A (en) * | 1995-06-29 | 1998-12-01 | Sumitomo Metal Mining Co. Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| US6504154B2 (en) | 2000-04-24 | 2003-01-07 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| JP2010172799A (en) * | 2009-01-28 | 2010-08-12 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | Method for identifying non-magnetic metal |
-
1992
- 1992-06-30 JP JP19622692A patent/JPH0615236A/en not_active Withdrawn
Cited By (6)
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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