JPH0835824A - 丸形有色果実の自動評価装置 - Google Patents
丸形有色果実の自動評価装置Info
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- JPH0835824A JPH0835824A JP16931794A JP16931794A JPH0835824A JP H0835824 A JPH0835824 A JP H0835824A JP 16931794 A JP16931794 A JP 16931794A JP 16931794 A JP16931794 A JP 16931794A JP H0835824 A JPH0835824 A JP H0835824A
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- fruit
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 丸形有色果実を小規模構成の装置で高速に自
動評価する。 【構成】 丸型有色果実を個別にカラー撮影する撮影手
段100と、その画素ごとの彩度，色相，輝度の各成分を
演算する手段101と、果実の彩度と色相のばらつきの範
囲を基準領域として格納する手段103と、基準領域に対
応する領域を"1"として抽出する手段102と、抽出領域に
含まれる雑音を除去する手段104と、予め色相，輝度を
変数として算出される半径または直径の画素数と長さの
換算値を校正係数として格納する手段106と、雑音除去
手段の出力に校正係数を乗じてサイズを算出する手段10
5と、雑音除去手段の"1"出力の領域における色相の度数
分布を算出する手段107と、果実の色相標準値を格納す
る手段109と、算出された色相度数分布を標準値と比較
して品質評価を行う手段108とを備える。
動評価する。 【構成】 丸型有色果実を個別にカラー撮影する撮影手
段100と、その画素ごとの彩度，色相，輝度の各成分を
演算する手段101と、果実の彩度と色相のばらつきの範
囲を基準領域として格納する手段103と、基準領域に対
応する領域を"1"として抽出する手段102と、抽出領域に
含まれる雑音を除去する手段104と、予め色相，輝度を
変数として算出される半径または直径の画素数と長さの
換算値を校正係数として格納する手段106と、雑音除去
手段の出力に校正係数を乗じてサイズを算出する手段10
5と、雑音除去手段の"1"出力の領域における色相の度数
分布を算出する手段107と、果実の色相標準値を格納す
る手段109と、算出された色相度数分布を標準値と比較
して品質評価を行う手段108とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は果実の自動評価方式にか
かり、特に、丸形あるいはそれに準ずる有色果実の評価
をサイズおよび色により高速で評価する丸形有色果実の
自動評価装置に関する。
かり、特に、丸形あるいはそれに準ずる有色果実の評価
をサイズおよび色により高速で評価する丸形有色果実の
自動評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】みかん、その他の丸形の果実を大きさ
（サイズ）や色で評価する，所謂選果作業は人手に頼っ
ているのが一般的である。人手による果実の評価は作業
者の経験を必要とし、特に色による評価は熟練を要する
と共に作業量に限界があり、大量の果実を処理するため
には多くの作業者を確保しなければならない。
（サイズ）や色で評価する，所謂選果作業は人手に頼っ
ているのが一般的である。人手による果実の評価は作業
者の経験を必要とし、特に色による評価は熟練を要する
と共に作業量に限界があり、大量の果実を処理するため
には多くの作業者を確保しなければならない。
【０００３】このような評価作業を人手に頼らず、機械
的な手段で自動化することができれば極めて効率のよい
選果作業が可能となる。従来、果実の自動評価装置とし
て、ビデオカメラと画像処理装置とを用いてみかんの選
果を行うものが知られている。なお、この種の技術に関
連した従来技術を開示したものとしては、例えば、戸井
田秀基著「光を用いたミカンの測定」（電子情報通信学
会誌 vol.76,No.9,pp.935〜938,1993）を挙げることが
できる。
的な手段で自動化することができれば極めて効率のよい
選果作業が可能となる。従来、果実の自動評価装置とし
て、ビデオカメラと画像処理装置とを用いてみかんの選
果を行うものが知られている。なお、この種の技術に関
連した従来技術を開示したものとしては、例えば、戸井
田秀基著「光を用いたミカンの測定」（電子情報通信学
会誌 vol.76,No.9,pp.935〜938,1993）を挙げることが
できる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の自動評価装
置は、広い視野角で多数個の対象物（みかん）を同時に
撮像し、１画像中の多数の対象物のそれぞれについて画
像処理を施す方法を採用しているため、個々の対象の計
測精度が低く、かつ処理すべき情報量が多いことで、高
速処理を行うためには専用の画像処理装置を必要として
いた。
置は、広い視野角で多数個の対象物（みかん）を同時に
撮像し、１画像中の多数の対象物のそれぞれについて画
像処理を施す方法を採用しているため、個々の対象の計
測精度が低く、かつ処理すべき情報量が多いことで、高
速処理を行うためには専用の画像処理装置を必要として
いた。
【０００５】また、従来の技術では、対象物の照明に伴
う影や輝度が評価に影響を与えるために、高精度の評価
を得るためには厳しい照明管理を行う必要があって、装
置構成が複雑大規模となってしまい、その設置および運
用コストが高いという問題があり、普及を阻害する要因
となっていた。本発明の目的は、上記従来技術の問題を
解消し、ミカンのように丸くかつ有色の果実を小規模な
構成で高速に評価することのできる丸形有色果実の自動
評価装置を提供することにある。
う影や輝度が評価に影響を与えるために、高精度の評価
を得るためには厳しい照明管理を行う必要があって、装
置構成が複雑大規模となってしまい、その設置および運
用コストが高いという問題があり、普及を阻害する要因
となっていた。本発明の目的は、上記従来技術の問題を
解消し、ミカンのように丸くかつ有色の果実を小規模な
構成で高速に評価することのできる丸形有色果実の自動
評価装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、丸い有色の果実（対象果実）をカラービ
デオカメラで個別に撮像してカラービデオ信号（以下、
カラー画像信号とも言う）を得、このカラー画像信号を
画素毎にＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３原色に分解
し、下記の式（１）に従って輝度（Ｉ）、色相（Ｈ）、
彩度（Ｓ）を算出する。
め、本発明は、丸い有色の果実（対象果実）をカラービ
デオカメラで個別に撮像してカラービデオ信号（以下、
カラー画像信号とも言う）を得、このカラー画像信号を
画素毎にＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３原色に分解
し、下記の式（１）に従って輝度（Ｉ）、色相（Ｈ）、
彩度（Ｓ）を算出する。
【０００７】 I(x,y)=0.39R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y) H(x,y)=tan-1(ERY(x,y)／ERY(x,y)) S(x,y)=(EBY(x,y)2+ERY(x,y)2)1/2 ・・・・・（１） ここで、ERY(x,y)、ERY(x,y) は、それぞれ ERY(x,y)=-0.30R(x,y)-0.59G(x,y)+0.89B(x,y) ERY(x,y)= 0.70R(x,y)-0.59G(x,y)-0.11B(x,y) で定義される変数である。
【０００８】あらかじめ計測して得た対象とする果実の
色相と彩度の範囲を(h min, h max) 、(s min, s max )
とし、各画素についてh min ≦H(x,y)≦h max 、かつs
mi n ≦S(x,y)≦s max である画素を１、それ以外を０
とする２値画像Ｂ（ｘ，ｙ）を作成する。このＢ（ｘ，
ｙ）を下記の式（２）に示す非線形フィルタにより、孤
立点の除去と穴埋めの処理を行う。 B'(x,y)=１ : When 8≦b(x,y) =０ : When b(x,y)≦1 =B(x,y) : Others ・・・・・（２） 次に、２値画像信号Ｂ’（ｘ，ｙ）において、”１”の
部分の面積から直径Ｒを計算する。
色相と彩度の範囲を(h min, h max) 、(s min, s max )
とし、各画素についてh min ≦H(x,y)≦h max 、かつs
mi n ≦S(x,y)≦s max である画素を１、それ以外を０
とする２値画像Ｂ（ｘ，ｙ）を作成する。このＢ（ｘ，
ｙ）を下記の式（２）に示す非線形フィルタにより、孤
立点の除去と穴埋めの処理を行う。 B'(x,y)=１ : When 8≦b(x,y) =０ : When b(x,y)≦1 =B(x,y) : Others ・・・・・（２） 次に、２値画像信号Ｂ’（ｘ，ｙ）において、”１”の
部分の面積から直径Ｒを計算する。
【０００９】画像信号はビデオカメラおよび信号伝送路
を通過する過程において、特に水平方向に波形なまりを
伴う。この波形なまりの影響で見かけの直径Ｒは誤差を
含む。この誤差を低減して精度を上げるため、要因とし
て影響が大きい色相Ｈと輝度Ｉを変数として校正を行
う。同時に、長さの単位（例えば、ｍｍ）に換算する。
を通過する過程において、特に水平方向に波形なまりを
伴う。この波形なまりの影響で見かけの直径Ｒは誤差を
含む。この誤差を低減して精度を上げるため、要因とし
て影響が大きい色相Ｈと輝度Ｉを変数として校正を行
う。同時に、長さの単位（例えば、ｍｍ）に換算する。
【００１０】この変換関数ｆ（Ｒ，Ｈａ, Ｉａ）は対象
物（果実）の種類ごとにあらかじめ計測し、ルックアッ
プテーブルとしてメモリに格納しておき、運用時はこの
ルックアップテーブルを参照するだけで長さの実寸法
Ｒ’として算出する。但し、Ｈａ、ＩａはそれぞれＢ’
（ｘ，ｙ）＝１の領域の平均色相と平均輝度である。
物（果実）の種類ごとにあらかじめ計測し、ルックアッ
プテーブルとしてメモリに格納しておき、運用時はこの
ルックアップテーブルを参照するだけで長さの実寸法
Ｒ’として算出する。但し、Ｈａ、ＩａはそれぞれＢ’
（ｘ，ｙ）＝１の領域の平均色相と平均輝度である。
【００１１】次に、変換関数ｇ（Ｈ，Ｉ）を用いて、各
画素ごとに補正した色相Ｈ’（ｘ，ｙ）を算出し、その
度数分布を求める。求めたＲ’およびＨ’（ｘ，ｙ）の
度数分布を対象果実の品質規格または基準値と比較し、
評価結果として出力する。すなわち、図１に記載のごと
く、本発明の上記目的を達成するために、請求項１に記
載の第１の発明は、丸形有色果実をその大きさおよび色
により高速で評価する丸形有色果実の自動評価装置にお
いて、前記丸型有色果実を個別に撮影するカラー画像撮
影手段１００と、画像撮影手段の出力信号をデジタル化
すると共にその画素ごとの彩度，色相，輝度の各成分を
演算するカラー画像処理手段１０１と、予め計測した対
象とする果実の彩度と色相のばらつきの範囲を基準領域
として格納する基準領域格納手段１０３と、上記カラー
画像処理手段の彩度と色相出力から上記基準領域格納手
段に格納された基準領域に対応する領域を”１”として
抽出する領域抽出手段１０２と、領域抽出手段で抽出さ
れた領域の画像に含まれる雑音を除去する雑音除去手段
１０４と、予め色相，輝度を変数として算出される半径
または直径の画素数と長さの換算値を校正係数として格
納するサイズ校正係数格納手段１０６と、予め色相，輝
度を変数として算出される色相の換算値を校正係数とし
て格納する色相校正係数格納手段１１０と、上記雑音除
去手段の出力に上記サイズ校正係数格納手段に格納され
ている校正係数を乗じてサイズを算出するサイズ算出手
段１０５と、上記雑音除去手段の”１”出力の領域にお
ける色相の度数分布を上記色相校正係数格納手段に格納
されている校正係数を乗じて算出する色相度数分布算出
手段１０７と、対象とする果実の大きさと色相の基準値
を格納する基準値格納手段１０９と、上記サイズ算出手
段で算出された大きさと色相度数分布算出手段で算出さ
れた色相度数分布を上記基準値格納手段に格納されてい
る基準値と比較して品質評価を行う品質評価手段１０８
とを備え、丸形有色果実をその大きさおよび色により評
価することを特徴とする。
画素ごとに補正した色相Ｈ’（ｘ，ｙ）を算出し、その
度数分布を求める。求めたＲ’およびＨ’（ｘ，ｙ）の
度数分布を対象果実の品質規格または基準値と比較し、
評価結果として出力する。すなわち、図１に記載のごと
く、本発明の上記目的を達成するために、請求項１に記
載の第１の発明は、丸形有色果実をその大きさおよび色
により高速で評価する丸形有色果実の自動評価装置にお
いて、前記丸型有色果実を個別に撮影するカラー画像撮
影手段１００と、画像撮影手段の出力信号をデジタル化
すると共にその画素ごとの彩度，色相，輝度の各成分を
演算するカラー画像処理手段１０１と、予め計測した対
象とする果実の彩度と色相のばらつきの範囲を基準領域
として格納する基準領域格納手段１０３と、上記カラー
画像処理手段の彩度と色相出力から上記基準領域格納手
段に格納された基準領域に対応する領域を”１”として
抽出する領域抽出手段１０２と、領域抽出手段で抽出さ
れた領域の画像に含まれる雑音を除去する雑音除去手段
１０４と、予め色相，輝度を変数として算出される半径
または直径の画素数と長さの換算値を校正係数として格
納するサイズ校正係数格納手段１０６と、予め色相，輝
度を変数として算出される色相の換算値を校正係数とし
て格納する色相校正係数格納手段１１０と、上記雑音除
去手段の出力に上記サイズ校正係数格納手段に格納され
ている校正係数を乗じてサイズを算出するサイズ算出手
段１０５と、上記雑音除去手段の”１”出力の領域にお
ける色相の度数分布を上記色相校正係数格納手段に格納
されている校正係数を乗じて算出する色相度数分布算出
手段１０７と、対象とする果実の大きさと色相の基準値
を格納する基準値格納手段１０９と、上記サイズ算出手
段で算出された大きさと色相度数分布算出手段で算出さ
れた色相度数分布を上記基準値格納手段に格納されてい
る基準値と比較して品質評価を行う品質評価手段１０８
とを備え、丸形有色果実をその大きさおよび色により評
価することを特徴とする。
【００１２】また、請求項２に記載の第２の発明は、前
記雑音除去手段１０４が、孤立点除去と穴埋め処理を行
う非線型フィルタであることを特徴とする。さらに、請
求項３に記載の第３の発明は、前記校正係数格納手段１
０６および前記基準値格納手段１０９に格納する係数値
および基準値が、対象とする果実とほぼ同程度の直径と
色相を有する複数の円板から取得したものであることを
特徴とする。
記雑音除去手段１０４が、孤立点除去と穴埋め処理を行
う非線型フィルタであることを特徴とする。さらに、請
求項３に記載の第３の発明は、前記校正係数格納手段１
０６および前記基準値格納手段１０９に格納する係数値
および基準値が、対象とする果実とほぼ同程度の直径と
色相を有する複数の円板から取得したものであることを
特徴とする。
【００１３】
【作用】上記請求項１の発明の構成において、カラー画
像撮影手段１００は丸型有色果実を個別に撮影して適宜
のカラー画像多重化方式に基づいたカラービデオ信号を
出力する。カラー画像処理手段１０１は画像撮影手段の
出力信号を”１”、”０”の画素からなるデジタル信号
に変換すると共にその画素ごとの彩度，色相，輝度の各
成分を演算する。
像撮影手段１００は丸型有色果実を個別に撮影して適宜
のカラー画像多重化方式に基づいたカラービデオ信号を
出力する。カラー画像処理手段１０１は画像撮影手段の
出力信号を”１”、”０”の画素からなるデジタル信号
に変換すると共にその画素ごとの彩度，色相，輝度の各
成分を演算する。
【００１４】基準領域格納手段１０３は予め計測した対
象とする果実の彩度と色相のばらつきの範囲を基準領域
として格納する。領域抽出手段１０２はカラー画像処理
手段の彩度と色相出力から基準領域格納手段に格納され
た基準領域に対応する領域を”１”として抽出する。雑
音除去手段１０４は領域抽出手段で抽出された領域の画
像に含まれる雑音を除去する。
象とする果実の彩度と色相のばらつきの範囲を基準領域
として格納する。領域抽出手段１０２はカラー画像処理
手段の彩度と色相出力から基準領域格納手段に格納され
た基準領域に対応する領域を”１”として抽出する。雑
音除去手段１０４は領域抽出手段で抽出された領域の画
像に含まれる雑音を除去する。
【００１５】校正係数格納手段１０６は予め色相，輝度
を変数として算出される半径または直径の画素数と長さ
の換算値を校正係数として格納する。色相校正係数格納
手段１１０は予め色相，輝度を変数として算出される色
相の換算値を校正係数として格納する。サイズ算出手段
１０５は雑音除去手段の出力に校正係数格納手段に格納
されている校正係数を乗じてサイズを算出する。
を変数として算出される半径または直径の画素数と長さ
の換算値を校正係数として格納する。色相校正係数格納
手段１１０は予め色相，輝度を変数として算出される色
相の換算値を校正係数として格納する。サイズ算出手段
１０５は雑音除去手段の出力に校正係数格納手段に格納
されている校正係数を乗じてサイズを算出する。
【００１６】色相度数分布算出手段１０７は雑音除去手
段の”１”出力の領域における色相の度数分布を算出す
る。基準値格納手段１０９は対象とする果実の色相基準
値を格納する。そして、品質評価手段１０８は色相度数
分布算出手段で上記色相校正係数格納手段１１０に格納
されている校正係数を乗じて算出された色相度数分布を
基準値格納手段に格納されている基準値と比較して品質
評価を行う。
段の”１”出力の領域における色相の度数分布を算出す
る。基準値格納手段１０９は対象とする果実の色相基準
値を格納する。そして、品質評価手段１０８は色相度数
分布算出手段で上記色相校正係数格納手段１１０に格納
されている校正係数を乗じて算出された色相度数分布を
基準値格納手段に格納されている基準値と比較して品質
評価を行う。
【００１７】また、請求項２の発明の構成において、非
線型フィルタで構成される雑音除去手段は孤立点除去と
穴埋め処理を行う。さらに、請求項３の発明の構成にお
いて、前記校正係数格納手段１０６および前記基準値格
納手段１０９に格納する係数値および基準値は、対象と
する果実とほぼ同程度の直径と色相を有する複数の円板
をカラー画像撮影手段で撮影したデータから取得され
る。
線型フィルタで構成される雑音除去手段は孤立点除去と
穴埋め処理を行う。さらに、請求項３の発明の構成にお
いて、前記校正係数格納手段１０６および前記基準値格
納手段１０９に格納する係数値および基準値は、対象と
する果実とほぼ同程度の直径と色相を有する複数の円板
をカラー画像撮影手段で撮影したデータから取得され
る。
【００１８】
【実施例】以下、本発明の実施例につき、図面を参照し
て詳細に説明する。図２は本発明による丸形有色果実の
自動評価装置の１実施例の構成を説明するブロック図で
あって、１はカラービデオカメラからのアナログのＮＴ
ＳＣカラービデオ信号を入力し、各色度成分（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）に分離すると共にデジタル信号に変換する信号分離
・Ａ／Ｄ変換部、２は分離されたＲ（赤），Ｇ（緑）、
Ｂ（青）の各色度信号を色相（Ｈ），彩度（Ｓ），輝度
（Ｉ）に変換するＲＧＢ／ＨＳＩ変換部、３は変換され
たＨＳＩ信号を２値化する色２値化処理部、４は輝度
（Ｉ）の領域の面積からその直径Ｒを算出する直径計測
部、５は校正係数を用いて直径計測部で算出された直径
を校正して校正された直径Ｒ’を出力する直径校正部、
６は校正係数を用いて２値化された色相（Ｈ），彩度
（Ｓ），輝度（Ｉ）信号を校正する色校正部、７は校正
された色相信号Ｈ’の度数分布を演算する色相度数分布
演算部、８は校正係数（ｇ（Ｈ，Ｉ））を作成して格納
する校正用ルックアップテーブル作成部、９は校正され
た直径Ｒ’と校正された色相信号Ｈ’の度数分布を基準
値と比較して品質の評価を行う品質評価部、１０は大き
さと色相分布の基準値を格納する基準値格納部である。
て詳細に説明する。図２は本発明による丸形有色果実の
自動評価装置の１実施例の構成を説明するブロック図で
あって、１はカラービデオカメラからのアナログのＮＴ
ＳＣカラービデオ信号を入力し、各色度成分（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）に分離すると共にデジタル信号に変換する信号分離
・Ａ／Ｄ変換部、２は分離されたＲ（赤），Ｇ（緑）、
Ｂ（青）の各色度信号を色相（Ｈ），彩度（Ｓ），輝度
（Ｉ）に変換するＲＧＢ／ＨＳＩ変換部、３は変換され
たＨＳＩ信号を２値化する色２値化処理部、４は輝度
（Ｉ）の領域の面積からその直径Ｒを算出する直径計測
部、５は校正係数を用いて直径計測部で算出された直径
を校正して校正された直径Ｒ’を出力する直径校正部、
６は校正係数を用いて２値化された色相（Ｈ），彩度
（Ｓ），輝度（Ｉ）信号を校正する色校正部、７は校正
された色相信号Ｈ’の度数分布を演算する色相度数分布
演算部、８は校正係数（ｇ（Ｈ，Ｉ））を作成して格納
する校正用ルックアップテーブル作成部、９は校正され
た直径Ｒ’と校正された色相信号Ｈ’の度数分布を基準
値と比較して品質の評価を行う品質評価部、１０は大き
さと色相分布の基準値を格納する基準値格納部である。
【００１９】同図において、カラービデオカメラからの
アナログのＮＴＳＣカラービデオ信号は、信号分離・Ａ
／Ｄ変換部１において３原色Ｒ，Ｇ，Ｂの色度成分に分
離されると共にデジタル信号に変換される。変換された
デジタル信号は、ＲＧＢ／ＨＳＩ変換部２において乗算
と加算演算によりＥBY（ｘ，ｙ）、ＥRY（ｘ，ｙ）およ
びＩ（ｘ，ｙ）が計算され、さらにＥBY（ｘ，ｙ）とＥ
RY（ｘ，ｙ）からＨ（ｘ，ｙ）とＳ（ｘ，ｙ）が演算さ
れる。
アナログのＮＴＳＣカラービデオ信号は、信号分離・Ａ
／Ｄ変換部１において３原色Ｒ，Ｇ，Ｂの色度成分に分
離されると共にデジタル信号に変換される。変換された
デジタル信号は、ＲＧＢ／ＨＳＩ変換部２において乗算
と加算演算によりＥBY（ｘ，ｙ）、ＥRY（ｘ，ｙ）およ
びＩ（ｘ，ｙ）が計算され、さらにＥBY（ｘ，ｙ）とＥ
RY（ｘ，ｙ）からＨ（ｘ，ｙ）とＳ（ｘ，ｙ）が演算さ
れる。
【００２０】ここで、上記演算を高速で処理するために
は、例えば予めＥBYとＥRYを変数としてＨとＳを計算
し、これをルックアップテーブルとしてメモリに格納し
ておき、このデータを参照する。こうして演算された
Ｈ，Ｓ，Ｉ信号は、色２値化処理部３において、予め設
定された（ｈ min , h max）と（s min , s max ）をも
とに２値化処理され、非線型フィルタにより孤立点（孤
立した１画素）の除去とピンホール（１画素のみの欠
損）の穴埋めが行われ、２値画像信号Ｂ’に変換され
る。
は、例えば予めＥBYとＥRYを変数としてＨとＳを計算
し、これをルックアップテーブルとしてメモリに格納し
ておき、このデータを参照する。こうして演算された
Ｈ，Ｓ，Ｉ信号は、色２値化処理部３において、予め設
定された（ｈ min , h max）と（s min , s max ）をも
とに２値化処理され、非線型フィルタにより孤立点（孤
立した１画素）の除去とピンホール（１画素のみの欠
損）の穴埋めが行われ、２値画像信号Ｂ’に変換され
る。
【００２１】この２値画像信号Ｂ’は直径計測部４に入
力され、”１”の領域の面積が算出される。この面積算
出後、直径Ｒが求められる。直径校正部５においては、
校正用ルックアップテーブル８に格納されている直径
Ｒ、平均色相Ｈａおよび平均輝度Ｉａを変数としたｆ
（Ｒ，Ｈａ，Ｉａ）を参照することで実寸法Ｒ’が演算
される。
力され、”１”の領域の面積が算出される。この面積算
出後、直径Ｒが求められる。直径校正部５においては、
校正用ルックアップテーブル８に格納されている直径
Ｒ、平均色相Ｈａおよび平均輝度Ｉａを変数としたｆ
（Ｒ，Ｈａ，Ｉａ）を参照することで実寸法Ｒ’が演算
される。
【００２２】一方、Ｈ，Ｓ，Ｉ信号のうち、Ｈ信号はＩ
信号と共に色校正部６において、校正用ルックアップテ
ーブル８に格納されているｇ（Ｈ，Ｉ）を参照すること
で補正された色相信号Ｈ’が求められる。この色相信号
Ｈ’は色相度数分布演算部７に入力され、その度数分布
が算出される。
信号と共に色校正部６において、校正用ルックアップテ
ーブル８に格納されているｇ（Ｈ，Ｉ）を参照すること
で補正された色相信号Ｈ’が求められる。この色相信号
Ｈ’は色相度数分布演算部７に入力され、その度数分布
が算出される。
【００２３】そして、品質評価部９は上記実寸法Ｒ’と
Ｈ’の度数分布とを基準値格納部１０に格納されている
対象果実の基準値と比較され、その品質が評価される。
図３は図２に示した本発明の実施例における色２値化処
理部の構成を説明するブロック図であって、３１は第１
の比較器、３２は第２の比較器、３３はＡＮＤ回路、３
４は”１”画素数算出器、３５は切換器である。
Ｈ’の度数分布とを基準値格納部１０に格納されている
対象果実の基準値と比較され、その品質が評価される。
図３は図２に示した本発明の実施例における色２値化処
理部の構成を説明するブロック図であって、３１は第１
の比較器、３２は第２の比較器、３３はＡＮＤ回路、３
４は”１”画素数算出器、３５は切換器である。
【００２４】同図において、対象果実の標準的サンプル
について、その色相Ｈと彩度Ｓのばらつきの範囲（最大
値と最小値）を予め計測しておき、色２値化処理部３
（図２）において、まずこの範囲に入る画素が”１”と
なるようにしておき、これを基準として色相信号Ｈ
（ｘ，ｙ）と彩度信号Ｓ（ｘ，ｙ）を抽出する。すなわ
ち、第１の比較器３１において、入力した色相Ｈ（ｘ，
ｙ）について、その各画素がＨｍｉｎ≦Ｈ（ｘ，ｙ）≦
Ｈｍａｘならば”１”とし、それ以外は”０”として出
力する。
について、その色相Ｈと彩度Ｓのばらつきの範囲（最大
値と最小値）を予め計測しておき、色２値化処理部３
（図２）において、まずこの範囲に入る画素が”１”と
なるようにしておき、これを基準として色相信号Ｈ
（ｘ，ｙ）と彩度信号Ｓ（ｘ，ｙ）を抽出する。すなわ
ち、第１の比較器３１において、入力した色相Ｈ（ｘ，
ｙ）について、その各画素がＨｍｉｎ≦Ｈ（ｘ，ｙ）≦
Ｈｍａｘならば”１”とし、それ以外は”０”として出
力する。
【００２５】また、同様に、第２の比較器３２におい
て、入力した彩度Ｓ（ｘ，ｙ）について、その各画素が
Ｓｍｉｎ≦Ｓ（ｘ，ｙ）≦Ｓｍａｘならば”１”とし、
それ以外は”０”として出力する。上記の各比較器の出
力についてＡＮＤ回路３３で論理積Ｂをとり、非線型フ
ィルタを用いて、前記した式（２）、すなわち B'(x,y)=１ : When 8≦b(x,y) =０ : When b(x,y)≦1 =B(x,y) : Others ・・・・・（２） で孤立点の除去と穴埋めの雑音除去処理を行う。
て、入力した彩度Ｓ（ｘ，ｙ）について、その各画素が
Ｓｍｉｎ≦Ｓ（ｘ，ｙ）≦Ｓｍａｘならば”１”とし、
それ以外は”０”として出力する。上記の各比較器の出
力についてＡＮＤ回路３３で論理積Ｂをとり、非線型フ
ィルタを用いて、前記した式（２）、すなわち B'(x,y)=１ : When 8≦b(x,y) =０ : When b(x,y)≦1 =B(x,y) : Others ・・・・・（２） で孤立点の除去と穴埋めの雑音除去処理を行う。
【００２６】この雑音除去は、”１”画素総数算出器３
４がＡＮＤ回路３３の出力Ｂの各画素の周囲３×３画素
について”１”である画素数の総和（Σ）を算出し、切
換器３５で Σ≧８ならば ”１” １＜Σ＜８ならば Ｂ Σ≦１ならば ”０” の切換えを行うことによって雑音が除去された２値画像
信号Ｂ’（ｘ，ｙ）を得るものである。
４がＡＮＤ回路３３の出力Ｂの各画素の周囲３×３画素
について”１”である画素数の総和（Σ）を算出し、切
換器３５で Σ≧８ならば ”１” １＜Σ＜８ならば Ｂ Σ≦１ならば ”０” の切換えを行うことによって雑音が除去された２値画像
信号Ｂ’（ｘ，ｙ）を得るものである。
【００２７】図４は図２に示した本発明の実施例におけ
る直径計測部の構成を説明するブロック図であって、４
１は１フレーム積分器、４２は２√（Σ／π）のルック
アップテーブルである。同図において、２値画像信号
Ｂ’（ｘ，ｙ）は、果実の領域が”１”、背景が”０”
であることより、例えば１フレーム（１画像）内でＢ’
（ｘ，ｙ）を積分する。すなわち、”１”の画素を計数
することで果実の面積Σを求める。
る直径計測部の構成を説明するブロック図であって、４
１は１フレーム積分器、４２は２√（Σ／π）のルック
アップテーブルである。同図において、２値画像信号
Ｂ’（ｘ，ｙ）は、果実の領域が”１”、背景が”０”
であることより、例えば１フレーム（１画像）内でＢ’
（ｘ，ｙ）を積分する。すなわち、”１”の画素を計数
することで果実の面積Σを求める。
【００２８】果実は丸形（円形）であることから、この
面積Σより直径ＲをΣ＝πｒ2 （ｒは半径）の関係式か
ら演算する。この演算を高速にするためには、例えばΣ
を変数として予め計算した結果をメモリに格納してお
き、これを参照して演算を行う。図５は図２に示した本
発明の実施例における直径校正部の構成を説明するブロ
ック図であって、５１は第１の演算器、５２は第２の演
算器、５３は切換器、５４はアドレスエンコーダ、５５
はメモリである。
面積Σより直径ＲをΣ＝πｒ2 （ｒは半径）の関係式か
ら演算する。この演算を高速にするためには、例えばΣ
を変数として予め計算した結果をメモリに格納してお
き、これを参照して演算を行う。図５は図２に示した本
発明の実施例における直径校正部の構成を説明するブロ
ック図であって、５１は第１の演算器、５２は第２の演
算器、５３は切換器、５４はアドレスエンコーダ、５５
はメモリである。
【００２９】直径校正は、直径計測ブロック５（図２）
において求めた直径Ｒを校正して実寸法を求めると共
に、計測時の色相Ｈの平均値Ｈａと輝度Ｉの平均値Ｉａ
による補正を行うものである。同図において、先ず、果
実の領域（Ｂ’＝”１”の領域）においてＨ（ｘ，ｙ）
およびＩ（ｘ，ｙ）を積分し、面積Σで除すことによ
り、ＨａとＩａを求める。
において求めた直径Ｒを校正して実寸法を求めると共
に、計測時の色相Ｈの平均値Ｈａと輝度Ｉの平均値Ｉａ
による補正を行うものである。同図において、先ず、果
実の領域（Ｂ’＝”１”の領域）においてＨ（ｘ，ｙ）
およびＩ（ｘ，ｙ）を積分し、面積Σで除すことによ
り、ＨａとＩａを求める。
【００３０】次に、実寸法Ｒ’を求めるには、Ｒ，Ｈ
ａ，Ｉａを変数としてｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）が格納されてい
るメモリ５５のルックアップテーブルを参照する。具体
的には、Ｒ，Ｈａ，Ｉａからアクセスするメモリ５５の
アドレスを決定し、このアドレスをアドレスデコーダ５
４でデコードしてメモリ５５をアクセスする。このメモ
リアクセスで該当するアドレスに対応するデータＲ’が
出力される。
ａ，Ｉａを変数としてｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）が格納されてい
るメモリ５５のルックアップテーブルを参照する。具体
的には、Ｒ，Ｈａ，Ｉａからアクセスするメモリ５５の
アドレスを決定し、このアドレスをアドレスデコーダ５
４でデコードしてメモリ５５をアクセスする。このメモ
リアクセスで該当するアドレスに対応するデータＲ’が
出力される。
【００３１】なお、メモリ５５に格納されるルックアッ
プテーブルには、初期化においてＲ，Ｈ，Ｉを変数とし
たサイズ校正用データｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）が予め書き込ま
れている。すなわち、上記の切替器５３は、メモリ５５
の初期化時は入力Ｂ＝出力Ｏの条件でＲ’とＲ，Ｈ，Ｉ
の関係を求めておき、Ｒ，Ｈ，Ｉを変化させながらＲ’
（＝ｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ））を外部から与え、これをメモリ
５５に記憶する（メモリ５５の書込み動作）。
プテーブルには、初期化においてＲ，Ｈ，Ｉを変数とし
たサイズ校正用データｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）が予め書き込ま
れている。すなわち、上記の切替器５３は、メモリ５５
の初期化時は入力Ｂ＝出力Ｏの条件でＲ’とＲ，Ｈ，Ｉ
の関係を求めておき、Ｒ，Ｈ，Ｉを変化させながらＲ’
（＝ｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ））を外部から与え、これをメモリ
５５に記憶する（メモリ５５の書込み動作）。
【００３２】そして、運用時は入力Ａ＝出力Ｏの条件で
校正された値Ｒ’＝ｆ（Ｒ，Ｈａ，Ｉａ）がメモリ５５
から出力される。図６は図２に示した本発明の実施例に
おける色相校正部の構成を説明するブロック図であっ
て、６１はＢ’＝”１”の領域の平均値を計算する第３
の演算器、６２は切換器、６３はアドレスエンコーダ、
６４はメモリである。
校正された値Ｒ’＝ｆ（Ｒ，Ｈａ，Ｉａ）がメモリ５５
から出力される。図６は図２に示した本発明の実施例に
おける色相校正部の構成を説明するブロック図であっ
て、６１はＢ’＝”１”の領域の平均値を計算する第３
の演算器、６２は切換器、６３はアドレスエンコーダ、
６４はメモリである。
【００３３】色相校正部６は上記した直径校正部と略々
同様の手順で色相Ｈ（ｘ，ｙ）から補正値Ｈ’（ｘ，
ｙ）を計算する。但し、Ｈ’（ｘ，ｙ）は各画素ごとに
補正された値である。例えば、同図において、まず果実
の領域（Ｂ’＝”１”の領域）においてＩ（ｘ，ｙ）を
積分し、面積Σで除することにより輝度の平均値Ｉａを
求める。
同様の手順で色相Ｈ（ｘ，ｙ）から補正値Ｈ’（ｘ，
ｙ）を計算する。但し、Ｈ’（ｘ，ｙ）は各画素ごとに
補正された値である。例えば、同図において、まず果実
の領域（Ｂ’＝”１”の領域）においてＩ（ｘ，ｙ）を
積分し、面積Σで除することにより輝度の平均値Ｉａを
求める。
【００３４】このＩａとＨを変数としてメモリ６４に格
納されているルックアップテーブルを参照することで
Ｈ’（ｘ，ｙ）を求める。ルックアップテーブルには、
予めＨ，Ｉを変数とした色相校正用ルックアップテーブ
ル作成部からのｇ（Ｈ，Ｉ）が書き込まれている。この
色相校正部の初期化の動作は上記直径校正部の初期化と
同様である。
納されているルックアップテーブルを参照することで
Ｈ’（ｘ，ｙ）を求める。ルックアップテーブルには、
予めＨ，Ｉを変数とした色相校正用ルックアップテーブ
ル作成部からのｇ（Ｈ，Ｉ）が書き込まれている。この
色相校正部の初期化の動作は上記直径校正部の初期化と
同様である。
【００３５】図７は図２に示した本発明の実施例におけ
る色相の度数分布演算部の構成を説明するブロック図で
あって、７１はメモリ、７２はアップダウンカウンタで
ある。この色相度数分布演算部７では、色相校正部６で
校正された色相Ｈ’（ｘ，ｙ）の度数分布を計算する。
度数分布は各値の出現頻度であるため、Ｈ’の各値につ
いてそれぞれ１フレーム内での出現回数を計数する。
る色相の度数分布演算部の構成を説明するブロック図で
あって、７１はメモリ、７２はアップダウンカウンタで
ある。この色相度数分布演算部７では、色相校正部６で
校正された色相Ｈ’（ｘ，ｙ）の度数分布を計算する。
度数分布は各値の出現頻度であるため、Ｈ’の各値につ
いてそれぞれ１フレーム内での出現回数を計数する。
【００３６】例えば、同図に示すように、メモリ７１に
は１フレームのＨ’が記憶され、このＨ’をメモリ７１
のアドレスとしてアクセスされる毎に各アドレスのデー
タをアップダウンカウンタ７２でカウントアップするこ
とで、その度数分布が得られる。なお、１フレーム毎に
メモリ７１はクリアされる。次に、前記図２における校
正用ルックアップテーブル８作成の具体例を説明する。
は１フレームのＨ’が記憶され、このＨ’をメモリ７１
のアドレスとしてアクセスされる毎に各アドレスのデー
タをアップダウンカウンタ７２でカウントアップするこ
とで、その度数分布が得られる。なお、１フレーム毎に
メモリ７１はクリアされる。次に、前記図２における校
正用ルックアップテーブル８作成の具体例を説明する。
【００３７】まず、実寸法が既知で、対象果実とほぼ同
程度の色相、同程度の大きさを有する円板を用いてＲ，
Ｈ，Ｉを計測する。この計測を、実寸法Ｒ’、Ｈ、Ｉを
変化させて繰り返し、最小二乗法などを用いて、ほぼ
Ｒ’＝ｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）、およびＨ’＝ｇ（Ｈ，Ｉ）と
なるようにｆ、ｇの関数を近似により求める。（この作
業は、データが多く必要とされるため、装置の出荷前に
予め求めておき、果実評価現場では上記の円板の代表１
種類を用いて、ｆ，ｇを校正し直すのが現実的であ
る。） 以下、前記図２における品質評価部における評価の具体
例を説明する。
程度の色相、同程度の大きさを有する円板を用いてＲ，
Ｈ，Ｉを計測する。この計測を、実寸法Ｒ’、Ｈ、Ｉを
変化させて繰り返し、最小二乗法などを用いて、ほぼ
Ｒ’＝ｆ（Ｒ，Ｈ，Ｉ）、およびＨ’＝ｇ（Ｈ，Ｉ）と
なるようにｆ、ｇの関数を近似により求める。（この作
業は、データが多く必要とされるため、装置の出荷前に
予め求めておき、果実評価現場では上記の円板の代表１
種類を用いて、ｆ，ｇを校正し直すのが現実的であ
る。） 以下、前記図２における品質評価部における評価の具体
例を説明する。
【００３８】現在、みかん等の柑橘類の場合、その種類
により、大きさは階級規格により（３Ｌ、）ＬＬ（２
Ｌ）、Ｌ、Ｍ、Ｓ（、ＳＳ）に分類されている。また、
各大きさの境界においては、０．５ｍｍの精度で種別さ
れている。表１に柑橘類の大きさの規格を示す。
により、大きさは階級規格により（３Ｌ、）ＬＬ（２
Ｌ）、Ｌ、Ｍ、Ｓ（、ＳＳ）に分類されている。また、
各大きさの境界においては、０．５ｍｍの精度で種別さ
れている。表１に柑橘類の大きさの規格を示す。
【００３９】
【表１】
【００４０】色については、１２段階で規定された色サ
ンプルとの比較を目視により行っている。このため、大
きさについては、従来からの基準を用いることができる
が、色については選果場において本発明の評価装置を用
いて一旦データを収集し、このデータに基づいて数値基
準を設定する。
ンプルとの比較を目視により行っている。このため、大
きさについては、従来からの基準を用いることができる
が、色については選果場において本発明の評価装置を用
いて一旦データを収集し、このデータに基づいて数値基
準を設定する。
【００４１】上記実施例によれば、カラービデオカメラ
およびこのカメラからの信号伝送路の特性による見かけ
の大きさと色相の誤差を、色相情報と輝度情報を基に校
正するようにしたことで、高精度の測定結果が得られ、
正確な品質評価を行うことができる。例えば、大きさが
直径１００ｍｍの果実が水平２００画素、垂直２００画
素に内接するように撮影した場合、原理上、±０．５ｍ
ｍの精度が得られる。
およびこのカメラからの信号伝送路の特性による見かけ
の大きさと色相の誤差を、色相情報と輝度情報を基に校
正するようにしたことで、高精度の測定結果が得られ、
正確な品質評価を行うことができる。例えば、大きさが
直径１００ｍｍの果実が水平２００画素、垂直２００画
素に内接するように撮影した場合、原理上、±０．５ｍ
ｍの精度が得られる。
【００４２】また、色相は、３６０°を２５５段階に表
現した場合、±１．４°の精度が得られる。さらに、本
実施例によれば、色情報から大きさを求める構成である
ため、照明の影や輝度飽和による評価への影響が少ない
ために、照明設備を簡素化することができる。
現した場合、±１．４°の精度が得られる。さらに、本
実施例によれば、色情報から大きさを求める構成である
ため、照明の影や輝度飽和による評価への影響が少ない
ために、照明設備を簡素化することができる。
【００４３】そして、各演算は、乗算・加算とルックア
ップテーブル参照が中心であるため、果実評価工程にお
ける実時間処理が実現され、小規模の装置構成で、丸形
有色の果実を高速に自動評価することができる。なお、
上記実施例では、対象果実を柑橘類として説明したが、
本発明はこれに限るものではなく、形状が丸形（２次元
的にみた場合は円形）の形態をもつと共に、その品質評
価の要素の１つに色を含む果実であれば、どのような種
類の果実にも適用可能である。
ップテーブル参照が中心であるため、果実評価工程にお
ける実時間処理が実現され、小規模の装置構成で、丸形
有色の果実を高速に自動評価することができる。なお、
上記実施例では、対象果実を柑橘類として説明したが、
本発明はこれに限るものではなく、形状が丸形（２次元
的にみた場合は円形）の形態をもつと共に、その品質評
価の要素の１つに色を含む果実であれば、どのような種
類の果実にも適用可能である。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
果実の大きさを色情報から求めるものであるため、照明
の影や輝度飽和による評価への影響が少なく、照明設備
を簡素化することができ、また、人手を介することな
く、かつ小規模の装置構成で、丸形有色の果実を高速に
評価する自動評価装置を提供することができる。
果実の大きさを色情報から求めるものであるため、照明
の影や輝度飽和による評価への影響が少なく、照明設備
を簡素化することができ、また、人手を介することな
く、かつ小規模の装置構成で、丸形有色の果実を高速に
評価する自動評価装置を提供することができる。
【図１】本発明による丸形有色果実の自動評価装置の基
本構成を説明するブロック図である。
本構成を説明するブロック図である。
【図２】本発明による有色果実の自動評価装置の１実施
例の構成を説明するブロック図である。
例の構成を説明するブロック図である。
【図３】図２に示した本発明の実施例における色２値化
処理部の構成を説明するブロック図である。
処理部の構成を説明するブロック図である。
【図４】図２に示した本発明の実施例における直径計測
部の構成を説明するブロック図である。
部の構成を説明するブロック図である。
【図５】図２に示した本発明の実施例における直径校正
部の構成を説明するブロック図である。
部の構成を説明するブロック図である。
【図６】図２に示した本発明の実施例における色相校正
部の構成を説明するブロック図である。
部の構成を説明するブロック図である。
【図７】図２に示した本発明の実施例における色相の度
数分布演算部の構成を説明するブロック図である。
数分布演算部の構成を説明するブロック図である。
【符号の説明】図１ １００ カラー画像撮影手段 １０１ カラー画像処理手段 １０２ 領域抽出手段 １０３ 基準領域格納手段 １０４ 雑音除去手段 １０５ サイズ算出手段 １０６ サイズ校正係数格納手段 １０７ 色相度数分布算出手段 １０８ 品質評価手段 １０９ 基準値格納手段 １１０ 色相校正係数格納手段図２ １ 信号分離・Ａ／Ｄ変換部 ２ ＲＧＢ／ＨＳＩ変換部 ３ 色２値化処理部 ４ 直径計測部 ５ 直径校正部 ６ 色校正部 ７ 色相度数分布演算部 ８ 校正用ルックアップテーブル作成部 ９ 品質評価部 １０ 基準値格納部図３ ３１ 第１の比較器 ３２ 第２の比較器 ３３ ＡＮＤ回路 ３４ ”１”画素数算出器 ３５ 切換器図４ ４１ １フレーム積分器 ４２ ２√（Σ／π）のルックアップテーブル図５ ５１ 第１の演算器 ５２ 第２の演算器 ５３ 切換器 ５４ アドレスエンコーダ５５はメモリ図６ ６１ 第３の演算器 ６２ 切換器 ６３ アドレスエンコーダ ６４ メモリ図７ ７１ メモリ ７２ アップダウンカウンタ。
Claims (3)
- 【請求項１】丸形有色果実をその大きさおよび色により
高速で評価する丸形有色果実の自動評価装置において、 前記丸形有色果実を個別に撮影するカラー画像撮影手段
と、 画像撮影手段の出力信号をデジタル化すると共にその画
素ごとの彩度，色相，輝度の各成分を演算するカラー画
像処理手段と、 予め計測した対象とする果実の彩度と色相のばらつきの
範囲を基準領域として格納する基準領域格納手段と、 上記カラー画像処理手段の彩度と色相出力から上記基準
領域格納手段に格納された基準領域に対応する領域を”
１”として抽出する領域抽出手段と、 領域抽出手段で抽出された領域の画像に含まれる雑音を
除去する雑音除去手段と、 予め色相，輝度を変数として算出される半径または直径
の画素数と長さの換算値を校正係数として格納するサイ
ズ校正係数格納手段と、 予め色相，輝度を変数として算出される色相の換算値を
校正係数として格納する色相校正係数格納手段と、 上記雑音除去手段の出力に上記サイズ校正係数格納手段
に格納されている校正係数を乗じてサイズを算出するサ
イズ算出手段と、 上記雑音除去手段の”１”出力の領域における色相の度
数分布を上記色相校正係数格納手段に格納されている校
正係数を乗じて算出する色相度数分布算出手段と、 対象とする果実の大きさと色相の基準値を格納する基準
値格納手段と、 上記サイズ算出手段で算出された大きさと色相度数分布
算出手段で算出された色相度数分布を上記基準値格納手
段に格納されている基準値と比較して品質評価を行う品
質評価手段とを備え、 丸形有色果実をその大きさおよび色により評価すること
を特徴とする丸形有色果実の自動評価装置。 - 【請求項２】請求項１において、前記雑音除去手段が、
孤立点除去と穴埋め処理を行う非線型フィルタであるこ
とを特徴とする丸形有色果実の自動評価装置。 - 【請求項３】請求項１において、前記校正係数格納手段
および前記基準値格納手段に格納する係数値および基準
値が、対象とする果実とほぼ同程度の直径と色相を有す
る複数の円板から取得したものであることを特徴とする
丸形有色果実の自動評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6169317A JP2584195B2 (ja) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | 丸形有色果実の自動評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6169317A JP2584195B2 (ja) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | 丸形有色果実の自動評価装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0835824A true JPH0835824A (ja) | 1996-02-06 |
| JP2584195B2 JP2584195B2 (ja) | 1997-02-19 |
Family
ID=15884304
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6169317A Expired - Fee Related JP2584195B2 (ja) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | 丸形有色果実の自動評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2584195B2 (ja) |
Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
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| JP2005275634A (ja) * | 2004-03-24 | 2005-10-06 | Hi Enterprise:Kk | 冪則型情報処理装置、冪則型情報処理方法、プログラム、及び記録媒体 |
| JP2011257312A (ja) * | 2010-06-10 | 2011-12-22 | Shibuya Seiki Co Ltd | 物品検査装置及び物品検査方法 |
| CN103487147A (zh) * | 2013-09-06 | 2014-01-01 | 闻泰通讯股份有限公司 | 利用电子设备挑选水果的系统及方法 |
| CN105184775A (zh) * | 2015-08-14 | 2015-12-23 | 浙江大学 | 基于特征向量定向的椭球形水果尺寸快速检测方法 |
| CN107850556A (zh) * | 2015-07-22 | 2018-03-27 | 矢崎总业株式会社 | 检查装置和检查方法 |
-
1994
- 1994-07-21 JP JP6169317A patent/JP2584195B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| CN107850556A (zh) * | 2015-07-22 | 2018-03-27 | 矢崎总业株式会社 | 检查装置和检查方法 |
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