KR101508257B1 - Apparatuses for measureing egg quality and methods thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 상부 카메라, 측면 카메라로 생성된 할란의 영상을 영상처리기법을 사용하여 분석하고, 본체에 일체화된 중량 측정부를 사용함으로써 계란의 품질 측정을 자동화하여 빠르고 정밀하게 수행하는 계란 품질 계측 장치 및 방법을 제공한다.The present invention relates to an egg quality measuring apparatus and an egg quality measuring apparatus for analyzing an image of Haran generated by an upper camera and a side camera using an image processing technique and automatically measuring the quality of eggs by using an integrated weighing unit in the main body, ≪ / RTI >

Description

계란 품질 계측 장치 및 방법{APPARATUSES FOR MEASUREING EGG QUALITY AND METHODS THEREOF}[0001] APPARATUS FOR MEASURING EGG QUALITY AND METHODS THEREOF [0002]

본 발명은 계란 품질 계측 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 계란의 품질 계측을 자동화하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an egg quality measuring apparatus, and more particularly, to an apparatus for automating egg quality measurement.

계란의 유통을 위하여 계란의 품질을 측정하는 것이 요구된다. 현재 사용되는 계란의 품질 측정 방법은 계란을 깨지 않고 품질 측정하는 검사 방법과 계란을 깨서 품질을 측정하는 할란 검사가 있다.It is required to measure the quality of eggs for distribution of eggs. Currently, there is a method of measuring the quality of eggs without breaking the eggs and a method of measuring the quality of eggs by breaking eggs.

할란검사는 사용자가 계란을 깬 할란을 육안으로 일일이 판단하여야 하므로 시간이 오래걸리는 문제가 있다. 또한 평가자의 감각을 사용하여 평가하므로 평가 기준이 동일하지 않은 문제가 있다.The Harlan test has a problem that it takes a long time because the user must visually judge the breakage of the egg by the naked eye. Also, there is a problem that the evaluation criteria are not the same because the evaluator uses the sense of the evaluator.

할란 검사에 있어서 측정 프로브 등을 이용한 기계식 검사 방법이 존재하나 복잡하고 계측정밀도가 일정하지 않으며 단가가 높다는 문제가 존재한다.In the Harlan test, there is a mechanical inspection method using a measurement probe or the like, but there is a problem that the measurement accuracy is uneven and the unit price is high.

본 발명의 목적은 할란의 특성 측정을 자동화하고 정밀하게 수행하기 위한 것이다.An object of the present invention is to automate and precisely perform the measurement of the characteristics of the Harlan.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 계란 품질 계측 장치는 본체; 상기 본체의 상부에 위치하고, 광투과성 재질로 제작되는 검시판; 상기 검시판 및 상기 본체 사이에 위치하여 상기 검시판의 아래에서 상기 검시판을 투과하는 빛을 조사하는 광원부; 상기 본체에서 상기 본체의 상부로 돌출되어 구성된 팔에 장착되여 상기 검시판 위에 위치하는 피사체의 영상을 생성하는 카메라부; 상기 검시판의 하단에 위치하는 적어도 하나의 중량 측정부; 및 상기 광원부, 상기 카메라 및 상기 중량 측정부 중 적어도 하나를 제어하는 제어부;를 포함하여, 상기 검시판 위에 위치하는 피사체의 영상 및 중량을 측정한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an egg quality measuring apparatus comprising: a main body; A detector mounted on the main body and made of a light transmitting material; A light source positioned between the inspection plate and the main body and irradiating light transmitted through the inspection plate under the inspection plate; A camera unit mounted on an arm protruding from an upper portion of the main body to generate an image of a subject positioned on the search board; At least one weighing unit positioned at the lower end of the search plate; And a control unit for controlling at least one of the light source unit, the camera, and the weight measuring unit, and measures an image and a weight of a subject positioned on the search plate.

상기 중량 측정부는 상기 검시판의 모서리 하단에 위치하여 상기 광원부에서 조사되는 빛을 방해하지 않을 수 있다.The weighing unit may be positioned at the lower edge of the corner of the inspection plate and may not interfere with the light emitted from the light source unit.

상기 제어부는 상기 적어도 하나의 중량 측정부에서 측정된 중량을 평균하는 것으로 상기 피사체의 중량을 측정할 수 있다.The control unit may measure the weight of the subject by averaging the weights measured at the at least one weighing unit.

상기 제어부는 상기 카메라부에서 측정한 피사체의 위치를 사용함으로써 상기 피사체가 상기 검시판에 위치하는 지점에 따라 발생하는 중량 오차를 보정할 수 있다.The controller may use the position of the subject measured by the camera unit to correct the weight error caused by the position of the subject on the search plate.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 계란 품질 계측 방법은 검시판의 측면에 위치한 측면 카메라 또는 검시판의 수직 상방에 위치한 상부 카메라를 이용하여 검시판 윗면에 위치한 피사체의 영상을 생성하는 단계; 상기 영상에 상기 검시판에 할란을 위치시키는 조작 수단이 존재하는지를 판단하는 단계; 상기 영상에 상기 할란이 존재하는지를 판단하는 단계; 및 상기 영상에 상기 조작수단이 존재하지 않고 상기 할란이 존재할 경우에만 상기 할란의 특성을 계측하는 단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an egg quality measuring method comprising the steps of: generating an image of a subject located on a top surface of a search board using a side camera positioned on a side of a search board or an upper camera positioned vertically above the search board; ; Judging whether or not there is an operating means for placing a halan on the search board in the image; Determining whether the image is present in the image; And measuring the characteristics of the hall only when the operating means does not exist in the image and the hall is present.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 계란 품질 계측 방법은 검시판의 측면에 위치한 측면 카메라 또는 검시판의 수직 상방에 위치한 상부 카메라를 이용하여 검시판 윗면에 위치한 피사체의 영상을 생성하는 단계; 및 상기 영상을 분석하여 할란의 특성을 계측하는 단계;를 포함하되, 상기 영상 생성단계 및 상기 계측 단계는 반복 수행되어 할란의 변화를 측정하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an egg quality measuring method comprising the steps of: generating an image of a subject located on a top surface of a search board using a side camera positioned on a side of a search board or an upper camera positioned vertically above the search board; ; And analyzing the image to measure the characteristics of the halan, wherein the image generating step and the measuring step are repeatedly performed to measure a change in the halan.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 할란의 영역 특정 방법은 카메라부에서 생성된 이미지를 HSV 채널 이미지로 변환하는 단계; 및 상기 변환된 HSV 채널 이미지의 채도 채널에서의 채도값, 명암값 및 색조값 중 하나의 차이를 이용하여 할란의 영역을 설정하는 단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for specifying a region of a Harlan, including: converting an image generated by a camera unit into an HSV channel image; And setting an area of the halan using the difference of one of a saturation value, a lightness value, and a hue value in a saturation channel of the converted HSV channel image.

상기 이미지 변환 단계는 상기 카메라부가 생성한 할란의 측면 이미지를 HSV 채널 이미지로 변환하는 단계이고, 상기 할란의 영역을 설정하는 단계는, 상기 변환된 HSV 채널 이미지의 채도 채널에서의 채도값의 차이를 이용하여 난황 영역을 설정하는 단계; 및 상기 HSV 채널 이미지의 명도 채널에서의 명도값의 차이를 이용하여 계란 영역을 설정하는 단계;중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The image converting step may include converting the side image of the halan generated by the camera into an HSV channel image, and the step of setting the area of the halan may include calculating a difference between the saturation values in the saturation channel of the converted HSV channel image Setting an egg yolk region using the method; And setting an egg region using a difference in brightness value in a brightness channel of the HSV channel image.

상기 할란의 영역을 설정하는 단계는, 상기 계란 영역에서 상기 난황 영역을 제거하여 난백 영역을 설정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The setting of the area of the harness may further include setting the egg white area by removing the egg yolk area from the egg area.

상기 이미지 변환 단계는 상기 카메라부가 생성한 할란의 상부 이미지를 HSV 채널 이미지로 변환하는 단게이고, 상기 할란의 영역을 설정하는 단계는, 상기 변환된 HSV 채널 이미지의 명암 채널에서 명암값의 차이를 이용하여 난황영역을 설정하는 단계; 및 상기 HSV 채널 이미지의 채도 채널에서의 채도값의 차이를 이용하여 계란영역을 설정하는 단계; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Wherein the image converting step is a step of converting an upper image of the halan generated by the camera into an HSV channel image, and the step of setting the area of the halan uses a difference in light and dark values in a dark and light channel of the converted HSV channel image Setting an egg yolk region; And setting an egg region using a difference in saturation value in a saturation channel of the HSV channel image; Or the like.

상기 할란의 영역을 특정하는 단계는, 상기 계란 영역에서 상기 난황 영역을 제거하여 난백 영역을 설정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The step of specifying the area of the harness may further include setting the egg white area by removing the egg yolk area from the egg area.

상기 카메라부로 생성된 이미지는 관심 영역을 가짐으로써, 상기 이미지에 대한 영상처리는 상기 관심 영역에서만 수행될 수 있다.The image generated by the camera unit has a region of interest, so that image processing for the image can be performed only in the region of interest.

상기 할란의 영역 설정 단계는 상기 설정된 영역에 포함되어 있는 특정한 크기 보다 작은 폐 영역을 제거하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The area setting step may further include removing a closed area smaller than a specific size included in the set area.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 할란의 계측 방법은 카메라부가 생성한 할란의 이미지에서 계측의 대상 영역인 계측 영역을 생성하는 단계; 상기 계측 영역의 픽셀수를 측정하는 단계; 및 상기 측정선의 픽셀 수 및 보정 계수를 곱함으로써 상기 계측 영역의 실측값을 생성하는 단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of measuring a halan, comprising the steps of: generating a measurement area, Measuring a number of pixels in the measurement area; And generating an actual value of the measurement area by multiplying the number of pixels of the measurement line by a correction coefficient.

상기 계측 영역을 생성하는 단계는, 상기 카메라부가 생성한 할란의 측면 이미지에서 난황 영역 및 난백 영역 중 하나의 영역을 생성하는 단계; 상기 생성된 하나의 영역에서 가장 높은 Y좌표값을 가지는 부분에 Y축에 평행한 측정선을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 하나의 영역에 속한 상기 측정선의 부분을 계측 영역으로 생성하는 단계;이고, 상기 보정 계수는 카메라 이미지 센서의 한 픽셀이 나타내는 피사체의 길이를 상기 카메라와 상기 피사체의 이격된 정도에 따라 나타낸 계수여서, 상기 계측 영역의 길이를 구하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of generating the measurement region may include generating an area of an egg yolk region and an egg white region in a side image of the halan generated by the camera unit; Generating a measurement line parallel to the Y axis at a portion having the highest Y coordinate value in the generated one region; And generating a portion of the measurement line belonging to one of the generated regions as a measurement region, wherein the correction coefficient is set to a value obtained by dividing the length of a subject represented by one pixel of the camera image sensor by a distance between the camera and the subject And the length of the measurement area is obtained.

상기 픽셀 수를 측정하는 단계는, 카메라부가 생성한 상부 이미지로 상기 계측 영역의 중심 좌표를 구하는 단계; 및 상기 보정 계수가 생성된 기준 좌표로부터 상기 계측 영역의 중심좌표가 이격된 정도를 이용하여 상기 계측 영역의 픽셀 수를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.Wherein the step of measuring the number of pixels includes: obtaining a center coordinate of the measurement area with an upper image generated by a camera unit; And correcting the number of pixels of the measurement region using the degree of the center coordinates of the measurement region being spaced apart from the reference coordinates on which the correction coefficient is generated.

상기 계측 영역을 설정하는 단계는, 상기 카메라부가 생성한 할란의 상부 이미지에서 난황 영역 및 난백 영역 중 적어도 하나의 영역을 계측 영역으로 생성하는 단계이고, 상기 보정 계수는 카메라 이미지 센서의 한 픽셀이 나타내는 피사체의 면적을 상기 카메라와 상기 피사체가 이격된 정도에 따라 나타낸 계수여서, 상기 계측 영역의 면적을 구하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of setting the measurement region may include generating at least one of an egg yolk region and an egg white region as a measurement region in an upper image of the halan created by the camera, And the area of the subject is a coefficient represented by the degree of separation between the camera and the subject, thereby obtaining the area of the measurement area.

상기 픽셀의 수를 측정하는 단계는, 상기 계측 영역의 중심 좌표가 상기 상부 이미지의 중심 좌표로부터 이격된 거리에 따라 생기는 상기 계측 영역의 픽셀 수의 변화를 보정하는 것을 특징으로 할 수 있다.Wherein the step of measuring the number of pixels corrects a change in the number of pixels of the measurement area caused by a distance between the center coordinates of the measurement area and the center coordinates of the upper image.

또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 할란의 계측 방법은 할란의 중량을 측정하는 단계; 상부카메라를 사용하여 상기 할란이 검시판에 위치하는 위치를 측정하는 단계; 상기 할란의 위치에 따른 할란의 중량측정 오차를 계산하는 단계; 및 상기 측정된 할란의 중량을 상기 계산된 중량 측정 오차를 사용하여 보정하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of measuring a Hall element comprising: measuring a weight of a Hall element; Measuring a position of the harness on the inspection board using an upper camera; Calculating a gravimetric error of Haran according to the position of the Harlan; And correcting the weight of the measured Harlan using the calculated gravimetric error.

상기 할란의 계측방법은, 상기 검시판에 동일 물체가 위치가 상기 검시판의 상이한 위치에 위치함에 따라 발생되는 위치별 중량 차이 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 할란의 위치에 따른 할란의 중량측정 오차를 계산하는 단계는 상기 위치별 계측 중량 차이 데이터를 사용하여 할란의 중량 측정 오차를 계산할 수 있다.The measurement method of the Hall element may further include the step of generating weight difference data by position generated when the same object is located at a different position from the search board on the search board, The step of calculating the weight measurement error may calculate the weight measurement error of the Harlan using the measurement weight difference data for each position.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 호우 유닛(Haugh Unit)을 산출하는 방법은 전술한 중량 측정방법 또는 중량 측정부로 할란의 중량을 측정하는 단계; 전술한 방법으로 난백의 높이를 측정하는 단계; 및 상기 측정된 할란의 중량과 상기 난백의 높이를 이용하여 호우 유닛을 산출하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of calculating a Haugh Unit comprising: measuring a weight of a harman using the gravimetric method or the weight measuring unit; Measuring the height of the egg white by the method described above; And calculating a storm unit using the measured weight of the harran and the height of the egg whites.

전술한 본 발명의 실시예들에 따른 계란 품질 계측 장치에 따르면, 상부 카메라, 측면 카메라로 생성된 할란의 영상을 영상처리기법을 사용하여 분석하고 본체에 일체화된 중량 측정부를 사용함으로써 계란의 품질 측정을 자동화하여 빠르고 정밀하게 수행할 수 있다.According to the egg quality measuring apparatus according to the above-described embodiments of the present invention, the image of the Harlan generated by the upper camera and the side camera is analyzed using an image processing technique, and the quality of the egg is measured Can be performed quickly and precisely.

또한, 중량 측정부는 검시판의 위치에 따른 물체의 중량 계측의 오차를 보정하여 보다 정확히 할란의 중량을 측정할 수 있다.Further, the weighing part can more accurately measure the weight of the haran by correcting the error of the weighing of the object according to the position of the inspection board.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치의 하단부를 도시한 사시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치의 하단부를 도시한 평면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치에서 자동 측정 모드의 작동 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치에서 퍼짐 측정 모드의 작동 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상을 사용하여 계란의 특성을 측정하는 방법의 작동 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 상부 카메라로 생성한 영상을 사용하여 계란의 특성을 측정하는 방법의 작동 순서도이다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상의 원본 및 상기 원본 영상에 관심 영역을 설정하여 잘라낸 영상이다.
도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상을 HSV 영역으로 변환한 영상이다.
도 10a 내지 도 10c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상으로 계란 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 11a 내지 도 11e는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상으로 난황 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 12a 내지 도 12d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상으로 난백 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 13a 및 도 13b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 측면 카메라로 생성한 영상으로 할란의 높이를 측정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 14a 내지 도 14d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 상부 카메라로 생성한 영상의 원본 및 상기 원본을 HSV 영역으로 변환한 영상이다.
도 15a 내지 도 15e는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 상부 카메라로 생성한 영상으로 난황 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 16a 내지 도 16j는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 상부 카메라로 생성한 영상으로 난백 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치가 상부 카메라로 생성한 영상으로 할란의 넓이를 측정하는 과정에서 처리된 영상을 나타낸 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치에 사용된 로드셀을 도시한다.
도 19는 도 18에 도시된 로드셀의 스펙을 나타낸다.
도 20은 24bit ADC(Analog-to-Digital Converter)와 도 18에 도시된 로드셀의 중량 측정 데이터를 처리하는 모듈(JMOD-128)의 배치를 도시한다.
도 21은 도 20에 도시된 모듈 JMOD-128의 상세제원을 도시한다.
도 22는 PC에서 중량 보정 명령을 전송하여 무게의 기준값을 새로 설정 하는 인터페이스를 도시한다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치의 중량 보정 모드의 작동을 나타내는 순서도이다
도 24는 정밀도 ±0.01인 저울로 측정한 기준 중량을 나타낸다.
도 25는 피검체에 위치한 물체의 위치에 따라 상이하게 계측된 위치별 물체의 계측 중량을 도시한다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치의 중량 측정 모드의 정확도 검증 결과를 도시한다.
1 is a perspective view of an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a perspective view illustrating a lower end portion of an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a plan view showing a lower end portion of an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an automatic measurement mode operation in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an operation flowchart of a spread measurement mode in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an operational flowchart of a method of measuring an egg characteristic using an image generated by a side camera according to an embodiment of the present invention.
7 is an operational flowchart of a method of measuring an egg characteristic using an image generated by an upper camera in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
8A to 8C are views showing an original image generated by a side camera and an image of a region of interest in the original image, which are cut out by an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
9A to 9C are images obtained by converting an image generated by a side camera into an HSV region in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 10A to 10C are views illustrating a process of processing images in an egg quality measuring apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention, in which an egg region is specified by an image generated by a side camera.
11A to 11E are diagrams illustrating a process of processing an image in the process of specifying an egg yolk region using an image generated by a side camera of an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
12A to 12D are views illustrating a process of processing an image in the process of specifying an egg white region using an image generated by a side camera of an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
13A and 13B are views illustrating a process of processing an image in a process of measuring the height of a harbor by an image generated by a side camera in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 14A to 14D are views showing an original image generated by an upper camera and an original image converted into an HSV region according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 15A to 15E are views illustrating a process of processing an image in the process of specifying an egg yolk region by an image generated by an upper camera in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
16A to 16J are views illustrating a process of processing an image in the process of specifying an egg white region by an image generated by an upper camera in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
17 is a view showing an image processed in the process of measuring the width of a hull by an image generated by an upper camera in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
18 shows a load cell used in an egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
Fig. 19 shows the specifications of the load cell shown in Fig.
20 shows an arrangement of a 24-bit analog-to-digital converter (ADC) and a module (JMOD-128) for processing the weight data of the load cell shown in FIG.
Fig. 21 shows details of the module JMOD-128 shown in Fig.
22 shows an interface for setting a reference value of weight by transmitting a weight correction command in the PC.
23 is a flowchart showing the operation of the weight correction mode of the egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention
24 shows the reference weight measured with a balance having an accuracy of + -0.01.
Fig. 25 shows the measured weights of the objects measured by different positions according to the positions of the objects located in the inspected object.
FIG. 26 shows a result of verifying the accuracy of the weight measurement mode of the egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the present application Do not.

본 발명의 일 실시예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 구조The structure of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 개념도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 본체(111, 112), 제 1 카메라인 상부 카메라(121), 제 2 카메라인 측면 카메라(122), 배경판(123), 검시판(130), 광원부(140), 중량 측정부(150) 및 제어부(미도시)를 포함한다. 1 is a conceptual diagram of an egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. An egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a main body 111 and 112, an upper camera 121 as a first camera, a side camera 122 as a second camera, a background board 123, A commercially available plate 130, a light source 140, a weight measuring unit 150, and a control unit (not shown).

본체는 검시판(130), 광원부(140) 및 중량 측정부(150)가 수용될 수 있는 하단부(112)와 상부 카메라(121) 및 측면 카메라(122)가 수용될 수 있는 상단부(111)를 포함한다. The main body includes a lower end 112 capable of receiving the search board 130, the light source 140 and the weight measuring unit 150, an upper end 111 capable of receiving the upper camera 121 and the side camera 122, .

도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 하단부(112)를 도시한 사시도 및 평면도이다. 하단부(112)는 평평하게 넓은 형상을 가져 검시판(130)이 흔들리지 않게 지지할 수 있다. 또한, 하단부(112)는 수평 조절 장치를 포함하여 검시판(130)이 수평을 이루도록 할 수 있다.2 and 3 are a perspective view and a plan view showing a lower end portion 112 of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The lower end portion 112 has a flat and wide shape so that the search board 130 can be supported without shaking. In addition, the lower end portion 112 may include a horizontal adjustment device so that the search board 130 may be leveled.

검시판(130)은 본체의 하단부(112)에 위치하여 검사대상인 할란을 수용한다. 할란은 검시판(130) 윗면에 위치하게 된다. 검시판(130)은 광원부(140)가 조사하는 빛이 검시판(130)에 수용되는 할란을 투과하도록 빛을 투과하는 재질로 형성된다.The inspection board (130) is located at the lower end (112) of the main body, and accommodates a harbor to be inspected. Harlan is located on the top of the search board (130). The inspection board 130 is formed of a material that transmits light so that the light irradiated by the light source unit 140 is transmitted through the harbor accommodated in the inspection board 130.

상부 카메라(121)는 본체의 상단부(111)에 결합되어 검시판(130)의 수직 상방에 위치함으로써, 검시판(130)에 놓인 할란에 대한 상부 영상을 생성한다.The upper camera 121 is coupled to the upper end 111 of the main body so as to be positioned vertically above the search board 130 to generate an upper image for the harbor placed on the search board 130.

측면 카메라(122)는 본체의 상단부(111)에 결합되어 검시판(130)에 놓인 할란의 측면 영상을 생성한다. 측면 카메라(122)는 본체의 하단부(112)에 결합될 수도 있다. 검시판(130)을 기준으로 측면 카메라(122)의 반대 위치에 배경판(123)이 위치하여 측면 카메라(122)가 검시판(130)에 놓인 할란의 영상을 배경판(123)을 배경으로 생성하게 할 수도 있다.The side camera 122 is coupled to the upper end 111 of the main body so as to generate a side image of the harbor placed on the search board 130. The side camera 122 may be coupled to the lower end 112 of the body. The background board 123 is positioned at a position opposite to the side camera 122 on the basis of the search board 130 so that the image of the hall placed on the search board 130 by the side camera 122 is displayed on the background of the background board 123 .

광원부(140)는 검시판(130)의 하단에 위치하여 검시판(130)을 투과하여 할란을 향해 빛을 조사한다. 광원부(140)는 검시판(130)에 검시판(130) 주변 밝기보다 밝은 빛을 조사함으로써 검시판(130) 주변 밝기에 상부 카메라(121)가 생성하는 할란의 영상이 받는 영향을 줄일 수 있다.The light source unit 140 is positioned at the lower end of the search plate 130 and transmits the light through the search plate 130 toward the harbor. The light source unit 140 can reduce the influence of the image of the halan generated by the upper camera 121 on the brightness around the search board 130 by irradiating the search board 130 with light that is brighter than the brightness around the search board 130 .

중량 측정부(150)는 본체 하단부(112)에 위치하여 검시판(130)에 놓인 할란의 중량을 측정한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)에서 중량 측정부(150)는 할란이 수용되는 검시판(130) 하부에 적어도 하나의 로드셀을 장착하여 할란의 높이를 측정함과 동시에 할란의 중량을 측정 할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 로드셀은 4개일 수 있다. 4개의 로드셀은 직사각형의 모서리와 같은 배열로 검시판(130) 하부에 배치될 수 있다. 검시판(130)은 로드셀에 직접 닿을 수 있으나, 검시판(130)과 로드셀 사이에는 검시판(130)을 수용하는 계량판이 위치하여, 계량판이 로드셀 위에 위치하고, 검시판(130)은 계량판 위에 수용될 수도 있다.
The weight measuring unit 150 is located at the lower end 112 of the main body and measures the weight of the harness placed on the search board 130. In the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, the weighing unit 150 measures at least one height of the harness by mounting at least one load cell below the search board 130, Can be measured. In one embodiment of the invention, the load cell may be four. The four load cells may be arranged at the bottom of the search board 130 in the same arrangement as the corner of the rectangle. A measuring plate for receiving the inspection plate 130 is positioned between the inspection plate 130 and the load cell so that the measuring plate is positioned on the load cell and the inspection plate 130 is placed on the measuring plate 130. [ May be accepted.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 작동 모드The operation mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 작동모드에 있어서, 수동 측정 모드, 자동 측정 모드 및 퍼짐 측정 모드를 가진다.The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention has a manual measurement mode, an automatic measurement mode, and a spread measurement mode in an operation mode.

수동 측정 모드는 사용자가 직접 수동측정 버튼을 눌러 계란의 품질을 측정을 시작한다.In the manual measurement mode, the user manually starts measuring the quality of the eggs by pressing the manual measurement button.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 자동 측정 모드의 순서도이다. 자동 측정 모드는 손의 유무와 계란의 유무를 판단하여 사용자가 장치의 작동을 진행시키지 않아도 자동으로 품질의 측정을 진행한다. 자동 측정 모드는 카메라로 얻어진 영상(S410)에 할란을 검시판(130)이 위치시키는 조작수단이 나타난 경우, 할란의 이미지를 온전히 생성할 수 없을 수도 있으므로, 할란의 품질 측정을 진행하지 않고 대기상태를 유지한다(S420). 조작수단에는 사용자의 손이 포함된다. 또한, 검시판(130) 윗면에 할란이 위치하지 않은 경우에도 장치는 대기상태에 머무른다(S430). 즉 자동 측정 모드는 상부 카메라(121)와 검시판(130) 사이에 할란만이 존재할 때에만 할란의 품질 측정이 진행할 수 있다. 단 이는 선택적으로 수행될 수 있다. 사용자는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 조작수단을 판별하는 단계 또는 할란이 존재하는지를 판단하는 단계를 선택적으로 수행하도록 설정할 수 있다.4 is a flowchart of an automatic measurement mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. In the automatic measurement mode, the presence or absence of the hand and the presence of the egg are judged, and the user automatically measures the quality without advancing the operation of the apparatus. In the automatic measurement mode, when the operating means for placing the halber on the image (S410) obtained by the camera is displayed, the image of the halan may not be generated completely, (S420). The operating means includes a user's hand. Further, even if the harness is not positioned on the upper surface of the search board 130, the apparatus stays in the standby state (S430). That is, in the automatic measurement mode, the quality of a hall can be measured only when there is only a hall between the upper camera 121 and the search board 130. However, this can be performed selectively. The user can set the egg quality measuring apparatus 100 according to the embodiment of the present invention to selectively perform the step of discriminating the operation means or the step of determining whether or not there is a harness.

수동 측정 모드 및 자동 측정 모드에서 계란의 품질 계측이 진행되면, 계란 품질 계측 장치(100)는 할란의 이미지 프로세싱 단계(S440), 중량 측정 단계(S450) 및 데이터 산출단계(S460)를 수행한다.When the egg quality measurement is performed in the manual measurement mode and the automatic measurement mode, the egg quality measuring apparatus 100 performs an image processing step (S440), a weight measuring step (S450) and a data calculating step (S460).

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 퍼짐 측정 모드의 순서도이다. 퍼짐 측정 모드는 검시판(130)에 수용된 할란이 시간에 따라 중력에 의해 변형되는 특성 데이터를 실시간으로 수집한다. 할란의 중력에 의한 변형으로, 할란이 중력에 의해 주변으로 퍼지면서 할란의 높이가 미세하게 낮아지는 것이 있다. 수집하는 데이터는 할란의 난황과 난백의 높이 및 면적일 수 있다. 퍼짐 측정 모드는 할란의 특성을 실시간으로 측정하기 위해, 기설정된 값에 따라, 일정한 시간동안 반복적으로 할란의 특성 데이터를 수집한다(S470). 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 시스템은 20초 동안의 할란의 변형 특성을 1초 간격으로 반복으로 영상을 취득하여, 할란의 높이 및 면적을 측정하고 그래프화하여 사용자에게 디스플레이 할 수 있다. 퍼짐 측정 모드는 수동 측정 모드 또는 자동 측정 모드로 작동될 수 있다.
5 is a flowchart of a spread measurement mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The spread measurement mode collects characteristic data in which the harbor accommodated in the search board 130 is deformed by gravity according to time, in real time. Due to the gravitational deformation of Halan, the Halan is spreading around by gravity, and the height of Halan is slightly lowered. The data collected may be the height and area of egg yolk and egg white of Harlan. In the spread measurement mode, in order to measure the characteristics of the Harlan in real time, the characteristic data of the Harlan is repeatedly collected for a predetermined time according to a predetermined value (S470). The egg quality measuring system according to an embodiment of the present invention can acquire an image repeatedly at intervals of 1 second for 20 seconds to measure the height and area of the halan and display it to the user . The spread measurement mode can be operated in the manual measurement mode or the automatic measurement mode.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 작동The operation of the egg quality measuring apparatus 100 according to the embodiment of the present invention

도 4 및 도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 작동을 설명한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 이미지 프로세싱 단계(S440), 중량 측정 단계(S450) 및 데이터 산출 단계(S460)를 포함한다.4 and 5, the operation of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes an image processing step S440, a weight measuring step S450, and a data calculating step S460.

먼저 본 발명의 일 실시 예에 다른 계란품질 계측 장치는 상부 카메라(121) 및 측면 카메라(122)로 영상의 취득을 시작한다(S410).First, the egg quality measuring apparatus according to an embodiment of the present invention starts to acquire an image with the upper camera 121 and the side camera 122 (S410).

다음으로, 취득되는 영상으로 이미지 프로세싱을 시작한다(S440). 이미지 프로세싱 단계(S440)는 상부 카메라(121) 및 측면 카메라(122)로 이미지를 생성하고 분석하는 단계이다. 이미지 프로세싱 단계(S440)에서 할란의 높이와 면적을 측정한다. 할란의 높이와 면적을 측정하는 방법은 후술한다. 또한, 본 단계는 할란의 색을 판별할 수도 있다.Next, image processing is started with the acquired image (S440). The image processing step S440 is a step of generating and analyzing an image with the upper camera 121 and the side camera 122. [ In the image processing step (S440), the height and area of the haran are measured. The method of measuring the height and area of the Harlan will be described later. In addition, this step may also determine the color of Harlan.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 상부 카메라(121)를 사용하여 할란의 난황색을 판별한다. Switzerland사에서 제공하는 Yolk Colour Fan 모델을 사용하여 난황색을 판별할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 Yolk Colour Fan 모델의 등급별 난황색 이미지를 촬영하여, 촬영된 이미지의 RGB 색상을 LAB영상값으로 변환한 뒤, 변환된 영상에서 L 영상 값을 Yolk Colour Fan 모델 등급별로 데이터 베이스화한다. 그리고, 측정된 할란의 난황색과 데이터 베이스화한 Yolk Colour Fan 모델의 각 등급별 데이터를 비교하여 할란의 난황색에 Yolk Colour Fan 모델에 따른 난황색 등급을 산출한다. 같은 방식으로 난백의 색도 판별할 수 있다.The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention determines the egg yolk color of the Harlan using the upper camera 121. Using the Yolk Color Fan model from Switzerland, you can determine the yellow color. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention photographs the yolk color image of the Yolk Color Fan model, converts RGB colors of the photographed image into LAB image values, The value is converted into a database by the Yolk Color Fan model grade. Then, the data of each grade of the measured yolk color and the database of the Yolk color fan model are compared to calculate the yolk yellow color according to the yolk color fan model in the yolk yellow color. In the same way, the color of egg white can be determined.

다음으로, 할란의 중량을 측정한다(S450). 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)에서 할란의 중량은 할란이 수용되는 검시판(130) 하부에 복수의 로드셀을 장착하여 할란의 높이를 측정함과 동시에 할란의 중량을 측정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 로드셀은 4개일 수 있다. 4개의 로드셀은 직사각형의 모서리와 같은 배열로 검시판(130) 하부에 배치될 수 있다. 검시판(130)은 로드셀에 직접 닿을 수 있으나, 검시판(130)과 로드셀 사이에는 검시판(130)을 수용하는 계량판이 위치하여, 계량판이 로드셀 위에 위치하고, 검시판(130)은 계량판 위에 수용될 수도 있다.Next, the weight of the Harlan is measured (S450). In the egg quality measuring apparatus 100 according to the embodiment of the present invention, the weight of the haran is measured by measuring the height of the haran by mounting a plurality of load cells under the search board 130 in which the haran is accommodated, can do. In one embodiment of the invention, the load cell may be four. The four load cells may be arranged at the bottom of the search board 130 in the same arrangement as the corner of the rectangle. A measuring plate for receiving the inspection plate 130 is positioned between the inspection plate 130 and the load cell so that the measuring plate is positioned on the load cell and the inspection plate 130 is placed on the measuring plate 130. [ May be accepted.

본 발명의 일 실시 예에서, 중량 측정부(150)는 제어부 및 로드셀로 구성되어, 제어부가 로드셀을 사용함으로써 중량을 측정할 수 있다. 할란의 중량 측정은 제어부가 일정시간 동안 로드셀에서 측정되어 산출된 중량 데이터를 평균하는 것으로 수행될 수 있다. 이러한 방식으로 할란의 중량을 측정하는 경우, 제어부는 중량을 측정하는 순간에도 할란의 영상을 얻기 위해 이미지 프로세싱 단계와 중량 측정 단계를 병렬로 처리할 수 있다. 또는, 제어부가 로드셀을 제어하는 것이 아니라 중량 측정부(150)에서 독립적으로 중량을 측정하여 제어부로 측정된 중량을 전달할 수도 있다. In one embodiment of the present invention, the weight measuring unit 150 may include a control unit and a load cell, and the control unit may measure the weight by using the load cell. The weighing of the haran can be performed by the control unit averaging the weight data calculated and measured in the load cell for a certain period of time. When measuring the weight of the Harlan in this way, the control unit can process the image processing step and the weight measuring step in parallel to obtain the image of the Harlan even at the moment of measuring the weight. Alternatively, instead of controlling the load cell by the control unit, the weight measuring unit 150 may independently measure the weight and transmit the measured weight to the control unit.

일반적으로 정밀 저울은 물체의 중량에 의해 로드셀을 누르는 압력을 측정한다. 물체가 수용되는 계량판이 크면 수용되는 물체가 계량판의 중심에서 멀어질수록 각각의 로드셀에 가해지는 압력이 달라져 오차가 생긴다. 따라서 정밀저울의 경우 오차를 줄이기 위해 계량판의 크기는 일반적으로 작다.In general, the precision scale measures the pressure that pushes the load cell by the weight of the object. If the weighing plate in which the object is contained is large, the pressure applied to each load cell varies as the object is moved away from the center of the weighing plate, resulting in an error. Therefore, in the case of precision scales, the size of the weighing plate is generally small in order to reduce the error.

그러나 본 발명에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 계란이 수용되는 검시판(130)이 정밀저울의 계량판 보다 크다. 검시판(130)이 계량판의 크기보다 상대적으로 2배 이상 크기 때문에 이를 보정하기 위해 상부 카메라(121)를 이용하여 물체가 상부 카메라(121)의 중심으로부터 이격된 위치를 측정하여 기존에 이미 중량을 알고 있는 특정 물체로 측정한 상부 카메라(121)의 중심으로부터 벗어난 거리에 따른 중량 오차 데이터 베이스와 비교하여 오차만큼 측정된 중량 데이터를 수정할 수 있다. 이렇게 측정된 중량데이터를 수정하는 방식으로 할란의 중량과 측정된 중량의 오차율을 20%가량 줄일 수 있다.
However, in the egg quality measuring apparatus 100 according to the present invention, the search board 130 in which the eggs are housed is larger than the measuring plate of the precision scale. In order to correct the size of the checkerboard 130 relative to the size of the metering plate, the position of the object, which is spaced from the center of the upper camera 121, is measured using the upper camera 121, It is possible to correct the weight data measured by the error compared with the weight error data base according to the distance from the center of the upper camera 121 measured with a specific object which knows the object. By modifying the measured weight data, the error rate of the weight of the haran and the measured weight can be reduced by about 20%.

마지막으로 할란의 특성에 관련된 데이터를 산출한다(S460). 데이터 산출 단계는 생성된 할란의 데이터를 사용하여 계란의 품질에 관련된 데이터를 산출할 수 있고, 산출하는 데이터는 호우유닛일 수 있다. 여기서, 호우유닛은 HU = 100 log10 (h - 1.7w0.37 + 7.6) 로 계산된다. h는 농후난백의 높이(mm)이고, w는 계란의 중량(g)이다.
Finally, data related to the characteristics of the Hall element are calculated (S460). The data calculating step may use the generated Harlan's data to calculate data relating to the quality of eggs, and the data to be calculated may be a storm unit. Here, the storm unit is calculated as HU = 100 log10 (h - 1.7w0.37 + 7.6). h is the height of the thick egg white (mm), and w is the weight of the egg (g).

이하 도 6 및 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 이미지 프로세싱을 수행하는 방법을 설명한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 시스템의 이미지 프로세싱은 MVTec사의 Halcon 이미지 라이브러리와 Intel 사의 OpenCV 이미지 라이브러리를 사용하여 수행될 수 있다.
Hereinafter, a method of performing image processing by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 6 and 7. FIG. Image processing of the egg quality measuring system according to an embodiment of the present invention can be performed using the Halcon image library of MVTec and the OpenCV image library of Intel Corporation.

이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 이미지 프로세싱 단계(S440)에서 측면 카메라(122)를 사용하여 난백 및 난황의 높이를 측정하는 방법을 설명한다. Hereinafter, a method of measuring the egg white and egg yolk height using the side camera 122 in the image processing step S440 will be described with reference to the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상을 사용하여 계란의 특성을 측정하는 방법의 순서도이다. 6 is a flowchart of a method of measuring the characteristics of eggs using an image generated by the side camera 122 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)로 생성한 영상을 사용하여 계란의 특성을 측정하는 방법의 순서도이다.FIG. 7 is a flowchart of a method of measuring an egg characteristic using an image generated by the upper camera 121 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상의 원본 및 상기 원본 영상에 관심 영역을 설정하여 잘라낸 영상이다.8A to 8C are views showing an original image generated by the side camera 122 and an image of a region of interest in the original image, which are cut out by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상을 HSV 영역으로 변환한 영상이다.9A to 9C are images obtained by converting the image generated by the side camera 122 into the HSV region by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 10a 내지 도 10c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상으로 계란 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.FIGS. 10A to 10C illustrate a process in which an image is processed in the process of specifying an egg region by an image generated by the side camera 122 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 11a 내지 도 11e는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상으로 난황 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.11A to 11E illustrate a process in which an image is processed in the process of specifying an egg yolk region by an image generated by the side camera 122 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 12a 내지 도 12d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상으로 난백 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.12A to 12D illustrate a process in which an image is processed in the process of specifying an egg white region by an image generated by the side camera 122 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 13a 및 도 13b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)로 생성한 영상으로 할란의 높이를 측정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.13A and 13B illustrate a process in which an image is processed in the process of measuring the height of a harness by an image generated by the side camera 122 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 6 및 도 8a 내지 도 13b를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 측면 카메라(122)를 이용하여 이미지 프로세싱 단계(S440)를 수행하는 방법을 설명한다. 먼저 제어부는 측면 카메라(122)를 사용하여 계란의 측면 영상을 취득한다(S510). 도 8a는 무보정 상태의 영상 이미지로 이미지 사이즈는 2592 x 1944 사이즈이다. 제어부는 무보정 상태의 영상을 전처리 하는 단계를 진행한다(S520). 제어부는 무보정 영상의 전처리로, 관심영역을 설정하여 추후 진행될 이미지 프로세싱이 진행되는 영역을 설정한다. 또한, 무보정 상태의 영상을 HSV 영역으로 변환하여 이미지 프로세싱이 진행될 영상으로 변환한다.6 and 8A to 13B, a method for performing the image processing step S440 using the side camera 122 will be described with reference to the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. First, the controller acquires the side image of the egg using the side camera 122 (S510). FIG. 8A shows a non-corrected video image having an image size of 2592 x 1944 size. The control unit proceeds to the step of preprocessing the non-corrected image (S520). The control unit preprocesses the uncorrected image and sets an area in which the image processing to be performed is to be performed by setting a region of interest. Also, the non-corrected image is converted into the HSV area and converted into the image to be processed.

도 8을 참조하여 제어부가 이미지에 관심영역을 설정하는 것을 보다 상세히 설명한다. 도 8b는 무보정 상태의 영상 이미지에 관심 영역(Region of interest, ROI)을 설정한 상태를 도시한다. 무보정 상태의 2592 x 1944의 높은 해상영역을 모두 영상 처리 할 경우 고성능 프로세싱이 필요하다. 하지만 할란이 위치하는 영역은 항상 일정하므로 관심영역(Region Of Interest; ROI)을 지정하여 ROI만 영상처리 할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, ROI를 설정하기 위해 reduce_domain(a,b,c) 함수를 사용할 수 있다. 여기서 a는 자를 영상을 지시하는 파라미터이고 b는 ROI를 하기 위한 영역을 나타내는 파라미터이다. 그리고 c는 잘라진 영상이 저장될 파라미터이다.Referring to FIG. 8, setting of a region of interest in an image will be described in more detail. FIG. 8B shows a state in which a region of interest (ROI) is set in a non-corrected image. High-performance processing is required if all of the high resolution areas of 2592 x 1944 without compensation are imaged. However, since the area where Harlan is located is always constant, ROI can be processed by designating a region of interest (ROI). In one embodiment of the invention, the reduce_domain (a, b, c) function can be used to set the ROI. Here, a is a parameter indicating an image to be cut, and b is a parameter indicating an area for performing ROI. And c is a parameter in which the cut image is to be stored.

도 8c는 원본 영상을 ROI영역으로 잘라낸 상태를 도시한다. 본 발명의 일 실시 예에서, reduce_domain 함수로 ROI 사각형 영역으로 원본영상을 자를 경우 영상처리 해야 할 픽셀 수는 5038848에서 2272000으로 55% 가량 줄어들고 영상처리 속도는 이론상 55%가량 상승한다.
8C shows a state in which the original image is cut into the ROI region. In the embodiment of the present invention, when the original image is cut into the ROI rectangular area by the reduce_domain function, the number of pixels to be processed is reduced by 55% from 5038848 to 2272000, and the image processing speed increases by about 55% in theory.

도 9를 참조하여 제어부가 이미지를 HSV 영역으로 변환시키는 단계를 설명한다. 측면 카메라(122)로 생성된 이미지는 RGB 영역의 데이터로 구성되어 있다. 제어부는 추후 진행될 영상 처리를 위해 RGB 영역의 색을 HSV(Hue Saturation Value) 영역으로 변환 시킨다. HSV는 색조, 채도,명암으로 분리되는 색모델이다. HSV 영역으로 변환된 이미지의 예가 도 9에 도시되어 있다. 도 9a는 색조 데이터(H 영역)로 표현되는 이미지이다. 마찬가지로, 도 9b는 채도 데이터(S영역)로 표현되는 이미지이고, 도 9c는 명암 데이터(V영역)로 표현되는 이미지이다.Referring to FIG. 9, the control unit converts the image into the HSV area. The image generated by the side camera 122 is composed of data in the RGB area. The controller converts the color of the RGB area into a hue saturation value (HSV) area for later image processing. HSV is a color model separated by hue, saturation, and contrast. An example of an image converted into an HSV area is shown in Fig. FIG. 9A is an image represented by tone data (area H). Likewise, FIG. 9B is an image represented by saturation data (S region), and FIG. 9C is an image represented by contrast data (V region).

채도는 색의 맑음 정도를 나타낸다. 상대적으로 빛의 포화도가 높은 난황영역이 난백영역 보다 채도 값이 높아 이미지가 밝게 표시된다. 따라서, 채도 값을 사용하여 난황영역과 난백영역을 구분 할 수 있다. 명도는 색깔의 밝고 어두운 정도를 나타낸다. 광원부(140)에서 조사되는 빛으로 난황 영역과 난백 영역은 주위 영역보다 높은 명암 값을 가진다. 따라서 명도 값을 사용하여 전체 할란의 영역을 검출할 수 있다.
Saturation represents the degree of color clarity. The higher the saturation value, the higher the degree of saturation of light is, the brighter the image. Therefore, the egg yolk region and the egg white region can be distinguished by using the saturation value. Brightness indicates the lightness and darkness of the color. The light irradiated from the light source 140 causes the egg yolk region and the egg white region to have a higher contrast value than the surrounding region. Thus, the brightness value can be used to detect the entire area of the field.

다음으로, 제어부는 영상에서 계란의 영역을 특정한다(S530). 도 10a 내지 도 10c를 참조하여 설명한다. 제어부는 배경과 계란 영역을 분리하기 위해 HSV중 V영역에서 값이 급변하는 한계점을 사용하여 특정 범위의 밝기를 가지는 픽셀만 선택한다. 픽셀이 선택된 예가 도 10a에 도시되어 있다. 본 발명의 일 실시 에에서, 픽셀을 선택하는 과정은 threshold 함수를 사용하여 수행될 수 있다. threshold 함수는 임계 값을 사용하여 계란영역의 픽셀만을 선택한다. 임계 값은 실험적으로 선정될 수 있다. 카메라의 렌즈의 밝기에 따라 임계 값은 변경될 수 있다. 또한, opening_circle 함수를 사용하여 특정 크기의 원형구조 보다 작은 영역을 제거하여 경계선을 매끄럽게 할 수 있다. 여기서 원형구조의 원의 파이로 3.3을 사용할 수 있다. 경계선을 매끄럽게 한 결과가 도 10b에 도시되어 있다.Next, the control unit specifies an area of the egg in the image (S530). Will be described with reference to Figs. 10A to 10C. The controller selects only pixels having a specific range of brightness using a boundary point in which a value rapidly changes in the V region of the HSV in order to separate the background and the egg region. An example in which pixels are selected is shown in FIG. 10A. In one embodiment of the present invention, the process of selecting a pixel may be performed using a threshold function. The threshold function uses thresholds to select only pixels in the egg region. The threshold value can be selected experimentally. The threshold value can be changed according to the brightness of the camera lens. You can also use the opening_circle function to smooth out the boundaries by removing regions smaller than a circular structure of a certain size. Here you can use the circular pyrox 3.3 as a circular structure. The result of smoothing the boundary is shown in FIG. 10B.

그리고, 한 개의 영역으로 묶여있던 픽셀을 근접 영역픽셀끼리 묶어 분리한다. 이러한 라벨링을 통해 계란의 전체 영역과 아닌 영역을 분리 할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 이는 connection 함수를 사용하여 구현될 수 있다. 라벨링된 결과가 도 10c에 표시되어 있다.Then, the pixels bound in one area are grouped and separated into adjacent area pixels. This labeling can separate the entire area of the egg from the non-area. In one embodiment of the invention, this may be implemented using a connection function. The labeled results are shown in FIG. 10C.

라벨링 이후 각각의 라벨로 분리된 영역들 중에서 계란 영역을 선택한다. 도 10d는 계란영역만 선택되어 표시되는 결과를 도시한다. 본 발명의 일 실시 예에서, 이는 select_shape 함수를 사용하여 구현될 수 있다. select_shape 함수의 파라미터는 area, row1 및 row2 이다. Area는 영역의 픽셀 총 개수이고 row1은 영역이 시작되는 y축값 row2는 영역의 중심 y축 값이다. select_shape 함수는 전술한 파라미터를 사용하여 특정한 조건에 속하는 영역을 선택할 수 있다.
After labeling, the egg area is selected from the areas separated by each label. Fig. 10D shows the result that only the egg region is selected and displayed. In one embodiment of the invention, this may be implemented using the select_shape function. The parameters of the select_shape function are area, row1 and row2. Area is the total number of pixels in the region, row1 is the y-axis value at which the region starts, and row2 is the center y-axis value of the region. The select_shape function can select an area belonging to a specific condition by using the above-described parameters.

다음으로, 제어부는 난황 영역을 특정한다(S540). 난황 영역의 특정은 HSV영역에서 채도 값을 이용한다. 본 발명의 일 실시 예에서, 제어부는 난황과 난백 영역을 분리하기 위해 reduce_Domain 함수를 사용하여 HSV로 변환된 이미지에서 S 영역 데이터만을 분리한다. S영역 데이터만 분리된 이미지가 도 11a에 도시되어 있다.Next, the control unit specifies the egg yolk region (S540). Specification of the egg yolk region uses the saturation value in the HSV region. In one embodiment of the present invention, the control section separates only the S region data from the HSV transformed image using the reduce_Domain function to separate the yolk and egg white regions. The separated image of only the S area data is shown in FIG. 11A.

그리고 제어부는 채도의 임계 값을 사용하여 난황 영역의 픽셀을 선택한다. 전술한 바와 같이 임계 값은 실험적으로 얻어진다. 본 발명의 일 실시 예에서, 도 11b에 도시된 바와 같이, 제어부는 s영역에서 상대적으로 난백보다 채도가 높은 난황영역을 threshold 명령어를 통해 영역을 선택할 수 있다. 또한, opening_circle 함수를 사용하여 특정 크기의 원형구조 보다 작은 영역을 제거하여 경계선을 매끄럽게 할 수 있다. 여기서 원형구조의 원의 파이로 3.3을 사용할 수 있다. 경계선을 매끄럽게 한 결과가 도 11c에 도시되어 있다. 그리고 제어부는 전술한 바와 같이 라벨링 과정을 거쳐 도 11d와 같은 결과 이미지를 생성하고, 라벨링되어 분리된 다수의 영역 중에서 난황 영역을 선택하여 도 11e에 도시된 바와 같이 난황 영역을 특정한다. 본 발명의 일 실시 예에서, 난황영역을 선택하기 위해 사용되는 select_shape함수의 파라미터 입력은 "select_shape(ConnectedRegions, YolkRegionSelect, ['area', 'row1','row2'], 'and', [10000, 320,600], [120000,800, 800])"일 수 있다. 전술한 바와 같이 area, row1, row2 값은 실험적으로 얻어진다.
Then, the controller selects pixels in the egg yolk region using the threshold value of saturation. The threshold value is experimentally obtained as described above. In an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 11B, the controller can select an area through the threshold command in an egg yolk area having a higher saturation than the egg white in the s area. You can also use the opening_circle function to smooth out the boundaries by removing regions smaller than a circular structure of a certain size. Here you can use the circular pyrox 3.3 as a circular structure. The result of smoothing the boundary is shown in FIG. Then, the control unit generates the result image as shown in FIG. 11D through the labeling process as described above, and selects the egg yolk region among the plurality of separated labeled regions to specify the yolk region as shown in FIG. 11E. In the embodiment of the present invention, the parameter input of the select_shape function used for selecting the egg yolk region is "select_shape (ConnectedRegions, YolkRegionSelect, ['area', 'row1', 'row2' 320,600], [120000,800, 800]). As described above, the values of area, row1, and row2 are experimentally obtained.

다음으로, 제어부는 난백 영역을 특정한다(S550). 난백 영역은 계란의 전체 영역에서 난황 영역을 제거하여 생성될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 제어부는 difference 함수를 사용하여 전체 영역에서 난황영역을 제거할 수 있다. 계란영역에서 난황 영역이 제거된 결과가 도 12a에 도시되어 있다. 전술한 바와 같이 opening_circle 함수를 사용하여 특정 크기의 원형 구조보다 작은 영역을 제거하여 노이즈를 제거할 수 있다. 여기서 원형구조의 원의 파이로 3.3을 사용할 수 있다. 경계선을 매끄럽게 한 결과가 도 12b에 도시되어 있다.Next, the control unit specifies the egg white area (S550). The egg white area can be created by removing the egg yolk area from the entire area of the egg. In one embodiment of the present invention, the control unit may remove the egg yolk region in the entire region using a difference function. The results of removing the egg yolk region from the egg region are shown in FIG. 12A. As described above, by using the opening_circle function, noise can be removed by removing a region smaller than a circular structure of a specific size. Here you can use the circular pyrox 3.3 as a circular structure. The result of smoothing the boundary is shown in FIG. 12B.

그리고 제어부는 전술한 바와 같이 라벨링 과정을 거쳐 도 12c와 같은 결과 이미지를 생성하고, 라벨링되어 분리된 적어도 하나의 영역 중에서 난백 영역을 선택하여 도 12d에 도시된 바와 같이 난백 영역을 특정한다. 난백 영역의 특정은 라벨링된 적어도 하나의 영역들 중에서 select_shape를 사용하여 가장 많은 픽셀 수를 가지는 영역을 선택하는 것으로 수행될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 난백영역을 선택하기 위해 사용되는 select_shape함수의 파라미터 입력은 "select_shape(TotalConnectedRegions, TotalRegionSelect, ['area', 'row1','row2'], 'and', [100000, 320, 320], [600000, 730, 800])"일 수 있다. 난황 영역 특정과 마찬가지로 ['area', 'row1','row2']는 순서대로 라벨링된 영역의 픽셀 개수와 라벨링된 영역의 Y좌표의 시작과 Y좌표의 중간 값이다. 이 수치 값들은 카메라의 렌즈와 카메라의 위치가 달라졌을 때 다시 설정 해주어야 한다. 전술한 바와 같이 area, row1, row2 값은 실험적으로 얻어진다.
Then, the controller generates the result image as shown in FIG. 12C through the labeling process as described above, and selects the egg white region from among at least one region that is labeled and separated to specify the egg white region as shown in FIG. 12D. The specification of the egg white area can be performed by selecting an area having the largest number of pixels using the select_shape among at least one of the labeled areas. In the embodiment of the present invention, the parameter input of the select_shape function used for selecting the egg white area is "select_shape (TotalConnectedRegions, TotalRegionSelect, ['area', 'row1', 'row2' 320, 320], [600000, 730, 800]). As with the egg yolk region specification, ['area', 'row1', 'row2'] is the number of pixels in the labeled area and the middle of the Y coordinate of the Y coordinate of the labeled area. These numerical values should be set again when the position of the camera lens and the camera are changed. As described above, the values of area, row1, and row2 are experimentally obtained.

다음으로, 제어부는 데이터를 산출한다(S560). 산출되는 데이터는 난황영역과 난백영역의 높이다. 제어부는 전술한 단계에서 생성된 난황 및 난백의 영역을 사용하여 높이를 측정하는 것으로 높이 데이터를 산출할 수 있다. Next, the control unit calculates data (S560). The data to be calculated is the height of the egg yolk region and the egg white region. The control unit can calculate the height data by measuring the height using the areas of egg yolk and egg white produced in the above step.

도 13a 및 도 13b를 참조하여 보다 상세히 설명한다. 난황 영역의 가장 높은 지점과 난백영역의 높이가 완만해지는 지점에 수직선이 그려진 상태가 도 13a에 도시되어 있다. 그리고 난황 및 난백 영역 내에 수용되는 수직선이 도 13b에 도시되어 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 높이의 측정은 난황 영역 및 난백 영역에 수직선을 생성한다. 그리고 제어부는 난황 영역과 난백 영역에 수용되는 수직선에 포함된 픽셀 수를 얻어 카메라의 실제 이미지센서의 픽셀당 길이를 곱해 실제 길이로 환산한다. 길이로 환산하는 과정 중 계란의 놓이는 위치에 따라 같은 길이의 물체라도 픽셀수가 달라지므로 윗면의 카메라를 통해 난황과 난백의 중심 좌표를 영상처리를 통해 구한 후 거리에 따른 픽셀 값을 보정한다.Will be described in more detail with reference to Figs. 13A and 13B. A state in which a vertical line is drawn at the highest point of the egg yolk region and at a point where the height of the egg white region becomes gentle is shown in FIG. 13A. And a vertical line contained within the egg yolk and egg white region is shown in Figure 13B. The height measurement according to an embodiment of the present invention creates a vertical line in the egg yolk region and the egg white region. Then, the control unit obtains the number of pixels included in the vertical line accommodated in the egg yolk region and the egg white region, multiplies the length per pixel of the actual image sensor of the camera, and converts the length into an actual length. Since the number of pixels of the same length varies depending on the position of the egg during the conversion of the length, the center coordinates of the yolk and egg white are obtained through image processing through the camera on the upper surface, and the pixel value according to the distance is corrected.

본 발명의 일 실시 예에서, Intersection 함수를 사용하여 난황 영역과 난백 영역에 수용되는 수직선을 특정할 수 있고, area_center 함수를 사용하여 특정된 수직선에 포함된 픽셀의 수를 측정할 수 있다. area_center 함수는 "area_center(YolkRegion, Area, Row, Col)"의 형태를 가지며, yolkRegion으로 참조되는 영역의 픽셀수를 Area 변수에 저장하고, 영역의 중심점의 좌표를 Row와 Col 변수에 저장한다.
In an embodiment of the present invention, an intersection function can be used to specify a vertical line accommodated in the egg yolk region and the egg white region, and the number of pixels included in the specified vertical line can be measured using the area_center function. The area_center function takes the form of area_center (YolkRegion, Area, Row, Col), stores the number of pixels of the area referenced by yolkRegion in the Area variable, and stores the coordinates of the center point of the area in the Row and Col variables.

이하 이미지로 피사체의 실제 길이를 측정하는 방법을 설명한다. 먼저 카메라와 피사체의 거리에 따른 피사체의 픽셀 수를 보정하여야 한다. 상부 카메라(121)를 통해 거리 보정을 하기 위해 카메라와 피사체의 이격된 거리에 따라 피사체를 표현하기 위한 픽셀의 수에 대한 변화 값이 필요하다. 이를 획득하기 위해 본 발명의 일 실시 예에서는 3cm 정육각형으로 된 모델을 사용하여, 이 모델이 상부 카메라(121)의 중심에 놓여 있는 상태에서 측면 카메라(122)로 측정했을 때 높이에 해당되는 선의 픽셀 수를 구하고, 그 후 다른 위치에 정육각형 모델을 위치시켜 위치에 따라 표현되는 해당되는 선의 픽셀 수를 측정한다. 이러한 방법으로, 위치에 따른 픽셀 수의 변화를 이용하여 피사체가 상부 카메라(121)의 중심으로부터 이격된 정도를 2차면 평면에서 구한 후, 정육각형 모델로 측정된 데이터를 사용하여 피사체의 위치에 따라 표현되는 픽셀의 수를 피사체가 상부 카메라(121)의 중앙 좌표에 있을 때의 픽셀수로 보정할 수 있다. 그 후 1차 저주파 필터를 이용하여 잡음을 제거 할 수도 있다.Hereinafter, a method of measuring the actual length of a subject using an image will be described. First, the number of pixels of the subject should be corrected according to the distance between the camera and the subject. In order to perform the distance correction through the upper camera 121, a change value with respect to the number of pixels for expressing the subject is required according to the distance between the camera and the subject. In order to achieve this, in an embodiment of the present invention, a 3 cm square model is used, and when the model is located at the center of the upper camera 121 and measured by the side camera 122, Then, the hexagonal model is placed at another position, and the number of pixels of the corresponding line represented by the position is measured. In this way, the degree of separation of the subject from the center of the upper camera 121 is obtained from the second plane using the change of the number of pixels according to the position, and then the data measured by the regular hexagon model is used to express The number of pixels can be corrected to the number of pixels when the subject is at the center coordinate of the upper camera 121. [ Thereafter, the noise may be removed using a first low-pass filter.

그리고, 이미지의 픽셀 수로 실제 피사체의 길이를 계산한다. 카메라의 해상도 및 한 개 화소의 실제 길이와 높이는 카메라의 제원표를 통해 얻을 수 있다. 실제 길이가 알려진 정육면체를 상부 카메라(121)로 생성되는 영상의 중심에 위치한 후 사이드 카메라로 찍어 수직선의 픽셀 수를 구한다. 구한 픽셀 수에 이미지 센서의 픽셀길이를 곱하여 정육면체의 실제 길이와의 비례값을 구한다. 구한 비례 값이 보정변수이다. 따라서, 영상에 촬영된 이미지에서 피사체의 실제 크기는 이미지센서의 픽셀길이, 수직선의 픽셀수 및 보정변수를 곱하여 얻을 수 있다. Then, the length of the actual object is calculated by the number of pixels of the image. The resolution of the camera and the actual length and height of one pixel can be obtained from the camera's reference table. The number of pixels of the vertical line is obtained by taking a cube whose actual length is known by the side camera located at the center of the image generated by the upper camera 121. The obtained pixel number is multiplied by the pixel length of the image sensor to obtain a proportional value to the actual length of the cube. The proportional value obtained is the correction variable. Accordingly, the actual size of the subject in the image captured by the image can be obtained by multiplying the pixel length of the image sensor, the number of pixels of the vertical line, and the correction parameter.

이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 이미지 프로세싱 단계(S440)에서 상부 카메라(121)를 사용하여 난백 및 난황의 면적을 측정하는 방법을 설명한다. Hereinafter, a method of measuring the egg white and egg yolk area using the upper camera 121 in the image processing step S440 of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described.

도 14a 내지 도 14d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)로 생성한 영상의 원본 및 상기 원본을 HSV 영역으로 변환한 영상이다.FIGS. 14A to 14D are views showing an original image generated by the upper camera 121 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, and an image obtained by converting the original into the HSV region.

도 15a 내지 도 15e는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)로 생성한 영상으로 난황 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.FIGS. 15A to 15E illustrate a process of processing an image in the process of specifying an egg yolk region by an image generated by the upper camera 121 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 16a 내지 도 16j는 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)로 생성한 영상으로 난백 영역을 특정하는 과정에서 영상이 처리되는 과정을 도시한다.16A to 16J illustrate a process in which an image is processed in the process of specifying an egg white region by an image generated by the upper camera 121 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)로 생성한 영상으로 할란의 넓이를 측정하는 과정에서 처리된 영상을 도시한다.
FIG. 17 shows an image processed in the process of measuring the width of a harness by an image generated by the upper camera 121 by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 7 및 도 14a 내지 도 17을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 상부 카메라(121)를 이용하여 이미지 프로세싱 단계(S440)를 수행하는 방법을 설명한다. 측면 카메라(122)로 이미지 프로세싱 단계(S440)를 수행하는 방법과 중복되는 부분에 대한 설명은 간략히 한다. A method of performing the image processing step S440 using the upper camera 121 will be described with reference to FIGS. 7 and 14A to 17, in which the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention performs an image processing step S440. The description of the overlapping portion with the method of performing the image processing step S440 with the side camera 122 will be briefly described.

먼저, 상부 카메라(121)는 무보정된 이미지를 생성한다(S610). 보정되지 않은 원본 이미지가 도 14a에 도시되어 있다. 그리고 제어부는 원본 이미지의 전처리로 원본 이미지를 HSV 영역 이미지로 변환한다(S620). HSV 영역으로 변환된 이미지의 색조 영역(H 영역)이 도 14b에 도시되어 있다. 마찬가지로 채도 영역(S 영역)이 도 14c에 도시되어 있고, 명암 영역(V 영역)이 도 14d에 도시되어 있다. First, the upper camera 121 generates an uncorrected image (S610). An original image that has not been corrected is shown in FIG. 14A. Then, the control unit converts the original image into the HSV region image by preprocessing the original image (S620). The hue region (H region) of the image converted into the HSV region is shown in Fig. 14B. Similarly, a saturation region (S region) is shown in Fig. 14C, and a dark region (V region) is shown in Fig. 14D.

윗면에서 바라본 계란의 채도 영역은 옆면에서 바라본 채도 영역과 마찬가지로 빛의 포화도가 높은 난황영역이 투명한 난백영역보다 밝게 나온다. 이점을 이용하여 난황과 난백의 영역을 분리 할 수 있다. 또한, 상부 카메라(121)는 광원부(140)를 정면으로 바라보므로 난황영역은 다른 영역에 비하여 상대적으로 어두운 이미지로 생성된다. 이 점을 이용하여 난황영역을 검출 할 수 있다.The saturation region of the egg viewed from the top surface is brighter than the transparent egg white region in which the light saturation is high, as in the saturation region viewed from the side. This can be used to separate the yolk and egg white areas. Also, since the upper camera 121 looks at the light source unit 140 in front, the egg yolk region is relatively darker than the other regions. Using this point, the egg yolk region can be detected.

다음으로, 난황영역을 특정하는 단계이다(S630). 본 발명의 일 실시 예에서 난황을 특정하는 단계가 도 15a내지 도 15e에 도시되어 있다. 광원부(140)는 검시판(130)의 아래에 위치하고, 검시판(130)을 통과하여 할란에 빛을 조사하므로, 난백에 비해 불투명한 난황은 빛이 통과하지 못해 상부 카메라(121)가 생성한 영상에서 할란은 어둡게 나타난다. 이를 이용하여 본 발명의 일 실시 예에서는, 제어부가 HSV 영역으로 변환된 이미지의 V 영역에서 threshold 함수를 통해 검은색 부분을 검출한다. 제어부는 threshold 함수에 사용하는 임계값은 전술한 바와 같이 실험적으로 구해진다. 만약 카메라의 렌즈의 밝기가 달라지면 임계값이 변경되어야 한다. Threshold 함수를 사용하여 설정된 난황영역의 이미지가 도 15a에 도시되어 있다.Next, the egg yolk region is specified (S630). The steps of specifying egg yolk in an embodiment of the present invention are shown in Figs. 15A to 15E. Since the light source 140 is located below the search board 130 and passes light through the search board 130 to illuminate the harbor, the opaque yolk does not pass through the egg yolk compared to the egg white, Harlan appears dark in the image. In one embodiment of the present invention, the controller detects a black portion through the threshold function in the V region of the image converted into the HSV region. The threshold value used for the threshold function is experimentally obtained as described above. If the brightness of the camera lens changes, the threshold value must be changed. The image of the egg yolk region set using the Threshold function is shown in FIG. 15A.

그리고 제어부는 전술한 바와 같이 opening_circle 함수를 사용하여 특정 크기의 원형 구조보다 작은 영역을 제거하여 도 15b1과 같이 노이즈를 제거할 수 있다. 도 15b은 난황과 노이즈가 함께 존재하는 영상에서 노이즈가 제거된 영상을 대비하여 도시한다. 여기서 원형구조의 원의 파이로 30을 사용하여 난황영역이 아닌 난황 끈과 같은 불순물을 제거할 수 있다. 난황 끈을 비롯한 불순물을 제거한 결과가 도 15c에 도시되어 있다.As described above, the control unit removes noise smaller than the circular structure of a specific size using the opening_circle function, as shown in FIG. 15B1. FIG. 15B shows an image in which noises are removed from an image in which yolk and noise are present together. In this case, a circular pyruvate 30 can be used to remove impurities such as egg yolk, not egg yolk. The result of removing the egg yolk and other impurities is shown in Fig. 15C.

그리고 제어부는 전술한 바와 같이 라벨링 과정을 거쳐 도 15d와 같은 결과 이미지를 생성하고, 라벨링되어 분리된 적어도 하나의 영역 중에서 난황 영역을 선택하여 도 15e에 도시된 바와 같이 난백 영역을 특정한다. 본 발명의 일 실시 예에서, 난황 영역의 특정은 라벨링된 적어도 하나의 영역들 중에서 select_shape 함수를 사용하여 특정한다. select_shape 함수에서 사용한 범위 값은 area, circularity이다. area는 영역의 픽셀 총 개수이고 circularity는 원형 모형의 파이 이다. 두 가지 특징으로 난황영역만을 전체 영역에서 분리 할 수 있다.Then, the control unit generates the result image as shown in FIG. 15D through the labeling process as described above, and selects the egg yolk region from at least one of the separated regions to specify the egg white region as shown in FIG. 15E. In one embodiment of the present invention, the specification of the egg yolk region is specified using the select_shape function among at least one labeled regions. The range values used in the select_shape function are area and circularity. area is the total number of pixels in the region and circularity is the pi of the prototype. Only the egg yolk region can be separated from the whole region by two characteristics.

다음으로, 난백영역을 특정하는 단계이다(S640). 난백영역의 특정은 ROI 설정단계, 그레이 픽셀 값을 평준화하는 단계, 계란영역 설정단계 및 후처리 단계로 진행된다.Next, the egg white region is specified (S640). Specification of the egg white area proceeds to ROI setting step, leveling gray pixel value, egg area setting step and post-processing step.

먼저, ROI 영역을 설정하여 영상처리되는 데이터 처리량을 줄일 수 있다. ROI를 설정하는 과정은 생략될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 ROI를 설정하는 과정은 Dilation_circle 함수를 사용하여 수행될 수 있다.First, the ROI region can be set to reduce the amount of data processed through the image processing. The process of setting the ROI may be omitted. The process of setting the ROI by the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may be performed using a Dilation_circle function.

HSV영역중 채도 영역으로 난황과 난백을 분리 할 수 있으며 ROI를 통해 이미지 프로세싱할 영역을 줄 일 수 있다. 제어부는 Dilation_circle 함수를 사용하여 난황영역과 닮음 꼴의 원을 만들고, 이 영역을 ROI 영역으로 사용하여 HSV영역으로 변환된 이미지에서 S영역(채도영역)을 자를 수 있다. 제어부는 난황영역의 파이를 기준으로 난백 영역을 포함하는 원형의 ROI 영역을 설정할 수 있다. 실험적으로 ROI영역의 파이는 난황영역의 파이의 5배를 사용할 수 있다. 도 16a은 난황의 경계선을 도시하고 도 16b는 난황의 경계선으로 생성된 ROI 영역을 도시한다. Among the HSV regions, the saturation region separates yolk and egg white, and ROI can reduce the area for image processing. The control unit can use the Dilation_circle function to create circles of the egg-like region and the like, and use this region as the ROI region to cut the S region (saturation region) in the image converted into the HSV region. The control unit can set a circular ROI region including the egg white region on the basis of the pie in the egg yolk region. Experimentally, the pie in the ROI region can use 5 times the pie in the yolk region. FIG. 16A shows the yolk boundary line, and FIG. 16B shows the ROI region generated with the yolk boundary line.

그 후 reduce_domain을 통해 ROI 영역에 속한 영역만을 남기고 나머지 영역을 잘라 버린다. 그 결과가 도 16c 및 도 16d에 도시되어 있다.Then, through the reduce_domain, only the region belonging to the ROI region is left, and the remaining region is cut off. The results are shown in Figures 16c and 16d.

그레이 픽셀 값을 평준화하는 단계는 소집단의 그레이 픽셀을 주위의 그레이 픽셀과 비슷한 색상으로 평균화 시키는 단계이다. 이 과정을 통해 주위영역의 그레이값을 비슷한 영역으로 바꿔 영상의 영역을 분리하기 쉽게 만들 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 gray_closing_shape 함수를 사용하여 작은 그레이 픽셀을 주위의 그레이 픽셀과 비슷한 색상으로 평균화 시킬 수 있다.
The step of leveling the gray pixel values is a step of averaging the gray pixels of the small group into a color similar to that of surrounding gray pixels. Through this process, the gray value of the surrounding area can be changed into a similar area, so that the area of the image can be easily separated. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can average a small gray pixel to a color similar to surrounding gray pixels using the gray_closing_shape function.

난백영역을 설정하는 단계는 특정 그레이 값을 가지고 있는 픽셀들을 선택하는 것으로 수행된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 threshold 명령어를 이용해 특정 그레이 값을 가지고 있는 픽셀들만 선택한다. 실험적으로, 그레이값의 범위는 30~130를 사용할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)가 특정 그레이 값을 사용하여 난백영역을 선택한 결과가 도 16e에 도시되어 있다.
The step of setting the egg white area is performed by selecting pixels having a specific gray value. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention selects only pixels having a specific gray value using a threshold command. Experimentally, a gray value range of 30 to 130 can be used. FIG. 16E shows a result of the egg quality measuring apparatus 100 selecting an egg white region using a specific gray value according to an embodiment of the present invention.

그리고 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 한 개의 영역으로 묶여있던 픽셀을 근접 영역픽셀끼리 묶어 분리한다. 이러한 라벨링을 통해 난백 영역과 다른 영역을 분리 한다. 이러한 라벨링은 connection 함수를 사용하여 수행될 수 있다. 난백 영역과 다른 영역으로 분리되어 라벨링된 결과가 도 16f에 도시되어 있다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention separates neighboring pixels of neighboring pixels into pixels. This labeling separates the egg white region and other regions. This labeling can be done using the connection function. The result of being labeled separately from the egg white region and the other region is shown in Fig. 16F.

그리고 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 라벨링된 다수의 영역 중에서 난백 영역을 선택한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 전술한 방법과 같이 select_shape 함수를 사용하여 특정 범위에 속하는 영역을 선택한다. 여기서 영역의 픽셀 총 개수를 의미하는 Area 파라미터를 사용하여 난백영역을 선택할 수 있다. 분리된 다른 영역은 난백영역보다 상대적으로 작은 픽셀을 가진 영역이므로 Area 파라미터를 사용하여 난백 영역을 선택 할 수 있다. 난백 영역을 선택한 결과가 도 16g에 도시되어 있다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention selects an egg white region from among a plurality of labeled regions. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention selects an area belonging to a specific range by using the select_shape function as in the above-described method. Here, the egg white area can be selected using the Area parameter which means the total number of pixels of the area. Since the other separated area is an area having relatively smaller pixels than the egg white area, the egg white area can be selected using the Area parameter. The result of selecting the egg white region is shown in Fig. 16G.

그리고 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 선택된 난백 영역을 후처리한다. 후처리는 선택된 난백영역의 경계를 매끄럽게 하고, 선택된 난백영역의 내부에 포함된 공백부분을 제거하는 것으로 이루어질 수 있다. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention processes the selected egg white region. The post-processing can be done by smoothing the boundaries of the selected egg-back region and removing the blank portions contained within the selected egg-fold region.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 closing_circle 함수를 사용하여 특정 반경을 가진 원보다 작은 영역을 제거해 난백 영역의 경계를 매끄럽게 할 수 있다. 여기에 사용된 원의 크기는 300이다. 경계를 매끄럽게한 결과가 도 16h에 도시되어 있다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can smooth the boundary of the egg white region by removing a region smaller than a circle having a specific radius by using the closing_circle function. The size of the circle used here is 300. The result of smoothing the boundary is shown in Figure 16h.

그리고 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 fill_up 함수를 사용하여 닫혀있는 큰 영역에 포함된 작은 영역을 제거함으로써 난백영역의 내부에 포함된 공백부분을 제거할 수 있다. 이 과정으로 난백영역의 내부에 포함되어 있는 빈 공간을 제거한 결과가 도 16i에 도시되어 있다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may remove a blank portion included in the egg white region by removing a small region included in a closed large region using a fill_up function. The result of removing the empty space included in the inside of the egg white area by this process is shown in FIG. 16I.

그리고 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 난백영역만의 면적을 구하기 위해 전체 계란 영역에서 난황영역을 제거한다. 이는 difference 함수를 사용하여 수행될 수 있다. 최적적으로 생성된 난백영역의 이미지가 도 16j에 도시되어 있다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention removes the egg yolk region from the entire egg region to obtain the area of only the egg white region. This can be done using the difference function. The best generated image of the egg white area is shown in Figure 16j.

다음으로, 데이터를 산출하는 단계이다(S650). 산출하는 데이터는 난백 및 난황의 면적일 수 있다. Next, the step of calculating data is performed (S650). The data to be calculated may be the area of egg white and egg yolk.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 난황의 픽셀 수와 난백의 픽셀 수를 구하고 상기 픽셀 수에 카메라의 실제 이미지센서에서의 한 픽셀당 표현하는 피사체의 면적을 곱하여 실제 면적을 계산할 수 있다.The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention obtains the number of pixels of the egg yolk and the number of pixels of the egg white and multiplies the pixel number by the area of the subject represented by one pixel in the actual image sensor of the camera, Can be calculated.

여기서 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 난백 및 난황의 높이를 측정하는 방식에서 화소의 수를 보정하는 것과 같은 방식으로 카메라의 중심 좌표와 난황의 중심 좌표간의 차이를 구하여 난황의 중심이 카메라의 중심으로부터 이격된 정도를 구하고, 이격된 정도에 따라 표시되는 화소의 수를 보정할 수 있다. Here, the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention calculates the difference between the center coordinates of the camera and the center coordinates of the egg yolk in the same manner as correcting the number of pixels in the method of measuring the egg height and egg yolk height It is possible to obtain the degree of separation of the center of the egg yolk from the center of the camera and to correct the number of displayed pixels according to the degree of separation.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 area_center 함수를 사용하여 난황의 픽셀 수와 난백의 픽셀 수를 구할 수 있다.The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can obtain the number of pixels of egg yolk and the number of pixels of egg white using the area_center function.

그리고, CMOS센서의 한 픽셀 실제 길이는 상부 카메라(121)의 제원표에서 구할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)에 사용되는 CMOS센서의 한 픽셀 실제 길이는 0.28 X 0.28mm이다. 상부 카메라(121)로 생성한 영상을 영상처리를 통해 측정한 난백과 난황의 영역의 픽셀수에 cmos센서의 한 픽셀의 실제 면적을 곱하면, 즉 (0.28 x 0.28)x(영역의 픽셀수)를 연산하면 실제 면적을 구할 수 있다. The actual length of one pixel of the CMOS sensor can be obtained from the reference table of the upper camera 121. The actual length of one pixel of the CMOS sensor used in the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is 0.28 X 0.28 mm. (0.28 x 0.28) x (the number of pixels in the region) is calculated by multiplying the number of pixels in the area of the egg white and egg yolk measured by the image processing of the image generated by the upper camera 121 by the actual area of one pixel of the cmos sensor, The actual area can be obtained.

도 17은 상부 카메라(121)로 생성한 영상 이미지에 난황 및 난백의 영역을 표시하고, 산출된 데이터를 표시한 도면이다.FIG. 17 is a diagram showing an egg yolk and an egg white area in a video image generated by the upper camera 121 and displaying the calculated data.

여기서 distance는 파란색 지시선의 교차로 표시된 화면의 정중앙으로부터 난황 중심까지의 이격된 거리이다. distance_x는 파란색 지시선의 교차로 표시된 화면 정중앙으로부터 난황의 중심까지의 절대값 x축좌표거리이다.Where distance is the distance from the center of the screen to the center of the yolk, indicated by the intersection of the blue leader lines. distance_x is the absolute x-axis coordinate distance from the center of the screen to the center of the yolk, indicated by the intersection of the blue leader lines.

distance_y는 파란색 지시선의 교차로 표시된 화면 정중앙으로부터 난황의 중심까지의 절대값 y축좌표거리이다. yorkcoumn_dis는 파란색 지시선의 교차로 표시된 화면 정중앙으로부터 난황의 중심까지의 정수로 표시된 x축좌표거리이다. yorkcoumn_dis 값은 distance_x와 같은 값을 가지지만 x축의 파란색의 중심에서 왼쪽일 경우 - 부호, 오른쪽일 경우 + 부호를 가진다. yolkrow_dis는 파란색 지시선의 교차로 표시된 화면 정중앙으로부터 난황의 중심까지의 정수로 표시된 y축 좌표거리이다. yolkrow_dis 값은 distance_y와 같은 값을 가지지만 y축의 파란색의 중심에서 위쪽인 경우 - 부호를 가지고 아래쪽인 경우 + 부호를 가진다.
distance_y is the absolute value y-axis coordinate distance from the center of the screen to the center of the yolk, indicated by the intersection of the blue leader lines. yorkcoumn_dis is the x-axis coordinate distance, expressed as an integer from the center of the screen to the center of the yolk, indicated by the intersection of the blue leader lines. The yorkcoumn_dis value has the same value as distance_x but has a sign when it is left at the center of the blue of the x axis and a sign when it is at the right. yolkrow_dis is the y-axis coordinate distance, expressed as an integer from the center of the screen to the center of the yolk, indicated by the intersection of the blue leader lines. The value of yolkrow_dis has the same value as distance_y, but has a plus sign if it is up at the center of the y axis and a plus sign if it is down.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량측정The weight measurement of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention

로드셀(Load Cell)은 힘(Force)이나 하중(Load)등의 물리량을 전기적 신호로 변환시켜 힘이나 하중을 측정하는 하중감지센서(Transducer)이다. 물체는 힘이나 하중에 의하여 이에 비례하는 변형이 발생하며 단위길이당 발생하는 변형량을 변형률(Srain)이라고 한다. 이때 발생되는 변형률은 힘이나 하중의 크기에 직선적으로 변화하는 특징을 가지고 있다. A load cell is a load sensor that measures force or load by converting physical quantities such as force or load into electrical signals. An object is deformed in proportion to a force or a load, and the strain per unit length is called a strain. The strain developed at this time has a characteristic that it changes linearly with the magnitude of force or load.

변형률의 측정을 위해 개발된 측정소자(Sensor)로 스트레인 게이지가 있다. 스트레인 게이지는 물체의 전기 저항 값이 길이와 단면 변화에 의하여 변화한다는 원리에 기반하여 작동한다.A strain gage is a measuring device developed for measuring strain. Strain gages work based on the principle that the electrical resistance of an object changes with length and cross-sectional variation.

로드셀은 힘이나 하중에 대하여 구조적으로 안정된 변형을 발생시키는 탄성 변형체(Elastic Strain Member)의 수감부에서 발생하는 물리적 변형을 스트레인 게이지를 이용하여 전기저항 변화로 변환시키고 전기회로의 일종인 휘트스톤 브릿지(Wheatstone Bridge)를 구성하여 정밀한 전기적 신호로 변환시켜 무게를 측정한다. The load cell transforms the physical deformation occurring in the receiving part of the elastic strain member, which generates a structurally stable deformation with respect to the force or the load, into a change in electrical resistance by using a strain gauge, Bridge) and converts it into a precise electrical signal to measure the weight.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 로드셀을 4개 사용하였고 사용된 한진데이터의 HD-Lcell-01 로드셀이 도 18에 도시되어 있다. 도 19는 도 18에 도시된 한진데이터의 HD-Lcell-01 로드셀의 스펙을 나타낸다. 또한, 도20을 참조하여 설명하면, 영상처리 및 중량 측정의 측정 시간을 줄이기 위해 별도의 모듈을 사용하여 로드셀의 중량 측정 부분을 따로 분리 처리하도록 설계하였으며, 처리 모듈은 제이씨넷 사의 8bit MCU인 Atmega128를 탑재한 모듈(JMOD-128)이다. 도 21은 모듈 JMOD-128의 상세제원을 도시한다. 그리고 로드셀의 정밀도를 증가하기 위해 도 20에 도시된 바와 같이 고정밀의 24bit ADC(Analog-to-Digital Converter)를 사용하였으며, 본 실시 예에서는 한진데이터사의 EPX4XM8A를 4개 사용하였다. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention uses four load cells and the HD-Lcell-01 load cell of the used Hanjin data is shown in FIG. Fig. 19 shows specifications of the HD-Lcell-01 load cell of Hanjin data shown in Fig. 20, in order to reduce the measuring time of the image processing and the weight measurement, the weight measurement part of the load cell is separately processed using a separate module. The processing module is an 8 bit MCU of Atmega128 (JMOD-128) equipped with a built-in module. Fig. 21 shows details of the module JMOD-128. In order to increase the accuracy of the load cell, a high-precision 24-bit ADC (Analog-to-Digital Converter) is used as shown in FIG. 20, and in this embodiment, four EPX4XM8A of Hanjin Data Co., Ltd. are used.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량 보정 모드는 로드셀을 제어하는 마이크로프로세서(ATMEGA128)와 PC 간에 RS232 통신 방식을 사용해 상호 데이터를 입출력한다. 도 22는 PC에서 중량 보정 명령을 전송하여 무게의 기준값을 새로 설정 하는 인터페이스를 도시한다.
The weight correction mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention uses a RS232 communication method between a microprocessor (ATMEGA 128) for controlling a load cell and a PC to input and output mutual data. 22 shows an interface for setting a reference value of weight by transmitting a weight correction command in the PC.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 로드셀을 이용한 무게 측정에서 프로그램적 알고리즘은 무게 보정 작업을 통하여 얻어진 제로, SPAN 두 점으로 중량을 계산한다. 무게 보정 작업 시 로드셀에서 측정된 ZERO 계측값과 SPAN 계측값을 선형 식을 만들어 무게 값을 표시 하게 된다. 로드셀을 이용한 알고리즘은 아래의 수학식 1과 같다.In the weight measurement using the load cell of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, the programmatic algorithm calculates the weight with two points of zero and SPAN obtained through the weight correction operation. During the weight calibration, ZERO measurement and SPAN measurement value measured by the load cell are made a linear expression and the weight value is displayed. The algorithm using the load cell is shown in Equation 1 below.

Figure 112013029945333-pat00001
Figure 112013029945333-pat00001

상기 수학식 1에서 X는 계측된 물체의 중량값이고 A 및 B는 무계보정변수이다. Y는 보정된 물체의 계측 중량값이다. 무계 보정변수 A는 (SPAN중량 - 0) / ( SPAN 시 계측값 - ZERO시 계측값)과 같이 SPAN과 0의 실제 중량 값과 계측된 중량 값의 비로 표현될 수 있다. 여기서 SPAN 중량은 중량 보정을 위해 중량 값을 알고 있는 임의의 물체의 중량이다. SPAN 계측값은 SPAN 중량값을 가지는 임의의 물체를 계측하였을 때 측정된 계측 중량 값이고 ZERO시 계측값은 계측되는 물체가 없을 때, 즉 중량이 0일 때 측정된 계측 중량 값이다. 상기 수학식 1은 아래의 수학식 2와 같이 쓸 수 있다. In the above equation (1), X is the weight value of the measured object, and A and B are the tremble correction variables. Y is the measured weight value of the corrected object. The calibration parameter A can be expressed as the ratio of the actual weight value of SPAN and zero to the measured weight value as in (SPAN weight - 0) / (measured value in SPAN - measured value in ZERO). Where SPAN weight is the weight of any object whose weight value is known for weight correction. SPAN measurement value is the measurement weight value measured when an arbitrary object having a SPAN weight value is measured, and the ZERO measurement value is a measurement weight value when there is no object to be measured, that is, when the weight is zero. Equation (1) can be written as Equation (2) below.

Figure 112013029945333-pat00002
Figure 112013029945333-pat00002

상기 수학식2에서 B는 아래의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다. 즉 중량이 0일 경우 표시되는 계측 값에 무계 보정변수 A와 -1을 곱한 값을 B로 사용할 수 있다.In Equation (2), B can be calculated by Equation (3) below. That is, when the weight is 0, the measurement value that is displayed is multiplied by the weightlessness correction variable A and -1, and the value can be used as B.

Figure 112013029945333-pat00003
Figure 112013029945333-pat00003

일 실시 예로 SPAN 중량을 1000으로 설정한 경우 A는 아래의 수학식 4와 같이 계산되어 0.001807782의 값을 가질 수 있고 B는 아래의 수학식 5와 같이 계산되어 666의 값을 가질 수 있다. 본 실시 예에서 SPAN시 계측값은 921.940이고 ZERO시 계측값은 368.776이다.In one embodiment, when the SPAN weight is set to 1000, A can be calculated as Equation (4) below and can have a value of 0.001807782, and B can be calculated to be 666 as shown in Equation (5) below. In the present embodiment, the measured value at SPAN is 921.940 and the measured value at ZERO is 368.776.

Figure 112013029945333-pat00004
Figure 112013029945333-pat00004

Figure 112013029945333-pat00005
Figure 112013029945333-pat00005

상기 수학식 4 및 5에 의해 계산된 A 및 B의 값과 AD변환 값을 수학식 1에 대입하여 중량 값으로 환산한다. SPAN시 중량 값 Y는 0.001807782 * 921.940 - 666로 계산되어 1000의 값이 나타난다. ZERO시 중량 값 Y는 0.001807782 * 368.776 - 666로 계산되어 0의 값이 나타나 물체의 실제 중량이 나타나는 것을 알 수 있다.
The values of A and B and the AD conversion value calculated by Equations (4) and (5) are substituted into Equation (1) and converted into weight values. The weight value Y at SPAN is calculated as 0.001807782 * 921.940 - 666, and a value of 1000 is displayed. The weight value Y at ZERO is calculated as 0.001807782 * 368.776 - 666, and a value of 0 appears to show the actual weight of the object.

로드셀의 경우 같은 물체라 할지라도 놓이는 위치에 따라 중량이 달라진다. 로드셀은 물체의 단위 면적당 압력을 측정 하는 센서로 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 할란을 놓는 검시판의 양 꼭짓점에 4개의 로드셀이 달려 있다. 정형 상태가 아닌 할란의 특성 상 할란이 이동함에 따라 4개의 로드셀에 걸리는 압력이 중점에 있을 때와는 달라지기 때문에 중량에 변화가 존재한다. In the case of a load cell, even if it is the same object, the weight varies depending on the position where it is placed. The load cell is a sensor for measuring the pressure per unit area of an object. In the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, four load cells are provided at both corners of a search board for placing a harness. There is a change in the weight because the characteristics of the non-ortho-halan halan are different from when the pressure applied to the four load cells is shifted as the halan migrates.

로드셀의 자체적인 오차를 보정하기 위해서는 정밀한 로드셀을 사용하여 오차를 보정하는 방법이 있지만 물체의 이동에 대해 오차를 제거하기 위해 할란의 옆면을 측정하였을 때 거리에 따라 물체의 픽셀 값이 달라지는 오차를 보정하는 알고리즘을 이용하여 보정방법을 사용할 수 있다.In order to correct the error of the load cell itself, there is a method of correcting the error by using a precise load cell. However, when the side of the haran is measured in order to eliminate the error of movement of the object, A calibration method can be used.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 상부카메라를 이용하여 물체가 놓이는 위치에 따라 무게의 변화를 일정 단위의 좌표 마다 저장한 후 그 좌표에 따른 질량 오차를 더하거나 빼주는 방법을 사용하여 물체의 이동에 따른 오차를 보정하였다. 도 25는 물체의 이동에 따라 다르게 계측된 물체의 중량을 도시한다. 기준 중량은 도 24와 같이 정밀도 0.01인 저울로 측정하였으며 보정에 사용한 물체의 무게는 213.13g 이다.
The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention stores a change in weight according to a position of an object using an upper camera for each coordinate of a certain unit and then adds or subtracts a mass error according to the coordinates The error due to the movement of the object was corrected. Fig. 25 shows the weight of an object measured differently depending on the movement of the object. The reference weight was measured with a scale having an accuracy of 0.01 as shown in FIG. 24, and the weight of the object used for the correction was 213.13 g.

도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량 보정 모드의 작동을 나타내는 순서도이다. 이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량 보정을 설명한다. 먼저 검시판의 위치에 따른 물체의 중량측정 오차를 계산한다(2310). 검시판의 구획된 위치마다 기준 중량을 가진 물체를 위치시키고 계측된 중량을 기록하여 위치에 따른 중량 오차데이터를 생성한다. 중량오차 데이터가 기록된 중량 오차표가 도 25에 도시되어 있다. 도 25에 도시된 중량 오차표는 x, y 각축 좌표(-7 ~ +7 0.5cm 간격)에 해당하는 중량 실측 값을 도시한다. x축 및 y축은 각각 29개(-7. -6.5, ...,-0.5, 0, 0.5, ..., 7)의 데이터를 가지며 y, x축, 총 두축에 대한 데이터가 존재하므로, 총 58개의 위치에 물체가 위치함에 따른 중량 오차 데이터가 존재한다(x축 29개 , y축 29개). 중량 오차 데이터는 기존에 생성되어 있을 수 있어서 위치에 따른 물체의 중량 측정 오차를 계산하는 단계는 생략될 수 있다.23 is a flowchart showing the operation of the weight correction mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, the weight correction of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described. First, the weight measurement error of the object according to the position of the search board is calculated (2310). An object having a reference weight is positioned for each of the divided positions on the search board, and the measured weight is recorded to generate weight error data according to the position. A weight error table in which weight error data is recorded is shown in Fig. The weight error table shown in Fig. 25 shows actual measured values corresponding to x and y axis coordinates (-7 to +7 intervals of 0.5 cm). Since the x and y axes have data of 29 (-7. -6.5, ..., - 0.5, 0, 0.5, ..., 7) There are weight error data (29 on the x-axis and 29 on the y-axis) as the object is located at a total of 58 positions. Since the weight error data may have already been generated, the step of calculating the weight measurement error of the object according to the position may be omitted.

다음으로 물체의 중량을 측정한다(2320). 계측하고자 하는 물체를 검시판에 올려놓고 물체의 중량을 계측한다. 다음으로, 상부 카메라를 사용하여 물체의 위치를 측정한다(2330). 본 발명의 일 실시 예에서, 중량이 측정되는 물체는 할란이고 할란은 검시판의 영역에 위치하게 된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 검시판에 위치하는 할란의 중량 위치를 좌표로 특정한다. 할란의 중량의 위치는 할란의 퍼진 영역의 중앙값으로 설정할 수 있다. 또는 난황의 중심 영역으로 설정할 수도 있다. 또는 일반적으로 난백이 난황보다 퍼지는 점을 고려하여 할란의 중량 위치는 할란의 중앙 위치와 난황의 중앙 위치를 잇는 선분에서 할란의 중앙 위치와 난황의 중앙위치 사이의 일정한 지점으로 설정할 수도 있다.Next, the weight of the object is measured (2320). The object to be measured is placed on a search board and the weight of the object is measured. Next, the position of the object is measured using the upper camera (2330). In one embodiment of the present invention, the object to be weighed is a Harlan and the Harlan is placed in the area of the search board. The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention specifies the weight position of the Harlan located on the search board as coordinates. The position of the weight of the haran can be set to the median of the spread of the haran. Or a central region of egg yolk. Or in general, the weight position of the egg yolk can be set at a certain point between the central position of the egg yolk and the central position of the egg yolk in a line segment connecting the central position of the egg yolk with the central position of the egg yolk.

다음으로 물체의 위치에 따른 물체의 중량측정 오차를 계산한다(2340). 마지막으로, 계산된 중량측정 오차를 사용하여 측정된 물체의 중량을 보정한다(2350).Next, a weight measurement error of the object according to the position of the object is calculated (2340). Finally, the weight of the measured object is corrected using the calculated weight measurement error (2350).

이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량 보정 모드에서 물체의 위치에 따른 물체의 중량 측정 오차를 계산하고(2340) 계산된 중량측정 오차를 사용하여 측정된 물체의 중량을 보정하는 단계(2350)를 설명한다.In the weight correction mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, an error of weight measurement of an object according to the position of the object is calculated (2340) and the weight of the object measured using the calculated measurement error (Step 2350).

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)는 로드셀의 정확도를 높이기 위해 측면 측정과 같은 방법을 사용한다. 상부 카메라를 이용하여 물체가 놓이는 좌표를 얻은 다음 위치에 따른 오차 중량 값을 사용하여 중량 계측 값의 보정을 수행한다. 수학식 6은 일 실시 예에서의 중량 보정 공식이며 보정된 중량 값의 측정 결과는 도 26에 도시되어 있다. 수학식 6은 물체의 위치에 따른 오차 비율을 구해 보정전 중량 값에 곱하여 중량을 보정하는 수식이다. 다른 실시 예에서는 계측된 중량 값에 보정하려는 수치를 더하거나 빼는 방법으로 오차를 보정할 수도 있다. 그러나 질량이 작은 물체의 경우 보정된 중량 값이 음의 값으로 계산되는 경우도 발생한다. 따라서 본 실시 예에서는 위치에 따른 중량오차를 보정전 중량에 곱하여 계측된 중량 값을 보정한다.The egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention uses the same method as the lateral measurement to improve the accuracy of the load cell. The upper camera is used to obtain the coordinates on which the object is placed, and then the weight measurement value is corrected using the error weight value according to the position. Equation (6) is a weight correction formula in one embodiment, and the measured result of the corrected weight value is shown in FIG. Equation (6) is a formula for correcting the weight by multiplying the weight before correction by calculating the error ratio according to the position of the object. In another embodiment, the error may be corrected by adding or subtracting the value to be corrected to the measured weight value. However, in the case of a small-mass object, the corrected weight value may be calculated as a negative value. Therefore, in the present embodiment, the measured weight value is corrected by multiplying the weight error according to the position by the weight before correction.

Figure 112013029945333-pat00006
Figure 112013029945333-pat00006

수학식 6에서 A는 x, y축 좌표(-7 ~ +7)에서의 중량 계측 값이다. B는 x, y축 좌표가 중심에 있을 때의 중량 계측 값이다. C는 A 픽셀 값에 해당하는 x. y좌표이다. D는 윗면 카메라를 통해 얻어진 x, y축 좌표이다. E는 보정 전 계측된 물체의 중량 값이다. Y는 물체의 보정된 중량 값이다.In Equation (6), A is the weight measurement value at the x and y axis coordinates (-7 to +7). B is the weight measurement value when the x- and y-axis coordinates are at the center. C is the x value corresponding to the A pixel value. y coordinate. D is the x and y axis coordinates obtained through the top camera. E is the weight value of the object measured before correction. Y is the corrected weight value of the object.

A는 x, y 각축 좌표(-7 ~ +7 0.5cm 간격)에 해당하는 중량 실측 값이다. x축 및 y축은 각각 29개(-7. -6.5, ...,-0.5, 0, 0.5, ..., 7)의 데이터를 가지며 y, x축, 총 두축에 대한 데이터가 존재하므로, 총 58개의 물체 이동에 따른 중량 오차 데이터가 존재한다(x축 29개 , y축 29개).
A is a measured value of the weight corresponding to x, y axis coordinates (-7 to +7, 0.5 cm intervals). Since the x and y axes have data of 29 (-7. -6.5, ..., - 0.5, 0, 0.5, ..., 7) There are 58 weight shift data (29 x axis, 29 y axis).

(A-B)는 같은 물체가 중심에 있을 때와 y, x축 각각 0.5cm간격으로 -7에서 +7 까지 직접 물체를 이동해 가며 측정한 물체와의 차이이므로, 물체가 위치한 지점에서의 계측 중량 값과 물체가 중심에 있을 때의 계측 중량 값을 비교한 중량 오차값이다. 따라서 (A-B)/A는 A값에 대한 중량 오차값의 비율이 된다.
(AB) is the difference from the measured object when the same object is at the center and the object is moved directly from -7 to +7 at intervals of 0.5 cm between y and x axes. Therefore, the measured weight value at the point where the object is located It is the weight error value which compares the measured weight value when the object is at the center. Therefore, (AB) / A is the ratio of the weight error value to the A value.

수학식 6의 (((A-B)/A)/C)*D의 기재는 ((A-B)/A) * ((1/C) * D)으로 바꾸어 쓸 수 있다. C는 상부카메라로 얻어진 물체의 좌표 E에 대응되는 중량 오차표에서의 좌표이다. 중량오차표에서 중량의 오차는 0.5cm 간격으로 측정되어 있기에 0.5cm 간격 내에서의 선형적 중량오차 비율을 (1/C)*D를 사용하여 계산한다. ((1/C) * D)는 실제 측정시 물체는 0 ~ 0.5cm, 0.5cm~1cm, 1cm ~ 1.5cm 등의 간격 안에 놓이기 때문에 그에 따른 중량오차 비율도 0.5cm 간격안에 선형적으로 증가 또는 감소한다고 가정한다. ((1/C) * D)는 0.5cm 간격의 선형적 비례식이 된다. 따라서 ((A-B)/A)와 ((1/C) * D)을 곱한 ((A-B)/A) * ((1/C) * D)로 D(실제물체 좌표)에 의한 중량 오차의 비율값을 계산 할 수 있다. The description of ((A-B) / A) / C) * D in Equation 6 can be replaced with ((A-B) / A) * ((1 / C) * D). And C is the coordinate in the weight error table corresponding to the coordinate E of the object obtained by the upper camera. Since the error of weight in the weight error table is measured at intervals of 0.5 cm, the linear weight error ratio within a 0.5 cm interval is calculated using (1 / C) * D. (1 / C) * D) is in the range of 0 ~ 0.5cm, 0.5cm ~ 1cm, 1cm ~ 1.5cm and so the weight error ratio increases linearly within 0.5cm interval . ((1 / C) * D) is a linear proportion of 0.5 cm intervals. Therefore, the ratio of the weight error by D (actual object coordinates) to ((AB) / A) * ((1 / C) * D) multiplied by ((AB) / A) You can calculate the value.

C와 D는 검시판의 중심좌표로부터 C와 D좌표까지의 거리로 표현될 수도 있다. 이러한 경우 1/C*D는 검시판의 중심좌표에서 D좌표까지의 거리를 검시판의 중심좌표에서 C좌표까지의 거리로 나눈 값으로 계산될 수 있다. 또한, 다른 실시 예에서 필요에 따라 중량 오차표의 측정 단위 사이의 중량 오차값을 계산하기 위해 ((1/C) * D)를 곱하는 기재는 중량 보정을 간단히 하기 위해 생략할 수도 있다.
C and D may be expressed as distances from the center coordinates of the search board to the C and D coordinates. In this case, 1 / C * D can be calculated by dividing the distance from the center coordinate of the search board to the D coordinate by the distance from the center coordinate of the search board to the C coordinate. Further, in another embodiment, a substrate for multiplying ((1 / C) * D) to calculate the weight error value between the measurement units of the weight error table as needed may be omitted for simplifying the weight correction.

마지막으로 E x (1 - ((A-B)/A) * ((1/C) * D))를 설명한다. C와 D는 항상 같은 부호를 가지기 때문에 ((1/C) * D)의 연산 결과는 양수이다. 그러나 물체의 오차 무게 비율 ((A-B)/A) 은 중심에서 측정한 무게보다 실제 위치에서 측정한 무게가 작으면 음의 값을 가지게 되고 크면 양의 값을 가지게 된다. 음의 값을 가지면 E에 1 보다 큰값(1.XXX)을 곱해 주어야 하고 양의 값을 가지면 1 보다 작은 값(0.XXX)을 곱해 주어야 보정을 할 수 있다. 따라서 계산된 값을 1에서 감한 값을 E 값에 곱하여 보정된 물체의 중량 값을 계산한다.
Finally, E x (1 - ((AB) / A) * ((1 / C) * D)) is described. Since C and D always have the same sign, the result of ((1 / C) * D) is positive. However, the error weight ratio (AB / A) of an object has a negative value when the weight measured at the actual position is smaller than the weight measured at the center, and a positive value when the weight is measured at the actual position. If you have a negative value, you must multiply E by a value greater than 1 (1.XXX), and if you have a positive value, multiply by a value less than 1 (0.XXX) to compensate. Therefore, the weight value of the corrected object is calculated by multiplying the value obtained by subtracting the calculated value from 1 by the E value.

본 발명의 일 실시 예에 따른 계란 품질 계측 장치(100)의 중량 측정 모드의 정확도 검증 결과가 도 26에 나타나 있다. 중량 보정을 적용한 경우 최대 0.88g의 오차를 나타내는 것으로 높은 중량 측정의 정확성이 나타난다.
The results of verification of the accuracy of the weighing mode of the egg quality measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention are shown in Fig. The accuracy of the weighing measurement is indicated by a weight correction of up to 0.88g.

전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시예들 뿐만 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.The combination of the above-described embodiments is not limited to the above-described embodiments, and various combinations of types as well as the above-described embodiments may be provided according to implementation and / or necessity.

전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In the above-described embodiments, the methods are described on the basis of a flowchart as a series of steps or blocks, but the present invention is not limited to the order of steps, and some steps may occur in different orders or in a different order than the steps described above have. It will also be understood by those skilled in the art that the steps depicted in the flowchart illustrations are not exclusive and that other steps may be included or that one or more steps in the flowchart may be deleted without affecting the scope of the invention You will understand.

전술한 실시 예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
The foregoing embodiments include examples of various aspects. While it is not possible to describe every possible combination for expressing various aspects, one of ordinary skill in the art will recognize that other combinations are possible. Accordingly, it is intended that the invention include all alternatives, modifications and variations that fall within the scope of the following claims.

Claims (22)

본체;
상기 본체의 상부에 위치하고, 광투과성 재질로 제작되는 검시판;
상기 검시판 및 상기 본체 사이에 위치하여 상기 검시판의 아래에서 상기 검시판을 투과하는 빛을 조사하는 광원부;
상기 본체에서 상기 본체의 상부로 돌출되어 구성된 팔에 장착되여 상기 검시판 위에 위치하는 피사체의 영상을 생성하는 카메라부;
상기 검시판의 하단에 위치하는 적어도 하나의 중량 측정부; 및
상기 광원부, 상기 카메라 및 상기 중량 측정부 중 적어도 하나를 제어하는 제어부;를 포함하며,
상기 검시판 위에 위치하는 피사체의 영상 및 중량을 측정하되, 상기 중량 측정부는 로드셀을 활용하되, 계측되는 물체가 없을 때 측정된 중량값(ZERO 값)과 SPAN 중량값을 갖는 임의의 물체를 계측하였을 때 측정되는 계측 중량 값(SPAN 값)을 기반으로 보정 변수를 이용하여 중량을 측정하되,
Figure 112015002883618-pat00066
(여기서, X는 계측된 물체의 중량값이고, Y는 보정된 물체의 계측 중량값이며, A는 (SPAN중량 - 0) / ( SPAN 시 계측값 - ZERO시 계측값)이며, B는
Figure 112015002883618-pat00067
임)을 통해 중량 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 계란 품질 계측 장치.
main body;
A detector mounted on the main body and made of a light transmitting material;
A light source positioned between the inspection plate and the main body and irradiating light transmitted through the inspection plate under the inspection plate;
A camera unit mounted on an arm protruding from an upper portion of the main body to generate an image of a subject positioned on the search board;
At least one weighing unit positioned at the lower end of the search plate; And
And a controller for controlling at least one of the light source unit, the camera, and the weight measuring unit,
The weight and the weight of the object located on the inspection board are measured. The weight measuring unit measures an arbitrary object having a weight value (ZERO value) and a SPAN weight value when a load cell is used and there is no object to be measured The weight is measured using a calibration variable based on a measured weight value (SPAN value)
Figure 112015002883618-pat00066
(SPAN weight - 0) / (measured value at SPAN - measured value at ZERO), B is the measured weight value of the object to be calibrated,
Figure 112015002883618-pat00067
And the weight value is corrected through the weight of the egg.
제 1 항에 있어서,
상기 중량 측정부는 상기 검시판의 모서리 하단에 위치하여 상기 광원부에서 조사되는 빛을 방해하지 않는 것을 특징으로 하는 계란 품질 계측 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the weighing part is located at a lower edge of the corner of the inspection board and does not interfere with the light emitted from the light source part.
제 1 항에 있어서
상기 제어부는 상기 카메라부에서 측정한 피사체의 위치를 사용함으로써 상기 피사체가 상기 검시판에 위치하는 지점에 따라 발생하는 중량 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 계란 품질 계측 장치.
The method of claim 1, wherein
Wherein the control unit corrects a weight error caused by a position of the subject on the search board by using the position of the subject measured by the camera unit.
제 1 항에 있어서,
상기 카메라부를 통해 생성된 영상에 상기 검시판에 할란을 위치시키는 조작 수단이 존재하는지 및 상기 할란이 존재하는지를 판단하여
상기 영상에 상기 조작수단이 존재하지 않고 상기 할란이 존재할 경우에만 상기 할란의 특성을 계측하는 것을 특징으로 하는 계란 품질 계측 장치.
The method according to claim 1,
It is determined whether there is an operating means for placing a harbor on the search board in the image generated through the camera unit and whether or not the harness exists
And measures the characteristics of the egg yolk only when the operating means does not exist in the image and the egg yolk exists.
계란 품질 계측 방법으로서,
검시판의 측면에 위치한 측면 카메라 또는 검시판의 수직 상방에 위치한 상부 카메라를 이용하여 검시판 윗면에 위치한 피사체의 영상을 생성하는 단계; 및
상기 영상을 분석하여 할란의 특성을 계측하는 단계;를 포함하되,
상기 영상 생성단계 및 상기 계측 단계는 반복 수행되어 할란의 변화를 측정하되, 할란의 난황색 여부 판별을 위해 난황 색 팬 모델(Yolk colour Fan model)의 등급별 난황색 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지의 RGB 영상을 LAB 영상 값으로 변환한 후, 데이터베이스화하여 등급을 산출하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 계란 품질 계측 방법.
As an egg quality measuring method,
Generating an image of a subject located on a top surface of the search board using a side camera located on a side of the search board or an upper camera located vertically above the search board; And
And analyzing the image to measure the characteristics of the hall,
The image generating step and the measuring step are repeatedly performed to measure the change of the halan, and a yellow yellow image of the yolk color fan model is picked up to discriminate whether or not the halan is yellowish, Converting the RGB image of the image into an LAB image value, and converting the RGB image into a database to calculate a grade.
할란의 영역 특정 방법으로서,
카메라부에서 생성된 이미지를 HSV 채널 이미지로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 HSV 채널 이미지의 채도 채널에서의 채도값, 명암값 및 색조값 중 하나의 차이를 이용하여 할란의 영역을 설정하는 단계;를 포함하되,
상기 HSV 채널 이미지에서 임계값을 기반으로 V 영역 값이 급변하는 점을 기준으로 배경과 분리하여 계란 영역으로 설정하고, opening_circle 함수를 사용하여 경계선을 스무딩하며, 한 개의 영역으로 묶여있던 픽셀을 근접 영역픽셀끼리 묶어 분리 처리하여 라벨링을 수행하는 할란의 영역 특정 방법.
As a region specific method of Harlan,
Converting an image generated by the camera unit into an HSV channel image; And
Setting an area of the halan using the difference of one of a saturation value, a lightness value, and a hue value in a saturation channel of the converted HSV channel image,
The HSV channel image is set as an egg region separately from the background on the basis of a point where the V region value rapidly changes based on the threshold value, the boundary line is smoothed using the opening_circle function, A method of specifying a region of a Harlan in which labels are grouped and subjected to separation processing to perform labeling.
제 6 항에 있어서,
상기 이미지 변환 단계는 상기 카메라부가 생성한 할란의 측면 또는 상부 이미지를 HSV 채널 이미지로 변환하는 단계이고,
상기 할란의 영역을 설정하는 단계는,
상기 변환된 HSV 채널 이미지의 채도 채널에서의 채도값의 차이를 이용하여 난황 영역을 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 할란의 영역 특정 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the image conversion step is a step of converting the side or upper image of the halan generated by the camera into an HSV channel image,
The step of setting the area of the harness includes:
And setting an egg yolk region using the difference in the saturation value of the transformed HSV channel image in the saturation channel.
제 7 항에 있어서, 상기 할란의 영역을 설정하는 단계는,
상기 계란 영역에서 상기 난황 영역을 제거하여 난백 영역을 설정하는 단계;를 더 포함하는 할란의 영역 특정 방법.
8. The method of claim 7, wherein the setting of the area of the Harlan includes:
And setting the egg white region by removing the yolk region from the egg region.
제 6 항에 있어서,
상기 라벨링 이후, 각 라벨로 분리된 영역들 중 계란 영역을 선택하되, Area, row1 및 row2 파라미터 여기서, Area는 영역의 픽셀 총 개수이고, row1은 영역이 시작되는 y축값이며, row2는 영역의 중심 y축 값을 나타냄 - 를 포함하는 select_shape 함수를 이용하여 구현되는 것을 특징으로 하는 할란의 영역 특정 방법.
The method according to claim 6,
After the labeling, an egg area is selected from the areas separated by each label, where Area is the total number of pixels of the area, row1 is the y-axis value at which the area starts, and row2 is the center of the area y-axis value of the selected region.
제 9 항에 있어서, 상기 할란의 영역을 특정하는 단계는,
상기 계란 영역에서 난황 영역을 제거하여 난백 영역을 설정하는 단계;를 더 포함하는 할란의 영역 특정 방법.
10. The method of claim 9, wherein specifying the area of the Harlan comprises:
And setting an egg white area by removing an egg yolk area from the egg area.
제 6 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 카메라부로 생성된 이미지는 관심 영역을 가짐으로써, 상기 이미지에 대한 영상처리는 상기 관심 영역에서만 수행되는 것을 특징으로 하는 할란의 영역 특정 방법.
11. The method according to any one of claims 6 to 10,
Wherein the image generated by the camera unit has a region of interest such that image processing for the image is performed only in the region of interest.
제 6 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 할란의 영역 설정 단계는 상기 설정된 영역에 포함되어 있는 특정한 크기 보다 작은 폐 영역을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 할란의 영역 특정 방법.
11. The method according to any one of claims 6 to 10,
Wherein the step of setting the area of the area further comprises the step of removing a closed area smaller than a specific size included in the set area.
할란의 계측 방법에 있어서,
카메라부가 생성한 할란의 이미지에서 계측의 대상 영역인 계측 영역을 생성하는 단계;
상기 계측 영역의 픽셀수를 측정하는 단계; 및
상기 측정된 픽셀 수 및 보정 계수를 곱함으로써 상기 계측 영역의 실측값을 생성하는 단계;를 포함하되,
상기 계측 영역의 실측값을 생성하기 위해, 정육각형 모델이 상부 카메라의 중심에 놓여 있는 상태에서 측면 카메라로 측정시, 높이에 해당하는 선의 픽셀수를 구하고, 다른 위치에 상기 모델을 위치시켜 위치에 따라 표현되는 상기 높이에 해당하는 선의 픽셀수를 측정하여, 위치에 따른 픽셀 수의 변화를 이용하여 피사체가 상기 상부 카메라의 중심으로부터 이격된 정보를 2차 평면에서 구하고, 상기 모델로 측정된 데이터를 사용하여 피사체의 위치에 따라 표현되는 픽셀 수를 피사체가 상부 카메라의 중앙 좌표에 있을 때의 픽셀 수로 보정하는 할란의 계측 방법.
In the Harlan method,
Generating a measurement area, which is an object area of measurement, from the image of the halan generated by the camera;
Measuring a number of pixels in the measurement area; And
Generating an actual value of the measurement area by multiplying the measured pixel number and a correction factor,
In order to generate an actual value of the measurement area, when measuring with a side camera in a state where the regular hexagon model is located at the center of the upper camera, the number of pixels of the line corresponding to the height is obtained, Measuring the number of pixels of the line corresponding to the height to be represented and obtaining information of the subject separated from the center of the upper camera on the secondary plane using the change of the number of pixels according to the position, And correcting the number of pixels represented by the position of the subject by the number of pixels when the subject is at the center coordinate of the upper camera.
제 13항에 있어서,
상기 계측 영역을 생성하는 단계는,
상기 카메라부가 생성한 할란의 측면 이미지에서 난황 영역 및 난백 영역 중 하나의 영역을 생성하는 단계;
상기 생성된 하나의 영역에서 Y 좌표값이 가장 큰 부분에 Y축에 평행한 측정선을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 하나의 영역에 속한 상기 측정선의 부분을 계측 영역으로 생성하는 단계;이고,
상기 보정 계수는 카메라 이미지 센서의 한 픽셀이 나타내는 피사체의 길이를 상기 카메라와 상기 피사체의 이격된 정도에 따라 나타낸 계수여서,
상기 계측 영역의 길이를 구하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
14. The method of claim 13,
Wherein the step of generating the measurement region comprises:
Generating one of an egg yolk region and an egg white region in a side image of the Harlan generated by the camera unit;
Generating a measurement line parallel to the Y axis at a portion where the Y coordinate value is largest in the generated one area; And
Generating a measurement region of the measurement line belonging to one of the generated regions as a measurement region,
Wherein the correction coefficient is a coefficient indicating a length of a subject represented by one pixel of the camera image sensor according to a degree of separation between the camera and the subject,
And the length of the measurement area is obtained.
제 14 항에 있어서 상기 픽셀 수를 측정하는 단계는,
카메라부가 생성한 상부 이미지로 상기 계측 영역의 중심 좌표를 구하는 단계; 및
상기 보정 계수가 생성된 기준 좌표로부터 상기 계측 영역의 중심좌표가 이격된 정도를 이용하여 상기 계측 영역의 픽셀 수를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
15. The method of claim 14, wherein measuring the number of pixels comprises:
Obtaining center coordinates of the measurement area with an upper image generated by a camera unit; And
And correcting the number of pixels of the measurement area using the degree of the center coordinates of the measurement area being spaced apart from the reference coordinates from which the correction coefficient is generated.
제 13 항에 있어서,
상기 계측 영역을 설정하는 단계는,
상기 카메라부가 생성한 할란의 상부 이미지에서 난황 영역 및 난백 영역 중 적어도 하나의 영역을 계측 영역으로 생성하는 단계이고,
상기 보정 계수는 카메라 이미지 센서의 한 픽셀이 나타내는 피사체의 면적을 상기 카메라와 상기 피사체가 이격된 정도에 따라 나타낸 계수여서,
상기 계측 영역의 면적을 구하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
14. The method of claim 13,
Wherein the step of setting the measurement area comprises:
Generating at least one of an egg yolk region and an egg white region as a measurement region in an upper image of the halan generated by the camera unit,
Wherein the correction coefficient is a coefficient indicating the area of the subject represented by one pixel of the camera image sensor according to the degree of separation between the camera and the subject,
And the area of the measurement area is obtained.
제 16 항에 있어서,
상기 픽셀의 수를 측정하는 단계는,
상기 계측 영역의 중심 좌표가 상기 상부 이미지의 중심 좌표로부터 이격된 거리에 따라 생기는 상기 계측 영역의 픽셀 수의 변화를 보정하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
17. The method of claim 16,
Wherein measuring the number of pixels comprises:
Wherein a change in the number of pixels of the measurement region caused by a distance of the center coordinates of the measurement region from the center coordinates of the upper image is corrected.
할란의 계측 방법에 있어서,
할란의 중량을 측정하는 단계;
상부카메라를 사용하여 상기 할란이 검시판에 위치하는 위치를 측정하는 단계;
상기 할란의 위치에 따른 할란의 중량측정 오차를 계산하는 단계; 및
상기 측정된 할란의 중량을 상기 계산된 중량 측정 오차를 사용하여 보정하는 단계를 포함하되,
할란의 중량 측정시, 로드셀을 활용하되, 계측되는 물체가 없을 때 측정된 중량값(ZERO 값)과 SPAN 중량값을 갖는 임의의 물체를 계측하였을 때 측정되는 계측 중량 값(SPAN 값)을 기반으로 보정 변수를 이용하여 중량을 측정하되,
Figure 112015002883618-pat00068
(여기서, A는 x, y축 좌표(-7 ~ +7)에서의 중량 계측 값이고, B는 x, y축 좌표가 중심에 있을 때의 중량 계측 값이며, C는 A 픽셀 값에 해당하는 x. y좌표이고, D는 윗면 카메라를 통해 얻어진 x, y축 좌표이며, E는 보정 전 계측된 물체의 중량 값이고, Y는 물체의 보정된 중량 값임)을 통해 중량 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
In the Harlan method,
Measuring the weight of the Harlan;
Measuring a position of the harness on the inspection board using an upper camera;
Calculating a gravimetric error of Haran according to the position of the Harlan; And
And calibrating the weight of the measured Harlan using the calculated gravimetric error,
When weighing a Harlan, weigh the measured value (ZERO value) when the load cell is used and there is no object to be measured. Based on the measured weight value (SPAN value) measured when an arbitrary object having the SPAN weight value is measured The weight is measured using a calibration parameter,
Figure 112015002883618-pat00068
(Where A is the weighing value at the x and y axis coordinates (-7 to +7), B is the weighing value at the center of the x, y axis coordinate, and C is the weighing value corresponding to the A pixel value x is the y coordinate, D is the x and y axis coordinates obtained by the top camera, E is the weight value of the object measured before correction, and Y is the corrected weight value of the object) As shown in FIG.
제 18 항에 있어서,상기 할란의 계측방법은,
상기 검시판에 동일 물체가 위치가 상기 검시판의 상이한 위치에 위치함에 따라 발생되는 위치별 중량 차이 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 할란의 위치에 따른 할란의 중량측정 오차를 계산하는 단계는 상기 위치별 계측 중량 차이 데이터를 사용하여 할란의 중량 측정 오차를 계산하는 것을 특징으로 하는 할란의 계측 방법.
19. The method of claim 18,
And generating weight difference data for each position generated as the same object is located at a different position of the search board on the search board,
Wherein the step of calculating the weighing error of the Haran according to the position of the Harlan is performed by calculating the weighing error of the Harlan using the weighing data for each position.
호우 유닛(Haugh Unit)을 산출하는 방법에 있어서,
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 중량 측정부로 할란의 중량을 측정하는 단계;
제 10항의 방법으로 난백의 높이를 측정하는 단계; 및
상기 측정된 할란의 중량과 상기 난백의 높이를 이용하여 호우 유닛을 산출하는 단계를 포함하는 호우 유닛 산출 방법.

In a method for calculating a Haugh Unit,
Measuring the weight of the haran by the weight measuring unit of any one of claims 1 to 3;
Measuring the height of the egg white by the method of claim 10; And
And calculating a storm unit using the measured weight of the harran and the height of the egg whites.

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