RU2019129450A - Способ и устройство оптического анализа фруктов или овощей и устройство для автоматической сортировки - Google Patents

Способ и устройство оптического анализа фруктов или овощей и устройство для автоматической сортировки Download PDF

Info

Publication number
RU2019129450A
RU2019129450A RU2019129450A RU2019129450A RU2019129450A RU 2019129450 A RU2019129450 A RU 2019129450A RU 2019129450 A RU2019129450 A RU 2019129450A RU 2019129450 A RU2019129450 A RU 2019129450A RU 2019129450 A RU2019129450 A RU 2019129450A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
specified
light
multispectral camera
illuminated
illumination
Prior art date
Application number
RU2019129450A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2019129450A3 (ru
RU2750086C2 (ru
Inventor
Филипп БЛАНК
Original Assignee
Маф Агроботик
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=58501746&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=RU2019129450(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Маф Агроботик filed Critical Маф Агроботик
Publication of RU2019129450A publication Critical patent/RU2019129450A/ru
Publication of RU2019129450A3 publication Critical patent/RU2019129450A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2750086C2 publication Critical patent/RU2750086C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/02—Food
    • G01N33/025—Fruits or vegetables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C2501/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material to be sorted
    • B07C2501/009—Sorting of fruit
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G01N2021/8812—Diffuse illumination, e.g. "sky"
    • G01N2021/8816—Diffuse illumination, e.g. "sky" by using multiple sources, e.g. LEDs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G01N2021/8835—Adjustable illumination, e.g. software adjustable screen

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Sorting Of Articles (AREA)

Claims (37)

1. Способ оптического анализа объектов, относящихся к группе фруктов и овощей, в котором формируют репрезентативные изображения объектов в различных спектральных диапазонах формирования изображений,
отличающийся тем, что:
- каждый источник из множества источников света, образованных светодиодами (СД1, СД2, СД3, СД4, СД5), выполнен с возможностью освещать световым излучением по меньшей мере часть наружной поверхности по меньшей мере одного объекта, именуемого освещаемым объектом (6), при этом различные источники света выполнены с возможностью селективно освещать каждый освещаемый объект световым излучением в различных спектральных диапазонах освещения;
- световое излучение по меньшей мере от одного источника света подают на всю видимую сторону наружной поверхности каждого объекта, освещаемого указанным источником света;
- управляют источниками света в соответствии с заданной последовательностью освещения для каждого освещаемого объекта в последовательности объектов, в соответствии с указанными различными спектральными диапазонами освещения;
- формируют изображения посредством по меньшей мере одной цветной камеры (4, 4a, 4b), чувствительной к световому излучению в видимом и в инфракрасном диапазонах и именуемой мультиспектральной камерой (4, 4a, 4b), причем указанная по меньшей мере одна мультиспектральная камера ориентирована в направлении части наружной поверхности по меньшей мере одного освещаемого объекта, соответствующей всей видимой стороне наружной поверхности объекта на оптической оси мультиспектральной камеры, а экспозицией указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры управляют синхронно с указанной последовательностью освещения таким образом, чтобы сформировать посредством этой одной и той же мультиспектральной камеры серию изображений в различных спектральных диапазонах формирования изображений указанной части наружной поверхности по меньшей мере одного освещаемого объекта (6), причем указанная серия изображений включает по меньшей мере одно изображение в видимом диапазоне и по меньшей мере одно изображение в инфракрасном диапазоне;
- каждая мультиспектральная камера (4, 4a, 4b) выбрана из группы камер, содержащих КМОП-датчик с матрицей цветных фильтров без инфракрасного отсекающего фильтра, и камер, содержащих три КМОП-датчика, по одному КМОП-датчику для каждого основного цвета, без инфракрасного отсекающего фильтра.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что указанную серию изображений указанной части наружной поверхности, сформированных единственной мультиспектральной камерой (4, 4a, 4b), записывают в буферную память (42a, 42b) указанной мультиспектральной камеры.
3. Способ по любому из пп. 1 или 2, отличающийся тем, что каждое изображение в инфракрасном диапазоне формируют с настройкой баланса белого в соответствии с чувствительностью для каждого цвета указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры (4, 4a, 4b) в инфракрасном диапазоне.
4. Способ по любому из пп. 1-3, отличающийся тем, что указанную последовательность освещения формируют из последовательности периодов освещения, причем в течение каждого периода освещения активируют некоторые из указанных источников (СД1, СД2, СД3, СД4, СД5) света, причем указанную группу источников света выбирают так, чтобы освещать каждый объект в одном из указанных спектральных диапазонов освещения, при этом каждый период освещения составляет 0,1 мс - 5 мс, а экспозицию указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры (4, 4a, 4b) запускают с задержкой относительно активации периода освещения, причем указанную задержку выбирают так, что каждый источник света из указанной группы источников (СД1, СД2, СД3, СД4, СД5) света, активируемых в указанный период освещения, эффективно полностью включают и поддерживают активным до запуска указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что для формирования изображений в отраженном свете часть наружной поверхности объекта, освещаемого по меньшей мере одним источником света, соответствует всей стороне наружной поверхности объекта, видимой в световом излучении указанного источника света, а по меньшей мере одну мультиспектральную камеру позиционируют относительно указанного источника света таким образом, чтобы формировать в отраженном свете изображения всей указанной видимой стороны.
6. Способ по любому из пп. 1-5, отличающийся тем, что указанная серия изображений, сформированных единственной мультиспектральной камерой, включает:
- изображение в отраженном свете, сформированное, когда объект освещают белым светом;
- изображение в отраженном свете, сформированное, когда объект освещают излучением в инфракрасном диапазоне на длинах волн между 720 нм и 780 нм;
- изображение в отраженном свете, сформированное, когда объект освещают излучением в инфракрасном диапазоне на длинах волн между 800 нм и 850 нм;
- изображение в отраженном свете, сформированное, когда объект освещают излучением в инфракрасном диапазоне на длинах волн между 900 нм и 1000 нм;
- изображение в отраженном свете, сформированное, когда объект освещают излучением в ультрафиолетовом диапазоне на длинах волн между 250 нм и 380 нм.
7. Способ по любому из пп. 1-6, отличающийся тем, что каждый освещаемый объект (6) в процессе указанной последовательности освещения приводят во вращение вокруг себя и перемещают посредством конвейера.
8. Устройство для оптического анализа объектов, относящихся к группе фруктов и овощей, содержащее средства для формирования изображений объектов в различных спектральных диапазонах,
отличающееся тем, что содержит:
- осветительное устройство, содержащее множество источников света, образованных светодиодами (СД1, СД2, СД3, СД4, СД5), каждый из которых выполнен с возможностью освещать световым излучением по меньшей мере часть наружной поверхности по меньшей мере одного объекта, именуемого освещаемым объектом, при этом различные источники света выполнены с возможностью селективно освещать каждый освещаемый объект световым излучением в различных спектральных диапазонах, причем осветительное устройство выполнено с возможностью освещать световым излучением по меньшей мере от одного источника света всю видимую сторону наружной поверхности каждого объекта, освещаемого указанным источником света;
- управляющее устройство (10, 20, 43a, 43b), выполненное с возможностью управления указанными источниками света в соответствии с заданной последовательностью освещения для каждого освещаемого объекта в последовательности объектов в соответствии с указанными различными спектральными диапазонами освещения;
- по меньшей мере одну цветную камеру, чувствительную к световому излучению в видимом и в инфракрасном диапазонах, именуемую мультиспектральной камерой (4, 4a, 4b), которая ориентирована в направлении части наружной поверхности по меньшей мере одного освещаемого объекта, соответствующей всей видимой стороне наружной поверхности объекта на оптической оси мультиспектральной камеры;
причем каждая мультиспектральная камера (4, 4a, 4b) выбрана из группы камер, содержащих КМОП-датчик с матрицей цветных фильтров без инфракрасного отсекающего фильтра, и камер, содержащих три КМОП-датчика, по одному КМОП-датчику для каждого основного цвета, без инфракрасного отсекающего фильтра;
причем указанное управляющее устройство (10, 20, 43a, 43b) выполнено с возможностью управления экспозицией каждой мультиспектральной камеры (4, 4a, 4b) синхронно с указанной последовательностью освещения для формирования посредством одной и той же мультиспектральной камеры серии изображений в различных спектральных диапазонах формирования изображений указанной части наружной поверхности по меньшей мере одного освещаемого объекта, причем указанная серия изображений включает по меньшей мере одно изображение в видимом диапазоне и по меньшей мере одно изображение в инфракрасном диапазоне.
9. Устройство по п. 8, отличающееся тем, что указанные источники света установлены в оптической камере (2), имеющей отражающую внутреннюю поверхность, форма которой выбрана, с учетом положения источников света, таким образом, чтобы обеспечить возможность однородного освещения объектов в оптическом поле указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры.
10. Устройство по п. 8 или 9, отличающееся тем, что для формирования каждого изображения в инфракрасном диапазоне указанное управляющее устройство (10, 20) выполнено с возможностью настройки баланса белого в соответствии с чувствительностью для каждого цвета указанной по меньшей мере одной мультиспектральной камеры в указанном инфракрасном диапазоне.
11. Устройство по любому из пп. 8-10, отличающееся тем, что каждая мультиспектральная камера (4, 4a, 4b) является цветной камерой, содержащей КМОП-датчик и матрицу цветных фильтров без инфракрасного отсекающего фильтра и снабженной буферной памятью (42a, 42b) для сохранения изображений.
12. Устройство по любому из пп. 8-11, отличающееся тем, что указанные источники (СД1, СД2, СД3, СД4, СД5) света содержат по меньшей мере один осветительный СД видимого белого света, по меньшей мере один ультрафиолетовый осветительный СД и по меньшей мере один инфракрасный осветительный СД.
13. Устройство для автоматической сортировки объектов, относящихся к группе фруктов и овощей, согласно заданным критериям сортировки, содержащее:
- по меньшей мере одну конвейерную линию (8), выполненную с возможностью транспортировать объекты перед пунктами для анализа объектов согласно указанным критериям сортировки, включающими в себя по меньшей мере один пункт для оптического анализа;
- автоматическую машину (10), соединенную с пунктами для анализа с целью приема от них аналитических сигналов;
- станции для выдачи объектов в множество зон выдачи; при этом
автоматическая машина запрограммирована для управления селективной выдачей каждого объекта в зону выдачи, выбранную в соответствии с аналитическими сигналами, принятыми указанной автоматической машиной в отношении указанного объекта,
отличающееся тем, что содержит по меньшей мере один пункт для оптического анализа, образованный устройством (3) для оптического анализа согласно любому из пп. 8-12.
14. Устройство по п. 13, отличающееся тем, что каждый пункт для оптического анализа содержит менее четырех мультиспектральных камер (4a, 4b) на конвейерную линию.
15. Устройство по любому из пп. 13 или 14, отличающееся тем, что содержит единственный пункт (3) для оптического анализа.
RU2019129450A 2017-03-01 2018-01-30 Способ и устройство оптического анализа фруктов или овощей и устройство для автоматической сортировки RU2750086C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR17.51683 2017-03-01
FR1751683A FR3063542A1 (fr) 2017-03-01 2017-03-01 Procede et dispositif d'analyse optique de fruits ou legumes et dispositif de tri automatique
PCT/FR2018/050212 WO2018158514A1 (fr) 2017-03-01 2018-01-30 Procédé et dispositif d'analyse optique de fruits ou légumes et dispositif de tri automatique

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019129450A true RU2019129450A (ru) 2021-04-01
RU2019129450A3 RU2019129450A3 (ru) 2021-04-20
RU2750086C2 RU2750086C2 (ru) 2021-06-22

Family

ID=58501746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019129450A RU2750086C2 (ru) 2017-03-01 2018-01-30 Способ и устройство оптического анализа фруктов или овощей и устройство для автоматической сортировки

Country Status (23)

Country Link
US (1) US10288594B2 (ru)
EP (2) EP4220141A3 (ru)
CN (1) CN110383049A (ru)
AR (1) AR111321A1 (ru)
AU (2) AU2018226589B2 (ru)
BR (1) BR112019017079A2 (ru)
CA (1) CA3053662A1 (ru)
CL (1) CL2019002488A1 (ru)
ES (1) ES2928870T3 (ru)
FR (1) FR3063542A1 (ru)
HR (1) HRP20221270T1 (ru)
HU (1) HUE060141T2 (ru)
IL (1) IL268772A (ru)
MA (1) MA47674B1 (ru)
MX (1) MX2019010284A (ru)
NZ (1) NZ757412A (ru)
PE (1) PE20191333A1 (ru)
PL (1) PL3589939T3 (ru)
PT (1) PT3589939T (ru)
RS (1) RS63664B1 (ru)
RU (1) RU2750086C2 (ru)
WO (1) WO2018158514A1 (ru)
ZA (1) ZA201905582B (ru)

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3263233A1 (en) * 2016-06-28 2018-01-03 Buhler Sortex Ltd. Illumination devices
NL2017235B1 (nl) * 2016-07-25 2018-01-31 De Greefs Wagen Carrosserie En Machb B V Meetinrichting voor het multispectraal meten van kwaliteitskenmerken of defecten van producten en werkwijze daarvoor
FR3063542A1 (fr) 2017-03-01 2018-09-07 Maf Agrobotic Procede et dispositif d'analyse optique de fruits ou legumes et dispositif de tri automatique
US20220023917A1 (en) * 2018-11-27 2022-01-27 Suez Groupe Method for separating and classifying waste, in particular packaging
JP2020101408A (ja) * 2018-12-20 2020-07-02 株式会社クボタ 解析装置及び解析システム
IT201900005536A1 (it) * 2019-04-10 2020-10-10 Doss Visual Solution S R L Metodo di acquisizione immagini per una macchina di ispezione ottica
CN110927073A (zh) * 2019-11-06 2020-03-27 广东弓叶科技有限公司 多光谱成像方法、电子装置及存储介质
CZ308783B6 (cs) * 2020-08-05 2021-05-12 Rieter Cz S.R.O. Zařízení pro hodnocení nečistot ve vlákenném materiálu
CN111982835A (zh) * 2020-08-17 2020-11-24 吉林求是光谱数据科技有限公司 一种基于硅基多光谱芯片的水果糖度无损检测装置及方法
NL2026483B1 (nl) * 2020-09-16 2022-05-16 De Greefs Wagen Carrosserie En Machb B V Meetinrichting voor het meten van stevigheid van producten, zoals fruit en groenten, sorteersysteem voorzien daarvan, en werkwijze daarvoor
IT202000022354A1 (it) * 2020-09-22 2022-03-22 Biometic S R L Metodo e apparecchiatura per eseguire un esame iperspettrale della superficie esterna di prodotti vegetali
EP3982113A1 (en) * 2020-10-06 2022-04-13 Sens-Tech Ltd. Method and apparatus for inspection of a subject article
TR2021016228U5 (tr) 2020-10-21 2022-05-23 3U Vision Srl Ayırma Makinesi
CN112198125A (zh) * 2020-10-27 2021-01-08 江南大学 一种基于红外增效的多功能果蔬切割检测系统及方法
EP4255833A1 (en) 2021-01-11 2023-10-11 Durand-Wayland, Inc. Produce sorting and weighing systems and methods
DE102021211548A1 (de) 2021-08-20 2023-02-23 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein System und Verfahren zur automatischen Qualitätsprüfung von Obst und Gemüse und anderen Lebensmitteln
EP4137813A1 (de) 2021-08-20 2023-02-22 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. System und verfahren zur automatischen qualitätsprüfung von obst und gemüse und anderen lebensmitteln
CN113777063A (zh) * 2021-09-07 2021-12-10 福州大学 一种果蔬农残快速实时检测多光谱探测系统及其使用方法
TWI823750B (zh) * 2023-01-11 2023-11-21 訊力科技股份有限公司 自動化水果選別方法
US11887351B1 (en) 2023-07-26 2024-01-30 Timea IGNAT System and method for hyperspectral image-based quality control analysis of crop loads

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4520702A (en) 1982-06-14 1985-06-04 Key Technology, Inc. Inspection and cutting apparatus
US4726898A (en) 1982-09-30 1988-02-23 Pennwalt Corporation Apparatus for spinning fruit for sorting thereof
US5164795A (en) 1990-03-23 1992-11-17 Sunkist Growers, Inc. Method and apparatus for grading fruit
FR2716874B1 (fr) 1994-03-03 1996-06-21 Materiel Arboriculture Dispositif de convoyage de produits, notamment de fruits, adapté pour effectuer un triage desdits produits en fonction de critères de sélection prédéterminés.
FR2773220B1 (fr) 1997-12-30 2001-07-27 Compucal Dispositif d'analyse colorimetrique d'objets tels que des fruits ou legumes
US6600829B1 (en) 1998-02-20 2003-07-29 Sunkist Growers Inc. Computer process for controlling a system for sorting objects by surface characteristics
US6410872B2 (en) * 1999-03-26 2002-06-25 Key Technology, Inc. Agricultural article inspection apparatus and method employing spectral manipulation to enhance detection contrast ratio
FR2795499B1 (fr) 1999-06-28 2001-09-28 Materiel Arboriculture Procede et dispositif d'analyse en vue du tri automatique de produits tels que des fruits
EP1436646A4 (en) 2001-09-13 2006-09-13 Anzpac Systems Ltd METHOD AND DEVICE FOR ARTICLE TESTING
EP1445099A1 (en) 2003-02-10 2004-08-11 Kba-Giori S.A. Sensor
US7173708B2 (en) 2003-12-05 2007-02-06 Sunkist Growers Inc. Method and apparatus for detecting damage in plant products
CN2733343Y (zh) * 2004-05-12 2005-10-12 严衍禄 果蔬类农产品内部非破坏性整体分析装置
FR2874424B1 (fr) 2004-08-17 2007-05-11 Materiel Arboriculture Dispositif d'analyse optique de produits tels que des fruits a eclairage indirect
US7460160B2 (en) 2004-09-24 2008-12-02 Microsoft Corporation Multispectral digital camera employing both visible light and non-visible light sensing on a single image sensor
WO2006058406A1 (en) 2004-12-02 2006-06-08 N. M. Bartlett Inc. Systems and methods for defect sorting of produce
CA2646984C (en) * 2006-03-21 2015-07-14 Board Of Regents, The University Of Texas System Optical device for detecting live insect infestation
ES2324324B9 (es) 2007-02-27 2019-03-12 Roda Iberica S L U Sistema para la separacion selectiva automatica de citricos afectadospor podredumbre
CN101059452A (zh) * 2007-05-29 2007-10-24 浙江大学 基于多光谱成像技术的水果品质无损检测方法与系统
AT505671B1 (de) 2008-05-13 2009-03-15 Evk Di Kerschhaggl Gmbh Verfahren zum optischen detektieren von bewegten objekten
KR20090120159A (ko) 2008-05-19 2009-11-24 삼성전자주식회사 영상합성장치 및 영상합성방법
CN102165305B (zh) * 2008-09-25 2014-08-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 检测系统与方法
WO2010052593A1 (en) 2008-11-04 2010-05-14 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Camera design for the simultaneous capture of near-infrared and visible images
CN101832941B (zh) 2010-03-19 2013-03-13 天津大学 一种基于多光谱图像的水果品质评价装置
JP5721195B2 (ja) * 2011-02-28 2015-05-20 国立大学法人 香川大学 光学特性測定装置及び光学特性測定方法
FR2985025B1 (fr) * 2011-12-23 2014-12-12 Maf Agrobotic Dispositif et procede de detection non destructive de defauts dans des fruits et legumes
US9939417B2 (en) * 2012-06-01 2018-04-10 Agerpoint, Inc. Systems and methods for monitoring agricultural products
US11724286B2 (en) * 2013-11-01 2023-08-15 Tomra Sorting Nv Method and apparatus for detecting matter
US9513270B2 (en) * 2013-11-18 2016-12-06 Zoetis Services Llc Non-contact egg identification system for determining egg viability using transmission spectroscopy, and associated method
WO2016018157A1 (en) * 2014-07-31 2016-02-04 Compac Technologies Limited Article sorting system with synchronised lane detection
TWI536831B (zh) 2014-09-03 2016-06-01 聯詠科技股份有限公司 彩色濾波陣列及其影像接收方法
EP3201310B1 (en) * 2014-10-01 2021-02-17 Purdue Research Foundation Microorganism identification
CN107614127A (zh) 2015-03-31 2018-01-19 纳诺皮克集成软件解决方案私人有限公司 利用多反射和多角度视图的新型基于颜色的光学分级系统
EP3281063B1 (en) 2015-04-09 2023-11-15 Compac Technologies Limited Article conveying system with diffuse illumination
US10306156B2 (en) * 2015-11-30 2019-05-28 Photopotech LLC Image-capture device
NL2017235B1 (nl) 2016-07-25 2018-01-31 De Greefs Wagen Carrosserie En Machb B V Meetinrichting voor het multispectraal meten van kwaliteitskenmerken of defecten van producten en werkwijze daarvoor
FR3063542A1 (fr) 2017-03-01 2018-09-07 Maf Agrobotic Procede et dispositif d'analyse optique de fruits ou legumes et dispositif de tri automatique

Also Published As

Publication number Publication date
US20180252691A1 (en) 2018-09-06
EP4220141A3 (fr) 2023-08-16
BR112019017079A2 (pt) 2020-04-28
EP4220141A2 (fr) 2023-08-02
CL2019002488A1 (es) 2020-02-07
HRP20221270T1 (hr) 2022-12-23
MA47674B1 (fr) 2022-10-31
CN110383049A (zh) 2019-10-25
PE20191333A1 (es) 2019-09-25
MX2019010284A (es) 2019-12-19
RU2019129450A3 (ru) 2021-04-20
IL268772A (en) 2019-10-31
RU2750086C2 (ru) 2021-06-22
EP3589939B1 (fr) 2022-07-27
CA3053662A1 (fr) 2018-09-07
FR3063542A1 (fr) 2018-09-07
MA47674A (fr) 2020-01-08
ZA201905582B (en) 2020-05-27
AU2023203123A1 (en) 2023-06-08
NZ757412A (en) 2020-12-18
AR111321A1 (es) 2019-07-03
AU2018226589A1 (en) 2019-10-10
US10288594B2 (en) 2019-05-14
PL3589939T3 (pl) 2022-11-07
EP3589939A1 (fr) 2020-01-08
PT3589939T (pt) 2022-10-17
ES2928870T3 (es) 2022-11-23
WO2018158514A1 (fr) 2018-09-07
RS63664B1 (sr) 2022-11-30
AU2018226589B2 (en) 2023-03-16
HUE060141T2 (hu) 2023-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019129450A (ru) Способ и устройство оптического анализа фруктов или овощей и устройство для автоматической сортировки
ES2441042T3 (es) Sistema para la separación selectiva automática de cítricos afectados por podredumbre
AU2014343597B2 (en) Inspection apparatus
CN107076680B (zh) 用于对容器进行透射光检查的检查设备和方法
ES2940563T3 (es) Método y aparato para detectar materia
US7480038B2 (en) Illumination device for product examination via pulsed illumination
US6885393B2 (en) Illuminating unit for an article-sensing camera
US20050120844A1 (en) Slicing method and device
US20080204733A1 (en) Sensing in Meat Products and the Like
JP2012042297A (ja) 撮像光学検査装置
NZ541725A (en) Apparatus for optically analyzing products such as fruit having indirect illumination
US6532064B1 (en) Automatic inspection apparatus and method for simultaneous detection of anomalies in a 3-dimensional translucent object
EP3531126B1 (en) Method and apparatus for the inspection of packaged fish products
CN213239910U (zh) 用于容器的侧壁检查的透射光检查设备
JP2003535331A (ja) 透明容器の検査方法および装置
JP6454913B2 (ja) ブリッジを有するキャップの検査方法及び同キャップの検査装置
US8885036B2 (en) Process, lighting equipment and system for the optical detection of moving objects
JP2008046054A (ja) 青果物検査装置
KR101740087B1 (ko) 농산물의 외부 품질 검사 장치용의 조명 장치 및 조명 방법
ES2804547T3 (es) Sistema para la detección óptica de objetos
KR102100229B1 (ko) 초 고속 연속 영상 촬영 장치
JP2016018559A (ja) 物体検出用撮像システム
ES2390845T3 (es) Procedimiento, dispositivo de iluminación y sistema para la clasificación espectral
JP7486807B2 (ja) 異物検査装置及び異物検査方法
US11666947B2 (en) Selector machine