WO2017017751A1 - 青果物選別装置及び青果物選別方法 - Google Patents

青果物選別装置及び青果物選別方法 Download PDF

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信輔 飯野
Original Assignee
株式会社ニレコ
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    • 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
    • B07C5/04—Sorting according to size
    • B07C5/10—Sorting according to size measured by light-responsive means

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for sorting fruits and vegetables such as collected mandarin oranges.
  • the fruits and vegetables such as mandarin oranges collected by the producers are sorted and removed in advance by the producers after the harvesting.
  • this sorting work requires a lot of labor and time, it becomes a heavy burden for farmers who have problems such as aging and labor shortage, and the required sorting accuracy cannot be achieved. There is.
  • the rotting and non-standard fruits and vegetables are again sorted and removed by the fruit sorting device.
  • This sorting operation is usually carried out manually by about 4 to 8 workers, but due to the above reasons, the selection accuracy of rotten fruits and vegetables by the producer is insufficient. If it is, the burden on the selection ground will increase.
  • a plurality of fruits and vegetables are put into a conveyor and transported, and the fruits and vegetables are picked up by a camera in a detection area in the middle of the transportation, and rotten fruits and non-standard fruits and vegetables are obtained based on the obtained image.
  • a fruit and vegetable sorting device that detects and picks up the detected rotten or non-standard fruit and vegetables with a robot device in a sorting area downstream of the detection area.
  • Such a fruit and vegetable sorting device it is possible to automatically select and remove spoiled fruits and vegetables from the plurality of fruits and vegetables by simply putting a plurality of collected fruits and vegetables into the fruit and vegetable sorting device. Can do. For this reason, the instability of the sorting operation due to the aging of the producer and the lack of manpower can be solved. Also, the burden on the fruit selection area can be reduced.
  • high-precision sorting can be performed by automation. Furthermore, it is possible to perform sorting work at night, which is a time zone that is not currently performed, and the efficiency of the sorting work can be improved.
  • An object of the present invention is to provide a fruit and vegetable sorting apparatus and a fruit and vegetable sorting method in which the receipt information and sorting information can be tabulated and the tabulated information can be used effectively.
  • a fruit and vegetable sorting apparatus images a plurality of fruits and vegetables received and input in a detection area in the middle of conveyance, and normal fruits and vegetables based on an image obtained by the imaging.
  • the fruit and vegetable sorting apparatus for picking up the non-standard fruit and picking it up into the collection box for non-standard fruit and vegetables, the receiving information on the plurality of fruits and vegetables to be input and the sorting information on the spoiled fruit and the non-standard fruit and vegetables are tabulated It is characterized by comprising a totaling means.
  • the consignment information includes the fruit and vegetable producer code, the fruit and vegetable variety code, the consignment date, the fruit selection date, and the input fruit and vegetable. It is the information containing the total amount of.
  • the plurality of input fruits and vegetables are accommodated in one or more containers and carried upstream of the detection area before the detection.
  • the total amount of the fruits and vegetables is measured by a measuring unit that is inserted into the area and measures the quantity or total weight of the container upstream of the detection area.
  • the invention according to claim 4 is the fruit or vegetable sorting apparatus according to claim 1, 2, or 3, wherein the sorting information includes the producer code of the fruit, the variety code of the fruit, the quantity or total weight of the spoiled fruit, It is information including the average rot area of the rot fruits and vegetables and the quantity or total weight of the nonstandard fruits and vegetables.
  • the robot device picks up the detected normal fruits and vegetables and uses the detected normal fruits and vegetables for the normal fruits and vegetables.
  • the sorting information further includes a quantity for each class of the normal fruits and vegetables or a total weight for each class.
  • the invention according to claim 6 is the fruit and vegetable sorting apparatus according to claim 5, wherein the sorting information further includes an average outer diameter for each class of the normal fruits and vegetables.
  • the invention according to claim 7 picks up a plurality of fruits and vegetables received and input in a detection area in the middle of conveyance, and based on the image obtained by the image pickup, normal fruits and vegetables, corrupt and rotted fruits and vegetables, and shapes and sizes.
  • Non-standard non-standard fruits and vegetables are detected, and in the sorting area downstream of the detection area, the rotting device picks up the rotten fruits and vegetables and puts them into a collection box for rotten fruits and vegetables.
  • the receiving information on the plurality of fruits and vegetables to be loaded and the sorting information on the rotted fruits and vegetables and the non-standard fruits and vegetables are tabulated.
  • the invention according to claim 8 is the fruit and vegetable sorting method according to claim 7, wherein the receipt information includes the producer code of the fruit and vegetable, the variety code of the fruit and vegetable, the date of receipt of the fruit, the date of selection, and the inputted fruit and vegetable. It is the information containing the total amount of.
  • the invention according to claim 9 is the method for sorting fruits and vegetables according to claim 8, wherein the plurality of fruits and vegetables to be input are accommodated in one or more containers and carried upstream of the detection area before the detection.
  • the total amount of the fruits and vegetables is measured by a measuring unit that is inserted into the area and measures the quantity or total weight of the container upstream of the detection area.
  • the invention according to claim 10 is the fruit or vegetable sorting method according to claim 7, 8 or 9, wherein the sorting information includes a producer code of the fruit, a variety code of the fruit, a quantity or a total weight of the rotten fruit, It includes the rot average area of the rot fruits and vegetables and the quantity or total weight of the nonstandard fruits and vegetables.
  • the invention according to claim 11 is the fruit or vegetable sorting method according to claim 7, 8, 9 or 10, wherein the robot apparatus picks up the detected normal fruit and vegetables and uses the normal fruit and vegetables according to a class. And the sorting information further includes a quantity for each class of the normal fruits and vegetables or a total weight for each class.
  • the sorting information further includes an average outer diameter for each class of the normal fruits and vegetables.
  • the producer side when the fruit and vegetables sorting device is installed on the producer side, the producer side can obtain the receipt information and the sorting information. it can. In addition, since this information can be shared in the selection area, it can be used effectively for final selection or contribute to the creation of a database.
  • the receipt information and sorting information can be fed back to the producer to give appropriate guidance to the producer, which will help improve the quality of the fruits and vegetables shipped by the producer. In addition, it can be used effectively for final sorting and can contribute to the creation of a database.
  • FIG. 1 shows the overall configuration of the fruit and vegetable sorting apparatus of the present embodiment.
  • 10 is a container in which the collected fruits and vegetables (mandarin orange in this embodiment) A are accommodated.
  • 21 is a cargo receiving conveyor
  • 22 is a weight measuring conveyor
  • 23 is a fruit and vegetables loading conveyor
  • 24 is a sorting conveyor.
  • the cargo receiving conveyor 21, the weight measuring conveyor 22 and the fruits and vegetables loading conveyor 23 convey the container 10 in the arrow X direction, and the sorting conveyor.
  • the individual fruits and vegetables A introduced from the container 10 are arranged so as not to overlap each other and are conveyed in the direction of the arrow X.
  • a fruit and vegetables detection device 30 for detecting the fruit and vegetables A being conveyed is installed above the upstream side of the sorting conveyor 24.
  • the fruit and vegetable detection device 30 includes an illuminating device 31 that illuminates the fruits and vegetables A, and a CCD camera 32 that continuously images the fruits and vegetables A that are being transported illuminated by the illuminating device 31.
  • the robot device 40 is installed above the downstream side of the sorting conveyor 24.
  • the robot device 40 individually picks up the fruits and vegetables A according to the detection result in the fruits and vegetables detection device 30.
  • the collection boxes 50S, 50M, 50L, 50X, and 50Y are arranged around the downstream side of the sorting conveyor 24, respectively.
  • the collection box 50S contains an S-size normal fruit and vegetable AS described later
  • the collection box 50M contains an M-size normal fruit and vegetable AM described later
  • the collection box 50L contains an L-size normal fruit and vegetable AL described later
  • the collection box 50X contains an L-size normal fruit and vegetable AL.
  • Rotated fruits and vegetables AX, which will be described later, and nonstandard fruits and vegetables AY, which will be described later, are picked up by the robot device 40 and loaded into the collection box 50Y.
  • symbol A is attached
  • Reference numeral 60 denotes a processing device, which controls the whole and displays the receiving information of the fruits and vegetables A input to the receiving conveyor 21 and the control device 61 for exchanging data of receiving information and sorting information described later with the outside.
  • An image processing computer 63 that controls the receipt information monitor 62, the CCD camera 32 of the fruit and vegetable detection device 30, and takes an image captured by the CCD camera 32 to perform image processing for selection, and a robot controller 64 that controls the robot device 30.
  • a weight measuring device 65 for measuring the weight of the container 10 conveyed on the weight measuring conveyor 22 is provided.
  • a weight measuring device 66X for measuring the weight of the collection box 50X
  • a weight measuring device 66Y for measuring the weight of the collection box 50Y
  • a weight measuring device 66S for measuring the weight of the collection box 50S
  • a weight for measuring the weight of the collection box 50M is provided.
  • a measuring device 66M, a weight measuring device 66L for measuring the weight of the collection box 50L, a counting processing computer 67, and the like are provided.
  • the robot apparatus 40 is a bending / extending arm that moves the gripping tool 41 in the transport direction indicated by the arrow X of the sorting conveyor 24, in the direction orthogonal to the transport direction (the arrow Y direction in FIG. 3 to be described later), and in the vertical direction indicated by the arrow Z. 42, and catches the specific fruit and vegetables A by the gripper 41 based on an instruction from the robot controller 64, and puts the fruit and vegetables A in any of the aforementioned collection boxes 66S, 66M, 66L, 66X, and 66Y. throw into.
  • the sorting conveyor 24 is configured by arranging a plurality of rotating rollers 24a in an endless manner in the conveying direction indicated by the arrow X.
  • the sorting conveyor 24 sequentially conveys the fruits and vegetables A put into the feeding area 24A to the detection area 24B and the sorting area 24C along the arrow X direction.
  • the rotating roller 24a constituting the sorting conveyor 24 does not rotate (spin) in the input area 24A and the sorting area 24C, but simply moves (revolves) in the arrow X direction, but moves in the arrow X direction in the detection area 24B ( At the same time as revolution, the fruits and vegetables A can be rolled by rotating (rotating).
  • Fig. 4 shows a flowchart of the process.
  • the container 10 containing the fruits and vegetables A is placed on the load receiving conveyor 21, the container 10 is transferred to the weight measuring conveyor 22, where the weight measuring device 65 sequentially measures the container weight (S1).
  • the weight measuring device 65 sequentially measures the container weight (S1).
  • the total weight of the conveyed several container 10 can be known.
  • the container 10 is conveyed to the input conveyor 23, where it is lifted by a lift mechanism (not shown) and turned upside down, and the fruit and vegetables A inside is input to the input area 24A of the sorting conveyor 24 (S2).
  • the fruits and vegetables A move in the X direction according to the movement and rotation of the rotating roller 24a, and at the same time, the Y direction (lateral direction) orthogonal to the X direction, or diagonally forward and diagonally backward. , Roll to the back and move. For this reason, the fruits and vegetables A are scattered without being overlapped, and a plurality of surfaces of the fruits and vegetables A are imaged by the CCD camera 32 (S3).
  • a predetermined color is applied to the rotating roller 24a of the sorting conveyor 24.
  • This color is different from the color of the fruits and vegetables A, for example, the opposite color, or has a different density, so that the sorting conveyor 24 It becomes easy to identify the fruits and vegetables A on 24.
  • the image processing computer 63 discriminates and detects the individual fruits and vegetables A in the image captured by the CCD camera 32 and assigns different identification symbols to the individual fruits and vegetables A.
  • Detected individual fruits and vegetables A are automatically tracked by an identification symbol, and the images of the fruits and vegetables A are updated at a cycle of about 1/4 rotation or more of the fruits and vegetables A. Then, in the image processing computer 63, for each detected fruit and vegetable A, whether the corresponding fruit or vegetable A is a rotten fruit or vegetable AX, a non-standard fruit or vegetable AY, or an S-sized normal fruit or vegetable AS. It is detected whether it is an M-size normal fruit and vegetable AM or an L-size normal fruit and vegetable AL (S4).
  • the rotation roller 24a stops rotating in the sorting area 24C, the spoiled fruits and vegetables AX, the non-standard fruits and vegetables AY, the S-size normal fruits and vegetables AS, the M-size normal fruits and vegetables AM, and the L-size normal fruits and vegetables AL It is transported in the direction of arrow X while the coordinates in the direction of arrow Y at the time of exceeding are fixed.
  • various information such as the identification symbol, the time when the boundary B is exceeded, and the Y coordinate are sent from the image processing computer 63 to the robot controller 64 (S5).
  • the coordinates are currently known.
  • each rotten fruit and vegetable AX is determined by the robot controller 64 from the time elapsed from the time when the boundary B is crossed to the present time and the transport speed of the sorting conveyor 24 and the current X coordinate of the rotting fruit and vegetable AX. Is grasped. The Y coordinate (not changing) is also grasped.
  • the gripper 41 of the robot apparatus 40 picks up the specific rotten fruit and vegetables AX according to the instruction of the current coordinates for the rotten fruit and vegetables AX of the specific identification symbol issued from the robot controller 64, and collects the rotten fruit and vegetables AX. It is put in the box 50X (S6).
  • Non-standard fruits and vegetables AY, S-size normal fruits and vegetables AS, M-size normal fruits and vegetables AM, and L-size normal fruits and vegetables AL are also detected in advance in the detection area 24B, and based on the detection results, In the same manner as in the case of the above-mentioned rotten fruits and vegetables AX, the gripping tool 41 of the robot apparatus 40 separates and puts them into the collection boxes 50Y, 50S, 50M, and 50L.
  • the order of catching the fruits and vegetables A by the gripper 41 is preferably the order in which the timing when the boundary B is exceeded is early, but if the operation speed of the robot apparatus 40 is high, it can be caught in any order.
  • the collection boxes 50X, 50Y, 50S, 50M, and 50L in which the fruits and vegetables A are collected as described above are always measured by the weight measuring devices 66X, 66Y, 66S, 66M, and 66L.
  • the operation of the fruit and vegetable sorting apparatus is temporarily stopped, the collection box is removed, and when a new collection box is set, the operation is started again and the sorting is resumed.
  • the fruit and vegetable sorting apparatus by receiving and sorting the fruit and vegetable A separately for each kind and producer, it is possible to acquire information related to the kind and the fruit and vegetable A for each producer.
  • FIG. 5 shows an example of information aggregated by the aggregation computer 67.
  • the receipt information by inputting data for each producer and each kind into the control device 61, as shown in FIG. 5A, the kind code, the producer code, the number of containers, the total container weight, the receipt The date and selection date are recorded.
  • the product code, the producer code, the date of selection, the quantity (total) and the average outer shape (mm) for each size S, M, and L of normal fruits and vegetables The number (total) and average area (mm 2 ) of rot and vegetables AX, the number (total) of nonstandard fruits and vegetables AY, the number of shapes that are too small, the number of shapes that are excessive, the number of deformations, and the like are recorded.
  • the quantity of each of the above fruits and vegetables can be measured at the time of detection by the fruit and vegetable detection device 30 or at the time of catching by the robot device 40.
  • the rot area of the rot fruits and vegetables AX can be measured by image processing when the rot and vegetables AX are detected.
  • the size and shape of the non-standard fruits and vegetables AY can be measured by image processing at the time of detection.
  • the outer diameters of the normal fruits and vegetables AS, AM and AL can also be measured by image processing when the normal fruits and vegetables AS, AM and AL are detected.
  • the aggregate information can be used effectively.
  • the labor and time required for the pre-sorting by the producer can be reduced, and fruits and vegetables sorted with high accuracy will be brought into the fruit selection area.
  • the producers are taking autonomous measures based on the receipt information and sorting information obtained on the producer side. Can stand up.
  • this information can be shared in the selection area, it can be used effectively for final selection or contribute to the creation of a database.
  • the receipt information and the sorting information are fed back to the producer, which can be used to improve the quality of the fruits and vegetables shipped by the producer, and can be used effectively for final sorting. Or contribute to the creation of a database.
  • a load cell is mounted on the gripping tool 41 of the robot apparatus 40 and the weight of the fruits and vegetables A caught by the gripping tool 41 can be measured by the load cell, the S-size normal fruit and vegetables AS and the M-size normal fruit and vegetables AM.
  • L-size normal fruits and vegetables AL, rotten fruits and vegetables AX, and non-standard fruits and vegetables AY can be individually measured and tabulated and managed.
  • the average color of fruits and vegetables A, the presence or absence of scratches, the average area of scratches, and the like can also be added as count targets.

Abstract

【課題】荷受情報と選別情報を集計してその集計情報を有効利用できるようにする。【解決手段】荷受され投入された複数の青果物を搬送途中の検出エリア（２４Ｂ）において撮像し、該撮像で得られた画像に基づいて正常青果物（ＡＳ，ＡＭ，ＡＬ）、腐敗青果物（ＡＸ）、規格外青果物（ＡＹ）を検出する。検出エリア（２４Ｂ）の下流の選別エリア（２４Ｃ）においてロボット装置（４０）により、腐敗青果物（ＡＸ）を集荷ボックス（５０Ｘ）に投入し、規格外青果物（ＡＹ）を集荷ボックス（５０Ｙ）に投入し、正常青果物（ＡＳ）を集荷ボックス（５０Ｓ）に投入し、正常青果物（ＡＭ）を集荷ボックス（５０Ｍ）に投入し、正常青果物（ＡＬ）を集荷ボックス（５０Ｌ）に投入する。荷受され投入される複数の青果物（Ａ）に関する荷受情報と、選別された腐敗青果物（ＡＸ）、規格外青果物（ＡＹ）、正常青果物（ＡＳ，ＡＭ，ＡＬ）に関する選別情報とを集計する集計手用コンピュータ（６７）を備える。

Description

青果物選別装置及び青果物選別方法
　本発明は、集荷したミカンなどの青果物を選別する装置及び方法に関する。
　生産者が採取したミカンなどの青果物は、採取後に、予め生産者において、腐敗した腐敗青果物あるいは大きさや形状が規格外の規格外青果物が選別され除去されている。しかし、この選別作業は非常に労力と時間を必要とするため、高年齢化、人手不足などの問題を抱えている農家にとっては大きな負担となり、求められている選別精度を達成することができない場合がある。
　一方、青果物が集荷される集荷場では、最終的な選別を行うために、選果装置において、腐敗青果物や規格外青果物を再度選別して除去している。この選別作業は、通常４～８名程度の作業員によって、目視で手作業で行われているが、上記のような理由から生産者での腐敗青果物や規格外青果物の選別精度が不十分であると、選果場における負担が大きくなる。
　そこで、これを解決するために、複数の青果物を搬送コンベアに投入して搬送させ、その搬送途中の検出エリアにおいてカメラで青果物を撮像し、得られた画像に基づいて腐敗青果物や規格外青果物を検出し、検出された腐敗青果物あるいは規格外青果物を、検出エリアの下流の選別エリアにおいてロボット装置でピックアップする青果物選別装置が求められている。
　このような青果物選別装置によれば、集荷された複数の青果物をその青果物選別装置に投入するだけで、その複数の青果物の中から腐敗青果物や規格外青果物を自動的に選別して除去することができる。このため、生産者における高年齢化、人手不足などによる選別作業の不安定性を解消することができる。また、選果場における負担も軽くすることができる。また、自動化によって精度の高い選別を行うこともできる。さらに、現在では行われていない時間帯である夜間での選別作業も可能であり、選別作業の効率化を図ることもできる。
　ところが、上記した青果物選別装置において腐敗青果物や規格外青果物を選別して除去し、あるいはさらにそれらの数量などを計測しても、それだけでは、選別情報として不十分である。また、選果場に入荷する青果物の荷受け情報も不十分である。
　本発明の目的は、荷受情報と選別情報を集計できるようにしてその集計情報を有効利用できるようにした青果物選別装置及び青果物選別方法を提供することである。
　上記目的を達成するために、請求項１にかかる発明の青果物選別装置は、荷受され投入された複数の青果物を搬送途中の検出エリアにおいて撮像し、該撮像で得られた画像に基づいて正常青果物、腐敗した腐敗青果物、及び形状や大きさが規格外の規格外青果物を検出し、前記検出エリアの下流の選別エリアにおいてロボット装置により、前記腐敗青果物をピックアップして腐敗青果物用の集荷ボックスに投入し、前記規格外青果物をピックアップして規格外青果物用の集荷ボックスに投入する青果物選別装置において、投入される前記複数の青果物に関する荷受情報と前記腐敗青果物及び前記規格外青果物に関する選別情報とを集計する集計手段を備えることを特徴とする。
　請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の青果物選別装置において、前記荷受情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、荷受日、選果日、及び投入された前記青果物の総量を含む情報であることを特徴とする。
　請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の青果物選別装置において、投入される前記複数の青果物は、１又は２以上のコンテナに収容されて前記検出エリアの上流に搬入されてから前記検出エリアに投入され、前記検出エリアの上流において、前記コンテナの数量又は合計重量を計測する計測手段により前記青果物の総量が計測されることを特徴とする。
　請求項４にかかる発明は、請求項１、２又は３に記載の青果物選別装置において、前記選別情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、前記腐敗青果物の数量又は合計重量、前記腐敗青果物の腐敗平均面積、及び前記規格外青果物の数量又は合計重量を含む情報であることを特徴とする。
　請求項５にかかる発明は、請求項１、２、３又は４に記載の青果物選別装置において、前記ロボット装置は、検出された前記正常青果物をピックアップして、前記正常青果物の階級別に正常青果物用の集荷ボックスに投入し、前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの数量、又は階級ごとの合計重量をさらに含むとを特徴とする。
　請求項６にかかる発明は、請求項５に記載の青果物選別装置において、前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの平均外径をさらに含むことを特徴とする。
　請求項７にかかる発明は、荷受され投入された複数の青果物を搬送途中の検出エリアにおいて撮像し、該撮像で得られた画像に基づいて正常青果物、腐敗した腐敗青果物、及び形状や大きさが規格外の規格外青果物を検出し、前記検出エリアの下流の選別エリアにおいてロボット装置により、前記腐敗青果物をピックアップして腐敗青果物用の集荷ボックスに投入し、前記規格外青果物をピックアップして規格外青果物用の集荷ボックスに投入する青果物選別方法において、投入される前記複数の青果物に関する荷受情報と前記腐敗青果物及び前記規格外青果物に関する選別情報とを集計することを特徴とする。
　請求項８にかかる発明は、請求項７に記載の青果物選別方法において、前記荷受情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、荷受日、選果日、及び投入された前記青果物の総量を含む情報であることを特徴とする。
　請求項９にかかる発明は、請求項８に記載の青果物選別方法において、投入される前記複数の青果物は、１又は２以上のコンテナに収容されて前記検出エリアの上流に搬入されてから前記検出エリアに投入され、前記検出エリアの上流において、前記コンテナの数量又は合計重量を計測する計測手段により前記青果物の総量が計測されることを特徴とする。
　請求項１０にかかる発明は、請求項７、８又は９に記載の青果物選別方法において、前記選別情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、前記腐敗青果物の数量又は合計重量、前記腐敗青果物の腐敗平均面積、及び前記規格外青果物の数量又は合計重量を含むことを特徴とする。
　請求項１１にかかる発明は、請求項７、８、９又は１０に記載の青果物選別方法において、前記ロボット装置は、検出された前記正常青果物をピックアップして、前記正常青果物の階級別に正常青果物用の集荷ボックスに投入し、前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの数量、又は階級ごとの合計重量をさらに含むとを特徴とする。
　請求項１２にかかる発明は、請求項１１に記載の青果物選別方法において、前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの平均外径をさらに含むことを特徴とする。
　本発明によれば、青果物選別装置を生産者側に設置したときは、生産者側で荷受情報と選別情報が得られるので、それを利用して生産者自体で自律的な対策を立てることができる。また、この情報は選果場でも共有することができるため、最終選別に有効利用したり、データベース化に資することができる。青果物選別装置を選果場に設置したときは、荷受情報と選別情報を生産者にフィードバックして、生産者に適切な指導を行うことができ、生産者において出荷する青果物の品質向上に役立てることができ、また最終選別に有効利用したり、データベース化に資することができる。
本発明の実施例の青果物選別装置の全体構成を示す説明図である。 本発明の実施例の青果物選別装置の選別コンベア部分の側面図である。 本発明の実施例の青果物選別装置の選別コンベア部分の平面図である。 本発明の実施例の青果物選別装置での処理のフローチャートである。 本発明の実施例の青果物選別装置で得られる荷受情報と選別情報の一例を示す説明図である。
　以下、本発明の実施例の青果物選別装置について説明する。図１に本実施例の青果物選別装置の全体構成を示す。図１において、１０は集荷された青果物（本実施例ではミカン）Ａが内部に収容されるコンテナである。２１は荷受コンベア、２２は重量計測コンベア、２３は青果物投入コンベア、２４は選別コンベアであり、荷受コンベア２１、重量計測コンベア２２、青果物投入コンベア２３はコンテナ１０を矢印Ｘ方向に搬送し、選別コンベア２４はコンテナ１０から投入された個々の青果物Ａを重ならないように並べて矢印Ｘ方向に搬送する。
　選別コンベア２４の上流側の上方には、搬送中の青果物Ａを検出する青果物検出装置３０が設置されている。この青果物検出装置３０は、青果物Ａを照明する照明装置３１と、その照明装置３１で照明された搬送中の青果物Ａを連続撮像するＣＣＤカメラ３２とを備える。
　選別コンベア２４の下流側の上方には、ロボット装置４０が設置されている。このロボット装置４０は、青果物検出装置３０における検出結果に応じて青果物Ａを個々にピックアップする。
　選別コンベア２４の下流側の周辺には、集荷ボックス５０Ｓ，５０Ｍ，５０Ｌ，５０Ｘ，５０Ｙがそれぞれ配置されている。集荷ボックス５０Ｓには後記するＳサイズの正常青果物ＡＳが、集荷ボックス５０Ｍには後記するＭサイズの正常青果物ＡＭが、集荷ボックス５０Ｌには後記するＬサイズの正常青果物ＡＬが、集荷ボックス５０Ｘには後記する腐敗青果物ＡＸが、集荷ボックス５０Ｙには後記する規格外青果物ＡＹが、それぞれ、ロボット装置４０でピックアップされて投入される。なお、青果物を一般的に示すときは符号Ａを付する。
　６０は処理装置であり、全体を制御するとともに外部との間で後記する荷受情報や選別情報のデータのやり取りを行う制御装置６１、荷受コンベア２１に投入される青果物Ａの荷受情報が表示される荷受情報モニタ６２、青果物検出装置３０のＣＣＤカメラ３２の制御及びそのＣＣＤカメラ３２で撮像した撮像画像を取り込み選別のための画像処理を行う画像処理用コンピュータ６３、ロボット装置３０を制御するロボットコントローラ６４、重量計測コンベア２２を搬送されるコンテナ１０の重量を計測する重量計測装置６５を備えている。さらに、集荷ボックス５０Ｘの重量を計測する重量計測装置６６Ｘ、集荷ボックス５０Ｙの重量を計測する重量計測装置６６Ｙ、集荷ボックス５０Ｓの重量を計測する重量計測装置６６Ｓ、集荷ボックス５０Ｍの重量を計測する重量計測装置６６Ｍ、集荷ボックス５０Ｌの重量を計測する重量計測装置６６Ｌ、及び集計処理用コンピュータ６７などを備えている。
　ロボット装置４０は、選別コンベア２４の矢印Ｘで示す搬送方向、その搬送方向と直交する方向（後記する図３における矢印Ｙ方向）、及び矢印Ｚで示す上下方向に把持具４１を移動させる屈伸アーム４２を備え、ロボットコントローラ６４からの指示に基づいて、その把持具４１によって特定の青果物Ａをキャッチして、前記した集荷ボックス６６Ｓ，６６Ｍ，６６Ｌ，６６Ｘ，６６Ｙの何れかに、その青果物Ａを投入する。
　図２に選別コンベア２４の側面を、図３にその平面を示す。選別コンベア２４は、回転ローラ２４ａを矢印Ｘで示す搬送方向にエンドレスに複数並行に並べることで構成されている。この選別コンベア２４は、投入エリア２４Ａに投入された青果物Ａを、矢印Ｘ方向に沿って、検出エリア２４Ｂ、選別エリア２４Ｃに順次搬送する。
　選別コンベア２４を構成する回転ローラ２４ａは、投入エリア２４Ａと選別エリア２４Ｃでは回転（自転）せず単に矢印Ｘ方向に移動（公転）するのみであるが、検出エリア２４Ｂでは矢印Ｘ方向に移動（公転）すると同時に回転（自転）して青果物Ａを転がせる。
　図４に処理のフローチャートを示す。内部に青果物Ａが収容されたコンテナ１０を荷受コンベア２１に載せると、そのコンテナ１０が重量計測コンベア２２に搬送され、そこで重量計測装置６５によってコンテナ重量が順次計測される（Ｓ１）。これにより、搬送された複数個のコンテナ１０の合計重量を知ることができる。ここでは、搬送されるコンテナ１０の合計数量を計測できるようにしてもよい。この後、コンテナ１０は投入コンベア２３に搬送され、そこでリフト機構(図示せず）で持ち上げられ上下反転されて、内部の青果物Ａが選別コンベア２４の投入エリア２４Ａに投入される（Ｓ２）。投入エリア２４Ａに投入された青果物Ａは、検出エリア２４Ｂに搬送されると、回転ローラ２４ａの移動（公転）によってＸ方向に搬送されると同時に、回転ローラ２４ａの回転（自転）によって転がされる。
　このとき、青果物Ａはその外形が真球ではないので、回転ローラ２４ａの移動や回転に応じて、Ｘ方向に移動すると同時に、Ｘ方向と直交するＹ方向（横方向）あるいは斜め前方、斜め後方、真後ろにも転がって移動する。このため、その青果物Ａは重なりがなくなって散らばり、その青果物Ａの複数の面がＣＣＤカメラ３２によって撮像される（Ｓ３）。
　選別コンベア２４の回転ローラ２４ａには、所定の色が施されており、この色を青果物Ａの色と異なった色、例えば反対色にしておき、あるいは異なった濃度にしておくことで、選別コンベア２４上の青果物Ａを識別し易くなる。これによって、画像処理用コンピュータ６３は、ＣＣＤカメラ３２で撮像した画像中の個々の青果物Ａを識別検出して、個々の青果物Ａに互いに異なった識別記号を付与する。
　検出された個々の青果物Ａは識別記号によって自動追尾され、その青果物Ａの１／４回転程度あるいはそれ以上の周期でその青果物Ａの画像が更新される。そして、画像処理用コンピュータ６３において、検出された個々の青果物Ａについて、その各更新画像から当該の青果物Ａが腐敗青果物ＡＸであるか、規格外青果物ＡＹであるか、Ｓサイズの正常青果物ＡＳであるか、Ｍサイズの正常青果物ＡＭであるか、Ｌサイズの正常青果物ＡＬであるか、などを検出する（Ｓ４）。
　そして、腐敗青果物ＡＸ、規格外青果物ＡＹ、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、及びＬサイズの正常青果物ＡＬは、検出エリア２４Ｂから境界Ｂを越えて選別エリア２４Ｃに移動すると、自動追尾が終了する。
　選別エリア２４Ｃでは回転ローラ２４ａが回転を停止しているので、腐敗青果物ＡＸ、規格外青果物ＡＹ、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、及びＬサイズの正常青果物ＡＬは、境界Ｂを越えた時点における矢印Ｙ方向の座標が固定されたまま、矢印Ｘ方向に搬送される。
　この境界Ｂを越えた後（回転ローラ２４ａの回転の影響を受けなくなった後）において、腐敗青果物ＡＸ、規格外青果物ＡＹ、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、及びＬサイズの正常青果物ＡＬについて、その識別記号、境界Ｂを越えた時点の時刻、及びＹ座標などの各種情報が、画像処理用コンピュータ６３からロボットコントローラ６４に送られる（Ｓ５）。
　選別エリア２４Ｃでは、ロボットコントローラ６４によって、選別コンベア２４を搬送中の腐敗青果物ＡＸ、規格外青果物ＡＹ、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、及びＬサイズの正常青果物ＡＬのそれぞれの現在座標が把握されている。
　すなわち、個々の腐敗青果物ＡＸは、ロボットコントローラ６４によって、前記した境界Ｂを越えた際の時刻から現時点までの経過時間と選別コンベア２４の搬送速度とから、当該の腐敗青果物ＡＸの現時点のＸ座標が把握されている。またＹ座標（変化しない）も把握されている。
　このため、ロボットコントローラ６４から出される特定の識別記号の腐敗青果物ＡＸについての現在座標の指示により、ロボット装置４０の把持具４１がその特定の腐敗青果物ＡＸをピックアップして、腐敗青果物ＡＸ用の集荷ボックス５０Ｘに投入する（Ｓ６）。
　規格外青果物ＡＹ、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、及びＬサイズの正常青果物ＡＬについても、検出エリア２４Ｂにおいてそれぞれ事前に検出が完了しており、その検出結果に基づいて、前記した腐敗青果物ＡＸの場合と同様に、ロボット装置４０の把持具４１によって、集荷ボックス５０Ｙ，５０Ｓ，５０Ｍ，５０Ｌにそれぞれ分別して投入される。
　把持具４１で青果物Ａをキャッチする順番は、境界Ｂを越えた時点のタイミングが早い順とすることが好ましいが、ロボット装置４０の動作速度が高ければ任意の順番でキャッチできる。
　以上のようにして青果物Ａが集荷された集荷ボックス５０Ｘ，５０Ｙ，５０Ｓ，５０Ｍ，５０Ｌは、常時、重量測定装置６６Ｘ，６６Ｙ，６６Ｓ，６６Ｍ，６６Ｌによって測定されているので、いずれかの集荷ボックスが所定重量に達すると、青果物選別装置の動作が一時停止され、その集荷ボックスが取り外され、新たな集荷ボックスがセットされると、再度動作を開始して、選別が再開される。
　本実施例の青果物選別装置では、青果物Ａの荷受けと選別を品種と生産者ごとに区別して行うことにより、当該品種と生産者ごとの青果物Ａに関連する情報を取得することができる。
　図５は集計用コンピュータ６７で集計される情報の一例を示すものである。荷受情報については、制御装置６１に生産者ごと、品種ごとのデータを入力しておくことにより、図５（ａ）に示すように、品種コード、生産者コード、コンテナ数、コンテナ合計重量、荷受日、選果日が記録される。
　また、選別情報については、図５（ｂ）に示すように、品種コード、生産者コード、選果日、正常青果物のサイズＳ，Ｍ，Ｌごとの数量（合計）と平均外形（ｍｍ）、腐敗青果物ＡＸについての数量（合計）と腐敗平均面積（ｍｍ2）、規格外青果物ＡＹについての数量（合計）、形状過小の個数、形状過大の個数、変形物の個数などが記録される。
　以上の各青果物の数量は、青果物検出装置３０による検出時やロボット装置４０によるキャッチ時に計測することができる。また、腐敗青果物ＡＸの腐敗面積はその腐敗青果物ＡＸの検出時に画像処理で計測することができる。また、規格外青果物ＡＹの大きさの程度や形状もその検出時に画像処理で計測することができる。また、正常青果物ＡＳ，ＡＭ，ＡＬの外径もその正常青果物ＡＳ，ＡＭ，ＡＬの検出時に画像処理で計測することができる。
　本実施例によれば、集計処理用コンピュータ６７において荷受情報と選別情報を集計できるので、その集計情報を有効活用することができる。青果物選別装置を生産者側に設置したときは、その生産者における事前選別に要する労力や時間を軽減することができ、選果場には高い精度で選別された青果物が持ち込まれることになるため、選果場に持ち込まれる青果物の数量が削減され、最終選別の負担や時間が軽減されることに加えて、生産者側で得られた荷受情報と選別情報により生産者自体で自律的な対策を立てることができる。また、この情報は選果場でも共有することができるため、最終選別に有効利用したり、データベース化に資することができる。一方、青果物選別装置を選果場に設置したときは、荷受情報と選別情報を生産者にフィードバックして、生産者において出荷する青果物の品質向上に役立てることができ、また最終選別に有効利用したり、データベース化に資することができる。
　なお、図５（ｂ）では、集荷ボックス５０Ｓ，５０Ｍ，５０Ｌ，５０Ｘ，５０Ｙの重量を重量測定装置６６Ｓ，６６Ｍ，６６Ｌ，６６Ｘ，６６Ｙで計測した結果の集計については記載しなかったが、それら重量測定装置６６Ｓ，６６Ｍ，６６Ｌ，６６Ｘ，６６ＹＳで得られたＳサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、Ｌサイズの正常青果物ＡＬ、腐敗青果物ＡＸ、及び規格外青果物ＡＹのそれぞれの合計重量を、数量の代わりあるいは数量に加えてに集計することもできる。
　また、ロボット装置４０の把持具４１にロードセルを装備させ、把持具４１がキャッチした青果物Ａの重量をそのロードセルで計測できるようにしておけば、Ｓサイズの正常青果物ＡＳ、Ｍサイズの正常青果物ＡＭ、Ｌサイズの正常青果物ＡＬ、腐敗青果物ＡＸ、及び規格外青果物ＡＹの重量を、個々に計測して集計・管理することができる。
　また、集計対象としては上記以外に、青果物Ａの平均色、傷の有無、傷の平均面積なども加えることができる。
　Ａ：青果物、ＡＸ：腐敗青果物、ＡＹ：規格外青果物、ＡＳ：Ｓサイズの正常青果物、ＡＭ：Ｍサイズの正常青果物、ＡＬ：Ｌサイズの正常青果物
　１０：コンテナ
　２１：荷受コンベア、２２：重量計測コンベア、２３：青果物投入コンベア、２４：選別コンベア、２４Ａ：投入エリア、２４Ｂ：検出エリア、２４Ｃ：選別エリア
　３０：青果物検出装置、３１：照明装置、３２：ＣＣＤカメラ
　４０：ロボット装置、４１：把持具、４２：屈伸アーム
　５Ｘ、５Ｙ、５Ｓ、５Ｍ、５Ｌ：集荷ボックス
　６０：処理装置、６１：制御装置、６２：荷受情報モニタ、６３：画像処理用コンピュータ、６４：ロボットコントローラ、６５：重量計測装置、６６Ｘ、６６Ｙ，６６Ｓ，６６Ｍ，６６Ｌ：重量計測装置、６７：集計用コンピュータ

Claims (12)

  1. 　荷受され投入された複数の青果物を搬送途中の検出エリアにおいて撮像し、該撮像で得られた画像に基づいて正常青果物、腐敗した腐敗青果物、及び形状や大きさが規格外の規格外青果物を検出し、前記検出エリアの下流の選別エリアにおいてロボット装置により、前記腐敗青果物をピックアップして腐敗青果物用の集荷ボックスに投入し、前記規格外青果物をピックアップして規格外青果物用の集荷ボックスに投入する青果物選別装置において、
    　投入される前記複数の青果物に関する荷受情報と前記腐敗青果物及び前記規格外青果物に関する選別情報とを集計する集計手段を備えることを特徴とする青果物選別装置。
  2. 　請求項１に記載の青果物選別装置において、
    　前記荷受情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、荷受日、選果日、及び投入された前記青果物の数量又は合計重量を含む情報であることを特徴とする青果物選別装置。
  3. 　請求項２に記載の青果物選別装置において、
    　投入される前記複数の青果物は、１又は２以上のコンテナに収容されて前記検出エリアの上流に搬入されてから前記検出エリアに投入され、前記検出エリアの上流において、前記コンテナの数量又は合計重量を計測する計測手段により前記青果物の合計重量が計測されることを特徴とする青果物選別装置。
  4. 　請求項１、２又は３に記載の青果物選別装置において、
    　前記選別情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、前記腐敗青果物の数量又は合計重量、前記腐敗青果物の腐敗平均面積、及び前記規格外青果物の数量又は合計重量を含む情報であることを特徴とする青果物選別装置。
  5. 　請求項１、２、３又は４に記載の青果物選別装置において、
    　前記ロボット装置は、検出された前記正常青果物をピックアップして、前記正常青果物の階級別に正常青果物用の集荷ボックスに投入し、
    　前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの数量、又は階級ごとの合計重量をさらに含むとを特徴とする青果物選別装置。
  6. 　請求項５に記載の青果物選別装置において、
    　前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの平均外径をさらに含むことを特徴とする青果物選別装置。
  7. 　荷受され投入された複数の青果物を搬送途中の検出エリアにおいて撮像し、該撮像で得られた画像に基づいて正常青果物、腐敗した腐敗青果物、及び形状や大きさが規格外の規格外青果物を検出し、前記検出エリアの下流の選別エリアにおいてロボット装置により、前記腐敗青果物をピックアップして腐敗青果物用の集荷ボックスに投入し、前記規格外青果物をピックアップして規格外青果物用の集荷ボックスに投入する青果物選別方法において、
    　投入される前記複数の青果物に関する荷受情報と前記腐敗青果物及び前記規格外青果物に関する選別情報とを集計することを特徴とする青果物選別方法。
  8. 　請求項７に記載の青果物選別方法において、
    　前記荷受情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、荷受日、選果日、及び投入された前記青果物の総量を含む情報であることを特徴とする青果物選別方法。
  9. 　請求項８に記載の青果物選別方法において、
    　投入される前記複数の青果物は、１又は２以上のコンテナに収容されて前記検出エリアの上流に搬入されてから前記検出エリアに投入され、前記検出エリアの上流において、前記コンテナの数量又は合計重量を計測する計測手段により前記青果物の総量が計測されることを特徴とする青果物選別方法。
  10. 　請求項７、８又は９に記載の青果物選別方法において、
    　前記選別情報は、前記青果物の生産者コード、前記青果物の品種コード、前記腐敗青果物の数量又は合計重量、前記腐敗青果物の腐敗平均面積、及び前記規格外青果物の数量又は合計重量を含むことを特徴とする青果物選別方法。
  11. 　請求項７、８、９又は１０に記載の青果物選別方法において、
    　前記ロボット装置は、検出された前記正常青果物をピックアップして、前記正常青果物の階級別に正常青果物用の集荷ボックスに投入し、
    　前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの数量、又は階級ごとの合計重量をさらに含むとを特徴とする青果物選別方法。
  12. 　請求項１１に記載の青果物選別方法において、
    　前記選別情報は、前記正常青果物の階級ごとの平均外径をさらに含むことを特徴とする青果物選別方法。
     
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