JPH0330657A - 色彩検出型葉たばこ種別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、収穫して乾燥された葉たばこの品質を格付け
する場合に用いるのに適した葉たばこの種別装置に関す
る。

〔従来の技術〕

従来、葉たばこの品質は、葉たばこの若葉位置、熟度、
色沢、組織、葉肉の品質要素をもとに評価され、肉眼に
よって下表のように区分される。そして、各買入れ区分
（「○」印の区分）に対応して価格付けが行われている
。

（以下、余白。） 葉たばこの買い入れ区分表 Ｐタイプの葉たばこは、たばこの喫味に悪癖が生じる他
、たばこ製造工程において加害効果が十分表１ 上表の買入れ区分の中で、包摂系のＰタイプとは急乾葉
と称される葉たばこで、収穫後の乾燥作業において黄変
後の脱水が急がれ、葉たばこ本来の褐変が十分でなく黄
色味が残っているものである。また、熟度の悪い中葉系
（金集、中葉および下葉）の中には、外観上光沢がなく
白っぽくくすんだ色相の白ボケ葉が象、乾葉と併発する
ため、白４ＩＪには特に注意がはられれている。

しかしながら、上記のようなＰタイプの葉たばこは普通
系のＡタイプの葉たばこと色相が近似しているため、従
来の目視による格付は方法では熟練者でも格付けしにく
いという問題があった。

本発明は、検体の色彩に基づいて葉たばこ等の種類を自
動的に判別できるようにすることを課題とする。

（課題を解決するための手段〕 上記の課題を解決するためになした本発明の色彩検出型
葉たばこ種別装置は、検体の色彩を検知して１の明度指
数と２の知覚色指数とで表される表色系の色空間の座標
情報を出力する色彩測定手段と、予め複数の種類に分類
された複数の葉たばこについて上記色空間における該葉
たばこの分布領域内の特徴境界を示す情報を該検体の種
類と対応させて記憶する記憶手段と、上記特徴境界を基
準にした判定境界の該特徴境界からの変位量を上記記憶
手段に入力設定する入力手段と、前記色彩測定手段から
の座標情報と上記記憶手段に記憶されている特徴境界を
示す情報とに基づいて、上記色空間における葉たばこの
測定点と上記特徴境界との距離を求める演算手段と、上
記演算手段で得られた距離と上記記憶手段に設定された
変位量とに基づいて、上記測定点と上記判定境界内部の
領域との包含関係を判定する判定手段とを備え、上記色
彩測定手段で測定した葉たばこについて上記判定手段で
得られる判定結果に基づいて、葉たばこの種類を判別す
るようにしたことを特徴とする。

〔作　用〕

上記葉たばこの分布領域の特徴境界を示す情報は記憶手
段に記憶されており、判定手段は、色彩測定手段からの
座標情報に基づいて、被測定物としての葉たばこについ
ての色空間における測定点を識別し、この測定点が特徴
境界内と変位量できまる判定境界の内部にあるか外部に
あるかを判定する。

葉たばこの色はＬｌｌ　ａ＄　ｂ＊表色系等の色空間に
おいて一定の曲線上に幅を持って分布し、Ｐタイプの葉
たばこはこの分布領域のうち外周側に分布する。

したがって、測定点が判定境界の外側、すなわち、分布
領域の外周側にあるときは、被測定葉たばこはＰタイプ
であると判定することができ、中心領域の内側にあると
きはＰタイプでないと判定できる。また、この判定境界
と特徴境界との変位量を外部から設定入力できるので、
特徴境界を示す情報によって記憶手段に記憶されている
葉たばこの分布領域に誤差があっても、判定条件を適宜
変更することができる。

〔実施例〕

以下、バーレ一種の葉たばこを例に本発明の詳細な説明
する。

第１１図は、Ｌ“ａ“ｂ１表色系の色空間における葉た
ばこの色分布を示す図、第１２図は第１１図のＡ−Ａ断
面を示す図であり、葉たばこの分布は前掲の表１に示す
若葉位置に対応して色空間内で一定の色変遷経路を示す
。そして、普通系葉たばこは、下葉、中葉、金集、木葉
、上葉および天葉の順に湾曲した変遷経路に沿って分布
し、Ｐタイ１葉たばこは普通系葉たばこの外側の領域に
偏った状態で、特に、金集と木葉の間に多く分布する。

本発明は、葉たばこの色彩について、Ｌ　＊　ａ　＊ｂ
９表色系の色空間における明度指数Ｌ”および知覚色度
指数ａ　’ｓ　、　ｂ＊のデータ（以後、色空間値とい
う、）を測定し、この色空間値に対応する色空間内の測
定点と前記分布領域との距離（色差）に基づいてＰタイ
１葉たばこの判別を行うようにした。

次に、実施例における判別方法を説明する。

（判別方法） 先ず、前記第１１図について説明したＬｍａ＊ｂ８表色
系の色空間に対して、次式（１）で示す座標変換によっ
て得られるｚｌ、ｚよ　、Ｚ＝の３次元の判別空間を設
定するとともに、上記色空間における葉たばこの分布状
態をこの座標変換によって判別空間内に想定し、この判
別空間内の分布状態を後述説明する判定境界によって予
め設定する。

また、色彩センサーからの色空間値も同様に座標変換し
、この判別空間内でＰタイ１葉たばこの判別を行う。

ｚ＋＝−０，５６７ａ”　＋　１．４２４ｂ”　＋　０
．６４２Ｌ”　−５９，０５２ｚｚ□−０，９２６ａ”
　−２，１８０ｂ”　＋　１．００６Ｌ”　＋　１９．
０４８　−”４１）ｚｓ＝−１，８２３ａ”　＋　０．
０１６ｂ”　−０，４１１Ｌ”　＋　３６．１４４上記
のように色空間内の葉たばこの分布を判別空間内に座標
変換すると、普通系葉たばこの分布領域の中心線は、第
８図に示したように、判別空間内の円弧と直線で近似す
ることができる。そして、中葉系（下葉、中葉および金
集）の分布領域の中心線は次式（２）に示される円弧と
なり、木葉系（木葉、上葉および天葉）は次式（３）で
示される直線になる。なお、同図はＺＩ　　、　ＺｓＺ
３の３次元の判別空間をＺＩ　　ＺＺ座標系（同図（ａ
））とｚ。

２、座標系（同図（ｂ））に分けて示したものである。

ＺＩ”　＋　ｚ、ｆｆｉ　　＝　　（５，９４２）”　
　、　　ｚ＋＝ｏ　　　　　　・・・”（２）５π ただし、−−Ｔ−＜ｊａｎ　−’　（Ｍ　）≦　６−ｚ
ｚ＋５．９４２　＝　　　　２１ ０．５７７４　　　　　０．４６６３ ・・・・・・（３） 一方、葉たばこの分布領域は、前記第１１図に示したよ
うに上記各中心線の周囲になるが、その幅は一定ではな
（、また、Ｐタイ１葉たばこの領域は上記各中心線の全
ての領域には存在しないので、第６図に示したように、
中心線をｚ、ｚ、平面内を６つの区分（■〜■）に分割
し、この分割された区分毎に判定の基準を設定する。

第６図において、ｚ、軸の正方向を基準として原点を中
心にした反時計回りの角度で区分すると、葉たばこの分
布状態は次の表２のようになっている。

（以下、余白。） 表２ 上表に示したように、Ｐタイ１葉たばこは区分■〜■に
存在するため、判定処理は、先ず、測定した色空間値を
座標変換し、変換された座標の測定点がｚｌ　　ｚｔ平
面についてどの区分に属するかを判定し、区分■〜■に
属す場合にＰタイ１葉たばこの判定を行う。

判別空間内の測定点の座標（２１ｇ　Ｚｚ　　ｔ　Ｚ３
）は前記の座標変換によって得られ、ｚ、Ｚｚ平面内の
区分を示す角度αは、 ａ＝ｊａｎ−’（２２）　　　　−・・・（４）ｚｌ によって得られる。

区分■〜■の各判定の基準としては、区分■〜■の中心
線（円弧の部分）に沿って、この中心線に垂直なＺ４　
Ｚ３座標系を設定し、普通系葉たばこの分布領域の境界
の特徴を示す楕円の方程式を上記ｚ４　ｚ３座標系で設
定する。なお、このｚ４ｚ３座標系の原点は中心線上に
あり、また、Ｚ４座標軸は判別空間のｚ、ｚ２面内にと
り、ｚ３座標は判別空間の２３座標と同じになっている
。

次式は、区分■〜■の楕円の方程式を示し、そのグラフ
を第７図（ａ）〜（ｅ）に示す。なお、次式中のθは楕
円の長袖の傾きで、Ｚ、軸の正方向を基準として原点を
中心とした反時計回りの角度であられしている。

区分■の楕円の方程式 ％式％ ただし、４５＠≦α＜１００６ 区分■の楕円の方程式 ％式％ ただし、　０°≦α＜４５゜ 区分■の楕円の方程式 ％式％ ただし、３３５°≦α〈３６０゜ 区分■の楕円の方程式 ％式％ ただし、３００°≦α〈３３５゜ 区分■の楕円の方程式 ％式％ ただし、２７０°≦α＜　３００’ 普通系葉たばことＰタイ１葉たばこの判別は、上記のよ
うに設定した各区分毎の楕円を判別空間内の特徴境界と
して、この特徴境界から測定点までの距離（色差）に基
づいて行う。

なお、上記の距離Ｘは次のようにして求める。

先ず、判別空間における測定点（Ｚｌ、ｚｚ？ｚ、）の
座標を次式（５）によって変換し、測定点のｚ４　　ｚ
３面上での座標（Ｚ４ｓＺ３）を求める。

Ｚ＝　　＝ｚ３ Ｚａ　Ｔ＝　ｆＴｙ−７丁−”　　−ｒ　　−＝−（５
）ｒ：中心線の半径、ｒ　＝５．９４２ そして、この点（Ｚ４　ｔ　ｚａ　）から特徴境界に垂
らした垂線の長さにより、次式（６）のように距離Ｘを
求める。なお、距離Ｘの値は特徴境界内部で負、特徴境
界外部で正となる。

いま、特徴境界の楕円の方程式を、 Ｂｏ：楕円の短軸長 測定点を（Ｚ４Ｉ、、Ｚ３Ｉ、）、測定点から楕円に垂
らした垂線と楕円との交点を（Ｚａｐ　、　Ｌｐ　）と
すると、距離Ｘは次式で求めることができる。

ｘ　＝　　（Ｚ４Ｐ−Ｚ４０’）”　＋（Ｚ３Ｐ　　　
Ｚ３Ｄ’）”　　−−（６）たたし、　　Ｚ４１１’　
　＝　７ｒａｏ　ｃｏｓθ−Ｚ３１１　ｓｉｎθＺ３ｎ
　　＝　　Ｚａｏ　ｓｉｎθ＋　Ｚ３Ｄｃｏｓθなお、
２４Ｆは下記の４次方程式がら公知のＦｅｒｒａｒｉの
公式等を用いて求め、 ａ・（Ｚ４Ｆ）’　＋ｂ・（２４Ｆ）’　＋ｃ・ＣＺａ
ｐ）”　＋ｄ−（Ｚ４Ｐ）＋ｅ＝　　０ただし、 ａ　＝（Ａ（１”　　　ＢＯ”　）” ｂ＝−２，＾ｏ’Ｚａｏ”ｃＡｏ”　　Ｂｏ”）Ｃ＝−
八ｏ’　　（（Ａｏ”　　　Ｂｏ”）”　　　Ａｏ’Ｚ
４ｏ”　　　Ｂｏ’Ｚ：＋ｔ＋′２）ｄ　＝２・Ａ０４
・Ｚ４゜°・（Ａｏ”　　Ｂｏ”）ｅ　＝　−Ａｏ６−
Ｚ４Ｄ” また、２３Ｆは、次式で求める。

２３Ｆ　＝　　８°　Ａ（Ｉ　　ＺａｐＡ。

なお、別の方法として、測定点から楕円に垂らした垂線
と楕円との交点（２４Ｐ　、Ｚ３Ｆ　）を、下式によっ
て求め、前記同様に式（６）によって距離Ｘを求めるよ
うにしてもよい。

Ｚ４Ｐ　＝Ａｏ　１ｃｏｓφ Ｚ＋ｐ　＝Ｂｏ　−ｓｉｎφ ところで、最初に色空間に設定した分布領域における普
通系とＰタイプの分類は、目視による格付は結果に基づ
いているため、この色空間と同様に判定空間内には普通
系葉たばこと２７４１葉たばこの測色値が混在する不確
定領域が存在する。

そこで、第３図に示したように、前記各区分■〜■の判
定条件としての楕円の特徴境界を上記不確定領域に含ま
れるように設定するとともに、第４図に示したように、
各区分■〜■毎に特徴境界からの距離Ｘに対する普通系
の確率密度関数ｆｎ（ｘ）とＰタイプの確率密度関数ｆ
ｐ（ｘ）を決定し、次式により、普通系葉たばこと２７
４１葉たばこの本来の生出割合を加味した判別関数Ｄ　
（ｘ）を算出するようにしている。

界の外部（Ｐタイプ領域側）に相当する。また、０＜Ｄ
（ｘ）　＜　１００の範囲が不確定領域に相当する。

そこで、普通系葉たばこと２７４１葉たばことの判定の
基準として判定値Ｄｓを予め設定し、この判定値Ｄｓを
闇値として、Ｄ（ｘ）＜Ｄｓのときは普通系葉たばこと
判定し、Ｄｓ≦Ｄ　（ｘ）のときは２７４１葉たばこと
判定する。

なお、次式に各区分■〜■の判別関数の一例を示す。

第５図は判別関数Ｄ　（ｘ）を示す図であり、Ｘ＝０は
特徴境界に相当し、Ｘ≦０の区間は特徴境界の内部（普
通系領域側）、ｘ＞Ｏの区間は特徴境上記の各判別関数
Ｄ　（ｘ）を比較する判定値Ｄｓは、現行の鑑定結果と
の関連性から決定されるもので、各区分■〜■毎に設定
される。

ところで、設定される判定値Ｄｓに対し、その値に対応
するｚ、ｚ、面上の境界が存在する。そして、上記のよ
うに判別関数Ｄ　（ｘ）の値を、判定値Ｄｓと比較して
普通系とＰタイプとの判別を行うことは、判定値Ｄｓの
値に対応するｚ、ｚ３面上の境界を判定境界としてして
いることになる。

なお、この判定境界は、判定値Ｄｓによって任意に設定
することができる。

次に、実施例の装置の構成を説明する。

（装置の構成） 第１図は本発明実施例のブロック図であり、上記の判定
方法に基づいて普通系葉たばこと２７４１葉たばこの判
定を行う。

図において、■は被測定物（葉たばこ）に照明光を照射
してその反射光に基づいて測色値をディジタルデータで
出力する色彩センサで、Ｌｌ）ａ＊ｂ１表色系の明度指
数ＬＩおよび知覚色度指数ａ゛、ｂ″１のデータ（色空
間値）を出力する。なお、この色彩センサとしては、例
えば、ミノルタ製の「色彩色差計　ＣＲ−１１０Ｊを使
用することができる。

２はマイクロコンピュータ等で構成される判定制御手段
であり、図示しないメモリに格納された制御プログラム
に基づいて得られる機能を機能ブロック図で示しである
。この判定制御手段２は、色彩センサーからの色空間値
をインタフェース３を介して取り込み、各種の演算を行
って判定結果を表示手段４に表示する。また、判定基準
を設定するデータがキーボード等の入力手段５がら入力
される。

判定制御手段２において、記憶手段２１はマイクロコン
ピュータのメモリ内に構成され、各区分■〜■を示す角
度範囲のデータ、前掲の座標変換の（１）式、ｚ、ｚ、
面内の角度を算出する（４）式、判別空間内の測定点の
座標（Ｚｌ　９ｚｔＺｌからＺ、２３面の座標値を求め
る（５）式、（ｚ４ｙＺ３）の点から特徴境界までの距
離Ｘを求める（６）式、各区分■〜■の判別関数Ｄ　（
ｘ）がプログラム化されて記憶されている。また、この
記憶手段２１には入力手段５を介して設定入力される各
区分■〜■の判定値Ｄｓが記憶される。

色空間値読取手段２２、座標変換手段２３、演算手段２
４、区分判別手段２５、判別値演算手段２６、比較手段
２７、出力手段２８および制御手段２９は、マイクロコ
ンピュータ等のメモリに予め記憶されている制御プログ
ラムの機能によって構成され、後述説明する判定フロー
に基づいて制御手段２９で各手段の機能が関連付けられ
る。

色空間値読取手段２２は、色彩センサ１からの割込み信
号に基づいて、色彩センサ１で測定値が確定したことを
検出すると、色彩センサ１が出力するＬ’ｓ　　、　ａ
ゝ　、ｂ′″の信号をインターフェース３を介して取り
込み、このＬ”　、ａｍ、ｂ＊の信号を数値データとし
て出力する。

座標変換手段２３は、前掲の（１）式に基づく座標変換
により判別空間の座標データＺ＋　　、Ｚｔ　　ｙＺ３
を生成し、演算手段２４は、前掲の（４）式に基づいて
Ｚｌ　　２２平面内の角度を求めるとともに、前掲の（
５）式に基づいてｚ４．ｚ、面上の座標データｚ４、Ｚ
＝を求める。

区分判別手段２５は、記憶手段２１に格納されている区
分の角度範囲と、求められた角度とに基づいて判別空間
内の測定点（Ｚｌ　　１２２　１Ｚ３　）の区分を判別
し、判別値演算手段２６は、判別された区分についての
特徴境界と判別関数とを記憶手段２１から設定し、この
設定した特徴境界と２４、ｚ、から距離ｄを求めるとと
もに判別値Ｄ　（ｄ）を求める。

比較手段２７は、判別された区分についての判定値Ｄｓ
を記憶手段２１から設定し、判別値Ｄ　（ｄ）と判定値
Ｄｓの比較を行い、Ｄ　（ｄ）≦Ｄｓのときは普通系と
判定し、Ｄ（ｄ）＞ＤｓのときはＰタイプと判定する。

そして判定結果を示すデータを出力手段２８に出力し、
出力手段２８は、判定結果を示すデータに基づいて、判
定結果の表示データを表示手段４に出力する。

第２図は、制御手段２９の制御により、判定制御手段２
で行われる判別処理を示すフローチャートであり、色空
間値読取手段２２により、色彩センサ１からの割込み信
号に基づいて、色彩センサ■で測定値が確定したことを
検出すると、色彩センサ１が出力するＬ”、ａ“　、ｂ
ｌの信号をインターフェース３を介して取り込み、この
Ｌｍ、ａ’ｓ、ｂ”の信号を数値データとして出力する
（ステップＳｌ　　）。

座標変換手段２３により、色空間値読取手段２２で得ら
れたＬ”、ａ’″　、ｂ＊の信号の数値データに前掲の
（１）式に基づく座標変換を施して判別空間の座標デー
タＺＩｓ２ｔＺ２を生成する（スチップＳｔ）。

演算手段２４はより、座標変換手段２２で得られたＺＩ
　　ｐＺｔ　　ｙＺ３と前掲の（４）式に基づいてｚ１
ｚ２平面内の角度を求め、さらに、前掲の（５）式に基
づいてｚ３　ｚ、面上の座標データＺ４　　、Ｚｌを求
める（ステップＳ、ｌ）。

区分判別手段２５により、記憶手段２１に格納されてい
る区分の角度範囲と、演算手段２４で求められた角度と
に基づいて点（Ｚｌ　　、Ｚｚ　　ｔ　Ｚｘ　）の区分
を判別し、判別値演算手段２５により、区分判別手段２
５で判別された区分についての特徴境界と判別関数とを
記憶手段２１から設定する（ステップＳ４）。

判別値演算手段２５により、設定された特徴境界と演算
手段２４で得られたＺａｙＺ＊とに基づいて、点（Ｚａ
ｇＺ３）から特徴境界に垂らした垂線の長さを求めて距
離ｄを生成しくステップＳ。

）、判別関数から判別値Ｄ　（ｄ）を求める（ステップ
Ｓ、）。

比較手段２６により、区分判別手段２５で判別された区
分についての判定値Ｄｓを記憶手段２１から設定して判
別値演算手段２５で得られた判別値Ｄ　（ｄ）と比較し
くステップＳ、）、Ｄ（ｄ）≦Ｄｓのときは普通系と判
定しくステップＳ８）、Ｄ（ｄ）＞ＤｓのときはＰタイ
プと判定する（ステップＳ。

）。

上記のようにして得られた判定結果は、出力手段２８に
より表示手段４に表示される。

上記の実施例では、ｚ１ｚ２平面において６つに区分け
したが（区分■〜■）、そのうちの区分■、■を１つに
し、第９図に示したように５つの区分■〜■としてもよ
い。この場合は、最終的なＰタイプの判別精度を若干低
下する欠点はあるものの、判別のための演算ロジックが
簡易化される利点がある。なお、この場合の区分■にお
ける特徴境界の楕円の一例を次式および第１０図に示す
。

ｚ　４２　　　　　ｚ　、　２ （４，８９０）”　＋（１，８４７）２−’θ＝１６０
°ただし、２７０°≦α＜３３５゜［発明の効果］ 以上説明したように本発明の色彩検出型葉たばこ種別装
置によれば、Ｌ“ａ＊　ｂ＊表色系等の色空間における
葉たばこの分布領域を示す情報を記憶し、色彩センサ等
によって測定した葉たばこの色空間値により色空間内の
測定点を識別し、記憶している分布領域の判定境界と測
定点との距離（色差）に基づいて、測定点と分布領域と
の包含関係を判定するとともに、判定境界を外部から設
定できるようにしたので、色彩によって葉たばこの種類
を判別することができ、色彩の似通った普通系葉たばこ
とＰタイ１葉たばこの判別を容易に行うことができる。

また、判別の基準を任意に設定することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例のブロック図、 第２図は実施例に係わるフローチャート、第３図は実施
例における普通系領域とＰタイプ領域についての特徴境
界を説明する図、第４図は実施例における確率密度関数
を示す図、第５図は実施例における判別関数を示す図、
第６図は実施例における区分を説明する図、第７図は実
施例における特徴境界の楕円の一例を示す図、 第８図は実施例における判別空間内の分布領域の中心線
を示す図、 第９図は他の実施例における区分を説明する図、第１０
図は第９図の実施例における特徴境界の楕円の一例を示
す図、 第１１図は本発明に係わる色空間における葉たばこの分
布状態を示す図、 第１２図は第１１図の分布領域の断面を示す図である。 １・・・色彩センサ、２・・・判定制御手段、３・・・
入力手段、４・・・表示手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 検体の色彩を検知して１の明度指数と２の知覚色指数と
   で表される表色系の色空間の座標情報を出力する色彩測
   定手段と、 予め複数の種類に分類された複数の葉たばこについて上
   記色空間における該葉たばこの分布領域内の特徴境界を
   示す情報を該検体の種類と対応させて記憶する記憶手段
   と、 上記特徴境界を基準にした判定境界の該特徴境界からの
   変位量を上記記憶手段に入力設定する入力手段と、 前記色彩測定手段からの座標情報と上記記憶手段に記憶
   されている特徴境界を示す情報とに基づいて、上記色空
   間における葉たばこの測定点と上記特徴境界との距離を
   求める演算手段と、 上記演算手段で得られた距離と上記記憶手段に設定され
   た変位量とに基づいて、上記測定点と上記判定境界内部
   の領域との包含関係を判定する判定手段とを備え、 上記色彩測定手段で測定した葉たばこについて上記判定
   手段で得られる判定結果に基づいて、葉たばこの種類を
   判別するようにしたことを特徴とする色彩検出型葉たば
   こ種別装置。