JPH04260179A - 青果物等の等級検定装置 - Google Patents
青果物等の等級検定装置Info
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- JPH04260179A JPH04260179A JP7598991A JP7598991A JPH04260179A JP H04260179 A JPH04260179 A JP H04260179A JP 7598991 A JP7598991 A JP 7598991A JP 7598991 A JP7598991 A JP 7598991A JP H04260179 A JPH04260179 A JP H04260179A
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- Japan
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- vegetables
- fruits
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Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、メロンやすいかなどの
ように表面に縞がある青果物の等級検定、さらにはロー
スの肉の部分と脂の部分というように性質の異なる両者
の検定などに広く適用可能な青果物等の検定装置に関す
る。
ように表面に縞がある青果物の等級検定、さらにはロー
スの肉の部分と脂の部分というように性質の異なる両者
の検定などに広く適用可能な青果物等の検定装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、例えば縞のあるメロンの等級検定
は、人間が目視により行っていた。
は、人間が目視により行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の目視に
よる等級検定では、作業能率が悪い上に、ばらつきがあ
って信頼性が低いという欠点があった。
よる等級検定では、作業能率が悪い上に、ばらつきがあ
って信頼性が低いという欠点があった。
【０００４】そこで、本発明は、青果物の等級検定の作
業能率の向上、その信頼性の向上、およびその自動化を
図ることを目的とする。
業能率の向上、その信頼性の向上、およびその自動化を
図ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、青果物をカラーで撮影する撮像手段と、
その撮影したカラー画像から青果物の表面部および縞部
の色データをそれぞれ求める色データ算出手段と、その
求めた表面部の色データ群の色座標における重心、およ
びその求めた縞部の色データ群の色座標における重心を
それぞれ求める重心算出手段と、その求めた両重心を結
ぶ線分の傾きを算出する傾き算出手段と、その求めた傾
きに基づいて青果物の等級を検定する等級検定手段と、
を備えてなるものである。
めに本発明は、青果物をカラーで撮影する撮像手段と、
その撮影したカラー画像から青果物の表面部および縞部
の色データをそれぞれ求める色データ算出手段と、その
求めた表面部の色データ群の色座標における重心、およ
びその求めた縞部の色データ群の色座標における重心を
それぞれ求める重心算出手段と、その求めた両重心を結
ぶ線分の傾きを算出する傾き算出手段と、その求めた傾
きに基づいて青果物の等級を検定する等級検定手段と、
を備えてなるものである。
【０００６】
【作用】このように構成する本発明では、色データ算出
手段は、撮像手段が撮影したカラー画像から青果物の表
面部および縞部の色データをそれぞれ求める。重心算出
手段は、その求めた表面部の色データ群の色座標におけ
る重心、およびその求めた縞部の色データ群の色座標に
おける重心をそれぞれ求める。この求めた各重心は、表
面部と縞部とにおける色情報をそれぞれ代表するといえ
る。等級検定手段は、傾き算出手段の求めた両重心を結
ぶ線分の傾きに基づいて青果物の等級を検定する。この
線分の傾きは青果物の等級に応じて異なり、その等級を
正確に反映するといえる。
手段は、撮像手段が撮影したカラー画像から青果物の表
面部および縞部の色データをそれぞれ求める。重心算出
手段は、その求めた表面部の色データ群の色座標におけ
る重心、およびその求めた縞部の色データ群の色座標に
おける重心をそれぞれ求める。この求めた各重心は、表
面部と縞部とにおける色情報をそれぞれ代表するといえ
る。等級検定手段は、傾き算出手段の求めた両重心を結
ぶ線分の傾きに基づいて青果物の等級を検定する。この
線分の傾きは青果物の等級に応じて異なり、その等級を
正確に反映するといえる。
【０００７】従って、本発明では、メロンのように縞の
ある青果物の等級検定の作業能率の向上、その信頼性の
向上、およびその自動化が実現できる。
ある青果物の等級検定の作業能率の向上、その信頼性の
向上、およびその自動化が実現できる。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。
て説明する。
【０００９】図１において、１は青果物２の左右の上方
に配置し、その青果物２を照射する光源である。青果物
２の上方には、青果物２をカラー撮影する撮像手段とし
てカラーテレビカメラやＣＣＤカメラなどのカラーカメ
ラ３を配置する。
に配置し、その青果物２を照射する光源である。青果物
２の上方には、青果物２をカラー撮影する撮像手段とし
てカラーテレビカメラやＣＣＤカメラなどのカラーカメ
ラ３を配置する。
【００１０】カラーカメラ３は、画像処理用コンピュー
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４は
、後述のようにカラーカメラ３が撮像した青果物２の画
像を処理する。画像処理用コンピュータ４の出力側には
、表示装置やプリンタなどからなる画像出力装置５を接
続する。
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４は
、後述のようにカラーカメラ３が撮像した青果物２の画
像を処理する。画像処理用コンピュータ４の出力側には
、表示装置やプリンタなどからなる画像出力装置５を接
続する。
【００１１】次に、このよう構成する実施例の画像処理
例について、図２のフローチャートを参照して説明する
。
例について、図２のフローチャートを参照して説明する
。
【００１２】まず、カラーカメラ３で撮影した縞のある
メロンなどの青果物２のカラー画像を入力する（ステッ
プＳ１）。そして、その撮影したカラー画像において、
図３に示すように青果物２の所定部分Ｚまたは全体から
、縞部および表面部の色測定をそれぞれ行う（ステップ
Ｓ２、Ｓ３）。いま、カラー画像の色を、たとえばＬ＊
ａ＊ｂ＊表色系により分類して表わす場合には、カラー
画像の縞部および表面部の色データはＬ＊、ａ＊、ｂ＊
としてそれぞれ算出する。
メロンなどの青果物２のカラー画像を入力する（ステッ
プＳ１）。そして、その撮影したカラー画像において、
図３に示すように青果物２の所定部分Ｚまたは全体から
、縞部および表面部の色測定をそれぞれ行う（ステップ
Ｓ２、Ｓ３）。いま、カラー画像の色を、たとえばＬ＊
ａ＊ｂ＊表色系により分類して表わす場合には、カラー
画像の縞部および表面部の色データはＬ＊、ａ＊、ｂ＊
としてそれぞれ算出する。
【００１３】次に、このように測定した縞部と表面部と
の複数の色データを、たとえばＬ＊−ａ＊座標系、ａ＊
−ｂ＊座標系、Ｌ＊−ｂ＊座標系に表示し、表面部の色
データ群の重心、および縞部の色データ群の重心の各位
置をそれぞれ求める（ステップＳ４）。いま、縞部およ
び表面部の複数の算出色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表
示した例を、図４および図５にそれぞれ示す。図中のＡ
は縞部の色データ群の重心を示し、図中のＢは表面部の
色データ群の重心を示す。なお、図４および図５はマス
クメロンの場合であり、図４はその等級が「並」の場合
、図５はその等級が「特」の場合である。
の複数の色データを、たとえばＬ＊−ａ＊座標系、ａ＊
−ｂ＊座標系、Ｌ＊−ｂ＊座標系に表示し、表面部の色
データ群の重心、および縞部の色データ群の重心の各位
置をそれぞれ求める（ステップＳ４）。いま、縞部およ
び表面部の複数の算出色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表
示した例を、図４および図５にそれぞれ示す。図中のＡ
は縞部の色データ群の重心を示し、図中のＢは表面部の
色データ群の重心を示す。なお、図４および図５はマス
クメロンの場合であり、図４はその等級が「並」の場合
、図５はその等級が「特」の場合である。
【００１４】引き続き、上述のように求めた両重心から
それらを結ぶ線分の傾きを算出し（ステップＳ５）、そ
の求めた傾きをあらかじめ定めてある基準値と比較し、
青果物の等級を判定する（ステップＳ６）。上述の両重
心を結ぶ線分の傾きは、縞のあるメロンの場合には例え
ば図４および図５で示すように等級に応じて異なり、等
級を正確に反映するといえるので、ばらつきのない等級
判定が可能となる。
それらを結ぶ線分の傾きを算出し（ステップＳ５）、そ
の求めた傾きをあらかじめ定めてある基準値と比較し、
青果物の等級を判定する（ステップＳ６）。上述の両重
心を結ぶ線分の傾きは、縞のあるメロンの場合には例え
ば図４および図５で示すように等級に応じて異なり、等
級を正確に反映するといえるので、ばらつきのない等級
判定が可能となる。
【００１５】なお、以上の実施例ではメロンの場合につ
いて説明したが、本発明はこれに限らずたとえばロース
の肉の部分と脂の部分というように性質の異なる両者の
関係を検定する場合など、広く適用できること勿論であ
る。
いて説明したが、本発明はこれに限らずたとえばロース
の肉の部分と脂の部分というように性質の異なる両者の
関係を検定する場合など、広く適用できること勿論であ
る。
【００１６】次に、図１で示した装置を利用してメロン
の縞と表面の判別を行う画像処理例について説明する。
の縞と表面の判別を行う画像処理例について説明する。
【００１７】この場合には、まずカラーカメラ３で撮影
した縞のあるメロンのカラー画像を入力する。次に、こ
の入力したＲＧＢ画像からメロンの赤道部のライン上に
おける縞と表面の部分をそれぞれ人間が選定し、ＲＧＢ
画像の濃度値Ｒ、Ｇ、Ｂを用いてメロンの縞と表面とを
判別する判別式を、たとえば次の（１）式のように求め
る。
した縞のあるメロンのカラー画像を入力する。次に、こ
の入力したＲＧＢ画像からメロンの赤道部のライン上に
おける縞と表面の部分をそれぞれ人間が選定し、ＲＧＢ
画像の濃度値Ｒ、Ｇ、Ｂを用いてメロンの縞と表面とを
判別する判別式を、たとえば次の（１）式のように求め
る。
【００１８】
Ｆ＝−２０、３８９３＋０、５５６８Ｒ
−０
、２００２Ｇ−０、２５９８Ｂ （１）次に、こ
の判別式を用いて、上述の入力カラー画像のメロンの赤
道部上における各画素の縞と表面との判別を行う。これ
により、メロンの縞の均一性の評価が可能となる。
−０
、２００２Ｇ−０、２５９８Ｂ （１）次に、こ
の判別式を用いて、上述の入力カラー画像のメロンの赤
道部上における各画素の縞と表面との判別を行う。これ
により、メロンの縞の均一性の評価が可能となる。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、撮像
手段で撮影したカラー画像から青果物の表面部および縞
部の色データをそれぞれ求め、その求めた表面部の色デ
ータ群の色座標における重心、およびその求めた縞部の
各色データ群の色座標における重心をそれぞれ求め、そ
の求めた両重心を結ぶ線分の傾きを求めてその結果に基
づいて青果物の等級を検定するようにした。従って、本
発明では、特にメロンのように縞のある青果物の等級検
定において、その作業能率の向上、その信頼性の向上、
およびその自動化が実現できる。
手段で撮影したカラー画像から青果物の表面部および縞
部の色データをそれぞれ求め、その求めた表面部の色デ
ータ群の色座標における重心、およびその求めた縞部の
各色データ群の色座標における重心をそれぞれ求め、そ
の求めた両重心を結ぶ線分の傾きを求めてその結果に基
づいて青果物の等級を検定するようにした。従って、本
発明では、特にメロンのように縞のある青果物の等級検
定において、その作業能率の向上、その信頼性の向上、
およびその自動化が実現できる。
【図１】本発明実施例の全体構成を示す図である。
【図２】本発明実施例の画像処理例を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】カラー画像の所定部分の色測定を説明する図で
ある。
ある。
【図４】マスクメロンにおける縞部および表面部の複数
の色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表示した一例を示し、
その等級が「並」の場合である。
の色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表示した一例を示し、
その等級が「並」の場合である。
【図５】マスクメロンにおける縞部および表面部の複数
の色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表示した一例を示し、
その等級が「特」の場合である。
の色データをＬ＊−ｂ＊座標系に表示した一例を示し、
その等級が「特」の場合である。
１ 光源
２ 青果物
３ カラーカメラ
４ 画像処理用コンピュータ
５ 画像出力装置
Claims (1)
- 【請求項１】青果物をカラーで撮影する撮像手段と、そ
の撮影したカラー画像から青果物の表面部および縞部の
色データをそれぞれ求める色データ算出手段と、その求
めた表面部の色データ群の色座標における重心、および
その求めた縞部の色データ群の色座標における重心をそ
れぞれ求める重心算出手段と、その求めた両重心を結ぶ
線分の傾きを算出する傾き算出手段と、その求めた傾き
に基づいて青果物の等級を検定する等級検定手段と、を
備えてなる青果物の等級検定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03075989A JP3097153B2 (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物等の等級検定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03075989A JP3097153B2 (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物等の等級検定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04260179A true JPH04260179A (ja) | 1992-09-16 |
| JP3097153B2 JP3097153B2 (ja) | 2000-10-10 |
Family
ID=13592192
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03075989A Expired - Fee Related JP3097153B2 (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 青果物等の等級検定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3097153B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06318244A (ja) * | 1993-05-10 | 1994-11-15 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置およびこの装置を用いた牛枝肉格付システム |
| JPH06325153A (ja) * | 1993-05-13 | 1994-11-25 | Iseki & Co Ltd | メロンの可食期間推定装置 |
| CN106525852A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-03-22 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 果实生长时期的检测方法和检测装置 |
-
1991
- 1991-02-14 JP JP03075989A patent/JP3097153B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06318244A (ja) * | 1993-05-10 | 1994-11-15 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置およびこの装置を用いた牛枝肉格付システム |
| JPH06325153A (ja) * | 1993-05-13 | 1994-11-25 | Iseki & Co Ltd | メロンの可食期間推定装置 |
| CN106525852A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-03-22 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 果实生长时期的检测方法和检测装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3097153B2 (ja) | 2000-10-10 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20000711 |
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