JPH0458373A - 貝類の等階級選別方法及びその装置 - Google Patents
貝類の等階級選別方法及びその装置Info
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- JPH0458373A JPH0458373A JP2170484A JP17048490A JPH0458373A JP H0458373 A JPH0458373 A JP H0458373A JP 2170484 A JP2170484 A JP 2170484A JP 17048490 A JP17048490 A JP 17048490A JP H0458373 A JPH0458373 A JP H0458373A
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
- Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish
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- Farming Of Fish And Shellfish (AREA)
- Processing Of Meat And Fish (AREA)
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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
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は貝類の等階級選別方法及びその装置に係り、特
に蛤等の白黒縞状模様を有する貝類の濃淡による等級選
別と、外形の大きさによる階級選別を行う為の貝類の等
階級選別方法及びその装置に関する。
に蛤等の白黒縞状模様を有する貝類の濃淡による等級選
別と、外形の大きさによる階級選別を行う為の貝類の等
階級選別方法及びその装置に関する。
従来、蛤の等級選別、即ち蛤の白黒縞状模様の濃いか淡
いかの選別は、検査員の目視により行われている。
いかの選別は、検査員の目視により行われている。
また、蛤の階級選別、即ち蛤の外形の大きさによる選別
は、回転ドラム式の機械式自動選別装置で行われている
。
は、回転ドラム式の機械式自動選別装置で行われている
。
しかしながら、従来の蛤の等級選別は、前述したように
検査員の目視検査により行われるので、ばらつきが発生
し、また３段階以上の分類が極めて難しいという欠点が
ある。
検査員の目視検査により行われるので、ばらつきが発生
し、また３段階以上の分類が極めて難しいという欠点が
ある。
また最近、蛤の等級選別は表面の濃淡色の濃さだけでは
なく、縞模様の濃淡に基づいて等級を細かくランク分け
することで商品格差を付けるという傾向がある。しかし
ながら、従来の等級選別方法では、等級を細かくランク
分けすることができないという欠点がある。
なく、縞模様の濃淡に基づいて等級を細かくランク分け
することで商品格差を付けるという傾向がある。しかし
ながら、従来の等級選別方法では、等級を細かくランク
分けすることができないという欠点がある。
一方、回転ドラム式の階級選別装置では、回転ドラムで
蛤が回転されるので、蛤に回転ドラムとの接触による損
傷を与えるという欠点がある。
蛤が回転されるので、蛤に回転ドラムとの接触による損
傷を与えるという欠点がある。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、蛤の
等級を細かくランク分けすることができると共に、蛤に
損傷を与えないで階級選別を行うことができる貝類の等
階級選別方法及びその装置を提供することを目的とする
。
等級を細かくランク分けすることができると共に、蛤に
損傷を与えないで階級選別を行うことができる貝類の等
階級選別方法及びその装置を提供することを目的とする
。
本発明は、前記目的を達成する為に、貝に光を照射し、
その光の反射映像を撮影して白黒濃淡映像を作成し、作
成した前記白黒濃淡映像を空間領域サイズ、映像の輝度
の両面でデジタル変換して白黒濃淡映像の輝度頻度分布
を作成し、作成した前記輝度頻度分布の分布パターンを
所定の大きさに正規化すると共に、正規化した分布パタ
ーンと所定のファジィ集合で構成された複数のランクパ
ターンとをそれぞれ集合演算し、集合演算して求ｔられ
た各集合面積から総集合面積の加重平均値を求め、この
加重平均値に基づいて前記貝の等級を選別すると共に、
前記貝に向けて貝と背景とのコントラスト差を与える光
を照射し、その光の透過映像を撮影して白黒濃淡映像を
作成し、作成した前記白黒濃淡映像の映像信号を所定の
しきい値で二値化して二値化画像に変換し、二値化画像
中に於ける貝の画像の総画素数に基づいて貝の階級選別
を行うことを特徴とする。
その光の反射映像を撮影して白黒濃淡映像を作成し、作
成した前記白黒濃淡映像を空間領域サイズ、映像の輝度
の両面でデジタル変換して白黒濃淡映像の輝度頻度分布
を作成し、作成した前記輝度頻度分布の分布パターンを
所定の大きさに正規化すると共に、正規化した分布パタ
ーンと所定のファジィ集合で構成された複数のランクパ
ターンとをそれぞれ集合演算し、集合演算して求ｔられ
た各集合面積から総集合面積の加重平均値を求め、この
加重平均値に基づいて前記貝の等級を選別すると共に、
前記貝に向けて貝と背景とのコントラスト差を与える光
を照射し、その光の透過映像を撮影して白黒濃淡映像を
作成し、作成した前記白黒濃淡映像の映像信号を所定の
しきい値で二値化して二値化画像に変換し、二値化画像
中に於ける貝の画像の総画素数に基づいて貝の階級選別
を行うことを特徴とする。
本発明によれば、貝（１のを光透過性を存するベルトコ
ンベア（１２）で連続搬送する。次に、等級計測用照明
装置（１８）で搬送中の貝（１のに光を照射し、その光
の反射映像を撮像カメラ（２８）で撮影して白黒濃淡映
像を作成する。
ンベア（１２）で連続搬送する。次に、等級計測用照明
装置（１８）で搬送中の貝（１のに光を照射し、その光
の反射映像を撮像カメラ（２８）で撮影して白黒濃淡映
像を作成する。
次いで、作成した前記白黒濃淡映像を画像処理装置（４
のによって、先ず空間領域サイズ、映像の輝度の両面で
ディジタル変換して白黒濃淡映像の輝度頻度分布を作成
する。次に、前記輝度頻度分布の分布パターンを所定の
大きさに正規化すると共に正規化した分布パターンと前
記画像処理装置ｆ（４のに予め記憶された所定のファジ
ィ集合で構成された複数のランクパターンとをそれぞれ
集合演算する。次いで、集合演算して求ｔられた各集合
面積から総集合面積の加重平均値を求め、この加重平均
値に基づいて選別装置（４８）に前記量（１のの等級を
判別する為の出力信号を送信する。
のによって、先ず空間領域サイズ、映像の輝度の両面で
ディジタル変換して白黒濃淡映像の輝度頻度分布を作成
する。次に、前記輝度頻度分布の分布パターンを所定の
大きさに正規化すると共に正規化した分布パターンと前
記画像処理装置ｆ（４のに予め記憶された所定のファジ
ィ集合で構成された複数のランクパターンとをそれぞれ
集合演算する。次いで、集合演算して求ｔられた各集合
面積から総集合面積の加重平均値を求め、この加重平均
値に基づいて選別装置（４８）に前記量（１のの等級を
判別する為の出力信号を送信する。
また、この等級選別と同時に、階級計測用照明装置（１
４）で前記搬送中の貝（１のに貝（１のと背景とにコン
トラスト差を与える光を照射する。そして、その透過映
像を前記撮像カメラ（２８）で撮影して白黒濃淡映像を
作成し、この白黒濃淡映像の映像信号を前記画像処理装
置（４ので所定のしきい値で二値化して二値化画像に変
換する。そして、二値化画像に於ける貝（１のの画像の
総画素数に基づいて前記選別装置（４８）に貝（１のの
階級を判別する為の出力信号を送信する。
４）で前記搬送中の貝（１のに貝（１のと背景とにコン
トラスト差を与える光を照射する。そして、その透過映
像を前記撮像カメラ（２８）で撮影して白黒濃淡映像を
作成し、この白黒濃淡映像の映像信号を前記画像処理装
置（４ので所定のしきい値で二値化して二値化画像に変
換する。そして、二値化画像に於ける貝（１のの画像の
総画素数に基づいて前記選別装置（４８）に貝（１のの
階級を判別する為の出力信号を送信する。
以下添付図面に従って本発明に係る貝類の等階級選別方
法及びその装置の好ましい実施例を詳説する。
法及びその装置の好ましい実施例を詳説する。
第１図は本発明に係る貝類の等階級選別装置の実施例を
示すシステム構成図が示されている。
示すシステム構成図が示されている。
第１図によれば、蛤１０がベルトコンベア１２によって
図中矢印方向に搬送される。前記ベルトコンベア１２は
、光透過性を有する塩化ビニール等の半透明の材料で構
成される。前記ベルトコンベア１２の下方には一対の下
室光灯１４．１４が設置される。前記下室光灯１４．１
４は、４０ｋＨｚ変調の高周波点灯方式であるＬＯＷ蛍
光灯が用いられている。また、前記下室光灯１４．１４
の下方には湾曲状のりフレフタ１６が配設される。
図中矢印方向に搬送される。前記ベルトコンベア１２は
、光透過性を有する塩化ビニール等の半透明の材料で構
成される。前記ベルトコンベア１２の下方には一対の下
室光灯１４．１４が設置される。前記下室光灯１４．１
４は、４０ｋＨｚ変調の高周波点灯方式であるＬＯＷ蛍
光灯が用いられている。また、前記下室光灯１４．１４
の下方には湾曲状のりフレフタ１６が配設される。
これにより、前記下室光灯１４．１４から照射された光
は、前記リフレクタ１６により反射されてベルトコンベ
ア１２の方向、即ち上方に照射される。
は、前記リフレクタ１６により反射されてベルトコンベ
ア１２の方向、即ち上方に照射される。
一方、上室光灯１８が前言己ベルトコンベア１２の上方
で、且つベルトコンベア１２を挟んで前記下室光灯１４
の反対側に設置される。前記上室光灯１８は、ルクスの
異なる一対の蛍光灯２０．２２によって構成される。前
記一対の蛍光灯２０．２２のうち下側の蛍光灯２０は、
４ＱｋＨｚ変調の高周波点灯方式である４ ０Ｗ！Ｉン
グ蛍光灯が用いられている。また、上側の蛍光灯２２は
、同じ＜４０ｋＨｚ変調の高周波点灯方式である３２Ｗ
リング蛍光灯が用いられている。前記蛍光灯２０の下方
にはリング散光板２４が配設される。これにより、前記
蛍光灯１８から照射された光は、前記ベルトコンベア１
２上の蛤１０に向けて照射される。
で、且つベルトコンベア１２を挟んで前記下室光灯１４
の反対側に設置される。前記上室光灯１８は、ルクスの
異なる一対の蛍光灯２０．２２によって構成される。前
記一対の蛍光灯２０．２２のうち下側の蛍光灯２０は、
４ＱｋＨｚ変調の高周波点灯方式である４ ０Ｗ！Ｉン
グ蛍光灯が用いられている。また、上側の蛍光灯２２は
、同じ＜４０ｋＨｚ変調の高周波点灯方式である３２Ｗ
リング蛍光灯が用いられている。前記蛍光灯２０の下方
にはリング散光板２４が配設される。これにより、前記
蛍光灯１８から照射された光は、前記ベルトコンベア１
２上の蛤１０に向けて照射される。
尚、前記蛍光灯１４．１８は、ベルトコンベア１２で搬
送される蛤１０がその上方及び下方にそれぞれ位置した
タイミングで同時に照射するように図示しないタイマー
制御装置によって照射タイミングが制御されている。
送される蛤１０がその上方及び下方にそれぞれ位置した
タイミングで同時に照射するように図示しないタイマー
制御装置によって照射タイミングが制御されている。
ところで、前記上室光灯１８の上方には、レンズ２６を
備えた高速シャッタカメラ２８が固定設置されている。
備えた高速シャッタカメラ２８が固定設置されている。
前記レンズ２６の受光部は、前記下室光灯１４と上室光
灯１８との間を通過する蛤１０に向けて取付けられる。
灯１８との間を通過する蛤１０に向けて取付けられる。
また、前記高速シャッタカメラ２８は、シャッタスピー
ドが１／６００秒の高速シャッタカメラが用いられ、そ
の撮影タイミングは前述したタイミング制御装置によっ
て制御されている。従って、前記下室光灯１４、上室光
灯１８から光が照射されると同時にンヤッタが切られる
ように制御されている。これにより、前記高速シャッタ
カメラ２８は、下室光灯１４からの光、即ちベルトコン
ベア１２を透過した背景を含む蛤１０の影を有する映像
（透過映像）と、上室光灯１８からの光によって反射し
た蛤１０の白黒濃淡縞模様の映像（反射映像）を同時に
撮影することができる。尚、重要なことは、前記高速シ
ャッタカメラ２８で前述した２つの映像を撮影する為に
、前記下室光灯１４と上室光灯１８とのルクス比率を１
：１〜１０程度にしなければならない。
ドが１／６００秒の高速シャッタカメラが用いられ、そ
の撮影タイミングは前述したタイミング制御装置によっ
て制御されている。従って、前記下室光灯１４、上室光
灯１８から光が照射されると同時にンヤッタが切られる
ように制御されている。これにより、前記高速シャッタ
カメラ２８は、下室光灯１４からの光、即ちベルトコン
ベア１２を透過した背景を含む蛤１０の影を有する映像
（透過映像）と、上室光灯１８からの光によって反射し
た蛤１０の白黒濃淡縞模様の映像（反射映像）を同時に
撮影することができる。尚、重要なことは、前記高速シ
ャッタカメラ２８で前述した２つの映像を撮影する為に
、前記下室光灯１４と上室光灯１８とのルクス比率を１
：１〜１０程度にしなければならない。
前記高速シャッタカメラ２８には、ケーブル３０を介し
てアナログゲインアンプ３２が接続される。また、アナ
ログゲインアンプ３２にはローパスフィルタ３４が接続
される。更に、前記−一バスフイルタ３４には、ケーブ
ル３６を介してＣＰＵ３８が接続された画像処理装置４
０が接続される。また、ローパスフィルタ３４には、ケ
ーブル４２を介してＴＶモニタ４４が接続される。
てアナログゲインアンプ３２が接続される。また、アナ
ログゲインアンプ３２にはローパスフィルタ３４が接続
される。更に、前記−一バスフイルタ３４には、ケーブ
ル３６を介してＣＰＵ３８が接続された画像処理装置４
０が接続される。また、ローパスフィルタ３４には、ケ
ーブル４２を介してＴＶモニタ４４が接続される。
前記画像処理装置４０は、２５６Ｘ２５６画面展開能力
を有し、更に６ビツト（６４階調）の濃度分解能力を有
している。前記６ビツトの濃度分解能力を必要とする理
由は、後述する濃度ヒストグラムのパターン計測の為の
濃度分解を円滑に行う為である。
を有し、更に６ビツト（６４階調）の濃度分解能力を有
している。前記６ビツトの濃度分解能力を必要とする理
由は、後述する濃度ヒストグラムのパターン計測の為の
濃度分解を円滑に行う為である。
一方、前記画像処理装置４０には図中点線で示すケーブ
ル４６を介して選別装置４８が接続される。この選別装
置４８は、画像処理装置４０から送信された出力信号に
基づいて、前記ベルトコンベア１２で搬送された蛤１０
の等階級選別を行う為に設けられる。
ル４６を介して選別装置４８が接続される。この選別装
置４８は、画像処理装置４０から送信された出力信号に
基づいて、前記ベルトコンベア１２で搬送された蛤１０
の等階級選別を行う為に設けられる。
次に、前記の如く構成された貝類の等階級選別装置の前
記画像処理装置４００作用について説明する。
記画像処理装置４００作用について説明する。
先ず、前記画像処理装置４０には前記高速シャッタカメ
ラ２８で撮影された映像、即ち下室光灯１４による透過
映像と上室光灯１８による反射映像との２つの映像がケ
ーブル３０、アナログゲインアン７’３２、ローパスフ
ィルタ３４及びケーブル３６を介して同時に取込まれる
。また、前記２つの映像はアナログゲインアンプ３２、
ローパスフィルタ３４を通過することにより空間領域サ
イズ、映像の輝度の両面でディジタル変換されて白黒濃
淡映像を示す映像信号となり、この映像信号がケーブル
３６を介して画像処理装置４０に出力される。
ラ２８で撮影された映像、即ち下室光灯１４による透過
映像と上室光灯１８による反射映像との２つの映像がケ
ーブル３０、アナログゲインアン７’３２、ローパスフ
ィルタ３４及びケーブル３６を介して同時に取込まれる
。また、前記２つの映像はアナログゲインアンプ３２、
ローパスフィルタ３４を通過することにより空間領域サ
イズ、映像の輝度の両面でディジタル変換されて白黒濃
淡映像を示す映像信号となり、この映像信号がケーブル
３６を介して画像処理装置４０に出力される。
前記画像処理装置４０に出力された２つの白黒濃淡映像
のうち、先ず上室光灯１８によって得られた蛤１０の反
射映像の処理工程について説明する。
のうち、先ず上室光灯１８によって得られた蛤１０の反
射映像の処理工程について説明する。
第２図には前記画像処理装置４０の画像処理工程を示す
ブロック図が示されている。第２図によれば、先ず前記
上室光灯１８によって得られた白黒濃淡映像信号から第
３図（Ａ）に示す輝度頻度分布（輝度のヒストグラム）
を作成する。次に、前記輝度のヒストグラムの分布パタ
ーンを第３図（Ｂ）に示すように、最大ピーク値が１に
なるように正規化して三角形状にパターン化する。次い
で、この正規化した分布パターンと、画像処理装置４０
に予め記憶された第３図（Ｃ）に示す蛤の等級ランクの
中間ファジィパターンとをそれぞれ集合演算する。即ち
、前記中間ファジィパターンの良パターンと正規化パタ
ーンとを第３図（Ｄ）に示す理論演算を行う。次に、中
間ファジィパターンの優パターンと正規化パターンとを
第３図（Ｅ）に示す理論演算を行う。尚、この正規化パ
ターンは第３図（Ｃ）で示した中間ファジィパターンの
秀パターンと重複部分がないので、秀／＜ターンとの理
論演算は行わない。
ブロック図が示されている。第２図によれば、先ず前記
上室光灯１８によって得られた白黒濃淡映像信号から第
３図（Ａ）に示す輝度頻度分布（輝度のヒストグラム）
を作成する。次に、前記輝度のヒストグラムの分布パタ
ーンを第３図（Ｂ）に示すように、最大ピーク値が１に
なるように正規化して三角形状にパターン化する。次い
で、この正規化した分布パターンと、画像処理装置４０
に予め記憶された第３図（Ｃ）に示す蛤の等級ランクの
中間ファジィパターンとをそれぞれ集合演算する。即ち
、前記中間ファジィパターンの良パターンと正規化パタ
ーンとを第３図（Ｄ）に示す理論演算を行う。次に、中
間ファジィパターンの優パターンと正規化パターンとを
第３図（Ｅ）に示す理論演算を行う。尚、この正規化パ
ターンは第３図（Ｃ）で示した中間ファジィパターンの
秀パターンと重複部分がないので、秀／＜ターンとの理
論演算は行わない。
そして、正規化パターンと中間ファジィパターンとの第
３図（Ｄ）、（Ｅ）で求めた重複部分の中心値を求め、
この中心値から重複集合総面積の加重平均値を第３図（
Ｆ）で示すように求める。
３図（Ｄ）、（Ｅ）で求めた重複部分の中心値を求め、
この中心値から重複集合総面積の加重平均値を第３図（
Ｆ）で示すように求める。
そして、この求めた加重平均値に基づいて、前述した選
別装置４８に蛤１０の等級を判別する為の出力信号を送
信する。これによって、蛤１０の等級を細かいランクに
分けて選別することができる。
別装置４８に蛤１０の等級を判別する為の出力信号を送
信する。これによって、蛤１０の等級を細かいランクに
分けて選別することができる。
第４図には複数個の蛤１０の等級選別を実施した説明図
が示されている。
が示されている。
第４図によれば、サンプル１．４．７の蛤はそれぞれの
輝度のヒストグラムと前述したファジィ集合との理論演
算を行うとランク１に該当する。
輝度のヒストグラムと前述したファジィ集合との理論演
算を行うとランク１に該当する。
即ち、サンプル１．４．７の蛤は黒い色彩の蛤に相当す
る。また、サンプル２．５の蛤のヒストグラムを同様に
理論演算を行うとサンプル２．５の蛤はランク２に該当
し、黒と淡い縞の蛤に相当する。更に、サンプル３．８
の蛤のヒストグラムによれば、サンプル３．８の蛤はラ
ンク３に該当し、中間濃度の蛤に相当する。サンプル６
．９の蛤のヒストグラムによれば、このサンプル６．９
の蛤はランク４に該当し、淡い蛤に相当する。尚、蛤１
０のランク分けはランク数が高いほど下級品として判別
される。
る。また、サンプル２．５の蛤のヒストグラムを同様に
理論演算を行うとサンプル２．５の蛤はランク２に該当
し、黒と淡い縞の蛤に相当する。更に、サンプル３．８
の蛤のヒストグラムによれば、サンプル３．８の蛤はラ
ンク３に該当し、中間濃度の蛤に相当する。サンプル６
．９の蛤のヒストグラムによれば、このサンプル６．９
の蛤はランク４に該当し、淡い蛤に相当する。尚、蛤１
０のランク分けはランク数が高いほど下級品として判別
される。
次に、前記蛍光灯１４によって得られた蛤１０の透過映
像の処理工程について説明する。
像の処理工程について説明する。
前記透過映像は、前述したように蛤１０とその蛤１０の
周辺部分とに大きなコントラスト差が発生している映像
である。この透過映像の映像信号が前記画像処理装置４
０に送信されると、画像処理装置４０は、先ず前記映像
信号を所定のしきい値で二値化して二値化画像に変換す
る。次に、二値化画像に変換した画像のうち貝の画像の
総画素数を算出する。次いで、算出した前記総画素数に
基づいて、前記選別装置に貝の階級を判別する為の出力
信号を送信する。即ち、貝の総画素数が３万画素以下の
場合には、第５図に示すように蛤の最長が５０ｍｍ程度
なので小型の蛤に該当し、また総画素数が６万画素近傍
であると蛤の最長が７０ｍｍ程度なので中型の蛤に該当
し、更に総画素が７万画素以上の場合には蛤の最大長が
３Ｑｍｍ以上あるので大型の蛤に該当するとして、選別
装置４８にそれぞれの出力信号を送信する。このように
、蛤の総画素数に基づいて蛤の階級を選別するようにし
たので、蛤の階級選別を正確に、且つ蛤を損傷させない
で行うことができる。
周辺部分とに大きなコントラスト差が発生している映像
である。この透過映像の映像信号が前記画像処理装置４
０に送信されると、画像処理装置４０は、先ず前記映像
信号を所定のしきい値で二値化して二値化画像に変換す
る。次に、二値化画像に変換した画像のうち貝の画像の
総画素数を算出する。次いで、算出した前記総画素数に
基づいて、前記選別装置に貝の階級を判別する為の出力
信号を送信する。即ち、貝の総画素数が３万画素以下の
場合には、第５図に示すように蛤の最長が５０ｍｍ程度
なので小型の蛤に該当し、また総画素数が６万画素近傍
であると蛤の最長が７０ｍｍ程度なので中型の蛤に該当
し、更に総画素が７万画素以上の場合には蛤の最大長が
３Ｑｍｍ以上あるので大型の蛤に該当するとして、選別
装置４８にそれぞれの出力信号を送信する。このように
、蛤の総画素数に基づいて蛤の階級を選別するようにし
たので、蛤の階級選別を正確に、且つ蛤を損傷させない
で行うことができる。
また、前記画像処理装置４０で蛤１０の等級選別と階級
選別とを同時に行うようにしたので、等級と階級を組み
合わせた多種類の選別を正確に行うことができる。
選別とを同時に行うようにしたので、等級と階級を組み
合わせた多種類の選別を正確に行うことができる。
以上説明したように本発明に係る貝類の等階級選別方法
及びその装置によれば、等階級計測用照明装置と階級計
測用照明装置とを透過性のベルトコンベアを挟んで設置
し、撮像カメラで前記２つの照明装置によって得られた
２つの映像を取込んで、この映像を画像処理装置で貝の
等級と階級を選別するようにしたので、貝の等級を細か
くランク分けして選別できる。また、貝の階級を画像処
理技術によって行うようにしたので、貝を損傷させるこ
となく階級選別することができる。
及びその装置によれば、等階級計測用照明装置と階級計
測用照明装置とを透過性のベルトコンベアを挟んで設置
し、撮像カメラで前記２つの照明装置によって得られた
２つの映像を取込んで、この映像を画像処理装置で貝の
等級と階級を選別するようにしたので、貝の等級を細か
くランク分けして選別できる。また、貝の階級を画像処
理技術によって行うようにしたので、貝を損傷させるこ
となく階級選別することができる。
第１図は本発明に係る貝類の等階級選別装置の実施例を
示す説明図、第２図は本発明に係る貝類の等階級選別装
置の画像処理装置のブロック図、第３図は本発明に係る
貝類の等階級選別装置の画像処理装置の画像処理工程を
示す説明図、第４図は本発明に係る貝類の等階級選別装
置で蛤の等級選別を実施した説明図、第５図は本発明に
係る貝類の等階級選別装置で蛤の階級選別を実施した説
明図である。 １０・・蛤、 １２・・・ベルトコンベア、１
４．１８．２０．２２・・・蛍光灯、２８・・・高速シ
ャッタカメラ、 ３２・・・アナログゲインアンプ、 ３４・・・ローパスフィルタ、 ４０・・・画像処理装
置、４８・・・選別装置。 出願人 日立プラント建設株式会社 第４ 図 （濃度ヒストク“ラムパターン）
示す説明図、第２図は本発明に係る貝類の等階級選別装
置の画像処理装置のブロック図、第３図は本発明に係る
貝類の等階級選別装置の画像処理装置の画像処理工程を
示す説明図、第４図は本発明に係る貝類の等階級選別装
置で蛤の等級選別を実施した説明図、第５図は本発明に
係る貝類の等階級選別装置で蛤の階級選別を実施した説
明図である。 １０・・蛤、 １２・・・ベルトコンベア、１
４．１８．２０．２２・・・蛍光灯、２８・・・高速シ
ャッタカメラ、 ３２・・・アナログゲインアンプ、 ３４・・・ローパスフィルタ、 ４０・・・画像処理装
置、４８・・・選別装置。 出願人 日立プラント建設株式会社 第４ 図 （濃度ヒストク“ラムパターン）
Claims (2)
- （１）貝に光を照射し、その光の反射映像を撮影して白
黒濃淡映像を作成し、 作成した前記白黒濃淡映像を空間領域サイズ、映像の輝
度の両面でデジタル変換して白黒濃淡映像の輝度頻度分
布を作成し、 作成した前記輝度頻度分布の分布パターンを所定の大き
さに正規化すると共に、正規化した分布パターンと所定
のファジィ集合で構成された複数のランクパターンとを
それぞれ集合演算し、集合演算して求められた各集合面
積から総集合面積の加重平均値を求め、この加重平均値
に基づいて前記貝の等級を選別すると共に、 前記貝に向けて貝と背景とのコントラスト差を与える光
を照射し、その光の透過映像を撮影して白黒濃淡映像を
作成し、 作成した前記白黒濃淡映像の映像信号を所定のしきい値
で二値化して二値化画像に変換し、二値化画像中に於け
る貝の画像の総画素数に基づいて貝の階級選別を行うこ
とを特徴とする貝類の等階級選別方法。 - （２）貝を搬送すると共に光透過性の材料で形成された
ベルトコンベアと、 ベルトコンベアの上方若しくは下方に設置され搬送中の
貝に光を照射する等級計測用照射装置と、ベルトコンベ
アを挟んで前記等級計測用照明装置の反対側に設置され
、前記貝に光を照射する階級計測用照明装置と、 前記等級計測用照明装置によって反射した貝の第１の映
像と、前記階級計測用照明装置によって透過した背景を
含む貝の第２の映像とを同時に撮影可能な撮影カメラと
、 撮影カメラからの映像信号を画像処理する画像処理装置
と、 画像処理装置からの出力信号に基づいて前記貝の等階級
を選別する選別装置と、 から成り、前記画像処理装置は、前記第１の映像を空間
領域サイズ、映像の輝度の両面でデジタル変換して白黒
濃淡映像の輝度頻度分布を作成し、この輝度頻度分布の
分布パターンを所定の大きさに正規化すると共に正規化
した分布パターンと予め記憶された所定のファジィ集合
で構成された複数のランクパターンとをそれぞれ集合演
算し、集合演算で求めた各集合面積から総集合面積の加
重平均値を求め、この加重平均値に基づいて前記選別装
置に貝の等級を判別する為の出力信号を作成し、また、
前記第２の映像信号を所定のしきい値で二値化して二値
化画像に変換し、二値化画像中に於ける貝の画像の総画
素数に基づいて前記選別装置に貝の階級を判別する為の
出力信号を作成することを特徴とする貝類の等階級選別
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2170484A JPH0458373A (ja) | 1990-06-28 | 1990-06-28 | 貝類の等階級選別方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2170484A JPH0458373A (ja) | 1990-06-28 | 1990-06-28 | 貝類の等階級選別方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0458373A true JPH0458373A (ja) | 1992-02-25 |
Family
ID=15905809
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2170484A Pending JPH0458373A (ja) | 1990-06-28 | 1990-06-28 | 貝類の等階級選別方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0458373A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6808448B1 (en) * | 1999-09-08 | 2004-10-26 | Nichirei Corporation | Method and device for detecting/removing crustacean with untorn shell |
| DK178532B1 (en) * | 2012-12-19 | 2016-06-06 | Laitram Llc | Shrimp processing system and methods |
| US9886752B2 (en) | 2015-02-05 | 2018-02-06 | Laitram, L.L.C. | Vision-based grading with automatic weight calibration |
-
1990
- 1990-06-28 JP JP2170484A patent/JPH0458373A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6808448B1 (en) * | 1999-09-08 | 2004-10-26 | Nichirei Corporation | Method and device for detecting/removing crustacean with untorn shell |
| DK178532B1 (en) * | 2012-12-19 | 2016-06-06 | Laitram Llc | Shrimp processing system and methods |
| US9930896B2 (en) | 2012-12-19 | 2018-04-03 | Laitram, L.L.C. | Shrimp processing system and methods |
| US9886752B2 (en) | 2015-02-05 | 2018-02-06 | Laitram, L.L.C. | Vision-based grading with automatic weight calibration |
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