JPH0615236A - メロンの外観品質評価装置 - Google Patents
メロンの外観品質評価装置Info
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- JPH0615236A JPH0615236A JP19622692A JP19622692A JPH0615236A JP H0615236 A JPH0615236 A JP H0615236A JP 19622692 A JP19622692 A JP 19622692A JP 19622692 A JP19622692 A JP 19622692A JP H0615236 A JPH0615236 A JP H0615236A
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- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 title claims abstract description 82
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 82
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 8
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- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims 1
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-
- G—PHYSICS
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- 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
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Abstract
(57)【要約】
【目的】メロンの外観品質の評価の精度、およびその信
頼性の向上を図るとともに、その自動化により評価作業
の省力化を実現すること。 【構成】画像入力装置６は、レーザ１によるスリット光
により投影されるメロンと、その投影のないメロンとを
それぞれ撮影する。スリット光により投影されるメロン
を撮影した画像は、メロンの歪みやメロンのネット
（縞）の高さなどのメロンの外観に関する情報を含む。
また、スリット光に投影されないメロンを撮影した画像
からは、その重心を求めることができる。そこで、画像
処理装置４は、これら２つの画像に基づいて、メロンの
歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの外観品質を評
価することができる。
頼性の向上を図るとともに、その自動化により評価作業
の省力化を実現すること。 【構成】画像入力装置６は、レーザ１によるスリット光
により投影されるメロンと、その投影のないメロンとを
それぞれ撮影する。スリット光により投影されるメロン
を撮影した画像は、メロンの歪みやメロンのネット
（縞）の高さなどのメロンの外観に関する情報を含む。
また、スリット光に投影されないメロンを撮影した画像
からは、その重心を求めることができる。そこで、画像
処理装置４は、これら２つの画像に基づいて、メロンの
歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの外観品質を評
価することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、メロンの歪みやメロン
のネット（縞）の高さなどを評価するメロンの外観品質
評価装置に関する。
のネット（縞）の高さなどを評価するメロンの外観品質
評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、メロンの歪みやメロンのネット
（縞）の高さなどは外観品質として重要な要素であるの
で、その評価を検査員が目視により行っていた。
（縞）の高さなどは外観品質として重要な要素であるの
で、その評価を検査員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】このように、従来は検
査員が目視検査により評価していたので、評価にばらつ
きがある上に、検査員の疲労に伴い評価基準が変化する
などの問題がある。そのため、従来の評価では、精度や
信頼性の点で劣るという問題がある。
査員が目視検査により評価していたので、評価にばらつ
きがある上に、検査員の疲労に伴い評価基準が変化する
などの問題がある。そのため、従来の評価では、精度や
信頼性の点で劣るという問題がある。
【０００４】そこで、本発明は、メロンの外観品質の評
価の精度、およびその信頼性の向上を図るとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化を実現することを目的
とする。
価の精度、およびその信頼性の向上を図るとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化を実現することを目的
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、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、メロンに所定の光を投影する投影手段と、前記メ
ロンの上方に配置し、前記所定の光により投影されるメ
ロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する撮
像手段と、当該撮像手段により撮影された２つの画像に
基づいてメロンの外観品質を評価する評価手段と、を備
えてなる。
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、メロンに所定の光を投影する投影手段と、前記メ
ロンの上方に配置し、前記所定の光により投影されるメ
ロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する撮
像手段と、当該撮像手段により撮影された２つの画像に
基づいてメロンの外観品質を評価する評価手段と、を備
えてなる。
【０００６】
【作用】このような構成の本発明では、撮像手段が、ス
リット光のような所定の光により投影されるメロンと、
その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する。例えばス
リット光に投影されるメロンを撮影した画像は、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどのメロンの外
観に関する情報を含む。一方、スリット光に投影されな
いメロンを撮影した画像からは、その重心を求めること
ができる。従って、評価手段は、これら２つの画像に基
づいてメロンの外観品質を評価することができる。
リット光のような所定の光により投影されるメロンと、
その投影のないメロンとをそれぞれ撮影する。例えばス
リット光に投影されるメロンを撮影した画像は、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどのメロンの外
観に関する情報を含む。一方、スリット光に投影されな
いメロンを撮影した画像からは、その重心を求めること
ができる。従って、評価手段は、これら２つの画像に基
づいてメロンの外観品質を評価することができる。
【０００７】このように本発明では、スリット光のよう
な所定の光により投影されるメロンの画像と投影されな
いメロンの画像とを得るようにし、その２つの画像に基
づいてメロンの外観評価をするようにしたので、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの外観品質の
評価の精度、および信頼性の向上が図れるとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化も実現できる。
な所定の光により投影されるメロンの画像と投影されな
いメロンの画像とを得るようにし、その２つの画像に基
づいてメロンの外観評価をするようにしたので、メロン
の歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの外観品質の
評価の精度、および信頼性の向上が図れるとともに、そ
の自動化により評価作業の省力化も実現できる。
【０００８】
【実施例】本発明の実施例について、以下に図面を参照
して説明する。
して説明する。
【０００９】図１は実施例に適用される装置の構成例で
あり、１はメロン載置台２に載せたメロンＡ（ネット系
メロン）の側面の上部側の所定位置に向けてスリット光
を発射するレーザであり、このレーザ１はレーザコント
ローラ３を介して画像処理装置４に接続する。レーザ１
は１次元走査の機能を有する。レーザ１とメロンＡとの
間の光路上には、シリンドリカルレンズ５を配置する。
シリンドリカルレンズ５は、レーザビーム径を小さくす
るために使用する。
あり、１はメロン載置台２に載せたメロンＡ（ネット系
メロン）の側面の上部側の所定位置に向けてスリット光
を発射するレーザであり、このレーザ１はレーザコント
ローラ３を介して画像処理装置４に接続する。レーザ１
は１次元走査の機能を有する。レーザ１とメロンＡとの
間の光路上には、シリンドリカルレンズ５を配置する。
シリンドリカルレンズ５は、レーザビーム径を小さくす
るために使用する。
【００１０】メロンＡの上方には、スリット光により投
影されるメロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ
撮影する画像入力装置（カメラ）６を配置する。画像入
力装置６は、カメラコントローラ７を介して画像処理装
置４に接続する。画像処理装置４はＣＰＵやメモリなど
からなり、後述のように所定の画像処理を行う。画像処
理装置４には、画像出力装置として表示装置（ＣＲＴ）
８を接続する。
影されるメロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ
撮影する画像入力装置（カメラ）６を配置する。画像入
力装置６は、カメラコントローラ７を介して画像処理装
置４に接続する。画像処理装置４はＣＰＵやメモリなど
からなり、後述のように所定の画像処理を行う。画像処
理装置４には、画像出力装置として表示装置（ＣＲＴ）
８を接続する。
【００１１】なお、実施例では、レーザ１による線状の
スリット光をメロンに投影するようにしたが、これに代
えて所定のパターン光を投影するようにしてもよい。
スリット光をメロンに投影するようにしたが、これに代
えて所定のパターン光を投影するようにしてもよい。
【００１２】次に、このように構成する実施例によるメ
ロンの外観品質の評価例について、図２のフローチャー
トを参照して説明する。
ロンの外観品質の評価例について、図２のフローチャー
トを参照して説明する。
【００１３】まず、レーザ１を動作させずに、レーザ１
によるスリット光で投影されないメロンを画像入力装置
６で撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ
２，Ｓ３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ
４）。穴埋めとは、正確な重心を求めるためにメロン画
像内に生ずる穴を塗りつぶす処理をいう。
によるスリット光で投影されないメロンを画像入力装置
６で撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ
２，Ｓ３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ
４）。穴埋めとは、正確な重心を求めるためにメロン画
像内に生ずる穴を塗りつぶす処理をいう。
【００１４】引き続き、レーザ１を動作させると１次元
走査によりスリット光が得られ、このスリット光はシリ
ンドリカルレンズ５によりビーム径が小さくなり、メロ
ンＡの側面の上部側を照射する。そこで、スリット光に
より投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、その
撮影した画像をレーザパターン画像として入力する（Ｓ
５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ６）、図３で
示すような２値画像が得られ、図からわかるようにレー
ザパターンが含まれる。このレーザパターンは、メロン
の表面の凹凸情報を含む。
走査によりスリット光が得られ、このスリット光はシリ
ンドリカルレンズ５によりビーム径が小さくなり、メロ
ンＡの側面の上部側を照射する。そこで、スリット光に
より投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、その
撮影した画像をレーザパターン画像として入力する（Ｓ
５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ６）、図３で
示すような２値画像が得られ、図からわかるようにレー
ザパターンが含まれる。このレーザパターンは、メロン
の表面の凹凸情報を含む。
【００１５】そこで、レーザパターンを抽出し、抽出し
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ７）、図４で示すような曲線Ｂで示すような測定結
果が得られる。
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ７）、図４で示すような曲線Ｂで示すような測定結
果が得られる。
【００１６】ところが、上記の測定結果は、図１の距離
Ｌに相当する水平方向の変位データであり、メロンが球
体であることが反映されない。そこで、メロンを球体と
みなし、水平方向の変位データを中心方向（半径方向）
の変位データに角度θを用いてデータの変換をすると
（Ｓ８）、図５の曲線Ｃで示すような測定結果が得られ
る。
Ｌに相当する水平方向の変位データであり、メロンが球
体であることが反映されない。そこで、メロンを球体と
みなし、水平方向の変位データを中心方向（半径方向）
の変位データに角度θを用いてデータの変換をすると
（Ｓ８）、図５の曲線Ｃで示すような測定結果が得られ
る。
【００１７】次に、図５の曲線Ｃの一次回帰式ｙ＝ａｘ
＋ｂを算出する（Ｓ９）。このように算出した一次回帰
式のａの大小は円形の度合い、すなわちメロンの円形の
度合いを示す指標となり、ａ＝０のときには真円となり
ａの値が小さいほど円に近いことを表す。また、決定係
数Ｒが１に近いほうが回帰式にデータが乗るので、この
決定係数Ｒが大きいほどメロン表面の凹凸が少ないとい
える。そこで、係数ａの値によりメロンの円形の度合い
を評価するとともに、決定係数Ｒの値によりメロンの歪
みを評価する（Ｓ１０）。
＋ｂを算出する（Ｓ９）。このように算出した一次回帰
式のａの大小は円形の度合い、すなわちメロンの円形の
度合いを示す指標となり、ａ＝０のときには真円となり
ａの値が小さいほど円に近いことを表す。また、決定係
数Ｒが１に近いほうが回帰式にデータが乗るので、この
決定係数Ｒが大きいほどメロン表面の凹凸が少ないとい
える。そこで、係数ａの値によりメロンの円形の度合い
を評価するとともに、決定係数Ｒの値によりメロンの歪
みを評価する（Ｓ１０）。
【００１８】以上述べた品質評価例では、メロンの中に
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの歪みや円形の度合いを評価するようにしたので、高
精度の評価ができる。
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの歪みや円形の度合いを評価するようにしたので、高
精度の評価ができる。
【００１９】次に、図１の装置によるメロンの外観品質
の他の評価例について、図６のフローチャートを参照し
て説明する。
の他の評価例について、図６のフローチャートを参照し
て説明する。
【００２０】まず、レーザ１を動作させずに、レーザ１
のスリット光で投影されないメロンを画像入力装置６で
撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ１
２，Ｓ１３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ１
４）。
のスリット光で投影されないメロンを画像入力装置６で
撮影し、そのメロンの画像を入力する（Ｓ１１）。次
に、その入力画像を２値化したのち穴埋めを行い（Ｓ１
２，Ｓ１３）、そのメロン画像の重心を算出する（Ｓ１
４）。
【００２１】引き続き、レーザ１を動作させてスリット
光により投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、
その撮影した画像をレーザパターン画像として入力する
（Ｓ１５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ１
６）、図３で示すような２値画像が得られ、図からわか
るようにレーザパターンが含まれる。このレーザパター
ンは、メロンの表面の凹凸情報を含む。
光により投影されるメロンを画像入力装置６で撮影し、
その撮影した画像をレーザパターン画像として入力する
（Ｓ１５）。次に、その画像を２値化すると（Ｓ１
６）、図３で示すような２値画像が得られ、図からわか
るようにレーザパターンが含まれる。このレーザパター
ンは、メロンの表面の凹凸情報を含む。
【００２２】そこで、レーザパターンを抽出し、抽出し
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ１７）、図７で示すような曲線の測定結果が得られ
る。この測定曲線は、図１の距離Ｌに相当する水平方向
の変位データであり、メロンが球体であることが反映さ
れない。そこで、メロンを球体とみなし、水平方向の変
位データを中心方向（半径方向）の変位データに角度θ
を用いてデータの変換をする（Ｓ１８）。
たレーザパターンとステップＳ４で算出した重心に基づ
き、レーザパターンと重心との間の距離を算出すると
（Ｓ１７）、図７で示すような曲線の測定結果が得られ
る。この測定曲線は、図１の距離Ｌに相当する水平方向
の変位データであり、メロンが球体であることが反映さ
れない。そこで、メロンを球体とみなし、水平方向の変
位データを中心方向（半径方向）の変位データに角度θ
を用いてデータの変換をする（Ｓ１８）。
【００２３】次に、その変換した変位データからボトム
とピークとをそれぞれ検出する（Ｓ１９）。そして、そ
の検出したピークの両端にボトムが存在するときに、そ
のボトム間を縞（ネット）と判定するとともに、ピーク
値とボトム値との差に基づいて縞の高さを算出する（Ｓ
２０）。
とピークとをそれぞれ検出する（Ｓ１９）。そして、そ
の検出したピークの両端にボトムが存在するときに、そ
のボトム間を縞（ネット）と判定するとともに、ピーク
値とボトム値との差に基づいて縞の高さを算出する（Ｓ
２０）。
【００２４】これらＳ１９、Ｓ２０の処理については、
上記のように補正後の変位データについて行うが、図７
の測定曲線について説明すると以下のようになる。ま
ず、図７の測定曲線に対して移動平均処理（平滑化処
理）を加えて細かい部分の変化を除去し、図８のような
曲線を得る。次に、その曲線のボトムＶ１，Ｖ２・・・
・とピークＰ１，Ｐ２・・・・とをそれぞれ検出する。
そして、その検出したピークの両端にボトムが存在する
ときに、そのボトムとボトムとの間を図示のように縞
（ネット）と判定するとともに、ピーク値とボトム値と
の差に基づいて縞の高さ（縞の盛り）を算出する。
上記のように補正後の変位データについて行うが、図７
の測定曲線について説明すると以下のようになる。ま
ず、図７の測定曲線に対して移動平均処理（平滑化処
理）を加えて細かい部分の変化を除去し、図８のような
曲線を得る。次に、その曲線のボトムＶ１，Ｖ２・・・
・とピークＰ１，Ｐ２・・・・とをそれぞれ検出する。
そして、その検出したピークの両端にボトムが存在する
ときに、そのボトムとボトムとの間を図示のように縞
（ネット）と判定するとともに、ピーク値とボトム値と
の差に基づいて縞の高さ（縞の盛り）を算出する。
【００２５】以上述べた品質評価例では、メロンの中に
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの縞の高さを評価するようにしたので、高精度の評価
ができる。
基準を設け、その基準からの変位データに基づいてメロ
ンの縞の高さを評価するようにしたので、高精度の評価
ができる。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明では、スリッ
ト光のような所定の光により投影されるメロンの画像と
投影されないメロンの画像とを得るようにし、その２つ
の画像に基づいてメロンの外観評価をするようにしたの
で、メロンの歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの
外観品質の評価の精度、および信頼性の向上が図れると
ともに、その自動化により評価作業の省力化も実現でき
る。
ト光のような所定の光により投影されるメロンの画像と
投影されないメロンの画像とを得るようにし、その２つ
の画像に基づいてメロンの外観評価をするようにしたの
で、メロンの歪みやメロンのネット（縞）の高さなどの
外観品質の評価の精度、および信頼性の向上が図れると
ともに、その自動化により評価作業の省力化も実現でき
る。
【図１】本発明の実施例のブロック図である。
【図２】本発明の画像処理の一例を示すフローチャート
である。
である。
【図３】レーザパターン画像からレーザパターンを抽出
した２値画像の例を示す図である。
した２値画像の例を示す図である。
【図４】レーザパターンと重心間の距離の算出例を示す
図である。
図である。
【図５】図４の測定曲線に補正を加えた図である。
【図６】本発明の画像処理の他の一例を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図７】レーザパターンと重心間の距離の算出例を示す
図である。
図である。
【図８】図７の測定曲線の波形処理例を示す図である。
１ レーザ ３ レーザコントローラ ４ 画像処理装置 ６ 画像入力装置
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年２月１６日
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図６】
【図８】
Claims (1)
- 【請求項１】メロンに所定の光を投影する投影手段と、 前記メロンの上方に配置し、前記所定の光により投影さ
れるメロンと、その投影のないメロンとをそれぞれ撮影
する撮像手段と、 当該撮像手段により撮影された２つの画像に基づいてメ
ロンの外観品質を評価する評価手段と、 を備えてなるメロンの外観品質評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19622692A JPH0615236A (ja) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | メロンの外観品質評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19622692A JPH0615236A (ja) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | メロンの外観品質評価装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0615236A true JPH0615236A (ja) | 1994-01-25 |
Family
ID=16354301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19622692A Withdrawn JPH0615236A (ja) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | メロンの外観品質評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0615236A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0929185A (ja) * | 1995-07-17 | 1997-02-04 | Takaaki Satake | 果皮表面に固有のネットパターンを有する青果物の等級判定方法 |
| US5708271A (en) * | 1994-12-28 | 1998-01-13 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| US5726750A (en) * | 1995-06-29 | 1998-03-10 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| US5844678A (en) * | 1995-06-29 | 1998-12-01 | Sumitomo Metal Mining Co. Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| US6504154B2 (en) | 2000-04-24 | 2003-01-07 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| JP2010172799A (ja) * | 2009-01-28 | 2010-08-12 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 非磁性金属の識別方法 |
-
1992
- 1992-06-30 JP JP19622692A patent/JPH0615236A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5708271A (en) * | 1994-12-28 | 1998-01-13 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| US5726750A (en) * | 1995-06-29 | 1998-03-10 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| US5844678A (en) * | 1995-06-29 | 1998-12-01 | Sumitomo Metal Mining Co. Ltd. | Non-destructive taste characteristics measuring apparatus and tray used in the apparatus |
| JPH0929185A (ja) * | 1995-07-17 | 1997-02-04 | Takaaki Satake | 果皮表面に固有のネットパターンを有する青果物の等級判定方法 |
| US6504154B2 (en) | 2000-04-24 | 2003-01-07 | Sumitomo Metal Mining Co., Ltd. | Non-destructive sugar content measuring apparatus |
| JP2010172799A (ja) * | 2009-01-28 | 2010-08-12 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 非磁性金属の識別方法 |
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