(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価する農作物判定システムであって、
前記農家において前記農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像され、前記農家から送信された前記農作物の画像データから該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出されたＲＧＢの各成分の平均値に対して、予め設定されたＲＧＢの各成分の理想値から評価値を付与する第４処理手段とを有することを特徴とする農作物判定システム。
【請求項２】
請求項１記載の農作物判定システムにおいて、
前記農作物を破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部または全部に基づいて、前記ＲＧＢの各成分の理想値を設定する理想値設定手段を備えることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の農作物判定システムにおいて、
前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする農作物判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価する農作物判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、青果物の品質を判定する判定システムとしては、光源から所定範囲の波長の光を対象物に照射し、対象物からの透過光を検出し、この透過光を参照波形と比較してパターンが一致するか否かに基づいて対象物の品質を判別するシステムが知られている（下記特許文献1参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−３１８４９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の判定システムでは、光源、その光の照射装置、透過光を計測するための集光器や光学テーブル等が必要であり、システムが大掛かりで導入コストが嵩むという問題があった。
【０００５】
さらに、従来の判定システムでは、青果物を評価場所（例えば、選果場）に集めて、そこで当該判定システムによる判定を行う必要があるため、本願出願人がビジネス展開し、近年注目されている農作物のサプライチェーンマネージメント（農作物を作り手である契約関係にある農家から直接、売り手である店舗へ供給することによる高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システム。以下、ＳＣＭシステムという）等には適用できないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、農作物を評価場所に集めることなく、簡易かつ確実に農作物を評価することができる農作物判定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明の農作物判定システムは、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価する農作物判定システムであって、
前記農家において前記農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像され、前記農家から送信された前記農作物の画像データから該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出されたＲＧＢの各成分の平均値に対して、予め設定されたＲＧＢの各成分の理想値から評価値を付与する第４処理手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
第１発明の農作物判定システムによれば、契約農家において収穫された農作物の撮像画像が、評価手段に送信され、評価手段によりその農作物の評価値が付与される。そのため、農作物を一箇所に集める必要がないため、産地直送や農作物のＳＣＭシステムなど高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システムにも適用することができる。
【０００９】
また、光源、その光の照射装置、透過光を計測するための集光器や光学テーブル等が不要となり、システム自体が簡易で導入コストが嵩むということもない。
【００１０】
一方で、各契約農家により撮像された可視画像は、明るさや色合いが不均一となるため、これらを同一の判定基準により判定することは困難であるところ、評価手段は、第１処理手段により画像データの色調を規格化すると共に、第２処理手段が対象領域を切り出すことで、反射部分等を取り除くことができ、第３および第４処理手段によりＲＧＢの各成分に基づく同一の評価基準で判定を行うことができる。
【００１１】
これにより、農作物を評価場所に集めることなく、簡易かつ確実に農作物を評価することができる。
【００１２】
第２発明の農作物判定システムは、第１発明において、
前記農作物を破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部または全部に基づいて、前記ＲＧＢの各成分の理想値を設定する理想値設定手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
第２発明の農作物判定システムによれば、予め破壊試験により農作物のアミノ酸含有量と、ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部または全部に基づいて、ＲＧＢの各成分の理想値を設定することで、農作物の種類、さらには、その収穫時期や生育時の気象条件等から最適なＲＧＢの各成分の理想値を設定することができ、かかる最適な理想値に基づいて、農作物を評価場所に集めることなく、簡易かつ確実に農作物を評価することができる。
【００１４】
第３発明の農作物判定システムは、第１または第２発明において、
前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
第３発明の農作物判定システムによれば、評価手段により作成された評価値をその農作物の画像データと一体としてその農家に送信することで、農作物を評価場所に集めることなく、当該契約関係にある農家にどのような生産を行った農作物の評価値が高いのかを認識させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】農作物判定システムの全体的な構成を示す斜視図。
【図２】農作物判定システムにおける処理内容を示すフローチャート。
【図３】農作物判定システムにおける処理内容を示す説明図。
【図４】農作物判定システムにおける判定内容を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１に示す本実施形態の農作物判定システムは、契約関係にある農家１で収穫された農作物を遠隔的に評価するシステムであって、農家１側に設けられた撮像手段１１と、ネットワークを介して農家１と空間的に離れた位置に設けられたコントローラ２とを備える。
【００１８】
撮像手段１１は、可視画像を撮像する可視カメラであって、一般的なデジタルカメラや携帯電話１１´に搭載された可視カメラであってもよい。
【００１９】
コントローラ２は、評価手段２０と、理想値設定手段２５と、評価データベース２６と、履歴データベース２７とを備える。
【００２０】
評価手段２０は、撮像手段１１により撮像され、農家１から送信された農作物の画像データから該農作物に対する評価値を作成する手段であって、第１処理手段２１と、第２処理手段２２と、第３処理手段２３と、第４処理手段２４とを備える。
【００２１】
第１処理手段２１は、画像データの色調を規格化する第１処理を実行する。
【００２２】
第２処理手段２２は、第１処理手段２１により規格化された画像データから対象領域を切り出す第２処理を実行する。
【００２３】
第３処理手段２３は、第２処理手段２２により切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値を算出する。
【００２４】
第４処理手段２４は、第３処理手段２３により算出されたＲＧＢ成分の各平均値に対して、予め設定されたＲＧＢの各成分の理想値から評価値を付与する。
【００２５】
なお、第1処理手段２１〜第４処理手段２４の処理内容の詳細は後述する。
【００２６】
理想値設定手段２５は、予め各種の農作物（例えば、きゅうり、トマト、ほうれん草、りんご等）を破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部または全部と、ＲＧＢの各成分の平均値との相関関係から当該農作物のＲＧＢの各成分の理想値を設定する。
【００２７】
具体的には、農作物毎に、例えば破壊試験のアミノ酸含有量やｂｒｉｘ値、味認識装置で測定される旨味コク値等の味覚値とＲＧＢ各成分の平均値の関係をもとめ、これらの一部または全部から基準値を決定し、その基準値をもとに多変量解析によりＲＧＢの各成分の理想値が決められる。
【００２８】
なお、味認識装置による測定値に基づいてＲＧＢの各成分の理想値を設定することに代えてまたは加えて、官能検査等による検査結果に基づいて、理想値を決定または補正してもよい。
【００２９】
評価データベース２６は、各種農作物（例えば、きゅうり、トマト、）を破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値と、当該農作物のＲＧＢの各成分の理想値の過去のデータ（気象条件、収穫時期等を含む）を記憶する記憶手段である。
【００３０】
履歴データベース２７は、評価手段２０により評価された各種農作物の評価値（気象条件、収穫時期等の付加情報を含む）の履歴を記憶する記憶手段である。
【００３１】
なお、本実施形態において、コントローラ２を構成する処理手段２１〜２７は、それぞれＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェアにより構成され、これらの処理手段２１〜２７が、それぞれ共通のハードウェアによって構成されていてもよく、これらの一部又は全部が異なるハードウェアによって構成されていてもよい。
【００３２】
また、撮像手段１１とコントローラ２との間は、撮像手段１１から画像データの読み込みを行うパーソナルコンピュータ１２を介して、インタネット等のネットワークにより接続されている。また、撮像手段を備えた携帯電話１１´の場合には、無線通信により基地局１３を介して、ネットワークによりコントローラ２と接続されている。
【００３３】
次に、図２を参照して、以上のように構成された農作物判定システムにより契約関係にある農家で収穫された農作物を評価する方法について説明する。
【００３４】
まず、コントローラ２は、撮像手段１１，１１´により撮像された画像データが送付されるとその画像データに添付された付加情報から、画像データの農作物の種類を認識する（図２／ＳＴＥＰ１１）。
【００３５】
ここで、画像データに添付された付加情報は、農家１が画像データをコントローラ２に送付する際に記載する情報であって、例えば、画像データの農作物の種類、農法（有機農法）、収穫日時、収穫条件（樹熟、早熟など）などの情報である。
【００３６】
なお、画像データに付加情報を添付せずに、画像データにのみ基づいて、その画像データの農作物の形状からパターンマッチング等により農作物の種別を判定して認識するようにしてもよい。
【００３７】
次に、コントローラ２は、ＳＴＥＰ１１で認識された農作物の種類に対応したＲＧＢの各成分の理想値を評価ＤＢ２６から読み出す（図２／ＳＴＥＰ１２）。
【００３８】
ここで、読み出されたＲＧＢの各成分の理想値は、そのまま評価手段２０による画像データの評価に用いてもよいが、ユーザにより補正処理が施されるようにしてもよい。例えば、生産地やその年の気象条件等を考慮して理想値を補正することで、より最適な理想値を設定して現実に即した評価が可能となる。
【００３９】
次に、評価手段２０の第１処理手段２１は、画像データの色調を規格化する第１処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ２１）。
【００４０】
具体的には、図３（ａ）に示すように、もともと黒の統一した背景の下で撮像された農作物の撮像画像の背景色（黒色）がその参照値と等しくなるように、画像全体の色調を補正して規格化する。
【００４１】
また、評価精度の向上のためには、農作物の撮像画像の背景色（黒色）の輝度がその参照値と等しくなるように、画像全体の輝度を補正して規格化してもよい。
【００４２】
次に、評価手段２０の第２処理手段２２は、画像データから対象領域を切り出す第２処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ２２）。
【００４３】
具体的には、図３（ｂ）に斜線で示すように、画像データから、背景色（黒色）以外で、同じ色調の領域を、対象物である農作物（きゅうり）の領域として抽出する。このとき、抽出される同じ色調の領域には、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調を同じ色調の領域として抽出してもよく、色調のばらつき等を考慮してユーザが所定の所定範囲の色調を指定するようにしてもよい。
【００４４】
これにより、対象領域のうちで反射等による高輝度領域や陰となった低輝度領域を除いて対象領域を切り出すことができる。
【００４５】
なお、第２処理手段２２による処理に加えてまたは代えて、ユーザが対象領域を手動で指定して、対象領域を切り出すようにしてもよい。
【００４６】
次に、評価手段２０の第３処理手段２３は、切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値であるＲＧＢ平均値を算出する（図２／ＳＴＥＰ２３）。
【００４７】
ここで、第３処理手段２３は、ＳＴＥＰ２３で切り出された対象領域のＲＧＢ平均値として、この領域内の各ドットのＲＧＢ値（Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの輝度が０以上、２５５以下の整数）の平均値を算出する。
【００４８】
次いで、第４処理手段２４は、ＳＴＥＰ２３で算出されたＲＧＢ平均値に対して、ＳＴＥＰ１２で読み出されたＲＧＢの各成分の理想値に基づく評価値を付与する（図２／ＳＴＥＰ２４）。
【００４９】
具体的には、図４に示すように、ＳＴＥＰ２３で算出されたＲＧＢ平均値は、同じ農作物であっても、産地、生産方法や収穫時期等により、理想値とは異なる分布を示す。
【００５０】
図４において、理想値は、Ｒ成分（約６４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が１７０で、Ｇ成分（約５４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が１４０であるのに対して、Ａ〜Ｄに示す産地・農法等の異なる実際のきゅうりでは、理想値ほどＲＧＢ平均値は低くならず、Ａ〜Ｄの順に理想値から外れている。
【００５１】
また、理想値のＢ成分（約４４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が２２０であるのに対して、Ａは、理想値に近いものの、Ｃ、Ｄは理想値ほどＲＧＢ平均値は高くならず、理想値から外れている。
【００５２】
そこで、第４処理手段２４は、例えば、ＲＧＢの各成分について、平均値が理想値に等しい場合を１００点として、理想値から所定の第１範囲内を８０点、さらに第１範囲外の第２範囲内を６０点、第２範囲外の第３範囲内を４０点、それ以外を０点として、３成分の総合評価（３００点満点）を行う。
【００５３】
なお、この評価値は一例であり、農作物の種類によっては、ＲＧＢの３成分のいずれかに重み付けをして評価してもよく、いずれかの成分に基づいて評価をしてもよい。
【００５４】
次いで、コントローラ２は、第４処理手段２４により付与された評価値を履歴データベース２７に格納する（図２／ＳＴＥＰ３１）。このとき、コントローラ２は、評価値と併せて、農家１から送信された画像データに添付された付加情報（農作物の種類、農法（有機農法）、収穫日時、収穫条件など）を一体として格納する。
【００５５】
これにより、事後的に履歴データベース２７に格納された評価情報を、農作物の種類、農法、収穫時期、収穫条件に分けて、統計的な処理等が可能となり、より付加価値の高い農作物を生産するための有益な資料を得ることができる。
【００５６】
次に、コントローラ２は、ＳＴＥＰ２４により付与された評価値を、対応する画像データと一体として、その農家１へ送信し、一連の処理を終了する（図２／ＳＴＥＰ３２）。これにより、農作物を評価場所に集めることなく、当該契約関係にある農家１にどのような生産を行った農作物の評価値が高いのかを認識させることができる。
【００５７】
以上が、本実施形態の農作物判定システムにより契約関係にある農家１で収穫された農作物を評価する方法の詳細であり、かかる農作物判定システムによれば、農作物を一箇所に集める必要がないため、産地直送や農作物のＳＣＭシステムなど高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システムにも適用することができ、簡易かつ確実に農作物を評価することができる。
【００５８】
なお、本実施形態においては、農作物として、きゅうりを評価した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、ほうれん草、トマト、りんごなどの種々の青果物のほか、花や観葉植物等の草木に適用してもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１…農家、２…コントローラ、１１…撮像手段、１１´…携帯電話、２０…評価手段、２１…第１評価手段、２２…第２評価手段、２３…第３評価手段、２４…第４評価手段、２５…理想値設定手段、２６…評価データベース、２７…履歴データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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