(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
西瓜を乗せ平面上で回転可能なトレーと、このトレーの上方に配置された上面カメラと、このトレーに乗った西瓜の側面を撮像する側面カメラと、この側面カメラと前記上面カメラが撮像した画像を解析し西瓜の等級を判定する画像処理解析装置とを備え、
前記画像処理解析装置は、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、幅と高さの比を示す縦横比、上半分の左右の対称性、上部の尖り具合を示す肩落ち、上部の平坦度を示す頂部平坦度、上面カメラが撮像した画像に基づく、円に対する歪みを示す偏平度、の少なくても１つを含む形状的特徴と、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、縞の面積と側面積の比を示す縞比率、縞部分の側面形状の縦軸に対する傾きを示す軸ずれ、前記上面カメラが上下反転した西瓜を撮影し、または下面カメラが撮影した画像に基づく、西瓜底面の花落ち部の大きさ、の少なくても１つを含む判定項目と、を解析して予め定めた判定基準に基づき等級を判定することを特徴とする西瓜外観検査装置。
【請求項２】
中央に開口のあるトレーに西瓜を乗せて搬送する隙間のあるコンベヤの上面に配置された上面カメラと、コンベヤの隙間から西瓜の下面を撮像する下面カメラと、西瓜の側面を撮像する複数の側面カメラと、この上面カメラ、下面カメラおよび側面カメラが撮像した画像を解析し西瓜の等級を判定する画像処理解析装置とを備え、
前記画像処理解析装置は、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、幅と高さの比を示す縦横比、上半分の左右の対称性、上部の尖り具合を示す肩落ち、上部の平坦度を示す頂部平坦度、上面カメラが撮像した画像に基づく、円に対する歪みを示す偏平度、の少なくても１つを含む形状的特徴と、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、縞の面積と側面積の比を示す縞比率、縞部分の側面形状の縦軸に対する傾きを示す軸ずれ、前記上面カメラが上下反転した西瓜を撮影し、または下面カメラが撮影した画像に基づく、西瓜底面の花落ち部の大きさ、の少なくても１つを含む判定項目と、を解析して予め定めた判定基準に基づき等級を判定することを特徴とする西瓜外観検査装置。
【請求項３】
前記形状的特徴に加えて、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、傷の面積と側面積の比を示す側面傷比率、変色部の面積と側面積の比を示す側面変色比率、前記上面カメラが撮影した画像に基づく、傷の面積と平面面積の比を示す平面傷比率、変色部の面積と平面面積の比を示す平面変色比率、の少なくても１つを判定項目に含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の西瓜外観検査装置。
【請求項４】
前記各特徴について等級を定め、一番評価の悪い特徴の等級を西瓜の総合等級とすることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の西瓜外観検査装置。
【請求項５】
前記各特徴について等級を定め、縦横比、対称性、肩落ち、偏平度の内一番評価の悪い等級を１次評価とし、頂部平坦度、縞比率、軸ずれ、花落ち部の大きさ、側面傷比率、側面変色比率、平面傷比率、平面変色比率はその程度によって１次評価の等級を下げて西瓜の総合等級とすることを特徴とする請求項３に記載の西瓜外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、西瓜の外観を撮像しその画像を解析して等級を定める装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
全国の農協または生産者組合の西瓜集出荷施設などでは、西瓜の品質を専門の判定員によって、外形、きず、変色部などを総合的に評価し、等級付けして出荷する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしこの等級付けを長時間にわたって行なうことは、検査員にかなりの負担がかかり、判断基準も変化する恐れがある。このため客観的基準により自動的に判定する装置が望まれている。
【０００４】
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたもので、外観を撮像しその形状的特徴などから西瓜の等級を定める装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため請求項１の発明では、西瓜を乗せ平面上で回転可能なトレーと、このトレーの上方に配置された上面カメラと、このトレーに乗った西瓜の側面を撮像する側面カメラと、この側面カメラと前記上面カメラが撮像した画像を解析し西瓜の等級を判定する画像処理解析装置とを備え、前記画像処理解析装置は、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、幅と高さの比を示す縦横比、上半分の左右の対称性、上部の尖り具合を示す肩落ち、上部の平坦度を示す頂部平坦度、上面カメラが撮像した画像に基づく、円に対する歪みを示す偏平度、の少なくても１つを含む形状的特徴と、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、縞の面積と側面積の比を示す縞比率、縞部分の側面形状の縦軸に対する傾きを示す軸ずれ、前記上面カメラが上下反転した西瓜を撮影し、または下面カメラが撮影した画像に基づく、西瓜底面の花落ち部の大きさ、の少なくても１つを含む判定項目と、を解析して予め定めた判定基準に基づき等級を判定する。
【０００６】
上面カメラから撮像した西瓜の平面画像と側面カメラから撮像した西瓜の側面画像から予め定めた形状を表すパラメータを求め、基準値と比較して等級を定める。
【０００７】
請求項２の発明では、中央に開口のあるトレーに西瓜を乗せて搬送する隙間のあるコンベヤの上面に配置された上面カメラと、コンベヤの隙間から西瓜の下面を撮像する下面カメラと、西瓜の側面を撮像する複数の側面カメラと、この上面カメラ、下面カメラおよび側面カメラが撮像した画像を解析し西瓜の等級を判定する画像処理解析装置とを備え、前記画像処理解析装置は、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、幅と高さの比を示す縦横比、上半分の左右の対称性、上部の尖り具合を示す肩落ち、上部の平坦度を示す頂部平坦度、上面カメラが撮像した画像に基づく、円に対する歪みを示す偏平度、の少なくても１つを含む形状的特徴と、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、縞の面積と側面積の比を示す縞比率、縞部分の側面形状の縦軸に対する傾きを示す軸ずれ、前記上面カメラが上下反転した西瓜を撮影し、または下面カメラが撮影した画像に基づく、西瓜底面の花落ち部の大きさ、の少なくても１つを含む判定項目と、を解析して予め定めた判定基準に基づき等級を判定する。
【０００８】
上面カメラから撮像した西瓜の平面画像と側面カメラから撮像した西瓜の側面画像と下面カメラから撮像した西瓜の下面画像から予め定めた形状を表すパラメータを求め、基準値と比較して等級を定める。
【０００９】
前記形状的特徴として、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、幅と高さの比を示す縦横比、上半分の左右の対称性、上部の尖り具合を示す肩落ち、上部の平坦度を示す頂部平坦度、上面カメラが撮像した画像に基づく、円に対する歪みを示す偏平度、の少なくても１つを含む。
【００１０】
縦横比、対称性、肩落ち、頂部平坦度、偏平度はいずれも外観のよしあしを決定する要因であるので、これらに基づき外観の等級付けがなされる。
【００１１】
請求項１又は２の発明では、前記形状的特徴に加えて、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、縞の面積と側面積の比を示す縞比率、縞部分の側面形状の縦軸に対する傾きを示す軸ずれ、前記上面カメラが上下反転した西瓜を撮影し、または下面カメラが撮影した画像に基づく、西瓜底面の花落ち部の大きさ、の少なくても１つを判定項目に含む。
【００１２】
西瓜の特徴を表す縞が多かったり、縞が西瓜の縦軸に対して傾いていると、見た目が悪い。また花落ち部が大きいと味が落ちる。故にこれらも西瓜の等級の判定項目に加える。
【００１３】
請求項３の発明では、前記形状的特徴に加えて、前記側面カメラが撮像した画像に基づく、傷の面積と側面積の比を示す側面傷比率、変色部の面積と側面積の比を示す側面変色比率、前記上面カメラが撮像した画像に基づく、傷の面積と平面面積の比を示す平面傷比率、変色部の面積と平面面積の比を示す平面変色比率、の少なくても１つを判定項目に含む。
【００１４】
傷や変色部が大きいと品質は落ちるので、これらも等級の判定項目に加える。
【００１５】
請求項４の発明では、前記各特徴について等級を定め、一番評価の悪い特徴の等級を西瓜の総合等級とする。
【００１６】
このような評価をすることにより、最も厳しい判定となる。
【００１７】
請求項５の発明では、前記各特徴について等級を定め、縦横比、対称性、肩落ち、偏平度の内一番評価の悪い等級を１次評価とし、頂部平坦度、縞比率、軸ずれ、花落ち部の大きさ、側面傷比率、側面変色比率、平面傷比率、平面変色比率はその程度によって１次評価の等級を下げて西瓜の総合等級とする。
【００１８】
まず形状の特徴を良く表す項目で等級を定め、次に形状の特徴を表す点でやや目立たぬ項目で修正することにより確実な判定ができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
図１は第１実施形態の構成を示す。西瓜１はトレイ２の上につるの方を上にして置かれる。この西瓜１の上方に上面カメラ３が設けられ、側面に側面カメラ４が設けられている。パーソナルコンピュータからなる画像処理解析装置５はトレー２を回転させ４側面を撮像することができるようになっている。なお、西瓜１下部の花落ち部を撮像するときは検査員が西瓜１を上下逆にして置き直す。これにより上面カメラ３は西瓜１の上下面を撮像することができる。上面カメラ３と側面カメラ４から出力される上下および４側面の画像データは画像処理解析装置５にあるキャプチャーボードに取込み、画像ファイルを作成し各パラメータを計測し、結果をモニタ６に表示する。キャプチャーボードはカメラの撮像した画像データをアナロクデータからデジタルデータに変換しメモリに格納するもので、これを用いることにより通常のパーソナルコンピュータで画像処理が可能になる。
【００２０】
図２は第２実施形態の構成を示し、図３は側面カメラの配置を示す。西瓜１は中央に開口のあるトレー２に乗ってローラーコンベヤ７により移動してくる。西瓜１の通過する位置の上方に上面カメラ３を配置し、側面に図３に示すように四方に４個の側面カメラ４を配置する。またカメラ３を設置する位置のローラー７ａの間隔をやや広くしておき、この位置のローラー７ａの下方に鏡９を置き、ローラー７ａの隙間とトレー２の開口を通して西瓜１の下部の花落ち部を映し、これを下面カメラ１０で撮像する。このようなカメラの配置された位置に位置センサ８が設けられ、西瓜１が来るのを検出する。パーソナルコンピュータからなる画像処理解析装置５は位置センサ８からの西瓜検出信号で、上下および４側面の画像を６台のカメラ３，４，１０でキャプャーボードに取込み、画像ファイルを作成し各パラメータを計測し、結果をモニタ６に表示する。以上のようにいずれの実施形態でも、上下面と４側面の合計６画面を取込み解析して等級判定を行なう。
【００２１】
次に西瓜１の側面検査について説明する。図４は側面処理の流れ図を示す。側面検査は９０°毎の４側面の画像について、傷、変色部を測定し、さらに傾きを画像処理にて補正して、各項目の評価を行なう。傷、変色部の測定は、傷、変色部を２値化により切り出してその面積を求め、これを西瓜１全体の２値画像との面積比を求める。
【００２２】
図５は傾き補正を説明する図である。
補正手順は次のようになる。
▲１▼  ２次元カメラで取り込んだ西瓜画像から西瓜全体の２値化レベルと縞の２値化レベルを算出する。
▲２▼  西瓜全体を２値化して切り出す。図（Ａ）参照。
▲３▼  ２値化された西瓜の傾きを算出し（Ｂ）、傾きがなくなるように補正する。
【００２３】
次に側面画像から得るパラメータ計測につき説明する。
▲１▼  縦横比：２値画像の幅と高さの比を求める。
▲２▼  対称性：２値画像の上半分の左右対称性を求める。
▲３▼  肩落ち：２値画像の上部の尖り具合を求める。
▲４▼  頂上平坦度：２値画像の上部の平坦度を求める。
▲５▼  縞比率：縞部分の２値画像を求め、西瓜全体の２値画像との面積比を求める。
▲６▼  軸ずれ：縞部分の２値画像の傾きを求め、西瓜全体の傾きとの差を求める。
【００２４】
次に西瓜１の上面、下面の花落ち部の検査について説明する。図６は上面、花落ち部の処理の流れ図を示す。上面カメラ３、下面カメラ１０で撮像された画像は、傷、変色部の測定とパラメータ測定が行われる。なお、傷、変色部の測定は側面検査の場合と同様で、傷、変色部の西瓜全体の２値画像との面積比を求める。
【００２５】
上面のパラメータ計測
▲１▼  ２次元カメラで取り込んだ西瓜の画像を西瓜の部分で２値化し、西瓜の上面面積を測定する。
▲２▼  ２値化された部分の形状を円と比較し偏平度（または変形度）を求める。
【００２６】
花落ち部のパラメータ計測
▲１▼  ２次元カメラで取り込んだ西瓜の画像を花落ち部のレベルで２値化する。
▲２▼  花落ち部が含まれる範囲（中央部で領域を制限）でラベリング処理を行い、端にかかっていない一番面積の大きいものを花落ちとして面積、径を求める。
【００２７】
次にパラメータの評価について説明する。各パラメータおよび傷、変色部についてはその程度に応じて等級付けがなされている。
１）パラメータの統合
４側面のパラメータについては縦横比は最悪値、その他は４側面の平均値を西瓜１の側面パラメータとする。縞、傷、変色部の比率は４側面について、マスクを設定し、検査領域が重ならないようにして求め、その合計値を求めた後、この合計値の全体面積に対する比率を算出する。
２）判定テーブル
各等級におけるパラメータの範囲を予め判定テーブルとして設定しておく。
【００２８】
３）評価方法
評価方法について、以下に述べる２種類があり、いずれかを用いる。
▲１▼  判定テーブルを参照して各パラメータについての等級を決定し、その中で一番評価の悪いものをその西瓜の総合評価とする。
▲２▼  縦横比，対称性，肩落ち，偏平度を１次パラメータとし、この項目について判定テーブルを参照してパラメータ毎の等級を決定し、一番評価の悪いものを西瓜の一次評価とする。次に、頂上平坦度，縞比率，軸ずれ，傷，変色の程度により１次評価からの等級を下げて総合評価とする。
【００２９】
図７は第１実施形態について、西瓜撮像から等級の評価までの手順を示す流れ図である。画像を取得すると（Ｓ１）、それが下面の画像であるか調べ（Ｓ２）、下面でなければ上面であるか調べ（Ｓ２）、上面でなければ側面と判断し、他の側面画像を撮像するためトレー２を９０°回転する（Ｓ４）。ステップＳ１で得られた画像の西瓜全体を２値画像とし（Ｓ５）、図５で示した方法で西瓜の傾きを補正し（Ｓ６）、側面パラメータの計測を行なう（Ｓ７）。
【００３０】
ステップＳ２で下面である場合は、花落ち部の計測を行なう（Ｓ８）。また、ステップＳ３で上面のときは、上面画像の西瓜全体を２値画像とし（Ｓ９）、上面パラメータの計測を行なう（Ｓ１０）。ステップＳ７またはＳ８またはＳ１０の処理が終了すると、変色部の測定（Ｓ１１）と傷測定（Ｓ１２）が行われ、以上の動作を６画面終わるまで繰り返す（Ｓ１３）。以上の測定で各項目の等級が決まると、判定テーブルを参照して総合評価を行い（Ｓ１４）、その結果がモニタ６に表示される（Ｓ１５）。
【００３１】
図８は第２実施形態について、西瓜撮像から等級の評価までの手順を示す流れ図である。位置センサ８により西瓜１がローラーコンベヤ７に乗ってカメラ３，４，１０の撮像位置にくると（Ｓ２１）、６台のカメラ３，４，１０により撮像した画像を取得し（Ｓ２２）、側面画像であれば西瓜の側面画像を２値化し西瓜の側面外形を得る（Ｓ２３）。傾き補正をした後（Ｓ２４）、側面のパラメータ計測を行い（Ｓ２５）、変色部の測定（Ｓ２６）と傷測定（Ｓ２７）をする。
【００３２】
ステップＳ２２で取得した上面画像の西瓜上面の全体画像を２値画像とし（Ｓ２８）、上面のパラメータ計測を行い（Ｓ２９）、変色部の測定（Ｓ３０）と傷測定（Ｓ３１）をする。
【００３３】
ステップＳ２２で取得した下面画像の西瓜花落ち部の計測を行い（Ｓ３２）、変色部の測定（Ｓ３３）と傷測定（Ｓ３４）をする。
【００３４】
６面の計測結果が得られると、判定テーブルを参照して、総合評価を行い（Ｓ３５）、その結果がモニタ６に出力される（Ｓ３６）。
【００３５】
以下にパラメータの測定方法について詳細に説明する。
１）２値化レベル取得方法
画像の背景を青にしている場合について説明するが、他の場合も同様な方法を用いることができる。この状態で各画素について（緑レベル−青レベル）を取ると背景の青が負、縞の黒が０付近、西瓜の地の緑が正になる。これにより以下の方法で２値化レベルを決定している。図９は２値化レベル決定方法を示す図である。
▲１▼  （緑レベル−青レベル）で０を濃度階調（全体を２５６）の中央（１２８）にするようにし、各画素のヒストグラムをとる。
▲２▼  ヒストグラムのスムージング処理を行なう。
▲３▼  中央の縞を表す画素の分布の両側の谷の部分を検出する。
▲４▼  背景側の谷のレベル（図９でａの位置）を西瓜の全体形状を得るためのしきい値、および縞２値化レベル下限とし、地側の谷のレベル（図９でｂの位置）を縞の２値化レベル上限とする。
【００３６】
２）対称性計測方法
西瓜の側面形状の対称性は以下の方法で測定する。図１０は対称性測定の説明図である。
▲１▼  西瓜の側面形状を示す全体２値画像の上半分についてＸ座標（Ｘ０〜Ｘｎ）に対する高さ（Ｈ０〜Ｈｎ）を求める。
▲２▼  Σ｜Ｈk −Ｈn-k ｜…（１），（積算範囲はｋ＝０よりｎ／２まで）により中央までの重ならない部分の面積を求める。これは図１０（Ｂ）に示すように、中心に対し左右対称であるのでｎ／２まで求めればよい。
▲３▼  上記（１）式で得た数値をｎ／２で割り、１画素あたりの平均値を対称性とする。
【００３７】
図１０の（Ａ）は西瓜側面の上半分の形状を示し、（Ｂ）は（１）式を示す。２値画像が左右対称であるほど、残る部分が少くなる。
【００３８】
３）肩落ち計測方法
西瓜の側面形状の肩落ちは以下の方法で計測する。図１１は肩落ち測定の説明図である。
▲１▼  西瓜の側面形状を示す全体２値画像を高さ１／１６，２／１６，３／１６，４／１６の部分で切り出し、切り口の長さをＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４とする。
▲２▼  （Ｌ２−Ｌ１）／Ｌ４−Ｌ３）…（２）によりＬ１からＬ２への増分とＬ３からＬ４の増分を求め、その比率を肩落ちとする。先が細くなっているほどこの比率は小さくなる。
【００３９】
４）頂上平坦度計測方法
西瓜の側面形状の頂上平坦度は以下の方法で計測する。図１２は頂上平坦度測定の説明図である。
▲１▼  西瓜の側面形状を示す全体２値画像の上半分についてＸ座標（Ｘ０〜Ｘｎ）に対する高さ（Ｈ０〜Ｈｎ）を求める。
▲２▼  ０から（ｎ−ａ）の範囲のｋに対して｜Ｈk −Ｈk+a ｜…（３），（ａは固定値）でａ画素離れたところとの差分を求める。
▲３▼  上記（３）式で得た数値がしきい値を越えた個数を求め、（ｎ−ａ）で割って全体に対する割合として頂上平坦度とする。
【００４０】
図１２はａ＝４の場合を示し、Ｘ＝１と５の差ｄｈ１と、Ｘ＝２と６の差ｄｈ２との差がしきい値以下となる割合を測定する。
【００４１】
５）軸ずれ計測方法
西瓜の側面全体２値画像と縞２値画像についてそれぞれ０〜２次モーメントを用いて傾きを算出し、その差を軸ずれとする。図１３は軸ずれ測定の説明図である
▲１▼  西瓜の外形の２値画像から西瓜外形の２次モーメントを用いて外形主軸角θ１を算出する。図１３（Ａ）参照。
▲２▼  縞の２値画像から縞の２次モーメントを用いて縞主軸角θ２を算出する。図１３（Ｂ）参照。なお、西瓜の中心Ｃを中心として西瓜の幅より狭い長方形内の縞を計算対象とする。この幅制限を加えないと算出する角度が不安定になる。
▲３▼  主軸角θ１と縞主軸角θ２の差を軸ずれとする。
なお、本算出方法の詳細は同一出願人の特願平１０−１３６２４９号に記載されている。
【００４２】
６）上面形状の偏平度計測
図１４は偏平度計測方法を説明する図である。以下の方法で測定される。
▲１▼  上面の全体２値画像の外接長方形を作成する。
▲２▼  長方形に２本の対角線を引き、それぞれが西瓜外形と重なる部分の長さ（ＭＬ１，ＭＬ２）を求める。
▲３▼  外接長方形の辺（ＦＨ，ＦＶ）とＭＬ１，ＭＬ２のうちで一番大きいものを最大長とする。
▲４▼  最大長を直径とする円と全体２値画像の面積比を求め、偏平度とする。
【００４３】
７）上面形状の変形度計測
変形度は偏平度と類似しており、通常はいずれかを用いる。図１５は変形度計測方法を説明する図である。以下の方法で測定される。
▲１▼  上面の全体２値画像の重心を求める。
▲２▼  重心座標を中心とし、全体２値画像と同じ面積を持つ円を作成する。
▲３▼  全体２値画像と▲２▼で作成した円を重ねた時に一致しない部分と全体２値画像との面積比率を求め、変形度とする。
【００４４】
８）変色計測
図１６は変色計測方法を説明する図である。
▲１▼  カラー３原色ＲＧＢ像（図１６のＡ）をＩＨＰ像に変換する。ここでＩは明度、Ｈは色相、Ｐは飽和度または彩度で詳細については後述する。
▲２▼  変色のレベルで２値化する（１６図Ｂ）。
▲３▼  ２値画像に縮小処理を行い、面積の小さい部分を取り除く（１６図Ｃ）。
▲４▼  膨張処理を行い、元の大きさに近い所まで戻し、変色部面積を計測し、西瓜全体面積との比を取る（１６図Ｄ）。
【００４５】
９）傷計測
図１７は傷計測方法を説明する図である。
▲１▼  ５×５の画素の範囲でＧ（緑）レベルを平均化する。（誤検出防止）
▲２▼  カラー３原色ＲＧＢ像（図１７のＡ）をＩＨＰ像に変換する。
▲３▼  傷のレベルで２値化する（１７図Ｂ）。
▲４▼  変色計測で検出された部分を取り除き、傷面積を計測し、西瓜全体面積との比を取る（１６図Ｃ）。
【００４６】
次にＲＧＢ像のＩＨＰ像への変換について説明する。画像をカラーで表示する場合、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の３原色の濃度に分解して入力し、これを合成して再現することができる。一方色の表現方法として、明度（Ｉ），色相（Ｈ），飽和度又は彩度（Ｐ）で表す方法があり、３原色による表示から明度，色相，彩度を用いた表示に変換することができる。これは、色立体を考えた時、特定色の指定はその内の１点を決定することであるので、Ｉを指定することは、色立体の上下方向の１ヶ所を指定することであり、目的とする色はこの場所で色立体を水平方向に輪切りにしたときの平面上に存在する。ここでＨを指定することはこの平面を色立体の無彩色軸を原点とする直交座標と考えた時の基準軸からの角度を指定することになる。従って目的とする色はこの角度を表す線分上に存在する。更にＰを指定することは色立体の無彩色軸を中心とする同心円の径を指定することであり、角度を表す線分上の１点を決定することになるからである。
【００４７】
Ｒ，Ｇ，ＢのデータよりＩ，Ｈ，Ｐのデータに変換する技術は公開されており、例えば本出願人による特公平５−１４９４４号に開示されている。本実施例で用いるＩ，Ｈへの変換について簡単に説明する。Ｒ，Ｇ，ＢのデータよりＩに変換するのは、各Ｒ，Ｇ，Ｂのデータに適当な係数を乗じた後、総和をとることで求められる。適当な係数とは、人間の視感度と装置の各Ｒ，Ｇ，Ｂ毎の再現レベルの相違などから決定される。
【００４８】
次にＲ，Ｇ，ＢのデータよりＨに変換する方法を説明する。良く知られているように色相を平面上に表現すると、１つの環を形成する。そこでこの環を直交座標上に置くと、全ての色相は直交座標上において、基準軸、例えばＸ軸からの角度として表現できる。この様子を図１８（Ａ）に示す。この色相環の例からわかるように、Ｒ，Ｇ，Ｂなる３次元データをもって表現された特定の色相は角度という１次元データで表現できる。そこでＲ，Ｇ，Ｂのデータの最小値をゼロ、最大値を正規化された値に統一して考えると、Ｒ，Ｇ，Ｂを用いて表現し得る色相は図１８（Ｂ）に示す赤（Ｒ），黄（Ｙ），緑（Ｇ），シアン（Ｃ），青（Ｂ），マゼンタ（Ｍ）を頂点とする６角形（これはＲ，Ｇ，Ｂの濃度データをベクトルと考えたときの合成ベクトルが描く６角形の例を示す）の内側にあり、その位置は基準軸からの角度で示される。つまり、Ｒ，Ｇ，Ｂの濃度データをベクトルと考えて任意の角度（例えば等間隔）をもって平面上に置いた時、色相はそれらの合成ベクトルが示す任意の基準位置からの角度として表現される。
【００４９】
基準軸を横軸（図１８（Ａ），（Ｂ）のＡＸ）にとり、ＲベクトルをＡＸと一致させ、Ｇベクトル，Ｂベクトルをそれぞれ等間隔に配置するようにした場合、Ｒ，Ｇ，ＢよりＨへの変換器は図１９のように構成することができる。図１９において係数器群のＧＸはＧベクトルの水平成分、ＧＹは同垂直成分、ＢＸはＢベクトル水平成分、ＢＹは同垂直成分、ＲＸはＲベクトルの水平成分であり、Ｒベクトルには垂直成分はない。これらの各成分は加算器３０，３１によって合成されて合成ベクトルの水平成分ＫＸおよび垂直成分ＫＹが作成される。ＫＸ，ＫＹは逆正接演算器３２を経て合成ベクトルの角度に変換されこの角度が色相を表す。この角度は図１８（Ａ）のθを示す。
【００５０】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明は、西瓜の側面、上面および下面の画像より、形状的特徴および傷や変色部を計測し、それぞれの等級を求め、これらの等級より総合的等級を求めるので、西瓜の適切な評価を行なうことができる。また従来の検査員による評価が経験による個人差があり、長時間の判断期間中に判定基準が変化する等の問題があるが、本発明によれば、長時間、迅速に一定した評価を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の構成を示す図である。
【図２】本発明の第２実施形態の構成を示す図である。
【図３】図２の側面カメラの配置を示す図である。
【図４】側面画像の処理の流れを示す図である。
【図５】傾き補正手順を示す図である。
【図６】上面、下面画像の処理の流れを示す図である。
【図７】第１実施形態の検査フロー図である。
【図８】第２実施形態の検査フロー図である。
【図９】２値化レベル取得の説明図である。
【図１０】対称性計測の説明図である。
【図１１】肩落ち計測の説明図である。
【図１２】頂上平坦度計測の説明図である。
【図１３】西瓜の傾きと縞の傾きの説明図である。
【図１４】偏平度計測の説明図である。
【図１５】変形度計測の説明図である。
【図１６】変色計測の説明図である。
【図１７】傷計測の説明図である。
【図１８】（Ａ）は色相環において表現する色を角度で表す状態を説明する図、（Ｂ）はＲ，Ｇ，Ｂを各色の濃度を表すベクトルとした場合、合成ベクトルが描く６角形を説明する図である。
【図１９】Ｒ，Ｇ，ＢよりＨへの変換器の回路図である。
【符号の説明】
１  西瓜
２  トレー
３  上面カメラ
４  側面カメラ
５  画像処理解析装置
６  モニタ
７  ローラーコンベヤ
７ａ  ローラー
８  位置センサ
９  鏡
１０  下面カメラ
【図１】
0003673414.tif 000002
【図２】
0003673414.tif 000003
【図３】
0003673414.tif 000004
【図４】
0003673414.tif 000005
【図５】
0003673414.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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