(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
農産物の画像を取得する画像取得手段と、
該画像取得手段により取得した画像から該農作物のマスク画像を作成するマスク画像作成手段と、
該マスク画像作成手段により作成されたマスク画像を補正するマスク画像補正手段と、
該マスク画像補正手段により補正されたマスク画像に基づいて該農産物の品質を判定する品質判定手段とをそなえて構成され、
該マスク画像補正手段が、
該マスク画像作成手段により作成された該マスク画像から、該農作物を表す像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
該輪郭線において、所定の方向に向かって所定の角度よりも大きな角度で曲がる特徴点を検出する特徴点検出手段と、
該輪郭線において、該特徴点の前後で角度が反転する点を二つ一組で該特徴点の裾点として検出する裾点検出手段と、
相互に隣り合う特徴点に関する裾点の内で、外側に位置する二つの裾点を補間するようにして該輪郭線を補正する輪郭線補正手段とをそなえて構成されていることを特徴とする、農産物の品質判定装置。
【請求項２】
該輪郭線補正手段が、
上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離よりも短い場合には、上記の二つの裾点を直線で結んで補間する一方、
上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離以上の場合には、該輪郭線の上記の二つの裾点における接線が相互に平行であれば上記の二つの裾点を直線で結んで補間し、該接線が相互に平行でなければ、上記の二つの裾点を多項式からなるスプライン関数で補間するよう構成されている
ことを特徴とする、請求項１記載の農産物の品質判定装置。
【請求項３】
該農作物が、一対のフレーム部材及び上記の一対のフレーム部材に掛け渡されたピン状部材からなるトレーに載置された状態で農作物搬送手段により搬送され、
該マスク画像作成手段が、
該画像取得手段により取得された画像を画素値に応じて二値化処理する二値化処理手段と、
該二値化処理手段により二値化処理された画像に対し、収縮処理を施した後、膨張処理を施す、収縮膨張処理手段とをそなえて構成されている
ことを特徴とする、請求項１又は２記載の農産物の品質判定装置。
【請求項４】
農産物の画像を取得し、取得した画像から該農作物のマスク画像を作成し、該マスク画像に基づいて該農産物の品質を判定する、農産物の品質判定方法において、
該マスク画像から、該農作物を表す像の輪郭線を抽出する第１ステップと、
該輪郭線において、該輪郭線の所定の方向に向かって所定の角度よりも大きな角度で曲がる特徴点を検出する第２ステップと、
該輪郭線において、該特徴点の前後で角度が反転する点を二つ一組で該特徴点の裾点として検出する第３ステップと、
相互に隣り合う特徴点に関する裾点の内で、外側に位置する二つの裾点を補間するようにして該輪郭線を補正する第４ステップとをそなえて構成されている
ことを特徴とする、農産物の品質判定方法。
【請求項５】
該第４ステップでは、
上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離よりも短い場合には、上記の二つの裾点を直線で結んで補間する一方、
上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離以上の場合には、該輪郭線の上記の二つの裾点における接線が相互に平行であれば上記の二つの裾点を直線で結んで補間し、該接線が相互に平行でなければ、上記の二つの裾点を多項式からなるスプライン関数で補間する
ことを特徴とする、請求項４記載の農産物の品質判定方法。
【請求項６】
該農作物を、一対のフレーム部材及び上記の一対のフレーム部材に掛け渡されたピン状部材からなるトレーに載置した状態で搬送するとともに、該搬送中の農作物の画像を取得し、
該第１ステップが、
上記の農作物の画像を画素値に応じて二値化するステップと、
該二値化画像に対し、収縮処理を施した後、膨張処理を施す、ステップとをそなえて構成されていることを
特徴とする、請求項４又は５記載の農産物の品質判定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、取得した農作物の画像から農作物のマスク画像を作成し、このマスク画像に基づいて農産物の品質を判定する、農産物の品質判定装置及び農産物の品質判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自動で農産物の品質を判定し等級分けする自動品質判定装置が種々開発されている。自動品質判定装置では、先ず農産物が撮像され、取得された画像に基づき、この農産物の形状などから農産物の品質が判定される。
一般的に、品質判定装置では、農作物は、それぞれトレーに載せられた状態でコンベアなどにより搬送され、ＣＣＤカメラなどにより撮像される。このように農作物をトレーに載せるのは、農作物に傷が付いてしまうのを防止するためや、その後行なわれる作業（例えば箱詰め作業）において農作物のハンドリングを効率的に行なうためである。
【０００３】
以下、農作物として茄子を取り上げ、従来の品質判定装置について説明する。
図１４（ａ），（ｂ）は、茄子の品質判定装置に使用される一般的なトレー２の構成を示す模式図である。このトレー２は、図１４（ａ）に示すように、二つのフレーム２ａと、これらのフレーム２ａ，２ａに掛け渡されるようにして取り付けられた複数のピン２ｂとをそなえて構成されている。茄子１は、品質判定装置により品質を判定されるにあたりＣＣＤカメラなどにより撮像されるが、この際に、様々な方向から茄子１を撮像できるように（特に下方からも撮像できるように）、トレー２は、間隔をあけて並べられたピン２ｂ上に茄子１が載置される構成となっている。
【０００４】
また、農産物の品質としては、例えばその形状に関するものがあるが、このような形状について判定するためには、撮像した画像から茄子だけを抽出することが重要となる。このような抽出方法としては、撮像した画像の各画素を特定の階調を境に二値化する画像処理を、ＣＣＤカメラにより取得した画像（以下、カメラ画像という）に施すことにより行なう方法がある。
【０００５】
この方法では、一般的にピン２ｂの色には茄子１に近い色を使用する。これは、例えばピン２ｂを茄子１とは大きく異なる色にすると、下方から（ピン２ｂのある側から）の撮像により取得されたカメラ画像に対して二値化処理した場合には、この処理により得られた画像は、ピン２ｂにより茄子が分断されたような画像となってしまうためである。
【０００６】
図６のカメラ画像２０のようにピン２ｂの色に茄子に近い色を使用すると、このカメラ画像２０に対して二値化処理して得られた画像２１は、図７に示すような茄子とピンとが融合したような画像となる。そこで、今度は、このような画像２１に対して収縮処理を所定回数施した後、膨張処理を所定回数施して、図８に示すようなピン２ｂの除去された画像２２を得るようにしている。
【０００７】
収縮処理及び膨張処理について図１５（ａ）〜（ｃ）を参照して説明する。なお、図１５（ａ）〜（ｃ）において、各升目はそれぞれ画素を表している。
収縮処理とは、『１』の画素（オンされた画素で図中に白で表示される画素）からなる像を一画素分だけ細くする処理である。例えば図１５（ａ）に示すような画像に対し収縮処理を施せば図１５（ｂ）に示すような画像が得られる。膨張処理とは、収縮処理とは逆に、『１』の画素からなる像を一画素分だけ太くする処理である。例えば図１５（ｂ）に示すような画像に対し膨張処理を施せば図１５（ｃ）に示すような画像が得られる。このように収縮処理と膨張処理とを組み合わせれば、図１５（ａ）の像４１と図１５（ｃ）の像４２とを見比べれば分かるように像４１から細かなドット４１ａだけを除去することが可能となる。
【０００８】
したがって、このような収縮処理と膨張処理とを組み合わせることにより上述したように図８に示す画像１００からピンを示す細い線を除去できるのである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術のように収縮処理と膨張処理とを組み合わせても、図８に示すように、茄子とピンとが重なるような個所についてはピンを完全に除去できない（この個所は、実際にはマスク画像の一部として白で表示されるが、図８では便宜的に斜線を引いて示している）。このため、図８の画像に基づき計測された茄子の太さ（計測値）は、茄子の真の太さに対し、この分、誤差が生じてしまう。茄子の太さを正確に検出できなければ、例えば、その後に行なわれる箱詰めにおいて適切な数の茄子を箱詰めできなくなってしまう。
【００１０】
また、図６に示すカメラ画像２０を画素の階調に応じて二値化すると、茄子に色の薄い部分がある場合（ここでは、ヘタに色の薄い部分がある）には、この部分は、図８に示すように茄子ではない（茄子に欠けがある）と誤判定されてしまう（画素が『０』に設定され（オフされ）図８においては黒く表示されてしまう）。
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、農作物の形状を精度良く検出し、この検出された農作物の形状に基づき農作物の品質を精度良く判定できるようにした、農産物の品質判定装置及び品質判定方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このため、本発明の農産物の品質判定装置（請求項１）は、農産物の画像を取得する画像取得手段と、該画像取得手段により取得した画像から該農作物のマスク画像を作成するマスク画像作成手段と、該マスク画像作成手段により作成されたマスク画像を補正するマスク画像補正手段と、該マスク画像補正手段により補正されたマスク画像に基づいて該農産物の品質を判定する品質判定手段とをそなえて構成され、該マスク画像補正手段が、該マスク画像作成手段により作成された該マスク画像から、該農作物を表す像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、該輪郭線において、該輪郭線の所定の方向に向かって所定の角度よりも大きな角度で曲がる特徴点を検出する特徴点検出手段と、該輪郭線において、該特徴点の前後で角度が反転する点を二つ一組で該特徴点の裾点として検出する裾点検出手段と、相互に隣り合う特徴点に関する裾点の内で、外側に位置する二つの裾点を補間するようにして該輪郭線を補正する輪郭線補正手段とをそなえて構成されていることを特徴としている。
【００１２】
この場合、該輪郭線補正手段が、上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離よりも短い場合には、上記の二つの裾点を直線で結んで補間する一方、上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離以上の場合には、該輪郭線の上記の二つの裾点における接線が相互に平行であれば上記の二つの裾点を直線で結んで補間し、該接線が相互に平行でなければ、上記の二つの裾点を多項式からなるスプライン関数で補間するよう構成されていることが好ましい。
【００１３】
該農作物が、一対のフレーム部材及び上記の一対のフレーム部材に掛け渡されたピン状部材からなるトレーに載置された状態で農作物搬送手段により搬送される場合には、該マスク画像作成手段が、該画像取得手段により取得された画像を画素値に応じて二値化処理する二値化処理手段と、該二値化処理手段により二値化処理された画像に対し、収縮処理を施した後、膨張処理を施す、収縮膨張処理手段とをそなえて構成されていることが好ましい。
【００１４】
また、本発明の農産物の品質判定方法（請求項４）は、農産物の画像を取得し、取得した画像から該農作物のマスク画像を作成し、該マスク画像に基づいて該農産物の品質を判定する、農産物の品質判定方法において、該マスク画像から、該農作物を表す像の輪郭線を抽出する第１ステップと、該輪郭線において、所定の方向に向かって所定の角度よりも大きな角度で曲がる特徴点を検出する第２ステップと、該輪郭線において、該特徴点の前後で角度が反転する点を二つ一組で該特徴点の裾点として検出する第３ステップと、相互に隣り合う特徴点に関する裾点の内で、外側に位置する二つの裾点を補間するようにして該輪郭線を補正する第４ステップとをそなえて構成されていることを特徴としている。
【００１５】
この場合、第４ステップでは、上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離よりも短い場合には、上記の二つの裾点を直線で結んで補間する一方、上記の補間する二つの裾点の直線距離が、所定距離以上の場合には、該輪郭線の上記の二つの裾点における接線が相互に平行であれば上記の二つの裾点を直線で結んで補間し、該接線が相互に平行でなければ、上記の二つの裾点を多項式からなるスプライン関数で補間することが好ましい。
【００１６】
該農作物を、一対のフレーム部材及び上記の一対のフレーム部材に掛け渡されたピン状部材からなるトレーに載置した状態で搬送するとともに、該搬送中の農作物の画像を取得する場合には、該第１ステップが、上記の農作物の画像を画素値に応じて二値化するステップと、該二値化画像に対し、収縮処理を施した後、膨張処理を施す、ステップとをそなえて構成されていることが好ましい。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１〜図１３は本発明の一実施形態としての農産物の品質判定装置及び農産物の品質判定方法について示す図であり、図１は品質判定装置の構成を示す模式図、図２（ａ），（ｂ）はチェーンコードによる輪郭線の抽出を説明するための模式図、図３及び図４（ａ）〜（ｃ）は品質判定方法を説明するための模式図、図５は品質判定方法を説明するための模式的なフローチャート、図６〜図１３は品質判定方法にかかる画像処理を説明するための図である（図６〜図８は従来の品質判定方法を説明するのに用いた図と兼用である）。なお、従来技術として説明した部分については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００１８】
本実施形態の農産物の品質判定装置１０は、農産物として茄子の品質を判定するものであり、図１に示すように構成され、トレー２に載置されコンベア（農作物搬送手段）３により搬送される茄子１を、画像取得手段としてのＣＣＤカメラ（又はＴＶカメラ）１１により撮像し、このＣＣＤカメラ１１により取得された茄子１の画像（カメラ画像）に基づいて、この茄子１の品質を判定するものである。品質を判定された茄子１は、図示しない下流側において、その品質に応じて仕分けされることとなる。
【００１９】
ＣＣＤカメラ１１は、図１では簡略化してコンベア３よりも上方に１台示しているが、複数台設けられており、様々な角度からコンベア３上の茄子１が撮像されるようになっている。また、ＣＣＤカメラ１１により撮像される範囲では、コンベア３上の茄子１に図示しない光源から光が照射されている。
品質判定装置１０は、上記ＣＣＤカメラ１１，マスク画像作成部（マスク画像作成手段）１２，マスク画像補正部（マスク画像補正手段）１３及び品質判定部（品質判定手段）１４をそなえて構成されている。ＣＣＤカメラ１１により取得されたカメラ画像に基づき、農作物（ここでは、茄子）１の形状を抽出したマスク画像がマスク画像作成部１２により作成され、このマスク画像はマスク画像補正部１３により補正されるようになっている。そして、この補正されたマスク画像に基づき、品質判定部１４により茄子１の品質が判定されるようになっている。ここでいう茄子１の品質とは、その等級分けに使用されるもの全般であり、反りの度合いのような形状に関するものの他、太さ等の寸法をも含む。
【００２０】
マスク画像作成部１２は、二値化処理部（二値化処理手段）１２ａと収縮膨張処理部（収縮膨張処理手段）１２ｂとをそなえて構成されている。二値化処理部１２ａは、カメラ画像の各画素について、その画素値（濃さ）が所定のしきい値よりも大きければ『１』（輝度を所定値）とする一方、その画素値が所定のしきい値以下であれば『０』（輝度をゼロ）とするような二値化処理を行なうもので、図６に示すようなカメラ画像２０に対し二値化処理を行なうと、図７に示すような二値化画像２１が得られることとなる。トレー２のピン２ｂの色は茄子１に近い色（ここでは黒）に設定されているため、この二値化画像２１では、茄子１だけでなくピン２ｂも、『１』の画素からなる像（白色で示す像）として表示されることとなる。
【００２１】
また、上記収縮膨張処理部１２ｂは、二値化画像２１に対し、収縮処理を所定回数行なった後、膨張処理を所定回数行なうようになっており、この結果、ピン２ｂを示す像（図７において水平方向に走る白い線）が除去され、茄子を形成する画素を『１』とするとともに背景（茄子以外の領域）を形成する画素を『０』とした図８に示すようなマスク画像２２が得られることとなる。
【００２２】
しかし、二値化処理では、本例のように茄子１に色の淡い部分（或いは機械によって付けられた白い傷や大きな虫食い穴）があると、この部分は、二値化画像２１ひいてはマスク画像２２において『０』とされてしまう。また、収縮膨張処理で除去されるのは、『１』の画素からなる塊の内、その塊を形成する画素の数や、塊が線状であればその幅寸法をなす画素の数が、収縮処理の回数により決まる所定の数以下のものである（例えば、幅が４画素以下の直線状の像は２回の収縮処理により除去できる）。このため、マスク画像２２においては、茄子１とピン２ｂとが重なり始める部分（図８中に斜線を引いて示す部分）についてはピン２ｂが完全には除去されていない。
そこで、このマスク画像２２は、上記マスク画像補正部１３により補正されるようになっている。
【００２３】
マスク画像補正部１３は、図１に示すように、輪郭線抽出部（輪郭線抽出手段）１３ａ，特徴点検出部（特徴点検出手段）１３ｂ，裾点検出部（裾点検出手段）１３ｃ及び輪郭線補正部（輪郭線補正手段）１３ｄをそなえて構成されている。
【００２４】
輪郭線抽出部１３ａは、マスク画像作成部１１により作成されたマスク画像２２からチェーンコードを生成し、このチェーンコードに基づいて、マスク画像２２のマスク像（『１』の画素が集合してなる像）の輪郭線（＝境界画素：『０』の画素と隣り合う画素）を抽出した図９に示すような境界画素画像２３を作成するものである。
【００２５】
チェーンコードとは二値化画像において曲線を表現するために使用されるものである。チェーンコードについて図２（ａ），（ｂ）を参照して簡単に説明する。図２（ａ），図２（ｂ）の升目は画素を示している。また、図２（ｂ）では、便宜的に、『１』の画素を『○』で示し、『０』の画素をブランクで示している。
【００２６】
チェーンコードでは、図２（ａ）中に８つの矢印で示すように、所定の画素３０に対し、隣接する画素３１〜３８のそれぞれに０〜７のコードナンバが付され、例えば、画素３０に対して画素３２は、チェーンコードでは１と表現される。図２（ｂ）に示す閉曲線（輪郭線）５０を、画素５１を始点として反時計回りでチェーンコードで表現すれば、『１，０，１，２，２，２，２，３，４，４，４，５，６，６，５，６，７，０，７』となる。
【００２７】
特徴点検出部１３ｂは、境界画素画像２３の輪郭線において特徴点を抽出するものである。特徴点とは、所定の方向に（ここでは閉ループである輪郭線の内側に向かって）所定の角度よりも大きな角度で曲がる画素のことである。
図３を参照して特徴点検出部１３ｂについて説明する。図３では便宜的に『１』の画素（輪郭線５０をなす画素）を『☆』，『○』，『●』，『★』で示し、『０』の画素をブランクで示している。特徴点検出部１３ｂは、特徴点であるか否かを、所定の画素を始点に（ここでは反時計回りに）一回りするようにして、輪郭線５０を形成する画素について順次判定することにより、輪郭線５０から特徴点を検出するようになっている。以下、特徴点を検出する方向を検出方向Ａという。
【００２８】
例えば『●』で示す画素５３について特徴点であるか否かを判定する場合には、この判定は、この画素５３の前後に腕Ｌ１，Ｌ２を伸ばし、これらの腕Ｌ１，Ｌ２の方向の変化量θに基づいて行なわれる。腕Ｌ１，Ｌ２は、判定対象の画素５３と、輪郭線５０をなす画素であってこの画素５３から前後に所定の個数（ここでは３個、この所定の個数を腕の長さともいう）離れた画素５２，５４とをそれぞれ結んだ線分である。
【００２９】
輪郭線５０において、輪郭線５０の内側に向く角度（ここでは検出方向Ａが反時計回りなので検出方向Ａに対し左側に傾く角度）を負、輪郭線５０の外側に向く角度（ここでは検出方向Ａが反時計回りなので検出方向Ａに対し右側に傾く角度）を正とすると、特徴点検出部１３ｂは、上記角度θが、負であり、且つ所定の角度θ０よりも大きな角度であれば、画素５３を特徴点と判定するようになっている。
【００３０】
上記の腕Ｌ１，Ｌ２の長さ及び所定の角度θ０は、輪郭線の検出対象（農作物）の種類などに応じて適宜設定されるものであるが、例えば農作物が茄子の場合には、腕の長さＬ１，Ｌ２を３、所定の角度θ０を５０度（ｄｅｇｒｅｅ）にそれぞれ設定すると、輪郭線を精度良く抽出できることが判っている。
図９に示す画像２３に対し特徴点検出部１３ｂにより特徴点を検出すると、図１０に示すような画像２４が得られる。画像２４においては特徴点は『○』で示されている。
【００３１】
裾点検出部１３ｃは、特徴点検出部１３ｂにより検出された特徴点の前後に位置する裾点を検出するものであり、裾点とは、輪郭線の角度が正から負、又は負から正に反転する点（画素）である。そして、輪郭線補正部１３ｃは、さらに、相互に隣接する特徴点の裾点の内、外方にある裾点を補間して輪郭線を補正するものである。
【００３２】
このような輪郭線補正部１３ｃの機能を、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）によりさらに説明する。図４（ａ）〜（ｃ）においては、便宜的に『１』の画素（輪郭線６０をなす画素）を黒で示し、『０』の画素を白で示している。
図４（ａ）は、輪郭線２４Ａの一部が内側に大きく凹んでいる場合であり、この場合、図示するように、検出方向Ａに対して左側に大きく曲がる画素ａ０，ｂ０が特徴点として検出され、さらに、特徴点ａ０の裾点として画素ａ１，ａ２が検出され、特徴点ｂ０の裾点として画素ｂ１，ｂ２が検出される。そして、これらの特徴点ａ０，ｂ０及び裾点ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２が統合され、補完すべき画素を示すデータが生成される。つまり、４つの裾点ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２の内で外側の裾点ａ１，ｂ２が、特徴点ａ０，ｂ０に対し補間すべき画素として設定されるようになっている。４つの裾点の内の外側の裾点とは、輪郭線に沿った距離Ｙにおいて最も離隔した組み合わせとなる裾点をいう。
【００３３】
そして、これらの裾点ａ１，ｂ２は、輪郭線補正部１３ｃにより補間され、この補間により形成された図４（ａ）中に二点差線で示す線分６１が輪郭線６０の一部を成すように輪郭線６０が補正されることとなる。
図４（ｂ）は、輪郭線６２の一部に凸部が形成されている場合であり、この場合、図示するように、画素ｃ１，ｃ２が、特徴点ａ０，ｂ０の共通の裾点となり、これらの裾点ｃ１，ｃ２が輪郭線補正部１３ｃにより二点差線で示すような線分で補間され、輪郭線６２が補正される。
【００３４】
図４（ｃ）は、図４（ｂ）に対し、輪郭線の凸部が中央で僅かに凹んだ場合であり、図示するように特徴点ａ０，ｂ０及びその裾点ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２が検出され、裾点ａ１，ｂ２が輪郭線補正部１３ｃにより二点差線で示すように補完され、輪郭線６３が補正される。
輪郭線補正部１３ｃによる２つの裾点の補間は、補完される裾点の直線距離Ｄが所定値Ｄ０よりも小さい場合には（Ｄ＜Ｄ０）、直線補間により行なわれるようになっている。一方、上記距離Ｄが上記所定値Ｄ０以上である場合には（Ｄ≧Ｄ０）、補完される裾点における輪郭線６０，６２，６３の接線Ｍ１，Ｍ２が平行であれば直線で補完され、上記接線Ｍ１，Ｍ２が平行でなければ、３次スプライン式のような多項式からなるスプライン関数により補間されるようになっている。ここでいう、接線とは、補間される裾点の外側での輪郭線の接線をいう。
【００３５】
図１０に示す画像２４に対し輪郭線補正部１３ｃにより輪郭線の補正を行なうと、先ず、図１１に示すような画像２５が得られる。画像２５においては裾点『△』で示されている。次いで、裾点を補間することにより、図１２に示すような輪郭線が補正された画像２６が得られる。
そして、マスク画像補正部１３は、最終処理として、この画像２６に穴埋め処理（『１』の画素に囲まれた閉領域にある画素を全て『１』にする処理）を施して、図１３に示すようなマスク画像２７を作成するようになっている。
【００３６】
本発明の一実施形態としての農産物の品質判定装置は上述したように構成されており、図５のフローチャートに示すような手法（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）により品質判定が行なわれる
つまり、先ず、ステップＡ１０で、ＣＣＤカメラ１の撮像により、トレー２に載置された状態でコンベア３により搬送される茄子１の画像２０（図６参照）が取得される。そして、ステップＡ２０で、このカメラ画像２０は、マスク画像作成部１２により、二値化処理及び収縮膨張処理され、この結果、図８に示すようなマスク画像２２が得られる。カメラ画像２０に示されるように茄子のヘタに色の薄い部分（画素値がしきい値以下の部分）があるため、マスク画像２２では、この部分の画素が『０』とされ（茄子ではないとされ）、また、トレー２のピン２ｂの一部が、マスク画像２２の外縁において略直角に折れ曲がった屈折部として取り残されている。
【００３７】
そして、ステップＡ３０で、輪郭線抽出部１３ａにより、このマスク画像２３からチェーンコードが生成され、マスク画像２３のマスク像の輪郭線を抽出した図９に示すような画像２３が得られる。そして、この輪郭線に対し、ステップＡ４０で特徴点検出部１３ｂにより特徴点が検出され、特徴点を『○』で表示した図１０に示すような画像２４が得られる。さらに、ステップＡ５０で裾点検出部１３ｃにより特徴点に対応する裾点が検出され、裾点を『△』で表示した図１０に示すような画像２５が得られる。
【００３８】
そして、輪郭線補正手段１３ｄにより、ステップＡ６０で、ステップＡ４０で検出された特徴点及びステップＡ５０で検出された裾点の統合が行なわれる。つまり、相互に隣接する特徴点に対応する４つ裾点の内、外側にある２つの裾点の組み合わせが、特徴点の各相互間において一組のデータセットとして生成されるのである。そして、ステップＡ７０で、さらに輪郭線補正手段１３ｄにより、上記データセットをなす２つの裾点が補間されて輪郭線が修正され、図１２に示すような画像２６が得られる。
【００３９】
このように相互に隣接する特徴点の裾部を補間することにより、茄子の輪郭としては存在しないような大きな曲がり部（輪郭の接線方向に対して所定の角度よりも大きな角度で曲がる部分）を有する凸部や凹部が、凸部について除去されるようにして、凹部について塞がれるようにして修正される。この結果、上記マスク画像２３において、色が薄いため凹みと誤判定された個所や、残存したピン２ｂの一部に対し補正が行なわれ、図１２に示すように、精度良く茄子１の輪郭を再現した画像を得ることができる。
【００４０】
この画像は最終的に穴埋め処理（『１』の画素に囲まれた閉領域にある画素を全て『１』にする処理）され、この結果、図１３に示すように修正されたマスク画像２７が得られ、ステップＡ８０で、品質判定部１４によりこのマスク画像に基づき茄子１の品質が判定される。品質の判定に使用されるマスク画像２７は、上記補正により実際の茄子１の輪郭を精度良く再現したものなので、茄子１の品質を精度良く判定できる。
【００４１】
なお、本発明の農産物の品質判定装置及び品質判定方法は、上述した実施形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形することが可能である。
例えば、上記実施形態では、農作物の画像を取得する画像取得手段を、ＣＣＤカメラ（撮像手段）により構成した例を説明したが、外部装置により撮像した画像をフロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体に一旦記録させた後、フロッピー（登録商標）ディスクドライブのような記録読み取り装置により、この記録媒体から画像を読み取るようにしても良い。この場合、上記記録読み取り装置をそなえて画像取得手段が構成されることとなる。
また、上記実施形態では、輪郭線において負の角度で（つまり輪郭線の内側に向かって）所定の角度以上で曲がる点を特徴点としたが、輪郭線において正の角度で（つまり輪郭線の外側に向かって）所定の角度以上で曲がる点を特徴点としても良い。
【００４２】
また、上記実施形態では、農作物として茄子を扱った例を説明したが、本発明は、他の農産物に対しても適用しうるものである。
【００４３】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、相互に隣り合う特徴点の裾点の内、外側の裾点の相互間を、例えば直線又はスプライン関数で補間することにより、上記の隣り合う特徴点を含んでなる輪郭線の大きな曲がり部が補正され、この結果、誤認識によりマスク画像に生じた実際の農作物には存在しないような極端に大きな曲がり部について補正が行なわれるようになり、農作物の形状を精度良く検出し、この検出された農作物の形状に基づき農作物の品質を精度良く判定できるようになる利点がある。
【００４４】
特に、農作物をトレーに載置して搬送するとともに、この搬送中の農作物の画像を画素値に応じて二値化して二値化画像を作成し、さらに、この二値化画像に対し、収縮処理した後、膨張処理して、マスク画像を作成する場合には、農作物に色の薄い部分があるとこの部分が農作物でないと誤認識されたり、トレーのピン状部材を正確にマスク画像から除去できなかったりして、マスク画像の外縁に実際にはない凹凸部が生じる虞があるが、このような凹凸部を補正して正確に農作物の形状を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態としての農産物の品質判定装置の構成を示す模式図である。
【図２】（ａ），（ｂ）はチェーンコードによる輪郭線の抽出を説明するための模式図である。
【図３】本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法を説明するための模式図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法を説明するための模式図である。
【図５】本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法について説明するための模式的なフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法及び従来の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図７】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法及び従来の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図８】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法及び従来の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図９】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図１０】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図１１】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図１２】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図１３】本発明の一実施形態の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【図１４】農産物の搬送に使用される一般的なトレーの構成を示す図であり、（ａ）は模式的な平面図、（ｂ）は（ａ）のｘ−ｘ断面図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は従来の農産物の品質判定方法にかかる画像処理を説明するための模式図である。
【符号の説明】
１  茄子（農作物）
２  トレー
２ａ  フレーム
２ｂ  ピン
３  コンベア（農作物搬送手段）
１０  品質判定装置
１１  ＣＣＤカメラ（画像取得手段）
１２  マスク画像作成部（マスク画像作成手段）
１２ａ  二値化処理部（二値化処理手段）
１２ｂ  収縮膨張処理部（収縮膨張処理手段）
１３  マスク画像補正部（マスク画像補正手段）
１３ａ  輪郭線抽出部（輪郭線抽出手段）
１３ｂ  特徴点検出部（特徴点検出手段）
１３ｃ  裾点検出部（裾点検出手段）
１３ｄ  輪郭線補正部（輪郭線補正手段）
１４  品質判定部（品質判定手段）
２０  カメラ画像
２１  二値化画像
２２，２７  マスク画像
２３〜２６  境界画素画像
５０，６０  輪郭線
３０〜３７，５１〜５４  画素
Ｍ１，Ｍ２  接線
θ  輪郭線の所定個所における角度
ａ０，ｂ０  特徴点
ａ１，ｂ１，ｃ１，ｃ２  裾点
【図１】
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【図２】
0003653063.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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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