(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヘタのある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された農産物の画像に対し、該画像の各画素を、隣接する画素に対する輝度変化が所定のしきい値よりも大きいか否かでオン又はオフして二値化微分画像を作成する、二値化微分画像作成手段と、
該二値化微分画像作成手段により作成された該二値化微分画像から、画素のオン・オフ分布に基づき該ヘタに対応する領域を抽出する、ヘタ抽出手段と、
該画像取得手段により取得された該農産物の画像から、該ヘタ抽出手段により抽出された上記のヘタに対応する領域を除去する、ヘタ除去手段と、
該ヘタ除去手段により上記のヘタに対応する領域を除去された該農産物の本体部分の画像から、該品質を判定する、品質判定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】
二値化微分画像作成手段が、
該農作物が、該ヘタのほうが該本体部分よりも輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオフにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオンにした二値化微分画像を作成し、
逆に、該農作物が、該ヘタよりも該本体部分のほうが輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオンにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオフにした二値化微分画像を作成し、
該ヘタ抽出手段が、
該ヘタをオン状態の画素で囲んで輪郭を明瞭化する、輪郭明瞭化手段と、
該二値化微分画像を該ヘタのある側と無い側とに分割するように区分し、該区分毎に、オン状態の画素からなる閉領域内にある画素を全てオンする穴埋め処理を施す、穴埋め手段と、
オン状態の画素が集合した領域の内、最大画素数の領域を、ヘタとして判定する、ヘタ判定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記載の農産物の品質判定装置。
【請求項３】
該ヘタ抽出手段が、該穴埋め手段により穴埋め処理を施された二値化微分画像に対し、収縮処理した後、膨張処理する、収縮膨張手段をさらにそなえて構成されている
ことを特徴とする、請求項２記載の農産物の品質判定装置。
【請求項４】
該農産物が茄子であることを特徴とする、請求項１〜３の何れかの項に記載の農産物の品質判定装置。
【請求項５】
ヘタのある農産物の画像を取得し、取得した該農産物の画像に基づき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、
上記の取得された農産物の画像に対し、該画像の各画素を、隣接する画素に対する輝度変化が所定のしきい値よりも大きいか否かでオン又はオフして二値化微分画像を作成する第１ステップと、
該二値化微分画像から、画素のオン・オフ分布に基づき該ヘタに対応する領域を抽出する第２ステップと、
該取得した該農産物の画像に対し、該第２ステップにおいて抽出した上記のヘタに対応する領域を除去する第３ステップと、
上記のヘタに対応する領域を除去された該農産物の画像から、該品質を判定する第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６】
該第１ステップでは、
該農作物が、該ヘタのほうが該本体部分よりも輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオフにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオンにした二値化微分画像を作成し、
逆に、該農作物が、該ヘタよりも該本体部分のほうが輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオンにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオフにした二値化微分画像を作成し、
該第２ステップが、
該ヘタをオン状態の画素で囲んで輪郭を明瞭化するステップと、
該二値化微分画像を、該ヘタのある側と無い側とに分割するように区分し、該区分毎に、オン状態の画素からなる閉領域内にある画素を全てオンする穴埋めステップと、
オン状態の画素が集合した領域の内、最大画素数の領域を、ヘタとして判定するヘタ判定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５記載の農産物の品質判定方法。
【請求項７】
該第２ステップが、
該穴埋めステップと該ヘタ判定ステップとの間に、該二値化微分画像に対し、収縮処理した後、膨張処理するステップをさらにそなえて構成されている
ことを特徴とする、請求項６記載の農産物の品質判定方法。
【請求項８】
該農産物が茄子であることを特徴とする、請求項５〜７の何れかの項に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、ヘタのある農産物の画像を取得し、取得した農産物の画像に基づき農産物の品質を判定する、特に茄子に用いて好適な、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選果装置が種々開発されている。自動選果装置では、先ず農産物が撮像され、取得された画像に基づき、この農産物の色や艶や形状などから農産物の品質が判定される。
茄子のようにヘタ（蔕）のある農産物については、精度良くその品質を判定するために、取得された農産物の画像は、ヘタが除去されてから品質解析に使用される。このため、ヘタを正確に検出することが重要となる。
【０００３】
従来は、農産物の全長に対して一定の比率にある部分を仮想的にヘタとしていた。例えば農産物が茄子であれば、図１６に示すように、茄子１の全長Ｌｔに所定の定数Ｒ１を乗じた長さＬ１（＝Ｌｔ×Ｒ１）の範囲内にある部分を、実際のヘタ１ａに対し、仮想的なヘタ１ａ′としていた。なお、この場合、ヘタの向き（図１６において左右のどちらにあるか）を予め別の方法で識別しておくか、予め揃えておく必要がある。農産物のヘタの向きを検出する検出装置は、例えば特開平１０−７６２３３号公報に開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、たとえ同種の農産物であっても、当然ながらその全長に対するヘタのしめる割合は一定でないため、図１６において仮想的なヘタ１ａ′と実際のヘタ１ａとに差があるように上述した従来技術では正確にヘタを検出することができず、この結果、農産物の品質を正確に判定できないという課題がある。
【０００５】
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、取得した農産物の画像からヘタを正確に除去することができ、このヘタを除去した画像に基づいて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。
【０００６】
【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、ヘタのある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された農産物の画像に対し、該画像の各画素を、隣接する画素に対する輝度変化が所定のしきい値よりも大きいか否かでオン又はオフして二値化微分画像を作成する、二値化微分画像作成手段と、該二値化微分画像作成手段により作成された該二値化微分画像から、画素のオン・オフ分布に基づき該ヘタに対応する領域を抽出する、ヘタ抽出手段と、該画像取得手段により取得された該農産物の画像から、該ヘタ抽出手段により抽出された上記のヘタに対応する領域を除去する、ヘタ除去手段と、該ヘタ除去手段により上記のヘタに対応する領域を除去された該農産物の本体部分の画像から、該品質を判定する、品質判定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。
【０００７】
この場合、二値化微分画像作成手段が、該農作物が、該ヘタのほうが該本体部分よりも輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオフにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオンにした二値化微分画像を作成し、逆に、該農作物が、該ヘタよりも該本体部分のほうが輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオンにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオフにした二値化微分画像を作成し、該ヘタ抽出手段を、該ヘタをオン状態の画素で囲んで輪郭を明瞭化する、輪郭明瞭化手段と、該二値化微分画像を該ヘタのある側と無い側とに分割するように区分し、該区分毎に、オン状態の画素からなる閉領域内にある画素を全てオンする穴埋め処理を施す、穴埋め手段と、オン状態の画素が集合した領域の内、最大画素数の領域を、ヘタとして判定する、ヘタ判定手段とをそなえて構成しても良い（請求項２）。
【０００８】
また、該ヘタ抽出手段が、該穴埋め手段により穴埋め処理を施された二値化微分画像に対し、収縮処理した後、膨張処理する、収縮膨張手段をさらにそなえて構成されていることが好ましい（請求項３）。
特に該農産物として茄子に適用することが好ましい（請求項４）。
本発明の農産物の品質判定方法（請求項５）は、ヘタのある農産物の画像を取得し、取得した該農産物の画像に基づき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、上記の取得された農産物の画像に対し、該画像の各画素を、隣接する画素に対する輝度変化が所定のしきい値よりも大きいか否かでオン又はオフして二値化微分画像を作成する第１ステップと、該二値化微分画像から、画素のオン・オフ分布に基づき該ヘタの部分を抽出する第２ステップと、該取得した該農産物の画像に対し、該第２ステップにおいて抽出した該ヘタに対応する領域を除去する第３ステップと、上記のヘタに対応する領域を除去された該農産物の画像から、該品質を判定する第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。
【０００９】
この場合、該第１ステップでは、該農作物が、該ヘタのほうが該本体部分よりも輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオフにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオンにした二値化微分画像を作成し、逆に、該農作物が、該ヘタよりも該本体部分のほうが輝度変化の大きいことが予想される農作物の場合には、輝度変化が所定のしきい値未満の画素をオンにするとともに輝度変化が該しきい値以上の画素をオフにした二値化微分画像を作成し、該第２ステップを、該ヘタをオン状態の画素で囲んで輪郭を明瞭化するステップと、該二値化微分画像を、該ヘタのある側と無い側とに分割するように区分し、該区分毎に、オン状態の画素からなる閉領域内にある画素を全てオンする穴埋めステップと、オン状態の画素が集合した領域の内、最大画素数の領域を、ヘタとして判定するヘタ判定ステップとをそなえて構成しても良い（請求項６）。
【００１０】
また、該第２ステップが、該穴埋めステップと該ヘタ判定ステップとの間に、該二値化微分画像に対し、収縮処理した後、膨張処理するステップをさらにそなえて構成されていることが好ましい（請求項７）。
特に該農産物として茄子に適用することが好ましい（請求項８）。
【００１１】
【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１５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）〜（ｃ）は品質判定方法を説明するための模式図、図３は品質判定方法を説明するための模式図であって、（ａ）はヘタにおける輝度微分値に関するヒストグラム、（ｂ）は本体部分における輝度微分値に関するヒストグラム、図４はヘタ抽出部の機能構成について説明するための模式的なフローチャート、図５〜図１５はヘタ抽出部の画像処理を説明するための画像である。
【００１２】
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。茄子１の品質とは、具体的には色や艶や形状などである。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。
【００１３】
なお、トレー２をその長辺がＣＣＤカメラ１１の左右方向に一致するようにコンベア上で並べるようにすることで、茄子１のコンベア３上での姿勢が、撮像された画像において右半分又は左半分の一方だけにヘタが位置するように揃えられてある。
品質判定装置１０は、上記ＣＣＤカメラ１１，ヘタ抽出部１２，ヘタ除去部１３及び品質判定部１４とをそなえて構成されている。ＣＣＤカメラ１１により取得された図２（ａ）に示すようなカメラ画像から、ヘタ抽出部１２により、図２（ｂ）に示すように、ヘタ１ａが画像的に抽出され、ヘタ除去手段１３により、図２（ｂ）のヘタ１ａに対応する領域が図２（ａ）のカメラ画像から除去され、この結果得られた図２（ｃ）に示すような茄子本体（以下、本体部分又は実ともいう）１ｂだけの画像に基づき、茄子の品質が判定部１４により判定されるようになっている。なお、ヘタ抽出部１２，ヘタ除去手段１３及び判定部１４は、例えばコンピュータ内に機能構成される。
【００１４】
茄子１は、ヘタ１ａと本体部分１ｂとで、色に顕著な差はないが、光沢の度合いに差がある。つまり、本体部分１ｂは表面に光沢があり、輝度が比較的一様である一方、ヘタは表面に刺（毛）状の突起物があり光沢があまり無く、輝度に比較的むらがある。例えば、横軸を輝度変化（輝度微分値）とし縦軸を度数（測定点数）としてヒストグラムを作成すると、ヘタ１ａは図３（ａ）にようになり、本体部分１ｂは図３（ｂ）にようになる。
【００１５】
この輝度変化の違いを利用して、ヘタ抽出部１２は、カメラ画像から輝度に関する微分画像を作成し、この微分画像から、輝度変化の大きな画像領域をヘタとして抽出するようになっている。
ヘタ抽出部１２は、図１に示すように二値化微分画像作成部１２ａ，輪郭明瞭化部１２ｂ，穴埋め処理部１２ｃ，収縮膨張処理部１２ｄ及びヘタ判定部１２ｅをそなえて構成されている。以下、ヘタ抽出部１２について、図４のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００１６】
ヘタ抽出部１２では、先ず、ステップＡ５で、ＣＣＤカメラ１１により取得されたカメラ画像（図５参照）２０が入力される。そして、このカメラ画像２０から、二値化微分画像作成部１２ａにより、輝度に関する二値化微分画像が作成されるようになっている。
つまり、ステップＡ１０で、カメラ画像２０から、各画素に対する輝度情報が読み取られ、輝度に関する多値の微分画像（図６参照）２１が作成される。微分画像とは、カメラ画像を微分処理したものであり、図６の微分画像２１の各画素の輝度は、図５のカメラ画像２０の同座標にある画素における輝度変化の大きさ〔隣接する画素との輝度の差（輝度微分値〕〕を表しており、カメラ画像２０において輝度変化の大きい座標ほど、微分画像２１では高い輝度で表示されるようになっている。
【００１７】
この微分画像は、さらにステップＡ２０で所定のしきい値Ｃ１を境に二値化されるようになっている。つまり、微分画像２１の各画素において、その輝度（＝カメラ画像２０の各画素において、その輝度変化量）がしきい値Ｃ１未満であれば『０』（オフ）とされ〔輝度がゼロに設定されて黒く表示され〕、上記輝度がしきい値Ｃ１以上であれば『１』（オン）とされる〔輝度が所定値に設定されて白く表示される〕ようになっている。
【００１８】
上述したようにヘタについて図３（ａ）に示すような輝度微分値のヒストグラムが得られ、本体部分について図３（ｂ）に示すような輝度微分値のヒストグラムが得られたとすれば、図３（ａ），（ｂ）に一点鎖線で示す輝度微分値を上記しきい値Ｃ１として設定すれば、ヘタを本体部から精度良く区別することが可能となる。しきい値Ｃ１は、農産物の種別に応じて適宜設定され、農産物に光を当てる光源の明るさやＣＣＤカメラのレンズの絞りなどに応じて変化するが、農作物が茄子の場合には２程度である。
【００１９】
また、上記ステップＡ１０及びステップＡ２０と並行してステップＡ３０及びステップＡ４０で画像処理が行なわれる。ステップＡ３０では、カメラ画像からマスク画像２２（図７参照）が作成される。マスク画像とは、カメラ画像から背景（茄子以外の領域）が除去された画像で、背景を形成する画素を『０』とし、茄子を形成する画素を『１』としたものである。また、ステップＡ４０で、マスク画像２２に対し、背景と茄子との境界をなす画素を『１』とし、その他の画素を『０』とした境界画素画像２３（図８参照）が作成される（つまり茄子の輪郭が画像として取り出される）ようになっている。
【００２０】
そして、ステップＡ５０で、ステップＡ２０で得られた二値化画像とステップＡ３０で得られたマスク画像２２とがＡＮＤ処理により合成される。ＡＮＤ処理とは、合成する画像の相互に対応する画素（同じ座標の画素）が共に『１』であればこの座標の画素を『１』とし、それ以外の場合には『０』として、合成画像を作成する画像処理のことである。上記二値化画像と上記マスク画像２２とをＡＮＤ処理すると、上記二値化画像から背景が除去されることとなって、図９に示すような画像２４が得られる。これにより、二値化微分画像作成部１２ａによる画像処理が完了する。
【００２１】
二値化微分画像作成部１２ａにより作成された二値化微分画像２４は、次に、ステップＡ６０及びステップＡ７０で、輪郭明瞭化部１２ｂにより茄子全体の輪郭及びヘタの輪郭を明瞭化するようになっている。
つまり、ステップＡ６０で、この背景が除去された二値化画像２４とステップＡ４０で得られた境界画素画像２３（図８参照）とがＯＲ処理により合成される。ＯＲ処理とは、合成される画像の相互に対応する画素の少なくとも何れか一方が『１』であれば、この座標の画素を『１』として合成画像を作成する画像処理のことである。図９の二値化画像２４は、図５のカメラ画像２０の輝度変化の大きい画素を『１』としたものであり、二値化画像２４では茄子の輪郭は図示するように不連続になるなどして必ずしも明瞭にはならないが、このように二値化画像と境界画素画像とをＯＲ処理すると、図９の二値化画像２４に対し図８の境界画素画像２３が重ね合わされて、図１０に示すような茄子の輪郭が明瞭化された二値化画像２５が得られる。
【００２２】
そして、ステップＡ７０で、この輪郭が追加された二値化画像２５に対し膨張処理が所定回数施される。膨張処理とは、ある画素が『１』であればこの画素に隣接する画素を『１』とする処理で、『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１１（ｂ）に示すような画像に対し膨張処理を施せば図１１（ｃ）に示すような画像が得られる。なお、図１１（ｂ），（ｃ）において、各升目がそれぞれ画素を表す。これにより、図１１（ａ）に示すように、今度はヘタの茄子本体側（図１０中で左側）の輪郭（ヘタと茄子本体との境界）が明瞭化された画像２６が得られるようになっている。
【００２３】
このように、ステップＡ６０で茄子全体の輪郭を明瞭化するとともにステップＡ７０でヘタと茄子本体との境界を明瞭化することは、即ちヘタの輪郭を明瞭化することであり、これにより輪郭明瞭化部１２ｂによる画像処理が完了する。ヘタの輪郭を明瞭化することは、ヘタを、確実に『１』の画素に囲まれた閉領域とすることであり、後述の穴埋め処理によりヘタを安定して穴埋めすることに繋がる。
【００２４】
輪郭明瞭化部１２ｂによる画像処理された画像２６は、次に、穴埋め処理部１２ｃにより画像処理されるようになっており、画像２６に対し、ステップＡ８０でその左半分２６ａに穴埋め処理が施され、この結果、図１２に示すような画像２７が得られ、さらに、この画像２７に対し、ステップＡ９０でその右半分２７ｂに穴埋め処理が施され、図１３に示すような画像２８が得られる。
【００２５】
穴埋め処理とは、画像中に『１』の画素に囲まれた閉領域があると、この閉領域にある画素を全て『１』にする処理のことである。画像全体に一括して穴埋め処理を施すと茄子全体が穴埋めされてしまうが、このように画像の左右半分毎に穴埋め処理を行なうことでヘタだけを穴埋めするようにしている。上述したように茄子は図１２及び図１３において、左右の何れかにヘタが位置するようにコンベア上に並べられているので、画像の左右半分毎に穴埋め処理することは、ヘタのある側と無い側とに画像を分けて穴埋め処理することとなり、確実にヘタだけを塗り潰すことができるようになっている。
【００２６】
穴埋め処理部１２ｃにより画像処理された画像２８は、さらに、収縮膨張処理部１２ｄにより画像処理されるようになっている。つまり、ステップＡ１００で、画像２８に対し、収縮処理が所定回数（ｋ回）繰り返された後、膨張処理が所定回数（ｍ回）繰り返される。収縮処理とは、膨張処理とは逆に、『１』の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１４（ｂ）に示すような画像に対し収縮処理を施せば図１４（ｃ）に示すような画像が得られる。そして、この画像に対し膨張処理を施せば図１４（ｄ）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１４（ｂ）の像４１と図１４（ｄ）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。
【００２７】
したがって、収縮膨張処理部１２ｄにより、図１３に示す画像２８に対し収縮処理を所定回数繰り返してから膨張処理を所定回数繰り返すことにより、図１４（ａ）に示すような茄子本体部の輪郭線や茄子本体部に点在するドットが除去された画像２９が得られる。
このように収縮処理及び膨張処理を行なっても、図１４（ａ）に示すようにヘタ以外の不要な像（連続した『１』の画素の集合体）が残存することがあり、そこで、ステップＡ１１０で、この中から最も大きな面積の（最も多数の画素数からなる）像が、ヘタ判定部１２ｅによりヘタとして判定され、この結果、図１５に示すようにヘタだけの画像３０が得られることとなる。
【００２８】
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いるので、輝度微分値の分布に応じてヘタをカメラ画像から正確に抽出することができる。したがって、茄子画像（カメラ画像）からヘタを精度良く除去して、このヘタの除去された茄子画像（つまり茄子本体だけの画像）に基づき、茄子の品質を精度良く判定できるという利点がある。
【００２９】
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、茄子１のコンベア３上での姿勢を、撮像された画像において右半分又は左半分の一方だけにヘタが位置するように予め揃えるようにしていたが、このように茄子１のコンベア３上での姿勢を予め揃えずに品質判定を行なうことも可能である。つまり、▲１▼茄子を慣性楕円体とみなして二値化画像よりその慣性主軸（長軸）方向を求め、▲２▼この主軸方向が画像の水平方向と一致するように二値化画像を回転させ、▲３▼茄子を示す領域をその重心を境界に左半分，右半分に分け、上記実施形態と同様にこの左半分，右半分毎に穴埋め処理を行なうのである。
【００３０】
また、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により画像取得手段が構成されることとなる。
【００３１】
また、上記実施形態では、農作物として、本体部（実）よりもヘタの輝度変化の大きい茄子を扱った例を説明したため、二値化微分画像は、輝度変化がしきい値よりも大きな画素を『１』とするとともに輝度変化がしきい値よりも小さな画素を『０』として作成されたが、ヘタよりも実の輝度変化の大きい農作物を扱う場合は、二値化微分画像は、逆に、輝度変化がしきい値よりも大きな画素を『０』とするとともに輝度変化がしきい値よりも小さな画素を『１』として作成される。
【００３２】
また、上記実施形態では、農作物として、実の色とヘタの色とが近い茄子を扱った例を説明したが、本発明は、実の色とヘタの色とが比較的異なる農作物（例えばトマト）に対しても広く適用しうるものである。
【００３３】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、たとえ実の色とヘタの色とが類似の農作物に対しても、輝度に関する二値化微分画像の画素のオン・オフ分布に基づき、取得した農産物の画像からヘタを正確に除去することができ、このヘタを除去した画像に基づいて農作物の品質を精度良く判定できるという利点がある。
【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）〜（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って、（ａ）はヘタにおける輝度微分値に関するヒストグラム、（ｂ）は本体部分における輝度微分値に関するヒストグラムである。
【図４】本発明の一実施形態としての農産物の品質判定装置のヘタ抽出部の機能構成（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５】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図６】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図７】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図８】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図９】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図１０】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図１１】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するため図であって、（ａ）は膨張処理された二値化微分画像、（ｂ），（ｃ）は膨張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にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図１３】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図１４】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するため図であって、（ａ）は収縮膨張処理された二値化微分画像、（ｂ）〜（ｄ）は収縮膨張処理を説明するための模式図である。
【図１５】本発明の一実施形態にかかるヘタ抽出部の画像処理（本発明の一実施形態としての農産物の品質判定方法）を説明するための画像である。
【図１６】従来の茄子画像からのヘタ除去方法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）
１ａ  ヘタ
１ｂ  茄子本体
２  トレー
３  コンベア
１０  品質判定装置
１１  ＣＣＤカメラ（画像取得手段）
１２  ヘタ抽出部
１２ａ  二値化微分画像作成部
１２ｂ  輪郭明瞭化部
１２ｃ  穴埋め処理部
１２ｄ  収縮膨張処理部
１２ｅ  ヘタ判定部
１３  ヘタ除去部
１４  品質判定部
２０  カメラ画像
２１  多値微分画像
２２  マスク画像
２３  境界画素画像
２４〜３０  二値化微分画像
【図１】
0003621937.tif 000002
【図２】
0003621937.tif 000003
【図３】
0003621937.tif 000004
【図４】
0003621937.tif 000005
【図５】
0003621937.tif 000006
【図６】
0003621937.tif 000007
【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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