(57)【要約】【課題】人間の目に近いＲＧＢの三次元色空間情報を有効に利用してしきい値設定を行い、感度調整の際には操作者の判断やノウハウ等が不要な光学式粒状物選別機を提供する。【解決手段】判別手段は、粒状物のＲ、Ｇ及びＢの各波長成分を三次元色空間上でデータ作成する三次元色分布データ作成部と、良品クラスタ領域と不良品クラスタ領域とに仕切るマハラノビス距離境界面作成部と、良品クラスタ領域及び不良品クラスタ領域の各重心位置を求め、各重心位置間の距離が最も離れる境界面を設定するユークリッド距離境界面作成部と、前記各境界面の交線により二次元色分布データへ変換する二次元データ変換部と、二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該閉領域内にしきい値を設定するしきい値設定部とを備えた。【選択図】図4
2014157119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
良品、不良品及び異物を含む粒状物を連続した流れとなるように移送する移送手段と、該移送手段により移送された前記粒状物を検査する検査手段と、該検査手段により検査された粒状物の個々の色情報に基づき分離対象物とするか否かを判別する判別手段と、該判別手段により判別された分離対象物を連続した流れから排除する排除手段とを備えた光学式粒状物選別機であって、
前記検査手段は、前記粒状物に光を照明する照明部と、前記粒状物を透過した光又は前記粒状物から反射した光を検知する光検知部とを備える一方、
前記判別手段は、前記光検知部により検知した前記粒状物のＲ、Ｇ及びＢの光の各波長成分を三次元色空間上にプロットして粒状物サンプルの三次元色分布データを作成する三次元色分布データ作成部と、
該三次元色分布データ作成部により作成された三次元色分布データにマハラノビス距離で算出された境界面を設定し、良品を多く含む第一の良品クラスタ領域と、不良品及び異物を多く含む第一の不良品クラスタ領域とに仕切るマハラノビス距離境界面作成部と、
該マハラノビス距離境界面作成部により形成された第一の良品クラスタ領域及び第一の不良品クラスタ領域の各重心位置を求めるとともに、当該各重心位置間の距離が最も離れるユークリッド距離で算出された境界面を設定し、第二の良品クラスタ領域と、第二の不良品クラスタ領域とに仕切るユークリッド距離境界面作成部と、
前記マハラノビス距離で算出された境界面と前記ユークリッド距離で算出された境界面との交線を求めて該交線上に視点をおくように前記三次元色分布データを二次元色分布データへ変換する二次元データ変換部と、
前記二次元データ変換部により変換された二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該閉領域内にしきい値を設定するしきい値設定部とを備えたことを特徴とする光学式粒状物選別機。
【請求項２】
前記二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成するに際し、前記慣性等価楕円の短軸に平行で長軸の両端点を通る２直線及び長軸に平行で短軸の両端点を通る２直線からなる外接矩形を作成する工程と、前記良品クラスタ側の重心と前記外接矩形の長軸方向の両端点とを結ぶ２直線を作成する工程と、を備えて閉鎖領域を形成してなる請求項１記載の光学式粒状物選別機。
【請求項３】
前記二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉鎖域を作成するに際し、第１の平面として前記マハラノビス距離を最小とする境界面を、第２の平面として良品クラスタ側の重心と前記外接矩形の長軸方向の一端とを結ぶ平面を、第３の平面として良品クラスタ側の重心と前記外接矩形の長軸方向の他端とを結ぶ平面を、第４の平面として前記外接矩形の一方側の長辺を、第５の平面として前記外接矩形の他方側の長辺を、そして、第６の平面として良品クラスタから遠い側の前記外接矩形の一方側短辺を利用してなる請求項２記載の光学式粒状物選別機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、米、麦などの穀粒や樹脂ペレットなどの粒状物を良品と不良品とに選別したり、粒状物に混入する異物を噴風により吹き飛ばして除去したりする光学式粒状物選別機に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の光学式粒状物選別機は、選別作業に先立ち、あらかじめ操作者が光学検出手段に設定されている基準のしきい値を上昇方向又は下降方向のいずれかに変化させて感度レベルの調整を行うものであり（どの程度の異物（ガラス、石等）を被選別物から選別・除去対象とするか、又はどの程度の着色粒（不良粒、しらた米、薄焼け米等）を被選別物から選別・除去対象とするかの調整を行うことを目的とする。）、このような調整作業を通じて適正な感度に設定することで異物及び着色粒等の不良品を的確に除去することが可能となる。つまり、感度が低すぎると、良品と不良品とを的確に判別できず、排除手段がうまく作動せずに良品に不良品が混入し、逆に、感度が高すぎると、排除手段が過剰に反応して不良品とともに良品をも選別してしまい、歩留まりが悪くなるという問題が生じるからである。
【０００３】
しかしながら、上記のように選別作業に先立って操作者による感度レベルの調整を行うことは煩わしく、また、感度レベルの頻繁な調整が選別精度に不安定さを生じさせる要因になるといった問題もあった。そこで、このような問題を解決すべく、ＣＣＤセンサ等の撮像手段によって撮像されている粒状物の画像を操作パネル上に表示させ、この表示を見ながら操作者が感度調整を行うことができる色彩選別機が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
このものは、粒状物を連続状に移送する移送手段と、移送される粒状物を検出位置において照明する照明手段と、照明された粒状物を検出位置において撮像する撮像手段と、撮像手段の画像信号と外形しきい値との比較に基づき粒状物の輪郭形状を外形二値データとして出力する外形処理手段と、所定の濃さに対応したしきい値を超える部分を有する粒状物を不良粒状物として判定し、当該不良粒状物の不良部分を不良画素二値データとして出力する不良判定手段と、外形処理手段からの外形二値データに、不良判定手段からの不良画素二値データを合成して表示する粒状物表示手段と、不良判定手段からの不良画素二値データを表示する不良物表示手段と、しきい値を各表示手段を見ながら変更するためのしきい値調整手段と、を具備した表示調整機構を備えたことを特徴とするものである。
これにより、操作者は設定感度によって不良判定された不良粒状物を表示手段により確認後、感度の調整ができるので、より正確な感度調整を行うことができるという作用・効果がある。
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１記載の色彩選別機であっては、粒状物の画像を操作パネル上に表示させ、操作者がこの表示を見ながら感度調整を行うものであるが、どの程度の異物を選別・除去対象とするか、又はどの程度の着色粒を選別・除去対象とするか等の操作者の判断やノウハウ等が必要となる問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−７４４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記問題点にかんがみ本発明は、人間の目に近いＲＧＢの三次元色空間情報を有効に利用してしきい値設定を行い、感度調整の際には操作者の判断やノウハウ等が不要な光学式粒状物選別機を提供することを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため本発明は、良品、不良品及び異物を含む粒状物を連続した流れとなるように移送する移送手段と、該移送手段により移送された前記粒状物を検査する検査手段と、該検査手段により検査された粒状物の個々の色情報に基づき分離対象物とするか否かを判別する判別手段と、該判別手段により判別された分離対象物を連続した流れから排除する排除手段とを備えた光学式粒状物選別機であって、
前記検査手段は、前記粒状物に光を照明する照明部と、前記粒状物を透過した光又は前記粒状物から反射した光を検知する光検知部とを備える一方、
前記判別手段は、前記光検知部により検知した前記粒状物のＲ、Ｇ及びＢの光の各波長成分を三次元色空間上にプロットして粒状物サンプルの三次元色分布データを作成する三次元色分布データ作成部と、
該三次元色分布データ作成部により作成された三次元色分布データにマハラノビス距離で算出された境界面を設定し、良品を多く含む第一の良品クラスタ領域と、不良品及び異物を多く含む第一の不良品クラスタ領域とに仕切るマハラノビス距離境界面作成部と、
該マハラノビス距離境界面作成部により形成された第一の良品クラスタ領域及び第一の不良品クラスタ領域の各重心位置を求めるとともに、当該各重心位置間の距離が最も離れるユークリッド距離で算出された境界面を設定し、第二の良品クラスタ領域と、第二の不良品クラスタ領域とに仕切るユークリッド距離境界面作成部と、
前記マハラノビス距離で算出された境界面と前記ユークリッド距離で算出された境界面との交線を求めて該交線上に視点をおくように前記三次元色分布データを二次元色分布データへ変換する二次元データ変換部と、
該二次元データ変換部により変換された二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該閉領域内にしきい値を設定するしきい値設定部とを備える、という技術的手段を講じた。
【発明の効果】
【０００９】
これにより、判別手段では、三次元色分布データ作成部において、粒状物のＲ、Ｇ及びＢの光の各波長成分を三次元色空間上にプロットして粒状物サンプルの三次元色分布全体を１つのクラスタ領域とみなしておく。次いで、マハラノビス距離境界面作成部において、三次元色分布全体にマハラノビス距離で算出された境界面を設定し、粒状物サンプルを多くが良品を含む第一の良品クラスタ領域と、多くが不良品及び異物を含む第一の不良品クラスタ領域との概略２つのクラスタに分割する。さらに、ユークリッド距離境界面作成部において、新規形成された第一の良品クラスタ領域及び新規形成された第一の不良品クラスタ領域の各重心位置を求めるとともに、各重心位置間の距離が最も離れるユークリッド距離で算出された境界面を三次元色分布全体に設定し、多くが良品を含む第二の良品クラスタ領域と、多くが不良品及び異物を含む第二の不良品クラスタ領域との２つの領域に仕切って前述とは異なる概略２つのクラスタに分割する。そして、二次元データ変換部において、前記マハラノビス距離の境界面と前記ユークリッド距離の境界面との交線を求めて該交線上に視点をおくように前記三次元色分布データが二次元色分布データに変換される。最後に、しきい値設定部において、前記二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該閉領域内にしきい値が設定されることになる。すなわち、三次元色空間上にプロットした粒状物サンプルを、マハラノビス距離境界面によって大雑把に第一の良品クラスタ領域と第一の不良品クラスタ領域とに分離し、次いで、ユークリッド距離境界面によって感度有効範囲が広い境界面を探索して第二のクラスタ領域と第二のクラスタ領域とに分離し、さらには、二次元データ変換部によって二次元色分布データに変換した後、しきい値設定部によって不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該領域内にしきい値を設定するのである。これは、人間の目に非常に近いＲＧＢの三次元色空間情報を有効に利用して感度設定を行うことができるため、信号処理も大幅に簡略化した光学式粒状物選別機を提供することができる。そして、感度調整の際には、不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該領域内にしきい値を設定するため、操作者の判断やノウハウ等が不要で自動的にしきい値が設定されるものとなり、操作が容易で、しかも、利便性が極めて高くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の光学式粒状物選別機の全体を示す斜視図である。
【図２】同選別機の内部構造を示す概略縦断面図である。
【図３】同選別機のカメラから得られる信号を処理する信号処理手段のブロック図である。
【図４】図３の信号処理部とＣＰＵ及びメモリとを概念的に説明したブロック図である。
【図５】信号処理部の作業手順を示す流れ図である。
【図６】しきい値算出工程を詳細に表した流れ図である。
【図７】良品サンプル及び不良品サンプルの三次元色空間上におけるＲＧＢ相関図である。
【図８】良品サンプル及び不良品サンプルの最適二次元表示面におけるＲＧＢ相関図である。
【図９】最適二次元表示面の不良品クラスタに慣性等価楕円を当てはめたときの図である。
【図１０】慣性等価楕円に外接矩形を適用したときの図である。
【図１１】慣性等価楕円の外接矩形の長軸方向両端点と良品クラスタの重心とを結ぶ２つの直線を作成するときの図である。
【図１２】慣性等価楕円を囲む閉鎖域を形成する際の６つの平面を作成するときの図である。
【図１３】平面の作図上の例外を説明する図である。
【図１４】慣性等価楕円を囲む６つの平面で作成したしきい値の算出と、最小、中間及び最大の３つの感度レベルとを対応させるときの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態を図面を参照しながら説明する。図１は本発明の光学式粒状物選別機の全体を示す斜視図であり、図２は同選別機の内部構造を示す概略縦断面図であり、図３は同選別機のカメラから得られる信号を処理する信号処理手段のブロック図であり、図４は図３に示す信号処理部及びＣＰＵ／メモリの内部構成を示す概念図である。
【００１２】
図１に示すように、光学式粒状物選別機１は、ほぼ台形状の機枠２内に、複数の一次選別部３A（図１では左端から３個目までの選別部）と、複数の二次選別部３B（図１では右端から２個目までの選別部）とを並設して配置してあり、それぞれの選別部３Ａ，３Ｂには従来技術と同様の構成部品が配置されている。なお、本実施形態では複数の一次選別部３Ａと複数の二次選別部３Ｂとを並設した構成にしているが、これに限らず、複数の一次選別部と、単一の二次選別部と、単一の三次選別部とを並設した構成など、様々なバリエーションを設定することができる。
【００１３】
次に、図２を参照して前記一次選別部３Ａの各構成部品について説明する。一次選別部３Ａは、水平位置から約６０度の角度で傾斜して配置した移送手段としてのシュート４と、穀粒などの粒状物を貯留するための貯留タンク５と、貯留タンク５からの粒状物をシュート４に搬送するための振動フィーダ６と、シュート４下端から落下する粒状物の落下軌跡の上下を挟んで設けられる光学検出部７と、さらに下方に設けたエジェクターノズル８と、該エジェクターノズル８下方において前記シュート４と同傾斜線上にあり、エジェクターノズル８からの噴風を受けずにそのまま落下軌跡の粒状物を受ける良品回収樋９と、該良品回収樋９に並設され、エジェクターノズル８からの噴風を受けて正常な粒状物から不良粒を回収するための不良品回収樋１０と、エジェクターノズル８からの噴風を受け損（そこ）ねて、周囲の部材に当たって跳ね返った不良粒を回収するための補助不良品回収樋１１とが備えられている。
【００１４】
前記一次選別部３Ａにおいては、前記シュート４の形状を、粒状物を広幅で帯状に滑走させるために溝部のない平板形状で形成するのが好ましい。そして、シュート４からの粒状物の溢流を防止するため、かつ、選別対象の粒状物がシュート４を滑走中に底面から浮き上がるのを防止するために、底面から所定間隔をあけてシュートカバー４ａを設けてもよい。
【００１５】
振動フィーダ６は、支持部６ｂ上にフィーダトラフ６ａが支持されており、電磁駆動コイル６ｃなどの振動部材を作動させることによって粒状物をシュート４に供給することができる構成である。
【００１６】
光学検出部７ａ，７ｂは、それぞれ箱体１２ａ，１２ｂにより囲繞されて形成されている。穀粒の落下軌跡の前側にある箱体１２ａには、可視光用のＣＣＤカメラ１３ａと、近赤外光用のＮＩＲカメラ１４と、蛍光灯等からなる可視光源１５ａ，１５ｂと、ハロゲンランプ等からなる近赤外光源１６ａと、光学検出部７ｂの対向用バックグラウンド１７ａとが内装されている。一方、穀粒の流下軌跡の後側にある箱体１２ｂには、可視光用のＣＣＤカメラ１３ｂと、蛍光灯等からなる可視光源１５ｃ，１５ｄと、ハロゲンランプ等からなる近赤外光源１６ｂと、光学検出部７ａの対向用バックグラウンド１７ｂ，１７ｃとが内装されている。そして、箱体１２ａ，１２ｂの穀粒の落下軌跡側には、透明ガラスからなる窓部材１８ａ，１８ｂが嵌め込まれている。
【００１７】
前記エジェクターノズル８には、図外のエアコンプレッサからの空気がサブタンク１９、エア管２０、電磁弁２１を介してチューブ２２から供給される。前記サブタンク１９はエアコンプレッサからの空気をいったん貯留するものであり、該サブタンク１９を設けることでエジェクターノズル８から消費されるエア量が多い場合であっても、エア不足に陥るおそれがない。
【００１８】
機枠２の前方の傾斜壁には、エアシリンダ２３によって上下方向に回動可能な前面ドア２４が設けられ、これにより、清掃等のメンテナンス作業を容易に行うことが可能である一方、該前面ドア２４の下方には、タッチパネルからなる操作盤及びモニタが兼用された液晶ディスプレイ２５及び電源スイッチ２６が設けられており、これにより、操作者の目の高さ位置に液晶ディスプレイ２５及び電源スイッチ２６を配設することで機械操作を容易に行うことが可能な構成となっている。
【００１９】
次に、二次選別部３Ｂの構成を説明する。前記一次選別部３Ａと相違する点として、シュート４の形状が挙げられ、二次選別部３Ｂ用のシュート４は穀粒を複数列状に分割した状態で滑走させるための複数の溝部が形成されている。該溝部の断面形状としては、Ｕ字状のもの、Ｖ字状のもの、凹字状のもの等、適宜採用することができる（いずれも図示は省略する。）。その余の構成は前記一次選別部３Ａとほぼ同様の構成である。図２の符号２７は不良品受口であり、符号２８は良品受口であり、符号２９は補助不良品受口であり、符号３０はサンプル取出部である。
【００２０】
さらに、図３及び図４を参照して信号処理手段の構成を説明する。前記可視光用のＣＣＤカメラ１３ａ，１３ｂ及びＮＩＲカメラ１４とは、カメラで取得した画像を２値化処理するための信号処理部３１に電気的に接続するとともに、該信号処理部３１からは２値化処理した画像を格納して必要な処理を加えるＣＰＵ及びメモリ部３２に電気的に接続する。そして、ＣＰＵ及びメモリ部３２には、前記液晶ディスプレイ２５が電気的に接続されている。
【００２１】
図４を参照すれば、前記信号処理部３１は、画像データを一時的に格納する画像データ取得機構３３と、取得した画像データについて良品とするか不良品とするかを決定するしきい値データを格納するしきい値データ格納メモリ３４と、取得した画像データを２値化処理するための２値化計算機構３５と、良品か不良品かを判別する良品／不良品判別機構３６とを備えている。一方、前記ＣＰＵ及びメモリ部３２は、前記画像データ取得機構３３からのデータを必要に応じて格納するための画像データ格納メモリ３７と、該画像データ格納メモリ３７に格納された画像データに基づいて本発明の要部となる処理を行うべく、しきい値を計算するしきい値データ計算機構３８と、前記液晶ディスプレイ２５のタッチ操作の信号を受信したり、処理後の画像データをモニタに出力したりするための操作信号受信機構３９とを備えている。
【００２２】
前記信号処理部３１内の良品／不良品判別機構３６からは、エジェクタ駆動回路４０が電気的に接続され、該エジェクタ駆動回路４０には、該駆動回路４０の信号に基づいて前記エジェクターノズル８から空気を噴射させる電磁弁２１が電気的に接続されている。
【００２３】
上記構成の光学式粒状物選別機の作用について詳細に説明する。
【００２４】
図５は信号処理部の作業手順を示す流れ図であり、この図５中、ステップ１０１から１０３までは、操作者があらかじめ準備した良品、不良品及び異物のそれぞれのサンプルをシュートに流した後、良品、不良品及び異物に係る各三次元色分布パターンを選別機に学習させる良品パターン／不良品パターン学習工程であり、ステップ１０４から１０８までは、前記良品パターンと不良品パターンとの境界となるしきい値を自動的に算出するしきい値算出工程であり、ステップ１０９は、前記しきい値算出工程で算出されたしきい値を自動的に調整するしきい値決定工程である。該しきい値決定工程が本発明の要部である。
【００２５】
（良品パターン／不良品パターン学習工程）
このパターン学習工程においては、選別前の準備作業であるので、エジェクターノズル８は作動させない。作業が開始されると、まず、ステップ１０１において、良品サンプルを貯留タンク５からシュート４上に流すとともに、シュート４下端から落下する良品サンプルをＣＣＤカメラ１３ａ，１３ｂ、ＮＩＲカメラ１４により撮像する。次に、カメラ１３ａ，１３ｂ、１４により撮像された良品サンプルの多数の画像データは、画像データ取得機構３３を経て画像データ格納メモリ３７に入力され、当該画像は液晶ディスプレイ２５のモニタに表示されることになる。良品サンプルの画像データ取得が終了すると、次に、熟練した操作者があらかじめ選り分けて準備した不良品サンプル（異物サンプルを含む）について、上述と同様の作業を行って不良品サンプル（異物サンプルを含む）の画像データの取得を行う。
【００２６】
次いで、ステップ１０２に進み、液晶ディスプレイ２５上に表示されたサンプルにつき、再度操作者の目視により良品となすべきもの、不良品となすべきもの、異物とすべきものを画像上で大雑把に指定する。次いで、ステップ１０３に進み、指定された良品サンプル画像を１つの領域とみなすとともに、不良品サンプル画像も１つの領域とみなして、これを三次元色空間（実施例では、Ｒ、Ｇ、Ｂ各軸の色空間）上に多数プロットしていく。これにより、図７で示すようなＲＧＢ色空間上での集合体が順次形成されていく。
【００２７】
（しきい値算出工程）
ステップ１０４に進むと、良品に係るドット（図７の黒の点）で形成されるクラスタ（集合体）と不良品に係るドット（図７のグレーの点）で形成されるクラスタ（集合体）とに大まかな分類が行われ（図７参照）、ステップ１０５では、良品クラスタ／不良品クラスタのクラスタ毎の多変量データの統計量が算出される。
【００２８】
この統計量の算出は、重心ベクトルや分散共分散行列の演算により行うとよい。例えば、重心ベクトルの演算式は、
【００２９】
【数１】
2014157119.tif 000003
【００３０】
上記（１）式によって表される。また、分散共分散行列の演算式は、
【００３１】
【数２】
2014157119.tif 000004
【００３２】
上記（２）式によって表される。次に、良品／不良品のクラスタ毎の重心ベクトルからのマハラノビス平方距離を求める。ここで、マハラノビス平方距離は、多変量データの値の関数となっており、マハラノビス平方距離の演算式は、
【００３３】
【数３】
2014157119.tif 000005
【００３４】
上記（３）式によって表される。次に、各クラスタ間の境界面を求める（ステップ１０６）。この境界面を決定する際は、マハラノビス平方距離が最小となるクラスタに多変量データの値を分類し、多変量空間内のすべての多変量データの値について属するクラスタを決定する。そして、図７の符号ｍで示す境界面が決定されることになる。
【００３５】
次に、良品クラスタと不良品クラスタとの重心間距離が最も離れるユークリッド距離を選択し、しきい値有効範囲が広い境界面を探索する（ステップ１０７）。このとき、良品クラスタの重心ベクトルをＰ（Ｘp1，Xｐ2，Ｘp3，・・・Xpn），不良品クラスタの重心ベクトルをＱ（Xq1，Xq2，Xq3，・・・Xqn）とすると、この間のユークリッド平方距離は、
【００３６】
【数４】
2014157119.tif 000006
【００３７】
上記（４）式によって表される。次に、各クラスタ間の境界面を求める（ステップ１０７）。この境界面を決定する際は、ユークリッド平方距離が最大となるクラスタに多変量データの値を分類し、図７の符号uで示す境界面が決定されることになる。
【００３８】
そして、上記マハラノビス距離を最小にする境界面の平面ｍの方程式は下記（５）式で表され、上記ユークリッド距離を最大とする境界面の平面ｕの方程式は下記（６）式で表されるとすると、
【００３９】
【数５】
2014157119.tif 000007
【００４０】
図７に示すような２つの特徴的な平面ｍと平面uが得られることになる。そして、図７の相関図を回転させ、これらの異なる2つの平面ｍと平面uとが交差して線分に見える位置に視線方向（視線ベクトル）を一致させる（図５のステップ１０８）。これにより、三次元色空間から二次元色空間に次元を減少させた最適なしきい値が求められるため、信号処理を大幅に簡略化し、しかも、操作者が使いやすい光学式粒状物選別機を提供することができる。
【００４１】
上記（５）式の平面ｍと上記（６）式の平面uとが交差した線分Ｌ（図７参照）を求めるには、
【００４２】
【数６】
2014157119.tif 000008
【００４３】
式（７）にて求めることができる。そして、２つの平面ｍ，平面ｕの法線ベクトルの外積計算により、交線の方向ベクトルｅを求めると、
【００４４】
【数７】
2014157119.tif 000009
【００４５】
式（８）となる。そして、交線Ｌが通る点Ｐは
【００４６】
【数８】
2014157119.tif 000010
【００４７】
式（９）となる。以上のように交線Ｌが求まると、交線Ｌ上に視点を置くような最適二次元表示面におけるＲＧＢ相関図へ変換することが可能となる（図８参照）。
【００４８】
（しきい値算出工程）
次に、図８の二次元空間上での交線Ｌに基づき、自動的に良品と不良品との判別しきい値が算出されることになる（図５のステップ１０９）。このステップ１０９が本願の要部となる。そこで、しきい値算出工程の詳細につき、図６を参照しながら説明していく。
【００４９】
（しきい値算出工程の詳細）
図６は、図５のステップ１０９のしきい値算出工程を詳細に表した流れ図である。図６の流れ図を参照して以下説明する。
【００５０】
まず、ステップ２０１において、図８のグレーの点で示す不良品クラスタに慣性等価楕円を当てはめる（図９参照）。ここで、慣性等価楕円とは、不良品クラスタとほぼ等しい重心周りの二次モーメントと等価な楕円を表す特徴量であり、不良品クラスタの広がり方の特徴をつかむことができる。実際には、不良品領域を不良品クラスタの分布よりも十分に大きくするため、長軸の長さを標準偏差の倍数（正の整数倍）、短軸の長さを標準偏差の倍数（正の整数倍）として慣性等価楕円を作成する。これは経験値であって、原料の種類により変化するので、自由に変更できるようにするのが好ましい。そして、ステップ２０２において、慣性等価楕円の重心G及び長軸Ｖ方向の傾き角θを求め、次いで、ステップ２０３において、長軸Ｖの距離、短軸Ｗの距離を算出していく。
【００５１】
ステップ２０４においては、前記慣性等価楕円において、短軸に平行で長軸の両端点を通る２直線と、長軸に平行で短軸の両端点を通る２直線を引く。すなわち、４つの直線によって前記慣性等価楕円の外接矩形を作成する（図１０参照）。この外接矩形が自動感度作成時の仮の基準となる。
【００５２】
次に、ステップ２０５においては、良品クラスタ側の重心を算出する。これは全ての良品データの単純平均を算出することで求められる（図１０参照）。
【００５３】
そして、良品クラスタと不良品クラスタとの関係性を求めるために以下の処理を行う。すなわち、ステップ２０６では、ステップ２０５で求めた良品クラスタ側の重心と、ステップ２０４で求めた不良品クラスタ側の外接矩形の長軸方向の両端点とを結び２つの直線を作成する（図１１参照。符号（２）及び（３）の直線。）。
【００５４】
以上より、不良品クラスタに当てはめた慣性等価楕円を囲んで閉鎖域を形成する６つの平面が作成される。すなわち、図１２に示すように、慣性等価楕円を囲む６つの平面として、第１の平面はマハラノビス距離を最小とする境界面（１）、第２の平面は良品クラスタ側の重心と不良品クラスタ側の外接矩形の長軸方向の一端とを結ぶ平面（２）、第３の平面は良品クラスタ側の重心と不良品クラスタ側の外接矩形の長軸方向の他端とを結ぶ平面（３）、第４の平面は外接矩形の一方側の長辺（４）、第５の平面は外接矩形の他方側の長辺（５）、及び第６の平面は良品クラスタから遠い側の外接矩形の一方側短辺（６）となる（図１２参照。符号（１）乃至（６）の直線。）。
【００５５】
なお、上記閉鎖域を形成する６つの平面（符号（１）乃至符号（６））は、外接矩形を作成するなどの作図によって求めたものであるが、これに限らず、上記作図により作成するといった複雑な計算処理を単純な配列の参照処理で置き換えて効率化を図るべく、あらかじめルックアップテーブル（Lookup  table、ＬＵＴ）に置き換えて、メモリなどに記憶させておくこともできる。
【００５６】
なお、上記段落００５５の平面の作図上の例外として、各クラスタの重心間の直線と境界面（１）とのなす角度γ（図１３参照）、及び長軸と境界面（１）とのなす角度ω（図１３参照）がともに４５°より大きい場合には、前記第４の平面及び第５の平面は短辺側となり、前記第６の平面は長辺側となる。
【００５７】
次に、図６のステップ１０８に至り、感度の調整が行われる。感度レベルとしては、その範囲が０〜１００の数値レベルで表される。すなわち、感度レベル０のときは最小感度（ＭＩＮ）であって、良品と不良品との判別ができず、選別の際に良品に不良品が混じるレベルであり、感度が鈍い。感度レベル５０のときは中感度（ＭＩＤ）であって、良品と不良品とが精度よく判別できる。感度レベル１００のときは最大感度（ＭＡＸ）であって、良品と不良品とを極めて精度よく判別できるが、不良品とともに良品をも選別して歩留まりが悪い。
【００５８】
図１４で示すように、前述の慣性等価楕円を囲む６つの平面で作成したしきい値の算出と、上記最小感度（ＭＩＮ）、中感度（ＭＩＤ）及び最大感度（ＭＡＸ）の３つの感度レベルとの対応関係は、以下のとおりとなる。
【００５９】
最小感度（ＭＩＮ）は、第６の平面（６）
中感度（ＭＩＤ）は、第１の平面（１）
最大感度（ＭＡＸ）は、第２の平面（２）と第３の平面（３）とのなす角を２等分する直線と垂直となる直線で形成される第７の平面（７）
とそれぞれ同じになる。
【００６０】
そして、上記のような第１の平面、第６の平面及び第７の平面により作成した３つのしきい値と、最小感度（ＭＩＮ）、中感度（ＭＩＤ）及び最大感度（ＭＡＸ）からなる３つの感度レベルとの対応付けは、液晶ディスプレイ２５上に配置した感度作成ボタン２５ａを押下することで自動的に作成されるようになる。また、図７の三次元色空間から図８の二次元色空間に次元を減少させてしきい値が算出されるため、信号処理を大幅に簡略化することができる。
【００６１】
（選別作業）
上記しきい値の設定作業後は、原料の指定（穀粒か粒状物か、穀粒の品種など）、流量（目標流量の設定）の調整などを行い、その後、貯留タンク５に原料を供給し、タッチパネルからなる操作盤の選別スイッチを選択する。これにより、選別作業開始のプログラムが開始され、図４のしきい値格納メモリ３４から上述のように設定された良品か不良品かを判定するしきい値が読み込まれる。そして、信号処理部３１によりしきい値を基準に良品か不良品かを判定されることになる。
【００６２】
この状態で振動フィーダ６を起動させると、貯留タンク５に供給されている原料がシュート４上に供給され、該シュート４下端から原料が落下して光学検出部７ａ，７ｂで検出されることになる。
【００６３】
一方、しきい値データ格納メモリ３４に格納された現在のしきい値を模式的に示すと、図１４の第６の平面（６）、第１の平面（１）及び第７の平面（７）のそれぞれに上記感度レベルが設定されている。例えば、図１４上の第１の平面（１）では、平面（１）よりも上方が良品領域、平面（１）よりも下方が不良品領域となる。
【００６４】
図１４において、仮に、粒状物Ａが良品領域に入れば、図4の良品／不良品判別機構３６が「粒状物Ａは良品である」と判定し、エジェクタ駆動回路４１からは除去信号を発せず、良品として良品受口９（図２参照）に回収されることになる。一方、粒状物Ｂが不良品領域に入れば、図４の良品／不良品判別機構３６が「粒状物Ｂは不良品である」と判定するので、エジェクタ駆動回路４１からは除去信号を電磁弁２１に発信し、エジェクターノズル８から高圧エアの噴風によって流下中の原料から除去され、不良品受口２７（図２参照）から回収することになる。
【００６５】
なお、図７及び図８における良品クラスタを不良品クラスタとみなし、不良品クラスタを良品クラスタとみなして逆に設定してもよい。通常、不良品は良品に比べて原料に対する占有割合は非常に小さいために、エジェクターノズル８からの高圧エアの噴射により、選別・除去が可能となる。しかし、良品が不良品に比べて原料に対する占有割合が非常に少ない場合には、良品の粒状物を不良品とみなしてエジェクターノズル８から高圧エアの噴風により、選別・除去するほうが選別効率がよい。これは、いわゆる「逆打ち」と称して、従来から色彩選別機にその制御機構が組み込まれているものであり、原料粒状物中の不良粒混入率等を考慮して操作者が適宜設定することができるものである。図７及び図８における良品クラスタを不良品クラスタとみなし、不良品クラスタを良品クラスタとみなすことも、しきい値データ格納メモリ３４のデータの書き換えを行うのみで容易に設定することができる。作業者が「逆打ち」を設定した場合は、良品がエジェクターノズル８からの高圧エアの噴風を受け、不良品受口２７に回収される一方、不良品はエジェクターノズル８からの高圧エアの噴風を受けずに、そのまま良品受口９に回収されることになる。
【００６６】
以上説明したように、本発明にあっては、良品、不良品及び異物を含む粒状物を連続した流れとなるように移送する移送手段と、該移送手段により移送された前記粒状物を検査する検査手段と、該検査手段により検査された粒状物の個々の色情報に基づき分離対象物とするか否かを判別する判別手段と、該判別手段により判別された分離対象物を連続した流れから排除する排除手段とを備えた光学式粒状物選別機であって、前記検査手段は、前記粒状物に光を照明する照明部と、前記粒状物を透過した光又は前記粒状物から反射した光を検知する光検知部とを備える一方、前記判別手段は、前記光検知部により検知した前記粒状物のＲ、Ｇ及びＢの光の各波長成分を三次元色空間上にプロットして粒状物サンプルの三次元色分布データを作成する三次元色分布データ作成部と、該三次元色分布データ作成部により作成された三次元色分布データにマハラノビス距離で算出された境界面を設定し、良品を多く含む第一の良品クラスタ領域と、不良品及び異物を多く含む第一の不良品クラスタ領域とに仕切るマハラノビス距離境界面作成部と、該マハラノビス距離境界面作成部により形成された第一の良品クラスタ領域及び第一の不良品クラスタ領域の各重心位置を求めるとともに、当該各重心位置間の距離が最も離れるユークリッド距離で算出された境界面を設定し、第二の良品クラスタ領域と、第二の不良品クラスタ領域とに仕切るユークリッド距離境界面作成部と、前記マハラノビス距離で算出された境界面と前記ユークリッド距離で算出された境界面との交線を求めて該交線上に視点をおくように前記三次元色分布データを二次元色分布データへ変換する二次元データ変換部と、該二次元データ変換部により変換された二次元色分布データ上の不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該閉領域内にしきい値を設定するしきい値設定部とを備えたものである。したがって、三次元色空間上にプロットした粒状物サンプルを、マハラノビス距離境界面によって大雑把に良品クラスタ領域と不良品クラスタ領域とに分離し、次いで、ユークリッド距離境界面によって感度有効範囲が広い境界面を探索し、さらには、しきい値決定部によって、二次元色空間上におけるしきい値を算出することができ、操作者にとっては人間の目に近いＲＧＢの三次元色空間情報を有効に利用して感度設定を容易に行うことができ、信号処理も大幅に簡略化することができる。また、感度調整の際には、不良品クラスタ領域に慣性等価楕円を当てはめて閉領域を作成し、当該領域内にしきい値を設定するため、操作者の判断やノウハウ等が不要で自動的にしきい値が設定されるものとなり、操作が容易で、しかも、利便性が極めて高くなる。
【００６７】
なお、本発明の色彩選別機は、上記実施の形態に限らず、種々の設計変更が可能である。例えば、移送手段としてシュートを採用しているが、このシュートは上下２段、上下３段など複数段構成であってもかまわないし、移送手段としてベルトコンベア等で構成してもよい。また、分離対象物を連続した流れから排除する排除手段として、高圧エアを噴射する高速エア式エジェクターノズルを採用しているが、この高速エジェクターノズルの代わりに分離対象物を連続した流れから排除するエアシリンダ等のプッシュ式エジェクト手段であってもよい。
【００６８】
以上説明したとおり、本発明は、人間の目に近いＲＧＢの三次元色空間情報を有効に利用して感度設定を容易に行い得て、しかも、信号処理を大幅に簡略化することが可能な、新規かつ有用な光学式粒状物選別機であることは明らかである。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
本発明は、米・麦類・豆類・ナッツ類等の穀粒、ペレット・ビーズ等の樹脂片、医薬品、鉱石類、シラス等の細かい物品、その他の粒状物からなる原料を良品と不良品とに選別したり、原料に混入する異物等を排除したりする光学式粒状物選別機に適用することが可能である。
【符号の説明】
【００７０】
１    光学式粒状物選別機
２    機枠
３A    一次選別部
３B    二次選別部
４    シュート
５    貯留タンク
６    振動フィーダ
７    光学検出部
８    エジェクターノズル
９    良品回収樋
１０    不良品回収樋
１１    補助不良品回収樋
１２    箱体
１３    ＣＣＤカメラ
１４    ＮＩＲカメラ
１５    可視光源
１６    近赤外光源
１７    バックグラウンド
１８    窓部材
１９    サブタンク
２０    エア管
２１    電磁弁
２２    チューブ
２３    エアシリンダ
２４    前面ドア
２５    液晶ディスプレイ
２６    電源スイッチ
２７    不良品受口
２８    良品受口
２９    補助不良品受口
３０    サンプル取出部
３１    信号処理部
３２    ＣＰＵ及びメモリ部
３３    画像データ取得機構
３４    しきい値データ格納メモリ
３５    ２値化計算機構
３６    良品／不良品判別機構
３７    画像データ格納メモリ
３８    しきい値データ計算機構
３９    操作信号受信機構
４０    エジェクタ駆動回路
【図１】
2014157119.tif 000011
【図２】
2014157119.tif 000012
【図３】
2014157119.tif 000013
【図４】
2014157119.tif 000014
【図５】
2014157119.tif 000015
【図６】
2014157119.tif 000016
【図７】
2014157119.tif 000017
【図８】
2014157119.tif 000018
【図９】
2014157119.tif 000019
【図１０】
2014157119.tif 000020
【図１１】
2014157119.tif 000021
【図１２】
2014157119.tif 000022
【図１３】
2014157119.tif 000023
【図１４】
2014157119.tif 000024