(57)【要約】【課題】珀砕片の種別および透明度を推定可能な推定方法を提供する。【解決手段】水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する工程と、上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する工程と、上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する工程と、Ｒ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う工程と、琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像の琥珀画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する工程と、黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する工程と、を含む、琥珀砕片の種別および透明度の推定方法とする。【選択図】図１
2019032231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する上部カラー画像取得工程と、
前記上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する上部マスク画像作成工程と、
前記上部マスク画像を解析し、前記上部マスク画像における前記琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する上部マスク画像解析工程と、
前記上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う外皮物・琥珀判別工程と、
前記外皮物・琥珀判別工程で琥珀と判別された前記琥珀砕片が写る前記上部マスク画像の前記琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、前記帰属度が最も高い琥珀種別に前記琥珀砕片を判別する琥珀種別判別工程と、
前記琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された前記琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する黄琥珀透明度推定工程と、
を含む、琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項２】
前記上部マスク画像作成工程が、
前記上部カラー画像をグレースケール化し、グレースケール画像を得るグレースケール化工程と、
前記グレースケール画像を二値化し、二値画像を得る二値化工程と、
前記二値画像の補完およびノイズ除去を行う補完・ノイズ除去工程と、
前記補完・ノイズ除去工程で得られる二値画像に反転処理を施す反転処理工程と、
を含む、請求項１に記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項３】
前記琥珀種別判別工程が、
予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＲ成分の平均値ならびに前記上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値を用いてＲ成分の近似度を算出するＲ成分近似度算出工程と、
予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値ならびに前記上部マスク画像解析工程で得られるＨ成分の最頻値を用いてＨ成分の近似度を算出するＨ成分近似度算出工程と、
前記Ｒ成分の近似度および前記Ｈ成分の近似度に基づいて、前記琥珀砕片領域の画素の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀への帰属度を算出する帰属度算出工程と、
前記帰属度が最も高い琥珀の種別に、前記琥珀砕片を判別する判別処理工程と、
を含む、請求項１または２に記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項４】
前記黄琥珀透明度推定工程が、
前記琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された前記琥珀砕片に下方から光を照射し、下部カラー画像を取得する下部カラー画像取得工程と、
前記下部カラー画像にマスク処理を施し、下部マスク画像を作成する下部マスク画像作成工程と、
前記下部マスク画像を解析し、前記下部マスク画像における前記琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分の情報を取得する下部マスク画像解析工程と、
前記下部マスク画像解析工程で得られるＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値に基づき、予め定めた黄琥珀のＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値を基準として、予め定めた複数の規則からなる推論規則の前記各規則への適合度を、前件部メンバーシップ関数を用いて算出する適合度算出工程と、
前記各規則への適合度と後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から、推論結果である図形を作成する作図工程と、
Ｍａｍｄａｎｉの推論法を用いて非ファジィ化を行い前記図形の重心を求め、最終推論結果として前記琥珀砕片の透明度を算出する透明度算出工程と、
を含む、請求項１〜３のいずれかに記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項５】
前記推論規則の前件部が、以下のＡ１〜Ａ４からなり、
Ａ１：Ｇ成分の平均値が低く、且つ、Ｂ成分の平均値が低い
Ａ２：Ｇ成分の平均値が低く、且つ、Ｂ成分の平均値が高い
Ａ３：Ｇ成分の平均値が高く、且つ、Ｂ成分の平均値が低い
Ａ４：Ｇ成分の平均値が高く、且つ、Ｂ成分の平均値が高い
前記推論規則の後件部が、以下のＢ１〜Ｂ３からなり、
Ｂ１：透明度が低い
Ｂ２：透明度が高いまたは透明度が低い
Ｂ３：透明度が高い
前記推論規則が、以下のδ１〜δ４の規則からなる、
δ１：前件部がＡ１であれば、後件部はＢ１である
δ２：前件部がＡ２であれば、後件部はＢ２である
δ３：前件部がＡ３であれば、後件部はＢ２である
δ４：前件部がＡ４であれば、後件部はＢ３である
請求項４に記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項６】
前記上部カラー画像取得工程で照射される光の前記琥珀表面における照度が５００ｌｘ以上２５００ｌｘ以下である、請求項１〜５のいずれかに記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項７】
前記下部カラー画像取得工程で照射される光の前記琥珀表面における照度が５００ｌｘ以上１０００ｌｘ以下である、請求項４〜６のいずれかに記載の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法。
【請求項８】
琥珀砕片を静置可能な水平面と、前記水平面に静置された前記琥珀砕片に上方から光を照射可能な光源と、撮像手段と、を有し、前記琥珀砕片の上部カラー画像を取得可能な上部カラー画像取得部と、
前記上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する上部マスク画像作成部と、
前記上部マスク画像を解析し、前記上部マスク画像における前記琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する上部マスク画像解析部と、
前記上部マスク画像解析部で得られＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う外皮物・琥珀判別部と、
前記外皮物・琥珀判別部で琥珀と判別された前記琥珀砕片が写る前記上部マスク画像の前記琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、前記帰属度が最も高い琥珀種別に前記琥珀砕片を判別する琥珀種別判別部と、
前記琥珀種別判別部で黄琥珀と判別された前記琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する黄琥珀透明度推定部と、
を備える、琥珀砕片の種別および透明度の推定装置。
【請求項９】
水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する工程と、
前記上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する工程と、
前記上部マスク画像を解析し、前記上部マスク画像における前記琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する工程と、
前記上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う工程と、
前記外皮物・琥珀判別工程で琥珀と判別された前記琥珀砕片が写る前記上部マスク画像の前記琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、前記帰属度が最も高い琥珀種別に前記琥珀砕片を判別する工程と、
前記琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された前記琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する工程と、
をコンピュータに実行させるための、琥珀砕片の種別および透明度の推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、琥珀砕片の種別および透明度の推定方法、推定装置、ならびに推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
琥珀は、太古に繁茂していた植物の樹脂が化石化したものである。琥珀は、古くから宝飾品などに用いられており、近年では新たな加工技術の開発や、抗アレルギー成分の発見などにより琥珀の用途は多様化している。日本では，岩手県久慈市周辺が古くから琥珀の産地として有名であり，この地域における主要な産業の一端を担っている。一方、琥珀は用途によって色や品質を判別することが重要となるが、琥珀の判別は人の目によって行われているのが現状である。したがって、コンピュータを用いて自動で琥珀の色および品質の判別を行うことは、処理のコスト削減および高速化に寄与する。
【０００３】
宝石原石を分類する方法に関する技術として、例えば、特許文献１には、ダイヤモンド宝石原石の分類を自動化する方法であって、宝石原石の赤外吸収サンプルスペクトルから、水蒸気による吸収に対応する特性およびダイヤモンド格子による固有吸収に対応する特性を差し引くステップ；ダイヤモンドの格子欠陥に対応する所定の吸収特性を同定するよう、サンプルスペクトルを分析するステップ；所定吸収特性の存在および／もしくは強度に従い宝石原石を分類するステップ；および分類の結果をデータベースに保存するステップを有する方法が開示されている。
また、琥珀に関する技術として、例えば、特許文献２には、粉粒状の琥珀の原材料を加熱および加圧して成形する再生琥珀の製造方法であって、単独で成形したときの成形物の平均抗折力が異なる複数の原材料ロットを用い、これらの原材料ロットを混合して混合物とし、該混合物を成形することを特徴とする再生琥珀の製造方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１５−５１９５７９号公報
【特許文献２】特開２０１５−１９３１３２公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１および２では、琥珀の種別や透明度に関する推定は行われておらず、本発明者らの調べた範囲では、既存技術は存在しない。
【０００６】
そこで、本発明は、琥珀砕片の種別および透明度を推定可能な推定方法、推定装置、並びに推定プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様は、水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する上部カラー画像取得工程と、上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する上部マスク画像作成工程と、上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する上部マスク画像解析工程と、上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う外皮物・琥珀判別工程と、外皮物・琥珀判別工程で琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像の琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する琥珀種別判別工程と、琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する黄琥珀透明度推定工程と、を含む、琥珀砕片の種別および透明度の推定方法である。
【０００８】
本発明において、「外皮物」とは、表面に不純物が付着した琥珀砕片を意味する。また、本発明において、「ＲＧＢ成分」とは、ＲＧＢ表色系におけるＲ成分、Ｇ成分、およびＢ成分を意味する。また、本発明において、「ＨＳＶ成分」とは、ＨＳＶ表色系におけるＨ成分、Ｓ成分、およびＶ成分を意味する。
【０００９】
本発明の第１の態様において、上部マスク画像作成工程が、上部カラー画像をグレースケール化し、グレースケール画像を得るグレースケール化工程と、グレースケール画像を二値化し、二値画像を得る二値化工程と、二値画像の補完およびノイズ除去を行う補完・ノイズ除去工程と、補完・ノイズ除去工程で得られる二値画像に反転処理を施す反転処理工程と、を含むことが好ましい。
【００１０】
本発明の第１の態様において、琥珀種別判別工程が、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＲ成分の平均値ならびに上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値を用いてＲ成分の近似度を算出するＲ成分近似度算出工程と、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値ならびに上部マスク画像解析工程で得られるＨ成分の最頻値を用いてＨ成分の近似度を算出するＨ成分近似度算出工程と、Ｒ成分の近似度およびＨ成分の近似度に基づいて、琥珀砕片領域の画素の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀への帰属度を算出する帰属度算出工程と、帰属度が最も高い琥珀の種別に、琥珀砕片を判別する判別処理工程と、を含むことが好ましい。
【００１１】
本発明の第１の態様において、黄琥珀透明度推定工程が、琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された琥珀砕片に下方から光を照射し、下部カラー画像を取得する下部カラー画像取得工程と、下部カラー画像にマスク処理を施し、下部マスク画像を作成する下部マスク画像作成工程と、下部マスク画像を解析し、下部マスク画像における琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分の情報を取得する下部マスク画像解析工程と、下部マスク画像解析工程で得られるＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値に基づき、予め定めた黄琥珀のＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値を基準として、予め定めた複数の規則からなる推論規則の各規則への適合度を、前件部メンバーシップ関数を用いて算出する適合度算出工程と、各規則への適合度と後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から、推論結果である図形を作成する作図工程と、Ｍａｍｄａｎｉの推論法を用いて非ファジィ化を行い図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度を算出する透明度算出工程と、を含むことが好ましい。
【００１２】
本発明の第１の態様において、推論規則の前件部が、以下のＡ１〜Ａ４からなり、
Ａ１：Ｇ成分の平均値が低く、且つ、Ｂ成分の平均値が低い
Ａ２：Ｇ成分の平均値が低く、且つ、Ｂ成分の平均値が高い
Ａ３：Ｇ成分の平均値が高く、且つ、Ｂ成分の平均値が低い
Ａ４：Ｇ成分の平均値が高く、且つ、Ｂ成分の平均値が高い
推論規則の後件部が、以下のＢ１〜Ｂ３からなり、
Ｂ１：透明度が低い
Ｂ２：透明度が高いまたは透明度が低い
Ｂ３：透明度が高い
推論規則が、以下のδ１〜δ４の規則からなっていてもよい。
δ１：前件部がＡ１であれば、後件部はＢ１である
δ２：前件部がＡ２であれば、後件部はＢ２である
δ３：前件部がＡ３であれば、後件部はＢ２である
δ４：前件部がＡ４であれば、後件部はＢ３である
【００１３】
本発明の第１の態様において、上部カラー画像取得工程で照射される光の琥珀表面における照度が５００ｌｘ以上２５００ｌｘ以下であることが好ましい。
【００１４】
本発明の第１の態様において、下部カラー画像取得工程で照射される光の琥珀表面における照度が５００ｌｘ以上１０００ｌｘ以下であることが好ましい。
【００１５】
本発明の第２の態様は、琥珀砕片を静置可能な水平面と、水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射可能な光源と、撮像手段と、を有し、琥珀砕片の上部カラー画像を取得可能な上部カラー画像取得部と、上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する上部マスク画像作成部と、上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する上部マスク画像解析部と、上部マスク画像解析部で得られＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う外皮物・琥珀判別部と、外皮物・琥珀判別部で琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像の琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する琥珀種別判別部と、琥珀種別判別部で黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する黄琥珀透明度推定部と、を備える、琥珀砕片の種別および透明度の推定装置である。
【００１６】
本発明の第３の態様は、水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する工程と、上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する工程と、上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀砕片領域の画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する工程と、上部マスク画像解析工程で得られるＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う工程と、外皮物・琥珀判別工程で琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像の琥珀砕片領域の画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する工程と、琥珀種別判別工程で黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する工程と、をコンピュータに実行させるための、琥珀砕片の種別および透明度の推定プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、琥珀砕片の種別および透明度を推定可能な推定方法、推定装置、並びに推定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の琥珀砕片の種別および透明度の推定方法の一実施形態に係る推定方法Ｓ１０を説明するフローチャートである。
【図２】上部カラー画像取得工程Ｓ１の様子を模式的に示す図である。
【図３】上部マスク画像解析工程Ｓ２の一実施形態を説明するフローチャートである。
【図４】琥珀種別判別工程Ｓ５の一実施形態を説明するフローチャートである。
【図５】黄琥珀透明度推定工程Ｓ６の一実施形態を説明するフローチャートである。
【図６】下部カラー画像取得工程Ｓ６１の様子を模式的に示す図である。
【図７】適合度算出工程Ｓ６４で用いられる前件部メンバーシップ関数の一例を示す図である。
【図８】作図工程Ｓ６５で用いられる後件部メンバーシップ関数の一例を示す図である。
【図９】表４に示す規則δ１〜δ４への適合度と、図８に示す後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から推論結果ε１〜ε４として作成される図形を示す図である。
【図１０】図９に示す図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度（ε０＝８１．９％）を算出した例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の態様に係る琥珀砕片の種別および透明度の推定装置の一実施形態に係る推定装置１００を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の上記した作用および利得は、以下に説明する発明を実施するための形態から明らかにされる。以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に示す形態は本発明の例示であり、本発明がこれらの形態に限定されるものではない。
【００２０】
１．琥珀砕片の種別および透明度の推定方法
図１は、本発明の第１の態様に係る琥珀砕片の種別および透明度の推定方法の一実施形態に係る推定方法Ｓ１０を説明するフローチャートである。図１を参照しつつ、推定方法Ｓ１０について、以下に説明する。
図１に示すように、推定方法Ｓ１０は、上部カラー画像取得工程Ｓ１と、上部マスク画像作成工程Ｓ２と、上部マスク画像解析工程Ｓ３と、外皮物・琥珀判別工程Ｓ４と、琥珀種別判別工程Ｓ５と、黄琥珀透明度推定工程Ｓ６と、を含む。
【００２１】
１．１．上部カラー画像取得工程Ｓ１
上部カラー画像取得工程Ｓ１（以下、「Ｓ１」と称することがある。）は、水平面に静置された琥珀砕片に上方から光を照射し、上部カラー画像を取得する工程である。図２に、Ｓ１の様子を模式的に示す。図２に示すように、水平面に静置された琥珀砕片１に対して、琥珀砕片１よりも鉛直方向（紙面上下方向）の上側に配置された光源２から琥珀砕片１に向けて光が照射される。この状態で、琥珀砕片１よりも鉛直方向の上側に配置された撮像手段３により撮影を行うことにより、上部カラー画像を取得する。水平面を形成する部材は、水平面を有し、琥珀砕片を静置可能であればその材質は特に限定されない。水平面は透光性を有していてもよいが、透明板上で撮影した場合、照明光が板に反射することで取得される画像特徴が変化してしまうことがあるため、白画用紙等により形成される白色の面であることが好ましい。撮像手段３は、上部カラー画像を取得することができるものであれば特に限定されず、例えば、可視領域カメラ等を用いることができる。また、撮影は、暗室内で行われることが好ましい。琥珀砕片に光を照射する光源の数、位置および光の照射方向は特に限定されず、例えば、図２に示すように、鉛直方向に対して斜め方向から光を照射してもよい。画像全体が暗くなることを防止する観点から、琥珀砕片表面における照度は、５００ｌｘ以上であることが好ましい。一方、白飛びの量が増えることを防止する観点から、琥珀砕片表面における照度は、２５００ｌｘ以下であることが好ましい。照度は、ＬＥＤ照明の出力の調整や減光フィルムの使用により、適宜調整することが可能である。
【００２２】
１．２．上部マスク画像作成工程Ｓ２
上部マスク画像作成工程Ｓ２（以下、「Ｓ２」と称することがある。）は、Ｓ１で取得された上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する工程である。図３に、上部マスク画像作成工程Ｓ２の一実施形態を説明するフローチャートを示す。図３に示すように、上部マスク画像作成工程Ｓ２は、グレースケール化工程Ｓ２１と、二値化工程Ｓ２２と、補完・ノイズ除去工程Ｓ２３と、反転処理工程Ｓ２４と、を含み、上部カラー画像は工程Ｓ２１〜２４によるマスク処理を施されることが好ましい。
【００２３】
１．２．１．グレースケール化工程Ｓ２１
グレースケール化工程Ｓ２１（以下、「Ｓ２１」と称することがある。）は、Ｓ１で取得された上部カラー画像をグレースケール化し、グレースケール画像を得る工程である。上部カラー画像をグレースケール化する方法は、グレースケール化が可能であれば特に限定されない。例えば、Ｓ１で取得された上部カラー画像の画素（ｘ，ｙ）に対して、ＲＧＢ成分Ｃｘｙ（Ｒ＝Ｐｒ，Ｇ＝Ｐｇ，Ｂ＝Ｐｂ）を基に、ＲＧＢｔｏＹＣＣ変換式を用いて明度値Ｖｘｙを算出し、２５６階調のグレースケール画像を作成することができる。ＲＧＢｔｏＹＣＣ変換式を以下の（１）式に示す。
【００２４】
【数１】
2019032231.tif 000003
【００２５】
１．２．２．二値化工程Ｓ２２
二値化工程Ｓ２２（以下、「Ｓ２２」と称することがある。）は、Ｓ２１で得られるグレースケール画像を二値化し、二値画像を得る工程である。グレースケール画像を二値化する方法は、二値化が可能であれば特に限定されない。例えば、Ｓ２１で得られるグレースケール画像の画素（ｘ，ｙ）の明度値Ｖｘｙ（０〜２５５）が閾値Ｔｈｒ以上である画素を白画素（２５５）に、それ以外の場合には、黒画素（０）とすることにより二値画像を作成することができる。二値画像の作成条件を以下の（２）式に示す。なお、作成時における閾値Ｔｈｒは、画像ごとに手動で設定してもよく、以下の式（３）を用いて自動で設定してもよい。式（３）において、Ｖμはグレースケール画像における明度の平均値であり、Ｖσはグレースケール画像における明度の標準偏差値である。
【００２６】
【数２】
2019032231.tif 000004
【００２７】
【数３】
2019032231.tif 000005
【００２８】
１．２．３．補完・ノイズ除去工程Ｓ２３
補完・ノイズ除去工程Ｓ２３（以下、「Ｓ２３」と称することがある。）は、Ｓ２２で得られる二値画像の補完およびノイズ除去を行う工程である。二値画像の補完およびノイズ除去を行う方法は、補完およびノイズ除去が可能であれば特に限定されない。例えば、Ｓ２２で得られた二値画像にオープニング処理およびクロージング処理を施すことにより行うことができる。具体的には、オープニング処理として、収縮処理を施した後、同じ回数だけ膨張処理を行い、クロージング処理として膨張処理を施した後、同じ回数だけ収縮処理を行う。なお、各処理の回数は０から１０回までの値を１回ずつ変化させ、原画像ごとに最適と判断される回数を適宜採用することができる。
【００２９】
１．２．４．反転処理工程Ｓ２４
反転処理工程Ｓ２４（以下、「Ｓ２４」と称することがある。）は、Ｓ２３で得られる補完およびノイズ除去後の二値画像に反転処理を施す工程である。例えば、Ｓ２２において、上述のように白画素（２５５）と黒画素（０）とからなる二値画像を作成している場合には、Ｓ２３により、補完・ノイズ除去を施した二値画像は、黒画素が琥珀砕片部、白画素が背景部となっている。そこで、Ｓ２４において、黒画素（０）を白画素（２５５）に、白画素（２５５）を黒画素（０）にする反転処理を施すことにより、黒画素が背景部、白画素が琥珀砕片部である上部マスク画像を作成することができる。
【００３０】
１．３．上部マスク画像解析工程Ｓ３
上部マスク画像解析工程Ｓ３（以下、「Ｓ３」と称することがある。）は、Ｓ２で得られる上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀砕片領域の画素（以下、琥珀画素と称することがある。）のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する工程である。以下、ＲＧＢ成分の情報を取得する方法、および、ＨＳＶ成分の情報を取得する方法について、順に説明する。
【００３１】
１．３．１．ＲＧＢ成分情報取得
Ｓ３において、ＲＧＢ成分の情報を取得するために、まず、上部マスク画像中に存在する琥珀画素を抽出する。次に、抽出した琥珀画素のＲＧＢ成分を基に、Ｒ成分ヒストグラム、Ｇ成分ヒストグラム、およびＢ成分ヒストグラムを算出する。算出したＲＧＢヒストグラムを基に、平均値μ、分散値σ２、および最頻値を算出し、これらの情報を特徴量として取得する。ヒストグラムのＸ軸における値（階調値）をｘとし、ｘにおけるＹ成分（頻度）をＹ（ｘ）としたとき、平均値μを算出するための式を以下の式（４）に、分散値σ２を算出するための式を以下の式（５）に示す。
【００３２】
【数４】
2019032231.tif 000006
【００３３】
【数５】
2019032231.tif 000007
【００３４】
１．３．２．ＨＳＶ成分情報取得
ＨＳＶ表色系は人間の感覚に近い色の指定が可能であり、Ｈ（色相）、Ｓ（彩度）、ならびにＶ（明度）の３成分によって表現される。すなわち、ＨＳＶ表色系は色特徴として扱いやすいため、琥珀における色特徴として有用であると考えられる。ＨＳＶ成分は、ＲＧＢ成分からの変換式を用いて算出することができる。ＲＧＢ表色系からＨＳＶ表色系への色空間変換に用いられる変換式を以下の式（６）に示す。
【００３５】
【数６】
2019032231.tif 000008
【００３６】
上記式（６）を用いてＲＧＢ成分からＨＳＶ成分への変換を行い、Ｈ成分ヒストグラム、Ｓ成分ヒストグラム、ならびにＶ成分ヒストグラムをそれぞれ算出する。ＨＳＶヒストグラムを基に、平均値μ、分散値σ２、ならびに最頻値を算出し、これらの情報を特徴量として取得する。ＲＧＢヒストグラムの特徴量の算出と同様に、平均値μは上記式（４）を、分散値σ２は上記式（５）を用いて算出する。なお、算出方法におけるＨ成分の平均値μおよび分散値σ２は、Ｈ成分が環状データであることを考慮していないため、Ｈ成分においては最頻値のみを特徴量として用いる。
【００３７】
１．４．外皮物・琥珀判別工程Ｓ４
外皮物・琥珀判別工程Ｓ４（以下、「Ｓ４」と称することがある。）は、Ｓ３で得られるＲ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい（以下、「Ｒ＝Ｖである」と表記することがある。）画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う工程である。
【００３８】
Ｓ４において、琥珀画素においてR＝V、すなわちＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝Ｒである画素の割合を算出することで、琥珀と外皮物の判別が可能である。具体的には、対象画像における琥珀画素において、Ｒ＝Ｖとなる割合が高いものを琥珀、低いものを外皮物の可能性があるものとして判別を行うことが可能である。Ｒ＝Ｖとなる割合の閾値は、適宜設定することが可能であり、例えば、７５％であることが好ましい。
【００３９】
Ｒ成分およびＶ成分を用いた外皮物の判別のみでは、黒琥珀などＲ＝Ｖの割合を低くとり得る琥珀を外皮物と判別してしまい、これに起因して、判別精度が低下する。このため、各琥珀および外皮物の判別率向上を目的とし、Ｓ成分に閾値を設けて外皮物の判別を行うことができる。具体的には、対象画像における琥珀砕片領域のＳ成分の平均値を算出し、算出した平均値が閾値を上回る場合は琥珀と判別し、下回る場合は外皮物として判別を行うことができる。Ｓ成分の閾値は、適宜設定することが可能であり、例えば、３２．９であることが好ましい。
【００４０】
１．５．琥珀種別判別工程Ｓ５
琥珀種別判別工程Ｓ５（以下、「Ｓ５」と称することがある。）は、Ｓ４で琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像の琥珀砕片領域の画素（琥珀画素）を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する工程である。図４に、Ｓ５の一実施形態を説明するフローチャートを示す。図４に示すように、琥珀種別判別工程Ｓ５は、Ｒ成分近似度算出工程Ｓ５１と、Ｈ成分近似度算出工程Ｓ５２と、帰属度算出工程Ｓ５３と、判別処理工程Ｓ５４と、を含むことが好ましい。
【００４１】
１．５．１．Ｒ成分近似度算出工程Ｓ５１
Ｒ成分近似度算出工程Ｓ５１（以下、「Ｓ５１」と称することがある。）は、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＲ成分の平均値ならびにＳ３で得られるＲ成分の平均値を用いてＲ成分の近似度を算出する工程である。
予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＲ成分の平均値をμａ、対象画像における琥珀砕片領域のＲ成分の平均値をμｂとし、これら２つの平均値から以下の式（７）を用いることで、近似度α（０〜１．０）を算出する。
【００４２】
【数７】
2019032231.tif 000009
【００４３】
式（７）において、Ａは予め定めたＲ成分の平均値（Ａ＝μａ）、Ｂは対象画像における琥珀砕片領域のＲ成分の平均値（Ｂ＝μｂ）、Ｃは許容範囲誤差である。予め定めたＲ成分の平均値（Ａ＝μａ）は、対照区（コントロール）として信頼に足る数の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀の琥珀砕片群を対象として、上記Ｓ１〜Ｓ５１を行い、算出される数値とすることができる。
【００４４】
１．５．２．Ｈ成分近似度算出工程Ｓ５２
Ｈ成分近似度算出工程Ｓ５２（以下、「Ｓ５２」と称することがある。）は、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値ならびにＳ３で得られるＨ成分の最頻値を用いてＨ成分の近似度を算出する工程である。
【００４５】
予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値ならびにＳ３で得られるＨ成分の最頻値を用いてＨ成分の近似度を算出する工程である。予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値をｍａ、対象画像における琥珀砕片領域のＨ成分の最頻値をｍｂとし、これら２つの最頻値から以下の式（８）を用いて、近似度β（０〜１．０）を算出する。
【００４６】
【数８】
2019032231.tif 000010
【００４７】
式（８）において、Ａは、予め定めたＨ成分の最頻値（Ａ＝ｍａ）、Ｂは対象画像の琥珀砕片領域のＨ成分の最頻値（Ｂ＝ｍｂ）、Ｃは許容範囲誤差である。予め定めたＨ成分の最頻値（Ｂ＝ｍｂ）は、対照区（コントロール）として信頼に足る数の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀の琥珀砕片群を対象として、上記Ｓ１〜Ｓ５２を行い、算出される数値とすることができる。
【００４８】
１．５．３．帰属度算出工程Ｓ５３
帰属度算出工程Ｓ５３（以下、「Ｓ５３」と称することがある。）は、Ｓ５１で得られるＲ成分の近似度およびＳ５２で得られるＨ成分の近似度に基づいて、琥珀砕片領域の画素（琥珀画素）の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀への帰属度を算出する工程である。具体的には、Ｓ５１で算出した近似度αおよびＳ５２で算出した近似度βから、黄琥珀、茶琥珀、黒琥珀への帰属度γ（０〜１．０）を、以下の式（９）式を用いて算出することができる。
【００４９】
【数９】
2019032231.tif 000011
【００５０】
１．５．４．判別処理工程Ｓ５４
判別処理工程Ｓ５４（以下、「Ｓ５４」と称することがある。）は、帰属度が最も高い琥珀の種別に、琥珀砕片を判別する工程である。Ｓ５３で算出した各琥珀への帰属度を比較し、最大の値を有する琥珀種別に琥珀砕片を判別する。例えば、Ｓ５３において以下の表１のような結果が得られた場合には、琥珀砕片の種別を黄琥珀に判別する。
【００５１】
【表１】
2019032231.tif 000012
【００５２】
１．６．黄琥珀透明度推定工程Ｓ６
黄琥珀透明度推定工程Ｓ６（以下、「Ｓ６」と称することがある。）は、Ｓ５で黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する工程である。ファジィ推論はあいまいさを考慮した推論方法であるため、階調の変化が不定である琥珀の透明度推定に有用であると考えられる。図５に、Ｓ６の一実施形態を説明するフローチャートを示す。図５に示すように、黄琥珀透明度推定工程Ｓ６は、下部カラー画像取得工程Ｓ６１と、下部マスク画像作成工程Ｓ６２と、下部マスク画像解析工程Ｓ６３と、適合度算出工程Ｓ６４と、作図工程Ｓ６５と、透明度算出工程Ｓ６６と、を含むことが好ましい。
【００５３】
１．６．１．下部カラー画像取得工程Ｓ６１
下部カラー画像取得工程Ｓ６１（以下、「Ｓ６１」と称することがある。）は、Ｓ５で黄琥珀と判別された琥珀砕片に下方から光を照射し、下部カラー画像を取得する工程である。図６に、Ｓ６１の様子を模式的に示す。図６に示すように、水平面に静置された琥珀砕片１に対して、琥珀砕片１よりも鉛直方向（紙面上下方向）の下側に配置された光源２から琥珀砕片１に向けて光が照射される。この状態で、琥珀砕片１よりも鉛直方向の下側に配置された撮像手段３により撮影を行うことにより、下部カラー画像を取得する。水平面を形成する部材は、水平面を有し、琥珀砕片を静置可能であることを要し、水平面の下部から琥珀砕片１の下部カラー画像を取得可能とするため、透光性を有することを要し、透明または半透明で光を透過する部材であることが好ましい。光源２および撮像手段３は、配置が異なる点を除き、Ｓ１と同一のものと使用することができる。画像全体が暗くなることを防止する観点から、琥珀砕片表面における照度は、５００ｌｘ以上であることが好ましい。一方、白飛びの量が増えることを防止する観点から、１０００ｌｘ以下であることが好ましい。Ｓ６１では、水平面を形成する部材が透光性を有し、該部材を透過する光を利用して撮影を行うため、Ｓ１よりも白飛びが発生し易い。そのため、Ｓ６１における好ましい照度の上限値は、Ｓ１における好ましい照度の上限値よりも低く設定されている。
【００５４】
１．６．２．下部マスク画像作成工程Ｓ６２
下部マスク画像作成工程Ｓ６２（以下、「Ｓ６２」と称することがある。）は、Ｓ６１で得られる下部カラー画像にマスク処理を施し、下部マスク画像を作成する工程である。下部カラー画像に施すマスク処理の方法は、上述したＳ１１〜１４で上部カラー画像に施す処理と同様とすることができ、ここでは説明を省略する。
【００５５】
１．６．３．下部マスク画像解析工程Ｓ６３
下部マスク画像解析工程Ｓ６３（以下、「Ｓ６３」と称することがある。）は、Ｓ６２で得られる下部マスク画像を解析し、下部マスク画像における琥珀砕片領域の画素（琥珀画素）のＲＧＢ成分の情報を取得する工程である。下部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分の情報を取得する方法は、上述したＳ３で上部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分の情報を取得する方法と同様とすることができ、ここでは説明を省略する。
【００５６】
１．６．４．適合度算出工程Ｓ６４
適合度算出工程Ｓ６４（以下、「Ｓ６４」と称することがある。）は、Ｓ６３で得られるＲ成分の平均値およびＢ成分の平均値に基づき、予め定めた黄琥珀のＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値を基準として、予め定めた複数の規則からなる推論規則の各規則への適合度を、前件部メンバーシップ関数を用いて算出する工程である。
【００５７】
Ｓ６４において予め定める推論規則の一例を表２に示す。
【００５８】
【表２】
2019032231.tif 000013
【００５９】
Ｓ６４では、まず対象画像のＧ成分およびＢ成分が推論規則における前件部１および前件部２にどれほど帰属しているかをグレードとして算出し、あいまいな命題を定量化する。具体的には、前件部１において、“Ｇ成分の平均値が低い”という命題をＧ１、“Ｇ成分の平均値が高い”という命題をＧ２とし、それぞれのグレードを算出する。次に、前件部２においても前件部１と同様に、“Ｂ成分の平均値が低い”という命題をＢ１、“Ｂ成分の平均値が高い”という命題をＢ２としてグレードを算出する。
【００６０】
前件部メンバーシップ関数は、例えば、図７に示す階段関数とすることができる。なお、図７において、ｘは対象画像における琥珀砕片領域のＧ成分およびＢ成分の平均値、Ａは予め定めた透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値、Ｂは予め定めた不透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値である。予め定めた透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値、ならびに、予め定めた不透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値は、対照区（コントロール）として信頼に足る数の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀の琥珀砕片群を対象として、上記Ｓ６１〜Ｓ６３を行い、算出される数値とすることができる。
【００６１】
次に、以下の式（１０）に示すファジィ論理積を用いて、前件部メンバーシップ関数で求めた前件部１および前件部２のグレードから各規則への適合度δｉ（ｉ＝１〜４）を算出する。
【００６２】
【数１０】
2019032231.tif 000014
【００６３】
Ｓ６４における前件部１および前件部２のグレードの算出例を表３に、各規則への適合度の算出例を表４にそれぞれ示す。
【００６４】
【表３】
2019032231.tif 000015
【００６５】
【表４】
2019032231.tif 000016
【００６６】
１．６．５．作図工程Ｓ６５
作図工程Ｓ６５（以下、「Ｓ６５」と称することがある。）は、Ｓ６４で得られる各規則への適合度と、後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から、推論結果である図形を作成する工程である。本工程で用いることができる後件部メンバーシップ関数の一例を図８に示す。また、表４に示す規則δｉ（ｉ＝１〜４）への適合度と、図８に示す後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から推論結果εｉ（ｉ＝１〜４）として作成される図形を図９に示す。
【００６７】
１．６．６．透明度算出工程Ｓ６６
透明度算出工程Ｓ６６（以下、「Ｓ６６」と称することがある。）は、Ｍａｍｄａｎｉの推論法を用いて非ファジィ化を行い、Ｓ６６で作成した図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度を算出する工程である。
Ｍａｍｄａｎｉの推論法に用いられる式を以下の式（１１）に示す。
【００６８】
【数１１】
2019032231.tif 000017
ここで、ε０は最終推論結果、ｗｊ（ｊ＝１〜３）は重み係数である。式（１１）を用いて最終推論結果として透明度を算出する。図９に示す図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度（ε０＝８１．９％）を算出した例を図１０に示す。
【００６９】
２．琥珀砕片の種別および透明度の推定装置
図１１は、本発明の第２の態様に係る琥珀砕片の種別および透明度の推定装置の一実施形態に係る推定装置１００を説明する図である。図１１を参照しつつ、推定装置１００について、以下に説明する。
図１１に示すように、推定装置１００は、上部カラー画像取得部１０と、上部マスク画像作成部２０と、上部マスク画像解析部３０と、外皮物・琥珀判別部４０と、琥珀種別判別部５０と、黄琥珀透明度推定部６０と、を備えている。推定装置１００は、上記本発明の第１の態様に係る推定方法を実施可能な装置である。
【００７０】
２．１．上部カラー画像取得部１０
上部カラー画像取得部１０は、上記Ｓ１が行われる部位であり、図１に例示したように、琥珀砕片１を静置可能な水平面と、水平面に静置された琥珀砕片１に上方から光を照射可能な光源２と、撮像手段３と、を有し、琥珀砕片の上部カラー画像を取得可能な部位である。上部カラー画像取得部１０において上記Ｓ１が行われ、取得された上部カラー画像に関する情報は、上部マスク画像作成部２０に送られる。
【００７１】
２．２．上部マスク画像作成部２０
上部マスク画像作成部２０は、上記Ｓ２が行われる部位であり、上部カラー画像取得部１０から送られる上部カラー画像に関する情報を基に、上部カラー画像にマスク処理を施し、上部マスク画像を作成する部位である。上部マスク画像作成部２０において上記Ｓ２が行われ、作成された上部マスク画像に関する情報は、上部マスク画像解析部３０に送られる。
【００７２】
図１１に表れているように、上部マスク画像作成部２０は、グレースケール化部２１と、二値化部２２と、補完・ノイズ除去部２３と、反転処理部２４と、を有し、上部カラー画像は上部マスク画像作成部２０〜反転処理部２４によるマスク処理を施されることが好ましい。
【００７３】
２．２．１．グレースケール化部２１
グレースケール化部２１は、上記Ｓ２１が行われる部位であり、上部カラー画像取得部１０から送られる上部カラー画像に関する情報を基に、上部カラー画像をグレースケール化し、グレースケール画像を作成する部位である。グレースケール化部２１において上記Ｓ２１が行われ、作成されたグレースケール画像に関する情報は、二値化部２２に送られる。
【００７４】
２．２．２．二値化部２２
二値化部２２は、上記Ｓ２２が行われる部位であり、グレースケール化部から送られるグレースケール画像に関する情報を基に、グレースケール画像を二値化し、二値画像を作成する部位である。二値化部２２において上記Ｓ２２が行われ、作成された二値画像に関する情報は、補完・ノイズ除去部２３に送られる。
【００７５】
２．２．３．補完・ノイズ除去部２３
補完・ノイズ除去部２３は、上記Ｓ２３が行われる部位であり、二値化部２２から送られるグレース二値画像に関する情報を基に、二値画像の補完およびノイズ除去を行う部位である。補完・ノイズ除去部２３において上記Ｓ２３が行われ、補完およびノイズ除去後の二値画像に関する情報は、反転処理部２４に送られる。
【００７６】
２．２．４．反転処理部２４
反転処理部２４は、上記Ｓ２４が行われる部位であり、補完・ノイズ除去部２３から送られる補完およびノイズ除去後の二値画像に関する情報を基に、補完およびノイズ除去後の二値画像に反転処理を施し、上部マスク画像を作成する部位である。反転処理部２４において上記Ｓ２４が行われ、作成された上部マスク画像に関する情報は、上部マスク画像解析部３０に送られる。
【００７７】
２．３．上部マスク画像解析部３０
上部マスク画像解析部３０は、上記Ｓ３が行われる部位であり、上部マスク画像作成部２０から送られる上部マスク画像に関する情報を基に、上部マスク画像を解析し、上部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を取得する部位である。上部マスク画像解析部３０において上記Ｓ３が行われ、取得された上部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報は、外皮物・琥珀判別部４０ならびに琥珀種別判別部５０に送られる。
【００７８】
２．４．外皮物・琥珀判別部４０
外皮物・琥珀判別部４０は、上記Ｓ４が行われる部位であり、上部マスク画像解析部３０から送られる上部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分およびＨＳＶ成分の情報を基に、Ｒ成分の平均値とＶ成分の平均値とが等しい（Ｒ＝Ｖである）画素の割合、および、Ｓ成分の平均値から、外皮物と琥珀との判別を行う部位である。外皮物・琥珀判別部４０において上記Ｓ４が行われ、外皮物と判別された場合には、対象画像に写る琥珀砕片が外皮物である旨の情報が推定結果表示部７０に送られ、琥珀と判別された場合には、上部マスク画像に関する情報が琥珀種別判別部５０に送られる。
【００７９】
２．５．琥珀種別判別部５０
琥珀種別判別部５０は、上記Ｓ５が行われる部位であり、外皮物・琥珀判別部４０から送られる上部マスク画像に関する情報を基に、上部マスク画像の琥珀画素を対象に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀からなる琥珀種別の各琥珀への帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀種別に琥珀砕片を判別する部位である。琥珀種別判別部５０において上記Ｓ５が行われ、茶琥珀または黒琥珀と判別された場合には、対象画像に写る琥珀砕片が茶琥珀または黒琥珀である旨の情報が推定結果表示部７０に送られ、黄琥珀と判別された場合には、黄琥珀である旨の情報が黄琥珀透明度推定部６０に送られる。
【００８０】
図１１に表れているように、琥珀種別判別部５０は、Ｒ成分近似度算出部５１と、Ｈ成分近似度算出部５２と、帰属度算出部５３と、判別処理部５４と、を有することが好ましい。
【００８１】
２．５．１．Ｒ成分近似度算出部５１
Ｒ成分近似度算出部５１は、上記Ｓ５１が行われる部位であり、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＲ成分の平均値ならびに上部マスク画像解析部３０から送られるＲ成分の平均値を用いてＲ成分の近似度を算出する部位である。Ｒ成分近似度算出部５１において上記Ｓ５１が行われ、算出されたＲ成分の近似度に関する情報が帰属度算出部５３に送られる。
【００８２】
２．５．２．Ｈ成分近似度算出部５２
Ｈ成分近似度算出部５２は、上記Ｓ５２が行われる部位であり、予め定めた黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀のＨ成分の最頻値ならびに上部マスク画像解析部３０から送られるＨ成分の最頻値を用いてＨ成分の近似度を算出する部位である。Ｈ成分近似度算出部５２において上記Ｓ５２が行われ、算出されたＨ成分の近似度に関する情報が帰属度算出部５３に送られる。
【００８３】
２．５．３．帰属度算出部５３
帰属度算出部５３は、上記Ｓ５３が行われる部位であり、Ｒ成分近似度算出部５１から送られるＲ成分の近似度の情報およびＨ成分近似度算出部５２から送られるＨ成分の近似度に基づいて、琥珀画素の黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀への帰属度を算出する部位である。帰属度算出部５３において上記Ｓ５３が行われ、算出された各琥珀への帰属度に関する情報が判別処理部５４に送られる。
【００８４】
２．５．４．判別処理部５４
判別処理部５４は、上記Ｓ５４が行われる部位であり、帰属度算出部５３から送られる各琥珀への帰属度に関する情報に基づき、帰属度が最も高い琥珀の種別に、琥珀砕片を判別する部位である。判別処理部５４において上記Ｓ５４が行われ、茶琥珀または黒琥珀と判別された場合には、対象画像に写る琥珀砕片が茶琥珀または黒琥珀である旨の情報が推定結果表示部７０に送られ、黄琥珀と判別された場合には、黄琥珀である旨の情報が黄琥珀透明度推定部６０に送られる。
【００８５】
２．６．黄琥珀透明度推定部６０
黄琥珀透明度推定部６０は、上記Ｓ５４が行われる部位であり、琥珀種別判別部５０で黄琥珀と判別された琥珀砕片の透明度を、ファジィ推論を用いて推定する部位である。黄琥珀透明度推定部６０においてＳ６が行われ、琥珀砕片の透明度が算出される。
【００８６】
図１１に表れているように、黄琥珀透明度推定部６０は、下部カラー画像取得部６１と、下部マスク画像作成部６２と、下部マスク画像解析部６３と、適合度算出部６４と、作図部６５と、透明度算出部６６と、を含むことが好ましい。
【００８７】
２．６．１．下部カラー画像取得部６１
下部カラー画像取得部６１は、上記Ｓ６１が行われる部位であり、図６に例示したように、琥珀砕片１を静置可能な水平面と、水平面に静置された琥珀砕片１に上方から光を照射可能な光源２と、撮像手段３と、を有し、琥珀砕片の下部カラー画像を取得可能な部位である。下部カラー画像取得部６１において上記Ｓ６１が行われ、取得された下部カラー画像に関する情報は、下部マスク画像作成部６２に送られる。
【００８８】
２．６．２．下部マスク画像作成部６２
下部マスク画像作成部６２は、上記Ｓ６２が行われる部位であり、下部カラー画像取得部６１から送られる下部カラー画像に関する情報を基に、下部カラー画像にマスク処理を施し、下部マスク画像を作成する部位である。下部マスク画像作成部６２において上記Ｓ６２が行われ、作成された下部マスク画像に関する情報は、下部マスク画像解析部６３に送られる。
【００８９】
２．６．３．下部マスク画像解析部６３
下部マスク画像解析部６３は、上記Ｓ６３が行われる部位であり、下部マスク画像作成部６２から送られる下部マスク画像に関する情報を基に、下部マスク画像を解析し、下部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分の情報を取得する部位である。下部マスク画像解析部６３において上記Ｓ６３が行われ、取得された下部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分に関する情報は、適合度算出部６４に送られる。
【００９０】
２．６．４．適合度算出部６４
適合度算出部６４は、上記Ｓ６４が行われる部位であり、下部マスク画像解析部６３から送られる下部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分に関する情報を基に、Ｒ成分の平均値およびＢ成分の平均値に基づき、予め定めた黄琥珀のＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値を基準として、予め定めた複数の規則からなる推論規則の各規則への適合度を、前件部メンバーシップ関数を用いて算出する部位である。適合度算出部６４において上記Ｓ６４が行われ、算出された各規則への適合度に関する情報は、作図部６５に送られる。
【００９１】
２．６．５．作図部６５
作図部６５は、上記Ｓ６５が行われる部位であり、適合度算出部６４から送られる各規則への適合度に関する情報を基に、各規則への適合度と、後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から、推論結果である図形を作成する部位である。作図部６５において上記Ｓ６５が行われ、作成される図形に関する情報は、透明度算出部６６に送られる。
【００９２】
２．６．６．透明度算出部６６
透明度算出部６６は、上記Ｓ６６が行われる部位であり、作図部６５から送られる図形に関する情報を基に、Ｍａｍｄａｎｉの推論法を用いて非ファジィ化を行い、Ｓ６６で作成した図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度を算出する部位である。透明度算出部６６において上記Ｓ６６が行われ、最終推論結果として算出される琥珀砕片の透明度に関する情報は、推定結果表示部７０に送られる。
【００９３】
２．７．推定結果表示部７０
推定結果表示部７０は、外皮物・琥珀判別部４０、琥珀種別判別部５０または黄琥珀透明度推定部６０から送られる推定結果に関する情報を受信し、該推定結果に関する情報に基づき、表示装置に表示するためのデータを生成し、表示装置に表示する部位である。図１１には、推定結果表示部７０が推定装置１００とは別に設けられる形態を例示したが、推定装置１００が推定結果表示部７０を備える形態であってもよい。
【００９４】
３．琥珀砕片の種別および透明度の推定プログラム
本発明は、推定プログラムとしての側面も有する。即ち、本発明の第３の態様は、上記Ｓ１〜Ｓ６をコンピュータに実行させるための、琥珀砕片の種別および透明度の推定プログラムである。コンピュータが備えるＣＰＵ（中央演算子）等のプロセッサに、本発明の第３の態様に係る推定プログラムを実行させることにより、出力結果として琥珀砕片の種別および透明度に関する情報を取得することが可能となる。
【実施例】
【００９５】
以下、実施例により、本発明についてさらに詳細に説明するが、本発明は以下の具体的形態に限定されるものではない。
【００９６】
＜琥珀種別判別試験＞
予め従来の方法である目視により判別した黄琥箔７０個、茶琥珀４０個、黒琥珀４０個および外皮物３５個からなる計１８５個の琥珀砕片を対象に、本発明の推定方法を適用し、琥珀種別の判別が可能か否か検証した。
【００９７】
（上部カラー画像取得処理）
可視領域カメラ（Ｃａｎｏｎ  ＥＯＳ７Ｄ  ５１８４×３４５６画素；ＲＧＢ各２５６階調）を用いて、暗室内で各琥珀砕片の上部カラー画像を取得した。台上に白画用紙を載せて形成した水平面上に琥珀砕片を静置し、水平面から高さ５５ｃｍの位置に可視領域カメラを設置した。各琥珀種別の上部カラー画像取得時の照度を表７に示す。
【００９８】
（上部マスク画像作成処理）
取得した各琥珀砕片の上部カラー画像にグレースケール化、二値化、補完・ノイズ除去および画素の反転の処理を施し、各琥珀砕片の上部マスク画像を作成した。二値化における閾値を、上記式（３）を用いて自動で設定し、オープニング処理およびクロージング処理を、１０回ずつ施した。
【００９９】
（上部マスク画像解析処理）
作成した上部マスク画像に存在する琥珀砕片領域の画素（琥珀画素）を抽出した。なお、ＲＧＢ成分の閾値を２４０とし、画素（ｘ，ｙ）におけるＲＧＢ成分が全て閾値以上の場合、その画素は白飛びにより色情報を失っているものと仮定し、背景部同様に解析対象外とした。抽出した琥珀画素のＲＧＢ成分を基に、Ｒ成分ヒストグラム、Ｇ成分ヒストグラム、およびＢ成分ヒストグラムを算出し、ＲＧＢヒストグラムを基に、平均値、分散値、および最頻値を算出し、これらを特徴量として取得した。取得したＲＧＢ成分からＨＳＶ成分への変換を行い、Ｈ成分ヒストグラム、Ｓ成分ヒストグラム、およびＶ成分ヒストグラムをそれぞれ算出し、ＨＳＶヒストグラムを基に、平均値 、分散値、および最頻値を算出し、これらを特徴量として取得した。
【０１００】
（外皮物・琥珀判別処理）
各琥珀砕片の上部マスク画像の解析結果から、琥珀画素においてＲ＝Ｖ、すなわちＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝Ｒとなる画素の割合、および、Ｓ成分の平均値を算出した。Ｒ＝Ｖとなる割合の閾値を７５％、Ｓ成分の平均値の閾値を３２．９とし、Ｒ＝Ｖとなる割合が７５％未満、且つ、Ｓ成分の平均値が３２．９未満の場合を外皮物、それ以外の場合を琥珀と判別した。
【０１０１】
（琥珀種別判別）
琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像における琥珀砕片領域のＲ成分およびＨ成分を基に、黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀への帰属度を算出し、琥珀砕片の琥珀種別を判別した。具体的には、琥珀と判別された琥珀砕片が写る上部マスク画像における琥珀砕片領域のＲ成分の平均値と予め定めた各琥珀種別におけるＲ成分の平均値とからＲ成分の近似度を算出し、琥珀と判別された対象画像の琥珀砕片領域のＨ成分の最頻値と予め定めた各琥珀種別におけるＨ成分の最頻値とからＨ成分の近似度を算出し、Ｒ成分の近似度とＨ成分の近似度に基づいて帰属度を算出し、帰属度が最も高い琥珀に琥珀砕片を判別した。Ｒ成分の近似度の算出に用いた予め定めた各琥珀種別におけるＲ成分の平均値μａおよび誤差許容範囲Ｃの値を以下の表５に、Ｈ成分の近似度の算出に用いた予め定めた各琥珀種別におけるＨ成分の最頻値ｍａおよび誤差許容範囲Ｃの値を以下の表６に、それぞれ示す。また、判別結果を表７に示す。
【０１０２】
【表５】
2019032231.tif 000018
【０１０３】
【表６】
2019032231.tif 000019
【０１０４】
【表７】
2019032231.tif 000020
【０１０５】
［結果］
表７に示したように、１８５枚の画像に写る琥珀砕片１８５個中１６７個（９０．３％）の判別に成功した。特に黄琥珀において、７０個中７０個（１００％）の判別に成功した。一方、外皮物の判別においては、３５枚中２０枚（５７．１％）と黄琥珀、茶琥珀および黒琥珀よりも判別精度が低かった。これは、露出した琥珀の色情報に起因し、Ｒ＝Ｖの割合およびＳ成分の平均値が高くなったためと考える。なお、対象画像１枚あたりの処理時間を計測した結果、平均処理時間は約５３ｍｓであった。
【０１０６】
２．黄琥珀透明度推定試験
琥珀種別判別試験で用いた黄琥珀の琥珀砕片７０個を対象に、本発明の推定方法を適用し、黄琥珀の透明度の推定精度を検証した。なお、予め従来の方法である目視による判別により、琥珀砕片７０個のうち５０個が透明な黄琥珀、２０個が不透明な黄琥珀に判別されている。
【０１０７】
（下部カラー画像取得処理）
琥珀種別判別試験における上部カラー画像取得処理で用いた可視領域カメラを水平面よりも下側に設置し、水平面を透明樹脂板により形成した以外は、上部カラー画像取得処理と同様に下部カラー画像を取得した。
【０１０８】
（下部マスク画像作成処理）
取得した各琥珀砕片の下部カラー画像に、琥珀種別判別試験における上部マスク画像作成処理と同様の処理を施し、下部マスク画像を作成した。
【０１０９】
（下部マスク画像解析処理）
作成した各琥珀砕片の下部マスク画像に対し、琥珀種別判別試験における上部マスク画像解析処理と同様の処理を施し、下部マスク画像における琥珀画素のＲＧＢ成分の情報を取得した。
【０１１０】
（適合度算出処理）
表２に示した推論規則を採用し、下部マスク画像解析処理で得られたＲ成分の平均値およびＢ成分の平均値に基づき、予め定めた黄琥珀のＧ成分の平均値およびＢ成分の平均値を基準として、推論規則の各規則への適合度を算出した。予め定めた透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値μｃ、ならびに、予め定めた透明な黄琥珀におけるＧ成分およびＢ成分の平均値μｃを以下の表８に示す。
【０１１１】
【表８】
2019032231.tif 000021
【０１１２】
（作図処理）
各規則への適合度と、後件部メンバーシップ関数とのファジィ論理積から、図９に例示したような推論結果である図形を作成した。
【０１１３】
（透明度算出処理）
Ｍａｍｄａｎｉの推論法を用いて非ファジィ化を行い、作成された図形の重心を求め、最終推論結果として琥珀砕片の透明度を算出した。算出された透明度が７０％以上であるものを透明な黄琥珀、それ以外を不透明な黄琥珀として判別した。判別結果を表９に示す。
【０１１４】
【表９】
2019032231.tif 000022
【０１１５】
［結果］
表９に示したように、黄琥珀透明度推定法は対象画像７０枚中５７枚（８１．４％）の判別に成功した。特に透明な黄琥珀において、５０枚中４５枚（９０．０％）の判別に成功した。さらに、透明な黄琥珀における平均透明度は７９．４％、不透明な黄琥珀における平均透明度は６２．１％となっており、どちらも透明度の評価基準を満たしていた。一方、不透明な黄琥珀の透明度推定の中には、透明度を７０％以上と誤判別する場合を認めた。これは、対象琥珀の厚さが薄く、光を透過しやすくなったため、Ｇ成分およびＢ成分の値が高くなったことに起因すると考えられる。なお、対象画像１枚あたりの処理時間を計測した結果、平均処理時間は約６８ｍｓであった。
【符号の説明】
【０１１６】
１  琥珀砕片
２  光源
３  撮像手段
１０  上部カラー画像取得部
２０  上部マスク画像作成部
２１  グレースケール化部
２２  二値化部
２３  補完・ノイズ除去部
２４  反転処理部
３０  上部マスク画像解析部
４０  外皮物・琥珀判別部
５０  琥珀種別判別部
５１  Ｒ成分近似度算出部
５２  Ｈ成分近似度算出部
５３  帰属度算出部
５４  判別処理部
６０  黄琥珀透明度推定部
６１  下部カラー画像取得部
６２  下部マスク画像作成部
６３  下部マスク画像解析部
６４  適合度算出部
６５  作図部
６６  透明度算出部
１００  推定装置
【図１】
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【図２】
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【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】
2019032231.tif 000031
【図１０】
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【図１１】
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