(57)【要約】      （修正有）【課題】大きさや形状のばらつきがある扁平状種についても、劣悪な環境下においてその方向を画像認識で判別する種の方向認識装置及び認識方法並びに種の方向認識装置を備える種植機を提供する。【解決手段】種の方向認識装置１００は、種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像した画像の画像信号を処理して種の方向を判断する画像処理手段とを備える。画像処理手段は、二値化手段で得られた二値化画像信号から種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、輪郭線抽出手段によって抽出された輪郭線から種の中心を算出する中心算出手段と、中心算出手段によって算出された種の中心と輪郭線の各点との距離を算出し、算出した距離に基づいて、種の上端及び下端の位置を判断する形状判断手段と、形状判断手段によって判断された種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断する方向判断手段とを備えている。【選択図】図１
2019113439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した画像の画像信号を処理して前記種の方向を判断する画像処理手段と、前記画像処理手段による判断結果を出力する出力手段とを備え、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段により撮像した前記画像の画像信号のノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ除去手段によりノイズ除去された画像信号を二値化する二値化手段と、
前記二値化手段で得られた二値化画像信号から前記種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
前記輪郭線抽出手段によって抽出された前記輪郭線から前記種の中心を算出する中心算出手段と、
前記中心算出手段によって算出された前記種の中心と前記輪郭線の各点との距離を算出し、該算出した距離に基づいて、前記種の上端及び下端の位置を判断する形状判断手段と、
前記形状判断手段によって判断された前記種の上端及び下端の位置に基づいて、前記種の方向を判断する方向判断手段とを備えていることを特徴とする種の方向認識装置。
【請求項２】
前記形状判断手段は、前記算出された前記中心と前記輪郭線の各点との距離の２乗を算出し、該算出した２乗距離が最大となる位置を前記種の上端と判断し、前記算出した２乗距離が最小となる位置を前記種の下端と判断するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の種の方向認識装置。
【請求項３】
前記方向判断手段は、前記形状判断手段によって判断された前記下端から前記上端へのベクトルの方向を前記種の方向として判断するように構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の種の方向認識装置。
【請求項４】
前記ノイズ除去手段によりノイズ除去された画像信号から前記画像に前記種があるか否かを判断する種有無判断手段をさらに備え、
前記種有無判断手段は、前記画像信号による画像と予め用意されたテンプレート画像との相関度に基づいて、前記画像に前記種があるか否かを判断するように構成されていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の種の方向認識装置。
【請求項５】
種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像した前記画像の画像信号を処理して前記種の方向を判断する画像処理工程と、前記画像処理工程による判断結果を出力する出力工程とを備え、
前記画像処理工程は、
前記撮像手段により撮像した前記画像の画像信号のノイズを除去するノイズ除去ステップと、
前記ノイズ除去ステップでノイズ除去された画像信号を二値化する二値化ステップと、
前記二値化ステップで得られた二値化画像信号から前記種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、
前記輪郭線抽出ステップで抽出された前記輪郭線から前記種の中心を算出する中心算出ステップと、
前記中心算出ステップで算出された前記種の中心と前記輪郭線の各点との距離を算出し、該算出した距離に基づいて、前記種の上端及び下端の位置を判断する形状判断ステップと、
前記形状判断ステップで判断された前記種の上端及び下端の位置に基づいて、前記種の方向を判断する方向判断ステップとを備えていることを特徴とする種の方向認識方法。
【請求項６】
前記形状判断ステップは、前記算出された前記中心と前記輪郭線の各点との距離の２乗を算出し、該算出した２乗距離が最大となる位置を前記種の上端と判断し、前記算出した２乗距離が最小となる位置を前記種の下端と判断することを特徴とする請求項５に記載の種の方向認識方法。
【請求項７】
前記方向判断ステップは、前記形状判断ステップで判断された前記下端から前記上端へのベクトルの方向を前記種の方向として判断することを特徴とする請求項５又は６に記載の種の方向認識方法。
【請求項８】
前記ノイズ除去ステップでノイズ除去された画像信号から前記画像に前記種があるか否かを判断する種有無判断ステップをさらに備え、
前記種有無判断ステップは、前記画像信号による画像と予め用意されたテンプレート画像との相関度に基づいて、前記画像に前記種があるか否かを判断することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の種の方向認識方法。
【請求項９】
請求項１から４のいずれか１項に記載の種の方向認識装置と、前記種の方向認識装置からの出力信号に基づいて、前記種の方向を予め設定された所定方向に沿うように整列する整列装置とを備えていることを特徴とする種植機。
【請求項１０】
前記整列装置は、前記種を把持して一定の基準方向に回転させるロボットアームを備えていることを特徴とする請求項９に記載の種植機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農作物の種、特に扁平状種の方向を画像認識で判別することができる種の方向認識装置及び認識方法、並びに種の方向認識装置を備える種植機に関する。
【背景技術】
【０００２】
野菜等の農作物を栽培する際に、栽培時間を短縮化するため、温室内においてセルトレーに種を植えて苗を栽培し、苗が大きくなったら、温室外へ移植して露天栽培する方法が用いられている。この場合、育苗温室のスペースが限られているため、苗と苗との間隔を小さくしてより多くの苗を栽培している。また、一定の方向に種を植えることによって発芽の方向が同じ方向なり、苗の方向が揃えられるので、温室外へ移植する際に、移植作業がし易くなる。しかしながら、特にカボチャやスイカ等のような偏平状種について、種の方向を判別し、同じ方向に揃うように植える自動化装置が従来は存在せず、手作業で種の方向を同じ方向に揃えてセルトレーに植えるのが一般的であった。
【０００３】
近年、カボチャ又はキュウリ等の偏平種子を一定方向の姿勢で播種できる播種装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
特許文献１が開示している播種装置は、種子整列装置の下流に播種部へ偏平種子を供給する供給路を設け、この供給路の途中に、適正な一定方向の姿勢に配列された種子であるかどうかを判別する画像処理装置、又は種子形状が認識可能な光センサーと、これら画像処理装置又は光センサーで一定方向でない不適正な姿勢に配列された種子であると判別されたものを放出する種子放出装置とを設けている。
【０００５】
この播種装置においては、偏平種子にＲ側と鋭角側とがあると仮定し、このＲ側か又は鋭角側かを判別することにより一定方向の種子を選別している。即ち、種子の幅を検知し、種子幅が減少から増加に転じるポイント（変曲点）を１つ１つの種子の区切りとし、この変曲点での種子幅が一定値以上か否かでＲ側と鋭角側と判別している。即ち、種子幅が一定値以上の場合は、Ｒ側であると判断し、種子幅が一定値以上でない場合は、鋭角側であると判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−８９０２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この特許文献１に開示されている画像認識方法は、偏平種子にはＲ側と鋭角側とがあり、かつ供給路に配列され搬送されている状態にあるという前提に基づいている。しかしながら、カボチャやスイカ等のような扁平状種の場合、種の大きさや形状がそれぞれ異なっているため、予め設定された種子幅の値で判断できない場合があった。また、農業生産現場では、背景に土や埃等が存在するため、撮影した画像に種が有るか無いかを判断すること自体が困難であった。特に、セルトレー等に種を投入した状態で撮影した場合は、背景の土等のノイズが存在するため、対象物と背景との区別が困難であった。
【０００８】
なお、従来より、種の横方向と縦方向との比率で種の方向（向き）を判断する方法があったが、この方法はトウモロコシのような細長い種には有効であるものの、カボチャやスイカ等のような横縦比が小さい扁平状種に対しては適用できなかった。
【０００９】
従って本発明の目的は、大きさや形状のばらつきがある扁平状種についても、劣悪な環境下においてその方向を画像認識で判別することができる種の方向認識装置及び認識方法を提供することにある。
【００１０】
本発明の他の目的は、大きさや形状のばらつきがある扁平状種の方向を画像処理で認識し、自動的に一定方向に植える種植機を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、種の方向認識装置は、種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像した画像の画像信号を処理して種の方向を判断する画像処理手段と、画像処理手段による判断結果を出力する出力手段とを備え、画像処理手段は、撮像手段により撮像した画像の画像信号のノイズを除去するノイズ除去手段と、ノイズ除去手段によりノイズ除去された画像信号を二値化する二値化手段と、二値化手段で得られた二値化画像信号から種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、輪郭線抽出手段によって抽出された輪郭線から種の中心を算出する中心算出手段と、中心算出手段によって算出された種の中心と輪郭線の各点との距離を算出し、算出した距離に基づいて、種の上端及び下端の位置を判断する形状判断手段と、形状判断手段によって判断された種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断する方向判断手段とを備えている。
【００１２】
撮像した画像信号のノイズを除去して二値化し、二値化画像信号から種の輪郭線を抽出し、輪郭線から種の中心を算出し、算出された種の中心と輪郭線各点との距離を算出し、算出された距離に基づいて、種の上端及び下端を判断し、種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向（向き）を判断することにより、背景に土、埃等が存在する劣悪な環境でも種の方向、特に大きさや形状ばらつきがある扁平状種の方向を判別することができる。
【００１３】
形状判断手段は、算出された中心と輪郭線の各点との距離の２乗を算出し、算出した２乗距離が最大となる位置を種の上端と判断し、算出した２乗距離が最小となる位置を種の下端と判断するように構成されていることが好ましい。
【００１４】
方向判断手段は、形状判断手段によって判断された下端から上端へのベクトルの方向を種の方向として判断するように構成されていることが好ましい。
【００１５】
ノイズ除去手段によりノイズ除去された画像信号から画像に種があるか否かを判断する種有無判断手段をさらに備え、種有無判断手段は、画像信号による画像と予め用意されたテンプレート画像との相関度に基づいて、画像に種があるか否かを判断するように構成されていることも好ましい。
【００１６】
本発明によれば、種の方向認識方法は、種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像工程と、撮像工程で撮像した画像の画像信号を処理して種の方向を判断する画像処理工程と、画像処理工程による判断結果を出力する出力工程とを備え、画像処理工程は、撮像手段により撮像した画像の画像信号のノイズを除去するノイズ除去ステップと、ノイズ除去ステップでノイズ除去された画像信号を二値化する二値化ステップと、二値化ステップで得られた二値化画像信号から種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、輪郭線抽出ステップで抽出された輪郭線から種の中心を算出する中心算出ステップと、中心算出ステップで算出された種の中心と輪郭線の各点との距離を算出し、算出した距離に基づいて、種の上端及び下端の位置を判断する形状判断ステップと、形状判断ステップで判断された種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断する方向判断ステップとを備えている。これにより、背景に土、埃等が存在する劣悪な環境でも種の方向、特に大きさや形状ばらつきがある扁平状種の方向を確実に判別することができる。
【００１７】
形状判断ステップは、算出された中心と輪郭線の各点との距離の２乗を算出し、算出した２乗距離が最大となる位置を種の上端と判断し、算出した２乗距離が最小となる位置を種の下端と判断することも好ましい。
【００１８】
方向判断ステップは、形状判断ステップで判断された下端から上端へのベクトルの方向を種の方向として判断することも好ましい。
【００１９】
ノイズ除去ステップでノイズ除去された画像信号から画像に種があるか否かを判断する種有無判断ステップをさらに備え、種有無判断ステップは、画像信号による画像と予め用意されたテンプレート画像との相関度に基づいて、画像に種があるか否かを判断することも好ましい。
【００２０】
本発明によれば、種植機は、上述した本発明に係る種の方向認識装置と、種の方向認識装置からの出力信号に基づいて、種の方向を予め設定された所定方向に沿うように整列する整列装置とを備えている。これにより、ばらつきのある種、特に大きさや形状ばらつきがある扁平状種の方向を画像処理で認識し、自動的に一定方向に植えることができ、作業効率を向上することができる。
【００２１】
整列装置は、種を把持して一定の基準方向に回転させるロボットアームを備えていることも好ましい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、種が播種される領域又は搬送される領域を撮像した画像信号のノイズを除去して二値化し、二値化画像信号から種の輪郭線を抽出し、輪郭線から種の中心を算出し、算出された種の中心と輪郭線各点との距離を算出し、算出された距離に基づいて、種の上端及び下端を判断し、種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断することにより、背景に土、埃等が存在する劣悪な環境でも種の方向、特に大きさや形状ばらつきがある扁平状種の方向を判別することができる。また、低コストかつ高速で方向認識処理することができ、しかも、画像の絶対濃淡度を直接使うのではなく、種のサイズも利用しないため、種や背景の色が変わっても認識することができる。
【００２３】
また、本発明に係る種植機を用いることで、種、特に大きさや形状にばらつきがある扁平状種についても、その方向を画像処理で自動的に認識しているので、一定方向に揃えて植えることができ、作業効率を向上することができる。そのため、育苗温室等の限られているスペースにおいて、セルトレーに植えた種の発芽の方向が一定となり、より多くの苗を栽培することができ、かつ苗の方向を揃うことで、屋外へ移植する際に、移植作業がし易くなる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態における種の方向認識装置の電気的構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】図１の実施形態における種植機の構成を概略的に示す図である。
【図３】図１の実施形態における種の方向認識装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】撮像手段により撮像された種の画像を示す図である。
【図５】予め用意したテンプレート画像、種があるときの画像、及び種がないときの画像を示す図である。
【図６】二値化画像を示す図である。
【図７】種の輪郭線を抽出した結果を示す図である。
【図８】種の中心を示す図である。
【図９】種の輪郭線の各点と中心との距離を示す図である。
【図１０】種の輪郭線の各点と中心との距離を二乗した算出結果を示す図である。
【図１１】種の上端及び下端の判断結果を示す説明図である。
【図１２】種の向きの判断結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明に係る種の方向認識装置及び種の方向認識方法、並びにこの種の方向認識装置を用いた種植機の実施形態を、図を参照して説明する。
【００２６】
図１は本発明の一実施形態における種の方向認識装置１００の電気的構成を概略的に示しており、図２は本実施形態における種植機２００の構成を概略的に示しており、図３は本実施形態の種の方向認識装置１００における画像処理の動作を示している。
【００２７】
図１に示すように、本実施形態における種の方向認識装置１００は、種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像手段１０と、撮像手段１０により撮像した画像の画像信号を処理し、種の方向を判断する画像処理手段２０と、本実施形態では画像処理手段２０内に設けられた送信部２２で構成されており、この画像処理手段２０による判断結果を出力する出力手段３０とを備えている。
【００２８】
撮像手段１０は、例えば、カラー撮像用のデジタルカメラ等から構成されている。この撮像手段１０は、撮影して得たデジタル画像信号を有線又は無線通信手段を介して画像処理手段２０に転送するように構成されている。
【００２９】
画像処理手段２０は、図１に示すように、表示部２１と、送信部２２と、受信部２３と、入力部２４と、データバス２５と、格納部２６と、処理部２７とを備えたコンピュータから構成されている。
【００３０】
表示部２１は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、又はＥＬディスプレイ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなり、文字又は画像から構成されたメッセージ情報等を表示するように構成されている。
【００３１】
送信部２２は、本実施形態の出力手段３０を構成しており、処理部２７において処理された種の方向の判断結果等の出力信号を図示しないプリンタに転送したり、有線又は無線の通信ネットワークを介して外部へ送信するように構成されている。
【００３２】
受信部２３は、撮像手段１０又は他の端末から送信されたデジタル画像信号等の情報を受信するように構成されている。この受信部２３により取得したデジタル画像信号（画像データ）は、格納部２６に記憶される。
【００３３】
入力部２４は、キーボード又はタッチパネル等からなり、種の種類等の登録情報、送受信アドレス、処理動作開始指令、その他必要な情報等を入力するためのものである。なお、入力手段２４として、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤＲＯＭ（コンパクトディスク）、ＭＯ（光磁気ディスク）、又はＤＶＤ（デジタルビデオディスク）等の媒体の読み取り装置に格納した情報を読み取り、入力するように構成しても良い。
【００３４】
格納部２６は、ハードデスク（ＨＤＤ）、並びにＲＡＭ及びＲＯＭのメモリから主として構成される。この格納部２６は、制御用プログラム格納部２６ａ、画像データ格納部２６ｂ、画像処理結果格納部２６ｃが設けられている。制御用プログラム格納部２６ａには、画像処理手段２０の動作を制御するためのプログラムが格納されている。画像データ格納部２６ｂには、撮像手段１０により撮像された画像データが格納されている。画像処理結果格納部２６ｃは、各処理段階において画像処理した結果が格納されている。
【００３５】
処理部２７は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備え、制御用プログラムに従って種の方向認識装置１００の全体動作を制御すると共に、この制御プログラムによって、撮像手段により撮像した画像のノイズを除去するノイズ除去手段２７ａと、ノイズ除去手段２７ａにより処理された画像に種があるか否かを判断する種有無判断手段２７ｂと、ノイズ除去手段２７ａにより処理された画像を二値化する二値化手段２７ｃと、二値化手段２７ｃで得られた二値化画像から種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段２７ｄと、輪郭線から種の中心を算出する中心算出手段２７ｅと、種の中心と輪郭線各点との距離を算出し、算出された距離に基づいて、種の上端と下端を判断する形状判断手段２７ｆと、種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断する方向判断手段２７ｇとを構築するように構成されている。
【００３６】
データバス２５は、表示部２１、送信部２２、受信部２３、入力部２４、格納部２６、及び処理部２７間に接続され、制御プログラムに従ってこれらの間でデータ転送可能にするために設けられている。
【００３７】
図２は本実施形態における種植機２００の構成を概略的に示している。同図に示すように、種植機２００は、上述した種の方向認識装置１００と、種の方向認識装置１００からの出力信号に基づいて、種の方向を予め設定された所定方向に沿うように整列する整列装置１１０とを備えている。整列装置１１０は、有線又は無線通信手段を介して種の方向認識装置１００に接続されている。
【００３８】
整列装置１１０は、種を把持して一定の基準方向に回転させるロボットアーム１１１と、このロボットアーム１１１の制御装置１１２とを備えている。制御装置１１２は、種の方向認識装置１００から送信された種の方向の判断結果に基づいて、個々の種を目標方向に回転させる。例えば、移植用セルトレーの平面形状が正方形である場合、４５度方向が最も長い方向であるため、一般的に、４５度の方向に種を並べるように制御する。目標方向は４５度とする場合、制御装置１１２は、回転に必要な角度（４５度−種の方向）を算出し、ロボットアーム１１１を制御して全ての種が４５度方向に向くように整列する。
【００３９】
以下、本実施形態における種の方向認識装置１００を用いて扁平状種の方向認識を行う際の処理手順の一例について、図３を参照して説明する。
【００４０】
同図に示すように、まず、種の方向認識装置１００の撮像手段１０によりセルトレー等に種が播種される領域の画像（図４参照）を撮像する（ステップＳ１）。撮像した画像のデジタル画像信号（画像データ）は、画像処理手段２０に転送される。本実施形態において、画像はカラー画像であるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００４１】
次いで、ノイズ除去手段２７ａにより、画像データのノイズ、即ち、カラー画像中の背景のノイズを除去する（ステップＳ２）。ここで、ノイズ除去の方法として、例えば、式（１）で表されるメデイアンフィルタを用いて行う。
【００４２】
【数１】
2019113439.tif 000003
式中、Ｊはノイズ除去後の画像の濃度であり、Ｉは生画像の画素の濃度であり、ｕは画素の横方向の座標値であり、ｖは画素の縦方向の座標値であり、ｗは周りの画素範囲である。また、ｍｉｄは中間値を計算することを表している。
【００４３】
次いで、種有無判断手段２７ｂにより画像中に種があるか否かを判断する（ステップＳ３）。ここでは、予め準備したテンプレート画像を用いて、ノイズ除去処理された画像データによるカラー画像とテンプレート画像との相関度を計算し、標準相関係数を求め、標準相関係数が０．５以上の場合は画像中に種があると判断される。一方、標準相関係数が０．５より小さい場合は画像中に種がないと判断される。種がない場合は、通報するように構成される。図５は（ａ）テンプレート画像、（ｂ）種がある（存在する）ときの画像、及び（ｃ）種がない（存在しない）ときの画像を示している。なお、相関係数の計算は周知の標準化相関係数の計算方法を用いることができる。
【００４４】
次いで、種があると判断された画像の画像データに対して、二値化手段２７ｃにおいて、二値化する（ステップＳ４）。即ち、まず、カラーの画像データをグレースケールに変更し、グレースケールの画像データについて、種の部分と背景の部分とに二値化する（ステップＳ４）。ここで、二値化の方法として、例えば、式（２）を用いて行う。
【００４５】
【数２】
2019113439.tif 000004
式中、Ｂは二値化した結果であり、Ｊは式（１）のノイズ除去した結果であり、ｕ、ｖは画素の横方向と縦方向の座標値であり、Ｔは事前に決められたしきい値（例えば、１７０）である。図６は二値化した画像である。
【００４６】
次いで、二値化手段２７ｃによって得られた二値化画像データを用いて、輪郭線抽出手段２７ｄにより種の輪郭線を抽出する（ステップＳ５）。ここで、輪郭線抽出の方法として、例えば、二値化した画像（図６）の白い部分を縮小し、縮小した画像と図６の画像の差を計算すると、差分結果の画像に０ではないところは種の輪郭となる。図７は抽出された種の輪郭線の例を示している。
【００４７】
次いで、中心算出手段２７ｅで種の中心を算出する（ステップＳ６）。ここで、種の中心の算出方法として、例えば、式（３）を用いて種の中心を算出する。
【００４８】
【数３】
2019113439.tif 000005
式中、Ｃｕ及びＣｖはそれぞれ中心の横方向及び縦方向の座標値であり、Ｎは輪郭線の点の総数である、iは輪郭線各点の順番であり、Ｐｕ及びＰvは、図７の輪郭線の各点の横方向と縦方向の座標値である。図８は算出された種の中心Ｃを示している。
【００４９】
次いで、形状判断手段２７ｆにより、算出された種の中心Ｃと輪郭線の各点との距離を算出し、算出された距離に基づいて、種の上端と下端の位置を判断する（ステップＳ７）。ここで、まず、式（４）で種の中心Ｃと輪郭線の各点との距離を算出する。図９は中心と輪郭線の各点との距離を示している。
【００５０】
【数４】
2019113439.tif 000006
式中、ｉは輪郭線の各点の順番であり、ｄは輪郭線の各点と形状中心点の距離であり、Ｐｕ及びＰｖは各点の横方向及び縦方向の座標値であり、Ｃｕ及びＣｖは中心の横方向及び縦方向の座標値である。
【００５１】
次に、算出された種の中心Ｃと輪郭線の各点との距離の２乗（Ｄｉ＝ｄｉ２）を算出する。図１０は輪郭線の各点の中心Ｃに関する角度と算出した距離の２乗の値との関係を示している。同図における２つのピーク値に対応している点が種の上端及び下端であると判断する。これら２つのピーク値に対応する点と種の中心Ｃとの距離を算出し、算出した距離が長い方を種の上端とし、短い方を種の下端と判断する。図１１はこのようにして求めた種の上端Ｐｋ１及び下端Ｐｋ２を示している。
【００５２】
次いで、方向判断手段２７ｇにより種の方向を判断する（ステップＳ８）。この種の方向の判断は、式（５）を用いて種の下端から上端へのベクトルの方向を算出することによって行う。算出結果の一例が図１２に示されている。同図において、種の上端及び下端がそれぞれ「▽」及び「○」で示されており、種の方向は、図の水平方向（０度）に対して２１．３７度である。
【００５３】
【数５】
2019113439.tif 000007
式中、θは種の向きである。Ｐｋ１ｕ及びＰｋ１ｖは種の上端点Ｐｋ１の横方向及び縦方向の座標値であり、Ｐｋ２ｕ及びＰｋ２ｖは種の下端点Ｐｋ２の横方向及び縦方向の座標値である。
【００５４】
次いで、送信部２２（出力手段３０）を介して種の方向の判断結果を出力する（ステップＳ９）。例えば、種の方向の判断結果（２１．３７度）を種植機２００の整列装置１１０に出力する。これにより、整列装置１１０は、種の方向を予め設定された所定方向に沿うように整列させる。
【００５５】
種植機２００の整列装置１１０においては、種の方向認識装置１００から送信された種の方向の判断結果（２１．３７度）に基づいて、ロボットアーム１１１を制御してその種を目標方向に回転させる。例えば、正方形の移植用セルトレーの場合、４５度方向（対角線方向）が最も長い方向であるため、種が４５度の方向に並ぶように整列させる。具体的には、目標方向を４５度とする場合、制御部１１２は、回転が必要な角度（４５−２１．３７＝２３．６３度）を算出し、ロボットアーム１１１をその算出値に対応して制御し、種を４５度方向に整列させる。
【００５６】
以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、種の方向認識装置１００は、種が播種される領域又は搬送される領域の画像を撮像する撮像手段１０と、撮像手段１０により撮像した画像の画像信号を処理して種の方向を判断する画像処理手段２０と、画像処理手段２０による判断結果を出力する出力手段３０とを備えている。画像処理手段２０は、撮像手段１０により撮像した画像の画像信号のノイズを除去するノイズ除去手段２７ａと、ノイズ除去手段２７ａによりノイズ除去された画像に種があるか否かを判断する種有無判断手段２７ｂと、ノイズ除去手段２７ａによりノイズ除去された画像信号を二値化する二値化手段２７ｃと、二値化手段２７ｃで得られた二値化画像信号から種の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段２７ｄと、輪郭線抽出手段２７ｄによって抽出された輪郭線から種の中心を算出する中心算出手段２７ｅと、中心算出手段２７ｅによって算出された種の中心と輪郭線の各点との距離を算出し、算出した距離に基づいて、種の上端及び下端の位置を判断する形状判断手段２７ｆと、形状判断手段２７ｆによって判断された種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向を判断する方向判断手段２７ｇとを備えている。
【００５７】
これにより、撮像した画像信号のノイズを除去して二値化し、二値化画像信号から種の輪郭線を抽出し、輪郭線から種の中心を算出し、算出された種の中心と輪郭線各点との距離を算出し、算出された距離に基づいて、種の上端及び下端を判断し、種の上端及び下端の位置に基づいて、種の方向（向き）を判断することにより、背景に土、埃等が存在する劣悪な環境でも種の方向、特に大きさや形状ばらつきがある扁平状種の方向を判別することができる。また、低コストかつ高速で方向認識処理することができ、しかも、画像の絶対濃淡度を直接使うのではなく、種のサイズも利用しないため、種や背景の色が変わっても認識することができる。
【００５８】
また、本実施形態によれば、種植機２００は、種の方向認識装置１００と、種の方向認識装置１００からの出力信号に基づいて、種の方向を予め設定された所定方向に沿うように整列する整列装置１１０とを備えている。この種植機２００を用いることで、種、特に大きさや形状にばらつきがある扁平状種についても、その方向を画像処理で自動的に認識しているので、一定方向に揃えて植えることができ、作業効率を向上することができる。そのため、育苗温室等の限られているスペースにおいて、セルトレーに植えた種の発芽の方向が一定となり、より多くの苗を栽培することができ、かつ苗の方向を揃うことで、屋外へ移植する際に、移植作業がし易くなる。
【００５９】
なお、上述した実施形態においては、ノイズ除去手段２７ａにより処理されたカラー画像に種があるか否かを判断する種有無判断手段２７ｂを備える構成例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、種が存在することを前提とする場合、種有無判断手段２７ｂを設けなくても良い。
【００６０】
以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【符号の説明】
【００６１】
１０  撮像手段
２０  画像処理手段
２１  表示部
２２  送信部
２３  受信部
２４  入力部
２５  データバス
２６  格納部
２６ａ  制御用プログラム格納部
２６ｂ  画像データ格納部
２６ｃ  画像処理結果格納部
２７  処理部
２７ａ  ノイズ除去手段
２７ｂ  種有無判断手段
２７ｃ  二値化手段
２７ｄ  輪郭線抽出手段
２７ｅ  中心算出手段
２７ｆ  形状判断手段
２７ｇ  方向判断手段
２８、１１２  制御部
３０  出力手段
１００  種の方向認識装置
１１０  整列装置
１１１  ロボットアーム
１１２  制御装置
２００  種植機
Ｃ  種の中心
【図１】
2019113439.tif 000008
【図２】
2019113439.tif 000009
【図３】
2019113439.tif 000010
【図４】
2019113439.tif 000011
【図５】
2019113439.tif 000012
【図６】
2019113439.tif 000013
【図７】
2019113439.tif 000014
【図８】
2019113439.tif 000015
【図９】
2019113439.tif 000016
【図１０】
2019113439.tif 000017
【図１１】
2019113439.tif 000018
【図１２】
2019113439.tif 000019