(57)【要約】  コンベヤベルト上で進み、軸について回転される卵を分析し、仕分ける方法において、複数のカメラによって各卵の複数の画像が記録され、各卵について、卵が割れているか、不純物などを含んでいるか否かの示唆となり得る領域が画像にあるか否かが分析される。分析は、各画像が回線走査を受けることで行われ、回線が、２つの隣接した画素間の強度レベルがたとえば１５といった値よりも数値的に大きいような２つの隣接した画素によって規定される縁部を含む場合、２５×２５画素のサブ領域の画像で縁部のまわりに識別分析が与えられる。分析は縁部のまわりの特性を規定するクラスを構築する。卵の縁部すべてが分析されると、クラスを計算することにより、クラスがクラスタを規定するか、卵が割れや不純物などを有するか、を含む決定がなされ、それは卵がロボットによって取除かれることを意味する。本発明は、基準として用いられるのが卵全体において一定値より上の光強度を有する画素の総数ではなく、分析に用いられるのが縁部の位置および卵の表面の特性の評価であるので、割れや不純物などを有する卵の仕分けにおいて高い精度をもたらす。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンベヤベルト上で運ばれる卵を分析し、仕分ける方法であって、卵はコンベヤベルト上で進み、軸について回転され、複数のカメラが卵の画像を記録して、画像は、割れ、不純物などについて画素レベルで分析され、一定の大きさの割れまたは不純物を有する卵が仕分けられ、
ａ）各卵の複数の画像を記録するステップと、
ｂ）各画像の複数の回線走査を実行するステップとを含み、線に沿った各画素の強度レベルが測定され、
ｃ）縁部のまわりの画像の規定された領域が、規定された領域をクラスに分けるテクスチャ分析を受けることによって、線上の２つの隣接した画素によって規定される縁部を分析するステップを含み、２つの隣接した画素間の強度レベルには差異があり、差異は所与の値よりも大きいかまたは小さく、前記クラスは卵の特性を示す、
ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
テクスチャ分析は２５×２５画素の領域で実行され、個々の画素の強度値が測定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
強度値が、クラスの型が決定される識別分析を受けることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
クラスは、卵の特性の分布を示す複数のパラメータを有するベクトルに変換されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
割れ、不純物などが互いに接近して位置するか否かが検査され、接近している場合、クラスタが設定されることを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
特定のクラスおよびクラスタが重量を割付けられ、次に卵が汚れていたり壊れていたりするかについての表示を与える数字の計算が行われることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
記録された複数の画像が個々の卵の表面全体に及び、カメラの画像記録速度が個々の卵の回転速度および大きさと同期することを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
カメラの画像記録速度の同期は個々の卵の直径に基づいて決定されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
画像は、６８５―６９５ｎｍ、好ましくは６９２ｎｍの波長を有する光で記録されることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンベヤベルト上で運ばれる卵を分析し、仕分ける方法に関し、そこで卵はコンベヤベルト上で進み、軸について回転され、複数のカメラが卵の画像を記録して、画像は、割れ、不純物などについて画素レベルで分析され、一定の大きさの割れまたは不純物を有する卵が仕分けられる。
【背景技術】
【０００２】
このようなシステムは米国特許第６  ４３３  ２９３号から知られる。この公知のシステムでは、個々の卵の表面上の全ての画素が分析されることで分析が実行され、それは望ましくないことに、不純物が多いが非常に小さな領域にしかない卵が仕分けられることを意味する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、本発明の目的は、「真の」不純物を有さない卵が取除かれるように、分析がより正確な方法を与えることである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の目的は、以下を特徴とする請求項１の導入部分で規定される種類の方法によって達成される：
ａ）各卵の複数の画像を記録すること、
ｂ）各画像において複数の回線走査を実行することであって、線に沿った各画素の強度レベルが測定され、
ｃ）縁部のまわりの画像の規定された領域が、規定された領域をクラスに分けるテクスチャ分析を受けることによって、線上の２つの隣接した画素によって規定される縁部を分析することであって、２つの隣接した画素間の強度レベルには差異があり、差異は所与の値よりも大きいかまたは小さく、前記クラスは卵の特性を示す。
【０００５】
これは極めて正確な方法を保証する。なぜならば、所与の形状における画素の分布が、卵がコンベヤベルトから取除かれるべきか否かの決定に含まれるからである。
【０００６】
請求項２に述べるように、テクスチャ分析を実行する便宜的方法は、それが２５×２５画素の領域で実行されることであり、そこで個々の画素の強度値が測定される。なぜならばそれが縁部の分析において優れた結果を与えることがわかっているからである。
【０００７】
この方法をさらに高度にするために、請求項３に述べるように、強度値が、クラスの種類が決定される識別分析を受けることが有利であり、かつ、請求項４に述べるように、クラスは、卵の特性の分布を示す複数のパラメータを有するベクトルに変換される。
【０００８】
卵がその表面に望ましくない不純物を有するか否かを素早く確認するためには、請求項５に述べるように、割れ、不純物などが互いに接近して位置するか否かについて卵を検査することが便宜的であり、接近している場合、クラスタが設定される。
【０００９】
計算の点では、請求項６に述べるように、この方法は、特定のクラスおよびクラスタが重量を割付けられ、次に卵が汚れていたり壊れていたりしないかについての表示を与える数字の計算が行われて実行され得る。
【００１０】
異なる大きさの卵が同じ分析を受けることを確実にするために、請求項７に述べるように、記録された複数の画像が個々の卵の表面全体に及び、カメラの画像記録速度が個々の卵の回転速度および大きさと同期すると有利である。
【００１１】
請求項８に述べるように、回転速度の制御は、カメラの画像記録速度の同期が個々の卵の直径に基づいて決定されることで実行される。
【００１２】
分析が褐色の卵と白い卵とで異なる分析をしないことを確実にするために、請求項９に述べるように、画像が、６８５−６９５ｎｍ、好ましくは６９２ｎｍの波長を有する光で記録されると有利である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、ここで図面を参照してより完全に説明される。
図１は６つのカメラを示し、そのうち２つが１とされる。カメラはフレーム４から懸架され、下部にあるコンベヤベルトに置かれる卵２の画像を記録するように意図される。
【００１４】
見られるように、下部にあるコンベヤベルトには合計１２個の卵があり、最大１４ｃｍ／ｓの速度でカメラを通過する。
【００１５】
カメラを通過して運ばれることに加えて、コンベヤベルト上の横断ローラ３が回転を与えるので、卵はそれ自体の軸について回転する。
【００１６】
画像は、各カメラ１が複数の画像、好ましくは４個の卵の４個の画像を記録するように記録され、その結果、卵の表面全体が記録される。各卵の画像は、それぞれの方向で記録する２つのカメラによって記録される。
【００１７】
一般に、画像は６９０ｎｍの波長を有する光で記録され、その結果、分析は褐色の卵が分析されるか白い卵が分析されるかによっては影響されない。
【００１８】
卵の大きさが異なり得るので、カメラは、卵の直径に基づいて計算される時間間隔で画像を記録するよう設定される。さらに、個々の卵の位置は、卵が後に任意で仕分けられるときに特定され得るように決定される。
【００１９】
汚れ、羽毛残留物、割れなどによる染みの汚点である不純物がないかについて卵を分析するように設定全体が意図され、その結果、消費者への直接販売とは別の目的のため、これらを取除くことができる。欠陥がある卵はロボット（示されない）によってコンベヤベルトから取除かれる。
【００２０】
ここで本発明による分析がいかに実行されるかが説明される。
図３は、汚点６を有する単一の卵２を示す。カメラのうち１つが卵の表面の部分の画像を記録している。この画像は、５と呼ばれる１５個あり得る線に沿った回線走査の実行により分析される。走査は、線上に存在する各画素の強度レベルまたはグレイトーンレベルの測定により実行される。
【００２１】
図４は、汚点６が存在する線に沿った走査の結果を示す。汚点が存在するまさにその場所において、図４では７で示される強度レベルの大きな減少および大きな増加が見られる。これは２つの隣接した画素が異なる強度レベルを有することを意味し、それは図の２つの点によって示される。
【００２２】
その汚点が、卵がコンベヤベルトから取除かれるべきであることを意味するか否かは容
易に決定することができないので、図５および図６を参照して汚点６のまわりの領域８が詳しい分析を受けるように、詳しい分析が行われる。この領域は、２５×２５画素に対応する大きさを有し得る。
【００２３】
領域８の内部の個々の画素の各々の強度レベルが分析され、その結果が図７に示される。図７は測定された画素の強度レベルを表す数値９の表を示すが、５×５画素の領域だけがここに示されることに注意されたい。数値０は黒い汚点を表示する一方、数値４は白い汚点を表示する。
【００２４】
このように、各汚点がその表の値によって説明され得るので、卵のさまざまな汚点の分析によって汚点の分類のために用いられ得る表を結果として生成する。
【００２５】
汚点をさらに分析するために、図７および図８に関して説明されるように、１つ以上の汚点に基づいて見られる各表についてさらなる分析が実行されてもよい。
【００２６】
図８において、番号１０は、強度値０、１、２、３、４を包含する列を指定する一方で、番号１１は、強度値０、１、２、３、４を包含している行を指定する。
【００２７】
図７において、番号１２および１３は２つの隣接した画素を指し、そこでは、１３が値４および１を有する一方で１２は値０および４を有する。
【００２８】
図８の表においてリストに何も記載されないと仮定すると、以下のステップが実行される。
【００２９】
値０および４を有する隣接した画素１２が図８の表に導入され、０は列１０に含まれ、４は行１１に含まれているので、１４において括弧でくくった数字１が示される。
【００３０】
隣接した画素１３が図８の表に導入され、図８の１５において括弧でくくった数字１が示される。
【００３１】
すべての隣接した画素についてこの操作が繰返され、それにより図７の表に基づいて図８の表が生成される。
【００３２】
表８は以下の態様で解釈される：
１６に示された数字３は、図７に見られるように、値１および３を有する３対の隣接した画素があることを意味する。
【００３３】
隣接した画素１２、１３以外の他の数字の対が分析に用いられてもよいことに注意されたい。それはたとえば対角線上に配置された数字の対であってもよい。
【００３４】
図８の表の値の分布は汚点特性についての情報を与え、個々の汚点の完全な分析に用いられることができる。
【００３５】
図８の表の数値は、図９を参照して、ベクトルＸとして設定されることができ、複数のパラメータを有し、それは各汚点について、汚点が血液、尿、羽毛、肥料、割れなどである確率を表示する。
【００３６】
次いで以下の公式で方程式が作られる：
不純物＝ｋ１×Σ血液＋ｋ２Σ尿＋…ｋ３×ΣＹ＋Ｃ
ここでｋ１、ｋ２、ｋ３は定数であり、Ｙは不純物の付加的な固有値であり、Ｃは個々
の点が互いにどれだけ近いかを計算することにより生成されるクラスタ値である。
【００３７】
この方程式によって生成された数字が、卵がコンベヤベルトから取除かれるべきか否かを決定するために用いられる。
【００３８】
上述のように分析が続くと、実際に欠陥がある卵だけが仕分けられることが確実になる一方、個々の欠陥のサイズが小さくて消費者から見えない場合には、多くの欠陥がある卵でも仕分けられない。
【００３９】
図１０に示されるように、上述の分析を実行するためのシステムが構築され得る。この図はカメラ１をも示す。このシステムは、増幅器２０を伴ったＵＳＢゲートによって、カメラ１を制御するコントローラ１９に結合されたＰＣ１７と、カメラ１を通過する卵にフラッシュ光を放射するためのいくつかのランプ（示されない）を制御する光コントローラ１８とを有する。
【００４０】
このようなシステムは、たとえば、毎時１２レーンに配される１２０、０００個の卵を仕分けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施例による卵を分析するためのシステムの概略を示す図である。
【図２】図１を上から見た、コンベヤ装置上の複数の卵の部分を示す図である。
【図３】走査が実行される線を表示する線がプロットされた卵を示す図である。
【図４】図３に示される線の１つを走査することにより生成されるグラフの例を示す図である。
【図５】より詳しく分析されるべき領域を有する卵を示す図である。
【図６】図５の卵の領域の拡大図である。
【図７】図６の卵に示される画像処理データの部分の例を示す図である。
【図８】変換後の図７の画像処理データを示す図である。
【図９】汚点についてすべてのデータをベクトル形式で示す図である。
【図１０】本発明を実行するためのシステムを示す図である。
【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】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成18年8月21日(2006.8.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンベヤベルト上で運ばれる卵を分析し、仕分ける方法であって、卵はコンベヤベルト上で進み、軸について回転され、複数のカメラが卵の画像を記録して、画像は、割れ、不純物などについて画素レベルで分析され、一定の大きさの割れまたは不純物を有する卵が仕分けられ、各卵の複数の画像を記録し、
ａ）各画像の複数の回線走査を実行するステップとを含み、線に沿った各画素の強度レベルが測定され、
ｂ）縁部のまわりの画像の規定された領域が、規定された領域をクラスに分けるテクスチャ分析を受けることによって、線上の２つの隣接した画素によって規定される縁部を分析するステップを含み、２つの隣接した画素間の強度レベルには差異があり、差異は所与の値よりも大きいかまたは小さく、前記クラスは卵の特性を示す、
ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
テクスチャ分析は２５×２５画素の領域で実行され、個々の画素の強度値が測定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
強度値が、クラスの型が決定される識別分析を受けることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
クラスは、卵の特性の分布を示す複数のパラメータを有するベクトルに変換されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
割れ、不純物などが互いに接近して位置するか否かが検査され、接近している場合、クラスタが設定されることを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
特定のクラスおよびクラスタが重量を割付けられ、次に卵が汚れていたり壊れていたりするかについての表示を与える数字の計算が行われることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
記録された複数の画像が個々の卵の表面全体に及び、カメラの画像記録速度が個々の卵の回転速度および大きさと同期することを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
カメラの画像記録速度の同期は個々の卵の直径に基づいて決定されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
画像は、６８５―６９５ｎｍ、好ましくは６９２ｎｍの波長を有する光で記録されることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【国際調査報告】
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