(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル作成の元となる炊飯米の表面を撮像して、その画像データを出力する撮像部と、
前記撮像部からの炊飯米の画像データを記憶する記憶部と、
前記炊飯米の画像データを画面に表示する表示部と、
画面表示される前記炊飯米の画像データを視認しつつコンピュータ画像処理を利用した手動操作にて当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、食感を損なう可能性がある基準粒以外の粒を意味する基準外領域に色分けする手動操作手段と、
色分けした基準領域、基準外領域の全画像領域に対する各割合を算出する領域算出部と、
を具備し、
色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成し、これらの処理を任意回数行ってモデル炊飯米画像データ群として前記記憶部に記憶し、
検査対象となる炊飯米に対しても前記撮像部により表面を任意回数撮像して、その画像データ群を取得し、前記モデル炊飯米画像データ群を参照してコンピュータ画像処理により検査対象となる画像データ群の個々の画像データに対する食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、食感を損なう可能性がある基準外領域に色分け処理を行い、かつ、当該色分けした基準領域、基準外領域の全画像領域に対する各割合を算出して、検査対象炊飯米画像データ群を生成し、個々の検査対象炊飯米画像データの色分け態様、各割合に応じて前記検査対象炊飯米の品質検査を行うようにしたことを特徴とする炊飯米の品質検査システム。
【請求項２】
モデル作成の元となる炊飯米の表面を撮像して、その画像データを出力する撮像部と、
前記撮像部からの炊飯米の画像データを記憶する記憶部と、
前記炊飯米の画像データを画面に表示する表示部と、
画面表示される前記炊飯米の画像データを視認しつつコンピュータ画像処理を利用した手動操作にて当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域、べたつきを感じる練り粒の領域を意味する練り領域に色分けする手動操作手段と、
色分けした基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合を算出する領域算出部と、
を具備し、
色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成し、これらの処理を任意回数行ってモデル炊飯米画像データ群として前記記憶部に記憶し、
検査対象となる炊飯米に対しても前記撮像部により表面を任意回数撮像して、その画像データ群を取得し、前記モデル炊飯米画像データ群を参照してコンピュータ画像処理により検査対象となる画像データ群の個々の画像データに対する食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域、べたつきを感じる練り粒領域に色分け処理を行って画像データを生成し、かつ、当該色分けした画像データの基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合を算出して、色分けした画像データ、各領域の割合と、検査対象となる炊飯米の画像データを関連付けて、検査対象炊飯米画像データ群を生成し、個々の検査対象炊飯米画像データの色分け態様、各割合に応じて前記検査対象炊飯米の品質検査を行うようにしたことを特徴とする炊飯米の品質検査システム。
【請求項３】
前記モデル炊飯米画像データは、手動操作に応じて、基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に色分け処理され、前記検査対象炊飯米画像データは、色分けされたモデル炊飯米画像データに関連させたコンビュータ画像処理により基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に自動色分け処理されることを特徴とする請求項２記載の炊飯米の品質検査システム。
【請求項４】
撮像部からのモデル作成の元となる炊飯米の複数の画像データを記憶部に記憶する処理と、
モデル作成の元となる炊飯米の画像データを表示部に表示する処理と、
表示部に表示するモデル作成の元となる炊飯米の画像データを視認しつつ行う操作者の手動操作に応じて、元となる炊飯米の画像データの領域を基準領域、割れ領域、練り領域の３色領域に色分けし、色分けした画像データを生成する処理と、
色分けした画像データの各領域の全体領域に対する割合を算出する処理と、
色分けした画像データ、各領域の全体領域に対する割合のデータ、元となる炊飯米の画像データを関連付け、モデル炊飯米画像データとし、複数の元となる炊飯米の画像データから得た各モデル炊飯米画像データをモデル炊飯米画像データ群とする処理と、
モデル炊飯米画像データ群を記憶部に記憶する処理と、
撮像部からの検査対象となる炊飯米の複数の画像データを記憶部に記憶する処理と、
検査対象となる炊飯米における各画像データのうちの個々の画像データについて、前記モデル炊飯米画像データ群のうちの元となる炊飯米の画像データの形態、及び対応する色分けされた画像データを参照し、当該検査対象となる炊飯米の画像データの領域を基準領域、割れ領域、練り領域の３色の領域に色分けし、色分けした画像データを自動生成する処理と、
色分けした画像データを基に各領域の全体領域に対する割合を算出する処理と、
色分けした画像データ、各領域の全体領域に対する割合のデータ、検査対象となる炊飯米の画像データを関連付け、検査対象炊飯米画像データとし、複数の検査対象炊飯米の画像データから得た各検査対象炊飯米画像データを検査対象炊飯米画像データ群とするする処理と、
検査対象炊飯米画像データ群を記憶部に記憶する処理と、
を含む、
ことを特徴とする炊飯米の品質検査システム用プログラム。
【請求項５】
前記モデル炊飯米画像データは、手動操作に応じて、基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に色分け処理され、前記検査対象炊飯米画像データは、色分けされたモデル炊飯米画像データに関連させたコンビュータ画像処理により基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に自動色分け処理されることを特徴とする請求項４記載の炊飯米の品質検査システム用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、炊飯米の品質検査システム及びそのプログラムに関し、詳しくは、予め作成したモデル炊飯米画像データ群を基に、実際に炊飯した検査対象炊飯米の食感に関する品質検査をコンピュータ処理により自動的に実行可能とした炊飯米の品質検査システム及びそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、炊飯米の品質検査に関しては、食味の中でもデンプン質に由来する甘味等の成分的なものが重要と考えられている。
【０００３】
しかし、近年甘味だけでなく食感（食した時の物理的な感覚）も重要なファクターであることが注目されてきている。
【０００４】
このような食感に関する検査や分析については、従来ハンドリング分析（炊き上がった炊飯米を検査者が口に含んで分析すること）しか存在しないのが実状であり、これをコンピュータ処理に手自動化することが望まれている。
【０００５】
特許文献１には、炊飯米飯の表面を拡散光で照射するための光源と、上記光源によって照射されている上記炊飯米飯の表面を撮像して、輝度情報を含む画像データを出力する撮像部と、上記撮像部からの画像データに基づいて、上記炊飯米飯の外観を評価する外観評価部とを備え、上記外観評価部は、上記撮像部からの画像データに基づいて、解析の対象となる全画像の一部を構成すると共に、予め設定された大きさを有する部分領域毎に輝度値を取得する輝度取得部と、上記輝度取得部によって取得された上記部分領域毎の輝度値を用いて、上記全画像の平均輝度値を算出する平均輝度算出部と、上記平均輝度算出部によって算出された上記平均輝度値に対して予め設定された割合である第１設定割合以下の輝度値を呈する上記部分領域である第１部分領域の面積を算出する部分領域面積算出部と、上記部分領域面積算出部によって算出された上記第１部分領域の面積の全部分領域の面積に対する割合を、上記炊飯米飯の外観評価値として算出する外観評価値算出部と、を含む炊飯米飯の外観評価装置が提案されている。
【０００６】
しかし、この特許文献１の炊飯米飯の外観評価装置の場合、炊飯米飯の表面を撮像してその画像データを取得し、その平均輝度値を算出し、これを基に炊飯米飯の外観評価値を求める構成であり、炊飯米における食感を損なわない基準粒、ざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を自動的に、かつ、一覧的に検査、分析し、食感の良否を速やかに判定し得るものではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１１２８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする問題点は、炊飯米における食感を損なわない基準粒の領域及びざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を主に視覚により一覧的に検査、分析し、食感の良否を速やかに判定できるような炊飯米の品質検査システムが従来存在しない点である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る炊飯米の品質検査システムは、モデル作成の元となる炊飯米の表面を撮像して、その画像データを出力する撮像部と、前記撮像部からの炊飯米の画像データを記憶する記憶部と、前記炊飯米の画像データを画面に表示する表示部と、画面表示される前記炊飯米の画像データを視認しつつコンピュータ画像処理を利用した手動操作にて当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、食感を損なう可能性がある基準粒以外の粒を意味する基準外領域に色分けする手動操作手段と、色分けした基準領域、基準外領域の全画像領域に対する各割合を算出する領域算出部と、具備し、色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成し、これらの処理を任意回数行ってモデル炊飯米画像データ群として前記記憶部に記憶し、検査対象となる炊飯米に対しても前記撮像部により表面を任意回数撮像して、その画像データ群を取得し、前記モデル炊飯米画像データ群を参照してコンピュータ画像処理により検査対象となる画像データ群の個々の画像データに対する食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、食感を損なう可能性がある基準外領域に色分け処理を行い、かつ、色分けした基準領域、基準外領域の全画像領域に対する各割合を算出して、検査対象炊飯米画像データ群を生成し、個々の検査対象炊飯米画像データの色分け態様、各割合に応じて前記検査対象炊飯米の品質検査を行うようにしたことを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１記載の発明によれば、操作者が作成し記憶保持している基準領域と、基準外領域とに色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けたモデル炊飯米画像データ群を基にして、実際に炊き上げた検査対象である炊飯米の画像データに対する基準領域、基準外領域別の色分け処理及びこれら各領域の割合を示す数値生成をコンピュータ処理により実行し、これらを関連付けて検査対象炊飯米画像データ群を生成することによって、実際に炊き上げた炊飯米における食感を損なわない基準粒、食感を損なうと想定される基準外領域を自動的に、かつ、一覧的に検査、分析し、当該炊飯米の食感の良否を速やかに判定すること可能な炊飯米の品質検査システムを実現し提供することができる。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、操作者が作成し記憶保持している基準領域、割れ領域や練り領域に色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けたモデル炊飯米画像データ群を基にして、実際に炊き上げた検査対象である炊飯米の画像データに対する基準領域、割れ領域、練り領域別の色分け処理及びこれら各領域の割合を示す数値生成をコンピュータ処理により実行し、検査対象炊飯米画像データ群を生成することによって、実際に炊き上げた炊飯米における食感を損なわない基準粒、ざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を自動的に、かつ、一覧的に検査、分析し、当該炊飯米の食感の良否を速やかに判定すること可能な炊飯米の品質検査システムを実現し提供することができる。
【００１２】
請求項３記載の発明によれば、前記モデル炊飯米画像データは、手動操作に応じて基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に色分け処理され、前記検査対象炊飯米画像データは、色分けされたモデル炊飯米画像データに関連させたコンビュータ画像処理により基準領域を青色、割れ領域を黄色、練り領域を赤色とする３色に自動色分け処理されるものであるから、実際に炊き上げた炊飯米における食感を損なわない基準粒、ざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を自動的に、かつ、一覧的に各色により明確に認識して、検査、分析することができ、当該炊飯米の食感の良否を速やかに判定することが可能な炊飯米の品質検査システムを実現し提供することができる。
【００１３】
請求項４記載の発明によれば、請求項２記載の発明に係る炊飯米の品質検査システムを構築することができる炊飯米の品質検査システム用プログラムを実現し提供することができる。
【００１４】
請求項５記載の発明によれば、請求項３記載の発明と同様、実際に炊き上げた炊飯米における食感を損なわない基準粒、ざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を自動的に、かつ、一覧的に各色により明確に認識して、検査、分析することができ、当該炊飯米の食感の良否を速やかに判定すること可能な炊飯米の品質検査システム用プログラムを実現し提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は本発明の実施例に係る炊飯米の品質検査システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムにえけるモデル作成の元となる炊飯米を基に作成した炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米画像データの作成処理を示すフローチャートである。
【図３】図３は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムにおける検査対象炊飯米画像データの作成処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおけるモデル作成の元となる炊飯米を基に作成した炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米基準画像を示す概略図である。
【図５】図５は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおけるモデル作成の元となる炊飯米を基に作成した炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米割れ画像を示す概略図である。
【図６】図６は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおけるモデル作成の元となる炊飯米を基に作成した炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米練り画像を示す概略図である。
【図７】図７は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおける検査対象炊飯米基準画像を示す概略図である。
【図８】図８は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおける検査対象炊飯米割れ画像を示す概略図である。
【図９】図８は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおける検査対象炊飯米練り画像を示す概略図である。
【図１０】図１０は本実施例に係る炊飯米の品質検査システムおける検査対象炊飯米混合画像を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、炊飯米における食感を損なわない基準粒の領域、及びざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を主に視覚により検査、分析し、食感の良否を速やかに判定できる炊飯米の品質検査システムを提供するという目的を、モデル作成の元となる炊飯米の表面を撮像して、その画像データを出力する撮像部と、前記撮像部からの炊飯米の画像データを記憶する記憶部と、前記炊飯米の画像データを画面に表示する表示部と、画面表示される前記炊飯米の画像データを視認しつつコンピュータ画像処理を利用した手動操作にて当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域、べたつきを感じる練り粒の領域を意味する練り領域に色分けする手動操作手段と、色分けした基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合を算出する領域算出部と、具備し、色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて炊飯米の品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成し、これらの処理を任意回数行ってモデル炊飯米画像データ群として前記記憶部に記憶し、検査対象となる炊飯米に対しても前記撮像部により表面を任意回数撮像して、その画像データ群を取得し、前記モデル炊飯米画像データ群を参照してコンピュータ画像処理により検査対象となる画像データ群の個々の画像データに対する食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域、べたつきを感じる練り粒領域に色分け処理を行って画像データを生成し。かつ、色分けした画像データの基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合を算出して、色分けした画像データ、各領域の割合と、検査対象となる炊飯米の画像データを関連付けて、検査対象炊飯米画像データ群を生成し、個々の検査対象炊飯米画像データの色分け態様、各割合に応じて前記検査対象炊飯米の品質検査を行うようにした構成により実現した。
【実施例】
【００１７】
以下、本発明の実施例に係る炊飯米の品質検査システムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１は、図１に示すように、この炊飯米Ｒの品質検査システム１全体の制御を行う制御部２と、前記炊飯米Ｒの品質検査システム１の動作プログラム、画像データ処理プログラムを記憶したプログラムメモリ３と、炊飯器１１にて炊き上げたモデル作成の元となる炊飯米Ｒの表面を撮像して、その画像データを出力する例えばデジタルカメラからなる撮像部４と、撮像した炊飯米Ｒの画像テータ群、作成したモデル炊飯米画像データ群、コンピュータ処理により生成した検査対象炊飯米画像データ群等の各種データを記憶する記憶部５と、炊飯米Ｒの画像、モデル炊飯米画像、検査対象炊飯米画像等の各種画像を画面表示する液晶ディスプレイ等からなる表示部６と、手動操作手段を構成するキーボード７及びマウス８と、詳細は後述するが色分けした基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合を算出する領域算出部９と、モデル炊飯米画像データ群を参照してコンピュータ画像処理により検査対象となる画像データ群の個々の画像データに対する食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域。べたつきを感じる練り粒の領域に色分け処理を自動的に行う検査対象炊飯米画像データ処理部１０と、を有している。
【００１９】
次に、図２、図４乃至図６を参照して上述した構成からなる本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１によるモデル作成の元となる炊飯米Ｒを基に作成した炊飯米Ｒの品質検査の基になるモデル炊飯米画像データの作成処理について説明する。
【００２０】
本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１により品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成するに際しては、まず、前記撮像部４により、炊飯器１１にて炊き上げたモデル作成の元となる炊飯米Ｒの表面を例えば撮像箇所を変更しつつ任意回数撮像して、その画像データ群を各々出力する。
【００２１】
前記撮像部４からの炊飯米Ｒの画像データ群は、コンピュータ処理（プログラム処理）により記憶部５に記憶される。そして、炊飯米Ｒの画像データ群を個別的に表示部６の画面に表示する。
【００２２】
次に、本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１の操作者は、マウス等の手動操作手段を使用し、面表示される前記炊飯米Ｒの画像データを視認しつつコンピュータ画像処理を利用した手動操作にて当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域と、それ以外の基準外領域とに色分け処理する。
【００２３】
本実施例では、基準外領域として、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域、べたつきを感じる練り粒の領域を意味する練り領域の２種類であるとして以下の説明行う。
【００２４】
この場合の具体的態様としては、例えば図４下欄に示す前記炊飯米Ｒの画像データを視認し、当該画像データの表示形態に対応して食感を損なわない基準粒の領域と認められる領域を基準領域として例えば青色（図４中欄では図面表示上の便宜から濃灰色で示す）で塗りつぶす処理を行い、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域と認められる領域を割れ領域として黄色（図４中欄では図面表示上の便宜から淡灰色で示す）で塗りつぶす処理を行い、更に、べたつきを感じる認められる練り粒の領域を練り領域として黒色（図４中欄では図面表示上の便宜から黒色で示す）で塗りつぶす処理を行う。
【００２５】
なお、色分け処理による図面表示の色態様は以下に述べる図５乃至図１０においても各々同様である。
【００２６】
更に、前記領域算出部９により、上述したようにして色分けした画像データを基に、前記基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合（面積）を算出する。
【００２７】
この場合には、基準領域９３％、割れ領域７％、練り領域０％の如く算出するものであり、基準領域が大部分を占める状態となっている。
【００２８】
そして、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて炊飯米Ｒの品質検査の基になるモデル炊飯米画像データを作成し、前記記憶部５に記憶する。
【００２９】
図４に示すモデル炊飯米画像データに対応する画像をモデル炊飯米基準画像と称するものとする。
【００３０】
次に、上述した場合と同様にして前記撮像部４により、前記炊飯器１１にて炊き上げたモデル作成の元となる炊飯米Ｒの表面の別の箇所を撮像した図５下欄に示す画像データを画面表示し、これを基に上述した場合と同様な処理を実行し、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて図５に示すようなモデル炊飯米割れ画像に対応するモデル炊飯米画像データを得て、これを前記記憶部５に記憶する。
【００３１】
この場合には、基準領域４７％、割れ領域４９％、練り領域４％の如く算出するものであり、割れ領域が全体の略半分を占める状態となっている。
【００３２】
更にまた、上述した場合と同様にして前記撮像部４により、前記炊飯器１１にて炊き上げたモデル作成の元となる炊飯米Ｒの表面の更に別の箇所を撮像した図５下欄に示す画像データを画面表示し、これを基に上述した場合と同様な処理を実行し、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、モデル作成の元となる炊飯米の画像データとを関連付けて図６に示すようなモデル炊飯米練り画像に対応するモデル炊飯米画像データを得て、これを前記記憶部５に記憶する。
【００３３】
この場合には、基準領域２２％、割れ領域２６％、練り領域５２％の如く算出するものであり、練り領域が全体の略半分を占める状態となっている。
【００３４】
本実施例における上述した３種のモデル炊飯米画像データの集合をモデル炊飯米画像データ群と称するものとする。
【００３５】
以上の処理により、炊飯米Ｒの品質検査の基になるモデル炊飯米画像データの作成処理が終了する。
【００３６】
次に、図３、図７乃至図９、図１０を参照して上述した構成からなる本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１による検査対象である炊飯米Ｒに基づく検査対象炊飯米画像データの生成処理及び品質検査について説明する。
【００３７】
本実施例に係る炊飯米Ｒの品質検査システム１により検査対象炊飯米画像データを生成するに際しては、まず、前記撮像部４により、炊飯器１１にて炊き上げた検査対象となる炊飯米Ｒの表面を例えば撮像箇所を変更しつつ任意回数撮像して、その画像データ群を各々出力する。
【００３８】
前記撮像部４からの炊飯米Ｒの画像データ群は、コンピュータ処理により記憶部５に記憶される。
【００３９】
次に、検査対象炊飯米画像データ処理部１０は、記憶部５に記憶されている前記モデル炊飯米画像データ群を参照し、例えば図７下欄に示す一つの検査対象となる炊飯米Ｒの画像に対応する画像データと、モデル炊飯米画像データ群のうちの基準領域の割合が大きいモデル炊飯米基準画像の一部に付加されている元となる炊飯米Ｒの画像データとを比較して、検査対象となる炊飯米Ｒの画像データも基準領域の割合が大きいと判断した場合、更に当該モデル炊飯米基準画像の色分けされた画像データをも参照しつつ、この検査対象となる炊飯米Ｒの画像データに対して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域と、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域と、べたつきを感じる練り粒領域とに既述した場合と同様にして色分け処理を行い、色分けされた画像データを自動生成する。
【００４０】
更に、前記領域算出部９により、上述したようにして色分けした画像データを基に、前記基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合（面積）を算出する。
【００４１】
この場合には、基準領域６２％、割れ領域３７％、練り領域１％の如く算出するものであり、基準領域が全体に対して大きな割合を占める状態となっている。
【００４２】
そして、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、検査対象炊飯米の画像データとを関連付けて検査対象炊飯米画像データを生成し、前記記憶部５に記憶する。
【００４３】
図７に示す前記検査対象炊飯米画像データに対応する画像を検査対象炊飯米基準画像と称するものとする。
【００４４】
次に、上述した場合と同様にして前記撮像部４により、前記炊飯器１１にて炊き上げた検査対象となる炊飯米Ｒの表面の別の箇所を撮像した図８下欄に示す画像に対応する画像データを画面表示し、これを基に上述した場合と同様な処理を実行する。
【００４５】
すなわち、前記検査対象となる炊飯米Ｒの図８下欄に示す画像に対応する画像データと、モデル炊飯米画像データ群のうちの割れ領域の割合が大きいモデル炊飯米割れ画像の一部に付加されている元となる炊飯米Ｒの画像データとを比較して、検査対象となる炊飯米Ｒの画像データも割れ領域の割合が大きいと判断した場合、更に当該モデル炊飯米割れ画像の色分けされた画像データをも参照しつつ、この検査対象となる炊飯米Ｒの画像データに対して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域と、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域と、べたつきを感じる練り粒領域とに既述した場合と同様にして色分け処理を行い、色分けされた画像データを自動生成する。
【００４６】
更に、前記領域算出部９により、上述したようにして色分けした画像データを基に、前記基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合（面積）を算出する。
【００４７】
この場合には、基準領域６１％、割れ領域３４％、練り領域５％の如く算出するものであり、割れ領域が全体に対して大きな割合を占める状態となっている。
【００４８】
そして、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、検査対象炊飯米の画像データとを関連付けて検査対象炊飯米画像データを自動生成し、前記記憶部５に記憶する。
【００４９】
図８に示す前記検査対象炊飯米画像データに対応する画像を検査対象炊飯米割れ画像と称するものとする。
【００５０】
次に、上述した場合と同様にして前記撮像部４により、前記炊飯器１１にて炊き上げた検査対象となる炊飯米Ｒの表面の更に別の箇所を撮像した図９下欄に示す画像に対応する画像データを画面表示し、これを基に上述した場合と同様な処理を実行する。
【００５１】
すなわち、前記検査対象となる炊飯米Ｒの図９下欄に示す画像に対応する画像データと、モデル炊飯米画像データ群のうちの練り領域の割合が大きいモデル炊飯米練り画像の一部に付加されている元となる炊飯米Ｒの画像データとを比較して、検査対象となる炊飯米Ｒの画像データも練り領域の割合が大きいと判断した場合、更に当該モデル炊飯米練り画像の色分けされた画像データをも参照しつつ、この検査対象となる炊飯米Ｒの画像データに対して食感を損なわない基準粒の領域を意味する基準領域と、ざらつき、違和感がある割れ粒の領域を意味する割れ領域と、べたつきを感じる練り粒領域とに既述した場合と同様にして色分け処理を行い、色分けされた画像データを自動生成する。
【００５２】
更に、前記領域算出部９により、上述したようにして色分けした画像データを基に、前記基準領域、割れ領域、練り領域の全画像領域に対する各割合（面積）を算出する。
【００５３】
この場合には、基準領域２６％、割れ領域２８％、練り領域４６％の如く算出するものであり、練り領域が全体に対して略半分の割合を占める状態となっている。
【００５４】
そして、コンピュータ処理にて、色分けした画像データと、各領域の割合と、検査対象炊飯米の画像データとを関連付けて検査対象炊飯米画像データを自動生成し、前記記憶部５に記憶する。
【００５５】
図９に示す前記検査対象炊飯米画像データに対応する画像を検査対象炊飯米練り画像と称するものとする。
【００５６】
なお、図１０は、既述した場合と同様にして生成した割れ画像の領域に練り画像の領域が混在する検査対象炊飯米混合画像を示すものであり、この場合には、基準領域４１、割れ領域３２％、練り領域２７％の如く算出するものであり、割れ領域と練り領域とが略近似した割合となっている。
【００５７】
本実施例における上述した４種の検査対象炊飯米画像データの集合を検査対象炊飯米画像データ群と称するものとする。
【００５８】
このようにして、操作者が作成し記憶保持しているモデル炊飯米画像データ群を基にして、実際に炊き上げた検査対象である炊飯米Ｒの画像データに対する基準領域、割れ領域、練り領域別の色分け処理及びこれら各領域の割合を示す数値生成をコンピュータ処理により実行し、検査対象炊飯米画像データ群を生成することによって、実際に炊き上げた炊飯米Ｒにおける食感を損なわない基準粒、ざらつき、違和感がある割れ粒、べたつきを感じる練り粒の各領域を主に視覚により一覧的に検査、分析し、当該炊飯米Ｒの食感の良否を速やかに判定すること可能な炊飯米Ｒの品質検査システムを構築することができる。
【００５９】
例えば、図７に示す検査対象炊飯米基準画像が生成された場合には、基準領域が全体に対して大きな割合を占める状態であるため、当該炊飯米Ｒの食感は良好であると判定でき、図８に示す検査対象炊飯米割れ画像が生成された場合には、当該炊飯米Ｒの食感はざらつき、違和感があると判定でき、図９に示す検査対象炊飯米練り画像が生成された場合には、当該炊飯米Ｒの食感はべたつきを感じるものであると判定できる。
【００６０】
更に、図１０に示す検査対象炊飯米混合画像が生成された場合には、当該炊飯米Ｒの食感はざらつき、違和感があるとともに、べたつきをも感じるものであると判定できる。
【００６１】
なお、上述した実施例においては、モデル炊飯米画像を作成する態様として３種類の例を挙げたが、モデル炊飯米画像の作成個数はこれに限らず５種、１０種、３０種等任意個数とすることができ、特に限定するものではなく、このような多数のモデル炊飯米画像を作成し、記憶しておくことにより、炊飯米の品質検査の精度をより高めることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明の炊飯米の品質検査システムは、炊飯米を扱う食品工場、研究所、更には学校給食提供会社、飲食店、レストラン等において広範に活用可能である。
【符号の説明】
【００６３】
１    炊飯米の品質検査システム
２    制御部
３    プログラムメモリ
４    撮像部
５    記憶部
６    表示部
７    キーボード
８    マウス
９    領域算出部
１０    検査対象炊飯米画像データ処理部
１１    炊飯器
Ｒ    炊飯米
【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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