(57)【要約】【課題】走査によって計測した生データ及び関数演算データを特徴量データとして、直接表示することで、産地、品種等の違いに影響されない、絶対評価を行う。【解決手段】ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示状態を、検査員が目視で確認することで、判定項目のそれぞれについて、良否の判定を行う。特徴量データは、測光データから一義的に定まる生データと関数演算データであり、文字メッセージは、全国平均との比較結果のみであるため、この時点では、しきい値の取り方によって自動的に良否を判定した場合に起こり得る差異がない。良否の判定は、検査員に依存することになるが、穀粒の産地や品種の違いを熟知している検査員が正確なデータや全国平均との比較のための文字メッセージを目視して判断する方が、結果的には精度の高い良否判別が可能となる。【選択図】        図５
2004361333.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒状の被検査物をフラットベット状の測光面上に整列させた状態で、当該粒状の被検査物に光を照射しながら走査し、その反射光又は透過光を測定することで測光データを得て、整列された粒状被検査物単位での仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、
前記粒状被検査物の測光データを解析することで得られる生データ、並びに前記生データを所定の関数に基づいて演算した関数演算データを、前記粒状被検査物の特徴量データとして表示する特徴量表示手段と、
前記特徴量データの平均値を基準となる平均値と比較した結果を形容詞的な文字メッセージを用いて表示する文字メッセージ表示手段と、
を有する粒状被検査物状態判別装置。
【請求項２】
前記特徴量表示手段が、前記生データ及び関数演算データで構成される特徴量データの一部又は全部を、前記基準となる平均値と共に各粒状被検査物毎にグラフィカルに一覧表示することを特徴とする請求項１記載の粒状被検査物状態判別装置。
【請求項３】
前記特徴量データに基づいて、青未熟粒、青死粒、乳白粒、腹白粒、白死粒、未熟粒、砕粒、被害粒、着色粒、胴割粒の良否を判定する判定手段と、
前記良否判定の基準となるしきい値を、前記特徴量表示手段及び文字メッセージ表示手段の表示状態を参考として設定可能なしきい値設定手段をさらに有することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の粒状被検査物状態判別装置。
【請求項４】
前記しきい値設定手段で設定したしきい値を、識別符号と共に累積記憶可能とされていることを特徴とする請求項３記載の粒状被検査物状態判別装置。
【請求項５】
前記生データが、赤（Ｒ）色分解データと、緑（Ｇ）色分解データ、青（Ｂ）色分解データと、各被検査物の大きさデータと、各被検査物の長さデータと、各被検査物の幅データと、を含み、
前記関数演算データが、白さ評価データと、青さ評価データと、赤さ評価データと、丸さデータと、色変化画素率データと、を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、粒状の被検査物をフラットベット状の測光面上に整列させた状態で、当該粒状の被検査物に光を照射しながら走査し、その反射光又は透過光を測定することで測光データを得て、整列された粒状被検査物単位での仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、粒状被検査物、例えば米等の穀粒を所定機関の検査法に基づいて、規格管理をするべく、標準値（デフォルト値）と比較して等級を決定することがなされている。
【０００３】
この穀粒判別のため、検査員が所定の検査規定に従って目視によって、整粒（規格合格品）／非整粒（規格不合格品）を判定するのに代えて、自動的に良否（合否）を判別する選別装置（穀粒判別器）が提案されている。
【０００４】
特許文献１では、この検査の自動化を図るべく、米粒の整列に際してセンサの検出信号に悪影響を与えることなく、米粒全体の透過光の検出が可能で正確な検査信号を得ることが提案されている。
【０００５】
この特許文献１では、供給ホッパーにサンプルを投入し、１列で搬送装置に沿って搬送しながら、ＣＣＤカメラによってサンプル（種子）を撮像して、この撮像結果から種子の色、大きさ、形状等の良否（合否）を予めプログラムされている良否判断基準で判定し、抽出装置によって合格品と、不良品とを選別する構成となっている。なお、この特許文献１では、ディスプレーの画面に、種子１つ１つの画像範囲を格子状に分割して表示するようにしている。
【０００６】
また、特許文献２には、一度に多数の米粒を試料として検出し、米粒の品質を各米粒毎に個別に判定処理し得る米粒品質判定装置が開示されている。この特許文献２では、スキャナ部のライン走査によってフラットベット状の窓部に置かれた米粒を検出し、窓部の平面的な光量を得る構造となっている。
【０００７】
【特許文献１】
特許第３０５８９４０公報
【特許文献２】
実公平７−３３１５１号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の検査員等による選別では、品種、産年、地域等により整粒／非整粒の境界が絶対的なものではないため、選別結果に個人差が生じる。
【０００９】
また、自動的に良否を選別する選別装置（判別装置）では、品種や地域にあわせたしきい値が複数必要となり、例えば同じ玄米であっても複数の整粒歩合値が計算される問題があった。
【００１０】
より具体的に言えば、北海道が産地の米を見て、北海道の検査員が出す整粒歩合と、九州の検査員が出す整粒歩合とが、相違する（検査員の個人差）。
【００１１】
自動選別装置では、北海道が産地の米を見て、北海道の検査員が出す値になるようなしきい値Ａと、九州が産地の米を見て、九州の検査員が出す値になるようなしきい値Ｂと、を準備しなければならない（産地毎のしきい値）。
【００１２】
このため、複数のしきい値があったとしても、おおまかな分類しかできず、また、設定のミス等によって、正しい選別ができなくなる可能性がある。
【００１３】
本発明は上記事実を考慮し、走査によって計測した生データ及び関数演算データを特徴量データとして、直接表示することで、産地、品種等の違いに影響されない、絶対評価を行うことができる粒状被検査物状態判別装置を得ることが目的である。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、粒状の被検査物をフラットベット状の測光面上に整列させた状態で、当該粒状の被検査物に光を照射しながら走査し、その反射光又は透過光を測定することで測光データを得て、整列された粒状被検査物単位での仕上がり状態を判別する粒状被検査物状態判別装置であって、前記粒状被検査物の測光データを解析することで得られる生データ、並びに前記生データを所定の関数に基づいて演算した関数演算データを、前記粒状被検査物の特徴量データとして表示する特徴量表示手段と、前記特徴量データの平均値を基準となる平均値と比較した結果を形容詞的な文字メッセージを用いて表示する文字メッセージ表示手段と、を有している。
【００１５】
請求項１に記載の発明によれば、粒状の被検査物を測光面上に整列させ、光を照射する。この光の反射光又は透過光を測光することで測光データを得る。
【００１６】
特徴量表示手段では、この測光データを解析した生データ、並びに生データを所定の関数に基づいて演算した関数演算データを、当該粒状被検査物の特徴量データとして表示する。
【００１７】
特徴量データは、人為的に設定したしきい値に基づく比較結果ではないため、例えば粒状被検査物が穀粒の場合、産地や品種等の違いによって影響されない絶対評価のパラメータとして利用することができる。
【００１８】
また、上記特徴量データと共に、特徴量データの平均値と、基準となる平均値との比較結果を、形容詞的な文字メッセージで表現している。
【００１９】
なお、「形容」とは、周知の如く、「事物のかたち」、「ありさま」、「形状」、並びに「事物のかたち・ありさまを他のことばやたとえを使って言い表すこと」、を言い、「形容詞」とは、「事物の性質・状態を、事物の超時間的な持続性の属性に着目して性質・状態を表す語」を言う（広辞苑より）。
【００２０】
また、請求項でいう「形容詞的な」とは、必ずしも「い」で終わる必要はないことを言及したものである。
【００２１】
すなわち、この発明では、基準となる平均値よりも「青い」、「白い」、「赤い」並びに「大きい」、「小さい」等の文字メッセージを表示する。この文字メッセージは、良否の判定ではなく、基準となる平均値に比べた結果のみを表現しているため、これが直接良否につながるものではなく、被検査物が例えば穀粒であれば、その産地毎の経験的な良否判定の材料となり得るものである。これにより、誤った良否判定を行わず、最終判断は、例えば、その地域の熟練者等が判断することになるが、この良否判断材料として上記特徴量データ及び文字メッセージを参考とすることで、熟練者、初心者に関わらずほぼ一様な良否判定を行うことができる。
【００２２】
請求項２に記載の発明は、前記請求項１に記載の発明において、前記特徴量表示手段が、前記生データ及び関数演算データで構成される特徴量データの一部又は全部を、前記基準となる平均値と共に各粒状被検査物毎にグラフィカルに一覧表示することを特徴としている。
【００２３】
請求項２に記載の発明によれば、前記特徴量データの一部又は全部をグラフィカルに表示することで、検査員等は一目瞭然に当該粒状被検査物の特徴を見極めることができる。グラフィカルなデータとしては、レーダーチャートが最適である。なお、このレーダーチャートに目安として、基準となる平均値を併せて表示することで、これが良否判定の目安となり得る。
【００２４】
請求項３に記載の発明は、前記請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記特徴量データに基づいて、青未熟粒、青死粒、乳白粒、腹白粒、白死粒、未熟粒、砕粒、被害粒、着色粒、胴割粒の良否を判定する判定手段と、前記良否判定の基準となるしきい値を、前記特徴量表示手段及び文字メッセージ表示手段の表示状態を参考として設定可能なしきい値設定手段をさらに有することを特徴としている。
【００２５】
請求項３に記載の発明によれば、特徴量データに基づいて、青未熟粒、青死粒、乳白粒、腹白粒、白死粒、未熟粒、砕粒、被害粒、着色粒、胴割粒の良否を判定する。この判定の際には、しきい値が必要であるが、従来はデフォルト値、或いはメーカー側で設定した複数のしきい値から選択するようにしていた。しかし、デフォルト値或いはメーカーの設定したしきい値は、例えば、全国レベルで利用できるようなものであるため、一部の地域では不適当なしきい値となることがある。
【００２６】
そこで、しきい値設定手段では、良否判定の基準となるしきい値を、前記特徴量表示手段及び文字メッセージ表示手段の表示状態を参考として設定可能とした。
【００２７】
請求項４に記載の発明は、前記請求項３に記載の発明において、前記しきい値設定手段で設定したしきい値を、識別符号と共に累積記憶可能とされていることを特徴としている。
【００２８】
請求項４に記載の発明によれば、設定したしきい値は、記憶手段により識別符号と共に記憶しておく。これにより、狭い地域を対象としたしきい値での良否判定が可能となり、より正確な良否判定が行える。また、記憶手段に記憶しておくことで、一度設定したものを将来読み出して利用することができる。
【００２９】
請求項５に記載の発明は、前記請求項１乃至請求項４の何れか１項記載の発明において、前記生データが、赤（Ｒ）色分解データと、緑（Ｇ）色分解データ、青（Ｂ）色分解データと、各被検査物の大きさデータと、各被検査物の長さデータと、各被検査物の幅データと、を含み、前記関数演算データが、白さ評価データと、青さ評価データと、赤さ評価データと、丸さデータと、色変化画素率データと、を含むことを特徴としている。
【００３０】
請求項５に記載の発明によれば、生データには、測光データを色分解することで得られる、赤色分解データ、緑色分解データ、青色分解データ、並びに各被検査物の大きさデータと、各被検査物の長さデータと、各被検査物の幅データが含まれる。
【００３１】
一方、関数演算データには、前記青未熟粒、乳白粒、腹白粒、白死粒、砕粒、着色粒、胴割等の不良（非整粒）を見つけるために必要な、白さ評価データ、青さ評価データ、赤さ評価データ、丸さデータ、色変化画素率データが含まれる。
【００３２】
特に、熟練した検査員であれば、上記のような生データ及び関数演算データを見ることで、極めて正確に整粒／非整粒の良否の判別が可能となる。
【００３３】
また、産地、品種に基づいて正しいしきい値を設定すれば、精度の高い、自動的な整粒／非整粒の良否判別が可能である。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図１には、第１の実施の形態に係るオートローダ式判別装置（以下、単に判別装置という）１０が示されている。
【００３５】
判別装置１０は、一対の箱体１２、１４が蝶番（図示省略）によって連結され、開閉可能なブリーフケース型の筐体１６に収容されており、図１は使用状態を示している。
【００３６】
すなわち、一対の箱体１２、１４が互いに１８０°開放した状態で載置されている。なお、格納時には一対の箱体１２、１４が前記蝶番を中心に回転し、開口端同士が向かい合って閉止されるようになっており、これにより、内部の精密機器類が保護される。
【００３７】
一方の箱体１２（図１の奥側）には、コントローラ（汎用パソコンであってもよい）１８とプリンタ２０とが収容されている。このコントローラ１８とプリンタ２０とは図示しない接続ケーブルによって接続されており、コントローラ１８で演算処理したデータ等をプリンタ２０によってプリントアウトすることができるようになっている。また、コントローラ１８には、ＬＣＤモニタ１８Ａが設けられている。
【００３８】
また、このコントローラ１８は、他方の箱体１４に収容された判別装置本体２２の動作を制御する機能を有しており、判別装置本体２２は、このコントローラ１８からの指示に従って動作する構成となっている。なお、コントローラ１８と判別装置本体２２とは、箱体１２、１４の開閉によって損傷しないフレキシブルケーブル等可撓性を有する配線ケーブル（図示省略）によって接続することが好ましい。
【００３９】
図２には、判別装置本体２２の概略構成が示されている。
【００４０】
判別装置本体２２は、ベースとなるスキャナ部２４と、粒状被検査物である穀粒を受け入れてスキャナ部２４による測光位置に配置するための穀粒ハンドリング部２６と、で構成されている。
【００４１】
スキャナ部２４は、周縁を除く上面部が開口した箱型のケーシング２８を備え、当該開口した部分には、透明ガラス板３０が嵌め込まれている。
【００４２】
この透明ガラス板３０の上部には、後述するハンドリング部２６のケーシング２８に設けられたスリット上の挿入口８０から出し入れ可能なトレイ７２が位置決めされるようになっており、このトレイ７２が穀粒の載置台となる。
【００４３】
また、この透明ガラス板３０の下部には、ライン走査型撮像ユニット３２が配設されている。
【００４４】
ライン走査型撮像ユニット３２は、撮像素子が図２の手前から奥側にかけてアレイ状に配列された（主走査方向）撮像素子アレイ３４Ａとこの撮像素子アレイ３４Ａに沿って設けられた円筒状の光源３４Ｂを備えたヘッド部３４を有しており、このヘッド部３４が、スキャナモータ３６の駆動力で前記透明ガラス板３０の下部を図２の左右方向に沿って移動する（副走査方向）。
【００４５】
これにより、透明ガラス板３０のほぼ全面を撮像素子アレイ３４Ａによって走査することができる。
【００４６】
ライン走査型撮像ユニット３２には、スキャン開始位置センサ３８と、スキャン終了位置センサ４０とが設けられ、このスキャン開始位置センサ３８と、スキャン終了位置センサ４０とでヘッド部３４を検出することで、走査領域が設定されるようになっている。
【００４７】
ここで、ヘッド部３４のスキャン開始位置センサ３８の近傍には、別途このヘッド部３４を検出する測距位置センサ４２が設けられている。この測距位置センサ４２は、前記スキャン開始位置センサ３８との間が所定の間隔Ｌで副走査方向に並んで配列されている。スキャン開始位置センサ３８及び測距位置センサ４２では、ヘッド部３４が副走査を開始した直後に、それぞれヘッド部３４を順次検出する。すなわち、上流側のスキャン開始位置センサ３８が検出した時間ｔ１と下流側の測距位置センサ４２が検出した時間ｔ２との間には、時間差Δｔ（ｔ２−ｔ１）が生じる。
【００４８】
この時間差Δｔは、ヘッド部３４の移動速度ｖＳを演算するパラメータとして適用される。なお、測距位置センサ４２は必須ではなく、スキャン終了位置センサ４０を代用して、装置起動後に行うキャリブレーション時に、スキャン開始位置センサ３８とスキャン終了位置センサ４０との間の移動時間から時間差Δｔを得るようにしてもよい。
【００４９】
前記ハンドリング部２６は、前記透明ガラス板３０の上部を含むケーシング２８の上部を覆うようにカバー４６が設けられている。
【００５０】
カバー４６の天板部には、矩形の開口部が設けられ穀粒の投入口４８とされている。
【００５１】
すなわち、前記スキャナ部２４によって測光する被検査物である穀粒は、この投入口４８から投入されるようになっている。
【００５２】
投入口４８の直下は、ホッパーユニット４４のホームポジション位置とされている。通常（待機状態）では、前記投入口４８から投入された穀粒は、ホッパーユニット４４へ受け渡されようになっている。なお、ホッパーユニット４４のホームポジション位置には、ホームポジションセンサ５０が設けられ、このホームポジションセンサ５０によって位置が管理されている。
【００５３】
図３に示される如く、ホッパーユニット４４は、前記投入口４８を介して流入してくる穀粒を貯留する下端部が先細りとなる受皿５２を備えている。
【００５４】
この受皿５２の下端開口部には、ロータリーバルブ５４が取付けられている。このロータリーバルブ５４は、周面が軸線方向に凹凸が形成され、凹部５４Ａに穀粒が収容可能となっている。なお、収容状態によっては、一部が凹部５４Ａから突出する場合もある。また、凹凸ではなく、複数の独立した溝（くぼみ）であってもよい。
【００５５】
このロータリーバルブ５４は、前記受皿５２の下端開口から突出しており、この突出した周面を隠すように、前記受皿５２の下端部から弾性力のあるバルブシート５６が吊り下げられている。
【００５６】
ホッパーユニット４４は、ワイヤ６６の軸移動によって、副走査方向へ移動し、これに同期してロータリーバルブ５４が回転することで、受け皿５２に収容された穀粒が、前記トレイ７２上に縦横方向に整列して載置されるようになっている。
【００５７】
上記、トレイ７２上に穀粒が整列された状態で、ヘッド部３４を１往復させることで、前記トレイ７２上の穀粒を測光（撮像）することができる。測光したデータはコントローラ１８へ送出されるようになっている。
【００５８】
ここで、第１の実施の形態のコントローラでは、測光したデータを解析することによって、生データとして、以下の表１に示すデータを得るようになっている。
【００５９】
【表１】
2004361333.tif 000003
【００６０】
上記表１内の「大きさデータ」とは、整列している穀粒を格子状に分割し、この格子内の穀粒が占有する画素数を言う。第１の実施の形態では、全画像が２５０万画素（Ａ４サイズ程度）であり、１０００粒の穀粒を領域分割すると、１つの格子が２５００画素で構成され、その中の標準的な穀粒は１５００画素程度である。
【００６１】
また、上記生データに基づいて、所定の関数演算することで関数演算データを得るようにしている。
【００６２】
関数演算データには、以下の表２に示されるような種類がある。
【００６３】
【表２】
2004361333.tif 000004
【００６４】
コントローラ１８では、ＬＣＤモニタ１８Ａに表示する表示対象データとして、上記ｄ．〜ｆ．の生データ、並びにｇ．〜ｊ．の関数演算データの一部又は全部を数値データ或いはグラフィカルな表示形態（ここでは、レーダーチャート）で表示するようになっている。
【００６５】
この表示内容に基づいて、以下の表３に示されるような判定項目に対して、検査員の良否判定が行われるようになっている。
【００６６】
【表３】
2004361333.tif 000005
【００６７】
図４は、例えば、Ｎｏ．ｄ、Ｎｏ．ｇ〜Ｎｏ．ｊの関数演算データをレーダーチャートとして表示したものである。このレーダーチャートは、ＬＣＤモニター１８Ａの一部に表示されるようになっている。
【００６８】
図５に示される如く、ＬＣＤモニタ１８Ａの画像表示形態は、左から２／３は、実際に穀粒を撮像した画像を表示する穀粒表示領域１００であり、整列された穀粒と共に、この穀粒を１粒毎に区分けする格子状の罫線１０２が同時に表示される。なお、この穀粒表示領域１００は、独立してスクロール可能とされ、合計１０００粒（１回の計測数）の一部が穀粒表示領域１００に表示される。
【００６９】
一方、穀粒表示領域１００の右側には、特徴量データ表示領域１０４とされ、その上部が前記レーダーチャートを表示するためのグラフィック表示領域１０６、下部が数値データ表示領域１０８となっている。
【００７０】
以下に第１の実施の形態の作用を説明する。
【００７１】
（測光手順）
トレイ７２を挿入した状態で、ホッパーユニット４４の受皿５２にオペレータの手作業によって投入する。この場合、ホッパーユニット４４は、ホームポジションセンサ５０の検出によりカバー４６の投入口４８に対応しているため、オペレータは投入口４８に適量の穀粒を投入すればよい。
【００７２】
適用の穀粒が投入され、起動を促す操作がなされると、ヘッド部３４の光源３４Ｂをオンとし撮像素子アレイ３４Ａをアクティブ状態とし、スキャナモータ３６の駆動を開始する。
【００７３】
このスキャナモータ３６の駆動により、ヘッド部３４は、スキャン開始位置センサ３８よりも若干上流側のホームポジションから移動を開始する。
【００７４】
このため、移動を開始直後には、スキャン開始位置センサ３８によってその位置が検出され、タイマをスタートさせ（ｔ１）、測距位置センサ４２によってヘッド部３４を検出すると、タイマをストップ（ｔ２）させる。これにより、スキャン開始位置センサ３８から測距位置センサ４２までのヘッド部３４の移動時間Δｔ（＝ｔ２−ｔ１）を得ることができる。ここで、前記時間Δｔと予め既知のスキャン開始位置センサ３８から測距開始位置センサ４２までの距離Ｌとに基づいてヘッド部３４の移動速度ｖＳを演算する。
【００７５】
演算されたヘッド部３４の移動速度ｖＳに基づいて、ホッパーユニット４４の移動速度とロータリバルブ５４の回転線速度とを設定し、ロータリーバルブ５４を回転させながらホッパーユニット４４を副走査方向へ移動させる。
【００７６】
これにより、被検査物としての穀粒がトレイ７２上に縦横に整列して均等に散布される。
【００７７】
この状態で、ヘッド部３４による測光を実行する。すなわち、トレイ７２上の穀粒に光源３４Ｂからの光を照射し、その反射光を撮像素子アレイ３４Ａによって検出しながらヘッド部３４を移動させることで、トレイ７２の所定の領域に散布された穀粒の個々のデータを取り込む。
【００７８】
測光が終了すると、トレイ７２を排出移動させ、次の測光のスタンバイのため、ヘッド部３４、ホッパーユニット４４をそれぞれ初期位置（ホームポジション）へ戻す。
【００７９】
コントローラ１８では、取り込んだデータを処理し、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示を制御し、プリント指示があった場合にプリンタ２０でのプリントを制御する。
【００８０】
（ＬＣＤモニタへの表示）
ここで、第１の実施の形態では、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示内容を、前記ヘッド部３４の走査によって得た、測光データに基づいて一義的に決まる生データ、並びに生データを所定の関数で演算した関数演算データで構成される特徴量データとしている。
【００８１】
表示項目は、ユーザーの指定が可能であり、生データ（表１のＮｏ．ａ〜Ｎｏ．ｆ）の内のＮｏ．ｄ〜Ｎｏ．ｆ、並びに関数演算データ（表２のＮｏ．ｇ〜Ｎｏ．ｋ）の内のＮｏ．ｇ〜Ｎｏ．ｊの中から選択できる。
【００８２】
例えば、レーダーチャートとしてＮｏ．ｄ、Ｎｏ．ｇ〜Ｎｏ．ｊの５項目を選択すると、図５に示されるようなレーダーチャートが表示される。なお、このとき、同時にレーダーチャートに載らないデータは、表形式で数値で表示される。
【００８３】
さらに、図４では、グラフィック表示領域１０６にレーダーチャート上に全国平均値に基づくデータが表示されると共に、数値データ／文字メッセージ表示領域１０８にこの全国平均値との比較結果を、比較形容詞を用いた言葉による文字メッセージを表示する。
【００８４】
例えば、「全国の平均的な米より、青くてやや細く、小さい」といった文字メッセージが表示される。
【００８５】
上記ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示状態を、検査員（ユーザー）が目視で確認することで、判定項目（表３参照）のそれぞれについて、良否の判定を行う。
【００８６】
特徴量データは、測光データから一義的に定まる生データと関数演算データであり、文字メッセージは、全国平均との比較結果（判定ではなく）のみであるため、この時点では、しきい値の取り方によって自動的に良否を判定した場合に起こり得る差異がない。
【００８７】
言い換えれば、良否の判定は、検査員（ユーザー）に依存することになるが、良否の判定基準となるしきい値が不適当な状態で、自動判定するよりも、穀粒の産地や品種の違いを熟知している検査員が正確なデータ（特徴量データ）や全国平均との比較のための文字メッセージを目視して判断する方が、結果的には精度の高い良否判別が可能となる。
【００８８】
（第２の実施の形態）
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、この第２の実施の形態において、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。
【００８９】
第２の実施の形態の特徴は、前記第１の実施の形態において、設定しなかったしきい値を、前記表示される特徴量データや文字メッセージに基づいて、適正なしきい値を設定可能にした点にある。
【００９０】
前記第１の実施の形態では、生データ又は関数演算データを穀粒の特徴量データとしてＬＣＤモニタ１８Ａへ表示するようにしたが、この第２の実施の形態では、判定項目の判定結果を表示することが特徴となっている。
【００９１】
この判定項目の良否判定を行うためには、それぞれの判定項目（表３参照）における判定パラメータに対するしきい値が必要となる。
【００９２】
第２の実施の形態では、それぞれの判定項目に対して、予めデフォルト値が設定され、記憶されている。
【００９３】
ここで、判定項目の合否判定の際にユーザーは、デフォルトモードとユーザー設定モードの何れかを選択できるようになっている。
【００９４】
デフォルトモードを選択した場合は、前記記憶したデフォルト値がしきい値として採用され、合否の判定が行われる。
【００９５】
一方、ユーザー設定モードを選択した場合は、それぞれの判定項目に対して、産地、品種毎に複数のしきい値を任意に設定することができ、このユーザーが設定したしきい値に基づいて、各判定項目の良否判定が行われる。
【００９６】
ユーザー設定モードでは、事前に前述の特徴量データを確認することが可能であり、この特徴量データを見ることで、適正なしきい値の設定が可能となっている。
【００９７】
すなわち、必要に応じてユーザーがしきい値を設定することで、経時的に複数の穀粒の産地に適したしきい値が記憶されることになり、必要であれば、その中から選択して再利用することもできる点が、従来と相違する点である。
【００９８】
本装置では、ユーザー設定において、特徴量データ及び文字メッセージを参考にして設定できるため、産地等、比較的ローカルな領域での適正なしきい値が徐々に増加し、当該産地において使い勝手のよい、かつ適正なしきい値の設定が可能となる。
【００９９】
図６には、第２の実施の形態に係るコントローラ１８における、しきい値設定並びに良否判定のための制御ブロック図が示されている。
【０１００】
測光データは、特徴量データ生成部１１０に送出され、生データ（表１参照）と関数演算データ（表２参照）が生成される。また、測光データは、画像処理部１１２を介して、各穀粒の画像をＬＣＤ制御部１１４へ送出する。
【０１０１】
特徴量データ生成部１１０で生成された特徴量データは、判定実行指示部１１６からの指示信号に基づいて、判定項目選択部１１８へ送出される。
【０１０２】
すなわち、判定項目選択部１１８では、判定項目メモリ１２１から判定項目（表３参照）を順次読出し、この判定項目の良否判定に必要な特徴量データを特徴量データ生成部１１０から読み出す。
【０１０３】
読み出された特徴量データは、判定部１２０に送出され、適用しきい値格納部１２２に格納されているしきい値（デフォルト値或いはユーザー設定値）との比較によって良否の判定が実行される。また、良否の判定結果は、ＬＣＤ表示制御部１１４へ送出され、ＬＣＤモニタ１８Ａに表示される。
【０１０４】
ここで、適用しきい値格納部１２２には、今回比較対照として適用するしきい値が選択的に格納されるようになっており、そのしきい値は、しきい値設定部１２４によって設定される。
【０１０５】
しきい値設定部１２４には、デフォルト値メモリ１２４Ａ及びユーザー設定しきい値メモリ１２４Ｂが設けられ、予め各設定項目に対応する標準的なしきい値が記憶されている。デフォルト値は、しきい値設定部１２４に接続されているしきい値選択部１２６において、デフォルト値を使用する旨の選択操作があった場合に読み出され、適用しきい値格納部１２２へ送出される。
【０１０６】
一方、しきい値選択部１２６において、ユーザー設定する旨の選択操作があった場合には、ユーザー設定しきい値メモリ１２４Ｂに記憶されているしきい値（複数記憶されている場合は、それぞれにＩＤ（識別符号）が付与されている。）が読み出され、適用しきい値格納部１２２へ送出される。
【０１０７】
ここで、ユーザー設定しきい値メモリ１２４Ｂには、しきい値作成指示操作部１２７からの指示操作により、しきい値を追加登録できる。
【０１０８】
この場合、ＬＣＤ表示制御部１１４へユーザー設定信号を送出し、前記特徴量データ及び文字メッセージの表示を指示する。
【０１０９】
これにより、ＬＣＤモニタ１８Ａには、特徴量データ及び文字メッセージが表示され（表示形態は、第１の実施の形態と同様であってもよいし、表形式の数値でもよい）、ユーザーはこの表示内容に基づいて、しきい値入力操作部１２８の操作により、しきい値を入力する。なお、ＬＣＤモニタ１８Ａには、しきい値入力画面として、図７に示すようなウィンドウ画面１３０が表示される。
【０１１０】
ユーザーによるしきい値設定が完了すると、この設定されたしきい値がＩＤと共にしきい値設定部１２４のユーザー設定しきい値メモリ１２４Ｂに記憶される。
【０１１１】
図８には、各判定項目と、その良否判定のためのしきい値の設定手順、並びに良否判定手順が示されている。
【０１１２】
良否判定は、ステップ２００から順に行い、最終的に残ったものが整粒となる。
【０１１３】
ステップ２００及びステップ２０２は、青未熟粒の良否判定であり、白さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｇ）と、青さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｈ）を用いて判定する。ステップ２００で青いか否かが判断され、肯定判定されるとステップ２０２へ移行して白いか否かが判断される。このステップ２０２で否定判定（白くない）されると、青未熟粒と判定され（ステップ２０４）、肯定判定（白い）と判定されると、青死米と判定される（ステップ２０６）。ステップ２００で否定判定されると、次のステップ２０８へ移行する。
【０１１４】
ステップ２０８は、乳白粒の良否判定であり、白さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｇ）を用いて判定する。ステップ２０８で肯定判定（白い）されると、乳白粒と判定される（ステップ２１０）。ステップ２０８で否定判定されると、次のステップ２１２へ移行する。
【０１１５】
ステップ２１２は、腹白粒の良否判定であり、白画素率を用いて判定する。白画素率とは、生データＮｏ．ａ、Ｎｏ．ｂ、Ｎｏ．ｃを用いて表され、（Ｒ＞しきい値、かつＧ＞しきい値、かつＢ＞しきい値の画素数）／１粒の画素数の演算値であり、部分的に白いか否かが判断される。ステップ２１２で肯定判定（部分的に白い）されると、腹白粒と判定される（ステップ２１４）。ステップ２１２で否定判定されると、ステップ２１６へ移行する。
【０１１６】
ステップ２１６は、白死粒（米）の良否判定であり、白さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｇ）を用いて判定する。ステップ２１６で肯定判定（白い）されると、白死米と判定される（ステップ２１８）。ステップ２１６で否定判定されると、ステップ２２０へ移行する。
【０１１７】
ステップ２２０、ステップ２２２、ステップ２２４は砕粒の良否判定であり、大きさ（生データＮｏ．ｄ）、並びに丸さデータ（関数演算データＮｏ．ｊ）を用いて判定する。ステップ２２０で肯定判定（小さい）されると、砕粒と判定される（ステップ２２６）。ステップ２２０で否定判定されると、ステップ２２２へ移行する。
【０１１８】
ステップ２２２で肯定判定（小さい）され、次いでステップ２２４で肯定判定（丸い）と判定された場合も、砕粒と判定される（ステップ２２８）。
【０１１９】
ステップ２２２及びステップ２２４で否定判定されると、ステップ２３０へ移行する。
【０１２０】
ステップ２３０は、その他被害の判定であり、赤さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｉ）を用いて判定する。ステップ２３０で肯定判定（赤い）されると、その他被害と判定される（ステップ２３２）。ステップ２３０で否定判定されると、ステップ２３４へ移行する。
【０１２１】
ステップ２３４は、着色粒の良否判定であり、色変化画素率データ（関数演算データＮｏ．ｋ）を用いて判定する。ステップ２３４で肯定判定（部分的に赤い）されると、着色粒と判定される（ステップ２３６）。ステップ２３４で否定判定されると、ステップ２３８へ移行する。
【０１２２】
ステップ２３８は、その他未熟粒の判定であり、大きさ（生データＮｏ．ｄ）を用いて判定する。ステップ２３８で肯定判定（小さい）されると、その他未熟粒と判定される（ステップ２４０）。ステップ２３８で否定判定されると、ステップ２４２へ移行する。
【０１２３】
ステップ２４２は、その他未熟粒の判定であり、青さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｈ）を用いて判定する。ステップ２４２で肯定判定（青い）されると、その他未熟粒と判定される（ステップ２４４）。ステップ２４２で否定判定されると、ステップ２４６へ移行する。
【０１２４】
ステップ２４６は、その他未熟粒の判定であり、赤さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｉ）を用いて判定する。ステップ２４６で肯定判定（赤い）判定されると、その他未熟粒と判定される（ステップ２４８）。ステップ２４６で否定判定されると、ステップ２５０へ移行する。
【０１２５】
ステップ２５０は、その他未熟粒の判定であり、白さ評価データ（関数演算データＮｏ．ｇ）を用いて判定する。ステップ２５０で肯定判定（白い）判定されると、その他未熟粒と判定される（ステップ２５２）。ステップ２５０で否定判定されると、ステップ２５４へ移行する。
【０１２６】
ステップ２５４は、胴割の良否判定であり、色変化画素率データ（関数演算データＮｏ．ｋ）を用いて判定する。ステップ２５４で肯定判定（部分的色変化あり）されると、胴割と判定される（ステップ２５６）。ステップ２５４で否定判定されると、ステップ２５８へ移行し、整粒と判定される。
【０１２７】
なお、１粒毎の良否判定結果においては、ｘ−ｙ軸を用いたグラフを用い、例えば、ｘ軸に大きさ、ｙ軸に丸さをとって、その他未熟粒の良否判定をグラフィカルに表示すればよい。１粒毎の良否判定は、穀粒表示領域１００の所望の穀粒画像（或いは罫線１０２で囲まれた領域内）にポインタを会わせてクリックすることで、該当する穀粒の判定結果がグラフィック表示領域１０６に表示される。これは、穀粒１粒毎の性状を把握するのに有利な手段である。
【０１２８】
着色粒や被害粒など、少量でも判定に影響する項目に属する可能性のある粒の性状を、装置が数値的にどうとらえるかを知ることができる。
【０１２９】
このように、第２の実施の形態では、各判定項目に標準的なしきい値であるデフォルト値を１つだけ記憶しておき、このデフォルト値が不適当な場合に、特徴量データ及び文字メッセージを見ながら、ユーザー設定によってしきい値を設定するようにした。このため、産地等、ローカル地域に直結したしきい値の設定が可能であり、誤って不適当なしきい値を設定するような不具合がない。
【０１３０】
また、デフォルト値を用いた場合には、産地、品種が異なってもある程度の精度で、良否の判定が可能であるため作業性がよい。一方、ユーザー設定の場合には、ユーザーの熟練した技能や、特徴量データを確認しながらしきい値を設定するため、しきい値設定までの作業に時間を要するが、精度の高いしきい値設定が可能となる。
【０１３１】
なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、トレイ上への穀粒の散布（整列）をハンドリング部２６を用いて自動的に行ったが、このハンドリング部２６を取り去り、穀粒を整列するための縦横に整列された貫通孔を持つ整列板を用いて、手動でガラス板ランダムに載置することで、透明ガラス板３０上に穀粒を載置する構造であってもよい。
【０１３２】
【発明の効果】
以上説明した如く本発明では、走査によって計測した生データ及び関数演算データを特徴量データとして、直接表示することで、産地、品種等の違いに影響されない、絶対評価を行うことができるという優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係るオートローダ式判別装置の概観を示す斜視図である。
【図２】第１の実施の形態に係るオートローダ式判別装置の内部構成を示す概略図である。
【図３】第１の実施の形態に係るホッパーユニットの構造を示す断面図である。
【図４】第１の実施の形態に係るレーダーチャートの一例を示す正面図である。
【図５】第１の実施の形態に係るＬＣＤモニタの表示画面を示す正面図である。
【図６】第２の実施の形態に係るしきい値設定及び良否判定のための制御ブロック図である。
【図７】第２の実施の形態に係るしきい値ユーザー設定用ウィンドウ画面を示す正面図である。
【図８】各判定項目と、その良否判定のためのしきい値の設定手順、並びに良否判定手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０    オートローダ式判別装置（粒状被検査物状態判別装置）
１２、１４    箱体
１６    筐体
１８    コントローラ
１８Ａ    ＬＣＤモニタ（特徴量表示手段、判定結果表示手段）
２０    プリンタ
２２    判別装置本体
２４    スキャナ部
３０    透明ガラス板（測光面）
３２    ライン走査型撮像ユニット
３４    ヘッド部
３６    スキャナモータ
１００    穀粒表示領域
１０２    罫線
１０４    特徴量データ表示領域
１０６    グラフィック表示領域（特徴量表示手段）
１０８    数値データ／文字メッセージ表示領域（文字メッセージ表示手段）
１１０    特徴量データ生成部
１１２    画像処理部
１１４    ＬＣＤ表示制御部
１１６    判定実行指示部
１１８    判定項目選択部
１２０    判定部
１２１    判定項目メモリ
１２２    適用しきい値格納部
１２４    しきい値設定部（しきい値設定手段）
１２４Ａ    デフォルト値メモリ
１２４Ｂ    ユーザー設定しきい値メモリ
１２６    しきい値選択部
１２７    しきい値作成指示操作部
１２８    しきい値入力操作部
１３０    ウィンドウ画面
【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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