(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
軸を有した農産物の当該軸周囲に発生した障害を検出するための農産物の外観検査装置であって、
前記農産物の軸側表面に赤外領域に属する光を照射する照射手段と、
該照射手段により光が照射された農産物を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で撮像した原画像から農産物の軸部を抽出する軸部抽出手段と、
該軸部抽出手段で抽出された軸部の輪郭形状を膨張させて膨張画像を得る膨張処理手段と、
前記軸部抽出手段にて得られた画像に対して前記膨張処理手段で得られた軸部の膨張画像でマスク処理するマスク処理手段と、
該マスク処理手段でマスク処理された画像に基づき、前記農産物の障害を検出する障害判定手段と、
前記軸部抽出手段による軸部の抽出の有無に基づき、農産物から軸が離脱した状態である軸抜けを判定する軸判定手段と、
を具備したことを特徴とする農産物の外観検査装置。
【請求項２】
前記軸部抽出手段は、前記撮像手段で撮像した原画像に対し粒子解析を行う粒子解析処理手段から成り、当該粒子解析により農産物の軸部を抽出することを特徴とする請求項１記載の農産物の外観検査装置。
【請求項３】
前記照射手段は、中心波長が９５０ｎｍの光を照射し得る赤外ＬＥＤから成ることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の農産物の外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばリンゴ等の軸を有した農産物を検査する農産物の外観検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
農産物を選別して包装出荷する農産物選別包装施設（選果場）においては、農産物の形や色合い或いは傷害の有無等を自動的に判別すべく、ＣＣＤカメラ等の撮像手段により農産物を撮像し、得られたカラー画像に基づいて農産物の外観に生じた傷害等を検出する外観検査装置が提案され実用化されている（例えば特許文献１及び特許文献２参照）。かかる従来の外観検査装置は、例えば、カラー画像を構成する赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の３原色の色情報に基づき、農産物の外観に生じた傷害等を自動的に検出し得るよう構成されている。
【特許文献１】特開平３−２２６６５８号公報
【特許文献２】特開平４−１４７０４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来の農産物の外観検査装置においては、以下の如き問題があった。即ち、リンゴ等の軸（果柄）を有した有芯果実は、生育過程で生じる生理障害によって、軸周囲に発生した亀裂（これをつる割れという。）など外観上の障害を有していることがあるが、カラー画像の色情報に基づいて外観検査を行う従来の外観検査装置では、千差万別の色でまだら模様を呈するリンゴ等の表面から軸部の輪郭を正確に捉えることが難しく、軸とつる割れとを峻別するのが困難であるという問題があった。また、撮像手段による撮像時、外観検査対象としての農産物に光を照射する必要があるが、得られた画像において軸の影をつる割れと誤判定してしまう虞もあった。
【０００４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、軸を有した農産物における軸周囲に発生した障害を正確に検出することができる農産物の外観検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の発明は、軸を有した農産物の当該軸周囲に発生した障害を検出するための農産物の外観検査装置であって、前記農産物の軸側表面に赤外領域に属する光を照射する照射手段と、該照射手段により光が照射された農産物を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像した原画像から農産物の軸部を抽出する軸部抽出手段と、該軸部抽出手段で抽出された軸部の輪郭形状を膨張させて膨張画像を得る膨張処理手段と、前記軸部抽出手段にて得られた画像に対して前記膨張処理手段で得られた軸部の膨張画像でマスク処理するマスク処理手段と、該マスク処理手段でマスク処理された画像に基づき、前記農産物の障害を検出する障害判定手段と、前記軸部抽出手段による軸部の抽出の有無に基づき、農産物から軸が離脱した状態である軸抜けを判定する軸判定手段とを具備したことを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の農産物の外観検査装置において、前記軸部抽出手段は、前記撮像手段で撮像した原画像に対し粒子解析を行う粒子解析処理手段から成り、当該粒子解析により農産物の軸部を抽出することを特徴とする
【０００８】
請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の農産物の外観検査装置において、前記照射手段は、中心波長が９５０ｎｍの光を照射し得る赤外ＬＥＤから成ることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１の発明によれば、原画像から抽出した軸部を膨張させて膨張画像を得、かかる膨張画像によりマスク処理するので、照射手段により生じた軸の影を原画像から予め取り除くことができ、軸を有した農産物における軸周囲に発生した障害としてつる割れを正確に検出することができる。また、農産物の軸側表面に赤外領域に属する光を照射して原画像を得るよう構成されているので、まだら模様を呈した農産物の表面における軸部の抽出をより確実にすることができ、つる割れを正確に検出することができる。
さらに、軸部抽出手段による軸部の抽出の有無に基づき軸判定手段にて軸抜けを判定するので、つる割れに加えて、軸抜けをも農産物の障害として検出することができ、より細かい農産物の選別を行わせることができる。
【００１０】
請求項２の発明によれば、撮像手段で撮像した原画像に対し粒子解析を行うことにより農産物の軸部を抽出するので、より素早く且つ正確に農産物の軸部を抽出することができる。
【００１２】
請求項３の発明によれば、照射手段は、中心波長が９５０ｎｍの光を照射し得る赤外ＬＥＤから成るので、より精度よく軸部やつる割れを検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら具体的に説明する。
本実施形態に係る農産物の外観検査装置は、リンゴ等軸を有した農産物における当該軸周囲の障害を特定するための他の検査装置と共に配設されたものであり、例えば、図１に示すような農産物（本実施形態においてはリンゴ）の検査装置に適用される。かかる検査装置は、複数のバケットＢを有する搬送コンベア１を有し、該搬送コンベア１に沿って、内部検査装置、本発明に係る外観検査装置、第２の外観検査装置が順に配設されている。
【００１４】
尚、搬送コンベア１の下流側には、図示しない選別手段が配設されている。そして、内部検査装置、外観検査装置及び第２の外観検査装置による検査結果が等級判定部１２に送られ、当該等級判定部１２の判定結果に基づき選別手段による等級毎の選別作業が行われるよう構成されている。
【００１５】
内部検査装置は、バケットＢ上の農産物Ｎに対して光を照射する一対の投光手段Ｌ１と、該投光手段Ｌ１からの光のうち農産物Ｎを透過した透過光を受光する受光手段２と、該受光手段２にて受光した透過光に基づき農産物Ｎの軸Ｊ側内部に生じた空洞（これを陥没という。）を求めるための陥没演算処理部５とから主に構成されている。
【００１６】
一対の投光手段Ｌ１は、バケットＢ上の農産物Ｎを挟んで水平方向に対向して配置されており、農産物Ｎの略赤道部に向けて投光し得るよう設定されているとともに、その透過光を受光する受光手段２が当該農産物Ｎの上方に配置されている。これにより、農産物Ｎの軸Ｊ側内部（農産物Ｎの上部内側）を透過した光が受光手段２に至ることとなり、その光情報が図示しない分光器などを介して陥没演算処理部５へ送信される。
【００１７】
陥没演算処理部５は、受光手段２から送信された光情報（透過光量）に基づいて、農産物Ｎの軸Ｊ側内部に生じた陥没及びその程度（陥没の大きさ）を所定の演算により求めるものである。従って、本実施形態に係る内部検査装置によれば、農産物Ｎに対して投光手段Ｌ１から光が照射され、その透過光を受光手段２にて受光するとともに、当該透過光の情報に基づき陥没演算処理部５にて軸Ｊ側内部に生じた陥没の有無及びその程度を検出することができる。
【００１８】
ここで、外観検査装置は、バケットＢ上の農産物Ｎに対して上方（軸Ｊ側）から赤外領域の光を照射する照射手段Ｌ２と、該照射手段Ｌ２から光が照射された農産物Ｎを撮像し得るカメラ等から成る撮像手段３と、該撮像手段３で撮像して得られた画像に基づき農産物Ｎの軸Ｊ周囲に発生した障害としての亀裂（つる割れ）及び軸抜けを求めるための軸抜け・つる割れ演算処理部６とから主に構成されている。
【００１９】
照射手段Ｌ２は、中心波長が９５０ｎｍの光を照射し得る円環状に配置された複数の赤外ＬＥＤから構成されるとともに、その略中心の上方に撮像手段３が配設されている。ここで、赤外光は、色の変化に鈍感であり、農産物の表面に種々色から成るまだら模様を呈していたとしてもそれが画像として表れないため、軸部やつる割れをより精度よく検出することができるようになっている。
【００２０】
また、軸抜け・つる割れ演算処理部６には、図２に示すように、軸部抽出手段としての粒子解析処理手段１３と、軸判定手段１４と、膨張処理手段１５と、マスク処理手段１６と、障害判定手段としてのつる割れ判定手段１７とが形成されており、このうち粒子解析処理手段１３と撮像手段３、軸判定手段１４と軸抜け判定部９、及びつる割れ判定手段１７と陥没・つる割れ判定部７とがそれぞれ電気的に接続されている。
【００２１】
粒子解析処理手段１３は、撮像手段３で撮像した原画像に対して粒子解析処理を行って原画像（図３（ａ）参照）から、農産物Ｎの軸Ｊ部を抽出するためのものである。かかる粒子解析処理とは、画像内の画素隣接領域を識別したり、領域に対して選択した特徴量を計算する画像処理方法をいい、注目する領域を一般に粒子（同じ論理画素が隣接している領域）と呼んでいる。尚、同図（ａ）における符号Ｋは、照射手段Ｌ２による光の照射により生じた軸Ｊの影を示しており、符号Ｗは農産物Ｎに生じたつる割れを示している。
【００２２】
然るに、粒子解析処理を施すことにより、農産物Ｎの軸Ｊ部に該当する画素を粒子として抽出することができるので、より素早く且つ正確に農産物の軸部を抽出することができる。また、粒子解析処理の結果は軸判定手段１４に送られ、当該軸判定手段１４にて、粒子解析処理によって抽出された粒子の面積値を求め、予め設定した値以上であれば軸Ｊ部として判定することにより、軸Ｊ部の抽出の有無が判定され、軸Ｊ部と判定されるとその判定結果が膨張処理手段１５に送信される。そして、軸Ｊ部の抽出がなされない場合、軸Ｊが農産物Ｎから離脱した状態（かかる状態を軸抜けという。）であると判定され、その判定結果が後述する軸抜け判定部９に送信される。
【００２３】
膨張処理手段１５は、図３（ｂ）に示すように、粒子解析処理手段１３で抽出された軸Ｊ部の輪郭形状を膨張させて、当該軸Ｊと相似な関係であって一回り大きな寸法の膨張画像Ｊ’を得るためのものであり、かかる膨張画像Ｊ’は、マスク処理手段１６へ送られるよう構成されている。マスク処理手段１６は、粒子解析処理手段１３で得られた軸Ｊ部の画像（図３（ａ）の如き画像）に対して膨張処理手段１５で得られた膨張画像Ｊ’（同図（ｂ）の如き画像）でマスク処理するものである。
【００２４】
即ち、得られた膨張画像Ｊ’を軸Ｊ部の画像に重ね合わせると、同図（ｃ）で示すように、軸Ｊと共にその影Ｋをも覆われることとなるので、当該膨張画像Ｊ’を画像から除去して非表示とすれば、同図（ｄ）で示すように、軸Ｊ及びその影Ｋが表示されない農産物Ｎの画像を得ることができるのである。また、影Ｋ以外に軸Ｊ部周囲に付着したごみ等付着物の画像も除去することもできる。この得られた画像はつる割れ判定手段１７に送られ、当該画像に基づき、つる割れが検出されるよう構成されている。
【００２５】
例えば、つる割れ判定手段１７は、図３（ｄ）の如き画像を２値化処理し、つる割れに相当する色（具体的には黒色）の画素群Ｗの面積（画素数）を求め、予め設定した面積以上であるか否かを判定し、設定値以上であるとつる割れＷとして検出することにより、つる割れＷの有無を検出し得るよう構成されている。従って、本実施形態に係る外観検査装置によれば、農産物Ｎの軸Ｊ側表面に赤外領域に属する光を照射するとともに、その照射された農産物Ｎを撮像して所定の画像処理を施すことにより、軸の影Ｋなどの悪影響を回避しつつ、つる割れの有無を検出することができる。また、検出されたつる割れＷの面積からつる割れＷの程度（大きさ）を判定することもできる。
【００２６】
陥没・つる割れ判定部７は、陥没演算処理部５及び軸抜け・つる割れ演算処理部６と接続されるとともに、上記外観検査装置及び内部検査装置により得られた検出結果に基づき、農産物Ｎがつる割れ、陥没、又はつる割れ且つ陥没を生じているか否かを判定し得るものである。
【００２７】
尚、陥没・つる割れ判定部７にて判定された品質の情報は、等級判定部１２に送信され、当該等級判定部１２にて、陥没・つる割れ判定部７で「つる割れ・陥没」と特定された農産物Ｎを規格外としたり、「つる割れ」、「陥没」と特定された農産物Ｎの等級を下げたりして、特定された農産物の軸Ｊ周囲の障害を農産物Ｎの品質格下げを任意に決定するための判定要素として適宜利用すればよい。等級判定部１２の判定結果は、図示しない選別手段による等級毎の選別作業のための情報とされる。これにより、外観検査装置及び内部検査装置により得られた検出結果に基づき、農産物Ｎがつる割れ、陥没、又はつる割れ且つ陥没を生じているか否かを判定するので、軸Ｊを有した農産物Ｎにおける軸Ｊ周囲の障害を特定することができ、選別のばらつきを抑制することができる。
【００２８】
第２の外観検査装置は、つる割れ以外の農産物Ｎの外観検査を行い得るもので、農産物Ｎの軸Ｊ側表面を撮像し、当該撮像により得られた画像を１次微分処理して農産物Ｎの軸Ｊ部を検出することにより、軸抜け及び色傷を検出し得るものである。具体的には、第２の外観検査手段は、農産物Ｎに光を照射する照射手段Ｌ３と、該照射手段Ｌ３にて光が照射された農産物Ｎの軸Ｊ側表面を撮像する撮像手段４と、軸抜け演算処理部８と、軸抜け判定部９と、色傷演算処理部１０と、色傷判定部１１とから主に構成されている。
【００２９】
撮像手段４は、例えば画素毎のＲ（赤）、Ｇ（緑）、ＩＲ（近赤外光）の受光情報に基づいて画面を構成し得るＣＣＤカメラ等から成り、得られた画像は軸抜け演算処理部８及び色傷演算処理部１０に送られる。軸抜け演算処理部８は、得られた画像について、ある画素と隣接する画素との彩度差を求め、その彩度差を１次微分処理するとともに、その１次微分値が所定のしきい値を超えた画素を特徴色（即ち軸Ｊの色）として捉え、当該画素が設定値以上連続し、且つ、連続した画素が撮像した画像の略中心にある画素群を軸として検出することにより、軸Ｊの有無を判定し得るものである。
【００３０】
軸抜け演算処理部８による演算結果は、軸抜け判定部９に送られる。かかる軸抜け判定部９は、当該軸抜け演算処理部８にて軸抜けと演算されるか、或いは既述した軸抜け・つる割れ演算処理部６の軸判定手段１４にて軸抜けと演算されることにより、農産物Ｎの軸Ｊが離脱した状態であると判定し、その判定結果が等級判定部１２へ送られることとなる。よって、軸抜けの検出を軸抜け・つる割れ演算処理部６による演算結果と、軸抜け演算処理部８による演算結果との両者に基づいて軸抜けの判定が行われるため、より確実に農産物Ｎの軸抜けを検出することができる。
【００３１】
尚、色傷演算処理部１０は、軸抜け演算処理部８と同様、得られた画像について、ある画素と隣接する画素との彩度差を求め、その彩度差を１次微分処理するとともに、その１次微分値が所定のしきい値を超えた画素を特徴色（即ち傷の色）として捉え、当該画素が設定値以上連続しているか否かを判定することにより、色傷の有無を演算し得るものであり、その演算結果が色傷判定部１１に送られ、色傷の有無が判定される。また、演算結果により色傷の程度（大きさ）を判定してもよい。よって、つる割れを検出する外観検査手段に加え、つる割れ以外の農産物Ｎの外観検査を第２の外観検査手段にて行い得るので、より多様な検査項目を設定することができる。
【００３２】
次に、本実施形態に係る外観検査装置における制御内容について図４のフローチャートに基づいて説明する。
まず、照射手段Ｌ２により農産物Ｎの上部（軸Ｊ側）表面に赤外領域に属する光を照射するとともに、撮像手段３により農産物Ｎを当該上部から撮像して、当該農産物Ｎの軸Ｊ側表面の画像を得た後（Ｓ１）、当該画像に対して粒子解析処理手段１３による粒子解析処理を行う（Ｓ２）。かかる粒子解析処理データに基づき軸Ｊの有無について軸判定手段１４が判定し（Ｓ３）、軸Ｊがないと判定されると、Ｓ１１へ進んで、軸抜け判定部９にその判定結果（軸抜け）を出力する。
【００３３】
一方、Ｓ３にて軸Ｊがあると判定されると、Ｓ４へ進み、粒子解析処理を行った画像から軸部（Ｊ）を抽出し、抽出した軸部（Ｊ）に対して膨張処理手段１５が膨張処理を施すことにより、膨張画像（Ｊ’）を得る（Ｓ５）。そして、マスク処理手段１６により軸Ｊ部の画像に膨張画像（Ｊ’）を重ねてマスク処理を行い（Ｓ６）、得られた画像（膨張画像がマスク処理により削除された画像）を二値化した後（Ｓ７）、その二値化した画像に基づきつる割れ判定手段１７にてつる割れの有無が判定される（Ｓ８）。
【００３４】
従って、膨張画像（Ｊ’）によりマスク処理を施した画像に基づき、つる割れのみの画像が得られるので、照射手段Ｌ２で生じた農産物Ｎにおける軸Ｊの影Ｋをつる割れとして誤判定してしまうのを回避することができ、より正確なつる割れの検出を行うことができる。
【００３５】
Ｓ８にて、つる割れがあると判定されると、Ｓ９へ進んで、陥没・つる割れ判定部７に判定結果（つる割れあり）と出力する一方、つる割れがないと判定されると、Ｓ１０へ進み、陥没・つる割れ判定部７に判定結果（つる割れなし）と出力し、一連の制御が終了する。これにより、本実施形態の如きリンゴなど軸Ｊを有する農産物Ｎの軸周囲の障害（つる割れ及び陥没）を個別に判別することができ、つる割れや陥没による農産物Ｎの品質格下げを任意に決定することができる。また、判別を機械的に行うことができるので、人為的な判別によるばらつきを抑制することができ、農産物Ｎの選別作業における品質検査を的確に行うことができる。
【００３６】
以上、本実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば軸抜け・つる割れ演算処理部６における粒子解析処理手段１３に代え、撮像手段３で撮像した原画像から農産物Ｎの軸部を抽出する他の演算処理（例えば、第２の外観検査装置の如く１次微分処理など）を行うものとしてもよい。更に、軸抜けを第２の外観検査装置でのみ行い、軸抜け・つる割れ演算処理部６では専らつる割れ検出のための演算のみを行うよう構成してもよい。
【００３７】
また、内部検査装置は、上記した実施形態のものに限定されず、農産物Ｎに光を照射し、透過した透過光に基づき当該農産物Ｎの内部品質（陥没に限らず糖度や酸度等）を検出し得る他の形態の内部検査装置としてもよい。然るに、内部検査装置を配設せず、外観検査装置によってつる割れの検出のみを行うようにしてもよい。尚、検査対象としての農産物は、リンゴに限定されず、軸を有したものであれば他の農産物であってもよい。また、第２の外観検査装置は、農産物の軸側表面の他に側面や底面等農産物全体の外観検査を行うものであってもよく、照明手段や撮像手段を農産物に対して側面や下方に適宜配置して、農産物全体の外観検査を行うように構成された外観検査手段としてもよく、本実施形態の如く軸抜け及び色傷の他、農産物の大きさや色等より多様な検査項目を検査するものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
撮像手段で撮像された原画像に対して軸部の膨張画像でマスク処理するとともに、マスク処理された画像に基づき、農産物の障害を検出し、且つ、軸部抽出手段による軸部の抽出の有無に基づき、農産物から軸が離脱した状態である軸抜けを判定する農産物の外観検査装置であれば、他の機能が付加されたもの等にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態に係る農産物の外観検査装置が適用される検査装置を示す模式図
【図２】同農産物の外観検査装置を示すブロック図
【図３】同農産物の外観検査装置で行われるマスク処理について説明するための説明図
【図４】同農産物の外観検査装置による制御内容を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４０】
１    搬送コンベア
２    受光手段
３    撮像手段
４    撮像手段
５    陥没演算処理部
６    軸抜け・つる割れ演算処理部
７    陥没・つる割れ判定部
８    軸抜け演算処理部
９    軸抜け判定部
１０  色傷演算処理部
１１  色傷判定部
１２  等級判定部
１３  粒子解析処理手段（軸部抽出手段）
１４  軸判定手段
１５  膨張処理手段
１６  マスク処理手段
１７  つる割れ判定手段（障害判定手段）
Ｎ    農産物（リンゴ）
Ｊ    軸
【図１】
0004761353.tif 000002
【図２】
0004761353.tif 000003
【図３】
0004761353.tif 000004
【図４】
0004761353.tif 000005