(57)【要約】      （修正有）【課題】画像データ中の穀粒領域と非穀粒領域との差である濃淡の差が、穀粒の撮像条件によって変化しても、穀粒領域と非穀粒領域とを正確に分離して切り出す処理を行える穀粒選別装置の提供。【解決手段】撮像によって取得した穀粒に関する画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、画像データを２値化処理する際に基準となる閾値を、局所領域における中心画素と該中心画素の８近傍画素との変化に応じて決定する。【選択図】図２
2005083776.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像によって取得した穀粒に関する画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、
上記画像データを２値化処理する際に基準となる閾値を、局所領域における中心画素と該中心画素の８近傍画素との変化に応じて決定することを特徴とする穀粒選別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像によって取得した穀粒に関する画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮像によって取得した穀粒に関する画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置がある。
このような従来の穀粒選別装置は、取得した画像データに対して、先ず予め定められた閾値を基準として２値化処理を行う。
更に、該２値化処理の後、穀粒選別装置は画像データ中の穀粒領域を収縮処理、膨張処理、切り出し処理の順で処理を実行することによって、単粒画像の切り出し処理を実行していた。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２―３１２７６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述のような穀粒選別装置は下記の点で問題があることが知られている。
実際には、上記画像データ中の穀粒領域と非穀粒領域（即ち、背景色）との差である濃淡の差が、穀粒の撮像条件によって変化することが一般に知られている。
この場合に、上記従来の穀粒選別装置は、２値化処理の基準なる閾値を予め定められた値に固定されているため、穀粒領域と非穀粒領域とを正確に分離して切り出す処理を行えない等の問題がある。
即ち、例えば、穀粒を撮像する環境が、非常に明るい状態、又は、非常に暗い状態であると、取得した画像データ中の穀粒領域と非穀粒領域との差（即ち、濃淡の差）が少ないため、穀粒領域と非穀粒領域とを正確に分離して切り出す処理を行えない等の問題がある。
その他、何らかの事情で穀粒領域と非穀粒領域との差が小さい場合は、閾値を適切な値（即ち、穀粒領域と非穀粒領域との中間の値）にしなければ、正確に分離して切り出す処理を実行することができない。
また、このような閾値を使用者等の手によって予め定める場合であっても、実際に穀粒を撮像し、一連の処理を行って最終的に切り出し処理を実行しながら、適切な閾値を経験的に定める必要があるため、非常に手間が掛かる。
更にまた、穀粒を撮像する環境等が変化した場合に、再度上記閾値を設定する必要性があるため、非常に手間が掛かる等の問題がある。
そこで、本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、画像データ中における穀粒領域と非穀粒領域との状況に拘わらず、適切な２値化処理を実行し得るための閾値を自動的に定めることを可能にする穀粒選別装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【０００６】
即ち、請求項１においては、撮像によって取得した穀粒に関する画像データに基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことによって、不良の穀粒を除去する穀粒選別装置において、
上記画像データを２値化処理する際に基準となる閾値を、局所領域における中心画素と該中心画素の８近傍画素との変化に応じて決定することを特徴とする穀粒選別装置として構成されている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【０００８】
請求項１においては、画像データ中の画素の濃淡に応じて、２値化処理する際に基準となる閾値を、該画像データに基づいて算出するので、２値化処理に適した閾値を自動的に算出することが可能となるので、従来と比較してより適切な２値化処理を実行することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の本発明を実施するための最良の形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
図１は本発明の穀粒選別装置１を模式的に示した模式図、図２は情報処理手段４が行う一連の処理の一例を示すフローチャート、図３は画像データ中における局所領域及び周辺領域の説明図、図４は局所領域における画素の濃度の分布図である。
【００１０】
先ず、図１を用いて、本発明の穀粒選別装置の一例である穀粒選別装置１について説明する。
また、以下の説明においては、上記穀粒選別装置１が処理する穀粒の一例として米の場合について説明するが、穀粒は上記米に限定されない。
上記米以外に考えられる穀粒の例としては、米に類似する粒体（粒状物の集合体）であってもよく、例えば、麦類、大豆類、そば類等の穀粒であっても良い。
勿論、上記穀粒選別装置１が具備する撮像手段の分解能等に応じて、上記穀粒等よりも小さな穀粒等の粒体に対しても適用可能である。
【００１１】
穀粒選別装置１は、図１に示すように、主に搬送手段２、撮像手段３、情報処理手段４、選別手段５を具備して構成される。
【００１２】
先ず、上記搬送手段２の詳細説明を行う。
搬送手段２は、上記穀粒選別装置の選別対象である穀粒（粒体）を撮像手段３から選別手段５に向けて搬送するものである。
ここでは、上記搬送手段２は、タンク１１、フィーダ１２、シュート１３を具備して構成されている。
【００１３】
上記タンク１１は、搬送手段２の最上流部を構成し、選別する穀粒を一時的に貯溜するための容器の役割を果たしている。
該タンク１１の内部形状は略擂鉢状であり、上面には穀粒投入口１１ａが形成されている。
このように構成されているので、選別を行おうとする穀粒を、上記穀粒投入口１１ａからタンク１１内に投入することが可能となる。
更に、タンク１１の下部には開口部１１ｂが形成されているので、タンク１１内に投入された穀粒は、該開口部１１ｂから排出される。
【００１４】
上記フィーダ１２は、単位時間当たりの穀粒の排出量を略一定に保持しつつ、タンク１１内に貯溜された穀粒を、タンク１１からシュート１３に排出するものである。
ここではフィーダ１２は電磁式であり、フィーダ基部１２ａ上に板バネを介してフィーダトラフ１２ｂが設けられる。
フィーダトラフ１２ｂは、上面および四方の側面のうちの一面が開口した略直方体の箱であり、タンク１１の開口部１１ｂの下方に位置する。
該フィーダトラフ１２ｂの開口した側面はシュート１３の上流端と対向し、フィーダ基部１２ａに設けられた電磁石によりフィーダトラフ１２ｂがフィーダ基部１２ａに対して振動することにより穀粒をシュート１３に排出する。
【００１５】
シュート１３は、側壁を有する斜面である。フィーダ１２によりタンク１１から排出された穀粒は、該シュート１３上を滑落する。
【００１６】
撮像手段３は、搬送手段２によって搬送される穀粒に係る画像データを取得するためのものであり、搬送手段２の中途部に配置される。
尚、撮像手段３の具体例としては、ＣＣＤカメラ等のカメラ類、その他ラインセンサや光センサ等が挙げられるが、シュート１３より流下する穀粒の画像データを取得可能であれば如何なるものでも良く、上記具体例に限定されない。
また、ここでは撮像手段３が上面撮像手段３ａと下面撮像手段３ｂの計２個の撮像手段より構成されているが、上記各々の撮像手段３を通過する穀粒の上面および下面に係る画像情報を取得可能としている。
更にまた、選別される穀粒（粒体）の種類や用途に応じて、穀粒の片面のみの画像データを取得しても良く、他方、３個以上の撮像手段を設けることによって更に多面的に穀粒に関する画像データを取得する構成であっても良い。
【００１７】
情報処理手段４は、撮像手段３の撮像によって取得された穀粒に関する画像データに基づいて、該穀粒の良又は不良を判断や、演算や、穀粒選別装置１を制御するための機能を有するものである。
ここで言う、「穀粒の良又は不良の判断」とは、具体的には、所謂良品米等（良粒）を「良」と判断し、他方、被害米や死米や異物等（不良粒）を「不良」と判断することである。
このような判断を行う情報処理手段４の具体的な構成例としては、コンピュータ等の電子計算機によって構成されるものであっても良い。
該コンピュータ等の電子計算機の具体的構成としては、キーボードやマウス等の入力手段、演算・判断・画像処理等を行うＣＰＵ、及び穀粒選別装置１を作動させるための動作プログラムを記憶や画像データを展開するための記憶素子（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ等）等より構成されるものであっても良い。
また、情報処理手段４には、フィーダ基部１２ａ、撮像手段３、選別手段５等が接続されており、該接続される各部を制御するものである。
【００１８】
上記選別手段５とは、上記情報処理手段４による穀粒の良又は不良の判断において、不良と判断された穀粒（被害米、死米、異物等）を選別・除去するものであり、搬送手段２の下流部に配置される。
図１に示す選別手段５の具体例としては、例えば空気銃等であっても良い。
この場合、該空気銃は、情報処理手段４によって不良と判断された穀粒に対して圧縮空気を噴きつけるものであり、この噴きつけによって不良と判断された穀粒を、良品米（良粒）から選別分離して除去することが可能となる。
具体的には、図１に示すように、不良と判断された穀粒は上記選別手段５の噴きつけによって不良品回収部１５に回収され、他方、選別手段５（空気銃）によって何も処理されなかった良品米は良品回収部１４に回収される。
【００１９】
上述のような構成を有する穀粒選別装置１に関し、上記情報処理手段４が、撮像手段３より取得した画像データに基づいて、該画像データを２値化処理する際に基準となる閾値を算出するための一連の処理について図２を用いて説明する。
【００２０】
＜以下で用いる用語に関して＞
先ず、以下の説明における用語について説明する。
図３（ａ）は、画像データ中におけるある１つの穀粒領域１００を示したものである。
この穀粒領域１００において、斜線部分は穀粒領域１００のそのものを示しており、該斜線部分以外の箇所は穀粒領域１００以外の背景となる非穀粒領域である。
この穀粒領域及び非穀粒領域の両方、即ち、画像データ全体の領域を「周辺領域」とする。
また、図３（ａ）において点線四角形で示した領域のような予め定められた大きさの形状を有する領域を「局所領域」とする。
また、局所領域は、例えば図３（ｂ）に示すような３×３の画素の集合としている。
この３×３の画素の集合の中で、画素ｏを「中心画素」、他方、画素ｏを取り囲む８つの画素ｈ・ｉ・ｊ・ｋ・ｌ・ｍ・ｎ・ｐを「８近傍画素」と各々定義する。
更に、このような３×３の画素の集合を示した図は「８近傍図」とも称される。これは、中心画素の周囲に上述のように８近傍画素があることから名付けている。
また、上述した局所領域は、画像データ中における如何なる箇所にも設定することが可能であり、以下に説明するように１画素単位で該局所領域を逐次移動させながら設定することによって、画像データ中で設定し得る全ての局所領域に関するデータを取得することが可能となる。
【００２１】
情報処理装置４は、撮像手段３によりスキャンして得られた画像データを２値化処理するときに、その処理を行う画素の８近傍の画像データ値の推移（変化）を演算して求め、この変化に応じて、２値化処理の基準となる閾値も推移させるようにしている。
具体的には、スキャンと同時に、局所領域の中心画素に対する８近傍画素の濃淡の平均値を求め、その平均値が変化すれば、その変化率に応じて閾値も変化させる。
また、前記変化率のみならず、中心画素や８近傍画素の濃淡の値の分散値等を算出し、該分散値も鑑みて該閾値を算出しても良い。
例えば、先ず、撮像手段３で取得した画像データの縦軸方向及び横軸方向の大きさを算出する（Ｓ１０）。
情報処理手段４は、上記局所領域の画素（８近傍図全体の画素）の平均濃度値と、上記周辺領域の画素の平均濃度値と、を初期化する（Ｓ２０）。
【００２２】
続いて、情報処理手段４は、局所領域の画素及び周辺領域の画素の平均濃度値を算出する（Ｓ３０）。
この場合における局所領域の平均濃度値の算出に関して、情報処理手段４は、例えば、局所領域の中心画素を画像データ中において１画素単位で移動させることによって、該画像データ中で設定し得る全ての局所領域の平均濃度値を算出する。
【００２３】
次に、情報処理手段４は、局所領域における画素の濃度の分散値を初期化して（Ｓ４０）、局所領域における画素の濃度の分散値を算出する（Ｓ５０）。
この場合における局所領域の分散値の算出に関して、情報処理手段４は、例えば、局所領域の中心画素を画像データ中において１画素単位で移動させることによって、該画像データ中で設定し得る全ての局所領域における画素の濃度の分散値を算出する。
【００２４】
続いて、情報処理手段４は、上述において算出した、局所領域の画素の平均濃度値、周辺領域の画素の平均濃度値、及び、局所領域における画素の濃度の分散値とに基づいて、２値化処理の基準となる閾値を算出する（Ｓ６０）。
【００２５】
上記ステップＳ６０における具体的な算出法の一例を図４を用いて説明する。
尚、図４は、局所領域における画素の濃度の分布（横軸は濃度、縦軸は画素数）を２例示したものである。
また、図４（ａ）は局所領域における画素の分散値Ｖ１が予め情報処理手段４に定められる基準分散値よりも大きい場合を示しており、他方、図４（ｂ）は局所領域における画素の分散値Ｖ２が該基準分散値よりも小さい場合を示している。
【００２６】
＜分散値Ｖ１が基準分散値よりも大きい場合＞
分散値Ｖ１が基準分散値よりも大きい場合の具体例としては、図４（ａ）に示すように、周辺領域における画素の平均濃度値Ｈ１と画素数が極大となる濃度値Ｔ１との間が大きい場合が考えられる。
この場合、局部領域内における画素同士の濃度にバラツキが発生しており、明確に区別されていない状態といえる。
このような場合には、情報処理手段４は、該平均濃度値Ｈ１を２値化処理の基準となる閾値としてもよい。
【００２７】
＜分散値Ｖ２が基準分散値よりも小さい場合＞
分散値Ｖ２が基準分散値よりも小さい場合の具体例としては、図４（ｂ）に示すように、画素数が極大となる濃度値が２つ存在し（濃度値Ｔ２・Ｔ３）、且つ、該濃度値Ｔ２・Ｔ３が互いに接近している場合が考えられる。
この場合、局部領域内における画素同士の濃度のバラツキはあまり発生していないが、濃度値Ｔ２の画素と濃度値Ｔ３の画素との差が明確にならない場合がある。
そこで、このような場合には、濃度値Ｔ２の画素と濃度値Ｔ３の画素との差を明確にするために、濃度値Ｔ２と濃度値Ｔ３との中間点の濃度である濃度値Ｓ１を２値化処理の基準となる閾値としてもよい。
【００２８】
上述のようにして、画像データ中における画素の濃度に関する分散値が大きい場合と小さい場合とにおける適切な閾値を自動的に定めることが可能となるので、従来と比較して適切な２値化処理を実行することが可能となる。
つまり、画像データ中の画素の濃淡に応じて、２値化処理する際に基準となる閾値を、該画像データに基づいて自動的に算出することが可能となるので、従来と比較してより適切な２値化処理を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の穀粒選別装置１を模式的に示した模式図。
【図２】情報処理手段４が行う一連の処理の一例を示すフローチャート。
【図３】画像データ中における局所領域及び周辺領域の説明図。
【図４】局所領域における画素の濃度の分布図。
【符号の説明】
【００３０】
１    穀粒選別装置
２    搬送手段
３    撮像手段
４    情報処理手段
５    選別手段
１１    タンク
１２    フィーダ
１３    シュート
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図２】
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