(57)【要約】【課題】  従来の穀粒選別装置は、撮像によって取得した画像データ中に含まれる接触又は重なっている複数の穀粒領域から単粒画像を切り出す場合等において、従来の穀粒選別装置は、明確に単粒画像を切り出すための処理を行わないために、切り出し処理の精度が良くないという問題があった。【解決手段】情報処理手段４は、画像データ中の穀粒領域を識別するための識別子等をラベリング処理し（Ｓ１１）、更に、上記ラベリング処理以外に、更に付加的な情報を上記穀粒領域にラベリング処理（Ｓ１４）を行う穀粒選別装置１として構成されている。【選択図】図２
2005091159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラインセンサによる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、
上記画像データより生画像フレームを作成する生画像フレーム作成手段と、
上記画像データ中の穀粒領域を識別するための識別子等をラベリング処理するラベリング手段と、を具備し、
該ラベリング手段は、穀粒の検知開始時刻及び検知終了時刻と、１ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報と、を更にラベリング処理することを特徴とする穀粒選別装置。
【請求項２】
前記生画像フレーム作成手段による生画像フレーム作成処理と、
前記ラベリング手段によるラベリング処理と、
前記画像データを２値化するための２値化処理と、
を並列処理してなる請求項１記載の穀粒選別装置。
【請求項３】
ラインセンサによる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、
１ライン毎に穀粒の有無を検知し、該穀粒の位置情報をメモリに記憶し、穀粒が存在する領域のみを切り出すことによって、穀粒の良又は不良の判断を行うことを特徴とする穀粒選別装置。
【請求項４】
ラインセンサによる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、
１ライン毎に撮像と共に穀粒の画像を検査し、予め定められた閾値以上の画素の集合のみをメモリに記憶し、
該メモリに記憶された内容に基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行う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、米類、麦類、大豆類、そば類等の穀粒を、ラインセンサ、ＣＣＤ等のカメラを用いて撮像し、該撮像によって取得した画像データから穀粒部分の画像データを切り出す処理を行う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の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。
このような穀粒選別装置は、具体的には、米類、麦類、大豆類、そば類等の穀粒を、ラインセンサ、ＣＣＤ等のカメラを用いて撮像し、該撮像によって取得した画像データに２値化処理やラベリング処理等を実行した後に、該画像データから一粒単位で穀粒領域を切り出す処理を行っていた。
尚、この一粒単位で切り出された穀粒領域に関する画像データを以下「単粒画像」と称する。
更に、該従来の穀粒選別装置は、切り出した単粒画像を分析することによって、不良と判断された単粒画像に該当する穀粒を、空気銃等の選別手段を用いて除去する。
つまり、従来の穀粒選別装置は、上述のような一連の処理を実行することによって、不良の穀粒を選別除去し、他方、良穀粒を収集するものである。
このような穀粒選別装置に関する技術として、例えば下記特許文献１に示すようなものがある。
【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、上述のような従来の穀粒選別装置は、以下の点で問題がある。
撮像によって取得した画像データ中に含まれる接触又は重なっている複数の穀粒領域から単粒画像を切り出す場合等において、従来の穀粒選別装置は、明確に単粒画像を切り出すための処理を行わないために、切り出し処理の精度が良くないという問題があった。
即ち、単にラインセンサ等で取得した１ライン毎の画像から直接穀粒領域のラベリング処理を実行し、切り出す処理しか行っていなかった。
また、上記従来の穀粒選別装置においては、ラインセンサ等の撮像手段を用いて流下する穀粒の撮像を行った場合、取得した１ラインの画像毎に２値化、ラベリング、切り出し等の処理を行っていたので、１ラインの画像毎における処理負担が多く、しかも一連の処理が完了するまでに時間が掛かってしまう等の問題があった。
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、取得した画像データから単粒画像を明確に精度良く切り出すと共に、一連の処理が完了するまでの時間を短縮することが可能な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】
請求項１においては、ラインセンサによる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、
上記画像データより生画像フレームを作成する生画像フレーム作成手段と、
上記画像データ中の穀粒領域を識別するための識別子等をラベリング処理するラベリング手段と、を具備し、
該ラベリング手段は、穀粒の検知開始時刻及び検知終了時刻と、１ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報と、を更にラベリング処理することを特徴とする穀粒選別装置として構成している。
【０００７】
請求項２においては、前記生画像フレーム作成手段による生画像フレーム作成処理と、
前記ラベリング手段によるラベリング処理と、
前記画像データを２値化するための２値化処理と、
を並列処理してなる穀粒選別装置として構成している。
【０００８】
請求項３においては、ラインセンサによる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、
１ライン毎に穀粒の有無を検知し、該穀粒の位置情報をメモリに記憶し、穀粒が存在する領域のみを切り出すことによって、穀粒の良又は不良の判断を行うことを特徴とする穀粒選別装置として構成している。
【０００９】
請求項４においては、ラインセンサによる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、
１ライン毎に撮像と共に穀粒の画像を検査し、予め定められた閾値以上の画素の集合のみをメモリに記憶し、
該メモリに記憶された内容に基づいて、穀粒の良又は不良の判断を行うことを特徴とする穀粒選別装置として構成している。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１１】
請求項１により、取得した画像データ中に含まれる穀粒領域を明確に識別することが可能となるので、単粒画像の切り出し精度を向上させることが可能となると共に、穀粒領域に様々な情報を付加することが可能となるので、画像データに多種多様な情報を一元的に集約することが可能となってデータの取り扱いが容易となる。
【００１２】
請求項２により、直接的に生画像フレームから穀粒領域の切り出し処理を行うことが可能となるので、切り出し処理までに係る時間を短縮して高速化することが可能となる。
【００１３】
請求項３により、例えば、穀粒領域を限定的に直接切り出すことが可能となるので、切り出し処理までの一連の処理速度を高速度化することが可能となると共に、メモリ等の消費量を抑制することが可能となる。
【００１４】
請求項４により、画像データ中の穀粒領域とその周辺のみを限定的にメモリ等の記憶手段に記憶することが可能となるため、メモリの消費量を抑えることが可能となる。
また、取り扱うデータ量を限定的にしているので、従来と比較して処理速度の高速化を実現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】
【００１５】
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は穀粒選別装置の全体概観図、図２は画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート、図３は画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート、図４はラインセンサで取得した画像データを１ラインごとに並べた一例を示す模式図、図５はメモリに蓄積する画像データの説明図、図６は穀粒領域の位置に関する情報をメモリに蓄積する処理の説明図、図７は画像データ中における穀粒領域の有無を判断する処理の説明図、図８は画像データ中における穀粒領域を切り出す処理の説明図である。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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、本実施例ではラインセンサを用い、その他ＣＣＤカメラ等のカメラ類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。
【００２３】
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の判断や、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。
【００２４】
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。
【００２５】
＜情報処理手段４が具備する各種機能に関して＞
上記情報処理手段４は、更に、ラベリング手段、蓄積手段、穀粒領域記憶手段等の機能を有している。
上記ラベリング手段とは、撮像手段３の撮像によって取得した穀粒に関する画像データ中の穀粒領域を識別するための識別番号や識別名称等の識別子を割り振るラベリング処理を行う機能を有するものである。
更に、上記ラベリング手段は、上述したラベリング処理以外に、更に付加的な情報を穀粒領域にラベリング処理する機能を有している。
この付加的な情報の具体例としては、ラインセンサが穀粒の検知を開始した時刻や終了時刻に関する情報の他、１ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報も含まれても良い。
即ち、上記識別子以外の付加的な情報として、例えば、穀粒領域の位置、大きさ、色、良又は不良の判断結果等であっても良い。
【００２６】
次に、図２を用いて情報処理手段４が行う一連の処理の一例について説明する。
情報処理手段４は、撮像手段３を用いてシュート１３より流下する穀粒の画像を取得する（Ｓ１０）。
このステップＳ１０における処理は、具体的には以下のような処理が情報処理手段４において行われる。
撮像手段３がラインセンサ等である場合に、図４に示すように、シュート１３（上方）から選別手段５（下方）へ流下する穀粒（実線矢印方向）は、１ライン毎に撮像される。
この場合、ラインセンサによって取得される１ラインの画像データは、点線矢印の順に逐次情報処理手段４に取り込まれ、メモリ等の記憶手段等に記憶されて蓄積される。
このように蓄積された結果、図４に示すように、１ラインの画像データを連続的に複数蓄積して並べることで一粒の穀粒領域を表現することが可能となる。
また、図４に示すように、１ラインの画像データを連続的に蓄積して並べた状態をフレームといい、このようなフレームを情報処理手段４の記憶手段に記憶させてもよい。
【００２７】
上記ステップＳ１０の撮像処理の後、次に並列的にステップＳ１１、ステップＳ１２、及びステップＳ１３の処理が並列的に行われる。
＜ステップＳ１１＞
次に、情報処理手段４は、上記ステップＳ１０にて取得した画像データ中の穀粒領域を識別するための識別子等をラベリングする処理を行う（Ｓ１１）。
このステップＳ１１におけるラベリング処理は、画像データ中の穀粒領域に固有の識別子として識別番号や識別名称等を割り振る処理を意味している。
＜ステップＳ１２＞
また、情報処理手段４は、上記ステップＳ１０にて取得した画像データを、例えば黒又は白等の２色（２階調）に２値化変換する処理を実行する（Ｓ１２）。
即ち、撮像手段３で取得した画像データを単純に２値化することによって、画像データ中における穀粒領域と非穀粒領域とを容易に明確化することが可能となる。
尚、このステップＳ１２で得られる２値化された画像データを以下「２値化画像データ」と称する。
＜ステップＳ１３＞
また、情報処理手段４は、上記ステップＳ１０にて取得した画像データを、単に情報処理手段４で処理する形式に変換する処理を行う（Ｓ１３）。
つまり、ラインセンサで撮像して得られた画像データを、メモリ上で蓄積してフレーム化することによって穀粒全体の画像が得られる。
このステップＳ１３における処理では、撮像手段３から取得した画像データを単純に情報処理手段４で処理できるような形式に変換するのみで、画像データの質、性質、内容を意図的に変化させる処理ではない。
尚、このステップＳ１３の処理で作成された画像データを以下においては「生画像データ」と称する。
また、ラインセンサによって取得される１ライン毎の生画像データを、図４に示すようにメモリ等で蓄積してフレーム化したものを「生画像フレーム」と称する。
上記ステップＳ１１・Ｓ１２・Ｓ１３の処理は１ライン毎に並列的に実行される。
【００２８】
次に、上記ステップＳ１１及び上記ステップＳ１２における処理が実行された後に、情報処理手段４は、上記ステップＳ１２において２値化された穀粒領域に対して、更に上記ステップＳ１１におけるラベリング処理以外に付加的な情報を穀粒領域にラベリングする処理を行う（Ｓ１４）。
上記ステップＳ１４における「付加的な情報」の具体例としては、穀粒領域の大きさ、色、良又は不良の判断結果等であっても良い。
即ち、該付加的な情報の具体例としては、ラインセンサが穀粒の撮像（即ち、「検知」）を開始した時刻や終了時刻に関する情報の他、１ラインにおける検知画素の最小位置と最大位置に関する情報等であっても良い。
次に、情報処理手段４は、上記ステップＳ１４にて更に付加的な情報がラベリングされた２値化画像データと、上記ステップＳ１３の処理によって得られる生画像データとに基づいて、画像データ中の穀粒領域を切り出す処理を実行する（Ｓ１５）。
つまり、上記２値化画像データを生画像データに重ね合わせることで、明確に穀粒領域を識別できる２値化画像データに基づいて、容易に生画像データ中の穀粒領域を切り出すことが可能となると共に、該２値化画像データにラベリングされるデータを生画像データに移植することも容易に可能となる。
また、取得した画像データ中に含まれる穀粒領域を明確に識別することが可能となるので、単粒画像の切り出し精度を向上させることが可能となると共に、穀粒領域に様々な情報を付加することが可能となるので、画像データに多種多様な情報を一元的に集約することが可能となってデータの取り扱いが容易となる。
【００２９】
次に、図３を用いて情報処理手段４が行う一連の処理の一例について説明する。
既に、図２を用いて説明した場合と同様に、情報処理手段４は、撮像手段３を用いてシュート１３より流下する穀粒の画像を取得する（Ｓ１０）。
【００３０】
上記ステップＳ１０の撮像処理の後、次に並列的にステップＳ２１、及びステップＳ１３の処理が行われる。
＜ステップＳ２１＞
該ステップＳ１０の処理の後、情報処理手段４は、ラインセンサより取得した１ラインの画像を図４に示したようなフレームとして蓄積すると共に、予め定められた閾値以上と判断された画素の領域を穀粒領域として判断し、該穀粒領域に対してラベリング処理を行う（Ｓ２１）。
該ラベリング処理の内容の具体例としては、「穀粒の検知に関する時刻」や「画素の位置に関する情報」であってもよく、これらを画像データ中の穀粒領域にラベリングする処理を行っても良い。
この「穀粒の検知に関する時刻」や「画素の位置に関する情報」は、既に上述した「付加的な情報」に含まれるものであっても良い。
上記「穀粒の検知に関する時刻」とは、具体的に説明すると、穀粒毎にその穀粒がラインセンサに撮像開始された時刻（即ち、撮像手段３の撮像範囲に穀粒が入ってきた時刻。以下「開始時刻」と称する）や、逆に、穀粒毎にその穀粒がラインセンサによる撮像が終了した時刻（即ち、撮像手段３の撮像範囲から穀粒が外れた時刻。以下「終了時刻」と称する）等ことである。
上記「画素の位置に関する情報」とは、具体的に説明すると、画像データ中の各穀粒領域に関し、最もシュート１３寄り側となる最上位点にある最上ピクセル位置、最も選択手段５寄り側となる最下位点にある最下ピクセル位置等であっても良い。（具体例は、図５を用いて以下で説明する）
＜ステップＳ１３＞
また、情報処理手段４は、既に上述した上記ステップＳ１３の処理を行って、上記ステップＳ１０にて取得した画像データを、単に情報処理手段４で処理する形式に変換する処理を行う（Ｓ１３）。
【００３１】
そして、情報処理手段４は、上記ステップＳ２１においてラベリング処理された内容（「穀粒の検知に関する時刻」、「画素の位置に関する情報」）と、上記ステップＳ１３の処理によって得られる生画像データとに基づいて、画像データ中の穀粒領域を切り出す処理を行う（Ｓ３１）。
情報処理手段４が上記一連の処理を実行することによって、既に上述した２値化処理を経ずに、直接的に穀粒領域の切り出し処理を行うことが可能となるので、切り出し処理までに係る時間を短縮して高速化することが可能となる。
【００３２】
また、情報処理手段４は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した１ライン毎の画像データをバッファリングしてフレーム化した後に、該フレーム化された画像データ中に穀粒領域が有ると判断した場合に、穀粒領域を切り出しても良い。
この穀粒領域の有無の判断は、上記ステップＳ２１の場合と同様に、ラインセンサより取得した１ラインの画像を図４に示したようなフレームとして蓄積すると共に、予め定められた閾値以上の画素の領域が有ると判断した場合に、該画素の領域を穀粒領域として判断しても良い。
更に該有無の判断において、画像データ中に穀粒領域があると判断された場合には、情報処理手段４は、穀粒領域の外形形状等を示す「穀粒領域の位置に関する情報」を算出する。
この「穀粒領域の位置に関する情報」とは、具体的には図５に示すようなものである。
例えば、図５中のＡ点は、画像データに含まれるある１つの穀粒領域の最下位点であって、撮像時において最初に画素を撮像（検知）した点であり、情報処理手段４はＡ点を検知した時刻をメモリに記憶する。
また、Ｂ点は、画像データに含まれる穀粒領域の最上位点である。
Ｃ点は、例えばラインセンサが図５に向かって左から右にスキャンする場合、１ラインにおいて最初に穀粒を検知した穀粒領域の画素であり、他方、Ｄ点は１ラインにおいて最初に穀粒を検知した穀粒領域の画素である。
即ち、図５に向かって左から右方向の座標を設定した場合に、Ｃ点は該座標上における最小位置、Ｄ点は該座標上における最大位置となる。
更に、このような、Ａ点〜Ｄ点等の位置を検出した時刻も共にメモリ等に記憶して、ＡＢＣＤ点を通る矩形領域を生画像フレームに当て嵌めて切り出し処理を行ってもよい。
また、穀粒領域の外形形状を表す点を位置データとして取得してもよい。
この場合、情報処理手段４は、画像データを１ライン取得する毎に外形を示す点をプロットし、該プロットした点を位置データとして取得して記憶する。
具体的には、図６に示すように、上記位置データ（例えば、図５におけるＡ点）の画像データ上のアドレスをメモリ等の記憶手段に記憶して蓄積する。
そして、情報処理手段４は、該取得した位置データを該穀粒領域の画像データと共に対応付けてメモリ等に記憶しても良い。
このような位置データの蓄積処理によって以下に示すような切り出し処理を可能となる。
【００３３】
また、穀粒領域の切り出し手法としては、以下に示すような場合もある。
ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した１ライン毎の画像データをバッファリングする前に、該１ラインの画像データ中の穀粒領域の有無を判断するようにしても良い。
そして、該１ラインの画像データ中に穀粒領域が存在すると判断された場合は、該穀粒領域を直接切り出しても良い。
この場合において、画像データ中における穀粒領域の有無を判断する具体的手法は図７に示すようになる。
従来は、情報処理手段４は、図７（ａ）に示すように、予め定められた所定量分だけバッファリング或いはメモリ上に記憶されたフレーム化した画像データの全体をスキャン（例えば、一定間隔で矢印方向にスキャン）することによって、予め定められた所定の閾値以上の画素の領域が画像データ中に有る場合に、穀粒領域が画像データ中に有ると判断していた。
他方、上述した１ラインの画像データ中の穀粒領域の有無の判断は、図７（ｂ）に示すように行う。
情報処理手段４は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した１ライン毎の画像データをバッファリングする前に、該１ラインの画像データ中の穀粒領域の有無を判断する。
該判断で穀粒領域があると判断された場合に、情報処理手段４は、該穀粒領域を含む周辺の領域、又は、穀粒が存在する領域のみを直接切り出しても良い。
このような処理を行うことによって、穀粒領域に関する部分を限定的に直接切り出すことが可能となるので、切り出し処理までの一連の処理速度を高速度化することが可能となる。
【００３４】
次に、情報処理手段４は、画像データ中における穀粒領域を予め定められた区画の範囲でメモリ等の記憶手段に記憶できるようにしても良い。
この場合における、具体例を図８を用いて以下に説明する。
情報処理手段４は、ラインセンサ等の撮像手段を用いて取得した１ライン毎の画像データをバッファリングすることによって、図８（ａ）に示すようにフレーム化する。
次に、情報処理手段４は、該フレーム化された画像データ中において、予め定められた閾値以上の画素の集合が存在しているかを判断する。
この判断で、上記閾値以上の画素の集合が有ると判断された場合は、情報処理手段４は該集合を穀粒領域と判断する。
更に、情報処理手段４は、該穀粒領域と該穀粒領域の周辺の画素とを含む予め定められた所定の大きさの区画で切り出す。
上記「所定の大きさの区画」とは、具体例としては図８（ｂ）に示すように、２辺が「ｘ」、「ｙ」からなる長方形等の図形であってもよい。
また、上記寸法「ｘ」、「ｙ」は、選別時において予想される最大の大きさの穀粒に応じて、使用者等によって予め定められる値であってもよい。
勿論、上記長方形以外の多角形、或いは閉曲線等で囲まれる図形を上記区画として採用してもよい。
更に、情報処理手段４は、切り出し処理された区画を図８（ｂ）に示すようなイメージでメモリ上に記憶する。
このように記憶された穀粒の画像は閾値以上であるため、不良の穀粒の可能性が高いため、その他は良品として判断して更に認識処理を行うことがなく、この不良として紛らわしい穀粒のみ良否の判断を行うことで、判断処理の高速化を図っている。
該記憶はラインセンサによって撮像が開始された順に行われるものであってもよく、図８（ａ）に示す例の場合は、穀粒領域１１０の方が穀粒領域１２０よりも先に流下し、ラインセンサによって撮像が開始されている。
そのため、図８（ｂ）に示すように、穀粒領域１１０が穀粒領域１２０よりも先にメモリ上に記憶されることになる。
そして、穀粒毎の良否判断が行われると、そのメモリエリアは消去して、次の画像を順に記憶する。こうして、限られたメモリエリアを有効に利用して、大量のメモリ容量を不要としている。
このように、情報処理手段４が予め定められた区画の範囲で画像データ中の穀粒領域を記憶することで、メモリに記憶するデータ量を限定することが可能となる。
即ち、従来は撮像手段３によって取得した画像データ全体をメモリ等の記憶することによって切り出し処理等を行っていたが、上述の場合には、画像データ中の穀粒領域とその周辺のみを限定的にメモリに記憶するため、従来の場合と比較してメモリの消費量を抑えることが可能となる。
また、取り扱うデータ量を限定的にしているので、従来と比較して処理速度の高速化を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】穀粒選別装置の全体概観図。
【図２】画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート。
【図３】画像処理の一連の処理の一例を示すフローチャート。
【図４】ラインセンサで取得した画像データを１ラインごとに並べた一例を示す模式図。
【図５】メモリに蓄積する画像データの説明図。
【図６】穀粒領域の位置に関する情報をメモリに蓄積する処理の説明図。
【図７】画像データ中における穀粒領域の有無を判断する処理の説明図。
【図８】画像データ中における穀粒領域を切り出す処理の説明図。
【符号の説明】
【００３６】
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】
2005091159.tif 000003
【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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