(57)【要約】【課題】  しきい値を高精度に設定して、米粒に付着した微量の糠を特定することが可能な米粒の外観検査装置を提供する。【解決手段】  米粒を照明する照明手段２と、該照明手段２により照明された米粒１を撮像カメラ３により撮像し、アナログ画像信号を得る撮像手段４と、得られたアナログ画像信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する画像変換手段５と、該画像変換手段５により得られたデジタル画像信号の画像処理を行い、画像の濃度に関する濃度分布ヒストグラムを作成し、該濃度分布ヒストグラムにより求められた濃度分布を累積して、累積濃度分布ヒストグラムを作成し、該累積濃度分布ヒストグラムからしきい値Tを決定して米粒と付着糠とを２値化判別する。【選択図】  図１
2005043260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
米粒を照明する照明手段と、
該照明手段により照明された米粒を撮像カメラにより撮像し、アナログ画像信号を得る撮像手段と、
得られたアナログ画像信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する画像変換手段と、
該画像変換手段により得られたデジタル画像信号の画像処理を行い、画像の濃度に関する濃度分布ヒストグラムを作成する濃度分布ヒストグラム作成手段と、
該濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた濃度分布を累積し、累積濃度分布ヒストグラムを作成する累積濃度分布ヒストグラム作成手段と、
該累積濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた累積濃度分布ヒストグラムから、しきい値Tを決定して米粒と付着糠とを２値化判別する２値化判別手段と、を備えた米粒の外観検査装置であって、
該２値化判別手段は、前記累積濃度分布ヒストグラム上で少なくとも２箇所の総画素数に対する適宜割合の累積画素数を求めるとともに、各累積画素数に対応する濃度値を算出する濃度値算出手段と、
該濃度値算出手段で算出された累積画素数に対応する濃度値をプロットするとともに、該プロットした２点間を通る直線の式を作成する一次関数作成手段と、
該一次関数作成手段で求めた直線の式に総画素数を代入して、そのときの濃度値を仮の真値とする仮の真値作成手段と、
該仮の真値作成手段により求めた仮の真値と、あらかじめサンプルの計測などにより設定された基準値とを比較して、その偏差を求める偏差算出手段と、
該偏差算出手段により求めた偏差と仮の真値とを加算してしきい値Tを決定するしきい値決定手段と、
を備えたことを特徴とする米粒の外観検査装置。
【請求項２】
前記濃度分布ヒストグラム作成手段の後工程には、得られた濃度分布ヒストグラムから、判別分析法によるしきい値Ｔを決定して米粒と背景とを二値化判別し、背景のみを除去する背景除去手段を備えてなる請求項１記載の米粒の外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、米粒の外観検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、米などの穀粒をその表面に照射した光の反射率や透過率によって選別する穀粒選別機が提案されている。この穀粒選別機としては、連続状に流れる粒状物に光を照射して粒状物の外観を撮像し、得られた画像信号を処理して濃度分布を求め、所定のしきい値を基準として二値化した二値化画像を作成し、この二値化画像に基づいて不良粒か否かを判定するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、粒状物を照明光の下で撮像素子により撮像して画像処理する際に、光源の電圧変動等に起因して照度が変化し、光量のばらつき（シェーディング）や、画像信号の直流成分のドリフト現象が生じることがある。そこで、これらの変化に対して、画像信号を二値化するためのしきい値を最適値に設定する必要があるが、これを自動的に最適値に設定することは困難であった。
【０００４】
また、米粒に付着した糠を特定する際は、撮像した米粒の画像面積に対して付着した糠の画像面積の占める割合が１〜２％程度にしかならないから、ピンホールのような微細な面積の場合、従来の穀粒選別機では精度の高いしきい値を設定することができず、糠付着の識別が困難であった。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１４５８５５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上記問題点にかんがみ、しきい値を高精度に設定して、米粒に付着した微量の糠を特定することが可能な米粒の外観検査装置を提供することを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため請求項１の発明は、米粒を照明する照明手段と、該照明手段により照明された米粒を撮像カメラにより撮像し、アナログ画像信号を得る撮像手段と、得られたアナログ画像信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する画像変換手段と、該画像変換手段により得られたデジタル画像信号の画像処理を行い、画像の濃度に関する濃度分布ヒストグラムを作成する濃度分布ヒストグラム作成手段と、該濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた濃度分布を累積し、累積濃度分布ヒストグラムを作成する累積濃度分布ヒストグラム作成手段と、該累積濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた累積濃度分布ヒストグラムから、しきい値Tを決定して米粒と付着糠とを２値化判別する２値化判別手段と、を備えた米粒の外観検査装置であって、該２値化判別手段は、前記累積濃度分布ヒストグラム上で少なくとも２箇所の総画素数に対する適宜割合の累積画素数を求めるとともに、各累積画素数に対応する濃度値を算出する濃度値算出手段と、該濃度値算出手段で算出された累積画素数に対応する濃度値をプロットするとともに、該プロットした２点間を通る直線の式を作成する一次関数作成手段と、該一次関数作成手段で求めた直線の式に総画素数を代入して、そのときの濃度値を仮の真値とする仮の真値作成手段と、該仮の真値作成手段により求めた仮の真値と、あらかじめサンプルの計測などにより設定された基準値とを比較して、その偏差を求める偏差算出手段と、該偏差算出手段により求めた偏差と仮の真値とを加算してしきい値Tを決定するしきい値決定手段と、を備える、という技術的手段を講じた。
【０００８】
これにより、米粒に占める糠の画素割合があらかじめ所定値（例えば、２５％）を超えることがないと分かっている場合は、累積濃度分布ヒストグラム上で累積画素数を５０％と７５％を指定し、それぞれの濃度値を算出して一次関数を作成する。この一次関数からしきい値Ｔが高精度に算出され、このしきい値Ｔを累積濃度分布ヒストグラム上に設定すると、米粒に付着した微量の糠を特定することが可能となる。また、微小な糠の画像割合があらかじめ１０％を超えることはないと分かっている場合は、累積画素数を５０％と９０％を指定し、それぞれの濃度値を算出して一次関数を作成し、しきい値Ｔを算出するとよい。
【０００９】
また、前記濃度分布ヒストグラム作成手段の後工程には、得られた濃度分布ヒストグラムから、判別分析法によるしきい値Ｔを決定して米粒と背景とを二値化判別し、背景のみを除去する背景除去手段を備えるとよい。
【００１０】
【発明の効果】
【００１１】
以上のように本発明によれば、米粒を照明する照明手段と、該照明手段により照明された米粒を撮像カメラにより撮像し、アナログ画像信号を得る撮像手段と、得られたアナログ画像信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する画像変換手段と、該画像変換手段により得られたデジタル画像信号の画像処理を行い、画像の濃度に関する濃度分布ヒストグラムを作成する濃度分布ヒストグラム作成手段と、該濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた濃度分布を累積し、累積濃度分布ヒストグラムを作成する累積濃度分布ヒストグラム作成手段と、該累積濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた累積濃度分布ヒストグラムから、しきい値Tを決定して米粒と付着糠とを２値化判別する２値化判別手段と、を備えた米粒の外観検査装置であって、該２値化判別手段は、前記累積濃度分布ヒストグラム上で少なくとも２箇所の総画素数に対する適宜割合の累積画素数を求めるとともに、各累積画素数に対応する濃度値を算出する濃度値算出手段と、該濃度値算出手段で算出された累積画素数に対応する濃度値をプロットするとともに、該プロットした２点間を通る直線の式を作成する一次関数作成手段と、該一次関数作成手段で求めた直線の式に総画素数を代入して、そのときの濃度値を仮の真値とする仮の真値作成手段と、該仮の真値作成手段により求めた仮の真値と、あらかじめサンプルの計測などにより設定された基準値とを比較して、その偏差を求める偏差算出手段と、該偏差算出手段により求めた偏差と仮の真値とを加算してしきい値Tを決定するしきい値決定手段と、を備えたので、しきい値Ｔを高精度に設定して、米粒に付着した微量の糠を特定することが可能な米粒の外観検査装置を提供することができる。
【００１２】
また、前記濃度分布ヒストグラム作成手段の後工程には、得られた濃度分布ヒストグラムから、判別分析法によるしきい値Ｔを決定して米粒と背景とを二値化判別し、背景のみを除去する背景除去手段を備えたので、濃度分布ヒストグラム上で撮像画像中の背景を特定してこれを除去することができる。
【００１３】
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態を説明する。図１は米粒の外観検査装置で使用する米粒の外観検査装置の一例を示すブロック図である。
【００１５】
符号１は検査対象となる米粒であり、符号２は米粒を斜め上方から照明するための照明手段となる光源であり、符号３は前記照明手段により照明された米粒を撮像する撮像カメラ（例えば、固体カメラ；ＣＣＤカメラ）であり、ＲＧＢなどのアナログ画像信号が得られる。符号４は前記撮像カメラ３を制御するためのカメラ制御装置である。符号５は前記撮像カメラ３により撮像して得られたアナログ画像信号をデジタル信号に変換して画像メモリに記憶し、この記憶データに対して処理を行うための画像処理装置である。符号６は前記撮像カメラ３により撮像して得られた画像をモニタするための画像モニタ装置である。
【００１６】
前記画像処理装置５は、コンピュータシステムを有し、以下の処理手段を有する。すなわち、米粒を撮像カメラ３により撮像し、得られたアナログ画像信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する画像変換手段と、該画像変換手段により得られたデジタル画像信号の画像処理を行い、画像の濃度に関する濃度分布ヒストグラムを作成する濃度分布ヒストグラム作成手段と、該濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた濃度分布を累積し、累積濃度分布ヒストグラムを作成する累積濃度分布ヒストグラム作成手段と、該累積濃度分布ヒストグラム作成手段により求められた累積濃度分布ヒストグラムから、しきい値Tを決定して米粒と付着糠とを２値化判別する２値化判別手段と、を備えている。
【００１７】
図２は、本発明の米粒の外観検査装置の一実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。これを参照して外観検査装置について説明する。
【００１８】
ステップ１では、米粒を斜光照明の下でＣＣＤ撮像カメラ３により撮像して得られた画像のアナログ信号を二値化処理して濃淡を表すデジタル信号に変換し、このデジタル信号を画像メモリに格納する。このステップ１で得られる米粒の画像は背景画像を含んでおり、その一例を図３に示す。
【００１９】
ステップ２では、ステップ１により得られた画像（図３参照）において、その領域内の各画素点の濃度を解析する。本実施形態の場合、濃度は８ビットの信号により０（黒）〜２５５（白）の２５６段階で表される。
【００２０】
ステップ３では、ステップ２により求められた各画素点の濃度を横軸にとり、画素数を縦軸にとり、濃度分布ヒストグラムを作成する。この濃度分布ヒストグラムの一例を図４に示す。
【００２１】
ステップ４及びステップ５は、米粒と背景とを二値化判別し、背景のみを除去する背景除去手段を示す。ステップ４では、ステップ３により求められた濃度分布ヒストグラムから背景画像を除去するため、判別分析法によるしきい値Ｔが決定される。この判別分析法は、背景画像と米粒画像の２つのグループがあり、この２つのグループに関するクラス内分散とクラス間分散の分散比が最大となるようにしきい値Ｔが決定される。いま、背景画像グループ内の画素数がｎ１、濃度値平均がμ１、分散がσ１２とし、米粒画像グループ内の画素数がｎ２、濃度値平均がμ２、分散がσ２２とし、全画素数の濃度平均値をμＴで表すと、クラス内分散σｗ２は式（１）のようになる。
【数１】
2005043260.tif 000003
また、クラス間分散σＢ２は式（２）のようになる。
【数２】
2005043260.tif 000004
そして分散比ηは式（３）のようになる。
【数３】
2005043260.tif 000005
このηが最大となるＴをしきい値Ｔとして決定すると、２値化判別することができる。図４の例では、しきい値Ｔは濃度値５０となり、濃度値５０未満の領域が背景画像として決定される。
【００２２】
ステップ５では、ステップ４により求められたしきい値Ｔに基づいて、濃度値５０未満の背景画像の除去を行い、米粒画像の濃度分布ヒストグラムを作成する。この一例を図５に示す。
【００２３】
ステップ６乃至ステップ１３は、累積濃度分布ヒストグラムからしきい値Tを決定し、米粒と付着糠とを２値化判別する２値化判別手段を示す。ステップ６では、ステップ５により求められた濃度分布を累積し、濃度値を横軸にとり、累積画素数を縦軸にとり、累積濃度分布ヒストグラムを作成する。この一例を図６に示す。
【００２４】
ステップ７では、ステップ６により求められた累積濃度分布ヒストグラムから総画素数の５０％の累積画素数及び総画素数の７５％の累積画素数を求めるとともに、累積画素数５０％の濃度値及び累積画素数７５％の濃度値を算出する。累積画素数５０％の濃度値は累積画素の中央の値となり、累積画素数７５％の濃度値は累積画素の４分の３の値となり、これらの累積画素を指定することは画素割合が微小な糠を特定するためには有効である。つまり、微小な糠の画素割合が２５％より大きくなることがないという前提条件から決めたものである。したがって、微小な糠の画像割合があらかじめ１０％を超えることはないと分かっていれば、累積画素数５０％の濃度値と、累積画素数９０％の濃度値を算出すればよい。
【００２５】
ステップ８では、２点間（累積画素数５０％，その濃度値）、（累積画素数７５％，その濃度値）を通る直線の式を作成する。これは図６に示すようにｙ＝ｍｘ＋ｂとして直線の方程式で表される。
【００２６】
ステップ９では、ステップ８で求めた直線の式のｙに総画素数（累積画素数１００％）を代入してそのときの濃度値ｘを求め、これを仮の真値とする。
【００２７】
ステップ１０では、予めサンプルの計測などにより設定された値を基準値とし、ステップ９で求めた仮の真値との差をδとしておく。
【００２８】
ステップ１１では、ステップ１０で設定した基準値と仮の真値との差δを算出する。すなわち、図７に示すように空間における基準値と仮の真値との差δと、ステップ８で求めた傾きｍと、累積画素数７５％の濃度値Ｃ７５とは、互いに関連性があることが分かる。平面の方程式はａＸ＋ｂＹ＋ｃＺ＋ｄ＝０の式で表すことができるので、δ＝αｍ＋βＣ７５＋γと表現し、この平面の方程式を解くと、δを求めることができる。なお、なお、α、β、γの値は重回帰分析で算出したものを使用するとよい。
【００２９】
ステップ１２では、ステップ１１で求めたδと仮の真値とを加算した真値によりしきい値Tを決定する。
【００３０】
ステップ１３では、ステップ１２により求めたしきい値Ｔに基づいて、累積濃度分布ヒストグラム上で米粒と付着糠とを２値化判別する。例えば、しきい値Tとして濃度値１２１．５が算出されると、これを図６に示す累積濃度分布ヒストグラムのｘ軸上にプロットするとともに、ｙ軸と平行な線を引くと、累積画素数が９８．２％の点で境界ができる。つまり、米粒全体の画素数のうち、９８．２％は米粒の画素数であり、１．８％は付着糠の画素数となることが分かる。
【実施例１】
【００３１】
Ａ社製の無洗米を１０サンプル抽出し、これに低照度の光で画像撮影したものと、Ａ社製の無洗米を１０サンプル抽出し、これに高照度の光で画像撮影したものと、精白米を１０サンプル抽出し、これに普通の照度で画像撮影したものとを、背景画像を除去し、得られた濃度分布ヒストグラムについて濃度分布を累積し、濃度値を横軸にとり、累積画素数を縦軸にとり、累積濃度分布ヒストグラムを作成する（図８、図９及び図１０参照）。
【００３２】
このようにして得られた各累積濃度分布ヒストグラムにおいて、基準値と仮の真値との差δと、２点間を通る直線の傾きｍとの相関関係を図１１に示す。また、各累積濃度分布ヒストグラムにおいて、２点間を通る直線の傾きｍと、累積画素数７５％の濃度値Ｃ７５との相関関係を図１２に示す。図１１及び図１２に示すように、２次元ではいずれのパラメータも相関性がないことが分かるが、図７に示すように、３次元の空間であるとδとｍとＣ７５とは、互いに相関性があることが分かる。
【００３３】
そして、上述のステップ１０からステップ１１を実行してしきい値Ｔを算出する。このしきい値Ｔをキャリブレーション値（cal値）とし、あらかじめ計測したサンプルの実測値（真値）とをプロットすると、図１３乃至図１５のような関係が得られた。
【００３４】
図１３は無洗米を低照度の光で画像撮影したもののcal値と真値との関係を示すが、相関係数は０．９０７であり、本実施例で算出したcal値が真値と極めて相関が強いことが分かる。図１４は無洗米を高照度の光で画像撮影したもののcal値と真値との関係を示すが、相関係数は０．９９５であり、本実施例で算出したcal値が真値と極めて相関が強いことが分かる。図１５は精白米を普通の照度で画像撮影したもののcal値と真値との関係を示すが、相関係数は０．９７７であり、本実施例で算出したcal値が真値と極めて相関が強いことが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】米粒の外観検査装置の一例を示すブロック図である。
【図２】米粒の外観検査装置の一実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】撮像カメラにより撮像して得られた背景画像を含む米粒の画像である。
【図４】背景を含む画像の濃度分布ヒストグラムである。
【図５】背景を含まない米粒画像の濃度分布ヒストグラムである。
【図６】濃度値と累積画素数からなる累積濃度分布ヒストグラムである。
【図７】空間における偏差δと、傾きｍと、濃度値Ｃ７５との関係を示す図である。
【図８】Ａ社製の無洗米を１０サンプル抽出し、これに低照度の光で画像撮影し、背景画像を除去し、得られた濃度分布ヒストグラムについて濃度分布を累積し、得られた累積濃度分布ヒストグラムである。
【図９】Ａ社製の無洗米を１０サンプル抽出し、これに高照度の光で画像撮影し、背景画像を除去し、得られた濃度分布ヒストグラムについて濃度分布を累積し、得られた累積濃度分布ヒストグラムである。
【図１０】精白米を１０サンプル抽出し、これに普通の照度の光で画像撮影し、背景画像を除去し、得られた濃度分布ヒストグラムについて濃度分布を累積し、得られた累積濃度分布ヒストグラムである。
【図１１】偏差δと、２点間を通る直線の傾きｍとの相関関係を示す図である。
【図１２】２点間を通る直線の傾きｍと、累積画素数７５％の濃度値Ｃ７５との相関関係を示す図である。
【図１３】Ａ社製の無洗米の高照度画像撮影時のキャリブレーション値（cal値）と、あらかじめ計測したサンプルの実測値（真値）との関係を示す図である。
【図１４】Ａ社製の無洗米の低照度画像撮影時のキャリブレーション値（cal値）と、あらかじめ計測したサンプルの実測値（真値）との関係を示す図である。
【図１５】精白米の普通照度画像撮影時のキャリブレーション値（cal値）と、あらかじめ計測したサンプルの実測値（真値）との関係を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１  米粒
２  光源
３  撮像カメラ
４  カメラ制御装置
５  画像処理装置
６  画像モニタ装置
【図１】
2005043260.tif 000006
【図２】
2005043260.tif 000007
【図３】
2005043260.tif 000008
【図４】
2005043260.tif 000009
【図５】
2005043260.tif 000010
【図６】
2005043260.tif 000011
【図７】
2005043260.tif 000012
【図８】
2005043260.tif 000013
【図９】
2005043260.tif 000014
【図１０】
2005043260.tif 000015
【図１１】
2005043260.tif 000016
【図１２】
2005043260.tif 000017
【図１３】
2005043260.tif 000018
【図１４】
2005043260.tif 000019
【図１５】
2005043260.tif 000020