(57)【要約】【課題】水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判別を行う。【解決手段】トレイ７２に水５８を貯留し、白米５６を浸漬させ、所定時間（約２０分程度）放置した状態で、スキャナ部３４により白米５６を撮像（測光）し、その測光したデータに基づいて、実画像データと膨張／縮小処理した擬似画像データを得て、双方の画素数の差から浸漬割粒の有無を判別するようにしたため、作業者が目視で判別を行うよりも極めて迅速に、かつ正確に浸漬割粒の混入度合いを判別することができる。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒状の被検査物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、
所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、
前記トレイ上の粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、
前記測光装置による前記測光データに基づいて、浸漬による割粒を判別する浸漬割粒判別手段と、
を有する粒状被検査物状態判別装置。
【請求項２】
前記測光装置が、フラットベット状の透明板と、前記透明板の下方に設けられ、光源と光電変換素子を備えた走査ユニットと、で構成されており、前記透明板上に載置されるトレイの少なくとも底面が透明とされてい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】
前記浸漬割粒判別手段が、
前記測光装置による測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する実画像データ記憶手段と、
前記実画像データを膨張させることで、粒状被検査物の周囲に発生している割れ部を排除し、当該排除後に実画像データの膨張分を縮小することで疑似画像データを生成する疑似画像データ生成手段と、
前記実画像データと前記疑似画像データとを比較する第１の比較手段と、で構成され、
前記第１の比較手段の比較結果に基づいて、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別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】
前記第１の比較手段が、
前記疑似画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＧから、前記実画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＲを差し引いた画素数と、第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨと、を比較（ＰＧ−ＰＲ：ＰＨ）す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】
前記浸漬割粒判別手段が、
前記測光装置による測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する実画像データ記憶手段と、
前記実画像データに基づいて、粒状被検査物の周囲長Ｌを演算する周囲長演算手段と、
前記実画像データに基づいて、粒状被検査物の面積Ｓを演算する面積演算手段と、
前記周囲長Ｌと前記面積Ｓとを比較する第２の比較手段と、
前記第２の比較手段の比較結果に基づいて、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別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６】
前記第２の比較手段が、
前記実画像データにおける粒状被検査物の周囲長Ｌの二乗（Ｌ２）に対する面積Ｓの割合と、第２の浸漬割粒判別基準値Ｍと、を比較（（Ｌ２／Ｓ）：Ｍ）することを特徴とする請求項５記載の粒状被検査物状態判別装置。
【請求項７】
前記浸漬による割粒の判別が、前記割粒の発生割合を判別することを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の粒状被検査物状態判別装置。
【請求項８】
前記トレイには、複数の粒状被検査物がランダムに、かつ重ならないように載置され、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後に、測光装置による測光が実行されることを特徴とする請求項１乃至請求項７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】
粒状被検査物、例えば白米等の穀粒（以下、白米という）は、一般的に炊飯することで主食として食されるものである。炊飯が良好になされるための白米の条件は、炊飯前の浸漬中又は炊飯中に白米が割れないことにある。
【０００３】
すなわち、白米が割れると、その割れ部からゲル状の澱粉粒が溶出し、べとついた状態で炊き上がり、食感も悪く、味覚も低下する。
【０００４】
割れ部が発生した白米（割粒米）は、米の発育環境に起因する場合や、精米の仕方に起因するため、精米業者は、割れにくい米の仕入れと、割れにくい精米の仕方に神経を尖らせているのが現状であるが、それでも、割粒が混入する可能性がなくなることはなく、仕入れ後或いは精米後の検査が必須となっている。
【０００５】
従来の割粒米の判別検査は、精米中に所定量（約１００粒程度）の白米をサンプリングし、当該サンプリングした白米を所定時間（約２０分間程度）、水に浸漬し、その後の割れ具合を目視で判断し、サンプリングした白米に対する割粒米の割合を求め、この割合が基準値と比較することで、サンプリングした白米を含むロット（同時期に同一場所から仕入れた米）の合否を決定していた。
【０００６】
不合格となったロットは、合格品とは別扱いするか、精米を再調整する等の対応が必要となる。
【０００７】
なお、参考として、穀粒の状態の良否を自動的に判別する技術として特許文献１が提案されている。
【０００８】
この特許文献１では、穀粒の仕上がり状態をＣＣＤカメラ等で撮像した画像に基づいて、適否を判断するものであり、種子の色、大きさ、形状等を正確に見極め、精度の高い判別が可能である。
【０００９】
【特許文献１】
特許第３０５８９４０公報
【００１０】
【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の目視による判別では、正確な浸漬割粒とその割合の判別、並びに合否の判定ができず、検査作業の手間も掛かり、作業性が悪い。
【００１１】
また、特許文献１のような自動判別装置では、浸漬によって発生する割粒の判別には対応しておらず、炊飯によって発生する（すなわち、水を含むことで発生する）割れ部を検知するものではない。
【００１２】
本発明は上記事実を考慮し、水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無の判別、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判定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。
【００１３】
【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、所定量の水を貯留可能な受け皿構造とされ、かつ前記粒状被検査物を貯留された水に浸漬させた状態で保持するトレイと、前記トレイ上の粒状被検査物に対して、光を照射しながら走査読取を実行し、測光データを得る測光装置と、前記測光装置による前記測光データに基づいて、浸漬による割粒を判別する浸漬割粒判別手段と、を有している。
【００１４】
請求項１記載の発明によれば、トレイに所定量の水を貯留し、この貯留された水に粒状被検査物を浸漬させる。
【００１５】
測光装置では、トレイ上の粒状被検査物に対して、光を照射して走査読取りを実行し、測光データを得る。なお、この走査読取りは、粒状被検査物が水に浸漬されてから、所定時間（約２０分）放置した後が好ましい。
【００１６】
浸漬割粒判別手段では、読み取った測光データに基づいて、浸漬による割粒を判別する。
【００１７】
このように、浸漬して水を含んだ粒状被検査物の走査読取を可能とすることで、浸漬によって発生する粒状被検査物の割粒を迅速かつ確実に判別することができるため、作業効率を向上することができる。
【００１８】
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、前記測光装置が、フラットベット状の透明板と、前記透明板の下方に設けられ、光源と光電変換素子を備えた走査ユニットと、で構成されており、前記透明板上に載置されるトレイの少なくとも底面が透明とされていることを特徴としている。
【００１９】
請求項２に記載の発明によれば、トレイの底面を透明とし、透明板の上に載置する。透明板の下方には、走査ユニットが設けられており、この走査ユニットを駆動することで、光源は、透明板及びトレイを通過して粒状被検査物に照射され、その反射光を走査読み取る。これによれば、水を貯留したトレイと、走査ユニットとを完全分離することができ、装置の安全性を確保することができる。
【００２０】
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、前記浸漬割粒判別手段が、前記測光装置による測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する実画像データ記憶手段と、前記実画像データを膨張させることで、粒状被検査物の周囲に発生している割れ部を排除し、当該排除後に実画像データの膨張分を縮小することで得た疑似画像データを生成する疑似画像データ生成手段と、前記実画像データと前記疑似画像データとを比較する第１の比較手段と、で構成され、前記第１の比較手段の比較結果に基づいて、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別することを特徴としている。
【００２１】
請求項３に記載の発明によれば、浸漬割粒判別手段としての実画像データ記憶手段は、測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する。
【００２２】
次に、この実画像データを用いて、粒状被検査物の輪郭を膨張させる。この膨張によって、周囲に発生する凹凸が緩和され、その凹凸の一部である割れ部もなくなり、最終的に割れ部のない粒状被検査物の画像となる。その後、当該膨張によって得た画像を、膨張させた分縮小することで、割れ部のない適正な画像（疑似画像データ）を得ることができる。
【００２３】
第１の比較手段では、このようにして生成した疑似画像データと、実画像データとを比較する。この比較の結果、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別する。すなわち、１粒１粒の粒状被検査物を基にして、疑似画像データを生成するため、一定の良品画像データとの差を判別基準と比較するよりも判別精度を向上することができる。
【００２４】
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、前記第１の比較手段が、前記疑似画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＧから、前記実画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＲを差し引いた画素数と、第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨと、を比較（ＰＧ−ＰＲ：ＰＨ）することを特徴としている。
【００２５】
請求項４に記載の発明によれば、第１の比較手段の実施態様であり、前記疑似画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＧから、前記実画像データにおける粒状被検査物として占有する画素数ＰＲを差し引いた画素数と、第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨと、を比較する（（１）式参照）。
【００２６】
ＰＧ−ＰＲ：ＰＨ・・・（１）
この（１）式において、例えば、ＰＧ−ＰＲ＞ＰＨの場合、浸漬割粒と判別される。なお、第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨの設定によっては、ＰＧ−ＰＲ≧ＰＨとする場合もある。
【００２７】
請求項５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、前記浸漬割粒判別手段が、前記測光装置による測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する実画像データ記憶手段と、前記実画像データに基づいて、粒状被検査物の周囲長Ｌを演算する周囲長演算手段と、前記実画像データに基づいて、粒状被検査物の面積Ｓを演算する面積演算手段と、前記周囲長Ｌと前記面積Ｓとを比較する第２の比較手段と、前記第２の比較手段の比較結果に基づいて、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別することを特徴としている。
【００２８】
請求項５に記載の発明によれば、浸漬割粒判別手段としての実画像データ記憶手段は、測光データに基づいて得た粒状被検査物の実画像データを記憶する。
【００２９】
次にこの実画像データに基づいて、粒状被検査物の周囲長Ｌを演算すると共に、面積Ｓを演算する。
【００３０】
第２の比較手段では、このようにして演算した周囲長Ｌと、面積Ｓとを比較する。この比較の結果、粒状被検査物の中から浸漬割粒を判別する。すなわち、１粒１粒の粒状被検査物から、同一目的の異なる解析結果の差分を判別基準と比較するため、一定の判別基準と比較するよりも判別精度を向上することができる。
【００３１】
請求項６に記載の発明は、前記請求項５に記載の発明において、前記第２の比較手段が、前記周囲長Ｌの二乗（Ｌ２）に対する面積Ｓの割合と、第２の浸漬割粒判別基準値Ｍと、を比較（（Ｌ２／Ｓ）：Ｍ）することを特徴としている。
【００３２】
請求項６に記載の発明によれば、第１の比較手段の実施態様であり、前記周囲長Ｌの二乗（Ｌ２）に対する面積Ｓの割合と、第２の浸漬割粒判別基準値Ｍと、を比較する（（２）式参照）。
【００３３】
（Ｌ２／Ｓ）：Ｍ・・・（２）
この（２）式において、例えば、（Ｌ２／Ｓ）≧Ｍの場合、浸漬割粒と判別される。なお、第２の浸漬割粒判別基準値Ｍの設定によっては、（Ｌ２／Ｓ）＞Ｍとする場合もある。
【００３４】
上記（２）式において、粒状被検査物が円形と仮定した場合、周囲長Ｌから面積を求めると、正確にはπ（Ｌ／２π）２＝Ｌ２／４πとなる。これが、画素数から求める面積Ｓと同一であれば、割れ部がないことになる。
【００３５】
ここで、粒状被検査物が円形ではなく、楕円に近いこと、並びに、演算の簡略化を図るべく、Ｌ２／４πの内の１／４πを考慮した第２の浸漬割粒判別基準値Ｍを設定することで、Ｌ２とＳとの比較（（２）式）とした。
【００３６】
請求項７に記載の発明は、前記請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の発明において、前記浸漬による割粒の判別が、前記割粒の発生割合を判別することを特徴としている。
【００３７】
請求項７に記載の発明によれば、割粒の判別後、その発生割合を得ることで、判別結果における、良否の判定を容易に行うことができる。
【００３８】
請求項８に記載の発明は、前記請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の発明において、前記トレイには、複数の粒状被検査物がランダムに、かつ重ならないように載置され、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後に、測光装置による測光が実行されることを特徴としている。
【００３９】
請求項８に記載の発明によれば、トレイに貯留された水に粒状被検査物を載置する場合、特に整列は不要であるが、互いに重ならないように並べることが好ましい。また、測光装置による測光は、粒状被検査物が十分に水分を含む時間浸漬した後が好ましく、経験的、かつ実験的には約２０分程度の浸漬が必要である。
【００４０】
このため、例えば、トレイをセットした状態で、検査開始指示を行った後、約２０分間放置した後測光を開始するようなタイマーを設けるようにしてもよく、これにより、作業者による計時作業を省略することができる。また、複数ロットの粒状被検査物をロット別に複数トレイに入れて浸漬し、約２０分後に次々と測光装置にセットして検査をするようにしてもよい。
【００４１】
【発明の実施の形態】
図１には、判別装置１０が示されている。
【００４２】
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。
【００４３】
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（なお、本実施の形態では、後述のカバー４６を外した状態で閉止するようにしてある）。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
図２には、判別装置本体２２の概略構成が示されている。
【００４７】
判別装置本体２２は、ベースとなるスキャナ部２４と、カバー４６と、で構成されている。
【００４８】
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。
【００４９】
この透明ガラス板３０の上部には、後述するトレイ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。
【００５０】
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。
【００５１】
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）。
【００５２】
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。
【００５３】
前記カバー４６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設けられている。このカバー４６は、トレイ７２を透明ガラス板３０に位置決めする際に開放され、位置決め後の測光の際に閉止されるようになっている。
【００５４】
上記トレイ７２が透明ガラス板３０に位置決めされた状態で、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。
【００５５】
図３には、トレイ７２の構造が示されている。
【００５６】
本実施の形態に係るトレイ７２は、矩形状の底板部５０の四方から縦壁部５２が一体形成され、所定の容積を持つ受け皿構造となっている。短辺側の縦壁部５２の一方の上端には外側に向けて略直角に屈曲された把持部５４が形成されている。作業者はこの把持部５４を把持することで、透明ガラス板３０上への着脱を行うようになっている。
【００５７】
前記底板部５０は透明とされ、粒状被検査物としての白米５６の載置面となっている。この白米５６の載置の際、本実施の形態では、受け皿構造となった領域に水５８を貯留する。水５８は、縦壁部５２により、こぼれることなく保持され、この状態で所定数（本実施の形態では約１００粒）の白米５６を載置する。
【００５８】
なお、載置する場合、白米５６同士が重ならないようにするが、整列させる必要はない。
【００５９】
上記のように水５８が貯留され、白米５６が載置されたトレイ７２は、約２０分間放置した後、透明ガラス板３０上に載置され、カバー４６が閉じられることで、測定準備が完了する。
【００６０】
なお、白米５６は、水５８に浸漬されることで、割粒が発生する不良品が出る場合があり、本実施の形態では、この割粒の発生の有無を判別するべく、前記スキャナ部２４のヘッド部３４が透明ガラス板３０の下方を移動（走査）することで、白米５６を撮像（測光）する。
【００６１】
図４には、本実施の形態に係る浸漬された割粒とその割合の判別、並びに合否の判定のためのコントローラ１８の制御を機能的に示したブロック図が示されている。
【００６２】
ヘッド部３４は、実画像データ生成部１００に接続され、ヘッド部３４で撮像したデータ（測光データ）がこの実画像データ生成部１００へ送出される。
【００６３】
実画像データ生成部１００では、画像の濃度に基づいて、穀粒の輪郭を検出し、それぞれの白米５６の画像データを生成し、その位置データ（座標）と共に実画像データメモリ１０２へ記憶する。
【００６４】
これにより、実画像データメモリ１０２には、トレイ７２上の約１００粒の白米５６の画像データが記憶されることになる。
【００６５】
実画像データメモリ１０２に記憶された実画像データは、実画像データ読出部１０４によって、１粒ずつ読み出され、膨張／縮小処理部１０６へ送出されるようになっている。
【００６６】
膨張／縮小処理部１０６では、読み出した画像データに対して輪郭を徐々に拡大するように処理を実行する。白米５６に割れ部５６Ａ（図５参照）が存在する場合、この膨張処理を実行すると、図５（Ａ）乃至（Ｃ）に示される如く、徐々に、前記割れ部５６Ａが排除されていき、最終的には、極端な凹凸が存在しない滑らかな（良品に相当する）穀粒の画像を得ることができる。
【００６７】
次に、膨張／縮小処理部１０６では、この画像に対して、膨張度合い（膨張率）に基づいて、縮小処理を施す。これにより、元の画像データの輪郭とほぼ同一の大きさに戻されるが、図５（Ｄ）乃至（Ｆ）に示される如く、割れ部５６Ａが存在しない画像データ（擬似画像データ）を得ることができる。
【００６８】
この擬似画像データは、擬似画像データメモリ１０８に前記実画像データメモリ１０２に記憶したときの位置データ（座標）と同一の位置データ（座標）と共に記憶する。
【００６９】
実画像データメモリ１０２と、擬似画像データメモリ１０８とは、比較部１１０に接続されており、比較部１１０において、同一の位置データ（座標）の実画像データと擬似画像データとを読出し、基準データメモリ１１２に記憶された第１の浸漬割粒判別基準値と比較する。
【００７０】
すなわち、本実施の形態では、前記疑似画像データの画素数をＰＧ、前記実画像データの画素数をＰＲとし、ＰＧからＰＲを差し引いた画素数と、基準データメモリ１１２に記憶された第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨと、を比較する。
【００７１】
比較結果は、割粒判別部１１４へ送出され、割粒の有無が判別される。
【００７２】
すなわち、割粒判別部１１４では、前記比較部１１０での比較の結果が、ＰＧ−ＰＲ＞ＰＨと判定された場合は、この穀粒は浸漬割粒（不良品）と判別され、ＰＧ−ＰＲ≦ＰＨと判定された場合は、この白米５６は浸漬割れのない良品と判別される。
【００７３】
割粒判別部１１４での判別結果は、割粒割合演算部１１６によって集計され、サンプリングした全白米５６の内の割粒（不良品）と判別された白米５６の割合を演算し、ＬＣＤモニタ１８Ａに表示する。なお、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示と共に、プリンタ２０によってプリントアウトするようにしてもよい。
【００７４】
この割合が所定の基準値より大きい場合は、その白米のロットは不合格と判定されることになる。
【００７５】
以下に本実施の形態の作用を説明する。
【００７６】
（測光手順）
トレイ７２に水を貯留し、さらにこの貯留された水５８にサンプルとしての白米５６を浸漬させる。浸漬された白米５６は互いに重なり合わないように、移動することが好ましいが、特に整列させる必要はない。
【００７７】
上記水を貯留、並びに穀粒を載置したトレイ７２は、約２０分間放置させることで、白米５６に十分な水分を吸収させる。その後、カバー４６を開放し、トレイ７２を透明ガラス板３０上に位置決めし、当該カバー４６を閉止する。
【００７８】
撮像（測光）の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。
【００７９】
これにより、ヘッド部３４による測光が開始される。すなわち、トレイ７２上の白米５６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白米５６を撮像する。
【００８０】
撮像が終了すると、次の測光のスタンバイのため、ヘッド部３４が初期位置（ホームポジション）へ戻る。
【００８１】
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。
【００８２】
以下、図６のフローチャートに従い、前記白米５６の撮像を含み、白米５６の浸漬割粒とその発生割合を得るための画像処理並びに比較手順を示す。
【００８３】
ステップ１５０では、初期設定として変数ｎ（カウント値）を１にセットし、変数ＮＧ（不良品数）をクリア（０）し、ステップ１５２へ移行する。
【００８４】
ステップ１５２では、前述のヘッド部３４による測光（撮像）処理を実行し、ステップ１５４へ移行する。
【００８５】
ステップ１５４では、測定した白米５６の数Ｎを認識し、次いでステップ１５６で各白米５６の画像データを生成する。
【００８６】
次のステップ１５８では、それぞれの白米５６のトレイ７２上の位置データと共に実画像データメモリ１０２に記憶する。
【００８７】
次のステップ１６０では、ｎ粒目（初回はｎ＝１）の実画像データを読出し、次いでステップ１６２で当該実画像データの膨張処理を実行する。この膨張処理により、割れ部５６Ａが存在する場合は、この割れ部５６Ａが排除される。
【００８８】
次のステップ１６４では、膨張処理したときの膨張度合いに基づいて、縮小処理を施し、実画像とほぼ同一の大きさに戻し、ステップ１６６へ移行する。
【００８９】
ステップ１６６では、この膨張処理及び縮小処理を施して割れ部５６Ａを排除した擬似画像データを位置データと共に擬似画像データメモリ１０８に記憶する。
【００９０】
次のステップ１６８では、実画像データの読出し回数ｎが白米５６の総数（Ｎ）となったか否かが判断され、否定判定された場合には、ステップ１７０へ移行してｎをインクリメントし、ステップ１６０へ戻り、上記工程を１粒ずつ実行する。
【００９１】
また、ステップ１６８で肯定判定、すなわち全数の処理が終了したと判断されると、ステップ１７２へ移行する。ステップ１７２以降の処理は、割粒とその割合の判別処理となる。
【００９２】
ステップ１７２では、変数ｎを初期値（１）に戻し、次いでステップ１７４へ移行し、ｎ粒目の実画像データ及び擬似画像データを読出し、ステップ１７６へ移行する。
【００９３】
ステップ１７６では、実画像データに基づく白米５６の画素数ＰＲ、並びに擬似画像データに基づく白米５６の画素数ＰＧをそれぞれ演算し、次いでステップ１７８で基準データメモリ１１２から第１のの浸漬割粒判別基準値ＰＨを読出し、ステップ１８０へ移行して、擬似画像データに基づく白米５６の画素数ＰＧと実画像データに基づく白米５６の画素数ＰＲとの差をＰＨと比較する（ＰＧ−ＰＲ：ＰＨ）。
【００９４】
ステップ１８０の比較の結果、ＰＧ−ＰＲ＞ＰＨと判定された場合は、この穀粒は浸漬割粒（不良品）と判別され、ステップ１８２へ移行してＮＧ値をインクリメントしてステップ１８４へ移行する。
【００９５】
また、ステップ１８０でＰＧ−ＰＲ≦ＰＨと判定された場合は、この白米５６は良品と判別され、ステップ１８４へ移行する。
【００９６】
ステップ１８４では、変数ｎが白米５６の総数（Ｎ）となったか否かが判断され、否定判定された場合には、ステップ１８６へ移行してｎをインクリメントし、ステップ１７４へ戻り、上記工程を１粒ずつ実行する。
【００９７】
また、ステップ１８４で肯定判定、すなわち全数の判定が終了したと判断されると、ステップ１８８へ移行する。
【００９８】
ステップ１８８では、白米５６の全数Ｎに対するＮＧ値の割合（不良の割合）を演算し、百分率Ａ（％）を得る。
【００９９】
演算された不良の割合Ａ％は、ステップ１９０において、ＬＣＤモニタ１８Ａに表示される。作業者はこの数値を見ることで、白米５６の割れ部５６Ａの発生割合を正確に把握することができる。なお、プリンタ２０によって不良の割合Ａ％をプリントアウトしてもよい。
【０１００】
以上説明したように本実施の形態では、トレイ７２に水５８を貯留し、白米５６を浸漬させ、所定時間（約２０分程度）放置した状態で、ヘッド部３４により白米５６を撮像（測光）し、その測光したデータに基づいて、実画像データと膨張／縮小処理した擬似画像データを得て、双方の画素数の差から浸漬割粒の有無を判別するようにしたため、作業者が目視で判別を行うよりも極めて迅速に、かつ正確に浸漬割粒の混入割合を判別することができると共に、その白米のロットの合否を判定することができる。
【０１０１】
なお、本実施の形態では、比較部１１０による比較を、擬似画像データの画素数ＰＧと実画像データの画素数ＰＲとの差を、基準データメモリ１１２に記憶された第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨと比較する（画素対比法）ようにしたが、比較部１１０での比較を実画像データから得た白米５６の周囲長Ｌと、白米５６の面積Ｓとに基づいて行ってもよい。
【０１０２】
すなわち、特徴量として、周囲長Ｌの二乗（Ｌ２）に対する面積Ｓの割合を第２の浸漬割粒判別基準値Ｍと比較する（（Ｌ２／Ｓ）：Ｍ）。この第２の浸漬割粒判別基準値Ｍは、前記第１の浸漬割粒判別基準値ＰＨの代わりに、基準データメモリ１１２に記憶しておけばよい。
【０１０３】
この比較は、前記画素対比法に対して、特徴量判定法と称し、実画像データのみによって判別することができる。
【０１０４】
ここで、（Ｌ２／Ｓ）≧Ｍと判定された場合には、浸漬割粒（不良品）と判別され、（Ｌ２／Ｓ）＜Ｍと判定された場合は良品と判別され、不良品の割合Ａ％を表示（及びプリントアウト）する。
【０１０５】
なお、上記画素対比法と、特徴量判定法とは、何れか１つを選択してもよいし、双方による判定を可能としてもよい。双方の判定の結果に誤差がある場合には、その平均値をとるようにすればよい。
【０１０６】
また、本実施の形態では、粒状被検査物として白米５６を適用したが、玄米等他の穀粒であってもよい。
【０１０７】
【発明の効果】
以上説明した如く本発明では、水分を含んだ粒状被検査物の測光データに基づいて、自動的に浸漬割粒の有無、並びにそのサンプリング数に対する割合を演算することができ、迅速かつ適正な合否の判定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】本実施の形態に係る白米の割れ部の有無を判別するための判別装置の概観を示す斜視図である。
【図２】本実施の形態に係る判別装置の内部構成を示す概略図である。
【図３】（Ａ）トレイの斜視図、（Ｂ）は図３のＩＩＩＢ−ＩＩＩＢ線断面図である。
【図４】本実施の形態に係る浸漬割粒の判別のためのコントローラの制御を機能的に示したブロック図である。
【図５】白米を撮像した画像データにおける、膨張／縮小処理の流れを示すイメージ図である。
【図６】浸漬割粒判別制御ルーチンを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０    判別装置（判別装置）
１２、１４    箱体
１６    筐体
１８    コントローラ
１８Ａ    ＬＣＤモニタ
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
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
５０    底板部
５２    縦壁部
５４    把持部
５６    白米
５８    水
７２    トレイ
１００    実画像データ生成部
１０２    実画像データメモリ
１０４    実画像データ読出部
１０６    膨張／縮小処理部
５６Ａ    割れ部
１０８    擬似画像データメモリ
１１０    比較部
１１２    基準データメモリ
１１４    割粒判別部
１１６    割粒割合演算部
【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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