(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
農産物を撮像した画像中に複数存在する傷画像を個々に検出し、前記個々の傷画像の面積を予め定めた微小傷の面積閾値と比較して該微小傷とそれ以上の面積の大きな傷とを判別し、該微小傷と判別された微小傷群の合計総面積及び／又は総個数を、当該農産物を選別仕分けする等級判定の要素とすることを特徴とする農産物の等級判定方法。
【請求項２】
前記農産物撮像画像中に含まれる微小傷を判別する面積閾値が、黒点病由来の傷を微小傷群に含むように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の農産物の等級判定方法。
【請求項３】
前記微小傷群の合計総面積及び／又は微小傷の総個数が予め定めた等級格付け基準値よりも大である場合に、当該農産物の等級を格下げ判定することを特徴とする請求項２に記載した等級判定方法。
【請求項４】
前記請求項１〜３のいずれかに記載した等級判定方法は、みかん等の柑橘類、リンゴあるいはエンドウの等級判定に用いられることを特徴とする等級判定方法。
【請求項５】
農産物の撮像手段と、撮像画像の中に部分的に分かれて存在する複数の傷画像を個々に検出しかつこの検出した各傷画像を予め定めた面積閾値と比べて微小傷とそれ以上の面積の大きな傷とに判別する第１の比較手段と、該判別された微小傷群の合計総面積及び／又は総個数を予め定めた等級格付け基準値と比較する第２の比較手段と、該第２の比較手段の出力に応じて当該農産物の等級格付けを判定する等級格付け手段を有することを特徴とする農産物の等級判定装置。
【請求項６】
前記農産物第１の比較手段は、黒点病に起因する傷を微小傷群に含むように面積閾値が設定されていることを特徴とする請求項５に記載の農産物の等級判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、柑橘類等の農産物において知られる黒点病由来の微小傷が農産物の取り引き市場においての評価に影響することを考慮して、かかる微小傷を有する農産物を、選果場における選別・仕分けの作業に反映できるようにした技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
農産物の価値は、取り引き市場での需要の多寡や評価により決まるのが普通であり、その評価結果は、生産者の労働価値（対価）に反映し、ひいては労働意欲を高めることにもつながるため、できるだけ取り引き市場での結果を生産者への対価に反映できるように、生産現場に近接して設けられる選果場での選別・仕分けの作業場での選別・仕分けの項目が選ばれている。
【０００３】
このような選別項目としては、一般に、農産物の大きさや重量等の形状的な範疇に属する階級要素と、糖度等の味やさらには視覚的な要素が与える満足感などの感情的な等級要素とがあることが広く知られており、農産物の選別，判定，仕分けの作業を行う工程では、上記の階級要素や等級要素を、できるだけ正確に精度よく検出することができるようにされた装置や、その作業工程を迅速に行うように工夫された方法や装置などが従来さまざまに提案され、例えば、従来の農産物の選別・仕分けのうちで果実表面の傷の有無やその程度（大きさ）を考慮した提案もされている（特開平３−２２６６５８号公報等）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、公差等を考慮した寸法精度が求められる工業製品とは異なり、農産物は、一つ一つその大きさや熟度などが違うことは避けられないという特有の問題をもっている。
【０００５】
例えば、一例的に柑橘類について言えば、図１に示すように、その果実表皮に小さな黒点が微小傷２として多数点在するように現れる黒点病という疾病のあることが知られており、この黒点病起因の黒点（上述しているようにこれを「傷」として考える）が多数点在しているミカン１等は、取引市場においての評価は低いが、従来は、この問題に対する具体的な対処方法は提案されてなく、かかる黒点病の問題についての等級評価を考えるという課題も認識されていない。
【０００６】
つまり従来の傷選別においては、検出した傷の総面積（又は比率）を目安にして等級評価を行っているため、一般傷，普通傷３等と称される大きな傷と、黒点病のような一つ一つの傷の面積が小さい微小傷２とは特に区別されておらず、微小傷２が多数存在してもその総面積はあまり大きな値にはならないので、下位の等級に分類されることがなかったのである。したがって、普通傷３等の大きな傷が仮に一つ存在しているミカン１と、普通傷３はないが黒点病の微小傷２が多数あるミカン１とにおいて、後者のミカンの黒点の総面積が小さいと、前者よりも高い等級に選別されることになり、これが取引市場での評価と合致していない結果を招くことがあった。
【０００７】
本願発明は、上記のように、従来は全く考慮されていなかった黒点病による微小傷を、農産物の選別・仕分けの要素の一つとして考えてその等級選別に反映させ、取引市場における評価を、生産者への対価により正確に反映できるようにすることを目的としてなされたものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本願の発明の特徴は以下の通りである。
【０００９】
（１）農産物を撮像した画像中に複数存在する傷画像を個々に検出し、前記個々の傷画像の面積を予め定めた微小傷の面積閾値と比較して該微小傷とそれ以上の面積の大きな傷とを判別し、該微小傷と判別された微小傷群の合計総面積及び／又は総個数を、当該農産物を選別仕分けする等級判定の要素とすることを特徴とする農産物の等級判定方法。
【００１０】
上記において、１個の傷が微小傷であるかそれ以外の普通傷，一般傷であるか否かを判別する方式は、限定されるものではないが、例えば、ミカンをドットマトリックスとして撮像した画像の各画素についての彩度（あるいは色相）を二値化して、通常のミカンの表皮部分と傷部分の違いをまず判別し、次に傷と判別された画素の連続する大きさ（広さ）を予め定めた閾値と比較することで、微小傷であるか、それよりも大きい普通傷，一般傷であるかを判別することで行うことができる。黒点病由来の微小傷であるか否かは、撮像画像の解像度にもよるが、本願発明者の経験によれば例えば２ｍｍ２ ／個程度を黒点の上限目安とすることができる。
【００１１】
微小傷と判別された微小傷群により当該農産物の等級を判定する場合は、この微小傷群の合計総面積、あるいは総個数の少なくともいずれか一方を用いることができる。総面積を用いるか総個数を用いるかは対象とする農産物等によっても一概には言えないが、同じ個数であっても、例えば１ｍｍ2以下の微小傷が点在する場合と、２ｍｍ2に近い微小傷が点在する場合とでは、２ｍｍ2に近い微小傷が点在する方が見た目に劣って見えることから、総面積を用いるのが好ましい場合が多い。なお両者のいずれも評価に用いることもでき、この場合には、より評価が低く示された等級判定結果を採用するようにすることが好ましい。
【００１２】
なお、この発明は、微小傷を等級判定の要素の一つに用いることを特定しているが、その他の等級判定要素、例えば、色，内部品質，異形状などの他の要素を等級判定に併用することを排除するものではないことは勿論であるし、大きさ，重量などの階級要素を、農産物の総合的な仕分選別に併用することを排除するものでないことも当然である。
【００１３】
本願は上記の発明（１）に加えて更に以下の発明を特徴とするものである。
【００１４】
（２）上記（１）の農産物撮像画像中に含まれる傷を判別する面積閾値が、黒点病由来の傷を微小傷群に含むように設定されていることを特徴とする上記（１）の農産物の等級判定方法。
【００１５】
（３）上記微小傷群の合計総面積及び／又は微小傷の総個数が予め定めた等級格付け基準値よりも大である場合に、当該農産物の等級を格下げ判定することを特徴とする上記（２）の農産物の等級判定方法
（４）上記（１）〜（３）のいずれかに記載した等級判定方法が、みかん等の柑橘類、リンゴあるいはエンドウの等級判定に用いられることを特徴とする等級判定方法。
【００１６】
本願は、上記の各等級判定方法の発明とは別に、以下の農産物の等級判定装置を特徴とするものである。
【００１７】
（５）農産物の撮像手段と、撮像画像の中に部分的に分かれて存在する複数の傷画像を個々に検出しかつこの検出した各傷画像を予め定めた面積閾値と比べて微小傷とそれ以上の面積の大きな傷とに判別する第１の比較手段と、該判別された微小傷群の合計総面積及び／又は総個数を予め定めた等級格付け基準値と比較する第２の比較手段と、該第２の比較手段の出力に応じて当該農産物の等級格付けを判定する等級格付け手段を有することを特徴とする農産物の等級判定装置。
【００１８】
（６）上記発明（５）の農産物第１の比較手段は、黒点病に起因する傷を微小傷群に含むように面積閾値が設定されていることを特徴とする農産物の等級判定装置。
【００１９】
【発明の実施の形態】
実施形態１
図２〜図６に示される本例は、図１に示した大きな傷である普通傷３と黒点病由来の微小傷２の一方があるミカン１ｉ 、両方の傷があるミカン１ｊ 、両方ともにないミカン１ｋ を考えて、これらがどのように等級判定されるかを説明するためのものである。なお本例においては、これらの傷の有無と共にミカンの着色度も検出し、等級判定の要素としている場合として示した。
【００２０】
本例を示した図２において、選別仕分のための選別コンベア１０上を搬送されるミカン１は、所定の撮像位置においてＣＣＤカメラ１１によりその外観が撮像される。この撮像の方法，手段（照明系１２、ミラー１３など）は、既知のものを用いることができ、必要に応じて平面画像のみ、側面画像を含む３面、あるいは５面、さらには底面を含む多面の撮像が行われるが、撮像面の広さは本願発明と直接関係がない。
【００２１】
ＣＣＤカメラ１１に取り込まれた撮像画像は、本例ではドットマトリックスの画素の集合からなる画像情報として、図示しないコンピュータの画像処理系に画像入力される。
【００２２】
そしてこの画像処理系においては、画像入力に基づいて第一には、バックグラウンドと農産物を区別するために画像情報の各画素信号を、ステップ（「Ｓ」とする：以下同じ）２０１で二値化し、Ｓ２０２で農産物の外形を判別すると共に処理領域をＳ２０３で確定し、外形の判別情報に基づいて農産物の大きさをＳ２０４で判別して、Ｓ２０５で階級が判定される。また、変形の度合をＳ２０６で判定する。
【００２３】
一方、上記画像入力に基づいて第二には、Ｓ２１０において画像情報の各画素信号の色変換を行い、Ｓ２１１で傷検出を行って、上記Ｓ２０３で確定された処理領域内の傷を検出する（Ｓ２１２：傷害検出）。また、上記画像情報の各画素信号の色変換の後の情報を用いて色ヒストグラムをとり（Ｓ２１３）、その着色度を検出する（Ｓ２１４）。
【００２４】
本例においては、以上のようにして検出・判別されたミカンの変形の程度（Ｓ２０６の情報）、傷害（Ｓ２１２の情報）及び着色度（Ｓ２１４の情報）から等級が判定される（Ｓ２１６：等級判定）。
【００２５】
そして、これらの階級判定（Ｓ２０５）及び等級判定（Ｓ２１６）の結果に基づいて、最終的な仕分区分が判定されて仕分出力（選別仕分）の信号が出力される。
【００２６】
以上の選別仕分けのための撮像画像の画像処理、及び等階級の判別の基準は従来さまざまに設定されているが、本例では、傷検出のための上記Ｓ２１１において特徴的な処理が行われる。
【００２７】
すなわち、Ｓ２１０において色変換された画像情報により、ミカンの通常の表皮の色とそうでない色の部分とが検出され、後者は傷として認識される。そして更に、その検出・認識された傷は、図３に示したように、連続する画素の大きさから、本例では傷と認識される部分の連続が０〜２の範囲であれば微小傷を判断し、３以上であれば普通傷と判断するようにコンピュータの画像処理系を設定している。そして、微小傷に含まれる傷と普通傷に含まれる傷は、図４に示すように、それぞれにカウント（加算）される。
【００２８】
そして、上記のように普通傷の数（あるいは面積）、微小傷の数（あるいは面積）、着色度の程度、のそれぞれを等級判定の要素とする場合には、例えば図５に示したように、等級区分１，等級区分２，・・・・・・等級区分ｎという各等級区分に応じた普通傷、微小傷、着色度別の等級判定基準を定めれば、これのいずれに該当するかの比較によって、一つ一つのミカンの該当等級を判定することができることになる。図６はこのような等級判定の決定手順の一例を示したものである。
【００２９】
以上のようにして行われる等級判定方法によれば、黒点病による傷害が取引市場において等級格下げの評価となっていたことを、選果場における選別仕分けの段階に反映することができ、従来は行われていなかった問題を、生産者の評価に反映できるという優れた効果をもたらすことができる。
【００３０】
【発明の効果】
本願の発明によれば、従来は課題の認識さえも全く示されていない黒点病に由来する農産物表皮に現れる黒点が、取引市場では等級評価の格下げにつながっているという問題を効果的に解消して、生産者に対するより精度の高い評価に反映させることができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の対象とする黒点病の黒点が表皮に現れたミカンの外観を説明するための図。
【図２】本発明の方法を適用した場合のシステムの概要を示した図。
【図３】微小傷を判別するための一例を説明するための図。
【図４】傷の大小によりどのような扱いをするのかを説明するための図。
【図５】等級区分の一例を示した図。
【図６】等級区分を判定する際のカスケード的判定手順を示した図。
【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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