栗の品質検査方法
【課題】 栗の果実における虫食い等の有無を非破壊検査する方法において、渋皮のスジをＸ線が透過すると、透過画像情報において当該スジに対応する領域がモニタ等の画面に白又は灰色っぽく表示され、これを内部欠陥と誤認する問題を解消する。
【解決手段】 Ｘ線による撮像工程Ｓ１と、透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程Ｓ２と、任意の１つの平滑化果実領域と他の平滑化果実領域との差分演算にて抽出された抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程Ｓ３と、透過画像情報を二値化処理して果実領域及び第２次欠陥候補領域を特定する二値化工程Ｓ４と、第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程Ｓ５と、第１次欠陥候補領域に対応する第２次孤立領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域は果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程Ｓ６とを備える。
【解決手段】 Ｘ線による撮像工程Ｓ１と、透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程Ｓ２と、任意の１つの平滑化果実領域と他の平滑化果実領域との差分演算にて抽出された抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程Ｓ３と、透過画像情報を二値化処理して果実領域及び第２次欠陥候補領域を特定する二値化工程Ｓ４と、第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程Ｓ５と、第１次欠陥候補領域に対応する第２次孤立領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域は果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程Ｓ６とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、栗のうちイガを取り除いた果実に内部欠陥があるか否かを非破壊・非接触で検査する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
栗の果実は、食用となる果肉と、当該果肉の表面を覆う内皮としての渋皮と、この渋皮を外側から覆う外皮としての鬼皮とにより構成されている。果肉の表面には外皮の頭（先端の尖った部位）から座（底側のざらついた部位）に向けて延びる溝や凹凸がある。溝には渋皮が食い込んで厚みのあるスジになっている。
【０００３】
栗の果実に虫食い等の内部欠陥があるか否かを検査する方法としては、果実にＸ線を照射して、果実を透過したＸ線像を撮像し、撮像にて得られた透過画像情報から果実に相当する領域を特定し、この果実に相当する領域内に、当該領域の画素と濃度が異なる孤立領域が存在するか否かにより、果実における内部欠陥（空洞）の有無を、当該果実を破壊することなく判断するというものが知られている（例えば特許文献１等参照）。
【０００４】
Ｘ線が果実を透過すると、当該Ｘ線強度は物質との相互作用（光電吸収やコンプトン散乱等）により減弱される。この減弱の割合はＸ線が果実を透過した距離に比例する。果実の内部に欠陥（空洞）があれば、この欠陥箇所は果肉の箇所に比べてＸ線を透過させ易くなるので、透過画像情報における欠陥箇所に対応する領域はモニタ等の画面に白又は灰色っぽく（高濃度画素で）表示される。一方、透過画像情報における果実に相当する領域は黒っぽく（低濃度画素で）表示される。従来の方法は、かかる濃淡差を利用して、果実の内部欠陥の有無を判断するものであった。
【特許文献１】特開２００４−１８１４３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記従来の方法では、果肉表面の溝に食い込んだ渋皮のスジをＸ線が透過すると、透過画像情報において当該スジに相当する領域がモニタ等の画面に白又は灰色っぽく表示されることがある。このため、果実の内部に欠陥が存在しないにも拘らず、かかるスジを内部欠陥と誤認するおそれがあり、栗の果実の内部品質を適正に検査することができないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は以上のような現状を改善することを技術的課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この技術的課題を解決するため、請求項１の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程と、任意の１つの前記平滑化された果実領域とこれ以外の前記平滑化された果実領域とを差分演算して、当該差分演算にて抽出された各抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程と、前記透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を第２次欠陥候補領域として、当該各第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、前記第１次欠陥候補領域と対応関係にある前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程と、を備えているというものである。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１に記載した栗の品質検査方法において、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外のものにおける前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第２判断工程と、をさらに備えているというものである。
【０００９】
請求項３の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、を備えているというものである。
【００１０】
請求項４の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、前記各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外か、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、を備えているというものである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→平滑化工程→差分工程→二値化工程→面積算出工程を経たのち、第１判断工程において、前記差分工程にて得られた第１次欠陥候補領域と、前記二値化工程にて得られた第２次欠陥候補領域との対応関係を把握して、前記第１次欠陥候補領域に対応する前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記設定面積の範囲内の面積を有する第１次及び第２次欠陥候補領域、すなわち、前記撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも高い精度で弁別できることになり、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるという効果を奏する。
【００１２】
また、請求項２の発明に係る栗の品質検査方法によると、前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定し、次いで、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求めてから、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記第１判断工程だけでは見つけにくい内部欠陥、すなわち、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥や、前記果実における外周寄りの部位にある内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができる。従って、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が更に向上するという効果を奏する。
【００１３】
請求項３の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→二値化工程→面積算出工程→長さ測定工程→縦横比算出工程を経たのち、判断工程において、前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外であるか、又は前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記二値化工程にて得られた欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記縦横比と前記横長さという２つの判断基準を満たす欠陥候補領域、すなわち、前記撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、この場合も、請求項１及び２の発明と同様の効果を奏する。
【００１４】
また、請求項３の発明に係る栗の品質検査方法は、請求項１及び２の発明の場合に比べて、平滑化工程及び差分工程の２工程を必要としないので、トータルの工程数が少なくて済み、品質検査作業の能率向上にも寄与できるという効果も奏する。
【００１５】
請求項４の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→二値化工程→面積算出工程→長さ測定工程→縦横比算出工程までの手順は請求項３の発明と同様であるものの、判断工程において、前記二値化工程にて得られた欠陥候補領域が前記果実の内部欠陥に当たるか否かの判断基準を、前記欠陥候補領域の面積、前記縦横比及び前記横長さという３つにしているので、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が請求項３の発明の場合よりもより一層高まるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明を具体化した実施形態を図面（図１〜図２５）に基づいて説明する。
【００１７】
図１は栗の品質検査装置を示す概略側面図、図２は制御手段としてのコントローラの機能ブロック図、図３は果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャート、図４は第１実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図５（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図６は透過画像情報に対する平滑化処理の説明図、図７（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図８は二値化画像情報を示す画面の説明図、図９はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図１０は第２実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図１１（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図１２（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図１３は二値化画像情報を示す画面の説明図、図１４はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図１５は第３実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図１６（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図１７（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図１８は二値化画像情報を示す画面の説明図、図１９はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２０は第４実施形態におけるラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２１は第５実施形態における判別手順を示すフローチャート、図２２は透過画像情報を示す画面の説明図、図２３は二値化画像情報を示す画面の説明図、図２４はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２５は判断工程の手順を示すフローチャートである。
【００１８】
＜品質検査装置の概略＞
図１に示すように、栗の品質検査装置１は、栗のうちイガを取り除いた果実Ｃを適宜ピッチの間隔で一列状に並べて搬送する搬送コンベヤライン２と、当該搬送コンベヤライン２を挟んだ上下箇所で相対向するように配置された電磁波照射器３及び電磁波撮像器４と、搬送コンベヤライン２における電磁波照射器３との対峙箇所に果実Ｃが存在するか否かを検出する位置検出センサ５と、搬送コンベヤライン２における電磁波照射器３及び電磁波撮像器４よりも下流側に配置された送風機６と、搬送コンベヤライン２の駆動を制御したり、電磁波照射器３、電磁波撮像器４及び位置検出センサ５からの制御データに基づいて各種画像処理を実行したりする制御手段としてのコントローラ７とを備えている。
【００１９】
この例では、電磁波照射器３として、その下方に位置する搬送コンベヤライン２上の果実Ｃに、電磁波の１つであるＸ線を照射するＸ線照射器１３が採用されている。電磁波撮像器４としては、果実Ｃを透過したＸ線像を撮像して、この撮像にて得られた透過画像情報をコントローラ７に向けて出力するＸ線撮像器１４が採用されている。位置検出センサ５は光（赤外線）、超音波又は静電容量型等の近接センサである。
【００２０】
実施形態の品質検査装置１においては、搬送コンベヤライン２の駆動によりＸ線照射器１３の下方に果実Ｃが到来したことを、位置検出センサ５が感知したときに、Ｘ線照射器１３からその下方の果実Ｃに向けてＸ線を照射して、この果実Ｃを透過したＸ線像をＸ線撮像器１４で撮像し、この撮像にて得られた透過画像情報（図４参照）をＸ線撮像器１４からコントローラ７に伝送するように構成されている。そして、当該品質検査装置１は、後述する画像処理の結果、コントローラ７が内部欠陥ありと判断した果実Ｃを、送風機６からの選別風にて搬送コンベヤライン２上から取り除くように構成されている。
【００２１】
コントローラ７は、画像処理等のための各種演算を実行する中央処理装置８（ＣＰＵ）のほか、制御プログラムを記憶した読出し専用メモリ９（ＲＯＭ）、各種データを記憶させるための随時読み書き可能メモリ１０（ＲＡＭ）、計時用のタイマ、及び入出力インターフェース等を備えている（図２参照）。
【００２２】
コントローラ７の入出力インターフェイスには、前述のＸ線照射器１３、Ｘ線撮像器１４、位置検出センサ５及び送風機６のほか、搬送コンベヤライン２を駆動させるためのコンベヤ駆動回路１１、品質検査装置１全体の電源を入り切り操作するメインスイッチやキーボード等を有する入力器１２、並びに液晶モニタ等の表示器１５等がそれぞれ接続されている。
【００２３】
＜内部欠陥判別手順の説明＞
次に、前述の品質検査装置１を用いて、果実Ｃの内部欠陥を判別する手順（画像処理）の例について説明する。
【００２４】
図３（ａ）のフローチャートに示すように、第１実施形態における果実Ｃの内部欠陥の判別手順は、撮像工程（ステップＳ１）→平滑化工程（ステップＳ２）→差分工程（ステップＳ３）→二値化工程（ステップＳ４）→面積算出工程（ステップＳ５）→第１判断工程（ステップＳ６）という順序で実行される。
【００２５】
＜第１実施形態＞
まずは、図３〜図９を参照しながら、中央部付近に２箇所の内部欠陥がある果実Ｃを検査する第１実施形態について説明する。
【００２６】
［撮像工程］
ステップＳ１の撮像工程においては、搬送コンベヤライン２の駆動によりＸ線照射器１３の下方に果実Ｃが到着すると、この事実を位置検出センサ５が感知し、当該検出データに基づいてＸ線照射器１３が果実Ｃに向けてＸ線を照射する。そして、果実Ｃの下方に位置するＸ線撮像器１４が果実Ｃを透過したＸ線像を撮像する。この撮像にて得られた透過画像情報は、Ｘ線撮像器１４からコントローラ７に伝送され、当該コントローラ７内のＲＡＭ１０に記憶される。
【００２７】
ところで、搬送コンベヤライン２上の各果実Ｃは、その胴部を搬送コンベヤライン２の上面に当接させた状態で寝転んでいる。そして、各果実Ｃにおける頭（先端の尖った部位）の向きは四方八方ばらばらになっている。そこで、表示器１５の画面には、果実Ｃにおける頭から座に向かう方向をＹ軸（縦軸）方向とし、このＹ軸（縦軸）方向に直交する方向をＸ座標として、果実Ｃの頭が画面の上側に位置するように、果実Ｃに関する画像情報を修正する。
【００２８】
図４は表示器１５における果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部が果実Ｃに相当する領域１７（以下、果実領域という）を示している。果実領域１７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものは、果実Ｃにおける渋皮のスジに相当する領域１８（以下、スジ領域という）を示している。その他の白抜き部は、実際の内部欠陥に相当する領域１９（以下、欠陥領域という）を示している。
【００２９】
なお、説明の便宜上、図面においては、スジ領域１８に対して図面の左側から順に符号ａ，ｂ，ｃを添えている。同様に、欠陥領域１９には、図面の左側から順に符号ａ，ｂを添えている。
【００３０】
透過画像情報は表示器１５の画面上では濃淡で表される。この場合、果肉が詰まった果実領域１７は、スジ領域１８や欠陥領域１９と比較してＸ線が透過し難いため、当該果実領域１７は表示器１５の画面に低い濃度で黒っぽく表示される。スジ領域１８及び欠陥領域１９は果実領域１７よりも高い濃度で白又は灰色っぽく表示される。
【００３１】
［平滑化工程］
ステップＳ２の平滑化工程においては、コントローラ７内のＲＡＭ１０に記憶された透過画像情報に対して、複数（実施形態では３つ）の平滑化フィルタＭを用いて平滑化処理の一例である移動平均処理を行うことにより、複数（実施形態では３つ）の平滑化画像情報を作成し、各々の平滑化画像情報から平滑化された果実領域２１（以下、平滑化果実領域という）を特定する（図５（ａ）〜（ｃ）参照）。
【００３２】
ここで、移動平均処理とは、例えば透過画像情報を構成する各画素の濃度を、任意の１画素ＰＩを中心とするＮ×Ｎ画素の平滑化フィルタＭの平均濃度に置き換える処理のことをいう（図６参照、図６では３×３画素の平滑化フィルタＭを示す）。なお、第１実施形態の平滑化フィルタＭは、各画素の濃度を、任意の１画素ＰＩを中心とするＮ×Ｎ画素の平滑化フィルタＭの平均濃度に置き換える単純平均フィルタであるが、これ以外に、メディアンフィルタ、最大値／最小値フィルタやオープニング／クロージングフィルタ等を採用してもよい。
【００３３】
図５（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。第１実施形態で用いた３つの平滑化フィルタＭは、次数Ｎの値をそれぞれ異ならせたものである。次数Ｎの値が大きいほど、フィルタテーブルが大きくなって平滑化画像情報の平滑度が高くなる（ノイズが小さくなる）ものの、平滑化画像情報全体が軟調化する（ぼけたものになる）傾向にある。
【００３４】
次数Ｎの値が大きい平滑化フィルタＭは、透過画像情報から大きいサイズ（面積）の欠陥領域１９（スジ領域１８を含む）を平滑化して抽出するのに有効であるが、小さいサイズの欠陥領域１９を抽出し難い（平滑化画像情報中から失い易い）。逆に、次数Ｎの値が小さい平滑化フィルタＭは、透過画像情報から小さいサイズの欠陥領域１９を平滑化して抽出するのに有効であるものの、大きいサイズの欠陥領域１９を抽出し難いという特徴がある。
【００３５】
各平滑化画像情報における平滑化フィルタＭの次数Ｎは、図番に付記されたアルファベット順に、Ｎ＝Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３（Ｎ１〜Ｎ３はいずれも整数）となっている。これらの次数はＮ１＞Ｎ２＞Ｎ３の関係にある。従って、詳細は図示していないが、図５（ａ）〜（ｃ）の画面に示す平滑化画像情報は、（ｃ）→（ｂ）→（ａ）の順にノイズが小さくなり、濃度変化が滑らかになっている。
【００３６】
また、平滑化フィルタＭの次数Ｎ同士の関係から明らかなように、図５（ｃ）の画面には、平滑化果実領域２１ｃ内に、大きいサイズの平滑化欠陥領域２３ａ及び平滑化スジ領域２２ａが表示されている。図５（ｂ）の画面には、平滑化果実領域２１ｂ内に、小さいサイズの平滑化欠陥領域２３ｂ及び平滑化スジ領域２２ｂ，２２ｃが表示されている。図５（ａ）の画面には、次数Ｎ＝Ｎ１が大き過ぎたために、高濃度の画素まで平滑化して平滑化欠陥領域２３及び平滑化スジ領域２２をともに失った平滑化果実領域２１ａが表示されている。この図５（ａ）の画面は、空洞のない正常な果実Ｃの平滑化画像情報を表示した状態と同じである。
【００３７】
［差分工程］
ステップＳ３の差分工程においては、任意の１つの平滑化果実領域２１（第１実施形態では図５（ａ）の平滑化果実領域２１ａ）と、これ以外の平滑化果実領域２１との差分を演算することにより、平滑化画像情報の個数よりも１つ少ない個数（第１実施形態では３つ）の差分画像情報を作成し、これら各差分画像情報のうち差分演算にて抽出された抽出領域（図７（ａ）（ｂ）の黒塗り部参照）を、実際の内部欠陥に該当する可能性のある第１次欠陥候補領域２４として特定する。
【００３８】
第１実施形態では、図５（ａ）に示す平滑化果実領域２１ａから図５（ｂ）に示す平滑化果実領域２１ｂを減算することにより、図７（ａ）の画面に示す差分画像情報が得られる。図７（ａ）に対応する差分画像情報には、差分値（濃度差）の大きい領域、すなわち平滑化欠陥領域２３ｂ及び平滑化スジ領域２２ｂ，２２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域２４ｃ，２４ｄ，２４ｅとして特定されている。
【００３９】
また、図５（ａ）に示す平滑化果実領域２１ａから図５（ｃ）に示す平滑化果実領域２１ｃを減算することにより、図７（ｂ）の画面に示す差分画像情報が得られる。図７（ｂ）に対応する差分画像情報からは、平滑化欠陥領域２３ａ及び平滑化スジ領域２２ａに相当する領域が第１次欠陥候補領域２４ａ，２４ｂとして抽出・特定されている。
【００４０】
［二値化工程］
ステップＳ４の二値化工程では、図４の画面に示す透過画像情報に対して、予め設定された所定の閾値を用いて二値化処理を行うことにより、図８の画面に示す二値化画像情報を作成し、この二値化画像情報から、二値化された果実領域２５（以下、二値化果実領域という）を特定すると共に、二値化果実領域２５における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域（図８の白抜き部参照）を、実際の内部欠陥に該当する可能性のある第２次欠陥候補領域２６として特定する。ここで、二値化処理に使用する閾値は、Ｐタイル法や差分ヒストグラム法等を利用して、透過画像情報におけるスジ領域１８ａ〜１８ｃ等が二値化処理後に消失しないような小さい値を採用する。
【００４１】
図８においては図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域２５を示している。そして、二値化果実領域２５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域２６である。なお、図８に示す第２次欠陥候補領域２６には図面の左側から順に符号ａ〜ｅを添えている。
【００４２】
二値化処理の後は、二値化果実領域２５を構成する低濃度画素（黒塗り部）と、当該低濃度画素に囲まれた第２次欠陥候補領域２６の高濃度画素（白抜き部）とに対して、所定の記号を付すラベリング処理を行うことにより、それぞれの領域２５，２６を二値化画像情報上で弁別する（図９参照）。第１実施形態では、二値化果実領域２５を構成する低濃度画素に対してラベル「０」を、当該低濃度画素に囲まれた第２次欠陥候補領域２６の高濃度画素に対して図面の左側から順にラベル「１」，「２」，「３」，「４」，「５」を付している。
【００４３】
［面積算出工程］
ステップＳ５の面積算出工程においては、前述のラベリング処理にてラベル付けされた各第２次欠陥候補領域２６の面積Ａを算出する。各第２次欠陥候補領域２６の面積Ａは、同一のラベルが占める画素数を加算することにより求められる。なお、図９に示す第２次欠陥候補領域２６の面積Ａには、説明の便宜上、図面の左側から順に符号α１，α２，α３，α４，α５を添えている。
【００４４】
［第１判断工程］
ステップＳ６の第１判断工程においては、まず、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図９参照）と各差分画像情報（図７（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域２６（図９参照）毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域２４があるか否かを判別する。図７（ａ）（ｂ）及び図９から明らかなように、第１実施形態の第２次欠陥候補領域２６は５箇所とも、それぞれに対応する第１次欠陥候補領域２４を有している。すなわち、図９の第２次欠陥候補領域２６ａは図７（ｂ）の第１次欠陥候補領域２４ａと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｂは図７（ｂ）の第１次欠陥候補領域２４ｂと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｃは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｃと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｄは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｄと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｅは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｅと対応している。
【００４５】
次いで、対応する第１次欠陥候補領域２４を有する第２次欠陥候補領域２６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの面積を想定したものであり、果実Ｃにおいて互いに対応する第１及び第２欠陥候補領域２４，２６に相当する部分が渋皮のスジであるか否かを判断するための基準として設定されている。
【００４６】
第１実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅの面積Ａα２，Ａα４，Ａα５は、それぞれ設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａα２，Ａα４，Ａα５≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅ（第１次欠陥候補領域２４ｂ，２４ｄ，２４ｅ）に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断される。
【００４７】
一方、第２次欠陥候補領域２６ａの面積Ａα１は設定最大面積Ｓｍａｘより大きい（Ｓｍａｘ＜Ａα１）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ａ（第１次欠陥候補領域２４ａ）に相当する部分は内部欠陥であると判断される。また、第２次欠陥候補領域２６ｃの面積Ａα３は設定最小面積Ｓｍｉｎより小さい（Ｓｍｉｎ＞Ａα３）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ｃ（第１次欠陥候補領域２４ｂ）に相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。仮に、果実Ｃにおいて互いに対応する第１及び第２欠陥候補領域２４，２６に相当する部分が全て渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合も、そのままリターンする。
【００４８】
コントローラ７による画像処理の結果、Ｘ線照射器１３の下方にある果実Ｃに内部欠陥ありとの判断が下された場合は、この果実Ｃの到来を位置検出センサ５が感知してから適宜時間（当該果実Ｃを送風機６の前方に搬送するのに要する時間）経過後に、送風機６が駆動する。そして、この送風機６からの選別風により、送風機６の前方に到着した内部欠陥ありの果実Ｃが搬送コンベヤライン２上から取り除かれる（図１参照）。Ｘ線照射器１３の下方にある果実Ｃに内部欠陥なしとの判断が下された場合は、当該果実Ｃはそのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られる。
【００４９】
＜第１実施形態の作用効果＞
このような方法によると、第１次欠陥候補領域２４に対応する第２次欠陥候補領域２６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外であれば、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６（欠陥候補領域２４）に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲内の面積Ａα２，Ａα４，Ａα５を有する第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅ（第１次欠陥候補領域２４ｂ，２４ｄ，２４ｅ）、すなわち、透過画像情報（図４参照）に表れたスジ領域１８ａ〜１８ｃを内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも高い精度で弁別できることになり、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるのである。
【００５０】
＜第２実施形態＞
次に、主に図１０〜図１４を参照しながら、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥が中央部付近にある果実Ｃを検査する第２実施形態について説明する。第２実施形態は、第１判断工程だけでは見つけられない内部欠陥のうちスジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥を見つけ出す場合の例を示している。
【００５１】
［撮像工程〜面積算出工程］
図３（ｂ）に示すように、第２実施形態においては、ステップＳ６′の第１判断工程に至るまでの手順は第１実施形態の場合と基本的に同様である。第１判断工程以後は、後述する第１次欠陥候補領域３４（抽出領域）と第２次欠陥候補領域３６（孤立領域）との対応関係、及び内部欠陥の有無に応じて、そのままリターンするか、長さ測定工程（ステップＳ７′）→縦横比算出工程（ステップＳ８′）→第２判断工程（ステップＳ９′）という手順に分かれることになる。
【００５２】
図１０は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域２７を示している。果実領域２７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域２８ａ〜２８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域２９ａである。
【００５３】
図１１（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。図１１（ｃ）の画面には、平滑化果実領域３１ｃ内に、大きいサイズの平滑化欠陥領域３３ａ及び平滑化スジ領域３２ａが表示され、図１１（ｂ）の画面には、平滑化果実領域３１ｂ内に、小さいサイズの平滑化スジ領域３２ｂ，３２ｃが表示されている。図１１（ａ）の画面には、高濃度の画素まで平滑化して平滑化欠陥領域３３及び平滑化スジ領域３２をともに失った平滑化果実領域３１ａが表示されている。
【００５４】
図１２（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図である。図１２（ａ）の画面に示す差分画像情報には、平滑化スジ領域３２ｂ，３２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域３４ｃ，３４ｄとして特定されている。図１２（ｂ）の画面に示す差分画像情報には、平滑化欠陥領域３３ａ及び平滑化スジ領域３２ａに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域も第１次欠陥候補領域３４ａ，３４ｂとして特定されている。
【００５５】
図１３は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図１３においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域３５を示している。二値化果実領域３５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域３６ａ〜３６ｄを示している。また、図１４の画面に示す第２次欠陥候補領域３６のうちスジ領域２８ａ〜２８ｃに相当するもの３６ｂ〜３６ｄの面積は、Ａβ２，Ａβ３，Ａβ４と表示している。欠陥領域２９ａに相当するもの３６ａの面積は、Ａβ１と表示している。
【００５６】
［第１判断工程］
ステップＳ６′の第１判断工程においては、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図１３参照）と各差分画像情報（図１２（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域３６毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域３４があるか否かを判別する。
【００５７】
第２実施形態の第２次欠陥候補領域３６は４箇所とも、それぞれに対応する第１次欠陥候補領域３４を有しているので、次いで、対応する第１次欠陥候補領域３４を有する第２次欠陥候補領域３６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００５８】
第２実施形態では、第２次欠陥候補領域３６ａ〜３６ｄの面積Ａβ１〜Ａβ４は、いずれも設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａβ１〜Ａβ４≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４，３６に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断され、次の長さ測定工程（ステップＳ７′）に移行する。
【００５９】
［長さ測定工程］
ステップＳ７′の長さ測定工程では、第２次欠陥候補領域３６について、Ｙ軸（縦軸）方向の縦長さＬと、このＹ軸方向に直交するＸ軸（横軸）方向の横長さＨとを測定する。なお、図１４に示すように、各第２次欠陥候補領域３６の縦長さＬ及び横長さＨは、図面の左側から順に符号βａ，βｂ，βｃ，βｄを付して表示している。
【００６０】
［縦横比算出工程］
次いで、ステップＳ８′の縦横比算出工程では、各第２次欠陥候補領域３６における縦長さＬの横長さＨに対する縦横比Ｌ／Ｈを求め、次の第２判断工程（ステップＳ９）に移行する。
【００６１】
［第２判断工程］
ステップＳ９′の第２判断工程においては、各第２次欠陥候補領域３６の縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの縦横比を想定したものである。
【００６２】
第２実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域３６ｂ〜３６ｄの縦横比Ｌβｂ／Ｈβｂ，Ｌβｃ／Ｈβｃ，Ｌβｄ／Ｈβｄは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌβｂ／Ｈβｂ，Ｌβｃ／Ｈβｃ，Ｌβｄ／Ｈβｄ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００６３】
残る第２次欠陥候補領域３６ａの縦横比Ｌβａ／Ｈβａは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎより小さい（Ｆｍｉｎ＞Ｌβａ／Ｈβａ）ので、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４ａ，３６ａに相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００６４】
仮に、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４ａ，３６ａに相当する部分が全て渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合は、後述する横長さ判別を行う（詳細は第４実施形態で説明する）。
【００６５】
＜第３実施形態＞
次に、図１５〜図１９を参照しながら、外周寄りの部位に２箇所の内部欠陥がある果実Ｃを検査する第３実施形態について説明する。第３実施形態は、第１判断工程だけでは見つけられない内部欠陥のうち果実Ｃにおける外周寄りの部位にある内部欠陥を見つけ出す場合の例を示している。
【００６６】
［撮像工程〜面積算出工程］
第３実施形態においても、果実Ｃにおける内部欠陥の判別手順は、図３（ｂ）に示すフローチャートに沿って第２実施形態と同様に実行される。
【００６７】
図１５は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域３７を示している。果実領域３７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域３８ａ〜３８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域３９ａ，３９ｂである。
【００６８】
図１６（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。図１６（ｃ）の画面には、平滑化果実領域４１ｃ内に、大きいサイズの平滑化スジ領域３２ａが表示され、図１６（ｂ）の画面には、平滑化果実領域４１ｂ内に、小さいサイズの平滑化スジ領域４２ｂ，４２ｃが表示されているものの、２箇所の平滑化欠陥領域が表れていない。この理由は、欠陥領域３９ａ，３９ｂが果実Ｃにおける外周寄りの部位にあり、透過画像情報（図１５参照）における欠陥領域３９ａ，３９ｂと果実領域３７との濃度差がもともと小さいことから、ステップＳ２′の平滑化処理にて平滑化されてしまうためである。
【００６９】
このため、ステップＳ３′の差分工程では、図１６（ａ）の平滑化果実領域４１ａと、図１６（ｂ）（ｃ）の平滑化果実領域４１ｂ，４１ｃとの差分を演算して得られた差分画像情報（図１７（ａ）（ｂ）参照）に、差分値（濃度差）の大きい平滑化スジ領域４２ａ又は４２ｂ，４２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域４４ｂ又は４４ｄ，４４ｅとして特定されている。
【００７０】
図１８は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図１８においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域４５を示している。二値化果実領域４５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域４６ａ〜４６ｅを示している。また、図１９の画面に示す第２次欠陥候補領域４６のうちスジ領域３８ａ〜３８ｃに相当するもの４６ｂ，４６ｄ，４６ｅの面積は、Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５と表示している。欠陥領域３９ａ，３９ｃに相当するもの４６ａ，４６ｃの面積は、Ａγ１，Ａγ３と表示している。
【００７１】
［第１判断工程］
ステップＳ６′の第１判断工程においては、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図１８参照）と各差分画像情報（図１７（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域４６毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域４４があるか否かを判別する。
【００７２】
第３実施形態では、５つの第２次欠陥候補領域４６のうち、二値化果実領域４５における外周寄りの部位にある２つのもの４６ａ，４６ｃについては、対応する第１次欠陥候補領域が存在しないものの、縦長い３つの第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅに対応する第１次欠陥候補領域４４ｂ，４４ｄ，４４ｅは存在する。
【００７３】
そこで、対応する第１次欠陥候補領域４４を有する第２次欠陥候補領域４６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００７４】
第３実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅの面積Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５は、それぞれ設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅ（第１次欠陥候補領域４４ｂ，４４ｄ，４４ｅ）に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断され、次の長さ測定工程（ステップＳ７′）に移行する。
【００７５】
［長さ測定工程］
ステップＳ７′の長さ測定工程では、第２次欠陥候補領域４６について、Ｙ軸（縦軸）方向の縦長さＬと、このＹ軸方向に直交するＸ軸（横軸）方向の横長さＨとを測定する。なお、図１９に示すように、各第２次欠陥候補領域４６の縦長さＬ及び横長さＨは、図面の左側から順に符号γａ，γｂ，γｃ，γｄを付して表示している。
【００７６】
［縦横比算出工程］
次いで、ステップＳ８′の縦横比算出工程では、各第２次欠陥候補領域４６における縦長さＬの横長さＨに対する縦横比Ｌ／Ｈを求め、次の第２判断工程（ステップＳ９′）に移行する。
【００７７】
［第２判断工程］
ステップＳ９′の第２判断工程においては、各第２次欠陥候補領域４６の縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００７８】
第２実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域４６ｂ〜４６ｄの縦横比Ｌγｂ／Ｈγｂ，Ｌγｃ／Ｈγｃ，Ｌγｄ／Ｈγｄは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌγｂ／Ｈγｂ，Ｌγｃ／Ｈγｃ，Ｌγｄ／Ｈγｄ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００７９】
また、第２次欠陥候補領域４６ａの縦横比Ｌγａ／Ｈγａも、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌγａ／Ｈγａ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００８０】
残る第２次欠陥候補領域４６ｃの縦横比Ｌγｃ／Ｈγｃは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎより小さい（Ｆｍｉｎ＞Ｌγｃ／Ｈγｃ）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域４６ｃに相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００８１】
仮に、果実Ｃにおける２つの第２次欠陥候補領域４６ａ，４６ｃに相当する部分が両方とも渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合は、後述する横長さ判別を行う（詳細は第４実施形態で説明する）。
【００８２】
＜第４実施形態＞
図２０は第２次欠陥候補領域に対応する第１次欠陥候補領域が存在しない場合の第４実施形態である。第４実施形態は、果実Ｃの内部に３箇所のスジ領域があり、且つ外周寄りの部位に１箇所の内部欠陥がある場合の例を示している。
【００８３】
［撮像工程〜第２判断工程の縦横比判別処理］
第４実施形態においては、ステップＳ９′の第２判断工程に際して、全部で４箇所ある第２次欠陥候補領域５６の縦横比Ｌ／Ｈが、いずれも設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌ／Ｈ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされるところまで、第２及び第３実施形態と同様にして実行される（図３（ｂ）参照）。
【００８４】
図２０はラベリング処理後の画像情報を示す画面の説明図である。図２０の画面においてラベル「０」が付された領域は、二値化果実領域５５を構成する低濃度画素（黒画素）の部分を示している。ラベル「１」が付された領域は、果実Ｃの欠陥領域に相当する第２次欠陥候補領域５６ａである。ラベル「２」，「３」，「４」が付された領域は、果実Ｃのスジ領域に相当する第２次欠陥候補領域５６ｂ，５６ｃ，５６ｄである。なお、図２０に示す第２次欠陥候補領域５６の面積Ａには、説明の便宜上、図面の左側から順に符号ε１〜ε４を添えている。
【００８５】
［横長さ判別処理］
ステップＳ９′の第２判断工程における縦横比判別処理の後は、各第２次欠陥候補領域５６の横長さＨが予め設定された設定横長さＨＯより大きいか否かを判別する。設定横長さＨＯは、果実Ｃにおけるスジの横長さの最大値を想定したものである。
【００８６】
第４実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域５６ｂ〜５６ｄの横長さＨδｂ〜Ｈδｄは、設定横長さＨＯ以下（ＨＯ≧Ｈδｂ〜Ｈδｄ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。残る第２次欠陥候補領域５６ａの横長さＨδａは、設定横長さＨＯより大きい（ＨＯ＜Ｈδａ）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域５６ａに相当する部分は内部欠陥であると判断され、リターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１及び第２実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００８７】
仮に、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域５６に相当する部分が全て内部欠陥でないと判断された場合も、そのままリターンする。そして、当該果実Ｃは、そのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られるのである。
【００８８】
＜第２〜第４実施形態の作用効果＞
以上のように、第２〜第４実施形態に示した方法によると、縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるか、又は横長さＨが予め設定された設定横長さＨＯより大きいならば、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域３６，４６，５６に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、ステップＳ６′の第１判断工程だけでは見つけにくい欠陥領域、すなわち、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥や、果実Ｃにおける外周寄りの部位にある内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができる。従って、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が更に向上するのである。
【００８９】
＜第５実施形態＞
図２１〜図２５は、前述の第１〜第４実施形態とは異なる判別手順を採用した場合の第５実施形態である。第５実施形態における果実Ｃの内部欠陥の判別手順は、図２１のフローチャートに示すように、撮像工程（ステップＴ１）→二値化工程（ステップＴ２）→面積算出工程（ステップＴ３）→長さ測定工程（ステップＴ４）→縦横比算出工程（ステップＴ５）→判断工程（ステップＴ６）という手順で実行される。第１〜第４実施形態との違いは、大まかに言うと平滑化工程及び差分工程の２工程がない点である。
【００９０】
［撮像工程〜縦横比算出工程］
第５実施形態においては、ステップＴ１の撮像工程、ステップＴ２の二値化工程、ステップＴ３の面積算出工程、ステップＴ４の長さ測定工程、及びステップＴ５の縦横比算出工程は、いずれも第１〜第４実施形態の対応工程と同様にして行われる。
【００９１】
図２２は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域５７である。果実領域５７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域５８ａ〜５８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域５９ａ，５９ｂである。
【００９２】
図２３は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図２３においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域６５を示している。二値化果実領域６５における黒塗り部で囲まれた白抜き部は、孤立領域である欠陥候補領域６６ａ〜６６ｅを示している。また、図２４の画面に示す欠陥候補領域６６のうちスジ領域５８ａ〜５８ｃに相当するもの６６ａ，６６ｂ，６６ｄの面積は、Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′と表示している。欠陥領域５９ａに相当するもの６６ｃ，６６ｅの面積はＡ３′，Ａ５′と表示している。
【００９３】
［判断工程］
第５実施形態におけるステップＴ６の判断工程では、例えば図２５に示すフローチャートに従って実行される。
【００９４】
まず、図２２に示す欠陥候補領域６６の面積Ａ′が予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する（ステップＴ６１）。この場合も、設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの面積を想定したものである。
【００９５】
第５実施形態では、３つの縦長い欠陥候補領域６６ａ，６６ｂ，６６ｄの面積Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′はいずれも設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ａ，６６ｂ，６６ｄに相当する部分は、この段階では内部欠陥でないと判断される。
【００９６】
一方、欠陥候補領域６６ｃの面積Ａ３′は設定最小面積Ｓｍｉｎより小さい（Ｓｍｉｎ＞Ａ３′）ので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ｃに相当する部分は内部欠陥であると判断される。また、もう１つの欠陥候補領域６６ｅの面積Ａ５′は設定最大面積Ｓｍａｘより大きい（Ｓｍａｘ＜Ａ５′）ので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ｅに相当する部分も内部欠陥であると判断される。
【００９７】
従って、少なくとも１つの欠陥候補領域６６が内部欠陥であるとの判断が下されているので（Ｔ６１：ＹＥＳ）、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【００９８】
全ての欠陥候補領域６６の面積Ａ′が設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａ′≦Ｓｍａｘ）であるときには（Ｔ６１：ＮＯ）、次いで、各欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する（ステップＴ６２）。設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの縦横比を想定したものである。
【００９９】
欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるときは（Ｔ６２：ＹＥＳ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は内部欠陥であると判断され、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【０１００】
全ての欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦ｌ／ｈ≦Ｆｍａｘ）であるときには（Ｔ６２：ＮＯ）、次いで、欠陥候補領域４６の横長さｈが予め設定された設定横長さＨＯより大きいか否かを判別する（ステップＴ６３）。設定横長さＨＯは、果実Ｃにおけるスジの横長さの最大値を想定したものである。
【０１０１】
欠陥候補領域６６の横長さｈが設定横長さＨＯより大きいときには（Ｔ６３：ＹＥＳ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は内部欠陥であると判断され、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【０１０２】
全ての欠陥候補領域６６の横長さｈが設定横長さＨＯ以下（ＨＯ≧ｈ）であるときには（Ｔ６３：ＮＯ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は全て渋皮のスジであって内部欠陥でないと判断され、ステップＴ６４において判断対象の果実Ｃには内部欠陥なしと認定し、その後リターンするのである。
【０１０３】
内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１〜第４実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。内部欠陥なしと判断された果実Ｃは、そのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られるのである。
【０１０４】
＜第５実施形態の作用効果＞
以上のように、第５実施形態に示した方法によると、欠陥候補領域６６の面積Ａ′が予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外であるか、縦横比ｌ／ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるか、又は横長さｈが予め設定された設定横長さＨＯより大きいならば、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、この場合も、第１〜第４実施形態と同様に、欠陥候補領域６６の面積Ａ′、縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという３つの判断基準を用いて、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも極めて高い精度で弁別できる。
【０１０５】
従って、第５実施形態の場合も、果実Ｃの内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができ、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるのである。
【０１０６】
また、第５実施形態では、第１〜第４実施形態の場合と異なり、平滑化工程及び差分工程の２工程を必要としないので、トータルの工程数が少なくて済み、品質検査作業の能率向上にも寄与できるのである。
【０１０７】
＜その他＞
本発明は、前述の実施形態に限らず、様々な態様に具体化することができる。例えば第５実施形態において、ステップＴ３の面積算出工程をなくし、欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという２つの判断基準に基づいて、果実Ｃにおける内部欠陥の有無を、渋皮のスジと区別した上で判別するようにしてもよい。この場合も、ステップＴ１の撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなり、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを高い精度で弁別できる。
【０１０８】
但し、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度は、欠陥候補領域６６の面積Ａ′、縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという３つの判断基準に基づいて判断する第５実施形態の方がより一層高精度であることはいうまでもない。
【０１０９】
電磁波とは、物理学上の電磁波であって、物体を透過する能力のあるものを全て含むものであり、いわゆる放射線、Ｘ線などの他、可視光線、不可視光線、赤外線、遠赤外線、紫外線等を含むものである。
【０１１０】
ラベリング処理後で且つ第１判断工程の前に、果実領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置を算出する工程を加えてもよい。この場合は、位置検出センサ５の検出結果を基準にするのではなく、果実Ｃの領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置に基づいて、送風機６の送風タイミングを決めることができる。果実領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置は、同一のラベルが占める画素を横軸（Ｘ軸）方向に加算し当該加算値をＸ軸方向の画素列の数で割ることで、Ｘ軸方向の中心を算出すると共に、同一のラベルが占める画素を縦軸（Ｙ軸）方向に加算し当該加算値をＹ軸方向の画素列の数で割ることで、Ｙ軸方向の中心を算出することにより求められる。
【０１１１】
その他、各部の構成は図示の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】栗の品質検査装置を示す概略側面図である。
【図２】制御手段としてのコントローラの機能ブロック図である。
【図３】（ａ）は第１実施形態における果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャート、（ｂ）は第２〜第４実施形態における果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図５】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図６】透過画像情報に対する平滑化処理の説明図である。
【図７】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図５（ａ）に対応する平滑化画像情報から図５（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図５（ａ）に対応する平滑化画像情報から図５（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図８】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図９】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図１０】第２実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図１１】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図１２】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図１３】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図１４】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図１５】第３実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図１６】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図１７】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図１８】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図１９】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２０】第４実施形態におけるラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２１】第５実施形態における判別手順を示すフローチャートである。
【図２２】透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図２３】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図２４】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２５】判断工程の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１３】
Ａ，Ａ′ 第２次欠陥候補領域の面積
Ｃ 果実
Ｆ 設定縦横比
Ｈ 設定横長さ
Ｍ 平滑化フィルタ
Ｎ 次数
Ｓ 設定面積
Ｌ，ｌ 縦長さ
Ｈ，ｈ 横長さ
Ｌ／Ｈ，ｌ／ｈ 縦横比
１ 品質検査装置
２ 搬送コンベヤライン
７ コントローラ
１３ Ｘ線照射器
１４ Ｘ線撮像器
１７，２７，３７，５７ 果実領域
１８，２８，３８，５８ スジ領域
１９，２９，３９，５９ 欠陥領域
２１，３１，４１ 平滑化果実領域
２２，３２，４２ 平滑化スジ領域
２３，３３，４３ 平滑化欠陥領域
２４，３４，４４ 第１次欠陥候補領域
２５，３５，４５，５５，６５ 二値化果実領域
２６，３６，４６，５６ 第２次欠陥候補領域
６６ 欠陥候補領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、栗のうちイガを取り除いた果実に内部欠陥があるか否かを非破壊・非接触で検査する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
栗の果実は、食用となる果肉と、当該果肉の表面を覆う内皮としての渋皮と、この渋皮を外側から覆う外皮としての鬼皮とにより構成されている。果肉の表面には外皮の頭（先端の尖った部位）から座（底側のざらついた部位）に向けて延びる溝や凹凸がある。溝には渋皮が食い込んで厚みのあるスジになっている。
【０００３】
栗の果実に虫食い等の内部欠陥があるか否かを検査する方法としては、果実にＸ線を照射して、果実を透過したＸ線像を撮像し、撮像にて得られた透過画像情報から果実に相当する領域を特定し、この果実に相当する領域内に、当該領域の画素と濃度が異なる孤立領域が存在するか否かにより、果実における内部欠陥（空洞）の有無を、当該果実を破壊することなく判断するというものが知られている（例えば特許文献１等参照）。
【０００４】
Ｘ線が果実を透過すると、当該Ｘ線強度は物質との相互作用（光電吸収やコンプトン散乱等）により減弱される。この減弱の割合はＸ線が果実を透過した距離に比例する。果実の内部に欠陥（空洞）があれば、この欠陥箇所は果肉の箇所に比べてＸ線を透過させ易くなるので、透過画像情報における欠陥箇所に対応する領域はモニタ等の画面に白又は灰色っぽく（高濃度画素で）表示される。一方、透過画像情報における果実に相当する領域は黒っぽく（低濃度画素で）表示される。従来の方法は、かかる濃淡差を利用して、果実の内部欠陥の有無を判断するものであった。
【特許文献１】特開２００４−１８１４３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記従来の方法では、果肉表面の溝に食い込んだ渋皮のスジをＸ線が透過すると、透過画像情報において当該スジに相当する領域がモニタ等の画面に白又は灰色っぽく表示されることがある。このため、果実の内部に欠陥が存在しないにも拘らず、かかるスジを内部欠陥と誤認するおそれがあり、栗の果実の内部品質を適正に検査することができないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は以上のような現状を改善することを技術的課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この技術的課題を解決するため、請求項１の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程と、任意の１つの前記平滑化された果実領域とこれ以外の前記平滑化された果実領域とを差分演算して、当該差分演算にて抽出された各抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程と、前記透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を第２次欠陥候補領域として、当該各第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、前記第１次欠陥候補領域と対応関係にある前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程と、を備えているというものである。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１に記載した栗の品質検査方法において、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外のものにおける前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第２判断工程と、をさらに備えているというものである。
【０００９】
請求項３の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、を備えているというものである。
【００１０】
請求項４の発明に係る栗の品質検査方法は、栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、前記各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、前記欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外か、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、を備えているというものである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→平滑化工程→差分工程→二値化工程→面積算出工程を経たのち、第１判断工程において、前記差分工程にて得られた第１次欠陥候補領域と、前記二値化工程にて得られた第２次欠陥候補領域との対応関係を把握して、前記第１次欠陥候補領域に対応する前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記設定面積の範囲内の面積を有する第１次及び第２次欠陥候補領域、すなわち、前記撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも高い精度で弁別できることになり、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるという効果を奏する。
【００１２】
また、請求項２の発明に係る栗の品質検査方法によると、前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定し、次いで、前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求めてから、前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記第１判断工程だけでは見つけにくい内部欠陥、すなわち、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥や、前記果実における外周寄りの部位にある内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができる。従って、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が更に向上するという効果を奏する。
【００１３】
請求項３の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→二値化工程→面積算出工程→長さ測定工程→縦横比算出工程を経たのち、判断工程において、前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外であるか、又は前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記二値化工程にて得られた欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断されるから、前記縦横比と前記横長さという２つの判断基準を満たす欠陥候補領域、すなわち、前記撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、この場合も、請求項１及び２の発明と同様の効果を奏する。
【００１４】
また、請求項３の発明に係る栗の品質検査方法は、請求項１及び２の発明の場合に比べて、平滑化工程及び差分工程の２工程を必要としないので、トータルの工程数が少なくて済み、品質検査作業の能率向上にも寄与できるという効果も奏する。
【００１５】
請求項４の発明に係る栗の品質検査方法によると、撮像工程→二値化工程→面積算出工程→長さ測定工程→縦横比算出工程までの手順は請求項３の発明と同様であるものの、判断工程において、前記二値化工程にて得られた欠陥候補領域が前記果実の内部欠陥に当たるか否かの判断基準を、前記欠陥候補領域の面積、前記縦横比及び前記横長さという３つにしているので、前記果実における内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が請求項３の発明の場合よりもより一層高まるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明を具体化した実施形態を図面（図１〜図２５）に基づいて説明する。
【００１７】
図１は栗の品質検査装置を示す概略側面図、図２は制御手段としてのコントローラの機能ブロック図、図３は果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャート、図４は第１実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図５（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図６は透過画像情報に対する平滑化処理の説明図、図７（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図８は二値化画像情報を示す画面の説明図、図９はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図１０は第２実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図１１（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図１２（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図１３は二値化画像情報を示す画面の説明図、図１４はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図１５は第３実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図、図１６（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図、図１７（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図、図１８は二値化画像情報を示す画面の説明図、図１９はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２０は第４実施形態におけるラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２１は第５実施形態における判別手順を示すフローチャート、図２２は透過画像情報を示す画面の説明図、図２３は二値化画像情報を示す画面の説明図、図２４はラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図、図２５は判断工程の手順を示すフローチャートである。
【００１８】
＜品質検査装置の概略＞
図１に示すように、栗の品質検査装置１は、栗のうちイガを取り除いた果実Ｃを適宜ピッチの間隔で一列状に並べて搬送する搬送コンベヤライン２と、当該搬送コンベヤライン２を挟んだ上下箇所で相対向するように配置された電磁波照射器３及び電磁波撮像器４と、搬送コンベヤライン２における電磁波照射器３との対峙箇所に果実Ｃが存在するか否かを検出する位置検出センサ５と、搬送コンベヤライン２における電磁波照射器３及び電磁波撮像器４よりも下流側に配置された送風機６と、搬送コンベヤライン２の駆動を制御したり、電磁波照射器３、電磁波撮像器４及び位置検出センサ５からの制御データに基づいて各種画像処理を実行したりする制御手段としてのコントローラ７とを備えている。
【００１９】
この例では、電磁波照射器３として、その下方に位置する搬送コンベヤライン２上の果実Ｃに、電磁波の１つであるＸ線を照射するＸ線照射器１３が採用されている。電磁波撮像器４としては、果実Ｃを透過したＸ線像を撮像して、この撮像にて得られた透過画像情報をコントローラ７に向けて出力するＸ線撮像器１４が採用されている。位置検出センサ５は光（赤外線）、超音波又は静電容量型等の近接センサである。
【００２０】
実施形態の品質検査装置１においては、搬送コンベヤライン２の駆動によりＸ線照射器１３の下方に果実Ｃが到来したことを、位置検出センサ５が感知したときに、Ｘ線照射器１３からその下方の果実Ｃに向けてＸ線を照射して、この果実Ｃを透過したＸ線像をＸ線撮像器１４で撮像し、この撮像にて得られた透過画像情報（図４参照）をＸ線撮像器１４からコントローラ７に伝送するように構成されている。そして、当該品質検査装置１は、後述する画像処理の結果、コントローラ７が内部欠陥ありと判断した果実Ｃを、送風機６からの選別風にて搬送コンベヤライン２上から取り除くように構成されている。
【００２１】
コントローラ７は、画像処理等のための各種演算を実行する中央処理装置８（ＣＰＵ）のほか、制御プログラムを記憶した読出し専用メモリ９（ＲＯＭ）、各種データを記憶させるための随時読み書き可能メモリ１０（ＲＡＭ）、計時用のタイマ、及び入出力インターフェース等を備えている（図２参照）。
【００２２】
コントローラ７の入出力インターフェイスには、前述のＸ線照射器１３、Ｘ線撮像器１４、位置検出センサ５及び送風機６のほか、搬送コンベヤライン２を駆動させるためのコンベヤ駆動回路１１、品質検査装置１全体の電源を入り切り操作するメインスイッチやキーボード等を有する入力器１２、並びに液晶モニタ等の表示器１５等がそれぞれ接続されている。
【００２３】
＜内部欠陥判別手順の説明＞
次に、前述の品質検査装置１を用いて、果実Ｃの内部欠陥を判別する手順（画像処理）の例について説明する。
【００２４】
図３（ａ）のフローチャートに示すように、第１実施形態における果実Ｃの内部欠陥の判別手順は、撮像工程（ステップＳ１）→平滑化工程（ステップＳ２）→差分工程（ステップＳ３）→二値化工程（ステップＳ４）→面積算出工程（ステップＳ５）→第１判断工程（ステップＳ６）という順序で実行される。
【００２５】
＜第１実施形態＞
まずは、図３〜図９を参照しながら、中央部付近に２箇所の内部欠陥がある果実Ｃを検査する第１実施形態について説明する。
【００２６】
［撮像工程］
ステップＳ１の撮像工程においては、搬送コンベヤライン２の駆動によりＸ線照射器１３の下方に果実Ｃが到着すると、この事実を位置検出センサ５が感知し、当該検出データに基づいてＸ線照射器１３が果実Ｃに向けてＸ線を照射する。そして、果実Ｃの下方に位置するＸ線撮像器１４が果実Ｃを透過したＸ線像を撮像する。この撮像にて得られた透過画像情報は、Ｘ線撮像器１４からコントローラ７に伝送され、当該コントローラ７内のＲＡＭ１０に記憶される。
【００２７】
ところで、搬送コンベヤライン２上の各果実Ｃは、その胴部を搬送コンベヤライン２の上面に当接させた状態で寝転んでいる。そして、各果実Ｃにおける頭（先端の尖った部位）の向きは四方八方ばらばらになっている。そこで、表示器１５の画面には、果実Ｃにおける頭から座に向かう方向をＹ軸（縦軸）方向とし、このＹ軸（縦軸）方向に直交する方向をＸ座標として、果実Ｃの頭が画面の上側に位置するように、果実Ｃに関する画像情報を修正する。
【００２８】
図４は表示器１５における果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部が果実Ｃに相当する領域１７（以下、果実領域という）を示している。果実領域１７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものは、果実Ｃにおける渋皮のスジに相当する領域１８（以下、スジ領域という）を示している。その他の白抜き部は、実際の内部欠陥に相当する領域１９（以下、欠陥領域という）を示している。
【００２９】
なお、説明の便宜上、図面においては、スジ領域１８に対して図面の左側から順に符号ａ，ｂ，ｃを添えている。同様に、欠陥領域１９には、図面の左側から順に符号ａ，ｂを添えている。
【００３０】
透過画像情報は表示器１５の画面上では濃淡で表される。この場合、果肉が詰まった果実領域１７は、スジ領域１８や欠陥領域１９と比較してＸ線が透過し難いため、当該果実領域１７は表示器１５の画面に低い濃度で黒っぽく表示される。スジ領域１８及び欠陥領域１９は果実領域１７よりも高い濃度で白又は灰色っぽく表示される。
【００３１】
［平滑化工程］
ステップＳ２の平滑化工程においては、コントローラ７内のＲＡＭ１０に記憶された透過画像情報に対して、複数（実施形態では３つ）の平滑化フィルタＭを用いて平滑化処理の一例である移動平均処理を行うことにより、複数（実施形態では３つ）の平滑化画像情報を作成し、各々の平滑化画像情報から平滑化された果実領域２１（以下、平滑化果実領域という）を特定する（図５（ａ）〜（ｃ）参照）。
【００３２】
ここで、移動平均処理とは、例えば透過画像情報を構成する各画素の濃度を、任意の１画素ＰＩを中心とするＮ×Ｎ画素の平滑化フィルタＭの平均濃度に置き換える処理のことをいう（図６参照、図６では３×３画素の平滑化フィルタＭを示す）。なお、第１実施形態の平滑化フィルタＭは、各画素の濃度を、任意の１画素ＰＩを中心とするＮ×Ｎ画素の平滑化フィルタＭの平均濃度に置き換える単純平均フィルタであるが、これ以外に、メディアンフィルタ、最大値／最小値フィルタやオープニング／クロージングフィルタ等を採用してもよい。
【００３３】
図５（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。第１実施形態で用いた３つの平滑化フィルタＭは、次数Ｎの値をそれぞれ異ならせたものである。次数Ｎの値が大きいほど、フィルタテーブルが大きくなって平滑化画像情報の平滑度が高くなる（ノイズが小さくなる）ものの、平滑化画像情報全体が軟調化する（ぼけたものになる）傾向にある。
【００３４】
次数Ｎの値が大きい平滑化フィルタＭは、透過画像情報から大きいサイズ（面積）の欠陥領域１９（スジ領域１８を含む）を平滑化して抽出するのに有効であるが、小さいサイズの欠陥領域１９を抽出し難い（平滑化画像情報中から失い易い）。逆に、次数Ｎの値が小さい平滑化フィルタＭは、透過画像情報から小さいサイズの欠陥領域１９を平滑化して抽出するのに有効であるものの、大きいサイズの欠陥領域１９を抽出し難いという特徴がある。
【００３５】
各平滑化画像情報における平滑化フィルタＭの次数Ｎは、図番に付記されたアルファベット順に、Ｎ＝Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３（Ｎ１〜Ｎ３はいずれも整数）となっている。これらの次数はＮ１＞Ｎ２＞Ｎ３の関係にある。従って、詳細は図示していないが、図５（ａ）〜（ｃ）の画面に示す平滑化画像情報は、（ｃ）→（ｂ）→（ａ）の順にノイズが小さくなり、濃度変化が滑らかになっている。
【００３６】
また、平滑化フィルタＭの次数Ｎ同士の関係から明らかなように、図５（ｃ）の画面には、平滑化果実領域２１ｃ内に、大きいサイズの平滑化欠陥領域２３ａ及び平滑化スジ領域２２ａが表示されている。図５（ｂ）の画面には、平滑化果実領域２１ｂ内に、小さいサイズの平滑化欠陥領域２３ｂ及び平滑化スジ領域２２ｂ，２２ｃが表示されている。図５（ａ）の画面には、次数Ｎ＝Ｎ１が大き過ぎたために、高濃度の画素まで平滑化して平滑化欠陥領域２３及び平滑化スジ領域２２をともに失った平滑化果実領域２１ａが表示されている。この図５（ａ）の画面は、空洞のない正常な果実Ｃの平滑化画像情報を表示した状態と同じである。
【００３７】
［差分工程］
ステップＳ３の差分工程においては、任意の１つの平滑化果実領域２１（第１実施形態では図５（ａ）の平滑化果実領域２１ａ）と、これ以外の平滑化果実領域２１との差分を演算することにより、平滑化画像情報の個数よりも１つ少ない個数（第１実施形態では３つ）の差分画像情報を作成し、これら各差分画像情報のうち差分演算にて抽出された抽出領域（図７（ａ）（ｂ）の黒塗り部参照）を、実際の内部欠陥に該当する可能性のある第１次欠陥候補領域２４として特定する。
【００３８】
第１実施形態では、図５（ａ）に示す平滑化果実領域２１ａから図５（ｂ）に示す平滑化果実領域２１ｂを減算することにより、図７（ａ）の画面に示す差分画像情報が得られる。図７（ａ）に対応する差分画像情報には、差分値（濃度差）の大きい領域、すなわち平滑化欠陥領域２３ｂ及び平滑化スジ領域２２ｂ，２２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域２４ｃ，２４ｄ，２４ｅとして特定されている。
【００３９】
また、図５（ａ）に示す平滑化果実領域２１ａから図５（ｃ）に示す平滑化果実領域２１ｃを減算することにより、図７（ｂ）の画面に示す差分画像情報が得られる。図７（ｂ）に対応する差分画像情報からは、平滑化欠陥領域２３ａ及び平滑化スジ領域２２ａに相当する領域が第１次欠陥候補領域２４ａ，２４ｂとして抽出・特定されている。
【００４０】
［二値化工程］
ステップＳ４の二値化工程では、図４の画面に示す透過画像情報に対して、予め設定された所定の閾値を用いて二値化処理を行うことにより、図８の画面に示す二値化画像情報を作成し、この二値化画像情報から、二値化された果実領域２５（以下、二値化果実領域という）を特定すると共に、二値化果実領域２５における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域（図８の白抜き部参照）を、実際の内部欠陥に該当する可能性のある第２次欠陥候補領域２６として特定する。ここで、二値化処理に使用する閾値は、Ｐタイル法や差分ヒストグラム法等を利用して、透過画像情報におけるスジ領域１８ａ〜１８ｃ等が二値化処理後に消失しないような小さい値を採用する。
【００４１】
図８においては図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域２５を示している。そして、二値化果実領域２５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域２６である。なお、図８に示す第２次欠陥候補領域２６には図面の左側から順に符号ａ〜ｅを添えている。
【００４２】
二値化処理の後は、二値化果実領域２５を構成する低濃度画素（黒塗り部）と、当該低濃度画素に囲まれた第２次欠陥候補領域２６の高濃度画素（白抜き部）とに対して、所定の記号を付すラベリング処理を行うことにより、それぞれの領域２５，２６を二値化画像情報上で弁別する（図９参照）。第１実施形態では、二値化果実領域２５を構成する低濃度画素に対してラベル「０」を、当該低濃度画素に囲まれた第２次欠陥候補領域２６の高濃度画素に対して図面の左側から順にラベル「１」，「２」，「３」，「４」，「５」を付している。
【００４３】
［面積算出工程］
ステップＳ５の面積算出工程においては、前述のラベリング処理にてラベル付けされた各第２次欠陥候補領域２６の面積Ａを算出する。各第２次欠陥候補領域２６の面積Ａは、同一のラベルが占める画素数を加算することにより求められる。なお、図９に示す第２次欠陥候補領域２６の面積Ａには、説明の便宜上、図面の左側から順に符号α１，α２，α３，α４，α５を添えている。
【００４４】
［第１判断工程］
ステップＳ６の第１判断工程においては、まず、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図９参照）と各差分画像情報（図７（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域２６（図９参照）毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域２４があるか否かを判別する。図７（ａ）（ｂ）及び図９から明らかなように、第１実施形態の第２次欠陥候補領域２６は５箇所とも、それぞれに対応する第１次欠陥候補領域２４を有している。すなわち、図９の第２次欠陥候補領域２６ａは図７（ｂ）の第１次欠陥候補領域２４ａと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｂは図７（ｂ）の第１次欠陥候補領域２４ｂと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｃは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｃと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｄは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｄと対応し、図９の第２次欠陥候補領域２６ｅは図７（ａ）の第１次欠陥候補領域２４ｅと対応している。
【００４５】
次いで、対応する第１次欠陥候補領域２４を有する第２次欠陥候補領域２６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの面積を想定したものであり、果実Ｃにおいて互いに対応する第１及び第２欠陥候補領域２４，２６に相当する部分が渋皮のスジであるか否かを判断するための基準として設定されている。
【００４６】
第１実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅの面積Ａα２，Ａα４，Ａα５は、それぞれ設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａα２，Ａα４，Ａα５≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅ（第１次欠陥候補領域２４ｂ，２４ｄ，２４ｅ）に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断される。
【００４７】
一方、第２次欠陥候補領域２６ａの面積Ａα１は設定最大面積Ｓｍａｘより大きい（Ｓｍａｘ＜Ａα１）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ａ（第１次欠陥候補領域２４ａ）に相当する部分は内部欠陥であると判断される。また、第２次欠陥候補領域２６ｃの面積Ａα３は設定最小面積Ｓｍｉｎより小さい（Ｓｍｉｎ＞Ａα３）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６ｃ（第１次欠陥候補領域２４ｂ）に相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。仮に、果実Ｃにおいて互いに対応する第１及び第２欠陥候補領域２４，２６に相当する部分が全て渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合も、そのままリターンする。
【００４８】
コントローラ７による画像処理の結果、Ｘ線照射器１３の下方にある果実Ｃに内部欠陥ありとの判断が下された場合は、この果実Ｃの到来を位置検出センサ５が感知してから適宜時間（当該果実Ｃを送風機６の前方に搬送するのに要する時間）経過後に、送風機６が駆動する。そして、この送風機６からの選別風により、送風機６の前方に到着した内部欠陥ありの果実Ｃが搬送コンベヤライン２上から取り除かれる（図１参照）。Ｘ線照射器１３の下方にある果実Ｃに内部欠陥なしとの判断が下された場合は、当該果実Ｃはそのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られる。
【００４９】
＜第１実施形態の作用効果＞
このような方法によると、第１次欠陥候補領域２４に対応する第２次欠陥候補領域２６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外であれば、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域２６（欠陥候補領域２４）に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲内の面積Ａα２，Ａα４，Ａα５を有する第２次欠陥候補領域２６ｂ，２６ｄ，２６ｅ（第１次欠陥候補領域２４ｂ，２４ｄ，２４ｅ）、すなわち、透過画像情報（図４参照）に表れたスジ領域１８ａ〜１８ｃを内部欠陥と誤認することがなくなる。従って、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも高い精度で弁別できることになり、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるのである。
【００５０】
＜第２実施形態＞
次に、主に図１０〜図１４を参照しながら、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥が中央部付近にある果実Ｃを検査する第２実施形態について説明する。第２実施形態は、第１判断工程だけでは見つけられない内部欠陥のうちスジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥を見つけ出す場合の例を示している。
【００５１】
［撮像工程〜面積算出工程］
図３（ｂ）に示すように、第２実施形態においては、ステップＳ６′の第１判断工程に至るまでの手順は第１実施形態の場合と基本的に同様である。第１判断工程以後は、後述する第１次欠陥候補領域３４（抽出領域）と第２次欠陥候補領域３６（孤立領域）との対応関係、及び内部欠陥の有無に応じて、そのままリターンするか、長さ測定工程（ステップＳ７′）→縦横比算出工程（ステップＳ８′）→第２判断工程（ステップＳ９′）という手順に分かれることになる。
【００５２】
図１０は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域２７を示している。果実領域２７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域２８ａ〜２８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域２９ａである。
【００５３】
図１１（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。図１１（ｃ）の画面には、平滑化果実領域３１ｃ内に、大きいサイズの平滑化欠陥領域３３ａ及び平滑化スジ領域３２ａが表示され、図１１（ｂ）の画面には、平滑化果実領域３１ｂ内に、小さいサイズの平滑化スジ領域３２ｂ，３２ｃが表示されている。図１１（ａ）の画面には、高濃度の画素まで平滑化して平滑化欠陥領域３３及び平滑化スジ領域３２をともに失った平滑化果実領域３１ａが表示されている。
【００５４】
図１２（ａ）（ｂ）は差分画像情報を示す画面の説明図である。図１２（ａ）の画面に示す差分画像情報には、平滑化スジ領域３２ｂ，３２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域３４ｃ，３４ｄとして特定されている。図１２（ｂ）の画面に示す差分画像情報には、平滑化欠陥領域３３ａ及び平滑化スジ領域３２ａに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域も第１次欠陥候補領域３４ａ，３４ｂとして特定されている。
【００５５】
図１３は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図１３においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域３５を示している。二値化果実領域３５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域３６ａ〜３６ｄを示している。また、図１４の画面に示す第２次欠陥候補領域３６のうちスジ領域２８ａ〜２８ｃに相当するもの３６ｂ〜３６ｄの面積は、Ａβ２，Ａβ３，Ａβ４と表示している。欠陥領域２９ａに相当するもの３６ａの面積は、Ａβ１と表示している。
【００５６】
［第１判断工程］
ステップＳ６′の第１判断工程においては、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図１３参照）と各差分画像情報（図１２（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域３６毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域３４があるか否かを判別する。
【００５７】
第２実施形態の第２次欠陥候補領域３６は４箇所とも、それぞれに対応する第１次欠陥候補領域３４を有しているので、次いで、対応する第１次欠陥候補領域３４を有する第２次欠陥候補領域３６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００５８】
第２実施形態では、第２次欠陥候補領域３６ａ〜３６ｄの面積Ａβ１〜Ａβ４は、いずれも設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａβ１〜Ａβ４≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４，３６に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断され、次の長さ測定工程（ステップＳ７′）に移行する。
【００５９】
［長さ測定工程］
ステップＳ７′の長さ測定工程では、第２次欠陥候補領域３６について、Ｙ軸（縦軸）方向の縦長さＬと、このＹ軸方向に直交するＸ軸（横軸）方向の横長さＨとを測定する。なお、図１４に示すように、各第２次欠陥候補領域３６の縦長さＬ及び横長さＨは、図面の左側から順に符号βａ，βｂ，βｃ，βｄを付して表示している。
【００６０】
［縦横比算出工程］
次いで、ステップＳ８′の縦横比算出工程では、各第２次欠陥候補領域３６における縦長さＬの横長さＨに対する縦横比Ｌ／Ｈを求め、次の第２判断工程（ステップＳ９）に移行する。
【００６１】
［第２判断工程］
ステップＳ９′の第２判断工程においては、各第２次欠陥候補領域３６の縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの縦横比を想定したものである。
【００６２】
第２実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域３６ｂ〜３６ｄの縦横比Ｌβｂ／Ｈβｂ，Ｌβｃ／Ｈβｃ，Ｌβｄ／Ｈβｄは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌβｂ／Ｈβｂ，Ｌβｃ／Ｈβｃ，Ｌβｄ／Ｈβｄ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００６３】
残る第２次欠陥候補領域３６ａの縦横比Ｌβａ／Ｈβａは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎより小さい（Ｆｍｉｎ＞Ｌβａ／Ｈβａ）ので、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４ａ，３６ａに相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００６４】
仮に、果実Ｃにおいて互いに対応する第１次及び第２次欠陥候補領域３４ａ，３６ａに相当する部分が全て渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合は、後述する横長さ判別を行う（詳細は第４実施形態で説明する）。
【００６５】
＜第３実施形態＞
次に、図１５〜図１９を参照しながら、外周寄りの部位に２箇所の内部欠陥がある果実Ｃを検査する第３実施形態について説明する。第３実施形態は、第１判断工程だけでは見つけられない内部欠陥のうち果実Ｃにおける外周寄りの部位にある内部欠陥を見つけ出す場合の例を示している。
【００６６】
［撮像工程〜面積算出工程］
第３実施形態においても、果実Ｃにおける内部欠陥の判別手順は、図３（ｂ）に示すフローチャートに沿って第２実施形態と同様に実行される。
【００６７】
図１５は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域３７を示している。果実領域３７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域３８ａ〜３８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域３９ａ，３９ｂである。
【００６８】
図１６（ａ）〜（ｃ）は平滑化画像情報を示す画面の説明図である。図１６（ｃ）の画面には、平滑化果実領域４１ｃ内に、大きいサイズの平滑化スジ領域３２ａが表示され、図１６（ｂ）の画面には、平滑化果実領域４１ｂ内に、小さいサイズの平滑化スジ領域４２ｂ，４２ｃが表示されているものの、２箇所の平滑化欠陥領域が表れていない。この理由は、欠陥領域３９ａ，３９ｂが果実Ｃにおける外周寄りの部位にあり、透過画像情報（図１５参照）における欠陥領域３９ａ，３９ｂと果実領域３７との濃度差がもともと小さいことから、ステップＳ２′の平滑化処理にて平滑化されてしまうためである。
【００６９】
このため、ステップＳ３′の差分工程では、図１６（ａ）の平滑化果実領域４１ａと、図１６（ｂ）（ｃ）の平滑化果実領域４１ｂ，４１ｃとの差分を演算して得られた差分画像情報（図１７（ａ）（ｂ）参照）に、差分値（濃度差）の大きい平滑化スジ領域４２ａ又は４２ｂ，４２ｃに相当する領域だけが抽出されて残っている。これらの抽出領域が第１次欠陥候補領域４４ｂ又は４４ｄ，４４ｅとして特定されている。
【００７０】
図１８は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図１８においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域４５を示している。二値化果実領域４５における黒塗り部で囲まれた白抜きの孤立領域は第２次欠陥候補領域４６ａ〜４６ｅを示している。また、図１９の画面に示す第２次欠陥候補領域４６のうちスジ領域３８ａ〜３８ｃに相当するもの４６ｂ，４６ｄ，４６ｅの面積は、Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５と表示している。欠陥領域３９ａ，３９ｃに相当するもの４６ａ，４６ｃの面積は、Ａγ１，Ａγ３と表示している。
【００７１】
［第１判断工程］
ステップＳ６′の第１判断工程においては、ラベリング処理が施された二値化画像情報（図１８参照）と各差分画像情報（図１７（ａ）（ｂ）参照）とを比較して、第２次欠陥候補領域４６毎に、これに対応する第１次欠陥候補領域４４があるか否かを判別する。
【００７２】
第３実施形態では、５つの第２次欠陥候補領域４６のうち、二値化果実領域４５における外周寄りの部位にある２つのもの４６ａ，４６ｃについては、対応する第１次欠陥候補領域が存在しないものの、縦長い３つの第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅに対応する第１次欠陥候補領域４４ｂ，４４ｄ，４４ｅは存在する。
【００７３】
そこで、対応する第１次欠陥候補領域４４を有する第２次欠陥候補領域４６の面積Ａが予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００７４】
第３実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅの面積Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５は、それぞれ設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａγ２，Ａγ４，Ａγ５≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域４６ｂ，４６ｄ，４６ｅ（第１次欠陥候補領域４４ｂ，４４ｄ，４４ｅ）に相当する部分は渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断され、次の長さ測定工程（ステップＳ７′）に移行する。
【００７５】
［長さ測定工程］
ステップＳ７′の長さ測定工程では、第２次欠陥候補領域４６について、Ｙ軸（縦軸）方向の縦長さＬと、このＹ軸方向に直交するＸ軸（横軸）方向の横長さＨとを測定する。なお、図１９に示すように、各第２次欠陥候補領域４６の縦長さＬ及び横長さＨは、図面の左側から順に符号γａ，γｂ，γｃ，γｄを付して表示している。
【００７６】
［縦横比算出工程］
次いで、ステップＳ８′の縦横比算出工程では、各第２次欠陥候補領域４６における縦長さＬの横長さＨに対する縦横比Ｌ／Ｈを求め、次の第２判断工程（ステップＳ９′）に移行する。
【００７７】
［第２判断工程］
ステップＳ９′の第２判断工程においては、各第２次欠陥候補領域４６の縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する。
【００７８】
第２実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域４６ｂ〜４６ｄの縦横比Ｌγｂ／Ｈγｂ，Ｌγｃ／Ｈγｃ，Ｌγｄ／Ｈγｄは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌγｂ／Ｈγｂ，Ｌγｃ／Ｈγｃ，Ｌγｄ／Ｈγｄ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００７９】
また、第２次欠陥候補領域４６ａの縦横比Ｌγａ／Ｈγａも、設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌγａ／Ｈγａ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。
【００８０】
残る第２次欠陥候補領域４６ｃの縦横比Ｌγｃ／Ｈγｃは、設定最小縦横比Ｆｍｉｎより小さい（Ｆｍｉｎ＞Ｌγｃ／Ｈγｃ）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域４６ｃに相当する部分は内部欠陥であると判断される。その後はリターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００８１】
仮に、果実Ｃにおける２つの第２次欠陥候補領域４６ａ，４６ｃに相当する部分が両方とも渋皮のスジであって内部欠陥ではないと判断された場合は、後述する横長さ判別を行う（詳細は第４実施形態で説明する）。
【００８２】
＜第４実施形態＞
図２０は第２次欠陥候補領域に対応する第１次欠陥候補領域が存在しない場合の第４実施形態である。第４実施形態は、果実Ｃの内部に３箇所のスジ領域があり、且つ外周寄りの部位に１箇所の内部欠陥がある場合の例を示している。
【００８３】
［撮像工程〜第２判断工程の縦横比判別処理］
第４実施形態においては、ステップＳ９′の第２判断工程に際して、全部で４箇所ある第２次欠陥候補領域５６の縦横比Ｌ／Ｈが、いずれも設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦Ｌ／Ｈ≦Ｆｍａｘ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされるところまで、第２及び第３実施形態と同様にして実行される（図３（ｂ）参照）。
【００８４】
図２０はラベリング処理後の画像情報を示す画面の説明図である。図２０の画面においてラベル「０」が付された領域は、二値化果実領域５５を構成する低濃度画素（黒画素）の部分を示している。ラベル「１」が付された領域は、果実Ｃの欠陥領域に相当する第２次欠陥候補領域５６ａである。ラベル「２」，「３」，「４」が付された領域は、果実Ｃのスジ領域に相当する第２次欠陥候補領域５６ｂ，５６ｃ，５６ｄである。なお、図２０に示す第２次欠陥候補領域５６の面積Ａには、説明の便宜上、図面の左側から順に符号ε１〜ε４を添えている。
【００８５】
［横長さ判別処理］
ステップＳ９′の第２判断工程における縦横比判別処理の後は、各第２次欠陥候補領域５６の横長さＨが予め設定された設定横長さＨＯより大きいか否かを判別する。設定横長さＨＯは、果実Ｃにおけるスジの横長さの最大値を想定したものである。
【００８６】
第４実施形態では、３つの縦長い第２次欠陥候補領域５６ｂ〜５６ｄの横長さＨδｂ〜Ｈδｄは、設定横長さＨＯ以下（ＨＯ≧Ｈδｂ〜Ｈδｄ）なので、内部欠陥か否かの判断対象外とされる。残る第２次欠陥候補領域５６ａの横長さＨδａは、設定横長さＨＯより大きい（ＨＯ＜Ｈδａ）ので、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域５６ａに相当する部分は内部欠陥であると判断され、リターンする。内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１及び第２実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。
【００８７】
仮に、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域５６に相当する部分が全て内部欠陥でないと判断された場合も、そのままリターンする。そして、当該果実Ｃは、そのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られるのである。
【００８８】
＜第２〜第４実施形態の作用効果＞
以上のように、第２〜第４実施形態に示した方法によると、縦横比Ｌ／Ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるか、又は横長さＨが予め設定された設定横長さＨＯより大きいならば、果実Ｃにおける第２次欠陥候補領域３６，４６，５６に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、ステップＳ６′の第１判断工程だけでは見つけにくい欠陥領域、すなわち、スジと同程度の大きさ（面積）の内部欠陥や、果実Ｃにおける外周寄りの部位にある内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができる。従って、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度が更に向上するのである。
【００８９】
＜第５実施形態＞
図２１〜図２５は、前述の第１〜第４実施形態とは異なる判別手順を採用した場合の第５実施形態である。第５実施形態における果実Ｃの内部欠陥の判別手順は、図２１のフローチャートに示すように、撮像工程（ステップＴ１）→二値化工程（ステップＴ２）→面積算出工程（ステップＴ３）→長さ測定工程（ステップＴ４）→縦横比算出工程（ステップＴ５）→判断工程（ステップＴ６）という手順で実行される。第１〜第４実施形態との違いは、大まかに言うと平滑化工程及び差分工程の２工程がない点である。
【００９０】
［撮像工程〜縦横比算出工程］
第５実施形態においては、ステップＴ１の撮像工程、ステップＴ２の二値化工程、ステップＴ３の面積算出工程、ステップＴ４の長さ測定工程、及びステップＴ５の縦横比算出工程は、いずれも第１〜第４実施形態の対応工程と同様にして行われる。
【００９１】
図２２は撮像にて得られた果実Ｃの透過画像情報を示す画面の説明図である。図中の斜線部は果実領域５７である。果実領域５７において点線で囲まれた白抜き部のうちＹ軸（縦軸）方向に略沿って縦長のものはスジ領域５８ａ〜５８ｃであり、その他の白抜き部は欠陥領域５９ａ，５９ｂである。
【００９２】
図２３は二値化画像情報を示す画面の説明図である。図２３においては、図中の黒塗り部（低濃度画素の部分）が二値化果実領域６５を示している。二値化果実領域６５における黒塗り部で囲まれた白抜き部は、孤立領域である欠陥候補領域６６ａ〜６６ｅを示している。また、図２４の画面に示す欠陥候補領域６６のうちスジ領域５８ａ〜５８ｃに相当するもの６６ａ，６６ｂ，６６ｄの面積は、Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′と表示している。欠陥領域５９ａに相当するもの６６ｃ，６６ｅの面積はＡ３′，Ａ５′と表示している。
【００９３】
［判断工程］
第５実施形態におけるステップＴ６の判断工程では、例えば図２５に示すフローチャートに従って実行される。
【００９４】
まず、図２２に示す欠陥候補領域６６の面積Ａ′が予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する（ステップＴ６１）。この場合も、設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの面積を想定したものである。
【００９５】
第５実施形態では、３つの縦長い欠陥候補領域６６ａ，６６ｂ，６６ｄの面積Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′はいずれも設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａ１′，Ａ２′，Ａ４′≦Ｓｍａｘ）なので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ａ，６６ｂ，６６ｄに相当する部分は、この段階では内部欠陥でないと判断される。
【００９６】
一方、欠陥候補領域６６ｃの面積Ａ３′は設定最小面積Ｓｍｉｎより小さい（Ｓｍｉｎ＞Ａ３′）ので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ｃに相当する部分は内部欠陥であると判断される。また、もう１つの欠陥候補領域６６ｅの面積Ａ５′は設定最大面積Ｓｍａｘより大きい（Ｓｍａｘ＜Ａ５′）ので、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６ｅに相当する部分も内部欠陥であると判断される。
【００９７】
従って、少なくとも１つの欠陥候補領域６６が内部欠陥であるとの判断が下されているので（Ｔ６１：ＹＥＳ）、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【００９８】
全ての欠陥候補領域６６の面積Ａ′が設定最小面積Ｓｍｉｎ以上で且つ設定最大面積Ｓｍａｘ以下（Ｓｍｉｎ≦Ａ′≦Ｓｍａｘ）であるときには（Ｔ６１：ＮＯ）、次いで、各欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外にあるか否かを判別する（ステップＴ６２）。設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲は、果実Ｃにおける渋皮のスジの縦横比を想定したものである。
【００９９】
欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるときは（Ｔ６２：ＹＥＳ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は内部欠陥であると判断され、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【０１００】
全ての欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈが設定最小縦横比Ｆｍｉｎ以上で且つ設定最大縦横比Ｆｍａｘ以下（Ｆｍｉｎ≦ｌ／ｈ≦Ｆｍａｘ）であるときには（Ｔ６２：ＮＯ）、次いで、欠陥候補領域４６の横長さｈが予め設定された設定横長さＨＯより大きいか否かを判別する（ステップＴ６３）。設定横長さＨＯは、果実Ｃにおけるスジの横長さの最大値を想定したものである。
【０１０１】
欠陥候補領域６６の横長さｈが設定横長さＨＯより大きいときには（Ｔ６３：ＹＥＳ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は内部欠陥であると判断され、ステップＴ６５において判断対象の果実Ｃには内部欠陥ありと認定し、その後リターンする。
【０１０２】
全ての欠陥候補領域６６の横長さｈが設定横長さＨＯ以下（ＨＯ≧ｈ）であるときには（Ｔ６３：ＮＯ）、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分は全て渋皮のスジであって内部欠陥でないと判断され、ステップＴ６４において判断対象の果実Ｃには内部欠陥なしと認定し、その後リターンするのである。
【０１０３】
内部欠陥ありと判断された果実Ｃは、第１〜第４実施形態の場合と同様に、送風機６からの選別風により、搬送コンベヤライン２上から取り除かれる。内部欠陥なしと判断された果実Ｃは、そのまま搬送コンベヤライン２に載って、袋詰め等の次工程に送られるのである。
【０１０４】
＜第５実施形態の作用効果＞
以上のように、第５実施形態に示した方法によると、欠陥候補領域６６の面積Ａ′が予め設定された設定面積Ｓｍｉｎ〜Ｓｍａｘの範囲外であるか、縦横比ｌ／ｈが予め設定された設定縦横比Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘの範囲外であるか、又は横長さｈが予め設定された設定横長さＨＯより大きいならば、果実Ｃにおける欠陥候補領域６６に相当する部分が内部欠陥であると判断されるから、この場合も、第１〜第４実施形態と同様に、欠陥候補領域６６の面積Ａ′、縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという３つの判断基準を用いて、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを従来の方法よりも極めて高い精度で弁別できる。
【０１０５】
従って、第５実施形態の場合も、果実Ｃの内部欠陥を、渋皮のスジと区別した上で確実に見つけ出すことができ、検査ミス（判別ミス）の発生を大幅に低減できるのである。
【０１０６】
また、第５実施形態では、第１〜第４実施形態の場合と異なり、平滑化工程及び差分工程の２工程を必要としないので、トータルの工程数が少なくて済み、品質検査作業の能率向上にも寄与できるのである。
【０１０７】
＜その他＞
本発明は、前述の実施形態に限らず、様々な態様に具体化することができる。例えば第５実施形態において、ステップＴ３の面積算出工程をなくし、欠陥候補領域６６の縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという２つの判断基準に基づいて、果実Ｃにおける内部欠陥の有無を、渋皮のスジと区別した上で判別するようにしてもよい。この場合も、ステップＴ１の撮像工程にて得られた透過画像情報に表れるスジの領域を内部欠陥と誤認することがなくなり、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを高い精度で弁別できる。
【０１０８】
但し、果実Ｃにおける内部欠陥と渋皮のスジとを見極める精度は、欠陥候補領域６６の面積Ａ′、縦横比ｌ／ｈ及び横長さｈという３つの判断基準に基づいて判断する第５実施形態の方がより一層高精度であることはいうまでもない。
【０１０９】
電磁波とは、物理学上の電磁波であって、物体を透過する能力のあるものを全て含むものであり、いわゆる放射線、Ｘ線などの他、可視光線、不可視光線、赤外線、遠赤外線、紫外線等を含むものである。
【０１１０】
ラベリング処理後で且つ第１判断工程の前に、果実領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置を算出する工程を加えてもよい。この場合は、位置検出センサ５の検出結果を基準にするのではなく、果実Ｃの領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置に基づいて、送風機６の送風タイミングを決めることができる。果実領域２５，３５，４５，５５，６５における重心位置は、同一のラベルが占める画素を横軸（Ｘ軸）方向に加算し当該加算値をＸ軸方向の画素列の数で割ることで、Ｘ軸方向の中心を算出すると共に、同一のラベルが占める画素を縦軸（Ｙ軸）方向に加算し当該加算値をＹ軸方向の画素列の数で割ることで、Ｙ軸方向の中心を算出することにより求められる。
【０１１１】
その他、各部の構成は図示の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】栗の品質検査装置を示す概略側面図である。
【図２】制御手段としてのコントローラの機能ブロック図である。
【図３】（ａ）は第１実施形態における果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャート、（ｂ）は第２〜第４実施形態における果実の内部欠陥を判別する手順を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図５】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図６】透過画像情報に対する平滑化処理の説明図である。
【図７】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図５（ａ）に対応する平滑化画像情報から図５（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図５（ａ）に対応する平滑化画像情報から図５（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図８】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図９】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図１０】第２実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図１１】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図１２】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図１３】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図１４】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図１５】第３実施形態における透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図１６】平滑化画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は次数Ｎ＝Ｎ１の平滑化フィルタを用いた場合、（ｂ）は次数Ｎ＝Ｎ２の平滑化フィルタを用いた場合、（ｃ）は次数Ｎ＝Ｎ３の平滑化フィルタを用いた場合である。
【図１７】差分画像情報を示す画面の説明図であり、（ａ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｂ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合、（ｂ）は図１１（ａ）に対応する平滑化画像情報から図１１（ｃ）に対応する平滑化画像情報を減算した場合である。
【図１８】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図１９】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２０】第４実施形態におけるラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２１】第５実施形態における判別手順を示すフローチャートである。
【図２２】透過画像情報を示す画面の説明図である。
【図２３】二値化画像情報を示す画面の説明図である。
【図２４】ラベル付けされた画像情報を示す画面の説明図である。
【図２５】判断工程の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１３】
Ａ，Ａ′ 第２次欠陥候補領域の面積
Ｃ 果実
Ｆ 設定縦横比
Ｈ 設定横長さ
Ｍ 平滑化フィルタ
Ｎ 次数
Ｓ 設定面積
Ｌ，ｌ 縦長さ
Ｈ，ｈ 横長さ
Ｌ／Ｈ，ｌ／ｈ 縦横比
１ 品質検査装置
２ 搬送コンベヤライン
７ コントローラ
１３ Ｘ線照射器
１４ Ｘ線撮像器
１７，２７，３７，５７ 果実領域
１８，２８，３８，５８ スジ領域
１９，２９，３９，５９ 欠陥領域
２１，３１，４１ 平滑化果実領域
２２，３２，４２ 平滑化スジ領域
２３，３３，４３ 平滑化欠陥領域
２４，３４，４４ 第１次欠陥候補領域
２５，３５，４５，５５，６５ 二値化果実領域
２６，３６，４６，５６ 第２次欠陥候補領域
６６ 欠陥候補領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程と、
任意の１つの前記平滑化された果実領域とこれ以外の前記平滑化された果実領域とを差分演算して、当該差分演算にて抽出された各抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程と、
前記透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を第２次欠陥候補領域として、当該各第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、
前記第１次欠陥候補領域と対応関係にある前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【請求項２】
前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、
前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第２判断工程と、
を備えている、
請求項１に記載した栗の品質検査方法。
【請求項３】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、
前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【請求項４】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、
前記各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、 前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外か、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【請求項１】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を複数の平滑化フィルタにて平滑化処理して、各々の平滑化画像情報から果実領域を特定する平滑化工程と、
任意の１つの前記平滑化された果実領域とこれ以外の前記平滑化された果実領域とを差分演算して、当該差分演算にて抽出された各抽出領域を第１次欠陥候補領域として特定する差分工程と、
前記透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を第２次欠陥候補領域として、当該各第２次欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、
前記第１次欠陥候補領域と対応関係にある前記第２次欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外であれば、前記互いに対応関係にある第１及び第２欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第１判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【請求項２】
前記各第２次欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、
前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記第１判断工程で内部欠陥と判断された果実以外の果実における前記第２次欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記第２次欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記第２次欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する第２判断工程と、
を備えている、
請求項１に記載した栗の品質検査方法。
【請求項３】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、
前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【請求項４】
栗の果実に電磁波を照射して、前記果実を透過した電磁波像を撮像する撮像工程と、
前記撮像にて得られた透過画像情報を二値化処理して、この二値化画像情報から果実領域を特定する二値化工程と、
前記二値化された果実領域における低濃度画素に囲まれた高濃度画素の各孤立領域を欠陥候補領域として、当該各欠陥候補領域の面積を求める面積算出工程と、
前記各欠陥候補領域について、前記果実における頭から座に向かう縦軸方向に沿った縦長さ、及び前記縦軸方向に直交する横軸方向に沿った横長さを測定する長さ測定工程と、 前記縦長さの前記横長さに対する縦横比を求める縦横比算出工程と、
前記欠陥候補領域の面積が予め設定された設定面積の範囲外か、前記欠陥候補領域の前記縦横比が予め設定された設定縦横比の範囲外か、又は前記欠陥候補領域の前記横長さが予め設定された設定横長さより大きいならば、前記欠陥候補領域は前記果実の内部欠陥に当たると判断する判断工程と、
を備えている、
栗の品質検査方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【公開番号】特開２００７−７１７８９（Ｐ２００７−７１７８９Ａ）
【公開日】平成１９年３月２２日（２００７．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２６１２６９（Ｐ２００５−２６１２６９）
【出願日】平成１７年９月８日（２００５．９．８）
【出願人】（０００００６７８１）ヤンマー株式会社 (3,810)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年３月２２日（２００７．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年９月８日（２００５．９．８）
【出願人】（０００００６７８１）ヤンマー株式会社 (3,810)
【Ｆターム（参考）】
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