莢果判別構造
【課題】莢果の品質を適切に判別する。
【解決手段】莢果判別構造では、莢果２２を透過した透過光によって撮像された莢果２２の撮像画像を二値化処理する。さらに、二値化処理された莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率を計算して、莢２４への豆２６の収容状態を判別する。しかも、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率と所定数の閾値との大小関係に基づき、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。このため、莢２４への豆２６の収容状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別できる。
【解決手段】莢果判別構造では、莢果２２を透過した透過光によって撮像された莢果２２の撮像画像を二値化処理する。さらに、二値化処理された莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率を計算して、莢２４への豆２６の収容状態を判別する。しかも、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率と所定数の閾値との大小関係に基づき、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。このため、莢２４への豆２６の収容状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、莢果の品質を判別する莢果判別構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
エダマメ莢の精選別方法としては、ＣＣＤカメラでエダマメ莢の画像を取得し、画像処理部でエダマメ莢の外形形状と変色部の抽出を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、このようなエダマメ莢の精選別方法では、エダマメ莢の品質を適切に判別できるのが好ましい。
【特許文献１】特開２００５−２７９５２４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上記事実を考慮し、莢果の品質を適切に判別できる莢果判別構造を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の莢果判別構造は、莢に豆が収容された莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢への豆の収容状態についての莢果の品質を判別する判別手段と、を備えている。
【０００６】
請求項２に記載の莢果判別構造は、莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢果の損傷状態を判別する判別手段と、を備えている。
【０００７】
請求項３に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数に基づき莢果の大きさを判別する判別手段と、を備えている。
【０００８】
請求項４に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する判別手段と、を備えている。
【０００９】
請求項５に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき莢果の形状を判別する判別手段と、を備えている。
【００１０】
請求項６に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき莢果の形状を判別する判別手段と、を備えている。
【００１１】
請求項７に記載の莢果判別構造は、請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の莢果判別構造において、莢果の画像を二値化処理する二値化手段を備えた、ことを特徴としている。
【００１２】
請求項８に記載の莢果判別構造は、請求項１乃至請求項７の何れか１項に記載の莢果判別構造において、前記判別手段は、莢果の等級を判別する、ことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載の莢果判別構造では、撮像手段が莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき、莢への豆の収容状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１４】
請求項２に記載の莢果判別構造では、撮像手段が莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき、莢果の損傷状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１５】
請求項３に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数に基づき、莢果の大きさを判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１６】
請求項４に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において、莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき、莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１７】
請求項５に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき、莢果の形状を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１８】
請求項６に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき、莢果の形状を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１９】
請求項７に記載の莢果判別構造では、二値化手段が莢果の画像を二値化処理する。このため、判別手段が莢果の品質を容易に判別することができる。
【００２０】
請求項８に記載の莢果判別構造では、判別手段が莢果の等級を判別する。このため、莢果の品質を明瞭に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図８には、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造１０が右方から見た模式図にて示されている。なお、図面では、莢果判別構造１０の前方を矢印ＦＲで示し、莢果判別構造１０の上方を矢印ＵＰで示す。
【００２２】
本実施の形態に係る莢果判別構造１０は、搬送手段としてのベルトコンベア１２を備えている。ベルトコンベア１２では、一対のローラ１４に無端帯状のベルト１６が巻き掛けられており、ベルトコンベア１２が駆動されることで、ベルト１６が回動されて、ベルト１６の上側部分が前方へ移動される共に、ベルト１６の下側部分が後方へ移動される。また、ベルト１６は、例えば網目状のネットにされて、光を透過可能にされている。
【００２３】
ベルト１６の直上には、長尺板状の仕切板１８が一対固定されており、一対の仕切板１８は、それぞれ前後方向へ延伸されて、間に搬送路２０が形成されている。このため、ベルト１６の上側部分上の搬送路２０に莢果２２（本実施の形態ではエダマメの莢果）が載置されることで、莢果２２が長手方向を前後方向へ向けられた状態でベルト１６によって前方（搬送方向Ｘ）へ搬送される。また、搬送路２０に載置される莢果２２は、脱莢機（図示省略）や手作業によって枝から離脱された（もぎ取られた）後のものであり、莢果２２は、通常、莢２４内に所定数の豆２６（子実）が収容されている（図１参照、図１は莢２４内に２粒の豆２６が収容されている莢果２２を例示）。
【００２４】
ベルト１６の上方には、撮像手段としてのカメラ２８（例えばＣＣＤカメラ）が設けられており、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラ２８の下方に配置された際には、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像可能にされている。
【００２５】
ベルト１６の上方には、暗室形成手段としての直方体形箱状のカメラブース３０が設けられており、カメラブース３０の下面は、開放されて、ベルト１６の上側部分の直上に配置されている。カメラブース３０の前壁及び後壁の下端部は、一対の仕切板１８間の範囲において矩形状に開放されており、これにより、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２のカメラブース３０内への搬入及びカメラブース３０外への搬出が阻害されない構成にされている。カメラブース３０の内部には、カメラブース３０の上壁からカメラ２８のレンズ部２８Ａが挿入されており、カメラブース３０は、内部に暗室３２を形成して、カメラ２８に撮像される莢果２２の領域を暗室３２にしている。
【００２６】
ベルト１６の下方には、カメラ２８の下方位置において、透過光照射手段としての透過光照射装置３４が設けられており、透過光照射装置３４は、カメラ２８に撮像される莢果２２へベルト１６を介して下方から均等な強度で光を照射可能にされている。
【００２７】
カメラブース３０内には、カメラ２８の前側及び後側において、反射光照射手段としての反射光ランプ３６が設けられており、一対の反射光ランプ３６は、カメラ２８に撮像される莢果２２へ前斜め上方及び後斜め上方から光を照射することで、当該莢果２２の上側面（一側面）の全体へ光を照射可能にされている。
【００２８】
カメラ２８には、二値化手段及び判別手段としての制御装置３８が設けられており、制御装置３８は、カメラ２８に撮像された莢果２２の画像を二値化処理すると共に、撮像された莢果２２の撮像画像又は二値化処理された莢果２２の二値化画像に基づき莢果２２の品質を判別可能にされている。
【００２９】
また、現行では、莢果２２は、図１０に示す品質規格によって、秀品と良品と不良品とに判別されたり、又は、良品（秀品を含む）と不良品とに判別されて、複数の等級に判別されている。
【００３０】
次に、本実施の形態の作用を説明する。
【００３１】
以上の構成の莢果判別構造１０では、ベルトコンベア１２が駆動された状態で、ベルト１６の上側部分上における一対の仕切板１８間の搬送路２０に莢果２２が載置されることで、莢果２２が長手方向を前後方向へ向けられた状態でベルト１６によって前方（搬送方向Ｘ）へ搬送される。さらに、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラブース３０内（暗室３２内）においてカメラ２８の下方に配置された際には、透過光照射装置３４がベルト１６を介して莢果２２へ下方から均等な強度で光を照射することで莢果２２を透過した透過光によって、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像する。
【００３２】
カメラ２８が撮像した図１（Ａ）に示す莢果２２の撮像画像は、制御装置３８によって所定の閾値で二値化処理されて、莢果２２（莢２４全体）が撮像される二値化レベル１の二値化画像（図１（Ｂ）参照）と、莢果２２の豆２６が撮像される二値化レベル２の二値化画像（図１（Ｃ）参照）と、莢果２２の豆２６以外の部分が撮像される二値化レベル２の二値化画像（図１（Ｄ）参照；図１（Ｃ）の二値化画像を反転表示したもの）と、が作成される。
【００３３】
制御装置３８は、莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数（莢果２２の面積に対応する）に対する豆２６の合計画素数（豆２６の合計面積に対応する）の比率を計算して、莢果２２における莢２４への豆２６の収容状態（実入り状態、熟度）を判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づき、莢２４への豆２６の収容状態について、莢果２２が良品と不良品（未熟品及び過熟品）との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品と良品と不良品との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、莢２４への豆２６の収容状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。なお、莢果２２はエダマメの莢果であるため、莢果２２が過熟品であっても、莢果２２の豆２６は、別途大豆として利用される。
【００３４】
また、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の画素数を計算して、莢果２２の大きさを判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づいて、莢果２２の大きさについて、莢果２２が良品と不良品との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品と良品と不良品との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、大きさについての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。
【００３５】
さらに、図２及び図３の（Ａ）及び（Ｂ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の長手方向（ベルトコンベア１２による搬送方向Ｘに沿った前後方向）両端から所定距離Ｌ（莢果２２の長手方向における果梗２４Ａの長さ以下の距離）莢果２２長手方向へ莢果２２側に離間した部位を莢果２２の幅方向（莢果２２の長手方向に垂直な左右方向）へ通過する一対の横直線Ａ、Ｂ（通過線）上で、莢果２２が撮像された画素（莢果２２の画素であり、本実施の形態では比較的暗い画素）に莢果２２が撮像されていない画素（非莢果２２の画素であり、本実施の形態では比較的明るい画素）が存在するか否かを判断して、莢果２２の先裂け状態（特に果梗２４Ａの裂け状態）を判別する。すなわち、制御装置３８は、一対の横直線Ａ、Ｂの少なくとも一方上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在する場合には、莢果２２に先裂けが存在するため不良品と判別し、一対の横直線Ａ、Ｂの両方上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在しない場合には、莢果２２に先裂けが存在しないため良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、先裂け状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。図３（Ａ）（Ｂ）は、その横直線Ａ、Ｂ上の撮像画像の画素波形を示している。
【００３６】
また、これに変えて、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇから莢果２２長手方向へ遠い側の横直線Ａ上で、莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在するか否かを判断して、莢果２２の果梗２４Ａの裂け状態を判別することもできる。すなわち、莢果２２は果梗２４Ａがその反対側端より重心Ｇから常に遠い側にあるので、制御装置３８は、当該横直線Ａ上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在するか否かを判断し、存在する場合には果梗２４Ａに裂けが存在するため不良品と判別し、存在しない場合には果梗２４Ａに裂けが存在しないため良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、果梗２４Ａの裂け状態についての莢果２２の品質を適切、明瞭かつ簡単に判別することができる。
【００３７】
さらに、図４の（Ａ）乃至（Ｃ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇを通過する莢果２２の長手方向の長軸直線Ｓ（長手線）に沿った莢果２２の長さと、重心Ｇを通過する莢果２２の幅方向の短軸直線Ｔ（幅線）に沿った莢果２２の長さとの比率を計算して、莢果２２の形状を判別する。例えば、制御装置３８は、図４（Ａ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第１閾値（１より小さくかつ０に近い値）未満である場合には、莢果２２が細い形状の良品と判別し、図４（Ｂ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第１閾値以上第２閾値（１より小さくかつ１に近い値）未満である場合には、莢果２２が正常形状の秀品と判別し、図４（Ｃ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第２閾値以上である場合には、莢果２２が異常形状の不良品（例えば豆２６が１つのもの）と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、形状についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。なお、制御装置３８は、図４の（Ａ）及び（Ｂ）の良品及び秀品と判別した莢果２２を、単に良品と判別してもよい。
【００３８】
また、図５の（Ａ）及び（Ｂ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在するか否かを判断して、莢果２２の形状を判別する。すなわち、制御装置３８は、図５（Ａ）に示す如く重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在する場合には、莢果２２が正常形状の良品と判別し、図５（Ｂ）に示す如く重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在しない場合には、莢果２２が異常形状（例えば曲がり形状）の不良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、形状についての莢果２２の品質を一層適切に判別することができる。なお、図４（Ａ）（Ｂ）及び図５（Ａ）（Ｂ）は莢２４内に３粒の豆２６が収容されている莢果２２を例示している。
【００３９】
さらに、本実施の形態に係る莢果判別構造１０では、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラブース３０内（暗室３２内）においてカメラ２８の下方に配置された際に、一対の反射光ランプ３６が莢果２２へ前斜め上方及び後斜め上方から光（可視域（ＲＧＢ）又は近赤外域（ＩＲ）のもの）を照射することで莢果２２に反射された反射光によって、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像する。
【００４０】
カメラ２８が撮像した図６の（Ａ）乃至（Ｅ）に示す莢果２２の撮像画像は、制御装置３８によって、分光フィルタにより分光抽出しかつ所定の閾値で二値化処理されて、莢果２２（莢２４全体）が撮像される二値化レベル１の二値化画像（図７（Ａ−１）〜（Ｅ−１）参照）と、莢果２２（莢２４）の損傷部分２２Ａが撮像される二値化レベル２の二値化画像（図７（Ａ−２）〜（Ｅ−２）参照）と、莢果２２（莢２４）の正常部分２２Ｂが撮像される二値化レベル２の二値化画像（図７（Ａ−３）〜（Ｅ−３）参照；図７（Ａ−２）〜（Ｅ−２）を反転表示したもの）と、が作成される。
【００４１】
制御装置３８は、莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数（莢果２２の面積に対応する）に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数（損傷部分２２Ａの面積に対応する）の比率を計算して、莢果２２の損傷状態を判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数の比率と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づき、莢果２２の損傷状態について、莢果２２が良品（例えば当該比率が８％未満）と不良品（例えば当該比率が８％以上）との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品（例えば当該比率が１％未満）と良品（例えば当該比率が１％以上８％未満）と不良品（例えば当該比率が８％以上）との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、損傷状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。
【００４２】
また、莢果２２の正常部分２２Ｂは、緑色である。一方、莢果２２の損傷部分２２Ａは、病虫害や、莢果２２の枝からの離脱時等の損傷等によるものであり、通常、莢果２２の損傷部分２２Ａには、さび（皺）、圧縮（豆押され）、変色（特に褐色又は黒色への変色）、及び、傷等がある。ここで、図９に示す如く、莢果２２の損傷部分２２Ａがさび（皺）、圧縮（豆押され）、変色及び傷の何れの場合でも、莢果２２の正常部分２２Ｂと損傷部分２２Ａとの分光反射率の差は、５４０ｎｍ又は７３０ｎｍの波長域で大きくなる。このため、一対の反射光ランプ３６から５４０ｎｍ又は７３０ｎｍの波長域の光を莢果２２へ照射して反射された反射光を分光抽出する二値化処理によって、莢果２２の二値化画像において莢果２２の正常部分２２Ｂと損傷部分２２Ａとを良好に区別することができる。これにより、損傷状態についての莢果２２の品質を一層適切に判別することができる。
【００４３】
以上により、莢果２２の品質を機械的に判別することができ、莢果２２の品質に基づく選別を自動化することを可能にすることができる。
【００４４】
なお、本実施の形態では、莢果２２を透過された透過光によって撮像された莢果２２の撮像画像又は当該撮像画像の二値化画像において、莢果２２の大きさ、莢果２２の先裂け状態（果梗２４Ａの裂け状態を含む）、及び、莢果２２の形状を判別する構成としたが、莢果２２に反射された反射光によって撮像された莢果２２の撮像画像又は当該撮像画像の二値化画像において、莢果２２の大きさ、莢果２２の先裂け状態（果梗２４Ａの裂け状態を含む）、及び、莢果２２の形状を判別する構成としてもよい。
【００４５】
また、本実施の形態では、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率を計算して莢２４への豆２６の収容状態を判別する構成としたが、莢果２２の画素数、豆２６の画素数、及び、豆２６以外の画素数（莢果２２の画素数から豆２６の画素数を減じたものに等しい）の少なくとも２つの比率に基づき莢２４への豆２６の収容状態を判別する構成であればよい。
【００４６】
さらに、本実施の形態では、莢果２２の画素数に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数の比率を計算して莢果２２の損傷状態を判別する構成としたが、莢果２２の画素数、莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数、及び、莢果２２の正常部分２２Ｂの画素数（莢果２２の画素数から損傷部分２２Ａの画素数を減じたものに等しい）の少なくとも２つの比率に基づき莢果２２の損傷状態を判別する構成であればよい。
【００４７】
また、本実施の形態では、莢果２２に反射された反射光によって撮像された莢果２２の画像に基づき莢果２２の品質を判別する場合に、莢果２２の上側面（一側面）の画像に基づき莢果２２の品質を判別する構成としたが、通常、莢果２２の上側面（一側面）と下側面（他側面）とは殆ど同じ状態であるため、必ずしも莢果２２の一側面と他側面との画像に基づき莢果２２の品質を判別する必要はなく、莢果２２の一側面のみの画像に基づき莢果２２の品質を判別しても、莢果２２の品質を適切に判別することができる。
【００４８】
さらに、本実施の形態では、莢果２２としてエダマメの莢果を使用したが、莢果２２としてインゲンマメ、エンドウ又はソラマメの莢果を使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】（Ａ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の撮像画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｂ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の莢の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｃ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の豆の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｄ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の豆以外の部分の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の先裂け状態判別用の図である。
【図３】（Ａ）は、図２の横直線Ａ上での画素の明度を示す波形であり、（Ｂ）は、図２の横直線Ｂ上での画素の明度を示す波形である。
【図４】（Ａ）乃至（Ｃ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の太さ形状判別用の図である。
【図５】（Ａ）及び（Ｂ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の曲がり形状判別用の図である。
【図６】（Ａ）乃至（Ｅ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の撮像画像を示す莢果の損傷状態判別用の図である。
【図７】（Ａ−１）乃至（Ｅ−１）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の莢の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図であり、（Ａ−２）乃至（Ｅ−２）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の損傷部分の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図であり、（Ａ−３）乃至（Ｅ−３）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の正常部分の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造を示す右方から見た模式図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果へ照射する光の波長と、莢果の正常部分と損傷部分とに反射された反射光の分光反射率の差と、の関係を示すグラフである。
【図１０】現行の莢果品質規格を示す表である。
【符号の説明】
【００５０】
１０ 莢果判別構造
２２ 莢果
２２Ａ 損傷部分
２４ 莢
２６ 豆
２８ カメラ（撮像手段）
３８ 制御装置（二値化手段、判別手段）
Ａ 横直線（通過線）
Ｂ 横直線（通過線）
Ｇ 重心
Ｓ 長軸直線（長手線）
Ｔ 短軸直線（幅線）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、莢果の品質を判別する莢果判別構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
エダマメ莢の精選別方法としては、ＣＣＤカメラでエダマメ莢の画像を取得し、画像処理部でエダマメ莢の外形形状と変色部の抽出を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、このようなエダマメ莢の精選別方法では、エダマメ莢の品質を適切に判別できるのが好ましい。
【特許文献１】特開２００５−２７９５２４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上記事実を考慮し、莢果の品質を適切に判別できる莢果判別構造を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の莢果判別構造は、莢に豆が収容された莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢への豆の収容状態についての莢果の品質を判別する判別手段と、を備えている。
【０００６】
請求項２に記載の莢果判別構造は、莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢果の損傷状態を判別する判別手段と、を備えている。
【０００７】
請求項３に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果が撮像された画素数に基づき莢果の大きさを判別する判別手段と、を備えている。
【０００８】
請求項４に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する判別手段と、を備えている。
【０００９】
請求項５に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき莢果の形状を判別する判別手段と、を備えている。
【００１０】
請求項６に記載の莢果判別構造は、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき莢果の形状を判別する判別手段と、を備えている。
【００１１】
請求項７に記載の莢果判別構造は、請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の莢果判別構造において、莢果の画像を二値化処理する二値化手段を備えた、ことを特徴としている。
【００１２】
請求項８に記載の莢果判別構造は、請求項１乃至請求項７の何れか１項に記載の莢果判別構造において、前記判別手段は、莢果の等級を判別する、ことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載の莢果判別構造では、撮像手段が莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき、莢への豆の収容状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１４】
請求項２に記載の莢果判別構造では、撮像手段が莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき、莢果の損傷状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１５】
請求項３に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果が撮像された画素数に基づき、莢果の大きさを判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１６】
請求項４に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において、莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき、莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１７】
請求項５に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき、莢果の形状を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１８】
請求項６に記載の莢果判別構造では、撮像手段が、莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する。さらに、判別手段が、莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき、莢果の形状を判別する。このため、莢果の品質を適切に判別することができる。
【００１９】
請求項７に記載の莢果判別構造では、二値化手段が莢果の画像を二値化処理する。このため、判別手段が莢果の品質を容易に判別することができる。
【００２０】
請求項８に記載の莢果判別構造では、判別手段が莢果の等級を判別する。このため、莢果の品質を明瞭に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図８には、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造１０が右方から見た模式図にて示されている。なお、図面では、莢果判別構造１０の前方を矢印ＦＲで示し、莢果判別構造１０の上方を矢印ＵＰで示す。
【００２２】
本実施の形態に係る莢果判別構造１０は、搬送手段としてのベルトコンベア１２を備えている。ベルトコンベア１２では、一対のローラ１４に無端帯状のベルト１６が巻き掛けられており、ベルトコンベア１２が駆動されることで、ベルト１６が回動されて、ベルト１６の上側部分が前方へ移動される共に、ベルト１６の下側部分が後方へ移動される。また、ベルト１６は、例えば網目状のネットにされて、光を透過可能にされている。
【００２３】
ベルト１６の直上には、長尺板状の仕切板１８が一対固定されており、一対の仕切板１８は、それぞれ前後方向へ延伸されて、間に搬送路２０が形成されている。このため、ベルト１６の上側部分上の搬送路２０に莢果２２（本実施の形態ではエダマメの莢果）が載置されることで、莢果２２が長手方向を前後方向へ向けられた状態でベルト１６によって前方（搬送方向Ｘ）へ搬送される。また、搬送路２０に載置される莢果２２は、脱莢機（図示省略）や手作業によって枝から離脱された（もぎ取られた）後のものであり、莢果２２は、通常、莢２４内に所定数の豆２６（子実）が収容されている（図１参照、図１は莢２４内に２粒の豆２６が収容されている莢果２２を例示）。
【００２４】
ベルト１６の上方には、撮像手段としてのカメラ２８（例えばＣＣＤカメラ）が設けられており、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラ２８の下方に配置された際には、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像可能にされている。
【００２５】
ベルト１６の上方には、暗室形成手段としての直方体形箱状のカメラブース３０が設けられており、カメラブース３０の下面は、開放されて、ベルト１６の上側部分の直上に配置されている。カメラブース３０の前壁及び後壁の下端部は、一対の仕切板１８間の範囲において矩形状に開放されており、これにより、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２のカメラブース３０内への搬入及びカメラブース３０外への搬出が阻害されない構成にされている。カメラブース３０の内部には、カメラブース３０の上壁からカメラ２８のレンズ部２８Ａが挿入されており、カメラブース３０は、内部に暗室３２を形成して、カメラ２８に撮像される莢果２２の領域を暗室３２にしている。
【００２６】
ベルト１６の下方には、カメラ２８の下方位置において、透過光照射手段としての透過光照射装置３４が設けられており、透過光照射装置３４は、カメラ２８に撮像される莢果２２へベルト１６を介して下方から均等な強度で光を照射可能にされている。
【００２７】
カメラブース３０内には、カメラ２８の前側及び後側において、反射光照射手段としての反射光ランプ３６が設けられており、一対の反射光ランプ３６は、カメラ２８に撮像される莢果２２へ前斜め上方及び後斜め上方から光を照射することで、当該莢果２２の上側面（一側面）の全体へ光を照射可能にされている。
【００２８】
カメラ２８には、二値化手段及び判別手段としての制御装置３８が設けられており、制御装置３８は、カメラ２８に撮像された莢果２２の画像を二値化処理すると共に、撮像された莢果２２の撮像画像又は二値化処理された莢果２２の二値化画像に基づき莢果２２の品質を判別可能にされている。
【００２９】
また、現行では、莢果２２は、図１０に示す品質規格によって、秀品と良品と不良品とに判別されたり、又は、良品（秀品を含む）と不良品とに判別されて、複数の等級に判別されている。
【００３０】
次に、本実施の形態の作用を説明する。
【００３１】
以上の構成の莢果判別構造１０では、ベルトコンベア１２が駆動された状態で、ベルト１６の上側部分上における一対の仕切板１８間の搬送路２０に莢果２２が載置されることで、莢果２２が長手方向を前後方向へ向けられた状態でベルト１６によって前方（搬送方向Ｘ）へ搬送される。さらに、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラブース３０内（暗室３２内）においてカメラ２８の下方に配置された際には、透過光照射装置３４がベルト１６を介して莢果２２へ下方から均等な強度で光を照射することで莢果２２を透過した透過光によって、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像する。
【００３２】
カメラ２８が撮像した図１（Ａ）に示す莢果２２の撮像画像は、制御装置３８によって所定の閾値で二値化処理されて、莢果２２（莢２４全体）が撮像される二値化レベル１の二値化画像（図１（Ｂ）参照）と、莢果２２の豆２６が撮像される二値化レベル２の二値化画像（図１（Ｃ）参照）と、莢果２２の豆２６以外の部分が撮像される二値化レベル２の二値化画像（図１（Ｄ）参照；図１（Ｃ）の二値化画像を反転表示したもの）と、が作成される。
【００３３】
制御装置３８は、莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数（莢果２２の面積に対応する）に対する豆２６の合計画素数（豆２６の合計面積に対応する）の比率を計算して、莢果２２における莢２４への豆２６の収容状態（実入り状態、熟度）を判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づき、莢２４への豆２６の収容状態について、莢果２２が良品と不良品（未熟品及び過熟品）との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品と良品と不良品との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、莢２４への豆２６の収容状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。なお、莢果２２はエダマメの莢果であるため、莢果２２が過熟品であっても、莢果２２の豆２６は、別途大豆として利用される。
【００３４】
また、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の画素数を計算して、莢果２２の大きさを判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づいて、莢果２２の大きさについて、莢果２２が良品と不良品との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品と良品と不良品との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、大きさについての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。
【００３５】
さらに、図２及び図３の（Ａ）及び（Ｂ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の長手方向（ベルトコンベア１２による搬送方向Ｘに沿った前後方向）両端から所定距離Ｌ（莢果２２の長手方向における果梗２４Ａの長さ以下の距離）莢果２２長手方向へ莢果２２側に離間した部位を莢果２２の幅方向（莢果２２の長手方向に垂直な左右方向）へ通過する一対の横直線Ａ、Ｂ（通過線）上で、莢果２２が撮像された画素（莢果２２の画素であり、本実施の形態では比較的暗い画素）に莢果２２が撮像されていない画素（非莢果２２の画素であり、本実施の形態では比較的明るい画素）が存在するか否かを判断して、莢果２２の先裂け状態（特に果梗２４Ａの裂け状態）を判別する。すなわち、制御装置３８は、一対の横直線Ａ、Ｂの少なくとも一方上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在する場合には、莢果２２に先裂けが存在するため不良品と判別し、一対の横直線Ａ、Ｂの両方上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在しない場合には、莢果２２に先裂けが存在しないため良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、先裂け状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。図３（Ａ）（Ｂ）は、その横直線Ａ、Ｂ上の撮像画像の画素波形を示している。
【００３６】
また、これに変えて、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇから莢果２２長手方向へ遠い側の横直線Ａ上で、莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在するか否かを判断して、莢果２２の果梗２４Ａの裂け状態を判別することもできる。すなわち、莢果２２は果梗２４Ａがその反対側端より重心Ｇから常に遠い側にあるので、制御装置３８は、当該横直線Ａ上において莢果２２の画素に非莢果２２の画素が存在するか否かを判断し、存在する場合には果梗２４Ａに裂けが存在するため不良品と判別し、存在しない場合には果梗２４Ａに裂けが存在しないため良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、果梗２４Ａの裂け状態についての莢果２２の品質を適切、明瞭かつ簡単に判別することができる。
【００３７】
さらに、図４の（Ａ）乃至（Ｃ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇを通過する莢果２２の長手方向の長軸直線Ｓ（長手線）に沿った莢果２２の長さと、重心Ｇを通過する莢果２２の幅方向の短軸直線Ｔ（幅線）に沿った莢果２２の長さとの比率を計算して、莢果２２の形状を判別する。例えば、制御装置３８は、図４（Ａ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第１閾値（１より小さくかつ０に近い値）未満である場合には、莢果２２が細い形状の良品と判別し、図４（Ｂ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第１閾値以上第２閾値（１より小さくかつ１に近い値）未満である場合には、莢果２２が正常形状の秀品と判別し、図４（Ｃ）に示す如く長軸直線Ｓに沿った莢果２２の長さに対する短軸直線Ｔに沿った莢果２２の長さの比率が第２閾値以上である場合には、莢果２２が異常形状の不良品（例えば豆２６が１つのもの）と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、形状についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。なお、制御装置３８は、図４の（Ａ）及び（Ｂ）の良品及び秀品と判別した莢果２２を、単に良品と判別してもよい。
【００３８】
また、図５の（Ａ）及び（Ｂ）に示す如く、制御装置３８は、莢果２２の撮像画像又は莢果２２の二値化画像（二値化レベル１の画像）において、莢果２２の面積に基づく重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在するか否かを判断して、莢果２２の形状を判別する。すなわち、制御装置３８は、図５（Ａ）に示す如く重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在する場合には、莢果２２が正常形状の良品と判別し、図５（Ｂ）に示す如く重心Ｇが莢果２２の範囲内に存在しない場合には、莢果２２が異常形状（例えば曲がり形状）の不良品と判別して、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、形状についての莢果２２の品質を一層適切に判別することができる。なお、図４（Ａ）（Ｂ）及び図５（Ａ）（Ｂ）は莢２４内に３粒の豆２６が収容されている莢果２２を例示している。
【００３９】
さらに、本実施の形態に係る莢果判別構造１０では、ベルト１６によって前方へ搬送される莢果２２がカメラブース３０内（暗室３２内）においてカメラ２８の下方に配置された際に、一対の反射光ランプ３６が莢果２２へ前斜め上方及び後斜め上方から光（可視域（ＲＧＢ）又は近赤外域（ＩＲ）のもの）を照射することで莢果２２に反射された反射光によって、カメラ２８が上方から莢果２２を撮像する。
【００４０】
カメラ２８が撮像した図６の（Ａ）乃至（Ｅ）に示す莢果２２の撮像画像は、制御装置３８によって、分光フィルタにより分光抽出しかつ所定の閾値で二値化処理されて、莢果２２（莢２４全体）が撮像される二値化レベル１の二値化画像（図７（Ａ−１）〜（Ｅ−１）参照）と、莢果２２（莢２４）の損傷部分２２Ａが撮像される二値化レベル２の二値化画像（図７（Ａ−２）〜（Ｅ−２）参照）と、莢果２２（莢２４）の正常部分２２Ｂが撮像される二値化レベル２の二値化画像（図７（Ａ−３）〜（Ｅ−３）参照；図７（Ａ−２）〜（Ｅ−２）を反転表示したもの）と、が作成される。
【００４１】
制御装置３８は、莢果２２の二値化画像において、莢果２２の画素数（莢果２２の面積に対応する）に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数（損傷部分２２Ａの面積に対応する）の比率を計算して、莢果２２の損傷状態を判別する。しかも、制御装置３８は、莢果２２の画素数に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数の比率と予め定められた所定数の閾値との大小関係に基づき、莢果２２の損傷状態について、莢果２２が良品（例えば当該比率が８％未満）と不良品（例えば当該比率が８％以上）との何れであるかを判別したり、莢果２２が秀品（例えば当該比率が１％未満）と良品（例えば当該比率が１％以上８％未満）と不良品（例えば当該比率が８％以上）との何れであるかを判別したりして、莢果２２が複数の等級の何れであるかを判別する。これにより、損傷状態についての莢果２２の品質を適切かつ明瞭に判別することができる。
【００４２】
また、莢果２２の正常部分２２Ｂは、緑色である。一方、莢果２２の損傷部分２２Ａは、病虫害や、莢果２２の枝からの離脱時等の損傷等によるものであり、通常、莢果２２の損傷部分２２Ａには、さび（皺）、圧縮（豆押され）、変色（特に褐色又は黒色への変色）、及び、傷等がある。ここで、図９に示す如く、莢果２２の損傷部分２２Ａがさび（皺）、圧縮（豆押され）、変色及び傷の何れの場合でも、莢果２２の正常部分２２Ｂと損傷部分２２Ａとの分光反射率の差は、５４０ｎｍ又は７３０ｎｍの波長域で大きくなる。このため、一対の反射光ランプ３６から５４０ｎｍ又は７３０ｎｍの波長域の光を莢果２２へ照射して反射された反射光を分光抽出する二値化処理によって、莢果２２の二値化画像において莢果２２の正常部分２２Ｂと損傷部分２２Ａとを良好に区別することができる。これにより、損傷状態についての莢果２２の品質を一層適切に判別することができる。
【００４３】
以上により、莢果２２の品質を機械的に判別することができ、莢果２２の品質に基づく選別を自動化することを可能にすることができる。
【００４４】
なお、本実施の形態では、莢果２２を透過された透過光によって撮像された莢果２２の撮像画像又は当該撮像画像の二値化画像において、莢果２２の大きさ、莢果２２の先裂け状態（果梗２４Ａの裂け状態を含む）、及び、莢果２２の形状を判別する構成としたが、莢果２２に反射された反射光によって撮像された莢果２２の撮像画像又は当該撮像画像の二値化画像において、莢果２２の大きさ、莢果２２の先裂け状態（果梗２４Ａの裂け状態を含む）、及び、莢果２２の形状を判別する構成としてもよい。
【００４５】
また、本実施の形態では、莢果２２の画素数に対する豆２６の画素数の比率を計算して莢２４への豆２６の収容状態を判別する構成としたが、莢果２２の画素数、豆２６の画素数、及び、豆２６以外の画素数（莢果２２の画素数から豆２６の画素数を減じたものに等しい）の少なくとも２つの比率に基づき莢２４への豆２６の収容状態を判別する構成であればよい。
【００４６】
さらに、本実施の形態では、莢果２２の画素数に対する莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数の比率を計算して莢果２２の損傷状態を判別する構成としたが、莢果２２の画素数、莢果２２の損傷部分２２Ａの画素数、及び、莢果２２の正常部分２２Ｂの画素数（莢果２２の画素数から損傷部分２２Ａの画素数を減じたものに等しい）の少なくとも２つの比率に基づき莢果２２の損傷状態を判別する構成であればよい。
【００４７】
また、本実施の形態では、莢果２２に反射された反射光によって撮像された莢果２２の画像に基づき莢果２２の品質を判別する場合に、莢果２２の上側面（一側面）の画像に基づき莢果２２の品質を判別する構成としたが、通常、莢果２２の上側面（一側面）と下側面（他側面）とは殆ど同じ状態であるため、必ずしも莢果２２の一側面と他側面との画像に基づき莢果２２の品質を判別する必要はなく、莢果２２の一側面のみの画像に基づき莢果２２の品質を判別しても、莢果２２の品質を適切に判別することができる。
【００４８】
さらに、本実施の形態では、莢果２２としてエダマメの莢果を使用したが、莢果２２としてインゲンマメ、エンドウ又はソラマメの莢果を使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】（Ａ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の撮像画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｂ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の莢の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｃ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の豆の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図であり、（Ｄ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果を透過された透過光によって撮像された莢果の豆以外の部分の二値化画像を示す莢果の豆収容状態判別用の図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の先裂け状態判別用の図である。
【図３】（Ａ）は、図２の横直線Ａ上での画素の明度を示す波形であり、（Ｂ）は、図２の横直線Ｂ上での画素の明度を示す波形である。
【図４】（Ａ）乃至（Ｃ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の太さ形状判別用の図である。
【図５】（Ａ）及び（Ｂ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果の画像を示す莢果の曲がり形状判別用の図である。
【図６】（Ａ）乃至（Ｅ）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の撮像画像を示す莢果の損傷状態判別用の図である。
【図７】（Ａ−１）乃至（Ｅ−１）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の莢の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図であり、（Ａ−２）乃至（Ｅ−２）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の損傷部分の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図であり、（Ａ−３）乃至（Ｅ−３）は、本発明の実施の形態に係る莢果判別構造において莢果に反射された反射光によって撮像された莢果の正常部分の二値化画像を示す莢果の損傷状態判別用の図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造を示す右方から見た模式図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る莢果判別構造における莢果へ照射する光の波長と、莢果の正常部分と損傷部分とに反射された反射光の分光反射率の差と、の関係を示すグラフである。
【図１０】現行の莢果品質規格を示す表である。
【符号の説明】
【００５０】
１０ 莢果判別構造
２２ 莢果
２２Ａ 損傷部分
２４ 莢
２６ 豆
２８ カメラ（撮像手段）
３８ 制御装置（二値化手段、判別手段）
Ａ 横直線（通過線）
Ｂ 横直線（通過線）
Ｇ 重心
Ｓ 長軸直線（長手線）
Ｔ 短軸直線（幅線）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
莢に豆が収容された莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢への豆の収容状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項２】
莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢果の損傷状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項３】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数に基づき莢果の大きさを判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項４】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項５】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき莢果の形状を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項６】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき莢果の形状を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項７】
莢果の画像を二値化処理する二値化手段を備えた、ことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の莢果判別構造。
【請求項８】
前記判別手段は、莢果の等級を判別する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の莢果判別構造。
【請求項１】
莢に豆が収容された莢果を透過した透過光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数、莢果の豆収容部分が撮像された画素数、及び、莢果の豆収容部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢への豆の収容状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項２】
莢果に反射された反射光によって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数、莢果の損傷部分が撮像された画素数、及び、莢果の損傷部分以外が撮像された画素数の少なくとも２つの比率に基づき莢果の損傷状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項３】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果が撮像された画素数に基づき莢果の大きさを判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項４】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の長手方向端部を莢果の画像の幅方向へ通過する通過線上において莢果が撮像された画素間に莢果が撮像されていない画素が存在するか否かに基づき莢果の長手方向端部の裂け状態を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項５】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の面積に基づく重心を通過する莢果の画像の長手方向の長手線に沿った莢果の画像の長さと当該重心を通過する莢果の画像の幅方向の幅線に沿った莢果の画像の長さとの比率に基づき莢果の形状を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項６】
莢果を透過した透過光及び莢果に反射された反射光の少なくとも１つによって莢果の画像を撮像する撮像手段と、
莢果の画像の面積に基づく重心が莢果の画像の範囲内に存在するか否かに基づき莢果の形状を判別する判別手段と、
を備えた莢果判別構造。
【請求項７】
莢果の画像を二値化処理する二値化手段を備えた、ことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の莢果判別構造。
【請求項８】
前記判別手段は、莢果の等級を判別する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の莢果判別構造。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図６】
【公開番号】特開２００８−２０３４７（Ｐ２００８−２０３４７Ａ）
【公開日】平成２０年１月３１日（２００８．１．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１９２８９５（Ｐ２００６−１９２８９５）
【出願日】平成１８年７月１３日（２００６．７．１３）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成１７年度、農林水産省、先端技術を活用した農林水産研究高度化事業に係る委託研究、産業活力再生特別措置法第３０条の適用を受ける特許出願
【出願人】（５９１１０８１７８）秋田県 (126)
【出願人】（０００１４４８９８）株式会社山本製作所 (144)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１月３１日（２００８．１．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年７月１３日（２００６．７．１３）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成１７年度、農林水産省、先端技術を活用した農林水産研究高度化事業に係る委託研究、産業活力再生特別措置法第３０条の適用を受ける特許出願
【出願人】（５９１１０８１７８）秋田県 (126)
【出願人】（０００１４４８９８）株式会社山本製作所 (144)
【Ｆターム（参考）】
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