豆粒の良否判別方法及び豆粒選別装置
【課題】豆粒の良否判定の全ての項目に対して、自動的に、かつ確実に良否判定する。
【解決手段】従来の濃度値のレベル判定では、判別できなかった「裂皮」と「へそ」とを明確に判別するため、濃度値のレベル判定に加え、濃度差に応じた山の数、並びに隣り合う山の幅の比に基づいて、「へそ」を特定するようにした。このため、「へそ」であるのに「裂皮」と誤判別することを回避することができる。判別効率、かつ判別精度を向上することができる。
【解決手段】従来の濃度値のレベル判定では、判別できなかった「裂皮」と「へそ」とを明確に判別するため、濃度値のレベル判定に加え、濃度差に応じた山の数、並びに隣り合う山の幅の比に基づいて、「へそ」を特定するようにした。このため、「へそ」であるのに「裂皮」と誤判別することを回避することができる。判別効率、かつ判別精度を向上することができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、豆粒の表皮に関わる良否を判別する豆粒の良否判別方法、及び豆粒の表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
穀粒の良否判定に関する技術として、走査によって計測した生データ及び関数演算データを特徴量データとして、直接表示することで、産地、品種等の違いに影響されない、絶対評価を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
この特許文献１では、ＬＣＤモニタへの表示状態を、検査員が目視で確認することで、判定項目のそれぞれについて、良否の判定を行う。特徴量データは、測光データから一義的に定まる生データと関数演算データであり、文字メッセージは、全国平均との比較結果のみであるため、この時点では、しきい値の取り方によって自動的に良否を判定した場合に起こり得る差異がない。良否の判定は、検査員に依存することになるが、穀粒の産地や品種の違いを熟知している検査員が正確なデータや全国平均との比較のための文字メッセージを目視して判断する方が、結果的には精度の高い良否判別が可能となる。
【特許文献１】特開２００４−３６１３３３公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術は、例えば、ロット単位での良否判別を対象としているため、熟練者の目視による判別の精度向上のために特徴量データを参照するという点では、有利であるが、豆粒１個１個の良否を判定するには、効率が悪い。
【０００５】
従って、測光データ（ＣＣＤセンサ等による読取画像データ）に基づく濃度値と予め定めたしきい値との比較による良否判定が望ましいが、良否判定項目の中には、良否の濃度値が近似している場合があり、単純な濃度値比較のみでは、正確な良否判定を行うことができなかった。
【０００６】
例えば、黒大豆は表皮がほぼ黒色に近く、その一部に「へそ」が存在する（「へそ」は豆育成のための養分取り入れ部（豆子実の生長（登熟）のための養分取り入れ部）である。）が、この表皮が裂ける不良（裂皮不良）が発生すると、この裂皮不良部分と、「へそ」部分との濃度がほぼ同一のため、濃度値比較では何れかの判別が困難となっている。
【０００７】
本発明は上記事実を考慮し、豆粒の良否判定の全ての項目に対して、自動的に、かつ確実に良否判定することができる豆粒の良否判定方法及び豆粒選別装置を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて、通常豆粒濃度部位とは濃度値が異なる特別豆粒濃度部位を選別し、前記特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属するも、豆粒育成のための養分を取り込む「へそ」とは区別して、表皮が破裂した「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別することを特徴としている。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、通常豆粒濃度部位に対して特別豆粒濃度部位を選別する。この特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属する「へそ」とは区別して、「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別する。すなわち、請求項１では、特別豆粒濃度部位の連続性により「へそ」と「裂皮」との判別を見出した。
【００１０】
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、前記特別豆粒濃度部位の濃度値の変化量から所定の濃度値が連続する距離（間隔）を演算し、前記距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の発明によれば、連続性による判別の実施態様を示しており、特別豆粒濃度部位の濃度値の距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することができる。
【００１２】
なお、所定の範囲は、１またはそれより大きい所定の範囲内及びその逆数である。また、連続する距離（間隔）とは、特別豆粒濃度部位自体の膨らみ（幅）同士の比を比較する場合、隣接する特別豆粒濃度部位の距離（最高濃度点間の長さ）の比を比較する場合、隣接する特別豆粒濃度部位の間隔（所定の濃度値レベルの間隔）の比を比較する場合を含む。
【００１３】
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、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行する特徴としている。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、画像データの濃度を用いることで、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行することができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、表面に育成のための養分を取り入れるための「へそ」が露出し、所定の濃度範囲の表皮に包まれた豆粒を対象として、特に前記表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置であって、前記豆粒の表面を走査して撮像することを、走査方向に直交する方向に相対移動しながら、複数回実行する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した画像データを解析して、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する分類手段と、前記分類手段で分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する判別手段と、前記判別手段で肯定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定すると共に、否定判定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する特定手段と、少なくとも特定手段で特定された「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目の不良品を分別する分別手段と、を有している。
【００１６】
請求項４に記載の発明によれば、例えば豆粒を移動しながら撮像のための走査を繰り返し、走査によって撮像することで得た画像データを解析する。
【００１７】
この解析により、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する。
【００１８】
分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する。
【００１９】
上記判別が肯定判定の場合は、特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定する。
【００２０】
また、上記判別が否定判定の場合は、特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する。
【００２１】
分別手段では、「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目不良品を分別する。
【００２２】
なお、その他の項目とは、全体色濃度、内皮付着、扁平等が挙げられる。
【００２３】
これにより、自動的、かつ正確に１個１個の豆粒単位での良否判定を可能とし、かつ自動的に分別することができる。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明した如く本発明では、豆粒の良否判定の全ての項目に対して、自動的に、かつ確実に良否判定することができるという優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（装置構成）
図１及び図２には、本実施の形態に係る豆粒選別装置１０の概略構成が示されている。
【００２６】
豆粒選別装置１０は、円筒状のロータリーバルブ１２を中心として構成されている。
【００２７】
ロータリーバルブ１２は、駆動モータ１１６（図８参照）の駆動力で、図２の反時計回り方向に定速度で回転するようになっている。
【００２８】
図３に示される如く、ロータリーバルブ１２の周面には、軸線方向に平行な筋状の溝１４が周方向に全周に亘ってほぼ均等に設けられている。前記溝１４の内部は、軸線方向を仕切るように仕切り壁１６が形成されており、この仕切り壁１６で仕切られた各領域が、豆粒１８を収容して保持する豆収容部２０とされる。
【００２９】
また、ロータリーバルブ１２の周面の軸線方向一端部側には、溝１４の有無に準じてマーカー２２が貼り付けられている。本実施の形態では、マーカー２２は、軸線方向に溝１４が存在しない部分に貼り付けられている。
【００３０】
図１に示される如く、ロータリーバルブ１２の周囲には、豆粒１８の流れに沿う上流側から順に、振動フィーダーユニット２４、撮像ユニット２６、選別排出部２８が設けられている。選別排出部２８は、不良品ターゲット開口部２８Ａ、良品ターゲット開口部２８Ｂに分かれている（図２参照）。
【００３１】
振動フィーダーユニット２４は、ロータリーバルブ１２における、図２に右方向（２時〜３時の方向）に配置されている。振動フィーダー部２４はホッパ部３０が設けられ、多数の豆粒１８が投入されるようになっている。このホッパ部３０に投入された豆粒１８には振動源１１４によって振動が与えられ、整列テーブル３２へ順次送り出されるようになっている。
【００３２】
整列テーブル３２には、複数条（本実施の形態では６条）の案内溝（図示省略）が形成され、それぞれの先端部が、ロータリーバルブ１２の軸線方向に沿った溝１４の豆収容部２０に対応するように配置されている。これにより、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転することで、各溝１４の豆収容部２０に１個ずつ豆粒１８が収容されることになる。
【００３３】
撮像ユニット２６は、ロータリーバルブ１２における、図２の上方向（１２時の方向）に設けられている。
【００３４】
撮像ユニット２６の筐体内には、ＣＣＤラインセンサ２６Ａ、光学系（例えば、ＣＣＤラインセンサ２６Ａの長手方向の収差を補償する凸レンズを含む結像レンズユニット（一眼レフカメラのレンズ）、或いは画素毎に分割されたセルフォックレンズ等）２６Ｂが収容されている。
【００３５】
ここで、ＣＣＤラインセンサ２６Ａ及び光学系２６Ｂは、前記ロータリーバルブ１２の豆収容部２０に収容された豆粒１８が、前記ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる撮像時の焦点となるように相対位置関係が定められている。
【００３６】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａは、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転している状態で画素配列方向（すなわち、ロータリーバルブ１２の軸線方向）に走査する。これにより、本実施の形態では、６個（１列）の豆粒１８に対して、合計７ラインの撮像走査ラインで画像を読み取り、画像データ（濃度データ）を生成するようになっている。
【００３７】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａで読み取ることで生成された画像データ（濃度データ）は、コントローラ３４に送出され、画像解析されるようになっている（詳細後述）。
【００３８】
ロータリーバルブ１２の内方空間部には、エアノズル３８の噴射弁３８Ａが設けられている。
【００３９】
噴射弁３８Ａは、ロータリーバルブ１２が所定の回転位置になった時点で、溝１４の各豆収容部２０の底部に設けられた貫通孔に対向するように設けられている。すなわち、６個の噴射弁３８Ａがロータリーバルブ１２の軸線方向に沿って１列に配列されている。
【００４０】
前記ロータリーバルブ１２の所定の回転位置とは、目的の溝１４が前記不良品ターゲット開口部２８Ａに対向した位置であり、この位置には、ロータリーバルブ１２の回転位置を検出する回転位置検出センサ４０が設けられている。
【００４１】
この噴射弁３８Ａは、噴射ソレノイド１１５（図８参照）への励磁・非励磁により開閉動作される。エアノズル３８の配管内には、エアコンプレッサ１０４（図８参照）の駆動によって予め所定の内圧が与えられており、噴射弁３８Ａが開放すると、当該内圧に準じた勢いでエアが吐出する。
【００４２】
ここで、ロータリーバルブ１２が目的とする溝１４が前記所定の回転位置に到達したときに、適宜前記噴射弁３８Ａを開放すると、開放した噴射弁３８Ａに対応する豆収容部２０に収容されている豆粒１８が吐出するエアによって、前記不良品ターゲット開口部２８Ａへ吹き飛ばされ、不良品豆粒として収容される。
【００４３】
すなわち、個々の豆収容部（１個の豆粒）単位で、不良品を吹き飛ばすか否かを選択し、実行することができる構造となっている。
【００４４】
なお、閉止状態が維持された噴射弁３８Ａに対向する豆収容部２０に収容された豆粒１８は、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転を継続することで、自重で良品ターゲット開口部２８Ｂへ落下し、良品豆粒として収容される。
【００４５】
前記コントローラ３４には、前記ロータリーバルブ１２を回転させる駆動モータ１１６や、フィーダーユニット２４の振動源１１４、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを駆動する噴射ソレノイド１１５、マーカー２２を検出するマーカー検出センサ１１８、ロータリーバルブ１２の回転位置を検出する回転位置検出センサ４０が接続されるとともに、駆動を制御する。また、コントローラ３４には、操作盤４２が接続されている。操作盤４２には、少なくとも運転開始を指示するための運転スイッチ４２Ａ、運転停止を指示するための停止スイッチ４２Ｂを含み、メイン電源スイッチ４２Ｃ等の入力系と、各部の動作状態を表示するモニタ４２Ｄと、を備えている。
【００４６】
（黒大豆に特化した特徴、並びに良否判別）
本実施の形態の豆粒選別装置１０では、所定の外形寸法以内であれば様々な豆粒１８を対象とした外観濃度検査、ならびに選別が可能である。ここでは、豆粒１８として「黒大豆」１８を例にとり黒大豆１８の外観的、賞味的不良品の選別について説明する。
【００４７】
まず、図４に示される如く、黒大豆１８は、表皮が黒色に近い高い濃度であり、良品は整粒と称される（図４（Ａ）参照）。また、図４（Ｂ）は不良品の一例であり、表皮に莢（さや）の内側の白皮が付着した白皮付着不良の黒大豆１８を示している。また、図４（Ｃ）は不良品の他の一例であり、表皮が裂けた裂皮不良の黒大豆１８を示している。
【００４８】
（１） 黒大豆１８は、全体的に表面が表皮に覆われており、黒色に近い所定以上の濃度値を持ち（通常表皮濃度）、例えば平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較することで、黒大豆１８の色濃度の適否を判別することができる。
【００４９】
（２） 黒大豆１８は、表面に内皮が付着することで外観的品質を損なう。内皮は、通常の表皮の濃度値（通常表皮濃度）よりも極端に濃度が低い（白色に近い）。
【００５０】
そこで、比較的ラフなしきい値設定による、黒大豆１８の平面画像の濃度値比較によって容易に内皮付着の有無を判別することができる（図５参照）。
【００５１】
（３） 黒大豆１８には、外観品質の一貫として、扁平度合いを良品／不良品選別要素としている。
【００５２】
扁平とは、本実施の形態では、黒大豆１８の最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比を言う。例えば、平面画像（複数回走査による）により得られる画像データから、外郭（境界）の縦方向の最大値と横（幅）方向の最大値を抽出し、上記比を演算すると共に、予め定めた範囲（１よりも大きい所定範囲）に該当する黒大豆１８を良品として選別するようにしている（図６参照）。
【００５３】
（４） 黒大豆１８は、全体的に表面が表皮に覆われており、中身が見えないのが普通（正常）であるが、その表面が裂け、中身が露出すると（以下、表面が裂けることを「裂皮」という）、外観的品質、並びに賞味的品質を損なう。
【００５４】
ところで、「裂皮」が発生した部位の濃度値（特別表皮濃度）は、表皮の濃度（通常表皮濃度）に比べて低濃度（白色寄り）であるため、比較対象が、正常の表皮部位と、裂皮部位との２種類であれば、前述した内皮付着の有無の判別と同等と処理を行うことで、「裂皮」による不良を検出することができる（図７参照）。
【００５５】
しかし、黒大豆１８には、その表面に「へそ」が存在する。「へそ」は、豆育成のための養分の取り入れ（豆子実の生長（登熟）のための養分取り入れ）に必要不可欠な部位である。この「へそ」は、表皮濃度（通常表皮濃度）よりも若干濃度が低い（白色寄り）。すなわち、正常な表皮を通常表示濃度部位とすると、前記「裂皮」と「へそ」とは、ほぼ同一の濃度部位（特別表皮濃度部位）ということができる。
【００５６】
このため、単順な濃度差判別では、「裂皮」と「へそ」との区別が困難であった。そこで、本実施の形態に係る豆粒選別装置１０のコントローラ３４では、上記（１）〜（４）の黒大豆１８の全ての良否判定が可能な豆粒良否判定アルゴリズムが実行プログラムとして記憶されている。
【００５７】
（制御機能）
図８は、前記コントローラ３４における豆粒良否判定アルゴリズムに従って実行される制御を機能的に示した機能ブロックである。なお、この機能ブロック図はハード構成を限定するものではなく、あくまでも機能的に分類したものである。
【００５８】
操作盤４２のメイン電源スイッチ４２Ｃは、コントローラ３４の電源管理部１００に接続されており、メイン電源スイッチ４２Ｃがオンされることで、電源管理部１００では、コントローラ３４並びに各部駆動系へ電源を供給する。
【００５９】
また、運転スイッチ４２Ａ、停止スイッチ４２Ｂは、起動制御部１０２に接続されている。起動制御部１０２では、運転スイッチ４２Ａの操作に基づいて、エアノズル３８のエアコンプレッサ１０４の駆動を開始すると共に、コントローラ３４の主制御部１０６に対して制御の実行を指示するようになっている。
【００６０】
エアコンプレッサ１０４では、独自のレギュレーション制御によって予め定められた内圧となるようにエアノズル３８内の圧力を制御する。
【００６１】
主制御部１０６では、黒大豆１８の送り込み、撮像、良否判別、分別といった一連の動作を一括制御する。
【００６２】
なお、起動制御部１０２では、停止スイッチ４２Ｂの操作があると、現在の運転状態を停止させるようにエアコンプレッサ１０４及び主制御部１０６に指示する。
【００６３】
また、主制御部１０６は、操作盤４２のモニタ４２Ｄに接続されており、モニタ４２Ｄへ運転状態情報を送出するようになっている。
【００６４】
運転状態情報とは、例えば、設定されている初期設定情報（しきい値等）、現在投入されている黒大豆１８の数量情報、分別比率情報等である。
【００６５】
主制御部１０６には、振動フィーダー駆動制御部１０８、ロータリーバルブ駆動制御部１１０、撮像ユニット２６の撮像制御部１１２のそれぞれが接続されている。
【００６６】
振動フィーダー駆動制御部１０８は、振動フィーダーユニット２４の振動源１１４に接続されている。振動フィーダー駆動制御部１０８では、主制御部１０６からの指令に基づいて、振動源１１４を駆動させ、ホッパー部３０に投入された黒大豆１８を６条の溝のそれぞれに１列ずつ配列し、ロータリーバルブ１２の方向へ移動させる。
【００６７】
ロータリーバルブ駆動制御部１１０は、ロータリーバルブ１２の駆動モータ１１６に接続されている。ロータリーバルブ駆動制御部１１０では、主制御部１０６からの指令に基づいて、駆動モータ１１６を駆動させ、ロータリーバルブ１２を図２の反時計回り方向へ一定の速度で回転させる。
【００６８】
また、ロータリバルブ駆動制御部１１０には、マーカー検出センサ１１８及び回転位置検出センサ４０が接続されている。マーカー検出センサ１１８は、ロータリーバルブ１２の周面に貼り付けられたマーカー２２を検出するものであり、回転位置検出センサ４０は、選別対象の溝１４が噴射弁３８Ａに対向する位置を検出するものである。このため、マーカセンサ１１８は後述する画像解析部１２０に接続され、回転位置検出センサ４０は、後述するエアノズル駆動制御部１２２に接続されている。
【００６９】
撮像制御部１１２では、主制御部１０６からの指令を受け（ロータリバルブ１２の回転位置に基づく撮像タイミング情報）、ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる撮像（走査）を実行させる。
【００７０】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる走査撮像情報（画像データ）は、１ライン毎に画像解析部１２０へ送出されるようになっている。なお、本実施の形態では、ロータリーバルブ１２の回転速度との関係から、６個（１列）の黒大豆１８に対して７回の走査が実行されるようになっている。なお、この走査線数は、限定されるものではない。また、ＣＣＤラインセンサ２６Ａに限らず、ロータリーバルブ１２を溝１４のピッチ毎に停止させ（シャッタースピードとの関係において、微速駆動でもよい）、画像が縦横方向に配列されたＣＣＤエリアセンサで撮像するようにしてもよい。
【００７１】
画像解析部１２０では、撮像した画像データに基づいて、濃度をしきい値と比較したり、濃度変化の連続性を判断したりすることで、黒大豆１８の良否を判別し、当該判別結果（ロータリーバルブ１２の豆収容部２０毎の良否）をエアノズル駆動制御部１２２へ送出する（詳細後述）。
【００７２】
エアノズル駆動制御部１２２では、回転位置検出センサ４０に基づいて、選別対象となる溝１４が噴射弁３８Ａと対向したか否かを判断し、かつ仕切り壁１６で仕切られた豆収容部２０単位で噴射弁３８Ａの開閉を制御する。
【００７３】
この結果、不良判別された黒大豆１８は、エアノズル３８Ａから噴射されるエアによって、良品ターゲット開口部２８Ｂを超えて、不良品ターゲット開口部２８Ａに収容され、不良品として処理される。
【００７４】
なお、噴射弁３８Ａが開放しなかった豆収容部２０に収容された良品の黒大豆１８は、ロータリーバルブ１２の継続回転に伴って、自重で良品ターゲット開口部２８Ｂへ収容され、良品として処理される。
【００７５】
（前記画像解析部１２０における画像解析（良否判別））
（１） 色濃度の適否判別
平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較し、基準濃度値以下の比率が多い場合はエアノズル動作用の第４の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２４２参照）。
【００７６】
（２） 内皮付着の有無判別
平面画像の濃度値と、設定されたしきい値とを比較し、基準濃度値以下の場合はエアノズル動作用の第１の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２２２参照）。
【００７７】
（３） 扁平度合い判別
最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比が、予め定めた範囲（１よりも大きい所定範囲）に属するか否かを判別し、範囲外の場合はエアノズル動作用の第３の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２３８参照）。
【００７８】
（４） 裂皮不良判別
平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較し、基準濃度値よりも低い領域が所定以上連続したか否かを判別し、基準濃度値以下の領域が所定以上連続した場合はエアノズル動作用の第２の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２２６参照）。
【００７９】
なお、正常な表皮を通常表示濃度部位とすると、前記「裂皮」と「へそ」とは、ほぼ同一の濃度部位（特別表皮濃度部位）であるため、上記判定に加え、別途、「へそ」か否かの判別を行っている。
【００８０】
すなわち、前記裂皮不良判定時と同一の画像データを用いて、黒大豆１８の画像データを一次微分し、その結果により濃度変化の山を求め、当該濃度変化の山が複数存在し、かつ隣接する山同士の距離（間隔）の比が所定の範囲である場合、「へそ」であると判別し、へそフラグをＯＮにしている。なお、山のピーク間の距離にしきい値を設けて、一定画素以上の場合には「へそ」とみなさないという手順を加えてもよい。
【００８１】
ここで、第２の動作フラグとへそフラグとの関係は、へそフラグの方を優先するようにしている。従って、第２の動作フラグがＯＮであっても、へそフラグがＯＮの場合には、エアノズル動作を回避する。
【００８２】
以下に本実施の形態の作用を図９及び図１０のフローチャートに従い説明する。
【００８３】
図９は、コントローラ３４に記憶されている制御プログラムに基づく処理の流れ（アルゴリズム）を示している。
【００８４】
まず、ステップ２００で運転スイッチ４２Ａがオンになると、ステップ２０２へ移行して選別開始のための初期設定／確認を行いステップ２０６へ移行する。
【００８５】
ステップ２０６では、ＣＣＤラインセンサ２６Ａで読み取る画像のキャプチャを開始し、ステップ２０８へ移行する。
【００８６】
ステップ２０８では、停止スイッチ４２Ｂが操作されたか否かが判断され、否定判定の場合には、ステップ２１０へ移行してＣＣＤラインセンサ２６Ａから画像データ（波形）を取り込んで画像解析を実行し、ステップ２１４へ移行する。なお、ステップ２０８において、停止スイッチ４２Ｂが操作された場合は、選別動作の途中であっても選別を終了する。
【００８７】
ステップ２１４では、マーカー２２の有無を確認し、マーカー無しと判定された場合は、ステップ２１６へ移行して、ロータリーバルブ１２における１つの溝１４のライン走査（ここでは、７回走査）が終了したか否かが判断される。すなわち、内皮付着、裂皮有無は１走査毎、扁平、色濃度は全走査（７回走査）毎に、判定結果に基づく、良品、不良品の選別動作が実行される。
【００８８】
このステップ２１６で否定判定、すなわち、全走査が終了していない場合には、ステップ２１８へ移行する。ステップ２１８では、「へそ」判別処理制御を実行する。このステップ２１８の「へそ」判別処理制御については後述する。
【００８９】
ステップ２１８の「へそ」判別制御が終了すると、ステップ２２０へ移行し、内皮付着を判定するしきい値レベルより白い画像があるか否かが判断される（内皮付着不良判定）。このステップ２２０で肯定判定されると、ステップ２２２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第１の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２２４へ移行する。また、ステップ２２０で否定判定された場合はステップ２２４へ移行する。
【００９０】
ステップ２２４では、特別表皮濃度部位に相当する画素が複数画素連続しているか否かが判別される（裂皮有無判定）。このステップ２２４で肯定判定されると、ステップ２２６へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第２の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２２８へ移行する。また、ステップ２２４で否定判定された場合はステップ２２８へ移行する。
【００９１】
ステップ２２８では、今までのライン走査の中で最大縦寸法、最大横（幅）寸法となる値を更新保存し、次いでステップ２３０で所定のしきい値に基づいて、白色寄りの領域（前記特別表皮濃度部位を含む）の面積と、走査範囲の黒大豆１８全体の面積とをそれぞれ累積保存し、ステップ２３２へ移行する。
【００９２】
また、前記ステップ２１６において、肯定判定、すなわち、７回の走査が完了した場合にも、ステップ２３２へ移行する。
【００９３】
また、上記ステップ２１４で肯定判定、すなわち、マーカー２２を検出すると、ステップ２３４へ移行する。
【００９４】
ステップ２３４では、マーカー通過直後か否か、すなわち前記マーカー２２の検出が初回か否かが判断され、否定判定されると、ステップ２３２へ移行する。
【００９５】
また、ステップ２３４で肯定判定されると、ステップ２３６へ移行して、前記ステップ２２８で記憶した最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比が所定範囲（１以上の所定範囲）を超えているか否かが判断され（豆粒扁平不良判定）、肯定判定されると、ステップ２３８へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第３の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２４０へ移行する。また、ステップ２３６で否定判定された場合はステップ２４０へ移行する。
【００９６】
ステップ２４０では、前記ステップ２３０で記憶した白面積と、黒大豆１８全体の面積から白面積領域を除いた黒面積と、の比が所定のしきい値以上か否かが判断され（豆粒全体の色濃度の良否判定）、肯定判定されると、ステップ２４２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第４の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２４４へ移行する。また、ステップ２４０で否定判定された場合はステップ２４４へ移行する。
【００９７】
ステップ２４４では、上記最大縦寸法データ、最大横（幅）寸法データ、白面積データ、全体面積データ（全体面積データと白面積データの差によって得られる黒面積データを含む）がクリアされ、ステップ２３２へ移行する。
【００９８】
ステップ２３２では、回転位置検出センサ４０による検出状態を認識し、ロータリーバルブ１２が所定の回転位置に到達したか否かが判断され、否定判定されると、ステップ２０８へ戻り、上記工程を繰り返す。
【００９９】
また、ステップ２３２で肯定判定されると、ステップ２４６へ移行して、第１の動作フラグがＯＮ、第３の動作フラグがＯＮ、第４の動作フラグがＯＮの何れか１つが成立しているか否かが判断される。
【０１００】
このステップ２４６で否定判定されると、ステップ２４８へ移行して第２の動作フラグがＯＮしているか否かが判断され、否定判定されると、ステップ２０８へ戻り、上記工程を繰り返す。
【０１０１】
また、ステップ２４８で肯定判定されると、ステップ２５０へ移行してへそフラグがＯＦＦ（「へそ」がない）か否かが判断される。このステップ２５０で否定判定されると、ステップ２０８へ戻る。
【０１０２】
前記ステップ２４６又はステップ２５０で肯定判定されると、不良在りと判断し、ステップ２５２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放し、黒大豆１８を不良ターゲット開口部２８Ａへ吹き飛ばし、ステップ２０８へ戻る。
【０１０３】
次に、図１０のフローチャートに従い、図９のステップ２１８における「へそ」判別制御ルーチンについて説明する。
【０１０４】
ステップ２６０では１ラインの走査画像データの中から豆粒画像データを抽出し、次いでステップ２６２へ移行して一次微分演算を実行して、ステップ２６４へ移行する。
【０１０５】
ステップ２６４では、豆粒単位で所定以上の変化量が連続する急傾斜領域を抽出し、次いでステップ２６６において、濃度に応じた山を作成する。この場合、極大点側が最低濃度となる。
【０１０６】
次のステップ２６８では、作成された山が複数あるか否かが判断され、否定判定されると、「へそ」ではないと判断され、ステップ２７０へ移行して「ヘソ」フラグをＯＦＦとしてこのルーチンは終了する。
【０１０７】
また、ステップ２６８で肯定判定されると、ステップ２７２へ移行して隣接する山同士の距離（間隔）の比が所定範囲内にあるか否かが判断される。このステップ２７２において否定判定されると、「へそ」ではないと判断され、ステップ２７０へ移行して「へそ」フラグをＯＦＦとしてこのルーチンは終了する。
【０１０８】
また、ステップ２７２で肯定判定されると、「へそ」であると判断され、ステップ２７４へ移行してへそフラグをＯＮしてこのルーチンは終了する。
【０１０９】
上記の図１０のフローチャートに即した具体例を示すと、１ラインの走査による黒大豆１８の幅に相当する画像データを約２５０ピクセルとし、この画素配列に対して、まず一次微分演算を実行する（５画素ピッチの変化量）。
【０１１０】
その後、演算された微分値（絶対値）が所定以上連続するものを抽出する。このとき、所謂右肩上がりの領域と右肩下がりの領域とでペアとなり、１ペア、或いは複数ペア存在する結果となる。
【０１１１】
ここで、複数ペア存在したときに、濃度の変化の山が複数存在すると判断し、当該隣接する山同士の距離（間隔）が所定の範囲である場合、「へそ」であると判別している。この「ヘソ」を判別した場合には、へそフラグをＯＮにしている。
【０１１２】
なお、図１１は参考図であり、図１０のフローチャートで示した制御の流れに沿う、実装アルゴリズムを示すフローチャートである。
【０１１３】
この図１１において、ＡＡで指標した各ステップが大きな変化量が連続する部分を抽出するアルゴリズム、ＢＢで指標した各ステップが濃度差による山を検出するアルゴリズム、ＣＣで指標した各ステップが隣接する山の幅の比に基づいて、「へそ」の有無を判別するアルゴリズムである。
【０１１４】
以上説明したように本実施の形態では、従来の濃度値のレベル判定では、判別できなかった「裂皮」と「へそ」とを明確に判別するため、濃度値のレベル判定に加え、濃度差に応じた山の数、並びに隣り合う山の幅の比に基づいて、「へそ」を特定するようにした。このため、「へそ」であるのに「裂皮」と誤判別することを回避することができる。判別効率、かつ判別精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本実施の形態に係る豆粒判別装置の概略構成図である。
【図２】本実施の形態に係る豆粒判別装置の主要部の拡大図である。
【図３】ロータリーバルブの斜視図である。
【図４】豆粒としての黒大豆の正面図であり、（Ａ）は整粒、（Ｂ）は内皮付着不良、（Ｃ）は裂皮不良を示す。
【図５】内皮不良の判別アルゴリズムを示すチャートである。
【図６】扁平（縦横比）不良の判別アルゴリズムを示すチャートである。
【図７】「裂皮」と「へそ」を区別するアルゴリズムを示すチャート図である。
【図８】コントローラにおける豆粒良否判定アルゴリズムに従って実行される制御の機能ブロック図である。
【図９】コントローラに記憶されている制御プログラムに基づく処理の流れ（アルゴリズム）を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップ２１８のサブルーチンを示す制御フローチャートである。
【図１１】図１０の処理をコントローラに実装するときの実装フローチャートである。
【符号の説明】
【０１１６】
１０ 豆粒選別装置
１２ ロータリーバルブ
１４ 溝
１６ 仕切り壁
１８ 豆粒（黒大豆）
２０ 豆収容部
２２ マーカー
２４ 振動フィーダーユニット
２６ 撮像ユニット
２６Ａ ＣＣＤラインセンサ（撮像手段）
２６Ｂ 光学系
２８ 選別排出部
２８Ａ 不良品ターゲット開口部
２８Ｂ 良品ターゲット開口部
３０ ホッパ部
３２ 整列テーブル
３４ コントローラ
３８ エアノズル
３８Ａ 噴射弁
４０ 回転位置検出センサ
４２ 操作盤
４２Ａ 運転スイッチ
４２Ｂ 停止スイッチ
４２Ｃ メイン電源スイッチ
４２Ｄ モニタ
１００ 電源管理部
１０２ 起動制御部
１０４ エアコンプレッサ
１０６ 主制御部
１０８ 振動フィーダー駆動制御部
１１０ ロータリーバルブ駆動制御部
１１２ 撮像制御部
１１４ 振動源
１１５ 噴射ソレノイド
１１６ 駆動モータ
１１８ マーカー検出センサ
１２０ 画像解析部（分類手段、判別手段、特定手段）
１２２ エアノズル駆動制御部（分別手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、豆粒の表皮に関わる良否を判別する豆粒の良否判別方法、及び豆粒の表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
穀粒の良否判定に関する技術として、走査によって計測した生データ及び関数演算データを特徴量データとして、直接表示することで、産地、品種等の違いに影響されない、絶対評価を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
この特許文献１では、ＬＣＤモニタへの表示状態を、検査員が目視で確認することで、判定項目のそれぞれについて、良否の判定を行う。特徴量データは、測光データから一義的に定まる生データと関数演算データであり、文字メッセージは、全国平均との比較結果のみであるため、この時点では、しきい値の取り方によって自動的に良否を判定した場合に起こり得る差異がない。良否の判定は、検査員に依存することになるが、穀粒の産地や品種の違いを熟知している検査員が正確なデータや全国平均との比較のための文字メッセージを目視して判断する方が、結果的には精度の高い良否判別が可能となる。
【特許文献１】特開２００４−３６１３３３公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術は、例えば、ロット単位での良否判別を対象としているため、熟練者の目視による判別の精度向上のために特徴量データを参照するという点では、有利であるが、豆粒１個１個の良否を判定するには、効率が悪い。
【０００５】
従って、測光データ（ＣＣＤセンサ等による読取画像データ）に基づく濃度値と予め定めたしきい値との比較による良否判定が望ましいが、良否判定項目の中には、良否の濃度値が近似している場合があり、単純な濃度値比較のみでは、正確な良否判定を行うことができなかった。
【０００６】
例えば、黒大豆は表皮がほぼ黒色に近く、その一部に「へそ」が存在する（「へそ」は豆育成のための養分取り入れ部（豆子実の生長（登熟）のための養分取り入れ部）である。）が、この表皮が裂ける不良（裂皮不良）が発生すると、この裂皮不良部分と、「へそ」部分との濃度がほぼ同一のため、濃度値比較では何れかの判別が困難となっている。
【０００７】
本発明は上記事実を考慮し、豆粒の良否判定の全ての項目に対して、自動的に、かつ確実に良否判定することができる豆粒の良否判定方法及び豆粒選別装置を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて、通常豆粒濃度部位とは濃度値が異なる特別豆粒濃度部位を選別し、前記特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属するも、豆粒育成のための養分を取り込む「へそ」とは区別して、表皮が破裂した「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別することを特徴としている。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、通常豆粒濃度部位に対して特別豆粒濃度部位を選別する。この特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属する「へそ」とは区別して、「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別する。すなわち、請求項１では、特別豆粒濃度部位の連続性により「へそ」と「裂皮」との判別を見出した。
【００１０】
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、前記特別豆粒濃度部位の濃度値の変化量から所定の濃度値が連続する距離（間隔）を演算し、前記距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の発明によれば、連続性による判別の実施態様を示しており、特別豆粒濃度部位の濃度値の距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することができる。
【００１２】
なお、所定の範囲は、１またはそれより大きい所定の範囲内及びその逆数である。また、連続する距離（間隔）とは、特別豆粒濃度部位自体の膨らみ（幅）同士の比を比較する場合、隣接する特別豆粒濃度部位の距離（最高濃度点間の長さ）の比を比較する場合、隣接する特別豆粒濃度部位の間隔（所定の濃度値レベルの間隔）の比を比較する場合を含む。
【００１３】
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、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行する特徴としている。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、画像データの濃度を用いることで、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行することができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、表面に育成のための養分を取り入れるための「へそ」が露出し、所定の濃度範囲の表皮に包まれた豆粒を対象として、特に前記表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置であって、前記豆粒の表面を走査して撮像することを、走査方向に直交する方向に相対移動しながら、複数回実行する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した画像データを解析して、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する分類手段と、前記分類手段で分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する判別手段と、前記判別手段で肯定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定すると共に、否定判定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する特定手段と、少なくとも特定手段で特定された「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目の不良品を分別する分別手段と、を有している。
【００１６】
請求項４に記載の発明によれば、例えば豆粒を移動しながら撮像のための走査を繰り返し、走査によって撮像することで得た画像データを解析する。
【００１７】
この解析により、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する。
【００１８】
分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する。
【００１９】
上記判別が肯定判定の場合は、特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定する。
【００２０】
また、上記判別が否定判定の場合は、特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する。
【００２１】
分別手段では、「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目不良品を分別する。
【００２２】
なお、その他の項目とは、全体色濃度、内皮付着、扁平等が挙げられる。
【００２３】
これにより、自動的、かつ正確に１個１個の豆粒単位での良否判定を可能とし、かつ自動的に分別することができる。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明した如く本発明では、豆粒の良否判定の全ての項目に対して、自動的に、かつ確実に良否判定することができるという優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（装置構成）
図１及び図２には、本実施の形態に係る豆粒選別装置１０の概略構成が示されている。
【００２６】
豆粒選別装置１０は、円筒状のロータリーバルブ１２を中心として構成されている。
【００２７】
ロータリーバルブ１２は、駆動モータ１１６（図８参照）の駆動力で、図２の反時計回り方向に定速度で回転するようになっている。
【００２８】
図３に示される如く、ロータリーバルブ１２の周面には、軸線方向に平行な筋状の溝１４が周方向に全周に亘ってほぼ均等に設けられている。前記溝１４の内部は、軸線方向を仕切るように仕切り壁１６が形成されており、この仕切り壁１６で仕切られた各領域が、豆粒１８を収容して保持する豆収容部２０とされる。
【００２９】
また、ロータリーバルブ１２の周面の軸線方向一端部側には、溝１４の有無に準じてマーカー２２が貼り付けられている。本実施の形態では、マーカー２２は、軸線方向に溝１４が存在しない部分に貼り付けられている。
【００３０】
図１に示される如く、ロータリーバルブ１２の周囲には、豆粒１８の流れに沿う上流側から順に、振動フィーダーユニット２４、撮像ユニット２６、選別排出部２８が設けられている。選別排出部２８は、不良品ターゲット開口部２８Ａ、良品ターゲット開口部２８Ｂに分かれている（図２参照）。
【００３１】
振動フィーダーユニット２４は、ロータリーバルブ１２における、図２に右方向（２時〜３時の方向）に配置されている。振動フィーダー部２４はホッパ部３０が設けられ、多数の豆粒１８が投入されるようになっている。このホッパ部３０に投入された豆粒１８には振動源１１４によって振動が与えられ、整列テーブル３２へ順次送り出されるようになっている。
【００３２】
整列テーブル３２には、複数条（本実施の形態では６条）の案内溝（図示省略）が形成され、それぞれの先端部が、ロータリーバルブ１２の軸線方向に沿った溝１４の豆収容部２０に対応するように配置されている。これにより、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転することで、各溝１４の豆収容部２０に１個ずつ豆粒１８が収容されることになる。
【００３３】
撮像ユニット２６は、ロータリーバルブ１２における、図２の上方向（１２時の方向）に設けられている。
【００３４】
撮像ユニット２６の筐体内には、ＣＣＤラインセンサ２６Ａ、光学系（例えば、ＣＣＤラインセンサ２６Ａの長手方向の収差を補償する凸レンズを含む結像レンズユニット（一眼レフカメラのレンズ）、或いは画素毎に分割されたセルフォックレンズ等）２６Ｂが収容されている。
【００３５】
ここで、ＣＣＤラインセンサ２６Ａ及び光学系２６Ｂは、前記ロータリーバルブ１２の豆収容部２０に収容された豆粒１８が、前記ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる撮像時の焦点となるように相対位置関係が定められている。
【００３６】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａは、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転している状態で画素配列方向（すなわち、ロータリーバルブ１２の軸線方向）に走査する。これにより、本実施の形態では、６個（１列）の豆粒１８に対して、合計７ラインの撮像走査ラインで画像を読み取り、画像データ（濃度データ）を生成するようになっている。
【００３７】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａで読み取ることで生成された画像データ（濃度データ）は、コントローラ３４に送出され、画像解析されるようになっている（詳細後述）。
【００３８】
ロータリーバルブ１２の内方空間部には、エアノズル３８の噴射弁３８Ａが設けられている。
【００３９】
噴射弁３８Ａは、ロータリーバルブ１２が所定の回転位置になった時点で、溝１４の各豆収容部２０の底部に設けられた貫通孔に対向するように設けられている。すなわち、６個の噴射弁３８Ａがロータリーバルブ１２の軸線方向に沿って１列に配列されている。
【００４０】
前記ロータリーバルブ１２の所定の回転位置とは、目的の溝１４が前記不良品ターゲット開口部２８Ａに対向した位置であり、この位置には、ロータリーバルブ１２の回転位置を検出する回転位置検出センサ４０が設けられている。
【００４１】
この噴射弁３８Ａは、噴射ソレノイド１１５（図８参照）への励磁・非励磁により開閉動作される。エアノズル３８の配管内には、エアコンプレッサ１０４（図８参照）の駆動によって予め所定の内圧が与えられており、噴射弁３８Ａが開放すると、当該内圧に準じた勢いでエアが吐出する。
【００４２】
ここで、ロータリーバルブ１２が目的とする溝１４が前記所定の回転位置に到達したときに、適宜前記噴射弁３８Ａを開放すると、開放した噴射弁３８Ａに対応する豆収容部２０に収容されている豆粒１８が吐出するエアによって、前記不良品ターゲット開口部２８Ａへ吹き飛ばされ、不良品豆粒として収容される。
【００４３】
すなわち、個々の豆収容部（１個の豆粒）単位で、不良品を吹き飛ばすか否かを選択し、実行することができる構造となっている。
【００４４】
なお、閉止状態が維持された噴射弁３８Ａに対向する豆収容部２０に収容された豆粒１８は、ロータリーバルブ１２が図２の反時計回り方向に回転を継続することで、自重で良品ターゲット開口部２８Ｂへ落下し、良品豆粒として収容される。
【００４５】
前記コントローラ３４には、前記ロータリーバルブ１２を回転させる駆動モータ１１６や、フィーダーユニット２４の振動源１１４、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを駆動する噴射ソレノイド１１５、マーカー２２を検出するマーカー検出センサ１１８、ロータリーバルブ１２の回転位置を検出する回転位置検出センサ４０が接続されるとともに、駆動を制御する。また、コントローラ３４には、操作盤４２が接続されている。操作盤４２には、少なくとも運転開始を指示するための運転スイッチ４２Ａ、運転停止を指示するための停止スイッチ４２Ｂを含み、メイン電源スイッチ４２Ｃ等の入力系と、各部の動作状態を表示するモニタ４２Ｄと、を備えている。
【００４６】
（黒大豆に特化した特徴、並びに良否判別）
本実施の形態の豆粒選別装置１０では、所定の外形寸法以内であれば様々な豆粒１８を対象とした外観濃度検査、ならびに選別が可能である。ここでは、豆粒１８として「黒大豆」１８を例にとり黒大豆１８の外観的、賞味的不良品の選別について説明する。
【００４７】
まず、図４に示される如く、黒大豆１８は、表皮が黒色に近い高い濃度であり、良品は整粒と称される（図４（Ａ）参照）。また、図４（Ｂ）は不良品の一例であり、表皮に莢（さや）の内側の白皮が付着した白皮付着不良の黒大豆１８を示している。また、図４（Ｃ）は不良品の他の一例であり、表皮が裂けた裂皮不良の黒大豆１８を示している。
【００４８】
（１） 黒大豆１８は、全体的に表面が表皮に覆われており、黒色に近い所定以上の濃度値を持ち（通常表皮濃度）、例えば平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較することで、黒大豆１８の色濃度の適否を判別することができる。
【００４９】
（２） 黒大豆１８は、表面に内皮が付着することで外観的品質を損なう。内皮は、通常の表皮の濃度値（通常表皮濃度）よりも極端に濃度が低い（白色に近い）。
【００５０】
そこで、比較的ラフなしきい値設定による、黒大豆１８の平面画像の濃度値比較によって容易に内皮付着の有無を判別することができる（図５参照）。
【００５１】
（３） 黒大豆１８には、外観品質の一貫として、扁平度合いを良品／不良品選別要素としている。
【００５２】
扁平とは、本実施の形態では、黒大豆１８の最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比を言う。例えば、平面画像（複数回走査による）により得られる画像データから、外郭（境界）の縦方向の最大値と横（幅）方向の最大値を抽出し、上記比を演算すると共に、予め定めた範囲（１よりも大きい所定範囲）に該当する黒大豆１８を良品として選別するようにしている（図６参照）。
【００５３】
（４） 黒大豆１８は、全体的に表面が表皮に覆われており、中身が見えないのが普通（正常）であるが、その表面が裂け、中身が露出すると（以下、表面が裂けることを「裂皮」という）、外観的品質、並びに賞味的品質を損なう。
【００５４】
ところで、「裂皮」が発生した部位の濃度値（特別表皮濃度）は、表皮の濃度（通常表皮濃度）に比べて低濃度（白色寄り）であるため、比較対象が、正常の表皮部位と、裂皮部位との２種類であれば、前述した内皮付着の有無の判別と同等と処理を行うことで、「裂皮」による不良を検出することができる（図７参照）。
【００５５】
しかし、黒大豆１８には、その表面に「へそ」が存在する。「へそ」は、豆育成のための養分の取り入れ（豆子実の生長（登熟）のための養分取り入れ）に必要不可欠な部位である。この「へそ」は、表皮濃度（通常表皮濃度）よりも若干濃度が低い（白色寄り）。すなわち、正常な表皮を通常表示濃度部位とすると、前記「裂皮」と「へそ」とは、ほぼ同一の濃度部位（特別表皮濃度部位）ということができる。
【００５６】
このため、単順な濃度差判別では、「裂皮」と「へそ」との区別が困難であった。そこで、本実施の形態に係る豆粒選別装置１０のコントローラ３４では、上記（１）〜（４）の黒大豆１８の全ての良否判定が可能な豆粒良否判定アルゴリズムが実行プログラムとして記憶されている。
【００５７】
（制御機能）
図８は、前記コントローラ３４における豆粒良否判定アルゴリズムに従って実行される制御を機能的に示した機能ブロックである。なお、この機能ブロック図はハード構成を限定するものではなく、あくまでも機能的に分類したものである。
【００５８】
操作盤４２のメイン電源スイッチ４２Ｃは、コントローラ３４の電源管理部１００に接続されており、メイン電源スイッチ４２Ｃがオンされることで、電源管理部１００では、コントローラ３４並びに各部駆動系へ電源を供給する。
【００５９】
また、運転スイッチ４２Ａ、停止スイッチ４２Ｂは、起動制御部１０２に接続されている。起動制御部１０２では、運転スイッチ４２Ａの操作に基づいて、エアノズル３８のエアコンプレッサ１０４の駆動を開始すると共に、コントローラ３４の主制御部１０６に対して制御の実行を指示するようになっている。
【００６０】
エアコンプレッサ１０４では、独自のレギュレーション制御によって予め定められた内圧となるようにエアノズル３８内の圧力を制御する。
【００６１】
主制御部１０６では、黒大豆１８の送り込み、撮像、良否判別、分別といった一連の動作を一括制御する。
【００６２】
なお、起動制御部１０２では、停止スイッチ４２Ｂの操作があると、現在の運転状態を停止させるようにエアコンプレッサ１０４及び主制御部１０６に指示する。
【００６３】
また、主制御部１０６は、操作盤４２のモニタ４２Ｄに接続されており、モニタ４２Ｄへ運転状態情報を送出するようになっている。
【００６４】
運転状態情報とは、例えば、設定されている初期設定情報（しきい値等）、現在投入されている黒大豆１８の数量情報、分別比率情報等である。
【００６５】
主制御部１０６には、振動フィーダー駆動制御部１０８、ロータリーバルブ駆動制御部１１０、撮像ユニット２６の撮像制御部１１２のそれぞれが接続されている。
【００６６】
振動フィーダー駆動制御部１０８は、振動フィーダーユニット２４の振動源１１４に接続されている。振動フィーダー駆動制御部１０８では、主制御部１０６からの指令に基づいて、振動源１１４を駆動させ、ホッパー部３０に投入された黒大豆１８を６条の溝のそれぞれに１列ずつ配列し、ロータリーバルブ１２の方向へ移動させる。
【００６７】
ロータリーバルブ駆動制御部１１０は、ロータリーバルブ１２の駆動モータ１１６に接続されている。ロータリーバルブ駆動制御部１１０では、主制御部１０６からの指令に基づいて、駆動モータ１１６を駆動させ、ロータリーバルブ１２を図２の反時計回り方向へ一定の速度で回転させる。
【００６８】
また、ロータリバルブ駆動制御部１１０には、マーカー検出センサ１１８及び回転位置検出センサ４０が接続されている。マーカー検出センサ１１８は、ロータリーバルブ１２の周面に貼り付けられたマーカー２２を検出するものであり、回転位置検出センサ４０は、選別対象の溝１４が噴射弁３８Ａに対向する位置を検出するものである。このため、マーカセンサ１１８は後述する画像解析部１２０に接続され、回転位置検出センサ４０は、後述するエアノズル駆動制御部１２２に接続されている。
【００６９】
撮像制御部１１２では、主制御部１０６からの指令を受け（ロータリバルブ１２の回転位置に基づく撮像タイミング情報）、ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる撮像（走査）を実行させる。
【００７０】
ＣＣＤラインセンサ２６Ａによる走査撮像情報（画像データ）は、１ライン毎に画像解析部１２０へ送出されるようになっている。なお、本実施の形態では、ロータリーバルブ１２の回転速度との関係から、６個（１列）の黒大豆１８に対して７回の走査が実行されるようになっている。なお、この走査線数は、限定されるものではない。また、ＣＣＤラインセンサ２６Ａに限らず、ロータリーバルブ１２を溝１４のピッチ毎に停止させ（シャッタースピードとの関係において、微速駆動でもよい）、画像が縦横方向に配列されたＣＣＤエリアセンサで撮像するようにしてもよい。
【００７１】
画像解析部１２０では、撮像した画像データに基づいて、濃度をしきい値と比較したり、濃度変化の連続性を判断したりすることで、黒大豆１８の良否を判別し、当該判別結果（ロータリーバルブ１２の豆収容部２０毎の良否）をエアノズル駆動制御部１２２へ送出する（詳細後述）。
【００７２】
エアノズル駆動制御部１２２では、回転位置検出センサ４０に基づいて、選別対象となる溝１４が噴射弁３８Ａと対向したか否かを判断し、かつ仕切り壁１６で仕切られた豆収容部２０単位で噴射弁３８Ａの開閉を制御する。
【００７３】
この結果、不良判別された黒大豆１８は、エアノズル３８Ａから噴射されるエアによって、良品ターゲット開口部２８Ｂを超えて、不良品ターゲット開口部２８Ａに収容され、不良品として処理される。
【００７４】
なお、噴射弁３８Ａが開放しなかった豆収容部２０に収容された良品の黒大豆１８は、ロータリーバルブ１２の継続回転に伴って、自重で良品ターゲット開口部２８Ｂへ収容され、良品として処理される。
【００７５】
（前記画像解析部１２０における画像解析（良否判別））
（１） 色濃度の適否判別
平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較し、基準濃度値以下の比率が多い場合はエアノズル動作用の第４の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２４２参照）。
【００７６】
（２） 内皮付着の有無判別
平面画像の濃度値と、設定されたしきい値とを比較し、基準濃度値以下の場合はエアノズル動作用の第１の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２２２参照）。
【００７７】
（３） 扁平度合い判別
最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比が、予め定めた範囲（１よりも大きい所定範囲）に属するか否かを判別し、範囲外の場合はエアノズル動作用の第３の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２３８参照）。
【００７８】
（４） 裂皮不良判別
平面画像（走査撮像画像）の平均濃度値を、予め定めた基準濃度値と比較し、基準濃度値よりも低い領域が所定以上連続したか否かを判別し、基準濃度値以下の領域が所定以上連続した場合はエアノズル動作用の第２の動作フラグをＯＮにする（図９のステップ２２６参照）。
【００７９】
なお、正常な表皮を通常表示濃度部位とすると、前記「裂皮」と「へそ」とは、ほぼ同一の濃度部位（特別表皮濃度部位）であるため、上記判定に加え、別途、「へそ」か否かの判別を行っている。
【００８０】
すなわち、前記裂皮不良判定時と同一の画像データを用いて、黒大豆１８の画像データを一次微分し、その結果により濃度変化の山を求め、当該濃度変化の山が複数存在し、かつ隣接する山同士の距離（間隔）の比が所定の範囲である場合、「へそ」であると判別し、へそフラグをＯＮにしている。なお、山のピーク間の距離にしきい値を設けて、一定画素以上の場合には「へそ」とみなさないという手順を加えてもよい。
【００８１】
ここで、第２の動作フラグとへそフラグとの関係は、へそフラグの方を優先するようにしている。従って、第２の動作フラグがＯＮであっても、へそフラグがＯＮの場合には、エアノズル動作を回避する。
【００８２】
以下に本実施の形態の作用を図９及び図１０のフローチャートに従い説明する。
【００８３】
図９は、コントローラ３４に記憶されている制御プログラムに基づく処理の流れ（アルゴリズム）を示している。
【００８４】
まず、ステップ２００で運転スイッチ４２Ａがオンになると、ステップ２０２へ移行して選別開始のための初期設定／確認を行いステップ２０６へ移行する。
【００８５】
ステップ２０６では、ＣＣＤラインセンサ２６Ａで読み取る画像のキャプチャを開始し、ステップ２０８へ移行する。
【００８６】
ステップ２０８では、停止スイッチ４２Ｂが操作されたか否かが判断され、否定判定の場合には、ステップ２１０へ移行してＣＣＤラインセンサ２６Ａから画像データ（波形）を取り込んで画像解析を実行し、ステップ２１４へ移行する。なお、ステップ２０８において、停止スイッチ４２Ｂが操作された場合は、選別動作の途中であっても選別を終了する。
【００８７】
ステップ２１４では、マーカー２２の有無を確認し、マーカー無しと判定された場合は、ステップ２１６へ移行して、ロータリーバルブ１２における１つの溝１４のライン走査（ここでは、７回走査）が終了したか否かが判断される。すなわち、内皮付着、裂皮有無は１走査毎、扁平、色濃度は全走査（７回走査）毎に、判定結果に基づく、良品、不良品の選別動作が実行される。
【００８８】
このステップ２１６で否定判定、すなわち、全走査が終了していない場合には、ステップ２１８へ移行する。ステップ２１８では、「へそ」判別処理制御を実行する。このステップ２１８の「へそ」判別処理制御については後述する。
【００８９】
ステップ２１８の「へそ」判別制御が終了すると、ステップ２２０へ移行し、内皮付着を判定するしきい値レベルより白い画像があるか否かが判断される（内皮付着不良判定）。このステップ２２０で肯定判定されると、ステップ２２２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第１の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２２４へ移行する。また、ステップ２２０で否定判定された場合はステップ２２４へ移行する。
【００９０】
ステップ２２４では、特別表皮濃度部位に相当する画素が複数画素連続しているか否かが判別される（裂皮有無判定）。このステップ２２４で肯定判定されると、ステップ２２６へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第２の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２２８へ移行する。また、ステップ２２４で否定判定された場合はステップ２２８へ移行する。
【００９１】
ステップ２２８では、今までのライン走査の中で最大縦寸法、最大横（幅）寸法となる値を更新保存し、次いでステップ２３０で所定のしきい値に基づいて、白色寄りの領域（前記特別表皮濃度部位を含む）の面積と、走査範囲の黒大豆１８全体の面積とをそれぞれ累積保存し、ステップ２３２へ移行する。
【００９２】
また、前記ステップ２１６において、肯定判定、すなわち、７回の走査が完了した場合にも、ステップ２３２へ移行する。
【００９３】
また、上記ステップ２１４で肯定判定、すなわち、マーカー２２を検出すると、ステップ２３４へ移行する。
【００９４】
ステップ２３４では、マーカー通過直後か否か、すなわち前記マーカー２２の検出が初回か否かが判断され、否定判定されると、ステップ２３２へ移行する。
【００９５】
また、ステップ２３４で肯定判定されると、ステップ２３６へ移行して、前記ステップ２２８で記憶した最大縦寸法と最大横（幅）寸法との比が所定範囲（１以上の所定範囲）を超えているか否かが判断され（豆粒扁平不良判定）、肯定判定されると、ステップ２３８へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第３の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２４０へ移行する。また、ステップ２３６で否定判定された場合はステップ２４０へ移行する。
【００９６】
ステップ２４０では、前記ステップ２３０で記憶した白面積と、黒大豆１８全体の面積から白面積領域を除いた黒面積と、の比が所定のしきい値以上か否かが判断され（豆粒全体の色濃度の良否判定）、肯定判定されると、ステップ２４２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放するか否かの第４の動作フラグをＯＮ（「ＯＮ」は噴射弁３８Ａの開放を意味する）とし、ステップ２４４へ移行する。また、ステップ２４０で否定判定された場合はステップ２４４へ移行する。
【００９７】
ステップ２４４では、上記最大縦寸法データ、最大横（幅）寸法データ、白面積データ、全体面積データ（全体面積データと白面積データの差によって得られる黒面積データを含む）がクリアされ、ステップ２３２へ移行する。
【００９８】
ステップ２３２では、回転位置検出センサ４０による検出状態を認識し、ロータリーバルブ１２が所定の回転位置に到達したか否かが判断され、否定判定されると、ステップ２０８へ戻り、上記工程を繰り返す。
【００９９】
また、ステップ２３２で肯定判定されると、ステップ２４６へ移行して、第１の動作フラグがＯＮ、第３の動作フラグがＯＮ、第４の動作フラグがＯＮの何れか１つが成立しているか否かが判断される。
【０１００】
このステップ２４６で否定判定されると、ステップ２４８へ移行して第２の動作フラグがＯＮしているか否かが判断され、否定判定されると、ステップ２０８へ戻り、上記工程を繰り返す。
【０１０１】
また、ステップ２４８で肯定判定されると、ステップ２５０へ移行してへそフラグがＯＦＦ（「へそ」がない）か否かが判断される。このステップ２５０で否定判定されると、ステップ２０８へ戻る。
【０１０２】
前記ステップ２４６又はステップ２５０で肯定判定されると、不良在りと判断し、ステップ２５２へ移行して、エアノズル３８の噴射弁３８Ａを開放し、黒大豆１８を不良ターゲット開口部２８Ａへ吹き飛ばし、ステップ２０８へ戻る。
【０１０３】
次に、図１０のフローチャートに従い、図９のステップ２１８における「へそ」判別制御ルーチンについて説明する。
【０１０４】
ステップ２６０では１ラインの走査画像データの中から豆粒画像データを抽出し、次いでステップ２６２へ移行して一次微分演算を実行して、ステップ２６４へ移行する。
【０１０５】
ステップ２６４では、豆粒単位で所定以上の変化量が連続する急傾斜領域を抽出し、次いでステップ２６６において、濃度に応じた山を作成する。この場合、極大点側が最低濃度となる。
【０１０６】
次のステップ２６８では、作成された山が複数あるか否かが判断され、否定判定されると、「へそ」ではないと判断され、ステップ２７０へ移行して「ヘソ」フラグをＯＦＦとしてこのルーチンは終了する。
【０１０７】
また、ステップ２６８で肯定判定されると、ステップ２７２へ移行して隣接する山同士の距離（間隔）の比が所定範囲内にあるか否かが判断される。このステップ２７２において否定判定されると、「へそ」ではないと判断され、ステップ２７０へ移行して「へそ」フラグをＯＦＦとしてこのルーチンは終了する。
【０１０８】
また、ステップ２７２で肯定判定されると、「へそ」であると判断され、ステップ２７４へ移行してへそフラグをＯＮしてこのルーチンは終了する。
【０１０９】
上記の図１０のフローチャートに即した具体例を示すと、１ラインの走査による黒大豆１８の幅に相当する画像データを約２５０ピクセルとし、この画素配列に対して、まず一次微分演算を実行する（５画素ピッチの変化量）。
【０１１０】
その後、演算された微分値（絶対値）が所定以上連続するものを抽出する。このとき、所謂右肩上がりの領域と右肩下がりの領域とでペアとなり、１ペア、或いは複数ペア存在する結果となる。
【０１１１】
ここで、複数ペア存在したときに、濃度の変化の山が複数存在すると判断し、当該隣接する山同士の距離（間隔）が所定の範囲である場合、「へそ」であると判別している。この「ヘソ」を判別した場合には、へそフラグをＯＮにしている。
【０１１２】
なお、図１１は参考図であり、図１０のフローチャートで示した制御の流れに沿う、実装アルゴリズムを示すフローチャートである。
【０１１３】
この図１１において、ＡＡで指標した各ステップが大きな変化量が連続する部分を抽出するアルゴリズム、ＢＢで指標した各ステップが濃度差による山を検出するアルゴリズム、ＣＣで指標した各ステップが隣接する山の幅の比に基づいて、「へそ」の有無を判別するアルゴリズムである。
【０１１４】
以上説明したように本実施の形態では、従来の濃度値のレベル判定では、判別できなかった「裂皮」と「へそ」とを明確に判別するため、濃度値のレベル判定に加え、濃度差に応じた山の数、並びに隣り合う山の幅の比に基づいて、「へそ」を特定するようにした。このため、「へそ」であるのに「裂皮」と誤判別することを回避することができる。判別効率、かつ判別精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本実施の形態に係る豆粒判別装置の概略構成図である。
【図２】本実施の形態に係る豆粒判別装置の主要部の拡大図である。
【図３】ロータリーバルブの斜視図である。
【図４】豆粒としての黒大豆の正面図であり、（Ａ）は整粒、（Ｂ）は内皮付着不良、（Ｃ）は裂皮不良を示す。
【図５】内皮不良の判別アルゴリズムを示すチャートである。
【図６】扁平（縦横比）不良の判別アルゴリズムを示すチャートである。
【図７】「裂皮」と「へそ」を区別するアルゴリズムを示すチャート図である。
【図８】コントローラにおける豆粒良否判定アルゴリズムに従って実行される制御の機能ブロック図である。
【図９】コントローラに記憶されている制御プログラムに基づく処理の流れ（アルゴリズム）を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップ２１８のサブルーチンを示す制御フローチャートである。
【図１１】図１０の処理をコントローラに実装するときの実装フローチャートである。
【符号の説明】
【０１１６】
１０ 豆粒選別装置
１２ ロータリーバルブ
１４ 溝
１６ 仕切り壁
１８ 豆粒（黒大豆）
２０ 豆収容部
２２ マーカー
２４ 振動フィーダーユニット
２６ 撮像ユニット
２６Ａ ＣＣＤラインセンサ（撮像手段）
２６Ｂ 光学系
２８ 選別排出部
２８Ａ 不良品ターゲット開口部
２８Ｂ 良品ターゲット開口部
３０ ホッパ部
３２ 整列テーブル
３４ コントローラ
３８ エアノズル
３８Ａ 噴射弁
４０ 回転位置検出センサ
４２ 操作盤
４２Ａ 運転スイッチ
４２Ｂ 停止スイッチ
４２Ｃ メイン電源スイッチ
４２Ｄ モニタ
１００ 電源管理部
１０２ 起動制御部
１０４ エアコンプレッサ
１０６ 主制御部
１０８ 振動フィーダー駆動制御部
１１０ ロータリーバルブ駆動制御部
１１２ 撮像制御部
１１４ 振動源
１１５ 噴射ソレノイド
１１６ 駆動モータ
１１８ マーカー検出センサ
１２０ 画像解析部（分類手段、判別手段、特定手段）
１２２ エアノズル駆動制御部（分別手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて、通常豆粒濃度部位とは濃度値が異なる特別豆粒濃度部位を選別し、
前記特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属するも、豆粒育成のための養分を取り込む「へそ」とは区別して、表皮が破裂した「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別することを特徴とする豆粒良否判別方法。
【請求項２】
前記特別豆粒濃度部位の濃度値の変化量から所定の濃度値が連続する距離（間隔）を演算し、
前記距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、
前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することを特徴とする請求項１記載の豆粒良否判別方法。
【請求項３】
豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行する特徴とする請求項１又は請求項２記載の豆粒良否判別方法。
【請求項４】
表面に育成のための養分を取り入れるための「へそ」が露出し、所定の濃度範囲の表皮に包まれた豆粒を対象として、特に前記表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置であって、
前記豆粒の表面を走査して撮像することを、走査方向に直交する方向に相対移動しながら、複数回実行する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像した画像データを解析して、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段で肯定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定すると共に、否定判定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する特定手段と、
少なくとも特定手段で特定された「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目の不良品を分別する分別手段と、
を有する豆粒選別装置。
【請求項１】
豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて、通常豆粒濃度部位とは濃度値が異なる特別豆粒濃度部位を選別し、
前記特別豆粒濃度部位の濃度値の連続性に基づいて、同一濃度範囲に属するも、豆粒育成のための養分を取り込む「へそ」とは区別して、表皮が破裂した「裂皮」が存在する裂皮不良の有無を判別することを特徴とする豆粒良否判別方法。
【請求項２】
前記特別豆粒濃度部位の濃度値の変化量から所定の濃度値が連続する距離（間隔）を演算し、
前記距離（間隔）が所定以上連続する場合に、前記「裂皮」に起因した特別豆粒濃度であると判別し、
前記連続する距離（間隔）が所定未満の特別豆粒濃度部位が断続的に複数個存在し、かつ、隣り合う特別豆粒濃度部位同士の濃度における距離（間隔）の比が、所定の範囲内である場合に、「へそ」と判別することを特徴とする請求項１記載の豆粒良否判別方法。
【請求項３】
豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて豆粒の外郭を検出してその外郭における最大縦寸法と最大横寸法との比に基づいて扁平不良の有無を判別すること、並びに、豆粒の表面の画像データの濃度差に基づいて内皮付着不良の有無を判別することを、併せて実行する特徴とする請求項１又は請求項２記載の豆粒良否判別方法。
【請求項４】
表面に育成のための養分を取り入れるための「へそ」が露出し、所定の濃度範囲の表皮に包まれた豆粒を対象として、特に前記表皮に関わる良否を判別して、分別する豆粒選別装置であって、
前記豆粒の表面を走査して撮像することを、走査方向に直交する方向に相対移動しながら、複数回実行する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像した画像データを解析して、通常表皮濃度部位と、当該通常表皮濃度部位に対して所定の濃度差を持つ特別表皮濃度部位とに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類された特別表示濃度部位の内、前記走査方向に断続し、かつ隣合う部位同士の距離（間隔）の比が、所定範囲に属するか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段で肯定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、前記「へそ」が存在することを特定すると共に、否定判定されたことで、当該特別表皮濃度部位を含む豆粒に、表皮が破裂した「裂皮」が存在することを特定する特定手段と、
少なくとも特定手段で特定された「裂皮」のある豆粒を含み、前記撮像手段で撮像した画像データの解析結果に基づいて抽出されたその他の項目の不良品を分別する分別手段と、
を有する豆粒選別装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００８−２２４６１９（Ｐ２００８−２２４６１９Ａ）
【公開日】平成２０年９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−６７３１３（Ｐ２００７−６７３１３）
【出願日】平成１９年３月１５日（２００７．３．１５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．セルフォック
【出願人】（５９１０９７７０２）京都府 (19)
【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９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月１５日（２００７．３．１５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．セルフォック
【出願人】（５９１０９７７０２）京都府 (19)
【出願人】（０００１４４８９８）株式会社山本製作所 (144)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]