JP2001074663A - 外観評価装置 - Google Patents
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 メロンなど被検査体における表皮の地と縞の
部分では、水分、クロロフィルの含有量に差異があるこ
とに着目し、表皮の地と縞との識別を高精度に行なおう
とする。 【解決手段】 被検査体の表皮に向けて近赤外線を照射
する光源と、この被検査体からの反射光の中から水分吸
収帯域の近赤外線を検出する検出手段と、当該検出手段
の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当該地以外
の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてなる外観評
価装置の構成とする。
部分では、水分、クロロフィルの含有量に差異があるこ
とに着目し、表皮の地と縞との識別を高精度に行なおう
とする。 【解決手段】 被検査体の表皮に向けて近赤外線を照射
する光源と、この被検査体からの反射光の中から水分吸
収帯域の近赤外線を検出する検出手段と、当該検出手段
の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当該地以外
の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてなる外観評
価装置の構成とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表皮の表面に縞（ネッ
ト）を有する例えばネット系メロンの如き外観を評価す
る外観評価装置に関する。
ト）を有する例えばネット系メロンの如き外観を評価す
る外観評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ネット系メロンなど表面が均平で
ない被検査体の外観評価は、メロンをカラーカメラで撮
影し、そのカラー画像の色情報に基づいて表皮の地の部
分と縞の部分とを識別して評価することにより行ってい
た。
ない被検査体の外観評価は、メロンをカラーカメラで撮
影し、そのカラー画像の色情報に基づいて表皮の地の部
分と縞の部分とを識別して評価することにより行ってい
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、表皮の地の部
分と縞の部分との識別を色情報により行う場合には、個
体差に起因する着色度の差異や照明むらの影響を受けや
すいので、その識別精度が低いという欠点があった。
分と縞の部分との識別を色情報により行う場合には、個
体差に起因する着色度の差異や照明むらの影響を受けや
すいので、その識別精度が低いという欠点があった。
【０００４】そこで、本発明は、メロンなど被検査体に
おける表皮の地と縞の部分では、水分、クロロフィルの
含有量に差異があることに着目し、表皮の地と縞との識
別を高精度に行うことを目的とする。
おける表皮の地と縞の部分では、水分、クロロフィルの
含有量に差異があることに着目し、表皮の地と縞との識
別を高精度に行うことを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、請求
項１に記載の発明は、被検査体の表皮に向けて近赤外線
を照射する光源と、この被検査体からの反射光の中から
水分吸収帯域の近赤外線を検出する検出手段と、当該検
出手段の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当該
地以外の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてなる
外観評価装置の構成とする。
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、請求
項１に記載の発明は、被検査体の表皮に向けて近赤外線
を照射する光源と、この被検査体からの反射光の中から
水分吸収帯域の近赤外線を検出する検出手段と、当該検
出手段の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当該
地以外の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてなる
外観評価装置の構成とする。
【０００６】請求項２に記載の発明は、被検査体の表皮
に向けて可視光線を照射する光源と、この被検査体から
の反射光の中からクロロフィル吸収帯域の可視光線を検
出する検出手段と、当該検出手段の検出値に基づき前記
被検査体の表皮の地と当該地以外の縞部分とを識別する
識別手段と、を備えてなる外観評価装置の構成とする。
に向けて可視光線を照射する光源と、この被検査体から
の反射光の中からクロロフィル吸収帯域の可視光線を検
出する検出手段と、当該検出手段の検出値に基づき前記
被検査体の表皮の地と当該地以外の縞部分とを識別する
識別手段と、を備えてなる外観評価装置の構成とする。
【０００７】
【作用】請求項１に記載の発明では、検出手段は、被検
査体からの反射光の中から水分吸収帯域の近赤外線を検
出する。この検出手段の検出値は、水分を多く含む表皮
の地の部分と、水分の少ない表皮の縞の部分とはその差
が著しい。そこで、識別手段は、その検出値に基づき被
検査体の表皮の地と縞とを識別する。
査体からの反射光の中から水分吸収帯域の近赤外線を検
出する。この検出手段の検出値は、水分を多く含む表皮
の地の部分と、水分の少ない表皮の縞の部分とはその差
が著しい。そこで、識別手段は、その検出値に基づき被
検査体の表皮の地と縞とを識別する。
【０００８】このように、水分吸収帯域の近赤外線を利
用して被検査体の表皮の水分分布を検出し、その検出結
果に基づいて表皮における地と縞とを識別するようにし
たので、従来と比較してその識別精度が向上する。また
請求項２に記載の発明では、検出手段は、被検査体から
の反射光の中からクロロフィル吸収帯域の可視光線を検
出する。この検出手段の検出値は、クロロフィルを多く
含む表皮の地の部分と、クロロフィルの少ない縞の部分
とはその差が著しい。そこで、識別手段は、その検出値
に基づきメロンの表皮の地と縞とを識別する。
用して被検査体の表皮の水分分布を検出し、その検出結
果に基づいて表皮における地と縞とを識別するようにし
たので、従来と比較してその識別精度が向上する。また
請求項２に記載の発明では、検出手段は、被検査体から
の反射光の中からクロロフィル吸収帯域の可視光線を検
出する。この検出手段の検出値は、クロロフィルを多く
含む表皮の地の部分と、クロロフィルの少ない縞の部分
とはその差が著しい。そこで、識別手段は、その検出値
に基づきメロンの表皮の地と縞とを識別する。
【０００９】このように、クロロフィル吸収帯域の可視
光線を利用して被検査体の表皮のクロロフィル分布を検
出し、その検出結果に基づいて表皮の地と縞とを識別す
るようにしたので、従来と比較してその識別精度が向上
する。
光線を利用して被検査体の表皮のクロロフィル分布を検
出し、その検出結果に基づいて表皮の地と縞とを識別す
るようにしたので、従来と比較してその識別精度が向上
する。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を説明する
が、その説明に先立って本発明の原理について説明す
る。請求項１に記載の発明は、例えばネット系メロンの
ように表皮に地とは異なる性質の縞を有する被検査体
は、表皮の地と縞の部分はその水分の含有量が異なるこ
とに着目したものである。そこで、ネット系メロンであ
るアールスメロンの表皮の地の部分、縞の部分、および
ツルの部分のそれぞれに、波長を連続的に変化して近赤
外線を照射してその反射率を検出した結果、図１で示す
ような反射分光特性（スペクトル）を得た。
が、その説明に先立って本発明の原理について説明す
る。請求項１に記載の発明は、例えばネット系メロンの
ように表皮に地とは異なる性質の縞を有する被検査体
は、表皮の地と縞の部分はその水分の含有量が異なるこ
とに着目したものである。そこで、ネット系メロンであ
るアールスメロンの表皮の地の部分、縞の部分、および
ツルの部分のそれぞれに、波長を連続的に変化して近赤
外線を照射してその反射率を検出した結果、図１で示す
ような反射分光特性（スペクトル）を得た。
【００１１】従って、請求項１に記載の発明は、この反
射分光特性から水分の吸収帯である波長が１．４μｍ付
近、または１．９μｍ付近の近赤外線を利用し、被検査
体の外観評価を行うものである。次に、請求項２に記載
の発明は、例えばネット系メロンのように表皮に地とは
異なる性質の縞を有する被検査体は、表皮の地と縞の部
分はクロロフィルの含有量が異なることに着目したもの
である。そこで、ネット系メロンの表皮の地の部分、お
よび縞の部分のそれぞれに、波長を連続的に変化して可
視光線を照射してその反射率を検出した結果、図２で示
すような反射分光特性（スペクトル）を得た。
射分光特性から水分の吸収帯である波長が１．４μｍ付
近、または１．９μｍ付近の近赤外線を利用し、被検査
体の外観評価を行うものである。次に、請求項２に記載
の発明は、例えばネット系メロンのように表皮に地とは
異なる性質の縞を有する被検査体は、表皮の地と縞の部
分はクロロフィルの含有量が異なることに着目したもの
である。そこで、ネット系メロンの表皮の地の部分、お
よび縞の部分のそれぞれに、波長を連続的に変化して可
視光線を照射してその反射率を検出した結果、図２で示
すような反射分光特性（スペクトル）を得た。
【００１２】従って、請求項２に記載の発明は、この反
射分光特性からクロロフィルの吸収帯である波長が０．
６７μｍ付近、または０．５４μｍ付近と０．６７μｍ
付近の可視光線を利用し、被検査体の外観評価を行うも
のである。次に、以上のべた原理に基づく請求項１に記
載の発明の実施例について、図面を参照して説明する。
射分光特性からクロロフィルの吸収帯である波長が０．
６７μｍ付近、または０．５４μｍ付近と０．６７μｍ
付近の可視光線を利用し、被検査体の外観評価を行うも
のである。次に、以上のべた原理に基づく請求項１に記
載の発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００１３】図３において、１は例えばネット系メロン
のように表皮に縞を有するメロンａに近赤外線光を照射
する光源である。メロンａの斜め上方には、メロンａか
らの反射光のうち水分吸収帯域（図１で示すように、
１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近赤外線の
みを通過させるフィルタ２を配置する。フィルタ２の後
方には、そのフィルタ２を通過した光に感応する撮像素
子（センサ）で構成する画像入力装置（カメラ）３を配
置する。
のように表皮に縞を有するメロンａに近赤外線光を照射
する光源である。メロンａの斜め上方には、メロンａか
らの反射光のうち水分吸収帯域（図１で示すように、
１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近赤外線の
みを通過させるフィルタ２を配置する。フィルタ２の後
方には、そのフィルタ２を通過した光に感応する撮像素
子（センサ）で構成する画像入力装置（カメラ）３を配
置する。
【００１４】画像入力装置３は、画像処理用コンピュー
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４
は、画像入力装置３からの入力画像を後述のように処理
する。画像処理用コンピュータ４の出力側には、表示装
置やプリンタなどからなる画像出力装置５を接続する。
タ４の入力側に接続する。画像処理用コンピュータ４
は、画像入力装置３からの入力画像を後述のように処理
する。画像処理用コンピュータ４の出力側には、表示装
置やプリンタなどからなる画像出力装置５を接続する。
【００１５】次に、このように構成する請求項１に記載
の発明の実施例の画像処理例について、図４のフローチ
ャートを参照して説明する。なお、ここでは処理対象と
するメロンａは、アールスメロンとした場合について説
明する。いま、光源１から放射された近赤外線はメロン
ａに照射され、そのメロンａからの反射光のうち水分吸
収帯域（１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近
赤外線のみがフィルタ２を通過する。従って、画像入力
装置３で撮影して得られる画像は、水分情報から形成さ
れるものである。
の発明の実施例の画像処理例について、図４のフローチ
ャートを参照して説明する。なお、ここでは処理対象と
するメロンａは、アールスメロンとした場合について説
明する。いま、光源１から放射された近赤外線はメロン
ａに照射され、そのメロンａからの反射光のうち水分吸
収帯域（１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近
赤外線のみがフィルタ２を通過する。従って、画像入力
装置３で撮影して得られる画像は、水分情報から形成さ
れるものである。
【００１６】そこで、画像入力装置３で撮影したその画
像を入力する（Ｓ１）。次に、メロンａの表皮の縞を抽
出するためのしきい値の設定（Ｓ２）、メロンａの表皮
の地を抽出するためのしきい値の設定（Ｓ３）、メロン
ａのツル、割れを抽出するためのしきい値の設定（Ｓ
４）、をそれぞれ行う。
像を入力する（Ｓ１）。次に、メロンａの表皮の縞を抽
出するためのしきい値の設定（Ｓ２）、メロンａの表皮
の地を抽出するためのしきい値の設定（Ｓ３）、メロン
ａのツル、割れを抽出するためのしきい値の設定（Ｓ
４）、をそれぞれ行う。
【００１７】ここで、画像入力装置３からの出力に基づ
く、垂直方向（縦方向）の輝度の変化は、図５に示すよ
うになる。また、水平方向（横方向）の輝度の変化は、
図６に示すようになる。図５から解るように、ツルにか
かる検出時は、表皮の検出時よりもレベルが全体に低
く、表皮の検出時にはその地と縞とのレベルは明瞭に異
なる。従って、上記の抽出のための各しきい値は、これ
らの点を考慮して決定する。
く、垂直方向（縦方向）の輝度の変化は、図５に示すよ
うになる。また、水平方向（横方向）の輝度の変化は、
図６に示すようになる。図５から解るように、ツルにか
かる検出時は、表皮の検出時よりもレベルが全体に低
く、表皮の検出時にはその地と縞とのレベルは明瞭に異
なる。従って、上記の抽出のための各しきい値は、これ
らの点を考慮して決定する。
【００１８】引き続き、その各しきい値に基づき多値化
処理により（Ｓ５）、メロンａの表皮の地、表皮の縞、
ツル、表皮の割れの各抽出を行う。このように請求項１
に記載の発明の実施例では、メロンａの表皮における水
分分布の情報から、メロンａの表皮の地、表皮の縞、ツ
ル、表皮の割れの各抽出処理を行うようにしたので、そ
の抽出が高精度で行える。
処理により（Ｓ５）、メロンａの表皮の地、表皮の縞、
ツル、表皮の割れの各抽出を行う。このように請求項１
に記載の発明の実施例では、メロンａの表皮における水
分分布の情報から、メロンａの表皮の地、表皮の縞、ツ
ル、表皮の割れの各抽出処理を行うようにしたので、そ
の抽出が高精度で行える。
【００１９】次に、図３で示した装置を利用してツル付
きメロンのツルの評価法の一例について図７〜図９を参
照して説明する。まず、画像入力装置３で撮影した画像
を取り込み（Ｓ１１）、所定のしきい値により２値化し
てツルの部分を抽出すると（Ｓ１２）、図８で示すよう
な画像が得られる。次に、その画像からフェレ径ｘ，フ
ェレ径ｙを測定し（Ｓ１３）、フェレ径ｘまたはフェレ
径ｙが、次の（１）式および（２）式の範囲外にあるも
のを規格外のものとする（Ｓ１４、Ｓ１５）。
きメロンのツルの評価法の一例について図７〜図９を参
照して説明する。まず、画像入力装置３で撮影した画像
を取り込み（Ｓ１１）、所定のしきい値により２値化し
てツルの部分を抽出すると（Ｓ１２）、図８で示すよう
な画像が得られる。次に、その画像からフェレ径ｘ，フ
ェレ径ｙを測定し（Ｓ１３）、フェレ径ｘまたはフェレ
径ｙが、次の（１）式および（２）式の範囲外にあるも
のを規格外のものとする（Ｓ１４、Ｓ１５）。
【００２０】ｘ１≦ｘ＜ｘ２ （１） ｙ１≦ｙ＜ｙ２ （２） さらに、ツルの画像から各画素位置に対応するｙ方向の
構成画素を測定すると（Ｓ１６）、図９で示すようにな
る。そこで、図９で示すように最大画素数ｄｏ、最大画
素数から所定の設定値δだけ離れた位置の画素数ｄ１，
ｄ２をそれぞれ測定する（Ｓ１７）。そして、これら求
めた各値から次の（３）式によりツルの良否判定を行
い、否定判定のときには規格外とし、肯定判定のときに
は良品とする（Ｓ１８）。
構成画素を測定すると（Ｓ１６）、図９で示すようにな
る。そこで、図９で示すように最大画素数ｄｏ、最大画
素数から所定の設定値δだけ離れた位置の画素数ｄ１，
ｄ２をそれぞれ測定する（Ｓ１７）。そして、これら求
めた各値から次の（３）式によりツルの良否判定を行
い、否定判定のときには規格外とし、肯定判定のときに
は良品とする（Ｓ１８）。
【００２１】 ｚ１≦｛ｄｏ−（ｄ１＋ｄ２）／２｝＜ｚ２ （３） ここで、ｚ１，ｚ２はそれぞれあらかじめ設定した定数
である。このような処理により、ツル付きメロンのツル
の評価を高精度で行うことができる。
である。このような処理により、ツル付きメロンのツル
の評価を高精度で行うことができる。
【００２２】次に、請求項２に記載の発明の実施例につ
いて、図面を参照して説明する。図１０において、１１
は例えばネット系メロンのように表皮に縞を有するメロ
ンａに可視光線を照射する光源である。メロンａの斜め
上方には、メロンａからの反射光のうちクロロフィル吸
収帯域の可視光線のみを通過させるフィルタ１２を配置
する。このフィルタ１２は、波長が０．５４μｍ付近の
可視光線を通過させる第１フィルタと、波長が０．６７
μｍ付近の可視光線を通過させる第２フィルタとの一方
を選択できるように構成する（図２参照）。
いて、図面を参照して説明する。図１０において、１１
は例えばネット系メロンのように表皮に縞を有するメロ
ンａに可視光線を照射する光源である。メロンａの斜め
上方には、メロンａからの反射光のうちクロロフィル吸
収帯域の可視光線のみを通過させるフィルタ１２を配置
する。このフィルタ１２は、波長が０．５４μｍ付近の
可視光線を通過させる第１フィルタと、波長が０．６７
μｍ付近の可視光線を通過させる第２フィルタとの一方
を選択できるように構成する（図２参照）。
【００２３】フィルタ１２の後方には、そのフィルタ１
２を通過した光に感応する撮像素子（センサ）で構成す
る画像入力装置（カメラ）１３を配置する。画像入力装
置１３は、画像処理用コンピュータ４の入力側に接続す
る。画像処理用コンピュータ４は、画像入力装置３から
の入力画像を後述のように処理する。画像処理用コンピ
ュータ４の出力側には、表示装置やプリンタなどからな
る画像出力装置５を接続する。
２を通過した光に感応する撮像素子（センサ）で構成す
る画像入力装置（カメラ）１３を配置する。画像入力装
置１３は、画像処理用コンピュータ４の入力側に接続す
る。画像処理用コンピュータ４は、画像入力装置３から
の入力画像を後述のように処理する。画像処理用コンピ
ュータ４の出力側には、表示装置やプリンタなどからな
る画像出力装置５を接続する。
【００２４】次に、このように構成する請求項２に記載
の発明の実施例の第１の画像処理例について、図１１の
フローチャートを参照して説明する。なお、ここでは測
定対象とするメロンａは、アールスメロンとする。ま
た、フィルタ１２は、波長が０．６７μｍ付近の可視光
線を通過させる第２フィルタのみを使用するものとす
る。
の発明の実施例の第１の画像処理例について、図１１の
フローチャートを参照して説明する。なお、ここでは測
定対象とするメロンａは、アールスメロンとする。ま
た、フィルタ１２は、波長が０．６７μｍ付近の可視光
線を通過させる第２フィルタのみを使用するものとす
る。
【００２５】いま、光源１１から放射された可視光線は
メロンａに照射され、そのメロンａからの反射光のうち
クロロフィル吸収帯域（０．６７μｍ付近）の可視光線
のみがフィルタ１２を通過する。従って、画像入力装置
１３で撮影して得られる画像は、クロロフィル情報から
形成されるものである。
メロンａに照射され、そのメロンａからの反射光のうち
クロロフィル吸収帯域（０．６７μｍ付近）の可視光線
のみがフィルタ１２を通過する。従って、画像入力装置
１３で撮影して得られる画像は、クロロフィル情報から
形成されるものである。
【００２６】そこで、画像入力装置３で撮影したその画
像を入力し（Ｓ２１）、メロンａの表皮の縞を抽出する
ためのしきい値を設定する（Ｓ２２）。次に、２値化に
より縞を抽出し（Ｓ２３）、その抽出した縞の評価をあ
らかじめ定めた手順で行う（Ｓ２４）。
像を入力し（Ｓ２１）、メロンａの表皮の縞を抽出する
ためのしきい値を設定する（Ｓ２２）。次に、２値化に
より縞を抽出し（Ｓ２３）、その抽出した縞の評価をあ
らかじめ定めた手順で行う（Ｓ２４）。
【００２７】次に、請求項２に記載の発明の実施例の第
２の画像処理例について、図１２のフローチャートを参
照して説明する。なお、ここでは測定対象とするメロン
ａは、アールスメロンとする。フィルタ１２は、波長が
０．５４μｍ付近の可視光線を通過させる第１フィルタ
と、波長が０．６７μｍ付近の可視光線を通過させる第
２フィルタを選択的に使用する。
２の画像処理例について、図１２のフローチャートを参
照して説明する。なお、ここでは測定対象とするメロン
ａは、アールスメロンとする。フィルタ１２は、波長が
０．５４μｍ付近の可視光線を通過させる第１フィルタ
と、波長が０．６７μｍ付近の可視光線を通過させる第
２フィルタを選択的に使用する。
【００２８】まず、フィルタ１２は、波長が０．６７μ
ｍ付近の可視光線を通過させる第２フィルタを選択し、
そのとき画像入力装置３で撮影したその画像を入力して
記憶する（Ｓ３１）。次に、フィルタ１２は、波長が
０．５４μｍ付近の可視光線を通過させる第１フィルタ
を選択し、そのとき画像入力装置３で撮影したその画像
を入力して記憶する（Ｓ３２）。
ｍ付近の可視光線を通過させる第２フィルタを選択し、
そのとき画像入力装置３で撮影したその画像を入力して
記憶する（Ｓ３１）。次に、フィルタ１２は、波長が
０．５４μｍ付近の可視光線を通過させる第１フィルタ
を選択し、そのとき画像入力装置３で撮影したその画像
を入力して記憶する（Ｓ３２）。
【００２９】さらに、ステップＳ３１で入力した第１の
画像と、ステップＳ３２で入力した第２の画像との輝度
差を求めると（Ｓ３３）、表皮の縞の部分では正の値と
なり、表皮の地の部分では負の値となる（図２参照）。
そこで、その求めた輝度差に基づいて２値化して表皮の
縞および地を抽出したのち（Ｓ３４）、その抽出した縞
の評価をあらかじめ定めた手順で行う（Ｓ３５）。
画像と、ステップＳ３２で入力した第２の画像との輝度
差を求めると（Ｓ３３）、表皮の縞の部分では正の値と
なり、表皮の地の部分では負の値となる（図２参照）。
そこで、その求めた輝度差に基づいて２値化して表皮の
縞および地を抽出したのち（Ｓ３４）、その抽出した縞
の評価をあらかじめ定めた手順で行う（Ｓ３５）。
【００３０】このように請求項２に記載の発明の実施例
では、メロンａの表皮におけるクロロフィル分布の情報
から、メロンａの表皮の地、表皮の縞の各抽出処理を行
うようにしたので、その抽出が高精度で行える。
では、メロンａの表皮におけるクロロフィル分布の情報
から、メロンａの表皮の地、表皮の縞の各抽出処理を行
うようにしたので、その抽出が高精度で行える。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように請求項１に記載の発
明では、被検査体の表皮の水分分布を水分吸収帯域の近
赤外線を利用して検出し、その検出結果に基づいて表皮
の地と縞とを識別するようにしたので、従来に比較して
その識別精度が向上し、もって被検査体の外観品質検定
の向上に寄与できる。
明では、被検査体の表皮の水分分布を水分吸収帯域の近
赤外線を利用して検出し、その検出結果に基づいて表皮
の地と縞とを識別するようにしたので、従来に比較して
その識別精度が向上し、もって被検査体の外観品質検定
の向上に寄与できる。
【００３２】また請求項２に記載の発明では、被検査体
の表皮のクロロフィル分布をクロロフィル吸収帯域の可
視光線を利用して検出し、その検出結果に基づいて表皮
の地と縞とを識別するようにしたので、従来に比較して
その識別精度が向上し、もって被検査体の外観品質検定
の向上に寄与できる。
の表皮のクロロフィル分布をクロロフィル吸収帯域の可
視光線を利用して検出し、その検出結果に基づいて表皮
の地と縞とを識別するようにしたので、従来に比較して
その識別精度が向上し、もって被検査体の外観品質検定
の向上に寄与できる。
【図１】アールスメロンの各部の近赤外線による反射分
光特性（スペクトル）の一例を示す図である。
光特性（スペクトル）の一例を示す図である。
【図２】アールスメロンの各部の可視光線による反射分
光特性（スペクトル）の一例を示す図である。
光特性（スペクトル）の一例を示す図である。
【図３】請求項１に記載の発明の実施例の全体構成を示
す図である。
す図である。
【図４】その実施例の画像処理の一例を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図５】アールスメロンの垂直方向における輝度値の一
例を示すグラフである。
例を示すグラフである。
【図６】アールスメロンの水平方向における輝度値の一
例を示すグラフである。
例を示すグラフである。
【図７】ツル付きメロンのツルの評価を行うフローチャ
ートの一例である。
ートの一例である。
【図８】抽出したツルの画像例を示す図である。
【図９】その画像の取扱いを説明する図である。
【図１０】請求項２に記載の発明の実施例の全体構成を
示す図である。
示す図である。
【図１１】その実施例の画像処理の一例を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図１２】その実施例の画像処理の他の一例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図１３】従来装置を説明する平面図である。
１，１１…光源 ２，１２…フィルタ ３，１３…画像入力装置 ４…画像処理用コンピュータ ５…画像出力装置
Claims (2)
- 【請求項１】 被検査体の表皮に向けて近赤外線を照射
する光源と、この被検査体からの反射光の中から水分吸
収帯域の近赤外線を検出する検出手段と、当該検出手段
の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当該地以外
の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてなる外観評
価装置。 - 【請求項２】 被検査体の表皮に向けて可視光線を照射
する光源と、この被検査体からの反射光の中からクロロ
フィル吸収帯域の可視光線を検出する検出手段と、当該
検出手段の検出値に基づき前記被検査体の表皮の地と当
該地以外の縞部分とを識別する識別手段と、を備えてな
る外観評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000211090A JP2001074663A (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 外観評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000211090A JP2001074663A (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 外観評価装置 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21643891A Division JP3178017B2 (ja) | 1991-08-02 | 1991-08-02 | メロンの外観評価装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001074663A true JP2001074663A (ja) | 2001-03-23 |
Family
ID=18707260
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000211090A Pending JP2001074663A (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 外観評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001074663A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010105684A (ja) * | 2008-10-29 | 2010-05-13 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 製函用シート材のジョイント部検査装置及び方法、並びに製函用シート材の折れ精度検査装置及び方法 |
| JP2012173174A (ja) * | 2011-02-22 | 2012-09-10 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 異状判定装置及び異状判定方法 |
| WO2015166121A1 (es) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Universidad De Sevilla | Dispositivo de medición discreta por reflectancia de nir multibanda del índice glucoacídico en uva para vinificación |
| JP5982731B1 (ja) * | 2016-02-26 | 2016-08-31 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 |
| JP5984072B1 (ja) * | 2015-10-23 | 2016-09-06 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 植物水分量評価装置及び植物水分量評価方法 |
-
2000
- 2000-07-12 JP JP2000211090A patent/JP2001074663A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010105684A (ja) * | 2008-10-29 | 2010-05-13 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 製函用シート材のジョイント部検査装置及び方法、並びに製函用シート材の折れ精度検査装置及び方法 |
| JP2012173174A (ja) * | 2011-02-22 | 2012-09-10 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 異状判定装置及び異状判定方法 |
| WO2015166121A1 (es) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Universidad De Sevilla | Dispositivo de medición discreta por reflectancia de nir multibanda del índice glucoacídico en uva para vinificación |
| JP5984072B1 (ja) * | 2015-10-23 | 2016-09-06 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 植物水分量評価装置及び植物水分量評価方法 |
| JP5982731B1 (ja) * | 2016-02-26 | 2016-08-31 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 |
| WO2017145980A1 (ja) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置 |
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