JP4159526B2 - State inspection device for granular inspection objects - Google Patents

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本発明は、粒状被検査物の状態判別装置に係り、特に、粒状の被検査物の水浸割粒を判別する粒状被検査物の状態判別装置に関する。   The present invention relates to a state inspection device for a granular inspection object, and more particularly, to a state determination device for a granular inspection object for determining a water immersion split particle of a granular inspection object.

粒状被検査物、例えば白米等の穀粒（以下、白米という）は、一般的に炊飯することで主食として食されるものである。炊飯が良好になされるための白米の条件は、炊飯前の水への浸漬中又は炊飯中に白米が割れないことにある。   A granular inspection object, for example, a grain such as white rice (hereinafter referred to as white rice) is generally eaten as a staple food by cooking rice. The condition of white rice for good cooking is that the white rice does not break during immersion in water before cooking or during cooking.

すなわち、白米が割れると、その割れ部からゲル状の澱粉粒が溶出し、べとついた状態で炊き上がり、食感も悪く、味覚も低下する。   That is, when white rice is cracked, gel-like starch granules are eluted from the cracked portion, cooked in a sticky state, poor in texture, and poor in taste.

割れ部が発生した白米（割粒米）は、米の発育環境や精米の仕方に起因するため、精米業者は、割れにくい米の仕入れと、割れにくい精米の仕方に神経を尖らせているのが現状であるが、それでも、割粒が混入する可能性がなくなることはなく、仕入れ後或いは精米後の検査が必須となっている。   White rice (broken rice) with cracks is caused by the growth environment of rice and the method of milling rice, so rice millers are keen on the purchase of rice that is hard to crack and the method of milling that is hard to crack. However, there is still no possibility that the broken grains are mixed, and inspection after purchase or after milling is indispensable.

従来の割粒米の判別検査は、精米中に所定量（約１００粒程度）の白米をサンプリングし、当該サンプリングした白米を所定時間（約２０分間程度）水に浸漬し、その後の割れ具合を目視で判断し、サンプリングした白米に対する割粒米の割合を求め、この割合を基準値と比較することで、サンプリングした白米を含むロット（同時期に同一場所から仕入れた米）の合否を決定していた。   In the conventional discrimination inspection of cracked rice, a predetermined amount (about 100 grains) of white rice is sampled in the polished rice, the sampled white rice is immersed in water for a predetermined time (about 20 minutes), and the subsequent cracking condition is determined. Judging by visual inspection, the ratio of the split rice to the sampled white rice is obtained, and by comparing this ratio with the reference value, the pass / fail of the lot containing the sampled white rice (rice from the same place at the same time) is determined. It was.

不合格となったロットは、合格品とは別扱いするか、精米を再調整する等の対応が必要となる。   The rejected lot needs to be handled separately from the accepted product, or the milled rice must be readjusted.

また、穀粒の状態の良否を自動的に判別する技術として、穀粒の仕上がり状態をＣＣＤカメラ等で撮像した画像に基づいて、種子の色、大きさ、形状等を判別する選別装置が提案されている（特許文献１）。
特許第２８１５６３３公報 In addition, as a technology for automatically determining the quality of the grain state, a sorting device that distinguishes the color, size, shape, etc. of the seed based on an image obtained by capturing the finished state of the grain with a CCD camera or the like is proposed. (Patent Document 1).
Japanese Patent No. 2815633

しかしながら、上記従来の検査員等の目視による判別では、正確な水浸割粒の判別、水浸割粒の割合の算出、及び合否の判定ができず、検査作業の手間も掛かり、作業性が悪い、という問題がある。   However, the above-described conventional visual inspection by an inspector, etc., cannot accurately determine the water-soaked broken grains, calculate the ratio of water-soaked broken grains, and determine whether or not the product is acceptable. There is a problem of being bad.

また、特許文献１に記載の技術では、水浸によって発生する割粒の判別には対応しておらず、炊飯によって発生する（すなわち、水を含むことで発生する）割れ部を検知するものではない。   Moreover, in the technique of patent document 1, it does not respond | correspond to discrimination | determination of the broken grain generate | occur | produced by water immersion, but does not detect the crack part generate | occur | produced by rice cooking (that is, it generate | occur | produces by including water). Absent.

更に、白米が接触している場合や小さなゴミが付着している場合に、従来の方法では原画像を反転２値化し、縮退処理及び膨張処理した画像から輪郭を抽出しているが、水浸割粒の判別の基となる穀粒の輪郭を正確に抽出できず、水浸割粒の割れを見落として、誤判別するおそれがあり、特に、水浸割粒の小さな割れを見落としてしまう、という問題があった。   Furthermore, when white rice is in contact or small dust is attached, the conventional method inverts the original image and extracts the contour from the image that has been subjected to the degeneration and expansion processing. It is impossible to accurately extract the outline of the grain that is the basis for discrimination of split grains, and there is a risk of overlooking cracks in water-immersed split grains, and in particular, overlooking small cracks in water-soaked split grains. There was a problem.

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、原画像を反転２値化し、縮退処理及び膨張処理した画像から輪郭を抽出する従来の方法を改善することにより、水浸割粒の誤判別をなくし、水浸割粒の小さな割れをも検出できる粒状被検査物の状態判別装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in order to solve the above-described problems. By substituting an original image into an inverted binary image and improving the conventional method of extracting a contour from an image that has been subjected to a reduction process and an expansion process, An object of the present invention is to provide a state inspection device for a granular inspection object that can detect even small cracks of water-immersed broken grains.

第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置は、水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成する第１の画像生成手段と、前記濃淡画像の濃淡を反転させる画像反転手段と、前記濃淡画像に基づいて前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する輪郭抽出手段と、前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び前記輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する画像２値化手段と、前記反転２値画像から前記輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する第２の画像生成手段と、前記第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する水浸割粒判別手段と、を有している。 According to a first aspect of the present invention, there is provided an apparatus for determining a state of a granular inspection object, wherein the granular inspection object is immersed in a first image generation means for generating a grayscale image, and an image for inverting the grayscale of the grayscale image. The reversing means, the contour of the granular inspection object including cracks of the granular inspection object based on the gray image, and the contour extracting means for generating a contour image; Image binarization means for binarizing the inverted image and the contour image to generate an inverted binary image and a contour binary image, and generating an image composed of pixels obtained by removing the contour binary image from the inverted binary image Second image generation means that performs the above-mentioned, and water immersion split particle determination means that determines the water immersion split grains of the granular inspection object based on the image generated by the second image generation means. .

第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置では、第１の画像生成手段が、水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成し、画像反転手段が濃淡画像の濃淡を反転させ、輪郭抽出手段が、濃淡画像に基づいて粒状被検査物の割れを含めた粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する。そして、画像２値化手段が、画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する。第２の画像生成手段が、反転２値画像から輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する。次に、水浸割粒判別手段が、第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、粒状被検査物の水浸割粒を判別する。 In the granular object inspection state discriminating apparatus according to the first aspect of the invention, the first image generation means images the water-immersed granular inspection object to generate a grayscale image, and the image inversion means changes the density of the grayscale image. The contour extracting means extracts the contour of the granular inspection object including cracks of the granular inspection object based on the grayscale image, and generates a contour image. Then, the image binarization unit binarizes the inverted image and the contour image whose density has been inverted by the image inverting unit, and generates an inverted binary image and a contour binary image. The second image generation means generates an image composed of pixels obtained by removing the contour binary image from the inverted binary image. Next, the water splitting particle discriminating unit discriminates the water immersion splitting particle of the granular inspection object based on the image generated by the second image generating unit.

従って、第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置によれば、粒状被検査物部分を表す反転２値画像から輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成することにより、輪郭を正確かつ明瞭に抽出することができ、水浸割粒の誤判別を防ぐことができる。更に、上記の除かれた画素の分だけ粒状被検査物の水浸割粒の割れが大きくなった画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒の判別をすることができ、粒状被検査物の水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる。 Therefore, according to the state inspecting device for a granular inspection object according to the first aspect of the present invention, by generating an image composed of pixels obtained by removing the binary contour image from the inverted binary image representing the granular inspection object portion, the contour is detected. Can be extracted accurately and clearly, and misidentification of water-immersed broken grains can be prevented. Furthermore, it is possible to discriminate the water splitting particles of the granular test object based on the image in which the cracks of the water splitting grains of the granular test object have become larger by the number of pixels removed as described above. Since it is possible to detect even small cracks in the water-immersed split grains of the object, it is possible to improve the discrimination accuracy of the water-split split grains.

画像２値化手段は、濃淡を反転した反転画像を第１の閾値に基づいて２値化して、反転２値画像を生成する反転画像２値化手段と、輪郭画像を第２の閾値に基づいて２値化して、輪郭２値画像を生成する輪郭画像２値化手段とを含むことができる。   The image binarization unit binarizes the inverted image obtained by inverting the density based on the first threshold value, and generates an inverted binary image. The image binarization unit generates the inverted image based on the second threshold value. And a contour image binarization means for binarizing and generating a contour binary image.

輪郭抽出手段は、ラプラシアン・フィルタ処理により濃淡画像から粒状被検査物の割れを含めた粒状被検査物の輪郭を抽出することができる。ラプラシアン・フィルタ処理によって、粒状被検査物の輪郭を強調することができる。 The contour extraction means can extract the contour of the granular inspection object including cracks of the granular inspection object from the grayscale image by Laplacian filter processing. The outline of the granular inspection object can be enhanced by the Laplacian filter processing.

また、水浸割粒判別手段は、第２の画像生成手段により生成した画像を縮退化した画像に基づいて、粒状被検査物の水浸割粒を判別することができる。生成手段により生成した画像を縮退させることにより、水浸割粒の割れを強調した画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒の判別をすることができる。   Further, the water-immersed cracking particle discriminating means can discriminate the water-immersed cracked grain of the granular inspection object based on the image obtained by degenerating the image generated by the second image generating means. By degenerating the image generated by the generating means, it is possible to determine the water-immersed split particles of the granular inspection object based on the image in which cracks in the water-immersed split particles are emphasized.

以上説明したように、本発明の粒状被検査物の状態判別装置によれば、粒状被検査物を表す画像の画素から輪郭画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素からなる画像を生成することにより、接触粒がある場合や小さなゴミが付着している場合でも、輪郭を正確かつ明瞭に抽出し水浸割粒の誤判別を防ぐことができ、また、輪郭部分の画素に対応する画素を除いた分だけ粒状被検査物の水浸割粒の割れが大きくなった画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒を判別することができ、粒状被検査物の水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる、という効果が得られる。   As described above, according to the state inspection device for a granular inspection object of the present invention, an image including pixels obtained by excluding the pixels corresponding to the pixels of the contour portion of the contour image from the pixels of the image representing the granular inspection object. By generating, even if there are contact particles or small dust is attached, the contour can be extracted accurately and clearly to prevent misidentification of water-immersed split particles, and it corresponds to the pixels of the contour part It is possible to discriminate the water splitting particles of the granular inspection object based on the image in which the cracks of the water immersion broken grains of the granular inspection object are larger by the amount excluding the pixels to be processed. Since even small cracks in the grains can be detected, the effect of improving the discrimination accuracy of the water-soaked broken grains can be obtained.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。本実施の形態は、白米の水浸割粒の有無及びその割合を算出する白米の状態判別装置に本発明を適用したものである。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, the present invention is applied to a white rice state discriminating apparatus that calculates the presence / absence and ratio of water-soaked broken grains in white rice.

図１に示すように、状態判別装置１０は、開閉可能なブリーフケース型の筐体１６を備えており、筐体１６は蝶番（図示省略）によって連結された一対の箱体１２、１４から構成されている。   As shown in FIG. 1, the state determination device 10 includes a briefcase-type casing 16 that can be opened and closed, and the casing 16 includes a pair of box bodies 12 and 14 connected by a hinge (not shown). Has been.

図１は使用状態の状態判別装置１０を示しており、一対の箱体１２、１４が互いに１８０°開放した状態で載置されている。なお、格納時には一対の箱体１２、１４が蝶番を中心に回転し、開口端同士が向かい合って閉止され、これにより、内部の精密機器類が保護される。なお、本実施の形態では、後述のカバー４６を外した状態で閉止するようにしてある。   FIG. 1 shows a state discriminating apparatus 10 in a used state, in which a pair of box bodies 12 and 14 are placed in a state where they are opened 180 degrees from each other. During storage, the pair of box bodies 12 and 14 rotate around the hinges, and the open ends face each other and are closed, thereby protecting internal precision instruments. In the present embodiment, the cover 46, which will be described later, is removed and then closed.

一方の箱体１２には、コントローラ（汎用パソコンであってもよい）１８とコントローラ１８で演算処理したデータ等をプリントアウトするプリンタ２０とが収容されており、コントローラ１８は、演算処理したデータ等を表示するＬＣＤモニタ１８Ａを備えている。コントローラ１８とプリンタ２０とは図示しない接続ケーブルによって接続されている。   One box 12 accommodates a controller (which may be a general-purpose personal computer) 18 and a printer 20 that prints out data processed by the controller 18. LCD monitor 18A is displayed. The controller 18 and the printer 20 are connected by a connection cable (not shown).

他方の箱体１４には、判別装置本体２２が収容されている。判別装置本体２２はコントローラ１８と接続されており、判別装置本体２２の動作は、コントローラ１８によって制御される。なお、判別装置本体２２とコントローラ１８とは、箱体１２、１４の開閉によって損傷しないフレキシブルケーブル等可撓性を有する配線ケーブル（図示省略）によって接続されている。   The other box body 14 accommodates a discriminating device main body 22. The discriminating device body 22 is connected to the controller 18, and the operation of the discriminating device body 22 is controlled by the controller 18. The discriminator main body 22 and the controller 18 are connected by a flexible wiring cable (not shown) such as a flexible cable that is not damaged by opening and closing the boxes 12 and 14.

判別装置本体２２は、図２に示すようにベースとなるスキャナ部２４とカバー４６とから構成されている。   As shown in FIG. 2, the discriminating device main body 22 is composed of a scanner unit 24 and a cover 46 serving as a base.

スキャナ部２４は、周縁を除く上面部が開口した箱型のケーシング２８を備え、ケーシング２８の開口した部分には、透明ガラス板３０が嵌め込まれている。   The scanner unit 24 includes a box-shaped casing 28 whose upper surface excluding the peripheral edge is opened, and a transparent glass plate 30 is fitted into the opened portion of the casing 28.

この透明ガラス板３０の上部には、白米の載置台であるトレイ７２が載置されるようになっている。   On the transparent glass plate 30, a tray 72, which is a white rice placing table, is placed.

また、この透明ガラス板３０の下部には、ライン走査型撮像ユニット３２が配設されており、ライン走査型撮像ユニット３２の下部には、スキャナモータ３６が配設されている。   A line scanning imaging unit 32 is disposed below the transparent glass plate 30, and a scanner motor 36 is disposed below the line scanning imaging unit 32.

ライン走査型撮像ユニット３２は、スキャナモータ３６の駆動力で透明ガラス板３０の下部を図２の左右方向（副走査方向）に沿って移動するヘッド部３４を有しており、ヘッド部３４は、撮像素子が図２の手前から奥側方向（主走査方向）にかけてアレイ状に配列された撮像素子アレイ３４Ａとこの撮像素子アレイ３４Ａに並設された円筒状の光源３４Ｂとを備えている。   The line scanning imaging unit 32 has a head portion 34 that moves along the left-right direction (sub-scanning direction) in FIG. 2 under the transparent glass plate 30 with the driving force of the scanner motor 36. The image sensor includes an image sensor array 34A arranged in an array from the front of FIG. 2 to the back side direction (main scanning direction), and a cylindrical light source 34B arranged in parallel to the image sensor array 34A.

カバー４６は、透明ガラス板３０の上部を含むケーシング２８の上部を覆うように設けられている。このカバー４６は、トレイ７２を透明ガラス板３０に載置する際に開放され、載置後の測光の際に閉止されるようになっている。   The cover 46 is provided so as to cover the upper part of the casing 28 including the upper part of the transparent glass plate 30. The cover 46 is opened when the tray 72 is placed on the transparent glass plate 30, and is closed during photometry after placement.

トレイ７２は、図３に示すように、矩形状の底板部５０の四方から縦壁部５２が一体形成され、所定の容積を持つ受け皿構造となっている。短辺側の縦壁部５２の一方の上端には外側に向けて略直角に屈曲された把持部５４が形成されている。作業者はこの把持部５４を把持することで、透明ガラス板３０上への載置を行なうようになっている。   As shown in FIG. 3, the tray 72 has a tray structure in which the vertical wall portions 52 are integrally formed from four sides of the rectangular bottom plate portion 50 and have a predetermined volume. At one upper end of the vertical wall portion 52 on the short side, a grip portion 54 that is bent substantially at a right angle toward the outside is formed. The operator holds the holding portion 54 so as to place it on the transparent glass plate 30.

底板部５０は透明とされ、粒状被検査物としての白米５６の載置面となっている。白米５６の載置の際には、受け皿構造となった領域に水６６を貯留する。   The bottom plate portion 50 is transparent and serves as a mounting surface for white rice 56 as a granular inspection object. When the white rice 56 is placed, the water 66 is stored in a region having a tray structure.

コントローラ１８は、図４に示すように、制御部２６を備えており、制御部２６は、ＣＰＵ３８Ａ、ＲＯＭ３８Ｂ、ＲＡＭ３８Ｃ、入力ポート４０、出力ポート４２を含んで構成されている。入力ポート４０には、ヘッド部３４の撮像素子アレイ３４Aが接続されており、出力ポート４２には、ＬＣＤモニタ１８Ａとプリンタ２０とスキャナモータ３６とが接続されている。また、ＲＯＭ３８Ｂには、所定の判別プログラムが記憶されており、この判別プログラムに従ってＣＰＵ３８Ａが各部を制御する。   As shown in FIG. 4, the controller 18 includes a control unit 26, and the control unit 26 includes a CPU 38 </ b> A, a ROM 38 </ b> B, a RAM 38 </ b> C, an input port 40, and an output port 42. The input port 40 is connected to the imaging device array 34A of the head unit 34, and the output port 42 is connected to the LCD monitor 18A, the printer 20, and the scanner motor 36. The ROM 38B stores a predetermined determination program, and the CPU 38A controls each unit according to the determination program.

以下に本発明の実施の形態の作用を説明する。   The operation of the embodiment of the present invention will be described below.

まず、図３（Ｂ）に示すように、トレイ７２に水６６を貯留し、さらにこの貯留された水６６にサンプルとしての白米５６を浸漬させる。浸漬された白米５６は互いに重なり合わないように、移動させることが好ましいが、特に整列させる必要はない。   First, as shown in FIG. 3B, water 66 is stored in the tray 72, and white rice 56 as a sample is immersed in the stored water 66. Although it is preferable to move the soaked white rice 56 so as not to overlap each other, it is not necessary to align them.

上記水６６を貯留し白米５６を載置したトレイ７２を約２０分間放置させ、白米５６に十分な水分を吸収させる。その後、カバー４６を開放し、トレイ７２を透明ガラス板３０上に載置し、カバー４６を閉止する。   The tray 72 on which the water 66 is stored and the white rice 56 is placed is allowed to stand for about 20 minutes, so that the white rice 56 absorbs sufficient water. Thereafter, the cover 46 is opened, the tray 72 is placed on the transparent glass plate 30, and the cover 46 is closed.

次に、図５に示す判別プログラムのルーチンをコントローラ１８が実行する。   Next, the controller 18 executes the routine of the discrimination program shown in FIG.

まず、撮像（測光）の起動を促す操作がなされると、ステップ１００でヘッド部３４による測光（撮像）処理を実行する。ヘッド部３４の光源３４Ｂをオンとし、また、撮像素子アレイ３４Ａをアクティブ状態とし、スキャナモータ３６の駆動を開始する。これにより、ヘッド部３４による測光が開始され、トレイ７２上の白米５６に光源３４Ｂからの光を照射する。そして、その反射光を撮像素子アレイ３４Ａによって検出しながらヘッド部３４を移動させることで、トレイ７２の所定の領域に散布された白米５６を撮像する。この撮像したデータ（測光データ）は、コントローラ１８へ送出される。   First, when an operation for prompting the start of imaging (photometry) is performed, in step 100, photometric (imaging) processing by the head unit 34 is executed. The light source 34B of the head unit 34 is turned on, the image sensor array 34A is activated, and the driving of the scanner motor 36 is started. Thereby, the photometry by the head part 34 is started, and the light from the light source 34B is irradiated to the white rice 56 on the tray 72. Then, by moving the head unit 34 while detecting the reflected light by the imaging element array 34 </ b> A, the white rice 56 dispersed in a predetermined region of the tray 72 is imaged. This imaged data (photometric data) is sent to the controller 18.

ステップ１０２では、図６に示す画像処理を行なう。   In step 102, the image processing shown in FIG. 6 is performed.

まず、ステップ１０８では、測定した測光データを濃淡画像に変換する。そして、ステップ１１０で、この濃淡画像の濃淡を反転させた反転画像を生成し、ステップ１１２で、所定の濃度閾値に基づいて、反転画像を２値化して図８（Ａ）に示すような反転２値画像を生成する。   First, in step 108, the measured photometric data is converted into a grayscale image. Then, in step 110, an inverted image obtained by inverting the density of the grayscale image is generated. In step 112, the inverted image is binarized based on a predetermined density threshold value and inverted as shown in FIG. A binary image is generated.

ステップ１１４では、ラプラシアン・フィルタ処理により、ステップ１０８で得られた濃淡画像に対して白米５６の輪郭を抽出して輪郭画像を生成し、ステップ１１６で、所定の濃度閾値に基づいてこの輪郭画像を２値化させて、図８（Ｂ）に示すような輪郭２値画像を生成する。   In step 114, the contour of white rice 56 is extracted from the grayscale image obtained in step 108 by Laplacian filter processing to generate a contour image. In step 116, the contour image is extracted based on a predetermined density threshold. Binarization is performed to generate a binary contour image as shown in FIG.

そして、ステップ１１８では、図７に示す合成処理により、ステップ１１２で得られた反転２値画像とステップ１１６で得られた輪郭２値画像を合成する。   In step 118, the inverted binary image obtained in step 112 and the contour binary image obtained in step 116 are synthesized by the synthesis process shown in FIG.

ここで、反転２値画像Ｉ2と輪郭２値画像ＩEと合成画像Ｉmとは、画素数がＸ×Ｙであり、画素値Ｉ2（ｘ，ｙ）、ＩE（ｘ，ｙ）、及びＩm（ｘ，ｙ）（０≦ｘ＜Ｘ、０≦ｙ＜Ｙ）は、例えば、白又は黒で表されている。 Here, the inversion and the composite image I m binary image I 2 and the contour binary image I E, the number of pixels is X × Y, the pixel value I 2 (x, y), I E (x, y) , And I m (x, y) (0 ≦ x <X, 0 ≦ y <Y) are represented by white or black, for example.

まず、ステップ１３２では、Ｉ2（０，０）が黒であるか否かを判定する。判定が否定されるとステップ１３４へ移行するが、判定が肯定されると、ステップ１３６でＩE（０，０）が黒であるか否かを判定する。判定が否定されると、ステップ１３４へ移行するが、判定が肯定されると、ステップ１３８でＩm（０，０）を黒に設定し、ステップ１４０へ移行する。 First, in step 132, it is determined whether I 2 (0,0) is black. If the determination is negative, the process proceeds to step 134. If the determination is affirmative, it is determined in step 136 whether I E (0, 0) is black. If the determination is negative, the process proceeds to step 134. If the determination is affirmative, I m (0, 0) is set to black in step 138, and the process proceeds to step 140.

そして、ステップ１３４では、Ｉm（０，０）を白に設定する。ステップ１４０〜１４６では、次の画素が設定され、同様にステップ１３２〜１３８で合成画像の画素値Ｉm（ｘ，ｙ）を決定し、全ての画素について白又は黒に設定すると、図８（Ｃ）に示すような合成画像が生成され、合成処理を終了する。このようにして、反転２値画像の黒となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が黒である場合には、合成画像の対応する画素を黒とし、反転２値画像の黒となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が白である場合には、合成画像の対応する画素を白とし、反転２値画像の白となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が白である場合には、合成画像の対応する画素を白とし、反転２値画像の白となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が黒である場合には、合成画像の対応する画素を白とすることにより、反転２値画像と輪郭２値画像を合成する。最終的に、反転２値画像の白米部分の画素から、輪郭２値画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素を黒と設定した画像を合成画像として生成する。 In step 134, I m (0, 0) is set to white. In steps 140 to 146, the next pixel is set. Similarly, in steps 132 to 138, the pixel value I m (x, y) of the composite image is determined, and when all the pixels are set to white or black, FIG. A composite image as shown in C) is generated, and the composite process is terminated. In this way, when the pixel of the contour binary image corresponding to the black pixel of the inverted binary image is black, the corresponding pixel of the composite image is black, and the black of the inverted binary image is When the pixel of the contour binary image corresponding to the pixel being white is white, the pixel corresponding to the composite image is white, and the pixel of the contour binary image corresponding to the white pixel of the inverted binary image is When the pixel is white, the corresponding pixel of the composite image is white, and when the pixel of the contour binary image corresponding to the white pixel of the inverted binary image is black, the composite image By making the corresponding pixel white, the inverted binary image and the contour binary image are synthesized. Finally, an image in which pixels obtained by excluding the pixels corresponding to the pixels of the contour portion of the contour binary image from the pixels of the white rice portion of the inverted binary image are set as black is generated as a composite image.

次に、図６のステップ１２０で、合成画像の縮退化処理が実行される。例えば、Ｉm（ｘ，ｙ）が白である場合、周辺画素の画素値Ｉm（ｘ−１，ｙ−１）、Ｉm（ｘ−１，ｙ）、Ｉm（ｘ−１，ｙ＋１）、Ｉm（ｘ，ｙ−１）、Ｉm（ｘ，ｙ＋１）、Ｉm（ｘ＋１，ｙ−１）、Ｉm（ｘ＋１，ｙ）、Ｉm（ｘ＋１，ｙ＋１）を全て白に設定することにより、合成画像を縮退化し、合成縮退画像を生成する。これにより、図９（A）に示す画像を縮退化させて図９（B）に示す画像を生成し、白米部分の周辺についたごみなどを取り除くことができ、また、白米５６の割れを強調することができる。また、１回の縮退処理でごみが取り除けない場合には、上記の縮退処理を数回行なう。 Next, in step 120 of FIG. 6, a synthetic image reduction process is executed. For example, when I m (x, y) is white, the pixel values I m (x−1, y−1), I m (x−1, y), and I m (x−1, y + 1) of the surrounding pixels. ), I m (x, y−1), I m (x, y + 1), I m (x + 1, y−1), I m (x + 1, y), I m (x + 1, y + 1) are all set to white By doing so, the composite image is degenerated and a composite degenerated image is generated. As a result, the image shown in FIG. 9 (A) is degenerated to generate the image shown in FIG. 9 (B), and the dust around the white rice portion can be removed, and the cracks in the white rice 56 are emphasized. can do. In addition, when the garbage cannot be removed by one degeneration process, the degeneration process is performed several times.

そして、ステップ１２２において、合成縮退画像から輪郭を抽出し、画像処理を終了する。なお、輪郭を抽出する際に、ノイズ処理を同時に行なうことが好ましい。   In step 122, a contour is extracted from the combined reduced image, and the image processing is terminated. Note that it is preferable to simultaneously perform noise processing when extracting the contour.

ここで、本発明の実施の形態に係る接触している白米の分離方法を、図８（Ａ）に示すような反転２値画像に対して縮退処理及び復元処理を行なう処理方法と比較して説明する。輪郭を抽出する際には、接触している白米を個々の白米に分離する必要があるが、縮退処理及び復元処理を行なう処理方法では、接触している白米が分離されるまで反転２値画像の縮退処理を繰り返し行ない、分離させた後、ラベリングを行ない、膨張処理によって形状を復元させている。この縮退処理は、白米の形状によっては、白米の分離された部分の輪郭形状をいびつな形にさせる場合があり、このいびつな形状の白米が膨張処理されると、得られた白米の輪郭形状もいびつな形状となり、水浸割粒の誤判別の要因となってしまうことがある。   Here, the method for separating white rice in contact according to the embodiment of the present invention is compared with a processing method for performing degeneration processing and restoration processing on an inverted binary image as shown in FIG. explain. When extracting the contour, it is necessary to separate the white rice that is in contact with individual white rice. However, in the processing method that performs the degeneration process and the restoration process, the inverted binary image is used until the white rice that is in contact is separated. The degeneration process is repeatedly performed and separated, and then the labeling is performed to restore the shape by the expansion process. Depending on the shape of the white rice, this degeneration process may cause the contour shape of the separated portion of the white rice to be distorted, and when this distorted white rice is expanded, the contour shape of the obtained white rice It may become a distorted shape and may cause misidentification of water-immersed broken grains.

一方、本発明の実施の形態では、縮退処理を行なわないで、ラプラシアン・フィルタによる処理を行なう。このラプラシアン・フィルタは微分フィルタなので色変化があるところに振幅を生じ、元の白米形状を維持しつつ白米の輪郭を強調することができる。また、白米の外側の輪郭を抽出できるように閾値を設定し輪郭画像を２値化した輪郭２値画像と、反転２値画像とを合成処理することにより接触している白米５６を分離している。従って、ラプラシアン・フィルタによる処理を行なうことにより、接触している白米をいびつな輪郭形状とすることなく分離することができる。また、後述する浸漬割れ判別処理において、割れが強調されているため、水浸割粒と判別するための閾値を下げても誤判別を防ぐことができるため、小さな割れをも検出して水浸割粒を判別することができる。   On the other hand, in the embodiment of the present invention, processing by a Laplacian filter is performed without performing degeneration processing. Since this Laplacian filter is a differential filter, an amplitude is generated where there is a color change, and the contour of white rice can be enhanced while maintaining the original white rice shape. In addition, the white rice 56 that is in contact is separated by synthesizing the binary binary image obtained by setting a threshold value so that the outer contour of the white rice can be extracted and binarizing the contour image and the inverted binary image. Yes. Therefore, by performing the process using the Laplacian filter, it is possible to separate the white rice in contact without making the contour shape distorted. In addition, since cracks are emphasized in the immersion crack discrimination process described later, erroneous discrimination can be prevented even if the threshold value for discriminating from water splitting grains is lowered. Splitting grains can be discriminated.

次に図５のステップ１０４で、この画像データを基に、浸漬割れ判別処理を行なう。例えば、この画像データから、白米５６一粒毎の画像データを生成してＲＡＭ３８Ｃに記憶するとともに、サンプリング数をＲＡＭ３８Ｃに記憶する。なお、隣接した白米の接触部分に色変化がなく接触部分において輪郭を抽出できず、上記の画像処理により隣接した白米が分離されていない画像データに関しては、白米部分の画素数による閾値で判断することにより、隣接した白米が分離されていない画像データをサンプリングデータから排除する。そして、ＲＡＭ３８Ｃから画像データを一粒単位で読み出して、白米５６の輪郭点と重心の座標とを求め、重心から輪郭点までの距離と隣接する輪郭点の距離の変化量とを演算し、距離閾値及び変化量閾値と比較することにより、水浸割粒の有無を判別する。そして、サンプリング数に対する水浸割粒の数の割合を算出し、この割合が所定の基準値より大きい場合は、その白米５６のロットを不合格と判別する。   Next, in step 104 of FIG. 5, the immersion crack discrimination process is performed based on this image data. For example, image data for each grain of white rice 56 is generated from this image data and stored in the RAM 38C, and the sampling number is stored in the RAM 38C. It should be noted that image data in which adjacent white rice is not separated by the above-described image processing is determined based on a threshold value based on the number of pixels of the white rice portion, because there is no color change in the adjacent white rice contact portion and the contour cannot be extracted in the contact portion. As a result, image data from which adjacent white rice is not separated is excluded from the sampling data. Then, the image data is read from the RAM 38C in units of one grain, the contour point of the white rice 56 and the coordinates of the center of gravity are obtained, the distance from the center of gravity to the contour point and the amount of change in the distance of the adjacent contour point are calculated, By comparing with a threshold value and a change amount threshold value, the presence or absence of water-immersed split grains is determined. Then, the ratio of the number of water-immersed split grains to the number of samplings is calculated, and if this ratio is greater than a predetermined reference value, the lot of white rice 56 is determined to be rejected.

なお、水浸割粒の判別方法は上記の方法に限定されるものではなく、例えば、白米の周囲長と白米の面積とを比較することにより水浸割粒の有無を判別してもよい。   The method for discriminating water-soaked broken grains is not limited to the above method. For example, the presence or absence of water-soaked broken grains may be discriminated by comparing the circumference of white rice with the area of white rice.

次のステップ１０６では、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示を制御し、プリント指示があった場合にプリンタ２０でのプリントを制御して、判別結果を出力し、判別プログラムのルーチンを終了する。   In the next step 106, display on the LCD monitor 18A is controlled. When there is a print instruction, printing on the printer 20 is controlled, a determination result is output, and the routine of the determination program is terminated.

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る判別装置では、接触している白米に対して縮退処理せずにラプラシアン・フィルタ処理することにより、白米の輪郭を正確かつ明瞭に抽出することができ、接触している白米による水浸割粒の誤判別を防ぐことができる。また、反転２値画像と輪郭２値画像を合成し、反転２値画像の白米部分の画素から、輪郭２値画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素からなる合成画像を生成することにより、上記の除いた画素の分だけ水浸割粒の割れを大きく強調した輪郭を抽出することができる。また、合成画像を縮退させることにより、浸漬による割粒の割れをさらに強調することができ、輪郭に付着した小さなゴミを消去することができる。従って、白米の輪郭を正確に抽出することができ、水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる。   As described above, the discriminating apparatus according to the embodiment of the present invention accurately and clearly extracts the contours of white rice by performing Laplacian filter processing without reducing the contacted white rice. It is possible to prevent misidentification of water-soaked broken grains due to white rice in contact. In addition, the inverted binary image and the contour binary image are combined to generate a composite image including pixels obtained by excluding the pixels corresponding to the contour portion pixels of the contour binary image from the white rice portion pixels of the inverted binary image. As a result, it is possible to extract a contour that greatly emphasizes the cracking of the water-immersed broken grains by the number of pixels excluding the above. Further, by degenerating the composite image, it is possible to further emphasize the cracking of the broken grains due to immersion, and it is possible to erase small dust attached to the contour. Therefore, the contour of white rice can be accurately extracted, and even small cracks in water-immersed cracked grains can be detected, so that the accuracy of discriminating water-soaked broken grains can be improved.

本発明の実施の形態に係る判別装置の概観を示す斜視図である。It is a perspective view which shows the external appearance of the discrimination | determination apparatus concerning embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る判別装置の内部構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the internal structure of the discrimination | determination apparatus which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る（Ａ）トレイの斜視図、（Ｂ）は図３（Ａ）のＩＩＩＢ−ＩＩＩＢ線断面図である。(A) The perspective view of a tray which concerns on embodiment of this invention, (B) is the IIIB-IIIB sectional view taken on the line of FIG. 3 (A). 本発明の実施の形態に係る判別装置のコントローラを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the controller of the discrimination | determination apparatus which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る判別プログラムのルーチンを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the routine of the discrimination | determination program which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る画像処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the image processing which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る反転２値画像と輪郭２値画像との合成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the synthetic | combination process of the reverse binary image and outline binary image which concern on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る反転２値画像、輪郭２値画像、及び合成画像のイメージ図である。It is an image figure of the reverse binary image, outline binary image, and synthesized image which concern on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る縮退化を行なう前後の合成画像のイメージ図である。It is an image figure of the synthesized image before and behind performing degeneration based on embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１０ 状態判別装置
１８ コントローラ
２６ 制御部
３８Ａ ＣＰＵ
３８Ｂ ＲＯＭ
３８Ｃ ＲＡＭ
５６ 白米
６６ 水 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 State discrimination device 18 Controller 26 Control part 38A CPU
38B ROM
38C RAM
56 White rice 66 Water

Claims (4)

水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成する第１の画像生成手段と、
前記濃淡画像の濃淡を反転させる画像反転手段と、
前記濃淡画像に基づいて前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する輪郭抽出手段と、
前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び前記輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する画像２値化手段と、
前記反転２値画像から前記輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する第２の画像生成手段と、
前記第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する水浸割粒判別手段と、
を有する粒状被検査物の状態判別装置。 A first image generating means for capturing an image of the submerged granular inspection object and generating a grayscale image ;
Image inverting means for inverting the density of the grayscale image;
A contour extraction means said including cracking of the particulate inspection object extracting a contour of the granular object to be inspected to generate a contour image based on the gray-scale image,
Image binarization means for binarizing the inverted image obtained by reversing the gray level by the image inverting means and the contour image, and generating an inverted binary image and a contour binary image;
Second image generation means for generating an image composed of pixels obtained by removing the contour binary image from the inverted binary image ;
Based on the image generated by the second image generation means, water immersion split particle determination means for determining the water immersion split particles of the granular inspection object,
A state discriminating device for a granular object to be inspected. 前記画像２値化手段は、前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像を第１の閾値に基づいて２値化して、前記反転２値画像を生成する反転画像２値化手段と、前記輪郭画像を第２の閾値に基づいて２値化して、前記輪郭２値画像を生成する輪郭画像２値化手段と、を含む請求項１に記載の粒状被検査物の状態判別装置。 The image binarization unit binarizes the inverted image obtained by inverting the density by the image inverting unit based on a first threshold value, and generates the inverted binary image; and the contour 2. The granularity inspection object state determination apparatus according to claim 1, further comprising: a contour image binarization unit that binarizes an image based on a second threshold value and generates the contour binary image . 前記輪郭抽出手段は、ラプラシアン・フィルタ処理により前記濃淡画像から前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出する請求項１又は請求項２に記載の粒状被検査物の状態判別装置。 3. The granular inspection object according to claim 1, wherein the contour extraction unit extracts a contour of the granular inspection object including cracks of the granular inspection object from the grayscale image by Laplacian filter processing . State determination device. 前記水浸割粒判別手段は、前記第２の画像生成手段により生成した画像を縮退化した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の粒状被検査物の状態判別装置。 The said water-immersed broken grain discrimination | determination means discriminate | determines the water immersion broken grain of the said granular to-be-inspected object based on the image which reduced the image produced | generated by the said 2nd image generation means . The state discrimination | determination apparatus of the granular to-be-inspected object of any one of Claims.
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