JP6439295B2 - 植物体の検査装置及び検査方法 - Google Patents
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Description
検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第1波長帯及び第2波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出する演算部と、
を備え、
前記第1波長帯および前記第2波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第1波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第2波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする。
前記植物体が載置されるステージを備え、
前記ステージを回転させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影してもよい。
前記ステージを傾斜させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影してもよい。
前記演算部は、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第1平均スペクトルを得て、
前記複数の第1平均スペクトルを平均して第2平均スペクトルを得て、
前記第2平均スペクトルの前記第1波長帯の積分値Asumと、前記第2平均スペクトルの前記第2波長帯の積分値Bsumとを算出し、
前記積分値Asum,Bsumと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出してもよい。
前記関係式は、前記色素の含有度をXとして、X=(Bsum−Asum)/(Bsum+Asum)であってもよい。
前記色素は、βカロテンであり、
前記第1波長帯は、550nm未満の波長帯であり、
前記第2波長帯は、550nm以上の波長帯であってもよい。
前記予め定められた範囲は、前記植物体の画像の全体であってもよい。
前記スペクトル取得部は、分光イメージングカメラであってもよい。
検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するステップと、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第1波長帯及び第2波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出するステップと、
を備え、
前記第1波長帯および前記第2波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第1波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第2波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする。
前記色素の含有度を算出するステップは、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第1平均スペクトルを得るステップと、
前記複数の第1平均スペクトルを平均して第2平均スペクトルを得るステップと、
前記第2平均スペクトルの前記第1波長帯の積分値Asumと、前記第2平均スペクトルの前記第2波長帯の積分値Bsumとを算出するステップと、
前記積分値Asum,Bsumと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出するステップと、を有してもよい。
算出された前記色素の含有度が予め定められたしきい値以上である前記植物体を出荷または収穫するステップを備えてもよい。
図7(a)は、一実施形態に係るステージ1の回転角度に応じた1株のほうれん草の撮影方向を説明する図であり、図7(b)は、一実施形態に係るステージ1の傾斜角度に応じた1株のほうれん草の撮影方向を説明する図である。
図8は、一実施形態に係るばらのほうれん草の撮影方向を説明する図である。図8に示すように、まず、ほうれん草の複数の葉の表側が光源10側を向き、葉が互いに重ならないように、ステージ1に載置する。そして、ステージ1の回転角度を固定して、傾斜角度を25°、45°に変化させる。そして、各傾斜角度において、ほうれん草を撮影する。
以上の実施形態では、ステージ1を回転させることにより、又は、傾斜させることにより、分光イメージングカメラ20が植物体P1を複数の方向から撮影する一例について説明したが、ステージ1は固定しておいて、分光イメージングカメラ20を移動させて植物体P1を複数の方向から撮影してもよい。但し、植物体P1の生産現場等において、選別ラインで自動的又は半自動的に検査を行う場合には、ステージ1を回転等させることが好ましい。
また、光源10として、光の波長が少なくとも第1波長帯Aと第2波長帯Bとを含むLED(Light Emitting Diode)等の光源を用いてもよい。
10 光源
20 分光イメージングカメラ(スペクトル取得部)
30 演算部
100 植物体の検査装置
P1 植物体
A 第1波長帯
B 第2波長帯
Asum 第1波長帯の積分値
Bsum 第2波長帯の積分値
X 色素の含有度
Claims (9)
- 検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第1波長帯及び第2波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出する演算部と、
前記植物体が載置されるステージと、
を備え、
前記第1波長帯および前記第2波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第1波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第2波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であり、
前記ステージを回転させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影し、
前記ステージを傾斜させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影することを特徴とする植物体の検査装置。 - 前記演算部は、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第1平均スペクトルを得て、
前記複数の第1平均スペクトルを平均して第2平均スペクトルを得て、
前記第2平均スペクトルの前記第1波長帯の積分値Asumと、前記第2平均スペクトルの前記第2波長帯の積分値Bsumとを算出し、
前記積分値Asum,Bsumと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の植物体の検査装置。 - 前記関係式は、前記色素の含有度をXとして、X=(Bsum−Asum)/(Bsum+Asum)であることを特徴とする請求項2に記載の植物体の検査装置。
- 前記色素は、βカロテンであり、
前記第1波長帯は、550nm未満の波長帯であり、
前記第2波長帯は、550nm以上の波長帯であることを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載の植物体の検査装置。 - 前記予め定められた範囲は、前記植物体の画像の全体であることを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載の植物体の検査装置。
- 前記スペクトル取得部は、分光イメージングカメラであることを特徴とする請求項1から請求項5の何れかに記載の植物体の検査装置。
- 検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するステップと、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第1波長帯及び第2波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出するステップと、
を備え、
前記第1波長帯および前記第2波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第1波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第2波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であり、
前記分光反射スペクトルを取得するステップにおいて、前記植物体が載置されるステージを回転させることにより、前記植物体を複数の方向から撮影し、前記ステージを傾斜させることにより、前記植物体を複数の方向から撮影することを特徴とする植物体の検査方法。 - 前記色素の含有度を算出するステップは、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第1平均スペクトルを得るステップと、
前記複数の第1平均スペクトルを平均して第2平均スペクトルを得るステップと、
前記第2平均スペクトルの前記第1波長帯の積分値Asumと、前記第2平均スペクトルの前記第2波長帯の積分値Bsumとを算出するステップと、
前記積分値Asum,Bsumと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出するステップと、を有することを特徴とする請求項7に記載の植物体の検査方法。 - 算出された前記色素の含有度が予め定められたしきい値以上である前記植物体を出荷または収穫するステップを備えることを特徴とする請求項7又は請求項8に記載の植物体の検査方法。
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JP2014136035A Active JP6439295B2 (ja) | 2014-07-01 | 2014-07-01 | 植物体の検査装置及び検査方法 |
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US20140168412A1 (en) * | 2012-12-19 | 2014-06-19 | Alan Shulman | Methods and systems for automated micro farming |
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