JPH06323909A - メロンの表面色評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】メロンの表面色の良否の評価の自動化を図ると
ともに、その評価の安定化を図ること。 【構成】この発明は、メロンの表面色の評価について、
検査員と同等の評価が色差を活用することにより可能で
あるという知見に基づくものであり、以下のような評価
を行う。温室メロンのカラー画像を入力し（Ｓ１）、そ
の画像を２値化してメロンを抽出し（Ｓ２）、その抽出
したメロンの重心位置を算出する（Ｓ３）。その算出し
た重心を利用し、メロンの複数の測定領域を求める（Ｓ
４）。求めた複数の測定領域の色測定を行ない（Ｓ
５）、その測定結果から色差を計算する（Ｓ６）。その
算出した色差を、あらかじめ設定した基準値（しきい
値）と比較し、メロンの表面色の良否を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、メロンの表面の色を測
定し、その測定結果に基づいて表面色の良否を評価する
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、メロンの表面の色は外観品質とし
て重要な評価要素であるので、その評価は検査員の目視
により一般的に行われている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来は検
査員が目視検査により評価していたので、かなりの熟練
を必要とするという問題が生じていた。さらに、検査員
の疲労に伴い評価基準が変化するなどして、評価が不安
定になるという問題も生じていた。

【０００４】そこで、本発明は、メロンの表面色の良否
の評価の自動化を図るとともに、その評価の安定化を図
ることを目的とする。

【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、本発
明は、メロンの複数の所定部分の色を測定する色測定手
段と、その複数の測定値から各部分間の色差を算出する
色差算出手段と、その算出した色差を所定の基準値と比
較してメロンの表面色の良否を判定する判定手段と、を
備えてなるメロンの表面色評価装置である。

【０００６】

【作用】本発明は、以下の知見に基づくものである。す
なわち、収穫して検査員がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４階級に等
級付けをした温室メロンについて、その一側面における
果梗部と赤道部の色をそれぞれ測定して両測定値から色
差を求めるとともに、果痕部と赤道部の色をそれぞれ測
定して両測定値から色差を求めた。さらに同一のメロン
において上記の一側面とは反対の側面おける同様の色差
を求め、これら色差の平均を図示すると、例えば図１に
示す結果が得られた。ここで、等級Ａは「優の上限」、
等級Ｂは「優の下限」、等級Ｃは「良の上限」、等級Ｄ
は「良の下限」である。

【０００７】図１から、等級Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄではそれぞ
れ色差の分布が異なり、メロンの表面色の色むらを評価
するために色差のしきい値を例えば「３」にし、このし
きい値を越えるものを色むらがあるものとして色むらが
あるメロンが占める割合（以下、色むら玉の混入率とい
う）を等級Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄごとに求めると、次のような
結果になった。

【０００８】等級Ａにおける色むら玉の混入率：３／１
１×１００＝２７％ 等級Ｂにおける色むら玉の混入率：７／１３×１００＝
５４％ 等級Ｃにおける色むら玉の混入率：９／１０×１００＝
９０％ 等級Ｄにおける色むら玉の混入率： ７／９×１００＝
７８％ この結果は、実態を反映しているものと考えられ、等級
が優れたメロンは色差が小さく色むらがなく、逆に等級
が劣るメロンは色差が大きく色むらがあるという知見が
得られた。

【０００９】さらに、この知見に基づき、上述のように
求めた色差をメロンのサンプルごとにグラフ上にプロッ
トすると図２に示すようになり、その回帰式を求めると
同図に示す結果が得られた。そこで、例えば色差「３」
をしきい値にして、色差がしきい値を下回るメロン中
に、等級Ａ、Ｂに属するメロンが占める割合を求める
と、１３／１６×１００＝８１．３％になった。また、
色差がしきい値を上回るメロン中に、等級Ｃ、Ｄに属す
るメロンが占める割合を求めると、１６／２７×１００
＝５９．３％になった。

【００１０】この結果から、表面色にむらが無く全体に
色付きが良く、検査員によって等級Ａ、Ｂに属すると判
定されているメロンは、色差がしきい値以下になる傾向
が強いといえる。逆に、表面色にむらがあり全体に色付
きが悪く、検査員によって等級Ｃ、Ｄに属すると判定さ
れているメロンは、色差がしきい値以上になる傾向が強
いといえる。

【００１１】そこで、本発明者らは、検査員が温室メロ
ンなどのメロンの表面色を評価する際に、メロンの表面
色を良い悪いの２つに区分しているようであり、この検
査員と同等の評価を、色差の活用により実現できるとい
う知見を得た。

【００１２】従って、本発明では、この知見に基づき、
色測定手段は、メロンの複数の所定部分の色を測定す
る。そして、色差算出手段は、その複数の測定値から各
部分間の色差を算出する。評価手段は、その算出した色
差を所定の基準値と比較してメロンの表面色の良否を判
定する。

【００１３】

【実施例】本発明の実施例について、以下に図面を参照
して説明する。

【００１４】図３において、１は撮影評価対象である温
室メロンなどをカラー撮影する画像入力装置である。
２、２は温室メロンを照明する照明装置である。画像入
力装置１は、カメラコントローラ３を介して画像処理装
置４に接続する。画像処理装置４は、後述のように所定
の画像処理を行う。画像処理装置４は後述のようなデー
タ処理を行うコンピュータ５に接続し、コンピュータ５
には出力装置として表示装置６を接続する。

【００１５】次に、このように構成する実施例のメロン
の色評価の一例について、図５のフローチャートを参照
して説明する。

【００１６】まず、画像入力装置１が撮影する温室メロ
ンのカラー画像を入力し（Ｓ１）、Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれ
かの画像を２値化してメロンを抽出する（Ｓ２）。次
に、その抽出したメロンの重心位置を算出する（Ｓ
３）。引き続き、その抽出したメロンの色の測定領域
を、次のように算出する（Ｓ４）。

【００１７】すなわち、図４に示すように、メロンの重
心からｙ方向の距離をそれぞれ算出し、その算出距離に
一定値ａ（ａ＜１）を掛けて位置ｙ１、ｙ２を求める。
そして、例えば、位置ｙ１、位置ｙ２をそれぞれ色測定
の中心とし、あらかじめ設定したウィンドウを色の測定
領域Ｄ３、Ｄ２とする。なお、この測定領域の組み合わ
せは、前記以外に、重心を中心とする測定領域Ｄ１と測
定領域Ｄ２、測定領域Ｄ１と測定領域Ｄ３、あるいは測
定領域Ｄ１、Ｄ２およびＤ３の組み合わせでもよい。

【００１８】次に、上記のように設定した測定領域Ｄ
２、Ｄ３の色測定を行う（Ｓ５）。そして、異なる測定
領域Ｄ２、Ｄ３の色測定の測定結果から色差を計算する
（Ｓ６）。さらに、その算出した色差を、メロンの表面
色の良否を判定するためにあらかじめ設定した基準値
（しきい値）と比較し、基準値以下であときにはメロン
の表面色は「良」と判定し、基準値以上であるときには
メロンの表面色は「不良」と判定する。

【００１９】以上のように本実施例によれば、メロンの
２つ異なる領域の色を測定し、その２つの測定値から２
つの領域間の色差を算出し、その算出した色差を所定の
基準値と比較してメロンの表面色の良否を判定するよう
にしたので、検査員と同等の評価の自動化が図れて評価
作業の省力化が実現できるとともに、その評価の安定化
が図れる。

【００２０】次に、本発明に関連する発明として、ネッ
ト系メロンのネットの類似性を総合的に評価するネット
の評価装置の一例について、図６を参照して説明する。

【００２１】図６において、１１は評価対象であるネッ
ト系メロンをのせる回転台であり、この回転台１１は、
モータを内蔵する回転台駆動部１２により回転できるよ
うに構成する。１３は回転台１１上のネット系メロンを
撮影する画像入力装置である。画像入力装置１３は、カ
メラコントローラ１４を介して画像処理装置１５に接続
する。画像処理装置１５は、後述のように所定の画像処
理を行う。画像処理装置１５には、出力装置として表示
装置１６を接続する。

【００２２】以上のように構成する装置の画像処理の一
例について、図７のフローチャートを参照して説明す
る。ここでは、評価対象としてアンデスメロンの場合に
ついて説明する。

【００２３】まず図６に示す位置のメロンを画像入力装
置１３で撮影して画像を入力するとともに、さらに回転
台１１を１８０度回転させて反対位置で停止し、この位
置のメロンを画像入力装置１３で再び撮影して画像を入
力する（Ｓ１１）。そして、これら入力した２つの画像
をそれぞれ２値化処理し、ネットをそれぞれ抽出する
（Ｓ１２）。

【００２４】ところで、ネットが抽出された一方の画像
Ａを画素数ｎだけ水平方向および垂直方向に移動したと
きの画像Ａｎを求め、画像Ａとその求めた画像Ａｎとの
論理積により一致する画素数（縞の構成画素数）を算出
し、移動画素数ｎとそれに対応する縞の構成画素数の関
係を図に示すと、図８の（１）または（２）に示すよう
になる。さらに、ネットが抽出されたもう一方の画像Ｂ
についても同様に求めると、その結果は図８の（１）ま
たは（２）に示すようになる。この結果から、画像Ａに
かかる縞の構成画素数の変化状態と、画像Ｂにかかる縞
の構成画素数の変化状態とが同じであれば、ネットパタ
ーンに類似性があるといえる。なお、８図中の各矢印
は、後述する比率算出のポイントである。

【００２５】そこで、このネットパターンの類似性を評
価するために、ステップＳ１２でネットが抽出された両
画像（Ａ、Ｂ）のそれぞれについて、あらかじめ設定し
た画素数ｎ１だけ水平方向および垂直方向に移動し、移
動後の画像をＡ１およびＢ１とする（Ｓ１３）。引き続
き、同様に、ネットが抽出された両画像（Ａ、Ｂ）のそ
れぞれについて、あらかじめ設定した画素数ｎ２だけ水
平方向および垂直方向に移動し、移動後の画像をＡ２お
よびＢ２とする（Ｓ１４）。

【００２６】次に、画像Ａと画像Ａ１との論理積により
両画像のネットの一致面積ＡＳ１を求めるとともに、画
像Ａと画像Ａ２との論理積により両画像のネットの一致
面積ＡＳ２を求める。同様に、画像Ｂと画像Ｂ１との論
理積により両画像のネットの一致面積ＢＳ１を求めると
ともに、画像Ｂと画像Ｂ２との論理積により両画像のネ
ットの一致面積ＢＳ２を求める。

【００２７】引き続き、その求めた一致面積ＡＳ１と一
致面積ＢＳ１の比率（ＡＳ１／ＢＳ１）を計算するとと
もに、その求めた一致面積ＡＳ２と一致面積ＢＳ２の比
率（ＡＳ２／ＢＳ２）を計算する。この比率は「１」に
近似するほどメロン全体のネットパターンに均一性があ
るといえる。そこで、この算出した各比率をあらかじめ
設定した値と比較し（Ｓ１７）、ネットパターンの均一
性を評価する。

【００２８】以上のような処理によれば、メロン全体の
ネットパターンを総合的に評価することができる。ま
た、その評価方法としてアルゴリズムが簡単であり、処
理速度の向上が図れる。

【００２９】

【発明の効果】以上のように本発明では、メロンの複数
の所定部分の色を測定し、その複数の測定値から各部分
間の色差を算出し、その算出した色差を所定の基準値と
比較してメロンの表面色の良否を判定するようにしたの
で、検査員と同等の評価の自動化が図れて評価作業の省
力化が実現でき、しかもその評価の安定化が図れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】等級付けされたサンプルの色差の分布例を示す
図である。

【図２】そのサンプルと色差の関係を示す図である。

【図３】本発明実施例のブロック図である。

【図４】評価領域を設定するための説明図である。

【図５】本発明実施例のメロンの表面色評価の一例を示
すフローチャートである。

【図６】ネットの評価装置の一例を示すブロック図であ
る。

【図７】その装置の画像処理例を示すフローチャートで
ある。

【図８】移動画素数と縞の構成画素数との関係を示す図
である。

【符号の説明】

１ 画像入力装置 ４ 画像処理装置 ５ コンピュータ

フロントページの続き (72)発明者 梅田 重夫 大阪府松原市柴垣１丁目25番４号 (72)発明者 坂口 栄一郎 東京都稲城市平尾１丁目21番２号 サンパ ーク平尾６−301号

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】メロンの複数の所定部分の色を測定する色
   測定手段と、 その複数の測定値から各部分間の色差を算出する色差算
   出手段と、 その算出した色差を所定の基準値と比較してメロンの表
   面色の良否を判定する判定手段と、 を備えてなるメロンの表面色評価装置。