JPH09512342A - 半透明物体の表面特徴を検出する方法及び装置 - Google Patents
半透明物体の表面特徴を検出する方法及び装置Info
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Abstract
Description
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1.半透明物体をその物体の少なくとも1つの選択された表面特徴に基づいて分 類する方法において、 物体に光を当てて物体内で光を散乱させ、 物体の表面を透過する上記散乱光を検出し、 上記検出された光を、上記表面の複数の定められた領域の各々を透過する光 の相対的な強度を表すデータに変換し、 上記データを分析して、表面の選択された特徴の存在を決定し、そして 上記決定に基づいて物体を分類する、 という段階を備えたことを特徴とする方法。 2.上記分析段階は、物体の表面特徴のパターン認識を実行する段階を備えた請 求項1に記載の方法。 3.上記パターン認識を実行する段階の前に、上記物体内からその表面を透過し た光から発せられたものではないデータを除去する段階を備えた請求項1に記載 の方法。 4.データを分析する上記段階は、データの統計学的な尺度を導出し、表面特徴 の存在を指示するに充分な光強度の変化が存在するかどうか決定することを含む 請求項1に記載の方法。 5.データを分析する上記段階は、データの統計学的な尺度を導出し、表面特徴 の存在を指示するに充分な光強度の変化が存在するかどうか決定することを含む 請求項3に記載の方法。 6.データを変換する上記段階は、更に、選択された周波数カットオフに対しデ ータを周波数フィルタする段階を備えた請求項5に記載の方法。 7.上記周波数フィルタする段階は、高周波数データ成分のみを通過することを 含む請求項6に記載の方法。 8.上記周波数フィルタする段階は、低周波数データ成分のみを通過することを 含む請求項6に記載の方法。 9.上記検出段階は、更に、物体から送られた散乱光の像を光学的に形成する段 階を含む請求項1に記載の方法。 10.上記検出段階は、このように形成された像を、その像を横切る選択された線 に沿って走査する段階を含む請求項9に記載の方法。 11.上記走査段階は、像を横切る複数の走査線に沿って行われる請求項10に記 載の方法。 12.上記物体は一般的に球状であり、上記像を光学的に形成する段階は、上記物 体の実質的に両方の半球の像を形成することを含む請求項9に記載の方法。 13.像を光学的に形成する上記段階は、物体から送られた散乱光の像を、物体か ら離れるように向けられたカメラに光学的に反射することを含む請求項9に記載 の方法。 14.複数の表面特徴が考慮され、上記分析段階は、このような表面特徴のいずれ かが物体に存在するかどうか決定することを含む請求項1に記載の方法。 15.上記物体は、皮付きの柑橘系果物であり、上記分析段階は、柑橘系果物の皮 の多孔性の程度を決定することを含む請求項14に記載の方法。 16.上記物体は、皮付きの柑橘系果物であり、上記分析段階は、柑橘系果物の皮 の膨らみ及び皺の程度を決定することを含む請求項14に記載の方法。 17.上記物体は、皮付きの柑橘系果物であり、上記分析段階は、柑橘系果物の皮 の***及び窪みの程度を決定することを含む請求項14に記載の方法。 18.上記物体は、皮付きの柑橘系果物であり、上記分析段階は、柑橘系果物の皮 の破損の程度を決定することを含む請求項14に記載の方法。 19.上記物体は、皮付きの柑橘系果物であり、上記分析段階は、柑橘系果物の皮 の表面腐敗の程度を決定することを含む請求項14に記載の方法。 20.上記検出段階は、二次元アレーにおいて像を走査して、物体の表面の少なく とも一部分の二次元グラフィック像を形成する段階を含む請求項9に記載の方法 。 21.上記光を当てる段階は、物体に可視光線を照射することを含む請求項1に記 載の方法。 22.上記光を当てる段階は、物体に可視スペクトル以外の光を照射することを含 む請求項1に記載の方法。 23.上記光は、近赤外線である請求項22に記載の方法。 24.上記分析段階は、像を背景像と物体像に分離し、そして背景像を除去して、 物体像を残すことを含む請求項9に記載の方法。 25.上記物体は、皮付きの果物であり、上記分析段階は、皮の多孔性の程度を決 定することを含み、そして更に、 物体像を走査し、 上記走査された像を、ハイパスデータフィルタを用いて高周波数データに対 してフィルタし、 上記フィルタされた像のピクセル強度のスレッシュホールドを確立し、そし て 上記スレッシュホールドより高い強度を有するピクセルの数を作表する、 という段階を備えた請求項24に記載の方法。 26.上記物体は、皮付きの果物であり、上記分析段階は、皮の山及び谷の存在を 決定することを含み、そして更に、 物体像を走査し、 上記走査された像を、ローパス/平滑化データフィルタを用いて低周波数デ ータに対してフィルタし、 上記フィルタされた像のピクセル強度のスレッシュホールドを確立し、そし て 上記スレッシュホールドより高い強度を有するピクセルの数を作表する、 という段階を備えた請求項24に記載の方法。 27.上記物体は、皮付きの果物であり、上記分析段階は、皮のくさび形***及び 窪みの存在を決定することを含み、そして更に、 ピクセル強度の鋭い遷移に対し物体像を選択的に走査し、 ピクセル強度のスレッシュホールドを確立し、 鋭い遷移に対応するピクセル境界に相接する隣接部において上記スレッシュ ホールドより高い強度を有するピクセルの数を作表し、上記隣接部は、染みとし て定義され、そして 所定の特性パラメータを越える染みの数を作表し、これにより、皮のくさび 形***及び窪みを識別する、 という段階を備えた請求項24に記載の方法。 28.上記特性パラメータは、選択された最小の染み面積を含み、染みの数を作表 する上記段階は、選択された最小面積を越える染みの数を作表することを含む請 求項27に記載の方法。 29.上記特性パラメータは、選択された染みの形状を含み、染みの数を作表する 上記段階は、選択された形状定義に合致する染みの数を作表することを含む請求 項27に記載の方法。 30.上記物体は、皮付きの果物であり、上記分析段階は、皮の表面における破損 の存在を決定することを含み、そして更に、 物体像を鋭い遷移及びピクセル強度に対して走査し、 物体像のピクセル強度の選択されたスレッシュホールドを確立し、 鋭い遷移をもつピクセル境界に相接する隣接部において上記選択されたスレ ッシュホールドより高い強度を有するピクセルの数を作表し、上記隣接部は、染 みとして定義され、そして 選択された面積及び巾を越える染みの数を作表し、これにより、皮の破損を 識別する、 という段階を備えた請求項24に記載の方法。 31.上記物体は、皮付きの果物であり、上記分析段階は、表面の腐敗の存在を決 定することを含み、そして更に、 物体像をピクセル強度の徐々の遷移に対して走査し、 ピクセル強度の選択されたスレッシュホールドを確立し、 徐々の遷移をもつピクセル境界に相接する隣接部において上記選択されたス レッシュホールドより高い強度を有するピクセルの数を作表し、上記隣接部は、 染みとして定義され、そして 所与の特性パラメータを越える染みの数を作表し、これにより、表面の腐敗 を識別する、 という段階を備えた請求項24に記載の方法。 32.上記特性パラメータは、上記染みの選択された最小面積を含み、上記の作表 段階は、この選択された最小面積を越える染みの数を作表することを含む請求 項31に記載の方法。 33.上記特性パラメータは、選択された形状を含み、上記作表段階は、この選択 された形状定義に合致する形状を有する染みの数を作表することを含む請求項3 1に記載の方法。 34.上記の物体は、果物、プラスチック物体、ワックス物体、セラミック物体、 複合体及びガラス物体よりなる群から選択される請求項1に記載の方法。 35.複数の物体が分類され、そして更に、このような物体をその分類に基づいて 選別する段階を備えた請求項1に記載の方法。 36.半透明物体上の少なくとも1つの選択された表面特徴の存在を決定する装置 において、 物体に光を当てて物体内で光を散乱させる手段と、 物体の表面を透過する上記散乱光を検出する手段と、 上記検出された光を、上記表面の複数の定められた領域の各々を透過する光 の相対的な強度を表すデータに変換する手段と、 上記データを分析して、表面の選択された特徴の存在を決定する手段とを備 えたことを特徴とする装置。 37.上記検出手段は、透過した散乱光の像を形成する手段を備えた請求項36に 記載の装置。 38.上記像を走査する光学的スキャナ手段を更に備えた請求項37に記載の装置 。 39.上記検出手段は、2つの独立した検出手段を備えた請求項37に記載の装置 。 40.上記検出手段の各々は、このような像を走査するための光学走査手段を備え 、この光学走査手段は、このような像の異なる部分を走査する請求項39に記載 の装置。 41.上記物体は実質的に球状であり、上記光学走査手段の各々は、物体の半球に 実質的に対応する像を走査する請求項40に記載の装置。 42.上記走査手段の出力に応答して、その出力を、像の複数の領域内の光の相対 的な強度を表すデータに変換するための手段を更に備えた請求項38に記載の装 置。 43.データを分析して物体の選択された特徴の存在を決定する手段を更に備えた 請求項42に記載の装置。 44.データを分析する上記手段は、デジタルコンピュータ手段を含む請求項43 に記載の装置。 45.上記データ分析手段に応答して上記決定に基づき物体を分類するための手段 を更に備えた請求項43に記載の装置。 46.上記分類手段は、デジタルコンピュータ手段を含む請求項45に記載の装置 。 47.上記データ分析手段は、上記相対的な光強度を選択された基準パターンと比 較する手段を備えた請求項43に記載の装置。 48.上記比較手段は、上記相対的な光強度を複数の選択された基準パターンと比 較するための手段を備えた請求項47に記載の装置。 49.半透明物体上の選択された表面特徴の存在を決定する装置において、 上記物体に向けられる光の少なくとも1つの光源と、 上記物体内で散乱されそして上記物体の表面を透過した光をデジタル信号に 変換するための感知手段と、 上記特徴が存在するかどうか決定する評価手段と、 を備えたことを特徴とする装置。 50.上記評価手段は、デジタルコンピュータ手段を含む請求項49に記載の装置 。
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