【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]
この発明は、四角な形状なした物品等を基準値と比較し
、その大きさ、及び形状を判別する物品等の判別装置に
関するものである。 ゛例えば、油揚で℃・なり寿司を
作るとき、油揚の外形寸法が不揃いであったり、外形寸
法が基準値にあっても形状が異常であると、いなり寿司
として出来上がったとき大きさ、形に不揃いが生じ、著
しく商品価値を低下させるととｋなる。そのため、現状
では人間が目Ｓにより大よその選別を行なっているが、
油揚の製造が機械化されているときは、その製造スピー
ドが早く適格な選別が困難であった。
この発明は、かふる点Ｋかんがみなされたもので、油揚
のように四角な形状をした被判別物を移送過程で撮影し
、その撮影１１ｖｆ＃祈しThe present invention relates to an article discriminating device that compares square-shaped articles with reference values and determines their size and shape.゛For example, when making ℃・narizushi using deep-fried tofu, if the outer dimensions of the fried tofu are irregular, or if the outer dimensions are within standard values but the shape is abnormal, the size and shape of the finished inari-zushi may vary. If irregularities occur and the product value is significantly reduced. Therefore, at present, humans generally perform selection using their eyes S.
When the production of fried tofu was mechanized, the production speed was so fast that it was difficult to properly sort the tofu. This invention is based on the Kafuru point K, in which a rectangular shaped object like fried tofu is photographed during the transportation process, and the
【被判別物の寸法、形状をデ
ータとして抽出し、選別のための判別を高速で行うこと
ができる形状判別装置を提供するものである。
以下、この発−の−実施例として油揚の寸法。
及びその形状を判別する方法及び装置について述べる。
〆１図〜第３図はこの発明による寸法、及び形状の判別
方法を説明する図画で、第ｉｌｌは四角の辺の寸法算出
法、第２ＩＩＩは辺のわん１度の算出法。
第３図は直角度の算出法をそれぞれ図示したものである
。
まず、館４６！ＩＩＫ示すように移送されている油揚Ｕ
ｖ一枚ずつテレビカメラ１で撮像する。撮倫画は後述す
るデータ解析装置２に送られ、油揚の外形をデータとし
て抽出する。抽出すべきデータは、撮僚画面上ＫＸＹ座
標系を設定して油揚の撮像外形を複数の点でサンプリン
グし、これらの座標を求めたものである。
例えば、算１図に示すよ５に撮像された油揚の外形を辺
Ａ１辺Ｂ２辺Ｃ９辺りで示し、辺り上の複数のサンプリ
ング点Ｐ１〜Ｐ、の座標ＹＰｔ（Ｘｔｓｙｓ）〜Ｐ、
（スｍ−７ｍ）とし文末める。この場合、油揚の四隅は
通常丸みな持っているため、その部分・、 ｂ、 ｅｅ
ｄの辺上にある点はサンプリングしない方がよいが、
物品によっては（四隅の形状が重要な場合）サンプリン
グしてもよい０次にサンプリング点Ｐ１〜Ｐ、の重心座
標Ｐ−（ｘａａ ｙａ ）を求める。こへでいう重心座
標Ｐｄ（ｘａｒ ｙａ ）は、のように計算される。
辺Ａの重心座標Ｐ＠ （Ｘ＠ｙ Ｙａ ）ｅ辺Ｂの重心
座標Ｐｂ （”ｈ ＃ ）’１１ ） ｅ辺Ｃの重心座
標Ｐ、（ｘ、、ｙ−も、重心座標Ｐ−と同様な計算によ
ってそれぞれの辺上りサンプリング点集金から求められ
る。
このような重心座標の概念を導入すると、辺（Ａ、Ｂ、
Ｃ，Ｄ）Ｋ凸凹があり直線でない場合もサンプリングさ
れた点集合から近似的に直線と仮定したとぎの中心座標
が求まる。
すると、油揚の平均的なたて寸法とよと寸法は相対する
辺の重心座標間の距離として求めることができるので−
Ｐａ−ｈ間の距離ねとｓ Ｐ、−ｐ−間の距離！、を算
出すれば、油揚の外形な四角形とした場合の平均的な外
形寸法とすることができる。
したがって、上述した外形寸法’Ｉ、’！を基準寸法規
格と比較すれば、その偏差値から油揚の寸法が規格内に
あるか、規格外にあるかを判別でき、さらｋその大小に
ついても選別することができる。
次に、油揚の外形異常の判別を行う。
ｍ２ｒｌＡＫオイテ、Ｐａ ＃ Ｐ、、 ＃ Ｐ、 ＃
ｐＨは前述した辺Ａ９辺Ｂ１辺Ｃ２辺りの重心座標で
あり、ｌ、。
ｌ、はＰａ−３間、及びＰ、−Ｐ−間な結んだ線分であ
る。ところで、油揚の場合は正常形のものは正方形、或
いは長方形に近い形のものとするから前記線分嶋と！、
の交点の座標ｖＰ、としたとき、次の第（２）式な満足
するものを正常形とし、満足しないものを異常形と判別
することができる。
ここで、Ｋは辺（Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄ）のわん白皮の許容値
を示す定数で、Ｋが０に近い糧、辺が直線Ｋｒｘ−・こ
とを示している・
第３図は前述した判別において基準寸法にある場合でも
、油揚の四角形状として不適当なものを判別するため、
四隅の直角度を判別する一つの手法を示したもので、前
記線分１．と！、の交点Ｐ。
で形成される／ｐ、 ｐ、 Ｐ−の角度を算出し、１９
０°−ｌ Ｐａ Ｐａ Ｐ４１≦０ ・・・・・・・・
・・・・ （３）の演算を行う。この算（３）式で定数
θは前記にと同様に規格の許容値を示したもので、θが
Ｏに近し・程、隅角が直角に近いということができる。
以上述べた３種類の判別規準を満たしている油揚を、規
準の寸法及び形状にあるものとして使用すれば、商品と
して揃ったものが提供できる。しかし、規準に外れる油
揚についても、許容値θ。
ＫＶ満足している同一形状にあるものはその外形寸法で
選別すれば、一応商品とし【揃ったものが提供できるの
で、第４図で示すようにデータ解析装置２の、出力で動
作する選別装置３によって、エアノズルＮ１． Ｎ、の
パルプを制御し、油揚な大。
中、小に選別するようｋしてもよい。
次に、前述した油揚の外形を複数の点でサンプリングし
、その座標をメモリに書き込むための画情処理装置の一
実施例をｆｓ５図〜第７図で説明する。
第５図はＴＶカメラ１がキャッチした油揚の撮影ＩＦを
示したもので、ＴＶＩｉＷＳの左上隅なＸＹ座標の原点
０とし、カメラの水平走査方向をＸ軸、［１直走査方向
’ｔＹ軸とする。
第６図において、１１はＴＶ左カメラ１２は前記ＴＶ左
カメラ１の映倫出力から水平・垂直同期パルスを分離す
る同期分離回路、１３は水平同期パルスを計数するカウ
ンタで垂直同期パルスによって０にリセットされる。１
４はＸ＠の座標を計測するためのりｐツクパルスを出力
する発振器、１５．１６は前記発振器１４の出力を計数
する第】、及び第２のカウンタで水平同期パルスによっ
てリセットされる。１７は映像信号の明暗を２億信号（
Ｈ，Ｌ）とするレベル検出器で比較器、又はシュミット
回路で構成される。１８は微分回路、１＠はマイクルブ
ーセッサ２１．メモリ２００Å出力インタフェース回路
を示す。
つづいて、その動作を第７図の波形図と共に説明する。
まず、第５図においてＫＭで示す！に番目の水平期間に
形成されるＴＶカメラ１１の映倫信号は、第７図のｙｗ
傷信号示される。このＹｔ傷信号水平同期パルスＨｌは
同期分離回路１２によって分離され、カウンタ１３でに
番目のパルスとして針数される。（この計数値がＹ座標
の値Ｙｔを与える）前記水平同期パルスＨ０は第１のカ
ウンタ１５゜及び第２のカウンタ１６のリセット信号に
使用されているので、この点から前記第１．第２のカウ
ンタ１５，１６はりｐツク信号ＣＫの計数をスタートす
る。レベル検出器１Ｔの出力波形り、は油揚の外形を示
す映倫信号Ｙｆの点Ｙ１でＨレベル。
点Ｙ、でＬレベルになるので、この出力波形り。
を微分する微分回路１８にはＰ、なる立上りエラ９パル
スとＰ、なる立下りエツジパルスが発生する。したがっ
て、この立上りエツジパルスＰｒが入出力インタ７工−
ス回ＷＩ１１９を介してマイクロプロセッサ２１に入力
されたときりｐツク信号ＣＫｔカウントしている第１の
カウンタ１５の計数値ＸＩ、及びカウンタ１３の計数値
ガをメモリ２０に書き込み、立下りエツジパルスＰ、が
入出力インタフよ１回路１１１Ｙ介してマイクロプロセ
ッサ２１に入力されたとき、同様に第２のカウンタ１６
の計数値Ｘｌ、及びカウンタ１３の計数値Ｙｔｔ’メモ
ｌ７２０に書き込むように制御すれば、Ｙ、波形で示さ
れる油揚の外形位置Ｙ、、Ｙ、のＸＹ座標がそれぞれ”
＋＋ Ｆｔ）”ｗｅ ｙｇ）として／４す２゜Ｋ格納さ
れる。以下、同様に第に＋１番目以降の水平期間にも同
様な動作でメモｔ＋２０に油揚の外形位置ｔＸＹ座標と
して記録して行く。このよう圧して一画面分の油揚の外
形座標がメモリ２ｏに格納されると、垂直同期パルスに
よってカウンタ１３がリセットされ、次に移送されて来
る油揚の撮倭に備える。このときメモリ２０１Ｃ書き込
まれて（・る油揚の外形位Ｉｌｖ示すサンプル値（ｘ−
ｙ）は、１イクロプロセツサ２１によって前述した第ｆ
ｔｌ、 （２１，（３１式の演算を行い、その結果を選
別制御回路２２＆Ｃ出力する。メモ１Ｊ２０１ｃ書き込
まれたＸＹ座標な示すデータは、Ｙ座標の最大値ｙ□８
を記録した時の座標を’Ｙｃｔ”ｃ）ｅ 最小値ｙＩｌ
、Ｉ。
を記録したときの座標”Ｙａｓ Ｘ、）、 Ｘ座標の最
大値Ｘ□８を記録したときの座標＠（ｘ４．Ｙａ）ｅ最
小値Ｘｍ１ｅＶ記録しタトきの座１［’ｌ （Ｘｂ ｅ
７ｂ ）とすると、前記各座標は油揚の角Ｃｏ ａ
ｓ ｄｏ ｂの座ｌｌｉを示していることになる。し
たがって、Ｘ ＜ ｘ＠ ＠ Ｙ ＜ ’ｆｂの座標
は辺ａのサンプル点ｘ ＜ ｘｃ ｅ ｙ ＜ ｙｈ
の座標は辺すのサンプル点ｘ ＞ Ｘｓ ＊ Ｙ ＞
７ｄの座標は辺ｄのサンプル点ｘ ＞ Ｘｃ ＃
Ｙ ＞ １−の座標は辺Ｃのサンプル点な示すことにな
り、メモリ２０に記録されているデータから任意の辺の
サンプル点のデータな抽出することができ、前記した館
（１）式の重心座標（Ｐ、。
Ｐｂ ＃ Ｐｅｐ Ｐｉ ）の算出ができる０重心
座標（Ｐ、。
八ｅ Ｐｐｍ Ｐｄ）が算出されると線分１１とｌ、は
簡皐に一次方稿式で表現でき、交点Ｐ、の座１［（ｘ、
。
ｙｅ）も求めることができる。したがって、形状の判別
を行う前記第（２）式 ＃ （３）式の演算もマイクロ
プロセッサ２１で容易に演算処理することができる。
このようにしてマイク−プロセッサ２１で演算された結
果は、前述したように選別装置３に出力され、形状の適
否１寸法の大きさに応じて選別するものである。
以上、四角形状の物品として油揚の場合について詳述し
たが、四角形状のものは油揚にか工わらず、他の物品で
もよ℃・ことはいうまでもなし・。さらに物品の外形を
サンプルする手段も第５図〜第７図の実施例に限定され
るものではない。
以上説明したように、この発明は、四角形状の判定に重
心座標という概念を導入し、その座標点ン利用して物品
の寸法及び形状を基準値と比較するよう罠したので、筒
車な演算機能で形状の判別ができ、それだけ判別速度を
向上させることができるとｔ・う利点な有するものであ
る。[This invention provides a shape discriminating device that can extract the dimensions and shapes of objects to be discriminated as data and perform discrimination for sorting at high speed. Below, as an example of this development, the dimensions of fried tofu are shown. A method and apparatus for determining the shape of the object and its shape will be described. Figures 1 to 3 are drawings for explaining the method for determining dimensions and shapes according to the present invention, in which the figure 111 shows a method for calculating the side dimensions of a square, and the figure 2 III shows a method for calculating the 1 degree of a side. FIG. 3 illustrates each method for calculating the squareness. First, Hall 46! Aburaage U being transferred as shown in IIK
v images are taken one by one with the television camera 1. The captured image is sent to a data analysis device 2, which will be described later, and the external shape of the fried tofu is extracted as data. The data to be extracted is obtained by setting a KXY coordinate system on the photographer's screen, sampling the imaged outline of the fried tofu at a plurality of points, and determining these coordinates. For example, as shown in Figure 1, the outer shape of the fried tofu imaged in Figure 5 is shown around side A1, side B2, and side C9, and the coordinates of multiple sampling points P1 to P on the area are YPt(Xtsys) to P,
(Sm-7m) and end the sentence. In this case, the four corners of fried tofu are usually rounded, so those parts... b, ee
It is better not to sample points on the edge of d, but
Depending on the article (if the shape of the four corners is important), the centroid coordinates P-(xaa ya ) of the zero-order sampling points P1 to P, which may be sampled, are determined. The center of gravity coordinate Pd(xarya) here is calculated as follows. Coordinates of the center of gravity of side A P@ (X@y Ya)e Coordinates of the center of gravity of side B Pb ("h #)'11) It is obtained from the collection of sampling points on each edge by a calculation. When we introduce the concept of the center of gravity coordinates, the edges (A, B,
C, D) Even if there are irregularities and the line is not a straight line, the center coordinates of the line, which is approximately assumed to be a straight line, can be determined from the sampled point set. Then, the average vertical and horizontal dimensions of the fried tofu can be found as the distance between the barycentric coordinates of the opposing sides, so −
Distance between Pa-h and s Distance between P, -p-! By calculating , it is possible to determine the average external dimensions of the fried tofu if it is a rectangular external shape. Therefore, the external dimensions 'I,' mentioned above! By comparing the tofu with the standard size standard, it can be determined from the deviation value whether the size of the fried tofu is within the standard or outside the standard, and it is also possible to sort out its size. Next, an abnormality in the external shape of the fried tofu is determined. m2rlAK Oite, Pa ＃P,, ＃P, ＃
The pH is the center of gravity coordinates of the aforementioned sides A9, B1, and C2, and is l. l is a line segment connecting Pa-3, P, -P-. By the way, in the case of deep-fried tofu, the normal shape is square or close to rectangular, so the above-mentioned line island! ,
When the coordinates of the intersection point are vP, those that satisfy the following equation (2) can be determined to be normal forms, and those that do not satisfy the following equation (2) can be determined to be abnormal forms. Here, K is a constant indicating the permissible value of dog skin on the sides (A, B, C, D), which indicates that K is close to 0 and the side is a straight line Krx-. In order to determine if the square shape of fried tofu is inappropriate even if it is within the standard size in the above-mentioned determination,
This shows one method for determining the squareness of the four corners. and! , the intersection point P. Calculate the angle of /p, p, P- formed by 19
0°-l Pa Pa P41≦0・・・・・・・・・
... Perform the calculation in (3). In this equation (3), the constant θ indicates the standard tolerance value as described above, and it can be said that the closer θ is to O, the closer the corner angle is to a right angle. If fried tofu that satisfies the above-mentioned three types of discrimination criteria is used as having the dimensions and shape of the criteria, a complete product can be provided. However, even for fried tofu that does not meet the standards, the allowable value θ is set. Items with the same shape that satisfy the KV can be sorted by their external dimensions, and then they can be treated as products. 3, air nozzle N1. Control the pulp of N, and fry tofu. You may also choose to sort into medium and small. Next, an embodiment of the image processing device for sampling the external shape of the fried tofu at a plurality of points and writing the coordinates into the memory will be described with reference to FIGS. FS5 to 7. Figure 5 shows the photographing IF of the fried tofu caught by the TV camera 1. The origin of the XY coordinates is 0, which is the upper left corner of the TVIiWS, and the horizontal scanning direction of the camera is the X axis, and the horizontal scanning direction is the do. In FIG. 6, 11 is a sync separation circuit that separates horizontal and vertical sync pulses from the video output of the TV left camera 1, and 13 is a counter that counts horizontal sync pulses, which is reset to 0 by the vertical sync pulse. be done. 1
4 is an oscillator that outputs a multiplier pulse for measuring the coordinate of X@, 15.16 is a counter that counts the output of the oscillator 14, and a second counter that is reset by a horizontal synchronizing pulse. 17 uses 200 million signals (
A level detector (H, L) consisting of a comparator or a Schmitt circuit. 18 is a differential circuit, 1@ is a microbussessor 21. A memory 200A output interface circuit is shown. Next, the operation will be explained with reference to the waveform diagram in FIG. 7. First, in Fig. 5, it is indicated by KM! The video signal of the TV camera 11 formed in the second horizontal period is yw in FIG.
Scratch signal is indicated. This Yt flaw signal horizontal synchronization pulse Hl is separated by a synchronization separation circuit 12 and counted by a counter 13 as the th pulse. (This count value gives the Y coordinate value Yt) The horizontal synchronizing pulse H0 is used as a reset signal for the first counter 15° and the second counter 16, so from this point, the first... The second counters 15 and 16 start counting the p-clock signal CK. The output waveform of the level detector 1T is at H level at point Y1 of the Eirin signal Yf, which indicates the outer shape of the fried tofu. Since it becomes L level at point Y, this output waveform is obtained. The differentiating circuit 18 that differentiates 9 pulses with a rising edge of P and a falling edge pulse with P. Therefore, this rising edge pulse Pr
When input to the microprocessor 21 via the switch WI119, the count value XI of the first counter 15 which is counting the threshold signal CKt and the count value of the counter 13 are written into the memory 20, and the falling edge pulse P, When input to the microprocessor 21 via the input/output interface 1 circuit 111Y, the second counter 16
If the count value Xl of the counter 13 and the count value Ytt' of the counter 13 are controlled to be written in the memory 1720, the XY coordinates of the external position Y, , Y, of the fried tofu indicated by the waveform Y, respectively.
++Ft)"we yg)/4s2°K is stored. Hereafter, the same operation is performed for the +1st and subsequent horizontal periods, and the outer shape position of the fried tofu is recorded as the tXY coordinates in the memo t+20. When the external coordinates of the fried tofu for one screen are stored in the memory 2o in this way, the counter 13 is reset by the vertical synchronization pulse and is prepared for photographing the next fried tofu.At this time, the data written in the memory 201C The sample value (x-
y) is the above-mentioned f-th
tl, (21, (Calculate equation 31 and output the result to the sorting control circuit 22&C.Memo 1J201c written XY coordinate data indicates the maximum value of Y coordinate y□8
The coordinates when recorded are 'Yct'c)e Minimum value yIl
,I. Coordinates when recording ``Yas X,), coordinates when recording maximum value of X□8 of
7b), each of the above coordinates is the angle of aburaage Co a
This indicates the locus of s do b. Therefore, the coordinates of X < x @ @ Y <'fb are the sample points of side a
The coordinates of is the sample point x > Xs * Y >
The coordinates of 7d are the sample point x of side d > Xc #
The coordinates of Y > 1- indicate the sample point of side C, and the data of the sample point of any side can be extracted from the data recorded in the memory 20, and the above equation (1) can be obtained. The centroid coordinates (P,. Pb # Pep Pi ) can be calculated. Once the centroid coordinates (P,. 8e Ppm Pd) have been calculated, the line segments 11 and l can be easily expressed in a linear quadratic formula, Locus 1 of the intersection P, [(x,
. ye) can also be found. Therefore, the microprocessor 21 can easily perform calculations of the equations (2) and (3) for determining the shape. The results calculated by the microphone processor 21 in this manner are output to the sorting device 3 as described above, and are sorted according to the suitability of the shape and the size of the dimensions. Above, we have described in detail the case of fried tofu as a square-shaped item, but it goes without saying that the square-shaped item can be used not only for fried tofu but also for other items. Furthermore, the means for sampling the external shape of the article is not limited to the embodiments shown in FIGS. 5 to 7. As explained above, this invention introduces the concept of barycentric coordinates to determine the rectangular shape, and uses the coordinate points to compare the dimensions and shape of the article with reference values, so it is easy to perform hourly calculations. It has the advantage that the shape can be discriminated by the function and the discrimination speed can be improved accordingly.
【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]
第１図〜第３図は四角形状の判別基準を説明する図、第
４図はこの発明が利用できる物品の選別装置の概略図、
第５図〜第７図は図形データを抽出するこの発明の一実
施例を示すもので、第５図は撮倫図、第６図は図形デー
タ抽出回路のプｐツク図、＃Ｅ７図は第６図の各部波形
図である。
図中、１はＴＶカメラ、２は図形処理装置、３は選別装
置を示す。
第４図
第５図
第６図
第７図
一一一一一 にＨ−一一一（に＋１）Ｈ−１１FIGS. 1 to 3 are diagrams illustrating the square-shaped discrimination criteria, and FIG. 4 is a schematic diagram of an article sorting device to which this invention can be used.
Figures 5 to 7 show an embodiment of the present invention for extracting graphic data. Figure 5 is a photographic diagram, Figure 6 is a block diagram of a graphic data extraction circuit, and Figure #E7 is a diagram of a graphic data extraction circuit. 7 is a waveform diagram of each part in FIG. 6. FIG. In the figure, 1 is a TV camera, 2 is a graphic processing device, and 3 is a sorting device. Figure 4 Figure 5 Figure 6 Figure 7 Figure 7