JPS62250981A - 選別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、ぶどうの果実のように、複数の被検査体が
重なり合って位置するものの選別を自動的に行うことの
できる選別装置に関する。

［発明の背景］ 現在、ぶどう選果場では一般に、検査員が目視により選
果評定を行っている。すなわち、検査員は、色標本によ
ってぶどうの色を評定し、これに粒の大きさ、房の形状
等の評定を加味して各等級に選別している。

［発明が解決しようとする問題点コ ところで、ぶどうの最盛期には一日に約−万箱もの検査
をしなければならないため、上述した従来の選別方法で
は、検査員の疲労等の体調および検査員の個人差のため
に検査のばらつきが生じてしまう、 この発明は、このような背景の下になされたもので、ぶ
どうの果実などのように重なり合って位置する被検査体
の選別を、評価結果にばらつきがなく、自動的に行うこ
とのできる選別装置を提供することを目的とする。

［問題点を解決するための手段］ 上記問題点を解決するためにこの発明は、ぶどうの果実
のように重なり合って位置する複数の被検査体を撮像す
る撮像手段と、前記撮像手段の出力から前記各被検査体
の輪郭を抽出する抽出手段と、前記輪郭から前記被検査
体の大きさおよびそのばらつきを判定する形状判定手段
と、前記被検査体に光を照射し反射光から前記被検査体
の色調に対応する信号を得る色差計と、前記色差計の出
力により前記被検査体の色調を判定する色調判定手段と
を具備し、前記形状判定手段と前記色調判定手段との出
力に基づいて前記被検査体の選別を行うことを要旨とす
る。

また、ぶどうの房の茎のように前記被検査体に混在する
物体を前記撮像手段の出力から抽出し、抽出した物体と
前記被検査体との混在比率を出力する物体判定手段を有
し、前記形状判定手段と色調判定手段と物体判定手段と
の出力に基づいて前記被検査体の選別を行うことを特徴
とする。

［作用　］ 上記構成によれば、被検査体の外観形状、および色調を
、予め定めた評価基準と比較することにより、ぶどう等
の被検査体の品質を客観的、かつ自動的に決定すること
ができる。特に、被検査体が重なりあっているような場
合でも、個々の被検査体の輪郭を抽出して判定するので
的確な判定が可能となる。

また、ぶどうの房の茎のように被検査体に混在する物体
と被検査体との混在比率を求め、上記形状および色調に
、この混在比率を併用して被検査体の品質を決定するか
ら、より正確な品質決定が可能となる。

［実施例］ 以下、図面を参照して、本発明の詳細な説明する。

第１図はこの発明の一実施例による選別装置の全体構成
を示す平面図である。図において、！はＬ字状に曲折し
たコンベアである。コンベア１は、段ボール箱に収容さ
れて搬入されてくるぶどうを次々と搬送する。

このコンベアｌの行路途中には、各種装置が配設されて
いる。まず、段ボール箱に付されたバーコードを読み取
るバーコードリーダ２が設けられ、生産者コードや箱の
種別（１，２，４，８ｋｇ）が読み取られる。また、バ
ーコードリーダ２の下流には暗室３が設けられ、この中
に、ぶどうの撮像を行うＣＣＤカメラ４と、色差計５と
か設置されている。なお、これらの詳細は後述する。

コンベア１の更に下流には、スタンプ装置６、選別機構
７が設置されている。スタンプ装置６は、段ボール箱に
等級表示を押すもの、選別機構７は、ぶどうの品質に応
じて一秀、二番、その他等に選別するものである。なお
、この選別に先立って、予め設定されたスイッチによっ
て、４ｋｇの箱とそれ以外の箱とに分離され、４　ｋｇ
の箱は対向機８ａによって自動対向された後選別を受け
、他の箱は別経路８ｂを通って上記選別を受けるように
なっている。選別された４ｋｇの箱は、梱包機９によっ
て梱包され出荷される。また、それ以外の箱は、人手に
よって梱包されて出荷される。なお、図中、１０はコン
ピュータ制御装置分電盤、＋１．１２゜１３．１４．１
５はそれぞれ、段ボール箱の搬入作業員、蓋開は作業員
、蓋閉じ作業員、４ｋｇ以外の箱の梱包作業員、４ｋｇ
箱の出荷作業員である。

第２図は、第１図の各部を制御する制御装置の全体構成
を示すブロック図である。図において、２０は画像処理
装置、３０は入出力装置制御装置、４０は管理コンピュ
ータである。

画像処理装置２０は、ＣＣＤカメラ４の出力信号を赤、
緑、青の３色の信号Ｒ、Ｇ　、Ｂに分離する変換器４ａ
の出力信号を変換、記憶し、これらに一定の処理を施す
ものである。すなわち、画１安処理装置２０は、上記ｎ
　、Ｇ　、Ｉ３信号をディジタル信号に変換し、画像デ
ータとして出力するＡ／Ｄ変換器２１Ｒ，２１Ｇ、２１
１３と、この画像データを記憶するフレームメモリ２２
１１．２２Ｇ、２２Ｂと、画像データに後述する処理を
施すＣＰＵ２３と、ＣＰＵ２３のプログラムや処理に必
要な基礎データを記憶するＲＯＭ２４と、ＣＰＵ２３の
作業エリア等からなるＲＡＭ２５とから構成される。

次に、入出力装置制御装置３０は、コンベアｌに沿って
配置された各入出力装置を制御するものである。すなわ
ち、バーコードリーダ２からの信号を取り込み、ディジ
タルデータに変換して記憶するバーコードリーグインタ
ーフェイス３１と、色差計５から出力されるアナログ信
号を取り込み、ディジタル信号に変換して記憶する色差
計インターフェイス３２と、管理コンピュータ４０との
信号のやり取りを制御する管理コンピュータインターフ
ェイス３３と、画像処理装置２０との信号のやり取りを
制御する画像処理装置インターフェイス３４と、ライン
制御を行うライン制御インターフェイス３５と、このラ
イン制御インターフェイス３５に接続された人力接点群
３６、出力接点群３７、および上記各部に電源供給する
電源部３８とから構成されている。

そして、上記各インターフェイス３１〜３５は、各符号
に添え字ａを付したＣＰＵと、添え字すを付したＲＯＭ
と、添え字Ｃを付したＲ　Ａ　Ｍとからなっている。例
えば、バーコードリーグインターフェイス３１は、ＣＰ
Ｕ３１ａと、ＲＯＭ３１ｂと、ＲＡＭ３１ｃとから構成
される。

ここで、これらのインターフェイス３１〜３５のＣＰＵ
３１ａ〜３５ａはシステムバス３９．ａによって相互に
接続されて信号の授受を行うととらに、ＣＰＵ３１ａ、
３３ａ、３４ａは、それぞれバーコードリーダ２、管理
コンピュータ４０、画像処理用ＣＰＵ２３とＲ５−２３
２規格による通信を行う。

また、ＣＰＵ３２ａは色差計５からのアナログ信号をデ
ィジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換機能と、Ｎ個のディ
ジタル信号の加算平均をとる機能とを持っている。更に
、ＣＰＵ３５ａは、ライン各所に配置された近接スイッ
チから、入力接点群３６を介して送られてくる信号を処
理するとと乙に、ライン制御信号を形成し、出力接点群
３７を通して出力する機能を有している。該出力接点群
３７は、リレー等のスイッチング素子からなり、シーケ
ンスバス３９ｂを介してＣＰＵ３５ａに接続され、コン
ベア！、ＣＣＤカメラ４、色差計５の移動制御および選
別機構７の制御を行うものである。なお、ＣＣＤカメラ
４および色差計５は、パルス指令によって駆動される３
軸ロボツトにより、ｘ、ｙ。

Ｚ各方向に移動できるようになっている。

上記管理コンピュータ４０は、画像処理装置２０および
色差計用ＣＰＵ３２ａからの処理結果によって、ぶどう
の等級を決定する。また、この決定結果を、通信用ＣＰ
Ｕ３３ａを介してライン制御用ＣＰＵ３５ａへ送り、選
別機構７に選別を命じる。更に、各生産者について等級
毎の出荷個数を集計し、出荷の実績表を作成する。

第３図は、画像処理装置２０内のメモリの構成を示すメ
モリマツプである。図において、ＤＲＡＭ領域２５ａは
システムプログラム用の領域である。このＤＲＡＭ領域
２５ａの次には、処理プログラム用のＲＡＭ領域１２５
ｂおよびＲＡＭ領域■２５ｃと、フレームメモリ２２Ｒ
，２２Ｇ、２２Ｂがとられている。さらに次の領域には
、空き領域を置いて、システムを立ちあげるためのＲＯ
Ｍ領域２５ｄとｆ１０制御のためのＩ１０領域２５ｅと
が確保されている。

第４図は、色差計５の構成を示すブロック図である。図
において、５１は分光部である。分光ｒ′！ｌ＜５１は
、白色光を発光する発光素子５２と、発光素子５２から
出た光を集光するレンズ５３と、３つのフィルタ５４　
Ｂ、５４　ｆｌ、５４　Ｙにより、レンズ５３から出た
光を青、赤、黄の３色に分光部ろ回転ディスク５４とか
らなり、回転ディスク５４は一定の速度（例えば、６０
０　ｒｐｍ）で回転するようになっている。従って、回
転ディスク５４を通過した青、赤、黄の単色光は、一定
の周期で逐次ぶどう５５に照射される。なお、回転ディ
スク５４の所定位置にはスタートマーク５４ａが設けら
れている。

ぶどう５５で反射した光は、受光素子５６に受光され、
電気信号に変換されて増幅器５７に供給される。増幅器
５７は受光素子５６の出力電圧を増幅してＣＰＵ３２ａ
（第２図も参照）に供給する。

ＣＰＵ３２ａはこれをＡ／Ｄ変換して１２ビツトのディ
ジタルデータ化し、後述する処理を施してぶどう５５の
色を数値化する。なお、受光素子５６は各色に対して平
坦な特性を持つ素子である。

第５図は、色差計５の出力を示すものであり、同図（ａ
）はスタートマーク５４ａによるスタート信号を示し、
同図（ｂ）は増幅器５７から出力された色信号を示す。

この図から分かるように、スタート信号についで、青Ｂ
、赤Ｒ１黄Ｙの３色の色信号が逐次出力され、これらが
ＣＰＵ３２ａへ供給される。なお、スタートマーク５４
ａは図示しない受光素子によって検出され、ＣＰＵ３２
ａへ供給されるようになっている。

次に、本実施例の動作を説明する。

第６図は、人間の作業を主とするもの、画像処理とライ
ン制御を主とするもの、管理コンピュータ４０の処理を
主とするものの３つに大別して、本実施例の全体動作を
示したフローチャートである。

まず、ぶどうを収納した段ボール箱が、作業口！ｌによ
って搬入されると（ステップＳｔ）、これがコンベアｌ
によって搬送され、バーコードリーダ２の箇所を通過す
る。この際、段ボール箱に記載されたバーコードがバー
コードリーダ２によって読み取られる（ステップＳ２）
。このバーコードは、選果場コード、生産者コード、箱
種別、およびぶどうの房の大きさ等の情報を含んでおり
、読み取られたバーコードは、バーコードリーダ２から
、第２図のＣＰＵ３１ａ、ＣＰＵ３３ａを介して、管理
コンピュータ４０に送られる。管理コンピュータ４０は
読み込みが正常になされたか否かを判定しくステップＳ
３）、正常のときはステップＳ４に進み、否のときには
ＣＰＵ３３ａを介してライン制御用ＣＰＵ３５ａヘライ
ン停止命令を送り、ＣＰＵ３５ａはコンベアｌを停止す
る（ステップＳ７）。コンベアｌが停止されると、人手
による復旧処理および再投入が行なわれ（ステップＳ８
〜９）、コンベアｌが再起動される。

管理コンピュータ４０は、ステップＳ４において、生産
者が登録されたマスターファイルを検索し、選果場コー
ド、生産者コード、箱種別等が正しいものか否かをチェ
ックし、正規に登録されたバーコードであったときには
（ステップＳ５）、ステップＳ６において、選果場、生
産者コード、箱種別および房の大きさを記録し、待ち状
態に入る。

このとき制御はステップＳｉ１へ進む。一方、バーコー
ドが正規のものでなかったときは、管理コンピュータ４
０からＣＰＵ３３ａを介して、ライン停止命令がＣＰＵ
３５ａに送られ、ＣＰＵ３５ａはコンベアｌを停止する
（ステップＳ７）。コンベア１が停止されると、人手に
より復旧処理および再投入が行なわれ（ステップ８８〜
９）、コンベア！が再起動される。

さて、ステップＳｌｌでは、作業員１２による蓋開けが
行なわれる。この後、ＣＯＤカメラ４によるぶどうの撮
像がなされ、この画像データが画像処理装置２０へ転送
される。この画像データによって、画像処理装置２０は
、ぶどうの粒の直径測定（ステップ５１２）と茎露出割
合の測定（ステップＳ　１３）とを実行する。次に、色
差計５によってぶどうの色調が検出され、この検出結果
がＣＰＵ３２ａによってディジタルデータに変換され、
該ディジタルデータに基づいて色調測定が行なわれる（
ステップ５１４）。なお、これらの処理については後で
詳述する。

上記処理結果は、画像処理装置２０のＣＩ）　Ｕ　２３
および色調測定用ＣＰＵ３２ａから管理コンピュータ４
０に通信用ＣＰＯ３３ａを介して供給される。管理コン
ピュータ４０は上記処理結果をマスターファイルのデー
タと照合して等級を決定しくステップ５１５）、生産者
毎に実績データとして記録する（ステップＳ　１６）。

実績データが得られると管理コンピュータ４０は、通信
用ＣＰＵ３３ａを通してライン制御用ＣＰＵ３５ａに等
扱指示を送る（ステップＳ　１７）。ライン制御用ＣＰ
Ｕ３５ａは、スタンプ装置６を作動させ、該当段ボール
箱に等級スタンプを押させる（ステップ５１８）。

等級スタンプが押された後、作業員１３により蓋閉じが
行なわる（ステップ５２１）。また、４ｋｇ箱とそれ以
外の箱（１ｋｇ、２ｋｇ、８ｋｇ箱）との判別がなされ
（ステップ５２２）、４ｋｇ箱は対向機８ａで自動対画
された後（ステップ５２３）、また、他の箱は別経路８
ｂを経て選別機構７に至り、ここで選果される（ステッ
プ５２４）。そして、ステップＳ２５で梱包され、ステ
ップＳ２６で出荷される。

なお、上述した４ｋｇ箱と他の箱との区別は、コンベア
ｌを駆動する前に、手動で切換設定されたスイッチによ
って行なわれる。そして、例えば、４ｋｇに設定したと
きには、４　ｋｇの箱だけを搬入する。

次に、第７図は、画像処理装置２０による画像処理の概
要を示すフローチャートであり、これは第６図のステッ
プＳ１２〜！４に相当するものである。

この場合、段ボール箱がＣＯＤカメラ４に接近すると、
これが近接センサによって検出され、第２図の入力接点
３６→ライン制御用ＣＰＵ３５ａ→通信用ＣＰＵ３４ａ
→画像処理用ＣＰＵ２３という経路で測定指令が出力さ
れる。この指令を検出すると（ステップ５Ｉ１３１）、
ＣＰＵ２３は、前処理（ステップ５Ｂ２）、ぶどうの果
実の直径算出（ステップ５ｎ３）、ぶどうの房の茎の露
出割合算出（ステップ５Ｂ４）を行い、演算結果を管理
コンピュータ４０へ送信する（ステップ５Ｂ５）。

以下、上記各処理について説明する。

第８図および第９図は、上記前処理を説明するための図
である。この前処理は、ＣＯＤカメラ４によって撮像さ
れたぶどうの房の画像から各果実の輪郭を抽出するもの
である。この場合、果実の輪郭は真円に近く、周囲より
一段と明るくなっている。なお、ＣＯＤカメラ４の画素
数は５１２×５１２であり、各画素の輝度がθ〜２５５
すなわち８ビツトで表現される。また、撮像されたぶど
うの画像は、各フレームメモリ２２Ｒ〜２２Ｂに各色毎
に格納される。

前処理が開始されると、画像処理用ＣＰＵ２３は以下の
処理を行う。まず、第８図のステップＳＰＩにおいて、
フレームメモリ２２Ｒおよび２２Ｂの各画素について、
その論理和をとり、その結果をＲＡＭ領域１２５ｂに転
送する。そして、第９図に示すように、第２水平線の第
２画素Ｃから始め、隣接４画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅと
の演算処理を順次行う。この処理は、各画素を２値化し
、明るい画素を輪郭として抽出する処理ｌ（ステップＳ
Ｐ２〜８）と、抽出された輪郭をよりはっきりさせるた
めの処理２（ステップＳＰ９〜１６）とからなっている
。

処理１では、第９図（ａ）に示すように、ＲＡＭ領域［
２５ｂから１画素ずつ読み出して、以下の演算を施し、
ＲＡＭ領域１１２５ｃの対応アドレスに書き込んでいく
。

まず、ステップＳＰ２において、画素Ｃの輝度レベルを
４倍し、この値をＸとする。この値Ｘから、隣接画素Ａ
　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅの輝度レベルの和を引いて、新たな
値Ｘとしくステップ５Ｐ３）、この新たな値Ｘが基準レ
ベル（二値化レベル）より大きいときには値“ＦＦ”（
＋６進表示）をＲＡＭ領域［１２５ｃの対応アドレスに
書き込む（ステップＳＰ４．５）。一方、前記新たな値
Ｘか、二値化レベルより小さいときには、ＲＡＭ領域■
２５ｃの対応アドレスに“００”を書き込む（ステップ
ＳＰ４．６）。つまり、画素Ｃの輝度レベルが回りの画
素Ａ−Ｅの平均より高いときには“ＦＦ”を、低いとき
には“００”をＲＡＭ領域１１２５ｃの対応アドレスに
書き込む。

以下、各画素を逐次抽出して（ステップ５Ｐ７）、上記
処理を繰り返し、全画素についてこの二値化処理が終了
したら（ステップ５Ｐ８）、次の処理２へ進む。

処理ｌで明るい部分が抽出されたら、次は孤立点を除去
する処理を行う。この処理は、第９図に示すように、Ｒ
ＡＭ領域１１２５ｃから１画素ずつ読み出し、以下の演
算を行ってｒｔＡＭ領域Ｉ２５ｂに書き込んでいく処理
である。

この場合、隣接４画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅの状態によ
り、次の３通りの処理が行なわれる。

（１）画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅがすべて“００”、す
なわち暗いときは、画素Ｃも“００”とする。これによ
り、孤立点が除去される。

（２）画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅがすべて“ＦＦ”、す
なイつち高輝度のときは、画素Ｃを“００”とする。こ
れにより、細線化が遂行される。

（３）上記（１）、（２）以外のときは、画素Ｃの値そ
のものを転送する。

次に、第８図を参照して処理２の具体的な動作を説明す
る。

まず、画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅが全て“００”のとき
は、ステップＳＰ９で演算される、画素Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｅ
の論理和Ｘが“００”となるから、ステップ５ＰＩＯか
らステップ５Ｐ１４へ移行し、画素Ｃの値にかかわりな
く、上記論理和ｘ１つまり“００”がＲＡＭ領域１２５
ｂに転送される。これにより、上記（１）の処理が実行
されたこととなり、孤立した高輝度点が除去される。

次に、画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅがすべて“ＦＦ”のと
きには、論理和Ｘが“ＦＦ”となるからステップ５ＰＩ
Ｏからステップ５ＰＩＩへ進み、画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　
。

Ｅの論理積がとられる。この論理積も“ＦＦ”であり、
その否定論理“００”が新たなＸとされる（ステップ５
Ｐ１２）。従って、ステップＳＰ＋３で演算される画素
Ｃと新たな値Ｘとの論理積ら“００”となり、これがＲ
ＡＭ領域１２５ｂへ転送される。

こうして、上記（２）の処理が行−なわれる。

更に、上記以外の場合、すなわち隣接４画素Ａ。

Ｂ　、Ｄ　、Ｅの内の１〜３個が“ＦＦ”（高輝度）の
ときは、“００”の画素が少なくとらＩっ存在するから
、４つの画素Ａ　、Ｂ　、Ｄ　、Ｅの論理積が“００”
となり、その否定論理Ｘが“ＦＦ“となる（ステップＳ
Ｐ　＋　２゜１３）。従って、画素Ｃの値がそのままＲ
ＡＭ領域１２５ｂに転送される（ステップＳ１３．１４
）。

以下、次の画素を順次抽出しくステップＳＰ＋５）、上
と同様の処理を行い、全画素の処理が終了した時点で前
処理を完了する（ステップＳＰ　Ｉ　Ｇ）。

前処理が終了すると、次はぶどう果実の直径算出を行う
。以下、第１０図〜第１２図を参照して直径算出処理を
説明する。

この処理は、ＣＯＤカメラ４によって取り込まれた画像
データに基づいて行なわれる。すなわち、前記画像デー
タより連続する画素を追跡して円弧を見付け、この円弧
上の３点からぶどう粒の直径を求める。なお、この場合
、ぶどう粒は真円であるものとじ−で解析するため誤差
が生じる。この誤差を考慮して、円弧の中心座標が一定
の小範囲内に入るものについては同一円とみなし、直径
の平均をとり、これを最終的な直径とする。

第１０図において、ＲＡＭ領域１２５ｂに格納された画
像データから順番に画素を読み出し、これを注目画素Ｐ
とする（ステップ５Ｐ３１）。この注目画素Ｐが“００
“の場合は次の画素を読み出して注目画素Ｐとする。注
目画素が“ＦＦ”の場合、第１１図（ａ）に示ず隣接８
画素Ａ〜Ｉ−１の各々について以下の処理を行う。

まず、隣接画素Ａを選択して読み出しくステップ５Ｐ３
３）、これが“ＦＦ”か否かを調べる（ステップ５Ｐ３
４）。そして、“ＦＦ”の場合はベクトル量の加算を実
行する（ステップ５Ｐ３５）。このベクトル量は、第１
１図（ｂ）に示すように、注目画素Ｐと隣接画素Ａ　−
Ｈとの位置関係によって定まるもので、例えば画素人の
ベクトル量は（１，１）、画素Ｆのベクトル量は（１，
−１）という具合に、注目画素Ｐを原点とずろＬＹ座標
に対応して定められている。画素Ａが選択された今の場
合、ベクトル量はＶＸ＝　１　、Ｖｙ＝　Ｉであるから
、次の式によってベクトル量の和ＴＶＸ、ＴＶｙが求め
られる。

ＴＶｘ＝ＴＶｘｐｒｅｖ＋　Ｉ−−（１）Ｔ　Ｖ　ｙ＝
　Ｔ　Ｖ　ｙｐｒｅｖ＋　１−　・・・（２）ここで、
Ｔ　Ｖ　ｘｐｒｅｖ、　Ｔ　Ｖ　ｙｐｒｅｖは各々曲回
までのベクトル和であり、過去数回にわたるベクトル和
かとられる。

また、他の画素Ｂ　−Ｈが選択された場合乙、それぞれ
のベクトルｆｆ１Ｖｘ、Ｖｙが同様に加算され、ベクト
ル和ＴＶＸ、ＴＶｙが求められる。

こうして求められたベクトル和ＴＶＸ、ＴＶＹによって
、第１１図（ｃ）に示すようにして、解析方向が決定さ
れる（ステップ５Ｐ３６）。この図では、ベクトル和Ｔ
Ｖｘ、ＴＶｙの符号（正負）と比とによって、−周が２
２．５°ずっ１６方向に分割され、次に選択すべき画素
が決められている。例えば、ベクトル和ＴＶｘ、ＴＶＹ
が共に正で、かつこれらの比ＴＶｙ／ＴＶｘｈ（ｔａｎ
２２　、　５°より小さい場合、ステップＳＰ３７〜３
９を経てステップ５Ｐ３３に戻り、画素り、Ａ、Ｆ’が
この順位で次々に選ばれ、連続画素の追跡が行なイつれ
る。

こうして、連続画素が数十画素追跡されたならば（ステ
ップ５Ｐ３７）、この連続画素を円弧とみなし、後に説
明する方法で直径と中心座標とを算出する（ステップ５
Ｐ３８）。そして、上記８隣接画素Ａ〜■］についてこ
の処理が終了したら（ステップ５Ｐ３９）、順次、次の
注目画素を選択して同様の処理を行い、全画素につき上
記処理を実行する（ステップ５Ｐ４０）。全画素につい
ての処理終了後、中心座標が一定範囲に入る幾つかの直
径について平均をとり（ステップ５Ｐ４１）、これを求
めるへき直径として、管理コンピュータ４０に送信する
（ステップ５Ｐ４２）。

第１１図（ｄ）は、上記追跡動作の具体例を示すもので
あり、図のＰＯ−ＰＩ３は“Ｆ”Ｆ”の画像データであ
る。まず、注目画素ＰＯが選択される。

次に、第１夏図（ａ）の画素Ａに相当する画素ＰＩか選
択され、ベクトルｆｆ１Ｖｘ＝　Ｉ　、Ｖｙ＝　Ｉであ
ることから、ベクトル和ＴＶｘ−１、ＴＶｙ＝　Ｉとな
る。また、これらの比は１であるから、第１１図（ｃ）
より、次の解析画素Ａ、Ｂ、Ｄが選択される。

今の場合、画素ＰＩに対して画素Ａ、Ｂの位置にあるも
のは“００”であるから、画素りの位置にある画素Ｐ２
が選択される。この画素りのベクトル量は、Ｖｘ＝　Ｉ
　、Ｖｙ＝０であるから、ベクトル和’Ｉ”Ｖｘ＝１＋
１＝２、ＴＶｙ＝１＋０＝１となる。

また、これらの比ＴＶｙ／’ｒＶＸ＝　１　／２だから
、第１１図（ｃ）から、次の解析画素はＡ　、Ｄ　、ｒ
３となる。

よって、画素Ｐ２に対してＡの位置にある画素Ｐ４が選
択される。このとき、画素Ｐ３ら“ＦＦ”であるが、画
素Ａの位置にある画素Ｐ４か優先的に選択される。以下
同様に、画素Ｐ１２で、以降の点が認められなくなるま
で追跡が進められ、ここでもう一度画素ＰＯに戻り、８
隣接画素Ａ　−Ｈについて解析が終了した時点で次の注
目画素ＰＯに移る。

第１２図は、上記ステップＳＰ３８の直径算出方法を説
明するための図である。

この図において、円弧上の３点をＱ＋（ｘ＋、Ｙ＋）。

Ｑ　２（Ｘ２．Ｙ２）、　Ｑ　３（Ｘ３．ｙ３）とする
。また線分Ｑ、Ｑ。

の中点をＱ４（Ｘ４．Ｆ４）、線分Ｑ２Ｑｓの中点をＱ
−（ｘ、。

ｙｓ）とする。更に、線分Ｑ、Ｑ、の垂直二等分線をａ
、線分Ｑ、Ｑ３の垂直二等分線をｂとする。これにより
、中心座標（ｘｏ　、　ｙｏ）と、直径ｄとは以下のよ
うにして求まる。

まず、線ａおよび線すの傾きＤａ、Ｄｂは、これらが線
分Ｑ、Ｑ、、Ｑ２Ｑ３に直交することから、Ｄ　ａ＝　
　（Ｘ２　　ＸＩ）／　（Ｊ２　　Ｙ＋）・・・・・（
３）Ｄ　ｂ−Ｃｘ３Ｘ２）／　（Ｆ３　　）’ｔ）・・
−（４）また、中点Ｑ４．Ｑｓの座標は、 ）［、＝　（ｘ＋　＋　ｘｙ）／　２、Ｙ４＝　（ｙ＋
＋ｙｔ）／　２　・−−Ｃ５）Ｘ５＝　（ｘ、＋　ＸＩ
）／　２、ｙｓ　＝　（Ｙ２　＋　ｙ３）／　２−−　
（６）で与えられる。よって、傾きがＤａ、Ｄｂで与え
られ、中点Ｑ、、Ｑ５を通過する線ａ、ｂの方程式を求
め、ｘ＝Ｏとおけば、次の式により線ａ、ｂの切片Ｃａ
、Ｃｂが求められる。

Ｃａ＝−ｘ４ＸＤａ＋ｙ＋°°°°°°（７）Ｃｂ＝Ｘ
ｓ　Ｘ　Ｄ　ｂ＋　Ｖｓ・・・・・・（８）また、２つ
の線ａ、ｂの交点として与えられる中心座標Ｑ。（ｘｏ
、ｙｇ）は、 ｘｏ＝（Ｃａ　　Ｃｂ）／（Ｄａ　　Ｄｂ）・・−（９
）ｙｏ：　−ＤａＸ　ＸＯＸ　Ｃミニ・・−・・・−・
（Ｉ　Ｏ）となる。更に、直径ｄは点Ｑ、と中心座標と
の距離として与えられる。

次に、第１３図および第１４図を参照して色調測定およ
び色調判定の各処理について説明ずろ。

披検査体がＣＯＤカメラ４を経て色差計５の所にくると
、図示せぬ近接センサがこれを検出し、入力接点群３６
、ライン制御用ＣＰＵ３５ａを介してＡ／Ｄ変換用ＣＰ
Ｏ３２ａに色調計測指令が与えられる（ステップ５Ｐ５
１）。色差計５からスタート信号が出力されると（第４
．５図参照）、ＣＰＵ３２ａはステップ５Ｐ５２からス
テップ５Ｐ５３に移り、第１回目のデータ取り込みを行
う。

すなわち、第４図のフィルタ５４　Ｂ、５４　Ｒ，５４
Ｙから出力される各色信号を順次取り込み、Ａ／Ｄ変換
する。そして、全部のフィルタ５４　Ｂ、５４　Ｒ，５
４Ｙからのデータ採集が終了したら（ステップ５Ｐ５４
）、上記と同様にして、第２回目、第３回目・・・・・
・第Ｎ回目の各色信号を採集する。第Ｎ回目の採集が終
了したら（ステップ５Ｐ５７）、各フィルタ５４　Ｂ、
５４　Ｒ，５４Ｙ＠のＮ個の色信号について加算平均を
取り（ステップ５Ｐ５８）、この結果（色調データ）を
管理コンピュータ４０へ送信する。この送信は、通信用
ＣＰＵ３３ａを介して行なわれる。なお、上記ステップ
５Ｐ５４において、スタート信号が正しい順序で得られ
なかった場合は、ステップ５Ｐ５５からステップ５Ｐ５
６へ進み、管理コンピュータ４０ヘエラーコードを送信
する。

一方、上記色調データあるいはエラーコードを受は取っ
た管理コンピュータ４０は、第１４図のステップＳＰ６
１で受信を検出し、ステップ５Ｐ６２において受は取っ
たデータが色調データかエラーコードかを調べる。そし
て、色調データの場合は、ステップ５Ｐ６３に進んで色
調データから色の判定を行い、エラーコードの場合はス
テ・ノブ５Ｐ６４でエラー処理を行う。

上記色調判定は、各色の成分割合を計算して求める。す
なわち、赤、黄、青の各色成分をＲ，Ｙ。

Ｂとし、 ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｙ＋Ｂ） ｙ＝　Ｙ／（Ｒ＋　Ｙ　＋　Ｂ）　　　・・・・・・（
Ｉ　１）ｂ＝Ｂ／（Ｒ＋　Ｙ　＋　Ｂ） なる式によって、各成分割合ｒ、ｙ、ｂを求め、（ｉｆ
　ｒに対する値すの大きさを１０点満点で点数づけずろ
。

この場合値ｂ／ｒが大きいほど、つまり、黒に近いほど
高得点とする。

次に、第１５図および第１６図を参照して茎の露出割合
の測定について説明する。この処理は、第１５図に示す
ように、フレームメモリ２２Ｒ１２２Ｇ、２２Ｂの各ア
ドレスから１画素分（１バイト）ずつデータｒｉ、ｇｉ
、ｂｉを順次読み出し、これに第１６図の処理を施すも
ので、画像処理装置２０で実行される。

ここで、茎（緑の成分）の抽出は、次の条件で行う。

（１）３つのデータｒｉ、ｇｉ、ｂｉが共に設定閾値よ
り大きいとき、すなわち、これらデータに相当する画素
の輝度が所定閾値上り高いときは、第１５図に示す白紙
（背景）として除去する。

（２）３つのデータｒｉ、ｇｉ、ｂｉの値がほぼ等しい
ときも白紙として除去する。

（３）緑のデータｇｉがデータｒｉ、ｂｉのいずれより
も大きいとき、すなわち、次の条件が成立するとき、茎
と判定する。

（ｇｉ＞　ｒｉ）　・（ｇｉ＞　ｂｉ）−−（１２）（
４）上記（１）〜（３）以外はぶどうの房と判定する。

そして、ぶどうの房と茎に対する茎の比率Ｐ（％）を次
の式によって求める。

Ｐ・１００ＸＧｃＮＴ／（ＧＣＮＴ＋ＢＣＮＴ）・・・
・・・（１３）ここで、ＧＣＮＴは茎と判定された画素
数ＢＣＮＴは房と判定された画素数 第１６図は、この茎露出割合測定の流れを示すフローチ
ャートである。

−Ｊ＋」　−−−Ｊハｎり１−ふ＾−，ｈ竺ｍｔ＋＋ｔ
ｌｌｌ／しを行った後、ステップ５Ｐ７２〜７４で上述
した（１）〜（３）の判定を実行し、緑の画素数Ｇ　Ｃ
ＮＴと青の画素数ＢＣＮＴとを数える（ステップ５Ｐ７
５．７６）。そして、次の画素に対応するデータｒｉ、
ｇｉ、ｂｉを順次選んで（ステップ５Ｐ７８）上と同様
の処理を行い、全画素についての処理が終了したら（ス
テップ５Ｐ７７）、（１３）式によって茎の露出割合を
計算する（ステップ５Ｐ７９）。こうして、求められた
結果は、管理コンピュータ４０へ送られる（ステップ５
Ｐ８０）。

管理コンピュータ４０は、画像処理装置２０で求められ
た直径データと茎露出割合データおよび色差計５とＣＰ
Ｕ３２ａで求められた色調データによって、ぶどうの品
質を決定する。すなわら、上記３種のデータに、各ＩＯ
点満点として点数をつけ、これらに重みづけの係数を掛
けて合計し、合計点数を、秀１、秀２、優、並、外の５
段階に分けて評価する。

この評価結果は、通信用ＣＰＵ３３ａを介してライン制
御用ＣＰＵ３５ａに送られる。そして、段ボール箱が選
別機構７の所にきたときに、上記評価に対応する出力接
点群３７が作動され、ぶどうの選別が行なわれる。

［発明の効果］ 以上説明したように、この発明は、ぶどうの果実のよう
に重なりあった被検査体の輪郭を抽出してその形状を調
べると共に、被検査体の色調を調べ、これらを総合して
被検査体の等級を決め、これによって被検査体を自動的
に選別するようにしたので、従来のように検査員の主観
が介在することなく、常に安定した客観的な評価が可能
となると共に、作業能率の向上および作業者の労力の軽
減を図ることができる。また、被検査体と他の物体との
混在比を求めて選別を行えば、更に精度の高い選別を行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による選別装置の全体構成
を示す平面図、第２図は同実施例の電気的構成を示すブ
ロック図、第３図は画像処理装置２０の記憶部のメモリ
マツプ、第４図は色差計５の構成を示すブロック図、第
５図は同色差計の出力を示す波形図、第６図は同実施例
の全体動作を示すフローチャート、第７図は画像処理装
置２０の動作概要を示すフローチャート、第８図は前処
理の動作を示すフローチャート、第９図は前処理におけ
るデータの動きを示す概念図、第１０図はぶどう果実の
直重算出動作を示すフローチャート、第１１図は画像デ
ータの連続成分の追跡方法を説明するための概念図、第
１２図は直径算出の具体的方法を示す概念図、第１３図
は色調測定の流れを示すフローチャート、第１４図は色
調判定の流れを示すフローチャート、第１５図は茎の露
出割合の算出方法を説明するための概念図、第１６図は
前記算出方法の流れを示すフローチャートである。 ４・・・・・・ＣＣＤカメラ（撮像手段）、５・・・・
・・色差計、２３・・・・・・画像処理用ＣＰＵ（抽出
手段、形状判定手段、物体判定手段）、３２ａ・・・・
・・色調判定用ＣＰＵ１４０・・・・・・管理コンピュ
ータ。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）ぶどうの果実のように重なり合って位置する複数
   の被検査体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段の出力
   から前記各被検査体の輪郭を抽出する抽出手段と、前記
   輪郭から前記被検査体の大きさおよびそのばらつきを判
   定する形状判定手段と、前記被検査体に光を照射し反射
   光から前記被検査体の色調に対応する信号を得る色差計
   と、前記色差計の出力により前記被検査体の色調を判定
   する色調判定手段とを具備し、前記形状判定手段と前記
   色調判定手段との出力に基づいて前記被検査体の選別を
   行うことを特徴とする選別装置。
2. （２）ぶどうの房の茎のように前記被検査体に混在する
   物体を前記撮像手段の出力から抽出し、抽出した物体と
   前記被検査体との混在比率を出力する物体判定手段を有
   し、前記形状判定手段と色調判定手段と物体判定手段と
   の出力に基づいて前記被検査体の選別を行うことを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載の選別装置。