KR100374909B1

KR100374909B1 - 반투명물체의표면특성을검출하는방법및장치

Info

Publication number: KR100374909B1
Application number: KR1019960703628A
Authority: KR
Inventors: 리챠드 디. 헥크; 헨리 에이. 아펠트
Original assignee: 썬키스트 그로워스 인코포레이티드
Priority date: 1994-11-03
Filing date: 1995-09-06
Publication date: 2003-05-12
Also published as: CN1058644C; CN1142205A; EP0738186B1; BR9505063A; CA2180361C; JP3657991B2; AU699165B2; CA2180361A1; JPH09512342A; NZ293112A; AU3547395A; WO1996014169A1; PT738186E; US5845002A; ES2138235T3; ATE186661T1; GR3032417T3; EP0738186A1; DE69513381T2; DE69513381D1

Abstract

껍질을 갖는 감귤류 과일 등의 반투명 물체의 형태학적 표면 특성은 그 표면 특성에 따른 분류를 행할수 있도록 스캐닝되고 평가된다. 감귤류 과일의 경우에 있어서, 조잡성과 자갈 형상, 혹과 주름, 마루와 골, 찢어진 틈, 구멍, 생채기 및 갈라진 틈, 껍질의 경미한 부패 또는 심한 부패는 픽셀 스캔(pixel scans)의 디지탈 분석을 통하여 광학적으로 확인되고 껍질 표면 품질에 기초하여 분류된다.

물체는 과일의 주사된 상을 배경 상으로부터 분리하고 배경 상을 제거하는 것에 의해 분류된다. 결함으로서 간주할 수 있는 일정한 표면 특성 변화가 존재하는지의 여부나 분류 판정을 행할 적당한 기준의 존재 여부를 판정하기 위해 물체의 두 반구를 포함하여 전체로서의 물체의 상에 대한 통계적 평가를 행한다. 만약 그러한 것이 존재한다면, 물체 상은 정제된 상을 유도하기 위해 고주파나 저주파 필터링과 픽셀 강도의 임계치(thresholding)에 의존한다. 소정의 최소 영역에 대해 비교할 때 모양 요구 또는 폭이 상술한 표면 결함의 하나로서 확인될 수 있는 얼룩으로 형성된 특정 영역을 확인하기 위하여, 정제된 상은 표로 만들어 지거나 급격한 변화나 완만한 변화부근으로 구성된다.

Description

반투명 물체의 표면 특성을 검출하는 방법 및 장치

광선에 대하여 추정된 투명도에 의거하여 감귤류 과일을 자동으로 평가하여 그 평가에 따라 컨베이어시스템에 선택적으로 분류하는 장치 및 방법은 본 발명에서와 동일한 양수인에게 양도된 콘웨이,"농산물 내부검사정렬 방법 및 장치", 미합중국 특허 제 3,930,994호(1976)에 기술되어 있다.

콘웨이 특허의 목적은 과일의 알맹이에 대한 상해(霜害)의 정도를 판정하는 것이다. 이를 위하여, 쿼츠 아이오다인 텅스텐 필라멘트(quartz iodine tungsten filament) 램프, X-ray 빔 발생기 또는 레이저 등의 한쌍의 고강도 광원 및 과일의 속을 앞뒤로 시사(試射)하기 위해 마련된 한쌍의 검출기 사이에 있는 컨베이어에 과일을 일정한 방향으로 올려놓는다. 검출기는, 과일 내로 흡수 또는 산란되지 않고 과일을 통하여 전달된 빛을 수용하는 시준 개구부가 마련된 광전 배증관(photomultiplier tube)이다. 검출기로부터 출력된 신호는, 타이밍 센서에의해 제어되는 내부 분석 컴퓨터에 접속되고, 두 검출기로부터의 순시 출력을 비교하여, (설정된 두 측정치의 차이로부터 추정된) 과일의 내부 손상의 정도를 측정한 후, 과일은 이러한 지시된 과일의 손상의 정도에 따라 선별된다.

과일의 표피부는 알맹이부와는 다른 광학적 흡수 및 산란 특성을 갖는다는 것을 인지하여, 콘웨이는, 측정치가 과일의 껍질부로부터 검출된 빛에 대응할 때 검출기에 의해 얻어진 신호를 제거되야 하는 에러 신호로서 간주하였다(6컬럼, 32-42행 참고). 감귤류 과일의 표피로부터의 측정치가 얻어지는 것을 방지하기 위하여, 콘웨이는 두 개의 타이밍 센서를 사용하여, 검출기가 껍질부 내에 산란되거나 껍질부로부터 투영된 빛을 수용하기를 그치고 과일의 알맹이부를 통과하여 전달된 빛을 수용하기 시작한 후에만 알맹이부의 손상에 대한 평가를 시작하며, 입사광선과 광전달 검출기 사이에 있는 컨베이어를 따라 과일이 진행할 때 검출기가 껍질부 내에서 산란된 빛을 다시 수용하기 전에 평가를 끝마친다.

그러나, 감귤류 과일의 알맹이부의 광학적 특성을 이러한 광학적 수단을 통하여 신뢰성있게 검출하는 것은 극히 어려운 작업이다. 빛은 대부분의 주파수에서 마치 과일이 크리스탈 볼과 같은 투명체인 것처럼 과일을 통하여 간단히 전달되지 않는다. 오히려, 빛이 과일에 흡수되거나 과일내에서 산란된다. 따라서, 작은 조직은 확실하게 식별될 수 없고, 미합중국 특허 제 3,768,645호에 기술된 것처럼, 과일이 더욱 투명하게 되는 X-ray 빔을 사용하여 과일내부의 검출을 통해 단지 큼직한 상해만이 확실하게 검출될 수 있다.

또한, 손상된 알맹이부를 갖는 과일을 검출 및 제거하는 것이 중요한 가치를지니지만, 과일의 표피나 껍질의 표면 조직이나 강도의 특성에 기초하여 카테고리 별로 과일을 분류하는 분류기능은 더 중요한 가치를 지닌다. 예를 들면, 정상적인 껍질을 갖는 한 상자의 상하지 않은 오렌지는 다양한 표피 홈과 조직 또는 결점을 나타내는 한 상자의 오렌지보다, 비록 그 두 상자의 알맹이부가 양호하거나 약간의 과일의 내부가 상했을 지라도, 일반적으로 시장에서 더 고가이다.

달걀의 경우도 이와 유사하다. 이 유사성에 의해, 상기 콘웨이를 참조로 하여 예시하였듯이, 종래의 기술은 달걀에 빛을 비추는 처리, 즉 고강도 입사광선의 반대측에서 달걀을 살펴서 내부의 혈점 또는 다른 결함을 검출하는 처리와 유사하다. 껍질이 아닌 달걀의 내부, 즉 노른자와 흰자는 매우 중요하다. 유사하에, 콘웨이는 껍질이나 외부의 표피가 아니라 과일의 내부검사를 추구하고 있다. 반대로, 본 발명은 분류될 물체의 내용물이 아니라 물체의 외부 "커버링(covering)"의 형태학적 외양에 관한 것이다.

품질관리인이 감귤류 과일이나 다른 물체의 외부 표면 조직을 가시적으로 판정하고 수작업으로 평가할 수 있지만, 이러한 수작업 분류의 비용과 신뢰성은 많은 경우에 받아들여질 수 없다. 또, 외부 표피 아래의 껍질 깊이를 볼 수 있도록 껍질이 충분히 빛을 낼 정도로 산란된 빛을 발생하는데 필요한 고 광도에 확대된 눈의 노출로 인한 건강상 위험 때문에 관리인은 외부 표면 아래의 과일의 층을 들여다 볼 수 없다. 또, 사람은 가시광선에 비하여 과일을 통과하거나 과일속으로의 우수한 깊이 투과력을 갖는 적외선 근처에서는 볼 수 없다.

그러므로, 본질적으로 반투명하거나 투명한 물체의 외부 표면이나 표피영역을 광학적으로 검사하고, 표피조직과 외부 영역 보전상태의 특성을 판정하거고, 그 판정에 기초하여 선택 판정을 하는 지능적이고 자동적인 수단이 요구된다.

본 발명은 물체의 표면조직과 보전상태를 형태학적(topographic)으로 분석하고 그 표면분석에 기초하여 물체를 분류하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 감귤류 등의 과일의 표면영역을 광학적으로 분석하여 소정의 표면특성기준에 따라 과일을 분류하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 텍스쳐 모드(texture mode) 컴퓨터를 사용한 분류장치의 개략 블록도이다.

도 2a는 도 1의 시스템에서 사용된 광학 하우징(housing)의 개략적인 단면선 도이다.

도 2b는 도 1의 시스템에서 사용된 광학 하우징의 제 2실시예의 동일 크기의 평면도이다. 도 3a는 본 발명에 의해 발생된 부드러운 과일 껍질의 컴퓨터 상이고, 도 3b는 소정의 스캔 라인을 따라 취해진 과일 표면의 대응하는 히스토그램(histogram)이다.

도 4a는 본 발명에 의해 발생된 심한 부패를 갖는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 4b는 도 4a의 과일을 소정의 스캔라인을 따라 취한 히스토그램이다.

도 5a는 경미한 부패를 보여주는 본 발명에 의해 발생된 과일의 컴퓨터 상이도, 도 5b는 도 5a의 과일을 소정의 스캔라인을 따라 취한 히스토그램이다.

도 6a는 본 발명에 의해 판정된 자갈모양의 반점을 있는 껍질을 갖는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 6b는 소정의 스캔라인을 따라 취한 도 6a의 과일의 형태학적 표면 조직의 히스토그램이다.

도 7a는 본 발명에 의해 검출된 미세한 혹 또는 주름을 나타내는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 7b는 소정의 스캔라인을 따라 취한 도 7a의 과일의 형태학적 표면 조직의 히스토그램이다.

도 8a는 본 발명에 의해 판정된 마루와 골 결함을 갖는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 8b는 소정의 스캔라인을 따라 취한 도 8a의 과일의 히스토그램이다.

도 9a는 본 발명에 따라 판정된 껍질의 쪼개지거나 잘라진 틈을 갖는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 9b는 소정의 스캔라인을 따라 취한 도 9a의 과일의 조직의 히스토그램이다.

도 10a는 본 발명에 따라 판정된 명백한 혹과 주름을 갖는 과일의 컴퓨터 상이고, 도 10b는 소정의 스캔라인을 따라 취한 도 10a의 과일의 히스토그램이다.

본 발명과 그 다양한 실시예가 다음의 상세한 설명을 참고하는 것에 의해 이해될 수 있을 것이다.

본 발명은 본질적으로 반투명인 물체를 분류하는 방법 및 장치이다. 과일, 특히 감귤류 과일이 본 발명에 따라 분류될 수 있다. 또한 다음에 설명하는 바와 같이, 만일 물체가 선택된 특정의 광 주파수에 대하여 본질적으로 반투명하거나 투명하다면, 이러한 많은 다른 종류의 물체는 이러한 방식으로 분류될 수 있다. 편의상, 비록 이러한 모든 물체가 포함되더라도, 여기에서는 과일(특히 감귤류 과일에 대하여 참고함)에 대하여 주로 설명한다.

과일은 표면영역 특성에 따라 분류되고, 그 방법은 과일 내부와 과일을 통과하여 빛을 산란시키기 위해 각각의 과일에 빛을 비추는 것을 포함한다. 과일의 경우에 있어서, 본 발명의 바람직한 실시예는 우선 과일 내부에서 산란된 빛이 과일을 빛나게 하도록 각각의 과일에 빛을 비추는 것에 관한 것이다. 표면 영역을 통과하여 외부로 전달된 이 빛이 검출되고, 전체 빛 패턴의 상이 얻어진다.

본 발명을 실제적으로 적용하는 과정에서, 표면 결함을 무시한 콘웨이에 의해 앞에서 추구된 내부 결함보다 외부 표면상이나 표면 근처의 결함이 매우 많이 나타난다. 그러므로, 각각의 순시적인 상은 과일의 표면과 표면 근처의 특성에 대응하는 데이터의 매트릭스를 구성한다. 각각의 검출된 상은 표면 특성이 존재하는지를 판정하기 위하여 분석용 데이터로 변환된다. 이것은 선택된 기준과 데이터를 비교하는 것에 의해 달성될 수 있고, 과일은 관찰된 표면 특성 데이터에 기초하여,선택된 카테고리 내로 들어가는 가를 식별하기 위한 분석된 데이터에 따라 분류될 수 있다. 분류된 과일은 이런 카테고리의 선택된 정의에 따라 다시 분류된다. 이것은 과일을 그 표면 영역 특성에 따라 자동적으로 분류하는 것을 가능하게 한다.

상으로 된 데이터는 과일의 표면 특성의 패턴인식이 가능하도록 처리되어야 한다. 이러한 데이터의 처리에 앞서서, 물체의 표면 특성을 통하여 산란된 빛으로부터 발생된 것이 아닌 주사된(scanned) 데이터는 제거된다. 각 과일의 모든 표면에 걸친 표면 특성의 충분한 변화가 표면 결함을 확인하는데 충분한지를 판정하기 위해 표면 특성의 통계적 측정이 도출된다.

데이터 처리는 통상적으로 미리 설정된 주파수 컷오프(cutoff)에 대하여, 주파수에 의한 데이터 필터링에 의해 표면 특성으로부터 주사된 데이터를 선택하는 것을 더욱 포함한다. 어떤 경우에는 데이터 필터링은 고주파 데이터 성분만을 통과 시키는 것을 포함한다. 다른 경우에는 데이터 필터링은 저주파 데이터 성분만을 통과시키는 것을 포함한다.

프룻 글로우 상(fruit glow image)은 필요한 데이터를 수집하기 위해 통상적으로 주사된다. 그 단계는 보통 물체를 가로지르는 소정의 라인을 따라 과일을 주사하는 것을 포함한다. 또한, 과일이 복수의 라인을 따라 주사되는 것을 예상할 수 있다. 각각의 주사는 물체를 가로질러 동일한 또는 다른 각도로 배향한다.

또한, 그 방법은 과일의 표면 특성의 모든 또는 중요한 부분을 동시에 포함하는 과일의 상을 형성하는 것을 포함한다. 많은 감귤류 과일의 경우처럼, 과일이 일반적으로 구형인 경우에는 상 형성은 본질적으로 각각의 반구의 분리된 상을 형성하는 것을 포함한다.

설명된 실시예에 있어서, 과일을 주사하는 것은 빛이 조사(照射)된 과일로부터 떨어진 곳에 있는 주사식 카메라(scanning camera)로 빛이 조사된 과일의 상을 반사(즉, 과일로부터의 빛 발산)시킴으로써 광학적으로 실행되어, 카메라로의 빛의 직접 전달을 피한다. 이것은 또한 투사된 과일 조사 빔의 방향과 관련된 각으로 카메라를 향하게 함으로써 행해진다. 그러나, 본 발명의 방법은, 카메라에 의해 검출된 대부분의 빛이 과일의 표면영역을 통하여 조사된 결과 글로우(glow)를 생산하기 위하여 과일내에 산란될 것이기 때문에, 비록 카메라가 입사선 쪽으로 직접 향한다할지라도 본 발명의 방법이 사용될 수 있다는 것을 주목하여야 한다. 또한, 이경우에 특히 빔이 LED(light emitting diode)나 레이저 광원으로 구성되어 있다면, 그것에 함께 결합된 과일 감지 수단 또는 타이밍 수단은 개재된 과일 없이 직접 검출된 빛에 의해 생길지도 모르는 카메라의 손상을 방지하기 위해 사용될 수 있다.

일반적으로 그 방법은 형태학적 표면 특성에 따라 과일을 분류한다. 감귤류 과일(상대적으로 얇은 껍질을 갖는다)에 있어서, 이러한 분류화는 구멍, 혹 및 주름, 마루와 골, 틈, 부패와 다른 선택된 인자에 따라 껍질을 분류하는 것을 포함한다.

스캐닝(scanning)은 과일의 형태학적 표면 특성의 2 차원적 그래픽 상을 제공하기 위한 2 차원배열을 주사하는 것을 포함한다. 과일을 조사(照射)하는 것은, 선택된 주파수나 조합된 주파수의 빛을 투사하는 선택된 빛 발생 수단에 의해 과일을 조사하는 것을 포함한다.

또한, 데이터 처리공정은, 주사된 상을 배경과 물체로 분리하는 것과 최초의 물체를 그대로 두고 주사된 상으로부터 배경을 제거하는 것을 포함한다.

껍질의 구멍에 따른 감귤류 과일 분류하기는 고역 데이터필터(high pass data filter)를 사용하여 고주파수 데이터를 얻기 위해 주사된 상을 필터링하는 것을 포함한다. 필터링된 상의 픽셀 강도의 임계치(threshold)가 설정된다. 설정된 임계치이상의 강도를 갖는 픽셀의 수는 감귤류의 다공성을 식별하도록 표로 만들어진다.

껍질 외부 표면의 혹과 주름에 의한 감귤류 과일의 분류는, 로우 패스/스무싱 데이터 필터(low pass/smoothing data filter)를 사용하여 저주파 데이터를 얻기 위하여 상을 필터링하는 것을 포함한다. 필터링된 상의 픽셀 강도 임계치가 설정된다. 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수와 분포는 껍질 외부표면상의 혹과 주름을 확인하기 위해 표로 만들어진다.

껍질의 불거지거나 오목한 쐐기 또는 틈에 따른 분류는 픽셀 강도의 변화에 따라 상을 선택적으로 스캐닝하는 것을 포함한다. 픽셀 강도의 임계치와 변화율은 설정된다. 강도 변화에 대응하여 픽셀 경계 근처에 설정된 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 표로 만들어진다. 상기 픽셀 경계 근처는 얼룩으로 형성된다. 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의 수는 불거지거나 오목한 껍질의 쐐기를 확인하기 위해 표로 만들어진다. 특성 파라미터는 소정의 최소 얼룩 영역이고, 불거지거나 오목한 껍질의 쐐기를 확인하기 위해 얼룩의 수를 표로 만드는 것은 소정의 최소 영역을 초과하는 얼룩의 수를 표로 만드는 것을 포함한다. 또한, 특성 파라미터는 모양일 수도 있으며, 이 경우에 불거지거나 오목한 쐐기를 확인하기 위해 얼룩의 수를 표로 만드는 것은 소정의 모양 정의에 따르는 모양을 갖는 얼룩의 수를 표로 만드는 것을 포함한다. 유사하게, 틈의 확인은 좁고 날카로운 강도의 불연속에 기초한다.

표면 부패에 의한 분류는 픽셀 강도의 완만한 변화에 대해 감귤류 과일의 상을 스캐닝하는 것을 포함한다. 소정의 임계치가 설정된다. 완만한 변화에 따라 픽셀 경계 근처의 소정의 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 표로 만들어진다. 상기 픽셀 경계 근처는 얼룩으로 형성된다. 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의 수는 표면 부패를 확인하기 위해 표로 만들어지다.

상기 등급매기기 방법에 적당한 소정의 임계치, 모양, 영역, 폭 및 특성 파라미터는 주지의 방법에 따라 검출되거나 자동으로 입력될 수 있는 감귤류 과일의 크기의 함수로서 선택적으로 설정될 수 있다.

또한, 본 발명은 물체의 표면 영역 특성에 따라 광주파수나 선택된 주파수에 감귤류 과일과 같이 반투명하거나 투명한 물체를 분류하는 장치에 관한 것이다. 그런 장치는 감시부와 적어도 하나의 분류부를 포함한다. 컨베이어는 물체를 감시부를 통과하여 분류부로 이동시킨다. 분류부에 있는 분류기는 물체의 표면 특성의 분류에 따라 컨베이어로부터 선택적으로 물체를 전환하는 것에 의해 물체를 분류한다. 컴퓨터화된 광학 스캐너는 감시부에서 물체의 상을 발생시키고 적어도 하나의 표면 특성의 형태학적 특성에 따라 물체의 표면 특성을 평가한다.

감귤류 과일을 분류하는 1실시예에 있어서, 컴퓨터화된 광학 스캐너는 감시부에 두 개의 독립된 일루미네이팅/스캐닝(illuminating/scanning)등(燈)과 카메라 집합을 포함한다. 상기 실시예에 있어서, 컴퓨터화된 광학 스캐너는 감시부를 통하여 수직 평판에서 약 120도에 배치되어 과일을 조사하는 렌즈 포커스트(lens-focused) 텅스텐 할로겐 광원을 포함하고, 각 광원에 대응하는 스캐닝 카메라는 과일을 스캐닝하며, 카메라는 광원과 정렬되지는 않는다. 상기 실시예에 있어서, 카메라는 과일로부터 비껴있고, 컴퓨터화된 광학 스캐너는 과일 내부에서 발생하여 껍질을 통하여 전달된 빛의 상을 카메라로 반사하는 복수의 거울을 포함한다.

일반적으로 본 발명은 물체에 조사된 적어도 하나의 광원을 구비하여 산란된 광 강도 패턴에 기초하여 물체를 분류하는 장치를 포함한다. 감지소자는 물체의 내부에 산란된 빛을 변환하여 디지탈 데이터로서 표면 밖으로 전달한다. 평가 컴퓨터는 상기 디지탈 데이터의 분석으로부터 유도된 물체의 형태학적 표면 특성에 따라 물체를 분류한다. 결과적으로, 물체는 그것을 분류하기 위한 준비로 광학적으로 분류된다.

본 발명은 동일한 부분을 동일한 참조번호를 사용하는 다음 도면을 참고로 가시화 될 수 있다.

이 시점에서 앞에서 사용해 왔고 다음에 계속 사용될 용어를 명확히 하는 것이 중요하다.

따라서, "전달된 빛"은 본질적으로 매체를 통과한 결과 "퍼짐"을 가질 수도 갖지 않을 수도 있는 빔으로서 매체를 통하여 전달되는 빛이다. 또한, 이 용어는 투사한 빔내에 존재하는 강도가 산란 또는 흡수된 후, 매체를 통하여 "전방으로"의 통과를 계속하는 투사한 빛의 잔류부를 뜻하기도 한다.

설명을 위하여 "산란된" 빛은 투사한 빛의 방향으로부터 퍼진 빛이다. 반투명 물체 내에 빛을 발생시키는 것은 상기 산란된 빛이다.

"흡수된"빛은 매체를 통하여 전달되거나 매체 내부에서 산란된 것이 아닌 투사한 빔으로부터의 빛을 의미하지만 대신에 에너지는 매체에 의해 유지된다.

본 발명은 반투명 물체를 참고로 한다. 상기 참고의 물체는 투사한 빔으로부터 선택된 주파수나 스펙트럼의 빛이 물체내에서 부분적으로 흡수 또는 산란될 수 있지만, 적어도 일정한 산란된 빛은 표면 영역을 통과하기 때문에 물체로부터 외부적으로 검출될 수 있는 물체를 의미한다. 전형적인 예는 과일(호박, 멜론 또는 감귤류 과일 등), 왁스(wax), 특정의 세라믹, 특정의 플라스틱 및 합성물(주조 가능한 수지와 결합된 섬유재)이고, 선택된 주파수는 보통 가시 스펙트럼, 적외선 근처또는 다른 주파수일 수 있다.

"투명한" 물체는 전달된 빛이 물체내에 흡수 또는 산란되지 않는 빔(퍼질 수 있다)내의 특정 주파수나 주파수들의 투사한 빛을 자유롭게 전달할 수 있는 물체를 의미한다. 일반적인 예로서는, 보통 주파수가 가시의 스펙트럼 및 다른 특정주파수인 창 유리일 수 있다.

명세서, 청구서 및 요약서를 이해하기 위하여, 표면영역의 적어도 일부가 반 투명이거나 빛을 흡수하는 투명한 물체는 적어도 표면영역에서 일정의 빛의 산란 또는 흡수가 상기 물체에서 발생하기 때문에 반투명 물체로 간주되고, 이것은 본 발명의 방법 및 장치의 적용을 가능하게 한다. 상기 물체의 일 예로서는, 공기로 차있는 내부는 가시광선에 투명한 반면 플라스틱인 표면영역은 가시광선에 반투명한 플라스틱 볼일 수 있다. 다른 예는 표면상에 생채기, 뒤틀림 또는 반점 등의 결함을 지닌 한 장의 유리일 수 있다. 상기 결점은 유리를 통하여 전달된 일정한 빛을 산란 또는 흡수시킬 수 있다. 따라서, 본 발명의 취지에 따라 분류하는 것이 가능하다.

그러므로, 일반적으로 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자는 많은 종류의 물체가 본 발명의 취지에 따라 분류될 수 있다는 것을 알수 있다. 본 발명의 목적상 상기의 물체는 "반투명"이라는 용어에 포함되는 것으로 간주되고, 그것으로 한정된다.

그러므로, 물체에 대한 참고는 감귤류 과일을 포함하지만 제한되지 않는 상술한 정의에 해당하는 물체를 포함한다. 같은 방식으로, 과일 또는 감귤류 과일에대한 참고는 본 발명의 방법 및 장치에 따라 분류될 수 있는 물체에 대한 참고이다.

물체의 "표면 영역"은 감귤류 과일의 껍질과 같은 적당한 두께를 갖는 물체의 외부 둘레의 영역을 의미하고 상기 물체의 외부 표면을 포함한다. 따라서, "표면"과 "표면 영역"은 본질적으로 동의어이다. 사실상, 과일 결함이 단순히 외부 표면에만 존재하는지 아니면 표면의 "내부"에 존재하는지는 만일 그 증거가 외부 표면에서 가시적으로 검출될 수 있다할지라도 과일의 시장 가치에 있어서는 실제적은 차이가 없을 지도 모른다.

여기에서 사용된 용어 "혹", "주름", "경미한 부패", "심한 부패", "자갈 모양을 지닌 표면" 및 형태학적 특징과 껍질 강도에 관한 특성은 감귤류 산업에서는 잘 알려져 있고, 검출될 수 있고 과일(또는 다른 물체)이 본 발명에 따라 분류될 수 있는 특징의 예로서 주어진다.

껍질을 가지고 있는 감귤류 과일과 같은 구형의 물체의 형태학적 표면 특성은 표면특성에 따라 물체를 분류하는 것이 가능하도록 주사되어 평가된다. 감귤류 과일에 있어서, 조잡성, 혹과 주름, 마루와 골, 찢어진 틈, 구멍, 생채기 및 갈라진 틈, 껍질의 경미한 부패 또는 심한 부패는 픽셀 스캔(pixel scans)의 디지탈 분석을 통하여 광학적으로 확인되고 껍질 표면 영역 품질에 기초하여 분류된다.

물체는 주사된 상을 배경 상과 물체 자체의 상으로 분리하는 것에 의해 분류된다. 그후, 배경 상은 제거된다. 결함으로서 간주할수 있는 일정한 표면 특성 변화가 존재하는지의 여부나 분류 판정을 행할 적당한 기준의 존재 여부를 판정하기위해 물체의 두 반구를 포함하여 전체로서의 물체의 상에 대한 통계적 평가를 행한다. 만약 그러한 것이 존재한다면, 물체 상은 정제된 상을 유도하기 위해 고주파나 저주파 필터링과 픽셀 강도의 임계치(thresholding)에 의존한다. 소정의 최소 영역에 대해 비교할 때 모양 요구 또는 폭이 상술한 표면 결함의 하나로서 확인될 수 있는 얼룩으로 형성된 특정 영역을 확인하기 위하여, 정제된 상은 표로 만들어 지거나 급격한 변화나 완만한 변화근처로 구성된다.

도 1은 텍스쳐 컴퓨터를 포함하는 분류 장치와 본 발명의 방법론을 나타내는 블록도이다. 때때로 "시스템"으로 언급되고 일반적으로 참조번호 10으로 표시된 분류장치는 복수의 물체(14)가 전달되는 종래의 컨베이어 라인(12)을 포함한다. 상술한 바와 같이, 상기 실시예의 물체(14)는 과일 또는 특히 감귤류 과일이거나 다른 종류의 본질적으로 반투명 또는 투명한 물체일 수 있다. 상기 물체, 특히 형태학적 표면 조직을 갖는 구형 물체 시스템(10)에 의해 동일하게 처리될 수 있다.

컨베이어(12)는 과일(14)을 광학적 하우징(16)으로 전송하고, 과일은 하우징(16) 내의 감시부(18)에서 조사된다. 컨베이어(12)는 과일을 이송하며 과일의 영상화를 위해 과일의 자세를 배향제어한다. 컨베이어는 과일(14)의 감시부(18)에의 최대 광학 노출을 제공하도록 설계된다. 상기 실시예의 컨베이어 시스템(12)은 과일(14)을 회전시키기 위해 구동된 스풀(spool)을 포함한다. 상기 실시예에 있어서, 컨베이어(12)를 따라 움직이는 전방 모션을 적어도 부분적으로 보상하기 위해 그것이 상 부(image station; 18)를 통하여 움직일 때, 과일(14)은 역방향으로 회전된다. 다시 말해서, 과일은 회전되어 완전하고 신뢰할 수 있는 영상화가 가능하도록 하는 확장된 시간 노출 동안, 동일 표면이 카메라(30)를 마주보도록 유지된다. 물론, 이것은 주지의 기술을 수단으로 시간 동기화 된다.

광학 하우징(16)은 컨베이어(12)에 의해 하우징(16) 내의 스테이션(18)으로 이송된 과일(14)을 나타내는 도 2a의 개략 단면도에 의해 명확하게 설명되고, 과일(14)은 상기 스테이션 상에서 한쌍의 고강도 광원(22,24)에 의해 조사된다. 광원(22,24)는 아래로부터 과일(14)에 초점이 맞추어지고 과일(14)표면의 최적 조사의 제공을 돕도록 종래의 광학계에 제공될 수 있다.

선택적으로 고강도 광원(22,24)은 2개 이상의 광학섬유로 대치될 수 있으며, 상기 광학섬유는 과일(14)을 측면조사하거나 아래로 경사져 놓여져서 위쪽을 투영하여 가능한 한 최소로 과일의 외측면에 빛을 비춘다.

또다른 대안으로서, 광원(22, 24)은 레이저 빔이나 LED에 의해 형성된 광선일 수 있다. 또, 단일 광원이 사용될 수 있고 광학적으로 두 광원(22,24) 또는 그이상으로 분리될 수 있다. 또, 광원(22,24) 또는 단일 광원은 과일이 빛을 내도록 과일 내에서 산란될 투사할 빛을 제공한다는 것을 알 수 있다. 앞에서 제안된 바와 같이, 물체 내의 바람직한 산란을 발생시키기 위해서, 감시될 물체의 광학적 특성과 표면을 통과하는 상기 빛의 결과적인 투사에 기초하여 빛의 주파수 또는 주파수 스펙트럼이 선택된다. 감귤류 과일에 있어서는 보통의 가시 스펙트럼으로 충분하다.

특정 적용에 있어서는, 감시될 물체의 종류에 따라서 바람직한 광학 효과가 특별한 종류의 결함을 강조할 수 있도록 투사한 빛의 특정의 파장 또는 스펙트럼을사용하는 것이 바람직하다. 특별한 종류의 물체와 결함에 직면할 때, 숙련된 기술자에 의해 투사한 빛의 정확한 주파수나 스펙트럼이 판정된다.

과일에 투사한 빛의 강도를 증가시키기를 원한다면 가짜의 상을 피하기 위해 평평한 흑색의 비반사 표면을 제공하거나 반사성 표면을 포함하도록 감시부(18)는 원하는 대로 적당하게 차단된다. 도 2a에서 도시된 실시예에 있어서, 과일(14) 내부에서 산란되고 껍질을 통과하여 투사된 빛으로부터 나온 빛이 아래쪽 거울(26a,26b)로부터 반사되어 위쪽 거울(28a,28b)에 이른다. 도 2a에 도시된 바와 같이, CCD 매트릭스 또는 스캐닝 카메라(30)는 단일 컴퓨터 상으로 도 3a 내지 도 10a에 도시된 바와 같이 과일(14)의 반구의 전체 외부 표면을 가시적으로 취하기 위하여 위쪽 거울(28a,28b)에 초점이 맞추어진 광학계(32)를 구비하고 있다.

도 2b에 도시한 바와 같이, 두 반구 중 하나의 상을 각각 취하는 두 개의 카메라(30a,30b)가 마련되어 있다. 예를 들면, 도 2b에 도시한 바와 같이 과일(14)의 제 1반구 상은 아래쪽 우(右)측 거울(27a)에 의해 반사되어 위쪽 좌(左)측 거울(29a)에 도달한 후, 제 1카메라(30a)에 이른다. 또한, 제 1반구의 상은 아래쪽 좌측 거울(27b)에 의해 반사되어 위쪽 우측 거울(29b)에 도달한 후, 제 1카메라(30a)에 이른다.

그 다음, 과일(14)이 컨베이어를 따라 진행하여 다른 반구를 노출시키기 위한 동기화된 회전을 한 후, 과일(14)의 제 2반구의 상은 아래쪽 우측 거울(27c)에 의해 반사되어 위쪽 좌측 거울(29c)에 도달하고, 아래쪽 좌측 거울(27d)로부터 반사되어 위쪽 우측 거울(29d)에 도달한 후, 두 개의 결과의 상은 다른 카메라(30b)로 반사된다.

도 1에 도시한 바와 같이, 카메라(30)는 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)에 접속된다. 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)는 컨베이어와 분류 시스템의 필요한 기능을 수행하는 마스터 리모우트 컴퓨터(master remote computer; 36)와 시스템(10)으로의 사용자 입출력 접근을 제공하는 I/O 컴퓨터(input/output computer)(38)에 접속된 퍼스널 컴퓨터이다. 과일(14)의 조직 분석은 텍스쳐 모드 컴퓨터(34) 내에서 행해진다. 사용자 명령에 따라서, I/O 컴퓨터(38)를 통하여 마스터 리모우트 컴퓨터(36)에의 입력은 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)에 의해 과일(14)이 탑승되는 솔레노이드 구동 배출 핑거를 포함하고 과일(14)이 컨베이어 라인(12)으로부터 적당한 분류 상자(42)나 제 2컨베이어로 배출되는 복수의 분류부(40)에 지시된 분류 동작을 수행할 것이다. 상기 배출은 LaVars 등의 "Conveyor Discharge Apparatus and Method", 미합중국 특허 제 5,174,429호(1992)에 의해 설명된다.

도 1에 도시된 바에 의하면, 시스템(10)의 텍스쳐 모듈 광학 하우징(16)을 포함하는 전광 및 광학계, 카메라(30)와 거울(26a,26b) 및 거울(28a,28b)의 제공에 의한 영상화 및 텍스쳐 모드 컴퓨터(34) 내에서의 상 처리를 포함하는 세 개의 서브시스템으로 구성된다.

중앙의 I/O 컴퓨터(38)와 마스터 리모우터 컴퓨터(36)는 종래의 것이고 종래 기술의 분류 장치에서 사용된 것과 본질적으로 같다. 따라서, 시스템(10)의 이러한 부분은 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)의 동작을 설명하는데 뒷받침되는 것 이외에는 상세하게 설명하지 않는다. 중앙의 I/O 컴퓨터(38)는, 다양한 분류 파라미터의 입출력을 위한 선택 등의 모든 상황의 사용자 인터페이스를 제공하는 것을 포함하는 시스템 제어 및 컨베이어(12)의 복수의 레인(lane)이 도 1에 도시한 단순한 선형의 도시보다도 더 복잡한 배열을 갖는 시스템(10)의 컨베이어의 경로의 판정을 위해 제공된다.

전광 시스템은 과일(14)의 대향하는 양 측면에서 과일의 중앙선의 아래에 위치한 두 개의 텅스템 할로겐 투사 등(projection lamp; 22,24)을 사용한다. 특별한 종류의 등이나 조명 시스템은 시스템(10)의 디자인 특성상 허용되지 않고, 그 수 또한 변경이 허용되지 않는다. 전등이 과일에 투사한 적당한 주파수 또는 스펙트럼의 빛을 충분히 방출하게 함으로써, 과일(14)의 껍질을 통하여 전달되고 카메라에 의해 검출될 수 있는 글로잉(glowing) 효과를 발생시킨다. 다시말해서, 과일의 껍질속으로 빛이 침투하고 산란되어 껍질을 통하여 글로잉 효과를 제공하도록 그 내부에서 빛의 위치, 강도 및 주파수/스펙트럼이 제공된다면, 카메라에 과일은 글로잉 효과를 제공한다.

카메라에 특별한 필터는 없고 영상화의 시간 노출은 전자적으로 제어된다. 시간 노출의 전자적 제어는 과일의 크기와 껍질의 두께의 차이로 인한 글로우의 강도에 있어서의 차이를 보상한다. 이것은 운전의 초반부에 판정될 수 있고 자동 또는 수동적으로 적당한 수정이 I/O 컴퓨터(38)를 통하여 입력된다.

자동 제어는 주파수 발생기(도시하지 않음)에 의해 출력 주파수를 발생하도록 각 카메라(30)에 탑재된 포토다이오드(44)의 사용에 의해 영향을 받고, 상기 출력 주파수는 각 포토다이오드(44)에 의해 감지된 빛의 양에 의존한다. 포토다이오드(44)에 의해 제어된 주파수 발생기로부터 출력된 출력 주파수를 사용하는 것에 의해, 카메라(30) 내의 CCD 칩상의 노출 시간이 제어된다.

하나 또는 복수의 카메라를 사용하거나 다양한 광학 시스템과 구성을 사용하여, 컴퓨터 상을 과일(14)로부터 취하는 방법 뿐아니라 과일(14)이 조사될 수 있는 많은 방법이 있다. 도시된 광학 시스템, 조명 시스템 또는 영상화 시스템으로 제한하는 것에 의해 본 발명의 범위를 제한할 생각은 없다. 대신에, 본 발명이 요구하는 결과를 얻기 위해 다른 많은 변화와 접근이 등가적으로 적용될 수 있다는 것이 기대된다. 상기 바람직한 실시예에서는 각 과일(14)의 본질적으로 완전한 컴퓨터 상이 다음에 설명될 조직 특성이 과일 표면의 주요부를 생략하지 않도록 제공되는 것이 요구된다. 사실, 어떤 적용에 있어서는, 단일 카메라(30)와 단순화된 광학계를 사용하여 하나의 반구만의 형상으로 충분할 수 있다.

텍스쳐 모드 컴퓨터(34)는 상 처리를 실행하고 종래의 기술에 따라 최종 배출 선택을 위하여 분류정보를 시스템의 나머지 부분에 전달한다. 상 처리가 실행되는 실제적인 방법이나 알고리즘은 판정적인 것은 아니고 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)와 그 제어 소프트웨어의 파워와 용량에 따라 광범위하게 변화될 수 있다. 상기 도시된 실시예에 있어서, 메릴랜드의 Amerinex Artificial Intelligence, Inc.에 의해 상표명 KB Vision으로 판매되는 일반 상 처리 개발 패키지를 사용하여 발생되는 알고리즘을 통하여 상 처리를 제공하도록, 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)는 모델명 TMS320C40의 마이크로프로세서를 사용한다.

시스템(10)의 기본 하드웨어가 설명되었기 때문에, 얻어진 상을 처리하여 형태학적 표면 조직 등급매기기를 제공하는 일반적인 방법을 다음에 기술한다. 상기 도시된 실시예에 있어서, 처리의 제 1단계는 과일(14) 내에서 산란되고 껍질을 통하여 나오는 빛으로 인해 형성된 글로우를 구성하지 않는, 광원(22,24)으로부터 나와서 반사된 빛의 강도 등의 부당한 정보를 제거하는 것이다. 예를 들어 도 3a 를 참고하면, 부드러운 과일 껍질의 실제 컴퓨터 상의 밝은 부분(46)이 나타난다. 실질적으로 과일의 두 반구를 나타내는 과일(14)의 두 개의 상이 도 3a에 도시된다. 따라서, 특별한 고강도 레벨로 인해, 그래픽 상 영역(46)은 형태학적 표면 조직에 대한 어떤 정보도 전달하지 않는 그래픽 정보 신호로서 제거될 수 있다.

그 후, 상을 구성하는 완전한 픽셀 패턴 강도의 최대, 최소 및 표준 편차를 제공하기 위하여, 또한 혹과 주름, 잘려진 틈, 구멍 또는 부패 등의 검사를 필요로 하는 표면 결함을 구성하는 상에 있어서의 강도 변화가 있는지의 여부의 지시를 제공하기 위하여 과일 표면의 완전한 정밀조사를 행한다.

감귤류 과일의 혹은 그 아래의 알맹이로부터 약간 떨어진 껍질 영역으로서, 약간 부풀어 오를 것이다. 반면에 주름은 껍질 표면 부분이 주위의 영역에 비해 눌려진 것이다.

결함이 검출되지 않는다면, 그래픽 상는 예를 들어 과일 표면의 자갈 형상을 표시하는 고주파 데이터로 체크된다. 과일(14)로부터 유도된 상기 데이터는 사용자 기준에 따라 분류 되도록 마스터 리모우트 컴퓨터(36)로 귀환될 수 있다.

과일 표면의 전체적인 통계 분석이 껍질 결함이 존재한다는 것을 가리키는 경우에 있어서, 결함의 종류는 상기 결함을 확인하기 위한 일련의 데이터 필터에의해 판정될 수 있다. 고역 데이터필터가 잘려진 틈과 구멍을 찾기 위하여 사용될 수 있다. 얼룩 분석, 추적 및 큰 강도의 영역의 종횡비(縱橫比)를 갖는 저역 필터는 혹과 주름을 확인하고 그것과 부패를 구별하는 데 유용하다. 얼룩은 1개의 카테고리의 형태학적 표면 조직을 갖는 껍질 부근의 영역으로 한정된다.

혹과 주름 데이터가 분리된 후, 표준 편차 값에 대해 피크(peak) 강도를 나타내는 일련의 체크는 혹과 주름 등의 결함의 카테고리 내에서 결함의 정도를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 상술한 모든 처리가 행하여진 후, 과일의 전체 크기는 결함에 대한 침범된 표면의 백분율을 발생하도록 침범된 면적과 비교된다. 껍질의 부패나 파열 등의 결함은 백분율 평가에 종속되는 것이 아니라 과일의 침범된 영역의 백분율에 관계없이 과일의 즉각적인 배제의 원인을 구성한다.

상기 처리가 행해지는 방법은 대응하는 도 3b 내지 도 10b에 각각 도시된 바와 같은 소정의 스캔 라인을 따라 취해진 픽셀 강도 히스토그램과 도 3a 내지 도 10a를 비교함으로써 이해될 수 있다. 우선, 부드러운 오렌지 껍질의 컴퓨터 상을 나타내며, 카메라에 제공된 반사된 상으로부터 나온 이중의 상을 도시하는 도 3a를 참고한다. 상술한 바와 같이, 광원으로부터 나온 밝은 부분(46)은 껍질 조건의 특성과 관련된 정보를 포함하지 않는 것으로서 제거된다.

그 후, 상 픽셀의 강도 변화를 특징짓는 최대, 최소, 표준 편차를 얻기 위해 통계학적 정보가 전체 그래픽 상로부터 취해진다. 이경우에 있어서, 리턴(return)되어질 통계학적 편차는 과일이 허용 영역 내에서 부드럽고 건강하다는 것을 가리킨다. 이 때, 통계학적 분석이 필요할 것이고, 과일 위치가 시스템(10) 내에서 추적될 것이고 적당한 분류 상자(42)나 제 2컨베이어로 안내되기 위해 또는 부가의 방법과 기준에 따른 분석과 분류를 위해 컨베이어(12)를 따라 운송될 것이다.

도시를 위하여, 전형적인 스캔 라인(48)이 도 3a의 두 반구 상의 일부분을 가로질러 취해진다. 스캔 라인 강도는 도 3b의 히스토그램에 도시되며, 여기서 강도는 수직 눈금에 대해 도시되고, 도 3b의 히스토그램의 좌측 단부에 대응하는 단부(50)와 도 3b의 히스토그램의 우측 단부에 대응하는 스캔 라인(48)의 단부(52)를 갖는 수평 눈금을 따른 스캔 라인을 따라 배치된다. 도 3b의 히스토그램의 가시적 검사는 평균에서 엄격히 제한된 편차를 갖는 영역 값 내에 유지된 픽셀 강도의 변화를 나타내며, 이것은 다양한 과일 결함을 도시한 도 4b 내지 도 10b에 도시된 히스토그램과 구별된 패턴을 제공한다. 종래의 통계학적 측정을 통하여, 도 3b 내지 도 10b의 히스토그램은 중요한 통계학적 파라미터가 될 수 있고, 상기 파라미터를 통하여 과일(14)의 형태학적 표면 조직을 확실하게 확인하기 위해 카테고리 별로 분류된다.

또한, 비록 도 3a에서 과일의 반구 상의 하나에서 단일 스캔 라인이 도시된다 할지라도 다른 방향과 위치에서 각각의 반구 상을 가로질러 취해진 다중의 스캔 라인(48)이 과일(14)의 형태학적 표면 조직의 평균 통계학적 정의를 얻기 위해 취해질수 있다는 것을 알 수 있다.

도 4a는 형태학적 표면 조직에서 눈으로 볼 수 있는 심한 부패로 알려진 표면 부패에 의해 손상된 과일(14)의 컴퓨터 상을 도시한다. 또, 밝은 부분(46)은 관계없는 부분으로서 상으로부터 제거된다. 표피 손상에 대한 데이터 처리를 요구하는 형태학적 표면 조직 내의 충분한 픽셀 변화가 존재한다는 것을 지시하는 전체적인 통계학적 분석이 행해진다. 따라서, 전형적인 스캔 라인(48)은 과일(14)의 반구 상 중 하나를 가로질러 취해지고, 도 4a의 스캔 라인의 저부(즉, 도 4b의 히스토그램의 좌측)로부터 도 4a의 스캔 라인(48)의 상부(즉, 도 4b의 히스토그램의 우측)(52)에 이르는 강도의 변화를 나타내기 위하여, 대응하는 강도 히스토그램이 도 4b에 도시된다.

도 3b와 도 4b의 픽셀 강도 히스토그램의 비교는 패턴 특성에 있어서의 명확한 차이를 즉시 나타낸다. 최대와 최소사이에 넓은 변화가 있고, 평균으로부터의 편차가 도 3b에서 보다 크다 상은 픽셀 강도의 완만히 변화하는 영역을 확인하도록 처리된다. 소정의 임계치는 자동적으로 (통계학적 측정에 기초하여)설정되거나 중앙의 I/O 컴퓨터(38)를 통하여 사용자에 의해 설정된다. 완만히 변화하는 픽셀 경계 부근의 소정의 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 표로 만들어진다. 상기 픽셀 경계 부근은 얼룩으로 형성된다. 표면 결함을 확인하기 위해 사용된 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의 수는 표로 만들어진다. 만일 상기 얼룩의 수가 껍질 영역의 소정의 최소 백분율을 초과한다면, 과일은 추적되어 배제된다.

또한, 히스토그램의 패턴 형상의 인식은 종래의 커브 피팅 테크닉(curve fitting technique)을 통하여 텍스쳐 모드 컴퓨터(34) 내에서 형성될 수 있다. 심한 부패 히스토그램은 평원(plateau)의 어깨에서 급격히 하강하는 중앙 피크를 나타낸다. 원한다면 과일(14)의 두 반구 상을 통하여 다중 스캔 라인(48)을 취한다. 상기 형상의 픽셀 강도 히스토그램을 갖는 검출 위치(18) 내의 과일은 심한 부패에의해 손상된 것으로 표시되어 컨베이어(12)에 의해 운송되고, 채집상자(42) 또는 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)로부터 텍스쳐 모드 특성화가 주어진 중앙 I/O 컴퓨터(38)에 대한 응답으로 설정된 파라미터에 영향을 주는 마스터 리모우트 컴퓨터(36)의 제어하에 있는 제 2컨베이어에 적당하게 분류된다.

유사하게, 도 5a는 경미한 부패 표피 손상된 과일에 대한 과일(14)의 두 반구의 컴퓨터 상이다. 도 5b에 도시한 대응하는 히스토그램은, 경미한 부패 지점 이외의 스캔라인에 있어서의 평균 픽셀 강도로 급격하게 심한 하강을 나타내는 큰 피크를 특징으로 한다. 또한, 상기의 상은 도 3b와 도 4b의 상과 구별되고 종래의 패턴 인식을 통하여 뚜렷하게 인식되어, 과일은 시스템(10)에서 표시되어 분류된다. 경미한 부패에 대한 상의 처리는 상술한 심한 부패의 경우와 유사하다.

도 6a는 시장에서 소비자들이 덜 완전하다고 생각할 수 있는 자갈형상 표면 또는 구멍을 갖는 과일(14)의 컴퓨터 상이다. 대응하는 히스토그램은 분산된 높은 픽셀 강도 변화를 나타내는 것에 의해, 깊은 계곡으로 분리된 좁은 폭을 갖는 마천루의 숲으로서 도 6b에 도시된다. 도 6b의 히스토그램은 도 3b 내지 도 5b의 패턴과 구별되고, 통계학적 인식 및 패턴 인식을 통해 확인될 수 있고, 과일(14)은 시스템(10) 내에서 적당히 분류될 수 있다. 특히, 주사된 상은 고역 데이터필터를 사용하는 고주파 데이터를 남기기 위해 필터링된다. 상기 필터링된 상의 픽셀 강도의 임계치가 설정되고 상기 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 껍질 구멍을 평가하기 위해 표로 만들어진다.

도 7a는 표면이 부드러운 혹과 주름으로 알려진 표면 손상으로 특성화되고껍질 특성에 있어서의 언덕와 계곡에 의해 특성화되는 과일(14)의 컴퓨터상을 도시한다. 대응하는 히스토그램은 도 7a의 전형적인 스캔 라인(48)을 따라 취해진 도 7b에 도시된다. 상기 히스토그램 형상은 도 3b 내지 도 6b의 형상과 구별되고 일부가 중간 깊이의 계곡에 의해 분리된 중간 폭을 갖는 복수의 높은 피크에 의해 특성화된다. 또, 도 7b의 히스토그램은 통계학적으로 패턴인식되어, 부드러운 혹과 주름 결함을 갖는 과일(14)의 추적이 가능하여 적당한 채집 상자(42) 또는 시스템의 제 2컨베이어로 선택적인 분류가 가능하다. 특히, 상기 상은 저역 데이터필터 또는 픽셀 데이터 강도를 부드럽게 하는 일정한 데이터 처리 알고리즘을 사용하는 저주파 데이터를 얻기 위해 필터링된다. 픽셀 강도 임계치는 필터링된 상에 대해 설정되고, 상기 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 껍질의 언덕와 계곡을 확인하기 위해 표로 만들어진다.

도 8a는 표피가 마루와 계곡으로 알려진 결함에 의해 손상된 과일(14)의 두 반구의 그래픽 상을 도시한다. 상기 두 반구는 세로방향의 계곡과 성장기에 껍질의 외부에 형성된 마루가 있다. 대응하는 히스토그램이 도 8b에 도시되고, 또한 과일 껍질에 형성된 마루와 골에 대응하여 그것 사이에 깊은 계곡과 넓고 높은 피크로 특징지워지는 도 3b 내지 도 7b의 히스토그램과 구별된 패턴이다. 과일은 통계학적 인식과 패턴 인식에 따라 등급이 매겨지고 시스템(10)에 의해 분류된다. 특히, 상기의 상은 급격한 픽셀 강도의 급격한 변화에 대하여 선택적으로 주사된다. 픽셀강도의 임계치가 설정된다. 급격한 전환에 대응하는 픽셀 경계 부근에서 설정된 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 표로 만들어진다. 상기 픽셀 경계 부근은얼룩으로 형성된다. 껍질의 불거지거나 오목한 쐐기를 확인하기 위해 사용된 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의수는 표로 만들어진다. 또, 도 3a 내지 도 10a의 모든 경우에 있어서, 얼룩의 절대적인 수나 얼룩 내의 전체 껍질 영역에 대한 백분율은 과일이 받아들여지거나 제거되거나 또는 다른 방식으로 처리될 기준을 제공하기 위해 판정된다.

도 9a는 갈라진 틈, 찢어진 틈, 구멍, 생채기를 포함하는 것으로 정의된 "틈"을 나타내는 한조각의 과일에 대한 과일 상(14)를 도시한다. 대응하는 히스토그램이 도 9b에 도시되고 깊고 넓은 인접한 계곡을 갖는 크고 넓은 피크에 의해 특징지워진다. 상기 히스토그램은 가시적으로, 통계학적으로 존재하며 도 3b 내지 8b에 도시된 히스토그램과 구별되는 패턴이고, 과일(14)이 시스템(10) 내에서 적당하게 분류되는 것을 가능하게 한다. 특히, 상기 상은 픽셀 강도의 급격한 변화에 대해 주사된다. 소정의 임계치가 제공된다. 급격한 변화를 갖는 픽셀 경계 부근의 소정의 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수는 표로 만들어진다. 상기 픽셀 경계 부근은 얼룩으로 형성된다. 소정의 영역과 소정의 폭을 초과하는 얼룩의 수는 상기 껍질의 틈을 확인하기 위해 표로 만들어진다.

도 10a는 경미한 혹과 주름 표피 결함으로 특징지워지는 과일(14)의 두 반구의 컴퓨터 상이다. 대응하는 히스토그램은 도 10b에 도시되고 깊은 계곡에 의해 분리된 좁은 정점을 갖는 중간 폭의 높은 복수의 피크의 구별되는 패턴을 제공하고, 상기 패턴은 통계학적으로 존재하며 3b 내지 도 9b에 도시된 것과 구별되는 패턴이다. 따라서, 경미한 혹과 주름을 갖는 과일(14)은 시스템(10) 내에서 선택적으로분류될 수 있다. 상기 상 처리는 상술한 부드러운 혹과 주름으로 실시된 것과 본질적으로 동일하다.

시스템(10)의 하드웨어와 상 데이터의 처리가 기술되어 왔기 때문에, 데이터 처리가 이루어지는 전체 소프트웨어 구조를 기술한다. 시스템(10)의 동작, 특히 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)의 소프트웨어 제어가 도 11의 소프트웨어 구조 도면에 의해 도시된다. 도 11의 소프트웨어 구조는 상술한 동작을 실행하기 위해 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)에 의해 사용된 주요 모듈을 도시한다.

리얼 타임 커넬(real time kernel)(54)은 도시된 실시예의 작동 시스템을 제공한다. 메인 텍스쳐 모듈(56)은 초기화 업무를 실행하고, 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)에 결합된 다양한 리소스(resource)를 다루고, 특별한 처리를 필요로 하거나 결과를 발생시키거나 실행되어야 할 시스템 업무를 할당하는 이벤트 인터럽트(event interrupt)를 처리하고, 텍스쳐 모드 컴퓨터(34) 내의 경합한 소프트웨어 리퀘스트사이의 우선권을 할당한다.

메인 텍스쳐 모듈(56)은 복수의 다른 모듈이나 리소스와 병렬로 통신한다. 예를 들면, 모듈(56)은 제어와 데이터 통신을 위해 병렬 통신 포트 모듈(58)을 통하여 마스터 리모우트 컴퓨터(36)와 통신한다. 중앙의 I/O 컴퓨터(38)와의 통신은 로컬 에어리어 네트웍 모듈(60)을 통하여 다루어진다, 컨베이어(12)의 이동과 동기화는 컨베이어의 속도와 위치에 관한 정보를 받기 위해 마스터 리모우트 컴퓨터(36)와 통신하는 벨트 동기화 모듈(62)에 의해 추적된다.

도시된 실시예에 있어서, 캐나다, 브리티쉬 콜롬비아의 스펙트럼 시그널 프러세싱사에 의해 생산된 SPECTRUM 비디오카드인 비디오 프레임 그램 카드(video frame grab card)의 운전을 초기화하고 감시하는 데 사용하는 모듈(64)의 제어하에 있는 효율적인 그래픽 프레임 그랩 프로토콜 내에서 카메라(30)는 텍스쳐 모드 컴퓨터(34)와 통신한다.

처리된 그래픽 데이터는 모듈(66)에 의해 비디오 카드로부터 읽혀지고 데이터 핸들링 모듈(68)의 제어하에 있는 하드 디스크상에 문서 데이터 목적을 위해 저장된다. 도 3a 내지 도 10a에 도시된 바와 같은 처리된 상 데이터는 로컬 에어리어 네트웍 전송 모듈(70)에 의해 사용자 정보를 위해서 중앙의 I/O 컴퓨터(38)에 전송된다. 이것에 의해, 오퍼레이터(operator)가 시스템의 운전중에 시스템(10) 내의 텍스쳐 모듈(56)에 의해 나타내지는 동일 처리된 상을 도시하는 것을 가능하게 한다.

부가 하우스킵핑 소프트웨어 태스크(housekeeping software task)는 컴퓨터(36,38) 및 시스템(10)과 결합될 수 있는 다른 시스템과의 통신을 설정하고 감시하는 모듈(72)의 설정에 의해 다루어진다. 예를 들어, 시스템(10)의 등급매기기와 분류는 U.S. Patent 5,164,795에 기술된 감귤류 과일의 색깔과 손상을 등급 매기는 시스템과 결합될 수 있고, 색깔과 손상 그래이더(grader)는 유틸리티 모듈(72)에 의해 설정된다. 모듈(74)는 비디오 카드의 초기화와 실시가능성의 확정을 제공한다. 유틸리티 모듈(76)은 로컬 에어리어 네트웍 제어와 운전을 유사하게 설정한다.

그래픽 데이터를 수집하고, 카테고리와 형태학적 표면 조직의 특성을 특성화하기 위해 데이터를 처리하고, 타당한 판정을 위해 중앙 컴퓨터(38)와 마스터 리모우트 컴퓨터(36)에 특성화를 제공하고 사용자 선택에 따라 검색하는 동일한 필수의 기능을 실행하는 동안, 상기 소프트웨어 시스템과 그 구성이 널리 변화 할 수 있다는 것이 명확하다.

본 발명의 취지를 이탈하지 않고 상기 기술분야에서 통상의 기술을 가진자는 많은 변경과 수정을 행할 수 있다. 그러므로, 도시된 실시예는 예시의 목적으로만 설명되었고 다음의 청구항에 의해 정의된 발명으로 제한되어서는 안된다.

본 발명을 기술하기 위해 본 명세서에서 사용된 용어와 상기 다양한 실시예는 일반적으로 정의된 의미로 뿐아니라, 일반적으로 정의된 의미의 범위를 넘어서는 특별한 정의 구조, 재료, 또는 작용까지 포함되는 것은 명확하다. 그러므로, 다음의 청구항의 단어나 요소의 정의는 문자적으로 설명되는 요소의 조합 뿐아니라 동일한 결과를 얻기위하여 동일한 방식으로 본질적으로 동일한 기능을 실행하는 모든 등가 구조, 재료 또는 작용을 포함하도록 본 명세서에서 정의된다.

청구된 요소의 동의어에 부가하여, 본 발명의 기술분야에서 통상의 기술을 가진자에게 알려진 명백한 대체어는 정의된 요소의 범위 내에 있는 것으로 정의된다.

따라서, 청구항은 특별히 도시되고 상술한 것, 개념적으로 등가인것, 명백히 대치될 수 있는 것과 본 발명의 본질적은 사상을 구체화하는 것을 포함한다는 것이 명백하다.

Claims

반투명 물체의 적어도 하나의 소정의 표면 특성에 따라 상기 반투명 물체를 분류하는 방법으로서,

상기 물체를 조사(照射)하는 단계;

상기 물체의 상기 표면을 통하여 전달된 빛을 검출하는 단계;

상기 검출된 빛을 데이터로 변환하는 단계;

상기 소정의 표면 특성의 존재를 판정하기 위하여 상기 데이터를 분석하는 단계; 및

상기 판정에 기초하여 상기 물체를 분류하는 단계를 포함하는 방법에 있어서,

상기 물체를 조사하는 단계는 상기 물체 전체를 통해 빛이 산란되도록 되어있고,

상기 검출하는 단계는 상기 물체의 상기 표면의 서로 다른 한정된 영역들으로부터 전달된 상기 산란된 빛의 강도를 검출하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 분석단계는 상기 물체의 상기 표면 특성의 패턴 인식을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 패턴 인식을 실행하는 단계에 앞서, 상기 표면을 통하여 상기 물체 내부로부터 전달된 빛으로부터 발생하지 않은 데이터를 제거하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 데이터 분석단계는, 상기 표면 특성의 존재를 나타내도록 빛의 강도의 충분한 변화가 존재하는지의 여부를 판정하기 위해 상기 데이터의 통계학적 측정치를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 3항에 있어서,

상기 데이터 분석단계는 상기 표면 특성의 존재를 나타내도록 빛의 강도의 충분한 변화가 존재하는지의 여부를 판정하기 위해 상기 데이터의 통계학적 측정치를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 5항에 있어서,

상기 데이터 변환단계는 소정의 주파수 컷오프에 대해 상기 데이터를 주파수 필터링하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 6항에 있어서,

상기 주파수 필터링단계는 고주파수 데이터 성분만을 통과시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 6항에 있어서,

상기 주파수 필터링단계는 저주파수 데이터 성분만을 통과시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 검출단계는 상기 물체로부터 전달된 산란된 빛의 상을 광학적으로 형성하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 9항에 있어서,

상기 검출단계는 상기의 상을 가로지르는 소정의 라인을 따라 상기 형성된 상기의 상을 스캐닝하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 10항에 있어서,

상기 스캐닝단계는 상기의 상을 가로지르는 복수의 스캔 라인을 따라 이루어지는 것을 특징으로 하는 표면 특성에 따른 반투명 물체의 분류방법.
제 9항에 있어서,

상기 물체는 거의 구형이고, 상기의 상을 광학적으로 형성하는 단계는 실질적으로 상기 물체의 두 반구의 상을 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 9항에 있어서,

상기의 상을 광학적으로 형성하는 단계는 물체로부터 전달된 산란된 빛의 상을 물체에서 떨어져 있는 카메라에 광학적으로 반사하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

복수의 표면 특성이 고려되고, 상기 분석단계는 상기 물체상에 어떠한 상기 표면 특성이 존재하는지의 여부를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 14항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 감귤류 과일이고, 상기 분석단계는 상기 감귤류 과일의 상기 껍질의 구멍의 정도를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반 투명 물체의 분류방법.
제 14항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 감귤류 과일이고, 상기 분석단계는 상기 감귤류 과일의 상기 껍질의 혹과 주름의 정도를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 14항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 감귤류 과일이고, 상기 분석단계는 상기 감귤류 과일의 상기 껍질의 마루와 골의 정도를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 14항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 감귤류 과일이고, 상기 분석단계는 상기 감귤류 과일의 상기 껍질의 틈의 정도를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 14항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 감귤류 과일이고, 상기 분석단계는 상기 감귤류 과일의 상기 껍질의 표면 부패의 정도를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 9항에 있어서,

상기 검출단계는 상기 물체의 상기 표면의 적어도 일부의 2차원적 그래픽 상을 제공하도록 상기의 상을 2차원적 배열로 스캐닝하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 조사단계는 가시광선으로 상기 물체를 조사하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 조사단계는 가시스펙트럼 외측의 빛으로 상기 물체를 조사하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 22항에 있어서,

상기 빛은 적외선 부근을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 9항에 있어서,

상기 분석단계는 상기의 상을 배경 상와 물체 상으로 분리하는 단계와; 상기배경 상을 제거하고 물체 상을 남기는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 24항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 과일이고, 상기 분석단계는 상기 껍질의 구멍의 정도를 판정하는 단계를 포함하고,

상기 물체 상을 스캐닝하는 단계와; 고주파 데이터를 얻기 위해 고역 데이터 필터를 사용하여 상기 스캐팅된 상을 필터링하는 단계와; 상기 필터링된 상의 픽셀 강도의 임계치를 설정하는 단계와; 상기 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수를 도표화하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 24항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 과일이고, 상기 분석단계는 상기 껍질의 언덕과 계곡의 존재를 판정하는 단계를 포함하고,

상기 물체 상을 스캐닝하는 단계와; 저주파 데이터를 얻기 위해 저역 평활 데이터필터를 사용하여 상기 스캐닝된 상을 필터링하는 단계와; 상기 필터링된 상의 픽셀 강도의 임계치를 설정하는 단계와; 상기 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수를 도표화하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 24항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 과일이고, 상기 분석단계는 상기 껍질의 불거지거나 오목한 쐐기의 존재를 판정하는 단계를 포함하고,

픽셀 강도에 있어서의 급격한 변화에 대하여 상기 물체 상을 선택적으로 스캐닝하는 단계와; 픽셀 강도의 임계치를 설정하는 단계와; 급격한 변화에 대응하여 얼룩으로 형성되는 픽셀 경계 부근의 상기 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수를 도표화하는 단계와; 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의 수를 도표화하여 상기 껍질의 불거지거나 오목한 쐐기가 식별되는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 27항에 있어서,

상기 특성 파라미터는 소정의 최소 얼룩 영역을 포함하고, 상기 얼룩의 수를 도표화하는 상기 단계는 소정의 최소 영역을 초과하는 얼룩의 수를 도표화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 27항에 있어서,

상기 특성 파라미터는 소정의 얼룩 형상을 포함하고, 상기 얼룩의 수를 도표화하는 단계는 소정의 형상 정의에 따르는 얼룩의 수를 도표화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 24항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 과일이고, 상기 분석단계는 상기 껍질 표면의 틈의 존재를 판정하는 단계를 포함하고,

픽셀 강도에 있어서의 급격한 변화에 대하여 상기 물체 상을 스캐닝하는 단계와; 상기 물체 상의 소정의 픽셀 강도의 임계치를 설정하는 단계와; 급격한 변화에 대응하여 얼룩으로 형성되는 픽셀 경계 부근의 상기 소정의 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수를 도표화하는 단계와; 소정의 영역과 폭을 초과하는 얼룩의 수를 도표화하여 상기 껍질의 틈이 식별되는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 24항에 있어서,

상기 물체는 껍질을 갖는 과일이고, 상기 분석단계는 상기 표면 부패의 존재를 판정하는 단계를 포함하고,

픽셀 강도에 있어서의 완만한 변화에 대하여 상기 물체 상을 스캐닝하는 단계와; 소정의 픽셀 강도의 임계치를 설정하는 단계와; 완만한 변화에 대응하여 얼룩으로 형성되는 픽셀 경계 부근의 상기 소정의 임계치를 초과하는 강도를 갖는 픽셀의 수를 도표화는 단계와; 소정의 특성 파라미터를 초과하는 얼룩의 수를 도표화하여 표면 부패가 식별되는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로하는 반투명 물체의 분류방법.
제 31항에 있어서,

상기 특성 파라미터는 소정의 최소 얼룩 영역을 포함하고, 상기 도표화하는 단계가 소정의 최소 영역을 초과하는 얼룩의 수를 도표화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 31항에 있어서,

상기 특성 파라미터는 소정의 형상을 포함하고, 상기 도표화하는 단계가 소정의 형상 정의에 따르는 형상을 갖는 얼룩의 수를 도표화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

상기 물체는 과일, 플라스틱, 왁스, 세라믹, 합성물 및 유리로 구성된 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
제 1항에 있어서,

복수의 물체가 분류되며, 상기 분류에 따라 상기 물체를 분류하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 분류방법.
반투명 물체의 적어도 하나의 소정의 표면특성의 존재를 판정하는 장치로서, 상기 물체를 조사하는 수단;

상기 물체의 상기 표면을 통하여 전달된 빛을 검출하는 수단;

상기 검출된 빛을 데이터로 변환하는 수단; 및

상기 소정의 표면 특성의 존재를 판정하기 위해 상기 데이터를 분석하는 수단을 포함하는 장치에 있어서,

상기 물체를 조사하는 수단은 상기 물체 전체를 통하여 빛이 산란되도록 되어 있고,

상기 검출하는 수단은 상기 물체의 상기 표면의 서로 다른 한정된 영역들로 부터 전달된 상기 산란된 빛의 강도를 검출하도록 배열되어 있는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 36항에 있어서,

상기 검출수단은 상기 전달된 산란된 빛의 상을 생성하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 37항에 있어서,

상기의 상을 스캐닝하는 광학 스캐너 수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 37항에 있어서,

상기 검출수단은 두 개의 독립된 검출수단을 포함하는 것을 특징으로 하는반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 39항에 있어서,

상기 각각의 검출수단은 상기의 상을 스캐닝하는 광학 스캐닝 수단을 포함하고, 상기 광학 스캐닝 수단은 상기 상의 다른 부분을 스캐닝하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 40항에 있어서,

상기 물체는 거의 구형이고, 각각의 상기 광학 스캐닝 수단은 상기 물체의 반구에 대응하여 상을 스캐닝하도록 구성된 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 38항에 있어서,

상기 스캐닝수단의 출력을 상기 복수의 상의 영역 내의 빛의 상대적 강도를 나타내는 데이터로 변환하기 위해 상기 스캐닝 수단의 상기 출력에 응답하는 수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 42항에 있어서,

상기 물체의 상기 소정의 특성의 존재를 판정하도록 상기 데이터를 분석하는수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 43항에 있어서,

상기 데이터를 분석하는 수단은 디지털 컴퓨터 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 43항에 있어서,

상기 판정에 기초하여 상기 물체를 분류하는 상기 데이터 분석 수단에 응답하는 수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 45항에 있어서,

상기 분류수단은 디지털 컴퓨터 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 43항에 있어서,

상기 데이터 분석수단은 상기 상대적 빛의 강도를 소정의 기준 패턴과 비교하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
제 47항에 있어서,

상기 비교수단은 상기 상대적 빛의 강도를 복수의 소정의 기준 패턴과 비교하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치.
반투명 물체상의 소정의 표면 특성의 존재를 판정하는 장치로서,

상기 물체상으로 유도되는 적어도 1개의 광원;

상기 물체의 상기 표면을 통하여 전달되는 빛을 디지털 신호로 변환하는 감지 수단; 및

상기 특성의 존재 여부를 판정하는 평가수단을 포함하는 장치에 있어서,

상기 광원은 상기 물체의 내부 전체를 통해 빛이 산란되도록 배열되어 있고,

상기 감지 수단은 상기 물체의 상기 표면상의 상이한 한정된 영역들로부터 나타나는 상기 빛을 감지하여, 평가수단으로 하여금 상기 감지된 빛 패턴을 평가하도록 하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재 판정장치.
제 49항에 있어서,

상기 평가수단은 디지털 컴퓨터 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반투명 물체의 표면 특성의 존재 판정장치.