JP3230217B2 - 乾海苔の品質検査方法 - Google Patents
乾海苔の品質検査方法Info
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、乾海苔をカラー撮
像装置で撮像しそれをＡ／Ｄ変換して得た画像の各画素
のＲＧＢ値に基づいて乾海苔の品質を検査する方法に関
するものである。
像装置で撮像しそれをＡ／Ｄ変換して得た画像の各画素
のＲＧＢ値に基づいて乾海苔の品質を検査する方法に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】漁村において生産された乾海苔は、現地
等において等級分けされた後に集荷拠点に集められ、流
通経路を経て一般の小売業者に渡される。そして、上記
等級分けについては、特定の検査員が自らの経験を頼り
に行っているが、これでは、大量の乾海苔の等級分けを
短期間のうちに行うことができず、また検査員ごと或い
は同じ検査員でもバラツキが生じる等の問題があった。
等において等級分けされた後に集荷拠点に集められ、流
通経路を経て一般の小売業者に渡される。そして、上記
等級分けについては、特定の検査員が自らの経験を頼り
に行っているが、これでは、大量の乾海苔の等級分けを
短期間のうちに行うことができず、また検査員ごと或い
は同じ検査員でもバラツキが生じる等の問題があった。
【０００３】上記の不具合を解消するため、ＲＧＢ値に
基づいて乾海苔の品質を検査する方法が、特開平１１−
１４２号公報に提案されている。この方法は、光源とし
て天然光に近い高周波蛍光灯を用い、ＣＣＤカメラにて
検査対象である乾海苔を撮像し、乾海苔の反射光をＲＧ
Ｂ（赤、緑、青）ごとの光量に比例するアナログ信号電
流として出力し、このＲＧＢを元データとして、Ｌab色
座標と類似の変換を行った上で、データを圧縮するＪＰ
ＥＧ方式で処理するか、或いは圧縮を行わずに数値化さ
れた個々の点の色、艶を求めて、等級分けするようにし
たものである。
基づいて乾海苔の品質を検査する方法が、特開平１１−
１４２号公報に提案されている。この方法は、光源とし
て天然光に近い高周波蛍光灯を用い、ＣＣＤカメラにて
検査対象である乾海苔を撮像し、乾海苔の反射光をＲＧ
Ｂ（赤、緑、青）ごとの光量に比例するアナログ信号電
流として出力し、このＲＧＢを元データとして、Ｌab色
座標と類似の変換を行った上で、データを圧縮するＪＰ
ＥＧ方式で処理するか、或いは圧縮を行わずに数値化さ
れた個々の点の色、艶を求めて、等級分けするようにし
たものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した先行技術にあ
っては、一般的なＲＧＢデータの処理方法については詳
しく記載されているが、ＲＧＢデータをどのように処理
して乾海苔の品質を判断するかについての具体的な手段
は示されていない。即ち、海苔には産地、季節或いは収
穫方法によって赤色がかった赤目海苔と黒色がかった黒
目海苔があり、これらはどちらが優れるというものでは
ない。しかしながら、これら色合いが異なる海苔を同一
基準で等級分けすることはできない。先行技術にあって
は、色合いが異なる海苔について、どのようにして等級
分けを行うかについて何も提案されていない。
っては、一般的なＲＧＢデータの処理方法については詳
しく記載されているが、ＲＧＢデータをどのように処理
して乾海苔の品質を判断するかについての具体的な手段
は示されていない。即ち、海苔には産地、季節或いは収
穫方法によって赤色がかった赤目海苔と黒色がかった黒
目海苔があり、これらはどちらが優れるというものでは
ない。しかしながら、これら色合いが異なる海苔を同一
基準で等級分けすることはできない。先行技術にあって
は、色合いが異なる海苔について、どのようにして等級
分けを行うかについて何も提案されていない。
【０００５】また、赤目海苔であれ黒目海苔であれ、艶
がある方が高級で、逆にくもりのある乾海苔の品質は低
くなるが、何をもって艶の有無（くもりの有無）の基準
とするかについて先行技術は何も提案していない。
がある方が高級で、逆にくもりのある乾海苔の品質は低
くなるが、何をもって艶の有無（くもりの有無）の基準
とするかについて先行技術は何も提案していない。
【０００６】本発明はこのような課題を解決するためな
されたもので、その目的とするところは、赤目海苔であ
れ黒目海苔であれ、正確に且つバラツキなくその等級と
艶の有無を判別し得る乾海苔の品質検査方法を提供する
ことを目的とする。
されたもので、その目的とするところは、赤目海苔であ
れ黒目海苔であれ、正確に且つバラツキなくその等級と
艶の有無を判別し得る乾海苔の品質検査方法を提供する
ことを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく本
発明は、乾海苔の品質をＲＧＢデータに基づいて処理す
るに当り、Ｒ値が予め設定した範囲内に入る画素数をＲ
ｎ、Ｇ値が予め設定した範囲内に入る画素数をＧｎ、Ｂ
値が予め設定した範囲内に入る画素数をＢｎとし、Ｇｎ
／ＲｎまたはＧｎ／Ｂｎで赤目海苔か黒目海苔かを判別
し、Ｂｎ＋ＧｒｏｓｓまたはＲｎ＋Ｇｒｏｓｓで等級判
別し、更にＢｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ）またはＲｎ＋（Ｇｎ／
Ｂｎ）でくもり判別を行うようにした。ただし、Ｇｒｏ
ｓｓ＝Ｒｎ＋Ｇｎ＋Ｂｎである。
発明は、乾海苔の品質をＲＧＢデータに基づいて処理す
るに当り、Ｒ値が予め設定した範囲内に入る画素数をＲ
ｎ、Ｇ値が予め設定した範囲内に入る画素数をＧｎ、Ｂ
値が予め設定した範囲内に入る画素数をＢｎとし、Ｇｎ
／ＲｎまたはＧｎ／Ｂｎで赤目海苔か黒目海苔かを判別
し、Ｂｎ＋ＧｒｏｓｓまたはＲｎ＋Ｇｒｏｓｓで等級判
別し、更にＢｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ）またはＲｎ＋（Ｇｎ／
Ｂｎ）でくもり判別を行うようにした。ただし、Ｇｒｏ
ｓｓ＝Ｒｎ＋Ｇｎ＋Ｂｎである。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る乾海苔の
品質検査方法を適用した乾海苔品質検査装置のブロック
構成図である。この乾海苔品質検査装置１は、検査台２
上に載置された乾海苔３を照明する１または複数の光源
４と、乾海苔３を撮影するカラー撮像装置５と、画像入
力装置６と、コンピュータシステム７とからなる。
図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る乾海苔の
品質検査方法を適用した乾海苔品質検査装置のブロック
構成図である。この乾海苔品質検査装置１は、検査台２
上に載置された乾海苔３を照明する１または複数の光源
４と、乾海苔３を撮影するカラー撮像装置５と、画像入
力装置６と、コンピュータシステム７とからなる。
【０００９】光源４は、乾海苔３を所定の照度で照明す
る。カラー撮像装置５は、カラーＣＣＤカメラ等を用い
て構成している。このカラー撮像装置５は、乾海苔３に
対して所定の距離で設置している。このカラー撮像装置
５によって、乾海苔３の所定面積部分が撮影される。
る。カラー撮像装置５は、カラーＣＣＤカメラ等を用い
て構成している。このカラー撮像装置５は、乾海苔３に
対して所定の距離で設置している。このカラー撮像装置
５によって、乾海苔３の所定面積部分が撮影される。
【００１０】カラー撮像装置５は、画像出力信号として
アナログＲＧＢ信号を出力するものを用いている。この
アナログＲＧＢ信号は画像入力装置６へ供給される。画
像入力装置６は、コンピュータシステム７側から供給さ
れる画像取り込み指令に基づいて、アナログＲＧＢ信号
をＡ／Ｄ変換してデジタルＲＧＢ信号（ＲＧＢデータ）
を出力する。コンピュータシステム７は、デジタルＲＧ
Ｂ信号（ＲＧＢデータ）を画像メモリ等（図示しない）
に格納する。コンピュータシステム７は、パーソナルコ
ンピュータを用いて構成している。
アナログＲＧＢ信号を出力するものを用いている。この
アナログＲＧＢ信号は画像入力装置６へ供給される。画
像入力装置６は、コンピュータシステム７側から供給さ
れる画像取り込み指令に基づいて、アナログＲＧＢ信号
をＡ／Ｄ変換してデジタルＲＧＢ信号（ＲＧＢデータ）
を出力する。コンピュータシステム７は、デジタルＲＧ
Ｂ信号（ＲＧＢデータ）を画像メモリ等（図示しない）
に格納する。コンピュータシステム７は、パーソナルコ
ンピュータを用いて構成している。
【００１１】なお、画像入力装置６は、パーソナルコン
ピュータの拡張スロット等に内蔵する構成でもよい。ま
た、カラー撮像装置４がＡ／Ｄ変換器を備えておりデジ
タルＲＧＢ信号を出力する構成である場合には、画像入
力装置６は不要である。
ピュータの拡張スロット等に内蔵する構成でもよい。ま
た、カラー撮像装置４がＡ／Ｄ変換器を備えておりデジ
タルＲＧＢ信号を出力する構成である場合には、画像入
力装置６は不要である。
【００１２】カラー撮像装置５に、例えば横８００画
素、縦６００画素のものを用いると、４８万画素の画像
が得られる。Ａ／Ｄ変換器に８ビットのものを用いる
と、各画素のＲ，Ｇ，Ｂ値をそれぞれ２５６段階とした
ＲＧＢデータが得られる。ここで、横８００画素、縦６
００画素を全て検査対象としてもよいが、本実施の形態
では画像中心部の縦横各４００画素の領域を検査対象領
域としている。これにより、カラー撮像装置５のシェー
ディング特性等が品質判定に影響を及ぼすのを軽減して
いる。
素、縦６００画素のものを用いると、４８万画素の画像
が得られる。Ａ／Ｄ変換器に８ビットのものを用いる
と、各画素のＲ，Ｇ，Ｂ値をそれぞれ２５６段階とした
ＲＧＢデータが得られる。ここで、横８００画素、縦６
００画素を全て検査対象としてもよいが、本実施の形態
では画像中心部の縦横各４００画素の領域を検査対象領
域としている。これにより、カラー撮像装置５のシェー
ディング特性等が品質判定に影響を及ぼすのを軽減して
いる。
【００１３】コンピュータシステム７は、画像入力装置
６を介して検査対象となる乾海苔３の画像データ（ＲＧ
Ｂデータ）を取り込む。コンピュータシステム７は、撮
像画像の略中心領域にあたる例えば縦横各４００画素
（１６万画素）のＲＧＢ値に基づいて、Ｒ値が予め設定
したＲしきい値を越える画素数を計数し、その計数結果
を赤色点画素数Ｒｎとして記憶する。同様に、Ｇ値が予
め設定したＧしきい値を越える画素数を計数して緑色点
画素数Ｇｎとして記憶し、Ｂ値が予め設定したＢしきい
値を越える画素数を計数して青色点画素数Ｂｎとして記
憶する。
６を介して検査対象となる乾海苔３の画像データ（ＲＧ
Ｂデータ）を取り込む。コンピュータシステム７は、撮
像画像の略中心領域にあたる例えば縦横各４００画素
（１６万画素）のＲＧＢ値に基づいて、Ｒ値が予め設定
したＲしきい値を越える画素数を計数し、その計数結果
を赤色点画素数Ｒｎとして記憶する。同様に、Ｇ値が予
め設定したＧしきい値を越える画素数を計数して緑色点
画素数Ｇｎとして記憶し、Ｂ値が予め設定したＢしきい
値を越える画素数を計数して青色点画素数Ｂｎとして記
憶する。
【００１４】次に、コンピュータシステム７は、赤色点
画素数Ｒｎと緑色点画素数Ｇｎと青色点画素数Ｂｎとの
合計画素数を求め、その合計画素数を黒色強さ判定値Ｇ
ｒｏｓｓとして記憶する。
画素数Ｒｎと緑色点画素数Ｇｎと青色点画素数Ｂｎとの
合計画素数を求め、その合計画素数を黒色強さ判定値Ｇ
ｒｏｓｓとして記憶する。
【００１５】また、コンピュータシステム７は、緑色点
画素数Ｇｎを赤色点画素数Ｒｎで除算することで、黒目
海苔に対するくもり判定基準値Ｇｎ／Ｒｎを求めて記憶
する。さらに、コンピュータシステム７は、緑色点画素
数Ｇｎを青色点画素数Ｂｎで除算することで、赤目海苔
に対するくもり判定基準値Ｇｎ／Ｂｎを求めて記憶す
る。
画素数Ｇｎを赤色点画素数Ｒｎで除算することで、黒目
海苔に対するくもり判定基準値Ｇｎ／Ｒｎを求めて記憶
する。さらに、コンピュータシステム７は、緑色点画素
数Ｇｎを青色点画素数Ｂｎで除算することで、赤目海苔
に対するくもり判定基準値Ｇｎ／Ｂｎを求めて記憶す
る。
【００１６】コンピュータシステム７は、赤色画素数Ｒ
ｎが赤目海苔判定値ＴｎＴＨを越えた場合は赤目海苔と
判定し、そうでない場合は黒目海苔と判定する。黒目海
苔の場合には青色点画素数Ｂｎと黒色強さ判定値Ｇｒｏ
ｓｓとを加算して等級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）を求
め、この等級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）に基づいて等
級判別を行なう。なお、この等級判別は、各等級毎に等
級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）の範囲を予め設定した等
級判別テーブルを用いてなされる。
ｎが赤目海苔判定値ＴｎＴＨを越えた場合は赤目海苔と
判定し、そうでない場合は黒目海苔と判定する。黒目海
苔の場合には青色点画素数Ｂｎと黒色強さ判定値Ｇｒｏ
ｓｓとを加算して等級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）を求
め、この等級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）に基づいて等
級判別を行なう。なお、この等級判別は、各等級毎に等
級判別値（Ｂｎ＋Ｇｒｏｓｓ）の範囲を予め設定した等
級判別テーブルを用いてなされる。
【００１７】一方、赤目海苔と判定した場合には、赤色
点画素数Ｒｎと黒色強さ判定値Ｇｒｏｓｓとを加算して
等級判別値（Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）を求め、この等級判別
値（Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）に基づいて等級判別を行なう。
点画素数Ｒｎと黒色強さ判定値Ｇｒｏｓｓとを加算して
等級判別値（Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）を求め、この等級判別
値（Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）に基づいて等級判別を行なう。
【００１８】また、コンピュータシステム７は、黒目海
苔に対するくもり判定基準値（Ｂｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ））
によって、黒目海苔に対するくもり判定（艶の程度）を
行い、同様に赤目海苔に対するくもり判定基準値（Ｒｎ
＋（Ｇｎ／Ｂｎ））によって、赤目海苔に対するくもり
判定（艶の程度）を行う。
苔に対するくもり判定基準値（Ｂｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ））
によって、黒目海苔に対するくもり判定（艶の程度）を
行い、同様に赤目海苔に対するくもり判定基準値（Ｒｎ
＋（Ｇｎ／Ｂｎ））によって、赤目海苔に対するくもり
判定（艶の程度）を行う。
【００１９】尚、判定の基準は上記に限るものではな
く、例えば、（Ｂｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ）＋Ｇｒｏｓｓ）ま
たは（Ｒｎ＋（Ｇｎ／Ｂｎ）＋Ｇｒｏｓｓ）によって、
同一等級内でのくもり判別を行うことも可能であり、ま
た、（Ｂｎ＋Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）によって、同一等級内
での色判別を行うことも可能である。
く、例えば、（Ｂｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ）＋Ｇｒｏｓｓ）ま
たは（Ｒｎ＋（Ｇｎ／Ｂｎ）＋Ｇｒｏｓｓ）によって、
同一等級内でのくもり判別を行うことも可能であり、ま
た、（Ｂｎ＋Ｒｎ＋Ｇｒｏｓｓ）によって、同一等級内
での色判別を行うことも可能である。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したようにこの発明に係る乾海
苔の品質検査方法は、乾海苔を撮像して得た画像の各画
素のＲＧＢ値に基づいて乾海苔の等級を、黒目海苔及び
赤目海苔ごとに判定するようにしたので、等級判別を的
確に行なうことができ、さらに、くもり判別を行なうこ
とができる。
苔の品質検査方法は、乾海苔を撮像して得た画像の各画
素のＲＧＢ値に基づいて乾海苔の等級を、黒目海苔及び
赤目海苔ごとに判定するようにしたので、等級判別を的
確に行なうことができ、さらに、くもり判別を行なうこ
とができる。
【図１】本発明に係る乾海苔の品質検査方法を適用した
乾海苔品質検査装置のブロック構成図である。
乾海苔品質検査装置のブロック構成図である。
【図２】本発明に係る乾海苔の品質検査方法のフローチ
ャートである。
ャートである。
１…乾海苔品質検査装置、２…検査台、３…乾海苔、４
…光源、５…カラー撮像装置、６…画像入力装置、７…
コンピュータシステム。
…光源、５…カラー撮像装置、６…画像入力装置、７…
コンピュータシステム。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 G01J 3/46 - 3/52 G01N 33/02 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) 実用ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ) 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)
Claims (1)
- 【請求項１】 乾海苔をカラー撮像装置で撮像して得た
画像信号をＡ／Ｄ変換してＲＧＢデータへ変換し、Ｒ値
が予め設定した範囲内に入る画素数（Ｒｎ）、Ｇ値が予
め設定した範囲内に入る画素数（Ｇｎ）及びＢ値が予め
設定した範囲内に入る画素数（Ｂｎ）をそれぞれ計測
し、これらの計測値を用い以下の基準によって等級判
別、赤目海苔判別及びくもり判別を行なうようにしたこ
とを特徴とする乾海苔の品質検査方法。ただし、Ｇｒｏ
ｓｓ＝Ｒｎ＋Ｇｎ＋Ｂｎとする。 （１）赤目・黒目海苔判別…Ｇｎ／ＲｎまたはＧｎ／Ｂ
ｎ （２）等級判別………………Ｂｎ＋ＧｒｏｓｓまたはＲ
ｎ＋Ｇｒｏｓｓ （３）くもり判別……………Ｂｎ＋（Ｇｎ／Ｒｎ）また
はＲｎ＋（Ｇｎ／Ｂｎ）
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16978899A JP3230217B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 乾海苔の品質検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16978899A JP3230217B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 乾海苔の品質検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001004536A JP2001004536A (ja) | 2001-01-12 |
| JP3230217B2 true JP3230217B2 (ja) | 2001-11-19 |
Family
ID=15892898
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16978899A Expired - Fee Related JP3230217B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 乾海苔の品質検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3230217B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109030755A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-18 | 吉林大学 | 基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置及方法 |
| CN109932324A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-25 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种基于图像rgb值测试土体表面含水率的方法及装置 |
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|---|---|---|---|---|
| JP4857917B2 (ja) * | 2006-06-06 | 2012-01-18 | 凸版印刷株式会社 | カラーフィルタの外観検査方法及び外観検査装置 |
| JP2010185748A (ja) * | 2009-02-12 | 2010-08-26 | Makoto Suzuki | 物品色相判定装置及びこれを具えた海苔焼き機 |
| JP2013013381A (ja) * | 2011-07-06 | 2013-01-24 | Makoto Suzuki | 海苔の表裏判別装置及び判別方法 |
| WO2017116294A1 (en) * | 2015-12-30 | 2017-07-06 | Marin Biogas | Apparatus and method to separate ascidians |
| JP7457447B2 (ja) * | 2020-08-31 | 2024-03-28 | 株式会社川島製作所 | 海苔の検査装置 |
-
1999
- 1999-06-16 JP JP16978899A patent/JP3230217B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109030755A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-18 | 吉林大学 | 基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置及方法 |
| CN109932324A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-25 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种基于图像rgb值测试土体表面含水率的方法及装置 |
| CN109932324B (zh) * | 2019-03-25 | 2020-06-09 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种基于图像rgb值测试土体表面含水率的方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001004536A (ja) | 2001-01-12 |
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