JP4159526B2 - 粒状被検査物の状態判別装置 - Google Patents

Description

本発明は、粒状被検査物の状態判別装置に係り、特に、粒状の被検査物の水浸割粒を判別する粒状被検査物の状態判別装置に関する。

粒状被検査物、例えば白米等の穀粒（以下、白米という）は、一般的に炊飯することで主食として食されるものである。炊飯が良好になされるための白米の条件は、炊飯前の水への浸漬中又は炊飯中に白米が割れないことにある。

すなわち、白米が割れると、その割れ部からゲル状の澱粉粒が溶出し、べとついた状態で炊き上がり、食感も悪く、味覚も低下する。

割れ部が発生した白米（割粒米）は、米の発育環境や精米の仕方に起因するため、精米業者は、割れにくい米の仕入れと、割れにくい精米の仕方に神経を尖らせているのが現状であるが、それでも、割粒が混入する可能性がなくなることはなく、仕入れ後或いは精米後の検査が必須となっている。

従来の割粒米の判別検査は、精米中に所定量（約１００粒程度）の白米をサンプリングし、当該サンプリングした白米を所定時間（約２０分間程度）水に浸漬し、その後の割れ具合を目視で判断し、サンプリングした白米に対する割粒米の割合を求め、この割合を基準値と比較することで、サンプリングした白米を含むロット（同時期に同一場所から仕入れた米）の合否を決定していた。

不合格となったロットは、合格品とは別扱いするか、精米を再調整する等の対応が必要となる。

また、穀粒の状態の良否を自動的に判別する技術として、穀粒の仕上がり状態をＣＣＤカメラ等で撮像した画像に基づいて、種子の色、大きさ、形状等を判別する選別装置が提案されている（特許文献１）。
特許第２８１５６３３公報

しかしながら、上記従来の検査員等の目視による判別では、正確な水浸割粒の判別、水浸割粒の割合の算出、及び合否の判定ができず、検査作業の手間も掛かり、作業性が悪い、という問題がある。

また、特許文献１に記載の技術では、水浸によって発生する割粒の判別には対応しておらず、炊飯によって発生する（すなわち、水を含むことで発生する）割れ部を検知するものではない。

更に、白米が接触している場合や小さなゴミが付着している場合に、従来の方法では原画像を反転２値化し、縮退処理及び膨張処理した画像から輪郭を抽出しているが、水浸割粒の判別の基となる穀粒の輪郭を正確に抽出できず、水浸割粒の割れを見落として、誤判別するおそれがあり、特に、水浸割粒の小さな割れを見落としてしまう、という問題があった。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、原画像を反転２値化し、縮退処理及び膨張処理した画像から輪郭を抽出する従来の方法を改善することにより、水浸割粒の誤判別をなくし、水浸割粒の小さな割れをも検出できる粒状被検査物の状態判別装置を提供することを目的とする。

第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置は、水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成する第１の画像生成手段と、前記濃淡画像の濃淡を反転させる画像反転手段と、前記濃淡画像に基づいて前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する輪郭抽出手段と、前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び前記輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する画像２値化手段と、前記反転２値画像から前記輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する第２の画像生成手段と、前記第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する水浸割粒判別手段と、を有している。

第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置では、第１の画像生成手段が、水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成し、画像反転手段が濃淡画像の濃淡を反転させ、輪郭抽出手段が、濃淡画像に基づいて粒状被検査物の割れを含めた粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する。そして、画像２値化手段が、画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する。第２の画像生成手段が、反転２値画像から輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する。次に、水浸割粒判別手段が、第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、粒状被検査物の水浸割粒を判別する。

従って、第１の発明に係る粒状被検査物の状態判別装置によれば、粒状被検査物部分を表す反転２値画像から輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成することにより、輪郭を正確かつ明瞭に抽出することができ、水浸割粒の誤判別を防ぐことができる。更に、上記の除かれた画素の分だけ粒状被検査物の水浸割粒の割れが大きくなった画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒の判別をすることができ、粒状被検査物の水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる。

画像２値化手段は、濃淡を反転した反転画像を第１の閾値に基づいて２値化して、反転２値画像を生成する反転画像２値化手段と、輪郭画像を第２の閾値に基づいて２値化して、輪郭２値画像を生成する輪郭画像２値化手段とを含むことができる。

輪郭抽出手段は、ラプラシアン・フィルタ処理により濃淡画像から粒状被検査物の割れを含めた粒状被検査物の輪郭を抽出することができる。ラプラシアン・フィルタ処理によって、粒状被検査物の輪郭を強調することができる。

また、水浸割粒判別手段は、第２の画像生成手段により生成した画像を縮退化した画像に基づいて、粒状被検査物の水浸割粒を判別することができる。生成手段により生成した画像を縮退させることにより、水浸割粒の割れを強調した画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒の判別をすることができる。

以上説明したように、本発明の粒状被検査物の状態判別装置によれば、粒状被検査物を表す画像の画素から輪郭画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素からなる画像を生成することにより、接触粒がある場合や小さなゴミが付着している場合でも、輪郭を正確かつ明瞭に抽出し水浸割粒の誤判別を防ぐことができ、また、輪郭部分の画素に対応する画素を除いた分だけ粒状被検査物の水浸割粒の割れが大きくなった画像に基づいて粒状被検査物の水浸割粒を判別することができ、粒状被検査物の水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる、という効果が得られる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。本実施の形態は、白米の水浸割粒の有無及びその割合を算出する白米の状態判別装置に本発明を適用したものである。

図１に示すように、状態判別装置１０は、開閉可能なブリーフケース型の筐体１６を備えており、筐体１６は蝶番（図示省略）によって連結された一対の箱体１２、１４から構成されている。

図１は使用状態の状態判別装置１０を示しており、一対の箱体１２、１４が互いに１８０°開放した状態で載置されている。なお、格納時には一対の箱体１２、１４が蝶番を中心に回転し、開口端同士が向かい合って閉止され、これにより、内部の精密機器類が保護される。なお、本実施の形態では、後述のカバー４６を外した状態で閉止するようにしてある。

一方の箱体１２には、コントローラ（汎用パソコンであってもよい）１８とコントローラ１８で演算処理したデータ等をプリントアウトするプリンタ２０とが収容されており、コントローラ１８は、演算処理したデータ等を表示するＬＣＤモニタ１８Ａを備えている。コントローラ１８とプリンタ２０とは図示しない接続ケーブルによって接続されている。

他方の箱体１４には、判別装置本体２２が収容されている。判別装置本体２２はコントローラ１８と接続されており、判別装置本体２２の動作は、コントローラ１８によって制御される。なお、判別装置本体２２とコントローラ１８とは、箱体１２、１４の開閉によって損傷しないフレキシブルケーブル等可撓性を有する配線ケーブル（図示省略）によって接続されている。

判別装置本体２２は、図２に示すようにベースとなるスキャナ部２４とカバー４６とから構成されている。

スキャナ部２４は、周縁を除く上面部が開口した箱型のケーシング２８を備え、ケーシング２８の開口した部分には、透明ガラス板３０が嵌め込まれている。

この透明ガラス板３０の上部には、白米の載置台であるトレイ７２が載置されるようになっている。

また、この透明ガラス板３０の下部には、ライン走査型撮像ユニット３２が配設されており、ライン走査型撮像ユニット３２の下部には、スキャナモータ３６が配設されている。

ライン走査型撮像ユニット３２は、スキャナモータ３６の駆動力で透明ガラス板３０の下部を図２の左右方向（副走査方向）に沿って移動するヘッド部３４を有しており、ヘッド部３４は、撮像素子が図２の手前から奥側方向（主走査方向）にかけてアレイ状に配列された撮像素子アレイ３４Ａとこの撮像素子アレイ３４Ａに並設された円筒状の光源３４Ｂとを備えている。

カバー４６は、透明ガラス板３０の上部を含むケーシング２８の上部を覆うように設けられている。このカバー４６は、トレイ７２を透明ガラス板３０に載置する際に開放され、載置後の測光の際に閉止されるようになっている。

トレイ７２は、図３に示すように、矩形状の底板部５０の四方から縦壁部５２が一体形成され、所定の容積を持つ受け皿構造となっている。短辺側の縦壁部５２の一方の上端には外側に向けて略直角に屈曲された把持部５４が形成されている。作業者はこの把持部５４を把持することで、透明ガラス板３０上への載置を行なうようになっている。

底板部５０は透明とされ、粒状被検査物としての白米５６の載置面となっている。白米５６の載置の際には、受け皿構造となった領域に水６６を貯留する。

コントローラ１８は、図４に示すように、制御部２６を備えており、制御部２６は、ＣＰＵ３８Ａ、ＲＯＭ３８Ｂ、ＲＡＭ３８Ｃ、入力ポート４０、出力ポート４２を含んで構成されている。入力ポート４０には、ヘッド部３４の撮像素子アレイ３４Aが接続されており、出力ポート４２には、ＬＣＤモニタ１８Ａとプリンタ２０とスキャナモータ３６とが接続されている。また、ＲＯＭ３８Ｂには、所定の判別プログラムが記憶されており、この判別プログラムに従ってＣＰＵ３８Ａが各部を制御する。

以下に本発明の実施の形態の作用を説明する。

まず、図３（Ｂ）に示すように、トレイ７２に水６６を貯留し、さらにこの貯留された水６６にサンプルとしての白米５６を浸漬させる。浸漬された白米５６は互いに重なり合わないように、移動させることが好ましいが、特に整列させる必要はない。

上記水６６を貯留し白米５６を載置したトレイ７２を約２０分間放置させ、白米５６に十分な水分を吸収させる。その後、カバー４６を開放し、トレイ７２を透明ガラス板３０上に載置し、カバー４６を閉止する。

次に、図５に示す判別プログラムのルーチンをコントローラ１８が実行する。

まず、撮像（測光）の起動を促す操作がなされると、ステップ１００でヘッド部３４による測光（撮像）処理を実行する。ヘッド部３４の光源３４Ｂをオンとし、また、撮像素子アレイ３４Ａをアクティブ状態とし、スキャナモータ３６の駆動を開始する。これにより、ヘッド部３４による測光が開始され、トレイ７２上の白米５６に光源３４Ｂからの光を照射する。そして、その反射光を撮像素子アレイ３４Ａによって検出しながらヘッド部３４を移動させることで、トレイ７２の所定の領域に散布された白米５６を撮像する。この撮像したデータ（測光データ）は、コントローラ１８へ送出される。

ステップ１０２では、図６に示す画像処理を行なう。

まず、ステップ１０８では、測定した測光データを濃淡画像に変換する。そして、ステップ１１０で、この濃淡画像の濃淡を反転させた反転画像を生成し、ステップ１１２で、所定の濃度閾値に基づいて、反転画像を２値化して図８（Ａ）に示すような反転２値画像を生成する。

ステップ１１４では、ラプラシアン・フィルタ処理により、ステップ１０８で得られた濃淡画像に対して白米５６の輪郭を抽出して輪郭画像を生成し、ステップ１１６で、所定の濃度閾値に基づいてこの輪郭画像を２値化させて、図８（Ｂ）に示すような輪郭２値画像を生成する。

そして、ステップ１１８では、図７に示す合成処理により、ステップ１１２で得られた反転２値画像とステップ１１６で得られた輪郭２値画像を合成する。

ここで、反転２値画像Ｉ₂と輪郭２値画像Ｉ_Eと合成画像Ｉ_mとは、画素数がＸ×Ｙであり、画素値Ｉ₂（ｘ，ｙ）、Ｉ_E（ｘ，ｙ）、及びＩ_m（ｘ，ｙ）（０≦ｘ＜Ｘ、０≦ｙ＜Ｙ）は、例えば、白又は黒で表されている。

まず、ステップ１３２では、Ｉ₂（０，０）が黒であるか否かを判定する。判定が否定されるとステップ１３４へ移行するが、判定が肯定されると、ステップ１３６でＩ_E（０，０）が黒であるか否かを判定する。判定が否定されると、ステップ１３４へ移行するが、判定が肯定されると、ステップ１３８でＩ_m（０，０）を黒に設定し、ステップ１４０へ移行する。

そして、ステップ１３４では、Ｉ_m（０，０）を白に設定する。ステップ１４０〜１４６では、次の画素が設定され、同様にステップ１３２〜１３８で合成画像の画素値Ｉ_m（ｘ，ｙ）を決定し、全ての画素について白又は黒に設定すると、図８（Ｃ）に示すような合成画像が生成され、合成処理を終了する。このようにして、反転２値画像の黒となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が黒である場合には、合成画像の対応する画素を黒とし、反転２値画像の黒となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が白である場合には、合成画像の対応する画素を白とし、反転２値画像の白となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が白である場合には、合成画像の対応する画素を白とし、反転２値画像の白となっている画素に対応する輪郭２値画像の画素が黒である場合には、合成画像の対応する画素を白とすることにより、反転２値画像と輪郭２値画像を合成する。最終的に、反転２値画像の白米部分の画素から、輪郭２値画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素を黒と設定した画像を合成画像として生成する。

次に、図６のステップ１２０で、合成画像の縮退化処理が実行される。例えば、Ｉ_m（ｘ，ｙ）が白である場合、周辺画素の画素値Ｉ_m（ｘ−１，ｙ−１）、Ｉ_m（ｘ−１，ｙ）、Ｉ_m（ｘ−１，ｙ＋１）、Ｉ_m（ｘ，ｙ−１）、Ｉ_m（ｘ，ｙ＋１）、Ｉ_m（ｘ＋１，ｙ−１）、Ｉ_m（ｘ＋１，ｙ）、Ｉ_m（ｘ＋１，ｙ＋１）を全て白に設定することにより、合成画像を縮退化し、合成縮退画像を生成する。これにより、図９（A）に示す画像を縮退化させて図９（B）に示す画像を生成し、白米部分の周辺についたごみなどを取り除くことができ、また、白米５６の割れを強調することができる。また、１回の縮退処理でごみが取り除けない場合には、上記の縮退処理を数回行なう。

そして、ステップ１２２において、合成縮退画像から輪郭を抽出し、画像処理を終了する。なお、輪郭を抽出する際に、ノイズ処理を同時に行なうことが好ましい。

ここで、本発明の実施の形態に係る接触している白米の分離方法を、図８（Ａ）に示すような反転２値画像に対して縮退処理及び復元処理を行なう処理方法と比較して説明する。輪郭を抽出する際には、接触している白米を個々の白米に分離する必要があるが、縮退処理及び復元処理を行なう処理方法では、接触している白米が分離されるまで反転２値画像の縮退処理を繰り返し行ない、分離させた後、ラベリングを行ない、膨張処理によって形状を復元させている。この縮退処理は、白米の形状によっては、白米の分離された部分の輪郭形状をいびつな形にさせる場合があり、このいびつな形状の白米が膨張処理されると、得られた白米の輪郭形状もいびつな形状となり、水浸割粒の誤判別の要因となってしまうことがある。

一方、本発明の実施の形態では、縮退処理を行なわないで、ラプラシアン・フィルタによる処理を行なう。このラプラシアン・フィルタは微分フィルタなので色変化があるところに振幅を生じ、元の白米形状を維持しつつ白米の輪郭を強調することができる。また、白米の外側の輪郭を抽出できるように閾値を設定し輪郭画像を２値化した輪郭２値画像と、反転２値画像とを合成処理することにより接触している白米５６を分離している。従って、ラプラシアン・フィルタによる処理を行なうことにより、接触している白米をいびつな輪郭形状とすることなく分離することができる。また、後述する浸漬割れ判別処理において、割れが強調されているため、水浸割粒と判別するための閾値を下げても誤判別を防ぐことができるため、小さな割れをも検出して水浸割粒を判別することができる。

次に図５のステップ１０４で、この画像データを基に、浸漬割れ判別処理を行なう。例えば、この画像データから、白米５６一粒毎の画像データを生成してＲＡＭ３８Ｃに記憶するとともに、サンプリング数をＲＡＭ３８Ｃに記憶する。なお、隣接した白米の接触部分に色変化がなく接触部分において輪郭を抽出できず、上記の画像処理により隣接した白米が分離されていない画像データに関しては、白米部分の画素数による閾値で判断することにより、隣接した白米が分離されていない画像データをサンプリングデータから排除する。そして、ＲＡＭ３８Ｃから画像データを一粒単位で読み出して、白米５６の輪郭点と重心の座標とを求め、重心から輪郭点までの距離と隣接する輪郭点の距離の変化量とを演算し、距離閾値及び変化量閾値と比較することにより、水浸割粒の有無を判別する。そして、サンプリング数に対する水浸割粒の数の割合を算出し、この割合が所定の基準値より大きい場合は、その白米５６のロットを不合格と判別する。

なお、水浸割粒の判別方法は上記の方法に限定されるものではなく、例えば、白米の周囲長と白米の面積とを比較することにより水浸割粒の有無を判別してもよい。

次のステップ１０６では、ＬＣＤモニタ１８Ａへの表示を制御し、プリント指示があった場合にプリンタ２０でのプリントを制御して、判別結果を出力し、判別プログラムのルーチンを終了する。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る判別装置では、接触している白米に対して縮退処理せずにラプラシアン・フィルタ処理することにより、白米の輪郭を正確かつ明瞭に抽出することができ、接触している白米による水浸割粒の誤判別を防ぐことができる。また、反転２値画像と輪郭２値画像を合成し、反転２値画像の白米部分の画素から、輪郭２値画像の輪郭部分の画素に対応する画素を除いた画素からなる合成画像を生成することにより、上記の除いた画素の分だけ水浸割粒の割れを大きく強調した輪郭を抽出することができる。また、合成画像を縮退させることにより、浸漬による割粒の割れをさらに強調することができ、輪郭に付着した小さなゴミを消去することができる。従って、白米の輪郭を正確に抽出することができ、水浸割粒の小さな割れをも検出することができるため、水浸割粒の判別精度を向上させることができる。

本発明の実施の形態に係る判別装置の概観を示す斜視図である。 本発明の実施の形態に係る判別装置の内部構成を示す概略図である。 本発明の実施の形態に係る（Ａ）トレイの斜視図、（Ｂ）は図３（Ａ）のＩＩＩＢ−ＩＩＩＢ線断面図である。 本発明の実施の形態に係る判別装置のコントローラを示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る判別プログラムのルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る画像処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る反転２値画像と輪郭２値画像との合成処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る反転２値画像、輪郭２値画像、及び合成画像のイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る縮退化を行なう前後の合成画像のイメージ図である。

符号の説明

１０ 状態判別装置
１８ コントローラ
２６ 制御部
３８Ａ ＣＰＵ
３８Ｂ ＲＯＭ
３８Ｃ ＲＡＭ
５６ 白米
６６ 水

Claims (4)

1. 水浸された粒状被検査物を撮像し、濃淡画像を生成する第１の画像生成手段と、
   前記濃淡画像の濃淡を反転させる画像反転手段と、
   前記濃淡画像に基づいて前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出し、輪郭画像を生成する輪郭抽出手段と、
   前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像及び前記輪郭画像を２値化し、反転２値画像及び輪郭２値画像を生成する画像２値化手段と、
   前記反転２値画像から前記輪郭２値画像を除いた画素からなる画像を生成する第２の画像生成手段と、
   前記第２の画像生成手段により生成した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する水浸割粒判別手段と、
   を有する粒状被検査物の状態判別装置。
2. 前記画像２値化手段は、前記画像反転手段によって濃淡を反転した反転画像を第１の閾値に基づいて２値化して、前記反転２値画像を生成する反転画像２値化手段と、前記輪郭画像を第２の閾値に基づいて２値化して、前記輪郭２値画像を生成する輪郭画像２値化手段と、を含む請求項１に記載の粒状被検査物の状態判別装置。
3. 前記輪郭抽出手段は、ラプラシアン・フィルタ処理により前記濃淡画像から前記粒状被検査物の割れを含めた前記粒状被検査物の輪郭を抽出する請求項１又は請求項２に記載の粒状被検査物の状態判別装置。
4. 前記水浸割粒判別手段は、前記第２の画像生成手段により生成した画像を縮退化した画像に基づいて、前記粒状被検査物の水浸割粒を判別する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の粒状被検査物の状態判別装置。

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