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【発明の名称】 画像処理による異物検出方法
【発明者】 【氏名】衣目川 勲

【氏名】園井 健二

【氏名】高垣 正

【氏名】山田 祐基

【氏名】三本 勝

【氏名】中山 幸徳
【要約】 【課題】搬送路に映る被検体の影や被検体の凹凸による暗部、さらには搬送路の汚れなどは異物とせず、異物のみを異物として検出することができる画像処理による異物検出方法を提供することである。

【解決手段】無端搬送路上の被検体を搬送路ともどもカメラで撮像して得た画像を処理し上記被検体の他に異物があるかどうか判断し異物の検出をする画像処理による異物検出方法において、搬送路として半透明材を用い、搬送路の下方にも照明用光源を設置し、該搬送路の上方に設置された照明用光源により被検体の影が上記搬送路にできても該搬送路の下方に設置された照明用光源により被検体の影を消してカメラで撮像する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】無端搬送路上の被検体を搬送路ともどもカメラで撮像して得た画像を処理し上記被検体の他に異物があるかどうか判断し異物の検出をする画像処理による異物検出方法において、搬送路として半透明材を用い、搬送路の下方にも照明用光源を設置し、該搬送路の上方に設置された照明用光源により被検体の影が上記搬送路にできても該搬送路の下方に設置された照明用光源により被検体の影を消してカメラで撮像することを特徴とする画像処理による異物検出方法。
【請求項２】請求項１に記載の画像処理による異物検出方法において、カメラで撮像した搬送路全周上の汚れの画像データを記憶しておき、撮像して得た画像を処理して異物と判断した画像データが搬送路上の汚れの画像データに一致した場合に、その異物と判断した画像データは搬送路上の汚れであって搬送路上に異物は存在しないものとすることを特徴とする画像処理による異物検出方法。
【請求項３】請求項１に記載の画像処理による異物検出方法において、異物と判断された画像の面積に対する周囲長の比を求め、比から該異物を毛髪と判断することを特徴とする画像処理による異物検出方法。
【請求項４】請求項１に記載の画像処理による異物検出方法において、被検体は半透明なものあるいは光が拡散する傾向を持つものであることを特徴とする画像処理による異物検出方法。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、無端搬送路上の被検体をカメラで撮像して得た画像を処理し上記被検体の他に異物があるかどうか判断し異物の検出をする画像処理による異物検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】「包装工程における乾燥食品の異物除去技術」（城 克己著、ジャパンフードサイエンス第３２巻７号、１９９３年７月発行、ｐｐ７７〜８３）や「凍結乾燥の技術」（佐原 幸雄著、食品工業第３１巻１０号、１９８８年５．３０発行、ｐｐ５７〜６３）などの論文に紹介されているように、食品に限らず量産をしている製品には各種の異物が混入する可能性があり、出荷された製品に異物が混入していると信用失墜につながるので、異物の検出ならびに除去に多大な注意を払っている。
【０００３】従来、量産品の生産ライン（搬送路）において、検出作業者が目視により異物検出を行なっていた。しかし、作業者の目の疲れは甚だしく異物を見逃しがちであった。そこで近年画像処理技術を利用して無端搬送路上の製品（被検体）をカメラで撮像して得た画像を処理して異物を検出することが行なわれている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像処理による異物検出方法では、搬送路の上方に照明用光源とカメラを設置し、カメラは搬送路上の製品を搬送路ともども撮像し、画像処理により画像の２値化を行ない、画像の明暗から暗部を異物と判断し、異物検出をしていた。
【０００５】そのために、製品の影が搬送路にできると影が異物と判断されてしまったり、製品の表面に凹凸があると、照明の方向や凹凸の形状によっては凹部が暗くなって影と同様に異物と判断されてしまう。さらに、長期の使用において搬送路が汚れたり傷がつくと、それらを異物と誤認してしまうこともある。
【０００６】本発明の目的は、異物のみを異物として検出することができる画像処理による異物検出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決する手段】上記目的を達成する本発明の特徴とするところは、無端搬送路上の被検体を搬送路ともどもカメラで撮像して得た画像を処理し上記被検体の他に異物があるかどうか判断し異物の検出をする画像処理による異物検出方法において、搬送路として半透明材を用い、搬送路の下方にも照明用光源を設置し、該搬送路の上方に設置された照明用光源により被検体の影が上記搬送路にできても該搬送路の下方に設置された照明用光源により被検体の影を消してカメラで撮像することにある。
【０００８】上記目的を達成する本発明の他の特徴とするところは、さらに、カメラで撮像した搬送路全周上の汚れの画像データを記憶しておき、撮像して得た画像を処理して異物と判断した画像データが搬送路上の汚れの画像データに一致した場合に、その異物と判断した画像データは搬送路上の汚れであって搬送路上に異物は存在しないものとすることにある。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図に示した実施形態に基いて説明する。
【００１０】図１は、本発明が実施される、例えば、煎餅、ポテトチップスあるいは笹かまぼこなどの量産品の中間製造ラインを概略的に示している。
【００１１】図１において、１は後工程で焼かれあるいは揚げられて煎餅になる半なまの状態にあるかきもちなどの被検体２を搬送する半透明の材質でできた無端コンベア（搬送路）である。被検体２は無端コンベア１上に複数並べられているが、煩雑化を避けるために一個のみを示している。
【００１２】３ａ，３ｂは無端コンベアを回転駆動する駆動ローラと従動ローラで、駆動ローラ３ａはモータ４によって駆動され、無端コンベア１は時計方向に回転する。無端コンベア１の上方にカメラ５が設置されており、無端コンベア１上の被検体２を無端コンベア１と共に撮像する。
【００１３】無端コンベア１の上方及び下方に照明用の光源６ａ〜６ｃが設置されている。上方の光源６ａ、６ｂははカメラ５の両側に対称的に配置され、被検体１による影の発生を低減している。しかし、上方の光源６ａ、６ｂのみで影の発生を完全に防止することは困難である。下方の光源６ｃは無端コンベア１の搬送路とリターン路の間に配置され、搬送路の無端コンベア１を下方から照明する。
【００１４】上方の光源６ａ，６ｂのみで無端コンベア１上の被検体２を照射したときに無端コンベア１上にできる被検体２の影は下方の光源６ｃをさらに点灯して半透明の無端コンベア１を透過、拡散した光の明るさで除去する。即ち、無端コンベア１が半透明の材質でできていることによって下方の光源６ｃによる照明光が無端コンベア１内を透過拡散し、無端コンベア１の上面に到達する。この下方からの照明光の明るさで被検体２の影を消去している。また、被検体が半透明である場合、被検体２の表面に凹凸が存在し上方の光源６ａ，６ｂで凹部が暗くなっても、下方の光源６ｃによる照明光がさらに被検体２内を透過拡散して凹部を明るくする。
【００１５】７は装置全体の動作プログラムを収納しているパーソナルコンピュータで構成された制御部、８は制御部７の動作プログラムの開始や終了などの指令を入力する操作ボード、９は装置全体の動作などを表示するモニタ画面、１０はカメラ５で得た無端コンベア１や被検体２の画像を処理して異物があるかどうかを判断する画像処理装置、１１は画像処理装置１０での画像処理速度に合わせてカメラ５での画像（映像信号）を取り込んで画像処理装置１０に送信するカメラコントローラである。１２は必要に応じて制御部７のデータ記憶部に収納した画像処理データなどを出力するプリンタ、１３は制御部７からの指令に基いて無端コンベア１などの駆動の制御を行なう制御盤、１４は制御盤１３からの指令でモータ４を駆動するドライバ、１５は無端コンベア１上の原点マーク１６を検出する原点センサである。１７は無端コンベア１の移動量を検出するエンコーダであり、エンコーダ１７の出力に基いて原点センサ１５で検出する原点マーク１６に対する相対位置を求める。エンコーダ１７の出力が制御部７に送られ、カメラ５と画像処理装置装置１０で検出する無端コンベア１上の汚れや異物とその位置の対応付けを制御部７で行なう。
【００１６】以下、異物が存在するかどうかの検出方法を図２に示した画像処理のフローに沿って説明する。被検体２として半なまの状態にあるかきもちを例にとる。
【００１７】図示していないホストコンピュータから生産開始の信号が図１の制御部７に入ると、制御盤１３，ドライバ１４を介してモータ４で無端コンベア１を定速で駆動する。制御部７では、上記の生産開始信号が入ると、無端コンベア１の画像をカメラ５で取り込み（入力し）フラグを立てる。なお、このフラグは試運転などの場合には操作ボード８を用いて、フラグが立たないように設定することができる。
【００１８】制御部７は無端コンベア１の運転開始後に図２のステップ（以下Ｓと略記）１で上記のコンベア画像入力のフラグが立っているか、つまり、無端コンベア１の画像をカメラ５で取り込む（入力する）かどうかの判断を行なう。平常時にはフラグが立っているのでＳ２に進み、無端コンベア１の画像入力を行なう。この場合、原点センサ１５で無端コンベア１に設けた原点マーク１６を読み取って、原点マーク１６位置を始点として無端コンベア１の画像を入力する。また、無端コンベア１が原点マーク１６位置を始点として一周するＳ２の処理中に渡って、被検体２は、上流の生産機械から無端コンベア１に供給されることはない。続いてＳ３で入力した画像の処理を行なって、無端コンベア１に汚れなどがあるかどうか画像処理装置１０により判断する。汚れなどがあれば、Ｓ４で汚れの位置データを制御部７の記憶部に収納（格納）させ、また汚れありのフラグを立てておく。
【００１９】Ｓ１でフラグが立っておらず、あるいはＳ３で無端コンベア１に汚れなどがないと判断された場合には直接Ｓ５に進む。Ｓ５に進むと上流の生産機械から無端コンベア１に被検体２が供給され、カメラ５は無端コンベア１上の被検体２を無端コンベア１ともども撮像（被検体２の画像を入力）する。
【００２０】この時の画像の一部をフレームＦで切り取って図３（ａ）に示す。図３（ａ）において、ｓｆは被検体２上の異物、ｆｔは被検体２に生じたひびわれである。カメラ５はアナログ量で画像の明暗を捉えているので、Ｓ６でアナログ値をディジタル値に変換し、Ｓ７で照明用光源６ａ〜６ｃの配置によって生じる照明度分布によるデータのうねり（シェーディング）などを補正し、Ｓ８で異物を検出しやすいように平均化等のフィルタリング処理を行なう。フィルタリング処理後の画像データをモニタ画面９に表示させると、図３（ｂ）のように異物ｓｆは異物映像ｓｆａとして表示される。図３（ｃ）は、図３（ｂ）のＡ−Ａ線に沿う画像データの濃度を示す。フィルタリング処理によって、被検体２の輪郭を示す濃度（暗さ）は異物ｓｆの濃度（暗さ）よりも淡いものとなる。被検体２にひびわれｆｔがあることによって無端コンベア１に影が映りそうであっても、下側に光源６ｃがあって無端コンベア１を下方から照明し、照明光の一部が透過するし、被検体２が水分を保持していて光が透過拡散しやすい状態にあるため、図３（ｂ）の様に影が黒点として現れない。被検体２に凹凸があっても、やはり凹部は暗くならず、凹部は黒点として現れない。
【００２１】さらにＳ９でフィルタリング処理後の画像データについて２値化処理を行なう。図３（ｃ）に示すような適当なしきい値を設定することにより、たとえばしきい値より上の領域（濃度の低い領域）を「０」とし、しきい値より下の領域（濃度の高い領域）を「１」とする。この２値化処理で被検体２の輪郭は消されてしまう。
【００２２】その後、Ｓ１０で異物があるかどうかの判断を行なう。この処理では、Ｓ９で２値化されたデータのうち、例えば「１」のものについて、隣接している画素が、予め設定されたｎ個以上集まっている場合に、異物と判定して異物の有無を判断する。画面全体にｎ個以上の「１」が存在しても、分散している場合は、異物と判定せず、ノイズとして処理する。
【００２３】無端コンベア１の搬送方向に直角な方向の画素列での各画素の濃度データがしきい値を越えるか順次比較する。越えたなら画素の位置データをＳ１１で制御部７の記憶部に格納させる。画素列の位置を無端コンベア１の搬送方向に順次シフトさせ、越えた画素の位置（異物の画像データ）を再現すると図３（ｄ）のようになる。なお、前記の無端コンベア１に汚れがあるかどうかの判断処理Ｓ３においても上記Ｓ６〜Ｓ９の処理を行なうが、紙面の大きさの都合から図示を省略している。
【００２４】Ｓ１０で異物有りと判断されると、無端コンベア１に汚れがあるかどうかの判断処理Ｓ３においてコンベアに汚れありのフラグが立てられていたかをＳ１２で判断し、コンベア画像（汚れ位置の画像データ）の入力があれば、Ｓ１３に進んでＳ１１で記憶した異物の画像データとＳ４で記憶させておいたコンベアの汚れの画像データとを比較し、それらの位置が一致するか否かを判断する。同一位置でなければ、Ｓ１１で記憶した画像データは異物であるとして、Ｓ１４でモニタ画面９に図３（ｄ）のように異物画像を表示する。
【００２５】表示後に、画像データはＳ１５で更新する。モニタ画面９での異物表示は、無端コンベア１の搬送速度に合わせたスクロール表示であれば、画面から消えるときに画像データの更新を行なえば良い。異物ありのデータを残したい場合には、前もって操作ボード８から指令を入力しておいて制御部７の記憶部に格納しておく。Ｓ１０で異物を検出しない場合にはＳ１６に進んで、以上の一連の処理を継続するかどうかの判断を行なう。生産の終了がホストコンピュータより出されていれば終了するが、出ていなければ、Ｓ５に戻って異物検出処理Ｓ５〜Ｓ１５を繰り返す。
【００２６】Ｓ１３で汚れの位置と異物の位置の画像データが一致した場合には、異物の画像データは汚れの画像データであると判断でき、画像表示を行なう必要がないのでＳ１６に進む。汚れの位置と異物の位置の画像データが一致した場合は、異物として撮られた画像は汚れがそのまま撮像されたものが殆どで異物ではないとしても充分であることを実験を繰返し行なって確認したことに基づく。
【００２７】さて、Ｓ１４における異物表示では、生産品の種類によっては、さらに異物が何であるかの判定を行なうと都合がよい。特に、煎餅など食品では毛髪が異物として混入することは絶対に避けなくてならない。
【００２８】そこで、以下、Ｓ１０で異物と判断された画像データから毛髪を選択する判定法の例について説明する。
【００２９】先ず、異物と判断された画像データについて、図３（ｃ）のしきい値を越えた画素の数から異物の面積Ａを求め、一方その異物と判断された画像を包括する長方形を画像上に仮想的に求めて、この長方形の四辺の合計の長さ（周囲長）Ｌを長方形の各辺に相当する画素の数から求める。次に、異物と判断された画像の面積Ａに対する周囲長Ｌの比Ｌ／Ａを求める。
【００３０】このＬ／Ａを任意に設定した数値を越えているか比較し、越えていれば毛髪、越えていなければ毛髪以外の異物と判定する。
【００３１】異物が毛髪である場合に、毛髪が真っ直な形で無端コンベア１の搬送方向に平行あるいは直角に横たわっている場合に、Ｌ／Ａ＝１になる。しかしながら、真っ直な毛髪は殆どなく、また、無端コンベア１の搬送方向に平行あるいは直角に横たわっていることも殆どなかったので、Ｌ／Ａの判定値をどれくらいにするかは任意な設定によることになる。任意設定のＬ／Ａ判定値を越えた場合に、毛髪検出の表示をＳ１４で出すようにすると、判定の信頼性は格段に向上する。
【００３２】異物有りの判定がでた場合には後段の搬送路で除去処理を行なうが、除去機構の説明は省略する。
【００３３】上記の実施形態では被検体２上に異物ｓｆがあった例で説明したが、異物が被検体２とともに無端コンベア１上を搬送されてきても検出することができる。
【００３４】被検体２は白色系や淡い色合いのもので光が拡散する傾向を持つものであれば、異物を検出できる。
【００３５】カメラ５に代えて、ラインセンサを用いても良い。原点マーク１６に代えて、無端コンベア１やローラ３ａ，３ｂのいずれかに凸起部を設け、この凸起部をリミットスイッチで検出して原点位置を得ても良い。
【００３６】画像処理装置１０にカメラやカメラコントローラを複数セット設置し、各セットごとに無端コンベア１の指定された範囲での異物を検出するようにしてもよい。
【００３７】モニタ画面は異物の種類毎に表示するようにしてもよい。制御部での制御状態や操作ボード８使用時の対話などを表示する画面と異物検出結果を表示する画面は別置きのモニタ画面で表示するようにしてもよい。この場合、異物検出結果を表示する画面は画像処理装置１０から直接表示する信号を受けるようにすると、制御部７の負担は軽くなる。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、搬送路に映る被検体の影や被検体の凹凸による暗部、さらには搬送路の汚れなどは異物とせず、異物のみを異物として検出することができる。
【出願人】 【識別番号】０００２３３０７７
【氏名又は名称】日立テクノエンジニアリング株式会社
【出願日】 平成９年（１９９７）１０月２８日
【代理人】 【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 敬四郎 （外１名）
【公開番号】 特開平１１−１３２７４２
【公開日】 平成１１年（１９９９）５月２１日
【出願番号】 特願平９−２９５８９６