画像処理による黒大豆しわ粒の認識

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概要

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• 黒大豆は12月初旬の水分域が乾燥操作に適しているが正月の需要期に出荷するために11月中・下旬から収穫を始める。このために収穫粒間の水分偏差が大きな状態で乾燥操作が加えられるので裂皮粒,しわ粒,陥没粒等がどうしても発生する。これらは商品価値が低く,整粒とは区別され手作業によって選別されている。この選別操作の自動化を目的とし,画像処理を用いた黒大豆の品質判定を試みた。黒大豆として丹波黒を使用し,選別の対象をしわ粒とした。黒大豆をカラーディジタルカメラにより取り込み,パーソナルコンピュータによって画像処理を行った。しわ部の検出には2次元FFTを用いた。取り込み画像のうち,グリーンプレーンを選定し,この画像にFFT処理を施した後に適当なバンドパスフィルターを適用した。さらにこれをFFT逆変換するとしわ粒と整粒に顕著な差が見られた。FFT逆変換画像に見られる両黒豆間の差異は生起確率分散により数値化され,この値を使用してマハラノビスの距離によりしわ粒であるか,整粒であるのかを判別した。このアルゴリズムを使用してしわ粒と整粒それぞれ30粒を判別させた結果,誤判定率はしわ粒で35%,整粒で25%となった。今後サンプル数を増やして判定精度を向上する必要がある。

著者

• ITOH HIROMICHI

  Department of Bioresource Science, Faculty of Agriculture, Kagawa University

• Yamashita Ritsuya

  Department of Intelligent Mechanics, Kinki University

• Itoh Hiromichi

  Department Of Bioresource Science Faculty Of Agriculture Kagawa University

• Itoh Hiromichi

  Department Of Intelligent Mechanics Kinki University

• Yamashita Ritsuya

  Department Of Intelligent Mechanics Kinki University

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