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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024151594
(43)【公開日】2024-10-25
(54)【発明の名称】選果装置及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G01N 21/85 20060101AFI20241018BHJP
【ＦＩ】
G01N21/85 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023065058
(22)【出願日】2023-04-12
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り １．集会名：ＩＭＥＣ２０２２（知能メカトロニクスワークショップ２０２２） プログラムの掲載アドレス：ｈｔｔｐｓ：／／ｉｍｅｃ．ｉｔｌａｂ．ｏｒｇ／２０２２／ｐｒｏｇｒａｍ プログラムの公開日：２０２２年８月３１日 ２．集会名：ＩＭＥＣ２０２２（知能メカトロニクスワークショップ２０２２） 公開日：２０２２年９月５日 ３．集会名：アグリビジネス創出フェア２０２２ 公開日：２０２２年１０月２６日～２０２２年１０月２８日 ４．刊行物：山梨日日新聞 第１１面 発行日：２０２２年１１月２２日 ５．集会名：２０２２年度 山梨大学 工学部 メカトロニクス工学科 卒業論文発表会 予稿集の公開日：２０２３年２月２０日 ６．集会名：２０２２年度 山梨大学 工学部 メカトロニクス工学科 卒業論文発表会 開催日：２０２３年２月２０日 ７．集会名：ＤＩＡ２０２３（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｒｅａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｏｒｋｓｈｏｐ ２０２３） 予稿集の掲載アドレス：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｃ－ｉａｉｐ．ｏｒｇ／ｄｉａ／２０２３／ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ／１９３９．ｈｔｍｌ 予稿集の公開日：２０２３年２月２７日 ８．集会名：ＤＩＡ２０２３（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｒｅａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｏｒｋｓｈｏｐ ２０２３） 公開日：２０２３年３月３日
(71)【出願人】
【識別番号】304023994
【氏名又は名称】国立大学法人山梨大学
(74)【代理人】
【識別番号】110001139
【氏名又は名称】ＳＫ弁理士法人
(74)【代理人】
【識別番号】100130328
【弁理士】
【氏名又は名称】奥野 彰彦
(74)【代理人】
【識別番号】100130672
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 寛之
(72)【発明者】
【氏名】小谷 信司
(72)【発明者】
【氏名】長谷 季樹
【テーマコード（参考）】
2G051
【Ｆターム（参考）】
2G051AA05
2G051AB20
2G051BA20
2G051BB02
2G051CA04
2G051CA08
2G051CB01
2G051DA06
2G051DA13
2G051EA17
2G051ED01
2G051ED07
2G051ED23
(57)【要約】
【課題】果物をより精度よく選別することができる、選果装置及び情報処理方法を提供することを目的としている。
【解決手段】情報処理部を備えた選果装置であって、前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、領域取得部と、判定部とを有し、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得するように構成され、前記判定部は、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置が提供される。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理部を備えた選果装置であって、前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、領域取得部と、判定部とを有し、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得するように構成され、前記判定部は、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置が提供される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理部を備えた選果装置であって、
前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、
前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、領域取得部と、判定部とを有し、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得するように構成され、
前記判定部は、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、
前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、領域取得部と、判定部とを有し、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得するように構成され、
前記判定部は、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
【請求項2】
請求項１に記載の選果装置であって、
前記領域取得部は、前記果物画像に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得し、且つ、ＨＬＳ色空間において前記変換果物画像の画素のうち、第１色相範囲に含まれ且つ第１明度範囲に含まれ且つ第１彩度範囲に含まれる画素を前記果柄領域としている、選果装置。
前記領域取得部は、前記果物画像に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得し、且つ、ＨＬＳ色空間において前記変換果物画像の画素のうち、第１色相範囲に含まれ且つ第１明度範囲に含まれ且つ第１彩度範囲に含まれる画素を前記果柄領域としている、選果装置。
【請求項3】
請求項１に記載の選果装置であって、
前記判定部は、前記果柄領域の面積に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
前記判定部は、前記果柄領域の面積に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
【請求項4】
請求項１に記載の選果装置であって、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、赤道径取得部を更に有し、
前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、
前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、
前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、赤道径取得部を更に有し、
前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、
前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、
前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
【請求項5】
請求項４に記載の選果装置であって、
前記果物画像は、前記果物を上部から撮影した上部果物画像と、前記果物を横から撮影した側部果物画像とを含み、
前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像の前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて、前記接続位置と前記重心位置との間の距離を取得し、
前記距離が予め定められた距離以上である場合には、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得し、
前記距離が予め定められた距離より小さい場合には、前記赤道径取得部は、前記側部果物画像で取得した前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得する、選果装置。
前記果物画像は、前記果物を上部から撮影した上部果物画像と、前記果物を横から撮影した側部果物画像とを含み、
前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像の前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて、前記接続位置と前記重心位置との間の距離を取得し、
前記距離が予め定められた距離以上である場合には、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得し、
前記距離が予め定められた距離より小さい場合には、前記赤道径取得部は、前記側部果物画像で取得した前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得する、選果装置。
【請求項6】
請求項５に記載の選果装置であって、
前記赤道径の方向は、前記接続位置と前記重心位置とを結ぶ直線に対して直交している、選果装置。
前記赤道径の方向は、前記接続位置と前記重心位置とを結ぶ直線に対して直交している、選果装置。
【請求項7】
請求項１に記載の選果装置であって、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、着色率取得部を更に有し、
前記着色率取得部は、前記果実領域内に含まれる着色画素を取得し、且つ、前記果実領域の面積に対する前記着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得し、
前記着色画素は、ＨＬＳ色空間において第２色相範囲に含まれ且つ第２彩度範囲に含まれ且つ第２明度範囲に含まれる画素である、選果装置。
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、着色率取得部を更に有し、
前記着色率取得部は、前記果実領域内に含まれる着色画素を取得し、且つ、前記果実領域の面積に対する前記着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得し、
前記着色画素は、ＨＬＳ色空間において第２色相範囲に含まれ且つ第２彩度範囲に含まれ且つ第２明度範囲に含まれる画素である、選果装置。
【請求項8】
請求項１に記載の選果装置であって、
撮影機構と、照明機構を更に備え、
前記撮影機構は、カメラと光拡散部材とを有し、
前記照明機構は、光源を有し、
前記カメラは、前記光拡散部材内において前記果物に臨むように設けられおり、
前記光拡散部材は、前記果物を取り囲むように設けられ、
前記光源は、前記光拡散部材内に設けられ、且つ、前記光源の光軸が前記光拡散部材に向けられている、選果装置。
撮影機構と、照明機構を更に備え、
前記撮影機構は、カメラと光拡散部材とを有し、
前記照明機構は、光源を有し、
前記カメラは、前記光拡散部材内において前記果物に臨むように設けられおり、
前記光拡散部材は、前記果物を取り囲むように設けられ、
前記光源は、前記光拡散部材内に設けられ、且つ、前記光源の光軸が前記光拡散部材に向けられている、選果装置。
【請求項9】
請求項１に記載の選果装置であって、
選別機構を更に備え、
前記選別機構は、複数の格納箱と、エアー吹出部とを有し、
前記エアー吹出部は、エアーを吹き出すことで、前記果物を各前記格納箱に移動させる、選果装置。
選別機構を更に備え、
前記選別機構は、複数の格納箱と、エアー吹出部とを有し、
前記エアー吹出部は、エアーを吹き出すことで、前記果物を各前記格納箱に移動させる、選果装置。
【請求項10】
請求項９に記載の選果装置であって、
前記選別機構は、格納量検出センサと、報知部とを更に有し、
前記格納量検出センサは、前記格納箱内の前記果物の量を検出可能に構成され、
前記報知部は、前記果物の量に応じて、その旨を報知するように構成されている、選果装置。
前記選別機構は、格納量検出センサと、報知部とを更に有し、
前記格納量検出センサは、前記格納箱内の前記果物の量を検出可能に構成され、
前記報知部は、前記果物の量に応じて、その旨を報知するように構成されている、選果装置。
【請求項11】
情報処理部を備えた選果装置であって、
前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、
前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、領域取得部と、赤道径取得部とを有し、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域及び前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、
前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、
前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、
前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、
前記果物情報取得部は、領域取得部と、赤道径取得部とを有し、
前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域及び前記果物の果実領域を取得するように構成され、
前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、
前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、
前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
【請求項12】
コンピュータが実行する、果物を選果するための情報処理方法であって、
果物画像取得ステップと、領域取得ステップと、判定ステップとを備え、
前記果物画像取得ステップでは、果物画像を取得し、
前記領域取得ステップでは、前記果物画像に基づいて、前記果物の果柄領域を取得し、
前記判定ステップでは、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、情報処理方法。
果物画像取得ステップと、領域取得ステップと、判定ステップとを備え、
前記果物画像取得ステップでは、果物画像を取得し、
前記領域取得ステップでは、前記果物画像に基づいて、前記果物の果柄領域を取得し、
前記判定ステップでは、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、選果装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、青果物をコンベアで搬送しているときにおいて、カメラで青果物を撮像することで、青果物の外観（キズ等）を検査可能に構成された選別装置が開示されている。そして、特許文献１では、カメラで青果物を撮像して取得した画像データを、予め記憶されている検査項目に関する画像データと比較する外観検査が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－３２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
青果物の中には、サクランボやリンゴといったように果柄を有する果物がある。これらの果柄を有する果物は、例えば贈り物として用いられる等から理解されるように、外観に対する要求基準が野菜等よりも高いと考えることができ、より精度の高い選別が必要である。特許文献１では、画像データ同士を比較することで検査がなされるが、比較している部位が同様であるかが不明であり、適切な選別ができなくなる可能性が高くなる、という課題がある。
【0005】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、果物をより精度よく選別することができる、選果装置及び情報処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明によれば、［１］情報処理部を備えた選果装置であって、前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、領域取得部と、判定部とを有し、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得するように構成され、前記判定部は、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置が提供される。
【0007】
本発明によれば、領域取得部が果物画像に基づいて果物の果柄領域を取得するため、検査対象の部位を果柄として特定することが可能であり、そして、判定部が、検査対象の部位として特定された果柄領域に基づいて果物の果柄の有無を判定するため、果物（果物の果柄の有無）をより精度よく選別することができる。
【0008】
以下、本発明の種々の実施形態を例示する。以下に示す実施形態は互いに組み合わせ可能である。
［２］［１］に記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得し、且つ、ＨＬＳ色空間において前記変換果物画像の画素のうち、第１色相範囲に含まれ且つ第１明度範囲に含まれ且つ第１彩度範囲に含まれる画素を前記果柄領域としている、選果装置。
［３］［１］又は［２］に記載の選果装置であって、前記判定部は、前記果柄領域の面積に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
［４］［１］～［３］の何れか１つに記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、赤道径取得部を更に有し、前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
［５］［４］に記載の選果装置であって、前記果物画像は、前記果物を上部から撮影した上部果物画像と、前記果物を横から撮影した側部果物画像とを含み、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像の前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて、前記接続位置と前記重心位置との間の距離を取得し、前記距離が予め定められた距離以上である場合には、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得し、前記距離が予め定められた距離より小さい場合には、前記赤道径取得部は、前記側部果物画像で取得した前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得する、選果装置。
［６］［５］に記載の選果装置であって、前記赤道径の方向は、前記接続位置と前記重心位置とを結ぶ直線に対して直交している、選果装置。
［７］［１］～［６］の何れか１つに記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、着色率取得部を更に有し、前記着色率取得部は、前記果実領域内に含まれる着色画素を取得し、且つ、前記果実領域の面積に対する前記着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得し、前記着色画素は、ＨＬＳ色空間において第２色相範囲に含まれ且つ第２彩度範囲に含まれ且つ第２明度範囲に含まれる画素である、選果装置。
［８］［１］～［７］の何れか１つに記載の選果装置であって、撮影機構と、照明機構を更に備え、前記撮影機構は、カメラと光拡散部材とを有し、前記照明機構は、光源を有し、前記カメラは、前記光拡散部材内において前記果物に臨むように設けられおり、前記光拡散部材は、前記果物を取り囲むように設けられ、前記光源は、前記光拡散部材内に設けられ、且つ、前記光源の光軸が前記光拡散部材に向けられている、選果装置。
［９］［１］～［８］の何れか１つに記載の選果装置であって、選別機構を更に備え、前記選別機構は、複数の格納箱と、エアー吹出部とを有し、前記エアー吹出部は、エアーを吹き出すことで、前記果物を各前記格納箱に移動させる、選果装置。
［１０］［９］に記載の選果装置であって、前記選別機構は、格納量検出センサと、報知部とを更に有し、前記格納量検出センサは、前記格納箱内の前記果物の量を検出可能に構成され、前記報知部は、前記果物の量に応じて、その旨を報知するように構成されている、選果装置。
［１１］情報処理部を備えた選果装置であって、前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、領域取得部と、赤道径取得部とを有し、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域及び前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
［１２］コンピュータが実行する、果物を選果するための情報処理方法であって、果物画像取得ステップと、領域取得ステップと、判定ステップとを備え、前記果物画像取得ステップでは、果物画像を取得し、前記領域取得ステップでは、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得し、前記判定ステップでは、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、情報処理方法。
［２］［１］に記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得し、且つ、ＨＬＳ色空間において前記変換果物画像の画素のうち、第１色相範囲に含まれ且つ第１明度範囲に含まれ且つ第１彩度範囲に含まれる画素を前記果柄領域としている、選果装置。
［３］［１］又は［２］に記載の選果装置であって、前記判定部は、前記果柄領域の面積に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、選果装置。
［４］［１］～［３］の何れか１つに記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、赤道径取得部を更に有し、前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
［５］［４］に記載の選果装置であって、前記果物画像は、前記果物を上部から撮影した上部果物画像と、前記果物を横から撮影した側部果物画像とを含み、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像の前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて、前記接続位置と前記重心位置との間の距離を取得し、前記距離が予め定められた距離以上である場合には、前記赤道径取得部は、前記上部果物画像の前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得し、前記距離が予め定められた距離より小さい場合には、前記赤道径取得部は、前記側部果物画像で取得した前記果物画像に基づいて、前記果物の前記赤道径を取得する、選果装置。
［６］［５］に記載の選果装置であって、前記赤道径の方向は、前記接続位置と前記重心位置とを結ぶ直線に対して直交している、選果装置。
［７］［１］～［６］の何れか１つに記載の選果装置であって、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、着色率取得部を更に有し、前記着色率取得部は、前記果実領域内に含まれる着色画素を取得し、且つ、前記果実領域の面積に対する前記着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得し、前記着色画素は、ＨＬＳ色空間において第２色相範囲に含まれ且つ第２彩度範囲に含まれ且つ第２明度範囲に含まれる画素である、選果装置。
［８］［１］～［７］の何れか１つに記載の選果装置であって、撮影機構と、照明機構を更に備え、前記撮影機構は、カメラと光拡散部材とを有し、前記照明機構は、光源を有し、前記カメラは、前記光拡散部材内において前記果物に臨むように設けられおり、前記光拡散部材は、前記果物を取り囲むように設けられ、前記光源は、前記光拡散部材内に設けられ、且つ、前記光源の光軸が前記光拡散部材に向けられている、選果装置。
［９］［１］～［８］の何れか１つに記載の選果装置であって、選別機構を更に備え、前記選別機構は、複数の格納箱と、エアー吹出部とを有し、前記エアー吹出部は、エアーを吹き出すことで、前記果物を各前記格納箱に移動させる、選果装置。
［１０］［９］に記載の選果装置であって、前記選別機構は、格納量検出センサと、報知部とを更に有し、前記格納量検出センサは、前記格納箱内の前記果物の量を検出可能に構成され、前記報知部は、前記果物の量に応じて、その旨を報知するように構成されている、選果装置。
［１１］情報処理部を備えた選果装置であって、前記情報処理部は、画像取得部と、果物情報取得部とを有し、前記画像取得部は、果物画像を取得するように構成され、前記果物情報取得部は、領域取得部と、赤道径取得部とを有し、前記領域取得部は、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域及び前記果物の果実領域を取得するように構成され、前記赤道径取得部は、前記果柄領域及び前記果実領域に基づいて接続位置を取得すると共に前記果実領域に基づいて重心位置を取得し、且つ、前記接続位置及び前記重心位置に基づいて前記果物の赤道径を取得し、前記接続位置は、前記果柄領域と前記果実領域とが接続する画素の位置に対応し、前記重心位置は、前記果実領域の重心となる画素の位置に対応している、選果装置。
［１２］コンピュータが実行する、果物を選果するための情報処理方法であって、果物画像取得ステップと、領域取得ステップと、判定ステップとを備え、前記果物画像取得ステップでは、果物画像を取得し、前記領域取得ステップでは、前記果物画像に基づいて、果物の果柄領域を取得し、前記判定ステップでは、前記果柄領域に基づいて、前記果物の果柄の有無を判定する、情報処理方法。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図2】図２は、図１に示す撮影機構２に形成された３つの開口部Ｏｐを通る仮想平面で、撮影機構２と照明機構３を切断した状態を示した斜視図である。なお、図２において、矢印Ｌａは、光源３Ｃの光軸の方向を模式的に示している。
【図3】図３Ａは、図１に示す選果装置１００のうち選別機構４を取り除いた状態を示す正面図である。図３Ｂは、上述の図２に係る仮想平面を通るベルトコンベア１Ａ及び撮影機構２の端面図である。なお、図３Ａにおいて、矢印Ｌａは、光源３Ｃの光軸の方向を模式的に示している。また、図３Ｂでは、図３Ａに示す照明機構３（支持部３Ａ及び基板部３Ｂ）については図示省略している。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。また、各特徴事項について独立して発明が成立する。
【0011】
１ 第１実施形態
１－１ 全体構成説明
図１に示すように、選果装置１００は、搬送部１と、撮影機構２と、照明機構３と、選別機構４と、情報処理部５（図５参照）とを備えている。選果装置１００は果物を選別可能に構成されており、実施形態では、果物がサクランボであるものとして説明する。なお、選果装置１００が選別する果物は、サクランボに限定されるものではなく、実施形態は、果柄があるその他の果物に対しても好適であり、例えば、リンゴ等の果物に対しても適用可能である。
１－１ 全体構成説明
図１に示すように、選果装置１００は、搬送部１と、撮影機構２と、照明機構３と、選別機構４と、情報処理部５（図５参照）とを備えている。選果装置１００は果物を選別可能に構成されており、実施形態では、果物がサクランボであるものとして説明する。なお、選果装置１００が選別する果物は、サクランボに限定されるものではなく、実施形態は、果柄があるその他の果物に対しても好適であり、例えば、リンゴ等の果物に対しても適用可能である。
【0012】
なお、図１では、情報処理部５の図示を省略しているが、例えば、情報処理部５は、撮影機構２に付設されていてもよいし、又は、情報処理部５は、搬送部１、撮影機構２及び選別機構４とは別の空間に配置され、これらと遠隔でデータのやり取り等をする構成であってもよい。
【0013】
図１及び図２に示すように、搬送部１は、果物を搬送可能に構成されたベルトコンベア１Ａ等を有し、ベルトコンベア１Ａには、上流側から順番に撮影機構２及び照明機構３が配置されている。図２に示すように、撮影機構２は、カメラ２Ａ等を有し、カメラ２Ａで撮像された果物画像（果物画像データ）は情報処理部５で処理される。照明機構３は、撮影機構２内に配置された果物を撮像できるように、撮影機構２内において光を照射するように構成されている。図１及び図４に示すように、選別機構４は、複数の格納箱４Ａと複数のエアー吹出部４Ｂ等を有し、情報処理部５の指令に基づいて、対応するエアー吹出部４Ｂが駆動し、果物は、エアー吹出部４Ｂから放出されたエアーにより、格納箱４Ａへ移動させられる。
【0014】
図５に示すように、情報処理部５は、画像取得部５Ａと、果物情報取得部５Ｂとを有する。また、果物情報取得部５Ｂは、領域取得部５Ｂ１と、赤道径取得部５Ｂ２と、着色率取得部５Ｂ３と、判定部５Ｂ４とを有する。また、搬送部１は駆動モータ１Ｂ等を制御する制御部１Ｃを有し、選別機構４は、エアー吹出部４Ｂ等を制御する制御部４Ｅを有する。これらの構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよい。ソフトウェアによって実現する場合、ＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することによって各種機能を実現することができる。プログラムは、内蔵の記憶部に格納してもよく、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納してもよい。また、外部の記憶部に格納されたプログラムを読み出し、いわゆるクラウドコンピューティングにより実現してもよい。ハードウェアによって実現する場合、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はＤＲＰなどの種々の回路によって実現することができる。第１実施形態においては、様々な情報やこれを包含する概念を取り扱うが、これらは、０又は１で構成される２進数のビット集合体として信号値の高低によって表され、上記のソフトウェア又はハードウェアの態様によって通信や演算が実行され得るものである。
【0015】
【0016】
ベルトコンベア１Ａは、撮影機構２及び選別機構４を通るように延びるように設けられている。ベルトコンベア１Ａは、果物が載置される載置面１Ａ１を有しており、果物を搬送可能となっている。ベルトコンベア１Ａは、後述する撮影機構２のカメラ２Ａによって果物とともに撮影されるが、情報処理部５がベルトコンベア１Ａ自体を果物と誤認識することがないように、ベルトコンベア１Ａの色は、果物の色とは別の色にすることが好ましい。第１実施形態では、ベルトコンベア１Ａの色は白色である。また、ベルトコンベア１Ａのうち撮影機構２よりも上流側の部分には、図２に示すように、果物をベルトコンベア１Ａへ配置するためのエリア１ａが設けられている。エリア１ａには、例えば、図示省略のフィーダーやロボットアーム等を付設することができ、ベルトコンベア１Ａ上に果物を載置することができる。なお、第１実施形態では、果物がベルトコンベア１Ａ上に１列に並べられる。
【0017】
駆動モータ１Ｂは、ベルトコンベア１Ａに付設されており、ベルトコンベア１Ａを駆動するように構成されている。
制御部１Ｃは、駆動モータ１Ｂの動作を制御するように構成されている。制御部１Ｃは、情報処理部５（後述の駆動制御部５Ｃ）と通信可能に構成されており、制御部１Ｃは、情報処理部５から送信される制御指令に基づいて駆動モータ１Ｂを動作させることが可能である。
制御部１Ｃは、駆動モータ１Ｂの動作を制御するように構成されている。制御部１Ｃは、情報処理部５（後述の駆動制御部５Ｃ）と通信可能に構成されており、制御部１Ｃは、情報処理部５から送信される制御指令に基づいて駆動モータ１Ｂを動作させることが可能である。
【0018】
【0019】
カメラ２Ａは、図２に示すように、上部カメラ２Ａ１と、側部カメラ（右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３）とを有する。カメラ２Ａは、外側部材２Ｂの内側に配置されている。具体的には、上部カメラ２Ａ１、右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３は、外側部材２Ｂと内側部材２Ｃとの間に形成される空間Ｓｐに配置されている。また、上部カメラ２Ａ１、右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３は、ｘ方向（果物の進行方向）において、同じ位置に配置されている。なお、上部カメラ２Ａ１、右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３の配置はこれに限定されるものではなく、ｘ方向において、位置がずれていてもよい。
【0020】
なお、以下の説明において、左右方向は、果物の搬送方向を正面として定義している。
また、図中のｘ方向は、果物の搬送方向に平行であり、ｙ方向は、後述するベルトコンベア１Ａの幅方向に平行であり、ｚ方向は、重力方向に平行である。ｘ方向とｙ方向とｚ方向とは、互いに直交する。
また、図中のｘ方向は、果物の搬送方向に平行であり、ｙ方向は、後述するベルトコンベア１Ａの幅方向に平行であり、ｚ方向は、重力方向に平行である。ｘ方向とｙ方向とｚ方向とは、互いに直交する。
【0021】
上部カメラ２Ａ１は、例えば、レンズの中心（光軸）の位置がベルトコンベア１Ａの横幅方向（ｙ方向）における中央に位置するように配置されている。上部カメラ２Ａ１は、内側部材２Ｃのうちの上壁部の直上に配置されている。
右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３は、例えば、レンズの中心（光軸）の位置がベルトコンベア１Ａの載置面より上側に位置するように配置されている。
右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３は、例えば、レンズの中心（光軸）の位置がベルトコンベア１Ａの載置面より上側に位置するように配置されている。
【0022】
図２及び図３Ｂに示すように、外側部材２Ｂ及び内側部材２Ｃには、ベルトコンベア１Ａが通過するトンネル状の構成が採用されている。具体的には、外側部材２Ｂは、例えば、筒状に構成された部材であり、カメラ２Ａ及び内側部材２Ｃを収容している。また、内側部材２Ｃは、例えば、筒状に構成された部材であり、ベルトコンベア１Ａで搬送される果物を取り囲むように設けられている。内側部材２Ｃの外側面にはカメラ２Ａが付設されている。つまり、カメラ２Ａは、内側部材２Ｃ内において果物に臨むように設けられている。内側部材２Ｃには、カメラ２Ａが臨む複数（第１実施形態では３つ）の開口部Ｏｐが形成されている。開口部Ｏｐは、例えば、ベルトコンベア１Ａの載置面１Ａ１よりも上側に形成することができる。
【0023】
また、内側部材２Ｃの内面は、カメラ２Ａによって果物とともに撮影されるため、情報処理部５が内側部材２Ｃの内面自体を果物と誤認識することがないように、内側部材２Ｃの内面の色は、果物の色とは別の色にすることが好ましい。第１実施形態では、内側部材２Ｃの内面の色は、白色である。
【0024】
なお、上述の外側部材２Ｂは、撮影機構２において必須の構成ではないが、撮影機構２が外側部材２Ｂを備えることで、外光の影響を低減することができ、より適切にカメラ２Ａで果物を撮影することが可能である。また、内側部材２Ｃについても、撮影機構２において必須の構成ではないが、撮影機構２が内側部材２Ｃを備えることで、果物以外の不要な対象が映り込むことを回避することができ、情報処理部５による果物画像ｄ１の誤認識を回避しやすい。また、撮影機構２が内側部材２Ｃを備えることで、後述するように、間接照明を実現することができる。
【0025】
【0026】
図３Ａに示す支持部３Ａは、実施形態において内側部材２Ｃに連結しており、基板部３Ｂを支持する機能を有する。具体的には、支持部３Ａは、内側部材２Ｃの上壁部及び側壁部にそれぞれ連結している。また、照明機構３は、複数（実施形態では４つ）の支持部３Ａを有し、支持部３Ａは、内側部材２Ｃの入口側に２つ配置され、内側部材２Ｃの出口側に２つ配置されている。なお、支持部３Ａは、内側部材２Ｃ以外の構成（例えば、外側部材２Ｂ等）に連結されていてもよい。
【0027】
図２及び図３Ａに示す基板部３Ｂは、ｘ方向（果物の搬送方向）に延びるように設けられている。基板部３Ｂは、光源３Ｃが実装された基板とベース板とを有する。第１実施形態では、基板部３Ｂの基板は、薄いテープ状に構成されており、この基板は、例えば金属製のベース板に取り付けられている。基板部３Ｂは、内側部材２Ｃに収容されるように設けられているが、一部が内側部材２Ｃから突き出ていてもよい。照明機構３は、複数（実施形態では２つ）の基板部３Ｂを有し、これらの基板部３Ｂは、ベルトコンベア１Ａの横幅方向（ｙ方向）の中央の位置を通る垂直面に対して対称に設けられている。基板部３Ｂのうち内側部材２Ｃの入口側及び出口側に位置する端部は、内側部材２Ｃの入口側及び出口側に位置する支持部３Ａにそれぞれ連結し、支持されている。
【0028】
光源３Ｃは、光を照射するように構成されており、実施形態では、ＬＥＤである。つまり、基板部３Ｂの基板がテープ状であるため、第１実施形態では、照明機構３は照明としてテープ型ＬＥＤを採用している。第１実施形態では、複数の光源３Ｃが、果物の搬送方向（ｘ方向）に並ぶように基板部３Ｂに配置されている。光源３Ｃは、内側部材２Ｃ内に設けられており、且つ、光源３Ｃの光軸が、内側部材２Ｃに向けられている。この構成により、光源３Ｃから照射された光が、内側部材２Ｃの内面で反射して拡散する。つまり、この構成により、果物を間接照明で撮影することが可能となる。間接照明は、光源３Ｃの光軸が果物に向かう直接照明とは異なり、より均一な照明が可能である。サクランボのような果物は、表面に光沢があるため、直接照明でサクランボを撮影すると、情報処理部５で適切な画像処理ができなくなる可能性がある。つまり、情報処理部５が、画像領域のうちのどこがサクランボであるかについて誤認識する可能性がある。それに対し、間接照明では、画像領域を適切に認識することが可能であり、果物の領域の誤認識を抑制しやすい。
【0029】
【0030】
図４に示すように、格納箱４Ａは、ベルトコンベア１Ａに併設されている。格納箱４Ａは、撮影機構２を通過する過程で、情報処理部５において画像処理された果物が格納される。選別機構４は、複数（第１実施形態では９つ）の格納箱４Ａを有する。つまり、実施形態では、選果装置１００は、果物のサイズが３通り、果物の着色特性（等級）が３通りで、合計９つのパターンに果物を選別可能となっており、対応して９つの格納箱４Ａを備えている。なお、図示は省略しているが、ベルトコンベア１Ａの終点位置に格納箱４Ａを配置し、規格に沿わない果物を貯留するようにしてもよい。
【0031】
格納箱４Ａの底面には、矩形状の開口４Ａ１が形成されている。格納箱４Ａは、開口４Ａ１が回動機構４ａによって閉塞されているため、果物が貯留可能となっている。そして、回動機構４ａは、図４に示す矢印Ｒのように回動可能となっており、回動機構４ａが回動することで開口４Ａ１が開放されて、格納箱４Ａ内の果物を格納箱４Ａから取り出すことが可能となっている。
【0032】
エアー吹出部４Ｂは、対応する格納箱４Ａと対をなす構成である。つまり、対をなすエアー吹出部４Ｂ及び格納箱４Ａは、果物のサイズ及び着色特性（等級）に応じて、第１実施形態では９つ配置されている。エアー吹出部４Ｂは、対応する格納箱４Ａに対して、ｙ方向に対向するように設けられている。エアー吹出部４Ｂは、図４に示すエアーの流れＦＬに示す方向に、エアーを吹き出すことが可能となっている。果物の移動にあたって果物に直接触れる必要がなく、エアー吹出部４Ｂがエアーで果物を移動させるため、果物が傷ついてしまうことを抑制することが可能である。
【0033】
格納量検出センサ４Ｃは、格納箱４Ａ内の果物の量を検出するように構成されており、例えば、測距センサで構成することができる。測距センサとしては、発光部及び受光部を有する光学式のセンサを採用することができる。
【0034】
報知部４Ｄは、格納量検出センサ４Ｃの検出結果（格納箱４Ａ内における果物の格納量）に基づいて、予め定められた報知方法でユーザー等にその旨を報知するように構成されている。
報知部４Ｄは、例えば、ＬＥＤ等の発光部、ディスプレイ及びスピーカ等で構成することが可能である。つまり、報知部４Ｄの報知方法は、特に限定されるものではないが、例えば、ＬＥＤ等の発光部を点灯させることでその旨を伝達するようにしてもよいし、ディスプレイにその旨の表示をしてもよいし、また、音声でその旨を伝達するようにしてもよい。また、報知部４Ｄが伝達するその旨の内容についても、特に限定されるものではないが、例えば、果物の格納量が格納箱４Ａに予め定められる格納量を超えたこととすることができる。
報知部４Ｄは、例えば、ＬＥＤ等の発光部、ディスプレイ及びスピーカ等で構成することが可能である。つまり、報知部４Ｄの報知方法は、特に限定されるものではないが、例えば、ＬＥＤ等の発光部を点灯させることでその旨を伝達するようにしてもよいし、ディスプレイにその旨の表示をしてもよいし、また、音声でその旨を伝達するようにしてもよい。また、報知部４Ｄが伝達するその旨の内容についても、特に限定されるものではないが、例えば、果物の格納量が格納箱４Ａに予め定められる格納量を超えたこととすることができる。
【0035】
制御部４Ｅは、情報処理部５から送信されるデータ（後述する判定データｄ２）に基づいて、エアー吹出部４Ｂのエアー吹き出し動作を制御するように構成されている。また、制御部４Ｅは、格納量検出センサ４Ｃの検出結果に基づいて、報知部４Ｄの動作を制御するように構成されている。なお、制御部４Ｅも、制御部１Ｃと同様、情報処理部５（後述の駆動制御部５Ｃ）と通信可能に構成されている。
【0036】
１－２－５ 情報処理部５
１－２－５－１ 画像取得部５Ａ
図５に示す画像取得部５Ａは、撮影機構２のカメラ２Ａで撮像した画像データとしての果物画像ｄ１を取得可能に構成されている。画像取得部５Ａで取得された果物画像ｄ１は、果物情報取得部５Ｂへ送信される。
１－２－５－１ 画像取得部５Ａ
図５に示す画像取得部５Ａは、撮影機構２のカメラ２Ａで撮像した画像データとしての果物画像ｄ１を取得可能に構成されている。画像取得部５Ａで取得された果物画像ｄ１は、果物情報取得部５Ｂへ送信される。
【0037】
１－２－５－２ 果物情報取得部５Ｂ
果物情報取得部５Ｂは、果物画像ｄ１に基づいて、果物の領域を取得する機能と、果物の赤道径を取得する機能と、果物の着色率を取得する機能とを有する。また、果物情報取得部５Ｂは、取得した果物の領域に基づいて、果柄の有無を判定する機能を有する。
以下に、果物情報取得部５Ｂの詳細構成を説明する。
果物情報取得部５Ｂは、果物画像ｄ１に基づいて、果物の領域を取得する機能と、果物の赤道径を取得する機能と、果物の着色率を取得する機能とを有する。また、果物情報取得部５Ｂは、取得した果物の領域に基づいて、果柄の有無を判定する機能を有する。
以下に、果物情報取得部５Ｂの詳細構成を説明する。
【0038】
＜領域取得部５Ｂ１＞
領域取得部５Ｂ１は、画像取得部５Ａから取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１（図９参照）及び果実領域Ｒｇ２（図１０参照）を取得する。なお、図７に示すように、サクランボは、果柄と果実を有する。サクランボの品種によっても異なるが、サクランボの果柄は、一般的に緑色又は緑がかった色であり、果実は、一般的に赤色又は赤みを帯びた色である。このため、情報処理部５は、画像データ（果物画像ｄ１）の色の情報に基づいて、果柄の部位と果実の部位をそれぞれ区別して特定する。例えば、果柄領域Ｒｇ１は、図７の果柄の部位に対応し、果実領域Ｒｇ２は、図７の果実の部位に対応する。
領域取得部５Ｂ１は、画像取得部５Ａから取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１（図９参照）及び果実領域Ｒｇ２（図１０参照）を取得する。なお、図７に示すように、サクランボは、果柄と果実を有する。サクランボの品種によっても異なるが、サクランボの果柄は、一般的に緑色又は緑がかった色であり、果実は、一般的に赤色又は赤みを帯びた色である。このため、情報処理部５は、画像データ（果物画像ｄ１）の色の情報に基づいて、果柄の部位と果実の部位をそれぞれ区別して特定する。例えば、果柄領域Ｒｇ１は、図７の果柄の部位に対応し、果実領域Ｒｇ２は、図７の果実の部位に対応する。
【0039】
・取得する領域について
第１実施形態では、領域取得部５Ｂ１は、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１又は側部カメラで取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１を取得する。例えば、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１により、適切な果柄領域Ｒｇ１を取得することが可能であれば、領域取得部５Ｂ１は、この果柄領域Ｒｇ１を用いる。適切な果柄領域Ｒｇ１を取得することができるか否かは、果物の状態（倒れている状態及び直立状態）に応じて変わってくる。
具体的には、サクランボがベルトコンベア１Ａで搬送されているときにおいて、サクランボが図６Ａに示すように、倒れた状態となっていることもあれば、図６Ｂに示すように、直立状態となっていることもある。倒れている状態である場合に、側部カメラ（右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３）で取得した果物画像ｄ１を用いて果柄領域Ｒｇ１を取得しようとすると、果物の姿勢や果柄の形状によっては、果柄がかなり狭い領域になってしまい、果柄領域Ｒｇ１を適切に特定できない可能性がある。逆に、直立状態となっている場合では、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１を用いて果柄領域Ｒｇ１を取得しようとすると、同様に、果柄がかなり狭い領域になってしまい、果柄領域Ｒｇ１を適切に特定できない可能性がある。このため、果柄領域Ｒｇ１を適切に取得するには、いずれのカメラの果物画像ｄ１を使用するかを決定する必要がある。
第１実施形態では、領域取得部５Ｂ１は、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１又は側部カメラで取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１を取得する。例えば、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１により、適切な果柄領域Ｒｇ１を取得することが可能であれば、領域取得部５Ｂ１は、この果柄領域Ｒｇ１を用いる。適切な果柄領域Ｒｇ１を取得することができるか否かは、果物の状態（倒れている状態及び直立状態）に応じて変わってくる。
具体的には、サクランボがベルトコンベア１Ａで搬送されているときにおいて、サクランボが図６Ａに示すように、倒れた状態となっていることもあれば、図６Ｂに示すように、直立状態となっていることもある。倒れている状態である場合に、側部カメラ（右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３）で取得した果物画像ｄ１を用いて果柄領域Ｒｇ１を取得しようとすると、果物の姿勢や果柄の形状によっては、果柄がかなり狭い領域になってしまい、果柄領域Ｒｇ１を適切に特定できない可能性がある。逆に、直立状態となっている場合では、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１を用いて果柄領域Ｒｇ１を取得しようとすると、同様に、果柄がかなり狭い領域になってしまい、果柄領域Ｒｇ１を適切に特定できない可能性がある。このため、果柄領域Ｒｇ１を適切に取得するには、いずれのカメラの果物画像ｄ１を使用するかを決定する必要がある。
【0040】
ここで、一般的には、サクランボはベルトコンベア１Ａ上において直立状態ではなく、倒れてしまうケースが多い。サクランボが倒れた状態では、上部カメラ２Ａ１でサクランボを撮像すれば、後述する赤道径取得部５Ｂ２が適切にサイズ（赤道径）を取得することが可能となり、その結果、側部カメラの果物画像ｄ１を用いて果柄領域Ｒｇ１を取得する処理をしなくてもよいことになる。
そこで、領域取得部５Ｂ１は、最初に、上部カメラ２Ａ１の取得した果物画像ｄ１（上部果物画像の一例）に基づいて、果柄領域Ｒｇ１の取得を試みる。引き続いて、後述する赤道径取得部５Ｂ２が、この取得した果柄領域Ｒｇ１と果実領域Ｒｇ２との接続位置（図８の接続位置対応画素ｐｘ１参照）と、果実領域Ｒｇ２における重心位置（図８の重心位置対応画素ｐｘ２参照）との間の距離を算出する。
接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離以上である場合には、果物が倒れた状態であることが見込まれる。このため、領域取得部５Ｂ１は、上部カメラ２Ａ１の果物画像ｄ１に基づいて果柄領域Ｒｇ１を取得する。
逆に、接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離より小さい場合には、果実が直立状態であることが見込まれる。このため、領域取得部５Ｂ１は、側部カメラの取得した果物画像ｄ１（側部果物画像の一例）に基づいて果柄領域Ｒｇ１を取得する。この場合、右側部カメラ２Ａ２の果物画像ｄ１を用いてもよいし、左側部カメラ２Ａ３の果物画像ｄ１を用いてもよい。
そこで、領域取得部５Ｂ１は、最初に、上部カメラ２Ａ１の取得した果物画像ｄ１（上部果物画像の一例）に基づいて、果柄領域Ｒｇ１の取得を試みる。引き続いて、後述する赤道径取得部５Ｂ２が、この取得した果柄領域Ｒｇ１と果実領域Ｒｇ２との接続位置（図８の接続位置対応画素ｐｘ１参照）と、果実領域Ｒｇ２における重心位置（図８の重心位置対応画素ｐｘ２参照）との間の距離を算出する。
接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離以上である場合には、果物が倒れた状態であることが見込まれる。このため、領域取得部５Ｂ１は、上部カメラ２Ａ１の果物画像ｄ１に基づいて果柄領域Ｒｇ１を取得する。
逆に、接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離より小さい場合には、果実が直立状態であることが見込まれる。このため、領域取得部５Ｂ１は、側部カメラの取得した果物画像ｄ１（側部果物画像の一例）に基づいて果柄領域Ｒｇ１を取得する。この場合、右側部カメラ２Ａ２の果物画像ｄ１を用いてもよいし、左側部カメラ２Ａ３の果物画像ｄ１を用いてもよい。
【0041】
果実領域Ｒｇ２については、果柄領域Ｒｇ１とは異なり、各カメラで取得した果物画像ｄ１に対して、取得されることになる。つまり、領域取得部５Ｂ１は、図１１に示すように、上部カメラ２Ａ１で取得した果物画像ｄ１、側部カメラ（右側部カメラ２Ａ２及び左側部カメラ２Ａ３）で取得した果物画像ｄ１のそれぞれに対して、果実領域Ｒｇ２を取得する。後述する赤道径取得部５Ｂ２が着色率を算出するにあたって、果物の広範囲の画素情報が必要となるためである。
【0042】
・各領域の画素を特定する方法について
領域取得部５Ｂ１は、果物画像ｄ１に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得する。つまり、領域取得部５Ｂ１は、ＲＧＢ色空間ではなく、ＨＬＳ色空間を用いて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を特定する。ＨＬＳ色空間は、色相Ｈ（Ｈｕｅ）と、明度Ｌ（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）と、彩度Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）との３つの要素で色を表現する色空間である。なお、第１実施形態において、ＨＬＳ色空間は、双円錐モデルを採用している。
領域取得部５Ｂ１は、果物画像ｄ１に対してＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間へ変換することで変換果物画像を取得する。つまり、領域取得部５Ｂ１は、ＲＧＢ色空間ではなく、ＨＬＳ色空間を用いて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を特定する。ＨＬＳ色空間は、色相Ｈ（Ｈｕｅ）と、明度Ｌ（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）と、彩度Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）との３つの要素で色を表現する色空間である。なお、第１実施形態において、ＨＬＳ色空間は、双円錐モデルを採用している。
【0043】
第１実施形態で処理する画像の対象は、サクランボであるが、サクランボは、赤みを有するほど基本的には品質が高く、色相Ｈではこのような赤みを適切に評価することが可能である。また、サクランボは光沢があるほど基本的には品質が高く、明度Ｌでは光沢のような品質を加味した評価をしやすい。更に、サクランボは皺がないほど基本的には品質が高く、彩度Ｓではこのような表面の皺といった品質を加味した評価をしやすい。なお、ＲＧＢ色空間とＨＬＳ色空間とは、相互に変換可能であるため、領域取得部５Ｂ１はＲＧＢ色空間を採用することもできる。しかし、上述の通り、サクランボの品質評価にあたっては、ＨＬＳ色空間を用いる方が、赤み、皺及び光沢といった観点を直接的に評価しやすいため、選果装置１００のユーザー（例えば、サクランボ農家）にとって評価方法に納得感を得やすく、選果装置１００はユーザーフレンドリーな設計となっている。
【0044】
領域取得部５Ｂ１は、ＨＬＳ色空間において変換果物画像の画素のうち、色相範囲Ｈ１に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ１に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ１に含まれる画素を果柄領域Ｒｇ１に含まれる画素（図８の果柄の画素ｐｔ１，ｐｔ２参照）と決定する。換言すると、果柄領域Ｒｇ１は、果柄の画素の集合から構成されており、各果柄の画素は、上述の色相範囲Ｈ１に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ１に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ１に含まれる。なお、色相範囲Ｈ１が第１色相範囲の一例であり、明度範囲Ｌ１が第１明度範囲の一例であり、彩度範囲Ｓ１が第１彩度範囲の一例である。
果物がサクランボの場合において、色相範囲Ｈ１は、例えば、３０～７０の範囲に設定することができ、明度範囲Ｌ１は、例えば、１００～１６０の範囲に設定することができ、彩度範囲Ｓ１は、６０～１２０の範囲に設定することができる。
果物がサクランボの場合において、色相範囲Ｈ１は、例えば、３０～７０の範囲に設定することができ、明度範囲Ｌ１は、例えば、１００～１６０の範囲に設定することができ、彩度範囲Ｓ１は、６０～１２０の範囲に設定することができる。
【0045】
また、領域取得部５Ｂ１は、ＨＬＳ色空間において変換果物画像の画素のうち、色相範囲Ｈ２に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ２に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ２に含まれる画素を果実領域Ｒｇ２に含まれる画素（図８の果実の画素ｐｓ１，ｐｓ２参照）と決定とする。換言すると、果実領域Ｒｇ２は、果実の画素の集合から構成されており、各果実の画素は、上述の色相範囲Ｈ２に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ２に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ２に含まれる。
果物がサクランボの場合において、色相範囲Ｈ２は、例えば、０～３０及び１６０～１７９の範囲に設定することができ、明度範囲Ｌ２は、例えば、１０～２５５の範囲に設定することができ、彩度範囲Ｓ２は、８０～２５５の範囲に設定することができる。
なお、色相範囲Ｈ１と色相範囲Ｈ２とは一部が重複してもよく、明度範囲Ｌ１と明度範囲Ｌ２とは一部が重複してもよく、彩度範囲Ｓ１と彩度範囲Ｓ２とは一部が重複してもよい。
果物がサクランボの場合において、色相範囲Ｈ２は、例えば、０～３０及び１６０～１７９の範囲に設定することができ、明度範囲Ｌ２は、例えば、１０～２５５の範囲に設定することができ、彩度範囲Ｓ２は、８０～２５５の範囲に設定することができる。
なお、色相範囲Ｈ１と色相範囲Ｈ２とは一部が重複してもよく、明度範囲Ｌ１と明度範囲Ｌ２とは一部が重複してもよく、彩度範囲Ｓ１と彩度範囲Ｓ２とは一部が重複してもよい。
【0046】
第１実施形態において、情報処理部５は、サクランボの種類や産地に応じて、上述の色相範囲Ｈ１，Ｈ２、明度範囲Ｌ１，Ｌ２、及び彩度範囲Ｓ１，Ｓ２を変更可能である。
【0047】
領域取得部５Ｂ１は、果柄の画素を特定すると、その画素を二値化処理し、図９に示すような果柄画像を生成する。これにより、領域取得部５Ｂ１は、果柄領域Ｒｇ１を特定（取得）することができる。果柄画像には、果柄画素が黒として、その他が白として模式的に示されている。果柄画素の集合が果柄領域Ｒｇ１に対応する。
また、領域取得部５Ｂ１は、果実の画素を特定すると、その画素を二値化処理し、図１０に示すような果実画像を生成する。これにより、領域取得部５Ｂ１は、果実領域Ｒｇ２を特定（取得）することができる。果実画像には、果実画素が黒として、その他が白として模式的に示されている。果実画素の集合が果実領域Ｒｇ２に対応する。
なお、果物画像には、果柄の画素や果実の画素以外のノイズとなる画素が混入する場合がある。そこで、領域取得部５Ｂ１は、ノイズを除去する機能を有していてもよい。
また、領域取得部５Ｂ１は、果実の画素を特定すると、その画素を二値化処理し、図１０に示すような果実画像を生成する。これにより、領域取得部５Ｂ１は、果実領域Ｒｇ２を特定（取得）することができる。果実画像には、果実画素が黒として、その他が白として模式的に示されている。果実画素の集合が果実領域Ｒｇ２に対応する。
なお、果物画像には、果柄の画素や果実の画素以外のノイズとなる画素が混入する場合がある。そこで、領域取得部５Ｂ１は、ノイズを除去する機能を有していてもよい。
【0048】
＜赤道径取得部５Ｂ２＞
赤道径取得部５Ｂ２は、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２に基づいて接続位置（図８及び図１０に示す接続位置対応画素ｐｘ１に対応）を取得し、また、果実領域Ｒｇ２に基づいて重心位置（図８及び図１０に示す重心位置対応画素ｐｘ２）を取得する。そして、赤道径取得部５Ｂ２は、接続位置（接続位置対応画素ｐｘ１）及び重心位置（重心位置対応画素ｐｘ２）に基づいて果物のサイズに対応する赤道径を取得する。
赤道径取得部５Ｂ２は、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２に基づいて接続位置（図８及び図１０に示す接続位置対応画素ｐｘ１に対応）を取得し、また、果実領域Ｒｇ２に基づいて重心位置（図８及び図１０に示す重心位置対応画素ｐｘ２）を取得する。そして、赤道径取得部５Ｂ２は、接続位置（接続位置対応画素ｐｘ１）及び重心位置（重心位置対応画素ｐｘ２）に基づいて果物のサイズに対応する赤道径を取得する。
【0049】
図８及び図１０に示す接続位置対応画素ｐｘ１は、果柄領域Ｒｇ１と果実領域Ｒｇ２とが接続する画素であり、その位置座標は、図７に示す接続位置Ｐ１の位置に対応している。
図８及び図１０に示す重心位置対応画素ｐｘ２は、果実領域Ｒｇ２の重心となる画素であり、その位置座標は、図７に示す重心位置Ｐ２の位置に対応している。
図８及び図１０に示す重心位置対応画素ｐｘ２は、果実領域Ｒｇ２の重心となる画素であり、その位置座標は、図７に示す重心位置Ｐ２の位置に対応している。
【0050】
赤道径は、接続位置Ｐ１（接続位置対応画素ｐｘ１）と重心位置Ｐ２（重心位置対応画素ｐｘ２）とを結ぶ直線Ｌ１に対して直交しており、また、重心位置Ｐ２を通る。そして、赤道径は、直線Ｌ１に直交する直線Ｌ２において、輪郭画素ｐｎ１と輪郭画素ｐｎ２との間の距離に対応している。
輪郭画素ｐｎ１は、果実領域Ｒｇ２に含まれる画素のうち直線Ｌ２上の一方側の端部に位置する画素であり、輪郭画素ｐｎ２は、果実領域Ｒｇ２に含まれる画素のうち直線Ｌ２上の他方側の端部に位置する画素である。
輪郭画素ｐｎ１は、果実領域Ｒｇ２に含まれる画素のうち直線Ｌ２上の一方側の端部に位置する画素であり、輪郭画素ｐｎ２は、果実領域Ｒｇ２に含まれる画素のうち直線Ｌ２上の他方側の端部に位置する画素である。
【0051】
ここでは、一例として、果物（サクランボ）が倒れた状態であるものとして、赤道径取得部５Ｂ２の構成を説明する。
上述した領域取得部５Ｂ１は上部カメラ２Ａ１から取得した果物画像ｄ１に基づいて果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２をそれぞれ取得している。赤道径取得部５Ｂ２は、これら果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２に基づいて、図８や図１０に示す接続位置（接続位置対応画素ｐｘ１）を取得する。
次に、赤道径取得部５Ｂ２は、果実領域Ｒｇ２の重心位置（重心位置対応画素ｐｘ２）を取得する。ここで、赤道径取得部５Ｂ２における重心とは、画像解析における重心であり、重さ（重力）の概念は含めていない。つまり、赤道径取得部５Ｂ２における重心は、厚さが一定であり且つ比重が一定の一様な２次元形状の重心に対応している。果実領域Ｒｇ２の重心位置は、果実領域Ｒｇ２を構成する各座標が分かっていれば、その算出方法は限定されるものではなく、各種の公知の方法を用いることができる。
上述した領域取得部５Ｂ１は上部カメラ２Ａ１から取得した果物画像ｄ１に基づいて果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２をそれぞれ取得している。赤道径取得部５Ｂ２は、これら果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２に基づいて、図８や図１０に示す接続位置（接続位置対応画素ｐｘ１）を取得する。
次に、赤道径取得部５Ｂ２は、果実領域Ｒｇ２の重心位置（重心位置対応画素ｐｘ２）を取得する。ここで、赤道径取得部５Ｂ２における重心とは、画像解析における重心であり、重さ（重力）の概念は含めていない。つまり、赤道径取得部５Ｂ２における重心は、厚さが一定であり且つ比重が一定の一様な２次元形状の重心に対応している。果実領域Ｒｇ２の重心位置は、果実領域Ｒｇ２を構成する各座標が分かっていれば、その算出方法は限定されるものではなく、各種の公知の方法を用いることができる。
【0052】
赤道径取得部５Ｂ２は、接続位置（接続位置対応画素ｐｘ１）及び重心位置（重心位置対応画素ｐｘ２）を取得すると、図８や図１０に示すように、これらの位置を通る直線Ｌ１を取得する。加えて、赤道径取得部５Ｂ２は、直線Ｌ１に直交し、重力位置（重心位置対応画素ｐｘ２）を通る直線Ｌ２を取得する。更に、赤道径取得部５Ｂ２は、直線Ｌ２及び果実領域Ｒｇ２に基づいて輪郭画素ｐｎ１，ｐｎ２を取得し、輪郭画素ｐｎ１と輪郭画素ｐｎ２との間の距離である赤道径を取得する。
【0053】
このように、果物が倒れた状態である場合において、赤道径取得部５Ｂ２は、赤道径の取得にあたって、上部カメラ２Ａ１の果物画像ｄ１を用いる必要がある状況にある。この状況は、接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離以上であることに対応している。この状況において、赤道径取得部５Ｂ２は、上部カメラ２Ａ１の果物画像ｄ１（上部果物画像の一例）に基づいて、果物の赤道径を取得する。
逆に、果物が直立状態である場合において、赤道径取得部５Ｂ２は、赤道径の取得にあたって、側部カメラの果物画像ｄ１を用いる必要がある状況にある。この状況は、接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離より小さいことに対応している。この状況において、赤道径取得部５Ｂ２は、側部カメラの果物画像ｄ１（側部果物画像の一例）に基づいて、果物の赤道径を取得する。
逆に、果物が直立状態である場合において、赤道径取得部５Ｂ２は、赤道径の取得にあたって、側部カメラの果物画像ｄ１を用いる必要がある状況にある。この状況は、接続位置と重心位置との間の距離が予め定められた距離より小さいことに対応している。この状況において、赤道径取得部５Ｂ２は、側部カメラの果物画像ｄ１（側部果物画像の一例）に基づいて、果物の赤道径を取得する。
【0054】
＜着色率取得部５Ｂ３＞
着色率取得部５Ｂ３は、果実領域Ｒｇ２内に含まれる着色画素を取得し、また、果実領域Ｒｇ２の面積に対する着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得する。ここで、着色画素とは、ＨＬＳ色空間において変換果物画像の画素のうち、色相範囲Ｈ３に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ３に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ３に含まれる画素である。着色画素におけるこれらの範囲は、果実領域Ｒｇ２を取得するために用いられた各範囲（色相範囲Ｈ２、明度範囲Ｌ２及び彩度範囲Ｓ２）よりも更に狭い範囲である。なお、色相範囲Ｈ３が第２色相範囲の一例であり、明度範囲Ｌ３が第２明度範囲の一例であり、彩度範囲Ｓ３が第２彩度範囲の一例である。
着色率取得部５Ｂ３は、果実領域Ｒｇ２内に含まれる着色画素を取得し、また、果実領域Ｒｇ２の面積に対する着色画素の数の割合に基づいて着色率を取得する。ここで、着色画素とは、ＨＬＳ色空間において変換果物画像の画素のうち、色相範囲Ｈ３に含まれ、且つ、明度範囲Ｌ３に含まれ、且つ、彩度範囲Ｓ３に含まれる画素である。着色画素におけるこれらの範囲は、果実領域Ｒｇ２を取得するために用いられた各範囲（色相範囲Ｈ２、明度範囲Ｌ２及び彩度範囲Ｓ２）よりも更に狭い範囲である。なお、色相範囲Ｈ３が第２色相範囲の一例であり、明度範囲Ｌ３が第２明度範囲の一例であり、彩度範囲Ｓ３が第２彩度範囲の一例である。
【0055】
なお、第１実施形態において、情報処理部５は、サクランボの種類や産地に応じて、上述の色相範囲Ｈ３、明度範囲Ｌ３、及び彩度範囲Ｓ３を変更可能である。
【0056】
なお、第１実施形態では、着色率取得部５Ｂ３は、３つの果実領域Ｒｇ２（上部カメラ２Ａ１に基づく果実領域Ｒｇ２及び側部カメラに基づく果実領域Ｒｇ２）内に含まれる全ての画素に対して、着色画素であるか否かを判定しなくてもよい。というのも、果物の表面は曲面状に形成されているので、上部カメラ２Ａ１に基づく果実領域Ｒｇ２と、側部カメラに基づく果実領域Ｒｇ２とは、少なくとも一部が重複するためである。このため、第１実施形態では、着色率取得部５Ｂ３が、重複する部分を除外する処理を行うこととしている。
例えば、上部カメラ２Ａ１に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ１）と、重複画素領域（ｔ２）と、非重複画素領域（ｔ３）とを有し、右側部カメラ２Ａ２に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ１）と、非重複画素領域（ｓ１）とを有し、左側部カメラ２Ａ３に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ２）と、非重複画素領域（ｕ１）とを有するとする。この場合には、全体の果実領域Ｒｇ２は、ｔ１＋ｔ２＋ｔ３＋ｓ１＋ｕ１で表され、重複領域であるｔ１，ｔ２を二重に計算に入れないようにするとよい。
例えば、上部カメラ２Ａ１に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ１）と、重複画素領域（ｔ２）と、非重複画素領域（ｔ３）とを有し、右側部カメラ２Ａ２に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ１）と、非重複画素領域（ｓ１）とを有し、左側部カメラ２Ａ３に基づく果実領域Ｒｇ２が、重複画素領域（ｔ２）と、非重複画素領域（ｕ１）とを有するとする。この場合には、全体の果実領域Ｒｇ２は、ｔ１＋ｔ２＋ｔ３＋ｓ１＋ｕ１で表され、重複領域であるｔ１，ｔ２を二重に計算に入れないようにするとよい。
【0057】
重複画素領域は、各種の方法で取得することができる。例えば、色相範囲、明度範囲及び彩度範囲が一致する箇所を判定することでその重複画素領域を特定してもよい。また、例えば、上部カメラ２Ａ１に基づく果実領域Ｒｇ２のうち、左右の予め定められた幅の領域を重複画素領域として除外することにし、大まかに重複画素領域を設定してもよい。
【0058】
着色率取得部５Ｂ３は、３つの果実領域Ｒｇ２の面積（上記の例では、ｔ１＋ｔ２＋ｔ３＋ｓ１＋ｕ１の領域）と、３つの果実領域Ｒｇ２内に含まれる着色画素の数とに基づいて、着色率を取得する。第１実施形態では、着色率は、着色画素の数を３つの果実領域Ｒｇ２の面積で割った値である。
【0059】
なお、第１実施形態では、果物の底部側（果物の載置面側）に基づく果実領域Ｒｇ２は取得していない。果物の底部側（果物の載置面側）に基づく果実領域Ｒｇ２は比較的狭く、着色率の算出精度にそこまで影響を与えないためである。もちろん、果物の底部側（果物の載置面側）に基づく果実領域Ｒｇ２を取得して、着色率の算出精度を向上させてもよい。
【0060】
なお、サクランボの形状や姿勢によっては、果実領域Ｒｇ２内に果柄領域Ｒｇ１が入り込んでしまう場合がある。これは、果柄によって果実の一部が隠れてしまい、その一部がカメラ２Ａで撮像されないためである。例えば、果物が直立状態となっている場合、上部カメラ２Ａ１で取得された果物画像ｄ１における果実の一部は果柄によって隠れてしまうことになる。また、果物が倒れた状態であっても、側部カメラで取得された果物画像ｄ１における果実の一部は果柄によって隠れる可能性がある。
しかし、果柄は細く、この隠れてしまう領域は果実領域Ｒｇ２の全体と比較すると小さいため、第１実施形態では、隠れてしまう領域は、果実領域ではないものとして扱う。
しかし、果柄は細く、この隠れてしまう領域は果実領域Ｒｇ２の全体と比較すると小さいため、第１実施形態では、隠れてしまう領域は、果実領域ではないものとして扱う。
【0061】
＜判定部５Ｂ４＞
判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１に基づいて、果物の果柄の有無を判定する。ここで、判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１の面積に基づいて、果物の果柄の有無を判定する。例えば、判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１の面積が予め定められた閾値以上であれば、果物に果柄があると判定し、予め定められた閾値未満であれば、果物に果柄がないと判定する。
判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１に基づいて、果物の果柄の有無を判定する。ここで、判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１の面積に基づいて、果物の果柄の有無を判定する。例えば、判定部５Ｂ４は、果柄領域Ｒｇ１の面積が予め定められた閾値以上であれば、果物に果柄があると判定し、予め定められた閾値未満であれば、果物に果柄がないと判定する。
【0062】
また、判定部５Ｂ４は、赤道径取得部５Ｂ２の取得した赤道径の値に応じて、サイズにおける３つのグループ（大・中・小）のうちのいずれに該当するかを判定する。更に、判定部５Ｂ４は、着色率取得部５Ｂ３の取得した着色率の値に応じて、着色率における３つのグループ（多い・中程度・少ない）のうちのいずれに該当するかを判定する。
【0063】
判定部５Ｂ４は、果物の果柄の有無の判定結果、果物のサイズの判定結果、及び果物の着色率の判定結果を含む判定データｄ２を駆動制御部５Ｃに送信するように構成されている。
【0064】
１－２－５－３ 駆動制御部５Ｃ
駆動制御部５Ｃは、搬送部１の制御部１Ｃや選別機構４の制御部４Ｅと通信可能に構成されており、搬送部１や選別機構４を統括制御可能である。駆動制御部５Ｃは、判定部５Ｂ４で生成された判定データｄ２を制御部４Ｅに送信するように構成されている。これにより、制御部４Ｅが、判定データｄ２に基づいて、エアー吹出部４Ｂを制御し、果物が対応する格納箱４Ａに選別される。なお、果物に果柄がない場合には、エアー吹出部４Ｂを駆動させないで、ベルトコンベア１Ａの終点へ搬送されて、回収される。
駆動制御部５Ｃは、搬送部１の制御部１Ｃや選別機構４の制御部４Ｅと通信可能に構成されており、搬送部１や選別機構４を統括制御可能である。駆動制御部５Ｃは、判定部５Ｂ４で生成された判定データｄ２を制御部４Ｅに送信するように構成されている。これにより、制御部４Ｅが、判定データｄ２に基づいて、エアー吹出部４Ｂを制御し、果物が対応する格納箱４Ａに選別される。なお、果物に果柄がない場合には、エアー吹出部４Ｂを駆動させないで、ベルトコンベア１Ａの終点へ搬送されて、回収される。
【0065】
１－２ 効果の説明
果物は見た目によって商品価値が決まることがある。特に、果柄のないサクランボは商品価値がない、又は、大幅に低下する可能性があるため、果柄の有無を精度よく判定することが望ましい。第１実施形態に係る選果装置１００は、領域取得部５Ｂ１が果物画像ｄ１に基づいて果物の果柄領域Ｒｇ１を取得するため、検査対象の部位を果柄として特定することが可能である。そして、判定部５Ｂ４が、検査対象の部位として特定された果柄領域Ｒｇ１に基づいて果物の果柄の有無を判定するため、果物（果物の果柄の有無）をより精度よく選別することができる。
果物は見た目によって商品価値が決まることがある。特に、果柄のないサクランボは商品価値がない、又は、大幅に低下する可能性があるため、果柄の有無を精度よく判定することが望ましい。第１実施形態に係る選果装置１００は、領域取得部５Ｂ１が果物画像ｄ１に基づいて果物の果柄領域Ｒｇ１を取得するため、検査対象の部位を果柄として特定することが可能である。そして、判定部５Ｂ４が、検査対象の部位として特定された果柄領域Ｒｇ１に基づいて果物の果柄の有無を判定するため、果物（果物の果柄の有無）をより精度よく選別することができる。
【0066】
ここで、例えば山形県では、２０００年から２０２０年までの２０年間で、サクランボ農家数は半減している。一方で、サクランボの耕作面積は変わっておらず、これは１戸当たりの経営面積が倍増していることを示し、現在では、農家の多忙化が顕著になっているということができる。農家の作業の中には、サクランボの選果がある。サクランボの果実は小さく傷みやすいため、熟練農家が手作業で選果を行っている状況が一般的である。なお、選果にあたっては、第１実施形態で説明したように、サイズ（赤道径）と等級に関する少なくとも２つ項目がある。例えば、サイズの測定では、サクランボの果実を通す開口が形成された治具が用いた手作業で行われ、また、等級の最終的な判断は、熟練農家が目視で行う方法がとられている。このように、サクランボ農家の作業は、上述の選果の作業等を含めて多忙化しているが、それに伴い、サクランボの出荷が遅れてしまうと、サクランボの過熟が進行し、サクランボの商品価値が落ちてしまう可能性がある。特に、サクランボは、追熟しないことから、すみやかに出荷する必要性が高い果物ということができる（収穫した直後が最も美味しい）。このため、サクランボ農家の作業負担を抑制して出荷をすみやかに進めることには、農家の所得向上に繋がる。
第１実施形態に係る選果装置１００は、果柄の有無の選別が機械で自動化されており、精度よく、且つ、素早く、果物の選果が可能である。このため、農家の作業負担を抑制することができるとともに、果物の過熟の進行を抑制し、ひいては、農家の所得向上を期待することができる。
第１実施形態に係る選果装置１００は、果柄の有無の選別が機械で自動化されており、精度よく、且つ、素早く、果物の選果が可能である。このため、農家の作業負担を抑制することができるとともに、果物の過熟の進行を抑制し、ひいては、農家の所得向上を期待することができる。
【0067】
２ その他実施形態
第１実施形態では、ベルトコンベア１Ａの色が白色であるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ベルトコンベア１Ａは半透明又は透明であってもよい。これにより、ベルトコンベア１Ａの直下にカメラを追加することができる。具体的には、カメラ２Ａが底部カメラを更に有し、この底部カメラがベルトコンベア１Ａの下に配置される。これにより、ベルトコンベア１Ａに載置された果物の底面を撮像することができ、果物の表面積をより高精度に算出する効果を期待することができる。
第１実施形態では、ベルトコンベア１Ａの色が白色であるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ベルトコンベア１Ａは半透明又は透明であってもよい。これにより、ベルトコンベア１Ａの直下にカメラを追加することができる。具体的には、カメラ２Ａが底部カメラを更に有し、この底部カメラがベルトコンベア１Ａの下に配置される。これにより、ベルトコンベア１Ａに載置された果物の底面を撮像することができ、果物の表面積をより高精度に算出する効果を期待することができる。
【0068】
第１実施形態では、情報処理部５が、赤道径（サイズ）で果物を選別するとともに、着色率（特級）で果物を選別するように構成されていたが、これに限定されるものではなく、赤道径及び着色率のうちの少なくとも一方で選別する構成であってもよい。
例えば、選果装置１００が赤道径で果物を選別し、着色率では選別しない場合には、情報処理部５は、着色率取得部５Ｂ３を備えない。そして、この場合には、領域取得部５Ｂ１は、必ずしも、全てのカメラの果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を取得する必要がなくなる。果物が倒れた状態であれば、領域取得部５Ｂ１は、最初に用いられる、上部カメラ２Ａ１の取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を取得することができるためである。
例えば、選果装置１００が赤道径で果物を選別し、着色率では選別しない場合には、情報処理部５は、着色率取得部５Ｂ３を備えない。そして、この場合には、領域取得部５Ｂ１は、必ずしも、全てのカメラの果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を取得する必要がなくなる。果物が倒れた状態であれば、領域取得部５Ｂ１は、最初に用いられる、上部カメラ２Ａ１の取得した果物画像ｄ１に基づいて、果柄領域Ｒｇ１及び果実領域Ｒｇ２を取得することができるためである。
【0069】
果柄領域Ｒｇ１等の領域や赤道径等の値といったデータの取得方法は、第１実施形態の内容に限定されるものではなく、例えば、学習モデル（機械学習モデル）を用いてもよい。なお、学習モデルとは、多数の教師データ（既知の入力データと正解データの組）を用いてモデルを訓練し、将来の出力を予測可能にするモデルである。
学習モデルにおいて入力データは、例えば、カメラ２Ａの果物画像ｄ１である。出力としては、例えば、果柄領域Ｒｇ１の範囲や果実領域Ｒｇ２の範囲とすることができる。その他に、出力としては、果柄の有無の判定結果、接続位置、重心位置、赤道径の値、着色画素の特定、着色率の値としてもよい。出力をどのようにするかは、例えば、学習モデルの内容や出力精度等に応じて、適宜、決定することができる。
学習モデルにおいて入力データは、例えば、カメラ２Ａの果物画像ｄ１である。出力としては、例えば、果柄領域Ｒｇ１の範囲や果実領域Ｒｇ２の範囲とすることができる。その他に、出力としては、果柄の有無の判定結果、接続位置、重心位置、赤道径の値、着色画素の特定、着色率の値としてもよい。出力をどのようにするかは、例えば、学習モデルの内容や出力精度等に応じて、適宜、決定することができる。
【0070】
例えば、果実のサイズが小さい、着色率（等級）が低い、及び不良品（例えば、果柄が無い）と判定されて選別された果物の中には、果物の形状や姿勢に起因して誤判定されたものが存在する可能性がある。例えば、果柄によって果実の一部が隠れてしまった結果、誤判定を招いた果物が存在する可能性がある。そこで、果柄によって果実の一部が隠れていると判定された果物や、果実のサイズが小さい等の誤判定を受けた可能性がある果物については、再度、ベルトコンベア１Ａの入口（載置面１Ａ１）へ戻して再判定を実施してもよい。
【符号の説明】
【0071】
１ ：搬送部
１Ａ ：ベルトコンベア
１Ａ１ ：載置面
１ａ ：エリア
１Ｂ ：駆動モータ
１Ｃ ：制御部
１Ｅ ：制御部
２ ：撮影機構
２Ａ ：カメラ
２Ａ１ ：上部カメラ
２Ａ２ ：右側部カメラ
２Ａ３ ：左側部カメラ
２Ｂ ：外側部材
２Ｃ ：内側部材
３ ：照明機構
３Ａ ：支持部
３Ｂ ：基板部
３Ｃ ：光源
４ ：選別機構
４Ａ ：格納箱
４ａ ：回動機構
４Ａ１ ：開口
４Ｂ ：エアー吹出部
４Ｃ ：格納量検出センサ
４Ｄ ：報知部
４Ｅ ：制御部
５ ：情報処理部
５Ａ ：画像取得部
５Ｂ ：果物情報取得部
５Ｂ１ ：領域取得部
５Ｂ２ ：赤道径取得部
５Ｂ３ ：着色率取得部
５Ｂ４ ：判定部
５Ｃ ：駆動制御部
１００ ：選果装置
Ｏｐ ：開口部
Ｓｐ ：空間
Ｒｇ１ ：果柄領域
Ｒｇ２ ：果実領域
１Ａ ：ベルトコンベア
１Ａ１ ：載置面
１ａ ：エリア
１Ｂ ：駆動モータ
１Ｃ ：制御部
１Ｅ ：制御部
２ ：撮影機構
２Ａ ：カメラ
２Ａ１ ：上部カメラ
２Ａ２ ：右側部カメラ
２Ａ３ ：左側部カメラ
２Ｂ ：外側部材
２Ｃ ：内側部材
３ ：照明機構
３Ａ ：支持部
３Ｂ ：基板部
３Ｃ ：光源
４ ：選別機構
４Ａ ：格納箱
４ａ ：回動機構
４Ａ１ ：開口
４Ｂ ：エアー吹出部
４Ｃ ：格納量検出センサ
４Ｄ ：報知部
４Ｅ ：制御部
５ ：情報処理部
５Ａ ：画像取得部
５Ｂ ：果物情報取得部
５Ｂ１ ：領域取得部
５Ｂ２ ：赤道径取得部
５Ｂ３ ：着色率取得部
５Ｂ４ ：判定部
５Ｃ ：駆動制御部
１００ ：選果装置
Ｏｐ ：開口部
Ｓｐ ：空間
Ｒｇ１ ：果柄領域
Ｒｇ２ ：果実領域
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
