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いりこ等の選別方法とその装置 UPDATE

国内特許コード P07A010341
整理番号 H17028
掲載日 2007年10月11日
出願番号 特願2005-337528
公開番号 特開2007-136430
登録番号 特許第4812083号
出願日 平成17年11月22日(2005.11.22)
公開日 平成19年6月7日(2007.6.7)
登録日 平成23年9月2日(2011.9.2)
発明者
  • 竹田 史章
出願人
  • 学校法人近畿大学
発明の名称 いりこ等の選別方法とその装置 UPDATE
発明の概要 【課題】「いりこ」などの複数の種類からなる被選別材を、人手を使用せずに同一種類の被選別材ごとに効率よく、短時間で、しかも選別時に被選別材を傷めたり、崩したりせずに選別する方法と選別する装置を提供する。
【解決手段】被選別材が隣接配置されたベルトコンベヤ12~17と、被選別材の有無を感知する第1センサ21と、被選別材が最上位置へ達したことを感知する第2センサ22とを備え、複数種類の被選別材群を1または2以上の被選別材に分離する分離装置1と、画像フレーム内の画像をカラー画像としてをPCに取り込み、いりこの魚種を判別する識別手段とを備えている。
【選択図】図2
従来技術、競合技術の概要


いりこの選別作業は、水揚げされ、塩ゆでされたのち、乾燥して半乾き状態の「いりこ」を篩機にかけて大きさで分類したのち、分類済みの「いりこ」を大きさ順に選別台上に投入し、そこで手作業により同一種類ごとに選別している。いりこには、周知のように、真鰯、潤目鰯、片口鰯、黍魚子(きびなご)、ほおたれ鰯などの複数の魚種(図4(a)参照)がある。



しかし、いりこの人手による選別には、熟練を要するために5~7年の経験が必要であり、しかも作業に時間が掛かっており、作業が長時間に及び重労働である。また、後継者の育成にも長期間を有することから、作業人員の不足を招いている。さらに、いりこの選別が正確に行われず、異なる魚種が混在したり雑魚が混在したりする場合、いりこの商品価値が著しく低下する。加えて、人手による作業の場合でも、選別前のいりこにあっては、通常、幾層にも積み重なったうえに絡み合った状態(ビン状態)であるため、1匹ずつ傷つけないよう分離したり取り出したりすることが難しい。

産業上の利用分野


この発明は、例えば魚種の異なる複数種の小魚からなる「いりこ(煮干し)」を、同一魚種のいりこごとに選別したり選別対象以外の異魚種や雑種を排除したりするための選別方法とその装置に関するもので、被選別材は「いりこ」に限らず、「種子」、「鮮魚」、「青果物」などがある。

特許請求の範囲 【請求項1】
複数種類のいりこなどが混在した被選別材群を同一の種類ごとに選別したり選別対象以外の異種類を排除したりするための選別方法であって、
走行方向に向け上向きに傾斜させ、順番に搬送可能に縦列させた複数台のベルトコンベヤのうち第1のベルトコンベヤのベルト上に複数種類の被選別材群を載置してベルトの走行を開始し、少なくとも1つの被選別材が最上位置に達し第2のベルトコンベヤのベルト上に落下すると、前記第1のベルトコンベヤのベルトの走行を中止し、第2のベルトコンベヤのベルトの走行を開始させ、同ベルト上に落下した少なくとも1つの被選別材が最上位置へ達し第3のベルトコンベヤのベルト上に落下すると、同ベルトの走行を中止し、第1のベルトコンベヤのベルトおよび第3のベルトコンベヤのベルトの走行を開始するという操作を、少なくとも第3のベルトコンベヤまで繰り返し行って被選別材群を1つもしくは2つ以上の被選別材に分離する工程と、
前記分離工程で分離された被選別材が1つの場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する一方、
前記分離工程で分離された被選別材が2つ以上の場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、この2値化画像において8-近傍収縮処理を行ったのち、ラベリング処理を用いて被選別材部分にラベル番号を付与するとともに、ラベル領域内の中心位置を求め、この中心位置情報を用いて画像中の1つの被選別材を抽出し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する工程と、
1つもしくは2つ以上に分離された被選別材が同一種類であるときには、その種類に対応する選別ボックスに振り分ける一方、2つ以上に分離された被選別材が異なる種類であるときには、前記分離工程へ環流する工程とを備えることを特徴とするいりこ等の選別方法。

【請求項2】
被選別材に分離する前記分離工程において、第5以降のベルトコンベヤまで繰り返し行って被選別材群を1つもしくは2つ以上の被選別材に分離する請求項1に記載のいりこ等の選別方法。

【請求項3】
複数種類のいりこなどが混在した被選別材群を同一の種類ごとに選別したり選別対象以外の異種類を排除したりするための選別装置であって、
走行方向に沿って上向きに傾斜させ、ベルト上に載置される被選別材の有無を検知しベルトの走行を開始させる第1センサと、ベルト上の被選別材が最上位置に達したことを検知しベルトの走行を停止させるか・停止させたのち逆転させる第2センサとをそれぞれ備えた複数台のベルトコンベヤを、隣接するコンベヤベルト間で被選別材が乗り移り可能に隣接させて配列してなる複数種類の被選別材群を1もしくは2以上の被選別材に分離する分離装置と、
1つもしくは2つ以上に分離された被選別材が同一種類であるときには、その種類に対応する選別ボックスに振り分ける一方、2つ以上に分離された被選別材が異なる種類であるときには、前記分離装置の入り口に被選別材群を環流する振り分け手段と、
前記分離装置で分離された被選別材が1つの場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する一方、
前記分離装置で分離された被選別材が2つ以上の場合には、同被選別材をカメラで撮影した画像をあらかじめ設定した閾値にて2値化し、この2値化画像において8-近傍収縮処理を行ったのち、ラベリング処理を用いて被選別材部分にラベル番号を付与するとともに、ラベル領域内の中心位置を求め、この中心位置情報を用いて画像中の1つの被選別材を抽出し、2次元高速フーリエ変換を用いて周波数解析処理し、被選別材が被選別材の種類ごとのテンプレートを非線形識別が可能な複層構造の階層型ニューラルネットワークで構成し、非線形テンプレートを用いたマッチング処理を行うことにより前記2値化画像から被選別材の種類を識別する手段とを備えることを特徴とするいりこ等の選別装置。

【請求項4】
被選別材が順次乗り移り可能に隣接配置された複数台の上向きに傾斜したベルトコンベヤと、各ベルトコンベヤのベルト下部上において被選別材の有無を感知するとともに被選別材を感知するとベルトの回転の開始を指令する第1センサと、各ベルトコンベヤのベルト上の被選別材が最上位置へ達したことを感知するとベルトの回転の停止を指令する第2センサとを備え、入り乱れたりバラ積みで絡み合ったりした状態の複数種類の被選別材群を1または2以上の被選別材に分離する分離装置と、
前記分離装置で分離された被選別材を撮影するカメラと、
前記カメラにより撮影した画像フレーム内に被選別材が1の場合および被選別材が2以上であって全ての被選別材が同一種類である場合に、被選別材を対応する種類の選別ボックスに振り分ける一方、前記カメラにより撮影した画像フレーム内に被選別材が2以上であって被選別材が異なる種類である場合に、前記分離装置へ環流する振り分け手段と、
前記画像フレーム内の画像をカラー画像としてパーソナルコンピュータに取り込み、閾値を用いて2値化を行い、モノクロ画像に変換したのち、8-近傍収縮処理を施し、ラベリングを行い、続いて、中心位置を求めてビルネア(bilnear)法を用いて縮小し、切り出しを行い、切り出した画像を、被選別材と背景とを区別できる閾値を用いて2値化し、背景を黒で塗りつぶし、2次元高速フーリエ変換を用いて前記モノクロ画像の周波数成分を算出し、周波数成分を同心円状にブロック化を行い、同一番号のブロックを加算して平均化したものを正規化することにより、ニューラルネットワークへ入力する値を算出し、この入力値をニューラルネットワークへ入力し、被選別材の種類を識別する手段とを備えることを特徴とするいりこ等の選別装置。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 登録
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