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公開番号2024013671
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-01
出願番号2022115939
出願日2022-07-20
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、食品検査装置および食品製造方法
出願人国立大学法人徳島大学,株式会社ニチレイフーズ
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 21/85 20060101AFI20240125BHJP(測定;試験)
要約【課題】食品に存在する異物を検出することができる情報処理装置、情報処理方法、食品検査装置および食品製造方法を提供する。
【解決手段】本開示の情報処理装置は、第3方向に偏光されて食品に照射された光の反射光を、前記第3方向と平行な第1方向に偏光させた第1光の撮像データと、前記反射光を前記第1方向と直交する第2方向に偏光させた第2光の撮像データとの差分に基づき、検査画像を生成する検査画像生成部と、前記検査画像と、機械学習モデルとに基づき、前記食品に存在する異物を検出する検出処理部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第３方向に偏光されて食品に照射された光の反射光を、前記第３方向と平行な第１方向に偏光させた第１光の撮像データと、前記反射光を前記第１方向と直交する第２方向に偏光させた第２光の撮像データとの差分に基づき、検査画像を生成する検査画像生成部と、
前記検査画像と、機械学習モデルとに基づき、前記食品に存在する異物を検出する検出処理を行う検出処理部と
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記検査画像に含まれる画素の画素値のうち第１の閾値および第２の閾値間外の画素値を所定の画素値に変換する変換部をさらに備え、
前記所定の画素値は、前記第１の閾値より小さい、または前記第２の閾値より大きく、
前記検出処理部は、前記変換部により変換された検査画像に基づき、前記検出処理を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記所定の画素値は、前記検査画像が取り得る画素値の最小値または最大値である
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記変換部により変換された検査画像において前記第１の閾値と前記第２の閾値間に含まれる画素値を、前記第１の閾値と前記第２の閾値間よりも広い画素値範囲へ線形濃度変換する第１の線形濃度変換部をさらに備え、
前記検出処理部は、前記線形濃度変換された検査画像に基づき、前記検出処理を行う、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記検査画像が取り得る画素値の最小値および最大値間に複数の第１画素値範囲を設定し、前記第１画素値範囲に属する画素に、前記画素が属する前記第１画素値範囲を識別する識別情報を設定する設定部をさらに備え、
前記検出処理部は、前記識別情報が設定された前記検査画像に基づき前記検出処理を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記設定部は、前記検査画像に基づき画素値のヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムに含まれる複数のピークに対応して前記複数の第１画素値範囲を設定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１画素値範囲に含まれる画素値を前記第１画素値範囲よりも広い第２画素値範囲へ線形濃度変換する、第２の線形濃度変換部をさらに備え、
前記検出処理部は、前記線形濃度変換された前記検査画像に基づき、前記検出処理を行う、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記検査画像のサイズを縮小し、縮小した画像の周囲に所定の画素値の画素を配置して、縮小前の前記検査画像のサイズと同じサイズの画像を生成する縮小部をさらに備え、
前記検出処理部は、前記縮小部により生成された前記画像に基づき、前記検出処理を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記機械学習モデルは、前記検査画像の画素値を入力とし、前記異物の存在有無に関する値を出力するニューラルネットワークである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記食品に照射される前記光は近赤外光である
請求項１に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、食品検査装置および食品製造方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
冷凍食品等の加工食品を製造する際には、食品に存在する異物を検出して除去する必要がある。例えば、冷凍野菜を製造する際には、野菜の表面および内部に混入している虫等の異物を検出して除去する必要がある。特許文献１、２には、近赤外の検査光と偏光子とを組み合わせて撮像される複数の画像データから検査画像を生成し、生成した検査画像に基づいて、野菜の表面および内部に混入している異物を検出する技術が記載されている。
【０００３】
特許文献１、２に記載の技術では、検査画像から異物を検出する工程は人間が目視により行っている。しかしながら、人間の目視では検出することのできない異物も存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６４５１９８０号公報
特許第６４５４９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、上記のような課題を解決するためのものであり、食品に存在する異物を検出することができる情報処理装置、情報処理方法、食品検査装置および食品製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の情報処理装置は、第３方向に偏光されて食品に照射される光の反射光を、前記第３方向と平行な第１方向に偏光させた第１光の撮像データと、前記反射光を前記第１方向と直交する第２方向に偏光させた第２光の撮像データとの差分に基づき、検査画像を生成する検査画像生成部と、前記検査画像と、機械学習モデルとに基づき、前記食品に存在する異物を検出する検出処理を行う検出処理部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施の形態に係る食品検査装置の構成を示す図である。
平行画像の一例を示す図である。
直交画像の一例を示す図である。
実施の形態に係る食品検査装置における処理装置の機能的な構成を示すブロック図である。
実施の形態に係る食品検査装置における処理装置によって実行される処理の詳細を説明するフローチャートである。
実施の形態に係る食品検査装置における処理装置によって実行される処理の詳細を説明するフローチャートである。
検査画像の一例を示す図である。
食品に異物が存在する検査画像の輝度値のヒストグラムの一例を示す図である。
食品に異物が存在しない検査画像の輝度値のヒストグラムの一例を示す図である。
線形濃度変換が行われる前の輝度値と変換後の輝度値との間の関係を示す図である。
線形濃度変換が行われた後の検査画像の一例を示す図である。
実施の形態に係る性能評価実験の結果を示す図である。
実施の形態の変形例１に係る食品検査装置における処理装置の一例を示すブロック図である。
実施の形態の変形例１に係る食品検査装置における処理装置の他の例を示すブロック図である。
図１の食品検査装置と、食品除去装置とを備えた食品製造装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下では、図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以降の説明において、図面の同一または対応する要素には同じ参照符号を付して、詳細な説明は適宜省略する。
【０００９】
図１は、本開示の実施の形態に係る食品検査装置１００の構成を示す図である。食品検査装置１００は、食品に存在する異物、より詳細には食品の表面および内部の少なくとも一方に存在する異物を検出する装置である。食品の具体例は、例えば、野菜または冷凍野菜、より具体的には、ブロッコリー、ほうれん草または枝豆等である。また、異物の具体例としては、例えば有機物であり、より具体的には、ヨトウガ類、メイガ類、アブラムシ類またはテントウムシ類等の幼虫および成虫である。
【００１０】
食品検査装置１００は、検査対象物である食品１が載置される平板２と、食品１に検査光１１を照射する光源３と、食品１からの反射光１２を撮像して画像データを生成する撮像装置４とを備えている。また、食品検査装置１００は、偏光子５～７と、ガイドレール８と、処理装置９と、駆動装置１０と、入力装置１３と、出力装置１４とを備えている。処理装置９は、食品１に存在する異物を検出する検出処理を行う情報処理部９ａと、コントローラ９ｂとを備えている。また処理装置９は入力装置１３および出力装置１４に接続され、入力装置１３および出力装置１４との間で情報またはデータの入出力を行う。
（【００１１】以降は省略されています）

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