画像処理によるエダマメ莢の傷害と熟度の選別方法

• 担当機関: 株式会社山本製作所
• 研究期間: 2005～2006
• 研究担当者: 後藤恒義; 大泉隆弘; 張樹槐; 田村晃; 片平光彦
• 発行年度: 2006
• 要約: 病虫害等の傷は、莢全体と傷部に二値化抽出して、両者の比率による被覆面積率を用いて選別する。子実熟度は、照明を照射して得られた透過画像から莢全体と子実部を抽出し、両者の画素数比を用いて選別する。形状は、莢の長辺と短辺の画素数比を用いて選別する。
• キーワード: エダマメ、被覆面積率、子実熟度、透過画像、画素数
• 背景・ねらい: エダマメは、良品出荷の必要性から、脱莢、粗選別作業後に人手で一莢ずつ精選別を行っている。精選別は、作業能率が播種や管理作業等と比較して大きく低下するため、栽培面積の拡大に対して大きな障害となっている。そこで、エダマメを高能率で選別する機械を開発するにあたり、画像処理によるエダマメ莢の傷害と熟度の選別方法を確立する。

成果の内容・特徴

1. 手作業で不良品と選別されたエダマメ莢には、病虫害などによる変色莢が20%、子実の熟度に起因する莢が47%、奇形莢が7%、割れ、折れなどの機械的損傷莢が5%含まれる（図１）。
2. 病虫害の傷や着色、割れ、折れなどの機械的損傷による変色部は、得られる画像を莢全体と変色部に二値化して抽出し、両者の画素数に対する比率を被覆面積率として数値化し、それを基に選別する（図２）。
3. 子実の熟度は、莢の背面から照明を照射して透過させ、そこで得られる画像を莢全体と子実部に二値化して抽出し、両者の画素数に対する比率を用いて選別する（図３）。
4. 奇形や一粒莢等の形状に関する傷害は、エダマメ莢の長辺方向と短辺方向の画素数を計算し、両者の比率（縦横比）を用いて選別する（図３）。

成果の活用面・留意点

1. 選別精度を高めるには、農家が不良品として手選別した莢に含まれる各傷害のうち、病虫害による変色莢、割れ、折れなどの機械的損傷莢に対する検出力を強化する。

• カテゴリ: 病害虫 えだまめ 画像処理 出荷調整 播種