みかんの外観(色・傷・病気・サイズ)品質と、味(糖度・酸度・浮き皮・す上がり)品質を管理する仕組みをご紹介します。

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のま果樹園の設備

光センサー選果の仕組み

のま果樹園の選果設備は、外観計測センサー(AIビジョン)と、内部品質センサー(IQセンサー)という2つのコンピューターが搭載され、それぞれ外観(色・傷・病気・サイズ)品質と、味(糖度・酸度・浮き皮・す上がり)品質を管理するように設計されています。
これらをパソコン上で設定することによって、どのような品質にでもムラがなく統一的に撰別できるものです

1.外観計測センサー(AIビジョン)

◆装置の仕様

能力は 1秒あたり5個のみかんを処理します。
計測視野 みかんを360度全ての方向から撮影し傷などを判別します。
分解能 0.5 mm×0.5 mm角の細かさで色解像します。
色調分解能 色相(色合い)・明度(明るさ)・彩度(鮮やかさ)を各々256階調に分解します。
計測項目 面積・等価円径・最大径・最小径・腰高・色値・特色面積(未着色値等)・傷害面積・微小傷・(黒点病)数 など

(1)青果物専用に開発した高品位カメラにより、0.5mm×0.5 mmで撮影分解析します。(従来機種は1mm×1mm)
また、照明の明暗に左右されない鮮明な画像解析ができます。これにより微小傷(黒点病)の検出が可能になると伴に、照明ランプのトラブルに左右されない安定計測が実現できます。

外観計測センサー(AIビジョン)

(2)青果物専用に開発した高品位カメラにより、0.5mm×0.5 mmで撮影分解析します。(従来機種は1mm×1mm)
照明の明暗に左右されない鮮明な画像解析ができます。これにより微小傷(黒点病)の検出が可能になると伴に、照明ランプのトラブルに左右されない安定計測が実現できます。

外観計測センサー(AIビジョン)

(3)上の画像をコンピュータで処理した画像です。
果実の正常な色以外の色を傷害として検出します。画像上の色の意味は以下の通りです。

オレンジ 傷・傷害
ヘタ
グレー 微小傷(黒点など微小な傷)

正常な色以外の色が、総面積の何%あるかで等級(品質)の判断をします。
この、撮影→画像処理→等級判定の一連の処理を一瞬のうちにしてしまいます。

外観計測センサー(AIビジョン)

2.内部品質センサー(IQセンサー)

◆システムの概要
この装置は、果実赤道部に光(近赤外線)を照射し、果実内を透過してきた光を検出することにより糖度や酸度などの内部品質を測定します。

(1)事前に、みかんの品種ごとにサンプル(1品種につき200〜1000個)を内部品質センサー(IQセンサー)に流し、光の波長データを取得します。

内部品質センサー(IQセンサー)

(2)サンプルの果実を切断し、汁を搾って糖度・酸度を測定します。

(3)サンプル取りした波長データに汁を搾って測定した値を入力しコンピュータに覚えさせます。

(4)搾って計った実測値と、光の波長データを照合することによって内部品質センサー(IQセンサー)に流れてきた果実の糖度・酸度を推定することができるようになります。

内部品質センサー(IQセンサー)

みかんが光の中を通ったときに、「あ、これは前に糖度○度・酸度○度と教えられた波長だ!」と、コンピュータが判断し糖度・酸度を1個1個推定するわけです。