JP2005127720A - 自動汚卵検出機構とこれを備えた鶏卵選別包装システム - Google Patents

Abstract

【課題】卵殻色を問わず高精度で自動的に汚卵を判定して排除する自動汚卵検出機構とこれを備えた鶏卵選別包装システムを提供することを目的とする。
【解決手段】検卵室２の内壁に配設した照明部４と拡散反射板５によって、波長300nm〜500nmの光を鶏卵群Ｅに照射し、励起した卵殻色素中のπ電子が基底準位に復帰する過程で放射した600nm〜700nmの蛍光で卵殻表面と該面に付着した汚れのコントラストを強調する。画像処理装置７によって、ＣＣＤカメラ３で撮影した鶏卵群の画像から各卵殻の輝度値を基準にして複数の２値化レベルで２値画像を作成し、それぞれの２値画像から汚れの面積と個数を読み取って総合的に汚卵を判定する。汚卵検出機構１を鶏卵選別包装システムの複列搬送機構に搭載して、センサ９、制御装置10、システム制御部22によって、鶏卵選別包装システムと同期させると卵殻色を問わず高精度で汚卵を判別、排除できる。
【選択図】図３

Description

本発明は、産卵時または搬送中に鶏卵の殻表面に鶏糞や卵内容物、血液などの汚れが付着した卵を自動的に検出して排除する、自動汚卵検出機構とこの自動汚卵検出機構を備えた鶏卵選別包装システムに関する。

日本では、毎年400億個前後（250万トン前後）の鶏卵が生産されているが、これらの中の約70％（280億個前後）が、平均10個単位で包装卵に供されており、数万個〜十数万個／時の鶏卵処理能力を持つ自動選別包装システムが多用されている。このような鶏卵の選別包装工程では、卵殻の表面に鶏糞、卵内容物、血液などが付着した汚卵、卵殻がヒビ割れたヒビ卵、卵黄の表面に血斑が付着したり、卵白全体に血液が広がった血卵などの異常卵を確実に排除し、正常卵のみを包装する必要がある。

従来、暗室内で鶏卵の下方から蛍光灯などの光を照射した場合の着色状況などを、鶏卵の上方から目視で観察することによって、汚卵、ヒビ卵、血卵などの異常卵を判別する方式の検査技法が普及している。しかし、検査員の熟練度や疲労度の差異によって、検査結果の精度や再現性が変動することなどに問題があった。

そこで、目視による汚卵の判別に関しては、鶏卵の上方から卵殻表面に紫外線を照射し、汚染部が発する蛍光を目視で観察する方式の汚卵検出方法が提案された（例えば、特許文献１参照。）。自動汚卵検出装置に関しては、鶏卵の上方に設置した青色ＬＥＤ照明から放射した光を卵殻表面に照射し、鶏卵の上方に設置したＣＣＤカメラで、鶏卵の反射光像を撮影し、該画像（第１画像）の各画素の輝度を隣接する周囲の画素の最小輝度に置き換える処理を行い（第２画像）、第１画像から第２画像を減算した後、２値化して汚れの輪郭を抽出し、自動的に汚卵などを検出する装置が提案された（例えば、特許文献２参照。）。以下、従来の汚卵検出技術に関する特許文献を挙げる。
特開昭５６−１４５３５０号公報 特開２００１−０２７６１２号公報（第１項、第２項、図１、図４）

前記のように、汚卵に関する検査技法が提案されているが、まだ普及の途上にある。自動汚卵検出装置については、卵殻が白色または淡紅色ならば比較的高精度で検査できるようになったものの、鋭端または鈍端などの端部に付着した汚れの検出が困難であること、褐色卵については卵殻の色の妨害によって汚れが識別され難いことなどから、検査の完全自動化が妨げられている。本発明が解決しようとする課題は、鶏卵の自動選別包装工程において、卵殻色を問わず高精度且つ自動的に汚卵を検出できる、汚卵検出技法の実現である。

鶏、鴨、七面鳥、鵞鳥、雉など、多種の鳥卵について卵殻成分を定量的に分析した研究報告（L.Schwarz, W.Deckert und H.Ketels, Z.Physiol.Chem., Bd.312, 37-44(1958)）によれば、卵殻色素はプロトポルフィリンであり、この濃度で卵殻色が規制されるという現象が公知である。鶏卵は、白色レグホーン種、ロードアイランド種、ニューハンプシャー種などの鶏種によって、白色、淡紅色、褐色などの多様な卵殻色を呈し、同一の鶏種でも色調が幾分異なる場合もあるが、何れの卵殻色でも１種類の色素プロトポルフィリンの濃度だけによって規制され、卵殻の色が濃いほどプロトポルフィリンの濃度が高いことが、前記の古典的な研究成果から帰結された。プロトポルフィリンIX（Aldrich Chem.Co.製）を25％塩酸水溶液に溶解し、分光蛍光光度計で測定した結果を図１に示す。この試料の励起スペクトルと蛍光スペクトルから、プロトポルフィリンは400nm付近の光を吸収し、610nm付近で蛍光を発することが明らかである。

他方、図２に卵殻表面に付着した代表的な汚れ成分の分光反射スペクトルを示す。鶏糞は可視光線の全波長域で光を吸収して300nm付近に、卵黄は300nmと460nm付近に、また血液は415nm付近にそれぞれの吸収極大を示し、鶏糞と血液は波長500nm〜750nmの光も吸収した。

斯界で現在使われている鶏卵選別包装システムの大多数は６列式の搬送機構が採用され、鶏卵は６列ローラコンベア上で、鶏卵の回転軸（対称軸）に対して直交方向を進行方向にして、回転しながら搬送されるのが通例であるが、鶏卵の真上にＣＣＤカメラを配設して、鶏卵群を撮影した場合、鶏卵の鋭端または鈍端の頂点付近に付着した汚れは、大きさや位置によっては死角となるので、検出し難い。そこで、図３のようにＣＣＤカメラ（3d1、3d2、3s1、3s2）を、６列×４行分の合計24個の鶏卵群の上方で且つ鶏卵の回転軸方向の一直線上において、鶏卵の鋭端Esと鈍端Edに向けて配設し、ＣＣＤカメラ3d1と3s1を一組として３列×４行分の合計12個の鶏卵群を撮影し、残り３列×４行分の合計12個の鶏卵群も同様に別の一組のＣＣＤカメラ3d2と3s2で撮影した。

カメラ3d1で撮影した鶏卵群の濃淡画像の一例を図４（ａ）に示す。まず予め鶏卵E1の全体像が収まるよう設定した矩形枠Eo1の内で、卵殻のほぼ中心に設定した矩形枠Ei1内の輝度値に基づいて決定した２値化レベルから、矩形枠Eo1の範囲内で鶏卵E1の第１の２値画像（図４（ｂ））を作成して汚れの面積と個数を読み取り、次に異なる２値化レベルで、矩形枠Eo1の範囲内において第２の２値画像（図４（ｃ））を作成して汚れの面積や個数を読み取る、同様に第３の２値化レベルによる２値画像、第４の２値化レベルによる２値画像、・・・、を作成して、それぞれの２値画像から汚れの面積と個数を読み取る、即ち複数の２値化レベルで２値画像を作成して、それぞれの２値画像から汚れの面積と個数を読み取る方式で、鶏卵E1の卵殻に汚れが付着しているか否かを判定した。鶏卵E1と同様に、E2、E3、・・・、E12の順で汚卵であるか否かを判定した。２値画像における汚れの塊（黒色）は全方位が白色の画素で囲まれている、即ち汚れの塊が孤立していれば、「汚れ」として識別できることを前提として、例えば、図４（ａ）で示した鶏卵E1は、第１の２値化レベルで作成した２値画像の図４（ｂ）では汚れの塊が孤立していないので識別できないが、第２の２値化レベルで作成した２値画像の図４（ｃ）では汚れの塊が孤立しているので識別でき、図４の（ｂ）と（ｃ）を総合すると、汚卵と判定される。

これらの結果、１．褐色卵に関する課題は、鶏卵の表面に波長300nm〜500nmの光を照射すると、（１）卵殻色素プロトポルフィリンの中のπ電子が励起され、600nm〜700nmの蛍光を発するので、卵殻色素による妨害を低減できるとともに輝度斑の少ない画像が得られることと、（２）300nm〜500nmの波長で卵殻色素は蛍光を発する（明るくなる）が、卵殻表面に付着した汚れは光を吸収する（暗くなる）ので、卵殻と汚れとの濃淡コントラストが向上することを利用して解決する。２．端部に関する課題は、ＣＣＤカメラを、鶏卵の上方で且つ鶏卵の回転軸方向の一直線上において、鶏卵の鋭端側と鈍端側の２方向から端部に向けて配設し、撮影した鶏卵群の濃淡画像を元に各卵殻の輝度値を基準にして、複数の２値化レベルで２値画像を作成し、それぞれの２値画像から汚れの面積や個数を読み取って、総合的に汚卵であるか否かを判定することで解決する。

以上に述べたように、本発明の汚卵検出機構を鶏卵の自動選別包装システムに搭載して300nm〜500nmの波長を持つ光を鶏卵群に照射し、ＣＣＤカメラを、鶏卵の上方で且つ鶏卵の回転軸方向の一直線上において、鶏卵の鋭端と鈍端に向けて配設して撮影した鶏卵群の濃淡画像を元に各卵殻の輝度値を基準にして、複数の２値化レベルで２値画像を作成後、それぞれの２値画像から汚れの面積と個数を読み取って汚卵であるか否かを総合的に判定し、汚卵を検出した信号を鶏卵選別包装システムへ伝達することによって、卵殻色を問わず汚卵を高精度で排除できた。ＣＣＤカメラを鶏卵の回転軸方向の一直線上に配設することで設置面積を小さくでき、蛍光灯、モノクロＣＣＤカメラを利用して安価に実現できた。

本発明の実施の形態を図面に基づいて具体的に説明する。図３に示すように、６列搬送機構に搭載できる汚卵検出機構１は、300nm〜500nmの波長を持つ光を鶏卵群に効率的に照射するための照明部４と拡散反射板５が検卵室２の内壁に配設されており、該光で照射された６列ローラコンベア11上を搬送される鶏卵群Ｅを撮影するための鋭端Esと鈍端Edに向けて配設した４台のＣＣＤカメラ３（3d1、3d2、3s1、3s2）と、照明部４の不具合を検出するための標準白色板（以下、「色板」と称する）６、ＣＣＤカメラ３で撮影した画像に演算などを施す画像処理装置７、判定結果を表示させるモニタ８、鶏卵選別包装システムと同期させるためのセンサ９、制御装置10などで構成される。

汚卵検出機構１は、図７に概念を示すように、鶏卵選別包装システム21に搭載される。このシステムは、システム制御部22、洗浄部23、乾燥部24、整列部25、検査部26、計量部27、転送部28、搬送駆動機構29、不合格卵排除部30、包装部31、などから成り、汚卵検出機構１は、検査部26に搭載される。このようなシステムで鶏卵を洗浄ならびに乾燥後、汚卵検出機構１で汚卵であるか否かを判定した信号が、システム制御部22の指令に基づいて不合格卵排除部30に伝達され、排除される。

以下に本発明の実施例を示し、その技術内容を具体的に説明するが、本発明の範囲は、これらの実施例のみに限定されるものではない。

図５に示す蒲鉾型の検卵室２の内壁に、照明効率を高めるための白色の拡散反射板５と、主として352nmの紫外線を放射する出力20Ｗの蛍光灯を２本用いた照明部４を配設して、鶏卵選別包装システム21の６列ローラコンベア11上を搬送される６列×４行分の合計24個の鶏卵群Ｅに300nm〜500nmの光を照射し、図３に示す鶏卵Ｅの鋭端Esに向けて配設した２台のモノクロＣＣＤカメラ（3s1、3s2）と鈍端Edに向けて配設した２台のモノクロＣＣＤカメラ（3d1、3d2）によって、検卵室２内のローラコンベア11の４行分において、鶏卵Ｅが１行進む毎に鶏卵Ｅを撮影する、即ち鶏卵選別包装システムと同期させて鶏卵Ｅを４回撮影し、卵殻の全周囲を撮影した。照明部の不具合は色板６を撮影した画像の輝度値から検知し、不具合が発生した場合は鶏卵選別包装システムを停止させた。１回の撮影でモノクロＣＣＤカメラ（3d1、3d2、3s1、3s2）から、１画像あたり12個の鶏卵群を撮影した４つの濃淡画像が得られる。１つの濃淡画像について、図４（ａ）で例示したように、予め鶏卵E1の全体像が収まるように設定した矩形枠Eo1の内にある矩形枠Ei1（卵殻中心部）内の輝度値に基づいて決定した２値化レベルから矩形枠Eo1内で、唯一作成した鶏卵E1の第１の２値画像から、汚れの面積と個数を読み取って汚卵であるか否かを判定し、同様にE2、E3、・・・、E12の順で判定し、他の３つの画像についても同様に判定して該判定信号を鶏卵選別包装システムへ伝達して汚卵を排除した。モノクロＣＣＤカメラ3d1で白色の鶏卵群卵を撮影した濃淡画像の一例を図８（ａ）、唯一作成した２値画像を図８（ｂ）に示す。この１種類の２値画像を作成するための２値化レベルは、それぞれの卵殻中心部の矩形枠Eiの平均輝度値に0.6を乗じた値を用いた。この手法で農林水産省規格のＬサイズの白色の鶏卵540個を検査した結果を表１に示す。鶏卵の回転軸を地軸と見なした赤道付近に直径約５mmの卵黄を人工的に付着させた汚卵の正解率は88.3％であり、鋭端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表１で鋭端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は78.3％であり、鈍端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表１で鈍端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は81.7％であり、正常卵の正解率は100.0％であった。図８（ｂ）で示すように、鶏卵の形状に由来して生じる影が妨害して、端部に存在する汚れの塊は孤立しない場合があるため、汚れとして識別できないこと、汚れの濃さは様々であることなどから、１種類の２値化レベルで作成した２値画像で汚卵であるか否かを判定したところ、検出精度は比較的低かった。

図５に示す蒲鉾型の検卵室２を用いて、実施例１と同様に24個の鶏卵群Ｅを撮影した鶏卵の濃淡画像を元に、各卵殻中心部の平均輝度値から第１、第２、第３の３種類の２値画像を作成し、３種類の２値画像から各々汚れの面積と個数を読み取って汚卵であるか否かを総合的に判定し、該判定信号を鶏卵選別包装システムへ伝達して汚卵を排除した。図８（ａ）に示す白色の鶏卵群の濃淡画像を元に、第１の２値画像を図９（ａ）、第２の２値画像を図９（ｂ）、第３の２値画像を図９（ｃ）に示す。第１の２値画像を作成するための２値化レベルは平均輝度値に白色卵で0.7、淡紅色卵で0.65、褐色卵で0.65を乗じた値を用い、第２の２値画像を作成するための２値化レベルは平均輝度値に白色卵で0.55、淡紅色卵で0.55、褐色卵で0.63を乗じた値を用い、第３の２値画像を作成するための２値化レベルは平均輝度値に白色卵で0.4、淡紅色卵で0.4、褐色卵で0.6を乗じた値を用いた。この手法で各卵殻色のＬサイズの鶏卵1,980個を検査した結果を表２に示す。鶏卵の回転軸を地軸と見なした赤道付近に直径約５mmの卵黄を人工的に付着させた汚卵の正解率は白色98.3％、淡紅色100.0％、褐色90.0％であり、鋭端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表２で鋭端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は、白色91.7％、淡紅色93.3％、褐色86.7％であり、鈍端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表２で鈍端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は、白色96.7％、淡紅色90.0％、褐色85.0％であり、正常卵の正解率は、白色100.0％、淡紅色100.0％、褐色99.6％であった。図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のように３種類の２値化レベルで作成した２値画像を元に汚れを識別すると、薄い汚れや影になりやすい端部に付着した汚れが何れかの段階の２値画像で識別できるため、実施例１に比べて検出精度が大幅に向上した。

図６に示す切妻型の検卵室２の内壁に、二酸化チタン系の光触媒を固定した拡散反射板５と、主として352nmの紫外線を放射する出力20Ｗの蛍光灯２本用いた照明部４を配設し、色板６にも光触媒を固定して、実施例２と同様に24個の鶏卵群Ｅを撮影した鶏卵の濃淡画像を元に、各卵殻中心部の平均輝度値から３種類の２値画像を作成し、汚れの面積と個数を読み取って汚卵であるか否かを総合的に判定し、該判定信号を鶏卵選別包装システムへ伝達して汚卵を排除した。３種類の２値画像を作成するための２値化レベルは実施例２と同じ係数を用いた。この手法でＬサイズの鶏卵3,324個を検査した結果を表３に示す。鶏卵の回転軸を地軸と見なした赤道付近に直径約５mmの卵黄を人工的に付着させた汚卵の正解率は白色100.0％、淡紅色100.0％、褐色93.3％であり、鋭端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表３で鋭端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は、白色95.0％、淡紅色90.0％、褐色88.3％であり、鈍端部から赤道相当の方向へ約10mm以内の子午線上（表３で鈍端付近と表現）に直径約５mmの卵黄を付着させた汚卵の正解率は、白色96.7％、淡紅色91.7％、褐色85.0％であり、正常卵の正解率は、白色100.0％、淡紅色100.0％、褐色99.4％であった。図６に示す切妻型の検卵室２を用いた場合でも、照明効率が良いので、実施例２と同様に高精度で汚卵を検出して排除できた。照明部４が紫外線を放射するため、検卵室２内の拡散反射板５や色板６が劣化しやすいこと、鶏卵選別包装システムの性質上、拡散反射板５に汚れが付着して反射機能が低下することなどに問題があったが、検卵室２内に固定した光触媒と照明部４から放射される波長が380nm以下の光による光触媒効果によって、拡散反射板５や色板６の劣化と、汚れの付着が防止できると共に、光触媒が有する脱臭効果や抗菌効果から検卵室２内を衛生的に保つことができた。

卵殻色素プロトポルフィリンの分光励起スペクトルと分光蛍光スペクトルを示すグラフである。 卵殻に付着する代表的な汚れの分光反射スペクトルを示すグラフである。 本発明の汚卵検出機構の基本構成を示す平面図である。 汚卵判定法の説明図である。 本発明の汚卵検出機構における検卵室の１例を示す平面図である。 本発明の汚卵検出機構における検卵室の他の例を示す平面図である。 本発明の汚卵検出機構を搭載した鶏卵自動選別包装システムを示す概念図である。 汚卵を判定した画像の一例である。 汚卵を判定した画像の他の例である。

符号の説明

１・・・汚卵検出機構、 ２・・・検卵室、 ３・・・ＣＣＤカメラ、
3d1・・・鈍端側に配設したＣＣＤカメラ、 3d2・・・鈍端側に配設したＣＣＤカメラ、
3s1・・・鋭端側に配設したＣＣＤカメラ、 3s2・・・鋭端側に配設したＣＣＤカメラ、
４・・・照明部、 ５・・・拡散反射板、 ６・・・色板、
７・・・画像処理装置、 ８・・・モニタ、 ９・・・センサ、
10・・・制御装置、 11・・・ローラコンベア、
21・・・鶏卵選別包装システム、 22・・・システム制御部、
23・・・洗浄部、 24・・・乾燥部、 25・・・整列部、
26・・・検査部、 27・・・計量部、 28・・・転送部、
29・・・搬送駆動機構、 30・・・不合格卵排除部、 31・・・包装部、
Ｅ・・・鶏卵、 Ed・・・鶏卵の鈍端、 Es・・・鶏卵の鋭端、
E1〜E12・・・撮影した鶏卵、 Eo1〜Eo12・・・画像処理する範囲（矩形枠）、
Ei1〜Ei12・・・２値化レベルを算出する範囲（矩形枠）

Claims (3)

1. 外光が遮断された検卵室を通過するローラコンベア上を回転しつつ搬送される鶏卵群に、光を照射しながらＣＣＤカメラで撮影した画像を元に、卵殻の表面に汚れが付着した鶏卵を、汚卵として検出、排除する方式の自動汚卵検出機構とこれを備えた鶏卵選別包装システムにおいて、
   検卵室の内壁に拡散反射板を配設して鶏卵の照明斑を極力抑制すると共に、照明光として波長300nm〜500nmの光を鶏卵群に照射して卵殻色素（プロトポルフィリン）の中のπ電子を励起させ、励起されたπ電子が基底準位に復帰する過程で放射された波長600nm〜700nmの蛍光から成る可視光によって、卵殻表面と該面に付着した汚れのコントラストを強調することで、汚卵の検出感度を高めたことを特徴とする自動汚卵検出機構とこの自動汚卵検出機構を備えた鶏卵選別包装システム。
2. 請求項１において、複数のＣＣＤカメラを、鶏卵群の上方で且つ鶏卵の回転軸方向、即ちローラコンベアの進行方向に対する直交方向の一直線上で、鶏卵の鋭端と鈍端に向けて配設して、数個〜十数個単位で鶏卵群の表面を撮影した画像を元に各卵殻の輝度値を基準にして、複数の２値化レベルで作成したそれぞれの２値画像から汚れの面積と個数を読み取って、汚卵であるか否かを判定することを特徴とする自動汚卵検出機構とこの自動汚卵検出機構を備えた鶏卵選別包装システム。
3. 請求項１において、拡散反射板の表面に二酸化チタン系の光触媒を分散させて固定することによって、卵殻表面の汚れから放出された臭気成分や、拡散反射板の表面に付着した汚れや細菌類を分解して除去することを特徴とする自動汚卵検出機構とこの自動汚卵検出機構を備えた鶏卵選別包装システム。