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JPH0740905B2 - Color detection type leaf tobacco type device - Google Patents

Color detection type leaf tobacco type device

Info

Publication number
JPH0740905B2
JPH0740905B2 JP16387289A JP16387289A JPH0740905B2 JP H0740905 B2 JPH0740905 B2 JP H0740905B2 JP 16387289 A JP16387289 A JP 16387289A JP 16387289 A JP16387289 A JP 16387289A JP H0740905 B2 JPH0740905 B2 JP H0740905B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
leaf tobacco
type
boundary
leaf
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP16387289A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0330657A (en
Inventor
毅 二村
清美 佐藤
修 平賀
仁 平賀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Japan Tobacco Inc
Original Assignee
Japan Tobacco Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Japan Tobacco Inc filed Critical Japan Tobacco Inc
Priority to JP16387289A priority Critical patent/JPH0740905B2/en
Publication of JPH0330657A publication Critical patent/JPH0330657A/en
Publication of JPH0740905B2 publication Critical patent/JPH0740905B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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  • Manufacture Of Tobacco Products (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、収穫して乾燥された葉たばこの品質を格付け
する場合に用いるのに適した葉たばこの種別装置に関す
る。
Description: FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a leaf tobacco type device suitable for use in grading the quality of harvested and dried leaf tobacco.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、葉たばこの品質は、葉たばこの着葉位置、熟度、
色沢、組織、葉肉の品質要素をもとに評価され、肉眼に
よって下表のように区分される。そして、各買入れ区分
(「○」印の区分)に対応して価格付けが行われてい
る。
Conventionally, the quality of leaf tobacco is determined by the leaf-positioning position, maturity,
It is evaluated based on quality factors such as color tone, texture, and mesophyll, and it is classified by the naked eye as shown in the table below. Then, pricing is performed corresponding to each purchase category (category marked with "○").

上表の買入れ区分の中で、色損系のPタイプとは急乾葉
と称される葉たばこで、収穫後の乾燥作業において黄変
後の脱水が急がれ、葉たばこ本来の褐変が十分でなく黄
色味が残っているものである。また、熟度の悪い中葉系
(合葉、中葉および下葉)の中には、外観上光沢がなく
白っぽくくすんだ色相の白ボケ葉が急乾葉と併発するた
め、白ボケ葉もPタイプとして格付けされている。これ
らPタイプの葉たばこは、たばこの喫味に悪癖が生じる
他、たばこ製造工程において加香効果が十分に発揮され
ない等の問題があるため、価格面で普通系と差をつけて
いる。このため、Pタイプの格付けには特に注意がはら
われている。
Among the purchase categories in the table above, the color loss type P type is leaf tobacco, which is called quick-drying leaf, and dehydration after yellowing is urgent in the post-harvest drying operation, and the original browning of leaf tobacco is sufficient. There is no yellow color left. In addition, among the mesophylls with poor maturity (synthetic leaves, middle leaves, and lower leaves), white bokeh leaves that are dull and whitish in appearance do not appear glossy, and are also P-type. Is rated as. These P type leaf tobaccos are different from ordinary ones in terms of price because they have problems such as bad taste in tobacco taste and insufficient effect of aroma in the tobacco manufacturing process. For this reason, special attention is paid to P-type ratings.

しかしながら、上記のようなPタイプの葉たばこは普通
系のAタイプの葉たばこと色相が近似しているため、従
来の目視による格付け方法では熟練者でも格付けしにく
いという問題があった。
However, since the P type leaf tobacco as described above is similar to the ordinary type A type leaf tobacco and hue, there is a problem that even a skilled person is difficult to rate by the conventional visual grading method.

本発明は、検体の色彩に基づいて葉たばこ等の種類を自
動的に判別できるようにすることを課題とする。
An object of the present invention is to make it possible to automatically determine the type of leaf tobacco or the like based on the color of a sample.

〔課題を解決するための手段〕[Means for Solving the Problems]

上記の課題を解決するためになした本発明の色彩検出型
葉たばこ種別装置は、検体の色彩を検知して1の明度指
数と2の知覚色指数とで表される表色系の色空間の座標
情報を出力する色彩測定手段と、予め複数の種類に分類
された複数の葉たばこについて上記色空間における該葉
たばこの分布領域内の特徴境界を示す情報を該検体の種
類と対応させて記憶する記憶手段と、上記特徴境界を基
準にした判定境界の該特徴境界からの変位量を上記記憶
手段に入力設定する入力手段と、前記色彩測定手段から
の座標情報と上記記憶手段に記憶されている特徴境界を
示す情報とに基づいて、上記色空間における葉たばこの
測定点と上記特徴境界との距離を求める演算手段と、上
記演算手段で得られた距離と上記記憶手段に設定された
変位量とに基づいて、上記測定点と上記判定境界内部の
領域との包含関係を判定する判定手段とを備え、上記色
彩測定手段で測定した葉たばこについて上記判定手段で
得られる判定結果に基づいて、葉たばこの種類を判別す
るようにしたことを特徴とする。
The color detection type leaf tobacco classification device of the present invention made to solve the above-mentioned problems detects a color of a sample and detects a color space of a color system represented by a lightness index of 1 and a perceptual color index of 2. Color measuring means for outputting coordinate information, and memory for storing, for a plurality of leaf tobaccos classified into a plurality of types in advance, information indicating a characteristic boundary in the distribution region of the leaf tobaccos in the color space in association with the type of the sample. Means, input means for inputting and setting the displacement amount of the determination boundary based on the characteristic boundary from the characteristic boundary in the storage means, coordinate information from the color measuring means, and the characteristics stored in the storage means. Based on the information indicating the boundary, the calculating means for obtaining the distance between the measurement point of the leaf tobacco and the characteristic boundary in the color space, the distance obtained by the calculating means and the displacement amount set in the storage means. Based A type of leaf tobacco is determined based on the determination result obtained by the determination means for the leaf tobacco measured by the color measurement means, the determination means determining the inclusion relationship between the measurement point and the area inside the determination boundary. It is characterized by doing so.

〔作用〕[Action]

上記葉たばこの分布領域の特徴境界を示す情報は記憶手
段に記憶されており、判定手段は、色彩測定手段からの
座標情報に基づいて、被測定物としての葉たばこについ
ての色空間における測定点を識別し、この測定点が特徴
境界内と変位量できまる判定境界の内部にあるか外部に
あるかを判定する。
The information indicating the characteristic boundary of the leaf tobacco distribution area is stored in the storage means, and the determination means identifies the measurement point in the color space of the leaf tobacco as the object to be measured based on the coordinate information from the color measurement means. Then, it is determined whether or not this measurement point is inside the feature boundary and inside the determination boundary where the displacement amount can be determined.

葉たばこの色はL*a*b*表色系等の色空間において一定の
曲線上に幅を持って分布し、Pタイプの葉たばこはこの
分布領域のうち外周側に分布する。
The color of leaf tobacco is distributed with a width on a fixed curve in a color space such as the L * a * b * color system, and the P-type tobacco is distributed on the outer peripheral side in this distribution area.

したがって、測定点が判定境界の外側、すなわち、分布
領域の外周側にあるときは、被測定葉たばこはPタイプ
であると判定することができ、中心領域の内側にあると
きはPタイプでないと判定できる。また、この判定境界
と特徴境界との変位量を外部から設定入力できるので、
特徴境界を示す情報によって記憶手段に記憶されている
葉たばこの分布領域に誤差があっても、判定條件を適宜
変更することができる。
Therefore, when the measurement point is outside the determination boundary, that is, on the outer peripheral side of the distribution region, it can be determined that the measured leaf tobacco is P type, and when it is inside the central region, it is not P type. it can. In addition, since the amount of displacement between the judgment boundary and the feature boundary can be set and input from outside,
Even if there is an error in the distribution region of leaf tobacco stored in the storage means according to the information indicating the characteristic boundary, the determination condition can be changed appropriately.

〔実施例〕〔Example〕

以下、バーレー種の葉たばこを例に本発明の実施例を説
明する。
Hereinafter, examples of the present invention will be described by taking leaf tobacco of Burley type as an example.

第11図は、L*a*b*表色系の色空間における葉たばこの色
分布を示す図、第12図は第11図のA−A断面を示す図で
あり、葉たばこの分布は前掲の表1に示す着葉位置に対
応して色空間内で一定の色変遷経路を示す。そして、普
通系葉たばこは、下葉、中葉、合葉、本葉、上葉および
天葉の順に湾曲した変遷経路に沿って分布し、Pタイプ
葉たばこは普通系葉たばこの外側の領域に偏った状態
で、特に、合葉と本葉の間に多く分布する。
FIG. 11 is a diagram showing the color distribution of leaf tobacco in the color space of the L * a * b * color system, and FIG. 12 is a diagram showing a cross section taken along the line AA of FIG. 11, and the leaf tobacco distribution is as described above. Corresponding to the landing positions shown in Table 1, a constant color transition path in the color space is shown. Normal-type tobacco is distributed along a transitional path that is curved in the order of lower leaf, middle leaf, synthetic leaf, true leaf, upper leaf and top leaf, and P-type leaf tobacco is biased to an area outside the normal-leaf tobacco. And especially, it is distributed abundantly between synthetic leaves and true leaves.

本発明は、葉たばこの色彩について、L*a*b*表色系の色
空間における明度指数L*および知覚色度指数a*,b*のデ
ータ(以後、色空間値という。)を測定し、この色空間
値に対応する色空間内の測定点と前記分布領域との距離
(色差)に基づいてPタイプ葉たばこの判別を行うよう
にした。
The present invention measures the data of the lightness index L * and the perceptual chromaticity indices a * and b * in the color space of the L * a * b * color system (hereinafter referred to as the color space value) for the color of leaf tobacco. The P-type leaf tobacco is discriminated based on the distance (color difference) between the measurement point in the color space corresponding to the color space value and the distribution area.

次に、実施例における判別方法を説明する。Next, a discrimination method in the embodiment will be described.

(判別方法) 先ず、前記第11図について説明したL*a*b*表色系の色空
間に対して、次式(1)で示す座標変換によって得られ
るz1,z2,z3の3次元の判別空間を設定するとともに、
上記色空間における葉たばこの分布状態をこの座標変換
によって判別空間内に想定し、この判別空間内の分布状
態を後述説明する判定境界によって予め設定する。ま
た、色彩センサ1からの色空間値も同様に座標変換し、
この判別空間内でPタイプ葉たばこの判別を行う。
(Discrimination Method) First, with respect to the color space of the L * a * b * color system described with reference to FIG. 11, z 1 , z 2 , and z 3 obtained by coordinate conversion shown in the following expression (1) are obtained. While setting a three-dimensional discriminant space,
The distribution state of leaf tobacco in the color space is assumed in the discriminant space by this coordinate transformation, and the distribution state in the discriminant space is set in advance by a determination boundary described later. Also, the color space values from the color sensor 1 are similarly coordinate-converted,
P-type leaf tobacco is discriminated in this discrimination space.

z1=−0.567a*+1.424b*+0.642L*−59.052 z2=−0.926a*−2.180b*+1.006L*+19.048……(1) z3=−1.823a*+0.016b*−0.411L*+36.144 上記のように色空間内の葉たばこの分布を判別空間内に
座標変換すると、普通系葉たばこの分布領域の中心線
は、第8図に示したように、判別空間内の円弧と直線で
近似することができる。そして、中葉系(下葉、中葉お
よび合葉)の分布領域の中心線は次式(2)に示される
円弧となり、本葉系(本葉、上葉および天葉)は次式
(3)で示される直線になる。なお、同図はz1,z2,z3
の3次元の判別空間をz1z2座標系(同図(a))とz1z3
座標系(同図(b))に分けて示したものである。
z 1 = -0.567a * + 1.424b * + 0.642L * -59.052 z 2 = -0.926a * -2.180b * + 1.006L * +19.048 (1) z 3 = -1.823a * + 0.016b * −0.411L * +36.144 When the leaf tobacco distribution in the color space is transformed into the discriminant space as described above, the center line of the normal system leaf tobacco distribution area is as shown in FIG. It can be approximated by a circular arc and a straight line. Then, the center line of the distribution region of the middle lobe (lower lobe, middle lobe, and synthetic leaf) is an arc shown by the following equation (2), and the true lobe (true leaf, upper lobe, and top leaf) is the following equation (3). It becomes a straight line indicated by. The figure shows z 1 , z 2 , z 3
Of the three-dimensional discriminant space of z 1 z 2 coordinate system (Fig. (A)) and z 1 z 3
The coordinate system ((b) in the figure) is shown separately.

一方、葉たばこの分布領域は、前記第11図に示したよう
に上記各中心線の周囲になるが、その幅は一定ではな
く、また、Pタイプ葉たばこの領域は上記各中心線の全
ての領域には存在しないので、第6図に示したように、
中心線をz1z2平面内を6つの区分(〜)に分割し、
この分割された区分毎に判定の基準を設定する。
On the other hand, the leaf tobacco distribution area is around each center line as shown in FIG. 11, but the width is not constant, and the P-type tobacco area is all the center lines. Since it does not exist in
The center line is divided into 6 sections (~) in the z 1 z 2 plane,
A judgment criterion is set for each of the divided sections.

第6図において、z1軸の正方向を基準として原点を中心
にした反時計回りの角度で区分すると、葉たばこの分布
状態は次の表2のようになっている。
In FIG. 6, when divided into counterclockwise angles centered on the origin with the positive direction of the z 1 axis as a reference, the distribution state of leaf tobacco is as shown in Table 2 below.

上表に示したように、Pタイプ葉たばこは区分〜に
存在するため、判定処理は、先ず、測定した色空間値を
座標変換し、変換された座標の測定点がz1z2平面につい
てどの区分に属するかを判定し、区分〜に属す場合
にPタイプ葉たばこの判定を行う。
As shown in the above table, since the P type leaf tobacco is present in the categories ~, the determination process first performs coordinate conversion of the measured color space value, and the measured point of the converted coordinate is in the z 1 z 2 plane. Whether or not it belongs to the category is determined, and if it belongs to the categories to, the P-type leaf tobacco is determined.

判別空間内の測定点の座標(z1,z2,z3)は前記の座標
変換によって得られ、z1z2平面内の区分を示す角度α
は、 によって得られる。
The coordinates (z 1 , z 2 , z 3 ) of the measurement points in the discriminant space are obtained by the coordinate transformation described above, and the angle α indicating the division in the z 1 z 2 plane is obtained.
Is Obtained by

区分〜の各判定の基準としては、区分〜の中心
線(円弧の部分)に沿って、この中心線に垂直なz4z3
標系を設定し、普通系葉たばこの分布領域の境界の特徴
を示す楕円の方程式を上記z4z3座標系で設定する。な
お、このz4z3座標系の原点は中心線上にあり、また、z4
座標軸は判別空間のz1z2面内にとり、z3座標は判別空間
のz3座標と同じになっている。
As a criterion for each of the categories ~, along the centerline (circle part) of the category ~, a z 4 z 3 coordinate system that is perpendicular to this centerline is set, and the characteristics of the boundaries of the distribution area of ordinary leaf tobacco are set. Set the equation of ellipse that shows in the above z 4 z 3 coordinate system. The origin of this z 4 z 3 coordinate system is on the center line, and z 4
The coordinate axes are in the z 1 z 2 plane of the discriminant space, and the z 3 coordinate is the same as the z 3 coordinate of the discriminant space.

次式は、区分〜の楕円の方程式を示し、そのグラフ
を第7図(a)〜(e)に示す。なお、次式中のθは楕
円の長軸の傾きで、z4軸の正方向を基準として原点を中
心とした反時計回りの角度であらわしている。
The following equation shows the equation of the ellipse of the section ~, and its graph is shown in Figs. 7 (a) to 7 (e). Note that θ in the following equation is the inclination of the major axis of the ellipse, and is represented by a counterclockwise angle centered on the origin with the positive direction of the z 4 axis as the reference.

区分の楕円の方程式 区分の楕円の方程式 θ=36° ただし、0°≦α<45° 区分の楕円の方程式 θ=169° ただし、335°≦α<360° 区分の楕円の方程式 θ=163° ただし、300°≦α<335° 区分の楕円の方程式 θ=158° ただし、270°≦α<300° 普通系葉たばことPタイプ葉たばこの判別は、上記のよ
うに設定した各区分毎の楕円を判別空間内の特徴境界と
して、この特徴境界から測定点までの距離(色差)に基
づいて行う。
Piecewise ellipse equation Piecewise ellipse equation θ = 36 ° where 0 ° ≦ α <45 ° Sectional elliptic equation θ = 169 ° where 335 ° ≦ α <360 ° Sectional elliptic equation θ = 163 ° where 300 ° ≦ α <335 ° Elliptic equation θ = 158 ° However, 270 ° ≤ α <300 ° Ordinary leaf tobacco and P type leaf tobacco are discriminated by using the ellipse for each section set as described above as a characteristic boundary in the discrimination space and measuring points from this characteristic boundary. Based on the distance to (color difference).

なお、上記の距離xは次のようにして求める。The distance x is obtained as follows.

先ず、判別空間における測定点(z1,z2,z3)の座標を
次式(5)によって変換し、測定点のz4z3面上での座標
(z4,z3)を求める。
First, the coordinates of the measurement points (z 1 , z 2 , z 3 ) in the discriminant space are converted by the following equation (5) to obtain the coordinates (z 4 , z 3 ) of the measurement points on the z 4 z 3 plane. .

z3=z3 r:中心線の半径、r=5.942 そして、この点(z4,z3)から特徴境界に垂らした垂線
の長さにより、次式(6)のように距離xを求める。な
お、距離xの値は特徴境界内部で負、特徴境界外部で正
となる。
z 3 = z 3 r: radius of the center line, r = 5.942 Then, the distance x is calculated by the following formula (6) from the length of the perpendicular line hung from the point (z 4 , z 3 ) to the feature boundary. The value of the distance x is negative inside the feature boundary and positive outside the feature boundary.

いま、特徴境界の楕円の方程式を、 ただし、A0:楕円の長軸長 B0:楕円の短軸長 測定点を(Z4D,Z3D)、測定点から楕円に垂らした垂線
と楕円との交点を(Z4P,Z3P)とすると、距離xは次式
で求めることができる。
Now, the elliptic equation of the feature boundary is Where A 0 is the major axis length of the ellipse B 0 is the minor axis length of the ellipse The measurement point is (Z 4D , Z 3D ), and the intersection of the perpendicular line hung from the measurement point to the ellipse and the ellipse is (Z 4P , Z 3P ). Then, the distance x can be calculated by the following equation.

ただし、Z4D′=Z4Dcosθ−Z3Dsinθ Z3D′=Z4Dsinθ+Z3Dcosθ なお、Z4Pは下記の4次方程式から公知のFerrariの公式
等を用いて求め、 a・(Z4P)4+b・(Z4P)3+c・(Z4P)2+d・(Z4P)+
e=0 ただし、 a=(AO 2-BO 2)2 b=−2・A0 2・Z4D′・(AO 2−BO 2) c=−AO 2・{(AO 2-BO 2)2−AO 2・Z4D−BO 2・Z3D
} d=2・AO 4・Z4D′・(AO 2−BO 2) e=−AO 6・Z4D また、Z3Pは、次式で求める。
However, Z 4D ′ = Z 4D cos θ − Z 3D sin θ Z 3D ′ = Z 4D sin θ + Z 3D cos θ Note that Z 4P is obtained from the following quartic equation using the well-known Ferrari's formula, etc. and a · (Z 4P ) 4 + b ・ (Z 4P ) 3 + c ・ (Z 4P ) 2 + d ・ (Z 4P ) +
e = 0 However, a = (A O 2 -B O 2) 2 b = -2 · A 0 2 · Z 4D '· (A O 2 -B O 2) c = -A O 2 · {(A O 2- B O 2 ) 2- A O 2・ Z 4D2- B O 2・ Z 3D
2} d = 2 · A O 4 · Z 4D '· (A O 2 -B O 2) e = -A O 6 · Z 4D' 2 addition, Z 3-Way is obtained by the following equation.

なお、別の方法として、測定点から楕円に垂らした垂線
と楕円との交点(Z4P,Z3P)を、下式によって求め、前
記同様に式(6)によって距離xを求めるようにしても
よい。
As another method, the intersection point (Z 4P , Z 3P ) of the perpendicular line hung from the measurement point to the ellipse and the ellipse is obtained by the following equation, and the distance x is obtained by the equation (6) as described above. Good.

Z4P=AO・cosφ Z3P=BO・sinφ ところで、最初に色空間に設定した分布領域における普
通系とPタイプの分類は、目視による格付け結果に基づ
いているため、この色空間と同様に判定空間内には普通
系葉とPタイプ葉たばこの測色値が混在する不確定領域
が存在する。
Z 4P = A O・ cosφ Z 3P = B O・ sinφ By the way, since the classification of the ordinary type and the P type in the distribution area initially set in the color space is based on the visual rating result, the ordinary type leaves and the P type leaf cigarettes are included in the determination space like the color space. There is an uncertain area where colorimetric values are mixed.

そこで、第3図に示したように、前記各区分〜の判
定条件としての楕円の特徴境界を上記不確定領域に含ま
れるように設定するとともに、第4図に示したように、
各区分〜毎に特徴境界からの距離xに対する普通系
の確率密度関係fn(x)とPタイプの確定密度関数fp
(x)を決定し、次式により、普通系葉たばことPタイ
プ葉たばこの本来の生出割合を加味した判別関数D
(x)を算出するようにしている。
Therefore, as shown in FIG. 3, an elliptic feature boundary as a determination condition for each of the sections 1 to 3 is set so as to be included in the uncertain region, and as shown in FIG.
Probability density relation fn (x) of ordinary system with respect to distance x from the feature boundary and P-type deterministic density function fp
(X) is determined, and the discriminant function D in which the normal production rate of the ordinary type tobacco and the P-type tobacco is added according to the following equation.
(X) is calculated.

第5図は判別関数D(x)を示す図であり、x=0は特
徴境界に相当し、x≦0の区間は特徴境界の内部(普通
系領域側)、x>0の区間は特徴境界の外部(Pタイプ
領域側)に相当する。また、0<D(x)<100の範囲
が不確定領域に相当する。
FIG. 5 is a diagram showing the discriminant function D (x), where x = 0 corresponds to a feature boundary, a section of x ≦ 0 is inside the feature boundary (normal system area side), and a section of x> 0 is a feature. It corresponds to the outside of the boundary (P-type area side). The range of 0 <D (x) <100 corresponds to the uncertain area.

そこで、普通系葉たばことPタイプ葉たばことの測定の
基準として判定値Dsを予め設定し、この判定値Dsを閾値
として、D(x)<Dsのときは普通系葉たばこと判定
し、Ds≦D(x)のときはPタイプ葉たばこと判定す
る。
Therefore, a judgment value Ds is set in advance as a standard for measuring ordinary type tobacco and P type leaf tobacco, and when this determination value Ds is used as a threshold value, it is judged that the ordinary type tobacco is Ds ≦ D. In the case of (x), it is determined that it is a P-type leaf tobacco.

なお、次式に各区分〜の判別関数の一例を示す。The following equation shows an example of the discriminant function of each section.

上記の各判別関数D(x)を比較する判定値Dsは、現行
の鑑定結果との関連性から決定されるもので、各区分
〜毎に設定される。
The judgment value Ds for comparing the above discriminant functions D (x) is determined from the relation with the current appraisal result, and is set for each category.

ところで、設定される判定値Dsに対し、その値に対応す
るZ4z3面上の境界が存在する。そして、上記のように判
別関数D(x)の値を、判定値Dsと比較して普通系とP
タイプとの判別を行うことは、判定値Dsの値に対応する
Z4z3面上の境界を判定境界としてしていることになる。
なお、この判定境界は、判定値Dsによって任意に設定す
ることができる。
By the way, there is a boundary on the Z 4 z 3 plane corresponding to the set judgment value Ds. Then, as described above, the value of the discriminant function D (x) is compared with the discriminant value Ds, and P
The distinction from the type corresponds to the value of the judgment value Ds.
This means that the boundary on the Z 4 z 3 plane is used as the judgment boundary.
It should be noted that this judgment boundary can be arbitrarily set by the judgment value Ds.

次に、実施例の装置の構成を説明する。Next, the configuration of the apparatus of the embodiment will be described.

(装置の構成) 第1図は本発明実施例のブロック図であり、上記の判定
方法に基づいて普通系葉たばことPタイプ葉たばこの判
定を行う。
(Arrangement of Apparatus) FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention, in which ordinary type tobacco and P-type tobacco are determined based on the above determination method.

図において、1は被測定物(葉たばこ)に照明光を照射
してその反射光に基づいて測色値をディジタルデータで
出力する色彩センサで、L*a*b*表色系の明度指数L*およ
び知覚色度指数a*b*のデータ(色空間値)を出力する。
なお、この色彩センサとしては、例えば、ミノルタ製の
「色彩色差計 CR−110」を使用することができる。
In the figure, 1 is a color sensor that illuminates the object to be measured (leaf tobacco) with illumination light and outputs the colorimetric value as digital data based on the reflected light, and is the lightness index L of the L * a * b * color system. * And perceived chromaticity index a * b * data (color space value) is output.
As this color sensor, for example, a "color / color difference meter CR-110" manufactured by Minolta can be used.

2はマイクロコンピュータ等で構成される判定制御手段
であり、図示しないメモリに格納された制御プログラム
に基づいて得られる機能を機能ブロック図で示してあ
る。この判定制御手段2は、色彩センサ1からの色空間
値をインタフェース3を介して取り込み、各種の演算を
行って判定結果を表示手段4に表示する。また、判定基
準を設定するデータがキーボード等の入力手段5から入
力される。
Reference numeral 2 denotes a judgment control means composed of a microcomputer or the like, and the functions obtained based on a control program stored in a memory (not shown) are shown in a functional block diagram. The determination control means 2 takes in the color space value from the color sensor 1 via the interface 3, performs various calculations, and displays the determination result on the display means 4. Further, the data for setting the judgment standard is input from the input means 5 such as a keyboard.

判定制御手段2において、記憶手段21はマイクロコンピ
ュータのメモリ内に構成され、各区分〜を示す角度
範囲のデータ、前掲の座標変換の(1)式、Z1z2面内の
角度を算出する(4)式、判別空間内の測定点の座標
(z1,z2,z3)からZ4z3面の座標値を求める(5)式、
(z4,z3)の点から特徴境界までの距離xを求める
(6)式、各区分〜の判別関数D(x)がプログラ
ム化されて記憶されている。また、この記憶手段21には
入力手段5を介して設定入力される各区分〜の判定
値Dsが記憶される。
In the determination control means 2, the storage means 21 is configured in the memory of the microcomputer, and calculates the data of the angle range indicating each section to, the above-mentioned coordinate conversion formula (1), and the angle in the Z 1 z 2 plane. Equation (4), the coordinate value of the Z 4 z 3 plane is calculated from the coordinates (z 1 , z 2 , z 3 ) of the measurement point in the discriminant space (5),
Equation (6) for obtaining the distance x from the point (z 4 , z 3 ) to the feature boundary, and the discriminant function D (x) of each section to are programmed and stored. Further, the storage means 21 stores the judgment values Ds of the respective categories, which are set and input via the input means 5.

色空間値読取手段22、座標変換手段23、演算手段24、区
分判別手段25、判別値演算手段26、比較手段27、出力手
段28および制御手段29は、マイクロコンピュータ等のメ
モリに予め記憶されている制御プログラムの機能によっ
て構成され、後述説明する判定フローに基づいて制御手
段29で各手段の機能が関連付けられる。
The color space value reading means 22, the coordinate conversion means 23, the calculation means 24, the classification determination means 25, the determination value calculation means 26, the comparison means 27, the output means 28 and the control means 29 are stored in advance in a memory such as a microcomputer. The functions of the respective control means are associated with each other by the control means 29 based on the determination flow described later.

色空間値読取手段22は、色彩センサ1からの割込み信号
に基づいて、色彩センサ1で測定値が確定したことを検
出すると、色彩センサ1が出力するL*,a*,b*の信号を
インターフェース3を介して取り込み、このL*,a*,b*
の信号を数値データとして出力する。
When the color space value reading means 22 detects that the measurement value has been determined by the color sensor 1 based on the interrupt signal from the color sensor 1, it outputs the L * , a * , b * signals output by the color sensor 1. Captured via the interface 3, this L * , a * , b *
The signal of is output as numerical data.

座標変換手段23は、前掲の(1)式に基づく座標変換に
より判別空間の座標データz1,z2,z3を生成し、演算手
段24は、前掲の(4)式に基づいてZ1z2平面内の角度を
求めるとともに、前掲の(5)式に基づいてZ4.z3面上
の座標データz4,z3を求める。
The coordinate conversion means 23 generates coordinate data z 1 , z 2 , z 3 in the discriminant space by the coordinate conversion based on the above-mentioned expression (1), and the calculation means 24 calculates Z 1 based on the above-mentioned expression (4). In addition to finding the angle in the z 2 plane, Z 4 .. Obtain the coordinate data z 4 , z 3 on the z 3 plane.

区分判別手段25は、記憶手段21に格納されている区分の
角度範囲と、求められた角度とに基づいて判別空間内の
測定点(z1,z2,z3)の区分を判別し、判別値演算手段
26は、判別された区分についての特徴境界と判別関数と
を記憶手段21から設定し、この設定した特徴境界とz4
z3から距離dを求めるとともに判別値D(d)を求め
る。
The section discriminating unit 25 discriminates the section of the measurement points (z 1 , z 2 , z 3 ) in the discriminating space based on the angle range of the sections stored in the storage unit 21 and the obtained angle, Discriminant value calculation means
26 sets a feature boundary and a discriminant function for the discriminated section from the storage means 21, and sets the set feature boundary and z 4 ,
The distance d is calculated from z 3 and the discriminant value D (d) is calculated.

比較手段27は、判別された区分についての判定値Dsを記
憶手段21から設定し、判別値D(d)と判定値Dsの比較
を行い、D(d)≦Dsのときは普通系と判定し、D
(d)>DsのときはPタイプと判定する。そして判定結
果を示すデータを出力手段28に出力し、出力手段28は、
判定結果を示すデータに基づいて、判定結果の表示デー
タを表示手段4に出力する。
The comparison means 27 sets the determination value Ds for the determined classification from the storage means 21, compares the determination value D (d) with the determination value Ds, and determines that it is a normal system when D (d) ≦ Ds. Then D
When (d)> Ds, it is determined to be P type. Then, the data indicating the determination result is output to the output means 28, and the output means 28
The display data of the determination result is output to the display unit 4 based on the data indicating the determination result.

第2図は、制御手段29の制御により、判定制御手段2で
行われる判別処理を示すフローチャートであり、色空間
値読取手段22により、色彩センサ1からの割込み信号に
基づいて、色彩センサ1で測定値が確定したことを検出
すると、色彩センサ1が出力するL*,a*,b*の信号をイ
ンターフェース3を介して取り込み、このL*,a*,b*
信号を数値データとして出力する(ステップS1)。
FIG. 2 is a flow chart showing the determination processing performed by the determination control means 2 under the control of the control means 29. The color space value reading means 22 causes the color sensor 1 to operate on the basis of the interrupt signal from the color sensor 1. When it is detected that the measured value is fixed, the L * , a * , b * signals output by the color sensor 1 are taken in through the interface 3, and the L * , a * , b * signals are output as numerical data. Yes (step S 1 ).

座標変換手段23により、色空間値読取手段22で得られた
L*,a*,b*の信号の数値データに前掲の(1)式に基づ
く座標変換を施して判別空間の座標データz1,z2,z3
生成する(ステップS2)。
By the coordinate conversion means 23, obtained by the color space value reading means 22
The coordinate data based on the equation (1) described above is applied to the numerical data of the L * , a * , and b * signals to generate coordinate data z 1 , z 2 , z 3 in the discrimination space (step S 2 ).

演算手段24はより、座標変換手段22で得られたz1,z2
z3と前掲の(4)式に基づいてz1z2平面内の角度を求
め、さらに、前掲の(5)式に基づいてz3z4面上の座標
データz4,z3を求める(ステップS3)。
The calculation means 24 further includes z 1 , z 2 , obtained by the coordinate conversion means 22.
The angle in the z 1 z 2 plane is calculated based on z 3 and the above equation (4), and further the coordinate data z 4 , z 3 on the z 3 z 4 plane is calculated based on the above equation (5). (step S 3).

区分判別手段25により、記憶手段21に格納されている区
分の角度範囲と、演算手段24で求められた角度とに基づ
いて点(z1,z2,z3)の区分を判別し、判別値演算手段
25により、区分判別手段25で判別された区分についての
特徴境界と判別関数とを記憶手段21から設定する(ステ
ップS4)。
The division determining means 25 determines the division of the points (z 1 , z 2 , z 3 ) based on the angle range of the divisions stored in the storage means 21 and the angle obtained by the calculating means 24, and makes a determination. Value calculation means
By 25, the feature boundary and the discriminant function for the section discriminated by the section discriminating unit 25 are set from the storage unit 21 (step S 4 ).

判別値演算手段25により、設定された特徴境界と演算手
段24で得られたz4,z3とに基づいて、点(z4,z3)から
特徴境界に垂らした垂線の長さを求めて距離dを生成し
(ステップS5)、判別関数から判別値D(d)を求める
(ステップS6)。
The discriminant value calculation means 25 determines the length of the perpendicular line hung from the point (z 4 , z 3 ) to the feature boundary based on the set feature boundaries and z 4 and z 3 obtained by the calculation means 24. Then, the distance d is generated (step S 5 ), and the discriminant value D (d) is obtained from the discriminant function (step S 6 ).

比較手段26により、区分判別手段25で判別された区分に
ついての判定値Dsを記憶手段21から設定して判別値演算
手段25で得られた判別値D(d)と比較し(ステップ
S7)、D(d)≦Dsのときは普通系と判定し(ステップ
S8)、D(d)>DsのときはPタイプと判定する(ステ
ップS9)。
By the comparison means 26, the judgment value Ds for the classification judged by the classification judgment means 25 is set from the storage means 21 and compared with the judgment value D (d) obtained by the judgment value calculation means 25 (step
S 7 ), when D (d) ≦ Ds, it is judged as a normal system (step
S 8), when the D (d)> Ds is determined that P-type (Step S 9).

上記のようにして得られた判定結果は、出力手段28によ
り表示手段4に表示される。
The determination result obtained as described above is displayed on the display means 4 by the output means 28.

上記の実施例では、z1z2平面において6つに区分けした
が(区分〜)、そのうちの区分,を1つにし、
第9図に示したように5つの区分〜としてもよい。
この場合は、最終的なPタイプの判別精度を若干低下す
る欠点はあるものの、判別のための演算ロジックが簡易
化される利点がある。なお、この場合の区分における
特徴境界の楕円の一例を次式および第10図に示す。
In the above embodiment, the z 1 z 2 plane is divided into 6 sections (sections ~), but one of them is
As shown in FIG. 9, it may be divided into five sections.
In this case, although there is a drawback that the final P type discrimination accuracy is slightly lowered, there is an advantage that the arithmetic logic for discrimination is simplified. An example of the ellipse of the feature boundary in the division in this case is shown in the following equation and FIG.

θ=160°ただし、270°≦α<335° 〔発明の効果〕 以上説明したように本発明の色彩検出型葉たばこ種別装
置によれば、L*a*b*表色系等の色空間における葉たばこ
の分布領域を示す情報を記憶し、色彩センサ等によって
測定した葉たばこの色空間値により色空間内の測定点を
識別し、記憶している分布領域の判定境界と測定点との
距離(色差)に基づいて、測定点と分布領域との包含関
係を判定するとともに、判定境界を外部から設定できる
ようにしたので、色彩によって葉たばこの種類を判別す
ることができ、色彩の似通った普通系葉たばことPタイ
プ葉たばこの判別を容易に行うことができる。また、判
別の基準を任意に設定することができる。
θ = 160 ° However, 270 ° ≦ α <335 ° [Effect of the invention] As described above, according to the color detection type leaf tobacco type device of the present invention, in the color space such as L * a * b * color system. The information indicating the distribution area of leaf tobacco is stored, the measurement point in the color space is identified by the color space value of leaf tobacco measured by a color sensor, etc., and the distance (color difference) between the determination boundary and the measurement point of the stored distribution area is determined. ), It is possible to determine the inclusion relation between the measurement points and the distribution area and to set the determination boundary from the outside, so it is possible to distinguish the type of leaf tobacco by color, and it is possible to distinguish between ordinary-type tobacco with similar colors. And P type leaf tobacco can be easily discriminated. Further, the criterion for discrimination can be set arbitrarily.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明実施例のブロック図、 第2図は実施例に係わるフローチャート、 第3図は実施例における普通系領域とPタイプ領域につ
いての特徴境界を説明する図、 第4図は実施例における確率密度関数を示す図、 第5図は実施例における判別関数を示す図、 第6図は実施例における区分を説明する図、 第7図は実施例における特徴境界の楕円の一例を示す
図、 第8図は実施例における判別空間内の分布領域の中心線
を示す図、 第9図は他の実施例における区分を説明する図、 第10図は第9図の実施例における特徴境界の楕円の一例
を示す図、 第11図は本発明に係わる色空間における葉たばこの分布
状態を示す図、 第12図は第11図の分布領域の断面を示す図である。 1……色彩センサ、2……判定制御手段、3……入力手
段、4……表示手段。
FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flow chart relating to the embodiment, FIG. 3 is a diagram for explaining characteristic boundaries of a normal region and a P type region in the embodiment, and FIG. FIG. 5 is a diagram showing a probability density function in an example, FIG. 5 is a diagram showing a discriminant function in the example, FIG. 6 is a diagram illustrating divisions in the example, and FIG. 7 is an example of an ellipse of a feature boundary in the example. FIG. 8 is a diagram showing a center line of a distribution area in a discriminant space in the embodiment, FIG. 9 is a diagram for explaining divisions in another embodiment, and FIG. 10 is a characteristic boundary in the embodiment of FIG. Fig. 11 is a diagram showing an example of an ellipse of Fig. 11, Fig. 11 is a diagram showing the distribution state of leaf tobacco in the color space according to the present invention, and Fig. 12 is a diagram showing a cross section of the distribution region of Fig. 11. 1 ... Color sensor, 2 ... Judgment control means, 3 ... Input means, 4 ... Display means.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】検体の色彩を検知して1の明度指数と2の
知覚色指数とで表される表色系の色空間の座標情報を出
力する色彩測定手段と、 予め複数の種類に分類された複数の葉たばこについて上
記色空間における該葉たばこの分布領域内の特徴境界を
示す情報を該検体の種類と対応させて記憶する記憶手段
と、 上記特徴境界を基準にした判定境界の該特徴境界からの
変位量を上記記憶手段に入力設定する入力手段と、 前記色彩測定手段からの座標情報と上記記憶手段に記憶
されている特徴境界を示す情報とに基づいて、上記色空
間における葉たばこの測定点と上記特徴境界との距離を
求める演算手段と、 上記演算手段で得られた距離と上記記憶手段に設定され
た変位量とに基づいて、上記測定点と上記判定境界内部
の領域との包含関係を判定する判定手段とを備え、 上記色彩測定手段で測定した葉たばこについて上記判定
手段で得られる判定結果に基づいて、葉たばこの種類を
判別するようにしたことを特徴とする色彩検出型葉たば
こ種別装置。
1. A color measuring means for detecting color of a sample and outputting coordinate information of a color space of a color system represented by a lightness index of 1 and a perceptual color index of 2, and a plurality of types are classified in advance. Storage means for storing the information indicating the characteristic boundary in the distribution area of the leaf tobacco in the color space in association with the type of the specimen for the plurality of leaf tobaccos, and the characteristic boundary of the determination boundary based on the characteristic boundary. Based on the input means for inputting and setting the displacement amount from the storage means, and the coordinate information from the color measuring means and the information indicating the characteristic boundary stored in the storage means, the measurement of leaf tobacco in the color space is performed. Computation means for obtaining the distance between the point and the characteristic boundary, and inclusion of the measurement point and the area inside the judgment boundary based on the distance obtained by the calculation means and the displacement amount set in the storage means. Determine relationship A color detection type leaf tobacco type device, characterized in that the type of leaf tobacco is determined based on the determination result obtained by the determination means for the leaf tobacco measured by the color measurement means.
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