JPH0884962A

JPH0884962A - 瓶選別方法

Info

Publication number: JPH0884962A
Application number: JP22168494A
Authority: JP
Inventors: Masakazu Kobayashi; 正和小林; Hiroshi Kondo; 弘近藤; Jingo Tateiwa; 甚吾立岩
Original assignee: Shin Meiva Industry Ltd
Current assignee: Shinmaywa Industries Ltd
Priority date: 1994-09-16
Filing date: 1994-09-16
Publication date: 1996-04-02
Anticipated expiration: 2017-08-26
Also published as: JP3318809B2

Abstract

(57)【要約】【目的】濃色瓶だけでなく淡色瓶についても正確に瓶
選別する。【構成】取得データから彩度Ｃ／明度Ｌを演算してガ
ラス瓶５１の濃淡を判別し、濃色の場合は誤差を含む一
般的な色度法で色判別し、淡色の場合は、座標原点が照
明の色成分と一致するよう座標補正し、色判別を行う。
この時点で透明と判別した場合は、ガラス瓶５１の底部
を側方から見て色判別する。【効果】ガラス瓶５１が透明に近い場合でも正確に色
判別できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、飲料等を収容するガラ
ス製または透光樹脂製等の瓶を色別に選別する瓶選別方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に資源の有効利用等の観点から、ガ
ラス瓶の分別回収とその再利用が盛んに行われている。
各家庭から出されるガラス瓶の収集形態は、専用の色別
箱による回収や一括した袋回収等各自治体により若干の
違いがあるが、多くの場合、回収瓶は自治体の資源化セ
ンター等で色分類され、カレットとして回収業者に引き
渡されてガラスの原料として再生する。回収瓶の色分別
作業は人手により実施される場合が多いが、労働条件の
改善や、分別作業および色識別作業の効率向上等の必要
性から、近年その自動化のニーズが大きくなっている。
かかる傾向から、ＣＣＤカメラ等を利用したガラス瓶選
別装置が開発されている。

【０００３】｛第１の従来例｝図１５に第１の従来例の
ガラス瓶選別装置（特開平６−１４２６１８号公報参
照）を示す。第１の従来例では、ガラス瓶Ｇを連続的に
移送するローラコンベア１１と、ローラコンベア１１上
のガラス瓶を撮影するテレビカメラ１２と、ローラコン
ベア１１の下方にてテレビカメラ１２と対向させて設け
られた照明１３と、テレビカメラ１２からの画像信号に
基づいてガラス瓶Ｇの色を判別する色選別装置１４と、
色の判別が行われたガラス瓶Ｇを映し出すモニタ１５と
から、ガラス瓶選別装置を構成している。

【０００４】そして、色選別装置１４を、ガラス瓶Ｇの
外形を検出するとともにガラス瓶Ｇに色の判別箇所とな
る複数の検出エリアを設定するエリア設定部と、検出エ
リアの色を検出して判別する判別部と、ガラス瓶Ｇの基
準外形およびガラス瓶Ｇに着色される複数の色および色
調からなる基準色情報が記憶された記憶部とから構成し
ている。

【０００５】動作時に、ローラコンベア１１によって移
送されるガラス瓶Ｇがテレビカメラ１２によって撮影さ
れると、このテレビカメラ１２から画像信号が色選別装
置１４へ出力される。そして、色選別装置１４からの画
像信号に基づいて、色選別装置１４のエリア設定部がガ
ラス瓶の外形を検出するとともに、記憶部からガラス瓶
Ｇの基準外形を引き出し、検出したガラス瓶Ｇの外形
と、記憶部から引き出した基準外形とを比較して大きさ
の比率を求め、この求めた比率に基づいてガラス瓶Ｇへ
複数の検出エリアを比例的に設定する。さらに、判別部
が、エリア設定部にて設定された検出エリアの色を検出
し、これら検出エリアの内少なくとも一つの検出エリア
の色が検出されれば、この検出した色を記憶部に記憶さ
れた基準色情報と比較してその色がどの色に属するかを
判別していた。

【０００６】｛第２の従来例｝図１６は第２の従来例の
瓶選別方法（特開平６−１４２６１７号公報参照）を示
す概略図である。第２の従来例では、整列装置２１にて
ガラス瓶Ａの長手方向をコンベアの搬送ベルト幅方向に
揃えて整列せしめ、制御装置２３にて整列装置２１で平
層化されたガラス瓶Ａ群を正確に一本ずつ分別装置２２
に受け渡すように調整し、ここから送られるガラス瓶Ａ
を分別装置２２にて一本ずつその形状および色によって
分別していた。

【０００７】｛第３の従来例｝図１７は第３の従来例の
瓶選別方法（特開平６−３１２５１号公報参照）を示す
概略図である。第３の従来例では、ホッパー３２に投入
されたガラス瓶３１を振動フィルター３３によって処理
能力に見合う分だけ振動整列機３６に送り込まれる。振
動整列機３６に供給されたガラス瓶はエリア３７で整列
され、エリア３８で間隔があけられ、通過センサー４２
を通過して行く。画像処理装置４１は通過センサー４２
の信号と同期してガラス瓶３１の色を判別し、この判定
結果を基に瓶選別コントローラ４３で瓶選別装置４４を
制御していた。なお、４０はカメラ、３９は照明装置で
ある

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】上記第１の従来例、第
２の従来例および第３の従来例では、比較的透明度の低
いガラス瓶の場合には判定が容易であるが、透明に近い
有色瓶の判定は、比較するデータの差が小さいため困難
である。かかる課題を解決するため、次の第４の従来例
の瓶選別方法が開示されている。

【０００９】｛第４の従来例｝図１８に第４の従来例の
瓶選別方法を示す。第４の従来例では、拡散板１を介し
て画像処理用高周波照明２によりガラス瓶３の透過光を
ＣＣＤカメラ４ａ，４ｂにより撮影し、カメラコントロ
ーラ５および画像処理装置６にてそのＲ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）成分より判定する方式を採用してい
る。この場合、透明に近い有色瓶の判定は、照明の明る
さを大にすればする程困難となる。そこで、ＣＣＤカメ
ラは一台（４ａ）だけでなく、照明の光量を下げたもう
一台のＣＣＤカメラ（４ｂ）を設けて瓶の色選別を行っ
ている。

【００１０】しかしながら、第４の従来例の場合、二台
のカメラの像を処理する必要があり、部品コストが高く
つくといった欠点がある。

【００１１】本発明は、上記課題に鑑み、透明に近い淡
色瓶の選別が可能で、かつ比較的安いコストで効率的な
瓶選別方法を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
課題解決手段は、ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色
別に選別する選別方法であって、前記瓶の両側端線の座
標を検出する両側端座標検出工程と、前記両側端線の座
標の中間線の座標を前記瓶の中心線座標として算出する
中心線座標算出工程と、該中心線座標算出工程にて算出
された前記中心線座標にて前記瓶を撮像する撮像工程
と、前記撮像工程で撮像された画像を処理して色判定を
行う色判定工程とを備える。

【００１３】本発明の請求項２に係る課題解決手段は、
前記両側端座標検出工程は、載置手段にて前記瓶を横倒
状態で載置し、前記瓶の背後側に配置された照明手段か
ら光を照射しつつ、前記瓶の手前側に配置された輝度検
出器を前記瓶の中心軸方向に直交する縦走査方向に所定
間隔で間欠的に下降走査させ、前記輝度検出器で検出し
た輝度が一定の輝度差以上に低下したときの前記縦走査
方向の座標を前記瓶の上端座標として検出する上端座標
検出工程と、前記載置手段と前記瓶との接触点の前記縦
走査方向における座標を前記瓶の下端座標として検出す
る下端座標検出工程とを含む。

【００１４】本発明の請求項３に係る課題解決手段は、
ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色別に選別する選別
方法であって、彩度検出手段にて前記瓶の彩度を検出す
る彩度検出工程と、明度検出手段にて前記瓶の明度を検
出する明度検出工程と、前記彩度検出工程で検出した彩
度と前記明度検出工程で検出した明度との比を演算する
彩度／明度比演算工程と、前記彩度／明度比演算工程で
演算した前記比の値が一定の基準値より大きいときに濃
色瓶であると認定し、前記一定の基準値より小さいとき
に淡色瓶であると認定する認定工程と、前記認定工程で
濃色瓶であると認定したときに濃色瓶用の色選別を行う
濃色瓶選別工程と、前記認定工程で淡色瓶であると認定
したときに淡色瓶用の色選別を行う淡色瓶選別工程とを
備える。

【００１５】本発明の請求項４に係る課題解決手段は、
前記濃色瓶選別工程は、前記瓶の所定の色成分を検出す
る第１の色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出
した色成分の検出値を濃色瓶用の座標空間上に配置する
第１のマップ工程と、該第１のマップ工程で配置された
前記濃色瓶用の座標空間上で、前記色成分検出工程で検
出した前記色成分の検出値の色識別を行う第１の色識別
工程とを含み、前記淡色瓶選別工程は、前記瓶を照射す
る照明手段の色成分が座標原点と一致するよう、前記濃
色瓶用の座標空間を淡色瓶用の座標空間に変換する座標
変換工程と、前記瓶の所定の色成分を検出する第２の色
成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出した色成分
の検出値を前記淡色瓶用の座標空間上に配置する第２の
マップ工程と、該第２のマップ工程で配置された前記淡
色瓶用の座標空間上で、前記色成分検出工程で検出した
前記色成分の検出値の色識別を行う第２の色識別工程と
を含む。

【００１６】本発明の請求項５に係る課題解決手段は、
前記撮像工程は、前記瓶の前記中心線座標周りの複数の
検出点を含む所定領域を撮像する工程を含み、前記色判
定工程は、前記所定領域内の前記複数の検出点における
所定の色成分を夫々検出する色成分検出工程と、前記色
成分検出工程で検出された前記所定の色成分の各々につ
いて前記複数の検出点についての和または平均値を演算
する演算工程とを含む。

【００１７】本発明の請求項６に係る課題解決手段は、
前記所定領域は、前記瓶の中心線を中心として上下対称
に設定される。

【００１８】本発明の請求項７に係る課題解決手段は、
前記演算工程は、前記所定領域内の全検出点の前記所定
の色成分の平均値を算出する第１の平均値算出工程と、
前記所定領域内の全検出点のうち、前記第１の平均値算
出工程で算出された前記平均値と相対的に異なる検出値
を示す複数の異値検出点を認識する異値認識工程と、前
記所定領域内の全検出点から前記異値検出点を除外した
残りの検出点の前記所定の色成分の平均値を算出する第
２の平均値算出工程とを含む。

【００１９】本発明の請求項８に係る課題解決手段は、
前記異値認識工程は、前記平均値と比較して最も値差の
大きな検出点から順番に所定の数の検出点を選定し前記
異値検出点とする工程を含む。

【００２０】本発明の請求項９に係る課題解決手段は、
請求項７記載の瓶選別方法において、前記所定領域を前
記瓶の表面の付着物から回避するよう特定する領域特定
工程をさらに備える。

【００２１】本発明の請求項１０に係る課題解決手段
は、ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色別に選別する
選別方法であって、前記瓶の手前側に配置された撮像装
置の撮像画像中の所定領域が前記瓶の底部側面に合うよ
う位置決めする位置決め工程と、前記瓶の背後側に配置
された照明手段から光を照射しつつ、前記撮像装置にて
前記瓶の底部側面を前記瓶の手前側側方から撮像する撮
像工程と、前記撮像工程で撮像された画像を処理して色
判定を行う色判定工程とを備える。

【００２２】本発明の請求項１１に係る課題解決手段
は、前記色判定工程は、前記所定領域内の複数の検出点
における所定の色成分を夫々検出する色成分検出工程
と、前記色成分検出工程で検出された前記所定の色成分
のうち、予め設定された透明データから最も差の大きな
値、または該最も差の大きな値から順番に一定の数の値
群を選定する選定工程と、該選定工程にて選定された値
または値群についてのみ色判定を行う選定値判定工程と
を含む。

【００２３】本発明の請求項１２に係る課題解決手段
は、前記色判定工程は、色判定に用いる座標空間の原点
と、前記瓶を照射する照明手段の色成分とが一致するよ
う、前記座標空間を補正する座標補正工程と、前記所定
領域内の複数の検出点における所定の色成分を夫々検出
する色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出した
前記色成分の検出値を、前記座標補正工程で補正された
座標空間上に配置するマップ工程と、補正された前記座
標空間上での前記各色成分の検出値の原点からの距離を
演算する原点距離演算工程と、前記原点距離演算工程で
演算された前記色成分の検出値のうち最も大きな値、ま
たは該最も大きな値から順番に一定の数の値群を選定す
る選定工程と、該選定工程にて選定された値または値群
についてのみ色判定を行う選定値判定工程とを含む。

【００２４】本発明の請求項１３に係る課題解決手段
は、前記照明手段の色成分を検出する照明色検出工程を
さらに備え、該照明色検出工程は、前記照明手段の色成
分を複数の検出点において夫々検出する工程と、前記複
数の検出点についての前記色成分の和または平均値を演
算する工程とを含む。

【００２５】本発明の請求項１４に係る課題解決手段
は、ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色別に選別する
選別方法であって、前記瓶が所定の透明度を有するか否
かを判断する透明度判断工程を実行し、前記透明度判断
工程で前記所定の透明度を有すると判断したときに、請
求項１０記載の位置決め工程、撮像工程および色判定工
程を順次実行することを特徴とする。

【００２６】本発明の請求項１５に係る課題解決手段
は、前記透明度判断工程は、色判定に用いる座標空間の
原点と、前記瓶を照射する照明手段の色成分とが一致す
るよう、前記座標空間を補正する座標補正工程と、前記
瓶の所定の色成分を検出する色成分検出工程と、前記色
成分検出工程で検出した前記色成分の検出値を前記座標
補正工程で補正された座標空間上に配置するマップ工程
と、補正された前記座標空間上で、前記色成分検出工程
で検出した前記色成分の検出値の色識別を行う色識別工
程とを含む。

【００２７】

【作用】本発明請求項１に係る瓶選別方法では、瓶の中
心線で色判定を行うので、瓶の曲率半径による影響を受
けずに済み、ばらつきの少ないデータ取得を実施でき
る。

【００２８】本発明請求項２に係る瓶選別方法では、瓶
の上端の座標検出を行った後は、下端の座標を上端と同
様にして求める必要がなく、故に極めて短時間でかつ確
実に中心線を求めることができる。

【００２９】一般に、飲料等を収容するガラス瓶は、中
身を外光等から保護する目的で濃色に設定された濃色瓶
と、中身を外部から見やすくするために透明度が高めら
れた淡色瓶の二種類に大別される。このことに鑑み、本
発明請求項３に係る瓶選別方法では、瓶の彩度と明度と
の比に基づいて濃色瓶であるか淡色瓶であるかを認定
し、夫々異なる選別工程によって色選別を行う。そうす
ると、特に透明度が高くて色選別が困難な場合に選別精
度を高めることで正確な選別を行うことができる。特
に、本発明請求項４に係る瓶選別方法では、淡色瓶選別
工程の座標変換工程において、座標原点を照明手段の色
成分に一致させているので、透明度が極めて高く彩色を
判断しにくい場合でも正確な判断を行い得る。

【００３０】本発明請求項５に係る瓶選別方法では、所
定領域内の複数の検出点について所定の色成分を検出
し、その和または平均値にて瓶選別を行うことで、取得
データの信頼性を飛躍的に高め得る。

【００３１】本発明請求項６に係る瓶選別方法では、所
定領域を、瓶の中心線について上下対称に設定すること
で、瓶の曲率半径による影響を比較的受けずに済み、ば
らつきの少ないデータ取得を実施できる。

【００３２】本発明請求項７に係る瓶選別方法では、所
定領域内の全検出点の色成分の平均値を算出した後、平
均値と大きく異なる検出値を認識し、これを除外した残
りの検出点のみの平均値を算出して瓶選別を行う。これ
により、瓶の表面にラベル等を貼付していたり、汚れの
部分があったり、あるいは部分的にハレーションが発生
している場合等に、かかる部分を除去して瓶選定を行う
ことができるので、取得データの信頼性を飛躍的に高め
得る。特に、本発明請求項８に係る瓶選別方法では、平
均値と比較して最も値差の大きな検出点から順番に所定
の数の検出点を選定し異値検出点としているので、効率
よくデータのばらつきを軽減できる。

【００３３】本発明請求項９に係る瓶選別方法では、瓶
の表面においてラベルや汚れ等の付着物ある場合に、か
かる部分から所定領域を予め除外しておくことができ
る。これにより、第１の平均値算出工程における平均値
が、瓶の表面のみのデータからかけ離れるのを防ぐこと
ができ、異値認識工程で異値を正確に認識することがで
き、ひいては第２の平均値算出工程での平均値の算出が
正確になる。

【００３４】本発明請求項１０に係る瓶選別方法では、
特に淡色瓶の瓶選別の場合に、瓶の底部側面を通り抜け
る光について色判定を行うことで、照明手段からの透過
光の方向に最も厚い部分について色判定でき、彩度の高
い有色瓶として正確に瓶選別できる。

【００３５】本発明請求項１１に係る瓶選別方法では、
所定領域内の複数の検出点について所定の色成分を検出
し、その和または平均値にて瓶選別を行うことで、取得
データの信頼性を飛躍的に高め得る。

【００３６】本発明請求項１２に係る瓶選別方法では、
淡色瓶選別工程の座標補正工程において、座標原点を照
明手段の色成分に一致させているので、透明度が極めて
高く彩色を判断しにくい場合でも正確な判断を行い得
る。また、補正された座標空間上での各色成分の検出値
の原点からの距離を演算し、このうち最も大きな値、ま
たは最も大きな値から順番に一定の数の値群を選定して
色判定を行っているので、極めて単純な演算で瓶の透明
色に対する違いを正確に判断できる。したがって、多大
な演算処理時間を要さずに瓶選別できる。

【００３７】本発明請求項１３に係る瓶選別方法では、
瓶から外れた空間中の複数の検出点について照明手段の
色成分を検出し、その和または平均値にて照明手段の色
成分の信頼性を高めているので、淡色瓶用に変換または
補正して座標空間の原点を照明手段の色成分に正確に一
致でき、故に色判定を正確に行い得る。

【００３８】本発明請求項１４に係る瓶選別方法では、
瓶が所定の透明度を有する場合のみ、請求項１０記載の
位置決め工程、撮像工程および色判定工程を順次実行し
て色選別を行うことで、特に透明瓶の色選別を正確に行
い得る。また、透明瓶以外の場合は、位置決めを要しな
い通常の方法で色選別を行えばよく、透明瓶の場合に比
べて処理を迅速に行い得る。

【００３９】本発明請求項１５に係る瓶選別方法では、
請求項１４の透明度判断工程について色判断する際に、
座標空間の原点を照明手段の色成分に一致させているの
で、透明度の判断を正確に行うことができる。

【００４０】

【実施例】

＜構成＞図１は本発明の一実施例の瓶選別装置の全体構
成を示す平面図である。図１中の５１はガラス瓶、５２
はガラス瓶５１を搬送する搬送コンベア（ローラコンベ
アまたはベルトコンベア：載置手段）、５３はガラス瓶
５１の色認識を行う色認識部、５４は色認識部５３内で
ガラス瓶５１を照明する照明装置（照明手段）、５５は
照明装置５４で照明されたガラス瓶５１を撮像するカメ
ラ（撮像装置）、５６はカメラ５５で撮像された画像を
処理する画像処理部、５７は色認識部５３で認識された
色別にガラス瓶５１を選別する選別部、５８は選別部５
７中にあって黒色瓶を回収する黒色瓶回収器、５９は茶
色瓶を回収する茶色瓶回収器、６１は濃緑色瓶を回収す
る濃緑色瓶回収器、６２は無色瓶を回収する無色瓶回収
器、６３はその他の色の瓶を回収する異種色瓶回収器、
６４は画像処理部５６で画像処理されたデータに基づい
て選別部５７の選別動作を制御する制御部、６５はガラ
ス瓶５１の有無を検出する瓶検出センサである。

【００４１】ここで、本実施例で取り扱うガラス瓶５１
は、飲料等を収容する一般的なもので、サイズや色等の
特性については多種様々である。一般に、該ガラス瓶５
１は、中身を外光等から保護する目的で濃色に設定され
た濃色瓶と、中身を外部から見やすくするために透明度
が高められた淡色瓶の二種類に大別される。ここで、濃
色瓶の場合、彩度の高い緑色または茶色等の彩色が施さ
れかつ明度が低く設定されているため、彩度をＣ、明度
をＬとすると、前者はＣ／Ｌが非常に大（“０．５”以
上）となる。なお、肉眼では一見して略黒色に見える瓶
についても、実際には濃緑色の彩色が施されているた
め、Ｃ／Ｌは非常に大きな値を示す。一方、淡色瓶の場
合はＣ／Ｌが非常に小（すなわち“０．１”より小さい
程度）となる。そして、中間値、すなわちＣ／Ｌが
“０．１”以上で“０．５”未満のものは極む少数であ
る。本実施例の瓶選別装置は、後述のように、前記濃色
瓶および前記淡色瓶のいずれについても、正確な色選別
を行うよう構成される。また、該ガラス瓶５１は、横倒
状態で前記搬送コンベア５２上に載置され、前記色認識
部５３および前記選別部５７に搬送される。なお、搬送
コンベア５２上でのガラス瓶５１の向きは、瓶の口側お
よび底側のいずれが進行方向に位置してもよい。

【００４２】前記照明装置５４は、図２の如く、図示し
ない保持体にて立設支持された複数個の（例えば四個）
の白色蛍光灯７１と、該白色蛍光灯７１からの光を前記
ガラス瓶５１に対して拡散させるガラス製または透光樹
脂製の拡散板７２とを備える。

【００４３】前記カメラ５５は、一般的なＣＣＤ（ｃｈ
ａｒｇｅｃｏｕｐｌｅｄｄｅｖｉｃｅ）等が用いら
れ、該カメラ５５の撮像領域は、市場に出荷されている
一般的なガラス瓶５１の大部分について画像内に収まる
程度に大きく設定されている。

【００４４】前記画像処理部５６は、前記黒色瓶回収器
５８、前記茶色瓶回収器５９、前記濃緑色瓶回収器６
１、前記無色瓶回収器６２および前記異種色瓶回収器６
３のうちのいずれに前記ガラス瓶５１を回収するかを決
定するもので、図３の如く、前記カメラ５５で撮像され
た撮像領域中のｍ個の所定領域をウィンドウ７４とし
て、さらに図４の如く、各ウィンドウ７４内でｎ₁×ｎ₂
個の検出点Ｐを設定し、該各検出点Ｐについて後述の画
像処理を行い、ガラス瓶５１の色判別を行う。該ウィン
ドウ７４としては、例えば２０ｍｍ×２０ｍｍとされ、
検出点Ｐは例えば１００点程度に設定される。また、デ
ータ取得ラインとしてガラス瓶５１の中心線を求める場
合に、前記カメラ５５および前記画像処理部５６はガラ
ス瓶５１を通過する照明装置５４からの光の輝度を検出
する輝度検出器として機能する。

【００４５】前記選別部５７は、前記制御部６４からの
指令信号に基づいて、前記搬送コンベア５２で搬送され
てきたガラス瓶５１を図示しないハンドリング装置にて
前記黒色瓶回収器５８、前記茶色瓶回収器５９、前記濃
緑色瓶回収器６１、前記無色瓶回収器６２および前記異
種色瓶回収器６３へ移動させる。

【００４６】前記制御部６４は、前記画像処理部５６で
選別された前記黒色瓶回収器５８、前記茶色瓶回収器５
９、前記濃緑色瓶回収器６１、前記無色瓶回収器６２お
よび前記異種色瓶回収器６３のうちのいずれかへ前記ガ
ラス瓶５１を回収するよう、前記選別部５７のハンドリ
ング装置を駆動制御するものである。

【００４７】＜動作＞ 1.）全体の動作フロー上記構成の瓶選別装置の動作を説明する。図５の如く、
まず、ガラス瓶５１がカメラ５５の撮像領域に入らない
状態で、図２に示した照明装置５４を撮像し、照明装置
５４の色成分データ（以下、照明データと称す）
（Ｒ_L，Ｇ_L，Ｂ_L）を取り込む（ステップＳ１）。この
際、複数の検出点について照明データを繰り返し検出す
る（ステップＳ２およびＳ３）。そして、画像処理部５
６にて、前記複数の検出点Ｐについての照明データの平
均値（または和）を演算し記憶しておく。

【００４８】ここで、サイズの小さいガラス瓶５１の場
合は撮像領域内にガラス瓶５１を収容することができる
が、サイズの大きいガラス瓶５１の場合は、撮像領域内
に完全に収容することができない場合がある。そこで、
ガラス瓶５１が搬送された状態が口側が先頭が底部側が
先頭かを判断し（ステップＳ５）、特に後述する透明瓶
の場合のガラス瓶５１の底部位置を確認する。具体的に
は、搬送されてきたガラス瓶５１が撮像領域内に少しだ
け入った時点で、係る撮像領域の複数の点についての輝
度データを仮のデータ（センサデータ）として入力する
（ステップＳ４）。そして、該センサデータから、ガラ
ス瓶５１の最も搬送コンベア５２に近接する点の縦走査
方向（ｙ方向）の座標を検出し、搬送コンベア５２から
のガラス瓶５１の離間距離を算出する。該離間距離が予
め設定されたしきい値より大の場合は、撮像領域に写し
出されたガラス瓶５１の部分が口側であると判定する
（瓶方向の判定：ステップＳ５）。そして、搬送コンベ
ア５２による搬送を行いつつ、ガラス瓶５１の底部が撮
像領域（視野）に入るまで、繰り返して画像取り込みを
行い、縦走査方向（ｙ方向）についての全ての点につい
てその輝度が照明データと等しくなったとき、口側から
底部側まで搬送するのに要した時間を算出する（必要遅
延時間決定：ステップＳ５）。しかる後、実際に瓶選定
を行うための本データとしての瓶データを入力する（ス
テップＳ６）。一方、ステップＳ５にて、搬送コンベア
５２からのガラス瓶５１の離間距離が予め設定されたし
きい値より小の場合は、撮像領域に写し出されたガラス
瓶５１の部分が底部側であると判定する。そして、予め
設定された所定の若干寸法だけ搬送した後、実際に瓶選
定を行うための本データとしての瓶データを入力する
（ステップＳ６）。そして、有効データの範囲を決定
（ステップＳ７）した後、ガラス瓶５１が黒色、茶色、
濃緑色、無色およびその他の色のうちのいずれであるか
を認識し（ステップＳ８）、結果を制御部６４に出力す
る（ステップＳ９）。以後、複数のガラス瓶５１につい
て同様の処理を行う（ステップＳ１０）。

【００４９】2.）瓶データの入力フロー［データ取得ラインの割り出し］次に、図５に示したステップＳ４の動作を詳述する。ま
ず、瓶データを入力するためのデータ取得ラインを求め
る（図６中のステップＳ１１）。データ取得ラインとし
ては、ベース面としての搬送コンベア５２の載置面から
一定の高さのデータをとる方法もあるが、画像の安定性
からはガラス瓶５１の中心線上が最も望ましい。ここ
で、図７はガラス瓶５１の中心線Ｍ−Ｍを求める動作を
示している。図１の如く、搬送コンベア５２にてガラス
瓶５１を横倒状態で載置し、ガラス瓶５１の背後側に配
置された照明装置５４から光を照射しつつ、ガラス瓶５
１の手前側に配置されたカメラ５５によって、図７のよ
うにガラス瓶５１の中心線Ｍ−Ｍの方向に直交する縦走
査方向（ｙ方向）であって下降する方向に画像走査した
場合、画像処理部５６で検出する輝度は、図７中のＬｇ
に示すように、走査線がガラス瓶５１に当たっときにガ
ラス瓶５１の種類に無関係に常に一度大きく輝度レベル
が低下する。この現象を利用して、輝度レベルが一定の
輝度差（図７中のｄＲ）以上に低下したときのｙ座標Ｕ
をガラス瓶５１の上端座標として検出する（上端座標検
出工程）。

【００５０】具体的には、ｙ＝０から微少間隔Δｙで画
像をとり、色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の内の一つあるいはこ
れらの平均値の大きさを調べ、いずれかの互いに隣接す
る検出点のデータ（例えば赤色成分Ｒの場合はＲ_i，Ｒ
_i+1）について｜Ｒ_i+1−Ｒ_i｜＞ｄＲのとき、Ｒ_i+1はガラス瓶５１の画像にかかっていると
するものである。ここで、上記ｉはｙ＝０から微少間隔
Δｙでカメラ５５の撮像領域中で検出点の間欠走査させ
たときの間欠ステップ移動回数である。これによって、
ｙ方向の走査線がガラス瓶５１にあたるときのｙ座標ｙ
_jのうちの最小値ｙ_jminが前記の値Ｕとして得られる。
また、搬送コンベア５２とガラス瓶５１との接触点のｙ
座標ｙ_B＝Ｂをガラス瓶５１の下端座標として検出して
おく（下端座標検出工程）。そして、画像処理部５６に
て、上端座標と下端座標の中間点の座標｛（ｙ_jmin＋ｙ
_B）／２｝＝｛（Ｕ＋Ｂ）／２｝＝Ｄをガラス瓶５１の
中心線座標として算出する（中心線座標算出工程）。こ
のような中心線座標は、図８の如く、ある微少間隔Δｘ
毎に複数のｘ方向の点について割り出すことで、中心線
Ｍ−Ｍの位置をデータ取得ラインＤ_Lとして正確に求め
る。このように、ガラス瓶５１の中心線でデータを取得
することにより、ばらつきの少ないデータ取得を実施で
きる。

【００５１】なお、この処理で入力した画像データは、
ガラス瓶５１を一度だけ撮像した後、所定の記憶容量を
有する記憶部にて全ての彩度、明度のデータを記憶する
とともに、後述する色度法に基づいたデータを記憶して
おき、後の選別処理に活用するのが望ましい。

【００５２】［瓶の濃淡の認定］上述の通り、ガラス瓶
５１は濃色瓶と淡色瓶の二種類に大別される。そして、
濃色瓶の場合は色判別が容易であるが、淡色瓶の場合は
取得データに誤差が生じると誤認定してしまう。そこ
で、まず、瓶の濃淡の認定を行い（図６中のステップＳ
１２）、濃色瓶の場合と淡色瓶の場合とで異なる処理方
法により色判別を行う。

【００５３】ガラス瓶５１を透過する照明装置５４から
の光をカメラ５５で撮像し画像処理部５６で画像処理す
る際に、画像中の所定の点の彩度をＣ、明度をＬとする
と、濃色瓶の場合はＣ／Ｌが非常に大（“０．５”以
上）となり、淡色瓶の場合はＣ／Ｌが非常に小（すなわ
ち“０．１”より小さい程度）となる。そこで、（Ｃ／Ｌ）²≦０．００８を満たす場合には淡色瓶と認定し、（Ｃ／Ｌ）²＞０．００８の場合には濃色瓶と認定する。

【００５４】ここで、赤色成分をＲ、青色成分をＢ、緑
色成分をＧとすると、黄色成分Ｙ＝（０．３Ｒ＋０．５
９Ｇ＋０．１１Ｂ）となり、これらの値から、上記Ｃお
よびＬを次の数１および数２にて算出できる。

【００５５】

【数１】

【００５６】

【数２】

【００５７】なお、ここで取得したデータは、後述する
濃色瓶の色判別処理および淡色瓶の色判別処理において
も用いるようにする。濃色瓶の色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
は、色座標空間の原点からいずれかの方向へはっきり離
間した傾向をもっているので、少数のデータで信頼性の
高い判定が可能であるが、淡色瓶の場合は色成分（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）データのわずかの差に注目して判定を行わなけ
ればならないので、少数のデータではどうしても信頼性
の高い判定は困難である。そこで、図３の如く、データ
取得線（中心線Ｍ−Ｍ）上のｍ個の位置に長方形または
正方形のウィンドウ７４を設け、さらに図４の如く、そ
の内のｎ₁×ｎ₂の検出点Ｐについてのデータの和あるい
は平均値をｍ点の内の各々の点のデータとして処理する
ようにする。ｍ点のデータを平均して一個の値として判
定してもよいし、あるいは、ｍ点の各々について判定
し、多数決的に最終判定するのもよい。このようにする
ことにより、データのばらつきが小さくなり、より信頼
性の高い判定が可能となる。

【００５８】該ウィンドウ７４の設定位置は、該ウィン
ドウ７４の中心線が前述のデータ取得ラインとしてのガ
ラス瓶５１の中心線Ｍ−Ｍに一致するように設定する。
すなわち、ウィンドウ７４は、中心線Ｍ−Ｍを中心とし
て上下対称に設定されている。

【００５９】また、図８の如く、ウィンドウ７４の表面
にラベル７６が貼付されていたり、汚れの部分（図示せ
ず）があったり、あるいは部分的にハレーションが発生
（図示せず）している場合等には、ウィンドウ７４内の
全データの和を単純に計算して判定してしまうと誤判定
の原因となる。かかる事態を防止するためには、ウィン
ドウ７４内の大きさの似たデータについて和または平均
をとることが望ましい。本実施例では、ウィンドウ７４
内のｎ₁×ｎ₂の検出点Ｐについてデータの平均をとる場
合、雑音成分を除去する目的で、平均から大きく距離の
あるデータを除外する。

【００６０】具体的には、まず、ウィンドウ７４内の全
検出点Ｐの各色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の平均値を算出し
（第１の平均値算出工程）、ウィンドウ７４内の全検出
点Ｐのうち、第１の平均値算出工程で算出された平均値
と相対的に異なる検出値を示す複数の異値検出点を認識
し（異値認識工程）。該異値認識工程では、平均値と比
較して最も値差の大きな検出点から順番に所定の数（ｎ
_s）の検出点を選定して異値検出点とする。その後、ウ
ィンドウ７４内の全検出点Ｐから異値検出点を除外した
残りの検出点の色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の平均値を算出す
る（第２の平均値算出工程）。

【００６１】なお、図８の如く、ガラス瓶５１の表面に
ラベル７６が貼付される場合がある。そして、通常、ガ
ラス瓶５１中においてラベル７６の貼付位置は製品によ
って予め解っているため、ラベル７６の貼付位置から原
則的にウィンドウ７４の設定を除外するよう設定位置を
特定しておく。具体的には、ラベル７６の両端のｘ座標
ｘ_L1，ｘ_L2の間の区間にはウィンドウ７４を設定しない
ようにすればよい。

【００６２】これにより、実測データ中にラベル７６の
貼付位置でのデータが混入しても、かかる混入データの
データ数と、正規のデータのデータ数の割合から、混入
データを例外的なデータであると認識できる。

【００６３】［濃色瓶の色判別］一般に、濃色瓶につい
ては色度法による判定結果が肉眼による色覚と一致する
ことが多い。そこで、ステップＳ１２において濃色瓶と
認定された場合は、人間の色覚と比較的よく一致してい
る方法である一般的な色度法で色判別を行う（図６中の
ステップＳ１３）。該色度法は、物質の彩色を認識する
方法として一般に知られている周知の色変換法であり、
図９の如く、横軸（ｘ）方向に青色成分（Ｂ）から黄色
成分（Ｙ）を減算した値（Ｂ−Ｙ）をとり、縦軸（ｙ）
方向に赤色成分（Ｒ）から黄色成分（Ｙ）を減算した値
（Ｒ−Ｙ）をとった色成分座標を想定し、該色成分座標
において「茶」、「黒」、「緑」、「青」、および「そ
の他」というように領域分けを行う。具体的には、次の
数３の様にしてＹ、Ｒ−Ｙ、およびＢ−Ｙを算出する。

【００６４】

【数３】

【００６５】図９において色判別の基準となる各領域の
境界線は、色成分座標のｘ軸を０゜とした角度Ｈの直線
を設定している。ここで、角度Ｈは次の数４のように表
すことができる。

【００６６】

【数４】

【００６７】すなわち、角度Ｈ＝１４゜から９０゜まで
を「その他」、角度Ｈ＝９０゜から１６０゜までを
「茶」、角度Ｈ＝１６０゜から１８０゜までを「黒」、
角度Ｈ＝１８０゜から２７０゜までを「緑」、角度Ｈ＝
２７０゜から３００゜までを「その他」、角度Ｈ＝３０
０゜から３６０゜（＝０゜）までおよび０゜から１４゜
までを「青」と認定する。

【００６８】なお、かかる各成分のデータ取得において
は、瓶の濃淡の認定処理において取得したデータをその
まま利用すればよい。この場合、取得データは複数にな
るため、その平均値を求める。

【００６９】［淡色瓶の色判別］一方、淡色瓶の色判別
については、使用する照明によって光線の彩色への影響
が大きいため、上述の色度法による判別結果と肉眼によ
る色覚とが一致しないことが少なくない。

【００７０】図９に示した色度法の色成分座標に示され
た黒丸印Ｌ_Sは、照明からの直射光の色度データ（以
下、照明データと称す）を色度法でマッピングしたもの
である。本来、照明データは、原点Ｏに一致しているの
が望ましいが、現実の照明は無彩色ではなく、幾分かの
彩度を有しているため、実際には理論的な無彩色の状態
を示す原点Ｏから図９中の右上の方向にずれている。か
かる状態で、例えば極めて透明度の高い淡色瓶の色度認
識を行うときに、照明の彩色の影響でデータが右上方向
にずれてしまい、彩色認識を誤ったり認識不能といった
事態が生じてしまう。そこで、本実施例では、ステップ
Ｓ１２において淡色瓶と判断された場合に、濃色瓶の場
合と異なる淡色瓶用の座標空間を想定して原点補正しか
つ値の大きさの正規化を行っている（ＬＮＤ法）。

【００７１】まず、瓶データを（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とし、図
５中のステップＳ１で取り込んだ照明データの実測値を
（Ｒ_L，Ｇ_L，Ｂ_L）、ｎをデータ取得番号とすると、

【００７２】

【数５】

【００７３】となる変数Ｌ_nを想定し、該Ｌ_nを用いて赤
色成分（ｒ_n）、青色成分（ｂ_n）および緑色成分
（ｇ_n）を数６から数８までのようにして算出する。

【００７４】

【数６】

【００７５】

【数７】

【００７６】

【数８】

【００７７】そして、横（ｘ）軸に数９で演算したｘ_n
を、縦（ｙ）軸に数１０で演算したｙ_nをとって、デー
タをマッピングする。

【００７８】

【数９】

【００７９】

【数１０】

【００８０】図１０は、上述のように演算されたデータ
をマッピングする淡色瓶用の座標空間であり、照明デー
タの実測値（Ｒ_L，Ｇ_L，Ｂ_L）が原点Ｏに一致するよう
座標変換されている。そして、図１０に示された各色別
の領域のいずれに含まれるかを判断し、ガラス瓶５１の
色判別を行う（図６中のステップＳ１４）。

【００８１】このように、若干の彩度を有する照明を用
いても、そのことによる誤認識を防止できる。また、実
際の瓶選別作業の直前に実測した各座標位置の照明デー
タを使用し、かかる実測値を用いて座標変換（座標補
正）しているので、瓶選別装置の設置場所を移動したり
室内の照明環境を変更したりした場合でも、かかる環境
の変化後の条件下で座標補正を行うことができ、環境の
変化によるデータへの影響を低減することができる。

【００８２】なお、上述した濃色瓶の色成分（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）は原点からいずれかの方向へはっきり離間した傾向
をもっているので、少数のデータで信頼性の高い判定が
可能であるが、淡色瓶の場合は色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）デ
ータのわずかの差に注目して判定を行わなければならな
いので、少数のデータではどうしても信頼性の高い判定
は困難である。そこで、図３の如く、データ取得線（中
心線Ｍ−Ｍ）上のｍ個の位置に長方形または正方形のウ
ィンドウ７４を設け、さらに図４の如く、その内のｎ₁
×ｎ₂のデータの和あるいは平均値をｍ点の内の各々の
点のデータとして処理するようにしている。ｍ点のデー
タを平均して一個の値として判定とてもよいし、あるい
は、ｍ点の各々について判定し、多数決的に最終判定す
るのもよい。このようにすることにより、データのばら
つきが小さくなり、より信頼性の高い判定が可能とな
る。

【００８３】なお、かかる各成分のデータ取得において
は、瓶の濃淡の認定処理において取得したデータをその
まま利用すればよい。この場合、取得データは複数にな
るため、その平均値を求める。

【００８４】［透明瓶の場合の処理］上述の淡色瓶の色
判別（ステップＳ１４）において透明瓶であると判別さ
れたガラス瓶５１について再度判定し、透明と誤認識さ
れていた有色瓶を正確に選別しようとするものである。
具体的には、図６中のステップＳ１５で透明瓶である旨
を認識し、透明瓶であると認識した場合は、ガラス瓶５
１の底部を側方から見ることで、照明装置５４からの透
過光の方向に最も肉の厚い部分を見て色判別する（ＢＴ
法）。

【００８５】図１１のように、ウィンドウＢＴＷ（例え
ば１０ｍｍ×４０ｍｍで検出点Ｐが１００点程度）をガ
ラス瓶５１の底部ＢＴ近辺で前後および上下に移動さ
せ、各検出点Ｐについて上記数５から数１０までの演算
を行い、上述した淡色瓶の色判別処理と同様の座標空間
（図１０）上で（ｘ_n，ｙ_n）を計算する。そして、図５
中のステップＳ１で取り込んだ照明データ（Ｒ_L，Ｇ_L，
Ｂ_L）に対応する点からの距離が最も大である一個の点
を選出し、かかる一点での取得データを瓶データとす
る。ここで、図５中のステップＳ１で取り込んだ照明デ
ータ（Ｒ_L，Ｇ_L，Ｂ_L）を図１０の座標空間に変換した
点は常に原点Ｏ（０，０）となるので、（ｙ_(r-g) ²＋ｘ
_(b-g) ²）の最も大きな点がデータ取得の最適点であるこ
とが解る。

【００８６】なお、図１２中の横軸は画素数を、縦軸は
図１０の座標空間上でのｘ（ｂ−ｇ）およびｙ（ｒ−
ｇ）の値を示している。このようにして実測したｘ（ｂ
−ｇ）およびｙ（ｒ−ｇ）を淡緑色瓶用の座標空間にマ
ッピングした状態の例を図１３に示す。図１３では、透
明瓶について複数個の異なる瓶を対象とし、各々同一瓶
について１０回試行している。また、透明と淡緑色の判
別の境界線としてはｙ＝−０．６ｘ−１０で示される直
線を用いている。しかる後、色判別結果を制御部６４に
送信する（図６中のステップＳ１７）。

【００８７】なお、図１３で対象とした淡緑色瓶および
透明瓶と同じ瓶について底部を側方から見る方法（ＢＴ
法）ではなく、図６中のＬＮＤ法にて淡色瓶用座標空間
（淡色瓶の色判別処理参照）にマッピングした図を図１
４に示す。図１４では、淡緑色瓶および透明瓶の判別が
極めて困難であるが、図１３では両者を明確に分離で
き、極めて淡色である瓶についても色判別を正確に行い
得ることが解る。

【００８８】また、一旦淡色瓶用の座標空間に変換した
後は、データ取得の最適点を求めるための距離計算を、
単純な２次関数で計算できるので、極めて速い演算速度
で演算できる。

【００８９】｛変形例｝（１）上記実施例では、いずれかの互いに隣接する検出
点のデータ（例えば赤色成分Ｒの場合はＲ_i，Ｒ_i+1）に
ついて｜Ｒ_i+1−Ｒ_i｜＞ｄＲのとき、Ｒ_i+1はガラス瓶５１の画像にかかっていると
するものとしていたが、予め取り込んでいる照明データ
Ｂ_L（ｘ，ｙ）を利用して、それと撮像データＢ_bとの差
を所定のしきい値Ｂ_MAXとを比較し、｜Ｂ_L（ｘ，ｙ）−Ｂ_b（ｘ，ｙ）｜＞Ｂ_MAX のときにＢ_b（ｘ，ｙ）を瓶データと判定してもよい。
これにより、同じ座標のデータの差をとることにより、
場所による照明の明るさのばらつきが大きいような場合
でも、ガラス瓶５１の境界を安定的に検出できる。

【００９０】（２）上記実施例では、透明瓶の場合の処
理の原点距離演算工程において、演算された色成分の検
出値のうち最も大きな値のみを選定していたが、最も大
きな値から順番に一定の数の値群を選定してもよい。

【００９１】（３）この発明は、ガラス瓶だけでなく、
透光性樹脂製等の他の瓶についても適用可能である。

【００９２】（４）上記実施例では、ガラス瓶５１の搬
送される状態が口側が先頭か底部側が先頭かについて自
動的に判断していたが、予め手作業にて例えばガラス瓶
５１の口側を先頭にして搬送するように決めておけば、
搬送状態の判断工程を省略できる。

【００９３】

【発明の効果】本発明請求項１によると、瓶の中心線で
色判定を行うので、瓶の曲率半径による影響を受けずに
済み、ばらつきの少ないデータ取得を実施できるという
効果がある。

【００９４】本発明請求項２によると、瓶の上端の座標
検出を行った後は、下端の座標を上端と同様にして求め
る必要がないので、極めて短時間でかつ確実に中心線を
求めることができるという効果がある。

【００９５】本発明請求項３によると、瓶の彩度と明度
との比に基づいて濃色瓶であるか淡色瓶であるかを認定
し、夫々異なる選別工程によって色選別を行うので、特
に透明度が高くて色選別が困難な場合に選別精度を高め
ることで正確な選別を行うことができる。特に、本発明
請求項４によると、淡色瓶選別工程の座標変換工程にお
いて、座標原点を照明手段の色成分に一致させているの
で、透明度が極めて高く彩色を判断しにくい場合でも正
確な判断を行い得るという効果がある。

【００９６】本発明請求項５によると、所定領域内の複
数の検出点について所定の色成分を検出し、その和また
は平均値にて瓶選別を行っているので、取得データの信
頼性を飛躍的に高め得るという効果がある。

【００９７】本発明請求項６によると、所定領域を、瓶
の中心線について上下対称に設定しているで、瓶の曲率
半径による影響を比較的受けずに済み、ばらつきの少な
いデータ取得を実施できるという効果がある。

【００９８】本発明請求項７によると、所定領域内の全
検出点の色成分の平均値を算出した後、平均値と大きく
異なる検出値を認識し、これを除外した残りの検出点の
みの平均値を算出して瓶選別を行うので、瓶の表面にラ
ベル等を貼付していたり、汚れの部分があったり、ある
いは部分的にハレーションが発生している場合等に、か
かる部分を除去して瓶選定を行うことができ、取得デー
タの信頼性を飛躍的に高め得る。特に、本発明請求項８
によると、平均値と比較して最も値差の大きな検出点か
ら順番に所定の数の検出点を選定し異値検出点としてい
るので、効率よくデータのばらつきを軽減できるという
効果がある。

【００９９】本発明請求項９によると、瓶の表面におい
てラベルや汚れ等の付着物ある場合に、かかる部分から
所定領域を予め除外しておくことができるので、第１の
平均値算出工程における平均値が、瓶の表面のみのデー
タからかけ離れるのを防ぐことができ、異値認識工程で
異値を正確に認識することができ、ひいては第２の平均
値算出工程での平均値の算出が正確になるという効果が
ある。

【０１００】本発明請求項１０によると、特に淡色瓶の
瓶選別の場合に、瓶の底部側面を通り抜ける光について
色判定を行っていので、照明手段からの透過光の方向に
最も厚い部分について色判定でき、彩度の高い有色瓶と
して正確に瓶選別できるという効果がある。

【０１０１】本発明請求項１１によると、所定領域内の
複数の検出点について所定の色成分を検出し、その和ま
たは平均値にて瓶選別を行っているので、取得データの
信頼性を飛躍的に高め得るという効果がある。

【０１０２】本発明請求項１２によると、淡色瓶選別工
程の座標補正工程において、座標原点を照明手段の色成
分に一致させているので、透明度が極めて高く彩色を判
断しにくい場合でも正確な判断を行い得る。また、補正
された座標空間上での各色成分の検出値の原点からの距
離を演算し、このうち最も大きな値、または最も大きな
値から順番に一定の数の値群を選定して色判定を行って
いるので、極めて単純な演算で瓶の透明色に対する違い
を正確に判断できる。したがって、多大な演算処理時間
を要さずに瓶選別できるという効果がある。

【０１０３】本発明請求項１３によると、瓶から外れた
空間中の複数の検出点について照明手段の色成分を検出
し、その和または平均値にて照明手段の色成分の信頼性
を高めているので、淡色瓶用に変換または補正して座標
空間の原点を照明手段の色成分に正確に一致でき、故に
色判定を正確に行い得るという効果がある。

【０１０４】本発明請求項１４によると、瓶が所定の透
明度を有する場合のみ、請求項１０記載の位置決め工
程、撮像工程および色判定工程を順次実行して色選別を
行っているので、特に透明瓶の色選別を正確に行い得る
という効果がある。

【０１０５】本発明請求項１５によると、請求項１４の
透明度判断工程について色判断する際に、座標空間の原
点を照明手段の色成分に一致させているので、透明度の
判断を正確に行うことができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の瓶選別装置の全体構成を示
す平面図である。

【図２】本発明の一実施例の照明装置を示す図である。

【図３】本発明の一実施例の画像処理部における画像処
理動作を示す図である。

【図４】本発明の一実施例の画像処理部における画像処
理動作におけるウィンドウを示す図である。

【図５】本発明の一実施例の瓶選別方法を示すフローチ
ャートである。

【図６】本発明の一実施例の瓶選別方法を示すフローチ
ャートである。

【図７】本発明の一実施例において瓶の中心線を求める
方法を示す原理図である。

【図８】本発明の一実施例において瓶の中心線上でのデ
ータ取得動作を示す原理図である。

【図９】本発明の一実施例の濃色瓶用座標を示す図であ
る。

【図１０】本発明の一実施例の淡色瓶用座標を示す図で
ある。

【図１１】本発明の一実施例において瓶の底部にて色判
別を行う動作を示す図である。

【図１２】本発明の一実施例の瓶の底部での位置と淡色
瓶用座標との関係を示す図である。

【図１３】本発明の一実施例においてデータを淡色瓶用
の座標空間にマッピングした状態を示す図である。

【図１４】本発明の一実施例においてデータを濃色瓶用
の座標空間にマッピングした状態を示す図である。

【図１５】第１の従来例の瓶選別方法を示す図である。

【図１６】第２の従来例の瓶選別方法を示す図である。

【図１７】第３の従来例の瓶選別方法を示す図である。

【図１８】第４の従来例の瓶選別方法を示す図である。

【符号の説明】

５１ガラス瓶５２搬送コンベア５３色認識部５４照明装置５５カメラ５６画像処理部５７選別部５８黒色瓶回収器５９茶色瓶回収器６１濃緑色瓶回収器６２無色瓶回収器６３異種色瓶回収器６４制御部６５瓶検出センサ７１白色蛍光灯７２拡散板７４，ＢＴＷウィンドウ７６ラベルＢＴ底部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色別
に選別する選別方法であって、前記瓶の両側端線の座標を検出する両側端座標検出工程
と、前記両側端線の座標の中間線の座標を前記瓶の中心線座
標として算出する中心線座標算出工程と、該中心線座標算出工程にて算出された前記中心線座標に
て前記瓶を撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像された画像を処理して色判定を行う
色判定工程とを備える瓶選別方法。
【請求項２】前記両側端座標検出工程は、載置手段にて前記瓶を横倒状態で載置し、前記瓶の背後
側に配置された照明手段から光を照射しつつ、前記瓶の
手前側に配置された輝度検出器を前記瓶の中心軸方向に
直交する縦走査方向に所定間隔で間欠的に下降走査さ
せ、前記輝度検出器で検出した輝度が一定の輝度差以上
に低下したときの前記縦走査方向の座標を前記瓶の上端
座標として検出する上端座標検出工程と、前記載置手段と前記瓶との接触点の前記縦走査方向にお
ける座標を前記瓶の下端座標として検出する下端座標検
出工程とを含む、請求項１記載の瓶選別方法。
【請求項３】ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色別
に選別する選別方法であって、彩度検出手段にて前記瓶の彩度を検出する彩度検出工程
と、明度検出手段にて前記瓶の明度を検出する明度検出工程
と、前記彩度検出工程で検出した彩度と前記明度検出工程で
検出した明度との比を演算する彩度／明度比演算工程
と、前記彩度／明度比演算工程で演算した前記比の値が一定
の基準値より大きいときに濃色瓶であると認定し、前記
一定の基準値より小さいときに淡色瓶であると認定する
認定工程と、前記認定工程で濃色瓶であると認定したときに濃色瓶用
の色選別を行う濃色瓶選別工程と、前記認定工程で淡色瓶であると認定したときに淡色瓶用
の色選別を行う淡色瓶選別工程とを備える瓶選別方法。
【請求項４】前記濃色瓶選別工程は、前記瓶の所定の色成分を検出する第１の色成分検出工程
と、前記色成分検出工程で検出した色成分の検出値を濃色瓶
用の座標空間上に配置する第１のマップ工程と、該第１のマップ工程で配置された前記濃色瓶用の座標空
間上で、前記色成分検出工程で検出した前記色成分の検
出値の色識別を行う第１の色識別工程とを含み、前記淡色瓶選別工程は、前記瓶を照射する照明手段の色成分が座標原点と一致す
るよう、前記濃色瓶用の座標空間を淡色瓶用の座標空間
に変換する座標変換工程と、前記瓶の所定の色成分を検出する第２の色成分検出工程
と、前記色成分検出工程で検出した色成分の検出値を前記淡
色瓶用の座標空間上に配置する第２のマップ工程と、該第２のマップ工程で配置された前記淡色瓶用の座標空
間上で、前記色成分検出工程で検出した前記色成分の検
出値の色識別を行う第２の色識別工程とを含む、請求項
３記載の瓶選別方法。
【請求項５】前記撮像工程は、前記瓶の前記中心線座
標周りの複数の検出点を含む所定領域を撮像する工程を
含み、前記色判定工程は、前記所定領域内の前記複数の検出点における所定の色成
分を夫々検出する色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出された前記所定の色成分の各
々について前記複数の検出点についての和または平均値
を演算する演算工程とを含む、請求項１記載の瓶選別方
法。
【請求項６】前記所定領域は、前記瓶の中心線を中心
として上下対称に設定される、請求項５記載の瓶選別方
法。
【請求項７】前記演算工程は、前記所定領域内の全検出点の前記所定の色成分の平均値
を算出する第１の平均値算出工程と、前記所定領域内の全検出点のうち、前記第１の平均値算
出工程で算出された前記平均値と相対的に異なる検出値
を示す複数の異値検出点を認識する異値認識工程と、前記所定領域内の全検出点から前記異値検出点を除外し
た残りの検出点の前記所定の色成分の平均値を算出する
第２の平均値算出工程とを含む、請求項５記載の瓶選別
方法。
【請求項８】前記異値認識工程は、前記平均値と比較
して最も値差の大きな検出点から順番に所定の数の検出
点を選定し前記異値検出点とする工程を含む、請求項７
記載の瓶選別方法。
【請求項９】請求項７記載の瓶選別方法において、前
記所定領域を前記瓶の表面の付着物から回避するよう特
定する領域特定工程をさらに備える瓶選別方法。
【請求項１０】ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色
別に選別する選別方法であって、前記瓶の手前側に配置された撮像装置の撮像画像中の所
定領域が前記瓶の底部側面に合うよう位置決めする位置
決め工程と、前記瓶の背後側に配置された照明手段から光を照射しつ
つ、前記撮像装置にて前記瓶の底部側面を前記瓶の手前
側側方から撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像された画像を処理して色判定を行う
色判定工程とを備える瓶選別方法。
【請求項１１】前記色判定工程は、前記所定領域内の複数の検出点における所定の色成分を
夫々検出する色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出された前記所定の色成分のう
ち、予め設定された透明データから最も差の大きな値、
または該最も差の大きな値から順番に一定の数の値群を
選定する選定工程と、該選定工程にて選定された値または値群についてのみ色
判定を行う選定値判定工程とを含む、請求項１０記載の
瓶選別方法。
【請求項１２】前記色判定工程は、色判定に用いる座標空間の原点と、前記瓶を照射する照
明手段の色成分とが一致するよう、前記座標空間を補正
する座標補正工程と、前記所定領域内の複数の検出点における所定の色成分を
夫々検出する色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出した前記色成分の検出値を、
前記座標補正工程で補正された座標空間上に配置するマ
ップ工程と、補正された前記座標空間上での前記各色成分の検出値の
原点からの距離を演算する原点距離演算工程と、前記原点距離演算工程で演算された前記色成分の検出値
のうち最も大きな値、または該最も大きな値から順番に
一定の数の値群を選定する選定工程と、該選定工程にて選定された値または値群についてのみ色
判定を行う選定値判定工程とを含む、請求項１０記載の
瓶選別方法。
【請求項１３】前記照明手段の色成分を検出する照明
色検出工程をさらに備え、該照明色検出工程は、前記照明手段の色成分を複数の検出点において夫々検出
する工程と、前記複数の検出点についての前記色成分の和または平均
値を演算する工程とを含む、請求項４または請求項１２
記載の瓶選別方法。
【請求項１４】ガラス製または透光樹脂製等の瓶を色
別に選別する選別方法であって、前記瓶が所定の透明度を有するか否かを判断する透明度
判断工程を実行し、前記透明度判断工程で前記所定の透明度を有すると判断
したときに、請求項１０記載の位置決め工程、撮像工程
および色判定工程を順次実行することを特徴とする瓶選
別方法。
【請求項１５】前記透明度判断工程は、色判定に用いる座標空間の原点と、前記瓶を照射する照
明手段の色成分とが一致するよう、前記座標空間を補正
する座標補正工程と、前記瓶の所定の色成分を検出する色成分検出工程と、前記色成分検出工程で検出した前記色成分の検出値を前
記座標補正工程で補正された座標空間上に配置するマッ
プ工程と、補正された前記座標空間上で、前記色成分検出工程で検
出した前記色成分の検出値の色識別を行う色識別工程と
を含む、請求項１４記載の瓶選別方法。