研究概要

ハイブリッド式エダマメ選別機の開発

研究機関名

山形大学 農学部 食料生命環境学科 生産機械学研究室

http://www.tr.yamagata-u.ac.jp/

代表者

片平光彦

本研究の要旨

  1.  はじめに
  2.   本研究は,エダマメ調製作業を効率化するため,前項に記載した方法を基に画像処理を用いた傷害検出方法,透過画像を用いた子実熟度検出方法を利用したハイブリッド式エダマメ選別機を試作し,生産現地で実証実験を行った。

  3.  選別機の概要
  4.   試作したエダマメ選別機は,供給部から投入されるエダマメ莢を5条に分離しながら整列搬送する搬送用傾斜コンベア、傾斜コンベアの搬送速度との間に速度差をつけて莢の引き離しを行う搬送部、莢の形を光電センサで検出する形状検出部、莢の病虫害による傷害を検出する変色検出部、エアで良品と不良品に分類する選別部で構成した。

  5.  選別手順
  6. (1) 子実熟度の判定手順:出力電圧情報を基にエダマメ莢長辺部の長さLpと子実部の長さLsを取得し,両者の比率α(Lp/Ls)を計算する。計算した比率αは,良品莢と不良品莢を用いた予備試験で基準値βを設定し,α<βの場合に良品判定,α>βの場合に子実の一部未熟による不良品判定,Lpが計測状態でLsが計測できない状態を全子実の未熟による不良品判定とした。なお,LpとLsが未計測の状態では,エダマメ莢が通過していないと判断した。
    (2) 変色系傷害の判定手順:CCDカメラでエダマメ莢を撮像して画像処理を行い,莢部と傷害部の画素数を計測して莢面積と傷害面積を算出した。算出した各面積は,消費者の意向を基に確定した基準でA品に該当する良品莢とそれ以外の不良品莢に判別した。

  7.  ハイブリッド式エダマメ選別機の性能
  8. (1) 作業能率は36~41kg/時間であり、手選別の2.6~6.8倍であった。
    (2) 選別精度を示す選別率(ニュートン効率)は、手選別と比較して0.29~0.30低下するが、良品莢に対する選別率は0.83~0.87となり、手選別と同等であった。
    (3) 不良品莢の選別率は0.47~0.53で、手選別と比較して0.19~0.25低下した。なお、“虫害”や“しみ”などの変色傷害検出率は0.44~0.54、“1粒”や“未熟”などの形状傷害検出率は0.48~0.53であった。
    (4) ハイブリッド式エダマメ選別機の作業コストは、作業人員2名、作業規模2ha以上で手選別よりも低減できる。

選別機

Fig.1 選別機

選別機性能

Table.1 選別機性能



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