アカデミックプラザ

研究概要

マメ類の選別多様性に適応した知的選別機の開発

研究機関名

山形大学 農学部 食料生命環境学科 生産機械研究室

代表者

片平光彦

本研究の主旨

マメ類の選別は不定形な莢の外部や内部に発生する黒変を持つ傷害、割れなどの機械的損傷、子実の熟度、粒数を判別し、良品莢と不良品莢に分類する必要がある。そのため、実用的なマメ類の選別機を開発するには多様な傷害を検出できる高度な画像処理アルゴリズム、莢を検出部に整列搬送する技術、判定した情報を基に的確に分類する選別機構が必要である。
開発したマメ類の知的選別機は、マメ類の中で秋田・山形両県の特産農産物であるエダマメを対象作目として120kg/h以上の選別能力と0.6程度の選別率を目標に、傷害と形状特性を検出するための可視光と近赤外光を活用した画像処理アルゴリズム、振動フィーダを基幹とした整列搬送システム、エア流量を調整した高効率な選別システムを搭載した。
その特徴は、1)振動フィーダの振動数を変化させて莢果の引き離しを行い、莢の搬送路を作成せずに引き離されてランダムに流れてくる莢果をベルトが200mm進む毎でおよそ440mmsec毎トリガとして画像を取得する。その結果、選別機は最大で300kg/hの能力を有している。選別機構ではコンプレッサ出力を抑制して高効率化を実現するため、エアの噴出圧力を調整して適正化するソレノイドバルブの導入を検討している。
2)選別率を向上するため、上下2段に組み込んだコンベアの段差部分に特許3858030号を基に整列搬送ライン内で莢果の反転操作を行うシステムを導入し、上流と下流の2カ所で莢果全面の傷害と形状の画像を取得する。傷害検出手法については可視光と近赤外線領域の情報を同時に取得できる機構を作成してNDVIで分析・判定する手法の検討、莢の形状情報から縦横比などを演算するシステム、莢の曲がりや縫合線を検出するアルゴリズムをそれぞれ開発して検出能力の改善をはかっている。

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