綿、タバコ、ブロッコリーなどの選別作業において、人間の目や従来型カメラでは、よく似た色の異物を確実に検出したり、微細な品質差を識別したり、高速生産ラインに追従したりすることが、多くの場合困難です。ここでは、プリズムカメラの先進技術でこれらの課題が解決された3つの実例を紹介します。
技術解説:プリズムによるカラー分離とは?
プリズムを使用したJAI独自のカラー分離技術は、カメラへの入射光をそれぞれ赤、緑、青の波長に正確に分離し、各々を専用のセンサーで撮像します。この手法は、対象物の表面が平滑ではない場合や、生産ラインの速度が一定ではない場合に特に有効です。従来のベイヤーカメラと比較して、色の混濁やモアレパターンの発生を防ぎ、より優れた色精度とシャープなディテールの画像を得ることができます。
木綿の不純物除去:「見えない」異物を高速で検出するには?
課題:
ある綿花洗浄機器メーカーでは、綿花に混入しているドリップチューブ、プラスチックフィルム、毛髪などの不純物を、自社製品で確実に検出可能にする必要がありました。ところが、こうした異物は木綿繊維の色と酷似していたり、あるいは極めて細く軽量であったりするため、秒速4.5メートルで稼働する生産ライン上ではほぼ「見えない」状態なのです。
JAIのプリズム分光式高速ラインスキャンカメラによるソリューション:
Sweep+シリーズ LT-400CL プリズム分光式RGBラインスキャンカメラ
タバコの葉の等級分け:経験による判断を一貫した基準に変えるには?
あるタバコ選別装置メーカーでは、機械による自動等級分けを実現するために、葉の汚れや変色、損傷などの欠陥を正確に識別できる機能を必要としていました。作業員による目視検査と触覚評価に頼っていた従来の方法では、いかに経験豊富ではあっても、判断のばらつきや効率の低さが課題となっていました。
ブロッコリーの収穫:最適な熟度を畑で見分けるには?課題:ある研究チームが、ブロッコリーが収穫に適した鮮やかな緑色をしているか、熟し過ぎて黄色くなってしまっているかを正確に判別できる収穫ロボットを開発しようとしていました。また、ロボットにはブロッコリーの葉の水分含有量を評価する機能も必要でしたが、従来のビジョンシステムでは、この重要な水分指標を直に検出することができません。
JAIのプリズム分光式マルチスペクトルエリアスキャンカメラによるソリューション:Fusionシリーズ FS-3200T-10GE プリズム分光式マルチスペクトルエリアスキャンカメラ
• 単一のカメラで可視光と近赤外の画像を同時に撮影します。可視光イメージングでは、果実や葉の色変化(例:緑から黄色)を正確に検知し、作物の形態や熟度を精密に評価します。
• 近赤外イメージングでは、葉の組織の水分含有量を直接測定することが可能です:水分を充分に保持した葉は近赤外画像では暗く(より多くの光を吸収するため)、過熟した部位や水分が抜けた状態の葉は明るく映ります。
• このシステムでは一度の撮像で複数のスペクトルデータを同時に撮像し、全チャンネルのデータ整合も取れているため、追加の処理を必要としません。
技術比較:プリズム分光式カメラを選ぶ理由
綿花中の異物検出、タバコ葉の色調変化やブロッコリーの熟成度合いの微妙な兆候の見極めなど、精密な選別を実現するには、なにより正確で鮮明な画像の取得にかかっています。JAIプリズムカメラは、対象物から高精度で信頼性の高い視覚データを取得、提供するように設計されており、高性能選別システムのための強固な基盤を構築します。
上記の事例は、全てJAIの実績プロジェクトに基づきます。当社は農業および産業用の選別システム向けに、高性能イメージングソリューションの提供を専門としています。技術のさらなる詳細についてのご興味やカスタマイズ評価のご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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