- トマト
- りんご
- メロン
- もも
- きゅうり
- にんじん
- ねぎ
検査内容
色合いを計測
表面のキズを検出
形状やサイズを計測
凹みや割れを検出
食品用検査装置（農産物/加工食品/水産物）農産物も、加工食品も、水産物も。
見える品質も、見えない品質も。2D・3D・AI の外観検査と、近赤外分光による内部品質計測で、食品の品質を総合的に評価します。検査から NG 排出、既存ラインへの組み込みまで対応します。
映像はイメージです。表示している数値・等級は図示用で、製品の仕様や実際の計測値ではありません。
- 外部品質センサ AP8000シリーズの導入実績
- 300ヶ所以上
- 内部品質センサの最大処理能力※Imes10の代表値であり保証値ではありません
- 10個／秒
センシング技術 × システム提案力で、食品品質を総合的に評価。
長年培ってきたセンシング技術と、用途・製品・搬送条件に合わせたシステム提案力。ニレコはこれらの技術を食品業界へ展開し、検査対象や生産ラインに応じた柔軟なシステム構成を実現します。
センシング技術
画像・3D・近赤外を組み合わせた提案
システム提案
検査から NG 排出、既存ライン組込みまで
食品分野への展開
農業・加工食品・水産の用途に対応
柔軟な構成
上下面検査・全面検査・シート検査から最適化
外観＋内部の「総合品質評価」
見える品質も、見えない品質も。ニレコはその両面から食品の価値を正しく評価します。
幅広い食品分野で培った「見る力」を、品質評価へ。
農産物・加工食品・水産物など、さまざまな食品分野で培ってきた画像処理技術と現場経験を基に、多様な品質評価ニーズに対応します。
- クッキー
- どら焼き
- 豆腐
- めん
- シート状食品
検査内容
焼きむら・焦げを検出
割れ・欠けを検出
形状不良を検出
付着異物を検出
- アジ
- サバ
- タイ
- サンマ
検査内容
魚種を識別・判別
魚のサイズを計測
脂のりを計測
現場ニーズに応える、柔軟なシステム構成。
上面のみのシンプルな構成から多面検査まで。現場の多様なニーズに応じて最適な検査構成をご提案します。検査結果に基づく各種制御や、既存ラインへのスムーズな組み込みにも対応します。
上下面検査
上面・下面を同時に検査
構成例：上下 2 面検査装置
表裏＋4 側面検査
表・裏・4 側面の 6 面を検査
構成例：6 面検査装置
シート検査
枚葉シートからロール to ロールまで対応
構成例：シート状食品検査装置
※掲載しているシステム構成及び検査部レイアウトは参考例です。ご要求仕様に応じて構成は異なります。
その検査、まだ人の判断に頼っていませんか。
選果場や食品工場で自動化を進めても、従来の画像処理では難しい判断があります。ニレコは、現場に残る検査の課題から技術を組み合わせます。
色が似ていると、欠陥を見逃す。
正常部と欠陥部が同系色だと、従来の画像処理では検出が困難でした。
原画像AI推論
正常部と同系色のワレ。境目を動かすと、AI が捉えた領域が見える。 トマトの割れ・豆腐のはがれ
キズは見つかる。でも、種類が分からない。
障害の検出だけでは、病害ごとの選別や生産者への営農指導に使いにくい。どんな障害かを分類する判断が必要です。
みかんの原画像。障害があることは分かっても、何の病害かは見分けにくい。 メロン・みかんの病害
くっつくと、正しく数えられない。
形やサイズが不揃いな食品は、重なりやくっつきで輪郭の分離が困難。反射する缶も、従来の処理では数え違いが課題でした。
くっついた粒を 1 粒ずつ分けて数える考え方を示した模式図（描き起こし。実際の検査画像・結果ではありません）。 くっついた食品・缶の個数カウント
品質を、複数の「目」で見極める。
2D・3D・AI を組み合わせた多角的な検査で、目視では見極めが難しい品質差を高精度に評価。品質を定量化し、製造工程へ還元することで、継続的な品質向上と工程改善を支援します。近赤外分光の内部品質計測と組み合わせれば、外観と内部の両面から評価できます。
- 品質の可視化
- 評価精度の向上
- 省人化、効率化
- 品質向上と工程改善
2D計測
長年培ってきた画像処理・センシング技術が支える高精度な計測。
異物付着の他、色、形状、面積等を定量評価します。
- 2Dカメラの計測項目
- 色・キズ・形状（丸さ）・面積
- 検出
- 異物付着
3D計測
2Dでは捉えにくい高さ・凹凸・体積・断面形状等を計測。
レーザー光を活用してラインごとの高さ情報を取得し、対象物の3D画像データを生成。表面のわずかな凹凸や欠陥を高精度に計測します。2D画像検査による色やキズの検出に3D検査を組み合わせることで、人の目では見つけにくい微細な凹凸まで捉えます。
土付きでも、形状を捉える
照明環境の影響を受けにくい3Dで、黒いコンベア上の土付き馬鈴薯も体積・形状を計測。一体型筐体と制御PC 1台の構成で、省スペース化にも対応します。
- 3Dカメラの計測項目
- 凹凸の検査・体積・断面積の形状
- 2Dと組み合わせて評価
- 重量推定・凹みを含む等級判定
AI判定
従来の手法では困難だった品質差を高精度に識別。
画像処理技術のみでは識別困難だった同系色、複雑形状、また個体差の大きい外観不良を AI で判定します。
自然物の画像処理 × 自社独自AI
長年のノウハウで、AIが特徴を捉えやすい画像に整えてから推論。果実ごとにモデルを調整し、XAIのヒートマップで注目箇所を確認して再学習につなげます。
- 同系色の欠陥
- 豆腐のはがれ・ミニトマトのワレ
- 難易度の高い外観不良
- メロンの青スジ・太ネット・傷害部・つる枯れ など
- 障害と病害の分類
- みかんの風ズレ病・黒点・チャノキ病 など
内部品質計測（近赤外分光）
糖度・酸度など、内部の品質を切らずに計測。
近赤外分光式の内部品質センサで、対象を透過した光の吸収の違いを、事前に作成した検量線で品質の推定値に変えます。果実の糖度・酸度は内部品質センサ Imes 10、魚の粗脂肪は同じ近赤外分析を応用した魚品質検査装置 QG100 で計測します。外観検査と組み合わせれば、見える品質と見えない品質を同じラインで評価できます。
見た目では分からない品質を数値に
内部障害をレベルで評価し、品質基準に合わせた選別へ。果実の糖度計測から魚の脂ののりまで、対象に合わせて検量線を作成します。
- 柑橘・トマト
- 糖度・酸度など
- たまねぎ
- 内部障害（腐れ）
- 馬鈴薯
- 内部障害（空洞・変色）
- 魚
- サンマ・サバ・アジの粗脂肪
検査項目の例
- 色合い
- キズ
- 形状
- サイズ
- 凹み
- 割れ
- 体積
- 断面形状
- 糖度
- 酸度
- 腐敗
- 着色比率
- 黒点数
- 推定重量
- 焼きむら・焦げ
- 欠け
- 付着異物
- 魚種
- 脂肪含有量
- 体長
- 模様
検査装置のカメラが実際に撮った画像と、推論・判定の結果です。
原画像
AI推論
原画像判定画像
原画像
AI推論
原画像
AI推論
検査の変化を、実測値で確かめる。
メロンの病害、長芋の形状、たまねぎの内部障害。実際の課題に対して、どの技術を使い、どんな結果が得られたかをご紹介します。
※掲載値は個別の検証・導入事例の結果であり、保証値ではありません。精度は対象物、撮像条件、学習箇所や検量線により変動します。
メロンAI画像検査
病害を見つけ、種類まで判別。
- 課題
- 病害の判別が難しく、従来の画像処理では障害部を検出できても、種類の分類が困難でした。
- 解決
- AIが青スジ・太ネット・傷害・つる枯れの特徴を学習。正常品を含めて分類します。
- 効果
- 病害・傷害を種類ごとに分けて判定。分類結果を、安定した品質選別と判定作業の省人化につなげます。
AIで分類する項目
- 正常品
- 青スジ
- 太ネット
- 傷害
- つる枯れ
※分類できる障害と判定精度は、学習データや撮像条件により変動します。
長芋3D検査
凹凸のある長芋も、重量を推定。
- 課題
- 形状の凹凸によって、画像からの重量推定精度が不安定でした。
- 解決
- 4方向の3D計測で立体形状を解析。高さ情報から重量を換算し、凹みも評価します。
- 効果
- 凹凸があっても立体形状から重量を推定。凹みの評価を、等級判定にも活用しています。
- 3D計測の撮像面
- 4方向周囲90度ずつ、長芋の全周を計測
- 評価に使う情報
- 高さ情報から換算した重量・凹み
※重量推定の精度は対象の形状や計測条件により変動します。
たまねぎ近赤外内部品質検査
外から見えない腐れを、切らずに評価。
- 課題
- 外観だけでは分からない内部障害を、非破壊で選別する必要がありました。
- 解決
- 近赤外光による内部センサで、検量線に基づいて内部状態をレベル判定します。
- 効果
- 無作為抽出した40玉を内部状態に応じて分類。品質基準の設定・選別評価に活用できます。
- 検量線作成時の基準（Level）
- 0〜5内部障害のレベル判定
- 導入実績
- 24条ライン
※レベルは検量線作成時の基準です。判定精度・しきい値は対象や検量線により変動します。
検査したい品目・欠陥と、現在のライン条件をお聞かせください。
加工食品・食品工場のラインも、同じ技術で検査する。
選果場で使っている 2D・3D・AI の画像検査を、焼き菓子・麺・豆腐など加工食品のラインにも載せています。農・水産物ではない品目でも、対象と規格をお聞かせいただければ検査項目からご提案します。
- 対象品目の例
- 焼き菓子・クッキー
- 麺類
- 豆腐・油揚げ
- 水産加工品・総菜
- 検査項目の例
- 焼きむら・焦げ
- 割れ・欠け
- 形状不良
- 付着異物
- 黒点（1mm 以下）・異色異物
- 凹凸・穴あき（3D 計測）
- 個数カウント
- ラインへの組み込み
- 既存の搬送ラインへの後付け
- 排除装置・コンベアを含む一体型
- 水洗浄のあるラインに防塵・防滴仕様
- 上下面・表裏＋4 側面・シートの検査構成
画像処理＋AI／3D 計測（オプション）
食品用外部品質検査システム
搬送ライン上の食品をカメラで撮像し、高速画像処理により規格に沿った検査項目で1つ1つを評価します。
検査から、排出制御、情報システムまで。一社でつなぐ。
センサだけでなく、判定・仕分け・データ管理まで一括して設計。ライン全体で最適化でき、トラブル時の切り分け・復旧も迅速に進められます。
検査
画像・高さ・内部品質を計測。外部・内部センサのデータを結合。
等階級判定
計測結果を品質基準に照らし、等級・階級を判定。
排出制御
搬送と連動して仕分け。設定・計測結果・排出口の履歴も確認。
情報システム
選果伝票・データベース・JAシステムへ連携。荷受から出荷まで管理。
全国の農協施設・商店へ
300ヶ所以上
外部品質センサ AP8000シリーズの導入実績
- 青果物外部センサのカメラ構成
- 1〜12台
- 排出制御の対応実績
- 1〜45条
- 排出制御の最大出口数
- 90出口
※カメラ構成は対象・仕様に応じて専用設計。多条の排出制御は5条または6条単位で対応します。
選果場
柑橘・トマト・りんご・メロン・長芋など。自然物の形や色のばらつきに合わせて専用設計。
食品工場
油揚げ・厚揚げ・うどん・せんべい・クッキー・フィナンシェなど。製品とラインに合わせてカスタムメイド。
水産加工
サンマ・サバ・アジの粗脂肪、魚種の選別、数の子・サーモンフィレの色検査などに対応。
装置ラインアップ
近赤外分光式の内部品質センサから外部品質センサ、食品用外部品質検査装置、選魚装置まで。検査対象と必要な項目に合わせてご提案します。各装置の特長と仕様をご覧ください。
- 選果装置
- 農産物の品質を、外部（キズ、腐敗、サイズなど）、あるいは内部（糖度、酸度）要因から瞬時に非破壊で判別する装置システムです。
- 選魚装置
- 魚の種類、脂肪含有量を瞬時に計測・判別する装置システム。人手を介することなく選別できるため、判定員の主観に左右されず、スピーディーかつ衛生的な選別作業を実現した装置システムです。
検査対象の品目の例
- みかん
- 晩柑類
- ゆず
- 柿
- 梨
- りんご
- メロン
- スイカ
- 桃
- トマト
- ナス
- キュウリ
- 長芋
- ジャガイモ
- 鮮魚
- お菓子
- どら焼き
- 麺類
- 豆腐
仕様値は代表値であり保証値ではありません。検査対象による違いはお問い合わせください。
検査対象や搬送ラインに合わせてご提案します
既存ラインへの組み込みから、排除装置・コンベアを含めた一体型装置まで、自社設計で対応します。検査したい対象物や現場の条件をお聞かせください。
TEL東京 042-660-7400