(57)【要約】【課題】安価かつシンプルな構成で、測定時間を要さずに被検査物の特性を検出して検査する。【解決手段】物品検査装置１は、複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃと、異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ４ａを通過した光源２ａ，２ｂ，２ｃの波長帯毎の光に応じた光強度データを出力する２次元イメージセンサ４ｂと、２次元イメージセンサ４ｂが出力する光強度データを記憶するデータ取得部５と、データ取得部５が記憶する光強度データから光源２ａ，２ｂ，２ｃの波長帯毎の２次元画像データを生成する画像データ生成部６と、光源２ａ，２ｂ，２ｃに対応する光強度データと物品の特性データを記憶する特性データ記憶部７ａと、特性データ記憶部７ａに記憶された特性データと、画像データ生成部６にて生成した光源２ａ，２ｂ，２ｃの波長帯毎の２次元画像データの各画素の強度データに基づいて被検査物Ｗの特性を検出する特性検出部８とを備える。【選択図】図１
2020085622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる波長の光を出力して被検査物（Ｗ）に照射するための複数の光源（２ａ，２ｂ，２ｃ）を有する光源部（２）と、
所定のパターンで配列し、前記複数の光源それぞれに対応して該複数の光源の波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ（４ａ）と、前記複数のカラーフィルタを通過した前記複数の光源の波長帯毎の光に応じた光強度データを出力する２次元イメージセンサ（４ｂ）とを有する受光部（４）と、
前記受光部が出力する前記光強度データを取得して記憶するデータ取得部（５）と、
前記データ取得部が記憶する光強度データから前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データを生成する画像データ生成部（６）と、
前記複数の光源に対応する前記光強度データと物品の特性を表す特性データを記憶する特性データ記憶部（７ａ）と、
前記特性データ記憶部に記憶された特性データと、前記画像データ生成部にて生成した前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データの各画素の強度データに基づいて前記被検査物の特性を検出する特性検出部（８）と、
を備えたことを特徴とする物品検査装置。
【請求項２】
前記複数の光源（２ａ，２ｂ，２ｃ）のそれぞれに対し、前記複数の光源それぞれについて光源１つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する補正データ記憶部（７ｂ）を備え、
前記データ取得部（５）で読み込んだ光強度データを前記補正データで補正し、前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の物品検査装置。
【請求項３】
前記被検査物（Ｗ）を所定の搬送経路に沿って搬送する搬送手段（３）を有し、
前記搬送手段によって搬送される前記被検査物を順次検査することを特徴とする請求項１または２に記載の物品検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の異なる波長の狭帯域光イメージング(NBI: Narrow Band Imaging)画像を取得することができる物品検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光（紫外線、可視光線、近赤外線、赤外線など）を試料に通過させ、各波数における試料による吸収スペクトルを測定する分光法（紫外分光法，可視分光法，近赤外分光法，赤外分光法など）がある。この吸収スペクトルの吸収波長と強度は、対象とする物質の化学構造によって定まることから、物質の成分特定や定量に用いることができる。この方法は、トマトのリコペンの含量評価や熟度の評価、青果物の鮮度や糖度や酸度や変色の評価、化粧品の評価、医薬品の成分分析などに用いられている。
【０００３】
近年、スペクトル画像の取得を目的として種々の技術が検討されている。例えば下記特許文献１では、被写体からの光を分光器によって複数の波長領域に分光し各波長領域ごとの光を撮像素子に受光させる技術が開示されている。
【０００４】
さらに説明すると、特許文献１のハイパースペクトルカメラは、被写体からの光を分光器によって複数の波長領域に分光し、各波長領域ごとの光を撮像素子に受光させることにより、被写体の２次元画像を構成する各ピクセルごとにスペクトル情報を対応付けてなるハイパースペクトルデータを取得するものであり、被写体からの光を反射させるとともに、当該反射された光を所定の方向に沿って走査させるスキャン機構と、スキャン機構と分光器との間に設けられ、スキャン機構によって走査された光の焦点位置を調整する補正レンズと、補正レンズの焦点位置に配置されて分光器に光を入射させるとともに、スキャン機構の走査方向と略垂直な方向に沿って長手方向が形成されているスリットと有している。
【０００５】
また、下記特許文献２には、入射光を特定の波長を選択する第１領域と、光学特性を変更させない第２領域とを有し、１つのカメラで光学特性を変更させないリアル画像と、光学特性を変更させた光スペクトル画像の両方を同時に取得する技術が開示されている。
【０００６】
さらに説明すると、特許文献２は、対物レンズからの光を、光学特性変更部を介して撮像素子で受光し、光学特性変更部は複数の分割部を有すると共に分割部の１つを選択的に光路に配置させる。分割部は、特定の波長を選択する第１領域と、光学特性を変更させない第２領域とを有し、光学特性変更部により１つのカメラで光学特性を変更させないリアル画像と、光学特性を変更させた光スペクトル画像の両方を同時に取得することができる。
【０００７】
さらに、下記特許文献３には、予め選択された複数の波長帯について、光路を変更することにより波長選択フィルタ切替え複数の波長帯の光を波長選択フィルタにおいてそれぞれ透過して複数の撮像素子へ照射する技術が開示されている。
【０００８】
さらに説明すると、特許文献３は、検出対象の物性に応じて予め選択された複数の波長帯について、２次元画像を撮像し、２次元画像の各画素における物質を検出する。２次元画像を撮像するステップにおいては、受けた光を反射し、かつ反射光の光路を変更することにより反射光の照射先の波長選択フィルタを切り替え、複数の波長帯の光を波長選択フィルタにおいてそれぞれ透過して複数の撮像素子へ照射する。
【０００９】
また、下記特許文献４には、画像カメラ（フレーム画像）とスペクトルカメラ（光スペクトル画像）から構成され、スペクトルカメラは設定された波長を順次切替えることで測定対象の光スペクトル画像を複数取得する技術が開示されている。
【００１０】
さらに説明すると、特許文献４は、第２カメラで光スペクトル画像の取得し、それに同期して第１カメラでフレーム画像を取得し、１つのフレーム画像から複数の特徴点を抽出し、特徴点を時系列に連続するフレーム画像中に順次特定し、複数の光スペクトル画像と対応するフレーム画像について特徴点に基づきフレーム画像間の画像マッチングを行い、画像マッチングで得られた条件に基づき複数の光スペクトル画像を合成し、ハイパースペクトル画像を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特許第５６３２０６０号公報
【特許文献２】特許第５８０２５１６号公報
【特許文献３】特許第５８４５８５８号公報
【特許文献４】特許第６１８８７５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上述した従来の装置は、いづれも、大規模かつ高価で、しかも測定に時間を要するという問題がある。
【００１３】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、安価かつシンプルな構成で、測定に時間を要することなく被検査物の特性を検出して検査を行うことができる物品検査装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る物品検査装置は、異なる波長の光を出力して被検査物Ｗに照射するための複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃを有する光源部２と、
所定のパターンで配列し、前記複数の光源それぞれに対応して該複数の光源の波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ４ａと、前記複数のカラーフィルタを通過した前記複数の光源の波長帯毎の光に応じた光強度データを出力する２次元イメージセンサ４ｂとを有する受光部４と、
前記受光部が出力する前記光強度データを取得して記憶するデータ取得部５と、
前記データ取得部が記憶する光強度データから前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データを生成する画像データ生成部６と、
前記複数の光源に対応する前記光強度データと物品の特性を表す特性データを記憶する特性データ記憶部７ａと、
前記特性データ記憶部に記憶された特性データと、前記画像データ生成部にて生成した前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データの各画素の強度データに基づいて前記被検査物の特性を検出する特性検出部８と、
を備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る物品検査装置は、前記複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃのそれぞれに対し、前記複数の光源それぞれについて光源１つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する補正データ記憶部７ｂを備え、
前記データ取得部５で読み込んだ光強度データを前記補正データで補正し、前記複数の光源の波長帯毎の２次元画像データを生成するようにしてもよい。
【００１６】
さらに、本発明に係る物品検査装置は、前記被検査物Ｗを所定の搬送経路に沿って搬送する搬送手段３を有し、
前記搬送手段によって搬送される前記被検査物を順次検査するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、安価かつシンプルな構成で、しかも高速に複数の異なる波長（狭い帯域の波長）の光によるイメージング画像を取得して被検査物の特性を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係る物品検査装置の概略構成を示す図である。
【図２】（ａ）複数の波長の光を被検査物に同時に照射する場合の概略構成図、（ｂ）複数の波長の光の出射タイミングを示す図である。
【図３】（ａ）トマトのリコペンの含量毎の吸収スペクトル特性を示す図、（ｂ）カラーフィルタ通過後の２次元イメージセンサの波長感度特性を示す図である。
【図４】トマトの糖度毎の吸収スペクトル特性を示す図である。
【図５】牛肉の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。
【図６】マグロの経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。
【図７】葉もの野菜の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。
【図８】（ａ）複数の波長の光を被検査物に時分割的に照射する場合の概略構成図、（ｂ）複数の波長の光の出射タイミングを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
図１に示すように、本実施の形態の物品検査装置１は、光源部２、搬送部３、受光部４、データ取得部５、画像データ生成部６、記憶部７、特性検出部８を備えて概略構成される。
【００２１】
光源部２は、異なる波長の光を発光する複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃと、複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃからの光を被検査物Ｗに照射する照射部２ｂとを備える。
【００２２】
本例における複数の光源は、例えば図３（ｂ）に示すように、矢印Ａの青（４５０ｎｍ）の光を発光する光源２ａ、矢印Ｂの緑（５５０ｎｍ）の光を発光する光源２ｂ、矢印Ｃの赤（６８０ｎｍ）の光を発光する光源２ｃからなる。
【００２３】
光源部２は、レーザダイオード（ＬＤ）による青、緑、赤の出力光、発光ダイオード（ＬＥＤ）による青、緑、赤の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光、スーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ）による青、緑、赤の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光の何れかを出力する。
【００２４】
なお、各光源（第１光源２ａ、第２光源２ｂ、第３光源２ｃ）としては、例えばレーザダイオードの出力光、発光ダイオード（ＬＥＤ：Light Emitting Diode）の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光、スーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ：Super Luminescent Diode ）の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光などを適宜選択的に用いることができる。
【００２５】
照射部２ｄは、複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃからの異なる複数の波長（青、緑、赤）の光を被検査物Ｗに照射する。
【００２６】
搬送部３は、被検査物Ｗを搬送路上で所定間隔おきに順次搬送するもので、例えば装置本体に対して水平に配置されたベルトコンベアで構成される。
【００２７】
搬送部としてのベルトコンベア３は、搬送ベルトが照射部２ｄにて照射される複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃからの光を透過する光透過性ベルトで形成され、被検査物Ｗの検査を行う際に、予め設定された搬送速度により駆動制御される。これにより、被検査物Ｗは、ベルトコンベア４上を図１の搬送方向Ｘに所定間隔おきに搬送される。
【００２８】
受光部４は、図２（ａ）に示すように、カラーフィルタ４ａと２次元イメージセンサ４ｂを備えて構成される。受光部４は、光源部２の青、緑、赤の波長の複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃそれぞれに対応し、それぞれ青、緑、赤の波長を透過する複数のカラーフィルタ４ａが所定のパターンで２次元イメージセンサ４ｂの受光面に配列される。具体的には、Ｒ，Ｇ，Ｂの３種類のカラーフィルタ４ａが例えばＲ：Ｇ：Ｂ＝１：２：１の比率になる所定のパターンで２次元イメージセンサ４ｂの受光面に配列される。受光部４は、光源部２からの青、緑、赤の波長の光が照射部２ｄにて被検査物Ｗに照射されると、被検査物Ｗからの透過光を受光し、受光した光強度に比例した光強度データを出力する。
【００２９】
なお、受光部４は、被検査物Ｗからの透過光を受光しているが、被検査物Ｗからの反射光を受光するようにしてもよい。この場合、搬送部としてのベルトコンベア３は、光源部２の複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃからの光を反射する材料で搬送ベルトを形成するのが好ましい。
【００３０】
データ取得部５は、受光部４から出力される光強度データを読み込んで取得し、この取得した光強度データを記憶する。
【００３１】
画像データ生成部６は、データ取得部５にて読み込んだ光強度データから複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃの青、緑、赤の波長帯毎の２次元画像データ生成する。
【００３２】
記憶部７は、特性データ記憶部７ａと補正データ記憶部７ｂを備える。特性データ記憶部７ａは、複数の光源２，２ｂ，２ｃからの光を照射したときの既知の物品毎の特性（例えば含量、糖度、鮮度など）に応じたスペクトル特性（例えば図３（ａ）や図４の吸収スペクトル特性、図５、図６、図７などの反射スペクトル特性など）のデータを特性データとして記憶する。
【００３３】
なお、特性データは、物品の特性（例えば含量、糖度、鮮度など）の変化が少ない波長と、特性の変化が特徴的な波長付近の吸光度（吸収量）や反射率（反射量）のデータを少なくとも含んでいればよい。
【００３４】
補正データ記憶部７ｂは、波長が異なる複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃのそれぞれに対し、複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃそれぞれについて１つの光源（２ａ，２ｂ，２ｃの何れか）のみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する。
【００３５】
特性検出部８は、被検査物Ｗに対応する物品の特性データを特性データ記憶部７ａから読み出し、読み出した物品の特性データと、画像データ生成部６にて生成した複数の２次元画像データの各画素の強度データとに基づいて被検査物Ｗの特性を検出する。
【００３６】
ここで、本実施の形態における受光部４は、光源部２の複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃそれぞれに対応し、複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃの波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ４ａ、すなわち青、緑、赤の波長帯の複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃに対応した青、緑、赤のカラーフィルタ４ａを配置した２次元イメージセンサ４ｂを有する。
【００３７】
しかし、２次元イメージセンサ４ｂの青のカラーフィルタに緑や赤の光が漏れ込んだ場合や２次元イメージセンサ４ｂの緑のカラーフィルタに青や赤の光が漏れ込んだ場合には誤差を生じる。
【００３８】
そこで、本実施の形態では、光源部２の複数の光源２ａ，２ｂ，２ｃの１つのみを点灯させ、点灯させた光源の波長に対応する２次元イメージセンサ４ｂのカラーフィルタを通過した光強度データと他のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして補正データ記憶部７ｂに記憶しておき、データ取得部５で読み込んだ光強度データを補正データ記憶部７ｂに記憶した補正データで補正することで誤差を解消している。以下、具体的に説明する。
【００３９】
（１）予め、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各検出素子に漏れ込む他の色の光からの漏れ込み比率を求め、補正データとする。
【００４０】
ａ）青光源のみを点灯させた場合
・緑（Ｇ）検出素子の検出強度と青（Ｂ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｇｂ）＝緑（Ｇ）検出強度／青（Ｂ）検出強度）とする。
・赤（Ｒ）検出素子の検出強度と青（Ｂ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｒｂ）＝赤（Ｒ）検出強度／青（Ｂ）検出強度）とする。
【００４１】
ｂ）緑光源のみを点灯させた場合
・青（Ｂ）検出素子の検出強度と緑（Ｇ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｂｇ）＝青（Ｂ）検出強度／緑（Ｇ）検出強度）とする。
・赤（Ｒ）検出素子の検出強度と緑（Ｇ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｒｇ）＝赤（Ｒ）検出強度／緑（Ｇ）検出強度）とする。
【００４２】
ｃ）赤光源のみを点灯させた場合
・青（Ｂ）検出素子の検出強度と赤（Ｒ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｂｒ）＝青（Ｂ）検出強度／赤（Ｒ）検出強度）とする。
・緑（Ｇ）検出素子の検出強度と赤（Ｒ）検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ（Ｃａｌ（Ｇｒ）＝緑（Ｇ）検出強度／赤（Ｒ）検出強度）とする。
【００４３】
次に、実際の測定（赤光源、緑光源、青光源を同時に点灯させた状態）における光強度データの補正方法について説明する。
【００４４】
青（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各検出素子で検出される光強度データをＭ（Ｒ），Ｍ（Ｇ），Ｍ（Ｂ）とし、赤光源の真の光強度をＴ（Ｒ），緑光源の真の光強度をＴ（Ｇ），青光源の真の光強度をＴ（Ｂ）とすると、下式（１），（２），（３）で表される。
【００４５】
Ｍ（Ｒ）＝｛Ｔ（Ｒ）−Ｔ（Ｒ）×Ｃａｌ（Ｂｒ）−Ｔ（Ｒ）×Ｃａｌ（Ｇｒ）｝＋Ｔ（Ｂ）×Ｃａｌ（Ｒｂ）＋Ｔ（Ｇ）×Ｃａｌ（Ｒｇ）…式（１）
【００４６】
Ｍ（Ｇ）＝｛Ｔ（Ｇ）−Ｔ（Ｇ）×Ｃａｌ（Ｂｇ）−Ｔ（Ｇ）×Ｃａｌ（Ｒｇ）｝＋Ｔ（Ｂ）×Ｃａｌ（Ｇｂ）＋Ｔ（Ｒ）×Ｃａｌ（Ｇｒ）…式（２）
【００４７】
Ｍ（Ｂ）＝｛Ｔ（Ｂ）−Ｔ（Ｂ）×Ｃａｌ（Ｒｂ）−Ｔ（Ｂ）×Ｃａｌ（Ｇｂ）｝＋Ｔ（Ｇ）×Ｃａｌ（Ｂｇ）＋Ｔ（Ｒ）×Ｃａｌ（Ｂｒ）…式（３）
【００４８】
従って、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各検出素子で検出される光強度データと、予め赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各検出素子に漏れ込む他の色の光からの漏れ込み比率Ｃａｌ（Ｇｂ），Ｃａｌ（Ｒｂ），Ｃａｌ（Ｂｇ），Ｃａｌ（Ｒｇ），Ｃａｌ（Ｂｒ），Ｃａｌ（Ｇｒ）を求めておくことで、式（１）〜（３）の連立方程式から光源の真の光強度Ｔ（Ｒ），Ｔ（Ｇ），Ｔ（Ｂ）を求めることができる。  
【００４９】
次に、上記のように構成され物品検査装置１を用いた被検査物Ｗの特性の検出方法について説明する。
【００５０】
まず、第１光源２ａ、第２光源２ｂ、第３光源２ｃのそれぞれに対し、それぞれについて光源１つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして補正データ記憶部７ｂに記憶しておく。
【００５１】
そして、検査対象となる被検査物Ｗを搬送部３にて搬送方向Ｘに搬送し、この被検査物Ｗに対し、ピーク波長が異なる第１光源２ａ、第２光源２ｂ、第３光源２ｃから照射部２ｄを介して光を照射する。
【００５２】
各光源２ａ，２ｂ，２ｃからの光が照射部２ｄを介して被検査物Ｗに照射されると、被検査物Ｗからの透過光または反射光がカラーフィルタ４ａを介して２次元イメージセンサ４ｂに入力される。
【００５３】
２次元イメージセンサ４ｂは、各光源２ａ，２ｂ，２ｃそれぞれに対応し、各光源２ａ，２ｂ，２ｃの波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ４ａが所定のパターンで配列されており、被検査物Ｗからの透過光または反射光に応じた光強度データを出力する。この２次元イメジセンサ４ｂから出力される光強度データは、データ取得部５が読み込んで記憶する。
【００５４】
そして、画像データ生成部６は、データ取得部５で読み込んだ光強度データを補正データ記憶部７ｂに記憶された補正データで補正し、第１光源２ａ、第２光源２ｂ、第３光源２ｃの波長帯毎の２次元画像データを生成する。
【００５５】
そして、特性検出部８は、特性データ記憶部７ａから読み出した被検査物Ｗに対応する物品の特性データと、画像データ生成部６にて生成した複数の２次元画像データの各画素の強度データとに基づいて被検査物Ｗの特性を検出する。
【００５６】
［具体例］
次に、上述した物品検査装置１にて検出する特性（含量、糖度、鮮度）の評価の具体例について図３〜図７を参照しながら説明する。
【００５７】
まず、トマトのリコペンの含量評価の一例として、図３（ａ）はトマトのリコペンの含量毎の吸収スペクトル特性、図３（ｂ）はカラーフィルタ通過後の２次元イメージセンサ４ｂの波長感度特性を示す。なお、図３（ａ）において、リコペン含量９．１ｍｇ／１００ｇの吸収スペクトルを太線、リコペン含量７．５ｍｇ／１００ｇの吸収スペクトルを点線、リコペン含量０ｍｇ／１００ｇの吸収スペクトルを細線で示している。
【００５８】
図３（ａ）に示すように、トマトのリコペンの含量に対する吸収スペクトルの関係には、５５０ｎｍ付近と、６８０ｎｍ付近の吸収特性の特徴がある。すなわち、リコペンの含量が多い程、５５０ｎｍ付近の吸収は大きく、６８０ｎｍ付近の吸収は小さいという特徴がある。
【００５９】
そこで、予めトマトのリコペンの含量による吸収量の変化が少ない５００ｎｍ以下の波長と５５０ｎｍ付近と６８０ｎｍ付近のリコペンの含量に対する吸収量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部７ａに記憶しておく。そして、５００ｎｍ以下の波長の吸収量を基準とした時の５５０ｎｍ付近（図３（ｂ）の矢印Ｂ）と６８０ｎｍ付近（図３（ｂ）の矢印Ｃ）のリコペンの含量に対する吸収量と、予め記憶した特性データとに基づいてトマトのリコペンの含量を検出して評価を行うことができる。
【００６０】
次に、トマトの糖度評価の一例として、図４はトマトの糖度毎の吸収スペクトル特性を示す。なお、図４において、糖度９．４の吸収スペクトルを太線、糖度６．６の吸収スペクトルを点線、糖度３．９の吸収スペクトルを細線で示している。
【００６１】
上述したトマトのリコペンの含量と同様に、吸収スペクトルが特徴的な、５５０ｎｍ付近および６８０ｎｍ付近の吸収量の関係から糖度を判断することができる。そこで、予めトマトの糖度による吸収量の変化が少ない５００ｎｍ以下の波長と５５０ｎｍ付近と６８０ｎｍ付近のトマトの糖度に対する吸収量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部７ａに記憶しておく。そして、５００ｎｍ以下の波長の吸収量を基準とした時の５５０ｎｍ付近と６８０ｎｍ付近の糖度に対する吸収量と、予め記憶した特性データとに基づいてトマトの糖度を検出して評価を行うことができる。
【００６２】
次に、牛肉やマグロの鮮度評価の一例として、図５は牛肉の経過時間毎の反射スペクトル特性、図６はマグロの時間経過毎の反射スペクトル特性を示す。なお、図５において、０時間後の反射スペクトルを太線、１時間後の反射スペクトルを点線、５時間後の反射スペクトルを細線で示している。また、図６において、０分後の反射スペクトルを点線、６０分後の反射スペクトルを実線で示している。
【００６３】
図５や図６に示すように、鮮度によって反射スペクトル強度の変化する領域（６００−６３０ｎｍ）と、鮮度によって反射スペクトル強度の変化しない領域（５５０−５６０ｎｍ）から鮮度を判断することができる。そこで、予め牛肉やマグロの鮮度による反射量の変化が少ない５００ｎｍ以下の波長と５５０ｎｍ付近と６３０ｎｍ付近の牛肉やマグロの鮮度に対する反射量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部７ａに記憶しておく。そして、５００ｎｍ以下の反射量を基準とした時の５５０ｎｍ付近と６３０ｎｍ付近の鮮度に対する反射量と、予め記憶した特性データとに基づいて牛肉やマグロの鮮度を検出して評価を行うことができる。
【００６４】
次に、図７は葉もの野菜の鮮度評価の一例として、葉もの野菜の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す。なお、図７において、０分後の反射スペクトルを点線、３０分後の反射スペクトルを実線で示している。
【００６５】
植物の表皮構造の最も外側は光沢のあるクチクラ層である。クチクラ層は細胞壁の外側のクチン（不飽和脂肪酸の重合物質）とワックス（高級脂肪酸と高級アルコールのエステル化合物）でできた透明で水を通さない層である。植物の葉、茎、果実、種子の表面が水をはじくのは、この層のためで体内への水の侵入および水分蒸発を防ぐ役割を果たしている。時間がたつにつれてクチクラ層は劣化していき、反射率特性も変化する。
【００６６】
例えば葉もの野菜の場合には、図７に示すように、時間の経過に伴ってクロロフィルによる光吸収が減少し、６８０ｎｍ付近の反射率が上昇すると共に、７００〜８００ｎｍの近赤外反射率が徐々に低下する傾向を示しめす。この変化に伴って、ＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index：正規化植生指数）は時間の経過と共に減少する。そして、６８０ｎｍ付近の反射率が上昇することにより、葉の緑色に対する赤色の比率が大きくなることから、見た目の色は徐々に黄色く変化することになる。
【００６７】
そこで、予め葉もの野菜の鮮度による反射量の変化が少ない５００ｎｍ以下の波長と４５０ｎｍ付近と６８０ｎｍ付近の葉もの野菜の鮮度に対する反射量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部７ａに記憶しておく。そして、５００ｎｍ以下の反射量を基準とした時の４５０ｎｍ付近と６８０ｎｍ付近の鮮度に対する反射量と、予め記憶した特性データとに基づいて葉もの野菜の鮮度を検出して評価を行うことができる。
【００６８】
このように、本実施の形態によれば、安価かつシンプルな構成で、しかも高速に複数の異なる波長（狭い帯域の波長）の光によるイメージング画像を取得することができる。また、取得したイメージング画像により計測したい特徴とする波長の強度を正確に測定することができる。
【００６９】
ところで、上述した実施の形態では、第１光源２ａ、第２光源２ｂ、第３光源２ｃから異なる複数の波長（λ１，λ２，λ３）を同時に出力して測定する場合を例にとって説明したが、図８（ａ），（ｂ）に示すように、異なる波長（λ１，λ２，λ３）の光源２ａ，２ｂ，２ｃをオン／オフ制御し、異なる複数の波長（λ１，λ２，λ３）を被検査物Ｗに対して順次に断続光として照射し、被検査物Ｗからの透過光（または反射光）を検出する時分割測定方式を採用することもできる。
【００７０】
以上、本発明に係る物品検査装置の最良の形態について説明したが、この形態による記述および図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例および運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【００７１】
１  物品検査装置
２  光源部
２ａ，２ｂ，２ｃ  光源
２ｄ  照射部
３  搬送部
４  受光部
４ａ  カラーフィルタ
４ｂ  ２次元イメージセンサ
５  データ取得部
６  画像データ生成部
７  記憶部
７ａ  特性データ記憶部
７ｂ  補正データ記憶部
８  特性検出部
Ｗ  被検査物
Ｘ  搬送方向
【図１】
2020085622.tif 000003
【図２】
2020085622.tif 000004
【図３】
2020085622.tif 000005
【図４】
2020085622.tif 000006
【図５】
2020085622.tif 000007
【図６】
2020085622.tif 000008
【図７】
2020085622.tif 000009
【図８】
2020085622.tif 000010