(57)【要約】【課題】  本発明の目的は、所定の処理を行う途中に行われる検査結果を出力するための装置または方法の提供である。【解決手段】  複数の肉の部位を混ぜ合わせることで１つの加工食品を作成する加工処理において、前記複数の肉の部位のうち、前記加工食品に含めないようにする第１の部位と、前記加工食品に含めるようにする第２の部位のうち少なくともいずれか一方を含む肉の塊に対する光学的な検査を行う検査手段からの検査結果に基づく情報を取得可能な取得手段と、前記取得手段からの情報に基づき、前記第１の部位と前記第２の部位とに対して異なる出力をするように制御する制御手段とを有することを特徴とする。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の肉の部位を混ぜ合わせることで１つの加工食品を作成する加工処理において、
前記複数の肉の部位のうち、前記加工食品に含めないようにする第１の部位と、前記加工食品に含めるようにする第２の部位のうち少なくともいずれか一方を含む肉の塊に対する光学的な検査を行う検査手段からの検査結果に基づく情報を取得可能な取得手段と、
前記取得手段からの情報に基づき、前記第１の部位と前記第２の部位とに対して異なる出力をするように制御する制御手段とを有することを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記加工食品は肉であり、前記第１の部位には軟骨が含まれており、前記第２の部位には赤身が含まれていることを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記制御手段は、前記第１の部位と前記第２の部位とを異なる表示形態で表示するように制御することを特徴とする請求項１または２に記載の電子機器。
【請求項４】
前記制御手段は、前記第１の部位と前記第２の部位とに異なる加工を行うように制御することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項５】
前記取得手段は、前記光学的な検査がＡＩエンジンによって判定された前記部位に関する情報を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項６】
前記肉の塊は、ブロック肉、または複数の部位をまとめて１つの塊とした端肉であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項７】
前記光学的な検査において、前記肉の塊が所定の厚さの範囲を満たさない場合にはアラートを発生することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項８】
前記光学的な検査は、前記肉の塊をベルトコンベイヤーにのせた状態で行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項９】
前記ベルトコンベイヤーの移動速度が所定の範囲以外したり、停止した場合にはアラートを行う、または、光学的な検査に使用するための光の照射を停止することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１０】
前記制御手段は、前記光学的な検査をされた肉の塊のうち、軟骨の部分を識別可能に表示するように制御することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１１】
前記光学的な検査はハイパースペクトルによる検査であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１２】
前記光学的な検査のほかに、肉以外の異物を検知するためのＸ線の検査を行うことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１３】
前記取得手段は、前記第１の部位に含まれる部分、前記第２の部位に含まれる部分、前記第１の部位に含まれるのか、前記第２の部位に含まれるのか不明であるとされた所定の部分の３つの情報を取得することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１４】
前記制御手段は、前記所定の部分に対して人間による検査が行われた結果を、前記光学的な検査に基づき部位の判定を行うＡＩエンジンの学習データとするように制御することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１５】
複数の肉の部位を混ぜ合わせることで１つの加工食品を作成する加工処理において、
前記複数の肉の部位のうち、前記加工食品に含めないようにする第１の部位と、前記加工食品に含めるようにする第２の部位のうち少なくともいずれか一方を含む肉の塊に対する光学的な検査を行う検査手段からの検査結果に基づく情報を取得可能な取得ステップと、
前記取得手段からの情報に基づき、前記第１の部位と前記第２の部位とに対して異なる出力をするように制御する制御ステップとを有する電子機器の制御方法。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載された電子機器の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載された電子機器の各手段として機能させるためのプログラムを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器およびその制御方法に関し、特に検査の結果を出力するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、光を用いて検査を行う技術が知られている。特許文献１には、近赤外線からの分光を用いて得られた分光画像に基づき、スペクトルデータを抽出し、錠剤が良品か、異種錠剤かを判定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１３６１８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の方法では、実際に検査の後に加工を行ったり、他の検査や製品の処理などの他の工程のあるような場合において、ユーザにどのように検査結果を示したり、検査結果に基づく処理を行うのかユーザは分からない。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑み、所定の処理を行う途中に行われる検査結果を出力するための装置または方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の電子機器は、複数の肉の部位を混ぜ合わせることで１つの加工食品を作成する加工処理において、前記複数の肉の部位のうち、前記加工食品に含めないようにする第１の部位と、前記加工食品に含めるようにする第２の部位のうち少なくともいずれか一方を含む肉の塊に対する光学的な検査を行う検査手段からの検査結果に基づく情報を取得可能な取得手段と、前記取得手段からの情報に基づき、前記第１の部位と前記第２の部位とに対して異なる出力をするように制御する制御手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、所定の処理を行う途中に行われる検査結果を出力するための装置または方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態にかかるシステムの構成を示すブロック図
【図２】（ａ）、（ｂ）本実施形態における肉の加工過程
【図３】本実施形態における端肉の一例を説明するための図
【図４】本実施形態における肉の検査処理のフローチャート
【図５】本実施形態における検査結果の表示方法の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する具体例は本発明に係る最良の実施形態の一例ではあるが、本発明はこれらの具体例に限定されるものではない。
【００１０】
まず、本実施形態に係る電子機器１の構成について図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る電子機器１を含むシステム１００の構成を示すブロック図である。
【００１１】
本実施形態に係るシステム１００は、電子機器１と、計測装置２（Ｘ線装置、ハイパースペクトルカメラ）とを有する。電子機器１と、計測装置２とは部分的に又は全体的にネットワークを介して接続されていても良いし、電子機器１と表示部３とは別でもよい。さらに、電子機器１は不図示の工場内の食肉可能のための制御を行う装置と通信可能またはその装置を制御可能とする。なお、ネットワークはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びインターネットを含む。
【００１２】
計測装置２は、計測部２１と、制御部２２と、を有する。計測部２１は、制御部２２によって制御され、不図示の検査対象となる肉からスペクトルを計測しスペクトルデータを取得する部分である。
【００１３】
スペクトルデータは、複数のスペクトル成分のそれぞれに対して、該スペクトル成分の強度値（「スペクトル強度」と称する）が格納されたデータであれば、特に限定はされない。スペクトルデータとしては、例えば、検査対象となる肉に対して刺激を与えた際に生じる応答について、その応答強度（スペクトル強度に対応する）を計測パラメータ（スペクトル成分に対応する）に対して格納したデータを用いることができる。ここで言う「刺激」とは、電磁波や音、電磁場、温度、湿度を含む。
【００１４】
スペクトルデータとしては、具体的には、紫外又は可視又は赤外域の分光スペクトルデータ、ラマン分光スペクトルデータ、ＮＭＲスペクトルデータ、質量スペクトルデータ、液体クロマトグラム、ガスクロマトグラム、音の周波数スペクトルデータ等が挙げられる。ラマン分光スペクトルデータとしては、自発ラマン散乱分光スペクトルデータ、非線形ラマン散乱分光スペクトルデータを含む。非線形ラマン散乱分光としては、誘導ラマン散乱（Ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ  Ｒａｍａｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＳＲＳ）分光、コヒーレントアンチストークスラマン散乱（Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ａｎｔｉ−ｓｔｏｋｅｓ  Ｒａｍａｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＣＡＲＳ）分光、コヒーレントストークスラマン散乱（Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ｓｔｏｋｅｓ  Ｒａｍａｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＣＳＲＳ）分光を含む。スペクトルデータは、紫外又は可視又は赤外域の分光スペクトルデータ、ラマン分光スペクトルデータ、質量スペクトルデータのいずれか１つを含むことが好ましい。
【００１５】
スペクトルデータが紫外又は可視又は赤外域の分光スペクトルデータ、ラマン分光スペクトルデータである場合には、スペクトル成分は波長や波数とすることができる。また、スペクトルデータが質量スペクトルデータである場合には、スペクトル成分は質量電荷比や質量数とすることができる。
【００１６】
スペクトルデータは、検査対象となる肉に含まれる複数の構成成分に対応する群のいずれかに属する。スペクトル成分およびスペクトル強度は、スペクトルデータを取得した計測領域に含まれる、検査対象となる肉の構成成分のそれぞれに応じて異なる。そのため、スペクトルデータを解析することで、スペクトルデータが属する群を識別し、それぞれのスペクトルデータを各構成成分に帰属することができる。
【００１７】
表示部３は、電子機器１の処理結果を表示する部分である。表示部３としては、例えばフラットパネルディスプレイなどの画像表示装置を用いることができる。表示部３は、内部バス１５０を介して送信される画像データ等を表示することができる。
【００１８】
記録媒体１０８は、各種データを記憶する装置である。記録媒体１０８には、計測装置２によって取得したスペクトルデータや、機械学習のためのデータ等を記憶することができる。あるいは、電子機器１による処理結果を記憶しても良い。記録媒体１０８に記憶した各種データは、必要に応じて読み出し、表示部３に表示することができる。
【００１９】
また、電子機器１は記録媒体１０８に記憶した識別器やスペクトルデータを用いて処理を行っても良い。あるいは、他の装置で計測し生成されたスペクトルデータを記録媒体１０８にあらかじめ記憶しておき、電子機器１でそれらのスペクトルデータの処理を行っても良い。
【００２０】
電子機器１は、機械学習に基づくＡＩエンジンを用いてスペクトルデータを処理する装置である。
【００２１】
内部バス１５０に対してＣＰＵ１０１、メモリ１０２、不揮発性メモリ１０３、画像処理部１０４、表示部３、操作部１０６、記録媒体Ｉ／Ｆ１０７、外部Ｉ／Ｆ１０９、通信Ｉ／Ｆ１１０が接続されている。内部バス１５０に接続される各部は、内部バス１５０を介して互いにデータのやりとりを行うことができるようにされている。
【００２２】
メモリ１０２は、例えばＲＡＭ（半導体素子を利用した揮発性のメモリなど）からなる。ＣＰＵ１０１は、例えば不揮発性メモリ１０３に格納されるプログラムに従い、メモリ１０２をワークメモリとして用いて、電子機器１の各部を制御する。不揮発性メモリ１０３には、波長画像データや肉の部位に関するデータ、その他のデータ、ＣＰＵ１０１が動作するための各種プログラムなどが格納される。不揮発性メモリ１０３は例えばハードディスク（ＨＤ）やＲＯＭなどで構成される。
【００２３】
画像処理部１０４は、ＣＰＵ１０１の制御に基づいて、不揮発性メモリ１０３や記録媒体１０８に格納された画像データや、外部Ｉ／Ｆ１０９を介して取得した映像信号、通信Ｉ／Ｆ１１０を介して取得した画像データなどに対して各種画像処理を施す。画像処理部１０４が行う画像処理には、Ａ／Ｄ変換処理、Ｄ／Ａ変換処理、画像データの符号化処理、圧縮処理、デコード処理、拡大／縮小処理（リサイズ）、ノイズ低減処理、色変換処理などが含まれる。画像処理部１０４は特定の画像処理を施すための専用の回路ブロックで構成しても良い。また、画像処理の種別によっては画像処理部１０４を用いずにＣＰＵ１０１がプログラムに従って画像処理を施すことも可能である。
【００２４】
表示部３は、ＣＰＵ１０１の制御に基づいて、画像やＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を構成するＧＵＩ画面などを表示する。ＣＰＵ１０１は、プログラムに従い表示制御信号を生成し、表示部３に表示するための映像信号を生成して表示部３に出力するように電子機器１の各部を制御する。表示部３は出力された映像信号に基づいて映像を表示する。なお、電子機器１自体が備える構成としては表示部３に表示させるための映像信号を出力するためのインターフェースまでとし、表示部３は外付けのモニタ（テレビなど）で構成してもよい。
【００２５】
操作部１０６は、キーボードなどの文字情報入力デバイスや、マウスやタッチパネルといったポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、ジョイスティック、タッチセンサ、タッチパッドなどを含む、ユーザ操作を受け付けるための入力デバイスである。なお、タッチパネルは、表示部３に重ね合わせて平面的に構成され、接触された位置に応じた座標情報が出力されるようにした入力デバイスである。
【００２６】
記憶媒体Ｉ／Ｆ１０７は、メモリーカードやＣＤ、ＤＶＤといった記録媒体１０８が装着可能とされ、ＣＰＵ１０１の制御に基づき、装着された記録媒体１０８からのデータの読み出しや、当該記録媒体１０８に対するデータの書き込みを行う。外部Ｉ／Ｆ１０９は、外部機器と有線ケーブルや無線によって接続し、映像信号や音声信号の入出力を行うためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ１１０は、外部機器やインターネット１１１などと通信して、ファイルやコマンドなどの各種データの送受信を行うためのインターフェースである。図２（ａ）、（ｂ）を用いて、本実施形態における肉の加工過程について説明をする。図２（ａ）、（ｂ）は、肉卸業者または畜産農家を経て、加工対象となる肉が加工を行う工場へと運ばれる。肉の加工工程においては、主に同じ部位が固まっているブロック肉と呼ばれるものと、ブロック肉の塊の中に入らなかった、様々な部位の肉片を塊とした端肉と呼ばれるものとが含まれる。本実施形態においては、ハンバーグを作成するための肉の加工工程として説明をするが、本実施形態においてはこれに限らずソーセージやその他の肉加工食品においても適用可能なことは言うまでもない。
【００２７】
ブロック肉と端肉は、肉の品質保持のためにそれぞれ冷凍された状態で肉の加工過程へと進む。特に、様々な部位の肉片をまとめた端肉は大きな塊となっている。
【００２８】
以下、図２（ａ）を用いて説明をする。まずは、ブロック肉や端肉に含まれる骨を検知したり、異物が含まれていないかを確認するためにＸ線を用いた検査を行う。ブロック肉や端肉がベルトコンベア上に並べられた状態で検査が行われ、骨や異物があった場合には後工程においてそれらを取り除く。Ｘ線の検査ではベルトコンベアのスピードが１５メートル／分、２５メートル／分のスピードで検査を行うことができる。
【００２９】
次に、ハイパースペクトル検査と本実施形態において呼ぶ、一度に照射可能な波長域の広いハイパースペクトルカメラを使用した検査を行う。ハイパースペクトル検査においては、取得された波長画像データをＡＩエンジンに入れ、機械学習に基づき、軟骨／筋／腱がいずれの位置にあるかや、端肉に含まれているか否か等の結果を出力する。なお、ハイパースペクトル検査においてもＸ線検査と同様にベルトコンベア上に肉をのせて検査を行うので、Ｘ線検査と同様のスピードでベルトコンベアを稼働したほうがよい。ただし、ＡＩエンジンを通した結果の出力を行う必要があるため、判定に時間を要す場合には、ハイパースペクトルカメラをＸ線の装置よりも多く設置したり、ＡＩエンジンの数を増やすなどをしてもよい。Ｘ線検査、ハイパースペクトル検査の後、骨、異物、軟骨、筋、腱などの部位を除いたブロック肉や端肉をミンチし、ハンバーグを成型する工程へと進む。
【００３０】
次に、図２（ｂ）を用いて、Ｘ線及びハイパースペクトル検査の様子について説明をする。本実施形態においては、Ｘ線とハイパースペクトルの検査は、ベルトコンベイヤー上で行われるものとする。図２（ｂ）に示すように、ベルトコンベイヤー上を端肉とブロック肉が流れ、まずＸ線の検査が行われる。次にハイパースペクトル検査が行われる。ベルトコンベイヤーの移動方向は矢印の方向である。このように、各検査は肉の上から光波を当てて検査が行われる。ハイパースペクトルの検査ではＸ線の検査よりも、検査対象の表面付近、すなわち光の照射した付近の物体に対してしか光が届きにくい。よって、検査結果も、ハイパースペクトル検査の方がより照射した位置からより浅い範囲しか結果を得にくい。
【００３１】
ハイパースペクトル検査では、２センチや５センチといった範囲に肉をあらかじめスライスしたほうがよい。端肉に含まれる各部位の大きさによるが、各部位の大きさが２から３センチくらいの場合には、端肉を２センチから５センチほどにスライスしておけばよい。ただし、例えば１０センチや８センチといった厚みでスライスをしておき、端肉の両面を検査するようにしてもよい。さらに、後述するように、検査した結果、そのままの肉の状態で通常ミンチの過程に進んでもよい肉（Ａパターンとする）、人間による判定が必要な肉（Ｂパターンとする）、そのままの肉の状態で通常のミンチの過程に進まないほうがよい肉（Ｃパターン）のように、肉を細かく分けてもよい。なお、例えば、Ｃパターンに含まれた肉であっても、Ａパターンの肉よりも細かくミンチをして軟骨の硬さが製品に出ないようにしたり、軟骨の部分を切り取って、Ａパターンの肉と同様にミンチをしたりしてもよい。また、Ｂパターンの肉の場合には、人が検査を行いＡパターンとするかＢパターンとするかを決める。なお、Ｂパターンの肉のデータはＡＩエンジンの学習データとして用いることで、検査精度の向上が見込まれる。なお、Ｘ線やハイパースペクトルの検査は端肉のみに対して行ってもよい。
【００３２】
次に、図３（ａ）、（ｂ）を用いて本実施形態における端肉と呼ばれる肉塊について説明をする。図３（ａ）にはブロック肉の一例を示し、図３（ｂ）には端肉の一例を示す。図３（ａ）は、赤身と脂身とが含まれるブロック肉を示している。ブロック肉では、各部位の位置関係が分かっているので、例えば、図３（ａ）に示す赤身と脂身のブロック肉の中には軟骨が含まれていないことを検査せずに分かる可能性がある。図３（ｂ）に示すように端肉においては、細かく切られた部位がもともとの部位同士の位置関係に関係なく、塊になっている。
【００３３】
図４を用いて、本実施形態における肉の検査処理について説明をする。図４は肉の検査処理のフローチャートを示しており、この処理は、図２におけるＸ線検査とハイパースペクトル検査とに該当する。
【００３４】
この処理は、不揮発性メモリ１０３に記録されたプログラムをメモリ１０２に展開してＣＰＵ１０１が実行することで実現する。なお、この処理は、電子機器１に電源が入り、Ｘ線及びハイパースペクトルの検査が可能になると開始する。
【００３５】
Ｓ１では、ＣＰＵ１０１は端肉及びブロック肉とがベルトコンベイヤーに置かれ、Ｘ線検査が可能な状態になっているか否かを確認する。
【００３６】
Ｓ２では、ＣＵ１０１は端肉及びブロック肉とへのＸ線の照射を行い、Ｘ線による検査を行うようにする。
【００３７】
Ｓ３では、ＣＰＵ１０１は、Ｘ線による検査データを取得し、ＤＸｎとする。ｎは各端肉もしくはブロック肉に与えられる、識別のための数字である。ＤＸｎは、骨や異物の有無の情報だけでもよいし、どこに骨や異物があるかを示す座標情報を含むものでもよいし、骨や異物が含まれているかを示す画像データでもよい。なお、Ｓ３において取得された検査データＤＸｎは、記録媒体１０８に記録される。骨が含まれていた場合には、ブロック肉の場合にはＤＸｎに骨の有無の情報、端肉の場合には骨の位置までを含む情報を含めるようにしてもよい。ブロック肉の場合には、骨がある場合には、その塊のほとんどが骨である可能性が高いが、端肉の場合には、その塊の一部が骨である可能性が高い。よって、ブロック肉の場合には、骨の有無を示すことでその塊自体が加工に使えるのかを素早く把握することができる。一方で、端肉の場合には、骨の位置を示すことで後の処理で骨を取り除く処理を行えるようにする。さらにＤＸｎには骨の含まれる割合や面積を示すようにしてもよい。
【００３８】
また、Ｘ線による検査結果は、Ｘ線の検査の後、かつハイパースペクトルカメラの検査の前に表示部３に表示するようにしてもよいし、ハイパースペクトルの検査結果と共に表示をしてもよい。さらに、骨が閾値以上の割合（１つの肉片のなかで）または大きさであると判定したブロック肉または端肉は、ハイパースペクトルの検査をせずに廃棄または他の加工に使用してもよい。
【００３９】
Ｓ４では、ＣＰＵ１０１は、異物があったか否かを判定する。異物があった場合には、Ｓ５に進み、異物を排除する処理を行い、異物がなかった場合には、Ｓ６へ進む。なお、異物が含まれていた場合には、ブロック肉または端肉ごと廃棄するようにし、骨が含まれていた場合には、骨の部分を排除する処理を行うようにしてもよい。
【００４０】
Ｓ６では、ＣＰＵ１０１は、拡張波長域の検査、すなわちハイパースペクトルによる検査を行う。Ｓ６において、ブロック肉または端肉が閾値（５センチや４センチなど）の厚さよりも厚い場合には、アラートを示し、検査が適切にできないことを通知してもよい。なお、厚さが閾値よりも厚い場合には、両面を検査するようにしてもよい。また、ベルトコンベイヤーの移動スピードがハイパースペクトルの検査を行うことのできるスピードよりも速かったり、ベルトコンベイヤーが何かの原因で停止している場合にもユーザに通知をするようにする。特に、食品を扱う場合には長時間熱を当てないようにしたほうがよいので、所定以上の時間光が肉に照射されないようにしたほうがよい。
【００４１】
Ｓ７では、ＣＰＵ１０１は、Ｓ６での検査結果を示す波長画像／情報を取得する。
【００４２】
Ｓ８では、ＣＰＵ１０１は、Ｓ７において取得した波長画像／情報を不図示のＡＩエンジンへと送信する。なお、ＡＩエンジンは、サーバー上に置かれているものとするが、電子機器１が保有していてもよい。
【００４３】
Ｓ９では、ＣＰＵ１０１は、ＡＩエンジンから拡張波長による検査データを取得し、ＤＭｎとする。ｎは各端肉もしくはブロック肉に与えられる、識別のための数字である。ＤＭｎには、各部位の大きさや割合を示すデータ、各部位の位置を示すデータや、軟骨、筋、腱が所定以上の大きさ含まれているかを示すデータが含まれる。軟骨、筋、腱が所定以上、例えば端肉の面積に対して２０％以上含まれている場合、所定以上の大きさの塊が含まれている場合には、その肉はＮＧとしてデータに記録され、Ｃパターンの肉となる。そして、ＯＫと判定された場合は、Ａパターンの肉となる。ＤＭｎには、各部位のエリアを示す情報が含むようにしてもよいが、例えば今回の検査でユーザが知りたいのは軟骨、筋、腱が含まれているか否かなので、ユーザの知りたい情報については詳細に取得してもよい。つまり、軟骨、筋、腱に関してはどの位置にどのくらいあるのかといった詳細情報を取得し、赤身や脂肪に関してはその他何パーセントといったように大まかな割合だけの情報取得をしてもよいし、特に情報を取得しなくてもよい。このように、必要な情報に関しては詳細に、その他の情報に関しては大まかな情報のみを取得するようにすることで、ＡＩエンジンへの負荷が減り、検査の時間を短くすることができる。なお、ＡＩエンジンの判定は、赤身と脂肪を検出することで、その他の部位である軟骨、筋、腱が含まれているか否かを判定してもよいし、軟骨、筋、腱を検出するようにしてもよい。さらに、ＡＩエンジンは赤身や脂肪のデータを学習データとして機械学習をしてもよいし、軟骨、筋、腱のデータを学習データとして機械学習をしてもよい。
【００４４】
Ｓ１０では、ＣＰＵ１０１は、Ｓ９で取得した検査データに基づき結果を表示出力する。結果の表示について図５（ａ）から（ｇ）を用いて説明する。
【００４５】
図５（ａ）は、ハイパースペクトルの検査に基づき、端肉の中で部位ごとに異なる色を分けて示したものである。部位５０１は腱、部位５０２は軟骨、部位５０３は筋、部位５０４は赤身、部位５０５は脂身を示し、部分５０６は複数の部位が混じっている可能性が高く不明である部分を示し、部位を示す色とは異なる色で示される。例えば、ＡＩエンジンからの結果の出力の結果より、対象の部分が赤身である可能性が高い（所定以上の確立）である場合には、赤で対象の部分を示す。そして、赤身と筋とが混じっている可能性が高く、赤身のみである可能性が低い（所定未満の確立）である場合には、グレーや白などで示すようにしてもよい。言い換えると、対象の部分の部位を特定できた（可能性が高いと判定された）場合には、白黒以外の色で示し、不明である、または複数の部位が混じっており判断ができない場合には白黒で示すようにする。このように、使用する色を分けることで、ユーザがどの部分がＡＩエンジンにより明確に部位を判定できたのか、どの部分が部位を判定できなかったのかが分かる。
【００４６】
図５（ｂ）は、ハイパースペクトルの検査に基づき、Ａパターン、Ｂパターン、Ｃパターンごとに色や表示形態を変えて結果を示したものである。部分５０６はＣパターン、部分５０７はＡパターン、部分５０８はＢパターンとなる。このように、パターンごとに色または表示形態を分けて表示をすることでユーザが瞬時にＯＫかＮＧなのかを知ることができる。なお、Ｂパターンの部分は点滅をして表示をしてもよい。例えば、表示結果に基づいてユーザが手でＯＫかＮＧかを仕分けるような場合には、瞬時にＯＫかＮＧか、Ｂパターンがある場合には詳細な確認が必要であることを通知するために点滅するとよい。
【００４７】
図５（ｃ）は、ハイパースペクトルの検査に基づき、各部位の割合を数字で示したものである。このように結果を出力することで、数値の閾値を設けておけばＡパターンかＢパターンかを判定しやすい。なお、図５の結果は表示としてユーザに示してもよいし、結果に基づく判定をＣＰＵ１０１が行ったうえで、ユーザが後から参照できるようにしておくだけでもよい。
【００４８】
図５（ｄ）は、各パターンがどの割合であるのかを示したものである。
【００４９】
図５（ｅ）は、Ａパターン、Ｂパターンの割合を示し、Ｃパターンの部分は具体的にどの部位とどの部位とがまじりあっている部分が何パーセントあるのかを示したものである。
【００５０】
図５（ｆ）は、ＮＧとＯＫである確率が高いと判定された部分の割合を示し、さらに脂身と筋とが混じっている可能性の高い部分の割合や、赤いと軟骨の混じっている可能性の高い部分の割合を示している。さらに、脂身と筋のうち、筋が半分以上を占める割合が高いことを示している。これにより、ＮＧな部位の含まれる割合が例えば３０％以上であり、さらにＮＧな部位である可能性のある割合が１５％以上であれば、Ｂパターンにするなどの判定をしてもよい。また、ＮＧな部位の含まれる割合が例えば３０％以上であるが、ＮＧな部位である可能性のある割合が１５％未満であれば、Ｃパターンにして人間が判断するようにしてもよい。
【００５１】
図５（ｇ）は、ＮＧまたはＯＫである可能性の高い部分の割合と、ＮＧまたはＯＫである可能性のある部分の割合とをカッコで示している。これにより、ユーザはＮＧの部分の大まかな割合を把握することができ、実際に確認をしたりすることができる。
【００５２】
ここで、ＮＧやＯＫである可能性が高いとはＡＩエンジンによって、ＮＧである、またはＯＫであると判定されたことを示している。ＡＩエンジンにより、筋である可能性があることや、赤身である可能性があるとされたが、確率が低いと判定された場合には、可能性があるが、可能性が高くないものとする。
【００５３】
Ｓ１１では、ＣＰＵ１０１は、現在のＡＩエンジンが判定の対象としている肉ｎがＯＫであったか否かを判定する。すなわち、Ｓ１１においては、Ａパターンの肉であるか否かを判定する。Ｓ１１においてＯＫであると判定された場合は、Ｓ１２へ進み、そうでない場合は、Ｓ１３へ進む。
【００５４】
Ｓ１２では、ＣＰＵ１０１は、肉ｎをハンバーグの作成処理へと進めるようにする。
【００５５】
Ｓ１３では、ＣＰＵ１０１は、肉ｎが明らかにＮＧであるか否かを判定する。すなわち、Ｓ１３ではＣパターンの肉であるか否かを判定する。このとき、Ｃパターンなのか、Ｂパターンなのか分からない場合には、Ｓ１３の判定をＮｏとする。例えば、軟骨や筋が２０％以上含まれていたらＣパターンと判定するような場合に、軟骨や筋が１８％含まれており、さらに軟骨と赤身が混じったところが１０％あるような場合にはＳ１３ではＮｏと判定する。このように、明らかにＣパターンと判定する閾値を超えていないような場合にはＮｏと判定することで、ハンバーグ作成に使用されない肉の量を減らすことができる。Ｓ１３においてＹｅｓと判定された場合は、Ｓ１４へ進み、そうでない場合は、Ｓ１５へと進む。
【００５６】
Ｓ１４では、ＣＰＵ１０１は、肉ｎをハンバーグ作成処理以外の処理へと進めるようにする。例えば、Ｓ１３において明らかにＮＧであると判定された場合には、端肉を通常よりもさらに細かくミンチしたり、他の触感が求められるような加工品に使用したり、出汁などのために使用するようにしてもよい。
【００５７】
Ｓ１５では、ＣＰＵ１０１は、肉ｎを人間により再検査をし、ＡパターンがＣパターンかを判定する。このとき、人間が判定した結果をＡＩエンジンの学習データとすることで、ＡＩエンジンの判定の性能を向上させることができる。
【００５８】
以上、説明した実施形態によれば、加工を行うための肉の検査の結果をユーザが把握しやすくなる。
【００５９】
なお、軟骨と筋とは波長画像で近い特性を持っていることがあるため、軟骨と筋とを分けずに一緒に判定してもよい。さらに、軟骨と筋との結果とは分けずにユーザに表示したり、数値を出してもよい。これにより、ユーザは硬い部位の割合を把握しやすくなる。さらに、軟骨の部分は点滅して示し、必要に応じてユーザが取り除けるようにしてもよい。また、異物として手袋やビニール袋、容器の欠片のようなものも検知できるようにすると、人間の作業が減り、さらに検出精度も向上するのでよい。
【００６０】
ユーザに検査結果を画像で表示する場合には、異物を含めた軟骨や筋などの除去すべき場所を分かりやすく示し、いくつ部位を除去すべきかを示すようにしてもよい。これにより、ユーザは除去すべき部分や箇所が確実にわかり、さらに除去の作業を１回にまとめて行うことができるので、効率的に作業を行うことができる。また、特にまとまっている軟骨に関しては、加工した後の製品に食感などが残りやすいので、例えば２センチ以上といった所定以上の大きさの軟骨は必ず除去できるようにユーザに示してもよい。または所定以上の大きさの軟骨がある場合には必ずＮＧ（Ｂパターン）とするようにしてもよい。
【００６１】
さらに、ＡＩエンジンの判定によって軟骨である可能性が高いと判定された部分と、軟骨の可能性がある部分とを重みづけをして足し合わせることによって、対象となる端肉に今回の加工食品には向かない量の軟骨が含まれているのかを判定してもよい。
【００６２】
なお、軟骨や筋、腱などのＮＧの部分については単一色で画像を示し、ＯＫの部分は細かく部位によって色を変えて画像上で示してもよいし、その逆でもよい。
【００６３】
さらに、Ｘ線の検査結果と、ハイパースペクトルによる検査結果とを合わせて表示をするようにしてもよい。つまり、検知された異物の結果と共に、軟骨や赤身などの情報を出力するようにしてもよい。なお、Ｘ線の検査と合わせて金属探知機を使用してもよいし、いずれか一方を使用してもよい。
【００６４】
また、上述の実施形態においてはハンバーグを加工作成するための肉を一例に挙げて説明をしたが、これに限らず、果物や野菜、魚類、穀物、水、油、香辛料、穀物、海藻など様々な食品に対して使用可能である。さらに、食品に限らず、リサイクル工場などにおいても有効であることは言うまでもない。
【００６５】
なお、ＣＰＵ１０１が行うものとして説明した上述の各種の制御は１つのハードウェアが行ってもよいし、複数のハードウェアが処理を分担することで、装置全体の制御を行ってもよい。
【００６６】
また、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。さらに、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることも可能である。
【００６７】
また、上述した実施形態においては、本発明を電子機器に適用した場合を例にして説明したが、これはこの例に限定されず、検査結果の出力に関する制御が可能な電子機器であれば適用可能である。すなわち、本発明は携帯電話端末や携帯型の端末装置、工場内で使用可能な端末、デジタルフォトフレーム、音楽プレーヤー、ゲーム機、電子ブックリーダーなどに適用可能である。
【００６８】
（他の実施形態）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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