(57)【要約】【課題】物質内の異物の成分を特定する。【解決手段】異物検出装置は、異なる複数の波長にそれぞれ対応した複数の撮影画像にそれぞれ異物が写っている同一の複数の位置を特定する。複数の撮影画像の各々は、複数の波長のうちの対応する波長の光が照射された物質のの同一範囲の撮影画像である。異物検出装置は、複数の撮影画像における同一の複数の位置からそれぞれ複数の画像信号強度を特定し、特定された複数の画像信号強度の比を算出する。異物検出装置は、算出された比から、異物の成分を特定する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）異なる複数の波長の各々について当該波長の光が照射された物質の同一範囲を撮影し、
（Ｂ）前記異なる複数の波長にそれぞれ対応した複数の撮影画像にそれぞれ異物が写っている同一の複数の位置を特定し、
（Ｃ）前記複数の撮影画像における前記同一の複数の位置からそれぞれ複数の画像信号強度を特定し、
（Ｄ）前記特定された複数の画像信号強度の比を算出し、
（Ｅ）前記算出された比から、前記異物の成分を特定する、
ことを特徴とする異物検出方法。
【請求項２】
前記複数の画像信号強度の各々は、透過率又は吸収率であり、
前記比は、透過率比又は吸収率比である、
ことを特徴とする請求項１に記載の異物検出方法。
【請求項３】
（Ｆ）前記複数の撮影画像のうちの少なくとも一つについて、当該撮影画像全体又は異物全体のうち、前記特定された成分の異物が占める割合を算出し、
（Ｇ）前記算出された割合を基に、下記のうちの少なくとも一つを判定し、
・前記物質と前記物質が使用されている対象とのうちの少なくとも一つの劣化状態、
・作業の指示、
（Ｈ）（Ｇ）の判定の結果を出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の異物検出方法。
【請求項４】
前記複数の撮影画像の各々に、二つ以上の異物が写っている場合、各撮影画像に関し、当該二つ以上の異物の各々について、（Ｂ）乃至（Ｅ）を行い、
（Ｆ）において、一つ以上の成分の各々について、当該成分の異物が占める割合を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の異物検出方法。
【請求項５】
（Ｅ）で特定された成分が、前記物質が使用されている対象以外からの異物の成分に該当し、且つ、当該成分に関し（Ｆ）で算出された割合が、所定割合を超える場合、（Ｇ）において判定される作業の指示は、前記物質の交換である、
ことを特徴とする請求項３に記載の異物検出方法。
【請求項６】
前記異なる複数の波長は、異なる複数の波長領域にそれぞれ属する複数の波長である、
ことを特徴とする請求項１乃至５のうちのいずれか１項に記載の異物検出方法。
【請求項７】
前記異なる複数の波長の光は、可視光と近赤外光とを含む、
ことを特徴とする請求項６に記載の異物検出方法。
【請求項８】
異なる複数の波長にそれぞれ対応した複数の撮影画像にそれぞれ異物が写っている同一の複数の位置を特定する位置特定部と、
前記複数の撮影画像の各々は、前記複数の波長のうちの対応する波長の光が照射された物質のの同一範囲の撮影画像であり、
前記複数の撮影画像における前記同一の複数の位置からそれぞれ複数の画像信号強度を特定する信号強度特定部と、
前記特定された複数の画像信号強度の比を算出する強度比算出部と、
前記算出された比から前記異物の成分を特定する成分特定部と
を備えることを特徴とする異物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、異物の検出技術に関し、例えば、潤滑剤内の異物の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
透過光量に基づいて液体中の粒子濃度を検出するに際して、液中粒子の成分比に起因する検出誤差を抑えることのできる粒子濃度検出方法が開示されている。特許文献１に記載の方法は、潤滑油に可視光及び赤外光を照射して、それぞれの透過光量を計測し、計測された透過光量に基づいて、潤滑油に混入した粒子の濃度を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３４９６３４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に記載の方法によれば、潤滑油内の粒子の濃度を検出することができるが、当該粒子の成分を特定することはできない。このため、潤滑油内の粒子が、潤滑油が使用されている機械からの粒子なのか、当該機械以外からの粒子なのか特定できない。また、潤滑油内の粒子が、機械からの粒子であったとしても、当該粒子の成分を特定することはできない。結果として、潤滑油や機械の劣化状態がわからず、どのような作業を行ったらいいのかもわからない。
【０００５】
このような問題は、潤滑油以外の物質が使用されている対象（機械であっても機械以外であっても良い）についてもあり得る。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、異物検出装置は、異なる複数の波長にそれぞれ対応した複数の撮影画像にそれぞれ異物が写っている同一の複数の位置を特定する。複数の撮影画像の各々は、複数の波長のうちの対応する波長の光が照射された物質の同一範囲の撮影画像である。異物検出装置は、複数の撮影画像における同一の複数の位置からそれぞれ複数の画像信号強度を特定し、特定された複数の画像信号強度の比を算出する。異物検出装置は、算出された比から、異物の成分を特定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物質内の異物の成分を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る異物検出装置を含む全体の概略図である。
【図２】異物検出装置を含む全体の構造図である。
【図３】測定中の発光部及び潤滑剤セルの構造図である。
【図４】測定中のフィルター及びカメラの構造図である。
【図５】異物検出方法を説明するフロー図である。
【図６】異物の画像信号と波長との関係を説明するグラフである。
【図７】異物検出装置に予め記憶される基準値の比を表した図である。
【図８】異物検出装置における二値化画像を説明するための図である。
【図９】実施形態の一変形例に係る、異物の画像信号と波長との関係、を説明するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスで良い。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、下記のうちの少なくとも一つで良い。
・一つ以上のＩ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイス。Ｉ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスで良い。少なくとも一つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザインターフェースデバイス、例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれでも良い。
・一つ以上の通信インターフェースデバイス。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であっても良いし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であっても良い。
【００１０】
また、以下の説明では、「メモリ」は、一つ以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスで良い。メモリにおける少なくとも一つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであっても良いし不揮発性メモリデバイスであっても良い。
【００１１】
また、以下の説明では、「永続記憶装置」は、一つ以上の永続記憶デバイスである。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（たとえば補助記憶デバイス）であり、具体的には、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）である。
【００１２】
また、以下の説明では、「記憶装置」は、メモリと永続記憶装置の少なくともメモリで良い。
【００１３】
また、以下の説明では、「プロセッサ」は、一つ以上のプロセッサデバイスである。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでも良い。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、シングルコアでも良いしマルチコアでも良い。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでも良い。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（たとえばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでも良い。
【００１４】
また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されても良いし、一つ以上のハードウェアデバイス（たとえばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）によって実現されても良いし、それらの組合せによって実現されても良い。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしても良い。
【００１５】
以下、本発明の一実施形態を説明する。当該実施形態では、物質の一例として潤滑剤（例えば、グリスのように粘度の高い潤滑剤）が採用され、物質が使用される対象の一例としてベアリングが採用される。
【００１６】
図１は、本実施形態に係る異物検出装置を含んだ全体の概略図である。
【００１７】
この図において、参照符号１は、発光装置を示し、参照符号２は、潤滑剤セルを示し、参照符号３は、フィルターを示し、参照符号４は、カメラを示し、参照符号５は、異物検出装置を示す。Ｄは、潤滑剤セル２の厚みを意味する。
【００１８】
発光装置１から光が照射された潤滑剤セル２について、フィルター３を介してカメラ４により撮影がされ、撮影画像が、異物検出装置５に入力される。
【００１９】
異物検出装置５は、本実施形態ではパーソナルコンピュータのような計算機により実現される。これにより、現場にて、異物の成分や当該成分の割合からベアリング又は潤滑剤の劣化度合に適した作業ができる。
【００２０】
異物検出装置５は、インターフェース装置５１、記憶装置５２、入出力装置５３及びそれらに接続されたプロセッサ５４を有する。インターフェース装置５１は、カメラ４から撮影画像のデータを受け付ける。記憶装置５２は、プログラム群６１（一つ以上のプログラム）、及び、管理情報６２を記憶する。入出力装置５３は、キーボード及びポインティングデバイスのような入力装置と、液晶ディスプレイのような表示装置とを含む。入出力装置５３は、入力装置と表示装置が一体となった装置でもよい。プロセッサ５４がプログラム群６１を実行することにより、位置特定部７１、信号強度特定部７２、強度比算出部７３、成分特定部７４、割合算出部７５、判定部７６及び結果出力部７７といった機能が実現される。
【００２１】
位置特定部７１は、異なる複数の波長にそれぞれ対応した複数の撮影画像にそれぞれ異物が写っている同一の複数の位置を特定する。複数の撮影画像の各々は、複数の波長のうちの対応する波長の光が照射された潤滑剤の撮影画像である。信号強度特定部７２は、複数の撮影画像における同一の複数の位置からそれぞれ複数の画像信号強度を特定する。強度比算出部７３は、特定された複数の画像信号強度の比を算出する。成分特定部７４は、算出された比から前記異物の成分を特定する。割合算出部７５は、複数の撮影画像のうちの少なくとも一つについて、当該撮影画像又は異物全体のうち、上記特定された成分の異物が占める割合を算出する。判定部７６は、当該算出された割合を基に、（ｘ）潤滑剤とベアリングとのうちの少なくとも一つの劣化状態、及び、（ｙ）作業の指示、のうちの少なくとも一つを判定する。結果出力部７７は、当該判定の結果を表示する。
【００２２】
異物検出装置５の機能７１〜７７の少なくとも一部は、ユーザ（例えば保守員）が持つユーザ端末（例えば、モバイル型又はタブレット型の計算機や、スマートフォンといった計算機）と通信可能な遠隔のシステム（例えばサーバ）において実現されてもよく、この場合、ユーザ端末は、当該遠隔のシステムから、ベアリング又は潤滑剤の劣化度合に適した作業の指示を受けて、ユーザは、当該指示に従う作業を行うことができる。
【００２３】
本実施形態では、複数の波長の各々について、当該波長の光における潤滑剤の透過画像が撮影される。つまり、本実施形態では、撮影画像の一例として、透過画像が採用され、画像信号強度として、透過率が採用される。異物検出装置５は、複数の透過画像における異物の複数の透過率をそれぞれ算出し、当該複数の透過率より透過率比を算出し、当該透過率比より異物の成分を特定する。
【００２４】
図２は、異物検出装置５を含む全体の構造を示す。
【００２５】
発光装置１は、特定領域波長の可視光光源１１と、近赤外線光源１２とから構成されている。可視光光源１１は、切替レバー１１ａと発光部１１ｂとから構成されている。近赤外線光源１２は、切替レバー１２ａと発光部１２ｂとから構成されている。本実施形態において、可視光光源１１は、可視光領域（４００〜７００ｎｍ）に属する可視光の光源であり、近赤外線光源１２は、近赤外線領域（８００〜１２００ｎｍ）に属する近赤外線の光源である。
【００２６】
潤滑剤セル２は、透明板２１ａ、厚み制限部２１ｂ、透光カバー２２、及び、透光カバー固定部２３から構成されている。厚み制限部２１ｂの厚みは固定値Ｄである。
【００２７】
フィルター３は、可視光フィルター３１及び近赤外線フィルター３２から構成されている。可視光フィルター３１は、切替レバー３１ａとフィルター遮光部３１ｂとから構成されている。可視光フィルター３１の透過波長は、可視光光源１１の波長範囲内の特定波長（例：５００ｎｍ）である。近赤外線フィルター３２は、切替レバー３２ａとフィルター遮光部３２ｂとから構成されている。近赤外線フィルター３２の透過波長は、近赤外線光源１２の波長範囲内の特定波長（例：１０００ｎｍ）である。
【００２８】
図３は、撮影を行う時の発光部１と潤滑剤セル２の構造図である。
【００２９】
採取された潤滑剤は、潤滑剤容器２４、すなわち厚みを一定にできるような容器（例：プラスチック袋）に入れられる。潤滑剤容器２４は、厚み制限部２１ｂの上に設置される。潤滑剤容器２４が設置された後、発光装置１の透光カバー２２が閉じられ、透光カバー固定部２３により潤滑剤容器２４が固定される。すなわち、撮影範囲２５にある潤滑剤は、透光カバー２２によって圧縮され、潤滑剤の厚みは、図１に示す固定値Ｄとなる。可視光光源１１と近赤外線光源１２とは切替レバー１１ａ又は切替レバー１２ａを移動させることによって、透明板２１ａの位置に移動させることが可能である。
【００３０】
図４は、撮影を行う時のフィルター３とカメラ４の構造図である。
【００３１】
撮影を行う時、可視光フィルター３１と近赤外線フィルター３２は、カメラ４の前方に移動してそれぞれのフィルターの特定波長以外の波長の光を遮光する。
【００３２】
カメラ４は、可視光波長領域から近赤外波長領域まで（例：３００〜１５００ｎｍ）の光を検出して画像として撮影が可能なカメラである。カメラ４は、撮影した画像を異物検出装置５に出力する。なお、この撮影画像の画像信号は、可視光又は近赤外光における潤滑剤の透過率情報を示す白黒画像信号である。
【００３３】
異物検出装置５は、カメラ４から出力された画像を処理する装置である。異物検出装置５は、例えば以下の処理を行う。
（１）画像の二値化処理
（２）複数の二値化画像の比較
（３）複数画像の同一位置での信号強度比を算出
（４）各種物質の信号強度比の基準値を記憶
（５）算出した信号強度比と基準値の比を比較
（６）特定した異物の成分と複数画像を表示
（７）特定した異物の成分より全画像面積及び全体異物の面積との面積比を算出
（８）算出した面積比より潤滑剤の劣化程度を判断
（９）判定結果をレポートまたダッシュボードへ出力
【００３４】
以下、図５〜図８を参照し、処理手順を説明する。
【００３５】
まず、撮影前の準備作業として、ユーザは、潤滑剤を、潤滑剤の厚みが一定にできる潤滑剤容器２４に入れ、潤滑剤から出た余分な潤滑剤をふき取り、潤滑剤容器２４を厚み制限部２１ｂの上に設置する。ユーザは、透光カバー２２を、潤滑剤を設置した後に閉じ、透光カバー固定部２３より潤滑剤容器２４を固定する。これにより、潤滑剤の厚みが、所定の厚みＤとなる。
【００３６】
次に、具体的な撮影手順を図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３７】
ユーザは、可視光光源１１を透明板２１ａの前方に移動させ、可視光フィルター３１をカメラ４の前方に移動させる。この状態で、カメラ４は、撮影範囲２５にある潤滑剤の可視光における透過画像を撮影する（ステップＳ１）。この透過画像を、可視光画像Ｘとする。
【００３８】
次に、ユーザは、近赤外線光源１２を、可視光光源１１の位置に移動させ、近赤外線フィルター３２を、可視光フィルター３１の位置に移動させる。この状態で、カメラ４は、撮影範囲２５にある潤滑剤の近赤外光における透過画像を撮影する（ステップＳ２）。この透過画像を、近赤外線画像Ｙとする。ここで、撮影された可視光画像Ｘと近赤外線画像Ｙは、カメラ４から異物検出装置５に出力される。
【００３９】
次に、異物検出装置５に出力された可視光画像Ｘと近赤外線画像Ｙは、異物検出装置５の位置特定部７１により二値化処理される（ステップＳ３）。処理された複数の二値化画像は、異物がある領域が暗部として出力され、潤滑剤のみ存在する領域が明部として出力される。図８は、可視光画像Ｘの二値化画像（ａ）と、近赤外線画像Ｙの二値化画像（ｂ）との一例を示す。可視光画像Ｘの二値化画像（ａ）上の暗部Ｔ１と、近赤外線画像Ｙの二値化画像（ｂ）上の暗部Ｔ２が、同一の異物を表すため、位置特定部７１は、二値化画像（ａ）における暗部Ｔ１の位置と、二値化画像（ｂ）における暗部Ｔ２の位置とを特定する。これらの位置が、複数の撮影画像における同一の複数の位置の一例である。
【００４０】
次に、異物検出装置５において、信号強度特定部７２が、可視光画像Ｘの二値化画像（ａ）における特定された位置（暗部Ｔ１の位置）の画像信号強度と、近赤外線画像Ｙの二値化画像（ｂ）における特定された位置（暗部Ｔ２の位置）の画像信号強度とを特定し、強度比算出部７３が、それら特定され画像信号強度の信号強度比を算出する（ステップＳ４）。図６は、測定した繊維、酸化した鉄、錆、鉄粉の信号強度（透過率に相当）と波長との関係曲線を示す。ここで、繊維の信号強度比は１Ｂ／１Ａ、酸化した鉄の信号強度比は２Ｂ／２Ａ、錆の信号強度比は３Ｂ／３Ａ、鉄粉の信号強度比は４Ｂ／４Ａである。なお、二つ以上の撮影画像が使用されても良く、また、四つ以上の異物（成分）の信号強度比が算出されても良い。また、「酸化した鉄」とは、第二酸化鉄以外の酸化鉄のことで良く、「錆」とは、第二酸化鉄で良い。
【００４１】
次に、成分特定部７４は、算出された信号強度比を、記憶装置５２に予め記憶されている管理情報が示す信号強度比の基準値と比較する（ステップＳ５）。図７は、予め測定した各種異物（成分）（例：繊維、酸化した鉄、錆、鉄粉）の可視光フィルター３１（例えば波長５００ｎｍ）と近赤外線フィルター３２（例えば波長１０００ｎｍ）との波長での信号強度比を表したものである。成分特定部７４は、算出された信号強度比毎に、当該信号強度比と同じ又は最も近い基準値に対応した異物成分（例えば、信号強度比との差が一定値以下の基準値のうち最も当該信号強度比に近い基準値に対応した異物成分）を特定する（ステップＳ６）。
【００４２】
ステップＳ４〜Ｓ６は、例えば、二値化画像（ａ）及び（ｂ）の各々の暗部毎に（つまり、写っている異物毎に）行われる。
【００４３】
次に、ステップＳ６の結果より、割合算出部７５は、二値化画像（ａ）及び（ｂ）の少なくとも一つにおいてベアリング（金属）以外の異物（例えば繊維）の面積と異物全体の面積との比Ｒ１を算出する（ステップＳ７）。
【００４４】
ここで、検出目的としている異物は金属であるので、面積比Ｒ１の値がＬ％以上の場合は（Ｌは、０以上１００以下のうちの任意の値）、判定部７６は、金属以外の異物の混入が多いと判定し、潤滑剤のサンプル交換を指示することを決定し、結果出力部７７が、サンプル交換（例えば、潤滑剤容器２４内の潤滑剤を、ベアリングの別の箇所から取った潤滑剤に交換すること）をユーザに指示する（ステップＳ１１）。サンプル交換が行われた後、ステップＳ１から再測定が行われる。
【００４５】
一方、面積比Ｒ１の値がＬ％未満の場合、潤滑剤に含まれる金属の判定が可能として、割合算出部７５は、二値化画像（ａ）及び（ｂ）の少なくとも一つから、錆と異物全体との面積比Ｒ２を算出する（ステップＳ８）。面積比Ｒ２がＭ％以上の場合（Ｍは、０以上１００以下のうちの任意の値）、判定部７６は、当該潤滑油を使用しているベアリングは摩耗限界と判定し、当該潤滑剤を使用しているベアリングを交換する指示をすることを決定し、結果出力部７７が、ユーザにベアリング交換を指示する（結果Ｆ１）。
【００４６】
また、面積比Ｒ２がＭ％未満の場合、割合算出部７５は、二値化画像（ａ）及び（ｂ）の少なくとも一つから、酸化した鉄と鉄粉合計の面積と画像全体の面積との比Ｒ３を算出する（ステップＳ９）。面積比Ｒ３がＮ％以上の場合（Ｎは、０以上１００以下のうちの任意の値）、判定部７６は、当該潤滑剤は劣化していると判定し、潤滑剤を交換する指示をすることを決定し、結果出力部７７が、ユーザに潤滑剤交換を指示する（結果Ｆ２）。
【００４７】
一方、面積比Ｒ３がＮ％未満の場合、判定部７６は、潤滑剤の劣化度合は良好と判定する。続いて、結果出力部７７が、処理された画像と、特定された異物の成分と、ベアリング及び潤滑剤の少なくとも一つについて判定部７６により推定される劣化度合とを出力（例えば表示）する（ステップＳ１０）。例えば、結果出力部７７は、処理した画像において、異物の表示態様（例えば、暗部の色）を、特定された異物成分に応じた表示態様とし、そのような表示態様の画像を含む結果をレポート又はダッシュボードといった形式で出力（例えば表示）する。
【００４８】
本実施形態によれば、可視光と近赤外光の各々に関し、当該光が照射された潤滑剤の同一範囲が撮影される。潤滑剤の同一範囲内に異物があれば、二つの撮影画像（二値化画像）の同一位置に当該異物が暗部として写っている。このため、各撮影画像から異物の位置が特定される。故に、各撮影画像について、いずれの画像位置について信号強度を特定すべきかを迅速に特定できる。また、もし現場において異物成分が不明という結果となった場合（例えば、いずれの基準値についても基準値と信号強度比との差が一定値を超えているため異物成分を特定できなかった場合）、異物の位置はわかっているので、ユーザは、その位置から異物を取り出して（或いは、潤滑剤容器２４をそのまま取り出して）、現場とは異なる場所（例えば研究機関）にて異物を分析するといったこともできる。
【００４９】
また、本実施形態によれば、異物の成分が特定される。このため、例えば、まずベアリング外からの異物（例えば繊維）とその割合がわかり、そして、その割合が低い場合に、現在のサンプル（潤滑剤）を用いてベアリング及び潤滑剤の劣化度合を推定することに進むことができる（ベアリング外からの異物の割合が高い場合には、現在のサンプルを用いてベアリング及び潤滑剤の劣化度合を推定することは不適切だとわかり、サンプル交換といったことが行える）。そのような推定において、ベアリング内からの異物の成分の割合から、ベアリングそれ自体の劣化度合は低いと推定されるから潤滑剤を交換すれば良いとか、ベアリングそれ自体の劣化度合が高いと推定されるからベアリングの交換が必要であるとかの区別を正確且つ容易に行うことができる。
【００５０】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例も考えられる。
（変形例１）発光装置１は構造を変えた上で、カメラ４と同じ位置に設置し、潤滑剤に照射することができる。その結果、撮影した画像信号は、反射率又は吸収率を示す白黒画像信号である。図９は、測定した繊維、酸化した鉄、錆、鉄粉の吸収率の信号強度と波長との関係曲線を示す。ここで、二値化画像において、異物がある領域が明部、潤滑剤のみ存在する領域が暗部で良い。すなわち、ステップＳ５とステップＳ６は、反射率及び吸収率に基づく処理でも良い。
（変形例２）発光装置１とフィルター３に関し、回転構造、又は、分離可能な差し替え構造が、使用されても良い。
（変形例３）潤滑剤セル２に関し、注入式構造、又は、分離可能な差し替え構造が、使用されても良い。
（変形例４）カメラ４は、複数のカメラを使用しても良い。すなわち、複数波長範囲の画像はカメラ４が上記の実施形態に使用した発光部１及びフィルター３のような構造を使用することで撮影しても良い。
（変形例５）可視光と近赤外光とは別の光が使用されても良い。例えば、紫外光、中赤外光及び遠赤外光とその領域内の光源、フィルター、カメラが使用されても良い。
（変形例６）潤滑剤以外の透光性液体及び固体に含まれる異物が検出されても良い。
【符号の説明】
【００５１】
１……発光装置、２……潤滑剤セル、３……フィルター、４……カメラ、５……異物検出装置
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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