(57)【要約】【課題】大量のサンプルを準備せずとも、判定精度を向上させることができ、また、判別用として最適な波長の選択が容易な学習機能を有する加工食品検査装置及び加工食品検査方法並びに加工食品検査プログラムを提供する。【解決手段】検査対象である被検査加工食品に対して検査光を照射するとともに、被検査加工食品を透過した検査光のスペクトルデータを取得し、スペクトルデータに基づく被検査加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて記憶手段に記憶し、記憶手段に記憶された加工食品の種別毎の検査用データと、被検査加工食品の検査用データとに基づいて、被検査加工食品の検査を行う。【選択図】図１
2020060407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
加工食品の検査を行う加工食品検査装置であって、
検査対象である被検査加工食品に対して検査光を照射する投光手段と、
前記被検査加工食品を透過した検査光を受光する受光手段と、
受光した前記検査光に基づき前記被検査加工食品の検査処理を行う演算処理手段と、
を備え、
前記受光手段は、受光した透過光のスペクトルデータを前記演算処理手段に送信するように構成され、
前記演算処理手段は、
受信した前記スペクトルデータに基づく前記被検査加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて記憶するように構成されるとともに、
記憶された加工食品の種別毎の検査用データと、前記被検査加工食品の検査用データとに基づいて、前記被検査加工食品の検査を行うように構成されることを特徴とする学習機能を有する加工食品検査装置。
【請求項２】
前記演算処理手段は、
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データの種別毎の平均及び標準偏差を用いて、前記被検査加工食品の検査用データを規格化することで規格化数値を算出し、
前記規格化数値と、所定の閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うように構成されることを特徴とする請求項１に記載の加工食品検査装置。
【請求項３】
前記演算処理手段は、
前記被検査加工食品の検査用データと前記平均との差分を算出し、該差分を前記標準偏差で割ることによって、前記規格化数値を算出するように構成されることを特徴とする請求項２に記載の加工食品検査装置。
【請求項４】
前記演算処理手段は、
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データと、前記種別毎の平均及び標準偏差を用いて、判定用波長を決定するように構成されることを特徴とする請求項２または３に記載の加工食品検査装置。
【請求項５】
前記演算処理手段は、
前記被検査加工食品の検査用データの前記判定用波長における前記規格化数値と、前記閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うように構成されることを特徴とする請求項４に記載の加工食品検査装置。
【請求項６】
前記演算処理手段は、
サンプルの加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて事前に記憶されていることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の加工食品検査装置。
【請求項７】
加工食品の検査を行う加工食品検査方法であって、
検査対象である被検査加工食品に対して検査光を照射するとともに、前記被検査加工食品を透過した検査光のスペクトルデータを取得し、
前記スペクトルデータに基づく前記被検査加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて記憶手段に記憶し、
前記記憶手段に記憶された加工食品の種別毎の検査用データと、前記被検査加工食品の検査用データとに基づいて、前記被検査加工食品の検査を行うことを特徴とする加工食品検査方法。
【請求項８】
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データの種別毎の平均及び標準偏差を用いて、前記被検査加工食品の検査用データを規格化することで規格化数値を算出し、
前記規格化数値と、所定の閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うことを特徴とする請求項７に記載の加工食品検査方法。
【請求項９】
前記被検査加工食品の検査用データと前記平均との差分を算出し、該差分を前記標準偏差で割ることによって、前記規格化数値を算出することを特徴とする請求項８に記載の加工食品検査方法。
【請求項１０】
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データと、前記種別毎の平均及び標準偏差を用いて、判定用波長を決定することを特徴とする請求項８または９に記載の加工食品検査方法。
【請求項１１】
前記被検査加工食品の検査用データの前記判定用波長における前記規格化数値と、前記閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うことを特徴とする請求項１０に記載の加工食品検査方法。
【請求項１２】
前記記憶手段には、サンプルの加工食品の検査用データが、加工食品の種別に関連付けて事前に記憶されていることを特徴とする請求項７から１１のいずれか一項に記載の加工食品検査方法。
【請求項１３】
請求項７から１２のいずれか一項に記載の加工食品検査方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、菓子パン、おにぎり、饅頭などの加工食品について、加工食品の具材の種類や分量などの検査を行う加工食品検査装置及び加工食品検査方法並びに加工食品検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
菓子パン、おにぎり、饅頭などの加工食品は、例えば、製造物と包装に齟齬が生じていたり、製造物の内包物（具材）の分量が適切でなかったりした場合には、商品として出荷することができない。
【０００３】
このため、従来、加工食品の製造工程においては、所望の加工食品の製造が正しく行われているか否かが厳重にチェックされた上で、出荷されている。
このような加工食品のチェックは、例えば、特許文献１〜３に開示するような手法が用いられている。
【０００４】
特許文献１に開示される物品判別装置は、事前に登録した複数の物品のスペクトルと、検査物のスペクトルとを比較し、各波長における差を累計した累計値が最も小さい物品が検査物であると判別するように構成している。
【０００５】
特許文献２に開示される食品判別装置は、被検査物のスペクトルを取得し、このスペクトルから、糖質や脂質、タンパク質といった構成成分の含有率を算出することで、この含有率に基づき、被検査物の判別を行うように構成している。
【０００６】
特許文献３に開示される加工食品識別装置は、事前に登録した参照データから主成分分析などの識別モデルを作成し、被識別加工食品の測定データを当て嵌めたり、参照データと測定データとを比較することによって、被識別加工食品の識別を行うように構成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−２２６９４５号公報
【特許文献２】特開２０１３−４０８３２号公報
【特許文献３】特開２０１５−２１０１７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このように、加工食品の判別などを行う場合には、事前にサンプルについて測定を行って、判別用のデータを準備・調整する必要がある。このような準備段階において、サンプルの数が少ないと判定精度が悪くなってしまうが、サンプルを大量に準備して測定することは困難であった。
【０００９】
また、例えば、内包物（具材）の配合変更などのように、加工食品について微細な変更があった場合には、新たにサンプルについて測定を行って判別用のデータを準備・調整する必要があり手間となっていた。
【００１０】
また、特許文献１，３に開示されているような手法のように、吸光度やその微分値などをそのまま利用した場合、波長毎に絶対値が大きく異なるため、どの波長の吸光度が判別用として適しているかの判断が難しい。
【００１１】
本発明では、このような現状を鑑み、大量のサンプルを準備せずとも、判定精度を向上させることができ、また、判別用として最適な波長の選択が容易な学習機能を有する加工食品検査装置及び加工食品検査方法並びに加工食品検査プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、上述するような従来技術における課題を解決するために発明されたものであって、本発明の加工食品検査装置は、
加工食品の検査を行う加工食品検査装置であって、
検査対象である被検査加工食品に対して検査光を照射する投光手段と、
前記被検査加工食品を透過した検査光を受光する受光手段と、
受光した前記検査光に基づき前記被検査加工食品の検査処理を行う演算処理手段と、
を備え、
前記受光手段は、受光した透過光のスペクトルデータを前記演算処理手段に送信するように構成され、
前記演算処理手段は、
受信した前記スペクトルデータに基づく前記被検査加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて記憶するように構成されるとともに、
記憶された加工食品の種別毎の検査用データと、前記被検査加工食品の検査用データとに基づいて、前記被検査加工食品の検査を行うように構成されることを特徴とする。
【００１３】
このような加工食品検査装置では、
前記演算処理手段は、
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データの種別毎の平均及び標準偏差を用いて、前記被検査加工食品の検査用データを規格化することで規格化数値を算出し、
前記規格化数値と、所定の閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うように構成されることができる。
【００１４】
この場合、前記演算処理手段は、
前記被検査加工食品の検査用データと前記平均との差分を算出し、該差分を前記標準偏差で割ることによって、前記規格化数値を算出するように構成することができる。
【００１５】
また、前記演算処理手段は、
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データと、前記種別毎の平均及び標準偏差を用いて、判定用波長を決定するように構成することができる。
【００１６】
また、前記演算処理手段は、
前記被検査加工食品の検査用データの前記判定用波長における前記規格化数値と、前記閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うように構成することができる。
【００１７】
また、このような加工食品検査装置では、
前記演算処理手段は、
サンプルの加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて事前に記憶しておくことができる。
【００１８】
また、本発明の加工食品検査方法は、
加工食品の検査を行う加工食品検査方法であって、
検査対象である被検査加工食品に対して検査光を照射するとともに、前記被検査加工食品を透過した検査光のスペクトルデータを取得し、
前記スペクトルデータに基づく前記被検査加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて記憶手段に記憶し、
前記記憶手段に記憶された加工食品の種別毎の検査用データと、前記被検査加工食品の検査用データとに基づいて、前記被検査加工食品の検査を行うことを特徴とする。
【００１９】
このような加工食品検査方法では、
前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データの種別毎の平均及び標準偏差を用いて、前記被検査加工食品の検査用データを規格化することで規格化数値を算出し、
前記規格化数値と、所定の閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うことができる。
【００２０】
この場合、前記被検査加工食品の検査用データと前記平均との差分を算出し、該差分を前記標準偏差で割ることによって、前記規格化数値を算出することができる。
【００２１】
また、前記加工食品の種別毎に記憶された検査用データと、前記種別毎の平均及び標準偏差を用いて、判定用波長を決定することができる。
また、前記被検査加工食品の検査用データの前記判定用波長における前記規格化数値と、前記閾値とを比較することによって、前記被検査加工食品の検査を行うことができる。
【００２２】
また、このような加工食品検査方法では、
前記記憶手段に、サンプルの加工食品の検査用データを、加工食品の種別に関連付けて事前に記憶しておくことができる。
【００２３】
また、本発明の加工食品検査プログラムは、
上述するいずれかの加工食品検査方法をコンピュータにより実行させるためのプログラムである。
【００２４】
また、このようなプログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体も、本発明の一態様として含まれる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、加工食品の製造時における検査用データを記憶していくことによって、加工食品の検査に利用する検査用データの平均及び標準偏差σを適時更新することができ、サンプルを大量に準備せずとも、検査を続けることによって判定精度を向上させることができる。
【００２６】
このため、検査対象である加工食品について、例えば、内包物（具材）の配合変更などのように、加工食品について微細な変更があった場合にも、新たにサンプルデータを取得せずとも、検査を続けることによって自動的に学習し、判定基準を適切なものに更新することができる。
【００２７】
また、最新の平均及び標準偏差σを用いて検査対象の加工食品の検査用データを規格化することで、どの波長も標準偏差σを１とした規格化された数値として扱えるため、判別用として最適な波長を選択しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明の加工食品検査装置の一実施形態における構成を説明するための模式図である。
【図２】図２は、図１の加工食品検査装置における投光手段及び受光手段の配置の一例を示す模式図である。
【図３】図３は、図１の加工食品検査装置における検査の流れを説明するフロー図である。
【図４】図４は、図３における事前準備の流れを説明するフロー図である。
【図５】図５は、図１の加工食品検査装置における投光手段及び受光手段の配置の変形例を示す模式図である。
【図６】図６は、図１の加工食品検査装置における投光手段及び受光手段の配置の別の変形例を示す模式図である。
【図７】図７は、各加工食品の吸光度２次微分データの一例を示すグラフである。
【図８】図８は、加工食品Ａの吸光度２次微分データの平均と標準偏差σを示すグラフである。
【図９】図９は、各加工食品の判定データの一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態（実施例）を図面に基づいて、より詳細に説明する。
図１は、本発明の加工食品検査装置の一実施形態における構成を説明するための模式図、図２は、図１の加工食品検査装置における投光手段及び受光手段の配置の一例を示す模式図、図３，図４は、図１の加工食品検査装置における検査の流れを説明するフロー図である。
【００３０】
図１，２に示すように、本実施形態の加工食品検査装置１０は、検査対象である加工食品（被検査加工食品）３０に対して検査光Ｌ１を照射する投光手段１２と、加工食品３０に照射された検査光Ｌ１の透過光Ｌ２を受光する受光手段１４と、受光した透過光Ｌ２に基づき加工食品３０の検査処理を行う演算処理手段１６と、を備えている。
【００３１】
投光手段１２は、検査光Ｌ１として、４００〜１７００ｎｍの波長を含む光、より好ましくは、５００〜１１００ｎｍの波長を含む光を照射することができるものであれば、特に限定されるものではないが、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、レーザー光源、ハロゲンランプなどを用いることができ、また、波長可変光源を用いてもよい。
【００３２】
なお、投光手段１２としてＬＥＤを用いる場合には、発振回路やパルスジェネレータを用いてＬＥＤをパルス点灯させ、ＬＥＤの点灯時間に印加する電流値を向上させることにより、定電流点灯と同じ消費電力であっても照度を向上させることができる。
【００３３】
受光手段１４は、上述するような検査光Ｌ１及び透過光Ｌ２の電磁波スペクトルを測定することができるものであれば、特に限定されるものではないが、例えば、検出素子として、フォトダイオード、シリコンフォトダイオード（Ｓｉ系検出素子）などを用いた分光器や分光カメラなどを用いることができる。なお、電磁波スペクトルとしては、所定点数の波長／周波数における検査光の強度（光量）をサンプリングして取得すればよい。
【００３４】
なお、投光手段１２としてＬＥＤをパルス点灯させた場合には、受光手段１４は、ロックインアンプを用いてＬＥＤパルスと同期させ、ＬＥＤの点灯／消灯時の各出力を得て、その出力を差分処理することでノイズ成分を除去することができる。また、その出力をＡＤ回路基板等で増幅させることもできる。
【００３５】
受光手段１４により検出された透過光Ｌ２は、その電磁波スペクトルに基づく電気信号やデータ（本明細書において、「スペクトルデータ」と呼ぶ。）に変換され、演算処理手段１６に送信される。
【００３６】
スペクトルデータを受信した演算処理手段１６は、このスペクトルデータに基づき、検査対象である加工食品３０の検査用データを作成する。
なお、検査用データとしては、受信したスペクトルデータをそのまま利用してもよい。また、検査対象である加工食品３０の種類や、その内包物（具材）３２の種類や分量に応じて、検査光Ｌ１の波長／周波数に対する透過率が変化する。このため、加工食品３０を透過した検査光（透過光Ｌ２）のスペクトルデータと、投光手段１２から直接受光手段１４に入射した検査光Ｌ１のスペクトルデータとの比の対数を算出することにより、検査対象である加工食品３０の吸光度データ（波長／周波数に対する光の吸収量の変化を示すデータ）を生成することもできる。また、この吸光度データについて、波長／周波数に対する２次微分を行ったデータ（以下、「吸光度２次微分データ」とも呼ぶ。）を用いることによって、波長／周波数に対する吸光度の変化をより顕著にすることもできる。なお、吸光度データについて、波長／周波数に対する微分を行う場合には、２次のみならず、１次であってもよいし、より高次（３次、４次など）であっても構わない。
【００３７】
本明細書においては、このようなスペクトルデータ、吸光度データ及びそのｎ次微分（ｎは自然数）を行ったデータなど、スペクトルデータに基づくデータを、まとめて、「検査用データ」と呼ぶ。
演算処理手段１６は、このような検査用データに基づき、後述するように、検査対象である加工食品３０の検査処理を行う。
【００３８】
演算処理手段１６は、後述するような検査処理を行うため、検査用データを記憶する機能、記憶された検査データから平均及び標準偏差σ、判定用波長、閾値などの判定条件を算出する機能、算出された判定条件に基づき被検査加工食品の判定を行う機能、を少なくとも有している。
【００３９】
このような演算処理手段１６としては、記憶手段、演算手段、制御手段、入出力手段などを備えるコンピュータを用いることができ、例えば、パーソナルコンピュータでもよいし、マイクロコントローラとしてもよい。
【００４０】
また、上述するような機能は、ハードウェアとして実現してもよいし、ソフトウェアとして実現してもよい。具体的には、例えば、検査用データを記憶する機能は、演算処理手段１６が備える記憶手段に記憶するのではなく、外部記憶装置（例えば、外付けのハードディスクやクラウドストレージなど）へ読み書きするためのプログラムとして実現してもよいし、被検査加工食品の判定を行う機能は、判定条件や被検査加工食品の判定データを入力として、判定結果を出力する専用のマイクロコントローラとして実現することもできる。
【００４１】
加工食品検査装置１０は、例えば、ベルトコンベアやローラーコンベアなどの搬送装置１８によって連続的に搬送される加工食品３０に対して、投光手段１２から検査光Ｌ１を照射するとともに、加工食品３０を透過した透過光Ｌ２を受光手段１４により受光するように設置される。
【００４２】
本実施形態の加工食品検査装置１０では、図１，２に示すように、搬送装置１８における搬送ライン２０の一方の側方に投光手段１２が配置され、他方の側方に受光手段１４が配置されているが、投光手段１２及び受光手段１４の配置は、これに限定されるものではなく、適宜変更することができる。具体的には、投光手段１２から照射された検査光Ｌ１が、加工食品３０の内包物（具材）３２を透過、もしくは、内包物（具材）３２に反射するように配置すればよい。
【００４３】
例えば、図５に示すように、搬送ライン２０の一方の側方側において、加工食品３０の斜め上方に投光手段１２を配置するとともに、搬送ライン２０の他方の側方側において、加工食品３０の斜め上方に受光手段１４を配置するようにしてもよい。
【００４４】
また、図６に示すように、搬送ライン２０の鉛直方向上方側に投光手段１２を配置し、搬送ライン２０の鉛直方向下方側に受光手段１４を配置するようにしてもよい。この場合、搬送ライン２０が検査光Ｌ１や透過光Ｌ２を遮らないように、搬送ライン２０において少なくとも検査光Ｌ１や透過光Ｌ２の光路に対応する箇所は、透光性を有するか、もしくは、貫通孔が設けられている。
【００４５】
このように構成される加工食品検査装置１０には、受光手段１４により検出した光のスペクトルに関する検査用データに基づき、以下のような流れで加工食品３０の検査処理を行うように動作する加工食品検査プログラムが組み込まれている。以下、図３，図４に示すフロー図に基づいて、演算処理手段１６にて実行される加工食品３０の検査処理について説明する。
【００４６】
本実施形態においては、同一の搬送ライン２０に３種類の加工食品（加工食品Ａ，加工食品Ｂ，加工食品Ｃ）が、順次流されることを前提としている。この場合、事前に、加工食品Ａのサンプル、加工食品Ｂのサンプル、加工食品Ｃのサンプルを、それぞれ、搬送ライン２０に流し、加工食品検査装置１０によって、検査用データを取得する（Ｓ１０，Ｓ１１）。
【００４７】
そして、演算処理手段１６は、それぞれのサンプルの検査用データの平均と、標準偏差σを算出する（Ｓ１２）。なお、検査用データの平均及び標準偏差σは、電磁波スペクトルとしてサンプリングして取得した波長／周波数毎に算出すればよい。
【００４８】
そして、それぞれのサンプルの検査用データから、それぞれの平均を引くことで差分を算出し、該差分を標準偏差σで割ることによって、規格化された判定データを作成する（Ｓ１３）。
【００４９】
具体的には、以下のようにして、判定データを作成することができる。なお、以下では、加工食品Ａを正規品と判定する場合の判定データの作成を例として説明するが、加工食品Ｂ，加工食品Ｃについても同様に判定データを作成することができる。
【００５０】
まず、加工食品Ａ，加工食品Ｂ，加工食品Ｃのサンプルとしてそれぞれ１０個の検査用データを取得する。
図７（ａ）は、加工食品Ａの吸光度２次微分データ、図７（ｂ）は、加工食品Ｂの吸光度２次微分データ、図７（ｃ）は、加工食品Ｃの吸光度２次微分データの一例を示すグラフである。図７（ａ）〜（ｃ）では、波長に対する吸光度２次微分の値の変化を示している。
【００５１】
このように取得した検査用データにおいて、正規品である加工食品Ａの検査用データについて、平均と標準偏差σを算出する。図８は、加工食品Ａの吸光度２次微分データの平均と標準偏差σを示すグラフである。
【００５２】
次いで、それぞれの吸光度２次微分データから、加工食品Ａの吸光度２次微分データの平均を差し引いて、標準偏差σで割る。これにより、図９に示すように、規格化された判定データが作成出来る。
【００５３】
図９（ａ）は、加工食品Ａの規格化された判定データ、図９（ｂ）は、加工食品Ｂの規格化された判定データ、図９（ｃ）は、加工食品Ｃの規格化された判定データである。
図９（ａ）に示すように、加工食品Ａの検査用データから、加工食品Ａの平均及び標準偏差σを用いて規格化した場合、判定データは、全波長において所定の範囲に収まることになる。
【００５４】
一方で、図９（ｂ），（ｃ）に示すように、加工食品Ｂ，Ｃの検査用データから、加工食品Ａの平均及び標準偏差σを用いて規格化した場合、判定データは、所定の範囲に収まらない波長が存在する。
【００５５】
このように、検査対象である加工食品が正規品であれば、規格化数値（平均値との差が、標準偏差σの何倍になっているかを意味する値）が所定の範囲に収まり、非正規品であれば、規格化数値が所定の範囲に収まらないことになるため、演算処理手段１６は、検査対象である加工食品の規格化数値と、所定の閾値とを比較することによって、検査対象である加工食品が正規品か非正規品かを判定することができる。
【００５６】
このため、演算処理手段１６は、正規品の判定データと、非正規品の判定データとから、閾値を設定する（Ｓ１４）。なお、所定の閾値は、適宜設定することができるが、同一種の加工食品の検査用データは、概ね３σの範囲に収まることから、閾値を３と設定することもできる。
【００５７】
なお、非正規品である加工食品Ｂや加工食品Ｃの判定データにおいて、全サンプルの判定データについて、所定の範囲（閾値）に収まらず、かつ、規格化数値が最も大きい波長を、判定用波長と設定する（Ｓ１５）。
【００５８】
本実施形態においては、図９（ｂ）に示すように、波長αを加工食品Ｂの判定用波長とし、図９（ｃ）に示すように、波長βを加工食品Ｃの判定用波長としている。
このような判定用波長の設定は、演算処理手段１６により自動的に行うこともできるが、加工食品検査装置１０のユーザーが任意に設定するようにしてもよい。また、判定用波長の設定に際しては、判定データの標準偏差σを利用することもできる。また、判定用波長は、１種類の加工食品に対して１つのみではなく、複数設定することもできる。
【００５９】
このように取得された加工食品Ａ〜Ｃのそれぞれの平均及び標準偏差σ、設定された判定用波長を含む判定条件は、演算処理手段１６の記憶手段に記憶される（Ｓ１６）。
このように加工食品検査装置１０の事前準備がなされた後、以下のようにして、加工食品３０の製造中における検査処理が行われる。
【００６０】
まず、製造する加工食品３０の種類、すなわち、搬送ライン２０に流れてくる加工食品３０の種類を演算処理手段１６の入出力手段を用いて入力する（Ｓ２０）。この入力に基づき、演算処理手段１６は、加工食品３０の判定に使用する平均及び標準偏差σを選択する。本実施形態では、搬送ライン２０に加工食品Ａが流れてくるものとして説明するため、加工食品Ａの検査用データの平均、標準偏差σ、判定用波長を選択する（Ｓ３０）。
【００６１】
搬送ライン２０に流れてくる加工食品３０に対して、投光手段１２から検査光Ｌ１を照射するとともに、受光手段１４により加工食品３０を透過した透過光Ｌ２を受光して、検査用データを取得する（Ｓ４０）。
【００６２】
次いで、演算処理手段１６は、取得された検査用データを、記憶手段に記憶されている加工食品Ａの平均及び標準偏差σを用いて、上述するのと同様に、規格化処理を行い、判定データを作成する（Ｓ５０）。
【００６３】
演算処理手段１６は、判定データにおいて、上述する判定用波長（波長α及び波長β）における規格化数値と、所定の閾値とを比較し、全ての判定用波長において閾値以内に収まっている場合には、検査した加工食品が加工食品Ａ、すなわち、正規品であると判定する（Ｓ６０）。
【００６４】
一方で、波長αにおける規格化数値が、閾値以内に収まっていない場合には、検査した加工食品が加工食品Ｂ、すなわち、非正規品であると判定する（Ｓ６０）。
同様に、波長βにおける規格化数値が、閾値以内に収まっていない場合には、検査した加工食品が加工食品Ｃ、すなわち、非正規品であると判定する（Ｓ６０）。
【００６５】
ここで、検査した加工食品３０が正規品であると判定した場合（Ｓ７０）、取得された検査用データは、加工食品Ａの検査用データとして、記憶手段に記憶される（Ｓ７１）。一方で、検査した加工食品３０が非正規品であると判定した場合、取得された検査用データは破棄する（Ｓ７２）。
【００６６】
そして、記憶手段に記憶される加工食品Ａの検査用データを用いて、加工食品Ａの平均と標準偏差σを再計算する更新処理が行われる（Ｓ９０）。なお、このような更新処理は、加工食品３０を検査する毎に行ってもよいが、一般的に、同一種の加工食品が大量に製造され、搬送ライン２０に流されてくることから、同一種の加工食品の検査が終了したタイミングで更新処理を行うようにしてもよい（Ｓ８０）。
【００６７】
なお、更新処理は、演算処理手段１６によって自動的に行うようにしてもよいが、加工食品検査装置１０のユーザーによって適宜行うようにしてもよい。
また、更新処理の際に、判定用波長を再設定するようにしてもよい。
【００６８】
続けて製造する加工食品３０についても、同様に、製造する加工食品３０の種類を演算処理手段１６に入力した後、順次、搬送ライン２０に流れてくる加工食品３０の検査を行い、取得した検査用データのうち、正規品と判定した加工食品３０の検査用データを記憶していく。そして、記憶された検査用データに基づいて、適時、各加工食品の平均及び標準偏差σを再計算する更新処理を行う。
【００６９】
このように、製造する加工食品３０を検査することで取得された検査用データを、記憶手段に記憶するとともに、記憶された検査用データに基づき、適時、各加工食品の検査用データの平均及び標準偏差σを更新することによって、判定精度を向上させていくことができる。
【００７０】
また、演算処理手段１６に記憶されたデータがない状態で、被識別加工食品の検査を開始したとしても、入力された加工食品３０の種類と、取得した検査用データを逐次記憶していくことにより、順次判定条件を生成することが可能となる。このため、判定条件の設定などの事前準備のみをオフサイトで行うような必要はなく、全ての検査をオンサイトで、かつ、事前準備から検査運用までを連続的に行うことができる。
【００７１】
なお、本実施形態では、記憶された検査用データを全て用いて、各加工食品の検査用データの平均及び標準偏差σを算出しているが、使用する検査用データを絞っても構わない。実用上、全ての検査用データを記憶し、これを用いて平均及び標準偏差σを算出するためには、大容量の記憶手段や高性能な演算手段が必要となってくるため、例えば、過去６ヶ月や、過去１年などのように検査用データの保存期間を設定し、この保存期間を過ぎた検査用データは破棄するように構成することもできる。また、全ての検査用データを記憶しておき、平均及び標準偏差σを算出するために使用する検査用データを、一定の期間に絞るように構成することもできる。
【００７２】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることはなく、例えば、上記実施形態では、事前にサンプルの加工食品の検査用データを取得したが、事前にサンプルの検査用データを取得せずに、加工食品の製造時に取得した検査用データのみを用いて各加工食品の検査用データの平均及び標準偏差σを算出するようにしても構わない。
【００７３】
また、上記実施形態では、判定用波長における規格化数値のみを閾値と比較することで判定しているが、判定用波長以外の波長における規格化数値を利用することもでき、この場合、利用する全ての波長において規格化数値が閾値以内に収まっていない場合には非正規品であると判定するように構成することができる。
【００７４】
また、上記実施形態では、１つの搬送ラインにより加工食品を検査する場合を例として説明したが、複数の搬送ラインを用いて並行して加工食品の検査を行うようにすることもできる。この場合、演算処理手段は、例えば、搬送ライン毎に設けられたコンピュータとしてもよいし、搬送ライン毎に設けられた受光手段から送信されたスペクトルデータを１台のコンピュータ（演算処理手段）で受信して処理するように構成することもできる。さらには、演算処理手段は、例えば、搬送ライン毎に設けられたコンピュータとネットワークを介して接続されたサーバーコンピュータを含むこともできるなど、本発明の目的を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００７５】
また、上述する加工食品検査プログラムを記録した、例えば、磁気テープ（デジタルデータストレージ（ＤＤＳ）など）、磁気ディスク（ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）など）、光ディスク（コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク（ＢＤ）など）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリーカード、ＵＳＢメモリなど）などのコンピュータ可読記録媒体も本発明の一態様として含まれる。
【符号の説明】
【００７６】
１０      加工食品検査装置
１２      投光手段
１４      受光手段
１６      演算処理手段
１８      搬送装置
２０      搬送ライン
３０      加工食品
３２      内包物（具材）
Ｌ１      検査光
Ｌ２      透過光
【図１】
2020060407.tif 000003
【図２】
2020060407.tif 000004
【図３】
2020060407.tif 000005
【図４】
2020060407.tif 000006
【図５】
2020060407.tif 000007
【図６】
2020060407.tif 000008
【図７】
2020060407.tif 000009
【図８】
2020060407.tif 000010
【図９】
2020060407.tif 000011