(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
外乱光よりも十分に強い光が外乱光除去用光源から照射されているときの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、前記被写体の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ハイパースペクトルカメラであって、
前記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、
前記スキャン機構と前記分光器との間に設けられているとともに、前記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、
前記補正レンズの焦点位置に配置されて前記分光器に前記光を入射させるとともに、前記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
を備え、
前記スキャン機構が前記スリットの幅に相当する距離を走査するごとに、前記外乱光よりも十分に強い光を前記外乱光除去用光源に照射させる光源制御部と、
前記外乱光除去用光源の分光スペクトルを用いて前記スペクトル情報を補正するスペクトル情報補正部と
を有しているハイパースペクトルカメラ。
【請求項２】
外乱光よりも十分に強い光が外乱光除去用光源から照射されているときの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、前記被写体の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ハイパースペクトルカメラに用いられるハイパースペクトルカメラ用プログラムであって、
前記ハイパースペクトルカメラは、
前記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、
前記スキャン機構と前記分光器との間に設けられているとともに、前記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、
前記補正レンズの焦点位置に配置されて前記分光器に前記光を入射させるとともに、前記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
を備え、
前記ハイパースペクトルカメラ用プログラムは、
前記スキャン機構が前記スリットの幅に相当する距離を走査するごとに、前記外乱光よりも十分に強い光を前記外乱光除去用光源に照射させる光源制御部と、
前記外乱光除去用光源の分光スペクトルを用いて前記スペクトル情報を補正するスペクトル情報補正部と
してコンピュータを機能させる、ハイパースペクトルカメラ用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体のハイパースペクトルデータを取得するハイパースペクトルカメラに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、図１０に示すような、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として、例えば、特開２０１１−８９８９５号公報に記載のハイパースペクトル撮像装置が知られている（特許文献１）。また、特許文献１の従来技術として、スキャン機構によって、回折格子やＣＣＤ等を搭載したステージを移動させるステージスキャン方式が開示されている（特許文献１の段落［００５８］，特許文献１の図１２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−８９８９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のステージスキャン方式では、回折格子やＣＣＤ等を搭載したステージ全体を移動させている。このため、スキャン速度の高速化には限界があり、ハイパースペクトルデータを取得するのに時間がかかるという問題がある。
【０００５】
また、特許文献１に記載された発明においては、スリットを上下動させてスキャニングするため、当該スリットの移動に伴って分光スペクトルの結像位置も移動する。このため、イメージセンサ上のｙ座標と、投影される波長との対応関係を示す波長テーブルをスリットの移動位置ごとに多数用意する必要がある。しかも、スリットを移動させる度に、波長テーブルを用いてｙ座標を波長に換算しなければならず、複雑なデータ処理を必要とする。
【０００６】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであって、複雑な演算処理を必要とせずにスキャン速度を高速化することができるハイパースペクトルカメラ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】
【０００７】
本発明に係る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、前記被写体の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ハイパースペクトルカメラであって、前記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、前記スキャン機構と前記分光器との間に設けられているとともに、前記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、前記補正レンズの焦点位置に配置されて前記分光器に前記光を入射させるとともに、前記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を有している。
【０００８】
また、本発明の一態様として、前記スキャン機構は、前記光を反射させる反射ミラーと、この反射ミラーを前記スリットの長手方向と略平行な回転軸周りに駆動する回転駆動手段とを有していてもよい。
【０００９】
さらに、本発明の一態様として、前記スキャン機構は、前記被写体の光が最初に入射する対物レンズの焦点位置に設けられたＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）ミラーであってもよい。
【００１０】
また、本発明の一態様として、前記スキャン機構が前記スリットの幅に相当する距離を走査するごとに、外乱光の影響を除去するための外乱光除去用光源を照射する光源制御部と、前記外乱光除去用光源の分光スペクトルを用いて前記スペクトル情報を補正するスペクトル情報補正部とを有していてもよい。
【００１１】
さらに、本発明の一態様として、前記撮像素子で得られた前記２次元画像において、前記被写体のエッジ部分を検出するエッジ部分検出部と、前記エッジ部分における光強度の一次微分関数の半値幅を算出する半値幅算出部と、前記半値幅が最小となるように対物レンズを駆動するレンズ駆動部とを有していてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、複雑な演算処理を必要とせずにスキャン速度を高速化することができるハイパースペクトルカメラを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係るハイパースペクトルカメラの一実施形態を示す図である。
【図２】本発明に係るハイパースペクトルカメラの他の実施形態を示す図である。
【図３】本実施形態の記憶手段及び演算処理手段を示すブロック図である。
【図４】本実施形態において、光強度の一次微分関数の半値幅を示す図である。
【図５】本実施形態のハイパースペクトルカメラの動作を示すフローチャート図である。
【図６】本実施例１における撮影画像を示す写真である。
【図７】本実施例１における反射率の変化を示すグラフである。
【図８】本実施例１における正規化植生指数を示すグラフである。
【図９】本実施例２におけるハイパースペクトルカメラの使用例を示す図である。
【図１０】ハイパースペクトルデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係るハイパースペクトルカメラの一実施形態について図面を用いて説明する。
【００１５】
図１に示すように、本実施形態のハイパースペクトルカメラ１は、主として、被写体からの光を受光する対物レンズ２と、この対物レンズ２からの光を所定の方向に沿って走査させるスキャン機構３と、光の焦点位置を調節する補正レンズ４と、スキャンされた光を直線状に絞るスリット５と、このスリット５を透過した光を複数の波長領域に分光する分光器６と、各波長領域ごとの光を受光する撮像素子７と、外乱光の影響を除去する外乱光除去用光源８と、各種のデータ等を記憶する記憶手段９と、各種の演算処理を行う演算処理手段１０とから構成されている。以下、各構成について詳細に説明する。
【００１６】
対物レンズ２は、被写体からの光を受光し、当該光をスキャン機構３に向けて照射するものである。対物レンズ２は、後述するレンズ駆動部１９によって制御されるアクチュエータ（図示せず）によって光軸方向に駆動され、自動的に被写体像を撮像素子７上に合焦させるようになっている。
【００１７】
スキャン機構３は、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ものである。本実施形態において、スキャン機構３は、図１に示すように、対物レンズ２からの光を反射させる反射ミラー３１と、この反射ミラー３１をスリット５の長手方向と略平行な回転軸周りに駆動する回転駆動手段３２とを有している。この回転駆動手段３２は、後述する走査制御部１１によって制御され、反射ミラー３１を回転駆動するようになっている。
【００１８】
なお、反射ミラー３１および回転駆動手段３２は適宜、選択することができる。例えば、反射ミラー３１として片面のみに鏡面を有する平面ミラーを選択した場合、回転駆動手段３２としてリニアモータや超音波モータ等を採用し、当該平面ミラーを回転軸周りに回転駆動してもよい。また、反射ミラー３１として両面に鏡面を有する両面ミラーや、三角柱や六角柱の各面に鏡面を有する多面ミラーを選択した場合、回転駆動手段３２としてエンコーダ付きのサーボモータやステッピングモータ等を採用し、多面ミラーを回転軸周りに回転駆動してもよい。
【００１９】
また、本実施形態では、スキャン機構３が機械的に駆動されているが、この構成に限定されるものではなく、電気的に駆動してもよい。例えば、図２に示すように、被写体の光が最初に入射する対物レンズ２の焦点位置にＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）ミラー３３を設け、ミラー素子を電気的に傾斜させるようにしてもよい。これにより、機械的なスキャン機構３が不要となるため、より一層小型化および軽量化される。なお、ＭＥＭＳミラー３３と分光器６を物理的に近接させられない場合、図２に示すように、ＭＥＭＳミラー３３と分光器６との間にリレーレンズ３４を挿入し、クリアランスを確保することが好ましい。
【００２０】
補正レンズ４は、スキャン機構３と分光器６との間に設けられ、スキャン機構３によって走査された光の焦点位置を調整するものである。本実施形態において、補正レンズ４は、スキャン機構３によって走査された光の焦点位置をスリット５に一致させるようになっている。
【００２１】
スリット５は、図１に示すように、スキャン機構３の走査方向と略垂直な方向に沿って長手方向を有する細長い隙間である。スリット５は、補正レンズ４の焦点位置に配置され、補正レンズ４からの光を略水平な直線状の光に絞って分光器６に入射させるようになっている。なお、本実施形態において、スリット５はスリット板５１に形成されており、分光器６の入射部に固定されている。しかしながら、この構成に限定されるものではなく、分光器の筐体前方にスリット５を直接形成するようにしてもよい。
【００２２】
分光器６は、被写体からの光を複数の波長領域に分光するものである。分光器６には、分光光学素子６１が設けられており、この分光光学素子６１が、例えば可視光から近赤外光までの領域を適用範囲とし、当該領域を複数のバンド（波長領域）に分光する。なお、分光光学素子６１は、特に限定されるものではなく、平行な多数の溝を有する回折格子や、入射光をスペクトル分解できるプリズムや光音響素子でもよい。
【００２３】
撮像素子７は、分光器６によって分光された各波長領域ごとの光を結像させ、その像の光による明暗を電荷の量に光電変換し、電気信号として出力するものである。なお、撮像素子７は、特に限定されるものではなく、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等を使用することができる。
【００２４】
外乱光除去用光源８は、被写体の正確な光強度を取得するために、周囲の外乱光の影響を除去するものである。通常、蛍光灯のように、輝線スペクトルを多く含む光源のもとでハイパースペクトルデータを取得した場合、特定の波長しか見えない等の問題が生じる。このため、正確なハイパースペクトルデータを取得するには、光源がスペクトル的に連続的であることが必要とされる。
【００２５】
そこで、本実施形態では、光源がスペクトル的に連続的ではない環境下においては、外乱光除去用光源８として、外乱光よりも十分に強い光を照射するストロボやＬＥＤ等の光源を使用する。以下、外乱光の除去方法について説明する。まず、外乱光（ノイズ）の無い時の被写体からの純粋な光強度Ｉ０（λ）は、反射率Ｒ（λ）と、連続スペクトル光源のスペクトル強度Ｌ（λ）とを用いて下記式（１）で表される。
Ｉ０（λ）＝Ｒ（λ）・Ｌ（λ）  …式（１）
【００２６】
しかしながら、例えば、下記式（２）で表される植生の分布状況や活性度を示す指標であるＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index：正規化植生指数）等は、光源が変わるとＬ（λ）という重みが変わり、数値が異なるものとなってしまう。
ＮＤＶＩ＝（Ｉ０（λ２）−Ｉ０（λ１））／（Ｉ０（λ２）＋Ｉ０（λ１））
＝（Ｒ（λ２）・Ｌ（λ２）−Ｒ（λ１）・Ｌ（λ１））
／（Ｒ（λ２）・Ｌ（λ２）＋Ｒ（λ１）・Ｌ（λ１））
＝（Ｒ（λ２）−Ｒ（λ１）・α) ／（Ｒ（λ２）＋Ｒ（λ１）・α）  …式（２）
ここで、α＝Ｌ（λ１）／Ｌ（λ２）
【００２７】
一方、外乱光（ノイズ）をＮ（λ）とすると、撮像素子７が受ける光強度Ｉ（λ）は、上記Ｉ０（λ）を用いて下記式（３）で表される。
Ｉ（λ）＝Ｉ０（λ）＋Ｎ（λ）  …式（３）
しかしながら、上記式（３）から導かれるＩ０（λ）＝Ｉ（λ）−Ｎ（λ）という値は一般的に精度が悪い。そこで、本実施形態では、外乱光除去用光源８によってＩ０（λ）≫Ｎ（λ）という条件を課すことにより、Ｉ（λ）≒Ｉ０（λ）と見なし、外乱光の影響を排除するようになっている。
【００２８】
記憶手段９は、各種のデータを記憶するとともに、演算処理手段１０が演算処理を行う際のワーキングエリアとして機能するものである。本実施形態において、記憶手段９は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等で構成されており、図３に示すように、プログラム記憶部９１と、波長テーブル記憶部９２と、分光スペクトル記憶部９３とを有している。以下、各構成部についてより詳細に説明する。
【００２９】
プログラム記憶部９１には、本実施形態のハイパースペクトルカメラ１を制御するためのハイパースペクトルカメラ用プログラム１ａがインストールされている。そして、演算処理手段１０が、当該ハイパースペクトルカメラ用プログラム１ａを実行することにより、後述する各構成部として機能するようになっている。
【００３０】
波長テーブル記憶部９２は、撮像素子７上のｙ座標（走査方向の座標）に対応する波長を示す波長テーブルを記憶するものである。本実施形態では、スリット５が固定されているとともに、分光器６内部の位置関係が変わらないため、スキャン動作に伴って撮像素子７上に結像される分光スペクトルの結像領域が移動することがない。このため、波長テーブル記憶部９２には、スリット５の位置に対応する波長テーブルを一つ用意するだけでよい。
【００３１】
分光スペクトル記憶部９３は、外乱光除去用光源８の分光スペクトルを記憶するものである。本実施形態では、ハイパースペクトルデータを取得する前に、予め外乱光除去用光源８の分光スペクトルをハイパースペクトルカメラ１によって測定しておく。そして、後述するスペクトル情報補正部１６が、当該分光スペクトルから被写体の分光反射率を算出するようになっている。
【００３２】
演算処理手段１０は、撮像素子７から取得した電気信号に基づいてハイパースペクトルデータを演算するものである。本実施形態において、演算処理手段１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等で構成されており、記憶手段９にインストールされたハイパースペクトルカメラ用プログラム１ａを実行することにより、図３に示すように、走査制御部１１と、画像データ取得部１２と、スペクトル情報取得部１３と、ＨＳＤ（ハイパースペクトルデータ）取得部１４として機能するようになっている。
【００３３】
また、オプション的機能として、演算処理手段１０は、光源制御部１５と、スペクトル情報補正部１６として機能することにより、外乱光除去機能を実現し、エッジ部分検出部１７と、半値幅算出部１８と、レンズ駆動部１９として機能することにより、オートフォーカス機能を実現するようになっている。以下、各構成部についてより詳細に説明する。
【００３４】
走査制御部１１は、スキャン機構３の回転駆動手段３２を制御して、反射ミラー３１を回転駆動するものである。例えば、回転駆動手段３２としてエンコーダ付きのサーボモータを使用する場合、走査制御部１１は、エンコーダにより回転角度を検出しながら、パルス信号を出力してモータを駆動制御し、被写体全体を所定方向に走査するようになっている。
【００３５】
画像データ取得部１２は、撮像素子７から出力された電気信号に基づいて画像データを取得するものである。本実施形態において、スリット５の長手方向をｘ方向、当該ｘ方向に垂直な方向をｙ方向とした場合、スリット５によってｘ方向に直線状に絞られた光が、分光器６によってｙ方向に分光されて結像する。このため、画像データ取得部１２は、（ｘ，ｙ）成分を有する複数のピクセルからなる２次元画像を取得する。
【００３６】
スペクトル情報取得部１３は、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取得するものである。本実施形態において、スペクトル情報取得部１３は、画像データ取得部１２が取得した２次元画像における各ピクセルの位置（ｘ，ｙ）を算出するとともに、波長テーブル記憶部９２内の波長テーブルを参照し、各ｙ座標に対応する波長λを取得するようになっている。
【００３７】
ＨＳＤ取得部１４は、ハイパースペクトルデータを取得するものである。本実施形態において、ＨＳＤ取得部１４は、画像データ取得部１２が取得した２次元画像を構成する各ピクセルの位置（ｘ，ｙ）に、スペクトル情報取得部１３が取得した波長λを対応付けることにより、各ピクセルの（ｘ，ｙ，λ）のデータセットであるハイパースペクトルデータを取得するようになっている。
【００３８】
光源制御部１５は、外乱光除去用光源８の照射を制御するものである。具体的には、光源制御部１５は、スリット５を通過した１ライン分の画像データを取得するタイミングに同期させて、すなわち、スキャン機構３がスリット５の幅に相当する距離を走査するごとに、外乱光除去用光源８を照射するように制御する。例えば、回転駆動手段３２としてエンコーダ付きのサーボモータを使用する場合、光源制御部１５は、走査制御部１１からサーボモータへ出力されるパルス信号の積算値を監視し、当該積算値が１ライン分に相当するパルス数になるたびに、外乱光除去用光源８に対してトリガーパルスを出力する。
【００３９】
スペクトル情報補正部１６は、スペクトル情報をより正確な値に補正するものである。本実施形態において、スペクトル情報補正部１６は、分光スペクトル記憶部９３から外乱光除去用光源８の分光スペクトルを取得し、被写体の分光反射率を算出する。そして、当該分光反射率を用いることにより、各波長ごとに光強度が一定となるようにスペクトル情報を補正する。
【００４０】
エッジ部分検出部１７は、撮像素子７で得られた２次元画像において、被写体のエッジ部分を検出するものである。具体的には、エッジ部分検出部１７は、２次元画像の明るさが鋭敏にまたは不連続に変化している箇所を特定する。例えば、エッジ部分検出部１７は、各ピクセルについて輝度値のラプラシアン（二次微分）を算出し、正と負の境界でゼロとなる位置をエッジとして検出する。なお、エッジの検出方法は、特に限定されるものではなく、キャニー法等を適用してもよい。
【００４１】
なお、本実施形態において、エッジ部分を検出するにあたっては、走査制御部１１がスキャン機構３によって被写体を大まかにスキャンし、画像データ取得部１２がエッジ検出用の画像データを取得するようになっている。
【００４２】
半値幅算出部１８は、２次元画像のエッジ部分における光強度の一次微分関数の半値幅を算出するものである。本実施形態において、半値幅算出部１８は、エッジ部分検出部１７が検出したエッジ部分において、撮像素子７上に分光された０次回折光の光強度を微分し、図４に示すように、当該一次微分関数における半値幅（ピーク値の半分の値におけるピクセル幅）を算出するようになっている。
【００４３】
レンズ駆動部１９は、被写体にピントが合うように対物レンズ２を駆動するものである。本実施形態において、レンズ駆動部１９は、対物レンズ２を駆動しながら半値幅算出部１８により算出される半値幅をリアルタイムで取得し、当該半値幅が最小となるように対物レンズ２をフィードバック制御する。
【００４４】
なお、本実施形態では、分光光学素子６１による回折を受けない０次回折光を使用しているが、これに限定されるものではなく、分光スペクトル情報を含む１次回折光を使用してもよい。なお、通常、１次回折光はスペクトル方向に光強度が連続的に変化しているため、ピントが合っているのか否かを確認するのは困難である。しかしながら、本実施形態では、エッジのシャープさを指標としてピントを合わせるため、１次回折光でも問題なく使用することができる。
【００４５】
つぎに、本実施形態のハイパースペクトルカメラ１による作用について、図５を用いて説明する。
【００４６】
まず、本実施形態のハイパースペクトルカメラ１を用いて被写体のハイパースペクトルデータを取得する場合、走査制御部１１がスキャン機構３により被写体を低精度でスキャンし（ステップＳ１）、画像データ取得部１２がオートフォーカス用の画像データを取得する（ステップＳ２）。これは、スキャン精度を下げることで合焦処理速度が向上し、リアルタイムなオートフォーカスを実現するためである。
【００４７】
つぎに、エッジ部分検出部１７が、ステップＳ２で得られた画像において、被写体のエッジ部分を検出すると（ステップＳ３）、半値幅算出部１８が当該エッジ部分における光強度の一次微分関数の半値幅を算出する（ステップＳ４）。そして、レンズ駆動部１９が、当該半値幅が最小となるように対物レンズ２をフィードバック制御する（ステップＳ５）。これにより、別途、オートフォーカス用のカメラ等を用意することなく、オートフォーカスが可能となる。
【００４８】
ステップＳ５で被写体にピントが合うと、走査制御部１１がスキャン機構３をスタートさせる（ステップＳ６）。このとき、本実施形態では、分光器６の前段における反射ミラー３１が、光の視線方向を変更させるため、テレセントリック光学系のフォーカス面がスリット５に対して平行移動することとなり、被写体のスキャニングが可能となる。
【００４９】
また、本実施形態では、従来のステージスキャン方式と異なり、分光器６全体を移動させることがなく、軽量な反射ミラー３１のみを回転させるため、スキャニングが高速化される。特に、ハイパースペクトルカメラ１が小型化・軽量化されれば、従来のステージスキャン方式のように分光器６全体を移動させることと比較して、反射ミラー３１のみを駆動することの重量的なメリットが大きくなる。
【００５０】
つぎに、光源制御部１５が外乱光除去用光源８を照射すると同時に（ステップＳ７）、画像データ取得部１２が画像データを取得する（ステップＳ８）。このとき、外乱光除去用光源８は、外乱光よりも十分に強い光を照射するため、被写体の光強度における外乱光の影響が除去される。
【００５１】
つぎに、スペクトル情報取得部１３が、ステップＳ８で得られた２次元画像における各ピクセルの位置（ｘ，ｙ）を算出し、各ｙ座標に対応する波長λを波長テーブル記憶部９２から取得する（ステップＳ９）。このとき、本実施形態では、スリット５を移動させることがないため、分光器６内部の位置関係も変わることがない。このため、波長テーブルをスリット５の移動位置ごとに用意する必要がなく、ｙ座標から波長への換算処理も容易である。
【００５２】
また、本実施形態では、スペクトル情報補正部１６が、分光スペクトル記憶部９３から外乱光除去用光源８の分光スペクトルを取得して分光反射率を算出し、当該分光反射率を用いてスペクトル情報を補正する（ステップＳ１０）。これにより、どのような光源の環境下であっても、より正確なスペクトル情報を得ることができる。
【００５３】
つづいて、ＨＳＤ取得部１４が、画像データ取得部１２により取得された２次元画像を構成する各ピクセルに、スペクトル情報取得部１３により取得された波長を対応付け、各ピクセルごとに（ｘ，ｙ，λ）のデータセットであるハイパースペクトルデータを取得する（ステップＳ１１）。これにより、スリット５を透過した被写体画像のうち、１ライン分のハイパースペクトルデータが記憶手段９に蓄積される。
【００５４】
被写体をスキャニングしている間、光源制御部１５は、走査制御部１１からのパルス信号の積算値が、１ライン分に相当するパルス数になったか否かを監視する（ステップＳ１２）。そして、当該積算値が１ライン分に相当するパルス数になった場合のみ（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、走査制御部１１が被写体のスキャンが完了したか否かを判断する（ステップＳ１３）。そして、スキャンが完了しない限り（ステップＳ１３：ＮＯ）、上述したステップＳ７〜ステップＳ１２の処理をループする。これにより、被写体に関する完全なハイパースペクトルデータが取得される。
【００５５】
以上のような本実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
１．分光器６全体を動かすことなく反射ミラー３１の回転のみで走査でき、スキャン速度を高速化することができる。
２．分光器６内部の位置関係が変わらないため、スペクトル情報を取得する演算処理を簡素化することができる。
３．外乱光の影響を除去し、正確なハイパースペクトルデータを取得することができる。
４．０次回折光のみならず、１次回折光を使用してもオートフォーカス機能を実現することができる。
５．スキャン機構３の小型化・軽量化により、携帯端末や工業用ロボット等への組み込みが可能な超小型ハイパースペクトルカメラ１モジュールを実現することができる。
６．ハイパースペクトルデータをデジタルカメラ画像と融合させることにより、野菜の鮮度や職人の目など、普通の人には目に見えない現象を可視化・数値化することができる。
することができる。
【００５６】
つぎに、本発明に係るハイパースペクトルカメラ１の具体的な実施例について説明する。なお、本発明の技術的範囲は、以下の各実施例によって示される特徴に限定されるものではない。
【実施例１】
【００５７】
本実施例１では、ハイパースペクトルカメラ１を用いて葉物野菜を撮影し、その鮮度を測定する実験を行った。具体的には、ほうれん草に２５０Ｗのハロゲンランプを１０時間あて続け鮮度を劣化させつつ、１時間ごとにハイパースペクトルカメラ１で撮影し反射スペクトルを計測した。このときのハイパースペクトルカメラ１およびデジタルカメラの撮影画像を図６に示し、各波長における反射率の変化を図７にす。
【００５８】
図６および図７に示すように、時間の経過に伴って、緑色（４９５〜５７０ｎｍ）に対する赤色（６２０〜７５０ｎｍ）の比率が大きくなるため、見た目の色は徐々に黄色く枯れていくことがわかる。また、葉緑素（クロロフィル）の吸収帯（６８０ｎｍ）では、時間の経過に伴って反射率が増大している。すなわち、光合成に必要な光の吸収量が減少しているといえるから、光合成能力が低下しているといえる。
【００５９】
また、葉物野菜は、赤領域の波長（Ｒ）を吸収し、近赤外波長領域（ＩＲ）を反射する特性がある。これは植物の葉に含まれるクロロフィルが関係している。これら２つの波長域を上述したＮＤＶＩ（正規化植生指数）に適用することにより、植生の分布状況や活性度を示す指数ＮＤＶＩ［＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）］が得られる。本実施例１において、時間経過に伴うＮＤＶＩ値のグラフを図７に示す。
【００６０】
図８に示すとおり、葉物野菜のＮＤＶＩは、上下に変動しながらも時間経過とともに平均的に減少し、ある臨界点（＝ＮＤＶＩｍｉｎ）から急激に減少するという傾向を示す。このため、ＮＤＶＩｍｉｎ以下では植物としての生命活動を停止することになる。また、植物としてとりうるＮＤＶＩの最大値をＮＤＶＩｍａｘとすると、葉物野菜の鮮度値は下記式（４）で表すことができる。
【００６１】
鮮度値＝［（ＮＤＶＩ−ＮＤＶＩｍｉｎ）／（ＮＤＶＩｍａｘ−ＮＤＶＩｍｉｎ）］×１００  …式（４）
ただし、ＮＤＶＩｍａｘおよびＮＤＶＩｍｉｎは葉物野菜の種類に依存し、個別に決める必要がある。様々な葉物野菜などを計測することで、専用の鮮度値を作り出すことができる。
【００６２】
以上の本実施例１により、本発明に係るハイパースペクトルカメラ１によれば、葉物野菜の鮮度を可視化および数値化できることが示された。
【実施例２】
【００６３】
本実施例２では、ハイパースペクトルカメラ１を携帯端末に搭載する一方、解析処理については別途、解析センターで実行させた。具体的には、上述した波長テーブル記憶部９２、スペクトル情報取得部１３およびＨＳＤ取得部１４を解析センター側に設けた。具体的な使用方法としては、図９に示すように、携帯端末に解析センターから解析用アプリをダウンロードし、ハイパースペクトルカメラ１で被写体を撮影する。
【００６４】
これにより、解析用アプリがバンドを選択し、当該バンドに対応するデータを解析センターへ送信して解析させ、解析結果としてスペクトル画像を解析センターから受信し、当該スペクトル画像をデジタルカメラ画像と融合させ、当該融合結果を表示する、という一連の処理を自動で実行するようになっている。
【００６５】
以上の本実施例２によれば、演算処理能力の弱い携帯端末であっても、演算処理が必要な解析部分を解析センタに行わせることにより、本発明に係るハイパースペクトルカメラ１を組み込めることが示された。
【００６６】
なお、本発明に係るハイパースペクトルカメラ１は、前述した実施例に限定されるものではなく、以下に示すとおり、様々な分野への適用が見込まれる。
（１）医療分野への応用（悪性腫瘍の可視化等）
（２）リモートセンシング分野への応用（ヘリコプターからの植生の観察等）
（３）バイオ分野への応用（顕微鏡との接続による観察等）
（４）工業分野への応用（電子回路の配線チェック等）
（５）食品分野への応用（肉や魚の鮮度の可視化等）
（６）化粧品分野への応用（顔のシミや肌水分量の可視化等）
（７）セキュリティ分野への応用（侵入者の検知等）
（８）農業分野への応用（生育状況のモニタリング、開花時期・収穫時期の予測等）
（９）工業分野への応用（ＰＯＳシステムとの連動による検品、異物・疲労検査等）
【符号の説明】
【００６７】
１  ハイパースペクトルカメラ
１ａ  ハイパースペクトルカメラ用プログラム
２  対物レンズ
３  スキャン機構
４  補正レンズ
５  スリット
６  分光器
７  撮像素子
８  外乱光除去用光源
９  記憶手段
１０  演算処理手段
１１  走査制御部
１２  画像データ取得部
１３  スペクトル情報取得部
１４  ＨＳＤ取得部
１５  光源制御部
１６  スペクトル情報補正部
１７  エッジ部分検出部
１８  半値幅算出部
１９  レンズ駆動部
３１  反射ミラー
３２  回転駆動手段
３３  ＭＥＭＳミラー
３４  リレーレンズ
６１  分光光学素子
９１  プログラム記憶部
９２  波長テーブル記憶部
９３  分光スペクトル記憶部
【要約】
【課題】  複雑な演算処理を必要とせずにスキャン速度を高速化することができるハイパースペクトルカメラを提供する。
【解決手段】  被写体からの光を分光器６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７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ハイパースペクトルカメラ１であって、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３と、スキャン機構３と分光器６との間に設けられ、スキャン機構３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４と、補正レンズ４の焦点位置に配置されて分光器６に光を入射させるとともに、スキャン機構３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５とを有している。
【選択図】  図１【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図１】
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【図２】
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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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【図１０】
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