(57)【要約】【課題】３次元色空間を使用して良否判定を行なう場合に、判別条件の設定を精度良くに行なうことができる色空間判別条件生成装置及びこれを使用した画像検査装置を提供する。【解決手段】正常な背景のみの色空間データが分布する領域を統計解析すると共に、正常な検査対象物のみの色空間データが分布する領域を統計解析し、これらの統計解析結果に基づいて、検査対象物と背景との境界面に現れる中間色の色空間データが分布する領域を決定する。そして、背景色空間データ、対象物色空間データ及び中間色色空間データの各分布をそれぞれ包含するモデル図形領域を設定し、当該モデル図形領域に基づいて判別条件テーブルを生成する。この判別条件テーブルを使用して画像検査を行う。【選択図】      図４
2011107121.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常な背景のみを撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した背景色空間データを算出する背景色空間算出部と、
正常な検査対象物のみを撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した対象物色空間データを算出する対象物色空間算出部と、
前記背景色空間算出部で算出した背景色空間データが分布する領域を統計解析する背景統計解析部と、
前記対象物色空間算出部で算出した対象物色空間データが分布する領域を統計解析する対象物統計解析部と、
前記背景統計解析部及び前記対象物統計解析部の解析結果に基づいて、前記検査対象物と前記背景との境界面に現れる中間色の色空間データが分布する領域を決定する中間色領域決定部と、
前記背景色空間データ、前記対象物色空間データ及び前記中間色色空間データの各分布をそれぞれ個別に包含するモデル図形領域を設定し、当該モデル図形領域に基づいて判別条件テーブルを生成する判別条件生成部と、を備えることを特徴とする色空間判別条件生成装置。
【請求項２】
前記背景統計解析部及び前記対象物統計解析部は、前記統計解析により、少なくとも色空間データが分布する領域の重心及び主軸を算出することを特徴とする請求項１に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項３】
前記中間色領域決定部は、前記背景統計解析部で算出した背景色空間データが分布する領域の重心と、前記対象物統計解析部で算出した対象物色空間データが分布する領域の重心とを結んだ軸を、中間色色空間データが分布する領域の主軸とし、上記２つの重心間の中点を中間色色空間データが分布する領域の重心とすることを特徴とする請求項２に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項４】
前記中間色領域決定部は、前記背景統計解析部で算出した背景色空間データが分布する領域の重心と、前記対象物統計解析部で算出した対象物色空間データが分布する領域の重心とを頂点に持つ所定の包含領域内の色空間データの分布の中心軸を、中間色色空間データが分布する領域の中心軸とすることを特徴とする請求項２に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項５】
前記中間色領域決定部は、前記包含領域を主成分分析することにより、前記包含領域内の色空間データの分布の第一主成分と該第一主成分に直交する第二主成分とを算出し、当該２主成分を軸とする射影平面上に前記包含領域内の色空間データを射影し、前記射影平面上に射影した各射影点に基づいて求めた中心線を前記包含領域内の色空間データの分布の中心軸として決定することを特徴とする請求項４に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項６】
前記中間色領域決定部は、前記中心線を３次以上の多項式で表される曲線とし、前記中心線上の任意の２点を結ぶ軸を中間色色空間データが分布する領域の中心軸として、前記包含領域内で中間色色空間データが分布する領域を連続的に複数決定することを特徴とする請求項５に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項７】
前記対象物色空間算出部は、
正常な背景と正常な検査対象物とを同時に撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した背景付対象物色空間データから、前記背景色空間算出部で算出した背景色空間データを取り除く差分処理部と、
前記差分処理部で求めた色空間データのうち一定数以下の度数のデータを取り除くデータ除去部と、を備え、
前記データ除去部で求めた色空間データを、前記対象物色空間データとして算出することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項８】
前記対象物色空間算出部は、前記データ除去部で求めた色空間データの分布する領域を、距離データに基づいて複数の領域に分類する分類処理部を備え、
前記対象物統計解析部は、前記分類処理部で分類した複数の領域毎に統計解析を行うことを特徴とする請求項７に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項９】
前記判別条件生成部は、
色空間データに基づいて、閉空間領域を定める境界条件が既知である標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換することで前記色空間データの分布を囲むモデル図形領域を設定するモデル図形領域設定部と、
前記３次元の色空間上の全ての値に対して、前記モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換を行い、該逆変換を行った値と前記境界条件とに基づいて、前記３次元の色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるか否かを判別し、該判別結果を前記３次元の色空間上の値毎に記憶した条件判別テーブルを生成するテーブル生成部と、を備えることを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項１０】
前記モデル図形領域設定部は、球、楕円球、立方体、直方体、多面体、多角形柱、多角形錐、円柱または円錐を標準モデルとして予め準備し、該標準モデルを用いてモデル図形領域を設定するように構成されていることを特徴とする請求項９に記載の色空間判別条件生成装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置で生成した判別条件テーブルを使用して、検査対象物を撮像したカラー画像情報に基づく３次元の色空間情報の良否判定を行う良否判定処理部を備えていることを特徴とする画像検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば医薬品の原末や顆粒などの粉粒体に混入する異物を検査するカラー粉粒体異物検査装置などの検査装置に適用する、好適な色空間判別条件を生成する色空間判別条件生成装置及びこれを使用した画像検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種のカラー画像を用いた画像検査装置として、色空間を用いたものが知られている。色空間は、光の三原色である赤・緑・青を３次元の変数Ｒ，Ｇ，Ｂに置き換え、これらの画像データを３次元空間に変換したものであって、画像を構成する各色の分布状態を表すことができる。すなわち、図２５に示すように、図２５（ａ）に示すカラー画像を、図２５（ｂ）に示すＲＧＢ画素を整列させたカラーイメージセンサで撮像することにより、図２５（ｃ）に示すようにＲＧＢの各色を座標値とした３次元の色空間として表示することができる。
【０００３】
このような色空間を用いた画像検査方法では、図２６に示すように、図２６（ａ）に示す色空間に、図２６（ｂ）に示す球や立方体で構成された判別条件となる図形モデルを任意の位置・大きさで配置し、モデル図形の領域範囲に画像の分布が含まれているか否かで良品・不良品の判定を行っている。
従来の色空間での判別条件設計は、正常と見なした画像を色空間に変換し、この色空間を元にモデル図形の位置や大きさを閾値として手動で設定するようにしている。
【０００４】
すなわち、図２７に示すように、正常なカラー画像を色空間変換部１０１に入力し、この色空間変換部１０１でＲＧＢの３次元色空間情報に変換し、この変換した３次元色空間情報を表示・履歴入力部１０２に供給して、ディスプレイの表示画面情報に３次元色空間情報を表示する。そして、判別条件モデル図形生成部１０３で、オペレータがディスプレイに表示された３次元色空間情報の分布領域を判断して、分布領域の位置や大きさを閾値として入力することにより、３次元空間情報の分布領域を囲む、例えば球で構成される判別条件モデル図形を生成し、生成した判別条件モデル図形を所定の記憶領域に記憶する。
【０００５】
そして、製品の検査時に、記憶領域に記憶されている判別条件モデル図形を判別条件として判別条件記憶部１０４に記憶し、カラー撮像装置で撮像したカラー画像を同様に色空間変換部１０５で３次元色空間情報に変換し、変換した３次元色空間情報と判別条件記憶部１０４に記憶されているモデル図形とを比較部１０６で比較することにより、判定結果処理部１０７で良否判定するようにしている。
このように判別条件の設計によって、検査結果が決まることから、判別条件の設計は重要となっている。
【０００６】
ところで、従来の判別条件を設計する装置において、判別条件を自動的に設定する方法として、例えば、赤・緑・青の各画素データ（ＲＧＢ値）を、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系の均等色空間においてほぼ球状に分布する特徴を有する各表色系のＬ＊ａ＊ｂ＊データ又はＬ＊ｕ＊ｖ＊のデータに変換し、該Ｌ＊ａ＊ｂ＊データ又はＬ＊ｕ＊ｖ＊のデータを所定のしきい値と比較するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この所定のしきい値は、球状しきい値ＲＹであって、かつ該球状しきい値ＲＹにおける外周部の不良領域Ｆを有する所定部分（除外部Ｘ）を面状しきい値Ｔによって除外するようにしたものである。これにより球状しきい値ＲＹの半径ｒを小さくすることなく不良領域Ｆを排除するようにしている。
【０００７】
また、上記しきい値を複数設けたり、不良と判別した条件下で周囲の判別状態に応じて不良を取り消したりするものも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
さらに、判別条件を自動的に設計する方法として、予め設定された明るさと彩度の上限・下限値を定めた色条件と、空間内の色情報から得られた明るさと彩度の色空間へマッピングした情報とを比較し、ある範囲で差異が見られるとき、差異を小さくするよう色条件パラメータの調整を行うものも提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２３０７０３号公報
【特許文献２】特開２００５−１８６０５３号公報
【特許文献３】特開２００７−３３１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、検査対象物が複数含まれている場合には、検査背景と検査対象物との境界面に存在する中間色の影響に伴って、色空間の分布が複雑な形状となる。
しかしながら、上記各特許文献に記載の従来例にあっては、例えば、球状しきい値ＲＹに対して面状しきい値Ｔを設定して不良領域Ｆを排除するようにしているため、精度良く判別条件を決定するには限界がある。すなわち、本来包含したい色ではない範囲までも判別領域として含んでしまい、当該判別領域に無駄が生じてしまう。
その結果、本来不良品と判定すべき状況であっても良品と誤判定してしまい、検査精度が悪化する。
そこで、本発明は、３次元色空間を使用して良否判定を行なう場合に、判別条件の設定を精度良くに行なうことができる色空間判別条件生成装置及びこれを使用した画像検査装置を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に係る色空間判別条件生成装置は、正常な背景のみを撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した背景色空間データを算出する背景色空間算出部と、正常な検査対象物のみを撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した対象物色空間データを算出する対象物色空間算出部と、前記背景色空間算出部で算出した背景色空間データが分布する領域を統計解析する背景統計解析部と、前記対象物色空間算出部で算出した対象物色空間データが分布する領域を統計解析する対象物統計解析部と、前記背景統計解析部及び前記対象物統計解析部の解析結果に基づいて、前記検査対象物と前記背景との境界面に現れる中間色の色空間データが分布する領域を決定する中間色領域決定部と、前記背景色空間データ、前記対象物色空間データ及び前記中間色色空間データの各分布をそれぞれ個別に包含するモデル図形領域を設定し、当該モデル図形領域に基づいて判別条件テーブルを生成する判別条件生成部と、を備えることを特徴としている。
【００１１】
このように、背景・検査対象物・中間色の色分布をそれぞれ求め、各分布をそれぞれ個別に包含するモデル図形領域を設定して判別条件テーブルを生成する。そのため、背景と検査対象物との境界面に現れる中間色に対しても適切にモデル図形領域を設定することができる。したがって、特に検査対象物が複数混在する場合に、背景と検査対象物との境界面に現れる中間色の影響により、色分布が複雑な形状となった場合であっても、本来の色分布の形状に適した判別領域を設定することができる。
【００１２】
また、請求項２に係る色空間判別条件生成装置は、請求項１に係る発明において、前記背景統計解析部及び前記対象物統計解析部は、前記統計解析により、少なくとも色空間データが分布する領域の重心及び主軸を算出することを特徴としている。
これにより、背景や検査対象物の色分布の情報を正確に取得することができる。
【００１３】
さらに、請求項３に係る色空間判別条件生成装置は、請求項２に係る発明において、前記中間色領域決定部は、前記背景統計解析部で算出した背景色空間データが分布する領域の重心と、前記対象物統計解析部で算出した対象物色空間データが分布する領域の重心とを結んだ軸を、中間色色空間データが分布する領域の主軸とし、上記２つの重心間の中点を中間色色空間データが分布する領域の重心とすることを特徴としている。
これにより、比較的容易に中間色の色空間データが分布する領域を決定することができる。
【００１４】
また、請求項４に係る色空間判別条件生成装置は、請求項２に係る発明において、前記中間色領域決定部は、前記背景統計解析部で算出した背景色空間データが分布する領域の重心と、前記対象物統計解析部で算出した対象物色空間データが分布する領域の重心とを頂点に持つ所定の包含領域内の色空間データの分布の中心軸を、中間色色空間データが分布する領域の中心軸とすることを特徴としている。
これにより、中間色の色空間データが分布する領域をより適切に決定することができる。
【００１５】
さらに、請求項５に係る色空間判別条件生成装置は、請求項４に係る発明において、前記中間色領域決定部は、前記包含領域を主成分分析することにより、前記包含領域内の色空間データの分布の第一主成分と該第一主成分に直交する第二主成分とを算出し、当該２主成分を軸とする射影平面上に前記包含領域内の色空間データを射影し、前記射影平面上に射影した各射影点に基づいて求めた中心線を前記包含領域内の色空間データの分布の中心軸として決定することを特徴としている。
これにより、包含領域内の色空間データの分布の中心軸を正確に決定することができる。
【００１６】
さらにまた、請求項６に係る色空間判別条件生成装置は、請求項５に係る発明において、前記中間色領域決定部は、前記中心線を３次以上の多項式で表される曲線とし、前記中心線上の任意の２点を結ぶ軸を中間色色空間データが分布する領域の中心軸として、前記包含領域内で中間色色空間データが分布する領域を連続的に複数決定することを特徴としている。
これにより、中間色色空間データが分布する領域をより正確に決定することができる。
【００１７】
また、請求項７に係る色空間判別条件生成装置は、請求項１〜６の何れかの発明において、前記対象物色空間算出部は、正常な背景と正常な検査対象物とを同時に撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換した背景付対象物色空間データから、前記背景色空間算出部で算出した背景色空間データを取り除く差分処理部と、前記差分処理部で求めた色空間データのうち一定数以下の度数のデータを取り除くデータ除去部と、を備え、前記データ除去部で求めた色空間データを、前記対象物色空間データとして算出することを特徴としている。
このように、背景＋検査対象物の色空間データから、背景色空間データと中間色色空間データとを除外するので、容易且つ適切に検査対象物のみの色空間データを求めることができる。
【００１８】
さらにまた、請求項８に係る色空間判別条件生成装置は、請求項７に係る発明において、前記対象物色空間算出部は、前記データ除去部で求めた色空間データの分布する領域を、距離データに基づいて複数の領域に分類する分類処理部を備え、前記対象物統計解析部は、前記分類処理部で分類した複数の領域毎に統計解析を行うことを特徴としている。
これにより、正常な検査対象物が複数混在する場合であっても、適切に検査対象物の色分布を求めることができる。
【００１９】
また、請求項９に係る色空間判別条件生成装置は、請求項１〜８の何れかの発明において、前記判別条件生成部は、色空間データに基づいて、閉空間領域を定める境界条件が既知である標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換することで前記色空間データの分布を囲むモデル図形領域を設定するモデル図形領域設定部と、前記３次元の色空間上の全ての値に対して、前記モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換を行い、該逆変換を行った値と前記境界条件とに基づいて、前記３次元の色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるか否かを判別し、該判別結果を前記３次元の色空間上の値毎に記憶した条件判別テーブルを生成するテーブル生成部と、を備えることを特徴としている。
これにより、各分布に応じた自由度の高いモデル図形領域を設定することができる。
【００２０】
さらに、請求項１０に係る色空間判別条件生成装置は、請求項９に係る発明において、前記モデル図形領域設定部は、球、楕円球、立方体、直方体、多面体、多角形柱、多角形錐、円柱または円錐を標準モデルとして予め準備し、該標準モデルを用いてモデル図形領域を設定するように構成されていることを特徴としている。
これにより、分布の形状に応じて、適切な標準モデルを選択することが可能となる。
【００２１】
また、請求項１１に係る画像検査装置は、請求項１〜１０の何れかに係る色空間判別条件生成装置で生成した判別条件テーブルを使用して、検査対象物を撮像したカラー画像情報に基づく３次元の色空間情報の良否判定を行う良否判定処理部を備えていることを特徴としている。
これにより、精度良く設定された判別条件テーブルを用いて、精度良く良否判定を行う画像検査装置とすることができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の色空間判別条件生成装置によれば、特に検査対象物が複数混在する場合に、背景と検査対象物との境界面に現れる中間色についても判別領域を設定することができるので、高精度な判別条件テーブルを生成することができる。
また、本発明の画像検査装置によれば、高精度に生成された判別条件テーブルを用いて検査対象物の検査を行うことができるので、良否判定を高精度で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明を粉粒体異物検査装置に適用した場合の一実施形態を示すシステム構成図である。
【図２】図１の粉粒体異物検査機構をその一部を断面として示す正面図である。
【図３】回転ドラムを示す断面図である。
【図４】判別条件テーブル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】統計解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】統計解析処理における分布の角度の算出方法の一例を説明する図である。
【図７】中間色領域の決定方法を説明する図である。
【図８】図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】異物検査処理を説明する説明図である。
【図１０】本実施形態の動作（背景色空間座標除去まで）を説明する図である。
【図１１】対象物色空間データの算出方法を説明する図である。
【図１２】中間色色分布の主軸の決定方法を説明する図である。
【図１３】中間色領域を示す図である。
【図１４】本実施形態で求めたモデル図形領域である。
【図１５】従来のモデル図形領域である。
【図１６】中間色領域が含まれる直方体を示す図である。
【図１７】中間色領域射影平面を示す図である。
【図１８】射影平面への射影方法を説明する図である。
【図１９】射影平面の第２成分方向の中心点算出方法を説明する図である。
【図２０】回転体中心曲線を示す図である。
【図２１】中間色モデル図形である。
【図２２】中間色モデル図形の半径ｒの算出方法を説明するための図である。
【図２３】第２の実施形態で求めた中間色モデル図形領域である。
【図２４】判別条件テーブルへの展開を説明する図である。
【図２５】従来例のカラー画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する処理を説明する説明図である。
【図２６】３次元色空間情報及び判別条件モデルを示す説明図である。
【図２７】従来の判別条件テーブル形成処理を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
（第１の実施形態）
（構成）
図１は本発明の一実施形態を示すシステム構成図である。
図中、符号１は医薬品の原末や顆粒等の比較的微細な粒径が数十μｍ〜数百μｍ程度の粉粒体に混入する異物を検査するカラー粉粒体異物検査装置である。
このカラー粉粒体異物検査装置１は、粉粒体貯留ホッパー２、フィーダ３、異物検査機構４、良品回収槽５、サイクロン６、不良品回収槽７、ブロア８及び中性フィルタ９を有する。
【００２５】
粉粒体貯留ホッパー２は、検査対象となる粉粒体を貯留する。フィーダ３は、ホッパー２から切り出された粉粒体を上下方向に重ならないように平準化して搬送する２段の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを有する。
異物検査機構４は、フィーダ３から平準化されて搬送される粉粒体が外周面に落下されて粉粒体を搬送する回転ドラム１１と、この回転ドラム１１上の粉粒体に対して軸方向に延びるライン状照明領域１２を形成する照明機構１３と、この照明機構１３で形成されたライン状照明領域１２のカラー画像情報をライン状に撮像するカラーライン撮像装置１４とを備えている。
【００２６】
ここで、回転ドラム１１は、図２および図３に示すように、垂直支持板部１５に片持ち状態で回転自在に支持されている。この回転ドラム１１は、図３に示すように、垂直支持板部１５に形成された透孔１６内に回転自在に支持された基部１１Ａと、この基部１１Ａに装着される有底円筒部１１Ｂとで構成されている。
基部１１Ａは、透孔１６内に挿通され且つ後述する支持軸１１ｈに転がり軸受１１ａを介して回転自在に支持された内筒部１１ｂと、この内筒部１１ｂの垂直支持板部１５の表面側端部に一体に形成された円板状のフランジ部１１ｃと、このフランジ部１１ｃの外周縁から垂直支持板部１５側に延長する外筒部１１ｄとで構成されている。
【００２７】
また、有底円筒部１１Ｂは、基部１１Ａのフランジ部１１ｃと外筒部１１ｄとの連接部の外周面に装着される透光性を有する例えば乳白色のアクリル板で形成された透光性円筒部１１ｆと、この透光性円筒部１１ｆの自由端側を閉塞する端板部１１ｇとで構成されている。
そして、端板部１１ｇが、垂直支持板部１５の裏面側で固定支持され且つ基部１１Ａの内筒部１１ｂ内を挿通して延長する支持軸１１ｈの自由端に転がり軸受１１ｉを介して回転自在に支持された回転円板１１ｊの外周側に取付ネジ１１ｋによって装着されている。
【００２８】
一方、垂直支持板部１５の裏面側の透孔１６の周囲にスタッド１１ｍが固定され、このスタッド１１ｍにユニットベース板１１ｎが取付けられ、このユニットベース板１１ｎに固定フランジ１１ｏがボルト留めされ、この固定フランジ１１ｏに支持軸１１ｈがカラー１１ｐによって固定支持されている。
また、ユニットベース板１１ｎには速度制御可能な駆動モータ１１ｑが取付けられ、この駆動モータ１１ｑの出力軸１１ｒに装着された駆動平歯車１１ｓが回転ドラム１１の基部１１Ａに装着された従動歯車１１ｔに噛合されている。したがって、駆動モータ１１ｑを駆動制御することにより、回転ドラム１１が所定回転速度（例えば４０ｍｉｎ-1程度）で図１において反時計方向に回転駆動される。このため、回転ドラム１１はその最上部でフィーダ３の振動コンベヤ３ｂから落下する粉粒体を受け取り、この粉粒体を反時計方向に搬送して略９０度回転した滑落位置で良品回収ホッパー１１ｕを介して良品回収槽５に回収される。
【００２９】
なお、透光性円筒部１１ｆは、清掃・点検時に基部１１Ａから着脱する際に、支持軸１１ｈに固定された先端に案内ローラ１１ｖを有する支持部材１１ｗによって内周面が後述する内側照明部２２の外周側端部に接触しないように案内される。
また、回転ドラム１１の粉粒体滑落位置よりライン状照明領域１２側における回転ドラム１１によって搬送される粉粒体に対向する位置に軸方向に延びる異物が混入した粉粒体を吸引除去する異物吸引ノズル１７が配設されている。この異物吸引ノズル１７には、図１に拡大図示するように回転ドラム１１の下流側に空気を噴射するエアーカーテン機構１７ａが形成されている。
【００３０】
照明機構１３は、図２に示すように、前述した垂直支持板部１５に片持ち状態で支持されて回転ドラム１１の外側に配設された外側照明部２１と、回転ドラム１１の内側に支持された内側照明部２２とを有する。
外側照明部２１は、回転ドラム１１の回転中心を通る垂直線Ｌ１に対して所定角度θ（例えばθ≒１０°）傾斜した回転ドラム１１の回転中心を通る傾斜線Ｌ２を挟んで左右対象位置に配設された一対の白色の発光ダイオードで構成された照明光源２１Ａ及び２１Ｂと、これら照明光源２１Ａ及び２１Ｂの出射側に配設された集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとを有する。そして、照明光源２１Ａ及び２１Ｂで、前記傾斜線Ｌ２と回転ドラム１１の外周面との交点を軸方向に所定幅のライン状照明領域１２を形成するように照明光を照射する。ここで、照明光源２１Ａ及び２１Ｂの夫々は、図２に示すように、照明光源２１Ａ及び２１Ｂと集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとを支持するケース体２１Ｅが垂直支持板部１５に片持ち状態で支持されている。そして、照明光源２１Ａ及び２１Ｂと集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとが回転ドラム１１を構成する透光性円筒部１１ｆと平行関係を保って対向されている。
【００３１】
なお、外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂは、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードで構成され、光原色を調光可能としても良い。さらに、外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂは、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードおよび白色の発光ダイオードで構成されていても良い。
内側照明部２２は、図２及び図３に示すように、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードで構成された光源色を調光可能な照明光源２２Ａを有し、前述したライン状照明領域１２に対して回転ドラム１１内から照明光を照射する。この内側照明部２２は、支持軸１１ｈに固定された支持板部２２Ｂ，２２Ｃによって固定支持され、照明光源２２Ａが透光性円筒部１１ｆに形成されたライン状照明領域に近接対向されている。
【００３２】
なお、内部照明部２２は。光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードおよび白色の発光ダイオードで構成されていても良い。また、検査対象物の裏面からの照明の必要はなく、背景色を変える必要がない場合には、内部照明部２２に代替して反射板を設けても良い。
また、カラーライン撮像装置１４は、図２に示すように、前述した垂直支持板部１５に片持ち状態で固定された支持部材１４ａを有し、この支持部材１４ａにカラーライン撮像カメラ１４ｂがその光軸を傾斜線Ｌ２に一致させるように配設され、照明機構１３によって照明されたライン状照明領域１２をライン状に撮像してライン状のカラー画像情報を制御装置３０に出力する。
【００３３】
サイクロン６は、その出力側がブロア８に設けられた粗フィルタ８ａに接続され、入力側が異物吸引ノズル１７及び回転ドラム１１の下側に溜まる未回収粉粒体を吸引する粉粒体吸引ノズル１８が接続された構成を有する。そして、ブロア８の吸引力で、サイクロン６を介して異物吸引ノズル１７及び粉粒体吸引ノズル１８で回収された異物が混入された粉粒体と未回収粉粒体とを吸引し、サイクロン６で固気分離する。
【００３４】
ブロア８の出力側には中性フィルタ９が接続され、この中性フィルタ９で空気に含まれる残留粒子を除去して大気に放出する。
また、良品回収槽５で回収された良品粉粒体は、良品回収槽５の上部側のホッパー部５ａに貯留され、このホッパー部５ａに所定量の良品粉粒体が貯留されると、ホッパー部５ａの下側に配設された開閉弁５ｂが開状態に制御されて、下側の加圧室５ｃに落下され、この加圧室５ｃで加圧された良品粉粒体が例えば混合容器１０に空気輸送される。
【００３５】
制御装置３０は、フィーダ３の粉粒体搬送速度、回転ドラム１１の粉粒体搬送速度、照明機構１３の照明光源２１Ａ，２１Ｂ，２２Ａの点灯制御及び異物吸引ノズル１７の異物吸引動作を制御するプログラマブルコントローラ３１と、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報に基づいて画像処理を行って異物検査を行う画像処理装置３２と、異物検査結果等を表示するとともに、異物検査を指示する液晶タッチパネル３３と、プログラマブルコントローラ３１、画像処理装置３２及び液晶タッチパネル３３を統括管理する管理用パーソナルコンピュータ３４とを備えている。
そして、画像処理装置３２は、例えばマイクロコンピュータを含んで構成され、カラーライン撮像装置１４から入力されるカラーライン画像情報に基づいて判別条件テーブル生成処理及び異物検査処理を実行する。
【００３６】
（判別条件テーブル生成処理）
先ず、判別条件テーブル生成処理について説明する。
図４は、判別条件テーブル生成処理手順を示すフローチャートである。この判別条件テーブル生成処理は、異物検査処理を実行する前に、粉粒体貯留ホッパー２に異物が混入していない良品粉粒体を所定量貯留した状態で開始する。
ステップＳ１では、正常な背景のみを撮像したカラー画像情報である背景画像情報を読み込む。ここでは、先ず、回転ドラム１１上に粉粒体が無い状態で、照明機構１３の外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂと内側照明部２２の照明光源２２Ａを、所定色（例えば白色）で回転ドラム１１の外周面上に軸方向に延長するライン状照明領域１２を形成するように照明する点灯指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。そして、カラーライン撮像装置１４でライン状照明領域１２を撮像することで、背景画像情報を得る。
【００３７】
次に、ステップＳ２に移行して、前記ステップＳ１で読込んだカラーライン情報（背景画像情報）をＲＧＢの３次元色空間に変換し、ステップＳ３に移行する。このとき、例えばＲＧＢの個々の階調は整数で表される０〜２５５の２５６階調に設定される。
ステップＳ３では、前記ステップＳ２の色空間変換で得られた背景色空間データが分布する領域を統計解析して、３次元色空間に形成された背景色分布の情報を算出する。
【００３８】
図５は、ステップＳ３で実行する統計解析処理手順を示すフローチャートである。
ステップＳ３１では、ＲＧＢの３次元色空間に変換した色分布の全点の平均を算出し、これを分布の重心（または中心）として決定する。
このように分布の重心を決定した後は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いて、色空間に表現される色分布の主軸を求める処理を行う。主成分分析は、分布の特徴ベクトルを最も良く近似するベクトルを求める処理である。
【００３９】
先ず、ステップＳ３２で、前記ステップＳ３１で算出した分布の平均値から分散を得て、共分散行列を作成する。
次に、ステップＳ３３では、前記ステップＳ３２で作成した共分散行列を対角化することで、分布の近似された特徴ベクトル（固有値・固有ベクトル）を得る。この固有ベクトルは、主軸ベクトルの傾きの比として用いることができ、主軸ベクトルから分布の角度θを算出することができる。
ステップＳ３４では、主軸の固有ベクトルから、分布の角度θおよび分布の大きさＤを求める。
【００４０】
図６は、分布の角度の算出方法の一例および分布の大きさを説明する図である。
主軸は、３次元色空間を構成するＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸の座標軸から任意に選択された１つの基準軸と、選択されていない２つの座標軸のパラメータとして表される主軸の直交ベクトルによって、姿勢を決定することができる。
前記ステップＳ３３の処理で得られた主軸の固有ベクトルの角度は、Ｒ軸を分布における回転基準軸とした場合、図６（ａ）に示すＧＢ平面上に主軸ベクトルＥを射影した射影ベクトルＥ'がＢ軸と成す角θRと、図６（ａ）に示す主軸ベクトルＥと基準軸であるＲ軸との成す角θPoleとで構成できる。
【００４１】
ここで、統計解析で得られた主軸の（固有）ベクトルをＥｒ，Ｅｇ，Ｅｂとすると、ＧＢ平面上に射影した射影ベクトルＥ'がＢ軸と成す角θRは、次式により求められる。
θR＝ｔａｎ-1（Ｅｇ／Ｅｂ）  ………（１）
また、主軸ベクトルとＧＢ平面上に射影したベクトルとの成す角θPoleは、次式により求められる。
θPole＝ｓｉｎ-1（√（（Ｅｇ2＋Ｅｂ2）／（Ｅｒ2＋Ｅｇ2＋Ｅｂ2）））  ………（２）
【００４２】
θPoleの回転を行うには、Ｒ軸を回転基準軸と仮定したときの主軸における直交ベクトル式（０，ｓｉｎ（θR−π／２），ｃｏｓ（θR−π／２））を、回転軸として用いる必要がある。上記直交ベクトル式は、主軸ベクトルのＲ成分を除いたＧ成分、Ｂ成分に対して、直交したベクトルを示している。
なお、主軸ベクトルＥの分布の角度θは、三次元座標系の任意の座標軸を回転変換して主軸ベクトルと一致させる回転変換の回転角度であれば、他の算出方法を用いることができる。
【００４３】
例えば、Ｒ軸，Ｇ軸，Ｂ軸の何れかの軸を基準軸とし、Ｒ軸，Ｇ軸，Ｂ軸の何れかの軸を回転変換の回転軸とし、基準軸を回転変換により主軸ベクトルに一致させる場合における、回転変換を行う順番、回転軸、回転角度からなるパラメータを分布の角度θとすることもできる。係る場合の分布の角度θは、例えば（θ１ｂ，θ２ｒ）と表し、１番目の回転変換はＢ軸を回転軸として角度θ１だけ回転変換し、２番目の回転変換はＲ軸を回転軸として角度θ２だけ回転変換することを意味するものである。また、（θ１ｒ，θ２ｂ，θ３ｒ）と表した場合には、１番目の回転変換はＲ軸を回転軸として角度θ１だけ回転変換し、２番目の回転変換はＢ軸を回転軸として角度θ２だけ回転変換し、３番目の回転変換はＲ軸を回転軸として角度θ３だけ回転変換することを意味する。勿論、上記例に限定されず、Ｒ軸，Ｇ軸，Ｂ軸の何れかの軸を主軸ベクトルと一致させることができれば良く、回転の順番および回転軸は任意に選択する事ができる。よって、分布の角度θは（θ１ｇ，θ２ｒ）、（θ１ｂ，θ２ｇ）、（θ１ｇ，θ２ｂ）、（θ１ｒ，θ２ｇ，θ３ｒ）、（θ１ｂ，θ２ｇ，θ３ｒ）等とすることもできる。なお、以降の説明においては、Ｒ軸がＺ軸、Ｇ軸がＹ軸、Ｂ軸がＸ軸に対応するものとし、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸による空間座標系を用いて説明する。
【００４４】
以上のように、３次元色空間に形成された分布の重心及び主軸ベクトルを求めることができる。これにより、上記分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）、分布の角度θ及び分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が求まることになる。ここで、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸が分布の角度θにて回転変換された場合の新たな座標系ＸＤ軸，ＹＤ軸，ＺＤ軸からなる各軸における分布の大きさである。図６（ｂ）に、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）と分布の関係を示す。なお、分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）は、色空間の座標系（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸）における座標値である。
【００４５】
図４に戻って、ステップＳ４では、正常な検査対象物の画像情報を読み込む。ここでは、先ず、粉粒体貯留ホッパー２から良品粉粒体の切出しを開始する切出開始指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。次に、照明機構１３の外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂと内側照明部２２の照明光源２２Ａを、所定色（例えば白色）で回転ドラム１１の外周面上に軸方向に延長するライン状照明領域１２を形成するように照明する点灯指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。さらに、回転ドラム１１を回転させる回転指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。
【００４６】
そして、粉粒体貯留ホッパー２から切出された良品粉粒体がフィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを介して回転ドラム１１上に落下するに十分な所定時間が経過した時点で、カラーライン撮像装置１４でライン状照明領域１２を撮像したカラーライン画像情報を読み込む。ここで読み込んだ画像情報は、正常な背景と正常な検査対象物とを同時に撮像したカラー画像情報（背景＋対象物画像情報）となる。
【００４７】
次に、ステップＳ５に移行して、前記ステップＳ４で読込んだカラーライン情報（背景＋対象物画像情報）をＲＧＢの３次元色空間に変換し、ステップＳ６に移行する。この場合にも、ＲＧＢの個々の階調は整数で表される０〜２５５の２５６階調に設定される。
ステップＳ６では、前記ステップＳ５の色空間変換で得られた背景＋対象物の色空間座標から、前記ステップＳ２で得た背景の色空間座標を取り除く。これにより、対象物の色空間座標及び対象物と背景との境界面に存在する中間色の色空間座標が残る。
【００４８】
次に、ステップＳ７では、前記ステップＳ６で求めた対象物＋中間色の色空間座標から、度数が一定数以下である色空間座標を取り除く。これにより、中間色の色空間座標が除去され、対象物の色空間座標のみが残る。
ステップＳ８では、前記ステップＳ７で得た対象物のみの色空間データが分布する領域を、距離データに基づいて複数の領域に分類する。この分類処理には、例えばクラスター分析を用いる。クラスター分析は、存在座標各２点間の距離を算出し、その距離に基づいて近距離のものを同じクラスターとして分類するものである。
【００４９】
ステップＳ９では、前記ステップＳ８で分類した領域毎に、前述したステップＳ３と同様の統計解析処理を行って、３次元色空間に形成された対象物色分布の情報を算出し、ステップＳ１０に移行する。
ステップＳ１０では、前記ステップＳ３で得た背景色分布の情報と、前記ステップＳ９で得た対象物色分布の情報とに基づいて、背景と対象物との境界面に現れる中間色色分布の領域を決定する。先ず、中間色の分布の主軸を算出する。ここでは、背景の分布の重心（または中心）と対象物の分布の重心（または中心）とを結んだ線を、中間色の分布の主軸とする。
【００５０】
次に、図７に示すように、背景色分布の重心座標（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と対象物色分布の重心座標（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とから、２点間の中点座標（Ｒｃ，Ｇｃ，Ｂｃ）を算出する。そして、算出した中点を中心とした直方体の領域を算出する。このとき、背景色分布の重心座標（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、対象物色分布の重心座標（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）及び中点座標（Ｒｃ，Ｇｃ，Ｂｃ）より、図７のように中点を直方体の中心、各重心点を直方体の対角上の点として直方体の各辺の長さを算出することで、直方体の領域を決定することもできる。
【００５１】
また、前記ステップＳ６で得られた対象物＋中間色の色空間座標からステップＳ７で得られた対象物のみの色空間座標を取り除いて中間色のみの色空間座標を生成し、液晶タッチパネル３３に中間色のみの色空間座標を表示させ、ユーザーが液晶タッチパネルから前記直方体の領域を入力するようにしても良い。
ステップＳ１１では、画像処理装置３２は、背景・対象物・中間色の各主軸よりモデル図形領域をそれぞれ決定すると共に、判別条件テーブルを作成し、判別条件テーブル生成処理を終了する。
【００５２】
図８は、ステップＳ１１で実行する背景・対象物・中間色のそれぞれの分布に対して行われる図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理手順を示すフローチャートである。なお、対象物が複数の色を有する場合には、対象物の色ごとに図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理が行われる。
この図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理では、先ず、対象となる分布（背景・対象物・中間色のいずれか）に対して、各分布を個別に包含するモデル図形領域（図形モデル）を決定する。
【００５３】
はじめに、ステップＳ１１１では、各分布の大きさに基づいてそれぞれ標準モデルを決定する。
例えば、標準モデルとしては、下記（３）のように原点を中心とした楕円球の式を予め準備する。そして、楕円球の式における各軸の半径の長さを表す係数ａ，ｂ，ｃを分布の大きさに基づいて求め、標準モデルを決定する。係る場合、標準モデルは後の幾何変換において拡大または縮小しないものとして、倍率Ｓ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）はＳｘ＝Ｓｙ＝Ｓｚ＝１とする。
ｘ2／ａ2＋ｙ2／ｂ2＋ｚ2／ｃ2≦１  ………（３）
例えば、分布の大きさを（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）とした場合、係数ａ＝Ｄｘ，ｂ＝Ｄｙ，ｃ＝Ｄｚとすることができる。また、予め余裕度ｐ、ｑ、ｒを定めておき、係数ａ＝Ｄｘ＋ｐ，ｂ＝Ｄｙ＋ｑ，ｃ＝Ｄｚ＋ｒとしても良い。
【００５４】
次いで、ステップＳ１１２に移行して、前記ステップＳ１１１で決定した標準モデルを、分布の角度θおよび上記倍率Ｓに基づいて幾何変換し、さらに、幾何変換後の標準モデルの中心点を分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）に移動させることでモデル図形領域を演算により設定する。
なお、標準モデルとして下記（４）のように原点を中心とした単位球の式を用いる場合には、前記ステップＳ１１１にて係数ａ＝ｂ＝ｃ＝１として標準モデルを決定し、さらに、倍率ＳをＳｘ＝Ｄｘ，Ｓｙ＝Ｄｙ，Ｓｚ＝Ｄｚと決定し、前記ステップＳ１１２における幾何変換において、分布の角度θおよび倍率Ｓに基づいて幾何変換することでモデル図形領域を設定することも可能である。
ｘ2＋ｙ2＋ｚ2≦１  ………（４）
【００５５】
次に、以上により対象の分布に対して設定されたモデル図形領域に基づいて、判別条件テーブルを生成する。
ステップＳ１１３では、先ず、ＲＧＢ色空間に対応するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で表され、それぞれが０〜２５５の整数座標を有する空の判別条件テーブルを用意し、次いで、ステップＳ１１４に移行して、用意した判別条件テーブルの選択されていない１点（ｘ，ｙ，ｚ）を選択する。
次いでステップＳ１１５に移行して、上述した主成分分析処理で求めた重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を（０，０，０）とする正規化（平行移動）を行って座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を算出する。すなわち、０〜２５５の座標系を持った空の判別条件テーブルの１つの座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を、重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を中心点とし、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）＝（ｘ−Ｇｘ，ｙ−Ｇｙ，ｚ−Ｇｚ）を算出する。
【００５６】
次いで、ステップＳ１１６に移行して、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）について分布の角度θが座標軸を回転軸とした回転変換で表現されている場合には、回転変換による回転角度を−θとすると共に、倍率を１／Ｓ（１／Ｓｘ，１／Ｓｙ，１／Ｓｚ）として、幾何逆変換であるアフィン逆変換を行い、標準モデルにおける座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。
ここで、アフィン変換の一般式は下記（５）式で表され、このうちアフィン変換の拡大縮小式は下記（６）式で表され、アフィン変換の回転式は下記（７）〜（９）式で表される。
【００５７】
【数１】
2011107121.tif 000003
【００５８】
したがって、選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）を正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）と角度−θとを使用して回転変換を行う。ここでは、分布の角度θを（θ１ｙ，θ２ｘ）とした場合、座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）と角度−θ２ｙとを前述した（８）式の右辺に代入することにより、Ｙ軸回転変換を行って座標（ｘy，ｙy，ｚy）を算出する。
次いで、角度−θ１ｘと、Ｙ軸変換で算出した座標（ｘy，ｙy，ｚy）とを前記（７）式の右辺に代入することにより、Ｘ軸回転変換を行って、座標（ｘx，ｙx，ｚx）を算出する。そして、算出した座標（ｘx，ｙx，ｚx）と拡大縮小係数として倍率Ｓ（１／Ｓｘ，１／Ｓｙ，１／Ｓｚ）とを前記（６）式の右辺に代入することによりスケール変換して標準モデルの座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。
【００５９】
なお、上記例では、Ｙ軸回転変換に続いてＸ軸回転変換を行って幾何逆変換を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、モデル図形領域設定する際に行った幾何変換における回転変換の逆の順番で行えば良い。つまり、幾何変換でＺ軸回転変換の後にＹ軸回転変換を行った場合には、Ｙ軸回転変換に続いてＺ軸回転変換を行えば良く、幾何変換でＸ軸回転変換の後にＺ軸回転変換を行った場合には、Ｚ軸回転変換に続いてＸ軸回転変換を行えばよい。
【００６０】
次に、ステップＳ１１７では、算出した標準モデルの座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）と前記ステップＳ１１１で設定した係数ａ，ｂおよびｃとを前記（３）式に代入して、この（３）式を満足するか否かを判定する。（３）式を満足する場合には、ステップＳ１１８に移行して、正常品領域内の点であると判断して判別条件テーブルの該当する選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）にフラグを書込んでからステップＳ１１９に移行する。当該フラグとしては、例えばＴＡＢＬＥ（ｘ，ｙ，ｚ）＝１と設定する。
【００６１】
また、前記ステップＳ１１７で（３）式を満足しないと判断した場合には、フラグを書込むことなく直接ステップＳ１１９に移行する。
ステップＳ１１９では、判別条件テーブルの全ての点についてアフィン逆変換による変換を行ったか否かを判定する。そして、全ての点の変換が終了したときにはステップＳ１２０に移行して、生成した判別条件テーブルを図示しないメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶してから図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理を終了する。
【００６２】
一方、前記ステップＳ１１９で、未変換の点が存在すると判定した場合には、ステップＳ１２１に移行して、次の点を選択してから前記ステップＳ１１５に移行する。
最後に、背景・対象物・中間色のそれぞれの分布に対して作成された判別条件テーブルについて、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ごとのフラグの論理和を演算し、最終的に１つの判別条件テーブルを生成し、実際に異物検査処理に用いる判別条件テーブルとして、判別条件テーブル記憶領域に記憶する。
【００６３】
（異物検査処理）
次に、異物検査処理について説明する。
この異物検査処理は、粉粒体貯留ホッパー２に検査対象となる粉粒体を貯留し、この粉粒体貯留ホッパー２から粉粒体を切出し、フィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂで粉粒体を平準化し、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆに落下させて、この透光性円筒部１１ｆ上に載置するようして検査を開始する。
この異物検査処理は、図９に示すように、先ず、ステップＳ２１で、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報を読込み、次いでステップＳ２２に移行して、読込んだカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する。
【００６４】
次いでステップＳ２３に移行して、変換されたカラーライン画像情報の分布と上述した判別条件テーブル生成処理で生成してメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶されている判別条件テーブルとを比較して、検査対象となる粉粒体の３次元色空間での分布で判別条件テーブルに格納された正常品領域に含まれない分布が存在するか否かを判定し、検査対象粉粒体の３次元色空間での分布が全て判別条件テーブルに格納された正常品領域に全て含まれる場合には、ステップＳ２４に移行して異物検査処理を終了するか否かを判定し、異物検査処理を終了する場合には異物検査処理を終了し、そうでない場合に前記ステップＳ２１に戻る。
【００６５】
一方、前記ステップＳ２３の判定結果が、正常品領域を外れる分布が存在するものであるときには、異物が混入されているものと判断してステップＳ２５に移行して、異物の混入を表す異物排除指令をプログラマブルコントローラ３１に出力してから前記ステップＳ２４に移行する。
プログラマブルコントローラ３１では、上述した異物検査処理による異物排除指令を受信すると、受信した時点から該当する異物混入領域が異物吸引ノズル１７の位置に達するまでの所定時間待機した後、異物混入領域が異物吸引ノズル１７の位置に達する直前から異物吸引ノズル１７を通過した直後までの間で異物吸引ノズル１７を吸引動作させて、異物混入領域の異物を粉粒体とともに吸引して排除する。
【００６６】
（動作）
次に、第１の実施形態の動作について説明する。
先ず、粉粒体に混入する異物検査を実施するに先立って、良品粉粒体を用いて判定条件テーブルを生成する判定条件テーブル生成処理を実行する。なお、ここでは良品粉粒体が単色ではなく、複数色（例えば３色）であるものとする。
先ず、図１０（ａ）に示すように、カラーライン撮像装置１４で、粉粒体がライン状照明領域１２に存在しない状態の画像を撮像する。ここで撮像された画像は、図１０（ｂ）に示すように、背景のみを撮像した背景画像となる。そして、図４の判定条件テーブル生成処理では、図１０（ｂ）に示す背景画像を読み込み（ステップＳ１）、この背景画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する（ステップＳ２）。これにより、図１０（ｃ）に示すように、背景画像情報の各画素データを３次元色空間上の値に変換した背景色空間データが得られる。そして、この背景色空間データが分布する領域を統計解析処理（主成分分析処理）することにより、背景色分布の重心および主軸を求める（ステップＳ３）。
【００６７】
次に、プログラマブルコントローラ３１で粉粒体貯留ホッパー２から粉粒体を切出す制御を行うと共に、フィーダ３の振動コンベヤ３ａおよび３ｂで粉粒体が上下に重ならないように平準化しながら搬送する制御を行い、回転ドラム１１を回転させる。
そして、振動コンベヤ３ｂの後端から回転ドラム１１に落下した良品粉粒体がライン状照明領域１２に達すると、図１０（ｄ）に示すように、カラーライン撮像装置１４でこの状態の画像を撮像する。ここで撮像された画像は、図１０（ｅ）に示すように、対象物と背景とを撮像した対象物＋背景画像となる。次いで、図１０（ｅ）に示す対象物＋背景画像を読み込み（ステップＳ４）、この対象物＋背景画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する（ステップＳ５）。これにより、図１０（ｆ）に示すように、対象物＋背景画像の各画素データを３次元色空間上の値に変換した対象物＋背景色空間データが得られる。
【００６８】
次に、図１０（ｇ）に示すように、図１０（ｆ）の対象物＋背景色空間の座標から、図１０（ｃ）の背景色空間の座標を取り除くことで、対象物と対象物の境界面に存在する中間色色空間の座標を得る（ステップＳ６）。
そして、この対象物＋中間色の色空間データから、対象物のみの色空間データを得る（ステップＳ７）。ここでは、図１１（ａ）に示す対象物＋中間色の色空間データから、図１１（ｂ）に示すように、一定数存在しない色空間座標を取り除くことで、図１１（ｃ）に示す対象物のみの色空間データを得る。次に、対象物のみの色空間データが分布する領域を、距離データに基づいて分類（クラスター分析）し、複数の対象物色分布を得る（ステップＳ８）。ここでは、良品粉粒体が３色であることから、３つの対象物色分布を得ることができる。そして、これらの対象物色分布を統計解析処理（主成分分析処理）することにより、各対象物色分布の重心および主軸を求める（ステップＳ９）。
【００６９】
次に、背景と対象物との境界に現れる中間色の領域を決定する（ステップＳ１０）。本実施形態では、図１２に示すように、背景色分布の重心点座標と対象物色分布の重心点座標とを結んだ線を、中間色色分布の主軸として決定する。上述したように、ここでは３つの対象物色分布が存在することから、中間色色分布の主軸も３つ得られることになる。
そして、図７に示すように、背景色分布の重心点座標と対象物色分布の重心点座標とを結んだ線の中点を中心とする直方体の領域を、中間色の領域として決定する。この中間色領域の決定処理は、複数の対象物色分布毎に実行する。
【００７０】
このようにして決定した中間色領域は、図１３に示すようになる。すなわち、領域１〜３の３つの中間色領域が設定される。
そして、上記により算出された背景、対象物、中間色の各主軸より、３次元の色空間上の各分布を個別に囲むモデル図形領域を決定する。このとき決定されるモデル図形領域は、図１４に示すようになり、このモデル図形領域を用いて判別条件テーブルが生成される（ステップＳ１１）。
【００７１】
ところで、検査対象物が複数色の細粒である場合には、背景と検査対象物との境界面に存在する中間色の影響に伴い、色空間の分布が複雑な形状となる。このとき、本実施形態のように、背景色・対象色・中間色の３つそれぞれにモデル図形領域を設定しない場合には、例えば図１５に示すように、本来包含したい色ではない範囲までも判別領域として含んでしまい、判別領域に無駄が生じてしまう。そのため、判別条件テーブルにおいて正常品領域が正確に設定されず、高精度な異物検査処理を行うことができない。
【００７２】
これに対して、本実施形態では、背景色・対象色・中間色の３つそれぞれに対してモデル図形領域を設定して判別条件テーブルを生成するので、正確な正常品領域を設定することができる。
判別条件テーブルが生成され、これがメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶されると、この判別条件テーブルを使用して異物が混入した粉粒体の異物検査を行うことができる。異物検査処理は、液晶タッチパネル３３に表示された表示メニューから異物検査処理を表す表示領域をオペレータが直接タッチすることにより開始される。
【００７３】
この異物検査処理では、異物が混入している可能性がある検査対象粉粒体を粉粒体貯留ホッパー２に貯留し、この粉粒体貯留ホッパー２から検査対象粉粒体を定量切出し、フィーダ３の振動コンベヤ３ａおよび３ｂで検査対象粉粒体が上下方向に重ならないように平準化して搬送し、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆ上に落下させ、この透光性円筒部１１ｆ上で一層化させて照明機構１３で照明されたライン状照明領域１２に連続的に搬送する。
【００７４】
そして、先ず、ライン状照明領域の検査対象粉粒体が順次カラーライン撮像装置１４で撮像され、このカラーライン撮像装置１４で撮像されたカラーライン画像情報を読み込む（ステップＳ２１）。次に、読み込んだカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色区間へ変換し（ステップＳ２２）、変換された３次元色空間の分布が判別条件テーブルの正常品領域内であるか否かを判定する。
【００７５】
このとき、異物が混入していないものとすると、変換された３次元色空間の分布が判別条件テーブルの正常品領域内であると判定されるため、検査対象粉粒体は回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆから良品回収槽５に回収される。この良品回収槽５では良品粉粒体がホッパー部５ａに貯留され、その貯留量が所定量に達すると、開閉弁５ｂが開操作されて、下部の加圧室５ｃに送られ、この加圧室５ｃで加圧されて混合容器１０に空気輸送される。
【００７６】
一方、異物が混入している場合には、この異物を含むカラーライン画像情報をＲＧＢ３次元色空間へ変換したときに、正常品の領域と異物の領域とが形成されることになる。このとき、異物の領域は判別条件テーブルの正常品領域外となるため、異物混入と判定されて異物排除指令がプログラマブルコントローラ３１に出力される。
このため、プログラマブルコントローラ３１で、ライン状照明領域１２で異物の混入が検出された帯状領域が異物吸引ノズル１７に達する直前から異物吸引ノズル１７を吸引動作させて、異物を含む帯状の粉粒体を異物吸引ノズル１７で吸引する。このとき、異物吸引ノズル１７の下流側にエアーカーテン機構１７ａが設けられているので、下流側の正常な粉粒体が吸引されることを抑制することができる。
【００７７】
この異物吸引ノズル１７で吸引された異物を含む粉粒体は、サイクロン６で固気分離され、粉粒体および異物は下方の不良品回収槽７に回収され、空気は、粗フィルタ８ａでフィルタ処理されてブロア８に供給され、その排風側に設けられた中性フィルタでフィルタ処理されて大気に放散される。
なお、図４において、ステップＳ２が背景色空間算出部に対応し、ステップＳ３が背景統計解析部に対応し、ステップＳ４〜Ｓ８が対象物色空間算出部に対応している。また、ステップＳ６が差分処理部に対応し、ステップＳ７がデータ除去部に対応し、ステップＳ８が分類処理部に対応している。さらに、ステップＳ９が対象物統計解析部に対応し、ステップＳ１０が中間色領域決定部に対応し、ステップＳ１１が判別条件生成部に対応している。
また、図８において、ステップＳ１１１及びＳ１１２がモデル図形領域設定部に対応し、ステップＳ１１３〜Ｓ１２１がテーブル生成部に対応している。さらに、図９の処理が良否判定処理部に対応している。
【００７８】
（効果）
このように、第１の実施形態では、正常な背景のみの色空間データが分布する領域を統計解析により求めると共に、正常な検査対象物のみの色空間データが分布する領域を統計解析により求め、これらの統計解析結果に基づいて、検査対象物と背景との境界面に現れる中間色の色空間データが分布する領域を決定する。そして、背景・検査対象物・中間色の各分布をそれぞれ個別に包含するモデル図形領域を設定して判別条件テーブルを生成する。
【００７９】
これにより、背景と検査対象物との境界面に現れる中間色に対しても適切にモデル図形領域を設定することができる。したがって、特に検査対象物が複数混在する場合に、背景と検査対象物との境界面に現れる中間色の影響により、色分布が複雑な形状となった場合であっても、本来の色分布の形状に適した判別領域を設定することができる。このように、無駄なく判別領域を設定することができるので、高精度な判別条件テーブルを生成することができる。
【００８０】
また、上記統計解析として主成分分析処理を適用し、少なくとも色空間データが分布する領域の重心及び主軸を算出するので、背景や検査対象物の色分布情報を正確に取得することができる。
さらに、背景色分布の重心と対象物色分布の重心とを結ぶ線を中間色色分布の主軸とし、これら２つの重心間の中点を中間色色分布の重心とするので、当該重心を中心とする直方体の領域を中間色領域とするなど、比較的容易に中間色領域を決定することができる。
【００８１】
また、検査対象物のみの色空間データを求める際には、背景＋対象物の色空間座標から、背景の色空間座標を取り除き、更に、得られた色空間座標のうち中間色の色空間座標に相当する一定数以下の度数の色空間座標を取り除くので、容易且つ適切に検査対象物のみの色空間データを求めることができる。さらにまた、このようにして得られた色空間データが分布する領域を、距離データに基づいて複数に分類するので、正常な検査対象物が複数混在する場合であっても、適切に検査対象物の色分布を求めることができる。
【００８２】
また、色空間データに基づいて決定した標準モデルを幾何変換することで、色空間データの分布を囲むモデル図形領域を設定した後、３次元の色空間上の全ての値に対して上記幾何変換の逆変換を行って、選択した点が標準モデルに含まれるか否かを判定することにより、判別条件テーブルの正常品領域を設定するので、数式や関数を用いたシンプルなプログラム構成で判別条件テーブルを生成することができる。このとき、幾何逆変換を利用して判別条件テーブルを生成するので、穴抜けや境界面の粗さが生じることなく、正確な正常品領域を設定することができる。
さらに、以上のようにして生成した判別条件テーブルを使用して検査対象物の検査を行うので、良否判定を高精度で行う画像検査装置とすることができる。
【００８３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
この第２の実施形態は、前述した第１の実施形態において、背景色分布の重心点座標と対象物色分布の重心点座標とを結んだ線の中点を中心とする直方体の領域を、中間色の領域として決定しているのに対し、さらに当該直方体の領域内で詳細な中間色領域を決定するようにしたものである。
【００８４】
（構成）
本実施形態における画像処理装置３２は、前述した第１の実施形態と同様に、図４に示す判別条件テーブル生成処理を実行する。ここで、本実施形態における判別条件テーブル生成処理は、図４のステップＳ１０の中間色領域決定処理と、ステップＳ１１の図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理が第１の実施形態と異なる。そのため、ここでは処理の異なる点を中心に説明する。
図４のステップＳ１０では、前記ステップＳ３で得た背景色分布の情報と、前記ステップＳ９で得た対象物色分布の情報とに基づいて、背景と対象物との境界面に現れる中間色色分布の領域を決定する。先ず、中間色分布の領域が含まれる直方体領域（包含領域）を算出する。
【００８５】
ここでは、図１６に示すように、背景の分布の重心（または中心）と対象物の分布の重心（または中心）とを結んだ線を対角線とした直方体領域を算出する。直方体は８点の頂点から構成されているため、背景重心（中心）座標と対象物重心（中心）座標の２点の座標に基づいて、残りの６点の頂点を算出する。
なお、ここでは包含領域として直方体領域を用いているが、背景の分布の重心（または中心）と対象物の分布の重心（または中心）とを結んだ軸を中心軸とする立体領域であればよく、例えば単位球や楕円球、円柱、角柱等を用いることもできる。
【００８６】
次に、直方体領域毎に、直方体領域内にそれぞれ存在する点群に対する射影平面を算出する。射影平面を求める処理にはＰＣＡを用いる。ＰＣＡにより主成分として算出される第一成分ベクトルを主軸Ｍ、次に求まる第二成分ベクトルを副軸Ｓとし、図１７に示すように、主軸Ｍと副軸Ｓとでなす面を射影平面とする。
次に、直方体領域内に存在する各点を、射影平面に射影する。ここでは、図１８に示すように、射影平面に対して各点から垂線を下ろしたときに射影平面と交わる点を射影点として射影する。
本実施形態では、中間色の分布および中間色のモデル図形領域として、回転体を使用する。そこで、先ず回転体の中心軸を算出する。
【００８７】
回転体の中心軸を求めるために、先ず、図１９に示すように、射影平面上で第一成分方向（主軸）を等間隔で複数の領域に分割する。そして、その領域毎に中心点を算出する。例えば、領域αについては、領域α内に存在する複数の射影点Ｐ1〜Ｐ4の第二成分方向の値から中心点Ｐｃの副軸の値を算出する。中心点Ｐｃの主軸の値は、領域αの中点とする。このように、射影した点群の主軸の値毎に副軸の中心点を算出する。
【００８８】
そして、算出した各中心点をもとに近似曲線を算出する。近似曲線の算出には最小二乗法を用いる。最小二乗法は想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する手法である。
本実施形態では、Ｎ個の点群（ｘ1，ｙ1），（ｘ2，ｙ2），…，（ｘN，ｙN）を通る近似曲線として、下記（１０）式を用いる。  なお、ｘは第一成分方向の座標、ｙは第二成分方向の座標である。
ｆ（ｘ）＝ａｘ3＋ｂｘ2＋ｃｘ＋ｄ  ・・・（１０）
【００８９】
各点群のｙと近似曲線算出値との差の二乗和合計値をＴとした場合、下記（１１）式に示すＴが最小となる条件は、下記（１２）式を満たすことである。
Ｔ＝（１／２）Σ（ｙ−ｆ（ｘ））2  ・・・（１１）
∂Ｔ／∂ａ＝０，∂Ｔ／∂ｂ＝０，∂Ｔ／∂ｃ＝０，∂Ｔ／∂ｄ＝０  ・・・（１２）
上記（１２）式に示す各微分値は、以下のとおり示される。
［１］ａの場合
Ｔ＝（１／２）Σ（（（ｙ−ｂｘ2−ｃｘ−ｄ）−ａｘ3）（（ｙ−ｂｘ2−ｃｘ−ｄ）−ａｘ3））
＝（１／２）Σ（ａ2ｘ6−２ａｘ3（ｙ−ｂｘ2−ｃｘ−ｄ）＋（ｙ−ｂｘ2−ｃｘ−ｄ）2）
∂Ｔ／∂ａ＝ａΣｘ6＋ｂΣｘ5＋ｃΣｘ4＋ｄΣｘ3−Σｘ3ｙ  ・・・（１３）
【００９０】
［２］ｂの場合
Ｔ＝（１／２）Σ（（（ｙ−ａｘ3−ｃｘ−ｄ）−ｂｘ2）（（ｙ−ａｘ3−ｃｘ−ｄ）−ｂｘ2））
＝（１／２）Σ（ｂ2ｘ4−２ｂｘ2（ｙ−ａｘ3−ｃｘ−ｄ）＋（ｙ−ａｘ3−ｃｘ−ｄ）2）
∂Ｔ／∂ｂ＝ａΣｘ5＋ｂΣｘ4＋ｃΣｘ3＋ｄΣｘ2−Σｘ2ｙ  ・・・（１４）
【００９１】
［３］ｃの場合
Ｔ＝（１／２）Σ（（（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｄ）−ｃｘ）（（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｄ）−ｃｘ））
＝（１／２）Σ（ｃ2ｘ2−２ｃｘ（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｄ）＋（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｄ）2）
∂Ｔ／∂ｃ＝ａΣｘ4＋ｂΣｘ3＋ｃΣｘ2＋ｄΣｘ−Σｘｙ  ・・・（１５）
【００９２】
［４］ｄの場合
Ｔ＝（１／２）Σ（（（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｃｘ）−ｄ）（（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｃｘ）−ｄ））
＝（１／２）Σ（ｄ2−２ｄ（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｃｘ）＋（ｙ−ａｘ3−ｂｘ2−ｃｘ）2）
∂Ｔ／∂ｄ＝ａΣｘ3＋ｂΣｘ2＋ｃΣｘ＋ｄΣ１−Σｙ  ・・・（１６）
上記（１２）〜（１６）式より、ａ，ｂ，ｃ，ｄは次式で求められる。
【００９３】
【数２】
2011107121.tif 000004
【００９４】
このようにして算出した近似曲線（中心曲線）は、図２０に示すようになる。なお、ここでは３次方程式の中心曲線の算出式を示しているが、更に高次の方程式を用いてもよい。
次に、中心曲線上で任意に複数の点を選定し、それらの点の３次元（ＲＧＢ）座標系における座標値を算出する。ここでは、中心曲線を算出する際に使用した第一成分方向における各分割位置で、中心曲線上の点の座標を算出する。そして、選定した中心曲線上の各点のうち、近接する２点を結ぶ線分をそれぞれ算出する。
本実施形態では、中間色の分布およびモデル図形領域を回転体とし、例えば図２１に示すような円柱を用いる。そして、上記により算出した各線分を中間色の分布およびモデル図形領域の中心軸として決定する。
【００９５】
すなわち、中心曲線上の２点間を結んだ線分の長さが円柱モデルの高さｈとなり、そのベクトルが円柱モデルの軸となる。また、図２２に示すように、その軸に対して周辺点群から垂線を下ろし、最も遠い距離を円柱モデルの半径ｒとする。
このように、各線分に対して円柱モデルの高さｈ及び半径ｒを算出し、円柱モデルを決定すると、図２３に示すように、中間色の分布の領域が連続的に複数得られる。
【００９６】
図４のステップＳ１１では、図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理を行う。
このステップＳ１１では、背景・対象物のそれぞれの分布に対しては、上述した第１の実施形態と同様に、図８に示す手法を用いて図形モデル決定・判別条件テーブル生成処理を行い、中間色の分布に対しては、以下の手法を用いる。
先ず、中間色モデル図形領域を決定する。ここでは、中間色モデル図形領域を、前述した円柱を用いた中間色の分布の領域と同じとする。
【００９７】
本実施形態では、中間色の分布の領域を決定する際に、図１６に示すように直方体領域を規定している。そのため、中間色モデル図形領域は、この直方体領域内に収まる。そこで、中間色モデル図形領域を生成した後は、中間色の分布の領域を決定する際に規定した図１６に示す直方体領域内の座標毎に、算出した中間色モデル図形領域に含まれるか否かを判別し、判別条件テーブルへ展開する。
【００９８】
直方体領域内の任意の測定値として、Ｒ＝ｉ、Ｇ＝ｊ、Ｂ＝ｋとするとき、このキューブは図２４に示すように（ｉ、ｊ、ｋ）の位置にある。そこで、直方体領域内のすべてのキューブに対して、中間色モデル図形領域として算出された領域内か領域外かを計算により判別し、判別条件テーブルを生成する。
カラー画像はＲ、Ｇ、Ｂの３値から構成され、それぞれ解像度に該当する値をとる。一般的な解像度として２５６階調を例として示すが、量子化して１２８階調あるいは６４階調に変換する、あるいはより高い解像度であっても同様である。
【００９９】
（動作）
次に、第２の実施形態の動作について説明する。
判定条件テーブル生成処理において、中間色色分布の領域を決定する際には、先ず、前述した第１の実施形態と同様に、背景色分布の重心点座標と対象物色分布の重心点座標とを求める。次に、図１６に示すように、背景色分布の重心点と対象物色分布の重心点とを結ぶ線を対角線とする直方体領域を決定する。この直方体領域は、中間色色分布の領域を包含する包含領域である。このように、背景色分布の重心と対象物色分布の重心との間の領域に中間色色分布の領域が存在するものとして、背景色分布の重心と対象物色分布の重心とを頂点に持つ直方体領域を上記包含領域として決定する。
【０１００】
そして、この直方体領域内で、中間色色分布の領域を詳細に決定する。その際、先ず、直方体領域内に存在する中間色空間データの中心曲線を算出する。そして、算出した中心曲線上の任意の２点を結ぶ線分を中心軸とした中間色モデル図形領域を決定する。
中間色モデル図形として円柱を用いた場合、上記の手法により決定される中間色モデル図形領域は図２３に示すようになる。このように、前述した第１の実施形態で決定した中間色モデル図形領域と比較して、より無駄な領域を排除したモデル図形領域とすることができる。
【０１０１】
（効果）
このように、第２の実施形態では、背景色空間データが分布する領域の重心と、対象物色空間データが分布する領域の重心とを頂点に持つ直方体領域（包含領域）内の色空間データの分布の中心軸を、中間色色空間データが分布する領域の中心軸とするので、中間色の色空間データが分布する領域をより適切に決定することができる。
また、包含領域を主成分分析することにより、包含領域内の色空間データの分布の第一主成分と第二主成分とを算出し、第一主成分と第二主成分とでなる平面を射影平面とする。そして、射影平面上に包含領域内の色空間データを射影し、射影平面上に射影した各射影点に基づいて求めた中心曲線を包含領域内の色空間データの分布の中心軸とする。したがって、包含領域内の色空間データの分布の中心軸を正確に決定することができる。
【０１０２】
さらに、中心曲線上の任意の２点を結ぶ軸を中間色色空間データが分布する領域の中心軸として、包含領域内で中間色色空間データが分布する領域を連続的に複数決定するので、中間色色空間データが分布する領域をより正確に決定することができる。
その結果、より本来の色分布の形状に適した判別領域を設定することができる。
【０１０３】
（変形例）
なお、上記第２の実施形態においては、中心曲線の算出に際し、上記（１０）式に示す３次多項式を用いる場合について説明したが、４次以上の多項式を用いることもできる。さらに、中心曲線を表す多項式を予め設定しておく場合について説明したが、ユーザーが液晶タッチパネル３３に表示された色空間における分布を参照し、中心曲線を表す多項式を決定するようにしてもよい。
また、上記第２の実施形態においては、中間色の分布に対しても、前述した第１の実施形態と同様に幾何逆変換を用いて判別条件テーブルを生成するようにしてもよい。
【０１０４】
（応用例）
なお、上記実施形態においては、色空間における分布を主成分分析で解析することなく、ユーザーが液晶タッチパネル３３に表示された色空間における分布を参照し、標準モデルを決定しても良い。ここでの決定とは、液晶タッチパネルに３次元色空間による分布を表示し、複数の標準モデルから使用する標準モデルを、液晶タッチパネル３３を用いて選択し、選択した標準モデルを液晶タッチパネル３３に表示されている色空間の分布を囲むように大きさおよび角度を変更して配置することを含む。ユーザーによって決定された大きさ、角度、配置の情報に基づいて、標準モデルの変数、倍率、標準モデルが配置された中心点座標を求めることは容易であり、これらを用いて幾何逆変換を行うことで上記同様に判別条件テーブルを生成できる。
【０１０５】
さらに、上記実施形態においては、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、色相、彩度、輝度で表されるＨＳＩ（ＨＳＬ）色空間や輝度信号と輝度信号及び青色成分との色差、輝度信号及び赤色成分との色差で表されるＹＵＶ色空間等の３次元色空間に変換するようにしても上記実施形態と同様の作用効果を得ることかできる。
また、上記実施形態においては、幾何変換としてアフィン変換を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、幾何変換としてはロドリゲスの回転公式やクォータニオン変換等の角度と大きさがＸ，Ｙ，Ｚ軸に対して任意に回転変換できる幾何変換であれば適用することができる。ここで、クォータニオン変換ではアフィン変換と同様に拡大縮小も行うことができる。
そして、ロドリゲスの回転公式は、下記（１９）式で表すことができる。
【０１０６】
【数３】
2011107121.tif 000005
【０１０７】
また、クォータニオン変換は、座標（ｘ，ｙ，ｚ）のクォータニオンＱをＱ＝（ｔ；ｘ，ｙ，ｚ）で表す。ここで、ｔは任意の値で、ここでは０とする。
クォータニオンによる回転の計算式Ｆは、
Ｆ＝Ｂ×Ｑ×Ａ＝（ｔ′；ｘ′，ｙ′，ｚ′）    ・・・・（２０）
で表される。
ここで、ＡおよびＢは、角度をθとし、ｘr，ｙr，ｚrを回転軸方向・拡大縮小を決定する係数とすると、下記（２１）式及び（２２）式で表すことができる。
【０１０８】
【数４】
2011107121.tif 000006
【０１０９】
ただし、ｋ倍に拡大縮小を行う場合には、ｋＡ，ｋＢと表記し、スカラー倍する。
クォータニオンＱ1＝（ｔ1；ｘ1，ｙ1，ｚ1）とＱ2＝（ｔ2；ｘ2，ｙ2，ｚ2）との積は
Ｑ1×Ｑ2＝（ｔ1ｔ2−Ｖ1・Ｖ2；ｔ1Ｖ2＋ｔ2Ｖ1＋Ｖ1×Ｖ2）・・・（２３）
で表すことができる。
したがって、クォータニオンで角度変換する場合には、Ｘ軸基準回転では（Ｘr，Ｙr，Ｚr）＝（１，０，０），Ｙ軸基準回転では（０，１，０）、Ｚ軸基準回転では（０，０，１）となる。同時に、拡大縮小を行う場合には、各軸毎に拡大縮小の係数ｋを乗じる。拡大縮小は基準軸に対してのスカラー倍の大きさに拡大縮小することとなる。軸毎の変形は行えない。
【０１１０】
また、例えばモデル図形領域を設定する際の幾何変換において、第１回目のクォータニオン変換はＺ軸を回転軸としてθrot回転させ、第２回目のクォータニオン変換は方向ベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）である軸を回転軸としてθPole回転させていたとする。係る場合において、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を（１１）式のクォータニオンによる回転式を用いて幾何逆変換であるクォータニオン逆変換を行い、標準モデルにおける座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する例を説明する。
【０１１１】
第１回目のクォータニオン逆変換は、回転軸方向をベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）とし、回転角度を−θPoleとして回転変換を行う。第２回目のクォータニオン逆変換は、Ｚ軸を基準軸とし、回転角度を−θrotとして回転変換を行う。
ここで第１回目のクォータニオン逆変換においてクォータニオン変換の計算式である前記（１１）式の各クォータニオンは、
Ｑ＝（０；ｘ′，ｙ′，ｚ′）・・・（２４）
Ａ＝（ｃｏｓ（−θPole／２）；ＲＥｘ・ｓｉｎ（−θPole／２），ＲＥｙ・ｓｉｎ（−θPole／２），ＲＥｚ・ｓｉｎ（−θPole／２）)・・・（２５）
Ｂ＝（ｃｏｓ（−θPole／２）；−ＲＥｘ・ｓｉｎ（−θPole／２），−ＲＥｙ・ｓｉｎ（−θPole／２），−ＲＥｚ・ｓｉｎ（−θPole／２）)・・・（２６）
となる。
【０１１２】
クォータニオン変換の計算式である前記（２０）式に、（２４）〜（２６）式のＱ，Ａ，Ｂを代入し、前記（２３）式のクォータニオンの積の計算方法に従って計算し、Ｆ＝（０；ｘ′１，ｙ′１，ｚ′１）を得る。
さらに、第２回目のクォータニオン逆変換においてクォータニオン変換の計算式である前記（２０）式の各クォータニオンは、
Ｑ＝（０；ｘ′１，ｙ′１，ｚ′１）・・・（２７）
Ａ＝（ｃｏｓ（−θrot／２）；０・ｓｉｎ（−θrot／２），０・ｓｉｎ（−θrot／２），１・ｓｉｎ（−θrot／２）)・・・（２８）
Ｂ＝（ｃｏｓ（−θrot／２）；０・ｓｉｎ（−θrot／２），０・ｓｉｎ（−θrot／２），−１・ｓｉｎ（−θrot／２）)・・・（２９）
となる。
【０１１３】
クォータニオン変換の計算式である（２０）式に、前記（２７）〜（２９）式のＱ，Ａ，Ｂを代入し、前記（２３）式のクォータニオンの積の計算方法に従って計算し、Ｆ＝（０；ｘ″，ｙ″，ｚ″）を得る。
なお、上記例では、Ｚ軸を基準軸としてクォータニオン変換を行って幾何逆変換を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、モデル図形領域設定する際に行った幾何変換におけるクォータニオン変換の逆の順番で行えば良い。
【０１１４】
また、上記実施形態では、標準モデルとして楕円球を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、検査対象の色空間分布の形状に応じて、球、多面体、立方体、直方体、円柱、円錐、多角形柱、多角形錐等の閉空間領域を形成する境界条件が既知の図形であれば、各種図形を用いることが可能である。境界条件が既知であれば、閉じた任意の空間モデルを適用することができる。また、標準モデルとして、複数の標準モデルを組み合わせて１つの標準モデルを構成してもよい。
【０１１５】
また、上記実施形態では、照明機構１３を外側照明部２１及び内側照明部２２で構成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、内側照明部２２を省略したり、内側照明部２２に代えて内部反射部を形成して透光性円筒部１１ｆを透過する外側照明部２１の照明光を反射して反射光をライン状照明領域１２に戻したりするようにしてもよい。
【０１１６】
さらに、上記実施形態においては、異物吸引ノズル１７をライン状に配置し、異物混入領域の粉粒体をライン状に吸引する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報から異物混入位置を検出することができるので、この異物混入位置を含む所定範囲で粉粒体を吸引するようにしてもよい。このためには、異物吸引ノズル１７を回転ドラム１１の軸方向に所定領域毎に分割して配置するか、又は異物吸引ノズル１７内に軸方向に複数の吸引領域を形成すればよい。
【０１１７】
さらにまた、上記実施形態においては、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆを乳白色のアクリル板で形成した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、任意の色の透光性部材で形成することができ、内側に照明部や反射部を設けない場合には、透光性の無い円筒部で構成することができる。
なおさらに、上記実施形態においてはフィーダ３として２台の振動コンベア３ａ，３ｂで構成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、１台の振動コンベアや３台以上の振動コンベヤで構成することもでき、振動コンベヤ以外にも粉粒体を上下に重なることなく平準化できるものであれば任意のフィーダを適用することができる。
【０１１８】
また、上記実施形態の説明においては、判別条件テーブルによる良否判定を行っているが、判別条件テーブルを用いないで良否判定を行うことができる。例えば、まず、正常な検査対象物のカラー画像情報を色空間変換部で変換し、３次元の色空間上に分布を生成する。その３次元の色空間上の分布に基づいて閉空間領域を定める予め準備された標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換し、その３次元の色空間上の分布領域を囲むモデル図形領域をモデル図形領域設定部で設定する。次に、実際の検査において、検査対象物のカラー画像情報の各画素データを前記色空間変換部で変換した値を、モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換である幾何逆変換を行い、該幾何逆変換を行った値を前記決定した標準モデルに代入して算出した値が所定の条件を満足するか否かによって、前記検査対象物の良否を判定してもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１…カラー粉粒体異物検査装置、２…粉粒体貯留ホッパー、３…フィーダ、３ａ，３ｂ…振動コンベヤ、４…異物検査機構、５…良品回収槽、６…サイクロン、７…不良品回収槽、８…ブロア、９…中性フィルタ、１０…混合容器、１１…回転ドラム、１７…異物吸引ノズル、２１…外側照明部、２１Ａ，２１Ｂ…照明光源、２２…内側照明部、２２Ａ…照明光源、３０…制御装置、３１…プログラマブルコントローラ、３２…画像処理装置
【図１】
2011107121.tif 000007
【図２】
2011107121.tif 000008
【図３】
2011107121.tif 000009
【図４】
2011107121.tif 000010
【図５】
2011107121.tif 000011
【図６】
2011107121.tif 000012
【図７】
2011107121.tif 000013
【図８】
2011107121.tif 000014
【図９】
2011107121.tif 000015
【図１０】
2011107121.tif 000016
【図１１】
2011107121.tif 000017
【図１２】
2011107121.tif 000018
【図１３】
2011107121.tif 000019
【図１４】
2011107121.tif 000020
【図１５】
2011107121.tif 000021
【図１６】
2011107121.tif 000022
【図１７】
2011107121.tif 000023
【図１８】
2011107121.tif 000024
【図１９】
2011107121.tif 000025
【図２０】
2011107121.tif 000026
【図２１】
2011107121.tif 000027
【図２２】
2011107121.tif 000028
【図２３】
2011107121.tif 000029
【図２４】
2011107121.tif 000030
【図２５】
2011107121.tif 000031
【図２６】
2011107121.tif 000032
【図２７】
2011107121.tif 000033