(57)【要約】【課題】検査対象物の透過光の特性を利用して検査を行う技術を提供する。【解決手段】本発明は、生物の光の透過特性に基づいて検査を行う生物検査装置５０を提供する。本生物検査装置５０は、生物に照射光を照射する照射部１１と、照射光が生物を透過した光である透過光を受光する受光部１２と、透過光のスペクトルＤｓの波形に基づいて良品と不良品とを含む複数の分類のいずれであるかを判定する判定部３０と、を備える。判定部３０は、良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である良品特徴と、不良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である不良品特徴と、の少なくとも一方を使用して判定を行う。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物の光の透過特性に基づいて検査を行う生物検査装置であって、
前記生物に照射光を照射する照射部と、
前記生物を透過した照射光である透過光を受光する受光部と、
前記透過光のスペクトルの波形に基づいて良品と不良品とを含む複数の分類のいずれであるかを判定する判定部と、
を備え、
前記判定部は、前記良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である良品特徴と、前記不良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である不良品特徴と、の少なくとも一方を使用して前記判定を行う生物検査装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記良品特徴と前記不良品特徴の双方を使用して前記良品であると判定する請求項１記載の生物検査装置。
【請求項３】
前記照射部は、相互に中心波長が相違する複数の発光ダイオードを備え、
前記生物検査装置は、さらに、前記照射光のスペクトルを操作するスペクトル操作部を有する請求項１または２に記載の生物検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象の光の透過状態に基づいて検査を行う非破壊検査装置に関し、特に生物の検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、検査対象である青果に光を透過させて、その透過状態に基づいて酸度などの内部品質を検査する非破壊検査装置が提案されている（特許文献１）。本検査は、検査対象である青果の含有成分物質の種々の官能基（たとえばＯ−ＨやＣ−Ｈ等）が特性の波長の周波数を吸収する点を利用して透過率に基づいて判定を行っている。
【０００３】
ところが、このような検査では、照射系であるハロゲンランプ等のスペクトル特性の径時変化、あるいは計測系である分光器の測定基準値の時間的な変動といった光環境の変化に起因して判定誤差の問題が発生していた。この問題に対して、特許文献１の技術では、人工青果物参照体を使用して校正を行う技術が提案されている。人工青果物参照体は、水溶液に光分散体を混入することで光透過率を調節した校正用の人工物である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２３２７４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、透過光のスペクトルの特定帯域の光強度に基づく検査では、光の照射状態や検査対象の透過状態といった計測状態の変動に起因する誤差の本質的な排除が困難であった。
【０００６】
本発明は、上述の従来の課題の少なくとも一部を解決するために創作されたものであり、検査対象物の透過光の特性を利用して検査を行う技術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】
【０００７】
以下、上記課題を解決するのに有効な手段等につき、必要に応じて効果等を示しつつ説明する。
【０００８】
手段１．生物の光の透過特性に基づいて検査を行う生物検査装置であって、
前記生物に照射光を照射する照射部と、
前記生物を透過した照射光である透過光を受光する受光部と、
前記透過光のスペクトルの波形に基づいて良品と不良品とを含む複数の分類のいずれであるかを判定する判定部と、
を備え、
前記判定部は、前記良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である良品特徴と、前記不良品の透過光のスペクトルの波形の特徴である不良品特徴と、の少なくとも一方を使用して前記判定を行う生物検査装置。
【０００９】
上記構成では、照射部によって照射された照射光が生物を透過して透過光が得られる。本構成では、その透過光のスペクトルの波形に基づいて良品と不良品とを含む複数の分類のいずれであるかが判定されるので、透過光の光量に関わらず波形によって正確な判定を実現することができる。本構成では、良品特徴と不良品特徴の少なくとも一方を使用して判定が行われるので、検査対象に応じた自由度の高い検査内容を実現することができる。なお、複数の分類には、良品と不良品とに限られず、たとえば保留や故障も含まれる。
【００１０】
手段２．前記判定部は、前記良品特徴と前記不良品特徴の双方を使用して前記良品であると判定する手段１の生物検査装置。
【００１１】
上記構成によれば、良品特徴と不良品特徴の双方を使用して判定が行われるので、信頼性の高い検査を実現することができる。さらに、不良品特徴を使用すれば、たとえば中腐れといった外部から分らない不良品の状態のように、透過光による検査の重要性が特に高い状態の検査精度だけを高めるといったきめ細かな検査をも可能とすることができる。
【００１２】
手段３．前記照射部は、相互に中心波長が相違する複数の発光ダイオードを備え、
前記生物検査装置は、さらに、前記照射光のスペクトルを操作するスペクトル操作部を有する手段１または２の生物検査装置。
【００１３】
上記構成によれば、照射光のスペクトルを操作することができるので、たとえば波形の特徴部分のみの帯域の照射による検査、あるいは良品特徴や不良品特徴の現れやすいスペクトルの照射光による検査といった検査の自由度を提供することができる。
【００１４】
なお、本発明は、生物検査装置だけでなく、生物検査方法、生物を検するためのプログラム、及びそのプログラムを格納する記憶媒体として具現化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態の青果検査装置５０の概略構成を示す模式図。
【図２】種々の状態におけるたまねぎの透過率の特性を示すグラフ。
【図３】青果の選別処理の処理内容を示すフローチャート。
【図４】判定処理の処理内容を示すフローチャート。
【図５】レベル調整処理前のスペクトルを示すグラフ。
【図６】レベル調整処理後のスペクトルを示すグラフ。
【図７】ピーク位置調整処理前のスペクトルを示すグラフ。
【図８】ピーク位置調整処理後のスペクトルを示すグラフ。
【図９】第１実施形態における青果の選別処理の処理内容を示すフローチャート。
【図１０】重回帰分析におけるサンプリング状態を示すグラフ。
【図１１】変形例における照射光のスペクトルを示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を図面に従って説明する。本実施形態は、近赤外光を使用する青果検査装置として具体化しており、まずは青果検査装置の基本構成を図１の模式図に基づいて説明する。青果検査装置は、生物検査装置とも呼ばれる。
【００１７】
図１は、第１実施形態の青果検査装置５０の概略構成を示す模式図である。青果検査装置５０は、計測ユニット１０と、検査対象の青果Ｓを運ぶベルトコンベア１５と、分光器２０と、パーソナルコンピュータ３０とを備えている。計測ユニット１０は、近赤外光である照射光Ｌ１を照射する照射部１１と、青果を透過した透過光Ｌ２を受光する受光部１２と、受光した透過光Ｌ２を分光器２０に伝達する光ファイバ１３と、を備えている。照射光は、本実施形態では、波長６００ｎｍ乃至８５０ｎｍの範囲（帯域）の赤色光と近赤外光である。パーソナルコンピュータ３０は、分析用ソフトウェア３１を備えている。パーソナルコンピュータ３０は、判定部とも呼ばれる。
【００１８】
照射部１１は、可視光の赤色ＬＥＤ（中心波長６６０ｎｍ近辺）と、近赤外光を照射する複数個の特殊波長ＬＥＤとを光源として備えている。特殊波長ＬＥＤは、特殊用途のＬＥＤとして開発され、近赤外の帯域では、すでに５ｎｍ〜１０ｎｍ刻みの中心波長のＬＥＤが利用可能である。照射部１１は、ＬＥＤを光源としているので、安定したスペクトルで照射できる。さらに、照射部１１は、中心波長が相互に相違する複数のＬＥＤ光源を有しているので、スペクトルの操作も可能である。ただし、光源は、ＬＥＤに限られず、ハロゲンランプ等の広い発光スペクトルを有することによって、６００ｎｍ乃至８５０ｎｍの範囲をカバーできるものでもよい。
【００１９】
受光部１２は、光学部品であり、受光した光を光ファイバ１３に伝達する。光ファイバ１３は、その受光した分光器２０に伝達する。分光器２０は、波長６００ｎｍ乃至８５０ｎｍの帯域の光の強度を表すデジタル信号としてのスペクトルデータＤｓを生成する。スペクトルデータＤｓは、光の強度を１ｎｍ毎にＡＤ変換した値を含む１５０個程度のデータの集合であり、パーソナルコンピュータ３０に電気信号として送信される。
【００２０】
パーソナルコンピュータ３０の分析用ソフトウェア３１は、透過率算出機能を有している。透過率算出機能は、照射光Ｌ１に対する検査対象の青果の透過光Ｌ２の強度を波長ごとに算出する機能である。透過率は、照射光特性データを基準値として算出される。これにより、照射部１１の５個のＬＥＤの光源で形成される照射光の特性を利用して透過率を計算することができる。照射光Ｌ１の特性は、予め設定された複数パターンの照度調整（５個のＬＥＤの光量バランス）毎に取得するようにしてもよい。
【００２１】
基準値は、たとえば減光フィルタ（Ｎｅｕｔｒａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｉｔｅｒ）で減光して照射光の特性（波長毎の受光量）をハードディスクに格納することによって利用可能となる。減光するのは、検査対称の透過光に近い光強度レベルにするためである。減光フィルタは、吸収特性が波長にかかわらず均一な吸収特性のものを使用することが好ましい。
【００２２】
次に、図２を参照して青果検査装置５０を使用した判定処理の原理を説明する。図２は、予め想定されている種々の状態におけるたまねぎの透過率の特性を示すグラフである。グラフＧ１は良品のたまねぎの透過率特性である。グラフＧ２は中腐れが発生している状態のたまねぎの透過率特性である。グラフＧ３は一枚腐れが発生している状態のたまねぎの透過率特性である。グラフＧ４は欠損が発生している状態のたまねぎの透過率特性である。
【００２３】
たまねぎの各状態は、以下の意味を有している。
（１）中腐れとは、内部に腐敗が発生している状態を意味する。
（２）一枚腐れとは、表皮に腐敗が発生している状態を意味する。
（３）欠損は、傷や欠けが発生している状態を意味する。
（４）良品は、予め想定された欠陥が存在しない状態を意味する。
【００２４】
これらの中で、中腐れの状態は、外部からの目視で発見することができないので、検出精度あるいは検出の信頼性（見落としがないこと。）が最も要求される状態である。
【００２５】
本発明者は、各状態の透過率特性に基づいて以下の特性を見出した。
（１）第１特性（良品共通特性）：良品は、波長６３０ｎｍ近傍から６６０ｎｍ近傍に向かって急激な光量の上昇が見られる。中腐れ（グラフＧ２）、一枚腐れ（グラフＧ３）、及び欠損の状態（グラフＧ４）は、このような特徴が明確に現れないという共通の特徴を有している。このような特徴は、良品特徴とも呼ばれる。なお、欠損の状態では、透過の方向によってばらつきが見られるので、明確な特徴として確認することができない。
（２）第２特性（中腐れなし固有特性）：中腐れが存在しない場合には、波長７２０ｎｍ近傍から７４０ｎｍ近傍に向かう急激な光量の低下に顕著な差が見られる（グラフＧ１、Ｇ２）。この特徴は、中腐れにのみ見られる特徴であり、不良品特徴とも呼ばれる。
【００２６】
次に、図３を参照して青果検査装置５０を使用した青果の選別処理の内容を説明する。図３は、第１実施形態における青果の選別処理の処理内容を示すフローチャートである。ステップＳ１０では、オペレータは、校正処理を実行する。校正処理は、前述のように減光フィルタで減光された照射光の特性（波長毎の受光量）をハードディスクに格納（更新）することによって行われる。これにより、検査の準備が完了したことになる。
【００２７】
ステップＳ２０では、オペレータは、青果検査装置５０を操作して照射パルスの出力を開始させる。照射パルスは、一定間隔（たとえば５ｍ秒）で照射される。照射間隔は、パーソナルコンピュータ３０と分光器２０の処理速度に基づいて予め決定された時間間隔である。具体的には、本実施形態では、照射間隔の間に判定処理が完了する範囲において設定されることになる。
【００２８】
ステップＳ３０では、オペレータは、青果検査装置５０を操作してベルトコンベア１５による青果Ｓの搬送を開始する。搬送の速度は、各青果Ｓに対して予め設定された回数（たとえば５回）の透過光データが取得できる速度として決定される。透過光データは、光ファイバ１３を介して分光器２０に送られ、デジタル信号が生成される。デジタル信号は、パーソナルコンピュータ３０に電気信号として送信される。
【００２９】
ステップＳ４０では、パーソナルコンピュータ３０は、判定処理を実行する。判定処理とは、各青果Ｓが良品であるか否かを判定する処理である。判定処理の結果、青果Ｓが不良品と判定されると（ステップＳ５０）、搬送先変更処理が実行される（ステップＳ６０）。搬送先変更処理は、パーソナルコンピュータ３０がベルトコンベア１５を操作して、不良品と判定された青果Ｓを出荷対象から排除するために別ルート（図示省略）に流す処理である。
【００３０】
このような処理（ステップＳ１０〜ステップＳ６０）は、オペレータによって選別の停止指示が行われるまで継続されることになる（ステップＳ７０）。
【００３１】
次に、図４を参照して青果検査装置５０を使用した判定処理の原理を説明する。図４は、第１実施形態における判定処理の処理内容を示すフローチャートである。ステップＳ４１では、パーソナルコンピュータ３０は、スペクトルデータ取得処理を実行する。スペクトルデータ取得処理とは、分光器２０から受信したスペクトルデータＤｓを受信する処理である。スペクトルデータＤｓは、前述のように６００ｎｍ乃至８５０ｎｍの範囲の光について１ｎｍ毎の光の強度を表す１５０個ほどのデジタル信号の集合である。
【００３２】
ステップＳ４２では、パーソナルコンピュータ３０は、ピーク値決定処理を実行する。ピーク値決定処理とは、青果Ｓの良品において予め想定されている２つのピークＰ１ｓ、Ｐ２ｓにおけるレベル値を決定する処理である。２つのピークＰ１ｓ、Ｐ２ｓにおけるレベル値の決定は、たとえば１５０個ほどのデジタル信号に対して平滑化処理を行って微分値が正から負に変化する波長におけるＡＤ変換値として決定することができる。
【００３３】
２つのピークＰ１ｓ、Ｐ２ｓにおけるレベル値の決定は、予め想定されている波長帯において行われる。具体的には、たとえば第１のピークＰ１と第２のピークＰ２におけるピーク値ｈｐ１、ｈｐ２は、それぞれ波長が８００ｎｍ〜８３０ｎｍの範囲と、波長が６９０ｎｍ〜７３０ｎｍの範囲とにおいて捜索される。本実施形態では、波長が８００ｎｍ〜８３０ｎｍの範囲における第１のピークにおけるレベル値が最大ピーク値ｈｐ１を有しているものとする。
【００３４】
ステップＳ４３では、パーソナルコンピュータ３０は、最大ピーク値ｈｐ１が予め設定されている閾値Ｔｈよりも大きいか否かでデータの有効性を確認する。最大ピーク値ｈｐ１が閾値Ｔｈ以下のときには有効なデータではないとしてデータが廃棄され、処理がステップＳ４１に戻される。一方、データが有効であると判断された場合には、処理がステップＳ４４に進められる。
【００３５】
ステップＳ４４では、パーソナルコンピュータ３０は、レベル調整処理を実行する。レベル調整処理とは、スペクトルデータＤｓが有する１５０個ほどのデジタル信号のレベルを調整して波形による判定を可能とするための処理である。これにより、最大ピーク値ｈｐ１も、この調整によって基準スペクトルと一致することになる。
【００３６】
図５は、第１実施形態におけるレベル調整処理前のスペクトルを示すグラフである。振幅Ａｒｅｆは、予め想定されている良品の青果のスペクトルである基準スペクトルの基準ピークＰ１ｒにおける最大振幅値である。振幅Ａｓ（レベル）は、検査対象の青果ＳのスペクトルデータＤｓのピークＰ１ｓにおける最大振幅値（最大ピーク値ｈｐ１）である。
【００３７】
図６は、第１実施形態におけるレベル調整処理後のスペクトルを示すグラフである。本図では、スペクトルデータＤｓ１は、スペクトルデータＤｓのレベル調整処理後のデータである。スペクトルデータＤｓ１では、スペクトルデータＤｓ１の全データ（ＡＤ変換値）のレベル調整が行われ、最大振幅値が振幅Ａｒｅｆに一致している。これにより、透過状態、すなわち青果Ｓの透過位置の厚み等に起因するレベルの変動を排除することができる。
【００３８】
ステップＳ４５では、パーソナルコンピュータ３０は、ピーク位置調整処理を実行する。ピーク位置調整処理とは、計測データの２つのピークの各々の波長を基準スペクトルの２つのピークの各々の波長にそれぞれ一致させることによって波長のずれを抑制するための処理である。これにより、スペクトルデータＤｓのレベル（強度）と波長とが基準スペクトルに一致したことになるので、純粋に波形による良品判定が可能な状態となった。
【００３９】
図７は、第１実施形態におけるピーク位置調整処理前のスペクトルを示すグラフである。基準ピークＰ１ｒの波長は、予め想定されている良品の青果のスペクトルである基準スペクトルの最大振幅位置における波長である。ピークＰ１ｓの波長は、検査対象の青果ＳのスペクトルデータＤｓ１の最大振幅位置における波長である。ピークＰ２ｓの波長は、検査対象の青果ＳのスペクトルデータＤｓ１の他のピーク位置における波長である。
【００４０】
図８は、第１実施形態におけるピーク位置調整処理後のスペクトルを示すグラフである。本図では、スペクトルデータＤｓ２は、スペクトルデータＤｓ１のレベルピーク位置調整処理後のデータである。スペクトルデータＤｓ２では、スペクトルデータＤｓ１の波長の調整が行われ、２つのピーク波長の各々がそれぞれ基準ピークＰ１ｒ、Ｐ２ｒの波長に一致している。これにより、波長のズレに起因する検査誤差を排除することができる。
【００４１】
ステップＳ４６では、パーソナルコンピュータ３０は、良品共通特性がスペクトルデータＤｓに見られるか否かを判定する。良品共通特性は、波長６３０ｎｍ近傍から６６０ｎｍ近傍に向かって急激な光量の上昇Ｒ１を特徴とする特性である。この特徴が見られない場合には、処理がステップＳ４８に進められ、不良品との判定がなされて不良品のフラグが立てられることになる。一方、この特徴が見られる場合には、処理がステップＳ４７に進められる。
【００４２】
ステップＳ４７では、パーソナルコンピュータ３０は、中腐れなし固有の特性がスペクトルデータＤｓに見られるか否かを判定する。中腐れなし固有の特性は、波長７２０ｎｍ近傍から７４０ｎｍ近傍に向かう急激な光量の低下Ｒ２を特徴とする特性である。この例では、基準ピークＰ２ｒの波長は７２０ｎｍである。この特徴が見られない場合には、不良品との判定がなされて不良品のフラグが立てられることになる。一方、この特徴が見られる場合には、処理がステップＳ４９に進められ、良品との判定がなされて、良品のフラグが立てられることになる。
【００４３】
このような処理が完了すると、良品あるいは不良品のフラグが立てられた状態で、処理がメインルーチンのステップＳ５０（図４参照）に戻されることになる。ステップＳ５０では、フラグに基づいて良否が判定される。
【００４４】
このように、第１の実施形態では、透過光のスペクトルの波形の特徴を利用して良否を判定しているので、原理的に分光器２０の基準値に変動があっても原理的に判定性能に影響を与えないので信頼性の高い判定を実現している。さらに、第１の実施形態は、特に検査の信頼性が要求される不良モード（中腐れ）の検出精度を高めることができるという利点をも有している。ただし、不良モード（中腐れ）の検出は必須の構成要素ではなく、良品特徴と不良品特徴の少なくとも一方を使用して判定するものであればよい。
【００４５】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について、図９及び図１０を参照して第１の実施形態との相違点を中心に説明する。本実施形態では、パーソナルコンピュータ３０が重回帰分析によって良否を判定する点で第１の実施形態と相違し、他の構成を共通としている。
【００４６】
図９は、第２実施形態における判定処理の処理内容を示すフローチャートである。第２実施形態の判定処理は、良品判定（ステップＳ４６ａ）と中腐れなし判定（ステップＳ４７ａ）とが重回帰分析で処理されている点を除き、第１実施形態と共通している。
【００４７】
重回帰分析とは、回帰分析の独立変数が複数になったものである。回帰分析とは、従属変数ｙ（目的変数）と連続尺度の独立変数（説明変数）の間に予測式を設定し、従属変数を説明変数によって予測する分析である。予測式は、本実施形態では、スペクトルデータＤｓに基づいて良品か否かの判定である良品判定（ステップＳ４６ａ）と、中腐れなしか否かの判定である中腐れなし判定（ステップＳ４７ａ）とが行われる。
【００４８】
予測式は、目的変数Ｙと、説明変数（Ｘ１〜Ｘｎ）と、偏回帰係数（ａ１〜ａｎ）とを使用する重回帰式（Ｙ＝ａ１＊Ｘ１＋ａ２＊Ｘ２＋・・・ａｎ＊Ｘｎ＋定数項ｂ）として表される式である。良品判定（ステップＳ４６ａ）では、目的変数Ｙは良品か否かを百分率で表され、説明変数（Ｘ１〜Ｘｎ）はスペクトルデータＤｓの波形のサンプリングデータであり、偏回帰係数（ａ１〜ａｎ）は予め設定された値である。
【００４９】
図１０は、スペクトルデータＤｓ２の波形のサンプリングの様子を示すグラフである。スペクトルデータＤｓ２は、第１実施形態と同様にレベル調整と波長調整とが行われたデータである。サンプリングデータは、本実施形態では、５ｎｍ毎にサンプリングされたＡＤ変換値Ｓｎｐである。なお、サンプリングデータは、ノイズが十分に小さく、波長調整も不要である場合には最初から５ｎｍ毎にＡＤ変換値を取得するようにしてもよい。
【００５０】
偏回帰係数（ａ１〜ａｎ）は、決定手法が確立されており、良品判定については以下のようにして決定することができる。
（１）目視判定処理：予め数十個の青果の計測を行うとともに、その青果の良否をオペレータが切断等を行って目視で判定する。
（２）定量化処理：目視判定の結果は、たとえば良否判定の場合には、良品を１００％とし、不良品を０％として簡単に決定することもできる。
（３）偏回帰係数決定処理：青果毎に、目視判定の結果（％）と、重回帰式で算出される目的変数Ｙ（％）との残差δ（％）を使用し、残差δ（％）の二乗の和が最小となるように偏回帰係数が決定される（最小二乗法）。
【００５１】
偏回帰係数（ａ１〜ａｎ）は、中腐れなし判定（ステップＳ４７ａ）については定量化処理において、目視判定の結果が、たとえば中腐れなしを１００％とし、中腐れ有りを０％とすることによって簡単に決定することもできる。この定量化の際には、一枚腐れや欠損、良否については判定しないようにすることによって、中腐れなしのスペクトルのみに着目した偏回帰係数を決定することができる。
【００５２】
偏回帰係数の決定は、スペクトルデータのサンプリングと検査の目的の定量化（良品：１００％、不良品１０％）といった作業によって行うことができ、解析等の作業が不要なので簡単に実現することができる。さらに、重回帰式による判定精度と偏回帰係数とに基づいて解析を行うことも可能である。係数の絶対値が大きな波長の部分がスペクトルの波形の特徴を有する部分として判断できるからである。
【００５３】
このように、第２実施形態では、重回帰分析によって第１実施形態と同様の処理を実現している。重回帰分析によれば、検査の目的を明確化し、これを定量化するだけで解析等を行うことなく検査の判定方法と基準とが自動的に作成されるので、簡易な実装が可能となる。ただし、不良モード（中腐れ）の検出は、本実施形態においても必須の構成要素ではなく、良品特徴と不良品特徴の少なくとも一方を使用して判定するものであればよい。
【００５４】
（変形例）
なお、上述した各実施の形態の記載内容に限定されず、例えば次のように実施してもよい。
【００５５】
（ａ）上述した各実施形態では、レベル調整と波長調整とが実施されているが、波長のばらつきが小さいときには波長調整は省略可能である。青果においては、波長のばらつきは小さい場合が多いことが本発明者によって見出された。
【００５６】
（ｂ）上述した各実施形態では、照射光Ｌ１は、一度のパルスで検査に使用されるスペクトルを取得しているが、たとえば複数回のパルスの照射光で部分毎に取得するようにしてもよい。
【００５７】
具体的には、たとえば図１１に示されるように、４回のパルスでスペクトルを取得するようにしてもよい。第１のパルスでは、中心波長６６０ｎｍ近辺の赤色ＬＥＤを使用して帯域Ｗ１のスペクトルが取得される。第２のパルスでは、中心波長７００ｎｍの近赤外の特殊波長ＬＥＤを使用して帯域Ｗ２のスペクトルが取得される。第３のパルスでは、中心波長７４０ｎｍの近赤外の特殊波長ＬＥＤを使用して帯域Ｗ３のスペクトルが取得される。第４のパルスでは、中心波長８１０ｎｍの近赤外の特殊波長ＬＥＤを使用して帯域Ｗ４のスペクトルが取得される。
【００５８】
本構成では、パルス毎のピーク値を使用して、以下のような処理も可能である。
（１）第４のパルス（帯域Ｗ４）のピーク値を使用してデータの可否の判定とレベル調整の調整量を決定することができる。
（２）第１のパルス（帯域Ｗ１）の複数のサンプル値（たとえば５ｎｍ毎）を使用して良否を判定することができる。
（３）第２のパルス（帯域Ｗ２）と第３のパルス（帯域Ｗ３）のピーク値を使用し、その差分に基づいて中腐れなしを判定することができる。
【００５９】
なお、ピーク値の代わりに平均値やサンプル値を利用するようにしてもよい。
【００６０】
（ｃ）上述した各実施形態では、照射部と受光部は一対であるが、たとえば複数対の照射部と受光部を備えるように構成してもよい。さらに、複数対の照射部と受光部を備える場合には、ベルトコンベアの搬送方向に対して垂直な方向（実施形態の例）だけでなく、搬送方向に対して傾斜を有する方向に装備してもよい。さらに、受光部はＣＣＤを含む構成であってもよい。
【００６１】
（ｄ）上述した各実施形態では、たまねぎの検査を例にとって説明がなされているが、たとえばじゃがいもやみかん、りんごといった他の青果についても適用が可能である。特に、じゃがいも、みかん、及びりんごについては、上記とほぼ同一の基準で検査が可能であることが本発明者によって確認された。さらに、本発明は、青果に限られず、魚、肉、餃子といった生物（食品を含む）、残留農薬を含む生物といった特定の帯域の光を透過する物体の内部品質の検査に広く適用することができる。
【符号の説明】
【００６２】
１０…計測ユニット、１１…照射部、１２…受光部、１３…光ファイバ、１５…ベルトコンベア、２０…分光器、３０…パーソナルコンピュータ、３１…分析用ソフトウェア、
５０…青果検査装置。
【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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【図１０】
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【図１１】
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