(57)【要約】【課題】類似する色彩の具材等を明確に識別することができる検査方法及び装置を提供する。【解決手段】検査対象を第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部３０と、第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部４０により撮像し、第１の撮像部３０により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、第２の撮像部４０により撮像された検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、検査画像に基づいて、検査対象の状態を検査する。【選択図】図１
2019074324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部により撮像し、
前記第１の撮像部により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、前記第２の撮像部により撮像された前記検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、
前記検査画像に基づいて、前記検査対象の状態を検査する
ことを特徴とする検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の検査方法において、
前記検査対象に含まれる第１の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第１の傾きが、前記検査対象に含まれる第２の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長を選択し、
前記検査画像の各画素の前記正規化分光指数の相違に基づいて、前記検査対象に含まれる前記第１の部分と前記第２の部分とを識別する
ことを特徴とする検査方法。
【請求項３】
請求項２記載の検査方法において、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分及び前記第２の部分以外の第３の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第３の傾きが、前記第１の傾き及び／又は前記第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長を選択する
ことを特徴とする検査方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検査方法において、
前記検査対象はカップ麺であり、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分はコロ・チャーであり、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分は粉であり、
前記第１の波長は６８５ｎｍであり、
前記第２の波長は６７０ｎｍである
ことを特徴とする検査方法。
【請求項５】
第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部と、
第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部と、
前記第１の撮像部により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、前記第２の撮像部により撮像された前記検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、前記検査画像に基づいて、前記検査対象の状態を検査する検査部と
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項６】
請求項５記載の検査装置において、
前記検査対象に含まれる第１の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第１の傾きが、前記検査対象に含まれる第２の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長が選択され、
前記検査部は、前記検査画像の各画素の前記正規化分光指数の相違に基づいて、前記検査対象に含まれる前記第１の部分と前記第２の部分とを識別する
ことを特徴とする検査装置。
【請求項７】
請求項６記載の検査装置において、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分及び前記第２の部分以外の第３の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第３の傾きが、前記第１の傾き及び／又は前記第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長が選択される
ことを特徴とする検査装置。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の検査装置において、
前記検査対象はカップ麺であり、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分はコロ・チャーであり、
前記検査対象に含まれる前記第１の部分は粉であり、
前記第１の波長は６８５ｎｍであり、
前記第２の波長は６７０ｎｍである
ことを特徴とする検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検査方法及び装置に関し、特にカラーカメラを用いて検査する検査方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
カップ麺等のインスタント食品は、乾燥麺や生タイプ麺等の主材に、かやくと呼ばれる具材を加えて、コップ状の耐熱耐水容器のような食品容器に入れたものである。
【０００３】
このようなカップ麺等のインスタント食品では、乾燥麺や生タイプ麺等の主材の量、かやくと呼ばれる具材の種類や数が厳格に定められている。そのため、インスタント食品の出荷前に包装状態を検査する必要がある。このようなインスタント食品の充填状態の検査では、カラーカメラにより包装状態を撮像し、主材や具材の色から、主材、具材の種類や数を識別する。
【０００４】
しかし、主材や具材の種類によってはカラーカメラの映像により識別することが困難な場合がある。カラーカメラにより撮影した映像の中から特定の画像だけを抽出する装置として、光電変換機能を有する複数個の撮像手段と、複数個の撮像手段に同じ光学画像を分配するレンズを含む光学系と、撮像手段とレンズとの間に設けられた互いに異なる透過波長帯域を持つ複数個の光学的バンドパスフィルターと、複数個の撮像手段で波長の異なる画像を各々光電変換して得られた映像信号間のレベル差を同じ空間座標に相当する画素ごとに計算し、かつ、その絶対値に比例した値の映像信号を出力する画像演算部を備えたオブジェクト抽出型ＴＶカメラが知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−０７７８９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来のオブジェクト抽出型ＴＶカメラは、類似する色彩の具材を明確に識別することが困難であった。
【０００７】
本発明の目的は、類似する色彩の具材等を明確に識別することができる検査方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による検査方法は、検査対象を第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部により撮像し、前記第１の撮像部により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、前記第２の撮像部により撮像された前記検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、前記検査画像に基づいて、前記検査対象の状態を検査することを特徴とする検査方法。
【０００９】
上述した検査方法において、前記検査対象に含まれる第１の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第１の傾きが、前記検査対象に含まれる第２の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長を選択し、前記検査画像の各画素の前記正規化分光指数の相違に基づいて、前記検査対象に含まれる前記第１の部分と前記第２の部分とを識別するようにしてもよい。
【００１０】
上述した検査方法において、前記検査対象に含まれる前記第１の部分及び前記第２の部分以外の第３の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第３の傾きが、前記第１の傾き及び／又は前記第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長が選択するようにしてもよい。
【００１１】
上述した検査方法において、前記検査対象はカップ麺であり、前記検査対象に含まれる前記第１の部分はコロ・チャーであり、前記検査対象に含まれる前記第１の部分は粉であり、前記第１の波長は６８５ｎｍであり、前記第２の波長は６７０ｎｍであるようにしてもよい。
【００１２】
本発明による検査装置は、第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部と、前記第１の撮像部により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、前記第２の撮像部により撮像された前記検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、前記検査画像に基づいて、前記検査対象の状態を検査する検査部とを有することを特徴とする。
【００１３】
上述した検査装置において、前記検査対象に含まれる第１の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第１の傾きが、前記検査対象に含まれる第２の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長が選択され、前記検査部は、前記検査画像の各画素の前記正規化分光指数の相違に基づいて、前記検査対象に含まれる前記第１の部分と前記第２の部分とを識別するようにしてもよい。
【００１４】
上述した検査装置において、前記検査対象に含まれる前記第１の部分及び前記第２の部分以外の第３の部分に対する前記第１の波長に対するスペクトル強度と前記第２の波長のスペクトル強度によるスペクトルの第３の傾きが、前記第１の傾き及び／又は前記第２の傾きと相違するように、前記第１の波長と前記第２の波長が選択されるようにしてもよい。
【００１５】
上述した検査装置において、前記検査対象はカップ麺であり、前記検査対象に含まれる前記第１の部分はコロ・チャーであり、前記検査対象に含まれる前記第１の部分は粉であり、前記第１の波長は６８５ｎｍであり、前記第２の波長は６７０ｎｍであるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
以上の通り、本発明によれば、検査対象を第１の波長の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の波長の画像を撮像する第２の撮像部により撮像し、第１の撮像部により撮像された検査対象の第１の撮像画像の各画素のスペクトル強度と、第２の撮像部により撮像された検査対象の第２の撮像画像の各画素のスペクトル強度とから演算された各画素の正規化分光指数により構成された検査画像を生成し、検査画像に基づいて、検査対象の状態を検査するようにしたので、類似する色彩の具材等を明確に識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は本発明の一実施形態による検査装置を示す図である。
【図２】図２は本発明の一実施形態による検査装置のカメラの詳細を示す図である。
【図３】図３は本発明の一実施形態による検査装置の検出原理の説明図（その１）である。
【図４】図４は本発明の一実施形態による検査装置の検出原理の説明図（その２）である。
【図５】図５は本発明の一実施形態による検査装置の検出原理の説明図（その３）である。
【図６】図６は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理の説明図（その１）である。
【図７】図７は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理の説明図（その２）である。
【図８】図８は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理のフローチャートである。
【図９】図９は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理におけるＮＤＳＩ検査画像を示す図である。
【図１０】図１０は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理における生画像と輝度補正画像を用いてＮＤＳＩ画像をマスクする処理の説明図である。
【図１１】図１１は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理におけるコロ・チャーの領域を判別する処理の説明図である。
【図１２】図１２は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理におけるカレー味の粉の領域を判別する処理の説明図である。
【図１３】図１３は本発明の一実施形態による検査装置の検査のプログラム処理における判定画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
［一実施形態］
本発明の一実施形態による検査装置について図１乃至図８を用いて説明する。
【００１９】
（検査対象）
本実施形態の検査装置は、カップ麺の内容物が規定された状態で充填されているかを検査するための装置である。カップ麺では、包装容器のカップに、乾燥麺や生タイプ麺等の主材と共に、かやくと呼ばれる具材が収納される。ひとつのカップに収納されるものとして、主材の量と共に、具材の種類や、各具材の個数、大きさ等についても厳格に規定されている。
【００２０】
例えば、カレー味のカップ麺では、包装容器のカップに、主材として乾燥麺が収納され、かやくと呼ばれる具材として、コロ・チャー、じゃがいも、人参、ねぎ等が収納されている。コロ・チャーとは、ダイスミンチ（謎肉）に代わって登場した新しい具材である。
【００２１】
本実施形態の検査装置は、カップ麺を製造する最終工程において、カップ内に全ての材料が収納され、カップ上端の開口部を蓋材でシールする前の状態を上方から撮像して、撮像した画像を分析して、主材と具材が規定通りに収納されているか否かを検査する。
【００２２】
本実施形態の検査装置により、主材と具材が規定通りに収納されていると判断されれば、カップ上端の開口部を蓋材でシールして、カップ麺としての製品が完成する。本実施形態の検査装置により、主材と具材が規定通りに収納されていないと判断されれば、そのカップはリジェクトされて製品とはならない。
【００２３】
（検査装置）
本実施形態の検査装置について図１を用いて説明する。
【００２４】
本実施形態の検査装置２０には、ワーク（カップ麺）１０が載置されるワーク台２２が設けられている。被検査物であるワーク（カップ麺）１０は、ベルトコンベア等（図示せず）で搬送され、ワーク台２２の所定位置を通過する。
【００２５】
ワーク台２２の上方には、ワーク（カップ麺）１０を上方から均一に照明するための照明用傘２４が設けられている。照明用傘２４内にはストロボ電球（図示せず）が設けられ、ストロボ電球（図示せず）にはストロボ電源２６が接続されている。
【００２６】
照明用傘２４上には、ビームスプリッタ２８が設けられている。ビームスプリッタ２８は、ワーク（カップ麺）１０からの光を２分割する。
【００２７】
ビームスプリッタ２８により２分割された、ワーク（カップ麺）１０からの光の直進方向には、第１のカメラ３０が設けられている。第１のカメラ３０には、第１の撮像素子３２が設けられ、更に、特定の第１の波長の光を透過する第１のバンドバスフィルター３４と、透過した光を第１の撮像素子３２に集光する第１のレンズ３６とが設けられている。
【００２８】
ビームスプリッタ２８により２分割された、ワーク（カップ麺）１０からの光の直交方向には、第２のカメラ４０が設けられている。第２のカメラ４０には、第２の撮像素子４２が設けられ、更に、特定の第２の波長の光を透過する第２のバンドバスフィルター４４と、透過した光を第２の撮像素子４２に集光する第２のレンズ４６とが設けられている。
【００２９】
第１のカメラ３０で設定された第１の波長の光と、第２のカメラ４０で設定された第２の波長の光については後述する。
【００３０】
検査装置２０には、更に、第１のカメラ３０と第２のカメラ４０の撮像画像を記憶する画像メモリ５０、画像メモリ５０に記憶された撮像画像に対して後述する演算を行う演算部５２、ストロボ電源２６と第１のカメラ３０と第２のカメラ４０と画像メモリ５０と演算部５２の動作を制御する制御部５４とが設けられている。
【００３１】
画像メモリ５０は、制御部５４からの制御信号に基づいて、第１のカメラ３０の第１の撮像素子３２による撮像画像や、第２のカメラ４０の第２の撮像素子４２による撮像画像を記憶する。
【００３２】
演算部５２は、画像メモリ５０に記憶された第１のカメラ３０の各種撮像画像と、第２のカメラ４０の各種撮像画像を用いて、後述する演算を行う。
【００３３】
制御部５４は、ストロボ電源２６と第１のカメラ３０と第２のカメラ４０と画像メモリ５０と演算部５２とが、同期して動作するように制御する。
【００３４】
画像メモリ５０と演算部５２と制御部５４により、被検査物であるワーク（カップ麺）１０を検査する検査部として機能する。
【００３５】
（検査装置のカメラ）
本実施形態の検査装置２０の第１のカメラ３０と第２のカメラ４０の詳細について図２を用いて説明する。
【００３６】
第１のカメラ３０と第４のカメラ４０は、波長を分解して撮像することができるマルチスペクトルカメラ又はハイパースペクトルカメラと呼ばれるカメラである。
【００３７】
図２（ａ）に示すように、電磁波は、その波長により、ラジオ波、マイクロ波、赤外線、可視光、紫外線、Ｘ線、ガンマ線と呼ばれる。波長８００ｎｍから４００ｎｍの範囲が可視光と呼ばれて人が視認できる電磁波である。
【００３８】
図２（ｂ）に示すように、マルチスペクトルカメラ又はハイパースペクトルカメラは、赤外線から紫外線までの電磁波、例えば、波長３５０ｎｍから１１００ｎｍの電磁波を、１５１に分離して取得する能力を有している。
【００３９】
本実施形態の検査装置２０では、波長６８５ｎｍの光の撮像画像（図２（ｃ１））と、波長６７０ｎｍの光の撮像画像（図２（ｃ２））を用いる。これら波長を選択した理由については後述する。
【００４０】
第１のカメラ３０における第１のバンドバスフィルター３４を、波長６８５ｎｍを透過するバンドフィルターとして、第１のカメラ３０では、第１の撮像素子３２により、波長６８５ｎｍの光の撮像画像を取得する。
【００４１】
第２のカメラ４０における第２のバンドバスフィルター４４を、波長６７０ｎｍを透過するバンドフィルターとして、第２のカメラ４０では、第２の撮像素子４２により、波長６７０ｎｍの光の撮像画像を取得する。
【００４２】
（検出原理）
本実施形態の検査装置２０の検出原理について図３乃至図５を用いて説明する。
【００４３】
本実施形態の検査装置２０の検査対象であるカレー味のカップ麺を例としてその検査原理について説明する。
【００４４】
図３（ａ）にカレー味のカップ麺の撮像画像を示す。カレー味のカップ麺では肉類の具材としてコロ・チャーが用いられている。コロ・チャーとは、ダイスミンチ（謎肉）に代わって登場した新しい肉類の具材である。カレー味のカップ麺では、コロ・チャーの有無、個数の検査は重要である。
【００４５】
しかし、図３（ａ）に示すように、コロ・チャーは、カップ麺の上面に散布されているカレー味の粉の色と類似の茶色であり、１５１の色を識別できるマルチスペクトルカメラでも識別することが困難である。
【００４６】
カレー味の粉に植物性由来の成分を主成分としているのに対し、コロ・チャーは肉類の具材であり、植物性由来の成分は殆ど含まれていない。本願発明者等はこの点に着目し、カレー味の粉とコロ・チャーとの識別方法について鋭意研究した。その結果、カレー味の粉のスペクトルとコロ・チャーのスペクトルには、植物性由来の成分の有無に起因する相違があることがわかった。
【００４７】
図３（ｂ）に、カレー味の粉とコロ・チャーのスペクトルを示す。カレー味の粉のスペクトルとコロ・チャーのスペクトルとは、波長４００ｎｍから１０００ｎｍの範囲に渡ってほぼ同じスペクトル形状である。しかし、波長６００ｎｍから７００ｎｍの範囲、より詳しくは波長６５０ｎｍから６７０ｎｍの範囲において、カレー味の粉のスペクトル強度が下がっている。これは、植物性由来の成分に起因するものである。
【００４８】
図３（ｃ）に、波長６２０ｎｍから７００ｎｍの範囲における、カレー味の粉とコロ・チャーのスペクトルを示す。本願発明者等は、図３（ｃ）に示すスペクトルを検討した結果、波長６７０ｎｍ（λ２）と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度に着目することに着想した。
【００４９】
波長６２０ｎｍから７００ｎｍの範囲では、カレー味の粉のスペクトルとコロ・チャーのスペクトルは、共に、波長が長くなるにつれスペクトル強度が高くなる傾向にある。しかし、コロ・チャーのスペクトル強度は徐々に高くなるのに対し、カレー味の粉のスペクトル強度は、植物性由来の成分に起因して、波長６７０ｎｍ前後で低くなっている。
【００５０】
カレー味の粉のスペクトル強度が波長６７０ｎｍ前後で低くなっているので、コロ・チャーの波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きが相対的に緩く、カレー味の粉の波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きが相対的に急となる。本実施形態では、このスペクトルの傾きの緩急の相違に基づいてコロ・チャーとカレー味の粉を識別する。
【００５１】
また、カレー味の粉のスペクトル強度が波長６７０ｎｍ前後で低くなっているので、図４（ａ）に示すように、コロ・チャーの波長６５０（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きが相対的に急で、カレー味の粉の波長６５０ｎｍ（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きが相対的に緩やかとなる。このスペクトルの傾きの緩急の相違に基づいてコロ・チャーとカレー味の粉を識別することが考えられる。
【００５２】
しかしながら、波長６５０（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトルの傾きの相違に基づく識別では誤検出の可能性がある。
【００５３】
カップ麺の撮像画像には、コロ・チャー、カレー味の粉の他にも、他の具材やカップ自体も撮像されている。図４（ｂ）に示すように、他の具材のじゃがいもの波長６５０ｎｍ（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きも相対的に緩やかであり、カップ自体の波長６５０ｎｍ（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きも相対的に緩やかである。このようなじゃがいもやカップのスペクトルの傾きは、カレー味の粉の波長６５０ｎｍ（λ３）のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きと識別することが困難であり、誤検出の可能性があり、波長６７０ｎｍ（λ２）と波長６８５ｎｍ（λ１）の方が望ましい。
【００５４】
図５を用いて、スペクトルの傾きの緩急の相違の検出原理について説明する。
【００５５】
波長６８５ｎｍ（λ１）の撮像画像の各画素のスペクトル強度をＨ１、波長６７０ｎｍ（λ２）の撮像画像の各画素のスペクトル強度をＨ２とすると、正規化分光指数（Normalized Difference Spectral Index：ＮＤＳＩ）は次式となる。
【００５６】
ＮＤＳＩ＝（Ｈ１−Ｈ２）×Ｃ／（Ｈ１＋Ｈ２）
ただし、Ｃは定数である。
【００５７】
このＮＤＳＩは、撮像画像の各画素のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きを示す。
【００５８】
図５（ａ）は撮像画像の各画素の波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度Ｈ１による画像であり、図５（ｂ）は撮像画像の各画素の波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度Ｈ２の画像であり、図５（ｃ）は撮像画像の各画素の波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度Ｈ１と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度Ｈ２から演算されたＮＤＳＩの画像である。図５（ｃ）に示すＮＤＳＩの画像は、撮像画像の各画素のスペクトル強度と波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度によるスペクトルの傾きを示している。
【００５９】
コロ・チャーの波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの相対的に緩やかな傾きのＮＤＳＩの値の範囲Ｄ１を実験的に把握し、ＮＤＳＩの値がその範囲Ｄ１の値であれば、コロ・チャーの像と判断する。
【００６０】
同様に、カレー味の粉の波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの相対的に急な傾きのＮＤＳＩの値の範囲Ｄ２を実験的に把握し、ＮＤＳＩの値がその範囲Ｄ２の値であれば、カレー味の粉の像と判断する。
【００６１】
具体的には、定数Ｃを１５００とすると、コロ・チャーの波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの相対的に緩やかな傾きのＮＤＳＩの値の範囲Ｄ１は、約０〜１２３の範囲の値となり、カレー味の粉の波長６７０ｎｍ（λ２）のスペクトル強度と波長６８５ｎｍ（λ１）のスペクトル強度によるスペクトルの相対的に急な傾きのＮＤＳＩの値の範囲Ｄ２は、約１２８〜２０４の範囲の値となる。
【００６２】
図５（ｄ）に示す画像は、各画素のスペクトルの傾きを、上述のコロ・チャーのＮＤＳＩ値の所定の範囲Ｄ１とカレー味の粉のＮＤＳＩ値の所定の範囲Ｄ２とで識別したものである。図５（ｄ）に示す画像から、ノイズを除去すると、図５（ｅ）に示す画像となる。これにより、カップ麺の撮像画像中にあるコロ・チャーの像とカレー味の粉の像とが視覚的に識別される。
【００６３】
（検査のプログラム処理）
本実施形態の検査装置２０の検査のプログラム処理について図６乃至図８を用いて説明する。
【００６４】
被検査物であるワーク（カップ麺）１０に対する検査の前に、第１のカメラ３０と第２のカメラ４０による撮像画像の輝度の相違を補正するための準備作業を行う（ステップＳ０１）。
【００６５】
第１のカメラ３０では、第１の撮像素子３２により、波長６８５ｎｍの光の撮像画像を取得する。第２のカメラ４０では、第２の撮像素子４２により、波長６７０ｎｍの光の撮像画像を取得する。
【００６６】
ワーク台２２上に、図７（ａ）に示すような校正用白板６０を載置し、検査装置２０の第１のカメラ３０と第２のカメラ４０により校正用白板６０を撮像する。校正用白板６０は、セラミック製の分光光度計用の校正用標準板であり、可視光領域のほぼ全域にわたり９０％以上の輝度率を有している。第１のカメラ３０と第２のカメラ４０により校正用白板の撮像画像である白板画像６１、６２を取得し、画像メモリ５０に記憶しておく。
【００６７】
また、第１のカメラ３０と第２のカメラ４０による撮像画像の座標の相違を補正するための準備作業を行う（ステップＳ０２）。ワーク台２２上に、図７（ｂ）に示すような校正用チェスボード７０を載置し、検査装置２０の第１のカメラ３０と第２のカメラ４０により校正用チェスボード７０を撮像する。校正用チェスボード７０は、セラミック製の分光光度計用の校正用標準板であり、黒白のチェスボードの図柄であり、可視光領域のほぼ全域にわたり黒部分は２０％以下の輝度率を有し、白部分は９０％以上の輝度率を有している。第１のカメラ３０と第２のカメラ４０により校正用チェスボード７０の撮像画像であるチェスボード画像７１、７２を取得し、画像メモリ５０に記憶しておく。
【００６８】
次に、第２のカメラ４０による輝度補正画像９２の座標を、第１のカメラ３０による輝度補正画像９１の座標にあわせる座標補正処理を行うために、演算部５２により、第１のカメラ３０によるチェスボード画像７１と第２のカメラ４０によるチェスボード画像７２を用いて、座標補正するためのキャリブレーションデータ７３を生成する（ステップＳ０３）。キャリブレーションデータ７３を画像メモリ５０に記憶する。
【００６９】
なお、第１のカメラ３０による輝度補正画像９１の座標を、第２のカメラ４０による輝度補正画像９２の座標にあわせる座標補正処理を行うためのキャリブレーションデータを生成するようにしてもよい。
【００７０】
続いて、被検査物であるワーク（カップ麺）１０に対する検査を開始する。被検査物であるワーク（カップ麺）１０は、ベルトコンベア等の搬送機構（図示せず）により搬送され、ワーク台２２の所定位置を順次通過する。ワーク（カップ麺）１０がワーク台２２の所定位置に達したことを、センサ（図示せず）により検知すると、搬送機構（図示せず）はトリガー信号を出力する。
【００７１】
制御部５４は、搬送機構（図示せず）からのトリガー信号の出力を検知する（ステップＳ０４）。
【００７２】
制御部５４は、トリガー信号を検知すると、ストロボ電源２６を制御して照明用傘２４内のストロボ電球（図示せず）を発光させると同時に、第１のカメラ３０と第２のカメラ４０を制御してワーク（カップ麺）１０を撮像する（ステップＳ０５）。これにより、第１のカメラ３０からワーク（カップ麺）１０の撮像画像である生画像８１と、第２のカメラ４０からワーク（カップ麺）１０の撮像画像である生画像８２を取得し、画像メモリ５０に記憶する。
【００７３】
次に、演算部５２は、画像メモリ５０に記憶された白板画像６１、６２、チェスボード画像７１、７２、生画像８１、８２を用いて、前述の検出原理に基づく演算を行って判定画像１２０を生成する。
【００７４】
まず、白板画像６１、６２と生画像８１、８２とから、輝度補正画像９１、９２を生成する輝度補正処理を実行する（ステップＳ０６）。演算部５２により、第１のカメラ３０の生画像８１の各画素の値Ｒ１と、第１のカメラ３０の白板画像６１の各画素の値Ｗ１とから次式により輝度補正画像９１の各画素の値Ｂ１を演算する。
【００７５】
Ｂ１＝Ｒ１÷Ｗ１×Ｃ
ただし、Ｃは定数であり、例えば、１００である。
【００７６】
演算部５２により、第２のカメラ４０の生画像８２の各画素の値Ｒ２と、第２のカメラ４０の白板画像６２の各画素の値Ｗ２とから次式により輝度補正画像９２の各画素の値Ｂ２を演算する。
【００７７】
Ｂ２＝Ｒ２÷Ｗ２×Ｃ
ただし、Ｃは定数であり、例えば、１００である。
【００７８】
生画像８１、８２は、例えば、中心部が明るく、外周部が暗いという明るさの揺らぎがあるが、その揺らぎの程度や揺らぎの場所は、第１のカメラ３０と第２のカメラ４０とで同じではない。輝度補正ステップは、各撮像画像における明るさの揺らぎによる変動を補正すると共に、第１のカメラ３０と第２のカメラ３０による明るさの揺らぎの相違を補正する。
【００７９】
演算された輝度補正画像９１、９２は画像メモリ５０に記憶する。
【００８０】
次に、画像メモリ５０に記憶された輝度補正画像９１と輝度補正画像９２と間の座標値を補正する座標補正処理を実行する（ステップＳ０７）。第２のカメラ４０による輝度補正画像９２の座標を、第１のカメラ３０による輝度補正画像９１の座標にあわせる座標補正処理を行うため、演算部５２により、画像メモリ５０に記憶された第２のカメラ４０による輝度補正画像９２に、キャリブレーションデータ７３を適用して、第２のカメラ４０による輝度補正画像９２の座標補正画像１０２を生成する。座標補正画像１０２を画像メモリ５０に記憶する。
【００８１】
次に、第１のカメラ３０による輝度補正画像９１と第２のカメラ４０による座標補正画像１０２とを用いて、各画素の正規化分光指数（Normalized Difference Spectral Index：ＮＤＳＩ）を演算して、ＮＤＳＩ検査画像１１０を生成する（ステップＳ０８）。
【００８２】
第１のカメラ３０による輝度補正画像９１の各画素のスペクトル強度をＨ１、第２のカメラ４０による座標補正画像１０２の各画素のスペクトル強度をＨ２とすると、正規化分光指数（Normalized Difference Spectral Index：ＮＤＳＩ）は次式となる。
【００８３】
ＮＤＳＩ＝（Ｈ１−Ｈ２）×Ｃ／（Ｈ１＋Ｈ２）
ただし、Ｃは定数であり、本実施形態では１５００である。
【００８４】
ＮＤＳＩ検査画像１１０を画像メモリ５０に記憶する。
【００８５】
次に、画像メモリ５０に記憶されたＮＤＳＩ検査画像１１０からコロ・チャーとカレー味の粉とを判別する判別処理を開始する（ステップＳ０９）。
【００８６】
例えば、ＮＤＳＩ検査画像１１０の各画素の値が、コロ・チャーに対する所定の範囲Ｄ１内であるか、カレー味(c)の粉に対する所定の範囲Ｄ２内であるかに基づいて、各画素がコロ・チャーであるかカレー味の粉であるかを判別し、コロ・チャーの部分とカレー味の粉の部分を色分けした判定画像１２０を生成する（ステップＳ１０）。
【００８７】
このステップＳ１０の処理の詳細について、図９乃至図１３を用いて説明する。
【００８８】
単純に、ＮＤＳＩ検査画像１１０の各画素の値が、所定の範囲Ｄ１内であるか、所定の範囲Ｄ２内であるかに基づいて、コロ・チャーの部分と粉の部分を色付けした判定画像１２０を生成した場合、生画像８１、８２のカップ麺外側の背景部分や、カップ麺のカップ自体の像や、他の具材の像、例えば、じゃがいもの像も色付けされてしまうことがある。
【００８９】
本実施形態では、第１のカメラ３０の生画像８１において、所定のしきい値以下の強度の各画素を消して、検出対象外とする。これにより、カップ麺外側の背景部分が、赤色又は青色に色付けされるのを防ぐことができる。
【００９０】
また、本実施形態では、第１のカメラ３０の輝度補正画像９１において、所定のしきい値以上の強度の各画素を消して、検出対象外とする。これにより、カップ麺のカップ自体の像やじゃがいも等の他の具材の像が、赤色又は青色に色付けされるのを防ぐことができる。
【００９１】
図９にＮＤＳＩ検査画像を示す。図９（ａ１）はＮＤＳＩ検査画像１１０を示す図であり、図９（ａ２）はＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【００９２】
図９に示すように、ＮＤＳＩ画像１１０の各画素のＮＤＳＩは０〜２５０の値となる。ＮＤＳＩ検査画像１１０の各画素のＮＤＳＩ値が、所定の範囲Ｄ１内であるか、所定の範囲Ｄ２内であるかに基づいて、コロ・チャーの部分と粉の部分を判別する。
【００９３】
図１０は、第１のカメラ３０の生画像８１と、第１のカメラ３０の輝度補正画像９１とを用いて、ＮＤＳＩ画像１１０をマスクする処理の説明図である。
【００９４】
図１０（ａ１）は生画像８１を示す図であり、図１０（ａ２）は生画像８１のＡ−Ａ′線に沿ったマスクを示すグラフである。図１０（ａ１）の生画像８１の各画素は、その明るさから０〜２５５の範囲の値となる。図１０（ａ２）のマスクは、生画像８１の各画素の値が４０以下の領域を除去するためのマスクである。生画像８１の各画素の値が４０以下の領域が「０」であり、各画素の値が４０より大きい領域が「１」であるマスクとなる。「０」の領域はマスクされ、「１」の領域はマスクされない。
【００９５】
図１０（ｂ１）は輝度補正画像９１を示す図であり、図１０（ｂ２）は輝度補正画像９１のＡ−Ａ′線に沿ったマスクを示すグラフである。図１０（ｂ１）の輝度補正画像９１の各画素は、その明るさから０〜２５５の範囲の値となる。図１０（ｂ２）のマスクは、輝度補正画像９１の各画素の値が１５３以上の領域を除去するためのマスクである。輝度補正画像９１の各画素の値が１５３以上の領域が「０」であり、各画素の値が１５３より小さい領域が「１」であるマスクとなる。「０」の領域はマスクされ、「１」の領域はマスクされない。
【００９６】
図９に示すＮＤＳＩ検査画像１１０を、図１０（ａ２）のマスクと図１０（ｂ２）のマスクによりマスクされた状態を図１０（ｃ１）（ｃ２）に示す。図１０（ｃ１）はマスクされたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１０（ｃ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【００９７】
図１０（ｃ１）（ｃ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０では、図９に示す元のＮＤＳＩ検査画像１１０から、カップ麺外側の背景部分や、カップ麺のカップ自体の像やじゃがいも等の他の具材の像の部分が除去されていることがわかる。
【００９８】
本実施形態では、図１０（ｃ１）（ｃ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０の各画素の値が、所定の範囲Ｄ１内であるか、所定の範囲Ｄ２内であるかに基づいて、コロ・チャーの部分と粉の部分を判別する。
【００９９】
図１１は、図１０（ｃ１）（ｃ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０からコロ・チャーの領域を判別する処理の説明図である。
【０１００】
図１１（ａ１）はマスクされたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１１（ａ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【０１０１】
マスクされたＮＤＳＩ検査画像１１０から、ＮＤＳＩ値の範囲Ｄ１（０〜１２３の範囲）を抽出して、その抽出結果を２値化すると、図１１（ｂ１）（ｂ２）に示すようになる。図１１（ｂ１）は２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１１（ｂ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【０１０２】
図１１（ｂ１）（ｂ２）に示す２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０に対して、「１」の画素に対して近隣画素の最大輝度に置き換える膨張処理を行うと、図１１（ｃ１）（ｃ２）に示すようになる。図１１（ｃ１）は膨張処理されたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１１（ｃ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。膨張処理の詳細については後述する。
【０１０３】
マスクされたＮＤＳＩ検査画像１１０を、ＮＤＳＩ値の範囲Ｄ１（０〜１２３の範囲）を抽出して２値化し、更に膨張処理すると、図１１（ｃ１）（ｃ２）に示すように、コロ・チャーの領域が正しく抽出される。
【０１０４】
図１２は、図１０（ｃ１）（ｃ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０からカレー味の粉の領域を判別する処理の説明図である。
【０１０５】
図１２の処理では、図１０（ｃ１）（ｃ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０から、図１１の処理で抽出されたコロ・チャーの領域を除去する。図１２（ａ１）（ａ２）はコロ・チャーの領域を除去したＮＤＳＩ検査画像１１０を示す。図１２（ａ１）はコロ・チャーの領域が除去されたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１２（ａ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【０１０６】
図１２（ａ１）（ａ２）のＮＤＳＩ検査画像１１０から、ＮＤＳＩ値の範囲Ｄ２（１２８〜２０４の範囲）を抽出して、その抽出結果を２値化すると、図１２（ｂ１）（ｂ２）に示すようになる。図１２（ｂ１）は２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１２（ｂ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【０１０７】
図１２（ｂ１）（ｂ２）に示す２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０に対して、「１」の画素に対して、近隣画素の最大輝度に置き換える膨張処理と、近隣画素の最小輝度に置き換える収縮処理を行うと、図１２（ｃ１）（ｃ２）に示すようになる。図１２（ｃ１）は膨張処理及び収縮処理されたＮＤＳＩ検査画像１１０を示し、図１２（ｃ２）は、そのＮＤＳＩ検査画像１１０のＡ−Ａ′線に沿ったＮＤＳＩ値を示すグラフである。
【０１０８】
前述したように、図１１（ｂ１）（ｂ２）に示す２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０に対して膨張処理を行い、  図１２（ｂ１）（ｂ２）に示す２値化されたＮＤＳＩ検査画像１１０に対して、膨張処理と、収縮処理を行う。ここで、膨張処理、収縮処理の詳細について説明する。
【０１０９】
膨張処理、収縮処理では一般的に二値化された白黒の画像に対して処理が行われる。注目画素の周辺に１画素でも白い画素があれば白に置き換える処理を膨張（Dilation）処理、逆に周辺に１画素でも黒い画素があれば黒に置き換える処理を収縮（Erosion）処理という。本実施形態のように、二値化された画像ではなく、グレー画像に対して処理を行う場合は、膨張処理の場合、注目画素の近傍の最大輝度値を注目画素の輝度値に置き換える。収縮処理の場合、最小輝度値に置き換えることで、グレー画像に対して処理を行います。なお、膨張処理、収縮処理は単独で処理を行ってもよいが、膨張処理、収縮処理を繰り返して処理を行ってもよい。膨張処理、収縮処理を用いることで、欠け、断線、ホコリやゴミといった欠陥の検査や、細い線状のパターンの文字や線などの抽出を行うことができる。
【０１１０】
図１２（ａ１）（ａ２）に示すＮＤＳＩ検査画像１１０を、ＮＤＳＩ値の範囲Ｄ２（１２８〜２０４の範囲）を抽出して２値化し、更に膨張処理及び収縮処理すると、図１２（ｃ１）（ｃ２）に示すように、カレー味の粉の領域が正しく抽出される。
【０１１１】
図１３は、図１１（ｃ１）（ｃ２）に示すコロ・チャーの領域の抽出結果と、図１２（ｃ１）（ｃ２）に示すカレー味の粉の領域の抽出結果とを重ね合わせた判定画像１２０の示す図である。図１３（ａ１）は抽出結果を重ね合わせた判定画像１２０を示し、図１３（ａ２）は、その判定画像１２０のＡ−Ａ′線に沿った抽出結果を示すグラフである。塗りつぶされた領域がコロ・チャーの領域であり、ハッチングされた領域がカレー味の粉の領域である。
【０１１２】
このようにしてステップＳ１０の処理が終了すると、次に、画像メモリ５０に記憶された判定画像１２０に基づいて、ワーク（カップ麺）１０の具材が予め定めた規定通りであるか否か判定する（ステップＳ１１）。この判断は、判定画像１２０をモニター（図示せず）に表示し、検査員が目視で判断してもよいし、画素数をカウントして判断してもよい。
【０１１３】
検査員が目視で判断する場合は、塗りつぶされた領域とハッチングされた領域とが所定面積あるか否かを目視で判断する。
【０１１４】
画素数をカウントして判断する場合は、判定画像１２０におけるコロ・チャーの領域、すなわち、塗りつぶされた領域の画素数をカウントして、所定値以下か否かにより判断する。また、判定画像１２０におけるカレー味の粉の領域、すなわち、ハッチングされた領域の画素数をカウントして、所定値以下か否かにより判断する。
【０１１５】
ステップＳ１１の判定の結果、ワーク（カップ麺）１０中にコロ・チャーやカレー味の粉が規定通りに収納されていないと判断されれば、そのワーク（カップ麺）１０はリジェクトされ（ステップＳ１２）、次のワーク（カップ麺）１０の検出処理に移行する。
【０１１６】
ステップＳ１０の判定の結果、ワーク（カップ麺）１０中にコロ・チャーやカレー味の粉が規定通りに収納されていると判断されれば、そのワーク（カップ麺）１０をリジェクトすることなく次のワーク（カップ麺）１０の検出処理に移行する。
【０１１７】
［変形実施形態］
上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。上記実施形態における、被検査物、検査対象の具材、各種範囲の数値、各種寸法、各部材の材料は、一例であり、これに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１１８】
１０…ワーク（カップ麺）
２０…検査装置
２２…ワーク台
２４…照明用傘
２６…ストロボ電源
２８…ビームスプリッタ
３０…第１のカメラ
３２…第１の撮像素子
３４…第１のバンドバスフィルター
３６…第１のレンズ
４０…第２のカメラ
４２…第２の撮像素子
４４…第２のバンドバスフィルター
４６…第２のレンズ
５０…画像メモリ
５２…演算部
５４…制御部
６０…校正用白板
６１、６２…白板画像
７０…校正用チェスボード
７１、７２…チェスボード画像
７３…キャリブレーションデータ
８１、８２…生画像
９１、９２…輝度補正画像
１０２…座標補正画像
１１０…ＮＤＳＩ検査画像
１２０…判定画像
【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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【図１２】
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【図１３】
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