(57)【要約】【課題】近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行う。【解決手段】穀物分類方法及び穀物分類装置１００では、２次元配置された画素のそれぞれにおいて穀物からなる検査対象物３からの拡散反射光を受光し、スペクトルを取得した後、当該スペクトルに基づいて検査対象物３を個体毎に属する集団を判定する。このような構成を有することにより、例えば複数の個体についての撮像を一度に行うことができると共に、当該撮像結果に基づいて個体毎に分類をすることができる。したがって、近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行うことが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物である穀物を複数の集団のうちいずれの集団に属するかの分類を行う穀物分類方法であって、
前記検査対象物に対して近赤外光を照射することで、当該検査対象物からの透過光又は拡散反射光を２次元配置された画素毎に受光し、スペクトルを取得する撮像ステップと、
前記スペクトルに基づいて、前記検査対象物についてその個体毎に属する集団を判定する判定ステップと、
を含む穀物分類方法。
【請求項２】
前記近赤外光は、１８００〜２２００ｎｍの波長範囲の少なくとも一部の光が含まれる請求項１記載の穀物分類方法。
【請求項３】
前記判定ステップでは、
前記撮像ステップにおいて得られた前記画素毎のスペクトルのうち、前記検査対象物のうち特定の個体を撮像した画素において取得された前記スペクトルを平均化することで該特定の個体に係る平均化スペクトルを求め、
前記平均化スペクトルの形状に基づいて該特定の個体が属する集団を判定する請求項１又は２記載の穀物分類方法。
【請求項４】
前記判定ステップでは、
前記撮像ステップにおいて得られた前記画素毎のスペクトルのうち、前記検査対象物のうち特定の個体を撮像した各画素において取得された前記スペクトルが属する集団を判定し、
前記スペクトルが属する集団の判定結果に基づいて、前記特定の個体が属する集団を判定する請求項１又は２記載の穀物分類方法。
【請求項５】
検査対象物である穀物を複数の集団のうちいずれの集団に属するかの分類を行う穀物分類装置であって、
前記検査対象物に対して近赤外光を照射する光源と、
前記光源からの近赤外光の照射によって出射される、当該検査対象物からの透過光又は拡散反射光を２次元配置された画素毎に受光し、スペクトルを取得する撮像部と、
前記撮像部において得られた前記スペクトルに基づいて、前記検査対象物についてその個体毎に属する集団を判定する判定部と、
を含む穀物分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、穀物分類方法及び穀物分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、検査対象物である農作物に対して近赤外光を照射することで穀物からの近赤外光スペクトルを取得し、これに基づいて穀物の品質評価を行うことが検討されている。例えば、特許文献１では、対象物に対して測定用光線として近赤外線光を照射することで得られる分光スペクトルに基づいて青果物の品質情報を非破壊で求める方法が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２９７０５３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、特許文献１記載の装置を検査対象物の全数検査に用いようとすると作業的な負荷が大きくなる。特に、検査対象物が例えば穀物のように各個体が小さい場合には、検査対象物を１つずつ装置にセットして測定することは作業量が莫大に増加する。
【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行うことが可能な穀物分類方法及び穀物分類装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る穀物分類方法は、検査対象物である穀物を複数の集団のうちいずれの集団に属するかの分類を行う穀物分類方法であって、前記検査対象物に対して近赤外光を照射することで、当該検査対象物からの透過光又は拡散反射光を２次元配置された画素毎に受光し、スペクトルを取得する撮像ステップと、前記スペクトルに基づいて、前記検査対象物についてその個体毎に属する集団を判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る穀物分類装置は、検査対象物である穀物を複数の集団のうちいずれの集団に属するかの分類を行う穀物分類装置であって、前記検査対象物に対して近赤外光を照射する光源と、前記光源からの近赤外光の照射によって出射される、当該検査対象物からの透過光又は拡散反射光を２次元配置された画素毎に受光し、スペクトルを取得する撮像部と、前記撮像部において得られた前記スペクトルに基づいて、前記検査対象物についてその個体毎に属する集団を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
上記の穀物分類方法及び穀物分類装置では、２次元配置された画素において穀物からなる検査対象物からの拡散反射光又は透過光を受光し、スペクトルを取得した後、当該スペクトルに基づいて検査対象物を個体毎に属する集団を判定する。このような構成を有することにより、例えば複数の個体についての撮像を一度に行うことができると共に、当該撮像結果に基づいて個体毎に分類をすることができる。したがって、近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行うことが可能となる。
【０００９】
ここで、近赤外光は、１８００〜２２００ｎｍの波長範囲の少なくとも一部の光が含まれる態様が好ましい。検査対象物を照射する近赤外光に上記の波長範囲の光が含まれることで、穀物の分類をより好適に行うことができる。
【００１０】
また、上記作用を効果的に奏する構成として、例えば、前記判定ステップでは、前記撮像ステップにおいて得られた前記画素毎のスペクトルのうち、前記検査対象物のうち特定の個体を撮像した画素において取得された前記スペクトルを平均化することで該特定の個体に係る平均化スペクトルを求め、前記平均化スペクトルの形状に基づいて該特定の個体が属する集団を判定する態様が挙げられる。
【００１１】
また、上記作用を効果的に奏する他の構成として、例えば、前記判定ステップでは、前記撮像ステップにおいて得られた前記画素毎のスペクトルのうち、前記検査対象物のうち特定の個体を撮像した各画素において取得された前記スペクトルが属する集団を判定し、前記スペクトルが属する集団の判定結果に基づいて、前記特定の個体が属する集団を判定する態様が挙げられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行うことが可能な穀物分類方法及び穀物分類装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る穀物分類装置の構成を説明する図である。
【図２】ハイパースペクトル画像について説明する図である。
【図３】穀物の分類方法について説明する図である。
【図４】個体毎のスペクトルデータ（平均化データ）を示す図である。
【図５】図４に示すスペクトルデータそれぞれに対してＳＮＶ変換を行った結果を示す図である。
【図６】図４に示すスペクトルデータそれぞれについて２次微分を行った結果を示す図である。
【図７】図６に示すスペクトルデータのうち１８００ｎｍ〜２２００ｎｍの波長域を拡大して示す図である。
【図８】図５に示したＳＮＶ変換後のスペクトルデータを用いてＰＣＡを行った結果を示す図である。
【図９】図５に示したＳＮＶ変換後のスペクトルデータを用いてＰＣＡを行った結果を示す図である。
【図１０】図６に示した２次微分後のスペクトルデータを用いてＰＣＡを行った結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
（穀物分類装置の構成）
【００１５】
本発明に係る穀物分類装置１００について図１を用いて説明する。本実施形態に係る穀物分類装置１００は、ベルトコンベア２上に分散載置された検査対象物３たる穀物を、複数の集団に分類することを主な目的とした装置である。
【００１６】
穀物分類装置１００の検査対象物３となる穀物としては、例えば、麦、米、トウモロコシ等が挙げられる。また、穀物分類装置１００による分類とは、例えば、複数種類の穀物が混入したものを種類毎に分類することや、特定の種類の穀物を何らかの指標で分類することが挙げられる。特に、本実施形態に係る穀物分類装置１００では、外見が似ていても異なる集団に分類されることが考えられる指標での分類を可能とする。このような指標としては、例えば、品種、銘柄、産地等が挙げられる。また、例えばおいしさ・安全性のように、種々の成分の量等の影響を受ける指標等に基づいた分類も可能である。また、不良品を良品から分類することも可能である。
【００１７】
また、穀物分類装置１００では、搬送される検査対象物をインラインで全数検査することに対して好適に用いられる。なお、以下の実施形態では、検査対象物３が米であって、穀物分類装置１００を用いてその品種（銘柄）を分類する場合について説明する。したがって、検査対象物３は、ベルトコンベア２上に、個体同士が重なり合わないように配置することが好ましく、個体同士を離間して配置することが更に好ましい。
【００１８】
穀物分類装置１００は、近赤外光である測定光を検査対象物３に対して照射することにより得られる拡散反射光のスペクトルを測定し、そのスペクトルに基づいて検査対象物３を検査する。このため、穀物分類装置１００は、光源１０、撮像部２０、及び分析部３０（判定部）を備える。
【００１９】
光源１０は、近赤外光である測定光を、ベルトコンベア２上における所定の照射領域Ａ１へ向けて照射する。光源１０が照射する測定光の波長範囲は、検査対象物３によって適宜選択される。測定光としては、具体的には、波長範囲が８００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外光が好適に用いられ、特に波長範囲が１０００ｎｍ〜２３００ｎｍの光が好適に用いられる。また、検査対象物３が穀物である場合、１８００〜２２００ｎｍの波長帯域において、個体の特徴を示すピークの変動等が確認されることから、上記の波長帯域の光が測定光に含まれることが好ましい。光源１０としては例えばハロゲンランプ等が好適に用いられる。
【００２０】
照射領域Ａ１とは、検査対象物３を載置するベルトコンベア２の表面（載置面２ｂ）の一部の領域である。この照射領域Ａ１は、載置面２ｂの進行方向２ａ（図１のｙ軸方向）と垂直な幅方向（ｘ軸方向）に広がり、載置面２ｂの一方の端から他方の端までを覆う領域である。
【００２１】
なお、本実施形態では、光源１０から出射される光が照射領域Ａ１に対して直接照射される構成について説明するが、光源１０からの光を例えばシリンドリカルレンズ等を介してライン上に整形して出射する構成としてもよい。
【００２２】
光源１０から出力された近赤外光Ｌ１は、照射領域Ａ１上に載置された検査対象物３により拡散反射される。そして、その一部が、拡散反射光Ｌ２として撮像部２０に入射する。
【００２３】
撮像部２０は、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像とは、Ｎ個の画素Ｐ１〜ＰＮにより構成されている画像である。図２ではそのうちの一例として２個の画素Ｐｎ及びＰｍについて具体的に示している。画素Ｐｎ及びＰｍには、それぞれ複数の強度データからなるスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍが含まれている。この強度データとは、特定の波長（又は波長帯域）におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、１５個の強度データがスペトル情報Ｓｎ及びＳｍとして保持されていて、これらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する画素毎に、それぞれ複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１画素あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画素によって構成された画像のことをいう。
【００２４】
図２では検査対象物３もあわせて示している。すなわち、図２においてＰｎは検査対象物３を撮像した画素であり、Ｐｍは背景（例えば、ベルトコンベアや搬送容器）を撮像した画素である。このように、撮像部２０では、検査対象物３だけでなく背景を撮像した画像も取得される。したがって、検査対象物３の分類に係る処理においては、背景を撮像した画素を特定しその画素で取得されたスペクトルデータは、検査対象物３を撮像した画素で取得されたスペクトルデータとは区別して取り扱う必要がある。
【００２５】
図１に戻り、本実施形態に係る撮像部２０は、カメラレンズ２４と、スリット２１と、分光器２２と、受光部２３と、を備える。この撮像部２０は、その視野領域２０ｓ（撮像領域）がベルトコンベア２の進行方向２ａと垂直な方向（ｘ軸方向）に延びている。撮像部２０の視野領域２０ｓは、載置面２ｂの照射領域Ａ１に含まれるライン状の領域であって、スリット２１を通過した拡散反射光Ｌ２が受光部２３上に像を結ぶ領域である。
【００２６】
スリット２１は、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）と平行な方向に開口が設けられる。撮像部２０のスリット２１に入射した拡散反射光Ｌ２は、分光器２２へ入射する。
【００２７】
分光器２２は、スリット２１の長手方向、すなわち照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）に拡散反射光Ｌ２を分光する。分光器２２により分光された光は、受光部２３によって受光される。
【００２８】
受光部２３は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２３がベルトコンベア２上の幅方向（ｘ軸方向）に沿った各位置で反射した拡散反射光Ｌ２の各波長の光をそれぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２３の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る画素毎のスペクトルデータとして、撮像部２０から分析部３０に送られる。
【００２９】
分析部３０は、入力された信号により拡散反射光Ｌ２の反射光スペクトルを得て、この得られたスペクトルに基づいて検査を行う。そして、この分析部３０による分析の結果は、例えば分析手段３０に接続されるモニタや、プリンタ等に出力することによって、この穀物分類装置１００のオペレータに通知される。
【００３０】
この分析部３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、検出部等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析部３０としての機能が発揮される。
（穀物分類方法）
【００３１】
次に、上記の穀物分類装置１００を用いた分類方法について、図３を参照しながら説明する。図３に示すように、まず、ベルトコンベア２上に載置されて移動する検査対象物３を含む照射領域Ａ１に対して光源１０から近赤外光Ｌ１を出力することで、検査対象物３により拡散反射された光を含む拡散反射光Ｌ２を撮像部２０において受光することで、視野領域２０ｓ（撮像領域）の撮像を行う（Ｓ０１：撮像ステップ）。これによって、撮像部２０において得られた画素毎のスペクトルデータは、撮像部２０から分析部３０に送られ、分析部３０において取得される（Ｓ０２）。なお撮像部２０においてベルトコンベア２の移動に対応して連続して撮像を行い、これを分析部３０に対して蓄積することで、分析部３０では、各画素が二次元に配置されたハイパースペクトル画像として取得される。
【００３２】
次に、分析部３０では、これらの画素のうち、検査対象物３を撮像した画素、すなわち、解析対象となる画素（測定対象画素）を特定する（Ｓ０３）。まず、測定対象画素であるか否かを判定する方法としては、例えば以下の方法が挙げられる。具体的には、各画素のスペクトルデータにおいて、ある特定の波長のデータが予め決定しておいた閾値内にあるかどうかを判定する方法が挙げられる。これは、背景と検査対象物３とを比較したときに、検査対象物３が特定の成分を含んでいる等の場合に有効である。また、第１の波長における反射光強度データと、それとは別の第２の波長における反射光強度データに対して四則演算を行うことで当該画素に係る得点を算出し、算出された得点が予め決定しておいた閾値内にあるかどうかによって、当該画素が測定対象画素となるか否かを判定する方法が挙げられる。これらの方法により、検査対象物３を撮像した画素か否かを判定する。
【００３３】
なお、対象画素を抽出するために用いる閾値等、測定対象画素か否かの判定に用いられる指標は、予め対象画素を好適に判定できるように決定しておくことが好ましい。また、対象画素を抽出するために用いられる演算や判定基準は、上述の複数種類の判定方法のうちのいくつかを組み合わせて用いてもよい。また、同じ判定方法を用いる場合であっても、複数回の演算を行ってもよいし、複数の閾値を判定に用いてもよい。また、画素毎のスペクトルデータに対して、規格化、平滑化、微分などの処理を行った後に、対象画素か否かの判定を行う演算を行っても良い。また、撮像部２０において検出されるスペクトルデータは、拡散反射光のスペクトルデータであるが、これに基づいて吸光度スペクトルを算出した後に吸光度スペクトルを用いて以降の評価を行ってもよい。
【００３４】
測定対象として特定された画素に係るスペクトルデータは、以下の２つの方法のいずれかにより、個体毎の分類に用いられる。
【００３５】
まず、第１の方法として、撮像ステップにおいて得られた画素毎のスペクトルデータのうち、前記検査対象物のうち特定の個体を撮像した画素において取得されたスペクトルデータを平均化することで特定の個体に係る平均化スペクトルを求めた後に、平均化スペクトルの形状に基づいて特定の個体が属する集団を判定する方法が挙げられる。また第２の方法としては、撮像ステップにおいて得られた画素毎のスペクトルデータのうち、検査対象物のうち特定の個体を撮像した各画素において取得された前記スペクトルが属する集団を判定し、前記スペクトルデータが属する集団の判定結果に基づいて、特定の個体が属する集団を判定する方法が挙げられる。
【００３６】
第１の方法では、まず、検査対象物３を撮像したと特定された画素のうち、同一の個体を撮像した測定対象画素を特定し、平均化データを作成する（Ｓ０４）。同一の個体を撮像した測定対象画素を特定する方法としては、例えば、検査対象物３同士が互いに離間して測定されている場合には、互いに異なる個体を撮像した画素の間には、背景を撮像した画素が含まれると考えられることから、測定対象画素と判定される画素は、測定対象画素と判定された画素のうち互いに隣接しているものについては同一の個体を撮像した画素と判定する方法が挙げられる。また、検査対象物３の大きさや、ベルトコンベア２上における検査対象物３の配置があらかじめ分かっている場合には、それらの情報と組み合わせて同一の個体を撮像した測定対象画素を特定する構成としてもよい。その後、同一の個体を撮像した測定対象画素として特定された画素のスペクトルデータについて、平均化データを作成する。これにより、一の個体に対して一の平均化データが作成される。
【００３７】
次にこの平均化データを用いて、個体の分類を決定する（Ｓ０５）。分類の決定方法としては、まず、互いに異なる複数の種類の穀物を区別するために、品種が既知である複数の穀物についてのスペクトルデータを取得して、これに基づいて、品種に基づいて穀物を分類する方法を予め求める。そして、この情報に基づいて、未知の品種の穀物の個体に係るスペクトルデータを用いて、個体がどのような品種であるかを判定する。穀物に係るスペクトルデータを複数の種類に分類する方法としては、例えば主成分分析（Principal  Component  Analysis：ＰＣＡ）、ＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰分析等の多変量回帰分析、サポートベクタマシン（Support vector machine：ＳＶＭ）が挙げられる。そして、分析の結果を出力する（Ｓ０６）ことで、個体毎の分類が終了する。
【００３８】
次に、第２の方法では、第１の方法と比較して、先に画素毎のスペクトルデータに基づいて当該画素が撮像した検査対象物がどの集団に属するかを判定し（Ｓ１４）、その後、検査対象物３を撮像したと特定された画素のうち、同一の個体を撮像した測定対象画素を特定し、同一の個体を撮像した測定対象画素に係る判定結果（Ｓ１４で得られた結果）に基づいて、当該個体がどの集団に属するかを決定する方法である（Ｓ１５）。まず、各画素にて得られたスペクトルデータについて、分類を行う方法は、第１の方法における平均化データの分類と同様の方法が用いられる。その後、各画素について分類が行われた後に、第１の方法と同様に、同一の個体を撮像した測定対象画素を特定する。ここで、同一の個体について複数の画素により撮像されていた場合には、複数の画素のそれぞれについて判定結果を有しているはずなので、これらの複数の判定結果に基づいて、検査対象物個体としての判定結果を算出する。そして、分析の結果を出力する（Ｓ０６）ことで、個体毎の分類が終了する。
【００３９】
ここで、上記のように、主成分分析によって穀物を複数の集団に分類ができることについて、図４〜図１０を参照しながら、実施例を用いて説明する。
【００４０】
まず、水稲種子５銘柄（ヒトメボレ、コシヒカリ、ササニシキ、ハナエチゼン、カグラモチ）を各１０粒について、上記の穀物分類装置１００を用いて拡散反射スペクトルを取得した。スペクトルデータを取得した波長範囲は、１０００ｎｍ〜２５００ｎｍであった。得られたスペクトルデータについては、まず、拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換した後に、各画素の吸光度スペクトルに基づいて測定対象画素を特定した。そして、特定された測定対象画素のうち同一個体に係る測定対象画素のスペクトルデータを平均化した。その結果であり各画素のスペクトルデータに対する平均化データに相当するスペクトルデータを図４に示す。さらに、図４に示すスペクトルデータそれぞれに対して標準正規変量（ＳＮＶ：Standard  Normal  Variate）変換を行ったものを図５として示す。図５に示す結果によれば、例えば波長１６００ｎｍ以下や、波長１９００ｎｍ以上の領域において、カグラモチのみが他の銘柄と比較して異なるスペクトル形状を示すことが分かった。５銘柄のうち、カグラモチはもち米であるが、他の銘柄はうるち米である。したがって、各画素において得られたスペクトルデータについてＳＮＶ変換を行うことでうるち米ともち米とを区別することが可能であることが分かった。
【００４１】
次に、図４に示すスペクトルデータの２次微分を行ったものを図６として示す。また、図６に示す２次微分スペクトルのうち１８００ｎｍ〜２２００ｎｍの波長範囲のみを取り出して拡大したものを図７に示す。図６及び図７に示す２次微分スペクトルにおいては、波長１９００ｎｍ付近において、カグラモチのみが他の銘柄と比較してピークがシフトしていることが確認された。さらに、波長２０００ｎｍ付近においては、「カグラモチ、コシヒカリ及びハナエチゼン」群と「ヒトメボレ、ササニシキ」群との間でピークのシフトが発生していることが確認された。
【００４２】
次に、図５に示したＳＮＶ変換後のスペクトルデータを用いてＰＣＡを行った。その結果、図８に示すように、うるち米（ヒトメボレ、コシヒカリ、ササニシキ、ハナエチゼン）ともち米（カグラモチ）の判別ができることが確認できた。
【００４３】
また、同様に図５に示したＳＮＶ変換後のスペクトルデータを用いてＰＣＡを用いて違う成分を用いて分析を行ったところ、図９に示すように、「ハナエチゼン」、「コシヒカリ、カグラモチ」、「ヒトメボレ、ササニシキ」の３群に判別ができることが確認できた。
【００４４】
さらに、図６に示した２次微分を行ったスペクトルデータを用いてＰＣＡを行ったところ、図１０に示すように、５銘柄を全て分類することができた。
【００４５】
上記の結果から、ＰＣＡにより、５銘柄を全て識別できることが確認された。これにより、図１０の結果が得られた条件を用いてＰＣＡを行うことで、銘柄が未知の検査対象物についても得られたスペクトルに基づいて銘柄の判定、すなわち分類が可能であることが確認された。
【００４６】
なお、他の指標により穀物を分類する場合についても、（１）分類するための分析条件を導出する（属する集団が既知であり、異なる集団に属する複数個の穀物を用いて、それらの穀物が分類可能な分析条件を見出す）、（２）導出された分析条件に基づいて、属する集団が未知である検査対象物を測定し分析を行う、という段階をふむことで、穀物を分類することができる。
【００４７】
以上のように、本実施形態に係る穀物分類方法及び穀物分類装置１００では、２次元配置された画素のそれぞれにおいて穀物からなる検査対象物３からの拡散反射光を受光し、スペクトルを取得した後、当該スペクトルに基づいて検査対象物３を個体毎に属する集団を判定する。このような構成を有することにより、例えば複数の個体についての撮像を一度に行うことができると共に、当該撮像結果に基づいて個体毎に分類をすることができる。したがって、近赤外光を用いた穀物の分類をより効率よく行うことが可能となる。
【００４８】
また、検査対象物３が穀物である場合、光源１０から出射される近赤外光に１８００〜２２００ｎｍの波長範囲の少なくとも一部の光が含まれる構成とすることで、穀物の分類をより精度よく行うことができる。これは、上記実施例で説明したように、上記の波長範囲において穀物のスペクトル形状が変化する傾向にあるため、このスペクトル形状の変化を利用して検査対象物の分類を行うことが好ましいためである。
【００４９】
また、穀物分類方法としては、第１の方法として、判定ステップでは、撮像ステップにおいて得られた画素毎のスペクトルのうち、検査対象物３のうち特定の個体を撮像した画素において取得された前記スペクトルを平均化することで該特定の個体に係る平均化スペクトルを求め、平均化スペクトルの形状に基づいて該特定の個体が属する集団を判定する方法が挙げられる。また、第２の方法として、判定ステップでは、撮像ステップにおいて得られた画素毎のスペクトルのうち、検査対象物のうち特定の個体を撮像した各画素において取得された前記スペクトルのそれぞれに基づいて、検査対象物３が属する集団を判定し、特定の個体を撮像した各画素において取得されたスペクトルに基づいた検査対象物３が属する集団の判定結果に基づいて、特定の個体が属する集団を判定する方法が挙げられる。いずれの方法においても、特定の個体を撮像した１以上の画素のスペクトルを用いて当該個体が属する集団を判定することから、高い精度で穀物の分類を行うことができる。さらに第１の方法の場合には、平均化スペクトルを予め作成して個体毎に１のスペクトル（平均化スペクトル）についての分類を行う構成であるから、第２の方法と比較して、分類制度は維持しつつ分析時に取り扱うデータの量が少なくなるため、より効率よく処理を行うことができる。
【００５０】
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
【００５１】
例えば、上記実施形態では、近赤外光の波長範囲で取得したスペクトルを利用した場合について説明をしているが、他の波長範囲で取得したスペクトルを併せて利用することもできる。
【００５２】
また、上記実施形態では、撮像部２０において、検査対象物３の拡散反射スペクトルを撮像する構成としているが、例えばベルトコンベア２を介して撮像部２０と対向する位置に光源１０を配置することで、検査対象物３の透過光スペクトルを撮像部２０において取得する構成としてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１００…測定システム、３…検査対象物、１０…光源部、２０…撮像部、２１…スリット、２２…分光器、２３…受光部、３０…分析部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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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