(57)【要約】【課題】従来の異物検査装置においては、適切に異物を分類できないという課題があった。【解決手段】流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する異物検査装置であって、フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付部１０２と、多波長画像を用いて、異物を検出する異物検出部１０３と、多波長画像情報を用いて、異物検出部１０３が検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得部１０４と、色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、異物を分類する異物分類部１０５と、異物分類部１０５が異物を分類した結果を出力する出力部１１１とを具備する。【選択図】図１
2008014652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する異物検査装置であって、
前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付部と、
前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出部と、
前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出部が検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得部と、
前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類部と、
前記異物分類部が異物を分類した結果を出力する出力部とを具備する異物検査装置。
【請求項２】
前記色情報取得部は、前記異物検出部が検出した各異物について、前記多波長画像情報を構成する波長帯の異なる複数の画像情報ごとに色情報を取得する請求項１記載の異物検査装置。
【請求項３】
前記フィルタの表面から、前記多波長画像を取得する撮像部をさらに具備し、
前記画像情報受付部は、前記撮像部が取得した多波長画像情報を受け付ける請求項１または請求項２いずれか記載の異物検査装置。
【請求項４】
前記撮像部は、分光カメラである請求項３記載の異物検査装置。
【請求項５】
前記撮像部は、撮像素子と、当該撮像素子と前記フィルタとの間に配置される、透過する波長帯を選択的に変更可能な波長選択手段とを備えている請求項３記載の異物検査装置。
【請求項６】
前記波長選択手段は、液晶チューナブルフィルタである請求項５記載の異物検査装置。
【請求項７】
前記波長選択手段は、光学式バンドパスフィルタである請求項５記載の異物検査装置。
【請求項８】
前記所望の統計処理は、クラスタ分析である請求項１から請求項７いずれか記載の異物検査装置。
【請求項９】
前記所望の統計処理は、第一の統計処理と、当該第一の統計処理の結果を用いた第二の統計処理とを含み、
前記第一の統計処理は、主成分分析であり、
前記第二の統計処理は、クラスタ分析である請求項１から請求項７いずれか記載の異物検査装置。
【請求項１０】
予め種類が知られている異物と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報が格納され得る異物判別情報格納部をさらに具備し、
前記異物分類部は、前記異物判別情報を用いて所望の統計処理を行って、前記異物を分類する請求項１から請求項７いずれか記載の異物検査装置。
【請求項１１】
前記色情報取得部は、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を取得し、
前記色情報取得部の取得した色情報に対応する異物についての異物種類情報を受け付ける異物種類情報受付部と、
前記色情報取得部が取得した予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報と前記異物種類情報受付部が受け付けた異物種類情報とに基づいて前記異物判別情報を構成し、当該異物判別情報を、前記異物判別情報格納部に蓄積する異物判別情報構成部とをさらに具備する請求項１０記載の異物検査装置。
【請求項１２】
前記所望の統計処理は、判別分析である請求項１０または請求項１１いずれか記載の異物検査装置。
【請求項１３】
前記所望の統計処理は、第一の統計処理と、第二の統計処理とを含み、
前記異物分類部は、第一の統計処理を行う第一統計処理手段と、第二の統計処理を行う第二統計処理手段とを含み、
前記第一の統計処理に用いられる設定情報が格納され得る設定情報格納部と、
予め種類が知られている異物と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報が格納され得る異物判別情報格納部とをさらに具備し、
前記第一統計処理手段は、前記設定情報を用いて、前記色情報に対して第一の統計処理を行い、
前記第二統計処理手段は、前記異物判別情報を用いて、前記第一の統計処理の結果に対して第二の統計処理を行って、異物を分類する請求項１から請求項７いずれか記載の異物検査装置。
【請求項１４】
前記色情報取得部は、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を取得し、
前記色情報取得部の取得した色情報に対応する異物の種類についての情報である異物種類情報を受け付ける異物種類情報受付部と、
前記予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を統計処理して前記設定情報を構成し、前記設定情報格納部に蓄積する設定情報構成部と、
前記設定情報構成部が構成した設定情報を用いて、前記予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報に対して前記第一の統計処理を行い、当該統計処理の結果と前記異物種類情報とを用いて、前記異物の種類と異物の色情報とに関する情報である前記異物判別情報を構成し、前記異物判別情報格納部に蓄積する異物判別情報構成部とをさらに具備する請求項１３記載の異物検査装置。
【請求項１５】
前記第一の統計処理は、主成分分析であり、
前記第二の統計処理は、判別分析である請求項１３または請求項１４いずれか記載の異物検査装置。
【請求項１６】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する異物検査方法であって、
前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出ステップと、
前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出ステップで検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得ステップと、
前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類ステップと、
前記異物分類ステップ異物を分類した結果を出力する出力ステップとを具備する異物検査方法。
【請求項１７】
コンピュータに、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する処理を実行させるためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出ステップと、
前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出ステップで検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得ステップと、
前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類ステップと、
前記異物分類ステップ異物を分類した結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する処理を実行させるためのプログラムが記録された記録媒体であって、
コンピュータに、
前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出ステップと、
前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出ステップで検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得ステップと、
前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類ステップと、
前記異物分類ステップ異物を分類した結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する異物検査装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、製品の液体洗浄や、空気洗浄に用いた液体や気体をフィルタで濾過することで、液体中や気体中に混入した樹脂片や金属片などの異物を分離することが行われていた。このような場合、フィルタの検査を行って異物の検出が可能となるため、異物の発生状況を調べることで、製造ラインにおいて正常に製品が製造されているか否かの判断等が可能となる。
【０００３】
従来の異物検査装置としては、例えば、検査対象物のカラー画像における各色成分に基づいて、検査対象物に混入した異物を検出するものがあった（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、半導体基板等の試料上に赤外光を集光し、その散乱光の強弱によって異物の存在や大きさを検出するとともに、試料から射出される赤外光を赤外反射吸収分析して、その異物の成分を特定するものがあった（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００３−２０７４５６号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特開２００４−１７７３２０号公報（第１頁、第１図等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば特許文献１に開示されているような従来の異物検査装置においては、異物が検出できるだけであり、異物を種類によって分類することができない、という課題があった。したがって、どのような異物が発生しているといったことや、どのような異物がどのような頻度で発生しているかといったこと等を調べることができなかった。
【０００６】
また、特許文献２に開示されているような異物検査装置においては、物質に対する赤外反射吸収分析を利用して、異物の成分を特定しているため、同じ成分で異なる色を有する異物等を適切に分類することができないという課題があった。例えば、通常の製品においては、同じ成分でも、色の異なる部品が用いられることが多い。具体的には、第一の製造工程において、組み立てられる部品と、第二の製造工程において組み立てられる部品とが、同じ成分のプラスチックであるが、色が異なるものであった場合、第一の製造工程において発生するバリ等の異物の色と、第二の製造工程において発生するバリ等の異物の色とが、異なる可能性がある。しかしながら、上記の異物検査装置においては、異物の色には関係なく、物質の成分により異物を特定するため、異物がプラスチックであることが分かっても、その検査結果から、異物が、第一の製造工程で生じたものであるか、第二の製造工程で生じたものであるかを、推定したりすることが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の異物検査装置は、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する異物検査装置であって、前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付部と、前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出部と、前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出部が検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得部と、前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類部と、前記異物分類部が異物を分類した結果を出力する出力部とを具備する異物検査装置である。
【０００８】
かかる構成により、異物を、波長帯ごとの色情報に応じて適切に分類することができる。特に、異物を、波長帯別の色情報を用いて分類するため、異物を、材質に関係なく、色で分類することとなり、材料が同じで、色の異なる異物を分類することができる。
【０００９】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記色情報取得部は、前記異物検出部が検出した各異物について、前記多波長画像情報を構成する波長帯の異なる複数の画像情報ごとに色情報を取得する異物検査装置である。
【００１０】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００１１】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記フィルタの表面から、前記多波長画像を取得する撮像部をさらに具備し、前記画像情報受付部は、前記撮像部が取得した多波長画像情報を受け付ける異物検査装置である。
【００１２】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００１３】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記撮像部を、分光カメラとした異物検査装置である。
【００１４】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００１５】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記撮像部は、撮像素子と、当該撮像素子と前記フィルタとの間に配置される、透過する波長帯を選択的に変更可能な波長選択手段とを備えている異物検査装置である。
【００１６】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００１７】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記波長選択手段は、液晶チューナブルフィルタである異物検査装置である。
【００１８】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００１９】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記波長選択手段は、光学式バンドパスフィルタである異物検査装置である。
【００２０】
かかる構成により、異物を適切に分類することができる。
【００２１】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記所望の統計処理が、クラスタ分析である異物検査装置である。
【００２２】
かかる構成により、異物を簡単に、かつ高速に分類することができる。
【００２３】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記所望の統計処理は、第一の統計処理と、当該第一の統計処理の結果を用いた第二の統計処理とを含み、前記第一の統計処理は、主成分分析であり、前記第二の統計処理は、クラスタ分析である異物検査装置である。
【００２４】
かかる構成により、異物を簡単に、かつ高速に分類することができる。
【００２５】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、予め種類が知られている異物と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報が格納され得る異物判別情報格納部をさらに具備し、前記異物分類部は、前記異物判別情報を用いて所望の統計処理を行って、前記異物を分類する異物検査装置である。
【００２６】
かかる構成により、予め種類が知られている異物に応じて、異物の種類を判別することができる。
【００２７】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記色情報取得部は、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を取得し、前記色情報取得部の取得した色情報に対応する異物についての異物種類情報を受け付ける異物種類情報受付部と、前記色情報取得部が取得した予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報と前記異物種類情報受付部が受け付けた異物種類情報とに基づいて前記異物判別情報を構成し、当該異物判別情報を、前記異物判別情報格納部に蓄積する異物判別情報構成部とをさらに具備する異物検査装置である。
【００２８】
かかる構成により、予め種類が知られている、または、予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物に応じて、異物の種類を判別することができる。
【００２９】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記所望の統計処理は、判別分析である異物検査装置である。
【００３０】
かかる構成により、異物の種類を判別することができる。
【００３１】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記所望の統計処理は、第一の統計処理と、第二の統計処理とを含み、前記異物分類部は、第一の統計処理を行う第一統計処理手段と、第二の統計処理を行う第二統計処理手段とを含み、前記第一の統計処理に用いられる設定情報が格納され得る設定情報格納部と、予め種類が知られている異物と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報が格納され得る異物判別情報格納部とをさらに具備し、前記第一統計処理手段は、前記設定情報を用いて、前記色情報に対して第一の統計処理を行い、前記第二統計処理手段は、前記異物判別情報を用いて、前記第一の統計処理の結果に対して第二の統計処理を行って、異物を分類する異物検査装置である。
【００３２】
かかる構成により、予め種類が知られている１以上の異物に応じて、異物の種類を判別することができる。
【００３３】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記色情報取得部は、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を取得し、前記色情報取得部の取得した色情報に対応する異物の種類についての情報である異物種類情報を受け付ける異物種類情報受付部と、前記予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報を統計処理して前記設定情報を構成し、前記設定情報格納部に蓄積する設定情報構成部と、前記設定情報構成部が構成した設定情報を用いて、前記予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報に対して前記第一の統計処理を行い、当該統計処理の結果と前記異物種類情報とを用いて、前記予め種類が知られている異物と異物の色情報とに関する情報である前記異物判別情報を構成し、前記異物判別情報格納部に蓄積する異物判別情報構成部とをさらに具備する異物検査装置である。
【００３４】
かかる構成により、予め種類が知られている、または、予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物に応じて、異物の種類を判別することができる。
【００３５】
また、本発明の異物検査装置は、前記異物検査装置において、前記第一の統計処理は、主成分分析であり、前記第二の統計処理は、判別分析である異物検査装置である。
【００３６】
かかる構成により、異物の種類を判別することができる。
【発明の効果】
【００３７】
本発明による異物検査装置等によれば、異物を適切に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、異物検査装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３９】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における異物検査装置のブロック図である。異物検査装置は、撮像部１０１、画像情報受付部１０２、異物検出部１０３、色情報取得部１０４、異物分類部１０５、設定情報格納部１０６、異物判別情報格納部１０７、異物種類情報受付部１０８、設定情報構成部１０９、異物判別情報構成部１１０、および出力部１１１を具備する。
【００４０】
撮像部１０１は、撮像素子１０１１と波長選択手段１０１２とを具備している。
【００４１】
異物分類部１０５は、第一統計処理手段１０５１と、第二統計処理手段１０５２とを具備している。
【００４２】
撮像部１０１は、流体を濾過するフィルタ（以下、流体濾過フィルタと称す）の表面から、多波長画像情報を取得する。具体的には、撮像部１０１は、流体濾過フィルタの表面を撮像して、多波長画像情報を取得する。多波長画像情報とは、撮像した波長帯が異なる２以上の画像情報により構成される画像情報である。なお、ここでの異なる波長帯とは、二以上の波長帯が完全に重ならないことが好ましいが、二以上の波長帯の少なくとも一部の波長が異なっていれば良い。また、ここでは、１つの波長も、波長帯と考える。多波長画像情報を構成する各画像情報は、具体的には、特定の波長帯の光についての明るさを示す情報、例えば輝度情報や、明度情報や、階調値等、を持つ複数の画素により構成される画像情報である。各画像情報は、例えば、輝度情報等を２５６階調で表した、８ビットのグレースケール画像情報である。ただし、階調数等は問わない。なお、ＲＧＢ画像情報も、Ｒチャンネルの画像情報と、Ｇチャンネルの画像情報と、Ｂチャンネルの画像情報とにより構成される多波長画像情報である。撮像部１０１は、通常、流体濾過フィルタの表面において反射される光から、波長帯を選択的に取り出すための手段である波長選択手段１０１２を用いて、特定の波長帯の光を取り出し、この波長帯の光を光の輝度を電気信号に変換する撮像素子１０１１等で電気信号に変換し、適宜電気信号をデジタル信号に変換することで、１つの波長帯の画像情報を取得する。そして、波長帯を選択的に取り出すための手段が取り出す波長帯を変更することで、２以上の波長帯の画像情報を取得する。撮像素子１０１１は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の、光の輝度を電気信号に変換する素子である。波長選択手段１０１２は、波長を選択的に透過させることができるもの、好ましくは、透過させる波長帯を変更可能なものであればよく、具体例としては、液晶チューナブルフィルタや、切り替え可能な複数の光学式バンドパスフィルタ等の、光学的なフィルタが利用可能である。液晶チューナブルフィルタとは、印加する電圧を変化させることで、透過する波長を可視光から近赤外光の範囲で自由に変化させることが可能な、液晶を備えたフィルタである。また、光学式バンドパスフィルタとは、特定の波長帯の光を透過させるフィルタである。液晶チューナブルフィルタを用いた場合、液晶チューナブルフィルタに印加する電圧を調整して透過させる波長を変化させることができる。また、光学式バンドパスフィルタを用いる場合、予め異なる波長帯を透過する複数の光学式バンドパスフィルタを用意しておき、これを回転等により切り替えることで、透過させる波長を変化させる。撮像部１０１は、上記のように、１つの流体濾過フィルタから、各波長帯ごとに撮像を行って各波長帯ごとの画像情報を取得して、多波長画像情報を構成しても良いし、可能であれば、一度の撮像により、異なる波長帯の画像情報を含む多波長画像情報を取得しても良い。例えば、ＲＧＢ画像情報であれば、通常のデジタルカメラに利用されるカラーフィルタを備えた撮像素子を用いることで、一度に、多波長��像情報を取得することが可能である。撮像部１０１は、各波長帯ごとの画像情報を取得する場合、多波長画像情報を構成する波長帯の異なる各画像情報を取得するごとに、画像情報を出力するようにしても良いし、複数の画像情報をまとめて出力してもよい。また、撮像部１０１は、多波長画像を構成する波長帯が異なる２以上の画像情報を、１つの画像ファイルにまとめて取得しても良いし、波長帯毎に、個別の画像ファイルとして取得しても良い。多波長画像のファイル形式等は、ＪＰＥＧや、ＴＩＦＦ等、問わない。なお、撮像素子１０１１や、液晶チューナブルフィルタや、光学式バンドパスフィルタ等の構成については、公知技術であるので、ここでは説明を省略する。撮像部１０１から出力される画像情報は、通常デジタルデータであるが、アナログデータであっても良い。アナログデータである場合、電気信号のデジタル信号への変換は、後述する画像情報受付部１０２等の他の処理部が行うようにしても良い。撮像部１０１は、具体的には、モノクロの撮像素子１０１２を備えたデジタルカメラやスキャナ等のデバイス、および撮像素子１０１１と被写体である流体濾過フィルタとの間に配置される液晶チューナブルフィルタ１０１２または切り替え可能な複数の光学式バンドパスフィルタにより構成可能である。液晶チューナブルフィルタ１０１２の透過波長帯の制御や、光学式バンドパスフィルタの切り替え等の制御や、撮像素子１０１１の制御等は、通常、ＭＰＵやメモリ等を用いて行われる。また、このような制御は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。このような制御を行う制御部は、撮像部１０１内に設けても良いし、撮像部１０１の外部に設けても良い。なお、撮像部１０１として、分光カメラを用いるようにしても良い。分光カメラとは、波長選択手段１０１２として、プリズムとグレーティングとを用いたもので、プリズムとグレーティングとの組み合わせにより、被写体である流体濾過フィルタの線状の領域の光を波長帯に分光しモノクロの撮像素子１０１１により撮像するカメラであり、線状の領域を流体濾過フィルタ上で移動させながら撮像することで、異なる波長帯についての画像情報を得ることが可能なものである。また、多波長画像情報が上述したように、ＲＧＢ画像情報である場合、撮像部１０１は、通常の、カラーフィルタを備えたＲＧＢ画像情報を取得可能なデジタルカメラでもよい。撮像部１０１の取得する多波長画像情報の解像度は、異物の大きさにもよるが、２４００ｄｐｉ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ）以上であることが好ましく、４８００ｄｐｉ以上であることがより好ましい。このため、撮像部１０１が被写体全体を撮像した場合に、一度に十分な解像度の画像情報を得られない場合には、被写体である流体濾過フィルタを、複数の領域に分割して撮像するための、カメラや被写体である流体濾過フィルタ等を位置決めして移動させるための駆動手段等を適宜利用してもよい。
【００４３】
ここで、流体濾過フィルタは、流体、すなわち水等の液体や空気等の気体から異物を濾過できるものであれば、どのようなものであっても良い。また大きさや厚さ等は問わない。流体濾過フィルタは、不織布や、織布、海綿体等、どのような材質であっても良い。流体濾過フィルタの大きさや材質等は、用途に応じて設定される。なお、ここでは、撮像部１０１が取得した流体濾過フィルタの表面の画像情報から、異物を検出するため、流体濾過フィルタの色は、異物を判別しやすい色、例えば、流体濾過フィルタにより分離されると想定される異物に対して、彩度や色彩や明度等が大きく異なる色や均一な色であることが好ましい。
【００４４】
画像情報受付部１０２は、流体濾過フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける。ここでは、撮像部１０１の取得した多波長画像情報を受け付ける場合について説明するが、撮像部１０１以外の装置が取得した多波長画像情報を受け付けても良いし、記録媒体等に格納されている多波長画像情報を読み出して受け付けても良い。ここで述べる受付とは、他の機器等から送信される入力信号の受信や、記録媒体等からの情報の読み出し等である。画像情報受付部１０２は、多波長画像情報を受信する受信手段や、記録媒体等から多波長画像情報を読み出す読み出し装置のデバイスドライバー等により実現され得る。
【００４５】
異物検出部１０３は、流体濾過フィルタの表面の異物を検出する。異物検出部１０３は、例えば、流体濾過フィルタとの色の差が一定以上ある領域を異物のある領域として検出することで、異物を検出する。ここでは、具体例として、画像情報受付部１０２が受け付けた多波長画像情報を構成する波長帯の異なる複数の画像情報のうちの少なくとも１以上を用いて異物を検出する場合について説明する。ただし、多波長画像情報を用いて異物を検出する代わりに、同じ流体濾過フィルタから取得した他の画像情報、例えば、カラー画像情報や、グレースケール画像情報等を用いて異物を検出しても良いし。また、上述した特許文献２に示したような方法で、赤外光を用いて異物を検出しても良い。ここで述べる異物の検出とは、少なくとも異物と異物以外とを識別することであり、具体的には、画像情報において、異物の領域と異物以外の領域とを識別することである。また、これに加えて、異物の位置を指定する情報、例えば座標情報、を取得したり、異物にラベルや番号等の識別情報を付与してもよい。例えば、異物検出部１０３は、画像情報受付部１０２が受け付けた多階調の画像情報、例えばカラーやグレースケールの画像情報を、所定の閾値により、白黒二値の画像情報に変換して、白、あるいは黒で表示されている部分を、異物の位置として識別できるようにしてもよい。このようなカラーやグレースケールの画像情報を、白黒二値の画像情報に変換する処理については、公知技術であるので、説明は省略する。本実施の形態においては、例として、画像情報受付部１０２が受け付けた多波長画像情報を構成する異なる波長帯の画像情報を用いて、それぞれの画像情報について異物を検出し、それぞれの異物を検出した領域の論理和をとることで、異物を検出する場合について説明する。なお、画像情報を用いて異物を検出する処理としては、一般的に知られている画像情報から背景とは異なる画像の部分や領域を選択することが可能な処理や、背景とは異なる画像の部分を背景とは異なる色等で表示することが可能な処理等であれば、利用可能である。なお、上述したような異物の領域等を判別する処理や、識別可能な異物について、ラベルや番号等の識別情報を付与していく処理については、公知技術であるので説明は省略する。異物検出部１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物検出部１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
色情報取得部１０４は、画像情報受付部１０２が受け付けた多波長画像情報を用いて、異物検出部１０３が検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する。色情報とは、各波長帯における明るさを示す情報であり、具体的には、多波長画像情報を構成する波長帯の異なる各画像情報の、異物が検出された位置や領域からそれぞれ取得した輝度値や、明度値、階調値、もしくはこれらに相当する値である。色情報取得部１０４は、各波長帯の画像情報の、例えば、異物検出部１０３が検出した異物が検出された領域内の特定の位置、例えば中心位置の画素から取得した輝度値や階調値を、各異物の色情報として取得しても良いし、異物が検出された領域内の全ての画素から取得した輝度値や階調値の平均値や最大値等を、各異物の色情報として取得しても良い。例えば、多波長画像情報が、３つの異なる波長帯についての画像情報により構成されている場合、各異物については、通常、それぞれ波長帯ごとに３つの色情報が取得される。色情報取得部１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。色情報取得部１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４７】
異物分類部１０５は、色情報取得部１０４が取得した、異物検出部１０３が検出した異物についての色情報を用いて、所望の統計処理を含む処理を行って、異物検出部１０３が検出した異物を分類する。ここで述べる分類とは、異物を、その色等の特徴等に基づいて予め知られているクラス（例えば種類）のうちのいずれに当てはまるかを求めることや、複数の異物をそれぞれの特徴が近いもの同士をクラスにまとめること等を含む概念である。この前者のような分類は、通常、教師あり分類と呼ばれ、後者のような分類は、教師なし分類と呼ばれる。教師あり分類において、対象、ここでは異物、が分類されるクラスを判別するために用いられる情報は、通常、教師用データと呼ばれる。教師あり分類を行う場合、上述した所望の統計処理として、例えば、判別分析が行われる。また、教師なし分類を行う場合、上述した所望の統計処理として、例えば、クラスタ分析が行われる。判別分析とは、２つ以上のクラスの分布が分かっている場合において、新しいデータが与えられた時に、そのデータの特徴量からどのクラスに属するかを推測する技術であり、例えば、線形判別式を用いる方法やマハラノビス距離を用いる方法等がある。また、クラスタ分析とは、特徴量の値が近いデータをクラスにまとめる方法であり、階層型クラスタ分析や、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などがある。本実施の形態において行う分類は、教師あり分類であり、異物を、予め知られている異物の種類のいずれであるかを判別する処理である。また、異物分類部１０５は、異物の色情報を上述した判別分析やクラスタ分析に適した特徴量となるように変換するために、主成分分析等の統計処理を行うようにしても良い。主成分分析とは、観測された特徴量を組み合わせ、圧縮して、元の特徴量を、全体を考慮した新しい特徴量を求める方法であり、これにより、特長量空間の低次元化と直交化が行われる。本実施の形態においては、異物検出部１０３が検出した異物についての、色情報取得部１０４が取得した色情報を用いて、第一統計処理である主成分分析を行い、その分析結果を用いて、第二統計処理である判別分析、特にマハラノビス分析を行うことで、異物を分類、言い換えれば異物の種類を判別する場合について説明する。ここでは、第一統計処理は、異物分類部１０５の第一統計処理手段１０５１により行われ、第二統計処理は、異物分類部１０５の第二統計処理手段１０５２により行われるものとする。異物分類部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物分類部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４８】
第一統計処理手段１０５１は、色情報取得部１０４が取得した色情報を用いて第一の統計処理を行う。具体的には、後述する設定情報格納部１０６に格納されている当該第一の統計処理に用いられる設定情報を用いて第一の統計処理を行う。第一の統計処理は具体的には、主成分分析である。第一統計処理手段１０５１の具体的な処理については、後述する。第一統計処理手段１０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一統計処理手段１０５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４９】
第二統計処理手段１０５２は、第一統計処理手段１０５１の分析結果として得られた値を用いて第二の統計処理を行う。具体的には、後述する異物判別情報格納部１０７に格納されている後述する異物判別情報を用いて第二の統計処理を行う。第二の統計処理は具体的には、判別分析である。この第二の統計処理の結果、異物検出部１０３で検出された異物が、異物種類情報が指定する異物の種類のうちのどの異物であるかが判別される。第二統計処理手段１０５２の処理については、後述する。第二統計処理手段１０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二統計処理手段１０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５０】
設定情報構成部１０９は、上述した第一の統計処理に用いられる設定情報を構成する。具体的には、設定情報構成部１０９は、予め種類が知られている１以上の異物の色情報を統計処理して設定情報を構成する。この設定情報は、具体的には主成分分析用のパラメータであり、このパラメータは、主成分分析を適切に行うために用いられるパラメータであればよい。また、パラメータを構成する際に用いられる、予め種類が知られている１以上の異物の色情報は、ここでは異物の種類が分かっている多波長画像情報を、画像情報受付部１０２に入力し、多波長画像情報から、色情報取得部１０４により色情報を取得させることで用意される。設定情報構成部１０９は、この設定情報を、設定情報格納部１０６に蓄積する。第一統計処理手段１０５１は、この設定情報、具体的には主成分分析用パラメータと、色情報取得部１０４が取得した異物の色情報とを用いて演算を行うことで、異物の色情報について第一の統計処理を行った結果である、異物の新たな特徴量についての値を得る。設定情報構成部１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。設定情報構成部１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５１】
設定情報格納部１０６には、上述した第一の統計処理に用いられる設定情報が格納される。この設定情報は、上述した設定情報構成部１０９により蓄積されても良いし、設定情報構成部１０９が構成する設定情報と同様の情報が、予め蓄積されていても良い。設定情報格納部１０６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５２】
異物種類情報受付部１０８は、色情報取得部１０４の取得した予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報に対応する異物の種類についての情報である異物種類情報を受け付ける。異物種類情報は、具体的には、異物判別情報構成部１１０が、異物判別情報を構成する際に利用する色情報に対応した異物についての種類を指定する情報である。ここで述べる異物の種類についての情報とは、所定のグループの異物を、他の異物から分類することのできる情報であれば良く、例えば、異物の成分や材料等であっても良いし、異物の名前や名称であっても良いし、異物の発生源となる部品名や、異物が発生した工程を指定する情報等であってもよい。「予め種類が知られている異物」とは、例えば、主として、製品や部品等の製造工程内で発生する異物であり、使用される部品等の材質や色等の種類が予め知られている異物である。具体的には、リレーや、スイッチなどの電子部品の場合、製造工程内で接点圧入やカシメの工程等があるが、このような工程で発生する、樹脂の削れカスや金属の摩耗粉末が、予め種類が知られている異物である。また、「予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物」とは、例えば、撮像部１０１が撮像した際や、色情報取得部１０４が色情報を取得した際には種類が知られていなくても、少なくとも異物種類情報を受け付ける際には種類が知られていることとなった異物等である。「予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物」は、例えば、主として、製造工程外から持ち込まれた異物等の、製造工程で使用される部品等から種類の特定が困難な異物である。具体的には、このような異物は、繊維や髪の毛など、人により持ち込まれる異物や、部材等に付着して持ち込まれる異物等に大きく分けられる。いずれの異物も、異物対策が進んでいる製造工程では、すでに「予め種類の知られている異物」となっている可能性が高いが、異物対策が進んでいない工程では、利用途中で少しずつ種類が知られることとなる。例えば、このような異物種類情報を受け付ける段階において種類が知られていない異物については、異物種類情報を受け付ける際に、流体濾過フィルタ表面の異物、もしくは流体濾過フィルタ表面を撮影した画像上の異物に対して目視等を行うことにより、異物の種類を判別し、このようにして知り得た異物種類情報を、異物種類情報受付部１０８が受け付けるようにすればよい。ここで述べる受付とは、例えば、入力手段からの受付や、他の機器等から送信される入力信号の受信や、記録媒体等からの情報の読み出し等である。異物種類情報の入力手段は、受信手段や、記録媒体等からの情報読み出し手段や、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。異物種類情報受付部１０８は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアや、受信手段や情報読み出し手段等のデバイスドライバー等で実現され得る。
【００５３】
異物判別情報構成部１１０は、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物についての種類と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報を構成する。異物判別情報は、具体的には、第二の統計処理において用いられる情報である。この色情報に関する情報とは、色情報を用いて得られた情報のことである。第二の統計処理が教師あり分類の場合、この異物判別情報が、実質的な教師用データとなる。異物判別情報構成部１１０は、具体的には、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた１以上の異物の色情報に対して、上述した第一の統計処理を行った結果と、異物種類情報とを用いて、異物判別情報を取得する。異物判別情報の具体例については後述する。異物判別情報構成部１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物判別情報構成部１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５４】
異物判別情報格納部１０７には、異物判別情報が格納される。具体的には、予め種類が知られている異物と、当該異物の色情報とに関する情報である異物判別情報が格納される。例えば、予め種類が知られている異物の種類についての情報と、当該異物の色情報を用いて算出された異物の判別に用いられる情報とを含む異物判別情報が１つのレコードとして格納される。異物判別情報格納部１０７には、異物判別情報構成部１１０が構成した異物判別情報が蓄積されても良いし、予め用意された同様の異物判別情報が格納されているようにしてもよい。この異物判別情報が、上述した第二の統計処理において教師用データとして利用される。異物判別情報格納部１０７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５５】
出力部１１１は、異物分類部１０５が異物を分類した結果を出力する。ここでは、具体的に、第二統計処理手段１０５２が第二の統計処理を実行した結果の情報を出力する。出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙等への印字、外部の装置への送信、記録媒体等への蓄積等を含む概念である。出力部１１１は、ディスプレイやプリンタ、通信手段、データ記録手段等の出力デバイス等を含むと考えても含まないと考えても良い。出力部は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００５６】
次に、異物検査装置の、設定情報を構成する動作、および異物判別情報等を構成する動作について図２のフローチャートを用いて説明する。ここでは、撮像対象として、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた異物が付着された流体濾過フィルタを用いるものとする。
【００５７】
（ステップＳ２０１）撮像部１０１は、流体濾過フィルタ表面を撮像して、多波長画像情報を取得する。例えば、撮像部１０１の波長選択手段１０１２が透過する光の波長帯を順次変更し、波長帯を変更するごとに順次画像情報を取得して、異なる波長帯についての画像情報を取得して多波長画像情報を構成する。撮像部１０１は取得した多波長画像情報を出力する。
【００５８】
（ステップＳ２０２）画像情報受付部１０２は、撮像部１０１が撮像した多波長画像情報を受け付ける。なお、結果的に多波長画像情報を受け付けることができれば、多波長画像情報を構成する波長帯の異なる画像情報を個別に受け付けてもよい。
【００５９】
（ステップＳ２０３）異物検出部１０３は、流体濾過フィルタ表面の異物を検出する。具体的には、多波長画像情報を構成する画像情報のうちの少なくとも１以上の画像情報を用いて、異物を検出する。異物を検出する処理の一例として、動的二値化処理を用いた処理を以下に説明する。まず、異物検出部１０３は、波長帯の異なる画像情報のうちの１つを取得し、画像情報を構成する各画素に対して、各画素の周辺の画素の明るさを示す情報の平均値を算出する。明るさを示す情報としては、例えば、画像情報の階調値を用いる。そして、この平均値の値を階調の値としてもつ画素で、各画素をそれぞれ置き換えた新たなグレースケール画像を得る。このグレースケール画像をここでは平滑化画像と呼ぶ。そして、この平滑化画像と、元の画像情報、すなわち異物検出部１０３が取得した波長帯の異なる画像情報のうちの１つ、との差分演算を行う。具体的には、元の画像情報の各画素の階調の値と、平滑化画像の各画素の階調の値との差分演算を行う。そして、異物検出部１０３は、この差分演算の結果と、予め設定しておいた閾値とを比較して、比較結果から、各画素が異物を示している画素であるか否かを判断する。例えば、差分演算の結果の絶対値と、閾値とを比較して、差分演算の結果の絶対値が、閾値よりも高ければ、異物を示す画素であると判断し、閾値よりも低ければ、異物の存在しない流体濾過フィルタを示す画素であると判断するさらに、異物検出部１０３は、各画素の判断結果を用いて、異物を示す画素同士がつながっているかを判断していき、異物を示す画素がつながっている領域を、１つの異物を示す領域であると判断する。そして、他の波長帯の画像情報も利用する場合には、他の画像情報についても、同様の異物を示す領域を検出する処理を行い、それぞれの画像情報について得られた異物を示す領域の論理和を求めることで、異物検出部１０３は、流体濾過フィルタ上の異物の領域を検出することができ、これにより異物を検出することができる。なお、異物を検出する方法としては、上記の動的二値化以外の方法を用いても良い。なお、この後、異物検出部１０３は、適宜、検出した異物数をカウントしたり、各異物に識別情報を割り当ててもよい。
【００６０】
（ステップＳ２０４）色情報取得部１０４は、ステップＳ２０３で検出した各異物から、色情報を取得する。例えば、色情報取得部１０４は、多波長画像情報を構成する波長帯の異なる画像情報ごとに、各異物の示す領域を構成する各画素の階調値の平均値を取得する。この平均値が、各波長帯についての色情報である。色情報取得部１０４は、取得した色情報を、この色情報に対応する波長帯の情報と、異物とに対応付けて、図示しないメモリ等の記録媒体に蓄積する。この予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた異物の色情報と、その異物の種類を示すための、後述する異物種類情報とが、異物の分類に利用される教師用データを構成するための情報として用いられる。なお、この異物の色情報と異物種類情報とを教師用データと考えても良い。
【００６１】
（ステップＳ２０５）設定情報構成部１０９は、ステップＳ２０５で取得した色情報を用いて、設定情報を構成する。具体的には、設定情報構成部１０９は、主成分分析用パラメータである設定情報を、ステップＳ２０５で取得した複数の色情報を用いて算出する。この設定情報を構成する処理の具体例については、後述する。
【００６２】
（ステップＳ２０６）設定情報構成部１０９は、構成した設定情報を、設定情報格納部１０６に格納する。
【００６３】
（ステップＳ２０７）異物種類情報受付部１０８は、異物種類情報を受け付ける。異物種類情報は、ステップＳ２０３において異物検出部１０３が検出した各異物についての異物の種類を示す情報である。異物種類情報受付部１０８は、異物種類情報を、当該異物種類情報が対応付けられた異物の識別情報に対応付けて蓄積する。なお、異物種類情報を受けつける前に、異物種類情報の受け付けを促すダイアログ等を出力するようにしても良い。
【００６４】
（ステップＳ２０８）異物判別情報構成部１１０は、異物判別情報を構成する。具体的には、ステップＳ２０４により取得した各異物についての色情報と、ステップＳ２０５において取得した設定情報と、ステップＳ２０７で取得した異物種類情報とを用いて、異物判別情報を構成する。異物判別情報を構成する処理の具体例については、後述する。
【００６５】
（ステップＳ２０９）異物判別情報構成部１１０は、ステップＳ２０８において構成した異物判別情報を、異物判別情報格納部１０７に格納する。そして、処理を終了する。
【００６６】
なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００６７】
なお、他の装置等を用いて、予め種類の知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた異物についての色情報が用意できる場合等においては、この色情報をステップＳ２０４の色情報として取得すればよいため、図２のフローチャートのステップＳ２０１からステップＳ２０３までの処理は省略可能である。
【００６８】
次に、異物検査装置の異物を分類する動作について図３のフローチャートを用いて説明する。なお、図において図２と同一符号は同一または相当するステップを示す。なお、ここでは、分類したい異物が付着した流体濾過フィルタを用いるものとする。
【００６９】
（ステップＳ３０１）異物検出部１０３は、ステップＳ２０３で検出した異物数をカウントする。カウントした結果を、ここでは例えばＫ（Ｋは正の整数）とする。また、検出した異物に対して、ラベリング処理等の識別情報を付加する処理を行う。
【００７０】
（ステップＳ３０２）異物分類部１０５は、カウンタｎに１を代入する。
【００７１】
（ステップＳ３０３）第一統計処理手段１０５１は、ｎ番目の異物の色情報を用いて、第一の統計処理を行う。この第一の統計処理は、設定情報格納部１０６に格納されている設定情報を利用して行われる。この第一の統計処理の具体例については後述する。
【００７２】
（ステップＳ３０４）第二統計処理手段１０５２は、ステップＳ３０２の処理結果を用いて、第二の統計処理を行う。この第二の統計処理は、異物判別情報格納部１０７に格納されている異物判別情報と異物種類情報とを用いて行われる。この第二の統計処理の具体例については後述する。第二の統計処理の結果は、図示しないメモリ等の記録媒体に蓄積される。
【００７３】
（ステップＳ３０５）異物分類部１０５は、カウンタｎの値がＫであるか否かを判断する。Ｋであれば、ステップＳ３０６に進み、Ｋでなければ、ステップＳ３０７に進む。
【００７４】
（ステップＳ３０６）出力部１１１は、ステップＳ３０３の第二の統計処理の結果を出力、例えば表示する。そして処理を終了する。
【００７５】
（ステップＳ３０７）異物分類部１０５は、カウンタｎの値を１インクリメントする。そして、ステップＳ３０３に戻る。
【００７６】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７７】
以下、本実施の形態における異物検査装置の具体的な動作について説明する。異物検査装置の概念図は図４である。異物検査装置は、ここでは例として、撮像部１０１と情報処理装置１００とにより構成されている。すなわち、ここでは、情報処理装置１００が、異物検査装置の、画像情報受付部１０２、異物検出部１０３、色情報取得部１０４、異物分類部１０５、設定情報格納部１０６、異物判別情報格納部１０７、異物種類情報受付部１０８、設定情報構成部１０９、異物判別情報構成部１１０、および出力部１１１を具備しているものとする。また、情報処理装置１００は出力デバイスとしてディスプレイ１４０を具備している。撮像部１０１は、ここでは、撮像素子１０１１を備えたモノクロのデジタルカメラ１０１３と、波長選択手段１０１２と、レンズ１０１４とを具備している。波長選択手段１０１２は、ここでは例として液晶チューナブルフィルタであるとする。液晶チューナブルフィルタである波長選択手段１０１２は、ここでは、情報処理装置１００内に、波長選択手段１０１２が透過する波長を制御するための制御部（図示せず）を有するものとし、この制御部から出力される制御電圧により、透過光の波長帯が変更されるものとする。また、レンズ１０１４は、撮像時の拡大率を調整するために利用される。ただし、省略してもよい。また、撮像部１０１の撮像領域の周囲に沿って、被写体を照らすために用いられるリング状の照明１５２が設けられている。このリング状の照明１５２には、ハロゲン光源等の光源１５２からの光が供給される。被写体となる流体濾過フィルタ１２０は、水平方向に移動可能な手段を備えた移動ステージ１３０上に載置される。ここでは、撮像部１０１の撮影領域よりも、流体濾過フィルタ１２０のサイズの方が大きいため、移動ステージ１３０により、流体濾過フィルタ１２０上の撮影範囲を移動させながら、流体濾過フィルタ１２０の撮影が行われる。これにより、流体濾過フィルタ１２０の画像情報は、複数の画像情報により構成されることとなる。ここでは、情報処理装置１００内に、移動ステージ１３０の水平方向の位置を制御するための制御部（図示せず）を有するものとし、この制御部から出力される制御信号により、移動ステージの水平方向の位置が変更されるものとする。
【００７８】
撮像部１０１により、予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた異物が複数付着した流体濾過フィルタ１２０から、所定の波長帯毎の画像情報を取得する。まず、流体濾過フィルタ１２０を移動ステージ１３０上に配置する。そして、波長選択手段１０１２を制御して、透過光の波長を４００ｎｍに設定する。そして流体濾過フィルタ１２０の表面を、移動ステージ１３０で撮影領域を変更しながら、順次撮影する。これにより、流体濾過フィルタ１２０について４００ｎｍ近傍の波長のモノクロの画像情報を取得できる。ここでは、モノクロの画像情報は８ビットの画像情報、すなわち、輝度を２５６階調で表した画像情報であるとする。なお、ここでは、１つの波長帯について流体濾過フィルタ１２０上の異なる領域から取得された複数の画像情報を、便宜上、１つの画像情報と考えることとする。
【００７９】
流体濾過フィルタ１２０の表面全体の画像情報が取得できた後、同じ流体濾過フィルタ１２０について、透過光の波長を１０ｎｍずつ増加させながら、上記と同様にモノクロの画像情報を取得する。そして、７５０ｎｍの透過光による画像情報が取得できた時点で、画像情報の取得を終了する。これにより、４００ｎｍから７５０ｎｍまでの間で１０ｎｍ間隔で透過波長を変えた複数の画像情報、ここでは３６枚の画像情報が取得できる。これらの複数の画像情報が多波長画像情報である。撮像部１０１は、この取得した多波長画像情報を出力する。
画像情報受付部１０２は、撮像部１０１の出力する多波長画像情報を受け付ける。
【００８０】
異物検出部１０３は、画像情報受付部１０２が受け付けた多波長画像情報を用いて異物検出を行う。このとき、多波長画像情報を構成する３６枚の画像情報を全てを用いて異物検出を行う必要はなく、主要な波長帯の画像情報についてのみを用いて、異物検出を行う。例えば、多波長画像情報を構成する画像情報のうちの、赤の中心波長である７００ｎｍの波長と、緑の中心波長である５５０ｎｍの波長と、赤の中心波長である４５０の波長とについてそれぞれ取得した３枚の画像情報を用いて異物を示す領域を検出し、各画像情報により得られた異物の示す領域の論理和を取ることで、異物を検出する。このようにすることで、異物の検出を短時間で正確に行うことができる。この異物を検出する処理は、例えば、図２のステップＳ２０３において説明した動的二値化処理を用いて行われる。なお、ここでは多波長画像情報内の画像情報を用いて異物を検出するようにしたが、撮像部１０１において、予め波長選択手段１０１２を用いない状態、もしくは波長選択手段１０１２が全ての波長の光を透過するようにした状態で、流体濾過フィルタ１２０の画像情報を取得しておき、この画像情報から異物を検出するようにしても良い。
【００８１】
異物検出部１０３は、検出した異物の数をカウントし、各異物に、識別情報として、例えば連続した番号を割り当てる。
【００８２】
色情報取得部１０４は、多波長画像情報を構成する各波長帯の画像情報ごとに、異物検出部１０３が検出した各異物について、異物が示す領域内の全ての画素の平均輝度値を算出する。この輝度値の平均値が、ここでは各異物の各波長帯についての色情報である。ただし、ここでは色情報は、８ビットの階調値として取り扱うものとする。
【００８３】
図５は、色情報取得部１０４が取得した色情報を管理するための色情報管理表である。色情報管理表において、「異物番号」とは、異物に割り当てられた識別情報である。色情報管理表は、異物番号で特定される各異物についての、波長帯別の色情報を管理している。
【００８４】
つぎに、設定情報構成部１０９は、色情報取得部１０４が取得した色情報を用いて、以下に述べるように、第一の統計処理である主成分分析に用いられるパラメータである設定情報を構成する。
【００８５】
まず、設定情報構成部１０９は、流体濾過フィルタ１２０を照らすリング状照明による照明のばらつき等の撮影時の状況の影響をなくすために、異物毎の各色情報、ここでは輝度値を、各異物の色情報を用いて正規化する。ここでは、例えば、各異物の色情報の最大値で、その異物の各波長帯の色情報を除算する正規化を行う。正規化を行った結果の色情報管理表を図６に示す。この色情報管理表においては、図５に示した色情報管理表において、色情報の代わりに色情報を正規化した値を示すようにしたものである。
【００８６】
つぎに、設定情報構成部１０９は、主成分分析に用いられるパラメータである設定情報を算出する。この主成分分析とは、正規化した色情報を組み合わせ、圧縮して、元の色情報全体を考慮した新らたな特徴を示す値である特徴量を算出する処理である。このような主成分分析を行うことで、データの特徴量を減らし、かつ特徴量空間の直交化を図ることができる。上記パラメータは、この主成分分析に用いられるパラメータである。このような主成分分析には、相関行列の固有値を解く方法と、共分散行列の固有値を解く方法とがあるが、ここでは、例として、相関行列の固有値を解く方法を用いた場合について説明する。
【００８７】
まず、設定情報構成部１０９は、図６に示すような全異物の４００ｎｍから７５０ｎｍまでの波長帯毎の正規化された色情報の平均値、すなわち正規化された輝度値の平均値と、標準偏差とを算出する。この算出結果が設定情報の一部であり、設定情報構成部１０９は、この設定情報を設定情報格納部１０６に蓄積する。図７は、波長帯別の、色情報の平均値と標準偏差とを管理する第一設定情報管理表である。第ｉ波長における平均ＡＶｉ、標準偏差ＳＤｉは、異物の総数をｎ、第ｊ異物の第ｉ波長の色情報、ここでは輝度値、をＸｉｊとすると、以下の式により算出される。
【００８８】
【数１】
2008014652.tif 000003
【００８９】
次に、設定情報構成部１０９は、図６に示したような正規化を行った色情報を元に、相関係数行列を求める。ここでは、各異物の特徴を示す値である特徴量は、波長帯毎の輝度値、すなわち色情報と考えられる。このため、特徴量は波長帯の数、すなわち３６個あるので、３６×３６の相関係数行列を以下のように表すことができる。
【００９０】
【数２】
2008014652.tif 000004
【００９１】
この相関係数行列の２つの特徴量、すなわち２つの色情報Ｘｉ１，Ｘｉ２間の相関係数Ｒｉ１，Ｒｉ２を求めるには、Ｘｉ１，Ｘｉ２の共分散を、Ｘｉ１，Ｘｉ２の標準偏差で除算すればよい。異物の総数をｎ、第ｊ異物の第ｉ波長の色情報、ここでは輝度値、をＸｉｊとすると、相関係数は、以下の式により算出される。
【００９２】
【数３】
2008014652.tif 000005
【００９３】
このような式を用いて、図６に示したような正規化を行った色情報を元に、相関係数を算出すると、相関係数行列は、図８に示すようになる。ただし、ここでは便宜上行列を表で表示している。
【００９４】
次に、図８に示した相関係数行列から固有値と固有ベクトルとを算出する。図８に示した相関係数行列をＡとすると、ＡＸ＝λＸを満たす場合のλをＡの固有値、Ｘをλに属する固有ベクトルという。この固有値λおよび固有ベクトルＸの算出には、べき乗法、ヤコビ法などのいくつかの方法が知られている。ここでは、べき乗法を用いて、図８に示した相関係数行列Ａを用いて、固有値λおよび固有ベクトルＸの解を得る。図９ａは固有値λの解、図９ｂは、固有ベクトルＸの解をそれぞれ示す。なお、固有値λｍ（ｍは正の整数）に対する固有ベクトルは、図９ｂのｍ番目の列により表される固有ベクトルとなり、このｍ番目の列の固有ベクトルをここでは、ｍ番目の主成分である第ｍ主成分と呼ぶ。例えば、第一主成分は、固有値λ１の固有ベクトルとなる。
【００９５】
ここで、元々、各異物について３６個の特徴量があったため、主成分も３６個算出されるが、主成分分析は、データを圧縮して分析する方法であるから、主成分を３６個求める必要はない。第ｍ主成分が、元のデータをどれくらい説明しているかを示す尺度として、寄与率がある。相関行列から主成分を求めるときの寄与率は、寄与率＝（λｍ×１００）／ｐ（ｐは特徴量数、ここでは３６）により求められる。算出した寄与率と、この寄与率をλ１から累積した累積寄与率を、図１０に示す。
【００９６】
この図１０に示すように、第１主成分から第３主成分までの累積寄与率が、「９６．８１」となり、第３主成分までを用いることで、十分に元のデータを表すことができると考えられる。従って、例えば、予め閾値等を設けておき、この閾値と累積寄与率を比較することで、利用する主成分を決定する。このようにしてここでは、主成分として第１〜第３主成分を採用することを決定する。なお、通常、相関行列から主成分を求める時は、固有値が１以上のものを採用することが一般的であることから、上記のような寄与率を求めずに、図９ａにおいて、固有値が１以上の主成分である第１〜第３主成分を採用することを決定しても良い。これにより、図９ｂに示した固有ベクトルのうちの第１〜第３主成分を設定情報の一部として取得する。図１１に、第１〜第３主成分により構成される設定情報の一部を示す。設定情報構成部１０９はこの情報を設定情報格納部１０６に蓄積する。設定情報格納部１０６に格納されている、この図１１に示した情報と、図７に示したような情報とが主成分分析用のパラメータである選択情報である。
【００９７】
つぎに、異物種類情報受付部１０８は、異物種類情報を受け付ける。異物種類情報受付部１０８は、具体的には、異物検出部１０３で検出された各異物に対応した異物種類情報を受け付ける。例えば、各異物ごとに、異物種類情報を受け付け、その受け付けた異物種類情報を、上述した異物検出部１０３が割り当てた各異物の識別情報と対にして、一時記憶される。また、流体濾過フィルタに同じ材料の異物だけが付着されていた場合、その材料についての異物種類情報を受け付け、この異物種類情報を、全ての異物の識別情報と対応づけて、一時記憶されるようにしてもよい。
【００９８】
図１２は、異物種類情報を管理するための異物種類情報管理表である。異物種類情報管理表は、「異物番号」と「分類名」という属性を有している。「異物番号」は、各異物を識別するための情報であり、ここでは上述した異物検出部１０３が割り当てた識別情報である。「分類名」は、異物の種類を指定する情報であり、異物の分類の名称である。「分類名」は、ここでは特に、異物の材質名である。なお、図１２の各行をレコードと呼ぶ。
【００９９】
次に、異物判別情報構成部１１０は、上述した設定情報を用いて、各異物について、第一の統計処理である主成分分析を行う。すなわち各異物について、以下に示す式１を用いて、主成分得点を求める。主成分得点とは、各異物の、新たな特徴量である第１〜第３主成分についての値である。
【０１００】
【数４】
2008014652.tif 000006
【０１０１】
なお、第ｊ異物の第ｋ主成分得点をＹｋ，ｊとし、図１１に示す設定情報の第ｋ主成分の第ｉ波長の固有ベクトルをＡｋ，ｉ、第ｊ異物の第ｉ波長の輝度値をＸｉ，ｊとし、図７に示す設定情報の、第ｉ波長における平均をＡＶｉ，標準偏差をＳＤｉとする。このような主成分分析の結果、取得された各異物についての主成分得点は、図１３に示すようになる。
【０１０２】
そして、各異物について算出した主成分得点を、各異物に対応した異物種類情報と対応づけて一時記憶する。具体的としては、「異物番号」属性同士が一致する、図１３に示した主成分得点と、図１２に示した異物種類情報である「分類名」とを、同じレコードに格納する。図１４は、このようにして得られた、各異物について算出した主成分得点と、各異物に対応した異物種類情報、ここでは分類名、とを管理する主成分得点管理表である。
【０１０３】
次に、異物判別情報構成部１１０が、第二の統計処理に用いられる異物判別情報を構成する。ここでは、異物を分類するための第二の統計処理として、判別分析を行う。判別分析には、線形判別式を用いる方法や、マハラノビス距離を用いる方法等があるが、ここでは、特にマハラノビス距離を求める処理を行う。
【０１０４】
マハラノビス距離は、ユークリッド距離を標準偏差で割ったもので、標準偏差で割ることで、散らばりの大きさを勘案したものとなる。このため、ある個体のデータと各クラスとのマハラノビス距離が最も近い群をこの個体が属するクラスとすることで、個体のクラスを判別して、個体を分類することができる。ここでは、個体は、各異物であり、個体のデータは色情報、クラスは、異物の種類にそれぞれ相当する。
【０１０５】
あるクラスとのマハラノビス距離は、クラスの分散共分散行列をＳ、異物の第ｉ主成分得点をＸｉ、第ｉ主成分得点のクラス内平均をＡＶｉとすると、以下の式により算出される。
【０１０６】
【数５】
2008014652.tif 000007
【０１０７】
マハラノビス距離を算出するために、まず、図１４に示すような主成分得点管理表の、同じクラス、すなわち同じ異物の種類ごとの、各主成分得点の平均値を算出する。第ｉ主成分得点のクラス内平均ＡＶｉは、クラス内の異物数をｎ、第ｊ異物の第ｉ主成分得点をＸｉｊとすると、以下に示す式により算出される。
【０１０８】
【数６】
2008014652.tif 000008
【０１０９】
この主成分得点の平均値と、異物の種類とを対応づけて、異物判別情報格納部１０７に格納する。この対応付けられた情報は異物判別情報の一部を構成する。この情報は、実質的な教師用データの一部として第二の統計処理に用いられる。図１５は、異物種類情報と主成分得点の平均値とを管理するための異物判別情報管理表である。「分類名」は、異物の種類を示す異物種類情報を示し、「第１主成分」、「第２主成分」、「第３主成分」は、主成分得点の平均値を示す。
【０１１０】
つぎに、図１４に示すような主成分得点管理表の、同じクラスごと、すなわち同じ異物の種類ごとの、各主成分得点を用いて、分散と、共分散とを求める。第ｉ主成分得点のクラス内分散ＶＡＲｉ、第ｉ１主成分得点と第ｉ２主成分得点（ただし、ｉ１，ｉ２は異なる２つの主成分得点とする）のクラス内共分散ＶＡＲｉ１，ｉ２は、クラス内の異物数をｎ、第ｊ異物の第ｉ主成分得点をＸｉｊとすると、以下の式により算出される。
【０１１１】
【数７】
2008014652.tif 000009
算出された分散、および共分散を図１６に示す。
【０１１２】
次に、各クラス、すなわち異物の種類について、算出された分散と共分散とを行列形式に並べ替えたものが、分散共分散行列である。この行列においては、ｉｊ成分（ｉとｊとは異なる値とする）は、第ｉ主成分と、第ｊ主成分との共分散であり、対角成分は分散となる。
【０１１３】
例えば、異物の種類が銅の場合の分散共分散行列は、以下のようになる。
【０１１４】
【数８】
2008014652.tif 000010
【０１１５】
また、同様に、鉄、白色樹脂についても同様に分散共分散行列を算出する。
【０１１６】
次に、分散共分散行列の逆行列を算出する。例えば、銅の場合の逆行列は以下の通りとなる。
【０１１７】
【数９】
2008014652.tif 000011
【０１１８】
また、同様に、鉄、白色樹脂についても同様に逆行列を算出する。そして、上述した各異物の種類について算出した行列を、異物の種類と対応付けて異物判別情報格納部１０７に蓄積する。異物判別情報格納部１０７に格納されている、上記のような分散共分散行列およびその逆行列と、図１５に示すような異物の種類と対応付けられた主成分得点とが、ここでは、異物判別情報であり、これらが第二の統計処理においていわゆる教師用データとして用いられる。
【０１１９】
以上の処理により、第一の統計処理である主成分分析に用いられる選択情報と、第二の統計処理に用いられる異物判別情報とが、それぞれ、設定情報格納部１０６および異物判別情報格納部１０７にそれぞれ格納される。
【０１２０】
つぎに、流体濾過フィルタに付着した異物を判別する処理を行う。まず、種類を判別したい異物が付着した流体濾過フィルタを用意し、上記と同様に多波長画像情報を取得し、異物の検出を行い、各異物についての色情報を取得する。
【０１２１】
つぎに、各異物について、第一の統計処理を行い、その統計処理結果を用いて、第二の統計処理を行って、各異物を分類する。
【０１２２】
まず、１番目の異物について、第一統計処理手段１０５１が、設定情報格納部１０６に格納されている図７および図１１に示す選択情報を用いて、第一の統計処理である主成分分析を行う。具体的には、異物の各波長帯ごとの色情報、ここでは３６の色情報について、選択情報のパラメータを用いて、上述した数１の演算を行って、主成分得点を求める。
【０１２３】
これにより得られた１番目の異物についての第一の統計処理の処理結果である主成分得点を図１７に示す。
【０１２４】
次に、この第一の統計処理の結果を用いて、第二統計処理手段１０５２が、第二の統計処理を行う。ここでは、第二の統計処理であるマハラノビス距離の算出を行う。
【０１２５】
具体的には、分類したい異物と、あるクラスとのマハラノビス距離は、そのクラスの分散行列をＳ、異物の第ｉ主成分得点をＸｉ、第ｉ主成分得点のクラス内平均をＡＶｉとすると、次式で表される。
【０１２６】
【数１０】
2008014652.tif 000012
【０１２７】
例えば、１番目の異物と、銅とのマハラノビス距離は、図１７の主成分得点と、異物判別情報格納部１０７に格納されている異物判別情報とを用いると、
【０１２８】
【数１１】
2008014652.tif 000013
となる。同様にして算出した鉄とのマハラノビス距離は「１４５．４」となり、白色樹脂との距離は「１４４．７」となる。
【０１２９】
そして、ある個体、すなわち異物、とのマハラノビス距離が最も近いクラス、すなわち種類を取得する。このマハラノビス距離が最も近い種類が、異物の種類と判別され、異物は、その種類に分類される。したがって、ここでは、異物は、銅と判断され、銅に分類される。
【０１３０】
以上の処理が、２番目以降の異物についても繰り返し実行される。
【０１３１】
そして、すべての異物についての処理が終了すると、その分類結果が、例えば、図１８に示すように、ディスプレイ１４０等に表示される。
【０１３２】
以上、本実施の形態によれば、異物を、波長帯の異なる複数の色情報を用いて分類するようにしたので、異物を、その種類に応じて精度よく分類することが可能となる。また、波長帯の異なる複数の色情報を用いて異物を分類するため、異物の材質に関係なく、異物を、異物の色の波長帯別の特徴によって分類することが可能となる。このため、材料が同じで、色が異なる異物を適切に分類することが可能となる。この結果、異物を適切に分類することが可能となる。
【０１３３】
また、本実施の形態においては、教師用データを用いて、異物を分類するため、異物の種類を判別することが可能となる。
【０１３４】
なお、本実施の形態においては、多波長画像情報を構成する波長帯の異なる複数の画像情報から得られた色情報に対して、第一の統計処理である主成分分析を行った後、その分析結果について第二の統計処理である判別分析を行うようにしたが、多波長画像情報を構成する各波長帯の画像情報から得られる色情報が、直交座標系で表せるデータの場合、第一の統計処理である主成分分析は不要である。例えば、多波長画像情報が、Ｒ画像情報と、Ｇ画像情報と、Ｂ画像情報とにより構成されるＲＧＢ画像情報である場合には、異物についての３つの色情報は、直交座標系で表せるＲ成分と、Ｇ成分とＢ成分とにより構成されるため、主成分分析は不要である。したがって、このような場合、第一統計処理を行うための構成や処理、例えば、第一統計処理手段１０５１や、設定情報構成部１０９、設定情報格納部１０６等を省略してもよい。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１３５】
また、上記具体例においては、予め、異物判別情報構成部１１０や設定情報構成部１０９に設定情報や異物判別情報を構成させ、これらを設定情報格納部１０６や異物判別情報格納部１０７に蓄積するようにしたが、図５や図６に示すような予め種類が知られている、または予め種類が知られていなくとも利用途中で種類が知られた異物について取得した色情報や、色情報を正規化した情報を、メモリ等の記録媒体等に格納しておくようにし、第一統計処理手段１０５１および第二統計処理手段１０５２が、第一の統計処理および第二の統計処理を行う際に、これらの情報を用いて、適宜、設定情報と異物判別情報とに相当する情報を構成し、この構成した情報を用いて、第一の統計処理および第二の統計処理をそれぞれ行うようにしてもよい。
【０１３６】
また、異物検査装置以外の、上記の異物判別情報構成部１１０や設定情報構成部１０９と同様の構成を備えた装置に、予め、上記具体例と同様に設定情報および異物判別情報を構成させ、この構成した設定情報および異物判別情報を、設定情報格納部１０６や異物判別情報格納部１０７に、予め格納しておくようにしてもよい。このようにすることで、異物検査装置から、異物判別情報構成部１１０や設定情報構成部１０９や異物種類情報受付部等の構成を省略することができる。
【０１３７】
また、本実施の形態においては、第二統計処理手段１０５２による判別分析の実施結果として、教師データを用いて設定された異物のクラスからもマハラノビスの距離が遠い、例えば所定の距離以上離れている、と判別される異物が発生した場合、この異物を、いずれかの異物に無理に分類せずに、例えば、未知異物として判別するようにしても良い。また更に、この未知異物と判定された異物を、この未知異物を新たな異物として定義づけし、最初に教師データを構成する際に用いた流体濾過フィルタの多波長画像情報と、この未知異物を含む多波長画像情報とを用いて、再度、設定情報構成部１０９および異物判別情報構成部１１０の処理を実行させるようにしてもよい。このとき、未知異物についての異物種類情報としては、「未知異物１」等の名称を与えるようにしても良いし、この未知異物が付着した流体濾過フィルタ表面、もしくはこの流体濾過フィルタを撮影して得られた多波長画像情報上で目視等により確認したうえで、未知異物の種類を調べて、この種類を異物種類情報として与えるようにしても良い。このようにすることで、異物判別の精度を向上させることができる。
【０１３８】
（実施の形態２）
本実施の形態に係る異物検査装置は、上記実施の形態１に係る異物検査装置において、教師用データを用いずに異物を分類するようにしたものである。
【０１３９】
図１９は、本実施の形態に係る異物検査装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る異物検査装置は、撮像部１０１、画像情報受付部１０２、異物検出部１０３、色情報取得部１０４、異物分類部２０５、および出力部１１１を具備する。撮像部１０１、画像情報受付部１０２、異物検出部１０３、色情報取得部１０４、および出力部１１１の構成については、上記実施の形態１と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１４０】
異物分類部２０５は、第一統計処理手段２０５１、および第二統計処理手段２０５２を備えている。
【０１４１】
異物分類部２０５は、色情報取得部１０４が取得した、異物検出部１０３が検出した異物についての色情報を用いて、所望の統計処理を含む処理を行って、異物検出部１０３が検出した異物を分類する。異物分類部２０５は、異物の分類において、複数の異物をそれぞれの特徴が近いもの同士をクラス（グループ）にまとめるような分類、いわゆる教師なし分類を行うようにしたものである。異物分類部２０５は、上述した所望の統計処理として、例えば、クラスタ分析が行われる。クラスタ分析とは、特徴量の値が近いデータをクラスにまとめる方法であり、階層型クラスタ分析や、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などがある。また、異物分類部２０５は、異物分類部１０５と同様に、異物の色情報を上述したクラスタ分析に適した特徴量となるように変換するために、主成分分析等の統計処理を行うようにしても良い。本実施の形態においては、異物分類部２０５は、異物検出部１０３が検出した異物についての、色情報取得部１０４が取得した色情報を用いて、第一統計処理である主成分分析を行い、その分析結果を用いて、第二統計処理であるクラスタ分析を行うことで、異物を分類する場合について説明する。ここでは、第一統計処理は、異物分類部２０５の第一統計処理手段２０５１により行われ、第二統計処理は、異物分類部２０５の第二統計処理手段２０５２により行われるものとする。異物分類部２０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物分類部２０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４２】
第一統計処理手段２０５１は、色情報取得部１０４が取得した色情報を用いて第一の統計処理を行う。第一の統計処理は具体例として、主成分分析である。ただし、第一統計処理手段２０５１は、色情報取得部１０４が取得した、分類の対象となる複数の異物についての色情報を用いて上述した設定情報と同様の情報（以下、便宜上、設定情報と呼ぶ）を構成し、この情報を用いて、各異物の色情報に対して第一の統計処理を行う点で、設定情報格納部１０６に予め格納されている設定情報を用いて第一の統計処理を行う上記実施の形態１の第一統計処理手段１０５１とは異なる。第一統計処理手段２０５１の具体的な処理については、後述する。第一統計処理手段２０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一統計処理手段２０５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４３】
第二統計処理手段２０５２は、第一統計処理手段２０５１の分析結果として得られた値を用いて第二の統計処理を行う。第二統計処理手段２０５２の行う第二の統計処理は具体的には、クラスタ分析である。この第二の統計処理の結果、異物検出部１０３で検出された異物が、特徴等の類似度等により分類される。第二統計処理手段２０５２の具体的な処理については、後述する。第二統計処理手段２０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二統計処理手段２０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４４】
次に、異物検査装置の動作について図１９のフローチャートを用いて説明する。なお、図２０において、図２および図３と同一符号は同一または相当するステップを示している。ただし、ここでは、分類したい異物が付着した流体濾過フィルタを用いるものとする。
【０１４５】
（ステップＳ２００１）第一統計処理手段２０５１は、ステップＳ２０５で取得した色情報を用いて、上記実施の形態１において説明した設定情報と同様の設定情報を構成する。具体的には、第一統計処理手段２０５１は、設定情報である主成分分析用パラメータを、ステップＳ２０５で取得した複数の色情報を用いて算出する。そして、算出した設定情報を図示しないメモリ等の記録媒体に、一時記憶する。
【０１４６】
（ステップＳ２００２）第一統計処理手段２０５１は、カウンタｎに１を代入する。
【０１４７】
（ステップＳ２００３）第一統計処理手段２０５１は、ｎ番目の異物の色情報を用いて、第一の統計処理を行う。この第一の統計処理は、ステップＳ２００１において構成した設定情報を利用して行われる。そして第一の統計処理の結果を、メモリ等に一時記憶する。
【０１４８】
（ステップＳ２００４）異物分類部１０５は、カウンタｎの値がＫであるか否かを判断する。Ｋであれば、ステップＳ２００５に進み、Ｋでなければ、ステップＳ２００７に進む。
【０１４９】
（ステップＳ２００５）第二統計処理手段１０５２は、ステップＳ２００３の全ての異物についての処理結果を用いて、第二の統計処理であるクラスタ分析を行う。この第二の統計処理の具体例については後述する。
【０１５０】
（ステップＳ２００６）出力部１１１は、ステップＳ３０３の第二の統計処理の結果を出力、例えば表示する。そして処理を終了する。
【０１５１】
（ステップＳ２００７）第一統計処理手段２０５１は、カウンタｎの値を１インクリメントする。そして、ステップＳ２００３に戻る。
【０１５２】
なお、図２０のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１５３】
以下、本実施の形態における異物検査装置の具体的な動作について説明する。異物検査装置の概念図は図４と同様であり、異物検査装置の撮像部１０１以外の部分を、情報処理装置１００が具備している。ここでは、第一の統計処理が主成分分析、第二の統計処理がクラスタ分析である場合について説明する。
【０１５４】
まず、種類を判別したい複数の異物が付着した流体濾過フィルタ１２０を用意し、上記実施の形態１の具体例と同様に、波長が４００ｎｍから７５０ｎｍまでの多波長画像情報を取得し、異物の検出を行い、各異物についての色情報を取得する。さらに、この複数の異物の色情報を用いて、上記実施の形態１の具体例と同様に、第一の統計処理である主成分分析に用いられるパラメータである選択情報を構成する。そして、この選択情報を用いて、上記実施の形態１の具体例と同様に、流体濾過フィルタ１２０から検出した全ての異物に対して第一の統計処理である主成分分析を順次行う。
【０１５５】
図２１は、このような主成分分析の結果を示す図であり、取得された各異物と、それぞれの主成分得点との関係を示す図である。図において、「異物番号」は異物に１から順番に割り振られた識別情報を示す。また、「第一主成分」、「第二主成分」、「第三主成分」は、各異物について算出された第一〜第三主成分得点を示す。図２１に示すように、ここでは、例として、異物番号が「１」から、「９」までの９つの異物が検出されたものとする。
【０１５６】
つぎに、この第一の統計処理である主成分分析の結果を用いて、第二の統計処理であるクラスタ分析を行う。
【０１５７】
まず、検出された各異物のそれぞれをクラスタの構成単位とする。ここでは、図２１に示すように、クラスタ数は「９」であり、各クラスタに１つずつ異物が存在することとなる。
【０１５８】
つぎに、第二統計処理手段２０５２は、各クラスタ内の異物数をｎ、第ｊ異物の第ｉ主成分得点をＸｉｊとして、クラスタｐ（ｐは正の整数）内の平方和Ｓｐ、第ｉ主成分得点のクラスタ内平均ＡＶｉ（ｐ）を、以下の式により算出する。
【０１５９】
【数１２】
2008014652.tif 000014
【０１６０】
なお、初期状態では、全てのクラスタのクラスタ内平方和Ｓｐは「０」である。
【０１６１】
つぎに、第二統計処理手段２０５２は、最も類似度の高い２つのクラスタを結合する処理を行う。このために、現在存在するクラスタについて、２つのクラスタ同士を結合した場合のクラスタ内平方和を算出し、クラスタ内平方和が最も小さいクラスタ同士を選択して結合する。
【０１６２】
例えば、クラスタａと、クラスタｂとを結合して、新たなクラスタを構成する場合、すなわちクラスタａと、クラスタｂのそれぞれの異物を含む新たなクラスタを構成する場合のクラスタ内平方和は、上記の式と同様に算出される。
【０１６３】
具体例としては、初期状態における、異物番号「１」の異物を含むクラスタ１と、異物番号「２」の異物を含むクラスタ２とを結合した場合に得られるクラスタのクラスタ内平方和Ｓ１，２は以下の通りとなる。
【０１６４】
【数１３】
2008014652.tif 000015
【０１６５】
同様に、初期状態で、全てのクラスタ同士を結合した場合のクラスタ内平方和の算出結果を図２２に示す。なお、図２２は、各行および各列に示した項目であるクラスタ同士を結合した場合のクラスタ内平方和の値を示している。
【０１６６】
そして、このようなクラスタ内平方和の値が最も小さくなるクラスタ同士の組み合わせを選択し、そのクラスタ同士を結合する。例えば、ここでは、クラスタ４とクラスタ５とを結合した場合のクラスタ内平方和である「０．４５７」が最も小さくなるので、このクラスタ４とクラスタ５とを結合する。
【０１６７】
そして、このようにして結合して構成されたクラスタを、クラスタ４およびクラスタ５の代わりに置き換えたのち、さらに同様にクラスタを結合する処理を、クラスタ数が予め設定された値、例えば「３」となるまで繰り返す。
【０１６８】
そして、クラスタ数が所定数となった時点で、クラスタを結合する処理を終了する。このような結合により、ここでは、例えば、「１」〜「３」の異物を含むクラスタと、「４」〜「６」がクラスタと、「７」から「９」がクラスタとが得られる。そして、このように異物を各クラスタに分類した結果を、出力部１１１が図２３に表示する。
【０１６９】
以上、本実施の形態によれば、異物を、波長帯の異なる複数の色情報を用いて分類するようにしたので、異物を、その種類に応じて精度よく適切に分類することが可能となる。また、波長帯の異なる複数の色情報を用いて異物を分類するため、異物の材質に関係なく、異物を、異物の色の波長帯別の特徴によって分類することが可能となる。このため、材料が同じで、色が異なる異物を適切に分類することが可能となる。
【０１７０】
また、本実施の形態においては、教師用データを用いることなく、異物を分類することができるため、異物の分類を簡単かつ迅速に行うことができる。
【０１７１】
なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１７２】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、前記各実施の形態における異物検査装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検査する処理を実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、前記フィルタ表面から取得された、波長帯が異なる２以上の画像情報である多波長画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、前記フイルタ表面の異物を検出する異物検出ステップと、前記多波長画像情報を用いて、前記異物検出ステップで検出した異物の色に関する情報である色情報を取得する色情報取得ステップと、前記色情報を用い、所望の統計処理を含む処理を行って、前記異物を分類する異物分類ステップと、前記異物分類ステップ異物を分類した結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムである。
【０１７３】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１７４】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
【０１７５】
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１７６】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（画像情報受付部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０１７７】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【０１７８】
また、上記各実施の形態では、異物検査装置がスタンドアロンである場合について説明したが、異物検査装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
以上のように、本発明にかかる異物検査装置等は、流体を濾過するフィルタ表面に付着した異物を検査する装置として適しており、特に異物を分類する装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】実施の形態１における異物検査装置のブロック図
【図２】同異物検査装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同異物検査装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同概念図を示す図
【図５】同色情報管理表を示す図
【図６】同色情報管理表を示す図
【図７】同第一設定情報管理表を示す図
【図８】同相関係数行列を示す図
【図９ａ】同固有値λの解を示す図
【図９ｂ】同固有ベクトルＸの解を示す図
【図１０】同主成分の寄与率と累積寄与率を示す図
【図１１】同設定情報の一部を示す図
【図１２】同異物種類情報管理表を示す図
【図１３】同主成分分析の結果取得された各異物についての主成分得点を示す図
【図１４】同主成分得点管理表を示す図
【図１５】同異物判別情報管理表を示す図
【図１６】同分散と共分散とを示す図
【図１７】同異物についての主成分得点を示す図
【図１８】同表示例を示す図
【図１９】実施の形態２における異物検査装置のブロック図
【図２０】同異物検査装置の動作について説明するフローチャート
【図２１】同主成分分析の結果を示す図
【図２２】同クラスタ内平方和の算出結果を示す図
【図２３】同表示例を示す図
【符号の説明】
【０１８１】
１００  情報処理装置
１０１  撮像部
１０２  画像情報受付部
１０３  異物検出部
１０４  色情報取得部
１０５、２０５  異物分類部
１０６  設定情報格納部
１０７  異物判別情報格納部
１０８  異物種類情報受付部
１０９  設定情報構成部
１１０  異物判別情報構成部
１１１  出力部
１０１２  波長選択手段
１０５１、２０５１  第一統計処理手段
１０５２、２０５２  第二統計処理手段
【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９ａ】
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【図９ｂ】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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