(57)【要約】【課題】本発明は、装置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動にも耐えられ、しかも光源を限定せずにそのスペクトルが変化する場合などにも良好に色分類可能な色分類装置を提供する。【解決手段】本発明によると、対象物からの光を撮像する撮像手段と、前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を制御する露光条件制御手段とを具備し、前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応して露光量を制限する露光量制限手段を含むことを特徴とする色分類装置が提供される。【選択図】　　図１
2004077501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を制御する露光条件制御手段と、
　を具備し、
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応して露光量を制限する露光量制限手段を含むことを特徴とする色分類装置。
【請求項２】
　前記露光量制限手段は、着脱および交換可能であるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の色分類装置。
【請求項３】
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタにおける、撮像時の露光条件をそれぞれ記憶する露光条件記憶手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の色分類装置。
【請求項４】
　前記露光条件制御手段は、前記露光条件に基づいて撮像されたデータを補正する露光条件補正手段を含むことを特徴とする請求項３に記載の色分類装置。
【請求項５】
　前記露光量制限手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応した複数の開口を有し、前記複数のバンドパスフィルタと同期して切替可能な絞り板を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項６】
　前記露光量制限手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応した透過率の異なる複数のフィルタを有し、前記複数のバンドパスフィルタと同期して切替可能なフィルタ手段を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項７】
　前記露光量制限手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応した大きさの異なる複数の非遮光部分を持つ遮光板を有し、前記複数のバンドパスフィルタと同期して切替可能な遮光手段を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項８】
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を制御する露光条件制御手段と、
　を具備し、
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を記憶する露光条件記憶手段を含むことを特徴とする色分類装置。
【請求項９】
　前記露光条件制御手段は、前記露光条件に基づいて撮像されたデータを補正する露光条件補正手段を含むことを特徴とする請求項８に記載の色分類装置。
【請求項１０】
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置した、通過させる光の波長帯域を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　を具備し、
　前記帯域可変バンドパスフィルタに設定された異なる波長の通過帯域特性のそれぞれの撮像時の露光条件を別々に制御する露光条件制御手段を含むことを特徴とする色分類装置。
【請求項１１】
　前記露光条件制御手段は、前記帯域可変バンドパスフィルタのそれぞれの波長の通過帯域特性における撮像時の露光条件を記憶する露光条件記憶手段を含むことを特徴とする請求項１０に記載の色分類装置。
【請求項１２】
　前記露光条件制御手段は、前記露光条件に基づいて撮像されたデータを補正する露光条件補正手段を含むことを特徴とする請求項１１に記載の色分類装置。
【請求項１３】
　前記露光条件制御手段は、前記露光条件記憶手段のデータを基に前記撮像手段の絞り調整手段を制御する絞り制御手段を含むことを特徴とする請求項８、９、１１または１２のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項１４】
　前記露光条件制御手段は、
　前記対象物と前記撮像手段の間に配置され、透過率を変化させることが可能な透過率可変フィルタと、
　前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時に、前記露光条件記憶手段のデータを基に前記透過率可変フィルタの透過率を制御する透過率制御手段と、
　を有することを特徴とする請求項８、９、１１または１２のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項１５】
　前記撮像手段は、駆動パルスにより露光時間が制御可能であり、
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時に、前記露光条件記憶手段のデータを基に前記撮像手段の露光時間を制御する手段を有することを特徴とする請求項８、９、１１または１２のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項１６】
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記対象物を照明する光源のスペクトル特性および輝度の少なくとも一方を正規化する正規化手段と、
　を具備し、
　前記正規化手段は前記光源のデータを得るための光源観測手段を含むことを特徴とする色分類装置。
【請求項１７】
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置した、通過させる光の波長の帯域を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記対象物を照明する光源のスペクトル特性および輝度少なくとも一方を正規化する正規化手段と、
　を具備し、
　前記正規化手段は前記光源のデータを得るための光源観測手段を含むことを特徴とする色分類装置。
【請求項１８】
　前記光源観測手段は、
　光源の光を反射または透過し、かつ散乱させる参照板と、
　この参照板の反射光を前記撮像手段に導く第２の光学手段と、
　を含むことを特徴とする請求項１６または１７に記載の色分類装置。
【請求項１９】
　前記参照板は、筺体の上部に備えられ、
　前記第２の光学手段は、
　前記参照板を前記撮像手段に結像させるための光学系と、
　この光学系の光軸を前記撮像手段に導くための鏡と、
　を備え、
　この鏡の位置が変位可能であることを特徴とする請求項１８に記載の色分類装置。
【請求項２０】
　前記参照板は、筺体の上部に備えられ、
　前記第２の光学手段は、前記参照板の光像を前記撮像手段の視野に導くための鏡を有することを特徴とする請求項１８に記載の色分類装置。
【請求項２１】
　前記光源観測手段は、
　筺体の前部に配置され、光源の光を乱反射する参照板と、
　この参照板の反射光の強度を検出する光センサと、
　前記参照板と前記光センサの間に配置された複数のバンドパスフィルタと、
　前記参照板からの反射光を前記光センサに結像させるための光学手段と、
　を具備することを特徴とする請求項１６に記載の色分類装置。
【請求項２２】
　前記参照板と前記光センサの間に配置された複数のバンドパスフィルタは、前記対象物と前記撮像手段の間に配置した複数のバンドパスフィルタを兼用することを特徴とする請求項２１に記載の色分類装置。
【請求項２３】
　前記光センサは撮像素子を用いることを特徴とする請求項２１に記載の色分類装置。
【請求項２４】
　前記光源観測手段は、光源の方向を検出する光源方向検出手段を含むことを特徴とする請求項１９、２０または２３のいずれか一に記載の色分類装置。
【請求項２５】
　前記光源方向検出手段は、
　前記参照板上に設けられた、光源の方向の変化に応じて、その影の形または位置が変化するように棒状または板状の部材と、
　前記撮像手段で得られる前記参照板の画像データを処理し、光源の方向、強度および分光スペクトルを求める照明条件検出手段と、
　を含むことを特徴とする請求項２４に記載の色分類装置。
【請求項２６】
　前記第２の光学手段は、光ファイバで構成されることを特徴とする請求項１８に記載の色分類装置。
【請求項２７】
　前記参照板は、筺体から分離して使用可能であることを特徴とする請求項２６に記載の色分類装置。
【請求項２８】
　前記光源観測手段は、光源からの光の分光スペクトルを検出する光源分光センサ手段を含むことを特徴とする請求項１５または１６に記載の色分類装置。
【請求項２９】
　前記光源分光センサ手段は、
　透過率を変化させることのできる透過率可変フィルタと、
　前記複数のバンドパスフィルタと同じ特性を持つ複数のバンドパスフィルタと、
　各バンドパスフィルタを透過した光の強度を検出するバンドパスフィルタと同数の光センサと、
　これらの光センサの出力を監視し、透過率可変フィルタの透過率を制御する透過率制御回路と、
　前記複数の光センサおよび前記透過率制御回路からの信号を入力し、光源の明るさと分光スペクトルを出力する照明条件検出回路と、
　から構成されることを特徴とする請求項２８に記載の色分類装置。
【請求項３０】
　前記光源分光センサ手段は、本体の筺体から分離して使用可能なことを特徴とする請求項２８に記載の色分類装置。
【請求項３１】
対象物からの光からなる画像を撮像する撮像手段と、
　前記対象物と前記撮像手段との間に配置した、波長の通過帯域特性を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記対象物の分類のために定義した複数のクラスにおいて、該当する前記各クラスがそれぞれ既知の前記対象物である複数種類の第１対象物の分光スペクトルを用いて、前記分類のための分類スペクトルを算出する分類スペクトル算出手段と、
　前記分類スペクトルを用いて、前記対象物の前記分類を前記各クラスにおいて行うための空間を定義する手段と、
　前記帯域可変バンドパスフィルタの特性を複数回変化させて、該当する前記クラスが未知の前記対象物である第２対象物を複数のバンドで前記撮像して得られた複数の画像より求められた、前記対象物の分光スペクトルのデータを、前記空間に投影する手段と、
　前記投影の結果から、前記第２対象物を前記各クラスにおいて分類を行う分類手段と、　を備えたことを特徴とする色分類装置。
【請求項３２】
　対象物からの光からなる画像を撮像する撮像手段と、
　前記対象物と前記撮像手段との間に配置した、波長の通過帯域特性がそれそれ異なる複数のバンドパスフィルタと、
　前記対象物の分類のために定義した少なくとも３つのクラスにおいて、前記各クラスの内の任意の２クラスにそれぞれ該当することが既知の前記対象物である２つの第１対象物の各分光スペクトルを用いて、前記分類のための分類スペクトルを算出する分類スペクトル算出手段と、
　前記分類スペクトルを用いて、前記対象物の前記分類を前記各クラスにおいて行うための空間を定義する手段と、
　前記各バンドパスフィルタを用いて、該当する前記クラスが未知の前記対象物である第２の対象物を撮像して得られた複数の前記画像より求められた、前記第２対象物の分光スペクトルのデータを、前記空間に投影する手段と、
　前記投影の結果から、前記第２対象物を前記各クラスにおいて分類を行う分類手段と、　を備えたことを特徴とする色分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　　本発明は、主に色を利用して対象物を分類する色分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
　従来より、各工業の生産現場における塗装色、染色度の管理、または生産物の色測定、あるいは医療、学術分野における被検体の色測定などにおいては、対象物の色を識別する色識別装置が利用されている。
【０００３】
　特許文献１に開示されているような従来の技術においては、対象物の反射分光スペクトルに統計的処理を施すことによって２クラスの分類を行っている。
【０００４】
　具体的には、クラスが既知の対象物の反射分光スペクトルをFoley Sammon変換（ＦＳ変換）を利用して統計処理している（非特許文献１参照）。
【０００５】
　上記ＦＳ変換は、２つのクラスを分類する手法で具体的には、次の（１）式によって求められるフイッシャーレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）Ｒ（ｄｉ）を最大にする分類のためのスペクトルｄｉを求めることである。
【０００６】
　Ｒ（ｄｉ）＝（ｄｉt Ｓ１ｄｉ）／（ｄｉt Ｓ２ｄｉ）　　　　　　　　　…（１）　　ここで、ｄｉ…分類スペクトル　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｄｉt …分類スペクトル（転置）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｓ１…クラス間共分散行列　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｓ２…クラス内共分散行列　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以後、この分類のためのスペクトルｄｉを分類スペクトルと呼ぶ。
【０００７】
　この分類スペクトルｄｉは対象物のスペクトルと同じ次元数を有するため正確にはｄｉ（λ）と表記すべきであるが簡単のためにｄｉと記す。
【０００８】
　そして、Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏを大きくする分類スペクトルを２種類求める。
【０００９】
　Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏを最大にする分類スペクトルｄｉをｄ１、ｄ１と直交するスペクトルの中で、Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏを最大にする分類スペクトルｄｉをｄ２とする。
【００１０】
　この分類スペクトルｄ１、ｄ２で構成される空間に各データを投影することにより、２つのクラスが分類される。
【００１１】
　この分類スペクトルｄ１、ｄ２は次の（２）式から求められる。
【００１２】
　ｄ１＝α1 Ｓ２-1Δ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｄ２＝α2 Ｓ２-1［Ｉ−（Δt Ｓ２-2Δ）／（Δt Ｓ２-3Δ）Ｓ２-1］Δ　…（２）　　ここで、α1 、α2 は正規化係数、ΔはＸ1 −Ｘ2 （クラス１とクラス２の差スペクトル）、Ｉは単位行列である。
【００１３】
　このようにして得た分類スペクトルｄ１、ｄ２で構成される空間に各データを投影するためには、分類スペクトルと対象物の反射分光スペクトルとの内積を求める。このうち、対象物の反射分光スペクトルをｆ（λ）（λ＝波長）とすれば、内積ｔ１，ｔ２は次式で表せられる。
【００１４】
　ｔ１＝ｆ（λ）・ｄ１
　ｔ２＝ｆ（λ）・ｄ２　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（３）　　ここで、・は内積演算を表す。
【００１５】
　上記特許文献１に開示の技術ではこのｔ１、ｔ２の値から図４０のように分類境界を決め、この分類スペクトルの特性を有するフィルタを図４１のように回折格子５０１と液晶５０２を用いて実現している。
【特許文献１】特開平３−２６７７２６号
【非特許文献１】Ｑ．Ｔｉａｎ，Ｍ．Ｂａｒｂａｒｏ他、”Ｉｍａｇｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｔｈｅ　Ｆｏｌｅｙ−Ｓａｍｍｏｎ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｖｏｌ．２５，Ｎｏ．７，１９８６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
　ところで、分類スペクトルｄ１、ｄ２は、一般に図４２に示すように形状が複雑であり、また、正負の値をとるため、回折格子、液晶フィルタなどの取り付け精度も厳しく要求される。
【００１７】
　また、上記公報の装置では光源をあらかじめ限定しているため、異なる光源に対しての分類には不向きで、光源のスペクトルが変化する場合には良好な分類が行えないと共に、さらに回折格子はコストが高いという欠点もある。
【００１８】
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、装置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動にも耐えられ、しかも光源を限定せずにそのスペクトルが変化する場合などにも良好に色分類可能な色分類装置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】
【００１９】
　本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を制御する露光条件制御手段と、
　を具備し、
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタに対応して露光量を制限する露光量制限手段を含むことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２０】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を制御する露光条件制御手段と、
　を具備し、
　前記露光条件制御手段は、前記複数のバンドパスフィルタのそれぞれの撮像時の露光条件を記憶する露光条件記憶手段を含むことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２１】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置した、通過させる光の波長帯域を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　を具備し、
　前記帯域可変バンドパスフィルタに設定された異なる波長の通過帯域特性のそれぞれの撮像時の露光条件を別々に制御する露光条件制御手段とを含むことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２２】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物からの光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置したそれぞれ異なる光の波長の帯域を通過させる複数のバンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記対象物を照明する光源のスペクトル特性および輝度の少なくとも一方を正規化する正規化手段と、
　を具備し、
　前記正規化手段は前記光源のデータを得るための光源観測手段を含むことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２３】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物の反射光を撮像する撮像手段と、
　前記対象物の反射光を前記撮像手段に結像させる光学手段と、
　前記対象物と撮像手段の間に配置した、通過させる光の波長帯域を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて前記対象物の分類を行う分類手段と、
　前記対象物を照明する光源のスペクトル特性および輝度少なくとも一方を正規化する正規化手段、
　とを具備し、
　前記正規化手段は前記光源のデータを得るための光源観測手段を含むことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２４】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光からなる画像を撮像する撮像手段と、
　前記対象物と前記撮像手段との間に配置した、波長の通過帯域特性を変化させることが可能な帯域可変バンドパスフィルタと、
　前記対象物の分類のために定義した複数のクラスにおいて、該当する前記各クラスがそれぞれ既知の前記対象物である複数種類の第１対象物の分光スペクトルを用いて、前記分類のための分類スペクトルを算出する分類スペクトル算出手段と、
　前記分類スペクトルを用いて、前記対象物の前記分類を前記各クラスにおいて行うための空間を定義する手段と、
　前記帯域可変バンドパスフィルタの特性を複数回変化させて、該当する前記クラスが未知の前記対象物である第２対象物を複数のバンドで前記撮像して得られた複数の画像より求められた、前記対象物の分光スペクトルのデータを、前記空間に投影する手段と、
　前記投影の結果から、前記第２対象物を前記各クラスにおいて分類を行う分類手段と、　を備えたことを特徴とする色分類装置が提供される。
【００２５】
　また、本発明によると、上記課題を解決するために、
　対象物からの光からなる画像を撮像する撮像手段と、
　前記対象物と前記撮像手段との間に配置した、波長の通過帯域特性がそれそれ異なる複数のバンドパスフィルタと、
　前記対象物の分類のために定義した少なくとも３つのクラスにおいて、前記各クラスの内の任意の２クラスにそれぞれ該当することが既知の前記対象物である２つの第１対象物の各分光スペクトルを用いて、前記分類のための分類スペクトルを算出する分類スペクトル算出手段と、
　前記分類スペクトルを用いて、前記対象物の前記分類を前記各クラスにおいて行うための空間を定義する手段と、
　前記各バンドパスフィルタを用いて、該当する前記クラスが未知の前記対象物である第２の対象物を撮像して得られた複数の前記画像より求められた、前記第２対象物の分光スペクトルのデータを、前記空間に投影する手段と、
　前記投影の結果から、前記第２対象物を前記各クラスにおいて分類を行う分類手段と、　を備えたことを特徴とする色分類装置が提供される。
【発明の効果】
【００２６】
　本発明によれば、それぞれ異なる帯域を持つ複数のバンドパスフィルタを用意しておき、これら複数のバンドパスフィルタのそれぞれを上記対象物と撮像手段の間に配置すると共に、分類手段によって、上記撮像手段によって撮像された対象物の分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて上記対象物の分類を行うことにより、装置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動にも耐えられ、しかも光源を限定せずにそのスペクトルが変化する場合などにも良好に色分類可能な色分類装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
　本発明の実施形態を説明する前に、本発明の基本原理を説明する。
【００２８】
　本発明では、分類のためのフィルタを特定の波長のみを透過させるバンドパスフィルタを複数用いて簡易で安価な構成の色分類装置を実現するものである。また、異なる光源のもとでも色分類を行うために、対象物を撮影するときと同じ条件で適当な参照板の反射分光スペクトルを計測し、対象物の反射分光スペクトルを参照板の反射分光スペクトルで補正することによって光源（照明光）の影響を除去するようにしている。
【００２９】
　すなわち、λを波長として、対象物の反射分光スペクトルをｆ（λ）、参照板の反射分光スペクトルをｓ（λ）、照明光の反射分光スペクトルをＬ（λ）、撮影系の感度スペクトル（撮影レンズの透過スペクトル、撮像素子の感度スペクトル等）をＭ（λ）とすれば、対象物の撮影スペクトルｇｉ（λ）、参照板の撮影スペクトルｇｓ（λ）はそれぞれ　　　ｇｉ（λ）＝ｆ（λ）×Ｌ（λ）×Ｍ（λ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｇｓ（λ）＝ｓ（λ）×Ｌ（λ）×Ｍ（λ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　で表せられ、対象物のスペクトルｇｉ′（λ）は　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｇｉ′（λ）＝ｇｉ（λ）／ｇｓ（λ）＝ｆ（λ）／ｓ（λ）　　　　　　　　…（４）と表わせられる。
【００３０】
　こうして照明光の反射分光スペクトルＬ（λ）の影響を除去でき、ｇｉ′（λ）を用いれば、異なる光源のもとでも分類できることになる。
【００３１】
　また、さらに照明光の輝度が異なる場合には、除算後の信号ｇｉ′（λ）のパワーを正規化すればよい。
【００３２】
　以下図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【００３３】
　（第１実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　測定される対象物の反射分光特性によっては、あるバンドのフィルタにおいては反射光強度が低く、観測されるデータのＳＮＲが悪くなり、これにより分類精度が下がってしまうことがある。
【００３４】
　この問題点を解決する第１実施形態を図１を参照して説明する。
【００３５】
　本実施形態の色分類装置は、図１に示すように筐体１の前方に設けられたレンズ等を含む光学系１０、絞り１０１、絞り制御回路１２６、図２に示すような複数枚の通過帯域特性の異なるバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物および参照板の画像を撮像するための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、各バンドパスフィルタの適性露光を得る絞り値を記憶する露光値メモリ２９、コントロール回路２６とからなる。
【００３６】
　回転色フィルタ１２には、図２に示すように、各フィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅ、フィルタ初期位置検出孔１２６があけられている。
【００３７】
　各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅの位置を初期位置検出孔１２６およびフィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅをフォトインタラプタなどで構成されるフィルタ位置センサ１２３で検出し、コントロール回路２６ではフィルタ位置センサ１２３からの信号によりフィルタの回転を撮像素子１４の撮像に同期させるようモーター駆動回路１２４を制御する。
【００３８】
　回転色フィルタ１２を通過した像は撮像素子１４に結像し増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル信号に変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられ、フレームメモリ１８からモニタへは画像信号、画像中の所定の領域のデータが分類演算回路２８に送られる。
【００３９】
　いま、画像中の所定の領域のデータとして、バンドパスフィルタ１２Ａのデータの値がバンドパスフィルタ１２Ｂのデータの値の約１／１０であったとする。このときの測定データの暗電流ノイズによる信号対雑音比（ＳＮＲ）を考えると、バンドパスフィルタ１２Ａのデータはバンドパスフィルタ１２ＢのデータよりもＳＮＲが約１０倍悪くなってしまう。
【００４０】
　そこで、各フィルタ１２Ａ〜１２Ｅに同期させて絞りを制御し、どのフィルタにおいてもＳＮＲが所定のレベルを超えるようにする。
【００４１】
　そのときの各フィルタ１２Ａ〜１２Ｅの絞り値を露光値メモリ２９に記憶しておき、分類演算回路２８の前処理にて絞りの補正を行う。
【００４２】
　つまり、バンドパスフィルタ１２Ａのデータを取り込む際には絞りの開口面積をバンドパスフィルタ１２Ｂのときの１０倍にする。
【００４３】
　そして、分類演算の際にはバンドパスフィルタ１２Ａのデータを１／１０にしてから演算する。
【００４４】
　つぎに、以上のように構成される第１実施形態による色分類装置における一連の動作の一例を図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
　まず、対象物の測定領域を設定する（ステップＳ１）。
【００４６】
　つぎに、１番目のバンドパスフィルタをセットして（バンドパスフィルタ１２Ａ）予備露光を行い、この予備露光得られる測定データが所定の値の範囲に入るように絞り値を設定し、このときの絞り値を対応するバンドパスフィルタの番号とともに記憶する（ステップＳ２〜Ｓ７）。
【００４７】
　これを全てのバンドパスフィルタ（バンドパスフィルタ１２Ｂ、…、１２Ｅ）について順次行う（ステップＳ８〜Ｓ１０）。
【００４８】
　このような予備露光が終了した後、測定時は分類演算回路２８では各バンドパスフィルタ毎に記憶された絞り値のデータをもとに、対応するバンドパスフィルタの測定データを補正後、分類演算を行う。
【００４９】
　以上のように、第１実施形態では露光値メモリ２９を設け、各バンドパスフィルタ毎に最適露出による撮像を行う構成としたため、測定データＳＮＲが向上し、分類精度が高くなる。
【００５０】
　また、本実施形態では予備露光を行い各バンドパスフィルタに最適な露出で測定できるため、測定対象物が変化した場合でも精度良く分類できる。
【００５１】
　（第２実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、対象物がある程度限られた場合について、撮像素子の暗電流ノイズによるＳＮＲ低下を防ぐ第２実施例を図４を参照して説明する。
【００５２】
　本実施形態の色分類装置は、図４に示すようにレンズ等を含む光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成され、モーター軸に固定されている回転色フィルタ１２、図５に示すように回転色フィルタの各バンドパスフィルタに対応するように幅の異なる扇型の開口部１０３Ａ、１０３Ｂ、…、１０３Ｅを持ち、その開口部が対応するバンドパスフィルタに重なるようにモーター軸に固定された回転絞り板１０２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物および参照板の画像を取り込むための固体撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、回転色フィルタ１２の各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅに対応する回転絞り板の開口値を記憶する露出値メモリ２９、各部のタイミングをとり制御するコントロール回路２６とからなる。
【００５３】
　回転色フィルタ１２には、第１実施形態と同様に図２に示したように、各フィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅ、フィルタ初期位置検出孔１２６があけられている。
【００５４】
　各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅの位置を初期位置検出孔１２６およびフィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅをフォトインタラプタなどで構成されるフィルタ位置センサ１２３で検出し、コントロール回路２６ではフィルタ位置センサ１２３からの信号によりフィルタの回転を撮像素子の撮像に同期させるようモーター駆動回路を制御する。
【００５５】
　回転絞り板１０２は回転色フィルタ１２と一緒に回転する。
【００５６】
　回転色フィルタ１２の各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅに対して回転絞り板１０２の開口部１０３Ａ、１０３Ｂ、…、１０３Ｅが対応し、これにより露光量がを制限される。
【００５７】
　各フィルタを通過した像は撮像素子１４に結像し増幅器を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル信号に変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられ、フレームメモリ１８からモニタへは画像信号、画像中の所定の領域のデータが分類演算回路２８に送られる。
【００５８】
　ここで、回転絞り板１０２について説明する。
【００５９】
　予め、対象物の大体の反射分光分布を調べておき、各バンドパスフィルタ（バンドパスフィルタ１２Ｂ、…、１２Ｅ）について最適な絞り開口径を求めておき、この開口径をもとに回転絞り板を作成すると共に、このときの開口径をバンドパスフィルタに対応させて露出値メモリ２９に記憶させる。
【００６０】
　分類演算回路２８では露出値メモリ２９に記憶された絞り値のデータをもとに、対応するバンドパスフィルタの測定データを補正後、分類演算を行う。
【００６１】
　以上のように第２実施形態では回転絞り板１０２と露出値メモリ２９を設け、各バンドパスフィルタ毎に最適露出による撮像を行う構成としたため、測定データのＳＮＲが向上し、分類精度が高くなる。
【００６２】
　また、第２実施形態では、絞り径を変化させるといった機械的な動作が無いため、高速にかつ安定した測定が行える。
【００６３】
　また、第２実施形態では用途に応じて設計した異なる複数の回転絞り板を用意し、これを交換することで多用途に使用することができる。
【００６４】
　（第３実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、対象物がある程度限られる場合について、撮像素子の暗電流ノイズによるＳＮＲ低下を防ぐ第３実施例を図６，図７，及び図８を参照して説明する。
【００６５】
　本実施形態の色分類装置は、図６に示すように筐体１，レンズ等を含む光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成され、モーター軸に固定されている回転色フィルタ１２、図７に示すように回転色フィルタの各バンドパスフィルタに対応するように透過率の異なるＮＤフィルタ１０５Ａ、１０５Ｂ、…、１０５Ｅを持ち、その開口部が対応するバンドパスフィルタに重なるように回転色フィルタに直に固定された回転ＮＤフィルタ１０４、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物および参照板の画像を取り込むための固体撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、回転色フィルタ１２の各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅに対応する回転ＮＤフィルタ１０４の透過率を記憶する露出値メモリ２９、各部のタイミングをとり制御するコントロール回路２６とからなる。
【００６６】
　回転色フィルタ１２には、第１、第２実施形態と同様に、図２に示したように、各フィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅ、フィルタ初期位置検出孔１２６があけられている。
【００６７】
　各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅの位置を初期位置検出孔１２６およびフィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅをフォトインタラプタなどで構成されるフィルタ位置センサ１２３で検出し、コントロール回路２６ではフィルタ位置センサ１２３からの信号によりフィルタの回転を撮像素子の撮像に同期させるようモーター駆動回路を制御する。
【００６８】
　回転ＮＤフィルタ１０４は回転色フィルタ１２と一緒に回転する。
【００６９】
　回転色フィルタ１２の各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅに対して回転ＮＤフィルタ１０４の各ＮＤフィルタ１０５Ａ、１０５Ｂ、…、１０５Ｅが対応し、露光量を制限する。
【００７０】
　各バンドパスフィルタを通過した像は撮像素子１４に結像し増幅器を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル信号に変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられ、フレームメモリ１８からモニタへは画像信号、画像中の所定の領域のデータが分類演算回路２８に送られる。
【００７１】
　ここで、回転ＮＤフィルタ１０４について説明する。
【００７２】
　予め、対象物の本体の反射分光分布を調べておき、各バンドパスフィルタ（バンドパスフィルタ１２Ｂ、…、１２Ｅ）について最適な透過率をもとめておき、この透過率のもつＮＤフィルタを用いて回転ＮＤフィルタ１０４を作成すると共に、このときの透過率をバンドパスフィルタに対応させて露出値メモリ２９に記憶させる。
【００７３】
　分類演算回路２８では露出値メモリ２９に記憶された透過率のデータをもとに、対応するバンドパスフィルタの測定データを補正後、分類演算を行う。
【００７４】
　以上のように第３実施形態では回転ＮＤフィルタ１０４と露出値メモリ２９を設け、各バンドパスフィルタ毎に最適露出による撮像を行う構成としたため、測定データのＳＮＲが向上し、分類精度が高くなる。
【００７５】
　また、第３実施形態では絞り径を変化させるといった機械的な動作が無いため、高速にかつ安定した測定が行える。
【００７６】
　また、第３実施形態では用途に応じて設計した異なる複数の回転ＮＤフィルタを用意し、これを交換することで多用途に使用することができる。
【００７７】
　なお、第３実施形態では回転ＮＤフィルタ１０４のかわりに図８に示すような回転スリット板１０４Ａを用意してもよい。
【００７８】
　この、回転スリット板は、各バンドパスフィルタに対応する開口部１０６Ａ、１０６Ｂ、…、１０６Ｅの円周方向の長さが、図７の各ＮＤフィルタの透過率に対応した長さとなっている。
【００７９】
　これにより、各バンドパスフィルタの露光時間が制限され、結果として露光量を制御することができ同様の効果が得られる。
【００８０】
　（第４実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　さらに汎用性のある第４実施形態を図９、図１０を参照して説明する。
【００８１】
　本実施形態の色分類装置は、図９に示すように筐体１、レンズ等を含む光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、透過率を変化させられる透過率可変フィルタ１２２、透過率可変フィルタ１２２の透過率を制御する透過率制御回路１２１、対象物および参照板の画像を取り込むための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、各バンドパスフィルタの適正露光を得る透過率を記憶する露出値メモリ２９、コントロール回路２６とからなる。
【００８２】
　回転色フィルタ１２には、第１乃至第３の実施形態と同様に図２に示したように、各フィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅ、フィルタ初期位置検出孔１２６があけられている。
【００８３】
　各バンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅの位置を初期位置検出孔１２６およびフィルタ位置検出孔１２５Ａ、１２５Ｂ、…、１２５Ｅをフォトインタラプタなどで構成されるフィルタ位置センサ１２３で検出し、コントロール回路２６ではフィルタ位置センサ１２３からの信号によりフィルタの回転を撮像素子の撮像に同期させるようモーター駆動回路を制御する。
【００８４】
　各フィルタを通過した像は撮像素子１４に結像し増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル信号に変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられ、フレームメモリ１８からモニタへは画像信号が、分類演算回路２８には画像中の所定の領域のデータが送られる。
【００８５】
　つぎに、第４実施形態の動作を図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
【００８６】
　まず対象物の測定領域を設定する（ステップＳ１１）。
【００８７】
　つぎに、１番目のバンドパスフィルタをセットし（バンドパスフィルタ１２Ａ）て予備露光を行い、この予備露光によって得られる測定データが所定の値の範囲に入るように透過率可変フィルタ１２２の透過率を設定し、このときの透過率を対応するバンドパスフィルタの番号とともに露出値メモリ２９に記憶する（ステップＳ１２〜Ｓ１７）。
【００８８】
　これを全てのバンドパスフィルタ（バンドパスフィルタ１２Ｂ、…、１２Ｅ）について順次行う（ステップＳ１８〜Ｓ２０）。
【００８９】
　このような予備露光が終了した後、測定時は各バンドパスフィルタに１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅに同期して透過率可変フィルタ１２２の透過率を変化させ、分類演算回路２８では各バンドパスフィルタ毎に記憶された透過率のデータをもとに、対応するバンドパスフィルタの測定データを補正後、分類演算を行う。
【００９０】
　以上のように第４実施形態では透過率可変フィルタ１２２と、露出値メモリ２９を設け、各バンドパスフィルタ毎に最適露出による撮像を行う構成としたため、測定データのＳＮＲが向上し、分類精度が高くなる。
【００９１】
　また、本実施形態では、予備露光を行い各バンドパスフィルタに最適な露出で測定できるため、測定対象物が変化した場合でも精度良く分類できるので、汎用性のある色分類装置を実現することができる。
【００９２】
　なお、第４実施形態においては、図１１に示すように図９の透過率可変フィルタ１２２およびその透過率制御回路１２１を取り去った構成として、撮像素子の露光時間を制御するようにしてもよく、これにより回路構成がさらに簡略化される。
【００９３】
　（第５実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　次に、主に屋外での使用時に参照板の測定を簡易にした第５実施形態を図１２、図１３を参照して説明する。
【００９４】
　本実施形態の色分類装置は、図１２に示すように筐体１、レンズ等を含む光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物および参照板の画像を取り込むための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、フレームメモリ１８のデータから照明条件を検出する照明条件検出回路１３７と、分類演算回路２８、コントロール回路２６、筐体１の前方上部に設けられた透過式の参照板１３１と、参照板を撮像素子に結像させるための光学系１３３、片端を中心に角度が可変な鏡１３４とからなる。
【００９５】
　参照板１３１に対する測定時においては、鏡１３４は図１２の１３４′で示す破線の位置にセットされる。筐体１の上部に設けられた透過式の参照板１３１は上部からの照明光を拡散させながら筐体１の内部に透過する。
【００９６】
　光源の分光分布を反映する参照板１３１は光学系１３３を経て、鏡１３４で反射されて撮像素子に結像する。
【００９７】
　回転色フィルタ１２を回転させ、各バンドパスフィルタを通過した像は後述するようにディジタルデータに変換された後、照明条件検出回路１３７で画像処理され、明るさ、照明の方向などの照明条件データと、光源データが得られる。なお、照明の方向のデータについては後に詳述する。
【００９８】
　照明条件検出回路１３７にて得られた明るさのデータはコントロール回路２６に送られ、露出調整に用いられる。
【００９９】
　光源データは分類演算回路２８に送られ、分類演算回路２８の中のメモリに記憶されると共に、照明の方向のデータも分類演算回路２８に送られる。
【０１００】
　対象物の測定を行う場合、鏡１３４は図１２中の破線で示す位置１３４′にあり、対象物からの反射光は、光学系１０、回転色フィルタ１２を通って、撮像素子１４に結像される。
【０１０１】
　コントロール回路２６によりモーター駆動回路１２４に信号が送られ、回転色フィルタ１２がモーター２４により各バンドパスフィルタの位置が撮像素子１４の撮像と同期するように回転する。
【０１０２】
　撮像された対象物の各バンドパスフィルタを通過した像は、撮像素子１４に結像され、増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６によりディジタルデータに変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられ、分類演算回路２８に送られ、予め測定し、分類演算回路２８の中のメモリに記憶しておいて参照板１３１のデータで光源の補正を行い分類演算される。
【０１０３】
　ここで、照明の方向のデータの取得方法について説明する。
【０１０４】
　参照板１３１の中央部に図１２に示すように棒１３２をとりつける。
【０１０５】
　この参照板１３１は、撮像素子１４によって、図１３で示すような画像１３５として観測される。
【０１０６】
　すなわち、参照板１３１の画像１３５の中に棒１３２の影１３６が映っているので、照明条件検出回路１３７ではこの画像から照明条件を検出する。
【０１０７】
　まず、棒の影１３６の角度と長さから測定時の照明の方向が検出できると共に、薄曇りの場合には棒の影１３６と周囲の参照板の画像１３５との輝度差が小さくなり、完全な曇天の場合には影が無くなるので、照明条件を詳細に把握することができる。
【０１０８】
　照明条件検出回路１３７で検出された照明の情報が送られる分類演算回路２８では、予め順光、逆行、曇天などの照明条件の異なる学習データを用意しておくことにより、照明条件の違いによる測定誤差を極力排除して分類演算を行うことができる。
【０１０９】
　このように第５実施形態では、参照板１３１を筐体１の前方上部に設け、鏡１３４の角度を切替えるだけで参照板１３１のデータを得ることができる構成としたため、屋外での測定中に晴れから曇りというように照明光が変化した場合でも、参照板１３１のデータを簡単に取り直すことができるなど、参照板のデータ取得が容易になる。
【０１１０】
　なお、鏡１３４の角度は手動で変更するようにしてもよいし、駆動装置を用いて、コントロール回路２６から信号を送り、自動的に変更するようにしてもよい。
【０１１１】
　（第６実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、主に屋外での使用時に参照板の測定を簡易にした第６実施形態を図１４、図１５および図１６を参照して説明する。
【０１１２】
　本実施形態の色分類装置は、図１４に示すように筐体１、レンズ等を含む光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物および参照板の画像を取り込むための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、フレームメモリ１８のデータから照明条件を検出する照明条件検出回路１４５と、分類演算回路２８、コントロール回路２６、筐体１の上部に設けられた参照板１３８と、参照板１３８を光学系１０を通して撮像素子１４に結像させるように配置された鏡１４１および鏡１４２と、これらの鏡１４１、１４２を筐体１に固定するためのアーム１４３、１４４とからなる。
【０１１３】
　本実施形態は屋外での測定、すなわち照明光としての日光を用いる測定装置に関するものである。
【０１１４】
　対象物の測定を行う場合、対象物からの反射光は、光学系１０、回転色フィルタ１２を通り、撮像素子１４に結像される。
【０１１５】
　これと、同時に参照板１３８の画像が鏡１４１、１４２にて反射され、光学系１０を通して撮像素子１４の一部に結像される。
【０１１６】
　図１５は、この結像の様子を示すもので、画面全体には、対象物１４６が写っていると共に、画面中央の下の部分には、鏡１４１、１４２により反射された参照板１３８が写っている。
【０１１７】
　また、画面中央の四角形で囲まれた領域１４７は測定領域を示しており、これは対象物を分類するための色を測定する範囲であり、任意に変更（位置、大きさ）できるものである。
【０１１８】
　コントロール回路２６からモーター駆動回路１２４に信号が送られ、回転色フィルタ１２がモーター２４により各バンドパスフィルタの位置が撮像素子１４の撮像と同期するように回転されると、撮像素子１４には図１５に示すように、対象物１４６の画像と参照板１３８の画像が同時に結像される。
【０１１９】
　撮像された対象物１４６および参照板１３８の各バンドパスフィルタを通過した画像は撮像素子１４に結像され、増幅器１５を介して、Ａ／Ｄ変換された後にフレームメモリ１８に蓄えられる。
【０１２０】
　フレームメモリ１８に記憶された画像データ中の参照板１３８のデータから照明条件検出回路１４５で照明条件データが検出されてコントロール回路２６に送られると共に、参照板１３８のデータが分類演算回路２８に送られ内部のメモリに記憶される。
【０１２１】
　コントロール回路２６では照明条件検出回路１４５からの明るさのデータから、適正な露光となるように撮像素子１４のシャッタースピードを制御し、照明の方向のデータを分類演算回路２８に送る。
【０１２２】
　フレームメモリ１８に記憶された画像データ中の対象物１４６のデータは分類演算回路２８に送られ、分類演算回路２８の中のメモリに記憶されている参照板１３８のデータで光源の補正を行い分類演算される。
【０１２３】
　また、参照板１３８には中央部に図１６に示すように棒１３９を取り付け、そこから放射状に目盛り１４８をつけることにより、参照板１３８上で日光によりできた棒１３９の影１４９と、目盛り１４８との相対角度と長さから測定時の照明光の方向を検出することができる。
【０１２４】
　また、薄曇りの場合は棒の影１４９と周囲の参照板１３８の画像との輝度差が小さくなり、完全な曇天の場合は影が無くなるので、照明条件が詳細に把握できる。
【０１２５】
　このように第６実施例では、筐体１の上部に参照板１３８を設け、参照板１３８を光学系１０を通して撮像素子１４の一部に結像させるように鏡１４１、１４２を設けたことにより、対象物１４６の測定時に参照板１３８の画像が同一画像内に納まるので、参照板１３８の測定と対象物１４６の測定を同時に行うことが可能となり、測定の手間が大幅に簡略化されると共に、さらに、参照板測定時と対象物測定時とで照明条件が変化するということが無く、補正の信頼性が向上する。
【０１２６】
　また、本実施形態によれば参照板１３８に棒１３９を設けたことにより、その影の情報から順光、逆光、曇天などの照明条件を検出することが可能となり、これらの照明条件の異なる学習データを用意しておくことにより、照明条件の違いによる測定誤差を極力排除した上で分類演算を行うことが可能となり、分類精度が向上する。
【０１２７】
　（第７実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、主に屋外での使用時に参照板の測定を簡易にした第７実施例を図１７を参照して説明する。
【０１２８】
　本実施形態の色分類装置は、図１７に示すように筐体１、対象物を結像させるための光学系１０、前述した図２に示すような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ、１２Ｂ、…、１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、フィルタ位置センサ１２３、モーター２４、モーター駆動回路１２４、対象物の画像を取り込むための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、コントロール回路２６、筐体１の前部に設けられた参照板１５１と、撮像素子１５４、参照板１５１を撮像素子１５４に結像させるための光学系１５２、撮像素子１５４からの画像信号を増幅器１５ａを介してディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器１５６と、参照板１５１の画像データから照明光の条件を検出する照明光検出回路１３７とからなる。
【０１２９】
　本実施形態は屋外での測定、すなわち照明光として日光を用いる測定装置に関するものである。
【０１３０】
　対象物の測定を行う場合、対象物からの反射光は、光学系１０、回転色フィルタ１２を通って、撮像素子１４に結像される。
【０１３１】
　コントロール回路２６によりモーター駆動回路１２４に信号が送られ、回転色フィルタ１２がモーター２４により各バンドパスフィルタの位置が撮像素子の撮像と同期するように回転する。
【０１３２】
　そして、撮像素子１４からは対象物からの反射光の各バンドパスフィルタを通過した画像信号が得られ、以下前述した各実施形態と同様に処理される。
【０１３３】
　一方、撮像素子１５４は撮像素子１４に対し、回転色フィルタ１２に関して対角の位置に設置されていることにより回転色フィルタ１２が１回転すると、撮像素子１５４からは参照板１５１からの反射光が各バンドパスフィルタを通過した画像信号が得られる。
【０１３４】
　このようにして得られる参照板１５１の画像信号は増幅器１５ａを介してＡ／Ｄ変換器１５８によりディジタルデータに変換された後に照明条件検出回路１３７で照明条件データが検出されてコントロール回路２６に送られると共に、この参照板１５１のデータは分類演算回路２８に送られる。
【０１３５】
　なお、参照板１５１は第６実施形態と同様に図１６に示すような構成とすることで、照明条件が詳細に把握できる。
【０１３６】
　コントロール回路２６では照明条件検出回路１３７からの明るさのデータから、適正な露光となるように撮像素子１４および撮像素子１５４のシャッタースピードを制御し、照明の方向のデータを分類演算回路２８に送る。
【０１３７】
　フレームメモリ１８に記憶された対象物のデータは分類演算回路２８に送られ、分類演算回路２８の中のメモリに記憶しておいた参照板のデータで光源の補正を行い分類演算される。
【０１３８】
　このように第７実施形態では、筐体１の前部に参照板１５１を設け、参照板１５１を専用の光学系１５２と撮像素子１５４を用いて各バンドパスフィルタを通過したデータを取り込む構成としたために、参照板の測定と対象物の測定を同時に行うことが可能となり、測定の手間が大幅に簡略化、高速化されると共に、さらに、参照板測定時と対象物測定時とで照明条件が変化するということが無く、補正の信頼性が向上する。
【０１３９】
　また、本実施形態によれば参照板１５１に第６実施例の棒１３９と同様の棒を設けることにより、その影の情報から順光、逆光、曇天などの照明条件を検出することが可能となり、これらの照明条件の異なる学習データを用意しておくことにより、照明条件の違いによる測定誤差を極力排除することができる。
【０１４０】
　なお、照明の方向などのデータが不要な用途に用いる場合には、参照板１５１に棒や目盛りを設ける必要が無く、また、撮像素子１５４の代わりに単純なフォトダイオードやＣｄＳなどを用いれば十分であり、より構成を簡略化できる。
【０１４１】
　（第８実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、回転色フィルタを用いない第８実施形態を図１８乃至図２４を参照して説明する。
【０１４２】
　本実施形態の色分類装置は、図１８に示すように筐体１、対象物を結像させるための光学系１０、対象物が結像する結像面に片方の端面をそろえられたファイバ束１６１、複数に分割された反対側の端面に結合されたバンドパスフィルタ１６２ａ、１６２ｂ、１６２ｃ、１６２ｄ、バンドパスフィルタを通った対象物の画像を取り込むための撮像素子１４、増幅器１５、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、コントロール回路２６、筐体上部に設けられた透過式の参照板１６４と、参照板１６４に端面をそろえられたファイバ束１６５、ファイバ束１６５の反対側の端と撮像素子１４の間に設けられたバンドパスフィルタ１６６ａ、１６６ｂ、１６６ｃ、１６６ｄとからなる。
【０１４３】
　本実施形態は撮像素子１４の撮像面上を分割し、対象物、光源の両方について、複数のバンドパスフィルタを通過したデータを同時に入力できるようにしたものであり、ここでは、分類に必要なバンドパスフィルタは４種類とする。
【０１４４】
　ここで、本実施形態に用いるファイバ束１６１およびファイバ束１６５と参照板１６４、バンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄ、１６６ａ〜１６６ｄの構成について図１９乃至図２２を用いて説明する。
【０１４５】
　まず、ファイバ束１６５は、図１９に示すように片方の端面をそろえて参照板１６４に接続されている。
【０１４６】
　つぎに、図２０に示すように撮像素子１４の撮像面１６７には、バンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄ、１６６ａ〜１６６ｄが図に示すような配置で取り付けられている。
【０１４７】
　このうち、バンドパスフィルタ１６２ａと１６６ａ、１６２ｂと１６６ｂ、１６２ｃと１６６ｃ、１６２ｄと１６６ｄはそれぞれバンドパス特性が同じものである。
【０１４８】
　また、ファイバ束１６５の反対側の端はバンドパスフィルタ１６６ａ〜１６６ｄに取り付けられる。
【０１４９】
　この場合、ファイバ束１６５の反対側の端はそろえられて平面として光学系１０の結像面に置かれるが、この反対側の端は４つに分けられる。
【０１５０】
　図２１は結像面のファイバ束１６５の断面の一部であり、図２１において、　　　　　　丸で囲んだ数字１で示すファイバは、バンドパスフィルタ１６２ａに、　　　　　　　　丸で囲んだ数字２で示すファイバは、バンドパスフィルタ１６２ｂに、　　　　　　　　丸で囲んだ数字３で示すファイバは、バンドパスフィルタ１６２ｃに、　　　　　　　　丸で囲んだ数字４で示すファイバは、バンドパスフィルタ１６２ｄに、　　　　　　　それぞれ行くようにファイバ束１６１を４つに分割して束ね直す。
【０１５１】
　したがって、ファイバ束１６５の反対側の端は、分割した１つずつの結像面の縮小画面となり、各バンドパスフィルタを通って撮像素子１４に入力される。
【０１５２】
　これにより、図１９に示したように結像された対象物１６０は図２２に示すような画像信号として観測される。
【０１５３】
　この画像信号は増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル化した後にフレームメモリ１８に書き込まれ、参照板１６４からバンドパスフィルタ１６６ａ〜１６６ｄを通った部分からの補正のための照明のデータと、各バンドパスフィルタ１６６ａ〜１６６ｄ毎に対象物の所定の領域のデータが分類演算回路２８へ送られる。
【０１５４】
　分類演算回路２８では、対象物のデータを前記照明のデータで補正後、分類演算を行い結果を出力する。
【０１５５】
　このように第８実施形態によれば撮像素子１４の撮像面を分割し、複数のバンドパスフィルタに対応する対象物のデータを同時に結像させ、さらに照明のデータも同時に同一フレームにて撮像する構成としたことにより、測定時間が大幅に短縮される。
【０１５６】
　なお、図１８は屋外での測定用の例であるため、透過式の参照板１６４が太陽光を捉えるように筐体１の上部に固定されているが、図２３に示すようにファイバ束１６５を長くして参照板１６４を筐体１の外部に引きだし、対象物の隣に配置することができるような構成とすることにより、室内での測定にも用いることができる。
【０１５７】
　さらに、照明データ取得用の先端に参照板１６４の取り付けられたファイバ束１６５は、図２４に示すように光学コネクタ１６９を用いて筐体１から取り外せるような構成とすることで持ち運びが容易になる。
【０１５８】
　本実施形態では、バンドパスフィルタの枚数を４枚としたが、これに限らず最適な枚数のバンドパスフィルタを持つ構成としてもよいことはいうまでもない。
【０１５９】
　（第９実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、回転色フィルタを用いない第９実施形態を図２５乃至図２９を参照して説明する。
【０１６０】
　本実施形態の色分類装置は、図２５に示すように筐体１、対象物を結像させるための光学系１０、光路分割プリズム１７０ａ、光路分割プリズム１７０ａから出る２分割された光がそれぞれに入射する光路分割プリズム１７０ｂ、１７０ｃと、光路分割プリズム１７０ｂ、１７０ｃにより分割され出力される光が結像する撮像素子１４、増幅器１５、光路分割プリズム１７０ｂ、１７０ｃと撮像素子１４の間にあり、分割された光のそれぞれが異なるバンドパスフィルタを透過した後に撮像素子１４に達するように配置されたバンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄ、撮像素子駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、コントロール回路２６、筐体上部に設けられた光源分光センサ１８０とからなる。
【０１６１】
　本実施形態は撮像素子１４の撮像面上を分割し、対象物について、複数のバンドパスフィルタを通過した像を同時に入力できるようにしたものであり、ここでは、分類に必要なバンドパスフィルタは４種類とする。
【０１６２】
　まず、本実施形態に用いる光路分割プリズム１７０ａ〜１７０ｃおよびこれら光路分割プリズム１７０ａ〜１７０ｃとバンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄ、撮像素子１４の構成について説明する。
【０１６３】
　図２６に光路分割プリズム１７０ａ〜１７０ｃのうちの一つのプリズムの構成を示すが、図２６では光路を一点鎖線、ハーフミラーを破線、鏡を太線で示してある。
【０１６４】
　図２６において左側から入射した光はハーフミラー１７１を５０％ずつ２方向に分割され、ハーフミラー１７１を透過した光は鏡１６２、１６３、１６４、１６５でそれぞれ反射され、図２６の右側に出力される。
【０１６５】
　一方、ハーフミラー１７１で反射された光は、鏡１７６、１７７、１７８で反射され、図２６の右側に出てくる。
【０１６６】
　つまり、この光路分割プリズムに入射した光は２分割され、２分割された光は光軸がシフトしてプリズムの出口から並んで出力される。
【０１６７】
　この光路分割プリズムを１７０ａ〜１７０ｃとして３個用意し、これらと撮像素子１４を図２７に示すように組み付ける。
【０１６８】
　この場合、光路分割プリズム１７０ａの２つの出力がそれぞれ光路分割プリズム１７０ｂ、１７０ｃに入射するように構成することにより、光路分割プリズム１７０ａに入射した光は光路分割プリズム１７０ｂ、１７０ｃを経て最終的には４分割され、２行２列に並んで出力される。
【０１６９】
　また、撮像素子１４には測定に必要な、特性の異なる４枚のバンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄが図２８に示すように取り付けられており、それぞれが光路分割プリズム１７０ａ〜１７０ｃで４つに分割された画像に対応する。
【０１７０】
　以上のような構成とすることで、対象物からの反射光は４分割され、それぞれ異なるバンドパスフィルタを通して撮像素子１４に同時に結像される。
【０１７１】
　そして、この撮像素子１４から出力される画像信号は、増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル化してフレームメモリ１８に蓄積された後、各バンドパスフィルタ毎に対象物の所定の領域のデータがフレームメモリ１８から読み出されて、分類演算回路２８へ送られる。
【０１７２】
　一方、光源分光センサ１８０からのデータも同時に分類演算回路２８へ送られる。
【０１７３】
　ここで、光源分光センサ１８０の構成は図２９に示すように、一番外側に配置された透過率可変フィルタ１８１と、その内側に配置された複数のバンドパスフィルタ１８２ａ〜１８２ｄ、この複数のバンドパスフィルタ１８２ａ〜１８２ｄに対応させた複数の光センサ１８３ａ〜１８３ｄと、この複数の光センサ１８３ａ〜１８３ｄからの信号を入力とする透過率制御回路１８４と、透過率制御回路１８４からの信号および複数の光センサ１８３ａ〜１８３ｄからの信号とを入力とする照明条件検出回路１８５とからなる。
【０１７４】
　複数のバンドパスフィルタ１８２ａ〜１８２ｄは対象物を分類するためのバンドパスフィルタ１６２ａ〜１６２ｄと同じものが用いられる。
【０１７５】
　光センサ１８３ａ〜１８３ｄは、フォトダイオードやフォトトランジスタ、ＣｄＳなどを、透過率可変フィルタ１８１には液晶フィルタなどを用いることができる。
【０１７６】
　透過率制御回路１８４は各光センサが飽和しないように、透過率可変フィルタ１８１の透過率を制御する。
【０１７７】
　照明条件検出回路１８５は各光センサからの光源の分光データを、透過率制御回路の出力から光源の明るさを検出し出力する。
【０１７８】
　先にも述べたように、光源分光センサ１８０で得られたデータが入力される分類演算回路２８では、フレームメモリ１８から読み出された対象物のデータを、光源分光センサ１８０で得られた照明のデータで補正し、分類演算を行う。
【０１７９】
　このような第９実施形態によれば撮像素子１４の撮像面を分割し、複数のバンドパスフィルタに対応する対象物のデータを同時に結像させる構成としたことにより、測定時間が大幅に短縮されると共に、さらに、機械的な可動部が無いために動作が安定で耐久性が向上する。
【０１８０】
　なお、図２５は屋外での測定用の例であるため、光源分光センサが太陽光を捉えるように筐体上部に固定されているが、センサ自体を筐体に固定せず、ケーブルで接続し、対象物の隣に配置することができるような構成とすることにより、室内での測定にも用いることができる。
【０１８１】
　もちろん光源分光センサのケーブルがコネクタを用いて筐体から取り外せるような構成とすることで持ち運びも容易になる。
【０１８２】
　また、本実施形態ではバンドパスフィルタの枚数を４枚としたが、さらに多数のフィルタを用いる構成としてもよいし、さらに枚数を減らした構成としてもよいことはいうまでもない。
【０１８３】
　（第１０実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、回転色フィルタを用いない第１０実施形態を図３０を参照して説明する。
【０１８４】
　本実施形態の色分類装置は、図３０に示すように筐体１、対象物を結像させるための光学系１０、帯域可変バンドパスフィルタ１９０と、撮像素子（ＣＣＤ）１４、増幅器１５、ＣＣＤ駆動回路２２、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、分類演算回路２８、コントロール回路２６とから構成される。
【０１８５】
　本実施形態に用いる帯域可変バンドパスフィルタ１９０は、通過帯域の周波数を外部からの信号で制御できるものである。
【０１８６】
　光学系１０を通った対象物の画像は、帯域可変バンドパスフィルタ１９０を透過してＣＣＤ１４に結像される。
【０１８７】
　このＣＣＤ１４から出力される画像信号は、増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６でディジタル化してフレームメモリ１８に蓄積された後、各バンドパスフィルタ毎に対象物の所定の領域のデータがフィルムメモリ１８から読み出されて、分類演算回路２８へ送られる。
【０１８８】
　コントロール回路２６は、帯域可変バンドパスフィルタ１９０の通過帯域を所定の値に設定し、ＣＣＤ１４で撮像されたデータをフレームメモリ１８に書き込むようにＣＣＤ駆動回路２２、フレームメモリ１８に制御信号を送る。
【０１８９】
　この動作を所定のバンド数にわたって行い、分類演算回路２８では対象物のデータを、予めもしくは同時に測定した参照板のデータで補正し、分類演算を行う。
【０１９０】
　このような第１０実施形態によれば、複数のバンドパスフィルタの代りに帯域可変バンドパスフィルタ１９０を用い、通過帯域を制御して対象物のデータを取り込む構成としたことにより、複雑な形の分類スペクトルに対しても高精度な近似が可能となると共に、機械的な可働部が無いために動作が安定で耐久性が向上する。
【０１９１】
　さらに、本実施形態ではバンドパスフィルタの数や帯域の設定に自由度が大きくて汎用性が高いので、特定の用途に限定する場合でもコントロール回路２６の制御ソフトウェアを変更するだけで最適化することが可能となる。
【０１９２】
　なお、本実施形態では所定のバンドごとに画像データを読み出していたが、学習モードで分類スペクトルを求めた後の分類モードでは、ＣＣＤ１４の露光時間中に帯域可変バンドパスフィルタ１９０の帯域特性を制御し、分類スペクトルの特性を近似するようにしてもよい。
【０１９３】
　つまり、露光時間中に帯域可変バンドパスフィルタ１９０の帯域を設定し、ある時間それを保持した後、次の帯域に設定したら、またある時間それを保持するということをくりかえし行う。
【０１９４】
　そして、このとき、帯域可変バンドパスフィルタ１９０の帯域設定後の保持時間は、近似すべき分類スペクトルの各バンドの値に比例するように制御される（分類スペクトルの値が負になる帯域は、負になる帯域だけまとめて露光を行い、フレームメモリ上で減算すればよい）。
【０１９５】
　このように動作させれば、分類スペクトルと内積演算を行ったのと同じことになり、露光時間中に蓄積される電荷の量で分類判定が行える。
【０１９６】
　（第１１実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、以上のような各実施形態において多クラスの分類演算を行うための分類演算回路を用いる第１１実施形態について図３１を参照して説明する。
【０１９７】
　多クラスの分類演算を行う際に、たとえばクラス１〜４の４クラスの分類の場合、クラス１とクラス４のデータで算出された分類スペクトルのなす空間にクラス２、３を投影すると、クラス１とクラス２とか、クラス３とクラス４といったクラス間の境界がはっきりしないことがあり、分類精度が落ちることがある。
【０１９８】
　本実施形態はこのような場合にも分類精度を落さず、有効に分類を行うことができるものである。
【０１９９】
　本実施形態の分類演算回路２８は図３１（Ａ）に示すように、輝度成分抽出部３０、分類演算部３２、分類判定部３４とから構成される。
【０２００】
　本実施形態に用いる分類演算部３２の構成を図３１（Ｂ）を参照して説明する。
【０２０１】
　本実施形態の分類演算部３２は、図３１（Ｂ）に示すように分類スペクトルを記憶するｄ１メモリ２００とｄ２メモリ２０１、ｄ１メモリ２００とｄ２メモリ２０１の出力を切り替える切替器２０２と、分類スペクトルと未知の対象物からのスペクトルデータの積を取る乗算器２０３と、加算器２０４とメモリ２０５とからなる累積加算器２０６と、分類スペクトルを記憶するｄ１メモリ２１０とｄ２メモリ２１１、ｄ１メモリ２１３とｄ２メモリ２１４、ｄ１メモリ２１６とｄ２メモリ２１７、ｄ１メモリ２１０とｄ２メモリ２１１の出力を切り替える切替器２１２と、ｄ１メモリ２１３とｄ２メモリ２１４の出力を切り替える切替器２１５と、ｄ１メモリ２１６とｄ２メモリ２１７の出力を切り替える切替器２１８と、累積加算器２０６からの信号により３種類の分類スペクトルのひとつを選択する分類スペクトル選択回路２０７と、選択された分類スペクトルと未知の対象物からのスペクトルデータの積を取る乗算器２２３と、加算器２２４とメモリ２２５とからなる累積加算器２２６とから構成される。
【０２０２】
　つぎに、本実施形態の分類演算部３２の動作について説明するが、ここでは分類するクラス数はクラス１〜４の４クラスとする。
【０２０３】
　この４クラスは多次元空間で、概ね番号順に分布しているものとし、ｄ１メモリ２００とｄ２メモリ２０１にはクラス１とクラス４の学習データから算出された分類スペクトルｄ１1-4 とｄ２1-4 とをそれぞれ記憶させておく。
【０２０４】
　また、ｄ１メモリ２１０とｄ２メモリ２１１にはクラス１とクラス２の学習データから算出された分類スペクトルｄ１1-2 とｄ２1-2 を、ｄ１メモリ２１３とｄ２メモリ２１４にはクラス２とクラス３の学習データから算出された分類スペクトルｄ１2-3 とｄ２2-3 を、ｄ１メモリ２１６とｄ２メモリ２１７にはクラス３とクラス４の学習データから算出された分類スペクトルｄ１3-4 とｄ２3-4 を、それぞれ記憶させておく。
【０２０５】
　輝度成分抽出部３０からの対象物の未知データは、分類演算部３２において、乗算器２０３でｄ１メモリ２００からの分類スペクトルｄ１1-4 と各成分（次元）についての積が求められる。
【０２０６】
　各成分の積は累積加算器２０６で足し合わされ、分類スペクトル選択回路２０７に入力される。
【０２０７】
　この累積加算器２０６の出力は、結果として未知データと分類スペクトルとの内積値となる。
【０２０８】
　つぎに、切替器２０２を切り替えて、ｄ２についても同様に内積値を算出し分類スペクトル選択回路２０７に送る。
【０２０９】
　分類スペクトル選択回路２０７は図３１（Ｃ）に示すように、分類判定回路２３０とセレクタ２３１とで構成され、累積加算器２０６からの内積値が入力されると分類判定回路２３０にて概略の分類判定が行われる。
【０２１０】
　ここでは、未知データは、クラス１とクラス４のデータより算出された分類スペクトルｄ１1-4 とｄ２1-4 のなす空間に射影され、決められた分類境界によりクラスが決定される。
【０２１１】
　ここでは、「クラス２からクラス１寄り」、「クラス２からクラス３の間」、「クラス３からクラス４寄り」というような３つの新しいクラスに分類するように境界が定められている。
【０２１２】
　分類判定回路２３０の出力である分類スペクトル選択信号が「クラス２からクラス１寄り」であった場合には、セレクタ２３１は切替器２１２からの入力を分類スペクトルとして出力する。
【０２１３】
　これにより、分類スペクトルｄ１1-2 とｄ２1-2 が選択され、乗算器２２３と累積加算器２２６とで未知データとの内積演算が行われ、内積値は分類スペクトル選択回路２０７からの分類スペクトル選択信号とともに分類判定部３４に送られ、最終的なクラスが決定される。
【０２１４】
　分類判定回路２３０の出力である分類スペクトル選択信号が「クラス２からクラス３の間」であった場合には、セレクタ２３１は切替器２１５からの入力を分類スペクトルとして出力し、「クラス３からクラス４寄り」であった場合には切替器２１８からの入力を分類スペクトルとして出力する。
【０２１５】
　これにより、最適な分類スペクトルが選択され、内積演算が行われる。
【０２１６】
　なお、本実施形態では１段目の分類スペクトルを、クラス１とクラス４のデータから求めたものを使用しているが、これは分布の両端の２クラスのデータを用いるという意味ではないので、クラス２とクラス３のデータから求めた分類スペクトルを用いてもよい。
【０２１７】
　さらに、クラス１とクラス２をひとまとめにした新しいクラス１′、クラス３とクラス４をひとまとめにした新しいクラス４′を定義し、これらのクラスのデータを用いて算出した分類スペクトルを用いてもよい。
【０２１８】
　また、本実施形態では分類判定を２段階で行っているが、分類すべきクラスの数に応じて３段階や、それ以上の多段階で行うようにしても同様の効果が得られることはいうまでもない。
【０２１９】
　このような第１１実施形態によれば、分類判定を多段階で行う構成としたため、多クラスの分類においても分類精度を落とさずに有効な分類を行うことが可能になる。
【０２２０】
　（第１２実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、以上のような各実施形態において多クラスの分類演算を行うための分類演算回路を用いる第１２実施形態について図３２を参照して説明する。
【０２２１】
　多クラスの分類を行う際に、たとえばクラス１〜３の３クラスの分類の場合、クラス１とクラス２のデータで算出された分類スペクトルのなす空間にクラス３を投影すると、図３２（Ａ）に示すようにクラス２とクラス３とで分布が重なり、クラス間の境界がはっきりしないことがあり、分類精度が落ちることがある。
【０２２２】
　本実施形態はこのような場合にも分類精度を落とさず、有効に分類を行うことができるものである。
【０２２３】
　本実施形態の分類演算回路を図３２（Ｃ）、（Ｄ）に示すが、まず輝度成分抽出部３０の構成を図３２（Ｃ）を参照して説明する。
【０２２４】
　本実施形態の分類演算回路２８に用いられる輝度成分抽出部３０は、図３２（Ｃ）に示すようにフレームメモリの画像データから測定領域のデータを切り出す測定領域抽出部３６と、測定領域にわたって得られたデータの平均値を求める輝度成分平均化部３８と、参照板のデータを記憶する照明データメモリ４０Ｗと、対象物のデータを記録する測定データメモリ４０Ａと、対象物のデータを参照板のデータで補正する補正回路４２と、補正された対象物のデータを記憶する補正データメモリ２４１、２４２、２４３とから構成される。
【０２２５】
　つぎに、分類演算部３２の構成を図３２（Ｄ）を参照して説明する。
【０２２６】
　本実施形態に用いられる分類演算部３２は、図３２（Ｄ）示すようにコントロール回路２６で制御される切替器２５１と、切替器２５１の一方の出力に接続されたクラス選択回路２５２、切替器２５１のおなじ出力に接続された分類スペクトル演算部２５３と、分類スペクトル算出部２５３で算出された分類スペクトルを記憶する二つのｄ１メモリ２５４、２５５と、二つのｄ１メモリ２５４と２５５をコントロール回路２６からの信号で切り替える切替器２５６と、その出力データと前記切替器２５１の他方の出力との内積をとる内積演算回路２５７とから構成される。
【０２２７】
　続いて、本実施形態の輝度成分抽出部３０および分類演算部３２の動作について学習モード、分類モードに分けて説明する。
【０２２８】
　学習モードにおいては、既知の対象物のデータを測定するものであるが、対象物の測定に先立って（もしくは同時に）参照板の測定が行われ、測定された参照板のデータは画像データとして前述したようなフレームメモリ１８に記憶される。
【０２２９】
　このフレームメモリ１８から測定領域のデータが測定領域抽出部３６にて読み出され、輝度成分平均化部３８で測定領域全体にわたって平均値が計算された後、照明データメモリ４０Ｗに記憶される。
【０２３０】
　既知の対象物のデータも同様に測定領域のデータが測定領域抽出部３６にて読み出され、輝度成分平均化部３８で測定領域全体にわたって平均値が計算された後、測定データメモリ４０Ａに記憶される。
【０２３１】
　補正回路４２では、測定データメモリ４０Ａのデータを照明データメモリ４０Ｗのデータを用いて補正し、該当する各クラスの補正データメモリ２４１，２４２，２４３に書き込まれる。
【０２３２】
　既知のデータは各クラスごとに所定のサンプル数（Ｎとする）回測定され、各補正データメモリ２４１〜２４３に補正済み学習データとして記憶される。
【０２３３】
　学習モードにおいて分類演算部３２は、コントロール回路２６により切替器２５１がｂの側に設定される。
【０２３４】
　コントロール回路２６からの信号で輝度成分抽出部３０の補正データメモリ２４１、２４２、２４３から順にデータが読み出され、クラス選択回路２５２において各クラスの平均スペクトルおよび各クラス間の差スペクトルとそのノルムが算出される。
【０２３５】
　クラス選択回路２５２では差スペクトルのノルムの最大のクラスの組み合せ（ここではクラス１とクラス３とする）をコントロール回路２６に知らせる。
【０２３６】
　コントロール回路２６からは補正データメモリ２４１、２４３に信号が送られ、順次データが読み出され、切替器２５１を経て分類スペクトル算出部２５３へ送られる。
【０２３７】
　分類スペクトル算出部２５３ではＦＳ変換を用いて分類スペクトルを算出しｄ１メモリ２５４に書き込む。
【０２３８】
　すなわち、もっとも平均スペクトルのかけ離れたクラス間でのフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が最大になる分類スペクトルを求めてｄ１メモリ２５４に書き込む。
【０２３９】
　つぎに、クラス選択回路２５２では差スペクトルのノルムの最小のクラスの組み合せ　（ここではクラス２とクラス３とする）をコントロール回路２６に知らせる。
【０２４０】
　コントロール回路２６からは補正データメモリ２４２、２４３に信号が送られ、順次データが読み出され、切替器２５１を経て分類スペクトル算出部２５３へ送られる。
【０２４１】
　分類スペクトル算出部２５３ではＦＳ変換を用いて分類スペクトルを算出しｄ１メモリ２５５に書き込む。
【０２４２】
　すなわち、もっとも平均スペクトルの近いクラス間でのフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が最大になる分類スペクトルを求めてｄ１メモリ２５５に書き込む。
【０２４３】
　つぎに、切替器２５１をａ側に設定し、内積演算回路２５７にて各クラスのデータと分類スペクトルｄ１1-3 およびｄ１2-3 との内積値をとり分類判定部３４に送る。
【０２４４】
　分類判定部３４では各クラスのデータの分布を求め、各クラスの境界を設定する。
【０２４５】
　すなわち、分類スペクトルｄ１1-3 とｄ１2-3 のなす空間に各クラスのデータを投影し図３２（Ｂ）のように境界を設定する。
【０２４６】
　ここまでが学習モードである。
【０２４７】
　つぎに分類モードでの各部の動作を説明する。
【０２４８】
　分類モードにおいても参照板の測定が行われ、輝度成分抽出部３０においては学習モードと同様に照明データメモリ４０Ｗに記憶される。
【０２４９】
　一方、未知の対物のデータも学習モードと同様測定領域内を平均化されて測定データメモリに記憶され、補正回路４２にて照明データメモリ４０Ｗに記憶されている参照板のデータで補正され、補正データメモリ２４１に記憶される。
【０２５０】
　分類演算部３２では、切替器２５１はａ側に設定され、輝度成分抽出部３０の補正データメモリ２４１から未知データが内積演算回路２５７に送られる。
【０２５１】
　これと同時に切替器２５６はｄ１メモリ２５４側に設定される。
【０２５２】
　したがって、内積演算回路２５７では分類スペクトルｄ１1-3 と未知データの内積値が算出される。
【０２５３】
　つぎに、切替器２５６はｄ１メモリ２５５側に設定され、内積演算回路２５７では分類スペクトルｄ１2-3 と未知データの内積値が算出され、ｄ１1-3 との内積値とともに分類判定部３４に送られ、学習モードで設定した分類境界に従って未知データを分類する。
【０２５４】
　このような第１２実施形態によれば、分類判定に用いる分類境界を、一組のクラスの組み合わせから求める（例えば、クラス１とクラス３から求めたｄ１1-3 とｄ２1-3 ）のではなく、複数の組のクラスの組み合わせから求めた分類スペクトル（本実施形態のように、クラス１とクラス３から求めたｄ１1-3 と、クラス２とクラス３から求めたｄ１2-3 ）を用いて決定することにより、図３２（Ａ）のようにクラス間の分布が境界を越えて重なり合ってしまうということがなく、図３２（Ｂ）に示すように各クラスの分布が良く分離できる境界を設定することができるため、多クラスの分類において、より精度良く分類を行うことが可能となる。
【０２５５】
　なお、本実施形態ではクラス間の差スペクトルが最大のものから求めた分類スペクトルと、差スペクトルが最小のものから求めた分類スペクトルを用いたが、差スペクトル最大のものと次に大きいものから求めた分類スペクトルまたは、差スペクトル最小のものと次に小さいものから求めた分類スペクトルを用いるようにしてもよい。
【０２５６】
　さらには、最初に求めた分類スペクトルｄ１上に投影した場合のフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）の最小のクラスの組み合わせから二つ目の分類スペクトルを求めるようにしてもよい。
【０２５７】
　また、本実施形態では分類スペクトルを二つ用いたが、分類すべきクラス数が多い場合などにおいては分類スペクトルの数を増やすことにより、さらに分類精度を向上することができる。
【０２５８】
　（第１３実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、以上のような各実施形態において多クラスの分類演算を行うための分類演算回路を用いる第１３実施形態について図３３を参照して説明する。
【０２５９】
　多クラスの分類を行う際に、たとえばクラス１〜３の３クラスの分類の場合、クラス１とクラス２のデータで算出された分類スペクトルのなす空間にクラス３を投影すると、図３３（Ａ）に示すようにクラス２の分布が他の２クラスに比べて広がってしまう場合がある。
【０２６０】
　この場合、クラス間の境界をクラスの分布の中心を結ぶ直線の垂直２等分線とすると図３３（Ａ）に示すように、クラス２のサンプルを測定した場合でもクラス１やクラス２と判定されてしまうことがあり、分類精度が落ちることがある。
【０２６１】
　本実施形態はこのような場合にも分類精度を落とさず、有効に分類を行うことができるものである。
【０２６２】
　本実施形態の分類演算回路を図３３（Ｃ）に示す。
【０２６３】
　本実施形態の分類演算回路２８に用いられる分類判定部３４は、分類演算部３２からのデータをモード（学習モード、分類モード）によって切り替えるための切替器２８０、各クラスの平均値および分散値を求める統計量算出部２８１、求められた統計量から境界を算出する境界算出部２８２、求められた境界を記憶する境界メモリ６４、境界メモリ６４のデータと測定された未知データを比較して未知データの分類を行う分類決定部６６とから構成される。
【０２６４】
　続いて、本実施形態の分類判定部３４の動作について学習モード、分類モードに分けて説明する。
【０２６５】
　学習モードにおいては、既知の対象物のデータを測定するものであるが、対象物のデータは輝度成分抽出回路３０において、照明に関して補正されたのち、分類演算部３２にて分類スペクトルとの内積値が求められ分類判定部３４に送られてくる。
【０２６６】
　既知のデータの内積値はｄ１とｄ２の二次元で、各クラスごとに所定のサンプル数（Ｎとする）だけ送られてくる。
【０２６７】
　分類判定部３４では、切替器２８０がｂ側に設定され、送られてきた既知のデータの内積値について統計量算出部２８１にて各クラスごとにＮ個のサンプルの平均と分散とを求める。
【０２６８】
　分類モードにおいては、分類判定部３４には未知のデータのｄ１、ｄ２との内積値が送られてくる。
【０２６９】
　分類判定部３４では、切替器２８０がａ側に設定され、境界算出部２８２では図３３　（Ｂ）に示すように各クラスごとに等分散線を引き、この等分散線の交点を結んだ線を境界として境界メモリ６４に書き込む。
【０２７０】
　このような第１３実施形態によれば、統計量算出部２８１を用いる構成としたために、分類判定に用いる分類境界を、各クラスの分散値を用いて決定することにより、図３３　（Ａ）のようにクラスの分布が境界を越えてしまうということがなく、図３３（Ｂ）に示すように各クラスの分布が良く分離できる境界を設定することができるため、多クラスの分類において、より精度良く分離を行うことが可能となる。
【０２７１】
　（第１４実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、以上のような各実施形態において、光沢のある対象物を測定する際の測定領域を最適に設定する輝度成分抽出部を用いる第１４実施形態について図３４を参照して説明する。
【０２７２】
　光沢のある対象物を測定する際に、その光沢の部分（正反射成分）が測定領域に含まれると、対象物の色が正しく測定できず、分類精度が落ちることがあるが、これに対処する。本実施形態の輝度成分抽出部を図３４（Ａ）を参照して説明する。
【０２７３】
　本実施形態の輝度抽出部は、測定領域抽出部３６と、輝度成分平均化部３８と、画素計数部２９３と、対象物の測定データを一時的に記憶する測定データメモリ４０Ａ、参照板の測定データを記憶する照明データメモリ４０Ｗと、対象物のデータを参照板のデータで補正する補正回路４２と、補正された対象物のデータを複数クラス分記憶する補正データメモリ４４とからなる。
【０２７４】
　測定領域抽出部３６は、特異領域検出部２９０と、非測定領域設定部２９１とから構成されている。
【０２７５】
　図３４（Ｂ）に光沢のある対象物の例を示す。
【０２７６】
　コントロール回路２６によりフレームメモリから所定の測定領域３００のデータが測定領域抽出部３６に読み込まれる。
【０２７７】
　読み込まれたデータは特異領域検出部２９０に入り周囲に比して異常に明るい領域（正反射部分３０１）が検出される。
【０２７８】
　非測定領域設定部２９１では正反射検出部２９０で検出された正反射の画素の周囲に所定の画素数の余裕を持たせて測定に用いない範囲（非測定領域３０２）を設定し、コントロール回路２６に送り、測定領域を変更する。
【０２７９】
　なお、測定領域内に正反射がなくなるまで、コントロール回路２６からの信号により、後段の輝度成分平均化部３８の出力が有効にならないよう制御される。
【０２８０】
　コントロール回路２６では非測定領域設定部２９１で指示された画素をとばしてもう一度フレームメモリの所定の領域のデータを読み出す。
【０２８１】
　このとき正反射検出回路２９０では正反射の画素は見つけられずに、非測定領域設定部２９１からはコントロール回路２６に非測定領域のないことを知らせる。
【０２８２】
　このときの新しい測定領域を図３４（Ｃ）に示す。
【０２８３】
　非測定領域を読みとばされた対象物のデータは所定の測定領域よりも画素数が少なくなっているので、画素計数部２９３によりその全画素数が求められ、輝度成分平均化部３８では対象物のデータと画素数からその平均値を求められ、測定データメモリ４０Ａに一時的に記憶される。
【０２８４】
　補正回路４２で測定データメモリ４０Ａからの対象物のデータを、照明データメモリ４０Ｗからの参照板のデータで補正し補正データメモリに記憶させる。
【０２８５】
　このような第１４実施形態によれば、測定領域抽出部に特異領域検出部２９０と非測定領域設定部２９１を設けた構成としたため、対象物に光沢があり正反射している部分が存在する場合にはその正反射の部分を測定領域からはずすことができるので、分類精度を下げることなく良好な測定が可能となる。
【０２８６】
　なお、本実施形態では測定の前に測定領域が設定され、その測定領域の中に正反射部分がある場合にそれを取り除くように動作させているが、測定領域の設定から自動的に行う変形例を以下に説明する。
【０２８７】
　対象物もしくは対象物の測定したい部分が球形またはそれに近い形状である場合でかつ表面に光沢があることがわかっている場合には、画面全体から特異領域検出部２９０にて正反射領域を検出し、非測定領域設定部２９１にて特異領域検出部２９０で検出された正反射の画素の周囲に所定の画素数の余裕を持たせて測定に用いない範囲（非測定領域３０２）およびその周囲に所定の幅を持たせた測定領域３０４を設定し、コントロール回路２６に送る。
【０２８８】
　なお、測定領域が決定するまで、後段の輝度成分平均化部３８は出力が有効にならないように制御される。
【０２８９】
　コントロール回路２６では非測定領域設定部２９１で決定された測定領域のデータを読み出す。
【０２９０】
　このときの新しい測定領域を図３４（Ｄ）に示す。
【０２９１】
　正反射領域の大きさや形状によって画素数が異なってくるので、画素計数部２９３によりその全画素数が求められ、輝度成分平均化部３８では対象物のデータと画素数からその平均値を求められ、測定データメモリ４０Ａに一時的に記憶される。
【０２９２】
　補正回路４２で測定データメモリ４０Ａからの対象物のデータを、照明データメモリ４０Ｗからの参照板のデータで補正し補正データメモリに記憶させる。
【０２９３】
　本変形例によれば、測定領域抽出部に特異領域検出部２９０と非測定領域設定部２９１を設け、対象物の正反射している部分の周辺部分を自動的に抽出し測定するため、対象物の測定領域が球またはそれに近い形状の場合にも反射光の強度が安定し、良好な測定が可能となると共に、測定領域を自動設定できるので測定が容易になるとともに測定に要する時間を短縮することができる。
【０２９４】
　（第１５実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、以上のような各実施形態において、分類演算を高速化する第１５実施形態について図３５、図３６および図３７を参照して説明する。
【０２９５】
　複数のバンドパスフィルタを用いた色分類装置において、測定対象物によってはバンドパスフィルタのうちに分類に影響の少ないものが出てくる可能性があるが、このようなバンドパスフィルタのデータを省くことで、演算速度を高めることができる。
【０２９６】
　図３５（Ａ）は本実施形態の分類演算回路の構成を示す図である。
【０２９７】
　本実施形態の分類演算回路２８は輝度成分抽出部３０と、分類演算部３２と、分類判定部３４とからなり、分類演算部３２は、切替器３１０と、分類スペクトル算出部３１１と、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）算出部３１２と、分類スペクトル検査部３１３と、分類スペクトルを書き込むｄ１メモリ３１４およびｄ２メモリ３１５と、切替器３１６と、内積演算回路３１７とから構成される。
【０２９８】
　図３５（Ｂ）には、複数のバンドパスフィルタのうち分類に影響の少ない不要なバンドパスフィルタからのデータを取り除いて、できるだけ次元数の少ない分類スペクトルを算出するための処理の流れを示す。
【０２９９】
　ここでは５枚のバンドパスフィルタを持つ色分類装置として図３５（Ａ）に示した本実施形態の分類演算回路の動作を図３５（Ｂ）を参照して説明する。
【０３００】
　５枚のバンドパスフィルタを用いてデータを入力した場合、そのデータは５次元のデータとして扱われる。
【０３０１】
　ここで、各クラス５次元ＮサンプルのデータからＦＳ変換で分類スペクトルを作成したとすると、それはやはり５次元データであり、各次元の成分は５枚のバンドパスフィルタに対応している。
【０３０２】
　図３５（Ｂ）は学習モードにおける分類スペクトルの算出方法について示したものである。
【０３０３】
　学習モードにおいて初めは、切替器３１０はｂ側に設定される。
【０３０４】
　コントロール回路２６では参照板のデータで補正された測定データをクラス１、クラス２とも５次元全部のデータを読み込む設定とし（ステップ３２０）、クラス１、クラス２のデータを輝度抽出部３０より読み込む（ステップ３２１）。
【０３０５】
　分類スペクトル算出部３１１では、読み込んだデータで分類スペクトルを算出し（ステップ３２２）、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）算出部３１２では、その分類スペクトルと輝度成分抽出部３０からの測定データとからフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）を算出する（ステップ３２３）。
【０３０６】
　分類スペクトル検査部３１３では、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値よりも大きいか否かを調べ（ステップ３２４）、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値よりも大きければｄ１メモリ３１４およびｄ２メモリ３１５に書き込むと同時にコントロール回路に５枚のうち使用したバンドパスフィルタの番号を知らせ（ステップ３２５）、引き続き分類スペクトルの各バンドパスフィルタに対応した成分の絶対値を調べ、絶対値が最小であるフィルタ番号を求めて（ステップ３２６）、コントロール回路２６に送る。
【０３０７】
　なお、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値よりも小さい場合には、分類スペクトル検査部３１３で、そのときの分類スペクトルをｄ１メモリ３１４およびｄ２メモリ３１５には書き込まずに、コントロール回路２６に分類スペクトル算出終了の信号を送る（ステップ３２８）。
【０３０８】
　コントロール回路２６では分類スペクトル検査部３１３から送られてきたフィルタ番号以外のフィルタのデータを読み込むように設定し（ステップ３２７）、設定されたフィルタについて再度、データを読み出し、分類スペクトルを作成し、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）を求め、所定の値と比較する（ステップ３２１〜３２４）。
【０３０９】
　すなわち、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値以上であるうちはさらに分類スペクトルの絶対値最小のフィルタのデータを省略し、フイッシャレショ　（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値以下になった時点ではその分類スペクトルを保存せずに終了する。
【０３１０】
　一方、分類モードにおいては、必要なバンドパスフィルタからのデータだけを入力するようコントロール回路から制御することで、入力、分類演算ともに扱うデータ量が削減されるので高速な分類判定ができる。
【０３１１】
　バンドパスフィルタのデータを削徐する際に、分類スペクトルの成分の小さいものから削除していくということは、二つのクラスの違いが少ない成分を削除することである。したがって、これを削除しても分類結果には大きな影響がない。
【０３１２】
　このような第１５実施形態では分類スペクトル検査部およびフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）算出部を設け、求められた分類スペクトルにおけるフイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定の値を下回らない範囲で必要な最小限のバンドパスフィルタからのデータを求める構成としたために、分類精度を落とさずに分類演算に用いる分類スペクトルの次元数を最小限に減らすことができるので、分類モードにおいてより高速な分類判定が可能となる。
【０３１３】
　なお、本実施形態では分類スペクトルの各成分の絶対値が小さいものに対応するバンドパスフィルタのデータから削除したが、これを差スペクトルの成分の絶対値の小さいものを削除するようにしてもよい。
【０３１４】
　図３６は本実施形態の変形例の一つであり、図３６（Ａ）に示す分類演算回路２８は、図３５（Ａ）の分類演算部３２に差スペクトル算出部３３１を加え、分類スペクトル検査部３１３の代りに差スペクトル検査部３３２を設けたものであり、図３６（Ｂ）に示すフローチャートは図３５（Ｂ）のステップ３２６の代りに２クラスの差スペクトルを求めるステップ３４１と、差スペクトルの成分を調べ絶対値が最小のバンドパスフィルタの番号を求めるステップ３４２を適用したものである。
【０３１５】
　このように二つのクラスの差スペクトルにおいても値が０に近いものはクラス間の違いの少ない成分であるので省略することができる。
【０３１６】
　同様に、補正前のスペクトルの成分が０に近いものを削除するようにしてもよい。
【０３１７】
　図３７も本実施形態の変形例であり図３７（Ａ）に示す分類演算回路２８は、図３５　（Ａ）の分類演算部３２の分類スペクトル検査部３１３の代りにスペクトル検査部３５１を設け、その入力に輝度成分抽出部３０の図示しない測定データメモリ（参照板のデータで補正する前のデータが記憶されているメモリ）の出力を接続したものであり、図３７　（Ｂ）に示すフローチャートは図３５（Ｂ）のステップ３２６の代りに補正前のスペクトルの成分が最小となるバンドパスフィルタの番号を求めるステップ３６１を適用したものである。
【０３１８】
　補正前のスペクトルの成分が０に近いものはそのほとんどが撮像素子の雑音であるのでこれを削除しても分類結果に影響が少ないので、フイッシャレショ（Ｆｉｓｈｅｒ　ｒａｔｉｏ）が所定値以上に保たれる範囲で省略して分類スペクトルの次元数（すなわちバンドパスフィルタの数）を減らすことができる。
【０３１９】
　本実施形態では、分類スペクトルの成分の絶対値の小さいものに対応するバンドパスフィルタのデータを削除する、またその変形例として差スペクトルの成分の絶対値の小さいもの、または補正前のスペクトルの成分の小さいものに対応するバンドパスフィルタのデータを削除する方法について説明してきたが、これらのそれぞれを別々に行うだけでなく、全てを考慮して分類スペクトルの次元（すなわちバンドパスフィルタの数）を減らすようにしても分類精度を落とさずに分類演算を高速化することが可能となる。
【０３２０】
　（第１６実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、様々な対象物に対してより正確に分類することが可能な第１６実施形態について図３８を参照して説明する。
【０３２１】
　本実施形態の色分類装置を図３８（Ａ）を参照して説明する。
【０３２２】
　本実施形態の色分類装置は筐体１と、光学系１０と、光学系により対象物からの反射光が結像する撮像素子１４と、光学系１０と撮像素子１４との間にあり５枚のバンドパスフィルタを円周上に配した回転色フィルタ１２（図２参照）と、回転色フィルタ１２を駆動するモーター２４と、モーター駆動回路１２４と、回転色フィルタ１２の回転位置を検出するフィルタ位置センサ１２３と、撮像素子駆動回路２２と、撮像素子１４からの映像信号を増幅器１５を介してディジタルに変換するＡ／Ｄ変換器１６と、ディジタル化された映像信号を記憶するフレームメモリ１８と、フレームメモリ１８に記憶されている画像データに各種処理を施して画像の特徴量を出力する画像処理回路３７１と、フレームメモリ１８からのデータと画像処理回路３７１からのデータとから対象物を分類する分類演算回路２８と、これらを制御するコントロール回路２６とから構成されている。
【０３２３】
　本実施形態の分類演算回路２８は図３８（Ｂ）に示すような輝度成分抽出部３０と、スペクトル拡張部３７２と、分類演算部３２と、分類判定部３４とから構成される。
【０３２４】
　コントロール回路２６では、フィルタ位置センサ１２３の出力を監視しながら回転色フィルタ１２が撮像素子１４の露光に同期するように、モーター駆動回路１２４に信号を送る。
【０３２５】
　撮像素子１４に結像した対象物の像は光電変換され映像信号として出力された後、増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６にてディジタルに変換されてフレームメモリ１８に一時的に記憶される。
【０３２６】
　フレームメモリ１８に記憶された画像信号は画像処理回路３７１にて測定領域内の画像を各種処理し、画像の特徴量を抽出し、分類演算回路２８に送る。
【０３２７】
　画像の特徴量としては、微分値、空間周波数成分、直交変換の係数、同時生起行列を用いて得られる各特徴量、濃度ヒストグラム、線や輪郭、特定のパターンとの相関値などを用いることができる。
【０３２８】
　分類演算回路２８ではフレームメモリ１８からの画像信号が入力され、輝度成分抽出部３０にて測定領域内での平均値を各バンドパスフィルタ（５枚）ごとに求め、５次元のスペクトルデータとする。
【０３２９】
　この際、必要に応じて照明光の補正および正規化を行う。
【０３３０】
　次段のスペクトル拡張部３７２では５枚のバンドパスフィルタから得られた５次元のスペクトルデータと画像処理回路３７１より得られた画像の特徴量であるＰ次元のデータを合成し、５＋Ｐ次元の拡張されたスペクトルとして分類演算部３２へ転送する。
【０３３１】
　学習モードでは分類演算部３２では、上記のように転送されてくる２クラスの各クラスごとにサンプル数Ｎのデータから５＋Ｐ次元の分類スペクトルを作成し、データと共に分類判定部３４に送る。
【０３３２】
　この際に、必要に応じてバンドパスフィルタから得られたスペクトル画像処理回路から得られた画像の特徴量との間でデータの重みが所定の値になるように、データの正規化を行う。
【０３３３】
　分類判定部３４では、分類境界を決定し記憶する。
【０３３４】
　分類モードにおいては分類演算部３２では、上記のように転送されてくる対象物の５＋Ｐ次元のデータと学習モードで求められた分類スペクトルとの内積演算が行われ、結果を分類判定回路３４に送る。
【０３３５】
　分類判定回路３４では学習モードで記憶した分類境界に基づき、対象物の分類判定結果を出力する。
【０３３６】
　このような第１６実施形態によれば、フレームメモリ１８の後段に画像処理回路３７１を、分類演算回路２８の中にスペクトル拡張部３７２を設けた構成としたため、対象物の色だけでなく表面の形状やテクスチャを分類スペクトルに反映させているので、より精度の高い良好な測定が可能となる。
【０３３７】
　（第１７実施形態）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つぎに、モニタ表示にて分類結果が視覚的に確認可能な第１７実施形態について図３９を参照して説明する。
【０３３８】
　本実施形態の色分類装置を図３９（Ａ）を参照して説明する。
【０３３９】
　本実施形態の色分類装置は筐体１と、光学系１０と、光学系により対象物からの反射光が結像する撮像素子１４と、光学系１０と撮像素子１４との間にあり５枚のバンドパスフィルタを円周上に配した回転色フィルタ１２（図２参照）と、回転色フィルタ１２を駆動するモーター２４と、モーター駆動回路１２４と、回転色フィルタ１２の回転位置を検出するフィルタ位置センサ１２３と、撮像素子駆動回路２２と、撮像素子１４からの映像信号を増幅器１５を介してディジタルに変換するＡ／Ｄ変換器１６と、ディジタル化された映像信号を一時的に記憶するフレームメモリ１８と、フレームメモリ１８に記憶されている画像データからモニタへ出力するための画像データを合成する色合成回路３８１と、モニタ出力用のフレームメモリ３８２と、フレームメモリ１８からのデータから対象物を分類する分類演算回路２８と、これらを制御するコントロール回路２６とから構成されている。
【０３４０】
　本実施形態のフレームメモリ１８、色合成回路３８１と、フレームメモリ３８２の構成を図３９（Ｂ）に示す。
【０３４１】
　フレームメモリ１８は各バンドパスフィルタに対応したＢＰＦ１プレーン４０１、ＢＰＦ２プレーン４０２、ＢＰＦ３プレーン４０３、ＢＰＦ４プレーン４０４、ＢＰＦ５プレーン４０５とから構成される。
【０３４２】
　色合成回路３８１はフレームメモリ１８の各ＢＰＦ１プレーン４０１〜４０５の出力に乗じるための係数（ＢＰＦ係数４２１〜４２５）が記憶されている係数メモリ４２０と、各ＢＰＦプレーン４０１〜４０５の出力と係数メモリ４２０に記憶されているＢＰＦ係数４２１〜４２５のそれぞれ対応する一組を入力とする乗算器４１１〜４１５と、乗算器４１１〜４１５の出力を足し合わせる加算器４１０とから構成される。
【０３４３】
　フレームメモリ３８２はＴＶモニタに出力するためのフレームメモリでＲＧＢの各プレーン４３１〜４３３と、メモリからのデータを読み出してＴＶモニタが入力可能な映像信号に変換する映像信号生成回路４３４とからなる。
【０３４４】
　つぎに、本実施形態の色分類装置の動作について説明する。
【０３４５】
　コントロール回路２６では、フィルタ位置センサ１２３の出力を監視しながら回転色フィルタ１２が撮像素子１４の露光に同期するように、モーター駆動回路１２４に信号を送る。
【０３４６】
　撮像素子１４に結像した対象物の像は光電変換され映像信号として出力された後、増幅器１５を介してＡ／Ｄ変換器１６にてディジタルに変換された画像データとしてフレームメモリ１８に一時的に記憶される。
【０３４７】
　フレームメモリ１８からの画像データは、色合成回路３８１でＴＶモニタへ出力するためのデータ変換が行われ、ＴＶモニタ表示用のフレームメモリ３８２に書き込まれ、映像信号生成回路４３４にてＴＶモニタが入力可能な映像信号に変換されＴＶモニタに出力される。
【０３４８】
　一方、分類演算回路２８ではフレームメモリ１８からの画像信号が入力され、輝度成分抽出部３０にて測定領域内での平均値を各バンドパスフィルタ（５枚）ごとに求め、５次元のスペクトルデータとする。
【０３４９】
　この際、必要に応じて照明光の補正および正規化を行う。
【０３５０】
　学習モードにおいて、分類演算部３２では、上記のように転送されてくる２クラスの各クラスごとにはサンプル数Ｎのデータから５次元の分類スペクトルを作成し、データと共に分類判定部３４に送る。
【０３５１】
　分類判定部３４では、分類境界を定め記憶する。
【０３５２】
　分類モードにおいて、分類演算部３２では、上記のように転送されてくる対象物の５次元のデータと学習モードで求められた分類スペクトルとの内積演算が行われ、結果を分類判定回路３４に送る。
【０３５３】
　分類判定回路３４では学習モードで記憶した分類境界に基づき、対象物の分類判定結果を出力する。
【０３５４】
　つぎに、本実施形態の特徴部である色合成回路３８１の動作についてさらに詳しく説明する。
【０３５５】
　５枚のバンドパスフィルタのデータはフレームメモリ１８のＢＰＦプレーン４０１〜４０５に順番に記憶されている。
【０３５６】
　係数メモリ４２０には、各ＢＰＦプレーンのデータに乗じるための係数（ＢＰＦ係数４２１〜４２５）が格納されている。
【０３５７】
　ＢＰＦ係数４２１〜４２５は乗算器４１１〜４１５にて対応するＢＰＦプレーンのデータに乗じられる。
【０３５８】
　乗算器４１１〜４１５で係数を乗じられた各プレーンのデータは、加算器４１０にて足し合わされ、フレームメモリ３８２のＲプレーン４３１、Ｇプレーン４３２、Ｂプレーン４３３のうちコントロール回路２６の指示するプレーンに書き込まれる。
【０３５９】
　各プレーンのデータは映像信号生成回路４３４にてＴＶモニタの入力可能な信号に変換されてＴＶモニタに出力される。
【０３６０】
　学習モードにおいては、各バンドパスフィルタの分光透過特性からモニタのＲ成分の分光特性を近似した係数を係数メモリ４２０に書き込み、乗算器４１１〜４１５で各プレーンのデータに乗じた後に加算器４１０で足し合わされたデータをフレームメモリ３８２のＲプレーンに書き込む。
【０３６１】
　つぎに、モニタのＧ成分の分光特性を近似した係数を係数メモリ４２０に書き込み、加算器４１０の出力をＧプレーン４３２に書き込む。
【０３６２】
　つぎに、モニタのＢ成分の分光特性を近似した係数を係数メモリ４２０に書き込み、加算器４１０の出力をＢプレーン４３３に書き込む。
【０３６３】
　各プレーンのデータは映像信号生成回路４３４にてＴＶモニタの入力可能な信号に変換されてＴＶモニタに出力される。
【０３６４】
　この結果モニタには色再現性良く測定中の対象物が映し出される。
【０３６５】
　分類モードにおいては、分類演算回路２８からコントロール回路２６に分類スペクトルのデータを送り、コントロール回路２６では分類スペクトルの各バンドパスフィルタに対応する成分を０〜１に正規化して係数メモリ４２０に書き込み、加算器４１０の出力をＲプレーン４３１に書き込む。
【０３６６】
　つぎに、今、係数メモリに書き込んだ係数を１から減じた係数を係数メモリ４２０に書き込む。
【０３６７】
　加算器４１０の出力はＧプレーン４３２に書き込まれる。
【０３６８】
　各プレーンのデータは映像信号生成回路４３４にてＴＶモニタの入力可能な信号に変換されてＴＶモニタの出力される。
【０３６９】
　これによりモニタには、たとえばクラス１に分類される対象物の映像は赤っぽく、クラス２に分類される対象物は緑っぽく表示され、その中間の対象物については黄色っぽく表示される。
【０３７０】
　このような第１７実施形態によれば、ＴＶモニタ表示用のフレームメモリ３８２を、フレームメモリ１８の内部に各バンドパスフィルタに対応するプレーンを設け、色合成回路３８１にて各プレーンのデータに係数を乗じて足し合わせた物をフレームメモリの各プレーンに書き込む構成としたために、モニタ上にて分類結果を色を変えて表示することができ、結果が視覚的に確認しやすくすることができる。
【０３７１】
　さらに、本実施形態では、学習モードにおいては通常のＴＶ画像のようなカラー表示も可能となり対象物の確認なども自然に行うことができる。
【０３７２】
　なお、本実施形態では、分類モードの際にフレームメモリ３８２のＲプレーン４３１とＧプレーン４３２を用いたがこれに限らずいずれのプレーンを使用しても同様の効果が得られることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０３７３】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図２】図２は、第１実施形態に用いる回転色フィルタの模式図。
【図３】図３は、第１実施形態の動作を説明するフローチャート。
【図４】図４は、本発明の第２実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図５】図５は、第２実施形態に用いる回転色絞り板の模式図。
【図６】図６は、本発明の第３実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図７】図７は、第３実施形態に用いる回転ＮＤフィルタの模式図。
【図８】図８は、第３実施形態に用いる回転スリット板の模式図。
【図９】図９は、本発明の第４実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図１０】図１０は、第４実施形態の動作を説明するフローチャート。
【図１１】図１１は、第４実施形態の変形形態である色分類装置を示すブロック図。
【図１２】図１２は、本発明の第５実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図１３】図１３は、第５実施形態の参照板の模式図。
【図１４】図１４は、本発明の第６実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図１５】図１５は、第６実施形態のＣＣＤに結像する画像の例を示す図。
【図１６】図１６は、第６実施形態の参照板の模式図。
【図１７】図１７は、本発明の第７実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図１８】図１８は、本発明の第８実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図１９】図１９は、第８実施形態のＣＣＤと光ファイバの接続を示す図。
【図２０】図２０は、第８実施形態のＣＣＤ上のバンドパスフィルタの配置図。
【図２１】図２１は、第８実施形態の光ファイバの束ね方を説明する図。
【図２２】図２２は、第８実施形態のＣＣＤに結像する画像の例を示す図。
【図２３】図２３は、第８実施形態の変形例を説明する図。
【図２４】図２４は、第８実施形態の別の変形例を説明する図。
【図２５】図２５は、本発明の第９実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図２６】図２６は、第９実施形態に用いられる光路分割プリズムの構成を説明する図。
【図２７】図２７は、第９実施形態の光路分割プリズムとＣＣＤの結合状態を説明する図。
【図２８】図２８は、第９実施形態のＣＣＤ上のバンドパスフィルタの配置図。
【図２９】図２９は、第９実施形態に用いられる照明センサの構成を説明する図。
【図３０】図３０は、本発明の第１０実施形態の色分類装置を示すブロック図。
【図３１】図３１（Ａ）は、本発明の第１１実施形態の分類演算回路を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１１実施形態の分類演算部を示すブロック図、　　　　（Ｃ）は、第１１実施形態の分類スペクトル選択回路を示すブロック図。
【図３２】図３２（Ａ）は、従来の方法による学習データの分布を示す図、　　　　（Ｂ）は、本発明の第１２実施形態による学習データの分布を示す図、　　　　（Ｃ）は、第１２実施形態の輝度抽出部を示すブロック図、　　　　（Ｄ）は、第１２実施形態の分類演算部を示すブロック図。
【図３３】図３３（Ａ）は、従来の方法による学習データの分布を示す図、　　　　（Ｂ）は、本発明の第１３実施形態による学習データの分布を示す図、　　　　（Ｃ）は、第１３実施形態の分類判定部を示すブロック図。
【図３４】図３４（Ａ）は、本発明の第１４実施形態の分類演算回路を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１４実施形態の動作を説明するための測定対象物を示す図、　　　　（Ｃ）は、第１４実施形態の測定領域の形を示すブロック図、　　　　（Ｄ）は、第１４実施形態の変形例における測定領域の形を示すブロック図。
【図３５】図３５（Ａ）は、本発明の第１５実施形態の分類演算回路を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１５実施形態の動作を説明するためのフローチャート。
【図３６】図３６（Ａ）は、第１５実施形態の第１の変形例の分類演算回路を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１５実施形態の第１の変形例の動作を説明するためのフローチャート。
【図３７】図３７（Ａ）は、第１５実施形態の第２の変形例の分類演算回路を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１５実施形態の第２の変形例の動作を説明するためのフローチャート。
【図３８】図３８（Ａ）は、本発明の第１６実施形態の色分類装置を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１６実施形態の分類演算回路を示すブロック図。
【図３９】図３９（Ａ）は、本発明の第１７実施形態の色分類装置を示すブロック図、　　　　（Ｂ）は、第１７実施形態の色合成回路を示すブロック図。
【図４０】図４０は、分類境界を説明する図。
【図４１】図４１は、従来の色識別装置の構成を示す図。
【図４２】図４２は、分類スペクトルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０３７４】
１…筐体，
１０…光学系，
１０１…絞り，
１２６…絞り制御回路，
１２Ａ〜１２Ｅ…バンドパスフィルタ，
１２…回転色フィルタ，
１２３…フィルタ位置センサ，
２４…モーター，
１２４…モーター駆動回路，
１４…撮像素子，
１５…増幅器，
１６…Ａ／Ｄ変換器，
１８…フレームメモリ，
２８…分類演算回路，
２９…露光値メモリ，
２６…コントロール回路，
２２…撮像素子駆動回路。
【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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【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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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