(57)【要約】【課題】  目標物に含まれる対象物質の分布を推定する物質分布推定装置を提供する。【解決手段】  物質分布推定装置１は、目標物Ｔに対して所定の光を出射する光源部１０と、目標物Ｔの内部における複数の異なる経路を進行してから外部に出射されて投影されるそれぞれの光の強度を検出する検出部１１と、検出部１１の検出結果に基づいて経路毎に対象物質の多寡を表す特徴量を算出する特徴量算出部１２と、特徴量を経路に沿って逆投影することで対象物質の分布を推定する特徴量逆投影部１３と、を備える。特徴量算出部１２は、第１波長と、対象物質の多寡に対する光の減衰度合の感度が第１波長よりも小さい第２波長と、のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた特徴量を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物に対して多波長または連続スペクトルの光を出射する、あるいは、前記目標物に対して複数の異なる波長の単色光を順次出射する光源部と、
前記光源部から出射されて前記目標物に入射し、前記目標物の内部を進行してから前記目標物の外部に出射されて投影される光の強度を、所定の複数の検出波長で検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、前記目標物の内部を進行する光の複数の異なる経路毎に、対象物質の多寡を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量を、前記経路に沿って逆投影することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定する特徴量逆投影部と、を備え、
前記特徴量算出部は、第１波長と、前記対象物質の多寡に対する光の減衰度合の感度が前記第１波長よりも小さい第２波長と、のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた前記特徴量を算出することを特徴とする物質分布推定装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合を算出して比較することで、前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の物質分布推定装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合の差分を算出することで、前記特徴量を算出することを特徴とする請求項２に記載の物質分布推定装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、前記特徴量として、前記第１波長における光の減衰度合を表す第１特徴量と、前記第２波長における光の減衰度合を表す第２特徴量と、のそれぞれを算出し、
前記特徴量逆投影部は、前記第１特徴量を前記経路に沿って逆投影して得られる第１逆投影結果と、前記第２特徴量を前記経路に沿って逆投影して得られる第２逆投影結果と、を比較することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定することを特徴とする請求項１に記載の物質分布推定装置。
【請求項５】
前記特徴量逆投影部は、前記第１逆投影結果及び前記第２逆投影結果の差分を算出することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定することを特徴とする請求項４に記載の物質分布推定装置。
【請求項６】
前記特徴量算出部は、予め決定された前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の物質分布推定装置。
【請求項７】
前記特徴量算出部は、前記検出部の検出結果に基づいて、複数の前記検出波長のそれぞれにおける光の減衰度合を表す減衰度合スペクトルを前記経路毎に算出し、前記減衰度合スペクトルを統計的に処理することで前記第１波長及び前記第２波長を決定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の物質分布推定装置。
【請求項８】
前記光源部が、前記第１波長の単色光及び前記第２波長の単色光のそれぞれを順次出射するものであり、
前記検出部は、前記第１波長及び前記第２波長を含む帯域の光の強度を検出するものであることを特徴とする請求項６に記載の物質分布推定装置。
【請求項９】
前記光源部が、多波長または連続スペクトルの光を出射するものであり、
前記検出部は、前記第１波長及び前記第２波長の光の強度のそれぞれを選択的に検出することを特徴とする請求項６に記載の物質分布推定装置。
【請求項１０】
前記光源部が、多波長または連続スペクトルの光を出射するものであり、
前記検出部は、前記目標物から外部に出射される光を分光して、複数の前記検出波長のそれぞれにおける光の強度を検出することを特徴とする請求項７に記載の物質分布推定装置。
【請求項１１】
前記検出部が、前記目標物の内部を直進してから外部に出射される光を検出することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の物質分布推定装置。
【請求項１２】
前記検出部が、前記目標物の内部で散乱してから外部に出射される光を検出することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の物質分布推定装置。
【請求項１３】
前記光源部、前記検出部及び前記目標物の少なくとも１つを駆動することで、前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方と前記目標物との相対的な位置関係を変化させる駆動部を、さらに備えることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の物質分布推定装置。
【請求項１４】
前記駆動部は、前記目標物を自転駆動させることで、前記光源部及び前記検出部と前記目標物との相対的な位置関係を変化させるものであることを特徴とする請求項１３に記載の物質分布推定装置。
【請求項１５】
前記駆動部は、前記目標物を中心として前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方を公転駆動させることで、公転駆動する前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方と前記目標物との相対的な位置関係を変化させるものであることを特徴とする請求項１３または１４に記載の物質分布推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、青果等の目標物に含まれる対象物質の分布を推定する物質分布推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、青果に含まれる糖の多寡（即ち、糖度）を測定するための装置である糖度計が、種々提案されている。特に、近年では、青果を切断したり果汁を採取したりすることなく、非破壊で青果の糖度を測定することが可能な糖度計が開発されている（例えば、特許文献１参照）。このような糖度計を用いることで、青果の一部分や青果全体の平均的な糖度を、青果を破壊することなく計測することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２３６５４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、青果は、必ずしも果肉等において均一に糖を貯蔵するとは限らず、例えば中心付近などの特定の部位に対して優先的に糖を貯蔵するなど不均一に糖を貯蔵する種類または品種がある。そのため、上記のような非破壊の糖度計を用いて得られた青果の測定結果が、仮に良好な糖度を示すものであったとしても、当該青果内における糖の不均一性を考慮すれば、当該青果の全体が良好であると即断することはできない。即ち、青果の全体の良否を厳密に判断するためには、青果の内部における糖の分布を知る必要がある。
【０００５】
さらに、青果は、収穫後の経過時間や成熟の程度等に応じて、内部の糖の分布が変化し得る。そのため、卸売業者や小売業者、消費者などが青果の良否を見極める場面や、生産者が青果の栽培方法を見直す場面などにおいて、青果の内部における糖の分布は極めて重要な情報となる。
【０００６】
また、糖（甘味）と同様に、例えばクエン酸及びリンゴ酸（酸味）やカプサイシン（辛味）、タンニン（苦味）などの物質の青果の内部における分布や、農薬などの一般的に好まれない化学物質の青果の内部における分布も、青果の卸売業者や小売業者、消費者、生産者において重要な情報となり得る。
【０００７】
さらに、青果に限らず、例えば密度が一様な物体では、仮に従来のＸ線を利用した非破壊の測定装置を用いて物体の内部における特定の物質の分布を測定しようとしても、当該物質の分布にかかわらず一様に造影されてしまうために、その測定は困難であった。そのため、物体の内部における特定の物質の分布を、少なくとも非破壊で推定し得る装置が、青果に関する分野に限られず様々な分野において望まれている。
【０００８】
そこで、本発明は、目標物に含まれる対象物質の分布を推定する物質分布推定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】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明は、目標物に対して多波長または連続スペクトルの光を出射する、あるいは、前記目標物に対して複数の異なる波長の単色光を順次出射する光源部と、前記光源部から出射されて前記目標物に入射し、前記目標物の内部を進行してから前記目標物の外部に出射されて投影される光の強度を、所定の複数の検出波長で検出する検出部と、前記検出部の検出結果に基づいて、前記目標物の内部を進行する光の複数の異なる経路毎に、対象物質の多寡を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量を、前記経路に沿って逆投影することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定する特徴量逆投影部と、を備え、前記特徴量算出部は、第１波長と、前記対象物質の多寡に対する光の減衰度合の感度が前記第１波長よりも小さい第２波長と、のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた前記特徴量を算出することを特徴とする物質分布推定装置を提供する。
【００１０】
この物質分布推定装置によれば、対象物質の多寡を強く反映した第１波長における光の減衰度合と、対象物質の多寡を強く反映していない第２波長における光の減衰度合と、に基づいた特徴量を算出して逆投影することで、第１波長に対して感度を有する対象物質と、第１波長及び第２波長のそれぞれに対して共通して感度を有する対象物質以外の物質や物体と、を区別して逆投影することが可能になる。
【００１１】
なお、目標物の内部を進行する光の経路とは、光線として進行すると仮定した光の進行領域に限られるものではなく、広がりながら進行すると仮定した光の進行領域も当然に含まれ得る。
【００１２】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量算出部は、前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合を算出して比較することで、前記特徴量を算出してもよい。
【００１３】
この物質分布推定装置によれば、特徴量逆投影部が、第１波長及び第２波長の減衰度合に基づいた１種類の特徴量を逆投影するだけで、目標物の内部における対象物質の分布を推定することができる。そのため、特徴量逆投影部における逆投影の演算量を低減することが可能になる。
【００１４】
さらに、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量算出部は、前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合の差分を算出することで、前記特徴量を算出してもよい。
【００１５】
この物質分布推定装置によれば、特徴量算出部が、対象物質以外の物質や物体の影響を好適に排除して対象物質の多寡を精度良く反映した特徴量を算出することが可能になる。
【００１６】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量算出部は、前記特徴量として、前記第１波長における光の減衰度合を表す第１特徴量と、前記第２波長における光の減衰度合を表す第２特徴量と、のそれぞれを算出し、前記特徴量逆投影部は、前記第１特徴量を前記経路に沿って逆投影して得られる第１逆投影結果と、前記第２特徴量を前記経路に沿って逆投影して得られる第２逆投影結果と、を比較することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定してもよい。
【００１７】
この物質分布推定装置によれば、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれに対して異なる処理（例えば、それぞれに含まれるノイズを低減するためのフィルタ処理）を施した上で、逆投影を行うことができる。そのため、特徴量逆投影部における逆投影の精度を向上することが可能になる。
【００１８】
さらに、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量逆投影部は、前記第１逆投影結果及び前記第２逆投影結果の差分を算出することで、前記目標物の内部における前記対象物質の分布を推定してもよい。
【００１９】
この物質分布推定装置によれば、特徴量逆投影部が、対象物質以外の物質や物体の影響を好適に排除して対象物質の多寡を精度良く反映した分布を推定することが可能になる。
【００２０】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量算出部は、予め決定された前記第１波長及び前記第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた前記特徴量を算出してもよい。
【００２１】
この物質分布推定装置によれば、特徴量算出部において、特徴量を算出するために第１波長及び第２波長をその都度決定することが不要になる。そのため、特徴量算出部における演算量を大幅に低減することが可能になる。
【００２２】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記特徴量算出部は、前記検出部の検出結果に基づいて、複数の前記検出波長のそれぞれにおける光の減衰度合を表す減衰度合スペクトルを前記経路毎に算出し、前記減衰度合スペクトルを統計的に処理することで前記第１波長及び前記第２波長を決定してもよい。
【００２３】
この物質分布推定装置によれば、任意の目標物の内部における、任意の対象物質の分布を推定することが可能になる。また、目標物によって変動し得る、対象物質の分布の推定に適した第１波長及び第２波長を、目標物に応じて決定して特徴量を算出することが可能になる。
【００２４】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記光源部が、前記第１波長の単色光及び前記第２波長の単色光のそれぞれを順次出射するものであり、前記検出部は、前記第１波長及び前記第２波長を含む帯域の光の強度を検出するものであってもよい。
【００２５】
この物質分布推定装置によれば、検出部が分光器を備えない構成とすることができる。そのため、装置の構成（特に、検出部）の簡素化及び動作の迅速化を図ることが可能になる。
【００２６】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記光源部が、多波長または連続スペクトルの光を出射するものであり、前記検出部は、前記第１波長及び前記第２波長の光の強度のそれぞれを選択的に検出してもよい。
【００２７】
この物質分布推定装置によれば、検出部が第１波長及び第２波長のみを検出すればよいため、検出部が備える分光器を簡素なものにすることができる。そのため、装置の構成（特に、検出部）の簡素化及び動作の迅速化を図ることが可能になる。
【００２８】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記光源部が、多波長または連続スペクトルの光を出射するものであり、前記検出部は、前記目標物から外部に出射される光を分光して、複数の前記検出波長のそれぞれにおける光の強度を検出してもよい。
【００２９】
この物質分布推定装置によれば、分解能の高い減衰度合スペクトルを得ることができる。そのため、特徴量算出部が、第１波長及び第２波長を精度良く決定することが可能になる。
【００３０】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記検出部が、前記目標物の内部を直進してから外部に出射される光を検出してもよい。
【００３１】
この物質分布推定装置によれば、目標物の内部を進行する光の経路を直線状として単純化することができる。そのため、特徴量逆投影部における、目標物の内部を進行する光の経路に沿って特徴量を逆投影するという演算を、簡易なものとすることが可能になる。
【００３２】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記検出部が、前記目標物の内部で散乱してから外部に出射される光を検出してもよい。
【００３３】
この物質分布推定装置によれば、目標物の内部で直進が妨げられ得る光（例えば、近赤外光）を使用した場合であっても、散乱光を検出することによって目標物の内部における光の減衰（特に、対象物質による光の吸収）を精度良く評価することが可能になる。そのため、特徴量を精度良く算出して、当該特徴量を逆投影することで得られる目標物の内部における対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。
【００３４】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記光源部、前記検出部及び前記目標物の少なくとも１つを駆動することで、前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方と前記目標物との相対的な位置関係を変化させる駆動部を、さらに備えてもよい。
【００３５】
この物質分布推定装置によれば、目標物の内部において異なる複数の経路を光が進行するように物質分布推定装置を構成することが可能になる。
【００３６】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記駆動部は、前記目標物を自転駆動させることで、前記光源部及び前記検出部と前記目標物との相対的な位置関係を変化させるものであってもよい。
【００３７】
この物質分布推定装置によれば、装置の構成を簡素化するとともに装置の駆動範囲を狭くすることが可能になる。
【００３８】
また、上記特徴の物質分布推定装置において、前記駆動部は、前記目標物を中心として前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方を公転駆動させることで、公転駆動する前記光源部及び前記検出部の少なくとも一方と前記目標物との相対的な位置関係を変化させるものであってもよい。
【００３９】
この物質分布推定装置によれば、目標物の位置的な変動や目標物に生じる振動などを抑制することが可能になる。
【発明の効果】
【００４０】
上記特徴の物質分布推定装置によれば、対象物質とそれ以外の物質や物体とを区別して逆投影することによって、目標物の内部における対象物質の分布を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の全体構成の一例について示すブロック図。
【図２】光源部が出射し得る光の例について示した模式的なスペクトル図。
【図３】投影について説明するための概念図。
【図４】逆投影について説明するための概念図。
【図５】特徴量の算出方法について説明するためのスペクトル図。
【図６】特徴量の算出方法について説明するための概念図。
【図７】特徴量の逆投影について説明するための概念図。
【図８】特徴量の算出方法の第１実施例について説明するための概念図。
【図９】特徴量の算出方法の第２実施例について説明するための概念図。
【図１０】光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第１実施例について示す上面図。
【図１１】光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第２実施例について示す上面図。
【図１２】光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第３実施例について示す上面図。
【図１３】光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第４実施例について示す上面図。
【図１４】光の投影方法の第１実施例について説明するための概念図。
【図１５】光の投影方法の第２実施例について説明するための概念図。
【図１６】本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の具体的な構成の一例について示す斜視図。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
以下、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置について、図面を参照して説明する。なお、以下では説明の具体化のため、必要に応じて青果の内部における糖の分布を推定する物質分布推定装置を例に挙げて説明するが、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置は、青果の内部における糖以外の物質の分布を推定する場合にも適用することが可能であるし、青果以外の物体に対しても適用することが可能である。
【００４３】
＜＜全体構成＞＞
最初に、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の全体構成の一例について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の全体構成の一例について示すブロック図である。
【００４４】
図１に示すように、物質分布推定装置１は、光源部１０と、検出部１１と、特徴量算出部１２と、特徴量逆投影部１３と、を備える。
【００４５】
光源部１０は、目標物Ｔ（例えば、青果）に対して光を出射する。例えば、光源部１０は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＬＤ（Laser Diode）などの発光素子、蛍光体、白熱電球などの発光体の少なくとも１つによって構成される発光装置を備える。また、光源部１０は、発光装置が出射する光に対して特定の波長を選択的に透過させる光学フィルタや、発光装置が出射する光の進行方向や収束度、光量等を調整するレンズ、ミラー、絞りなどの光学部品を、必要に応じて備える。
【００４６】
ここで、光源部１０が出射し得る光の例について、図面を参照して説明する。図２は、光源部が出射し得る光の例について示した模式的なスペクトル図である。なお、図２（ａ）〜図２（ｃ）のそれぞれは、光源部１０が出射し得る光の波長と強度との関係を示したスペクトル図であり、横軸が波長、縦軸が強度である。
【００４７】
図２（ａ）に例示する光は、波長λａ，λｂがピーク（局所的に強度が大きくなる波長）となる多波長の光である。例えば、図２（ａ）に例示する多波長の光は、発光装置を構成する複数の発光体（具体的には、波長λａを発光波長とする発光体と、波長λｂを発光波長とする発光体）のそれぞれが出射した光が重畳した光である。
【００４８】
図２（ｂ）に例示する光は、明確なピークを有しない連続スペクトルの光である。例えば、図２（ｂ）に例示する連続スペクトルの光は、電球などの熱輻射を伴う発光体を備えた発光装置が出射する光である。
【００４９】
図２（ｃ）に例示する光は、波長λａの単色光及び波長λｂの単色光である。例えば、図２（ｃ）に例示する２つの単色光は、発光装置を構成する複数の発光体（具体的には、波長λａを発光波長とする発光体と、波長λｂを発光波長とする発光体）を順次駆動することで得られる。また例えば、図２（ｃ）に例示する２つの単色光は、発光装置が出射する多波長または連続スペクトルの光に対して、異なる波長λａ，λｂの光を選択的に透過する複数の光学フィルタ（特に、狭帯域のバンドパスフィルタ）を順次切り替えて適用することでも得られる。なお、図３（ｃ）に例示するような単色光は、ピーク以外の波長の強度が小さい光であると、好ましい。
【００５０】
検出部１１は、光源部１０から出射されて目標物Ｔに入射し、目標物Ｔの内部を進行して外部に出射される光の強度を、所定の検出波長で検出する。例えば、検出部１１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどのイメージセンサを備える。また、検出部１１は、光を波長で分解する分光器（例えば、イメージセンサに入射する光に適用して特定の波長を選択的に透過させる光学フィルタや回折格子など）や、イメージセンサに導く光の進行方向や収束度、光量等を調整するレンズ、ミラー、絞りなどの光学部品を、必要に応じて備える。なお、検出部１１が備え得る分光器は、例えば透過する波長が異なる複数の光学フィルタを順次切り替えることで時間方向に対して波長を分解するものであってもよいし、例えば回折格子や分光フィルタ（マルチスペクトルカメラやハイパースペクトルカメラなどで用いられる、透過する波長が異なる複数の光学フィルタを平面内に配置したフィルタ）などの空間方向に対して波長を分解するものであってもよい。
【００５１】
光源部１０が、図２（ａ）に例示した多波長λａ，λｂの光を出射する場合や、図２（ｂ）に例示した連続スペクトルの光を出射する場合、検出部１１は、分光器を備えるとともに分光後の光を検出する。例えばこの場合、検出部１１は、特定の検出波長における光の強度を選択的に検出してもよいし、所定の間隔（例えば、１０ｎｍ）である複数の検出波長のそれぞれにおける光の強度を網羅的に検出してもよい。
【００５２】
一方、光源部１０が、図２（ｃ）に例示した複数の異なる波長λａ，λｂの単色光を順次出射する場合、検出部１１が必ずしも分光器を備える必要はない。この場合、検出部１１は、光源部１０が出射する単色光の波長λａ，λｂを含む帯域を検出するイメージセンサを用いて検出を行うだけで、検出波長λａ，λｂのそれぞれの光の強度を検出することができる。なお、波長に応じてイメージセンサの感度が異なる場合、検出部１１または後段の特徴量算出部１２において、この感度の差による影響を打ち消すように検出結果を補正する処理を行ってもよい。また、検出部１１または後段の特徴量算出部１２において、検出波長λａ，λｂ以外の波長の光の強度を検出結果から除外する処理を行ってもよい。また、検出部１１が分光器を備え、検出波長λａ，λｂ以外の波長の光がイメージセンサに入射しないように構成してもよい。
【００５３】
検出部１１が検出する光は、目標物Ｔの内部を進行した後に、目標物Ｔの外部に出射されて投影された光である。即ち、この光は、目標物Ｔの内部の状態の影響を受けて減衰した光であると言えるため、その光の減衰度合を算出して復元（逆投影）すれば、目標物Ｔの内部の状態を推定することができる。特徴量算出部１２及び特徴量逆投影１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置や半導体メモリなどの記憶装置によって構成され、この一連の処理（光の減衰度合の算出、逆投影）を行うことで、目標物Ｔの内部における対象物質（例えば、糖）の分布を推定し、その推定結果を示す物質分布データを生成する。
【００５４】
ここで、投影及び逆投影について、図面を参照して説明する。図３は、投影について説明するための概念図である。また、図４は、逆投影について説明するための概念図である。なお、図３では、目標物Ｔの内部を光が直線的に進行する（即ち、光が目標物Ｔの内部で散乱されずに直進した）場合における投影について示している。また、図４は、図３に示した投影によって得られた光の減衰量（検出された光の全波長における減衰度合）を逆投影した場合に得られる結果について示している。
【００５５】
図３（ａ）〜図３（ｄ）は、４５度ずつ異なる４つの方向から目標物Ｔに対して光を出射したそれぞれの場合における、投影されたそれぞれの光の減衰量を示している。また、図３（ａ）〜図３（ｄ）では、目標物Ｔにおける光の進行方向に対して平行な断面を正方形と仮定し、当該断面を３×３の９つの単位領域（ピクセル）に分割してそれぞれにＡ〜Ｉの文字を割り当てるとともに、各単位領域内での光の減衰量を単位領域と同じ文字Ａ〜Ｉで表している。この場合、例えば図３（ａ）に示す単位領域Ｃ，Ｂ，Ａを順に進行して投影された光は、単位領域Ｃ，Ｂ，Ａのそれぞれにおいて減衰するため、全体でＡ＋Ｂ＋Ｃの減衰量が生じていると表現される。
【００５６】
本発明の実施形態に係る物質分布推定装置１では、図３に例示したような、目標物Ｔの内部における複数の異なる経路を光が進行する投影が生じるように、光源部１０、目標物Ｔ及び検出部１１が配置され、場合によってはこれらの少なくとも一部が回転駆動される。また、図３では説明を簡単にするために、一次元の投影が行われる場合について例示しているが、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置１では、二次元の投影を行うことも可能である。なお、これらの詳細については、後の＜＜各部の構成及び動作の実施例＞＞において具体例を挙げて説明する。
【００５７】
図４（ａ）〜図４（ｄ）は、図３（ａ）〜図３（ｄ）に示したそれぞれの光の減衰量の逆投影について示している。また、図４（ｅ）は、図４（ａ）〜図４（ｄ）に示す減衰量の逆投影結果を合算して得られる全体的な逆投影結果について示している。
【００５８】
例えば、図４（ａ）に示す減衰量Ａ＋Ｂ＋Ｃの逆投影を行う場合、当該減衰量Ａ＋Ｂ＋Ｃが算出された光が進行した経路に沿って、当該減衰量Ａ＋Ｂ＋Ｃを割り当てる。具体的には、当該経路上の全ての単位領域に対して、当該減衰量Ａ＋Ｂ＋Ｃを割り当てる。これは、減衰量Ａ＋Ｂ＋Ｃが、光が進行した経路の全体で生じた光の減衰量を表したものに過ぎず、光が進行した経路上のどの単位領域Ａ，Ｂ，Ｃでどの減衰量が生じたのかを特定する（即ち、光が進行した経路上のそれぞれの単位領域Ａ，Ｂ，Ｃに対して減衰量を割り振る）ことまではできないためである。
【００５９】
しかし、図４（ｅ）に示すように、図４（ａ）〜図４（ｄ）に示す逆投影結果を合算して全体的な逆投影結果を算出すると、光が進行した経路が共通する（交差する）単位領域において当該単位領域による減衰量が強められる。例えば、図４（ｅ）に示す左上の単位領域Ａ（図３に示す単位領域Ａと同じ）では、減衰量Ａが投影回数（４回）と同数だけ加算されて強められる。そのため、図４（ｅ）に示す全体的な逆投影結果を算出することで、目標物Ｔのそれぞれの単位領域における減衰量（即ち、目標物Ｔの内部における減衰量の分布）が推定される。
【００６０】
図４（ｅ）に示す全体的な逆投影結果のそれぞれの単位領域含まれるＫ１〜Ｋ９は、他の単位領域の減衰量が混入することで生じるノイズ成分である。このノイズ成分Ｋ１〜Ｋ９は、逆投影を行う前に減衰量をフィルタ処理したり、逆投影後に減衰量の平均値で全体を減算したりするなどの処理を行うことによって、低減することが可能である。また、図４（ｅ）に示す全体的な逆投影結果は、逆投影結果を単純に合算しただけであるため、必要に応じて投影回数で除算するなどの処理が行われ得る。
【００６１】
ところで、目標物Ｔに対して上記の投影（図３参照）及び逆投影（図４参照）を単純に行ったとしても、目標物Ｔの内部において光を遮る物体の有無やその形状を推定することはできるが、対象物質の分布を推定することまではできない。そのため、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置１では、特徴量算出部１２が対象物質の多寡を表す特徴量を算出するとともに、特徴量逆投影部１３が特徴量を逆投影することによって、対象物質の分布を推定する。
【００６２】
ここで、特徴量について、図面を参照して説明する。図５は、特徴量の算出方法について説明するためのスペクトル図であり、図６は、特徴量の算出方法について説明するための概念図である。
【００６３】
図５は、糖度が異なる３つの青果（トマト）のそれぞれの透過率スペクトル（波長毎の光の透過率）を示すスペクトル図であり、横軸（線形軸）が波長、縦軸（対数軸）が透過率である。また、図５では、糖度が大きい青果の透過率を実線、糖度が中程度の青果の透過率を粗い破線、糖度が小さい青果の透過率を細かい破線で、それぞれ表している。なお、図５に示すスペクトル図は、目標物Ｔである青果の表面の一点から入射し、当該青果内を直進して外部に出射された光の強度を検出して得られたものである。また、光の透過率とは、目標物Ｔから出射される光の強度を、目標物Ｔに入射する光の強度で除算することで得られる値であり、目標物Ｔの内部を光が進行する際に生じる光の減衰度合を表した値である。また、図５に示すスペクトル図は、青果の内部に含まれる糖の検出に適した光である近赤外光を用いて得られたものである。
【００６４】
図５に示すように、糖度が異なる青果の透過率スペクトルを比較すると、糖の多寡に対する光の透過率の変動の大きさ（即ち、糖の多寡に対する光の透過率の感度）は、波長によって異なっていることが分かる。そこで、特徴量算出部１２は、特定の波長における光の減衰度合（光の透過率）に基づいて、対象物質の多寡を表す特徴量を算出する。なお、この場合、特徴量算出部１２が、目標物Ｔを設置しない状態で検出部１１が検出する検出波長毎の光の強度を、目標物Ｔに入射する検出波長毎の光の強度として予め記憶しておき、目標物Ｔを設置した状態で検出部１１が検出した検出波長毎の光の強度を、予め記憶している目標物Ｔに入射する検出波長毎の光の強度で除することで、検出波長毎の光の透過率を算出してもよい。
【００６５】
図５では、第１波長（例えば、およそ９００ｎｍ以上１１００ｎｍ以下の範囲内の波長）における糖の多寡に対する光の透過率の感度が大きく、第２波長（例えば、およそ７００ｎｍ以上９００ｎｍ以下の範囲内の波長）における糖の多寡に対する光の透過率の感度が第１波長よりも小さくなっている。特に、図５では、目標物Ｔである青果の糖度が異なっているにもかかわらず、第２波長における光の透過率が均一である。そのため、第２波長における糖の多寡に対する光の透過率の感度は、第１波長における糖の多寡に対する光の透過率の感度と比較して無視できるほど小さく、ほぼゼロであると言うことができる。したがって、図５に示す例では、第１波長における光の透過率は糖の多寡を強く反映した値であり、第２波長における光の透過率は糖の多寡を強く反映していない（特に、図５に示す例では全く反映していない）値であると言える。
【００６６】
図６（ａ）は、目標物における光の進行方向に対して平行な断面（即ち、図３に示した断面）に含まれる物質及び物体について示す概念図である。また、図６（ｂ）は、図５に示す第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率が示す物質及び物体と、特徴量が示す物質及び物体と、のそれぞれについて示す概念図である。
【００６７】
図６（ａ）に示すように、目標物には、対象物質である糖だけでなく、糖以外の物質や、空洞や異物（例えば、種）などの物体が含まれる。また、図６（ｂ）に示すように、第１波長における光の透過率は、上述のように糖の多寡を反映した値であるが、糖以外の物質の多寡や物体の有無なども反映した値である。一方、第２波長における光の透過率は、上述のように糖の多寡を反映した値ではないが、第１波長と同様に糖以外の物質の多寡や物体の有無などを反映した値である。そのため、第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率を比較する（具体的には、両者の差分を算出する）ことで、糖の多寡を好適に反映した特徴量を算出することができる。
【００６８】
特徴量算出部１２は、図３（ａ）〜図３（ｄ）に示したような目標物Ｔの内部における複数の異なる経路を進行してから外部に出射されて投影されるそれぞれの光について、図５及び図６に示したような第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率を算出して比較する方法により、特徴量を算出する。即ち、特徴量算出部１２は、目標物Ｔの内部を進行する光の複数の異なる経路毎に、特徴量を算出する。
【００６９】
次に、特徴量逆投影部１３による特徴量の逆投影について、図面を参照して説明する。図７は、特徴量の逆投影について説明するための概念図である。なお、図７は、図３に示した投影が行われた場合に算出される特徴量を逆投影して得られる逆投影結果について示している。
【００７０】
図７（ａ）〜図７（ｄ）は、図３（ａ）〜図３（ｄ）に示すそれぞれの投影が行われた場合に算出される特徴量の逆投影について示している。また、図７（ｅ）は、図７（ａ）〜図７（ｄ）に示す特徴量の逆投影結果を合算して得られる全体的な逆投影結果について示している。なお、図７（ａ）〜図７（ｅ）における文字ａ〜ｉは、目標物Ｔの単位領域Ａ〜Ｉ（図３参照）における対象物質の多寡（即ち、求めるべき対象物質の分布）を表している。
【００７１】
特徴量の逆投影も、図４に示した減衰量の逆投影と同様の方法で行うことが可能である。この場合、特徴量逆投影部１３は、例えば図７（ａ）に示す特徴量ａ＋ｂ＋ｃを、当該特徴量ａ＋ｂ＋ｃが算出された光が進行した経路上の全ての単位領域に対して割り当てる。さらに、特徴量逆投影部１３は、図７（ａ）〜図７（ｄ）に示す逆投影結果を合算して、図７（ｅ）に示す全体的な逆投影結果を算出する。このようにして算出される図７（ｅ）に示す全体的な逆投影結果は、目標物Ｔのそれぞれの単位領域Ａ〜Ｉ（図３参照）における特徴量（即ち、目標物Ｔの内部における対象物質の多寡の分布）を推定したものとなる。そして、特徴量逆投影部１３は、図７（ｅ）に示す全体的な逆投影結果に基づいて（例えば、当該逆投影結果が示す特徴量を対象物質の量に換算して）、目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定し、当該分布を示す物質分布データを生成する。
【００７２】
図７（ｅ）に示す全体的な逆投影結果のそれぞれの単位領域に含まれるｋ１〜ｋ９は、他の単位領域の特徴量が混入することで生じるノイズ成分である。特徴量逆投影部１３は、必要に応じて、逆投影を行う前に特徴量をフィルタ処理したり、逆投影後に特徴量の平均値で全体を減算したりするなどの処理を行い、当該ノイズ成分を低減してもよい。また、特徴量逆投影部１３は、図７（ｅ）に示す全体的な逆投影結果に対して、投影回数で除算するなどの処理を行ってもよい。
【００７３】
以上のように、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置１では、対象物質の多寡を強く反映した第１波長における光の透過率と、対象物質の多寡を強く反映していない第２波長における光の透過率と、に基づいた特徴量を算出して逆投影することで、第１波長に対して感度を有する対象物質と、第１波長及び第２波長のそれぞれに対して共通して感度を有する対象物質以外の物質や物体と、を区別して逆投影することができる。したがって、この逆投影によって、目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定することが可能になる。
【００７４】
＜＜各部の構成及び動作の実施例＞＞
次に、上述した本発明の実施形態に係る物質分布推定装置１の各部の構成及び動作の実施例について、図面を参照して説明する。なお、以下説明する実施例は、矛盾無き限り適宜組み合わせて実施することが可能である。
【００７５】
＜特徴量の算出方法＞
最初に、特徴量の算出方法の実施例について、図面を参照して説明する。
【００７６】
［第１実施例］
図８は、特徴量の算出方法の第１実施例について説明するための概念図である。なお、図８では、特徴量算出部１２が特徴量を算出するために処理する検出部１１の検出結果を、概念的に示している。
【００７７】
図８に示す第１実施例では、特徴量算出部１２が、検出部１１の検出結果に基づいて、第１波長及び第２波長を決定する。具体的に、本実施例では、特徴量算出部１２が、図８に例示するような目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を進行して出射されるそれぞれの光の透過率スペクトル（減衰度合スペクトル）を後述のように統計的に処理することで、第１波長及び第２波長を決定する。なお、この透過率スペクトルは、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を進行して出射される光の強度を、複数の検出波長毎に検出することによって得られる。
【００７８】
図５に示したように、透過率スペクトルには、対象物質（図５では糖）の多寡に対する光の透過率の感度が大きい第１波長と、対象物質の多寡に対する光の透過率の感度が小さい第２波長と、が含まれている。そのため、複数の透過率スペクトルに対して、例えば多変量解析（具体的に例えば、主成分分析）やパターン認識などの公知の方法を用いて統計的に処理することで、それぞれの透過率スペクトルの中で共通して上記の特徴を有している第１波長及び第２波長のそれぞれを決定することが可能である。
【００７９】
このように、本実施例では、任意の目標物Ｔの内部における、任意の対象物質の分布を推定することが可能になる。また、目標物Ｔによって変動し得る、対象物質の分布の推定に適した第１波長（例えば、対象物質の多寡に対する光の透過率の感度が極めて大きく、かつ、対象物質以外の物質による光の透過率の変動と明確に区別可能な波長）及び第２波長（例えば、対象物質の多寡に対する光の透過率の感度が極めて小さい波長）を、目標物に応じて決定して特徴量を算出することが可能になる。
【００８０】
なお、特徴量算出部１２が、対象物質の光の透過率の波長特性を示すデータを記憶しており、当該データを利用して第１波長及び第２波長を決定してもよい。この場合、特徴量算出部１２が、対象物質の多寡に対する感度が高いと予想される波長（即ち、第１波長の候補となる波長）と、当該感度が低いと予想される波長（即ち、第２波長の候補となる波長）と、のそれぞれを予め認識することができるため、第１波長及び第２波長を精度良く決定することが可能になる。
【００８１】
また、本実施例を実現する場合、特徴量算出部１２が第１波長及び第２波長を精度良く決定することができるようにするために、透過率スペクトルの分解能を高くする（即ち、検出部１１における検出波長の間隔を細かくする）と、好ましい。
【００８２】
具体的に例えば、光源部１０が、図２（ａ）に例示した多波長の光や図２（ｂ）に例示した連続スペクトルの光を出射して、検出部１１が、分光器を備えるとともに分光後の光の強度を所定の間隔（例えば、１０ｎｍ）の複数の検出波長で網羅的に検出する構成にすると、好ましい。
【００８３】
［第２実施例］
図９は、特徴量の算出方法の第２実施例について説明するための概念図である。なお、図９でも図８と同様に、特徴量算出部１２が特徴量を算出するために処理する検出部１１の検出結果を、概念的に示している。
【００８４】
図９に示す第２実施例では、第１波長及び第２波長が予め決定されており、特徴量算出部１２が、第１波長及び第２波長のそれぞれにおける光の透過率を選択的に算出して比較することで、特徴量を算出する。
【００８５】
本実施例では、予め、図５に例示したようなサンプル（例えば、目標物Ｔと同じ種類または同じ品種の青果）の透過率スペクトルを求めて、当該透過率スペクトルに基づいて第１波長及び第２波長を決定しておく。そして、特徴量算出部１２が、検出部１１の検出結果に基づいて、第１波長及び第２波長の光の透過率を選択的に算出するとともにこれらを比較することで特徴量を算出する。
【００８６】
このように、本実施例では、特徴量算出部１２において、特徴量を算出するために第１波長及び第２波長をその都度決定することが不要になる。そのため、特徴量算出部１２における演算量を大幅に低減することが可能になる。
【００８７】
なお、本実施例を実現する場合、装置の構成（特に、検出部１１）の簡素化及び動作の迅速化を図るために、検出部１１が分光器を備えない構成とするか、検出部１１が分光器を備えたとしても簡素なものとすると、好ましい。
【００８８】
具体的に例えば、光源部１０が、図２（ｃ）に例示した第１波長の単色光及び第２波長の単色光のそれぞれを順次出射して、検出部１１が、第１波長及び第２波長を含む帯域の光の強度を検出する構成にすると、好ましい。
【００８９】
また例えば、光源部１０が、図２（ａ）に例示した多波長の光や図２（ｃ）に例示した連続スペクトルの光を出射して、検出部１１が、第１波長の光を透過する光学フィルタと第２波長の光を透過する光学フィルタとを順次切り替えるなどしてそれぞれの光の強度を選択的に検出する構成にすると、好ましい。さらにこの場合、光源部１０が、少なくとも第１波長（好ましくは第１波長及び第２波長）の光の強度が大きい多波長または連続スペクトルの光を出射するように構成すると、好ましい。
【００９０】
＜光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法＞
目標物の内部を進行する光の経路に沿って特徴量を逆投影することで対象物質の分布を推定するためには（例えば、図７参照）、その前提として、目標物Ｔの内部において異なる複数の経路を光が進行するように（例えば、図３参照）、物質分布推定装置１を構成する必要がある。そこで、目標物Ｔの内部において異なる複数の経路を光が進行するようにするための、光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の実施例について、図面を参照して説明する。
【００９１】
［第１実施例］
図１０は、光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第１実施例について示す平面図である。なお、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すそれぞれの実施例は、構成が異なるが目標物Ｔの内部を進行する光の経路は同様であるため、ともに第１実施例として説明する。
【００９２】
本実施例では、図３に示した例と同様に、検出部１１が、目標物Ｔの内部を直進する光を検出する。そのため、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すそれぞれの実施例では、光源部１０、目標物Ｔ及び検出部１１が直線上に並ぶように配置される。
【００９３】
このように、検出部１１が目標物Ｔの内部を直進する光を検出するように物質分布推定装置１を構成すると、目標物Ｔの内部を進行する光の経路を直線状として単純化することができる。そのため、特徴量逆投影部１３における、目標物の内部を進行する光の経路に沿って特徴量を逆投影するという演算を、簡易なものとすることが可能になる。
【００９４】
図１０（ａ）に示す実施例は、目標物Ｔを中心として光源部１０及び検出部１１を一体的に公転駆動する駆動部１４１Ａを備えている。この駆動部１４１Ａが光源部１０及び検出部１１を公転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を直進して出射される光を検出することが可能になる。さらに、光源部１０及び検出部１１を公転駆動する駆動部１４１Ａを備えることで、目標物Ｔの位置的な変動や目標物Ｔに生じる振動などを抑制することが可能になる。
【００９５】
また、図１０（ｂ）に示す実施例は、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４１Ｂを備えている。この駆動部１４１Ｂが目標物Ｔを自転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を直進して出射される光を検出することが可能になる。さらに、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４１Ｂを備えることで、装置の構成を簡素化するとともに装置の駆動範囲を狭くすることが可能になる。
【００９６】
なお、図１０（ａ）に示す実施例において、目標物Ｔを自転駆動する駆動部（即ち、図１０（ｂ）に示す駆動部１４１Ｂ）を備えてもよい。
【００９７】
［第２実施例］
図１１は、光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第２実施例について示す平面図である。なお、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示すそれぞれの実施例は、構成は異なるが目標物Ｔの内部を進行する光の経路は同様であるため、ともに第２実施例として説明する。
【００９８】
本実施例では、図３に示した例とは異なり、検出部１１が、目標物Ｔの内部で散乱した光を検出し得る。そのため、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示すそれぞれの実施例では、検出部１１が、光源部１０及び目標物Ｔが並ぶ直線上以外の位置にも配置され得る。
【００９９】
このように、検出部１１が目標物Ｔの内部で散乱した光を検出するように物質分布推定装置１を構成すると、目標物Ｔの内部で直進が妨げられ得る光（例えば、近赤外光）を使用した場合であっても、散乱光を検出することによって目標物Ｔの内部における光の減衰（特に、対象物質による光の吸収）を精度良く評価することが可能になる。そのため、特徴量を精度良く算出して、当該特徴量を逆投影することで得られる目標物Ｔの内部における対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。
【０１００】
検出部１１が目標物Ｔの内部で散乱した光を検出する場合も、特徴量逆投影部１３が、図４に例示した目標物Ｔの内部を光が直進する場合と同様に、目標物Ｔの内部を進行した光の経路に沿って特徴量の逆投影を行うことで、目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定することができる。ただし、検出部１１が目標物Ｔの内部で散乱した光を検出する場合、目標物Ｔの内部における光の経路は図３に例示したような単純な直線状にはならない。そのため、この場合は、目標物Ｔの内部における光の当該経路を推定する必要がある。
【０１０１】
目標物Ｔの内部で散乱する光の経路の推定方法として、公知のどのような方法を採用してもよい。例えば、特開２０１４―５５９３９号公報において採用されているようなモンテカルロ・レイトレーシング・シミュレーションを利用した推定方法や、フォトントレーシングを利用した推定方法によって、目標物Ｔの内部で散乱する光の経路を推定してもよい。これらの推定方法は、光が広がらずに進行する（即ち、光線として進行する）と仮定した場合における光の進行領域を、目標物Ｔの内部で散乱した光の経路として推定する方法である。
【０１０２】
また、目標物Ｔの内部で散乱する光の経路の推定方法として、例えば、光の散乱（広がり）を所定の関数で近似して表すダイポール近似やマルチポール近似などの推定方法を採用してもよい。これらの推定方法は、光が広がって進行すると仮定した場合における光の進行領域を、目標物Ｔの内部で散乱した光の経路として推定する方法である。
【０１０３】
また、目標物Ｔの内部で散乱する光の経路の推定方法として、例えば、上述のような散乱する光をモデル化して推定する方法ではなく、検出部１１の検出結果に基づいて光が進行した領域を逆算する推定方法を採用してもよい。具体的に例えば、目標物Ｔを所定の平面内または空間内における複数の単位領域（ピクセルまたはボクセル）に分割して、それぞれの単位領域における光の挙動（例えば、減衰や反射など）を仮想的に設定するとともに、それぞれの単位領域における光の挙動を総当たり的に切り替えながら検出部１１の検出結果と合致するまでシミュレーションを繰り返すことで、目標物Ｔの内部で光が進行した領域を推定してもよい。
【０１０４】
図１１（ａ）に示す実施例は、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部１４２Ａを備えている。この駆動部１４２Ａが検出部１１を公転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、検出部１１を公転駆動する駆動部１４２Ａを備えることで、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出するために必要になる検出部１１の数を低減することが可能になる。また、検出部１１を公転駆動する駆動部１４２Ａを備えることで、目標物Ｔの位置的な変動や目標物Ｔに生じる振動などを抑制することが可能になる。
【０１０５】
また、図１１（ｂ）に示す実施例は、光の検出方向が異なる複数の検出部１１を備えている。これにより、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、本実施例では、駆動部を不要にすることができるため、装置の構成を簡素化することが可能になる。
【０１０６】
なお、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示すそれぞれの実施例は、検出部１１が、光源部１０及び目標物Ｔが並ぶ直線上に位置して目標物Ｔの内部を直進する光を検出し得るものであるが、検出部１１が目標物Ｔの内部で散乱した光のみを検出するように構成してもよい。
【０１０７】
また、図１１（ａ）に示す実施例において、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部１４２Ａに代えて、目標物Ｔを中心として光源部１０を公転駆動する駆動部を備えてもよい。また、図１１（ｂ）に示す実施例において、目標物Ｔを中心として光源部１０を公転駆動する駆動部を備えてもよいし、これに加えて（または代えて）、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部を備えてもよい。
【０１０８】
［第３実施例］
図１２は、光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第２実施例について示す平面図である。なお、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すそれぞれの実施例は、構成は異なるが目標物Ｔの内部を進行する光の経路は同様であるため、ともに第３実施例として説明する。また、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）のそれぞれに示す実施例は、図１１（ａ）に示した実施例を変形したものである。
【０１０９】
図１２（ａ）に示す実施例は、目標物Ｔを中心として光源部１０を公転駆動する駆動部１４３Ａａと、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部１４３Ａｂと、を備えている。この駆動部１４３Ａａ，１４３Ａｂが光源部１０及び検出部１１を公転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、図１１（ａ）に示した実施例と比較して、目標物Ｔの内部におけるより多くの経路を散乱して出射される光を検出することが可能になるため、対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。また、光源部１０を公転駆動する駆動部１４３Ａａと、検出部１１を公転駆動する駆動部１４３Ａｂと、を備えることで、目標物Ｔの位置的な変動や目標物Ｔに生じる振動などを抑制することが可能になる。
【０１１０】
また、図１２（ｂ）に示す実施例は、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部１４３Ｂａと、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４３Ｂｂと、を備えている。この駆動部１４３Ｂａが検出部１１を公転駆動し、駆動部１４３Ｂｂが目標物Ｔを自転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、図１１（ａ）に示した実施例と比較して、目標物Ｔの内部におけるより多くの経路を散乱して出射される光を検出することが可能になるため、対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。また、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４３Ｂｂを備えることで、装置の構成を簡素化するとともに装置の駆動範囲を狭くすることが可能になる。
【０１１１】
なお、図１２（ｂ）に示す実施例において、目標物Ｔを中心として光源部１０を公転駆動する駆動部を備えてもよい。
【０１１２】
［第４実施例］
図１３は、光源部、目標物及び検出部の配置及び駆動方法の第２実施例について示す平面図である。なお、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）に示すそれぞれの実施例は、構成は異なるが目標物Ｔの内部を進行する光の経路は同様であるため、ともに第４実施例として説明する。また、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）のそれぞれに示す実施例は、図１１（ｂ）に示した実施例を変形したものである。
【０１１３】
図１３（ａ）に示す実施例は、目標物Ｔを中心として光源部１０及び検出部１１を一体的に公転駆動する駆動部１４４Ａを備えている。この駆動部１４４Ａが光源部１０及び検出部１１を公転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、図１１（ｂ）に示した実施例と比較して、目標物Ｔの内部におけるより多くの経路を散乱して出射される光を検出することが可能になるため、対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。また、光源部１０及び検出部１１を公転駆動する駆動部１４４Ａを備えることで、目標物Ｔの位置的な変動や目標物Ｔに生じる振動などを抑制することが可能になる。
【０１１４】
また、図１３（ｂ）に示す実施例は、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４４Ｂを備えている。この駆動部１４４Ｂが目標物Ｔを自転駆動することで、検出部１１が、目標物Ｔの内部における異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出することが可能になる。さらに、図１１（ｂ）に示した実施例と比較して、目標物Ｔの内部におけるより多くの経路を散乱して出射される光を検出することが可能になるため、対象物質の分布を精度良く推定することが可能になる。また、目標物Ｔを自転駆動する駆動部１４４Ｂを備えることで、装置の構成を簡素化するとともに装置の駆動範囲を狭くすることが可能になる。
【０１１５】
なお、図１３（ａ）に示す実施例において、目標物Ｔを自転駆動する駆動部（即ち、図１３（ｂ）に示す駆動部１４４Ｂ）を備えてもよい。また、図１３（ｂ）に示す実施例において、目標物Ｔを中心として光源部１０を公転駆動する駆動部を備えてもよいし、これに加えて（または代えて）、目標物Ｔを中心として検出部１１を公転駆動する駆動部を備えてもよい。
【０１１６】
＜光の投影方法＞
次に、光の投影方法の実施例について、図面を参照して説明する。
【０１１７】
［第１実施例］
図１４は、光の投影方法の第１実施例について説明するための概念図である。なお、図１４は、目標物Ｔの内部を光が直進すると仮定した場合の図であり、光源部１０１が目標物Ｔに対して平面的に広がる光（いわゆるファンビーム）を出射する場合について例示している。
【０１１８】
図１４に示す実施例の場合、図３に例示したような一次元の投影が行われ、検出部１１において直線状（一次元）に分布した光の強度が検出される。この場合、特徴量算出部１２が算出する特徴量も直線状（一次元）に分布したものとなる。そして、特徴量逆投影部１３が、当該特徴量に対して図７に例示したような二次元の逆投影を行うことで、対象物質の平面的な（二次元の）分布が得られる。
【０１１９】
本実施例において、検出部１１がラインイメージセンサ（例えば、受光回路が直線状に配列するように形成されたイメージセンサ、一次元センサ）を備える場合も、検出部１１がエリアイメージセンサ（例えば、受光回路が平面状に配列するように形成されたイメージセンサ、二次元センサ）を備える場合も、検出部１１において直線状（一次元）に分布した光の強度が検出されるため、最終的に得られる対象物質の分布は平面的（二次元）になる。また、本実施例において、検出部１１が一点検出のイメージセンサ（例えば、受光回路が１つであるイメージセンサ）を備える場合、目標物Ｔから出射される光が広がる方向に沿って当該検出部１１（または、光源１０１及び目標物Ｔ）を直線状に駆動させることで、検出部１１において直線状（一次元）に分布した光の強度を検出することが可能であり、平面的な（二次元の）対象物質の分布を得ることができる。
【０１２０】
なお、検出部１１がラインイメージセンサを備える場合であっても、回折格子などを用いて空間的に分光した光をそれぞれの受光回路で検出して所定の検出波長毎の光の強度を検出するような場合は、実質的に一点の光の強度を検出していることになる。そのため、当該検出部１１が備えるイメージセンサは、一点検出のイメージセンサである。
【０１２１】
また、図１４では、目標物Ｔの内部を光が直進する場合について例示しているが、目標物Ｔの内部で光が散乱することによって図１４と同様に光が広がって投影される場合も、本実施例に含まれる。
【０１２２】
［第２実施例］
図１５は、光の投影方法の第２実施例について説明するための概念図である。なお、図１５は、目標物Ｔの内部を光が直進すると仮定した場合の図であり、光源部１０２が目標物Ｔに対して立体的に広がる光（いわゆるコーンビーム）を出射する場合について例示している。
【０１２３】
図１５に示す実施例の場合、図３の例とは異なる二次元の投影が行われ、検出部１１において平面的（二次元）に分布した光の強度が検出される。この場合、特徴量算出部１２が算出する特徴量も平面的（二次元）に分布したものとなる。そして、特徴量逆投影部１３が、当該特徴量に対して図７の例とは異なる三次元の逆投影を行うことで、対象物質の立体的な（三次元の）分布が得られる。
【０１２４】
本実施例では、目標物Ｔの内部を進行する光の経路が立体的（三次元）になるだけである。そのため、特徴量逆投影部１３における演算量は増大し得るが、基本的な投影及び逆投影の方法は、上述した目標物Ｔの内部を進行する光の経路が平面的（二次元）である場合（図３及び図７参照）と同様である。
【０１２５】
本実施例において、検出部１１がラインイメージセンサを備える場合、検出部１１において直線状（一次元）に分布した光の強度が検出されるため、最終的に得られる対象物質の分布は平面的（二次元）になる。また、本実施例において、検出部１１がエリアイメージセンサを備える場合、検出部１１において平面状（二次元）に分布した光の強度が検出されるため、最終的に得られる対象物質の分布は立体的（三次元）になる。また、本実施例において、検出部１１がラインイメージセンサを備える場合、投影面内において当該検出部１１を受光回路の整列方向に対して垂直な方向に沿って駆動させる（または、当該方向に沿って光源１０１及び目標物Ｔを駆動させる）ことで、検出部１１において平面状（二次元）に分布した光の強度を検出することが可能であり、最終的に立体的な（三次元の）対象物質の分布を得ることができる。
【０１２６】
なお、検出部１１が、エリアイメージセンサを備えている場合であっても、回折格子などを用いて空間的に分光した光を各列（または各行）に配列した受光回路で検出して所定の検出波長毎の光の強度を検出するような場合は、実質的に直線状（一次元）に分布した光の強度を検出していることになる。そのため、当該検出部１１が備えるイメージセンサは、ラインイメージセンサである。
【０１２７】
また、図１５では、目標物Ｔの内部を光が直進する場合について例示しているが、目標物Ｔの内部で光が散乱することによって図１５と同様に光が広がって投影される場合も、本実施例に含まれる。
【０１２８】
また、図１４に示す一次元の投影が行われる場合であっても、光源部１０及び目標物Ｔの少なくとも一方を、投影される光が広がる面内に対して垂直な方向に移動させる（走査させる）ことで、図１５と同様の二次元の投影結果を得ることが可能である。
【０１２９】
＜＜具体的な構成＞＞
次に、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の具体的な構成の一例について、図面を参照して説明する。図１６は、本発明の実施形態に係る物質分布推定装置の具体的な構成の一例について示す斜視図である。
【０１３０】
図１６に示すように、本例の物質分布推定装置１Ｘは、光源部１０Ｘと、駆動部１４Ｘと、拡散板Ｄと、検出部１１Ｘと、コンピュータ２０Ｘと、を備える。なお、コンピュータ２０Ｘは、図１に示した物質分布推定装置１の特徴量算出部１２及び特徴量逆投影部１３に相当するものであり、文字や画像を表示可能な表示部２０Ｘａを備えている。
【０１３１】
光源部１０Ｘは、発光装置１０Ｘａと、波長選択部１０Ｘｂと、を備える。発光装置１０Ｘａは、例えば多波長または連続スペクトルの光を出射する装置である。また、波長選択部１０Ｘｂは、異なる波長の光を選択的に透過させる複数の光学フィルタ（具体的には、狭帯域のバンドパスフィルタ）を備え、発光装置１０Ｘａが出射する光に対して、複数の光学フィルタを順次切り替えて適用することが可能な構成である。そして、光源部１０Ｘは、図２（ｃ）に例示したような異なる波長の単色光を、目標物Ｔに対して順次出射する。
【０１３２】
このとき、光源部１０Ｘが目標物Ｔに対して出射する光の波長は、予め決定されている第１波長及び第２波長である（図５及び図９参照）。また、光源部１０Ｘが目標物Ｔに対して出射する光は、立体的に広がる光（コーンビーム）である（図１５参照）。また、目標物Ｔが青果であり、対象物質が糖である場合、第１波長及び第２波長はいずれも近赤外光の波長（例えば、６００ｎｍ以上１４００ｎｍ以下）である。
【０１３３】
光源部１０Ｘから出射され、目標物Ｔに入射した光は、目標物Ｔの内部を直進して外部に出射され、拡散板Ｄに投影される。検出部１１Ｘは、エリアイメージセンサを備えており、拡散板Ｄに投影された平面的な（二次元の）投影像を撮像する。また、検出部１１Ｘは、第１波長及び第２波長を含む帯域の光を検出するものであり、分光器は備えていない。しかし、光学フィルタ１０Ｘｂによって光源部１０Ｘが出射する光の波長が順次切り替えられるため、検出部１１Ｘは第１波長及び第２波長の光の強度を順次検出することになる。
【０１３４】
コンピュータ２０Ｘは、ケーブルＣを介して検出部１１Ｘと接続されており、ケーブルＣを介して検出部１１の検出結果を取得する。また、本例の物質分布推定装置１Ｘでは、予め、目標物Ｔを設置しない状態で光源部１０Ｘ及び検出部１１Ｘを動作させることで、目標物Ｔを設置しない状態で検出部１１Ｘが検出した第１波長及び第２波長の光の強度をコンピュータ２０Ｘが取得して記憶している。
【０１３５】
駆動部１４Ｘは、図１０（ｂ）に例示した駆動部１４１Ｂと同様の構成であり、目標物Ｔを自転駆動する。この駆動部１４Ｘが目標物Ｔを自転駆動することで、検出部１１Ｘが、目標物Ｔの内部における複数の異なる経路を直進して出射される光を検出する。なお、図１６中に示している破線は、光源部１０Ｘ及び検出部１１Ｘの光軸Ｐであり、光源部１０Ｘ、目標物Ｔ及び検出部１１Ｘは、光軸Ｐに沿って直線上に並ぶように配置される。
【０１３６】
そして、図１の特徴量算出部１２に相当するコンピュータ２０Ｘが、ケーブルＣを介して、検出部１１によって検出された第１波長の光の強度及び第２波長の光の強度を取得する。また、コンピュータ２０Ｘは、取得した第１波長の光の強度及び第２波長の光の強度を、予め記憶しておいた目標物Ｔを設置しない状態で検出部１１Ｘが検出した第１波長及び第２波長の光の強度で除することで、第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率を算出し、これらの光の透過率の差分を算出して特徴量とする。このとき、コンピュータ２０Ｘは、目標物Ｔの内部を進行する光の経路毎（例えば、検出部１１Ｘが備えるエリアイメージセンサの受光回路毎）に、特徴量を算出する。即ち、コンピュータ２０Ｘが算出する特徴量は、平面的（二次元）に分布したものとなる。
【０１３７】
次に、特徴量逆投影部１３に相当するコンピュータ２０Ｘは、目標物Ｔの内部における複数の異なる経路を直進して出射された光の経路毎のそれぞれの特徴量を、それぞれの経路に沿って三次元の逆投影を行うことで、対象物質の立体的な（三次元の）分布を示す物質分布データを生成する。また、コンピュータ２０Ｘは、生成した物質分布データを、例えば表示部２０Ｘａに表示したり、外部に送信したりする。
【０１３８】
本例の物質分布推定装置１Ｘは、極めて簡素な構成で、対象物質の立体的な（三次元の）分布を示す物質分布データを生成することが可能である。
【０１３９】
＜＜変形等＞＞
［１］  上述の実施形態では、第１波長及び第２波長が１つずつ設定される場合について例示したが、第１波長及び第２波長の少なくとも一方が複数設定されるように構成してもよい。例えば、複数の第１波長の光の透過率を平均化するとともに、複数の第２波長の光の透過率を平均化した上で、両者を比較して（例えば、両者の差分を算出して）特徴量を算出してもよい。また例えば、複数の第１波長の光の透過率を合算するとともに、複数の第２波長の光の透過率を合算した上で、両者を比較して（例えば、両者の差分を算出して）特徴量を算出してもよい。
【０１４０】
［２］  上述の実施形態では、第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率の差分を算出して特徴量とする場合について例示したが、両者の比較によって得られる値であれば、両者の差分以外の値を特徴量してもよい。例えば、第１波長の光の透過率と第２波長の光の透過率との比を算出して特徴量としてもよい。
【０１４１】
［３］  上述の実施形態では、第１波長及び第２波長の光の透過率を用いて特徴量を算出する場合について例示したが、光の減衰度合を表す値であれば、光の透過率以外の値を用いて特徴量を算出してもよい。例えば、光の透過率の常用対数の値である吸光度を用いて特徴量を算出してもよい。また例えば、目標物Ｔに入射する光の強度と目標物Ｔから出射される光の強度との差分を用いて特徴量を算出してもよい。
【０１４２】
［４］  上述の実施形態では、光源部１０、目標物Ｔ及び検出部１１の少なくとも１つを駆動する駆動部を用いて、目標物Ｔの内部において異なる複数の経路を散乱して出射される光を検出部１１に導いているが（図１１〜図１３参照）、駆動部に加えて（または代えて）、目標物Ｔから出射された散乱光を検出部１１に導くためのミラーやレンズ等の光学部品を用いてもよい。
【０１４３】
［５］  上述の実施形態では、特徴量算出部１２が第１波長及び第２波長のそれぞれの光の透過率に基づいて特徴量を算出し、特徴量逆投影部１３が当該特徴量を逆投影することで、目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定する場合について例示したが、これ以外の方法によって目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定することも可能である。
【０１４４】
例えば、特徴量算出部１２が、第１波長の光の透過率である第１特徴量と第２波長の光の透過率である第２特徴量とのそれぞれを算出し、特徴量逆投影部１３が、第１特徴量を逆投影して得られる第１逆投影結果と第２特徴量を逆投影して得られる第２逆投影結果とのそれぞれを算出して比較する（例えば、両者の差分を算出する）ことで、目標物Ｔの内部における対象物質の分布を推定してもよい。
【０１４５】
この変形例では、特徴量逆投影部１３が、第１特徴量及び第２特徴量という２種類の特徴量を逆投影することになるため、上述の実施形態と比較して演算量が多くなってしまう（換言すると、上述の実施形態では、特徴量逆投影部が１種類の特徴量を逆投影するだけでよいため、演算量を低減することが可能である）。
【０１４６】
しかしながら、この変形例では、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれに対して異なる処理を施した上で、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれを逆投影することができる。例えば、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれに含まれるノイズを低減するために中間値フィルタを用いる場合、ノイズの大きさに応じてフィルタサイズを適宜選択する（例えば、ノイズが大きいほどフィルタサイズを大きくする）ことができる。そのため、特徴量逆投影部１３における逆投影の精度を向上することが可能になる。
【０１４７】
なお、この変形例も、特徴量算出部１２が第１波長及び第２波長のそれぞれにおける光の減衰度合に基づいた特徴量（第１特徴量及び第２特徴量）を算出して、特徴量逆投影部１３が当該特徴量（第１特徴量及び第２特徴量）を逆投影するものである点では、上述の実施形態と変わりがない。そのため、上述の実施形態において説明した内容は、矛盾なき限り当該変形例にも妥当する。
【０１４８】
［６］  上述の実施形態では、一次元の投影が行われる場合（図１４参照）と、二次元の投影が行われる場合（図１５参照）と、についてそれぞれ例示したが、０次元の投影が行われる場合（例えば、光源部１０が出射する光が直線状であって、目標物Ｔの内部を光が直進する場合）もあり得る。
【０１４９】
この場合、光源部１０及び目標物Ｔの少なくとも一方を、光源部１０が出射する光の進行方向に対して垂直な面内で移動させる（走査させる）ことで、一次元または二次元の投影結果を得ることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本発明は、目標物に含まれる対象物質の分布を推定する物質分布推定装置に適用可能であり、青果に含まれる糖などの分布を推定する物質分布推定装置に適用すると好適である。
【符号の説明】
【０１５１】
１，１Ｘ  ：  物質分布推定装置
１０，１０１，１０２，１０Ｘ  ：  光源部
１０Ｘａ  ：  発光装置
１０Ｘｂ  ：  波長選択部
１１，１１Ｘ  ：  検出部
１２  ：  特徴量算出部
１３  ：  特徴量逆投影部
１４１Ａ，１４１Ｂ  ：  駆動部
１４２Ａ  ：  駆動部
１４３Ａａ，１４３Ａｂ，１４３Ｂａ，１４３Ｂｂ  ：  駆動部
１４４Ａ，１４４Ｂ  ：  駆動部
１４Ｘ  ：  駆動部
２０Ｘ  ：  コンピュータ
２０Ｘａ  ：  表示部
Ｔ  ：  目標物
Ｄ  ：  拡散板
Ｐ  ：  光軸
Ｃ  ：  ケーブル
【図１】
2016211919.tif 000003
【図２】
2016211919.tif 000004
【図３】
2016211919.tif 000005
【図４】
2016211919.tif 000006
【図５】
2016211919.tif 000007
【図６】
2016211919.tif 000008
【図７】
2016211919.tif 000009
【図８】
2016211919.tif 000010
【図９】
2016211919.tif 000011
【図１０】
2016211919.tif 000012
【図１１】
2016211919.tif 000013
【図１２】
2016211919.tif 000014
【図１３】
2016211919.tif 000015
【図１４】
2016211919.tif 000016
【図１５】
2016211919.tif 000017
【図１６】
2016211919.tif 000018