(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、
前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像手段と、
前記撮像手段が撮像する波長帯域を選択するための波長選択手段と、
前記波長選択手段が選択した波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に前記撮像手段で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、
前記撮像手段で撮像された前記対象物の画像データと同じ波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、
前記参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、
この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、
を有し、
前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置。
【請求項２】
前記光源補正手段は、
前記参照板画像データ選択手段が選択した前記異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする請求項１記載の色分類装置。
【請求項３】
対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、
結像光学系と、
この結像光学系の結像面に配置され、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像素子と、
この撮像素子より光学的な前側に配置され、それぞれ異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、
この光学的バンドパスフィルタによる複数の光の透過波長帯域から前記撮像素子が撮像する波長帯域として一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手段と、
この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、
前記撮像素子で撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、
この参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、
この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、
を有し、
前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置。
【請求項４】
前記光源補正手段は、
前記参照板画像データ選択手段が選択した異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする請求項３記載の色分類装置。
【請求項５】
前記光源補正手段は、
前記対象物の画像データを、前記参照板画像データ選択手段が選択した、前記対象物の画像データに対応する前記参照板の画像データで画素毎に除算した後、正規化する演算部を備えたことを特徴とする請求項１または３記載の色分類装置。
【請求項６】
照明光を直線偏光に変えて前記対象物へ投射するための光源の前面に配置された第１の偏光板と、
前記対象物を撮像する画像入力部の直前に配置され、正反射光のみを除去するための第２の偏光板とを更に有することを特徴とする請求項１乃至５何れか一つに記載の色分類装置。
【請求項７】
対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類方法において、
撮像する波長帯域を選択するステップと、
前記選択された波長帯域に応じて、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像するステップと、
前記選択された波長帯域の波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納するステップと、
前記撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択するステップと、
この選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正するステップと、
この補正結果を判断するステップと、
前記補正結果が、前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断されたとき、前記格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択するステップと、
を有することを特徴とする色分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、色を利用して対象物を分類、判定または識別する色分類装置及び色分類方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、各種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、対象物の色を分類する色分類装置が利用されている。
【０００３】
この種の色分類装置においては、装置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動等にも耐えられるような色分類装置が望まれている。
【０００４】
特に、工場などで色分類を行なう場合には、光源を限定することができるが、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することができる装置が望まれている。
【０００５】
このため、本出願人は既に先願として特開平７−１２０３２４号公報に開示されているように、装置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動等にも耐えられ、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に係る発明の出願をなしている。
【０００６】
すなわち、この先願としての特開平７−１２０３２４号公報に開示された色分類装置は、対象物の反射分光スペクトルを撮像する撮像手段と、上記対象物と撮像手段との間に設置したそれぞれ異なる帯域を持つ複数のバンドパスフィルタと、上記撮像手段によって撮像された対象物の反射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なう分類手段とを備えることを特徴としている。
【０００７】
この先願の色分類装置によれば、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との間に配置する。
【０００８】
そして、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反射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なう。
【０００９】
先ず、この先願の色分類装置の原理から説明する。
【００１０】
この先願の色分類装置では、図１５の（Ａ）に示すような特定の波長のみを透過させるようなバンドパスフィルタを複数組み合わせた同図の（Ｂ）や（Ｃ）に示すようなフィルタを用いることにより、簡易で安価な構成の色分類装置を実現するものである。
【００１１】
また、この先願の色分類装置は、異なる光源のもとでも色分類を行なうために、対象物を撮像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。
【００１２】
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、撮影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）、及び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）  …（１）
と表すことができる。
【００１３】
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。
【００１４】
また、さらに照明光の輝度が異なる場合には、除去後の信号ｇi ′（λ）のパワーを正規化すれば良い。
【００１５】
次に、この先願による２クラスの対象物の分類を行なう色分類装置について説明する。
【００１６】
図１４は、その構成を示す図で、この先願の色分類装置は、絞りやレンズを含む光学系１０、図１５の（Ａ）に示される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、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ１４、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣＤ駆動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ２４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動モータ２４等を制御すると共に分類演算回路２８に命令を送るコントロール部２６、分類を行なうための分類演算回路２８から構成される。
【００１７】
上記回転色フィルタ１２は、図１５の（Ｂ）に示すように、何種類かのバンドパスフィルタ１２Ａ〜１２Ｅから構成されており、各フィルタは同図の（Ａ）に示すような任意のバンド幅を透過するような特性を持っている。
【００１８】
この場合、図面及び説明の簡単化のため５枚のバンドパスフィルタで回転色フィルタ１２を構成している。
【００１９】
なお、光学系１０と回転色フィルタ１２の配置は、光学系１０の前に回転色フィルタ１２を配置するような逆の配置でも良い。
【００２０】
上記分類演算回路２８は、図１６に示すように、対象物Ｏの輝度成分を抽出するための輝度成分抽出部３０、分類のための演算（ＦＳ変換等）を行なう分類演算部３２、及び分類判定のための学習及び分類判定を行なう分類判定部３４から成る。
【００２１】
ここで、上記輝度成分抽出部３０は、図１７に示すように、撮影した画像の対象物Ｏ及び参照板Ｒの測定領域を抽出する３個の測定領域抽出部３６Ａ，３６Ｂ，３６Ｗ、測定した輝度成分の平均を求める３個の輝度成分平均化部３８Ａ，３８Ｂ，３８Ｗ、撮影したクラス１またはクラス未知のテータの輝度成分を書き込む輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａ、撮影したクラス２のデータの輝度成分を書き込む輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂ、撮影した参照板Ｒのデータの輝度成分を書き込む輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗ、光源の影響を補正するための補正回路４２、補正したクラス１又はクラス未知のデータを書き込む輝度スペクトルメモリ“ｄta”４４Ａ、及び補正したクラス２のデータを書き込む輝度スペクトルメモリ“ｄtb”４４Ｂを有している。
【００２２】
上記輝度成分メモリ４０Ａ，４０Ｂ，４０Ｗは、回転色フィルタ１２を構成するバンドパスフィルタの枚数（この例では、５枚）分だけの輝度成分を書き込むことができるようになっている。
【００２３】
上記補正回路４２は、図１８の（Ａ）に示すように除算器４２1 、または同図の（Ｂ）に示すように除算器４２1 とパワー正規化回路４２2 により構成される。以下の説明では、同図の（Ｂ）に示した構成として説明を行うものとする。
【００２４】
上記輝度スペクトルメモリ４４Ａ，４４Ｂは、撮影するデータのサンプル数Ｎだけの輝度成分（各輝度成分はフィルタ枚数個のデータからなる）を書き込むことができるようになっている。
【００２５】
一方、上記分類演算部３２は、図１８の（Ｃ）に示すように、切り替えスイッチ“Ａ”４６、分類スペクトルを求める分類スペクトル算出部４８、分類スペクトルｄ1 を書き込む分類スペクトルｄ1 メモリ５０、分類スペクトルｄ2 を書き込む分類スペクトルｄ2 メモリ５２、切り替えスイッチ“Ｂ”５４、積算器５６、加算器５８Ａとラッチ５８Ｂで構成され累積加算を行なう累積演算部５８とによって構成されている。
【００２６】
また、上記分類判定部３４は、同図に示すように、切り替えスイッチ“Ｃ”６０、分類境界を決定する分類境界決定部６２、決定した分類境界を書き込む分類境界メモリ“ｃ1 ”６４、分類判定を行なう分類決定部６６とから構成されている。
【００２７】
次に、以上のような構成の色分類装置を使い、２クラスの対象物を分類する処理について説明する。
【００２８】
この処理では、まず分類境界を求めるための学習モードを実行し、次にクラス未知のデータの色分類を行なうための分類モードを行なう。
【００２９】
まず、学習モードについて説明する。
【００３０】
これは、図１９に示すような２クラスの対象物Ｏを分類するための分類スペクトルを求めるものである。
【００３１】
最初に、コントロール部２６は、光学系１０の方向及び焦点距離を、２クラスの対象物を同時に撮像できるように調節する。
【００３２】
そして、図示しない合焦調節機構により合焦調節を行うと共に、図示しない測光器により測光し光学系１０の絞り及びＣＣＤ１４の露光時間を設定する。
【００３３】
ここで、回転色フィルタ１２の第１のバンドパスフィルタ（例えば、１２Ａ）で撮影が行なわれるように、回転色フィルタ１２の位置を制御する。
【００３４】
そして、ＣＣＤ駆動ドライバ２２に撮影コマンドを送ることによって第１の画像を撮影する。
【００３５】
ＣＣＤ１４で取り込み、Ａ／Ｄ変換器１６でＡ／Ｄ変換された画像データは、フレームメモリ１８に転送され格納される。
【００３６】
そして、分類演算回路２８にフレームメモリ１８に格納された画像データを読み込ませる。
【００３７】
分類演算回路２８においては、画像データは、まず、輝度成分抽出部３０へ転送される。
【００３８】
この輝度成分抽出部３０においては、各画像について、測定領域抽出部３６Ａ，３６Ｂにて、取り込んだ各画像データのなかでそれぞれクラス１，クラス２に対応する分類対象領域を抽出し、その各画素ごとに輝度成分を抽出する。
【００３９】
そして、輝度成分平均化部３８Ａ，３８Ｂにて、各領域での輝度の平均値を検出し、輝度成分メモリ４０Ａ，４０Ｂに書き込む。
【００４０】
これをデータｄａ1 ，ｄｂ1 とする。
【００４１】
次に、回転色フィルタ１２を回転し、第２のフィルタ（例えば、１２Ｂ）で第２の画像を撮影し、同様にして平均値を輝度成分メモリ４０Ａ，４０Ｂに書き込む。
【００４２】
これを、データｄａ2 ，ｄｂ2 とする。
【００４３】
このような操作を、第５のフィルタ（例えば、１２Ｅ）まで行ない、輝度成分メモリ  “Ａ”４０Ａにデータｄａ3 ，ｄａ4 ，ｄａ5 を、また輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂにデータｄｂ3 ，ｄｂ4 ，ｄｂ5 を書き込む。
【００４４】
すなわち、この一連の操作で、輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａにはデータｄａi （但し、ｉ＝１〜５）を、輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂにはデータｄｂi （ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００４５】
次に、対象物の近傍に参照板Ｒを配置し、同様に５種類のフィルタで撮影し、輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗにデータｄｗi （ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００４６】
その後、補正回路４２では、クラス１については輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａと輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗから、またクラス２については輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂと輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗから、データを読み出して補正を行なう。
【００４７】
この補正は、各フィルタ成分ごとに輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａのデータを輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗのデータで除算器４２1 にて次式のように除算する。
【００４８】
0003854654.tif 000002
この演算により、異なる光源（スペクトル特性）の影響を除去できる。
【００４９】
ここで、ｉはフィルタ番号、ｍはサンプル番号を示す。
【００５０】
さらに、パワー正規化回路４２2 にて、上記除算されたデータのパワー値が一定化されるように、パワー値Ｃａm 及びＣｂm により次式の演算が行なわれる。
【００５１】
0003854654.tif 000003
ここで、パワー値Ｃａm 及びＣｂm は、
【数１】
0003854654.tif 000004
【００５２】
または、
【数２】
0003854654.tif 000005
【００５３】
である。
【００５４】
このパワー正規化により、光源の輝度が異なる場合の影響を除去することができる。
【００５５】
このようにして求められたｄａm i ″及びｄｂm i ″を、輝度スペクトルとして輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに書き込む。
【００５６】
以上の補正を、対象物のサンプル数Ｎだけ行ない、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに輝度スペクトルを書き込む。
【００５７】
この際、対象物のサンプルは、対象物そのものを交換しても良いし、同一対象物の異なる領域を利用しても良い。
【００５８】
このようにして、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ，“dtｂ”４４Ｂには、対象物のサンプル数Ｎだけの輝度スペクトルデータが書き込まれることになる。
【００５９】
また、同時に、２つのクラスの対象物を撮影できない場合は、１つのクラス毎に対象物、参照板について上記と同様に撮影及び補正を行い、それぞれ輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂにそれぞれの輝度スペクトルを書き込む。この操作をサンプル数Ｎだけ行なうようにする。
【００６０】
次に、分類演算部３２おいては、切り替えスイッチ“Ａ”４６をｂ側に切り替える。
【００６１】
そして、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂからそれぞれクラス１及びクラス２に係る輝度スペクトルデータを読み出し、分類スペクトル算出部４８にて、前述したＦＳ変換を用いて分類スペクトルｄ1i（但し、ｉ＝１〜５）、及びこれに直交するｄ2i（ｉ＝１〜５）を求め、それぞれ分類スペクトルｄ1 メモリ５０及びｄ2 メモリ５２にそれぞれ分類スペクトルｄ1i及びｄ2iを書き込む。
【００６２】
次に、切り替えスイッチ“Ａ”４６をａ側に、また分類判定部３４の切り替えスイッチ“Ｃ”６０をｂ側に切り替える。
【００６３】
そして、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をａ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルデータｄａm i ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、積算器５６及び累積演算部５８により内積演算
【数３】
0003854654.tif 000006
【００６４】
を行ない、結果を分類判定部３４の分類境界決定部６２へ転送する。
【００６５】
続いて、輝度スペクトルメモリ“dtｂ”４４Ｂから輝度スペクトルデータｄｂm i ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、同様に内積演算
【数４】
0003854654.tif 000007
【００６６】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。
【００６７】
次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルデータｄａm i ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数５】
0003854654.tif 000008
【００６８】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。続いて、輝度スペクトルメモリ“dtｂ”４４Ｂから輝度スペクトルデータｄｂm i ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数６】
0003854654.tif 000009
【００６９】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。
【００７０】
このように、各クラスについてサンプル数分だけ処理を行ない、こうして得た内積値を分類境界決定部６２で図２０のように分類境界を決定し、分類境界メモリ“ｃ1 ”６４に書き込む。
【００７１】
以上、ここまでが、学習モードである。
【００７２】
次に、分類モードについて説明する。
【００７３】
この分類モードでは、まず、図２１に示すような分類したいクラス未知の対象物Ｏを、学習モードのときと同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａに輝度スペクトルｄｘi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００７４】
続いて、これと同じ撮影条件で、参照板Ｒを同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗに輝度スペクトルｄｗi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００７５】
そして、これら輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａ及び“Ｗ”４０Ｗからデータを読み込んで、補正回路４２で補正
ｄｘi ′＝ｄｘi ／ｄｗi   （但し、ｉ＝１〜５）          …（９）
を行ない、更にパワー正規化回路４２2 にて上記除算されたデータのパワー値が正規化されるように
【数７】
0003854654.tif 000010
【００７６】
を行って、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａにスペクトルｄｘi ″を書き込む。
【００７７】
ここで、分類演算部３２では、切り替えスイッチ“Ａ”４６をａ側に切り替え、分類判定部３４では、切り替えスイッチ“Ｃ”６０をａ側に切り替える。
【００７８】
そして、分類演算部３２の切り替えスイッチ“Ｂ”５４をまずａ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルｄｘi ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、積算器５６及び累積演算部５８により内積演算
【数８】
0003854654.tif 000011
【００７９】
を行い、ｔｘ1 を分類判定部３４の分類決定部６６へ転送する。
【００８０】
次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルｄｘi ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数９】
0003854654.tif 000012
【００８１】
を行い、ｔｘ2 を分類決定部６６へ転送する。
【００８２】
そして、分類決定部６６は、分類境界メモリ“ｃ1 ”６４から分類境界を読み出して、このデータより、上記転送されてきた内積値ｔｘ1 ，ｔｘ2 が分類境界のどちら側にあるかを判定し、分類結果を出力する。
【００８３】
ここまでの操作が、分類モードである。
【００８４】
以上のように、この先願の色分類装置では、光源のスペクトル特性の相違を除算器４２1 にて、また輝度の相違をパワー正規化回路４２2 にて補正するため、異なる光源についても良好な分類を行うことができる。
【００８５】
この際に、さらに図１８の（Ｂ）に示すように、パワー正規化回路４２2 を用いているために、光源の輝度が変化する場合においても良好な分類を行なうことができる。
【００８６】
なお、光源のスペクトルが変化せずに、輝度のみが変化する場合には、除算回路４２1 は不要で、パワー正規化回路４２2 だけで良い。
【００８７】
また、回転色フィルタ１２を用いた簡単な構成であるため、安価で機械的振動等にも頑健になる。
【００８８】
また、学習モードと分類モードを有することから、異なる分類目的にも容易に対応することができる。
【００８９】
さらに、図２２に示すように、分類演算部３２を、既に学習済みの分類スペクトルｄ1i，ｄ2iを記憶する分類スペクトルｄ1 ，ｄ2 メモリ５０，５２の対とそれらを選択するための切り替えスイッチ“Ｂ”５４との組を複数設け、それぞれの組の分類スペクトルｄ1 ，ｄ2 メモリ５０，５２に異なる学習済みの分類スペクトルを記憶しておき、各組を選択するための切り替えスイッチ“Ｃ′”６８を利用するようにすれば、異なる分類目的にも瞬時に対応することができる。
【００９０】
なお、この例では回転色フィルタ１２として、図１５の（Ｂ）に示すように、円形のフィルタ１２Ａ〜１２Ｅを同一円上に配置した構成のものを用い、各フィルタで停止させるため各フィルタ毎にその位置を制御するようにしているが、図１５の（Ｃ）に示すように、フィルタ１２Ａ〜１２Ｅを円弧状に構成し、それらを同一円上に配列してなる回転色フィルタ１２を用いれば、各フィルタ毎に停止させ位置制御する必要がなくなり、常に動かし続けることができるので、より高速に対象物の色分類処理を行うことができる。
【００９１】
ただし、当然のことながら、この場合は、ＣＣＤ１４での露光のタイミングと回転色フィルタ１２の回転のスピードとの同期をとる必要がある。
【００９２】
また、分類した結果は、分類されたクラスに応じて異なる色の画像として表示しても良いし、音声等で撮影者に知らせるようにしても良い。
【００９３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置では、それぞれ異なる通過帯域特性を有する複数の光学バンドパスフィルタを備えた回転フィルタを介して対象物を撮像することにより得られるマルチスペクトル画像データから、対象物の色成分を分類している。
【００９４】
そして、この先願の色分類装置の光源補正部は、異なる光源のもとで色分類を行うときに、参照板を測定し、あるエリアの平均を求めてその値から光源を補正するものであった。
【００９５】
この先願の光源補正部では、測定都度の光源の補正は行えるものの、一度の測定の中で測定エリアの位置による光源（照明むら）を補正することについては、その開示及び示唆がなされていない。
【００９６】
つまり、この先願による光源補正部は異なる光源のもとで色分類を行うときに、照明光の反射分光スペクトルＬ（λ）の影響を除去し得るようにはしているが、一度の測定の中で測定エリアの位置による光源の照明むらによる影響を積極的に防止する点については、その開示及び示唆もなされていない。
【００９７】
そこで、本発明は以上のような点に鑑みてなされたもので、測定画像内の照明むらを補正可能として照明むらの影響を抑えることにより、高精度でより確実な色分類を行うことができる色分類装置及び色分類方法を提供することを目的としている。
【００９８】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、上記課題を解決するために、（１）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像する波長帯域を選択するための波長選択手段と、前記波長選択手段が選択した波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に前記撮像手段で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、前記撮像手段で撮像された前記対象物の画像データと同じ波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、前記参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、を有し、前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（２）前記光源補正手段は、前記参照板データ画像選択手段が選択した前記異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする（１）記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（３）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、結像光学系と、この結像光学系の結像面に配置され、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像素子と、この撮像素子より光学的な前側に配置され、それぞれ異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、この光学的バンドパスフィルタによる複数の光の透過波長帯域から前記撮像素子が撮像する波長帯域として一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手段と、この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、前記撮像素子で撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、この参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、を有し、前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置色分類装置が提供される。
【００９９】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（４）前記光源補正手段は、前記参照板画像データ選択手段が選択した異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする（３）記載の色分類装置が提供される。
【０１００】
さらに、本発明によると、上記課題を解決するために、（５）前記光源補正手段は、前記対象物の画像データを、前記参照板画像データ選択手段が選択した、前記対象物の画像データに対応する前記参照板の画像データで画素毎に除算した後、正規化する演算部を備えたことを特徴とする（１）または（３）記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（６）照明光を直線偏光に変えて前記対象物へ投射するための光源の前面に配置された第１の偏光板と、前記対象物を撮像する画像入力部の直前に配置され、正反射光のみを除去するための第２の偏光板とを更に有することを特徴とする（１）乃至（５）の何れか一つに記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（７）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類方法において、撮像する波長帯域を選択するステップと、前記選択された波長帯域に応じて、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像するステップと、前記選択された波長帯域の波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納するステップと、前記撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択するステップと、この選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正するステップと、この補正結果を判断するステップと、前記補正結果が、前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断されたとき、前記格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択するステップと、を有することを特徴とする色分類方法が提供される。
【０１０１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明による色分類装置及び色分類方法に係る実施の形態について説明する。
【０１０２】
（第１の実施の形態）
この第１の実施の形態は、基本的には上記先願としての特開平７−１２０３２４号公報に開示された色分類装置と同様に、対象物の反射分光スペクトルを撮像する撮像手段と、上記対象物と撮像手段との間に設置したそれぞれ異なる帯域を持つ複数のバンドパスフィルタと、上記撮像手段によって撮像された対象物の反射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なう分類手段とを備えた色分類装置に適用される。
【０１０３】
図１に示すように、この第１の実施の形態は、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置と同様に、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、画像入力部１１１と，画像処理部１１２とからなり、画像処理部１１２内の画像メモリ１１４に画像入力部１１１内のバンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データを保存するそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７を用意し、測定画像内の任意の位置での光源の影響を波長毎に補正する例である。
【０１０４】
ここで、画像入力部１１１は、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置と同様に、図１４に示されているような絞りやレンズを含む光学系１０、図１５の（Ａ）に示されている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、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ１４、フレームメモリ１８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣＤ駆動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ２４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動モータ２４等を備えており、参照板または対象物の測定画像信号を画像処理部１１２に対して入力する。
【０１０５】
そして、画像処理部１１２では、Ａ／Ｄ変換器１１３において参照板または対象物の測定画像信号をディジタル画像データに変換した後、画像メモリ１１４内で切換えスイッチ１１５により、バンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データをそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７に切換えて記憶させるようになされている。
【０１０６】
すなわち、この第１の実施の形態において、画像メモリ１１４は参照板用フレームメモリ１１６と、対象物用フレームメモリ１１７からなる。
【０１０７】
参照板測定時には、参照板として測定エリアをカバーできるある程度の大きさを持ち、一様な色の参照板となるものを用いて画像入力部１１１により撮影して測定し、その画像データを参照板用フレームメモリ１１６に記憶する。
【０１０８】
また、対象物測定時には、その測定画像データは、対象物用フレームメモリ１１７に記憶され、光源補正処理部１１８で参照板用フレームメモリ１１６からの参照板画像データを参照しながら補正される。
【０１０９】
このようにして第１の実施の形態においては、光源補正処理部１１８で光源補正が行われた対象物画像データに対し、上記対象物の分類を行なう分類手段としての判定処理部１１９で判定処理を行い、判定結果出力部１２０から判定結果を出力するようになされている。
【０１１０】
なお、判定処理部１１９、判定結果出力部１２０における分類処理演算は、前述した先願のそれと同様であるので、ここにその記載を編入するものとしてその説明を省略する。
【０１１１】
図２の（ａ）は光源補正処理部１１８の具体例を示している。
【０１１２】
この光源補正処理部１１８は、対象物の画像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データを用いて補正を行う例である。
【０１１３】
すなわち、光源補正処理部１１８内の補正フィルタ選択手段１２３からの切換え信号により、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２１，１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データの内、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板と対象物の画像データをそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７から切換えて読み出すようになされている。
【０１１４】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像データを参照板の画像データでそれぞれ各画素毎に割算した後、掛算器１２５により適当な係数αを乗じる。
【０１１５】
これは、割算器１２４の出力値が大体、１付近になるので、その後の処理で整数で演算処理するときに１付近だと計算ができなくなるのを防止するためである。
【０１１６】
すなわち、割算器１２４の出力値に対して掛算器１２５により適当な係数αを掛けて出力値を１より大きくすることにより、整数演算でその後の処理が行えるようになってる。
【０１１７】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、各対象物の画素毎に行われると共に、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データで対象物の画像データを正規化して補正するということが特徴となる。これにより、この第１の実施の形態として、例えば光源からの照明光が波長スペクトルによって違った照明むらを生じるときでも対応することができるようになる。
【０１１８】
もし、その照明むらが各波長スペクトルで同じである場合にはその内のどれか１つでもよいが、通常はスペクトルによって照明むらが異なつているので、対象物に応じたスペクトルで対応させて補正することが特徴となる。
【０１１９】
また、参照板の画像データは対象物測定画像と同じ大きさを持つ画像データなので、測定するエリアと対応したエリアの画像の参照板データを用いることによって、照明むらを画素毎に除去することができる。
【０１２０】
なお、上述したように各波長毎に照明むらが殆ど一定である場合には、任意の波長の一枚のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像参照板データで対象物の画像データを正規化して補正することもできる。
【０１２１】
図２の（ｂ）は光源補正処理部１１８の他の具体例を示している。
【０１２２】
この光源補正処理部１１８は、対象物の画像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データの平均値を用いて補正を行う例である。
【０１２３】
すなわち、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切換えて読み出すと共に、バンドパスフィルタ枚数分の参照板の全画像データを参照板用フレームメモリ１１６から読み出して画像メモリ１１４内の平均化部１２６で平均化した参照板画像データを得るようになされている。
【０１２４】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像データを平均化した参照板画像データでそれぞれ各画素毎に割算した後、正規化部１２７で正規化して補正する。
【０１２５】
すなわち、図２の（ｂ）は、図２の（ａ）の変形例として、参照板用フレームメモリ１１６の全画像データを各画素毎に平均化していることにより、図２の（ａ）の光源補正処理部１１８内の補正フィルタ選択手段１２３を省略することができるのが特徴となる。
【０１２６】
この補正フィルタ選択手段１２３を省略して処理を簡略化すると共に、正規化部１２７により図２の（ａ）の光源補正処理部１１８内の掛算器１２５と同様に適当な係数αを掛け、パワースペクトルの和を一定とすることにより、例えば輝度が非常に暗かったり、非常に明るかったりした場合の補正をここで行うようにすることができる。
【０１２７】
なお、図２（ｂ）において、画像メモリ１１４内の平均化部１２６で各波長の画像データを平均するのでなく、メジアンフィルタを用いて行うようにしてもよい。
【０１２８】
また、パワースペクトルの正規化部により学習時と判定時との照明強度が異なっても正しく判定することができる。
【０１２９】
なお、以下の各実施の形態の説明において、前述した第１の実施の形態と同様に構成されていると共に、同様な機能を有している部分については、同一符号又は関連符号を付して援用することにより、それらの説明又は図示を適宜省略するものとする。
【０１３０】
（第２の実施の形態）
この第２の実施の形態は、図３に示すように、上述した第１の実施の形態の変形例として、光源補正演算に用いる参照板画像データは、補正フィルタ選択手段１２３によって選択された一枚の参照板画像データを用いるものであるが、光源補正が行われた対象物の画像データを判定処理部１２８で判定処理した後、さらにその判定結果を補正結果判断部１２９で評価して補正フィルタ選択手段１２３に帰還することにより、必要ならばもう一度違う参照板画像データを選択して、対象物の画像データを補正し直すようにしている。
【０１３１】
このような第２の実施の形態は、システムのセッティング時等に、任意の一枚の参照板画像データを選択するのに適用可能なもので、一度選択されればその後の補正結果判断部１２９による処理は不要となる。
【０１３２】
（第３の実施の形態）
この第３の実施の形態は、上述した第１の実施の形態の変形例として、マルチスペクトルの参照板画像データをフィルタ枚数分画像で記憶せずに、図４の（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、クロスライン、代表点、或いは近似式で記憶することによって、参照板データ用メモリを減らすようにしたものである。
【０１３３】
すなわち、図５に示すように、光源補正処理部１１８内の参照板データ演算部１３０にて各画素の参照板画像データを算出する。
【０１３４】
ここで、図４の（ａ）に示すようなクロスライン方式記憶の場合には対応するｘ，ｙ座標の画素の乗算により算出する。
【０１３５】
すなわち、このクロスライン方式記憶の場合には、予め画像中央の水平、垂直のラインのデータだけ持っていて、必要なデータについては対応するｘとｙの座標値から掛算して求める。
【０１３６】
また、図４の（ｂ）に示すような代表点方式記憶の場合には近傍の代表点の補間により算出する。
【０１３７】
すなわち、この代表点方式記憶の場合には、代表点方式として文字通り代表点だけのデータをもっていて、必要なデータについては代表点に対応する例えば近傍の４点から補間して求めていくことになる。
【０１３８】
さらに、図４の（ｃ）に示すような近似式方式記憶の場合には多項式により算出する。
【０１３９】
すなわち、この近似式方式記憶の場合には、所定の近似式例えばＡｘ＋Ｂｙ、またはＡｘ2 ＋Ｂｙ2 ＋Ｃｘ＋Ｄｙ＋Ｅとかの１次式または２次式とかについて、その係数だけを保存しておくもので、この例の場合にはＡとＢとの２つの係数だけ保存しておく。
【０１４０】
通常は２次式Ａｘ2 ＋Ｂｘ＋Ｃｙ2 ＋Ｄｙ＋Ｅとして、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅと、５つ程度の係数だけを保存しておく。
【０１４１】
これが近似式方式で非常にメモリが少なくて済むことになる。
【０１４２】
このような第３の実施の形態によれば、参照板画像データ用メモリの記憶容量を大幅に削減することができる。
【０１４３】
（第４の実施の形態）
この第４の実施の形態は、図６に示すように、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、光源補正部１１８にハイパスフィルタ１３１を用いることによって、参照板を測定せずに照明むらを除去するようにしている。
【０１４４】
すなわち、通常、照明むらは低周波に偏っているのに対して、画像信号成分はこの照明むらより高周波成分に偏っている。
【０１４５】
そこで、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切換えて読み出した後、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１にかけて画像信号成分のみを抽出する。
【０１４６】
このような第４の実施の形態によれば、参照板の測定が不要となり、測定が高速になると共に、参照板用メモリが不要となり装置が小型、安価になる。
【０１４７】
図７（ａ）は、第４の実施の形態の変形例を示すもので、照明光をｌ（ｘ）、画像信号をｆ（ｘ）とすれば撮像信号ｇ（ｘ）は
ｇ（ｘ）＝ｌ（ｘ）* ｆ（ｘ）
と表され、対数部１３２でその対数をとると
ｌｏｇ｛ｇ（ｘ）｝＝ｌｏｇ｛ｌ（ｘ）｝＋ｌｏｇ｛ｆ（ｘ）｝
となり、乗算が加算となり、上述のハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１がより有効に働く。
【０１４８】
このハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後に指数演算部１３３で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出すことができる。
【０１４９】
図７（ｂ）は、第４の実施の形態の別の変形例を示すもので、光源補正処理部１１８内の平均化部１３４で各波長の対象物データを平均化して参照板データとしたものである。
【０１５０】
なお、平均化部１３４で平均化した後に図示しないローパスフィルタに掛けるようにしてもよい。
【０１５１】
すなわち、参照板を撮影するということは、非常に煩雑な処理で、条件が変わる度にとらなくてはならないとなると、極めて手間がかかってしまう。
【０１５２】
そこで、条件が変わった場合でも、参照板を測定しなくても済むようにしたのが、この第４の実施の形態である。
【０１５３】
このような第４の実施の形態の変形例によれば、参照板を測定せずに照明むら成分だけを良好に除去することができる。
【０１５４】
（第５の実施の形態）
この第５の実施の形態は、後述する図１１に示すように、測定対象を複数回ずらして撮像することにより、参照板を測定せずに照明むらを除去するようにした例である。
【０１５５】
すなわち、測定対象をずらしながら２回撮影する場合、得られる画像信号は
ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）* ｆ（ｘ）
ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）* ｆ（ｘ＋ｔ）
となり、この差は
ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）* ｛ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｔ）｝
となる。
【０１５６】
ここで、ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｔ）は、ｔ＝１としたとき、ｆ（ｘ）の微分と等しくなる。
【０１５７】
一般に、微分した信号は原信号に比較しては周波数成分が高くなるため、第４の実施の形態のようにハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けることにより、画像信号ｆ（ｘ）を良好に抽出することができる。
【０１５８】
そして、抽出された画像信号ｆ（ｘ）を積分することにより、照明むらが補正された原信号ｆ（ｘ）を得ることができる。
【０１５９】
なお、この第５の実施の形態では、図８及び図９の二つの例に示すように、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶されることになる。
【０１６０】
また、図８及び図９に示す例では、実際に対象物を撮影した後，一旦画素をずらすようにして、もう一度撮影することによって得られた二つの対象物画像データは、それぞれバンドパスフィルタ枚数分の対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂに記憶されているものとする。
【０１６１】
まず、図８に示す例では、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂを介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから切換えて読み出した後、互いに１画素ずらされている二つの信号に対し、一方に掛算器１３７により−１を掛けた後、加算器１３８によりそれらを加算することにより、それらの差分値で得られる。
【０１６２】
ここで、差分値はディジタル的には微分値と一致しているので、被写体の成分だけが微分化されたことになる。
【０１６３】
そして、対数部１３９でその対数をとると共に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後、指数演算部１４１で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１４２で、それを積分することによって被写体の成分が得られる。
【０１６４】
このようにして、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶される。
【０１６５】
以上のようにして、図８に示す例では、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０１６６】
つぎに、図９に示す例では、１つの仮定があり、図８に示す例と異なって被写体の成分が低周波に偏り、照明光の成分がより高周波に偏っている場合を想定している。
【０１６７】
これは、例えば、塗装体のように、塗装の表面のむら自体は少ないにもかかわらず照明むらが非常に大きいといった場合である。
【０１６８】
この場合には、得られる画像信号を
ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）* ｆ（ｘ）
ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ＋ｔ）* ｆ（ｘ）
とすれば、その差は
ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｆ（ｘ）* ｛ｌ（ｘ）−ｌ（ｘ＋ｔ）｝
となり、被写体が低周波数成分に偏っていたとしても、ｌ（ｘ）−ｌ（ｘ＋ｔ）は高周波成分に偏っているために、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けることにより、画像信号成分だけを良好に抽出することができる。
【０１６９】
この場合には、位置移動部１４５により、対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂからの読み出しのアドレスを変更して位置を移動している。
【０１７０】
すなわち、この位置移動部１４５は照明光をずらすような機能を有しているもので、メモリ上で被写体の方の成分が同じになるようにずらすと、照明光の方がずれることになる。
【０１７１】
このようにして、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂ及び位置移動部１４５を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから位置を移動して読み出した後、互いに１画素ずらされている二つの信号に対し、一方に掛算器１３７により−１を掛けた後、加算器１３８によりそれらを加算することにより、それらの差分値で得られる。
【０１７２】
ここで、差分値はディジタル的には微分値と一致しているので、被写体の成分だけが微分化されたことになる。
【０１７３】
そして、この微分値をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分だけが出てくることになる。
【０１７４】
これは、図８に示す例のように、対数部１３９でその対数をとると共に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後、指数演算部１４０で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１４２で、それを積分することによって被写体の成分が得られるようにしてもよい。
【０１７５】
しかるに、図９に示す例では、単純にローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分だけが、ダイレクトに出てくるので、このようにして、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶することにより、参照板の測定をなくしている。
【０１７６】
以上のようにして、図９に示す例では、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができると共に、対象物が低周波成分に偏っている場合でも照明むらを良好に除去することができる。
【０１７７】
なお、図１０は、図８及び図９に示したように、画像メモリ１１４内に対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂ及び補正データ用フレームメモリ１４４を備える場合の全体構成図を示しており、判定処理部１１９は補正データ用フレームメモリ１４４から照明むらが補正された画像信号を読出して上述したような判定処理を行うことになる。
【０１７８】
（第６の実施の形態）
一般的に、色分類装置における参照板には標準白色板が用いられる。
【０１７９】
図１１に示すような測定条件で標準白色板を測定すると照明の強い部分は中心による。
【０１８０】
しかしながら、測定対象物の表面が反射する場合は、真上方向（撮像素子方向）には反射が少なくなり、図１２に示すような照明の強度分布が得られる。
【０１８１】
従って、このような場合、標準白色板を照明むら補正の参照板に用いることはできない。
【０１８２】
そこで、測定する対象物と同じ材質で、測定エリアの面積内で一様な色を持つ物を参照板とすることによって、対象物測定時の照明むらを正確に補正することができる。
【０１８３】
すなわち、この第６の実施の形態は、上述したような、例えば、第１の実施の形態において、白色板を参照板として撮影したような場合に、実際の対象物がその参照板と違った材質の場合に好適する。
【０１８４】
つまり、図１１に示すように、二つの光源から照明を当てた場合には、通常は中央部が明るくなるので、このような状態で参照板を撮影すると中央部が輝度的には強くなる。
【０１８５】
ところが、鏡面みたいに反射する被写体、参照板の場合には、その両脇に反射することになり、それが正反射ではないにしても非常に明るい部分が出てきてしまう。
【０１８６】
このような被写体、参照板の場合には、照明むらが実際に生じてしまうことになり、それは参照板とその対象物の材質が違うということが原因となっているので、この第６の実施の形態では対象物と同じ材質の参照板を使用することにより、そのような不具合を未然に防止しようとするものである。
【０１８７】
このように、材質を参照板と対象物とで同じくすると、対象物の色むらが生じないようにすることができ、検査したいものの標準品を参照板にすることができるようになる。
【０１８８】
（第７の実施の形態）
この第７の実施の形態は、上述したような、例えば、第１の実施の形態において、立体的な対象物（例えば球）を測定する場合に、照明光の正反射が写ってしまうと共に、正反射が生じると前述のような照明むらの除去を行っても良好な測定を行うことはできないことに対処しようとするものである。
【０１８９】
つまり、この第７の実施の形態では、図１３に示すように、照明光と画像入力部の直前に偏光板を配置する。
【０１９０】
すなわち、照明光測定では偏光板１、２により直線偏光に変えて測定対象へ投射すると共に、正反射した光と正反射しない光では偏光方向が異なるため、画像入力部直前に配置された偏光板３により正反射光のみを完全にカットして画像入力を行うことができるようにしている。
【０１９１】
そして、このような画像入力後の照明むらの処理は、上述したような、例えば、第６の実施の形態と同じように正常なものを参照板代わりにして、実際の測定対象と入れ替えて使用するようにしてやればよい。
【０１９２】
以上第１乃至第７の実施の形態について説明してきたが、本明細書には以下の発明が含まれる。
【０１９３】
（１）対象物の色成分を分類する色分類装置において、
結像光学系と、
この結像光学系の結像面に配置した撮像素子と、
この撮像素子より光学的な前側に配置され、異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、
この複数の光の透過波長帯域から一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手段と、
この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された対象物の画像データとを対応して格納する対象物データ記憶手段と、
前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）する光源補正手段と、
を有することを特徴とする色分類装置。
【０１９４】
（対応する実施形態）
この発明は、全ての実施の形態（第１乃至第７）が対応する。
【０１９５】
（作用効果）
この発明によれば、各画素毎に光源の照明むらを除去する光源補正手段を設けたので、対象物の画像内の照明むらを補正することができる。
【０１９６】
さらに、この発明によれば、照明光が異なった場合や照明光が時間的に変化する場合においても良好に色分類を行うことができる。
【０１９７】
（２）前記透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された参照板の画像データとを対応して格納する参照板データ記憶手段を更に備え、
前記光源補正手段が、
前記対象物の画像データに対して、前記参照板の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）するものであることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０１９８】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０１９９】
（作用効果）
この発明によれば、分類性能を向上することができる。
【０２００】
（３）前記光源補正手段は、
前記対象物の画像データに対して低周波成分を除去するハイパスフィルタからなることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０１】
（対応する実施形態）
この発明は、第４の実施の形態が対応する。
【０２０２】
（作用効果）
この発明によれば、参照板の測定を必要としないので、簡便に分類性能を向上することができる。
【０２０３】
（４）前記光源補正手段は、
前記対象物データ記憶手段に記憶された複数の透過波長帯域毎の対象物の画像データを平均化する平均化手段と、この平均化された対象物データで、前記複数の対象物の画像データをそれぞれ除算した後、正規化する演算部とを備えたことを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０４】
（対応する実施形態）
この発明は、第１の実施の形態の変形例が対応する。
【０２０５】
（作用効果）
この発明によれば、複数の透過波長帯域毎の対象物の画像データを正規化することにより、光源の光量が変化した場合にも良好な色分類することができる。
【０２０６】
（５）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データを記憶するものであり、
前記光源補正手段が、前記複数の異なる撮像位置毎の対象物の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）するものであることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０７】
（対応する実施形態）
この発明は、全ての実施の形態（第１乃至第７）が対応する。
【０２０８】
（作用効果）
この発明によれば参照板の測定を必要としないので、簡便に分類性能を向上することができる。
【０２０９】
を必要としない。
【０２１０】
（６）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからなり、
前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの出力の差分を求める差分算出手段と、この差分算出手段からの出力に対して高周波成分を抽出するハイパスフィルタ（ＨＰＦ）と、このハイパスフィルタからの出力を積分する積分手段とを有することを特徴とする（３）記載の色分類装置。
【０２１１】
（対応する実施形態）
この発明は、第５の実施の形態が対応する。
【０２１２】
（作用効果）
この発明によれば、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０２１３】
（７）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからなり、
前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの内、一方のフレームメモリの読み出しアドレスを変更した後、他方のフレームメモリの出力との差分を求める差分算出手段と、この差分算出手段からの出力に対して低周波成分を抽出するローパスフィルタ（ＬＰＦ）とを有することを特徴とする（３）記載の色分類装置。
【０２１４】
（対応する実施形態）
この発明は、第５の実施の形態の変形例が対応する。
【０２１５】
（作用効果）
この発明によれば、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０２１６】
（８）前記光源補正手段が用いる前記参照板の画像データを前記参照板データ記憶手段から選択する選択手段を備えたものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２１７】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０２１８】
（作用効果）
この発明によれば、照明光の照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるので、良好な光源補正することができる。
【０２１９】
（９）前記選択手段が、前記参照板データ記憶手段から前記対象物の画像データが対応する透過波長帯域情報と同一の透過波長帯域情報に対応する参照板の画像データを選択するものであることを特徴とする（８）記載の色分類装置。
【０２２０】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０２２１】
（作用効果）
この発明によれば、照明光の照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるので、良好な光源補正することができる。
【０２２２】
（10）前記光源補正手段により補正された対象物の画像データを判定する判定手段と、この判定結果から光源補正が正しく行なわれたかどうかを判断する補正結果判断手段をさらに有し、
前記選択手段が、前記補正結果判断手段からの出力に応じて異なる参照板の画像データを選択するものであることを特徴とする（８）記載の色分類装置。
【０２２３】
（対応する実施形態）
この発明は、第２の実施の形態が対応する。
【０２２４】
（作用効果）
この発明によれば、光源補正性能を向上することができる。
【０２２５】
（11）前記参照板データ記憶手段が、
前記対象物と同じ材質からなる参照板から得られた参照板の画像データを記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２２６】
（対応する実施形態）
この発明は、第６の実施の形態が対応する。
【０２２７】
（作用効果）
この発明によれば、光源補正性能を向上することができる。
【０２２８】
（12）前記参照板データ記憶手段が、
前記参照板から得られた参照板の画像データの内、一部のデータを記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２２９】
（対応する実施形態）
この発明は、第２の実施の形態が対応する。
【０２３０】
（作用効果）
この発明によれば、参照板データ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。
【０２３１】
（13）前記参照板データ記憶手段が、
前記参照板から得られた参照板の画像データを所定の近似式として記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２３２】
（対応する実施形態）
この発明は、第３の実施の形態が対応する。
【０２３３】
（作用効果）
この発明によれば、参照板データ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。
【０２３４】
【発明の効果】
従って、以上詳述したように本発明によれば、測定画像内の照明むらを補正可能として照明むらの影響を抑えることにより、高精度でより確実な色分類を行うことができる色分類装置及び色分類方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態を示す概略構成図。
【図２】この発明の第１の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図３】この発明の第２の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図４】この発明の第３の実施の形態における要部の動作原理説明図。
【図５】この発明の第３の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図６】この発明の第４の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図７】この発明の第４の実施の形態における変形例を示す概略構成図。
【図８】この発明の第５の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図９】この発明の第５の実施の形態の変形例を示す要部概略構成図。
【図１０】この発明の第５の実施の形態を示す概略構成図。
【図１１】この発明の第６の実施の形態を示す要部の動作説明図。
【図１２】この発明の第７の実施の形態を示す要部の動作説明図。
【図１３】この発明の第８の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図１４】本発明の先願による色分類装置の構成を示す図。
【図１５】（Ａ）は先願による色分類装置に使用される回転色フィルタに使用される複数のバンドパスフィルタの特性を示す図、（Ｂ）及び（Ｃ）はそれぞれ回転色フィルタの構成を示す図。
【図１６】図１４中の分類演算回路のブロック構成図。
【図１７】図１６中の輝度成分抽出部の構成を示す図。
【図１８】（Ａ）及び（Ｂ）はそれぞれ図１７中の補正回路の構成を示す図、（Ｃ）は図１４中の分類演算部及び分類判定部の構成を示す図。
【図１９】２クラスの対象物を示す図。
【図２０】先願による色分類装置が学習モードで決定する分類境界を示す図。
【図２１】分類したいクラス未知の対象物を示す図。
【図２２】先願における分類演算部の別の構成例を示す図。
【符号の説明】
１１１…画像入力部、
１１２…画像処理部、
１１３…Ａ／Ｄ変換器、
１１４…画像メモリ、
１１５…切換スイッチ、
１１６…参照板用フレームメモリ、
１１７…対象物用フレームメモリ、
１１８…光源補正処理部、
１１９…判定処理部、
１２０…判定結果出力部。
【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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