被検査対象物の画像を取得し、マスターデータとの比較を行うことにより、前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種と判定する異品種混入検査方法であって、前記被検査対象物のパターンから特徴あるパターンを有するマスターデータ領域により、被検査対象物の全画像領域に対して、輝度値を用いたパターンマッチングをして、パターン一致領域を探索し、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングにより、正規品種もしくは異品種と判定することを特徴とする異品種混入検査方法。輝度値を用いたパターンマッチングが、予め取得してある前記マスターデータ輝度値と、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出を、被検査対象物の全画像領域にわたって行い、最も正規化相関係数の値が大きい領域が前記マスターデータ領域と一致したと判断し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値以上であった場合、前記最も正規化相関係数の値が大きい領域をパターン一致領域であると判断することによって行われるとともに、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングが、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相との差分値を算出し、前記差分値が予め設定された閾値以下の場合は、前記被検査対象物を正規品種と判定し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値未満であった場合、もしくは前記差分値が閾値以上であった場合、前期被検査対象物を異品種と判定することを特徴とする請求項1記載の異品種混入検査方法。前記マスターデータ輝度値が、前記マスターデータ領域の複数の画素の輝度値をマスターデータ輝度値として予め取得したものであり、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出が、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の複数の画素の輝度値との正規化相関係数の算出であり、前記パターン一致領域内の平均色相が、前記パターン一致領域内の複数の画素の輝度値をもとに平均色相を算出したものであり、前記平均色相と前記マスターデータ輝度値の複数の画素から算出されるマスターデータ平均色相との差分値を算出したものであることを特徴とする請求項2記載の異品種混入検査方法。前記パターン一致領域内の前期平均色相を求める際に、画素ごとに彩度を算出し、前記彩度が予め設定された閾値未満だった場合、前記画素の色相値を前記平均色相の算出対象画素から除外することを特徴とする請求項3に記載の異品種混入検査方法。前記パターン一致領域内の前記平均色相の値を用いて、前記パターン一致領域内の複数の画素の色相値から求まる色相偏差を算出し、前記色相偏差の値が予め設定した閾値以上の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項2から請求項4何れかに記載の異品種混入検査方法。前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内で前記平均色相の算出対象となる画素の占める割合が、予め設定した閾値以下の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前期被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項2から請求項5に記載の異品種混入検査方法。前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内の輝度補正処理を行うことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の異品種混入検査方法。被検査対象物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された被検査対象物の画像を請求項1から請求項7のいずれかに記載の異品種混入検査方法を用いて異品種混入の判定を行う画像判定手段により構成されることを特徴とする異品種混入検査装置。被検査対象物を撮像する撮像手段が、複数方向から被検査対象物を撮像する撮像手段であり、前記撮像手段により撮像された複数方向からの被検査対象物の画像を合成して被検査対象物の画像とすることを特徴とする請求項8記載の異品種混入検査装置。本発明の目指すところは、安価かつ多品種対応可能な混入検査機を提供することである。まず、検査機専用の搬送機構を必要としない、既存生産ラインでも検査可能となる手法の開発が課題となる。そのためには、ワーク姿勢のばらつきに伴う検査画像中のシェーディングの影響をある程度許容する必要がある。また、近年生産される品種の中には、外周絵柄パターンのうち、印字部分のほとんどは同一で、背景色のみ異なるという品種が存在する。それらの品種を区分するためには、色情報を正確に抽出する手法の開発が必要となる。上記の課題を解決するための手段として、請求項1に記載の発明は、被検査対象物の画像を取得し、マスターデータとの比較を行うことにより、前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種と判定する異品種混入検査方法であって、前記被検査対象物のパターンから特徴あるパターンを有するマスターデータ領域により、被検査対象物の全画像領域に対して、輝度値を用いたパターンマッチングをして、パターン一致領域を探索し、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングにより、正規品種もしくは異品種と判定することを特徴とする異品種混入検査方法。請求項2に記載の発明は、輝度値を用いたパターンマッチングが、予め取得してある前記マスターデータ輝度値と、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出を、被検査対象物の全画像領域にわたって行い、最も正規化相関係数の値が大きい領域が前記マスターデータ領域と一致したと判断し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値以上であった場合、前記最も正規化相関係数の値が大きい領域をパターン一致領域であると判断することによって行われるとともに、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングが、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相との差分値を算出し、前記差分値が予め設定された閾値以下の場合は、前記被検査対象物を正規品種と判定し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値未満であった場合、もしくは前記差分値が閾値以上であった場合、前記被検査対象物を異品種と判定することを特徴とする請求項1記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項3に記載の発明は、前記マスターデータ輝度値が、前記マスターデータ領域の複数の画素の輝度値をマスターデータ輝度値として予め取得したものであり、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出が、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の複数の画素の輝度値との正規化相関係数の算出であり、前記パターン一致領域内の平均色相が、前記パターン一致領域内の複数の画素の輝度値をもとに平均色相を算出したものであり、前記平均色相と前記マスターデータ輝度値の複数の画素から算出されるマスターデータ平均色相との差分値を算出したものであることを特徴とする請求項2記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項4に記載の発明は、前記パターン一致領域内の前期平均色相を求める際に、画素ごとに彩度を算出し、前記彩度が予め設定された閾値未満だった場合、前記画素の色相値を前記平均色相の算出対象画素から除外することを特徴とする請求項3に記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項5に記載の発明は、前記パターン一致領域内の前記平均色相の値を用いて、前記パターン一致領域内の複数の画素の色相値から求まる色相偏差を算出し、前記色相偏差の値が予め設定した閾値以上の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項2から請求項4のいずれかに記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項6に記載の発明は、前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内で前記平均色相の算出対象となる画素の占める割合、すなわち色面積比率が、予め設定した閾値以下の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項2から請求項5に記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項7に記載の発明は、前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内の輝度補正処理を行うことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の異品種混入検査方法を提供するものである。請求項8に記載の発明は、被検査対象物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された被検査対象物の画像を請求項1から請求項7のいずれかに記載の異品種混入検査方法を用いて異品種混入の判定を行う画像判定手段により構成されることを特徴とする異品種混入検査装置を提供するものである。請求項9に記載の発明は、被検査対象物を撮像する撮像手段が、複数方向から被検査対象物を撮像する撮像手段であり、前記撮像手段により撮像された複数方向からの被検査対象物の画像を合成して被検査対象物の画像とすることを特徴とする請求項8記載の異品種混入検査装置を提供するものである。本発明の異品種混入検査装置により、被検査対象物の姿勢のばらつきの影響を受けずに検査画像中から色情報を抽出し、外周絵柄パターンのうち背景色のみが異なるような品種を含めた多品種での正規品種異品種の判定を精度よく行うことが可能となる。図1は本発明の異品種混入検査装置を模式的に表す図である。図1aは上方から見た図、図1bは側面から見た図である。被検査対象物1は、例えば、円筒型の紙カップであり、周囲に品種固有の絵柄や品名が印字されている。このように、端部が明確に判断できない被検査対象物に本発明は効果的である。例えば、上流装置にて製造された被検査対象物1はシューター2内を空圧で矢印12に示される方向に移動し、下流装置へと搬送される。もちろん、本願は検査装置単独でも使用可能である。本発明の異品種混入検査装置は撮像手段3、光照射手段4、画像判定手段5からなり、撮像手段3にて得られた被検査対象物1の画像データを画像判定手段5に伝送し、被検査対象物1が正規品種もしくは異品種かを判定する。この実施の形態においては、単純な閾値を用いる例で以下説明する。なお、他の照明装置などにより十分な光量が得られる場合は、光照射手段は不要である。本発明では、コストおよび簡便性を考慮して、装置固有の搬送機構を設けず上流、下流の装置間での搬送経路シューター2に装置を設置している。被検査対象物1の全周画像を必要とするため、一般には、撮像手段3および光照射手段4は複数配置する必要がある。本実施例では、撮像手段3および光照射手段4を被検査対象物1の周囲に4つ配置した例を示しているが、特にこの配置に限定されるものではなく、被検査対象物1の全周画像を得られる配置であればどのような配置でも良い。撮像手段3には電荷結合素子ChargeCoupledDeviceを用いているが、これに限定されるものではない。ただし、撮像手段3から得られる撮像データを構成するピクセルデータは赤R緑G青Bの3色の光強度情報を持つことが必要である。各色の光強度分解能は0~255の256階調で表現されるが、これに限定されるものではない。色情報の光照射手段4にはLED光源のストロボ発光を使用し短時間露光を可能としている。これにより、被検査対象物1が搬送中であっても静止状態の画像を得ることが可能であるが、これに限定されるものではない。撮像手段3において得られた被検査対象物1からの反射光を電気信号に変換し、画像判定手段5に伝送する。画像判定手段5にて、以下で示すようなデータ処理を行い、被検査対象物1の品種判定を行う。品種判定は、本実施の形態では、予め登録しておいたマスターデータを用いて被検査対象物1の全周画像中のパターンと比較することで、被検査対象物1を正規品種もしくは異品種混入と判定する。マスターデータはRGBデータをモノクロデータに変換することに得られる。輝度値を用いたパターン形状情報、RGBデータから求められるパターン色相情報の2種類を使用する。図2に被検査対象物1の全周画像及びマスターデータ設定領域の例を2例挙げている。図2a及び図2bに示すように、マスターデータは被検査対象物1の全周画像全領域を設定する必要はなく、被検査対象物の特徴あるパターンを含む絵柄領域8をマスターデータ設定領域として選定すればよい。これにより処理負荷が軽減される。また、全周画像6、全周画像8で示された品種の組み合わせではマスターデータ中のパターン形状は異なるが、背景色情報は同一である。そのため、異品種混入検査に有効なのはパターン形状情報のみとなる。一方、図3にはマスターデータ設定領域中のパターン形状は同一であるが、背景色が異なる品種の組み合わせを示している。この場合、異品種混入検査にはパターン形状情報のみではなく、加えてパターン色相情報も必要となる。以上のような品種の混入検査に対応するため、図4、図5で示すフローチャートのような判定ステップを用いている。以下に、その詳細を説明する。まず、輝度値を用いたパターンマッチングを行う。本実施の形態では、画像判定手段5に画像データが入力されてきたらS1、画像データとマスターデータの間の正規化相関係数を算出するS2。正規化相関係数は、数1で表される係数であり、マスターデータと検査領域の輝度分布関数間の距離を表している。正規化相関係数の算出を算出位置を移動しながらS4、被検査対象物1の全領域の画像にわたって行いS3、正規化相関係数が最も大きい領域を探索する。以下に数1の例を示す。ここで、r正規化相関係数Mマスターデータ輝度I検査画像輝度N画像サイズ画素数である。ここで、正規化相関係数の算出はRGBデータではなくモノクロデータを用いる。正規化相関係数はマスターパターンの形状サーチに用いるので、RGBデータよりモノクロデータのほうが取り扱い計算負荷ともに適しているためである。S3により求まった最も高い正規化相関係数が予め設定した閾値を超えるかどうか判定を行うS5。閾値を超える場合は、マスターデータの形状パターンと一致した領域が被検査対象物にありと判定しS6、該当する領域をパターン一致領域と判断し、色相判定ステップS8に移行する。閾値を超えない場合は、マスターデータの形状パターンと一致する領域がないと判定し、被検査対象物1を異品種混入と判定する。平均色相を用いたマッチングである、色相判定ステップについて図5のフローチャートを用いて説明する。色相判定とは、パターン一致領域内における平均色相を求め、マスターデータ領域内の平均色相との比較を行うものである。まず、パターン一致領域内の輝度補正処理S9を行う。被検査対象物1は前記したようにシューター2内を空圧のみで搬送されてくるので、ワーク姿勢にかなりの変動が生じているのが一般的である。そのため、撮像画像の明るさ変動が大きく、色相を正しく算出することが出来ない。そのため、輝度補正処理S9により明るさ変動を除去することが多くの場合必要である。輝度補正処理S9に関しては、数2で示すように、パターン一致領域内の狙い平均輝度値を予め設定しておき、各画素の輝度値を狙い平均輝度値からのオフセット量で補正する処理を行っているが、この方法に限定されるものではない。数2の処理はパターン一致領域内の全画素に渡って、RGBデータそれぞれに対して実施する。以下に数2を示す。ここで、I’補正後輝度値T狙い平均輝度値I補正前輝度値V補正前平均輝度値、である。次にパターン一致領域内のRGBデータから各画素の彩度色相を算出するS10。本発明ではRGB色空間からLab色空間への変換を行った後に、彩度色相を算出しているが、この方法に限定されるものではない。Lab色空間から彩度および色相は数3で算出される。以下に数3を示す。ここで、aLab色空間でのa値bLab色空間でのb値S彩度H色相、である。次に、パターン一致領域内の平均色相および色相偏差を算出するS11。その際、算出対象となる画素データを、彩度が予め設定された閾値を超えるもののみに限定する。それと同時に、パターン一致領域内にて、前記算出対象となる画素数をカウントし、パターン一致領域内に占める割合色面積比率を算出する。次に、算出された色相偏差を予め設定された閾値と比較しS12、閾値以下だった場合は次のステップに進むS13。閾値を超えた場合は色相判定は実施しないS14。次に、算出された色面積比率を予め設定された閾値と比較しS13、閾値以上だった場合は次のステップに進むS15。閾値未満だった場合は色相判定は実施しないS14。以下に、S11~S14までの処理について説明する。一般的に、彩度が弱い場合、数3からも明らかなように、a値b値の多少の揺らぎにより色相が大きく変化してしまう。そのため、平均色相を正確に算出するためには、彩度の強い画素のみを対象とするのが好ましい。また、パターン一致領域内に彩度の強い画素が存在していてもそれらの色相偏差が大きい場合、パターン一致領域内の平均色相を算出してもその領域内の特徴を表すことは容易でない。そのため、色相偏差が大きい場合は色相判定を行わないことが有効である。また、色面積比率が小さい場合、パターン一致領域内の色相情報が少数の画素データでのみ表わされ、全体を正しく表現できない可能性がある。そのため、色面積比率が小さいものも色相判定を行わない。以上のことから、色相判定を行うためには、パターン一致領域内の色情報において、一定以上の彩度を持つエリアが一定以上の割合を占め、なおかつそのエリア内は単一に近い色相であることが好ましい。次に、パターン一致領域内の平均色相とマスターデータの平均色相との差分値を算出しS15、前記差分値を予め設定された閾値と比較しS16、閾値以下だった場合は被検査対象物1を正規品種と判定し、閾値を超えた場合は被検査対象物1を異品種と判定する。以上の判定フローにより、被検査対象物の絵柄パターンに依らず、品種判定を行うことが出来る。ただし、色相判定を必要とする品種の場合、S14のように色相判定に適さないと判定されたパターン一致領域は色相判定が実施されないので、見逃しが発生する可能性がある。そのため、マスターデータを設定する際に、予め色相判定に適した領域かどうかをマスターデータ内の色情報を参照して見極める必要がある。以上述べてきた通り、輝度値を用いたパターンマッチングと、平均色相を用いたマッチッグをするだけである程度の効果は得られるが、被検査対象物の画像の特性に応じて適宜カスタマイズを施すと、より精度が向上するか、処理速度が向上する異品種混入検査方法が提供できるとともに、この異品種混入検査の実施に有効な装置を提供できる。