"被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別装置であって、前記被検査物を対象とした分光情報を取得する取得部と、食品を構成する複数の構成成分それぞれについての前記構成成分に対応する分光情報である構成成分分光情報を用いて、前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、前記被検査物が食品であるか否かを判別する判別部とを備える食品判別装置。請求項1に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記構成成分分光情報を用いて前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、前記被検査物に含まれる複数の前記構成成分それぞれの含有率を算出する算出部を備え、前記含有率に基づいて被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別装置。請求項2に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、複数の前記構成成分についての前記含有率を合計した値が基準値を超える場合に、前記被検査物が食品であると判別する食品判別装置。請求項2又は3に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記算出部によって算出された複数の前記構成成分についての前記含有率が全て基準値を超える場合に、被検査物が食品であると判別する食品判別装置。請求項1乃至4の何れか一つに記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記構成成分分光情報を示すベクトルが互いに直交していることを前提にして、前記被検査物を対象とした分光情報を解析する食品判別装置。請求項1乃至5の何れか一つに記載の食品判別装置であって、前記構成成分分光情報は、正規化されている食品判別装置。請求項1乃至6の何れか一つに記載の食品判別装置であって、複数の前記構成成分は、糖質、脂質、タンパク質および水の内の少なくとも何れか二つである食品判別装置。被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別方法であって、食品を構成する複数の構成成分それぞれについての前記構成成分に対応する分光情報の集合である食品特徴分光情報を用いて、前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別方法。上記先行技術には、特定の食品を対象にしてレーザーの波長および比較方法を決定するので、被検査物が食品であるか否かという汎用的な判別は難しいという課題があった。本発明は、この課題を解決するためにされたものであり、被検査物が食品であるか否かの判別ができる技術の提供を目的とする。本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。[適用例1]被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別装置であって、前記被検査物を対象とした分光情報を取得する取得部と、食品を構成する複数の構成成分それぞれについての前記構成成分に対応する分光情報である構成成分分光情報を用いて、前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、前記被検査物が食品であるか否かを判別する判別部とを備える食品判別装置。この適用例によれば、取得部が取得した被検査物を対象とした分光情報を、食品を構成する構成成分についての構成成分分光情報を用いて、判別部によって解析できる。したがって、食品の構成成分分光情報に基づいて、被検査物が食品であるか否かという判別ができる。したがって、より汎用的な被検査物について、食品であるか否かを判別できる。なお、食品は、食べ物と飲み物とを含む。また分光情報とは、照射された光の各波長に対する吸光度を示す情報のことである。[適用例2]適用例1に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記構成成分分光情報を用いて前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、前記被検査物に含まれる複数の前記構成成分それぞれの含有率を算出する算出部を備え、前記含有率に基づいて被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別装置。この適用例によれば、被検査物に含まれる複数の構成成分それぞれの含有率を算出部によって算出し、含有率に基づいて被検査物が食品であるか否かを判別できる。なお、被検査物に含まれる構成成分の含有率とは、被検査物を対象とした分光情報に含まれる各構成成分のスペクトルの構成比率を意味する。[適用例3]適用例2に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、複数の前記構成成分についての前記含有率を合計した値が基準値を超える場合に、前記被検査物が食品であると判別する食品判別装置。[適用例4]適用例2又は3に記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記算出部によって算出された複数の前記構成成分についての前記含有率が全て基準値を超える場合に、前記被検査物が食品であると判別する食品判別装置。[適用例5]適用例1乃至4の何れか一つに記載の食品判別装置であって、前記判別部は、前記構成成分分光情報を示すベクトルが互いに直交していることを前提にして、前記被検査物を対象とした分光情報を解析する食品判別装置。この適用例によれば、解析を簡略に行うことができる。なお構成成分分光情報が互いに直交しているとは、ある構成成分分光情報と、他の構成成分分光情報との間に相関がないことである。[適用例6]適用例1乃至5の何れか一つに記載の食品判別装置であって、前記構成成分分光情報は、正規化されている食品判別装置。この適用例によれば、解析を簡略に行うことができる。なお、正規化とは、分布の平均がゼロ、分散が1になるようにすることである。[適用例7]適用例1乃至6の何れか一つに記載の食品判別装置であって、複数の前記構成成分は、糖質、脂質、タンパク質および水の内の少なくとも何れか二つである食品判別装置。[適用例8]被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別方法であって、食品を構成する複数の構成成分それぞれについての前記構成成分に対応する分光情報の集合である食品特徴分光情報を用いて、前記被検査物を対象とした分光情報を解析することによって、被検査物が食品であるか否かを判別する食品判別方法。図1は、食品判別装置1の概略構成を示したブロック図である。食品判別装置1は、図に示すように、周知のデスクトップ型のコンピューター100、被検査物の分光情報を取得する分光計測器200を備える。分光情報とは、照射された光の各波長に対する吸光度を示す情報である。コンピューター100は、後述する処理を行うCPU10、RAM及びハードディスクを用いた記憶装置20、ディスプレイを用いた出力装置50、キーボード及びマウスを用いた入力装置60、USB規格を用いたハードウェアI/F70を備える。記憶装置20は、後述する食品特徴分光情報を記憶する。一方、分光計測器200は、外部に近赤外領域の光を発射するLEDを用いた光源210、外部からの光の光量を絞りの開度によって調整するオートフォーカス機能を備えると共に光を結像させるために屈折させる光学系220、光学系220からの光について透過させる波長の範囲を光学ギャップによって選択するエタロン230、エタロン230を透過した波長成分の光を受光して受光位置ごとに受光強度を示す信号を出力するCCDイメージセンサーを用いた受光素子240、先述した他の構成要素を統括制御すると共に受光素子240からの信号に基づいて分光分析のための処理を行う処理部250を備える。分光計測器200は、このような構成を用いて取得した被検査物の分光情報を、ハードウェアI/F70を介してコンピューター100に入力する。なお、エタロン230は、例えば特開2009-134028に開示された光学デバイスの構成を用いることができる。具体的には、分光計測器200は、処理部250が制御信号をエタロン230に出力することにより、エタロン230を通過する光の波長範囲を、本実施形態において分光情報の対象とする近赤外領域の波長本実施形態では800nm乃至2500nmで任意に設定できる。図2は、食品特徴分光情報を模式的に示したグラフである。食品特徴分光情報とは、食品を構成する構成成分それぞれに対応する分光情報である構成成分分光情報の集合によって構成され、図2Aがタンパク質、図2Bが糖質、図2Cが脂質、図2Dが水の構成成分分光情報を示す。本実施形態においては、これら四つの物質を食品を構成する構成成分とする。食品特徴分光情報は、各構成成分の含有率が既知の種々の食品について分光情報を取得し、この取得した分光情報を対象にして独立成分分析を行うことによって求める。すなわち、この食品特徴分光情報はベクトルであり、食品特徴分光情報S={sタンパク質,s脂質,s糖質,s水}Tと表現することができる。sii=タンパク質、糖質、脂質、水は各構成成分分光情報であり、si={siλ1,siλ2,...,siλn}と表されるベクトルである。siλmm=1,2,...,nは、分光に用いられる波長λmに対応する食品の吸光度を示すnは測定に用いた波長の数である。なお、各構成成分分光情報は、分光の対象とする波長領域において、予め正規化しておく。正規化とは、分布の平均がゼロ、分散が1になるようにすることである。図3は、食品判別処理を示すフローチャートである。この処理は、ユーザーから入力装置60を介して開始指示が入力されたことを契機に、CPU10が主体となって実行するものである。まず、分光計測器200を通じて被検査物の分光情報x={xλ1,xλ2,...,xλn}を取得するステップS210。xλmm=1,2,...,nは波長λmに対応する被検査物の吸光度を示す。なお、本実施形態においては、分光情報xは、分光計測器200によって正規化されてから、コンピューター100に入力される。但し、分光情報xは、コンピューター100に入力されてから正規化されても良い。ここで取得される分光情報は、被検査物の複数の部位を対象に取得した分光情報の平均値である。何れの部位を対象に分光情報を取得するかについては、被検査物の形状や均質具合に応じて決定する。本実施形態においては、例えば矩形の被検査物の場合、分光計測器200は、被検査物を4×4で均等に16分割した矩形領域それぞれについて分光情報を取得し、16個の分光情報の平均値をコンピューター100に入力する。なお、独立成分分析によって解析を行うので、分光情報を取得する部位は1か所であっても良い。次に、記憶装置20に記憶されている食品特徴分光情報を用い、上記において取得した分光情報を解析することによって、被検査物に占める各構成成分の含有率A={aタンパク質,a脂質,a糖質,a水}を算出するステップS220。具体的には、A=xSTによって求める。この計算は、xをSに射影するものであり、構成成分分光情報siが互いに直交していることを前提としている。さらに、x及びsiが正規化されていることにより、算出される各aiが含有率を示す値となる。ここで言う含有率とは、被検査物を対象とした分光情報に含まれる各構成成分のスペクトルの構成比率を意味する。続いて、算出した各構成成分の含有率に基づいて、被検査物が食品であるか否か食品か非食品かの判別をするステップS230。具体的には、各構成成分の含有率aiの合計が50以上であれば食品、50未満であれば食品でない、すなわち非食品であると判別する。最後に、判別結果を出力装置50によって出力表示しステップS240、食品判別処理を終える。なお、ステップS230における50という基準値は、種々の食品および非食品を対象にしてステップS210及びステップS220を実行することにより各構成成分の合計値を取得し、その取得結果に基づいて、食品と非食品とを判別するのに適切なものとして定められた値である。以上に説明した食品判別装置1によれば、被検査物が食品であるか否かを容易に判別することができる。本実施形態においては、判別基準を実際の食品と非食品とを分光分析した結果に基づいて定めた関係を用いるので、現実の食品と非食品とに合わせて精度良く判別することができる。よって、例えば、複数種類の食品を大量生産する工程において、食品に異物が混入しているかの検査に用いることができる。さらに、各構成成分が被検査物にどの程度含有されているかを、その判別において算出することができる。この他、食品判別装置1は、食品の熱量を推定する場合に活用することができる。つまり、食品の熱量を推定するために分光情報を用いる際、取得した分光情報に含まれていることがある非食品例えば食器などに対応する分光情報を判別すると共に除外し、食品に対応する分光情報を用いて熱量を推定することによって、食品の熱量を正確に推定できるようになる。実施形態と適用例との対応関係を述べる。ステップS210が取得部、ステップS220及びステップS230が判別部、ステップS220が算出部を各々実現するためのソフトウェアに対応する。一方、分光計測器200が取得部、コンピューター100が判別部および算出部を各々実現するためのハードウェアに対応する。本発明は、先述した実施形態になんら限定されるものではなく、発明の技術的範囲内における種々の形態により実施できる。例えば、実施形態の構成要素の中で付加的なものは、実施形態から省略できる。ここで言う付加的な構成要素とは、実質的に独立している適用例においては特定されていない事項に対応する要素のことである。さらに、例えば、以下のような実施形態が考えられる。構成成分分光情報を示すベクトルが互いに直交しているとは限らないという前提で、各構成成分の含有率を算出しても良い。この場合、含有率は、A=xSTではなく因子分析を用いて算出する。食品であるか否かの判別基準は、各構成成分の含有率の合計でなくても良い。例えば、構成成分ごとに基準値を設定し、全ての構成成分について基準値例えばゼロを超えたら食品、一つ以上の構成成分が基準値例えばゼロ以下なら非食品、というように判別しても良い。なお、実際には含有率が負の値になることはないが、計算上は負の値が算出されることがある。逆に、ある成分の含有率について基準値を超えたら非食品と判別しても良い。例えば、乾燥食品を生産する工程において、水の含有率が基準値を超えたら、異物が混入したと見なして、非食品と判別しても良い。含有率そのものに基づかなくても、含有率から算出される値に基づいて、食品であるか否かを判別しても良い。例えば含有率を2乗した値が、基準値以上か否か等の手法が考えられる。食品を構成する構成成分は、必ずしもタンパク質、糖質、脂質、水でなくても良い。例えば、この内の二つ又は三つでも良いし、他の物質無機質やビタミン等を追加しても良い。分光情報の波長領域は、可視光でも良い。この場合、正確な測色ができる。分光情報の波長領域を中赤外領域にした場合、タンパク質、糖質、脂質それぞれについて、より細分化された物質例えば、糖質の一種であるデンプンなどを対象にして含有率を算出することができる。このような細分化された物質の含有率に基づいて食品であるか否かの判別を行っても良い。ハードウェア構成は、種々考えられる。コンピューターと分光計測器とを無線接続やLAN接続しても良いし、コンピューターと分光計測器とを一体に構成しても良い。スマートフォンやデジタルカメラ等の機器を、食品判別処理が実行可能なように構成しても良い。この場合、例えば、これらの機器に分光のための付属部品エタロン等を装着する構成が考えられる。実施形態においては、分光のために、受光する光をエタロンに透過させていたが、光源から照射される光の波長を順次切り替えることによって分光を実現しても良い。このために、光源から照射される光をエタロン等の波長選択フィルターに透過させても良いし、それぞれ異なる波長特性の光源を複数用意しても良い。分光分析において、外乱光による影響を取り除いても良い。具体的には、光源による光の照射をせずに、外乱光によって生じるスペクトルを測定し、その測定結果を光源による光の照射をして取得される測定結果から差し引くことによって実現することができる。実施形態においては複数箇所を対象にして分光情報を取得するが、被検査物の代表点としての一か所のみを対象にして分光情報を取得して、食品であるか否かの判別を行っても良い。"