"測定対象を分光測定する分光測定装置であって、測定対象に照射光が照射される場合において、該測定対象からの反射光または透過光である測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第1出力値を波長毎に出力し、かつ、前記測定対象に前記照射光が照射されない場合において、前記測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第2出力値を波長毎に出力する出力部と、異なる光量を有する少なくとも3種類の光をそれぞれ受光した場合に前記出力部が出力する前記少なくとも3種類の光のそれぞれに応じて定まる出力値に基づき予め定められた波長毎の関係に基づいて、前記出力部の前記第1出力値に対応する第1光量および前記第2出力値に対応する第2光量を取得する取得部と、波長毎に、前記取得部によって取得される前記第1光量と前記第2光量との差を取ることで、前記照射光によって生じる測定光の光量を推定する推定部とを備える分光測定装置。請求項1に記載の分光測定装置であって、前記出力部によって受光される測定光の波長を選択する波長選択部を備える分光測定装置。請求項1又は2に記載の分光測定装置であって、前記推定部の推定結果に基づいて、食品の熱量を推定する熱量推定部を備える分光測定装置。測定対象を分光測定したデータを出力する分光測定データ出力装置であって、測定対象に照射光が照射される場合において、該測定対象からの反射光または透過光である測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第1出力値を波長毎に出力し、かつ、前記測定対象に前記照射光が照射されない場合において、前記測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第2出力値を波長毎に出力する出力部と、異なる光量を有する少なくとも3種類の光をそれぞれ受光した場合に前記出力部が出力する前記少なくとも3種類の光のそれぞれに応じて定まる出力値に基づき予め定められた波長毎の関係に基づいて、前記出力部の前記第1出力値に対応する第1光量および前記第2出力値に対応する第2光量を取得する取得部と、前記取得部によって取得される結果を外部に出力するデータ出力部とを備える分光測定データ出力装置。しかしながら、こうした分光測定を行う装置は、光-電気特性が非線形の特性を有する場合には、その特性が波長毎に異なる可能性があり、単に外乱光による出力値を差し引くだけでは外乱光の影響を取り除くことが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為にされたものであり、出力特性が非線形であっても、外乱光によるノイズを波長毎に除去できるようにすることを目的とする。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]測定対象を分光測定する分光測定装置であって、測定対象に照射光が照射される場合において、該測定対象からの反射光または透過光である測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第1出力値を波長毎に出力し、かつ、前記測定対象に前記照射光が照射されない場合において、前記測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第2出力値を波長毎に出力する出力部と、異なる光量を有する少なくとも3種類の光をそれぞれ受光した場合に前記出力部が出力する前記少なくとも3種類の光のそれぞれに応じて定まる出力値に基づき予め定められた波長毎の関係に基づいて、前記出力部の前記第1出力値に対応する第1光量および前記第2出力値に対応する第2光量を取得する取得部と、波長毎に、前記取得部によって取得される前記第1光量と前記第2光量との差を取ることで、前記照射光によって生じる測定光の光量を推定する推定部とを備える分光測定装置。この適用例によれば、異なる光量を有する少なくとも3種類の光に基づいて定められた波長毎の関係を用いるので、出力部の出力特性が非線形であっても外乱光によるノイズを波長毎に除去できる。出力値から光量を求めるための関係は、種々の態様が考えられる。例えば、その関係としての数式を用いてもよいし、出力部が出力し得る値について参照可能なように、その関係例えばルックアップテーブルなどを記憶しておいてもよい。[適用例2]適用例1に記載の分光測定装置であって、前記出力部によって受光される測定光の波長を選択する波長選択部を備える分光測定装置。この適用例によれば、照射部によって波長を選択する必要がなくなる。[適用例3]適用例1又は2に記載の分光測定装置であって、前記推定部の推定結果に基づいて、食品の熱量を推定する熱量推定部を備える分光測定装置。この適用例によれば、出力部の出力特性が非線形であっても、正確に食品の熱量を推定できる。[適用例4]測定対象を分光測定したデータを出力する分光測定データ出力装置であって、測定対象に照射光が照射される場合において、該測定対象からの反射光または透過光である測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第1出力値を波長毎に出力し、かつ、前記測定対象に前記照射光が照射されない場合において、前記測定光を受光し、該測定光の光量に応じて定まる第2出力値を波長毎に出力する出力部と、異なる光量を有する少なくとも3種類の光をそれぞれ受光した場合に前記出力部が出力する前記少なくとも3種類の光のそれぞれに応じて定まる出力値に基づき予め定められた波長毎の関係に基づいて、前記出力部の前記第1出力値に対応する第1光量および前記第2出力値に対応する第2光量を取得する取得部と、前記取得部によって取得される結果を外部に出力するデータ出力部とを備える分光測定データ出力装置。この適用例によれば、出力部の出力特性が非線形であっても、外部装置に外乱光によるノイズを波長毎に除去させることができる。[1.ハードウェア構成図1]図1は、本発明が適用された実施形態の食品熱量推定装置10の概略構成を示したブロック図である。本実施形態における測定対象は、食品である。食品熱量推定装置10は、図に示すように、外部に可視光~近赤外領域の光を発射するLEDを用いた光源280、外部からの光の光量を絞りの開度によって調整する光量調整器270、光量調整器270によって光量が調整された光を結像させるために屈折させるレンズ210、レンズ210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290、エタロン290を透過した波長成分の光を受光して受光位置毎に受光強度光量を示すアナログ信号を出力するCCDイメージセンサーを用いた受光素子260、受光素子260からのアナログ信号をデジタル信号に変換するAD変換器120を備える。さらに食品熱量推定装置10は、受光素子260からのデジタル信号の入力を受け、かつ、以下の構成要素を統括制御するマイクロコンピューターを用いたシステム制御部110、AD変換器120から入力された信号のゲインを調整するゲイン処理部130、計算を実行するデジタルシグナルプロセッサーDSPを用いた計算処理部140、データを記憶するハードディスクを用いた記憶装置150、光源280の照射のON/OFFや光量を制御する光源制御部180、光量調整器270の開度を制御する光量調整器制御部170、エタロン290内に設けられた光学ギャップを静電引力によって調整することでエタロン290による波長選択を制御するエタロン制御部190、受光素子260からの読み出し周期を制御することで感度を制御する受光素子制御部160、後述する食品熱量推定処理の開始の指示入力を受けるインターフェースとして機能する開始ボタン195、撮像のためのシャッターボタン193、液晶により画面を表示する表示部191、外部装置とのデータのやり取りをするインターフェースとして機能する通信部197、他の構成要素に電力を供給するバッテリー図示無し、上記で説明した光学系の俯角を検出する角度センサー図示無しを備える。エタロン制御部190及びエタロン290としては、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、食品熱量推定装置10は、エタロン制御部190を介して制御信号をエタロン290に出力することにより、エタロン290を通過する光の波長範囲を可視光~近赤外の範囲で任意に設定できる。また、上記の記憶装置150は、後述する食品熱量推定処理において使用するLUTルックアップテーブル等のデータを記憶する。ここでのLUTとは、出力値と光量との関係を示すテーブルであり、本実施形態においては、近赤外領域に属する波長範囲以下、近赤外範囲と言う。図1にはλ1、λ2、λ3...として例示それぞれについて用意される図5参照、詳細後述。さらに記憶装置150は、その食品熱量推定処理を実行するために必要な赤外吸収スペクトルと食品の密度との関係を予め記憶している。この関係は、予め種々の食品を対象にした実験から定められるものであり、後述のステップS470で用いられる。以上に説明した構成によって撮像対象を撮像すると、可視光画像に加えて、撮像範囲の分光分析の結果として、近赤外領域の赤外吸収スペクトルを取得できる。ただし、赤外吸収スペクトルを取得するためには、外乱光の影響を取り除くための補正処理が必要となるが、本実施形態の受光素子260の出力特性は非線形であるので、単純に出力値の差を取るような補正処理は適切でない。そこで本実施形態では、次に説明する補正処理用データ作成処理によって補正処理に用いるデータを予め取得し、記憶装置150に記憶しておく。[2.補正処理用データ作成処理図2]図2は、補正処理用データ作成処理を示すフローチャートである。この処理は、食品熱量推定装置10を出荷する前の製造段階において、食品熱量推定装置10の製品毎のバラツキを測定し、その測定に基づいて補正処理用データであるLUTを作成するために実行されるものである。また、この処理は、システム制御部110が主体となって実行する。まず、受光素子260の特性を測定するための処理として、ステップS310~ステップS330を実行する。ステップS310においては、暗電流を測定するために、外乱光受光素子260の外部環境に由来する光の影響を可能な限り小さくした環境下暗室などにおいて、光源280から光を照射せずに受光素子260の出力値を波長範囲毎に測定し、その出力値を波長範囲毎に記憶装置150に記憶する。なお、波長範囲毎に出力値を測定するために、エタロン制御部190を介してエタロン290を制御し、受光素子260が受光する光の波長範囲を順次切り替える。また、ここで対象にする波長領域は、後述する食品熱量推定処理において食品の熱量を推定するために用いる近赤外領域なので、波長範囲は近赤外領域内において切り替えられる。次に、前回の出力値の測定時よりも所定量ΔL増加させた光量の光を光源280から発射し、その発射された光を反射板図示無しに反射させ、その反射した光を受光素子260に入射させた際の受光素子260からの出力値を波長範囲毎に測定し、その測定における光量と出力値とを波長範囲毎に関連づけて記憶装置150に記憶するステップS320。続いて、ステップS320の実行回数が規定回数本実施形態では5回に達し、測定を行う光量全てについて測定を実行したかを判定するステップS330。受光素子260の出力特性が非線形であっても、3回以上測定を行うことで、すなわち異なる光量を測定することで出力特性を精度よく推定する。規定回数に達していなければステップS330,NO、ステップS320を再度実行する。つまり、ステップS320を規定回数に達するまで、繰り返し実行する。このようにして、ステップS320を規定回数、実行することによって、得られるデータを、図3にグラフの黒丸として示す。このグラフは、ある波長範囲についてのデータであり、縦軸に受光素子260からの出力値、横軸に光源280から発射された光量を取っている。図3に示すように、光量に対する出力値の特性出力特性は、非線形となっている。ステップS320を規定回数、実行したらステップS330,YES、波長範囲毎のLUTを作成するための処理ステップS340~ステップS390に移行し、LUTを作成していない波長範囲の何れか一つを選択するステップS340。以降のステップS380までは、ここで選択した波長範囲を対象とする。続いて、出力値の最小値と最大値とに基づき、出力値を12ビットによって表現できるように規格化するステップS350。例えば、ステップS310において測定した暗電流が0と見なせる場合、最小値が0、最大値が4095となる。一方、暗電流が0より大きい値の場合、その値に応じて、最小値および最大値を大きくすればよい。続いて、ステップS320において測定されなかった出力値に対応する光量を、近似式によって算出するステップS360。本実施形態では、出力値に対する光量を示す近似式光量=f出力値を最小二乗法によって6次関数として求め、その近似式に12ビット表現による全出力値を代入することによって、各出力値に対する光量を算出する。図4は、ステップS310~ステップS330において測定した入力値と出力値との関係を反転させ、縦軸に光量、横軸に出力値を取り、上記近似式に基づく近似曲線を示したグラフである。このように入出力の関係を反転させるのは、出力値から光量を求めるための近似式を導出するためである。次に、ステップS350において各出力値に対応するものとして取得した光量を、16ビットで表現できるように規格化するステップS370。ステップS310における光量が0と見なせる場合は、最小値が0、最大値が65535となる。このように光量については、出力値が変化しても光量が変化しないことを防ぐために、出力値よりも高い表現能力を確保する。続いて、規格化後の出力値と光量とを対応づけたLUTを作成すると共に記憶装置150に記憶するステップS380。このLUTは、後述する食品熱量推定処理における外乱光補正のために用いられる補正処理用データであり、LUTにおける光量は、外乱光補正において補正値としても扱われる。図5に、LUTの例を示す。次に、対象としている波長範囲をステップS340において全て選択したかを判定するステップS390。選択していないものが残っている場合ステップS390,NO、ステップS340に戻る。一方、全て選択した場合ステップS390,NO、補正処理用データ作成処理を終える。[3.食品熱量推定処理図6]上記補正処理用データとして波長範囲毎に作成されたLUTを用いて、食品の熱量を推定するための処理が、図6にフローチャートとして示した食品熱量推定処理である。食品熱量推定処理は、開始ボタン195が押されたことを契機に、システム制御部110が主体となって実行する処理である。食品熱量推定処理を開始すると、撮像モードで待機するステップS405。撮像モードとは、撮像対象を撮像するための操作をユーザーに行わせる状態のことである。具体的には、AD変換器120を介して取得した波長範囲毎の画像から可視光領域のものを重ね合わせて可視光画像を形成し、その可視光画像を表示部191に表示する。ユーザーには、食品を一種類ずつ撮像するための操作を行うように、つまり食品の何れか一つの食品が表示部191に表示されている状態においてシャッターボタン193を押すように取扱説明書等によって予め説明しておく。上記待機中にシャッターボタン193が押されたら、外乱光による影響を測定するために光源280から光を撮像対象に照射せずに、エタロン制御部190を介してエタロン290を制御し、受光素子260が受光する光測定光の波長範囲を順次切り替えることによって、波長範囲毎の画像を撮像し、撮像した画像を記憶装置150に記憶するステップS410。ステップS410で得られる出力値が、第2出力値に相当する。例えば、光を照射しない条件において、受光素子260が第1波長範囲の光を受光した場合の出力値は第1波長範囲の第2出力値、第2波長範囲の光を受光した場合の出力値は第2波長範囲の第2出力値である。続いて、光源280から光を撮像対象に照射しながら、同様に受光素子260が受光する光測定光の波長範囲をエタロン290によって切り替えることによって、波長範囲毎の画像を撮像し、撮像した画像を記憶装置150に記憶するステップS420。ステップS420で得られる出力値が、第1出力値に相当する。例えば、光を照射する条件において、受光素子260が第1波長範囲の光を受光した場合の出力値は第1波長範囲の第1出力値、第2波長範囲の光を受光した場合の出力値は第2波長範囲の第1出力値である。続いて、撮像した画像から、可視光画像を利用して食品の部分を抽出するステップS425。次に、その抽出した部位について、記憶装置150に記憶されたLUTを参照することで、光源の照射有りの場合に撮像して得られた近赤外範囲それぞれの出力値に対応する光量を求めるステップS430。なお、参照する出力値は、抽出した部位の平均値とする。例えば、第1波長範囲の第1出力値について、LUTを参照して対応する第1光量を取得する。次に、その抽出した部位について、記憶装置150に記憶されたLUTを参照することで、光源の照射無しの場合に撮像して得られた近赤外範囲それぞれの出力値に対応する光量を求めるステップS440。この場合も、参照する出力値は、抽出した部位の平均値とする。例えば、第1波長範囲の第2出力値について、LUTを参照して対応する第2光量を取得する。続いて、近赤外範囲それぞれについて、ステップS430において求めた光量から、ステップS440において求めた光量を引いて差を求め、その差とステップS420において光源280から照射された光量とを比較することで、赤外吸収スペクトルを求めるステップS450。例えば、第1波長範囲の第1光量と第2光量との差を求め、その差とステップS240において光源280から照射された光量と比較する。次に、その抽出された画像部位としての食品の体積を、可視光画像に基づいて推定するステップS460。具体的には、その画像部位の面積と、撮像した際の焦点距離と、角度センサーによって検出した光学系の俯角とに基づいて、食品の体積を算出する。続いて、ステップS450において求めた赤外吸収スペクトルに基づき、食品の質量を求めるステップS470。具体的には、赤外吸収スペクトルから食品の密度を推定し、その密度と、ステップS460において求めた体積との積を、質量の推定値とする。なお、赤外吸収スペクトルと密度との関係は、先述したように記憶装置150に予め記憶させておく。次に、赤外吸収スペクトルから食品の質量当たりの熱量cal/gを推定するステップS480。具体的な方法としては、既知のもの例えば、特開2005-67738に開示された手法を用いればよい。この方法の概要は、食品における糖質脂質タンパク質などの含有率を赤外吸収スペクトルに基づき推定し、さらに、その推定結果に基づき熱量を推定するというものである。本実施形態においては、可視光画像により抽出した食品の部位内において平均を取った赤外吸収スペクトルに基づいて、その食品の質量当たりの熱量を推定する。続いて、推定した食品の質量と、質量当たりの熱量との積を、その食品の熱量として算出しステップS490、食品熱量推定処理を終える。以上に説明した食品熱量推定装置10によれば、非線形の出力特性を持つ光学センサーを用いた測定系であっても、外乱光がある環境下において正確に赤外吸収スペクトルが測定でき、ひいては正確に食品の熱量を推定できる。また、エタロン290を用いて赤外吸収スペクトルを求めるので、複数の光源を備えるような構成が不要となり、装置を簡潔に構成できる。さらに、LUTを用いることで、出力値から光量を求める処理を高速で行うことができ、食品の熱量を短時間で推定することができる。[4.実施形態と適用例との対応関係]ステップS410及びステップ420が出力部を、ステップS430及びステップS440が取得部を、ステップS450が推定部、ステップS460~ステップS490が熱量推定部を各々実現するためのソフトウェアに相当する。また、エタロン制御部190及びエタロン290が波長選択部を実現するためのハードウェアに相当する。[5.他の実施形態]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。また、例えば、以下のような実施形態が考えられる。補正処理用データ作成処理は、食品熱量推定装置の出荷前ではなく出荷後において、ユーザーの操作に従って適宜、実行するようにしてもよい。この場合、反射板などの付属品も合わせて出荷するのが望ましい。食品熱量推定において、LUTを参照する代わりに、近似式に出力値を代入することによって、出力値から光量を求めてもよい。この場合、補正処理用データ作成において、LUTを求める必要がなくなる。受光素子の特性が波長によって大きく変わらない場合、LUTを波長毎に作成記憶せず、全波長について一つのLUTを用いるようにしてもよい。実施形態で具体的に述べた数字近似式の次数や、出力値光量に割り当てる記憶容量などは、変更してもよい。近似式を求める手法は、ラグランジュ補間法やスプライン補間法その他の既知の方法でもよい。補正処理用データ作成処理において用いる光源は、食品熱量推定装置に備えられたものでなく、外部装置としての光源でもよい。この場合でも、光のムラを低減させるために反射板を用いるのが望ましい。波長を選択するための構造は、実施形態に示されたエタロン及びエタロン制御部を用いた構造でなくてもよく、例えば、光学ギャップを光路の角度を調節することで、波長を選択する構造でもよい。食品熱量推定装置の機能を複数の装置例えば、サーバー及び端末装置に分離させ、食品熱量推定システムとして構成してもよい。サーバー及び端末装置による食品熱量システムの場合、端末装置は、少なくとも撮像およびインターフェース機能実施形態の場合、ステップS405~ステップS420を備えるのが好ましい。その他の機能は、端末装置が備えても、サーバーが備えても構わない。具体的には、次のような態様が考えられる。端末装置は、食品の熱量を推定し、その推定結果を無線通信によってサーバーに入力する。サーバーは、入力された食品熱量の推定結果を記憶すると共に、要求に応じて端末に送信する。端末装置適用例4に相当は、LUTの参照までを実行し実施形態の場合、ステップS440、その結果を無線通信によってサーバーに入力する。サーバーは、入力された結果に基づいて食品の熱量を推定すると共に記憶し、その熱量の推定値を要求に応じて端末に送信する。端末装置は、撮像を行い、撮像結果としての画像データを無線通信によってサーバーに入力する。サーバーは、入力された画像データに基づいて食品熱量を推定すると共に記憶し、その熱量の推定値を要求に応じて端末に送信する。端末装置としては、食品の熱量を推定するための専用機でもよいし、例えば、カメラ付きのスマートフォンやモバイルコンピューターなどの通信機器や、記録メディアによってデータを外部と授受できるデジタルカメラを利用してもよい。食品の質量を求める際にする密度の推定は、食品の種類に基づいて行ってもよい。具体的には、可視光画像と予め記憶した食品画像とのマッチングに基づいて、食品の種類を推定し、その食品の密度として予め記憶したものを質量推定に用いればよい。赤外吸収スペクトルによって体積当たりの熱量を推定する場合は、質量を求める処理を省いて、体積と体積当たりの熱量とに基づいて食品の熱量を推定すればよい。分光分析の結果を取得するために、可視光や中赤外領域の吸収スペクトルを用いてもよい。可視光を用いると、可視光画像と波長領域を共通にできる。また、中赤外を用いると、食品成分をより詳細に分析でき、熱量推定の精度が向上すると考えられる。分光分析をするために、エタロンを使用する代わりに、光源から照射される光の波長を切り替えるようにしてもよい。つまり、異なるピークを持つ光源を複数備えておき、それら光源から順次、光を発射するようにすればよい。照射した光の波長が分かれば、赤外吸収スペクトルを求めることができる。可視光画像と赤外吸収スペクトルとで取得するための光の経路を別々にすることで、可視光画像を分光しないようにしてもよい。複数種類の食品が一枚の画像に収まって撮像された場合、その画像を食品毎に分割して、その後の処理を行ってもよい。このようにすれば、ユーザーは、複数種類の食品をそれぞれ撮像しなくてもよいので、操作が簡単になる。実施形態では、取扱説明書によってユーザーに操作の説明をしていたが、画面や音声で説明するようにしてもよい。なお、音声を用いる場合は、ハードウェア構成にスピーカーを追加するのが好ましい。赤外吸収スペクトルその他の分光分析の結果は、食品の熱量推定のためでなくても、他の用途に用いるためであってもよい。"