JP2013257219A - 表面形状測定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被検物の表面形状を容易に且つ高精度に測定することができる被検体の表面形状測定装置を提供する。
【解決手段】被検物Ｓに対して光源部１２から照明光が照射され、試料Ｓの透過光により撮像部１４で被検物Ｓのカラー画像が取得され、このカラー画像に基づき画像解析部１８で所定色の濃度ヒストグラムが作成され、判定部２０で濃度ヒストグラムから被検物Ｓの表面形状が解析される。更に、こうして作成された濃度ヒストグラムが既知である基準の被検物の基準となるヒストグラムと比較されて、被検物Ｓの表面形状が解析される。
【選択図】図１

Description

本発明は、分光分析的な計測によって麺類等の被検物の表面形状を非接触的で測定する表面形状測定装置及び方法に係り、特に、うどんやパスタ等の麺類における表面形状を非接触的で測定する表面形状測定装置及び方法に関する。

一般に、パスタ等の麺類は、その断面形状に対応する形状のノズル孔が形成されたダイスを用いて麺材料を押出成形した後、乾燥させることにより製造されるが、ダイスを形成する材料により、麺類の軸方向の表面がざらざらとした粗い形状になったり、つるつるした滑らかな形状になったりする。更には、乾燥によっては、麺類の表面にクラック等の発生がみられることもある。
このような表面形状の違いは、麺類の固さを左右する吸水挙動を変化させるとともにソース等の絡み具合にも影響を及ぼす。麺類の表面のクラック等は、品質及び外観上好ましくない場合もある。このため、麺類の表面がどのような形状を有しているのか詳細に把握することが必要とされる。
このうどんやパスタのような麺類等の加工食品や樹脂成型物といった非金属試料のように、柔らかな表面を有する被検物の表面形状は、硬い被検物の測定を行う従来の触針式表面形状測定法では、ダイヤモンド製蝕針によって被検物表面をなぞるため、被検物が削れてしまい、適切に測定ができない。

現在、表面形状測定で主に利用されている２つの方法（反射光を利用した光干渉式表面形状測定法、及び共焦点レーザ顕微鏡を用いた表面形状測定法）は、非接触式測定法であるため、触針式表面形状測定法で測定できない被検物を分析することが可能である。
このため、上述の加工食品等の柔らかな表面を有する被検物の表面形状は、一般的に、光干渉式表面形状測定法や、特許文献１に開示されるような共焦点レーザ顕微鏡を用いて測定されている。このような共焦点レーザ顕微鏡は、被検物にレーザ光を照射し、被検物により反射された光を検出することで表面画像を取得するため、やわらかな麺類の表面を触針でなぞることなく測定を行うことができる。また、この顕微鏡は、レーザ光のスポット径が非常に小さいため、麺類の表面の微細な凹凸であっても、高精度の測定が行うことができる。

一方、食品ではなく、かつ被検物の表面形状自体ではないが、表面形状に起因するシンチレーション（面ぎら）を評価する技術が、例えば、特許文献２に開示されている。特許文献２に開示の技術は、被検物である防眩フィルムの表面が凹凸形状であるために発生する、即ち表面凹凸によって生じる面ぎらを定量的に評価するものであり、光源から被検物に光を入射し、被検物からの反射光又は透過光を撮影して画像データとして取り込み、取り込んだ光の輝度分布の画像処理を行い、輝度分布のバラツキの標準偏差を求め、求めた標準偏差値を被検物の表面の凹凸によって変化する面ぎら値とし、この面ぎら値が所定値以下か否かで被検物の性能、即ち防眩性を評価している。
また、特許文献３には、研磨加工された金属部品の加工表面自体の粗さの測定ではないが、加工表面の状態を反映する反映面、即ち加工表面の凹凸を再現した表面を持つレプリカに対し、反映面の背面から略垂直に光を照射し、透過した透過光をマイクロスコープの受光面で受光し、受光面において所定の値以上の強度を持った透過光が広がった範囲を特定し、特定された範囲に基づいて加工表面の粗さを判定する技術が開示されている。

なお、食品の分野では、特許文献４に、可視光から赤外線領域の食品内部に浸透性のある特定波長の光を用い、分光分析法、光切断法による三次元測定法、画像解析手法を利用して、食品の透過光又は反射光の吸光度の二次元分布を画像として取り込み、被対象物の深さ方向における吸光度に換算し、被対象物が移動する間に、被対象物内部の二次元又は三次元位置における性状判定を行い、その位置の品質（成分、食感、物性、形状等）、特に成分含量変化を伴わない物性変化やその均一性を評価する評価する技術が開示されている。
また、特許文献５には、緑色の第1波長域の光にてウェーファ等の食品の表面を照明してカラーカメラ等の撮像装置で食品表面の反射光像（Ｇ画像）を得、得られたＧ画像から焦げにより黒色や茶褐色に変色した製造欠陥である黒点を検出し、赤色の第２波長域の光を食品の裏面側から照明してその透過光像（Ｒ画像）を得、得られたＲ画像から上記黒点及び欠けた小片の混入による製造欠陥である２重部分を検出し、更に、自然環境下の可視光像、特に青色の第３波長域のＢ画像を得、得られたＢ画像から食品内の孔やその周辺部の欠け等の製造欠陥を検出する技術が開示されている。

特開平８−２１０８１９号公報 特開２０００−３０４６４８号公報 特開２００６−３３７１０８号公報 特開２００３−１０６９９５号公報 特開２００１−０９９７８６号公報

しかしながら、上述の従来の２つの非接触測定法は、高精度の光学装置を利用することから、実際の製造ライン上で被検物の測定を行うには適していないという問題がある。
即ち、特許文献１に開示の技術は、麺類の表面の微細な凹凸であっても、高精度の測定が行うことができるものであるが、用いられるレーザ顕微鏡が、非常に高価である上に、測定操作が複雑で測定に時間がかかるという問題がある。
また、特許文献２に開示の技術では、面ぎら値の大小に応じた被検物の表面の凹凸の存在を把握することはできるが、面ぎら値で評価しているのは防眩性能であるため、被検物の表面の凹凸形状や凹凸分布などについて高精度に測定することができないという問題がある。
また、特許文献３に開示の技術では、マイクロスコープの受光面における閾値以上の強度の透過光の広がり範囲に基づいて加工表面の粗さを判定するので、微細な表面粗さを測定できても、被検物の表面の凹凸形状や凹凸分布などについて高精度に測定することができないという問題がある。

また、特許文献４に開示の技術では、分光分析法、光切断法による三次元測定法、画像解析手法を利用しているが、求めているのは、食品の深さ方向における吸光度であり、食品内部の位置の品質であるため、被検物の表面の凹凸形状や凹凸分布などについて高精度に測定することができないという問題がある。
更に、特許文献５に開示の技術では、Ｇ画像で食品表面の黒点、Ｒ画像で内部の２重部分、Ｂ画像で食品内の孔やその周辺部の欠けの食品形状等の製造欠陥を検出することができるが、Ｂ画像で検出しているのは、食品内の孔やその周辺部の欠け等の食品自体の形状であるため、被検物の表面の凹凸形状や凹凸分布などについて高精度に測定することができないという問題がある。
上述したように、特許文献２〜５に開示の技術は、簡易な測定技術ではあるが、特許文献１に開示の技術と同等に高精度な測定結果を得ることができないという問題がある。

本発明は、このような従来の問題点を解消するためになされたもので、うどんやパスタを含む麺類等の被検物における表面形状を容易に且つ高精度に測定することができる表面形状測定装置及び方法を提供することを課題とする。
特に、本発明の課題は、特許文献１に開示の技術のように、上述した共焦点レーザ顕微鏡を用いた表面形状測定法と同等に高精度な測定結果を、より簡便かつ迅速に得ることができる表面形状測定装置及び方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る表面形状測定装置は、被検物に照明光を照射する光源部と、光源部から照射された照明光に対する被検物の透過光により被検物の画像を取得する撮像部と、撮像部で取得された被検物の画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に作成された濃度ヒストグラムの形状から被検物の表面形状を解析する表面形状解析部とを備えたことを特徴とする。

また、上記課題を解決するために、本発明の第２の態様に係る表面形状測定方法は、被検物に照明光を照射し、照射された照明光に対する被検物の透過光により被検物の画像を取得し、取得された被検物の画像から濃度ヒストグラムを作成し、作成された濃度ヒストグラムに基づいて被検物の表面形状を解析することを特徴とする。

ここで、上記第１の態様の表面形状解析部、または上記第２の態様の表面形状を解析するステップは、被検物の表面形状として被検物の表面の凹凸の状態を解析することが好ましく、また、濃度ヒストグラムで表される濃度分布状態から被検物の表面形状を解析することが好ましく、また、濃度ヒストグラムの濃度分布状態を、予め表面形状が既知である基準の被検物について予め測定された表面の凹凸の基準ヒストグラムと比較することにより、被検物の表面の凹凸を測定することがより好ましい。
また、被検物は、麺類であることが好ましい。

また、上記第１の態様の表面形状解析部、または上記第２の態様の表面形状を解析するステップは、濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度のうち少なくとも１つを評価値として演算し、演算された評価値に基づいて被検物の表面形状を解析することが好ましく、また、演算された評価値を表面形状が既知である基準の被検物について予め演算された基準評価値と比較することにより被検物の表面形状を測定することがより好ましい。
また、上記第１の態様では、光源部は、照明光として被検物に白色光を照射し、表面形状解析部は、撮像部で取得された被検物のカラー画像のＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成することがより好ましい。
また、上記第２の態様では、照明光は白色光であり、表面形状を解析するステップは、取得された被検物の画像をＲＧＢ分解すると共にＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成するのが好ましい。

本発明によれば、うどんやパスタを含む麺類等の被検物において、照明光が照射された被検物からの透過光により被検物の透過画像を取得し、この透過画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に濃度ヒストグラムに基づいて表面形状を解析するので、被検物の表面形状、例えば、被検物の表面の凹凸の状態を容易に且つ高精度に測定することができる。
また、本発明によれば、作成される濃度ヒストグラムの形状は、共焦点レーザ顕微鏡による測定から取得されたグラフの形状と非常に高い相関関係があるため、共焦点レーザ顕微鏡を用いた従来技術の表面形状測定法と同等の測定結果を、より簡便かつ迅速に得ることができる。

本発明の実施の形態に係る表面形状測定装置の一構成例を示すブロック図である。 （Ａ）は、図１に示す表面形状測定装置の画像解析部で作成された、５種の試料のカラー画像の青（Ｂ）色に対する濃度ヒストグラムの一例を示すグラフであり、（Ｂ）は、（Ａ）に示す濃度ヒストグラムの横軸を反転させた濃度ヒストグラムを示すグラフである。 （Ａ）は、共焦点レーザ顕微鏡を用いたＬＳＭ法によって測定された、５種の試料の測定結果である最大谷深さ基準の高さのヒストグラムの一例を示すグラフであり、（Ｂ）は、ＬＳＭ法による測定の概要を説明する説明図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ試料の表面形状の解析のためのコントラスト及び分散についての本発明法とＬＳＭ法との相関関係の一例を示すグラフである。 （Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ試料の表面形状の解析のためのエネルギ及びエントロピについての本発明法とＬＳＭ法との相関関係の一例を示すグラフである。 （Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ試料の表面形状の解析のための歪度及び尖度についての本発明法とＬＳＭ法との相関関係の一例を示すグラフである。

以下に、図面に示す好適な実施の形態に基づいて、本発明を詳細に説明する。
図１に、本発明の実施の形態に係る表面形状測定装置の一構成例を示す。
同図に示す本実施形態の表面形状測定装置１０は、被検物としてパスタ等の麺類からなる円筒状試料Ｓに対向して配置された光源部１２と、試料Ｓを間に挟むように光源部１２に対向して配置された撮像部１４と、撮像部１４に接続された表面形状解析部１６とを有する。

光源部１２は、試料Ｓの軸方向に対して垂直な方向から試料Ｓに照明光を照射するものである。光源部１２としては、特に制限的ではなく、試料Ｓを透過する照明光を照射できればどのようなものでも良いが、特定波長域の光、例えば青光（Ｂ光：波長４５０〜４９５ｎｍ）、赤光（Ｒ光：波長６２０〜７５０ｎｍ）、及び緑光（Ｇ：波長４９５〜５７０ｎｍ）の少なくとも１つの単色光を含む照明光を照射することが好ましく、青光を含む照明光を照射することがより好ましい。例えば、光源部１２として、青色（Ｂ）ＬＥＤ（発光ダイオード）、緑色（Ｇ）ＬＥＤ、赤色（Ｒ）ＬＥＤ等の単色ＬＥＤや、Ｒレーザ、Ｇレーザ、Ｂレーザ等の単色レーザの１以上から構成しても良いし、ＲＧＢの３色の単色ＬＥＤや単色レーザからなる白色ＬＥＤや、単色ＬＥＤや単色レーザと蛍光体からなる擬似白色ＬＥＤから構成しても良い。本実施形態では、光源部１２として、白色ＬＥＤ又は擬似白色ＬＥＤを光源として内蔵するＬＥＤライトボードを用いることができる。

撮像部１４は、光源部１２から照射された照明光に対する試料Ｓの透過光に基づいて試料Ｓのカラー画像を取得するものである。撮像部１４としては、試料Ｓのカラー画像を少なくとも３原色（ＲＧＢ、もしくはＣ（シアン）Ｍ（マゼンタ）Ｙ（イエロー））の異なる波長域（色）に分解して、例えばＲＧＢ分解して各色のデジタル画像データを取得することができれば、どのようなカラー撮像素子から構成されるものであっても良い。カラー撮像素子としては、ＣＣＤ撮像素子や無機ＣＭＯＳ撮像素子や有機ＣＭＯＳ撮像素子等を用いることができる。なお、単色光を照射する光源部１２を用いる場合には、当該単色のデジタル画像データを取得できる単色用撮像素子であっても良い。本実施形態では、撮像部１４として、上記カラー撮像素子を用いる汎用のデジタルカメラやＣＣＤカメラ等から構成することができる。

本実施形態の撮像部１４に用いられる撮像素子によって取得される各色のデジタル画像データの階調数は、特に制限的ではなく、各色に付き８ビット程度あればよい。

表面形状解析部１６は、撮像部１４に接続された画像解析部１８と、画像解析部１８に接続された判定部２０を有している。
画像解析部１８は、撮像部１４により取得された試料Ｓのカラー画像の異なる全ての色（波長域）、例えばＲＧＢデジタル画像データを撮像部１４から受信し、全色（ＲＧＢ）うちの少なくとも１つの色に対して、各色毎のデジタル画像データを用いて各色毎の濃度ヒストグラムを作成する。本実施形態では、ＲＧＢうちのＢ（青色）の濃度ヒストグラムを作成するのが好ましい。なお、以下の説明では、試料Ｓのカラー画像のＲＧＢの３原色の内のＢ（青色）の濃度ヒストグラムを代表例として説明するが、これに限定されないことは言うまでもない。

判定部２０は、画像解析部１８で作成された濃度ヒストグラムから試料Ｓの表面形状を解析するもので、例えば、濃度ヒストグラムで表される濃度分布状態から表面形状、即ち表面の凹凸の状態を解析するものである。判定部２０としては、予め表面形状が既知である基準試料について予め測定された表面の凹凸の大きさ（高さ）の基準ヒストグラムを格納しておき、それらの基準ヒストグラムと、濃度ヒストグラムの濃度分布状態を比較することにより、試料Ｓの表面の凹凸を解析することが好ましい。基準ヒストグラムは、判定部２０のメモリ（図示せず）等に格納しておいても良いし、判定部２０の外部のメモリ（図示せず）等に格納しておいても良い。
ところで、本発明者らは、上述のように、撮像部１４により取得された試料Ｓのカラー画像の少なくとも１つの色に対する、画像解析部１８で作成された濃度ヒストグラム（図２（Ａ）及び（Ｂ）参照）と、特許文献１に開示されているような共焦点レーザ走査型顕微鏡を用いた測定法（以下、レーザ顕微鏡法(ＬＳＭ(Laser Scanning Microscopy)という）を用いて求められた試料Ｓの表面の凹凸形状の最大谷深さ基準高さのヒストグラム（図３（Ａ）参照）とが、高い相関性を持つことを知見したことから本発明に至ったものである。

そこで、詳細は後述するが、予め、多数の既知の試料、例えば、異なる材質の種々のダイスを用いて製造された試料について、ＬＳＭ法を用いて試料の表面の凹凸形状の最大谷深さ基準高さのヒストグラムを求めると共に、同一試料の濃度ヒストグラムとを求めて、その相関性から、最大谷深さ基準高さのヒストグラムを、相関する濃度ヒストグラムの校正用として定めておき、即ち、最大谷深さ基準高さのヒストグラムのパターン形状（高さ分布状態）を、それぞれ相関する濃度ヒストグラムのパターン形状（濃度分布状態）の校正用として定めておく。
その後、上述のようにして求められた所定の又は未知の試料Ｓの濃度ヒストグラムに基づいて、予め校正用として求められている複数の最大谷深さ基準高さのヒストグラムの中から、その濃度ヒストグラムに相関する（と相関性が高い）最大谷深さ基準高さのヒストグラムを求め、所定の試料Ｓの最大谷深さ基準高さのヒストグラムを定めることができ、所定の試料Ｓを特定することができる。その結果、所定の試料Ｓが、例えば、どの材質のダイスで製造された試料であるかを特定することもできる。

なお、更に、予め、上記最大谷深さ基準高さのヒストグラムの高さの値を、上記濃度ヒストグラムの濃度の校正値として求めておくことにより、所定の、又は未知の試料Ｓの濃度ヒストグラムから、相関する（と相関性が高い）最大谷深さ基準高さのヒストグラムを求め、その濃度ヒストグラムの濃度値に相当する、相関する最大谷深さ基準高さのヒストグラムの高さの値を求めることができる。即ち、濃度値を最大谷深さ基準高さのヒストグラムの高さの値に変換することができる。

また、判定部２０は、更に、画像解析部１８で作成された、試料Ｓの濃度ヒストグラムから試料Ｓの表面形状に関わる評価値を演算すると共に、この評価値を予め演算された基準評価値、例えば、基準試料の評価値と比較することによって、試料Ｓにおける表面形状を解析する。ここで、評価値としては、濃度レベルの平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴのうち少なくとも１つを採用することができる。

ところで、本発明者らは、試料Ｓの濃度ヒストグラムと、ＬＳＭ法を用いて作成された試料Ｓの最大谷深さ基準高さのヒストグラムとが高い相関性を持つことから、試料Ｓの濃度ヒストグラムから演算される評価値と、試料Ｓの最大谷深さ基準高さのヒストグラムから演算される評価値とが高い相関性を持つこと（図４（Ａ）〜図６（Ｂ）参照）を知見している。
このため、基準評価値（基準試料の評価値）として、例えば、同一の試料の濃度ヒストグラムと相関するＬＳＭ法によって作成された最大谷深さ基準高さのヒストグラムから演算される評価値を用いることもできる。なお、これらの基準評価値は、判定部２０のメモリ（図示せず）等に格納しておいても良いし、判定部２０の外部のメモリ（図示せず）等に格納しておいても良い。

ここで、画像の各画素の所定の色、例えばＢの濃度を、例えばレベル０（０階調）〜レベル（Ｌ−１）（Ｌ−１階調）のＬ階調、例えば、２５６階調（Ｌ＝２５６、８ビット）に正規化したときの画像中に現れる所定色（Ｂ）の濃度レベルｉ（＝０〜Ｌ−１）の頻度をＰ（ｉ）とすると、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴは、それぞれ以下の式（１）によって表すことができる。

次に、本発明の表面形状測定装置の作用及び本発明の表面形状測定方法について詳細に説明する。
図１に示した表面形状測定装置の動作について説明することにより、本発明装置の作用及び本発明法を説明する。
ここでは、図１の表面形状測定装置１０を用いて、予め表面形状が既知である基準の試料Ｓとして、異なる材質の５種類のダイス、例えば、テフロン（登録商標）、ポリプロピレン、ポリカーボネート、アルミニウム及びブロンズ製のダイスを用いて製造された試料Ｓ０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３及びＳ４に対して、それぞれ、濃度ヒストグラムを作成する。その後、試料Ｓ０〜Ｓ４に対して、作成された濃度ヒストグラムから、それぞれ、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴのそれぞれの評価値の演算を行う。

試料Ｓ０〜Ｓ４は、いずれも同一素材（例えば、デュラムセモリナ（加水率３２ｗｔ％（w.b.）））のパスタでありながらダイスの違いにより表面形状が互いに異なるもので、Ｓ０は、滑らかな表面を有する試料（ダイス：テフロン（登録商標）製）、Ｓ１は、Ｓ０より粗い表面を有する試料（ダイス：ポリプロピレン製）、Ｓ２は、多少粗い表面を有する試料（ダイス：ポリカーボネート製）、Ｓ３は、Ｓ２より粗い表面を有する試料（ダイス：アルミニウム製）、Ｓ４は、この中では最も粗い表面を有する試料（ダイス：ブロンズ製）である。
本実施形態の表面形状測定装置１０では、光源部１２として１０００ｃｄ／ｍ^２の薄型ＬＥＤライトボード（株式会社ネオテックスマテリアル社製）を用い、撮像部１４としてデジタルカメラ（Ｃａｎｏｎ ＥＯＳ ４０）を使用する。

まず、試料Ｓ０を光源部１２と撮像部１４の間の所定の位置に載置し、光源部１２から試料Ｓ０の軸方向に対して垂直に多色光（白色光）からなる照明光を照射する。この時、光源部１２と撮像部１４の間に配置された透明な載置台の上に試料Ｓ０を載置するが、光源部１２として用いられるＬＥＤライトボードの光射出面上に直接試料Ｓ０を載置してもよい。
そして、光源部１２からの照明光に対する試料Ｓ０の透過光を捉えることにより撮像部１４として用いられるデジタルカメラで試料Ｓ０の２４ビットカラー画像を取得する。なお、試料Ｓ１〜Ｓ４についても、同様にして２４ビットカラー画像を取得する。ここで、カラー画像は、ＲＧＢの３原色カラー画像で、各色８ビットデジタル画像データからなる２４ビットのカラー画像である。このカラー画像取得の際の撮影範囲は、約１．５ｍｍ×２０ｍｍとし、その分解能は１画素（ピクセル）当たり４μｍとしているが、特に限定されるものではない。例えば、分解能は、１画素（ピクセル）当たり０．７μｍ〜４μｍとしても良い。

滑らかな表面を有する試料Ｓ０の画像は、表面における反射が少ないために、透過光量が多く、明るくなるので、低濃度（高輝度）になる。試料Ｓ１〜Ｓ３は、その表面が少しずつ粗くなるので、表面における反射が少しずつ増加し、透過光量が少しずつ減少することから、それらの画像は、少しずつ濃度が高くなる（輝度が低下する）。そして、最も粗い表面を有する試料Ｓ４の画像は、表面における反射が多いために、透過光量が少なく、暗くなるので、高濃度（低輝度）となる。

こうして取得されたカラー画像を、表面形状解析部１６の画像解析部１８でＲＧＢの各色の８ビットデジタル画像データ毎に分離し、各色８ビット、即ちＬ＝２５６階調としてＲＧＢ３色のそれぞれの色に対する濃度ヒストグラムを作成する。
このようにして作成された試料Ｓ０〜Ｓ４の青（Ｂ）色に対する濃度ヒストグラムを図２（Ａ）に示す。横軸は濃度（輝度値）、縦軸は頻度をそれぞれ表している。ここで、図２（Ａ）に示す濃度ヒストグラムの横軸（輝度値）を反転させた濃度ヒストグラムを図２（Ｂ）に示す。
なお、本発明において、パスタ等の麺類の試料では、濃度ヒストグラムは、青（Ｂ）色の画像、即ちデジタル画像データを用いて作成するのが好ましい。その理由は、波長が短く精度がよいこと、及びパスタ等の麺類の試料の色は、黄色から橙色であり、その補色が青紫から青であるからである。したがって、ＲＧＢのいずれの色の濃度ヒストグラムを作成するのかは、対象とする試料Ｓの色に応じて適切なものを選択すれば良い。

図２（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、滑らかな表面を持つ試料Ｓ０の濃度ヒストグラムは、規格化輝度値約１８７（高輝度）に高い頻度のピークを持ち、半値幅が狭く、裾の広がりの少ないシャープな分布パターンを有し、表面が少しずつ粗くなり、樹脂製のダイスである点で一致する試料Ｓ１〜Ｓ２の濃度ヒストグラムは、試料Ｓ０の濃度ヒストグラムに比べて、低い頻度のピークを持つ規格化輝度値が約１６５、約１５８と順次低輝度側にシフトしているが、半値幅が広く、裾の広がりの多いブロードな類似の分布パターンを有しており、更に表面が更に粗くなり、金属製のダイスである点で一致する試料Ｓ３〜Ｓ４の濃度ヒストグラムは、試料Ｓ０の濃度ヒストグラムに比べて、低い頻度のピークを持つ規格化輝度値が約１４６、約１４１と順次低輝度側にシフトしているが、半値幅が広く、裾の広がりの多いブロードな類似の分布パターンを有しており、試料Ｓ０〜Ｓ４の濃度ヒストグラムは、それぞれ異なる所定の濃度に頻度のピークを有し、それぞれ異なる所定濃度範囲に分布する濃度分布パターンを示しており、それぞれ互いに分離可能な特徴的な分布パターンを示していることが分かる。

一方、上述した従来技術のように、試料Ｓ０〜Ｓ４の表面をレーザ顕微鏡を用いたＬＳＭ法によって測定した測定結果を示すグラフを図３（Ａ）に、ＬＳＭ法による測定の概要を説明する説明図を図３（Ｂ）を示す。ここでは、レーザ顕微鏡として、共焦点レーザー顕微鏡ＶＫ−８７１０（キーエンス社製）を用いるが、これに限定されないのは言うまでもない。
試料Ｓ０〜Ｓ４の表面の所定領域、例えば、約５００μｍ（０．５ｍｍ）×約７００μｍ（０，７ｍｍ）の範囲に対して、ＬＳＭ法による表面形状の凹凸の測定を行い、図３（Ｂ)に示すように、測定された凹凸の最大谷深さＤを基準とする凹凸のピーク高さ（μｍ）を測定して、最大谷深さ基準の高さの頻度を求め、そのヒストグラムを作成する。
このようにして作成された各試料Ｓ０〜Ｓ４の最大谷深さ基準の高さのヒストグラム（以下、単に、高さヒストグラムという）が図３（Ａ）に示される測定結果である。図３（Ａ）の高さヒストグラムにおいて、横軸は最大谷深さ基準の高さ（μｍ）、縦軸は頻度を表している。

図３（Ａ）に示すように、滑らかな表面を持つ試料Ｓ０の高さヒストグラムは、高さ約２１μｍに高い頻度のピークを持ち、半値幅が狭く、裾の広がりの少ないシャープな分布パターンを有し、表面が少しずつ粗くなり、樹脂製のダイスである点で一致する試料Ｓ１〜Ｓ２の高さヒストグラムは、試料Ｓ０の高さヒストグラムに比べて、少し低い頻度のピークを持つ高さが約２９μｍ、約３６μｍと順次高い側にシフトしているが、少しブロードな類似の分布パターンを有しており、更に表面が更に粗くなり、金属製のダイスである点で一致する試料Ｓ３〜Ｓ４の高さヒストグラムは、試料Ｓ０の高さヒストグラムに比べて、低い頻度のピークを持つ高さが約６２μｍ、約６４μｍと順次高い側にシフトしているが、半値幅が広く、裾の広がりの多いブロードな類似の分布パターンを有しており、試料Ｓ０〜Ｓ４の高さヒストグラムは、それぞれ異なる所定の高さに頻度のピークを有し、それぞれ異なる所定高さ範囲に分布する高さ分布パターンを示しており、それぞれ互いに分離可能な特徴的な分布パターンを示していることが分かる。

図２（Ｂ）に示す試料Ｓ０〜Ｓ４の濃度ヒストグラムと、図３（Ａ)に示す試料Ｓ０〜Ｓ４の高さヒストグラムとを比較すると、試料Ｓ０の濃度ヒストグラムと高さヒストグラムとは、極めて高い相関性を示しており、試料Ｓ１及びＳ２の濃度ヒストグラムと高さヒストグラムとは、試料Ｓ０の両ヒストグラムに対しても、それぞれ高い相関性を示しており、また、試料Ｓ３及びＳ４の濃度ヒストグラムと高さヒストグラムとは、試料Ｓ０の両ヒストグラムや、試料Ｓ１及びＳ２のそれぞれの両ヒストグラムに対しても、それぞれ高い相関性を示していることが分かる。
そこで、予め、既知の多くの試料の濃度ヒストグラムに対して高い相関性のある高さヒストグラムを校正用の基準ヒストグラムとして、判定部２０の内部又は外部のメモリ等に格納させておく。更に、既知の多くの試料の濃度ヒストグラムの各濃度値に対して、高い相関性のある高さストグラムの高さの値を校正値として、判定部２０の内部又は外部のメモリ等に格納させておく。

その結果、表面形状解析部１６の画像解析部１８で、図２（Ａ）に示す試料Ｓ（Ｓ０〜Ｓ４）の濃度ヒストグラムが作成された場合に、判定部２０において、試料Ｓの濃度ヒストグラムに相関性のある基準ヒストグラムとして、図３（Ａ）に示す高さヒストグラムの１つを求めることができ、試料Ｓの濃度ヒストグラムの濃度値から相関性のある高さストグラムの高さの値を求めることもできる。
こうして、本発明においては、図２（Ａ）に示すような各濃度ヒストグラムを作成することで、共焦点レーザ顕微鏡を用いたＬＳＭ法と同程度に高精度な測定を行うことができる。

さらに、判定部２０で、このように画像解析部１８で作成された試料ＳのＢ色に対する各濃度ヒストグラムから、上記式（１）に基づいて演算を行い、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴを算出し、算出されたコントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギ値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴを試料Ｓの表面形状に関わる評価値として用いて、この評価値を予め演算された基準評価値と比較することによって、試料Ｓにおける表面形状を解析するようにしても良い。
なお、これらの評価値に関しては、上述のように、試料Ｓの表面形状が粗くなるほど、濃度レベルのピーク値が低下したヒストグラムになるので、平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ及びエネルギー値ＥＧＹが減少する一方、分散値ＶＡＲ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴは増加する傾向となる。

即ち、図２（Ａ）に示す試料Ｓ０〜Ｓ４のＢ色に対する各濃度ヒストグラムから、上記式（１）に基づいて演算を行い、本発明法による試料Ｓのカラー画像の（Ｂ）濃度の平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴを算出することができる。
一方、上記式（１）は、図３（Ａ）に示す試料Ｓ０〜Ｓ４の表面粗さの最大谷深さ基準の高さのヒストグラムに関しても、ＬＳＭ法で得られた試料Ｓの表面粗さを高さとして、レベル０（１μｍ）〜レベルＬ−１(（Ｌμｍ）のＬレベル、例えば、１２８レベル（Ｌ＝１２８、７ビット）に正規化した時に、表面粗さとして現れる高さのレベルｉ（＝０〜Ｌ−１）の頻度をＰ（ｉ）とすることにより、同様に適用することができ、ＬＳＭ法で得られた試料Ｓの最大谷深さ基準の高さのヒストグラムから、上記式（１）に基づいて、従来のＬＳＭ法による試料Ｓの最大谷深さ基準の高さの平均値ＭＥＮ、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴを同様にして算出することができる。

こうして算出された本発明法による試料Ｓのカラー画像の（Ｂ）濃度の評価値である、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴと、従来のＬＳＭ法による試料Ｓの最大谷深さ基準の高さの評価値である、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴとのそれぞれの相関関係を示すグラフを、図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示す。
これらの図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）から明らかなように、コントラスト値、分散値、エネルギ値、エントロピ値、歪度及び尖度のいずれの評価値においても、本発明法による試料Ｓのカラー画像の（Ｂ）濃度と、従来のＬＳＭ法による試料Ｓの最大谷深さ基準の高さとは、即ち、本発明法と従来のＬＳＭ法とは、高い相関性を持つことが分かる。

各試料Ｓ０〜Ｓ４について本発明法で得られたコントラスト値及びＬＳＭ法で得られたコントラスト値との相関関係を図４（Ａ）において、両者の相関関係を評価する標準偏差（Ｒ^２）の結果は、Ｒ^２が０．９７２と非常に小さく、本発明法による測定値が共焦点レーザ顕微鏡を用いたＬＳＭ法による測定値とほぼ同程度の精度を有していることが分かる。
また、図４（Ｂ）に示す分散値の相関関係、図５（Ａ）に示すエネルギ値の相関関係、図５（Ｂ）に示すエントロピ値の相関関係、図６（Ａ）に示す歪度の相関関係、及び図６（Ｂ）に示す尖度の相関関係においても、本発明法とＬＳＭ法との両者の相関関係を評価する標準偏差（Ｒ^２）は、それぞれ、０．７３５、０．７９５、０．８０５、０．８４８、及び０．８０１と非常に小さく、これらの分散値、エネルギ値、エントロピ値、歪度及び尖度のいずれの評価値においても、本発明法による測定値が共焦点レーザ顕微鏡を用いたＬＳＭ法による測定値とほぼ同程度の精度を有していることが分かる。

したがって、図２（Ａ）に示すような試料Ｓ０〜Ｓ４のＢ色に対する各濃度ヒストグラムから算出された本発明法による試料Ｓのカラー画像の（Ｂ）濃度の評価値、即ち、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度に対して、予め、図３（Ａ）に示すような試料Ｓ０〜Ｓ４の表面形状の凹凸の最大谷深さ基準の高さのヒストグラムから、ＬＳＭ法による試料Ｓの最大谷深さ基準の高さの評価値の、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度を算出しておき、それぞれ相関性のある、ＬＳＭ法による高さの評価値、即ち、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度を、それぞれ基準評価値、即ち、基準コントラスト値、基準分散値、基準エネルギー値、基準エントロピ値、基準歪度及び基準尖度として判定部２０内外のメモリに格納しておき、本発明法により、試料Ｓの濃度の評価値、即ちコントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度を、基準評価値、即ち、基準コントラスト値、基準分散値、基準エネルギー値、基準エントロピ値、基準歪度及び基準尖度と比較することにより、試料Ｓの表面形状や表面粗さを解析し、特定する、すなわち測定することができる。

なお、予め、ＬＳＭ法による試料Ｓの最大谷深さ基準の高さの基準評価値に対応付けられている本発明法による試料Ｓのカラー画像の（Ｂ）濃度の評価値を、濃度評価値校正用の基準評価値として用いても良い。
また、本発明においては、予め複数の基準となる試料、例えば試料となるパスタ等の麺類を製造するダイス毎に標準となる試料を製造しておき、基準となる試料について上記の評価値を求めて、基準試料の評価値を基準評価値としても良い。

即ち、判定部２０において、例えば、試料Ｓの色Ｂに対する濃度コントラスト値ＣＮＴが、基準コントラスト値ＣＮＴと比較され、比較結果に基づいて試料Ｓにおける表面形状が解析される。試料Ｓのコントラスト値ＣＮＴの大きさが、例えば、基準評価値となる試料Ｓ０のコントラスト値ＣＮＴと同程度あるいはそれより小さければ、試料Ｓの表面形状は、Ｓ０の表面形状よりも滑らかな表面形状を有することが明らかになり、上記試料Ｓ０のコントラスト値ＣＮＴから基準評価値となる試料Ｓ１のコントラスト値ＣＮＴの間であれば、試料Ｓ０の表面形状よりは粗く試料Ｓ１の表面形状よりも滑らかな形状であることが明らかとなり、また、基準評価値となる試料Ｓ３のコントラスト値ＣＮＴから基準評価値となる試料Ｓ４のコントラスト値ＣＮＴの間であれば、試料Ｓ３の表面形状よりは粗く試料Ｓ４の表面形状より滑らかな形状であることが明らかとなり、試料Ｓ４のコントラスト値ＣＮＴより大きければ、試料Ｓ４の表面形状より粗い表面形状を有していることが明らかとなる。

試料Ｓのコントラスト値ＣＮＴ以外の分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴのいずれかの評価値を、対応する基準評価値と比較することによっても試料Ｓにおける表面形状の解析を行うことが可能である。但し、エネルギ値ＥＧＹについては、試料Ｓの評価値が基準評価値より小さくなるほど、基準の試料よりも表面形状が粗いものであると判断され、分散値ＶＡＲ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴについては、試料Ｓの評価値が基準評価値より大きくなるほど、基準の試料よりも表面形状が滑らかなものであると判断される。

また、１つの評価値だけでなく、コントラスト値ＣＮＴ、分散値ＶＡＲ、エネルギー値ＥＧＹ、エントロピ値ＥＰＹ、歪度ＳＫＥＷ及び尖度ＫＵＲＴのうちの複数の評価値を求め、それぞれ基準評価値と比較した結果に基づいて表面形状を解析してもよい。
この場合、複数の評価値が同時に同一の傾向を示している場合に、それに対応して試料Ｓの表面形状を解析することができる。例えば、試料Ｓについて、コントラスト値ＣＮＴと分散値ＶＡＲの双方を演算し、試料Ｓのコントラスト値ＣＮＴが基準評価値より大きく且つ試料Ｓの分散値ＶＡＲが基準評価値より小さい場合にのみ、試料Ｓにおける表面形状は基準の試料の表面形状よりも滑らかであるとあると判断され、一方、試料Ｓのコントラスト値ＣＮＴが基準評価値より小さく且つ試料Ｓの分散値ＶＡＲが基準評価値より大きい場合にのみ、試料Ｓに基準の試料よりも粗い表面形状であると判断する。
複数の評価値を同時に使用することで、より詳細に表面形状の解析を行うことが可能となる。

なお、上記の実施の形態では、ＲＧＢカラー画像の青色Ｂに対する試料Ｓの評価値を求め、基準評価値と比較しているが、ＲＧＢカラー画像の内の赤色Ｒあるいは緑色Ｇに対する試料Ｓの評価値を、ＲあるいはＧに対する試料の基準評価値とそれぞれ比較することによっても、試料Ｓにおける表面形状を解析することができる。

また、上記の実施の形態では、白色ＬＥＤを用いた光源部１２から試料に白色光からなる照明光を照射し、撮像部１４で取得したＲＧＢカラー画像を用いて画像解析部１８でＲＧＢ各色に対する濃度ヒストグラムをそれぞれ作成したが、これに限るものではなく、画像解析部１８でＲＧＢのうちいずれか１色又は２色に対する濃度ヒストグラムのみを作成するようにしてもよい。また、光源としては、ＬＥＤに限らず、各種の光源を使用することができる。

さらに、光源部１２が単色光源を内蔵し、光源部１２から試料に照明光として単色光を照射し、撮像部１４で取得した単色画像から画像解析部１８が直接当該色の濃度ヒストグラムを作成するように構成することもできる。このようにすれば、撮像部１４でのＲＧＢカラー画像の取得や、画像解析部１８におけるＲＧＢデジタル画像データの分離が不要になり、処理が簡素化される。

以上のように、本実施の形態の表面形状測定装置及び方法によれば、試料に対して演算された評価値を基準評価値や基準の試料の評価値と比較することにより、試料の表面形状を共焦点レーザ顕微鏡の測定とほぼ同じ程度の高精度な解析を行うことができ、また、試料の表面形状を容易に測定することが可能となる。

なお、本発明の表面形状測定装置及び方法は、スパゲティ等のパスタの他、うどん、ひやむぎ、素麺、冷麺、中華麺、そば等の各種の麺類に広く適用することができる。また、このような麺類に限らず、少なくとも所定の波長の光を透過するものであれば特に制限的ではなく、例えば、鶏卵、餃子の皮、春巻の皮、焼売の皮、グミ等を被検体として適用することができる。

以上、本発明に係る表面形状測定装置及び方法について種々の実施形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は、以上の実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を行っても良いのはもちろんである。

１０ 表面形状測定装置
１２ 光源部
１４ 撮像部
１６ 表面形状解析部
１８ 画像解析部
２０ 判定部
Ｓ，Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２、Ｓ３，Ｓ４ 試料
Ｄ 最大谷深さ

Claims (16)

1. 被検物に照明光を照射する光源部と、
   前記光源部から照射された照明光に対する前記被検物の透過光により前記被検物の画像を取得する撮像部と、
   前記撮像部で取得された前記被検物の画像から濃度ヒストグラムを作成すると共に作成された濃度ヒストグラムに基づいて前記被検物の表面形状を解析する表面形状解析部とを備えたことを特徴とする表面形状測定装置。
2. 前記表面形状解析部は、前記被検物の表面形状として前記被検物の表面の凹凸の状態を解析する請求項１に記載の表面形状測定装置。
3. 前記表面形状解析部は、前記濃度ヒストグラムで表される濃度分布状態から前記被検物の表面形状を解析する請求項１又は２に記載の表面形状測定装置。
4. 前記表面形状解析部は、前記濃度ヒストグラムの濃度分布状態を、予め表面形状が既知である基準の被検物について予め測定された表面の凹凸の基準ヒストグラムと比較することにより、前記被検物の表面の凹凸を測定する請求項３に記載の表面形状測定装置。
5. 前記被検物は、麺類である請求項１〜４のいずれか１項に記載の表面形状測定装置。
6. 前記表面形状解析部は、前記濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度のうち少なくとも１つを評価値として演算し、演算された評価値に基づいて前記被検物の表面形状を解析する請求項１〜５のいずれか１項に記載の表面形状測定装置。
7. 前記表面形状解析部は、演算された前記評価値を表面形状が既知である基準の被検物について予め演算された基準評価値と比較することにより前記被検物の表面形状を測定する請求項６に記載の表面形状測定装置。
8. 前記光源部は、照明光として前記被検物に白色光を照射し、
   前記表面形状解析部は、前記撮像部で取得された前記被検物のカラー画像のＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成する請求項１〜７のいずれか１項に記載の表面形状測定装置。
9. 被検物に照明光を照射し、
   照射された照明光に対する前記被検物の透過光により前記被検物の画像を取得し、
   取得された前記被検物の画像から濃度ヒストグラムを作成し、
   作成された濃度ヒストグラムに基づいて前記被検物の表面形状を解析することを特徴とする表面形状測定方法。
10. 前記表面形状を解析するステップは、前記被検物の表面形状として前記被検物の表面の凹凸の状態を解析する請求項９に記載の表面形状測定方法。
11. 前記表面形状を解析するステップは、前記濃度ヒストグラムで表される濃度分布状態から前記被検物の表面形状を解析する請求９又は１０に記載の表面形状測定方法。
12. 前記表面形状を解析するステップは、前記濃度ヒストグラムの濃度分布状態を、予め表面形状が既知である基準の被検物について予め測定された表面の凹凸の基準ヒストグラムと比較することにより、前記被検物の表面の凹凸を測定する請求項１１に記載の表面形状測定方法。
13. 前記被検物は、麺類である請求項９〜１２のいずれか１項に記載の表面形状測定方法。
14. 前記表面形状を解析するステップは、前記濃度ヒストグラムから濃度レベルの平均値、コントラスト値、分散値、エネルギー値、エントロピ値、歪度及び尖度のうち少なくとも１つを評価値として演算し、演算された評価値に基づいて前記被検物の表面形状を解析する請求項９〜１３のいずれか１項に記載の表面形状測定方法。
15. 前記表面形状を解析するステップは、演算された前記評価値を表面形状が既知である基準の被検物について予め演算された基準評価値と比較することにより前記被検物の表面形状を測定する請求項１４に記載の表面形状測定方法。
16. 前記照明光は、白色光であり、
    前記表面形状を解析するステップは、取得された前記被検物のカラー画像のＲＧＢのうち少なくとも１つの色に対する濃度ヒストグラムを作成する請求項９〜１５のいずれか１項に記載の表面形状測定方法。