JP2015158439A - 成分分析装置、成分分析方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】被測定対象を破壊することなく、精度の高い成分分析を実施可能な成分分析装置、及び成分分析方法を提供する。【解決手段】成分分析装置１０は、近赤外波長域における複数の波長域を含む光を被測定対象に照射する光源部１２２と、被測定対象で反射された光から所定波長の光を分光し、かつ、所定波長を変更可能な波長可変干渉フィルター５と、波長可変干渉フィルター５から出射された光を受光する撮像部１２３と、所定の分析対象成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量、及び当該特徴量に対する成分含有率の関係が、複数の波長域毎に記録された相関データを記録する記憶部と、撮像部１２３で受光された波長域毎の光の光量、及び相関データに基づいて被測定対象における分析対象成分の成分含有率を分析する演算部と、を備えた。【選択図】図２
Description
本発明は、成分分析装置、及び成分分析方法に関する。
従来、食品等の測定対象に赤外光を照射して反射光のスペクトルを分析することで成分分析する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載の装置は、測定対象に１１００ｎｍ〜２０００ｎｍの近赤外波長域の光を照射してその吸光度からカロリーを算出している。
特許文献１に記載の装置は、測定対象に１１００ｎｍ〜２０００ｎｍの近赤外波長域の光を照射してその吸光度からカロリーを算出している。
ところで、光の波長によって物体内部に到達する深さが変化することが知られている。例えば、人の皮膚に光を照射すると、赤外波長域のうち、遠赤外波長（波長２５００ｎｍ以上）の光は到達深度が数μｍから数十μｍであるが、近赤外波長域の１８００ｎｍ〜２５００ｎｍの光では到達深度が１〜２ｍｍとなり、１１００ｎｍ〜１８００ｎｍの光では到達深度が数ｍｍ、８００ｎｍ〜１１００ｎｍの光では到達深度が数ｃｍとなる。
したがって、上述した特許文献１に記載の装置では、１１００ｎｍ〜２０００ｎｍの光を用いているため、食品の表面から２〜３ｍｍ程度の部分の成分分析しかできない。食品を切断等破壊することで食品全体の成分を解析できるが、前処理が必要であり、食品の見た目も悪くなるという課題がある。
したがって、上述した特許文献１に記載の装置では、１１００ｎｍ〜２０００ｎｍの光を用いているため、食品の表面から２〜３ｍｍ程度の部分の成分分析しかできない。食品を切断等破壊することで食品全体の成分を解析できるが、前処理が必要であり、食品の見た目も悪くなるという課題がある。
本発明は、被測定対象を破壊することなく、精度の高い成分分析を実施可能な成分分析装置、及び成分分析方法を提供することを目的とする。
本発明の成分分析装置は、近赤外波長域における複数の波長域を含む光を被測定対象に照射する光源部と、前記被測定対象で反射された光から所定波長の光を分光し、かつ、前記所定波長を変更可能な波長可変型の分光フィルターと、前記分光フィルターから出射された光を受光する受光部と、所定の分析対象成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量と、当該特徴量に対する成分含有率との関係が、前記複数の波長域毎に記録された相関データを記録する記憶部と、前記受光部で受光された前記波長域毎の光の光量、及び前記相関データに基づいて、前記被測定対象における前記分析対象成分の成分含有率を分析する分析部と、を備えたことを特徴とする。
本発明は、光源部から出射される光が近赤外波長域における複数の波長域を有する。ここで、本発明における近赤外波長域とは、近赤外波長域及び可視光域の境界近傍から、近赤外波長域及び赤外波長域の境界近傍までの広い範囲であり、例えば８００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲となる。そして、これらの波長域は、異なる波長域であるため、被測定対象に対する到達深度も異なってくる。したがって、各波長帯に対する吸光スペクトルと、その波長帯に対する特徴量と成分含有率との関係を示す相関データを用い、複数の波長域毎の成分含有率を算出でき、測定対象の表面から深度に応じた成分含有率を算出することができる。
これにより、表面からの深度に応じて成分含有率が変化する被測定対象に対しても、従来のように表面の成分分析のみを実施する場合に比べて、より深い深度までの範囲に対して成分分析を実施できるので、被測定対象を破壊することなく、高精度な成分分析を実施することができる。
これにより、表面からの深度に応じて成分含有率が変化する被測定対象に対しても、従来のように表面の成分分析のみを実施する場合に比べて、より深い深度までの範囲に対して成分分析を実施できるので、被測定対象を破壊することなく、高精度な成分分析を実施することができる。
本発明の成分分析装置において、前記複数の波長域は、８００ｎｍから１１００ｎｍの第一波長域、１１００ｎｍから１８００ｎｍの第二波長域、及び１８００ｎｍから２５００ｎｍの第三波長域を含むことが好ましい。
ここで、第一波長域の光は、第二波長域の光や第三波長域の光に比べて、最も深い位置まで光が到達して反射され、第二波長域の光は、次に深い位置まで光が到達して反射され、第三波長域の光は表面に近い位置で反射される。例えば、人の皮膚の場合では、第一波長域の光で１〜３ｃｍ、第二波長域の光で２〜３ｍｍ、第三波長域の光で１〜２ｍｍとなる。したがって、被測定対象の表面からの深度毎の成分含有率を求めることができる。
ここで、第一波長域の光は、第二波長域の光や第三波長域の光に比べて、最も深い位置まで光が到達して反射され、第二波長域の光は、次に深い位置まで光が到達して反射され、第三波長域の光は表面に近い位置で反射される。例えば、人の皮膚の場合では、第一波長域の光で１〜３ｃｍ、第二波長域の光で２〜３ｍｍ、第三波長域の光で１〜２ｍｍとなる。したがって、被測定対象の表面からの深度毎の成分含有率を求めることができる。
本発明の成分分析装置において、前記分析部は、前記波長域毎に算出される前記分析対象成分の成分含有率と、前記波長域に対応した光の到達深度を深さ階層毎に分割した際の各深さ階層に対して設定された定数とに基づいて、前記深さ階層毎の前記分析対象成分の成分含有率を算出することが好ましい。
ここで、各深さ階層に対して設定された定数とは、到達深度の深さに応じた反射光の割合を示す定数である。被測定対象により反射される光は、到達深度に対して指数関数的に減衰し、その減衰率に基づいて前記定数が設定される。
ここで、各深さ階層に対して設定された定数とは、到達深度の深さに応じた反射光の割合を示す定数である。被測定対象により反射される光は、到達深度に対して指数関数的に減衰し、その減衰率に基づいて前記定数が設定される。
本発明では、上記のように到達深度に対して設定された定数と、各波長域における吸光スペクトルに基づいて算出された被測定対象の表面から所定到達深度までの深度範囲における成分含有率との積を算出し、被測定対象の表面から深さ階層毎の成分含有率を算出する。
例えば、波長域Ａの光が被測定対象の表面からａｍｍの深さまで到達し、波長域Ｂの光が被測定対象の表面からｂｍｍ（ｂ＞ａ）の深さまで到達するとする。この場合、被測定対象の表面からｂｍｍの深度を、０〜ａｍｍの第一深さ階層と、ａ〜ｂｍｍの第二深さ階層とに分けられる。また、到達深度に設定された定数として、第一深さ階層に対する定数としてｅ、第二深さ階層に対する定数としてｆ（ただし、ｅ＋ｆ＝１）が設定されているものとする。
ここで、波長域Ａの光に基づいて算出された所定成分Ｍに対する成分含有率がｘであり、波長域Ｂの光に基づいて算出された成分Ｍに対する成分含有率がｙである場合、第一深さ階層における成分Ｍに対する真の成分含有率Ｃ、第二深さ階層における成分Ｍに対する真の成分含有率Ｄは、以下のようにして求められる。
波長域Ａの光に基づいて求められた成分含有率ｘは、ｘ＝Ｃとなる。
波長域Ｂの光に基づいて求められた成分含有率ｙは、ｙ＝ｅ×Ｃ＋ｆ×Ｄとなる。
したがって、Ｃ＝ｘ、Ｄ＝（ｙ−ｅ×ｘ）／ｆとして算出される。
以上のように、本発明によれば、深さ階層毎の各分析対象成分の成分含有率を精度よく算出することが可能となる。
例えば、波長域Ａの光が被測定対象の表面からａｍｍの深さまで到達し、波長域Ｂの光が被測定対象の表面からｂｍｍ（ｂ＞ａ）の深さまで到達するとする。この場合、被測定対象の表面からｂｍｍの深度を、０〜ａｍｍの第一深さ階層と、ａ〜ｂｍｍの第二深さ階層とに分けられる。また、到達深度に設定された定数として、第一深さ階層に対する定数としてｅ、第二深さ階層に対する定数としてｆ（ただし、ｅ＋ｆ＝１）が設定されているものとする。
ここで、波長域Ａの光に基づいて算出された所定成分Ｍに対する成分含有率がｘであり、波長域Ｂの光に基づいて算出された成分Ｍに対する成分含有率がｙである場合、第一深さ階層における成分Ｍに対する真の成分含有率Ｃ、第二深さ階層における成分Ｍに対する真の成分含有率Ｄは、以下のようにして求められる。
波長域Ａの光に基づいて求められた成分含有率ｘは、ｘ＝Ｃとなる。
波長域Ｂの光に基づいて求められた成分含有率ｙは、ｙ＝ｅ×Ｃ＋ｆ×Ｄとなる。
したがって、Ｃ＝ｘ、Ｄ＝（ｙ−ｅ×ｘ）／ｆとして算出される。
以上のように、本発明によれば、深さ階層毎の各分析対象成分の成分含有率を精度よく算出することが可能となる。
本発明の成分分析装置において、前記分析部は、前記深さ階層毎の成分含有率に基づいて、前記被測定対象の全体における前記分析対象成分の成分含有率を算出することが好ましい。
本発明では、上述のように、算出された各深さ階層の成分含有率に基づいて、被測定対象全体の成分含有率を算出する。算出方法としては、例えば各深さ階層における成分含有率の平均値をとってもよく、各深さ階層の成分含有率に対して所定の比率をかけた値を加算してもよい。上記のように、各深さ階層において高精度な成分含有率を算出できるので、このような成分含有率を用いることで、被測定対象全体に対する成分含有率も精度よく算出することができる。
本発明の成分分析装置において、前記受光部は、前記複数の波長域のそれぞれに対応した複数の受光素子を有することが好ましい。
本発明では、各波長域に対して最適な受光感度を有する受光素子を備えている。このため、１つの受光素子により、全ての波長域の光を受光する場合に比べて、高精度に各波長域に対する光の光量を取得でき、精度の高い吸光スペクトルに基づいた成分分析処理を実施できる。
本発明では、各波長域に対して最適な受光感度を有する受光素子を備えている。このため、１つの受光素子により、全ての波長域の光を受光する場合に比べて、高精度に各波長域に対する光の光量を取得でき、精度の高い吸光スペクトルに基づいた成分分析処理を実施できる。
本発明の成分分析装置において、前記光源部は、前記複数の波長域のそれぞれに対応した光源を備えていることが好ましい。
本発明では、光源部には、各波長域に対応した光源が設けられている。このため、１つの波長域に対する吸光スペクトルを取得する際に、その波長域に対応する光源を点灯させ、その他の光源を消灯させることで、他の波長域の光を除外することができ、所望波長域に対する精度の高い吸光スペクトルを取得できる。また、各光源を切り替えて用いることで、光源部の駆動電力を低減できる。
本発明では、光源部には、各波長域に対応した光源が設けられている。このため、１つの波長域に対する吸光スペクトルを取得する際に、その波長域に対応する光源を点灯させ、その他の光源を消灯させることで、他の波長域の光を除外することができ、所望波長域に対する精度の高い吸光スペクトルを取得できる。また、各光源を切り替えて用いることで、光源部の駆動電力を低減できる。
本発明の成分分析方法は、近赤外波長域における複数の波長域を含む光を被測定対象に照射する光源部、前記被測定対象で反射された光から所定波長の光を分光し、かつ、前記所定波長を変更可能な波長可変型の分光フィルター、及び前記分光フィルターから出射された光を受光する受光部を有する成分分析装置における成分分析方法であって、前記光源部から前記被測定対象に光を照射する光照射ステップと、前記被測定対象からの反射光を、前記分光フィルターを介して前記受光部で受光させ、かつ前記分光フィルターから出射させる光の波長を変化させて、前記複数の波長域毎の吸光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、所定の分析対象成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量及び当該特徴量に対する成分含有率の関係が前記複数の波長域毎に記録された相関データと、前記スペクトル取得ステップにより取得された前記吸光スペクトルから抽出された前記複数の波長域毎の特徴量とに基づいて、前記被測定対象における成分含有率を分析する分析ステップとを実施することを特徴とする。
本発明では、上述した発明と同様、それぞれ異なる複数の波長域の光を用いることで、各波長域に対応した到達深度（測定対象の表面からの深度）に応じた成分含有率を算出することができる。これにより、表面からの深度に応じて成分含有率が変化する被測定対象に対しても、従来のように表面の成分分析のみを実施する場合に比べて、より深い深度までの範囲に対して成分分析を実施できるので、被測定対象を破壊することなく、高精度に成分分析を実施することができる。
以下、本発明に係る一実施形態に係る成分分析装置について、図面に基づいて説明する。
[成分分析装置の概略構成]
図１は、本実施形態の成分分析装置の正面構成を示す斜視図である。図２は、成分分析装置の断面構成を示す概略図である。
成分分析装置１０は、被測定対象である食品の分光画像を撮像し、これらの分光画像に基づいて、各画素における近赤外波長域のスペクトルを分析し、分析したスペクトルから食品の成分を分析する装置である。なお、本実施形態では、被測定対象として食品を対象とし、食品に含まれる分析対象成分（炭水化物、蛋白質、脂質、水分等の各栄養素）や食品のカロリーを算出する成分分析装置１０の一例を示すが、その他の対象物を被測定対象としてもよい。
また、本実施形態では、ユーザーにより携帯可能なカメラタイプの成分分析装置を例示するが、例えば被測定対象である食品を収納する収納庫を有するボックスタイプの成分分析装置であってもよい。
[成分分析装置の概略構成]
図１は、本実施形態の成分分析装置の正面構成を示す斜視図である。図２は、成分分析装置の断面構成を示す概略図である。
成分分析装置１０は、被測定対象である食品の分光画像を撮像し、これらの分光画像に基づいて、各画素における近赤外波長域のスペクトルを分析し、分析したスペクトルから食品の成分を分析する装置である。なお、本実施形態では、被測定対象として食品を対象とし、食品に含まれる分析対象成分（炭水化物、蛋白質、脂質、水分等の各栄養素）や食品のカロリーを算出する成分分析装置１０の一例を示すが、その他の対象物を被測定対象としてもよい。
また、本実施形態では、ユーザーにより携帯可能なカメラタイプの成分分析装置を例示するが、例えば被測定対象である食品を収納する収納庫を有するボックスタイプの成分分析装置であってもよい。
本実施形態の成分分析装置１０は、図１及び図２に示すように、筐体１１と、撮像モジュール１２と、温度センサー１３と、ディスプレイ１４（図２参照）と、操作部１５と、制御部１６（図２参照）と、を備えている。
［筐体の構成］
筐体１１は、撮像モジュール１２が配置される撮像窓１１１、及び温度センサー１３が配置されるセンサー窓１１２を備えている。また、筐体１１は、図２に示すように、例えば背面側にディスプレイ１４が配置される表示窓を備えている。更に、筐体１１の一部には、操作部１５（例えばシャッターボタン等）が設けられている。
筐体１１は、撮像モジュール１２が配置される撮像窓１１１、及び温度センサー１３が配置されるセンサー窓１１２を備えている。また、筐体１１は、図２に示すように、例えば背面側にディスプレイ１４が配置される表示窓を備えている。更に、筐体１１の一部には、操作部１５（例えばシャッターボタン等）が設けられている。
［撮像モジュールの構成］
撮像モジュール１２は、撮像窓１１１に臨んで設けられる光入射部１２１（入射光学系）と、撮像窓１１１に臨んで設けられる光源部１２２と、波長可変干渉フィルター５（分光フィルター）と、入射光を受光する撮像部１２３（受光部）と、制御基板１２８とを備えている。
撮像モジュール１２は、撮像窓１１１に臨んで設けられる光入射部１２１（入射光学系）と、撮像窓１１１に臨んで設けられる光源部１２２と、波長可変干渉フィルター５（分光フィルター）と、入射光を受光する撮像部１２３（受光部）と、制御基板１２８とを備えている。
（光入射部の構成）
光入射部１２１は、図２に示すように、複数のレンズにより構成されており、本発明の入射光学系を構成する。この光入射部１２１は、複数のレンズにより、視野角が所定角度以下に制限されており、視野角内の検査対象物の像を、撮像部１２３に結像する。また、これらの複数のレンズの内の一部は、例えばユーザーにより操作部１５が操作されることで、レンズ間隔を調整することが可能となり、これにより、取得する画像の拡大縮小が可能となる。本実施形態では、光入射部１２１を構成するこれらのレンズとして、テレセントリックレンズを用いることが好ましい。このようなテレセントリックレンズでは、入射光の光軸を主光線に対して平行な方向に揃えることができ、後述する波長可変干渉フィルター５の固定反射膜５４や可動反射膜５５に対して垂直に入射させることが可能となる。また、光入射部１２１を構成するレンズとしてテレセントリックレンズを用いる場合、テレセントリックレンズの焦点位置に絞りが設けられる。この絞りは、制御部１６により絞り径が制御されることで、視野角を制御することが可能となる。なお、レンズ群や絞り等によって制限される入射光の入射角度は、レンズ設計等により異なるが、光学軸から２０度以下に制限されることが好ましい。
光入射部１２１は、図２に示すように、複数のレンズにより構成されており、本発明の入射光学系を構成する。この光入射部１２１は、複数のレンズにより、視野角が所定角度以下に制限されており、視野角内の検査対象物の像を、撮像部１２３に結像する。また、これらの複数のレンズの内の一部は、例えばユーザーにより操作部１５が操作されることで、レンズ間隔を調整することが可能となり、これにより、取得する画像の拡大縮小が可能となる。本実施形態では、光入射部１２１を構成するこれらのレンズとして、テレセントリックレンズを用いることが好ましい。このようなテレセントリックレンズでは、入射光の光軸を主光線に対して平行な方向に揃えることができ、後述する波長可変干渉フィルター５の固定反射膜５４や可動反射膜５５に対して垂直に入射させることが可能となる。また、光入射部１２１を構成するレンズとしてテレセントリックレンズを用いる場合、テレセントリックレンズの焦点位置に絞りが設けられる。この絞りは、制御部１６により絞り径が制御されることで、視野角を制御することが可能となる。なお、レンズ群や絞り等によって制限される入射光の入射角度は、レンズ設計等により異なるが、光学軸から２０度以下に制限されることが好ましい。
（光源部の構成）
光源部１２２は、図１及び図２に示すように、撮像窓１１１の外周部に沿って、円環状に配列して配置される複数の光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃを備えている。なお、本実施形態では、光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２ＣとしてＬＥＤを例示するが、例えばレーザー光源等が用いられていてもよい。
ここで、第一光源１２２Ａは、８００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長域（第一波長域）の光を出射する。第二光源１２２Ｂは、１１００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長域（第二波長域）の光を出射する。第三光源１２２Ｃは、１８００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長域の光を出射する。したがって、光源部１２２は、光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃを点灯することで、近赤外波長域から赤外波長域（８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）の光を出射させることができる。
光源部１２２は、図１及び図２に示すように、撮像窓１１１の外周部に沿って、円環状に配列して配置される複数の光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃを備えている。なお、本実施形態では、光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２ＣとしてＬＥＤを例示するが、例えばレーザー光源等が用いられていてもよい。
ここで、第一光源１２２Ａは、８００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長域（第一波長域）の光を出射する。第二光源１２２Ｂは、１１００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長域（第二波長域）の光を出射する。第三光源１２２Ｃは、１８００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長域の光を出射する。したがって、光源部１２２は、光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃを点灯することで、近赤外波長域から赤外波長域（８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）の光を出射させることができる。
（波長可変干渉フィルターの構成）
図３は、波長可変干渉フィルターの概略構成を示す平面図である。図４は、図３のＩＶ−ＩＶ線を断面した際の波長可変干渉フィルターの断面図である。
波長可変干渉フィルター５は、本発明の波長可変型の分光フィルターを構成するファブリーペローエタロンであり、一対の基板（固定基板５１、可動基板５２）を備えている。これらの基板５１，５２は、それぞれ例えば、ソーダガラス、結晶性ガラス、石英ガラス、鉛ガラス、カリウムガラス、ホウケイ酸ガラス、無アルカリガラスなどの各種ガラスや、水晶などにより形成されている。なお、本実施形態では、測定対象の赤外域における分光画像を取得するものであるため、基板５１，５２として、赤外域の光を透過可能なシリコン等により構成されていてもよい。
そして、これらの固定基板５１及び可動基板５２は、例えばシロキサンを主成分とするプラズマ重合膜などにより構成された接合膜５３により接合されることで、一体的に構成されている。
図３は、波長可変干渉フィルターの概略構成を示す平面図である。図４は、図３のＩＶ−ＩＶ線を断面した際の波長可変干渉フィルターの断面図である。
波長可変干渉フィルター５は、本発明の波長可変型の分光フィルターを構成するファブリーペローエタロンであり、一対の基板（固定基板５１、可動基板５２）を備えている。これらの基板５１，５２は、それぞれ例えば、ソーダガラス、結晶性ガラス、石英ガラス、鉛ガラス、カリウムガラス、ホウケイ酸ガラス、無アルカリガラスなどの各種ガラスや、水晶などにより形成されている。なお、本実施形態では、測定対象の赤外域における分光画像を取得するものであるため、基板５１，５２として、赤外域の光を透過可能なシリコン等により構成されていてもよい。
そして、これらの固定基板５１及び可動基板５２は、例えばシロキサンを主成分とするプラズマ重合膜などにより構成された接合膜５３により接合されることで、一体的に構成されている。
そして、固定基板５１には、固定反射膜５４が設けられ、可動基板５２には、可動反射膜５５が設けられている。これらの固定反射膜５４および可動反射膜５５は、反射膜間ギャップＧ１を介して対向配置されている。そして、波長可変干渉フィルター５には、この反射膜間ギャップＧ１のギャップ量を調整（変更）するのに用いられる静電アクチュエーター５６が設けられている。この静電アクチュエーター５６は、固定基板５１に設けられた固定電極５６１と、可動基板５２に設けられた可動電極５６２とにより構成されている。これらの固定電極５６１，可動電極５６２は、電極間ギャップＧ２を介して対向する。ここで、これらの固定電極５６１，可動電極５６２は、それぞれ固定基板５１及び可動基板５２の基板表面に直接設けられる構成であってもよく、他の膜部材を介して設けられる構成であってもよい。
また、本実施形態における波長可変干渉フィルター５では、固定基板５１（可動基板５２）の基板厚み方向から見た図３に示すような平面視（以降、フィルター平面視と称する）において、固定基板５１及び可動基板５２の平面中心点Ｏは、固定反射膜５４及び可動反射膜５５の中心点と一致し、かつ後述する可動部５２１の中心点と一致する。
また、本実施形態における波長可変干渉フィルター５では、固定基板５１（可動基板５２）の基板厚み方向から見た図３に示すような平面視（以降、フィルター平面視と称する）において、固定基板５１及び可動基板５２の平面中心点Ｏは、固定反射膜５４及び可動反射膜５５の中心点と一致し、かつ後述する可動部５２１の中心点と一致する。
（固定基板の構成）
固定基板５１には、例えばエッチング等により電極配置溝５１１および反射膜設置部５１２が形成されている。また、固定基板５１の頂点Ｃ１には、切欠部５１４が形成されており、波長可変干渉フィルター５を固定基板５１側から見た際に、後述する可動電極パッド５６４Ｐが露出する。
固定基板５１には、例えばエッチング等により電極配置溝５１１および反射膜設置部５１２が形成されている。また、固定基板５１の頂点Ｃ１には、切欠部５１４が形成されており、波長可変干渉フィルター５を固定基板５１側から見た際に、後述する可動電極パッド５６４Ｐが露出する。
電極配置溝５１１は、フィルター平面視で、固定基板５１の平面中心点Ｏを中心とした環状に形成されている。反射膜設置部５１２は、前記平面視において、電極配置溝５１１の中心部から可動基板５２側に突出して形成されている。この電極配置溝５１１の溝底面は、固定電極５６１が配置される電極設置面５１１Ａとなる。また、反射膜設置部５１２の突出先端面は、反射膜設置面５１２Ａとなる。
また、固定基板５１には、電極配置溝５１１から、固定基板５１の外周縁の頂点Ｃ１，頂点Ｃ２に向かって延出する電極引出溝５１１Ｂが設けられている。
また、固定基板５１には、電極配置溝５１１から、固定基板５１の外周縁の頂点Ｃ１，頂点Ｃ２に向かって延出する電極引出溝５１１Ｂが設けられている。
電極配置溝５１１の電極設置面５１１Ａには、固定電極５６１が設けられている。より具体的には、固定電極５６１は、電極設置面５１１Ａのうち、後述する可動部５２１の可動電極５６２に対向する領域に設けられている。また、固定電極５６１上に、固定電極５６１及び可動電極５６２の間の絶縁性を確保するための絶縁膜が積層される構成としてもよい。
そして、固定基板５１には、固定電極５６１の外周縁から、頂点Ｃ２方向に延出する固定引出電極５６３が設けられている。この固定引出電極５６３の延出先端部（固定基板５１の頂点Ｃ２に位置する部分）は、制御基板１２８に接続される固定電極パッド５６３Ｐを構成する。
なお、本実施形態では、電極設置面５１１Ａに１つの固定電極５６１が設けられる構成を示すが、例えば、平面中心点Ｏを中心とした同心円となる２つの電極が設けられる構成（二重電極構成）などとしてもよい。
そして、固定基板５１には、固定電極５６１の外周縁から、頂点Ｃ２方向に延出する固定引出電極５６３が設けられている。この固定引出電極５６３の延出先端部（固定基板５１の頂点Ｃ２に位置する部分）は、制御基板１２８に接続される固定電極パッド５６３Ｐを構成する。
なお、本実施形態では、電極設置面５１１Ａに１つの固定電極５６１が設けられる構成を示すが、例えば、平面中心点Ｏを中心とした同心円となる２つの電極が設けられる構成（二重電極構成）などとしてもよい。
反射膜設置部５１２は、上述したように、電極配置溝５１１と同軸上で、電極配置溝５１１よりも小さい径寸法となる略円柱状に形成され、当該反射膜設置部５１２の可動基板５２に対向する反射膜設置面５１２Ａを備えている。
この反射膜設置部５１２には、図３及び図４に示すように、固定反射膜５４が設置されている。この固定反射膜５４としては、例えばＡｇ等の金属膜や、Ａｇ合金等の合金膜を用いることができる。また、例えば高屈折層をＴｉＯ２、低屈折層をＳｉＯ２とした誘電体多層膜を用いてもよい。さらに、誘電体多層膜上に金属膜（又は合金膜）を積層した反射膜や、金属膜（又は合金膜）上に誘電体多層膜を積層した反射膜、単層の屈折層（ＴｉＯ２やＳｉＯ２等）と金属膜（又は合金膜）とを積層した反射膜などを用いてもよい。
この反射膜設置部５１２には、図３及び図４に示すように、固定反射膜５４が設置されている。この固定反射膜５４としては、例えばＡｇ等の金属膜や、Ａｇ合金等の合金膜を用いることができる。また、例えば高屈折層をＴｉＯ２、低屈折層をＳｉＯ２とした誘電体多層膜を用いてもよい。さらに、誘電体多層膜上に金属膜（又は合金膜）を積層した反射膜や、金属膜（又は合金膜）上に誘電体多層膜を積層した反射膜、単層の屈折層（ＴｉＯ２やＳｉＯ２等）と金属膜（又は合金膜）とを積層した反射膜などを用いてもよい。
そして、固定基板５１の可動基板５２に対向する面のうち、エッチングにより、電極配置溝５１１、反射膜設置部５１２、及び電極引出溝５１１Ｂが形成されない面は、第一接合部５１３を構成する。この第一接合部５１３は、接合膜５３により可動基板５２に接合される。
（可動基板の構成）
可動基板５２は、図３に示すようなフィルター平面視において、平面中心点Ｏを中心とした円形状の可動部５２１と、可動部５２１と同軸であり可動部５２１を保持する保持部５２２と、保持部５２２の外側に設けられた基板外周部５２５と、を備えている。
また、可動基板５２には、図３に示すように、頂点Ｃ２に対応して、切欠部５２４が形成されており、波長可変干渉フィルター５を可動基板５２側から見た際に、固定電極パッド５６３Ｐが露出する。
可動基板５２は、図３に示すようなフィルター平面視において、平面中心点Ｏを中心とした円形状の可動部５２１と、可動部５２１と同軸であり可動部５２１を保持する保持部５２２と、保持部５２２の外側に設けられた基板外周部５２５と、を備えている。
また、可動基板５２には、図３に示すように、頂点Ｃ２に対応して、切欠部５２４が形成されており、波長可変干渉フィルター５を可動基板５２側から見た際に、固定電極パッド５６３Ｐが露出する。
可動部５２１は、保持部５２２よりも厚み寸法が大きく形成され、例えば、本実施形態では、可動基板５２の厚み寸法と同一寸法に形成されている。この可動部５２１は、フィルター平面視において、少なくとも反射膜設置面５１２Ａの外周縁の径寸法よりも大きい径寸法に形成されている。そして、この可動部５２１には、可動電極５６２及び可動反射膜５５が設けられている。
可動電極５６２は、電極間ギャップＧ２を介して固定電極５６１に対向し、固定電極５６１と同一形状となる環状に形成されている。また、可動基板５２には、可動電極５６２の外周縁から可動基板５２の頂点Ｃ１に向かって延出する可動引出電極５６４を備えている。この可動引出電極５６４の延出先端部（可動基板５２の頂点Ｃ１に位置する部分）は、制御基板１２８に接続される可動電極パッド５６４Ｐを構成する。
可動反射膜５５は、可動部５２１の可動面５２１Ａの中心部に、固定反射膜５４と反射膜間ギャップＧ１を介して対向して設けられる。この可動反射膜５５としては、上述した固定反射膜５４と同一の構成の反射膜が用いられる。
なお、本実施形態では、上述したように、電極間ギャップＧ２のギャップ量が反射膜間ギャップＧ１のギャップ量よりも大きい例を示すがこれに限定されない。例えば、測定対象光として赤外線や遠赤外線を用いる場合等、測定対象光の波長域によっては、反射膜間ギャップＧ１のギャップ量が、電極間ギャップＧ２のギャップ量よりも大きくなる構成としてもよい。
可動反射膜５５は、可動部５２１の可動面５２１Ａの中心部に、固定反射膜５４と反射膜間ギャップＧ１を介して対向して設けられる。この可動反射膜５５としては、上述した固定反射膜５４と同一の構成の反射膜が用いられる。
なお、本実施形態では、上述したように、電極間ギャップＧ２のギャップ量が反射膜間ギャップＧ１のギャップ量よりも大きい例を示すがこれに限定されない。例えば、測定対象光として赤外線や遠赤外線を用いる場合等、測定対象光の波長域によっては、反射膜間ギャップＧ１のギャップ量が、電極間ギャップＧ２のギャップ量よりも大きくなる構成としてもよい。
保持部５２２は、可動部５２１の周囲を囲うダイアフラムであり、可動部５２１よりも厚み寸法が小さく形成されている。このような保持部５２２は、可動部５２１よりも撓みやすく、僅かな静電引力により、可動部５２１を固定基板５１側に変位させることが可能となる。この際、可動部５２１が保持部５２２よりも厚み寸法が大きく、剛性が大きくなるため、保持部５２２が静電引力により固定基板５１側に引っ張られた場合でも、可動部５２１の形状変化が起こらない。したがって、可動部５２１に設けられた可動反射膜５５の撓みも生じず、固定反射膜５４及び可動反射膜５５を常に平行状態に維持することが可能となる。
なお、本実施形態では、ダイアフラム状の保持部５２２を例示するが、これに限定されず、例えば、平面中心点Ｏを中心として、等角度間隔で配置された梁状の保持部が設けられる構成などとしてもよい。
なお、本実施形態では、ダイアフラム状の保持部５２２を例示するが、これに限定されず、例えば、平面中心点Ｏを中心として、等角度間隔で配置された梁状の保持部が設けられる構成などとしてもよい。
基板外周部５２５は、上述したように、フィルター平面視において保持部５２２の外側に設けられている。この基板外周部５２５の固定基板５１に対向する面は、第一接合部５１３に対向し、接合膜５３により固定基板５１に接合される。
（撮像部の構成）
撮像部１２３は、第一波長域の光に対して適正な受光感度を有する第一撮像素子１２３Ａ（受光素子）、第二波長域の光に対して適正な受光感度を有する第二撮像素子１２３Ｂ（受光素子）、及び第三波長域の光に対して適正な受光感度を有する第三撮像素子１２３Ｃ（受光素子）を備えている。
また、撮像部１２３は、これらの撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃのいずれかが、波長可変干渉フィルター５の光軸上に位置するように各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃの位置を切り替える切替手段（図示略）を備えている。具体的には、切替手段は、制御基板により駆動が制御され、第一波長域の光を受光する際には第一撮像素子１２３Ａを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させ、第二波長域の光を受光する際には第二撮像素子１２３Ｂを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させ、第三波長域の光を受光する際には第三撮像素子１２３Ｃを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させる。例えば、各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃが回転板の周方向に沿って配置され、当該回転板を回転させることで、波長可変干渉フィルター５の光路上に配置される撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃ等を採用できる。
撮像部１２３は、第一波長域の光に対して適正な受光感度を有する第一撮像素子１２３Ａ（受光素子）、第二波長域の光に対して適正な受光感度を有する第二撮像素子１２３Ｂ（受光素子）、及び第三波長域の光に対して適正な受光感度を有する第三撮像素子１２３Ｃ（受光素子）を備えている。
また、撮像部１２３は、これらの撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃのいずれかが、波長可変干渉フィルター５の光軸上に位置するように各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃの位置を切り替える切替手段（図示略）を備えている。具体的には、切替手段は、制御基板により駆動が制御され、第一波長域の光を受光する際には第一撮像素子１２３Ａを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させ、第二波長域の光を受光する際には第二撮像素子１２３Ｂを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させ、第三波長域の光を受光する際には第三撮像素子１２３Ｃを波長可変干渉フィルター５の光軸上に移動させる。例えば、各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃが回転板の周方向に沿って配置され、当該回転板を回転させることで、波長可変干渉フィルター５の光路上に配置される撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃ等を採用できる。
（制御基板の構成）
制御基板１２８は、撮像モジュール１２の動作を制御する回路基板であり、光入射部１２１、光源部１２２、波長可変干渉フィルター５、及び撮像部１２３等に接続される。そして、制御基板１２８は、制御部１６から入力される制御信号に基づいて、各構成の動作を制御する。例えば、ユーザーによりズーム操作が行われると、制御基板１２８は、光入射部１２１の所定のレンズを移動させたり、絞りの絞り径を変化させたりする。また、成分分析のために被測定対象の分光画像の撮像を実施する旨の操作が行われると、制御部１６からの制御信号に基づいて、光源部１２２の各光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃの点灯及び消灯を制御する。さらに、制御基板１２８は、撮像部１２３の切替手段を制御して、各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃの配置を切り替える。さらには、制御基板１２８は、制御部１６からの制御信号に基づいた所定電圧を波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に印加し、撮像部１２３で撮像された分光画像（分光画像信号）を制御部１６に出力する。
制御基板１２８は、撮像モジュール１２の動作を制御する回路基板であり、光入射部１２１、光源部１２２、波長可変干渉フィルター５、及び撮像部１２３等に接続される。そして、制御基板１２８は、制御部１６から入力される制御信号に基づいて、各構成の動作を制御する。例えば、ユーザーによりズーム操作が行われると、制御基板１２８は、光入射部１２１の所定のレンズを移動させたり、絞りの絞り径を変化させたりする。また、成分分析のために被測定対象の分光画像の撮像を実施する旨の操作が行われると、制御部１６からの制御信号に基づいて、光源部１２２の各光源１２２Ａ，１２２Ｂ，１２２Ｃの点灯及び消灯を制御する。さらに、制御基板１２８は、撮像部１２３の切替手段を制御して、各撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃの配置を切り替える。さらには、制御基板１２８は、制御部１６からの制御信号に基づいた所定電圧を波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に印加し、撮像部１２３で撮像された分光画像（分光画像信号）を制御部１６に出力する。
（温度センサーの構成）
温度センサー１３は、筐体１１のセンサー窓１１２に臨んで配置されており、検査対象物の温度を検出する。この温度センサー１３としては、例えばサーモパイルアレイや、非接触型ボロメーター等を用いることができる。
温度センサー１３は、筐体１１のセンサー窓１１２に臨んで配置されており、検査対象物の温度を検出する。この温度センサー１３としては、例えばサーモパイルアレイや、非接触型ボロメーター等を用いることができる。
（ディスプレイの構成）
ディスプレイ１４は、筐体１１の表示窓に面して設けられる。ディスプレイ１４としては、画像を表示可能な構成であればいかなるものであってもよく、例えば液晶パネルや有機ＥＬパネルなどを例示できる。
また、本実施形態のディスプレイ１４は、タッチパネルを兼ねており、操作部１５の一つとしても機能する。
ディスプレイ１４は、筐体１１の表示窓に面して設けられる。ディスプレイ１４としては、画像を表示可能な構成であればいかなるものであってもよく、例えば液晶パネルや有機ＥＬパネルなどを例示できる。
また、本実施形態のディスプレイ１４は、タッチパネルを兼ねており、操作部１５の一つとしても機能する。
（操作部の構成）
操作部１５は、上述のように、筐体１１に設けられるシャッターボタンや、ディスプレイ１４に設けられるタッチパネル等により構成される。ユーザーにより入力操作が行われると、操作部１５は、入力操作に応じた操作信号を制御部１６に出力する。なお、操作部１５としては、上記の構成に限られず、例えば、タッチパネルに代えて、複数の操作ボタン等が設けられる構成などとしてもよい。
操作部１５は、上述のように、筐体１１に設けられるシャッターボタンや、ディスプレイ１４に設けられるタッチパネル等により構成される。ユーザーにより入力操作が行われると、操作部１５は、入力操作に応じた操作信号を制御部１６に出力する。なお、操作部１５としては、上記の構成に限られず、例えば、タッチパネルに代えて、複数の操作ボタン等が設けられる構成などとしてもよい。
（制御部の構成）
図５は、成分分析装置１０における制御部１６の概略構成を示すブロック図である。
制御部１６は、例えばＣＰＵやメモリー等が組み合わされることで構成され、成分分析装置１０の全体動作を制御する。この制御部１６は、図５に示すように、記憶部１７及び本発明の分析部を構成する演算部１８を備える。
図５は、成分分析装置１０における制御部１６の概略構成を示すブロック図である。
制御部１６は、例えばＣＰＵやメモリー等が組み合わされることで構成され、成分分析装置１０の全体動作を制御する。この制御部１６は、図５に示すように、記憶部１７及び本発明の分析部を構成する演算部１８を備える。
記憶部１７は、成分分析装置１０の全体動作を制御するためのＯＳや、各種機能を実現するためのプログラムや、各種データが記憶される。また、記憶部１７には、取得した分光画像、成分分析結果等を一時記憶する一時記憶領域を備える。
そして、記憶部１７には、各種データとしては、波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に印加する駆動電圧に対する、当該波長可変干渉フィルター５を透過する光の波長の関係を示すＶ−λデータが記憶される。
また、記憶部１７には、温度に対する、各成分の吸光スペクトルの補正値が記憶される。
そして、記憶部１７には、各種データとしては、波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に印加する駆動電圧に対する、当該波長可変干渉フィルター５を透過する光の波長の関係を示すＶ−λデータが記憶される。
また、記憶部１７には、温度に対する、各成分の吸光スペクトルの補正値が記憶される。
更に、記憶部１７には、分析対象の各成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量（特定波長における吸光度）と、成分含有率との相関を示す相関データ（例えば検量線）が記憶される。
図６は、蛋白質、デンプン、脂質、水、セルロース、及び糖質の吸光波長を示す図である。
図６に示すように、各栄養素（蛋白質、デンプン、脂質、水、セルロース、及び糖質）は、第一波長域（８００ｎｍ〜１１００ｎｍ）、第二波長域（１１００ｎｍ〜１８００ｎｍ）、及び第三波長域（１８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）に対してそれぞれ吸収波長を有する。
そして、本実施形態における相関データには、これらの吸光波長における吸光度と、当該吸光度に対する成分含有量を示す検量線が記録されている。すなわち、本実施形態の記憶部１７には、各吸光波長の吸光度（特徴量）と、その特徴量に対する成分含有率との関係が、複数の波長域毎（第一波長域、第二波長域、及び第三波長域）についてそれぞれ記録された相関データが記憶されている。
図６は、蛋白質、デンプン、脂質、水、セルロース、及び糖質の吸光波長を示す図である。
図６に示すように、各栄養素（蛋白質、デンプン、脂質、水、セルロース、及び糖質）は、第一波長域（８００ｎｍ〜１１００ｎｍ）、第二波長域（１１００ｎｍ〜１８００ｎｍ）、及び第三波長域（１８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）に対してそれぞれ吸収波長を有する。
そして、本実施形態における相関データには、これらの吸光波長における吸光度と、当該吸光度に対する成分含有量を示す検量線が記録されている。すなわち、本実施形態の記憶部１７には、各吸光波長の吸光度（特徴量）と、その特徴量に対する成分含有率との関係が、複数の波長域毎（第一波長域、第二波長域、及び第三波長域）についてそれぞれ記録された相関データが記憶されている。
演算部１８は、記憶部１７に記憶されたプログラムを読み込むことで各種処理が実行され、波長域選択手段１８１、モジュール制御手段１８２、成分分析手段１８３、及び表示制御手段１８４等として機能する。
波長域選択手段１８１は、分析対象となる波長域（第一波長域、第二波長域、及び第三波長域のいずれか）を選択する。
モジュール制御手段１８２は、撮像モジュール１２を制御する。具体的には、モジュール制御手段１８２は、記憶部１７に記憶されたＶ−λデータに基づいて、静電アクチュエーター５６に印加する電圧を順次切り替え、所定波長の分光画像を順次取得する。また、この際、モジュール制御手段１８２は、波長域選択手段１８１により選択された波長域に応じて、撮像部１２３にて光を受光させる撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃを選択する。
モジュール制御手段１８２は、撮像モジュール１２を制御する。具体的には、モジュール制御手段１８２は、記憶部１７に記憶されたＶ−λデータに基づいて、静電アクチュエーター５６に印加する電圧を順次切り替え、所定波長の分光画像を順次取得する。また、この際、モジュール制御手段１８２は、波長域選択手段１８１により選択された波長域に応じて、撮像部１２３にて光を受光させる撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃを選択する。
成分分析手段１８３は、モジュール制御手段１８２の制御により取得された各波長の分光画像に基づいて被測定対象の食品に含まれる成分（各栄養素やその含有量）、及びカロリーを算出する。
具体的には、成分分析手段１８３は、質量推定手段１８３Ａ及び解析手段１８３Ｂを備えている。
具体的には、成分分析手段１８３は、質量推定手段１８３Ａ及び解析手段１８３Ｂを備えている。
質量推定手段１８３Ａは、撮像画像に基づいて、測定対象食品の体積を推算し、推算した体積に基づいて質量を推算する。なお、本実施形態では、質量推定手段１８３Ａにより、質量を推算する例を示すが、例えば、成分分析装置１０の一部にデジタル秤等が設けられ、デジタル秤により計測された質量を取得する構成としてもよい。
解析手段１８３Ｂは、取得された分光画像の各画素の光量から吸収スペクトルを解析し、各栄養素固有の吸収波長における光量に基づいて吸光度を算出する。そして、記憶部１７に記憶された相関データを用いて各栄養素に対する含有率（成分含有率）、含有量、及び食品のカロリーを算出して記憶部１７に記憶する。この際、解析手段１８３Ｂは、各波長域（第一波長域、第二波長域、第三波長域）に対してそれぞれ解析された吸収スペクトルに基づいて含有率を算出し、これらの各波長域における含有率に基づき、食品の表面からの深度（深さ階層）毎の各栄養素の含有率、及び食品全体の各栄養素の含有率をそれぞれ算出する。
解析手段１８３Ｂは、取得された分光画像の各画素の光量から吸収スペクトルを解析し、各栄養素固有の吸収波長における光量に基づいて吸光度を算出する。そして、記憶部１７に記憶された相関データを用いて各栄養素に対する含有率（成分含有率）、含有量、及び食品のカロリーを算出して記憶部１７に記憶する。この際、解析手段１８３Ｂは、各波長域（第一波長域、第二波長域、第三波長域）に対してそれぞれ解析された吸収スペクトルに基づいて含有率を算出し、これらの各波長域における含有率に基づき、食品の表面からの深度（深さ階層）毎の各栄養素の含有率、及び食品全体の各栄養素の含有率をそれぞれ算出する。
表示制御手段１８４は、モジュール制御手段１８２により撮像モジュール１２が制御され、撮像画像が取得されると、その取得された撮像画像をディスプレイ１４に表示させる。また、成分分析手段１８３により算出された成分分析結果をディスプレイ１４に表示させる。
なお、演算部１８による具体的な処理については、後述する。
なお、演算部１８による具体的な処理については、後述する。
［成分分析装置の動作］
次に、上述したような成分分析装置１０による動作（成分分析方法）について、図面に基づいて以下に説明する。
本実施形態の成分分析装置１０により成分分析を実施する場合、まず、吸光度を算出するための基準受光量を取得する初期処理を実施する。この初期処理では、例えば白色板等の基準校正板に対して撮像が行われることで実施され、各波長における受光量Ｉ０（基準受光量）が測定される。
具体的には、演算部１８は、波長域選択手段１８１により、測定対象の波長域を第一波長域に設定する。この際、モジュール制御手段１８２は、光源部１２２を制御して第一光源１２２Ａから第一波長域の光を出射させる。また、モジュール制御手段１８２は、第一撮像素子１２３Ａにより、光を受光可能な状態に撮像部１２３の切替手段を制御する。
次に、上述したような成分分析装置１０による動作（成分分析方法）について、図面に基づいて以下に説明する。
本実施形態の成分分析装置１０により成分分析を実施する場合、まず、吸光度を算出するための基準受光量を取得する初期処理を実施する。この初期処理では、例えば白色板等の基準校正板に対して撮像が行われることで実施され、各波長における受光量Ｉ０（基準受光量）が測定される。
具体的には、演算部１８は、波長域選択手段１８１により、測定対象の波長域を第一波長域に設定する。この際、モジュール制御手段１８２は、光源部１２２を制御して第一光源１２２Ａから第一波長域の光を出射させる。また、モジュール制御手段１８２は、第一撮像素子１２３Ａにより、光を受光可能な状態に撮像部１２３の切替手段を制御する。
そして、モジュール制御手段１８２は、静電アクチュエーター５６に印加する電圧を順次切り替え、第一波長域内において波長可変干渉フィルター５から出射させる光の波長を順次切り替える。この際、例えば１０ｎｍ間隔毎の波長の光を順次出射させるように制御してもよく、例えば図６に示すような各栄養素の吸光波長に対する光を順次出射させるように制御してもよい。この場合、例えば温度センサー１３により検出された温度に基づいて、吸収波長を補正する（詳細は後述する）ことが好ましい。そして、各波長に対する受光量（基準受光量）を撮像部１２３で検出し、記憶部１７に記憶する。
上記処理を、他の波長域（第二波長域及び第三波長域）に対しても同様に実施する。第二波長域の各波長に対する基準受光量Ｉ０の測定では、モジュール制御手段１８２は、第二光源１２２Ｂから第二波長域の光を出射させ、第二撮像素子１２３Ｂにより光が受光可能な状態に切替手段を制御する。第三波長域の各波長に対する基準受光量Ｉ０の測定では、モジュール制御手段１８２は、第三光源１２２Ｃから第三波長域の光を出射させ、第三撮像素子１２３Ｃにより光が受光可能な状態に切替手段を制御する。
ここで、演算部１８は、基準校正板の１点のみの受光量を基準受光量としてもよく、各分光画像のうち、基準校正板の画素範囲を特定し、特定した画素範囲内の所定個数の画素又は全画素における受光量の平均値を算出してもよい。
上記処理を、他の波長域（第二波長域及び第三波長域）に対しても同様に実施する。第二波長域の各波長に対する基準受光量Ｉ０の測定では、モジュール制御手段１８２は、第二光源１２２Ｂから第二波長域の光を出射させ、第二撮像素子１２３Ｂにより光が受光可能な状態に切替手段を制御する。第三波長域の各波長に対する基準受光量Ｉ０の測定では、モジュール制御手段１８２は、第三光源１２２Ｃから第三波長域の光を出射させ、第三撮像素子１２３Ｃにより光が受光可能な状態に切替手段を制御する。
ここで、演算部１８は、基準校正板の１点のみの受光量を基準受光量としてもよく、各分光画像のうち、基準校正板の画素範囲を特定し、特定した画素範囲内の所定個数の画素又は全画素における受光量の平均値を算出してもよい。
次に、実際に成分分析装置１０を用いて、被測定対象の成分分析を実施する処理について、図７に基づいて説明する。図７は、成分分析装置１０による成分分析処理のフローチャートである。
図７に示すように、成分分析処理を実施する場合、成分分析装置１０の被写体として被測定対象（食品）をセットする。そして、制御部１６は、例えばシャッターが押される等、ユーザーの操作部１５の操作により、食品の成分分析を実施する旨の操作が実施されると、成分分析処理が開始される。
この成分分析処理では、波長域選択手段１８１は、第ｎ波長域を対象波長域として設定する（ステップＳ１）。なお、波長域を示す変数ｎは、成分分析処理の開始時に初期化（ｎ＝１）されているものとする。
そして、モジュール制御手段１８２は、光源部１２２から、第ｎ波長域に対応した光源（第ｎ光源）を駆動させ、第ｎ波長域の光を出射させる（ステップＳ２）。すなわち、第一波長域の場合は第一光源１２２Ａを駆動させ、第二波長域の場合は第二光源１２２Ｂを駆動させ、第三波長域の場合は第三光源１２２Ｃを駆動させる。
また、モジュール制御手段１８２は、撮像部１２３の切替手段を制御して、第ｎ波長域に対応した第ｎ撮像素子により光を撮像可能な状態にする（ステップＳ３）。すなわち、第一波長域の場合は第一撮像素子１２３Ａを波長可変干渉フィルター５の光路上に配置させ、第二波長域の場合は第二撮像素子１２３Ｂを光路上に配置させ、第三波長域の場合は第三撮像素子１２３Ｃを光路上に配置させる。
図７に示すように、成分分析処理を実施する場合、成分分析装置１０の被写体として被測定対象（食品）をセットする。そして、制御部１６は、例えばシャッターが押される等、ユーザーの操作部１５の操作により、食品の成分分析を実施する旨の操作が実施されると、成分分析処理が開始される。
この成分分析処理では、波長域選択手段１８１は、第ｎ波長域を対象波長域として設定する（ステップＳ１）。なお、波長域を示す変数ｎは、成分分析処理の開始時に初期化（ｎ＝１）されているものとする。
そして、モジュール制御手段１８２は、光源部１２２から、第ｎ波長域に対応した光源（第ｎ光源）を駆動させ、第ｎ波長域の光を出射させる（ステップＳ２）。すなわち、第一波長域の場合は第一光源１２２Ａを駆動させ、第二波長域の場合は第二光源１２２Ｂを駆動させ、第三波長域の場合は第三光源１２２Ｃを駆動させる。
また、モジュール制御手段１８２は、撮像部１２３の切替手段を制御して、第ｎ波長域に対応した第ｎ撮像素子により光を撮像可能な状態にする（ステップＳ３）。すなわち、第一波長域の場合は第一撮像素子１２３Ａを波長可変干渉フィルター５の光路上に配置させ、第二波長域の場合は第二撮像素子１２３Ｂを光路上に配置させ、第三波長域の場合は第三撮像素子１２３Ｃを光路上に配置させる。
この後、モジュール制御手段１８２は、記憶部１７に記憶されたＶ−λデータを参照して、制御基板１２８に波長可変干渉フィルター５を駆動させる旨の制御信号を出力する。これにより、波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に印加する駆動電圧が切り替えられ、波長可変干渉フィルター５から駆動電圧に応じた（反射膜５４，５５間のギャップ寸法に応じた）波長の光が撮像部１２３にて受光される。つまり、第ｎ波長域における所定の目標波長に対応した分光画像が取得される（ステップＳ４）。
ここで、ステップＳ３により、第ｎ波長域に対応した第ｎ撮像素子が波長可変干渉フィルター５の光路上に配置されているので、他の波長域の光に対する受光感度が低く、目標波長の光の光量を精度よく取得することができる。
そして、モジュール制御手段１８２は、ステップＳ４において、制御基板１２８からの分光画像を受信すると、目標波長と分光画像とを関連付けて記憶部１７に記憶する。
ここで、ステップＳ３により、第ｎ波長域に対応した第ｎ撮像素子が波長可変干渉フィルター５の光路上に配置されているので、他の波長域の光に対する受光感度が低く、目標波長の光の光量を精度よく取得することができる。
そして、モジュール制御手段１８２は、ステップＳ４において、制御基板１２８からの分光画像を受信すると、目標波長と分光画像とを関連付けて記憶部１７に記憶する。
次に、モジュール制御手段１８２は、他に未取得の分光画像があるか否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５において、未取得の分光画像がある場合、目標波長を変更して（ステップＳ６）、ステップＳ４に戻り分光画像の取得処理を継続する。
ここで、本実施形態では、図６に示すような蛋白質、糖分(デンプン、糖質、セルロース)、水分の含有率及び含有量を検出する。したがって、ステップＳ６において変更され、ステップＳ５において取得される分光画像の波長としては、少なくとも蛋白質、糖分(デンプン、糖質、セルロース)、水分に対する特徴量（吸光度）が得られる図６に示したような吸収波長が設定されればよい。よって、ステップＳ５において、これらの栄養素固有の吸光波長に対する分光画像が取得されたか否かを判定すればよい。
ここで、本実施形態では、図６に示すような蛋白質、糖分(デンプン、糖質、セルロース)、水分の含有率及び含有量を検出する。したがって、ステップＳ６において変更され、ステップＳ５において取得される分光画像の波長としては、少なくとも蛋白質、糖分(デンプン、糖質、セルロース)、水分に対する特徴量（吸光度）が得られる図６に示したような吸収波長が設定されればよい。よって、ステップＳ５において、これらの栄養素固有の吸光波長に対する分光画像が取得されたか否かを判定すればよい。
なお、測定対象となる栄養素はこれに限定されず、その他の栄養素に対する特徴量が得られる波長の分光画像を取得してもよい。また、所定波長間隔（例えば１０ｎｍ間隔）の分光画像を順次取得し、これらの分光画像から分光スペクトルを推定してもよい。
分光スペクトルを推定する方法としては、例えば、複数の分光撮像波長に対する光量のそれぞれを行列要素とした計測スペクトル行列を生成し、この計測スペクトル行列に対して、所定の変換行列を作用させることで、測定対象となる光の分光スペクトルを推定する。この場合、分光スペクトルが既知である複数のサンプル光を、予め撮像モジュール１２により測定し、測定により得られた光量に基づいて生成される計測スペクトル行列に変換行列を作用させた行列と、既知の分光スペクトルとの偏差が最小となるように、変換行列を設定する。
分光スペクトルを推定する方法としては、例えば、複数の分光撮像波長に対する光量のそれぞれを行列要素とした計測スペクトル行列を生成し、この計測スペクトル行列に対して、所定の変換行列を作用させることで、測定対象となる光の分光スペクトルを推定する。この場合、分光スペクトルが既知である複数のサンプル光を、予め撮像モジュール１２により測定し、測定により得られた光量に基づいて生成される計測スペクトル行列に変換行列を作用させた行列と、既知の分光スペクトルとの偏差が最小となるように、変換行列を設定する。
また、ステップＳ４における目標波長に対する駆動電圧の設定では、温度センサー１３により検出される温度を用いて分光撮像波長を補正し、補正した分光撮像波長に対する駆動電圧を取得することが好ましい。この場合、モジュール制御手段１８２は、測定対象となる食品の温度分布から、各点（撮像画像の各画素）における温度を検出し、検出した温度に基づいて各目標波長を補正する。
例えば、基準温度Ｔ０において、成分Ｍの含有率によって波長λＡ０の吸光度が変化する場合、基準温度Ｔ０における成分Ｍの特徴量は、波長λＡ０の吸光度となる。しかしながら、温度Ｔ１では、成分Ｍの含有率によって波長λＡ１の吸光度が変化する場合があり、この場合、温度Ｔ１における成分Ｍの特徴量は、波長λＡ１の吸光度となる。特に、水分は、温度変化による吸光スペクトルの変化が大きいことが知られており、各成分の分析を行う上で、特徴量が検出される波長を補正することが好ましい。
したがって、モジュール制御手段１８２は、記憶部１７に記憶される各成分の各温度に対する補正値を読み出し、波長λＡ０に補正値をかけ合せて、温度Ｔ１に対して特徴量が検出される波長λＡ１を算出する。また、検査対象物の部位によって温度が異なる場合、各部位の温度に対応して、それぞれ分光撮像波長を算出する。
例えば、基準温度Ｔ０において、成分Ｍの含有率によって波長λＡ０の吸光度が変化する場合、基準温度Ｔ０における成分Ｍの特徴量は、波長λＡ０の吸光度となる。しかしながら、温度Ｔ１では、成分Ｍの含有率によって波長λＡ１の吸光度が変化する場合があり、この場合、温度Ｔ１における成分Ｍの特徴量は、波長λＡ１の吸光度となる。特に、水分は、温度変化による吸光スペクトルの変化が大きいことが知られており、各成分の分析を行う上で、特徴量が検出される波長を補正することが好ましい。
したがって、モジュール制御手段１８２は、記憶部１７に記憶される各成分の各温度に対する補正値を読み出し、波長λＡ０に補正値をかけ合せて、温度Ｔ１に対して特徴量が検出される波長λＡ１を算出する。また、検査対象物の部位によって温度が異なる場合、各部位の温度に対応して、それぞれ分光撮像波長を算出する。
図７に戻り、ステップＳ５において、未取得の分光画像がないと判定された場合、波長域選択手段１８１は、変数ｎが最大値Ｎ（本実施形態では、第一波長域から第三波長域を測定対象波長域とするためＮ＝３）を超えたか否かを判定する（ステップＳ７）。
ステップＳ７において「Ｎｏ」と判定された場合は、波長域選択手段１８１は、変数ｎに「１」を加算し（ステップＳ８）、ステップＳ１に戻る。
ステップＳ７において「Ｎｏ」と判定された場合は、波長域選択手段１８１は、変数ｎに「１」を加算し（ステップＳ８）、ステップＳ１に戻る。
一方、ステップＳ７において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、成分分析手段１８３は、取得した第一波長域、第二波長域、第三波長域に含まれる各目標波長に対して取得された分光画像に基づいて、食品の成分分析処理を実施する。
この成分分析処理では、まず、解析手段１８３Ｂは、ステップＳ４により得られた分光画像に基づいて、食品の成分分析を実施し、各成分の成分含有率を算出する（ステップＳ９）。
この成分分析処理では、まず、解析手段１８３Ｂは、ステップＳ４により得られた分光画像に基づいて、食品の成分分析を実施し、各成分の成分含有率を算出する（ステップＳ９）。
以下、ステップＳ９の含有率算出処理について、詳細に説明する。
解析手段１８３Ｂは、まず、被測定対象の食品が映し出されている画素範囲を特定する。
被測定対象の食品の特定は、上記取得された各分光画像のうちのいずれかを用いる。食品の特定方法としては、従来の画像処理技術を用いることができ、例えば、画像内のエッジ検出等により、食品が映し出されている画素範囲を特定する。なお、食品の特定方法としてはこれに限定されず、例えば、記憶部１７に食品の形状特徴値が記憶されている場合、形状特徴値に基づいて画像を分析して食品を特定してもよい。
解析手段１８３Ｂは、まず、被測定対象の食品が映し出されている画素範囲を特定する。
被測定対象の食品の特定は、上記取得された各分光画像のうちのいずれかを用いる。食品の特定方法としては、従来の画像処理技術を用いることができ、例えば、画像内のエッジ検出等により、食品が映し出されている画素範囲を特定する。なお、食品の特定方法としてはこれに限定されず、例えば、記憶部１７に食品の形状特徴値が記憶されている場合、形状特徴値に基づいて画像を分析して食品を特定してもよい。
そして、解析手段１８３Ｂは、各成分に対して、特定された食品の各画素における含有率の平均値を算出する。
この際、解析手段１８３Ｂは、ステップＳ１からステップＳ８の処理により得られた各波長域（第一波長域、第二波長域、第三波長域）に対して、それぞれ個別に含有率を算出する。
含有率の求め方としては、解析手段１８３Ｂは、例えば基準受光量Ｉ０と、撮像された波長λの分光画像の各画素における受光量Ｉλとに基づいて、以下の式（１）により、各画素における波長λの吸光度Ａλを算出する。
この際、解析手段１８３Ｂは、ステップＳ１からステップＳ８の処理により得られた各波長域（第一波長域、第二波長域、第三波長域）に対して、それぞれ個別に含有率を算出する。
含有率の求め方としては、解析手段１８３Ｂは、例えば基準受光量Ｉ０と、撮像された波長λの分光画像の各画素における受光量Ｉλとに基づいて、以下の式（１）により、各画素における波長λの吸光度Ａλを算出する。
Ａλ＝−ｌｏｇ（Ｉλ／Ｉ０） …（１）
なお、基準受光量Ｉ０は、上述した初期処理により取得される値を用いる。
この後、解析手段１８３Ｂは、算出された吸光度Ａλと、記憶部１７に記憶された相関データとに基づいて、各成分の含有率を分析する。この成分含有率の分析方法としては、従来用いられているケモメトリックス法により行うことができる。ケモメトリックス法としては、例えば、重回帰分析、主成分回帰分析、部分最小二乗法等の方法を用いることができる。なお、これらのケモメトリックス法を用いた各分析手法は周知技術であるため、ここでの説明は省略する。
この後、解析手段１８３Ｂは、算出された吸光度Ａλと、記憶部１７に記憶された相関データとに基づいて、各成分の含有率を分析する。この成分含有率の分析方法としては、従来用いられているケモメトリックス法により行うことができる。ケモメトリックス法としては、例えば、重回帰分析、主成分回帰分析、部分最小二乗法等の方法を用いることができる。なお、これらのケモメトリックス法を用いた各分析手法は周知技術であるため、ここでの説明は省略する。
本実施形態では、解析手段１８３Ｂは、上述のように各波長域に対して、それぞれ個別に、各成分の含有率を算出することになる。つまり、成分Ｍに対して、第一波長域の吸光スペクトルに基づいて算出される推算含有率Ｘ（％）、第二波長域の吸光スペクトルに基づいて算出される推算含有率Ｙ（％）、第三波長域の吸光スペクトルに基づいて算出される推算含有率Ｚ（％）が算出されることになる。
図８は、ステップＳ９における含有率算出処理を説明するための概略図である。
以下の説明において、図８（Ａ）に示すように第一波長域（８００ｎｍ〜１１００ｎｍ）の光が到達する到達深度をＬＡ（μｍ）、図８（Ｂ）に示すように第二波長域（１１００ｎｍ〜１８００ｎｍ）の光が到達する到達深度（深さ寸法）をＬＢ（μｍ）、図８（Ｃ）に示すように第三波長域（１８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）の光が到達する到達深度をＬＣ（μｍ）とする（ＬＡ＞ＬＢ＞ＬＣ）。また、被測定対象である食品の表面から深さＬＣ（μｍ）の階層を第一深さ階層Ｋ１、深さＬＣ（μｍ）から深さＬＢ（μｍ）の階層を第二深さ階層Ｋ２、深さＬＢ（μｍ）から深さＬＡ（μｍ）の階層を第三深さ階層Ｋ３とする。
そして、ステップＳ９の含有率算出処理により求めるべき第一深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＡ（％）、第二深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＢ（％）、第三深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＣ（％）とする。
図８に示すように、光の波長によって、当該光が到達する深度が異なる。第三波長域の光は、図８（Ｃ）に示すように、表面近傍の第一深さ階層Ｋ１（０〜Ｌｃ（μｍ））まで到達して反射される。したがって、第三波長域の吸光スペクトルに基づいて推算される成分Ｍの推算含有率Ｚ（％）は、第一深さ階層の含有率の真値（真含有率Ａ（％））に近い値となる。
以下の説明において、図８（Ａ）に示すように第一波長域（８００ｎｍ〜１１００ｎｍ）の光が到達する到達深度をＬＡ（μｍ）、図８（Ｂ）に示すように第二波長域（１１００ｎｍ〜１８００ｎｍ）の光が到達する到達深度（深さ寸法）をＬＢ（μｍ）、図８（Ｃ）に示すように第三波長域（１８００ｎｍ〜２５００ｎｍ）の光が到達する到達深度をＬＣ（μｍ）とする（ＬＡ＞ＬＢ＞ＬＣ）。また、被測定対象である食品の表面から深さＬＣ（μｍ）の階層を第一深さ階層Ｋ１、深さＬＣ（μｍ）から深さＬＢ（μｍ）の階層を第二深さ階層Ｋ２、深さＬＢ（μｍ）から深さＬＡ（μｍ）の階層を第三深さ階層Ｋ３とする。
そして、ステップＳ９の含有率算出処理により求めるべき第一深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＡ（％）、第二深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＢ（％）、第三深さ階層における所定成分Ｍの含有率をＣ（％）とする。
図８に示すように、光の波長によって、当該光が到達する深度が異なる。第三波長域の光は、図８（Ｃ）に示すように、表面近傍の第一深さ階層Ｋ１（０〜Ｌｃ（μｍ））まで到達して反射される。したがって、第三波長域の吸光スペクトルに基づいて推算される成分Ｍの推算含有率Ｚ（％）は、第一深さ階層の含有率の真値（真含有率Ａ（％））に近い値となる。
第二波長域の光は、図８（Ｂ）に示すように、表面近傍（０〜ＬＢ（μｍ））まで到達して反射される。したがって、第二波長域の吸光スペクトルに基づいて推算される成分Ｍの推算含有率Ｙ（％）は、第一深さ階層Ｋ１と、第二深さ階層Ｋ２とに含まれる成分Ｍの含有率となる。ここで、第一深さ階層の真含有率Ａ（％）、第二深さ階層の真含有率Ｂ（％）、定数ｋ１，ｋ２を用いると、Ｙ＝ｋ１×Ａ＋ｋ２×Ｂと表すことができる。
この定数ｋ１、ｋ２は、それぞれ表面からの深度に基づいて設定され、深度に応じて指数関数的に減衰する値となり、ｋ１＋ｋ２＝１となる。本実施形態では、定数ｋ１、ｋ２としては、予め設定され、記憶部１７に記憶されている。
この定数ｋ１、ｋ２は、それぞれ表面からの深度に基づいて設定され、深度に応じて指数関数的に減衰する値となり、ｋ１＋ｋ２＝１となる。本実施形態では、定数ｋ１、ｋ２としては、予め設定され、記憶部１７に記憶されている。
第一波長域の光は、図８（Ａ）に示すように、表面近傍（０〜ＬＡ（μｍ））まで到達して反射される。したがって、第一波長域の吸光スペクトルに基づいて推算される成分Ｍの推算含有率Ｘ（％）は、第一深さ階層Ｋ１、第二深さ階層Ｋ２、及び第三深さ階層Ｋ３に含まれる成分Ｍの含有率となる。ここで、第一深さ階層の真含有率Ａ（％）、第二深さ階層の真含有率Ｂ（％）、第三深さ階層の真含有率Ｃ（％）、定数ｋ３，ｋ４，ｋ５（ただし、ｋ３＋ｋ４＋ｋ５＝１）を用いると、Ｘ＝ｋ３×Ａ＋ｋ４×Ｂ＋ｋ５×Ｃ（％）と表すことができる。
この定数ｋ３、ｋ４，ｋ５は、上記定数ｋ１、ｋ２と同様、予め設定され、記憶部１７に記憶されている。
この定数ｋ３、ｋ４，ｋ５は、上記定数ｋ１、ｋ２と同様、予め設定され、記憶部１７に記憶されている。
以上から、解析手段１８３Ｂは、まず、第三波長域の吸光スペクトルに基づいた推算含有率Ｚを用いて、Ａ＝Ｚ（％）を求める。
また、解析手段１８３Ｂは、第二波長域の吸光スペクトルに基づいた推算含有率Ｙを用いて、Ｂ＝（Ｙ−ｋ１×Ａ）／ｋ２＝（Ｙ−ｋ１×Ｚ）／ｋ２（％）を求める。
さらに、解析手段１８３Ｂは、第一波長域の吸光スペクトルに基づいた推算含有率Ｘを用いて、Ｃ＝（Ｘ−ｋ３×Ａ−ｋ４×Ｂ）／ｋ５＝｛Ｘ−ｋ３×Ｚ−ｋ４×（Ｙ−ｋ１×Ｚ）／ｋ２｝／ｋ５（％）を求める。
以上により、成分Ｍに対する各深さ階層Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の各真含有率Ａ，Ｂ，Ｃが求められる。
また、解析手段１８３Ｂは、第二波長域の吸光スペクトルに基づいた推算含有率Ｙを用いて、Ｂ＝（Ｙ−ｋ１×Ａ）／ｋ２＝（Ｙ−ｋ１×Ｚ）／ｋ２（％）を求める。
さらに、解析手段１８３Ｂは、第一波長域の吸光スペクトルに基づいた推算含有率Ｘを用いて、Ｃ＝（Ｘ−ｋ３×Ａ−ｋ４×Ｂ）／ｋ５＝｛Ｘ−ｋ３×Ｚ−ｋ４×（Ｙ−ｋ１×Ｚ）／ｋ２｝／ｋ５（％）を求める。
以上により、成分Ｍに対する各深さ階層Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の各真含有率Ａ，Ｂ，Ｃが求められる。
また、解析手段１８３Ｂは、算出されたこれらの真含有率Ａ，Ｂ，Ｃから食品全体の成分Ｍに対するトータル含有率を算出する。具体的には、解析手段１８３Ｂは、トータル含有率Ｄ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）／３（％）により算出する。
なお、本実施形態では、各真含有率Ａ，Ｂ，Ｃの平均値をトータル含有率Ｄ（％）として算出したが、これに限定されない。例えば、第一深さ階層の体積、第二深さ階層の体積、及び第三深さ階層の体積の比率に基づいて、トータル含有率Ｄ（％）を算出してもよい。この場合、例えば、第一深さ階層、第二深さ階層、及び第三深さ階層の体積の比率が、１：２：３であった場合、Ｄ＝（Ａ＋２Ｂ＋３Ｃ）／６（％）としてもよい。
なお、本実施形態では、各真含有率Ａ，Ｂ，Ｃの平均値をトータル含有率Ｄ（％）として算出したが、これに限定されない。例えば、第一深さ階層の体積、第二深さ階層の体積、及び第三深さ階層の体積の比率に基づいて、トータル含有率Ｄ（％）を算出してもよい。この場合、例えば、第一深さ階層、第二深さ階層、及び第三深さ階層の体積の比率が、１：２：３であった場合、Ｄ＝（Ａ＋２Ｂ＋３Ｃ）／６（％）としてもよい。
次に、質量推定手段１８３Ａは、食品の質量を推算する（ステップＳ１０）。
このステップＳ１０では、質量推定手段１８３Ａは、撮像画像に基づいて食品の体積を推算する。撮像画像としては、取得された分光画像のうちの１つであってもよく、カラー画像であってもよい。
本実施形態では、食品とともに、サイズが既知となる基準物が撮像される。質量推定手段１８３Ａは、撮像画像に基づいて、基準物のサイズと検査対象物のサイズとを比較することで、検査対象物の大凡の体積を推算する。
なお、基準物質を用いた体積の推算に限定されず、例えば、画像処理により検査対象物の体積を推算してもよい。例えば、検査対象物を異なる角度から撮像した撮像画像を用い、３次元分析処理により検査対象物の体積を求める処理を行ってもよい。
このステップＳ１０では、質量推定手段１８３Ａは、撮像画像に基づいて食品の体積を推算する。撮像画像としては、取得された分光画像のうちの１つであってもよく、カラー画像であってもよい。
本実施形態では、食品とともに、サイズが既知となる基準物が撮像される。質量推定手段１８３Ａは、撮像画像に基づいて、基準物のサイズと検査対象物のサイズとを比較することで、検査対象物の大凡の体積を推算する。
なお、基準物質を用いた体積の推算に限定されず、例えば、画像処理により検査対象物の体積を推算してもよい。例えば、検査対象物を異なる角度から撮像した撮像画像を用い、３次元分析処理により検査対象物の体積を求める処理を行ってもよい。
そして、質量推定手段１８３Ａは、ステップＳ９により分析された各成分の含有率と、推算された食品の体積とから、食品の質量を推算する。
なお、成分分析装置１０に電子秤等の質量計測部が設けられる場合は、当該質量計測部により質量を計測してもよい。
なお、成分分析装置１０に電子秤等の質量計測部が設けられる場合は、当該質量計測部により質量を計測してもよい。
この後、解析手段１８３Ｂは、ステップＳ１０で推算した質量と、ステップＳ９により分析された各成分の含有率とに基づいて、各栄養素の含有量を算出する。また、解析手段１８３Ｂは、算出された各成分の含有量（脂質、糖質、蛋白質の含有量）から、式（２）に基づいて、検査対象物のカロリーを算出する（ステップＳ１１）。
カロリー（kcal）＝脂質量(g)×９＋蛋白質量(g)×４＋糖質量(g)×４ …（２）
この後、解析手段１８３Ｂは、算出した栄養素の含有量及びカロリーを、記憶部１７に記憶する。また、表示制御手段１８４は、ステップＳ１２により算出された各成分の含有量やステップＳ１１により算出されたカロリーをディスプレイ１４に表示させる（ステップＳ１２）。
［第一実施形態の作用効果］
本実施形態では、光源部１２２から８００〜２５００ｎｍの近赤外波長域における複数の波長域の光を被測定対象に照射し、各波長域の光の反射光のうち波長可変干渉フィルター５を透過させた光を撮像部１２３で撮像する。そして、波長可変干渉フィルター５を制御して透過波長を変化させることで、当該各波長域における吸光スペクトルを取得する。そして、解析手段１８３Ｂは、これらの各波長域に対して取得された吸光スペクトルにおいて、成分分析対象である各栄養素の吸光波長における吸光度を算出し、記憶部１７に記憶された相関データを用いて、各波長域に対応した到達深度毎の各栄養素の含有率を算出する。
波長域が異なることで各波長域の光が到達する到達深度が変化する。したがって、本実施形態では、解析手段１８３Ｂは、各波長域に対応した到達深度毎の成分含有率を算出することができる。したがって、被測定対象の食品を破壊することなく、高精度な成分分析を実施できる。
本実施形態では、光源部１２２から８００〜２５００ｎｍの近赤外波長域における複数の波長域の光を被測定対象に照射し、各波長域の光の反射光のうち波長可変干渉フィルター５を透過させた光を撮像部１２３で撮像する。そして、波長可変干渉フィルター５を制御して透過波長を変化させることで、当該各波長域における吸光スペクトルを取得する。そして、解析手段１８３Ｂは、これらの各波長域に対して取得された吸光スペクトルにおいて、成分分析対象である各栄養素の吸光波長における吸光度を算出し、記憶部１７に記憶された相関データを用いて、各波長域に対応した到達深度毎の各栄養素の含有率を算出する。
波長域が異なることで各波長域の光が到達する到達深度が変化する。したがって、本実施形態では、解析手段１８３Ｂは、各波長域に対応した到達深度毎の成分含有率を算出することができる。したがって、被測定対象の食品を破壊することなく、高精度な成分分析を実施できる。
本実施形態では、８００ｎｍから１１００ｎｍの第一波長域、１１００ｎｍから１８００ｎｍの第二波長域、及び１８００ｎｍから２５００ｎｍの第三波長域のそれぞれの光に対応した吸光スペクトルに基づいて各深度における含有率を算出する。
このような各波長域の光を用いた成分分析を実施することで、第一波長域の光で被測定面から１〜３ｃｍの範囲まで、第二波長域の光で表面から２〜３ｍｍの範囲まで、第三波長域の光で１〜２ｍｍの範囲までの成分含有率をそれぞれ算出できる。
このような各波長域の光を用いた成分分析を実施することで、第一波長域の光で被測定面から１〜３ｃｍの範囲まで、第二波長域の光で表面から２〜３ｍｍの範囲まで、第三波長域の光で１〜２ｍｍの範囲までの成分含有率をそれぞれ算出できる。
本発明では、各波長域の光に対して解析された吸光スペクトルに基づいて、各到達深度までの推算含有率を算出し、これらの推算含有率と、各深さ階層Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３毎に設定された定数に基づいて、各深さ階層Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３における真含有率をそれぞれ算出する。これにより、被測定対象の表面からの所定深さまでの成分含有率だけでなく、深さ階層毎の成分含有率を求めることができ、より精度の高い分析結果を求めることができる。
本実施形態では、算出された各深さ階層の真含有率から、被測定対象全体のトータル含有率を算出する。このため、各深さ階層の成分含有率の差を考慮した精度の高いトータル含有率を算出できる。このようなトータル含有率を算出することで、精度の高い成分含有量、カロリー等を算出することができる。
［その他の実施形態］
なお、本発明は前述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、撮像部１２３の前段に複数のバンドパスフィルターが切り替え可能に設けられた波長選択部を設ける構成としてもよい。波長選択部としては、例えば第一波長域の光を透過し、第二及び第三波長域の光を遮光する第一フィルター、第二波長域の光を透過し、第一及び第三波長域の光を遮光する第二フィルター、及び第三波長域の光を透過し、第二及び第一波長域の光を遮光する第三フィルターを備える。これらのバンドパスフィルターは、例えば回転板に設けられ、回転板を回転させることで、波長可変干渉フィルター５の光路上に配置されるバンドパスフィルターを切り替える。
波長可変干渉フィルター５を透過する光は、所望の目的波長の光以外に、次数が異なる他の波長の光も透過する。上記構成を採用することで、このような次数の異なる他の波長の光をバンドパスフィルターでカットすることができ、測定精度の向上を図れる。
なお、本発明は前述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、撮像部１２３の前段に複数のバンドパスフィルターが切り替え可能に設けられた波長選択部を設ける構成としてもよい。波長選択部としては、例えば第一波長域の光を透過し、第二及び第三波長域の光を遮光する第一フィルター、第二波長域の光を透過し、第一及び第三波長域の光を遮光する第二フィルター、及び第三波長域の光を透過し、第二及び第一波長域の光を遮光する第三フィルターを備える。これらのバンドパスフィルターは、例えば回転板に設けられ、回転板を回転させることで、波長可変干渉フィルター５の光路上に配置されるバンドパスフィルターを切り替える。
波長可変干渉フィルター５を透過する光は、所望の目的波長の光以外に、次数が異なる他の波長の光も透過する。上記構成を採用することで、このような次数の異なる他の波長の光をバンドパスフィルターでカットすることができ、測定精度の向上を図れる。
上記実施形態では、波長域として、第一波長域、第二波長域、及び第三波長域を含む８００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外光を用いたが、これに限定されない。例えば、可視光域や中赤外波長域、遠赤外波長域等を含むより多数の波長域を設定し、これらの各波長域における吸光スペクトルに基づいて成分分析処理を実施してもよい。
さらに、上記実施形態では、近赤外波長域を３つの波長域に分割したが、例えば4つ以上のより細かい波長域に分割し、これらの各波長域に対する吸光スペクトルに基づいた成分分析を実施してもよい。
上記実施形態において、波長可変干渉フィルター５を筐体内に収納した上で配置した構成などとしてもよい。この場合、筐体内を真空密閉することで、波長可変干渉フィルター５の静電アクチュエーター５６に電圧を印加した際の駆動応答性を向上させることができる。
上記実施形態では、分光フィルターとして波長可変干渉フィルター５を例示したが、これに限定されない。例えば分光フィルターとしてＡＯＴＦ（Acousto Optic Tunable Filter）やＬＣＴＦ（Liquid Crystal Tunable Filter）等を用いてもよい。
また、静電アクチュエーター５６により反射膜５４，５５間のギャップ寸法を変動させる構成としたが、これに限定されない。例えば、固定電極５６１の代わりに、第一誘導コイルを配置し、可動電極５６２の代わりに第二誘導コイルまたは永久磁石を配置した誘導アクチュエーターを用いる構成としてもよい。
また、静電アクチュエーター５６により反射膜５４，５５間のギャップ寸法を変動させる構成としたが、これに限定されない。例えば、固定電極５６１の代わりに、第一誘導コイルを配置し、可動電極５６２の代わりに第二誘導コイルまたは永久磁石を配置した誘導アクチュエーターを用いる構成としてもよい。
上記実施形態では、光源部１２２として、各波長域に対応した光を射出する第一光源１２２Ａ，第二光源１２２Ｂ、第三光源１２２Ｃを備える構成を例示したが、例えば、８００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外波長域の光を射出可能な光源を用いてもよい。
撮像部１２３に、各波長域に対応した撮像素子１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃを設ける例を示したが、例えば、８００ｎｍ〜２５００ｎｍに対して受光感度を有する１つの撮像素子のみにより撮像部１２３が構成されてもよい。この場合、上述したように、撮像部１２３の前段に透過波長を切り替え可能な波長選択部を設けることが好ましい。
その他、本発明の実施の際の具体的な構造は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造等に適宜変更できる。
５…波長可変干渉フィルター（分光フィルター）、１０…成分分析装置、１１…筐体、１２…撮像モジュール、１６…制御部、１７…記憶部、１８…演算部、５４…固定反射膜、５５…可動反射膜、５６…静電アクチュエーター、１２２…光源部、１２２Ａ…第一光源、１２２Ｂ…第二光源、１２２Ｃ…第三光源、１２３…撮像部、１２３Ａ…第一撮像素子、１２３Ｂ…第二撮像素子、１２３Ｃ…第三撮像素子、１２８…制御基板、１８１…波長域選択手段、１８２…モジュール制御手段、１８３…成分分析手段、１８３Ａ…質量推定手段、１８３Ｂ…解析手段、５１１…電極配置溝、Ｋ１…第一深さ階層、Ｋ２…第二深さ階層、Ｋ３…第三深さ階層。
Claims (7)
- 近赤外波長域における複数の波長域を含む光を被測定対象に照射する光源部と、
前記被測定対象で反射された光から所定波長の光を分光し、かつ、前記所定波長を変更可能な波長可変型の分光フィルターと、
前記分光フィルターから出射された光を受光する受光部と、
所定の分析対象成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量と、当該特徴量に対する成分含有率との関係が、前記複数の波長域毎に記録された相関データを記録する記憶部と、
前記受光部で受光された前記波長域毎の光の光量、及び前記相関データに基づいて、前記被測定対象における前記分析対象成分の成分含有率を分析する分析部と、
を備えたことを特徴とする成分分析装置。 - 請求項１に記載の成分分析装置において、
前記複数の波長域は、８００ｎｍから１１００ｎｍの第一波長域、１１００ｎｍから１８００ｎｍの第二波長域、及び１８００ｎｍから２５００ｎｍの第三波長域を含む
ことを特徴とする成分分析装置。 - 請求項１または請求項２に記載の成分分析装置において、
前記分析部は、前記波長域毎に算出される前記分析対象成分の成分含有率と、前記波長域に対応した光の到達深度を深さ階層毎に分割した際の各深さ階層に対して設定された定数とに基づいて、前記深さ階層毎の前記分析対象成分の成分含有率を算出する
ことを特徴とする成分分析装置。 - 請求項３に記載の成分分析装置において、
前記分析部は、前記深さ階層毎の成分含有率に基づいて、前記被測定対象の全体における前記分析対象成分の成分含有率を算出する
ことを特徴とする成分分析装置。 - 請求項１から請求項４のいずれかに記載の成分分析装置において、
前記受光部は、前記複数の波長域のそれぞれに対応した複数の受光素子を有する
ことを特徴とする成分分析装置。 - 請求項１から請求項５のいずれかに記載の成分分析装置において、
前記光源部は、前記複数の波長域のそれぞれに対応した光源を備えている
ことを特徴とする成分分析装置。 - 近赤外波長域における複数の波長域を含む光を被測定対象に照射する光源部、前記被測定対象で反射された光から所定波長の光を分光し、かつ、前記所定波長を変更可能な波長可変型の分光フィルター、及び前記分光フィルターから出射された光を受光する受光部を有する成分分析装置における成分分析方法であって、
前記光源部から前記被測定対象に光を照射する光照射ステップと、
前記被測定対象からの反射光を、前記分光フィルターを介して前記受光部で受光させ、かつ前記分光フィルターから出射させる光の波長を変化させて、前記複数の波長域毎の吸光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、
所定の分析対象成分に対する吸光スペクトルから抽出された特徴量及び当該特徴量に対する成分含有率の関係が前記複数の波長域毎に記録された相関データと、前記スペクトル取得ステップにより取得された前記吸光スペクトルから抽出された前記複数の波長域毎の特徴量とに基づいて、前記被測定対象における成分含有率を分析する分析ステップと
を実施することを特徴とする成分分析方法。
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