JP2020051981A - 検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】可視光画像と近赤外画像とから互いの関係性から得られる画像特徴も抽出し、より高精度に被検査物の検査を行う。【解決手段】検査装置は、カラーカメラによる可視光波長成分を含む可視光画像が表す実際の撮像領域と近赤外カメラによる近赤外波長成分を含む近赤外画像が表す実際の撮像領域とが一致するように、可視光画像の画像情報及び近赤外画像の画像情報の少なくともいずれか一方を調整し（ステップＳ３）、調整した後の可視光画像の画像情報及び近赤外画像の画像情報から、可視光画像及び近赤外画像それぞれに含まれる可視光波長成分及び近赤外波長成分毎の撮像画像である周波数成分画像を作成する（ステップＳ４）。そして、生成した複数の周波数成分画像から互いの関係性を考慮して画像特徴量を抽出し、画像特徴量に基づき被検査物の品質及び被検査物とは異なる物体の存在等を解析する（ステップＳ５、Ｓ６））。【選択図】図２

Description

本発明は、検査装置に関する。

従来、食品等の被検査物の品質や被検査物と共に混在する異物を検出する装置として数々の検査装置が提案されている。その検査方法として、例えば、近赤外光を照射することにより検査を行うようにしたものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、被検査物に対し、可視光下で撮影した撮像画像及び近赤外光下で撮影した撮像画像をもとに、被検査物の特徴量を抽出し、解析を行うようにした装置等も提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１７−７８６０１号公報 特開２０１４−５２８００号公報

しかしながら、上記従来の近赤外光下及び可視光下で撮影した撮像画像を用いて解析を行うようにした装置においては、それぞれの特徴量を用いて独立して解析を行っており、改善の余地があった。
そこで、この発明は上記従来の未解決の問題に着目してなされたものであり、可視光画像と近赤外画像とから互いの関係性から得られる画像特徴も抽出し、より高精度に被検査物の検査を行うことの可能な検査装置を提供することを目的としている。

本発明の一態様によれば、被検査物に可視光を照射する可視光照明装置と、被検査物に近赤外光を照射する近赤外光照射装置と、被検査物表面で反射した可視光のうちの少なくとも一つの可視光波長成分を検出するカラーカメラと、被検査物表面で反射した近赤外光のうちの少なくとも一つの近赤外波長成分を検出する近赤外カメラと、カラーカメラによる可視光波長成分を含む可視光画像が表す実際の撮像領域と近赤外カメラによる近赤外波長成分を含む近赤外画像が表す実際の撮像領域とが一致するように、可視光画像の画像情報及び近赤外画像の画像情報の少なくともいずれか一方を調整する調整処理を行う撮像領域調整部と、撮像領域調整部で調整した後の可視光画像の画像情報及び近赤外画像の画像情報から、可視光画像及び近赤外画像それぞれに含まれる可視光波長成分及び近赤外波長成分毎の撮像画像（周波数成分画像）を生成する周波数成分画像生成部と、周波数成分画像生成部で生成した複数の周波数成分画像から互いの関係性を考慮して画像特徴量を抽出し、画像特徴量に基づき被検査物の品質及び被検査物とは異なる物体の存在の少なくともいずれか一方を解析する画像解析部と、を備える検査装置が提供される。

本発明の一態様によれば、被検査物の品質或いは被検査物と共に混在する異物等の有無の検査をより高精度に行うことができる。

本発明を適用した検査装置の一例を示す概略構成図である。 解析処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 調整処理による調整方法を説明するための説明図である。 調整処理による調整方法を説明するための説明図である。 画像解析処理の一例を示す概念図である。 検査装置の動作説明に供する説明図である。 部分画像を用いた解析方法を説明するための説明図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
なお、以下の詳細な説明では、本発明の実施形態の完全な理解を提供するように多くの特定の具体的な構成について記載されている。しかしながら、このような特定の具体的な構成に限定されることなく他の実施態様が実施できることは明らかである。また、以下の実施形態は、特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本発明の一実施形態に係る検査装置の一例を示す構成図である。
検査装置１は、被検査物Ｍの検査を行う。被検査物Ｍの検査としては、複数の被検査物Ｍと共に混在する異物の有無の判定、被検査物Ｍが良品であるか否かの判定、被検査物Ｍの異常部位の特定、被検査物Ｍの異種判定等がある。異物の有無の判定とは、例えば被検査物Ｍとしての食品と一緒に、樹脂や木片、紙、ゴム、繊維等といった異物が搬送されているか否かの判定を行う。

検査装置１は、図１に示すように、被検査物Ｍを搬送する搬送装置２と、近赤外光照射装置３と、近赤外カメラ４と、可視光照明装置５と、カラーカメラ６と、パーソナルコンピュータ等で構成される処理装置７と、を備える。処理装置７は、図示しない表示装置、入力装置、及び記憶装置を備える。
搬送装置２は、被検査物Ｍを特定方向に搬送する。図１では、図１中の矢印で示す、可視光照明装置５から近赤外光照射装置３に向かう方向に被検査物Ｍを搬送する。

搬送装置２としては、例えばベルトコンベア、パレットコンベヤ等を適用することができる。図１では、搬送装置２として、互いに平行な二つのローラ２ａ間に無端ベルト２ｂを掛け渡し、被検査物Ｍを無端ベルト２ｂの上面に載置して搬送するベルトコンベアを用いている。無端ベルト２ｂの上面の搬送方向中央部寄りに、被検査物Ｍとして豆類、米等のような粒状物が面状に広がって搬送される例を示している。なお、被検査物Ｍは、粒状物に限るものではなく、搬送装置２で搬送することができればどのような物体であっても適用することができる。

近赤外光照射装置３は、無端ベルト２ｂの上方に配置され、無端ベルト２ｂの上面に向けて近赤外光を出射する。近赤外光照射装置３は、近赤外光により照射された領域が、被検査物Ｍの搬送方向と平面視で直交する方向（以下、幅方向ともいう。）に延びる直線状の領域（以下、照射領域３ａという。）となるように、近赤外光を出射する。近赤外光照射装置３としては、ハロゲン照明装置やＬＥＤを適用することができる。照射領域３ａは、無端ベルト２ｂの幅方向の一端から他端まで延びている。これにより、搬送装置２で搬送される被検査物Ｍ全てが照射領域３ａを通過することになり、その結果、搬送中の全ての被検査物Ｍに対して近赤外光が照射されるようになっている。また、近赤外光照射装置３は、処理装置７からの制御信号で指定されるタイミングで近赤外光の照射を行う。

近赤外カメラ４は、無端ベルト２ｂの上面の直線状の照射領域３ａを撮影可能な位置に配置される。近赤外カメラ４は、照射領域３ａを撮影し、照射領域３ａを通過する被検査物Ｍで反射された近赤外光及び、被検査物Ｍと共に異物等が混在している場合にはこの異物等で反射された近赤外光も集光し、互いに異なる３つの波長λ０〜λ２の成分（以下、波長成分λ０〜λ２ともいう。）を検出し、これら３つの波長成分からなる撮像画像（以下、近赤外画像ともいう。）を処理装置７に出力する。３つの波長λ０〜λ２は、例えば、搬送中の被検査物Ｍに混在する異物や、被検査物Ｍの成分等、検出対象物の特性に応じて、異物や、検出対象の成分等を、検出することの可能な波長に設定される。近赤外カメラ４で検出する波長成分は、例えば、１２００ｎｍ以上１６００ｎｍ以下程度の波長に設定される。例えば、水分に関連する成分を検出したい場合には水の吸収波長１４５０ｎｍ程度に設定すればよい。近赤外カメラ４は、ラインセンサ等を含んで構成され、処理装置７からの制御信号で指定されるタイミングで撮影を行う。近赤外カメラ４として、例えば、５１２画素程度のラインセンサカメラを用いることができる。

可視光照明装置５は、無端ベルト２ｂの上方であり、且つ近赤外カメラ４よりも、搬送方向上流側に配置され、無端ベルト２ｂの上面に向けて可視光を照射する。可視光照明装置５は、可視光により照射された領域が、被検査物Ｍの搬送方向と平面視で直交する方向に延びる直線状の領域（以下、照射領域５ａという。）となるように、可視光を出射する。可視光照明装置５は、具体的には、Ｒ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の３色の光を照射する。可視光照明装置５としては、例えば、白色ＬＥＤ照明装置を適用することができる。照射領域５ａは、無端ベルト２ｂの幅方向の一端から他端まで延びている。これにより、搬送装置２で搬送される被検査物Ｍ全てが照射領域５ａを通過することになり、その結果、搬送中の全ての被検査物Ｍに対して可視光が照射されるようになっている。

カラーカメラ６は、無端ベルト２ｂの上面の直線状の照射領域５ａを撮影可能な位置であり、且つ、近赤外カメラ４よりも搬送方向上流側であって、近赤外カメラ４と干渉しない位置に配置される。カラーカメラ６は、照射領域５ａを通過する被検査物Ｍで反射された可視光及び、被検査物Ｍと共に異物等が混在している場合にはこの異物等で反射された可視光も集光し、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの波長成分からなる撮像画像（以下、可視光画像ともいう。）を処理装置７に出力する。また、カラーカメラ６は、処理装置７からの制御信号で指定されるタイミングで撮影を行う。カラーカメラ６としては、例えば、４０９６画素程度のカラーラインセンサカメラを用いることができる。

処理装置７は、近赤外カメラ４からの近赤外波長成分としての波長成分λ０〜λ２からなる近赤外画像と、カラーカメラ６からの可視光波長成分としての波長成分Ｒ、Ｇ、Ｂからなる可視光画像とを入力し、これらに基づき解析処理を実行し、異物の有無等を判定する。
また、処理装置７は、搬送装置２の搬送速度と、照射領域３ａの位置と、照射領域５ａの位置等をもとに、被検査物Ｍが照射領域３ａ及び照射領域５ａを通過するタイミングで、照射領域３ａ、５ａ内の被検査物Ｍを撮影するように、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６それぞれの撮影タイミングを決定し、撮影タイミングを指定する制御信号を近赤外カメラ４及びカラーカメラ６に出力する。また、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６の撮影タイミングで照射領域３ａ、５ａに対して光照射を行うように、近赤外光照射装置３及び可視光照明装置５に制御信号を出力する。

例えば、図１の場合には、被検査物Ｍが連続して搬送されるため、搬送中の全ての被検査物Ｍが近赤外カメラ４及びカラーカメラ６のそれぞれによって撮影されるように、定周期で撮影する。このとき、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６による前後の撮影タイミングにおける撮像画像が重複するように撮影してもよい。このように前後の撮像画像が一部で重複するように撮影タイミングを設定することによって、前後の撮影タイミングの間で、撮影されない被検査物Ｍが存在することを回避することが好ましい。

図２は、処理装置７において実行される解析処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。処理装置７では、この解析処理を予め設定した定周期で実行する。なお、解析処理は、被検査物Ｍを搬送中に定周期で実行するようにしてもよく、また、可視光画像及び近赤外画像を記憶領域に格納し、一連の被検査物Ｍの搬送が終了した後に、記憶領域に記憶している可視光画像及び近赤外画像を読み出して解析処理を行うようにしてもよく、任意のタイミングで実行すればよい。

処理装置７は、まず、波長成分Ｒ、Ｇ、Ｂからなる可視光画像を入力し、所定の記憶領域に時系列に格納する（ステップＳ１）。同様に、波長成分λ０〜λ２からなる近赤外画像を入力し所定の記憶領域に時系列に格納する（ステップＳ２）。そして、これら可視光画像と近赤外画像とについて、撮像領域及び必要に応じて画像サイズを一致させる調整処理を行う（ステップＳ３ 撮像領域調整部）。なお、ここでいう撮像領域とは、近赤外画像及び可視光画像それぞれが表す、撮影対象物の実際の領域を意味する。

続いて、撮像領域や画像サイズを一致させた後の近赤外画像及び可視光画像から、波長成分毎の撮像画像（以下、周波数成分画像ともいう。）を生成する。つまり、λ０、λ１、λ２、Ｒ、Ｇ、Ｂの波長成分毎の六つの撮像画像を生成する（ステップＳ４ 周波数成分画像生成部）。
この生成した六つの波長成分毎の周波数成分画像を統合して画像特徴量を抽出し（ステップＳ５）、この画像特徴量に基づき解析を行う（ステップＳ６ 画像解析部）。例えば、図１の検査装置１では、異物の有無等を判定する。そして、解析結果を表示装置に表示する等の処理を行う。例えば、異物の有無や、異物の種類を表示する。また、異物の位置等を演算し、表示装置に表示するようにしてもよい。

ここで、近赤外カメラ４は照射領域３ａを通過する被検査物Ｍを撮影し、カラーカメラ６は照射領域５ａを通過する被検査物Ｍを撮影する。そのため、搬送中の被検査物Ｍの同一領域を同一タイミングで撮影することはできない。また、近赤外カメラ４とカラーカメラ６とは性能が異なるため、仮に、被検査物Ｍの同一領域を撮影したとしても、得られる撮像画像の画像サイズは異なる可能性がある。そのため、同一領域を撮影した近赤外画像と可視光画像とを重ねあわせたとしても、必ずしも一致しない。

ステップＳ５の処理で波長成分λ０〜λ２毎の周波数成分画像それぞれと、波長成分ＲＧＢ毎の周波数成分画像それぞれとを統合して、画像特徴量を抽出する処理を行うためには、六つの波長成分それぞれの周波数成分画像の撮像領域及び画像サイズを一致させる必要があり、これらの一致精度が高いほど、より高精度に画像特徴量を取得することができる。
撮像領域や画像サイズを一致させる調整処理（ステップＳ３）は、例えば、以下の方法で行う。

近赤外カメラ４及びカラーカメラ６はそれぞれ予め設定した定周期で撮影を行い、その撮像画像は例えば、１ピクセル毎のライン状に撮影されるものとする。近赤外カメラ４及びカラーカメラ６は、撮像画像を順に処理装置７に送信する。
処理装置７では、入力した近赤外カメラ４及びカラーカメラ６からの近赤外画像及び可視光画像を所定の記憶領域に順に格納する。そして、被検査物Ｍに対して検査範囲として設定した領域の単位で、近赤外画像及び可視光画像それぞれから一部を切り出す。

図３（ａ）は無端ベルト２ｂのある領域に対する撮像が先に開始されるカラーカメラ６による可視光画像、図３（ｂ）は同一の領域に対する撮像が後に開始される近赤外カメラ４による近赤外画像の一例である。なお、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６では、搬送される被検査物Ｍを漏れなく撮影しており、前後の撮像画像どうしは同一領域を撮影した画像を含む。図３は、重複部分については撮像画像を重ねて繋げた場合を示す。なお、近赤外画像及び可視光画像において、前後の撮像画像で重複する部分については、例えばいずれか一方を採用する等の処理を行えばよい。

例えば、図３（a）に示す可視光画像については、検査範囲に対応する撮像画像のうち、検査範囲の先頭に対応する時点ｔ０における撮像画像から検査範囲の最後尾に対応する撮像画像までを検査領域ａとして切り出す。図３（b）に示す近赤外画像については可視光画像の検査範囲と同一の検査範囲に対応する撮像画像のうち、検査範囲の先頭に対応する時点ｔ１における撮像画像から検査範囲の最後尾に対応する撮像画像までを検査領域ｂとして切り出す。時点ｔ１は、時点ｔ０でカラーカメラ６で撮影された被検査物Ｍが近赤外カメラ４で撮影されるまでに得られる撮像画像数に応じて設定される。この撮像画像数は、例えば、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６による撮影周期、搬送装置２による被検査物Ｍの搬送速度等に基づき設定される。

検査範囲に対応する検査領域ａは、カラーカメラ６の撮像領域等に基づき設定される。検査範囲に対応する検査領域ｂは、近赤外カメラ４の撮像領域等に基づき設定される。
ここで、近赤外カメラ４とカラーカメラ６とは、撮像領域の相違等から、同じ検査範囲に対応する撮像画像を切り出したとしても、両者のカメラの性能等によって、画像サイズや撮像領域が異なる。
例えば、近赤外カメラ４の撮像領域と、カラーカメラ６の撮像領域との、搬送装置２の幅方向のずれは、近赤外カメラ４とカラーカメラ６とを搬送方向に平行な同軸上に配置することにより、低減することができる。また、例えば図４に示すように、撮像領域が同一であっても両カメラの解像度に違いがある場合等には、画像サイズは異なる。この場合には、バイリニア補間法等を用いて拡大又は縮小を行うことで、画像サイズを合わせることができる。

近赤外カメラ４が撮影することのできる範囲と、カラーカメラ６が撮影することができる範囲とに違いがある場合には、近赤外カメラ４及びカラーカメラ６それぞれと、被検査物Ｍとの間の距離を調整することによって、撮像領域を一致させることができる。距離の調整が困難な場合には、近赤外画像と可視光画像とのうち、撮像領域が大きい方の撮像画像を、左右方向から所定のピクセル分だけ削除することで、撮像領域を一致させることができる。

近赤外カメラ４とカラーカメラ６とを同軸上に配置することができない場合には、撮像画像の幅方向両側から所定数のピクセルだけ画像を削除して左右方向の撮像領域を一致させ、さらに、画像の非線形な変換を行う必要がある。
なお、検査範囲に対応する撮像画像の切り出し方法は上記の方法に限るものではなく、任意の方法で切り出すことができる。
処理装置７では、画像特徴量の抽出及び解析を、ニューラルネットワークを用いて行う。

図５は、処理装置７での、画像特徴量の抽出及び解析を行う画像解析処理の一例を示す概念図である。
ステップＳ４の処理で生成した、ＲＧＢそれぞれの波長成分毎の画像に分解されたＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの周波数成分画像と、λ０〜λ２それぞれの波長成分に分解されたλ０、λ１、λ２それぞれの周波数成分画像との六種類の周波数成分画像を例えば、６チャネルの画像を入力とする深層畳み込みニューラルネットワークで構成されるニューラルネットワーク処理部７ａに入力する。ニューラルネットワーク処理部７ａは、十分な量の六種類の周波数成分画像を入力として、学習を行うことで、画像特徴量として例えば色及び形を抽出し、抽出した画像特徴量に基づき解析を行うことができるようになる。これにより、ニューラルネットワーク処理部７ａは、六種類の周波数成分画像毎の各画像特徴だけでなく、六種類の周波数成分画像の互いの関係性から得られる画像特徴も抽出することができるようになる。ニューラルネットワーク処理部７ａでは、例えば、１）異物なし、２）カラーカメラ６の撮像画像により被検査物Ｍと区別することができる異物Ａ、３）近赤外画像により被検査物Ｍと区別することができる異物Ｂ、４）可視光画像及び近赤外画像とを組み合わせることで被検査物Ｍと区別ができる異物Ｃ、のそれぞれについて六種類の波長成分毎の周波数成分画像を、それぞれ十分な量だけ学習させることで、深層畳み込みニューラルネットワークは、自動的に異物なしと、異物Ａ〜Ｃとに分類するために必要な画像特徴を抽出することができるようになる。

ここで、ＲＧＢ成分からなる可視光画像からは、被検査物Ｍの画像特徴量として色の情報を抽出することはできるが、どのような成分を含むかといった成分の種類を特定することは困難である。逆にλ０〜λ２の波長成分からなる近赤外画像からは、被検査物Ｍの画像特徴量として被検査物Ｍが含む成分の種類を検出することはできるが、色の情報を抽出することは困難である。
例えば、図６に示すように、赤い糸、赤い樹脂、青い糸、青い樹脂、透明の樹脂が存在する場合、可視光画像から得たＲ、Ｇ、Ｂの周波数成分画像からは、「赤い物体が存在すること」及び「青い物体が存在すること」を推測することができる。しかしながら、赤い物体の成分が何かは推測することができない。

一方、近赤外画像から得たλ０、λ１、λ２の周波数成分画像からは、「糸が存在すること」及び「樹脂が存在すること」を推測することができる。しかしながら、糸や樹脂の色を推測することができない。
また、例えば、ビニール片などの透明な樹脂の場合、可視光画像では、樹脂にわずかに光沢があるためビニール片を検出できる場合もあるが、顕著な画像特徴ではないため、ほとんどは異物として検出することができない。一方、近赤外画像では、樹脂が存在することが高い確率で検出できるが、やはり色を推測することはできない。

しかしながら、上述のように、本実施形態に係る処理装置７では、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの周波数成分画像と、λ０、λ１、λ２それぞれの周波数成分画像との六種類の周波数成分画像を用いて、深層学習を行っている。そのため、可視光画像と、近赤外画像とを統合して特徴量の抽出を行うことができる。その結果、単に、ＲＧＢの周波数成分及びλ０〜λ２の周波数成分から特徴量を抽出するだけでなく、ＲＧＢの周波数成分とλ０〜λ２の周波数成分との互いの関係性から得られる画像特徴量も抽出することができる。つまり、図６において、「赤い糸」、「赤い樹脂」、「青い糸」、「青い樹脂」、「透明の樹脂」を分類するための画像特徴量を得ることができる。その結果、被検査物Ｍと共に、例えば、「赤い糸」、「赤い樹脂」、「青い糸」、「青い樹脂」、「透明の樹脂」が混在している場合には、これらが混在していることをより高精度に検出することができる。また、混在している物体がどのようなものであるかつまり成分等も推測することができる。そのため、実際に混在している異物を視認し易くすることができる。

なお、上記実施形態においては、図３に示すように、撮像画像を、時系列に区切った検査範囲の単位で、画像解析を行う場合について説明したが、これに限るものではない。
例えば、処理装置７に、可視光画像及び近赤外画像を複数の部分画像に分割する分割処理を行う分割処理部を設け、図７に示すように、可視光画像及び近赤外画像を、時系列に区切ると共に、無端ベルト２ｂの幅方向に対応する方向にも区切ることで、複数の部分画像に分割し、部分画像を検査領域ｃとして、部分画像の単位で解析を行うようにしてもよい。このようにより範囲の狭い部分画像の単位で解析を行うことによって、より狭い撮像領域について解析を行うことになるため、より精度よく特徴量の抽出を行うことができ、検査精度を向上させることができる。

このとき、隣り合う部分画像は、重複しないように設定してもよいし重複するように設定してもよい。例えば、部分画像が上下左右の隣り合う部分画像と重複するように部分画像を設定してもよい。例えば、撮像画像の同一部分が四つの部分画像と重複するように部分画像を設定すれば、重複部分に対して四回特徴量の抽出が行われることになる。そのため、より高精度な画像特徴量を抽出することができる。この場合、部分画像毎に解析結果を取得するようにしてもよく、一連の撮像画像に対する画像特徴量の抽出が終了したとき、或いは、重複部分を含む部分画像に対する画像特徴量の抽出が終了したときに解析結果を取得するようにしてもよい。また、このように同一部分に対して特徴量の抽出を四回行うように部分画像を設定した場合、撮像画像の端部においては、隣り合う部分画像が存在しない場合があるため、この場合には特徴量の抽出を四回行うことができない場合がある。この場合には、撮像画像の端部を含んで撮像画像の範囲を超えて部分画像を設定すればよい。このようにすることによって、撮像画像の端部においても精度よく特徴量の抽出を行うことができ、結果的に異物の有無等の検査精度を向上させることができる。

また、上記実施形態においては、複数の被検査物Ｍと共に異物が混在するか否かを判定する場合について説明したが、これに限るものではない。被検査物Ｍに、本来被検査物Ｍに含まれているべき成分とは異なる成分が含まれるか否かつまり品質を判定することもできる。
また、上記実施形態においては、被検査物Ｍが照射領域３ａ、５ａを連続して通過する場合について説明したがこれに限るものではない。例えば、被検査物Ｍが照射領域３ａ、５ａを断続的に通過するようになっている場合、また、被検査物Ｍが静止している場合であっても適用することができ、要は、被検査物Ｍで反射する可視光及び近赤外光を用いて異物等の検知を行うようにした装置であれば適用することができる。

また、上記実施形態においては、近赤外カメラ４によってλ０〜λ２の三波長を検出し、カラーカメラ６によってＲＧＢの三波長を検出する場合について説明したが、これに限るものではない。少なくとも近赤外カメラ４によって一波長を検出し、カラーカメラ６によって一波長を検出すればよく、任意数の波長を検出するようにしてもよい。例えば、被検査物Ｍと共に混在する物体が決まっている場合には、カラーカメラ６によって、混在する物体の色に応じた一波長を検出し、近赤外カメラ４によって混在する物体の品質に応じた一波長を検出するようにすればよい。

なお、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらす全ての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、全ての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画され得る。

１ 検査装置
２ 搬送装置
２ａ ローラ
２ｂ 無端ベルト
３ 近赤外光照射装置
４ 近赤外カメラ
５ 可視光照明装置
６ カラーカメラ
７ 処理装置
Ｍ 被検査物

Claims (5)

1. 被検査物に可視光を照射する可視光照明装置と、
   前記被検査物に近赤外光を照射する近赤外光照射装置と、
   前記被検査物表面で反射した前記可視光のうちの少なくとも一つの可視光波長成分を検出するカラーカメラと、
   前記被検査物表面で反射した前記近赤外光のうちの少なくとも一つの近赤外波長成分を検出する近赤外カメラと、
   前記カラーカメラによる前記可視光波長成分を含む可視光画像が表す実際の撮像領域と前記近赤外カメラによる前記近赤外波長成分を含む近赤外画像が表す実際の撮像領域とが一致するように、前記可視光画像の画像情報及び前記近赤外画像の画像情報の少なくともいずれか一方を調整する調整処理を行う撮像領域調整部と、
   前記撮像領域調整部で調整した後の前記可視光画像の画像情報及び前記近赤外画像の画像情報から、前記可視光画像及び前記近赤外画像それぞれに含まれる前記可視光波長成分及び前記近赤外波長成分毎の撮像画像である周波数成分画像を作成する周波数成分画像生成部と、
   前記周波数成分画像生成部で生成した複数の前記周波数成分画像から互いの関係性を考慮して画像特徴量を抽出し、当該画像特徴量に基づき前記被検査物の品質及び前記被検査物とは異なる物体の存在の少なくともいずれか一方を解析する画像解析部と、
   を備える検査装置。
2. 前記画像解析部は、深層畳み込みニューラルネットワークを用いて前記解析する処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記調整処理後の前記可視光画像及び前記近赤外画像を複数の部分画像に分割する分割処理部を有し、前記部分画像それぞれが表す実際の撮像領域は、前記可視光画像及び前記近赤外画像間で同一の領域に設定され、
   前記周波数成分画像生成部は、実際の撮像領域が前記可視光画像及び前記近赤外画像間で同一である部分画像毎に、前記周波数成分画像を作成する請求項１又は請求項２に記載の検査装置。
4. 前記周波数成分画像それぞれを複数の部分画像に分割する分割処理部を有し、前記部分画像それぞれが表す実際の撮像領域は、前記周波数成分画像間で同一の領域に設定され、
   前記画像解析部は、実際の撮像領域が前記周波数成分画像間で同一である前記部分画像毎に、前記複数の周波数成分画像から前記画像特徴量を抽出する請求項１又は請求項２に記載の検査装置。
5. 前記被検査物は食品であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の検査装置。

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