JP2020154854A - 検査装置、評価装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象物の内部の状態を光により検査する場合、対象物によっては内部の状態を正確に検出することが困難な場合がある。【解決手段】互いに異なる複数の波長帯域の光束のそれぞれを選択的に照射する光源装置と、光束が照射された物体からの光束による像を撮像して画像信号を出力する撮像部と、画像信号による画像のうちの第１領域の画像信号による第１評価値と、画像のうちの第１領域と異なる第２領域の画像信号による第２評価値とにより、物体の状態を評価する評価装置とを備える検査装置を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、検査装置、評価装置およびプログラムに関する。

従来、対象物の内部の状態を光により検査する検査装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１ 特許第６４０３８７２号

対象物の内部の状態を光により検査する場合、対象物によっては内部の状態を正確に検査することが困難な場合がある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、互いに異なる複数の波長帯域の光束のそれぞれを選択的に照射する光源装置と、光束が照射された物体からの光束による像を撮像して画像信号を出力する撮像部と、画像信号による画像のうちの第１領域の画像信号による第１評価値と、画像のうちの第１領域と異なる第２領域の画像信号による第２評価値とにより、物体の状態を評価する評価装置とを備える検査装置を提供する。

本発明の第２の態様においては、物体からの光束による像を撮像した画像信号による画像のうちの第１領域の画像信号による第１評価値と、画像のうちの第１領域と異なる第２領域の画像信号による第２評価値とにより、物体の状態を評価する評価装置を提供する。

本発明の第３の態様においては、コンピュータを評価装置として機能させるためのプログラムを提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本発明の一つの実施形態に係る検査装置１００の一例を示す図である。 物体４０の画像の一例を示す図である。 物体４０の状態を評価するための第３領域を設定するアルゴリズムの一例を示す図である。 物体４０の各画素についての画素評価値の分布の一例を示す図である。 複数の物体４０についての評価値１と評価値２の分布を示す図である。 評価装置３０における処理例を示すフローチャートである。 状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の一例を説明する図である。 状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の他の一例を説明する図である。 状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の他の一例を説明する図である。 評価装置３０として機能するコンピュータ１２００の一例を示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかか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、本発明の一つの実施形態に係る検査装置１００の一例を示す図である。検査装置１００は、光が照射された物体４０を撮像した画像に基づいて、物体４０の状態を検査する。物体４０の状態とは、物体４０の内部または表面の状態であってよい。また、物体４０の状態とは、例えば経時変化による物体４０の劣化状態である。

物体４０は、一例として果物等の農作物であるが、これに限定されない。物体４０は、内部構造の形状等が個体によって異なる植物または動物を含んでよく、植物または動物の少なくとも一部を加工したものを含んでよい。さらに、物体４０は、樹脂成型品等の工業生産物を含んでもよい。なお物体４０には、人体は含まれない。

検査装置１００は、光源装置１０、撮像部２０および評価装置３０を備える。評価装置３０は、一例としてＣＰＵ、メモリおよびインターフェース等を備えるコンピュータである。

光源装置１０は、光束を照射する。光源装置１０は、互いに異なる波長帯域における各光束を選択的に、あるいは順番に照射してよい。各波長帯域は、近赤外帯域であってよく、可視帯域であってもよい。近赤外帯域とは、波長が７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の光を指す。可視帯域とは、波長が４００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の光を指す。本例においては、光源装置１０は、照射する光束の波長帯域が互いに異なる複数の発光部１１を有する。

検査装置１００は、物体４０を所定の搬送方向に搬送する搬送部７０を有してよい。搬送部７０は、例えばベルトコンベアである。複数の発光部１１は、搬送部７０における搬送方向に沿って順番に配置されていてよい。それぞれの発光部１１は、物体４０がそれぞれの発光部１１の正面を通過するタイミングで、順番に発光してよい。

撮像部２０は、当該光束が照射された物体４０からの光束による像を撮像して画像信号を出力する。撮像部２０は、物体４０を挟んで発光部１１とは逆側に配置されてよい。撮像部２０は、物体４０の一方の面から入射した光が、物体４０の内部を通過して物体４０の逆側の面から射出した光を受光してよい。ただし撮像部２０の配置はこれに限定されない。撮像部２０は、物体４０の一方の面から入射した光が、物体４０の内部において散乱して物体４０の当該面から射出した光を受光してよい。

撮像部２０は、受光素子２２を有する。受光素子２２は、２次元に配列された複数の画素を有する。受光素子２２は、物体４０の２次元画像を撮像する。本明細書では、２次元画像を単に画像と称する場合がある。受光素子２２は、ＣＣＤまたはＣＭＯＳ等のイメージセンサであってよい。受光素子２２は、光源装置１０が照射する光の波長帯域に感度を有する。受光素子２２は、少なくとも物体４０の内部で散乱した内部散乱光を受光する。

撮像部２０は、各発光部１１が光束を照射するタイミングに同期して、物体４０を撮像する。つまり撮像部２０は、波長帯域の異なる各光束に対応する画像を撮像する。撮像部２０は、複数の発光部１１に対して共通の受光素子２２を有してよい。この場合、各画像を撮像するタイミングにおいて、受光素子２２に対する物体４０の相対位置が異なるので、各画像間には視差が生じる。検査装置１００は、画像間の当該視差を考慮して、物体４０を検査することが好ましい。他の例においては、撮像部２０は、発光部１１毎に受光素子２２を有していてもよい。

評価装置３０は、撮像部２０により出力された画像信号を取得して、当該画像信号により物体４０の状態を評価する。評価装置３０は、当該画像信号による画像のうちの第１領域の画像信号による第１評価値と、当該画像のうち第１領域と異なる第２領域の画像信号による第２評価値とにより、物体４０の状態を判別する。例えば、第１評価値と第２評価値とにより、物体４０の劣化状態をいくつかの種類に分類する。第１評価値および第２評価値は、発光部１１から照射された光束がそれぞれ第１領域および第２領域を透過した透過スペクトルにおける所定の波長成分の強度から算出されてよい。

図２は、物体４０の画像の一例を示す図である。本例の評価装置３０は、物体４０の画像を複数の部分領域Ｄ１〜Ｄ９に分割する。本例において、第１領域は部分領域Ｄ１〜Ｄ９の少なくとも一つの領域であり、第２領域は部分領域Ｄ１〜Ｄ９のうち第１領域を除く少なくとも一つの領域である。

評価装置３０は、部分領域Ｄ１〜Ｄ９それぞれの評価値の部分領域Ｄ１〜Ｄ９にわたる分布の状態から、物体４０の状態を判別する。物体４０の状態とは、例えば物体４０の内部で発生している劣化の種類である。この場合、部分領域Ｄ１〜Ｄ９のいずれかの領域が第１領域であり、当該第１領域における評価値が第１評価値である。また、部分領域Ｄ１〜Ｄ９のうち当該第１領域を除くいずれかの領域が第２領域であり、当該第２領域における評価値が第２評価値である。

画像における物体４０の中心を通り、且つ、画像において物体４０を横切る長さが最大となる直線を第１中心線Ｃ１とする。画像における物体４０の中心を通り、且つ、第１中心線Ｃ１と直交する直線を第２中心線Ｃ２とする。評価装置３０は、物体４０の画像を、第１中心線Ｃ１および第２中心線Ｃ２に沿って２次元的に分割してよい。図２は、物体４０（本例においてはレモン）の画像を第１中心線Ｃ１および第２中心線Ｃ２のそれぞれの方向に沿って３分割した、９つの部分領域Ｄ１〜Ｄ９に分けた場合の一例である。

物体４０に局所的に品質劣化が生じると、対応する領域の透過スペクトルが変化する。評価装置３０は、部分領域Ｄ１〜Ｄ９のそれぞれについて、透過スペクトルにおける所定の波長成分の強度から評価値を算出してよい。評価装置３０は、当該評価値の部分領域Ｄ１〜Ｄ９にわたる分布から、物体４０の内部で発生している劣化の種類を判別できる。

例えば物体４０が柑橘系果物の場合、物体４０の第１中心線Ｃ１に沿った領域が腐る場合がある（軸腐れと称する）。第１中心線Ｃ１は、例えば、物体４０のへた部分と、物体４０の中心を通過する直線である。物体４０に軸腐れが生じると、画像において、第１中心線Ｃ１に沿った部分領域Ｄ２、Ｄ５、Ｄ８の色が変化する。一方、他の部分領域の色はそれほど変化しない。この場合、本例の評価装置３０は、第１領域（部分領域Ｄ２、Ｄ５、Ｄ８）の画像信号による第１評価値と、第２領域（Ｄ１、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６、Ｄ７、Ｄ９）の画像信号による第２評価値とを用いることで、物体４０の内部状態を判別する。各評価値は、画像信号から算出される、各領域の透過スペクトルに関する値であってよい。透過スペクトルは物体４０の各領域を透過した光束のスペクトルである。

また、評価装置３０は、第１領域および第２領域を含む第３領域に関する第３評価値を、第１評価値および第２評価値に基づいて判別された物体４０の内部状態により補正してもよい。一例として、第３領域は物体４０を分割する全ての部分領域Ｄ１〜Ｄ９を含む全体領域である。つまり、第３評価値は、物体４０の全体的な評価を示す値であり、第１評価値および第２評価値は、物体４０の局所的な評価を示す値である。第３領域は、物体４０の一部の領域（例えば物体４０の周縁部を除いた部分の領域）であってもよい。評価装置３０は、第３領域全体における画像信号から、第３評価値を算出してよい。第３評価値は、第３領域全体の透過スペクトルにおける所定の波長成分の強度から算出してよい。

評価装置３０は、各物体４０の透過スペクトルにおいて、所定の基準波長（第１波長）における透過信号値に対する、所定の比較波長（第２波長）の透過信号値の比から部分領域ごとに評価値を算出し、複数の部分領域にわたる当該評価値の分布に基づいて物体４０の状態を判別してよい。比較波長は、基準波長と異なる。評価装置３０は、複数の比較波長を用いて部分領域ごとに評価値を算出し、当該評価値の分布に基づいて物体４０の状態を判別してもよい。即ち、評価装置３０は、所定の基準波長における透過信号値に対する第１比較波長の透過信号値の比と、当該基準波長における透過信号値に対する第２比較波長の透過信号値の比とを用いて評価値を算出し、当該評価値の分布に基づいて物体４０の状態を判別してもよい。基準波長および比較波長は、物体４０の種類ごとに異なっていてもよい。

評価装置３０は、物体４０の第１領域（部分領域）および第２領域（部分領域）、並びに第３領域（全体領域）について、所定の基準波長の透過信号値に対する所定の比較波長の透過信号値の比から、それぞれ第１評価値および第２評価値、並びに第３評価値を算出してよい。評価装置３０は、当該第１評価値および当該第２評価値に基づいて判別された物体４０の内部状態により、当該第３評価値を補正してもよい。

図３は、物体４０（レモン）の状態を評価するための第３領域を設定するアルゴリズムの一例を示す図である。評価装置３０は、図３において説明するアルゴリズムに基づいて、第３領域を設定してよい。ステップＳ１００は、撮像部２０により物体４０を撮像するステップである。撮像部２０は、ステップＳ１００において、画像１２、画像１３、画像１４を撮像する。本例において画像１２は、光源装置１０が第１波長（例えば９００ｎｍの帯域）の光を主成分とする光束を照射したときの画像であり、画像１３は、光源装置１０が第２波長（例えば７００ｎｍの帯域）の光を主成分とする光束を照射したときの画像であり、画像１４は、光源装置１０が第３波長（例えば８００ｎｍの帯域）の光を主成分とする光束を照射したときの画像である。主成分とは、光束に含まれる各波長成分のうち、強度が最大の波長成分である。各光束には、主成分以外の波長成分は含まれていなくてもよい。

ステップＳ１１０は、評価装置３０が、画像間の視差を画素ごとに補正するステップである。評価装置３０は、基準となる画像に対する、他の２つの画像の視差を補正する。評価装置３０は、それぞれの画像に含まれる特徴点の位置ずれ量に基づいて、各画素の視差量を算出してよい。特徴点は、例えばレモンの外皮表面にあらわれる油胞である。評価装置３０は、画像間において対応する油胞を抽出し、対応する油胞の位置ずれ量に基づいて画像の各位置における視差量を算出してよい。

評価装置３０は、当該視差量に基づいて画像間の視差を画素ごとに補正した補正画像１６を生成してもよい。補正画像１６の各画素の画像信号には、少なくとも、第１波長、第２波長および第３波長の各波長における受光強度を算出可能な情報が含まれている。

なお、評価装置３０は、ステップＳ１００で撮像された３つの画像１２、１３、１４を合成した合成画像を生成した後、画像１２、１３、１４に生じた視差を補正してもよい。評価装置３０は、当該合成画像を生成した後、画像１２、１３、１４に生じた視差を補正した補正画像１６を生成してもよい。

ステップＳ１２０は、評価装置３０が、ステップＳ１１０で視差が補正された補正画像１６から第３領域６４を設定するステップである。評価装置３０は、補正画像１６における物体４０の境界を特定してよい。物体４０の境界とは、画像における物体４０と、背景および他の被写体との境界である。例えば評価装置３０は、モルフォロジー処理またはラベリング処理等により、補正画像１６を２値の画像に変換する。評価装置３０は、２値の画像に基づいて物体４０の境界を特定してよい。

評価装置３０は、物体４０の境界から所定の距離内にある周縁部５０を特定してよい。本例の周縁部５０は、物体４０の境界に沿った環状の領域である。当該距離は、物体４０の種類毎に予め設定されていてよい。本例においては、評価装置３０は、物体４０の領域から周縁部５０を除いた領域を第３領域６４とする。物体４０がレモンの場合、レモンの外皮の部分が周縁部５０であり、レモンの外果皮の部分を除いた果肉の領域が第３領域６４である。

第３領域６４は、図２の説明において述べた第１領域および第２領域を含む。第３領域６４を複数の領域に分割して、図２に示した部分領域としてよい。つまり、第１領域または第２領域として選択され得る部分領域には、周縁部５０が含まれなくてよい。

図４は、物体４０（本例においてはレモン）の各画素についての画素値の比の分布の一例を示す図である。本例では、評価装置３０は、第３領域６４に含まれる各画素の画素値の比を算出する。画素値の比は、撮像部２０により出力された画像信号の各画素の第１波長成分、第２波長成分および第３波長成分から求められてよい。本例の画素値の比は、第１波長成分に対する第２波長成分の比Ａと、第１波長成分に対する第３波長成分の比Ｂとを含む。評価装置３０は、図４に示すように、比Ａの分布１７と、比Ｂの分布１８を算出してよい。

本例の評価装置３０は、画素値の比Ａおよび比Ｂから、物体４０に対して一つの第３評価値（すなわち、物体の状態を評価するための第３評価値）を算出する。本例の評価装置３０は、画素毎の比Ａの最頻値Ｖ１と画素毎の比Ｂの最頻値Ｖ２とに基づいて第３評価値を算出する。評価装置３０は、画素毎の比Ａの中央値と画素毎の比Ｂの中央値とに基づいて第３評価値を算出してもよい。

第３評価値は、最頻値Ｖ１と最頻値Ｖ２との積であってもよい。図４においては第３領域６４における第３評価値の算出方法を説明したが、第１領域における第１評価値および第２領域における第２評価値も同様に算出できる。評価装置３０は、第１領域に含まれる各画素の画素値（画素信号）から第１評価値を算出してよい。評価装置３０は、第２領域に含まれる各画素の画素値（画素信号）から第２評価値を算出してよい。

図５は、複数の物体４０についての最頻値Ｖ１と最頻値Ｖ２の分布を示す図である。図５は、第３評価値における最頻値Ｖ１および最頻値Ｖ２の分布例を示している。物体４０がレモンの場合、レモンの品質は最頻値Ｖ１が大きいほど新鮮である蓋然性が高く、最頻値Ｖ１が小さいほど劣化している蓋然性が高い。また、レモンの品質は、最頻値Ｖ２が大きいほど新鮮である蓋然性が高く、最頻値Ｖ２が小さいほど劣化している蓋然性が高い。評価装置３０は、第３評価値（最頻値Ｖ１と最頻値Ｖ２の積）が予め定められた閾値以上となる場合にレモンの品質が正常であると判定し、閾値未満となる場合にレモンに品質劣化が発生していると判定してよい。評価装置３０は、最頻値Ｖ１および最頻値Ｖ２の積以外の方法で物体４０を評価してもよい。評価装置３０は、最頻値Ｖ１および最頻値Ｖ２のそれぞれが、予め定められた許容範囲に含まれているか否かに基づいて、物体４０を評価してもよい。品質劣化が発生していると判定されたレモンは、例えば出荷対象から外される。図５において、閾値曲線を実線にて示している。

評価装置３０は、第１評価値および第２評価値に基づいて、物体４０の評価を補正する。評価装置３０は、第１評価値および第２評価値に基づいて第３評価値を補正してよい。評価装置３０は、第１評価値および第２評価値に基づいて、物体４０の評価に用いる閾値を補正してよく、許容範囲を補正してもよい。

図６は、評価装置３０における処理例を示すフローチャートである。まず第３評価値算出段階Ｓ７０２において、評価装置３０は、物体４０の第３評価値を算出する。次に、評価段階Ｓ７０４において、評価装置３０は、第３評価値が予め定められた範囲内であるか否かを判定する。本例においては、評価装置３０は、第３評価値が第１基準値Ｒ１以上、第２基準値Ｒ２以下の範囲内であるか否かを判定する。本例の第３評価値は、数値が大きいほど物体４０が高品質であることを示している。第３評価値が第１基準値Ｒ１より小さい場合、第１評価値および第２評価値を用いた第３評価値の補正をするまでもなく、物体４０が不良であると判定できる。また、第３評価値が第２基準値Ｒ２より大きい場合、第１評価値および第２評価値を用いた第３評価値の補正をするまでもなく、物体４０が良品であると判定できる。このため、本例の評価装置３０は、第３評価値が第１基準値Ｒ１から第２基準値Ｒ２までの範囲に入っていない場合（ＮＯ）、Ｓ７０６の状態判別段階を経ずに、評価決定段階Ｓ７０８において第３評価値を決定する。

第３評価値が、第１基準値Ｒ１から第２基準値Ｒ２までの範囲に入っている場合、状態判別段階Ｓ７０６において、評価装置３０は各部分領域の評価値の分布から物体４０の状態を判別する。評価装置３０は、部分領域（例えば図２の部分領域Ｄ１〜Ｄ９）ごとの評価値を算出する。評価装置３０は、部分領域ごとの評価値の複数の部分領域にわたる分布から物体４０の状態を判別し、当該判別結果に基づいて第３評価値を補正する。

続くステップＳ７０８において、評価装置３０は状態判別段階Ｓ７０６における第３評価値の補正結果を第３評価値とする。このように、本例においては、評価装置３０は部分領域ごとの評価値の分布から第３評価値を補正することで、物体４０の状態をより正確に評価できる。

評価装置３０は、状態判別段階Ｓ７０６における第３評価値の補正を機械学習により行ってもよい。例えば、評価装置３０は、部分領域の分布状態と補正後の第３評価値との関係を機械学習済みの評価値推論モデルに部分領域の分布状態を入力し、当該評価値推論モデルが出力する値を第３評価値としてもよい。

ステップＳ７１０において、評価装置３０は第３評価値に基づいて物体４０の状態を評価する。評価装置３０は、第３評価値と閾値とを比較することで物体４０を評価してよい。評価装置３０は、物体４０を良否の２段階に評価してよく、より多くの段階に評価してもよい。

図７は、状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の一例を説明する図である。図７において、評価値Ｖ_Ｄ１〜Ｖ_Ｄ９は、それぞれ部分領域Ｄ１〜Ｄ９の評価値である。本例は、物体４０に軸腐れが生じているか否かを判別し、判別結果に応じて第３評価値を補正する場合である。

評価装置３０は、物体４０の中心軸を抽出してよい。物体４０が柑橘系作物の場合、評価装置３０は、画像における物体４０の先端部４４とへた部４２を抽出してよい。評価装置３０は、物体４０の種類毎に予め記憶したテンプレート画像と物体４０の画像とを比較して、パターンマッチング等により物体４０の先端部４４とへた部４２とを抽出してよい。評価装置３０は、物体４０の先端部４４とへた部４２とを結ぶ軸を、物体４０の中心軸としてよい。他の例では、評価装置３０は、図２に示した第１中心線Ｃ１および第２中心線Ｃ２のいずれかを物体４０の中心軸として選択してもよい。評価装置３０は、物体４０の種類に基づいて、第１中心線Ｃ１および第２中心線Ｃ２のいずれかを中心軸として選択してよい。評価装置３０は、物体４０の種類に関する情報を外部から取得してよく、物体４０の画像から判別してもよい。なお本明細書では、物体４０の中心軸と平行な軸をＹ軸とし、中心軸と直交する軸をＸ軸とする。

物体４０（レモン）のＸ軸方向における中央の部分領域の評価値が、Ｘ軸方向における両端の部分領域の評価値よりも低い場合、評価装置３０は、物体４０に軸腐れが発生していると判定してよい。例えば、部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８が、部分領域Ｄ７の評価値Ｖ_Ｄ７より低く、且つ、部分領域Ｄ９の評価値Ｖ_Ｄ９よりも低い場合、評価装置３０は、物体４０（レモン）に軸腐れが発生していると判定してよい。このように、評価装置３０は各部分領域の評価値の分布から、物体４０の状態を判定する。本例においては、評価装置３０は第１領域６０（部分領域Ｄ８）の画像信号による第１評価値Ｖ_Ｄ８と、第２領域６２（部分領域Ｄ７およびＤ９）の画像信号による第２評価値Ｖ_Ｄ７およびＶ_Ｄ９とを用いることにより、物体４０に軸腐れが発生していると判定している。

物体４０に軸腐れが生じていても、物体４０の全体的な評価を示す第３評価値Ｖ_ｗは、第３評価値の閾値Ｖ_ｔｈより大きい場合がある。一方で、物体４０に軸腐れが生じている場合には、物体４０は低く評価されることが好ましい。この場合、評価装置３０は、第３評価値Ｖ_ｗの値を小さくする負の補正を行う。これにより、軸腐れが生じた物体４０の評価を下げて、物体４０を評価できる。

評価装置３０は、第１評価値と第２評価値とにより、第３評価値の補正量を異ならせてもよい。評価装置３０は、第１評価値と第２評価値とによって第３評価値の補正量を異ならせることにより、軸腐れの程度に応じて物体４０の評価を調整できる。評価装置３０は、物体４０に軸腐れが生じている場合には物体４０を不良と判定してもよい。

図７は、部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８が、部分領域Ｄ７の評価値Ｖ_Ｄ７より低く、且つ、部分領域Ｄ９の評価値Ｖ_Ｄ９よりも低い場合の例を示している。部分領域Ｄ８は、物体４０の中心軸が通過する複数の部分領域のうち、Ｙ軸方向における一端の部分領域である。他の例では、評価装置３０は、部分領域Ｄ２の評価値Ｖ_Ｄ２が部分領域Ｄ１の評価値Ｖ_Ｄ１および部分領域Ｄ３の評価値Ｖ_Ｄ３より低い場合も、物体４０に軸腐れが発生していると判定してよい。本例においては、第１領域６０は部分領域Ｄ２であり、第２領域６２は部分領域Ｄ１および部分領域Ｄ３である。一例として、部分領域Ｄ８は物体４０の先端部４４を含む領域であり、部分領域Ｄ２はへた部４２を含む領域である。物体４０がレモン等の柑橘系果物の場合、軸腐れはへた部４２および先端部４４のいずれか一方または両方から進行する。このため、部分領域Ｄ１〜Ｄ３の評価値Ｖ_Ｄ１〜Ｖ_Ｄ３から、物体４０における軸腐れを精度よく判定できる。

上記した例のほか、評価装置３０は、部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５が部分領域Ｄ４の評価値Ｖ_Ｄ４および部分領域Ｄ６の評価値Ｖ_Ｄ６より低い場合も、物体４０に軸腐れが発生していると判定してよい。本例においては、第１領域６０は部分領域Ｄ５であり第２領域６２は部分領域Ｄ４および部分領域Ｄ６である。部分領域Ｄ５は、物体４０の中心軸が通過する部分領域のうち、Ｙ軸方向における中央に配置された領域である。

評価装置３０は、撮像部２０により出力された画像信号のうち、複数の部分領域の画像信号による複数の評価値に基づいて、物体４０の状態を判別してもよい。即ち、部分領域Ｄ２、Ｄ５およびＤ８の３つの領域をまとめた領域の評価値が、部分領域Ｄ１、Ｄ４およびＤ７の３つの領域をまとめた領域の評価値よりも低く、且つ、部分領域Ｄ３、Ｄ６およびＤ９の３つの領域をまとめた領域の評価値よりも低い場合、物体４０の軸腐れが発生していると判定してよい。

図８は、状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の他の一例を説明する図である。本例は、物体４０に局所的な外皮劣化が生じているか否かを判別し、判別結果に応じて第３評価値を補正する場合である。

物体４０（レモン）のＸ軸方向またはＹ軸方向における両端の部分領域（外皮を含む部分領域）の評価値が、その部分領域に接する他の部分領域の評価値よりも低い場合、評価装置３０は物体４０に外皮劣化が生じていると判定してよい。例えば、部分領域Ｄ９の評価値Ｖ_Ｄ９が、部分領域Ｄ９に接する部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５、部分領域Ｄ６の評価値Ｖ_Ｄ６および部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８のいずれよりも低い場合、評価装置３０は、物体４０（レモン）に外皮劣化が生じていると判定してよい。本例においては、評価装置３０は第１領域６０（部分領域Ｄ９）の画像信号による第１評価値Ｖ_Ｄ９と、第２領域６２（部分領域Ｄ５、Ｄ６およびＤ８）の画像信号による第２評価値Ｖ_Ｄ５、Ｖ_Ｄ６およびＶ_Ｄ８とを用いることにより、物体４０に外皮劣化が発生していると判定している。

物体４０が青果物の場合、外皮が劣化すると、当該外皮を含む第１領域６０の第１評価値は非常に小さくなる。一方で、外皮は果肉よりも光束の拡散性が低く、外皮劣化によって透過スペクトルが変化した光束は、他の領域まで拡散しにくい。このため、第１領域６０に隣接する領域であっても、外皮劣化が生じていない第２領域６２の第２評価値は、それほど小さくならない。このため、第２評価値が第１評価値と比較して局所的に低い場合に、外皮劣化が生じていると判定できる。

外皮劣化が生じると、当該領域の評価値は非常に小さくなる。このため、全体的な評価である第３評価値Ｖ_ｗも低下する。しかし、外皮劣化が生じていても、物体４０の内部品質は劣化していない場合もある。評価装置３０は、物体４０に外皮劣化が生じていると判定した場合に、第３評価値Ｖ_ｗの値を大きくする正の補正を行う。これにより、外皮劣化が生じた物体４０の評価を上げて、物体４０を評価できる。

図８の例は、部分領域Ｄ９の評価値Ｖ_Ｄ９が、部分領域Ｄ９に接する部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５、部分領域Ｄ６の評価値Ｖ_Ｄ６および部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８のいずれよりも低い場合であるが、部分領域Ｄ１の評価値Ｖ_Ｄ１が、部分領域Ｄ２の評価値Ｖ_Ｄ２、部分領域Ｄ４の評価値Ｖ_Ｄ４および部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５のいずれよりも低い場合も、評価装置３０は物体４０に外皮劣化が発生していると判定してよい。また、部分領域Ｄ３の評価値Ｖ_Ｄ３が、部分領域Ｄ２の評価値Ｖ_Ｄ２、部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５および部分領域Ｄ６の評価値Ｖ_Ｄ６のいずれよりも低い場合も、評価装置３０は物体４０に外皮劣化が発生していると判定してよい。また、部分領域Ｄ７の評価値Ｖ_Ｄ７が、部分領域Ｄ４の評価値Ｖ_Ｄ４、部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５および部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８のいずれよりも低い場合も、評価装置３０は物体４０に外皮劣化が発生していると判定してよい。

図９は、状態判別段階Ｓ７０６における補正処理の他の一例を説明する図である。本例は、物体４０に経時的な鮮度劣化が生じているか否かを判別し、判別結果に応じて第３評価値を補正する場合である。

物体４０（レモン）の中心軸を通り、且つ、Ｙ軸方向における中央の部分領域の評価値が、Ｙ軸方向においてその部分領域を挟む２つの部分領域の評価値よりも低い場合、評価装置３０は、物体４０（レモン）に継時的な鮮度劣化が生じていると判定してよい。例えば、部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５が、Ｙ軸方向において部分領域Ｄ５を挟む部分領域Ｄ２の評価値Ｖ_Ｄ２よりも低く、且つ、部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８よりも低い場合、評価装置３０は、物体４０（レモン）に継時的な鮮度劣化が生じていると判定してよい。本例においては、評価装置３０は、第１領域６０（部分領域Ｄ５）の画像信号による第１評価値Ｖ_Ｄ５と、第２領域６２（部分領域Ｄ２およびＤ８）の画像信号による第２評価値Ｖ_Ｄ２およびＶ_Ｄ８とを用いることにより、物体４０に経時的な鮮度劣化が発生していると判定している。

評価装置３０は、第１領域６０の第１評価値が、いずれの第２領域６２の第２評価値よりも低い場合に、物体４０に鮮度劣化が生じていると判定してよい。物体４０が青果物の場合、軸腐れ等の劣化ではなく通常の鮮度劣化が生じると、へた部４２および先端部４４から離れた部分から劣化が進みやすい。このため、Ｙ軸方向における中央に配置された第１領域６０と、端部に配置された第２領域６２の評価値を比較することで、物体４０に鮮度劣化が生じているかを判定できる。

鮮度劣化が生じると、全体的な第３評価値Ｖ_ｗは低下する。しかし、鮮度劣化が生じても、内部品質はそれほど劣化していない場合もある。また、季節によっては、ある程度の鮮度劣化が生じていても、消費者等により許容される場合もある。評価装置３０は、物体４０に鮮度劣化が生じていると判定した場合に、第３評価値Ｖ_ｗを大きくする正の補正を行ってよい。これにより、鮮度劣化が生じた物体４０の評価を上げて、物体４０を評価できる。評価装置３０は、第１評価値および第２評価値により、第３評価値の補正量を変化させてもよい。また、評価装置３０は、第３評価値Ｖ_ｗの補正量を、季節に応じて変動させてもよい。例えば物体４０の旬ではない季節においては、第３評価値Ｖ_ｗの補正量を大きくする。第３評価値Ｖ_ｗの時期毎の補正量は、評価装置３０に予め設定されていてよい。

図９の例は、部分領域Ｄ５の評価値Ｖ_Ｄ５が部分領域Ｄ２の評価値Ｖ_Ｄ２よりも低く、且つ、部分領域Ｄ８の評価値Ｖ_Ｄ８よりも低い場合であるが、部分領域Ｄ４の評価値Ｖ_Ｄ４が部分領域Ｄ１の評価値Ｖ_Ｄ１よりも低く、且つ、部分領域Ｄ７の評価値Ｖ_Ｄ７よりも低い場合も、評価装置３０は物体４０に経時的な鮮度劣化が生じていると判定してよい。また、部分領域Ｄ６の評価値Ｖ_Ｄ６が部分領域Ｄ３の評価値Ｖ_Ｄ３よりも低く、且つ、部分領域Ｄ９の評価値Ｖ_Ｄ９よりも低い場合も、評価装置３０は物体４０に経時的な鮮度劣化が生じていると判定してよい。

以上説明した通り、本例の検査装置１００によれば、第１領域６０における第１評価値と第２領域６２における第２評価値により、物体４０の状態を評価する。このため、本例の検査装置１００は、物体４０の状態（物体内部の劣化の状態）に応じた評価が可能となる。特に、物体４０が青果物の場合等、物体４０の内部における光束の散乱特性が高い場合、物体４０の各領域を通過した光束が平均化される。物体４０の全体的な評価である第３評価値は、物体４０の内部において品質劣化が発生した部分による光束と、新鮮な部分による光束とが平均化された光束に基づいて、物体４０を評価してしまう。このため、物体４０の最適な評価が困難な場合がある。本例の検査装置１００によれば、第１評価値および第２評価値により、物体４０の最適な評価が可能となる。

図１０は、評価装置３０として機能するコンピュータ１２００の一例を示す図である。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーションまたは当該装置の１または複数の「部」として機能させ、または当該オペレーションまたは当該１または複数の「部」を実行させることができ、および／またはコンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。このようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。当該機能は、ＦＰＧＡで実装してもよい。一例としてプログラムは、コンピュータ１２００を、評価装置３０として機能させる。

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、グラフィックコントローラ１２１６、およびディスプレイデバイス１２１８を含み、これらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続される。コンピュータ１２００はまた、通信インターフェース１２２２、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６、およびＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続される。コンピュータはまた、ＲＯＭ１２３０およびキーボード１２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続される。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０およびＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、これにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等または当該グラフィックコントローラ１２１６自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示させる。

通信インターフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１から読み取り、ハードディスクドライブ１２２４にＲＡＭ１２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ１２３０は、内部に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもあるハードディスクドライブ１２２４、ＲＡＭ１２１４、またはＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーションまたは処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ１２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ１２１２は、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような、様々なタイプの情報が、情報処理されるべく、記録媒体に格納されてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、これにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

以上の説明によるプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上またはコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、これにより、プログラムをコンピュータ１２００にネットワークを介して提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・光源装置、１１・・・発光部、１２・・・画像、１３・・・画像、１４・・・画像、１６・・・補正画像、１７・・・比Ａの分布、１８・・・比Ｂの分布、２０・・・撮像部、３０・・・評価装置、４０・・・物体、４２・・・へた部、４４・・・先端部、５０・・・周縁部、６０・・・第１領域、６２・・・第２領域、６４・・・第３領域、７０・・・搬送部、１００・・・検査装置、１２００・・・コンピュータ、１２０１・・・ＤＶＤ−ＲＯＭ、１２１０・・・ホストコントローラ、１２１２・・・ＣＰＵ、１２１４・・・ＲＡＭ、１２１６・・・グラフィックコントローラ、１２１８・・・ディスプレイデバイス、１２２０・・・入出力コントローラ、１２２２・・・通信インターフェース、１２２４・・・ハードディスクドライブ、１２２６・・・ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、１２３０・・・ＲＯＭ、１２４０・・・入出力チップ、１２４２・・・キーボード

Claims (10)

1. 互いに異なる複数の波長帯域の光束のそれぞれを選択的に照射する光源装置と、
   前記光束が照射された物体からの光束による像を撮像して画像信号を出力する撮像部と、
   前記画像信号による画像のうちの第１領域の前記画像信号による第１評価値と、前記画像のうちの前記第１領域と異なる第２領域の前記画像信号による第２評価値とにより、前記物体の状態を評価する評価装置とを備える検査装置。
2. 請求項１に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記画像のうちの前記第１領域と前記第２領域とを含む第３領域の前記画像信号による第３評価値を、前記物体の状態により補正する検査装置。
3. 請求項２に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記第３評価値が予め定められた範囲内であると、前記第１評価値と前記第２評価値とによる前記物体の状態により前記第３評価値を補正する検査装置。
4. 請求項２に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記第１評価値と前記第２評価値とにより、前記第３評価値の補正量を異ならせる検査装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記画像のうちの複数の部分領域の前記画像信号による複数の評価値に基づいて、前記第１領域と前記第２領域を選択する検査装置。
6. 請求項２から４のいずれか一項に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記画像のうち前記物体の周縁部を除いた領域を前記第３領域として前記第３評価値を算出する検査装置。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載の検査装置であって、
   前記光束は近赤外域の波長帯域である検査装置。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の検査装置であって、
   前記評価装置は、前記画像信号の第１波長成分に対する第２波長成分の比と、前記第１波長成分に対する第３波長成分の比とに基づいて前記第１評価値および前記第２評価値を算出する検査装置。
9. 物体からの光束による像を撮像した画像信号による画像のうちの第１領域の前記画像信号による第１評価値と、前記画像のうちの前記第１領域と異なる第２領域の前記画像信号による第２評価値とにより、前記物体の状態を評価する評価装置。
10. コンピュータを、請求項９に記載の評価装置として機能させるためのプログラム。

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