JP2020159832A - 分光検査方法および検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】予めＲＧＢカメラを用意する必要がなく、さらに、システムの構成が複雑化することもなく、用意すべきカメラの種類を判定することができる分光検査方法および検査システを提供すること。【解決手段】本発明の分光検査方法は、分光カメラを用いて、ｎの波長領域で不良品を撮像して、複数波長不良品画像を取得する工程と、複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成する工程と、不良品ＲＧＢ画像に基づいて検査を行い、不良品が不良品であると判定される場合、ＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たすと判定し、不良品ＲＧＢ画像に基づいて検査を行い、不良品が不良品であると判定されない場合、かつ、複数波長不良品画像に基づいて検査を行い、不良品が不良品と判定される場合、分光カメラを用いた分光カメラ検査のみ、所定の基準を満たす、と判定する判定工程と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、分光検査方法および検査システムに関するものである。

物品を生産する際に、生産された、または、生産途中の物品を検査する検査工程において、かかる物品の表面性状を検査するために、カメラを用いて物品の画像を取得し、この画像を用いて検査する画像検査が知られている。

この物品の画像を取得するカメラとして、分光スペクトル情報すなわち分光スペクトル画像が撮像される分光カメラを選択する場合と、ＲＧＢ画像が撮像されるＲＧＢカメラを選択する場合とを、検査すべき物品の種類、もしくは、その検査に求められる精度等に応じて、その検査に導入するカメラの種類を、ＲＧＢカメラで十分であるのか、それとも、分光カメラを選択する必要があるのかを、カメラを導入するのに先立って、判定することが求められる。

例えば、特許文献１では、物品のＲＧＢ画像を取得するＲＧＢカメラと、物品の分光スペクトル画像を取得する分光カメラと、これらの画像を取得するための２系統の光路とを有し、これら２系統の光路を切り替えることで、同一の物品としての対象物を撮像可能なように構成された検査システムが提案されている。

特開２０１２−１５４６２８号公報

しかしながら、特許文献１で提案されている検査システムでは、２系統の光路を切り替えるため、かかる検査システムが備える装置の構成が複雑になると言う課題が生じる。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

本発明の適用例に係る分光検査方法は、ｎを４以上の整数としたとき、分光カメラを用いて、ｎの波長領域で不良品を撮像して複数波長不良品画像を取得する第１取得工程と、
前記複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成する第１生成工程と、
前記不良品ＲＧＢ画像を用いて前記不良品に対する所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は所定の基準を満たす、と判定し、
前記不良品ＲＧＢ画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定されない場合、かつ、前記複数波長不良品画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラ検査は前記所定の基準を満たさず、前記分光カメラを用いた分光カメラ検査は前記所定の基準を満たす、と判定する判定工程と、を有する。

本発明の検査システムが適用されたロボットシステムの実施形態を示す側面図である。 図１に示すロボットシステムが備える分光カメラのレンズ側を示す平面図である。 図２に示す分光カメラのＡ−Ａ線断面図である。 図１に示すロボットシステムの概略構成を示すブロック図である。 図１に示すロボットシステムにパーソナルコンピューターを装着したときの概略構成を示すブロック図である。 図２、図３に示す分光カメラが備える分光部が有する波長可変干渉フィルターをファブリーペローエタロンフィルターに適用した一例を示す縦断面図である。 フォーカスが合う位置と、波長可変干渉フィルターを透過する光の波長との関係を示す模式図である。 フォーカスが合う位置と、波長可変干渉フィルターを透過する光の波長との関係を示すグラフである。 波長可変干渉フィルターを透過する光の波長と、その波長において得られる分光画像の倍率との関係を示すグラフである。 物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理および検査処理の概略を説明するための模式図である。 物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理を説明するための模式図である。 物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理を説明するための模式図である。 図５に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する調整処理を実施する際のフローチャートである。 各波長において、フォーカスが合う位置を決定する方法を説明するための模式図である。 波長と、各波長において決定されたフォーカスが合う位置の位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、各波長において取得される分光画像の倍率との関係の一例を示す表である。 図４に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する検査処理を実施する際に入力する条件の一例を示す模式図である。 図４に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する検査処理を実施する際のタイミングチャートである。 各波長について倍率変換がなされた分光画像が重ね合わされた状態を示す模式図である。 各波長について倍率変換がなされた分光画像を重ね合せることで得られた分光スペクトル情報を示す模式図である。 ＲＧＢカメラの分光感度曲線を示すグラフである。 分光カメラの分光感度曲線を示すグラフである。 分光カメラの分光感度を、２０ｎｍの幅を有する波長領域毎に、平均化することで求められた棒グラフである。 ＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数を示す表である。 電子部品が備える電極に異物が付着していない良品を示す平面図である。 電子部品が備える電極に異物が付着している不良品を示す平面図である。 図４に示すロボットシステムにより、用いるべきカメラの種類を、分光カメラを用いて判定する分光検査方法における判定処理を実施する際のフローチャートである。 分光カメラにより得られた良品の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を示すグラフである。 分光カメラにより得られた不良品の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を示すグラフである。 シミュレートされた良品のＲＧＢ画像（Ｘ１）を示すグラフである。 シミュレートされた不良品のＲＧＢ画像（Ｘ２）を示すグラフである。

以下、本発明の分光検査方法および検査システムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。

まず、本発明の分光検査方法を説明するのに先立って、本発明の分光検査方法が適用されたロボットシステム、すなわち、本発明の検査システムが適用されたロボットシステムについて説明する。

＜ロボットシステム＞
図１は、本発明の検査システムが適用されたロボットシステムの実施形態を示す側面図、図２は、図１に示すロボットシステムが備える分光カメラのレンズ側を示す平面図、図３は、図２に示す分光カメラのＡ−Ａ線断面図、図４は、図１に示すロボットシステムの概略構成を示すブロック図、図５は、図１に示すロボットシステムにパーソナルコンピューターを装着したときの概略構成を示すブロック図、図６は、図２、図３に示す分光カメラが備える分光部が有する波長可変干渉フィルターをファブリーペローエタロンフィルターに適用した一例を示す縦断面図である。なお、図１では、表示装置６１および入力装置６２の図示は省略されている。

なお、図１では、説明の便宜上、互いに直交する３軸として、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸を図示している。また、以下では、ｘ軸に平行な方向を「ｘ軸方向」とも言い、ｙ軸に平行な方向を「ｙ軸方向」とも言い、ｚ軸に平行な方向を「ｚ軸方向」とも言う。さらに、以下では、図示された各矢印の先端側を「＋（プラス）」、基端側を「−（マイナス）」と言い、＋ｘ軸方向に平行な方向を「＋ｘ軸方向」とも言い、−ｘ軸方向に平行な方向を「−ｘ軸方向」とも言い、＋ｙ軸方向に平行な方向を「＋ｙ軸方向」とも言い、−ｙ軸方向に平行な方向を「−ｙ軸方向」とも言い、＋ｚ軸方向に平行な方向を「＋ｚ軸方向」とも言い、−ｚ軸方向に平行な方向を「−ｚ軸方向」とも言う。

さらに、以下では、説明の便宜上、図１中の＋ｚ軸方向（ｚ軸方向＋側）（上側）を「上」、−ｚ軸方向（ｚ軸方向−側）（下側）を「下」とも言う。また、ロボットアーム２０については、図１中の基台２１側を「基端」、その反対側（分光カメラ７側）を「先端」と言う。また、図１中のｚ軸方向（上下方向）を「鉛直方向」とし、ｘ軸方向およびｙ軸方向（左右方向）を「水平方向」とする。

また、本明細書において、「水平」とは、完全に水平な場合のみならず、水平に対して±５°以内で傾斜している場合も含む。同様に、本明細書において、「鉛直」とは、完全に鉛直な場合のみならず、鉛直に対して±５°以内で傾斜している場合も含む。また、本明細書において、「平行」とは、２つの線（軸を含む）または面が、互いに完全な平行である場合のみならず、±５°以内で傾斜している場合も含む。また、本明細書において、「一致」とは、２つの線（軸を含む）または面が、互いに完全に一致している場合のみならず、±５°以内で傾斜している場合も含む。また、本明細書において、「直交」とは、２つの線（軸を含む）または面が、互いに完全な直交である場合のみならず、±５°以内で傾斜している場合も含む。

図１、図４および図５に示すロボットシステム１００は、例えば、生産ラインで生産された、または、生産途中の物品の表面性状、すなわち、物品の色や物品に付着している異物の有無を検査するために、この物品を対象物Ｘとして、対象物Ｘの分光情報を取得するために用いられるものである。このロボットシステム１００は、制御装置１と、ロボット２と、分光カメラ７と、表示装置６１（表示部）と、入力装置６２（入力部）とを備え、さらに、装脱着が可能なパーソナルコンピューター３を備えている。

なお、図示の構成では、制御装置１は、ロボット２の外側に配置されているが、これに限定されず、ロボット２に内蔵されていてもよい。

また、図示の構成では、ロボット２、分光カメラ７およびパーソナルコンピューター３と制御装置１とは、それぞれ、ケーブル２００等を介して電気的に接続（以下、単に「接続」とも言う）されているが、これに限定されず、無線方式で通信を行うようになっていてもよい。すなわち、ロボット２と制御装置１とは、有線通信で接続されていてもよく、また、無線通信で接続されていてもよい。

以下、ロボットシステム１００を構成する各部について説明する。
＜ロボット＞
ロボット２の種類は、分光カメラ７を鉛直方向に移動させ得る構成のものであれば、特に限定されないが、本実施形態では、ロボット２は、水平多関節ロボットの１例であるスカラロボットで構成される。

ロボット２は、図１に示すように、基台２１と、第１アーム２２と、第２アーム２３と、作業ヘッド２４と、配管部材９とを備えている。なお、これら第１アーム２２、第２アーム２３および作業ヘッド２４等によりロボットアーム２０が構成される。

また、ロボット２は、第１アーム２２を基台２１に対して回動（駆動）させる駆動部２５と、第２アーム２３を第１アーム２２に対して回動させる駆動部２６と、作業ヘッド２４のシャフト２４１を第２アーム２３に対して回動させる駆動部２７と、シャフト２４１を第２アーム２３に対してｚ軸方向に移動させる駆動部２８と、角速度センサー２９とを備えている。

駆動部２５は、図４、図５に示すように、第１アーム２２の筐体２２０内に内蔵されており、駆動力を発生するモーター２５１と、モーター２５１の駆動力を減速する図示しない減速機と、モーター２５１または減速機の回転軸の回転角度を検出する位置センサー２５２とを有している。

駆動部２６は、第２アーム２３の筐体２３０に内蔵されており、駆動力を発生するモーター２６１と、モーター２６１の駆動力を減速する図示しない減速機と、モーター２６１または減速機の回転軸の回転角度を検出する位置センサー２６２とを有している。

駆動部２７は、第２アーム２３の筐体２３０に内蔵されており、駆動力を発生するモーター２７１と、モーター２７１の駆動力を減速する図示しない減速機と、モーター２７１または減速機の回転軸の回転角度を検出する位置センサー２７２とを有している。

駆動部２８は、第２アーム２３の筐体２３０に内蔵されており、駆動力を発生するモーター２８１と、モーター２８１の駆動力を減速する図示しない減速機と、モーター２８１または減速機の回転軸の回転角度を検出する位置センサー２８２とを有している。

モーター２５１、モーター２６１、モーター２７１およびモーター２８１としては、例えば、ＡＣサーボモーター、ＤＣサーボモーター等のサーボモーターを用いることができる。また、減速機としては、例えば、遊星ギア型の減速機、波動歯車装置等を用いることができる。また、位置センサー２５２、位置センサー２６２、位置センサー２７２および位置センサー２８２は、例えば、角度センサーとすることができる。

駆動部２５、駆動部２６、駆動部２７および駆動部２８は、それぞれ、対応する図示しないモータードライバーに接続されており、モータードライバーを介して制御装置１のロボット制御部１１により制御される。なお、各減速機は省略されていてもよい。

また、角速度センサー２９（センサー）は、第２アーム２３に内蔵されている。このため、第２アーム２３の角速度を検出することができる。この検出した角速度の情報に基づいて、制御装置１は、ロボット２の制御を行う。また、角速度センサー２９は、駆動部２６〜２８よりも−ｙ軸側、すなわち、基台２１の遠位側に設置されている。

基台２１は、例えば、図示しない床面にボルト等によって固定されている。基台２１の上端部には第１アーム２２が連結されている。第１アーム２２は、基台２１に対して鉛直方向に沿う第１回動軸Ｏ１回りに回動可能となっている。第１アーム２２を回動させる駆動部２５が駆動すると、第１アーム２２が基台２１に対して第１回動軸Ｏ１回りに水平面内で回動する。また、位置センサー２５２により、基台２１に対する第１アーム２２の駆動（回動量）が検出できるようになっている。

また、第１アーム２２の先端部には、第２アーム２３が連結されている。第２アーム２３は、第１アーム２２に対して鉛直方向に沿う第２回動軸Ｏ２回りに回動可能となっている。第１回動軸Ｏ１の軸方向と第２回動軸Ｏ２の軸方向とは同一である。すなわち、第２回動軸Ｏ２は、第１回動軸Ｏ１と平行である。第２アーム２３を回動させる駆動部２６が駆動すると、第２アーム２３が第１アーム２２に対して第２回動軸Ｏ２回りに水平面内で回動する。また、位置センサー２６２により、第１アーム２２に対する第２アーム２３の駆動（回動量）が検出できるようになっている。

また、第２アーム２３は、底板２３１、天板２３２およびこれらを連結している側壁２３３を有する筐体２３０を有している。この筐体２３０の内部、すなわち、底板２３１上には、角速度センサー２９、駆動部２６、駆動部２７および駆動部２８が＋ｙ軸側からこの順で並んでいる。

また、筐体２３０は、天板２３２と側壁２３３との間に位置する傾斜部２３４を有している。この傾斜部２３４は、天板２３２の−ｙ軸側に設けられている。また、この傾斜部２３４は、ｚ軸に対して傾斜して設けられている。

また、第２アーム２３の先端部には、シャフト２４１を有する作業ヘッド２４が設置されている。シャフト２４１は、第２アーム２３に対して、鉛直方向に沿う第３回動軸Ｏ３回りに回動可能であり、かつ、上下方向すなわち鉛直方向に沿って移動（昇降）可能となっている。このシャフト２４１は、ロボットアーム２０の第３アームであり、ロボットアーム２０の最も先端のアームである。

シャフト２４１を回動させる駆動部２７が駆動すると、シャフト２４１は、ｚ軸回りに正逆回転（回動）する。また、位置センサー２７２により、第２アーム２３に対するシャフト２４１の回転量が検出できるようになっている。

また、シャフト２４１をｚ軸方向に移動させる駆動部２８が駆動すると、シャフト２４１は、上下方向（ｚ軸方向）に移動する。また、位置センサー２８２により、第２アーム２３に対するシャフト２４１のｚ軸方向の移動量が検出できるようになっている。

また、シャフト２４１の先端部（下端部）には、分光カメラ７が着脱可能に配置される。この分光カメラ７は、生産ラインで生産された、または、生産途中の物品を対象物Ｘすなわち測定対象として、その表面性状を検査するために、対象物Ｘの分光情報すなわち分光スペクトルを取得するために使用されるが、その詳細については、以下で説明する。

なお、分光カメラ７は、本実施形態では、ロボット２の構成要素になっていないが、分光カメラ７の一部または全部がロボット２の構成要素になっていてもよい。また、分光カメラ７は、本実施形態では、ロボットアーム２０の構成要素になっていないが、分光カメラ７の一部または全部がロボットアーム２０の構成要素になっていてもよい。

＜分光カメラ＞
分光カメラ７は、図１に示すように、シャフト２４１の先端部（下端部）に、直接または図示しない連結部材を介して、上下方向が分光カメラ７の光軸方向と一致するように着脱可能に連結されている。

この分光カメラ７は、制御装置１の制御に基づいて、生産された、または、生産途中の物品である対象物Ｘが有する固有の分光情報を取得するものであり、より具体的には、対象物Ｘで反射した反射光を受光し、分光することで、特定波長または特定波長領域（以下では、「特定波長」で代表して説明する。）の光を得た後、この特定波長を有する光を撮像することにより、対象物Ｘの分光画像すなわち分光スペクトル情報を取得するものである。

なお、対象物Ｘは、分光カメラ７の光軸方向すなわち上下方向の延長線上に、ロボット２が備える作業台８上に設置されている。

このように、分光カメラ７では、所定の波長領域における対象物Ｘが有する固有の分光スペクトル情報を取得し、この分光スペクトル情報に基づいて、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の表面性状を検査することから、かかる物品の表面性状の検査、すなわち、物品の色や物品に付着している異物の有無を、優れた精度をもって実施することができる。

なお、分光カメラ７により、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の表面性状を検査するために取得する波長領域は、可視光領域から選択されたものであってもよいし、赤外線領域や、紫外線領域等から選択されたものであってもよいし、これらのうちの少なくとも２つの領域から選択されたものであってもよい。

この分光カメラ７は、図１〜図５に示すように、本実施形態では、対象物Ｘに光を照射する光源３１と、対象物Ｘを反射した反射光に基づいた、画像を撮像する撮像素子７１と、入射光から所定の波長の光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長もしくは波長領域を変更可能な分光部４１とを備えている。

このような分光カメラ７において、図２、図３に示すように、光源３１、撮像素子７１が、分光カメラ７のレンズ側において同一方向を向くように配置された状態で、分光部４１は、撮像素子７１と対象物Ｘとの間に配置されている。光源３１と、分光部４１と、撮像素子７１とをこのような位置関係で配置することで、これらにより、分光カメラ７は、後分光方式の分光カメラで構成される。なお、分光カメラ７は、分光部４１が光源３１と対象物Ｘとの間に配置された、前分光方式の分光カメラを構成していてもよい。

以下、分光カメラ７が備える各部の構成について説明する。
光源３１は、対象物Ｘに向かって照明光を照射する光素子である。

光源３１は、図２、図３に示すように、分光カメラ７の筐体内に配置された回路基板５１上に、対象物Ｘに向かって照明光を照射し得るように、分光カメラ７のレンズ側に配置されている。

この光源３１と対象物Ｘとの間には分光部４１が配置されておらず、これにより、光源３１から出射された光が、対象物Ｘに対して、直接、照射される。

このような光源３１は、例えば、ＬＥＤ光源、ＯＬＥＤ光源、キセノンランプ、ハロンゲンランプ等が挙げられ、波長可変干渉フィルターで構成される分光部４１により分光測定を行う波長領域の全体に光強度を持つ光源、すなわち、可視光領域の全体にわたって光強度を有する白色光を照射可能な光源が好ましく用いられる。また、光源３１は、白色光源以外にも、例えば、赤外光等の所定波長の光を照射可能な光源を備えていてもよい。

なお、この光源３１は、分光カメラ７において、省略することもできる。この場合、対象物Ｘを反射した反射光は、太陽のような自然光、蛍光灯のような外部光源により対象物Ｘに対して照射された光が反射されることで生成される。

撮像素子７１は、対象物Ｘを反射した反射光に基づいた、画像を撮像することで、対象物Ｘを反射した反射光を検出する検出部として機能するものである。

撮像素子７１は、図２、図３に示すように、分光カメラ７の筐体内に配置された回路基板５１上に、対象物Ｘを反射した反射光を受光し得るように、分光カメラ７のレンズ側に配置されている。

そして、この撮像素子７１と対象物Ｘとの間には分光部４１が配置されている。これにより、対象物Ｘから分光部４１に入射された入射光のうち、特定波長を有する出射光が選択的に出射され、この出射光が撮像素子７１により、分光画像すなわち分光情報として撮像される。
このような撮像素子７１は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等で構成される。

分光部４１は、入射光から特定波長である分光波長の光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能なものである。すなわち、入射光から特定波長の光を出射光として撮像素子７１へ向けて出射させるものである。

分光部４１は、図３に示すように、分光カメラ７の筐体内に配置された回路基板５２上に配置されている。

この分光部４１は、撮像素子７１と対象物Ｘとの間、すなわち、これらの間の光軸上に配置されている。これにより、対象物Ｘから分光部４１に入射された入射光のうち、特定波長を有する出射光を、撮像素子７１に向けて選択的に出射する。

このような分光部４１は、出射させる出射光の波長領域を変更可能なように、波長可変干渉フィルターで構成されている。この波長可変干渉フィルターとしては、特に限定されないが、例えば、静電アクチュエーターにより２つのフィルター（ミラー）間のギャップの大きさを調整することで透過する反射光の波長を制御する、波長可変型のファブリーペローエタロンフィルター、音響光学チューナブルフィルター（ＡＯＴＦ）、リニアバリアブルフィルター（ＬＶＦ）、液晶チューナブルフィルター（ＬＣＴＦ）等が挙げられるが、中でも、ファブリーペローエタロンフィルターであるのが好ましい。

ファブリーペローエタロンフィルターは、２つのフィルターによる多重干渉を利用して所望波長の反射光を取り出すものである。そのため、厚み寸法を極めて小さくすることができ、具体的には、２．０ｍｍ以下に設定することが可能となる。そのため、分光部４１ひいては分光カメラ７をより小型なものとし得る。したがって、波長可変フィルターとして、ファブリーペローエタロンフィルターを用いることにより、分光カメラ７のさらなる小型化を実現することができる。

以下、波長可変干渉フィルターとして波長可変型のファブリーペローエタロンフィルターが適用された分光部４１について、図６を参照しつつ説明する。

ファブリーペローエタロンフィルターは、平面視において、矩形板状の光学部材であり、固定基板４１０と、可動基板４２０と、固定反射膜４１１と、可動反射膜４２１と、固定電極４１２と可動電極４２２と、接合膜４１４とを備えている。そして、固定基板４１０と可動基板４２０とが積層した状態で、接合膜４１４を介して一体的に接合されている。

固定基板４１０は、その中央部に反射膜設置部４１５が形成されるように、中央部を取り囲んで、厚さ方向に対するエッチングにより溝４１３が形成されている。かかる構成の固定基板４１０において、反射膜設置部４１５の可動基板４２０側に固定反射膜４１１で構成される固定光学ミラーが設けられ、溝４１３の可動基板４２０側に固定電極４１２が設けられている。

また、可動基板４２０は、その中央部に反射膜設置部４２５である可動部が形成されるように、中央部を取り囲んで、厚さ方向に対するエッチングにより溝４２３である保持部が形成されている。かかる構成の可動基板４２０において、反射膜設置部４２５の固定基板４１０側すなわち下面側に可動反射膜４２１で構成される可動光学ミラーが設けられ、さらに、固定基板４１０側に可動電極４２２が設けられている。

この可動基板４２０は、反射膜設置部４２５と比較して、溝４２３の厚み寸法が小さく形成されており、これにより、溝４２３は、固定電極４１２および可動電極４２２間に電圧を印加した際の静電引力により撓むダイアフラムとして機能する。

これら固定基板４１０と可動基板４２０とは、０．１ｍｍ以上１．０ｍｍ以下程度の厚みであれば作製可能である。よって、ファブリーペローエタロンフィルターの全体としての厚みを、２．０ｍｍ以下に設定し得るため、分光カメラ７の小型化を実現することができる。

このような固定基板４１０と可動基板４２０との間において、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１とは、固定基板４１０および可動基板４２０のほぼ中央部で、ギャップを介して対向配置されている。また、固定電極４１２と可動電極４２２とは、前記中央部を取り囲む溝部で、ギャップを介して対向配置されている。これらのうち、固定電極４１２と可動電極４２２とにより、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１との間のギャップの大きさを調整する静電アクチュエーター４５が構成される。

静電アクチュエーター４５を構成する、固定電極４１２および可動電極４２２間に電圧を印加することで生じる静電引力により、溝４２３である保持部に撓みが生じる。その結果、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１との間のギャップの大きさすなわち距離を変化させることができる。そして、このギャップの大きさを適宜設定することにより、透過する光の波長を選択すること、入射光から所望の波長（波長領域）の光を選択的に出射させることができる。また、固定反射膜４１１および可動反射膜４２１の構成を変えることにより、透過する光の半値幅、すなわちファブリーペローエタロンフィルターの分解能を制御することができる。

なお、固定基板４１０および可動基板４２０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、無アルカリガラス等の各種ガラスや、水晶等により構成され、接合膜４１４は、例えば、シロキサンを主材料とするプラズマ重合膜等により構成され、また、固定反射膜４１１および可動反射膜４２１は、例えば、Ａｇ等の金属膜や、Ａｇ合金等の合金膜で構成される他、高屈折層としてＴｉＯ_２、低屈折層としてＳｉＯ_２を備える誘電体多層膜で構成され、さらに、固定電極４１２および可動電極４２２は、各種導電性材料で構成される。

また、分光カメラ７は、本実施形態では、図４、図５に示すように、各種光学部品で構成される光学系８１、８３を有する構成のものである。

分光部側光学系８１は、対象物Ｘと分光部４１との間に配置され、入射光学系としての入射レンズ８１１と、投射レンズ８１２とを備え、対象物Ｘを反射した反射光を分光部４１に導く。

また、撮像素子側光学系８３は、分光部４１と撮像素子７１との間に配置され、入出射レンズ８３１を備え、分光部４１により出射された出射光を撮像素子７１に導く。

このような光学系８１、８３のうちの少なくとも１つを分光カメラ７が備えることで、対象物Ｘを反射する反射光の撮像素子７１による集光率の向上を図ることができる。

なお、光学系８１、８３は、これらのうちの少なくとも１つが、撮像素子７１による前記集光率を考慮して、省略されたものであってもよい。

また、分光部側光学系８１は、上記のような配置とする場合（図４、図５参照）の他、分光部４１と撮像素子側光学系８３との間に配置されている構成をなすものであってもよい。

なお、上述したような構成の分光カメラ７は、モーター２７１の回転軸の回転角度を検出する図示しない角度センサーを有しており、その位置センサーにより、モーター２７１の回転軸の回転角度が検出できるようになっている。

また、本実施形態では、分光カメラ７は、ロボットアーム２０に対して着脱可能であることとしたが、これに限定されず、例えば、分光カメラ７は、ロボットアーム２０から離脱不能になっていてもよい。

＜制御装置＞
制御装置１は、図４、図５に示すように、ロボット制御部１１と、分光画像処理部１２と、表示制御部１３と、記憶部１４と、受付部１５とを備えており、ロボット２、分光カメラ７および表示装置６１等、ロボットシステム１００の各部の駆動をそれぞれ制御する。

また、制御装置１は、ロボット制御部１１と、分光画像処理部１２と、表示制御部１３と、記憶部１４と、受付部１５と、パーソナルコンピューター３との間で、それぞれ、通信可能に構成されている。すなわち、ロボット制御部１１と、分光画像処理部１２と、表示制御部１３と、記憶部１４と、受付部１５とは、互いに、有線または無線通信で接続されている。

また、制御装置１には、ロボット２と、表示装置６１と、入力装置６２と、分光カメラ７と、パーソナルコンピューター３とが、それぞれ、有線または無線通信で接続されている。なお、パーソナルコンピューター３は、図４、図５に示すように、制御装置１すなわちロボットシステム１００から装脱着が可能なように構成されている。

（ロボット制御部）
ロボット制御部１１は、ロボット２の駆動、すなわち、ロボット２が備えるロボットアーム２０等の各部の駆動を制御する。ロボット制御部１１は、ＯＳ等のプログラムがインストールされたコンピューターである。このロボット制御部１１は、例えば、プロセッサーとしてのＣＰＵと、ＲＡＭと、プログラムが記憶されたＲＯＭとを有する。また、ロボット制御部１１の機能は、例えば、ＣＰＵにより各種プログラムを実行することにより実現することができる。

このロボット制御部１１は、具体的には、入力装置６２に入力されたユーザーの操作指示、記憶部１４に記憶されたプログラム等のソフトウェアを読み込むことで、ロボット２が備える各部の駆動を制御する。

このロボット制御部１１は、本実施形態では、図４、図５に示すように、カメラポイント補正部１０２を有するプログラム実行部１０１を備えている。プログラム実行部１０１は、記憶部１４から読み込まれたプログラムを実行することで、ロボット２が備える各部の駆動を制御し、例えば、プログラム実行部１０１が有するカメラポイント補正部１０２の作動により、第２アーム２３に対してシャフト２４１をｚ軸方向に移動させることができ、これにより、分光カメラ７のｚ軸方向に対する位置補正が実現される。

（分光画像処理部）
分光画像処理部１２は、光源３１、撮像素子７１、分光部４１等の各部の作動、すなわち、分光カメラ７の全体または各部の駆動を制御し、かつ、分光カメラ７で得られた分光画像の処理を施すことで、対象物Ｘの表面性状の検査を実施する。分光画像処理部１２は、ＯＳ等のプログラムがインストールされたコンピューターである。この分光画像処理部１２は、例えば、プロセッサーとしてのＣＰＵと、ＲＡＭと、プログラムが記憶されたＲＯＭとを有する。また、分光画像処理部１２の機能は、例えば、ＣＰＵにより各種プログラムを実行することにより実現することができる。

この分光画像処理部１２は、具体的には、入力装置６２に入力されたユーザーの操作指示、すなわち、対象物Ｘが有する固有の分光情報を取得するための条件に基づいて、記憶部１４に記憶されたプログラム等のソフトウェアを読み込むことで、光源３１、分光部４１および撮像素子７１の作動を制御する。そして、これにより得られた対象物Ｘの分光画像すなわち分光情報に基づいて、生産ラインで生産された、または、生産途中の物品としての対象物Ｘの表面性状の検査を実施し、その検査における結果等の情報を、表示装置６１において表示する。

この分光画像処理部１２は、本実施形態では、図４、図５に示すように、カメラ制御部６０と、画像処理実行部６５とを有している。これらのうち、カメラ制御部６０は、光源制御部６０１と、分光制御部６０２と、分光画像取得部６０３とを備え、分光カメラ７の全体または各部の駆動を制御する。また、画像処理実行部６５は、倍率調整部６０５を有するスペクトル情報生成部６０４を備え、分光カメラ７で得られた分光画像の処理を施すことで、対象物Ｘの表面性状の検査を実施する。

カメラ制御部６０が有する光源制御部６０１は、入力装置６２に入力されたユーザーの操作指示、具体的には、対象物Ｘの分光情報を取得するための条件に基づいて、光源３１の点灯、消灯を制御するものである。

分光制御部６０２は、記憶部１４に記憶されているＶ−λデータに基づいて、出射させる分光波長すなわち特定波長に対応する駆動電圧の電圧値（入力値）を取得する。そして、取得した電圧値を、分光部４１としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター４５に印加させるために指令信号を出力する。すなわち、分光制御部６０２は、分光部４１の作動を制御して、分光部４１から出射される光の特定波長の大きさを特定する。また、分光制御部６０２は、記憶部１４に記憶されている各種データに基づいて、波長の変更タイミングの検出、波長の変更、波長の変更に応じた駆動電圧の変更、および測定終了の判断等を行い、当該判断に基づいて指令信号を出力する。

分光画像取得部６０３は、対象物Ｘを反射した反射光に基づいた、光量測定データ（受光量）を分光画像すなわち分光情報として、撮像素子７１において取得（撮像）し、その後、取得された分光画像を記憶部１４に記憶させる。なお、分光画像取得部６０３は、分光画像を記憶部１４に記憶させる際に、分光画像とともにかかる分光画像が取得された波長等も併せて記憶部１４に記憶させる。

また、画像処理実行部６５が有するスペクトル情報生成部６０４は、記憶部１４に記憶された、対象物Ｘの分光画像および測定された波長等を取得し、スペクトル情報生成部６０４が備える倍率調整部６０５において分光画像の倍率を考慮した後に、各波長における分光画像を重ね合せるすなわち重畳することで分光スペクトル情報を分光スペクトル画像として取得し、これらの分析処理を行う。換言すれば、得られた分光スペクトル画像と、記憶部１４に記憶された対象物Ｘのデータベースとを比較する分光処理を実施することで、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の表面性状を検査し、生産された、または、生産途中の物品が良品であるか否かを判定する。

なお、スペクトル情報生成部６０４による、分光画像および測定された波長の取得は、記憶部１４を介することなく、分光画像取得部６０３から、直接、実施することもできる。

（表示制御部）
表示制御部１３は、表示装置６１にウィンドウ等の各種の画面や文字等を表示させる機能を有している。すなわち、表示制御部１３は、表示装置６１の駆動を制御する。この表示制御部１３の機能は、例えば、グラフィックチップ（ＧＰＵ）等により実現することができる。

（記憶部）
記憶部１４は、各種の情報（データやプログラム等を含む）を記憶する機能を有する。この記憶部１４は、制御プログラム等を記憶する。記憶部１４の機能は、ＲＯＭ等やいわゆる外部記憶装置（図示せず）によって実現することができる。

当該データは、例えば、制御装置１の各機能を実現させるためのアプリケーション、プログラム等の他、分光部４１のファブリーペローエタロンフィルターが備える静電アクチュエーター４５に印加する駆動電圧に対する透過光の波長を示す相関データＶ−λデータ、対象物Ｘが有する固有の分光情報に基づいて対象物Ｘの種類等を特定するためのデータベース等が挙げられる。なお、ここで言うデータベースとは、表面性状の検査に供される生産ラインで生産された、または、生産途中の物品としての対象物Ｘについての分光情報のことを示し、生産された、または、生産途中の物品を良品と判定し得る対象物Ｘの分光情報を含んでいる。

（受付部）
受付部１５は、入力装置６２からの入力を受け付ける機能を有している。この受付部１５の機能は、例えば、インターフェース回路によって実現することができる。なお、例えばタッチパネルを用いる場合には、受付部１５は、ユーザーの指のタッチパネルへの接触等を検知する入力検知部としての機能を有する。

＜表示装置＞
表示装置６１は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等で構成されたモニター（図示せず）を備えており、例えば、各種の画像（ウィンドウ等の各種の画面等を含む）や文字等を表示する機能を有する。

この表示装置６１は、検査に供された対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の表面性状の検査結果の情報を含む各種の可視化画像を表示する。

表示装置６１で表示する可視化画像すなわち検査に供された対象物Ｘの情報としては、例えば、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品が良品か否かの判定結果、不良品と判定された場合、その理由、さらには不良が生じている位置、良品か否かの判定精度（％）等が挙げられる。

＜入力装置＞
入力装置６２は、例えば、マウスや、キーボード等で構成されている。したがって、ユーザーは、入力装置６２を操作することで、制御装置１に対して各種の処理等の指示、例えば、対象物Ｘの分光情報を取得するための指示を行うことができる。

具体的には、ユーザーは、表示装置６１に表示される各種画面（ウィンドウ等）に対して入力装置６２のマウスでクリックする操作や、入力装置６２のキーボードで文字や数字等を入力する操作により、制御装置１に対する指示を行うことができる。

なお、本実施形態では、表示装置６１および入力装置６２の代わりに、表示装置６１および入力装置６２を兼ね備えた表示入力装置を設けてもよい。表示入力装置としては、例えば静電式タッチパネルや感圧式タッチパネル等のタッチパネルを用いることができる。また、入力装置６２は、音声等の音を認識する構成であってもよい。

＜パーソナルコンピューター＞
パーソナルコンピューター３は、入力装置３６に入力されたユーザーの操作指示に基づいて、制御装置１が備える分光画像処理部１２およびロボット制御部１１が備えるプログラム等のソフトウェアの編集等を実施するとともに、ロボット２および分光カメラ７の駆動を制御することで、後述する調整処理を実施し、これらの実施の状況等が表示装置３５において表示される。このパーソナルコンピューター３は、例えば、プロセッサーとしてのＣＰＵと、ＲＡＭと、プログラムが記憶されたＲＯＭとを有する。また、パーソナルコンピューター３の機能は、例えば、ＣＰＵにより各種プログラムを実行することにより実現することができる。

このパーソナルコンピューター３は、本実施形態では、図５に示すように、ロボット制御プログラム編集部３０１と、画像処理編集部３０２と、収差補正キャリブレーション実行部３０３とを備えている。

ロボット制御プログラム編集部３０１は、ロボット制御部１１が備えるプログラム実行部１０１が実行するプログラムの編集を行い、これにより、ロボット２が作動する条件等が変更される。

画像処理編集部３０２は、分光画像処理部１２が備える画像処理実行部６５が実行するプログラムの編集を行い、これにより、分光カメラ７が作動する条件、分光カメラ７により取得された分光画像を処理する条件等が変更される。

収差補正キャリブレーション実行部３０３は、ロボット２および分光カメラ７の駆動を制御することで、後述する調整処理を実施する。

なお、このパーソナルコンピューター３は、制御装置１すなわちロボットシステム１００に対して、装脱着が可能なように構成されており、分光画像処理部１２およびロボット制御部１１が備えるプログラム等のソフトウェアを編集する際、ならびに、後述する調整処理を実施する際には、図５に示すように、制御装置１に対して装着される。これに対して、それ以外のとき、例えば、後述する検査処理を実施する際には、パーソナルコンピューター３は、図４に示すように、制御装置１から脱着されていてもよい。

また、本実施形態では、ロボットアーム２０の回動軸の数は、３つであるが、本発明では、これに限定されず、ロボットアーム２０の回動軸の数は、例えば、１つ、２つ、または、４つ以上でもよい。すなわち、本実施形態では、アーム（リンク）の数は、３つであるが、本発明では、これに限定されず、アームの数は、例えば、２つ、または、４つ以上でもよい。

さらに、本実施形態では、ロボットアーム２０の数は、１つであるが、本発明では、これに限定されず、ロボットアーム２０の数は、例えば、２つ以上でもよい。すなわち、ロボット２は、例えば、双腕ロボット等の複数腕ロボットであってもよい。

また、本発明では、ロボット２（ロボット本体）は、他の種類（形式）のロボットであってもよい。具体例としては、例えば、垂直多関節ロボット、脚部を有する脚式歩行（走行）ロボット等が挙げられる。「垂直多関節ロボット」とは、軸数（アーム数）が３つ以上であり、かつ、３つの軸のうちの２つの軸が互いに交差（直交）しているロボットのことを言う。

また、本実施形態では、制御装置１がロボット制御部１１と分光画像処理部１２とを備える場合については説明したが、かかる構成に限定されず、ロボット制御部１１は、ロボット制御装置として独立して設けられていてもよいし、分光画像処理部１２は、分光画像処理装置として独立して設けられていてもよい。

以上のような分光カメラ７とロボット２とを備えるロボットシステム１００は、記憶部１４が備えるプログラムをロボット制御部１１および分光画像処理部１２において起動させることで、生産ラインで生産された、または、生産途中の物品における表面性状の検査、すなわち、対象物Ｘを検査する本発明の分光検査方法を実施することができる。以下、このロボットシステム１００を用いた物品の表面性状を検査する検査方法について、説明する。

［物品の表面性状を検査する検査方法］
以下、前述したロボットシステム１００を用いた、対象物Ｘとしての物品の表面性状を検査する検査方法を、すなわち、物品の色や物品に付着している異物の有無を検査する検査方法を、図７〜図１９を用いて、以下に詳述する。

図７は、フォーカスが合う位置と、波長可変干渉フィルターを透過する光の波長との関係を示す模式図、図８は、フォーカスが合う位置と、波長可変干渉フィルターを透過する光の波長との関係を示すグラフ、図９は、波長可変干渉フィルターを透過する光の波長と、その波長において得られる分光画像の倍率との関係を示すグラフ、図１０は、物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理および検査処理の概略を説明するための模式図、図１１は、物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理を説明するための模式図、図１２は、物品の表面性状を検査する検査方法で実施される、調整処理を説明するための模式図、図１３は、図５に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する調整処理を実施する際のフローチャート、図１４は、各波長において、フォーカスが合う位置を決定する方法を説明するための模式図、図１５は、波長と、各波長において決定されたフォーカスが合う位置の位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、各波長において取得される分光画像の倍率との関係の一例を示す表、図１６は、図４に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する検査処理を実施する際に入力する条件の一例を示す模式図、図１７は、図４に示すロボットシステムにより物品の表面性状を検査する検査方法が有する検査処理を実施する際のタイミングチャート、図１８は、各波長について倍率変換がなされた分光画像が重ね合わされた状態を示す模式図、図１９は、各波長について倍率変換がなされた分光画像を重ね合せることで得られた分光スペクトル情報を示す模式図である。

このロボットシステム１００を用いた検査方法は、分光カメラ７の光軸方向における、作業台８に設置された対象物Ｘと、分光カメラ７との間の距離を変化させ、第１波長において、分光カメラ７のフォーカスが対象物Ｘに合う第１位置で、第１波長における第１分光画像を取得し、第１波長より長い波長である第２波長において、分光カメラ７のフォーカスが対象物Ｘに合う第２位置で、前記第２波長における第２分光画像を取得する撮像工程と、第１分光画像に含まれる対象物Ｘの大きさに対し、第２分光画像に含まれる対象物Ｘの大きさが同一となるように第２分光画像を拡大した後に、拡大された前記第２分光画像を重ね合わせることで、分光スペクトル画像を取得する重畳工程とを有している。

ここで、波長可変干渉フィルターである分光部４１で、短波長である６００ｎｍの光を透過させた場合と、長波長である１０００ｎｍの光を透過させた場合とでは、図７に示すように、分光カメラ７が備える投射レンズ８１２における光の屈折率がそれぞれの波長において異なってくる。なお、説明の便宜上、図７では、分光カメラ７が備える投射レンズ８１２以外のレンズについては、その記載を省略している。

そのため、波長６００ｎｍの光を透過させて分光画像を撮像素子７１で得るときと、波長１０００ｎｍの光を透過させて分光画像を撮像素子７１で得るときとでは、投射レンズ８１２と撮像素子７１との間の焦点距離が一定であるとすると、検査すべき物品すなわち対象物Ｘにフォーカスが合う位置は、図７、図８に示す通り、波長６００ｎｍの光を透過させたときが近位となり、波長１０００ｎｍの光を透過させたときが遠位となる差が生じる。

このようにフォーカスが合う位置が波長６００ｎｍの光を透過させた場合と、波長１０００ｎｍの光を透過させた場合とでは異なることから、図９に示す通り、波長６００ｎｍの光を透過させたときに得られる分光画像の倍率すなわち大きさは、波長１０００ｎｍの光を透過させたときに得られる分光画像の倍率すなわち大きさと比較して、大きくなる倍率色収差が発生する。

したがって、異なる波長において撮像された分光画像を、そのまま重ねると、重ねた分光画像同士の間で位置ずれが生じる倍率色収差を含んだ分光画像が生成されることになる。

これに対して、本発明では、作業台８に設置された対象物Ｘと、分光カメラ７とを、分光カメラ７の光軸方向に、相対的に移動させつつ、分光カメラ７により、対象物Ｘのフォーカスが合う位置で、異なる波長における分光画像を取得する撮像工程により、フォーカスが合致した分光画像を、異なる波長毎に取得する。その後、分光画像中の対象物Ｘの大きさが同一となるように、最小の波長において取得された分光画像に対して、各分光画像を拡大した後に、拡大された各分光画像を重ね合わせることで、分光スペクトル情報を取得する重畳工程により、各分光画像倍率を一致させて重ね合せることから、重ねた分光画像同士の間で位置ずれを生じることなく、倍率色収差を含まない分光画像を得ることができる。そのため、生産された、または、生産途中の物品について、その表面性状の検査を、優れた精度で実施することができる。なお、分光画像中の対象物Ｘの大きさが同一、とは、分光画像において対象物Ｘが占める領域と、比較対象となる他の分光画像において対象物Ｘが占める領域との差分が、所定の範囲内にあることを言う。大きさを比較する要素は領域に限らず、輪郭、画素数、対象物Ｘの基準となる形状データに対するマッチング度、であってもよい。

ところで、このような本発明の検査方法、すなわち、物品の表面性状を検査する検査方法では、予め、Ｌ字やＴ字のような文字等のマークに対するフォーカスの調整を行うことで、分光部４１すなわち分光カメラ７で透過させる光の波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１で得られる分光画像の倍率との関係を決定する調整処理を実施し、その後、所定の領域であるSpectrum Match01またはSpectrum Match02に配置された物品の表面性状を検査する検査処理を実施する（図１０参照）。

したがって、以下では、この検査方法における、調整処理および検査処理について、順次、説明する。

（調整処理）
まず、物品の表面性状を検査する検査方法における調整処理について説明する。なお、この調整処理では、前述の通り、ロボットシステム１００が備える制御装置１にパーソナルコンピューター３が装着された状態で実施される。

＜１Ａ＞ まず、図１３に示すように、ユーザーは、パーソナルコンピューター３が備える入力装置３６の操作により、分光部４１すなわち分光カメラ７で透過させる光の波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１で得られる分光画像の倍率との関係を決定する調整処理を実施する収差補正キャリブレーションのプログラムを起動させた後、このプログラムの指示に従って、必要に応じて条件等の選択を行う（Ｓ１Ａ）。

なお、プログラムの指示に従って入力する条件としては、例えば、ロボット２に複数の分光カメラ７が設置されている場合には、測定する分光カメラ７の指定、その分光カメラ７の設定位置、ロボット２による分光カメラ７の移動後に分光カメラ７による撮像を開始するまでの時間、分光部４１で透過させる光の最小の波長、最大の波長および波長のピッチ、分光カメラ７を設置する位置Ｐ１、および、位置Ｐ１から移動させる最大距離等が挙げられる。

＜２Ａ＞ 次いで、分光部４１で透過させる光の最小の波長、すなわち最も短い波長である最短波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１で得られる分光画像の倍率との関係を決定する。すなわち、分光部４１で最小の波長の光を透過させたときにおける、分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１で得られる分光画像の倍率を特定する。

＜２Ａ−１＞ まず、入力装置３６における、ユーザーによる入力指示に従って、パーソナルコンピューター３が備える収差補正キャリブレーション実行部３０３は、ロボット制御部１１が備えるカメラポイント補正部１０２の作動により、ロボット２のシャフト２４１をｚ軸方向に移動させることで、図１４に示すように、分光カメラ７を初期設定位置である位置Ｐ１に移動させる（Ｓ２Ａ）。

＜２Ａ−２＞ 次いで、収差補正キャリブレーション実行部３０３は、カメラ制御部６０が備える分光制御部６０２の作動により、分光部４１で透過される光の波長を、最小の波長、すなわち、図１４、図１５では、６００ｎｍに設定する（Ｓ３Ａ）。

なお、分光画像処理部１２による、分光部４１で透過される光の波長の設定は、記憶部１４に記憶されているＶ−λデータに基づいて、透過される光の波長、すなわち、出射させる分光波長に対応する駆動電圧の電圧値（入力値）を取得し、その後、取得した電圧値を、分光部４１としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター４５に印加することで実施される。

＜２Ａ−３＞ 次いで、収差補正キャリブレーション実行部３０３は、カメラ制御部６０が備える分光画像取得部６０３の作動により、撮像素子７１により分光画像を取得することと、ロボット制御部１１が備えるカメラポイント補正部１０２の作動により、分光カメラ７をｚ軸方向に移動させることとを、繰り返して実施することで、分光部４１で透過される光の波長が、最小の波長、すなわち、６００ｎｍであるときに、フォーカスが合う位置、換言すれば、フォーカス値最小のポイントを特定する（Ｓ４Ａ）。フォーカスの合う位置は、フォーカスの合う度合を表すフォーカス値を最小とするポイントとして決定する。たとえば、輝度勾配が一定以上の領域のピクセル数を指標として、それを最小とするポイントとする方法がある。物体の輪郭がぼやけている幅の平均ピクセル数を指標として、それを最小とするポイントでもよい。

このフォーカス値最小のポイントの特定は、図１４に示すように、例えば、分光カメラ７が最初に設置されている位置Ｐ１から＋ｚ軸方向すなわち上方向に小さな間隔で移動させた後に、分光画像取得部６０３の作動による撮像素子７１での分光画像の取得と、スペクトル情報生成部６０４の作動による取得された分光画像の画像処理とを実施するFocusTestシーケンス実行を繰り返して実施することで行うことができる。

より具体的には、取得された分光画像の画像処理は、図１１に示す、Geom01のモデルでは、図中のＬ字の画像を検出した後に、このＬ字の画像について解析を行い、各位置において取得された分光画像において、Ｌ字のフレームすなわち境界部が占有している画素の数が最小となっている位置を、フォーカスが合う位置、すなわち、フォーカス値最小のポイントとして特定する。

以上のように、最小の波長において、作業台８に設置された対象物ＸすなわちマークとしてのＬ字を含む分光画像を、分光カメラ７の光軸方向にＬ字と分光カメラ７との間の距離を変化させた状態で、分光カメラ７により連続的に取得し、分光画像においてＬ字の境界部が、占有している画素の数が最小となっている分光画像が取得された位置を、フォーカスが合う合焦位置として特定する。

なお、フォーカス値最小のポイントの特定の際には、上記の通り、位置Ｐ１を最下点として、そこからロボット２が有するシャフト２４１すなわち分光カメラ７を上方に移動させる構成とするのが好ましい。そのため、位置Ｐ１は、最小の波長のときに焦点の合う位置、またはそれよりも少し下側の位置に設定しておくのが好ましい。すなわち、フォーカスが合う位置すなわち合焦位置よりも近い位置に、対象物ＸとしてのＬ字に対して分光カメラ７を配置し、その後、分光カメラ７を、光軸方向に沿って、Ｌ字から遠ざかるように移動させること、すなわち分光カメラ７とＬ字との間の距離が長くなるように変化させることが好ましい。これにより、位置Ｐ１よりも対象物Ｘ側にシャフト２４１および分光カメラ７が近づく必要がなく、分光カメラ７と対象物Ｘとが衝突する可能性がなくなるため、安全性の向上が図られる。

また、フォーカス値最小のポイントの特定は、Ｌ字の画像について解析を行う場合に限らず、例えば、図１２に示すような、円形をなす外枠の境界部が占有している画素の数を求めることによって実施することも可能である。

＜２Ａ−４＞ 次いで、収差補正キャリブレーション実行部３０３は、分光部４１で透過される光の波長が、最小の波長、すなわち、６００ｎｍであるときのフォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このズレ量ΔＺときに取得された分光画像の倍率を１として、記憶部１４に記憶させる（Ｓ５Ａ）。

＜３Ａ＞ 次に、最小の波長の光における、フォーカス値最小のポイントの特定の後に、最小の波長の光よりも長波長の光におけるフォーカス値最小のポイントの特定が必要か否かを、前記工程＜１Ａ＞において、ユーザーによって選択された条件、すなわち、分光部４１で透過させる光の最小の波長、最大の波長および波長の選択されたピッチに基づいて判定する。すなわち、最小の波長の光から、最大の波長の光となる波長域において、この波長域を一定の波長の幅で分割したピッチで、続けて、その波長の光におけるフォーカス値最小のポイントの特定を、取得する必要があると判定し、最大の波長、すなわち最も長い波長である最長波長を超えた光となった時点で、その波長の光におけるフォーカス値最小のポイントの特定を終了する（Ｓ６Ａ）。

この判定（Ｓ６Ａ）において、フォーカス値最小のポイントの特定がなされた波長の光よりも長波長の光で、フォーカス値最小のポイントを特定する必要がある場合には、ユーザーにより設定されたピッチ分、すなわち、図１４、図１５では１００ｎｍを加算した波長の光を分光部４１で透過し得るように、収差補正キャリブレーション実行部３０３は、分光制御部６０２を作動させ（Ｓ３’Ａ）、その後、前記工程＜２Ａ＞〜本工程＜３Ａ＞を繰り返して実施する。これにより、フォーカス値最小のポイントの特定がなされた波長の光よりも長波長の光における、フォーカス値最小のポイントすなわちフォーカスが合う位置が特定される。このような最小の波長以上の光におけるフォーカス値最小のポイントの特定を、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまで、繰り返して実施する。すなわち、図１４、図１５では、６００ｎｍから、１００ｎｍのピッチで、１０００ｎｍとなるまで、繰り返して実施する。

上記の通り、前記工程＜２Ａ＞〜本工程＜３Ａ＞を繰り返して実施することで、最小の波長の光から、一定のピッチで、最大の波長の光を分光部４１で透過させたときのフォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このときの分光画像の倍率を得ることができる。

すなわち、最小の波長６００ｎｍから、１００ｎｍのピッチで、最大の波長１０００ｎｍまで分光部４１を透過させる光を変化させたときの各波長と、フォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このときの分光画像の倍率との関係は、図１５に示す通りとなる。

一方、最大の波長を超えた光となり、その波長の光におけるフォーカス値最小のポイントを特定する必要がない場合には、前記工程＜２Ａ＞〜本工程＜３Ａ＞の繰り返しを終了し、次工程＜４Ａ＞に移行する。

＜４Ａ＞ 次に、収差補正キャリブレーション実行部３０３は、分光部４１で透過される光の波長が、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまで、繰り返して特定された、フォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このときに得られる分光画像の倍率を、分光部４１で透過される光の波長と、フォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このときに得られる分光画像の倍率との関係を示すキャリブレーションデータとして、改めて、記憶部１４に記憶させる（Ｓ７Ａ）。

すなわち、図１４、図１５のように、最小の波長６００ｎｍから、１００ｎｍのピッチで、最大の波長１０００ｎｍまで分光部４１を透過させる光を変化させたときには、図１６に示す、各波長と、フォーカス値最小のポイントの位置Ｐ１からのズレ量ΔＺ、および、このときの分光画像の倍率との関係をキャリブレーションデータとして、記憶部１４に記憶させる。

以上のように、フォーカスを調整する調整処理、すなわち、工程＜１Ａ＞〜工程＜４Ａ＞を経ることで、分光部４１すなわち分光カメラ７で透過させる光の波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１すなわち分光カメラ７で得られる分光画像の倍率との関係を決定することができる。

換言すれば、以上のようなフォーカスを調整する調整処理により、異なる波長において、前記波長と、取得される分光画像のフォーカスが合う位置、および、分光画像の倍率との関係を特定する、すなわち、予め受け付けた設定波長において、分光カメラ７のフォーカスが対象物Ｘに合う位置と、前記位置で取得される分光画像の倍率と、の関係を特定する調整工程が構成される。

次に、フォーカスを調整する調整処理が実施されたロボットシステム１００を用いて、所定の領域であるSpectrum Match01またはSpectrum Match02に配置された物品の表面性状を検査する検査処理が実施される。

（検査処理）
次に、物品の表面性状を検査する検査方法における検査処理について説明する。なお、この検査処理では、ロボットシステム１００が備える制御装置１から、通常、パーソナルコンピューター３が取り外された状態で実施される。なお、このパーソナルコンピューター３が取り外されたロボットシステム１００、すなわち、ロボット２と、分光カメラ７と、制御装置１とにより、本発明の分光画像処理装置が構成される。

＜１Ｂ＞ まず、ユーザーは、図１７に示すように、入力装置６２の操作により、所定の領域に配置された物品の表面性状を検査する検査処理を実施するプログラムを起動させた後、このプログラムの指示に従って、必要に応じて条件等の選択を行う（Ｓ１Ｂ）。

なお、プログラムの指示に従って入力する条件としては、例えば、物品の表面性状を検査する領域、具体的には、Spectrum Match01およびSpectrum Match02の領域のうち何れにおいて検査を実施するのかを指定すること、物品の表面性状を検査する検査の種類、具体的には、物品の色または物品に付着している異物の有無のうち何れの検査を実施するのかを指定すること、検査開始時および検査終了時に分光カメラ７を配置させる位置、ロボット２による分光カメラ７の移動の後に、分光カメラ７による物品の分光画像の取得までに待機する時間、ならびに、分光カメラ７で物品の分光画像を取得する際の波長領域およびこの波長領域において波長を変化させるピッチ等が挙げられる（図１６参照）。

＜２Ｂ＞ 次いで、前述した調整処理で取得した、分光部４１すなわち分光カメラ７で透過させる光の波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置および撮像素子７１すなわち分光カメラ７で得られる分光画像の倍率との関係に基づいて、前記工程＜１Ｂ＞において設定された波長領域において、設定されたピッチで、撮像素子７１すなわち分光カメラ７により分光画像を取得する。

＜２Ｂ−１＞ まず、入力装置６２における、ユーザーによる入力指示に従って、画像処理実行部６５は、ロボット制御部１１が備えるカメラポイント補正部１０２の作動により、シャフト２４１をｚ軸方向すなわち光軸方向に移動させることで、分光カメラ７を位置Ｐ０に配置させた後に、前記工程＜１Ｂ＞において設定された波長領域のうち最低の波長すなわち第１波長において、分光カメラ７のフォーカスが合う位置、すなわち、図１８、図１９では、６００ｎｍにおいて、分光カメラ７のフォーカスが合う、Ｐ１からのズレ量ΔＺが５ｍｍとなっている位置に移動させる（Ｓ２Ｂ）。

このようなシャフト２４１すなわちロボットアーム２０の駆動により、分光カメラ７を、対象物Ｘに対して光軸方向に移動させることができる。すなわち、光軸方向における、分光カメラ７と対象物Ｘとの間の距離を変化させることができる。

＜２Ｂ−２＞ 次いで、画像処理実行部６５は、カメラ制御部６０が備える分光制御部６０２の作動により、分光部４１で透過される光の波長を、前記工程＜１Ｂ＞において設定された波長領域のうち最低の波長、すなわち、図１８、図１９では、６００ｎｍに設定する（Ｓ３Ｂ）。

なお、分光画像処理部１２による、分光部４１で透過される光の波長の設定は、記憶部１４に記憶されているＶ−λデータに基づいて、透過される光の波長、すなわち、出射させる分光波長に対応する駆動電圧の電圧値（入力値）を取得し、その後、取得した電圧値を、分光部４１としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター４５に印加することで実施される。

＜２Ｂ−３＞ 次いで、画像処理実行部６５は、カメラ制御部６０が備える分光画像取得部６０３の作動により、撮像素子７１により分光画像すなわち第１分光画像を取得する（Ｓ４Ｂ）。

なお、図１０に示す、Geom02のモデルでは、図中のSpectrum Match01またはSpectrum Match02の領域に配置された物品が含まれるように、撮像素子７１により分光画像を取得する。

＜２Ｂ−４＞ 次いで、画像処理実行部６５は、前記工程＜２Ｂ−３＞で取得された分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像と、この分光画像が取得された光の波長が最小の波長（第１波長）、すなわち、６００ｎｍであることと、このときに取得された分光画像（第１分光画像）の倍率が１であることとを、記憶部１４に記憶させる（Ｓ５Ｂ）。

＜３Ｂ＞ 次に、最小の波長の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得の後に、最小の波長の光よりも長波長の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が必要か否かを、前記工程＜１Ｂ＞において、ユーザーによって選択された条件、すなわち、分光部４１で透過させる光の最小の波長、最大の波長および波長のピッチに基づいて判定する。すなわち、最小の波長の光から、選択された波長のピッチで、最大の波長の光となるまで、続けて、その波長の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光画像の取得を、実施する必要があると判定し、最大の波長を超えた光となった時点で、その波長の光における分光画像の取得を終了する（Ｓ６Ｂ）。

この判定（Ｓ６Ｂ）において、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得がなされた波長の光よりも長波長（第２波長）の光で、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像（第２分光画像）を取得する必要がある場合には、ユーザーにより設定されたピッチ分、すなわち、図１８、図１９では２０ｎｍを加算した波長の光を分光部４１で透過し得るように、画像処理実行部６５は、分光制御部６０２を作動させ、その後、前記工程＜２Ｂ＞〜本工程＜３Ｂ＞を繰り返して実施する。これにより、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得がなされた波長の光よりも長波長の光における、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が実施される。このような最小の波長以上の光におけるフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得を、前記工程＜１Ｂ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまで、繰り返して実施する。すなわち、図１８、図１９では、６００ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、１０００ｎｍとなるまで、繰り返して実施する。

このように、分光画像を取得する最小の波長、分光画像を取得する最大の波長、および、最小の波長から最大の波長までの間で分光画像を取得する波長のピッチを設定して、最小の波長から、前記ピッチの間隔で、最大の波長まで、順次、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が実施される。すなわち、分光画像を取得する、最も短い波長である最短波長から最も長い波長である最長波長までの波長域と、波長域を一定の波長で分割するピッチを設定し、前記最短波長、前記最長波長および前記ピッチに基づいて、前記最短波長から、前記ピッチの間隔で、前記最長波長まで、順次、フォーカスが合う位置となるように、分光カメラ７と対象物Ｘとの間の距離を変化させた状態で、分光カメラ７による分光画像の取得が実施される。これにより、一定の間隔の波長における分光画像の情報を含む、精度の良い分光スペクトル画像を取得することが出来る。

また、分光画像を取得する波長を、最小の波長から、前記ピッチの間隔で、最大の波長まで変更することで、分光カメラ７を、光軸方向に沿って、対象物Ｘから遠ざかるように移動させること、すなわち、分光カメラ７と対象物Ｘとの間の距離が長くなるように変化させることができる。これにより、分光カメラ７に対象物Ｘが接触するのを確実に防止することができる。

なお、分光画像を取得する波長のピッチは、上記では２０ｎｍとしたが、これに限定されず、前記調整処理において、分光カメラ７で透過させる光の波長と、分光カメラ７のフォーカスが合う位置および分光カメラ７で得られる分光画像の倍率との関係が明らかとなっており、これらの関係が満足していれば、前記波長のピッチは、２０ｎｍ以上であっても、２０ｎｍ以下であってもよい。

上記の通り、前記工程＜２Ｂ＞〜本工程＜３Ｂ＞を繰り返して実施することで、前記工程＜１Ｂ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長の光から、一定のピッチで、最大の波長の光における分光画像が、フォーカスが合ったものとして取得することができる。

すなわち、図１８、図１９のように、最小の波長６００ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、最大の波長１０００ｎｍまで分光部４１を透過させる光を変化させたときの分光画像が、フォーカスが合ったものとして取得することができる。なお、このようにして取得された各波長における分光画像と、これら分光画像の倍率との関係についても、前記調整処理を経ていることから、明らかとなっている。

一方、最大の波長を超えた光となり、その波長の光におけるフォーカスが合う位置での分光画像の取得が必要ない場合には、前記工程＜２Ｂ＞〜本工程＜３Ｂ＞の繰り返しを終了し、次工程＜４Ｂ＞に移行する。

以上のような、前記工程＜２Ｂ＞〜本工程＜３Ｂ＞の繰り返しにより、分光カメラ７の光軸方向における、作業台８に設置された対象物Ｘと、分光カメラ７との間の距離を変化せ、分光カメラ７により、第１波長において、対象物Ｘのフォーカスが合う第１位置で、第１波長における第１分光画像を取得し、第１波長より長い波長である第２波長において分光カメラのフォーカスが合う第２位置で、第２波長における第２分光画像を取得する撮像工程が構成される。

＜４Ｂ＞ 次に、画像処理実行部６５は、分光部４１で透過される光の波長が、前記工程＜１Ｂ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまで、繰り返して取得された、分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像と、その分光画像が取得された光の波長と、その分光画像が取得された波長における分光画像の倍率とを、検査すべき物品の分光画像データとして、改めて、記憶部１４に記憶させる（Ｓ７Ｂ）。

すなわち、図１８、図１９のように、最小の波長６００ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、最大の波長１０００ｎｍまで分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像を取得したときには、これらの分光画像とともに、これに対応する光の波長と、その波長における分光画像の倍率とを、検査すべき物品の分光画像データとして、記憶部１４に記憶させる。

以上のように、工程＜１Ｂ＞〜工程＜４Ｂ＞を経ることで、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまでの間で、分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像を取得し得るとともに、各波長における分光画像の倍率を決定することができる。

＜５Ｂ＞ 次に、画像処理実行部６５が備えるスペクトル情報生成部６０４が有する倍率調整部６０５は、記憶部１４に記憶された、検査すべき物品の分光画像データ、すなわち、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長から一定のピッチで最大の波長となるまで、繰り返して取得された、分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像と、その分光画像が取得された光の波長と、その分光画像が取得された波長における分光画像の倍率とを取得する。そして、各波長に対応する分光画像について、それぞれ、その波長に対応する分光画像の倍率の逆数を掛ける（Ｓ８Ｂ）。これにより、各波長について、倍率変換がなされた分光画像を、図１８に示すように、最小の波長すなわち６００ｎｍにおける分光画像が最も小さく、最大の波長すなわち１０００ｎｍにおける分光画像が最も大きいものとして得られ、その結果、各波長における分光画像で撮像されている対象物Ｘを、同一の大きさを有するものとし得る。

＜６Ｂ＞ 次に、画像処理実行部６５が備えるスペクトル情報生成部６０４は、図１８、図１９に示すように、各波長において、それぞれ、拡大された分光画像すなわち倍率変換がなされた分光画像を、ｚ軸方向に沿った光軸に対応する点を視野中心とし、この視野中心を基準点として、重ね合せることで分光スペクトル画像Ssamを得ることができる（Ｓ９Ｂ）。

なお、倍率が１の最小の波長における分光画像を基準として、倍率が１未満となっている他の波長における分光画像については、基準とする分光画像の外側に位置する領域をトリミングする。これにより、図１８に示すように、倍率変換がなされた各波長の分光画像を同視野の画像として重ね合せて分光スペクトル画像Ssamとすることができる。

以上のように、各波長で取得された分光画像を重ね合せることで分光スペクトル画像Ssamを得る際に、各波長における分光画像の倍率を考慮して倍率変換がなされた後の分光画像を重ね合せていることから、重ね合わせた分光画像同士の間で位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止することができる。したがって、倍率色収差が含まれることが的確に抑制または防止された分光スペクトル画像Ssamを得ることができる。

以上のような、前記工程＜５Ｂ＞〜本工程＜６Ｂ＞により、第１分光画像に含まれる対象物Ｘの大きさに対し、第２分光画像に含まれる対象物Ｘの大きさが同一となるように第２分光画像を拡大した後に、拡大された第２分光画像を重ね合わせることで、分光スペクトル画像を取得する重畳工程が構成される。

また、各波長における分光画像は、前述の通り、ｚ軸方向を光軸方向として分光カメラ７を、このｚ軸方向に移動させることで取得している。そのため、ｚ軸方向に沿った光軸の中心を視野中心として、重ね合せるだけで、各波長における分光画像同士の間で位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止した状態で、分光スペクトル画像Ssamを得ることができる。すなわち、各波長における分光画像同士の重ね合わせを、位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止した状態で、容易に実施することができるため、この重ね合わせにより得られる分光スペクトル画像Ssamを容易に取得することができる。このように、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の分光スペクトル画像Ssamを、正確なスペクトル情報として得ることができるため、生産された、または、生産途中の物品における表面性状を優れた精度で検査することができる。

なお、本工程＜６Ｂ＞において分光スペクトル画像Ssamを得る際には、ロボット２の作動を伴わないことから、検査処理の終了後のことを考慮して、カメラポイント補正部１０２は、シャフト２４１を第２アーム２３に対してｚ軸方向に移動させることで、例えば、分光カメラ７を位置Ｐ１０の位置に配置させることが好ましい。

＜７Ｂ＞ 次いで、スペクトル情報生成部６０４は、得られた分光スペクトル画像Ssamすなわち分光スペクトル情報に基づいて、検査すべき物品すなわち対象物Ｘの表面性状を検査する（検査工程）。

換言すれば、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜６Ｂ＞において得られた、分光スペクトル画像Ssamを取得する。その後、分光情報としての分光スペクトル画像Ssamを、特徴量として用い、データベースと比較する分析処理を実施することで、検査すべき物品である対象物Ｘの表面性状を検査する。

具体的には、スペクトル情報生成部６０４は、記憶部１４に予め記憶された表面性状が良品であると判断された物品のデータｒを取得し、このデータｒを用いて対象物Ｘの分光スペクトル画像Ssamがデータｒと一致するか否かを判別することで、対象物Ｘの表面性状を検査する。

より詳しくは、まず、データｒと一致するか否かを判別するのに適した判別空間へ、特徴量としての分光スペクトル画像Ssamを射影する。すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、対象物Ｘの分光スペクトル画像Ssamを判別空間に射影し、位置yとする。
y=f(Ssam)

同様に、良品と判断された物品のデータｒについても、判別空間に投影し、y(r)とする。そして、対象物Ｘの判別空間上の位置yと、良品と判断された物品との判別空間での距離mを計算する。
m=g(y,y(r))

ここで、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。

そして、この得られた距離ｍが、一定の閾値よりも小さいものを、対象物Ｘが良品であると判断する。すなわち、対象物Ｘは良品と同等の色を有している、または、対象物Ｘには異物が付着していないと判断する。

以上のように、前記工程＜６Ｂ＞では、各波長で取得された分光画像を重ね合せることで分光スペクトル画像Ssamを得る際に、各波長における分光画像の倍率を考慮して倍率変換がなされた後の分光画像を重ね合せていることから、重ね合わせた分光画像同士の間で位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止することができる。したがって、倍率色収差が含まれることが的確に抑制または防止された分光スペクトル画像Ssamを得ることができる。

また、各波長における分光画像は、前述の通り、ｚ軸方向を光軸方向として分光カメラ７を、このｚ軸方向に移動させることで取得している。そのため、ｚ軸方向に沿った光軸の中心を視野中心として、重ね合せるだけで、各波長における分光画像同士の間で位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止した状態で、分光スペクトル画像Ssamを得ることができる。すなわち、各波長における分光画像同士の重ね合わせを、位置ずれが生じるのを的確に抑制または防止した状態で、容易に実施することができるため、この重ね合わせにより得られる分光スペクトル画像Ssamを容易に取得することができる。このように、対象物Ｘすなわち生産された、または、生産途中の物品の分光スペクトル画像Ssamを、正確なスペクトル情報として得ることができる。そのため、生産された、または、生産途中の物品における表面性状の検査を、本工程＜７Ｂ＞において、優れた精度で実施することができる。

＜８Ｂ＞ 次に、表示制御部１３は、スペクトル情報生成部６０４で特定された対象物Ｘの検査結果を可視化画像として作成し、その後、この可視化画像を、表示装置６１に表示させる（Ｓ７Ｂ）。

この可視化画像として、表示装置６１に表示させる対象物Ｘの情報としては、対象物Ｘが良品または不良品であるかの検査結果、また、良品である場合、良品である確率（％）、さらに、不良品である場合、不良品と判断された理由、異物が付着している位置等の情報が挙げられる。

以上のような、ロボットシステム１００を用いた、工程＜１Ｂ＞〜工程＜８Ｂ＞を経る検査処理を実施することで、対象物Ｘの検査が行われる。

なお、分光情報としての分光スペクトルと、記憶部１４に記憶されたデータベースとを比較する分光処理を、上記では、判別空間での距離mを用いて実施する場合について説明したが、これに限定されず、前記分析処理は、ニューラルネットワーク等の機械学習により実施するようにすることもできる。

また、本実施形態では、シャフト２４１をｚ軸方向に移動させることで、作業台８に設置された対象物Ｘと、シャフト２４１に連結された分光カメラ７とを、分光カメラ７の光軸方向に、相対的に移動させることとしたが、これに限定されず、作業台８をｚ軸方向に移動させることで、対象物Ｘと分光カメラ７とを、分光カメラ７の光軸方向に、相対的に移動させるようにしてもよい。

さて、以上のようなロボットシステム１００を用いた検査方法では、ロボットシステム１００が分光カメラ７を備えている。そのため、生産された、または、生産途中の物品について、その表面性状の検査を、優れた精度で実施することができる。しかしながら、前述の通り、この分光カメラ７は、高価であると言うデメリットを有する。

これに対して、ＲＧＢカメラは、安価であるため、この検査方法にＲＧＢカメラを導入することは、容易に行い得るが、ＲＧＢカメラは、分光カメラ７と比較して、検査の精度の点で劣るため、高精度な物品の表面性状を、ＲＧＢカメラでは、検査し得ないことが生じることがある。

そのため、この検査方法で検査すべき物品の種類、もしくは、その検査方法に求められる精度等に応じて、ロボットシステム１００に導入するカメラの種類を、ＲＧＢカメラで十分であるのか、それとも、分光カメラ７を選択する必要があるのかを、カメラを導入するのに先立って、判定することが求められる。

かかる判定をすることを目的に、物品のＲＧＢ画像を取得するＲＧＢカメラと、物品の分光スペクトル画像を取得する分光カメラと、これらの画像を取得するための２系統の光路とを有し、これらを２系統の光路を切り替えることで、同一の物品としての対象物Ｘを撮像可能なように構成された検査システムが知られている。

しかしながら、この検査システムでは、２系統の光路を切り替えることで、物品のＲＧＢ画像と分光スペクトル画像とを取得しているが、この２系統の光路を切り替えるための機構を必要とし、かかる検査システムが備える装置の構成が複雑になると言う問題があった。

これに対して、ロボットシステム１００を用いた、本発明の分光検査方法では、ｎを４以上の整数としたとき、分光カメラ７を用いて、ｎの波長領域で不良品を撮像して複数波長不良品画像を取得する第１取得工程と、複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成する第１生成工程と、不良品ＲＧＢ画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は所定の基準を満たす、と判定し、不良品ＲＧＢ画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定されない場合、かつ、複数波長不良品画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定される場合、ＲＧＢカメラ検査は所定の基準を満たさず、分光カメラを用いた分光カメラ検査は所定の基準を満たす、と判定する判定工程と、を有している。

また、ロボットシステム１００が備える本発明の検査システムは、分光カメラ７と、分光カメラ７の駆動を制御する分光画像処理部１２とを有し、ｎを４以上の整数としたとき、分光カメラ７は、ｎの波長領域で不良品を撮像して複数波長不良品画像を取得し、分光画像処理部１２は、複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成し、不良品ＲＧＢ画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たす、と判定し、不良品ＲＧＢ画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定されない場合、かつ、複数波長不良品画像を用いて不良品に対する所定の検査を行い、不良品が不良判定される場合、ＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たさず、分光カメラを用いた分光カメラ検査は、所定の基準を満たす、と判定するよう構成されている。

このように、本発明では、第１取得工程において、分光カメラ７を用いて、不良品の複数波長不良品画像すなわち分光スペクトル画像Ssamを取得する。そして、この分光スペクトル画像Ssamに基づいて、ＲＧＢカメラを用いて取得される不良品のＲＧＢ画像すなわち前記不良品ＲＧＢ画像をシミュレートにより生成し、この不良品ＲＧＢ画像に基づいて、ＲＧＢカメラで十分であるのか、それとも、分光カメラ７を選択する必要があるのかを判定する。

したがって、予めＲＧＢカメラを用意する必要もなく、さらに、ＲＧＢカメラと分光カメラ７とを切り替えるための２系統の光路を設ける必要もないことから、ロボットシステム１００の構成が複雑化するのを確実に防止することができる。

以下、ロボットシステム１００すなわち分光カメラ７を用いて実施される、本発明の分光検査方法、すなわち、ＲＧＢカメラで十分であるのか、それとも、分光カメラ７を選択する必要があるのかを判定する分光検査方法について、説明する。

［用いるべきカメラの種類を、分光カメラを用いて判定する分光検査方法］
図２０は、ＲＧＢカメラの分光感度曲線を示すグラフ、図２１は、分光カメラの分光感度曲線を示すグラフ、図２２は、分光カメラの分光感度を、２０ｎｍの幅を有する波長領域毎に、平均化することで求められた棒グラフ、図２３は、ＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数を示す表、図２４は、電子部品が備える電極に異物が付着していない良品を示す平面図、図２５は、電子部品が備える電極に異物が付着している不良品を示す平面図、図２６は、図４に示すロボットシステムにより、用いるべきカメラの種類を、分光カメラを用いて判定する分光検査方法における判定処理を実施する際のフローチャート、図２７は、分光カメラにより得られた良品の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を示すグラフ、図２８は、分光カメラにより得られた不良品の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を示すグラフ、図２９は、シミュレートされた良品のＲＧＢ画像（Ｘ１）を示すグラフ、図３０は、シミュレートされた不良品のＲＧＢ画像（Ｘ２）を示すグラフである。

ロボットシステム１００すなわち分光カメラ７を用いた、用いるべきカメラの種類を判定する分光検査方法では、予め、分光カメラ７の分光感度曲線と、選択を予定しているＲＧＢカメラの分光感度曲線との関係に基づいて、分光カメラ７で取得された分光スペクトル画像Ssamから、ＲＧＢカメラを用いて取得されるＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数を求める変換前処理を実施する。その後、求められた変換係数を用いて、分光カメラ７で取得された分光スペクトル画像Ssamから、ＲＧＢカメラを用いて取得されるＲＧＢ画像をシミュレートすることで、用いるべきカメラの種類、すなわち、ＲＧＢカメラで十分なのか、分光カメラ７を必要とするのかを判定する判定処理を実施する。

したがって、以下では、この分光検査方法における、変換前処理および判定処理について、順次、説明する。

（変換前処理）
まず、分光カメラ７の分光感度曲線と、選択を予定しているＲＧＢカメラの分光感度曲線との関係に基づいて、分光カメラ７で取得された分光スペクトル画像Ssamから、ＲＧＢカメラを用いて取得されるＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数を求める変換前処理について説明する。なお、この変換前処理では、ロボットシステム１００が備える制御装置１にパーソナルコンピューター３が装着された状態で実施される。

＜１Ｃ＞ まず、ユーザーは、選択を予定しているＲＧＢカメラの図２０に示す分光感度曲線と、分光カメラ７の図２１に示す分光感度曲線とを入手する。

＜２Ｃ＞ 次いで、ユーザーは、図２１に示す分光カメラ７の分光感度曲線について、分光カメラ７で撮像される各分光画像に対応する波長領域において、図２２に示すように、それぞれ、強度の平均値を求める。

なお、図２２では、４００〜７００ｎｍの波長領域を、１５分割した２０ｎｍの幅を有する波長領域毎に、求めた強度の平均値を、棒グラフとして示している。

＜３Ｃ＞ 次いで、ユーザーは、図２２に示す、各分光画像に対応する波長領域における強度の平均値と、図２０に示すＲＧＢカメラの分光感度曲線とを用いて、ＲＧＢカメラにおけるＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分の強度と、各分光画像に対応する波長領域における強度の平均値との関係とを示す、ＲＧＢ画像のシミュレート用の変換係数を求める。

なお、ＲＧＢ画像のシミュレート用の変換係数は、図２３に示した表のように、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域を１５分割した２０ｎｍの幅を有する波長領域毎に対応して、図２０に記載された、ＲＧＢカメラにおけるＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分の強度を、図２２に記載された、算出した強度の平均値で除することによって得ることができる。

また、図２２では、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域を、２０ｎｍの波長領域の幅で、１５分割された波長領域において、強度の平均値を求めているが、Ｒ成分、Ｇ成分およびＢ成分の３つの成分により画像を形成しているＲＧＢカメラと比較して、優れた検出感度とするには、１５分割である必要はなく、４以上の整数で分割されていればよい。

＜４Ｃ＞ 次いで、ユーザーは、制御装置１が備える入力装置６２の操作により、画像処理編集部３０２を駆動させるブログラムを起動させた後、このプログラムの指示に従って、画像処理実行部６５が実行するための、図２３に示す、ＲＧＢ画像のシミュレート用の変換係数を記憶部１４に記憶させる。

以上のような変換前処理、すなわち、工程＜１Ｃ＞〜工程＜４Ｃ＞を経ることで、後述する判定処理において、ＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数を求めることができる。

すなわち、工程＜１Ｃ＞〜＜４Ｃ＞により、後述する判定処理が有する第１生成工程において、不良品ＲＧＢ画像を、前記ｎ（ｎは、４以上の整数を表す。）の波長領域をもつ複数波長不良品画像から、Ｒ成分とＧ成分とＢ成分とをそれぞれ算出することで生成する際に用いられる変換係数を求めることができる。

２．判定処理
次に、用いるべきカメラの種類を、分光カメラ７を用いて判定する分光検査方法における判定処理について説明する。なお、この判定処理では、ロボットシステム１００が備える制御装置１からパーソナルコンピューター３が脱着された状態で実施される。

また、判定処理では、分光カメラ７による、用いるべきカメラの種類の判定を、図１０に示す、作業台８上のSpectrum Match01に、生産された、または、生産途中の物品の良品Ｘ１または不良品Ｘ２が対象物Ｘとして設置され、良品Ｘ１が良品として、不良品Ｘ２が不良品として正しく分類すなわち評価し得るか否かに基づいて、用いるべきカメラの種類、すなわち、ＲＧＢカメラで十分なのか、分光カメラ７を必要とするのかを判定するが、以下、この判定処理について、詳述する。

なお、以下では、作業台８上のSpectrum Match01に設置される物品として、電極９０を備える電子部品を用意し、図２４に示すように、電極９０に異物９５が付着していないものを良品Ｘ１とし、図２５に示すように、電極９０に異物９５が付着しているものを不良品Ｘ２として取り扱い、この異物９５の付着の有無、すなわち、良品Ｘ１または不良品Ｘ２の判別を実施する際に、選択するカメラが、ＲＧＢカメラで十分なのか、それとも、分光カメラ７を必要とするのかを判定する場合を一例に説明する。

＜１Ｄ＞ まず、ユーザーは、電極９０を備える電子部品として、良品Ｘ１または不良品Ｘ２であると、予め明らかとなっているものをそれぞれ複数個ずつ用意するとともに、図２６に示すように、入力装置６２の操作により、所定の領域に配置された物品の表面性状を検査するプログラムを起動させた後、このプログラムの指示に従って、必要に応じて条件等の選択を行う（Ｓ１Ｄ）。

なお、プログラムの指示に従って入力する条件としては、例えば、物品の表面性状を検査する領域、具体的には、Spectrum Match01において検査を実施することの指定、物品の表面性状を検査する検査の種類、具体的には、物品に付着している異物９５の有無の検査を実施することの指定、検査開始時および検査終了時に分光カメラ７を配置させる位置、ロボット２による分光カメラ７の移動の後に、分光カメラ７による物品の分光画像の取得までに待機する時間、ならびに、分光カメラ７で物品の分光画像を取得する際の波長領域およびこの波長領域において波長を変化させるピッチ、具体的には、４００〜７００ｎｍの波長領域において２０ｎｍのピッチで１５領域の分光画像を取得することの指定等が挙げられる。

なお、本実施形態では、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域を、２０ｎｍの波長領域の幅で、１５分割された波長領域において、分光カメラ７を用いて分光画像を取得する場合について説明するが、Ｒ成分、Ｇ成分およびＢ成分の３つの成分により画像を形成しているＲＧＢカメラと比較して、分光カメラ７により取得される分光画像を優れた検出感度を有するものとするには、可視光領域を分割する分割数は、１５分割である必要はなく、４以上の整数で分割すればよい。

＜２Ｄ＞ 次いで、電極９０を備える電子部品として良品Ｘ１であると認定されているものを作業台８上に、電極９０がSpectrum Match01に対応するように設置した状態とする。そして、前述した、物品の表面性状を検査する検査方法における調整処理で取得した、分光部４１すなわち分光カメラ７で透過させる光の波長と、投射レンズ８１２すなわち分光カメラ７のフォーカスが合う位置との関係に基づいて、前記工程＜１Ｄ＞において設定された４００〜７００ｎｍの波長領域において、設定された２０ｎｍのピッチで、撮像素子７１すなわち分光カメラ７により良品Ｘ１の分光画像を取得する（Ｓ２Ｄ）。

＜２Ｄ−１＞ まず、入力装置６２における、ユーザーによる入力指示に従って、画像処理実行部６５は、ロボット制御部１１が備えるカメラポイント補正部１０２の作動により、シャフト２４１をｚ軸方向すなわち光軸方向に移動させることで、分光カメラ７を位置Ｐ０に配置させる。その後、前記工程＜１Ｄ＞において設定された波長領域のうち最低の波長領域すなわち４００〜４２０ｎｍにおいて、分光カメラ７のフォーカスが合う位置に移動させる。

＜２Ｄ−２＞ 次いで、画像処理実行部６５は、カメラ制御部６０が備える分光制御部６０２の作動により、分光部４１で透過される光の波長領域を、前記工程＜１Ｄ＞において設定された波長領域のうち最低の波長領域、すなわち、４００〜４２０ｎｍに設定する。

＜２Ｄ−３＞ 次いで、画像処理実行部６５は、カメラ制御部６０が備える分光画像取得部６０３の作動により、撮像素子７１により分光画像を取得する。

これにより、図１０に示すSpectrum Match01の領域に、配置された電子部品が備える電極９０が含まれる分光画像を取得する。

＜２Ｄ−４＞ 次いで、画像処理実行部６５は、前記工程＜２Ｄ−３＞で取得された分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像と、この分光画像が、取得された光の波長領域が最小の波長領域、すなわち４００〜４２０ｎｍであることとを、記憶部１４に記憶させる。

＜３Ｄ＞ 次に、最小の波長領域の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得の後に、最小の波長領域の光よりも長波長の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が必要か否かを、前記工程＜１Ｄ＞において、ユーザーによって選択された条件、すなわち、分光部４１で透過させる光の最小の波長領域、最大の波長領域および波長のピッチに基づいて判定する。すなわち、最小の波長領域の光から、選択された波長領域のピッチで、最大の波長領域の光となるまで、続けて、その波長領域の光における、分光カメラ７のフォーカスが合う位置での分光画像の取得を、実施する必要があると判定し、最大の波長領域を超えた光となった時点で、その波長領域の光における分光画像の取得を終了する。

この判定において、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得がなされた波長領域の光よりも長波長の光で、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像を取得する必要がある場合には、ユーザーにより設定されたピッチ分、すなわち、２０ｎｍを加算した波長の光を分光部４１で透過し得るように、画像処理実行部６５は、分光制御部６０２を作動させる。その後、前記工程＜２Ｄ＞〜本工程＜３Ｄ＞を繰り返して実施する。これにより、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得がなされた波長領域の光よりも長波長の光における、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が実施される。このような最小の波長領域以上の光におけるフォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得を、前記工程＜１Ｄ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長領域から一定のピッチで最大の波長領域となるまで、繰り返して実施する。すなわち、本実施形態では、４００ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、７００ｎｍとなるまで、１５回繰り返して実施する。

このように、分光画像を取得する最小の波長領域、分光画像を取得する最大の波長領域、および、最小の波長領域から最大の波長領域までの間で分光画像を取得する波長のピッチを設定して、最小の波長領域から、前記ピッチの間隔で、最大の波長領域まで、順次、フォーカスが合う位置での分光カメラ７による分光画像の取得が実施される。

上記の通り、前記工程＜２Ｄ＞〜本工程＜３Ｄ＞を繰り返して実施することで、前記工程＜１Ｄ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長領域の光から、一定のピッチで、最大の波長領域の光までの、良品Ｘ１を撮像した分光画像が、フォーカスが合ったものとして取得することができる。

すなわち、最小の波長４００ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、最大の波長７００ｎｍまで分光部４１を透過させる光の波長領域を変化させたときの良品Ｘ１を撮像した分光画像が、フォーカスが合ったものとして取得することができる。

一方、最大の波長を超えた波長領域の光となり、その波長領域の光におけるフォーカスが合う位置での分光画像の取得が必要ない場合には、前記工程＜２Ｄ＞〜本工程＜３Ｄ＞の繰り返しを終了し、次工程＜４Ｄ＞に移行する。

＜４Ｄ＞ 次に、画像処理実行部６５は、分光部４１で透過される光の波長が、前記工程＜１Ｄ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長領域から一定のピッチで最大の波長領域となるまで、繰り返して取得された、分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像と、その分光画像が取得された光の波長領域とを、良品Ｘ１の分光画像データとして、改めて、記憶部１４に記憶させる（Ｓ３Ｄ）。

すなわち、本実施形態では、最小の波長領域４００〜４２０ｎｍから、２０ｎｍのピッチで、最大の波長領域６８０〜７００ｎｍまで分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像とともに、これに対応する光の波長領域とを、良品Ｘ１についての分光画像データとして、記憶部１４に記憶させる。

以上のように、工程＜２Ｄ＞〜工程＜４Ｄ＞を経ることで、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長領域から一定のピッチで最大の波長領域となるまでの間で、分光カメラ７のフォーカスが合っている良品Ｘ１の分光画像が取得される。

また、工程＜２Ｄ＞〜工程＜４Ｄ＞を経ることによる、良品Ｘ１の分光画像の取得は、複数の良品Ｘ１について実施しておくこととする。

なお、前記工程＜２Ｄ＞〜本工程＜４Ｄ＞における、分光カメラ７による、各波長領域における良品Ｘ１の分光画像の取得により、分光カメラ７を用いて、良品Ｘ１を異なるｎ（本実施形態では、ｎは１５）の波長領域で撮像して、複数波長良品画像を取得する第２取得工程が構成される。

＜５Ｄ＞ 次に、ユーザーは、電極９０を備える電子部品として不良品Ｘ２であると認定されているものを作業台８上に、電極９０がSpectrum Match01に対応するように、良品Ｘ１に代えて設置した状態とする。そして、この状態で、画像処理実行部６５は、前述した前記工程＜２Ｄ＞〜前記工程＜３Ｄ＞を繰り返した後に、前記工程＜４Ｄ＞を実施する。これにより、不良品Ｘ２の分光画像についても、良品Ｘ１の分光画像と同様に、分光カメラ７のフォーカスが合っている分光画像として、分光部４１で透過される光の波長が、前記工程＜１Ｄ＞において、ユーザーによって選択された波長領域において、最小の波長領域から一定のピッチで最大の波長領域となるまで、複数波長不良品画像として取得され（Ｓ４Ｄ）、これらの情報が、良品Ｘ１と同様に、不良品Ｘ２についても、記憶部１４に記憶される（Ｓ５Ｄ）。

また、本工程＜５Ｄ＞を経ることによる、不良品Ｘ２の分光画像の取得は、複数の不良品Ｘ２について実施しておくこととする。

なお、本工程＜５Ｄ＞における、分光カメラ７による、各波長領域における不良品Ｘ２の分光画像の取得により、分光カメラ７を用いて、不良品Ｘ２を異なるｎ（本実施形態では、ｎは１５）の波長領域で撮像して、複数波長不良品画像を取得する第１取得工程が構成される。

＜６Ｄ＞ 次に、画像処理実行部６５が備えるスペクトル情報生成部６０４は、良品Ｘ１について取得された、各波長領域における分光画像を重ね合せるすなわち加重重畳することで、図２７に示す、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を得る（Ｓ６Ｄ）。

なお、本工程＜６Ｄ＞を経ることによる、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）の取得は、複数の良品Ｘ１について実施しておくこととする。

＜７Ｄ＞ 次に、画像処理実行部６５が備えるスペクトル情報生成部６０４は、不良品Ｘ２について取得された、各波長領域における分光画像を重ね合せるすなわち加重重畳することで、図２８に示す、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を得る（Ｓ７Ｄ）。

なお、本工程＜７Ｄ＞を経ることによる、不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）の取得は、複数の不良品Ｘ２について実施しておくこととする。

＜８Ｄ＞ 次いで、スペクトル情報生成部６０４は、良品Ｘ１について得られた分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）に基づいて、良品Ｘ１を対象物Ｘとした表面性状を検査する（Ｓ８Ｄ）。

換言すれば、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜６Ｄ＞において得られた、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を選択する。その後、分光情報としての分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を、特徴量として用いた分析処理を実施することで、検査すべき良品Ｘ１の表面性状を検査する。

具体的には、まず、良品Ｘ１の表面性状を判別するのに適した判別空間へ、特徴量としての分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を射影する。すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を判別空間に射影し、位置y(a)とする。
y(a)=f(Ssam（Ｘ１）)

同様に、他の良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）についても、判別空間に投影し、y(b)とする。そして、１つ目の良品Ｘ１の判別空間上の位置y(a)と、２つ目の良品Ｘ１の判別空間上の位置y(b)との距離m1を計算する。この距離ｍ1を、複数の良品Ｘ１の組み合わせについて、算出する。
m1=g(y(a),y(b))

ここで、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。

そして、複数の良品Ｘ１について含まれる距離ｍ1が、良品Ｘ１と言える距離であると定義することができる。

よって、この距離ｍ１よりも近い領域が、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）すなわち、前記複数波長良品画像を用いた良品Ｘ１に対する所定の検査の結果である第３検査結果により算出された、良品分布を示す領域である言うことができる。

＜９Ｄ＞ 次いで、スペクトル情報生成部６０４は、不良品Ｘ２について得られた分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）すなわち不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）に基づいて、不良品Ｘ２を対象物Ｘとした表面性状を検査する（Ｓ９Ｄ）。

換言すれば、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜７Ｄ＞において得られた、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を選択する。その後、分光情報としての分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を、特徴量として用いた分析処理を実施することで、検査すべき不良品Ｘ２の表面性状を検査する。

具体的には、まず、前記＜８Ｄ＞で用いた良品Ｘ１の表面性状を判別するのに適した判別空間へ、特徴量として、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を射影する。すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を判別空間に射影し、位置y(a)とする。
y(a)=f(Ssam（Ｘ１）)

同様に、不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）についても、判別空間に投影し、y(c)とする。
y(c)=f(Ssam（Ｘ２）)

そして、良品Ｘ１の判別空間上の位置y(a)と、不良品Ｘ２の判別空間上の位置y(c)との距離m2を計算する。この距離ｍ2を、複数の良品Ｘ１と不良品Ｘ２との組み合わせについて、算出する。
m2=g(y(a),y(c))

ここで、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。

そして、複数の良品Ｘ１と不良品Ｘ２との組み合わせについて、一定の確率以上（好ましくは１００％）すなわち閾値以上で、距離ｍ1＜距離ｍ2が成立しているときに、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）および不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）が取得される、分光カメラ７により、良品Ｘ１と不良品Ｘ２との判別を実施し得ると言うことができる。

なお、一定の確率以上で、距離ｍ1＜距離ｍ2が成立しておらず、分光カメラ７による、良品Ｘ１と不良品Ｘ２との判別を実施することができないと判定された場合、スペクトル情報生成部６０４は、その内容を、表示制御部１３の作動により、表示装置６１に表示する。そして、ユーザーは、この表示を受けて、分光カメラ７の配置位置、分光カメラ７により取得する波長領域、さらにはピッチの幅の条件を変更して、再度、前記工程＜１Ｄ＞〜工程＜９Ｄ＞を実施する（Ｓ１０Ｄ）。これにより、良品Ｘ１と不良品Ｘ２との判別を実施し得る条件を求める。

＜１０Ｄ＞ 次に、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜６Ｄ＞において取得された、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）と、変換前処理で取得された、ＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数とに基づいて、導入を予定しているＲＧＢカメラを用いて取得されると想定される、図２９に示す、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）をシミュレートする（Ｓ１１Ｄ）。

具体的には、本実施形態では、まず、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）における、４００〜７００ｎｍの波長領域について、２０ｎｍのピッチで、４００ｎｍを最小の波長とし、６８０ｎｍを最高の波長として、スペクトルの強度すなわち分光強度を読み取る。

そして、図２３に示した、Ｒ成分における、４００〜７００ｎｍの波長領域について、各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｒ成分の強度を得ることができる。また、Ｇ成分における各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｇ成分の強度を得ることができる。さらに、Ｂ成分における各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｂ成分の強度を得ることができる。

以上のように、Ｒ成分、Ｇ成分およびＢ成分の強度を、それぞれ得ることで、図２９に示す、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）がシミュレートされる。

また、本工程＜１０Ｄ＞による、良品Ｘ１におけるＲＧＢ画像（Ｘ１）のシミュレートは、複数の良品Ｘ１について実施しておくこととする。

なお、前記工程＜６Ｄ＞における、良品Ｘ１の各波長領域における分光画像の加重重畳による分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）の取得と、本工程＜１０Ｄ＞における、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）を用いた、良品Ｘ１ＲＧＢ画像（Ｘ１）のシミュレートにより、複数波長良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、良品ＲＧＢ画像を生成する第２生成工程が構成される。

＜１１Ｄ＞ 次に、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜７Ｄ＞において取得された、１５分割された各波長領域の分光画像を加重重畳することで得られた分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）と、変換前処理で取得された、ＲＧＢ画像をシミュレートするための変換係数とに基づいて、導入を予定しているＲＧＢカメラを用いて取得されると想定される、図３０に示す、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）をシミュレートする（Ｓ１２Ｄ）。

具体的には、本実施形態では、まず、不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）における、４００〜７００ｎｍの波長領域について、２０ｎｍのピッチで、４００ｎｍを最小の波長とし、６８０ｎｍを最高の波長として、スペクトルの強度すなわち分光強度を読み取る。

そして、図２３に示した、Ｒ成分における、４００〜７００ｎｍの波長領域について、各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｒ成分の強度を得ることができる。また、Ｇ成分における各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｇ成分の強度を得ることができる。さらに、Ｂ成分における各波長に対応した変換係数と、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）で読み取られた各波長に対応した分光強度の積をそれぞれ求めた後に、これらの平均値を求めることで、Ｂ成分の強度を得ることができる。

以上のように、Ｒ成分、Ｇ成分およびＢ成分の強度を、それぞれ算出することで、図３０に示す、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）がシミュレートすなわち生成される。

また、本工程＜１１Ｄ＞による、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像をシミュレートは、複数の不良品Ｘ２について実施しておくこととする。

なお、前記工程＜７Ｄ＞における、不良品Ｘ２の各波長領域における分光画像の加重重畳による分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）の取得と、本工程＜１１Ｄ＞における、分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）を用いた、不良品Ｘ２ＲＧＢ画像（Ｘ２）のシミュレートにより、複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成する第１生成工程が構成される。

＜１２Ｄ＞ 次いで、スペクトル情報生成部６０４は、良品Ｘ１についてシミュレートされたＲＧＢ画像（Ｘ１）に基づいて、良品Ｘ１を対象物Ｘとし、ＲＧＢカメラを用いたことを想定した表面性状の検査を実施する（Ｓ１３Ｄ）。

換言すれば、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜１０Ｄ＞において得られた、ＲＧＢ画像（Ｘ１）を取得する。その後、ＲＧＢ画像（Ｘ１）を、特徴量として用いた分析処理を実施することで、良品Ｘ１を対象物Ｘとし、ＲＧＢカメラを用いることを想定した表面性状の検査を実施する。

具体的には、まず、良品Ｘ１の表面性状を判別するのに適した判別空間へ、特徴量としてのＲＧＢ画像（Ｘ１）を射影する。すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、前記工程＜８Ｄ＞において挙げたのと同様の基準が選択される。そして、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）を判別空間に射影し、位置y(a’)とする。
y(a’)=f(ＲＧＢ画像（Ｘ１）)

同様に、他の良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）についても、判別空間に投影し、y(b’)とする。そして、１つ目の良品Ｘ１の判別空間上の位置y(a’)と、２つ目の良品Ｘ１の判別空間上の位置y(b’)との距離m1’を計算する。この距離ｍ1’を、複数の良品Ｘ１の組み合わせについて、算出する。
m1’=g(y(a’),y(b’))

ここで、前記工程＜８Ｄ＞と同様に、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。

そして、複数の良品Ｘ１について算出された距離ｍ1’が、一定の確率以上（好ましくは１００％）すなわち閾値以上で、距離ｍ1≧距離ｍ１’が成立しているときに、ＲＧＢ画像（Ｘ１）による良品Ｘ１の判定によっても、良品Ｘ１が正しく良品であると判定されていると言える。すなわち、良品Ｘ１の判定には、分光カメラ７を必要とすることなく、ＲＧＢカメラで十分であると言うことができる。

換言すれば、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）に基づく検査により、良品Ｘ１が良品であると判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たす、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有していると判定することができる。

また、これに反して、複数の良品Ｘ１について算出された距離ｍ1’が、一定の確率以上（好ましくは１００％）すなわち閾値以上で、距離ｍ1＜距離ｍ１’が成立しているときには、ＲＧＢ画像（Ｘ１）による良品Ｘ１の判定では、良品Ｘ１を正しく良品であると判定することができないと言える。すなわち、良品Ｘ１の判定には、ＲＧＢカメラでは不十分であるため、分光カメラ７を必要とすると言うことができる。

換言すれば、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）に基づく検査により、良品Ｘ１が良品であると判定されない場合、かつ、良品Ｘ１の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ１）すなわち複数波長良品画像に基づく検査により、良品Ｘ１が良品であると判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たさず、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有しておらず、分光カメラ７を用いた分光カメラ検査は、所定の基準を満たす、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有していると判定することができる。

＜１３Ｄ＞ 次いで、スペクトル情報生成部６０４は、不良品Ｘ２についてシミュレートされたＲＧＢ画像（Ｘ２）に基づいて、不良品Ｘ２を対象物Ｘとし、ＲＧＢカメラを用いたことを想定した表面性状の検査を実施する（Ｓ１４Ｄ：判定工程）。

換言すれば、スペクトル情報生成部６０４は、前記工程＜１１Ｄ＞において得られた、ＲＧＢ画像（Ｘ２）を取得する。その後、ＲＧＢ画像（Ｘ２）を、特徴量として用いた分析処理を実施することで、不良品Ｘ２を対象物Ｘとし、ＲＧＢカメラを用いることを想定した表面性状の検査を実施する。

具体的には、まず、前記＜１２Ｄ＞で用いた良品Ｘ１の表面性状を判別するのに適した判別空間へ、特徴量として、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）を射影する。すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）を判別空間に射影し、位置y(a’)とする。
y(a’)=f(ＲＧＢ画像（Ｘ１）)

同様に、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）についても、判別空間に投影し、y(c’)とする。
y(c’)=f(ＲＧＢ画像（Ｘ２）)

そして、ＲＧＢカメラを用いた場合に想定される、良品Ｘ１の判別空間上の位置y(a’)と、不良品Ｘ２の判別空間上の位置y(c’)との距離m2’を計算する。そして、この距離ｍ2’を、複数の良品Ｘ１と不良品Ｘ２との組み合わせについて、算出する。
m2’=g(y(a’),y(c’))

ここで、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。

そして、複数の良品Ｘ１と不良品Ｘ２との組み合わせについて算出された距離ｍ2’が、一定の確率以上（好ましくは１００％）すなわち閾値以上で、距離ｍ1＜距離ｍ2’が成立しているときに、ＲＧＢ画像（Ｘ２）による不良品Ｘ２の判定によっても、不良品Ｘ２が正しく不良品であると判定されていると言える。すなわち、不良品Ｘ２の判定には、分光カメラ７を必要とすることなく、ＲＧＢカメラで十分であると言うことができる。

換言すれば、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）に基づく検査により、不良品Ｘ２が不良判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たす、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有していると判定することができる。

なお、距離ｍ１よりも近い領域が、第３検査結果により得られた良品分布を示す領域である言うことができるため、この領域に、不良品Ｘ２が含まれる割合すなわち距離ｍ1≧距離ｍ2’が成立している割合が、設定した閾値よりも小さくなっていれば、前記所定の基準を満たすと判定することができる。

また、これに反して、複数の不良品Ｘ２について算出された距離ｍ2’が、一定の確率以上（好ましくは１００％）すなわち閾値以上で、距離ｍ1≧距離ｍ2’が成立しているときには、ＲＧＢ画像（Ｘ２）による不良品Ｘ２の判定では、不良品Ｘ２を正しく不良品であると判定することができないと言える。すなわち、不良品Ｘ２の判定には、ＲＧＢカメラでは不十分であるため、分光カメラ７を必要とすると言うことができる。

換言すれば、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）に基づく検査により、不良品Ｘ２が不良判定されない場合、かつ、不良品Ｘ２の分光スペクトル画像Ssam（Ｘ２）すなわち複数波長不良品画像に基づく検査により、不良品Ｘ２が不良判定される場合、ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、所定の基準を満たさず、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有しておらず、分光カメラ７を用いた分光カメラ検査は、所定の基準を満たす、すなわち、上記閾値以上の信頼度を有していると判定することができる。

なお、前記工程＜１２Ｄ＞において、良品Ｘ１が不良品であると判定される確率すなわち閾値と、本工程＜１３Ｄ＞において、不良品Ｘ２が良品であると判定される確率すなわち閾値とは、本発明において許容されるエラーであると言える。そして、本発明において許容されるエラーの大きさ、換言すれば、本発明において設定される所定の基準は、本発明の分光検査方法に求められる精度に応じて、前記工程＜１２Ｄ＞の良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）を用いた良品Ｘ１に対する所定の検査の結果である第２検査結果と、本工程＜１３Ｄ＞の不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）を用いた不良品Ｘ２に対する所定の検査の結果である第１検査結果を考慮して、設定される。

＜１４Ｄ＞ 次に、表示制御部１３は、スペクトル情報生成部６０４で特定された検査結果を、可視化画像として作成し、その後、この可視化画像を、表示装置６１に表示させる（Ｓ１５Ｄ）。

この可視化画像として、表示装置６１に表示させる情報としては、良品Ｘ１の判定に、ＲＧＢカメラで十分なのか、分光カメラ７を必要とするのかの結果、さらに、不良品Ｘ２の判定に、ＲＧＢカメラで十分なのか、分光カメラ７を必要とするのかの結果等が挙げられる。

以上のような、ロボットシステム１００を用いた、工程＜１Ｄ＞〜工程＜１４Ｄ＞を経る検査処理を実施することで、対象物Ｘが良品Ｘ１であるのか、または不良品Ｘ２であるのかの判定に、ＲＧＢカメラで十分なのか、分光カメラ７を必要とするのかを、決定することができる。

上記の通り、ロボットシステム１００を用いた分光検査方法によれば、予めＲＧＢカメラを用意する必要もなく、さらに、ＲＧＢカメラと分光カメラ７とを切り替えるための２系統の光路を設ける必要もなく、ＲＧＢカメラで十分であるのか、それとも、分光カメラ７を選択する必要があるのかを判定することができる。したがって、ロボットシステム１００の構成が複雑化するのを確実に防止することができる。

なお、本実施形態では、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）のシミュレートと、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）のシミュレートとの双方を実施して、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）に基づいた表面性状の検査と、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）に基づいた表面性状の検査との双方を実施する場合について説明したが、これら双方を実施するのが、検査の精度を向上させる観点からは好ましいが、良品Ｘ１のＲＧＢ画像（Ｘ１）のシミュレートと、このＲＧＢ画像（Ｘ１）に基づいた表面性状の検査を省略することもできる。すなわち、不良品Ｘ２のＲＧＢ画像（Ｘ２）のシミュレートと、このＲＧＢ画像（Ｘ２）に基づいた表面性状の検査を、単独で実施するようにしてもよい。これにより、不良品Ｘ２が良品と判定されたものの中に混在するのを、確実に防止することができる。

以上、本発明の分光検査方法および検査システムを、図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれらに限定されるものでない。

例えば、本発明のロボットシステムにおいて、各構成は、同様の機能を発揮し得る任意のものと置換することができ、あるいは、任意の構成のものを付加することができる。
また、本発明の分光検査方法において、任意の工程が追加されたものであってもよい。

さらに、前記実施形態では、作業台に設置された対象物と、分光カメラとを、分光カメラの光軸方向に、相対的に移動させることで、分光カメラのフォーカスを対象物に一致させていたが、このフォーカスを一致させる方法は、これに限定されず、ロボットアームを固定した状態で、分光カメラが有するレンズと撮像素子との間の離間距離である焦点距離、すなわち、フォーカスを変更することによっても、技術的には可能である。

１…制御装置、２…ロボット、３…パーソナルコンピューター、７…分光カメラ、８…作業台、９…配管部材、１１…ロボット制御部、１２…分光画像処理部、１３…表示制御部、１４…記憶部、１５…受付部、２０…ロボットアーム、２１…基台、２２…第１アーム、２３…第２アーム、２４…作業ヘッド、２５…駆動部、２６…駆動部、２７…駆動部、２８…駆動部、２９…角速度センサー、３１…光源、３５…表示装置、３６…入力装置、４１…分光部、４５…静電アクチュエーター、５１…回路基板、５２…回路基板、６０…カメラ制御部、６１…表示装置、６２…入力装置、６５…分光処理実行部、７１…撮像素子、８１…分光部側光学系、８３…撮像素子側光学系、９０…電極、９５…異物、１００…ロボットシステム、１０１…プログラム実行部、１０２…カメラポイント補正部、２００…ケーブル、２２０…筐体、２３０…筐体、２３１…底板、２３２…天板、２３３…側壁、２３４…傾斜部、２４１…シャフト、２５１…モーター、２５２…位置センサー、２６１…モーター、２６２…位置センサー、２７１…モーター、２７２…位置センサー、２８１…モーター、２８２…位置センサー、３０１…ロボット制御プログラム編集部、３０２…画像処理編集部、３０３…収差補正キャリブレーション実行部、４１０…固定基板、４１１…固定反射膜、４１２…固定電極、４１３…溝、４１４…接合膜、４１５…反射膜設置部、４２０…可動基板、４２１…可動反射膜、４２２…可動電極、４２３…溝、４２５…反射膜設置部、６０１…光源制御部、６０２…分光制御部、６０３…分光画像取得部、６０４…スペクトル情報生成部、６０５…倍率調整部、８１１…入射レンズ、８１２…投射レンズ、８３１…入出射レンズ、Ｏ１…第１回動軸、Ｏ２…第２回動軸、Ｏ３…第３回動軸、Ｘ…対象物、Ｘ１…良品、Ｘ２…不良品

Claims (5)

1. ｎを４以上の整数としたとき、分光カメラを用いて、ｎの波長領域で不良品を撮像して複数波長不良品画像を取得する第１取得工程と、
   前記複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成する第１生成工程と、
   前記不良品ＲＧＢ画像を用いて前記不良品に対する所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は所定の基準を満たす、と判定し、
   前記不良品ＲＧＢ画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定されない場合、かつ、前記複数波長不良品画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラ検査は前記所定の基準を満たさず、前記分光カメラを用いた分光カメラ検査は前記所定の基準を満たす、と判定する判定工程と、を有することを特徴とする分光検査方法。
2. 前記分光カメラを用いて、前記ｎの波長領域で良品を撮像して複数波長良品画像を取得する第２取得工程と、
   前記複数波長良品画像から、前記ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、良品ＲＧＢ画像を生成する第２生成工程と、を有し、
   前記所定の基準は、
   前記不良品ＲＧＢ画像を用いた前記不良品に対する前記所定の検査の結果である第１検査結果と、
   前記良品ＲＧＢ画像を用いた前記良品に対する前記所定の検査の結果である第２検査結果と、により設定される請求項１に記載の分光検査方法。
3. 前記複数波長良品画像を用いた複数の前記良品に対する前記所定の検査を行い、前記良品が良品判定されたときの結果である複数の第３検査結果の分布を示す領域を算出し、
   前記不良品ＲＧＢ画像を用いた複数の前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記複数の不良品が不良判定されたときの前記第１検査結果が前記領域に含まれる割合を算出し、前記割合が設定した閾値よりも小さければ、前記所定の基準を満たすと判定する請求項２に記載の分光検査方法。
4. 前記第１生成工程において、前記不良品ＲＧＢ画像は、前記ｎの波長領域をもつ前記複数波長不良品画像から、Ｒ成分とＧ成分とＢ成分との強度をそれぞれ算出することで生成される請求項１ないし３のいずれか１項に記載の分光検査方法。
5. 分光カメラと、前記分光カメラの駆動を制御する分光画像処理部とを有し、
   ｎを４以上の整数としたとき、前記分光カメラは、ｎの波長領域で不良品を撮像して複数波長不良品画像を取得し、
   前記分光画像処理部は、前記複数波長不良品画像から、ＲＧＢカメラの分光感度に基づいて、不良品ＲＧＢ画像を生成し、
   前記不良品ＲＧＢ画像にを用いて前記不良品に対する所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラを用いたＲＧＢカメラ検査は、前記所定の基準を満たす、と判定し、
   前記不良品ＲＧＢ画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定されない場合、かつ、前記複数波長不良品画像を用いて前記不良品に対する前記所定の検査を行い、前記不良品が不良判定される場合、前記ＲＧＢカメラ検査は、前記所定の基準を満たさず、前記分光カメラを用いた分光カメラ検査は、前記所定の基準を満たす、と判定するよう構成されていることを特徴とする検査システム。

Images