JP3854654B2 - Color classification apparatus and color classification method - Google Patents

Description

この演算により、異なる光源（スペクトル特性）の影響を除去できる。
【００４９】
ここで、ｉはフィルタ番号、ｍはサンプル番号を示す。
【００５０】
さらに、パワー正規化回路４２₂ にて、上記除算されたデータのパワー値が一定化されるように、パワー値Ｃａ^m 及びＣｂ^m により次式の演算が行なわれる。
【００５１】

ここで、パワー値Ｃａ^m 及びＣｂ^m は、
【数１】

【００５２】
または、
【数２】

【００５３】
である。
【００５４】
このパワー正規化により、光源の輝度が異なる場合の影響を除去することができる。
【００５５】
このようにして求められたｄａ^m i ″及びｄｂ^m i ″を、輝度スペクトルとして輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに書き込む。
【００５６】
以上の補正を、対象物のサンプル数Ｎだけ行ない、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに輝度スペクトルを書き込む。
【００５７】
この際、対象物のサンプルは、対象物そのものを交換しても良いし、同一対象物の異なる領域を利用しても良い。
【００５８】
このようにして、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ，“dtｂ”４４Ｂには、対象物のサンプル数Ｎだけの輝度スペクトルデータが書き込まれることになる。
【００５９】
また、同時に、２つのクラスの対象物を撮影できない場合は、１つのクラス毎に対象物、参照板について上記と同様に撮影及び補正を行い、それぞれ輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂにそれぞれの輝度スペクトルを書き込む。この操作をサンプル数Ｎだけ行なうようにする。
【００６０】
次に、分類演算部３２おいては、切り替えスイッチ“Ａ”４６をｂ側に切り替える。
【００６１】
そして、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂからそれぞれクラス１及びクラス２に係る輝度スペクトルデータを読み出し、分類スペクトル算出部４８にて、前述したＦＳ変換を用いて分類スペクトルｄ1i（但し、ｉ＝１〜５）、及びこれに直交するｄ2i（ｉ＝１〜５）を求め、それぞれ分類スペクトルｄ1 メモリ５０及びｄ2 メモリ５２にそれぞれ分類スペクトルｄ1i及びｄ2iを書き込む。
【００６２】
次に、切り替えスイッチ“Ａ”４６をａ側に、また分類判定部３４の切り替えスイッチ“Ｃ”６０をｂ側に切り替える。
【００６３】
そして、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をａ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルデータｄａ^m i ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、積算器５６及び累積演算部５８により内積演算
【数３】

【００６４】
を行ない、結果を分類判定部３４の分類境界決定部６２へ転送する。
【００６５】
続いて、輝度スペクトルメモリ“dtｂ”４４Ｂから輝度スペクトルデータｄｂ^m i ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、同様に内積演算
【数４】

【００６６】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。
【００６７】
次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルデータｄａ^m i ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数５】

【００６８】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。続いて、輝度スペクトルメモリ“dtｂ”４４Ｂから輝度スペクトルデータｄｂ^m i ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数６】

【００６９】
を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転送する。
【００７０】
このように、各クラスについてサンプル数分だけ処理を行ない、こうして得た内積値を分類境界決定部６２で図２０のように分類境界を決定し、分類境界メモリ“ｃ1 ”６４に書き込む。
【００７１】
以上、ここまでが、学習モードである。
【００７２】
次に、分類モードについて説明する。
【００７３】
この分類モードでは、まず、図２１に示すような分類したいクラス未知の対象物Ｏを、学習モードのときと同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａに輝度スペクトルｄｘi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００７４】
続いて、これと同じ撮影条件で、参照板Ｒを同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗに輝度スペクトルｄｗi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込む。
【００７５】
そして、これら輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａ及び“Ｗ”４０Ｗからデータを読み込んで、補正回路４２で補正
ｄｘi ′＝ｄｘi ／ｄｗi （但し、ｉ＝１〜５） …（９）
を行ない、更にパワー正規化回路４２₂ にて上記除算されたデータのパワー値が正規化されるように
【数７】

【００７６】
を行って、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａにスペクトルｄｘi ″を書き込む。
【００７７】
ここで、分類演算部３２では、切り替えスイッチ“Ａ”４６をａ側に切り替え、分類判定部３４では、切り替えスイッチ“Ｃ”６０をａ側に切り替える。
【００７８】
そして、分類演算部３２の切り替えスイッチ“Ｂ”５４をまずａ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルｄｘi ″を、また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを読み出して、積算器５６及び累積演算部５８により内積演算
【数８】

【００７９】
を行い、ｔｘ1 を分類判定部３４の分類決定部６６へ転送する。
【００８０】
次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルｄｘi ″を、また分類スペクトルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出して、内積演算
【数９】

【００８１】
を行い、ｔｘ2 を分類決定部６６へ転送する。
【００８２】
そして、分類決定部６６は、分類境界メモリ“ｃ1 ”６４から分類境界を読み出して、このデータより、上記転送されてきた内積値ｔｘ1 ，ｔｘ2 が分類境界のどちら側にあるかを判定し、分類結果を出力する。
【００８３】
ここまでの操作が、分類モードである。
【００８４】
以上のように、この先願の色分類装置では、光源のスペクトル特性の相違を除算器４２₁ にて、また輝度の相違をパワー正規化回路４２₂ にて補正するため、異なる光源についても良好な分類を行うことができる。
【００８５】
この際に、さらに図１８の（Ｂ）に示すように、パワー正規化回路４２₂ を用いているために、光源の輝度が変化する場合においても良好な分類を行なうことができる。
【００８６】
なお、光源のスペクトルが変化せずに、輝度のみが変化する場合には、除算回路４２₁ は不要で、パワー正規化回路４２₂ だけで良い。
【００８７】
また、回転色フィルタ１２を用いた簡単な構成であるため、安価で機械的振動等にも頑健になる。
【００８８】
また、学習モードと分類モードを有することから、異なる分類目的にも容易に対応することができる。
【００８９】
さらに、図２２に示すように、分類演算部３２を、既に学習済みの分類スペクトルｄ1i，ｄ2iを記憶する分類スペクトルｄ1 ，ｄ2 メモリ５０，５２の対とそれらを選択するための切り替えスイッチ“Ｂ”５４との組を複数設け、それぞれの組の分類スペクトルｄ1 ，ｄ2 メモリ５０，５２に異なる学習済みの分類スペクトルを記憶しておき、各組を選択するための切り替えスイッチ“Ｃ′”６８を利用するようにすれば、異なる分類目的にも瞬時に対応することができる。
【００９０】
なお、この例では回転色フィルタ１２として、図１５の（Ｂ）に示すように、円形のフィルタ１２Ａ〜１２Ｅを同一円上に配置した構成のものを用い、各フィルタで停止させるため各フィルタ毎にその位置を制御するようにしているが、図１５の（Ｃ）に示すように、フィルタ１２Ａ〜１２Ｅを円弧状に構成し、それらを同一円上に配列してなる回転色フィルタ１２を用いれば、各フィルタ毎に停止させ位置制御する必要がなくなり、常に動かし続けることができるので、より高速に対象物の色分類処理を行うことができる。
【００９１】
ただし、当然のことながら、この場合は、ＣＣＤ１４での露光のタイミングと回転色フィルタ１２の回転のスピードとの同期をとる必要がある。
【００９２】
また、分類した結果は、分類されたクラスに応じて異なる色の画像として表示しても良いし、音声等で撮影者に知らせるようにしても良い。
【００９３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置では、それぞれ異なる通過帯域特性を有する複数の光学バンドパスフィルタを備えた回転フィルタを介して対象物を撮像することにより得られるマルチスペクトル画像データから、対象物の色成分を分類している。
【００９４】
そして、この先願の色分類装置の光源補正部は、異なる光源のもとで色分類を行うときに、参照板を測定し、あるエリアの平均を求めてその値から光源を補正するものであった。
【００９５】
この先願の光源補正部では、測定都度の光源の補正は行えるものの、一度の測定の中で測定エリアの位置による光源（照明むら）を補正することについては、その開示及び示唆がなされていない。
【００９６】
つまり、この先願による光源補正部は異なる光源のもとで色分類を行うときに、照明光の反射分光スペクトルＬ（λ）の影響を除去し得るようにはしているが、一度の測定の中で測定エリアの位置による光源の照明むらによる影響を積極的に防止する点については、その開示及び示唆もなされていない。
【００９７】
そこで、本発明は以上のような点に鑑みてなされたもので、測定画像内の照明むらを補正可能として照明むらの影響を抑えることにより、高精度でより確実な色分類を行うことができる色分類装置及び色分類方法を提供することを目的としている。
【００９８】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、上記課題を解決するために、（１）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像する波長帯域を選択するための波長選択手段と、前記波長選択手段が選択した波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に前記撮像手段で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、前記撮像手段で撮像された前記対象物の画像データと同じ波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、前記参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、を有し、前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（２）前記光源補正手段は、前記参照板データ画像選択手段が選択した前記異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする（１）記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（３）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類装置において、結像光学系と、この結像光学系の結像面に配置され、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像する撮像素子と、この撮像素子より光学的な前側に配置され、それぞれ異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、この光学的バンドパスフィルタによる複数の光の透過波長帯域から前記撮像素子が撮像する波長帯域として一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手段と、この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納する参照板データ記憶手段と、前記撮像素子で撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて前記参照板データ記憶手段に格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択する参照板画像データ選択手段と、この参照板画像データ選択手段で選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正する光源補正手段と、この光源補正手段の補正結果を判断する補正結果判断手段と、を有し、前記参照板画像データ選択手段は、前記補正結果判断手段が前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断したとき、前記参照板データ記憶手段から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択することを特徴とする色分類装置色分類装置が提供される。
【００９９】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（４）前記光源補正手段は、前記参照板画像データ選択手段が選択した異なる材質の参照板の画像データに基づいて、前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正し直すことを特徴とする（３）記載の色分類装置が提供される。
【０１００】
さらに、本発明によると、上記課題を解決するために、（５）前記光源補正手段は、前記対象物の画像データを、前記参照板画像データ選択手段が選択した、前記対象物の画像データに対応する前記参照板の画像データで画素毎に除算した後、正規化する演算部を備えたことを特徴とする（１）または（３）記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（６）照明光を直線偏光に変えて前記対象物へ投射するための光源の前面に配置された第１の偏光板と、前記対象物を撮像する画像入力部の直前に配置され、正反射光のみを除去するための第２の偏光板とを更に有することを特徴とする（１）乃至（５）の何れか一つに記載の色分類装置が提供される。
また、本発明によると、上記課題を解決するために、（７）対象物の色成分により、前記対象物の分類、判定、色測定及び識別の内の少なくとも一つを行う色分類方法において、撮像する波長帯域を選択するステップと、前記選択された波長帯域に応じて、前記対象物及びそれぞれ異なる材質からなる複数の参照板とを切り換えて、複数の波長帯域毎に撮像するステップと、前記選択された波長帯域の波長帯域情報と、選択された波長帯域毎に撮像された前記複数の参照板の画像データとを対応させて格納するステップと、前記撮像された前記対象物の画像データと同じ透過波長帯域で撮像されて格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、所望の参照板の画像データを選択するステップと、この選択された参照板の画像データに基づき、対応する前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正するステップと、この補正結果を判断するステップと、前記補正結果が、前記対象物と同じ材質の前記参照板に基づいて前記補正が行われていないと判断されたとき、前記格納されている前記複数の参照板の画像データの中から、前記選択された材質とは異なる材質の参照板の画像データを選択するステップと、を有することを特徴とする色分類方法が提供される。
【０１０１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明による色分類装置及び色分類方法に係る実施の形態について説明する。
【０１０２】
（第１の実施の形態）
この第１の実施の形態は、基本的には上記先願としての特開平７−１２０３２４号公報に開示された色分類装置と同様に、対象物の反射分光スペクトルを撮像する撮像手段と、上記対象物と撮像手段との間に設置したそれぞれ異なる帯域を持つ複数のバンドパスフィルタと、上記撮像手段によって撮像された対象物の反射分光スペクトルから統計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類スペクトルを用いて上記対象物の分類を行なう分類手段とを備えた色分類装置に適用される。
【０１０３】
図１に示すように、この第１の実施の形態は、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置と同様に、複数のバンドパスフィルタを用いた色分類装置において、画像入力部１１１と，画像処理部１１２とからなり、画像処理部１１２内の画像メモリ１１４に画像入力部１１１内のバンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データを保存するそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７を用意し、測定画像内の任意の位置での光源の影響を波長毎に補正する例である。
【０１０４】
ここで、画像入力部１１１は、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置と同様に、図１４に示されているような絞りやレンズを含む光学系１０、図１５の（Ａ）に示されているような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ，１２Ｂ，…，１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ１４、フレームメモリ１８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣＤ駆動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ２４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動モータ２４等を備えており、参照板または対象物の測定画像信号を画像処理部１１２に対して入力する。
【０１０５】
そして、画像処理部１１２では、Ａ／Ｄ変換器１１３において参照板または対象物の測定画像信号をディジタル画像データに変換した後、画像メモリ１１４内で切換えスイッチ１１５により、バンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データをそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７に切換えて記憶させるようになされている。
【０１０６】
すなわち、この第１の実施の形態において、画像メモリ１１４は参照板用フレームメモリ１１６と、対象物用フレームメモリ１１７からなる。
【０１０７】
参照板測定時には、参照板として測定エリアをカバーできるある程度の大きさを持ち、一様な色の参照板となるものを用いて画像入力部１１１により撮影して測定し、その画像データを参照板用フレームメモリ１１６に記憶する。
【０１０８】
また、対象物測定時には、その測定画像データは、対象物用フレームメモリ１１７に記憶され、光源補正処理部１１８で参照板用フレームメモリ１１６からの参照板画像データを参照しながら補正される。
【０１０９】
このようにして第１の実施の形態においては、光源補正処理部１１８で光源補正が行われた対象物画像データに対し、上記対象物の分類を行なう分類手段としての判定処理部１１９で判定処理を行い、判定結果出力部１２０から判定結果を出力するようになされている。
【０１１０】
なお、判定処理部１１９、判定結果出力部１２０における分類処理演算は、前述した先願のそれと同様であるので、ここにその記載を編入するものとしてその説明を省略する。
【０１１１】
図２の（ａ）は光源補正処理部１１８の具体例を示している。
【０１１２】
この光源補正処理部１１８は、対象物の画像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データを用いて補正を行う例である。
【０１１３】
すなわち、光源補正処理部１１８内の補正フィルタ選択手段１２３からの切換え信号により、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２１，１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像データの内、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板と対象物の画像データをそれぞれのフレームメモリ１１６，１１７から切換えて読み出すようになされている。
【０１１４】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像データを参照板の画像データでそれぞれ各画素毎に割算した後、掛算器１２５により適当な係数αを乗じる。
【０１１５】
これは、割算器１２４の出力値が大体、１付近になるので、その後の処理で整数で演算処理するときに１付近だと計算ができなくなるのを防止するためである。
【０１１６】
すなわち、割算器１２４の出力値に対して掛算器１２５により適当な係数αを掛けて出力値を１より大きくすることにより、整数演算でその後の処理が行えるようになってる。
【０１１７】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、各対象物の画素毎に行われると共に、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データで対象物の画像データを正規化して補正するということが特徴となる。これにより、この第１の実施の形態として、例えば光源からの照明光が波長スペクトルによって違った照明むらを生じるときでも対応することができるようになる。
【０１１８】
もし、その照明むらが各波長スペクトルで同じである場合にはその内のどれか１つでもよいが、通常はスペクトルによって照明むらが異なつているので、対象物に応じたスペクトルで対応させて補正することが特徴となる。
【０１１９】
また、参照板の画像データは対象物測定画像と同じ大きさを持つ画像データなので、測定するエリアと対応したエリアの画像の参照板データを用いることによって、照明むらを画素毎に除去することができる。
【０１２０】
なお、上述したように各波長毎に照明むらが殆ど一定である場合には、任意の波長の一枚のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像参照板データで対象物の画像データを正規化して補正することもできる。
【０１２１】
図２の（ｂ）は光源補正処理部１１８の他の具体例を示している。
【０１２２】
この光源補正処理部１１８は、対象物の画像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データの平均値を用いて補正を行う例である。
【０１２３】
すなわち、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切換えて読み出すと共に、バンドパスフィルタ枚数分の参照板の全画像データを参照板用フレームメモリ１１６から読み出して画像メモリ１１４内の平均化部１２６で平均化した参照板画像データを得るようになされている。
【０１２４】
そして、この光源補正処理部１１８における実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像データを平均化した参照板画像データでそれぞれ各画素毎に割算した後、正規化部１２７で正規化して補正する。
【０１２５】
すなわち、図２の（ｂ）は、図２の（ａ）の変形例として、参照板用フレームメモリ１１６の全画像データを各画素毎に平均化していることにより、図２の（ａ）の光源補正処理部１１８内の補正フィルタ選択手段１２３を省略することができるのが特徴となる。
【０１２６】
この補正フィルタ選択手段１２３を省略して処理を簡略化すると共に、正規化部１２７により図２の（ａ）の光源補正処理部１１８内の掛算器１２５と同様に適当な係数αを掛け、パワースペクトルの和を一定とすることにより、例えば輝度が非常に暗かったり、非常に明るかったりした場合の補正をここで行うようにすることができる。
【０１２７】
なお、図２（ｂ）において、画像メモリ１１４内の平均化部１２６で各波長の画像データを平均するのでなく、メジアンフィルタを用いて行うようにしてもよい。
【０１２８】
また、パワースペクトルの正規化部により学習時と判定時との照明強度が異なっても正しく判定することができる。
【０１２９】
なお、以下の各実施の形態の説明において、前述した第１の実施の形態と同様に構成されていると共に、同様な機能を有している部分については、同一符号又は関連符号を付して援用することにより、それらの説明又は図示を適宜省略するものとする。
【０１３０】
（第２の実施の形態）
この第２の実施の形態は、図３に示すように、上述した第１の実施の形態の変形例として、光源補正演算に用いる参照板画像データは、補正フィルタ選択手段１２３によって選択された一枚の参照板画像データを用いるものであるが、光源補正が行われた対象物の画像データを判定処理部１２８で判定処理した後、さらにその判定結果を補正結果判断部１２９で評価して補正フィルタ選択手段１２３に帰還することにより、必要ならばもう一度違う参照板画像データを選択して、対象物の画像データを補正し直すようにしている。
【０１３１】
このような第２の実施の形態は、システムのセッティング時等に、任意の一枚の参照板画像データを選択するのに適用可能なもので、一度選択されればその後の補正結果判断部１２９による処理は不要となる。
【０１３２】
（第３の実施の形態）
この第３の実施の形態は、上述した第１の実施の形態の変形例として、マルチスペクトルの参照板画像データをフィルタ枚数分画像で記憶せずに、図４の（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、クロスライン、代表点、或いは近似式で記憶することによって、参照板データ用メモリを減らすようにしたものである。
【０１３３】
すなわち、図５に示すように、光源補正処理部１１８内の参照板データ演算部１３０にて各画素の参照板画像データを算出する。
【０１３４】
ここで、図４の（ａ）に示すようなクロスライン方式記憶の場合には対応するｘ，ｙ座標の画素の乗算により算出する。
【０１３５】
すなわち、このクロスライン方式記憶の場合には、予め画像中央の水平、垂直のラインのデータだけ持っていて、必要なデータについては対応するｘとｙの座標値から掛算して求める。
【０１３６】
また、図４の（ｂ）に示すような代表点方式記憶の場合には近傍の代表点の補間により算出する。
【０１３７】
すなわち、この代表点方式記憶の場合には、代表点方式として文字通り代表点だけのデータをもっていて、必要なデータについては代表点に対応する例えば近傍の４点から補間して求めていくことになる。
【０１３８】
さらに、図４の（ｃ）に示すような近似式方式記憶の場合には多項式により算出する。
【０１３９】
すなわち、この近似式方式記憶の場合には、所定の近似式例えばＡｘ＋Ｂｙ、またはＡｘ² ＋Ｂｙ² ＋Ｃｘ＋Ｄｙ＋Ｅとかの１次式または２次式とかについて、その係数だけを保存しておくもので、この例の場合にはＡとＢとの２つの係数だけ保存しておく。
【０１４０】
通常は２次式Ａｘ² ＋Ｂｘ＋Ｃｙ² ＋Ｄｙ＋Ｅとして、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅと、５つ程度の係数だけを保存しておく。
【０１４１】
これが近似式方式で非常にメモリが少なくて済むことになる。
【０１４２】
このような第３の実施の形態によれば、参照板画像データ用メモリの記憶容量を大幅に削減することができる。
【０１４３】
（第４の実施の形態）
この第４の実施の形態は、図６に示すように、複数のバンドパスフィルタを用いた色分類装置において、光源補正部１１８にハイパスフィルタ１３１を用いることによって、参照板を測定せずに照明むらを除去するようにしている。
【０１４４】
すなわち、通常、照明むらは低周波に偏っているのに対して、画像信号成分はこの照明むらより高周波成分に偏っている。
【０１４５】
そこで、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切換えて読み出した後、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１にかけて画像信号成分のみを抽出する。
【０１４６】
このような第４の実施の形態によれば、参照板の測定が不要となり、測定が高速になると共に、参照板用メモリが不要となり装置が小型、安価になる。
【０１４７】
図７（ａ）は、第４の実施の形態の変形例を示すもので、照明光をｌ（ｘ）、画像信号をｆ（ｘ）とすれば撮像信号ｇ（ｘ）は
ｇ（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ）
と表され、対数部１３２でその対数をとると
ｌｏｇ｛ｇ（ｘ）｝＝ｌｏｇ｛ｌ（ｘ）｝＋ｌｏｇ｛ｆ（ｘ）｝
となり、乗算が加算となり、上述のハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１がより有効に働く。
【０１４８】
このハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後に指数演算部１３３で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出すことができる。
【０１４９】
図７（ｂ）は、第４の実施の形態の別の変形例を示すもので、光源補正処理部１１８内の平均化部１３４で各波長の対象物データを平均化して参照板データとしたものである。
【０１５０】
なお、平均化部１３４で平均化した後に図示しないローパスフィルタに掛けるようにしてもよい。
【０１５１】
すなわち、参照板を撮影するということは、非常に煩雑な処理で、条件が変わる度にとらなくてはならないとなると、極めて手間がかかってしまう。
【０１５２】
そこで、条件が変わった場合でも、参照板を測定しなくても済むようにしたのが、この第４の実施の形態である。
【０１５３】
このような第４の実施の形態の変形例によれば、参照板を測定せずに照明むら成分だけを良好に除去することができる。
【０１５４】
（第５の実施の形態）
この第５の実施の形態は、後述する図１１に示すように、測定対象を複数回ずらして撮像することにより、参照板を測定せずに照明むらを除去するようにした例である。
【０１５５】
すなわち、測定対象をずらしながら２回撮影する場合、得られる画像信号は
ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ）
ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ＋ｔ）
となり、この差は
ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｛ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｔ）｝
となる。
【０１５６】
ここで、ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｔ）は、ｔ＝１としたとき、ｆ（ｘ）の微分と等しくなる。
【０１５７】
一般に、微分した信号は原信号に比較しては周波数成分が高くなるため、第４の実施の形態のようにハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けることにより、画像信号ｆ（ｘ）を良好に抽出することができる。
【０１５８】
そして、抽出された画像信号ｆ（ｘ）を積分することにより、照明むらが補正された原信号ｆ（ｘ）を得ることができる。
【０１５９】
なお、この第５の実施の形態では、図８及び図９の二つの例に示すように、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶されることになる。
【０１６０】
また、図８及び図９に示す例では、実際に対象物を撮影した後，一旦画素をずらすようにして、もう一度撮影することによって得られた二つの対象物画像データは、それぞれバンドパスフィルタ枚数分の対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂに記憶されているものとする。
【０１６１】
まず、図８に示す例では、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂを介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから切換えて読み出した後、互いに１画素ずらされている二つの信号に対し、一方に掛算器１３７により−１を掛けた後、加算器１３８によりそれらを加算することにより、それらの差分値で得られる。
【０１６２】
ここで、差分値はディジタル的には微分値と一致しているので、被写体の成分だけが微分化されたことになる。
【０１６３】
そして、対数部１３９でその対数をとると共に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後、指数演算部１４１で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１４２で、それを積分することによって被写体の成分が得られる。
【０１６４】
このようにして、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶される。
【０１６５】
以上のようにして、図８に示す例では、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０１６６】
つぎに、図９に示す例では、１つの仮定があり、図８に示す例と異なって被写体の成分が低周波に偏り、照明光の成分がより高周波に偏っている場合を想定している。
【０１６７】
これは、例えば、塗装体のように、塗装の表面のむら自体は少ないにもかかわらず照明むらが非常に大きいといった場合である。
【０１６８】
この場合には、得られる画像信号を
ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ）
ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ＋ｔ）^* ｆ（ｘ）
とすれば、その差は
ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｆ（ｘ）^* ｛ｌ（ｘ）−ｌ（ｘ＋ｔ）｝
となり、被写体が低周波数成分に偏っていたとしても、ｌ（ｘ）−ｌ（ｘ＋ｔ）は高周波成分に偏っているために、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けることにより、画像信号成分だけを良好に抽出することができる。
【０１６９】
この場合には、位置移動部１４５により、対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂからの読み出しのアドレスを変更して位置を移動している。
【０１７０】
すなわち、この位置移動部１４５は照明光をずらすような機能を有しているもので、メモリ上で被写体の方の成分が同じになるようにずらすと、照明光の方がずれることになる。
【０１７１】
このようにして、画像メモリ１１４内の切換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂ及び位置移動部１４５を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから位置を移動して読み出した後、互いに１画素ずらされている二つの信号に対し、一方に掛算器１３７により−１を掛けた後、加算器１３８によりそれらを加算することにより、それらの差分値で得られる。
【０１７２】
ここで、差分値はディジタル的には微分値と一致しているので、被写体の成分だけが微分化されたことになる。
【０１７３】
そして、この微分値をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分だけが出てくることになる。
【０１７４】
これは、図８に示す例のように、対数部１３９でその対数をとると共に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後、指数演算部１４０で指数演算を行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１４２で、それを積分することによって被写体の成分が得られるようにしてもよい。
【０１７５】
しかるに、図９に示す例では、単純にローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分だけが、ダイレクトに出てくるので、このようにして、照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶することにより、参照板の測定をなくしている。
【０１７６】
以上のようにして、図９に示す例では、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができると共に、対象物が低周波成分に偏っている場合でも照明むらを良好に除去することができる。
【０１７７】
なお、図１０は、図８及び図９に示したように、画像メモリ１１４内に対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂ及び補正データ用フレームメモリ１４４を備える場合の全体構成図を示しており、判定処理部１１９は補正データ用フレームメモリ１４４から照明むらが補正された画像信号を読出して上述したような判定処理を行うことになる。
【０１７８】
（第６の実施の形態）
一般的に、色分類装置における参照板には標準白色板が用いられる。
【０１７９】
図１１に示すような測定条件で標準白色板を測定すると照明の強い部分は中心による。
【０１８０】
しかしながら、測定対象物の表面が反射する場合は、真上方向（撮像素子方向）には反射が少なくなり、図１２に示すような照明の強度分布が得られる。
【０１８１】
従って、このような場合、標準白色板を照明むら補正の参照板に用いることはできない。
【０１８２】
そこで、測定する対象物と同じ材質で、測定エリアの面積内で一様な色を持つ物を参照板とすることによって、対象物測定時の照明むらを正確に補正することができる。
【０１８３】
すなわち、この第６の実施の形態は、上述したような、例えば、第１の実施の形態において、白色板を参照板として撮影したような場合に、実際の対象物がその参照板と違った材質の場合に好適する。
【０１８４】
つまり、図１１に示すように、二つの光源から照明を当てた場合には、通常は中央部が明るくなるので、このような状態で参照板を撮影すると中央部が輝度的には強くなる。
【０１８５】
ところが、鏡面みたいに反射する被写体、参照板の場合には、その両脇に反射することになり、それが正反射ではないにしても非常に明るい部分が出てきてしまう。
【０１８６】
このような被写体、参照板の場合には、照明むらが実際に生じてしまうことになり、それは参照板とその対象物の材質が違うということが原因となっているので、この第６の実施の形態では対象物と同じ材質の参照板を使用することにより、そのような不具合を未然に防止しようとするものである。
【０１８７】
このように、材質を参照板と対象物とで同じくすると、対象物の色むらが生じないようにすることができ、検査したいものの標準品を参照板にすることができるようになる。
【０１８８】
（第７の実施の形態）
この第７の実施の形態は、上述したような、例えば、第１の実施の形態において、立体的な対象物（例えば球）を測定する場合に、照明光の正反射が写ってしまうと共に、正反射が生じると前述のような照明むらの除去を行っても良好な測定を行うことはできないことに対処しようとするものである。
【０１８９】
つまり、この第７の実施の形態では、図１３に示すように、照明光と画像入力部の直前に偏光板を配置する。
【０１９０】
すなわち、照明光測定では偏光板１、２により直線偏光に変えて測定対象へ投射すると共に、正反射した光と正反射しない光では偏光方向が異なるため、画像入力部直前に配置された偏光板３により正反射光のみを完全にカットして画像入力を行うことができるようにしている。
【０１９１】
そして、このような画像入力後の照明むらの処理は、上述したような、例えば、第６の実施の形態と同じように正常なものを参照板代わりにして、実際の測定対象と入れ替えて使用するようにしてやればよい。
【０１９２】
以上第１乃至第７の実施の形態について説明してきたが、本明細書には以下の発明が含まれる。
【０１９３】
（１）対象物の色成分を分類する色分類装置において、
結像光学系と、
この結像光学系の結像面に配置した撮像素子と、
この撮像素子より光学的な前側に配置され、異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、
この複数の光の透過波長帯域から一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手段と、
この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された対象物の画像データとを対応して格納する対象物データ記憶手段と、
前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）する光源補正手段と、
を有することを特徴とする色分類装置。
【０１９４】
（対応する実施形態）
この発明は、全ての実施の形態（第１乃至第７）が対応する。
【０１９５】
（作用効果）
この発明によれば、各画素毎に光源の照明むらを除去する光源補正手段を設けたので、対象物の画像内の照明むらを補正することができる。
【０１９６】
さらに、この発明によれば、照明光が異なった場合や照明光が時間的に変化する場合においても良好に色分類を行うことができる。
【０１９７】
（２）前記透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された参照板の画像データとを対応して格納する参照板データ記憶手段を更に備え、
前記光源補正手段が、
前記対象物の画像データに対して、前記参照板の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）するものであることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０１９８】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０１９９】
（作用効果）
この発明によれば、分類性能を向上することができる。
【０２００】
（３）前記光源補正手段は、
前記対象物の画像データに対して低周波成分を除去するハイパスフィルタからなることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０１】
（対応する実施形態）
この発明は、第４の実施の形態が対応する。
【０２０２】
（作用効果）
この発明によれば、参照板の測定を必要としないので、簡便に分類性能を向上することができる。
【０２０３】
（４）前記光源補正手段は、
前記対象物データ記憶手段に記憶された複数の透過波長帯域毎の対象物の画像データを平均化する平均化手段と、この平均化された対象物データで、前記複数の対象物の画像データをそれぞれ除算した後、正規化する演算部とを備えたことを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０４】
（対応する実施形態）
この発明は、第１の実施の形態の変形例が対応する。
【０２０５】
（作用効果）
この発明によれば、複数の透過波長帯域毎の対象物の画像データを正規化することにより、光源の光量が変化した場合にも良好な色分類することができる。
【０２０６】
（５）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データを記憶するものであり、
前記光源補正手段が、前記複数の異なる撮像位置毎の対象物の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明光強度、輝度等）するものであることを特徴とする（１）記載の色分類装置。
【０２０７】
（対応する実施形態）
この発明は、全ての実施の形態（第１乃至第７）が対応する。
【０２０８】
（作用効果）
この発明によれば参照板の測定を必要としないので、簡便に分類性能を向上することができる。
【０２０９】
を必要としない。
【０２１０】
（６）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからなり、
前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの出力の差分を求める差分算出手段と、この差分算出手段からの出力に対して高周波成分を抽出するハイパスフィルタ（ＨＰＦ）と、このハイパスフィルタからの出力を積分する積分手段とを有することを特徴とする（３）記載の色分類装置。
【０２１１】
（対応する実施形態）
この発明は、第５の実施の形態が対応する。
【０２１２】
（作用効果）
この発明によれば、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０２１３】
（７）前記対象物データ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからなり、
前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの内、一方のフレームメモリの読み出しアドレスを変更した後、他方のフレームメモリの出力との差分を求める差分算出手段と、この差分算出手段からの出力に対して低周波成分を抽出するローパスフィルタ（ＬＰＦ）とを有することを特徴とする（３）記載の色分類装置。
【０２１４】
（対応する実施形態）
この発明は、第５の実施の形態の変形例が対応する。
【０２１５】
（作用効果）
この発明によれば、参照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができる。
【０２１６】
（８）前記光源補正手段が用いる前記参照板の画像データを前記参照板データ記憶手段から選択する選択手段を備えたものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２１７】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０２１８】
（作用効果）
この発明によれば、照明光の照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるので、良好な光源補正することができる。
【０２１９】
（９）前記選択手段が、前記参照板データ記憶手段から前記対象物の画像データが対応する透過波長帯域情報と同一の透過波長帯域情報に対応する参照板の画像データを選択するものであることを特徴とする（８）記載の色分類装置。
【０２２０】
（対応する実施形態）
この発明は、第１乃至第３の実施の形態が対応する。
【０２２１】
（作用効果）
この発明によれば、照明光の照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるので、良好な光源補正することができる。
【０２２２】
（10）前記光源補正手段により補正された対象物の画像データを判定する判定手段と、この判定結果から光源補正が正しく行なわれたかどうかを判断する補正結果判断手段をさらに有し、
前記選択手段が、前記補正結果判断手段からの出力に応じて異なる参照板の画像データを選択するものであることを特徴とする（８）記載の色分類装置。
【０２２３】
（対応する実施形態）
この発明は、第２の実施の形態が対応する。
【０２２４】
（作用効果）
この発明によれば、光源補正性能を向上することができる。
【０２２５】
（11）前記参照板データ記憶手段が、
前記対象物と同じ材質からなる参照板から得られた参照板の画像データを記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２２６】
（対応する実施形態）
この発明は、第６の実施の形態が対応する。
【０２２７】
（作用効果）
この発明によれば、光源補正性能を向上することができる。
【０２２８】
（12）前記参照板データ記憶手段が、
前記参照板から得られた参照板の画像データの内、一部のデータを記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２２９】
（対応する実施形態）
この発明は、第２の実施の形態が対応する。
【０２３０】
（作用効果）
この発明によれば、参照板データ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。
【０２３１】
（13）前記参照板データ記憶手段が、
前記参照板から得られた参照板の画像データを所定の近似式として記憶したものであることを特徴とする（２）記載の色分類装置。
【０２３２】
（対応する実施形態）
この発明は、第３の実施の形態が対応する。
【０２３３】
（作用効果）
この発明によれば、参照板データ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。
【０２３４】
【発明の効果】
従って、以上詳述したように本発明によれば、測定画像内の照明むらを補正可能として照明むらの影響を抑えることにより、高精度でより確実な色分類を行うことができる色分類装置及び色分類方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態を示す概略構成図。
【図２】この発明の第１の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図３】この発明の第２の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図４】この発明の第３の実施の形態における要部の動作原理説明図。
【図５】この発明の第３の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図６】この発明の第４の実施の形態における要部の構成を示す概略構成図。
【図７】この発明の第４の実施の形態における変形例を示す概略構成図。
【図８】この発明の第５の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図９】この発明の第５の実施の形態の変形例を示す要部概略構成図。
【図１０】この発明の第５の実施の形態を示す概略構成図。
【図１１】この発明の第６の実施の形態を示す要部の動作説明図。
【図１２】この発明の第７の実施の形態を示す要部の動作説明図。
【図１３】この発明の第８の実施の形態を示す要部の概略構成図。
【図１４】本発明の先願による色分類装置の構成を示す図。
【図１５】（Ａ）は先願による色分類装置に使用される回転色フィルタに使用される複数のバンドパスフィルタの特性を示す図、（Ｂ）及び（Ｃ）はそれぞれ回転色フィルタの構成を示す図。
【図１６】図１４中の分類演算回路のブロック構成図。
【図１７】図１６中の輝度成分抽出部の構成を示す図。
【図１８】（Ａ）及び（Ｂ）はそれぞれ図１７中の補正回路の構成を示す図、（Ｃ）は図１４中の分類演算部及び分類判定部の構成を示す図。
【図１９】２クラスの対象物を示す図。
【図２０】先願による色分類装置が学習モードで決定する分類境界を示す図。
【図２１】分類したいクラス未知の対象物を示す図。
【図２２】先願における分類演算部の別の構成例を示す図。
【符号の説明】
１１１…画像入力部、
１１２…画像処理部、
１１３…Ａ／Ｄ変換器、
１１４…画像メモリ、
１１５…切換スイッチ、
１１６…参照板用フレームメモリ、
１１７…対象物用フレームメモリ、
１１８…光源補正処理部、
１１９…判定処理部、
１２０…判定結果出力部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a color classification apparatus and a color classification method for classifying, determining or identifying an object using colors.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, there is a color classification device that classifies the colors of objects in various industrial production sites, such as paint color, dyeing degree management, product color measurement, or medical or academic subject color measurement. It's being used.
[0003]
In this type of color classification device, there is a demand for a color classification device that has a simple device configuration, is inexpensive, and can withstand mechanical vibrations.
[0004]
In particular, when color classification is performed at a factory or the like, the light source can be limited, but an apparatus that can perform color classification well when the spectrum changes without limiting the light source is desired. ing.
[0005]
For this reason, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324 as a prior application, the applicant of the present invention has a simple apparatus configuration, low cost, can withstand mechanical vibrations, etc., and limits the light source. An application for an invention relating to a color classification device that can perform good color classification even when the spectrum changes without being performed has been filed.
[0006]
That is, the color classification device disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324 as the prior application has an imaging unit for imaging a reflection spectral spectrum of an object, and different bands installed between the object and the imaging unit. A classification spectrum for classification using a statistical method is calculated from a plurality of bandpass filters having the above and a reflection spectral spectrum of the object imaged by the imaging means, and the classification of the object is performed using the classification spectrum And classifying means for performing the above.
[0007]
According to the color classification apparatus of the prior application, a plurality of band pass filters having different bands are prepared, and each of the plurality of band pass filters is disposed between the object and the imaging means.
[0008]
Then, the classification means calculates a classification spectrum for classification using a statistical method from the reflection spectral spectrum of the object imaged by the imaging means, and classifies the object using the classification spectrum.
[0009]
First, the principle of this prior application color classification apparatus will be described.
[0010]
In the color classification device of the prior application, a filter as shown in (B) or (C) of the same figure in which a plurality of band pass filters that transmit only a specific wavelength as shown in (A) of FIG. 15 is combined. By using it, a color classification device having a simple and inexpensive configuration is realized.
[0011]
In addition, since the color classification device of the prior application performs color classification under different light sources, the reflection spectral spectrum of an appropriate reference plate is measured under the same conditions as when imaging the object, and the reflection of the object is detected. The influence of the light source (illumination light) is removed by correcting the spectral spectrum with the reflection spectral spectrum of the reference plate.
[0012]
That is, with λ as the wavelength, the reflection spectrum of the object is f (λ), the reflection spectrum of the reference plate is s (λ), the reflection spectrum of the illumination light is L (λ), and the sensitivity spectrum of the imaging system (imaging) If the transmission spectrum of the lens, the sensitivity spectrum of the imaging element, etc.) is M (λ), the imaging spectrum gi (λ) of the object and the imaging spectrum gs (λ) of the reference plate are respectively
gi (λ) = f (λ) × L (λ) × M (λ)
gs (λ) = s (λ) × L (λ) × M (λ)
The spectrum gi ′ (λ) of the object is
g i ′ (λ) = gi (λ) / gs (λ) = f (λ) / s (λ) (1)
It can be expressed as.
[0013]
In this way, the influence of the reflection spectral spectrum L (λ) of the illumination light can be removed, and if gi ′ (λ) is used, classification can be performed under different light sources.
[0014]
If the luminance of the illumination light is different, the power of the signal gi ′ (λ) after removal may be normalized.
[0015]
Next, a color classification device for classifying two classes of objects according to this prior application will be described.
[0016]
FIG. 14 is a diagram showing the configuration, and the color classification device of the prior application includes an optical system 10 including a diaphragm and a lens, a plurality of band-pass filters 12A, 12B,... As shown in FIG. , 12E, a rotary color filter 12, a CCD 14 for capturing images of the object O and the reference plate R, an A / D converter 16, a frame memory 18, a monitor 20 for displaying an imaged portion, a CCD drive From the driver 22, the drive motor 24 of the rotary color filter 12, the CCD drive driver 22, the rotary color filter drive motor 24, and the like, and the control unit 26 that sends commands to the classification calculation circuit 28, and the classification calculation circuit 28 for performing classification Composed.
[0017]
As shown in FIG. 15B, the rotating color filter 12 is composed of several types of band-pass filters 12A to 12E, and each filter has an arbitrary band as shown in FIG. It has the characteristic of transmitting the width.
[0018]
In this case, the rotating color filter 12 is composed of five band pass filters for the sake of simplification of the drawings and description.
[0019]
The arrangement of the optical system 10 and the rotation color filter 12 may be reversed such that the rotation color filter 12 is arranged in front of the optical system 10.
[0020]
As shown in FIG. 16, the classification calculation circuit 28 includes a luminance component extraction unit 30 for extracting the luminance component of the object O, a classification calculation unit 32 for performing calculation for classification (FS conversion, etc.), and a classification. It comprises a classification determination unit 34 that performs learning for determination and classification determination.
[0021]
Here, as shown in FIG. 17, the luminance component extraction unit 30 measures three measurement region extraction units 36A, 36B, and 36W that extract the measurement regions of the object O and the reference plate R of the captured image. Three luminance component averaging units 38A, 38B, and 38W for calculating an average of luminance components, a luminance component memory “A” 40A for writing luminance components of captured class 1 or unknown class data, and luminance of captured class 2 data Luminance component memory “B” 40B for writing the component, luminance component memory “W” 40W for writing the luminance component of the data of the captured reference plate R, correction circuit 42 for correcting the influence of the light source, corrected class 1 or class unknown Luminance spectrum memory “dta” 44A for writing the data of, and luminance spectrum memory “dtb” 44B for writing the corrected class 2 data. .
[0022]
The luminance component memories 40A, 40B, and 40W can write luminance components corresponding to the number of band-pass filters constituting the rotating color filter 12 (in this example, five).
[0023]
The correction circuit 42 includes a divider 42 as shown in FIG.₁Or a divider 42 as shown in FIG.₁And power normalization circuit 42₂Consists of. In the following description, the configuration shown in FIG.
[0024]
The luminance spectrum memories 44A and 44B can write luminance components corresponding to the number N of samples of data to be captured (each luminance component is composed of data for the number of filters).
[0025]
On the other hand, as shown in FIG. 18C, the classification calculation unit 32 includes a changeover switch “A” 46, a classification spectrum calculation unit 48 for obtaining a classification spectrum, a classification spectrum d1 memory 50 for writing the classification spectrum d1, and a classification spectrum. The classification spectrum d2 memory 52 into which d2 is written, a changeover switch "B" 54, an accumulator 56, an adder 58A and a latch 58B, and an accumulative operation unit 58 that performs accumulative addition.
[0026]
Further, as shown in the figure, the classification determination unit 34 includes a changeover switch “C” 60, a classification boundary determination unit 62 for determining a classification boundary, a classification boundary memory “c1” 64 for writing the determined classification boundary, and a classification determination. And a classification determining unit 66 for performing
[0027]
Next, processing for classifying two classes of objects using the color classification apparatus having the above configuration will be described.
[0028]
In this process, first, a learning mode for obtaining a classification boundary is executed, and then a classification mode for performing color classification of data whose class is unknown.
[0029]
First, the learning mode will be described.
[0030]
This is to obtain a classification spectrum for classifying the two classes of objects O as shown in FIG.
[0031]
First, the control unit 26 adjusts the direction and focal length of the optical system 10 so that two classes of objects can be imaged simultaneously.
[0032]
Then, the focus adjustment is performed by a focus adjustment mechanism (not shown), and the light is measured by a photometer (not shown) to set the aperture of the optical system 10 and the exposure time of the CCD 14.
[0033]
Here, the position of the rotating color filter 12 is controlled so that the first band pass filter (for example, 12A) of the rotating color filter 12 performs photographing.
[0034]
Then, the first image is shot by sending a shooting command to the CCD driver 22.
[0035]
The image data captured by the CCD 14 and A / D converted by the A / D converter 16 is transferred to and stored in the frame memory 18.
[0036]
Then, the image data stored in the frame memory 18 is read by the classification calculation circuit 28.
[0037]
In the classification calculation circuit 28, the image data is first transferred to the luminance component extraction unit 30.
[0038]
In the luminance component extraction unit 30, for each image, the measurement region extraction units 36A and 36B extract the classification target regions corresponding to class 1 and class 2 from the captured image data, and the respective pixels. The luminance component is extracted every time.
[0039]
Then, the luminance component averaging units 38A and 38B detect the average luminance value in each region and write it in the luminance component memories 40A and 40B.
[0040]
These are referred to as data da1 and db1.
[0041]
Next, the rotating color filter 12 is rotated, a second image is captured by the second filter (for example, 12B), and the average value is similarly written in the luminance component memories 40A and 40B.
[0042]
These are referred to as data da2 and db2.
[0043]
  Such an operation is performed up to the fifth filter (for example, 12E), the data da3, da4, da5 are stored in the luminance component memory “A” 40A, and the data are stored in the luminance component memory “B” 40B.db Three , Db Four , Db FiveWrite.
[0044]
That is, in this series of operations, data da i (where i = 1 to 5) is written into the luminance component memory “A” 40A, and data db i (i = 1 to 5) is written into the luminance component memory “B” 40B. .
[0045]
Next, a reference plate R is arranged in the vicinity of the object, and similarly, images are taken with five types of filters, and data dwi (i = 1 to 5) is written in the luminance component memory “W” 40W.
[0046]
Thereafter, in the correction circuit 42, for the class 1, from the luminance component memory “A” 40A and the luminance component memory “W” 40W, and for the class 2, the luminance component memory “B” 40B and the luminance component memory “W” 40W, Data is read and corrected.
[0047]
This correction is performed by dividing the data of the luminance component memory “A” 40A by the data of the luminance component memory “W” 40W for each filter component.₁Divide by the following formula.
[0048]

By this calculation, the influence of different light sources (spectral characteristics) can be removed.
[0049]
Here, i represents a filter number, and m represents a sample number.
[0050]
Further, the power normalization circuit 42₂Thus, the power value Ca is set so that the power value of the divided data is constant.^mAnd Cb^mThus, the following equation is calculated.
[0051]

Here, the power value Ca^mAnd Cb^mIs
[Expression 1]

[0052]
Or
[Expression 2]

[0053]
It is.
[0054]
By this power normalization, it is possible to remove the influence when the luminance of the light source is different.
[0055]
The da obtained in this way^mi ″ and db^mi ″ is written in the luminance spectrum memories “dta” 44A and “dtb” 44B as luminance spectra.
[0056]
The above correction is performed for the number of samples N of the object, and the luminance spectrum is written in the luminance spectrum memories “dta” 44A and “dtb” 44B.
[0057]
At this time, as the sample of the object, the object itself may be exchanged, or different regions of the same object may be used.
[0058]
In this way, luminance spectrum data corresponding to the number of samples N of the object is written in the luminance spectrum memories “dta” 44A and “dtb” 44B.
[0059]
At the same time, when two classes of objects cannot be photographed, the objects and reference plates are photographed and corrected in the same manner as described above for each class, and luminance spectrum memories “dta” 44A and “dtb” 44B are respectively obtained. Write each luminance spectrum in. This operation is performed for the number N of samples.
[0060]
Next, in the classification calculation unit 32, the changeover switch “A” 46 is switched to the b side.
[0061]
Then, the luminance spectrum data related to class 1 and class 2 are read from the luminance spectrum memories “dta” 44A and “dtb” 44B, respectively, and the classification spectrum calculation unit 48 uses the above-described FS conversion to classify the spectrum d1i (however, i = 1 to 5) and d2i (i = 1 to 5) orthogonal thereto are obtained, and the classification spectra d1i and d2i are written in the classification spectrum d1 memory 50 and the d2 memory 52, respectively.
[0062]
Next, the changeover switch “A” 46 is changed to the a side, and the changeover switch “C” 60 of the classification determination unit 34 is changed to the b side.
[0063]
Then, the changeover switch “B” 54 is switched to the a side, and the luminance spectrum data da from the luminance spectrum memory “dta” 44A.^mi ″ and the classified spectrum data d1i from the classified spectrum d1 memory 50 are read out, and the inner product is calculated by the accumulator 56 and the accumulating calculation unit 58.
[Equation 3]

[0064]
And the result is transferred to the classification boundary determination unit 62 of the classification determination unit 34.
[0065]
Subsequently, the luminance spectrum data db from the luminance spectrum memory “dtb” 44B.^mi ″ and the classified spectrum data d1i are read out from the classified spectrum d1 memory 50, and the inner product operation is similarly performed.
[Expression 4]

[0066]
And transfer the result to the classification boundary determination unit 62.
[0067]
Next, the changeover switch “B” 54 is switched to the b side, and the luminance spectrum data da from the luminance spectrum memory “dta” 44A.^mi ″ and the classified spectrum data d2i from the classified spectrum d2 memory 52, and the inner product calculation.
[Equation 5]

[0068]
And transfer the result to the classification boundary determination unit 62. Subsequently, the luminance spectrum data db from the luminance spectrum memory “dtb” 44B.^mi ″ and the classified spectrum data d2i from the classified spectrum d2 memory 52, and the inner product calculation.
[Formula 6]

[0069]
And transfer the result to the classification boundary determination unit 62.
[0070]
In this way, each class is processed by the number of samples, and the inner product value obtained in this way is determined by the classification boundary determination unit 62 as shown in FIG. 20 and written in the classification boundary memory “c1” 64.
[0071]
The above is the learning mode.
[0072]
Next, the classification mode will be described.
[0073]
In this classification mode, first, an object O of unknown class to be classified as shown in FIG. 21 is photographed in the same manner as in the learning mode, and the luminance spectrum dxi (where i = 1) is stored in the luminance component memory “A” 40A. Write ~ 5).
[0074]
Subsequently, the reference plate R is similarly imaged under the same imaging conditions, and the luminance spectrum dwi (where i = 1 to 5) is written in the luminance component memory “W” 40W.
[0075]
Then, data is read from these luminance component memories “A” 40A and “W” 40W and corrected by the correction circuit 42.
dxi '= dxi / dwi (where i = 1 to 5) (9)
Further, the power normalization circuit 42₂The power value of the divided data is normalized at
[Expression 7]

[0076]
To write the spectrum dxi "in the luminance spectrum memory" dta "44A.
[0077]
Here, the classification calculation unit 32 switches the changeover switch “A” 46 to the a side, and the classification determination unit 34 switches the changeover switch “C” 60 to the a side.
[0078]
Then, the changeover switch “B” 54 of the classification calculation unit 32 is first switched to the a side, the luminance spectrum dxi ″ is read from the luminance spectrum memory “dta” 44A, and the classification spectrum data d1i is read from the classification spectrum d1 memory 50, Inner product calculation by accumulator 56 and cumulative calculation unit 58
[Equation 8]

[0079]
Then, tx1 is transferred to the classification determination unit 66 of the classification determination unit 34.
[0080]
Next, the changeover switch “B” 54 is switched to the b side to read out the luminance spectrum dxi ″ from the luminance spectrum memory “dta” 44A and the classification spectrum data d2i from the classification spectrum d2 memory 52, and calculate the inner product.
[Equation 9]

[0081]
And tx2 is transferred to the classification determining unit 66.
[0082]
Then, the classification determining unit 66 reads out the classification boundary from the classification boundary memory “c1” 64, determines from which the inner product values tx1 and tx2 transferred are located on the classification boundary side, and classifies the classification boundary. Output the result.
[0083]
The operation so far is the classification mode.
[0084]
As described above, in the color classification device of the prior application, the difference in spectral characteristics of the light source is divided by the divider 42.₁Further, the power normalization circuit 42₂Therefore, good classification can be performed for different light sources.
[0085]
At this time, as further shown in FIG.₂Therefore, good classification can be performed even when the luminance of the light source changes.
[0086]
If only the luminance changes without changing the spectrum of the light source, the division circuit 42₁Is not required, and the power normalization circuit 42₂Just good.
[0087]
Further, since the rotation color filter 12 is a simple configuration, it is inexpensive and robust against mechanical vibrations.
[0088]
In addition, since the learning mode and the classification mode are provided, it is possible to easily cope with different classification purposes.
[0089]
Further, as shown in FIG. 22, the classification calculation unit 32 causes the classification spectrum d1 and d2 memories 50 and 52 to store the already learned classification spectra d1i and d2i and the changeover switch “B” for selecting them. A plurality of sets 54 are provided, and different learned classification spectra are stored in the classification spectra d1 and d2 memories 50 and 52 of the respective sets, and a changeover switch “C ′” 68 for selecting each set is used. By doing so, different classification purposes can be dealt with instantly.
[0090]
In this example, as the rotating color filter 12, as shown in FIG. 15B, circular filters 12A to 12E are arranged on the same circle, and each filter is stopped to stop. However, as shown in FIG. 15C, the rotary color filter 12 formed by arranging the filters 12A to 12E in an arc shape and arranging them on the same circle is used. For example, it is not necessary to stop and control the position for each filter, and it can always be moved, so that the color classification processing of the object can be performed at a higher speed.
[0091]
However, as a matter of course, in this case, it is necessary to synchronize the exposure timing in the CCD 14 and the rotation speed of the rotary color filter 12.
[0092]
Further, the classified result may be displayed as an image of a different color depending on the classified class, or may be notified to the photographer by voice or the like.
[0093]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the color classification apparatus according to the prior application described in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324, it is obtained by imaging an object through a rotary filter having a plurality of optical bandpass filters each having different passband characteristics. The color components of the object are classified from the obtained multispectral image data.
[0094]
The light source correction unit of the color classification device of the prior application measures the reference plate when performing color classification under different light sources, calculates the average of a certain area, and corrects the light source from the value. It was.
[0095]
  Although the light source correction unit of this prior application can correct the light source for each measurement, the light source (illumination unevenness) according to the position of the measurement area in one measurementTheThere is no disclosure or suggestion regarding amendments.
[0096]
In other words, the light source correction unit according to this prior application can remove the influence of the reflection spectral spectrum L (λ) of the illumination light when performing color classification under different light sources. There is no disclosure or suggestion of positively preventing the influence of uneven illumination of the light source due to the position of the measurement area.
[0097]
Therefore, the present invention has been made in view of the above points, and it is possible to correct the illumination unevenness in the measurement image and suppress the influence of the illumination unevenness, thereby performing highly accurate and reliable color classification. An object is to provide a color classification apparatus and a color classification method.
[0098]
[Means for Solving the Problems]
  According to the present invention, in order to solve the above-described problem, (1) a color classification device that performs at least one of classification, determination, color measurement, and identification of an object based on a color component of the object; An imaging unit that switches between an object and a plurality of reference plates made of different materials and picks up an image for each of a plurality of wavelength bands, a wavelength selection unit that selects a wavelength band to be imaged by the imaging unit, and the wavelength selection unit Is stored in correspondence with the selected wavelength band information and the reference plate data storage means for storing the image data of the plurality of reference plates imaged by the imaging means for each selected wavelength band. In addition, image data of a desired reference plate is selected from the image data of the plurality of reference plates captured in the same wavelength band as the image data of the object and stored in the reference plate data storage means. Based on the reference plate image data selection means and the reference plate image data selected by the reference plate image data selection means, the illumination unevenness of the light source is removed for each pixel of the corresponding image data of the object. A light source correction unit that corrects the light source, and a correction result determination unit that determines a correction result of the light source correction unit.imageWhen the correction result determination unit determines that the correction is not performed based on the reference plate made of the same material as the object, the data selection unit selects the selected material from the reference plate data storage unit. A color classification apparatus is provided that selects image data of a reference plate of a different material.
  According to the present invention, in order to solve the above-described problem, (2) the light source correction means is the reference plate data.imageBased on the image data of the reference plate of the different material selected by the selection unit, the image data of the object is corrected again so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel ( 1) A color classification apparatus according to the description is provided.
  According to the present invention, in order to solve the above-described problem, (3) a color classification device that performs at least one of classification, determination, color measurement, and identification of the target object using a color component of the target object, An imaging optical system, an imaging device that is disposed on an imaging surface of the imaging optical system, and switches between the object and a plurality of reference plates made of different materials, and images each of a plurality of wavelength bands; and An optical band-pass filter that is arranged on the optical front side from the image sensor and can select a plurality of different transmission wavelength bands of light, and the image sensor from a plurality of light transmission wavelength bands by the optical band-pass filter Transmission wavelength selection means for selecting one transmission wavelength band as an imaging wavelength band, transmission wavelength band information selected by the transmission wavelength selection means, and imaging elements for each selected transmission wavelength band. Reference plate data storage means for storing the image data of the plurality of reference plates corresponding to each other, and the reference plate data picked up in the same transmission wavelength band as the image data of the object picked up by the image pickup device Reference plate image data selection means for selecting desired reference plate image data from among the plurality of reference plate image data stored in the storage means, and the reference plate selected by the reference plate image data selection means Based on the image data, the light source correction means for correcting the corresponding image data of the object so as to remove the uneven illumination of the light source for each pixel, and the correction result for determining the correction result of the light source correction means Determination means, and the reference plateimageWhen the correction result determination unit determines that the correction is not performed based on the reference plate made of the same material as the object, the data selection unit selects the selected material from the reference plate data storage unit. A color classification device is provided that selects image data of reference plates made of different materials.
[0099]
  According to the present invention, in order to solve the above problems, (4) the light source correcting means is the reference plate.imageBased on the image data of the reference plate of a different material selected by the data selection means, the image data of the object is corrected again so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel ( 3) The color classification device described is provided.
[0100]
  Further, according to the present invention, in order to solve the above-described problem, (5) the light source correction unit converts the image data of the object into the reference plate.image(1) or (3), further comprising: a calculation unit that performs normalization after dividing the pixel by image data of the reference plate corresponding to the image data of the object selected by the data selection unit. The described color classification apparatus is provided.
  Moreover, according to this invention, in order to solve the said subject, (6) The 1st polarizing plate arrange | positioned in the front surface of the light source for changing illumination light into a linearly polarized light and projecting on the said target object, and the said object Any one of (1) to (5), further including a second polarizing plate that is disposed immediately before the image input unit that captures an image of the object and removes only specularly reflected light. A color classification apparatus is provided.
  According to the present invention, in order to solve the above-described problem, (7) a color classification method for performing at least one of classification, determination, color measurement, and identification of the object based on the color component of the object, A step of selecting a wavelength band to be imaged, a step of switching between the object and a plurality of reference plates made of different materials according to the selected wavelength band, and imaging for each of a plurality of wavelength bands; Corresponding the wavelength band information of the selected wavelength band with the image data of the plurality of reference plates imaged for each selected wavelength bandThe caseAnd selecting desired image data of the reference plate from among the image data of the plurality of reference plates captured and stored in the same transmission wavelength band as the image data of the captured object. A step of correcting the image data of the corresponding object based on the image data of the selected reference plate so as to remove illumination unevenness of the light source for each pixel, and determining the correction result And when the correction result is determined that the correction is not performed based on the reference plate made of the same material as the object, the image data of the plurality of stored reference plates A color classification method comprising: selecting image data of a reference plate made of a material different from the selected material.
[0101]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments according to a color classification device and a color classification method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0102]
(First embodiment)
This first embodiment is basically similar to the color classification device disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324 as the above-mentioned prior application, the imaging means for imaging the reflection spectral spectrum of the object, A plurality of bandpass filters each having a different band installed between the object and the imaging means, and a classification spectrum for classification using a statistical method from the reflection spectral spectrum of the object imaged by the imaging means. The present invention is applied to a color classification apparatus including classification means for calculating and classifying the object using the classification spectrum.
[0103]
As shown in FIG. 1, the first embodiment is similar to the color classification device according to the prior application described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324, in a color classification device using a plurality of bandpass filters. Each frame that includes an image input unit 111 and an image processing unit 112 and stores image data of the reference plate and the target object for the number of bandpass filters in the image input unit 111 in an image memory 114 in the image processing unit 112. In this example, the memories 116 and 117 are prepared, and the influence of the light source at an arbitrary position in the measurement image is corrected for each wavelength.
[0104]
Here, the image input unit 111 includes an optical system 10 including a stop and a lens as shown in FIG. 14, as in the color classification apparatus according to the prior application described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-120324. , 12E, a rotary color filter 12 composed of a plurality of bandpass filters 12A, 12B,..., 12E, a CCD 14 for capturing images of the object O and the reference plate R, and a frame memory 18. A monitor 20 for displaying a portion to be photographed, a CCD drive driver 22, a drive motor 24 for the rotary color filter 12, a CCD drive driver 22, a rotary color filter drive motor 24, etc. A measurement image signal is input to the image processing unit 112.
[0105]
In the image processing unit 112, the A / D converter 113 converts the measurement image signal of the reference plate or the object into digital image data, and then references the number of bandpass filters by the changeover switch 115 in the image memory 114. The image data of the board and the object is switched and stored in the respective frame memories 116 and 117.
[0106]
That is, in the first embodiment, the image memory 114 includes a reference board frame memory 116 and an object frame memory 117.
[0107]
At the time of measuring the reference plate, the image input unit 111 is used to measure and measure the image data by using a reference plate having a certain size that can cover the measurement area and serving as a reference plate of uniform color. Stored in the frame memory 116.
[0108]
At the time of measuring the object, the measurement image data is stored in the object frame memory 117 and corrected by the light source correction processing unit 118 while referring to the reference plate image data from the reference plate frame memory 116.
[0109]
As described above, in the first embodiment, the determination processing unit 119 serving as a classification unit that classifies the target object with respect to the target object image data subjected to the light source correction by the light source correction processing unit 118 performs the determination process. The determination result output unit 120 outputs the determination result.
[0110]
Since the classification processing calculation in the determination processing unit 119 and the determination result output unit 120 is the same as that of the above-mentioned prior application, the description thereof is omitted here as the description is incorporated here.
[0111]
FIG. 2A shows a specific example of the light source correction processing unit 118.
[0112]
The light source correction processing unit 118 is an example in which the image data of the object is corrected using the image data of the reference plate photographed by the band pass filter having the same wavelength as the image data of each object.
[0113]
That is, in response to a switching signal from the correction filter selection means 123 in the light source correction processing unit 118, among the reference plate and object image data for the number of bandpass filters via the switching switches 121 and 122 in the image memory 114, The reference plate and the image data of the object photographed by the bandpass filter of the same wavelength are switched and read out from the respective frame memories 116 and 117.
[0114]
The actual correction processing in the light source correction processing unit 118 is performed by dividing the image data of the object by the image data of the reference plate by the divider 124 for each pixel and then by the multiplier 125 to obtain an appropriate coefficient α. Multiply
[0115]
This is because the output value of the divider 124 is about 1 in order to prevent calculation from being impossible if it is close to 1 when performing arithmetic processing with integers in the subsequent processing.
[0116]
That is, by multiplying the output value of the divider 124 by an appropriate coefficient α by the multiplier 125 to make the output value larger than 1, the subsequent processing can be performed by integer arithmetic.
[0117]
The actual correction processing in the light source correction processing unit 118 is performed for each pixel of each object, and the image data of the object is normalized with the image data of the reference plate photographed by the bandpass filter of the same wavelength. It is a feature that it corrects. As a result, as the first embodiment, for example, it is possible to cope with the case where the illumination light from the light source causes uneven illumination depending on the wavelength spectrum.
[0118]
If the illumination unevenness is the same in each wavelength spectrum, any one of them may be used. However, since the illumination unevenness usually varies depending on the spectrum, correction is performed with the spectrum corresponding to the object. It is a feature.
[0119]
Further, since the image data of the reference plate is image data having the same size as the object measurement image, the illumination unevenness can be removed for each pixel by using the reference plate data of the image corresponding to the area to be measured. it can.
[0120]
As described above, when the illumination unevenness is almost constant for each wavelength, the image data of the object is normalized with the image reference plate data of the reference plate photographed with one band pass filter of an arbitrary wavelength. It can also be corrected.
[0121]
FIG. 2B shows another specific example of the light source correction processing unit 118.
[0122]
The light source correction processing unit 118 is an example in which correction is performed on the image data of the object using an average value of the image data of the reference plate photographed with a bandpass filter having the same wavelength as the image data of each object. .
[0123]
That is, the image data of the object corresponding to the number of band-pass filters is switched and read from the object frame memory 117 via the changeover switch 122 in the image memory 114, and all the image data of the reference plate corresponding to the number of band-pass filters is read. Reference plate image data read from the reference plate frame memory 116 and averaged by the averaging unit 126 in the image memory 114 is obtained.
[0124]
The actual correction processing in the light source correction processing unit 118 is performed by dividing each pixel by reference plate image data obtained by averaging the image data of the object by the divider 124 and then normalizing by the normalization unit 127. To correct.
[0125]
That is, FIG. 2B is a modified example of FIG. 2A, in which all image data in the reference plate frame memory 116 is averaged for each pixel, so that FIG. The correction filter selection means 123 in the light source correction processing unit 118 can be omitted.
[0126]
The correction filter selection means 123 is omitted to simplify the process, and the normalization unit 127 multiplies an appropriate coefficient α in the same manner as the multiplier 125 in the light source correction processing unit 118 of FIG. By making the sum of the spectra constant, for example, correction when the luminance is very dark or very bright can be performed here.
[0127]
In FIG. 2B, the averaging unit 126 in the image memory 114 does not average the image data for each wavelength, but may use a median filter.
[0128]
  The power spectrum normalization unit is used for learning and judgment.And the lighting intensity isEven if they are different, it can be judged correctly.
[0129]
In the following description of each embodiment, parts that are configured in the same manner as in the first embodiment described above and that have similar functions are denoted by the same reference numerals or related numerals. By incorporating them, their explanation or illustration will be omitted as appropriate.
[0130]
(Second Embodiment)
In the second embodiment, as shown in FIG. 3, the reference plate image data used for the light source correction calculation is selected by the correction filter selection means 123 as a modification of the first embodiment described above. The image data of the object subjected to light source correction is subjected to determination processing by the determination processing unit 128, and further, the determination result is evaluated and corrected by the correction result determination unit 129. By returning to the filter selection unit 123, if necessary, another reference plate image data is selected again, and the image data of the object is corrected again.
[0131]
Such a second embodiment can be applied to select an arbitrary piece of reference plate image data at the time of system setting or the like, and once selected, the subsequent correction result determination unit 129 is selected. The processing by is unnecessary.
[0132]
(Third embodiment)
In the third embodiment, as a modification of the first embodiment described above, the multispectral reference plate image data is not stored as images for the number of filters, and (a) and (b) of FIG. , (C), the memory for the reference plate data is reduced by storing the data as cross lines, representative points, or approximate expressions.
[0133]
That is, as shown in FIG. 5, the reference plate image calculation unit 130 in the light source correction processing unit 118 calculates reference plate image data for each pixel.
[0134]
Here, in the case of cross-line storage as shown in FIG. 4A, calculation is performed by multiplying the corresponding pixels of x and y coordinates.
[0135]
That is, in the case of this cross-line system storage, only the horizontal and vertical line data at the center of the image are previously stored, and the necessary data is obtained by multiplying from the corresponding x and y coordinate values.
[0136]
Further, in the case of the representative point method storage as shown in FIG. 4B, the calculation is performed by interpolation of neighboring representative points.
[0137]
That is, in the case of this representative point method storage, the representative point method literally has data of only representative points, and necessary data is obtained by interpolation from, for example, four neighboring points corresponding to the representative points. .
[0138]
Further, in the case of the approximate expression type storage as shown in FIG.
[0139]
That is, in the case of this approximate expression method storage, a predetermined approximate expression such as Ax + By or Ax²+ By²For the linear expression or the quadratic expression such as + Cx + Dy + E, only the coefficients are stored. In this example, only the two coefficients A and B are stored.
[0140]
Usually quadratic Ax²+ Bx + Cy²As + Dy + E, only A, B, C, D, E and about five coefficients are stored.
[0141]
This is an approximate expression method and requires very little memory.
[0142]
According to the third embodiment, the storage capacity of the reference plate image data memory can be greatly reduced.
[0143]
(Fourth embodiment)
In the fourth embodiment, as shown in FIG. 6, in a color classification apparatus using a plurality of bandpass filters, a high-pass filter 131 is used for the light source correction unit 118, thereby illuminating without measuring a reference plate. Unevenness is removed.
[0144]
In other words, the illumination unevenness is usually biased to a low frequency, whereas the image signal component is biased to a higher frequency component than the illumination unevenness.
[0145]
Therefore, after the image data of the object corresponding to the number of band-pass filters is switched and read from the object frame memory 117 via the change-over switch 122 in the image memory 114, only the image signal component is applied to the high-pass filter (HPF) 131. Extract.
[0146]
According to the fourth embodiment as described above, the measurement of the reference plate is not required, the measurement is performed at high speed, and the memory for the reference plate is not required, so that the apparatus is reduced in size and cost.
[0147]
FIG. 7A shows a modification of the fourth embodiment. When the illumination light is l (x) and the image signal is f (x), the imaging signal g (x) is
g (x) = l (x)^*f (x)
When the logarithm part 132 takes the logarithm,
log {g (x)} = log {l (x)} + log {f (x)}
Thus, multiplication becomes addition, and the above-described high-pass filter (HPF) 131 works more effectively.
[0148]
The image signal f (x) can be taken out by applying an exponent operation by the exponent operation unit 133 after being applied to the high pass filter (HPF) 131.
[0149]
FIG. 7B shows another modified example of the fourth embodiment. The averaging unit 134 in the light source correction processing unit 118 averages the object data of each wavelength to obtain reference plate data. Is.
[0150]
Note that after averaging by the averaging unit 134, a low-pass filter (not shown) may be applied.
[0151]
In other words, photographing the reference plate is a very complicated process, and if it must be taken every time the conditions change, it will be extremely time consuming.
[0152]
Therefore, in the fourth embodiment, it is not necessary to measure the reference plate even when the conditions change.
[0153]
According to such a modification of the fourth embodiment, it is possible to satisfactorily remove only the illumination unevenness component without measuring the reference plate.
[0154]
(Fifth embodiment)
In the fifth embodiment, as shown in FIG. 11 to be described later, the unevenness of illumination is removed without measuring the reference plate by shifting the measurement object a plurality of times and imaging.
[0155]
That is, when shooting twice while shifting the measurement object, the image signal obtained is
g1 (x) = l (x)^*f (x)
g2 (x) = l (x)^*f (x + t)
And this difference is
g1 (x) -g2 (x) = l (x)^*{F (x) -f (x + t)}
It becomes.
[0156]
Here, f (x) −f (x + t) is equal to the derivative of f (x) when t = 1.
[0157]
In general, since the differentiated signal has a higher frequency component than the original signal, the image signal f (x) can be satisfactorily extracted by applying the high-pass filter (HPF) 131 as in the fourth embodiment. can do.
[0158]
Then, by integrating the extracted image signal f (x), the original signal f (x) in which the illumination unevenness is corrected can be obtained.
[0159]
In the fifth embodiment, as shown in the two examples of FIGS. 8 and 9, the image signal in which the illumination unevenness is corrected is stored in the correction data frame memory 144.
[0160]
Further, in the examples shown in FIGS. 8 and 9, two object image data obtained by capturing an image of an object after actually capturing the object and then capturing the image once again are respectively the number of bandpass filters. Are stored in the object frame memories 117A and 117B.
[0161]
First, in the example shown in FIG. 8, the image data of the objects corresponding to the number of band-pass filters is switched and read from the object frame memories 117A and 117B via the change-over switches 122A and 122B in the image memory 114, and then read from each other. The two signals shifted by one pixel are multiplied by −1 by a multiplier 137 and then added by an adder 138 to obtain a difference value therebetween.
[0162]
Here, since the difference value digitally matches the differential value, only the component of the subject is differentiated.
[0163]
    Then, the logarithm unit 139 takes the logarithm, and after applying the logarithm to a high-pass filter (HPF) 131, the exponent operation unit 141By performing the exponential calculation at, the image signal f (x) is taken out and integrated by the integrating unit 142 to obtain the subject component.
[0164]
The image signal in which the illumination unevenness is corrected in this way is stored in the correction data frame memory 144.
[0165]
As described above, in the example shown in FIG. 8, illumination unevenness can be satisfactorily removed without measuring the reference plate.
[0166]
Next, in the example shown in FIG. 9, there is one assumption, and unlike the example shown in FIG. 8, it is assumed that the subject component is biased to a low frequency and the illumination light component is biased to a higher frequency. .
[0167]
This is the case, for example, when the unevenness of the surface of the paint itself is small, such as a painted body, but the unevenness of illumination is very large.
[0168]
In this case, the obtained image signal is
g1 (x) = l (x)^*f (x)
g2 (x) = 1 (x + t)^*f (x)
If so, the difference is
g1 (x) -g2 (x) = f (x)^*{L (x) -l (x + t)}
Even if the subject is biased toward the low frequency component, l (x) -l (x + t) is biased toward the high frequency component, so that only the image signal component is improved by applying the low pass filter (LPF) 146. Can be extracted.
[0169]
In this case, the position moving unit 145 moves the position by changing the address of reading from the object frame memories 117A and 117B.
[0170]
That is, the position moving unit 145 has a function of shifting the illumination light. If the position moving unit 145 is shifted so that the components of the subject are the same on the memory, the illumination light is shifted.
[0171]
In this way, the image data of the object corresponding to the number of band-pass filters is read from the object frame memories 117A and 117B via the changeover switches 122A and 122B and the position moving unit 145 in the image memory 114. Then, the two signals shifted by one pixel are multiplied by -1 by a multiplier 137 and then added by an adder 138 to obtain a difference value therebetween.
[0172]
Here, since the difference value digitally matches the differential value, only the component of the subject is differentiated.
[0173]
Then, when this differential value is applied to a low-pass filter (LPF) 146, only the subject component appears.
[0174]
As shown in the example shown in FIG. 8, the logarithm part 139 takes the logarithm, and after applying the logarithm to the high pass filter (HPF) 131, the exponent operation part 140 performs the exponential operation, whereby the image signal f (x ) May be taken out and integrated by the integrating unit 142 to obtain the subject component.
[0175]
However, in the example shown in FIG. 9, only the component of the subject is directly output when simply applied to the low-pass filter (LPF) 146, and thus the image signal in which the illumination unevenness is corrected is used for the correction data. By storing in the frame memory 144, measurement of the reference plate is eliminated.
[0176]
As described above, in the example shown in FIG. 9, the illumination unevenness can be satisfactorily removed without measuring the reference plate, and the illumination unevenness can be satisfactorily removed even when the object is biased toward the low frequency component. can do.
[0177]
FIG. 10 shows an overall configuration diagram in the case where the object frame memories 117A and 117B and the correction data frame memory 144 are provided in the image memory 114 as shown in FIGS. The processing unit 119 reads out the image signal in which the illumination unevenness is corrected from the correction data frame memory 144 and performs the determination process as described above.
[0178]
(Sixth embodiment)
In general, a standard white plate is used as a reference plate in the color classification apparatus.
[0179]
When a standard white plate is measured under the measurement conditions as shown in FIG. 11, the portion with strong illumination depends on the center.
[0180]
However, when the surface of the measurement object is reflected, the reflection is reduced in the directly upward direction (image sensor direction), and an illumination intensity distribution as shown in FIG. 12 is obtained.
[0181]
Therefore, in such a case, the standard white plate cannot be used as a reference plate for correcting illumination unevenness.
[0182]
Therefore, by using an object that is the same material as the object to be measured and has a uniform color within the area of the measurement area as the reference plate, it is possible to accurately correct illumination unevenness during the object measurement.
[0183]
That is, in the sixth embodiment, as described above, for example, in the case where the white plate is photographed as the reference plate in the first embodiment, the actual object is different from the reference plate. Suitable for material.
[0184]
That is, as shown in FIG. 11, when the illumination is applied from two light sources, the central portion is usually brightened. When the reference plate is photographed in such a state, the central portion becomes strong in luminance.
[0185]
However, in the case of an object that reflects like a mirror surface and a reference plate, the light is reflected on both sides, and even if it is not regular reflection, a very bright part appears.
[0186]
In the case of such a subject or reference plate, uneven illumination actually occurs, which is caused by the difference in material between the reference plate and the object. In this embodiment, by using a reference plate made of the same material as the object, such a problem is to be prevented.
[0187]
In this way, if the material is the same for the reference plate and the object, uneven color of the object can be prevented, and a standard product to be inspected can be used as the reference plate.
[0188]
(Seventh embodiment)
In the seventh embodiment, as described above, for example, in the first embodiment, when a three-dimensional object (for example, a sphere) is measured, specular reflection of illumination light is reflected, and When regular reflection occurs, it is intended to cope with the fact that good measurement cannot be performed even if the illumination unevenness as described above is removed.
[0189]
That is, in the seventh embodiment, as shown in FIG. 13, a polarizing plate is disposed immediately before the illumination light and the image input unit.
[0190]
That is, in the illumination light measurement, it is changed to linearly polarized light by the polarizing plates 1 and 2 and projected onto the measurement object, and the polarizing direction is different between the specularly reflected light and the light that is not specularly reflected. 3 enables the image input by completely cutting only the regular reflection light.
[0191]
Such illumination unevenness processing after image input is used, for example, as described above, replacing the actual measurement object with a normal one instead of the reference plate as in the sixth embodiment. You should do as you do.
[0192]
Although the first to seventh embodiments have been described above, the present invention includes the following inventions.
[0193]
(1) In a color classification device for classifying color components of an object,
An imaging optical system;
An image sensor disposed on the imaging surface of the imaging optical system;
An optical band-pass filter that is arranged on the optical front side of the imaging device and can select a transmission wavelength band of a plurality of different lights;
A transmission wavelength selecting means for selecting one transmission wavelength band from the plurality of transmission wavelength bands of light,
Object data storage means for storing the transmission wavelength band information selected by the transmission wavelength selection means and the image data of the object imaged by the imaging device for each selected transmission wavelength band;
Light source correction means for correcting (illumination light intensity, luminance, etc.) so as to remove illumination unevenness of the light source for each pixel with respect to the image data of the object;
A color classification apparatus comprising:
[0194]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to all the embodiments (first to seventh).
[0195]
(Function and effect)
According to this invention, since the light source correction means for removing the illumination unevenness of the light source is provided for each pixel, the illumination unevenness in the image of the object can be corrected.
[0196]
Furthermore, according to the present invention, color classification can be performed satisfactorily even when the illumination light is different or when the illumination light changes with time.
[0197]
(2) Reference plate data storage means for storing the transmission wavelength band information selected by the transmission wavelength selection means and the image data of the reference plate imaged by the imaging device for each selected transmission wavelength band. In addition,
The light source correction means;
The image data of the object is corrected (illumination light intensity, luminance, etc.) so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel based on the image data of the reference plate. (1) The color classification apparatus according to the description.
[0198]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the first to third embodiments.
[0199]
(Function and effect)
According to this invention, the classification performance can be improved.
[0200]
(3) The light source correction means includes:
The color classification apparatus according to (1), comprising a high-pass filter that removes a low-frequency component from the image data of the object.
[0201]
(Corresponding embodiment)
This invention corresponds to the fourth embodiment.
[0202]
(Function and effect)
According to the present invention, since the measurement of the reference plate is not required, the classification performance can be easily improved.
[0203]
(4) The light source correction means includes:
Averaging means for averaging the image data of the objects for each of the plurality of transmission wavelength bands stored in the object data storage means, and the averaged object data, the image data of the plurality of objects is obtained. The color classification apparatus according to (1), further comprising: an arithmetic unit that normalizes after division.
[0204]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to a modification of the first embodiment.
[0205]
(Function and effect)
According to the present invention, by normalizing the image data of the object for each of the plurality of transmission wavelength bands, it is possible to perform good color classification even when the light amount of the light source changes.
[0206]
(5) The object data storage means stores image data of a plurality of objects stored for a plurality of different imaging positions,
The light source correction means performs correction (illumination light intensity, luminance, etc.) so as to remove illumination unevenness of the light source for each pixel based on the image data of the object at each of the plurality of different imaging positions. The color classification device according to (1), which is characterized.
[0207]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to all the embodiments (first to seventh).
[0208]
(Function and effect)
According to the present invention, since the measurement of the reference plate is not required, the classification performance can be easily improved.
[0209]
Do not need.
[0210]
(6) The object data storage means includes a plurality of frame memories respectively storing image data of a plurality of objects stored for a plurality of different imaging positions,
The light source correction means obtains a difference between outputs of the plurality of frame memories, a high pass filter (HPF) that extracts a high frequency component from the output from the difference calculation means, and an output from the high pass filter (3) The color classification apparatus according to (3), further including an integration unit that integrates
[0211]
(Corresponding embodiment)
This invention corresponds to the fifth embodiment.
[0212]
(Function and effect)
According to the present invention, illumination unevenness can be satisfactorily removed without measuring the reference plate.
[0213]
(7) The object data storage means includes a plurality of frame memories respectively storing image data of a plurality of objects stored for a plurality of different imaging positions,
The light source correction means changes a read address of one of the plurality of frame memories, and then calculates a difference from the output of the other frame memory, and outputs from the difference calculation means The color classification apparatus according to (3), further comprising a low-pass filter (LPF) that extracts a low-frequency component.
[0214]
(Corresponding embodiment)
This invention corresponds to a modification of the fifth embodiment.
[0215]
(Function and effect)
According to the present invention, illumination unevenness can be satisfactorily removed without measuring the reference plate.
[0216]
(8) The color classification apparatus according to (2), further comprising selection means for selecting image data of the reference plate used by the light source correction means from the reference plate data storage means.
[0217]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the first to third embodiments.
[0218]
(Function and effect)
According to the present invention, since appropriate reference plate data is selected corresponding to the illumination unevenness of the illumination light, good light source correction can be performed.
[0219]
(9) The selection means selects image data of the reference plate corresponding to the same transmission wavelength band information as the transmission wavelength band information corresponding to the image data of the object from the reference plate data storage means. (8) The color classification apparatus according to (8).
[0220]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the first to third embodiments.
[0221]
(Function and effect)
According to the present invention, since appropriate reference plate data is selected corresponding to the illumination unevenness of the illumination light, good light source correction can be performed.
[0222]
(10) It further includes a determination unit that determines image data of the object corrected by the light source correction unit, and a correction result determination unit that determines whether the light source correction is correctly performed from the determination result,
The color classification apparatus according to (8), wherein the selection unit selects different reference plate image data in accordance with an output from the correction result determination unit.
[0223]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the second embodiment.
[0224]
(Function and effect)
According to the present invention, the light source correction performance can be improved.
[0225]
(11) The reference plate data storage means is
The color classification apparatus according to (2), wherein image data of a reference plate obtained from a reference plate made of the same material as the object is stored.
[0226]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the sixth embodiment.
[0227]
(Function and effect)
According to the present invention, the light source correction performance can be improved.
[0228]
(12) The reference plate data storage means is
The color classification apparatus according to (2), wherein a part of the image data of the reference plate obtained from the reference plate is stored.
[0229]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the second embodiment.
[0230]
(Function and effect)
According to the present invention, the storage capacity of the reference plate data storage means can be reduced.
[0231]
(13) The reference plate data storage means is
The color classification apparatus according to (2), wherein image data of a reference plate obtained from the reference plate is stored as a predetermined approximate expression.
[0232]
(Corresponding embodiment)
The present invention corresponds to the third embodiment.
[0233]
(Function and effect)
According to the present invention, the storage capacity of the reference plate data storage means can be reduced.
[0234]
【The invention's effect】
Therefore, as described in detail above, according to the present invention, it is possible to correct the illumination unevenness in the measurement image and suppress the influence of the illumination unevenness, thereby enabling a highly accurate and reliable color classification and A color classification method can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram showing a configuration of a main part in the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of a main part showing a second embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram for explaining the operation principle of the main part in the third embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a schematic configuration diagram showing a configuration of a main part in a third embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a schematic configuration diagram showing a configuration of a main part in a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a schematic configuration diagram showing a modification of the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a schematic configuration diagram of a main part showing a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a main part schematic configuration diagram showing a modification of the fifth embodiment of the present invention;
FIG. 10 is a schematic configuration diagram showing a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram for explaining the operation of main parts according to the sixth embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram for explaining the operation of main parts according to the seventh embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a schematic configuration diagram of a main part showing an eighth embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a diagram showing a configuration of a color classification apparatus according to a prior application of the present invention.
FIGS. 15A and 15B are diagrams showing characteristics of a plurality of bandpass filters used in a rotating color filter used in the color classification apparatus according to the prior application, and FIGS. 15B and 15C are configurations of the rotating color filter. FIG.
16 is a block configuration diagram of the classification operation circuit in FIG. 14;
17 is a diagram showing a configuration of a luminance component extraction unit in FIG.
18A and 18B are diagrams showing the configuration of the correction circuit in FIG. 17, respectively, and FIG. 18C is a diagram showing the configuration of the classification calculation unit and the classification determination unit in FIG.
FIG. 19 is a diagram showing objects of two classes.
FIG. 20 is a diagram showing classification boundaries determined by the color classification device according to the prior application in a learning mode.
FIG. 21 is a view showing an object of unknown class to be classified.
FIG. 22 is a diagram showing another configuration example of the classification calculation unit in the prior application.
[Explanation of symbols]
111 ... Image input unit,
112 ... Image processing unit,
113 ... A / D converter,
114: Image memory,
115 ... changeover switch,
116: frame memory for reference plate,
117: Frame memory for the object,
118 ... Light source correction processing unit,
119 ... determination processing unit,
120: Determination result output unit.

Claims (7)

In a color classification device that performs at least one of classification, determination, color measurement, and identification of an object by a color component of the object,
An imaging unit that switches between the target object and a plurality of reference plates made of different materials, and performs imaging for each of a plurality of wavelength bands;
Wavelength selection means for selecting a wavelength band to be imaged by the imaging means;
Reference plate data storage means for storing the wavelength band information selected by the wavelength selection means and the image data of the plurality of reference plates imaged by the imaging means for each selected wavelength band;
An image of a desired reference plate out of the image data of the plurality of reference plates captured in the same wavelength band as the image data of the object imaged by the imaging means and stored in the reference plate data storage means Reference plate image data selection means for selecting data;
Light source correction means for correcting the corresponding image data of the object based on the image data of the reference plate selected by the reference plate image data selection means so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel; ,
Correction result determination means for determining the correction result of the light source correction means;
Have
The reference plate image data selection means, when the correction result determination means determines that the correction is not performed based on the reference plate made of the same material as the object, the selection from the reference plate data storage means A color classification apparatus that selects image data of a reference plate made of a material different from the formed material. The light source correction means includes
Based on the image data of the reference plate made of the different material selected by the reference plate image data selection means, the image data of the object is corrected so as to remove the uneven illumination of the light source for each pixel. The color classification apparatus according to claim 1. In a color classification device that performs at least one of classification, determination, color measurement, and identification of an object by a color component of the object,
An imaging optical system;
An imaging device that is arranged on the imaging surface of the imaging optical system, switches between the object and a plurality of reference plates made of different materials, and images each of a plurality of wavelength bands;
An optical band-pass filter that is arranged on the optical front side of the image sensor and can select a plurality of different transmission wavelength bands of light;
A transmission wavelength selection means for selecting one transmission wavelength band as a wavelength band captured by the image sensor from a plurality of transmission wavelength bands of light by the optical bandpass filter;
Reference plate data storage means for storing the transmission wavelength band information selected by the transmission wavelength selection means and the image data of the plurality of reference plates imaged by the imaging device for each selected transmission wavelength band, in association with each other. ,
Of the image data of the plurality of reference plates captured in the same transmission wavelength band as the image data of the object imaged by the imaging device and stored in the reference plate data storage means, a desired reference plate Reference plate image data selection means for selecting image data;
Light source correction means for correcting the image data of the corresponding object based on the image data of the reference plate selected by the reference plate image data selection means so as to remove the uneven illumination of the light source for each pixel; ,
Correction result determination means for determining the correction result of the light source correction means;
Have
The reference plate image data selection means, when the correction result determination means determines that the correction is not performed based on the reference plate made of the same material as the object, the selection from the reference plate data storage means A color classification apparatus that selects image data of a reference plate made of a material different from the formed material. The light source correction means includes
Based on the image data of the reference plate of a different material selected by the reference plate image data selection means, the image data of the object is corrected again so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel. 4. The color classification apparatus according to claim 3, wherein The light source correction means includes
A calculation unit that divides the image data of the object for each pixel by the image data of the reference plate corresponding to the image data of the object selected by the reference plate image data selection unit, and then normalizes the image data; The color classification apparatus according to claim 1 or 3, wherein A first polarizing plate disposed in front of a light source for projecting the illumination light into linearly polarized light and projecting the object,
6. The apparatus according to claim 1, further comprising a second polarizing plate that is disposed immediately before an image input unit that captures an image of the object and removes only specularly reflected light. Color classification device. In a color classification method for performing at least one of classification, determination, color measurement, and identification of the object according to the color component of the object,
Selecting a wavelength band to be imaged;
According to the selected wavelength band, switching the object and a plurality of reference plates made of different materials, and imaging for each of a plurality of wavelength bands,
And the wavelength band information of the selected wavelength bands, the steps in correspondence with the image data of the plurality of reference plates imaged on each selected wavelength band to store it,
Selecting image data of a desired reference plate from among the image data of the plurality of reference plates captured and stored in the same transmission wavelength band as the image data of the captured object;
Based on the image data of the selected reference plate, correcting the corresponding image data of the object so as to remove the illumination unevenness of the light source for each pixel;
Determining the correction result; and
When it is determined that the correction result is not corrected based on the reference plate made of the same material as the object, the selection is made from among the stored image data of the plurality of reference plates. Selecting image data of a reference plate of a material different from the selected material;
A color classification method characterized by comprising:

Images