JP5423278B2 - 色空間判別条件生成装置及びこれを使用した画像検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、例えば医薬品の原末や顆粒などの粉粒体に混入する異物を検査するカラー粉粒体異物検査装置などの検査装置に適用して好適な色空間判別条件生成+-装置及びこれを使用した画像検査装置に関する。

この種の画像検査装置として、カラー画像を用いる方法で、色空間を用いたものが知られている。色空間は、光の三原色である赤・緑・青を３次元の変数Ｒ，Ｇ，Ｂに置き換え、これらの画像データを３次元空間に変換したものであって、画像を構成する各色の分布状態を表すことができる。すなわち、図１９に示すように、図１９（ａ）に示すカラー画像を、図１９（ｂ）に示すＲＧＢ画素を整列させたカラーイメージセンサで撮像することにより、図１９（ｃ）に示すようにＲＧＢの各色を座標値とした３次元の色空間として表示することができる。

このような色空間を用いた画像検査方法は、図２０に示すように、図２０（ａ）に示す色空間に、図２０（ｂ）に示す球や立方体で構成された判別条件となる図形モデルを任意の位置・大きさで配置し、モデル図形の領域範囲に画像の分布が含まれているか否かで良品・不良品の判定を行っている。

従来の色空間での判別条件設計は、正常と見なした画像を色空間に変換し、この色空間を元にモデル図形の位置や大きさを閾値として手動で設定するようにしている。
すなわち、図２１に示すように、正常なカラー画像を色空間変換部１０１に入力し、この色空間変換部１０１でＲＧＢの３次元色空間情報に変換し、この変換した３次元色空間情報を表示・履歴入力部１０２に供給して、ディスプレイの表示画面情報に３次元色空間情報を表示する。そして、判別条件モデル図形生成部１０３で、オペレータがディスプレイに表示された３次元色空間情報の分布領域を判断して、分布領域の位置や大きさを閾値として入力することにより、３次元空間情報の分布領域を囲む、例えば球で構成される判別条件モデル図形を生成し、生成した判別条件モデル図形を所定の記憶領域に記憶する。

そして、製品の検査時に、記憶領域に記憶されている判別条件モデル図形を判別条件として判別条件記憶部１０４に記憶し、カラー撮像装置で撮像したカラー画像を同様に色空間変換部１０５で３次元色空間情報に変換し、変換した３次元色空間情報と判別条件記憶部１０４に記憶されているモデル図形とを比較部１０６で比較することにより、判定結果処理部１０７で良否判定するようにしている。

このように判別条件の設計によって、検査結果が決まることから、判別条件の設計は重要となっている。
ところで、従来の判別条件を設計する装置としては、例えば、判別条件を自動的に設定する方法として、赤・緑・青の各画素データ（ＲＧＢ値）を、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系の均等色空間においてほぼ球状に分布する特徴を有する各表色系のＬ＊ａ＊ｂ＊データ又はＬ＊ｕ＊ｖ＊のデータに変換し、該Ｌ＊ａ＊ｂ＊データ又はＬ＊ｕ＊ｖ＊のデータを所定のしきい値と比較する。この所定のしきい値は、球状しきい値ＲＹであって、かつ該球状しきい値ＲＹにおける外周部の不良領域Ｆを有する所定部分（除外部Ｘ）を面状しきい値Ｔによって除外するようにしたものであり、これにより球状しきい値ＲＹの半径ｒを小さくすることなく不良領域Ｆを排除する粒状物色彩選別機が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００５−２３０７０３号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の従来例にあっては、球状しきい値ＲＹに対して面状しきい値Ｔを設定して不良領域Ｆを排除するようにしているので、識別精度をある程度向上させることができるものであるが、薄く広い分布又は細長い分布を持つ場合には、面状しきい値Ｔで不良領域Ｆを排除するには限界があり、本来包含したい色ではない範囲までも大きく含んでしまい、本来不良品と判定すべき状況であっても良品とし判定してしまい、検査精度の低下につながるという未解決の課題がある。

そこで、本発明は、上記従来例の未解決の課題に着目してなされたものであり、三次元色空間を使用して良否判定を行なう場合に、判別条件の設定を容易且つ正確に行なうことができる色空間判別条件設定装置及びこれを使用した画像検査装置を提供することを目的としている。

本発明は、上記目的を達成するために、正常な検査対象物を撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換する色空間変換部と、閉空間領域を定める境界条件が既知である予め準備された標準モデルと、前記色空間変換部で変換した３次元の色空間上の分布に基づいて前記標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換することで前記３次元の色空間上の分布を囲むモデル図形領域を設定する、モデル図形領域設定部と、前記３次元の色空間上の全ての値を、前記モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換を行い、該逆変換を行った値と前記境界条件とに基づいて、前記３次元の色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるか否かを判別することを可能としたことを特徴としている。

本発明によれば、良品検査対象を撮像したカラー画像情報をＲＧＢ、ＨＳＩ、ＹＵＶ等の３次元色空間に変換し、この色空間上の値の分布に応じた標準モデルを決定し、さらに標準モデルを幾何変換して図形領域を設定するため、３次元色空間上の値の分布に応じた自由度が高いモデル図形領域の設定が可能となる。
また、幾何変換してモデル図形領域を設定しても、３次元色空間上の値を幾何逆変換した値と標準モデルとを比較することで、３次元の色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるか否かを判別することが可能となる。

さらに、上記効果が得られる判別条件生成装置を使用して、検査対象物の検査を行なうことにより、良否判定を高精度で行なうことができる画像検査装置を提供することができる。

本発明を粉粒体異物検査装置に適用した場合の一実施形態を示すシステム構成図である。 図１の粉粒体異物検査機構をその一部を断面として示す正面図である。 回転ドラムを示す断面図である。 第１の実施形態における画像処理装置で実行する判別条件テーブル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。 ３次元色空間の分布と分布の大きさＤの関係を示す図である。 画像処理装置で実行する異物検査処理手順の一例を示すフローチャートである。 アフィン変換処理を示すブロック図である。 アフィン逆変換処理およびアフィン変化処理の対応関係を示すブロック図である。 従来例のアフィン変換処理を説明する説明図である。 異物検査処理を説明する説明図である。 ３次元色空間の分布の主軸ベクトルと回転パラメータとの関係を示す図である。 第２の実施形態における画像処理装置で実行する判別条件テーブル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。 基準軸をＺ軸とした場合の回転パラメータの説明図である。 第３の実施形態における画像処理装置で実行する判別条件テーブル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。 ３次元色空間の分布の具体例を示す図である。 ３次元色空間の分布を正規化した具体例を示す図である。 正規化された３次元色空間の分布を第１回目のクォータニオン逆変換を行った具体例を示す図である。 第１回目のクォータニオン逆変換された３次元色空間の分布を第２回目のクォータニオン逆変換を行った具体例を示す図である。 従来例のカラー画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する処理を説明する説明図である。 ３次元色空間情報及び判別条件モデルを示す説明図である。 従来の判別条件テーブル形成処理を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の第１の実施形態を示すシステム構成図であって、図中、１は医薬品の原末や顆粒等の比較的微細な粒径が数十μｍ〜数百μｍ程度の粉粒体に混入する異物を検査するカラー粉粒体異物検査装置である。

このカラー粉粒体異物検査装置１は、粉粒体貯留ホッパー２、フィーダ３、異物検査機構４、良品回収槽５、サイクロン６、不良品回収槽７、ブロア８及び中性フィルタ９を有する。

粉粒体貯留ホッパー２は、検査対象となる粉粒体を貯留する。フィーダ３は、ホッパー２から切り出された粉粒体を上下方向に重ならないように平準化して搬送する２段の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを有する。

異物検査機構４は、フィーダ３から平準化されて搬送される粉粒体が外周面に落下されて粉粒体を搬送する回転ドラム１１と、この回転ドラム１１上の粉粒体に対して軸方向に延びるライン状照明領域１２を形成する照明機構１３と、この照明機構１３で形成されたライン状照明領域１２のカラー画像情報をライン状に撮像するカラーライン撮像装置１４とを備えている。

ここで、回転ドラム１１は、図２および図３に示すように、垂直支持板部１５に片持ち状態で回転自在に支持されている。この回転ドラム１１は、図３に示すように、垂直支持板部１５に形成された透孔１６内に回転自在に支持された基部１１Ａと、この基部１１Ａに装着される有底円筒部１１Ｂとで構成されている。

基部１１Ａは、透孔１６内に挿通され且つ後述する支持軸１１ｈに転がり軸受１１ａを介して回転自在に支持された内筒部１１ｂと、この内筒部１１ｂの垂直支持板部１５の表面側端部に一体に形成された円板状のフランジ部１１ｃと、このフランジ部１１ｃの外周縁から垂直支持板部１５側に延長する外筒部１１ｄとで構成されている。

また、有底円筒部１１Ｂは、基部１１Ａのフランジ部１１ｃと外筒部１１ｄとの連接部の外周面に装着される透光性を有する例えば乳白色のアクリル板で形成された透光性円筒部１１ｆと、この透光性円筒部１１ｆの自由端側を閉塞する端板部１１ｇとで構成されている。

そして、端板部１１ｇが、垂直支持板部１５の裏面側で固定支持され且つ基部１１Ａの内筒部１１ｂ内を挿通して延長する支持軸１１ｈの自由端に転がり軸受１１ｉを介して回転自在に支持された回転円板１１ｊの外周側に取付ネジ１１ｋによって装着されている。

一方、垂直支持板部１５の裏面側の透孔１６の周囲にスタッド１１ｍが固定され、このスタッド１１ｍにユニットベース板１１ｎが取付けられ、このユニットベース板１１ｎに固定フランジ１１ｏがボルト留めされ、この固定フランジ１１ｏに支持軸１１ｈがカラー１１ｐによって固定支持されている。

また、ユニットベース板１１ｎには速度制御可能な駆動モータ１１ｑが取付けられ、この駆動モータ１１ｑの出力軸１１ｒに装着された駆動平歯車１１ｓが回転ドラム１１の基部１１Ａに装着された従動歯車１１ｔに噛合されている。したがって、駆動モータ１１ｑを駆動制御することにより、回転ドラム１１が所定回転速度（例えば４０ｍｉｎ-1程度）で図１において反時計方向に回転駆動される。このため、回転ドラム１１はその最上部でフィーダ３の振動コンベヤ３ｂから落下する粉粒体を受け取り、この粉粒体を反時計方向に搬送して略９０度回転した滑落位置で良品回収ホッパー１１ｕを介して良品回収槽５に回収される。

なお、透光性円筒部１１ｆは、清掃・点検時に基部１１Ａから着脱する際に、支持軸１１ｈに固定された先端に案内ローラ１１ｖを有する支持部材１１ｗによって内周面が後述する内側照明部２２の外周側端部に接触しないように案内される。

また、回転ドラム１１の粉粒体滑落位置よりライン状照明領域１２側における回転ドラム１１によって搬送される粉粒体に対向する位置に軸方向に延びる異物が混入した粉粒体を吸引除去する異物吸引ノズル１７が配設されている。この異物吸引ノズル１７には、図１に拡大図示するように回転ドラム１１の下流側に空気を噴射するエアーカーテン機構１７ａが形成されている。

照明機構１３は、図２に示すように、前述した垂直支持板部１５に片持ち状態で支持されて回転ドラム１１の外側に配設された外側照明部２１と、回転ドラム１１の内側に支持された内側照明部２２とを有する。

外側照明部２１は、回転ドラム１１の回転中心を通る垂直線Ｌ１に対して所定角度θ（例えばθ≒１０°）傾斜した回転ドラム１１の回転中心を通る傾斜線Ｌ２を挟んで左右対象位置に配設された一対の白色の発光ダイオードで構成された照明光源２１Ａ及び２１Ｂと、これら照明光源２１Ａ及び２１Ｂの出射側に配設された集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとを有する。そして、照明光源２１Ａ及び２１Ｂで、前記傾斜線Ｌ２と回転ドラム１１の外周面との交点を軸方向に所定幅のライン状照明領域１２を形成するように照明光を照射する。ここで、照明光源２１Ａ及び２１Ｂの夫々は、図２に示すように、照明光源２１Ａ及び２１Ｂと集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとを支持するケース体２１Ｅが垂直支持板部１５に片持ち状態で支持されている。そして、照明光源２１Ａ及び２１Ｂと集光レンズ２１Ｃ及び２１Ｄとが回転ドラム１１を構成する透光性円筒部１１ｆと平行関係を保って対向されている。

なお、外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂは、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードで構成され、光原色を調光可能としても良い。さらに、外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂは、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードおよび白色の発光ダイオードで構成されていても良い。

内側照明部２２は、図２及び図３に示すように、光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードで構成された光源色を調光可能な照明光源２２Ａを有し、前述したライン状照明領域１２に対して回転ドラム１１内から照明光を照射する。この内側照明部２２は、支持軸１１ｈに固定された支持板部２２Ｂ，２２Ｃによって固定支持され、照明光源２２Ａが透光性円筒部１１ｆに形成されたライン状照明領域に近接対向されている。

なお、内部照明部２２は。光の三原色であるＲＧＢの三色の発光ダイオードおよび白色の発光ダイオードで構成されていても良い。また、検査対象物の裏面からの照明の必要はなく、背景色を変える必要がない場合には、内部照明部２２に代替して反射板を設けても良い。

また、カラーライン撮像装置１４は、図２に示すように、前述した垂直支持板部１５に片持ち状態で固定された支持部材１４ａを有し、この支持部材１４ａにカラーライン撮像カメラ１４ｂがその光軸を傾斜線Ｌ２に一致させるように配設され、照明機構１３によって照明されたライン状照明領域１２をライン状に撮像してライン状のカラー画像情報を制御装置３０に出力する。

サイクロン６は、その出力側がブロア８に設けられた粗フィルタ８ａに接続され、入力側が異物吸引ノズル１７及び回転ドラム１１の下側に溜まる未回収粉粒体を吸引する粉粒体吸引ノズル１８が接続された構成を有する。そして、ブロア８の吸引力で、サイクロン６を介して異物吸引ノズル１７及び粉粒体吸引ノズル１８で回収された異物が混入された粉粒体と未回収粉粒体とを吸引し、サイクロン６で固気分離する。

ブロア８の出力側には中性フィルタ９が接続され、この中性フィルタ９で空気に含まれる残留粒子を除去して大気に放出する。
また、良品回収槽５で回収された良品粉粒体は、良品回収槽５の上部側のホッパー部５ａに貯留され、このホッパー部５ａに所定量の良品粉粒体が貯留されると、ホッパー部５ａの下側に配設された開閉弁５ｂが開状態に制御されて、下側の加圧室５ｃに落下され、この加圧室５ｃで加圧された良品粉粒体が例えば混合容器１０に空気輸送される。

制御装置３０は、フィーダ３の粉粒体搬送速度、回転ドラム１１の粉粒体搬送速度、照明機構１３の照明光源２１Ａ，２１Ｂ，２２Ａの点灯制御及び異物吸引ノズル１７の異物吸引動作を制御するプログラマブルコントローラ３１と、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報に基づいて画像処理を行って異物検査を行う画像処理装置３２と、異物検査結果等を表示するとともに、異物検査を指示する液晶タッチパネル３３と、プログラマブルコントローラ３１、画像処理装置３２及び液晶タッチパネル３３を統括管理する管理用パーソナルコンピュータ３４とを備えている。

そして、画像処理装置３２は、例えばマイクロコンピュータを含んで構成され、カラーライン撮像装置１４から入力されるカラーライン画像情報に基づいて判別条件テーブル生成処理及び異物検査処理を実行する。

先ず、異物検査処理を実行する前に、粉粒体貯留ホッパー２に異物が混入していない良品粉粒体を所定量貯留しておき、この状態で、判別条件テーブル生成処理を実行する。この判別条件テーブル生成処理は、図４に示すように、先ず、ステップＳ１で、粉粒体貯留ホッパー２から良品粉粒体の切出しを開始する切出開始指令をプログラマブルコントローラ３１に出力し、次いでステップＳ２に移行して、照明機構１３の外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂと内側照明部２２の照明光源２２Ａを、所定色（例えば白色）で回転ドラム１１の外周面上に軸方向に延長するライン状照明領域１２を形成するように照明する点灯指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。

次いで、ステップＳ３に移行して、回転ドラム１１を回転させる回転指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。
次いで、ステップＳ４に移行して、粉粒体貯留ホッパー２から切出された良品粉粒体がフィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを介して回転ドラム１１上に落下するに十分な所定時間が経過したか否かを判定し、所定時間が経過していないときには所定時間が経過するまで待機し、所定時間が経過したときには、ステップＳ５に移行する。

このステップＳ５では、カラーライン撮像装置１４でライン状照明領域１２を撮像したカラーライン画像情報を読込み、次いで、ステップＳ６に移行して、読込んだカラーライン情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する。このとき、例えばＲＧＢの個々の階調は整数で表される０〜２５５の２５６階調に設定される。なお、以下の説明において３次元色空間の座標軸は、Ｒ軸はＸ軸、Ｇ軸はＹ軸、Ｂ軸はＺ軸に対応するものとして説明する。

次いで、ステップＳ７に移行して、統計分析処理としての主成分分析処理を実行して、３次元色空間に形成された良品粉粒体の分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）、良品粉粒体の分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）、分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を求める。

３次元空間に形成された良品粉体の分布に対して主成分分析処理を実行することによって、分布の特徴ベクトルの１つである分布の主軸ベクトルを求める事ができる。より具体的には、分布の平均値から分散を得て、共分散行列を作成し、固有値を求め、その行列を対角化することで分布の近似された固有ベクトルを得る。ここで求めた固有ベクトルが主軸ベクトルＥ（Ｅｘ，Ｅｙ，Ｅｚ）である。

ここで、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）は、分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）である場合に、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸を分布の主軸と一致させた新たな座標系ＸＤ軸，ＹＤ軸，ＺＤ軸からなる各軸における分布の大きさである。図５に、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）と分布の関係を示す。また、分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）は、色空間の座標系（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸）における座標値である。

次いで、ステップＳ８に移行して、上記ステップＳ７で求めた大きさＤに基づいて標準モデルを決定する。例えば、標準モデルとして下記（１）のように原点を中心とした楕円球の式が予め準備されている。楕円球の式における各軸の半径の長さを表す係数ａ，ｂ，ｃを分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）に基づいて求め、標準モデルを決定する。係る場合、標準モデルは後の幾何変換において拡大または縮小しないものとして、倍率Ｓ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）はＳｘ＝Ｓｙ＝Ｓｚ＝１とする。

ｘ²／ａ²＋ｙ²／ｂ²＋ｚ²／ｃ²≦１ ・・・・（１）
例えば、係数ａ＝Ｄｘ，ｂ＝Ｄｙ，ｃ＝Ｄｚとすることができる。また、予め余裕度ｐ、ｑ、ｒを定めておき、係数ａ＝Ｄｘ＋ｐ，ｂ＝Ｄｙ＋ｑ，ｃ＝Ｄｚ＋ｒとすることとしても良い。次いで、ステップＳ９に移行して、ステップＳ８で決定された標準モデルを、ステップＳ７で求めた分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）およびステップＳ８で求めた倍率Ｓに基づいて幾何変換し、さらに、幾何変換後の標準モデルの中心点をステップＳ７で求めた重心点座標Ｇに移動させることでモデル図形領域を演算により設定する。

なお、標準モデルとして下記（２）のように原点を中心とした単位球の式を用いる場合には、ステップＳ８にて係数ａ＝ｂ＝ｃ＝１として標準モデルを決定し、さらに、倍率ＳをＳｘ＝Ｄｘ，Ｓｙ＝Ｄｙ，Ｓｚ＝Ｄｚと決定し、ステップＳ９における幾何変換において、分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）および倍率Ｓに基づいて幾何変換することでモデル図形領域を設定することも可能である。

ｘ²＋ｙ²＋ｚ²≦１ ・・・・（２）
次いで、ステップＳ１０に移行して、先ず、ＲＧＢ色空間に対応するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で表され、それぞれが０〜２５５の整数座標を有する空の判別条件テーブルを用意し、次いで、ステップＳ１１に移行して、用意した判別条件テーブルの選択されていない１点（ｘ，ｙ，ｚ）を選択し、次いでステップＳ１２に移行して、前述したステップＳ７の主成分分析処理で求めた重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を（０，０，０）とする正規化（平行移動）を行って座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を算出する。すなわち、０〜２５５の座標系を持った空の判別条件テーブルの１つの座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が中心点（０，０，０）となる、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）＝（ｘ−Ｇｘ，ｙ−Ｇｙ，ｚ−Ｇｚ）を算出する。

次いで、ステップＳ１３に移行して、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）について分布の角度θに−１を乗算した角度を回転変換の角度−θ（−θｘ，−θｙ，−θｚ）とし、倍率を１／Ｓ（１／Ｓｘ，１／Ｓｙ，１／Ｓｚ）として、幾何逆変換であるアフィン逆変換を行い、標準モデルにおける座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。

ここで、アフィン変換の一般式は下記（３）式で表され、このうちアフィン変換の拡大縮小式は下記（４）式で表され、アフィン変換の回転式は下記（５）〜（７）式で表される。

したがって、選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）を正規化した座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）と回転変換の角度−θ（−θｘ，−θｙ，−θｚ）を使用して回転変換を行う。

ここでは、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）と角度−θｙとを前述した（６）式の右辺に代入することにより、Ｙ軸回転変換を行って座標（ｘ_y，ｙ_y，ｚ_y）を算出する。
次いで、角度−θｘと、Ｙ軸変換で算出した座標（ｘ_y，ｙ_y，ｚ_y）とを前記（５）式の右辺に代入することにより、Ｘ軸回転変換を行って、座標（ｘ_x，ｙ_x，ｚ_x）を算出する。

算出した座標（ｘ_x，ｙ_x，ｚ_x）と拡大縮小係数として倍率Ｓ（１／Ｓｘ，１／Ｓｙ，１／Ｓｚ）とを前記（４）式の右辺に代入することによりスケール変換して標準モデルの座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。

なお、上記例では、Ｙ軸回転変換に続いてＸ軸回転変換を行って幾何逆変換を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、モデル図形領域を設定する際に行った幾何変換における回転変換の逆の順番で行えば良い。つまり、幾何変換でＺ軸回転変換の後にＹ軸回転変換を行った場合には、Ｙ軸回転変換に続いてＺ軸回転変換を行えば良く、幾何変換でＸ軸回転変換の後にＺ軸回転変換を行った場合には、Ｚ軸回転変換に続いてＸ軸回転変換を行えばよい。

次いで、ステップＳ１４に移行して、算出した標準モデルの座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）と前記ステップＳ８で設定した係数ａ，ｂおよびｃとを前記（１）式に代入して、この（１）式を満足するか否かを判定し、この（１）を満足する場合には、ステップＳ１５に移行して、正常品領域内の点であると判断して判別条件テーブルの該当する選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）にフラグを書込んでからステップＳ１６に移行する。このフラグとしては例えばＴＡＢＬＥ（ｘ，ｙ，ｚ）＝１と設定する。

また、ステップＳ１４での判定結果が、（１）式を満足しない場合には、フラグを書込むことなく直接ステップＳ１６に移行する。
このステップＳ１６では、判別条件テーブルの全ての点についてアフィン逆変換による変換を行ったか否かを判定し、未変換の点が存在する場合には、ステップＳ１７に移行して、次の点を選択してから前記ステップＳ１２に移行し、全ての点の変換が終了したときには、ステップＳ１８に移行して、生成した判別条件テーブルを図示しないメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶してから判別条件テーブル生成処理を終了する。

次に異物検査処理は、粉粒体貯留ホッパー２に検査対象となる粉粒体を貯留し、この粉粒体貯留ホッパー２から粉粒体を切出し、フィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂで粉粒体を平準化し、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆに落下させて、この透光性円筒部１１ｆ上に載置するようして検査を開始する。

この異物検査処理は、図６に示すように、先ず、ステップＳ２１で、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報を読込み、次いでステップＳ２２に移行して、読込んだカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する。

次いでステップＳ２３に移行して、変換されたカラーライン画像情報の分布と上述した判別条件テーブル生成処理で生成してメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶されている判別条件テーブルとを比較して、検査対象となる粉粒体の３次元色空間での分布で判別条件テーブルに格納された正常品領域に含まれない分布が存在するか否かを判定し、検査対象粉粒体の３次元色空間での分布が全て判別条件テーブルに格納された正常品領域に全て含まれる場合には、ステップＳ２４に移行して異物検査処理を終了するか否かを判定し、異物検査処理を終了する場合には異物検査処理を終了し、そうでない場合に前記ステップＳ２１に戻る。

一方、前記ステップＳ２３の判定結果が、正常品領域を外れる分布が存在するものであるときには、異物が混入されているものと判断してステップＳ２５に移行して、異物の混入を表す異物排除指令をプログラマブルコントローラ３１に出力してから前記ステップＳ２４に移行する。

プログラマブルコントローラ３１では、上述した異物検査処理による異物排除指令を受信すると、受信した時点から該当する異物混入領域が異物吸引ノズル１７の位置に達するまでの所定時間待機した後、異物混入領域が異物吸引ノズル１７の位置に達する直前から異物吸引ノズル１７を通過した直後までの間で異物吸引ノズル１７を吸引動作させて、異物混入領域の異物を粉粒体とともに吸引して排除する。

この図４の処理で、ステップＳ６の処理が色空間変換部に対応し、ステップＳ７〜ステップＳ９の処理がモデル図形領域設定部に対応し、ステップＳ１０〜ステップＳ１８の処理がテーブル生成部に対応している。

また、図５の処理が良否判定処理部に対応している。
なお、上記においては標準モデルを楕円球式（１）のみを用いる場合について説明しているが、標準モデルとして、球、立方体、直方体、多角形柱、多角形錐、円柱、円錐等の複数の閉空間領域を形成する標準モデルを予め準備し、主成分分析の結果に基づいて色空間における分布形状に基づいて適切な標準モデルを決定するようにしても良い。標準モデルは、閉空間領域を形成する境界条件が既知であれば、各種図形を用いることが可能である。また、標準モデルとして、複数の標準モデルを組み合わせて１つの標準モデルを構成してもよい。

さらに、色空間における分布を主成分分析で解析することなく、ユーザーが液晶タッチパネル３３に表示された色空間における分布を参照し、標準モデルを決定しても良い。ここでの決定とは、液晶タッチパネルに３次元色空間による分布を表示し、複数の標準モデルから使用する標準モデルを液晶タッチパネル３３を用いて選択し、選択した標準モデルを液晶タッチパネル３３に表示されている色空間の分布を囲むように大きさおよび角度を変更して配置することを含む。ユーザーによって決定された大きさ、角度、配置の情報に基づいて、標準モデルの変数、倍率、標準モデルが配置された中心点座標を求めることは容易であり、これらを用いて幾何逆変換を行うことで上記同様に判別条件テーブルを生成できる。

次に、上記実施形態の動作を説明する。
今、粉粒体に混入する異物検査を実施するに先立って、良品粉粒体を用いて判定条件テーブルを生成する判定条件テーブル生成処理を実行する。

この判定条件テーブル生成処理では、先ず、異物の混入がない良品粉粒体を用意し、この良品粉粒体を粉粒体貯留ホッパー２内に貯留する。
この状態で、例えば、画像処理装置３２で、液晶タッチパネル３３にメニュー表示を行う。このメニュー表示は、例えば判定条件テーブル生成処理が表示された表示領域と異物検査処理が表示された表示領域とが表示されており、このメニュー表示で判定条件テーブル生成処理の表示領域にオペレータが直接タッチして選択することにより、判定条件テーブル生成処理が実行開始される。

このため、先ず、粉粒体貯留ホッパー２から良品粉粒体を切出す切出開始指令がプログラマブルコントローラ３１へ出力され、次いで照明機構１３に対して外側照明部２１の照明光源２１Ａ，２１Ｂおよび内側照明部２２の照明光源２２Ａを点灯させる点灯指令をプログラマブルコントローラ３１へ出力し、さらに回転ドラム１１を回転させる回転指令をプログラマブルコントローラ３１へ出力する。

このため、プログラマブルコントローラ３１で粉粒体貯留ホッパー２から粉粒体を切出す制御を行うと共に、フィーダ３の振動コンベヤ３ａおよび３ｂで粉粒体が上下に重ならないように平準化しながら搬送する制御を行い、回転ドラム１１を回転させる。

そして、振動コンベヤ３ｂの後端から回転ドラム１１に落下した良品粉粒体が照明部１３で照明されたライン状照明領域１２に達すると、このライン状照明領域１２を撮像するカラーライン撮像装置１４で撮像されたカラーライン画像情報を読込んで、このカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色空間へ変換する。

変換された３次元色空間の画素分布を主成分分析処理することにより、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）、角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）および重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）、主軸ベクトルＥ（Ｅｘ，Ｅｙ，Ｅｚ）を算出する。

次いで、算出した分布の大きさＤｘ，Ｄｙ，Ｄｚに基づいて前記（１）式の楕円球の式の係数ａ，ｂおよびｃを決定する。
そして、決定した係数ａ，ｂおよびｃを前記（１）式に代入して標準モデルを決定する。ただし、倍率Ｓ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）はＳｘ＝Ｓｙ＝Ｓｚ＝１とする。

なお、標準モデルとして前記（２）式のように原点を中心とした単位球の式を用いる場
合には、前記数式（１）式の係数をａ＝ｂ＝ｃ＝１として標準モデルを決定し、大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）を倍率Ｓ（Ｓｘ＝Ｄｘ、Ｓｙ＝Ｄｙ、Ｓｚ＝Ｄｚ）とする。
次に決定した標準モデルを、角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）と倍率Ｓ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）とに基づいて幾何変換し、さらに、標準モデルの中心点を重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）に移動させ、色空間における良品分布領域を囲むモデル図形領域を設定する。

ここで、説明を簡単にするため決定されたモデル図形領域は、標準モデルの角度が、θｘ＝３０°、θｙ＝３０°、θｚ＝０°で大きさＳｘ＝Ｓｙ＝Ｓｚ＝１倍、重心点座標Ｇ（１００，１００，１００）とする。角度変換では、３つの角度のうち２つを選択して行い、その選び方は、ＸＹ，ＹＺ，ＺＸの３通りがあり、任意に選択することができる。以下、ＸＹを選択した場合について説明する。

また、幾何変換としてアフィン変換を適用した場合の判定条件テーブル生成について説明する。そして、空の判定条件テーブルから各点を選択して、その各点を重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が（０，０，０）となるように正規化（平行移動）した後に、幾何逆変換としてのアフィン逆変換を行って選択した点が標準モデルに包含されるか否かを判定することにより、判定条件テーブルの正常品領域を設定することができる。

すなわち、アフィン逆変換を行う場合には、アフィン逆変換公式に角度を−θｘ、−θｙおよび係数を１／Ｓｘ、１／Ｓｙ、１／Ｓｚに置き換えて演算を行う。
先ず、判別モデルの重心点座標を（１００，１００，１００）とし、空の判定条件テーブルから選択された正規化前の座標を（２００，２００，２００）としたときに、正規化処理を行うことにより、正規化後の座標は（ｘ′，ｙ′，ｚ′）＝（１００，１００，１００）となる。この正規化後の座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）＝（１００，１００，１００）をＹ軸角度変換部５１で、正規化後の座標（１００，１００，１００）及び角度−θｙとを前記（６）式のｙ軸の回転式に代入して、Ｙ軸回転変換する。次いで、Ｘ軸角度変換部５２で、（５）式のＸ軸の回転式に−θｘとＹ軸回転変換でえられた座標を代入して回転変換し、座標（１５４，３５，６８）が得られる。さらに、Ｘ軸角度変換部５２で得られた座標（１５４，３５，６８）をスケール変換部５３でスケール変換する。このスケール変換は、アフィン変換の前記（４）式で表される拡大縮小式に座標（１５４，３５，６８）と係数１／Ｓｘ、１／Ｓｙ、１／Ｓｚとを代入することにより、座標（１５４，３５，６８）を得る。結果として、アフィン逆変換後の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）として座標（１５４，３５，６８）が得られる。なお、図７に示すように、この座標は、θｘおよびθｙでの逆の手順であるＳｘ，Ｓｙ，Ｓｚ倍のスケール変換→Ｘ軸θｘ回転変換→Ｙ軸θｙ回転変換の流れでアフィン変換すると、正規化後の座標（１００，１００，１００）に戻すことができる。幾何逆変換と幾何変換の手順は互いに逆方向としなければならず、図８に示すように、幾何変換では、座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）をスケール変換部４１でスケール変換し、次いでＸ軸変換部４２でＸ軸回転変換し、最後にＹ軸変換部４３でＹ軸回転変換することにより、座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を得ることができる。

そして、アフィン逆変換で最後に得られた座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）＝（１５４，３５，６８）を前述した標準モデルとして決定した楕円球の式に代入して演算することにより、演算結果が１以内であれば、このアフィン逆変換後の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）＝（１５４，３５，６８）は正常範囲を表す楕円球に包含されていることになり、１を超える場合には楕円球の外側に存在する座標と見做すことができる。

したがって、楕円球内に包含されたと判定されたときに、選択された判別条件テーブルにおける正規化前の座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（２００，２００，２００）に対して、フラグを書き込む。これを判別条件テーブルの全ての点に対して行うことでき、判別条件テーブルには、正常品領域が穴抜けや境界面が粗くなることなく正確に設定されることになる。
このように、上記実施形態によると、判別条件テーブルを生成する際に、決定した標準モデルにおいて、モデル内に包含されるか否かを数式又は関数を用いて判断することができるので、シンプルなプログラム構成を実現することができる。

因みに、通常は、数式で表される楕円球の標準モデルが設定されたときに、この標準モデルをスケール変換及び回転変換を行うアフィン変換を行って条件判定テーブルを形成する場合があるが、このようにしてアフィン変換によって条件判定テーブルを形成した場合には、精度の良い条件判定テーブルを形成することができないという問題点がある。

すなわち、ある図形を構成する点群をアフィン変換し、判別条件テーブルの空間内に範囲情報を記録する場合、判別条件テーブル内に穴抜けの発生や境界面が粗くなる現象が発生する。この原因は、アフィン変換を行う際に、一時的に生成された空間テーブルに対して図形を書き込む必要がある。この空間テーブルは整数によって構成される座標系となっており、判定条件テーブルの角度変換によって小数点の値が得られた場合、図９に示すように、小数点以下を考慮することができず、誤差が生じるからである。このため、全ての点が均一に変換されることはなく、穴抜け、境界面の粗さという問題が発生する。この問題は、図形の形状・大きさ・角度といった条件によって異なり、判別条件テーブルの検査性能評価を難しくしており、判別条件設計法における回転・拡大縮小といった変形を用いた設計を行うことができないものであった。

これに対して、本発明では、上述したように、アフィン逆変換を利用して判別条件テーブルを生成するようにしているので、穴抜けや境界面の粗さが生じることなく正確な正常品領域を設定することができる。

そして、上記のようにして判別条件テーブルが生成され、これがメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶されると、この判別条件テーブルを使用して異物が混入した粉粒体の異物検査を正確に行うことができる。この異物検査は、前出したように液晶タッチパネル３３に表示された表示メニューから異物検査処理を表す表示領域をオペレータが直接タッチすることにより、図６の異物検査処理が実行される。

この場合には、異物が混入している可能性がある検査対象粉粒体を粉粒体貯留ホッパー２に貯留し、この粉粒体貯留ホッパー２から検査対象粉粒体を定量切出し、フィーダ３の振動コンベヤ３ａおよび３ｂで検査対象粉粒体が上下方向に重ならないように平準化して搬送し、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆ上に落下させ、この透光性円筒部１１ｆ上で一層化させて照明機構１３で照明されたライン状照明領域１２に連続的に搬送する。

そして、図６の異物検査処理が実行開始されると、ライン状照明領域の検査対象粉粒体が順次カラーライン撮像装置１４で撮像され、このカラーライン撮像装置１４で撮像されたカラーライン画像情報を読込み（ステップＳ２１）、読込んだカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色区間へ変換し（ステップＳ２２）、変化された３次元色空間の分布が判別条件テーブルの正常品領域内であるか否かを判定し、正常品領域内であるときには正常であると判断して異物検査処理を終了するか否かを判定し、異物検査処理を継続する場合には再度カラーライン撮像装置１４で撮像されたカラーライン画像情報を読込んで、上記判定処理を繰り返す。このように検査対象粉粒体に異物が混入していないときには、ライン状照明領域１２を通過した検査対象粉粒体は略９０°回転した滑落位置で回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆから滑落して良品回収槽５に回収される。この良品回収槽５では良品粉粒体がホッパー部５ａに貯留され、その貯留量が所定量に達すると、開閉弁５ｂが開操作されて、下部の加圧室５ｃに送られ、この加圧室５ｃで加圧されて混合容器１０に空気輸送される。

このとき、例えば図１０（ａ）に示すように、正常な粉粒体６１中に異物６２が混入している場合は、この異物６２を含むカラーライン画像情報をＲＧＢ３次元色空間へ変換したときに、図１０（ｂ）に示すように正常品の領域６３と、異物の領域６４とが形成されることになる。このため、図１０（ｃ）に示す正常品のみのカラーライン画像情報から生成した図１０（ｄ）に示す判定条件テーブルの正常品領域６５と比較したときに、正常品の領域６３は判別条件テーブルの正常品領域６５に含まれることになる。しかしながら、異物の領域６４は正常品領域６５に含まれないことなり、異物混入と判定されて異物排除指令がプログラマブルコントローラ３１に出力される。このため、プログラマブルコントローラ３１で、ライン状照明領域１２で異物の混入が検出された帯状領域が異物吸引ノズル１７に達する直前から異物吸引ノズル１７を吸引動作させて、異物を含む帯状の粉粒体を異物吸引ノズル１７で吸引する。このとき、異物吸引ノズル１７の下流側にエアーカーテン機構１７ａが設けられているので、下流側の正常な粉粒体が吸引されることを抑制することができる。

この異物吸引ノズル１７で吸引された異物を含む粉粒体は、サイクロン６で固気分離され、粉粒体および異物は下方の不良品回収槽７に回収され、空気は、粗フィルタ８ａでフィルタ処理されてブロア８に供給され、その排風側に設けられた中性フィルタでフィルタ処理されて大気に放散される。

なお、上記実施形態においては、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、色相、彩度、輝度で表されるＨＳＩ（ＨＳＬ）色空間や輝度信号と輝度信号及び青色成分との色差、輝度信号及び赤色成分との色差で表されるＹＵＶ色空間等の３次元色空間に変換するようにしても上記実施形態と同様の作用効果を得ることかできる。

また、上記実施形態においては、幾何変換としてアフィン変換を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、幾何変換としてはロドリゲスの回転公式やクォータニオン変換等の角度と大きさがＸ，Ｙ，Ｚ軸に対して任意に回転変換できる幾何変換であれば適用することができる。ここで、クォータニオン変換ではアフィン変換と同様に拡大縮小も行うことができる。

そして、ロドリゲスの回転公式は、下記（８）式で表すことができる。

また、クォータニオン変換は、座標（ｘ，ｙ，ｚ）のクォータニオンＱをＱ＝（ｔ；ｘ，ｙ，ｚ）で表す。ここで、ｔは任意の値で、ここでは０とする。

クォータニオンによる回転の計算式Ｆは、
Ｆ＝Ｂ×Ｑ×Ａ＝（ｔ′；ｘ′，ｙ′，ｚ′） ・・・・（９）
で表される。

ここで、ＡおよびＢは、角度をθとし、ｘ_r，ｙ_r，ｚ_rを回転軸方向・拡大縮小を決定
する係数とすると、下記（１０）式及び（１１）式で表すことができる。

ただし、ｋ倍に拡大縮小を行う場合には、ｋＡ，ｋＢと表記し、スカラー倍する。

クォータニオンＱ₁＝（ｔ₁；ｘ₁，ｙ₁，ｚ₁）とＱ₂＝（ｔ₂；ｘ₂，ｙ₂，ｚ₂）との積は
Ｑ₁×Ｑ₂＝（ｔ₁ｔ₂−Ｖ₁・Ｖ₂；ｔ₁Ｖ₂＋ｔ₂Ｖ₁＋Ｖ₁×Ｖ₂）・・・（１２）
で表すことができる。

したがって、クォータニオンで角度変換する場合には、Ｘ軸基準回転では（Ｘ_r，Ｙ_r，Ｚ_r）＝（１，０，０），Ｙ軸基準回転では（０，１，０）、Ｚ軸基準回転では（０，０
，１）となる。同時に、拡大縮小を行う場合には、各軸毎に拡大縮小の係数ｋを乗じる。拡大縮小は基準軸に対してのスカラー倍の大きさに拡大縮小することとなる。軸毎の変形は行えない。

なお、ステップＳ９において、設定されたモデル図形領域に包含されていない分布の点が存在する場合には、モデル図形領域が３次元色空間の分布を構成する全ての点を包含するための標準モデルのパラメータを算出し、ステップＳ８で決定した標準モデルを修正するようにしても良い。例えば、標準モデルのパラメータを所定のルールに従って変化させ、３次元色空間の分布を構成する全ての点を包含する複数の標準モデルのパラメータを求める。求められた複数の標準モデルから最小の体積となる標準モデルを求め、そのパラメータを用いて標準モデルおよびモデル図形領域を決定することができる。標準モデルのパラメータ変化させる所定のルールとして、標準モデルが前記（１）式の楕円球のである場合には、パラメータａ，ｂ，ｃを比率が変化しないように大きくする等、とすることができる。

また、ステップＳ７にて、分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）を求める代わり、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の何れかの軸を回転変換により主軸ベクトルに一致させるための、回転変換を行う順番、回転軸、回転角度からなる回転パラメータＲＴを求め、ステップ７以降の処理にて分布の角度θ（θｘ，θｙ，θｚ）の代わりに回転パラメータＲＴを用いる事もできる。

ここで、回転パラメータＲＴ（θ１ｘ，θ２ｚ）は、１番目の回転変換はＸ軸にθ１回転し、２番目の回転変換はＺ軸にθ２回転することを意味するものとし、回転パラメータＲＴ（θ１ｚ，θ２ｘ，θ３ｚ）は、１番目の回転変換はＺ軸にθ１回転し、２番目の回転変換はＸ軸にθ２回転し、３番目の回転変換はＺ軸にθ３回転することを意味する。回転パラメータは上記例に限定されず、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の何れかの軸を主軸ベクトルと一致させることができれば良く、回転パラメータＲＴは（θ１ｙ，θ２ｚ）、（θ１ｘ，θ２ｙ）、（θ１ｙ，θ２ｘ）、（θ１ｚ，θ２ｙ，θ３ｚ）、（θ１ｘ，θ２ｙ，θ３ｘ）等とすることができる。さらに、回転軸はＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸に限定されず、任意の軸とすることもできる。回転軸を任意の軸とした場合には、ロドリゲスの回転公式かクォータニオンによる回転を用いれば良い。

例えば、Ｚ軸を分布の主軸と一致させる場合に、Ｚ軸をＹ軸廻りにθ回転変換し、さらにＺ軸廻りにφ回転変換させるものとする。この場合の回転パラメータＲＴは（θｙ,φｚ）と表し、分布の主軸と回転パラメータとの関係を図１１に示す。図１１において、θはＺ軸と主軸のなす角である。φは、Ｚ軸と直交するＸＹ平面における主軸の写像とＸ軸とのなす角である。なお、θ、φは、主軸ベクトルＥ（Ｅｘ，Ｅｙ，Ｅｚ）から三角関数を用いて求める事ができる。求め方は周知であるので詳細な説明は省略する。

次に第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、第１の実施形態における判別条件テーブル生成処理は異なるが、システム構成等の他の部分は共通する。よって、共通する部分の説明は省略し、判別条件テーブル生成処理のみ説明する。

第２の実施形態における判別条件テーブル生成処理は、図１２に示すように、先ず、ステップＳ２０１で、粉粒体貯留ホッパー２から良品粉粒体の切出しを開始する切出開始指令をプログラマブルコントローラ３１に出力し、次いでステップＳ２０２に移行して、照明機構１３の外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂと内側照明部２２の照明光源２２Ａを、所定色（例えば白色）で回転ドラム１１の外周面上に軸方向に延長するライン状照明領域１２を形成するように照明する点灯指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。

次いで、ステップＳ２０３に移行して、回転ドラム１１を回転させる回転指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。
次いで、ステップＳ２０４に移行して、粉粒体貯留ホッパー２から切出された良品粉粒体がフィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを介して回転ドラム１１上に落下するに十分な所定時間が経過したか否かを判定し、所定時間が経過していないときには所定時間が経過するまで待機し、所定時間が経過したときには、ステップＳ２０５に移行する。

このステップＳ２０５では、カラーライン撮像装置１４でライン状照明領域１２を撮像したカラーライン画像情報を読込み、次いで、ステップＳ２０６に移行して、読込んだカラーライン情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する。このとき、例えばＲＧＢの個々の階調は整数で表される０〜２５５の２５６階調に設定される。

次いで、ステップＳ２０７に移行して、統計分析処理としての主成分分析処理を実行して、３次元色空間に形成された良品粉粒体の分布の主軸ベクトルＥ（Ｅｘ，Ｅｙ，Ｅｚ）、分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）、分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）、主軸ベクトルの回転パラメータθer（Axis，θpole，θrot）を求める。

ここで、主軸ベクトルの回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）は、AXISはＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の何れかであって主軸ベクトルと方向を一致させる基準軸を、θpoleは基準軸と主軸ベクトルとのなす角度を、θrotは基準軸中心の回転角度を意味する。具体例として、基準軸をＺ軸とした場合の回転パラメータθer（Z，θpole，θrot）を図１３に示す。図１３からわかるように、基準軸Ｚを中心にθrot回転させ、基準軸Ｚと直交するＸＹ平面上にある主軸ベクトルに直交する直交ベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）を中心にθpole回転させると、基準軸と主軸とが一致する。なお、直交ベクトルＲＥの求め方は周知であるので詳細な説明は省略するが、図１３において直交ベクトルＲＥは（sin(θrot−π/2), cos(θrot−π/2)，0）となる。なお、基準軸AXISは、Ｘ軸またはＹ軸としても良い。

分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）は、回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）である場合に、座標軸を回転パラメータで回転させて基準軸と主軸と一致させた新たな座標系ＸＤ軸，ＹＤ軸，ＺＤ軸からなる各軸における分布の大きさである。新たな座標軸と分布の大きさＤ（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）と分布の関係は図５と共通となる。

次いで、ステップＳ２０８に移行して、上記ステップＳ２０７で求めた大きさＤに基づいて標準モデルを仮決定する。標準モデルの仮決定方法は第１の実施形態のステップＳ８と同じ処理なので、詳細な説明は省略する。なお、第２の実施形態では倍率Ｓ＝１である。

次いで、ステップＳ２０９に移行して、ステップＳ２０８で仮決定された標準モデルを、ステップＳ２０７で求めた回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）およびステップＳ２０８で求めた倍率Ｓに基づいて幾何変換し、さらに、幾何変換後の標準モデルの中心点をステップＳ２０７で求めた重心点座標Ｇに移動させ、モデル図形領域を仮設定する。ここで、仮設定されたモデル図形領域に包含されていない分布の点が存在する場合には、モデル図形領域が３次元色空間の分布を構成する全ての点を包含するための標準モデルのパラメータを算出する。例えば、標準モデルのパラメータを所定のルールに従って変化させ、３次元色空間の分布を構成する全ての点を包含する複数の標準モデルのパラメータを求める。求められた複数の標準モデルから最小の体積となる標準モデルを求め、そのパラメータを用いてモデル図形領域を決定することができる。標準モデルのパラメータ変化させる所定のルールとして、標準モデルが前記（１）式の楕円球のである場合には、パラメータａ，ｂ，ｃを比率が変化しないように大きくする等、とすることができる。

次いで、ステップＳ２１０に移行して、先ず、ＲＧＢ色空間に対応するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で表され、それぞれが０〜２５５の整数座標を有する空の判別条件テーブルを用意する。

次いで、ステップＳ２１１に移行して、用意した判別条件テーブルの選択されていない１点（ｘ，ｙ，ｚ）を選択する。
次いでステップＳ２１２に移行して、前述したステップＳ２０７の主成分分析処理で求めた重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を（０，０，０）とする正規化（平行移動）を行って座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を算出する。算出方法はステップＳ１２と同じであるので、詳細な説明は省略する。

次いで、ステップＳ２１３に移行して、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）について回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）、主軸ベクトルの直交ベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）を用い、数式（９）のクォータニオンによる回転式を用いて幾何逆変換であるクォータニオン逆変換を行い、標準モデルにおける座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。つまり、第一回目のクォータニオン逆変換は、回転軸方向を直交ベクトルＲＥとし、回転角度を−θpoleとして回転変換を行う。第２回目のクォータニオン逆変換は、回転軸方向を基準軸とし、回転角度を−θrotとして回転変換を行う。

ここで、回転パラメータがθer（Z，θpole，θrot）、直交ベクトルＲＥが（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）の場合を例に説明する。第一回目のクォータニオン変換においてクォータニオン変換の計算式である前記（９）式の各クォータニオンは、
Ｑ＝（０；ｘ′，ｙ′，ｚ′）・・・（１３）
Ａ＝（cos（−θpole/2）；ＲＥｘ・sin（−θpole/2），ＲＥｙ・sin（−θpole/2），ＲＥｚ・sin（-θpole/2）)・・・（１４）
Ｂ＝（cos（−θpole/2）；−ＲＥｘ・sin（−θpole/2），−ＲＥｙ・sin（−θpole/2），−ＲＥｚ・sin（−θpole/2）)・・・（１５）
となる。

クォータニオン変換の計算式である前記（９）式に、（１３）式から（１５）式のＱ，Ａ，Ｂを代入し、前記（１２）式のクォータニオンの積の計算方法に従って計算し、Ｆ＝（０；ｘ′１，ｙ′１，ｚ′１）を得る。

さらに、第２回目のクォータニオン変換においてクォータニオン変換の計算式である前記（９）式の各クォータニオンは、
Ｑ＝（０；ｘ′１，ｙ′１，ｚ′１）・・・（１６）
Ａ＝（cos（−θrot/2）；０・sin（−θrot/2），０・sin（−θrot/2），１・sin（-θrot/2）)・・・（１７）
Ｂ＝（cos（−θrot/2）；０・sin（−θrot/2），０・sin（−θrot/2），−１・sin（−θrot/2）)・・・（１８）
となる。

クォータニオン変換の計算式である（９）式に、前記（１６）式から（１７）式のＱ，Ａ，Ｂを代入し、前記（１２）式のクォータニオンの積の計算方法に従って計算し、Ｆ＝（０；ｘ″，ｙ″，ｚ″）を得る。

なお、上記例では、Ｚ軸を基準軸としてクォータニオン変換を行って幾何逆変換を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、モデル図形領域設定する際に行った幾何変換におけるクォータニオン変換の逆の順番で行えば良い。

次いで、ステップＳ２１４に移行して、算出した標準モデルの座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）と前記ステップＳ２０９で決定した係数ａ，ｂおよびｃとを前記（１）式に代入して、この（１）式を満足するか否かを判定し、この（１）式を満足する場合には、ステップＳ２１５に移行して、正常品領域内の点であると判断して判別条件テーブルの該当する選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）にフラグを書込んでからステップＳ１６に移行する。このフラグとしては例えばＴＡＢＬＥ（ｘ，ｙ，ｚ）＝１と設定する。 また、ステップＳ２１４での判定結果が、（１）式を満足しない場合には、フラグを書込むことなく直接ステップＳ２１６に移行する。

このステップＳ２１６では、判別条件テーブルの全ての点についてクォータニオン逆変換による変換を行ったか否かを判定し、未変換の点が存在する場合には、ステップＳ２１７に移行して、次の点を選択してから前記ステップＳ２１２に移行し、全ての点の変換が終了したときには、ステップＳ２１８に移行して、生成した判別条件テーブルを図示しないメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶してから判別条件テーブル生成処理を終了する。

この図１２の処理で、ステップＳ２０６の処理が色空間変換部に対応し、ステップＳ２０７〜ステップＳ２０９の処理がモデル図形領域設定部に対応し、ステップＳ２１０〜ステップＳ２１８の処理がテーブル生成部に対応している。

次に第３の実施形態について説明する。第３の実施形態も、第１の実施形態における判別条件テーブル生成処理は異なるが、システム構成等の他の部分は共通する。よって、共通する部分の説明は省略し、判別条件テーブル生成処理のみ説明する。

第３の実施形態における判別条件テーブル生成処理は、図１４に示すように、先ず、ステップＳ３０１で、粉粒体貯留ホッパー２から良品粉粒体の切出しを開始する切出開始指令をプログラマブルコントローラ３１に出力し、次いでステップＳ３０２に移行して、照明機構１３の外側照明部２１の照明光源２１Ａ及び２１Ｂと内側照明部２２の照明光源２２Ａを、所定色（例えば白色）で回転ドラム１１の外周面上に軸方向に延長するライン状照明領域１２を形成するように照明する点灯指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。

次いで、ステップＳ３０３に移行して、回転ドラム１１を回転させる回転指令をプログラマブルコントローラ３１に出力する。
次いで、ステップＳ３０４に移行して、粉粒体貯留ホッパー２から切出された良品粉粒体がフィーダ３の振動コンベヤ３ａ及び３ｂを介して回転ドラム１１上に落下するに十分な所定時間が経過したか否かを判定し、所定時間が経過していないときには所定時間が経過するまで待機し、所定時間が経過したときには、ステップＳ３０５に移行する。

このステップＳ３０５では、カラーライン撮像装置１４でライン状照明領域１２を撮像したカラーライン画像情報を読込み、次いで、ステップＳ３０６に移行して、読込んだカラーライン情報をＲＧＢの３次元色空間に変換する。このとき、例えばＲＧＢの個々の階調は整数で表される０〜２５５の２５６階調に設定される。

次いで、ステップＳ３０７に移行して、統計分析処理としての主成分分析処理を実行して、３次元色空間に形成された良品粉粒体の分布の主軸ベクトルＥ（Ｅｘ，Ｅｙ，Ｅｚ）、分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）、主軸ベクトルの回転パラメータθer（θaxis，θpole，θrot）を求める。

次いで、ステップＳ３０８に移行して、３次元色空間の分布の重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が（０，０，０）となるように分布の正規化（平行移動）を行う。さらに、正規化された分布を、ステップＳ３０７で求めた回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）、主軸ベクトルの直交ベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）を用い、前記（９）式のクォータニオンによる回転式を用いて幾何逆変換であるクォータニオン逆変換を行い、分布の主軸ベクトルを回転パラメータθerの基準軸AXISに一致させると共に、主軸ベクトルに直交する方向を他の軸と一致させる。これにより、次のステップＳ３０９にてクォータニオン逆変換がなされた分布を用いて、容易に標準モデルのパラメータを決定する事ができる。図１５〜図１８にて具体例を用いて説明する。まず、図１５の分布を重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が（０，０，０）となるように図１６のように正規化（平行移動）を行う。さらに、図１６の正規化（平行移動）を行った分布を、第１回目のクォータニオン逆変換を行い、図１７のように基準軸と主軸ベクトルを一致させる。さらに、図１７の分布をさらに第２回目のクォータニオン逆変換を行い、図１８のように他の軸も一致させる。

次いで、ステップＳ３０９に移行して、ステップＳ３０８で得られたクォータニオン逆変換された分布から、標準モデルのパラメータを決定する。例えば、図１８のようにクォータニオン逆変換された分布からＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸方向の各最大値（Ｋｘ，Ｋｙ，Ｋｚ）を求め、最大値（Ｋｘ，Ｋｙ，Ｋｚ）から標準モデルのパラメータを決定することができる。数式（１）の楕円式ではａ＝Ｋｘ，ｂ＝Ｋｙ，ｃ＝Ｋｚとすることができる。また、予め余裕度ｐ、ｑ、ｒを定めておき、係数ａ＝Ｋｘ＋ｐ，ｂ＝Ｋｙ＋ｑ，ｃ＝Ｋｚ＋ｒとすることとしても良い。

またさらに、標準モデルのパラメータを所定のルールに従って変化させ、クォータニオン逆変換された分布を構成する全ての点を包含する複数の標準モデルのパラメータを求める。求められた複数の標準モデルから最小の体積となる標準モデルを求めて標準モデルのパラメータを決定することができる。標準モデルのパラメータ変化させる所定のルールとして、標準モデルが前記（１）式の楕円球のである場合には、パラメータａ，ｂ，ｃの比率が、Ｋｘ，Ｋｙ，Ｋｚの比率と等しくなるように変化させる等、とすることができる。

以上より、標準モデルのパラメータ、回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）および重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ、Ｇｚ）から、モデル図形領域が決定されたこととなる。 次いで、ステップＳ３１０に移行して、先ず、ＲＧＢ色空間に対応するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で表され、それぞれが０〜２５５の整数座標を有する空の判別条件テーブルを用意する。

次いで、ステップＳ３１１に移行して、用意した判別条件テーブルの選択されていない１点（ｘ，ｙ，ｚ）を選択する。
次いでステップＳ３１２に移行して、前述したステップＳ３０７の主成分分析処理で求めた重心点座標Ｇ（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を（０，０，０）とする正規化（平行移動）を行って座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）を算出する。算出方法はステップＳ１２と同じであるので、詳細な説明は省略する。

次いで、ステップＳ３１３に移行して、正規化した座標（ｘ′，ｙ′，ｚ′）について回転パラメータθer（AXIS，θpole，θrot）、主軸ベクトルの直交ベクトルＲＥ（ＲＥｘ，ＲＥｙ，ＲＥｚ）を用い、前記（９）式のクォータニオンによる回転式を用いて幾何逆変換であるクォータニオン逆変換を行い、標準モデルにおける座標系の座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）を算出する。なお、ステップＳ３１３はステップＳ２１３と同一の処理内容なので、詳細な説明は省略する。

次いで、ステップＳ３１４に移行して、算出した標準モデルの座標（ｘ″，ｙ″，ｚ″）と前記ステップＳ３０９で設定した係数ａ，ｂおよびｃとを前記（１）式に代入して、この（１）式を満足するか否かを判定し、この（１）を満足する場合には、ステップＳ３１５に移行して、正常品領域内の点であると判断して判別条件テーブルの該当する選択された座標（ｘ，ｙ，ｚ）にフラグを書込んでからステップＳ３１６に移行する。このフラグとしては例えばＴＡＢＬＥ（ｘ，ｙ，ｚ）＝１と設定する。 また、ステップＳ３１４での判定結果が、（１）式を満足しない場合には、フラグを書込むことなく直接ステップＳ３１６に移行する。

このステップＳ３１６では、判別条件テーブルの全ての点についてクォータニオンン逆変換による変換を行ったか否かを判定し、未変換の点が存在する場合には、ステップＳ３１７に移行して、次の点を選択してから前記ステップＳ３１２に移行し、全ての点の変換が終了したときには、ステップＳ３１８に移行して、生成した判別条件テーブルを図示しないメモリの判別条件テーブル記憶領域に記憶してから判別条件テーブル生成処理を終了する。

この図１４の処理で、ステップＳ３０６の処理が色空間変換部に対応し、ステップＳ３０７〜ステップＳ３０９の処理がモデル図形領域設定部に対応し、ステップＳ３１０〜ステップＳ３１８の処理がテーブル生成部に対応している。

なお、上記のいずれの実施形態においては標準モデルを楕円球式（１）のみを用いる場合について説明しているが、標準モデルとして、球、立方体、直方体、多角形柱、多角形錐、円柱、円錐等の複数の閉空間領域を形成する標準モデルを予め準備し、主成分分析の結果に基づいて色空間における分布形状に基づいて適切な標準モデルを決定するようにしても良い。標準モデルは、閉空間領域を形成する境界条件が既知であれば、各種図形を用いることが可能である。また、標準モデルとして、複数の標準モデルを組み合わせて１つの標準モデルを構成してもよい。

さらに、上記のいずれの実施形態においても、色空間における分布を主成分分析で解析することなく、ユーザーが液晶タッチパネル３３に表示された色空間における分布を参照し、標準モデルを決定しても良い。ここでの決定とは、液晶タッチパネルに３次元色空間による分布を表示し、複数の標準モデルから使用する標準モデルを液晶タッチパネル３３を用いて選択し、選択した標準モデルを液晶タッチパネル３３に表示されている色空間の分布を囲むように大きさおよび角度を変更して配置することを含む。ユーザーによって決定された大きさ、角度、配置の情報に基づいて、標準モデルの変数、倍率、標準モデルが配置された中心点座標を求めることは容易であり、これらを用いて幾何逆変換を行うことで上記同様に判別条件テーブルを生成できる。

また、上記のいずれの実施形態においても、判別モデルとして楕円球を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、検査対象の色空間分布に応じて、多面体、立方体、直方体、円柱、円錐、多角形柱、多角形錐等の閉空間領域を形成する境界条件が既知の図形であれば、各種図形を用いることが可能である。境界条件が既知であれば、閉じた任意の空間モデルを適用することができる。

また、上記のいずれの実施形態においても、照明機構１３を外側照明部２１及び内側照明部２２で構成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、内側照明部２２を省略したり、内側照明部２２に代えて内部反射部を形成して透光性円筒部１１ｆを透過する外側照明部２１の照明光を反射して反射光をライン状照明領域１２に戻すようにしてもよい。

さらに、上記のいずれの実施形態においても、異物吸引ノズル１７をライン状に配置し、異物混入領域の粉粒体をライン状に吸引する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、カラーライン撮像装置１４で撮像したカラーライン画像情報から異物混入位置を検出することができるので、この異物混入位置を含む所定範囲で粉粒体を吸引するようにしてもよい。このためには、異物吸引ノズル１７を回転ドラム１１の軸方向に所定領域毎に分割して配置するか、又は異物吸引ノズル１７内に軸方向に複数の吸引領域を形成すればよい。

さらにまた、上記のいずれの実施形態においても、回転ドラム１１の透光性円筒部１１ｆを乳白色のアクリル板で形成した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、任意の色の透光性部材で形成することができ、内側に照明部や反射部を設けない場合には、透光性の無い円筒部で構成することができる。

なおさらに、上記のいずれの実施形態においても、フィーダ３として２台の振動コンベア３ａ，３ｂで構成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、１台の振動コンベアや３台以上の振動コンベヤで構成することもでき、振動コンベヤ以外にも粉粒体を上下に重なることなく平準化できるものであれば任意のフィーダを適用することができる。

また、上記のいずれの実施形態においても、判別条件テーブルによる良否判定を行っているが、判別条件テーブルを用いないで良否判定を行うことができる。例えば、まず、正常な検査対象物のカラー画像情報を色空間変換部で変換し、３次元の色空間上に分布を生成する。その３次元の色空間上の分布に基づいて閉空間領域を定める予め準備された標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換し、その３次元の色空間上の分布領域を囲むモデル図形領域をモデル図形領域設定部で設定する。次に、実際の検査において、検査対象物のカラー画像情報の各画素データを前記色空間変換部で変換した値を、モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換である幾何逆変換を行い、該幾何逆変換を行った値を前記決定した標準モデルに代入して算出した値が所定の条件を満足するか否かによって、前記検査対象物の良否を判定してもよい。

１…カラー粉粒体異物検査装置、２…粉粒体貯留ホッパー、
３…フィーダ、３ａ，３ｂ…振動コンベヤ、４…異物検査機構、５…良品回収槽、
６…サイクロン、７…不良品回収槽、８…ブロア、９…中性フィルタ、１０…混合容器、
１１…回転ドラム、１７…異物吸引ノズル、２１…外側照明部、
２１Ａ，２１Ｂ…照明光源、２２…内側照明部、２２Ａ…照明光源、３０…制御装置、
３１…プログラマブルコントローラ、３２…画像処理装置、４１…スケール変換部、
４２…Ｘ軸角度変換部、４３…Ｙ軸角度変換部、５１…Ｙ軸角度変換部、
５２…Ｘ軸角度変換部、５３…スケール変化部

Claims (11)

1. 正常な検査対象物を撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換する色空間変換部と、
   閉空間領域を定める境界条件が既知である予め準備された標準モデルと、
   前記色空間変換部で変換した３次元の色空間上の分布に基づいて前記標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換することで前記３次元の色空間上の分布を囲むモデル図形領域を設定する、モデル図形領域設定部と、
   前記３次元の色空間上の全ての値を、前記モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換を行い、該逆変換を行った値と前記境界条件とに基づいて、前記３次元の色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるか否かを判別し、該判別結果を前記３次元の色空間上の値毎に記憶した条件判別テーブルを生成するテーブル生成部と、
   を備えたことを特徴とする色空間判別条件生成装置。
2. 前記モデル図形領域設定部は、前記色空間変換部で変換した色空間上の値が分布する領域を統計処理して分布の大きさ、重心位置及び傾きを算出し、算出した条件に合致するモデル図形領域を設定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の色空間判別条件生成装置。
3. 前記モデル図形領域設定部は、前記傾きとして前記３次元の色空間上の分布の主軸ベクトルを算出し、前記色空間の座標系における任意の軸と前記主軸ベクトルを一致させる幾何変換のパラメータを算出し、前記幾何変換のパラメータを用いて前記決定した標準モデルを幾何変換することで前記３次元の色空間上の分布を囲むモデル図形領域を設定するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の色空間判別条件生成装置。
4. 前記統計処理は、主成分分析処理であることを特徴とする請求項２または３に記載の色空間判別条件生成装置。
5. 前記モデル図形領域設定部は、前記設定されたモデル図形領域に前記分布が全て包含されるまで、前記標準モデルの境界条件の変更と、該境界条件を変更した標準モデルによる前記モデル図形領域の設定とを繰り返して前記標準モデルを決定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
6. 前記モデル図形領域設定部は、前記３次元の色空間上の分布を前記幾何変換の逆変換を行い、該逆変換された分布が前記標準モデルの内部に全て包含されるまで、前記標準モデルの境界条件の変更を繰り返して前記標準モデルを決定することを特徴とする１乃至４の何れか１項に記載の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
7. 前記３次元の色空間は、ＲＧＢ色空間、ＨＳＩ色空間、ＹＵＶ色空間の何れか１つであることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
8. 前記幾何変換は、アフィン変換、クォータニオン変換、ロドリゲス回転公式による変換の何れか１つであることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
9. 前記モデル図形領域設定部は、球、楕円球、立方体、直方体、多角形柱、多角形錐、円柱または円錐を標準モデルとして予め準備し、該標準モデルを用いてモデル図形領域を設定するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置。
10. 請求項１乃至９の何れか１項に記載の色空間判別条件生成装置で生成した判別条件テーブルを使用して、検査対象物を撮像したカラー画像情報に基づく３次元の色空間情報の良否判定を行う良否判定処理部を備えていることを特徴とする画像検査装置。
11. 検査対象物を撮像するカラー撮像装置と、
    前記カラー撮像装置で撮像したカラー画像情報の各画素データを３次元の色空間上の値に変換する色空間変換部と、
    閉空間領域を定める境界条件が既知である予め準備された標準モデルと、
    正常な検査対象物のカラー画像情報の各画素データを用いて、前記色空間変換部で変換した３次元の色空間上の分布に基づいて前記標準モデルを決定し、該決定した標準モデルを幾何変換することで前記正常な検査対象物に基づく３次元の色空間上の分布を囲むモデル図形領域を設定する、モデル図形領域設定部と、
    前記検査対象物のカラー画像情報の各画素データを前記色空間変換部で変換した前記３次元色空間上の値を、前記モデル図形領域設定部で行った幾何変換の逆変換である幾何逆変換を行い、該幾何逆変換を行った値と前記境界条件とに基づいて、前記検査対象物に基づく３次元色空間上の値が前記モデル図形領域に含まれるかを判別し、前記検査対象物の良否を判定する良否判定処理部と、
    を備えていることを特徴とする画像検査装置。