JP6914990B2 - 物品検査装置及び物品検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、物品検査装置及び物品検査方法に関し、特に、光源及び光学検知器を用いて毛髪や虫等の異物を検出する物品検査装置及び物品検査方法に関する。

食品製造工場では、食品原料中や製造段階で異物が混入する場合があり、衛生上これらの異物の除去が求められる。異物の代表としては、虫と毛髪が挙げられる。毛髪混入の原因は、例えば、作業員の作業工程における脱毛や衣服からの毛髪の脱落などによる。また、虫混入の原因は、例えば、食品原料中への虫の死骸やたまごの混入や、工場に侵入した虫の混入などによる。

従来から、検査対象物に混在する虫や毛髪等の異物検知を目的として種々の技術が検討されている（例えば、特許文献１〜３参照）。

特許文献１には、食品の画像を撮影し、その画像を二値化処理して、画像中の黒色度の閾値を超える部分を元に毛髪や虫の異物を検出することが記載されている。特許文献２には、検査対象物に対して１９４０ｎｍ〜２４００ｎｍの波長範囲から選ばれる複数波長の光を照射することで得られる反射光、透過光、又は散乱光のスペクトルを検出し、それらの複数波長のスペクトル強度の相対強度に基づいて混在する毛髪を検出することが記載されている。特許文献３には、食品の画像を撮影し、撮影された画像中の注目領域に対する周辺領域とのコントラストを算出し、算出されたコントラストに基づいて、毛髪の画像を検出することが記載されている。

特表２００８−５４１００７号公報 特開２０１２−１８９３９０号公報 特開２０１７−１１１０８５号公報

しかしながら、毛髪と虫のスペクトル特性は大きく異なるため、特許文献１〜３に開示された技術を用いて、同一の測定スペクトルや測定画像から毛髪と虫とを検出するには、検査に時間を要するだけでなく、場合によっては正確に検出できないという問題があった。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであって、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる物品検査装置及び物品検査方法を提供することを目的とする。

また、本発明に係る物品検査装置は、被検査物を異物検出領域に搬送する搬送部と、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物に所定の波長範囲内の光を照射する光照射部と、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物からの拡散反射光の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された画像に基づいて前記被検査物における異物の有無を判定する処理部と、を備える物品検査装置において、前記所定の波長範囲は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの第１波長範囲、及び、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの第２波長範囲の少なくとも一方であり、前記撮像部は、前記光照射部から前記被検査物に照射されて拡散反射された拡散反射光を集光する集光器と、前記集光器により集光された前記所定の波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する複数の受光素子を含む光電変換部と、前記光電変換部の各前記受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出する光パワー検出部と、前記光パワー検出部により前記受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成する画像生成部と、を有し、前記処理部は、前記画像生成部により生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値から、前記被検査物の反射率を前記画素ごとに推定する反射率推定部と、前記反射率推定部により推定された前記画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、前記被検査物における異物の有無を判定する判定部を含み、前記処理部は、前記被検査物の代わりに、前記第１波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプル、又は、前記第２波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプルが前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成部により生成された画像における各前記サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部により算出されたヒストグラムに基づいて、各前記サンプルの前記既知の反射率に対応する画素値を算出する画素値算出部と、前記画素値算出部により算出された画素値に基づいて、前記被検査物に対応する画像領域の画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するテーブル作成部と、を更に含み、前記反射率推定部は、前記被検査物が前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成部により生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値に対応する反射率を前記テーブルに基づいて推定する構成である。

この構成により、本発明に係る物品検査装置は、被検査物に応じた波長範囲内の光を照射して得られる画像から、被検査物の反射率を画素ごとに推定することにより、被検査物における異物の有無を判定するため、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる。また、この構成により、本発明に係る物品検査装置は、既知の反射率を示す複数のサンプルの画像の画素値のヒストグラムを算出して、異物の有無の判定に用いる画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するため、安価かつシンプルな構成にて毛髪や虫等の異物を検出することができる。

また、本発明に係る物品検査装置においては、前記異物が、スズメバチ、アブ、ハチ、ヒナバッタ、トンボ、コガネムシ、セミ、オオスカシバ、カマキリ、ショウリョウバッタ、及びゴキブリのうちの少なくとも１つであってもよい。

また、本発明に係る物品検査装置においては、前記異物が毛髪であってもよい。

また、本発明に係る物品検査装置においては、前記光電変換部がラインイメージセンサであってもよい。

また、本発明に係る物品検査装置においては、前記光電変換部がエリアイメージセンサであってもよい。

また、本発明に係る物品検査方法は、被検査物を異物検出領域に搬送する搬送ステップと、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物に所定の波長範囲内の光を照射する光照射ステップと、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物からの拡散反射光の画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップにより撮像された画像に基づいて前記被検査物における異物の有無を判定する処理ステップと、を含む物品検査方法において、前記所定の波長範囲は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの第１波長範囲、及び、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの第２波長範囲の少なくとも一方であり、前記撮像ステップは、前記光照射ステップにより前記被検査物に照射されて拡散反射された拡散反射光を集光する集光ステップと、複数の受光素子を含む光電変換部から、前記集光ステップにより集光された前記所定の波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する光電変換ステップと、前記光電変換部の各前記受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出する光パワー検出ステップと、前記光パワー検出ステップにより前記受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成する画像生成ステップと、を含み、前記処理ステップは、前記画像生成ステップにより生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値から、前記被検査物の反射率を前記画素ごとに推定する反射率推定ステップと、前記反射率推定ステップにより推定された前記画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、前記被検査物における異物の有無を判定する判定ステップを含み、前記処理ステップは、前記被検査物の代わりに、前記第１波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプル、又は、前記第２波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプルが前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成ステップにより生成された画像における各前記サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップと、前記ヒストグラム算出ステップにより算出されたヒストグラムに基づいて、各前記サンプルの前記既知の反射率に対応する画素値を算出する画素値算出ステップと、前記画素値算出ステップにより算出された画素値に基づいて、前記被検査物に対応する画像領域の画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するテーブル作成ステップと、を更に含み、前記反射率推定ステップは、前記被検査物が前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成ステップにより生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値に対応する反射率を前記テーブルに基づいて推定する構成である。

この構成により、本発明に係る物品検査方法は、被検査物に応じた波長範囲内の光を照射して得られる画像から、被検査物の反射率を画素ごとに推定することにより、被検査物における異物の有無を判定するため、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる。また、この構成により、本発明に係る物品検査方法は、既知の反射率を示す複数のサンプルの画像の画素値のヒストグラムを算出して、異物の有無の判定に用いる画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するため、安価かつシンプルな構成にて毛髪や虫等の異物を検出することができる。

本発明は、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる物品検査装置及び物品検査方法を提供するものである。

本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置の構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置における光照射部と光学系の構成例を示す構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置における処理部の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置により生成される画像の一例を模式的に示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置により算出されるヒストグラムの例を示す図であり、（ａ）は被検査物が菓子の場合のヒストグラムを示し、（ｂ）は被検査物が食肉の場合のヒストグラムを示している。 異物の反射率を示す表である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法の処理を説明するためのフローチャート（その１）である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法の処理を説明するためのフローチャート（その２）である。 本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法の処理を説明するためのフローチャート（その３）である。 本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置における処理部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置により生成される画像の一例を模式的に示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置により作成されるテーブルの内容を説明するためのグラフである。 本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法の処理を説明するためのフローチャート（その１）である。 本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法の処理を説明するためのフローチャート（その２）である。

以下、本発明に係る物品検査装置及び物品検査方法の実施形態について図面を用いて説明する。本発明に係る物品検査装置及び物品検査方法は、菓子や食肉などの被検査物に混入した毛髪や虫などの異物を検出するためのものである。

（第１の実施形態）
図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る物品検査装置１は、光照射部１０と、撮像部２０と、搬送部３０と、制御部４０と、表示部５０と、操作部６０と、を備える。

光照射部１０は、第１光源１１と第２光源１２を含む構成であり、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗに所定の波長範囲内の光を照射するようになっている。第１光源１１は、例えば白色光源と８００ｎｍ〜１２００ｎｍの光を透過させるフィルタとの組合せや、複数のＬＥＤを合波した光源等により構成され、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの第１波長範囲内の光を出力する。第２光源１２は、例えば白色光源と１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの光を透過させるフィルタとの組合せや、複数のＬＥＤを合波した光源等により構成され、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの第２波長範囲内の光を出力する。なお、光照射部１０は、第１光源１１及び第２光源１２の少なくとも一方から被検査物Ｗに光を照射する。

これらの波長範囲（８００ｎｍ〜１２００ｎｍ、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍ）は、水分の固有の吸収帯である１４５０ｎｍ付近（１４００ｎｍ〜１５５０ｎｍ）と１９４０ｎｍ付近（１８５０ｎｍ〜２０００ｎｍ）を避けた波長範囲であり、水の吸収による影響を受けにくいという特徴がある。

撮像部２０は、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗからの拡散反射光の画像を撮像するようになっている。撮像部２０は、例えば、集光器２１と、光分岐器２２と、第１フィルタ２３ａと、第２フィルタ２３ｂと、第１イメージセンサ２４ａと、第２イメージセンサ２４ｂと、第１光パワー検出部２５ａと、第２光パワー検出部２５ｂと、第１画像生成部２６ａと、第２画像生成部２６ｂと、を有する。

集光器２１は、光照射部１０から被検査物Ｗに照射されて拡散反射された拡散反射光を集光するようになっている。

光分岐器２２は、集光器２１により集光された光を二分岐して、第１フィルタ２３ａ及び第２フィルタ２３ｂに入力するようになっている。第１フィルタ２３ａは、例えばバンドパスフィルタであり、光分岐器２２により分岐された光の一方が入力され、第１波長範囲内の光を透過させ、他の波長範囲の光を阻止するようになっている。第２フィルタ２３ｂは、例えばバンドパスフィルタであり、光分岐器２２により分岐された光のもう一方が入力され、第２波長範囲内の光を透過させ、他の波長範囲の光を阻止するようになっている。このように第１フィルタ２３ａ及び第２フィルタ２３ｂを構成することにより、後段の第１イメージセンサ２４ａに第１波長範囲内の光が入力され、第２イメージセンサ２４ｂに第２波長範囲内の光が入力される。また、例えば第１光源１１と第２光源１２から同時に被検査物Ｗに光を照射する場合であっても、後段の第１イメージセンサ２４ａに第２波長範囲内の光が入力されたり、逆に第２イメージセンサ２４ｂに第１波長範囲内の光が入力されたりする事態を避けることができる。

第１イメージセンサ２４ａは、集光器２１により集光された第１波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する複数の受光素子を含んでいる。第２イメージセンサ２４ｂは、集光器２１により集光された第２波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する複数の受光素子を含んでいる。第１イメージセンサ２４ａと第２イメージセンサ２４ｂは光電変換部を構成する。

なお、第１光源１１と第２光源１２は半導体レーザで構成されていてもよい。例えば、第１光源１１は９８０ｎｍの光を出力する半導体レーザであってもよく、第２光源１２は１６５０ｎｍの光を出力する半導体レーザであってもよい。この場合、図２（ａ）に示すように、光照射部１０は、第１光源１１及び第２光源１２からの光をシリンドリカルレンズ１３ａ，１３ｂで１次元のライン状に集光して異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗに照射する構成であってもよい。また、この場合の第１イメージセンサ２４ａと第２イメージセンサ２４ｂとしては、ラインイメージセンサを好適に用いることができる。あるいは、図２（ｂ）に示すように、光照射部１０は、第１光源１１及び第２光源１２からの光をレンズ１４ａ，１４ｂで２次元的に集光して異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗに照射する構成であってもよい。また、この場合の第１イメージセンサ２４ａと第２イメージセンサ２４ｂとしては、エリアイメージセンサを好適に用いることができる。

第１光パワー検出部２５ａは、第１イメージセンサ２４ａの各受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出するようになっている。第２光パワー検出部２５ｂは、第２イメージセンサ２４ｂの各受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出するようになっている。

第１画像生成部２６ａは、第１光パワー検出部２５ａにより受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成するようになっている。第２画像生成部２６ｂは、第２光パワー検出部２５ｂにより受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成するようになっている。

搬送部３０は、例えば、被検査物Ｗを所定の搬送方向（Ｙ方向）に沿って所定間隔おきに異物検出領域Ｒに搬送するベルトコンベアである。搬送部３０は、例えば無端状の搬送ベルト３１が複数対の搬送ローラ３２ａ，３２ｂ，３３ａ，３３ｂに巻回されてなり、その搬送ベルト３１により形成される搬送路３０ａ内で、複数の被検査物Ｗを異物検出領域Ｒに順次搬送させるようになっている。また、搬送部３０は、搬送ベルト３１を回転させるためのモータ３４を、搬送ローラ３２ｂの軸線方向一端部に備えている。モータ３４は、制御部４０によって駆動制御されるようになっている。

制御部４０は、撮像部２０により撮像された画像に基づいて被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する処理部４１を含む。図３に示すように、処理部４１は、判定部４２と、ヒストグラム算出部４３と、閾値算出部４４と、を含む。

判定部４２は、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域の各画素値と、異物に対応する画素値の閾値Ｔｈとの比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定するようになっている。

図４は、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成される画像の一例を模式的に示す図であり、被検査物Ｗに異物Ｑが混入している様子を示している。図中の正方形の１枡は１画素を表している。また、図中の太線の四角形は、被検査物Ｗに対応する画像領域Ａを表している。この画像領域Ａの位置及びサイズは、例えばユーザによる操作部６０の操作により入力される被検査物Ｗのサイズに応じてあらかじめ制御部４０に設定しておくことが可能である。例えば、制御部４０は、被検査物Ｗの全体が画像領域Ａに収まるように、第１イメージセンサ２４ａ又は第２イメージセンサ２４ｂによる被検査物Ｗの撮像のタイミングを制御するようになっている。

ヒストグラム算出部４３と閾値算出部４４は、判定部４２で異物の有無の判定に用いられる閾値Ｔｈをあらかじめ決定しておくためのものである。まず、ヒストグラム算出部４３の処理に先立って、搬送部３０により異物検出領域Ｒに被検査物Ｗの良品サンプルが搬送される。ヒストグラム算出部４３は、被検査物Ｗの良品サンプルが異物検出領域Ｒに搬送された場合に、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における良品サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するようになっている。閾値算出部４４は、ヒストグラム算出部４３により算出されたヒストグラムに基づいて、異物に対応する画素値の閾値Ｔｈを算出するようになっている。

図５（ａ）は、被検査物Ｗが菓子の良品サンプルである場合にヒストグラム算出部４３により算出されるヒストグラムの一例を示している。菓子（例えば、柿の種、ピーナッツ、ガム、飴）は、第１波長範囲（８００ｎｍ〜１２００ｎｍ）内の光が照射された場合に８０〜９０％程度の反射率を示すことが知られている。これに対して、異物としての毛髪の反射率は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの波長範囲で１０％程度である。また、図６に示すように、異物としての虫（スズメバチ、アブ、ハチ、ヒナバッタ、トンボ、コガネムシ、セミ、オオスカシバ、カマキリ、ショウリョウバッタ、及びゴキブリ）の反射率は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの波長範囲で５〜５０％程度である。

つまり、菓子は、波長範囲８００ｎｍ〜１２００ｎｍの反射率が８０〜９０％と高いのに対して、毛髪の反射率は１０％程度、また虫の反射率も５〜５０％と低い。このため、画像領域Ａにおいて、毛髪や虫に対応する箇所の画素値は、菓子の画素値よりも小さくなる。よって、閾値算出部４４は、ヒストグラム算出部４３により得られたヒストグラムの情報（例えば、平均値μ、偏差σ、最大値ｍａｘ、最小値ｍｉｎ）を用いて、例えば平均値μよりも低い画素値を菓子用の閾値Ｔｈとして算出する。閾値算出部４４により算出される閾値Ｔｈは、例えば、μ−３σ、μ−５σ、係数ｋ（例えば０．９）×ｍａｘなどとすることができる。

図５（ｂ）は、被検査物Ｗが食肉の良品サンプルである場合にヒストグラム算出部４３により算出されるヒストグラムの一例を示している。食肉（例えば、牛肉、豚肉、鶏肉）は、第２波長範囲（１６００ｎｍ〜１８００ｎｍ）内の光が照射された場合に５％程度の反射率を示すことが知られている。これに対して、異物としての毛髪の反射率は、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長範囲では、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの波長範囲での値の２倍程度でおよそ２０％程度である。また、図６に示すように、異物としての虫の反射率は、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長範囲で５〜４５％程度である。

つまり、食肉は、波長範囲１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの反射率が５％程度と低いのに対して、毛髪の反射率は約２０％程度と高く、また虫の反射率も５〜４５％と高い。このため、画像領域Ａにおいて、毛髪や虫に対応する箇所の画素値は、食肉の画素値よりもおおむね大きくなる。よって、閾値算出部４４は、ヒストグラム算出部４３により得られたヒストグラムの情報（例えば、平均値μ、偏差σ、最大値ｍａｘ、最小値ｍｉｎ）を用いて、例えば平均値μよりも高い画素値を食肉用の閾値Ｔｈとして算出する。閾値算出部４４により算出される閾値Ｔｈは、例えば、μ＋３σ、μ＋５σ、係数ｋ（例えば１．２）×ｍｉｎなどとすることができる。

判定部４２は、菓子や食肉などの被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送された場合に、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの各画素値と、閾値算出部４４により算出された閾値Ｔｈとの比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する。被検査物Ｗが菓子の場合には、判定部４２は、例えば画像領域Ａにおいて閾値Ｔｈ以下となる画素値の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗに異物が混入していると判定する。一方、被検査物Ｗが食肉の場合には、判定部４２は、例えば画像領域Ａにおいて閾値Ｔｈ以上となる画素値の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗに異物が混入していると判定する。

制御部４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどを含むマイクロコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等で構成され、物品検査装置１を構成する上記各部の動作を制御する。また、制御部４０は、ＲＯＭ等に記憶された所定のプログラムをＲＡＭに移して実行することにより、処理部４１をソフトウェア的に構成することが可能である。なお、処理部４１は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのディジタル回路で構成することも可能である。あるいは、処理部４１は、ディジタル回路によるハードウェア処理と所定のプログラムによるソフトウェア処理とを適宜組み合わせて構成することも可能である。

表示部５０は、例えばＬＣＤやＣＲＴなどの表示機器で構成され、制御部４０から出力される制御信号に応じて、処理部４１による異物の有無の判定結果などの各種表示内容を表示するようになっている。さらに、表示部５０は、各種条件を設定するためのボタン、ソフトキー、プルダウンメニュー、テキストボックスなどの操作対象の表示を行うようになっている。

操作部６０は、ユーザによる操作入力を受け付けるためのものであり、例えば表示部５０に設けられたタッチパネルで構成される。あるいは、操作部６０は、キーボード又はマウスのような入力デバイスを含んで構成されてもよい。また、操作部６０は、リモートコマンドなどによる遠隔制御を行う外部制御装置で構成されてもよい。操作部６０への操作入力は、制御部４０により検知されるようになっている。例えば、操作部６０により、被検査物Ｗのサイズや種類などをユーザが任意に設定することなどが可能である。

以下、本実施形態に係る物品検査装置１を用いる物品検査方法について、図７のフローチャートを参照しながらその処理の一例を説明する。

まず、ユーザによる操作部６０への操作により、被検査物Ｗの種類が菓子であるか食肉であるかが選択される（ステップＳ１）。

次に、搬送部３０は、被検査物Ｗを異物検出領域Ｒに搬送する（搬送ステップＳ２）。

次に、光照射部１０は、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗに、ステップＳ１で選択された被検査物Ｗの種類に応じた波長範囲内の光を照射する（光照射ステップＳ３）。

次に、撮像部２０は、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗからの拡散反射光の画像を撮像する（撮像ステップＳ４）。

次に、処理部４１は、撮像ステップＳ４により撮像された画像に基づいて被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する（処理ステップＳ５）。例えば、処理部４１は、後述する画像生成ステップＳ１４により生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの各画素値と、異物に対応する画素値の閾値Ｔｈとの比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する。

次に、制御部４０は、全ての被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送されたか否かを判断する（ステップＳ６）。全ての被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送された場合には、制御部４０は処理を終了する。一方、全ての被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送されていない場合には、制御部４０は再びステップＳ２以降の処理を実行する。

なお、上記のステップＳ１〜Ｓ６の処理では、被検査物Ｗの種類に応じて第１光源１１又は第２光源１２のいずれかのみが使用されるとしているが、本発明はこれに限定されない。例えば、ステップＳ１を省略して、光照射ステップＳ３で第１光源１１及び第２光源１２から被検査物Ｗに同時に第１及び第２波長範囲内の光を照射してもよい。

以下、図８のフローチャートを参照しながら、図７の撮像ステップＳ４の処理の一例を説明する。

まず、集光器２１は、光照射ステップＳ３で光照射部１０から被検査物Ｗに照射されて拡散反射された拡散反射光を集光する（集光ステップＳ１１）。

次に、ステップＳ１で選択された被検査物Ｗの種類に応じた光電変換部（第１イメージセンサ２４ａ又は第２イメージセンサ２４ｂ）は、集光ステップＳ１１により集光された第１又は第２波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する（光電変換ステップＳ１２）。

次に、ステップＳ１で選択された被検査物Ｗの種類に応じて、第１光パワー検出部２５ａ又は第２光パワー検出部２５ｂは、第１イメージセンサ２４ａ又は第２イメージセンサ２４ｂの各受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出する（光パワー検出ステップＳ１３）。

次に、ステップＳ１で選択された被検査物Ｗの種類に応じて、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂは、光パワー検出ステップＳ１３により受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成する（画像生成ステップＳ１４）。

なお、光照射ステップＳ３で第１光源１１及び第２光源１２から被検査物Ｗに同時に第１及び第２波長範囲内の光が照射される場合には、上記のステップＳ１２の処理では、第１イメージセンサ２４ａ及び第２イメージセンサ２４ｂの両方から電圧信号が出力されてもよい。同様に、上記のステップＳ１３の処理では、第１光パワー検出部２５ａ及び第２光パワー検出部２５ｂの両方で光パワーが検出されてもよい。同様に、上記のステップＳ１４の処理では、第１画像生成部２６ａ及び第２画像生成部２６ｂの両方で画像が生成されてもよい。

以下、図９のフローチャートを参照しながら、図７の処理ステップＳ５で用いられる閾値Ｔｈを決定するための処理の一例を説明する。

まず、ユーザによる操作部６０への操作により、被検査物Ｗの良品サンプルの種類が菓子であるか食肉であるかが選択される（ステップＳ２１）。

次に、搬送部３０は、被検査物Ｗの良品サンプルを異物検出領域Ｒに搬送する（ステップＳ２２）。

次に、光照射部１０は、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗの良品サンプルに、ステップＳ２１で選択された被検査物Ｗの良品サンプルの種類に応じた波長範囲内の光を照射する（ステップＳ２３）。

次に、撮像部２０は、異物検出領域Ｒに搬送された被検査物Ｗの良品サンプルからの拡散反射光の画像を撮像する（ステップＳ２４）。なお、ステップＳ２４の詳細な処理は、図８のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理の説明において、「被検査物Ｗ」を「被検査物Ｗの良品サンプル」に読み替えたものとなる。

次に、ヒストグラム算出部４３は、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における、被検査物Ｗの良品サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出する（ヒストグラム算出ステップＳ２５）。

次に、閾値算出部４４は、ヒストグラム算出ステップＳ２５により算出されたヒストグラムに基づいて、異物に対応する画素値の閾値Ｔｈを算出する（閾値算出ステップＳ２６）。

以上説明したように、本実施形態に係る物品検査装置１は、被検査物Ｗに応じた波長範囲内の光を照射して得られる画像の各画素の強度比較を行うことにより、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定するため、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる。

また、本実施形態に係る物品検査装置１は、被検査物Ｗの良品サンプルの画像の画素値のヒストグラムを算出することにより、異物の有無の判定に用いる画素値の閾値Ｔｈを決定するため、安価かつシンプルな構成にて毛髪や虫等の異物を検出することができる。

また、本実施形態に係る物品検査装置１は、虫の異物として、スズメバチ、アブ、ハチ、ヒナバッタ、トンボ、コガネムシ、セミ、オオスカシバ、カマキリ、ショウリョウバッタ、及びゴキブリなどを検出することができる。

また、本実施形態に係る物品検査装置１は、第１イメージセンサ２４ａ及び第２イメージセンサ２４ｂとして、ラインイメージセンサやエリアイメージセンサを用いることができる。

（第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態に係る物品検査装置について図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付して適宜説明を省略する。また、第１の実施形態と同様の動作についても適宜説明を省略する。

本実施形態の物品検査装置は、第１の実施形態の物品検査装置１の処理部４１の構成を変更したものである。図１０に示すように、本実施形態における処理部４１'は、反射率推定部４５と、判定部４６と、ヒストグラム算出部４７と、画素値算出部４８と、テーブル作成部４９と、を含む。

反射率推定部４５は、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの各画素値から、被検査物Ｗの反射率を画素ごとに推定するようになっている。

判定部４６は、反射率推定部４５により推定された画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定するようになっている。

ヒストグラム算出部４７、画素値算出部４８、及びテーブル作成部４９は、判定部４６で異物の有無の判定に用いられる反射率の値をあらかじめ決定しておくためのものである。まず、ヒストグラム算出部４７の処理に先立って、被検査物Ｗの代わりに、第１波長範囲（８００ｎｍ〜１２００ｎｍ）内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプル、又は、第２波長範囲（１６００ｎｍ〜１８００ｎｍ）内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプルが搬送部３０により異物検出領域Ｒに順次搬送される。ヒストグラム算出部４７は、上記の各サンプルが異物検出領域Ｒに搬送された場合に、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における各サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するようになっている。

図１１は、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成される各サンプルＳａの画像の一例を模式的に示す図である。図中の太線の四角形は、各サンプルＳａに対応する画像領域Ｂを表している。この画像領域Ｂの位置及びサイズは、例えばユーザによる操作部６０の操作により入力される各サンプルＳａのサイズに応じてあらかじめ制御部４０に設定しておくことが可能である。例えば、制御部４０は、各サンプルＳａの全体が画像領域Ｂに収まるように、第１イメージセンサ２４ａ又は第２イメージセンサ２４ｂによる各サンプルＳａの撮像のタイミングを制御するようになっている。

画素値算出部４８は、ヒストグラム算出部４７により算出されたヒストグラムに基づいて、各サンプルの既知の反射率に対応する画素値を算出するようになっている。例えば、画素値算出部４８は、ヒストグラム算出部４７により得られた各サンプルのヒストグラムの情報から平均値μを抽出して、この平均値μを各サンプルの既知の反射率に対応する画素値として算出する。

テーブル作成部４９は、画素値算出部４８により算出された画素値に基づいて、被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するようになっている。

図１２は、テーブル作成部４９により作成されるテーブルの内容を説明するためのグラフである。ここでは、上記の複数のサンプルが、第１波長範囲内で反射率α（例えば９０％）のサンプルと、第１波長範囲内で反射率β（例えば１０％）のサンプルであるとする。このとき、画素値算出部４８は、ヒストグラム算出部４７により得られた反射率αのサンプルのヒストグラムの情報から平均値μ_αを画素値として抽出する。また、画素値算出部４８は、ヒストグラム算出部４７により得られた反射率βのサンプルのヒストグラムの情報から平均値μ_βを画素値として抽出する。

テーブル作成部４９は、画素値算出部４８により抽出された平均値μ_α及び平均値μ_βと反射率α及び反射率βとの関係を、例えば直線近似することにより、任意の反射率と画素値との関係を示すテーブルを作成する。同様に、テーブル作成部４９は、第２波長範囲内で互いに反射率の異なる複数のサンプルについても、任意の反射率と画素値との関係を示すテーブルを作成する。

反射率推定部４５は、被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送された場合に、第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの各画素値に対応する反射率を、テーブル作成部４９により作成されたテーブルに基づいて推定する。図１２のグラフに示すように、画像領域Ａにおけるある画素の画素値がＰｖであった場合には、反射率推定部４５により推定される反射率はＲｆとなる。

判定部４６は、菓子や食肉などの被検査物Ｗが異物検出領域Ｒに搬送された場合に、反射率推定部４５により推定された画素ごとの反射率と、図６の表に示したような異物に対応する反射率との比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する。以下に、判定部４６による異物の有無の判定例を示す。

被検査物Ｗが菓子の場合には、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が５％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにスズメバチ、アブ、トンボのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が１０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにスズメバチ、アブ、ハチ、トンボ、コガネムシ、セミ、オオスカシバ、毛髪のいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が２０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにハチ、ヒナバッタ、コガネムシ、セミ、オオスカシバのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が３０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにカマキリ、ショウリョウバッタ、ゴキブリのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が５０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにゴキブリが混入している可能性があると判定する。

被検査物Ｗが食肉の場合には、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が５％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにアブ、カマキリのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が１０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにスズメバチ、アブ、カマキリのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が１５％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにスズメバチ、ハチ、トンボ、ショウリョウバッタのいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が２０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにハチ、ヒナバッタ、ショウリョウバッタ、毛髪のいずれかが混入している可能性があると判定する。また、判定部４６は、画像領域Ａにおいて反射率が４０％程度の画素が複数個連続している場合に、被検査物Ｗにオオスカシバ、ゴキブリのいずれかが混入している可能性があると判定する。

以下、本実施形態に係る物品検査装置を用いる物品検査方法について説明する。本実施形態に係る物品検査装置は、図７のフローチャートのステップＳ１〜Ｓ６の処理と、図８のフローチャートのステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を実行する。以下、図１３のフローチャートを参照しながら、本実施形態における図７の処理ステップＳ５の処理の一例を説明する。

まず、反射率推定部４５は、テーブル作成部４９により作成されたテーブルに基づいて、画像生成ステップＳ１４により生成された画像における被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの各画素値から、被検査物Ｗの反射率を画素ごとに推定する（反射率推定ステップＳ３１）。

次に、判定部４６は、反射率推定ステップＳ３１により推定された画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定する（判定ステップＳ３２）。

以下、図１４のフローチャートを参照しながら、図１３の反射率推定ステップＳ３１で用いられるテーブルを作成するための処理の一例を説明する。

まず、ユーザによる操作部６０への操作により、第１波長範囲（菓子用）又は第２波長範囲（食肉用）のいずれかが選択される（ステップＳ４１）。

次に、搬送部３０は、ステップＳ４１で選択された波長範囲内で反射率αのサンプルを異物検出領域Ｒに搬送する（ステップＳ４２）。

次に、光照射部１０は、異物検出領域Ｒに搬送された反射率αのサンプルに、ステップＳ４１で選択された波長範囲内の光を照射する（ステップＳ４３）。

次に、撮像部２０は、異物検出領域Ｒに搬送された反射率αのサンプルからの拡散反射光の画像を撮像する（ステップＳ４４）。なお、ステップＳ４４の詳細な処理は、図８のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理の説明において、「被検査物Ｗ」を「反射率αのサンプル」に読み替えたものとなる。

次に、ヒストグラム算出部４７は、ステップＳ４１で選択された波長範囲に対応する第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における、反射率αのサンプルに対応する画像領域Ｂの画素値のヒストグラムを算出する（ヒストグラム算出ステップＳ４５）。

次に、搬送部３０は、ステップＳ４１で選択された波長範囲内で反射率βのサンプルを異物検出領域Ｒに搬送する（ステップＳ４６）。

次に、光照射部１０は、異物検出領域Ｒに搬送された反射率βのサンプルに、ステップＳ４１で選択された波長範囲内の光を照射する（ステップＳ４７）。

次に、撮像部２０は、異物検出領域Ｒに搬送された反射率βのサンプルからの拡散反射光の画像を撮像する（ステップＳ４８）。なお、ステップＳ４８の詳細な処理は、図８のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理の説明において、「被検査物Ｗ」を「反射率αのサンプル」に読み替えたものとなる。

次に、ヒストグラム算出部４７は、ステップＳ４１で選択された波長範囲に対応する第１画像生成部２６ａ又は第２画像生成部２６ｂにより生成された画像における、反射率βのサンプルに対応する画像領域Ｂの画素値のヒストグラムを算出する（ヒストグラム算出ステップＳ４９）。

次に、画素値算出部４８は、ヒストグラム算出ステップＳ４５，Ｓ４９により算出されたヒストグラムに基づいて、反射率αのサンプルと反射率βのサンプルの反射率に対応する画素値を算出する（画素値算出ステップＳ５０）。

次に、テーブル作成部４９は、画素値算出ステップＳ５０により算出された反射率α及び反射率βと画素値の関係を例えば直線近似することにより、被検査物Ｗに対応する画像領域Ａの画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成する（テーブル作成ステップＳ５１）。

以上説明したように、本実施形態に係る物品検査装置は、被検査物Ｗに応じた波長範囲内の光を照射して得られる画像から、被検査物Ｗの反射率を画素ごとに推定することにより、被検査物Ｗにおける異物の有無を判定するため、検査時間を短縮しつつ、毛髪や虫等の異物をより正確に検出することができる。

また、本実施形態に係る物品検査装置は、既知の反射率を示す複数のサンプルの画像の画素値のヒストグラムを算出して、異物の有無の判定に用いる画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するため、安価かつシンプルな構成にて毛髪や虫等の異物を検出することができる。

１ 物品検査装置
１０ 光照射部
２０ 撮像部
２１ 集光器
２２ 光分岐器
２４ａ 第１イメージセンサ
２４ｂ 第２イメージセンサ
２５ａ 第１光パワー検出部
２５ｂ 第２光パワー検出部
２６ａ 第１画像生成部
２６ｂ 第２画像生成部
３０ 搬送部
４１，４１' 処理部
４２，４６ 判定部
４３，４７ ヒストグラム算出部
４４ 閾値算出部
４５ 反射率推定部
４８ 画素値算出部
４９ テーブル作成部
Ｗ 被検査物

Claims (6)

1. 被検査物を異物検出領域に搬送する搬送部（３０）と、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物に所定の波長範囲内の光を照射する光照射部（１０）と、前記異物検出領域に搬送された前記被検査物からの拡散反射光の画像を撮像する撮像部（２０）と、前記撮像部により撮像された画像に基づいて前記被検査物における異物の有無を判定する処理部（４１'）と、を備える物品検査装置において、
   前記所定の波長範囲は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの第１波長範囲、及び、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの第２波長範囲の少なくとも一方であり、
   前記撮像部は、
   前記光照射部から前記被検査物に照射されて拡散反射された拡散反射光を集光する集光器（２１）と、
   前記集光器により集光された前記所定の波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する複数の受光素子を含む光電変換部（２４ａ，２４ｂ）と、
   前記光電変換部の各前記受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出する光パワー検出部（２５ａ，２５ｂ）と、
   前記光パワー検出部により前記受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成する画像生成部（２６ａ，２６ｂ）と、を有し、
   前記処理部は、
   前記画像生成部により生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値から、前記被検査物の反射率を前記画素ごとに推定する反射率推定部（４５）と、
   前記反射率推定部により推定された前記画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、前記被検査物における異物の有無を判定する判定部（４６）を含み、
   前記処理部は、
   前記被検査物の代わりに、前記第１波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプル、又は、前記第２波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプルが前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成部により生成された画像における各前記サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出部（４７）と、
   前記ヒストグラム算出部により算出されたヒストグラムに基づいて、各前記サンプルの前記既知の反射率に対応する画素値を算出する画素値算出部（４８）と、
   前記画素値算出部により算出された画素値に基づいて、前記被検査物に対応する画像領域の画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するテーブル作成部（４９）と、を更に含み、
   前記反射率推定部は、前記被検査物が前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成部により生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値に対応する反射率を前記テーブルに基づいて推定することを特徴とする物品検査装置。
2. 前記異物が、スズメバチ、アブ、ハチ、ヒナバッタ、トンボ、コガネムシ、セミ、オオスカシバ、カマキリ、ショウリョウバッタ、及びゴキブリのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の物品検査装置。
3. 前記異物が毛髪であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物品検査装置。
4. 前記光電変換部がラインイメージセンサである請求項１から請求項３のいずれかに記載の物品検査装置。
5. 前記光電変換部がエリアイメージセンサである請求項１から請求項３のいずれかに記載の物品検査装置。
6. 被検査物を異物検出領域に搬送する搬送ステップ（Ｓ２）と、
   前記異物検出領域に搬送された前記被検査物に所定の波長範囲内の光を照射する光照射ステップ（Ｓ３）と、
   前記異物検出領域に搬送された前記被検査物からの拡散反射光の画像を撮像する撮像ステップ（Ｓ４）と、
   前記撮像ステップにより撮像された画像に基づいて前記被検査物における異物の有無を判定する処理ステップ（Ｓ５）と、を含む物品検査方法において、
   前記所定の波長範囲は、８００ｎｍ〜１２００ｎｍの第１波長範囲、及び、１６００ｎｍ〜１８００ｎｍの第２波長範囲の少なくとも一方であり、
   前記撮像ステップは、
   前記光照射ステップにより前記被検査物に照射されて拡散反射された拡散反射光を集光する集光ステップ（Ｓ１１）と、
   複数の受光素子を含む光電変換部から、前記集光ステップにより集光された前記所定の波長範囲内の光の光量に応じた電圧信号を出力する光電変換ステップ（Ｓ１２）と、
   前記光電変換部の各前記受光素子から出力される電圧信号から光パワーを検出する光パワー検出ステップ（Ｓ１３）と、
   前記光パワー検出ステップにより前記受光素子ごとに検出された光パワーに応じた画素値の画素からなる画像を生成する画像生成ステップ（Ｓ１４）と、を含み、
   前記処理ステップは、
   前記画像生成ステップにより生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値から、前記被検査物の反射率を前記画素ごとに推定する反射率推定ステップ（Ｓ３１）と、
   前記反射率推定ステップにより推定された前記画素ごとの反射率と、異物に対応する反射率との比較に基づいて、前記被検査物における異物の有無を判定する判定ステップ（Ｓ３２）を含み、
   前記処理ステップは、
   前記被検査物の代わりに、前記第１波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプル、又は、前記第２波長範囲内で互いに異なる既知の反射率を示す複数のサンプルが前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成ステップにより生成された画像における各前記サンプルに対応する画像領域の画素値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップ（Ｓ４５，Ｓ４９）と、
   前記ヒストグラム算出ステップにより算出されたヒストグラムに基づいて、各前記サンプルの前記既知の反射率に対応する画素値を算出する画素値算出ステップ（Ｓ５０）と、
   前記画素値算出ステップにより算出された画素値に基づいて、前記被検査物に対応する画像領域の画素値と反射率との関係を示すテーブルを作成するテーブル作成ステップ（Ｓ５１）と、を更に含み、
   前記反射率推定ステップは、前記被検査物が前記異物検出領域に搬送された場合に、前記画像生成ステップにより生成された画像における前記被検査物に対応する画像領域の各画素値に対応する反射率を前記テーブルに基づいて推定することを特徴とする物品検査方法。

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