JP7287138B2 - Image processing method, image processing apparatus and information system - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理方法、画像処理装置および情報システムに関するものである。 The present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus and an information system.
近年、スマートフォン等の情報端末が備えるアプリケーション等において、カメラで撮像した、魚貝類、昆虫、哺乳類のような動物、花、木のような植物等の測定対象の画像に基づいて、これら測定対象の種類を特定する電子図鑑が知られている。 In recent years, in applications provided in information terminals such as smartphones, based on images of measurement targets such as fish and shellfish, insects, animals such as mammals, flowers, and plants such as trees, captured by a camera, these measurement targets are determined. An electronic encyclopedia for specifying types is known.
例えば、特許文献1では、測定対象としての花の種類を特定する電子図鑑の発明が開示されている。この特許文献1では、取得した花の画像から、花の特徴量としての「花弁の色、枚数、形状、花の集合の仕方」や、葉の特徴量としての「葉の形状、葉の縁の形、茎の毛やとげ」等を抽出し、これらの特徴量に基づいて、花の種類を特定すること、すなわち、花が有している形状、および、この形状の大きさ等の特徴量に基づいて、花の種類の特定が行われている。
For example,
しかしながら、このような電子図鑑では、撮像した画像において測定対象が、「背景の模様と似ている」、「花を特定するための形状を示す方向とは異なる方向を向いている」、「撮像領域からはみ出している」等の場合には、認識が困難となり、測定対象の種類を特定することができないと言う問題があった。 However, in such an electronic encyclopedia, the object to be measured in the photographed image is "similar to the pattern of the background", "is oriented in a direction different from the direction indicating the shape for identifying the flower", or "is There is a problem that recognition becomes difficult and the type of the measurement object cannot be specified.
このような問題は、花のような測定対象の種類の特定に、前述の通り、測定対象の形状、および、この形状の大きさ等の特徴量が用いられており、「背景の模様と似ている」場合、「形状」を切り出すことができないこと、また、「正面や後方を向いている」場合、および、「撮像領域からはみ出している」場合、電子図鑑が備えるデータベースに保存されている「形状」と異なることに起因する。すなわち、測定対象の種類の特定に必要な、測定対象の形状に基づく特徴量を抽出することが困難であることに起因する。 To solve this problem, as described above, the shape of the object to be measured and the feature values such as the size of this shape are used to identify the type of the object to be measured, such as a flower. If the image is "out of the imaging area", the "shape" cannot be cut out. It is caused by being different from "shape". That is, it is difficult to extract the feature amount based on the shape of the measurement target, which is necessary for identifying the type of the measurement target.
また、このような電子図鑑の他に、検査対象物としての測定対象が正常品であるか異常品であるかを判定する検出方法(例えば、特許文献2参照)において、測定対象を撮像して得られた分光情報(スペクトルデータ)に基づいて、正常品であるか否かの測定対象の判定を、実施することが提案されている。 In addition to such an electronic picture book, in a detection method (for example, see Patent Document 2) for determining whether an object to be measured as an inspection object is normal or abnormal, an image of the object to be measured is captured. It has been proposed to determine whether an object to be measured is normal or not based on obtained spectral information (spectrum data).
したがって、電子図鑑において、測定対象を撮像して得られる分光情報を、測定対象の種類を特定するための特徴量を抽出するための情報として用いること、すなわち、測定対象が有する固有の色調を、特徴量として用いる分光カメラを電子図鑑が備えるものとすることで、前述のように、測定対象の形状に基づく特徴量を抽出することが困難である場合であっても、測定対象の種類を特定することが可能であると考えられる。 Therefore, in the electronic picture book, the spectral information obtained by imaging the measurement object is used as information for extracting the feature amount for specifying the type of the measurement object, that is, the unique color tone of the measurement object is used. By equipping the electronic picture book with a spectroscopic camera used as a feature value, even if it is difficult to extract the feature value based on the shape of the object to be measured, the type of the object to be measured can be identified. It is considered possible to
ここで、この分光カメラは、測定すべき波長領域を複数に分割した分割領域において取得した分光画像を重畳することで得られた分光情報を、国際照明委員会CIEで規定された三刺激値すなわち、X,Y,Z値に変換する。その後、このX,Y,Z値を、モニタプロファイルを用いて、R,G,B値に変換した後に、このものを表示部に供給することで、測定対象の画像が表示部に表示される(例えば、特許文献3参照)。 Here, this spectroscopic camera converts the spectroscopic information obtained by superimposing the spectroscopic images acquired in the divided regions obtained by dividing the wavelength region to be measured into the tristimulus values specified by the International Commission on Illumination CIE, that is, , X, Y, Z values. After that, the X, Y, and Z values are converted into R, G, and B values using the monitor profile, and then supplied to the display unit, so that the image of the object to be measured is displayed on the display unit. (See Patent Document 3, for example).
しかしながら、上記の通り、複数の分光画像を重畳することで分光情報を取得し、その後、この分光情報に基づいて、X,Y,Z値およびR,G,B値に変換することにより表示部に表示する画像を生成する画像処理方法では、画像を生成する処理、特に、複数の分光画像を取得する際に時間を要する。そのため、ユーザーの手振れ等に起因して、生成された画像にズレが発生すると言う課題が生じると考えられる。 However, as described above, spectral information is acquired by superimposing a plurality of spectral images, and then the display unit is converted into X, Y, Z values and R, G, B values based on this spectral information. In the image processing method for generating an image to be displayed on the display, it takes time to generate the image, particularly to acquire a plurality of spectral images. Therefore, it is considered that there is a problem that the generated image is shifted due to the user's camera shake or the like.
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。 The present invention has been made to solve the above problems, and can be implemented as the following application examples.
本発明の適用例に係る画像処理方法は、測定すべき対象が有する固有の分光情報を取得する際に、その取得の開始を指示する開始信号が入力される入力部と、
前記対象を反射した反射光に基づいた画像を撮像する撮像素子と、入射光から所定の波長領域を有する光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能な分光部とを有する分光計測部と、
前記分光部の作動を制御する分光制御部と、前記撮像素子の作動により、前記分光情報を取得する分光画像取得部とを有する制御部と、
前記分光情報を記憶する記憶部と、を備える画像処理装置を用いた画像処理方法であって、
前記分光情報を、測定すべき測定波長領域を複数に分割した特定波長領域において、取得された分光画像を重畳することで得られるスペクトル情報としたとき、
前記入力部における前記開始信号の入力前に、所定の前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、前記開始信号の入力前に取得された前記分光画像を前記記憶部に記憶する第1取得工程と、
前記入力部における前記開始信号の入力後に、前記開始信号の入力前に取得されていない前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、前記開始信号の入力後に取得された前記分光画像を前記記憶部に記憶する第2取得工程と、
前記開始信号の入力前に取得された前記分光画像と、前記開始信号の入力後に取得された前記分光画像とを重畳することで1つの前記分光情報を得る重畳工程とを有することを特徴とする。
An image processing method according to an application example of the present invention includes an input unit for inputting a start signal for instructing the start of acquisition when acquiring spectroscopic information unique to an object to be measured;
an imaging device that captures an image based on the reflected light reflected from the object; and a spectroscopic unit that selectively emits light having a predetermined wavelength range from the incident light and that can change the wavelength range of the emitted light. a spectrometer having
a control unit having a spectroscopic control unit that controls the operation of the spectroscopic unit; and a spectral image acquisition unit that acquires the spectral information by operating the imaging device;
An image processing method using an image processing device comprising a storage unit that stores the spectral information,
When the spectral information is spectral information obtained by superimposing the acquired spectral images in a specific wavelength region obtained by dividing the measurement wavelength region to be measured,
A first acquisition step of acquiring the spectroscopic image in the predetermined specific wavelength region before inputting the start signal to the input unit, and storing the spectroscopic image acquired before inputting the start signal in the storage unit. and,
after inputting the start signal in the input unit, acquiring the spectral image in the specific wavelength region that has not been acquired before the input of the start signal, and storing the spectral image acquired after the input of the start signal in the storage unit; a second acquiring step of storing in
and a superimposing step of obtaining one piece of spectral information by superimposing the spectral image acquired before the input of the start signal and the spectral image acquired after the input of the start signal. .
以下、本発明の画像処理方法、画像処理装置および情報システムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。 An image processing method, an image processing apparatus, and an information system according to the present invention will be described in detail below based on preferred embodiments shown in the accompanying drawings.
なお、以下では、本発明の画像処理方法および画像処理装置を説明するのに先立って、本発明の情報システムについて説明する。 Before describing the image processing method and image processing apparatus of the present invention, the information system of the present invention will be described below.
<情報システム>
<<第1実施形態>>
図1は、本発明の情報システムの第1実施形態が適用された情報端末であるスマートフォンの全体像の表側を示す平面図、図2は、本発明の情報システムの第1実施形態が適用された情報端末であるスマートフォンの全体像の裏側を示す平面図、図3は、図2に示すスマートフォンのA-A線断面図、図4は、図2に示すスマートフォンのB-B線断面図、図5は、図1、図2に示すスマートフォンの概略構成を示すブロック図、図6は、図1、図2に示すスマートフォンの分光計測部が備える分光部が有する波長可変干渉フィルターをファブリーペローエタロンフィルターに適用した一例を示す縦断面図、図7は、図1、図2に示すスマートフォンにより測定対象の種類の特定を行う特定方法を示すフローチャート、図8は、図1、図2に示すスマートフォンにより、測定対象を撮像して得られる測定対象が有する固有の分光情報を説明するための概略図、図9は、図1、図2に示すスマートフォンにより測定対象の検出を行う検出方法を示すフローチャート、図10は、図1、図2に示すスマートフォンにより測定対象の鑑定を行う鑑定方法を示すフローチャート、図11は、図1、図2に示すスマートフォンにより、開始信号の入力前および入力後においてそれぞれ取得された分光画像を用いて1つの分光情報を得る画像処理方法を説明するための概略図、図12は、図1、図2に示すスマートフォンにより、開始信号の入力前および入力後においてそれぞれ取得された分光画像を用いて1つの分光情報を得る画像処理方法を示すフローチャートである。
<Information system>
<<First Embodiment>>
FIG. 1 is a plan view showing the front side of an overall image of a smartphone, which is an information terminal to which the first embodiment of the information system of the present invention is applied, and FIG. 3 is a cross-sectional view of the smartphone shown in FIG. 2 along the line AA, FIG. 4 is a cross-sectional view of the smartphone shown in FIG. FIG. 5 is a block diagram showing the schematic configuration of the smartphone shown in FIGS. 1 and 2, and FIG. 6 is a Fabry-Perot etalon in which the wavelength tunable interference filter of the spectroscopic unit of the spectroscopic measurement unit of the smartphone shown in FIGS. 1 and 2 is used. FIG. 7 is a flowchart showing an identification method for identifying the type of measurement target using the smartphone shown in FIGS. 1 and 2; FIG. 8 is a smartphone shown in FIGS. 1 and 2; is a schematic diagram for explaining the spectroscopic information unique to the measurement target obtained by imaging the measurement target, and FIG. 9 is a flowchart showing a detection method for detecting the measurement target by the smartphone shown in FIGS. , FIG. 10 is a flowchart showing an appraisal method for appraising an object to be measured using the smartphones shown in FIGS. 1 and 2, and FIG. A schematic diagram for explaining an image processing method for obtaining one piece of spectral information using an acquired spectral image. FIG. 12 is a schematic diagram obtained by the smartphone shown in FIGS. 3 is a flow chart showing an image processing method for obtaining one piece of spectral information using a spectral image that has been processed.
以下、本実施形態では、本発明の情報システムを、情報端末の1種であるスマートフォン1(SP)に適用した場合、すなわち、情報端末であるスマートフォン1単独で、本発明の情報システムが完結している場合について説明する。
Hereinafter, in this embodiment, when the information system of the present invention is applied to a smartphone 1 (SP) which is one type of information terminal, the information system of the present invention is completed by the
スマートフォン1は、測定すべき測定対象Xが有する固有の分光情報を取得する際に、その取得の開始を指示する開始信号が入力される入力部16と、測定対象Xを反射した反射光に基づいた画像を撮像する撮像素子21、および、入射光から所定の波長領域を有する光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能な分光部41を有する分光計測部10と、分光部41の作動を制御する分光制御部602、および、撮像素子21の作動により前記分光情報を取得する分光画像取得部603を有する制御部60と、前記分光情報を記憶する記憶部17と、を備え、前記分光情報は、測定すべき測定波長領域を複数に分割した特定波長領域において、取得された分光画像を重畳することで得られるスペクトル情報であり、制御部60は、入力部16における開始信号の入力前に、分光計測部10の作動を制御して、所定の特定波長領域における前記分光画像を取得し、かつ、入力部16における開始信号の入力後に、分光計測部10の作動を制御して、開始信号の入力前に取得されていない特定波長領域における分光画像を取得し、記憶部17は、入力部16における開始信号の入力前および入力後にそれぞれ取得された分光画像を記憶するよう構成され、1つの分光情報は、開始信号の入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳することで得られるように構成されたものである。
When the
このスマートフォン1が備えるアプリケーションとして、測定対象Xとしての動物および植物等の種類を特定する電子図鑑を起動させたときには、表示部15に、特定された動物および植物等の種類の他、その詳細な情報等が表示される。
As an application included in the
また、前記アプリケーションとして、撮像した画像すなわち撮像領域における測定対象Xとしての動物および植物等の存在の有無や、存在する位置を検出する検出方法を起動させたときには、表示部15に、検出された動物および植物等の種類、ならびに、その動物および植物等の存在する位置の他、そのものが存在している確率等が表示される。なお、図1では、表示部15に、測定対象Xとしての、カブトムシ、クワガタムシ等の昆虫が、木に止まっている位置を特定して表示している。 Further, when the application starts a detection method for detecting the presence or absence of an animal, a plant, or the like as the measurement object X in the imaged image, that is, the imaged area, or the position of the existence, the detected image is displayed on the display unit 15. The types of animals, plants, etc., the locations of the animals, plants, etc., as well as the probability of their existence, etc. are displayed. In addition, in FIG. 1, an insect such as a rhinoceros beetle, a stag beetle, or the like, which is the measurement object X, is displayed on the display unit 15 by specifying the position at which it perches on a tree.
さらに、前記アプリケーションとして、撮像した画像における測定対象Xとしてのカバン、財布、時計および宝石等の物品の真偽(真贋)や、経年劣化の程度を鑑定する鑑定方法を起動させたときには、表示部15に、特定すなわち鑑定された物品の真偽および経年劣化の程度、ならびに、真贋率および経年劣化が生じている位置等が表示される。 Furthermore, as the application, when an appraisal method for appraising the authenticity (authenticity) of articles such as bags, wallets, watches, and jewelry as the measurement object X in the captured image and the degree of deterioration over time is started, the display unit In 15, the authenticity of the identified, i.e., appraised item, the degree of deterioration over time, the rate of authenticity, the location of deterioration over time, and the like are displayed.
なお、スマートフォン1により、測定対象Xを特定するために、取得する波長領域は、可視光領域から選択されたものに限らず、赤外線領域や、紫外線領域等から選択されたものであってもよい。
Note that the wavelength region to be acquired in order to specify the measurement target X by the
このスマートフォン1を電子図鑑、検出装置および鑑定装置として用いた際に、スマートフォン1において、分光カメラすなわち分光計測部10を含む各部が駆動するが、以下、この各部の構成について、順次説明する。
When the
[表示部15、入力部16]
スマートフォン1では、ディスプレイ70が表示部15と入力部16との双方の機能を兼ね備えており、表示部15は、例えば、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等の各種表示装置で構成される。この表示部15は、図1に示すように、スマートフォン1の表側に設けられ、特定された測定対象Xの情報を含む各種の可視化画像を表示する。なお、本発明では、表示部15と入力部16とは、それぞれ、別個に設けられていてもよい。
[Display unit 15, input unit 16]
In the
表示部15で表示する可視化画像すなわち特定された測定対象Xの情報としては、例えば、特定された測定対象Xの分光画像の他、測定対象Xの特徴、分類、成分、性質等の情報、さらには、撮像領域における測定対象Xの存在の有無および位置、測定対象Xの認識精度(%)や存在確率(%)、ならびに、測定対象Xの真偽の確率(%)や劣化の程度(%)等が挙げられる。 The visualized image displayed on the display unit 15, that is, the information of the specified measurement target X includes, for example, a spectroscopic image of the specified measurement target X, information on the characteristics, classification, components, properties, etc. of the measurement target X, and further is the presence or absence and position of the measurement object X in the imaging area, the recognition accuracy (%) and existence probability (%) of the measurement object X, the authenticity probability (%) of the measurement object X, and the degree of deterioration (% ) and the like.
なお、本発明では、表示部15において、特定された測定対象Xの画像として、分光カメラすなわち分光計測部10で取得された画像を、手振れ等に起因する画像ズレが生じるのを的確に抑制または防止して表示することができるが、その詳細については後に説明する。
In the present invention, the image obtained by the spectroscopic camera, that is, the
また、入力部16は、例えば、表示部15の表面に設けられ、タッチ感知面と、このタッチ感知面との接触の強度を検出するためのセンサーとを備えるタッチパネルで構成され、ユーザー(操作者)による操作指示、すなわち、測定対象Xが有する固有の分光情報を取得するための条件、さらには、この分光情報の取得の際に、スマートフォン1による取得の開始を指示する開始信号等が入力されることにより受け付ける。
The input unit 16 is provided on the surface of the display unit 15, for example, and is configured by a touch panel including a touch-sensitive surface and a sensor for detecting the strength of contact with the touch-sensitive surface. ), i.e., a condition for acquiring the spectroscopic information unique to the measurement target X, and further, a start signal for instructing the
[記憶部17]
記憶部17は、ROMやRAM等の各種記憶装置(メモリー)により構成され、スマートフォン1の制御、特に分光計測部10の制御に必要な各種データやプログラム等を記憶する。
[Storage unit 17]
The
当該データは、例えば、制御部60の各機能を実現させるためのアプリケーション、プログラム等の他、分光部41のファブリーペローエタロンフィルターが備える静電アクチュエーター45に印加する駆動電圧に対する透過光の波長を示す相関データV-λデータ、測定対象Xが有する固有の分光情報に基づいて測定対象Xの種類等を特定するためのデータベース等が挙げられる。なお、ここで言うデータベースとは、特定すべき測定対象Xを含む、魚貝類、昆虫、哺乳類のような動物、花、木のような植物、カバン、財布、時計、宝石のような物品等のそれぞれについての分光情報のことを示す。さらには、後述する分光計測部10等の作動により取得された、測定対象Xが有する固有の分光情報等が挙げられる。
The data indicates, for example, an application, a program, etc. for realizing each function of the
[分光計測部10]
分光計測部10は、測定対象Xで反射した反射光を受光し、分光することで、選択された特定波長または特定波長領域(以下では、「特定波長領域」で代表して説明する。)の光を得た後、この特定波長領域を有する光を撮像することにより、分光情報を画像として取得するいわゆる分光カメラである。
[Spectrometry unit 10]
The
この分光計測部10は、本実施形態では、測定対象Xすなわち撮像対象に光を照射する光源31と、測定対象Xを反射した反射光に基づいた、画像を撮像する撮像素子21と、入射光から所定の波長領域を有する光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能な分光部41と、を備えている。
In the present embodiment, the
このような分光計測部10において、図2に示すように、光源31、撮像素子21が、スマートフォン1の裏面側において同一方向を向くように配置された状態で、分光部41は、撮像素子21と測定対象Xとの間に配置されている。光源31と、分光部41と、撮像素子21とをこのような位置関係で配置することで、これらにより、分光計測部10を、後分光方式の分光カメラで構成することができる。このような後分光方式の分光カメラでは、ある測定範囲(所定領域)の波長をスキャンすることで、特定波長領域やスペクトル形状を取得して、測定対象Xの特性を把握することが可能である。そのため、特定波長領域が不明な測定対象Xを測定すなわち撮像する場合に有効な方式である。
In such a
なお、分光計測部10は、分光部41が光源31と測定対象Xとの間に配置された、前分光方式の分光カメラを構成していてもよい。かかる構成をなす前分光方式の分光カメラでは、特定波長領域の光を照射することで、測定対象Xの特性を把握することが可能な方式である。したがって、特定波長領域が明らかになっている測定対象Xを測定する場合に有効な方式であり、後分光方式よりも情報量を減らせることから、計測時間の短縮が図られると言う利点を有する方式である。
Note that the
以下、分光計測部10が備える各部の構成について説明する。
[光源31]
光源31は、測定対象Xに向かって照明光を照射する光素子である。
The configuration of each part included in the
[Light source 31]
The
光源31は、図2、4に示すように、スマートフォン1の筐体内に配置された回路基板51上に、測定対象Xに向かって照明光を照射し得るように、スマートフォン1の裏面側に配置されている。
As shown in FIGS. 2 and 4, the
この光源31と測定対象Xとの間には分光部が配置されておらず、これにより、光源31から出射された光が、測定対象Xに対して、直接、照射される。
No spectroscopic unit is arranged between the
このような光源31は、例えば、LED光源、OLED光源、キセノンランプ、ハロンゲンランプ等が挙げられ、波長可変干渉フィルターで構成される分光部41により分光測定を行う波長領域の全体に光強度を持つ光源、すなわち、可視光領域の全体にわたって光強度を有する白色光を照射可能な光源が好ましく用いられる。また、光源31は、白色光源以外にも、例えば、赤外光等の所定波長の光を照射可能な光源を備えていてもよい。
Such a
[撮像素子21]
撮像素子21は、測定対象Xを反射した反射光に基づいた、画像を撮像することで、測定対象Xを反射した反射光を検出する検出部として機能するものである。
[Image sensor 21]
The
撮像素子21は、図2、3に示すように、スマートフォン1の筐体内に配置された回路基板51上に、測定対象Xを反射した反射光を受光し得るように、スマートフォン1の裏面側に配置されている。
As shown in FIGS. 2 and 3, the
そして、この撮像素子21と測定対象Xとの間には分光部41が配置されている。これにより、測定対象Xから分光部41に入射された入射光のうち、特定波長領域を有する出射光が選択的に出射され、この出射光が撮像素子21により、分光画像として撮像される。
このような撮像素子21は、例えば、CCDやCMOS等で構成される。
A
Such an
[分光部41]
分光部41は、入射光から特定波長領域である分光波長領域の光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の特定波長領域を変更可能なものである。すなわち、入射光から所定の特定波長領域の光を出射光として撮像素子21へ向けて出射させるものである。
[Spectroscopic part 41]
The
分光部41は、図3に示すように、スマートフォン1の筐体内に配置された回路基板52上に配置されている。
As shown in FIG. 3 , the
この分光部41は、撮像素子21と測定対象Xとの間、すなわち、これらの間の光軸上に配置されている。これにより、測定対象Xから反射した後に分光部41に入射した入射光のうち、特定波長領域を有する出射光を、撮像素子21に向けて選択的に出射する。
The
このような分光部41は、出射させる出射光の特定波長領域を変更可能なように、波長可変干渉フィルターで構成されている。この波長可変干渉フィルターとしては、特に限定されないが、例えば、静電アクチュエーターにより2つのフィルター(ミラー)間のギャップの大きさを調整することで透過する反射光の波長を制御する、波長可変型のファブリーペローエタロンフィルター、音響光学チューナブルフィルター(AOTF)、リニアバリアブルフィルター(LVF)、液晶チューナブルフィルター(LCTF)等が挙げられるが、中でも、ファブリーペローエタロンフィルターであるのが好ましい。
Such a
ファブリーペローエタロンフィルターは、2つのフィルターによる多重干渉を利用して所望波長の反射光を取り出すものである。そのため、厚み寸法を極めて小さくすることができ、具体的には、2.0mm以下に設定することが可能となる。そのため、分光部41ひいては分光計測部10を備えるスマートフォン1をより小型なものとし得る。したがって、波長可変フィルターとして、ファブリーペローエタロンフィルターを用いることにより、分光計測部10のさらなる小型化を実現することができる。
A Fabry-Perot etalon filter extracts reflected light of a desired wavelength by utilizing multiple interference between two filters. Therefore, the thickness dimension can be made extremely small, and specifically, it becomes possible to set it to 2.0 mm or less. Therefore, the
以下、波長可変干渉フィルターとして波長可変型のファブリーペローエタロンフィルターが適用された分光部41について、図6を参照しつつ説明する。
The
ファブリーペローエタロンフィルターは、平面視において、矩形板状の光学部材であり、固定基板410と、可動基板420と、固定反射膜411と、可動反射膜421と、固定電極412と可動電極422と、接合膜414とを備えている。そして、固定基板410と可動基板420とが積層した状態で、接合膜414を介して一体的に接合されている。
The Fabry-Perot etalon filter is a rectangular plate-shaped optical member in plan view, and includes a fixed
固定基板410は、その中央部に反射膜設置部415が形成されるように、中央部を取り囲んで、厚さ方向に対するエッチングにより溝413が形成されている。かかる構成の固定基板410において、反射膜設置部415の可動基板420側に固定反射膜411で構成される固定光学ミラーが設けられ、溝413の可動基板420側に固定電極412が設けられている。
The fixed
また、可動基板420は、その中央部に反射膜設置部425である可動部が形成されるように、中央部を取り囲んで、厚さ方向に対するエッチングにより溝423である保持部が形成されている。かかる構成の可動基板420において、反射膜設置部425の固定基板410側すなわち下面側に可動反射膜421で構成される可動光学ミラーが設けられ、固定基板410側に可動電極422が設けられている。
In addition, the
この可動基板420は、反射膜設置部425と比較して、溝423の厚み寸法が小さく形成されており、これにより、溝423は、固定電極412および可動電極422間に電圧を印加した際の静電引力により撓むダイアフラムとして機能する。
The
これら固定基板410と可動基板420とは、0.1mm以上1.0mm以下程度の厚みであれば作製可能である。よって、ファブリーペローエタロンフィルターの全体としての厚みを、2.0mm以下に設定し得るため、分光計測部10の小型化を実現することができる。
The fixed
このような固定基板410と可動基板420との間において、固定反射膜411と可動反射膜421とは、固定基板410および可動基板420のほぼ中央部で、ギャップを介して対向配置されている。また、固定電極412と可動電極422とは、前記中央部を取り囲む溝部で、ギャップを介して対向配置されている。これらのうち、固定電極412と可動電極422とにより、固定反射膜411と可動反射膜421との間のギャップの大きさを調整する静電アクチュエーター45が構成される。
Between the fixed
静電アクチュエーター45を構成する、固定電極412および可動電極422間に電圧を印加することで生じる静電引力により、溝423である保持部に撓みが生じる。その結果、固定反射膜411と可動反射膜421との間のギャップの大きさすなわち距離を変化させることができる。そして、このギャップの大きさを適宜設定することにより、透過する光の波長領域を選択すること、すなわち、入射光から所望の波長領域の光を選択的に出射させることができる。また、固定反射膜411および可動反射膜421の構成を変えることにより、透過する光の半値幅、すなわちファブリーペローエタロンフィルターの分解能を制御することができる。
Due to the electrostatic attraction generated by applying a voltage between the fixed
なお、固定基板410および可動基板420は、それぞれ、例えば、ソーダガラス、結晶性ガラス、石英ガラス、鉛ガラス、カリウムガラス、ホウケイ酸ガラス、無アルカリガラス等の各種ガラスや、水晶等により構成され、接合膜414は、例えば、シロキサンを主材料とするプラズマ重合膜等により構成され、また、固定反射膜411および可動反射膜421は、例えば、Ag等の金属膜や、Ag合金等の合金膜で構成される他、高屈折層としてTiO2、低屈折層としてSiO2を備える誘電体多層膜で構成され、さらに、固定電極412および可動電極422は、各種導電性材料で構成される。
Note that the fixed
[光学系81、83]
また、分光計測部10は、本実施形態では、図5に示すように、各種光学部品で構成される光学系81、83を有する構成のものである。
[
Further, in this embodiment, the
第1分光部側光学系81は、測定対象Xと分光部41との間に配置され、入射光学系としての入射レンズ811と、投射レンズ812とを備え、測定対象Xを反射した反射光を分光部41に導く。
The first spectroscopic unit side
また、第1撮像素子側光学系83は、分光部41と撮像素子21との間に配置され、入出射レンズ831を備え、分光部41により出射された出射光を撮像素子21に導く。
Also, the first imaging element side
このような光学系81、83のうちの少なくとも1つを分光計測部10が備えることで、測定対象Xを反射する反射光の撮像素子21による集光率の向上を図ることができる。
By including at least one of the
なお、光学系81、83は、これらのうちの少なくとも1つが、撮像素子21による前記集光率を考慮して、省略されたものであってもよい。
Note that at least one of the
また、第1分光部側光学系81は、上記のような配置とする場合(図5参照)の他、分光部41と第1撮像素子側光学系83との間に配置されている構成をなすものであってもよい。
In addition to the arrangement as described above (see FIG. 5), the first spectroscopic unit side
[制御部60]
制御部60は、スマートフォン1が備える筐体内に設けられ、例えば、CPUやメモリー等が組み合わせられたプロセッサーにより構成され、光源31、撮像素子21、分光部41等の各部の作動、すなわち、分光計測部10の全体または各部の作動を制御するとともに、表示部15の作動および記憶部17へのデータの入出力を制御する。分光計測部10の作動を制御すると言う点においては、制御部60は、「分光計測部制御部」に相当するか、または内包するものと言え、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御する。
[Control unit 60]
The
より具体的には、制御部60は、入力部16に入力されたユーザーの操作指示、すなわち、測定対象Xが有する固有の分光情報を取得するための条件に基づいて、記憶部17に記憶されたプログラム等のソフトウェアを読み込むことで、光源31、分光部41および撮像素子21の作動を制御する。そして、これにより得られた分光情報に基づいて、例えば、撮像された測定対象Xの特定を行い、そのものの種類や特徴、撮像領域における存在の有無等の情報を、表示部15において表示する。
More specifically, the
この制御部60は、本実施形態では、図5に示すように、光源制御部601と、分光制御部602と、分光画像取得部603と、分析処理部604と、表示制御部605とを備える。
In this embodiment, the
光源制御部601は、入力部16に入力されたユーザーの操作指示、具体的には、測定対象Xが有する固有の分光情報を取得するための条件に基づいて、光源31の点灯、消灯を制御するものである。
The light
分光制御部602は、記憶部17に記憶されているV-λデータに基づいて、出射させる出射光の分光波長領域すなわち特定波長領域に対応する駆動電圧の電圧値(入力値)を取得する。そして、取得した電圧値を、分光部41としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター45に印加させるために指令信号を出力する。すなわち、分光制御部602は、分光部41の作動を制御して、分光部41から出射される光の特定波長領域の大きさを特定する。また、分光制御部602は、記憶部17に記憶されている各種データに基づいて、測定波長の変更タイミングの検出、測定波長の変更、測定波長の変更に応じた駆動電圧の変更、および測定終了の判断等を行い、当該判断に基づいて指令信号を出力する。
Based on the V-λ data stored in the
分光画像取得部603は、測定対象Xを反射した反射光に基づいた、光量測定データ(受光量)を分光画像として、撮像素子21の作動により取得(撮像)し、その後、取得された分光画像を記憶部17に記憶させる。なお、分光画像取得部603は、分光画像を記憶部17に記憶させる際に、分光画像とともにかかる分光画像が取得された測定波長領域すなわち特定波長領域も併せて記憶部17に記憶させる。
The spectral image acquisition unit 603 acquires (pictures) the light intensity measurement data (the amount of received light) based on the reflected light reflected by the measurement object X as a spectral image by operating the
分析処理部604は、記憶部17に記憶された、測定対象Xの分光画像および測定波長領域すなわち特定波長領域に基づいて、分光スペクトルを分光情報として取得し、これらの分析処理を行う。すなわち、分光情報としての分光スペクトルと、記憶部17に記憶されたデータベースとを比較する分光処理を実施することで、撮像された測定対象Xの特定を行う。
The
ただし、分析処理部604による、分光画像および測定波長領域の取得は、記憶部17を介することなく、分光画像取得部603から、直接、実施することもできる。
However, acquisition of the spectral image and the measurement wavelength region by the
表示制御部605は、分析処理部604で特定された測定対象Xの画像や情報等を可視化画像として表示部15に表示させる。
The
なお、かかる構成のスマートフォン1において、入力部16と、分光計測部10と、制御部60と、記憶部17とにより、本発明の画像処理装置が構成される。
In the
以上のようなスマートフォン1において、起動させるアプリケーションの種類を選択すること、すなわち、スマートフォン1の利用方法を選択することで、スマートフォン1を、1)測定対象Xとしての動物および植物等の種類を特定する電子図鑑として用いたり、2)撮像した画像における測定対象Xとしての動物および植物等の存在の有無や、存在する位置を検出する検出装置として用いたり、さらには、3)撮像した画像における測定対象Xとしての物品の真偽(真贋)や、経年劣化の程度を鑑定する鑑定装置として用いることができる。以下、スマートフォン1を、1)~3)を実施する装置として用いた際の利用方法について、説明する。
In the
[1)電子図鑑としての利用方法]
以下、前述したスマートフォン1を電子図鑑として用いた、測定対象Xとしての動物および植物等の種類を特定する特定方法を、図7等を用いて、以下に詳述する。
[1) How to use as an electronic picture book]
Hereinafter, a method for specifying the types of animals, plants, and the like as measurement targets X using the
このスマートフォン1を電子図鑑として用いた特定方法では、測定対象Xを、分光計測部10を用いて撮像し、撮像された分光画像を用いて得られた分光情報に基づいて、測定対象Xの特定を行う。その後、特定された測定対象Xの画像、種類、その詳細な説明等をディスプレイ70に表示する。
In the identification method using the
<1A> まず、ユーザーは、入力部16の操作により、スマートフォン1を電子図鑑として用いるアプリケーションを起動させた後、このアプリケーションの指示に従って、必要に応じて条件等の選択を行う(S1A)。
<1A> First, the user activates an application that uses the
なお、アプリケーションの指示に従って入力する条件としては、例えば、測定対象Xの、花、魚類、哺乳類等の分類すなわち群が挙げられる。このように、予め測定対象Xの分類を入力することで、スマートフォン1による測定対象Xの検出を迅速に行うことができるが、その詳細については、後に説明する。
The conditions to be input according to the instructions of the application include, for example, the classification of the measurement object X such as flowers, fish, mammals, or the like. By inputting the classification of the measurement object X in advance in this manner, the
<2A> 次いで、ユーザーは、入力部16の操作により、測定対象Xをスマートフォン1すなわち分光計測部10により撮像する入力指示を行い、この入力指示に伴う開始信号の入力に基づいて、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して測定対象Xの撮像を行うことで、測定対象Xが有する固有の分光情報を取得する。
<2A> Next, the user operates the input unit 16 to give an input instruction to capture an image of the measurement object X using the
<2A-1> まず、入力部16における、ユーザーによる測定対象Xの撮像の入力指示に伴う開始信号の入力に従って、光源制御部601は、光源31を点灯させる(S2A)。
<2A-1> First, the light
この光源31の点灯により、光源31から出射された照明光が、測定対象Xに対して、照射される。そして、照射された光が測定対象Xにより反射され、この反射された光が入射光として分光部41に入射する。
When the
<2A-2> 次いで、分光制御部602は、記憶部17に記憶されているV-λデータに基づいて、出射させる分光波長領域すなわち特定波長領域に対応する駆動電圧の電圧値(入力値)を取得する。そして、取得した電圧値を、分光部41としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター45に印加させるために指令信号を出力する(S3A)。
<2A-2> Next, based on the V-λ data stored in the
これにより、測定対象Xから分光部41に入射光として入射された光のうち、特定波長領域を有する光が出射光として、選択的に撮像素子21側に向かって出射される。
As a result, of the light that has entered the
なお、分光制御部602は、分光部41により特定波長領域を有する光を出射させるのに先立って、分光部41のキャリブレーションを行う調整処理を施すことが好ましい。これにより、光源31の分光スペクトルsrefを取得する。
It is preferable that the
<2A-3> 次いで、分光画像取得部603は、撮像素子21の作動を制御することで、分光部41から出射光として出射された、特定波長領域を有する光を、分光画像として、撮像素子21により取得する。すなわち、測定対象Xを反射した反射光のうち、特定波長領域を有する光における光量測定データ(受光量)を分光画像として、撮像素子21により取得する。そして、分光画像取得部603は、取得された分光画像を、かかる分光画像に対応する測定波長領域すなわち特定波長領域とともに記憶部17に記憶させる(S4A)。
<2A-3> Next, the spectral image acquisition unit 603 controls the operation of the
このような分光画像の取得方法では、分光部41は、測定対象Xと撮像素子21との間において、撮像素子21の受光光の光軸上に配置される。これにより、分光部41で測定対象Xにより反射された光が有する特定波長領域の光のみが透過され、この特定波長領域における光の強度が分光画像として撮像素子21により分光測定される。
In such a spectroscopic image acquisition method, the
<2A-4> 次いで、1回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の後に、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得が必要か否かを、前記工程<1A>において、ユーザーによって選択された条件等に基づいて判定する。すなわち、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を、続けて取得する必要があるのか否かを判定する(S5A)。 <2A-4> Next, after acquiring a spectral image with light having a specific wavelength region for the first time, is it necessary to acquire a spectral image for a second time with light having a specific wavelength region different from the first specific wavelength region? Whether or not is determined based on the conditions selected by the user in step <1A>. That is, it is determined whether or not it is necessary to continuously acquire spectral images of light having a second specific wavelength region different from the first specific wavelength region (S5A).
この判定(S5A)において、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の必要がある場合には、1回目の特定波長領域を有する光に代わり、2回目の特定波長領域を有する光について、前記工程<2A-2>~本工程<2A-4>を繰り返して実施する。すなわち、静電アクチュエーター45の固定電極412と可動電極422との間に印加させる電圧値を変化させて2回目の特定波長領域に設定した後、前記工程<2A-2>~本工程<2A-4>を繰り返して実施する。これにより、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を取得する。このような2回目の特定波長領域、すなわち、異なる特定波長領域を有する光における分光画像の取得を、1、2~n回目まで、繰り返して実施する。上記の通り、前記工程<2A-2>~本工程<2A-4>を繰り返して実施し、そして、1、2~n回目において、それぞれ取得した各特定波長領域を有する光において取得された分光画像を重畳する。これにより、分光情報を、分光画像に含まれる各画素に対応した、各特定波長領域と光強度との関係を示すスペクトル情報ssamとして得ることができる。
In this determination (S5A), if it is necessary to acquire a spectral image with light having the second specific wavelength region, instead of the light having the first specific wavelength region, the light having the second specific wavelength region , the steps <2A-2> to <2A-4> are repeated. That is, after changing the voltage value applied between the fixed
すなわち、スペクトル情報ssamは、図8では、可視光領域である400nm以上760nm以下の測定波長領域における、均等な波長の幅でn分割された各特定波長領域と光強度との関係を表すグラフとして表され、このグラフすなわちスペクトル情報ssamがM行×N列の画素毎に有している分光情報として得られることとなる。 That is, in FIG. 8, the spectrum information s sam is a graph showing the relationship between each specific wavelength region divided into n by a uniform wavelength width in the measurement wavelength region of 400 nm or more and 760 nm or less, which is the visible light region, and the light intensity. , and this graph, that is, spectral information s sam is obtained as spectral information possessed by each pixel of M rows×N columns.
なお、前記工程<2A-2>~本工程<2A-4>を繰り返す回数n、すなわち、測定波長領域を、均等な幅で分割して得られる特定波長領域の数nは、特に限定されないが、10以上20以下であることが好ましく、12であることがより好ましい。これにより、優れた精度でスペクトル情報ssamを取得することができる。 Note that the number n of repetitions of steps <2A-2> to step <2A-4>, that is, the number n of specific wavelength regions obtained by dividing the measurement wavelength region into equal widths is not particularly limited. , preferably 10 or more and 20 or less, more preferably 12. Thereby, spectral information s sam can be obtained with excellent accuracy.
一方、次の波長を有する光における分光画像を取得する必要がない場合には、分光計測部10による分光画像の取得を終了し、次工程<3A>に移行する。
On the other hand, if it is not necessary to acquire a spectral image of light having the next wavelength, acquisition of a spectral image by the
<3A> 次いで、分析処理部604は、記憶部17に記憶された、測定対象Xの各分光画像およびこれらに対応する特定波長領域に基づいて、すなわち、スペクトル情報ssamに基づいて、分光画像の分析を実施する(S6A)。
<3A> Next, the
換言すれば、分析処理部604は、前記工程<2A>において記憶部17に記憶された、スペクトル情報ssamを取得する。その後、分光情報としてのスペクトル情報ssamを、特徴量として用い、データベースと比較する分析処理を実施することで、撮像された測定対象Xの特定を行う。
In other words, the
具体的には、スペクトル情報ssamと、光源31の分光スペクトルsrefとから、測定対象Xの反射率r=ssam/srefを算出する。
Specifically, the reflectance r=s sam /s ref of the measurement object X is calculated from the spectrum information s sam and the spectral spectrum s ref of the
そして、分析処理部604は、記憶部17に予め記憶された群i=1,…,Mに対応したものに含まれるデータriを取得し、riを用いて測定対象Xの反射率rが、群iに含まれるいずれに属するか否かを判別することで、測定対象Xを特定する。なお、ここで、「群」とは、測定対象Xが属する、花、魚類、哺乳類等の分類や小分類のことを言い、前記工程<1A>において、予め入力された測定対象Xの分類に対応する群のデータが取得される。 Then, the analysis processing unit 604 acquires the data r i included in those corresponding to the group i=1, . The object X to be measured is determined by determining whether it belongs to which group i. Here, the “group” refers to the classification or subclassification of flowers, fish, mammals, etc. to which the measurement object X belongs. Corresponding groups of data are obtained.
より詳しくは、まず、どの群に属するかを判別するのに適した判別空間へ、特徴量としてのスペクトル情報ssamを射影する、すなわち、射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、測定対象Xの反射率rを判別空間に射影し、yとする。 More specifically, first, the spectral information s sam as a feature is projected onto a discriminant space suitable for discriminating which group it belongs to, that is, a projection function f(·) is generated based on a specific discriminant criterion. do. Note that the discrimination criteria include, for example, the Fisher discrimination criteria and the least squares criteria. Then, the reflectance r of the object X to be measured is projected onto the discriminant space to be y.
y=f(r) y = f(r)
同様に、群i=1,…,Mのデータriについても、判別空間に投影し、y(ri)とする。そして、測定対象Xの判別空間上の位置yと、群i=1,…,Mとの判別空間での距離mi(i=1,…,M)を計算する。 Similarly , the data r i of the group i=1, . Then, the distances m i (i=1, . . . , M) in the discriminant space between the position y of the measurement object X in the discriminant space and the group i=1, .
mi(i=1,…,M)=g(y,y(ri)) m i (i=1,…,M)=g(y,y(r i ))
ここで、y(ri)は群iに属するデータの判別空間上での位置の集合、すなわち、y(ri)={y(ri 1),…,y(ri N)}(式中、Nは、群iに属するデータの数を表す。)であり、また、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。mi(i=1,…,M)のうち、最も距離が小さいものを特定し、小さいものに対応する群iに含まれる種類を、測定対象Xの種類Hとして特定する。 where y(r i ) is the set of positions on the discriminant space of the data belonging to group i, that is, y(r i )={y(r i 1),...,y(r i N )} ( In the formula, N represents the number of data belonging to group i), and g(a,b) is a function for calculating the distance between a and b in the discriminant space. As the distance, for example, Mahalanobis distance, Euclidean distance, or the like can be used. Among m i (i=1, .
H=argimin mi H=arg i min m i
以上の通り、本工程<3A>では、測定対象Xを特定するための特徴量として、スペクトル情報ssamすなわち分光情報を用い、このスペクトル情報ssamの形状に基づいて測定対象Xの特定を行っていることから、「測定対象Xが背景の模様と似ている」場合、例えば、枯れた松葉の中にある「マツタケ」、葉っぱ上にいる「青虫」、砂浜上にいる「カレイやヒラメ」、木の枝にいる「クワガタ」や「カブトムシ」を測定対象Xとして特定する場合のように測定対象と背景とが同系色であったとしても、正確に特定することができる。さらに、「撮像領域において測定対象Xが正面や後方を向いている」場合、および、「測定対象Xが撮像領域からはみ出している」場合であっても、特徴量として形状情報を用いていないことから、正確に特定することができる。 As described above, in this step <3A>, the spectral information s sam , that is, the spectral information is used as the feature quantity for specifying the measurement target X, and the measurement target X is specified based on the shape of this spectral information s sam . Therefore, when "the measurement object X resembles the pattern of the background", for example, "Matsutake" in the withered pine needles, "Caterpillar" on the leaf, "Flatfish and flounder" on the sandy beach. , a "stag beetle" or a "beetle" on a branch of a tree can be specified as the measurement object X, even if the measurement object and the background have similar colors, they can be accurately specified. Furthermore, even when "the object X to be measured faces the front or back in the imaging area" and even when "the object X to be measured protrudes from the imaging area", the shape information is not used as the feature amount. can be accurately determined from
<4A> 次いで、表示制御部605は、分析処理部604で特定された測定対象Xの情報を可視化画像として作成し、その後、この可視化画像を、表示部15を備えるディスプレイ70に表示させる(S7A)。
<4A> Next, the
この可視化画像として、ディスプレイ70に表示させる測定対象Xの情報としては、測定対象Xが魚貝類、昆虫、哺乳類のような動物、または、花、木のような植物である場合、特定された測定対象Xの種類すなわち測定対象Xが属する群Hの他、この測定対象Xの分類や、分布、形態、生態等の詳細な情報が挙げられる。
As the information of the measurement object X displayed on the
また、可視化画像として、前記工程<2A>において取得された分光情報すなわちスペクトル情報ssamをディスプレイ70すなわち表示部15に表示させる場合には、この分光情報を、国際照明委員会CIEで規定された三刺激値すなわち、X,Y,Z値に変換し、その後、このX,Y,Z値を、モニタプロファイルを用いて、R,G,B値に変換した後に、このものを表示部15に供給することで、分光情報を可視化画像として表示することができる。
Further, when the spectral information obtained in step <2A>, that is, the spectral information s sam is displayed as a visualized image on the
なお、ディスプレイ70には、記憶部17に記憶された情報が表示されるが、スマートフォン1の通信機能を用いて、インターネット上に開示されている情報をディスプレイ70に表示させるようにすることもできる。
Information stored in the
以上のような、スマートフォン1を電子図鑑として用いた、工程<1A>~工程<4A>を経ることで、測定対象Xの特定が実施される。
Through steps <1A> to <4A> using the
なお、分光情報としての分光スペクトルと、記憶部17に記憶されたデータベースとを比較する分光処理を、上記では、判別空間での距離mi(i=1,…,M)を用いて実施する場合について説明したが、これに限定されず、前記分析処理は、ニューラルネットワーク等の機械学習により実施するようにすることもできる。
Note that the spectral processing for comparing the spectral spectrum as spectral information with the database stored in the
また、スマートフォン1を電子図鑑として用いた測定対象Xの特定は、上記のような動物または植物の特定に適用できる他、例えば、宝石のような鉱物、電車、車のような乗り物、雲、および、星座等の特定にも適用することができる。
In addition, the identification of the measurement target X using the
[2)検出装置としての利用方法]
以下、前述したスマートフォン1を検出装置として用いた、存在を特定したい測定対象Xとしての動物および植物等の存在の有無や、存在する位置を検出する検出方法を、図9等を用いて、以下に詳述する。
[2) Usage as a detection device]
Hereinafter, a detection method for detecting the presence or absence of an animal, a plant, or the like as a measurement target X whose presence is to be specified, and the position of the presence using the
このスマートフォン1を検出装置として用いた検出方法では、測定対象Xすなわち検出対象(対象)が存在すると推察される領域を、分光計測部10を用いて撮像し、撮像した分光画像に基づいて、撮像された撮像領域における、測定対象Xの存在の有無や、存在する位置および存在確率(%)等を特定する。その後、この特定された内容をディスプレイ70に表示する。
In the detection method using the
<1B> まず、ユーザーは、入力部16の操作により、スマートフォン1を検出装置として用いるアプリケーションを起動させた後、このアプリケーションの指示に従って、条件等の選択を行う(S1B)。
<1B> First, the user activates an application that uses the
なお、アプリケーションの指示に従って入力する条件としては、撮像した画像において検出したい測定対象Xの種類等が挙げられる。このような、検出すべき測定対象Xの種類の入力により、撮像した撮像領域における測定対象Xの検出を迅速に行うことができるが、その詳細については、後に説明する。 Note that the conditions to be input according to the instructions of the application include the type of the measurement object X to be detected in the captured image. By inputting the type of the measurement object X to be detected in this way, the measurement object X can be quickly detected in the imaged imaging region, the details of which will be described later.
<2B> 次いで、ユーザーは、入力部16の操作により、測定対象Xを検出したい領域を、スマートフォン1すなわち分光計測部10により撮像する入力指示を行う。そして、この入力指示に基づいて、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して測定対象Xを検出したい撮像領域の撮像を行う。
<2B> Next, the user operates the input unit 16 to issue an input instruction to capture an image of a region in which the measurement target X is desired to be detected by the
<2B-1> まず、入力部16における、ユーザーによる撮像の入力指示に従って、光源制御部601は、光源31を点灯させる(S2B)。
<2B-1> First, the light
この光源31の点灯により、光源31から出射された照明光が、測定対象Xを検出したい撮像領域に対して、照射される。そして、照射された光が撮像領域において反射され、この反射された光が入射光として分光部41に入射する。
When the
<2B-2> 次いで、分光制御部602は、記憶部17に記憶されているV-λデータに基づいて、出射させる分光波長領域すなわち特定波長領域に対応する駆動電圧の電圧値(入力値)を取得する。そして、取得した電圧値を、分光部41としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター45に印加させるために指令信号を出力する(S3B)。
<2B-2> Next, based on the V-λ data stored in the
これにより、測定対象Xから分光部41に入射光として入射された光のうち、特定波長領域を有する光が出射光として、選択的に撮像素子21側に向かって出射される。
As a result, of the light that has entered the
なお、分光制御部602は、分光部41により特定波長領域を有する光を出射させるのに先立って、分光部41のキャリブレーションを行う調整処理を施すことが好ましい。これにより、光源31の分光スペクトルsrefを取得する。
It is preferable that the
<2B-3> 次いで、分光画像取得部603は、撮像素子21の作動を制御することで、分光部41から出射光として出射された、特定波長領域を有する光を、分光画像として、撮像素子21により取得する。すなわち、測定対象Xを反射した反射光のうち、特定波長領域を有する光における光量測定データ(受光量)を分光画像として、撮像素子21により取得する。そして、分光画像取得部603は、取得された分光画像を、かかる分光画像に対応する測定波長領域すなわち特定波長領域とともに記憶部17に記憶させる(S4B)。
<2B-3> Next, the spectral image acquisition unit 603 controls the operation of the
このような分光画像の取得方法では、分光部41は、測定対象Xを検出したい撮像領域と撮像素子21との間において、撮像素子21の受光光の光軸上に配置される。これにより、分光部41により前記撮像領域で反射された光が有する特定波長領域の光のみが透過され、この特定波長領域における光の強度が分光画像として撮像素子21により分光測定される。
In such a spectroscopic image acquisition method, the
<2B-4> 次いで、1回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の後に、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得が必要か否かを、前記工程<1B>において、ユーザーによって選択された条件等に基づいて判定する。すなわち、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を、続けて取得する必要があるのか否かを判定する(S5B)。 <2B-4> Next, after acquiring a spectral image with light having a specific wavelength region for the first time, is it necessary to acquire a spectral image for a second time with light having a specific wavelength region different from the first specific wavelength region? Whether or not is determined based on the conditions selected by the user in step <1B>. That is, it is determined whether or not it is necessary to continuously acquire spectral images of light having a second specific wavelength region different from the first specific wavelength region (S5B).
この判定(S5B)において、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の必要がある場合には、1回目の特定波長領域を有する光に代わり、2回目の特定波長領域を有する光について、前記工程<2B-2>~本工程<2B-4>を繰り返して実施する。すなわち、静電アクチュエーター45の固定電極412と可動電極422との間に印加させる電圧の大きさを変化させて2回目の特定波長領域に設定した後、前記工程<2B-2>~本工程<2B-4>を繰り返して実施する。これにより、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を取得する。このような2回目の特定波長領域、すなわち、異なる特定波長領域を有する光における分光画像の取得を、1、2~n回目まで、繰り返して実施する。上記の通り、前記工程<2B-2>~本工程<2B-4>を繰り返して実施する。そして、1、2~n回目において、それぞれ取得した各特定波長領域を有する光において取得された分光画像を重畳する。これにより、分光情報を、測定対象Xを検出したい撮像領域における各画素に対応した、各特定波長領域と光強度との関係を示すスペクトル情報ssamとして得ることができる。
In this determination (S5B), if it is necessary to acquire a spectral image with light having the second specific wavelength region, instead of the light having the first specific wavelength region, the light having the second specific wavelength region , the steps <2B-2> to <2B-4> are repeated. That is, after changing the magnitude of the voltage applied between the fixed
すなわち、スペクトル情報ssamは、図8では、可視光領域である400nm以上760nm以下の測定波長領域における、均等な波長の幅でn分割された各特定波長領域と光強度との関係を表すグラフとして表され、このグラフすなわちスペクトル情報ssamがM行×N列の画素毎に有している分光情報として得られることとなる。 That is, in FIG. 8, the spectrum information s sam is a graph showing the relationship between each specific wavelength region divided into n by a uniform wavelength width in the measurement wavelength region of 400 nm or more and 760 nm or less, which is the visible light region, and the light intensity. , and this graph, that is, spectral information s sam is obtained as spectral information possessed by each pixel of M rows×N columns.
なお、前記工程<2B-2>~本工程<2B-4>を繰り返す回数n、すなわち、測定波長領域を、均等な幅で分割して得られる特定波長領域の数nは、特に限定されないが、10以上20以下であることが好ましく、12であることがより好ましい。これにより、優れた精度でスペクトル情報ssamを取得することができる。 Note that the number n of times the steps <2B-2> to the present step <2B-4> are repeated, that is, the number n of specific wavelength regions obtained by dividing the measurement wavelength region into equal widths is not particularly limited. , preferably 10 or more and 20 or less, more preferably 12. Thereby, spectral information s sam can be obtained with excellent accuracy.
一方、次の波長を有する光における分光画像を取得する必要がない場合には、分光計測部10による分光画像の取得を終了し、次工程<3B>に移行する。
On the other hand, if it is not necessary to acquire a spectral image of light having the next wavelength, acquisition of the spectral image by the
<3B> 次いで、分析処理部604は、記憶部17に記憶された、測定対象Xの各分光画像およびこれらに対応する特定波長領域、すなわち、スペクトル情報ssamに基づいて、分光画像の分析を実施する(S6B)。
<3B> Next, the
換言すれば、分析処理部604は、前記工程<2B>において記憶部17に記憶された、スペクトル情報ssamを取得する。そして、この分光情報としてのスペクトル情報ssamを、特徴量として用いて分析処理を行うことで、分光計測部10により撮像された撮像領域から目的物である測定対象Xを検出する。
In other words, the
具体的には、スペクトル情報ssamと、光源31の分光スペクトルsrefとから、測定対象Xを検出したい撮像領域における反射率r=ssam/srefを算出する。そして、この撮像領域をM行N列の画素毎に分割することで、M×N個に分割された各領域(i=1,…,M),(j=1,…,N)に対応したデータri
jを算出する。
Specifically, from the spectrum information s sam and the spectral spectrum s ref of the
そして、分析処理部604は、記憶部17に予め用意されたデータベースのうち測定対象Xに対応した反射率rbaseを取得し、M個に分割された各領域に対応する反射率ri
jが、測定対象Xに対応した反射率rbaseに属するか否かを判別することで、撮像領域において測定対象Xが存在する位置を特定する。
Then, the
より詳しくは、まず、各群を判別するのに適した判別空間への射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。そして、データベースに保存された測定対象Xの反射率rbaseを判別空間に射影し、yとする。 More specifically, first, a projection function f(·) onto a discriminant space suitable for discriminating each group is generated based on a specific discriminant criterion. Note that the discrimination criteria include, for example, the Fisher discrimination criteria and the least squares criteria. Then, the reflectance r base of the object X to be measured stored in the database is projected onto the discriminant space to be y.
y=f(rbase) y=f(r base )
同様に、M行N列に分割された各領域(i=1,…,M),(j=1,…,N)に対応したデータri jについても、判別空間に投影し、y(ri j)とする。そして、測定対象Xと、各領域(i=1,…,M),(j=1,…,N)との判別空間での距離mi j(i=1,…,M),(j=1,…,N)を計算する。 Similarly, the data r i j corresponding to each region (i=1,...,M), (j=1,...,N) divided into M rows and N columns is projected onto the discriminant space, and y( r i j ). Then, the distance m i j (i=1,...,M),(j =1,…,N).
mi j(i=1,…,M),(j=1,…,N)=g(y,y(ri j)) m i j (i=1,...,M),(j=1,...,N)=g(y,y(r i j ))
ここで、g( )は判別空間での距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。 Here, g( ) is a function that calculates the distance in the discriminant space. As the distance, for example, Mahalanobis distance, Euclidean distance, or the like can be used.
そして、mi j(i=1,…,M),(j=1,…,N)のうち、距離mi jが設定したある閾値よりも小さかった場合に測定対象Xがその領域に存在している確率を有していると判定し、すなわち、測定対象Xがその領域において検出されたと判定し、さらにこの閾値を細分化することで、かかる領域における存在確率(%)を特定することができる。 Then, when the distance m i j among m i j (i=1,..., M) and (j=1,..., N) is smaller than a certain threshold value set, the measurement target X exists in that area. That is, it is determined that the measurement target X is detected in the area, and the threshold is further subdivided to specify the existence probability (%) in the area. can be done.
以上の通り、本工程<3B>では、測定対象Xを検出するための特徴量として、スペクトル情報ssamすなわち分光情報を用い、このスペクトル情報ssamの形状に基づいて、撮像領域における測定対象Xの検出を行っていることから、「測定対象Xが背景の模様と似ている」場合、例えば、枯れた松葉の中にある「マツタケ」、葉っぱ上にいる「青虫」、砂浜上にいる「カレイやヒラメ」、木の枝にいる「クワガタ」や「カブトムシ」を測定対象Xとして検出する場合のように測定対象と背景とが同系色であったとしても、撮像領域から正確に検出することができる。さらに、「撮像領域において測定対象Xが正面や後方を向いている」場合、および、「測定対象Xが撮像領域からはみ出している」場合であっても、特徴量として形状情報を用いていないことから、測定対象Xを正確に検出することができる。 As described above, in step <3B>, the spectral information s sam, that is, the spectral information is used as the feature quantity for detecting the measurement target X, and based on the shape of this spectral information s sam , the measurement target X in the imaging region Therefore, when ``the object X to be measured resembles the pattern of the background'', for example, ``Matsutake'' in withered pine needles, ``Caterpillar'' on the leaf, and `` Even if the object to be measured and the background have the same color as in the case of detecting a flatfish or a flounder, or a stag beetle or a beetle on a tree branch as the object to be measured X, accurate detection can be made from the imaging area. can be done. Furthermore, even when "the object X to be measured faces the front or back in the imaging area" and even when "the object X to be measured protrudes from the imaging area", the shape information is not used as the feature amount. , the object X to be measured can be accurately detected.
<4B> 次いで、表示制御部605は、分析処理部604で、分光計測部10により撮像された撮像領域のうち、測定対象Xが存在していると判定された領域に対して、例えば、赤色等のマーキングを施すことで強調表示がなされた、可視化画像を作成する。その後、図1に示すように、この可視化画像を、表示部15を備えるディスプレイ70に表示させる(S7B)。ただし、図1では、表示部15に、測定対象Xとしての、カブトムシ、クワガタムシ等の昆虫が木に止まっている位置を、マーキングして強調することで特定している。
<4B> Next, the
また、可視化画像として、前記工程<2B>において取得された分光情報すなわちスペクトル情報ssamをディスプレイ70すなわち表示部15に表示させる場合には、この分光情報を、国際照明委員会CIEで規定された三刺激値すなわち、X,Y,Z値に変換し、その後、このX,Y,Z値を、モニタプロファイルを用いて、R,G,B値に変換した後に、このものを表示部15に供給することで、分光情報を可視化画像として表示することができる。
Further, when displaying the spectral information acquired in the step <2B>, that is, the spectral information s sam on the
なお、この可視化画像では、測定対象Xが存在していると判定された領域に対する、マーキングの他、例えば、マーキングの近位に測定対象Xが存在する存在確率(%)を表示することとしてもよいし、さらに、測定対象Xが存在する存在確率(%)に応じて、マーキングの色を変化させるようにしてもよい。 In this visualized image, in addition to the marking for the area where the measurement target X is determined to exist, for example, the presence probability (%) of the measurement target X existing in the vicinity of the marking can also be displayed. Alternatively, the color of the marking may be changed according to the existence probability (%) of the measurement object X existing.
以上のような、スマートフォン1を検出装置として用いた、工程<1B>~工程<4B>を経ることで、測定対象Xが存在すると推察される撮像領域における、測定対象Xの存在の有無、および、測定対象Xが存在している位置を検出することができる。
Through steps <1B> to <4B> using the
なお、スマートフォン1を検出装置として用いた撮像領域における測定対象Xの検出は、上記のような動物または植物の検出に適用できる他、例えば、宝石のような鉱物、雲および星座等の検出にも適用することができる。
Note that the detection of the measurement target X in the imaging area using the
[3)鑑定装置としての利用方法]
以下、前述したスマートフォン1を鑑定装置として用いた、測定対象Xとしてのカバン、財布、時計および宝石等の物品の真偽(真贋)や、経年劣化の程度を鑑定する鑑定方法を、図10等を用いて、以下に詳述する。
[3) Usage as appraisal device]
Hereinafter, an appraisal method for appraising the authenticity (authenticity) of articles such as bags, wallets, watches, and jewelry as measurement objects X and the degree of deterioration over time using the
このスマートフォン1を鑑定装置として用いた鑑定方法では、鑑定すべき測定対象Xを、分光計測部10を用いて撮像し、撮像された分光画像を用いて得られた分光情報に基づいて、測定対象Xの真偽または、経年劣化の程度の鑑定を行う。その後、この鑑定された内容をディスプレイ70に表示する。
In the appraisal method using the
<1C> まず、ユーザーは、入力部16の操作により、スマートフォン1を鑑定装置として用いるアプリケーションを起動させた後、このアプリケーションの指示に従って、必要に応じて条件等の選択を行う(S1C)。
<1C> First, the user activates an application that uses the
なお、アプリケーションの指示に従って入力する条件としては、例えば、鑑定する測定対象Xすなわち物品の種類、換言すれば測定対象Xの製品番号、ならびに、真偽または経年劣化の程度の鑑定の種類が挙げられる。このように鑑定する測定対象Xの製品番号を予め入力することで、スマートフォン1により撮像した撮像領域における測定対象Xの真偽または経年劣化の程度の判定を迅速に行うことができるが、その詳細については、後に説明する。
The conditions to be input according to the instructions of the application include, for example, the type of object X to be measured, that is, the type of article, in other words, the product number of the object X to be measured, and the type of appraisal such as the degree of authenticity or deterioration over time. . By inputting in advance the product number of the measurement object X to be appraised in this way, it is possible to quickly determine the authenticity or the degree of deterioration over time of the measurement object X in the imaging area imaged by the
<2C> 次いで、ユーザーは、入力部16の操作により、測定対象Xをスマートフォン1すなわち分光計測部10により撮像する入力指示を行い、この入力指示に基づいて、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して測定対象Xの撮像を行うことで、分光情報を取得する。
<2C> Next, the user operates the input unit 16 to give an input instruction to capture an image of the measurement object X using the
<2C-1> まず、入力部16における、ユーザーによる測定対象Xの撮像の入力指示に伴う開始信号の入力に従って、光源制御部601は、光源31を点灯させる(S2C)。
<2C-1> First, the light
この光源31の点灯により、光源31から出射された照明光が、測定対象Xに対して、照射される。そして、照射された光が測定対象Xにより反射され、この反射された光が入射光として分光部41に入射する。
When the
<2C-2> 次いで、分光制御部602は、記憶部17に記憶されているV-λデータに基づいて、出射させる分光波長領域すなわち特定波長領域に対応する駆動電圧の電圧値(入力値)を取得する。そして、取得した電圧値を、分光部41としてのファブリーペローエタロンフィルターの静電アクチュエーター45に印加させるために指令信号を出力する(S3C)。
<2C-2> Next, based on the V-λ data stored in the
これにより、測定対象Xから分光部41に入射光として入射された光のうち、特定波長領域を有する光が出射光として、選択的に撮像素子21側に向かって出射される。
As a result, of the light that has entered the
なお、分光制御部602は、分光部41により特定波長領域を有する光を出射させるのに先立って、分光部41のキャリブレーションを行う調整処理を施すことが好ましい。これにより、光源31の分光スペクトルsrefを取得する。
It is preferable that the
<2C-3> 次いで、分光画像取得部603は、撮像素子21の作動を制御することで、分光部41から出射光として出射された、特定波長領域を有する光を、分光画像として撮像素子21により取得する。すなわち、測定対象Xを反射した反射光のうち、特定波長領域を有する光における光量測定データ(受光量)を分光画像として、撮像素子21により取得する。そして、分光画像取得部603は、取得された分光画像を、かかる分光画像に対応する測定波長領域すなわち特定波長領域とともに記憶部17に記憶させる(S4C)。
<2C-3> Next, the spectral image acquisition unit 603 controls the operation of the
このような分光画像の取得方法では、分光部41は、測定対象Xと撮像素子21との間において、撮像素子21の受光光の光軸上に配置される。これにより、分光部41で測定対象Xにより反射された光が有する特定波長領域の光のみが透過され、この特定波長領域における光の強度が分光画像として撮像素子21により分光測定される。
In such a spectroscopic image acquisition method, the
<2C-4> 次いで、1回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の後に、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得が必要か否かを、前記工程<1C>において、ユーザーによって選択された条件等に基づいて判定する。すなわち、1回目の特定波長領域とは異なる2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を、続けて取得する必要があるのか否かを判定する(S5C)。 <2C-4> Next, after obtaining a spectral image with light having a specific wavelength region for the first time, is it necessary to obtain a spectral image for a second time with light having a specific wavelength region different from the first specific wavelength region? Whether or not is determined based on the conditions selected by the user in step <1C>. That is, it is determined whether or not it is necessary to continuously acquire spectral images of light having a second specific wavelength region different from the first specific wavelength region (S5C).
この判定(S5C)において、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像の取得の必要がある場合には、1回目の特定波長領域を有する光に代わり、2回目の特定波長領域を有する光について、前記工程<2C-2>~本工程<2C-4>を繰り返して実施する。すなわち、静電アクチュエーター45の固定電極412と可動電極422との間に印加させる電圧値を変化させて2回目の特定波長領域に設定した後、前記工程<2C-2>~本工程<2C-4>を繰り返して実施する。これにより、2回目の特定波長領域を有する光における分光画像を取得する。このような2回目の特定波長領域、すなわち、異なる特定波長領域を有する光における分光画像の取得を、1、2~n回目まで、繰り返して実施する。上記の通り、前記工程<2C-2>~本工程<2C-4>を繰り返して実施する。そして、1、2~n回目において、それぞれ取得した各特定波長領域を有する光において取得された分光画像を重畳する。これにより、分光情報を、分光画像に含まれる各画素に対応した、各特定波長領域と光強度との関係を示すスペクトル情報ssamとして得ることができる。
In this determination (S5C), if it is necessary to acquire a spectral image in the light having the second specific wavelength region, instead of the light having the first specific wavelength region, the light having the second specific wavelength region , the steps <2C-2> to <2C-4> are repeated. That is, after changing the voltage value applied between the fixed
すなわち、スペクトル情報ssamは、図8では、可視光領域である400nm以上760nm以下の測定波長領域における、均等な波長の幅でn分割された各特定波長領域と光強度との関係を表すグラフとして表され、このグラフすなわちスペクトル情報ssamがM行×N列の画素毎に有している分光情報として得られることとなる。 That is, in FIG. 8, the spectrum information s sam is a graph showing the relationship between each specific wavelength region divided into n by a uniform wavelength width in the measurement wavelength region of 400 nm or more and 760 nm or less, which is the visible light region, and the light intensity. , and this graph, that is, spectral information s sam is obtained as spectral information possessed by each pixel of M rows×N columns.
なお、前記工程<2C-2>~本工程<2C-4>を繰り返す回数n、すなわち、測定波長領域を、均等な幅で分割して得られる特定波長領域の数nは、特に限定されないが、10以上20以下であることが好ましく、12であることがより好ましい。これにより、優れた精度でスペクトル情報ssamを取得することができる。 Note that the number n of repetitions of steps <2C-2> to this step <2C-4>, that is, the number n of specific wavelength regions obtained by dividing the measurement wavelength region into equal widths is not particularly limited. , preferably 10 or more and 20 or less, more preferably 12. Thereby, spectral information s sam can be obtained with excellent accuracy.
一方、次の波長を有する光における分光画像を取得する必要がない場合には、分光計測部10による分光画像の取得を終了し、次工程<3C>に移行する。
On the other hand, if it is not necessary to acquire a spectral image for light having the next wavelength, acquisition of a spectral image by the
<3C> 次いで、分析処理部604は、記憶部17に記憶された、測定対象Xの分光画像および特定波長領域、すなわち、スペクトル情報ssamに基づいて、分光画像の分析を実施する(S6C)。
<3C> Next, the
換言すれば、分析処理部604は、前記工程<2C>において記憶部17に記憶された、スペクトル情報ssamを取得する。その後、分光情報としてのスペクトル情報ssamを、特徴量として用い、データベースと比較する分析処理を実施することで、撮像された測定対象Xの鑑定を実施する。
In other words, the
具体的には、スペクトル情報ssamと、光源31の分光スペクトルsrefとから、測定対象Xの反射率r=ssam/srefを算出する。
Specifically, the reflectance r=s sam /s ref of the measurement object X is calculated from the spectrum information s sam and the spectral spectrum s ref of the
そして、分析処理部604は、記憶部17に予め記憶された群i=1,…,Mに対応したデータriのうちから、測定対象Xの真正品(i=x)に相当する反射率riを取得し、riを用いて測定対象Xの反射率rが真正品の反射率riに対して同等であるか否かを判別することで、測定対象Xを鑑定する。
Then, the
より詳しくは、まず、各群を判別するのに適した判別空間への射影関数f(・)を特定の判別基準に基づき生成する。なお、この判別基準としては、例えば、フィッシャー判別基準、最小二乗基準等が挙げられる。 More specifically, first, a projection function f(·) onto a discriminant space suitable for discriminating each group is generated based on a specific discriminant criterion. Note that the discrimination criteria include, for example, the Fisher discrimination criteria and the least squares criteria.
そして、鑑定の種類が、物品の真偽である場合、測定対象Xの反射率rを判別空間に射影し、yとする。 Then, when the type of appraisal is the authenticity of an article, the reflectance r of the object X to be measured is projected onto the discriminant space to be y.
y=f(r) y = f(r)
同様に、新品の真正品(i=x)のデータriについても、判別空間に投影し、y(ri)とする。そして、測定対象Xの判別空間上の位置yと、真正品(i=x)との判別空間での距離mi(i=x)を計算する。 Similarly, the data r i of a brand-new genuine product (i=x) is also projected onto the discriminant space to be y(r i ). Then, the distance m i (i=x) in the discriminant space between the position y of the measurement target X in the discriminant space and the genuine product (i=x) is calculated.
mi(i=x)=g(y,y(ri)) m i (i=x)=g(y,y(r i ))
ここで、g( )は判別空間での距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。 Here, g( ) is a function that calculates the distance in the discriminant space. As the distance, for example, Mahalanobis distance, Euclidean distance, or the like can be used.
そして、mi(i=x)の大きさが、設定した閾値よりも小さかった場合に測定対象が真正品であると判定し、さらにこの閾値を細分化することで、測定対象Xが真正品であることの確率(%)を特定することができる。 Then, when the magnitude of m i (i=x) is smaller than a set threshold, it is determined that the object to be measured is a genuine product. The probability (%) of being
また、鑑定の種類が、物品の経年劣化の程度である場合、測定対象Xの反射率rを判別空間に射影し、yとする。 If the type of appraisal is the degree of deterioration over time of an article, the reflectance r of the object X to be measured is projected onto the discriminant space to be y.
y=f(r) y = f(r)
同様に、劣化の程度ごとに取得した真正品(i=1,…,M)のデータriについても、判別空間に投影し、y(ri)とする。そして、測定対象Xの判別空間上の位置yと、劣化の程度に応じた真正品(i=1,…,M)との判別空間での距離mi(i=1,…,M)を計算する。 Similarly , the data r i of genuine products (i=1, . Then, the distance m i (i=1,...,M) in the discriminant space between the position y of the measurement object X in the discriminant space and the genuine product (i=1,...,M) according to the degree of deterioration is calculate.
mi(i=1,…,M)=g(y,y(ri)) m i (i=1,…,M)=g(y,y(r i ))
ここで、y(ri)は真正品に属するデータの判別空間上での位置の集合、すなわち、y(ri)={y(ri 1),…,y(ri N)}(式中、Nは、群iに属するデータの数を表す。)であり、また、g(a,b)は判別空間でのaとbとの距離を算出する関数である。また、距離としては、例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いることができる。 Here, y(r i ) is a set of positions on the discriminant space of data belonging to genuine products, that is, y(r i )={y(r i 1),...,y(r i N )} ( In the formula, N represents the number of data belonging to group i), and g(a,b) is a function for calculating the distance between a and b in the discriminant space. As the distance, for example, Mahalanobis distance, Euclidean distance, or the like can be used.
そして、mi(i=1,…,M)の大きさが、設定した閾値よりも小さかった場合に測定対象が属する群iで指定した経年劣化の程度であると鑑定することができる。 Then, if the magnitude of m i (i=1, .
<4C> 次いで、表示制御部605は、分析処理部604で特定された測定対象Xの情報を可視化画像として作成し、その後、この可視化画像を、表示部15を備えるディスプレイ70に表示させる(S7C)。
<4C> Next, the
また、可視化画像として、前記工程<2C>において取得された分光情報すなわちスペクトル情報ssamをディスプレイ70すなわち表示部15に表示させる場合には、この分光情報を、国際照明委員会CIEで規定された三刺激値すなわち、X,Y,Z値に変換し、その後、このX,Y,Z値を、モニタプロファイルを用いて、R,G,B値に変換した後に、このものを表示部15に供給することで、分光情報を可視化画像として表示することができる。
Further, when displaying the spectral information acquired in step <2C>, that is, the spectral information s sam on the
この可視化画像には、鑑定がなされた測定対象Xの画像の他、鑑定の区分が測定対象Xの真偽である場合には、測定対象Xが真正品であるか否かの判定結果、さらには、真正品である確率(%)等の情報が表示され、また、鑑定の区分が測定対象Xの経年劣化の程度である場合には、測定対象Xの劣化の程度(%)、さらには、それに基づく査定価格等の情報が表示される。なお、鑑定の区分が測定対象Xの真偽である場合に、この鑑定により測定対象Xが真正品であるとの鑑定結果が得られたときには、自動的に、測定対象Xの経年劣化の程度の鑑定に移行するようにしてもよい。 In this visualized image, in addition to the image of the measured object X that has been appraised, if the classification of the appraisal is the authenticity of the measured object X, the determination result of whether or not the measured object X is genuine, , information such as the probability (%) of authenticity is displayed, and if the appraisal classification is the degree of deterioration over time of the measurement object X, the degree of deterioration (%) of the measurement object X, , and information such as the assessed price based on it is displayed. If the classification of the appraisal is the authenticity of the object X to be measured, and the appraisal results indicate that the object to be measured X is genuine, the degree of deterioration over time of the object X to be measured is automatically determined. You may make it shift to appraisal of.
以上のような、スマートフォン1を鑑定装置として用いた、工程<1C>~工程<4C>を経ることで、測定対象Xの鑑定が実施される。
The appraisal of the object X to be measured is performed through steps <1C> to <4C> using the
なお、スマートフォン1を鑑定装置として用いた測定対象Xの鑑定は、上記のようなカバン、財布、時計および宝石等の物品に適用できる他、測定対象Xの真偽に鑑定装置を用いた場合、動物、植物、雲および星座等の特定にも適用することができる。
Note that the appraisal of the object X to be measured using the
さらに、本実施形態では、分光情報として、測定対象Xの反射率を用いて、測定対象Xの特定を行う場合について説明したが、これに限定されず、例えば、測定対象Xの透過率、吸光度や、クベルカ・ムンク変換データ等を分光情報として用いた場合においても、測定対象Xの特定を行うことが可能である。 Furthermore, in the present embodiment, the case of specifying the measurement object X using the reflectance of the measurement object X as the spectral information has been described, but the present invention is not limited to this. Alternatively, the measurement target X can be specified even when Kubelka-Munk transform data or the like is used as the spectral information.
また、本実施形態では、分光計測部10は、分光カメラとして、光源31と、分光部41と、撮像素子21とを備える場合について説明したが、分光計測部10は、これらのうち、光源31が省略されたものであってもよい。この場合、分光計測部10は、分光計測部10により分光画像を撮像する前記工程<2A>、<2B>、<2C>では、測定対象Xに対する光の照射は、太陽や室内照明等の外光により実施される。
Further, in the present embodiment, the
さらに、本実施形態では、本発明の情報システムが、情報端末単独で完結しているものとして、スマートフォン1を一例にして説明したが、このような情報端末としては、スマートフォン1に限定されず、例えば、タブレット端末、ノート型パソコン、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、車載用のモニター、ドライブレコーダー等であってもよい。なお、本実施形態のように、本発明の情報システムを、情報端末単独で完結している構成のものとすることで、オフラインでの使用を実現することが可能であるため、通信状況が不安定な場所であっても利用可能となる。
Furthermore, in the present embodiment, the information system of the present invention is described as being completed by an information terminal alone, and the
また、本実施形態では、入力部16がタッチパネルで構成される場合について説明したが、これに限定されず、入力部16は、スマートフォン1の筐体に設けられた操作用ボタンであってもよいし、スマートフォン1が備えるマイクを介して音声により入力がなされるものであってもよいし、これらが組み合わされたものであってもよい。
Further, in the present embodiment, a case where the input unit 16 is configured by a touch panel has been described, but the present invention is not limited to this, and the input unit 16 may be operation buttons provided on the housing of the
ここで、上記の通り、分光カメラすなわち分光計測部10を用いて、分光情報すなわちスペクトル情報ssamを得るには、複数の特定波長領域を有する光における分光画像の取得を、1)測定対象Xの種類を特定する電子図鑑として用いた場合、前記工程<2A-2>~前記工程<2A-4>を、2)撮像した撮像領域から測定対象Xを検出する検出装置として用いた場合、前記工程<2B-2>~前記工程<2B-4>を、3)測定対象Xとしての物品を鑑定する鑑定装置として用いた場合、前記工程<2C-2>~前記工程<2C-4>をそれぞれ繰り返して、図8に示すように、n回目まで実施し、さらに、取得されたn個の特定波長領域における分光画像を重畳する必要がある。
Here, as described above, in order to obtain spectral information, that is, spectral information s sam using the spectroscopic camera, that is, the
したがって、ユーザーによる入力指示に伴う入力部16における開始信号の入力に基づいて、各特定波長領域を有する複数すなわちn個の分光画像を順次取得した後に、これら分光画像を重畳することで1つの分光情報を得る手法では、1つの分光情報すなわちスペクトル情報ssamを1つのフレームとしたとき、1つのフレームを取得するのに長時間を要する。そのため、スマートフォン1を把持するユーザーによる手振れ等に起因して、取得された分光情報に画像ズレが生じると言う問題が生じる。
Therefore, based on the input of the start signal in the input unit 16 according to the user's input instruction, after sequentially acquiring a plurality of, i.e., n spectral images having each specific wavelength region, these spectral images are superimposed to form one spectral image. In the method of obtaining information, it takes a long time to obtain one frame when one piece of spectral information, that is, spectral information s sam is defined as one frame. Therefore, there is a problem that image deviation occurs in the acquired spectral information due to camera shake or the like of the user holding the
これに対して、本発明では、図11に示すように、制御部60は、ユーザーによる入力指示に伴う入力部16における開始信号の入力前に、分光計測部10の作動を制御して、所定の特定波長領域における分光画像を取得し、かつ、入力部16における開始信号の入力後に、分光計測部10の作動を制御して、開始信号の入力前に取得されていない特定波長領域における分光画像を取得し、さらに、記憶部17は、入力部16における開始信号の入力前および入力後にそれぞれ取得された分光画像を記憶するよう構成されている。これにより、1つの分光情報すなわち1つのフレームが、開始信号の入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳することで得られるようになっている。
On the other hand, in the present invention, as shown in FIG. 11, the
このように、本発明では、入力部16における開始信号の入力前に、予め分光計測部10を作動させて所定の特定波長領域における分光画像を取得し、さらに、この入力前に取得された分光画像を記憶部17に記憶させるように構成されている。そして、入力部16における開始信号の入力後に、開始信号の入力前に取得されていない特定波長領域における分光画像を取得し、その後、入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳することで1つの分光情報すなわち1つのフレームを得るようになっている。
Thus, in the present invention, before inputting the start signal in the input unit 16, the
したがって、1つの分光情報を得る際に用いられる、各分光画像が取得される時間と、開始信号が入力された時間との離間時間のうち、この離間時間が最長となる最長離間時間を、従来のように、開始信号の入力の後に全ての分光画像を取得する場合と比較して、短く設定することが可能となる。そのため、得られた分光情報に、ユーザーによる手振れ等に起因した、画像ズレが生じるのを的確に抑制または防止することができる。 Therefore, among the intervals between the time at which each spectral image is acquired and the time at which the start signal is input, which are used to obtain one piece of spectral information, the longest interval is conventionally , it is possible to set a shorter time than when all spectral images are acquired after the start signal is input. Therefore, it is possible to accurately suppress or prevent image deviation in the obtained spectral information due to camera shake or the like by the user.
そこで、以下では、入力部16における開始信号の入力前に取得された分光画像と、その入力後に取得された分光画像とを用いて、分光画像を生成する画像処理方法について説明する。 Therefore, an image processing method for generating a spectral image using a spectral image acquired before the input of the start signal in the input unit 16 and a spectral image acquired after the input will be described below.
[画像処理方法]
この画像処理方法は、スマートフォン1を用いて、測定対象Xが有する固有の分光情報を取得する際に用いられる方法であり、入力部16における開始信号の入力前に、所定の特定波長領域における分光画像を取得し、その入力前に取得された分光画像を記憶部17に記憶する第1取得工程と、入力部16における開始信号の入力後に、開始信号の入力前に取得されていない特定波長領域における分光画像を取得し、その入力後に取得された分光画像を記憶部17に記憶する第2取得工程と、開始信号の入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳することで1つの分光情報を得る重畳工程とを有するが、以下、図11、図12等を用いて詳述する。
[Image processing method]
This image processing method is a method used when acquiring spectroscopic information unique to the measurement object X using the
<1D> まず、図11、図12に示すように、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して、入力部16における開始信号の入力に先立って、所定の特定波長領域における分光画像を取得し、その後、開始信号の入力前に取得された分光画像を記憶部17に記憶する(第1取得工程;S1D)。 <1D> First, as shown in Figs. A spectral image in the region is acquired, and then the spectral image acquired before the input of the start signal is stored in the storage unit 17 (first acquisition step; S1D).
なお、分光計測部10の作動による分光画像の取得は、例えば、前述した1)電子図鑑としての利用方法において説明した前記工程<2A-2>~前記工程<2A-4>により行うことができる。
Acquisition of the spectroscopic image by the operation of the
また、開始信号の入力に先立って取得する、所定の特定波長領域における分光画像の数は、特に限定されず、ユーザーによる入力部16の操作で予め条件等を入力する際に決定されていればよいが、本工程<1D>において開始信号の入力前に取得された分光画像を得るのに要する時間と、後工程<3D>において開始信号の入力後に取得された分光画像を得るのに要する時間との合計の時間をAとし、本工程<1D>において開始信号の入力前に取得された分光画像を得るのに要する時間をBとしたとき、B/Aが好ましくは0.25以上0.75以下、より好ましくは0.45以上0.55以下に設定されるように、本工程<1D>において開始信号の入力前に取得する分光画像の数が決定される。 In addition, the number of spectroscopic images in a predetermined specific wavelength region to be acquired prior to the input of the start signal is not particularly limited, as long as it is determined when the user inputs conditions etc. in advance by operating the input unit 16. Good, but the time required to obtain the spectroscopic image acquired before the input of the start signal in this step <1D> and the time required to obtain the spectroscopic image acquired after the input of the start signal in the post-step <3D> and B is the time required to obtain the spectroscopic image acquired before the input of the start signal in this step <1D>, B/A is preferably 0.25 or more and 0.25 The number of spectroscopic images to be acquired before inputting the start signal in step <1D> is determined so that it is set to 75 or less, more preferably 0.45 or more and 0.55 or less.
B/Aが前記関係を満足するように、開始信号の入力前に取得する分光画像の数を決定することで、1つの分光情報を得る際に用いられる、各分光画像が取得される時間と、開始信号が入力された時間との離間時間のうち、この離間時間が最長となる最長離間時間を、短く設定することが可能となると言う効果をより顕著に発揮させることができる。したがって、得られた分光情報に、画像ズレが生じるのをより的確に抑制または防止することができる。 By determining the number of spectral images to be acquired before inputting the start signal so that B/A satisfies the above relationship, the time at which each spectral image is acquired, which is used when obtaining one piece of spectral information, and , the longest separation time, which is the longest separation time among the separation times from the time when the start signal is input, can be set to be shorter. Therefore, it is possible to more accurately suppress or prevent image deviation from occurring in the obtained spectral information.
<2D> 次いで、制御部60は、ユーザーによる入力部16の操作による分光カメラによる画像取得の入力指示の有無、換言すれば、分光カメラのシャッターが押されたか否かを判定する(S2D)。
<2D> Next, the
この判定(S2D)において、ユーザーによる入力部16の操作により分光カメラのシャッターが押されなかった場合には、前記工程<1D>を繰り返して実施する。これにより、所定の特定波長領域における分光画像の取得が継続的に実施される。 In this determination (S2D), if the shutter of the spectroscopic camera is not pressed by the user's operation of the input unit 16, the above step <1D> is repeated. Thereby, acquisition of spectral images in a predetermined specific wavelength region is continuously performed.
なお、前記工程<1D>を繰り返して実施する場合、前回の工程<1D>で記憶部17に記憶された分光画像を削除しておくのが好ましい。これにより、不要となった分光画像が記憶部17に残存してしまうのを確実に防止することができる。
In addition, when performing the step <1D> repeatedly, it is preferable to delete the spectroscopic image stored in the
これに対して、ユーザーによる入力部16の操作により分光カメラのシャッターが押された場合には、入力部16の操作による入力指示に伴う開始信号の入力に基づいて、前記工程<1D>の繰り返しを中止し、次工程<3D>に移行する。 On the other hand, when the user presses the shutter of the spectroscopic camera by operating the input unit 16, the step <1D> is repeated based on the input of the start signal accompanying the input instruction by operating the input unit 16. , and proceed to the next step <3D>.
<3D> 次いで、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して、開始信号の入力前に取得されていない特定波長領域における分光画像を取得し、その後、開始信号の入力後に取得された分光画像を記憶部17に記憶する(第2取得工程;S3D)。
<3D> Next, the
なお、分光計測部10の作動による分光画像の取得は、例えば、前述した1)電子図鑑としての利用方法において説明した前記工程<2A-2>~前記工程<2A-4>により行うことができる。
Acquisition of the spectroscopic image by the operation of the
また、本実施形態では、図11において、前記工程<1D>で取得される分光画像の特定波長領域が短波長側であり、本工程<3D>で取得される分光画像の特定波長領域が長波長側である組み合わせである場合、すなわち、前記工程<1D>および本工程<3D>において、複数の特定波長領域における分光画像を、低波長領域を有するものから高波長領域を有するものまで順次取得する場合について例示したが、前記工程<1D>および本工程<3D>で、それぞれ取得する分光画像の特定波長領域は、前記工程<1D>と本工程<3D>とで重複していなければ、特に限定されるものではない。具体的には、例えば、前記工程<1D>で取得される分光画像の特定波長領域が長波長側であり、本工程<3D>で取得される分光画像の特定波長領域が短波長側である組み合わせ、また、前記工程<1D>で取得される分光画像の特定波長領域が中心波長近辺であり、本工程<3D>で取得される分光画像の特定波長領域が短波長側および長波長側である組み合わせ、さらには、この組み合わせと逆の関係となっている組み合わせであってもよいし、前記工程<1D>および本工程<3D>で取得される分光画像の特定波長領域がランダムとなっている組み合わせ等であってもよい。 Further, in the present embodiment, in FIG. 11, the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <1D> is on the short wavelength side, and the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <3D> is on the long wavelength side. In the case of a combination on the wavelength side, that is, in the step <1D> and the present step <3D>, spectral images in a plurality of specific wavelength regions are sequentially acquired from those having a low wavelength region to those having a high wavelength region. Although the case of doing is exemplified, if the specific wavelength regions of the spectroscopic images respectively acquired in the step <1D> and the main step <3D> do not overlap in the step <1D> and the main step <3D>, It is not particularly limited. Specifically, for example, the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <1D> is on the long wavelength side, and the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <3D> is on the short wavelength side. In addition, the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <1D> is near the center wavelength, and the specific wavelength region of the spectral image obtained in step <3D> is on the short wavelength side and the long wavelength side A certain combination, further, a combination having an inverse relationship with this combination may be used, and the specific wavelength regions of the spectral images acquired in the step <1D> and the present step <3D> are random. Any combination may be used.
<4D> 次いで、制御部60は、分光計測部10すなわち分光カメラの作動を制御して、開始信号の入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳する(重畳工程;S4D)。
<4D> Next, the
これにより、1つの分光情報を、各特定波長領域と光強度との関係を示すスペクトル情報ssamとして得ることができる。 Thereby, one piece of spectral information can be obtained as spectral information s sam indicating the relationship between each specific wavelength region and light intensity.
また、開始信号の入力前に取得された分光画像と、開始信号の入力後に取得された分光画像とを重畳することで1つの分光情報が生成されるため、各分光画像が取得される時間と、開始信号が入力された時間との離間時間のうち、この離間時間が最長となる最長離間時間を、従来のように、開始信号の入力の後に全ての分光画像を取得する場合と比較して、短く設定することが可能となる。そのため、得られた分光情報は、ユーザーによる手振れ等に起因した、画像ズレが生じるのが的確に抑制または防止されたものであると言うことができる。 In addition, since one piece of spectral information is generated by superimposing the spectral image acquired before the input of the start signal and the spectral image acquired after the input of the start signal, the time at which each spectral image is acquired and , the longest separation time, which is the longest separation time from the time when the start signal is input, compared to the conventional case where all spectral images are acquired after the start signal is inputted. , can be set shorter. Therefore, it can be said that the obtained spectral information is accurately suppressed or prevented from causing image deviation due to hand shake or the like by the user.
以上のような工程<1D>~<4D>を経ることで、画像ズレが生じるのが的確に抑制または防止された分光情報すなわちスペクトル情報ssamを取得することができる。 Through steps <1D> to <4D> as described above, it is possible to acquire spectral information, that is, spectral information s sam in which the occurrence of image shift is accurately suppressed or prevented.
<<第2実施形態>>
次に、本発明の情報システムの第2実施形態について説明する。
<<Second Embodiment>>
Next, a second embodiment of the information system of the present invention will be described.
図13は、本発明の情報システムの第2実施形態が適用されたスマートフォンと分光計測部との概略構成を示すブロック図である。 FIG. 13 is a block diagram showing a schematic configuration of a smartphone to which the second embodiment of the information system of the present invention is applied and a spectrometer.
以下、第2実施形態の情報システムについて、前記第1実施形態の情報システムとの相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。 In the following, the information system of the second embodiment will be described with a focus on differences from the information system of the first embodiment, and the description of the same items will be omitted.
図13に示す第2実施形態の情報システムは、情報端末としてのスマートフォン1の他に、さらに分光計測部10を独立して備え、この分光計測部10が分光カメラとしての機能を発揮すること以外は、前記第1実施形態の情報システムと同様である。すなわち、第2実施形態の情報システムでは、本発明の情報システムが、情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、情報端末としてのスマートフォン1と、分光カメラとしての分光計測部10とを有している。
The information system of the second embodiment shown in FIG. 13 includes a
第2実施形態の情報システムでは、図13に示すように、スマートフォン1は、内部における分光計測部10の配置が省略されており、これに代えて、分光計測部10は、分光カメラとしてスマートフォン1の外部に独立して設けられており、その作動がスマートフォン1により制御可能なように構成されている。なお、スマートフォン1と分光計測部10との電気的な接続による、スマートフォン1による分光計測部10の制御は、有線および無線のいずれであってもよい。
In the information system of the second embodiment, as shown in FIG. 13 , the
かかる構成の第2実施形態の情報システムでは、分光計測部10による測定対象Xを含む画像の取得と、スマートフォン1による測定対象Xを特定するための条件の設定等の操作とを、独立して実施することができる。そのため、情報システムの操作性の向上を図ることができる。
In the information system of the second embodiment having such a configuration, acquisition of an image including the measurement target X by the
また、スマートフォン1に、アプリケーションをインストールするとともに、分光計測部10を接続することで、本発明の情報システムを利用することができ、分光計測部10を備えないスマートフォン1を用い得るため汎用性に優れる。
In addition, by installing an application on the
さらに、本発明の情報システムを、スマートフォン1と分光計測部10とで完結している構成のものとすることで、スマートフォン1と分光計測部10との通信以外は、オフラインでの使用が可能であるため、通信状況が不安定な場所であっても利用可能となる。
Furthermore, by configuring the information system of the present invention to have a configuration in which the
このような第2実施形態の情報システムによっても、前記第1実施形態と同様の効果が得られる。 The same effects as those of the first embodiment can be obtained by the information system of the second embodiment as described above.
また、本実施形態では、本発明の情報システムが、情報端末としてのスマートフォン1と、分光カメラとしての分光計測部10とを有する場合について説明したが、本発明の情報システムは、スマートフォン1に代えて、情報端末がタブレット端末等で構成されていてもよいし、スマートフォン1すなわち情報端末がサーバー等で構成されるものであってもよい。
Further, in the present embodiment, the information system of the present invention has the
<<第3実施形態>>
次に、本発明の情報システムの第3実施形態について説明する。
<<Third Embodiment>>
Next, a third embodiment of the information system of the present invention will be described.
図14は、本発明の情報システムの第3実施形態が適用されたスマートフォンと外部表示部との概略構成を示すブロック図である。 FIG. 14 is a block diagram showing a schematic configuration of a smartphone to which the third embodiment of the information system of the invention is applied and an external display unit.
以下、第3実施形態の情報システムについて、前記第1実施形態の情報システムとの相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。 In the following, the information system of the third embodiment will be described with a focus on differences from the information system of the first embodiment, and descriptions of the same items will be omitted.
図14に示す第3実施形態の情報システムは、情報端末としてのスマートフォン1の他に、さらに外部表示部18を独立して備え、この外部表示部18がスマートフォン1の外部の表示部としての機能を発揮すること以外は、前記第1実施形態の情報システムと同様である。すなわち、第3実施形態の情報システムでは、本発明の情報システムが、情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、情報端末としてのスマートフォン1と、外部表示部18とを有している。
The information system of the third embodiment shown in FIG. 14 includes an
第3実施形態の情報システムは、図14に示すように、スマートフォン1が備える表示部15の他に、さらに、スマートフォン1の外部に独立して設けられた外部表示部18を備えており、外部表示部18の作動がスマートフォン1により制御可能なように構成されている。なお、スマートフォン1と外部表示部18との電気的な接続による、スマートフォン1による外部表示部18の制御は、有線および無線のいずれであってもよい。
As shown in FIG. 14, the information system of the third embodiment includes, in addition to the display unit 15 provided in the
かかる構成の第3実施形態の情報システムでは、外部表示部18における画像の操作者による確認と、スマートフォン1による測定対象Xを特定するための条件の設定等の操作とを、独立して実施することができるため、情報システムの操作性の向上を図ることができる。
In the information system of the third embodiment having such a configuration, confirmation by the operator of the image on the
また、本発明の情報システムを、スマートフォン1と外部表示部18とで完結している構成のものとすることで、スマートフォン1と外部表示部18との通信以外は、オフラインでの使用が可能であるため、通信状況が不安定な場所であっても利用可能となる。
In addition, by configuring the information system of the present invention to be completed with the
また、外部表示部18としては、モバイルノートPC、タブレット端末およびヘッドアップディスプレイ(HUD)、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)等が挙げられるが、中でも、ヘッドマウントディスプレイであることが好ましい。ヘッドマウントディスプレイによれば、拡張現実(AR)において、例えば、測定対象Xの特定された結果や、測定対象Xが存在すると推察される位置等を表示することができ、さらに、ハンズフリーでの利用が可能であるため、情報システムの操作性の更なる向上を図ることができる。
Examples of the
このような第3実施形態の情報システムによっても、前記第1実施形態と同様の効果が得られる。 The same effects as those of the first embodiment can be obtained by the information system of the third embodiment as described above.
<<第4実施形態>>
次に、本発明の情報システムの第4実施形態について説明する。
<<Fourth Embodiment>>
Next, a fourth embodiment of the information system of the present invention will be described.
図15は、本発明の情報システムの第4実施形態が適用されたスマートフォンと分光計測部と外部表示部との概略構成を示すブロック図である。 FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration of a smartphone, a spectroscopic measurement section, and an external display section to which the fourth embodiment of the information system of the present invention is applied.
以下、第4実施形態の情報システムについて、前記第1実施形態の情報システムとの相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。 In the following, the information system of the fourth embodiment will be described with a focus on differences from the information system of the first embodiment, and the description of the same items will be omitted.
図15に示す第4実施形態の情報システムは、情報端末としてのスマートフォン1の他に、さらに分光計測部10と外部表示部18とを独立して備え、分光計測部10が分光カメラとしての機能を発揮し、外部表示部18がスマートフォン1の外部の表示部としての機能を発揮すること以外は、前記第1実施形態の情報システムと同様である。すなわち、第3実施形態の情報システムでは、本発明の情報システムが、情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、情報端末としてのスマートフォン1と、分光計測部10と、外部表示部18とを有している。
The information system of the fourth embodiment shown in FIG. 15 further includes a
第4実施形態の情報システムでは、図15に示すように、スマートフォン1は、内部における分光計測部10の配置が省略されており、これに代えて、分光計測部10は、分光カメラとしてスマートフォン1の外部に独立して設けられており、その作動がスマートフォン1により制御可能なように構成されている。さらに、スマートフォン1が備える表示部15の他に、さらに、スマートフォン1の外部に独立して設けられた外部表示部18を備えており、外部表示部18の作動がスマートフォン1により制御可能なように構成されている。
In the information system of the fourth embodiment, as shown in FIG. 15, the
なお、スマートフォン1と分光計測部10との電気的な接続による、スマートフォン1による分光計測部10の制御、ならびに、スマートフォン1と外部表示部18との電気的な接続による、スマートフォン1による外部表示部18の制御は、それぞれ、有線および無線のいずれであってもよい。
Control of the
かかる構成の第4実施形態の情報システムでは、分光計測部10による測定対象Xを含む画像の取得と、外部表示部18における画像の操作者による確認と、スマートフォン1による測定対象Xを特定するための条件の設定等の操作とを、独立して実施することができるため、情報システムの操作性の向上を図ることができる。
In the information system of the fourth embodiment having such a configuration, acquisition of an image including the measurement object X by the
また、スマートフォン1に、アプリケーションをインストールするとともに、分光計測部10と外部表示部18とを接続することで、本発明の情報システムを利用することができ、分光計測部10を備えないスマートフォン1を用い得るため汎用性に優れる。
Further, by installing an application on the
さらに、本発明の情報システムを、スマートフォン1と分光計測部10と外部表示部18とで完結している構成のものとすることで、スマートフォン1と分光計測部10と外部表示部18との通信以外は、オフラインでの使用が可能であるため、通信状況が不安定な場所であっても利用可能となる。
Furthermore, by configuring the information system of the present invention to have a configuration in which the
また、外部表示部18としては、モバイルノートPC、タブレット端末およびヘッドアップディスプレイ(HUD)、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)等が挙げられるが、中でも、ヘッドマウントディスプレイであることが好ましい。ヘッドマウントディスプレイによれば、拡張現実(AR)において、例えば、測定対象Xの特定された結果や、測定対象Xが存在すると推察される位置等を表示することができ、さらに、ハンズフリーでの利用が可能であるため、情報システムの操作性の更なる向上を図ることができる。
Examples of the
このような第4実施形態の情報システムによっても、前記第1実施形態と同様の効果が得られる。 The same effects as those of the first embodiment can be obtained by the information system of the fourth embodiment as described above.
また、本実施形態では、本発明の情報システムが、情報端末としてのスマートフォン1と、分光カメラとしての分光計測部10と、ヘッドマウントディスプレイのような外部表示部18とを有する場合について説明したが、本発明の情報システムは、スマートフォン1に代えて、情報端末としてタブレット端末等を備えるものであってもよいし、スマートフォン1すなわち情報端末に代えて、サーバー等を備えるものであってもよい。
Further, in the present embodiment, the case where the information system of the present invention includes the
また、本実施形態では、本発明の情報システムは、図15に示すように、分光計測部10と外部表示部18とを別体として独立して備える場合について示したが、これに限定されず、分光計測部10と外部表示部18とは、一体的に形成されたものであってもよい。
In addition, in the present embodiment, the information system of the present invention has the
<<第5実施形態>>
次に、本発明の情報システムの第5実施形態について説明する。
<<Fifth Embodiment>>
Next, a fifth embodiment of the information system of the present invention will be described.
図16は、本発明の情報システムの第5実施形態が適用されたスマートフォンとサーバーとの概略構成を示すブロック図である。 FIG. 16 is a block diagram showing a schematic configuration of a smartphone and a server to which the fifth embodiment of the information system of the invention is applied.
以下、第5実施形態の情報システムについて、前記第1実施形態の情報システムとの相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。 In the following, the information system of the fifth embodiment will be described with a focus on differences from the information system of the first embodiment, and descriptions of the same items will be omitted.
図16に示す第5実施形態の情報システムは、情報端末としてのスマートフォン1の他に、さらにサーバー100を独立して備えること以外は、前記第1実施形態の情報システムと同様である。すなわち、第5実施形態の情報システムでは、本発明の情報システムが、情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、情報端末としてのスマートフォン1と、サーバー100とを有している。
The information system of the fifth embodiment shown in FIG. 16 is the same as the information system of the first embodiment, except that a
第5実施形態の情報システムでは、図16に示すように、スマートフォン1は、さらに、送受信部19を有しており、また、制御部60において、この送受信部19の作動を制御する送受信制御部606を有している。
In the information system of the fifth embodiment, as shown in FIG. 16, the
また、サーバー100は、記憶部117と、送受信部119と、制御部160とを有し、制御部160は、記憶部117および送受信部119の作動を、それぞれ、制御するデータ取得部161および送受信制御部162を有している。
The
このような本実施形態の情報システムにおいて、スマートフォン1が備える記憶部17では、測定対象Xを特定するためのデータベースの記憶が省略されており、これに代えて、サーバー100が備える記憶部117に、このデータベースが記憶されている。
In the information system of this embodiment, the
そして、スマートフォン1が備える送受信部19と、サーバー100が備える送受信部119とは、データベースの受け渡しを実施する。すなわち、送受信部19は、送受信部119に記憶部117からのデータベースの取得要請を送信し、サーバー100から送受信部119を介してデータベースを受信する。また、送受信部119は、送受信部19による記憶部117からのデータベースの取得要請を受信し、スマートフォン1に送受信部19を介してデータベースを送信する。なお、送受信部19と送受信部119との間におけるデータベースの受け渡しは、有線および無線のいずれを介して実施するものであってもよく、また、無線の場合、インターネット経由で実施してもよい。
The transmitting/receiving
また、スマートフォン1が制御部60において備える送受信制御部606は、送受信部19の作動を制御して、送受信部119を介して、サーバー100からデータベースを受け取り、分析処理部604は、送受信制御部606から、このデータベースを受け取り、これに基づいて測定対象Xの特定を実施する。
In addition, the transmission/
さらに、サーバー100が制御部160において備えるデータ取得部161は、取得要請に応じて記憶部117に記憶されたデータベースを取得した後に、送受信制御部162に受け渡す。そして、送受信制御部162は、送受信部119の作動を制御して、送受信部19を介して、サーバー100からスマートフォン1に、このデータベースを受け渡す。
Furthermore, the
かかる構成の第5実施形態の情報システムでは、情報システムが情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、さらに、サーバー100を備え、このサーバー100が有する記憶部117において、データベースが保存され、このデータベースが測定対象Xを特定する際に、送受信部19、119を介してスマートフォン1に、送信されるようになっている。これにより、スマートフォン1が備える記憶部17に大量のデータを記憶させる必要がなくなると言う利点が得られる。また、情報システムが、複数のスマートフォン1を備える場合、データベースの共有化を図ることができる。さらに、サーバー100の記憶部117が備えるデータベースをアップデートするだけで、結果的に、各スマートフォン1で利用するデータベースを最新のものとし得る。
In the information system of the fifth embodiment having such a configuration, the information system is not completed solely by the
さらに、本発明の情報システムにおいて、スマートフォン1による測定対象Xの特定をオフライン時に実施する場合には、オフライン時に、必要となるデータベースをサーバー100が備える記憶部117からスマートフォン1が備える記憶部17に記憶させておくようにすればよい。これにより、オフライン時であっても、スマートフォン1による測定対象Xの特定を実施することができる。
Furthermore, in the information system of the present invention, when specifying the measurement target X by the
このような第5実施形態の情報システムによっても、前記第1実施形態と同様の効果が得られる。 The same effects as those of the first embodiment can be obtained by the information system of the fifth embodiment as described above.
また、本実施形態では、本発明の情報システムが、情報端末としてのスマートフォン1と、サーバー100とを有する場合について説明したが、本発明の情報システムは、スマートフォン1に代えて、情報端末がタブレット端末等で構成されていてもよいし、スマートフォン1すなわち情報端末がデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ヘッドアップディスプレイ(HUD)、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)等で構成されるものであってもよい。
Further, in the present embodiment, the information system of the present invention has the
さらに、本実施形態では、スマートフォン1が備える制御部60は、前記第1実施形態と同様に、光源制御部601と、分光制御部602と、分光画像取得部603と、分析処理部604と、表示制御部605とを備えることとしたが、これらのうちの少なくとも1つは、サーバー100が有する制御部160が備えるものであってもよい。
Furthermore, in the present embodiment, the
<<第6実施形態>>
次に、本発明の情報システムの第6実施形態について説明する。
<<Sixth Embodiment>>
Next, a sixth embodiment of the information system of the present invention will be described.
図17は、本発明の情報システムの第6実施形態が適用されたスマートフォンとサーバーとの概略構成を示すブロック図である。 FIG. 17 is a block diagram showing a schematic configuration of a smartphone and a server to which the sixth embodiment of the information system of the invention is applied.
以下、第6実施形態の情報システムについて、前記第1実施形態の情報システムとの相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。 In the following, the information system of the sixth embodiment will be described with a focus on differences from the information system of the first embodiment, and the description of the same items will be omitted.
図17に示す第6実施形態の情報システムは、情報端末としてのスマートフォン1の他に、さらにサーバー100を独立して備えること以外は、前記第1実施形態の情報システムと同様である。すなわち、第6実施形態の情報システムでは、本発明の情報システムが、情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、情報端末としてのスマートフォン1と、サーバー100とを有している。
The information system of the sixth embodiment shown in FIG. 17 is the same as the information system of the first embodiment, except that a
第6実施形態の情報システムでは、図17に示すように、スマートフォン1は、記憶部および制御部60における分析処理部を有しておらず、これに対して、スマートフォン1は、さらに、送受信部19を有しており、また、制御部60において、この送受信部19の作動を制御する送受信制御部606を有している。
In the information system of the sixth embodiment, as shown in FIG. 17, the
また、サーバー100は、記憶部117と、送受信部119と、制御部160とを有し、制御部160は、記憶部117および送受信部119の作動を、それぞれ、制御するデータ取得部161および送受信制御部162と、測定対象Xの特定を行う分析処理部163とを有している。
The
このような本実施形態の情報システムにおいて、スマートフォン1における記憶部の配置が省略され、これに代えて、サーバー100が記憶部117を備えている。この記憶部117は、前記第1実施形態のスマートフォン1が備える記憶部17と同様に、各種データが記憶されている。
In such an information system of the present embodiment, the arrangement of the storage unit in the
また、スマートフォン1が備える制御部60における分析処理部の配置が省略され、これに代えて、サーバー100が備える制御部160が分析処理部163を備えている。この分析処理部163は、前記第1実施形態のスマートフォン1が備える分析処理部604と同様に、測定対象Xの分光スペクトルすなわち分光情報と、データベースとを比較することで、測定対象Xの特定を実施する。
Also, the arrangement of the analysis processing unit in the
そして、スマートフォン1が備える送受信部19と、サーバー100が備える送受信部119とは、各種データの受け渡しを実施する。具体的には、例えば、送受信部19は、スマートフォン1で取得した測定対象Xが有する固有の分光情報すなわち分光スペクトルを送受信部119に送信し、サーバー100から送受信部119を介して測定対象Xの特定された結果を受信する。また、送受信部119は、スマートフォン1で取得した測定対象Xが有する固有の分光情報すなわち分光スペクトルを、スマートフォン1から送受信部19を介して受信し、スマートフォン1に、送受信部19を介して、測定対象Xの特定された結果を送信する。なお、送受信部19と送受信部119との間における各種データの受け渡しは、有線および無線のいずれを介して実施するものであってもよく、また、無線の場合、インターネット経由で実施してもよい。
The transmitting/receiving
また、スマートフォン1が制御部60において備える送受信制御部606は、送受信部19の作動を制御して、分光画像取得部603で取得した、測定対象Xの分光スペクトルすなわち分光情報を、送受信部119を介して、サーバー100が備える分析処理部163に送信する。そして、分析処理部163は、データ取得部161の作動を制御することにより記憶部117に記憶されたデータベースを取得し、その後、分光情報とデータベースとを比較することで、測定対象Xの特定を行う。
Further, the transmission/
さらに、サーバー100が制御部160において備える送受信制御部162は、送受信部119の作動を制御して、送受信部19を介して、サーバー100からスマートフォン1に、分析処理部163による測定対象Xの特定された結果を受け渡す。
Furthermore, the transmission/
かかる構成の第6実施形態の情報システムでは、情報システムが情報端末であるスマートフォン1単独で完結することなく、さらに、サーバー100を備え、このサーバー100が有する記憶部117において、データベースが保存される。そして、サーバー100が有する分析処理部163において、このデータベースに基づいて測定対象Xの特定が行われ、その後、送受信部19、119を介してスマートフォン1に、測定対象Xの特定された結果が送信されるようになっている。これにより、スマートフォン1が備える記憶部に大量のデータを記憶させる必要がなくなり、さらに、スマートフォン1に、大きな計算負荷を掛ける必要がなくなると言う利点が得られる。また、分析処理部163を処理能力に優れたものとし、さらに、記憶部117に記憶されるデータベースの情報量をより詳細なものとすることで、より高精度に測定対象Xを特定することが可能となる。
In the information system of the sixth embodiment having such a configuration, the information system is not completed solely by the
また、情報システムが、複数のスマートフォン1を備える場合、データベースの共有化を図ることができる。さらに、サーバー100の記憶部117が備えるデータベースをアップデートするだけで、結果的に、各スマートフォン1で利用するデータベースを最新のものとし得る。
Moreover, when the information system includes a plurality of
このような第6実施形態の情報システムによっても、前記第1実施形態と同様の効果が得られる。 The same effects as those of the first embodiment can be obtained by the information system of the sixth embodiment as described above.
また、本実施形態では、本発明の情報システムが、情報端末としてのスマートフォン1と、サーバー100とを有する場合について説明したが、本発明の情報システムは、スマートフォン1に代えて、情報端末がタブレット端末等で構成されていてもよいし、スマートフォン1すなわち情報端末がデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ヘッドアップディスプレイ(HUD)、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)等で構成されるものであってもよい。
Further, in the present embodiment, the information system of the present invention has the
さらに、本実施形態では、スマートフォン1が備える制御部60は、前記第1実施形態と同様に、光源制御部601と、分光制御部602と、分光画像取得部603と、表示制御部605とを備えることとしたが、これらのうちの少なくとも1つは、サーバー100が有する制御部160が備えるものであってもよい。
Furthermore, in the present embodiment, the
以上、本発明の画像処理方法、画像処理装置および情報システムを、図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれらに限定されるものでない。 Although the image processing method, image processing apparatus, and information system of the present invention have been described above based on the illustrated embodiments, the present invention is not limited to these.
例えば、本発明の画像処理装置および情報システムにおいて、各構成は、同様の機能を発揮し得る任意のものと置換することができ、あるいは、任意の構成のものを付加することができる。 For example, in the image processing apparatus and information system of the present invention, each component can be replaced with any component that can exhibit similar functions, or any component can be added.
また、本発明の情報システムでは、前記第1~第6実施形態で示した任意の2以上の構成を組み合わせるようにしてもよい。
また、本発明の画像処理方法において、任意の工程が追加されたものであってもよい。
Further, in the information system of the present invention, any two or more configurations shown in the first to sixth embodiments may be combined.
Moreover, in the image processing method of the present invention, an optional step may be added.
1…スマートフォン、10…分光計測部、15…表示部、16…入力部、17…記憶部、18…外部表示部、19…送受信部、21…撮像素子、31…光源、41…分光部、45…静電アクチュエーター、51…回路基板、52…回路基板、60…制御部、70…ディスプレイ、81…第1分光部側光学系、83…第1撮像素子側光学系、100…サーバー、117…記憶部、119…送受信部、160…制御部、161…データ取得部、162…送受信制御部、163…分析処理部、410…固定基板、411…固定反射膜、412…固定電極、413…溝、414…接合膜、415…反射膜設置部、420…可動基板、421…可動反射膜、422…可動電極、423…溝、425…反射膜設置部、601…光源制御部、602…分光制御部、603…分光画像取得部、604…分析処理部、605…表示制御部、606…送受信制御部、811…入射レンズ、812…投射レンズ、831…入出射レンズ、X…測定対象
REFERENCE SIGNS
Claims (10)
前記対象を反射した反射光に基づいた画像を撮像する撮像素子と、入射光から所定の波長領域を有する光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能な分光部とを有する分光計測部と、
前記分光部の作動を制御する分光制御部と、前記撮像素子の作動により、前記分光情報を取得する分光画像取得部とを有する制御部と、
前記分光情報を記憶する記憶部と、を備える画像処理装置を用いた画像処理方法であって、
前記分光情報を、測定すべき測定波長領域を複数に分割した特定波長領域において、取得された分光画像を重畳することで得られるスペクトル情報としたとき、
前記入力部における前記開始信号の入力前に、所定の前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、前記開始信号の入力前に取得された前記分光画像を前記記憶部に記憶する第1取得工程と、
前記入力部における前記開始信号の入力後に、前記開始信号の入力前に取得されていない前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、前記開始信号の入力後に取得された前記分光画像を前記記憶部に記憶する第2取得工程と、
前記開始信号の入力前に取得された前記分光画像と、前記開始信号の入力後に取得された前記分光画像とを重畳することで1つの前記分光情報を得る重畳工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 an input unit for receiving a start signal for instructing the start of acquisition when acquiring spectroscopic information unique to an object to be measured;
an imaging device that captures an image based on the reflected light reflected from the object; and a spectroscopic unit that selectively emits light having a predetermined wavelength range from the incident light and that can change the wavelength range of the emitted light. a spectrometer having
a control unit having a spectroscopic control unit that controls the operation of the spectroscopic unit; and a spectral image acquisition unit that acquires the spectral information by operating the imaging device;
An image processing method using an image processing device comprising a storage unit that stores the spectral information,
When the spectral information is spectral information obtained by superimposing the acquired spectral images in a specific wavelength region obtained by dividing the measurement wavelength region to be measured,
A first acquisition step of acquiring the spectroscopic image in the predetermined specific wavelength region before inputting the start signal to the input unit, and storing the spectroscopic image acquired before inputting the start signal in the storage unit. and,
after inputting the start signal in the input unit, acquiring the spectral image in the specific wavelength region that has not been acquired before the input of the start signal, and storing the spectral image acquired after the input of the start signal in the storage unit; a second acquiring step of storing in
and a superimposing step of obtaining one piece of spectral information by superimposing the spectral image acquired before the input of the start signal and the spectral image acquired after the input of the start signal. Image processing method.
前記対象を反射した反射光に基づいた画像を撮像する撮像素子と、入射光から所定の波長領域を有する光を選択的に出射させ、かつ出射させる出射光の波長領域を変更可能な分光部とを有する分光計測部と、
前記分光部の作動を制御する分光制御部と、前記撮像素子の作動により、前記分光情報を取得する分光画像取得部とを有する制御部と、
前記分光情報を記憶する記憶部と、を備え、
前記分光情報は、測定すべき測定波長領域を複数に分割した特定波長領域において、取得された分光画像を重畳することで得られるスペクトル情報であり、
前記制御部は、前記入力部における前記開始信号の入力前に、前記分光計測部の作動を制御して、所定の前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、かつ、前記入力部における前記開始信号の入力後に、前記分光計測部の作動を制御して、前記開始信号の入力前に取得されていない前記特定波長領域における前記分光画像を取得し、
前記記憶部は、前記入力部における前記開始信号の入力前および入力後にそれぞれ取得された前記分光画像を記憶するよう構成され、
1つの前記分光情報は、前記開始信号の入力前に取得された前記分光画像と、前記開始信号の入力後に取得された前記分光画像とを重畳することで得られることを特徴とする画像処理装置。 an input unit for receiving a start signal for instructing the start of acquisition when acquiring spectroscopic information unique to an object to be measured;
an imaging device that captures an image based on the reflected light reflected from the object; and a spectroscopic unit that selectively emits light having a predetermined wavelength range from the incident light and that can change the wavelength range of the emitted light. a spectrometer having
a control unit having a spectroscopic control unit that controls the operation of the spectroscopic unit; and a spectral image acquisition unit that acquires the spectral information by operating the imaging device;
a storage unit that stores the spectral information,
The spectral information is spectral information obtained by superimposing the acquired spectral images in specific wavelength regions obtained by dividing the measurement wavelength region to be measured,
The control unit acquires the spectroscopic image in the predetermined specific wavelength region by controlling the operation of the spectroscopic measurement unit before the start signal is input to the input unit, and the start signal is input to the input unit. After inputting the signal, controlling the operation of the spectroscopic measurement unit to acquire the spectroscopic image in the specific wavelength region that has not been acquired before the input of the start signal;
The storage unit is configured to store the spectral images acquired before and after the input of the start signal in the input unit,
The image processing apparatus, wherein the one piece of spectral information is obtained by superimposing the spectral image acquired before the input of the start signal and the spectral image acquired after the input of the start signal. .
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