JPH09189609A - 色分類装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、測定画像内の照明むらを補正可能
として照明むらの影響を抑えることにより、高精度でよ
り確実な色分類を行う色分類装置を提供する。 【解決手段】 本発明によれば、対象物の色成分を分類
する色分類装置において、結像光学系と、この結像光学
系の結像面に配置した撮像素子と、この撮像素子より光
学的な前側に配置され、異なる複数の光の透過波長帯域
を選択可能な光学的バンドパスフィルタと、この複数の
光の透過波長帯域から一つの透過波長帯域を選択する透
過波長選択手段と、この透過波長選択手段が選択した透
過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮
像素子で撮像された対象物の画像データとを対応して格
納する対象物データ記憶手段と、前記対象物の画像デー
タに対して、各画素毎に光源の照明むらを除去するよう
に補正する光源補正手段と、を有することを特徴とする
色分類装置が提供される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、色を利用して対象
物を分類、判定または識別する色分類装置及び色分類方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、各種工業の生産現場における
塗装色、染色度の管理、または生産物の色測定、あるい
は医療、学術分野における被検体の色測定などにおいて
は、対象物の色を分類する色分類装置が利用されてい
る。

【０００３】この種の色分類装置においては、装置構成
が簡単で、低コストで、且つ機械的振動等にも耐えられ
るような色分類装置が望まれている。

【０００４】特に、工場などで色分類を行なう場合に
は、光源を限定することができるが、光源を限定せず
に、そのスペクトルが変化する場合などにも良好に色分
類することができる装置が望まれている。

【０００５】このため、本出願人は既に先願として特開
平７−１２０３２４号公報に開示されているように、装
置構成が簡単で、低コストで、且つ機械的振動等にも耐
えられ、しかも光源を限定せずにそのスペクトルが変化
する場合などにも良好に色分類可能な色分類装置に係る
発明の出願をなしている。

【０００６】すなわち、この先願としての特開平７−１
２０３２４号公報に開示された色分類装置は、対象物の
反射分光スペクトルを撮像する撮像手段と、上記対象物
と撮像手段との間に設置したそれぞれ異なる帯域を持つ
複数のバンドパスフィルタと、上記撮像手段によって撮
像された対象物の反射分光スペクトルから統計的手法を
用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類
スペクトルを用いて上記対象物の分類を行なう分類手段
とを備えることを特徴としている。

【０００７】この先願の色分類装置によれば、それぞれ
異なる帯域を持つ複数のバンドパスフィルタを用意して
おき、これら複数のバンドパスフィルタのそれぞれを上
記対象物と撮像手段との間に配置する。

【０００８】そして、分類手段によって、上記撮像手段
によって撮像された対象物の反射分光スペクトルから統
計的手法を用いた分類のための分類スペクトルを算出
し、この分類スペクトルを用いて上記対象物の分類を行
なう。

【０００９】先ず、この先願の色分類装置の原理から説
明する。

【００１０】この先願の色分類装置では、図１５の
（Ａ）に示すような特定の波長のみを透過させるような
バンドパスフィルタを複数組み合わせた同図の（Ｂ）や
（Ｃ）に示すようなフィルタを用いることにより、簡易
で安価な構成の色分類装置を実現するものである。

【００１１】また、この先願の色分類装置は、異なる光
源のもとでも色分類を行なうために、対象物を撮像する
ときと同じ条件で、適当な参照板の反射分光スペクトル
を計測し、対象物の反射分光スペクトルを参照板の反射
分光スペクトルで補正することによって、光源（照明
光）の影響を除去するようにしている。

【００１２】すなわち、λを波長として、対象物の反射
分光スペクトルをｆ（λ）、参照板の反射分光スペクト
ルをｓ（λ）、照明光の反射分光スペクトルをＬ
（λ）、撮影系の感度スペクトル（撮影レンズの透過ス
ペクトル、撮影素子の感度スペクトル等）をＭ（λ）と
すれば、対象物の撮影スペクトルｇi （λ）、及び参照
板の撮影スペクトルｇs （λ）はそれぞれ、 ｇi （λ）＝ｆ（λ）×Ｌ（λ）×Ｍ（λ） ｇs （λ）＝ｓ（λ）×Ｌ（λ）×Ｍ（λ） で表せられ、対象物のスペクトルｇi ′（λ）は、 ｇi ′（λ）＝ｇi （λ）／ｇs （λ）＝ｆ（λ）／ｓ（λ） …（１） と表すことができる。

【００１３】こうして、照明光の反射分光スペクトルＬ
（λ）の影響を除去でき、ｇi ′（λ）を用いれば、異
なる光源のもとでも分類できることになる。

【００１４】また、さらに照明光の輝度が異なる場合に
は、除去後の信号ｇi ′（λ）のパワーを正規化すれば
良い。

【００１５】次に、この先願による２クラスの対象物の
分類を行なう色分類装置について説明する。

【００１６】図１４は、その構成を示す図で、この先願
の色分類装置は、絞りやレンズを含む光学系１０、図１
５の（Ａ）に示されるような複数枚のバンドパスフィル
タ１２Ａ，１２Ｂ，…，１２Ｅで構成される回転色フィ
ルタ１２、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むため
のＣＣＤ１４、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１
８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣＤ駆
動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ２
４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動モ
ータ２４等を制御すると共に分類演算回路２８に命令を
送るコントロール部２６、分類を行なうための分類演算
回路２８から構成される。

【００１７】上記回転色フィルタ１２は、図１５の
（Ｂ）に示すように、何種類かのバンドパスフィルタ１
２Ａ〜１２Ｅから構成されており、各フィルタは同図の
（Ａ）に示すような任意のバンド幅を透過するような特
性を持っている。

【００１８】この場合、図面及び説明の簡単化のため５
枚のバンドパスフィルタで回転色フィルタ１２を構成し
ている。

【００１９】なお、光学系１０と回転色フィルタ１２の
配置は、光学系１０の前に回転色フィルタ１２を配置す
るような逆の配置でも良い。

【００２０】上記分類演算回路２８は、図１６に示すよ
うに、対象物Ｏの輝度成分を抽出するための輝度成分抽
出部３０、分類のための演算（ＦＳ変換等）を行なう分
類演算部３２、及び分類判定のための学習及び分類判定
を行なう分類判定部３４から成る。

【００２１】ここで、上記輝度成分抽出部３０は、図１
７に示すように、撮影した画像の対象物Ｏ及び参照板Ｒ
の測定領域を抽出する３個の測定領域抽出部３６Ａ，３
６Ｂ，３６Ｗ、測定した輝度成分の平均を求める３個の
輝度成分平均化部３８Ａ，３８Ｂ，３８Ｗ、撮影したク
ラス１またはクラス未知のテータの輝度成分を書き込む
輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａ、撮影したクラス２のデー
タの輝度成分を書き込む輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂ、
撮影した参照板Ｒのデータの輝度成分を書き込む輝度成
分メモリ“Ｗ”４０Ｗ、光源の影響を補正するための補
正回路４２、補正したクラス１又はクラス未知のデータ
を書き込む輝度スペクトルメモリ“ｄta”４４Ａ、及び
補正したクラス２のデータを書き込む輝度スペクトルメ
モリ“ｄtb”４４Ｂを有している。

【００２２】上記輝度成分メモリ４０Ａ，４０Ｂ，４０
Ｗは、回転色フィルタ１２を構成するバンドパスフィル
タの枚数（この例では、５枚）分だけの輝度成分を書き
込むことができるようになっている。

【００２３】上記補正回路４２は、図１８の（Ａ）に示
すように除算器４２₁ 、または同図の（Ｂ）に示すよう
に除算器４２₁ とパワー正規化回路４２₂ により構成さ
れる。以下の説明では、同図の（Ｂ）に示した構成とし
て説明を行うものとする。

【００２４】上記輝度スペクトルメモリ４４Ａ，４４Ｂ
は、撮影するデータのサンプル数Ｎだけの輝度成分（各
輝度成分はフィルタ枚数個のデータからなる）を書き込
むことができるようになっている。

【００２５】一方、上記分類演算部３２は、図１８の
（Ｃ）に示すように、切り替えスイッチ“Ａ”４６、分
類スペクトルを求める分類スペクトル算出部４８、分類
スペクトルｄ1 を書き込む分類スペクトルｄ1 メモリ５
０、分類スペクトルｄ2 を書き込む分類スペクトルｄ2
メモリ５２、切り替えスイッチ“Ｂ”５４、積算器５
６、加算器５８Ａとラッチ５８Ｂで構成され累積加算を
行なう累積演算部５８とによって構成されている。

【００２６】また、上記分類判定部３４は、同図に示す
ように、切り替えスイッチ“Ｃ”６０、分類境界を決定
する分類境界決定部６２、決定した分類境界を書き込む
分類境界メモリ“ｃ1 ”６４、分類判定を行なう分類決
定部６６とから構成されている。

【００２７】次に、以上のような構成の色分類装置を使
い、２クラスの対象物を分類する処理について説明す
る。

【００２８】この処理では、まず分類境界を求めるため
の学習モードを実行し、次にクラス未知のデータの色分
類を行なうための分類モードを行なう。

【００２９】まず、学習モードについて説明する。

【００３０】これは、図１９に示すような２クラスの対
象物Ｏを分類するための分類スペクトルを求めるもので
ある。

【００３１】最初に、コントロール部２６は、光学系１
０の方向及び焦点距離を、２クラスの対象物を同時に撮
像できるように調節する。

【００３２】そして、図示しない合焦調節機構により合
焦調節を行うと共に、図示しない測光器により測光し光
学系１０の絞り及びＣＣＤ１４の露光時間を設定する。

【００３３】ここで、回転色フィルタ１２の第１のバン
ドパスフィルタ（例えば、１２Ａ）で撮影が行なわれる
ように、回転色フィルタ１２の位置を制御する。

【００３４】そして、ＣＣＤ駆動ドライバ２２に撮影コ
マンドを送ることによって第１の画像を撮影する。

【００３５】ＣＣＤ１４で取り込み、Ａ／Ｄ変換器１６
でＡ／Ｄ変換された画像データは、フレームメモリ１８
に転送され格納される。

【００３６】そして、分類演算回路２８にフレームメモ
リ１８に格納された画像データを読み込ませる。

【００３７】分類演算回路２８においては、画像データ
は、まず、輝度成分抽出部３０へ転送される。

【００３８】この輝度成分抽出部３０においては、各画
像について、測定領域抽出部３６Ａ，３６Ｂにて、取り
込んだ各画像データのなかでそれぞれクラス１，クラス
２に対応する分類対象領域を抽出し、その各画素ごとに
輝度成分を抽出する。

【００３９】そして、輝度成分平均化部３８Ａ，３８Ｂ
にて、各領域での輝度の平均値を検出し、輝度成分メモ
リ４０Ａ，４０Ｂに書き込む。

【００４０】これをデータｄａ1 ，ｄｂ1 とする。

【００４１】次に、回転色フィルタ１２を回転し、第２
のフィルタ（例えば、１２Ｂ）で第２の画像を撮影し、
同様にして平均値を輝度成分メモリ４０Ａ，４０Ｂに書
き込む。

【００４２】これを、データｄａ2 ，ｄｂ2 とする。

【００４３】このような操作を、第５のフィルタ（例え
ば、１２Ｅ）まで行ない、輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａ
にデータｄａ3 ，ｄａ4 ，ｄａ5 を、また輝度成分メモ
リ“Ｂ”４０Ｂにデータｄａ3 ，ｄａ4 ，ｄａ5 を書き
込む。

【００４４】すなわち、この一連の操作で、輝度成分メ
モリ“Ａ”４０Ａにはデータｄａi（但し、ｉ＝１〜
５）を、輝度成分メモリ“Ｂ”４０Ｂにはデータｄｂi
（ｉ＝１〜５）を書き込む。

【００４５】次に、対象物の近傍に参照板Ｒを配置し、
同様に５種類のフィルタで撮影し、輝度成分メモリ
“Ｗ”４０Ｗにデータｄｗi （ｉ＝１〜５）を書き込
む。

【００４６】その後、補正回路４２では、クラス１につ
いては輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａと輝度成分メモリ
“Ｗ”４０Ｗから、またクラス２については輝度成分メ
モリ“Ｂ”４０Ｂと輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗから、
データを読み出して補正を行なう。

【００４７】この補正は、各フィルタ成分ごとに輝度成
分メモリ“Ａ”４０Ａのデータを輝度成分メモリ“Ｗ”
４０Ｗのデータで除算器４２₁ にて次式のように除算す
る。

【００４８】 ｄａ^m i ′＝ｄａ^m i ／ｄｗi （但し、ｉ＝１〜５，ｍ＝１〜Ｎ） ｄｂ^m i ′＝ｄｂ^m i ／ｄｗi （但し、ｉ＝１〜５，ｍ＝１〜Ｎ） …（２ａ） この演算により、異なる光源（スペクトル特性）の影響
を除去できる。

【００４９】ここで、ｉはフィルタ番号、ｍはサンプル
番号を示す。

【００５０】さらに、パワー正規化回路４２₂ にて、上
記除算されたデータのパワー値が一定化されるように、
パワー値Ｃａ^m 及びＣｂ^m により次式の演算が行なわれ
る。

【００５１】 ｄａ^m i ″＝ｄａ^m i ′／Ｃａ^m （但し、ｉ＝１〜５，ｍ＝１〜Ｎ） ｄｂ^m i ″＝ｄｂ^m i ′／Ｃｂ^m （但し、ｉ＝１〜５，ｍ＝１〜Ｎ） …（２ｂ） ここで、パワー値Ｃａ^m 及びＣｂ^m は、

【数１】

【００５２】または、

【数２】

【００５３】である。

【００５４】このパワー正規化により、光源の輝度が異
なる場合の影響を除去することができる。

【００５５】このようにして求められたｄａ^m i ″及び
ｄｂ^m i ″を、輝度スペクトルとして輝度スペクトルメ
モリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに書き込む。

【００５６】以上の補正を、対象物のサンプル数Ｎだけ
行ない、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dt
ｂ”４４Ｂに輝度スペクトルを書き込む。

【００５７】この際、対象物のサンプルは、対象物その
ものを交換しても良いし、同一対象物の異なる領域を利
用しても良い。

【００５８】このようにして、輝度スペクトルメモリ
“dtａ”４４Ａ，“dtｂ”４４Ｂには、対象物のサンプ
ル数Ｎだけの輝度スペクトルデータが書き込まれること
になる。

【００５９】また、同時に、２つのクラスの対象物を撮
影できない場合は、１つのクラス毎に対象物、参照板に
ついて上記と同様に撮影及び補正を行い、それぞれ輝度
スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂに
それぞれの輝度スペクトルを書き込む。この操作をサン
プル数Ｎだけ行なうようにする。

【００６０】次に、分類演算部３２おいては、切り替え
スイッチ“Ａ”４６をｂ側に切り替える。

【００６１】そして、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４
４Ａ及び“dtｂ”４４Ｂからそれぞれクラス１及びクラ
ス２に係る輝度スペクトルデータを読み出し、分類スペ
クトル算出部４８にて、前述したＦＳ変換を用いて分類
スペクトルｄ1i（但し、ｉ＝１〜５）、及びこれに直交
するｄ2i（ｉ＝１〜５）を求め、それぞれ分類スペクト
ルｄ1 メモリ５０及びｄ2 メモリ５２にそれぞれ分類ス
ペクトルｄ1i及びｄ2iを書き込む。

【００６２】次に、切り替えスイッチ“Ａ”４６をａ側
に、また分類判定部３４の切り替えスイッチ“Ｃ”６０
をｂ側に切り替える。

【００６３】そして、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をａ
側に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａ
から輝度スペクトルデータｄａ^m i ″を、また分類スペ
クトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ1iを
読み出して、積算器５６及び累積演算部５８により内積
演算

【数３】

【００６４】を行ない、結果を分類判定部３４の分類境
界決定部６２へ転送する。

【００６５】続いて、輝度スペクトルメモリ“dtｂ”４
４Ｂから輝度スペクトルデータｄｂ^m i ″を、また分類
スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトルデータｄ
1iを読み出して、同様に内積演算

【数４】

【００６６】を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転
送する。

【００６７】次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側
に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａか
ら輝度スペクトルデータｄａ^m i ″を、また分類スペク
トルｄ2 メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読
み出して、内積演算

【数５】

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

【数６】

【００６９】を行ない、結果を分類境界決定部６２へ転
送する。

【００７０】このように、各クラスについてサンプル数
分だけ処理を行ない、こうして得た内積値を分類境界決
定部６２で図２０のように分類境界を決定し、分類境界
メモリ“ｃ1 ”６４に書き込む。

【００７１】以上、ここまでが、学習モードである。

【００７２】次に、分類モードについて説明する。

【００７３】この分類モードでは、まず、図２１に示す
ような分類したいクラス未知の対象物Ｏを、学習モード
のときと同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ａ”４０Ａに
輝度スペクトルｄｘi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込
む。

【００７４】続いて、これと同じ撮影条件で、参照板Ｒ
を同様に撮影し、輝度成分メモリ“Ｗ”４０Ｗに輝度ス
ペクトルｄｗi （但し、ｉ＝１〜５）を書き込む。

【００７５】そして、これら輝度成分メモリ“Ａ”４０
Ａ及び“Ｗ”４０Ｗからデータを読み込んで、補正回路
４２で補正 ｄｘi ′＝ｄｘi ／ｄｗi （但し、ｉ＝１〜５） …（９） を行ない、更にパワー正規化回路４２₂ にて上記除算さ
れたデータのパワー値が正規化されるように

【数７】

【００７６】を行って、輝度スペクトルメモリ“dtａ”
４４Ａにスペクトルｄｘi ″を書き込む。

【００７７】ここで、分類演算部３２では、切り替えス
イッチ“Ａ”４６をａ側に切り替え、分類判定部３４で
は、切り替えスイッチ“Ｃ”６０をａ側に切り替える。

【００７８】そして、分類演算部３２の切り替えスイッ
チ“Ｂ”５４をまずａ側に切り替えて、輝度スペクトル
メモリ“dtａ”４４Ａから輝度スペクトルｄｘi ″を、
また分類スペクトルｄ1 メモリ５０から分類スペクトル
データｄ1iを読み出して、積算器５６及び累積演算部５
８により内積演算

【数８】

【００７９】を行い、ｔｘ1 を分類判定部３４の分類決
定部６６へ転送する。

【００８０】次に、切り替えスイッチ“Ｂ”５４をｂ側
に切り替えて、輝度スペクトルメモリ“dtａ”４４Ａか
ら輝度スペクトルｄｘi ″を、また分類スペクトルｄ2
メモリ５２から分類スペクトルデータｄ2iを読み出し
て、内積演算

【数９】

【００８１】を行い、ｔｘ2 を分類決定部６６へ転送す
る。

【００８２】そして、分類決定部６６は、分類境界メモ
リ“ｃ1 ”６４から分類境界を読み出して、このデータ
より、上記転送されてきた内積値ｔｘ1 ，ｔｘ2 が分類
境界のどちら側にあるかを判定し、分類結果を出力す
る。

【００８３】ここまでの操作が、分類モードである。

【００８４】以上のように、この先願の色分類装置で
は、光源のスペクトル特性の相違を除算器４２₁ にて、
また輝度の相違をパワー正規化回路４２₂ にて補正する
ため、異なる光源についても良好な分類を行うことがで
きる。

【００８５】この際に、さらに図１８の（Ｂ）に示すよ
うに、パワー正規化回路４２₂ を用いているために、光
源の輝度が変化する場合においても良好な分類を行なう
ことができる。

【００８６】なお、光源のスペクトルが変化せずに、輝
度のみが変化する場合には、除算回路４２₁ は不要で、
パワー正規化回路４２₂ だけで良い。

【００８７】また、回転色フィルタ１２を用いた簡単な
構成であるため、安価で機械的振動等にも頑健になる。

【００８８】また、学習モードと分類モードを有するこ
とから、異なる分類目的にも容易に対応することができ
る。

【００８９】さらに、図２２に示すように、分類演算部
３２を、既に学習済みの分類スペクトルｄ1i，ｄ2iを記
憶する分類スペクトルｄ1 ，ｄ2 メモリ５０，５２の対
とそれらを選択するための切り替えスイッチ“Ｂ”５４
との組を複数設け、それぞれの組の分類スペクトルｄ1
，ｄ2 メモリ５０，５２に異なる学習済みの分類スペ
クトルを記憶しておき、各組を選択するための切り替え
スイッチ“Ｃ′”６８を利用するようにすれば、異なる
分類目的にも瞬時に対応することができる。

【００９０】なお、この例では回転色フィルタ１２とし
て、図１５の（Ｂ）に示すように、円形のフィルタ１２
Ａ〜１２Ｅを同一円上に配置した構成のものを用い、各
フィルタで停止させるため各フィルタ毎にその位置を制
御するようにしているが、図１５の（Ｃ）に示すよう
に、フィルタ１２Ａ〜１２Ｅを円弧状に構成し、それら
を同一円上に配列してなる回転色フィルタ１２を用いれ
ば、各フィルタ毎に停止させ位置制御する必要がなくな
り、常に動かし続けることができるので、より高速に対
象物の色分類処理を行うことができる。

【００９１】ただし、当然のことながら、この場合は、
ＣＣＤ１４での露光のタイミングと回転色フィルタ１２
の回転のスピードとの同期をとる必要がある。

【００９２】また、分類した結果は、分類されたクラス
に応じて異なる色の画像として表示しても良いし、音声
等で撮影者に知らせるようにしても良い。

【００９３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記特開平
７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置
では、それぞれ異なる通過帯域特性を有する複数の光学
バンドパスフィルタを備えた回転フィルタを介して対象
物を撮像することにより得られるマルチスペクトル画像
データから、対象物の色成分を分類している。

【００９４】そして、この先願の色分類装置の光源補正
部は、異なる光源のもとで色分類を行うときに、参照板
を測定し、あるエリアの平均を求めてその値から光源を
補正するものであった。

【００９５】この先願の光源補正部では、測定都度の光
源の補正は行えるものの、一度の測定の中で測定エリア
の位置による光源（照明むら）は補正することについて
は、その開示及び示唆がなされていない。

【００９６】つまり、この先願による光源補正部は異な
る光源のもとで色分類を行うときに、照明光の反射分光
スペクトルＬ（λ）の影響を除去し得るようにはしてい
るが、一度の測定の中で測定エリアの位置による光源の
照明むらによる影響を積極的に防止する点については、
その開示及び示唆もなされていない。

【００９７】そこで、本発明は以上のような点に鑑みて
なされたもので、測定画像内の照明むらを補正可能とし
て照明むらの影響を抑えることにより、高精度でより確
実な色分類を行うことができる色分類装置を提供するこ
とを目的としている。

【００９８】

【発明が解決しようとする手段】本発明によると、上記
課題を解決するために、対象物の色成分を分類する色分
類装置において、結像光学系と、この結像光学系の結像
面に配置した撮像素子と、この撮像素子より光学的な前
側に配置され、異なる複数の光の透過波長帯域を選択可
能な光学的バンドパスフィルタと、この複数の光の透過
波長帯域から一つの透過波長帯域を選択する透過波長選
択手段と、この透過波長選択手段が選択した透過波長帯
域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で
撮像された対象物の画像データとを対応して格納する対
象物データ記憶手段と、前記対象物の画像データに対し
て、各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正す
る光源補正手段と、を有することを特徴とする色分類装
置が提供される。

【００９９】また、本発明によると、前記透過波長選択
手段が選択した透過波長帯域情報と、選択された透過波
長帯域毎に前記撮像素子で撮像された参照板の画像デー
タとを対応して格納する参照板データ記憶手段を更に備
え、前記光源補正手段が、前記対象物の画像データに対
して、前記参照板の画像データに基づいて各画素毎に光
源の照明むらを除去するように補正するものであること
を特徴とする色分類装置が提供される。

【０１００】さらに、本発明によると、前記対象物デー
タ記憶手段が、複数の異なる撮像位置毎に記憶された複
数の対象物の画像データを記憶するものであり、前記光
源補正手段が、前記複数の異なる撮像位置毎の対象物の
画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去
するように補正するものであることを特徴とする色分類
装置が提供される。

【０１０１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明によ
る色無分類装置の実施の形態について説明する。

【０１０２】（第１の実施の形態）この第１の実施の形
態は、基本的には上記先願としての特開平７−１２０３
２４号公報に開示された色分類装置と同様に、対象物の
反射分光スペクトルを撮像する撮像手段と、上記対象物
と撮像手段との間に設置したそれぞれ異なる帯域を持つ
複数のバンドパスフィルタと、上記撮像手段によって撮
像された対象物の反射分光スペクトルから統計的手法を
用いた分類のための分類スペクトルを算出し、この分類
スペクトルを用いて上記対象物の分類を行なう分類手段
とを備えた色分類装置に適用される。

【０１０３】図１に示すように、この第１の実施の形態
は、上記特開平７−１２０３２４号公報に記載の先願に
よる色分類装置と同様に、複数のバンドパスフィルタを
用いた色分類装置において、画像入力部１１１と，画像
処理部１１２とからなり、画像処理部１１２内の画像メ
モリ１１４に画像入力部１１１内のバンドパスフィルタ
枚数分の参照板と対象物の画像データを保存するそれぞ
れのフレームメモリ１１６，１１７を用意し、測定画像
内の任意の位置での光源の影響を波長毎に補正する例で
ある。

【０１０４】ここで、画像入力部１１１は、上記特開平
７−１２０３２４号公報に記載の先願による色分類装置
と同様に、図１４に示されているような絞りやレンズを
含む光学系１０、図１５の（Ａ）に示されているような
複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ，１２Ｂ，…，１２
Ｅで構成される回転色フィルタ１２、対象物Ｏ及び参照
板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ１４、フレームメモ
リ１８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣ
Ｄ駆動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ
２４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動
モータ２４等を備えており、参照板または対象物の測定
画像信号を画像処理部１１２に対して入力する。

【０１０５】そして、画像処理部１１２では、Ａ／Ｄ変
換器１１３において参照板または対象物の測定画像信号
をディジタル画像データに変換した後、画像メモリ１１
４内で切換えスイッチ１１５により、バンドパスフィル
タ枚数分の参照板と対象物の画像データをそれぞれのフ
レームメモリ１１６，１１７に切換えて記憶させるよう
になされている。

【０１０６】すなわち、この第１の実施の形態におい
て、画像メモリ１１４は参照板用フレームメモリ１１６
と、対象物用フレームメモリ１１７からなる。

【０１０７】参照板測定時には、参照板として測定エリ
アをカバーできるある程度の大きさを持ち、一様な色の
参照板となるものを用いて画像入力部１１１により撮影
して測定し、その画像データを参照板用フレームメモリ
１１６に記憶する。

【０１０８】また、対象物測定時には、その測定画像デ
ータは、対象物用フレームメモリ１１７に記憶され、光
源補正処理部１１８で参照板用フレームメモリ１１６か
らの参照板画像データを参照しながら補正される。

【０１０９】このようにして第１の実施の形態において
は、光源補正処理部１１８で光源補正が行われた対象物
画像データに対し、上記対象物の分類を行なう分類手段
としての判定処理部１１９で判定処理を行い、判定結果
出力部１２０から判定結果を出力するようになされてい
る。

【０１１０】なお、判定処理部１１９、判定結果出力部
１２０における分類処理演算は、前述した先願のそれと
同様であるので、ここにその記載を編入するものとして
その説明を省略する。

【０１１１】図２の（ａ）は光源補正処理部１１８の具
体例を示している。

【０１１２】この光源補正処理部１１８は、対象物の画
像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバ
ンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データを用
いて補正を行う例である。

【０１１３】すなわち、光源補正処理部１１８内の補正
フィルタ選択手段１２３からの切換え信号により、画像
メモリ１１４内の切換えスイッチ１２１，１２２を介し
てバンドパスフィルタ枚数分の参照板と対象物の画像デ
ータの内、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された
参照板と対象物の画像データをそれぞれのフレームメモ
リ１１６，１１７から切換えて読み出すようになされて
いる。

【０１１４】そして、この光源補正処理部１１８におけ
る実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像
データを参照板の画像データでそれぞれ各画素毎に割算
した後、掛算器１２５により適当な係数αを乗じる。

【０１１５】これは、割算器１２４の出力値が大体、１
付近になるので、その後の処理で整数で演算処理すると
きに１付近だと計算ができなくなるのを防止するためで
ある。

【０１１６】すなわち、割算器１２４の出力値に対して
掛算器１２５により適当な係数αを掛けて出力値を１よ
り大きくすることにより、整数演算でその後の処理が行
えるようになってる。

【０１１７】そして、この光源補正処理部１１８におけ
る実際の補正処理は、各対象物の画素毎に行われると共
に、同じ波長のバンドパスフィルタで撮影された参照板
の画像データで対象物の画像データを正規化して補正す
るということが特徴となる。これにより、この第１の実
施の形態として、例えば光源からの照明光が波長スペク
トルによって違った照明むらを生じるときでも対応する
ことができるようになる。

【０１１８】もし、その照明むらが各波長スペクトルで
同じである場合にはその内のどれか１つでもよいが、通
常はスペクトルによって照明むらが異なつているので、
対象物に応じたスペクトルで対応させて補正することが
特徴となる。

【０１１９】また、参照板の画像データは対象物測定画
像と同じ大きさを持つ画像データなので、測定するエリ
アと対応したエリアの画像の参照板データを用いること
によって、照明むらを画素毎に除去することができる。

【０１２０】なお、上述したように各波長毎に照明むら
が殆ど一定である場合には、任意の波長の一枚のバンド
パスフィルタで撮影された参照板の画像参照板データで
対象物の画像データを正規化して補正することもでき
る。

【０１２１】図２の（ｂ）は光源補正処理部１１８の他
の具体例を示している。

【０１２２】この光源補正処理部１１８は、対象物の画
像データに対して各対象物の画像データと同じ波長のバ
ンドパスフィルタで撮影された参照板の画像データの平
均値を用いて補正を行う例である。

【０１２３】すなわち、画像メモリ１１４内の切換えス
イッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象
物の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切
換えて読み出すと共に、バンドパスフィルタ枚数分の参
照板の全画像データを参照板用フレームメモリ１１６か
ら読み出して画像メモリ１１４内の平均化部１２６で平
均化した参照板画像データを得るようになされている。

【０１２４】そして、この光源補正処理部１１８におけ
る実際の補正処理は、割算器１２４により対象物の画像
データを平均化した参照板画像データでそれぞれ各画素
毎に割算した後、正規化部１２７で正規化して補正す
る。

【０１２５】すなわち、図２の（ｂ）は、図２の（ａ）
の変形例として、参照板用フレームメモリ１１６の全画
像データを各画素毎に平均化していることにより、図２
の（ａ）の光源補正処理部１１８内の補正フィルタ選択
手段１２３を省略することができるのが特徴となる。

【０１２６】この補正フィルタ選択手段１２３を省略し
て処理を簡略化すると共に、正規化部１２７により図２
の（ａ）の光源補正処理部１１８内の掛算器１２５と同
様に適当な係数αを掛け、パワースペクトルの和を一定
とすることにより、例えば輝度が非常に暗かったり、非
常に明るかったりした場合の補正をここで行うようにす
ることができる。

【０１２７】なお、図２（ｂ）において、画像メモリ１
１４内の平均化部１２６で各波長の画像データを平均す
るのでなく、メジアンフィルタを用いて行うようにして
もよい。

【０１２８】また、パワースペクトルの正規化部により
学習時と判定時の照明強度のが異なっても正しく判定す
ることができる。

【０１２９】なお、以下の各実施の形態の説明におい
て、前述した第１の実施の形態と同様に構成されている
と共に、同様な機能を有している部分については、同一
符号又は関連符号を付して援用することにより、それら
の説明又は図示を適宜省略するものとする。

【０１３０】（第２の実施の形態）この第２の実施の形
態は、図３に示すように、上述した第１の実施の形態の
変形例として、光源補正演算に用いる参照板画像データ
は、補正フィルタ選択手段１２３によって選択された一
枚の参照板画像データを用いるものであるが、光源補正
が行われた対象物の画像データを判定処理部１２８で判
定処理した後、さらにその判定結果を補正結果判断部１
２９で評価して補正フィルタ選択手段１２３に帰還する
ことにより、必要ならばもう一度違う参照板画像データ
を選択して、対象物の画像データを補正し直すようにし
ている。

【０１３１】このような第２の実施の形態は、システム
のセッティング時等に、任意の一枚の参照板画像データ
を選択するのに適用可能なもので、一度選択されればそ
の後の補正結果判断部１２９による処理は不要となる。

【０１３２】（第３の実施の形態）この第３の実施の形
態は、上述した第１の実施の形態の変形例として、マル
チスペクトルの参照板画像データをフィルタ枚数分画像
で記憶せずに、図４の（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すよ
うに、クロスライン、代表点、或いは近似式で記憶する
ことによって、参照板データ用メモリを減らすようにし
たものである。

【０１３３】すなわち、図５に示すように、光源補正処
理部１１８内の参照板データ演算部１３０にて各画素の
参照板画像データを算出する。

【０１３４】ここで、図４の（ａ）に示すようなクロス
ライン方式記憶の場合には対応するｘ，ｙ座標の画素の
乗算により算出する。

【０１３５】すなわち、このクロスライン方式記憶の場
合には、予め画像中央の水平、垂直のラインのデータだ
け持っていて、必要なデータについては対応するｘとｙ
の座標値から掛算して求める。

【０１３６】また、図４の（ｂ）に示すような代表点方
式記憶の場合には近傍の代表点の補間により算出する。

【０１３７】すなわち、この代表点方式記憶の場合に
は、代表点方式として文字通り代表点だけのデータをも
っていて、必要なデータについては代表点に対応する例
えば近傍の４点から補間して求めていくことになる。

【０１３８】さらに、図４の（ｃ）に示すような近似式
方式記憶の場合には多項式により算出する。

【０１３９】すなわち、この近似式方式記憶の場合に
は、所定の近似式例えばＡｘ＋Ｂｙ、またはＡｘ² ＋Ｂ
ｙ² ＋Ｃｘ＋Ｄｙ＋Ｅとかの１次式または２次式とかに
ついて、その係数だけを保存しておくもので、この例の
場合にはＡとＢとの２つの係数だけ保存しておく。

【０１４０】通常は２次式Ａｘ² ＋Ｂｘ＋Ｃｙ² ＋Ｄｙ
＋Ｅとして、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅと、５つ程度の係数だ
けを保存しておく。

【０１４１】これが近似式方式で非常にメモリが少なく
て済むことになる。

【０１４２】このような第３の実施の形態によれば、参
照板画像データ用メモリの記憶容量を大幅に削減するこ
とができる。

【０１４３】（第４の実施の形態）この第４の実施の形
態は、図６に示すように、複数のバンドパスフィルタを
用いた色分類装置において、光源補正部１１８にハイパ
スフィルタ１３１を用いることによって、参照板を測定
せずに照明むらを除去するようにしている。

【０１４４】すなわち、通常、照明むらは低周波に偏っ
ているのに対して、画像信号成分はこの照明むらより高
周波成分に偏っている。

【０１４５】そこで、画像メモリ１１４内の切換えスイ
ッチ１２２を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物
の画像データを対象物用フレームメモリ１１７から切換
えて読み出した後、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１
にかけて画像信号成分のみを抽出する。

【０１４６】このような第４の実施の形態によれば、参
照板の測定が不要となり、測定が高速になると共に、参
照板用メモリが不要となり装置が小型、安価になる。

【０１４７】図７（ａ）は、第４の実施の形態の変形例
を示すもので、照明光をｌ（ｘ）、画像信号をｆ（ｘ）
とすれば撮像信号ｇ（ｘ）は ｇ（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ） と表され、対数部１３２でその対数をとると ｌｏｇ｛ｇ（ｘ）｝＝ｌｏｇ｛ｌ（ｘ）｝＋ｌｏｇ｛ｆ
（ｘ）｝ となり、乗算が加算となり、上述のハイパスフィルタ
（ＨＰＦ）１３１がより有効に働く。

【０１４８】このハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に
掛けた後に指数演算部１３３で指数演算を行うことによ
り、画像信号ｆ（ｘ）を取り出すことができる。

【０１４９】図７（ｂ）は、第４の実施の形態の別の変
形例を示すもので、光源補正処理部１１８内の平均化部
１３４で各波長の対象物データを平均化して参照板デー
タとしたものである。

【０１５０】なお、平均化部１３４で平均化した後に図
示しないローパスフィルタに掛けるようにしてもよい。

【０１５１】すなわち、参照板を撮影するということ
は、非常に煩雑な処理で、条件が変わる度にとらなくて
はならないとなると、極めて手間がかかってしまう。

【０１５２】そこで、条件が変わった場合でも、参照板
を測定しなくても済むようにしたのが、この第４の実施
の形態である。

【０１５３】このような第４の実施の形態の変形例によ
れば、参照板を測定せずに照明むら成分だけを良好に除
去することができる。

【０１５４】（第５の実施の形態）この第５の実施の形
態は、後述する図１１に示すように、測定対象を複数回
ずらして撮像することにより、参照板を測定せずに照明
むらを除去するようにした例である。

【０１５５】すなわち、測定対象をずらしながら２回撮
影する場合、得られる画像信号は ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ） ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ＋ｔ） となり、この差は ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｛ｆ（ｘ）−ｆ
（ｘ＋ｔ）｝ となる。

【０１５６】ここで、ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｔ）は、ｔ＝
１としたとき、ｆ（ｘ）の微分と等しくなる。

【０１５７】一般に、微分した信号は原信号に比較して
は周波数成分が高くなるため、第４の実施の形態のよう
にハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けることによ
り、画像信号ｆ（ｘ）を良好に抽出することができる。

【０１５８】そして、抽出された画像信号ｆ（ｘ）を積
分することにより、照明むらが補正された原信号ｆ
（ｘ）を得ることができる。

【０１５９】なお、この第５の実施の形態では、図８及
び図９の二つの例に示すように、照明むらが補正された
画像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶さ
れることになる。

【０１６０】また、図８及び図９に示す例では、実際に
対象物を撮影した後，一旦画素をずらすようにして、も
う一度撮影することによって得られた二つの対象物画像
データは、それぞれバンドパスフィルタ枚数分の対象物
用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂに記憶されている
ものとする。

【０１６１】まず、図８に示す例では、画像メモリ１１
４内の切換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂを介してバン
ドパスフィルタ枚数分の対象物の画像データを対象物用
フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから切換えて読み出
した後、互いに１画素ずらされている二つの信号に対
し、一方に掛算器１３７により−１を掛けた後、加算器
１３８によりそれらを加算することにより、それらの差
分値で得られる。

【０１６２】ここで、差分値はディジタル的には微分値
と一致しているので、被写体の成分だけが微分化された
ことになる。

【０１６３】そして、対数部１３９でその対数をとると
共に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１３１に掛けた後、
指数演算部１４０で指数演算を行うことにより、画像信
号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１４２で、それを積分する
ことによって被写体の成分が得られる。

【０１６４】このようにして、照明むらが補正された画
像信号は補正データ用フレームメモリ１４４に記憶され
る。

【０１６５】以上のようにして、図８に示す例では、参
照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができ
る。

【０１６６】つぎに、図９に示す例では、１つの仮定が
あり、図８に示す例と異なって被写体の成分が低周波に
偏り、照明光の成分がより高周波に偏っている場合を想
定している。

【０１６７】これは、例えば、塗装体のように、塗装の
表面のむら自体は少ないにもかかわらず照明むらが非常
に大きいといった場合である。

【０１６８】この場合には、得られる画像信号を ｇ１（ｘ）＝ｌ（ｘ）^* ｆ（ｘ） ｇ２（ｘ）＝ｌ（ｘ＋ｔ）^* ｆ（ｘ） とすれば、その差は ｇ１（ｘ）−ｇ２（ｘ）＝ｆ（ｘ）^* ｛ｌ（ｘ）−ｌ
（ｘ＋ｔ）｝ となり、被写体が低周波数成分に偏っていたとしても、
ｌ（ｘ）−ｌ（ｘ＋ｔ）は高周波成分に偏っているため
に、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けることに
より、画像信号成分だけを良好に抽出することができ
る。

【０１６９】この場合には、位置移動部１４５により、
対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂからの読み
出しのアドレスを変更して位置を移動している。

【０１７０】すなわち、この位置移動部１４５は照明光
をずらすような機能を有しているもので、メモリ上で被
写体の方の成分が同じになるようにずらすと、照明光の
方がずれることになる。

【０１７１】このようにして、画像メモリ１１４内の切
換えスイッチ１２２Ａ，１２２Ｂ及び位置移動部１４５
を介してバンドパスフィルタ枚数分の対象物の画像デー
タを対象物用フレームメモリ１１７Ａ，１１７Ｂから位
置を移動して読み出した後、互いに１画素ずらされてい
る二つの信号に対し、一方に掛算器１３７により−１を
掛けた後、加算器１３８によりそれらを加算することに
より、それらの差分値で得られる。

【０１７２】ここで、差分値はディジタル的には微分値
と一致しているので、被写体の成分だけが微分化された
ことになる。

【０１７３】そして、この微分値をローパスフィルタ
（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分だけが出てく
ることになる。

【０１７４】これは、図８に示す例のように、対数部１
３９でその対数をとると共に、ハイパスフィルタ（ＨＰ
Ｆ）１３１に掛けた後、指数演算部１４０で指数演算を
行うことにより、画像信号ｆ（ｘ）を取り出し積分部１
４２で、それを積分することによって被写体の成分が得
られるようにしてもよい。

【０１７５】しかるに、図９に示す例では、単純にロー
パスフィルタ（ＬＰＦ）１４６に掛けると被写体の成分
だけが、ダイレクトに出てくるので、このようにして、
照明むらが補正された画像信号は補正データ用フレーム
メモリ１４４に記憶することにより、参照板の測定をな
くしている。

【０１７６】以上のようにして、図９に示す例では、参
照板を測定せずに照明むらを良好に除去することができ
ると共に、対象物が低周波成分に偏っている場合でも照
明むらを良好に除去することができる。

【０１７７】なお、図１０は、図８及び図９に示したよ
うに、画像メモリ１１４内に対象物用フレームメモリ１
１７Ａ，１１７Ｂ及び補正データ用フレームメモリ１４
４を備える場合の全体構成図を示しており、判定処理部
１１９は補正データ用フレームメモリ１４４から照明む
らが補正された画像信号を読出して上述したような判定
処理を行うことになる。

【０１７８】（第６の実施の形態）一般的に、色分類装
置における参照板には標準白色板が用いられる。

【０１７９】図１１に示すような測定条件で標準白色板
を測定すると照明の強い部分は中心による。

【０１８０】しかしながら、測定対象物の表面が反射す
る場合は、真上方向（撮像素子方向）には反射が少なく
なり、図１２に示すような照明の強度分布が得られる。

【０１８１】従って、このような場合、標準白色板を照
明むら補正の参照板に用いることはできない。

【０１８２】そこで、測定する対象物と同じ材質で、測
定エリアの面積内で一様な色を持つ物を参照板とするこ
とによって、対象物測定時の照明むらを正確に補正する
ことができる。

【０１８３】すなわち、この第６の実施の形態は、上述
したような、例えば、第１の実施の形態において、白色
板を参照板として撮影したような場合に、実際の対象物
がその参照板と違った材質の場合に好適する。

【０１８４】つまり、図１１に示すように、二つの光源
から照明を当てた場合には、通常は中央部が明るくなる
ので、このような状態で参照板を撮影すると中央部が輝
度的には強くなる。

【０１８５】ところが、鏡面みたいに反射する被写体、
参照板の場合には、その両脇に反射することになり、そ
れが正反射ではないにしても非常に明るい部分が出てき
てしまう。

【０１８６】このような被写体、参照板の場合には、照
明むらが実際に生じてしまうことになり、それは参照板
とその対象物の材質が違うということが原因となってい
るので、この第６の実施の形態では対象物と同じ材質の
参照板を使用することにより、そのような不具合を未然
に防止しようとするものである。

【０１８７】このように、材質を参照板と対象物とで同
じくすると、対象物の色むらが生じないようにすること
ができ、検査したいものの標準品を参照板にすることが
できるようになる。

【０１８８】（第７の実施の形態）この第７の実施の形
態は、上述したような、例えば、第１の実施の形態にお
いて、立体的な対象物（例えば球）を測定する場合に、
照明光の正反射が写ってしまうと共に、正反射が生じる
と前述のような照明むらの除去を行っても良好な測定を
行うことはできないことに対処しようとするものであ
る。

【０１８９】つまり、この第７の実施の形態では、図１
３に示すように、照明光と画像入力部の直前に偏光板を
配置する。

【０１９０】すなわち、照明光測定では偏光板１、２に
より直線偏光に変えて測定対象へ投射すると共に、正反
射した光と正反射しない光では偏光方向が異なるため、
画像入力部直前に配置された偏光板３により正反射光の
みを完全にカットして画像入力を行うことができるよう
にしている。

【０１９１】そして、このような画像入力後の照明むら
の処理は、上述したような、例えば、第６の実施の形態
と同じように正常なものを参照板代わりにして、実際の
測定対象と入れ替えて使用するようにしてやればよい。

【０１９２】以上第１乃至第７の実施の形態について説
明してきたが、本明細書には以下の発明が含まれる。

【０１９３】（１）対象物の色成分を分類する色分類装
置において、結像光学系と、この結像光学系の結像面に
配置した撮像素子と、この撮像素子より光学的な前側に
配置され、異なる複数の光の透過波長帯域を選択可能な
光学的バンドパスフィルタと、この複数の光の透過波長
帯域から一つの透過波長帯域を選択する透過波長選択手
段と、この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情
報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像
された対象物の画像データとを対応して格納する対象物
データ記憶手段と、前記対象物の画像データに対して、
各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照明
光強度、輝度等）する光源補正手段と、を有することを
特徴とする色分類装置。

【０１９４】（対応する実施形態）この発明は、全ての
実施の形態（第１乃至第７）が対応する。

【０１９５】（作用効果）この発明によれば、各画素毎
に光源の照明むらを除去する光源補正手段を設けたの
で、対象物の画像内の照明むらを補正することができ
る。

【０１９６】さらに、この発明によれば、照明光が異な
った場合や照明光が時間的に変化する場合においても良
好に色分類を行うことができる。

【０１９７】（２）前記透過波長選択手段が選択した透
過波長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮
像素子で撮像された参照板の画像データとを対応して格
納する参照板データ記憶手段を更に備え、前記光源補正
手段が、前記対象物の画像データに対して、前記参照板
の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除
去するように補正（照明光強度、輝度等）するものであ
ることを特徴とする（１）記載の色分類装置。

【０１９８】（対応する実施形態）この発明は、第１乃
至第３の実施の形態が対応する。

【０１９９】（作用効果）この発明によれば、分類性能
を向上することができる。

【０２００】（３）前記光源補正手段は、前記対象物の
画像データに対して低周波成分を除去するハイパスフィ
ルタからなることを特徴とする（１）記載の色分類装
置。

【０２０１】（対応する実施形態）この発明は、第４の
実施の形態が対応する。

【０２０２】（作用効果）この発明によれば、参照板の
測定を必要としないので、簡便に分類性能を向上するこ
とができる。

【０２０３】（４）前記光源補正手段は、前記対象物デ
ータ記憶手段に記憶された複数の透過波長帯域毎の対象
物の画像データを平均化する平均化手段と、この平均化
された対象物データで、前記複数の対象物の画像データ
をそれぞれ除算した後、正規化する演算部とを備えたこ
とを特徴とする（１）記載の色分類装置。

【０２０４】（対応する実施形態）この発明は、第１の
実施の形態の変形例が対応する。

【０２０５】（作用効果）この発明によれば、複数の透
過波長帯域毎の対象物の画像データを正規化することに
より、光源の光量が変化した場合にも良好な色分類する
ことができる。

【０２０６】（５）前記対象物データ記憶手段が、複数
の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像デ
ータを記憶するものであり、前記光源補正手段が、前記
複数の異なる撮像位置毎の対象物の画像データに基づい
て各画素毎に光源の照明むらを除去するように補正（照
明光強度、輝度等）するものであることを特徴とする
（１）記載の色分類装置。

【０２０７】（対応する実施形態）この発明は、全ての
実施の形態（第１乃至第７）が対応する。

【０２０８】（作用効果）この発明によれば参照板の測
定を必要としないので、簡便に分類性能を向上すること
ができる。

【０２０９】を必要としない。

【０２１０】（６）前記対象物データ記憶手段が、複数
の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像デ
ータをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからな
り、前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの
出力の差分を求める差分算出手段と、この差分算出手段
からの出力に対して高周波成分を抽出するハイパスフィ
ルタ（ＨＰＦ）と、このハイパスフィルタからの出力を
積分する積分手段とを有することを特徴とする（３）記
載の色分類装置。

【０２１１】（対応する実施形態）この発明は、第５の
実施の形態が対応する。

【０２１２】（作用効果）この発明によれば、参照板を
測定せずに照明むらを良好に除去することができる。

【０２１３】（７）前記対象物データ記憶手段が、複数
の異なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像デ
ータをそれぞれ記憶する複数のフレームメモリからな
り、前記光源補正手段が、前記複数のフレームメモリの
内、一方のフレームメモリの読み出しアドレスを変更し
た後、他方のフレームメモリの出力との差分を求める差
分算出手段と、この差分算出手段からの出力に対して低
周波成分を抽出するローパスフィルタ（ＬＰＦ）とを有
することを特徴とする（３）記載の色分類装置。

【０２１４】（対応する実施形態）この発明は、第５の
実施の形態の変形例が対応する。

【０２１５】（作用効果）この発明によれば、参照板を
測定せずに照明むらを良好に除去することができる。

【０２１６】（８）前記光源補正手段が用いる前記参照
板の画像データを前記参照板データ記憶手段から選択す
る選択手段を備えたものであることを特徴とする（２）
記載の色分類装置。

【０２１７】（対応する実施形態）この発明は、第１乃
至第３の実施の形態が対応する。

【０２１８】（作用効果）この発明によれば、照明光の
照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるの
で、良好な光源補正することができる。

【０２１９】（９）前記選択手段が、前記参照板データ
記憶手段から前記対象物の画像データが対応する透過波
長帯域情報と同一の透過波長帯域情報に対応する参照板
の画像データを選択するものであることを特徴とする
（８）記載の色分類装置。

【０２２０】（対応する実施形態）この発明は、第１乃
至第３の実施の形態が対応する。

【０２２１】（作用効果）この発明によれば、照明光の
照明むらに対応して適当な参照板データが選択されるの
で、良好な光源補正することができる。

【０２２２】（10）前記光源補正手段により補正された
対象物の画像データを判定する判定手段と、この判定結
果から光源補正が正しく行なわれたかどうかを判断する
補正結果判断手段をさらに有し、前記選択手段が、前記
補正結果判断手段からの出力に応じて異なる参照板の画
像データを選択するものであることを特徴とする（８）
記載の色分類装置。

【０２２３】（対応する実施形態）この発明は、第２の
実施の形態が対応する。

【０２２４】（作用効果）この発明によれば、光源補正
性能を向上することができる。

【０２２５】（11）前記参照板データ記憶手段が、前記
対象物と同じ材質からなる参照板から得られた参照板の
画像データを記憶したものであることを特徴とする
（２）記載の色分類装置。

【０２２６】（対応する実施形態）この発明は、第６の
実施の形態が対応する。

【０２２７】（作用効果）この発明によれば、光源補正
性能を向上することができる。

【０２２８】（12）前記参照板データ記憶手段が、前記
参照板から得られた参照板の画像データの内、一部のデ
ータを記憶したものであることを特徴とする（２）記載
の色分類装置。

【０２２９】（対応する実施形態）この発明は、第２の
実施の形態が対応する。

【０２３０】（作用効果）この発明によれば、参照板デ
ータ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。

【０２３１】（13）前記参照板データ記憶手段が、前記
参照板から得られた参照板の画像データを所定の近似式
として記憶したものであることを特徴とする（２）記載
の色分類装置。

【０２３２】（対応する実施形態）この発明は、第３の
実施の形態が対応する。

【０２３３】（作用効果）この発明によれば、参照板デ
ータ記憶手段の記憶容量を小さくすることができる。

【０２３４】

【発明の効果】従って、以上詳述したように本発明によ
れば、測定画像内の照明むらを補正可能として照明むら
の影響を抑えることにより、高精度でより確実な色分類
を行うことができる色分類装置を提供することが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施の形態を示す概略構成
図。

【図２】この発明の第１の実施の形態における要部の構
成を示す概略構成図。

【図３】この発明の第２の実施の形態を示す要部の概略
構成図。

【図４】この発明の第３の実施の形態における要部の動
作原理説明図。

【図５】この発明の第３の実施の形態における要部の構
成を示す概略構成図。

【図６】この発明の第４の実施の形態における要部の構
成を示す概略構成図。

【図７】この発明の第４の実施の形態における変形例を
示す概略構成図。

【図８】この発明の第５の実施の形態を示す要部の概略
構成図。

【図９】この発明の第５の実施の形態の変形例を示す要
部概略構成図。

【図１０】この発明の第５の実施の形態を示す概略構成
図。

【図１１】この発明の第６の実施の形態を示す要部の動
作説明図。

【図１２】この発明の第７の実施の形態を示す要部の動
作説明図。

【図１３】この発明の第８の実施の形態を示す要部の概
略構成図。

【図１４】本発明の先願による色分類装置の構成を示す
図。

【図１５】（Ａ）は先願による色分類装置に使用される
回転色フィルタに使用される複数のバンドパスフィルタ
の特性を示す図、（Ｂ）及び（Ｃ）はそれぞれ回転色フ
ィルタの構成を示す図。

【図１６】図１４中の分類演算回路のブロック構成図。

【図１７】図１６中の輝度成分抽出部の構成を示す図。

【図１８】（Ａ）及び（Ｂ）はそれぞれ図１７中の補正
回路の構成を示す図、（Ｃ）は図１４中の分類演算部及
び分類判定部の構成を示す図。

【図１９】２クラスの対象物を示す図。

【図２０】先願による色分類装置が学習モードで決定す
る分類境界を示す図。

【図２１】分類したいクラス未知の対象物を示す図。

【図２２】先願における分類演算部の別の構成例を示す
図。

【符号の説明】

１１１…画像入力部、 １１２…画像処理部、 １１３…Ａ／Ｄ変換器、 １１４…画像メモリ、 １１５…切換スイッチ、 １１６…参照板用フレームメモリ、 １１７…対象物用フレームメモリ、 １１８…光源補正処理部、 １１９…判定処理部、 １２０…判定結果出力部。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物の色成分を分類する色分類装置に
   おいて、 結像光学系と、 この結像光学系の結像面に配置した撮像素子と、 この撮像素子より光学的な前側に配置され、異なる複数
   の光の透過波長帯域を選択可能な光学的バンドパスフィ
   ルタと、 この複数の光の透過波長帯域から一つの透過波長帯域を
   選択する透過波長選択手段と、 この透過波長選択手段が選択した透過波長帯域情報と、
   選択された透過波長帯域毎に前記撮像素子で撮像された
   対象物の画像データとを対応して格納する対象物データ
   記憶手段と、 前記対象物の画像データに対して、各画素毎に光源の照
   明むらを除去するように補正する光源補正手段と、 を有することを特徴とする色分類装置。
2. 【請求項２】 前記透過波長選択手段が選択した透過波
   長帯域情報と、選択された透過波長帯域毎に前記撮像素
   子で撮像された参照板の画像データとを対応して格納す
   る参照板データ記憶手段を更に備え、 前記光源補正手段が、 前記対象物の画像データに対して、前記参照板の画像デ
   ータに基づいて各画素毎に光源の照明むらを除去するよ
   うに補正するものであることを特徴とする請求項１記載
   の色分類装置。
3. 【請求項３】 前記対象物データ記憶手段が、複数の異
   なる撮像位置毎に記憶された複数の対象物の画像データ
   を記憶するものであり、 前記光源補正手段が、前記複数の異なる撮像位置毎の対
   象物の画像データに基づいて各画素毎に光源の照明むら
   を除去するように補正するものであることを特徴とする
   請求項１記載の色分類装置。