WO2012153695A1 - 機能性光源を用いた検査装置と検査方法及び機能性光源とその設計方法 - Google Patents

機能性光源を用いた検査装置と検査方法及び機能性光源とその設計方法 Download PDF

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WO2012153695A1
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WO
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light source
functional
color
spectrum
weighting
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茂樹 中内
顕 西野
徹 姫野
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国立大学法人豊橋技術科学大学
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G01N2021/8845—Multiple wavelengths of illumination or detection

Definitions

  • the present invention relates to an inspection apparatus and an inspection method using a functional light source for assisting color discrimination in foreign object detection, defective product inspection, medical diagnosis, and the like, and a functional light source and a design method thereof.
  • the conventional foreign matter detection apparatus or foreign matter detection method using near infrared rays or infrared rays has a problem that it is not only easy to introduce but also not applicable to visual inspection.
  • the multilayer optical filter can be applied to visual inspection, but it is not inexpensive and is not easy to introduce.
  • visual inspection depending on the light source color of the inspection light source, there is a problem that it is difficult for the observer to adapt to the light source color or that the observer is easily fatigued, so that visual inspection is not easy.
  • a measuring device such as an imaging camera, there has been a demand for using an apparatus that can be easily introduced and improving inspection accuracy.
  • An object of the present invention is to solve the above-described problems, and to provide an inspection apparatus, an inspection method, a functional light source, and a design method thereof using a functional light source that can be easily introduced and can improve inspection accuracy. To do.
  • the inspection apparatus using the functional light source of the present invention selects a measuring apparatus capable of measuring reflected light and outputting the measured value, and three or more narrow band light sources having different peak wavelengths, and the narrow band light source.
  • a functional light source that controls the light emission conditions of the light emitted from the light source to make the light source color white by mixing the light, and the illumination device illuminates the functional light source from the two discrimination targets.
  • the difference between the measurement values when the reflected light is measured is substantially maximized, and the reflection from the inspection object by the measurement device while illuminating with the functional light source.
  • a determination unit that acquires measurement values of a plurality of portions to be inspected when light is measured and determines an inspection result based on the measurement values.
  • Another inspection apparatus using the functional light source of the present invention includes a measuring apparatus capable of measuring reflected light and outputting the measured value, and three or more narrow-band light sources having different peak wavelengths. Discrimination when the reflected light from two discrimination targets is measured by the measuring device while illuminating with the functional light source, and the light source color is white by mixing the light emitted from the band light source
  • the functional light source configured to be larger than when measured by the measuring device while illuminating with an equal energy white light source having a luminance equivalent to that of the functional light source, and a difference in measurement values between the objects,
  • a determination unit that acquires measurement values of a plurality of portions of the inspection object when the reflected light from the inspection object is measured by the measurement device while illuminating with a functional light source, and determines the inspection result based on the measurement values And comprising And wherein the door.
  • the measurement device is an imaging device capable of outputting RGB values as the measurement values. This is because if the measurement is performed with an imaging device capable of outputting RGB values while illuminating with a white light source, all of the measurement values can be used effectively for determination of the inspection result.
  • the two discrimination targets are a foreign matter mixed portion and a foreign matter-free portion in the inspection target, and the determination unit determines whether foreign matter is mixed as an inspection result.
  • an inspection apparatus for detecting foreign matter mixed in the inspection object can be provided.
  • the inspection object is skin
  • the two discrimination objects are a diseased part and a disease-free part in the skin
  • the determination unit is a skin disease as an inspection result. If the diagnosis result is determined, an inspection apparatus for diagnosing a skin disease can be obtained.
  • the inspection object is a painted surface
  • the two discrimination objects are a coating unevenness portion and a coating unevenness portion
  • the determination unit outputs the inspection result as an inspection result. If the presence / absence of coating unevenness is determined, an inspection device for evaluating coating unevenness can be obtained.
  • the functional light source of the present invention is a functional light source that has three or more narrow-band light sources with different peak wavelengths, and the light emitted from the narrow-band light source is mixed to make the light source color white,
  • An equal energy white light source having a brightness equal to that of the functional light source when a difference between measured values when the reflected light from two discrimination targets is measured by a predetermined measuring device while illuminating with the functional light source It is characterized by being configured to be larger than when measured by the measuring device while illuminating with.
  • the discrimination accuracy by the measuring device can be improved.
  • the functional light source design method of the present invention includes a reflectance spectrum acquisition step for acquiring a reflectance spectrum of a plurality of samples to be discriminated from each other, and a spectrum of narrowband light sources having different peak wavelengths (hereinafter referred to as “narrowband spectrum”). ”) And four or more of the narrowband spectra are combined by performing a first weighting on the radiance (hereinafter referred to as“ white spectrum ”).
  • the inspection method of the present invention is a functional light source that has three or more narrow-band light sources having different peak wavelengths, and the light source color is white by mixing light emitted from the narrow-band light source,
  • the color difference between the discrimination targets when observing two discrimination targets while illuminating with a functional light source is larger than when observing while illuminating with an equal energy white light source having the same luminance as the functional light source.
  • the color difference is expanded by the functional light source, and the light source color of the functional light source is the same white color as a light source (for example, a fluorescent lamp) in a normal environment, so that the observer adapts to the light source color.
  • a light source for example, a fluorescent lamp
  • Another functional light source of the present invention is a functional light source that has three or more narrow-band light sources having different peak wavelengths, and the light emitted from the narrow-band light source is mixed to make the light source color white.
  • the color difference between the discrimination objects when observing the two discrimination targets while illuminating with the functional light source is larger than when observing while illuminating with an equal energy white light source having the same luminance as the functional light source. It is comprised so that it may do.
  • the color difference is enlarged, the observer does not have to adapt to the light source color, and the uncomfortable feeling and fatigue given to the observer can be reduced, so the visual inspection becomes easy and the inspection accuracy is improved, Moreover, since it is not necessary to use near infrared rays, infrared rays, or multilayer optical filters, introduction into inspection is easy.
  • Another functional light source design method of the present invention includes a reflectance spectrum acquisition step of acquiring a reflectance spectrum of each of the plurality of samples to be discriminated, and a spectrum of a narrow band light source having different peak wavelengths (hereinafter referred to as “narrow”). Spectrum (hereinafter referred to as “white spectrum”) by preparing four or more band spectra ”and combining three or more of the narrow band spectra by applying a first weight to the radiance.
  • a light source color spectrum setting step for setting a plurality, a design light source spectrum configured by combining a plurality of the white spectra by performing a second weighting on radiance, and a reflectance spectrum of each sample Use to observe each sample while illuminating with a design light source having the design light source spectrum Calculating a parameter representing the color appearance of each sample when it is assumed to be, and using the parameter to calculate an evaluation amount representing a color difference between the two discrimination targets,
  • the functional light source is designed based on the first weighting and the optimized second weighting so as to optimize the second weighting so that the color difference represented by the evaluation amount is substantially maximized.
  • the parameter can be calculated based on a color appearance model.
  • the functional light source of the present invention it is preferable to use an LED (light emitting diode) as the narrow band light source. This is because the manufacturing cost can be reduced and the introduction becomes easy.
  • LED light emitting diode
  • Still another functional light source design method of the present invention is a functional light source design method having a desired light source color, and the reflectance spectra of a plurality of samples are acquired for each of two observation targets to be discriminated.
  • Four or more narrowband light source spectra having different peak wavelengths (hereinafter referred to as “narrowband spectrum”) are prepared, and three or more of the narrowband spectra are radiated.
  • a plurality of light source color spectrum setting steps for setting a plurality of spectra (hereinafter referred to as “light source color spectrums”) that become the desired light source color by combining the first weights with respect to each other, and radiating the plurality of light source color spectra.
  • Design light source spectrum configured by combining the second weighting for luminance, and each of the samples Using the reflectance spectrum, a parameter representing the appearance of the color of each sample when the sample is assumed to be observed under a design light source having the design light source spectrum is calculated using the parameter.
  • An evaluation amount calculating step for calculating an evaluation amount representing a color difference between the two observation objects under a design light source, and the second weighting is optimized so that the color difference represented by the evaluation amount is substantially maximized.
  • the functional light source is designed based on the first weighting and the optimized second weighting.
  • Still another functional light source design method of the present invention is a functional light source design method having a desired light source color, and a reflectance spectrum for acquiring reflectance spectra of a plurality of samples for each of two discrimination targets.
  • Four or more narrow band light source spectra (hereinafter referred to as “narrow band spectrums”) having different peak wavelengths from the acquisition step are prepared, and three or more of the narrow band spectra are the first to the radiance.
  • a light source color spectrum setting step of setting a plurality of spectrums hereinafter referred to as “light source color spectrums”) that are the desired light source colors by weighting and combining, and a plurality of the light source color spectra for the radiance.
  • Design light source spectrum composed by combining the weights of the sample and the reflectance spectrum of each sample.
  • a measurement value of each sample is calculated when it is assumed that the reflected light from each sample is measured by a predetermined measurement device while illuminating with a design light source having the design light source spectrum.
  • An evaluation amount calculation step for calculating an evaluation amount that represents a difference in measurement values between the two samples to be discriminated using a value, so that the difference between the measurement values represented by the evaluation amount is substantially maximized.
  • the second weighting is optimized, and the functional light source is designed based on the first weighting and the optimized second weighting.
  • the present invention can be easily introduced into inspection and can improve inspection accuracy.
  • (A) is a schematic perspective view of the illuminating device which concerns on 1st Embodiment
  • (b) is a partially broken perspective view of the principal part of the illuminating device. It is a figure which shows the definition of the observer's visual field in CIECAM02. It is a flowchart of the design method which concerns on 1st Embodiment.
  • (A) is a perspective view of the petri dish which put the sample used in the Example
  • (b) is a top view of the petri dish. It is a graph which shows the reflectance spectrum of each sample. It is a graph which shows the radiance characteristic of modeled LED. It is a graph which shows the radiance spectrum of the design light source of an Example.
  • the lighting device 1 includes a functional light source 4 and a power supply unit (not shown).
  • the functional light source 4 includes a large number of LEDs that are narrow-band light sources 2 arranged on one side.
  • the substrate 3 and the diffusion plate 5 are included. The type and number of LEDs arranged on the substrate 3 and the method of determining the applied current for each LED will be described later.
  • the diffusion plate 5 is disposed in front of the substrate 3.
  • positioned is made into the front.
  • the power supply unit is connected to the substrate 3 and an external power supply. The LED on the substrate 3 emits light by receiving power from an external power source via the power supply unit by turning on the switch 6, and the light emitted from all the LEDs is completely mixed by the diffusion plate 5, Radiated in front of the diffusion plate 5.
  • the design method of the functional light source 4 is a reflectance spectrum acquisition step of acquiring reflectance spectra of a plurality of samples for two observation targets (discrimination targets) to be discriminated (step S01).
  • a light source color spectrum setting step (step S03) for setting a plurality of light source color spectra to be a desired light source color by weighting and combining the light source color, and combining a plurality of light source color spectra by weighting the radiance Use the design light source spectrum and the reflectance spectrum of each sample.
  • step S04 to S06 Calculating parameters representing the color appearance of each sample when it is assumed that each sample is observed under a design light source having a design light source spectrum, and using these parameters, two observation objects under the design light source are calculated. And an evaluation amount calculation step (steps S04 to S06) for calculating an evaluation amount representing a color difference between them, and the weighting when combining the light source color spectra is optimized so that the evaluation amount becomes substantially maximum. That is, the evaluation amount calculation step is repeated while changing the weighting when combining the light source color spectra until it is determined in step S07 in FIG. 2 that the weighting that substantially maximizes the evaluation amount is obtained. Note that the order of steps S01 to S03 does not matter.
  • a functional light source is designed based on a designed light source spectrum configured by combining light source color spectra with optimized weighting. Specifically, a spectrum substantially equal to the design light source spectrum is set as the spectrum of the functional light source. Note that “substantially maximum” includes the case of being the maximum and close to the maximum, and “substantially equivalent” includes the case of being equivalent to the case of being equivalent.
  • white includes any of “bulb color”, “warm white”, “white”, “day white”, and “daylight color” used for classification of fluorescent lamp colors.
  • the two observation objects to be discriminated are referred to as a first observation object and a second observation object.
  • ⁇ Reflectance spectrum acquisition step> By preparing N samples (N is an integer of 1 or more) for each of the first observation object and the second observation object, and measuring each sample with a measuring device capable of measuring the spectral reflectance, the first observation is performed.
  • ⁇ is a wavelength and is in the visible light range of 420 to 700 nm (step S01 in FIG. 2).
  • the peak wavelength is assumed to be in the range of 380 to 780 nm.
  • I M ( ⁇ ) are arbitrarily selected from the spectra I 1 ( ⁇ ), I 2 ( ⁇ ), I 3 ( ⁇ ),..., I M ( ⁇ ), and I l ( ⁇ ), I m (
  • ⁇ ) and Is ( ⁇ ) are set, white having a desired light source color (X w , Y w , Z w ) and luminance L W is obtained by combining these spectra by weighting the radiance.
  • the optical spectrum W ( ⁇ ) can be expressed by the following equation [Equation 1].
  • a l , a m , and a s are weights.
  • the desired white light source color (X w, Y w, Z w) and combining the light source color of the LED (X l, Y l, Z l), (X m, Y m, Z m), ( X s , Y s , Z s ) are defined by the following equations [Expression 2] and [Expression 3].
  • W ( ⁇ ) uses a spectrum of equi-energy white light.
  • Function f c is a function for obtaining the tristimulus values XYZ of the light source color from the color matching function of the light source spectrum I (lambda) as input.
  • the unit of L, L W in Equation 3 is a cd / m 2
  • V ( ⁇ ) represents a known spectral luminous efficacy characteristics.
  • the rank of the matrix A is 3 and the weights a l , a m , and s are all positive values from the combination M C 3 that is obtained by extracting three from the total number M of the LED spectrum. By extracting all of them, a total of L white spectra W 1 ( ⁇ ), W 2 ( ⁇ ), W 3 ( ⁇ ),..., W L ( ⁇ ) are obtained.
  • the design light source spectrum is constructed by combining the white spectra W 1 ( ⁇ ), W 2 ( ⁇ ), W 3 ( ⁇ ),..., W L ( ⁇ ) by weighting the radiance.
  • the design light source spectrum W F ( ⁇ ) is expressed by the following equation [Formula 6].
  • CIECAM02 As shown in FIG. 3 and Table 1, a stimulus (Stimulus) 20 within a visual field twice from a gazing point, a background (Background) 21 within a 10-degree visual field outside the stimulus 20, and a visual field outside the background 21
  • a peripheral region 22 is defined as a region including the background region 22 and the background 21 and the peripheral region 22 as an adaptation region.
  • the degree of adaptation D is calculated according to the following equation [Equation 11].
  • D is represented by a range value from 0 to 1, and is 0 for non-conformity and 1 for complete adaptation for the selected white point (X w , Y w , Z w ).
  • each sample of R, G, and B in accordance with the following equation [Expression 12], converting R c, G c, a B c. [Equation 12] is an equation for R, but the same applies to G and B.
  • R w , G w , and B w are similarly converted to R cw , G cw , and B cw .
  • R c , G c , and B c are converted into R ′, G ′, and B ′ according to the following equation [Equation 13].
  • the calculated h is compared with h of each color (Red, Yellow, Green, Blue) in Table 3, and e, h, H in Table 3 of the closest color is set as e 1 , h 1 , H 1 , and the most distant E and H are calculated according to the following equation [Equation 17], where e 2 and h 2 in Table 3 of the current color are e 2 and h 2 .
  • the sample tristimulus values X ij , Y ij , Z ij , the background tristimulus values X b , Y b , Z b , the design light source tristimulus values X w , Y w , Z w , and Parameters J ij , C ij , h ij , Q ij , and M ij representing the color appearance of the sample are obtained from the luminance L A of the adaptation region (see [Equation 20]).
  • a color difference ⁇ E ′ between corresponding samples of the first observation object and the second observation object is calculated based on CIECAM02 from the parameter representing the color appearance of each sample.
  • Corresponding samples are samples measured at the same time and have the same number j.
  • a calculation method of the color difference ⁇ E ′ based on CIECAM02 will be described. However, since this calculation method is described in detail in Reference Document 3, it will not be described in detail here.
  • parameters J ij , h ij , and M ij are used. Further, parameters K L , c 1 , and c 2 are selected from Table 4 and used depending on the degree of color difference to be obtained.
  • CAM02-LCD is a version used when obtaining a large color difference
  • CAM02-SCD is used when obtaining a small color difference
  • CAM02-UCS is a version used when obtaining a color difference between the two. In the embodiment, version CAM02-SCD is used. .
  • J ′, a ′, and b ′ are calculated for the first observation target sample from the parameters J 1j , h 1j , and M 1j of the first observation target sample.
  • the color difference ⁇ E ′ is obtained for all sample pairs, and the average value is taken as the evaluation amount. That is, if the color difference between the j-th sample of the first observation object and the second observation object is ⁇ E j ′, the color difference ⁇ E j ′ can be expressed by the following equation [Equation 22], and the evaluation amount is expressed by the following equation [Equation 23]. Can be calculated (step S06 in FIG. 2). Incidentally, srd equation [22], CAM02-LCD, CAM02-UCS , or parameters K L selected from CAM02-SCD, indicating the c 1, c 2. The evaluation amount calculated by [Equation 23] represents the color difference between the first observation object and the second observation object.
  • the optimized weights b 1, b 2, b 3 , ... the same spectrum and design source spectrum formed by combining a white spectrum b L, the spectrum of the functional light source 4. Therefore, in the functional light source 4, the weights a 1 , a m , a s when combining three LEDs to create a white spectrum, and the optimized weight b when combining the white spectrum to create a design light source spectrum Based on 1 , b 2 , b 3 ,..., B L , the type of LED arranged on the substrate 3 (that is, which peak wavelength LED is used), the number, and the applied current to each LED are determined. To do.
  • M pieces were prepared as described above (i.e., M kinds) of the LED, and only been employed when the LED peak wavelength lambda p to make the white spectrum W 1, W 2, W 3 , a white spectrum
  • the weights assigned to the LEDs having the peak wavelength ⁇ p when W 1 , W 2 , and W 3 are made are a 1 , a 2 , and a 3 , respectively. If the weights assigned to the white spectra W 1 , W 2 , W 3 when forming the design light source spectrum are b 1 , b 2 , b 3 , the weights assigned to the LEDs having the peak wavelength ⁇ p Is a 1 b 1 + a 2 b 2 + a 3 b 3 as a whole.
  • This functional light source 4 maximizes the color difference between the observation objects among white light sources having the same luminance configured by combining the set LEDs, and the color difference between the observation objects is the same. It is larger than that under an equal energy white light source having a luminance of.
  • the color difference between observation objects when the light source color is white and observed under the light source is enlarged as compared with when observed under an equal energy white light source having the same luminance.
  • the functional light source 4 can be designed. Since the light source color is white, similar to a light source in a normal environment (for example, a fluorescent lamp), it is not necessary for the observer to adapt to the light source color, and the discomfort and fatigue given to the observer can be reduced, and the color difference between observation objects In combination with the enlargement of the light source, it is possible to design a light source that can facilitate visual inspection and improve inspection accuracy. In addition, since the filter is not passed, the intensity of the output light does not decrease, and a highly efficient light source can be designed.
  • the functional light source 4 is suitable for visual inspection.
  • the functional light source 4 is used for an inspection method in which a plurality of parts to be inspected are visually observed while illuminating with the functional light source 4 and an inspection result is determined based on a color difference between the parts. be able to. According to this method, the color difference is enlarged by the functional light source 4 and the light source color of the functional light source 41 is white, so that visual inspection is facilitated, inspection accuracy is improved, and near infrared, Since it is not necessary to use an infrared ray or a multilayer optical filter, introduction into inspection is easy.
  • a light source having a half-value width of about 10 to 20 nm is suitable for designing the functional light source 4 (this is the same in the second to fourth embodiments described later). It is not always necessary to use an LED.
  • an organic EL Electro LED Luminescence
  • an LED is inexpensive, it has a spectrum equivalent to a design light source spectrum by using an LED as the narrow-band light source 2.
  • the functional light source 4 can be produced at low cost.
  • the color appearance can predict the color appearance from the observation environment, so that an effective light source can be designed in an actual light source usage environment.
  • the light source color of the functional light source 4 is white
  • a functional light source having an arbitrary color as the light source color can be designed, and the light source color is a color according to the surrounding environment. If so, the inspection accuracy can be improved in combination with the enlargement of the color difference between the observation objects.
  • Table 5 shows the condition settings of the example.
  • a foreign matter mixed portion in which foreign matters are mixed corresponds to a first observation target, and a foreign matter-free portion in which foreign matters are not mixed corresponds to a second observation target. This will be described in detail below.
  • Design method The design procedure was as follows (1) to (5).
  • Blueberry jam is put in a petri dish, and blueberry branches 10 and leaves 11 and black stones 12 are mixed as foreign substances in the jam as shown in FIG. Was measured.
  • the branch 10, the leaf 11, and the stone 12 are respectively mixed in three regions P1, P2, and P3 of the petri dish divided into four parts in plan view.
  • the foreign material was arrange
  • the instrument is the Cambridge Research & Instrumentation multispectral imaging device Nuance (VIS)
  • the light source is Kino Flo large fluorescent illumination Diva-Lite
  • the measured reflectance spectrum when the coated jam layer is 5.25 mm is shown in FIG. In FIG. 5, the vertical axis represents the reflectance, and the horizontal axis represents the wavelength.
  • the foreign matter-free portion is represented by Blueberry Jam, the leaf 11, the branch 10, and the stone 12, respectively. Yes.
  • the steep reflection characteristics in the long wavelength band shown in FIG. 5 are plant-specific reflection characteristics called red edges. Therefore, when the leaf 11 or the branch 10 is mixed, the reflection intensity is high. Therefore, if a light source having strong energy in this wavelength band is used, there is a high possibility that the visibility of the foreign matter will be improved.
  • the surrounding of the jam (background luminance) is assumed to be 20% gray with uniform wavelength characteristics.
  • the background luminance affects the adaptation effect and the brightness contrast effect, it is desirable that the background luminance is corrected in accordance with the foreign matter inspection environment.
  • a spline function represented by the following equation [Equation 24] was used for modeling the spectral characteristics of the LED. Specifically, the center wavelength ⁇ k was set in steps of 5 nm in the range of 420 to 700 nm, the parameter ⁇ representing the width of the spline function was set to 10 nm, and this was used by overlapping three on both sides as shown in [Equation 25]. . In other words, it is assumed that there are LEDs having spectral radiances with peak wavelengths differing by 15 nm in the wavelength range of 420 to 700 nm, each having a half-value width of approximately 17.5 nm.
  • the peak wavelength intensities of all the LED except the central wavelength of 420nm and 700nm is the maximum 0.37W / sr / m 2 / nm , each of the two ends is 0.279W / sr / m 2 /nm,0.152W/sr/ m 2 / nm.
  • This setting is based on the spectral radiance of a multi-wavelength variable light source that will be used later to simulate output light.
  • the brightness of the design light source was set as a ratio based on the brightness when this light was fully emitted. Since the maximum output of the LED is limited, the lower the luminance, the higher the degree of freedom of optimization, and the energy consumption of the entire apparatus can be suppressed. However, when the luminance is low, the adaptation does not progress and the color discrimination ability decreases. Therefore, in this example, the design was made for five stages of 10%, 20%, 30%, 50%, and 70%, and the respective color differences were evaluated.
  • the blending strength b k was optimized so that the evaluation amount, that is, the average color difference between the part with foreign matter and the part without foreign matter was maximized.
  • the hill-climbing method was adopted as the optimization method. The feature of this method is that the local solution can be reached in a relatively short time, and the reached solution is uniquely determined from the initial value. Therefore, a good solution can be obtained by repeating several times while changing the initial value.
  • FIG. 7 shows the obtained design light source spectrum W F ( ⁇ ) for each of the cases where the luminance is 10%, 20%, 30%, 50% and 70%.
  • the vertical axis represents radiance
  • the horizontal axis represents wavelength.
  • FIG. 8 shows the average color difference under the equal energy white light source and the average color difference under the design light source when the luminance is 10%, 20%, 30%, 50%, and 70%.
  • the vertical axis represents the average color difference
  • the horizontal axis represents the luminance
  • the black circle ⁇ indicates the design light source
  • the black square ⁇ indicates the equal energy white light source, all of which are 10%, 20%, 30%, 50%, The case of 70% is shown.
  • FIG. 8 shows that the color difference is improved when the design light source is used as compared with the case where an equal energy white light source having the same luminance is used. Furthermore, when using an equal energy white light source, the discrimination capability decreases as the luminance decreases, whereas it can be seen that the color difference of the designed light source is improved when the luminance is low. Further, if the luminance is set to be lower, the color difference is considered to decrease. However, regarding the luminance condition set this time, it can be seen that a good light source can be designed under the low luminance condition.
  • Fig. 9 is an image simulated using the multispectral image of (i), where (a) shows the appearance under an equal energy white light source, and (b) shows the appearance under a design light source. Although the brightness of both light sources is the same, it is apparent that the foreign matter in the jam is easier to visually recognize under the design light source than under the equal energy white light source.
  • FIG. 11 shows the result of irradiation with light generated using the multi-wavelength variable light source (ii), and FIG. 10 shows the result of irradiation with equal energy white light.
  • the brightness of both light sources is the same, but FIG. 11 is brighter. This is because much light is reflected without being absorbed by the jam. As a result, it can be seen that the visibility of the stone 12 in the jam is greatly improved. 9, 10, and 11 are all converted into black and white although the original image is color.
  • FIGS. 10 and 11 the same gray chart showing five levels of achromatic colors from white to dark gray is arranged on the right side of each sample, and further, blue, green, The same color chart showing five colors of red, yellow and pink is arranged. Since the appearance of the gray chart is almost the same in FIGS. 10 and 11, the light from the multi-wavelength variable light source in FIG. 11 is almost the same white as the isoenergetic white light in FIG. It can be seen that it is difficult to give an uncomfortable feeling.
  • FIG. 12 shows that the low-luminance functional light source has the highest performance, and that all the functional light sources exceed the scale value of the equal energy white light source. This agrees with the average color difference shown in FIG. From this, it can be confirmed that the color difference obtained based on CIECAM02 has successfully digitized the subjective color discrimination. From the above results, it can be said that the design of the functional light source by this design method is very effective for supporting visual inspection that requires the skill of an observer.
  • the functional light source is configured by a multi-wavelength variable light source.
  • a wavelength programmable light source manufactured by Tokyo Instruments Co., Ltd. can generate light of any spectrum and can be used as a functional light source. is there.
  • the functional light source of the present invention can be configured without using a narrow band light source such as an LED.
  • the spectrum of at least three narrow band light sources is combined. This is because the light source color of the light source color spectrum cannot be arbitrarily set by combining the spectrums of two or less narrow-band light sources.
  • the evaluation amount when optimizing the evaluation amount, it is desirable to optimize so that the evaluation amount is maximized, but it is only necessary to optimize so that the evaluation amount is close to the maximum.
  • “substantially maximum” means to include the maximum and the maximum.
  • the spectrum of the functional light source is desirably the same as the design light source spectrum, which is a design spectrum, but it is sufficient that it is at least approximate to the design light source spectrum. That is, “substantially equivalent” includes the case where they are the same and the case where they are approximate. This is because the color difference only needs to be increased to such an extent that it does not cause a practical problem.
  • the evaluation amount may be a value indicating the color difference between the first observation target and the second observation target, and is not limited to the average color difference calculated by [Equation 23].
  • the inspection device 30 is configured as a blueberry jam foreign matter detection device, and includes two functional light sources 31, an RGB camera 32 corresponding to a measurement device, and a determination unit 33 that is connected to the RGB camera 32 and includes a personal computer. And an exclusion mechanism control unit 34 connected to the determination unit 33.
  • the RGB camera 32 is an imaging device that can output RGB values.
  • the determination unit 33 includes an image processing unit 331 and a data processing unit 332.
  • Each functional light source 31 includes a substrate 311 on which three or more LEDs having different peak wavelengths are arranged, and a diffusion plate (not shown) that mixes light from the LEDs, and is supplied with electricity from an external power source. Receives white light.
  • Each functional light source 31 is designed by the design method described in the first embodiment, with the discrimination target being a foreign matter mixed portion and a foreign matter-free portion of blueberry jam.
  • the parameter representing the color appearance of each sample is calculated by CIECAM02 in the evaluation amount calculating step.
  • the RGB camera 32 will output each sample. RGB values to be calculated are calculated based on the spectral sensitivity characteristics of the RGB camera 32. The same applies to third and fourth embodiments described later. Note that the spectral sensitivity characteristics of the RGB camera 32 are examined in advance. Then, an evaluation amount (for example, a Euclidean distance between the two RGB values) representing a difference in RGB values between the foreign matter mixed portion and the foreign matter-free portion is calculated.
  • an evaluation amount for example, a Euclidean distance between the two RGB values
  • Functional light sources 31 and 31 are arranged slightly inclined in directions facing each other so as to illuminate a predetermined imaging region on the belt conveyor 35 which is the first moving means.
  • the RGB camera 32 is arranged so as to photograph a photographing region from right above through the functional light sources 31 and 31.
  • the belt conveyor 35 constitutes a moving means for the blueberry jam 36 to be inspected together with the belt conveyor 37 as the second moving means, and the jam 36 is placed on the belt conveyor 35 and passes through the photographing region to the belt conveyor. Falls on 37.
  • the photographing region is set so as to include the jam 36 and the belt conveyors 35 on both sides thereof.
  • a shooter 38 as an exclusion mechanism is disposed at a step portion between the belt conveyor 35 and the belt conveyor 37, and the shooter 38 is connected to the exclusion mechanism control unit 34.
  • the shuter 38 has a door portion 381 that pivots in the vertical direction to open and close. When the door portion 381 is closed, the jam 36 falls from the belt conveyor 35 to the belt conveyor 37, but the door portion 381 When opened, the jam 36 is discharged from the belt conveyor 35 through the door 381 to the reject box 39 and is not dropped onto the belt conveyor 37.
  • the operation of the inspection apparatus 30 configured as described above will be described.
  • the RGB camera 32 repeatedly captures an imaged region at a predetermined time interval so that an unphotographed portion does not remain on the jam 36 according to the moving speed of the jam 36 on the belt conveyor 35, and uses measurement data including RGB values.
  • a certain captured image is output to the image processing unit 331.
  • FIG. 14A is a schematic diagram of a photographed image of the RGB camera 32.
  • the photographed image includes an image portion 36 ′ of the jam 36, an image portion 35 ′ of the belt conveyor 35, and foreign matter in the jam 36.
  • An image portion 10 ' is included.
  • the image processing unit 331 calculates the density value (intensity) of each part of the photographed image from the RGB values, and excludes the image part 35 ′, which is the background area, from the photographed image according to a predetermined threshold value.
  • the image is as shown in FIG. In FIG. 14, the excluded part is shown in black.
  • the threshold value is determined by learning in advance using a teacher image that includes the jam 36, the belt conveyor 35, and each image portion of the foreign matter, and where each of the image portions is included in the image. Keep it.
  • linear discriminant analysis is used, but not limited to this, various known machine classification methods such as a support vector machine can be used.
  • the image processing unit 331 discriminates between the image portion 36 ′ of the jam 36 and the image portion 10 ′ of the foreign matter according to the threshold value using the same method as the background region excluding method. This threshold is also determined in advance by learning. Based on the determination result, the image processing unit 331 performs binarization processing for labeling, for example, white on the image portion 10 ′ and black on the other image portions 36 ′ and 37 ′. A binarized image as shown in 14 (c) is generated and output to the data processing unit 332.
  • the data processing unit 332 determines whether or not the foreign matter image portion 10 ′ exists in the binarized image (step S101). If the image portion 10 ′ exists, the exclusion signal Is output to the exclusion mechanism control unit 34 (step S102). Upon receiving the rejection signal, the rejection mechanism control unit 34 outputs a control signal for opening the door portion 381 to the shooter 38, and the shooter 38 opens the door portion 381 and discharges the jam 36 to the rejection item box 39. The exclusion mechanism control unit 34 outputs a control signal for closing the door portion 381 when a predetermined time required for discharging the portion of the jam 36 determined to be contaminated with foreign matter has elapsed, and thereby the door portion. 381 is closed.
  • the inspection apparatus 30 is easy to introduce because it is not necessary to use a near infrared ray, an infrared ray, or a multilayer optical filter.
  • the inspection device 40 is configured as a skin disease diagnosis device for diagnosing a skin disease when the inspection target is skin, an RGB camera 42 to which two functional light sources 41, a close-up measurement lens 421 are attached, and RGB A determination unit 43 connected to the camera 42 and formed of a personal computer, and a device control unit 44 connected to the determination unit 43 are provided.
  • the RGB camera 42 is an imaging device that can output RGB values, and corresponds to a measurement device.
  • the determination unit 43 includes a noise / specular reflection removal unit 431, a pigment distribution image generation unit 432, an image statistic calculation unit 433, a symptom estimation unit 434, and a display unit 435.
  • Each functional light source 41 includes a substrate 411 on which three or more LEDs having different peak wavelengths are arranged, and a diffusion plate (not shown) that mixes light from the LEDs, and is supplied with electricity from an external power source. Receives white light.
  • Each functional light source 41 is designed by the design method described in the second embodiment, with a discrimination target as a diseased part and a disease-free part in human skin.
  • the functional light sources 41 and 41 are arranged so as to be slightly inclined in directions facing each other so as to illuminate a predetermined photographing region.
  • the RGB camera 42 is disposed so as to photograph a photographing region through the functional light sources 41 and 41.
  • a colorless and transparent transparent plate 45 is disposed in the imaging region, and the RGB camera 42 is configured to image the skin 46 through the transparent plate 45.
  • the RGB camera 42 images the skin 46 in the imaging region, and outputs a captured image that is data including RGB values to the noise / specular reflection removal unit 431.
  • the noise / specular reflection removal unit 431 removes noise from a captured image using a general image processing two-dimensional filter such as a Gaussian filter, a moving average filter, or a median filter.
  • the noise / specular reflection removing unit 431 excludes an area that deviates from the skin color and shows the light source color from the photographed image according to a predetermined threshold value.
  • the RGB values of the captured image are used.
  • the threshold value is determined by performing learning in advance using a teacher image in which a part with specular reflection and a part without specular reflection are known. As a learning method, linear discriminant analysis is used, but not limited to this, various known machine classification methods such as a support vector machine can be used.
  • the noise / specular reflection removal unit 431 outputs an image from which noise and specular reflection have been removed to the pigment distribution image generation unit 432.
  • the pigment distribution image generation unit 432 converts the RGB values of the image into L * a * b * values, and generates each pigment distribution image with a * as the hemoglobin distribution and L * as the melanin distribution (reference document 5 below). reference). In addition, it is good also as producing
  • the image statistic calculation unit 433 calculates image statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and spatial frequency from each pigment distribution image, and outputs them to the symptom estimation unit 434.
  • the Gabor wavelet transform is adopted for the spatial frequency, and frequency components are calculated for each vibration direction set in advance and used as an index for symptom estimation.
  • the symptom estimation unit 434 is configured to be able to classify symptoms by calculating the above image statistics for various cases and performing machine learning in advance.
  • a known machine learning method may be used, and examples thereof include canonical discriminant analysis, support vector machine, and neural network.
  • the symptom estimation unit 434 classifies symptoms based on the image statistics received from the image statistic calculation unit 433, and outputs the classification to the display unit 435 as a diagnosis result (test result).
  • the symptom estimation unit 434 receives the pigment distribution image from the image statistic calculation unit 433 and outputs it to the display unit 435.
  • the display unit 435 displays the pigment distribution and the diagnosis result.
  • the determination unit 43 outputs a measurement start signal to the device control unit 44, and accordingly, the device control unit 44 outputs an image acquisition command signal to the RGB camera 42, and the RGB camera 42 performs shooting in response to the image acquisition command signal.
  • An acquisition completion signal is output to the apparatus control unit 44, and a captured image that is measurement image data is output to the determination unit 43.
  • the device control unit 44 when the device control unit 44 receives the measurement start signal, the device control unit 44 outputs the LED control signal to the functional light sources 41 and 41, and in response thereto, the functional light sources 41 and 41 emit the LEDs with a predetermined luminance. .
  • the functional light source 41 since the measurement is performed under the functional light source 41 that is a white light source, that is, the color change is measured centering on white, the R value output by the RGB camera 42, All of the G value and the B value can be used effectively for the determination of the inspection result, and the inspection accuracy can be improved.
  • the functional light source 41 can also improve the inspection accuracy because the difference in the measured value between the discrimination targets is larger than when the functional light source 41 is illuminated with an equal energy white light source having the same luminance.
  • the inspection apparatus 40 is easy to introduce because it is not necessary to use a near infrared ray, an infrared ray, or a multilayer optical filter.
  • the inspection apparatus 50 is configured as an apparatus for evaluating a coating unevenness whose inspection target is a painted surface, and is connected to two functional light sources 51, an RGB camera 52 corresponding to a measurement apparatus, and an RGB camera 52. And a determination unit 53 comprising a personal computer.
  • the determination unit 53 includes a noise / specular reflection removal unit 531, a non-uniformity index calculation unit 532, and a uniformity determination unit 533.
  • Each functional light source 51 includes a substrate (not shown) on which three or more LEDs having different peak wavelengths are arranged, and a diffusion plate 512 that mixes light from the LEDs, and is supplied with electricity from an external power source. Receives white light.
  • Each functional light source 51 is designed by the design method described in the second embodiment, with the object of discrimination being a part with uneven coating and a part without uneven coating on the painted surface.
  • the functional light sources 51 and 51 are arranged so as to be slightly inclined in directions facing each other so as to illuminate a predetermined photographing region.
  • the RGB camera 52 is arranged so as to photograph a photographing region through between the functional light sources 51 and 51.
  • a painted surface 56 to be inspected is arranged in the imaging region.
  • the operation of the inspection apparatus 50 configured as described above will be described.
  • the RGB camera 52 images the painted surface 56 arranged in the imaging region, and outputs a captured image that is data including RGB values to the noise / specular reflection removal unit 531.
  • the noise / specular reflection removing unit 531 removes noise and specular reflection from the captured image in the same manner as the noise / specular reflection removing unit 431 of the third embodiment, and the resulting image is sent to the non-uniformity index calculating unit 532. Output.
  • the non-uniformity index calculation unit 532 calculates image statistics such as dispersion, skewness, kurtosis, and spatial frequency from the image received from the noise / specular reflection removal unit 531, and outputs the image statistics to the uniformity determination unit 533.
  • the uniformity determination unit 533 determines whether or not there is uniformity.
  • the uniformity determination process includes a procedure for calculating a uniformity index from image statistics and a procedure for determining the presence or absence of uniformity from the index and a threshold.
  • a subjective evaluation value obtained by subjecting a plurality of samples to subjective evaluation of uniformity and an image statistic of the sample are acquired in advance, and an estimation formula for estimating the subjective evaluation value from the image statistic is constructed. deep. Multiple regression analysis may be used for estimation.
  • the uniformity determination unit 533 estimates a subjective evaluation value that is a uniformity index for the image statistics received from the non-uniformity index calculation unit 532 using the estimation formula.
  • the subjective evaluation value may be a binary value of “uniform / non-uniform”, linear discriminant analysis may be applied to the image statistic, and the discriminant score obtained thereby may be used as the uniformity index.
  • the uniformity determination unit 533 determines the presence or absence of uniformity, that is, the presence or absence of coating unevenness, according to a preset threshold, and displays the result together with the display unit (not shown). .). This threshold value is obtained when a subjective evaluation value used as teacher data is obtained.
  • the functional light source 51 since the measurement is performed under the functional light source 51 that is a white light source, that is, the color change is measured centering on white, the R value output by the RGB camera 52, All of the G value and the B value can be used effectively for the determination of the inspection result, and the inspection accuracy can be improved.
  • the functional light source 51 can improve the inspection accuracy because the difference in the measured value between the discrimination targets is larger than when the functional light source 51 is illuminated with an equal energy white light source having the same luminance.
  • the inspection apparatus 50 is easy to introduce because it is not necessary to use near infrared rays, infrared rays, or multilayer optical filters.
  • the light source colors of the functional light sources 31, 41, 51 are all white, according to the design method described above, a functional light source having an arbitrary color can be designed, and the light source color is set to the surrounding environment. If the color is adapted, the inspection accuracy can be improved in combination with the increase in the measurement value difference between the discrimination targets.

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Abstract

　反射光を計測してその計測値を出力可能な計測装置であるＲＧＢカメラ（３２）と、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を選択し、狭帯域光源が発する光の発光条件を制御して、それらの光を混合することにより、光源色を白色とする機能性光源（３１）と、機能性光源（３１）で照明しつつＲＧＢカメラ（３２）により検査対象からの反射光を計測したときの検査対象の複数の部分の計測値を取得して、当該計測値に基づいて検査結果を判定する判定部（３３）と、を備えることを特徴とする機能性光源（３１）を用いた検査装置（３０）。

Description

機能性光源を用いた検査装置と検査方法及び機能性光源とその設計方法
　本発明は、異物検出、不良品検査、医療診断等における色弁別を補助するための機能性光源を用いた検査装置と検査方法及び機能性光源とその設計方法に関する。
　従来の異物検出装置又は異物検出方法として、下記特許文献１～３に記載されているように、近赤外線や赤外線を用いたものがある。また、色弁別を補助するための多層膜光学フィルタの製造方法として、出願人は下記特許文献４記載の方法を出願している。さらに、下記特許文献５記載の異物検出装置では、撮像カメラを用いて異物検出を行っている。
特開２００１－９９８７３号公報 特開２００４－３０１６９０号公報 特開２００５－８３８８９号公報 国際公開２００７／０９４３３８号パンフレット 特開２００８－１５１６１３号公報
　従来の近赤外線や赤外線を用いる異物検出装置又は異物検出方法は、コストが高く、導入が容易でないのみならず、目視検査には適用できないという問題があった。また、上記多層膜光学フィルタは、目視検査に応用可能であるが、安価ではなく、やはり導入が容易でないという問題があった。また、目視検査の場合、検査光源の光源色によっては、観察者が光源色に順応することが困難であったり疲労し易くなったりして、目視検査が容易でないという問題があった。また、撮像カメラ等の計測装置を用いて異物検出や不良品検査を行う場合においても、導入が容易な装置を用いるとともに検査精度を向上させたいという要望があった。
　本発明は、上述した問題を解決するものであり、導入が容易で検査精度を向上させ得る機能性光源を用いた検査装置と検査方法及び機能性光源とその設計方法を提供することを目的とする。
　本発明の機能性光源を用いた検査装置は、反射光を計測してその計測値を出力可能な計測装置と、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を選択し、前記狭帯域光源が発する光の発光条件を制御して、それらの光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、略最大となるように構成された前記機能性光源と、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により検査対象からの反射光を計測したときの前記検査対象の複数の部分の計測値を取得して、当該計測値に基づいて検査結果を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
　これによれば、白色を中心として色の変化を計測することとなるので、赤、緑及び青の３つの色の計測値を出力するＲＧＢカメラ等の計測装置を用いたときに、それら３つの色の計測値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができるとともに、検査対象に含まれる弁別対象間の計測値の差が略最大となるので、検査精度を向上可能である。また、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　他の本発明の機能性光源を用いた検査装置は、反射光を計測してその計測値を出力可能な計測装置と、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ前記計測装置により計測したときよりも拡大するように構成された前記機能性光源と、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により検査対象からの反射光を計測したときの前記検査対象の複数の部分の計測値を取得して、当該計測値に基づいて検査結果を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
　これによれば、白色を中心として色の変化を計測することとなるので、赤、緑及び青の３つの色の計測値を出力するＲＧＢカメラ等の計測装置を用いたときに、それら３つの色の計測値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができるとともに、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明したときよりも弁別対象間の計測値の差が拡大するので、検査精度を向上可能である。また、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　ここで、前記計測装置が前記計測値としてＲＧＢ値を出力可能な撮像装置であることが好ましい。白色光源で照明しつつＲＧＢ値を出力可能な撮像装置で計測すれば、計測値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができるからである。
　本発明の機能性光源を用いた検査装置は、前記２つの弁別対象が前記検査対象における異物混入部分と異物無し部分であり、前記判定部が検査結果として異物混入の有無を判定することとすれば、前記検査対象に混入した異物を検出するための検査装置とすることができる。
　また、本発明の機能性光源を用いた検査装置は、前記検査対象が皮膚であって、前記２つの弁別対象が皮膚における疾患部分と疾患無し部分であり、前記判定部が検査結果として皮膚疾患の診断結果を判定することとすれば、皮膚疾患を診断するための検査装置とすることができる。
　また、本発明の機能性光源を用いた検査装置は、前記検査対象が塗装面であって、前記２つの弁別対象が塗装むら有り部分と塗装むら無し部分であり、前記判定部が検査結果として塗装むらの有無を判定することとすれば、塗装むらを評価するための検査装置とすることができる。
　本発明の機能性光源は、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ所定の計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ前記計測装置により計測したときよりも拡大するように構成されたことを特徴とする。
　これによれば、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明したときよりも弁別対象間の計測値の差が拡大するので、計測装置による弁別精度を向上可能である。
　本発明の機能性光源の設計方法は、前記各弁別対象の複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより白色となるスペクトル（以下、「白色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、複数の前記白色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ前記計測装置により前記各サンプルからの反射光を計測したと仮定したときの前記各サンプルの計測値を算出し、当該計測値を用いて前記２つの弁別対象のサンプル間の計測値の差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、を有し、前記評価量が表す前記計測値の差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする。
　本発明の検査方法は、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ２つの弁別対象を観察したときの弁別対象間の色差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ観察したときよりも拡大するように構成された前記機能性光源を用い、前記機能性光源で照明しつつ検査対象の複数の部分を観察して前記部分同士の色差に基づいて検査結果を判定することを特徴とする。
　これによれば、機能性光源により色差が拡大されるとともに、機能性光源の光源色が、通常の環境における光源（例えば、蛍光灯）と同様の白色であるので、観察者が光源色に順応する必要がなくなり、観察者に与える違和感や疲労を軽減できるので、目視検査が容易となって、検査精度が向上し、また、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　他の本発明の機能性光源は、ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ２つの弁別対象を観察したときの弁別対象間の色差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ観察したときよりも拡大するように構成されたことを特徴とする。
　これによれば、色差が拡大されるとともに、観察者が光源色に順応する必要がなくなり、観察者に与える違和感や疲労を軽減できるので、目視検査が容易となって、検査精度が向上し、また、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、検査への導入が容易である。
　他の本発明の機能性光源の設計方法は、前記各弁別対象の複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより白色となるスペクトル（以下、「白色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、複数の前記白色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ前記各サンプルを観察したと仮定したときの前記各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出し、当該パラメータを用いて前記２つの弁別対象間の色差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、を有し、前記評価量が表す色差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする。
　なお、前記評価量算出ステップにおいて、カラーアピアランスモデルに基づいて前記パラメータを算出することができる。
　また、本発明の機能性光源では、前記狭帯域光源としてＬＥＤ（発光ダイオード）を用いることが好ましい。製造コストを低減でき、導入容易となるからである。
　更に他の本発明の機能性光源の設計方法は、所望の光源色を有する機能性光源の設計方法であって、弁別の対象となる２つの観察対象についてそれぞれ複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより前記所望の光源色となるスペクトル（以下、「光源色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、複数の前記光源色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源の下で前記各サンプルを観察したと仮定したときの前記各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出し、当該パラメータを用いて前記設計光源下における前記２つの観察対象間の色差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、を有し、前記評価量が表す前記色差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする。
　これによれば、任意の光源色を有するとともに、その光源下で観察したときの観察対象間の色差が拡大される機能性光源を設計できる。
　また更に他の本発明の機能性光源の設計方法は、所望の光源色を有する機能性光源の設計方法であって、２つの弁別対象についてそれぞれ複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより前記所望の光源色となるスペクトル（以下、「光源色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、複数の前記光源色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ所定の計測装置により前記各サンプルからの反射光を計測したと仮定したときの前記各サンプルの計測値を算出し、当該計測値を用いて前記２つの弁別対象のサンプル間の計測値の差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、を有し、前記評価量が表す前記計測値の差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする。
　これによれば、任意の光源色を有するとともに、その光源下で計測装置により計測したときの弁別対象間の色差が拡大される機能性光源を設計できる。
　本発明は、検査への導入が容易で検査精度を向上させ得る。
（ａ）は第１実施形態に係る照明装置の概略斜視図、（ｂ）は同照明装置の主要部の一部破断斜視図である。 CIECAM02における観察者の視野の定義を示す図である。 第１実施形態に係る設計方法のフローチャートである。 （ａ）は実施例で用いたサンプルを入れたシャーレの斜視図、（ｂ）は同シャーレの平面図である。 各サンプルの反射率スペクトルを示すグラフである。 モデル化されたＬＥＤの放射輝度特性を示すグラフである。 実施例の設計光源の放射輝度スペクトルを示すグラフである。 実施例の設計光源及び等エネルギー白色光による平均色差を示すグラフである。 （ａ）は等エネルギー白色光源を用いた場合、（ｂ）は設計光源を用いた場合のマルチスペクトルイメージによるシミュレーションの結果を示す画像である。 等エネルギー白色光を照射した場合の画像である。 多波長可変光源による設計光を照射した場合の画像である。 実施例の一対比較実験の結果を示すグラフである。 第２実施形態の検査装置の概略構成図である。 第２実施形態の画像処理の流れを示す図である。 第２実施形態のデータ処理の流れを示すフローチャートである。 第３実施形態の検査装置の概略構成図である。 第４実施形態の検査装置の概略構成図である。
　〈第１実施形態〉
　第１実施形態に係る照明装置１は、図１に示すように、機能性光源４と図示しない電源部とを備え、機能性光源４は、狭帯域光源２であるＬＥＤが片面に多数配置された基板３と、拡散板５とから構成されている。基板３上に配置されるＬＥＤの種類、配置個数、及び、各ＬＥＤに対する印加電流の決定方法については、後述する。拡散板５は、基板３の前方に配置されている。なお、基板３では、ＬＥＤが配置されている側を前とする。電源部は、基板３及び外部電源に接続されている。基板３上のＬＥＤは、スイッチ６を入れることにより、電源部を介して外部電源から電気の供給を受けて発光し、全ＬＥＤから放射された光は、拡散板５で完全に混合されて、拡散板５の前方に放射される。
　実施形態に係る機能性光源４の設計方法（すなわち、基板３に配置するＬＥＤの種類、個数、及び、各ＬＥＤに対する印加電流の決定方法）について、次に説明する。
　機能性光源４の設計方法は、図２に示すように、弁別の対象となる２つの観察対象（弁別対象）についてそれぞれ複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップ（ステップＳ０１）と、背景の反射率スペクトル及び順応領域の輝度を設定しておくステップ（ステップＳ０２）と、ピーク波長の異なるＬＥＤのスペクトルを４つ以上用意して、それらのスペクトルのうちの３つを放射輝度に対する重み付けを行って組み合わせることにより所望の光源色となる光源色スペクトルを、複数設定する光源色スペクトル設定ステップ（ステップＳ０３）と、複数の光源色スペクトルを放射輝度に対する重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、設計光源スペクトルを有する設計光源の下で各サンプルを観察したと仮定したときの各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出し、それらのパラメータを用いて、設計光源下における２つの観察対象間の色差を表す評価量を算出する評価量算出ステップ（ステップＳ０４～０６）と、を有し、評価量が略最大となるように光源色スペクトルを組み合わせるときの重み付けを最適化する。すなわち、図２のステップＳ０７において評価量が略最大となる重み付けが得られたと判断するまで、光源色スペクトルを組み合わせるときの重み付けを変えながら評価量算出ステップを繰り返す。なお、ステップＳ０１～０３の順序は問わない。そして、最適化した重み付けで光源色スペクトルを組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルに基づいて、機能性光源を設計する。具体的には、設計光源スペクトルと略同等のスペクトルを、機能性光源のスペクトルとする。なお、「略最大」とは最大である場合と最大に近い場合を含み、「略同等」とは同等である場合と近似している場合を含む。
　また、所望の光源色は、任意の光源色を選択可能であるが、実施形態では白色とする。したがって、以下、「光源色スペクトル」という代わりに「白色スペクトル」という場合がある。なお、「白色」には、蛍光灯の色の分類に用いられる「電球色」「温白色」「白色」「昼白色」「昼光色」のいずれの色も含まれるものとする。
　以下、実施形態に係る設計方法について詳細に説明する。なお、弁別の対象とする２つの観察対象を、第１観察対象及び第２観察対象と表記する。
　〈反射率スペクトル取得ステップ〉
　第１観察対象と第２観察対象について、それぞれN個（Nは１以上の整数）のサンプルを用意して、分光反射率を計測可能な計測装置で各サンプルを計測することにより、第１観察対象の各サンプルの反射率スペクトルR1j(λ)と、第２観察対象の各サンプルの反射率スペクトルR2j(λ)を取得する（但し、j=1,2,…,N）。λは波長であり、可視光域である420～700nmの範囲とする（図２のステップＳ０１）。
　また、観察対象を観察するときの背景（Background）の反射率スペクトルRb(λ)、及び、観察対象を観察するときの順応領域（Adapting field）の輝度LAを、観察環境に応じて設定する（図２のステップＳ０２）。
　〈光源色スペクトル設定ステップ〉
　ピーク波長が互いに異なるＬＥＤをM個（Mは４以上の整数）用意する。ピーク波長は、380～780nmの範囲内にあるものとする。用意したＬＥＤの分光放射輝度スペクトルを、I1(λ),I2(λ),I3(λ),…,IM(λ)とする。そして、これらのスペクトルのうちの３つを放射輝度に対する重み付けを行って組み合わせることにより、所望の光源色である白色となるスペクトルを、すべて求める（図２のステップＳ０３）。
　この求め方について、以下、詳説する。スペクトルI1(λ),I2(λ),I3(λ),…,IM(λ)から任意に３つ選択したスペクトルを、ピーク波長が長い順にIl(λ)、Im(λ)、Is(λ)と置くと、これらのスペクトルを放射輝度に対する重み付けを行って組み合わせることによって得られる、所望の光源色（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）と輝度LWを持つ白色光スペクトルＷ（λ）は、次式[数１]で表せる。なお、al,am,asは、重みである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、所望の白色光の光源色（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）ならびに組み合わせる各ＬＥＤの光源色（Ｘｌ，Ｙｌ，Ｚｌ），（Ｘｍ，Ｙｍ，Ｚｍ），（Ｘｓ，Ｙｓ，Ｚｓ）を、次式[数２]、[数３]で定義する。W(λ)は、等エネルギー白色光のスペクトルを用いる。関数fcは、光源のスペクトルI(λ)を入力として等色関数から光源色の三刺激値ＸＹＺを求める関数である。また、[数３]におけるL，LWの単位はcd/m2であり、V(λ)は既知の分光視感度特性を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　上記式[数２]の各光源色より、次式[数４]及び[数５]を用いて、所望の白色光を得るための各ＬＥＤのスペクトルの配合強度、すなわち、重みal,am,asを決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　上記配合強度T[alamas]が一意に定まり（すなわち、行列Ａのランクが３であり）、更にal,am,asがすべて正の値をとるときのみ、選択した３つのＬＥＤによる所望の白色光出力が可能である。ゆえに、ＬＥＤのスペクトルの総数Mに対して、３つを取り出して作る組み合わせMC3から、行列Ａのランクが３であり、かつ、重みal,am,asがすべて正の値をとるものを、すべて抽出することにより、総数Lの白色スペクトルW1(λ),W2(λ),W3(λ),…,WL(λ)が求められる。
　〈評価量算出ステップ〉
　上記白色スペクトルW1(λ),W2(λ),W3(λ),…,WL(λ)を、放射輝度に対する重み付けを行って組み合わせることにより、設計光源スペクトルを構成する。W1(λ),W2(λ),W3(λ),…,WL(λ)の放射輝度に対する重みを、それぞれ、b1,b2,b3,…,bLとすると、設計光源スペクトルWF(λ)は、次式[数６]で表される。なお、b1,b2,b3,…,bLはそれぞれ０以上であり、b1＋b2＋b3＋…＋bL＝１とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　設計光源スペクトルWF(λ)、第１観察対象及び第２観察対象の各サンプルの反射率スペクトルR1j(λ)，R2j(λ)、背景の反射率スペクトルRb(λ)、及び、順応領域の輝度LAを用いて、カラーアピアランスモデル(Color Appearance Model)CIECAM02に基づいて、スペクトルWF(λ)を有する設計光源の下で第１観察対象及び第２観察対象の各サンプルを観察したと仮定したときの各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出する（図２のステップＳ０５）。
　ここで、CIECAM02による各サンプルの色の見えを表すパラメータの算出方法について説明するが、この算出方法は下記参考文献２に詳しく記載されているので、詳説はしない。CIECAM02では、図３及び表１に示すように、注視点から２度視野内を刺激（Stimulus）２０、刺激２０の外側の１０度視野内を背景（Background）２１、背景２１の外側の視野を周辺領域（Surround field）２２、背景２１と周辺領域２２を合わせた領域を順応領域（Adapting field）と定義する。
　設計光源下での各サンプルの色の見えをCIECAM02で計算する場合、各サンプルの三刺激値（Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，Ｚｉｊ）、設計光源の三刺激値（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）、順応領域の輝度LA[cd/m2]、設計光源下で白色を観測したときの相対輝度Ｙｗ、及び、背景の相対輝度Ｙｂが必要である。Ｙｗは上記式[数２]で求めたものを用いる。また、b1＋b2＋b3＋…＋bL＝１であることから、上記式［数２］で求めたＸｗ，Ｙｗ，Ｚｗを設計光源の三刺激値とすることができる。LAは、上記ステップＳ０２で設定したものを用いる。Ｙｂは、設計光源スペクトルWF(λ)、及び、上記ステップＳ０２で設定した背景の反射率スペクトルRb(λ)から、次式[数７]により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　また、各サンプルの三刺激値Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，Ｚｉｊを、次式［数８］により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　観察する周囲環境条件によるパラメータF，c，Ncを、表２から選択する。観察環境に応じて周辺視野を３段階(Average, Dim, Dark)から選択することで、より正確に見えを評価可能である。実施形態では、平均（Average）とする。また、次式［数９］に従って、パラメータk，FL，n，Nbb，zを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　そして、次式［数１０］に従って、各サンプルの三刺激値Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，ＺｉｊをＲ，Ｇ，Ｂに変換する。設計光源の三刺激値Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗについても同様にＲｗ，Ｇｗ，Ｂｗに変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　次式［数１１］に従って順応の度合いＤを計算する。Ｄは、０から１の範囲値で示され、選択された白色点（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）に対し、無順応の場合には０、完全順応の場合には１となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　計算したＤから、各サンプルのＲ，Ｇ，Ｂを、次式［数１２］に従って、Ｒｃ，Ｇｃ，Ｂｃに変換する。なお、［数１２］はＲについての式であるが、Ｇ，Ｂについても同様である。Ｒｗ，Ｇｗ，Ｂｗも同様にＲｃｗ，Ｇｃｗ，Ｂｃｗに変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　次式［数１３］に従って、Ｒｃ，Ｇｃ，ＢｃをＲ'，Ｇ'，Ｂ'に変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　次式［数１４］に従って、Ｒ'，Ｇ'，Ｂ'をＲａ'，Ｇａ'，Ｂａ'に変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　そして、これらから、予備の座標ａ，ｂ及びｔを、次式［数１５］に従って計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　色相ｈを、次式［数１６］により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　計算したｈを、表３の各色（Red、Yellow、Green、Blue）のｈと比較し、最も近い色の表３におけるｅ，ｈ，Ｈを、ｅ１，ｈ１，Ｈ１とし、最も離れている色の表３におけるｅ，ｈを、ｅ２，ｈ２として、次式［数１７］に従って、ｅ，Ｈを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　そして、次式［数１８］に従って、相対的な明るさ（Lightness）Ｊ、及び、絶対的な明るさ（Brightness）Ｑを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　また、次式［数１９］に従って、相対的な彩度（Chroma）Ｃ、及び、絶対的な彩度(Colorfulness)Ｍを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　このようにして、サンプルの三刺激値Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，Ｚｉｊ、背景の三刺激値Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ、設計光源の三刺激値Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ、及び、順応領域の輝度LAから、そのサンプルの色の見えを表すパラメータＪｉｊ，Ｃｉｊ，ｈｉｊ，Ｑｉｊ，Ｍｉｊが得られる（［数２０］参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　次に、各サンプルの色の見えを表すパラメータから、第１観察対象及び第２観察対象の対応するサンプル間の色差ΔＥ'を、CIECAM02に基づいて計算する。対応するサンプルとは、同時に計測したサンプルであり、番号ｊが同じである。以下、CIECAM02に基づく色差ΔＥ'の算出方法について説明するが、この算出方法については参考文献３に詳しく記載されているので、ここでは詳説しない。
　CIECAM02に基づく色差ΔＥ'の算出方法では、パラメータＪｉｊ，ｈｉｊ，Ｍｉｊを用いる。また、求める色差の程度によって、表４からパラメータＫＬ，ｃ１，ｃ２を選択して用いる。CAM02-LCDは大きな色差を求める場合、CAM02-SCDは小さな色差を求める場合、CAM02-UCSは、それらの中間程度の色差を求める場合に用いるバージョンであり、実施形態では、バージョンCAM02-SCDを用いる。
　そして、次式［数２１］に従って、第１観察対象のサンプルのパラメータＪ１ｊ，ｈ１ｊ，Ｍ１ｊから第１観察対象のサンプルについてＪ'，ａ'，ｂ'を計算し、第２観察対象のサンプルのパラメータＪ２ｊ，ｈ２ｊ，Ｍ２ｊから第２観察対象のサンプルについてＪ'，ａ'，ｂ'を計算して、対応するサンプル間のＪ'，ａ'，ｂ'の差分ΔＪ’，Δａ'，Δｂ'に基づいて、色差ΔＥ'を、計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　色差ΔＥ'を全てのサンプル対について求め、その平均値を評価量とする。すなわち、第１観察対象及び第２観察対象のｊ番目のサンプル間の色差をΔＥｊ'とすると、色差ΔＥｊ'は次式［数２２］で表せ、評価量は次式［数２３］で計算できる（図２のステップＳ０６）。なお、［数２２］のsrdは、CAM02-LCD、CAM02-UCS、又は、CAM02-SCDから選択したパラメータＫＬ，ｃ１，ｃ２を示す。［数２３］で計算される評価量は、第１観察対象と第２観察対象との間の色差を表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　そして、重み付けb1,b2,b3,…,bLを変えながら上記評価量算出ステップを繰り返すことにより、上記評価量が最大となるように重みb1,b2,b3,…,bLを最適化する。重み０が付された白色スペクトルは使用されないこととなるため、ＬＥＤの組み合わせと配合強度を同時に最適化することとなる。実時間内で優良解に到達する最適化法としては、山登り法（Hill Climbing法）、焼きなまし法（Simulated Annealing法）、遺伝的アルゴリズム、進化的アルゴリズム等がある。
　そして、最適化された重みb1,b2,b3,…,bLで白色スペクトルを組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと同等のスペクトルを、機能性光源４のスペクトルとする。そのために、機能性光源４では、３つのＬＥＤを組み合わせて白色スペクトルを作るときの重みal,am,as、及び、白色スペクトルを組み合わせて設計光源スペクトルを作るときの最適化した重みb1,b2,b3,…,bLに基づいて、基板３上に配置されるＬＥＤの種類（すなわち、どのピーク波長のＬＥＤを用いるか）、個数、及び、各ＬＥＤに対する印加電流を決定する。
　例えば、上述したように用意したM個（すなわち、M種類）のＬＥＤのうち、ピーク波長λｐのＬＥＤが白色スペクトルW1,W2,W3を作るときにだけ採用されたとし、白色スペクトルW1,W2,W3を作るときにピーク波長λｐのＬＥＤに付された重みをそれぞれa1,a2,a3とする。そして、設計光源スペクトルを構成するときに白色スペクトルW1,W2,W3に付された重みをb1,b2,b3とすると、ピーク波長λｐのＬＥＤに対して付された重みは、全体でa1b1＋a2b2＋a3b3となる。したがって、この重みになるように、ピーク波長λｐのＬＥＤの基板３上への配置個数及び配置されたピーク波長λｐのＬＥＤへの印加電流を決定する。なお、どの白色スペクトルを作るときにも採用されなかったＬＥＤ、及び、重み０が付された白色スペクトルにのみ使用されているＬＥＤは、基板３上に実装しない。
　この機能性光源４は、観察対象間の色差を、設定したＬＥＤを組み合わせて構成される同等の輝度を有する白色光源の中で、略最大とするものであり、観察対象間の色差を、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源下よりも、拡大する。
　実施形態の設計方法によれば、光源色が白色であって、その光源下で観察したときの観察対象間の色差が、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源下で観察したときよりも拡大される機能性光源４を設計できる。光源色が通常の環境における光源（例えば、蛍光灯）と同様の白色であるので、観察者が光源色に順応する必要がなくなり、観察者に与える違和感や疲労を軽減でき、観察対象間の色差が拡大されることと相まって、目視検査を容易とし、検査精度を向上させ得る光源を設計可能である。また、フィルタを通さないので、出力された光の強度が落ちることがなく、高効率の光源を設計可能である。
　機能性光源４は、目視検査に好適であり、機能性光源４で照明しつつ検査対象の複数の部分を目視で観察してその部分同士の色差に基づいて検査結果を判定する検査方法に用いることができる。この方法によれば、機能性光源４により色差が拡大されるとともに、機能性光源４１の光源色が白色であるので、目視検査が容易となって、検査精度が向上し、また、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、検査への導入が容易である。
　また、狭帯域光源２としては、半値幅１０～２０ｎｍ程度のものが機能性光源４の設計に適しており（このことは、後述する第２～４実施形態でも同様である。）、また、必ずしもＬＥＤを用いる必要はなく、例えば、有機ＥＬ（Electronic Luminescence）を用いてもよいが、ＬＥＤは安価であるため、狭帯域光源２としてＬＥＤを用いることにより、設計光源スペクトルと同等のスペクトルを有する機能性光源４を、安価に作成できる。
　また、カラーアピアランスモデルに基づいて色の見えを表すパラメータを算出すれば、カラーアピアランスは観察環境から色の見えを予測できるので、実際の光源使用環境において有効な光源を設計することができる。
　なお、機能性光源４の光源色は白色としたが、上述した設計方法によれば、任意の色を光源色とする機能性光源を設計可能であり、光源色を周囲の環境に応じた色とすれば、観察対象間の色差が拡大されることと相まって、検査精度が向上させることができる。
　本設計方法の実施例として、ブルーベリージャムに混入した異物の視認性を向上させる白色光源の設計を行った。表５に実施例の条件設定を示す。異物が混入している異物混入部が第１観察対象、異物が混入していない異物無し部が第２観察対象に相当する。以下、詳細に説明する。
　１．設計方法
　次の(1)～(5)に示す手順で設計した。
　(1)観察環境（観察対象及び背景）のスペクトルの設定
　弁別対象である異物混入部ならびに異物無し部の反射率スペクトルは、以下に示す環境の下で実測し、取得した。
　シャーレにブルーベリージャムを入れ、異物としてブルーベリーの枝１０ならびに葉１１、そして黒色の石１２を、図４（ａ）に示すようにジャム中に混入しサンプルを作成し、サンプルの上方から反射率スペクトルの計測を行った。図４（ｂ）のように、枝１０、葉１１、及び、石１２は、平面視においてシャーレを４分割したうちの３つの領域Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に、それぞれ混入されている。そして、異物はシャーレ底からの厚さ5.25mmのブルーベリージャム上に配置されており、さらに異物を被覆するジャムを1.75mm、3.5mm、5.25mm、7mmの４段階に変化させた。使用したジャムは一般的市販ブルーベリージャム三種である。計測装置は、ケンブリッジ・リサーチ・アンド・インストゥルメンテーション（Cambridge Research & Instrumentation）社製マルチスペクトルイメージング装置Nuance（VIS）、光源にはキノフロ(Kino Flo)社製大型蛍光照明Diva-Lite、白色校正にラブスフェア（Labsphere）社製Spectralon反射板を使用した。計測された分光画像から、異物が混入している部分の反射率スペクトルをそれぞれ抽出し、異物混入部のスペクトル群（第１群）R1j(l)：j={1,2,…,N}とし、対応する異物無し部のスペクトル群（第２群）R2j(l)：j={1,2,…,N}には同じシャーレ中の異物が混入されていない領域Ｑの反射率スペクトルを割り当てた。つまり、異物無し部のスペクトル群には、同じ反射率スペクトルを葉１１、枝１０、石１２に対応させて三度使用している。シャーレはジャムの各種類につき４個用意したので、N＝3（異物の種類）×3（ジャムの種類）×4（ジャムの深さ）×4（シャーレの個数）＝144である。計測された被覆ジャム層5.25mm時の反射率スペクトルを図５に示す。図５では、縦軸は反射率、横軸は波長であり、異物無し部をBlueberry Jam、葉１１、枝１０、石１２が混入された異物混入部をそれぞれLeaf,Twig,Stoneと表記している。
　図５に示される長波長帯域の急峻な反射特性は、レッドエッジと呼ばれる植物特有の反射特性である。そのため、葉１１や枝１０が混入した場合にはこの反射強度が高い。故に、この波長帯に強いエネルギーを持つ光源を用いれば異物の視認性が向上する可能性が高い。
　この物体を観察する環境として、配置されるジャムの周囲（背景輝度）は波長特性が一様の２０％グレーを仮定した。但し、背景輝度は順応作用や明度対比効果に影響するため、異物検査環境に合わせて修正されることが望ましい。
　(2)ＬＥＤのスペクトル設定と組み合わせ構築
　実施例では、狭帯域光源としてＬＥＤを仮定しているが、ここでは実測したＬＥＤの放射輝度ではなく、図６に示されるモデル化された分光特性を使用した。これは後に使用する多波長可変光源の特性を基にしている。図６の縦軸は放射輝度、横軸は波長である。
　ＬＥＤの分光特性のモデリングは、次式［数２４］に示すスプライン関数を用いた。詳しくは、中心波長λkを420～700nmの範囲で5nm刻み、スプライン関数の幅を表すパラメータωを10nmとし、これを［数２５］に示すように両隣合わせて3つ重ねたものを使用した。これを言い換えると，ピーク波長が420～700nmの波長範囲で15nmずつ異なり、各々およそ17.5nmの半値幅の分光放射輝度を持つＬＥＤが存在するという仮定である。なお、中心波長420nmと700nmをのぞくすべてのＬＥＤのピーク波長強度は最大0.37W/sr/m2/nmとし、両端の二つはそれぞれ0.279W/sr/m2/nm，0.152W/sr/m2/nmとした。これは後に出力光をシミュレートするために使用する多波長可変光源の分光放射輝度を元にした設定である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　上記のように仮定したＬＥＤの分光放射輝度を用い、白色光を構成する３つのＬＥＤの組み合わせを、全て求めた。
　(3)観察対象ならびに背景の色の見えの計算
　上記(2)で求めた３つのＬＥＤの組み合わせで構築される白色光の分光放射輝度、ならびに、観察対象の反射率スペクトルから、観察対象ならびに背景の色の見えを表すパラメータを求めた。算出方法は上記評価量算出ステップで示したとおりであり、設計光源の輝度が一定値となるように配合強度bkの正規化を行っている。設計光源の輝度が一定であるため、背景Rb(l)の相対輝度Ybもまた一定である。順応領域の輝度LAは全ＬＥＤフル発光時の輝度を基準にその20%に設定した。設計光源の輝度は、このフル発光した場合の輝度を基準としてその割合で設定した。ＬＥＤの最大出力に制限があるため、輝度が低い方が最適化の自由度は高く、また装置全体の消費エネルギーも抑えることができる。しかしながら、輝度が低い場合は順応が進まず色弁別能力が低下する。そこで本実施例では10%,20%,30%,50%,70%の5段階について設計を行い、それぞれの色差を評価した。
　(4)色弁別性の計算
　上記(3)で得られた色の見えを表すパラメータから、CIECAM02を用いて色差を求めた。算出方法は上記評価量算出ステップで示したとおりである。
　(5)ＬＥＤの組み合わせ修正（最適化）
　評価量すなわち異物混入部と異物無し部との平均色差が最大化されるように、配合強度bkを最適化した。最適化の方法として山登り法を採用した。この手法の特徴は、ある程度短い時間で局所解に到達することができ、到達する解は初期値から一意に定まるということである。そのため、初期値を変化させながら何度か繰り返すことで良好な解を得ることができる。
　２．設計結果
　以下に、実施例の結果を示す。
　(1)設計結果
　輝度を10%,20%,30%,50%,70%とした場合のそれぞれについて、得られた設計光源スペクトルWF(λ)を図７に示す。図７の縦軸は放射輝度、横軸は波長である。また、輝度を10%,20%,30%,50%,70%とした場合のそれぞれについて、等エネルギー白色光源下での平均色差と、設計光源下での平均色差とを、図８に示す。図８では、縦軸は平均色差、横軸は輝度であり、黒丸●は設計光源、黒四角■は等エネルギー白色光源を示し、いずれも左から10%,20%,30%,50%,70%の場合を示す。
　図８より、設計光源を使用する場合には、同等の輝度をもつ等エネルギー白色光源を使用する場合と比較して、色差が向上していることが分かる。さらに、等エネルギー白色光源を使用する場合は輝度が小さいほど弁別能力が低下するが、対して設計光源は輝度が低い条件において、色差が向上していることが分かる。さらに輝度を低く設定すれば色差が低下すると考えられるが、今回設定した輝度条件に関して言えば低輝度条件において良好な光源が設計可能であったことが分かる。
　(2)分光画像ならびに多波長可変光源によるシミュレーション
　得られた設計光源スペクトルを用いて、光源照射時のブルーベリージャムの見えをシミュレートした。シミュレートの方法として、(i)マルチスペクトルイメージから計算的に求める方法と、(ii)多波長可変光源を用いて設計光源スペクトルと同等のスペクトルを有する光を生成し、実際のサンプルに照射する方法とを用いた。また、(i)では、マルチスペクトルイメージとして、１．(1)で計測したスペクトル収集用の画像を使用した。(ii)では、多波長可変光源として、株式会社ニコン製ELS-VISを使用し、この多波長可変光源で、設計光源スペクトルと同等のスペクトルを有する出力光を生成し、シャーレ中のジャムに石１２を混入した評価用のサンプルに照射して、RGBカメラで撮影した。
　図９は、(i)のマルチスペクトルイメージを用いてシミュレートした画像であり、(a)は等エネルギー白色光源下での見え、(b)は設計光源下での見えを示す。両光源の輝度は同じであるが、明らかに、設計光源下では等エネルギー白色光源下よりも、ジャム中の異物が視認しやすくなっていることが分かる。
　また、図１１に、(ii)の多波長可変光源を用いて生成した光を照射した結果を示し、図１０に、等エネルギー白色光を照射した結果を示す。両光源の輝度は同じであるが、図１１のほうが明るく映っている。これは、ジャムに吸収されずに反射してくる光が多いためである。結果として、ジャム中の石１２の視認性が大きく向上していることが分かる。なお、図９，図１０，図１１は、いずれも元の画像はカラーであるが、白黒に変換して示している。
　また、図１０，図１１においては、各サンプルの右横に、白色から濃い灰色までの５段階の無彩色を示す同じグレーチャートが配置され、さらに、グレーチャートの右横に、青、緑、赤、黄色、桃色の５色を示す同じカラーチャートが配置されている。グレーチャートの見えは図１０，図１１でほとんど差がないことから、図１１の多波長可変光源からの光は、図１０の等エネルギー白色光と略同じ白色であり、観察者に疲労感や違和感を与え難いことが分かる。
　(3)心理物理実験による光源評価
　多波長可変光源により設計光源スペクトルと同等のスペクトルの光を上記５種の輝度条件のそれぞれについて生成し、すなわち、多波長可変光源により５種の機能性光源を構成し、これら５種の機能性光源と、同等の輝度を持つ等エネルギー白色光源５種を用いて、異物の検出しやすさを問う主観評価実験を行った。実験にはサーストンの一対比較実験を採用した。具体的には、以下のパラダイムを全組み合わせについて行った。
　　(i)上記計１０種の光源から２種の光源を選択
　　(ii)選択された光源を5秒ずつ（間に消灯1.5sec）照射
　　(iii)どちらが見分けやすかったかを二肢強制選択
　　なお、実験には、枝１０、葉１１、及び石１２を同じシャーレのジャム中に混入した評価用のサンプルを使用した。結果は選択確率から求めたZスコアで評価するものとした。図１２は、本評価実験の結果を示すものであり、縦軸は尺度値（Zスコア）、横軸は輝度であり、黒丸●は機能性光源、黒四角■は等エネルギー白色光源を示す。
　図１２より、低輝度の機能性光源が最も高性能であり、さらにいずれの機能性光源も等エネルギー白色光源の尺度値を上回ることが分かる。これは図８に示した平均色差とも一致する。このことから、CIECAM02を元に求まる色差は、主観的な色弁別性を良好に数値化できていることが確認できる。以上の結果より、本設計方法による機能性光源の設計は、観察者の熟練を要する目視検査のサポートに非常に有効であるといえる。
　なお、実施例では、多波長可変光源により機能性光源を構成したが、例えば、株式会社東京インスツルメンツ製の波長プログラマブル光源も、任意のスペクトルの光を生成可能であり、機能性光源として使用可能である。このように、本発明の機能性光源は、ＬＥＤ等の狭帯域光源を用いなくても構成可能である。
　なお、光源色スペクトルを設定するときは、少なくとも３つの狭帯域光源のスペクトルを組み合わせることとする。２つ以下の狭帯域光源のスペクトルの組み合わせでは、光源色スペクトルの光源色を任意に設定できないからである。
　また、評価量を最適化するとき、評価量が最大となるように最適化することが望ましいが、最大に近くなるように最適化すればよい。すなわち、略最大とは、最大である場合と、最大に近い場合を含む意である。同様に、機能性光源のスペクトルは、設計上のスペクトルである設計光源スペクトルと同じとすることが望ましいが、少なくとも設計光源スペクトルに近似していればよい。すなわち、略同等とは、同じである場合と、近似している場合を含む意である。実用上問題にならない程度に色差が拡大すればよいからである。
　なお、評価量は、第１観察対象と第２観察対象との間の色差を示す値であればよく、［数２３］で計算される平均色差に限られない。
　〈第２実施形態〉
　次に、図１３、１４、１５に基づいて、第２実施形態に係る検査装置３０について説明する。検査装置３０は、ブルーベリージャムの異物検出装置として構成されており、２つの機能性光源３１と、計測装置に相当するＲＧＢカメラ３２と、ＲＧＢカメラ３２に接続されパーソナル・コンピュータからなる判定部３３と、判定部３３に接続された排除機構制御ユニット３４とを備えている。ＲＧＢカメラ３２は、ＲＧＢ値を出力可能な撮像装置である。判定部３３は、画像処理部３３１とデータ処理部３３２とを備えている。
　各機能性光源３１は、ピーク波長の異なる３つ以上のＬＥＤが配列された基板３１１と、ＬＥＤからの光を混合する拡散板（図示せず。）とを備え、外部電源から電気の供給を受けて白色光を発光する。
　各機能性光源３１は、弁別の対象をブルーベリージャムの異物混入部と異物無し部として、第１実施形態で説明した設計方法により設計されたものである。但し、第１実施形態では、評価量算出ステップにおいて、各サンプルの色の見えを表すパラメータをCIECAM02により算出したが、第２実施形態では、各サンプルに対しＲＧＢカメラ３２から出力されると予想されるＲＧＢ値を、ＲＧＢカメラ３２の分光感度特性に基づいて算出する。後述する第３実施形態及び第４実施形態でも同様である。なお、ＲＧＢカメラ３２の分光感度特性は、予め調べておくものとする。そして、異物混入部と異物無し部とのＲＧＢ値の差を表す評価量（例えば、両ＲＧＢ値間のユークリッド距離）を算出する。
　機能性光源３１、３１は、第１移動手段であるベルトコンベヤ３５上の所定の撮影領域を照明するように、互いに向き合う方向に少し傾斜されて配置されている。ＲＧＢカメラ３２は、真上から機能性光源３１、３１間を通して撮影領域を撮影するように配置されている。ベルトコンベヤ３５は、第２移動手段であるベルトコンベヤ３７とともに、検査対象であるブルーベリージャム３６の移動手段を構成し、ジャム３６は、ベルトコンベヤ３５上に乗せられて、撮影領域を通ってベルトコンベヤ３７上に落下する。撮影領域は、ジャム３６とその両側のベルトコンベヤ３５部分を含むように設定されている。ベルトコンベヤ３５とベルトコンベヤ３７との段差部分には、排除機構であるシュータ３８が配置されており、シュータ３８は排除機構制御ユニット３４と接続されている。シュータ３８は、上下方向に回動して開閉する扉部３８１を有し、扉部３８１が閉鎖されているときは、ジャム３６はベルトコンベヤ３５からベルトコンベヤ３７に落下するが、扉部３８１が開放されているとき、ジャム３６はベルトコンベヤ３５から扉部３８１を伝って排除物ボックス３９に排出され、ベルトコンベヤ３７に落下しないように構成されている。
　以上のように構成された検査装置３０の動作について説明する。ＲＧＢカメラ３２は、ベルトコンベヤ３５上のジャム３６の移動速度に合わせて、ジャム３６に未撮影部分が残らないように、所定の時間間隔で繰り返し撮影領域を撮影し、ＲＧＢ値を含む計測データである撮影画像を、画像処理部３３１に出力する。
　図１４（ａ）は、ＲＧＢカメラ３２の撮影画像の模式図であり、この撮影画像には、ジャム３６の画像部分３６’と、ベルトコンベヤ３５の画像部分３５’と、ジャム３６中の異物の画像部分１０’とが含まれている。画像処理部３３１は、まず、撮影画像の各部分の濃度値（強度）をＲＧＢ値から計算し、予め定められた閾値にしたがって、背景領域である画像部分３５’を、撮影画像から除外し、図１４（ｂ）に示すような画像とする。なお、図１４では、除外された部分を黒色で表している。閾値は、ジャム３６、ベルトコンベヤ３５及び異物の各画像部分が含まれ、それらの各々が画像中のどこに含まれているかが分かっている教師画像を用いて、事前に学習を行うことにより、決定しておく。学習方法として線形判別分析を用いるが、これに限らずサポートベクターマシンなど様々な公知の機械分類手法を使用可能である。
　次に、画像処理部３３１は、上記背景領域の除外方法と同様の手法を用いて、ジャム３６の画像部分３６’と異物の画像部分１０’とを閾値に従って判別する。この閾値も予め学習により決定しておく。画像処理部３３１は、この判別結果に基づいて、画像部分１０’に例えば白を、それ以外の部分である画像部分３６’、３７’に例えば黒をラベル付けする２値化処理を行い、図１４（ｃ）に示すような２値化処理画像を生成し、データ処理部３３２に出力する。
　データ処理部３３２は、図１５に示すように、２値化処理画像において異物の画像部分１０’が存在するか否かを判定し（ステップＳ１０１）、画像部分１０’が存在すれば、排除信号を排除機構制御ユニット３４に出力する（ステップＳ１０２）。排除信号を受け取った排除機構制御ユニット３４は、シュータ３８に扉部３８１を開放する制御信号を出力し、シュータ３８は扉部３８１を開放して、ジャム３６を排除物ボックス３９に排出する。なお、排除機構制御ユニット３４は、ジャム３６の異物混入と判定された部分が排出されるのに必要な所定の時間が経過すると、扉部３８１を閉鎖する制御信号を出力し、これにより扉部３８１は閉鎖する。
　例えば赤色の光源下で計測を行った場合、赤色方向への色の変化は検出し難いため、Ｒ値は有効に使えない等、白色以外の光源下で計測を行った場合には、ＲＧＢカメラ３２が出力するＲ値、Ｇ値及びＢ値を有効に使うことができないが、第２実施形態によれば、白色光源である機能性光源３１の下で計測を行うので、すなわち、白色を中心として色の変化を計測することとなるので、ＲＧＢカメラ３２が出力するＲ値、Ｇ値及びＢ値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができ、検査精度を向上可能である。また、機能性光源３１は、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明したときよりも弁別対象間の計測値の差が拡大することからも、検査精度を向上可能である。また、検査装置３０は、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　〈第３実施形態〉
　次に、図１６に基づいて、第３実施形態に係る検査装置４０について説明する。検査装置４０は、検査対象が皮膚であって皮膚疾患を診断する皮膚疾患診断装置として構成されており、２つの機能性光源４１と、接写計測用レンズ４２１が取り付けられたＲＧＢカメラ４２と、ＲＧＢカメラ４２に接続されパーソナル・コンピュータからなる判定部４３と、判定部４３に接続された装置制御ユニット４４とを備えている。ＲＧＢカメラ４２は、ＲＧＢ値を出力可能な撮像装置であり、計測装置に相当する。判定部４３は、ノイズ・鏡面反射除去部４３１と、色素分布画像生成部４３２と、画像統計量計算部４３３と、症状推定部４３４と、表示部４３５とを備えている。
　各機能性光源４１は、ピーク波長の異なる３つ以上のＬＥＤが配列された基板４１１と、ＬＥＤからの光を混合する拡散板（図示せず。）とを備え、外部電源から電気の供給を受けて白色光を発光する。
　各機能性光源４１は、弁別の対象を人の皮膚における疾患部分と疾患無し部分として、第２実施形態で説明した設計方法により設計されたものである。機能性光源４１、４１は、所定の撮影領域を照明するように、互いに向き合う方向に少し傾斜されて配置されている。ＲＧＢカメラ４２は、機能性光源４１、４１間を通して撮影領域を撮影するように配置されている。なお、撮影領域には無色透明の透明板４５が配置され、ＲＧＢカメラ４２は、透明板４５を通して皮膚４６を撮影するように構成されている。
　以上のように構成された検査装置４０の動作について説明する。ＲＧＢカメラ４２は、撮影領域内の皮膚４６を撮影し、ＲＧＢ値を含むデータである撮影画像を、ノイズ・鏡面反射除去部４３１に出力する。
　ノイズ・鏡面反射除去部４３１は、例えばガウシアンフィルタや移動平均フィルタ，メディアンフィルタ等の一般的な画像処理用二次元フィルタを用いて、撮影画像からノイズを除去する。次に、ノイズ・鏡面反射除去部４３１は、撮影画像から、極端に肌色から逸脱し光源色を示す領域を、予め定めておいた閾値に従って除外する。判断には、撮影画像のＲＧＢ値を用いる。閾値は、鏡面反射有りの部分と鏡面反射無しの部分とが分かっている教師画像を用いて事前に学習を行うことにより、定めておく。学習手法として線形判別分析を用いるが、これに限らずサポートベクターマシンなど様々な公知の機械分類手法を使用可能である。ノイズ・鏡面反射除去部４３１は、ノイズ及び鏡面反射を除去した画像を、色素分布画像生成部４３２に出力する。
　色素分布画像生成部４３２は、画像のＲＧＢ値をＬ＊ａ*ｂ*値に変換し、ａ*をヘモグロビン分布、Ｌ＊をメラニン分布として、それぞれの色素分布画像を生成する（下記参考文献５参照）。なお、下記参考文献６に記載された色素分布算出手法を用いて、色素分布画像を生成することとしてもよい。この手法は、肌画像に対して独立成分分析を適用し、色素成分を取り出すというものである。色素分布画像生成部４３２は、生成した各色素分布画像を、画像統計量計算部４３３に出力する。
　画像統計量計算部４３３は、各色素分布画像から、平均、分散、歪度、尖度、空間周波数等の画像統計量を算出し、症状推定部４３４に出力する。空間周波数にはガボール・ウェーブレット変換を採用し、あらかじめ設定した振動方向についてそれぞれ周波数成分を計算して、症状推定の指標とする。
　症状推定部４３４は、予め、様々な症例について上記の画像統計量を計算し、機械学習を行っておくことで、症状の分類ができるように構成されている。学習手法には、公知の機械学習手法を用いればよく、例えば正準判別分析、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがある。症状推定部４３４は、画像統計量計算部４３３から受け取った画像統計量に基づいて、症状の分類を行い、その分類を診断結果（検査結果）として、表示部４３５に出力する。なお、症状推定部４３４は、画像統計量計算部４３３から色素分布画像を受け取って、表示部４３５に出力する。表示部４３５には、色素分布及び診断結果が表示される。
　なお、判定部４３は装置制御ユニット４４に計測開始信号を出力し、それに応じて装置制御ユニット４４はＲＧＢカメラ４２に画像取得命令信号を出力し、それに応じてＲＧＢカメラ４２は撮影を行い、画像取得完了信号を装置制御ユニット４４に出力するとともに、計測画像データである撮影画像を判定部４３に出力する。
　また、装置制御ユニット４４は、計測開始信号を受け取ったとき、ＬＥＤ制御信号を機能性光源４１、４１に出力し、これに応じて機能性光源４１、４１は各ＬＥＤを所定の輝度で発光する。なお、検出したい対象に応じて、ＬＥＤの選択及び輝度を切り替えられるように構成してもよく、その場合には、ＬＥＤの選択及び輝度を切り替えるためのＬＥＤ制御信号に応じて、ピーク波長が互いに異なるＬＥＤが３つ以上選択されるとともに、それらに対する印加電流が定められる。すなわち、ＬＥＤ制御信号を受信した機能性光源４１は、ピーク波長が互いに異なる３つ以上のＬＥＤを選択して、それらが発する光の発光条件を制御し、それらの光を混合することにより、白色光を発光する。
　第３実施形態によれば、白色光源である機能性光源４１の下で計測を行うので、すなわち、白色を中心として色の変化を計測することとなるので、ＲＧＢカメラ４２が出力するＲ値、Ｇ値及びＢ値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができ、検査精度を向上可能である。また、機能性光源４１は、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明したときよりも弁別対象間の計測値の差が拡大することからも、検査精度を向上可能である。また、検査装置４０は、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　なお、第３実施形態の参考文献として、先に挙げた参考文献５、６以外に、下記参考文献７、８、９がある。
　〈第４実施形態〉
　次に、図１７に基づいて、第４実施形態に係る検査装置５０について説明する。検査装置５０は、検査対象が塗装面であって塗装むらを評価するための装置として構成されており、２つの機能性光源５１と、計測装置に相当するＲＧＢカメラ５２と、ＲＧＢカメラ５２に接続されパーソナル・コンピュータからなる判定部５３とを備えている。判定部５３は、ノイズ・鏡面反射除去部５３１と、不均一性指標計算部５３２と、均一性判定部５３３とを備えている。
　各機能性光源５１は、ピーク波長の異なる３つ以上のＬＥＤが配列された基板（図示せず。）と、ＬＥＤからの光を混合する拡散板５１２とを備え、外部電源から電気の供給を受けて白色光を発光する。
　各機能性光源５１は、弁別の対象を塗装面における塗装むら有り部分と塗装むら無し部分として、第２実施形態で説明した設計方法により設計されたものである。機能性光源５１、５１は、所定の撮影領域を照明するように、互いに向き合う方向に少し傾斜されて配置されている。ＲＧＢカメラ５２は、機能性光源５１、５１間を通して撮影領域を撮影するように配置されている。撮影領域には検査対象である塗装面５６が配置される。
　以上のように構成された検査装置５０の動作について説明する。ＲＧＢカメラ５２は、撮影領域に配置された塗装面５６を撮影し、ＲＧＢ値を含むデータである撮影画像を、ノイズ・鏡面反射除去部５３１に出力する。
　ノイズ・鏡面反射除去部５３１は、第３実施形態のノイズ・鏡面反射除去部４３１と同様にして、撮影画像からノイズ及び鏡面反射を除去し、その結果の画像を不均一性指標計算部５３２に出力する。
　不均一性指標計算部５３２は、ノイズ・鏡面反射除去部５３１から受け取った画像から、分散、歪度、尖度、空間周波数等の画像統計量を算出し、均一性判定部５３３に出力する。
　均一性判定部５３３は、均一性の有無を判定する。均一性判定のプロセスは、画像統計量から均一性指標を計算する手順と、その指標と閾値とから均一性の有無を判定する手順とからなる。なお、予め、複数のサンプルについて、均一性を主観的に数値評価した主観評価値とそのサンプルの画像統計量とを取得して、画像統計量から主観評価値を推定する推定式を構築しておく。推定には重回帰分析を使用すればよい。そして、均一性判定部５３３は、その推定式を用いて、不均一性指標計算部５３２から受け取った画像統計量に対し、均一性指標である主観評価値を推定する。若しくは、主観評価値を「均一／不均一」の二値とし、画像統計量に対して線形判別分析を適用し、それによって得られる判別スコアを均一性指標としてもよい。そして、均一性判定部５３３は、均一性指標に基づいて、事前に設定した閾値に従って、均一性の有無、すなわち、塗装むらの有無の判断を行い、その結果を指標とともに表示部（図示せず。）に表示する。この閾値は、教師データとして使用する主観評価値を得たときに、求めておいたものである。
　第４実施形態によれば、白色光源である機能性光源５１の下で計測を行うので、すなわち、白色を中心として色の変化を計測することとなるので、ＲＧＢカメラ５２が出力するＲ値、Ｇ値及びＢ値の全てを有効に検査結果の判定に用いることができ、検査精度を向上可能である。また、機能性光源５１は、同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明したときよりも弁別対象間の計測値の差が拡大することからも、検査精度を向上可能である。また、検査装置５０は、近赤外線、赤外線や多層膜光学フィルタを用いる必要がないので、導入容易である。
　なお、機能性光源３１、４１、５１の光源色はいずれも白色としたが、上述した設計方法によれば、任意の色を有する機能性光源を設計可能であり、光源色を周囲の環境に応じた色とすれば、弁別対象間の計測値差が拡大されることと相まって、検査精度を向上させることができる。
　参考文献を、以下に挙げる。これらの参考文献の内容は、参照によってここに援用される。
　〈参考文献１〉F. J. M. Schmitt,“A method for the treatment of metamerism in colorimetry”，Journal of the Optical Society of America，1976年，Vol.66，p.601-608
　〈参考文献２〉N. Moroney，M. D. Fairchild，R. W. G. Hunt，C. J. Li，M. R. Luo，T. Newman，“The CIECAM02 color appearance model”，IS&T 10th Color Imaging Conference，2002年，p.23‐27
　〈参考文献３〉Changjun Li，M. Ronnier Luo，Guihua Cui，“Uniform colour spaces based on CIECAM02 colour appearance model”，COLOR research and application，2006年，Vol.31，p.320-330
　〈参考文献４〉CIE，“The CIE 1997 Interim Colour Appearance Model(Simple Version),CIECAM97s”，1998年4月
　〈参考文献５〉Facial Skin Coloration Affects Perceived Health of Human Faces, Ian D. Stephen, et. al., Int J Primatol, 30:845-857, 2009.
　〈参考文献６〉Tsumura N (2003) Image-based skin color and texture analysis/synthesis by extracting hemoglobin and melanin information in the skin. ACM SIGGRAPH 2003, 770-779. (computer graphics)
　〈参考文献７〉Computer-Based Classification of Dermoscopy Images of Melanocytic Lesions on Acral Volar Skin. Iyatomi H, et al. Journal of Investigative Dermatology advance online publication, 2008.
　〈参考文献８〉Moncrieff M., Cotton S., Claridge E. and Hall P. Spectrophotometric intracutaneous analysis: a new technique for imaging pigmented skin lesions. Brit. J. Derm. 146(3),448-457, 2002.
　〈参考文献９〉Matts PJ, et al, Chromophore mapping: a new technique to characterize aging human skin, in vivo. J Am Acad Dermatol 53(3):86.
　１　照明装置
　２　狭帯域光源
　４，３１，４１，５１　機能性光源
　３０，４０，５０　検査装置
　３２，４２，５２　ＲＧＢカメラ（計測装置）
　３３，４３，５３　判定部
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000026
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000027
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000028
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000029
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000030

Claims (15)

  1. 　反射光を計測してその計測値を出力可能な計測装置と、
    　ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を選択し、前記狭帯域光源が発する光の発光条件を制御して、それらの光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、略最大となるように構成された前記機能性光源と、
    　前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により検査対象からの反射光を計測したときの前記検査対象の複数の部分の計測値を取得して、当該計測値に基づいて検査結果を判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする機能性光源を用いた検査装置。
  2. 　反射光を計測してその計測値を出力可能な計測装置と、
    　ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ前記計測装置により計測したときよりも拡大するように構成された前記機能性光源と、
    　前記機能性光源で照明しつつ前記計測装置により検査対象からの反射光を計測したときの前記検査対象の複数の部分の計測値を取得して、当該計測値に基づいて検査結果を判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする機能性光源を用いた検査装置。
  3. 　請求項１または２記載の機能性光源を用いた検査装置であって、
    　前記計測装置が前記計測値としてＲＧＢ値を出力可能な撮像装置であることを特徴とする検査装置。
  4. 　前記検査対象に混入した異物を検出するための請求項１または２記載の機能性光源を用いた検査装置であって、
    　前記２つの弁別対象が、前記検査対象における異物混入部分と異物無し部分であり、
    　前記判定部が、検査結果として異物混入の有無を判定することを特徴とする検査装置。
  5. 　前記検査対象が皮膚であって皮膚疾患を診断するための請求項１または２記載の機能性光源を用いた検査装置であって、
    　前記２つの弁別対象が、皮膚における疾患部分と疾患無し部分であり、
    　前記判定部が、検査結果として皮膚疾患の診断結果を判定することを特徴とする検査装置。
  6. 　前記検査対象が塗装面であって塗装むらを評価するための請求項１または２記載の機能性光源を用いた検査装置であって、
    　前記２つの弁別対象が、塗装むら有り部分と塗装むら無し部分であり、
    　前記判定部が、検査結果として塗装むらの有無を判定することを特徴とする検査装置。
  7. 　ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ所定の計測装置により２つの弁別対象からの反射光を計測したときの弁別対象間の計測値の差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ前記計測装置により計測したときよりも拡大するように構成されたことを特徴とする機能性光源。
  8. 　請求項１、２または７記載の機能性光源の設計方法であって、
    　前記各弁別対象の複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、
    　ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより白色となるスペクトル（以下、「白色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、
    　複数の前記白色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ前記計測装置により前記各サンプルからの反射光を計測したと仮定したときの前記各サンプルの計測値を算出し、当該計測値を用いて前記２つの弁別対象のサンプル間の計測値の差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、
    　を有し、
    　前記評価量が表す前記計測値の差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、
    　前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする設計方法。
  9. 　ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ２つの弁別対象を観察したときの弁別対象間の色差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ観察したときよりも拡大するように構成された前記機能性光源を用い、前記機能性光源で照明しつつ検査対象の複数の部分を観察して前記部分同士の色差に基づいて検査結果を判定することを特徴とする検査方法。
  10. 　ピーク波長が互いに異なる３つ以上の狭帯域光源を有して前記狭帯域光源が発する光が混合されることにより光源色を白色とする機能性光源であって、前記機能性光源で照明しつつ２つの弁別対象を観察したときの弁別対象間の色差が、前記機能性光源と同等の輝度を有する等エネルギー白色光源で照明しつつ観察したときよりも拡大するように構成されたことを特徴とする機能性光源。
  11. 　請求項９または１０記載の機能性光源の設計方法であって、
    　前記各弁別対象の複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、
    　ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより白色となるスペクトル（以下、「白色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、
    　複数の前記白色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ前記各サンプルを観察したと仮定したときの前記各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出し、当該パラメータを用いて前記２つの弁別対象間の色差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、
    　を有し、
    　前記評価量が表す色差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、
    　前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする設計方法。
  12. 　請求項１１記載の設計方法であって、
    　前記評価量算出ステップにおいて、カラーアピアランスモデルに基づいて前記パラメータを算出することを特徴とする設計方法。
  13. 　請求項７または１０記載の機能性光源であって、
    　前記狭帯域光源としてＬＥＤを用いたことを特徴とする機能性光源。
  14. 　所望の光源色を有する機能性光源の設計方法であって、
    　弁別の対象となる２つの観察対象についてそれぞれ複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、
    　ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより前記所望の光源色となるスペクトル（以下、「光源色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、
    　複数の前記光源色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源の下で前記各サンプルを観察したと仮定したときの前記各サンプルの色の見えを表すパラメータを算出し、当該パラメータを用いて前記設計光源下における前記２つの観察対象間の色差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、
    　を有し、
    　前記評価量が表す前記色差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、
    　前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする設計方法。
  15. 　所望の光源色を有する機能性光源の設計方法であって、
    　２つの弁別対象についてそれぞれ複数のサンプルの反射率スペクトルを取得する反射率スペクトル取得ステップと、
    　ピーク波長が互いに異なる狭帯域光源のスペクトル（以下、「狭帯域スペクトル」という。）を４つ以上用意して、前記狭帯域スペクトルのうちの３つ以上を放射輝度に対する第１の重み付けを行って組み合わせることにより前記所望の光源色となるスペクトル（以下、「光源色スペクトル」という。）を、複数設定する光源色スペクトル設定ステップと、
    　複数の前記光源色スペクトルを放射輝度に対する第２の重み付けを行って組み合わせることにより構成される設計光源スペクトルと、前記各サンプルの反射率スペクトルとを用いて、前記設計光源スペクトルを有する設計光源で照明しつつ所定の計測装置により前記各サンプルからの反射光を計測したと仮定したときの前記各サンプルの計測値を算出し、当該計測値を用いて前記２つの弁別対象のサンプル間の計測値の差を表す評価量を算出する評価量算出ステップと、
    　を有し、
    　前記評価量が表す前記計測値の差が略最大となるように前記第２の重み付けを最適化し、
    　前記第１の重み付けと最適化した前記第２の重み付けとに基づいて、前記機能性光源を設計することを特徴とする設計方法。
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