WO2020075375A1 - 検査装置、ｐｔｐ包装機及びｐｔｐシートの製造方法 - Google Patents

Abstract

分光分析を利用した異品種混入検査に係る検査精度の向上を図ることのできる検査装置、ＰＴＰ包装機及びＰＴＰシートの製造方法を提供する。検査装置２２は、搬送される容器フィルム３のポケット部２に充填された錠剤５に対し近赤外光を照射可能な照明装置５２と、錠剤５から反射される近赤外光の反射光を分光し、反射光の分光画像を撮像可能な撮像装置５３とを備え、該撮像装置５３により撮像された分光画像を基に錠剤５上の複数点におけるスペクトルデータを取得する。そして、複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出し、これを基に錠剤５について所定の分析処理を行い、異品種の混入を検査する。

Description

検査装置、ＰＴＰ包装機及びＰＴＰシートの製造方法

　本発明は、分光分析を利用して異品種の混入を検査する検査装置、ＰＴＰ包装機及びＰＴＰシートの製造方法に関するものである。

　一般にＰＴＰシートは、錠剤等の対象物が充填されるポケット部が形成された容器フィルムと、その容器フィルムに対しポケット部の開口側を密封するように取着されるカバーフィルムとから構成されている。

　ＰＴＰシートの製造に際しては、異品種の混入を検査する異品種混入検査が行われる。かかる検査の手法としては、近赤外光を対象物に照射し、その反射光を分光器により分光し、それを撮像して得られるスペクトルデータを基に分析処理（例えば主成分分析）を行うことで異品種の混入を検出する方法が知られている。

　一般にスペクトルデータを基に分析処理を行う際には、各対象物上の複数点におけるスペクトルデータを平均化することで、該対象物に係る平均スペクトルデータを算出し、該平均スペクトルデータに基づいて、該対象物の種類を判別する（例えば、特許文献１参照）。

　または、各対象物の中心位置を検出し、該中心位置の近傍の複数点におけるスペクトルデータを平均化することで、該対象物に係る平均スペクトルデータを算出し、該平均スペクトルデータに基づいて、該対象物の種類を判別する（例えば、特許文献２参照）。

国際公開第２０１３／００２２９１号 国際公開第２００５／０３８４４３号

　しかしながら、上記特許文献１，２などの従来技術のように、単純に対象物上の所定領域内のスペクトルデータを平均化するだけでは、該対象物に係る適切な平均スペクトルデータとならない場合がある。

　例えば各種有効成分と賦形剤等とを混合し圧縮形成した錠剤（素錠）を対象物とした場合には、該錠剤がミクロ的には均質ではないこと、加えて錠剤表面の凹凸部の影響を受ける場合がある。

　つまり、各種有効成分等の混合具合、錠剤の刻印部や割線部あるいは外縁部などに生じる影部の影響、錠剤上の凸部などに生じる正反射光によるテカリの影響など種々の要因により、これらの影響を受けた座標点のスペクトルデータは、この錠剤の特性を適切に反映した座標点のスペクトルデータの集団からは外れたデータとなる。このため、同一錠剤であっても座標点毎にデータのばらつきが大きく均一性が保てないおそれがある。

　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、分光分析を利用した異品種混入検査に係る検査精度の向上を図ることのできる検査装置、ＰＴＰ包装機及びＰＴＰシートの製造方法を提供することにある。

　以下、上記課題を解決するのに適した各手段につき項分けして説明する。なお、必要に応じて対応する手段に特有の作用効果を付記する。

　手段１．対象物に対し近赤外光を照射可能な照射手段と、
　前記近赤外光が照射された前記対象物から反射される反射光を分光可能な分光手段と、
　前記分光手段にて分光された前記反射光の分光画像を撮像可能な撮像手段と、
　前記撮像手段により取得された前記分光画像を基に、前記対象物上の複数点（複数の座標位置）におけるスペクトルデータを取得可能なスペクトルデータ取得手段と、
　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する密集スペクトルデータ群選出手段と、
　前記密集スペクトルデータ群を基に、前記対象物について所定の分析処理（例えば主成分分析）を行うことにより異品種を検出可能な分析手段とを備えたことを特徴とする検査装置。

　上記手段１によれば、複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分（対象物の特性を反映した波長成分）における輝度値が最も密集している集団（密集スペクトルデータ群）を選出することにより、１つの対象物上における複数の座標点のデータにばらつきがある場合においても、該対象物上の特異点に係るスペクトルデータ（対象物の特性を適切に反映していないと思われるスペクトルデータ）を除外することができる。

　これにより、対象物上における複数点のスペクトルデータを単純に平均化する構成などと比較して、対象物の分光分析を行う上でより適切なスペクトルデータを取得することができる。結果として、異品種混入検査に係る検査精度の飛躍的な向上を図ることができる。

　尚、前記スペクトルデータ取得手段により取得されたスペクトルデータの各波長成分の輝度値を正規化する正規化手段を備え、
　前記密集スペクトルデータ群選出手段が、前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出するにあたり、前記「輝度値」に代えて「正規化された輝度値」を用いる構成としてもよい。

　手段２．前記密集スペクトルデータ群選出手段は、
　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値の標準偏差がより小さい集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定することを特徴とする手段１に記載の検査装置。

　上記手段２によれば、比較的簡単な演算処理により、密集スペクトルデータ群を選出することができる。

　手段３．前記複数点（５つ以上の自然数）のスペクトルデータに係る所定の波長成分の輝度値を昇順又は降順（大きい順又は小さい順）の所定の順序に並べ替え可能なソート手段を備え、
　前記密集スペクトルデータ群選出手段は、
　所定の順序で並ぶ所定の波長成分に係る第１所定数の輝度値からなる第１特定輝度値群において、連続して並ぶ前記第１所定数よりも少ない第２所定数の輝度値からなる輝度値群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度値群を第２特定輝度値群として特定する処理を、前記第２特定輝度値群を前記第１特定輝度値群として所定回数繰り返し行うことにより得られた輝度値群が属するスペクトルデータの集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定することを特徴とする手段１に記載の検査装置。

　上記手段３によれば、輝度値が密集している集団を段階的に絞っていくことで、より精度の良い密集スペクトルデータ群を選出することができる。

　手段４．容器フィルムに形成されたポケット部に対象物が収容され、該ポケット部を塞ぐようにカバーフィルムが取着されてなるＰＴＰシートを製造するためのＰＴＰ包装機であって、
　帯状の前記容器フィルムに対し前記ポケット部を形成するポケット部形成手段と、
　前記ポケット部に前記対象物を充填する充填手段と、
　前記ポケット部に前記対象物が充填された前記容器フィルムに対し、前記ポケット部を塞ぐようにして帯状の前記カバーフィルムを取着する取着手段と、
　前記容器フィルムに前記カバーフィルムが取着された帯状体（帯状のＰＴＰフィルム）から前記ＰＴＰシートを切離す切離手段（シート単位に打抜く打抜手段を含む）と、
　上記手段１乃至３のいずれかに記載の検査装置とを備えたことを特徴とするＰＴＰ包装機。

　上記手段４のように、上記手段１乃至３のいずれかに係る検査装置をＰＴＰ包装機に備えることで、ＰＴＰシートの製造過程において異品種を含む不良品を効率的に除外できる等のメリットが生じる。また、ＰＴＰ包装機は、上記検査装置によって不良と判定されたＰＴＰシートを排出する排出手段を備える構成としてもよい。

　尚、上記手段４において、上記検査装置を「充填手段によりポケット部に対象物が充填される前工程」に配置した構成としてもよい。かかる場合、ポケット部に充填される前段階に異品種を排除することが可能となり、不良品となるＰＴＰシートを低減することができる。

　また、上記検査装置を「充填手段によりポケット部に対象物が充填された後工程かつ取着手段によりカバーフィルムが取着される前工程」に配置した構成としてもよい。かかる場合、対象物を遮るものがない状態で検査を実行することができ、さらなる検査精度の向上を図ることができる。

　また、上記検査装置を「取着手段によりカバーフィルムが取着された後工程かつ切離手段によりＰＴＰシートが切離される前工程」に配置した構成としてもよい。かかる場合、対象物が入れ替わることがない状態で検査を実行することができ、さらなる検査精度の向上を図ることができる。

　また、上記検査装置を「切離手段によりＰＴＰシートが切離された後工程」に配置した構成としてもよい。かかる場合、不良品が混ざっていないかを最終段階で確認することができる。

　手段５．容器フィルムに形成されたポケット部に対象物が収容され、該ポケット部を塞ぐようにカバーフィルムが取着されてなるＰＴＰシートを製造するためのＰＴＰシートの製造方法であって、
　帯状の前記容器フィルムに対し前記ポケット部を形成するポケット部形成工程と、
　前記ポケット部に前記対象物を充填する充填工程と、
　前記ポケット部に前記対象物が充填された前記容器フィルムに対し、前記ポケット部を塞ぐようにして帯状の前記カバーフィルムを取着する取着工程と、
　前記容器フィルムに前記カバーフィルムが取着された帯状体（帯状のＰＴＰフィルム）から前記ＰＴＰシートを切離す切離工程（シート単位に打抜く打抜工程を含む）と、
　異品種の混入を検査する検査工程とを備え、
　前記検査工程において、
　前記対象物に対し近赤外光を照射する照射工程と、
　前記近赤外光が照射された前記対象物から反射される反射光を分光する分光工程と、
　分光された前記反射光の分光画像を撮像する撮像工程（露光工程）と、
　前記分光画像を基に、前記対象物上の複数点におけるスペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する密集スペクトルデータ群選出工程と、
　前記密集スペクトルデータ群を基に、前記対象物について所定の分析処理（例えば主成分分析）を行うことにより異品種を検出する分析工程とを備えたことを特徴とするＰＴＰシートの製造方法。

　上記手段５によれば、上記手段４と同様の作用効果が奏される。

　尚、上記手段５において、上記検査工程を「充填工程の前工程」に行う構成としてもよい。かかる場合、ポケット部に充填される前段階に異品種を排除することが可能となり、不良品となるＰＴＰシートを低減することができる。

　上記検査工程を「充填工程の後工程かつ取着工程の前工程」に行う構成としてもよい。かかる場合、対象物を遮るものがない状態で検査を実行することができ、検査精度の向上を図ることができる。

　上記検査工程を「取着工程の後工程かつ切離工程の前工程」に行う構成としてもよい。かかる場合、対象物が入れ替わることがない状態で検査を実行することができ、検査精度の向上を図ることができる。

　上記検査工程を「切離工程の後工程」に行う構成としてもよい。かかる場合、不良品が混ざっていないかを最終段階で確認することができる。

　また、前記スペクトルデータ取得工程において取得されたスペクトルデータの各波長成分の輝度値を正規化する正規化工程を備え、
　前記密集スペクトルデータ群選出工程において、前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出するにあたり、前記「輝度値」に代えて「正規化された輝度値」を用いる構成としてもよい。

　また、前記密集スペクトルデータ群選出工程において、前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値の標準偏差がより小さい集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定する構成としてもよい。

　又は、前記複数点（５以上の自然数）のスペクトルデータに係る所定の波長成分の輝度値を昇順又は降順（大きい順又は小さい順）の所定の順序に並べ替え可能なソート工程を備え、
　前記密集スペクトルデータ群選出工程において、所定の順序で並ぶ所定の波長成分に係る第１所定数の輝度値からなる第１特定輝度値群において、連続して並ぶ前記第１所定数よりも少ない第２所定数の輝度値からなる輝度値群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度値群を第２特定輝度値群として特定する処理を、前記第２特定輝度値群を前記第１特定輝度値群として所定回数繰り返し行うことにより得られた輝度値群が属するスペクトルデータの集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定する構成としてもよい。

（ａ）はＰＴＰシートを示す斜視図であり、（ｂ）はＰＴＰフィルムを示す斜視図である。 ＰＴＰシートのポケット部の部分拡大断面図である。 ＰＴＰ包装機の概略構成を示す模式図である。 検査装置の電気的構成を示すブロック図である。 検査装置の配置構成を模式的に示す斜視図である。 撮像装置の概略構成を示す模式図である。 スペクトルデータ取得ルーチンを示すフローチャートである。 撮像素子に投射された分光スペクトルを示す模式図である。 検査ルーチンを示すフローチャートである。 搬送方向撮像範囲とスペクトル画像との関係を説明するための説明図である。 スペクトル画像を示す模式図である。 密集スペクトル取得ルーチンを示すフローチャートである。 錠剤上においてスペクトルデータを取得した複数の座標点の一例を示した模式図である。 錠剤上の複数の座標点において取得したスペクトルデータの一例を示した表である。 密集スペクトル取得ルーチンの処理の流れを図式化した説明図である。

　以下に、一実施形態について図面を参照しつつ説明する。まずＰＴＰシートの構成について詳しく説明する。

　図１，２に示すように、ＰＴＰシート１は、複数のポケット部２を備えた容器フィルム３と、ポケット部２を塞ぐようにして容器フィルム３に取着されたカバーフィルム４とを有している。

　本実施形態における容器フィルム３は、例えばＰＰ（ポリプロピレン）やＰＶＣ（ポリ塩化ビニル）等の透明の熱可塑性樹脂材料により形成され、透光性を有している。一方、カバーフィルム４は、例えばポリプロピレン樹脂等からなるシーラントが表面に設けられた不透明材料（例えばアルミニウム箔等）により構成されている。

　ＰＴＰシート１は、平面視略矩形状に形成されている。ＰＴＰシート１には、その長手方向に沿って配列された５個のポケット部２からなるポケット列が、その短手方向に２列形成されている。つまり、計１０個のポケット部２が形成されている。各ポケット部２には、対象物として錠剤５が１つずつ収容されている。

　図２に示すように、本実施形態に係る錠剤５は、平面視円形状をなす円盤状の素錠であって、側面５Ａと、該側面５Ａを挟む平坦状の表面５Ｂ及び裏面５Ｃとを有した構成となっている。尚、本実施形態において、錠剤５は、表面５Ｂがカバーフィルム４側を向き、裏面５Ｃがポケット部２の底壁部（天壁部）側を向くように収容される。

　また、錠剤５には、側面５Ａと表面５Ｂとの境界部を面取りするようにテーパ部５Ｄが形成され、側面５Ａと裏面５Ｃの境界部を面取りするようにテーパ部５Ｅが形成されている。

　さらに、錠剤５の表面５Ｂには、該表面５Ｂの中心を通り直線状に延びる溝状の割線５Ｆが刻設されている。尚、割線５Ｆは、表面５Ｂにのみ刻設されており、裏面５Ｃには刻設されていない。

　ＰＴＰシート１〔図１（ａ）参照〕は、帯状の容器フィルム３及び帯状のカバーフィルム４から形成された帯状のＰＴＰフィルム６〔図１（ｂ）参照〕がシート状に打抜かれることにより製造される。

　次に、上記ＰＴＰシート１を製造するＰＴＰ包装機１０の概略構成について図３を参照して説明する。

　図３に示すように、ＰＴＰ包装機１０の最上流側では、帯状の容器フィルム３の原反がロール状に巻回されている。ロール状に巻回された容器フィルム３の引出し端側は、ガイドロール１３に案内されている。容器フィルム３は、ガイドロール１３の下流側において間欠送りロール１４に掛装されている。間欠送りロール１４は、間欠的に回転するモータに連結されており、容器フィルム３を間欠的に搬送する。

　ガイドロール１３と間欠送りロール１４との間には、容器フィルム３の搬送経路に沿って、加熱装置１５及びポケット部形成装置１６が順に配設されている。そして、加熱装置１５によって容器フィルム３が加熱されて該容器フィルム３が比較的柔軟になった状態において、ポケット部形成装置１６によって容器フィルム３の所定位置に複数のポケット部２が成形される（ポケット部形成工程）。加熱装置１５及びポケット部形成装置１６によって、本実施形態におけるポケット部形成手段が構成される。ポケット部２の形成は、間欠送りロール１４による容器フィルム３の搬送動作間のインターバルの際に行われる。

　間欠送りロール１４から送り出された容器フィルム３は、テンションロール１８、ガイドロール１９及びフィルム受けロール２０の順に掛装されている。フィルム受けロール２０は、一定回転するモータに連結されているため、容器フィルム３を連続的に且つ一定速度で搬送する。テンションロール１８は、容器フィルム３を弾性力によって緊張する側へ引っ張った状態とされており、前記間欠送りロール１４とフィルム受けロール２０との搬送動作の相違による容器フィルム３の撓みを防止して容器フィルム３を常時緊張状態に保持する。

　ガイドロール１９とフィルム受けロール２０との間には、容器フィルム３の搬送経路に沿って、錠剤充填装置２１及び検査装置２２が順に配設されている。

　錠剤充填装置２１は、ポケット部２に錠剤５を自動的に充填する充填手段としての機能を有する。錠剤充填装置２１は、フィルム受けロール２０による容器フィルム３の搬送動作と同期して、所定間隔毎にシャッタを開くことで錠剤５を落下させるものであり、このシャッタ開放動作に伴って各ポケット部２に錠剤５が充填される（充填工程）。

　検査装置２２は、分光分析を利用して検査を行う分光分析装置であって、異品種の混入を検査するためのものである。検査装置２２の詳細については後述する。

　一方、帯状に形成されたカバーフィルム４の原反は、最上流側においてロール状に巻回されている。

　ロール状に巻回されたカバーフィルム４の引出し端は、ガイドロール２４を介して加熱ロール２５の方へと案内されている。加熱ロール２５は、前記フィルム受けロール２０に圧接可能となっており、両ロール２０，２５間に容器フィルム３及びカバーフィルム４が送り込まれるようになっている。

　そして、容器フィルム３及びカバーフィルム４が、両ロール２０，２５間を加熱圧接状態で通過することで、容器フィルム３にカバーフィルム４が貼着され、ポケット部２がカバーフィルム４で塞がれる（取着工程）。これにより、錠剤５が各ポケット部２に充填された帯状体としてのＰＴＰフィルム６が製造されるようになっている。加熱ロール２５の表面には、シール用の網目状の微細な凸条が形成されており、これが強く圧接することで、強固なシールが実現されるようになっている。フィルム受けロール２０及び加熱ロール２５により本実施形態における取着手段が構成される。

　フィルム受けロール２０から送り出されたＰＴＰフィルム６は、テンションロール２７及び間欠送りロール２８の順に掛装されている。間欠送りロール２８は、間欠的に回転するモータに連結されているため、ＰＴＰフィルム６を間欠的に搬送する。テンションロール２７は、ＰＴＰフィルム６を弾性力によって緊張する側へ引っ張った状態とされており、前記フィルム受けロール２０と間欠送りロール２８との搬送動作の相違によるＰＴＰフィルム６の撓みを防止してＰＴＰフィルム６を常時緊張状態に保持する。

　間欠送りロール２８から送り出されたＰＴＰフィルム６は、テンションロール３１及び間欠送りロール３２の順に掛装されている。間欠送りロール３２は、間欠的に回転するモータに連結されているため、ＰＴＰフィルム６を間欠的に搬送する。テンションロール３１は、ＰＴＰフィルム６を弾性力によって緊張する側へ引っ張った状態とされており、前記間欠送りロール２８，３２間でのＰＴＰフィルム６の撓みを防止する。

　間欠送りロール２８とテンションロール３１との間には、ＰＴＰフィルム６の搬送経路に沿って、スリット形成装置３３及び刻印装置３４が順に配設されている。スリット形成装置３３は、ＰＴＰフィルム６の所定位置に切離用スリットを形成する機能を有する。また、刻印装置３４はＰＴＰフィルム６の所定位置（例えばタグ部）に刻印を付す機能を有する。

　間欠送りロール３２から送り出されたＰＴＰフィルム６は、その下流側においてテンションロール３５及び連続送りロール３６の順に掛装されている。間欠送りロール３２とテンションロール３５との間には、ＰＴＰフィルム６の搬送経路に沿って、シート打抜装置３７が配設されている。シート打抜装置３７は、ＰＴＰフィルム６をＰＴＰシート１単位にその外縁を打抜くシート打抜手段（切離手段）としての機能を有する。

　シート打抜装置３７によって打抜かれたＰＴＰシート１は、コンベア３９によって搬送され、完成品用ホッパ４０に一旦貯留される（切離工程）。但し、上記検査装置２２によって不良品と判定された場合、その不良品と判定されたＰＴＰシート１は、完成品用ホッパ４０へ送られることなく、図示しない排出手段としての不良シート排出機構によって別途排出される。

　前記連続送りロール３６の下流側には、裁断装置４１が配設されている。そして、シート打抜装置３７による打抜き後に帯状に残った残材部（スクラップ部）を構成する不要フィルム部４２は、前記テンションロール３５及び連続送りロール３６に案内された後、裁断装置４１に導かれる。なお、前記連続送りロール３６は従動ロールが圧接されており、前記不要フィルム部４２を挟持しながら搬送動作を行う。裁断装置４１では、不要フィルム部４２を所定寸法に裁断しスクラップ処理する機能を有する。このスクラップはスクラップ用ホッパ４３に貯留された後、別途廃棄処理される。

　なお、上記各ロール１４，２０，２８，３１，３２などは、そのロール表面とポケット部２とが対向する位置関係となっているが、間欠送りロール１４等の表面には、ポケット部２が収容される凹部が形成されているため、ポケット部２が潰れてしまうことがない。また、ポケット部２が間欠送りロール１４等の各凹部に収容されながら送り動作が行われることで、間欠送り動作や連続送り動作が確実に行われる。

　また、図示は省略するが、ＰＴＰ包装機１０の下流側には、集積装置、移送装置、包装装置等が順に設置されている。そして、上記完成品用ホッパ４０に収容されたバラのＰＴＰシート１は、例えば２枚一組の抱き合せ状態とされた上で、集積装置において複数組ずつ積上げられる。積み上げられた複数のＰＴＰシート１からなる集積体は、移送装置によってバンド結束されつつ包装装置へと移送され、包装装置においてピロー包装等される。

　ＰＴＰ包装機１０の概略は以上のとおりであるが、以下に上記検査装置２２の構成について図面を参照して詳しく説明する。図４は検査装置２２の電気的構成を示すブロック図であり、図５は検査装置２２の配置構成を模式的に示す斜視図である。

　図４，５に示すように、検査装置２２は、照明装置５２と、撮像装置５３と、照明装置５２や撮像装置５３の駆動制御など検査装置２２内における各種制御や画像処理、演算処理等を実施する制御処理装置５４とを備えている。

　照明装置５２及び撮像装置５３は、容器フィルム３のポケット部２開口側に配置されている。つまり、本実施形態では、カバーフィルム４が取着される前段階における容器フィルム３のポケット部２開口側から異品種混入検査が行われる。

　照明装置５２は、近赤外光を照射可能に構成された公知のものであり、本実施形態における照射手段を構成する。照明装置５２は、連続搬送される容器フィルム３上の所定領域へ向け斜め上方から近赤外光を照射可能に配置されている。

　本実施形態に係る照明装置５２では、連続スペクトルを持つ近赤外光（例えば波長７００～２５００ｎｍの近赤外領域）を出射可能な光源としてハロゲンランプを採用している。この他、光源としては、重水素放電管、タングステンランプ、キセノンランプなどを用いることができる。

　図６に示すように、撮像装置５３は、光学レンズ６１と、分光手段としての二次元分光器６２と、撮像手段としてのカメラ６３とを備えている。

　光学レンズ６１は、図示しない複数のレンズ等により構成され、入射光を平行光化可能に構成されている。光学レンズ６１は、その光軸が鉛直方向（Ｚ方向）に沿って設定されている。

　また、光学レンズ６１は、入射光を後述する二次元分光器６２のスリット６２ａの位置に結像可能なように設定されている。尚、ここでは便宜上、光学レンズ６１として両側テレセントリックレンズを採用した例を示すが、当然、像側テレセントリックレンズであってもよい。

　二次元分光器６２は、スリット６２ａと、入射側レンズ６２ｂと、分光部６２ｃと、出射側レンズ６２ｄとから構成されている。分光部６２ｃは、入射側プリズム６２ｃａと、透過型回折格子６２ｃｂと、出射側プリズム６２ｃｃとから構成されている。

　かかる構成の下、スリット６２ａを通過した光は、入射側レンズ６２ｂにより平行光化された後、分光部６２ｃにより分光され、出射側レンズ６２ｄによって後述するカメラ６３の撮像素子６５に二次元分光画像（分光スペクトル像）として結像される。

　スリット６２ａは、細長い略矩形状（線状）に開口形成され、その開口幅方向（短手方向）が容器フィルム３のフィルム搬送方向（Ｘ方向）に沿って配設され、その長手方向が前記搬送方向と直交する容器フィルム３のフィルム幅方向（Ｙ方向）に沿って配設されている。これにより、二次元分光器６２は、スリット６２ａの開口幅方向すなわちフィルム搬送方向（Ｘ方向）に入射光を分光することとなる。

　カメラ６３は、複数の受光素子（受光部）６４が行列状に二次元配列された受光面６５ａを有する撮像素子６５を備えている。本実施形態では、撮像素子６５として、近赤外領域のうち例えば波長９００～２３００ｎｍの波長範囲に対して十分な感度を有した公知のＣＣＤエリアセンサを採用している。

　勿論、撮像素子は、これに限定されるものではなく、近赤外領域に感度を持つ他のセンサを採用してもよい。例えばＣＭＯＳセンサやＭＣＴ（ＨｇＣｄＴｅ）センサ等を採用してもよい。

　撮像装置５３の視野領域（撮像領域）は、フィルム幅方向（Ｙ方向）に沿って延びる線状の領域であって、少なくとも容器フィルム３のフィルム幅方向全域を含む領域となる（図５の２点鎖線部参照）。一方、フィルム搬送方向（Ｘ方向）における撮像装置５３の視野領域は、スリット６２ａの幅に相当する領域となる。つまり、スリット６２ａを通過した光（スリット光）が撮像素子６５の受光面６５ａ上に像を結ぶ領域である。

　これにより、容器フィルム３のフィルム幅方向（Ｙ方向）の各位置で反射した反射光の分光スペクトルの各波長成分（例えば１０ｎｍ～２０ｎｍ帯域幅毎）を撮像素子６５の各受光素子６４がそれぞれ受光することとなる。そして、各受光素子６４が受光した光の強度に応じた信号が、デジタル信号に変換された上でカメラ６３から制御処理装置５４に対し出力される。つまり、撮像素子６５の受光面６５ａ全体で撮像された１画面分の画像信号（分光画像データ）が制御処理装置５４へ出力されることとなる。

　制御処理装置５４は、検査装置２２全体の制御を司るＣＰＵ及び入出力インターフェース７１（以下、「ＣＰＵ等７１」という）、キーボードやマウス、タッチパネル等で構成される「入力手段」としての入力装置７２、ＣＲＴや液晶などの表示画面を有する「表示手段」としての表示装置７３、各種画像データ等を記憶するための画像データ記憶装置７４、各種演算結果等を記憶するための演算結果記憶装置７５、各種情報を予め記憶しておくための設定データ記憶装置７６などを備えている。尚、これら各装置７２～７６は、ＣＰＵ等７１に対し電気的に接続されている。

　ＣＰＵ等７１は、ＰＴＰ包装機１０と各種信号を送受信可能に接続されている。これにより、例えばＰＴＰ包装機１０の不良シート排出機構などを制御することができる。

　画像データ記憶装置７４は、撮像装置５３により撮像された分光画像データや、これを基に取得されるスペクトル画像データ、二値化処理された後の二値化画像データなどを記憶するためのものである。

　演算結果記憶装置７５は、検査結果データや、該検査結果データを確率統計的に処理した統計データなどを記憶するものである。これらの検査結果データや統計データは、適宜表示装置７３に表示させることができる。

　設定データ記憶装置７６は、例えば主成分分析に用いるローディングベクトルや判定範囲や、ＰＴＰシート１、ポケット部２及び錠剤５の形状及び寸法などを記憶するものである。

　次に検査装置２２によって行われる異品種混入検査（検査工程）の手順について説明する。

　まずスペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得ルーチンについて図７のフローチャートを参照して説明する。尚、本ルーチンは、容器フィルム３が所定量搬送される毎に繰り返し実行される処理である。

　制御処理装置５４は、まずステップＳ０１において、連続搬送される容器フィルム３（錠剤５）に対し照明装置５２から近赤外光を照射しつつ（照射工程）、撮像装置５３による撮像処理（露光処理）を実行する。

　ここで、制御処理装置５４は、ＰＴＰ包装機１０に設けられた図示しないエンコーダからの信号に基づいて撮像装置５３を駆動制御し、該撮像装置５３が撮像する分光画像データを画像データ記憶装置７４に取り込む。

　これにより、照明装置５２から容器フィルム３に向け照射された近赤外光のうち、ステップＳ０１の撮像処理の実行期間（露光期間）中において、搬送方向撮像範囲Ｗ（図１０参照）にて反射した反射光が撮像装置５３に入射する。つまり、１回の撮像処理で搬送方向撮像範囲Ｗが撮像されることとなる。

　尚、図１０に示すように、本実施形態では、容器フィルム３が所定量搬送される毎に上記撮像処理が実行されることによって、１つの錠剤５について搬送方向複数箇所の分光スペクトルが撮像される構成となっている。

　撮像装置５３に入射した反射光は二次元分光器６２により分光され（分光工程）、カメラ６３の撮像素子６５により分光画像（分光スペクトル）として撮像される（撮像工程）。

　図８は、錠剤５上の所定位置にて反射した反射光の分光スペクトルＨが撮像素子６５の受光面６５ａに投射された状態を示す模式図である。図８においては、便宜上、錠剤５に係る分光スペクトルＨのみ図示し、その他の部位に係る分光スペクトルについては図示を省略している。

　撮像装置５３により撮像された分光画像（分光スペクトル）データは、インターバル期間中に制御処理装置５４へ出力され、画像データ記憶装置７４に記憶される。尚、ここでいうインターバル期間とは、画像データの読出期間のことである。つまり、撮像装置５３による撮像サイクルは、撮像処理の実行期間である露光期間と、インターバル期間の合計時間で表すことができる。

　制御処理装置５４は、分光画像データが取得されると、ステップＳ０２のデータ生成処理を開始する。

　データ生成処理では、ステップＳ０１において取得した分光画像データを基にスペクトルデータを生成する。スペクトルデータが生成されると、これを画像データ記憶装置７４に記憶し、本ルーチンを一旦終了する。

　そして、図１０に示すように、容器フィルム３（錠剤５）が所定量搬送される毎に、搬送方向撮像範囲Ｗが断続的に相対移動していき、上記スペクトルデータ取得ルーチンが繰り返されることにより、画像データ記憶装置７４には、各搬送方向撮像範囲Ｗに対応するスペクトルデータがフィルム搬送方向（Ｘ方向）及びフィルム幅方向（Ｙ方向）の位置情報と共に時系列に順次記憶されていく。これにより、画素毎にスペクトルデータを有した二次元的なスペクトル画像Ｑが生成されていくこととなる（図１１参照）。

　ここで、本実施形態におけるスペクトル画像Ｑについて説明する。図１１に示すように、スペクトル画像Ｑは、複数の画素Ｑａが二次元配列された画像データである。各画素Ｑａには、それぞれスペクトルデータ〔複数の波長成分（波長帯域）に係る輝度値（スペクトル強度）を示すデータ〕が含まれている。

　そして、検査対象となる１つ分のＰＴＰシート１に相当する所定の検査範囲（図１１の二点鎖線部参照）のスペクトル画像Ｑが取得されると、制御処理装置５４は検査ルーチンを実行する。

　次に検査ルーチンについて図９のフローチャートを参照して説明する。尚、本ルーチンは、上記検査範囲のスペクトル画像Ｑが取得される毎に繰り返し行われるものである。

　制御処理装置５４は、まずステップＳ１１において錠剤画素抽出処理を実行する。本処理においては、スペクトル画像Ｑの各画素Ｑａのうち、分析対象となる錠剤５に対応する画素（以下、「錠剤画素」という）Ｑｂを抽出する。

　本実施形態では、例えば各画素Ｑａのスペクトルデータ中の所定波長の輝度値が予め定めた閾値以上であるか否かを判定し、スペクトル画像Ｑに対し二値化処理を行う。そして、得られた二値化画像データを基に錠剤画素Ｑｂを抽出する（図１０，１１参照）。

　図１０に示すように、本実施形態では、背景の影響を受けることなく錠剤５の範囲のみを撮像したデータを含んだ画素Ｑａが錠剤画素Ｑｂとして抽出される。図１０は、搬送方向撮像範囲Ｗとスペクトル画像Ｑとの関係を説明するための説明図である。図１０，１１では、錠剤画素Ｑｂとして抽出された画素を斜線で示している。

　尚、錠剤画素Ｑｂの抽出方法は、これに限られるものではなく、他の方法を採用してもよい。例えば、各画素Ｑａ毎にスペクトルデータ（各波長成分の輝度値）の積算値を算出し、かかる値が予め定めた閾値以上であるか否かを判定することにより、錠剤画素Ｑｂを抽出する構成としてもよい。

　次に、制御処理装置５４は、ステップＳ１２において錠剤領域特定処理を実行する。本処理によって、検査範囲内の各ポケット部２に収容された１０個の錠剤５の領域を特定する。

　本実施形態では、例えば上記ステップＳ１１で得られた錠剤画素Ｑｂについてラベリング処理を行い、隣接する全ての錠剤画素Ｑｂを同一の錠剤５に属する錠剤画素Ｑｂの連結成分とみなす。

　これにより、１つの連結成分の範囲を所定のポケット部２内に収容された１つの錠剤５に係る錠剤領域として特定することができる（図１０，１１参照）。図１０，１１では、各錠剤５に属する複数の錠剤画素Ｑｂの連結成分（錠剤領域）をそれぞれ太枠により囲んでいる。

　そして、１つの連結成分（錠剤領域）に含まれる複数の錠剤画素Ｑｂのスペクトルデータを、１つの錠剤５上の複数点（複数の座標位置）におけるスペクトルデータとして取り扱うことができる。

　つまり、上記ステップＳ０２のデータ生成処理、ステップＳ１１の錠剤画素抽出処理、ステップＳ１２の錠剤領域特定処理などの一連の処理工程により、本実施形態におけるスペクトルデータ取得工程が構成され、これを実行する制御処理装置５４の機能により、本実施形態におけるスペクトルデータ取得手段が構成されることとなる。

　尚、錠剤５の領域特定方法は、これに限られるものではなく、他の方法を採用してもよい。例えば特定の画素を中心とした所定の範囲に含まれる画素を該特定の画素と同一の錠剤５に属する画素と判断するようにしてもよい。

　次に、制御処理装置５４は、ステップＳ１３において密集スペクトル取得処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１２において特定された各錠剤５の錠剤領域それぞれについて、そこに含まれる複数の錠剤画素Ｑｂのスペクトルデータを用いて、各錠剤５に係る密集スペクトルデータ群を取得すると共に、これらの平均値を取得する。

　以下、１つの錠剤５に係る密集スペクトルデータ群を取得する密集スペクトル取得ルーチンについて図１２のフローチャートを参照して説明する。

　尚、ステップＳ１３の密集スペクトル取得処理においては、本ルーチンを検査範囲内の１０個の錠剤５すべてについてそれぞれ行うこととなる。かかる処理工程が本実施形態における密集スペクトルデータ群選出工程に相当し、これを実行する制御処理装置５４の機能により、本実施形態における密集スペクトルデータ群選出手段が構成されることとなる。

　図１２に示すように、本ルーチンでは、まずステップＳ１０１において正規化処理を実行する。かかる処理工程が本実施形態における正規化工程に相当し、これを実行する制御処理装置５４の機能により、本実施形態における正規化手段が構成されることとなる。

　本処理においては、上記ステップＳ１２において特定された錠剤５の錠剤領域に含まれる複数の錠剤画素Ｑｂのスペクトルデータの各波長成分の輝度値を正規化する（図１３，１４参照）。

　尚、本実施形態では、スペクトルデータの各波長成分の輝度値をこれらの平均値で割ることで正規化を行っているが、正規化の方法は、これに限定されるものではなく、他の方法を採用してもよい。

　図１３は、１つの錠剤５上においてスペクトルデータを取得した複数の座標点の一例（画素「０」～画素「９」）を示した模式図である。図１４は、これらの座標点において取得したスペクトルデータの一例を示した表である。

　但し、図１４では、各座標点のスペクトルデータに含まれる所定数（本実施形態では９６バンド）の波長成分のうちの一部の波長成分に係る輝度データの正規化値のみを示している。

　また、図１４中の「バンドＮｏ．」は、スペクトルデータに含まれる所定数の波長成分に付された通し番号であるバンド番号ｉ（１≦ｉ≦９６、ｉは自然数）を示している。尚、本実施形態では、１つのバンド番号ｉに対応する波長成分として１０ｎｍ帯域幅分が割り当てられている。例えばバンド番号「１」には波長１３００ｎｍ帯域（波長１３００ｎｍを中心とした１０ｎｍ帯域幅分）が割り当てられ、バンド番号「９６」には波長２２５０ｎｍ帯域（波長２２５０ｎｍを中心とした１０ｎｍ帯域幅分）が割り当てられている。

　上記ステップＳ１０１の正規化処理が終了すると、ステップＳ１０２においてソート処理（並べ替え処理）を実行する。かかる処理工程が本実施形態におけるソート工程に相当し、これを実行する制御処理装置５４の機能により、本実施形態におけるソート手段が構成されることとなる。

　本処理においては、ステップＳ１０１において正規化した輝度データのうち、錠剤５の特性を表す所定の波長成分に係る複数の錠剤画素Ｑｂの輝度データを抽出し、これらを昇順又は降順（大きい順又は小さい順）の所定の順序に並び替える。

　図１４に示した例においては、バンド番号「１６」の波長成分（波長１４５０ｎｍ帯域）に係る複数の画素「０」～画素「９」の輝度データが抽出され、これらの並び替えが行われる（図１５参照）。図１５は、図１４に示したデータを基に密集スペクトル取得ルーチンを実行する際の処理の流れを図式化した説明図である。

　次にステップＳ１０３において１次標準偏差処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０２のソート処理によって所定順序に並べ替えられた輝度データのデータ列（以下、「ソートデータ列」という。）において、連続する３つの輝度データからなるデータ群ごとに、その標準偏差を算出する（図１５参照）。このように算出された標準偏差データは、適宜、演算結果記憶装置７５に記憶される（これ以降に算出される標準偏差データに関しても同様）。

　例えば図１５に示す例では、１０個の輝度データからなるソートデータ列における上から１番目のデータ「１．３９８８５４」、２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」の３つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０１２７６６」が算出される（図１５の１次標準偏差データ列における上から１番目の標準偏差データ参照）。

　同様に、ソートデータ列の上から２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」の３つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．００６１２６」が算出される（図１５の１次標準偏差データ列における上から２番目の標準偏差データ参照）。

　このようにして、図１５に示す例では、１次標準偏差データ（連続する３つの輝度データからなるデータ群の標準偏差）が８つ算出されることとなる。

　次にステップＳ１０４において２次標準偏差処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０２で得られたソートデータ列において、連続する５つの輝度データからなるデータ群ごとに、その標準偏差を算出する（図１５参照）。

　例えば図１５に示す例では、１０個の輝度データからなるソートデータ列の上から１番目のデータ「１．３９８８５４」、２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」の５つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０１４７８３」が算出される（図１５の２次標準偏差データ列における上から１番目の標準偏差データ参照）。

　同様に、ソートデータ列の上から２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」、６番目のデータ「１．４４７８８１」の５つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．００８６０９」が算出される（図１５の２次標準偏差データ列における上から２番目の標準偏差データ参照）。

　このようにして、図１５に示す例では、２次標準偏差データ（連続する５つの輝度データからなるデータ群の標準偏差）が６つ算出されることとなる。

　次にステップＳ１０５において３次標準偏差処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０２で得られたソートデータ列において、連続する７つの輝度データからなるデータ群ごとに、その標準偏差を算出する（図１５参照）。

　例えば図１５に示す例では、１０個の輝度データからなるソートデータ列の上から１番目のデータ「１．３９８８５４」、２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」、６番目のデータ「１．４４７８８１」、７番目のデータ「１．４６５００７」の７つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０１９１９２」が算出される（図１５の３次標準偏差データ列における上から１番目の標準偏差データ参照）。

　同様に、ソートデータ列の上から２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」、６番目のデータ「１．４４７８８１」、７番目のデータ「１．４６５００７」、８番目のデータ「１．４７２０３６」の７つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０１６６４９」が算出される（図１５の３次標準偏差データ列における上から２番目の標準偏差データ参照）。

　このようにして、図１５に示す例では、３次標準偏差データ（連続する７つの輝度データからなるデータ群の標準偏差）が４つ算出されることとなる。

　次にステップＳ１０６において４次標準偏差処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０２で得られたソートデータ列において、連続する９つの輝度データからなるデータ群ごとに、その標準偏差を算出する（図１５参照）。

　例えば図１５に示す例では、１０個の輝度データからなるソートデータ列の上から１番目のデータ「１．３９８８５４」、２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」、６番目のデータ「１．４４７８８１」、７番目のデータ「１．４６５００７」、８番目のデータ「１．４７２０３６」、９番目のデータ「１．４７２８３５」の９つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０２３１１４」が算出される（図１５の４次標準偏差データ列における上から１番目の標準偏差データ参照）。

　同様に、ソートデータ列の上から２番目のデータ「１．４２４７５３」、３番目のデータ「１．４２６９７９」、４番目のデータ「１．４３８７１８」、５番目のデータ「１．４３９８４６」、６番目のデータ「１．４４７８８１」、７番目のデータ「１．４６５００７」、８番目のデータ「１．４７２０３６」、９番目のデータ「１．４７２８３５」、１０番目のデータ「１．４８３５２９」の９つの輝度データからなるデータ群の標準偏差「０．０２０２９５」が算出される（図１５の４次標準偏差データ列における上から２番目の標準偏差データ参照）。

　このようにして、図１５に示す例では、４次標準偏差データ（連続する９つの輝度データからなるデータ群の標準偏差）が２つ算出されることとなる。

　次にステップＳ１０７において１次最小偏差選出処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０６の４次標準偏差処理にて取得された４次標準偏差データの中から最小の４次標準偏差データを選出する。

　続いて、上記ステップＳ１０２で得られたソートデータ列において、上記選出データ（最小の４次標準偏差データ）の算出の基となる９個の輝度データを有効データとして残すと共に、これから外れた他の輝度データを無効データとして擬似的にソートデータ列から排除する。

　例えば図１５に示す例では、４次標準偏差データ列における２個の標準偏差データのうち、上から２番目のデータ「０．０２０２９５」が最小であるため、このデータが選出されることとなる。尚、図１５では、選出されたデータを認識しやすくするため、選出されたデータの欄に散点模様が付されている（これ以降の選出データに関しても同様）。

　続いて、図１５に示す例では、ソートデータ列において、上から１番目の輝度データが無効データとして擬似的に排除され、２番目から１０番目までの９個の輝度データが有効データとして残された状態となる。

　次にステップＳ１０８において２次最小偏差選出処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０５の３次標準偏差処理にて取得された３次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０７にてソートデータ列に残された有効データ（９個の輝度データ）を基に算出された３次標準偏差データの中から最小の３次標準偏差データを選出する。

　続いて、上記ソートデータ列において、上記選出データ（最小の３次標準偏差データ）の算出の基となる７個の輝度データを有効データとして残すと共に、これから外れた他の輝度データを無効データとして擬似的にソートデータ列から排除する。

　例えば図１５に示す例では、３次標準偏差データ列における４個の３次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０７にて残された有効データ（９個の輝度データ）を基に算出された３次標準偏差データが、上から２番目のデータから４番目のデータまでであるため、この３個の３次標準偏差データの中から最小の３次標準偏差データを選出することとなる。ここでは、上から４番目のデータ「０．０１６４５０」が最小であるため、このデータが選出されることとなる。

　続いて、図１５に示す例では、ソートデータ列において、上から１番目のデータから３番目のデータまでの３個の輝度データが無効データとして擬似的に排除され、上から４番目のデータから１０番目のデータまでの７個の輝度データが有効データとして残された状態となる。

　次にステップＳ１０９において３次最小偏差選出処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０４の２次標準偏差処理にて取得された２次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０８にてソートデータ列に残された有効データ（７個の輝度データ）を基に算出された２次標準偏差データの中から最小の２次標準偏差データを選出する。

　続いて、上記ソートデータ列において、上記選出データ（最小の２次標準偏差データ）の算出の基となる５個の輝度データを有効データとして残すと共に、これから外れた他の輝度データを無効データとして擬似的にソートデータ列から排除する。

　例えば図１５に示す例では、２次標準偏差データ列における６個の２次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０８にて残された有効データ（７個の輝度データ）を基に算出された２次標準偏差データが、上から４番目のデータから６番目のデータまでであるため、この３個の２次標準偏差データの中から最小の２次標準偏差データを選出することとなる。ここでは、上から６番目のデータ「０．０１１７８３」が最小であるため、このデータが選出されることとなる。

　続いて、図１５に示す例では、ソートデータ列において、上から１番目のデータから５番目のデータまでの５個の輝度データが無効データとして擬似的に排除され、上から６番目のデータから１０番目のデータまでの５個の輝度データが有効データとして残された状態となる。

　次にステップＳ１１０において４次最小偏差選出処理を実行する。本処理では、上記ステップＳ１０３の１次標準偏差処理にて取得された１次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０９にてソートデータ列に残された有効データ（５個の輝度データ）を基に算出された１次標準偏差データの中から最小の１次標準偏差データを選出する。

　続いて、上記ソートデータ列において、上記選出データ（最小の１次標準偏差データ）の算出の基となる３個の輝度データを有効データとして残すと共に、これから外れた他の輝度データを無効データとして擬似的にソートデータ列から排除する。

　そして、このように選出された３個の輝度データがそれぞれ属する３つの座標点（画素）に係るスペクトルデータの集まりを密集スペクトルデータ群として演算結果記憶装置７５に記憶する。

　例えば図１５に示す例では、１次標準偏差データ列における８個の１次標準偏差データのうち、上記ステップＳ１０９にて残された有効データ（５個の輝度データ）を基に算出された１次標準偏差データが、上から６番目のデータから８番目のデータまでであるため、この３個の１次標準偏差データの中から最小の１次標準偏差データを選出することとなる。ここでは、上から７番目のデータ「０．００３５１７」が最小であるため、このデータが選出されることとなる。

　続いて、図１５に示す例では、ソートデータ列において、上から７番目のデータから９番目のデータまでの３個の輝度データが有効データとして残されると共に、これから外れた他の７個の輝度データが無効データとして擬似的に排除された状態となる。

　これにより、図１５に示す例では、画素「３」、画素「４」、画素「７」の３つの座標点に係るスペクトルデータの集まりが密集スペクトルデータ群として演算結果記憶装置７５に記憶されることとなる。

　次にステップＳ１１１において平均値算出処理を実行する。本処理では、まず上記密集スペクトルデータ群を構成する３つの座標点に係るスペクトルデータの波長成分毎の輝度値の平均値を算出する。そして、これら各波長成分の平均輝度値からなるスペクトルデータを、該錠剤５に係る平均スペクトルデータ（以下、「密集平均スペクトルデータ」という）として演算結果記憶装置７５に記憶する。

　このようにして、検査範囲内の各ポケット部２に収容された１０個の錠剤５それぞれに係る密集平均スペクトルデータが取得されると、制御処理装置５４は、これらを１つの検査範囲に係る検査範囲データ群としてまとめて演算結果記憶装置７５に記憶する。

　図９の検査ルーチンの説明に戻り、続くステップＳ１４において、制御処理装置５４は、演算結果記憶装置７５に設定されたポケット番号カウンタのカウンタ値Ｐに初期値である「１」を設定する。

　尚、「ポケット番号」とは、１つの検査範囲内の１０個のポケット部２にそれぞれ対応して設定された通し番号であり、前記ポケット番号カウンタのカウンタ値Ｐ（以下、単に「ポケット番号カウンタ値Ｐ」という）によりポケット部２の位置を特定することができる（図１１参照）。

　図１１に示す例では、例えば左側列の最上部のポケット部２がポケット番号カウンタ値［１］に対応するポケット部２として設定され、右側列の最下部のポケット部２がポケット番号カウンタ値［１０］に対応するポケット部２として設定されている。

　続いて、制御処理装置５４は、ステップＳ１５において分析対象データ抽出処理を実行する。本処理においては、上記ステップＳ１３において取得した１つの検査範囲に係る検査範囲データ群（１０個の錠剤５の密集平均スペクトルデータ）から、現在のポケット番号カウンタ値Ｐ（例えばＰ＝１）に対応するポケット部２に収容された錠剤５の密集平均スペクトルデータを抽出する。

　次に、制御処理装置５４は、ステップＳ１５において抽出した錠剤５の密集平均スペクトルデータについて分析処理を実行する（ステップＳ１６）。かかる処理が本実施形態における分析工程に相当し、かかる処理を実行する制御処理装置５４の機能により、本実施形態における分析手段が構成されることとなる。

　例えば本実施形態では、予め取得したローディングベクトルを用いて、上記ステップＳ１３で求めた錠剤５の密集平均スペクトルデータに対し主成分分析（ＰＣＡ）を行う。より詳しくは、前記ローディングベクトルと、錠剤５の密集平均スペクトルデータとを演算することによって主成分得点を算出する。

　続いて、制御処理装置５４は、ステップＳ１７において錠剤良否判定処理を実行する。本処理においては、上記ステップＳ１６の分析処理における分析結果を基に、現在のポケット番号カウンタ値Ｐ（例えばＰ＝１）に対応するポケット部２に収容された錠剤５が良品（同品種）であるか、不良（異品種）であるか判定する。

　より詳しくは、上記ステップＳ１６で算出した主成分得点をＰＣＡ図にプロットし、該プロットされたデータが予め設定された良品範囲内にあれば良品（同品種）、良品範囲外なら不良（異品種）として判定する。

　そして、制御処理装置５４は、該錠剤５に係る判定結果（「良」又は「不良」）を演算結果記憶装置７５に記憶する。

　その後、制御処理装置５４は、ステップＳ１８において現在のポケット番号カウンタ値Ｐに「１」を加えた後、ステップＳ１９へ移行し、新たに設定したポケット番号カウンタ値Ｐが最大値Ｐｍａｘを超えているか否かを判定する。尚、最大値Ｐｍａｘは、１つの検査範囲におけるポケット部２の個数の最大値（本実施形態では「１０」）である。

　ここで否定判定された場合には、再度、ステップＳ１５へ戻り、上記一連の処理を実行する。一方、肯定判定された場合には、すべてのポケット部２に係る錠剤５の良否判定が終了したとみなし、ステップＳ２０へ移行する。

　続くステップＳ２０において、制御処理装置５４は、シート良否判定処理を実行する。本処理においては、上記ステップＳ１７の錠剤良否判定処理における判定結果を基に、検査範囲に対応するＰＴＰシート１が良品であるか、不良品であるか判定する。

　具体的には、検査範囲内に「不良」判定された錠剤５が１つでも存在する場合には、該検査範囲に対応するＰＴＰシート１を「不良品」と判定し、ステップＳ２１へ移行する。

　一方、検査範囲内に「不良」判定された錠剤５が１つも存在しない場合には、該検査範囲に対応するＰＴＰシート１を「良品」と判定し、ステップＳ２２へ移行する。

　そして、制御処理装置５４は、ステップＳ２１の不良品処理において、該ＰＴＰシート１に係る「不良品」判定結果を演算結果記憶装置７５に記憶すると共に、その旨をＰＴＰ包装機１０の不良シート排出機構等へ出力し、検査ルーチンを終了する。

　一方、制御処理装置５４は、ステップＳ２２の良品処理において、該ＰＴＰシート１（検査範囲）に係る「良品」判定結果を演算結果記憶装置に記憶し、検査ルーチンを終了する。

　以上詳述したように、本実施形態によれば、１つの錠剤５上における複数の座標点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分（錠剤５の特性を反映した波長成分）における輝度値が最も密集している集団（密集スペクトルデータ群）を選出することにより、１つの錠剤５上における複数の座標点のデータにばらつきがある場合においても、該錠剤５上の特異点に係るスペクトルデータ（錠剤５の特性を適切に反映していないと思われるスペクトルデータ）を除外した上で、該錠剤５に係る平均スペクトルデータ（密集平均スペクトルデータ）を取得することができる。

　例えば錠剤５上に賦形剤の塊領域が存在する場合や、割線５Ｆやテーパ部５Ｄなどが存在する場合においても、賦形剤の影響や、割線５Ｆ等に生じる影部の影響、角部等に生じるテカリの影響などを回避しつつ、錠剤５の分光分析を行う上でより適切なスペクトルデータを取得することができる。

　結果として、錠剤５上における複数点のスペクトルデータを単純に平均化する構成などと比較して、異品種混入検査に係る検査精度の飛躍的な向上を図ることができる。

　尚、上記実施形態の記載内容に限定されず、例えば次のように実施してもよい。勿論、以下において例示しない他の応用例、変更例も当然可能である。

　（ａ）上記実施形態では、対象物が錠剤５である場合について具体化しているが、対象物の種別等については特に限定されるものではなく、例えばカプセル剤やサプリメント、食品等であってもよい。また、錠剤には素錠や糖衣錠などの固形製剤が含まれる。

　尚、カプセル剤について検査を行う場合には、カプセル部分にて反射した正反射光がテカリとなり、その内部の薬剤に係る検査に影響を与えるおそれがあるが、本発明によれば、このような不具合の発生を抑制することができる。

　対象物の形状等についても上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態では、錠剤５として、平面視円形状をなす円盤状の素錠であって、表裏両面５Ｂ，５Ｃの外縁部にテーパ部５Ｄ，５Ｅが形成され、表面５Ｂに割線５Ｆが刻設されたものが例示されている。

　これに限らず、テーパ部５Ｄ，５Ｅ及び／又は割線５Ｆが省略された錠剤を対象物としてもよい。また、凹部として刻印が付された錠剤を対象物としてもよい。

　また、例えば平面視円形状で中央部と周縁部とで厚みの異なるレンズ錠や、平面視で略楕円形状、略長円形状、略多角形状等となる錠剤などを対象物としてもよい。

　（ｂ）容器フィルム３やカバーフィルム４の材料は、上記実施形態に限定されるものではなく、他の材質のものを採用してもよい。例えば容器フィルム３がアルミラミネートフィルムなど、アルミニウムを主材料とした金属材料により形成された構成としてもよい。

　（ｃ）ＰＴＰシート１におけるポケット部２の配列や個数に関しては、上記実施形態に何ら限定されるものではなく、例えば３列１２個のポケット部を有するタイプをはじめ、様々な配列、個数からなるＰＴＰシートを採用することができる。

　（ｄ）上記実施形態では、ポケット部２に錠剤５が充填された後工程かつ容器フィルム３に対しカバーフィルム４が取着される前工程において、検査装置２２によって、ポケット部２の開口側から錠剤５を照明及び撮像し、異品種混入検査を行う構成となっている。

　これに限らず、容器フィルム３が透明材料により形成されている場合には、ポケット部２に錠剤５が充填された後工程かつ容器フィルム３に対しカバーフィルム４が取着される前工程において、検査装置２２によって、ポケット部２（容器フィルム３）越しに錠剤５を照明及び撮像し、異品種混入検査を行う構成としてもよい。

　尚、ポケット部２越しに錠剤５を照明及び撮像し検査を行う場合には、ポケット部２にて反射した正反射光がテカリとなり、検査に影響を与えるおそれがあるが、本発明によれば、このような不具合の発生を抑制することができる。

　また、容器フィルム３に対しカバーフィルム４が取着された後工程かつＰＴＰフィルム６からＰＴＰシート１が打抜かれる前工程において、検査装置２２によって、ＰＴＰフィルム６の容器フィルム３側からポケット部２越しに錠剤５を照明及び撮像し、異品種混入検査を行う構成としてもよい。

　また、ＰＴＰフィルム６からＰＴＰシート１が打抜かれた後工程において、検査装置２２によって、コンベア３９にて搬送されているＰＴＰシート１の容器フィルム３側からポケット部２越しに錠剤５を照明及び撮像し、異品種混入検査を行う構成としてもよい。

　この際、検査装置２２がＰＴＰ包装機１０内に設けられた構成（インライン）に代えて、ＰＴＰ包装機１０とは別に、オフラインでＰＴＰシート１を検査する装置として検査装置２２を備えた構成としてもよい。また、かかる場合に、ＰＴＰシート１を搬送可能な搬送手段を検査装置２２に備えた構成としてもよい。

　また、ポケット部２に錠剤５が充填される前工程において、検査装置２２による異品種混入検査が行われる構成としてもよい。例えば錠剤充填装置２１に錠剤５を投入する前段階に検査を行う構成としてもよい。つまり、ＰＴＰ包装機１０とは別に、オフラインで錠剤５を検査する装置として検査装置２２を備えた構成としてもよい。

　尚、オフラインで検査を行う場合には、ＰＴＰシート１や錠剤５を連続搬送せず、停止した状態で検査を行う構成としてもよい。但し、ＰＴＰシート１、又は、ＰＴＰフィルム６若しくは容器フィルム３を連続搬送しつつ、インラインで検査を実行した方が生産性の向上を図る上では好ましい。

　近年、ＰＴＰシート１の製造分野などにおいては、生産速度の高速化に伴い、異品種混入検査など各種検査の高速化が求められている。例えばＰＴＰ包装機１０上で検査を行う場合には、１秒当たり１００個以上の錠剤５を検査することが求められる場合もある。

　（ｅ）照明装置５２及び撮像装置５３の構成は上記実施形態に限定されるものではない。例えば二次元分光器６２に代えて、分光手段として反射型回折格子やプリズム等を採用した構成としてもよい。

　（ｆ）上記実施形態では、スペクトルデータを主成分分析（ＰＣＡ）により分析する構成となっているが、これに限らず、ＰＬＳ回帰分析など、他の公知の方法を用いて分析する構成としてもよい。

　（ｇ）上記実施形態では、ステップＳ１３の密集スペクトル取得処理において、１つの錠剤５上における複数の座標点のスペクトルデータの中から、１つの波長成分（例えば図１４の例ではバンド番号「１６」の波長成分）の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する構成となっている。

　これに限らず、複数の波長成分（例えば図１４の例におけるバンド番号「１６」、「２１」、「２６」の波長成分）の輝度値について、それぞれ最も密集している集団を選出して、これらを総合的に判断して密集スペクトルデータ群を選出する構成としてもよい。

　（ｈ）複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する方法は、上記実施形態に限定されるものではない。

　例えば上記実施形態では、９個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定し（ステップＳ１０７の１次最小偏差選出処理）、該特定された輝度データ群について、７個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定し（ステップＳ１０８の２次最小偏差選出処理）、該特定された輝度データ群について、５個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定し（ステップＳ１０９の３次最小偏差選出処理）、該特定された輝度データ群について、３個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定する（ステップＳ１１０の４次最小偏差選出処理）といったように、輝度値が最も密集している集団を、段階的に範囲を絞って特定していく構成となっている。

　これに限らず、例えばステップＳ１１０の４次最小偏差選出処理を省略し、ステップＳ１０９の３次最小偏差選出処理によって特定される５個の輝度データからなる輝度データ群を、輝度値が最も密集している集団として特定してもよい。

　また、ステップＳ１０８の２次最小偏差選出処理、及び、ステップＳ１０９の３次最小偏差選出処理を省略し、ステップＳ１０７の１次最小偏差選出処理によって特定された輝度データ群（９個の輝度データ）について、３個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定することで（ステップＳ１１０の４次最小偏差選出処理）、輝度値が最も密集している集団を特定する構成としてもよい。

　また、例えばステップＳ１０７の１次最小偏差選出処理、ステップＳ１０８の２次最小偏差選出処理、及び、ステップＳ１１０の４次最小偏差選出処理を省略し、ステップＳ１０９の３次最小偏差選出処理のみを実行し、５個の輝度データからなる輝度データ群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度データ群を特定するといったように、１回の特定処理で、輝度値が最も密集している集団を確定する構成としてもよい。

　（ｉ）複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する方法は、上記実施形態のように標準偏差を用いる方法に限定されるものではなく、他の方法を採用してもよい。

　例えば複数点のスペクトルデータにおける所定の波長成分の輝度データが、所定の輝度レンジ幅ごとにグループ化された１以上のグループの中から、そこに属するデータの数が最も多いグループを抽出することにより、輝度値が最も密集している集団を特定する構成としてもよい。

　（ｊ）上記実施形態では、密集スペクトルデータ群の平均値である密集平均スペクトルデータについて分析処理を行うことにより、該錠剤５に係る異品種混入検査を行う構成となっている。

　これに限らず、例えば密集スペクトルデータ群について、波長成分毎に輝度値の中央値を選出して、これら各波長成分の中央値の集まりを、該錠剤５に係る中央値スペクトルデータとし、これについて分析処理を行うことにより、該錠剤５に係る異品種混入検査を行う構成としてもよい。

　また、密集スペクトルデータ群の中から、該錠剤５を代表する代表スペクトルデータを選出し、これについて分析処理を行うことにより、該錠剤５に係る異品種混入検査を行う構成としてもよい。

　尚、代表スペクトルデータを選出する方法としては、例えば密集スペクトルデータ群の中から、所定の波長成分の輝度値又は複数の波長成分の輝度値の加算値が中央値となるスペクトルデータを選出する方法などが挙げられる。

　（ｋ）上記実施形態では、容器フィルム３が所定量搬送される毎に撮像処理が実行されることによって、１つの錠剤５について、フィルム搬送方向（Ｘ方向）における複数箇所のスペクトルデータが取得される構成となっている。これに限らず、１つの錠剤５について、フィルム搬送方向（Ｘ方向）における１箇所のみスペクトルデータが取得される構成としてもよい。尚、かかる場合においても、１つの錠剤５について、容器フィルム３のフィルム幅方向（Ｙ方向）における複数箇所のスペクトルデータは取得されることとなる。

　１…ＰＴＰシート、２…ポケット部、３…容器フィルム、４…カバーフィルム、５…錠剤、５Ｄ，５Ｅ…テーパ部、５Ｆ…割線、１０…ＰＴＰ包装機、２２…検査装置、５２…照明装置、５３…撮像装置、５４…制御処理装置、６２…二次元分光器、６３…カメラ、Ｑ…スペクトル画像、Ｑａ…画素、Ｑｂ…錠剤画素。

Claims (5)

1. 　対象物に対し近赤外光を照射可能な照射手段と、
   　前記近赤外光が照射された前記対象物から反射される反射光を分光可能な分光手段と、
   　前記分光手段にて分光された前記反射光の分光画像を撮像可能な撮像手段と、
   　前記撮像手段により取得された前記分光画像を基に、前記対象物上の複数点におけるスペクトルデータを取得可能なスペクトルデータ取得手段と、
   　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する密集スペクトルデータ群選出手段と、
   　前記密集スペクトルデータ群を基に、前記対象物について所定の分析処理を行うことにより異品種を検出可能な分析手段とを備えたことを特徴とする検査装置。
2. 　前記密集スペクトルデータ群選出手段は、
   　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値の標準偏差がより小さい集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 　前記複数点のスペクトルデータに係る所定の波長成分の輝度値を昇順又は降順の所定の順序に並べ替え可能なソート手段を備え、
   　前記密集スペクトルデータ群選出手段は、
   　所定の順序で並ぶ所定の波長成分に係る第１所定数の輝度値からなる第１特定輝度値群において、連続して並ぶ前記第１所定数よりも少ない第２所定数の輝度値からなる輝度値群毎に標準偏差を求め、その標準偏差が最小となる輝度値群を第２特定輝度値群として特定する処理を、前記第２特定輝度値群を前記第１特定輝度値群として所定回数繰り返し行うことにより得られた輝度値群が属するスペクトルデータの集団を、前記輝度値が最も密集している集団として特定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
4. 　容器フィルムに形成されたポケット部に対象物が収容され、該ポケット部を塞ぐようにカバーフィルムが取着されてなるＰＴＰシートを製造するためのＰＴＰ包装機であって、
   　帯状の前記容器フィルムに対し前記ポケット部を形成するポケット部形成手段と、
   　前記ポケット部に前記対象物を充填する充填手段と、
   　前記ポケット部に前記対象物が充填された前記容器フィルムに対し、前記ポケット部を塞ぐようにして帯状の前記カバーフィルムを取着する取着手段と、
   　前記容器フィルムに前記カバーフィルムが取着された帯状体から前記ＰＴＰシートを切離す切離手段と、
   　請求項１乃至３のいずれかに記載の検査装置とを備えたことを特徴とするＰＴＰ包装機。
5. 　容器フィルムに形成されたポケット部に対象物が収容され、該ポケット部を塞ぐようにカバーフィルムが取着されてなるＰＴＰシートを製造するためのＰＴＰシートの製造方法であって、
   　帯状の前記容器フィルムに対し前記ポケット部を形成するポケット部形成工程と、
   　前記ポケット部に前記対象物を充填する充填工程と、
   　前記ポケット部に前記対象物が充填された前記容器フィルムに対し、前記ポケット部を塞ぐようにして帯状の前記カバーフィルムを取着する取着工程と、
   　前記容器フィルムに前記カバーフィルムが取着された帯状体から前記ＰＴＰシートを切離す切離工程と、
   　異品種の混入を検査する検査工程とを備え、
   　前記検査工程において、
   　前記対象物に対し近赤外光を照射する照射工程と、
   　前記近赤外光が照射された前記対象物から反射される反射光を分光する分光工程と、
   　分光された前記反射光の分光画像を撮像する撮像工程と、
   　前記分光画像を基に、前記対象物上の複数点におけるスペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
   　前記複数点のスペクトルデータの中から、所定の波長成分の輝度値が最も密集している集団を密集スペクトルデータ群として選出する密集スペクトルデータ群選出工程と、
   　前記密集スペクトルデータ群を基に、前記対象物について所定の分析処理を行うことにより異品種を検出する分析工程とを備えたことを特徴とするＰＴＰシートの製造方法。

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