JP7065755B2 - 物品検査装置 - Google Patents

物品検査装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7065755B2
JP7065755B2 JP2018219332A JP2018219332A JP7065755B2 JP 7065755 B2 JP7065755 B2 JP 7065755B2 JP 2018219332 A JP2018219332 A JP 2018219332A JP 2018219332 A JP2018219332 A JP 2018219332A JP 7065755 B2 JP7065755 B2 JP 7065755B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
light
data
unit
light source
characteristic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018219332A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020085622A (ja
Inventor
健 塩入
隆生 谷本
匡章 布施
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anritsu Corp
Original Assignee
Anritsu Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=70907622&utm_source=***_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JP7065755(B2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Anritsu Corp filed Critical Anritsu Corp
Priority to JP2018219332A priority Critical patent/JP7065755B2/ja
Publication of JP2020085622A publication Critical patent/JP2020085622A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7065755B2 publication Critical patent/JP7065755B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Description

本発明は、複数の異なる波長の狭帯域光イメージング(NBI: Narrow Band Imaging)画像を取得することができる物品検査装置に関する。
光(紫外線、可視光線、近赤外線、赤外線など)を試料に通過させ、各波数における試料による吸収スペクトルを測定する分光法(紫外分光法,可視分光法,近赤外分光法,赤外分光法など)がある。この吸収スペクトルの吸収波長と強度は、対象とする物質の化学構造によって定まることから、物質の成分特定や定量に用いることができる。この方法は、トマトのリコペンの含量評価や熟度の評価、青果物の鮮度や糖度や酸度や変色の評価、化粧品の評価、医薬品の成分分析などに用いられている。
近年、スペクトル画像の取得を目的として種々の技術が検討されている。例えば下記特許文献1では、被写体からの光を分光器によって複数の波長領域に分光し各波長領域ごとの光を撮像素子に受光させる技術が開示されている。
さらに説明すると、特許文献1のハイパースペクトルカメラは、被写体からの光を分光器によって複数の波長領域に分光し、各波長領域ごとの光を撮像素子に受光させることにより、被写体の2次元画像を構成する各ピクセルごとにスペクトル情報を対応付けてなるハイパースペクトルデータを取得するものであり、被写体からの光を反射させるとともに、当該反射された光を所定の方向に沿って走査させるスキャン機構と、スキャン機構と分光器との間に設けられ、スキャン機構によって走査された光の焦点位置を調整する補正レンズと、補正レンズの焦点位置に配置されて分光器に光を入射させるとともに、スキャン機構の走査方向と略垂直な方向に沿って長手方向が形成されているスリットと有している。
また、下記特許文献2には、入射光を特定の波長を選択する第1領域と、光学特性を変更させない第2領域とを有し、1つのカメラで光学特性を変更させないリアル画像と、光学特性を変更させた光スペクトル画像の両方を同時に取得する技術が開示されている。
さらに説明すると、特許文献2は、対物レンズからの光を、光学特性変更部を介して撮像素子で受光し、光学特性変更部は複数の分割部を有すると共に分割部の1つを選択的に光路に配置させる。分割部は、特定の波長を選択する第1領域と、光学特性を変更させない第2領域とを有し、光学特性変更部により1つのカメラで光学特性を変更させないリアル画像と、光学特性を変更させた光スペクトル画像の両方を同時に取得することができる。
さらに、下記特許文献3には、予め選択された複数の波長帯について、光路を変更することにより波長選択フィルタ切替え複数の波長帯の光を波長選択フィルタにおいてそれぞれ透過して複数の撮像素子へ照射する技術が開示されている。
さらに説明すると、特許文献3は、検出対象の物性に応じて予め選択された複数の波長帯について、2次元画像を撮像し、2次元画像の各画素における物質を検出する。2次元画像を撮像するステップにおいては、受けた光を反射し、かつ反射光の光路を変更することにより反射光の照射先の波長選択フィルタを切り替え、複数の波長帯の光を波長選択フィルタにおいてそれぞれ透過して複数の撮像素子へ照射する。
また、下記特許文献4には、画像カメラ(フレーム画像)とスペクトルカメラ(光スペクトル画像)から構成され、スペクトルカメラは設定された波長を順次切替えることで測定対象の光スペクトル画像を複数取得する技術が開示されている。
さらに説明すると、特許文献4は、第2カメラで光スペクトル画像の取得し、それに同期して第1カメラでフレーム画像を取得し、1つのフレーム画像から複数の特徴点を抽出し、特徴点を時系列に連続するフレーム画像中に順次特定し、複数の光スペクトル画像と対応するフレーム画像について特徴点に基づきフレーム画像間の画像マッチングを行い、画像マッチングで得られた条件に基づき複数の光スペクトル画像を合成し、ハイパースペクトル画像を生成する。
特許第5632060号公報 特許第5802516号公報 特許第5845858号公報 特許第6188750号公報
しかしながら、上述した従来の装置は、いづれも、大規模かつ高価で、しかも測定に時間を要するという問題がある。
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、安価かつシンプルな構成で、測定に時間を要することなく被検査物の特性を検出して検査を行うことができる物品検査装置を提供することを目的としている。
上記目的を達成するため、本発明に係る物品検査装置は、被検査物Wを所定の搬送経路に沿って搬送する搬送手段3を有し、前記搬送手段によって搬送される前記被検査物を順次検査する物品検査装置において、
異なる波長の光を出力して被検査物Wに照射するための複数の任意の狭い波長成分を有する光源2a,2b,2cを有する光源部2と、
所定のパターンで配列し、前記複数の光源それぞれに対応して該複数の光源の波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ4aと、前記複数のカラーフィルタを通過した前記複数の光源の波長帯毎の光に応じた光強度データを出力する2次元イメージセンサ4bとを有する受光部4と、
前記受光部が出力する前記光強度データを取得して記憶するデータ取得部5と、
前記データ取得部が記憶する光強度データから前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データを生成する画像データ生成部6と、
前記複数の光源に対応する前記光強度データと物品の特性を表す特性データを記憶する特性データ記憶部7aと、
前記特性データ記憶部に記憶された特性データと、前記画像データ生成部にて生成した前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データの各画素の強度データに基づいて前記被検査物の特性を検出する特性検出部8と、
を備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る物品検査装置は、前記複数の光源2a,2b,2cのそれぞれに対し、前記複数の光源それぞれについて光源1つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する補正データ記憶部7bを備え、
前記データ取得部5で読み込んだ光強度データを前記補正データで補正し、前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データを生成するようにしてもよい。
本発明によれば、安価かつシンプルな構成で、しかも高速に複数の異なる波長(狭い帯域の波長)の光によるイメージング画像を取得して被検査物の特性を検出することができる。
本発明に係る物品検査装置の概略構成を示す図である。 (a)複数の波長の光を被検査物に同時に照射する場合の概略構成図、(b)複数の波長の光の出射タイミングを示す図である。 (a)トマトのリコペンの含量毎の吸収スペクトル特性を示す図、(b)カラーフィルタ通過後の2次元イメージセンサの波長感度特性を示す図である。 トマトの糖度毎の吸収スペクトル特性を示す図である。 牛肉の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。 マグロの経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。 葉もの野菜の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す図である。 (a)複数の波長の光を被検査物に時分割的に照射する場合の概略構成図、(b)複数の波長の光の出射タイミングを示す図である。
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
図1に示すように、本実施の形態の物品検査装置1は、光源部2、搬送部3、受光部4、データ取得部5、画像データ生成部6、記憶部7、特性検出部8を備えて概略構成される。
光源部2は、異なる波長の光を発光する複数の光源2a,2b,2cと、複数の光源2a,2b,2cからの光を被検査物Wに照射する照射部2bとを備える。
本例における複数の光源は、例えば図3(b)に示すように、矢印Aの青(450nm)の光を発光する光源2a、矢印Bの緑(550nm)の光を発光する光源2b、矢印Cの赤(680nm)の光を発光する光源2cからなる。
光源部2は、レーザダイオード(LD)による青、緑、赤の出力光、発光ダイオード(LED)による青、緑、赤の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光、スーパールミネッセントダイオード(SLD)による青、緑、赤の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光の何れかを出力する。
なお、各光源(第1光源2a、第2光源2b、第3光源2c)としては、例えばレーザダイオードの出力光、発光ダイオード(LED:Light Emitting Diode)の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光、スーパールミネッセントダイオード(SLD:Super Luminescent Diode )の出力光を光バンドパスフィルタに通過させた光などを適宜選択的に用いることができる。
照射部2dは、複数の光源2a,2b,2cからの異なる複数の波長(青、緑、赤)の光を被検査物Wに照射する。
搬送部3は、被検査物Wを搬送路上で所定間隔おきに順次搬送するもので、例えば装置本体に対して水平に配置されたベルトコンベアで構成される。
搬送部としてのベルトコンベア3は、搬送ベルトが照射部2dにて照射される複数の光源2a,2b,2cからの光を透過する光透過性ベルトで形成され、被検査物Wの検査を行う際に、予め設定された搬送速度により駆動制御される。これにより、被検査物Wは、ベルトコンベア4上を図1の搬送方向Xに所定間隔おきに搬送される。
受光部4は、図2(a)に示すように、カラーフィルタ4aと2次元イメージセンサ4bを備えて構成される。受光部4は、光源部2の青、緑、赤の波長の複数の光源2a,2b,2cそれぞれに対応し、それぞれ青、緑、赤の波長を透過する複数のカラーフィルタ4aが所定のパターンで2次元イメージセンサ4bの受光面に配列される。具体的には、R,G,Bの3種類のカラーフィルタ4aが例えばR:G:B=1:2:1の比率になる所定のパターンで2次元イメージセンサ4bの受光面に配列される。受光部4は、光源部2からの青、緑、赤の波長の光が照射部2dにて被検査物Wに照射されると、被検査物Wからの透過光を受光し、受光した光強度に比例した光強度データを出力する。
なお、受光部4は、被検査物Wからの透過光を受光しているが、被検査物Wからの反射光を受光するようにしてもよい。この場合、搬送部としてのベルトコンベア3は、光源部2の複数の光源2a,2b,2cからの光を反射する材料で搬送ベルトを形成するのが好ましい。
データ取得部5は、受光部4から出力される光強度データを読み込んで取得し、この取得した光強度データを記憶する。
画像データ生成部6は、データ取得部5にて読み込んだ光強度データから複数の光源2a,2b,2cの青、緑、赤の波長帯毎の2次元画像データ生成する。
記憶部7は、特性データ記憶部7aと補正データ記憶部7bを備える。特性データ記憶部7aは、複数の光源2,2b,2cからの光を照射したときの既知の物品毎の特性(例えば含量、糖度、鮮度など)に応じたスペクトル特性(例えば図3(a)や図4の吸収スペクトル特性、図5、図6、図7などの反射スペクトル特性など)のデータを特性データとして記憶する。
なお、特性データは、物品の特性(例えば含量、糖度、鮮度など)の変化が少ない波長と、特性の変化が特徴的な波長付近の吸光度(吸収量)や反射率(反射量)のデータを少なくとも含んでいればよい。
補正データ記憶部7bは、波長が異なる複数の光源2a,2b,2cのそれぞれに対し、複数の光源2a,2b,2cそれぞれについて1つの光源(2a,2b,2cの何れか)のみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する。
特性検出部8は、被検査物Wに対応する物品の特性データを特性データ記憶部7aから読み出し、読み出した物品の特性データと、画像データ生成部6にて生成した複数の2次元画像データの各画素の強度データとに基づいて被検査物Wの特性を検出する。
ここで、本実施の形態における受光部4は、光源部2の複数の光源2a,2b,2cそれぞれに対応し、複数の光源2a,2b,2cの波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ4a、すなわち青、緑、赤の波長帯の複数の光源2a,2b,2cに対応した青、緑、赤のカラーフィルタ4aを配置した2次元イメージセンサ4bを有する。
しかし、2次元イメージセンサ4bの青のカラーフィルタに緑や赤の光が漏れ込んだ場合や2次元イメージセンサ4bの緑のカラーフィルタに青や赤の光が漏れ込んだ場合には誤差を生じる。
そこで、本実施の形態では、光源部2の複数の光源2a,2b,2cの1つのみを点灯させ、点灯させた光源の波長に対応する2次元イメージセンサ4bのカラーフィルタを通過した光強度データと他のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして補正データ記憶部7bに記憶しておき、データ取得部5で読み込んだ光強度データを補正データ記憶部7bに記憶した補正データで補正することで誤差を解消している。以下、具体的に説明する。
(1)予め、赤(R)、緑(G)、青(B)の各検出素子に漏れ込む他の色の光からの漏れ込み比率を求め、補正データとする。
a)青光源のみを点灯させた場合
・緑(G)検出素子の検出強度と青(B)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Gb)=緑(G)検出強度/青(B)検出強度)とする。
・赤(R)検出素子の検出強度と青(B)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Rb)=赤(R)検出強度/青(B)検出強度)とする。
b)緑光源のみを点灯させた場合
・青(B)検出素子の検出強度と緑(G)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Bg)=青(B)検出強度/緑(G)検出強度)とする。
・赤(R)検出素子の検出強度と緑(G)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Rg)=赤(R)検出強度/緑(G)検出強度)とする。
c)赤光源のみを点灯させた場合
・青(B)検出素子の検出強度と赤(R)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Br)=青(B)検出強度/赤(R)検出強度)とする。
・緑(G)検出素子の検出強度と赤(R)検出素子の検出強度を測定し、その比を、補正データ(Cal(Gr)=緑(G)検出強度/赤(R)検出強度)とする。
次に、実際の測定(赤光源、緑光源、青光源を同時に点灯させた状態)における光強度データの補正方法について説明する。
青(R)、緑(G)、青(B)の各検出素子で検出される光強度データをM(R),M(G),M(B)とし、赤光源の真の光強度をT(R),緑光源の真の光強度をT(G),青光源の真の光強度をT(B)とすると、下式(1),(2),(3)で表される。
M(R)={T(R)-T(R)×Cal(Br)-T(R)×Cal(Gr)}+T(B)×Cal(Rb)+T(G)×Cal(Rg)…式(1)
M(G)={T(G)-T(G)×Cal(Bg)-T(G)×Cal(Rg)}+T(B)×Cal(Gb)+T(R)×Cal(Gr)…式(2)
M(B)={T(B)-T(B)×Cal(Rb)-T(B)×Cal(Gb)}+T(G)×Cal(Bg)+T(R)×Cal(Br)…式(3)
従って、赤(R)、緑(G)、青(B)の各検出素子で検出される光強度データと、予め赤(R)、緑(G)、青(B)の各検出素子に漏れ込む他の色の光からの漏れ込み比率Cal(Gb),Cal(Rb),Cal(Bg),Cal(Rg),Cal(Br),Cal(Gr)を求めておくことで、式(1)~(3)の連立方程式から光源の真の光強度T(R),T(G),T(B)を求めることができる。
次に、上記のように構成され物品検査装置1を用いた被検査物Wの特性の検出方法について説明する。
まず、第1光源2a、第2光源2b、第3光源2cのそれぞれに対し、それぞれについて光源1つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして補正データ記憶部7bに記憶しておく。
そして、検査対象となる被検査物Wを搬送部3にて搬送方向Xに搬送し、この被検査物Wに対し、ピーク波長が異なる第1光源2a、第2光源2b、第3光源2cから照射部2dを介して光を照射する。
各光源2a,2b,2cからの光が照射部2dを介して被検査物Wに照射されると、被検査物Wからの透過光または反射光がカラーフィルタ4aを介して2次元イメージセンサ4bに入力される。
2次元イメージセンサ4bは、各光源2a,2b,2cそれぞれに対応し、各光源2a,2b,2cの波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ4aが所定のパターンで配列されており、被検査物Wからの透過光または反射光に応じた光強度データを出力する。この2次元イメジセンサ4bから出力される光強度データは、データ取得部5が読み込んで記憶する。
そして、画像データ生成部6は、データ取得部5で読み込んだ光強度データを補正データ記憶部7bに記憶された補正データで補正し、第1光源2a、第2光源2b、第3光源2cの波長帯毎の2次元画像データを生成する。
そして、特性検出部8は、特性データ記憶部7aから読み出した被検査物Wに対応する物品の特性データと、画像データ生成部6にて生成した複数の2次元画像データの各画素の強度データとに基づいて被検査物Wの特性を検出する。
[具体例]
次に、上述した物品検査装置1にて検出する特性(含量、糖度、鮮度)の評価の具体例について図3~図7を参照しながら説明する。
まず、トマトのリコペンの含量評価の一例として、図3(a)はトマトのリコペンの含量毎の吸収スペクトル特性、図3(b)はカラーフィルタ通過後の2次元イメージセンサ4bの波長感度特性を示す。なお、図3(a)において、リコペン含量9.1mg/100gの吸収スペクトルを太線、リコペン含量7.5mg/100gの吸収スペクトルを点線、リコペン含量0mg/100gの吸収スペクトルを細線で示している。
図3(a)に示すように、トマトのリコペンの含量に対する吸収スペクトルの関係には、550nm付近と、680nm付近の吸収特性の特徴がある。すなわち、リコペンの含量が多い程、550nm付近の吸収は大きく、680nm付近の吸収は小さいという特徴がある。
そこで、予めトマトのリコペンの含量による吸収量の変化が少ない500nm以下の波長と550nm付近と680nm付近のリコペンの含量に対する吸収量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部7aに記憶しておく。そして、500nm以下の波長の吸収量を基準とした時の550nm付近(図3(b)の矢印B)と680nm付近(図3(b)の矢印C)のリコペンの含量に対する吸収量と、予め記憶した特性データとに基づいてトマトのリコペンの含量を検出して評価を行うことができる。
次に、トマトの糖度評価の一例として、図4はトマトの糖度毎の吸収スペクトル特性を示す。なお、図4において、糖度9.4の吸収スペクトルを太線、糖度6.6の吸収スペクトルを点線、糖度3.9の吸収スペクトルを細線で示している。
上述したトマトのリコペンの含量と同様に、吸収スペクトルが特徴的な、550nm付近および680nm付近の吸収量の関係から糖度を判断することができる。そこで、予めトマトの糖度による吸収量の変化が少ない500nm以下の波長と550nm付近と680nm付近のトマトの糖度に対する吸収量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部7aに記憶しておく。そして、500nm以下の波長の吸収量を基準とした時の550nm付近と680nm付近の糖度に対する吸収量と、予め記憶した特性データとに基づいてトマトの糖度を検出して評価を行うことができる。
次に、牛肉やマグロの鮮度評価の一例として、図5は牛肉の経過時間毎の反射スペクトル特性、図6はマグロの時間経過毎の反射スペクトル特性を示す。なお、図5において、0時間後の反射スペクトルを太線、1時間後の反射スペクトルを点線、5時間後の反射スペクトルを細線で示している。また、図6において、0分後の反射スペクトルを点線、60分後の反射スペクトルを実線で示している。
図5や図6に示すように、鮮度によって反射スペクトル強度の変化する領域(600-630nm)と、鮮度によって反射スペクトル強度の変化しない領域(550-560nm)から鮮度を判断することができる。そこで、予め牛肉やマグロの鮮度による反射量の変化が少ない500nm以下の波長と550nm付近と630nm付近の牛肉やマグロの鮮度に対する反射量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部7aに記憶しておく。そして、500nm以下の反射量を基準とした時の550nm付近と630nm付近の鮮度に対する反射量と、予め記憶した特性データとに基づいて牛肉やマグロの鮮度を検出して評価を行うことができる。
次に、図7は葉もの野菜の鮮度評価の一例として、葉もの野菜の経過時間毎の反射スペクトル特性を示す。なお、図7において、0分後の反射スペクトルを点線、30分後の反射スペクトルを実線で示している。
植物の表皮構造の最も外側は光沢のあるクチクラ層である。クチクラ層は細胞壁の外側のクチン(不飽和脂肪酸の重合物質)とワックス(高級脂肪酸と高級アルコールのエステル化合物)でできた透明で水を通さない層である。植物の葉、茎、果実、種子の表面が水をはじくのは、この層のためで体内への水の侵入および水分蒸発を防ぐ役割を果たしている。時間がたつにつれてクチクラ層は劣化していき、反射率特性も変化する。
例えば葉もの野菜の場合には、図7に示すように、時間の経過に伴ってクロロフィルによる光吸収が減少し、680nm付近の反射率が上昇すると共に、700~800nmの近赤外反射率が徐々に低下する傾向を示しめす。この変化に伴って、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index:正規化植生指数)は時間の経過と共に減少する。そして、680nm付近の反射率が上昇することにより、葉の緑色に対する赤色の比率が大きくなることから、見た目の色は徐々に黄色く変化することになる。
そこで、予め葉もの野菜の鮮度による反射量の変化が少ない500nm以下の波長と450nm付近と680nm付近の葉もの野菜の鮮度に対する反射量を測定し、測定したデータを特性データとして特性データ記憶部7aに記憶しておく。そして、500nm以下の反射量を基準とした時の450nm付近と680nm付近の鮮度に対する反射量と、予め記憶した特性データとに基づいて葉もの野菜の鮮度を検出して評価を行うことができる。
このように、本実施の形態によれば、安価かつシンプルな構成で、しかも高速に複数の異なる波長(狭い帯域の波長)の光によるイメージング画像を取得することができる。また、取得したイメージング画像により計測したい特徴とする波長の強度を正確に測定することができる。
ところで、上述した実施の形態では、第1光源2a、第2光源2b、第3光源2cから異なる複数の波長(λ1,λ2,λ3)を同時に出力して測定する場合を例にとって説明したが、図8(a),(b)に示すように、異なる波長(λ1,λ2,λ3)の光源2a,2b,2cをオン/オフ制御し、異なる複数の波長(λ1,λ2,λ3)を被検査物Wに対して順次に断続光として照射し、被検査物Wからの透過光(または反射光)を検出する時分割測定方式を採用することもできる。
以上、本発明に係る物品検査装置の最良の形態について説明したが、この形態による記述および図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例および運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
1 物品検査装置
2 光源部
2a,2b,2c 光源
2d 照射部
3 搬送部
4 受光部
4a カラーフィルタ
4b 2次元イメージセンサ
5 データ取得部
6 画像データ生成部
7 記憶部
7a 特性データ記憶部
7b 補正データ記憶部
8 特性検出部
W 被検査物
X 搬送方向

Claims (2)

  1. 被検査物(W)を所定の搬送経路に沿って搬送する搬送手段(3)を有し、前記搬送手段によって搬送される前記被検査物を順次検査する物品検査装置において、
    異なる波長の光を出力して被検査物(W)に照射するための複数の任意の狭い波長成分を有する光源(2a,2b,2c)を有する光源部(2)と、
    所定のパターンで配列し、前記複数の光源それぞれに対応して該複数の光源の波長を透過する異なる透過波長帯の複数のカラーフィルタ(4a)と、前記複数のカラーフィルタを通過した前記複数の光源の波長帯毎の光に応じた光強度データを出力する2次元イメージセンサ(4b)とを有する受光部(4)と、
    前記受光部が出力する前記光強度データを取得して記憶するデータ取得部(5)と、
    前記データ取得部が記憶する光強度データから前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データを生成する画像データ生成部(6)と、
    前記複数の光源に対応する前記光強度データと物品の特性を表す特性データを記憶する特性データ記憶部(7a)と、
    前記特性データ記憶部に記憶された特性データと、前記画像データ生成部にて生成した前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データの各画素の強度データに基づいて前記被検査物の特性を検出する特性検出部(8)と、
    を備えたことを特徴とする物品検査装置。
  2. 前記複数の光源(2a,2b,2c)のそれぞれに対し、前記複数の光源それぞれについて光源1つのみを点灯させた状態で、点灯させた光源の波長に対応するカラーフィルタを通過した光強度データとそれ以外のカラーフィルタを通過した光強度データとの比を予め補正データとして記憶する補正データ記憶部(7b)を備え、
    前記データ取得部(5)で読み込んだ光強度データを前記補正データで補正し、前記複数の光源の波長帯毎の2次元画像データを生成することを特徴とする請求項1に記載の物品検査装置。
JP2018219332A 2018-11-22 2018-11-22 物品検査装置 Active JP7065755B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018219332A JP7065755B2 (ja) 2018-11-22 2018-11-22 物品検査装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018219332A JP7065755B2 (ja) 2018-11-22 2018-11-22 物品検査装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020085622A JP2020085622A (ja) 2020-06-04
JP7065755B2 true JP7065755B2 (ja) 2022-05-12

Family

ID=70907622

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018219332A Active JP7065755B2 (ja) 2018-11-22 2018-11-22 物品検査装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7065755B2 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023130226A (ja) * 2022-03-07 2023-09-20 東レエンジニアリング株式会社 蛍光検査装置
JP2023136102A (ja) * 2022-03-16 2023-09-29 株式会社サタケ 測定装置および選別装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002214135A (ja) 2001-01-17 2002-07-31 Kubota Corp 内部品質計測装置
JP2013181912A (ja) 2012-03-02 2013-09-12 Seiko Epson Corp 成分分析装置
JP2016045175A (ja) 2014-08-26 2016-04-04 株式会社Jvcケンウッド センサ回路、補正方法およびプロジェクタ装置
JP2016156801A (ja) 2014-11-19 2016-09-01 パナソニックIpマネジメント株式会社 撮像装置および分光システム
JP2018004646A (ja) 2016-07-05 2018-01-11 シャープ株式会社 熟度判定装置および熟度判定方法
US20180085003A1 (en) 2016-07-27 2018-03-29 Verifood, Ltd. Spectrometry systems, methods, and applications

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002214135A (ja) 2001-01-17 2002-07-31 Kubota Corp 内部品質計測装置
JP2013181912A (ja) 2012-03-02 2013-09-12 Seiko Epson Corp 成分分析装置
JP2016045175A (ja) 2014-08-26 2016-04-04 株式会社Jvcケンウッド センサ回路、補正方法およびプロジェクタ装置
JP2016156801A (ja) 2014-11-19 2016-09-01 パナソニックIpマネジメント株式会社 撮像装置および分光システム
JP2018004646A (ja) 2016-07-05 2018-01-11 シャープ株式会社 熟度判定装置および熟度判定方法
US20180085003A1 (en) 2016-07-27 2018-03-29 Verifood, Ltd. Spectrometry systems, methods, and applications

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
蔦瑞樹、他2名,ハイパースペクトルシステムによる近赤外分光イメージング手法~メロン糖度の可視化事例~,映像情報メディア学会誌,2002年,Vol.56, No.12, (2002),Pages 2037-2040

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020085622A (ja) 2020-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9575005B2 (en) Inspection apparatus
ES2746882T3 (es) Procedimiento, unidad captadora y máquina para detectar defectos de "puntas de azúcar" en patatas
AU2001245710B2 (en) Apparatus and method for measuring and correlating characteristics of fruit with visible/near infra-red spectrum
CA2686501C (fr) Procede et systeme pour caracteriser un tissu biologique
EP3063531B1 (en) Method and apparatus for detecting matter
US8687055B2 (en) Spectral imaging of moving objects with a stare down camera
US9107567B2 (en) Spectral imaging with a color wheel
US20020011567A1 (en) Apparatus and method and techniques for measuring and correlating characteristics of fruit with visible/near infra-red spectrum
JP3792175B2 (ja) 有芯青果物の内部品質検査方法及び装置
JP2006170669A (ja) 青果物の品質検査装置
JP7065755B2 (ja) 物品検査装置
JP2008209211A (ja) 異物検査装置および異物検査方法
JP2000111473A (ja) 青果物検査装置
LT5858B (lt) Augalo augimo sąlygų diagnostikos būdas ir įrenginys
WO2011122584A1 (ja) 食品の品質検査装置及び食品の品質検査方法
EP2179270B1 (fr) Procede et systeme pour caracteriser un tissu biologique pigmente
JP6439295B2 (ja) 植物体の検査装置及び検査方法
JP2004317381A (ja) 青果物の非破壊糖度測定装置
JP2020051981A (ja) 検査装置
JP6403872B2 (ja) 青果物検査装置
JPH0618329A (ja) 物体の画像分光法及びその装置
WO2018044327A1 (en) Food inspection systems and methods
WO2015174073A1 (ja) 食品分析装置
JP2021092461A (ja) 青果物の内部品質検査装置
WO2024034261A1 (ja) 固体撮像装置及び固体撮像システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210114

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211029

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211207

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220201

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220405

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220426

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7065755

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R157 Certificate of patent or utility model (correction)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R157