近赤外分光イメージングによる食品製造現揚における混入異物検知技術の開発

分光照明装置及び近赤外カメラを組み合わせたスペクトルイメージングシステムを用いて、ブルーベリー果実及び毛髪のハイパースペクトルを1000-1600nmの範囲で計測した。ハイパースペクトルの各画素の値を吸光度に変換して平滑化処理を適用した後、画像の毛髪部分に対象領域(Region of Interest:ROI)を設定し、ROI内に存在する画素の平均スペクトルを算出して、毛髪群の吸光スペクトルとした。同様にして、果実群の吸光スペクトルも算出した。さらに、得られたスペクトルに対して主成分分析及び判別分析を適用した。その結果、誤判別率は0%であり、両群を正確に判別可能なことが示唆された。これは、画像にROIを適用することにより、毛髪部分のみ、果実部分のみの吸光スペクトルを抽出することが可能であり、吸光スペクトルに両者の違いに関わる情報が含まれていたためと考えられる。さらに、主成分分析で得られた固有ベクトルをハイパースペクトルの各画素に適用し、各画素の値が主成分得点となる主成分画像を作成した。また、主成分画像の各画素に判別分析で得られた判別式を適用して毛髪群と判定された画素を白、果実群と判定された画素を黒に彩色し、両者の判別画像を作成した。さらに、画像上のノイズを除去し、線分である特徴を持つ毛髪のみを抽出するため、メディアンフィルタとプルーニングフィルタを適用して、毛髪部分が白く表示される毛髪検知画像を作成した。その結果、毛髪部分をほぼ正確に抽出することが可能になった。

分光照明装置及び近赤外カメラを組み合わせたスペクトルイメージングシステムを用いて、ブルーベリー果実及び毛髪のハイパースペクトルを1000-1600nmの範囲で計測した。ハイパースペクトルの各画素の値を吸光度に変換して平滑化処理を適用した後、画像の毛髪部分に対象領域(Region of Interest:ROI)を設定し、ROI内に存在する画素の平均スペクトルを算出して、毛髪群の吸光スペクトルとした。同様にして、果実群の吸光スペクトルも算出した。さらに、得られたスペクトルに対して主成分分析及び判別分析を適用した。その結果、誤判別率は0%であり、両群を正確に判別可能なことが示唆された。これは、画像にROIを適用することにより、毛髪部分のみ、果実部分のみの吸光スペクトルを抽出することが可能であり、吸光スペクトルに両者の違いに関わる情報が含まれていたためと考えられる。さらに、主成分分析で得られた固有ベクトルをハイパースペクトルの各画素に適用し、各画素の値が主成分得点となる主成分画像を作成した。また、主成分画像の各画素に判別分析で得られた判別式を適用して毛髪群と判定された画素を白、果実群と判定された画素を黒に彩色し、両者の判別画像を作成した。さらに、画像上のノイズを除去し、線分である特徴を持つ毛髪のみを抽出するため、メディアンフィルタとプルーニングフィルタを適用して、毛髪部分が白く表示される毛髪検知画像を作成した。その結果、毛髪部分をほぼ正確に抽出することが可能になった。