知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-03-19
(45)【発行日】2024-03-28
(54)【発明の名称】海苔の検査装置
(51)【国際特許分類】
G01N 21/86 20060101AFI20240321BHJP
G01J 3/51 20060101ALI20240321BHJP
G01N 21/27 20060101ALI20240321BHJP
【ＦＩ】
G01N21/86
G01J3/51
G01N21/27 A
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2020145912
(22)【出願日】2020-08-31
(65)【公開番号】P2022040943
(43)【公開日】2022-03-11
【審査請求日】2023-04-10
(73)【特許権者】
【識別番号】392024699
【氏名又は名称】株式会社川島製作所
(74)【代理人】
【識別番号】100086092
【弁理士】
【氏名又は名称】合志 元延
(72)【発明者】
【氏名】川島 一美
(72)【発明者】
【氏名】川島 久幸
【審査官】小野寺 麻美子
(56)【参考文献】
【文献】特開２００２－２０７０１２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－２１７４２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－１６２６８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平１１－０００１４２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－００４５３６（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０９３２３９９３（ＣＮ，Ａ）
【文献】柘植 朝太郎，外５名，デジタルカメラと画像解析を用いた生ノリの簡便な色調評価法の開発，水産海洋研究，2013年，第７７巻，第４号，pp. 274-281
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ ２１／００ － Ｇ０１Ｎ ２１／０１
Ｇ０１Ｎ ２１／１７ － Ｇ０１Ｎ ２１／６１
Ｇ０１Ｎ ２１／８４ － Ｇ０１Ｎ ２１／９５８
Ｇ０１Ｊ ３／００ － Ｇ０１Ｊ ４／０４
Ｇ０１Ｊ ７／００ － Ｇ０１Ｊ ９／０４
Ｇ０１Ｂ １１／００ － Ｇ０１Ｂ １１／３０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
乾燥海苔の生産工程で使用される検査装置であって、反射方式により海苔の色落ち度合いを検査可能であり、コンベア，光源，カメラ，判定手段を有しており、該コンベアは、海苔を搬送し、該光源は、搬送される海苔に対向配設され、該カメラは、該光源からの照射光を海苔を介し反射光として受光可能なカラーカメラよりなり、
該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の色彩を数値化し、もって海苔の色落ち度合いを判定し、
該判定手段は、該カメラの検出データについて、赤，緑，青のうちいずれか一色のデータを選択使用し、
該判定手段は、２５６フル階調について、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値と、検出データの選択された一色の検出階調値とに基づき、海苔の色落ち度合いを判定すること、を特徴とする海苔の検査装置。
【請求項2】
請求項１において、海苔の色落ち度合いは、下記式で算出した海苔毎の個別色落ち度合いＫとして把握されること、を特徴とする海苔の検査装置。なお下記式中、Ａ’は、選択された一色の検出階調値であって、海苔毎の画素についての平均値。Ｂは、判定開始基準側の階調値。Ｃは、判定終了基準側の階調値。
【請求項3】
請求項２において、海苔の色落ち度合いは、複数枚の海苔毎に算出した個別色落ち度合いＫを、複数枚について平均した平均値として把握されること、を特徴とする海苔の検査装置。
【請求項4】
請求項１において、該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の外表面に付着した異物の有無も、判定可能であり、該判定手段は、異物の有無の判定時において、海苔の色落ち度合いの判定結果に対応した閾値および面積値に設定可能であること、を特徴とする海苔の検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、海苔の検査装置に関する。すなわち、海苔の色落ち度の検査装置に関する。
【背景技術】
【0002】
《技術的背景》
乾燥海苔（以下単に海苔という）の生産工程では、生海苔摘採，水洗，抄き，脱水，乾燥の各工程の後、検査，カウント集積，整列，折曲，結束の各工程を辿って、海苔が生産されている。
そして検査工程では、検査装置により、各種夾雑物や金属等の異物が付着した海苔の検査が行われると共に、形状不良の海苔の検査も行われている。なお異物は、海苔の外表面つまり表面や裏面や海苔の内部等に、付着している。
乾燥海苔（以下単に海苔という）の生産工程では、生海苔摘採，水洗，抄き，脱水，乾燥の各工程の後、検査，カウント集積，整列，折曲，結束の各工程を辿って、海苔が生産されている。
そして検査工程では、検査装置により、各種夾雑物や金属等の異物が付着した海苔の検査が行われると共に、形状不良の海苔の検査も行われている。なお異物は、海苔の外表面つまり表面や裏面や海苔の内部等に、付着している。
【0003】
《従来例》
ところで、このように生産される海苔については、色落ち問題が指摘されていた。そこで従来は、これについて、出荷後に人手により色落ち度合いの検査が行われていた。
すなわち、上述した生産地での生産段階後、市場への出荷段階おいて、業界の検査員等の個人的な感覚，経験，判断に頼って、色落ち度合いが検査されていた。
なお、海苔の色落ちは、生海苔養殖場における海水栄養分の減少や、摘採回数の増加，反復繰り返し等に起因して多々発生し、海苔の色彩が変化するに至っていた。海苔は、通常の黒色から、徐々に薄茶色（例えば段ボールのような略黄色）へと、変化することが多々あった。
図４の写真において、図中右側は、通常の黒色の良品海苔Ａを、左側は、色落ち海苔Ａを示す。
ところで、このように生産される海苔については、色落ち問題が指摘されていた。そこで従来は、これについて、出荷後に人手により色落ち度合いの検査が行われていた。
すなわち、上述した生産地での生産段階後、市場への出荷段階おいて、業界の検査員等の個人的な感覚，経験，判断に頼って、色落ち度合いが検査されていた。
なお、海苔の色落ちは、生海苔養殖場における海水栄養分の減少や、摘採回数の増加，反復繰り返し等に起因して多々発生し、海苔の色彩が変化するに至っていた。海苔は、通常の黒色から、徐々に薄茶色（例えば段ボールのような略黄色）へと、変化することが多々あった。
図４の写真において、図中右側は、通常の黒色の良品海苔Ａを、左側は、色落ち海苔Ａを示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
上述した従来の検査装置としては、例えば次の特許文献１，２中に示されたものが、挙げられる。
【文献】特開２０１２－２１７４２７号公報
【文献】特開２０１５－１９８５９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
《課題等》
ところで、このような従来例については、次の問題が課題として指摘されていた。
上述したように、海苔Ａの色落ち度合いは、生産（生産地）段階後の出荷（市場）段階において、人の目により、その個人的な感覚，経験，判断に頼って、検査されていた。
そして海苔は、色落ち度合いによっては、市場にて出荷中止となることもあり、出荷される場合でも、等級品質評価や価格等に影響がでていた。
そこで、このように重視すべき海苔の色落ち度合いについては、第１に、出荷前の生産（生産地）段階で検査したい、という要望が強かった。第２に、個人的な感覚，経験，判断に頼らず検査したい、という指摘もあった。
すなわち第１に、生産工程，生産段階，生産地，生産現場で、色落ち度合いの検査が行えれば、基準以下のひどい色落ちの海苔については、市場への出荷停止が、市場への出荷前に事前に可能となる。第２に、個人的判断に頼らず、より安定的，高精度，客観的な色落ち度合いの検査が、勿論望ましい。
ところで、このような従来例については、次の問題が課題として指摘されていた。
上述したように、海苔Ａの色落ち度合いは、生産（生産地）段階後の出荷（市場）段階において、人の目により、その個人的な感覚，経験，判断に頼って、検査されていた。
そして海苔は、色落ち度合いによっては、市場にて出荷中止となることもあり、出荷される場合でも、等級品質評価や価格等に影響がでていた。
そこで、このように重視すべき海苔の色落ち度合いについては、第１に、出荷前の生産（生産地）段階で検査したい、という要望が強かった。第２に、個人的な感覚，経験，判断に頼らず検査したい、という指摘もあった。
すなわち第１に、生産工程，生産段階，生産地，生産現場で、色落ち度合いの検査が行えれば、基準以下のひどい色落ちの海苔については、市場への出荷停止が、市場への出荷前に事前に可能となる。第２に、個人的判断に頼らず、より安定的，高精度，客観的な色落ち度合いの検査が、勿論望ましい。
【0006】
《本発明について》
本発明の海苔の検査装置は、このような実情に鑑み、上記従来例の課題を解決すべくなされたものである。
そして本発明は、第１に、生産現場で色落ち度合いの検査が行え、第２に、安定的，高精度，客観的検査が可能となり、第３に、しかもこれらが簡単容易に実現され、第４に、更に異物検査も高精度化されるようになる、海苔の検査装置を提案することを、目的とする。
本発明の海苔の検査装置は、このような実情に鑑み、上記従来例の課題を解決すべくなされたものである。
そして本発明は、第１に、生産現場で色落ち度合いの検査が行え、第２に、安定的，高精度，客観的検査が可能となり、第３に、しかもこれらが簡単容易に実現され、第４に、更に異物検査も高精度化されるようになる、海苔の検査装置を提案することを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
《各請求項について》
このような課題を解決する本発明の技術的手段は、特許請求の範囲に記載したように、次のとおりである。
請求項１については、次のとおり。
請求項１の海苔の検査装置は、乾燥海苔の生産工程で使用される。もって、反射方式により海苔の色落ち度合いを検査可能であり、コンベア，光源，カメラ，判定手段を、有している。
そして該コンベアは、海苔を搬送する。該光源は、搬送される海苔に対向配設される。該カメラは、該光源からの照射光を海苔を介し反射光として受光可能なカラーカメラよりなる。
該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の色彩を数値化し、もって海苔の色落ち度合いを判定する。
そして該判定手段は、該カメラの検出データについて、赤，緑，青のうちいずれか一色のデータを選択使用する。
このような課題を解決する本発明の技術的手段は、特許請求の範囲に記載したように、次のとおりである。
請求項１については、次のとおり。
請求項１の海苔の検査装置は、乾燥海苔の生産工程で使用される。もって、反射方式により海苔の色落ち度合いを検査可能であり、コンベア，光源，カメラ，判定手段を、有している。
そして該コンベアは、海苔を搬送する。該光源は、搬送される海苔に対向配設される。該カメラは、該光源からの照射光を海苔を介し反射光として受光可能なカラーカメラよりなる。
該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の色彩を数値化し、もって海苔の色落ち度合いを判定する。
そして該判定手段は、該カメラの検出データについて、赤，緑，青のうちいずれか一色のデータを選択使用する。
【0008】
もって該判定手段は、２５６フル階調について、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値と、検出データの選択された一色の検出階調値とに基づき、海苔の色落ち度合いを判定すること、を特徴とする。
【0009】
請求項２については、次のとおり。
請求項２の海苔の検査装置では、請求項１において、海苔の色落ち度合いは、下記数式１で算出した海苔毎の個別色落ち度合いＫとして把握されること、を特徴とする。
なお下記式中、Ａ’は、選択された一色の検出階調値であって、海苔毎の画素についての平均値。Ｂは、判定開始基準側の階調値。Ｃは、判定終了基準側の階調値。
請求項２の海苔の検査装置では、請求項１において、海苔の色落ち度合いは、下記数式１で算出した海苔毎の個別色落ち度合いＫとして把握されること、を特徴とする。
なお下記式中、Ａ’は、選択された一色の検出階調値であって、海苔毎の画素についての平均値。Ｂは、判定開始基準側の階調値。Ｃは、判定終了基準側の階調値。
【0010】
【数1】
【0011】
請求項３については、次のとおり。
請求項３の海苔の検査装置では、請求項２において、海苔の色落ち度合いは、複数枚の海苔毎に算出した個別色落ち度合いＫを、複数枚について平均した平均値として把握されること、を特徴とする。
請求項４については、次のとおり。
請求項４の海苔の検査装置では、請求項１において、該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の外表面に付着した異物の有無も、判定可能である。
そして該判定手段は、異物の有無の判定時において、海苔の色落ち度合いの判定結果に対応した閾値および面積値に設定可能であること、を特徴とする。
請求項３の海苔の検査装置では、請求項２において、海苔の色落ち度合いは、複数枚の海苔毎に算出した個別色落ち度合いＫを、複数枚について平均した平均値として把握されること、を特徴とする。
請求項４については、次のとおり。
請求項４の海苔の検査装置では、請求項１において、該判定手段は、該カメラの検出データに基づき、海苔の外表面に付着した異物の有無も、判定可能である。
そして該判定手段は、異物の有無の判定時において、海苔の色落ち度合いの判定結果に対応した閾値および面積値に設定可能であること、を特徴とする。
【0012】
《作用等について》
本発明の検査装置は、このような手段よりなるので、次のようになる。
（１）海苔は、コンベアにて搬送される。
（２）搬送される海苔は、光源から照射光が照射され、その反射光がカメラに受光される。
（３）光源は、少なくとも赤，緑，青の３波長を有する白色光ＬＥＤよりなり、カメラは、赤緑青の撮像素子を搭載したデジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。
（４）検査装置の判定手段は、カメラの検出データについて、赤緑青のいずれか一色の数値を判定に用いる。
（５）もって判定手段は、海苔の色落ち度合いを判定し、海苔は、色落ち度合いに応じ処理される。
（６）判定手段の判定は、カメラの検出階調値と、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値とを、目安とする。そして、検出階調値の判定開始基準側の階調値からの離隔度にて、色落ち度合いが判定される。
（７）すなわち、海苔の色落ち度合いは、海苔毎の個別色落ち度合いとして算出，把握されるが、更に、複数枚の海苔の平均値としても算出，把握される。
（８）そこで、本発明の検査装置によると、次のようになる。
すなわち、海苔の色落ち検査が、第１に、生産工程中の検査工程の一環として、実施される。第２に、光源，カメラ，判定手段等により安定的，高精度，客観的に、実施される。第３に、既存の異物検査用の検査装置を活用し、簡単容易に、実施される。第４に、異物検査も高精度化される。
（９）そこで、本発明に係る海苔の検査装置は、次の効果を発揮する。
本発明の検査装置は、このような手段よりなるので、次のようになる。
（１）海苔は、コンベアにて搬送される。
（２）搬送される海苔は、光源から照射光が照射され、その反射光がカメラに受光される。
（３）光源は、少なくとも赤，緑，青の３波長を有する白色光ＬＥＤよりなり、カメラは、赤緑青の撮像素子を搭載したデジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。
（４）検査装置の判定手段は、カメラの検出データについて、赤緑青のいずれか一色の数値を判定に用いる。
（５）もって判定手段は、海苔の色落ち度合いを判定し、海苔は、色落ち度合いに応じ処理される。
（６）判定手段の判定は、カメラの検出階調値と、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値とを、目安とする。そして、検出階調値の判定開始基準側の階調値からの離隔度にて、色落ち度合いが判定される。
（７）すなわち、海苔の色落ち度合いは、海苔毎の個別色落ち度合いとして算出，把握されるが、更に、複数枚の海苔の平均値としても算出，把握される。
（８）そこで、本発明の検査装置によると、次のようになる。
すなわち、海苔の色落ち検査が、第１に、生産工程中の検査工程の一環として、実施される。第２に、光源，カメラ，判定手段等により安定的，高精度，客観的に、実施される。第３に、既存の異物検査用の検査装置を活用し、簡単容易に、実施される。第４に、異物検査も高精度化される。
（９）そこで、本発明に係る海苔の検査装置は、次の効果を発揮する。
【発明の効果】
【0013】
《第１の効果》
第１に、生産現場で色落ち度合いの検査が、行えるようになる。
本発明の検査装置は、海苔の生産工程中の検査工程において、色落ち度合いを検査する。生産工程，生産段階で、つまり生産地，生産現場で、色落ち度合いを検査する。市場への出荷前に色落ち度合いを検査し、基準に満たないひどい色落ちの海苔については、事前に出荷停止することが可能となる。
前述したこの種従来例のように、ひどい色落ちの海苔について、生産段階後の出荷段階において、つまり事後の市場において、出荷中止，出荷中断される事態は、回避される。生産者にとって好ましからざる事態発生は、回避される。
第１に、生産現場で色落ち度合いの検査が、行えるようになる。
本発明の検査装置は、海苔の生産工程中の検査工程において、色落ち度合いを検査する。生産工程，生産段階で、つまり生産地，生産現場で、色落ち度合いを検査する。市場への出荷前に色落ち度合いを検査し、基準に満たないひどい色落ちの海苔については、事前に出荷停止することが可能となる。
前述したこの種従来例のように、ひどい色落ちの海苔について、生産段階後の出荷段階において、つまり事後の市場において、出荷中止，出荷中断される事態は、回避される。生産者にとって好ましからざる事態発生は、回避される。
【0014】
《第２の効果》
第２に、安定的，高精度，客観的検査が可能となる。
本発明の検査装置では、光源からの照射光を海苔を介し反射光として受光可能なカラーカメラの検出データに基づき、判定手段により、海苔の色彩を数値化して、海苔の色落ち度合いが判定される。
もって、海苔の色落ち度合いが、安定的かつ高精度に検査でき、必要に応じ表示も適宜可能となる。前述したこの種従来例のように、個人的な感覚，経験，判断に頼ることなく、客観的に正確に検査可能となる。
第２に、安定的，高精度，客観的検査が可能となる。
本発明の検査装置では、光源からの照射光を海苔を介し反射光として受光可能なカラーカメラの検出データに基づき、判定手段により、海苔の色彩を数値化して、海苔の色落ち度合いが判定される。
もって、海苔の色落ち度合いが、安定的かつ高精度に検査でき、必要に応じ表示も適宜可能となる。前述したこの種従来例のように、個人的な感覚，経験，判断に頼ることなく、客観的に正確に検査可能となる。
【0015】
《第３の効果》
第３に、しかもこれらは、簡単容易に実現される。
本発明の検査装置は、従来より既存の検査装置を利用すると共に、更に、特徴的構成を採用したことにより、海苔の色落ち度合いの検査が、簡単容易に実現される。
すなわち、デジタルカラーカメラの検出データに基づき、判定手段にて判定することにより、海苔の色落ち度合いの検査が、簡単な構成により容易に実現される。色落ち検査を、上述したように、生産地において、安定的，高精度，客観的に可能となる。
第３に、しかもこれらは、簡単容易に実現される。
本発明の検査装置は、従来より既存の検査装置を利用すると共に、更に、特徴的構成を採用したことにより、海苔の色落ち度合いの検査が、簡単容易に実現される。
すなわち、デジタルカラーカメラの検出データに基づき、判定手段にて判定することにより、海苔の色落ち度合いの検査が、簡単な構成により容易に実現される。色落ち検査を、上述したように、生産地において、安定的，高精度，客観的に可能となる。
【0016】
《第４の効果》
第４に、更に異物検査も高精度化される。
本発明の検査装置は、既存の検査装置の一環として、海苔の外表面に付着した異物の有無も判定可能である。
そしてその際、まず、モノクロカメラの検出データに基づいていた前述した従来例の検査装置に比し、カラーカメラの検出データに基づくので、異物検査が高精度化する。又、色落ち度合いの判定結果に対応し、異物の検出感度について、対応した閾値および面積値に設定可能であり、この面からも、異物検査が高精度化する。
このように、この種従来技術に存した課題がすべて解決される等、本発明の発揮する効果は、顕著にして大なるものがある。
第４に、更に異物検査も高精度化される。
本発明の検査装置は、既存の検査装置の一環として、海苔の外表面に付着した異物の有無も判定可能である。
そしてその際、まず、モノクロカメラの検出データに基づいていた前述した従来例の検査装置に比し、カラーカメラの検出データに基づくので、異物検査が高精度化する。又、色落ち度合いの判定結果に対応し、異物の検出感度について、対応した閾値および面積値に設定可能であり、この面からも、異物検査が高精度化する。
このように、この種従来技術に存した課題がすべて解決される等、本発明の発揮する効果は、顕著にして大なるものがある。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】本発明に係る海苔の検査装置について、発明を実施するための形態の説明に供し、検査装置全体の側面説明図である。
【図2】同発明を実施するための形態の説明に供し、（１）図は、画素の拡大説明図、（２）図は、海苔一枚分の検出データの展開データマップである。
【図3】同発明を実施するための形態の説明に供し、（１）図は、海苔の平面説明図、（２）図は、海苔の断面説明図である。
【図4】同発明を実施するための形態の説明に供し、海苔の写真であり、右側が通常海苔、左側が色落ち海苔である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、本発明について、図面を参照して詳細に説明する。
《海苔Ａについて》
まず、海苔Ａについて説明する。
海中から摘取されて生産工程で加工製造される海苔Ａは、規格上、左右横幅寸法１９０ｍｍ、前後縦長さ寸法２１０ｍｍ程度の長方形シート状をなす（図３を参照）。そして、夾雑物や金属が異物Ｂとして多々付着している。
すなわち、ビニール片，羽毛，貝殻，紙，木片，木屑，石屑，砂，土，微細石，海老，虫等々の夾雑物が、付着していることも多い。又、鉄を始めアルミ，銅，ステンレス，その他の金属の、歯こぼれ片，微小片，磨耗片，錆，微粉，残滓等々が、付着していることもある。
海苔Ａについては、以上のとおり。
《海苔Ａについて》
まず、海苔Ａについて説明する。
海中から摘取されて生産工程で加工製造される海苔Ａは、規格上、左右横幅寸法１９０ｍｍ、前後縦長さ寸法２１０ｍｍ程度の長方形シート状をなす（図３を参照）。そして、夾雑物や金属が異物Ｂとして多々付着している。
すなわち、ビニール片，羽毛，貝殻，紙，木片，木屑，石屑，砂，土，微細石，海老，虫等々の夾雑物が、付着していることも多い。又、鉄を始めアルミ，銅，ステンレス，その他の金属の、歯こぼれ片，微小片，磨耗片，錆，微粉，残滓等々が、付着していることもある。
海苔Ａについては、以上のとおり。
【0019】
《検査装置１について》
次に、検査装置１について、図１を参照して一般的に説明する。
加工製造された海苔Ａには、上述したように異物Ｂが付着している可能性があるので、検査装置（異物選別機）１にて、その検出，判定が実施される。異物Ｂが付着した海苔Ａは、他の良品の海苔Ａから取り除かれて、別途回収される。
検査装置１では、海苔Ａは、ベルトコンベアやローラーコンベア等のコンベア２にて、搬送方向Ｃに水平搬送される。そして、搬送される海苔Ａについて、異物Ｂが付着した海苔Ａの検出，判定，取り除きが行われる。
次に、検査装置１について、図１を参照して一般的に説明する。
加工製造された海苔Ａには、上述したように異物Ｂが付着している可能性があるので、検査装置（異物選別機）１にて、その検出，判定が実施される。異物Ｂが付着した海苔Ａは、他の良品の海苔Ａから取り除かれて、別途回収される。
検査装置１では、海苔Ａは、ベルトコンベアやローラーコンベア等のコンベア２にて、搬送方向Ｃに水平搬送される。そして、搬送される海苔Ａについて、異物Ｂが付着した海苔Ａの検出，判定，取り除きが行われる。
【0020】
すなわち、上側の表用光源３からの照射光を、海苔Ａを介し、上側の表用カメラ４が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの表面に付着した表異物Ｂの検出，判定が行われる。
又、下側の裏用光源６からの照射光を、海苔Ａを介し、下側の裏用カメラ７が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの裏面に付着した裏異物Ｂの検出，判定が行われる。
更に、下側の中用光源８からの照射光を、海苔Ａを介し上側の中用カメラ９が透過光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａ中つまり海苔Ａ内部に付着した中異物Ｂの検出，判定が行われる。
なお検査装置１では、形状不良の海苔Ａの検出，判定も行われる。すなわち、下側の形状用光源１０からの照射光を、海苔Ａを介し上側の形状用カメラ１１が受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、形状不良の海苔Ａの検出，判定が行われる。
検査装置１の一般的な説明については、以上のとおり。
又、下側の裏用光源６からの照射光を、海苔Ａを介し、下側の裏用カメラ７が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの裏面に付着した裏異物Ｂの検出，判定が行われる。
更に、下側の中用光源８からの照射光を、海苔Ａを介し上側の中用カメラ９が透過光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａ中つまり海苔Ａ内部に付着した中異物Ｂの検出，判定が行われる。
なお検査装置１では、形状不良の海苔Ａの検出，判定も行われる。すなわち、下側の形状用光源１０からの照射光を、海苔Ａを介し上側の形状用カメラ１１が受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、形状不良の海苔Ａの検出，判定が行われる。
検査装置１の一般的な説明については、以上のとおり。
【0021】
《本発明の概要》
以下、本発明について、図１～図４を参照して説明する。まず、本発明の概要については、次のとおり。
本発明の検査装置１２は、上述した検査装置１を利用し、その一環として組み込まれている。つまり検査装置１は、部分的に検査装置１２として利用，把握される。
すなわち検査装置１２は、まず、一般的な検査装置１に準じ、海苔Ａの生産工程で使用され反射方式により海苔Ａの外表面に付着した異物Ｂを検出，判定可能である。もって、コンベア２，表用光源３，表用カメラ４，裏用光源６，裏用カメラ７，判定手段５、等を備えている。
そして検査装置１に準じ、コンベア２は海苔Ａを搬送する。表用光源３は、搬送される海苔Ａの表側に対向配設され、表用カメラ４は、表用光源３からの照射光を、海苔Ａを介し反射光として受光可能である。裏用光源６は、搬送される海苔Ａの裏側に対向配設され、裏用カメラ７は、裏用光源６からの照射光を、海苔Ａを介し反射光として受光可能である。
以下、本発明について、図１～図４を参照して説明する。まず、本発明の概要については、次のとおり。
本発明の検査装置１２は、上述した検査装置１を利用し、その一環として組み込まれている。つまり検査装置１は、部分的に検査装置１２として利用，把握される。
すなわち検査装置１２は、まず、一般的な検査装置１に準じ、海苔Ａの生産工程で使用され反射方式により海苔Ａの外表面に付着した異物Ｂを検出，判定可能である。もって、コンベア２，表用光源３，表用カメラ４，裏用光源６，裏用カメラ７，判定手段５、等を備えている。
そして検査装置１に準じ、コンベア２は海苔Ａを搬送する。表用光源３は、搬送される海苔Ａの表側に対向配設され、表用カメラ４は、表用光源３からの照射光を、海苔Ａを介し反射光として受光可能である。裏用光源６は、搬送される海苔Ａの裏側に対向配設され、裏用カメラ７は、裏用光源６からの照射光を、海苔Ａを介し反射光として受光可能である。
【0022】
これと共に、本発明の検査装置１２は、上述した検査装置１に比し、次の特徴を備えている。
本発明の検査装置１２の判定手段５は、表用カメラ４又は裏用カメラ７の検出データに基づき、海苔Ａの色彩を数値化し、もって海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
すなわち、まず表用カメラ４や裏用カメラ７は、赤，緑，青の撮像素子を搭載した、デジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。そして判定手段５は、このような表用カメラ４又は裏用カメラ７の検出データについて、赤，緑，青のうちいずれか一色のデータを選択使用する。
そして代表例では、判定手段５は、２５６フル階調について、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値と、その範囲内での選択された一色の検出データの数値化された検出階調値とに基づき、海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
本発明の概要については、以上のとおり。以下、このような本発明の検査装置１２について、詳述する。
本発明の検査装置１２の判定手段５は、表用カメラ４又は裏用カメラ７の検出データに基づき、海苔Ａの色彩を数値化し、もって海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
すなわち、まず表用カメラ４や裏用カメラ７は、赤，緑，青の撮像素子を搭載した、デジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。そして判定手段５は、このような表用カメラ４又は裏用カメラ７の検出データについて、赤，緑，青のうちいずれか一色のデータを選択使用する。
そして代表例では、判定手段５は、２５６フル階調について、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値と、その範囲内での選択された一色の検出データの数値化された検出階調値とに基づき、海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
本発明の概要については、以上のとおり。以下、このような本発明の検査装置１２について、詳述する。
【0023】
《本発明の詳細》
検査装置１２の表用光源３，裏用光源６，表用カメラ４，裏用カメラ７，判定手段５等について、更に詳述する。
まず、表用光源３や裏用光源６は、一般的な検査装置１と同様、少なくとも赤，緑，青の３波長を有する白色光ＬＥＤが使用され、海苔Ａの左右横幅を照射可能な長尺状をなす。
表用カメラ４や裏用カメラ７として本発明の検査装置１２では、カラーカメラが採用されている。前述した一般的な検査装置１では、モノクロカメラが用いられていたのに比し、カラー化が図られている。
すなわち、検査装置１では、２０４８ｂｉｔのアナログモノクロ・ラインスキャンカメラが用いられていたのに比し、検査装置１２では、４０９６ｂｉｔのデジタルカラー・ラインスキャンカメラが用いられている。そして、その赤，緑，青の撮像素子が、海苔Ａの左右横幅に対応し、左右横方向に線状配置されている。
なお第１に、表用カメラ４や裏用カメラ７としては、ラインスキャンカメラのほか、撮像素子が縦横二次元的に配置されて一度にデータ検出するエリアカメラも、使用可能である。
なお第２に、本発明の検査装置１２では、表用カメラ４と裏用カメラ７のいずれかの検出データが、判定手段５にて色落ち度合いの判定用に使用される。
そこで上述によらず、表用カメラ４と裏用カメラ７のうち、色落ち度合い判定用にデータが使用される方を、カラーカメラとし、他方を、モノクロカメラのままとする例も可能ではある。
検査装置１２の表用光源３，裏用光源６，表用カメラ４，裏用カメラ７，判定手段５等について、更に詳述する。
まず、表用光源３や裏用光源６は、一般的な検査装置１と同様、少なくとも赤，緑，青の３波長を有する白色光ＬＥＤが使用され、海苔Ａの左右横幅を照射可能な長尺状をなす。
表用カメラ４や裏用カメラ７として本発明の検査装置１２では、カラーカメラが採用されている。前述した一般的な検査装置１では、モノクロカメラが用いられていたのに比し、カラー化が図られている。
すなわち、検査装置１では、２０４８ｂｉｔのアナログモノクロ・ラインスキャンカメラが用いられていたのに比し、検査装置１２では、４０９６ｂｉｔのデジタルカラー・ラインスキャンカメラが用いられている。そして、その赤，緑，青の撮像素子が、海苔Ａの左右横幅に対応し、左右横方向に線状配置されている。
なお第１に、表用カメラ４や裏用カメラ７としては、ラインスキャンカメラのほか、撮像素子が縦横二次元的に配置されて一度にデータ検出するエリアカメラも、使用可能である。
なお第２に、本発明の検査装置１２では、表用カメラ４と裏用カメラ７のいずれかの検出データが、判定手段５にて色落ち度合いの判定用に使用される。
そこで上述によらず、表用カメラ４と裏用カメラ７のうち、色落ち度合い判定用にデータが使用される方を、カラーカメラとし、他方を、モノクロカメラのままとする例も可能ではある。
【0024】
次に、判定手段５について述べる。判定手段５は、例えばマイクロコンピュータよりなり、表用カメラ４又は裏用カメラ７からの検出データについて、一色のデータを選択使用する。
まず、表用カメラ４および裏用カメラ７のうち、何れか一方の検出データが、数値化されて選択使用される。これと共に、検出データの内、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のうち、何れか一色のデータが、数値化されて選択使用される。
そして、選択使用される一色について、代表例では２５６フル階調を前提に、判定が実施される。因に階調は、０階調（黒）～２５６階調（白）の強弱・入光量を、２５６段階で数値表現する。
もって判定手段５は、海苔Ａの検出データの数値化された検出階調値（海苔Ａの選択された一色の検出階調値）と、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値とに基づき、海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
まず、表用カメラ４および裏用カメラ７のうち、何れか一方の検出データが、数値化されて選択使用される。これと共に、検出データの内、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のうち、何れか一色のデータが、数値化されて選択使用される。
そして、選択使用される一色について、代表例では２５６フル階調を前提に、判定が実施される。因に階調は、０階調（黒）～２５６階調（白）の強弱・入光量を、２５６段階で数値表現する。
もって判定手段５は、海苔Ａの検出データの数値化された検出階調値（海苔Ａの選択された一色の検出階調値）と、予め設定された判定開始基準側の階調値および判定終了基準側の階調値とに基づき、海苔Ａの色落ち度合いを判定する。
【0025】
上記した判定開始基準側の階調値や判定終了基準側の階調値については、次のとおり。すなわち、０階調～２５６階調全部では、データ範囲が広過ぎて、黒色から徐々に薄茶色（例えば段ボールのような略黄色）へと徐々に変化する、海苔Ａの色変化範囲に絞り込んだ把握が、困難化する。
そこで、データ範囲を海苔Ａの色変化範囲のみに狭く絞るべく、判定開始基準側の階調値と判定終了基準側の階調値とが、予め設定される。
判定手段５は、この判定開始基準側の階調値（例えば２６階調に設定：良品海苔Ａの黒色域とした値）と、判定終了基準側の階調値（例えば８０階調に設定：色落ち海苔Ａの限界とした値）とを、目安とする。そして、海苔Ａの検出データの数値化された検出階調値（海苔Ａの選択された一色の検出階調値、例えば、２８階調や３０階調で検出）を、評価する。
そこで、データ範囲を海苔Ａの色変化範囲のみに狭く絞るべく、判定開始基準側の階調値と判定終了基準側の階調値とが、予め設定される。
判定手段５は、この判定開始基準側の階調値（例えば２６階調に設定：良品海苔Ａの黒色域とした値）と、判定終了基準側の階調値（例えば８０階調に設定：色落ち海苔Ａの限界とした値）とを、目安とする。そして、海苔Ａの検出データの数値化された検出階調値（海苔Ａの選択された一色の検出階調値、例えば、２８階調や３０階調で検出）を、評価する。
【0026】
もって、海苔Ａの色落ち度合いが判定される。検出データ階調値が検出開始基準側の階調値からどの程度、離隔，隔離しているかにより、色落ち度合いが判定される。
例えば、検出階調値が２８階調のケースでは、色落ち度３％程度の（個別）色落ち度合いの海苔Ａと、判定，把握される。例えば、検出階調値が３０階調のケースでは、色落ち度７％程度の（個別）色落ち度合いの海苔Ａと、判定，把握される。
なお、海苔Ａの色落ち度合いは、複数枚の海苔Ａについての平均値として把握されることも多い。色落ち度合いの計算式等については後述。
本発明の検査装置１２の詳細については、以上のとおり。
例えば、検出階調値が２８階調のケースでは、色落ち度３％程度の（個別）色落ち度合いの海苔Ａと、判定，把握される。例えば、検出階調値が３０階調のケースでは、色落ち度７％程度の（個別）色落ち度合いの海苔Ａと、判定，把握される。
なお、海苔Ａの色落ち度合いは、複数枚の海苔Ａについての平均値として把握されることも多い。色落ち度合いの計算式等については後述。
本発明の検査装置１２の詳細については、以上のとおり。
【0027】
《表１のデータ等について》
表１は、海苔Ａの検出データの階調値（赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）各色の検出階調値）である。
すなわち、本発明の検査装置１２において、前述したデジタルカラーカメラの表用カメラ４を用いて検出した、海苔Ａの状態に応じた階調値（３色それぞれについて平均した階調値）の実測データである。
このデータによると、赤（Ｒ）が特に海苔Ａの色落ち状態に近いと、判断された。もって色落ち判定に際しては、赤（Ｒ）の色彩データ（検出階調値）の選択使用が、最適であると推測される。
表１は、海苔Ａの検出データの階調値（赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）各色の検出階調値）である。
すなわち、本発明の検査装置１２において、前述したデジタルカラーカメラの表用カメラ４を用いて検出した、海苔Ａの状態に応じた階調値（３色それぞれについて平均した階調値）の実測データである。
このデータによると、赤（Ｒ）が特に海苔Ａの色落ち状態に近いと、判断された。もって色落ち判定に際しては、赤（Ｒ）の色彩データ（検出階調値）の選択使用が、最適であると推測される。
【0028】
【表1】
【0029】
ここで、既存の検査装置１の表用カメラ４や裏用カメラ７で使用されていた、アナログモノクロカメラとの比較について述べておく。
本発明の検査装置１２では、表用カメラ４や裏用カメラ７について、デジタルカラーカメラが使用され、例えば上記表１のデータが得られた。そこで、前者の既存のアナログモノクロカメラと、後者の本発明のデジタルカラーカメラとを比較すると、次のとおり。
・前者は白黒の濃淡しか表現できない。これに対し後者は、色彩により実際の海苔Ａの色落ち具合を、よりクリアーに表現可能である。
・例えば赤色について、前者の白黒の濃淡の検出階調値と、後者の強弱の検出階調値とは相違しており、当然ながら後者が、実際の海苔Ａの色に対応したものとなる。前者と後者では、分解能の技術思想も相違する。
・なお、前者のアナログモノクロカメラを使用しつつ、ＬＥＤ照射光を赤・緑・青に高速点滅させる技術も見られるが、赤系異物に青色照射光が照射された場合や、青系異物に赤色照射光が照射された場合、検出されるモノクロデータの濃淡度下がり、検出，判別性能が低下すると推察される。
表１のデータ等については、以上のとおり。
本発明の検査装置１２では、表用カメラ４や裏用カメラ７について、デジタルカラーカメラが使用され、例えば上記表１のデータが得られた。そこで、前者の既存のアナログモノクロカメラと、後者の本発明のデジタルカラーカメラとを比較すると、次のとおり。
・前者は白黒の濃淡しか表現できない。これに対し後者は、色彩により実際の海苔Ａの色落ち具合を、よりクリアーに表現可能である。
・例えば赤色について、前者の白黒の濃淡の検出階調値と、後者の強弱の検出階調値とは相違しており、当然ながら後者が、実際の海苔Ａの色に対応したものとなる。前者と後者では、分解能の技術思想も相違する。
・なお、前者のアナログモノクロカメラを使用しつつ、ＬＥＤ照射光を赤・緑・青に高速点滅させる技術も見られるが、赤系異物に青色照射光が照射された場合や、青系異物に赤色照射光が照射された場合、検出されるモノクロデータの濃淡度下がり、検出，判別性能が低下すると推察される。
表１のデータ等については、以上のとおり。
【0030】
《図２の例》
次に、本発明の検査装置１２に関し、図２の例を説明する。
図２の（１）図は、画素の拡大説明図、（２）図は、海苔Ａ一枚分の検出データの展開データマップを示す。
・前述したよう表用カメラ４（又は裏用カメラ７）は、４０９６ｂｉｔのデジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。
・海苔Ａの左右横幅寸が１９０ｍｍなので、図示例では、表用カメラ４（裏用カメラ７）のカメラ視野は、余裕をもって２４０ｍｍとした。もって０～２４０ｍｍで、０～４０９６ｂｉｔとなる。因に１画素サイズは７μｍ×７μｍ。
・しかしながら、表用カメラ４（又は裏用カメラ７）の左右横方向の分解能は、前述したように、４０９６ｂｉｔも必要ないので、図示例ではカメラ内部での半分処理により、２０４８ｂｉｔの検出データを使用。
・もって、１ｂｉｔは２４０ｍｍ／２０４８ｂｉｔで、表用カメラ４（又は裏用カメラ７）の横方向の分解能は０．１２ｍｍ。
・そして海苔Ａは、縦の搬送方向Ｃに搬送される（最高６６ｍ／分）。縦方向の分解能は０．２ｍｍに設定。
次に、本発明の検査装置１２に関し、図２の例を説明する。
図２の（１）図は、画素の拡大説明図、（２）図は、海苔Ａ一枚分の検出データの展開データマップを示す。
・前述したよう表用カメラ４（又は裏用カメラ７）は、４０９６ｂｉｔのデジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる。
・海苔Ａの左右横幅寸が１９０ｍｍなので、図示例では、表用カメラ４（裏用カメラ７）のカメラ視野は、余裕をもって２４０ｍｍとした。もって０～２４０ｍｍで、０～４０９６ｂｉｔとなる。因に１画素サイズは７μｍ×７μｍ。
・しかしながら、表用カメラ４（又は裏用カメラ７）の左右横方向の分解能は、前述したように、４０９６ｂｉｔも必要ないので、図示例ではカメラ内部での半分処理により、２０４８ｂｉｔの検出データを使用。
・もって、１ｂｉｔは２４０ｍｍ／２０４８ｂｉｔで、表用カメラ４（又は裏用カメラ７）の横方向の分解能は０．１２ｍｍ。
・そして海苔Ａは、縦の搬送方向Ｃに搬送される（最高６６ｍ／分）。縦方向の分解能は０．２ｍｍに設定。
【0031】
そこで１スキャン毎に、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）について、それぞれ横方向２０４８個の階調値の検出データが、海苔Ａの縦長さ分（２１０ｍｍ）について０．２ｍｍ毎に、表用カメラ４（又は裏用カメラ７）から判定手段５に送出される。
すなわち、縦長さ２１０ｍｍ／０．２ｍｍで、１０５０回送出されるので、計２０４８×１０５０個（画素）の検出データ（スキャンデータ）が送出される。なお図示例では、一画素を０．２ｍｍ２とする。
判断手段５は、検出データについて、選択された一色（３色について適宜切換可能）の各画素の階調値の平均値（例えば２８階調や３０階調）を、その１枚の海苔Ａについての検出階調値とする。
図２の例については、以上のとおり。
すなわち、縦長さ２１０ｍｍ／０．２ｍｍで、１０５０回送出されるので、計２０４８×１０５０個（画素）の検出データ（スキャンデータ）が送出される。なお図示例では、一画素を０．２ｍｍ２とする。
判断手段５は、検出データについて、選択された一色（３色について適宜切換可能）の各画素の階調値の平均値（例えば２８階調や３０階調）を、その１枚の海苔Ａについての検出階調値とする。
図２の例については、以上のとおり。
【0032】
《計算式等について》
次に、本発明の検査装置１２の判定手段５に関し、色落ち度合いの計算式について説明する。
海苔Ａの色落ち度は、下記数式２で算出された複数枚の海苔Ａ毎の個別色落ち度合いＫや、その平均値として把握される。
なお下記の数式２中、Ａ’は、一色の検出階調値であって、海苔Ａ毎の画素についての平均値。Ｂは、判定開始基準側の階調値。Ｃは、判定終了基準側の階調値。
次に、本発明の検査装置１２の判定手段５に関し、色落ち度合いの計算式について説明する。
海苔Ａの色落ち度は、下記数式２で算出された複数枚の海苔Ａ毎の個別色落ち度合いＫや、その平均値として把握される。
なお下記の数式２中、Ａ’は、一色の検出階調値であって、海苔Ａ毎の画素についての平均値。Ｂは、判定開始基準側の階調値。Ｃは、判定終了基準側の階調値。
【0033】
【数2】
【0034】
上述した判定手段５における数式２について、更に詳述する。
・Ａ’は、選択された一色の検出階調値である。すなわち、対象の１枚の海苔Ａについて、表用カメラ４（裏用カメラ７）の検出データであって、選択された一色（例えば赤（Ｒ））について、各画素の階調値（入光量）の平均値である。
・Ｂは、判定開始基準側の階調値（割合開始位置）である。すなわち、例えば２６階調にて設定され、色落ちのない良品海苔Ａとして認められる限界の黒色に相当する。
・Ｃは、判定終了基準側の階調値である。すなわち、例えば８０階調にて設定され、海苔Ａが色落ちする限界、つまり全体的にひどい色落ち状態の海苔Ａに対応する。
・そこで、判定開始基準側の階調値Ｂ（黒色側）～判定終了基準側の階調値Ｃ（色落ち側）迄を目安に、検出階調値Ａ’が、評価，判定される。
・検出階調値Ａ’が、判定開始基準側の階調値Ｂ以下の場合、その海苔Ａの個別色落ち度は、０％となる。検出階調値Ａ’が、判定終了基準側の階調値Ｃ以上の場合、その海苔Ａの色落ち度は、１００％となる。
・検出階調値Ａ’が、判定開始基準側の階調値Ｂと判定終了基準側の階調値Ｃ間の範囲にある場合、その海苔Ａの個別色落ち度合い（％）が算出，把握される。
・Ａ’は、選択された一色の検出階調値である。すなわち、対象の１枚の海苔Ａについて、表用カメラ４（裏用カメラ７）の検出データであって、選択された一色（例えば赤（Ｒ））について、各画素の階調値（入光量）の平均値である。
・Ｂは、判定開始基準側の階調値（割合開始位置）である。すなわち、例えば２６階調にて設定され、色落ちのない良品海苔Ａとして認められる限界の黒色に相当する。
・Ｃは、判定終了基準側の階調値である。すなわち、例えば８０階調にて設定され、海苔Ａが色落ちする限界、つまり全体的にひどい色落ち状態の海苔Ａに対応する。
・そこで、判定開始基準側の階調値Ｂ（黒色側）～判定終了基準側の階調値Ｃ（色落ち側）迄を目安に、検出階調値Ａ’が、評価，判定される。
・検出階調値Ａ’が、判定開始基準側の階調値Ｂ以下の場合、その海苔Ａの個別色落ち度は、０％となる。検出階調値Ａ’が、判定終了基準側の階調値Ｃ以上の場合、その海苔Ａの色落ち度は、１００％となる。
・検出階調値Ａ’が、判定開始基準側の階調値Ｂと判定終了基準側の階調値Ｃ間の範囲にある場合、その海苔Ａの個別色落ち度合い（％）が算出，把握される。
【0035】
さてそこで判定手段５では、検出階調値Ａ’が、例えば２８階調であった場合、上記数式２にて、その１枚の海苔Ａの個別色落ち度合いＫは、約３％と算出，把握される。検出階調値Ａ’が３０階調であった場合、上記式２にて、その１枚の海苔Ａの個別色落ち度Ｋは、約７％と算出，把握される。
判定手段５では、このように算出される数値化された各海苔Ａ毎の個別色落ち度合いＫ（％）を記憶する。
そして、複数枚（例えば３枚）の海苔Ａについての平均値が、対象となった複数枚の海苔Ａの色落ち度合い（％）として把握される。これにより、一枚毎の変動幅が抑えられた値が、色落ち度として把握される。
そして、このように把握され数値化された個別色落ち度合いＫ（％）や、最終的に平均化されたな色落ち度合い（％）は、判定手段５にて画面表示される。
計算式等については、以上のとおり。
判定手段５では、このように算出される数値化された各海苔Ａ毎の個別色落ち度合いＫ（％）を記憶する。
そして、複数枚（例えば３枚）の海苔Ａについての平均値が、対象となった複数枚の海苔Ａの色落ち度合い（％）として把握される。これにより、一枚毎の変動幅が抑えられた値が、色落ち度として把握される。
そして、このように把握され数値化された個別色落ち度合いＫ（％）や、最終的に平均化されたな色落ち度合い（％）は、判定手段５にて画面表示される。
計算式等については、以上のとおり。
【0036】
《異物検査について》
次に、色落ち度合いと異物検査について、図１，図３を参照して説明する。
判定手段５は、表用カメラ４，裏用カメラ７の検出データに基づき、海苔Ａの外表面に付着した異物Ｂの有無も、判定可能である。
そして判定手段５は、異物Ｂの有無の判定時において、海苔Ａの色落ち度合いの判定結果に対応し、マッチした閾値および面積値に設定制御可能である。
次に、色落ち度合いと異物検査について、図１，図３を参照して説明する。
判定手段５は、表用カメラ４，裏用カメラ７の検出データに基づき、海苔Ａの外表面に付着した異物Ｂの有無も、判定可能である。
そして判定手段５は、異物Ｂの有無の判定時において、海苔Ａの色落ち度合いの判定結果に対応し、マッチした閾値および面積値に設定制御可能である。
【0037】
これらについて、更に詳述する。検査装置１２が組み込まれた検査装置１では、前述したように、上側の表用光源３からの照射光を海苔Ａを介し、上側の表用カメラ４が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの表面に付着した表異物Ｂの検出，判定が行われる。
又、下側の裏用光源６からの照射光を海苔Ａを介し、下側の裏用カメラ７が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの裏面に付着した裏異物Ｂの検出，判定が行われる。
そして、このような表用カメラ４，裏用カメラ７の検出データに基づく、異物Ｂの検出，判定に際し、異物Ｂ判定用の閾値および面積値は、海苔Ａの色落ち度合いに対応して設定変更することが、必要である。
色落ちのない黒い状態では、性能一杯まで感度を上げることができるが、色落ちが進行すると、海苔Ａの反射光量が増大し、海苔Ａを異物Ｂと認識し易く誤動作の可能性が増大するので、感度を落とし，下げて，甘くする必要がある。
又、下側の裏用光源６からの照射光を海苔Ａを介し、下側の裏用カメラ７が反射光として受光し、その検出データに基づき、判定手段５にて、海苔Ａの裏面に付着した裏異物Ｂの検出，判定が行われる。
そして、このような表用カメラ４，裏用カメラ７の検出データに基づく、異物Ｂの検出，判定に際し、異物Ｂ判定用の閾値および面積値は、海苔Ａの色落ち度合いに対応して設定変更することが、必要である。
色落ちのない黒い状態では、性能一杯まで感度を上げることができるが、色落ちが進行すると、海苔Ａの反射光量が増大し、海苔Ａを異物Ｂと認識し易く誤動作の可能性が増大するので、感度を落とし，下げて，甘くする必要がある。
【0038】
そこで判定手段５では、前述により把握された色落ち度合いに応じ、異物Ｂ判定用の閾値および面積値を、色落ちのない状態に比し、より大きくする設定変更可能となっている。前述した数値化された色落ち度合い（％）を用いて、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のそれぞれの閾値，面積値を、設定変更可能となっている。
そして、この設定変更は、手動又は自動にて行われる。すなわち、数値化された色落ち度合い（％）の表示を見て手動で切換設定変更するか、又は、数値化された色落ち度合い（％）に応じ、自動切換で設定変更するか、切換可能となっている。
因に従来は、このような設定変更は、数値化された色落ち度合い（％）によらず、作業者の目視による色落ち判断に基づき、行われていた。
異物検査については、以上のとおり。
そして、この設定変更は、手動又は自動にて行われる。すなわち、数値化された色落ち度合い（％）の表示を見て手動で切換設定変更するか、又は、数値化された色落ち度合い（％）に応じ、自動切換で設定変更するか、切換可能となっている。
因に従来は、このような設定変更は、数値化された色落ち度合い（％）によらず、作業者の目視による色落ち判断に基づき、行われていた。
異物検査については、以上のとおり。
【0039】
【0040】
（２）搬送される海苔Ａは、検査装置１２の表用光源３からの照射光が照射され、その反射光が表用カメラ４に受光される。又、裏用光源６からの照射光が照射され、その反射光が裏用カメラ７に受光される（図１を参照）。
【0041】
（３）表用光源３や裏用光源６は、少なくとも赤，緑，青の３波長を有する白色光ＬＥＤよりなる。表用カメラ４や裏用カメラ７は、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の撮像素子を搭載した、デジタルカラー・ラインスキャンカメラよりなる（図１を参照）。
【0042】
（４）検査装置１２の判定手段５は、表用カメラ４又は裏用カメラ７のいずれかの検出データを、判定に使用する。そしてその検出データについて、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のうちいずれか選択した一色の数値を、判定に使用する（図２を参照）。
【0043】
（５）もって、検査装置１２の判定手段５は、海苔Ａの色落ち度合いを判定する。そして海苔Ａは、色落ち度合いに応じ例えば等級品質評価され、色落ちのひどいものは出荷停止される（図４を参照）。
【0044】
（６）判定手段５の代表的判定方式は、次のとおり。すなわち、表用カメラ４又は裏用カメラ７の検出階調値と、予め設定された判定開始基準側の階調値（黒色側）および判定終了基準側の階調値（色落ち側）とを、目安として行われる。
そして、検出階調値の判定開始基準側の階調値からの離隔度にて、色落ち度合いが判定される。検出階調値は、海苔について、選択された一色の平均値とされる。
そして、検出階調値の判定開始基準側の階調値からの離隔度にて、色落ち度合いが判定される。検出階調値は、海苔について、選択された一色の平均値とされる。
【0045】
（７）もって、例えば前記数式１や数式２にて、複数枚の各海苔Ａについて、個別色落ち度合いＫが算出，把握される。そして、複数枚分を平均することにより、平均値としての色落ち度合いが算出，把握される。
【0046】
（８）さてそこで、本発明の検査装置１２によると、次の第１，第２，第３のようになる。
第１に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、海苔Ａの生産工程中の検査工程において、検査の一環として実施される。
第２に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、表用光源３，裏用光源６、表用カメラ４，裏用カメラ７、判定手段５等により、安定的，高精度，客観的に実施される。
第３に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、既存の異物検査用の検査装置１を活用することにより、簡単容易に実施される。
第４に、異物Ｂの検査も高精度化される（図３を参照）。すなわち、表用カメラ４や裏用カメラ７がカラーカメラよりなるので、その分、検査が高精度化される。又、色落ち度合いに対応すべく閾値や面積値が設定されるので、この面からも検査が高精度化される。
作用等については以上のとおり。
第１に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、海苔Ａの生産工程中の検査工程において、検査の一環として実施される。
第２に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、表用光源３，裏用光源６、表用カメラ４，裏用カメラ７、判定手段５等により、安定的，高精度，客観的に実施される。
第３に、海苔Ａの色落ち度合いの検査が、既存の異物検査用の検査装置１を活用することにより、簡単容易に実施される。
第４に、異物Ｂの検査も高精度化される（図３を参照）。すなわち、表用カメラ４や裏用カメラ７がカラーカメラよりなるので、その分、検査が高精度化される。又、色落ち度合いに対応すべく閾値や面積値が設定されるので、この面からも検査が高精度化される。
作用等については以上のとおり。
【符号の説明】
【0047】
Ａ 海苔
Ｂ 異物
Ｃ 搬送方向
１ 検査装置（一般例）
２ コンベア
３ 表用光源
４ 表用カメラ
５ 判定手段
６ 裏用光源
７ 裏用カメラ
８ 中用光源
９ 中用カメラ
１０ 形状用光源
１１ 形状用カメラ
１２ 検査装置（本発明）
Ｂ 異物
Ｃ 搬送方向
１ 検査装置（一般例）
２ コンベア
３ 表用光源
４ 表用カメラ
５ 判定手段
６ 裏用光源
７ 裏用カメラ
８ 中用光源
９ 中用カメラ
１０ 形状用光源
１１ 形状用カメラ
１２ 検査装置（本発明）
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
