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(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】2024-11-20
(45)【発行日】2024-11-28
(54)【発明の名称】検査システム、検査方法及び検査システムの製造方法
(51)【国際特許分類】
G01N 21/3563 20140101AFI20241121BHJP
G01N 21/359 20140101ALI20241121BHJP
【ＦＩ】
G01N21/3563
G01N21/359
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2020184000
(22)【出願日】2020-11-02
(65)【公開番号】P2022073798
(43)【公開日】2022-05-17
【審査請求日】2023-09-27
(73)【特許権者】
【識別番号】000002897
【氏名又は名称】大日本印刷株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100091487
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 行孝
(74)【代理人】
【識別番号】100105153
【弁理士】
【氏名又は名称】朝倉 悟
(74)【代理人】
【識別番号】100127465
【弁理士】
【氏名又は名称】堀田 幸裕
(74)【代理人】
【識別番号】100158964
【弁理士】
【氏名又は名称】岡村 和郎
(72)【発明者】
【氏名】北村 明子
(72)【発明者】
【氏名】山本 学
(72)【発明者】
【氏名】北村 満
(72)【発明者】
【氏名】上羽 陽介
(72)【発明者】
【氏名】小池 秀明
(72)【発明者】
【氏名】北島 一輝
(72)【発明者】
【氏名】川崎 啓史
(72)【発明者】
【氏名】山本 星子
【審査官】田中 洋介
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－０８６４１２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０４５２４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１５－５２０３９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－１４１０６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０６７２７５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－３３１３８６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ ２１／００－２１／９５８
Ｇ０１Ｊ ３／００－３／５２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査システムであって、
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
複数のパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式が記憶された記憶部と、前記標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度と前記雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備え、
前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、
前記記憶部は、標準温度におけるパラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の関係を表すサブ標準回帰式を記憶しており、
前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成であると判定された場合、前記解析部は、前記サブ標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出し、
前記判定部は、前記サブ類似度と前記雰囲気温度に対応するサブ閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する、検査システム。
【請求項2】
樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査システムであって、
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式が記憶された記憶部と、前記複数の回帰式の中から前記雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備え、
前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、
前記記憶部は、パラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数のサブ回帰式を記憶しており、
前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成と判定された場合、前記解析部は、前記複数のサブ回帰式の中から前記雰囲気温度に対応するサブ回帰式を選択し、選択した前記サブ回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出し、
前記判定部は、前記サブ類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する、検査システム。
【請求項3】
前記照射装置及び／又は前記検出装置を冷却する冷却部を備える、請求項１又は２に記載の検査システム。
【請求項4】
前記処理装置は、８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長範囲内において、前記樹脂層のパラメータ値を６９個以上含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検査システム。
【請求項5】
前記照射装置は、前記照射光を拡散させる拡散部をさらに含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の検査システム。
【請求項6】
前記検出装置は、近赤外分光器を含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検査システム。
【請求項7】
前記検出装置は、近赤外ハイパースペクトルカメラを含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検査システム。
【請求項8】
樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査方法であって、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
標準温度におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度と雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備え、
前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、
前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成であると判定された場合、前記解析工程は、標準温度におけるパラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の関係を表すサブ標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出する工程を含み、
前記判定工程は、前記サブ類似度と前記雰囲気温度に対応するサブ閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する工程を含む、検査方法。
【請求項9】
樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査方法であって、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式の中から、雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備え、
前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、
前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成と判定された場合、前記解析工程は、パラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数のサブ回帰式の中から、前記雰囲気温度に対応するサブ回帰式を選択し、選択した前記サブ回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出する工程を含み、
前記判定工程は、前記サブ類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する工程を含む、検査方法。
【請求項10】
前記第１処理工程は、８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長範囲内において、前記樹脂層のパラメータ値を６９個以上算出する、請求項８又は９に記載の検査方法。
【請求項11】
前記第１照射工程は、前記照射光を拡散させることを含む、請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項12】
前記第１検出工程は、近赤外分光器を用いて前記スペクトルを取得する、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項13】
前記第１検出工程は、近赤外ハイパースペクトルカメラを用いて前記スペクトルを取得する、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示の実施形態は、検査システム、検査方法及び検査システムの製造方法に関する。
【背景技術】
【0002】
対象物を非破壊で検査するシステム及び方法が提案されている。例えば特許文献１は、光を樹脂に照射することによって得られた反射スペクトルに基づいて、樹脂の組成を検査する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－８６４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
雰囲気温度に応じてスペクトルが変化することがある。
【0005】
本開示の実施形態は、雰囲気温度の影響を考慮して対象物の組成を判定することができる検査システム、検査方法及び検査システムの製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一実施形態は、樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査システムであって、
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
複数のパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式が記憶された記憶部と、前記標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度と前記雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
複数のパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式が記憶された記憶部と、前記標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度と前記雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
【0007】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、前記記憶部は、標準温度におけるパラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の関係を表すサブ標準回帰式を記憶しており、前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成であると判定された場合、前記解析部は、前記サブ標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出し、前記判定部は、前記サブ類似度と前記雰囲気温度に対応するサブ閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定してもよい。
【0008】
本開示の一実施形態は、樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査システムであって、
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式が記憶された記憶部と、前記複数の回帰式の中から前記雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
雰囲気温度をモニタする温度モニタと、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式が記憶された記憶部と、前記複数の回帰式の中から前記雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
【0009】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、前記記憶部は、パラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数のサブ回帰式を記憶しており、前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成と判定された場合、前記解析部は、前記複数のサブ回帰式の中から前記雰囲気温度に対応するサブ回帰式を選択し、選択した前記サブ回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出し、前記判定部は、前記サブ類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定してもよい。
【0010】
本開示の一実施形態による検査システムは、前記照射装置及び／又は前記検出装置を冷却する冷却部を備えていてもよい。
【0011】
本開示の一実施形態は、樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査システムであって、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
前記照射装置及び／又は前記検出装置を冷却する冷却部と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す回帰式が記憶された記憶部と、前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する検出装置と、
前記照射装置及び／又は前記検出装置を冷却する冷却部と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する生成装置と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する処理装置と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す回帰式が記憶された記憶部と、前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析部と、前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。
【0012】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記処理装置は、８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長範囲内において、前記樹脂層のパラメータ値を６９個以上含んでいてもよい。
【0013】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記照射装置は、前記照射光を拡散させる拡散部をさらに含んでいてもよい。
【0014】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記検出装置は、近赤外分光器を含んでいてもよい。
【0015】
本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記検出装置は、近赤外ハイパースペクトルカメラを含んでいてもよい。
【0016】
本開示の一実施形態は、樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査方法であって、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
標準温度におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度と雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備える、検査方法である。
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記樹脂シートを透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
標準温度におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度と雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備える、検査方法である。
【0017】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成であると判定された場合、前記解析工程は、標準温度におけるパラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の関係を表すサブ標準回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出する工程を含み、前記判定工程は、前記サブ類似度と前記雰囲気温度に対応するサブ閾値との比較に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する工程を含んでいてもよい。
【0018】
本開示の一実施形態は、樹脂シートの樹脂層の組成を判定する検査方法であって、
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記対象物を透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式の中から、雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備える、検査方法である。
前記樹脂シートに照射光として近赤外線を照射する第１照射工程と、
前記樹脂シートによって反射された光又は前記対象物を透過した光の強度を検出する第１検出工程と、
複数の波長点における前記強度に関する情報を含むスペクトルを生成する第１生成工程と、
複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数のパラメータ値として算出する第１処理工程と、
パラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数の回帰式の中から、雰囲気温度に対応する回帰式を選択し、選択した前記回帰式を前記複数のパラメータ値に適用して類似度を算出する解析工程と、
前記類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第１の候補組成又は前記第２の候補組成のいずれであるかを判定する判定工程と、を備える、検査方法である。
【0019】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第２の候補組成は、第２１の候補組成及び第２２の候補組成に対応しており、前記樹脂層の組成が前記第２の候補組成と判定された場合、前記解析工程は、パラメータ値と前記第２１の候補組成及び前記第２２の候補組成との間の、複数の温度における関係を表す複数のサブ回帰式の中から、前記雰囲気温度に対応するサブ回帰式を選択し、選択した前記サブ回帰式を前記複数のパラメータ値に適用してサブ類似度を算出する工程を含み、前記判定工程は、前記サブ類似度に基づいて、前記樹脂層の組成が前記第２１の候補組成又は前記第２２の候補組成のいずれであるかを判定する工程を含んでいてもよい。
【0020】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第１処理工程は、８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長範囲内において、前記樹脂層のパラメータ値を６９個以上算出してもよい。
【0021】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第１照射工程は、前記照射光を拡散させることを含んでいてもよい。
【0022】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第１検出工程は、近赤外分光器を用いて前記スペクトルを取得してもよい。
【0023】
本開示の一実施形態による検査方法において、前記第１検出工程は、近赤外ハイパースペクトルカメラを用いて前記スペクトルを取得してもよい。
【0024】
本開示の一実施形態は、検査システムの製造方法であって、
標準温度を含む複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
前記標準温度における前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、標準温度において成立する関係を表す標準回帰式を作成する回帰式作成工程と、
前記標準温度以外の温度における前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値に前記標準回帰式を適用することによって算出される類似度に基づいて、前記第１の候補組成と前記第２の候補組成とを区別する閾値を温度ごとに算出する閾値作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
標準温度を含む複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
前記標準温度における前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、標準温度において成立する関係を表す標準回帰式を作成する回帰式作成工程と、
前記標準温度以外の温度における前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値に前記標準回帰式を適用することによって算出される類似度に基づいて、前記第１の候補組成と前記第２の候補組成とを区別する閾値を温度ごとに算出する閾値作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
【0025】
本開示の一実施形態は、検査システムの製造方法であって、
標準温度を含む複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて温度ごとに解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す回帰式を温度ごとに作成する回帰式作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
標準温度を含む複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて温度ごとに解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の関係を表す回帰式を温度ごとに作成する回帰式作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
【0026】
本開示の一実施形態は、検査システムの製造方法であって、
複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
温度ごとの前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度のいずれにおいても成立する関係を表す汎用回帰式を作成する回帰式作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
複数の温度において、第１の候補組成を含む第１の標準試料及び第２の候補組成を含む第２の標準試料のそれぞれに照射光として近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
複数の温度において前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料によって反射された光又は前記第１の標準試料及び前記第２の標準試料を透過した光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記光の強度に関する情報を含む、第１の標準スペクトル及び第２の標準スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
前記標準スペクトルの複数の波長点における前記光の強度の値、又は、前記標準スペクトルの各々に、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施すことによって複数の波長点において得られる値を、各波長点に対応する複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値として温度ごとにそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
温度ごとの前記複数の第１の標準パラメータ値及び前記複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度のいずれにおいても成立する関係を表す汎用回帰式を作成する回帰式作成工程と、を備える、検査システムの製造方法である。
【発明の効果】
【0027】
本開示の一実施形態によれば、雰囲気温度の影響を考慮して対象物の組成を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0028】
【図1】一実施形態に係る樹脂シートを示す断面図である。
【図2】一実施形態に係る検査システムを示すブロック図である。
【図3】一実施形態に係る検査システムの照射装置及び検出装置を模式的に示す図である。
【図4】照射装置及び検出装置を収容するケースの一例を示す斜視図である。
【図5】検査システムの一使用例を示す図である。
【図6】標準反射スペクトルの一例を示す図である。
【図7】多変量解析手法を用いた解析の結果を示す図である。
【図8】第１温度において第１の標準試料及び第２の標準試料のパラメータに標準回帰式を適用した結果を示す図である。
【図9】第２温度において第１の標準試料及び第２の標準試料のパラメータに標準回帰式を適用した結果を示す図である。
【図10】第３温度において第１の標準試料及び第２の標準試料のパラメータに標準回帰式を適用した結果を示す図である。
【図11】第４温度において第１の標準試料及び第２の標準試料のパラメータに標準回帰式を適用した結果を示す図である。
【図12】第１温度～第４温度における閾値の算出結果を示す図である。
【図13】標準回帰式及び第１閾値～第４閾値を用いてサンプルの組成を判定した結果を示す図である。
【図14】校正スペクトルの一例を示す図である。
【図15】校正試料に光を照射する工程の一例を示す図である。
【図16】一実施形態に係る検査システムを示すブロック図である。
【図17】一実施形態に係る検査システムを示すブロック図である。
【図18】汎用回帰式の算出結果を示す図である。
【図19】汎用回帰式及び汎用閾値を用いてサンプルの組成を判定した結果を示す図である。
【図20】検査工程の一例を示すフローチャートである。
【図21】対象反射スペクトルの一例を示す図である。
【図22】平均化スペクトルの一例を示す図である。
【図23】対象反射スペクトルと平均化スペクトルの差の一例を示す図である。
【図24】第１の対象物の測定結果を示す図である。
【図25】第２の対象物の測定結果を示す図である。
【図26】第３の対象物の測定結果を示す図である。
【図27】第４の対象物の測定結果を示す図である。
【図28】第５の対象物の測定結果を示す図である。
【図29】第６の対象物の測定結果を示す図である。
【図30】サンプルの組成を判定した結果の一例を示す図である。
【図31】一実施形態に係る検査システムを示すブロック図である。
【図32】校正工程の一例を示すフローチャートである。
【図33】第１の校正試料の測定結果を示す図である。
【図34】第１の校正試料の測定結果を示す図である。
【図35】第２の校正試料の測定結果を示す図である。
【図36】第２の校正試料の測定結果を示す図である。
【図37】サンプルの組成を判定した結果の一例を示す図である。
【図38】サンプルの組成を判定した結果の一例を示す図である。
【図39】サンプルの組成を判定した結果の一例を示す図である。
【図40】ケースの一例を示す斜視図である。
【図41】ケースの一例を示す斜視図である。
【図42】ケースの一例を示す斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【0029】
本開示の実施形態に係る対象物及び検査システムの構成について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は本開示の実施形態の一例であって、本開示はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。本明細書において、「基材」や「シート」など用語は、呼称の違いのみに基づいて、互いから区別されるものではない。例えば、「基材」は、シートやフィルムと呼ばれ得るような部材も含む概念である。
【0030】
本明細書において用いる、形状や幾何学的条件並びにそれらの程度を特定する、例えば、「平行」や「直交」等の用語や長さや角度の値等については、厳密な意味に縛られることなく、同様の機能を期待し得る程度の範囲を含めて解釈する。
【0031】
本明細書において、あるパラメータに関して複数の上限値の候補及び複数の下限値の候補が挙げられている場合、そのパラメータの数値範囲は、任意の１つの上限値の候補と任意の１つの下限値の候補とを組み合わせることによって構成されてもよい。例えば、「パラメータＢは、例えばＡ１以上であり、Ａ２以上であってもよく、Ａ３以上であってもよい。パラメータＢは、例えばＡ４以下であり、Ａ５以下であってもよく、Ａ６以下であってもよい。」と記載されている場合を考える。この場合、パラメータＢの数値範囲は、Ａ１以上Ａ４以下であってもよく、Ａ１以上Ａ５以下であってもよく、Ａ１以上Ａ６以下であってもよく、Ａ２以上Ａ４以下であってもよく、Ａ２以上Ａ５以下であってもよく、Ａ２以上Ａ６以下であってもよく、Ａ３以上Ａ４以下であってもよく、Ａ３以上Ａ５以下であってもよく、Ａ３以上Ａ６以下であってもよい。
【0032】
本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。
【0033】
（第１の実施の形態）
図１は、対象物１０の一例を示す図である。対象物１０は、例えば樹脂シートである。樹脂シートは、床材などの建材の化粧シート、農業用シート、半導体素子の封止シート、包装用シートなど、様々な用途で用いられる。
図１は、対象物１０の一例を示す図である。対象物１０は、例えば樹脂シートである。樹脂シートは、床材などの建材の化粧シート、農業用シート、半導体素子の封止シート、包装用シートなど、様々な用途で用いられる。
【0034】
対象物１０は、基材シート１１と、基材シート１１に積層された樹脂層１２と、を備える。樹脂層１２は、基材シート１１の面の全域に設けられていてもよく、若しくは、模様を呈するように基材シート１１の面に部分的に設けられていてもよい。以下の説明において、樹脂層１２側に位置する対象物１０の面を第１面１０ｘと称し、基材シート１１側に位置する対象物１０の面を第２面１０ｙと称する。
【0035】
基材シート１１は、例えば紙、合成樹脂などを含む。より具体的には、基材シート１１は、セルロース樹脂を含んでいてもよく、ポリプロピレンなどのオレフィン系合成樹脂を含んでいてもよい。基材シート１１の坪量は、例えば５０ｇ／ｍ２以上である。基材シート１１の坪量は、例えば３００ｇ／ｍ２以下であり、１２０ｇ／ｍ２以下であってもよい。
【0036】
樹脂層１２は、樹脂材料を含む。樹脂層１２に含まれる樹脂材料は、特に限定されないが、例えば高分子樹脂である。高分子樹脂の例としては、ポリエチレン系樹脂、ポリ塩化ビニル樹脂（ＰＶＣ）、ポリビニルアルコール樹脂（ＰＶＡ）、ポリプロピレン、ポリスチレン、ポリ酢酸ビニル、アクリル樹脂、ポリエチレンテレフタレート、ポリエステル、ポリアミド、ポリカーボネート、ポリウレタン、ポリイミドなどを挙げることができる。
ポリエチレン系樹脂の例としては、ポリエチレンの他、エチレン・酢酸ビニル共重合樹脂（ＥＶＡ）、エチレン－αオレフィン共重合体などの、エチレンとエチレン以外の成分とをモノマーとするエチレン共重合体などを挙げることができる。また、樹脂層１２は、ゴムを含んでいてもよい。ゴムの例としては、イソプレンゴム、ブタジエンゴム、アクリロニトリル－ブタジエン共重合ゴム、スチレン－ブタジエン共重合ゴムなどを挙げることができる。樹脂層１２の厚みは、例えば４０μｍ以上である。樹脂層１２の厚みは、７００μｍ以下であってもよい。
後述するように、樹脂層１２は、樹脂材料に加えて、発泡剤又は発泡助剤を含んでいてもよい。この場合、発泡前の樹脂層１２の厚みは、例えば４０μｍ以上１００μｍ以下である。発泡後の樹脂層１２の厚みは、例えば３００μｍ以上７００μｍ以下である。
ポリエチレン系樹脂の例としては、ポリエチレンの他、エチレン・酢酸ビニル共重合樹脂（ＥＶＡ）、エチレン－αオレフィン共重合体などの、エチレンとエチレン以外の成分とをモノマーとするエチレン共重合体などを挙げることができる。また、樹脂層１２は、ゴムを含んでいてもよい。ゴムの例としては、イソプレンゴム、ブタジエンゴム、アクリロニトリル－ブタジエン共重合ゴム、スチレン－ブタジエン共重合ゴムなどを挙げることができる。樹脂層１２の厚みは、例えば４０μｍ以上である。樹脂層１２の厚みは、７００μｍ以下であってもよい。
後述するように、樹脂層１２は、樹脂材料に加えて、発泡剤又は発泡助剤を含んでいてもよい。この場合、発泡前の樹脂層１２の厚みは、例えば４０μｍ以上１００μｍ以下である。発泡後の樹脂層１２の厚みは、例えば３００μｍ以上７００μｍ以下である。
【0037】
樹脂層１２は、顔料などの着色材を更に含んでいてもよい。顔料は、無機顔料であってもよく、有機顔料であってもよい。無機顔料の例としては、酸化チタン、亜鉛華、カーボンブラック、黒色酸化鉄、黄色酸化鉄、黄鉛、モリブデートオレンジ、カドミウムイエロー、ニッケルチタンイエロー、クロムチタンイエロー、酸化鉄（弁柄）、カドミウムレッド、群青、紺青、コバルトブルー、酸化クロム、コバルトグリーン、アルミニウム粉、ブロンズ粉、雲母チタン、硫化亜鉛等が挙げられる。また、有機顔料の例としては、アニリンブラック、ペリレンブラック、アゾ系（アゾレーキ、不溶性アゾ、縮合アゾ）、多環式（イソインドリノン、イソインドリン、キノフタロン、ペリノン、フラバントロン、アントラピリミジン、アントラキノン、キナクリドン、ペリレン、ジケトピロロピロール、ジブロムアンザントロン、ジオキサジン、チオインジゴ、フタロシアニン、インダントロン、ハロゲン化フタロシアニン）等が挙げられる。樹脂層１２における顔料の含有量は、樹脂成分１００質量部に対して、例えば５質量部以上であってもよく、１５質量部以上であってもよい。樹脂層１２における顔料の含有量は、樹脂成分１００質量部に対して、例えば５０質量部以下であってもよく、３０質量部以下であってもよい。
【0038】
樹脂層１２は、フィラーを含んでいてもよい。これにより、樹脂層１２の強度、硬度などを高めることができる。フィラーは、例えば、炭酸カルシウム、水酸化アルミニウム、水酸化マグネシウム、三酸化アンチモン、ホウ酸亜鉛、モリブデン化合物、タルクなどの無機材料を含む。樹脂層１２におけるフィラーの含有量は、樹脂材料１００質量部に対して、例えば０．１質量部以上であってもよく、２０質量部以上であってもよい。樹脂層１２におけるフィラーの含有量は、樹脂材料１００質量部に対して、例えば１００質量部以下であってもよく、７０質量部以下であってもよい。
【0039】
樹脂層１２は、防カビ剤、防虫剤、防腐剤、抗菌剤、消臭剤、重合開始剤、重合禁止剤、増感剤、架橋剤、可塑剤、難燃剤、帯電制御剤、熱安定剤、光安定剤、導電剤、消泡剤、防錆剤、酸化防止剤、発泡剤、発泡助剤、近赤外吸収剤、紫外吸収剤、乳化剤などの添加剤を含んでいてもよい。
【0040】
対象物１０は、樹脂シート以外の物品であってもよい。例えば、対象物１０は、紙、金属、セラミックス、薬剤などを含んでいてもよい。すなわち、後述する検査システム１５及び検査方法の検査対象が、紙、金属、セラミックス、薬剤などであってもよい。
【0041】
本明細書において、対象物１０は、標準試料又はサンプルである。標準試料は、既知の候補組成を含む。サンプルは、未知の候補組成を含む。後述する検査システム１５は、標準試料を検査することによって取得した情報に基づいて、サンプルに含まれる候補組成を判定する。以下、検査システム１５について説明する。
【0042】
〔検査システム〕
図２は、対象物１０を検査するための検査システム１５を示すブロック図である。検査システム１５は、樹脂層１２の特徴を表すスペクトルを測定する。検査システム１５は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、複数の候補組成のうちのいずれであるかを、スペクトルに基づいて判定できる。例えば、検査システム１５は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定できる。複数の候補組成に関する情報は、予め検査システム１５に記憶されている。
図２は、対象物１０を検査するための検査システム１５を示すブロック図である。検査システム１５は、樹脂層１２の特徴を表すスペクトルを測定する。検査システム１５は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、複数の候補組成のうちのいずれであるかを、スペクトルに基づいて判定できる。例えば、検査システム１５は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定できる。複数の候補組成に関する情報は、予め検査システム１５に記憶されている。
【0043】
候補組成は、樹脂層１２に主成分として含まれている樹脂材料を表していてもよく、樹脂層１２に副成分として含まれている樹脂材料を表していてもよい。主成分とは、最も高い含有率を有する樹脂層１２中の樹脂材料である。副成分とは、主成分に比べて低い含有率を有する樹脂層１２中の樹脂材料である。候補組成は、樹脂層１２に添加されている添加剤の種類を表していてもよく、樹脂層１２に添加剤が含まれているか否かを表していてもよい。
【0044】
検査システム１５は、照射装置２１、温度モニタ２３、検出装置２４、生成装置２５、処理装置２７及び判定装置２８を備える。照射装置２１及び検出装置２４は、後述する分光モジュール２０を構成する。分光モジュール２０は、後述するケース４０に収容される。生成装置２５、処理装置２７及び判定装置２８の一部又は全部は、分光モジュール２０に含まれていてもよく、分光モジュール２０以外の構成要素に含まれていてもよい。例えば、生成装置２５、処理装置２７及び判定装置２８の一部又は全部は、分光モジュール２０と通信可能なコンピュータによって実現されてもよい。
【0045】
〔照射装置〕
照射装置２１は、対象物１０に近赤外線などの光を照射する。対象物１０に照射される光を、照射光とも称する。照射装置２１は、照射部２１１を含む。照射部２１１は、対象物１０の第１面１０ｘに光を照射する。光の波長は、例えば８００ｎｍ以上であり、９００ｎｍ以上であってもよい。光の波長は、例えば２５００ｎｍ以下であり、２０００ｎｍ以下であってもよく、１７００ｎｍ以下であってもよい。
照射装置２１は、対象物１０に近赤外線などの光を照射する。対象物１０に照射される光を、照射光とも称する。照射装置２１は、照射部２１１を含む。照射部２１１は、対象物１０の第１面１０ｘに光を照射する。光の波長は、例えば８００ｎｍ以上であり、９００ｎｍ以上であってもよい。光の波長は、例えば２５００ｎｍ以下であり、２０００ｎｍ以下であってもよく、１７００ｎｍ以下であってもよい。
【0046】
図３は、照射装置２１及び検出装置２４を模式的に示す図である。照射装置２１は、拡散部２１２を含んでいてもよい。拡散部２１２は、照射部２１１から放射された光を拡散させる。これにより、様々な方向から光Ｌ１を対象物１０に照射できる。このため、検査システム１５は、拡散反射スペクトルを得ることができる。拡散部２１２は、例えば、照射部２１１と対象物１０との間に配置される拡散板である。
【0047】
〔検出装置〕
検出装置２４は、対象物１０によって反射された光Ｌ２を受光する。検出装置２４は、光Ｌ２の強度を検出できる。以下の説明において、対象物１０によって反射された光のことを、反射光Ｌ２とも称する。
検出装置２４は、対象物１０によって反射された光Ｌ２を受光する。検出装置２４は、光Ｌ２の強度を検出できる。以下の説明において、対象物１０によって反射された光のことを、反射光Ｌ２とも称する。
【0048】
検出装置２４は、複数の波長点において反射光Ｌ２を検出する検出部２４１を含む。波長点の数は、検出部２４１の分解能に応じて定まる。例えば、検出部２４１が９００ｎｍ以上１８００ｎｍ以下の範囲内において、３ｎｍの分解能で反射光Ｌ２の強度を検出する場合、波長点の数は３０１である。検出部２４１としては、近赤外分光器、近赤外ハイパースペクトルカメラなどを用いることができる。
【0049】
検出部２４１は、対象物１０によって正反射された反射光Ｌ２を検出する。検出部２４１は、対象物１０によって正反射された反射光Ｌ２に加えて、対象物１０によって拡散反射された反射光Ｌ２を検出してもよい。これにより、樹脂材料に関する情報をより多く得ることができる。このため、樹脂層１２の組成の判定の精度を向上させることができる。図３において、符号Ｈ１は、検出部２４１と対象物１０との距離を表し、符号Ｗ１は、検出部２４１の幅を表す。距離Ｈ１及び幅Ｗ１は、対象物１０によって拡散反射された反射光Ｌ２が検出部２４１に入射するよう適切に定められている。
【0050】
〔温度モニタ〕
温度モニタ２３は、検査システム１５の雰囲気温度をモニタする。温度モニタ２３は、分光モジュール２０に含まれていてもよい。例えば、分光モジュール２０が、基板と、基板に搭載された温度モニタ２３と、を含んでいてもよい。この場合、温度モニタ２３は、例えば温度センサＩＣである。温度センサＩＣは、分光モジュール２０の内部の温度をモニタする。温度モニタ２３は、後述するケース４０に収容されていてもよい。温度モニタ２３は、分光モジュール２０及びケース４０から分離された構造を有していてもよい。例えば、ケース４０が配置される部屋に設置されている温度計が温度モニタ２３として用いられてもよい。温度モニタ２３は、雰囲気温度に関する情報を判定装置２８に伝える。
温度モニタ２３は、検査システム１５の雰囲気温度をモニタする。温度モニタ２３は、分光モジュール２０に含まれていてもよい。例えば、分光モジュール２０が、基板と、基板に搭載された温度モニタ２３と、を含んでいてもよい。この場合、温度モニタ２３は、例えば温度センサＩＣである。温度センサＩＣは、分光モジュール２０の内部の温度をモニタする。温度モニタ２３は、後述するケース４０に収容されていてもよい。温度モニタ２３は、分光モジュール２０及びケース４０から分離された構造を有していてもよい。例えば、ケース４０が配置される部屋に設置されている温度計が温度モニタ２３として用いられてもよい。温度モニタ２３は、雰囲気温度に関する情報を判定装置２８に伝える。
【0051】
判定装置２８は、２つ以上の温度モニタ２３からの情報を取得してもよい。例えば、判定装置２８は、分光モジュール２０の内部に位置する温度モニタ２３からの情報、及び、ケース４０の外部に位置する温度モニタ２３からの情報を取得してもよい。
判定装置２８は、２つ以上の情報のうちの１つを雰囲気温度として用いてもよい。例えば、スペクトルの変化の原因が、主に分光モジュール２０の温度変化に起因する場合、判定装置２８は、分光モジュール２０の内部に位置する温度モニタ２３からの情報を雰囲気温度として用いてもよい。例えば、スペクトルの変化の原因が、主に対象物１０の温度変化に起因する場合、判定装置２８は、ケース４０の外部に位置する温度モニタ２３からの情報を雰囲気温度として用いてもよい。
判定装置２８は、２つ以上の情報を処理した結果を雰囲気温度として用いてもよい。例えば、判定装置２８は、分光モジュール２０の内部に位置する温度モニタ２３による測定結果と、ケース４０の外部に位置する温度モニタ２３による測定結果の平均値を、雰囲気温度として用いてもよい。
判定装置２８は、２つ以上の情報のうちの１つを雰囲気温度として用いてもよい。例えば、スペクトルの変化の原因が、主に分光モジュール２０の温度変化に起因する場合、判定装置２８は、分光モジュール２０の内部に位置する温度モニタ２３からの情報を雰囲気温度として用いてもよい。例えば、スペクトルの変化の原因が、主に対象物１０の温度変化に起因する場合、判定装置２８は、ケース４０の外部に位置する温度モニタ２３からの情報を雰囲気温度として用いてもよい。
判定装置２８は、２つ以上の情報を処理した結果を雰囲気温度として用いてもよい。例えば、判定装置２８は、分光モジュール２０の内部に位置する温度モニタ２３による測定結果と、ケース４０の外部に位置する温度モニタ２３による測定結果の平均値を、雰囲気温度として用いてもよい。
【0052】
〔生成装置〕
生成装置２５は、第１生成部２５１及び第２生成部２５２を含む。第１生成部２５１は、複数の波長点における反射光Ｌ２の強度に関する情報を含むスペクトルを生成する。以下の説明において、対象物１０によって反射された反射光Ｌ２の強度に関する情報を含むスペクトルのことを、対象反射スペクトルとも称する。対象物１０が標準試料である場合の対象反射スペクトルを、標準反射スペクトルとも称する。対象物がサンプルである場合の対象反射スペクトルを、サンプル反射スペクトルとも称する。
生成装置２５は、第１生成部２５１及び第２生成部２５２を含む。第１生成部２５１は、複数の波長点における反射光Ｌ２の強度に関する情報を含むスペクトルを生成する。以下の説明において、対象物１０によって反射された反射光Ｌ２の強度に関する情報を含むスペクトルのことを、対象反射スペクトルとも称する。対象物１０が標準試料である場合の対象反射スペクトルを、標準反射スペクトルとも称する。対象物がサンプルである場合の対象反射スペクトルを、サンプル反射スペクトルとも称する。
【0053】
本明細書において、「スペクトル」は、波長点に対応するデータのグループを意味する。データのグループを図示すると、後述する図６に示すようなグラフが生成される。データは、波長点における反射光Ｌ２の強度に関する情報を含む。データは、反射光Ｌ２の強度そのものであってもよい。データは、波長点における反射光Ｌ２の強度に何らかの処理を施すことによって算出されたものであってもよい。例えば、データは、吸光度であってもよい。吸光度とは、対象物１０が光を吸収する程度を表す無次元量である。吸光度Ａｂｓは、例えば以下の式により算出される。
Ａｂｓ＝－ｌｏｇ１０（Ｉｔａｒ／Ｉｒｅｆ）
Ｉｔａｒは、対象物１０によって反射された光の強度である。Ｉｒｅｆは、校正試料によって反射された光の強度である。校正試料は、例えば標準反射板である。標準反射板は、標準白色板、白色板などとも称される。
Ａｂｓ＝－ｌｏｇ１０（Ｉｔａｒ／Ｉｒｅｆ）
Ｉｔａｒは、対象物１０によって反射された光の強度である。Ｉｒｅｆは、校正試料によって反射された光の強度である。校正試料は、例えば標準反射板である。標準反射板は、標準白色板、白色板などとも称される。
【0054】
第２生成部２５２は、複数の波長点における、校正試料によって反射された光の強度に関する情報を含むスペクトルを生成する。以下の説明において、校正試料によって反射された光の強度に関する情報を含むスペクトルのことを、校正スペクトルとも称する。第１生成部２５１は、上述の式で表されているように、校正スペクトルを基準として用いることにより対象反射スペクトルを生成してもよい。
【0055】
〔処理装置〕
処理装置２７は、第１処理部２７１を含む。第１処理部２７１は、生成装置２５によって生成された対象反射スペクトルに所定の処理を施す。以下の説明において、反射スペクトルに所定の処理を施すことにより複数の波長点において得られた値のことを、パラメータ値と称する。なお、「対象反射スペクトルに処理を施す」とは、対象反射スペクトルそのものに処理を施す場合だけでなく、上述の吸光度のスペクトルなど、対象反射スペクトルと同等の情報を含むスペクトルに対して処理を施す場合も含む概念である。
処理装置２７は、第１処理部２７１を含む。第１処理部２７１は、生成装置２５によって生成された対象反射スペクトルに所定の処理を施す。以下の説明において、反射スペクトルに所定の処理を施すことにより複数の波長点において得られた値のことを、パラメータ値と称する。なお、「対象反射スペクトルに処理を施す」とは、対象反射スペクトルそのものに処理を施す場合だけでなく、上述の吸光度のスペクトルなど、対象反射スペクトルと同等の情報を含むスペクトルに対して処理を施す場合も含む概念である。
【0056】
処理装置２７は、例えば、対象反射スペクトルに、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む処理を施す。これにより、複数の波長点に対応する複数のパラメータ値が算出される。
【0057】
平均化処理を説明する。まず、状態を判定しようとする対象物１０の第１面１０ｘ側の複数の領域に対して、それぞれ照射装置２１により照射光を照射する。これにより、それぞれの領域において対象反射スペクトルを取得する。続いて、処理装置２７において、複数の対象反射スペクトルの値を、波長点ごとに足し合わせる。続いて、足し合わせられた値を、対象反射スペクトルの数で割る。これにより、平均化処理が施されたパラメータ値が算出される。照射光を照射する領域の数は、特に限定されないが、例えば３箇所以上である。平均化処理を行うことにより、対象物１０の表面に凹凸があったり、表面の状態が均一でなかったりする場合であっても、より精度よく樹脂層１２の組成を判定できる。
【0058】
平滑化とは、ある波長点における対象反射スペクトルの値が他の波長点における対象反射スペクトルの値と乖離している場合に、乖離している値を除去したり、他の値に近づけたりする処理である。これにより、全体的に突出の少ない対象反射スペクトルを得ることができる。
【0059】
散乱補正とは、散乱体の対象反射スペクトル測定をする際に、散乱因子を最小二乗法により推定して最適な対象反射スペクトルを得る処理である。
【0060】
ベースライン補正とは、取得した対象反射スペクトルからベースラインを差し引く処理である。
【0061】
ピークシフト補正とは、取得した対象反射スペクトルにおけるピークの位置のずれを補正する処理である。
【0062】
処理装置２７による処理は、以下の目的を有していてもよい。検出装置によって取得した対象反射スペクトルは、反射光の強度の絶対値に関する情報を含むため、照射部２１１の出力、照射部２１１と対象物１０との間の距離、対象物１０と検出部２４１との間の距離などによって変化する。この結果、樹脂層１２の組成の判定がばらついてしまう可能性がある。処理装置２７による処理は、このようなばらつきを低減することを目的としてもよい。ばらつきを低減する処理は、反射光の強度の絶対値に関する情報を除く、又は低減することができる処理であれば特に限定されないが、例えば微分又は正規化である。ばらつきを低減する処理として微分を行う場合における微分の回数は特に限定されないが、例えば二次微分を行うことができる。
【0063】
処理装置２７が有するパラメータ値の個数、及びパラメータ値の求められる波長範囲は、パラメータ値に基づいて精度よく樹脂層１２の組成を判定できる限りにおいて、特に限定されない。例えば、処理装置は、８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長範囲内において、６９個以上のパラメータ値を含むことが好ましい。同様に、隣り合う２つの波長点の間の間隔は、パラメータ値に基づいて精度よく樹脂層１２の組成を判定できる限りにおいて、特に限定されない。隣り合う２つの波長点の間の間隔は、例えば２０ｎｍ以下であり、１０ｎｍ以下であってもよく、５ｎｍ以下であってもよい。
【0064】
（判定装置）
判定装置２８は、処理装置２７が算出したパラメータ値に基づいて樹脂層１２の組成を判定する。具体的には、判定装置２８は、処理装置２７が算出したパラメータ値に基づいて、対象物１０の樹脂層１２を構成する材料の組成が、複数の候補組成のうちのいずれであるかを判定する。本実施の形態において、判定装置２８は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。図２に示すように、判定装置２８は、記憶部２８１と、解析部２８２と、判定部２８３と、を含む。
判定装置２８は、処理装置２７が算出したパラメータ値に基づいて樹脂層１２の組成を判定する。具体的には、判定装置２８は、処理装置２７が算出したパラメータ値に基づいて、対象物１０の樹脂層１２を構成する材料の組成が、複数の候補組成のうちのいずれであるかを判定する。本実施の形態において、判定装置２８は、樹脂層１２を構成する材料の組成が、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。図２に示すように、判定装置２８は、記憶部２８１と、解析部２８２と、判定部２８３と、を含む。
【0065】
記憶部２８１は、複数のパラメータ値と樹脂層１２の複数の候補組成との関係をそれぞれ表す回帰式が予め記憶された構成要素である。記憶部２８１は、例えばＲＯＭやＲＡＭなどのメモリーである。
【0066】
図２の例において、記憶部２８１は、標準回帰式を含む。標準回帰式は、複数のパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、標準温度における関係を表す。
【0067】
標準回帰式について説明する。標準温度において第１の候補組成又は第２の候補組成を含む樹脂層１２に近赤外線を照射した場合に算出される複数のパラメータ値に、標準回帰式を適用すると、第１の類似度及び第２の類似度が算出される。第１の類似度は、樹脂層１２が第１の候補組成に類似するか否かを表す指標である。第２の類似度は、樹脂層１２が第２の候補組成に類似するか否かを表す指標である。樹脂層１２が第１の候補組成を含む場合、第１の類似度は０よりも１に近い値になり、第２の類似度は１よりも０に近い値になる。例えば、樹脂層１２が第１の候補組成を含む場合、第１の類似度は０．５よりも大きい値になり、第２の類似度は０．５よりも小さい値になる。このように、標準温度において樹脂層１２に近赤外線を照射した場合は、類似度が０．５よりも大きいか否かに基づいて、樹脂層１２に含まれる組成を判定できる。標準温度における解析に用いられる閾値のことを、標準閾値とも称する。
【0068】
ところで、雰囲気温度が変化すると、対象反射スペクトルが変化することがある。例えば、雰囲気温度が変化すると、第１の候補組成又は第２の候補組成に起因して生じる対象反射スペクトルのピークの位置が変化することがある。この結果、対象反射スペクトルの複数のパラメータ値に標準回帰式を適用することによって算出される類似度も変化する。このため、標準温度とは異なる温度において樹脂層１２に近赤外線を照射した場合、標準閾値を用いて樹脂層１２の組成を判定すると、誤った判定がなされる可能性がある。
【0069】
このような課題を考慮し、本実施の形態においては、類似度に基づく判定を行う際に、雰囲気温度に対応する閾値を用いることを提案する。例えば図２に示すように、記憶部２８１に、第１閾値、第２閾値、第３閾値及び第４閾値を記憶させることを提案する。第１閾値は、第１温度において樹脂層１２の組成が第１の候補組成であるか第２の候補組成であるかを判定するための閾値である。第２閾値～第４閾値も同様に、第２温度～第４温度において樹脂層１２の組成が第１の候補組成であるか第２の候補組成であるかを判定するための閾値である。このように、雰囲気温度に応じて閾値を使い分けることにより、温度に依らず適切な判定を行うことができる。第１温度、第２温度、第３温度及び第４温度は、例えば５℃、１５℃、２５℃及び３５℃である。
【0070】
解析部２８２は、上述の複数のパラメータ値に標準回帰式を適用して類似度を算出する。解析部２８２は、例えばＣＰＵである。
【0071】
判定部２８３は、解析部２８２が算出した類似度と、雰囲気温度に対応する閾値との比較に基づいて、樹脂層１２の組成が第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。例えば、判定部２８３は、温度モニタ２３からの情報に基づいて、複数の閾値の中から、雰囲気温度に対応する閾値を選択する。例えば、雰囲気温度が第２温度である場合、第２閾値を選択する。雰囲気温度が、第２温度と第３温度の間の数値であり、且つ、雰囲気温度が第２温度よりも第３温度に近い場合、判定部２８３は、第３閾値を選択する。例えば、雰囲気温度が２２℃である場合、判定部２８３は第３閾値を選択する。続いて、判定部２８３は、類似度が閾値よりも大きいか否かに基づいて、樹脂層１２の組成を判定する。例えば、判定部２８３は、選択した閾値よりも第２の類似度が大きい場合、樹脂層１２が第２の候補組成を含むという判定を行う。判定部２８３は、例えばＣＰＵである。
【0072】
図示はしないが、判定装置２８は、判定結果を表示する表示部を有していてもよい。表示部における判定結果の表示の仕方は、表示から判定結果が理解できる限り、特に限定されない。例えば、解析部２８２において算出された類似度が表示されてもよい。判定部２８３において用いた閾値が表示されてもよい。判定部２８３において樹脂層１２の組成として判定された候補組成の名称が表示されてもよい。
【0073】
次に、検査システム１５の具体的な構造を説明する。図４に示すように、検査システム１５は、分光モジュール２０を収容するケース４０を備えていてもよい。分光モジュール２０は、照射装置２１及び検出装置２４を含む。ケース４０は、持ち運び可能な形態を有することが好ましい。照射装置２１及び検出装置２４が収容されているケース４０の重量は、例えば５ｋｇ以下であり、２ｋｇ以下であってもよく、好ましくは１ｋｇ以下である。ケース４０を持ち運ぶことにより、様々な場所に配置されている対象物１０を検査できる。
【0074】
ケース４０は、第１面４１、第２面４２及び側面を含んでいてもよい。第１面４１は、検査システム１５を用いる検査方法を実施するとき、対象物１０に対向する。第１面４１は、光が通過するウインドウ４８を含む。光は、照射装置２１から放射された光、又は、検出装置２４によって受光される反射光である。ウインドウ４８は、第１面４１に形成されている開口を含んでいてもよい。第２面４２は、第１面４１に対向している。側面は、第１面４１と第２面４２の間に位置している。側面は、例えば、第１側面４３、第２側面４４、第３側面４５及び第４側面４６を含んでいてもよい。第２面４２は第１面４１に対向している。第２側面４４は第１側面４３に対向している。第１側面４３及び第２側面４４は第１面４１と第２面４２の間に位置している。
【0075】
ケース４０は、例えば、第１外縁４１１、第２外縁４１２、第３外縁４１３及び第４外縁４１４を含んでいてもよい。第１外縁４１１、第２外縁４１２、第３外縁４１３及び第４外縁４１４は、対象物１０に対向するケース４０の部分の外縁を構成する。
【0076】
第１外縁４１１、第２外縁４１２、第３外縁４１３及び第４外縁４１４の一部又は全部は、第１面４１の外縁であってもよい。第１外縁４１１、第２外縁４１２、第３外縁４１３及び第４外縁４１４の一部又は全部は、第１側面４３、第２側面４４、第３側面４５及び第４側面４６などの側面の外縁であってもよい。
【0077】
第１外縁４１１の寸法Ｋ１は、例えば５００ｍｍ以下であり、４００ｍｍ以下であってもよく、３００ｍｍ以下であってもよい。第１外縁４１１の寸法Ｋ１は、例えば５０ｍｍ以上であり、１００ｍｍ以上であってもよく、１５０ｍｍ以上であってもよい。
第３外縁４１３の寸法Ｋ２は、例えば５００ｍｍ以下であり、４００ｍｍ以下であってもよく、３００ｍｍ以下であってもよい。第３外縁４１３の寸法Ｋ２は、例えば５０ｍｍ以上であり、１００ｍｍ以上であってもよく、１５０ｍｍ以上であってもよい。
第１面４１と第２面４２の間の距離Ｋ３は、例えば５００ｍｍ以下であり、４００ｍｍ以下であってもよく、３００ｍｍ以下であってもよい。距離Ｋ３は、例えば５０ｍｍ以上であり、１００ｍｍ以上であってもよく、１５０ｍｍ以上であってもよい。
第３外縁４１３の寸法Ｋ２は、例えば５００ｍｍ以下であり、４００ｍｍ以下であってもよく、３００ｍｍ以下であってもよい。第３外縁４１３の寸法Ｋ２は、例えば５０ｍｍ以上であり、１００ｍｍ以上であってもよく、１５０ｍｍ以上であってもよい。
第１面４１と第２面４２の間の距離Ｋ３は、例えば５００ｍｍ以下であり、４００ｍｍ以下であってもよく、３００ｍｍ以下であってもよい。距離Ｋ３は、例えば５０ｍｍ以上であり、１００ｍｍ以上であってもよく、１５０ｍｍ以上であってもよい。
【0078】
図５は、検査システム１５の一使用例を示す図である。図５に示す例においては、人の右手６１及び左手６２によってケース４０が保持されている。ケース４０の第１面４１は、対象物１０に対向している。検査システム１５を用いる検査方法を実施するとき、第１外縁４１１、第２外縁４１２、第３外縁４１３及び第４外縁４１４の一部又は全部が対象物１０に接していてもよい。
【0079】
〔検査システムの製造方法〕
次に、上述の検査システム１５を製造する方法を説明する。具体的には、上述の標準回帰式及び閾値を作製する方法を説明する。
次に、上述の検査システム１５を製造する方法を説明する。具体的には、上述の標準回帰式及び閾値を作製する方法を説明する。
【0080】
まず、図２に示す照射装置２１、温度モニタ２３、検出装置２４及び処理装置２７を備えるシステムを準備する。また、第１の標準試料及び第２の標準試料を準備する。第１の標準試料は、第１の候補組成を含む。第１の候補組成は、例えばポリエチレン（以下、ＰＥとも称する）である。第２の標準試料は、第２の候補組成を含む。第２の候補組成は、例えばエチレン・酢酸ビニル共重合樹脂（以下、ＥＶＡとも称する）である。
【0081】
続いて、照射装置２１を用いて、標準温度を含む複数の温度において、第１の標準試料及び第２の標準試料のそれぞれに光Ｌ１を照射する標準試料照射工程を行う。例えば、標準温度、第１温度、第２温度、第３温度及び第４温度のそれぞれにおいて、第１の標準試料及び第２の標準試料のそれぞれに近赤外線を照射する。続いて、標準温度を含む複数の温度において、検出装置２４及び生成装置２５を用いて、第１の標準試料及び第２の標準試料からの標準反射スペクトルを取得する標準試料検出工程を行う。第１の標準試料からの標準反射スペクトルを第１の標準反射スペクトルとも称する。第２の標準試料からの標準反射スペクトルを第２の標準反射スペクトルとも称する。図６は、第２の標準反射スペクトルの一例を示す図である。図６に示す例において、標準反射スペクトルは、吸光度のスペクトルである。
【0082】
続いて、処理装置２７を用いて、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルに所定の処理を施す標準試料処理工程を、標準温度を含む複数の温度において行う。これにより、各波長点においてパラメータ値を算出する。処理は、上述のとおり、例えば、平均化、平滑化、正規化、微分、散乱補正、ベースライン補正、ピークシフト補正、又はそれらの組み合わせを含む。処理は、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルの複数の波長点における反射光の強度の値に対して施されてもよい。若しくは、吸光度のスペクトルなど、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルと同等の情報を含むスペクトルに対して施されてもよい。
【0083】
第１の標準反射スペクトルから算出される、各波長点のパラメータ値を、第１の標準パラメータ値とも称する。第２の標準反射スペクトルから算出される、各波長点のパラメータ値を、第２の標準パラメータ値とも称する。第１の標準パラメータ値及び第２の標準パラメータ値は、温度ごとにそれぞれ算出される。
【0084】
続いて、処理装置２７を用いて、回帰式作成工程を行う。回帰式作成工程は、標準温度において得られた複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析する。多変量解析は、例えば、記憶部２８１に多変量解析用のプログラムを記録しておき、このプログラムを解析部２８２において実行することによって行われる。これにより、標準回帰式が作成される。標準回帰式は、複数の波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、標準温度において成立する関係を表す。
【0085】
図７は、多変量解析手法を用いて複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値を解析した結果を示す図である。図７に示す例においては、多変量解析としてＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ－ＤＡ）を採用した。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ－ＤＡ）を実施するためのソフトウエアとしては、カモソフトウェア製の多変量解析ソフト Ｔｈｅ Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒ Ｘを用いた。図７の縦軸に示されている「Ｙ予想値」は、２つの候補組成Ｘ、Ｙが存在する状況における、候補組成Ｙに対する類似度に相当する。候補組成Ｘが第１の候補組成に対応し、候補組成Ｙが第２の候補組成に対応する場合、Ｙ予想値は第２の類似度に相当する。図７の横軸に示されている「Ｙ基準値」は、標準試料の組成が候補組成Ｙであるか否かを表す。第１の標準試料（＝候補組成Ｘ）においては、Ｙ基準値＝０である。第２の標準試料（＝候補組成Ｙ）においては、Ｙ基準値＝１である。図７において符号Ｍ１が付された点線で囲まれている複数の点は、複数の第１の標準試料の、標準温度における検査結果から算出された第２の類似度を表す。図７において符号Ｍ２が付された点線で囲まれている複数の点は、複数の第２の標準試料の、標準温度における検査結果から算出された第２の類似度を表す。Ｍ１の範囲に位置する複数の点のＹ予想値が０に近づき、Ｍ２の範囲に位置する複数の点のＹ予想値が１に近づくよう、標準回帰式が作成される。作成された標準回帰式は、記憶部２８１に記録される。
【0086】
回帰式作成工程においては、ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ－ＤＡ）以外の多変量解析が採用されてもよい。例えば、クラスター分析、サポートベクターマシーン、ＫＮＮ（Ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）、ＳＩＭＣＡ（Ｓｏｆｔ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ Ｃｌａｓｓ Ａｎａｌｏｇｙ）などの多変量解析手法が採用されてもよい。
【0087】
続いて、閾値作成工程を行う。閾値作成工程は、標準温度以外の温度における複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値に標準回帰式を適用する。これによって、標準温度以外の各温度において、第１の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度、並びに第２の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度が算出される。図８～図１１は、第１温度～第４温度における第１の標準パラメータ値及び第２の標準パラメータ値に標準回帰式を適用した結果を示す図である。図８～図１１にから分かるように、第１の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度の平均値、並びに第２の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度の平均値は、温度により異なる。
【0088】
閾値作成工程においては、各温度における、第１の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度、並びに第２の標準試料の第１の類似度及び第２の類似度に基づいて、第１の候補組成と第２の候補組成とを区別する閾値を温度ごとに算出する。図１２は、第１温度～第４温度における閾値の算出結果を示す図である。図１２は、図８～図１１に示すような、各温度における類似度の算出結果を、縦軸「第２の類似度」に投影することによって得られる。図１２において、符号ＴＨ１～ＴＨ４はそれぞれ、第１温度～第４温度における第１閾値～第４閾値を表す。作成された第１閾値～第４閾値は、記憶部２８１に記録される。
【0089】
第１温度～第４温度における閾値の具体的な算出方法は任意である。例えば、各温度において、複数の第１の標準試料における第２の類似度の平均値又は中央値、及び、複数の第２の標準試料における第２の類似度の平均値又は中央値を算出する。２つの平均値の平均値、又は、２つの中央値の平均値を、第２の類似度の閾値として用いることができる。
【0090】
〔検査方法〕
次に、検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、図２に示す照射装置２１、温度モニタ２３、検出装置２４、処理装置２７及び判定装置２８を備える検査システム１５を準備する。また、サンプルとなる対象物１０を準備する。本実施の形態において、サンプルは、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれかを含む。
次に、検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、図２に示す照射装置２１、温度モニタ２３、検出装置２４、処理装置２７及び判定装置２８を備える検査システム１５を準備する。また、サンプルとなる対象物１０を準備する。本実施の形態において、サンプルは、第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれかを含む。
【0091】
検査方法は、雰囲気温度をモニタする温度モニタ工程、及び、対象物１０の検査を実施する検査工程を含む。検査方法は、校正試料５１を用いて検査システム１５を校正する校正工程を含んでいてもよい。
【0092】
〔検査工程〕
検査工程について説明する。検査工程は、第１照射工程、第１検出工程及び第１生成工程及び第１処理工程を含む。第１照射工程においては、照射装置２１が対象物１０に光Ｌ１を照射する。第１検出工程においては、検出装置２４が、対象物１０によって反射された光Ｌ２の強度を検出する。第１生成工程においては、生成装置２５の第１生成部２５１が、サンプル反射スペクトルを生成する。サンプル反射スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。情報は、光Ｌ２の強度そのものであってもよい。情報は、吸光度など、光Ｌ２の強度に何らかの処理を施すことによって算出されたものであってもよい。
検査工程について説明する。検査工程は、第１照射工程、第１検出工程及び第１生成工程及び第１処理工程を含む。第１照射工程においては、照射装置２１が対象物１０に光Ｌ１を照射する。第１検出工程においては、検出装置２４が、対象物１０によって反射された光Ｌ２の強度を検出する。第１生成工程においては、生成装置２５の第１生成部２５１が、サンプル反射スペクトルを生成する。サンプル反射スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。情報は、光Ｌ２の強度そのものであってもよい。情報は、吸光度など、光Ｌ２の強度に何らかの処理を施すことによって算出されたものであってもよい。
【0093】
続いて、処理装置２７の第１処理部２７１が、サンプル反射スペクトルを処理する第１処理工程を実施する。これにより、各波長点においてパラメータ値が算出される。サンプル反射スペクトルに施される処理は、標準反射スペクトルに施される処理と同一である。
【0094】
続いて、判定装置２８の解析部２８２が、サンプル反射スペクトルの複数のパラメータ値に標準回帰式を適用する解析工程を行う。これにより、類似度が算出される。例えば、第２の候補組成に対する第２の類似度が算出される。
【0095】
続いて、判定装置２８の判定部２８３が判定工程を行う。判定部２８３は、まず、複数の閾値の中から、雰囲気温度に対応する閾値を選択する。例えば、第１温度～第４温度の中で第２温度が雰囲気温度に最も近い場合、判定部２８３は第２閾値を選択する。続いて、判定部２８３は、解析部２８２によって算出された類似度と、第２閾値との比較に基づいて、樹脂層１２の組成が第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。例えば、解析部２８２によって算出された第２の類似度が、第２閾値よりも大きい場合、判定部２８３は、樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定する。
【0096】
図１３は、複数のサンプルの組成を複数の温度で判定した結果を示す図である。図１３において、丸のマーカーは、第１の候補組成を含むサンプルの第２の類似度を示し、三角のマーカーは、第２の候補組成を含むサンプルの第２の類似度を示す。マーカーが閾値ＴＨ１～ＴＨ４よりも下に位置することは、サンプルの組成が第１の候補組成に判定されたことを意味する。マーカーが閾値ＴＨ１～ＴＨ４よりも上に位置することは、サンプルの組成が第２の候補組成に判定されたことを意味する。
【0097】
〔校正方法〕
次に、校正工程を説明する。校正工程は、第２照射工程、第２検出工程及び第２生成工程を含む。第２照射工程においては、照射装置２１が校正試料５１に光Ｌ１を照射する。第２検出工程においては、検出装置２４が、校正試料５１によって反射された光Ｌ２の強度を検出する。第２生成工程においては、生成装置２５の第２生成部２５２が、校正スペクトルを生成する。校正スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。情報は、光Ｌ２の強度そのものであってもよい。図１４は、校正スペクトルの一例を示す図である。
次に、校正工程を説明する。校正工程は、第２照射工程、第２検出工程及び第２生成工程を含む。第２照射工程においては、照射装置２１が校正試料５１に光Ｌ１を照射する。第２検出工程においては、検出装置２４が、校正試料５１によって反射された光Ｌ２の強度を検出する。第２生成工程においては、生成装置２５の第２生成部２５２が、校正スペクトルを生成する。校正スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。情報は、光Ｌ２の強度そのものであってもよい。図１４は、校正スペクトルの一例を示す図である。
【0098】
校正工程は、図１５に示すように、ウインドウ４８を覆うように校正試料５１を第１面４１に接触させた状態で実施されてもよい。この場合、ケース４０に対して校正試料５１が固定されていてもよい。例えば、ケース４０に巻き付けたゴムバンド５２によって校正試料５１がウインドウ４８に押し付けられていてもよい。図示はしないが、校正試料５１が第１面４１から離れていてもよい。なお、校正試料５１が第１面４１から離れている場合、周囲を暗室にすることが好ましい。これにより、検査システム１５が外光を検出することを抑制できる。また、対象物１０の検査を行う工程において、対象物１０と第１面４１との間の距離が標準試料５１と第１面４１との間の距離と同一であることが好ましい。
【0099】
校正工程を実施するタイミングは任意である。例えば、検査工程を始める前に校正工程が実施されてもよい。若しくは、複数回の検査工程の間に校正工程が実施されてもよい。
【0100】
〔本実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、雰囲気温度に応じて適切な閾値を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
本実施の形態によれば、雰囲気温度に応じて適切な閾値を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
【0101】
本実施の形態による検査システム１５及び検査方法を、スペクトルのピーク波長に基づいて組成を判定する従来の検査システム及び検査方法と組み合わせて用いてもよい。例えば、対象物１０が、第１の候補組成、第２の候補組成又は第３の候補組成のいずれかであるかを判定する場合を考える。第３の候補組成のピーク波長は、第１の候補組成のピーク波長、及び第２の候補組成のピーク波長とは大きく異なると仮定する。この場合、対象物からの反射スペクトルのピーク波長の位置に基づいて、対象物１０が第１の候補組成及び第２の候補組成を含むグループであるか、又は第３の候補組成であるかを判定できる。対象物１０が第１の候補組成及び第２の候補組成を含むグループであると判定された場合、続いて、対象物１０が第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを、本実施の形態による検査システム１５及び検査方法を用いて判定する。
【0102】
（第１の実施の形態の変形例）
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
第１の候補組成、第２の候補組成、第２１の候補組成及び第２２の候補組成の組み合わせは任意である。例えば、第１の候補組成がポリ塩化ビニル（以下、ＰＶＣとも称する）であり、第２１の候補組成がＰＥであり、第２２の候補組成がＥＶＡであってもよい。この場合、第２の候補組成は、ＰＥ及びＥＶＡを含むグループである。検査方法においては、まず、対象物１０がＰＶＣであるか、又はＰＥ及びＥＶＡを含むグループであるかが判定される。対象物１０がＰＥ及びＥＶＡを含むグループであると判定された場合、続いて、対象物１０がＰＥ又はＥＶＡのいずれであるかが判定される。
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
第１の候補組成、第２の候補組成、第２１の候補組成及び第２２の候補組成の組み合わせは任意である。例えば、第１の候補組成がポリ塩化ビニル（以下、ＰＶＣとも称する）であり、第２１の候補組成がＰＥであり、第２２の候補組成がＥＶＡであってもよい。この場合、第２の候補組成は、ＰＥ及びＥＶＡを含むグループである。検査方法においては、まず、対象物１０がＰＶＣであるか、又はＰＥ及びＥＶＡを含むグループであるかが判定される。対象物１０がＰＥ及びＥＶＡを含むグループであると判定された場合、続いて、対象物１０がＰＥ又はＥＶＡのいずれであるかが判定される。
【0103】
本変形例において、記憶部２８１は、標準温度におけるパラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の関係を表すサブ標準回帰式を記憶している。樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定された場合、解析部２８２は、サブ標準回帰式をサンプルの複数のパラメータ値に適用する。これにより、サブ類似度が算出される。判定部２８３は、サブ類似度とサブ閾値との比較に基づいて、樹脂層の組成が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定する。
【0104】
上述の実施の形態の場合と同様に、サブ閾値は温度ごとに記憶部２８１に記憶されている。例えば、記憶部２８１は、第１サブ閾値、第２サブ閾値、第３サブ閾値及び第４サブ閾値を記憶している。第１サブ閾値は、第１温度において樹脂層１２の組成が第２１の候補組成であるか第２２の候補組成であるかを判定するための閾値である。第２サブ閾値～第４サブ閾値も同様に、第２温度～第４温度において樹脂層１２の組成が第２１の候補組成であるか第２２の候補組成であるかを判定するための閾値である。
【0105】
サブ標準回帰式及び第１サブ閾値～第４サブ閾値の作成方法は、標準回帰式及び第１閾値～第４閾値の作成方法と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【0106】
上述した一実施形態を様々に変更できる。以下、必要に応じて図面を参照しながら、その他の実施形態について説明する。以下の説明および以下の説明で用いる図面では、上述した一実施形態と同様に構成され得る部分について、上述の一実施形態における対応する部分に対して用いた符号と同一の符号を用いる。重複する説明は省略する。また、上述した一実施形態において得られる作用効果がその他の実施形態においても得られることが明らかである場合、その説明を省略する場合もある。
【0107】
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて閾値を使い分ける例を説明した。第２の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて回帰式を使い分ける例を説明する。
第１の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて閾値を使い分ける例を説明した。第２の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて回帰式を使い分ける例を説明する。
【0108】
図１６は、対象物１０を検査するための検査システム１５を示すブロック図である。記憶部２８１は、第１回帰式、第２回帰式、第３回帰式、第４回帰式及び標準閾値を記憶している。第１回帰式は、各波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、第１温度における関係を表す。第２回帰式～第４回帰式も同様に、各波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、第２温度～第４温度における関係を表す。標準閾値は、複数の温度において樹脂層１２の組成が第１の候補組成であるか第２の候補組成であるかを判定するための閾値である。例えば、標準閾値は、第１温度～第４温度のいずれにおいても使用可能である。
【0109】
〔検査システムの製造方法〕
検査システム１５を製造する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、標準試料照射工程、標準試料検出工程及び標準試料処理工程を行う。これにより、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルが、温度ごとにそれぞれ算出される。
検査システム１５を製造する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、標準試料照射工程、標準試料検出工程及び標準試料処理工程を行う。これにより、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルが、温度ごとにそれぞれ算出される。
【0110】
続いて、処理装置２７を用いて、回帰式作成工程を行う。回帰式作成工程は、複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いて温度ごとに解析する。例えば、第１温度において算出された複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値が、多変量解析手法によって解析される。これにより、第１回帰式が作成される。同様に、第２温度～第４温度において算出された複数の第１の標準パラメータ値及び複数の第２の標準パラメータ値がそれぞれ、多変量解析手法によって解析される。これにより、第２回帰式～第４回帰式が作成される。第１回帰式～第４回帰式はそれぞれ、標準閾値を境界として第１の標準試料と第２の標準試料が区別されるよう構成されている。標準閾値は、例えば０．５である。作成された第１回帰式～第４回帰式は、記憶部２８１に記録される。
【0111】
〔検査方法〕
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程、第１生成工程及び第１処理工程を行う。これにより、各波長点におけるサンプルのパラメータ値が算出される。
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程、第１生成工程及び第１処理工程を行う。これにより、各波長点におけるサンプルのパラメータ値が算出される。
【0112】
続いて、判定装置２８の解析部２８２が解析工程を行う。解析部２８２は、まず、複数の回帰式の中から、雰囲気温度に対応する回帰式を選択する。例えば、第１温度～第４温度の中で第２温度が雰囲気温度に最も近い場合、解析部２８２は第２回帰式を選択する。続いて、解析部２８２は、第２回帰式を、サンプルの複数のパラメータ値に適用する。これにより、サンプルの類似度が算出される。例えば、第２の候補組成に対する第２の類似度が算出される。
【0113】
続いて、判定装置２８の判定部２８３が判定工程を行う。判定部２８３は、解析部２８２が算出した類似度と、標準閾値との比較に基づいて、樹脂層１２の組成が第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。例えば、解析部２８２によって算出された第２の類似度が、標準閾値よりも大きい場合、判定部２８３は、樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定する。
【0114】
〔本実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、雰囲気温度に応じて適切な回帰式を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
本実施の形態によれば、雰囲気温度に応じて適切な回帰式を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
【0115】
（第２の実施の形態の変形例）
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
【0116】
本変形例において、記憶部２８１は、パラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の関係を表すサブ回帰式を記憶している。樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定された場合、解析部２８２は、サブ回帰式をサンプルの複数のパラメータ値に適用する。これにより、サブ類似度が算出される。判定部２８３は、サブ類似度とサブ標準閾値との比較に基づいて、樹脂層の組成が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定する。
【0117】
上述の実施の形態の場合と同様に、サブ回帰式は温度ごとに記憶部２８１に記憶されている。例えば、記憶部２８１は、第１サブ回帰式、第２サブ回帰式、第３サブ回帰式及び第４サブ回帰式を記憶している。第１サブ回帰式は、各波長点におけるパラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の、第１温度における関係を表す。第２サブ回帰式～第４サブ回帰式も同様に、各波長点におけるパラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の、第２温度～第４温度における関係を表す。サブ標準閾値は、複数の温度において樹脂層１２の組成が第２１の候補組成であるか第２２の候補組成であるかを判定するための閾値である。例えば、サブ標準閾値は、第１温度～第４温度のいずれにおいても使用可能である。サブ標準閾値は、例えば０．５である。
【0118】
第１サブ回帰式～第４サブ回帰式の作成方法は、第１回帰式～第４回帰式の作成方法と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【0119】
（第３の実施の形態）
第１の実施の形態及び第２の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて閾値又は回帰式を使い分ける例を説明した。第３の実施の形態においては、１つの汎用回帰式及び１つの汎用閾値を用いる例を説明する。
第１の実施の形態及び第２の実施の形態においては、雰囲気温度に応じて閾値又は回帰式を使い分ける例を説明した。第３の実施の形態においては、１つの汎用回帰式及び１つの汎用閾値を用いる例を説明する。
【0120】
図１７は、対象物１０を検査するための検査システム１５を示すブロック図である。記憶部２８１は、汎用回帰式及び汎用閾値を記憶している。汎用回帰式は、各波長点におけるパラメータ値と第１の候補組成及び第２の候補組成との間の、複数の温度のいずれにおいても成立する関係を表す。例えば、汎用回帰式は、第１温度～第４温度のいずれにおいても使用可能である。汎用閾値は、汎用回帰式と組み合わせて用いられる。汎用閾値は、複数の温度において樹脂層１２の組成が第１の候補組成であるか第２の候補組成であるかを判定するための閾値である。例えば、汎用閾値は、第１温度～第４温度のいずれにおいても使用可能である。汎用閾値は、例えば０．５である。
【0121】
〔検査システムの製造方法〕
検査システム１５を製造する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、標準試料照射工程、標準試料検出工程及び標準試料処理工程を行う。これにより、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルが、温度ごとにそれぞれ算出される。例えば、第１温度、第２温度、第３温度及び第４温度における第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルがそれぞれ算出される。
検査システム１５を製造する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、標準試料照射工程、標準試料検出工程及び標準試料処理工程を行う。これにより、第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルが、温度ごとにそれぞれ算出される。例えば、第１温度、第２温度、第３温度及び第４温度における第１の標準反射スペクトル及び第２の標準反射スペクトルがそれぞれ算出される。
【0122】
続いて、処理装置２７を用いて、回帰式作成工程を行う。回帰式作成工程は、複数の温度において算出された、各波長点における第１の標準パラメータ値及び第２の標準パラメータ値を、多変量解析手法を用いてまとめて解析する。図１８は、汎用回帰式の算出結果を示す図である。図１８において符号Ｍ３が付された点線で囲まれている複数の点は、複数の第１の標準試料の、複数の温度における検査結果から算出された第２の類似度を表す。Ｍ３が複数の温度における検査結果を含んでいるので、縦軸方向におけるＭ３の範囲は、図７のＭ１の範囲よりも広い。図１８において符号Ｍ４が付された点線で囲まれている複数の点は、複数の第２の標準試料の、複数の温度における検査結果から算出された第２の類似度を表す。Ｍ４が複数の温度における検査結果を含んでいるので、縦軸方向におけるＭ４の範囲は、図７のＭ２の範囲よりも広い。Ｍ３の範囲に位置する複数の点のＹ予想値が０に近づき、Ｍ４の範囲に位置する複数の点のＹ予想値が１に近づくよう、汎用回帰式が作成される。汎用閾値は、第１の標準試料と第２の標準試料を区別できるよう設定される。汎用閾値は、例えば０．５である。作成された汎用回帰式及び汎用閾値は、記憶部２８１に記録される。
【0123】
〔検査方法〕
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程、第１生成工程及び第１処理工程を行う。これにより、各波長点におけるサンプルのパラメータ値が算出される。
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程、第１生成工程及び第１処理工程を行う。これにより、各波長点におけるサンプルのパラメータ値が算出される。
【0124】
続いて、判定装置２８の解析部２８２が解析工程を行う。解析部２８２は、汎用回帰式を、サンプルの複数のパラメータ値に適用する。これにより、サンプルの類似度が算出される。例えば、第２の候補組成に対する第２の類似度が算出される。
【0125】
続いて、判定装置２８の判定部２８３が判定工程を行う。判定部２８３は、解析部２８２が算出した類似度と、汎用閾値との比較に基づいて、樹脂層１２の組成が第１の候補組成又は第２の候補組成のいずれであるかを判定する。例えば、解析部２８２によって算出された第２の類似度が、汎用閾値よりも大きい場合、判定部２８３は、樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定する。
【0126】
図１９は、複数のサンプルの組成を複数の温度で判定した結果を示す図である。図１９において、丸のマーカーは、第１の候補組成を含むサンプルの第２の類似度を示し、三角のマーカーは、第２の候補組成を含むサンプルの第２の類似度を示す。マーカーが汎用閾値ＴＨ１０よりも下に位置することは、サンプルの組成が第１の候補組成に判定されたことを意味する。マーカーが汎用閾値ＴＨ１０よりも上に位置することは、サンプルの組成が第２の候補組成に判定されたことを意味する。
【0127】
〔本実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、複数の温度における標準試料の検査結果を反映する汎用回帰式及び汎用閾値を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
本実施の形態によれば、複数の温度における標準試料の検査結果を反映する汎用回帰式及び汎用閾値を用いることにより、組成の判定の精度を高めることができる。
【0128】
（第３の実施の形態の変形例）
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
上述の検査システム１５及び検査方法を用いることにより、対象物１０の組成をより詳細に判定することも可能である。例えば、検査システム１５及び検査方法は、第２の候補組成として判定された対象物１０を更に詳細に検査できる。例えば、検査システム１５及び検査方法は、対象物１０が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定できる。第２１の候補組成及び第２２の候補組成は、第２の候補組成の下位概念の組成又は第２の候補組成に類似する組成である。
【0129】
本変形例において、記憶部２８１は、パラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の関係を表すサブ汎用回帰式を記憶している。樹脂層１２の組成が第２の候補組成であると判定された場合、解析部２８２は、サブ汎用回帰式をサンプルの複数のパラメータ値に適用する。これにより、サブ類似度が算出される。判定部２８３は、サブ類似度とサブ汎用閾値との比較に基づいて、樹脂層の組成が第２１の候補組成又は第２２の候補組成のいずれであるかを判定する。
【0130】
上述の実施の形態の場合と同様に、サブ汎用回帰式は、各波長点におけるパラメータ値と第２１の候補組成及び第２２の候補組成との間の、複数の温度のいずれにおいても成立する関係を表す。サブ汎用閾値は、サブ汎用回帰式と組み合わせて用いられる。サブ汎用閾値は、複数の温度において樹脂層１２の組成が第２１の候補組成であるか第２２の候補組成であるかを判定するための閾値である。例えば、サブ汎用閾値は、第１温度～第４温度のいずれにおいても使用可能である。サブ汎用閾値は、例えば０．５である。
【0131】
サブ汎用回帰式の作成方法は、汎用回帰式の作成方法と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【0132】
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態においては、ノイズを多く含むサンプル反射スペクトルを排除する例を説明する。第４の実施の形態の検査システム１５の構成は、図２に示す第１の実施の形態の検査システム１５の構成と同一である。
第４の実施の形態においては、ノイズを多く含むサンプル反射スペクトルを排除する例を説明する。第４の実施の形態の検査システム１５の構成は、図２に示す第１の実施の形態の検査システム１５の構成と同一である。
【0133】
〔検査方法〕
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。図２０は、検査工程の一例を示すフローチャートである。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程及び第１生成工程を行う。これにより、図２０において符号Ｓ１１で示すように、サンプルの反射スペクトルが生成される。
検査システム１５を用いて対象物１０を検査する方法を説明する。図２０は、検査工程の一例を示すフローチャートである。まず、第１の実施の形態の場合と同様に、第１照射工程、第１検出工程及び第１生成工程を行う。これにより、図２０において符号Ｓ１１で示すように、サンプルの反射スペクトルが生成される。
【0134】
サンプル反射スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。情報は、光Ｌ２の強度そのものであってもよい。情報は、吸光度など、光Ｌ２の強度に何らかの処理を施すことによって算出されたものであってもよい。図２１は、複数の波長点における吸光度を含むサンプル反射スペクトルＳ１の一例を示す図である。
【0135】
続いて、処理装置２７の第１処理部２７１が、サンプル反射スペクトルを処理する第１処理工程を実施する。第１処理工程は、局所平均化工程、第１ノイズ評価工程及び第１記録工程を含む。
【0136】
局所平均化工程においては、図２０において符号Ｓ１２で示すように、対象反射スペクトルを局所的に平均化する。例えば、サンプル反射スペクトルの各波長点において局所平均値を算出する工程を実施する。局所平均値は、対象となる波長点におけるサンプル反射スペクトルの値、及び対象となる波長点の近傍に位置する複数の波長点におけるサンプル反射スペクトルの値を平均することによって算出される。
【0137】
サンプル反射スペクトルの値が吸光度である例を説明する。例えば１２００ｎｍの波長点における局所平均値は、以下のように算出される。
まず、１２００ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２００）を取得する。続いて、１２００ｎｍの近傍に位置する複数の波長点におけるサンプル反射スペクトルの値を取得する。検出装置２４の分解能が３ｎｍである場合、例えば、１１８８ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１８８）、１１９１ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９１）、１１９４ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９４）、１１９７ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９７）、１２０３ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０３）、１２０６ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０６）、１２０９ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０９）及び１２１２ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２１２）を取得する。続いて、これらの９個の波長点における吸光度の平均値を算出する。この平均値が、１２００ｎｍの波長点における局所平均値である。
まず、１２００ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２００）を取得する。続いて、１２００ｎｍの近傍に位置する複数の波長点におけるサンプル反射スペクトルの値を取得する。検出装置２４の分解能が３ｎｍである場合、例えば、１１８８ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１８８）、１１９１ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９１）、１１９４ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９４）、１１９７ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１１９７）、１２０３ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０３）、１２０６ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０６）、１２０９ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２０９）及び１２１２ｎｍにおける吸光度Ａｂｓ（１２１２）を取得する。続いて、これらの９個の波長点における吸光度の平均値を算出する。この平均値が、１２００ｎｍの波長点における局所平均値である。
【0138】
各波長点において局所平均値を算出する。これによって、図２２に示すように、局所平均化スペクトルＳ２を生成できる。図２２においては、サンプル反射スペクトルＳ１が一点鎖線で表され、平均化スペクトルＳ２が実線で表されている。
【0139】
局所平均値を算出する時の波長点の数は、上述の９個には限られない。波長点の数は、例えば５個以上であり、７個以上であってもよい。波長点の数は、例えば１５個以下であり、１３個以下であってもよい。
【0140】
第１ノイズ評価工程においては、図２０において符号Ｓ１３で示すように、サンプル反射スペクトルＳ１と局所平均化スペクトルＳ２の差を算出する。例えば、各波長点において、サンプル反射スペクトルＳ１の吸光度から平均化スペクトルＳ２の局所平均値を減算する。これによって生成されるスペクトルを、差分スペクトルとも称する。図２３は、差分スペクトルＳ３の一例を示す図である。図２３においては、サンプル反射スペクトルＳ１が一点鎖線で表され、平均化スペクトルＳ２が二点鎖線で表され、差分スペクトルＳ３が実線で表されている。
【0141】
続いて、第１ノイズ評価工程においては、サンプル反射スペクトルＳ１と局所平均化スペクトルＳ２の差の標準偏差を算出する。標準偏差は、サンプル反射スペクトルＳ１と局所平均化スペクトルＳ２の差のばらつきの程度を表す。仮に、対象反射スペクトルＳ１にノイズが含まれていない場合、サンプル反射スペクトルＳ１と局所平均化スペクトルＳ２の差がほぼゼロになると予想される。従って、標準偏差が小さいことは、サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズが少ないことを意味する。標準偏差が大きいことは、サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズが多いことを意味する。
【0142】
なお、ノイズとは関係なく、サンプル反射スペクトルＳ１のピークの位置では対象反射スペクトルＳ１と局所平均化スペクトルＳ２の差が大きい。サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズを適切に評価するためには、サンプル反射スペクトルＳ１のピークから離れた位置において差の標準偏差を算出することが好ましい。例えば図２３に示すように、ピークから離れている安定領域Ｒ１において差の標準偏差を算出してもよい。具体的には、まず、安定領域Ｒ１に含まれる複数の波長点における差の値を取得する。続いて、複数の差の値の標準偏差を算出する。
【0143】
安定領域Ｒ１は、対象物１０に含まれると予想される材料の情報に基づいて予め定められていてもよい。例えば、対象物１０にポリエチレンが含まれると予想される場合、対象反射スペクトルＳ１は、約１２００ｎｍに現れるピークを含む。この場合、９７０ｎｍ以上１１００ｎｍ以下の波長域が安定領域Ｒ１として予め定められていてもよい。
【0144】
続いて、第１ノイズ評価工程においては、標準偏差に基づいて第１ノイズ指標を算出する。第１ノイズ指標は、サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズの程度の指標である。第１ノイズ指標は、例えば、標準偏差の逆数である。第１ノイズ指標が大きいことは、サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズが少ないことを意味する。第１ノイズ指標が小さいことは、サンプル反射スペクトルＳ１に含まれるノイズが多いことを意味する。算出された第１ノイズ指標は、処理装置２７を構成するコンピュータのディスプレイに表示されてもよい。
【0145】
続いて、第１ノイズ評価工程においては、図２０において符号Ｓ１４で示すように、第１ノイズ指標と第１ノイズ閾値ＴＨ２１とを比較する。第１ノイズ指標が第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上である場合、第１処理部２７１が第１記録工程を実施する。第１記録工程においては、図２０において符号Ｓ１５で示すように、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有するサンプル反射スペクトルＳ１が記録される。記録されたサンプル反射スペクトルＳ１は、判定装置２８において用いられてもよい。第１ノイズ指標と第１ノイズ閾値ＴＨ２１の比較結果は、処理装置２７を構成するコンピュータのディスプレイに表示されてもよい。
【0146】
第１ノイズ指標が第１ノイズ閾値ＴＨ２１未満である場合、図２０に示すように、工程Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３及びＳ１４を再び実施してもよい。すなわち、第１照射工程、第１検出工程、第１生成工程及び第１処理工程を対象物１０に対して再び実施してもよい。図５に示すようにケース４０を手で保持する場合、検査工程の間に手が動くことなどに起因してサンプル反射スペクトルＳ１にノイズが生じることが考えられる。図２０に示す検査工程によれば、手の動きなどに起因して生じたノイズを多く含むサンプル反射スペクトルＳ１を排除できる。また、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有するサンプル反射スペクトルＳ１が得られるまで検査工程を繰り返し実施できる。このため、適切なサンプル反射スペクトルＳ１を記録できる。
【0147】
続いて、記録されたサンプル反射スペクトルＳ１に対して、第１処理部２７１が所定の処理を施す。これにより、各波長点においてパラメータ値が算出される。処理の内容は、上述の第１の実施の形態の場合と同様である。
【0148】
続いて、上述の第１の実施の形態の場合と同様に、解析部２８２が解析工程を行い、判定部２８３が判定工程を行う。これにより、樹脂層１２の組成を判定できる。
【0149】
〔本実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、サンプル反射スペクトルに含まれるノイズを評価できる。このため、手の動きなどに起因して生じたノイズを多く含むサンプル反射スペクトルを排除できる。また、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有するサンプル反射スペクトルが得られるまで検査工程を繰り返し実施できる。このため、適切なサンプル反射スペクトルを記録できる。従って、樹脂層１２を構成する材料の組成をより適切に判定できる。
本実施の形態によれば、サンプル反射スペクトルに含まれるノイズを評価できる。このため、手の動きなどに起因して生じたノイズを多く含むサンプル反射スペクトルを排除できる。また、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有するサンプル反射スペクトルが得られるまで検査工程を繰り返し実施できる。このため、適切なサンプル反射スペクトルを記録できる。従って、樹脂層１２を構成する材料の組成をより適切に判定できる。
【0150】
（第４の実施の形態の第１の変形例）
上述の第４の実施の形態における検査工程は、標準反射スペクトルに適用されてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。また、ノイズを多く含む標準反射スペクトルを排除してもよい。また、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有する標準反射スペクトルが得られるまで標準試料照射工程及び標準試料検出工程を繰り返し実施してもよい。これにより、適切な標準反射スペクトルを記録できる。従って、標準回帰式及び第１閾値～第４閾値をより適切に作成できる。
上述の第４の実施の形態における検査工程は、標準反射スペクトルに適用されてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。また、ノイズを多く含む標準反射スペクトルを排除してもよい。また、第１ノイズ閾値ＴＨ２１以上の第１ノイズ指標を有する標準反射スペクトルが得られるまで標準試料照射工程及び標準試料検出工程を繰り返し実施してもよい。これにより、適切な標準反射スペクトルを記録できる。従って、標準回帰式及び第１閾値～第４閾値をより適切に作成できる。
【0151】
（第４の実施の形態の第２の変形例）
上述の第４の実施の形態における検査工程は、第２の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、第２の実施の形態におけるサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。これにより、適切なサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトルを記録できる。これにより、例えば、第１回帰式～第４回帰式をより適切に作成できる。
上述の第４の実施の形態における検査工程は、第２の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、第２の実施の形態におけるサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。これにより、適切なサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトルを記録できる。これにより、例えば、第１回帰式～第４回帰式をより適切に作成できる。
【0152】
（第４の実施の形態の第３の変形例）
上述の第４の実施の形態における検査工程は、第３の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、第３の実施の形態におけるサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。これにより、適切なサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトルを記録できる。これにより、例えば、汎用回帰式をより適切に作成できる。
上述の第４の実施の形態における検査工程は、第３の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の検査工程によって、第３の実施の形態におけるサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。これにより、適切なサンプル反射スペクトル又は標準反射スペクトルを記録できる。これにより、例えば、汎用回帰式をより適切に作成できる。
【0153】
（第４の実施の形態の実施例）
（実施例Ａ１）
上述の検査システム１５を用いて、第１の対象物１０の対象スペクトルを測定した。第１の対象物１０は、ポリエチレンを含む樹脂層１２を備える。第１の対象物１０は、壁に取り付けられている。人の手で検査システム１５を保持しながら検査システム１５を対象物１０に接触させた状態で、測定を実施した。対象スペクトルの測定結果を図２４に示す。検出工程の条件は下記のとおりである。
・波長域：９００ｎｍ～１７００ｎｍ
・分解能：３．５ｎｍ
・露光時間：１．２７ｍｓ
・積算回数：１９回
積算回数は、波長域の下限から上限まで各波長点を順に走査する工程の回数である。積算回数が１９回である場合、検出装置２４は、各波長点において１９個の検出値を有する。検出装置２４は、１９個の検出値の平均値を、各波長点における光の強度として出力する。
（実施例Ａ１）
上述の検査システム１５を用いて、第１の対象物１０の対象スペクトルを測定した。第１の対象物１０は、ポリエチレンを含む樹脂層１２を備える。第１の対象物１０は、壁に取り付けられている。人の手で検査システム１５を保持しながら検査システム１５を対象物１０に接触させた状態で、測定を実施した。対象スペクトルの測定結果を図２４に示す。検出工程の条件は下記のとおりである。
・波長域：９００ｎｍ～１７００ｎｍ
・分解能：３．５ｎｍ
・露光時間：１．２７ｍｓ
・積算回数：１９回
積算回数は、波長域の下限から上限まで各波長点を順に走査する工程の回数である。積算回数が１９回である場合、検出装置２４は、各波長点において１９個の検出値を有する。検出装置２４は、１９個の検出値の平均値を、各波長点における光の強度として出力する。
【0154】
続いて、対象スペクトルを局所的に平均化することにより局所平均化スペクトルを生成した。局所平均化スペクトルを図２４に示す。続いて、対象スペクトルと局所平均化スペクトルの差に基づいて差分スペクトルを生成した。差分スペクトルを図２４に示す。図２４においては、図２３の場合と同様に、対象スペクトルが一点鎖線で表され、平均化スペクトルが実線で表され、差分スペクトルが実線で表されている。
【0155】
続いて、９７０ｎｍ以上１１００ｎｍ以下の波長域における差分スペクトルの値に基づいて、標準偏差を算出した。続いて、標準偏差に基づいて第１ノイズ指標を算出した。第１ノイズ指標は４９０５であった。第１ノイズ閾値ＴＨ２１は２５００である。従って、図２４に示す対象スペクトルに含まれるノイズは少ないと言える。
【0156】
（実施例Ａ２～Ａ６）
上述の検査システム１５を用いて、第１の対象物１０とは異なる第２の対象物１０～第６の対象物１０の対象スペクトルを測定した。第２の対象物１０～第６の対象物１０は、実施例Ａ１の場合と同様に、ポリエチレンを含む樹脂層１２を備える。測定条件は、実施例Ａ１の場合と同一である。第２の対象物１０～第６の対象物１０の対象スペクトルの測定結果をそれぞれ図２５～図２９に示す。
上述の検査システム１５を用いて、第１の対象物１０とは異なる第２の対象物１０～第６の対象物１０の対象スペクトルを測定した。第２の対象物１０～第６の対象物１０は、実施例Ａ１の場合と同様に、ポリエチレンを含む樹脂層１２を備える。測定条件は、実施例Ａ１の場合と同一である。第２の対象物１０～第６の対象物１０の対象スペクトルの測定結果をそれぞれ図２５～図２９に示す。
【0157】
続いて、対象スペクトルを局所的に平均化することにより局所平均化スペクトルを生成した。第２の対象物１０～第６の対象物１０の局所平均化スペクトルをそれぞれ図２５～図２９に示す。続いて、対象スペクトルと局所平均化スペクトルの差に基づいて差分スペクトルを生成した。第２の対象物１０～第６の対象物１０の差分スペクトルをそれぞれ図２５～図２９に示す。
【0158】
続いて、９７０ｎｍ以上１１００ｎｍ以下の波長域における差分スペクトルの値に基づいて、標準偏差を算出した。続いて、標準偏差に基づいて第１ノイズ指標を算出した。第２の対象物１０～第６の対象物１０における第１ノイズ指標はそれぞれ、１１１８８、７４０５、２３７５、１６４１、１１３６であった。
【0159】
（実施例Ａ７）
上述の検査システム１５を用いて、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの組成を判定した。第１のサンプルは、第１の候補組成を含む。第２のサンプルは、第２の候補組成を含む。
上述の検査システム１５を用いて、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの組成を判定した。第１のサンプルは、第１の候補組成を含む。第２のサンプルは、第２の候補組成を含む。
【0160】
複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの対象スペクトルをそれぞれ、標準温度において測定した。対象スペクトルに対して、第１処理部２７１が所定の処理を施した。これにより、各波長点においてパラメータ値が算出された。続いて、解析部２８２が標準回帰式をパラメータ値に適用した。これにより、図３０に示すように、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度がそれぞれ算出された。
【0161】
図３０において符号Ｍ５を付した点線で囲んでいるように、２つの第１のサンプルの第２の類似度が、標準閾値ＴＨ０よりも大きかった。すなわち、２つの第１のサンプルが誤って第２の候補組成に判定された。
【0162】
誤って判定された２つの第１のサンプルの第１ノイズ指標を評価した。２つの第１のサンプルの第１ノイズ指標はそれぞれ、２４００及び１７００であった。
【0163】
（第５の実施の形態）
校正スペクトルにノイズが含まれている場合、ノイズの影響が対象スペクトルにも現れる。従って、校正スペクトルのノイズを可能な限り小さくすることが好ましい。本実施の形態においては、校正スペクトルのノイズを小さくするための方法を説明する。
校正スペクトルにノイズが含まれている場合、ノイズの影響が対象スペクトルにも現れる。従って、校正スペクトルのノイズを可能な限り小さくすることが好ましい。本実施の形態においては、校正スペクトルのノイズを小さくするための方法を説明する。
【0164】
図３１は、対象物１０を検査するための検査システム１５を示すブロック図である。図３１に示すように、処理装置２７は、第２処理部２７２を含んでいてもよい。図３１の検査システム１５の構成は、処理装置２７が第２処理部２７２を含む点を除いて、図２の第１の実施の形態による検査システム１５の構成と同一である。
【0165】
第２処理部２７２は、校正スペクトルに何らかの処理を施す。例えば、第２処理部２７２は、校正スペクトルを二次微分することにより二次微分スペクトルを生成する二次微分を実施する。また、第２処理部２７２は、二次微分スペクトルに基づいて第２ノイズ指標を算出する第２ノイズ評価を実施する。第２処理部２７２は、第２ノイズ指標が第２閾値以上である場合に、校正スペクトルを記録する第２記録を実施してもよい。
【0166】
校正工程について説明する。校正工程は、第２照射工程、第２検出工程、第２生成工程及び第２処理工程を備える。第２処理工程は、第２生成工程において生成された校正スペクトルを処理する。
【0167】
図３２は、校正工程の一例を示すフローチャートである。第２照射工程においては、照射装置２１が校正試料５１に光Ｌ１を照射する。第２検出工程においては、検出装置２４が、校正試料５１によって反射された光Ｌ２の強度を検出する。第２生成工程においては、生成装置２５の第２生成部２５２が、校正スペクトルを生成する。校正スペクトルは、複数の波長点における光Ｌ２の強度に関する情報を含む。このようにして、図３２において符号Ｓ２１で示すように、校正スペクトルを測定できる。
【0168】
続いて、処理装置２７の第２処理部２７２が、校正スペクトルを処理する第２処理工程を実施する。第２処理工程は、二次微分工程、第２ノイズ評価工程及び第２記録工程を含む。
【0169】
二次微分工程においては、図３２において符号Ｓ２２で示すように、校正スペクトルを二次微分する。これにより、二次微分スペクトルを生成する。二次微分スペクトルの値が小さいことは、校正スペクトルに含まれているノイズが少ないことを意味する。
【0170】
第２ノイズ評価工程においては、二次微分スペクトルに基づいて第２ノイズ指標を算出する。例えば、まず、図３２において符号Ｓ２３で示すように、複数の波長点における二次微分スペクトルの値の標準偏差を算出する。二次微分スペクトルの全波長域に基づいて標準偏差が算出されてもよく、二次微分スペクトルの一部の波長域に基づいて標準偏差が算出されてもよい。例えば、図１４に示すように１６００ｎｍ以上の波長域においては校正スペクトルの値が低下することが予想される場合、１６００ｎｍ以上の波長域における二次微分スペクトルの値を考慮せずに標準偏差を算出してもよい。
【0171】
続いて、第２ノイズ評価工程においては、標準偏差に基づいて第２ノイズ指標を算出する。第２ノイズ指標は、校正スペクトルに含まれるノイズの程度の指標である。第２ノイズ指標は、例えば、標準偏差の逆数である。第２ノイズ指標が大きいことは、校正スペクトルに含まれるノイズが少ないことを意味する。第２ノイズ指標が小さいことは、校正スペクトルに含まれるノイズが多いことを意味する。
【0172】
続いて、第２ノイズ評価工程においては、図３２において符号Ｓ２４で示すように、第２ノイズ指標と第２ノイズ閾値ＴＨ２２とを比較する。第２ノイズ指標が第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上である場合、第２処理部２７２が第２記録工程を実施する。第２記録工程においては、図３２において符号Ｓ２５で示すように、第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルが記録される。
【0173】
上述の第１生成部２５１は、記録された校正スペクトルを基準として用いることにより対象スペクトルを生成してもよい。これにより、校正スペクトルのノイズの影響が対象スペクトルに現れることを抑制できる。
【0174】
第２ノイズ指標が第２ノイズ閾値ＴＨ２２未満である場合、校正試料５１の表面の全体又は一部が汚れていることが考えられる。この場合、図３２において符号Ｓ２６で示すように、校正試料５１を別のものに変更するか、若しくは、校正試料５１における測定位置を変更してもよい。その後、工程Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２３及びＳ２４を再び実施してもよい。すなわち、新たな校正試料５１に対して、若しくは校正試料５１の新たな測定位置に対して、第２照射工程、第２検出工程、第２生成工程及び第２処理工程を再び実施してもよい。図３２に示す校正工程によれば、校正試料５１の表面の汚れなどに起因して生じたノイズを多く含む校正スペクトルを排除できる。また、第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルが得られるまで校正工程を繰り返し実施できる。このため、適切な校正スペクトルを記録できる。
【0175】
校正工程は、図３２において符号Ｓ２７で示すように、第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上の第２ノイズ指標を有するＮ個の校正スペクトルが得られるまで継続されてもよい。例えば、図３２において符号Ｓ２８で示すように、記録されている校正スペクトルの数がＮ個未満である場合、校正試料５１における測定位置を変更してもよい。その後、工程Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２３及びＳ２４を再び実施してもよい。すなわち、校正試料５１の新たな測定位置に対して、第２照射工程、第２検出工程、第２生成工程及び第２処理工程を再び実施してもよい。図３２に示す校正工程によれば、第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上の第２ノイズ指標を有するＮ個の校正スペクトルを得ることができる。Ｎは、例えば２以上であり、３以上であってもよく、４以上であってもよい。Ｎは、例えば１０以下であってもよい。
【0176】
校正工程においては、図３２において符号Ｓ２８で示すように、記録されているＮ個の校正スペクトルの平均を算出してもよい。これによって、平均化校正スペクトルを生成できる。平均化校正スペクトルの各波長点におけるスペクトル値は、Ｎ個の校正スペクトルのスペクトル値の平均値である。例えば、１２００ｎｍの波長点における平均化校正スペクトルの値は、Ｎ個の校正スペクトルの、１２００ｎｍの波長点における値の平均値である。
【0177】
上述の第１生成部２５１は、平均化校正スペクトルを基準として用いることにより対象スペクトルを生成してもよい。これにより、校正スペクトルのノイズの影響が対象スペクトルに現れることを更に抑制できる。
【0178】
（第５の実施の形態の第１の変形例）
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第２の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第２の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第２の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第２の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
【0179】
（第５の実施の形態の第２の変形例）
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第３の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第３の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第３の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第３の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
【0180】
（第５の実施の形態の第３の変形例）
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第４の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第４の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
上述の第５の実施の形態における校正工程は、第４の実施の形態に組み合わされてもよい。すなわち、上述の校正工程によって、第４の実施の形態における校正スペクトル含まれるノイズを評価してもよい。
【0181】
（第５の実施の形態の実施例）
（実施例Ｂ１）
上述の検査システム１５を用いて、第１の校正試料５１の校正スペクトルを測定した。第１の校正試料５１としては、Labsphere製のスペクトラロンを用いた。照射装置２１及び検出装置２４を備える分光モジュール２０としては、innoSpectra製の近赤外分光組み込み型反射モジュールM-R2を用いた。校正工程は、図１５に示すように、ゴムバンド５２によって校正試料５１をケース４０に対して固定した状態で実施した。
（実施例Ｂ１）
上述の検査システム１５を用いて、第１の校正試料５１の校正スペクトルを測定した。第１の校正試料５１としては、Labsphere製のスペクトラロンを用いた。照射装置２１及び検出装置２４を備える分光モジュール２０としては、innoSpectra製の近赤外分光組み込み型反射モジュールM-R2を用いた。校正工程は、図１５に示すように、ゴムバンド５２によって校正試料５１をケース４０に対して固定した状態で実施した。
【0182】
検出装置２４は、光を各波長点に対応する成分に分解することによって、各波長点における光の強度を検出する。検出装置２４は、各波長点を順に走査する。検出工程の条件は、実施例Ａ１の場合と同一である。
【0183】
図３３は、校正スペクトルの測定結果を示す図である。図３３に示す校正スペクトルの第２ノイズ指標は３８７５２であった。第２ノイズ閾値ＴＨ２２は２５０００である。従って、図３３に示す校正スペクトルに含まれるノイズは少ないと言える。以下の説明において、図３３に示す校正スペクトルを、スペクトル１１とも称する。
【0184】
続いて、第１の校正試料５１の測定位置を変更した状態で、更に３つの校正スペクトルを測定した。３つの校正スペクトルをそれぞれ、スペクトル１２、スペクトル１３、スペクトル１４とも称する。スペクトル１２の測定の時の測定位置は、スペクトル１１の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル１３の測定の時の測定位置は、スペクトル１２の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル１４の測定の時の測定位置は、スペクトル１３の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル１１～スペクトル１４を図３４に示す。スペクトル１２、スペクトル１３及びスペクトル１４の第２ノイズ指標は、３８７９３、３５４６３及び３６４６６であった。
【0185】
スペクトル１１～スペクトル１４に含まれるノイズは少ないと言える。スペクトル１１～スペクトル１４を平均することによって平均化校正スペクトルを生成してもよい。
【0186】
（実施例Ｂ２）
第１の校正試料５１とは異なる第２の校正試料５１の校正スペクトルを、上述の検査システム１５を用いて測定した。測定の条件は、実施例Ｂ１の場合と同一である。
第１の校正試料５１とは異なる第２の校正試料５１の校正スペクトルを、上述の検査システム１５を用いて測定した。測定の条件は、実施例Ｂ１の場合と同一である。
【0187】
図３５は、校正スペクトルの測定結果を示す図である。図３５に示す校正スペクトルの第２ノイズ指標は１６７２４であった。従って、図３５に示す校正スペクトルに含まれるノイズは多いと言える。以下の説明において、図３５に示す校正スペクトルを、スペクトル２１とも称する。
【0188】
続いて、第２の校正試料５１の測定位置を変更した状態で、更に３つの校正スペクトルを測定した。３つの校正スペクトルをそれぞれ、スペクトル２２、スペクトル２３、スペクトル２４とも称する。スペクトル２２の測定の時の測定位置は、スペクトル２１の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル２３の測定の時の測定位置は、スペクトル２２の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル２４の測定の時の測定位置は、スペクトル２３の測定の時の測定位置から２ｍｍ離れていた。スペクトル２１～スペクトル２４を図３６に示す。スペクトル２２、スペクトル２３及びスペクトル２４の第２ノイズ指標は、９１９８、１３０６６及び１７０２２であった。
【0189】
（実施例Ｂ３）
上述の検査システム１５を用いて、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの組成を判定した。第１のサンプルは、第１の候補組成を含む。第２のサンプルは、第２の候補組成を含む。
上述の検査システム１５を用いて、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの組成を判定した。第１のサンプルは、第１の候補組成を含む。第２のサンプルは、第２の候補組成を含む。
【0190】
複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの吸光度を含む対象スペクトルをそれぞれ、標準温度において生成した。吸光度を算出する工程においては、図３２に示す校正工程によって生成された平均化校正スペクトルを用いた。平均化校正スペクトルは、第２ノイズ閾値ＴＨ２２以上の第２ノイズ指標を有する５個の校正スペクトルを平均することによって生成された。
【0191】
続いて、対象スペクトルに対して、第１処理部２７１が所定の処理を施した。これにより、各波長点においてパラメータ値が算出された。続いて、解析部２８２が標準回帰式をパラメータ値に適用した。これにより、図３７に示すように、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度をそれぞれ算出した。
【0192】
図３７に示すように、第１の候補組成を含む第１のサンプルの第２の類似度は、標準閾値ＴＨ０よりも小さかった。第２の候補組成を含む第２のサンプルの第２の類似度は、標準閾値ＴＨ０よりも大きかった。すなわち、第１のサンプル及び第２のサンプルのいずれも適切に判定された。
【0193】
（比較例Ｂ１）
第２ノイズ閾値ＴＨ２２未満の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルを排除しなかったこと以外は、実施例Ｂ３の場合と同様の工程を実施することによって、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度をそれぞれ算出した。結果を図３８に示す。
第２ノイズ閾値ＴＨ２２未満の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルを排除しなかったこと以外は、実施例Ｂ３の場合と同様の工程を実施することによって、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度をそれぞれ算出した。結果を図３８に示す。
【0194】
図３８に示す例の校正工程においては、平均化校正スペクトルを生成する際に用いられた５個の校正スペクトルのうちの１個の測定工程において、校正試料５１ではなく空気の反射スペクトルが測定された。このため、平均化校正スペクトルの値が、実施例Ｂ３の場合とは大きく異なっている。その結果、図３８に示すように、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度のいずれも、１よりも著しく大きい値になった。この場合、複数の第１のサンプルが誤って第２の候補組成に判定された。
【0195】
（比較例Ｂ２）
第２ノイズ閾値ＴＨ２２未満の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルを排除しなかったこと以外は、実施例Ｂ３の場合と同様の工程を実施することによって、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度をそれぞれ算出した。結果を図３９に示す。
第２ノイズ閾値ＴＨ２２未満の第２ノイズ指標を有する校正スペクトルを排除しなかったこと以外は、実施例Ｂ３の場合と同様の工程を実施することによって、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度をそれぞれ算出した。結果を図３９に示す。
【0196】
図３９に示す例の校正工程においては、反射スペクトルの測定時に検査システム１５に振動が加わっていた。このため、平均化校正スペクトルの値が、実施例Ｂ３の場合とは大きく異なっている。その結果、図３９に示すように、複数の第１のサンプル及び複数の第２のサンプルの第２の類似度のいずれも、１よりも大きい値になった。この場合、複数の第１のサンプルが誤って第２の候補組成に判定された。
【0197】
（第６の実施の形態）
図４０は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４０に示すように、ケース４０は、第１面４１又は外縁に設けられている第１摩擦層５３を備えていてもよい。図４０に示す例において、第１摩擦層５３は、第３外縁４１３及び第４外縁４１４に沿って第１面４１に設けられている。
図４０は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４０に示すように、ケース４０は、第１面４１又は外縁に設けられている第１摩擦層５３を備えていてもよい。図４０に示す例において、第１摩擦層５３は、第３外縁４１３及び第４外縁４１４に沿って第１面４１に設けられている。
【0198】
第１摩擦層５３と対象物１０との間の静摩擦力は、第１面４１と対象物１０との間の静摩擦力よりも大きい。第１摩擦層５３をケース４０に設けることにより、検査工程の間にケース４０が動くことを抑制できる。
【0199】
第１摩擦層５３の構成は任意である。例えば、第１摩擦層５３は、第１面４１に貼り付けられているテープの表面の層によって構成されていてもよい。テープとしては、株式会社マイスト製の滑り止めテープ アイテムＮｏ．５１８７などを用いることができる。
【0200】
（第７の実施の形態）
図４１は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４１に示すように、ケース４０は、側面に固定されている支持部材５４を備えていてもよい。図４１に示す例において、ケース４０は、第１側面４３に固定されている１本の支持部材５４、及び、第２側面４４に固定されている２本の支持部材５４を備える。図示はしないが、ケース４０は、１本又は２本の支持部材５４を備えていてもよく、４本以上の支持部材５４を備えていてもよい。支持部材５４は、第３側面４５又は第４側面４６に固定されていてもよい。
図４１は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４１に示すように、ケース４０は、側面に固定されている支持部材５４を備えていてもよい。図４１に示す例において、ケース４０は、第１側面４３に固定されている１本の支持部材５４、及び、第２側面４４に固定されている２本の支持部材５４を備える。図示はしないが、ケース４０は、１本又は２本の支持部材５４を備えていてもよく、４本以上の支持部材５４を備えていてもよい。支持部材５４は、第３側面４５又は第４側面４６に固定されていてもよい。
【0201】
支持部材５４は、側面に固定されている第１部分５４１と、第１部分５４１に接続されている第２部分５４２を含んでいてもよい。第１部分５４１は、側面から第１面４１に向かって延びていてもよい。第２部分５４２は、第１面４１に平行に広がる面を含んでいてもよい。第２部分５４２は、検査工程の時に対象物１０に接してもよい。これにより、検査工程の間、ケース４０の姿勢をより安定に維持できる。このため、手の動きなどに起因して生じたノイズが対象スペクトルに現れることを抑制できる。
【0202】
図４１に示すように、ケース４０は、第２部分５４２に設けられている第２摩擦層５５を備えていてもよい。第２摩擦層５５は、例えばゴムを含む。第２摩擦層５５は、検査工程の時に対象物１０に接してもよい。第２摩擦層５５と対象物１０との間の静摩擦力は、第１面４１と対象物１０との間の静摩擦力よりも大きい。第２摩擦層５５を第２部分５４２に設けることにより、検査工程の間にケース４０が動くことを更に抑制できる。
【0203】
（第８の実施の形態）
図４２は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４２に示すように、ケース４０は、照射装置２１及び／又は検出装置２４を冷却する冷却部５６を備えていてもよい。冷却部５６は、例えば、ファンなどの送風機である。冷却部２９は、ベルチェ素子や放熱板により照射装置２１及び／又は検出装置２４を冷却するものであってもよい。冷却部５６を設けることにより、ケース４０の内部の温度が周囲雰囲気の温度に比べて高くなることを抑制できる。これにより、分光モジュール２０などの特性が温度に起因して変化することを抑制できる。
図４２は、ケース４０の一例を示す斜視図である。図４２に示すように、ケース４０は、照射装置２１及び／又は検出装置２４を冷却する冷却部５６を備えていてもよい。冷却部５６は、例えば、ファンなどの送風機である。冷却部２９は、ベルチェ素子や放熱板により照射装置２１及び／又は検出装置２４を冷却するものであってもよい。冷却部５６を設けることにより、ケース４０の内部の温度が周囲雰囲気の温度に比べて高くなることを抑制できる。これにより、分光モジュール２０などの特性が温度に起因して変化することを抑制できる。
【0204】
なお、検査システム１５が置かれている雰囲気温度が低い場合は、分光モジュール２０の温度が分光モジュール２０で検出される反射光の強度に影響を与えるほど上昇する、という虞は低い。この場合、照射装置２１及び／又は検出装置２４を冷却部５６により冷却しなくてもよい。
【0205】
また、検査システム１５が置かれている雰囲気温度が低く、当該雰囲気温度が分光モジュール２０により検出される反射光の強度に影響を与える場合は、照射装置２１及び／又は検出装置２４を断熱性の高い材料で覆って、照射装置２１及び／又は検出装置２４の温度低下を防止してもよい。言い換えると、検査システム１５は、照射装置２１及び／又は検出装置２４を覆う断熱材を備えていてもよい。あるいは、この場合、照射装置２１及び／又は検出装置２４をヒーター等で加熱してもよい。言い換えると、検査システム１５は、照射装置２１及び／又は検出装置２４を加熱する加熱部を備えていてもよい。
【0206】
さらに、分光モジュール２０による反射光の強度の検出は、分光モジュール２０の電源を入れてからある程度の時間が経過してから行うことが好ましい。言い換えると、反射光を検出する前に、分光モジュール２０を暖機運転することが好ましい。この場合、暖機運転中に照射装置２１及び／又は検出装置２４の温度が安定して、反射光の強度を安定して検出することができる。
【0207】
（第９の実施の形態）
上述の実施の形態においては、検出装置２４が、対象物１０によって反射された光の強度を検出する例を示した。しかしながら、これに限られることはなく、図示はしないが、検出装置２４は、対象物１０を透過した光の強度を検出してもよい。この場合、検査システム１５は、対象物１０を透過した光の強度に関する情報を含むスペクトルを生成する。検査システム１５は、透過した光のスペクトルに基づいて上述の検査方法を実施することにより、対象物１０の組成を判定できる。また、透過した光のスペクトルに基づいて上述の製造方法を実施することにより、検査システム１５を製造できる。
上述の実施の形態においては、検出装置２４が、対象物１０によって反射された光の強度を検出する例を示した。しかしながら、これに限られることはなく、図示はしないが、検出装置２４は、対象物１０を透過した光の強度を検出してもよい。この場合、検査システム１５は、対象物１０を透過した光の強度に関する情報を含むスペクトルを生成する。検査システム１５は、透過した光のスペクトルに基づいて上述の検査方法を実施することにより、対象物１０の組成を判定できる。また、透過した光のスペクトルに基づいて上述の製造方法を実施することにより、検査システム１５を製造できる。
【0208】
スペクトルの各波長点におけるデータは、波長点における透過光の強度に関する情報を含む。データは、透過光の強度そのものであってもよい。データは、波長点における透過光の強度に何らかの処理を施すことによって算出されたものであってもよい。例えば、データは、透過率であってもよく、吸光度Ａｂｓであってもよい。透過率とは、対象物１０が光を透過させる程度を表す無次元量である。透過率Ｔは、例えば以下の式により算出される。
Ｔ＝Ｉ／Ｉ０
Ｉは、対象物１０を透過して検出装置に入射する光の強度である。Ｉ０は、校正試料を透過して検出装置に入射する光の強度である。校正試料は、例えば、対象物１０の基材シート１１を含み、樹脂層１２を含まない。この場合、Ｉ０は、空気の透過率及び基材シート１１の透過率を反映している。
吸光度Ａｂｓは、例えば以下の式により算出される。
Ａｂｓ＝－ｌｏｇ１０（Ｉ／Ｉ０）
Ｔ＝Ｉ／Ｉ０
Ｉは、対象物１０を透過して検出装置に入射する光の強度である。Ｉ０は、校正試料を透過して検出装置に入射する光の強度である。校正試料は、例えば、対象物１０の基材シート１１を含み、樹脂層１２を含まない。この場合、Ｉ０は、空気の透過率及び基材シート１１の透過率を反映している。
吸光度Ａｂｓは、例えば以下の式により算出される。
Ａｂｓ＝－ｌｏｇ１０（Ｉ／Ｉ０）
【0209】
上記実施の形態および変形例に開示されている複数の構成要素を必要に応じて適宜組合せることも可能である。あるいは、上記実施の形態および変形例に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【符号の説明】
【0210】
１０ 対象物
１０ｘ 第１面
１０ｙ 第２面
１１ 基材シート
１２ 樹脂層
１５ 検査システム
２０ 分光モジュール
２１ 照射装置
２１１ 照射部
２３ 温度モニタ
２４ 検出装置
２４１ 検出部
２５ 生成装置
２５１ 第１生成部
２５２ 第２生成部
２７ 処理装置
２７１ 第１処理部
２７２ 第２処理部
２８ 判定装置
２８１ 記憶部
２８２ 解析部
２８３ 判定部
４０ ケース
４１ 第１面
４２ 第２面
４８ ウインドウ
５１ 校正試料
５３ 第１摩擦層
５４ 支持部材
５４１ 第１部分
５４２ 第２部分
５５ 第２摩擦層
５６ 冷却部
１０ｘ 第１面
１０ｙ 第２面
１１ 基材シート
１２ 樹脂層
１５ 検査システム
２０ 分光モジュール
２１ 照射装置
２１１ 照射部
２３ 温度モニタ
２４ 検出装置
２４１ 検出部
２５ 生成装置
２５１ 第１生成部
２５２ 第２生成部
２７ 処理装置
２７１ 第１処理部
２７２ 第２処理部
２８ 判定装置
２８１ 記憶部
２８２ 解析部
２８３ 判定部
４０ ケース
４１ 第１面
４２ 第２面
４８ ウインドウ
５１ 校正試料
５３ 第１摩擦層
５４ 支持部材
５４１ 第１部分
５４２ 第２部分
５５ 第２摩擦層
５６ 冷却部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
