近赤外マルチスペクトラルシングルピクセルイメージングによる食品中低密度有機異物の非破壊検出

摘要

現在食品製造工場ではX線検出器や金属探知機によって混入異物の有無を検査しているが、昆虫や毛髪のような低密度有機異物を検出することは困難である。そのため安価・迅速かつ非破壊でこれらを検出する手法の開発が期待されている。当研究室では、近赤外領域の分光画像と深層学習を組み合わせることで、厚さ10mm のチョコレートに封入した昆虫を94.4%の正答率で検出できることを示しているが、毛髪は検出できなかった。その原因は、1.チョコレート内部における光吸収が大きいこと2.試料中で光が強く散乱されることにある。そこで、我々は高いS/N 比で画像を取得できるシングルピクセルイメージング（SPI）に注目した。SPI システムは主に1 画素検出器とデジタルミラーデバイス（DMD）で構成される。図1 にSPI システムの一例を示す。SPI では光源からの光をDMD に照射し、試料透過光を集光して1 画素検出器で検出する。DMD のミラーによる光の反射パターンを変えながら各光強度を測定し、その強度スペクトルから透過画像を再構築する。SPI は安価にシステムを構築でき、試料中の光散乱の影響を除去できるという優れた利点をもつ。本研究ではカットフィルターを活用して複数波長領域の画像を再構築し、これらをマルチスペクトル的に扱う「近赤外マルチスペクトラルシングルピクセルイメージング」を考案し、これにより食品中に混入した低密度有機異物を非破壊で検出することを目指す。