JP2010216890A - 異種製品検出装置及び異種製品検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】各種別毎にある程度まとまった量の各製品に含まれる異種製品を簡単にかつ高い精度で検出する。
【解決手段】本発明の異種製品検出装置及び異種製品検出方法を異種薬剤の検出に適用した場合、搬送状態の錠剤７の一方面からパルス状のテラヘルツ光３９を入射し、この薬剤を透過したテラヘルツ光２４の電気信号２５の時間波形３２が錠剤７の材質及び形状によって異なることを利用している。そして、この錠剤毎の時間波形３２の相違を該当時間波形に設定した複数の特徴量４４の統計量（マハラノビス距離）を用いて、該当錠剤が正当種別か異種であるかを判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、製薬工場や食品工場等において、正規の製品（薬剤や食品）に異種物（異種薬剤・異種原料・毒物など）が含まれていることを検出する異種製品検出装置及び異種製品検出方法に関する。

通常、製薬工場や食品工場等においては、正規の製品（薬剤や食品）に誤って異種物（異種薬剤・異種原料・毒物など）が含まれる場合を考慮し、異種物を検出する作業が行われている。以下、本明細書中では、製品の例に薬剤を用い、異種物の例に異種薬剤を用いて説明するが、製品及び異種物はこの例に限定されない。

さて、製薬工場等においては多種多様の薬剤が製造されている。これらの薬剤は、形状、色、重量が近似している場合があり、包装機で多品種の薬剤をＰＴＰ（press through packing）で包装する際に多数の正規品種の薬剤の中にごく少数の異種薬剤が混入する危険性がある。この場合、例えば１０〜２０個の同一種別の薬剤が包装された１個のＰＴＰ容器（シート）に異種薬剤が混入することになってしまう。

通常、工場の最終段階の包装梱包工程において、検査員による目視検査を行い、薬剤の色や形状から薬剤の違いを選別して他の種類の薬剤・薬物成分・薬物以外の物質の混入を防止している。

また最近は、ＰＴＰシート上の錠剤の画像をＣＣＤカメラで読取って、各錠剤の面積、直径、色を求め、基準の錠剤の面積、直径、色と比較し、異種錠剤かどうかを判別する手法が採用されている。

また、ＰＴＰシート上の錠剤にハロゲンランプ等、近赤外（１〜２nm）に発光スペクトルを持つ光源の光を照射する。コリメートされた近赤外分光器の視点をガルバノミラーなどで複数の錠剤をスキャンすることにより、各錠剤からの反射光の近赤外スペクトルを測定する。このスペクトルと予め測定しておいた基準錠剤の近赤外スペクトルと比較することにより異種錠剤を検知する手法が採用されている。

さらに、波長が３０ギガヘルツから５テラヘルツの電波と光の中間の性質を有する「テラヘルツ光」を被測定物に照射して、この被測定物を透過した「テラヘルツ光」のスペクトル波形が被測定物の材質により変化する特性を利用して、この被測定物を透過したテラヘルツ光の波形をスペクトラム分析することにより、被測定物被測定物の内部に含まれる異物を検出する手法が提唱されている（特許文献１）。

さらに、特許文献２の「標本検査装置及び標本検査方法」には、上述したテラヘルツ光をＰＴＰシートの各凹部に挿入された薬剤に照射し、この薬剤を透過したテラヘルツ光のスペクトラムを求めて、このスペクトラムと既知錠剤の基準スペクトラムとを比較して、当該薬剤が正当な薬剤か異種薬剤であるかを判定している。
特開２００５−１１４４１３号公報 国際公開ＷＯ２００８／００１７８５号

しかしながら、従来の目視検査による薬剤の判別の場合には見落としの可能性がある。また、薬剤が外見からでは判別しにくい形状のものである場合にはＣＣＤカメラを用いた画像処理などを行っても１００パーセントの安全を確保することができなかった。

また、上述した近赤外分析を行う手法においては、薬剤表面のみのスペクトル測定のため、フィルムコート錠、糖衣錠への適用が困難であった。

薬剤の種類や種別は膨大な数に上り、また多種類の薬剤を同一製造ラインで生産する場合が多くなってきたため同一製造ラインでほぼ同じ形状に形成され、色も同系統である薬剤が生産される場合が増えている。しかし、テラヘルツ光を用いてスペクトラム分析を行う手法においては、個々の薬剤の透過光とその周辺部の背景光との分離が難しく、その結果、薬剤透過光と周辺部背景光の混合したテラヘルツ光の時間波形からスペクトルを算出することになるが、薬剤透過光と周辺部背景光の干渉により、図１１のようにスペクトル波形１００にうねり１０１が生じ、スペクトルの細かい分析ができないという問題があった。

さらに、時間波形を読みとっている間に、薬剤が搬送されて動くため、ひとつの波形としてデータが読み取れないという問題があった。とくにスペクトルの波数分解能をあげるためには時間波形の測定時間を長くする必要があり、薬剤搬送による動きの影響が大きくなるという問題点があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、搬送しながら異種の製品を確実に検出できる異種製品検出装置及び異種製品検出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解消するために、本発明の第１の態様は、搬送路に沿って搬送状態の製品の一方面からパルス状のテラヘルツ光を入射するテラヘルツ光入射部と、この製品ならびにこの製品の周辺部を透過したテラヘルツ光を受光して電気信号に変換して出力するテラヘルツ光検出部と、このテラヘルツ光検出部から出力された電気信号に変換された各透過テラヘルツ光の時間波形を読取る時間波形読取部と、この時間波形読取部で読取られた各時間波形における予め定められた０クロス点、波形ピーク点、波形ピークの高さ、波形の幅に基づく複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め指定された種別の基準製品において前記特徴量抽出手段で抽出された各特徴量を記憶する特徴量データテーブルと、前記複数の特徴量から複数の特徴量の全組合せを列挙する特徴量組み合わせ生成手段と、前記特徴量データテーブルに記憶された各特徴量のうち前記特徴量組み合わせ生成手段で生成された特徴量の各組合せ毎に、当該組合せの各特徴量で算出された組合せ毎のマハラノビス距離を算出する基準マハラノビス距離算出手段と、Ｓ／Ｎ比が最大となる特徴量の組合せを選択するとともに、この選択された特徴量の組み合わせに対応するマハラノビス距離算出用最適基準データをマハラノビス計算用最適基準データテーブルに書込む組合せ選択手段と、検査対象の製品が入力されたとき当該製品の指定製品の基準空間におけるマハラノビス距離を前記マハラノビス計算用最適基準データテーブルに記憶された前記マハラノビス計算用最適基準データを用いて計算する検査用マハラノビス距離算出手段と、この算出されたマハラノビス距離に基づいて当該製品の異種判断を行う異種判定手段とを備えた異種製品検出装置である。

本発明の第２の態様は、前記製品としては、包装容器の幅方向に形成された凹部に挿入されており、前記テラヘルツ光入射部としては、前記包装容器の幅方向に配列され同時にテラヘルツ光を入射させる複数の入射ヘッドを有し、前記テラヘルツ光検出部としては、搬送方向に配列され同時にテラヘルツ光を受光する検出ヘッドと、前記製品の種類ごとに前記テラヘルツ光検出部の遅延時間初期値と遅延時間変動範囲とを設定する手段と、前記製品がテラヘルツ光ビーム中心位置から予め設定された任意の距離の位置に到達するタイミングで信号を発生するトリガー信号発生手段と、このトリガー信号が発生したタイミングから時間波形を記録する手段とを備えた異種製品検出装置である。

なお、本発明の各態様として、「装置」の態様を説明したが、これに限らず、「方法」の態様として実現してもよい。

本発明の異種製品検出装置及び異種製品検出方法においては、搬送状態の製品の一方面からパルス状のテラヘルツ光を入射し、この製品を透過したテラヘルツ光の電気信号の時間波形が製品の材質及び形状によって異なることを利用している。そして、この製品毎の時間波形の相違を該当時間波形に設定した複数の特徴量の統計量（マハラノビス距離）を用いて、該当製品が正当種別の製品か、異種の製品であるかを判定することによって、搬送しながら異種の製品を確実に検出できる。

以下、本発明の一実施形態について図面を用いて説明する。

図１は本発明の一実施形態の異種製品検出方法及び異種製品検出装置が適用された異種薬剤検出装置の概略構成図である。この実施形態においては、異種薬剤検出装置は薬剤製造工場のＰＴＰ梱包機１に組込まれている。

ＰＴＰ梱包機１において、シート供給部２から供給される包装用シート（以下、単にシートと表記する）３には、凹部４が定められた間隔で二次元的に形成され、搬送路５を図中矢印方向に搬送される。薬剤供給部６は内部に蓄積された各薬剤（以下、錠剤７という）を、搬送路５に順次繰り出されるシート３の凹部４に１個ずつ収納していく。そして、搬送路５の右端にて、アルミシート８にて、錠剤７が収納された凹部４の上面が覆われて、切断機９で所定長さに切断されて、ＰＴＰシート（錠剤シート）１０として排出される。

このＰＴＰ梱包機１に組込まれた異種薬剤検出装置において、フェムト秒レーザ発生器１１は、フェムト秒レーザ制御部１２の指示に基づいて、５０ＭＨｚ〜１００ＭＨｚの周期で、パルス幅１０fs〜１００fsの近赤外光（700nm〜1600nm）１３を発振する。このフェムト秒レーザ発生器１１から出射された近赤外光１３はビームスプリッタ１４で２方向に分岐される。分岐された一方の近赤外光１３ａは、図２に示すように、さらに光増幅・分配器１５ａで分岐され複数のテラヘルツ光出射ユニット１６に入射される。

各テラヘルツ光出射ユニット１６内には、光伝導アンテナ１７が収納されており、この光伝導アンテナ１７は、制御装置２７の駆動制御回路３１からバイアス電圧３３が印加され、前述したパルス状の近赤外光１３ａが印加されるとパルス状のテラヘルツ光を出射する。出射されたテラヘルツ光は集光レンズ１８で、搬送路５上を一定速度で搬送されているシート３の凹部４に収納された錠剤７に照射される。

この錠剤７を上方から下方へ透過したテラヘルツ光はテラヘルツ光受光ユニット１９内の集光レンズ２０を介して、テラヘルツ光受光部２１に入射する。

前述したビームスプリッタ１４で分岐された他方の近赤外光１３ｂは、光学遅延ユニット２２で遅延された後、図２に示すように、さらに光増幅・分配器１５ｂで分岐され、複数のテラヘルツ光受光ユニット１９内のテラヘルツ光受光部２１に入射する。

各テラヘルツ光受光部２１は、図３に示すように、錠剤７を上方から下方へ透過したテラヘルツ光２４が入射されている期間において、近赤外光１３ｂが印加されると、この印加されている時間だけ、テラヘルツ光２４の強度に対応する電流を有した電気信号２５を制御装置２７の受信部２６へ送出する。

前記光学遅延ユニット２２は、複数の固定ミラー２８と１個の移動ミラー２９とミラー駆動部３０とで構成されており、制御装置２７の駆動制御回路３１からの指令に基づきタイミング信号（以下、トリガー信号ともいう）入力の待機状態になり、錠剤７がテラヘルツ光ビーム中心位置から予め設定された任意の距離の位置に到達するタイミングでトリガー信号発生装置３１ａがトリガ信号を発すると、移動ミラー２９の位置を順次移動していき、図３に示すように、近赤外光１３ｂのピーク点をテラヘルツ光２４の波形の先頭位置すなわち初期遅延時間からの遅延時間Δｔを順次増加して行くことにより、その時の電気信号２５をサンプリング加算していくことで、テラヘルツ光２４の初期遅延時間から遅延時間変動範囲内の１波形分の時間波形３２が得られる。なお、時間波形３２は薬剤の種類ごとに異なる。このため、薬剤の種類ごとに、光学遅延ユニット２２の遅延時間初期値と遅延時間変動範囲とが遅延時間設定部３１ｂに予め設定されている。

制御装置２７における駆動制御回路３１は、フェムト秒レーザ制御部１２から入力されるパルス状の近赤外光１３の出力の同期信号３４に基づいて、遅延時間設定部３１ｂの設定内容を参照しながら、光学遅延ユニット２２において順次増加して行く遅延時間Δｔを順次、トリガー信号発生装置３１ａに設定していく。トリガー信号発生装置３１ａは、この設定された遅延時間Δｔが示すタイミングでトリガー信号を発生する。さらに、駆動制御回路３１は、データメモリ３６に対して、遅延時間Δｔが指定区間での電気信号２５のサンプリング開始と終了を指示する。

遅延時間Δｔが順次増加して指定間隔進むごとに各電気信号２５をＡ／Ｄ変換器３４でデジタルデータにＡ／Ｄ変換して、データメモリ３６に書込む。データメモリ３６においては、駆動制御回路３１から、サンプリング開始が指令されると、各電気信号２５をサンプリング開始し、サンプリング終了が指令されると、サンプリングを終了して、図３に示す錠剤７を透過したテラヘルツ光２４の１波形分の電気信号の時間波形３２が得られるので、この得られた時間波形３２を波形メモリ３７へ書込む。

この制御装置２７の波形メモリ３７に書込まれた錠剤７を透過したテラヘルツ光２４の１波形分の電気信号に変換された時間波形３２は、コンピュータからなるデータ処理装置３８へ送出される。

図５は、テラヘルツ光ビームの断面図であり、テラヘルツ光ビームのビームスポット中心ｃspが図４（ｂ）の２４の位置（錠剤７の中心ｃ7）にある時の状態を示すものである。ビームスポット径ｄ_spは、錠剤７の直径ｄ₇より大きいため、背景光と錠剤透過光がテラヘルツ光受光部２１に到達し検出される。

図６は、搬送時に錠剤７がテラヘルツ光ビーム中を移動する様子を示す模式図である。 製造ラインにおいては、テラヘルツ光受光部２１で検出されるテラヘルツ光４０，２４の時間波形３２ａ，３２を測定する間に錠剤７が移動するため、図６に示すように錠剤７はテラヘルツ光ビーム中を搬送方向に移動する。

図４（ｃ）は、図４（ａ）に示す厚みＨを有する円盤状の錠剤７が、図４（ｂ）に示すように、シート３の凹部４に挿入された状態で、テラヘルツ光出射ユニット１６からパルス状のテラヘルツ光３９を錠剤７に照射した場合における、この錠剤７を透過したテラヘルツ光２４の電気信号に変換された時間波形３２を示す図である。

この図においては、テラヘルツ光３９のビームスポット径が錠剤７より大きい場合、搬送状態において、図４（ｂ）の点線で示す錠剤７を透過しない周辺部の背景光に起因する時間波形３２ａが時間波形３２の前に検出される。錠剤透過光による時間波形３２と背景光の時間波形３２ａとの間の時間差Ｔ_Hは、錠剤７の厚みＨに比例している。

図７は、図４（ｃ）に示す二つの時間波形３２、３２ａのうち、錠剤７を透過したテラヘルツ光２４の時間波形３２を示す図である。横軸は背景光に起因する時間波形３２ａのピーク点を時刻ｔの基準位置（ｔ＝０）とした、Ａ／Ｄ変換器３５におけるサンプリングにおけるサンプル数で示した時刻ｔであり、縦軸は、電界強度Ｅである。

図８は、コンピュータからなるデータ処理装置３８が行う異種薬剤検出機能を示す機能ブロック図である。

制御装置２７の波形メモリ３７から入力された各時間波形３２は、移動平均部４１でもって移動平均化された後、特徴量抽出部４２へ送られる。図７に示す時間波形３２の時刻ｔにおける平均化した値Ｅ_tは、平均化する前の時刻ｔにおける値Ｅ_tを用いて、次のようになる。但し、Ｌは１回の平均化に用いるデータ数である。

Ｅ_t＝（Ｅ_t-L/2＋Ｅ_t-L/2+1＋…＋Ｅ_t＋…＋Ｅ_t+L/2）／（Ｌ＋１）
このように、測定された時間波形３２を移動平均化することにより、この時間波形３２に含まれるノイズ成分が除去される。ノイズ成分が除去された時間波形３２は特徴量抽出部４２へ送られる。

この実施形態装置においては、個々の錠剤７に対する異種薬剤の判定を実施する前の判定に使用する基準データを作成するために、１１種別の錠剤７の各基準錠剤の時間波形３２が１種別それぞれ２００個分、合計２２００個が、図１の制御装置２７によって読取られて時間平均化されて特徴量抽出部４２へ送られる。基準錠剤７は、欠陥の無い正常な錠剤を示す。特徴量抽出部４２は、入力された錠剤７の各基準錠剤の時間波形３２の特徴量４４を抽出して図９に示す特徴量データテーブル４３に書き込む。

具体的には、図７に示す時間波形３２における個々の時間波形３２から得られる下記に示す合計１４個の特徴量４４（以下、特徴量ｘ_jiともいう。但し、ｊ：波形番号。ｉ：特徴量番号。）が特徴量定義メモリ４５に記憶されている。なお、以下に述べる特徴量番号ｉ＝１〜１４の特徴量ｘ_ji（＝ｘ_j1,ｘ_j2,…,ｘ_j13,ｘ_j14）は一例であり、時間波形３２から抽出可能で薬剤の種類に応じて異なる値の特徴量であれば、任意の特徴量ｘ_ijを用いるように変形してもよい。

（ａ） ０クロス点
時間波形３２の強度Ｅがゼロになる時刻ｔを０クロス点と定義し、その値ｔ₀を求める。データは離散的であるため、正確にはデータＥtの符号が替わる区間を直線近似したときＥ＝０と交わる点を０クロス点とする。本アルゴリズムでは、マイナスピークの直前の０クロス点を第１の０クロス点（t_01）、第１の０クロス点の次に出現する２番目の０クロス点を２番目の０クロス点（t₀₂）、第２の０クロス点の次に出現する３番目の０クロス点を３番目の０クロス点（t₀₃）と定義して、各０クロス点ｔ₀₁,ｔ₀₂,ｔ₀₃をそれぞれ特徴量ｘ_j1, ｘ_j2, ｘ_j3とする。

（ｂ） ピーク点（波形ピーク点）
時間波形には図７の３２ａの部分に相当する錠剤周辺部通過光と図７の３２の部分に相当する錠剤透過光が見られる。ここで３２ａの部分とは、錠剤７がない状態でテラヘルツ光を受光した時に観測される波形と同じ時刻に観測される波形のことをいい、３２の部分とは、３２ａの波形ピーク以降に出現する大きなピークを持つ波形のことをいう。

初めに、３２ａの部分の時間波形が最大となる時刻ｔ＝t_rを求め、この時刻t_rを基準ピークとする。

次に隣り合う２つの０クロス点間において、時間波形３２の傾きがゼロになる時刻ｔ_ppをピーク点と定義し、ピーク点ｔ_ppを求める。本アルゴリズムは、１番目、２番目のピーク点ｔ_pp1、ｔ_pp2を特徴量ｘ_j4, ｘ_j5とする。さらに各ピーク点を基準ピーク相対値ｔ_pp1-r（＝t_pp1−ｔ_r）,ｔ_pp2-r（＝t_pp2−ｔ_r）に変換した特徴量を計算する。さらに２番目以降のピーク点を１番目のピーク点相対値ｔ_pp2-pp1（＝ｔ_pp2−ｔ_pp1）に変換した特徴量を計算する。

１番目のピーク点を基準ピーク相対値ｔ_pp1-rに変換した特徴量は、錠剤７の厚みＨに関連する特徴量となる。2番目以降のピーク点を１番目のピーク点相対値ｔ_pp2-pp1に変換した特徴量は、錠剤厚みＨの変動の影響を受けにくい特徴量となる。

（ｃ） ピークの高さ（波形ピークの高さ）
前述した各ピーク点での時間波形３２の値Ｅ_tppをピークの高さと定義し、その値Ｅを求める。ピークの高さは、時間波形３２の値Ｅの絶対値ではなく、正側、負側においてそれぞれ個別に求める。今回は、１番目、２番目のピークの高さＥ_tpp1,Ｅ_tpp2を特徴量ｘ_j6, ｘ_j7とする。

（ｄ） 波形幅
隣り合う２つの０クロス点ｔ₀に挟まれた領域の同じ値Ｅ_b（＝θ・Ｅ_tpp）を有する２点t_b1,ｔ_b2間の幅を波形幅ｔ_w（＝ｔ_b2−t_b1）と定め、その値を求める。本実施形態では、以下の値Ｅ_b1,…,Ｅ_b7における波形幅ｔ_w1,…,ｔ_w7を特徴量ｘ_j8,ｘ_j9,…,ｘ_j13,ｘ_j14とする。

Ｅ_b1（θ₁，Ｅ_tpp2）＝０．２Ｅ_tpp2
Ｅ_b2（θ₂，Ｅ_tpp2）＝０．４Ｅ_tpp2
：
Ｅ_b6（θ₆，Ｅ_tpp2）＝０．８Ｅ_tpp2
Ｅ_b7（θ₇，Ｅ_tpp2）＝０．９Ｅ_tpp2
すなわち、本実施形態では、ピークの高さＥ_tppのθ倍｛θ_１、θ_２、．．．、θ_ｓ｜０．０≦θ_１＜θ_２＜、．．．、＜θ_ｓ≦１．０｝の値Ｅ_bにおける波形幅ｔ_w1,ｔ_w2,…,ｔ_w6,ｔ_w7を特徴量ｘ_j8,ｘ_j9,…,ｘ_j13,ｘ_j14とする。また、この例では、倍数θの値を、θ₁＝０．２、θ₂＝０．４、θ₃＝０．５、θ₄＝０．６、θ₅＝０．７、θ₆＝０．８、θ₇＝０．９とした。

特徴量抽出部４２は、移動平均部４１より送られてきた１１種目の各基準錠剤における合計２２００個の時間波形３２における１４個の特徴量４４を抽出して、特徴量データテーブル４３の各種別に書込む。この特徴量データテーブル４３には、図９に示すように、１１種別（種別番号ｐ）毎に、２００個の各時間波形３２（波形番号ｊ＝１〜２００）に対して、前述した合計１４個の特徴量（特徴量番号ｉ＝１〜１４）の各特徴量ｘ_jiの書込領域が形成されている。

特徴量組合せテーブル４６内には、図１０に示すように、上述した１４個の特徴量４４における選択・非選択を０／１で表した組合せに組合せ番号ｇが付されて記憶されている。この組合せ数は２¹⁴―１＝１６３８３通りあり、全組合せを列挙する。したがって、組合せ番号ｇ＝１〜１６３８３となる。なお、特徴量組み合わせテーブル４６は、上述した１４個の特徴量の全組み合わせに限らず、例えば図示しない特徴量組み合わせテーブル生成部により、任意のｍ個の特徴量から当該ｍ個の特徴量の全組み合わせ（２^ｍ−１通りの組み合わせ）を列挙するように生成可能となっている。

組合せ特徴量抽出部４７は、特徴量データテーブル４３内の特徴量組合せテーブル４６内に設定された各組合せ番号ｇの指定する特徴量の組合せで選択された特徴量を抽出し、マハラノビス距離算出用基準データ作成部４８へ出力する。

この結果、マハラノビス距離算出用基準データ作成部４８へは、ｎ（＝２００）個の各波形３２（ｊ＝１〜ｎ）に対してｋ個の特徴量４４が送られたとする。そして、マハラノビス距離算出用基準データ作成部４８は、次に示す手順で、入力した特徴量データに対するマハラノビス距離算出用基準データを次の手順で算出する。

入力した各特徴量ｘ_ji（ｊ＝１〜ｎ、ｉ＝１〜ｋ）に対して、下式の基準化処理を実施して、得られた基準化処理後の各特徴量Ｘ_jiを改めて特徴量Ｘ_jiとする。すなわち、ｉ番目のｎ個の特徴量ｘ_1i〜ｘ_niの平均をｍ_iとし、標準偏差をσ_iとすると、
特徴量Ｘ_ji＝（ｘ_ji―ｍ_i）／σ_i
となる。

次に、特徴量Ｘ_jiの相関行列Ｒを求める。ｉ番目の特徴量とｑ番目の特徴量との相関計係数ｒ_iqは下式で与えられる。

相関計係数ｒ_iq＝１／ｋ（Ｘ_i1Ｘ_q1＋Ｘ_i2Ｘ_q2＋…＋Ｘ_inＸ_qn）
ｉ＝１〜ｋ、ｑ＝１〜ｋ
これにより、相関行列Ｒは下記にて示される。

次に、この相関行列Ｒの逆行列Ａを求める。相関行列Ｒの逆行列Ａは、要素をａ_jiとすると下式で示される。

となる。

この逆行列Ａとｍ_i、σ_iが（ｉ＝１〜ｋ）が組み合わせｇのマハラノビス距離算出用基準データであり、マハラノビス距離算出用基準データテーブル４９に記録する。

基準マハラノビス距離算出部５０では基準薬剤の特徴量データを特徴量データテーブル４３より取り込み、マハラノビス距離算出用基準データテーブル４９から該当する特徴量組み合わせのマハラノビス距離算出用基準データを読み出し、基準化した特徴量Ｘ_jiを計算し、逆行列Ａを用いて、組合せ番号ｇの特徴量の組合せに対する一つの種別の基準錠剤７のマハラノビス距離を求める。ｊ番目の時間波形３２のマハラノビス距離Ｄjの一般式は以下で与えられる。

但し、ｕ、ｖ＝１〜ｋ、ｊ＝１〜ｎ
このようにして計算したマハラノビス距離データはマハラノビス距離データテーブル５１に記録される。

最適特徴量選択部５２では、マハラノビス距離データをマハラノビス距離データテーブル５１より読み出しｊ＝１〜ｎの各時間波形３２のマハラノビス距離Ｄ₁〜Ｄ_nを求めて、この組合せ（組合せ番号ｇ）における下式で示すＳ／Ｎ比ηを算出する。

η＝―１０log１／ｎ（１／Ｄ₁ ²＋１／Ｄ₂ ²＋…＋１／Ｄ_n ²）
…（２）
以上で、組合せ番号ｇの２つの特徴量４４の組合せに対する一つの種別の基準錠剤７のＳ／Ｎ比ηの算出処理が終了する。

このようにして、合計１６３８３個の組合せに対して、（１）式のマハラノビス距離Ｄj、（２）式のＳ／Ｎ比ηを算出する。最適特徴量選択部５２では、１６３８３通りの組に対するＳ／Ｎ比データから最大値をとる特徴量の組を検索する。その結果を最適特徴量組み合わせテーブル５３に書き込み、さらに、この最適組合せに対する特徴量の平均値、標準偏差、逆行列の計算用データをマハラノビス距離算出用最適基準データテーブル５４に書込む。

以上の処理を基準薬剤を錠剤７の１１種別に亘って、実施される。以上の処理で設定が完了する。

検査時には基準錠剤の種別を検査前に指定する。検査用マハラノビス距離算出部５５が、検査対象の錠剤７の基準錠剤の種別におけるマハラノビス距離の算出を行う。すなわち、検査対象の錠剤７の時間波形３２が入力されると、この時間波形３２は移動平均部４１で時間平均化処理が実施されたのち、特徴量抽出部４２に送られる。

特徴量抽出部４２ではこの時間波形３２に対する１４個の特徴量４４を計算する。この結果を組み合わせ抽出部４７に出力する。組み合わせ抽出部４７では入力した１４種類の特徴量４４のうち、最適特徴量組み合わせテーブル５３で選択されている特徴量４４のみ検査用マハラノビス距離算出部５５に出力する。この検査用マハラノビス距離算出部５５では入力した特徴量の基準化した特徴量Ｘ_iをマハラノビス距離算出用最適基準データテーブル５４に記憶されている基準錠剤の平均値、標準偏差を用いて算出する。

そして、この１つ時間波形３２のマハラノビス距離Ｄを、マハラノビス距離算出用最適基準データテーブル５４に記憶されている基準錠剤の逆各行列（逆行列Ａ）を（１）式に代入し、ｊ＝１としたときのマハラノビス距離Ｄ₁をマハラノビス距離Ｄとする。検査用マハラノビス距離算出部５５は、算出したマハラノビス距離Ｄを異種判定部５６へ送出する。

異種判定部５６は、異種判定しきい値メモリ５７に記憶されている異種判定しきい値と算出されたマハラノビス距離Ｄとを比較する。そして、
マハラノビス距離Ｄ＜異種判定しきい値
マハラノビス距離Ｄ＞＝異種判定しきい値
の場合は、当該錠剤７の種別は、指定した種別でなく、異なる種別であると判定する。判定結果は表示器部８に表示出力される。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。

例えば、複数種別の基準錠剤の平均値、標準偏差、逆各行列（逆行列Ａ）等のマハラノビス距離算出用最適基準データをマハラノビス距離算出用最適基準データテーブル５４に記憶保持しておく必要はなく。新たに新種別の錠剤の評価を開始する直前に該当種別の基準錠剤７に対するマハラノビス距離算出用最適基準データの算出とマハラノビス距離算出用最適基準データテーブル５４に対する登録を実施してもよい。

また、本実施形態では、製薬工場における異種薬剤検出について説明したが、食品工場等において、正規の食品に異種物（異種原料、毒物など）が混入する場合があり、このような異種物を検出することも可能である。すなわち、本実施形態では、製品の例に薬剤を用い、異種物の例に異種薬剤を用いたが、製品及び異種物はこの例に限定されず、製品を透過したテラヘルツ光の電気特性の時間波形が製品及び異種物の間で異なるものであれば、食品等の任意の製品や、異種原料、毒物などの任意の異種物に拡張ないし一般化できる。また、任意の製品への拡張ないし一般化に伴い、薬剤の場合のＰＴＰ包装容器は、製品に応じた任意の包装容器に拡張ないし一般化できる。

本発明の一実施形態に係わる異種薬剤検出装置の概略構成図。 同実施形態の異種薬剤検出装置の要部を取出して示す部分拡大図。 同異種薬剤検出装置のテラヘルツ光における時間波形の作成手順を示す図。 時間波形と錠剤の形状との関係を示す図。 テラヘルツ光ビーム断面を示す模式図。 搬送時に錠剤がテラヘルツ光ビーム中を移動する様子を示す模式図。 時間波形に定義された各特徴量を示す図。 同異種薬剤検出装置のデータ処理装置の機能を示す機能ブロック図。 同データ処理装置内に形成された特徴量データテーブルの記憶内容を示す図。 同データ処理装置内に形成された特徴量組み合わせテーブルの記憶内容を示す図。 従来のスペクトル波形及びうねりを示す模式図。

１…ＰＴＰ梱包機、２…シート供給部、３…包装用シート、４…凹部、５…搬送路、７…錠剤、１０…ＰＦＰシート、１１…フェムト秒レーザ発振器、１２…フェムト秒レーザ制御部、１３，１３ａ、１３ｂ…近赤外光、１４…ビームスプリッタ、１５ａ、１５ｂ…光増幅・分配器、１６…テラヘルツ光出射ユニット、１７…光伝導アンテナ、１９…テラヘルツ光受光ユニット、２１…テラヘルツ光受光部、２２…光学遅延ユニット、２６…受信部、２７…制御装置、３１…駆動制御回路、３２…時間波形、３８…データ処理装置、４１…移動平均部、４２…特徴量抽出部、４３…特徴量データテーブル、４４…特徴量、４５…特徴量定義メモリ、４６…特徴量組合わせテーブル、４７…組み合わせ特徴量抽出部、４８…マハラノビス距離算出用基準データ作成部、４９…マハラノビス距離算出用基準データテーブル、５０…基準マハラノビス距離算出部、５１…マハラノビス距離データテーブル、５２…最適特徴量選択部、５３…最適特徴量組み合わせテーブル、５４…マハラノビス距離算出用最適基準データテーブル、５５…検査用マハラノビス距離算出部、５６…異種判定部、５７…異種判定しきい値メモリ、５８…表示部

Claims (3)

1. 搬送路に沿って搬送状態の製品の一方面からパルス状のテラヘルツ光を入射するテラヘルツ光入射部と、
   この製品ならびにこの製品の周辺部を透過したテラヘルツ光を受光して電気信号に変換して出力するテラヘルツ光検出部と、
   このテラヘルツ光検出部から出力された電気信号に変換された各透過テラヘルツ光の時間波形を読取る時間波形読取部と、
   この時間波形読取部で読取られた各時間波形における予め定められた０クロス点、波形ピーク点、波形ピークの高さ、波形の幅に基づく複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   予め指定された種別の基準製品において前記特徴量抽出手段で抽出された各特徴量を記憶する特徴量データテーブルと、
   前記複数の特徴量から複数の特徴量の全組合せを列挙する特徴量組み合わせテーブル生成手段と、
   前記特徴量データテーブルに記憶された各特徴量のうち前記特徴量組み合わせ生成手段で生成された特徴量の各組合せ毎に、当該組合せの各特徴量で算出された組合せ毎のマハラノビス距離を算出する基準マハラノビス距離算出手段と、
   Ｓ／Ｎ比が最大となる特徴量の組合せを選択するとともに、この選択された特徴量の組み合わせに対応するマハラノビス距離算出用最適基準データをマハラノビス計算用最適基準データテーブルに書込む組合せ選択手段と、
   検査対象の製品が入力されたとき当該製品の基準空間におけるマハラノビス距離を前記マハラノビス計算用最適基準データテーブルに記憶された前記マハラノビス計算用最適基準データを用いて計算する検査用マハラノビス距離算出手段と、
   この算出されたマハラノビス距離に基づいて当該製品の異種判断を行う異種判定手段と
   を備えたことを特徴とする異種製品検出装置。
2. 前記製品は、包装容器の幅方向に形成された凹部に挿入されており、
   前記テラヘルツ光入射部は、前記包装容器の幅方向に配列され同時にテラヘルツ光を入射させる複数の入射ヘッドを有し、
   前記テラヘルツ光検出部は、搬送方向に配列され同時にテラヘルツ光を受光する検出ヘッドと、
   前記製品の種類ごとに前記テラヘルツ光検出部の遅延時間初期値と遅延時間変動範囲とを設定する手段と、
   前記製品がテラヘルツ光ビーム中心位置から予め設定された任意の距離の位置に到達するタイミングで信号を発生するトリガー信号発生手段と、
   このトリガー信号が発生したタイミングから時間波形を記録する手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の異種製品検出装置。
3. 搬送路に沿って搬送状態の製品の一方面からパルス状のテラヘルツ光を入射するテラヘルツ光入射ステップと、
   この製品ならびにこの製品の周辺部を透過したテラヘルツ光を受光して電気信号に変換して出力するテラヘルツ光検出ステップと、
   このテラヘルツ光検出ステップから出力された電気信号に変換された各透過テラヘルツ光の時間波形を読取る時間波形読取ステップと、
   この時間波形読取ステップで読取られた各時間波形における予め定められた０クロス点、波形ピーク点、波形ピークの高さ、波形の幅に基づく複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   製品周辺部通過光に対応する時間波形の第一ピーク点を基準ピークとして算出するステップと
   前記特徴量の内、０クロス点、波形ピーク点を前記基準ピークに基づく値にする値に変換するステップと
   予め指定された種別の基準製品において前記特徴量抽出ステップで抽出された各特徴量を特徴量データテーブルに記憶するステップと、
   前記複数の特徴量から複数の特徴量の全組合せを列挙する特徴量組み合わせテーブル生成ステップと、
   前記特徴量データテーブルに記憶された各特徴量のうち前記特徴量組み合わせ生成ステップで生成された特徴量の各組合せ毎に、当該組合せの各特徴量のみで算出された組合せ毎のマハラノビス距離を算出する基準マハラノビス距離算出ステップと、
   Ｓ／Ｎ比が最大となる特徴量の組合せを選択するとともに、この選択された特徴量の組み合わせに対応するマハラノビス距離算出用最適基準データをマハラノビス計算用最適基準データテーブルに書込む組合せ選択ステップと、
   検査対象の製品が入力されたとき当該製品の基準空間におけるマハラノビス距離を、前記マハラノビス計算用最適基準データテーブルに記憶された前記マハラノビス計算用最適基準データを用いて計算する検査用マハラノビス距離算出ステップと、
   この算出されたマハラノビス距離に基づいて当該製品の異種判断を行う異種判定ステップと
   を備えたことを特徴とする異種製品検出方法。

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