食品のライン(ナッツ・茶葉・米)に混じる殻・木片・樹脂片や、リサイクルの PET / PP / PE / PS は、色を合わせられると RGB のカメラでは分かりません。近赤外(0.9〜2.5 µm)では C-H の倍音・結合音と O-H の吸収帯が材料ごとに違うので、分光で分けられます。ここはその鎖を、観察対象と光学系が同じ材料表を引く形で組む 8 本です。
対象の側: material_nir_absorption が吸収帯の重ね合わせで α(λ) [1/mm] を返します(樹脂・脂質・タンパク質・炭水化物・リグニンと、それを分率で足すナッツの仁・殻・木片。帯の中心は一次文献の実測、幅と強さは推定。水だけは表の n,k から)。carbon_black_absorption は黒い樹脂の顔料、nir_model_info は帯と出典の印。kubelka_munk_reflectance は散乱する層の拡散反射の閉形式(無限厚と、背景の上の有限厚)、spectral_reflectance_from_material はそれに粒径の散乱と Saunderson の界面の補正を足して、材料名から反射スペクトルを作ります。
光学系の側: ingaas_photodiode_qe(吸収層と InP の窓の直接遷移の吸収端、標準 1.7 µm と拡張品)、hyperspectral_band_weights(ハロゲン × レンズのガラスの透過率(材料表)× 帯域 × QE × 画素 × 露光 = 反射率から電子数への線形写像)、hyperspectral_capture(1 本のスペクトルの帯域ごとの電子数と雑音)。画像(キューブ)は同じ写像を画素ごとに掛ける spectralrad.hyperspectral_capture_cube、帯域選択は specops.spec_band_selection_fisher(Fisher 比と前向き選択)。
PoC は公開の実画像 2 つ(樹脂の破片 6 種・豚バラの上の異物 10 種、どちらも CC BY 4.0)を主役にし、read_envi → spec_continuum_removal → spec_angle_mapper / spec_band_selection_fisher → 線形判別で分類して、データの正解ラベルで採点します(樹脂: クラス平均の再現率 0.816、材料表の物理モデルだけをライブラリにすると PP / PET / PE を 0.628。豚バラ: 全帯の LDA で検出 0.92・誤警報 1.1 %)。合成の鎖はその壊れ方(濡れ・ランプ・光子・黒い樹脂)を既知の量で振る補助です。
★2026-10-15 に材料表の水を直しました: RII の Hale & Querry の表は NIR を 0.2 µm おきにしか持たず、1.45 / 1.94 µm の吸収帯を線形補間で 1/3 に潰していました。k だけ Segelstein 1981 にして、Kou ら 1993 の実測と 10 % 以内です。
Eight ops build the NIR sorting chain with the object and the optics reading the same material table: absorption bands for polymers, lipids, proteins, carbohydrates and lignin (and nut kernels, shells and wood as mixtures; water from the table’s n,k), carbon black, the Kubelka–Munk reflectance of a scattering layer, reflectance from a material name with grain-size scattering and the Saunderson surface correction, an InGaAs QE from the direct-gap absorption edges, and the linear map from reflectance to electrons per band through a halogen lamp, the lens glass, the band filters and the QE. Gates: the Kubelka–Munk limits and inverse, measured polymer trough positions within 5 nm, water absorption within 10 % of Kou 1993, linearity and the EMVA variance of the captured cube, and the Fisher ratio’s two-class closed form.
向く: 選別機の帯域と InGaAs の品種(標準か拡張か)の当たりをつけること、マルチスペクトルの帯域を Fisher 比で選ぶこと、濡れ・ランプのずれ・光子の数・黒い樹脂でどこから壊れるかを真値つきで数えること、粒径と厚さで反射がどう変わるかを閉形式で見ること。
向かない: ★帯の幅と強さは推定で、実測のスペクトルに合わせていません(material_nir_absorption(..., bands=...) で実測の帯に差し替えてください)。場面と分類器のライブラリを同じモデルから作ると逆犯罪になり、精度は実機の上限にしかなりません —— PoC はライブラリが知らないゆがみを足して、その分を数えています。Kubelka–Munk は 2 流束の近似で、鏡面の光沢・層の不均一・強い異方散乱は扱いません。InGaAs の QE は形のモデルで、データシートの曲線の代わりではありません。
import spectralrad as S
# 仁と PE 片の反射スペクトル(材料表の吸収帯 + Kubelka–Munk)を、標準の InGaAs で 2 m/s のラインスキャン(露光 250 µs)
kernel = S.spectral_reflectance_from_material("NUT_KERNEL")
pe = S.spectral_reflectance_from_material("PE", thickness_mm=2.0, background_reflectance=0.22)
for r in (kernel, pe):
c = S.hyperspectral_capture(r, exposure_s=250e-6, irradiance_w_m2=3000.0, pixel_um=15.0, read_noise_e=80.0)
print((c["electrons"] / c["white_electrons"])[[25, 50]]) # 1200 nm と 1450 nm の平場補正した反射率
走らせて見るなら py -3.11 examples/poc_hyperspectral_foreign_matter.py(図は FULLSEYE_FIGURE_DIR を指定したとき)。
material_nir_absorption → kubelka_munk_reflectance → hyperspectral_capture
材料表の吸収帯から吸収係数 α(λ) を作り(material_nir_absorption)→ 散乱する層の拡散反射に直し(kubelka_munk_reflectance、無限厚か背景の上の有限厚)→ ハロゲン × レンズのガラス × 帯域 × InGaAs の QE で帯域ごとの電子数と雑音にする(hyperspectral_capture)。
材料名から粒径の散乱と Saunderson の界面の補正まで 1 本で作るなら spectral_reflectance_from_material。帯域の線形写像だけが要るなら hyperspectral_band_weights、受光の品種の比較は ingaas_photodiode_qe、黒い樹脂の顔料は carbon_black_absorption。画像(キューブ)は spectralrad.hyperspectral_capture_cube、帯域選択は specops.spec_band_selection_fisher。
帯の幅と強さは推定で、実測のスペクトルに合わせていない。場面と分類器のライブラリを同じモデルから作ると逆犯罪になり、精度は実機の上限にしかならない(PoC はライブラリが知らないゆがみを足して数えている)。Kubelka–Munk は 2 流束の近似で、鏡面の光沢・層の不均一・強い異方散乱は扱わない。InGaAs の QE は形のモデルで、データシートの曲線の代わりではない。
反射率は白板の電子数で割る平場補正(white_electrons)で読む。帯の中心は一次文献の実測、幅と強さは実測の帯(material_nir_absorption(..., bands=...))に差し替える。水の吸収は材料表の n,k(k は Segelstein 1981、Kou ら 1993 と 10 % 以内)。
material_nir_absorption、carbon_black_absorption、nir_model_info、ingaas_photodiode_qe、kubelka_munk_reflectance、spectral_reflectance_from_material、hyperspectral_band_weights、hyperspectral_capturepoc_hyperspectral_foreign_matter