JP2019086412A - 検査システム、検査方法及び検査システムの製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】樹脂シートの樹脂層の組成を判定可能な検査装置を提供する。【解決手段】樹脂シートに近赤外線を照射する照射部を含む照射装置と、拡散反射スペクトルを取得する検出装置と、複数の波長点における反射光の強度の値、又は拡散反射スペクトルに、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、複数の回帰式が予め記憶された記憶部と、複数の回帰式のそれぞれを処理装置が算出した樹脂層の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、樹脂層の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出する解析部と、複数の類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された類似度を導いた回帰式に対応する候補組成を樹脂層の組成として判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、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。

従来、樹脂の材質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、レーザー光を樹脂に照射し、樹脂から散乱されたラマン散乱光に基づいて、樹脂の材質を検査する方法を開示している。

特許第４２０３９１６号

樹脂の表面に凹凸や汚れなどがある場合には、ラマン散乱光はこれら樹脂の表面の状態の影響を強く受けると考えられる。このため、樹脂の組成の影響がラマン散乱光には明確には現れず、ラマン散乱光に基づく方法によって樹脂の組成を検査することは困難であると考えられる。

本開示の実施形態は、このような課題を解決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。

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、前記照射光を前記樹脂シートに照射することにより得られる反射光を受光し、複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得する検出装置と、複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、前記拡散反射スペクトルに、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、前記樹脂層の複数の候補組成との関係をそれぞれ表す複数の回帰式が予め記憶された記憶部と、前記記憶部の複数の前記回帰式のそれぞれを、前記処理装置が算出した前記樹脂層の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、前記樹脂層の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出する解析部と、複数の前記類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された前記類似度を導いた前記回帰式に対応する候補組成を、前記樹脂層の組成として判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システムである。

本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記記憶部の第１の前記回帰式は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう構成されていてもよい。

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個以上含んでもよい。

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もよい。

本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記樹脂シートは、前記樹脂層に重なり、セルロース樹脂を含む基材シートを更に含んでもよい。

本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記樹脂層は、ゴムを含んでもよい。

本開示の一実施形態による検査システムにおいて、前記樹脂層は、無機材料を含んでもよい。

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もよい。

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もよい。

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照射工程と、前記照射光を前記樹脂シートに照射することにより生じる反射光を受光し、複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得する検出工程と、複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、前記拡散反射スペクトルに、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処理工程と、複数のパラメータ値と、前記樹脂層の複数の候補組成との関係をそれぞれ表す複数の回帰式を、前記処理工程において算出された前記樹脂層の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、前記樹脂層の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出する解析工程と、複数の前記類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された前記類似度を導いた前記回帰式に対応する候補組成を、前記樹脂層の組成として判定する判定工程と、を備える、検査方法である。

本開示の一実施形態による検査方法において、第１の前記回帰式は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう構成されていてもよい。

本開示の一実施形態による検査方法において、前記処理工程は、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。

本開示の一実施形態による検査方法において、前記照射工程は、前記照射光を拡散させることを含んでもよい。

本開示の一実施形態による検査方法において、前記樹脂層は、無機材料を含んでもよい。

本開示の一実施形態による検査方法において、前記検出工程は、近赤外分光器を用いて前記拡散反射スペクトルを取得してもよい。

本開示の一実施形態による検査方法において、前記検出工程は、近赤外ハイパースペクトルカメラを用いて前記拡散反射スペクトルを取得してもよい。

本開示の一実施形態は、上記記載の検査システムの製造方法であって、複数の前記候補組成のいずれかを有する樹脂層を備える樹脂シートを有する複数の標準試料に近赤外線を照射する標準試料照射工程と、前記照射光を複数の前記標準試料に照射することにより得られる反射光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む、複数の標準試料拡散反射スペクトルを取得する標準試料検出工程と、複数の標準試料拡散反射スペクトルの複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、複数の前記標準試料拡散反射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パラメータ値としてそれぞれ算出する標準試料処理工程と、各標準試料の複数のパラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の前記候補組成に対応した複数の前記回帰式をそれぞれ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。

本開示の一実施形態による検査システムの製造方法において、前記回帰式作成工程は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう、第１の前記回帰式を作成してもよい。

本開示の実施形態によれば、樹脂シートの樹脂層の組成を判定することができる。

一実施形態に係る樹脂シートを示す断面図である。 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。 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。 実施例１において、標準試料からの反射光を受光することによって取得した拡散反射スペクトルに平均化処理を施して得た拡散反射平均化スペクトルを示す図である。 実施例１において、標準試料の拡散反射平均化スペクトルに二次微分の処理を施すことによって算出したパラメータ値を示す図である。 実施例１において、第１の候補組成を有するサンプルに対応する第１の回帰式の算出結果を示す図である。 実施例１において、第２の候補組成を有するサンプルに対応する第２の回帰式の算出結果を示す図である。 実施例１において、第３の候補組成を有するサンプルに対応する第３の回帰式の算出結果を示す図である。 実施例１において、主成分分析により算出された因子２及び因子３を用いたスコア分布を示す図である。 実施例１において、評価対象試料のパラメータ値を回帰式に代入して類似度を算出した結果を示す図である。 実施例２において、添加剤を含まないサンプルに対応する第１の回帰式の算出結果を示す図である。 実施例２において、添加剤を含むサンプルに対応する第２の回帰式の算出結果を示す図である。 実施例２において、主成分分析により算出された因子１及び因子２を用いたスコア分布を示す図である。 実施例２において、評価対象試料のパラメータ値を回帰式に代入して類似度を算出した結果を示す図である。

以下、本開示の実施形態に係る樹脂シート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発明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。また、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。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号また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。

まず、検査対象の樹脂シート１０について説明する。図１は、本実施の形態における樹脂シート１０を示す断面図である。

樹脂シート
樹脂シート１０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得るシートである。樹脂シート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、樹脂シート１０の面のうち、樹脂層１２側に位置する面を第１面１０ｘと称し、基材シート１１側に位置する面を第２面１０ｙと称する。

基材シート１１は、樹脂層１２に重なり、樹脂層１２を支持するシートである。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、紙などの材料として、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の厚みは、例えば５０μｍ以上且つ４００μｍ以下である。

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５０μｍ以上且つ６００μｍ以下である。

樹脂層１２は、着色材などの添加剤を更に含んでいてもよい。着色材の例としては、酸化チタン、カーボンブラック、酸化鉄、酸化クロム、群青（ウルトラマリン）などの無機材料を含む無機粒子を挙げることができる。着色材の配合量は、好ましくは樹脂材料１００質量部に対して３質量部以上且つ４０質量部以下であり、例えば樹脂材料１００質量部に対して３０質量部である。

樹脂層１２は、樹脂層１２の強度や硬度を高めるための多数のフィラーを更に含んでいてもよい。例えば、樹脂層１２は、炭酸カルシウムなどの無機材料を含む多数のフィラーを更に含む。フィラーの配合量は、例えば、ポリエチレン系樹脂１００質量部に対して、好ましくは３質量部以上且つ４０質量部以下であり、例えば１５質量部である。

その他にも、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更に含んでいてもよい。

検査システム
次に、上述の樹脂シート１０を検査するための検査システム２０について説明する。本実施の形態において、検査システム２０は、検査対象の樹脂シート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よう構成されている。複数の候補組成は、予め検査システム２０に記憶されている。

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すものであってもよく、樹脂層１２に副成分として含まれている樹脂材料を表すものであってもよい。主成分とは、樹脂層１２を構成する樹脂材料のうち含有率が最も高い樹脂材料であり、副成分とは、主成分の樹脂材料よりも含有率が低い樹脂材料である。また、候補組成は、樹脂層１２に添加されている添加剤の種類や、樹脂層１２に添加剤が含まれているか否かを表すものであってもよい。

図２を参照して、検査システム２０の各構成要素について説明する。図２は、検査システム２０を示すブロック図である。検査システム２０は、照射装置２１、検出装置２４、処理装置２７及び判定装置２８を備える。

（照射装置）
照射装置２１は、樹脂シート１０に照射光として近赤外線を照射するための構成要素である。図２に示すように、照射装置２１は、近赤外線を照射することが可能な照射部２１１を含む。照射部２１１によって、樹脂シート１０の第１面１０ｘ側から樹脂シート１０の領域に照射光を照射することができる。照射光とする近赤外線の波長は、例えば８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下である。

図３を参照して、照射装置２１について更に詳細に説明する。図３は、検査システム２０の照射装置２１及び検出装置２４を模式的に示す図である。図３に示すように、照射装置２１は、照射部２１１から照射された照射光を拡散させる拡散部２１２を有していてもよい。拡散部２１２によって、照射光Ｌ１を拡散させ、樹脂シート１０に対して様々な方向から照射光Ｌ１を照射して、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と樹脂シート１０との間に配置される拡散板である。

（検出装置）
検出装置２４は、樹脂シート１０によって反射された照射光Ｌ１を受光して拡散反射スペクトルを取得するための構成要素である。検出装置２４は、上述の照射装置２１と一体化していてもよい。検出装置２４の大きさは、特に限定されないが、小型であることが好ましい。「小型」とは、検出装置２４の質量（検出装置２４が照射装置２１と一体化している場合には、検出装置２４と照射装置２１との質量を合わせた質量）が１０００ｇ以下であることを意味する。検出装置２４が照射装置２１と一体化していること、及び検出装置２４が小型であることにより、検査システム２０の持ち運びが容易になり、屋外での検査や、固定されていて動かせない試料の検査がより容易になる。以下の説明において、樹脂シート１０によって反射された照射光Ｌ１のことを、反射光Ｌ２とも称する。

検出装置２４は、反射光Ｌ２を検出する検出部２４１を少なくとも含む。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。

検出部２４１は、樹脂シート１０によって正反射された反射光Ｌ２だけでなく、樹脂シート１０によって拡散反射された反射光Ｌ２をも検出することができるよう構成されている。これにより、樹脂シート１０の樹脂層１２に含まれる樹脂材料に関する情報をより多く得ることができ、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と樹脂シート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、樹脂シート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。

検出部２４１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拡散反射スペクトルを生成する。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８００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の範囲内において、１ｎｍ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１７０１である。

なお、検出部２４１は、拡散反射スペクトルから吸収スペクトルを生成してもよい。この場合に、吸収スペクトルを生成する方法は特に限定されない。例えば、拡散反射スペクトルを反転させることによって吸収スペクトルを生成してもよい。また、拡散反射スペクトルから吸光度を算出し、吸光度を、吸収スペクトルを表す値として用いてもよい。吸光度は、例えば拡散反射スペクトルが百分率により表示された反射率Ｒとして表されている場合には、以下の式により算出することができる。
（吸光度）＝ｌｏｇ{１００／（１００−Ｒ）}

吸収スペクトルは、樹脂シート１０の樹脂層１２に含まれる樹脂材料との相関関係に関して、拡散反射スペクトルと同等の情報を含んでいる。従って、検出装置２４の下流側に位置する処理装置２７及び判定装置２８は、拡散反射スペクトルに基づいて樹脂層１２の組成を判定することもでき、また、吸収スペクトルに基づいて樹脂層１２の組成を判定することもできる。

（処理装置）
処理装置２７は、検出装置２４が取得した拡散反射スペクトルに所定の処理を施すための構成要素である。処理装置２７は、上述の検出装置２４と一体化していてもよい。以下の説明において、拡散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、「拡散反射スペクトルに処理を施す」とは、拡散反射スペクトルそのものに処理を施す場合だけでなく、上述の吸収スペクトルなど、拡散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、例えば、拡散反射スペクトルに、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とにより、複数の波長点に対応する複数のパラメータ値を算出する。

ここで、平均化処理とは、以下のような処理である。まず前提として、状態を判定しようとする樹脂シート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して、検出装置２４によりそれぞれの領域における複数の拡散反射スペクトルを取得しておく。そして、処理装置２７において、複数の拡散反射スペクトルの値を、波長点毎に足し合わせて、拡散反射スペクトルの数で割り、平均化する。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１０箇所以上である。
平均化処理を行うことにより、樹脂シート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、複数の領域から取得した拡散反射スペクトルを平均化して判定に用いることにより、より精度よく樹脂層１２の組成を判定することができる。

また、平滑化とは、拡散反射スペクトルにおいて、ある波長点の値が他の波長点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して、全体的に突出の少ない拡散反射スペクトルを得る処理をいう。

また、散乱補正とは、散乱体の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スペクトルを得る処理をいう。

また、ベースライン補正とは、取得した拡散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。

また、ピークシフト補正とは、取得した拡散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。

また、上述の検出装置２４において、拡散反射スペクトルから吸収スペクトルを生成しない場合には、処理装置２７において、拡散反射スペクトルを反転させることにより吸収スペクトルを生成してもよい。

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拡散反射スペクトルは、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と樹脂シート１０との間の距離、樹脂シート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。

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、樹脂層１２のパラメータ値を６９個以上含むことが好ましい。

（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の組成を判定するための構成要素である。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、検査対象の樹脂シート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。判定装置２８は、上述の処理装置２７と一体化していてもよい。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。

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複数の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。

記憶部２８１に記憶された各回帰式は、パラメータ値に基づいて樹脂層１２の組成を判定することができる限り、特に限定されない。例えば、回帰式は、対応する標準試料の複数のパラメータ値と、対応する標準試料の樹脂層１２の組成との関係を表している。また、回帰式は、標準試料の複数のパラメータ値に対応する複数の回帰係数を含んでいてもよい。

以下、回帰式の具体例について説明する。ここでは、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２に副成分として含まれている樹脂材料が、第１の樹脂材料、第２の樹脂材料又は第３の樹脂材料のいずれかである場合について説明する。この場合、記憶部２８１には、第１の樹脂材料を含む樹脂層１２を表す第１の候補組成に関する第１の回帰式、第２の樹脂材料を含む樹脂層１２を表す第２の候補組成に関する第２の回帰式、及び、第３の樹脂材料を含む樹脂層１２を表す第３の候補組成に関する第３の回帰式が予め記憶されている。

第１の回帰式は、第１の樹脂材料を含む樹脂層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第１の回帰式を適用した場合に算出される値が、第２の樹脂材料又は第３の樹脂材料を含む樹脂層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第１の回帰式を適用した場合に算出される値に比べて、目標値に近い値となるよう構成されている。目標値は、例えば１である。以下の説明において、複数のパラメータ値に回帰式を適用した場合に算出される値のことを、類似度とも称する。第１の樹脂材料を含む樹脂層１２の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される類似度は、第２の樹脂材料又は第３の樹脂材料を含む樹脂層１２の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される類似度よりも１に近くなる。

第２の回帰式も同様に、第２の樹脂材料を含む樹脂層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第２の回帰式を適用した場合に算出される類似度が、第１の樹脂材料又は第３の樹脂材料を含む樹脂層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第２の回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値である１に近い値となるよう構成されている。

第３の回帰式も同様に、第３の樹脂材料を含む樹脂層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第３の回帰式を適用した場合に算出される類似度が、第１の樹脂材料又は第２の樹脂材料を含む樹脂層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第３の回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値である１に近い値となるよう構成されている。

解析部２８２は、記憶部２８１の複数の回帰式のそれぞれを、処理装置２７が算出した樹脂層１２の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、樹脂層１２の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出するための構成要素である。解析部２８２は、例えばＣＰＵである。

解析部２８２における類似度の算出のために、以下の算出方法を採用してもよい。なお、ここでは、例として第１の回帰式を適用した場合の類似度の算出方法について説明する。事前に、樹脂層１２の組成を判定する一つの樹脂シート１０の一つの測定点に複数回近赤外線を照射し、又は一つの樹脂シート１０の複数の異なる測定点にそれぞれ近赤外線を照射して、複数の拡散反射スペクトルを取得しておく。次に、第１の回帰式を用いて、取得した複数の拡散反射スペクトルに対応する複数の類似度をそれぞれ算出する。次に、複数の類似度を平均した値を、第１の回帰式を適用した場合の類似度として算出する。

判定部２８３は、解析部２８２が算出した類似度に基づいて、樹脂層１２の組成を判定するための構成要素である。判定部２８３は、複数の類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された類似度が導かれた回帰式に対応する候補組成を、樹脂層１２の組成として判定する。判定部２８３は、例えばＣＰＵである。

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、樹脂シート１０が脆化しているか否かを判定する場合には、解析部２８２において算出された類似度を表示してもよく、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を表示してもよい。また、類似度と候補組成の名称との両方を表示してもよい。

検査方法
次に、上述の検査システム２０を用いて樹脂層１２の組成を判定するための検査方法について説明する。
まず、照射装置２１の照射部２１１を用いて、樹脂シート１０に、照射光として近赤外線を照射する照射工程を行う。
次に、照射光を樹脂シート１０に照射することにより生じる反射光を、検出装置２４により受光し、複数の波長点における反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得する検出工程を行う。
次に、検出工程において取得した拡散反射スペクトルに、処理装置２７により、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して、各波長点に対応する複数のパラメータ値を算出する処理工程を行う。
次に、解析工程を行う。解析工程においては、解析部２８２において、判定装置２８の記憶部２８１に記憶された複数の回帰式を、処理工程において算出したパラメータ値にそれぞれ適用して、樹脂層１２の組成と複数の候補組成との類似度を算出する。
次に、判定工程を行う。判定工程においては、判定部２８３において、解析工程において算出した類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された類似度が導かれた回帰式に対応する候補組成を、樹脂層１２の組成として判定する。
以上の方法により、樹脂層１２の組成を判定することができる。

以下、複数の回帰式が、上述の第１の回帰式、第２の回帰式及び第３の回帰式を含む場合の、解析部２８２及び判定部２８３の動作の例について説明する。まず、解析部２８２は、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層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第１の回帰式を適用して、第１の類似度を算出する。また、解析部２８２は、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２の複数のパラメータ値に第２の回帰式を適用して、第２の類似度を算出する。また、解析部２８２は、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２の複数のパラメータ値に第３の回帰式を適用して、第３の類似度を算出する。

検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２が、第１の回帰式に対応する第１の樹脂材料を含む場合、第１の類似度は、第２の類似度及び第３の類似度に比べて、目標値である１に近い値になる。この場合、第２の類似度及び第３の類似度は、第１の類似度に比べて目標値から離れた値になり、例えば、第１の類似度に比べて０に近い値になる。

判定部２８３は、第１の類似度、第２の類似度及び第３の類似度の中から、最も目標値に近い値である第１の類似度を抽出する。また、判定部２８３は、第１の類似度を導いた第１の回帰式に対応する第１の候補組成を、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２の組成として判定する。すなわち、判定部２８３は、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２に副成分として含まれている樹脂材料が、第１の樹脂材料であると判定する。本実施の形態によれば、このようにして、検査対象の樹脂シート１０の樹脂層１２の組成を、樹脂シート１０を破壊することなく判定することができる。

検査システムの製造方法
次に、上述の検査システム２０を製造するための製造方法について説明する。
まず、図２に示すような照射装置２１、検出装置２４、処理装置２７及び判定装置２８を準備する。
次に、照射装置２１の照射部２１１を用いて、樹脂材料を含む樹脂層１２を備える樹脂シート１０を有する複数の標準試料に近赤外線を照射する標準試料照射工程を行う。
次に、照射光を複数の標準試料に照射することにより得られる反射光を、それぞれ検出装置２４により受光し、各々が複数の波長点における反射光の強度に関する情報を含む、複数の標準試料拡散反射スペクトルを取得する標準試料検出工程を行う。
次に、複数の標準試料拡散反射スペクトルの各々に、処理装置２７により、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して、各波長点に対応する複数のパラメータ値をそれぞれ算出する標準試料処理工程を行う。
次に、各標準試料の複数のパラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の候補組成に対応した複数の回帰式をそれぞれ作成する回帰式作成工程を行う。多変量解析手法としては、例えばＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を行うことができる。多変量解析は、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うことができる。作成した回帰式は、判定装置２８の記憶部２８１に記録しておく。
以上の方法により、上述の検査システム２０を製造することができる。

以下、複数の回帰式が、上述の第１の回帰式、第２の回帰式及び第３の回帰式を含む場合の、検査システム２０の製造方法の例について説明する。まず、第１の樹脂材料を有する樹脂層１２を備える複数の第１の標準試料を準備する。また、第２の樹脂材料を有する樹脂層１２を備える複数の第２の標準試料を準備し、同様に、第３の樹脂材料を有する樹脂層１２を備える複数の第３の標準試料を準備する。続いて、上述の標準試料照射工程及び標準試料検出工程を実施して、各標準試料の標準試料拡散反射スペクトルを取得する。

続いて、標準試料処理工程において、各標準試料の標準試料拡散反射スペクトルに微分などの処理を施す。これにより、各標準試料において、複数の波長点に対応する複数のパラメータ値を算出する。

続いて、回帰式作成工程において、各標準試料の複数のパラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析する。これにより、第１の標準試料を表す第１の候補組成に対応する第１の回帰式、第２の標準試料を表す第２の候補組成に対応する第２の回帰式、及び、第３の標準試料を表す第３の候補組成に対応する第３の回帰式を作成する。

回帰式作成工程においては、複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度が、複数の第２の標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度、及び、複数の第３の標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度に比べて、目標値である１に近い値となるよう、第１の回帰式を作成する。この際、複数の第２の標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度、及び、複数の第３の標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度が、０に近い値となるよう、第１の回帰式を作成してもよい。

また、回帰式作成工程においては、複数の第２の標準試料の複数のパラメータ値に第２の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度が、複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第２の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度、及び、複数の第３の標準試料の複数のパラメータ値に第２の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度に比べて、目標値である１に近い値となるよう、第２の回帰式を作成する。

また、回帰式作成工程においては、複数の第３の標準試料の複数のパラメータ値に第３の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度が、複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第３の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度、及び、複数の第２の標準試料の複数のパラメータ値に第３の回帰式を適用した場合に算出される複数の類似度に比べて、目標値である１に近い値となるよう、第３の回帰式を作成する。

（第１の変形例）
なお、上述の実施の形態においては、検出装置２４が取得した拡散反射スペクトル又は吸収スペクトルに微分などの処理を施すことによって得られるパラメータ値に基づいて、多変量解析を実施する例を示した。しかしながら、これに限られることはなく、拡散反射スペクトル又は吸収スペクトルに含まれる、各波長点における強度、反射率、吸収率などの値に基づいて、多変量解析を実施してもよい。

（第２の変形例）
また、上述の実施の形態においては、多変量解析手法としてＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を用いて、組成を判定しようとする樹脂層１２又は標準試料のパラメータ値を解析する例を示した。しかしながら、これに限られることはなく、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を用いて、組成を判定しようとする樹脂層１２又は標準試料のパラメータ値を解析してもよい。

次に、本発明を実施例により更に具体的に説明するが、本発明はその要旨を超えない限り、以下の実施例の記載に限定されるものではない。

［実施例１］
実施例１においては、樹脂層１２に含まれる樹脂材料の種類又は配合比について判定可能な検査システム２０の製造方法及び検査方法について説明する。

検査システムの製造方法
（標準試料の準備工程）
まず、実施例１に係る検査システム２０の製造方法について説明する。具体的には、検査システム２０の記憶部２８１に記憶させておく回帰式の作成方法について説明する。

最初に、それぞれ異なった種類、又は異なった配合比の樹脂材料を含む、図１に示す樹脂シート１０のサンプルを、標準試料として準備した。具体的には、下記の表に示すオレフィン系樹脂である樹脂材料と、下記の表に示す添加物とを含む樹脂層１２と、セルロース樹脂を含む基材シート１１とを備えた樹脂シート１０のサンプルである標準試料Ａ、標準試料Ｂ及び標準試料Ｃを、それぞれ数個ずつ、合計で１５個〜２０個準備した。下記の表において、例えば「標準試料Ａ」の列は、樹脂層１２に含まれる樹脂材料の質量の合計を１００とした場合における、樹脂材料及び添加剤のそれぞれの質量部の値を表す。
以下、実施例１の説明において、標準試料Ａと同様の種類及び配合比の樹脂材料を含む樹脂層１２の組成のことを第１の候補組成とも称し、標準試料Ｂと同様の種類及び配合比の樹脂材料を含む樹脂層１２の組成のことを第２の候補組成とも称し、標準試料Ｃと同様の種類及び配合比の樹脂材料を含む樹脂層１２の組成のことを第３の候補組成とも称する。

（標準試料照射工程及び標準試料検出工程）
次に、準備した１５個〜２０個のサンプルのそれぞれについて、近赤外線を照射し、拡散反射スペクトルを取得した。図４に、取得した拡散反射スペクトルを示す。近赤外線を照射する照射装置２１としては、オーシャンフォトニクス社製の重水素ハロゲン光源 ＤＨ−２０００を用いた。また、反射光を検出して拡散反射スペクトルを生成する検出装置２４としては、ＪＦＥテクノリサーチ株式会社製の近赤外線用イメージング分光解析装置 ＳＷＩＲ−２４００を用いた。

拡散反射スペクトルの取得は、具体的には以下のように行った。まず、１０ｃｍ四方の大きさの試料を用意し、試料の全範囲から、１画素０．３ｍｍの分解能にて、波長９００ｎｍ以上２４００ｎｍ以下の範囲にて、各波長点における、反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得した。検出装置２４の波長分解能は１２ｎｍであり、出力波長間隔は６ｎｍであるため、拡散反射スペクトルは、波長９００ｎｍ以上２４００ｎｍ以下の範囲内の２５１個の波長点における、樹脂シート１０の反射率に関する情報を含む。

（標準試料処理工程）
次に、測定領域において１画素毎に得た拡散反射スペクトルに対して、全て波長点毎に平均化処理を行って、領域全体における拡散反射平均化スペクトルを得た。取得したサンプルの拡散反射平均化スペクトルを図４に示す。
次に、処理装置２７を用いて、拡散反射平均化スペクトルの各々に二次微分の処理を施し、波長９００ｎｍ以上２４００ｎｍ以下の範囲内の各波長点におけるパラメータ値を算出した。パラメータ値の算出結果を図５に示す。

（回帰式作成工程）
次に、判定装置２８の解析部２８２を用いて、標準試料Ａ、標準試料Ｂ及び標準試料Ｃの各サンプルの複数のパラメータ値に多変量解析を施した。これにより、第１の候補組成に対応する第１の回帰式、第２の候補組成に対応する第２の回帰式、及び、第３の候補組成に対応する第３の回帰式を作成した。以下、回帰式作成工程の具体的な手順について説明する。

まず、所定の候補組成を有する標準試料の複数のパラメータ値に第１の回帰式、第２の回帰式又は第３の回帰式を適用した場合に得られるべき値（以下、基準値とも称する）を、下記の表のように設定した。下記の表において、例えば「標準試料Ａ」の行は、第１の候補組成を有する標準試料Ａの複数のパラメータに、第１の回帰式、第２の回帰式、第３の回帰式を適用した場合に得られる基準値がそれぞれ、１、０、０であることを表す。

続いて、各サンプルの複数のパラメータ値に第１の回帰式、第２の回帰式又は第３の回帰式をそれぞれ適用した場合に算出される類似度が、表２に示す基準度に最も近くなるよう、多変量解析により第１の回帰式、第２の回帰式又は第３の回帰式を探索した。多変量解析としては、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。結果を図６乃至図８に示す。

図６は、第１の候補組成を有するサンプルに対応する第１の回帰式の算出結果を示す図である。図６において、横軸は、各サンプルにおける基準値を表す。サンプルが第１の候補組成を有する標準試料Ａである場合、その基準値は１である。サンプルが第１の候補組成を有しない場合、すなわちサンプルが第２の候補組成を有する標準試料Ｂ又は第３の候補組成を有する標準試料Ｃである場合、その基準値は０である。図６において、縦軸は、第１の候補組成と、各サンプルの組成との間の類似度を表す。図６において、横軸の値が１であり、縦軸の値が１に近い複数の点が、第１の候補組成を有する標準試料Ａの類似度を表す。また、横軸の値が０であり、縦軸の値が０に近い複数の点が、第１の候補組成を有しない標準試料Ｂ又は標準試料Ｃの類似度を表す。また、符号Ｌ３が付された直線は、基準値と類似度とが等しくなるよう描かれた基準線である。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）においては、各サンプルの類似度が基準線Ｌ３に回帰されるよう、第１の回帰式を作製した。具体的には、複数のパラメータ値に対応する複数の回帰係数を作製した。図６に示す例においては、類似度が、主成分分析によって算出される因子１、因子２及び因子３を考慮した値になるよう、第１の回帰式が作成された。

なお、図６には、第１の回帰式を作成する時に用いられた、符号Ｐ１で示す点に加えて、作成した第１の回帰式に用いられた各サンプルの各波長点におけるパラメータ値を、回帰式に代入して得られた類似度を表す点Ｐ２も示されている。図６に示すように、点Ｐ１と点Ｐ２は近接した位置に現れている。

図７は、第２の候補組成を有するサンプルに対応する第２の回帰式の算出結果を示す図である。図７において、横軸は、各サンプルにおける基準値を表す。サンプルが第２の候補組成を有する標準試料Ｂである場合、その基準値は１である。サンプルが第２の候補組成を有しない標準試料Ａ又は標準試料Ｃである場合、その基準値は０である。図７において、縦軸は、第２の候補組成と、各サンプルの組成との間の類似度を表す。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）においては、第１の回帰式の場合と同様に、各サンプルの類似度が基準線Ｌ４に回帰されるよう、第２の回帰式を作製した。図７に示す例においても、類似度が、主成分分析によって算出される因子１、因子２及び因子３を考慮した値になるよう、第２の回帰式が作成された。

なお、図７には、図６と同様に、第２の回帰式を作成する時に用いられた、符号Ｐ３で示す点に加えて、作成した第２の回帰式に用いられた各サンプルの各波長点におけるパラメータ値を、回帰式に代入して得られた類似度を表す点Ｐ４も示されている。図７に示すように、点Ｐ３と点Ｐ４は近接した位置に現れている。

図８は、第３の候補組成を有するサンプルに対応する第３の回帰式の算出結果を示す図である。図８において、横軸は、各サンプルにおける基準値を表す。サンプルが第３の候補組成を有する標準試料Ｃである場合、その基準値は１である。サンプルが第３の候補組成を有しない標準試料Ａ又は標準試料Ｂである場合、その基準値は０である。図８において、縦軸は、第３の候補組成と、各サンプルの組成との間の類似度を表す。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）においては、第１の回帰式の場合と同様に、各サンプルの類似度が基準線Ｌ５に回帰されるよう、第３の回帰式を作製した。図８に示す例においても、類似度が、主成分分析によって算出される因子１、因子２及び因子３を考慮した値になるよう、第３の回帰式が作成された。

なお、図８には、図６と同様に、第２の回帰式を作成する時に用いられた、符号Ｐ５で示す点に加えて、作成した第２の回帰式に用いられた各サンプルの各波長点におけるパラメータ値を、回帰式に代入して得られた類似度を表す点Ｐ６も示されている。図８に示すように、点Ｐ５と点Ｐ６は近接した位置に現れている。

図９は、回帰式を作成する過程で算出された、主成分分析に基づく因子２を横軸とし、主成分分析に基づく因子３を縦軸として、第１の候補組成を有する標準試料Ａ、第２の候補組成を有する標準試料Ｂ、第３の候補組成を有する標準試料Ｃのスコアをそれぞれプロットした結果を示す図であり、いわゆるスコア分布である。図９に示すように、標準試料Ａがプロットされた領域、標準試料Ｂプロットされた領域、及び標準試料Ｃがプロットされた領域は、互いに分離されている。従って、主成分分析によって算出される因子１、因子２及び因子３を考慮した値となるように作成された上述の第１の回帰式、第２の回帰式、第３の回帰式は、第１の候補組成、第２の候補組成、第３の候補組成の特徴をそれぞれ適切に反映していると言える。

なお、スコア分布において、異常な場所に分布している点が存在する場合、異常な場所に分布している点に対応するサンプルを除外した後に、ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を再び実施してもよい。このような処理は、アウトライヤー除去とも称される。図９に示すスコア分布は、アウトライヤー除去を実施した後のものである。

また、ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を実施する際、パラメータ値に現れるピークのうち重要度が高いと考えられるピークを抽出してＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を実施する、いわゆるジャックナイフ処理を行ってもよい。図９に示すスコア分布は、カモソフトウェア製の多変量解析ソフト Ｔｈｅ Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒ Ｘを用いて、このソフトの提供する方法により、重要度が高いと考えられるピークを抽出するジャックナイフ処理を実施した後のものである。

検査方法
次に、検査システム２０を用いた検査方法について説明する。まず、評価対象試料として、標準試料として用いたサンプルと同様の、サンプル１〜サンプル５の、５個のサンプルを準備した。これら５個のサンプルが第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を含むかを、図１０の「実際の組成」の欄に示す。

続いて、標準試料の場合と同様に、照射装置２１を用いてサンプル１に近赤外線を照射する照射工程を実施した。また、標準試料の場合と同様に、検出装置２４を用いて、サンプル１から生じる反射光を受光し、拡散反射スペクトルを取得する検出工程を実施した。続いて、標準試料の場合と同様に、処理装置２７を用いて、拡散反射スペクトルの各々に二次微分の処理を施し、波長９００ｎｍ以上２４００ｎｍ以下の範囲内の各波長点におけるパラメータ値を算出した。続いて、判定装置２８の解析部２８２を用いて、記憶部２８１に記憶されている第１の回帰式、第２の回帰式、及び第３の回帰式のそれぞれを、サンプル１の複数のパラメータにそれぞれ適用した。これにより、第１の候補組成とサンプル１との間の第１の類似度、第２の候補組成とサンプル１との間の第２の類似度、及び、第３の候補組成とサンプル１との間の第３の類似度を算出した。結果、図１０に示すように、第１の類似度は0.7499322であり、第２の類似度は0.3038277であり、第３の類似度は-0.0537599であった。

続いて、判定部２８３を用いて、第１の類似度〜第３の類似度の中で、最も目標値である１に近い類似度を、すなわち第１の類似度を抽出した。続いて、判定部２８３を用いて、抽出された第１の類似度を導いた第１の回帰式に対応する候補組成、すなわち第１の候補組成を、サンプル１の樹脂層１２の組成として判定した。

サンプル２〜サンプル５についても、サンプル１の場合と同様に、検査システム２０を用いることにより、各サンプルの組成を判定した。結果を図１０に示す。図１０においては、サンプル毎に、最も１に近くなった類似度に下線を付している。図１０に示すように、５個のサンプルの全てについて、実際に樹脂層１２に含まれる樹脂材料を正しく判定することができた。

［実施例２］
実施例２においては、樹脂層１２が添加剤を含むか否かについて判定可能な検査システム２０の製造方法及び検査方法について説明する。

検査システムの製造方法
実施例２においても、実施例１の場合と同様に、表１に示す標準試料Ａ、標準試料Ｂ及び標準試料Ｃを用いた。標準試料Ｂは、表１に示す通り添加剤として光安定剤を含んでおり、その他のサンプルである標準試料Ａ及び標準試料Ｃは、添加剤として光安定剤を含んでいない。以下、実施例２の説明において、添加剤として光安定剤を含まない樹脂層１２の組成のことを第１の候補組成とも称し、添加剤として光安定剤を含む樹脂層１２の組成のことを第２の候補組成とも称する。

実施例２においても、実施例１の場合と同様に、まず、検査システム２０の記憶部２８１に記憶させておく回帰式を作成した。具体的には、第１の候補組成に対応する第１の回帰式、及び、第２の候補組成に対応する第２の回帰式を作成した。

図１１は、添加剤を含まないサンプルに対応する第１の回帰式の算出結果を示す図である。図１１において、横軸は、各サンプルにおける基準値を表す。サンプルが添加剤として光安定剤を含まない場合、その基準値は１である。サンプルが添加剤として光安定剤を含む場合、その基準値は０である。図１１において、縦軸は、添加剤を含まない第１の候補組成と、各サンプルの組成との間の類似度を表す。図１１において、横軸の値が１であり、縦軸の値が１に近い複数の点が、添加剤を含まないサンプルの類似度を表す。また、横軸の値が０であり、縦軸の値が０に近い複数の点が、添加剤を含むサンプルの類似度を表す。また、符号Ｌ３が付された直線は、基準値と類似度とが等しくなるよう描かれた基準線である。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）においては、各サンプルの類似度が基準線Ｌ３に回帰されるよう、第１の回帰式を作製した。具体的には、複数のパラメータ値に対応する複数の回帰係数を作製した。図１１に示す例においては、類似度が、主成分分析によって算出される因子１、因子２、因子３、因子４及び因子５を考慮した値になるよう、第１の回帰式が作成された。

図１２は、添加剤を含むサンプルに対応する第２の回帰式の算出結果を示す図である。図１２において、横軸は、各サンプルにおける基準値を表す。サンプルが添加剤として光安定剤を含む場合、その基準値は１である。サンプルが添加剤として光安定剤を含まない場合、その基準値は０である。図１２において、縦軸は、添加剤を含む第２の候補組成と、各サンプルの組成との間の類似度を表す。ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）においては、第１の回帰式の場合と同様に、各サンプルの類似度が基準線Ｌ４に回帰されるよう、第２の回帰式を作製した。図１２に示す例においても、類似度が、主成分分析によって算出される因子１、因子２、因子３、因子４及び因子５を考慮した値になるよう、第２の回帰式が作成された。

図１３は、回帰式を作成する過程で算出された、主成分分析に基づく因子１を横軸とし、主成分分析に基づく因子２を縦軸として、添加剤を含まないサンプル及び添加剤を含むサンプルをそれぞれプロットした結果を示す図であり、いわゆるスコア分布である。図１３に示すように、添加剤を含まないサンプルがプロットされた領域、及び、添加剤を含むサンプルがプロットされた領域は、互いに分離されている。従って、主成分分析によって算出される因子１〜因子５を考慮した値となるように作成された上述の第１の回帰式、第２の回帰式は、添加剤の有無に関する特徴をそれぞれ適切に反映していると言える。

検査方法
次に、検査システム２０を用いた検査方法について説明する。まず、評価対象試料として、標準試料として用いたサンプルと同様の、サンプル１〜サンプル６の６個のサンプルを準備した。これら６個のサンプルが、実際に添加剤が含むか否かを、図１４の「実際の添加剤の有無」の欄に示す。

続いて、標準試料の場合と同様に、検査システム２０を用いて、各サンプルと第１の組成候補との間の第１の類似度、及び、各サンプルと第２の組成候補との間の第２の類似度を算出した。結果を図１４に示す。また、実施例１の場合と同様に、第１の類似度及び第２の類似度のうち最も目標値である１に近い類似度を抽出した。また、抽出された類似度を導いた回帰式に対応する候補組成を、各サンプルの組成として判定した。結果、図１４に示すように、６個のサンプルの全てについて、添加剤を含むか否かを正しく判定することができた。

１０ 樹脂シート
１０ｘ 第１面
１０ｙ 第２面
１１ 基材シート
１２ 樹脂層
２０ 検査システム
２１ 照射装置
２１１ 照射部
２１２ 拡散部
２４ 検出装置
２４１ 検出部
２７ 処理装置
２８ 判定装置
２８１ 記憶部
２８２ 解析部
２８３ 判定部

Claims (18)

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、
   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、
   前記照射光を前記樹脂シートに照射することにより得られる反射光を受光し、複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得する検出装置と、
   複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、前記拡散反射スペクトルに、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、前記樹脂層の複数の候補組成との関係をそれぞれ表す複数の回帰式が予め記憶された記憶部と、前記記憶部の複数の前記回帰式のそれぞれを、前記処理装置が算出した前記樹脂層の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、前記樹脂層の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出する解析部と、複数の前記類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された前記類似度を導いた前記回帰式に対応する候補組成を、前記樹脂層の組成として判定する判定部と、を含む判定装置と、を備える、検査システム。
2. 前記記憶部の第１の前記回帰式は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう構成されている、請求項１に記載の検査システム。
3. 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又は２に記載の検査システム。
4. 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３のいずれか一項に記載の検査システム。
5. 前記樹脂シートは、前記樹脂層に重なり、セルロース樹脂を含む基材シートを更に含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の検査システム。
6. 前記樹脂層は、ゴムを含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検査システム。
7. 前記樹脂層は、無機材料を含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の検査システム。
8. 前記検出装置は、近赤外分光器を含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の検査システム。
9. 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７のいずれか一項に記載の検査システム。
10. 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照射工程と、
    前記照射光を前記樹脂シートに照射することにより生じる反射光を受光し、複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む拡散反射スペクトルを取得する検出工程と、
    複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、前記拡散反射スペクトルに、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処理工程と、
    複数のパラメータ値と、前記樹脂層の複数の候補組成との関係をそれぞれ表す複数の回帰式を、前記処理工程において算出された前記樹脂層の複数のパラメータ値にそれぞれ適用して、前記樹脂層の組成と複数の候補組成との間の類似度をそれぞれ算出する解析工程と、
    複数の前記類似度の中で最も目標値に近い類似度を抽出し、抽出された前記類似度を導いた前記回帰式に対応する候補組成を、前記樹脂層の組成として判定する判定工程と、を備える、検査方法。
11. 第１の前記回帰式は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう構成されている、請求項１０に記載の検査方法。
12. 前記処理工程は、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１０又は１１に記載の検査方法。
13. 前記照射工程は、前記照射光を拡散させることを含む、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の検査方法。
14. 前記樹脂層は、無機材料を含む、請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の検査方法。
15. 前記検出工程は、近赤外分光器を用いて前記拡散反射スペクトルを取得する、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の検査方法。
16. 前記検出工程は、近赤外ハイパースペクトルカメラを用いて前記拡散反射スペクトルを取得する、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の検査方法。
17. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の検査システムの製造方法であって、
    複数の前記候補組成のいずれかを有する樹脂層を備える樹脂シートを有する複数の標準試料に近赤外線を照射する標準試料照射工程と、
    前記照射光を複数の前記標準試料に照射することにより得られる反射光をそれぞれ受光し、各々が複数の波長点における前記反射光の強度に関する情報を含む、複数の標準試料拡散反射スペクトルを取得する標準試料検出工程と、
    複数の標準試料拡散反射スペクトルの複数の波長点における前記反射光の強度の値、又は、複数の前記標準試料拡散反射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パラメータ値としてそれぞれ算出する標準試料処理工程と、
    各標準試料の複数のパラメータ値を、多変量解析手法を用いて解析することにより、複数の前記候補組成に対応した複数の前記回帰式をそれぞれ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。
18. 前記回帰式作成工程は、第１の候補組成を有する樹脂層を備える複数の第１の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度が、その他の候補組成を有する樹脂層を備える複数の標準試料の複数のパラメータ値に第１の前記回帰式を適用した場合に算出される類似度に比べて、目標値に近い値となるよう、第１の前記回帰式を作成する、請求項１７に記載の検査システムの製造方法。