JP7427519B2 - pH測定システム及びpH測定方法 - Google Patents
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Description
Y=b1X1+b2X2+b0
Y:試料のpH値
b1、b2、b0:重回帰分析により求められる定数
X1:第1呈色領域10に係る座標(L*)
X2:第2呈色領域12に係る座標(a*)
pH及びアルカリ度の異なる試料を複数準備した。これらの試料に、pHに応じて呈色する呈色領域を有する試験片を浸漬させた。各試験片の呈色領域を撮像し、画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出した。抽出したL*、a*、b*と対応する試料のpHを関連付けてデータベースにして、重回帰分析を行い、pH値を算出するための関係式を設定した。この関係式に、別途準備した複数の試料からそれぞれ抽出したL*、a*、b*を代入し、pHを算出した。図14は、比較例1のpH値の算出結果を示す図である。図14では、算出したpH値(推定pH)を縦軸とし、対応する試料の実際のpH(実測pH)を横軸とし、比較例1の結果をプロットしている(以下の比較例及び実施例も同様)。推定pH及び実測pHのデータを相関分析した結果、相関関係Rは0.94、決定係数R2は0.89であった。
上記同様の試料に、アルカリ度に応じて呈色する呈色領域を有する試験片のみを浸漬させたこと以外は、比較例1と同様にして、pH値を算出した。図15は、比較例2のpH値の算出結果を示す図である。推定pH及び実測pHのデータを相関分析した結果、相関関係Rは0.80、決定係数R2は0.63であった。
上記同様の試料に、pHに応じて呈色する第1呈色領域及びアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を有する試験片を浸漬させた。各試験片の第1呈色領域及び第2呈色領域を撮像し、第1呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出し、第2呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出した。抽出した各L*、a*、b*及び対応する試料のpHを関連付けてデータベースにして、重回帰分析を行い、pH値を算出するための関係式を設定した。この関係式に、別途準備した複数の試料からそれぞれ抽出した第1呈色領域のL*、a*、b*、第2呈色領域のL*、a*、b*を代入し、pH値を算出した。図16は、実施例1のpH値の算出結果を示す図である。推定pH及び実測pHのデータを相関分析した結果、相関関係Rは0.96、決定係数R2は0.93であった。
上記同様の試料に、pHに応じて呈色する第1呈色領域及びアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を有する試験片を浸漬させた。各試験片の第1呈色領域及び第2呈色領域を撮像し、第1呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出し、第2呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出した。抽出した各L*、a*、b*及び対応する試料のpHを関連付けたデータセットを教師データにして、ニューラルネットワークに学習処理を行い、pH値を算出するための学習処理済みニューラルネットワークを構築した。このニューラルネットワークに、別途準備した複数の試料からそれぞれ抽出した第1呈色領域のL*、a*、b*、第2呈色領域のL*、a*、b*を代入し、pH値を算出した。図17は、実施例2のpH値の算出結果を示す図である。推定pH及び実測pHのデータを相関分析した結果、相関関係Rは0.98、決定係数R2は0.96であった。
上記同様の試料に、pHに応じて呈色する第1呈色領域及びアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を有する試験片を浸漬させた。各試験片の第1呈色領域及び第2呈色領域を撮像し、第1呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出し、第2呈色領域の画像データから、L*a*b*空間におけるL*、a*、b*を抽出した。さらに第1呈色領域のL*、a*、b*と第2呈色領域のL*、a*、b*との色差を計算した。抽出した各L*、a*、b*と計算した色差及び対応する試料のpHを関連付けたデータセットを教師データにして、ニューラルネットワークに学習処理を行い、pH値を算出するための学習処理済みニューラルネットワークを構築した。このニューラルネットワークに、別途準備した複数の試料からそれぞれ抽出した第1呈色領域のL*、a*、b*、第2呈色領域のL*、a*、b*、第1呈色領域のL*、a*、b*と第2呈色領域のL*、a*、b*との色差を代入し、pH値を算出した。図18は、実施例3のpH値の算出結果を示す図である。推定pH及び実測pHのデータを相関分析した結果、相関関係Rは0.97、決定係数R2は0.95であった。
Claims (6)
- 試料のpHに応じて呈色する第1呈色領域と、試料のアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された前記第1呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Aを抽出し、前記撮像部により撮像された前記第2呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Bを抽出する抽出部と、
前記試料のpHと前記第1呈色領域及び前記第2呈色領域の画像データに基づく色空間における座標との関係式を用いて、前記抽出部により抽出された前記座標A及び前記座標Bから前記試料のpH値を算出する算出部と、を備えることを特徴とするpH測定システム。 - 試料のpHに応じて呈色する第1呈色領域と、試料のアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された前記第1呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Aを抽出し、前記撮像部により撮像された前記第2呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Bを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記座標A及び前記座標Bを学習処理済みニューラルネットワークに入力して、前記試料のpH値を算出する算出部と、を備えることを特徴とするpH測定システム。 - 前記ニューラルネットワークは、
既知のpHに対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標から計算される特徴量、
既知のアルカリ度に対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標から計算される特徴量、
及び前記既知のpHに対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標と前記既知のアルカリ度に対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標とから計算される特徴量のうちの少なくとも1つを教師データとして、学習処理に利用していることを特徴とする請求項2に記載のpH測定システム。 - 試料のpHに応じて呈色する第1呈色領域と、試料のアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程により撮像された前記第1呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Aを抽出し、前記撮像工程により撮像された前記第2呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Bを抽出する抽出工程と、
前記試料のpHと前記第1呈色領域及び前記第2呈色領域の画像データに基づく色空間における座標との関係式を用いて、前記抽出工程により抽出された前記座標A及び前記座標Bから前記試料のpH値を算出する算出工程と、を備えることを特徴とするpH測定方法。 - 試料のpHに応じて呈色する第1呈色領域と、試料のアルカリ度に応じて呈色する第2呈色領域を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程により撮像された前記第1呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Aを抽出し、前記撮像工程により撮像された前記第2呈色領域の画像データから、2つ以上の色チャンネルを有する色空間における座標Bを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記座標A及び前記座標Bを学習処理済みニューラルネットワークに入力して、前記試料のpH値を算出する算出工程と、を備えることを特徴とするpH測定方法。 - 前記ニューラルネットワークは、
既知のpHに対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標から計算される特徴量、
既知のアルカリ度に対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標から計算される特徴量、
及び前記既知のpHに対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標と前記既知のアルカリ度に対して呈色した呈色領域の画像データに基づく色空間における座標とから計算される特徴量のうちの少なくとも1つを教師データとして、学習処理に利用していることを特徴とする請求項5に記載のpH測定方法。
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