JPH10153547A - 媒体の解析処理方法 - Google Patents
媒体の解析処理方法Info
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- JPH10153547A JPH10153547A JP9304910A JP30491097A JPH10153547A JP H10153547 A JPH10153547 A JP H10153547A JP 9304910 A JP9304910 A JP 9304910A JP 30491097 A JP30491097 A JP 30491097A JP H10153547 A JPH10153547 A JP H10153547A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3581—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation
- G01N21/3586—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation by Terahertz time domain spectroscopy [THz-TDS]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J11/00—Measuring the characteristics of individual optical pulses or of optical pulse trains
-
- G—PHYSICS
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- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
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- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 Ｔ光線画像処理において波形内に含まれる沢
山の情報を圧縮し、その結果関連情報を抽出し、解析
し、リアルタイムで表示する技術を提供する。 【解決手段】 複数の圧縮用アルゴリズムを用いて媒体
から戻されたＴＨｚ波形中の関連情報を抽出し、そして
この圧縮データを媒体のＴ光線画像のピクセルとして表
示するものである。さらにまた圧縮用アルゴリズムを用
いて材料特性を示す様々な媒体から戻されたＴＨｚ波形
から関連情報を抽出する。例えば、波形の各「種類」
は、材料に関連づけられ、圧縮された波形のコードブッ
クが編集され、それに対し測定対象物の未知の波形が比
較される。このような比較ステップの目的は、検査対象
媒体に関する構成成分情報を得ることである。
山の情報を圧縮し、その結果関連情報を抽出し、解析
し、リアルタイムで表示する技術を提供する。 【解決手段】 複数の圧縮用アルゴリズムを用いて媒体
から戻されたＴＨｚ波形中の関連情報を抽出し、そして
この圧縮データを媒体のＴ光線画像のピクセルとして表
示するものである。さらにまた圧縮用アルゴリズムを用
いて材料特性を示す様々な媒体から戻されたＴＨｚ波形
から関連情報を抽出する。例えば、波形の各「種類」
は、材料に関連づけられ、圧縮された波形のコードブッ
クが編集され、それに対し測定対象物の未知の波形が比
較される。このような比較ステップの目的は、検査対象
媒体に関する構成成分情報を得ることである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、テラヘルツ（ＴＨ
ｚ）領域即ち遠赤外線領域のスペクトラムで放射された
反射光あるいは透過光を用いて様々な媒体即ち対象物を
検査するシステムと方法に関し、特にテラヘルツ波の処
理および解析に関する。
ｚ）領域即ち遠赤外線領域のスペクトラムで放射された
反射光あるいは透過光を用いて様々な媒体即ち対象物を
検査するシステムと方法に関し、特にテラヘルツ波の処
理および解析に関する。
【０００２】
【従来の技術】テラヘルツ領域即ち遠赤外線領域の電磁
スペクトラムは、ユニークな特徴を有している。例え
ば、テラヘルツ波は、紙，厚紙，プラスチック等の非金
属対象物および多くの誘電体を容易に透過するが、イオ
ン性材料（polar materials）とイオン溶液には吸収さ
れる。半導体中のキャリアは、この領域において、強い
誘電体応答を示す。［M. van Exter と D. Grischkowsk
y 著の“carrier dynamicsof electrons and holes in
moderately doped silicon,”Phys. Rev. B., vol. 41,
pp. 840-842, (1992) を参照のこと。］一方金属はテ
ラヘルツ放射光に対しては完全に不透過である。
スペクトラムは、ユニークな特徴を有している。例え
ば、テラヘルツ波は、紙，厚紙，プラスチック等の非金
属対象物および多くの誘電体を容易に透過するが、イオ
ン性材料（polar materials）とイオン溶液には吸収さ
れる。半導体中のキャリアは、この領域において、強い
誘電体応答を示す。［M. van Exter と D. Grischkowsk
y 著の“carrier dynamicsof electrons and holes in
moderately doped silicon,”Phys. Rev. B., vol. 41,
pp. 840-842, (1992) を参照のこと。］一方金属はテ
ラヘルツ放射光に対しては完全に不透過である。
【０００３】水蒸気，アンモニア，ＨＣｌ等のイオン性
ガス（Polar gases） は、このスペクトル領域において
は、強くかつ非常に特徴的な吸収ラインを示す。［これ
に関しては、H. Harde, S. Keiding と D. Grischkowsk
y 著の Phys, Rev. Lett., vol. 66, p. 1834 (1991)
を参照のこと。］ 水およびアルコールのようなイオン
性溶液もこの周波数範囲の電磁波を非常によく吸収す
る。［これに関しては、J.T. Kindt と C. A. Schmutte
nmaer 著の“Far-infrared dielectric properties of
polar liquids probed by femtosecond terahertz puls
e spectroscopy,”J. Phys. Chem., vol. 100, 10373
(1996)を参照のこと。］
ガス（Polar gases） は、このスペクトル領域において
は、強くかつ非常に特徴的な吸収ラインを示す。［これ
に関しては、H. Harde, S. Keiding と D. Grischkowsk
y 著の Phys, Rev. Lett., vol. 66, p. 1834 (1991)
を参照のこと。］ 水およびアルコールのようなイオン
性溶液もこの周波数範囲の電磁波を非常によく吸収す
る。［これに関しては、J.T. Kindt と C. A. Schmutte
nmaer 著の“Far-infrared dielectric properties of
polar liquids probed by femtosecond terahertz puls
e spectroscopy,”J. Phys. Chem., vol. 100, 10373
(1996)を参照のこと。］
【０００４】したがって、ＴＨｚスペクトラム領域は、
ガスのリモートセンシング，プラスチックと合成材料の
品質制御，パッケージの中身検査，湿度成分の解析等の
応用にその重要性が増している。この種の特徴は、テラ
ヘルツ周波数領域の画像処理用にも用いることができ
る。［B. Hu と M. Nuss 著の“Imaging with terahert
z waves,”Opt. Lett., vol. 20, pp. 1716-18, (199
5); M. Nuss 著の“Chemistry is right for T-ray ima
ging,”IEEE Circuits and Devices, March 1996.を参
照のこと。］
ガスのリモートセンシング，プラスチックと合成材料の
品質制御，パッケージの中身検査，湿度成分の解析等の
応用にその重要性が増している。この種の特徴は、テラ
ヘルツ周波数領域の画像処理用にも用いることができ
る。［B. Hu と M. Nuss 著の“Imaging with terahert
z waves,”Opt. Lett., vol. 20, pp. 1716-18, (199
5); M. Nuss 著の“Chemistry is right for T-ray ima
ging,”IEEE Circuits and Devices, March 1996.を参
照のこと。］
【０００５】さらにまたこのテラヘルツ周波数領域は、
スペクトロスコピー（分光測定法）でも大いに興味を持
たれている。例えば、半導体と金属の電子特性もＴＨｚ
フォトンに共鳴するエネルギを有する高速状態（例、エ
キシトンとクーパー対）により大いに影響される。［こ
れに関しては、Nuss et al. 著の“Terahertz time-dom
ain measurement of the conductivity and supercondu
cting bandgap in niobium,”J. Appl. Phys., vol. 7
0, pp. 2238-41, (1991) を参照のこと。］
スペクトロスコピー（分光測定法）でも大いに興味を持
たれている。例えば、半導体と金属の電子特性もＴＨｚ
フォトンに共鳴するエネルギを有する高速状態（例、エ
キシトンとクーパー対）により大いに影響される。［こ
れに関しては、Nuss et al. 著の“Terahertz time-dom
ain measurement of the conductivity and supercondu
cting bandgap in niobium,”J. Appl. Phys., vol. 7
0, pp. 2238-41, (1991) を参照のこと。］
【０００６】潜在的な需要にもかかわらず、スペクトロ
スコピーと画像処理用のＴＨｚ電磁信号の使用は、適切
な装置がないために妨げられていた。例えば、ミリ波お
よびサブミリ波用の掃引周波数（swept-frequency）合
成器は、ほぼ１００ＧＨｚ以下の周波数に制限され、こ
れ以上の周波数領域は、別個の周波数領域ソースを用い
ることによってのみ今までのところ利用できるものであ
る。
スコピーと画像処理用のＴＨｚ電磁信号の使用は、適切
な装置がないために妨げられていた。例えば、ミリ波お
よびサブミリ波用の掃引周波数（swept-frequency）合
成器は、ほぼ１００ＧＨｚ以下の周波数に制限され、こ
れ以上の周波数領域は、別個の周波数領域ソースを用い
ることによってのみ今までのところ利用できるものであ
る。
【０００７】一方、フーリエ変換赤外線スペクトロスコ
ピー（Fourier transform infraredspectroscopy（ＦＴ
ＩＲ）） は、コヒーレントでない光源の輝度が不足す
るために依然として使用されていない。さらにまた、こ
のＦＴＩＲ方法は、応答関数の実部と虚部を各周波数で
測定しなければならないために、使用できない。そして
ＴＨｚ範囲の電磁波を用いることにより、リアルタイム
の画像処理は、この周波数領域の検出器の感受性が悪い
ために、今のところ実現可能ではない。
ピー（Fourier transform infraredspectroscopy（ＦＴ
ＩＲ）） は、コヒーレントでない光源の輝度が不足す
るために依然として使用されていない。さらにまた、こ
のＦＴＩＲ方法は、応答関数の実部と虚部を各周波数で
測定しなければならないために、使用できない。そして
ＴＨｚ範囲の電磁波を用いることにより、リアルタイム
の画像処理は、この周波数領域の検出器の感受性が悪い
ために、今のところ実現可能ではない。
【０００８】米国特許出願第０８／３８８，９３３号
（発明の名称；“Method and Apparatus for Terahertz
lmaging”、出願人； Lucent Technologies）によれ
ば、前述した欠点を解決するような新規のスペクトロス
コピックな画像処理技術が開示されている。このテラヘ
ルツ（Ｔ光線）技術は、極短レーザパルス（即ち、数フ
ェムト秒（ｆｓ）以下のオーダー）を用いて光電気的に
生成された電磁遷移状態を利用している。
（発明の名称；“Method and Apparatus for Terahertz
lmaging”、出願人； Lucent Technologies）によれ
ば、前述した欠点を解決するような新規のスペクトロス
コピックな画像処理技術が開示されている。このテラヘ
ルツ（Ｔ光線）技術は、極短レーザパルス（即ち、数フ
ェムト秒（ｆｓ）以下のオーダー）を用いて光電気的に
生成された電磁遷移状態を利用している。
【０００９】このＴＨｚ遷移状態は、１ピコ秒（ｐｓ）
以下の持続時間の電磁放射の単一サイクルバーストであ
る。このスペクトル密度は、１００ＧＨｚ以下から５Ｔ
Ｈｚ以上の範囲に亘るものである。光学的に開閉される
（Optically gated） 検出器によりピコ秒以下の時間解
像度でもって、テラヘルツ電界を直接測定することが可
能となる。［これに関しては、Smith et al.著の IEEE
J. Quantum Electr.,vol. 24, 255-260, 1988. を参照
のこと。］
以下の持続時間の電磁放射の単一サイクルバーストであ
る。このスペクトル密度は、１００ＧＨｚ以下から５Ｔ
Ｈｚ以上の範囲に亘るものである。光学的に開閉される
（Optically gated） 検出器によりピコ秒以下の時間解
像度でもって、テラヘルツ電界を直接測定することが可
能となる。［これに関しては、Smith et al.著の IEEE
J. Quantum Electr.,vol. 24, 255-260, 1988. を参照
のこと。］
【００１０】この測定値から媒体（固体状，液体状，ガ
ス状の構成成分からなる）の誘電体関数の実部と虚部の
両方は、直接的な方法でもって抽出される。［これに関
しては、M. Nuss と Orenstein 著の“Terahertz time-
domain spectroscopy,”in Millimeter-wave spectrosc
opy of solids, ed. George Gruener, Springer-Verla
g, (Berlin 1997) を参照のこと。］このＴＨｚ遷移状
態の輝度は、従来の熱ソースのそれ以上であり、光学的
に開閉される検出は、ボロメータを用いた検出（bolome
tric detection ）よりも数桁以上感受性がよい。
ス状の構成成分からなる）の誘電体関数の実部と虚部の
両方は、直接的な方法でもって抽出される。［これに関
しては、M. Nuss と Orenstein 著の“Terahertz time-
domain spectroscopy,”in Millimeter-wave spectrosc
opy of solids, ed. George Gruener, Springer-Verla
g, (Berlin 1997) を参照のこと。］このＴＨｚ遷移状
態の輝度は、従来の熱ソースのそれ以上であり、光学的
に開閉される検出は、ボロメータを用いた検出（bolome
tric detection ）よりも数桁以上感受性がよい。
【００１１】テラヘルツスペクトロスコピーと、画像処
理が開発されるような数多くの潜在的な商業的応用に対
する評価がますます高まっている。［これに関しては、
Nuss著の“Chemistry is right for T-rays imaging,”
IEEE Circuits and Devices,March 1996, pp. 25-30.
を参照のこと。］前途有望な応用例としては、産業上の
品質制御およびプロセス制御，パッケージの内容検査，
湿度解析，汚染測定，化学解析，ウェハ検査，リモート
センシング，環境センシング等がある。前述した応用例
を成功裏に開発するキー要素は、関連スペクトロスコピ
ックな情報をある応用例に対するＴＨｚ波形から抽出す
る信頼性ある計算可能な実際的技術である。
理が開発されるような数多くの潜在的な商業的応用に対
する評価がますます高まっている。［これに関しては、
Nuss著の“Chemistry is right for T-rays imaging,”
IEEE Circuits and Devices,March 1996, pp. 25-30.
を参照のこと。］前途有望な応用例としては、産業上の
品質制御およびプロセス制御，パッケージの内容検査，
湿度解析，汚染測定，化学解析，ウェハ検査，リモート
センシング，環境センシング等がある。前述した応用例
を成功裏に開発するキー要素は、関連スペクトロスコピ
ックな情報をある応用例に対するＴＨｚ波形から抽出す
る信頼性ある計算可能な実際的技術である。
【００１２】広領域のスペクトラムＴＨｚパルスが検査
対象媒体に反射されたり、あるいは媒体を透過したりす
ると、このようにして得られた波形は、多数のデータポ
イントを含んでいる。従来はこれらの波形は、フーリエ
解析を用いて解析されていた、このフーリエ解析は、検
査対象材料の周波数依存性吸収率と屈折率を抽出するた
めに用いられるものである。
対象媒体に反射されたり、あるいは媒体を透過したりす
ると、このようにして得られた波形は、多数のデータポ
イントを含んでいる。従来はこれらの波形は、フーリエ
解析を用いて解析されていた、このフーリエ解析は、検
査対象材料の周波数依存性吸収率と屈折率を抽出するた
めに用いられるものである。
【００１３】［これに関しては、M. Nuss et al. 著の
“Terahertz time-domain measurement of the conduct
ivity and superconducting bandgap in niobium,”J.
Appl.Phys., vol. 70, pp. 2238-41, (1991) および M.
Nuss と J. Orenstein 著の“Terahertz time-domain
spectroscopy,”in Millimeter-wave spectroscopy of
solids, ed. George Gruener, Springer-Verlag, (Berl
in 1997) を参照のこと。］
“Terahertz time-domain measurement of the conduct
ivity and superconducting bandgap in niobium,”J.
Appl.Phys., vol. 70, pp. 2238-41, (1991) および M.
Nuss と J. Orenstein 著の“Terahertz time-domain
spectroscopy,”in Millimeter-wave spectroscopy of
solids, ed. George Gruener, Springer-Verlag, (Berl
in 1997) を参照のこと。］
【００１４】多くの場合、ＴＨｚ波形に含まれる広い周
波数範囲（例、１００ＧＨｚから数ＴＨｚまで）に亘る
吸収率と屈折率の周波数依存性は、材料毎に特有なもの
であるが、比較されるべきデータ量は余りにも大きく、
前述した様々な応用に対しては実際的ではない。このた
め本発明者は、ＴＨｚ波形に含まれるスペクトロスコピ
ックな関連情報を、元の波形に含まれる関連情報を失う
ことなく、遥かに小量のデータポイントに圧縮する方法
を開発する必要があることを認識した。そしてこのよう
な圧縮されたデータポイントは、材料あるいは材料の構
成成分を識別するために、あるいはＴ光線画像内のピク
セルを規定するために用いることができる。
波数範囲（例、１００ＧＨｚから数ＴＨｚまで）に亘る
吸収率と屈折率の周波数依存性は、材料毎に特有なもの
であるが、比較されるべきデータ量は余りにも大きく、
前述した様々な応用に対しては実際的ではない。このた
め本発明者は、ＴＨｚ波形に含まれるスペクトロスコピ
ックな関連情報を、元の波形に含まれる関連情報を失う
ことなく、遥かに小量のデータポイントに圧縮する方法
を開発する必要があることを認識した。そしてこのよう
な圧縮されたデータポイントは、材料あるいは材料の構
成成分を識別するために、あるいはＴ光線画像内のピク
セルを規定するために用いることができる。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、例え
ばＴ光線画像処理において波形内に含まれる沢山の情報
を圧縮し、その結果関連情報を抽出し、解析し、リアル
タイムで表示する（例えばデジタル信号プロセッサを用
いて）技術を提供するものである。
ばＴ光線画像処理において波形内に含まれる沢山の情報
を圧縮し、その結果関連情報を抽出し、解析し、リアル
タイムで表示する（例えばデジタル信号プロセッサを用
いて）技術を提供するものである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明においては、複数
の圧縮用アルゴリズムを用いて媒体から（反射されたり
透過されたりして）戻されたＴＨｚ波形中の関連情報を
抽出し、そしてこの圧縮データを媒体のＴ光線画像のピ
クセルとして表示するものである。さらにまた圧縮用ア
ルゴリズムを用いて材料特性を示す様々な媒体から戻さ
れたＴＨｚ波形から関連情報を抽出する。例えば、波形
の各「種類」（classification 分類化）は、材料に関
連づけられ、圧縮された波形のコードブックが編集さ
れ、それに対し未知の波形が比較される。このような比
較ステップの目的は、検査対象媒体に関する構成成分情
報を得ることである。
の圧縮用アルゴリズムを用いて媒体から（反射されたり
透過されたりして）戻されたＴＨｚ波形中の関連情報を
抽出し、そしてこの圧縮データを媒体のＴ光線画像のピ
クセルとして表示するものである。さらにまた圧縮用ア
ルゴリズムを用いて材料特性を示す様々な媒体から戻さ
れたＴＨｚ波形から関連情報を抽出する。例えば、波形
の各「種類」（classification 分類化）は、材料に関
連づけられ、圧縮された波形のコードブックが編集さ
れ、それに対し未知の波形が比較される。このような比
較ステップの目的は、検査対象媒体に関する構成成分情
報を得ることである。
【００１７】検査対象媒体によっては、複数の圧縮技術
が本発明で用いられ、それによりこのような目的を達成
する。例えばパッケージ検査におけるような対象物の透
過性あるいは反射性に関する情報のみが必要な場合（即
ちスペクトル解析が不用な場合）には、この圧縮技術
は、即ち透過パワーあるいは反射パワーを測定するため
あるいは波形のピーク信号を得るためにピーク値を検出
するために、あるスペクトル範囲の波形のフーリエ変換
の積分を含む。
が本発明で用いられ、それによりこのような目的を達成
する。例えばパッケージ検査におけるような対象物の透
過性あるいは反射性に関する情報のみが必要な場合（即
ちスペクトル解析が不用な場合）には、この圧縮技術
は、即ち透過パワーあるいは反射パワーを測定するため
あるいは波形のピーク信号を得るためにピーク値を検出
するために、あるスペクトル範囲の波形のフーリエ変換
の積分を含む。
【００１８】回析制限（diffraction-limited） された
焦点スポットのスポットサイズは、周波数に反比例する
ために、ＴＨｚ周波数スペクトラムの高周波領域のみの
部分積分で、Ｔ光線画像処理の間の空間解像度を増加す
るためには十分である。これに対し、我々が発見したと
ころによると、散乱に起因する背景吸収は、スペクトラ
ムの低周波領域のみの積分により大幅に回避されるが、
その理由は散乱は、周波数の４乗でもって増加するから
であることを見いだした。
焦点スポットのスポットサイズは、周波数に反比例する
ために、ＴＨｚ周波数スペクトラムの高周波領域のみの
部分積分で、Ｔ光線画像処理の間の空間解像度を増加す
るためには十分である。これに対し、我々が発見したと
ころによると、散乱に起因する背景吸収は、スペクトラ
ムの低周波領域のみの積分により大幅に回避されるが、
その理由は散乱は、周波数の４乗でもって増加するから
であることを見いだした。
【００１９】ＴＨｚ−ＴＤＳは時間領域技術であるの
で、別の単純なしかし重要な圧縮ステップは、時間差抽
出（timing extraction） である。例えば、時間差抽出
は、材料を通過した後の波形の時間遅延を見いだすこと
により実行される。このことは例えば、厚さの変化を評
価する際、あるいは反射波形により未知の対象物の場所
を決定する際に有益である。
で、別の単純なしかし重要な圧縮ステップは、時間差抽
出（timing extraction） である。例えば、時間差抽出
は、材料を通過した後の波形の時間遅延を見いだすこと
により実行される。このことは例えば、厚さの変化を評
価する際、あるいは反射波形により未知の対象物の場所
を決定する際に有益である。
【００２０】透過後あるいは反射後のＴＨｚ波形の時間
部分を見いだすための単純なピーク検出方法に加えて、
本発明者等は、典型的なＴＨｚ波形は、ウェーブレット
と呼ばれる数学的波形関数に類似する特性を有すること
を見いだした。好ましいことに、一定スケールのウェー
ブレット解析を用いて、透過波形あるいは反射波形の時
間部分を決定することができる。このピーク検出（peak
-position） 方法とは異なり、多数の分離したあるいは
オーバーラップしたＴＨｚ波形の時間部分が見いだされ
るような場合には、複数の反射波形の存在化でも本発明
のウェーブレット解析法は機能する。
部分を見いだすための単純なピーク検出方法に加えて、
本発明者等は、典型的なＴＨｚ波形は、ウェーブレット
と呼ばれる数学的波形関数に類似する特性を有すること
を見いだした。好ましいことに、一定スケールのウェー
ブレット解析を用いて、透過波形あるいは反射波形の時
間部分を決定することができる。このピーク検出（peak
-position） 方法とは異なり、多数の分離したあるいは
オーバーラップしたＴＨｚ波形の時間部分が見いだされ
るような場合には、複数の反射波形の存在化でも本発明
のウェーブレット解析法は機能する。
【００２１】ＴＨｚ波がイオン性ガスを透過した後のよ
うなスペクトラム中に鋭い吸収特性がある場合には、本
発明者等は共鳴励起ガスあるいはガス混合物の特性は、
対応する無誘導崩壊（free-induction decay（ＦＩ
Ｄ））を生成するために、入射ＴＨｚ波形を再成形する
線形デジタルフィルタでもって、時間領域でモデル化す
ることができることを見いだした。本発明によれば、遠
赤外（テラヘルツ）パルスにより励起されたガスが示す
無誘導崩壊は、デジタル信号処理技術により解析でき
る。
うなスペクトラム中に鋭い吸収特性がある場合には、本
発明者等は共鳴励起ガスあるいはガス混合物の特性は、
対応する無誘導崩壊（free-induction decay（ＦＩ
Ｄ））を生成するために、入射ＴＨｚ波形を再成形する
線形デジタルフィルタでもって、時間領域でモデル化す
ることができることを見いだした。本発明によれば、遠
赤外（テラヘルツ）パルスにより励起されたガスが示す
無誘導崩壊は、デジタル信号処理技術により解析でき
る。
【００２２】このような状況は、音声認識のスペクトル
予測の基本的問題である音声認識システムの理論とアル
ゴリズムが適用できるような基本的問題に類似する。例
えば、線形予測符号化（linear predictive coding
（ＬＰＣ）） として知られる相関タイプの解析を用い
て、波形のスペクトラル特徴を抽出し、パラメータ化す
ることができる。単純なジオメトリックなピクチャー
（geometric picture） により、個々のガス種の分類あ
るいは複数のガス種が存在するような混合物の解析に対
し、これらのパラメータを用いることができる。
予測の基本的問題である音声認識システムの理論とアル
ゴリズムが適用できるような基本的問題に類似する。例
えば、線形予測符号化（linear predictive coding
（ＬＰＣ）） として知られる相関タイプの解析を用い
て、波形のスペクトラル特徴を抽出し、パラメータ化す
ることができる。単純なジオメトリックなピクチャー
（geometric picture） により、個々のガス種の分類あ
るいは複数のガス種が存在するような混合物の解析に対
し、これらのパラメータを用いることができる。
【００２３】より一般的な状況においては、ＴＨｚ波形
は検査対象媒体を透過する、あるいはそれにより反射さ
れる振幅と位相の両方で修正される。この場合、より複
雑な信号処理が行われ、データを圧縮し、そして関連情
報を抽出する。前述したように本発明者等は、媒体の動
きは対応する出力波形を生成するために、入射ＴＨｚ波
形を再成形するような線形デジタルフィルタにより時間
領域でモデル化できることを見いだした。このような線
形フィルタを圧縮する一般的な方法は、デジタルフィル
タバンク法を用いることである。さらに本発明者等は、
多くの場合音声圧縮および音声認識用に用いられる数学
的アルゴリズムを修正してＴＨｚ波形処理および認識を
実行できることを見いだした。
は検査対象媒体を透過する、あるいはそれにより反射さ
れる振幅と位相の両方で修正される。この場合、より複
雑な信号処理が行われ、データを圧縮し、そして関連情
報を抽出する。前述したように本発明者等は、媒体の動
きは対応する出力波形を生成するために、入射ＴＨｚ波
形を再成形するような線形デジタルフィルタにより時間
領域でモデル化できることを見いだした。このような線
形フィルタを圧縮する一般的な方法は、デジタルフィル
タバンク法を用いることである。さらに本発明者等は、
多くの場合音声圧縮および音声認識用に用いられる数学
的アルゴリズムを修正してＴＨｚ波形処理および認識を
実行できることを見いだした。
【００２４】
【発明の実施の形態】本発明によれば、ＴＨｚ波形を用
いた化学組成分析は、米国特許出願第０８／３８８，９
３３号（発明の名称“Method and Apparatus for Terah
ertz lmaging”）に開示されたような画像処理装置を用
いて実行できる。このような装置は、図１に示されるＴ
Ｈｚ画像処理装置１０である。同図に示されるように、
ＴＨｚ画像処理装置１０は、フェムト秒の持続時間の繰
り返し光学パルスのフェムト秒パルスソース１２と、Ｔ
Ｈｚ放射光が生成され被検査媒体１６に向けられ、媒体
を透過したあるいは反射された波形を検出する画像処理
装置１４と分析回路１８とを有する。
いた化学組成分析は、米国特許出願第０８／３８８，９
３３号（発明の名称“Method and Apparatus for Terah
ertz lmaging”）に開示されたような画像処理装置を用
いて実行できる。このような装置は、図１に示されるＴ
Ｈｚ画像処理装置１０である。同図に示されるように、
ＴＨｚ画像処理装置１０は、フェムト秒の持続時間の繰
り返し光学パルスのフェムト秒パルスソース１２と、Ｔ
Ｈｚ放射光が生成され被検査媒体１６に向けられ、媒体
を透過したあるいは反射された波形を検出する画像処理
装置１４と分析回路１８とを有する。
【００２５】フェムト秒パルスソース１２は、Ｔｉ：サ
ファイアレーザのような半導体レーザであり、これは８
００ｎｍ近傍の波長と約１００ＭＨｚの繰り返しレート
を有する。別の構成例としては、フェムト秒パルスソー
ス１２は、１．５μｍ近傍の波長で動作するフェムト秒
エルビウムドープファイバレーザである。図１の実施例
においては、画像処理装置１４は、光学的に開閉される
（optically gated）ＴＨｚ送信器２０と光学的に開閉
されるＴＨｚ検出器２２とを有する。ビームスプリッタ
（図示せず）は、フェムト秒パルスソース１２の出力を
２本のビームに分割し、そしてそのパルスを用いてＴＨ
ｚ送信器２０とＴＨｚ検出器２２とを光学的に開閉する
（optically gate）。可変遅延線２６は、ＴＨｚ波形の
サンプルされたレプリカを得るために各ゲートパルス間
の光学遅延を変化させる。
ファイアレーザのような半導体レーザであり、これは８
００ｎｍ近傍の波長と約１００ＭＨｚの繰り返しレート
を有する。別の構成例としては、フェムト秒パルスソー
ス１２は、１．５μｍ近傍の波長で動作するフェムト秒
エルビウムドープファイバレーザである。図１の実施例
においては、画像処理装置１４は、光学的に開閉される
（optically gated）ＴＨｚ送信器２０と光学的に開閉
されるＴＨｚ検出器２２とを有する。ビームスプリッタ
（図示せず）は、フェムト秒パルスソース１２の出力を
２本のビームに分割し、そしてそのパルスを用いてＴＨ
ｚ送信器２０とＴＨｚ検出器２２とを光学的に開閉する
（optically gate）。可変遅延線２６は、ＴＨｚ波形の
サンプルされたレプリカを得るために各ゲートパルス間
の光学遅延を変化させる。
【００２６】図２において、Ａは図１に示された装置に
より得られたＴＨｚ波形を示し、ＢはＡに示された波形
のフーリエ変換の大きさを計算することにより得られた
ＴＨｚ波形のパワースペクトラムを表す。
より得られたＴＨｚ波形を示し、ＢはＡに示された波形
のフーリエ変換の大きさを計算することにより得られた
ＴＨｚ波形のパワースペクトラムを表す。
【００２７】前掲の特許出願に議論されているように、
ＴＨｚ画像処理装置１０を用いて対象物から戻された
（透過したあるいは反射した）ＴＨｚ波形の時間歪を解
析し、そして実時間でもって各ピクセルについてＴＨｚ
ビームにより照射された領域の対象物の構成成分あるい
は特性に関する情報を得る。図３は、ＴＨｚ波形は異な
る特性を有する対象物を通過することにより、いかに変
化するかを示したものである。これは、透過形態の例を
持って説明したが、ＴＨｚ波形の類似の歪が反射される
際に起きた場合にも容易に適用できる。
ＴＨｚ画像処理装置１０を用いて対象物から戻された
（透過したあるいは反射した）ＴＨｚ波形の時間歪を解
析し、そして実時間でもって各ピクセルについてＴＨｚ
ビームにより照射された領域の対象物の構成成分あるい
は特性に関する情報を得る。図３は、ＴＨｚ波形は異な
る特性を有する対象物を通過することにより、いかに変
化するかを示したものである。これは、透過形態の例を
持って説明したが、ＴＨｚ波形の類似の歪が反射される
際に起きた場合にも容易に適用できる。
【００２８】図３のＡは、ＴＨｚ波形は、周波数依存性
吸収率および屈折率を有する材料を透過し、そしてその
結果入力波形の減衰したレプリカである戻された波形を
示す。図３のＢは、照射された媒体の高周波吸収は、波
形の高周波領域の選択的減衰に結び付き、かつ時間領域
の波形の伸び（broadening）を示す。図３のＣにおいて
は、周波数依存性の屈折率を有する材料は「チャープ」
した波形となり、この波形の様々な周波数成分が異なる
位相速度で伝播し、その結果パルス内の時間依存性周波
数変動となる。
吸収率および屈折率を有する材料を透過し、そしてその
結果入力波形の減衰したレプリカである戻された波形を
示す。図３のＢは、照射された媒体の高周波吸収は、波
形の高周波領域の選択的減衰に結び付き、かつ時間領域
の波形の伸び（broadening）を示す。図３のＣにおいて
は、周波数依存性の屈折率を有する材料は「チャープ」
した波形となり、この波形の様々な周波数成分が異なる
位相速度で伝播し、その結果パルス内の時間依存性周波
数変動となる。
【００２９】図３のＤに示すように、対象物であるサン
プルの厚さまたは屈折率の変化は、ビームが照射される
対象物の部分により波形の到着時間差となる。図３のＥ
に示すように、水蒸気，ＣＯ2 ，ＨＣｌ蒸気等のイオン
性ガスにおけるようなＴＨｚパルスのスペクトラム内の
鋭い吸収線はパルスの後方部分の鋭いラインの周波数で
の発振に結び付く。
プルの厚さまたは屈折率の変化は、ビームが照射される
対象物の部分により波形の到着時間差となる。図３のＥ
に示すように、水蒸気，ＣＯ2 ，ＨＣｌ蒸気等のイオン
性ガスにおけるようなＴＨｚパルスのスペクトラム内の
鋭い吸収線はパルスの後方部分の鋭いラインの周波数で
の発振に結び付く。
【００３０】ＴＨｚスペクトロスコピーの分野において
は、検査対象の材料の複合誘電率に関する情報は、入力
波形と戻された波形の周波数依存性振幅・位相とを比較
することにより得られる。このためこれは入力波形と戻
された波形の両方の複合フーリエ変換を計算し、戻され
た波形の複合フーリエスペクトラムを入力波形の複合フ
ーリエスペクトラムで除算することにより行われる。
は、検査対象の材料の複合誘電率に関する情報は、入力
波形と戻された波形の周波数依存性振幅・位相とを比較
することにより得られる。このためこれは入力波形と戻
された波形の両方の複合フーリエ変換を計算し、戻され
た波形の複合フーリエスペクトラムを入力波形の複合フ
ーリエスペクトラムで除算することにより行われる。
【００３１】この複合誘電率（吸収率と屈折率）は、波
形の対数をとりそれを媒体の厚さでわり算することによ
り得られる。［これに関しては、前掲の Nuss, Orenste
in,1997 の論文を参照のこと。］ 多くの材料は、ＴＨ
ｚ波形によりカバーされる１００Ｈｚから数ＴＨｚ周波
数に亘って、その吸収率と屈折率の周波数依存性が変化
する特徴を有するので、戻されたＴＨｚ波形のフーリエ
スペクトラムの比較は、対象物の構成成分を特定するこ
とになる。
形の対数をとりそれを媒体の厚さでわり算することによ
り得られる。［これに関しては、前掲の Nuss, Orenste
in,1997 の論文を参照のこと。］ 多くの材料は、ＴＨ
ｚ波形によりカバーされる１００Ｈｚから数ＴＨｚ周波
数に亘って、その吸収率と屈折率の周波数依存性が変化
する特徴を有するので、戻されたＴＨｚ波形のフーリエ
スペクトラムの比較は、対象物の構成成分を特定するこ
とになる。
【００３２】Ｔ光線画像処理においては、波形中に得ら
れる多数の情報を圧縮して、関連情報を抽出し、解析
し、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を用いてリアル
タイムで表示することができる。検査対象物によって
は、複数の圧縮技術がこれを行うために本発明では用い
られる。
れる多数の情報を圧縮して、関連情報を抽出し、解析
し、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を用いてリアル
タイムで表示することができる。検査対象物によって
は、複数の圧縮技術がこれを行うために本発明では用い
られる。
【００３３】例えばパッケージ検査におけるような対象
物の透過性あるいは反射性に関する情報のみが必要な場
合（即ちスペクトル解析が不用な場合）には、この圧縮
技術は、即ち透過パワーあるいは反射パワーを測定する
ため、あるいは波形のピーク信号を得るためにピーク値
を検出するために、あるスペクトル範囲の波形のフーリ
エ変換の積分を含む。
物の透過性あるいは反射性に関する情報のみが必要な場
合（即ちスペクトル解析が不用な場合）には、この圧縮
技術は、即ち透過パワーあるいは反射パワーを測定する
ため、あるいは波形のピーク信号を得るためにピーク値
を検出するために、あるスペクトル範囲の波形のフーリ
エ変換の積分を含む。
【００３４】米国特許出願第０８／７１１，１４６号に
開示されたように、光学システムが回析制限された焦点
に集光する場合には、スポットサイズは周波数に反比例
するために、ＴＨｚ周波数スペクトラムの高周波領域の
みの部分積分で、Ｔ光線画像処理の間の空間解像度を増
加させるために必要である。
開示されたように、光学システムが回析制限された焦点
に集光する場合には、スポットサイズは周波数に反比例
するために、ＴＨｚ周波数スペクトラムの高周波領域の
みの部分積分で、Ｔ光線画像処理の間の空間解像度を増
加させるために必要である。
【００３５】図４には、３個の周波数範囲に亘る目標解
像度のＴ光線画像を示し、このＴ光線画像は、３つの異
なる周波数範囲（０．１〜０．３ＴＨｚと，０．３〜
０．５ＴＨｚと，０．５〜０．７ＴＨｚ）に亘るＴＨｚ
スペクトラムを積分することにより得られたものであ
る。各々の場合において、デジタル信号プロセッサが波
形のＦＦＴを実行し、このＦＦＴの振幅の部分積分をす
る。システムは回析制限スポットに焦点を当てているた
め、即ちスポットサイズは周波数に逆比例するため、パ
ワースペクトラムの高周波領域の積分がより空間解像度
の高い画像を生成させる。
像度のＴ光線画像を示し、このＴ光線画像は、３つの異
なる周波数範囲（０．１〜０．３ＴＨｚと，０．３〜
０．５ＴＨｚと，０．５〜０．７ＴＨｚ）に亘るＴＨｚ
スペクトラムを積分することにより得られたものであ
る。各々の場合において、デジタル信号プロセッサが波
形のＦＦＴを実行し、このＦＦＴの振幅の部分積分をす
る。システムは回析制限スポットに焦点を当てているた
め、即ちスポットサイズは周波数に逆比例するため、パ
ワースペクトラムの高周波領域の積分がより空間解像度
の高い画像を生成させる。
【００３６】我々が発見したところでは、散乱は周波数
の４乗でもって増加するために、散乱に起因する背景吸
収は、スペクトラムの低周波領域のみを積分することに
より大幅に低減できることである。散乱は、散乱中心の
サイズがＴＨｚ放射の波長に近付くにつれ（１ＴＨｚ中
心周波数に対しては３００ｍｍ）特に厳しくなる。図５
は、未処理の人間の毛髪と加湿器で加湿した人間の毛髪
のＴ光線画像を表す。
の４乗でもって増加するために、散乱に起因する背景吸
収は、スペクトラムの低周波領域のみを積分することに
より大幅に低減できることである。散乱は、散乱中心の
サイズがＴＨｚ放射の波長に近付くにつれ（１ＴＨｚ中
心周波数に対しては３００ｍｍ）特に厳しくなる。図５
は、未処理の人間の毛髪と加湿器で加湿した人間の毛髪
のＴ光線画像を表す。
【００３７】図５のＡの画像は、０．２５〜０．５ＴＨ
ｚ範囲のパワースペクトラムを積分したことにより得た
ものであり、一方、図５Ｂの波形は、１．２５〜１．５
ＴＨｚ周波数範囲に亘って積分することにより得られた
ものである。スペクトラムの高周波成分を用いて得られ
たＴ光線画像においては、散乱に起因する強い背景吸収
のために、左側の湿分が添加されたことにより吸収が増
加したことを見いだすことは不可能である（Ｂ）。一
方、パワースペクトラムの低周波成分のみの積分により
得られたＴ光線画像（Ａ）は、髪の毛に湿分が存在する
ことによる差を如実に表している。
ｚ範囲のパワースペクトラムを積分したことにより得た
ものであり、一方、図５Ｂの波形は、１．２５〜１．５
ＴＨｚ周波数範囲に亘って積分することにより得られた
ものである。スペクトラムの高周波成分を用いて得られ
たＴ光線画像においては、散乱に起因する強い背景吸収
のために、左側の湿分が添加されたことにより吸収が増
加したことを見いだすことは不可能である（Ｂ）。一
方、パワースペクトラムの低周波成分のみの積分により
得られたＴ光線画像（Ａ）は、髪の毛に湿分が存在する
ことによる差を如実に表している。
【００３８】ＴＨｚ−ＴＤＳは時間領域技術であるた
め、別の単純だが重要な圧縮技術は、材料を透過した後
の波形の時間遅延を見いだすことによる時間差抽出（ti
ming extraction） である。これは例えば、反射波にお
ける未知の対象物の位置を決定する場合、あるいは対象
物の厚さの変化を評価する場合に有益である。例を挙げ
ると図６は、火炎を透過して集光したＴＨｚビームの到
着時間差を測定することにより得られた火炎のグレイス
ケールのＴ光線画像を表す。
め、別の単純だが重要な圧縮技術は、材料を透過した後
の波形の時間遅延を見いだすことによる時間差抽出（ti
ming extraction） である。これは例えば、反射波にお
ける未知の対象物の位置を決定する場合、あるいは対象
物の厚さの変化を評価する場合に有益である。例を挙げ
ると図６は、火炎を透過して集光したＴＨｚビームの到
着時間差を測定することにより得られた火炎のグレイス
ケールのＴ光線画像を表す。
【００３９】このＤＳＰは、この場合時間における波形
のピーク位置を決定し、グレイスケールを波形の時間シ
フトに加えるよう構成される。各形状は、時間遅延にお
ける５フェムト秒の増加シフトに対応する。図６から分
かるように、ＴＨｚパルスの持続時間は１ｐｓのオーダ
ーであるが、波形のピークの位置は、数フェムト秒に到
達するような正確さでもって決定できる。
のピーク位置を決定し、グレイスケールを波形の時間シ
フトに加えるよう構成される。各形状は、時間遅延にお
ける５フェムト秒の増加シフトに対応する。図６から分
かるように、ＴＨｚパルスの持続時間は１ｐｓのオーダ
ーであるが、波形のピークの位置は、数フェムト秒に到
達するような正確さでもって決定できる。
【００４０】透過後あるいは反射後のＴＨｚ波形の時間
部分を見いだすための単純なピーク検出方法に加えて、
本発明者等は典型的なＴＨｚ波形は、ウェーブレットと
呼ばれる数学的波形関数に類似する特性を有することを
見いだした。［これに関しては、M. Vetterli と J. Ko
vacevic 著の“Wavelets and Subband Coding,”Prenti
ce-Hall, (1995) を参照のこと。］そのために一定スケ
ールのウェーブレット解析を用いて、透過波形あるいは
反射波形の時間部分を決定することができる。このピー
ク検出方法とは異なり、多数の分離したあるいはオーバ
ーラップしたＴＨｚ波形の時間部分が見いだされるよう
な場合には、複数の反射波形の存在化でも本発明のウェ
ーブレット解析法は機能する。
部分を見いだすための単純なピーク検出方法に加えて、
本発明者等は典型的なＴＨｚ波形は、ウェーブレットと
呼ばれる数学的波形関数に類似する特性を有することを
見いだした。［これに関しては、M. Vetterli と J. Ko
vacevic 著の“Wavelets and Subband Coding,”Prenti
ce-Hall, (1995) を参照のこと。］そのために一定スケ
ールのウェーブレット解析を用いて、透過波形あるいは
反射波形の時間部分を決定することができる。このピー
ク検出方法とは異なり、多数の分離したあるいはオーバ
ーラップしたＴＨｚ波形の時間部分が見いだされるよう
な場合には、複数の反射波形の存在化でも本発明のウェ
ーブレット解析法は機能する。
【００４１】ＴＨｚ波がイオン性ガスを透過した後のよ
うなスペクトラム中に鋭い吸収特性がある場合には、本
発明者等は共鳴励起ガスあるいはガス混合物の動作は、
対応する無誘導崩壊（free-induction decay（ＦＩ
Ｄ））を生成するために、入射ＴＨｚ波形を再成形する
線形デジタルフィルタでもって、時間領域でモデル化す
ることができることを見いだした。モデル化された波形
のスペクトラム特徴の抽出と解析は、音声認識に採用さ
れたのと類似の技術を用いて実行される。
うなスペクトラム中に鋭い吸収特性がある場合には、本
発明者等は共鳴励起ガスあるいはガス混合物の動作は、
対応する無誘導崩壊（free-induction decay（ＦＩ
Ｄ））を生成するために、入射ＴＨｚ波形を再成形する
線形デジタルフィルタでもって、時間領域でモデル化す
ることができることを見いだした。モデル化された波形
のスペクトラム特徴の抽出と解析は、音声認識に採用さ
れたのと類似の技術を用いて実行される。
【００４２】例えば、線形予測符号化（linear predict
ive coding （ＬＰＣ）） として知られる相関タイプの
解析を用いて、波形のスペクトラル特徴を抽出し、パラ
メータ化することができる。この波形はノイズ入力の全
ポールフィルタ処理の結果として処理され、フィルタ係
数はＬＰＣのパラメータである。理想的には全てのスペ
クトラム情報は、フィルタ係数に転送され、入力はホワ
イトノイズとなる。
ive coding （ＬＰＣ）） として知られる相関タイプの
解析を用いて、波形のスペクトラル特徴を抽出し、パラ
メータ化することができる。この波形はノイズ入力の全
ポールフィルタ処理の結果として処理され、フィルタ係
数はＬＰＣのパラメータである。理想的には全てのスペ
クトラム情報は、フィルタ係数に転送され、入力はホワ
イトノイズとなる。
【００４３】本発明によれば、測定された波形は過去の
Ｍ個の値の線形組み合わせ（即ち、重み付き和）として
表される。この波形はｓ（ｎ）で表し、時間的に等しく
離間した場所で測定されたものとする。エラー項ｅ
（ｎ）を含めることによりサンプルされた波形は、次式
で表される。
Ｍ個の値の線形組み合わせ（即ち、重み付き和）として
表される。この波形はｓ（ｎ）で表し、時間的に等しく
離間した場所で測定されたものとする。エラー項ｅ
（ｎ）を含めることによりサンプルされた波形は、次式
で表される。
【数１】
【００４４】ここでｅ（ｎ）は、等式を成立させるため
の誤差項で、ａk は線形予測のパラメータである。ＬＰ
Ｃモデルは、時間ｔと周波数領域ｆの両方で記述するこ
とができる。説明を簡単にするために、周波数の形式の
みを以下詳細に説明する。しかし、以下に示すような実
験は、時間領域解析に基づいており、フーリエ変換に関
連していない。
の誤差項で、ａk は線形予測のパラメータである。ＬＰ
Ｃモデルは、時間ｔと周波数領域ｆの両方で記述するこ
とができる。説明を簡単にするために、周波数の形式の
みを以下詳細に説明する。しかし、以下に示すような実
験は、時間領域解析に基づいており、フーリエ変換に関
連していない。
【００４５】基本物理的概念を示すために、式（１）の
ｚ変換は次式で表される。
ｚ変換は次式で表される。
【数２】 ここでｚ＝ｅｘｐ（ｉ２πｆΔ）であり、Δ−１はサン
プリング周波数である。信号Ｓ（ｚ）は次式を全ポール
（all-pole）フィルタ処理することにより誤差項Ｅ
（ｚ）から得られる。
プリング周波数である。信号Ｓ（ｚ）は次式を全ポール
（all-pole）フィルタ処理することにより誤差項Ｅ
（ｚ）から得られる。
【数３】 ここで、
【数４】
【００４６】ＬＰＣ係数ａk は、波形のスペクトル量の
情報を含む。ガスの化学成分分析用にＬＰＣを用いる利
点は、３つある。第１に、ポール（極）は、鋭いスペク
トラムラインを有する元のパワースペクトラムの正確な
表示を提供する。このことは、信号波形がフーリエ列に
拡張されるようなフーリエ解析とは対象的である。この
ようなフーリエ変換は、ゼロのみを有し、ポールは有さ
ずに、そして多数の係数を必要とするような多項式でも
って、鋭いスペクトラム特徴に合わせるようにしなけれ
ばならない。
情報を含む。ガスの化学成分分析用にＬＰＣを用いる利
点は、３つある。第１に、ポール（極）は、鋭いスペク
トラムラインを有する元のパワースペクトラムの正確な
表示を提供する。このことは、信号波形がフーリエ列に
拡張されるようなフーリエ解析とは対象的である。この
ようなフーリエ変換は、ゼロのみを有し、ポールは有さ
ずに、そして多数の係数を必要とするような多項式でも
って、鋭いスペクトラム特徴に合わせるようにしなけれ
ばならない。
【００４７】第２にＬＰＣを用いることにより、励起さ
れた共鳴の数にかかわらず、同一数の係数に常に依存す
る。したがって、波形の分類用に複雑なテンプレートマ
ッチング技術の代わりに単純な幾何ピクチャー（geomet
ric pictures）を用いている。最後（第３）に、ＬＰＣ
解析用のアルゴリズムは高速で実行でき、その実行は並
列処理に適したものであり、これはさらに処理する前に
波形全部をサンプル化しなければならないフーリエ解析
とは対象的である。
れた共鳴の数にかかわらず、同一数の係数に常に依存す
る。したがって、波形の分類用に複雑なテンプレートマ
ッチング技術の代わりに単純な幾何ピクチャー（geomet
ric pictures）を用いている。最後（第３）に、ＬＰＣ
解析用のアルゴリズムは高速で実行でき、その実行は並
列処理に適したものであり、これはさらに処理する前に
波形全部をサンプル化しなければならないフーリエ解析
とは対象的である。
【００４８】ＬＰＣ係数の最適値は、最少自乗原理（即
ち全自乗誤差項ε＝Σｅ（ｎ）2 を最少にする）を用い
て計算される。この解析は、ＬＰＣ係数を波形を表す時
間列の自己相関関数Σｋ ｓ(ｋ)ｓ(ｋ−ｎ) に関係づけ
る正規式のシステムを生み出す。この問題は、最大エン
トロピースペクトラム解析用の Burg's アルゴリズムを
用いるか、あるいは Levinson-Durbinアルゴリズムのよ
うな数値マトリックス反転系で解決される。これらのア
ルゴリズムとその応用例については、DigitalSignal Pr
ocessing, Principles, Algorithms, and Application
s, J. G. Poakis と D. G. Manolakis 著 Prentice Hal
l, New Jersey (1993)を参照のこと。
ち全自乗誤差項ε＝Σｅ（ｎ）2 を最少にする）を用い
て計算される。この解析は、ＬＰＣ係数を波形を表す時
間列の自己相関関数Σｋ ｓ(ｋ)ｓ(ｋ−ｎ) に関係づけ
る正規式のシステムを生み出す。この問題は、最大エン
トロピースペクトラム解析用の Burg's アルゴリズムを
用いるか、あるいは Levinson-Durbinアルゴリズムのよ
うな数値マトリックス反転系で解決される。これらのア
ルゴリズムとその応用例については、DigitalSignal Pr
ocessing, Principles, Algorithms, and Application
s, J. G. Poakis と D. G. Manolakis 著 Prentice Hal
l, New Jersey (1993)を参照のこと。
【００４９】前の実施例においては、ＴＨｚ波形用とし
て波形からある種の関連情報を抽出する圧縮アルゴリズ
ムが用いられた。この圧縮データは、Ｔ光線画像を生成
するために表示されるかあるいは検査対象媒体に関する
構成成分情報を抽出するためにさらに処理される。本発
明においては圧縮データは、高次のベクトル空間におけ
るベクトルとして処理される。このベクトルが既知の種
類（種）を表す場合には、それは分析手順の後工程で用
いられるようにコードブックに登録され、特定の各材料
がこのコードブック内の１つのベクトルに対応する。
て波形からある種の関連情報を抽出する圧縮アルゴリズ
ムが用いられた。この圧縮データは、Ｔ光線画像を生成
するために表示されるかあるいは検査対象媒体に関する
構成成分情報を抽出するためにさらに処理される。本発
明においては圧縮データは、高次のベクトル空間におけ
るベクトルとして処理される。このベクトルが既知の種
類（種）を表す場合には、それは分析手順の後工程で用
いられるようにコードブックに登録され、特定の各材料
がこのコードブック内の１つのベクトルに対応する。
【００５０】したがって未知の種を識別することが望ま
しい場合には、ＴＨｚ波形を測定し、ベクトルパラメー
タを抽出し、コードブックから既知の種と比較すること
である。以下の説明においては、この手順は、ガス構成
成分の識別の例を挙げ、線形予測符号化（Linear Predi
ctive Coding（ＬＰＣ））を比較および分類化手順とし
て用いている。
しい場合には、ＴＨｚ波形を測定し、ベクトルパラメー
タを抽出し、コードブックから既知の種と比較すること
である。以下の説明においては、この手順は、ガス構成
成分の識別の例を挙げ、線形予測符号化（Linear Predi
ctive Coding（ＬＰＣ））を比較および分類化手順とし
て用いている。
【００５１】本発明の一実施例においては、ＬＰＣ解析
によるパラメータはＭ次元のベクトル空間内のベクトル
ａ＝（ａ1，ａ2，・・・ａM ）として取り扱われる。既
知のガス種を表すベクトルがコードブック内に登録さ
れ、様々な異なる種類のガスに対して、連続的にその成
分を測定し、ＰＬＣ解析を行うことによりコードブック
を形成する。このようにして得られた最終的コードブッ
クは、Ｍ次元のベクトル空間のサブスペースに広がる線
形に独立したベクトル｛ａi｝，ｉ＝１，２，・・・ｐ
でｐ＜Ｍを含む。
によるパラメータはＭ次元のベクトル空間内のベクトル
ａ＝（ａ1，ａ2，・・・ａM ）として取り扱われる。既
知のガス種を表すベクトルがコードブック内に登録さ
れ、様々な異なる種類のガスに対して、連続的にその成
分を測定し、ＰＬＣ解析を行うことによりコードブック
を形成する。このようにして得られた最終的コードブッ
クは、Ｍ次元のベクトル空間のサブスペースに広がる線
形に独立したベクトル｛ａi｝，ｉ＝１，２，・・・ｐ
でｐ＜Ｍを含む。
【００５２】単一種の分析手順は、試験ベクトル即ち未
知の種のＬＰＣ係数とコードブック内のベクトルとの間
の「最適」適合を見いだすために、コードブック全体を
完全に検索することを含む。これは例えば、試験ベクト
ルと符号化ベクトルの間のユークリッド幾何学距離を計
算し、その最低距離を分類規準として用いることにより
行われる。
知の種のＬＰＣ係数とコードブック内のベクトルとの間
の「最適」適合を見いだすために、コードブック全体を
完全に検索することを含む。これは例えば、試験ベクト
ルと符号化ベクトルの間のユークリッド幾何学距離を計
算し、その最低距離を分類規準として用いることにより
行われる。
【００５３】本発明による混合ガスの解析は、様々な種
類のガスからのＬＰＣがＭ次元ベクトル空間内に追加さ
れる、という事実により実行される。｛ａi｝ ベースの
試験ベクトルの横軸表示ｘi は混合ガス内に存在する種
のモル分率の測定値となる。この原理を２種類成分を混
合したガスの例を用いて図９で説明する。混合ガスを表
すＬＰＣベクトルａはそのモル分率により重みづけられ
た個々の種（ａ1とａ2）の符号化ベクトルの加算ベクト
ルである。実際には垂直ベース｛ｂi｝ は、直交成分ｙ
i を計算するために構成され用いられる。線形変換は２
つのベース｛ａi｝と｛ｂi｝ の間の関係を表す。
類のガスからのＬＰＣがＭ次元ベクトル空間内に追加さ
れる、という事実により実行される。｛ａi｝ ベースの
試験ベクトルの横軸表示ｘi は混合ガス内に存在する種
のモル分率の測定値となる。この原理を２種類成分を混
合したガスの例を用いて図９で説明する。混合ガスを表
すＬＰＣベクトルａはそのモル分率により重みづけられ
た個々の種（ａ1とａ2）の符号化ベクトルの加算ベクト
ルである。実際には垂直ベース｛ｂi｝ は、直交成分ｙ
i を計算するために構成され用いられる。線形変換は２
つのベース｛ａi｝と｛ｂi｝ の間の関係を表す。
【００５４】本発明による化学分析は、ＴＨｚ波形のサ
ンプルされたレプリカを得るために、図１のＴＨｚ画像
処理装置１０の装置をもって実験的に行われた。０．３
から１３ｋＰａの範囲の圧力のＨＣｌ，ＮＨ3 ，Ｈ2Ｏ
，ＣＨ3ＣＮ の４種類のガスは、それらを３０．５ｃ
ｍの長さのガスセル内に注入することにより評価され
た。各実験においては、コリメートされたＴＨｚビーム
がガスセルを通過した。
ンプルされたレプリカを得るために、図１のＴＨｚ画像
処理装置１０の装置をもって実験的に行われた。０．３
から１３ｋＰａの範囲の圧力のＨＣｌ，ＮＨ3 ，Ｈ2Ｏ
，ＣＨ3ＣＮ の４種類のガスは、それらを３０．５ｃ
ｍの長さのガスセル内に注入することにより評価され
た。各実験においては、コリメートされたＴＨｚビーム
がガスセルを通過した。
【００５５】図７には、１３ｋＰａの圧力のＨＣｌ雰囲
気中を伝播したＴＨｚの波形の例を示す。このようにし
て測定されたＦＩＤは、０．６２６，１．２５１．１．
８７６ＴＨｚにおける共鳴間の周波数ビーティングに起
因する高速発振を示した。［これに関しては、H. M. Pi
ckett, R. L. Poynter, E. A. Cohen 著の Submillimet
er, Millimeter, and Microwave Spectral Line Catalo
g, accessed via World Wide Web (http://spec.jpl.na
sa.gov) from the Jet Propulsion Laboratory, Pasade
na CA を参照のこと。］また図７には、真空引きされた
ガスセルを用いて測定された規準波形も示されている。
この波形はΔ＝９３ｆｓの時間解像度でもって、Ｎ＝１
０２４ポイントをサンプルすることにより得られた。
気中を伝播したＴＨｚの波形の例を示す。このようにし
て測定されたＦＩＤは、０．６２６，１．２５１．１．
８７６ＴＨｚにおける共鳴間の周波数ビーティングに起
因する高速発振を示した。［これに関しては、H. M. Pi
ckett, R. L. Poynter, E. A. Cohen 著の Submillimet
er, Millimeter, and Microwave Spectral Line Catalo
g, accessed via World Wide Web (http://spec.jpl.na
sa.gov) from the Jet Propulsion Laboratory, Pasade
na CA を参照のこと。］また図７には、真空引きされた
ガスセルを用いて測定された規準波形も示されている。
この波形はΔ＝９３ｆｓの時間解像度でもって、Ｎ＝１
０２４ポイントをサンプルすることにより得られた。
【００５６】ＬＰＣ解析を実行する前に、測定された波
形を有限インパルス応答フィルタと、時間領域ウィンド
ウ化を用いて予め処理した。即ちサンプルされた波形
は、バンドパスフィルタのインパルス応答で畳み込み演
算され、ウィンドウ関数でもって乗算された。これは、
予測スプリアス周波数ピーク（predicting spurious fr
equency peaks） のリスクを低減し、ＴＨｚパルスのバ
ンド幅以上の周波数を除去することによりＬＰＣを安定
化するために行われた。ガスからのコヒーレントな放射
密度のみが問題なため（ソースのスペクトルではな
く）、ＬＰＣ解析はインパルス励起の後表れる値で開始
した。
形を有限インパルス応答フィルタと、時間領域ウィンド
ウ化を用いて予め処理した。即ちサンプルされた波形
は、バンドパスフィルタのインパルス応答で畳み込み演
算され、ウィンドウ関数でもって乗算された。これは、
予測スプリアス周波数ピーク（predicting spurious fr
equency peaks） のリスクを低減し、ＴＨｚパルスのバ
ンド幅以上の周波数を除去することによりＬＰＣを安定
化するために行われた。ガスからのコヒーレントな放射
密度のみが問題なため（ソースのスペクトルではな
く）、ＬＰＣ解析はインパルス励起の後表れる値で開始
した。
【００５７】上記の方法で得られたＬＰＣ係数は、入力
波形のパワースペクトラム予測に用いられる。この技術
は最大エントロピー法（maximum entropy method（ＭＥ
Ｍ））として公知のもので、前掲の Rabiner と Juang
著の文献に開示されている。図８は、２．８ｋＰａの水
蒸気内を透過して伝播した波形において、ＬＰＣ係数か
ら計算された、最大エントロピー法（ＭＥＭ）によるパ
ワースペクトラム（実線）と、フーリエ変換によるパワ
ースペクトラム（点線）との間の比較を表す。
波形のパワースペクトラム予測に用いられる。この技術
は最大エントロピー法（maximum entropy method（ＭＥ
Ｍ））として公知のもので、前掲の Rabiner と Juang
著の文献に開示されている。図８は、２．８ｋＰａの水
蒸気内を透過して伝播した波形において、ＬＰＣ係数か
ら計算された、最大エントロピー法（ＭＥＭ）によるパ
ワースペクトラム（実線）と、フーリエ変換によるパワ
ースペクトラム（点線）との間の比較を表す。
【００５８】このＭＥＭスペクトラムは、全ポールフィ
ルタ｜Ｓ(ｚ)｜2〜ａ0｜Ｈ(ｚ)｜2のパワースペクトラ
ムから予測されたものであり、ここでａ0 ＝ｍｉｎ
（ε）は最少自乗誤差項である。この２つのスペクトラ
ムの間の比較は分析用に用いられるものではないが、Ｌ
ＰＣの信頼尺度として有効である。フーリエ解析から得
られる周波数解像度は、ＬＰＣから得られた解像度より
もよい。しかし、ＬＰＣ解析はパワー即ち吸収ラインに
おけるパワースペクトラム密度の積分値を正確に予測す
る。比較のために図中に挿入したものは、本発明のソー
スのフーリエ変換の大きさを表す。
ルタ｜Ｓ(ｚ)｜2〜ａ0｜Ｈ(ｚ)｜2のパワースペクトラ
ムから予測されたものであり、ここでａ0 ＝ｍｉｎ
（ε）は最少自乗誤差項である。この２つのスペクトラ
ムの間の比較は分析用に用いられるものではないが、Ｌ
ＰＣの信頼尺度として有効である。フーリエ解析から得
られる周波数解像度は、ＬＰＣから得られた解像度より
もよい。しかし、ＬＰＣ解析はパワー即ち吸収ラインに
おけるパワースペクトラム密度の積分値を正確に予測す
る。比較のために図中に挿入したものは、本発明のソー
スのフーリエ変換の大きさを表す。
【００５９】本発明による混合ガスの成分決定は、ＬＰ
Ｃベクトルは、様々な種類のガスの添加に対応するとい
う事実によっている。そのため｛ａi｝ ベースの試験ベ
クトルの横軸ｘi は、混合ガス内の種のモル分率の測定
値となる。この原理を図９に２種類成分の混合ガスを例
として説明する。混合物ａを表すＬＰＣベクトルは、そ
のモル分率により重み付けされた個々の種（ａ1とａ2）
の符号化ベクトルの和ベクトルである。
Ｃベクトルは、様々な種類のガスの添加に対応するとい
う事実によっている。そのため｛ａi｝ ベースの試験ベ
クトルの横軸ｘi は、混合ガス内の種のモル分率の測定
値となる。この原理を図９に２種類成分の混合ガスを例
として説明する。混合物ａを表すＬＰＣベクトルは、そ
のモル分率により重み付けされた個々の種（ａ1とａ2）
の符号化ベクトルの和ベクトルである。
【００６０】実際には垂直ベース｛ｂi｝ が構成され、
これを用いて直交成分（orthogonalprojections）ｙi
を計算するため。線形変換は、２つのベース｛ａi｝と
｛ｂi｝の間の関係を表す。得られたベクトルをコード
ブックのベクトルに移すことにより様々な種のモル分率
を決定できる。混合物の解析用に化学成分の特定を説明
するためにＮＨ3とＨ2Ｏの２種類構成成分の混合ガスが
評価された。その結果を図１０に示す。
これを用いて直交成分（orthogonalprojections）ｙi
を計算するため。線形変換は、２つのベース｛ａi｝と
｛ｂi｝の間の関係を表す。得られたベクトルをコード
ブックのベクトルに移すことにより様々な種のモル分率
を決定できる。混合物の解析用に化学成分の特定を説明
するためにＮＨ3とＨ2Ｏの２種類構成成分の混合ガスが
評価された。その結果を図１０に示す。
【００６１】この混合物は、１２．９ｋＰａのＮＨ3 気
体をまず用意し、その一部を数体積％ずつ増して、Ｈ2
Ｏ 蒸気でもって連続的に置換することにより用意し
た。毎分ＴＨｚ波形を記録した。ＬＰＣ解析およびＬＰ
Ｃベクトルの幾何解析（geometric interpretation）か
ら２つの種のモル分率を計算した。このモル分率を対応
する符号化ベクトルの圧力に換算することにより分圧に
変換した。コードブック内の種上の消えていない残留成
分は、混合物（ＨＣｌとＣＨ3ＣＮ）内に存在しない
が、 実験の不正確性に起因し、エラーバーを予測する
のに用いられる。このエラーバーは、それらが実際のデ
ータポイントよりも大きくなった場合には、表示だけさ
れる。
体をまず用意し、その一部を数体積％ずつ増して、Ｈ2
Ｏ 蒸気でもって連続的に置換することにより用意し
た。毎分ＴＨｚ波形を記録した。ＬＰＣ解析およびＬＰ
Ｃベクトルの幾何解析（geometric interpretation）か
ら２つの種のモル分率を計算した。このモル分率を対応
する符号化ベクトルの圧力に換算することにより分圧に
変換した。コードブック内の種上の消えていない残留成
分は、混合物（ＨＣｌとＣＨ3ＣＮ）内に存在しない
が、 実験の不正確性に起因し、エラーバーを予測する
のに用いられる。このエラーバーは、それらが実際のデ
ータポイントよりも大きくなった場合には、表示だけさ
れる。
【００６２】図１０から、化学分析システムは、ＮＨ3
を多く含有した混合物（右下）からＨ2Ｏ を多く含有し
た混合物（左上）の遷移を追跡できる。混合ガスがＮＨ
3 により強く支配されている場合（より多く含有してい
る場合）は、成分はＨ2Ｏ に対し若干負の圧力を示し、
ＮＨ3 に対する圧力は、開始時の圧力よりも大きくな
る。明らかにこの状況は、物理的意味をもっておらず符
号化ベクトルに対する不十分な統計値から得られたもの
である。特定のガス種に対し繰り返し測定することによ
り得られたベクトルのクラスター化技術を用いることに
より、このような不正確なことについて説明できる。こ
の目的に適したクラスター技術は、L. Rabinerと B. -
H. Juang 著の Fundamentals of Speech Recognition
(Prentice Hall, 1993) の論文に開示されている。
を多く含有した混合物（右下）からＨ2Ｏ を多く含有し
た混合物（左上）の遷移を追跡できる。混合ガスがＮＨ
3 により強く支配されている場合（より多く含有してい
る場合）は、成分はＨ2Ｏ に対し若干負の圧力を示し、
ＮＨ3 に対する圧力は、開始時の圧力よりも大きくな
る。明らかにこの状況は、物理的意味をもっておらず符
号化ベクトルに対する不十分な統計値から得られたもの
である。特定のガス種に対し繰り返し測定することによ
り得られたベクトルのクラスター化技術を用いることに
より、このような不正確なことについて説明できる。こ
の目的に適したクラスター技術は、L. Rabinerと B. -
H. Juang 著の Fundamentals of Speech Recognition
(Prentice Hall, 1993) の論文に開示されている。
【００６３】上記に説明した本発明の実施例により用い
られたアルゴリズムをリアルタイムのアプリケーション
に適したように選ぶこともできる。デジタル信号処理
（ＤＳＰ）技術の最近の進歩により、より容易にかつ安
価な方法で実現できるアプローチがある。しかし、ＤＳ
Ｐの実行は好ましいものではあるが、個々のフィルタを
用いて上記のＬＰＣあるいはこのＬＰＣの代わりに別の
分類化アルゴリズムを用いて上記の実施例で用いられる
フィルタ処理係数を得ることもできる。
られたアルゴリズムをリアルタイムのアプリケーション
に適したように選ぶこともできる。デジタル信号処理
（ＤＳＰ）技術の最近の進歩により、より容易にかつ安
価な方法で実現できるアプローチがある。しかし、ＤＳ
Ｐの実行は好ましいものではあるが、個々のフィルタを
用いて上記のＬＰＣあるいはこのＬＰＣの代わりに別の
分類化アルゴリズムを用いて上記の実施例で用いられる
フィルタ処理係数を得ることもできる。
【００６４】本出願は、米国特許出願第０８／３８８，
９３３号（出願日１９９５年２月１５日）と、米国特許
出願番号第０８／７１１，１４６号（出願日１９９６年
９月９日、特願平９−２３６０９３号）に関連してい
る。
９３３号（出願日１９９５年２月１５日）と、米国特許
出願番号第０８／７１１，１４６号（出願日１９９６年
９月９日、特願平９−２３６０９３号）に関連してい
る。
【００６５】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、例えばＴ
光線画像処理において波形内に含まれる沢山の情報を圧
縮し、その結果関連情報を抽出し、解析し、リアルタイ
ムで表示する（例えばデジタル信号プロセッサを用い
て）技術を提供するものである。
光線画像処理において波形内に含まれる沢山の情報を圧
縮し、その結果関連情報を抽出し、解析し、リアルタイ
ムで表示する（例えばデジタル信号プロセッサを用い
て）技術を提供するものである。
【図１】本発明による化学組成物を分析するためにＴＨ
ｚ放射を用いるＴＨｚ画像処理システム
ｚ放射を用いるＴＨｚ画像処理システム
【図２】Ａは、図１のシステムに採用される時間領域Ｔ
Ｈｚ波形を表す図で、Ｂは、時間領域波形のフーリエ変
換（Fourier transform （ＦＦＴ））により得られたパ
ワースペクトラムを表す図
Ｈｚ波形を表す図で、Ｂは、時間領域波形のフーリエ変
換（Fourier transform （ＦＦＴ））により得られたパ
ワースペクトラムを表す図
【図３】様々な材料あるいは対象物を透過することによ
り、あるいはそれらにより反射されることによりＴＨｚ
波形がいかに変化するかを表す図で、Ａは均一な減衰
を、Ｂは高周波数の吸収を、Ｃは周波数依存性屈折率
を、Ｄは厚さの変化を、Ｅはシャープな吸収ラインを表
す。
り、あるいはそれらにより反射されることによりＴＨｚ
波形がいかに変化するかを表す図で、Ａは均一な減衰
を、Ｂは高周波数の吸収を、Ｃは周波数依存性屈折率
を、Ｄは厚さの変化を、Ｅはシャープな吸収ラインを表
す。
【図４】解像度対象物のＴ光線画像を表す図で、それぞ
れの場合に、デジタル信号プロセッサが波形のＦＦＴを
実行し、このＦＦＴの振幅の一部に亘って積分した画像
を表す図で、Ａは０．１〜０．３ＴＨｚのスペクトラム
の周波数の一部に亘って積分が実行された画像を表し、
Ｂは０．３〜０．５ＴＨｚのスペクトラムの周波数の一
部に亘って積分が実行された画像を表し、Ｃは０．５〜
０．７ＴＨｚのスペクトラムの周波数の一部に亘って積
分が実行された画像を表す。
れの場合に、デジタル信号プロセッサが波形のＦＦＴを
実行し、このＦＦＴの振幅の一部に亘って積分した画像
を表す図で、Ａは０．１〜０．３ＴＨｚのスペクトラム
の周波数の一部に亘って積分が実行された画像を表し、
Ｂは０．３〜０．５ＴＨｚのスペクトラムの周波数の一
部に亘って積分が実行された画像を表し、Ｃは０．５〜
０．７ＴＨｚのスペクトラムの周波数の一部に亘って積
分が実行された画像を表す。
【図５】加湿器をあてた場合（左側）と、あてない場合
（右側）の人の毛髪のＴ光線画像を表す図で、Ａは０．
２５〜０．５ＴＨｚの範囲に亘って、パワースペクトラ
ムを積分して得られた画像であり、Ｂは１．２５〜１．
５ＴＨｚの範囲に亘って、パワースペクトラムを積分し
て得られた画像である。
（右側）の人の毛髪のＴ光線画像を表す図で、Ａは０．
２５〜０．５ＴＨｚの範囲に亘って、パワースペクトラ
ムを積分して得られた画像であり、Ｂは１．２５〜１．
５ＴＨｚの範囲に亘って、パワースペクトラムを積分し
て得られた画像である。
【図６】フレームを通して集光したＴＨｚパルスの到着
時間差を測定することにより得られたフレームのＴ光線
画像を表す図
時間差を測定することにより得られたフレームのＴ光線
画像を表す図
【図７】１３ｋＰａにおけるＨＣｌ蒸気のＴＨｚ波形
と、真空セルで測定された規準波形とを表す図で、ＨＣ
ｌ蒸気波形は１．５ｎＡだけシフトしている。
と、真空セルで測定された規準波形とを表す図で、ＨＣ
ｌ蒸気波形は１．５ｎＡだけシフトしている。
【図８】８１９２個のデータポイントの入力列を構成す
るために、ゼロパディング（zero padding）技術を用い
てフーリエ解析（点線により）およびＭ＝５０のオーダ
のＬＰＣ解析（太い実線）から２．８ｋＰａの圧力のＨ
2Ｏ を用いたパワースペクトラムの予測を表した図で、
細い実線はＬＰＣの積分パワースペクトラル密度を、点
線はフリーエ解析の積分パワースペクトラル密度を表
す。
るために、ゼロパディング（zero padding）技術を用い
てフーリエ解析（点線により）およびＭ＝５０のオーダ
のＬＰＣ解析（太い実線）から２．８ｋＰａの圧力のＨ
2Ｏ を用いたパワースペクトラムの予測を表した図で、
細い実線はＬＰＣの積分パワースペクトラル密度を、点
線はフリーエ解析の積分パワースペクトラル密度を表
す。
【図９】本発明により評価された２種類混合物の二次元
ＬＰＣベクトルを表し、ａはモル分率ｘi により重みづ
けられた個々の種（ａi） の符号化ベクトルのベクトル
和であり、｛ｂi｝ は垂直プロジェクションｙi を計算
するのに用いられる垂直ベースであり、線形変換は２つ
のベース｛ａi｝と｛ｂi｝の間の関係を形成する。
ＬＰＣベクトルを表し、ａはモル分率ｘi により重みづ
けられた個々の種（ａi） の符号化ベクトルのベクトル
和であり、｛ｂi｝ は垂直プロジェクションｙi を計算
するのに用いられる垂直ベースであり、線形変換は２つ
のベース｛ａi｝と｛ｂi｝の間の関係を形成する。
【図１０】本発明によりＮＨ3 とＨ2Ｏ の混合物の化学
的組成を表すグラフで、各混合物は２つのガス種の予測
分圧を表す点により表される。
的組成を表すグラフで、各混合物は２つのガス種の予測
分圧を表す点により表される。
１０ ＴＨｚ画像処理装置 １２ フェムト秒パルスソース １４ 画像処理装置 １６ 被検査媒体 １８ 分析回路 ２０ 光学的に開閉されるＴＨｚ送信器 ２２ 光学的に開閉されるＴＨｚ検出器 ２６ 可変遅延線 ２７ ディスプレイ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 596077259 600 Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ａｖｅｎｕｅ, Ｍｕｒｒａｙ Ｈｉｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅ ｒｓｅｙ 07974−0636Ｕ．Ｓ．Ａ. (72)発明者 ダニエル マシュー ミトルマン アメリカ合衆国、77025 テキサス、ハウ ストン、ダーネス ウェイ 3514 (72)発明者 マーティン シー．ナス アメリカ合衆国、07704 ニュージャージ ー、フェア ヘブン、リンカーン アベニ ュー 146
Claims (19)
- 【請求項１】 少なくとも１つの構成成分を有する媒体
により戻されたテラヘルツ波を解析し処理する方法にお
いて、 （Ａ）媒体を透過するかあるいは媒体により反射された
テラヘルツ波を受信するステップと、 （Ｂ）前記受信したテラヘルツ波のデジタル的にサンプ
ルされたレプリカを得るステップと、 （Ｃ）このデジタル的にサンプルされたレプリカを縮小
したサイズのそれぞれのデータセットに圧縮するステッ
プと、 （Ｄ）前記縮小したサイズのデータセットを媒体の画像
のピクセルとして表示するステップとからなり、前記各
ピクセルは、入射テラヘルツパルスにより照射された媒
体の個々の部分から戻されたテラヘルツ波を表すことを
特徴とする媒体の解析処理方法。 - 【請求項２】 前記（Ｃ）の圧縮ステップは、 （Ｃ１）戻された波形のＦＦＴから得られたパワースペ
クトラムの一部を積分するステップを有し、これにより
前記スペクトラムの一部内のパワーに比例する受信パワ
ーの測定値を得ることを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項３】 前記（Ｃ１）の積分ステップは、 （Ｃ１１）空間解像度を向上させるために、前記得られ
たパワースペクトラムの高周波部分を積分するステップ
と、 （Ｃ１２）散乱バックグラウンドを除去するために、前
記得られたパワースペクトラムの低周波部分を積分する
ステップとを有することを特徴とする請求項２の方法。 - 【請求項４】 前記（Ｃ）の圧縮ステップは、 （Ｃａ）受信パワーの近似値を得るために、戻された波
形のピーク振幅値を決定するステップと、 （Ｃｂ）媒体である測定対象物の存否を決定するため
に、戻された波形の振幅値がしきい値を越えるか否かを
決定するステップの内の少なくとも一方のステップを含
むことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項５】 （Ｅ）測定媒体を透過した後、あるいは
測定媒体により反射された後のテラヘルツ波の時間遅延
を確認するために、戻された波形の到着時間を測定する
ステップと、 （Ｆ）媒体の屈折率が一定の場合は、テラヘルツ波が横
切った複数の離間した場所の対象物の厚さの変化を特定
するために、時間遅延情報を用いるステップと、 （Ｇ）媒体の厚さが一定の場合は、テラヘルツ波が横切
った複数の離間した場所の対象物の屈折率の変化を特定
するために、時間遅延情報を用いるステップとを有する
ことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項６】 媒体の厚さが一定の場合は、 （Ｈ）テラヘルツ波が横切った複数の離間した場所の媒
体の吸収率の変化を特定するために、得られたパワー測
定値を用いるステップと、 （Ｉ）テラヘルツ波が横切った複数の離間した場所の媒
体の反射率の変化を特定するために、得られたパワー測
定値を用いるステップとを有することを特徴とする請求
項２の方法。 - 【請求項７】 前記到着時間は、 （ａ）波形のピーク値の場所を特定するステップと、 （ｂ）戻された波形のウェーブレット解析を実行するス
テップとの少なくとも一方のステップを実行することに
より測定することを特徴とする請求項５の方法。 - 【請求項８】 少なくとも１つの構成成分を有する媒体
により戻されたテラヘルツ波を解析し処理する方法にお
いて、 （Ａ）媒体を透過するかあるいは媒体により反射された
テラヘルツ波を受信するステップと、 （Ｂ）前記受信したテラヘルツ波のデジタル的にサンプ
ルされたレプリカを得るステップと、 （Ｃ）前記デジタル的にサンプルされたレプリカを波形
の分類化を表す縮小サイズのデータセットに圧縮するス
テップと、 （Ｄ）前記少なくとも１つの構成成分を特定するため
に、前記データセットと前記少なくとも１つの構成成分
等を関連づけるステップとを有することを特徴とする媒
体の解析処理方法。 - 【請求項９】 前記縮小サイズのデータセットを再生す
る係数を得るために、前記波形の分類化は戻された波形
の線形予測符号化を用いることを特徴とする請求項８の
方法。 - 【請求項１０】 前記波形の分類化は、 （ａ）戻された波形のフィルタバンクパラメータ化、 （ｂ）戻された波形のウェーブレット解析の少なくとも
一方を用いることを特徴とする請求項８の方法。 - 【請求項１１】 前記（Ｄ）の関連づけるステップは、
前記（Ｃ）の圧縮ステップの間に得られた波形と既知の
成分の媒体から得られた波形とを比較するステップを含
むことを特徴とする請求項８の方法。 - 【請求項１２】 前記（Ｃ）の圧縮ステップは、 （Ｃａ）前記縮小サイズのデータセットの係数を含むベ
クトルを形成するステップと、 （Ｃｂ）既知組成の媒体に対し、既知の媒体の少なくと
も一部を表す係数を含む直交−正規ベクトルを形成し、
検査対象の媒体から戻されたテストベクトルと、後で比
較するためにこの直交−正規ベクトルをメモリ内に登録
するステップの少なくとも一方のステップを含むことを
特徴とする請求項８の方法。 - 【請求項１３】 前記（Ｄ）の関連づけるステップは、 （Ｄ１）検査対象の媒体のベクトルと、前記メモリ内に
記憶された直交−正規ベクトルの少なくとも一方との間
のユークリッド幾何学距離を測定するステップと、 （Ｄ２）前記（Ｄ１）の測定ステップに基づいて、検査
対象の媒体に対し形成されたベクトルに最も近い直交−
正規ベクトルを選択するステップと、 （Ｄ３）前記測定対象媒体の組成として、前記選択され
た直交−正規ベクトルに対応する既知の成分を特定する
ステップとを有することを特徴とする請求項１２の方
法。 - 【請求項１４】 前記テストベクトルは、前記選択され
た直交−正規ベクトルに関連したベクトルと同一のエラ
ー分布内にあり、 前記テストベクトルは、少なくとも２つの登録された直
交−正規ベクトルの線形組み合わせ、として構成され、
前記線形組み合わせの係数は、検査対象媒体内の構成成
分の相対濃度を表すことを特徴とする請求項１３の方
法。 - 【請求項１５】 少なくとも１つの構成成分を有する媒
体に入射するテラヘルツ波と、そこから戻されるテラヘ
ルツ波との間の時間振幅と位相差を解析し、処理する方
法において、 （Ａ）入射テラヘルツ波と受信テラヘルツ波のデジタル
的にサンプルされたレプリカを得るステップと、 （Ｂ）戻された波形を入射波形の線形フィルタ処理とし
て表すステップと、この線形フィルタ処理に採用された
フィルタ係数は、少なくとも１つの構成成分の分類を表
し、 （Ｃ）前記少なくとも１つの構成成分を特定するため
に、このフィルタ係数と少なくとも１つの構成成分とを
関連づけるステップとを有することを特徴とする媒体の
解析処理方法。 - 【請求項１６】 前記線形フィルタ処理は、 （ａ）デジタル信号プロセッサ、 （ｂ）バンドパスフィルタバンク、 の少なくとも一方を用いて実行することを特徴とする請
求項１５の方法。 - 【請求項１７】 前記線形フィルタ係数は、前記戻され
た波形と入射波形のフーリエ変換の比率を計算し、この
比率を時間領域にフーリエ変換することにより見いださ
れることを特徴とする請求項１５の方法。 - 【請求項１８】 前記線形フィルタ係数は、前記入射波
形と戻された波形の最低自乗エラー解析を実行すること
により見いだされることを特徴とする請求項１５の方
法。 - 【請求項１９】 既知の構成成分の媒体に対し、この既
知の媒体の少なくとも一部を表す線形フィルタ係数を登
録するステップをさらに有することを特徴とする請求項
１５の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/744484 | 1996-11-06 | ||
| US08/744,484 US5939721A (en) | 1996-11-06 | 1996-11-06 | Systems and methods for processing and analyzing terahertz waveforms |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10153547A true JPH10153547A (ja) | 1998-06-09 |
Family
ID=24992875
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9304910A Pending JPH10153547A (ja) | 1996-11-06 | 1997-10-20 | 媒体の解析処理方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5939721A (ja) |
| EP (1) | EP0841548A3 (ja) |
| JP (1) | JPH10153547A (ja) |
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