WO2009123068A1 - 判別フィルタリング装置、対象物の判別方法、および判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法 - Google Patents

判別フィルタリング装置、対象物の判別方法、および判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法 Download PDF

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filter
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discrimination filtering
light
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岩崎　孝
昌春 茂木
茂樹 中内
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国立大学法人豊橋技術科学大学
住友電気工業株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a reflectance spectroscopic measurement technique, and more particularly, to a technique for discriminating a plurality of types of samples using spectroscopic results.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-169788
  • Patent Document 2 Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-99288
  • Patent Document 3 Japanese Patent Laid-Open No. 63-161935
  • Patent Document 4 discloses a method and apparatus for estimating a relative depth viewed from the skin surface where melanin is present from a combination of spectral images of three wavelengths. JP 2003-169788 A JP-A-10-99288 JP-A 63-161935 JP 2002-345760 A
  • the spectroscopic technique not only the measurement of the skin state as described above but also a plurality of types of samples can be discriminated.
  • FIG. 1 shows reflection spectral spectra 1a, 1b, 1c, and 1d of four different samples, respectively.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide an apparatus that can easily discriminate and analyze an object.
  • a discriminating filtering device a first filter having a first transmission band, a second filter having a second transmission band including the first transmission band, and an object.
  • a detection unit that outputs electromagnetic waves that pass through either the first filter or the second filter, and outputs a first signal and a second signal corresponding to the electromagnetic wave intensity from the object.
  • an analysis unit for performing discriminant analysis of the object based on the first signal normalized by the integral value of the second signal.
  • the analysis unit performs discriminant analysis of the object based on a difference between the logarithm of the integral value of the first signal and the logarithm of the integral value of the second signal.
  • the analysis unit discriminates an object based on a value obtained by substituting the first signal and the second signal into a discriminant function determined according to the first transmission band and the second transmission band. Perform analysis.
  • the first transmission band and the second transmission band are in the near infrared region.
  • the analysis unit identifies two or more types of substances by type.
  • the analysis unit identifies water and other substances.
  • the analysis unit evaluates and identifies the water content on the surface or inside of the substance.
  • the apparatus further includes a wave source that outputs an electromagnetic wave, and the detection unit detects the electromagnetic wave output from the object that has received the electromagnetic wave output from the wave source.
  • the wave source is an LED. More preferably, the detection unit detects an electromagnetic wave output from the wave source and transmitted through the object.
  • the detection unit detects an electromagnetic wave output from the wave source and reflected by the object.
  • the detection unit includes at least one element that converts an electromagnetic wave into an electric signal.
  • each detection unit includes a plurality of elements that convert electromagnetic waves into electric signals, and the plurality of elements are arranged one-dimensionally.
  • the detection unit includes an image pickup element that is arranged in a planar shape and includes elements that convert electromagnetic waves into electric signals.
  • a method for discriminating an object wherein an electromagnetic wave output from the object and passing through a first filter having a first transmission band is detected.
  • a method for designing a filter of a discrimination filtering device comprising: setting a transmission characteristic for each of a plurality of filters; and a target object from the set transmission characteristics and a teacher spectrum of a plurality of samples.
  • Generating a discriminant function when discriminating the discriminant by the discriminant filtering device calculating an error rate for discriminating a sample erroneously when using the discriminant function, changing a transmission characteristic, and changing the transmission
  • the step of regenerating the discriminant function from the characteristics and the teacher spectrum, the step of calculating the error rate for the regenerated discriminant function, and the minimum error rate among the set transmission characteristic and the changed transmission characteristic Obtaining transmission characteristics to be provided.
  • the teacher spectrum includes a spectrum in the near infrared region
  • the changed transmission characteristics include a transmission characteristic in which the transmission band is in the near infrared region.
  • the signal obtained through the filter having the first transmission band is integrated with the light intensity from the object obtained through the filter having the second transmission band including the first transmission band. Normalize by value, and perform discriminant analysis of the object based on the normalized signal. As described above, according to the present invention, an object discriminant analysis can be easily performed.
  • discriminating filtering device 20 optical system, 20.1, first filter, 20.2, second filter, 30 detection unit, 40 calculation unit, 42 storage unit, 50 result output unit, 100 camera, 110 first lens , 120 filter switching unit, 122 axis, 130 second lens, 140 quick return mirror, 150 CCD, 160 pentaprism, 170 third lens, 180 optical finder, 190 flash, 200 image processing unit, 210 first filter , 220 second filter, 230 beam splitter, 240, 250 image sensor, 310 lens, 320 memory, 330 display panel, 340 filter support, 600 computer, 610 CPU, 620 RAM, 630 hard disk 640 keyboard, 650 mouse, 660 external interface, 670 monitor, 810 ice, 820 water, 830 asphalt, 840 sensor, 850 near infrared spectrometer, 860 PC, 1600 discrimination filtering device, 1610 light receiving element, 1620 filter, 1630 light source, 1640 indicator light, 1645 buzzer, 1650 amplifier, 1660 processor, 1690 LED power supply, 1700 tube, 1710
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the discrimination filtering device 10 according to the present embodiment.
  • the discrimination filtering device 10 includes an optical system 20, a detection unit 30, a calculation unit 40, a storage unit 42, and a result output unit 50.
  • the optical system 20 includes a plurality of optical elements. Light from the sample that is the object of discrimination (light reflected by the sample or transmitted through the sample) enters the detection unit 30 through the optical system 20.
  • Light here should be considered to refer to electromagnetic waves in general used for discrimination of samples. That is, “light” here refers to electromagnetic waves that interact with the sample. Specifically, “light” includes visible light, near infrared light, far infrared light, ultraviolet light, and the like.
  • the optical system 20 includes a first filter 20.1 and a second filter 20.2.
  • the first filter 20.1 has a first transmission band.
  • the second filter 20.2 has a second transmission band that includes the first transmission band.
  • the first transmission band and the second transmission band are designed according to the property of the sample determined by the determination filtering device 10. A filter design method will be described later.
  • the optical system 20 includes optical elements such as a lens and a mirror in addition to the first filter 20.1 and the second filter 20.2. However, depending on the positional relationship between the sample and the detection unit 30, there may be no optical elements other than the first filter 20.1 and the second filter 20.2.
  • the detection unit 30 detects an electromagnetic wave output from the sample and transmitted through one of the first filter 20.1 and the second filter 20.2. Moreover, the detection part 30 outputs the signal according to the intensity
  • a signal corresponding to the intensity of the electromagnetic wave transmitted through the first filter 20.1 is referred to as a first signal.
  • a signal corresponding to the intensity of the electromagnetic wave transmitted through the second filter 20.2 is referred to as a second signal.
  • the calculation unit 40 discriminates the sample based on the first signal and the second signal from the detection unit 30. Specifically, the arithmetic unit 40 performs a discriminant analysis of the sample based on the first signal normalized by the integral value of the second signal. Further details of the processing performed by the calculation unit 40 will be described later.
  • the storage unit 42 stores data. Specifically, the storage unit 42 stores a program executed by the calculation unit 40, a calculation result by the calculation unit 40, and the like.
  • the result output unit 50 outputs the sample discrimination result by the calculation unit 40.
  • the result output unit 50 for example, a monitor that displays a screen showing a calculation result, a display lamp that outputs light according to the calculation result, a buzzer that outputs sound according to the calculation result, and the like can be used.
  • the result output unit 50 may be an interface that outputs the determination result to the outside.
  • the description will proceed assuming that the discrimination filtering device 10 is a camera.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an outline of discriminant analysis according to the present embodiment.
  • an object to be identified is photographed a plurality of times by a camera through spectral filters having different transmission bands.
  • Each pixel value of the output image output from the camera by this photographing corresponds to a value obtained by integrating the spectral spectrum with respect to the wavelength over the transmission band of the filter.
  • the transmission band of each filter is designed to be appropriate for discriminating objects.
  • the filter design method and the features of the designed filter will be described later.
  • the object is discriminated based on the two output images.
  • linear discriminant analysis is used to estimate which group of two groups an object belongs to. Specifically, the output result is substituted into a discriminant function determined based on the transmission characteristics of each filter and a teacher spectrum obtained in advance, and the group to which the object belongs is estimated depending on whether the substitution result is positive or negative To do.
  • FIGS. 4A and 4B are diagrams for explaining the configuration of the camera 100 according to the present embodiment.
  • FIG. 4A is a side sectional view of the camera 100.
  • the camera 100 includes a first lens 110 that collects light from the object to be imaged, a filter switching unit 120, and a second lens 130 for adjusting the convergence state of the light flux.
  • a quick return mirror 140 a charge-coupled device (CCD) 150, a pentaprism 160, a third lens 170, an optical viewfinder 180, a flash 190 that projects an object, and an image processing unit 200.
  • CCD charge-coupled device
  • FIG. 4B is a front view of the filter switching unit 120.
  • the filter switching unit 120 includes a shaft 122, a first filter 210, and a second filter 220.
  • the filter switching unit 120 can rotate around the shaft 122.
  • the light collected by the first lens 110 passes through either the first filter 210 or the second filter 220.
  • the quick return mirror 140 is normally located at the solid line position in FIG. 4A, but moves to the dotted line position during imaging. That is, light is guided to the optical viewfinder 180 side during normal times, and light is guided to the CCD 150 during imaging.
  • the CCD 150 converts the intensity of incident light into an image signal, and outputs an integrated value for the wavelength of the image signal.
  • the CCD 150 is an example of an image sensor that acquires light intensity information, and may be configured to use a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) sensor or the like instead of the CCD 150.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • a Si light receiving element, a III-V group compound semiconductor light receiving element such as InGaAs or Ex-InGaAs, a II-IV group light receiving element such as HgCdTe, or a thermal infrared sensitive element such as MEMS may be used.
  • the output result of the CCD 150 is sent to the image processing unit 200.
  • the image processing unit 200 determines an object based on the output result.
  • the camera 100 shown in FIGS. 4A and 4B uses the filter switching unit 120 to obtain an image of an object that has passed through each of the two types of filters, but uses a beam splitter instead of the filter switching unit 120. There may be.
  • FIG. 5 shows a modification of such a camera.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the configuration of a camera 100 # according to a modification.
  • the camera 100 # is different from the camera 100 in that the camera 100 # includes a beam splitter 230 instead of the filter switching unit 120 and two image sensors (the image sensor 240 and the image sensor 250). Further, the first filter 210 is disposed between the beam splitter 230 and the image sensor 240, and the second filter 220 is disposed between the beam splitter 230 and the image sensor 250.
  • the beam splitter 230 splits the light into light in the direction of the first filter 210 and light in the direction of the second filter 220.
  • Camera 100 # has the advantage that two images can be taken in one step.
  • the camera 100 has the advantage that the number of pixels of the image sensor is small and the apparatus can be downsized.
  • the configurations of the camera 100 and the camera 100 # are not limited to those shown in FIG. 4 or FIG.
  • a configuration in which the number of lenses is changed, a configuration in which the quick return mirror 140, the pentaprism 160, the third lens 170, and the optical viewfinder 180 are omitted, or a configuration in which the flash 190 is omitted may be used.
  • FIG. 6 shows the configuration of the digital camera 100 ##.
  • the digital camera 100 includes a lens 310, a CCD 150, an image processing unit 200, a memory 320, a display panel 330, a flash 190, and a filter support unit 340.
  • the filter support unit 340 supports the first filter 210 or the second filter 220.
  • the filter support portion 340 is attached to the housing of the digital camera 100 ##.
  • the filter support unit 340 allows the light transmitted through the first filter 210 or the second filter 220 to be incident on the lens 310.
  • the filter 220 is fixed.
  • the filter support unit 340 includes a filter switching mechanism as described with reference to FIG. 4 and switches a filter placed in front of the lens 310. Or you may prepare the some filter support part 340 which attached the respectively different filter. In this case, the user attaches one of the filter support portions 340 to the digital camera 100 ## every time the object is photographed.
  • the lens 310 forms an image of incident light on the CCD 150.
  • the image processing unit 200 stores the output result of the CCD 150 in the memory 320.
  • the image processing unit 200 causes the display panel 330 to display an image based on the output result of the CCD 150.
  • a camera with a first filter and a camera with a second filter may be used instead of a single camera. At this time, the performance of the two cameras is assumed to be the same. In other words, when the same object is imaged under the same conditions when no filter is attached, the same image can be acquired.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a flow of processing for designing a filter according to the present embodiment.
  • each process in FIG. 7 is realized by a computer 600 as shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a hardware configuration of the computer 600.
  • the computer 600 includes a CPU (central processing unit) 610, a RAM (random access memory) 620, a hard disk 630, a keyboard 640, a mouse 650, an external interface 660, and a monitor 670.
  • CPU central processing unit
  • RAM random access memory
  • the CPU 610 executes various processes.
  • the RAM 620 stores temporary data generated when the CPU 610 executes processing.
  • the hard disk 630 stores a filter design program, the characteristics of the designed filter, and the like.
  • the keyboard 640 and the mouse 650 receive an instruction from the outside and sends a signal corresponding to the instruction to the CPU 610.
  • the external interface 660 receives data such as a spectrum measured by a spectroscope from the outside.
  • the monitor 670 displays data stored in the hard disk 630.
  • the CPU 610 executes various processes for filter design as described below by executing the program stored in the hard disk 630 on the RAM 620.
  • the filter design by software is described here, the filter design may be realized by hardware such as a dedicated circuit.
  • step S501 the CPU 610 sets initial values of transmission characteristic parameters of the two filters.
  • the initial value may be determined in advance by a program, or may be input using the keyboard 640 or the like.
  • the designed filter is limited to an ideal bandpass filter that completely transmits light from one wavelength value to another wavelength value and does not transmit any light in other wavelength ranges.
  • the transmission characteristics of the first filter and the second filter can be expressed only by the transmission band as in the following expressions (1) and (2).
  • T 1 ( ⁇ ) 1 (x 1 (0) ⁇ ⁇ ⁇ y 1 (0) ), 0 (otherwise)
  • T 2 ( ⁇ ) 1 (x 1 (0) ⁇ ⁇ ⁇ y 1 (0) ), 0 (otherwise)
  • the long wavelength side edge and the transmission width are used as parameters representing the transmission characteristics of the filter.
  • the transmission characteristics of the filter may be expressed using parameters other than the long wavelength side edge and the transmission width.
  • the shape of the designed filter is assumed to be a bandpass filter, but other types of filters can also be designed.
  • step S503 the CPU 610 generates a discriminant function from the teacher spectrum stored in the hard disk 630 and the set transmission characteristics.
  • the teacher spectrum the sample (hereinafter, teacher sample referred to as) known belongs in advance which group refers to a spectrum of.
  • a teacher spectrum is prepared for a plurality of samples. In order to increase the discrimination accuracy, it is preferable to prepare many teacher spectra.
  • each teacher sample is assumed to belong to either group a or group b.
  • the discriminant function f (•) is a function for estimating which of two groups a sample represented by a set of a plurality of variables belongs. Given a set of variables A that characterize the sample (represented by one letter but a vector having the same number of elements as the number of variables), f (A) takes a positive or negative value. It is estimated which group a given sample belongs to.
  • A (logR 1 , logR 2 ) ′ is used as a variable.
  • “′” represents transposition of the matrix.
  • R i ⁇ T i ( ⁇ ) S ( ⁇ ) d ⁇ (3) Strictly speaking, when obtaining R i , it is necessary to consider the characteristics of the image sensor. However, since the characteristics of the image sensor can be included in the equation of T i ( ⁇ ), the characteristics of the image sensor can also be handled according to the method shown here.
  • the discriminant function f (A) is an average ⁇ a , ⁇ b of a teacher sample variable set A belonging to each group (hereinafter, in order to distinguish from a general A, the teacher sample variable set is represented as A * ).
  • a * is a vector similar to A) and is given by the following equation (4).
  • f (A) ( ⁇ a ⁇ b ) ′ ⁇ ⁇ 1 (A ⁇ ( ⁇ a + ⁇ b ) / 2)
  • ⁇ is a group covariance matrix. However, it is assumed that the variance-covariance of both groups is equal to the existence ratio in the population.
  • step S505 the CPU 610 discriminates each teacher spectrum using the discriminant function generated in step S503, and calculates an error rate e of the discrimination.
  • the error rate e is given by the following equation (6).
  • e p (f (A * ) ⁇ 0
  • N a and N b are the numbers of teacher samples belonging to the group a and the group b, respectively.
  • a) is a probability that the teacher sample belonging to the group a is classified into the group b.
  • b) is a probability that the teacher sample belonging to the group b is classified into the group a.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the error rate e.
  • the horizontal axis in FIG. 9 is A (originally a vector having two elements, but is represented by one axis for simplicity), and the vertical axis is the number of samples.
  • the teacher samples of each group are distributed with a certain width around the average value of each group. Therefore, f (A) ⁇ 0 while being a teacher sample belonging to group a, and being classified as group b, or f (A)> being classified as group b, and being classified as group a. There is something to be done. These lead to erroneous determination.
  • N a / (N a + N b ) and N b / (N a + N b ) in Equation (5) are weights that take into account the number of samples.
  • step S507 if the error rate e is the smallest so far, the CPU 610 stores the set transmission band.
  • step S509 the CPU 610 determines whether error rates have been obtained for all of the predetermined transmission band candidates.
  • step S509 If the error rate is not obtained for all candidates (No in step S509), the CPU 610 changes the transmission wavelength range of the filter in step S511, and repeats the processing from step S503 to step S509.
  • step S509 When the error rate is obtained for all candidates (Yes in step S509), the CPU 610 extracts a transmission band that gives the minimum e in step S513. That is, the transmission band stored in step S507 is extracted as the transmission band that gives the minimum e.
  • the method of obtaining the transmission band is not limited to the brute force method as described above, and an algorithm for obtaining a candidate that minimizes the error rate can be used instead of the brute force method.
  • simulated annealing see, for example, S. Kirkpatrick, CD Gelatt, Jr., MP Vecchi, “Optimization by Simulated Annealing”, SCIENCE, Vol 220, Number 4598, P671-1983.
  • genetic algorithms for example, Shinya Watanabe, Tomoyuki Yasuhisa, Mitsunori Miki, “Multi-objective optimization using neighborhood culture genetic algorithm”, Journal of Information Processing Society of Japan, Vol. 43, pp.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an outline of acquisition of a teacher spectrum.
  • ice 810 on the asphalt 830 (hereinafter also referred to as a frozen state) and water 820 on the asphalt 830 (hereinafter also referred to as a wet state) are prepared as samples.
  • Asphalt 830 has a thickness of about 15 mm, and ice 810 and water 820 have a thickness of about 5 mm.
  • This sample is measured by the sensor 840, and a teacher spectrum is obtained by the near-infrared spectrometer 850.
  • 72 spectral spectra were measured at intervals of 10 nm from 920 nm to 1060 nm.
  • the spectrum of each wavelength was measured at 8 ⁇ 9 grid points within a certain range of ice 810 or water 820.
  • spectra measured at different points vary due to environmental influences.
  • FIG. 11 shows the obtained teacher spectrum.
  • FIG. 11 (a) shows both an ice spectrum and a water spectrum
  • FIG. 11 (b) shows only an ice spectrum
  • FIG. 11 (c) shows only a water spectrum. It is a thing.
  • the horizontal axis represents wavelength and the vertical axis represents reflectance.
  • both the spectrum of ice and the spectrum of water have a spread in reflectance. This spread is mainly due to fluctuations in the measurement environment. Because of this spread, the spectrum of ice and the spectrum of water are not completely separated.
  • the measurement of the teacher spectrum is performed in an environment similar to the environment when the sample is photographed with the spectral filtering camera. This is because the fluctuation due to the measurement environment is appropriately reflected in the discrimination.
  • the near infrared spectrometer 850 outputs the teacher spectrum to the personal computer 860. Based on these teacher spectra, the personal computer 860 calculates filter characteristics suitable for discrimination between the two samples in the above-described procedure.
  • the personal computer 860 for example, the computer 600 shown in FIG. 8 can be used.
  • the personal computer 860 is an example of a processing device that designs a filter, and the filter may be designed using another device.
  • FIG. 12 is a diagram showing the transmission characteristics of the filter designed in the first embodiment.
  • a filter that transmits light of 925 nm to 1005 nm (shown by a solid line) and a filter that transmits light of 920 nm to 1025 nm (shown by a dashed line) were designed.
  • FIG. 13 is an original image of a sample to be discriminated.
  • the upper sample is a wet sample
  • the lower sample is a frozen sample.
  • FIG. 14 shows the discrimination result of the sample shown in FIG.
  • FIG. 14A shows the discrimination result of the wet sample
  • FIG. 14B shows the discrimination result of the frozen sample.
  • pixels that are determined to be in a frozen state are represented in black
  • pixels that are determined to be in a wet state are represented in gray.
  • the correct answer rate for discrimination was 93.8%.
  • the characteristic point of the designed filter is that the transmission band of one filter is included in the transmission band of the other filter.
  • the sample can be properly discriminated because the filter with the wider transmission band functions as a normalization filter for removing the influence of disturbance factors, and the transmission band is narrow.
  • the other filter functions as an identification filter that allows wavelengths to be identified to be separated with high accuracy.
  • the calculated discriminant function is a simple difference between the logarithm of the output through one filter and the logarithm of the output through the other filter (P 1 and -P 2 are substantially equal), and the discriminant function It can be assumed that the output of one filter is normalized by the output of one filter. Since the logarithm of the output is compared, normalization is realized by a simple process of taking the difference.
  • 72 spectral spectra obtained at intervals of 5 nm from 900 nm to 1695 nm are measured for each of the frozen state and the wet state, and these are used as teacher spectra.
  • FIG. 15 (a) shows both the ice spectrum and water spectrum
  • FIG. 15 (b) shows only the ice spectrum
  • FIG. 15 (c) shows only the water spectrum. It is a thing.
  • the horizontal axis represents wavelength and the vertical axis represents reflectance.
  • FIG. 16 shows the transmission characteristics of the filter designed based on these teacher spectra.
  • a filter that transmits light of 1140 nm to 1335 nm (identified filter indicated by a solid line) and a filter that transmits light of 1130 nm to 1360 nm (normalized filter indicated by a dashed line) were designed.
  • FIG. 15 (a) the water spectrum and the ice spectrum overlap each other, and it seems difficult to distinguish them.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the meaning of the designed filter.
  • FIGS. 17 (a), 17 (b), and 17 (c) show the normalized water spectrum and ice spectrum, normalized ice spectrum, and normalized water spectrum, respectively.
  • FIG. 17 normalization refers to a process of dividing each spectrum by the output of the camera when imaged through a normalization filter.
  • the edge of the normalization filter is indicated by a one-dot broken line, and the edge of the identification filter is indicated by a solid line.
  • the identification filter has a transmission band suitable for sample discrimination. More specifically, when two samples are measured in the same environment, the spectra of the two samples in the transmission band of the discrimination filter have a shape that can be easily discriminated by a predetermined discrimination method. From this result, it can be said that it is preferable to use the near-infrared region on the longer wavelength side for discrimination between water and ice. For water, there is a steeper absorption spectrum region in the vicinity of 1.9 microns, and depending on the material, it may be desirable for identification to use the transmission band in this vicinity.
  • S n ( ⁇ ) is a normalized spectrum. That is, the logarithm of the normalized spectrum integrated over the transmission band of the discrimination filter is the score of the discriminant function, excluding the constant. Therefore, it can be seen that the discrimination can be appropriately performed by the two designed filters and the calculated discriminant function.
  • two filters suitable for discrimination as described above that is, an identification filter having a transmission band suitable for discrimination of a sample, and a regular filter for removing the influence of disturbance It can be seen that an optimization filter can be designed.
  • the discrimination filtering camera according to the present embodiment can also evaluate the moisture content on the surface of the substance or inside based on the measurement result.
  • the discrimination filtering camera may be capable of image identification of the substance. That is, the determination result may be displayed in an easy-to-understand manner on the image.
  • the image processing unit 200 displays different substances in different colors as in the result shown in FIG.
  • the number of filters designed by the above design method is not limited to two. It is naturally possible to design more than two filters by extending the design method described above. It is also possible to create a spectral filtering camera using three or more designed filters.
  • the above-described method can be extended to discriminate three or more types of samples.
  • the number of filters may be changed as appropriate according to the type of substance to be determined.
  • canonical discriminant analysis or the like may be used as a discriminant analysis method.
  • one camera 100 is basically provided with all parts for identifying an object.
  • the discrimination filtering device may be realized by a system in which a plurality of devices are combined instead of one camera 100.
  • each of the first filter 20.1 and the second filter 20.2 may be provided by another camera.
  • the first filter 20.1 and the second filter 20.2 may not be in the camera. These filters may be prepared separately from the camera.
  • the discrimination filtering device may be realized by a camera and a computer.
  • the computer includes an interface that receives the imaging result of the camera, a CPU, and a monitor.
  • the CPU functions as the calculation unit 40 and the monitor functions as the result output unit 50.
  • the discrimination filtering device discriminates the sample based on the detection result of the light reflected from the sample.
  • the light incident on the discrimination filtering device is not limited to the reflected light, but only needs to reflect the properties of the sample.
  • the discrimination filtering device may detect light transmitted through the sample and discriminate the sample based on the detection result.
  • the object discrimination based on the imaging result of the object by the camera has been described. Therefore, in the present embodiment, an object discrimination result can be obtained for each point in the image.
  • the discrimination filtering device can discriminate an object based on the light detection result of one light receiving element that converts incident light into an electrical signal.
  • the discrimination filtering device only needs to include at least one light receiving element.
  • the discrimination filtering device according to the second embodiment has a light source. Further, the discrimination filtering device according to the second embodiment discriminates an object using light output from the light source and transmitted through the object.
  • the discrimination filtering device according to the second embodiment can be used for inspection of a sample that transmits light, particularly a fluid such as a liquid.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of an embodiment of sample discrimination according to the second embodiment.
  • the discrimination filtering device includes an LED light source, a plurality of light receiving elements 1610, and a plurality of filters.
  • the filter is designed by the same method as in the first embodiment.
  • the light receiving element 1610 and the filter are installed in pairs.
  • FIG. 18 does not show a specific configuration of the discrimination filtering device in order to simplify the drawing. A specific configuration of the discrimination filtering device will be described later with reference to other drawings.
  • the discrimination filtering device analyzes components contained in the liquid flowing in the rectangular tube 1720.
  • the user of the target discrimination filtering device arranges the discrimination filtering device so as to surround the square tube 1720.
  • the square tube 1720 allows liquid to be inspected by the discrimination filtering device.
  • the liquid flows in the square tube 1720.
  • FIG. 18 the direction in which the liquid flows is indicated by an arrow.
  • Each light receiving element 1610 outputs an LED light source and detects LED light transmitted through the liquid and any one of the filters.
  • the discrimination filtering device performs component analysis of the sample (liquid) based on the light detection result of each light receiving element 1610.
  • the discrimination filtering device can analyze the component of the liquid flowing between the LED light source and the light receiving element at any time.
  • the tube through which the sample is passed is preferably a square rather than a circle. This is because the light transmittance of the square tube 1720 does not substantially vary depending on the location.
  • the user of the discrimination filtering device may cover the rectangular tube 1720 and the discrimination filtering device with a light shielding material (for example, a black box or a black cloth) during sample analysis.
  • the user may seal the square tube 1720 and the discrimination filtering device with a black resin.
  • the user may perform sample analysis in a dark room.
  • the discrimination filtering device discriminates a sample using light from a light source. Therefore, the influence of disturbance light can be reduced by covering the filtering device in this way. Therefore, the discrimination accuracy of the sample can be improved by using the discrimination filtering device according to the present embodiment.
  • the plurality of light receiving elements 1610 are arranged one-dimensionally vertically with respect to the liquid flow.
  • the arrangement of the light receiving elements 1610 is not limited to that shown in FIG.
  • the plurality of light receiving elements may be arranged one-dimensionally so as to be orthogonal to the liquid flow.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating another example of an embodiment of sample discrimination according to the second embodiment.
  • the light receiving element 1610 only needs to be arranged so that the LED light transmitted through the object can be detected.
  • the light receiving elements 1610 may be arranged two-dimensionally instead of on one line.
  • FIGS. 20A and 20B are diagrams illustrating the configuration of the discrimination filtering device 1600.
  • FIG. 20A is an external view of a discrimination filtering device 1600 according to the second embodiment.
  • FIG. 20B is a side sectional view of the discrimination filtering device 1600.
  • the discrimination filtering device 1600 includes a plurality of light receiving elements 1610.1 to 1610. N, a plurality of filters 1620.1-1620. N, a light source 1630, an indicator lamp 1640, and a buzzer 1645.
  • discrimination filtering device 1600 has a rectangular shape (a U-shape) with one side missing.
  • the light receiving element 1610 and the filter 1620 are arranged on rectangular sides facing each other.
  • Each N detects light and outputs an electrical signal corresponding to the detected light quantity.
  • the light receiving element 1610 a photodiode which is one of point sensors is used.
  • the photodiode has an advantage that it is cheaper than a light receiving element such as a CCD.
  • N transmits electromagnetic waves in a predetermined wavelength band and blocks electromagnetic waves of other wavelengths.
  • the filters 1620.1 to 1620 When N is not distinguished, these are collectively referred to as a filter 1620.
  • filter 1620 In the present embodiment, it is assumed that filter 1620 is a bandpass filter.
  • the transmission band of each filter 1620 is designed by the same method as in the first embodiment, depending on the component that needs to be determined.
  • the discrimination filtering device 1600 includes a number of filters 1620 and light receiving elements 1610 corresponding to the number of components to be discriminated. As can be seen from the description in the first embodiment, the discrimination filtering device 1600 can discriminate one type of component using the detection result of light passing through two filters 1620 having different transmission bands. Therefore, at least two filters 1620 are required.
  • 2M filters 1620 are sufficient. Note that the number of filters 1620 may be less than 2M if the transmission bands of the filters 1620 (identification filter or normalization filter) used for different discrimination are the same.
  • the discrimination filtering device 1600 includes the same number of filters 1620 as the light receiving elements 1610. Therefore, the structure of the discrimination filtering device 1600 is simpler than that of the first embodiment.
  • the discrimination filtering device 1600 may not mechanically switch filters. Further, the discrimination filtering device 1600 does not need to include an optical element such as a beam splitter.
  • the light source 1630 outputs light.
  • the light source 1630 is installed behind the filter 1620. That is, light output from the light source 1630 passes through the filter 1620 and enters the light receiving element 1610.
  • the light source 1630 includes a plurality of LEDs 1630.1 to 1630. N is included. That is, the light source 1630 is an LED light source. LEDs 1630.1-1630. N are filters 1620.1-1620. Installed behind N.
  • LEDs have the advantage of not generating much heat compared to other light sources such as halogen lamps.
  • the light from the LED is bright enough to discriminate objects.
  • the discrimination filtering device 1600 is covered with a light shielding object. Therefore, the amount of light output from the light source 1630 does not have to be increased too much.
  • the light source 1630 another type of light source may be used instead of the LED light source.
  • the light source 1630 needs to output light over a wider band than the transmission band of the filter. Therefore, it is inappropriate to use a laser whose output light wavelength is limited as a light source.
  • a light source having a wide line width may be prepared for discrimination of an object according to the present embodiment. There is no need to reduce the line width of the light source.
  • the indicator lamp 1640 outputs light according to the determination result. For example, the indicator lamp 1640 outputs light when the discrimination filtering device 1600 shows a discrimination result different from normal. As such a case, there is a case where impurities are mixed in the sample.
  • the indicator lamp 1640 is not particularly limited, and an LED, an incandescent lamp, or the like can be used.
  • the buzzer 1645 outputs a sound corresponding to the determination result.
  • the indicator lamp 1640 outputs a sound (warning sound) when the discrimination filtering device 1600 shows a discrimination result different from normal.
  • the indicator lamp 1640 and the buzzer 1645 are an example of a device that outputs a discrimination result.
  • the discrimination filtering device 1600 may output the discrimination result by a device other than the indicator lamp 1640 and the buzzer 1645.
  • the discrimination filtering device 1600 may include a monitor that displays the discrimination result in characters, numbers, graphs, or the like instead of or in addition to these.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating how the discrimination filtering device 1600 is used.
  • FIG. 21 shows how the discrimination filtering device 1600 is used when discriminating the sample in the tube 1700.
  • Tube 1700 includes a round tube 1710, a square tube 1720, and a round tube 1730.
  • the round tube 1710 (or the round tube 1730) and the square tube 1720 are smoothly connected.
  • the sample (liquid to be measured) flows in the tube 1700 in the order of the round tube 1710, the square tube 1720, and the round tube 1730.
  • the discrimination filtering device 1600 is arranged so as to sandwich the square tube 1720. Therefore, the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 of the discrimination filtering device 1600 are arranged one-dimensionally in the direction in which the sample flows.
  • the user when measuring a sample, the user covers the tube 1700 and the discrimination filtering device 1600 with a dark screen, a dark box, black resin, or the like. Alternatively, the user may perform the measurement in a dark room.
  • FIG. 22 is a diagram showing the configuration of the discrimination filtering device 1600 in detail.
  • discrimination filtering device 1600 includes light receiving elements 1610.1 to 1610. N, filters 1620.1-1620. N, LEDs 1630.1-1630. N, indicator lamp 1640, buzzer 1645, amplifier 1650.1 to amplifier 1650. N, processor 1660, RAM 1670, ROM 1680, and LED power supplies 1690.1-1690. N is provided.
  • the light receiving elements 1610.1 to 1610. N, filters 1620.1-1620. N and LEDs 1630.1-1630.
  • the arrangement of N is viewed from a direction orthogonal to the traveling direction of the liquid to be measured. However, the actual arrangement of the other components is not related to that shown in FIG.
  • the LED light output from one LED 1630 spreads to some extent due to the spread of the LED light itself output from the LED 1630 and the scattering of the LED light by the sample.
  • the two adjacent light receiving elements 1610 are preferably arranged apart from the spread of the LED light.
  • the designer of the discrimination filtering device 1600 determines the interval between the light receiving elements 1610 according to the distance between the light receiving element 1610 and the filter 1620 (or the thickness of the square tube 1720), the characteristics of the LED 1630, the properties of the sample, and the like. It may be designed appropriately.
  • the light detection signal (electric signal) of k is amplified.
  • Amplifier 1650. k provides the amplified photodetection signal to the processor 1660.
  • the processor 1660 performs component analysis of the sample based on the light detection signal (amplified light detection signal) of each light receiving element 1610.
  • the processor 1660 determines the component based on the light detection signals from the plurality of light receiving elements 1610 corresponding to the component to be determined.
  • the processor 1660 gives a control signal based on the determination result to the indicator lamp 1640 and the buzzer 1645.
  • the processor 1660 is not particularly limited, but a general-purpose CPU can be used.
  • the RAM 1670 temporarily stores the processing result of the processor 1660. That is, the RAM 1670 functions as a working memory.
  • the ROM 1680 stores data (teacher data, discriminant function, program, etc.) necessary for component analysis.
  • a storage device capable of reading and writing data for example, a hard disk or a flash memory may be used.
  • the processor 1660, the RAM 1670, and the ROM 1680 may be replaced with a microcomputer.
  • LED power supply 1690.1-1690 N represents LEDs 1630.1 to 1630. Supply power to N. LED power supply 1690.1-1690. N starts or ends the supply of power according to, for example, switching of the power switch.
  • the configuration of the discrimination filtering device is not limited to that described above. From here, the configuration of the discrimination filtering device 1600 # according to the first modification will be described.
  • FIG. 23A and FIG. 23B are diagrams showing a configuration of a discrimination filtering device 1600 # according to the first modification.
  • FIG. 23A is an external view of a discrimination filtering device 1600 # according to the first modification.
  • FIG. 23B is a side sectional view of discrimination filtering device 1600 #.
  • the discrimination filtering device 1600 and the discrimination filtering device 1600 # are different in the arrangement of the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630. That is, the direction in which the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 of the discrimination filtering device 1600 # are arranged is 90 degrees different from the direction in which the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 of the discrimination filtering device 1600 are arranged.
  • Discriminant filtering device 1600 # is used in the same manner as discriminant filtering device 1600 (see FIG. 21). Therefore, the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 of the discrimination filtering device 1600 # are arranged one-dimensionally in a direction orthogonal to the direction in which the sample flows.
  • the discrimination filtering device 1600 # can be made smaller than the discrimination filtering device 1600.
  • the discrimination filtering device 1600 # can be provided with more light receiving elements 1610, filters 1620, and LEDs 1630 than the discrimination filtering device 1600.
  • the detailed configuration of the discrimination filtering device 1600 # is the same as that of the discrimination filtering device 1600 shown in FIG. 22 except for the arrangement of the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630. Therefore, the description will not be repeated.
  • Discriminant filtering device 1600 and filter 1620 of discriminant filtering device 1600 # are between LED 1630 and the position where the sample is placed.
  • the position of the filter 1620 is not limited to this.
  • the filter 1620 may be between the LED 1630 and the light receiving element 1610.
  • the discrimination filtering device 2400 includes a filter 1620 between the position where the sample is arranged and the light receiving element 1610. That is, the filter 1620 is disposed immediately before the light receiving element 1610.
  • FIG. 24 shows the configuration of a discrimination filtering device 2400 according to the second modification.
  • FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration of a discrimination filtering device 2400 according to the second modification. 24, similarly to FIG. 22, the light receiving elements 1610.1 to 1610. N, filters 1620.1-1620. N and LEDs 1630.1-1630.
  • the arrangement of N is viewed from a direction orthogonal to the traveling direction of the liquid to be measured. The actual arrangement of the other components is not related to that shown in FIG.
  • the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 of the discrimination filtering device 2400 are arranged one-dimensionally in the direction in which the sample flows.
  • the arrangement of the light receiving element 1610, the filter 1620, and the LED 1630 is not limited to this.
  • these may be arranged one-dimensionally in a direction orthogonal to the direction in which the sample flows.
  • the number of LEDs 1630 can be reduced. If the band of light output from the LED 1630 includes the transmission band of each filter 1620, the LEDs 1630.1 to 1630. N can be replaced by a single LED 1630. In addition, when the irradiation range of LED light from one LED 1630 is narrower than the filter 1620, several LEDs 1630 may be used instead of a single one.
  • each light receiving element 1610 detects light from the common LED 1630, the light receiving elements 1610 may be arranged close to each other. Therefore, the discrimination filtering device 2400 can be reduced in size. Alternatively, if a large number of light receiving elements 1610 are installed in the discrimination filtering device 2400, the discrimination filtering device 2400 can analyze more components.
  • the plurality of filters 1620 may be replaced with a filter array having a plurality of filters.
  • the plurality of light receiving elements 1610 may be replaced with a light receiving element array having a plurality of light receiving elements.
  • Discriminant filtering device 2500 including a filter array and a light receiving element array will be described. Discriminant filtering device 2500 is obtained by modifying a part of the configuration of discriminant filtering device 2400 according to the second modification.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating a configuration of a discrimination filtering device 2500 according to the third modification. 25, as in FIGS. 22 and 24, the light receiving elements 1610.1 to 1610. N, filters 1620.1-1620. N and LEDs 1630.1-1630.
  • the arrangement of N is viewed from a direction orthogonal to the traveling direction of the liquid to be measured. The actual arrangement of the other components is not related to that shown in FIG.
  • discriminant filtering device 2500 includes light receiving elements 1610.1 to 1610. of discriminating filtering device 2400.
  • a light receiving element array 2510 is provided instead of N.
  • the discrimination filtering device 2500 includes filters 1620.1 to 1620. Instead of N, a filter array 2520 is provided.
  • the discrimination filtering device 2500 includes one LED 1630 and one LED power source 1690 instead of a plurality.
  • light receiving element array 2510 is assumed to be a PD array. That is, each light receiving element 2510. k is PD like the light receiving element 1610 such as the discrimination filtering device 2400.
  • Light receiving element 2510. k is separated from the filter 2520. It is designed according to the interval of k. That is, the LED 1630 is output and the filter 2520. k passes through the light receiving element 2510. k so as to be incident on the light receiving element 2510. The interval of k is determined.
  • the discrimination filtering device 2500 is easier to create than the discrimination filtering device 2400 and the like.
  • a light source array having a plurality of light sources may be used.
  • the discrimination filtering device can be easily manufactured by using the light source array.
  • FIG. 26 is a diagram showing a configuration of the discrimination filtering system 2600.
  • the discrimination filtering system 2600 includes a sample measurement device 2610, a computer 600, and a cable 2620.
  • the sample measuring device 2610 has the same shape as the discrimination filtering device 1600.
  • the sample measurement device 2610 includes a plurality of LEDs, a plurality of filters, and a plurality of light receiving elements at the same position as the discrimination filtering device 1600.
  • the LEDs, filters, and light receiving elements may be arranged as shown in the first to fourth modifications.
  • the sample measuring device 2610 outputs the light detection result of each light receiving element to the outside.
  • the sample measurement device 2610 itself does not perform sample discrimination based on the light detection result.
  • the sample measuring device 2610 does not output a discrimination result by a buzzer or an indicator lamp.
  • the cable 2620 connects the sample measurement device 2610 and the computer 600.
  • the cable 2620 transmits the light detection result output from the sample measurement device 2610 to the computer 600.
  • the cable 2620 is not particularly limited, but a USB cable or the like can be used.
  • sample measurement device 2610 and the computer 600 may not be directly connected by the cable 2620.
  • the sample measurement device 2610 and the computer 600 may be connected via a network. Further, the sample measurement device 2610 and the computer 600 may be wirelessly connected.
  • FIG. 27 is a flowchart showing the flow of processing performed by the discrimination filtering device 1600.
  • each LED 1630. k starts the output of light.
  • Each LED 1630. k is the LED power supply 1690. Light is output according to the supply of power from k.
  • Each LED 1630. k is, for example, the LED power supply 1690. In response to pressing the k switch, light output is started.
  • step S2703 the processor 1660 initializes a parameter k for designating the light receiving element (or filter).
  • the initial value of k is 1.
  • step S2705 the processor 1660 causes the light receiving element 1610.
  • the light detection result of k is acquired. Further, the processor 1660 stores the acquired light detection result in the RAM 1670.
  • step S2711 the processor 1660 determines a component included in the sample. Specifically, for example, the processor 1660 first receives the light receiving elements 1610. Select a set of k. The processor 1660 then selects each selected light receiving element 1610. The logarithm of the light detection result of k is taken. Next, the processor 1660 substitutes the logarithm of the light detection result for the discriminant function. Then, the processor 1660 determines the sample based on the sign of the substitution result.
  • step S2713 the processor 1660 controls each unit of the discrimination filtering device 1600 to output a discrimination result. Specifically, the processor 1660 controls the indicator lamp 1640 and the buzzer 1645.
  • the processor 1660 determines whether or not the determination result obtained in step S2711 matches the “normal” determination result.
  • the processor 1660 causes the indicator lamp 1640 to output light or causes the buzzer 1645 to output sound depending on whether or not they match.
  • the “normal” determination result is given in advance. For example, it is assumed that the designer of the discrimination filtering device 1600 stores a normal discrimination result in the ROM 1680 in advance. Alternatively, the user may be able to set a normal discrimination result.
  • the processor 1660 may control the result output device in step S2711 to output the discrimination result.
  • step S2715 the processor 1660 determines whether or not a measurement end instruction has been received. For example, the processor 1660 regards pressing of a specific switch of the discrimination filtering device 1600 as an instruction to end measurement.
  • step S2715 When the measurement end instruction is received (YES in step S2715), the processor 1660 ends the sample determination process. If a measurement end instruction has not been received (NO in step S2715), processor 1660 repeats the processing from step S2701.
  • the discrimination filtering device 1600 can continue to discriminate the components of the fluid flowing through the pipe 1700 in real time. Therefore, the user of the discrimination filtering device 1600 can continue to monitor the components of the fluid in real time.
  • the discrimination filtering device 1600 can also discriminate components of an object that does not move (however, it is limited to an object that transmits light). In this case, the discrimination filtering device 1600 does not need to repeatedly discriminate the components. Therefore, the discrimination filtering device 1600 may end the discrimination processing without performing the processing of step S2715 after step S2713.
  • discrimination filtering device 1600 # the discrimination filtering device 2400, and the discrimination filtering device 2500 also perform processing similar to the processing described above. The description of the processing performed by these devices will not be repeated.
  • the discrimination filtering system 2600 performs the same processing as that described above. However, not the processor 1660 but the CPU 610 of the computer 600 performs each processing from step S2703 to step S2715. In step S2715, the monitor 670 of the computer 600 outputs the determination result.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating a flow of processing according to a modification example performed by the discrimination filtering device in a flowchart format.
  • step S2801 the processor 1660 initializes a parameter k for designating a light receiving element, a filter, and an LED.
  • the initial value of k is 1.
  • the processor 1660 causes the LED power source 1690. k, LED 1630. Let k output light.
  • the processor 1660 also includes other LEDs 1630. LED power supplies 1690.j so that j (j ⁇ k) does not output light. j is controlled.
  • step S2805 the processor 1660 recognizes the light receiving element 1610.
  • the light detection result of k is acquired. Further, the processor 1660 stores the acquired light detection result in the RAM 1670. This light detection result indicates that the LED 1630. k and filter 1620. k and the amount of light transmitted through the sample.
  • step S2811 and step S2813 are the same as the processing in step S2711 and step S2713 described above. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
  • step S2815 the processor 1660 determines whether a measurement end instruction has been received. For example, the processor 1660 regards pressing of a specific switch of the discrimination filtering device 1600 as an instruction to end measurement.
  • step S2815 When the measurement end instruction is received (YES in step S2815), the processor 1660 ends the sample discrimination process. If a measurement end instruction has not been received (NO in step S2815), processor 1660 repeats the processing from step S2801.
  • the detection result of k is the light receiving element 1610.
  • LED 1630. corresponds to light from k.
  • discrimination filtering device 1600 # the discrimination filtering device 2400, the discrimination filtering device 2500, or the discrimination filtering system 2600 may perform the same processing as in this modification.
  • the present invention can be used to check, for example, how much the river is frozen from the top of the bridge. It can also be applied to skin moisture measurement.
  • Other industries that use water such as quality identification between water and other components (minerals, nitrogen, starch, amino acids) in crops, water content management in fibers, mixed state of solutions, phosphorus seawater Management, identification of sludge water and petroleum components, identification measurement of water components and other components (eg, sebum, amino acids, collagen) in living bodies (surface, inside), measurement of water components in hair, identification of food components, virus Widely non-destructive component evaluation such as prompt judgment of infection, border inspection of imported food infections, evaluation of inorganic components in concentrated seawater, evaluation of seawater components and plant distribution from satellites, identification of moisture and salt content in concrete, etc. Can be used for It can also be used for monitor evaluation of changes over time.

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Abstract

　判別フィルタリング装置（１０）は、それぞれ異なる透過帯域をもつフィルタ（２０．１）およびフィルタ（２０．２）と、検出部（３０）と、演算部（４０）と、結果出力部（５０）とを備える。検出部（３０）は、識別対象となる物体からの電磁波を、フィルタ（２０．１）およびフィルタ（２０．２）を通して、検出部（３０）により検出する。ここで、フィルタ（２０．１）およびフィルタ（２０．２）の透過帯域は、物体を判別するのに適切なように設計されている。演算部（４０）は、フィルタ（２０．１）およびフィルタ（２０．２）の透過帯域および予め求められている教師スペクトルに基づいて定まる判別関数に検出部（３０）の出力を代入し、代入結果に基づいて物体が属する群を推定する。

Description

判別フィルタリング装置、対象物の判別方法、および判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法
　本発明は、反射率の分光測定技術に関し、特に、分光結果を用いて複数種類の試料を判別する技術に関する。
　従来、試料の性質を調べたり、複数種類の試料の判別を行なうための様々な技術が開発されている。
　例えば、肌の水分量を測定する装置が、特開２００３－１６９７８８号公報（特許文献１）や、特開平１０－９９２８８号公報（特許文献２）に開示されている。これらの文献に記載の装置は、いずれも、肌の静電容量が肌の水分量により変化することを利用して、肌の水分量を測定する。
　また、皮膚映像を画像処理し、肌荒れを定量化する装置が特開昭６３－１６１９３５号公報（特許文献３）に開示されている。
　特開２００２－３４５７６０号公報（特許文献４）には、３波長の分光画像の組み合わせからメラニンが存在する場所の皮膚表面からみた相対的深さを推定する方法および装置が開示されている。
特開２００３－１６９７８８号公報 特開平１０－９９２８８号公報 特開昭６３－１６１９３５号公報 特開２００２－３４５７６０号公報
　分光技術を利用すると、上述のような肌状態の測定に限らず、複数種類の試料を判別することもできる。
　分光技術を利用した試料の判別について、図１を参照して説明する。図１中には、それぞれ、異なる４つの試料の反射分光スペクトル１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄを示す。
　これらのスペクトルは、図１に示す波長λ１付近において、異なった反射率を示す。よって、波長λ１において試料を測定すれば、理想的には、得られた測定結果から試料の種類が分かる。
　ただ、実際には、測定結果には、周囲の環境に応じたゆらぎ（外乱）が生じることが一般的であり、このゆらぎが、試料によるスペクトルの差を覆い隠す程度の大きさになることも多い。このような場合、上のような単純な方法での試料の判別は不可能である。
　従来の試料判別においては、このようなゆらぎの影響を除去するため、複雑な処理が必要であった。例えば、各波長の測定結果を得た上で、スペクトルの波長についての１次微分や２次微分をとることや、試料による測定結果の違いがないことが期待される基準波長（図１ではλ２）の測定結果を利用してゆらぎを補正することが行なわれていた。
　本発明は、上述の問題を解決するためになされたものであって、簡単に物体の判別分析を行なえる装置を提供することを課題とする。
　本発明の１つの局面に従うと、判別フィルタリング装置であって、第１の透過帯域をもつ第１のフィルタと、第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつ第２のフィルタと、対象物から出力し、かつ、第１のフィルタあるいは第２のフィルタのいずれかを通った電磁波を検出し、対象物からの電磁波強度に対応する第１の信号および第２の信号を出力する検出部と、第２の信号の積分値により正規化された第１の信号に基づいて、対象物の判別分析を行なう分析部とを備える。
　好ましくは、分析部は、第１の信号の積分値の対数と、第２の信号の積分値の対数との差に基づいて、対象物の判別分析を行なう。
　好ましくは、分析部は、第１の透過帯域および第２の透過帯域に応じて定まる判別関数に、第１の信号および第２の信号を代入して得られる値に基づいて、対象物の判別分析を行なう。
　好ましくは、第１の透過帯域および第２の透過帯域は、近赤外領域である。
　好ましくは、分析部は、２種類以上の物質を種類別に識別する。
　好ましくは、分析部は、水とその他の物質とを識別する。
　好ましくは、分析部は、物質の表面あるいは内部の含水量を評価および識別する。
　好ましくは、電磁波を出力する波源をさらに備え、検出部は、波源が出力した電磁波を受けた対象物から出力する電磁波を検出する。
　さらに好ましくは、波源は、ＬＥＤである。
　さらに好ましくは、検出部は、波源が出力し、かつ、対象物を透過した電磁波を検出する。
　さらに好ましくは、検出部は、波源が出力し、かつ、対象物により反射された電磁波を検出する。
　好ましくは、検出部は、電磁波を電気信号に変換する素子を少なくとも１つ含む。
　好ましくは、検出部は、各々、電磁波を電気信号に変換する複数の素子を含み、複数の素子は、１次元的に並んでいる。
　好ましくは、検出部は、平面状に配列され、各々、電磁波を電気信号に変換する素子を有する撮像素子を含む。
　本発明の他の局面に従うと、対象物の判別方法であって、対象物から出力し、かつ、第１の透過帯域をもつ第１のフィルタを通った電磁波を検出し、第１のフィルタを通った電磁波強度に対応する第１の信号を出力するステップと、対象物から出力し、かつ、第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつ第２のフィルタを通った電磁波を検出し、第２のフィルタを通った電磁波強度に対応する第２の信号を出力するステップと、第２の信号の積分値により正規化された第１の信号に基づいて、対象物の判別分析を行なうステップとを備える。
　本発明の他の局面に従うと、判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法であって、複数のフィルタそれぞれについて透過特性を設定するステップと、設定された透過特性および複数のサンプルの教師スペクトルから、対象物を判別フィルタリング装置により判別する際の判別関数を生成するステップと、判別関数を用いた場合にサンプルを誤って判別する誤り率を算出するステップと、透過特性を変更するステップと、変更後の透過特性および教師スペクトルから、判別関数を再生成するステップと、再生成された判別関数について、誤り率を算出するステップと、設定された透過特性および変更後の透過特性のうち、最小の誤り率を与える透過特性を求めるステップとを備える。
　好ましくは、教師スペクトルは、近赤外領域のスペクトルを含み、変更後の透過特性は、透過帯域が近赤外領域である透過特性を含む。
　本発明に係る判別フィルタリング装置によれば、第１の透過帯域をもつフィルタを通して得た信号を、第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつフィルタを通して得た物体からの光強度の積分値で正規化し、正規化された信号に基づいて物体の判別分析を行なう。このように、本発明によれば、簡単に物体の判別分析を行なえる。
従来の分光技術を利用した試料の判別について説明するための図である。 本実施の形態に係る判別フィルタリング装置の構成をブロック図形式で示す図である。 本実施の形態に係る試料判別の概要を説明するための図である。 カメラの側断面図である。 フィルタ切替部の正面図である。 変形例に係るカメラの構成を説明するための図である。 デジタルカメラの構成を示す図である。 本実施の形態に係るフィルタの設計の処理の流れを示すフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成を説明するための図である。 誤り率ｅについて説明するための図である。 教師スペクトルの取得の概要を説明するための図である。 第１の実施例に係る教師スペクトルを示す図である。 第１の実施例において設計されたフィルタの透過特性を示す図である。 判別対象となる試料の元画像である。 図１３に示す試料の判別結果である。 第２の実施例に係る教師スペクトルを示す図である。 第２の実施例において設計されたフィルタの透過特性を示す図である。 設計されたフィルタの意味を説明するための図である。 第２の実施の形態に係る試料判別の実施態様の１つの例を示す図である。 第２の実施の形態に係る試料判別の実施態様の他の例を示す図である。 判別フィルタリング装置の外観図である。 判別フィルタリング装置の側断面図である。 第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置の使用態様を示す図である。 第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置の構成を詳細に示す図である。 第１の変形例に係る判別フィルタリング装置の外観図である。 第１の変形例に係る判別フィルタリング装置の側断面図である。 第２の変形例に係る判別フィルタリング装置の構成を示す図である 第３の変形例に係る判別フィルタリング装置の構成を示す図である。 判別フィルタリングシステムの構成を示す図である。 判別フィルタリング装置が行なう処理の流れをフローチャート形式で示す図である。 判別フィルタリング装置が行なう変形例に係る処理の流れをフローチャート形式で示す図である。
符号の説明
　１０　判別フィルタリング装置、２０　光学系、２０．１　第１のフィルタ、２０．２　第２のフィルタ、３０　検出部、４０　演算部、４２　記憶部、５０　結果出力部、１００　カメラ、１１０　第１のレンズ、１２０　フィルタ切替部、１２２　軸、１３０　第２のレンズ、１４０　クイックリターンミラー、１５０　ＣＣＤ、１６０　ペンタプリズム、１７０　第３のレンズ、１８０　光学ファインダー、１９０　フラッシュ、２００　画像処理部、２１０　第１のフィルタ、２２０　第２のフィルタ、２３０　ビームスプリッタ、２４０，２５０　撮像素子、３１０　レンズ、３２０　メモリ、３３０　表示パネル、３４０　フィルタ支持部、６００　コンピュータ、６１０　ＣＰＵ、６２０　ＲＡＭ、６３０　ハードディスク、６４０　キーボード、６５０　マウス、６６０　外部インターフェース、６７０　モニタ、８１０　氷、８２０　水、８３０　アスファルト、８４０　センサ、８５０　近赤外分光器、８６０　パソコン、１６００　判別フィルタリング装置、１６１０　受光素子、１６２０　フィルタ、１６３０　光源、１６４０　表示灯、１６４５　ブザー、１６５０　アンプ、１６６０　プロセッサ、１６９０　ＬＥＤ電源、１７００　管、１７１０　丸管、１７２０　角型管、１７３０　丸管、２４００　判別フィルタリング装置、２５００　判別フィルタリング装置、２５１０　受光素子アレイ、２５２０　フィルタアレイ、２６００　判別フィルタリングシステム、２６１０　試料測定装置、２６２０　ケーブル。
　［第１の実施の形態］
　（１．概要）
　図２を参照して、本実施の形態に係る判別フィルタリング装置１０について概略的に説明する。図２は、本実施の形態に係る判別フィルタリング装置１０の構成をブロック図形式で示す図である。
　図２を参照して、判別フィルタリング装置１０は、光学系２０と、検出部３０と、演算部４０と、記憶部４２と、結果出力部５０とを備える。
　光学系２０は、複数の光学素子を含む。判別の対象物である試料からの光（試料により反射された光または試料を透過した光）は、光学系２０を通って、検出部３０に入る。
　ここでの「光」との語は、可視光のみを指すわけではない。ここでの「光」は、試料の判別に用いられる電磁波一般を指すと考えられるべきである。すなわち、ここでの「光」は、試料と相互作用する電磁波を指す。具体的には、「光」には、可視光、近赤外光、遠赤外光、紫外光などが含まれる。
　特に、光学系２０は、第１のフィルタ２０．１と、第２のフィルタ２０．２とを含む。第１のフィルタ２０．１は、第１の透過帯域をもつ。第２のフィルタ２０．２は、第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつ。第１の透過帯域および第２の透過帯域は、判別フィルタリング装置１０により判別される試料の性質にあわせて設計される。フィルタの設計方法については後述する。
　光学系２０は、第１のフィルタ２０．１および第２のフィルタ２０．２の他に、レンズ、ミラーなどの光学素子を含む。ただし、試料と検出部３０との位置関係などによっては、第１のフィルタ２０．１および第２のフィルタ２０．２以外の光学素子は、なくてもよい。
　検出部３０は、試料から出力し、かつ、第１のフィルタ２０．１および第２のフィルタ２０．２のいずれかを透過した電磁波を検出する。また、検出部３０は、検出した電磁波の強度に応じた信号を出力する。以下、第１のフィルタ２０．１を透過した電磁波の強度に応じた信号を第１の信号とよぶ。また、第２のフィルタ２０．２を透過した電磁波の強度に応じた信号を第２の信号と呼ぶ。
　演算部４０は、検出部３０からの第１の信号および第２の信号に基づいて、試料の判別を行なう。具体的には、演算部４０は、第２の信号の積分値により正規化された第１の信号に基づいて、試料の判別分析を行なう。演算部４０の行なう処理のさらなる詳細については、後述する。
　記憶部４２は、データを格納する。具体的には、記憶部４２は、演算部４０により実行されるプログラム、演算部４０による演算結果などを格納する。
　結果出力部５０は、演算部４０による試料の判別結果を出力する。結果出力部５０としては、例えば、演算結果を示す画面を表示するモニタ、演算結果に応じて光を出力する表示灯、演算結果に応じて音を出力するブザーなどを用いることができる。あるいは、結果出力部５０は、判別結果を外部に出力するインターフェースであってもよい。
　以下の本実施の形態の説明では、判別フィルタリング装置１０はカメラであるとして説明を進める。
　図３を参照して、本実施の形態に係る判別分析の概要について説明する。図３は、本実施の形態に係る判別分析の概要を説明するための図である。
　本実施の形態に係る判別分析にあたっては、まず、識別対象となる物体を、それぞれ異なる透過帯域をもつ分光フィルタを通して、カメラにより複数回撮影する。この撮影によりカメラが出力する出力画像の各画素値は、分光スペクトルをフィルタの透過帯域にわたり波長について積分した値に対応する。
　ここで、各フィルタの透過帯域は、物体を判別するのに適切なように設計される。フィルタの設計方法および設計されたフィルタの特徴については後述する。
　次に、２つの出力画像に基づいて、物体を判別する。本実施の形態では、線形判別分析を用い、物体が２群のうちどちらの群に属するかを推定するものとする。具体的には、各フィルタの透過特性および予め求められている教師スペクトルに基づいて定まる判別関数に出力結果を代入し、代入結果が正であるか負であるかによって、物体が属する群を推定する。
　（２．カメラの構成）
　本実施の形態に係るカメラ１００の構成について、図４Ａおよび図４Ｂを参照して説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、本実施の形態に係るカメラ１００の構成を説明するための図である。
　図４Ａは、カメラ１００の側断面図である。図４Ａに示すように、カメラ１００は、撮像対象の物体からの光を集光する第１のレンズ１１０と、フィルタ切替部１２０と、光束の収束状態を調整するための第２のレンズ１３０と、クイックリターンミラー１４０と、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ－ｃｏｕｐｌｅｄ　ｄｅｖｉｃｅ）１５０と、ペンタプリズム１６０と、第３のレンズ１７０と、光学ファインダー１８０と、物体に投光するフラッシュ１９０と、画像処理部２００とを備える。
　図４Ｂは、フィルタ切替部１２０の正面図である。フィルタ切替部１２０は、図４Ｂに示すように、軸１２２と、第１のフィルタ２１０と第２のフィルタ２２０とを含む。フィルタ切替部１２０は、軸１２２を中心に回転可能である。第１のレンズ１１０で集光された光は、第１のフィルタ２１０あるいは第２のフィルタ２２０のいずれかを通る。
　クイックリターンミラー１４０は、通常時には、図４Ａの実線位置にあるが、撮像時には、点線位置に移動する。つまり、通常時には、光学ファインダー１８０側に光を導き、撮像時にはＣＣＤ１５０に光を導く。
　ＣＣＤ１５０は、入射した光の強度を画像信号に変換し、画像信号の波長についての積分値を出力する。なお、ＣＣＤ１５０は、光強度の情報を取得する撮像素子の一例であり、ＣＣＤ１５０のかわりにＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサなどをかわりに用いる構成であっても構わない。また、Ｓｉ受光素子、ＩｎＧａＡｓ、Ｅｘ－ＩｎＧａＡｓ等のIII－Ｖ族化合物半導体受光素子、ＨｇＣｄＴｅ等のII－IV族受光素子、ＭＥＭＳなどの熱赤外線感応素子であっても構わない。
　ＣＣＤ１５０の出力結果は、画像処理部２００に送られる。画像処理部２００は、出力結果に基づいて、物体の判別を行なう。
　図４Ａおよび図４Ｂに示したカメラ１００は、フィルタ切替部１２０を用いて、２種のフィルタのそれぞれを透過した物体の画像を得るが、フィルタ切替部１２０のかわりに、ビームスプリッタを用いる構成であってもよい。
　そのようなカメラの変形例を図５に示す。図５は、変形例に係るカメラ１００＃の構成を説明するための図である。
　カメラ１００＃は、フィルタ切替部１２０のかわりにビームスプリッタ２３０を備える点、２つの撮像素子（撮像素子２４０、撮像素子２５０）を備える点が、カメラ１００と異なる。また、ビームスプリッタ２３０と撮像素子２４０との間に第１のフィルタ２１０が配置され、ビームスプリッタ２３０と撮像素子２５０との間に第２のフィルタ２２０が配置されている。
　ビームスプリッタ２３０は、光を、第１のフィルタ２１０の方向の光と、第２のフィルタ２２０の方向の光とに分割する。
　カメラ１００＃には、１度の手順で２つの画像が撮像できるという利点がある。一方、カメラ１００には、撮像素子の画素が少なくてすみ、装置を小型化できるという利点がある。
　なお、カメラ１００、カメラ１００＃の構成は、図４あるいは図５に示したものに限られるわけではない。例えば、レンズの個数を変更した構成や、クイックリターンミラー１４０、ペンタプリズム１６０、第３のレンズ１７０、光学ファインダー１８０を省いた構成や、フラッシュ１９０を省いた構成であってもよい。
　例えば、カメラ１００およびカメラ１００＃のかわりに、より簡易な構成のデジタルカメラ１００＃＃を用いてもよい。図６に、デジタルカメラ１００＃＃の構成を示す。
　デジタルカメラ１００＃＃は、レンズ３１０と、ＣＣＤ１５０と、画像処理部２００と、メモリ３２０と、表示パネル３３０と、フラッシュ１９０と、フィルタ支持部３４０とを備える。
　フィルタ支持部３４０は、第１のフィルタ２１０または第２のフィルタ２２０を支持する。フィルタ支持部３４０は、デジタルカメラ１００＃＃の筐体に装着される。デジタルカメラ１００＃＃への装着時に、フィルタ支持部３４０は、第１のフィルタ２１０または第２のフィルタ２２０を透過した光が、レンズ３１０に入射するように、第１のフィルタ２１０または第２のフィルタ２２０を固定する。
　フィルタ支持部３４０は、図４で説明したようなフィルタ切替機構を備えており、レンズ３１０の前におかれるフィルタを切り替える。あるいは、それぞれ異なるフィルタを取り付けた複数のフィルタ支持部３４０を準備してもよい。この場合、使用者が、対象物の撮影の都度、いずれかのフィルタ支持部３４０を、デジタルカメラ１００＃＃に取り付ける。
　レンズ３１０は、入射した光を、ＣＣＤ１５０上に結像する。画像処理部２００は、ＣＣＤ１５０の出力結果を、メモリ３２０に格納する。また、画像処理部２００は、ＣＣＤ１５０の出力結果に基づく画像を、表示パネル３３０に表示させる。
　また、１台のカメラのかわりに、第１のフィルタを装着したカメラと第２のフィルタを装着したカメラとを用いてもよい。このとき２つのカメラの性能は同じであるものとする。つまり、フィルタをつけないときに、同じ物体を同じ条件で撮像した場合、同じ画像が取得できるものとする。
　ここでは、静止画カメラを例に説明したが、当然、動画カメラを用いても構わない。
　（３．フィルタの設計方法について）
　ここで、フィルタの設計方法について、図７を参照して説明する。図７は、本実施の形態に係るフィルタの設計の処理の流れを示すフローチャートである。
　本実施の形態では、図７における各処理は、図８に示すようなコンピュータ６００によって実現されるものとする。図８は、コンピュータ６００のハードウェア構成を説明するための図である。
　コンピュータ６００は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）６１０と、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙ）６２０と、ハードディスク６３０と、キーボード６４０と、マウス６５０と、外部インターフェース６６０と、モニタ６７０とを備える。
　ＣＰＵ６１０は、各種の処理を実行する。ＲＡＭ６２０は、ＣＰＵ６１０による処理の実行時に発生する一時的なデータなどを格納する。ハードディスク６３０は、フィルタの設計のためのプログラムや、設計されたフィルタの特性などを格納する。キーボード６４０、マウス６５０は、外部からの指示を受付け、ＣＰＵ６１０に指示に応じた信号を送る。外部インターフェース６６０は、分光器で測定されたスペクトルなどのデータを外部から受け付ける。モニタ６７０は、ハードディスク６３０に格納されたデータなどを表示する。
　ＣＰＵ６１０は、ハードディスク６３０に格納されたプログラムをＲＡＭ６２０上で実行することにより、以下に述べるようなフィルタ設計のための各種処理を実行する。
　なお、ここでは、ソフトウェアによるフィルタ設計について説明するが、専用回路などのハードウェアによりフィルタの設計が実現されてもよい。
　ステップＳ５０１において、ＣＰＵ６１０は、２つのフィルタの透過特性のパラメータの初期値を設定する。初期値は、プログラムで予め定められていてもよいし、キーボード６４０等によって入力されるものであってもよい。
　本実施の形態では、設計されるフィルタは、ある波長値から他の波長値までの光を完全に透過し、かつ、その他の波長域の光を一切透過しない、理想的なバンドパスフィルタに限るものとする。したがって、第１のフィルタおよび第２のフィルタの透過特性は、それぞれ、次の式（１）、式（２）のように透過帯域のみによって表わすことができる。
Ｔ1（λ）＝１（ｘ1 (0)≦λ＜ｙ1 (0)），０（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）　（１）
Ｔ2（λ）＝１（ｘ1 (0)≦λ＜ｙ1 (0)），０（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）　（２）
　なお、長波長側エッジおよび透過幅を、フィルタの透過特性を表わすパラメータとして用いるものとする。ただし、長波長側エッジおよび透過幅以外のパラメータを用いてフィルタの透過特性を表わしてもよい。また、ここでは、設計されるフィルタの形状は、バンドパスフィルタであるとしているが、他の種類のフィルタの設計も可能である。
　ステップＳ５０３において、ＣＰＵ６１０は、ハードディスク６３０に格納された教師スペクトルおよび設定された透過特性から判別関数を生成する。
　ここで、教師スペクトルとは、予めどの群に属するか分かっているサンプル（以下、教師サンプルとよぶ）の分光スペクトルのことをいう。教師スペクトルは、複数のサンプルについて準備される。判別精度を上げるためには、多くの教師スペクトルを準備することが好ましい。本実施の形態では、各教師サンプルは、群ａか群ｂのいずれかに属するものとする。
　判別関数ｆ（・）は、複数の変数の組で表わされるサンプルが、２つの群のいずれに属するかを推定するための関数である。サンプルを特徴付ける変数の組Ａ（１文字で表わしているが、変数の個数と同じ要素数を持つベクトルである）が与えられたとき、ｆ（Ａ）が、正の値をとるか負の値をとるかにより、与えられたサンプルがいずれの群に属するか推定する。
　本実施の形態では、変数として、Ａ＝（ｌｏｇＲ１，ｌｏｇＲ２）´を用いる。ここで、「´」は行列の転置を表わす。また、Ｒi（ｉ＝１，２）は、設定された透過特性Ｔi（λ）のフィルタを通したときの撮像素子の出力値であり、サンプルのスペクトルをＳ（λ）として、次の式（３）で与えられる。
Ｒi＝∫Ｔi（λ）Ｓ（λ）ｄλ　　　　　　　　　　　　　　　　　（３）
　なお、厳密には、Ｒiを求めるにあたっては、撮像素子の特性も考慮する必要がある。ただし、撮像素子の特性は、Ｔi（λ）の式に含めることができるので、ここに示す方法に沿えば、撮像素子の特性を含めて扱うこともできる。
　判別関数ｆ（Ａ）は、それぞれの群に属する教師サンプルの変数の組Ａ（一般のＡと区別するため、以下、教師サンプルの変数の組をＡ*と表わす）の平均μa、μb（Ａと同様ベクトルである）を用いて、次の式（４）で与えられる。
ｆ（Ａ）＝（μa－μb）´Σ-1（Ａ－（μa＋μb）／２）　　　　　　（４）
　ここで、Σは、群の分散共分散行列である。ただし、両群の分散共分散、母集団中の存在比率は等しいと仮定している。
　なお、判別関数は、Ｐ＝Σ-1（μa－μb）を用いて、次の式（５）のように書き直すことができる。
ｆ（Ａ）＝Ｐ´Ａ＋Ｐ´（（μa＋μb）／２）
＝Ｐ1ｌｏｇＲ1＋Ｐ2ｌｏｇＲ2＋Ｐ´（（μa＋μb）／２）　　　　　　（５）
　つまり、判別関数を、カメラ出力に対する線形変換として記述することができる。この式から分かるように、Ｐは、カメラ出力に対して係る係数である。
　ステップＳ５０５では、ＣＰＵ６１０は、各教師スペクトルを、ステップＳ５０３において生成した判別関数を用いて判別し、その判別の誤り率ｅを算出する。誤り率ｅは、次の式（６）で与えられる。
ｅ＝ｐ（ｆ（Ａ＊）＜０｜ａ）×Ｎa／（Ｎa＋Ｎb）
　　＋ｐ（ｆ（Ａ＊）＜０｜ｂ）×Ｎb／（Ｎa＋Ｎb）　　　　　　（６）
　ここで、Ｎa、Ｎbは、それぞれ、群ａ，群ｂに属する教師サンプルの個数である。ｐ（ｆ（Ａ＊）＜０｜ａ）は、群ａに属する教師サンプルが、群ｂに分類される確率である。ｐ（ｆ（Ａ＊）＜０｜ｂ）は、群ｂに属する教師サンプルが、群ａに分類される確率である。
　式（６）の意味について、図９を参照して明らかにしておく。図９は、誤り率ｅについて説明するための図である。図９の横軸は、Ａ（本来は、２要素をもつベクトルだが、簡単のため１軸で表現している）、縦軸は、サンプル数である。
　図９に示すように、各群の教師サンプルは、各群の平均値を中心に一定の幅を持って分布する。そのため、群ａに属する教師サンプルでありながらｆ（Ａ）＜０となり、群ｂであると分類されるものや、群ｂに属する教師サンプルでありながらｆ（Ａ）＞となり、群ａと分類されるものがある。これらが、判別の誤りにつながる。
　なお、図９では、群ａと群ｂのサンプル数は同じで、分布の様子も同じとしたが、サンプル数が異なる場合もある。式（５）におけるＮa／（Ｎa＋Ｎb）やＮb／（Ｎa＋Ｎb）は、サンプル数を考慮した重み付けである。
　ステップＳ５０７において、ＣＰＵ６１０は、誤り率ｅがこれまでで最小ならば、設定されている透過帯域を記憶する。
　ステップＳ５０９において、ＣＰＵ６１０は、所定の透過帯域候補の全てについて、誤り率を求めたかを判断する。
　全ての候補について誤り率を求めていない場合（ステップＳ５０９においてＮｏ）、ＣＰＵ６１０は、ステップＳ５１１においてフィルタの透過波長範囲を変化させ、ステップＳ５０３からステップＳ５０９までの処理を繰り返す。
　全ての候補について誤り率を求めた場合（ステップＳ５０９においてＹｅｓ）、ＣＰＵ６１０は、ステップＳ５１３において、最小のｅを与える透過帯域を抽出する。つまり、ステップＳ５０７で記憶された透過帯域を最小のｅを与える透過帯域として抽出する。
　ただし、透過帯域の求め方は、上に説明したような総当り法に限られるわけではなく、総当り法のかわりに、誤り率を最小とする候補を求めるアルゴリズムを用いることができる。例えば、シミュレーテッドアニーリング（例えば、Ｓ．Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ，Ｃ．Ｄ．Ｇｅｌａｔｔ，Ｊｒ．，Ｍ．Ｐ．Ｖｅｃｃｈｉ，“Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｂｙ　Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ”，ＳＣＩＥＮＣＥ，Ｖｏｌ　２２０，Ｎｕｍｂｅｒ　４５９８，Ｐ６７１－６８０，１９８３を参照）や遺伝的アルゴリズム（例えば、渡邉真也、廣安知之、三木光範、「近傍培養型遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化」、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４３，ｐｐ．１８３－１９８，２００２や、平野廣美、「遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング」、パーソナルメディア株式会社、２０００や、黒岩正、「トレードオフ分析手法」、東芝レビュー、Ｖｏｌ．６０，Ｎｏ．１，ｐｐ．４８－５１，２００５などを参照）を用いることができる。
　（４．第１の実施例）
　ここで、上述のフィルタ設計方法により設計されるフィルタの具体例、および、設計されたフィルタを用いた試料の判別結果について説明する。
　まず、フィルタの設計にあたっては、予め分類の分かっている複数の種類の試料の分光スペクトル（教師スペクトル）を得る必要がある。教師スペクトルの取得の概要を図１０を参照して説明する。図１０は、教師スペクトルの取得の概要を説明するための図である。
　本実施例では、試料として、アスファルト８３０上の氷８１０（以下、凍結状態ともよぶ）と、アスファルト８３０上の水８２０（以下、湿潤状態ともよぶ）とを準備する。アスファルト８３０の厚みは約１５ｍｍ、氷８１０および水８２０の厚みは約５ｍｍである。
　この試料をセンサ８４０で測定し、近赤外分光器８５０により教師スペクトルを得る。本実施例では、氷８１０および水８２０の各々について、９２０ｎｍ～１０６０ｎｍまで１０ｎｍ間隔で測定した分光スペクトルを７２点ずつとった。
　詳しくは、氷８１０あるいは水８２０のある範囲内の、縦８×横９の格子点において、各波長のスペクトルを測定した。このように、異なる点で測定されたスペクトルは、環境の影響を受けるため、ばらつく。ばらつきのある教師スペクトルを得ておくことで、様々な環境下でも適切に試料の判別を行なえるフィルタを設計することができる。
　得られた教師スペクトルを、図１１に示す。図１１（ａ）は、氷のスペクトルと水のスペクトルの両方を示したもの、図１１（ｂ）は、氷のスペクトルのみを示したもの、図１１（ｃ）は、水のスペクトルのみを示したものである。各図において、横軸は波長、縦軸は反射率を表わす。
　図１１（ａ）から分かるように、氷のスペクトルと水のスペクトルのいずれも、反射率について広がりをもつ。この広がりは、主として測定環境のゆらぎによるものである。この広がりのため、氷のスペクトルと水のスペクトルが完全には分離されていない。
　なお、教師スペクトルの測定は、分光フィルタリングカメラで試料を撮影する際の環境と同様の環境で行なわれることが好ましい。測定環境によるゆらぎを適切に判別に反映するためである。
　近赤外分光器８５０は、教師スペクトルをパソコン８６０に出力する。パソコン８６０は、これらの教師スペクトルに基づいて、上述の手順で、２つの試料の判別に適したフィルタ特性を計算する。パソコン８６０としては、例えば、図８に示したコンピュータ６００を用いることができる。なお、パソコン８６０は、フィルタの設計を行なう処理装置の一例であり、他の装置を用いてフィルタの設計を行なってもよい。
　計算結果を図１２を参照して説明する。図１２は、第１の実施例において設計されたフィルタの透過特性を示す図である。９２５ｎｍ～１００５ｎｍの光を透過するフィルタ（実線で示す）と、９２０ｎｍ～１０２５ｎｍの光を透過するフィルタ（１点破線で示す）とが設計された。
　また、これらのフィルタを用いる場合の判別関数の係数は、Ｐ1＝１．７３７５、Ｐ2＝－１．７３７４と計算された。この場合の、理論的なエラー率は０％である。
　これらのフィルタを用いた試料の判別結果を図１３および図１４を参照して説明する。図１３は、判別対象となる試料の元画像である。上が湿潤状態の試料、下が凍結状態の試料である。図１４は、図１３に示す試料の判別結果である。図１４（ａ）は、湿潤状態の試料の判別結果、図１４（ｂ）は、凍結状態の試料の判別結果である。図１４では、凍結状態であると判断された画素を黒、湿潤状態であると判断された画素をグレーで表わしている。判別の正答率は、９３．８％であった。
　設計されたフィルタの特徴的な点は、一方のフィルタの透過帯域が、他方のフィルタの透過帯域に含まれていることである。このようなフィルタの組を用いることで試料の判別を適切に行なえるのは、透過帯域の広いほうのフィルタが、外乱要因の影響を除去するための正規化フィルタとして機能し、透過帯域の狭いほうのフィルタが、識別対象が精度よく分離された波長を通す識別フィルタとして機能するからである。
　計算された判別関数は、一方のフィルタを通した出力の対数と、他方のフィルタを通した出力の対数との単純な差分となっており（Ｐ1と－Ｐ2がほぼ等しい）、判別関数を用いて、一方のフィルタの出力により他方のフィルタの出力が正規化されている、とみなせる。出力の対数を比較しているので、差分をとるという簡単な処理により正規化が実現されている。
　（５．第２の実施例）
　上では、９２０ｎｍ～１０６０ｎｍの分光スペクトルを用いてフィルタを設計する実施例について説明した。しかし、用いる分光スペクトルの波長域はこれに限られるわけではない。ここでは、さらに長波長域も含む分光スペクトルを用いたフィルタの設計について説明する。このように、より広い波長域のスペクトルを用いてフィルタを設計することで、判別精度を向上することができる。
　本実施例では、凍結状態、湿潤状態の各々について、９００ｎｍから１６９５ｎｍにわたり５ｎｍ間隔で得た分光スペクトルを７２個測定し、これらを教師スペクトルとして用いる。
　測定で得られた教師スペクトルを、図１５に示す。図１５（ａ）は、氷のスペクトルと水のスペクトルの両方を示したもの、図１５（ｂ）は、氷のスペクトルのみを示したもの、図１５（ｃ）は、水のスペクトルのみを示したものである。各図において、横軸は波長、縦軸は反射率を表わす。
　これらの教師スペクトルをもとに設計されたフィルタの透過特性を図１６に示す。１１４０ｎｍ～１３３５ｎｍの光を透過するフィルタ（実線で示す、識別フィルタ）と、１１３０ｎｍ～１３６０ｎｍの光を透過するフィルタ（１点破線で示す、正規化フィルタ）とが設計された。
　また、これらのフィルタを用いる場合の判別関数の係数は、Ｐ1＝－２９９７．９、Ｐ2＝３００６．８と計算された。この場合の、理論的なエラー率は０％である。
　図１５（ａ）に示すように、水のスペクトルと氷のスペクトルとは互いに重なり、これらの判別は容易でないように思われる。しかしながら、上に示したフィルタを用いると、これらの判別が可能となる。このことを図１７を参照して説明する。図１７は、設計されたフィルタの意味を説明するための図である。
　図１７（ａ）、図１７（ｂ）、図１７（ｃ）は、それぞれ、正規化された水のスペクトルおよび氷のスペクトル、正規化された氷のスペクトル、正規化された水のスペクトルを示す図である。ここで、正規化とは、各スペクトルを、正規化フィルタを通して撮影した際のカメラの出力で割る処理を指す。なお、図１７には、正規化フィルタのエッジを１点破線で、識別フィルタのエッジを実線で示している。
　図１７（ａ）に示すように、識別フィルタが光を透過する領域では、氷のスペクトルと水のスペクトルが明瞭に分離されている。つまり、識別フィルタは、試料の判別に適した透過帯域をもつことが分かる。より詳しく言えば、２つの試料を同一の環境下で測定したときに、識別フィルタの透過帯域における２つの試料のスペクトルは、所定の判別方法により判別しやすい形状になっている。なお、この結果から、水と氷の判別には、より長波長側の近赤外領域を用いることが好ましいといえる。水に関しては、１．９ミクロン近傍に、より急峻な吸収スペクトル領域があり、材質によっては、この近傍での透過帯域を用いることが識別に望ましいことがある。
　判別関数に即して、このことを説明しておく。判別関数のスコアｆ（Ａ）は、定数項を除き、また、Ｐ１、Ｐ２の係数の大きさを同じとみなして、これらを１に規格化すると、ｆ（Ａ）＝－ｌｏｇＲ1＋ｌｏｇＲ2＝ｌｏｇ（Ｒ2／Ｒ1）となる。これに、Ｒ1、Ｒ2の式を代入すると、ｆ（Ａ）＝ｌｏｇ（∫Ｔ2（λ）Ｓ（λ）ｄλ／∫Ｔ1（λ）Ｓ（λ）ｄλ)＝ｌｏｇ（∫Ｔ2（λ）Ｓn（λ）ｄλ）となる。ここで、Ｓn（λ）は、正規化されたスペクトルである。つまり、正規化されたスペクトルを、識別フィルタの透過帯域にわたって積分したものの対数が、定数分を除いて、判別関数のスコアとなる。したがって、設計された２つのフィルタおよび計算された判別関数により、判別が適切に行なえることがわかる。
　本実施の形態に係るフィルタの設計方法によれば、このように判別に好適な２枚のフィルタ、すなわち試料の判別に適した透過帯域をもつ識別フィルタと、外乱の影響を除去するための正規化フィルタを設計できることが分かる。
　（６．その他；第１の実施の形態の変形例）
　本実施の形態に係る判別フィルタリングカメラは、測定結果に基づいて、物質の表面あるいは内部の含水量を評価することもできる。
　なお、以上では、水と氷との判別の例を示したが、他の試料についても同様の方法でフィルタの設計および設計されたフィルタを用いた試料の判別ができることはもちろんである。
　また、判別フィルタリングカメラは、物質を画像識別できるものであってもよい。すなわち、判別結果が画像上で分かりやすく表示されるようにしてもよい。例えば、画像処理部２００は、図１４に示される結果のように、異なる物質が異なる色で表示されるようにする。
　また、上述の設計方法により設計するフィルタの個数は、２つに限られるわけではない。上述の設計方法を拡張して、３つ以上のフィルタを設計することも当然に可能である。また、設計された３つ以上のフィルタを用いた分光フィルタリングカメラを作成することも当然にできる。
　さらに、上述の方法を拡張して、３種類以上の試料の判別を行なうこともできる。この場合、判別する物質の種類に応じて、適宜、フィルタの数を変更するとよい。判別分析手法としては、正準判別分析などを用いればよい。
　以上では、基本的に、１台のカメラ１００が、物体の判別を行なうための部品を全て備えている実施の形態を説明した。しかしながら、以上の説明を応用すれば、判別フィルタリング装置は、１台のカメラ１００ではなく、複数の装置を組み合わせたシステムにより実現されてもよいことは明らかである。
　例えば、すでに述べたように、第１のフィルタ２０．１および第２のフィルタ２０．２を、それぞれ、別のカメラが有していてもよい。あるいは、第１のフィルタ２０．１および第２のフィルタ２０．２は、カメラ内になくてもよい。これらのフィルタは、カメラとは別に準備されてもよい。
　あるいは、判別フィルタリング装置は、カメラとコンピュータとにより実現されてもよい。ここで、コンピュータは、カメラの撮像結果を受け取るインターフェースと、ＣＰＵと、モニタとを備えるものとする。この場合、ＣＰＵが演算部４０として機能し、モニタが結果出力部５０として機能する。
　本実施の形態では、判別フィルタリング装置は、試料を反射した光の検出結果に基づいて、試料を判別している。しかしながら、判別フィルタリング装置に入射する光は、反射光に限られず、試料の性質を反映していればよい。例えば、判別フィルタリング装置は、試料を透過した光を検出し、検出結果に基づいて試料を判別してもよい。
　また、本実施の形態では、カメラによる物体の撮像結果に基づいた物体の判別について説明した。したがって、本実施の形態では、画像内の各点について物体の判別結果を得られる。しかしながら、画像内の各点について物体を判別できることから明らかなように、判別フィルタリング装置は、入射した光を電気信号に変換する受光素子１つの光検出結果に基づいて、物体を判別できる。判別フィルタリング装置は、少なくとも１つの受光素子を備えていればよい。
　［第２の実施の形態］
　（１．概要）
　第２の実施の形態では、ポイントセンサを用いた判別フィルタリング装置について説明する。第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置は、光源を有する。また、第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置は、光源が出力し、物体を透過した光を利用して、物体の判別を行なう。第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置は、光を透過する試料、特に、液体などの流体の検査に利用できる。
　第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置を利用した、試料判別の実施態様の一例を図１８を参照して説明する。図１８は、第２の実施の形態に係る試料判別の実施態様の１つの例を示す図である。
　判別フィルタリング装置は、ＬＥＤ光源と、複数の受光素子１６１０と、複数のフィルタとを備える。フィルタは、第１の実施の形態と同様の手法により設計される。受光素子１６１０とフィルタとは対にして設置される。ただし、図１８では、図を簡単にするため、判別フィルタリング装置の具体的構成は示していない。判別フィルタリング装置の具体的な構成については、後で他の図を用いつつ説明する。
　本実施の形態では、判別フィルタリング装置は、角型管１７２０内を流れる液体に含まれる成分の分析を行なう。対象の判別フィルタリング装置の使用者は、角型管１７２０を囲むように判別フィルタリング装置を配置する。角型管１７２０は、判別フィルタリング装置が検査する液体を通す。液体は、角型管１７２０内を流れる。図１８には、液体の流れる方向を矢印で示す。
　各受光素子１６１０は、ＬＥＤ光源を出力し、液体およびいずれかのフィルタを透過したＬＥＤ光を検出する。判別フィルタリング装置は、各受光素子１６１０の光検出結果に基づいて、試料（液体）の成分分析を行なう。判別フィルタリング装置は、ＬＥＤ光源と受光素子との間を流れる液体の成分を、随時、分析できる。
　このように試料の成分分析を行なうため、試料を通す管は、円形ではなく角型が好ましい。角型管１７２０の光の透過率は、場所によってほぼ変動しないためである。
　なお、角型管１７２０および判別フィルタリング装置には、外部からの光（ＬＥＤ光以外の光）が入射しないことが好ましい。検出精度の向上のためである。例えば、判別フィルタリング装置の使用者は、試料分析の際に、角型管１７２０および判別フィルタリング装置を、遮光材（例えば、黒箱や黒い布など）で覆うとよい。あるいは、使用者は、角型管１７２０および判別フィルタリング装置を、黒色樹脂で封止するなどしてもよい。あるいは、使用者は、暗室にて、試料分析を行なうようにしてもよい。
　本実施の形態に係る判別フィルタリング装置は、光源からの光を利用して、試料の判別を行なう。そのため、このようにフィルタリング装置を覆うなどして、外乱光の影響を低減できる。したがって、本実施の形態に係る判別フィルタリング装置を用いれば、試料の判別精度を向上させることができる。
　図１８では、複数の受光素子１６１０は、液体の流れに対して、垂直に１次元的に並んでいる。しかしながら、受光素子１６１０の配置は、図１８に示したものに限られない。例えば、複数の受光素子は、図１９に示すように、液体の流れに対し直交するように１次元的に並んでいてもよい。図１９は、第２の実施の形態に係る試料判別の実施態様の他の例を示す図である。
　より一般に、受光素子１６１０は、対象物を透過したＬＥＤ光を検出できるように、配置されていればよい。例えば、受光素子１６１０は、１つのライン上ではなく、２次元的に配置されていてもよい。
　（２．装置構成）
　本実施の形態に係る判別フィルタリング装置の構成について図２０Ａおよび図２０Ｂを参照して説明する。図２０Ａおよび図２０Ｂは、判別フィルタリング装置１６００の構成を示す図である。
　図２０Ａは、第２の実施の形態に係る判別フィルタリング装置１６００の外観図である。また、図２０Ｂは、判別フィルタリング装置１６００の側断面図である。
　図２０Ａあるいは図２０Ｂを参照して、判別フィルタリング装置１６００は、複数の受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎ、複数のフィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎ、光源１６３０、表示灯１６４０、および、ブザー１６４５を備える。
　図２０Ａを参照して、判別フィルタリング装置１６００は、一辺が欠けた矩形形状（コの字型）である。受光素子１６１０と、フィルタ１６２０とは、それぞれ、互いに対向する矩形の辺上に配置される。
　複数の受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎは、各々、光を検出し、検出した光量に応じた電気信号を出力する。以下、各受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎを区別しない場合には、これらを、受光素子１６１０と総称する。本実施の形態では、受光素子１６１０としては、ポイントセンサの１つであるフォトダイオードを用いる。フォトダイオードは、ＣＣＤなどの受光素子に比べて、安価であるという利点がある。
　複数のフィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎは、所定の波長帯域の電磁波を透過し、その他の波長の電磁波を遮断する。以下、各フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎを区別しない場合には、これらをフィルタ１６２０と総称する。本実施の形態では、フィルタ１６２０は、バンドパスフィルタであるとする。各フィルタ１６２０の透過帯域は、判別が必要な成分に応じて、第１の実施の形態と同様の方法により設計される。
　判別フィルタリング装置１６００は、判別対象となる成分の個数に応じた個数のフィルタ１６２０および受光素子１６１０を備える。第１の実施の形態での説明から分かるように、判別フィルタリング装置１６００は、透過帯域が異なる２つのフィルタ１６２０を通った光の検出結果を用いて、１種類の成分を判別できる。よって、フィルタ１６２０は、それぞれ、少なくとも２つ必要である。
　また、Ｍ（Ｍは２以上の整数）種類の成分を判別するためには、フィルタ１６２０は、２Ｍ個あれば十分である。なお、異なる判別に用いるフィルタ１６２０（識別フィルタあるいは正規化フィルタ）の透過帯域が同じであるならば、フィルタ１６２０の個数は、２Ｍ個より少なくてもよい。
　判別フィルタリング装置１６００は、受光素子１６１０と同数のフィルタ１６２０を備える。そのため、判別フィルタリング装置１６００の構造は、第１の実施の形態に比べ簡単になっている。判別フィルタリング装置１６００は、フィルタを機械的に切り替えなくてよい。また、判別フィルタリング装置１６００は、ビームスプリッタなどの光学素子を備える必要もない。
　光源１６３０は、光を出力する。光源１６３０は、フィルタ１６２０の背後に設置される。つまり、光源１６３０が出力した光は、フィルタ１６２０を透過して、受光素子１６１０に入射する。
　図２０Ａおよび図２０Ｂでは、明示していないが、光源１６３０は、複数のＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎを含む。つまり、光源１６３０は、ＬＥＤ光源である。ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎは、それぞれ、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎの背後に設置される。
　ＬＥＤは、ハロゲンランプなどの他の光源に比べて、あまり発熱しないという利点がある。また、ＬＥＤからの光は、物体の判別に十分な明るさである。特に、本実施の形態では、既に説明したように、判別フィルタリング装置１６００を、遮光物で覆える。そのため、光源１６３０の出力する光量を、あまり大きくしなくてよい。
　しかしながら、光源１６３０としては、ＬＥＤ光源のかわりに、他の種類の光源を用いてもよい。ただし、光源１６３０は、フィルタの透過帯域よりも広い帯域にわたる光を出力する必要がある。したがって、出力する光の波長が限られるレーザを光源として用いることは不適切である。逆にいえば、本実施の形態に係る物体の判別にあたっては、線幅の広い光源が準備できればよい。光源の線幅を狭くする必要はない。
　表示灯１６４０は、判別結果に応じた光を出力する。例えば、表示灯１６４０は、判別フィルタリング装置１６００が、通常とは異なる判別結果を示した場合に、光を出力する。このような場合としては、試料に不純物が混じっている場合などがある。なお、表示灯１６４０としては、特に限られるわけではないが、ＬＥＤ、白熱灯などを用いることができる。
　ブザー１６４５は、判別結果に応じた音を出力する。例えば、表示灯１６４０は、判別フィルタリング装置１６００が、通常とは異なる判別結果を示した場合に、音（警告音）を出力する。
　表示灯１６４０およびブザー１６４５は、判別結果を出力する装置の一例である。判別フィルタリング装置１６００は、表示灯１６４０およびブザー１６４５以外の装置により、判別結果を出力してもよい。例えば、判別フィルタリング装置１６００は、これらのかわりに、あるいは、これらに加えて、判別結果を文字や数字、グラフ等で表示するモニタを備えていてもよい。
　判別フィルタリング装置１６００の使用態様を図２１を参照して説明する。図２１は、判別フィルタリング装置１６００の使用態様を示す図である。図２１では、管１７００内の試料を判別する際の、判別フィルタリング装置１６００の使用態様を示している。
　管１７００は、丸管１７１０と、角型管１７２０と、丸管１７３０とを含む。丸管１７１０（あるいは丸管１７３０）と角型管１７２０とは、滑らかに接続されている。試料（被測定液体）は、管１７００内を、丸管１７１０、角型管１７２０、丸管１７３０の順に流れる。
　判別フィルタリング装置１６００は、角型管１７２０を挟むように配置される。したがって、判別フィルタリング装置１６００の受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０は、試料の流れる方向に１次元的に並ぶ。
　図には示していないが、試料を測定する際には、ユーザは、管１７００および判別フィルタリング装置１６００を、暗幕、暗箱、黒色樹脂などで覆う。あるいは、ユーザは、測定を暗室で行なってもよい。
　図２２を参照して、判別フィルタリング装置１６００の構成について、より詳しく説明する。図２２は、判別フィルタリング装置１６００の構成を詳細に示す図である。
　図２２を参照して、判別フィルタリング装置１６００は、受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎ、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎ、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎ、表示灯１６４０、ブザー１６４５、アンプ１６５０．１～アンプ１６５０．Ｎ、プロセッサ１６６０、ＲＡＭ１６７０、ＲＯＭ１６８０、および、ＬＥＤ電源１６９０．１～１６９０．Ｎを備える。
　図２２における、受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎ、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎ、および、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎの配置は、被測定液体の進行方向に直交する方向から見たものである。ただし、その他の構成要素の実際の配置は、図２２に示すものとは関係がない。
　受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎは、それぞれ、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎが出力し、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎを透過した、ＬＥＤ光を検出する。つまり、各受光素子１６１０．ｋ（ｋ＝１～Ｎ）は、ＬＥＤ１６３０．ｋを出力したＬＥＤ光のみを検出する。
　ＬＥＤ１６３０が出力するＬＥＤ光自体の広がりや、試料によるＬＥＤ光の散乱によって、１つのＬＥＤ１６３０から出力するＬＥＤ光は、ある程度広がる。隣接する２つの受光素子１６１０は、このＬＥＤ光の広がりよりも離れて配置されることが好ましい。判別フィルタリング装置１６００の設計者は、受光素子１６１０の間隔を、受光素子１６１０とフィルタ１６２０との間の距離（あるいは角型管１７２０の厚み）、ＬＥＤ１６３０の特性、および、試料の性質等に応じて、適宜、設計すればよい。
　アンプ１６５０．ｋ（ｋ＝１～Ｎ）は、受光素子１６１０．ｋの光検出信号（電気信号）を増幅する。アンプ１６５０．ｋは、増幅した光検出信号を、プロセッサ１６６０に与える。
　プロセッサ１６６０は、各受光素子１６１０の光検出信号（増幅された光検出信号）に基づいて、試料の成分分析を行なう。プロセッサ１６６０は、判別したい成分に対応する複数の受光素子１６１０からの光検出信号に基づいて、成分の判別を行なう。また、プロセッサ１６６０は、判別結果に基づく制御信号を表示灯１６４０およびブザー１６４５に与える。なお、プロセッサ１６６０としては、特に限られるわけではないが、汎用的なＣＰＵを用いることができる。
　ＲＡＭ１６７０は、プロセッサ１６６０の処理結果を一時的に格納する。つまり、ＲＡＭ１６７０は、ワーキングメモリとして機能する。ＲＯＭ１６８０は、成分分析に必要なデータ（教師データ、判別関数、プログラムなど）を格納する。なお、ＲＯＭ１６８０の代わりにデータの読み書き可能な記憶装置、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリを用いてもよい。なお、プロセッサ１６６０、ＲＡＭ１６７０、ＲＯＭ１６８０をマイコンに置き換えてもよい。
　ＬＥＤ電源１６９０．１～１６９０．Ｎは、それぞれ、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎに電力を供給する。ＬＥＤ電源１６９０．１～１６９０．Ｎは、例えば、電源スイッチの切り替えに応じて、電力の供給を開始または終了する。
　（第１の変形例）
　判別フィルタリング装置の構成は、上で説明したものに限られるわけではない。ここからは、第１の変形例に係る判別フィルタリング装置１６００＃の構成について説明する。
　図２３Ａおよび図２３Ｂは、第１の変形例に係る判別フィルタリング装置１６００＃の構成を示す図である。図２３Ａは、第１の変形例に係る判別フィルタリング装置１６００＃の外観図である。また、図２３Ｂは、判別フィルタリング装置１６００＃の側断面図である。
　判別フィルタリング装置１６００と判別フィルタリング装置１６００＃とは、受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０の配置が異なる。すなわち、判別フィルタリング装置１６００＃の受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０の並ぶ方向は、判別フィルタリング装置１６００の受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０の並ぶ方向と９０度異なる。
　判別フィルタリング装置１６００＃は、判別フィルタリング装置１６００と同様の態様で使用される（図２１参照）。したがって、判別フィルタリング装置１６００＃の受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０は、試料の流れる方向に直交する方向に１次元的に並ぶ。
　このように受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０を配置するため、判別フィルタリング装置１６００＃は、判別フィルタリング装置１６００に比べて、小型にできる。あるいは、判別フィルタリング装置１６００＃には、判別フィルタリング装置１６００に比べて、より多くの受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０を設けることができる。
　判別フィルタリング装置１６００＃の詳細な構成は、図２２に示した判別フィルタリング装置１６００の構成と、受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０の配置を除いて同様である。したがって、その説明は繰り返さない。
　（第２の変形例）
　判別フィルタリング装置１６００および判別フィルタリング装置１６００＃のフィルタ１６２０は、ＬＥＤ１６３０と試料が配置される位置との間にある。しかしながら、フィルタ１６２０の位置はこれに限られない。フィルタ１６２０は、ＬＥＤ１６３０と受光素子１６１０との間にあればよい。
　第２の変形例に係る判別フィルタリング装置２４００は、試料が配置される位置と受光素子１６１０との間にフィルタ１６２０を備える。つまり、フィルタ１６２０は、受光素子１６１０の直前に配置される。
　第２の変形例に係る判別フィルタリング装置２４００の構成を、図２４に示す。図２４は、第２の変形例に係る判別フィルタリング装置２４００の構成を示す図である。図２４では、図２２と同様、受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎ、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎ、および、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎの配置は、被測定液体の進行方向に直交する方向から見たものである。その他の構成要素の実際の配置は、図２４に示すものとは関係がない。
　判別フィルタリング装置１６００のものと同様に、判別フィルタリング装置２４００の受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０は、試料の流れる方向に１次元的に並んでいる。ただし、受光素子１６１０、フィルタ１６２０、および、ＬＥＤ１６３０の配置は、これに限られるわけではない。判別フィルタリング装置１６００＃のように、これらは、試料の流れる方向に直交する方向に１次元的に配置されていてもよい。
　このように、フィルタ１６２０が受光素子１６１０の直前に配置される構成によれば、ＬＥＤ１６３０の個数を削減しうる。ＬＥＤ１６３０の出力する光の帯域が、各フィルタ１６２０の透過帯域を含むならば、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎを、単一のＬＥＤ１６３０に置き換えることができる。なお、１つのＬＥＤ１６３０からのＬＥＤ光の照射範囲が、フィルタ１６２０より狭い場合などは、単一ではなくいくつかのＬＥＤ１６３０を用いてもよい。
　さらに、各受光素子１６１０が、共通のＬＥＤ１６３０からの光を検出するのであれば、受光素子１６１０を互いに近づけて配置してもよい。したがって、判別フィルタリング装置２４００は、小型化可能である。あるいは、判別フィルタリング装置２４００に多数の受光素子１６１０を設置すれば、判別フィルタリング装置２４００は、より多くの成分を分析できる。
　（第３の変形例）
　以上で説明した判別フィルタリング装置１６００（あるいは判別フィルタリング装置１６００＃、判別フィルタリング装置２４００）において、複数のフィルタ１６２０を、複数のフィルタを有するフィルタアレイに置き換えてもよい。また、複数の受光素子１６１０を、複数の受光素子を有する受光素子アレイに置き換えてもよい。
　第３の変形例として、フィルタアレイおよび受光素子アレイを備える判別フィルタリング装置２５００を説明する。判別フィルタリング装置２５００は、第２の変形例に係る判別フィルタリング装置２４００の構成の一部を変形したものである。
　判別フィルタリング装置２５００の構成を図２５に示す。図２５は、第３の変形例に係る判別フィルタリング装置２５００の構成を示す図である。図２５では、図２２や図２４と同様、受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎ、フィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎ、および、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎの配置は、被測定液体の進行方向に直交する方向から見たものである。その他の構成要素の実際の配置は、図２５に示すものとは関係がない。
　図２５を参照して、判別フィルタリング装置２５００は、判別フィルタリング装置２４００の受光素子１６１０．１～１６１０．Ｎのかわりに、受光素子アレイ２５１０を備える。また、判別フィルタリング装置２５００は、判別フィルタリング装置２４００のフィルタ１６２０．１～１６２０．Ｎのかわりに、フィルタアレイ２５２０を備える。また、判別フィルタリング装置２５００は、複数ではなく１つのＬＥＤ１６３０およびＬＥＤ電源１６９０を備える。
　受光素子アレイ２５１０は、受光素子２５１０．ｋ（ｋ＝１～Ｎ）を有する。本実施の形態では、受光素子アレイ２５１０は、ＰＤアレイであるとする。すなわち、各受光素子２５１０．ｋは、判別フィルタリング装置２４００などの受光素子１６１０と同様に、ＰＤである。
　フィルタアレイ２５２０は、フィルタ２５２０．ｋ（ｋ＝１～Ｎ）を有する。各フィルタ２５２０．ｋの透過帯域は、判別フィルタリング装置２４００などのフィルタ１６２０の透過帯域と同様、判別対象に応じて設計されている。
　受光素子２５１０．ｋの間隔は、フィルタ２５２０．ｋの間隔に合わせて設計される。すなわち、ＬＥＤ１６３０を出力し、フィルタ２５２０．ｋを透過した光が、受光素子２５１０．ｋに入射するように、受光素子２５１０．ｋの間隔は定められる。
　このようにフィルタアレイ２５２０や、受光素子アレイ２５１０を用いているので、判別フィルタリング装置２５００は、判別フィルタリング装置２４００などに比べて、作成しやすい。
　また、判別フィルタリング装置に複数の光源が必要な場合、複数の光源を有する光源アレイを用いてもよい。特に、図２２に示した判別フィルタリング装置１６００などのように、フィルタと各光源との間の位置関係が制限される場合、光源アレイを用いることで、判別フィルタリング装置の製作が容易になる。
　（第４の変形例）
　これまでは、１台の判別フィルタリング装置が、試料への光の照射、試料を透過した光の検出、光検出結果に基づく試料の判別、および、判別結果の出力を行なう例について説明してきた。しかしながら、複数の装置を組み合わせてこれらの動作を実現してもよい。
　第４の変形例では、試料判別を行なうための判別フィルタリングシステム２６００について説明する。判別フィルタリングシステム２６００の構成を図２６に示す。図２６は、判別フィルタリングシステム２６００の構成を示す図である。
　図２６を参照して、判別フィルタリングシステム２６００は、試料測定装置２６１０と、コンピュータ６００と、ケーブル２６２０とを含む。
　試料測定装置２６１０は、判別フィルタリング装置１６００と同様の形状をしている。また、試料測定装置２６１０は、判別フィルタリング装置１６００と同様の位置に、複数のＬＥＤ、複数のフィルタ、複数の受光素子を備える。ただし、ＬＥＤ、フィルタ、受光素子は、第１～第４の変形例で示したように配置されていてもよい。
　試料測定装置２６１０は、各受光素子の光検出結果を、外部に出力する。試料測定装置２６１０自体は、光検出結果に基づく、試料の判別を行わない。また、試料測定装置２６１０は、ブザーや表示灯などによる判別結果の出力も行なわない。
　ケーブル２６２０は、試料測定装置２６１０とコンピュータ６００とを接続する。ケーブル２６２０は、試料測定装置２６１０が出力した光検出結果を、コンピュータ６００に伝送する。ケーブル２６２０としては、特に限られるものではないが、ＵＳＢケーブルなどを用いることができる。
　なお、試料測定装置２６１０とコンピュータ６００とは、直接にケーブル２６２０で接続されていなくてもよい。試料測定装置２６１０とコンピュータ６００とは、ネットワークを介して接続されていてもよい。また、試料測定装置２６１０とコンピュータ６００とは、無線接続されていてもよい。
　（３．処理の流れ）
　判別フィルタリング装置１６００が試料の判別の際に行なう処理の流れについて、図２７を参照して説明する。図２７は、判別フィルタリング装置１６００が行なう処理の流れをフローチャート形式で示す図である。
　ステップＳ２７０１において、各ＬＥＤ１６３０．ｋは、光の出力を開始する。各ＬＥＤ１６３０．ｋは、ＬＥＤ電源１６９０．ｋからの電力の供給に応じて、光を出力する。各ＬＥＤ１６３０．ｋは、例えば、ユーザが、ＬＥＤ電源１６９０．ｋのスイッチを押したことに応じて、光の出力を開始する。
　ステップＳ２７０３において、プロセッサ１６６０は、受光素子（あるいはフィルタ）を指定するパラメータｋを初期化する。ここでは、ｋの初期値は１とする。
　ステップＳ２７０５において、プロセッサ１６６０は、受光素子１６１０．ｋの光検出結果を取得する。また、プロセッサ１６６０は、取得した光検出結果を、ＲＡＭ１６７０に格納する。
　ステップＳ２７０７において、プロセッサ１６６０は、ｋ＝Ｎ（Ｎ：受光素子１６１０の個数）であるかどうか判断する。ｋ＝Ｎであるとき（ステップＳ２７０７においてＹＥＳ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７１１の処理に進む。ｋがＮでないとき（ステップＳ２７０７においてＮＯ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７０９において、ｋの値をインクリメントする。そして、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７０５からの処理に戻る。
　ステップＳ２７１１において、プロセッサ１６６０は、試料に含まれる成分の判別を行なう。具体的には、例えば、プロセッサ１６６０は、まず、判別する成分に対応する、受光素子１６１０．ｋの組を選択する。次に、プロセッサ１６６０は、選択した各受光素子１６１０．ｋの光検出結果の対数をとる。次に、プロセッサ１６６０は、判別関数に、光検出結果の対数を代入する。そして、プロセッサ１６６０は、代入結果の正負に基づき、試料を判別する。
　ステップＳ２７１３において、プロセッサ１６６０は、判別フィルタリング装置１６００の各部を制御し、判別結果を出力させる。具体的には、プロセッサ１６６０は、表示灯１６４０およびブザー１６４５を制御する。
　例えば、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７１１において得られた判別結果が、“正常な”判別結果と一致するかどうかを判断する。プロセッサ１６６０は、これらが一致するかどうかに応じて、表示灯１６４０に光を出力させたり、ブザー１６４５に音を出力させたりする。なお、「“正常な”判別結果」は、予め与えられている。例えば、判別フィルタリング装置１６００の設計者は、正常な判別結果を予めＲＯＭ１６８０に格納しておくものとする。あるいは、ユーザが正常な判別結果を設定できてもよい。
　なお、判別フィルタリング装置１６００が他の結果出力装置（モニタなど）を備える場合、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７１１において、当該結果出力装置を制御し、判別結果を出力させてもよい。
　ステップＳ２７１５において、プロセッサ１６６０は、測定の終了指示を受け付けたかどうか判断する。プロセッサ１６６０は、例えば、判別フィルタリング装置１６００の特定のスイッチの押下を、測定の終了指示とみなす。
　測定の終了指示を受け付けた場合（ステップＳ２７１５においてＹＥＳ）、プロセッサ１６６０は、試料の判別処理を終了する。測定の終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ２７１５においてＮＯ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２７０１からの処理を繰り返す。
　以上の処理により、判別フィルタリング装置１６００は、管１７００を流れる流体の成分を、リアルタイムに判別し続けることができる。したがって、判別フィルタリング装置１６００のユーザは、流体の成分をリアルタイムに監視し続けることができる。
　なお、判別フィルタリング装置１６００は、もちろん、動かない物体（ただし、光を透過する物体に限る）の成分を判別することもできる。この場合は、判別フィルタリング装置１６００は、成分を繰り返し判別する必要はない、そのため、判別フィルタリング装置１６００は、ステップＳ２７１３のあと、ステップＳ２７１５の処理を行なわずに、判別処理を終了してもよい。
　なお、判別フィルタリング装置１６００＃、判別フィルタリング装置２４００、判別フィルタリング装置２５００も、以上で説明した処理と同様の処理を行なう。これらの装置が行なう処理については、説明を繰り返さない。
　また、判別フィルタリングシステム２６００も、以上で説明した処理と同様の処理を行なう。ただし、プロセッサ１６６０ではなく、コンピュータ６００のＣＰＵ６１０が、ステップＳ２７０３からステップＳ２７１５の各処理を行なう。また、ステップＳ２７１５において、コンピュータ６００のモニタ６７０が、判別結果を出力する。
　（処理の変形例）
　上で説明した処理の流れでは、判別フィルタリング装置１６００は、試料判別の間、すべてのＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎを点灯していた。しかしながら、判別フィルタリング装置１６００は、ＬＥＤ１６３０．１～１６３０．Ｎを順次、１つずつ点灯してもよい。この場合に、判別フィルタリング装置１６００が行なう処理の流れを図２８を参照して説明する。図２８は、判別フィルタリング装置が行なう変形例に係る処理の流れをフローチャート形式で示す図である。
　ステップＳ２８０１において、プロセッサ１６６０は、受光素子、フィルタおよびＬＥＤを指定するパラメータｋを初期化する。ここでは、ｋの初期値は１とする。
　ステップＳ２８０３において、プロセッサ１６６０は、ＬＥＤ電源１６９０．ｋを制御し、ＬＥＤ１６３０．ｋに光を出力させる。また、プロセッサ１６６０は、他のＬＥＤ１６３０．ｊ（ｊ≠ｋ）が光を出力しないように、ＬＥＤ電源１６９０．ｊを制御する。
　ステップＳ２８０５において、プロセッサ１６６０は、受光素子１６１０．ｋの光検出結果を取得する。また、プロセッサ１６６０は、取得した光検出結果を、ＲＡＭ１６７０に格納する。この光検出結果は、ＬＥＤ１６３０．ｋを出力し、フィルタ１６２０．ｋおよび試料を透過した光量に対応する。
　ステップＳ２８０７において、プロセッサ１６６０は、ｋ＝Ｎ（Ｎ：受光素子１６１０の個数）であるかどうか判断する。ｋ＝Ｎであるとき（ステップＳ２８０７においてＹＥＳ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２８１１の処理に進む。ｋがＮでないとき（ステップＳ２８０７においてＮＯ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２８０９において、ｋの値をインクリメントする。そして、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２８０３からの処理に戻る。
　ステップＳ２８１１およびステップＳ２８１３の処理は、先に説明したステップＳ２７１１およびステップＳ２７１３の処理と同様である。したがって、これらの詳細な説明は繰り返さない。
　ステップＳ２８１５において、プロセッサ１６６０は、測定の終了指示を受け付けたかどうか判断する。プロセッサ１６６０は、例えば、判別フィルタリング装置１６００の特定のスイッチの押下を、測定の終了指示とみなす。
　測定の終了指示を受け付けた場合（ステップＳ２８１５においてＹＥＳ）、プロセッサ１６６０は、試料の判別処理を終了する。測定の終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ２８１５においてＮＯ）、プロセッサ１６６０は、ステップＳ２８０１からの処理を繰り返す。
　この変形例に係る処理によれば、各受光素子１６１０．ｋの検出結果は、受光素子１６１０．ｋに対応するＬＥＤ１６３０．ｋからの光に対応する。他の受光素子１６１０．ｊからの光は、受光素子１６１０．ｋの検出結果に影響しない。したがって、この変形例に係る処理によれば、検出精度を向上することができる。また、この変形例に係る処理によれば、受光素子１６１０、フィルタ１６２０、ＬＥＤ１６３０を密集して配置することもできる。
　なお、判別フィルタリング装置１６００＃、判別フィルタリング装置２４００、判別フィルタリング装置２５００、あるいは、判別フィルタリングシステム２６００も、この変形例と同様の処理を行なってよい。
　［その他］
　各実施の形態あるいは実施の形態の変形例を適宜組み合わせた構成も、本発明の範囲に含まれるのは、もちろんである。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　本発明は、例えば、橋の上から川がどの程度凍っているかどうかを確かめることに利用できる。また、肌の水分量測定に応用することもできる。他にも、水を使用する産業分野、例えば、農作物中の水成分と他の成分（ミネラル、窒素、でんぷん、アミノ酸）との品質識別、繊維中の含水量管理、溶液の混合状態、リン海水の管理、汚泥水と石油成分の識別、生体（表面、内部）の水成分と他の成分（例えば、皮脂、アミノ酸、コラーゲン）の識別計測、毛髪中の水成分計測、食品成分の識別、ウイルス感染の迅速な判断、食の輸入感染症の水際検査、濃縮海水の無機成分評価、衛星からの海水成分や植物分布の評価、コンクリート中の水分や塩分の識別評価等、幅広く非破壊成分分布評価に使用できる。また、その時間変化のモニター評価にも利用できる。

Claims (17)

  1. 　判別フィルタリング装置（１０）であって、
    　第１の透過帯域をもつ第１のフィルタ（２０．１）と、
    　前記第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつ第２のフィルタ（２０．２）と、
    　対象物から出力し、かつ、前記第１のフィルタあるいは前記第２のフィルタのいずれかを通った電磁波を検出し、前記対象物からの電磁波強度に対応する第１の信号および第２の信号を出力する検出部（３０）と、
    　前記第２の信号の積分値により正規化された前記第１の信号に基づいて、前記対象物の判別分析を行なう分析部（４０）とを備える、判別フィルタリング装置。
  2. 　前記分析部は、前記第１の信号の積分値の対数と、前記第２の信号の積分値の対数との差に基づいて、前記対象物の判別分析を行なう、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  3. 　前記分析部は、前記第１の透過帯域および前記第２の透過帯域に応じて定まる判別関数に、前記第１の信号および前記第２の信号を代入して得られる値に基づいて、前記対象物の判別分析を行なう、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  4. 　前記第１の透過帯域および前記第２の透過帯域は、近赤外領域である、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  5. 　前記分析部は、２種類以上の物質を種類別に識別する、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  6. 　前記分析部は、水とその他の物質とを識別する、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  7. 　前記分析部は、物質の表面あるいは内部の含水量を評価および識別する、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  8. 　電磁波を出力する波源（１６３０）をさらに備え、
    　前記検出部は、前記波源が出力した電磁波を受けた前記対象物から出力する電磁波を検出する、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  9. 　前記波源は、ＬＥＤである、請求の範囲第８項に記載の判別フィルタリング装置。
  10. 　前記検出部は、前記波源が出力し、かつ、前記対象物を透過した電磁波を検出する、請求の範囲第８項に記載の判別フィルタリング装置。
  11. 　前記検出部は、前記波源が出力し、かつ、前記対象物により反射された電磁波を検出する、請求の範囲第８項に記載の判別フィルタリング装置。
  12. 　前記検出部は、電磁波を電気信号に変換する素子を少なくとも１つ含む、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  13. 　前記検出部は、各々、電磁波を電気信号に変換する複数の素子を含み、前記複数の素子は、１次元的に並んでいる、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  14. 　前記検出部は、平面状に配列され、各々、電磁波を電気信号に変換する素子を有する撮像素子を含む、請求の範囲第１項に記載の判別フィルタリング装置。
  15. 　対象物の判別方法であって、
    　前記対象物から出力し、かつ、第１の透過帯域をもつ第１のフィルタ（２０．１）を通った電磁波を検出し、前記第１のフィルタを通った電磁波強度に対応する第１の信号を出力するステップと、
    　前記対象物から出力し、かつ、前記第１の透過帯域を含む第２の透過帯域をもつ第２のフィルタ（２０．２）を通った電磁波を検出し、前記第２のフィルタを通った電磁波強度に対応する第２の信号を出力するステップと、
    　前記第２の信号の積分値により正規化された前記第１の信号に基づいて、前記対象物の判別分析を行なうステップとを備える、対象物の判別方法。
  16. 　判別フィルタリング装置（１０）のフィルタの設計方法であって、
    　複数のフィルタそれぞれについて透過特性を設定するステップと、
    　設定された前記透過特性および複数のサンプルの教師スペクトルから、対象物を前記判別フィルタリング装置により判別する際の判別関数を生成するステップと、
    　前記判別関数を用いた場合に前記サンプルを誤って判別する誤り率を算出するステップと、
    　前記透過特性を変更するステップと、
    　変更後の前記透過特性および前記教師スペクトルから、前記判別関数を再生成するステップと、
    　再生成された前記判別関数について、前記誤り率を算出するステップと、
    　設定された前記透過特性および変更後の前記透過特性のうち、最小の前記誤り率を与える前記透過特性を求めるステップとを備える、判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法。
  17. 　前記教師スペクトルは、近赤外領域のスペクトルを含み、
    　変更後の前記透過特性は、透過帯域が近赤外領域である透過特性を含む、請求の範囲第１６項に記載の判別フィルタリング装置のフィルタの設計方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013108855A (ja) * 2011-11-21 2013-06-06 National Agriculture & Food Research Organization 判別フィルタ設計方法、判別方法、判別フィルタセット、判別装置、および、プログラム
JP2015180895A (ja) * 2015-06-22 2015-10-15 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 判別フィルタ設計方法、判別方法、判別フィルタセット、判別装置、および、プログラム
US9431454B1 (en) 2015-02-27 2016-08-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Imaging apparatus
JP2019515289A (ja) * 2016-04-27 2019-06-06 ヴォクセライト，エルエルシー 日焼け止め剤の被覆率を評価する為の撮像装置

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012040466A2 (en) * 2010-09-23 2012-03-29 Nanolambda, Inc. Spectrum reconstruction method for minature spectrometers
DE102012110429B4 (de) * 2012-10-31 2014-07-10 Phoenix Contact Gmbh & Co. Kg Vorrichtung und Verfahren zum Beleuchten einer Stoffoberfläche
US9798302B2 (en) 2013-02-27 2017-10-24 Rockwell Automation Technologies, Inc. Recognition-based industrial automation control with redundant system input support
US9498885B2 (en) 2013-02-27 2016-11-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Recognition-based industrial automation control with confidence-based decision support
US9393695B2 (en) * 2013-02-27 2016-07-19 Rockwell Automation Technologies, Inc. Recognition-based industrial automation control with person and object discrimination
US9804576B2 (en) 2013-02-27 2017-10-31 Rockwell Automation Technologies, Inc. Recognition-based industrial automation control with position and derivative decision reference
MX367603B (es) 2013-06-07 2019-08-28 Halliburton Energy Services Inc Análisis discriminante usado con dispositivos informáticos ópticos.
CN104007084A (zh) * 2014-05-09 2014-08-27 江苏农牧科技职业学院 近红外漫反射有机磷农药残留快速无损检测装置
JP2016080429A (ja) * 2014-10-14 2016-05-16 住友電気工業株式会社 分光測定装置
WO2017130249A1 (ja) * 2016-01-29 2017-08-03 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
WO2018173609A1 (ja) * 2017-03-23 2018-09-27 テルモ株式会社 成分測定装置及び成分測定装置セット
US11287317B2 (en) 2019-08-27 2022-03-29 Viavi Solutions Inc. Optical measurement device including internal spectral reference
EP4143540A4 (en) * 2020-04-27 2024-05-29 ChemImage Corporation DETECTING HIDDEN SUBSTANCES WITH HYPERSPECTRAL IMAGING

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS479000A (ja) * 1970-11-04 1972-05-10
JPS56103853U (ja) * 1980-01-14 1981-08-14
JPS56103851U (ja) * 1980-01-14 1981-08-14
JPH02240546A (ja) * 1989-03-14 1990-09-25 Toho Gas Co Ltd チューナブルエタロンを用いたガスセンサ
JPH02284045A (ja) * 1989-04-25 1990-11-21 Toho Gas Co Ltd チューナブルエタロンを用いたガス濃度圧力検出方法
US5001346A (en) * 1990-02-26 1991-03-19 Rockwell International Corporation Leak detection system with background compensation
JP2006226775A (ja) * 2005-02-16 2006-08-31 Toyohashi Univ Of Technology 果実の食味成分評価方法及び評価装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS56103853A (en) 1980-01-23 1981-08-19 Hitachi Ltd Beam index tube
JPS56103851A (en) 1980-01-23 1981-08-19 Hitachi Ltd Electromagnetic focusing cathode-ray tube
GB8325691D0 (en) * 1983-09-26 1983-10-26 Wiggins Teape Group Ltd Measuring water content
JPH0614908B2 (ja) 1986-12-26 1994-03-02 ライオン株式会社 肌荒れの定量化測定装置
JP3078983B2 (ja) * 1994-03-30 2000-08-21 株式会社堀場製作所 油分濃度計
US5884775A (en) * 1996-06-14 1999-03-23 Src Vision, Inc. System and method of inspecting peel-bearing potato pieces for defects
JP3043634B2 (ja) 1996-10-02 2000-05-22 アイ．ビイ．エス株式会社 生体のコンダクタンス測定装置
JP3930334B2 (ja) 2001-03-21 2007-06-13 株式会社資生堂 分光反射率測定装置
JP2003169788A (ja) 2001-12-05 2003-06-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd 肌水分量測定装置
CN1779461B (zh) 2005-10-19 2010-10-06 华中科技大学 一种多色量子点微球编码方法
US7840360B1 (en) * 2006-10-26 2010-11-23 Micheels Ronald H Optical system and method for inspection and characterization of liquids in vessels

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS479000A (ja) * 1970-11-04 1972-05-10
JPS56103853U (ja) * 1980-01-14 1981-08-14
JPS56103851U (ja) * 1980-01-14 1981-08-14
JPH02240546A (ja) * 1989-03-14 1990-09-25 Toho Gas Co Ltd チューナブルエタロンを用いたガスセンサ
JPH02284045A (ja) * 1989-04-25 1990-11-21 Toho Gas Co Ltd チューナブルエタロンを用いたガス濃度圧力検出方法
US5001346A (en) * 1990-02-26 1991-03-19 Rockwell International Corporation Leak detection system with background compensation
JP2006226775A (ja) * 2005-02-16 2006-08-31 Toyohashi Univ Of Technology 果実の食味成分評価方法及び評価装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013108855A (ja) * 2011-11-21 2013-06-06 National Agriculture & Food Research Organization 判別フィルタ設計方法、判別方法、判別フィルタセット、判別装置、および、プログラム
US9431454B1 (en) 2015-02-27 2016-08-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Imaging apparatus
JP2015180895A (ja) * 2015-06-22 2015-10-15 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 判別フィルタ設計方法、判別方法、判別フィルタセット、判別装置、および、プログラム
JP2019515289A (ja) * 2016-04-27 2019-06-06 ヴォクセライト，エルエルシー 日焼け止め剤の被覆率を評価する為の撮像装置

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