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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024036877
(43)【公開日】2024-03-18
(54)【発明の名称】判定方法、処理装置およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 21/21 20060101AFI20240311BHJP
【ＦＩ】
G01N21/21 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022141413
(22)【出願日】2022-09-06
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和２年度独立行政法人環境再生保全機構 環境研究総合推進費「海洋プラスチックゴミのモニタリング・計測手法等の高度化」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】504196300
【氏名又は名称】国立大学法人東京海洋大学
(74)【代理人】
【識別番号】100083806
【弁理士】
【氏名又は名称】三好 秀和
(74)【代理人】
【識別番号】100101247
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 俊一
(74)【代理人】
【識別番号】100095500
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 正和
(74)【代理人】
【識別番号】100098327
【弁理士】
【氏名又は名称】高松 俊雄
(72)【発明者】
【氏名】荒川 久幸
(72)【発明者】
【氏名】山岸 進
(72)【発明者】
【氏名】大沼 美里
【テーマコード（参考）】
2G059
【Ｆターム（参考）】
2G059AA05
2G059BB09
2G059EE02
2G059EE05
2G059FF01
2G059GG01
2G059HH02
2G059JJ19
2G059KK04
2G059MM05
(57)【要約】
【課題】サンプルに含まれるマイクロプラスチックの有無を特定する。
【解決手段】判定方法は、サンプルＳの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータＲを算出するステップＳ１と、位相遅れのパラメータＲの値から、サンプルＳにおけるマイクロプラスチックの有無を判定するステップＳ２ないしＳ４を備える。
【選択図】 図１
【解決手段】判定方法は、サンプルＳの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータＲを算出するステップＳ１と、位相遅れのパラメータＲの値から、サンプルＳにおけるマイクロプラスチックの有無を判定するステップＳ２ないしＳ４を備える。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
サンプルの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータを算出するステップと、
前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定するステップ
を備える判定方法。
前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定するステップ
を備える判定方法。
【請求項2】
前記判定するステップは、前記位相遅れのパラメータの値が所定の閾値以上の場合、前記サンプルにマイクロプラスチックが存在すると判定する
請求項１に記載の判定方法。
請求項１に記載の判定方法。
【請求項3】
前記マイクロプラスチックは、ポリスチレンである
請求項１または２に記載の判定方法。
請求項１または２に記載の判定方法。
【請求項4】
サンプルの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータを算出する算出部と、
前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する判定部
を備える処理装置。
前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する判定部
を備える処理装置。
【請求項5】
前記判定部は、前記位相遅れのパラメータの値が所定の閾値以上の場合、前記サンプルにマイクロプラスチックが存在すると判定する
請求項４に記載の処理装置。
請求項４に記載の処理装置。
【請求項6】
前記マイクロプラスチックは、ポリスチレンである
請求項４または５に記載の処理装置。
請求項４または５に記載の処理装置。
【請求項7】
コンピュータを、請求項４に記載の処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、判定方法、処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
昨今、海洋に多くのマイクロプラスチックが分布している。これらのマイクロプラスチックによる様々な生物への影響懸念されている。プラスチックの分布および挙動の解明が、急がれている。プラスチックの検出方法としてサンプルをネットで採取する方法がある。しかしながらこの方法では、ネットの目合いよりも微細なサンプルは収集できない、サンプルがネットに接触することにより、サンプルが破壊されるなどの問題がある。
【0003】
一般的に、プラスチックの材質を判別する方法がある（特許文献１参照）。特許文献１は、廃プラスチックボトルに偏光光線を透過させたプラスチックの透過像を、偏光フィルタを介して第１のＣＣＤカメラで撮像した偏光画像と、偏光手段を介さないで第２のＣＣＤカメラで撮像した非偏光画像とを比較する。特許文献１は、廃プラスチックボトルの偏光特性のみに起因する画像濃度パターンに基づいて材質を識別する。
【0004】
測定対象の偏光特性を、ミューラー行列の偏光パラメータで特定する方法がある。ミューラー行列の偏光パラメータが、偏光解消度、位相遅れおよび減衰の３つのパラメータで表現されることが知られている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０００－２６５１号公報
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】Shih-Yau Lu and Russell A. Chipman, Interpretation of Mueller matrices based on polar decomposition, Journal of the Optical Society of America A, Vol. 13, Issue5, pp. 1106-1113, 1996
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、いずれの文献も、サンプルに含まれるマイクロプラスチックの有無を効率的に特定するものではない。特許文献１に記載の方法は、測定対象が廃プラスチックボトルであり、マイクロプラスチックのような小さいプラスチックを対象としない。非特許文献１は、ミューラー行列の偏光パラメータの要素を特定するにすぎず、マイクロプラスチックの有無を判定するものではない。
【0008】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定可能な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本発明の一態様の判定方法は、サンプルの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータを算出するステップと、前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定するステップを備える。
【0010】
本発明の一態様の処理装置は、サンプルの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータを算出する算出部と、前記位相遅れのパラメータの値から、前記サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する判定部を備える。
【0011】
本発明の一態様のプログラムは、コンピュータを、上記処理装置として機能させる。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、サンプルにおけるマイクロプラスチックの有無を判定可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付し説明を省略する。
【0015】
本発明の実施の形態は、サンプルＳにマイクロプラスチックが含まれるか否かを、ミューラー行列の位相遅れのパラメータＲの値を基準に、判定する。本発明の実施の形態においてマイクロプラスチックは、ポリスチレン（PS: Polystyrene）である場合について説明するが、これに限らない。例えば、低密度ポリエチレン（LDPE: Low Density Polyethylene）、高密度ポリエチレン（HDPE: High Density Polyethylene）、ポリプロピレン（PP: Polypropylene）、ポリアミド（PA: Polyamide）、ポリ塩化ビニル（PVC: Polyvinyl chloride）、ポリカーボネート（PC: Polycarbonate）、発泡スチロール（Forming PS: Foaming PolyStyrene）、アクリル樹脂（PMMA: Polymethyl methacrylate）およびペット（PET: Polyethylene terephthalate）などの、他の種類のマイクロプラスチックについても適用することができる。
【0016】
【0017】
まずステップＳ１において、サンプルＳの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータＲを算出する。サンプルＳは、測定対象物質を分散させた媒体で、後方散乱光を透過可能な透明性を有する。本発明の実施の形態において測定対象物質は、ポリスチレン等のマイクロプラスチックである。サンプルＳの媒体は、例えば海水である。サンプルＳの後方散乱光から、ミューラー行列が特定される。ミューラー行列は、サンプルＳの後方散乱光の偏光特性を示す。ミューラー行列から、サンプルＳの後方散乱光における偏光特性として、位相遅れのパラメータＲが特定される。位相遅れのパラメータＲの算出方法は、後に詳述する。
【0018】
ステップＳ２ないしステップＳ４において、ステップＳ１で算出された位相遅れのパラメータの値から、サンプルＳにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する。ステップＳ２において位相遅れのパラメータＲの値が所定の閾値以上であると判定された場合、ステップＳ３においてサンプルＳにマイクロプラスチックが存在すると判定される。ステップＳ２において位相遅れのパラメータＲの値が所定の閾値以上でないと判定された場合、ステップＳ４においてサンプルＳにマイクロプラスチックが存在しないと判定される。
【0019】
（処理装置）
図２を参照して、本発明の実施の形態にかかる処理装置１を説明する。処理装置１は、サンプルＳの後方散乱光を撮影した画像データ１１を処理して、サンプルＳがマイクロプラスチックを含むか否かを判定する。
図２を参照して、本発明の実施の形態にかかる処理装置１を説明する。処理装置１は、サンプルＳの後方散乱光を撮影した画像データ１１を処理して、サンプルＳがマイクロプラスチックを含むか否かを判定する。
【0020】
図２に示すように処理装置１は、画像データ１１および位相遅れＲの各データと、算出部２１および判定部２２の各機能を備える。各データは、メモリ９０２またはストレージ９０３等の記憶装置に記憶される。各機能は、CPU９０１に実装される。
【0021】
画像データ１１は、図３に示す測定装置５０でサンプルの後方散乱光を撮影して得られた画像データ群である。画像データ１１は、４９の画像のデータを含む。４９の画像のデータは、サンプルＳに入射する偏光状態生成器５４で設定される７種の偏光特性と、サンプルＳから出射する偏光状態分析器５８で設定される７種の偏光特性の組み合わせに対応する。
【0022】
算出部２１は、サンプルＳの後方散乱光の偏光特性を示すミューラー行列の位相遅れのパラメータＲを算出する。算出部２１は、画像データ１１の４９の画像データから１６のＭＭ画像データを生成して、１６のＭＭ画像データのそれぞれから、ミューラー行列の１６の要素を特定する。算出部２１は、特定されたミューラー行列を行列分解して、位相遅れのマトリックスＭＲを算出する。算出部２１は、位相遅れのマトリックスＭＲから、位相遅れのパラメータＲを算出する。位相遅れのパラメータＲの算出方法は、後に詳述する。
【0023】
判定部２２は、算出部２１が算出した位相遅れのパラメータＲの値から、サンプルＳにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する。判定部２２は、位相遅れのパラメータＲを基準に、サンプルＳ中にマイクロプラスチック、より具体的にはポリスチレンが含まれるか否かを判定する。位相遅れのパラメータＲの値が所定の閾値以上である場合、判定部２２は、サンプルＳにマイクロプラスチックが存在すると判定する。位相遅れのパラメータＲの値が所定の閾値以上でない場合、判定部２２は、サンプルＳにマイクロプラスチックが存在しないと判定する。
【0024】
このような本発明の実施の形態に係る判定方法は、例えば海中から抽出したサンプルＳについて後方散乱画像を撮影して、その画像から、サンプルにマイクロプラスチックが存在するか否かを判定することができる。
【0025】
本発明の実施の形態は、海水をネットで採取して、マイクロプラスチックを抽出することなく、サンプルＳにおけるマイクロプラスチックの有無を判定する。従って、ネットの目合いより微細なマイクロプラスチックなどネットで収集できないマイクロプラスチックの有無も判定することができる。またサンプルがネットに接触することがないので、ネットによる抽出時にマイクロプラスチックが破壊されることもない。
【0026】
このような本発明の実施の形態にかかる判定方法は、サンプルＳを採取した環境におけるマイクロプラスチックの有無を判断できるので、適切に環境状況を把握することができる。
【0027】
（測定装置）
図３を参照して、本発明の実施の形態において、サンプルの後方散乱光から偏光特定を測定するための測定装置５０を説明する。
図３を参照して、本発明の実施の形態において、サンプルの後方散乱光から偏光特定を測定するための測定装置５０を説明する。
【0028】
測定装置５０は、Ｈｅ－Ｎｅレーザー５１、減光フィルタ５２、デポラライザ５３、偏光状態生成器（PSG：Polarization State Generator）５４、ビームポケット５５、絞り５６、マスク５７、偏光状態分析器（PSA：Polarization State Analyzer）５８およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ５９を備える。測定装置５０は、Ｈｅ－Ｎｅレーザー５１から出射されたレーザー光をデポラライザ５３に通して、レーザー光の偏光を解消する。測定装置５０は、偏光が解消されたレーザー光に、偏光状態生成器５４で所定の偏光特性を与えて、所定の偏光特性が与えられたレーザー光をサンプルＳに照射する。測定装置５０は、サンプルＳからの後方散乱光に偏光状態分析器５８で所定の偏光特性を与えて、所定の偏光特性が与えられた後方散乱光を、ＣＣＤカメラ５９で撮影する。
【0029】
サンプルＳ内に設置されたビームポケット５５は、サンプルＳに入射されたレーザー光の迷光を軽減し、サンプルＳによる後方散乱光を検出するために用いられる。減光フィルタ５２、反射鏡、絞り５６およびマスク５７は、サンプルＳの後方散乱光をＣＣＤカメラ５９で撮影可能にするために、レーザー光または後方散乱光の光軸、光量等を調整するもので、必要に応じて設けられる。
【0030】
偏光状態生成器５４および偏光状態分析器５８のそれぞれが与える所定の偏光特性は、ミューラー行列に既知である。偏光状態生成器５４および偏光状態分析器５８のそれぞれに、偏光子なしＯ、水平偏光子Ｈ、垂直偏光子Ｖ、４５度偏光子Ｐ、－４５度偏光子Ｍ、左方向円偏光子Ｌおよび右方向円偏光子Ｒから選択されるいずれか一つの偏光特性が与えられる。測定装置５０は、偏光状態生成器５４における７つの偏光特性と偏光状態分析器５８における７つの偏光特性の４９の組み合わせのそれぞれについて、後方散乱光をＣＣＤカメラ５９で撮影する。ＣＣＤカメラ５９で撮影される後方散乱光は、レーザー光が偏光状態生成器５４で設定された偏光特性で偏光された光がサンプルＳに入射して得られた後方散乱光のうち、偏光状態分析器５８で設定された偏光特性を有する成分が取り出されて形成される。撮影された４９枚の画像は、画像データ１１として図２に示す処理装置１に格納される。
【0031】
（算出部）
処理装置１の算出部２１が、画像データ１１からサンプルＳのミューラー行列の各要素を算出して、ミューラー行列の各パラメータを算出する処理を説明する。ミューラー行列は、図４に示すように、４行４列の行列によって特定される。図４に示す例において、Ｍｉｊは、ミューラー行列のｉ行ｊ列の要素である。
処理装置１の算出部２１が、画像データ１１からサンプルＳのミューラー行列の各要素を算出して、ミューラー行列の各パラメータを算出する処理を説明する。ミューラー行列は、図４に示すように、４行４列の行列によって特定される。図４に示す例において、Ｍｉｊは、ミューラー行列のｉ行ｊ列の要素である。
【0032】
一般的に、光の偏光特性は、式（１）に示すように、４要素を持つStokes Vectorで表される。
【0033】
【数1】
【0034】
光が微粒子により散乱されると、Stokes Vectorの値も変化する。入射光（in）と、入射光の微粒子の散乱による散乱光（out）の関係は、式（２）に示すように、ミューラー行列で表される。
【0035】
【数2】
【0036】
ミューラー行列の１６の要素は、図４に示すように、測定装置５０で撮影された各画像から得られる１６のミューラー画像（ＭＭ画像）から算出される。ＭＭ画像は、測定装置５０で撮影された各画像の画素値を演算することにより得られる。
【0037】
図４で、［ｐｓｇ：ｐｓａ］は、測定装置５０で撮影された各画像を特定する識別子である。カッコ内のコロンの前は、偏光状態生成器５４に与えられた偏光特性で、コロンの後は、偏光状態分析器５８に与えられた偏光特性である。図４で、［ｐｓｇ：ｐｓａ］を結ぶ演算記号は、演算記号の前後の各画像の各画素の画素値を、演算記号によって演算することを示す。
【0038】
例えばＭ１２について説明する。図４において、Ｍ１２に、「［Ｈ：Ｏ］－［Ｖ：Ｏ］」が対応づけられる。ミューラー行列の１行２列の要素は、［Ｈ：Ｏ］－［Ｖ：Ｏ］が示すＭＭ画像から算出される。［Ｈ：Ｏ］は、偏光状態生成器５４において水平偏光子Ｈの偏光特性が与えられ、偏光状態分析器５８において偏光子なしＯの偏光特性が与えられた場合の、サンプルＳの後方散乱光の画像である。［Ｖ：Ｏ］は、偏光状態生成器５４において垂直偏光子Ｖの偏光特性が与えられ、偏光状態分析器５８において偏光子なしＯの偏光特性が与えられた場合の、サンプルＳの後方散乱光の画像である。Ｍ１２に対応するＭＭ画像の各画素に、［Ｈ：Ｏ］の画素値から［Ｖ：Ｏ］の画素値が減算された値が設定される。
【0039】
算出部２１は、ミューラー行列の各要素について、その要素に対応するＭＭ画像からその要素の値を算出する。
【0040】
算出部２１は、ｉ行ｊ列の要素に対応する画像Ｍｉｊを、Ｍ１１で基準化して、ｍｉｊを算出する。基準化により、ｍｉｊの各画素に、Ｍｉｊの画素値をＭ１１の画素値で割った値が設定される。Ｍ１２が図５（ａ）に示す画像で、Ｍ１１が図５（ｂ）に示す画像の場合、ｍ１２は図５（ｃ）に示す画像となる。
【0041】
算出部２１は、ＩｍａｇｅＪを用いてｍ１２における所定範囲の光強度を、ミューラー行列の１行２列の要素として算出する。本発明の実施の形態において所定範囲は、図５（ｄ）に示すように、直径３００ピクセルの円と直径２９０ピクセルの円の間の円環とする。直径３００ピクセルの円の中心と直径２９０ピクセルの円の中心はともに、後方散乱光の中心に一致する。本発明の実施の形態において、１０ピクセルは１ｍｍに対応する。算出部２１は、所定範囲の光強度から、１ピクセル当たりの平均の光強度を算出する。算出部２１は、１ピクセル当たりの光強度を、ミューラー行列の要素の値とする。図５に示すように、ｍ１２から算出した１ピクセル当たりの光強度は、ミューラー行列の１行２列の要素の値となる。
【0042】
算出部２１は、ミューラー行列の各要素の値を、同様に算出する。
【0043】
図６に、あるサンプルＳの後方散乱光について、ミューラー行列の各要素に対応する画像ｍを示す。なお左上のＭ１１は、基準化に用いた画像である。サンプルＳは、粒径１００ｎｍ（３１００Ａ）のポリスチレン（Thermo Fisher Scientific社製）を、０．３３ｍＬに希釈したものである。
【0044】
次に、ミューラー行列から、偏光特性の各パラメータを算出する方法について説明する。
【0045】
ミューラー行列ＭＭは、行列分解により、式（３）の関係を有する（非特許文献１参照）。
【0046】
【数3】
【0047】
例えば、式（４）のように、ミューラー行列ＭＭから、偏光解消のマトリックスＭΔ、位相遅れのマトリックスＭＲおよび減衰のマトリックスＭＤが算出される。式（４）に示すミューラー行列ＭＭの各要素の値は、粒径100nmのポリスチレン球（Thermo Fisher Scientific社製）を、蒸留水で0.033 mL/Lに希釈したサンプルＳから得た。
【0048】
【数4】
【0049】
偏光解消のマトリックスＭΔから、式（５）に示すように、偏光解消度（net depolarization coefficient）のパラメータΔが算出される。なお式中の”ｔｒ”は、トレースであって、対角成分の和である。
【0050】
【数5】
【0051】
減衰のマトリックスＭＤから、式（６）で示すように、減衰（diattenuation）のパラメータｄが算出される。なお式中のＭＤｉｊは、減衰のマトリックスＭＤのｉ行ｊ列の要素を意味する。
【0052】
【数6】
【0053】
位相遅れのマトリックスＭＲから、式（７）で示すように、位相遅れ（retarder）のパラメータＲが算出される。位相遅れのパラメータＲは、直線偏光の遅れδと回転偏光の遅れψを合わせた遅れである。
【0054】
【数7】
【0055】
また位相遅れのマトリックスＭＲから、式（８）ないし式（１０）で示すように、直線偏光（linear retardance）の遅れのパラメータδ、回転偏光（optical rotation）の遅れのパラメータψ、および直線偏光の遅れの仰角(Orientation)のパラメータθが算出される。
【0056】
【数8】
【0057】
（評価）
図７を参照して、種々のサンプルについて、ミューラーマトリックスの各パラメータを算出した結果を示す。
図７を参照して、種々のサンプルについて、ミューラーマトリックスの各パラメータを算出した結果を示す。
【0058】
図７（ａ）は、粒径の異なるポリスチレン球（Thermo Fisher Scientific社製）を、1mL/L、0.33mL/L、および0.033mL/Lの各濃度で蒸留水に希釈したサンプルを用いた結果である。図７（ａ）は、粒径100nmのポリスチレン球と、粒径1μmのポリスチレン球を、蒸留水で希釈したサンプルの結果である。
【0059】
図７（ｂ）は、鉱物および有機物をそれぞれ希釈したサンプルを用いた結果である。鉱物の一例としてKaolinおよびSiCを、それぞれ蒸留水で0.33ml/Lに希釈したサンプルを用いる。有機物の一例としてPhaeodactylum tricornutum （6.02×10^6 cel/mL）と、Skeletonema costatum（(3.68×10^5 cel/mL)を、それぞれ人工海水500mLで培養したサンプルを用いる。
【0060】
図８は、図７に示す結果のうち、位相遅れのパラメータＲに着目して示す。図８は、鉱物および有機物についての位相遅れのパラメータＲの値が０に近い値を取る一方、ポリスチレン球についても位相遅れのパラメータＲの値が、粒径に関わらず１に近い値を取ることがわかる。また図７に示すように、ポリスチレン球の粒径および濃度にかかわらず、概ね１に近い値を取ることがわかる。
【0061】
なお、ポリスチレン球の粒径が１μmで0.033mL/Lの濃度で蒸留水に希釈したサンプルについて、位相遅れのパラメータＲの値が低い値を取る。一般的に位相遅れのパラメータＲは、純物質の場合、材料の異方性や、光学異性体の偏り、光弾性が影響することが知られている一方、図７に示す実験条件では、材料の異方性または光学異性体の隔たりは考えにくい。粒径が大きい場合、ポリスチレン球の沈降速度が速いので、サンプル内でポリスチレン球の密度に隔たりが生じ、光弾性により位相遅れのパラメータＲが低下した可能性が考えられる。サンプルにおけるポリスチレン球の濃度を均一とすることにより、ポリスチレン球の粒径が１μmで0.033mL/Lの濃度で蒸留水に希釈したサンプルについて、位相遅れのパラメータＲの値を１に近くすることが可能になると考えられる。
【0062】
図７に示す結果から、少なくとも、サンプルに含まれるマイクロプラスチック、より具体的にはポリスチレンの粒径が100nm以上１μm以下または濃度が0.33mL/L以上1mL/L以下の場合、位相遅れのパラメータＲを基準に、サンプルに含まれるマイクロプラスチックの有無を効率的に判断することが可能になる。図７によると、粒径が100nmまたは1ｕmのポリスチレンを、１ml/L、0.33mL/Lまたは0.033mL/Lの濃度に希釈したサンプルのうち、粒径が1ｕmのポリスチレンを0.033mL/Lの濃度に希釈したサンプル以外において、位相遅れのパラメータＲを基準に、サンプルに含まれるマイクロプラスチックの有無を効率的に判断することが可能になる。
【0063】
また図８に示す結果から、サンプル中にマイクロプラスチックが存在するか否かを判定するために、位相遅れのパラメータＲの閾値として、０．２から０．９のいずれかの値を用いることができる。単一のパラメータでマイクロプラスチックの存在を判定できるので、効率的に海洋状態を把握することが可能になる。
【0064】
図９は、図７に示す結果のうち、偏光解消度のパラメータΔに着目して示す。図９に示すように、偏光解消度のパラメータΔは、マイクロプラスチックの粒径および濃度に依存することがわかる。具体的には、偏光解消度のパラメータΔは、マイクロプラスチックの粒径が大きいほど大きく、濃度が高いほど大きい。偏光解消度のパラメータΔから、マイクロプラスチックの粒径または濃度を推測することも可能と考えられる。
【0065】
上記説明した本実施形態の処理装置１は、例えば、CPU（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える汎用的なコンピュータシステムが用いられる。このコンピュータシステムにおいて、CPU９０１がメモリ９０２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理装置１の各機能が実現される。
【0066】
なお、処理装置１は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また処理装置１は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。
【0067】
処理装置１のプログラムは、HDD、SSD、USB（Universal Serial Bus）メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。
【0068】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
【符号の説明】
【0069】
１ 処理装置
１１ 画像データ
２１ 算出部
２２ 判定部
５０ 測定装置
５１ Ｈｅ－Ｎｅレーザー
５２ 減光フィルタ
５３ デポラライザ
５４ 偏光状態生成器
５５ ビームポケット
５６ 絞り
５７ マスク
５８ 偏光状態分析器
５９ ＣＣＤカメラ
Ｓ サンプル
１１ 画像データ
２１ 算出部
２２ 判定部
５０ 測定装置
５１ Ｈｅ－Ｎｅレーザー
５２ 減光フィルタ
５３ デポラライザ
５４ 偏光状態生成器
５５ ビームポケット
５６ 絞り
５７ マスク
５８ 偏光状態分析器
５９ ＣＣＤカメラ
Ｓ サンプル
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】