2025-102001 推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム

(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】P2025102001

(43)【公開日】2025-07-08

(54)【発明の名称】推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 1/00 20060101AFI20250701BHJP

   G01N 33/02 20060101ALI20250701BHJP

   G01N 5/02 20060101ALN20250701BHJP

【ＦＩ】

G01N1/00 C

G01N33/02

G01N1/00 101S

G01N5/02 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】17

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023219140

(22)【出願日】2023-12-26

(71)【出願人】

【識別番号】000000033

【氏名又は名称】旭化成株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】▲辻▼本 浩行

(72)【発明者】

【氏名】山川 菜摘

【テーマコード（参考）】

2G052

【Ｆターム（参考）】

2G052AA24

2G052AA39

2G052AB26

2G052AD42

2G052GA23

2G052HB08

2G052HC10

(57)【要約】      （修正有）

【課題】対象物から発生する少なくとも１つの物質の検出結果に基づいてより精度よく対象物の特性を把握する。
【解決手段】推定装置は、対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得する取得部と、前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定する推定部とを備えてよい。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得する取得部と、
前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定する推定部と
を備える推定装置。

【請求項2】

前記基準物が、予め定められた条件を満たす前記対象物と同一種類の物質、または水である請求項１に記載の推定装置。

【請求項3】

前記センサは、前記対象物から発生する前記少なくとも１つの物質に応じた物理的な変化の特性が異なる複数の感応部を有し、
前記取得部は、前記検出期間において前記複数の感応部のそれぞれから出力される複数の信号を取得し、
前記推定部は、前記複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせに基づいて、前記対象物の状態を推定する、請求項１に記載の推定装置。

【請求項4】

前記感応部は、前記少なくとも１つの物質が吸着し、内部に拡散することで変形する感応膜を含む、請求項１に記載の推定装置。

【請求項5】

前記感応膜は、有機無機ハイブリッド材料を含む、請求項４に記載の推定装置。

【請求項6】

前記信号の波形の特徴量は、前記信号の波形を予め定められた間隔で分割することで得られる複数の分割波形の各振幅、前記複数の分割波形の各振幅の合計、前記複数の分割波形の各振幅の各変化率、前記複数の分割波形の各振幅の各変化率の合計、及び前記複数の分割波形の各振幅の各変化率の平均値の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の推定装置。

【請求項7】

前記少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせは、前記少なくとも２つの信号の波形を予め定められた間隔で分割することで得られる前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の合計値同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率の合計同士の比、及び前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の平均値同士の比の少なくとも１つを含む、請求項３に記載の推定装置。

【請求項8】

前記対象物は、食品である、請求項１に記載の推定装置。

【請求項9】

前記対象物は、液状の物質である、請求項１に記載の推定装置。

【請求項10】

前記推定部は、前記対象物に異物が混入している状態か否かを、前記対象物の状態として推定する、請求項１に記載の推定装置。

【請求項11】

前記推定部は、前記対象物に異物が混入していると推定する場合、信号の波形の特徴量と前記異物の種類との関係を示す関係情報と、前記信号とに基づいて、前記異物の種類をさらに推定する、請求項１０に記載の推定装置。

【請求項12】

前記推定部は、前記対象物が劣化している状態か否かを、前記対象物の状態として推定する、請求項１に記載の推定装置。

【請求項13】

前記推定部は、前記対象物が劣化している状態と推定する場合、信号の波形の特徴量と前記対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係状態と、前記信号とに基づいて、前記対象物の劣化状態の度合いをさらに推定する、請求項１２に記載の推定装置。

【請求項14】

請求項１から１３の何れか１つに記載の推定装置と、
前記センサと、
前記対象物を収容する収容部の内部の空間に連通し、前記センサが前記基準物に曝される前記第１状態と前記対象物に曝される前記第２状態との切り替えを行う切替機構と
を備える推定システム。

【請求項15】

前記切替機構は、
前記収容部の内部の空間と連通する第１配管と、
前記収容部の外部の空間と連通する第２配管と、
前記第１配管及び前記第２配管の一方に切り替え可能に連通する第３配管と
を含み、
前記センサは、前記第３配管内に配置され、
前記第３配管が、前記第２配管と連通する場合、前記センサは前記第１状態となり、前記第３配管が、前記第１配管と連通する場合、前記センサは前記第２状態となる、請求項１４に記載の推定システム。

【請求項16】

対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得する段階と、
前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定する段階と
を備える推定方法。

【請求項17】

コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、
対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得させ、
前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１－３には、固形発酵物の臭い検出値に基づいて固形発酵物の品質値または発酵状況情報を出力することが記載されている。特許文献４には、空気中に監視対象物質が存在しないかを監視する監視システムおよび監視システムで用いる検出装置が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０２２－１５７７４３号公報
［特許文献２］ 特開２０２２－１５７７４４号公報
［特許文献３］ 特開２０２２－１５７７４５号公報
［特許文献４］ 国際公開第２０１８／２２５７７６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

対象物から発生する少なくとも１つの物質の検出結果に基づいてより精度よく対象物の特性を把握することが望まれている。しかしながら、温度または湿度といった外的な妨害要因により、例えば対象物内に少量含まれる微量成分による異物の判別は困難なことが多い。

【課題を解決するための手段】

【0004】

本発明の一態様に係る推定装置は、対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得する取得部を備えてよい。前記推定装置は、前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定する推定部を備えてよい。

【0005】

前記推定装置において、前記基準物は、予め定められた条件を満たす前記対象物と同一種類の物質、または水でよい。

【0006】

いずれかの前記推定装置において、前記センサは、前記対象物から発生する前記少なくとも１つの物質に応じた物理的な変化の特性が異なる複数の感応部を有してよい。前記取得部は、前記検出期間において前記複数の感応部のそれぞれから出力される複数の信号を取得してよい。前記推定部は、前記複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせに基づいて、前記対象物の状態を推定してよい。

【0007】

いずれかの前記推定装置において、前記感応部は、前記少なくとも１つの物質が吸着し、内部に拡散することで変形する感応膜を含んでよい。

【0008】

いずれかの前記推定装置において、前記感応膜は、有機無機ハイブリッド材料を含んでよい。

【0009】

いずれかの前記推定装置において、前記信号の波形の特徴量は、前記信号の波形を予め定められた間隔で分割することで得られる複数の分割波形の各振幅、前記複数の分割波形の各振幅の合計、前記複数の分割波形の各振幅の各変化率、前記複数の分割波形の各振幅の各変化率の合計、及び前記複数の分割波形の各振幅の各変化率の平均値の少なくとも１つを含んでよい。

【0010】

いずれかの前記推定装置において、前記少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせは、前記少なくとも２つの信号の波形を予め定められた間隔で分割することで得られる前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の合計値同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率同士の比、前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率の合計同士の比、及び前記少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の平均値同士の比の少なくとも１つを含んでよい。

【0011】

いずれかの前記推定装置において、前記対象物は、食品でよい。

【0012】

いずれかの前記推定装置において、前記対象物は、液状の物質でよい。

【0013】

いずれかの前記推定装置において、前記推定部は、前記対象物に異物が混入している状態か否かを、前記対象物の状態として推定してよい。

【0014】

いずれかの前記推定装置において、前記推定部は、前記対象物に異物が混入していると推定する場合、信号の波形の特徴量と前記異物の種類との関係を示す関係情報と、前記信号とに基づいて、前記異物の種類をさらに推定してよい。

【0015】

いずれかの前記推定装置において、前記推定部は、前記対象物が劣化している状態か否かを、前記対象物の状態として推定してよい。

【0016】

いずれかの前記推定装置において、前記推定部は、前記対象物が劣化している状態と推定する場合、信号の波形の特徴量と前記対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係状態と、前記信号とに基づいて、前記対象物の劣化状態の度合いをさらに推定してよい。

【0017】

本発明の一態様に係る推定システムは、いずれかの前記推定装置と、前記センサと、前記対象物を収容する収容部の内部の空間に連通し、前記センサが前記基準物に曝される前記第１状態と前記対象物に曝される前記第２状態との切り替えを行う切替機構とを備える。

【0018】

前記システムにおいて、前記切替機構は、前記収容部の内部の空間と連通する第１配管と、前記収容部の外部の空間と連通する第２配管と、前記第１配管及び前記第２配管の一方に切り替え可能に連通する第３配管とを含んでよい。前記センサは、前記第３配管内に配置されてよい。前記第３配管が、前記第２配管と連通する場合、前記センサは前記第１状態となり、前記第３配管が、前記第１配管と連通する場合、前記センサは前記第２状態となってよい。

【0019】

本発明の一態様に係る推定方法は、対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得する段階を備えてよい。前記推定方法は、前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定する段階を備えてよい。

【0020】

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有するセンサが、基準物に曝される第１状態から、前記対象物に曝される第２状態に切り替わってから、再び前記第２状態から前記第１状態に切り替わるまでの検出期間において、前記センサから出力される信号を取得させ、前記信号の波形の特徴量に基づいて前記対象物の状態を推定させてよい。

【0021】

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本実施形態に係る推定システムの全体構成の機能ブロックの一例を示す図である。

【図2】推定装置の機能ブロックの一例を示す図である。

【図3A】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3B】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3C】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3D】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3E】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3F】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3G】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図3H】センサを基準物として空気に曝した検出準備状態から、センサを対象物である水、オレンジジュース、及びエタノール混入のオレンジジュースのそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4A】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4B】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4C】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4D】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4E】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4F】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4G】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図4H】センサを対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサを基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図5】基準物に曝した場合のセンサの各チャネルの信号の振幅と、エタノール混入のオレンジジュースに曝した場合のセンサの各チャネルの信号の振幅との差を示す図である。

【図6】センサのチャネル１から出力される信号の波形の一例を示す図である。

【図7】センサのチャネル２から出力される信号の波形の一例を示す図である。

【図8】センサのチャネル３から出力される信号の波形の一例を示す図である。

【図9】対象物への異物の混入の有無を推定する手順の一例を示すフローチャートである。

【図10】対象物の劣化状態を推定する手順の一例を示すフローチャートである。

【図11A】各信号の特徴量を導出する手順の一例を示すフローチャートである。

【図11B】各信号の特徴量を導出する手順の一例を示すフローチャートである。

【図12A】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12B】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12C】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12D】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12E】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12F】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12G】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図12H】センサを対象物としてアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13A】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13B】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13C】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13D】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13E】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13F】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13G】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図13H】センサを対象物としてタバコ混入の水に曝した状態と、センサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す図である。

【図14】センサを対象物として、飲み口に口を付けて飲んだ飲み残しの水に曝した状態、センサを対象物として意図的に唾液を混入させた水に曝した状態、及びセンサを基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す図である。

【図15】センサを対象物として製造から１週間後の牛乳に曝した状態、センサを対象物として３週間後の牛乳に曝した状態、及びセンサを基準物として製造直後の牛乳に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す図である。

【図16】センサを対象物として、アールグレイティ、ウーロン茶、ほうじ茶、緑茶、麦茶、濃緑茶に曝した状態、及びセンサを基準物として水に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す。

【図17】ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0024】

図１は、本実施形態に係る推定システム１０の全体構成の機能ブロックの一例を示す図である。推定システム１０は、対象物から発生する少なくとも１つの物質の検出結果に基づいて、対象物の状態を推定する。対象物は、例えば、食品である。対象物は、液状の物質でよい。すなわち、対象物は、液体でよい。推定システム１０は、対象物に異物が混入しているか状態か否かを、対象物の状態として推定してよい。推定システム１０は、対象物が劣化している状態か否かを、対象物の状態として推定してよい。

【0025】

推定システム１０は、容器２０、容器２２、切替機構３０、センサ５０、及び推定装置１００を備える。容器２０は、飲料食品などの対象物を収容する。容器２２は、センサ５０による対象物の状態を推定するためにセンサ５０から基準を示す信号を出力させるためにセンサ５０により検出される物質である基準物を収容する。基準物は、対象物の特性、対象物の種類、対象物が気体、液体、または固体のいずれかなどに応じて、対象物の代わりセンサ５０に曝された場合に、センサ５０が存在する環境、例えば、湿度、または温度の変化がない、または変化量が予め定められた範囲に収まる予め定められた条件を満たす物質でよい。基準物は、例えば、水、または予め定められた条件を満たす正常状態の対象物と同一種類の物質でよい。

【0026】

容器２０及び容器２２には、切替機構３０が連結されている。切替機構３０は、容器２０の内部空間と連通する配管３１と、容器２２の内部空間と連通する配管３２と、配管３１及び配管３２に切替弁３４を介して接続され、配管３１及び配管３２のいずれか一方と連通する配管３３とを有する。切替弁３４は、配管３３と容器２０または容器２２との間を連通させる弁を含む。配管３１には、容器２０の内部空間に存在するガスが通る。配管３２には、容器２２の内部空間に存在するガスが通る。容器２０の内部空間に存在するガスは、対象物から発生する少なくとも１つの物質を含む。容器２２の内部空間に存在するガスは、基準物から発生する少なくとも１つの物質を含む。

【0027】

対象物を構成する物質によって、発生するガスの量または種類が異なる。よって、発生するガスの種類、及び量の少なくとも一方を特定することで、対象物の状態を推定することが可能である。

【0028】

センサ５０は、配管３３の内部に設けられ、配管３３を通るガスを検出する。センサ５０は、いわゆる嗅覚センサでよい。上記に示す切替機構３０の構成は一例に過ぎない。切替機構３０は、センサ５０が基準物から発生する少なくとも１つの物質に曝されている検出準備状態（第１状態）と、センサ５０が対象物から発生する少なくとも１つの物質に曝されている検出状態（第２状態）とを切り替え可能な機構であれば、任意の機構でよい。切替機構３０は、配管３３の内部に容器２２内の基準物から発生する少なくとも１つの物質を含むガスを噴射することで、センサ５０の周囲のガスをパージする噴射部を有してもよい。配管３３に、容器２０または容器２２の内部空間に存在するガスが効率的に供給されるように、切替機構３０は、配管３３にガスを吸引する吸引機構を有してもよい。

【0029】

センサ５０は、嗅覚センサとして機能する膜表面型応力センサでよい。膜表面型応力センサは、基準物または対象物から発生する少なくとも１つの物質に反応して物理的に変化し、物理的な変化に応じた信号を出力する感応部を有する。感応部は、少なくとも１つの物質が吸着し、内部に拡散することで変形する感応膜を含む。感応膜は、有機無機ハイブリッド材料を含んでよい。

【0030】

有機無機ハイブリッドは、湿度のある環境下での感度及び安定性の観点から、ＲＳｉＯ_３／２で表される構造を含み、ここで、「Ｒ」は有機官能基を表す。

【0031】

本実施形態において、有機官能基が１種類以上の芳香環（芳香環構造）を含むことが好ましい。芳香環を含む場合、耐湿度性がより向上する傾向にある。芳香環としては、センサーの用途等を考慮して適宜選択できるため特に限定されないが、例えば、フェニル基、ナフチル基、ｐ－トリル基、ビフェニル基等の芳香族炭化水素基、４－クロロフェニル基、４－メトキシフェニル基、４－アミノフェニル基、ペンタフルオロフェニル基等の置換芳香族炭化水素基、３－フリル基、３－チエニル基、２－ピリジル基、３－ピリジル基、４－ピリジル基等の複素環炭化水素基、フェロセニル基等のメタロセン等が挙げられる。本実施形態における有機官能基は、上述した芳香環を１種単独で含んでいてもよく、２種以上を併せて含んでいてもよい。

【0032】

容器２０及び容器２２内には、環境センサ４０が設けられてよい。環境センサ４０は、容器２０または容器２２内の環境状態を検出する。環境センサ４０は、容器２０または容器２２内の環境状態として温度及び湿度を検出し、温度情報及び湿度情報を含む環境情報を推定装置１００に提供してよい。

【0033】

図２は、推定装置１００の機能ブロックの一例を示す。推定装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０とを備える。制御部１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）で構成されてよい。

【0034】

推定装置１００は、コンピュータで構成されてよい。コンピュータは、パーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。コンピュータは、推定装置１００の推定処理用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。コンピュータは、仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。コンピュータを用いる場合、推定装置１００は、コンピュータによりプログラムを実行することによって実現される。

【0035】

制御部１１０は、取得部１１２と、推定部１１４と、通知部１１６を備える。取得部１１２は、センサ５０が、基準物に曝される検出準備状態から、対象物に曝される検出状態に切り替わってから、再び検出状態から検出準備状態に切り替わるまでの検出期間において、センサ５０から出力される信号を取得する。

【0036】

センサ５０は、基準物または対象物から発生する少なくとも１つの物質に応じた物理的な変化の特性が異なる複数の感応部を有してよい。複数の感応部は、特性が異なる複数の感応膜を有してよい。センサ５０は、複数の感応部のそれぞれからの信号を出力する複数のチャネルを有してよい。

【0037】

対象物の状態によって、発生するガスの量及び種類は異なる。したがって、センサ５０の複数のチャネルから出力される信号も異なる。すなわち、対象物の状態によって、それぞれの信号の波形の特徴量は異なる。

【0038】

ここで、検出準備状態において、センサ５０を空気に曝した状態にすることが考えられる。しかし、センサ５０は、温度または湿度に敏感であり、同じ物質に曝されたとしても、温度または湿度が変化することで、出力される信号に変化が生じる。そのため、例えば、対象物が、飲料などの液状の物質である場合、センサ５０が空気に曝された状態から、対象物に曝された状態に切り替わると、センサ５０が存在する空間の湿度が大きく変化し、センサ５０から出力される信号に大きく影響を与える可能性がある。このような場合、センサ５０から出力される信号から、例えば、対象物内に少量含まれる微量成分による異物の判別は困難な場合がある。

【0039】

図３Ａ～図３Ｈは、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を基準物として空気に曝した検出準備状態から、センサ５０を対象物である水、オレンジジュース、及び１００ｐｐｍのエタノールが混入されたオレンジジュース（「エタノール混入のオレンジジュース」と称する場合がある。）のそれぞれに曝した検出状態に切り替えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す。

【0040】

図３Ａ～図３Ｈに示す信号の波形は、検出準備状態である０秒から１２０秒までの間、センサ５０を基準物である空気に曝した後、検出状態である１２０秒から２４０秒までの間、センサ５０を対象物である水、オレンジジュース、及びエタノール混入のオレンジジュースのそれぞれに曝した状態を２分周期で３０分間、繰り返し、０秒の時点を開始点として０ｍＶに規格化した場合のセンサ５０の各チャネルが出力する各信号の波形である。

【0041】

図３Ａ～図３Ｈに示すように、水の信号の波形と、オレンジジュースの信号の波形とは違いが現れるチャネルが存在する。しかし、オレンジジュースの信号の波形と、エタノール混入のオレンジジュースの信号の波形とはほとんど違いが現れない。したがって、基準物として空気を用いた場合、オレンジジュースに微量のエタノールが含まれるか否かをセンサ５０の信号から推定することは難しい。

【0042】

図４Ａ～図４Ｈは、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物としてエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサ５０を基準物としてオレンジジュースに曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す。

【0043】

図４Ａ～図４Ｈに示す信号の波形は、０秒から１２０秒までの間、センサ５０をエタノール混入のオレンジジュースに曝した後、１２０秒から２４０秒までの間、センサ５０をオレンジジュースに曝した状態を２分周期で３０分間、繰り返し、０秒の時点を開始点として０ｍＶに規格化した場合のセンサ５０の各チャネルが出力する各信号の波形である。

【0044】

図４Ａ～図４Ｈに示す信号の波形では、センサ５０をエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態では、各信号の振幅は上昇傾向にあり、オレンジジュースに曝した状態では、各信号の振幅は下降傾向にある。すなわち、センサ５０をエタノール混入のオレンジジュースに曝した状態と、センサ５０をオレンジジュースに曝した状態とでは、センサ５０の各チャネルが出力する信号には、明らかな差があることがわかる。すなわち、基準物として空気を用いる場合よりも、オレンジジュースを用いた場合のほうが、エタノール混入のオレンジジュースに曝した場合のセンサ５０の各チャネルの信号との差が表れやすくなる。

【0045】

図５は、各基準物に曝した場合のセンサ５０の各チャネルの信号の振幅と、エタノール混入のオレンジジュースに曝した場合のセンサ５０の各チャネルの信号の振幅との差を示す。図５に示すように、基準物が空気の場合、エタノールに相当する振幅がマイナスになり、エタノールの混入をセンサ５０の各チャネルの信号から検出することができない。これは、空気の場合と、エタノール混入のオレンジジュースの場合とで、センサ５０が曝される空間の湿度に違いが生じ、その影響がセンサ５０の各チャネルの信号に表れていることに起因する。一方、基準物が水、または対象物と同じ物質であるオレンジジュースである場合、センサ５０が曝される空間の湿度に違いが少なく、微少量であったとしてもエタノールの混入をセンサ５０の各チャネルの信号から検出することができる。

【0046】

そこで、本実施形態では、検出準備状態と検出状態とで湿度の変化を抑制すべく、検出準備状態において、センサ５０を空気ではない基準物に曝す。基準物は、水、または予め定められた条件を満たす正常状態の対象物と同一種類の物質である。予め定められた条件は、対象物が複数の工場で製造されている食品であれば、基準物は、例えば、基準となる工場で製造された対象物と同一の食品でよい。

【0047】

このように、検出準備状態と検出状態とで湿度の変化を抑制しておくことで、検出準備状態から検出状態に切り替わったことにより生じるセンサ５０の信号の変化は、湿度の変化による影響ではなく、対象物から発生する少なくとも１つの物質による影響である可能性が高い。つまり、センサ５０から出力される信号から、対象物内に少量含まれる微量成分による異物の存在を判別しやすくできる。また、センサ５０から出力される信号から対象物が劣化することにより対象物から発生する微少量成分も判別しやすくできる。なお、検出準備状態と検出状態と温度の変化がある場合にも、センサ５０から出力される信号に大きな差が生じる。したがって、検出準備状態と検出状態とで温度の変化を抑制しておくことが好ましい。

【0048】

そこで、取得部１１２は、センサ５０が、予め定められた条件を満たす対象物と同一種類の物質、または水である基準物に曝される検出準備状態から、対象物に曝される検出状態に切り替わってから、再び検出準備状態から検出状態に切り替わるまでの検出期間において、センサ５０から出力される信号を取得する。推定部１１４は、センサ５０からの信号の波形の特徴量に基づいて対象物の状態を推定する。

【0049】

推定部１１４は、対象物に異物が混入している状態か否かを、対象物の状態として推定してよい。推定部１１４は、対象物に異物が混入していると推定する場合、信号の波形の特徴量と異物の種類との関係を示す関係情報と、センサ５０からの信号とに基づいて、異物の種類をさらに推定してよい。

【0050】

推定部１１４は、対象物が劣化している状態か否かを、対象物の状態として推定してよい。推定部１１４は、対象物が劣化している状態と推定する場合、信号の波形の特徴量と対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係状態と、センサ５０からの信号とに基づいて、対象物の劣化状態の度合いをさらに推定してよい。

【0051】

図６は、センサ５０の１つのチャネル（チャネル１）から出力される信号の波形の一例を示す。推定部１１４は、信号Ｓ１の波形を予め定められた間隔ｔで分割することで複数の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５を導出してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５の合計（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５＝ｓ_ｔｏｔａｌ）を導出してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５の各変化率（ｓ２－ｓ１）／ｔ＝Δｓ１，（ｓ３－ｓ２）／ｔ＝Δｓ２，（ｓ４－ｓ３）／ｔ＝Δｓ３，（ｓ５－ｓ４）ｔ＝Δｓ４を導出してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅の各変化率の合計（Δｓ１＋Δｓ２＋Δｓ３＋Δｓ４）を導出してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅の各変化率の平均値（（Δｓ１＋Δｓ２＋Δｓ３＋Δｓ４）／４）を導出してよい。

【0052】

取得部１１２は、検出期間において複数の感応部のそれぞれから出力される複数の信号を取得してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５のうちの最大の振幅が予め定められた閾値以上である場合、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５の合計が予め定められた閾値以上である場合、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅の各変化率の合計が予め定められた閾値以上である場合、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。推定部１１４は、複数の分割波形の各振幅の各変化率の平均値が予め定められた閾値以上である場合、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。

【0053】

推定部１１４は、複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせに基づいて、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。

【0054】

少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせは、少なくとも２つの信号の波形を予め定められた間隔ｔで分割することで得られる少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の合計値同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率の合計同士の比、及び少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の平均値同士の比の少なくとも１つを含んでよい。

【0055】

推定部１１４は、少なくとも２つの信号の波形を予め定められた間隔ｔで分割することで得られる少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の合計値同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率同士の比、少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の変化率の合計同士の比、及び少なくとも２つの信号のそれぞれの複数の分割波形の各振幅の平均値同士の比の少なくとも１つが、予め定められた数値範囲に含まれる場合、対象物に異物が混入している、あるいは対象物が劣化していると推定してよい。

【0056】

推定部１１４は、複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせと異物に相当する物質との関係を示す関係情報と、複数の信号とに基づいて、対象物に混入している物質を推定してよい。推定部１１４は、複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせと対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係情報と、複数の信号とに基づいて、対象物に混入している物質を推定してよい。

【0057】

図７は、センサ５０の他の１つのチャネル（チャネル２）から出力される信号Ｓ２の波形の一例を示す。推定部１１４は、例えば、図６のチャネル１の信号Ｓ１の分割波形の振幅ｓ１～ｓ５と図７のチャネル２の信号Ｓ２の分割波形の振幅ｍ１～ｍ５との比（ｓ１／ｍ１，ｓ２／ｍ２，ｓ３／ｍ３，ｓ４／ｍ４，ｓ５／ｍ５）を導出してよい。推定部１１４は、信号Ｓ１の分割波形の振幅ｓ１～ｓ５の合計（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５＝ｓ_ｔｏｔａｌ）と、信号２の分割波形の振幅ｍ１～ｍ５の合計（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５＝ｍ_ｔｏｔａｌ）との比（ｓ_ｔｏｔａｌ／ｍ_ｔｏｔａｌ）を導出してよい。推定部１１４は、信号Ｓ１の分割波形の各振幅ｓ１～ｓ５の各変化率（Δｓ１，Δｓ２，Δｓ３，Δｓ４）と、信号Ｓ２の分割波形の各振幅ｍ１～ｍ５の各変化率（Δｍ１，Δｍ２，Δｍ３，Δｍ４）との比（Δｓ１／Δｍ１，Δｓ２／Δｍ２，Δｓ３／Δｍ３，Δｓ４／Δｍ４）を導出してよい。推定部１１４は、信号Ｓ１の分割波形の振幅ｓ１～ｓ５の平均値（ｓ_ｔｏｔａｌ／４）と、信号Ｓ２の分割波形の各振幅ｍ１～ｍ５の平均値（ｍ_ｔｏｔａｌ／４）との比（ｓ_ｔｏｔａｌ／ｍ_ｔｏｔａｌ）を導出してよい。

【0058】

図８は、センサ５０のさらに他の１つのチャネル（チャネル３）から出力される信号Ｓ３の波形の一例である。

【0059】

センサ５０からさらに他の１つのチャネル（チャネル３）から信号Ｓ３が出力される場合には、推定部１１４は、信号Ｓ１の波形の特徴量と信号Ｓ２の波形の特徴量との組み合わせに加えて、信号Ｓ１の波形の特徴量と信号Ｓ３の波形の特徴量との組み合わせ及び信号Ｓ２の波形の特徴量と信号Ｓ３の波形の特徴量との組み合わせについて、それぞれ振幅同士の比、振幅合計同士の比、振幅の変化率同士の比、振幅の変化率の合計同士の比、及び振幅の平均値同士の比を導出してよい。

【0060】

推定部１１４は、１つの信号の波形の複数の特徴量の組み合わせと、異物の種類または対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係情報と、センサ５０からの信号とに基づいて、異物の種類または対象物の劣化状態の度合いを推定してよい。あるいは、推定部１１４は、少なくとも２つの信号の波形の複数の特徴量の組み合わせと、異物の種類または対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係情報と、少なくとも２つの信号とに基づいて、異物の種類または対象物の劣化状態の度合いを推定してよい。

【0061】

このように、推定部１１４は、１つ以上の信号の波形の特徴を示す複数のパラメータを導出して、それぞれのパラメータの組み合わせに基づいて、異物の種類または対象物の劣化状態の度合いを推定してよい。これにより、１つの信号に対して１つのパラメータに基づいて異物の種類または対象物の劣化状態の度合いを推定するよりも精度よく異物の種類または対象物の劣化状態の度合いを推定できる。

【0062】

推定部１１４は、信号の波形の特徴量と対象物の状態との関係を示す関係情報、あるいは複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせと対象物の状態との関係を示す関係情報として、教師あり学習により生成された学習モデルを用いて、対象物の状態を推定してよい。推定部１１４は、信号の波形の特徴量と異物の混入との関係を示す関係情報、あるいは複数の信号のうちの少なくとも２つの信号の波形の特徴量の組み合わせと異物の混入との関係を示す関係情報として、教師あり学習により生成された学習モデルを用いて、対象物への異物の混入の有無を推定してよい。

【0063】

推定部１１４は、信号の波形の特徴量、信号の波形の少なくとも２つの特徴量、または２つの信号の波形の特徴量の複数の組み合わせを説明変数として、かつ対象物の状態を目的変数として、教師あり学習のアルゴリズムに従って機械学習を行うことにより、信号の波形の特徴量、または２つの信号の波形の特徴量の複数の組み合わせから、対象物の状態を推定する学習済み学習モデルを生成し、記憶部１２０に格納してよい。アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、重回帰分析、決定木、ガウス過程などの任意の方式のアルゴリズムでよい。また、推定部１１４は、基準物にセンサ５０が曝された状態の場合にセンサ５０から出力される信号の波形と対象物にセンサ５０が曝された状態の場合にセンサ５０から出力される信の波形との違いを示すために主成分解析、クラスタリング、またはＯＣＳＶＭ等の異常検知アルゴリズムを用いて、対象物の状態、例えば、対象物への異物の混入、または対象物の劣化状態の度合いを推定してよい。

【0064】

通知部１１６は、推定部１１４により推定された対象物の状態、例えば、対象物への異物の混入、または対象物の劣化状態の度合いを外部に通知する。

【0065】

図９は、対象物への異物の混入を推定する手順の一例を示すフローチャートである。取得部１１２は、切替機構３０の切替弁３４及び切替弁３５を制御することで、基準物を収容する容器２２の内部空間にセンサ５０を曝した検出準備状態から対象物を収容する容器２０の内部空間にセンサ５０を曝した検出状態に切り替える（Ｓ１００）。取得部１１２は、基準物を収容する容器２２に連通する配管３２のみが配管３３と連通する状態から、対象物を収容する容器２０に連通する配管３１のみが配管３３と連通する状態になるように、切替弁３４及び切替弁３５を制御する。

【0066】

推定装置１００は、センサ５０により容器２０の内部空間の物質の検出を開始する（Ｓ１０２）。取得部１１２は、切替機構３０の切替弁３４を制御することで、センサ５０を容器２０の内側の内気に曝した検出状態から容器２２の内側の内気に曝した検出準備状態に切り替える（Ｓ１０４）。次いで、取得部１１２は、センサ５０の各チャネルから検出状態にある検出期間において検出された各信号を取得する（Ｓ１０６）。

【0067】

推定部１１４は、各信号の波形の特徴量を導出する（Ｓ１０８）。推定部１１４は、各信号の波形の特徴量に基づいて、対象物への異物の混入の有無を推定する（Ｓ１１０）。異物の混入がある場合、推定部１１４は、各信号の波形の特徴量と、各信号の波形の特徴量と異物の種類との関係を示す関係情報とに基づいて、異物の種類を推定する（Ｓ１１２）。

【0068】

通知部１１６は、対象物に異物が混入した異常状態であること及び異物の種類を外部に通知する（Ｓ１１４）。推定部１１４が対象物に異物が混入していないと推定した場合、通知部１１６は、対象物が正常状態であることを外部に通知する（Ｓ１１６）。

【0069】

図１０は、対象物の劣化状態を推定する手順の一例を示すフローチャートである。取得部１１２は、切替機構３０の切替弁３４及び切替弁３５を制御することで、基準物を収容する容器２２の内部空間にセンサ５０を曝した検出準備状態から対象物を収容する容器２０の内部空間にセンサ５０を曝した検出状態に切り替える（Ｓ１００）。取得部１１２は、基準物を収容する容器２２に連通する配管３２のみが配管３３と連通する状態から、対象物を収容する容器２０に連通する配管３１のみが配管３３と連通する状態になるように、切替弁３４及び切替弁３５を制御する。

【0070】

推定装置１００は、センサ５０により容器２０の内部空間の物質の検出を開始する（Ｓ１０２）。取得部１１２は、切替機構３０の切替弁３４を制御することで、センサ５０を容器２０の内側の内気に曝した検出状態から容器２２の内側の内気に曝した検出準備状態に切り替える（Ｓ１０４）。次いで、取得部１１２は、センサ５０の各チャネルから検出状態にある検出期間において検出された各信号を取得する（Ｓ１０６）。

【0071】

推定部１１４は、各信号の波形の特徴量を導出する（Ｓ１０８）。推定部１１４は、各信号の波形の特徴量に基づいて、対象物が劣化状態か否かを推定する（Ｓ１２０）。対象物が劣化状態である場合、推定部１１４は、各信号の波形の特徴量と、各信号の波形の特徴量と対象物の劣化状態の度合いとの関係を示す関係情報とに基づいて、対象物の劣化状態の度合いを推定する（Ｓ１２２）。

【0072】

通知部１１６は、対象物が劣化状態であること及び対象物の劣化状態の度合いを外部に通知する（Ｓ１２４）。推定部１１４が対象物が劣化状態ではないと推定した場合、通知部１１６は、対象物が正常状態であることを外部に通知する（Ｓ１２６）。

【0073】

図１１Ａ及び図１１Ｂは、各信号の特徴量を導出する手順の一例を示すフローチャートである。推定部１１４が、対象物への異物の混入の有無、対象物の劣化状態などの対象物の状態の推定に用いる関係情報は、対象物の種類によって異なる場合がある。そこで、推定部１１４は、対象物の状態の推定に用いる関係情報が、対象物の状態に対応付けて示す各信号の各波形の特徴量の種類を対象物の種類に応じて特定する。推定部１１４が異物の種類を推定する場合にも、対象物の種類によって、混入する可能性がある異物の種類が異なることが考えられる。よって、推定部１１４は、異物の種類の推定に用いる関係情報が、異物の種類に対応付けて示す各信号の各波形の特徴量の種類を、対象物の種類に応じて特定してよい。推定部１１４は、ユーザから入力される対象物に関する情報に基づいて、対象物の種類を特定してよい。

【0074】

推定部１１４は、容器２０内のガスに対する各チャネルの各信号を取得部１１２を介して取得する（Ｓ２００）。推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅を導出するかどうかを判断する（Ｓ２０２）。

【0075】

各振幅を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各信号の各振幅を導出することで特徴量群ｙｃ１を生成する（Ｓ２０４）。

【0076】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅の合計値を導出するかどうかを判断する（Ｓ２０６）。各振幅の合計値を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各信号の各振幅の合計値を導出することで特徴量群ｙｃ２を生成する（Ｓ２０８）。

【0077】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅のチャネル間比を導出するかどうかを判断する（Ｓ２１０）。各振幅のチャネル間比を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各信号の各振幅のチャネル間比を導出することで特徴量群ｙｃ３を生成する（Ｓ２１２）。

【0078】

次いで、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅の合計値のチャネル間比を導出するかどうかを判断する（Ｓ２１４）。各振幅の合計値のチャネル間比を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各信号の各振幅の合計値のチャネル間比を導出することで特徴量群ｙｃ４を生成する（Ｓ２１６）。

【0079】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅の変化率を導出するかどうかを判断する（Ｓ２１８）。各信号の各振幅の変化率を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各信号の各振幅の変化率を導出することで特徴量ｙｃ５を生成する（Ｓ２２０）。

【0080】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅の変化率の合計値を導出するかどうかを判断する（Ｓ２２２）。各信号の各振幅の変化率の合計値を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの各振幅の変化率の合計値を導出することで、特徴量群ｙｃ６を生成する（Ｓ２２４）。

【0081】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、各信号の各振幅の変化率の平均値を導出するかどうかを判断する（Ｓ２２６）。各信号の各振幅の変化率の平均値を導出するのであれば、推定部１１４は、間隔ｔごとの変化率の平均値を導出することで、特徴量群ｙｃ７を生成する（Ｓ２２８）。

【0082】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、温度の平均値及び標準偏差を導出するかどうかを判断する（Ｓ２３０）。温度の平均値及び標準偏差を導出するのであれば、推定部１１４は、容器２０内の温度を示す温度情報を取得し、間隔ｔごとの温度、温度の平均値、温度の標準偏差を導出することで、特徴量群ｙｔ１、ｙｔ２、ｙｔ３を生成する（Ｓ２３２）。

【0083】

次いで、推定部１１４は、特定された各信号の特徴量の種類に基づいて、湿度の平均値及び標準偏差を導出するかどうかを判断する（Ｓ２３４）。湿度の平均値及び標準偏差を導出するのであれば、推定部１１４は、容器２０内の湿度を示す湿度情報を取得し、間隔ｔごとの湿度、湿度の平均値、及び湿度の標準偏差を導出することで、特徴量群ｙｈ１、ｙｈ２、ｙｈ３を生成する（Ｓ２３６）。

【0084】

以上の処理より、推定部１１４は、対象物の状態などの推定に用いる特徴量群を導出する。なお、図１１Ａ及び図１１Ｂに示す特徴量群の種類及び導出順は一例に過ぎない。

【0085】

本実施形態に係る推定装置１００によれば、センサ５０が置かれる環境の湿度または温度などの変化を抑制することでセンサ５０から出力される信号の波形に環境の変化による影響を与えることを抑制することができ、対象物に微少量の物質が含まれるか否かなどをセンサ５０から出力される信号に基づいて推定できる。

【0086】

図１２Ａ～図１２Ｈは、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物として３８ｐｐｍのアセトンが混入された牛乳（「アセトン混入の牛乳」と称する場合がある）に曝した状態と、センサ５０を基準物として異物が混入していない正常な状態の牛乳に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す。

【0087】

図１２Ａ～図１２Ｈに示す信号の波形は、０秒から１２０秒までの間、センサ５０をアセトン混入の牛乳に曝した後、１２０秒から２４０秒までの間、センサ５０を正常な状態の牛乳に曝した状態を２分周期で３０分間、繰り返し、０秒の時点を開始点として０ｍＶに規格化した場合のセンサ５０の各チャネルが出力する各信号の波形である。

【0088】

図１２Ａ～図１２Ｈに示す信号の波形では、センサ５０をアセトン混入の牛乳に曝した状態では、各信号の振幅は上昇傾向にあり、牛乳に曝した状態では、各信号の振幅は下降傾向にある。すなわち、センサ５０をアセトン混入の牛乳に曝した状態と、センサ５０を牛乳に曝した状態とでは、センサ５０の各チャネルが出力する信号には、差があることがわかる。すなわち、基準物として空気を用いる場合よりも、牛乳を用いた場合のほうが、アセトン混入の牛乳に曝した場合のセンサ５０の各チャネルの信号との差が表れやすくなる。

【0089】

図１３Ａ～図１３Ｈは、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物としてたばこが混入された水（「タバコ混入の水」と称する場合がある）に曝した状態と、センサ５０を基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態とを交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形の様子を示す。

【0090】

図１３Ａ～図１３Ｈに示す信号の波形は、０秒から１２０秒までの間、センサ５０をタバコ混入の水に曝した後、１２０秒から２４０秒までの間、センサ５０を正常な状態の水に曝した状態を２分周期で３０分間、繰り返し、０秒の時点を開始点として０ｍＶに規格化した場合のセンサ５０の各チャネルが出力する各信号の波形である。

【0091】

図１３Ａ～図１３Ｈに示す信号の波形では、センサ５０をタバコ混入の水に曝した状態では、各信号の振幅は上昇傾向にあり、正常な状態の水に曝した状態では、各信号の振幅は下降傾向にある。すなわち、センサ５０をタバコ混入の水に曝した状態と、センサ５０を正常な状態の水に曝した状態とでは、センサ５０の各チャネルが出力する信号には、差があることがわかる。すなわち、基準物として空気を用いる場合よりも、水を用いた場合のほうが、たばこ混入の水に曝した場合のセンサ５０の各チャネルの信号との差が表れやすくなる。

【0092】

図１４は、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物として、飲み口に口を付けて飲んだ飲み残しの水に曝した状態、センサ５０を対象物として意図的に唾液を混入させた水に曝した状態、及びセンサ５０を基準物として異物が混入していない正常な状態の水に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す。

【0093】

図１４に示す主成分解析の結果から、唾液が混入した水と、唾液が混入していない正常な状態の水とを区別できることがわかる。すなわち、推定部１１４は、基準物である水に曝される検出準備状態から、対象物である水に曝される検出状態に切り替わってから、再び検出準備状態から検出状態に切り替わるまでの検出期間において、センサ５０から出力される信号の波形の主成分解析を行い、主成分解析の結果に基づいて、対象物の水を唾液が混入しているか否かを推定してよい。推定部１１４は、信号の波形の複数の特徴量を説明変数として、第１主成分及び第２主成分を目的変数として、信号の波形の複数の特徴量に対して多変量解析の一種である主成分解析を行い、第１主成分をＸ軸及び第２主成分をＹ軸とした２次元上に対象物をプロットすることで得られる主成分解析の結果を導出する。推定部１１４は、二次元上のどの領域に対象物のプロットが存在するかで、対象物の水に唾液が混入しているか否かを推定してよい。

【0094】

図１５は、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物として製造から１週間後の牛乳に曝した状態、センサ５０を対象物として３週間後の牛乳に曝した状態、及びセンサ５０を基準物として製造直後の牛乳に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す。

【0095】

推定部１１４は、センサ５０から出力される信号の波形の主成分解析の結果として得られる２次元上のプロットの位置を特定することで、対象物の牛乳の製造日からの経過期間を推定することができる。

【0096】

図１６は、センサ５０として、８種類（８チャンネル）の感応膜アレイからなる膜表面型応力センサを用いて、センサ５０を対象物として、アールグレイティ、ウーロン茶、ほうじ茶、緑茶、麦茶、濃緑茶に曝した状態、及びセンサ５０を基準物として水に曝した状態を１分周期で１５分間、交互に切り換えた場合の各チャネルの信号の波形について主成分解析した結果を示す。

【0097】

推定部１１４は、センサ５０から出力される信号の波形の主成分解析の結果として得られる２次元上のプロットの位置を特定することで、対象物の種類を推定することができる。

【0098】

図１７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化してよいコンピュータ１２００の一例を示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーションまたは当該装置の１または複数の「部」として機能させることができる。または、当該プログラムは、コンピュータ１２００に当該オペレーションまたは当該１または複数の「部」を実行させることができる。当該プログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつかまたは全てに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0099】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、及びＲＡＭ１２１４を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、入力／出力ユニットを含み、それらは入力／出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０を含む。ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。

【0100】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブが、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納してよい。ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／またはコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。プログラムが、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリまたはＩＣカードのようなコンピュータ可読記録媒体またはネットワークを介して提供される。プログラムは、コンピュータ可読記録媒体の例でもあるＲＡＭ１２１４、またはＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーションまたは処理を実現することによって構成されてよい。

【0101】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、またはＵＳＢメモリのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0102】

また、ＣＰＵ１２１２は、ＵＳＢメモリ等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0103】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0104】

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上またはコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0105】

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよい。その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0106】

コンピュータ可読命令は、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードの何れかを含んでよい。ソースコードまたはオブジェクトコードは、従来の手続型プログラミング言語を含む。従来の手続型プログラミング言語は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語でよい。コンピュータ可読命令は、プログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供されてよい。プロセッサまたはプログラマブル回路は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。

【0107】

ここで、コンピュータは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このような複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムは分散コンピューティングシステムとも呼ばれ、広義のコンピュータである。分散コンピューティングシステムにおいては、複数のコンピュータのそれぞれがプログラムの一部ずつを実行し、必要に応じてコンピュータ間でプログラム実行中のデータを受け渡すことによって、複数のコンピュータが集合的にプログラムを実行する。

【0108】

プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。コンピュータは、１つのプロセッサまたは複数のプロセッサを備えてよい。複数のプロセッサを備えるマルチプロセッサシステムにおいては、それぞれのプロセッサがプログラムの一部ずつを実行し、必要に応じてプロセッサ間でプログラム実行中のデータを受け渡すことによって、複数のプロセッサが集合的にプログラムを実行する。例えば、マルチタスクの実行において、複数のプロセッサのそれぞれは、タイムスライス毎にタスクスイッチすることにより各タスクの一部分ずつを細切れに実行してよい。この場合、各プロセッサが１つのプログラムのうちどの部分を実行するかは、動的に変化する。また、複数のプロセッサのそれぞれがプログラムのどの部分を実行するかは、マルチプロセッサを意識したプログラミングにより静的に定められてもよい。

【0109】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0110】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0111】

１０ 推定システム
２０，２２ 容器
３０ 切替機構
３１，３２，３３ 配管
３４，３５ 切替弁
４０ 環境センサ
５０ センサ
１００ 推定装置
１１０ 制御部
１１２ 取得部
１１４ 推定部
１１６ 通知部
１２０ 記憶部
１２００ コンピュータ
１２１０ ホストコントローラ
１２１２ ＣＰＵ
１２１４ ＲＡＭ
１２２０ 入力／出力コントローラ
１２２２ 通信インタフェース
１２３０ ＲＯＭ

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図3D】

【図3E】

【図3F】

【図3G】

【図3H】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図4E】

【図4F】

【図4G】

【図4H】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図12D】

【図12E】

【図12F】

【図12G】

【図12H】

【図13A】

【図13B】

【図13C】

【図13D】

【図13E】

【図13F】

【図13G】

【図13H】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】