特許 7262345 物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-04-13

(45)【発行日】2023-04-21

(54)【発明の名称】物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/49 20060101AFI20230414BHJP

   G01N 21/65 20060101ALI20230414BHJP

   G01N 21/31 20060101ALI20230414BHJP

【ＦＩ】

G01N21/49 Z

G01N21/65

G01N21/31

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2019159013

(22)【出願日】2019-08-30

(65)【公開番号】P2021038953

(43)【公開日】2021-03-11

【審査請求日】2022-07-27

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 （１）ウェブサイトの掲載日 ２０１９年３月１３日 （２）ウェブサイトのアドレスｈｔｔｐｓ：／／ｓｐｉｅ．ｏｒｇ／ＥＳＤ／ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｄｅｔａｉｌｓ／ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ－ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ－ａｎｄ－ｍａｃｈｉｎｅ－ｌｅａｒｎｉｎｇ－ｉｎ－ｄｅｆｅｎｓｅ－ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ？ＳＳＯ＝１ （３）公開者 比護 貴之 江藤 修三

【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）令和元年度、防衛装備庁 安全保障技術研究推進制度、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】000173809

【氏名又は名称】一般財団法人電力中央研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】比護 貴之

(72)【発明者】

【氏名】江藤 修三

【審査官】伊藤 裕美

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－２３２２５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００５－５１２０５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０５７０６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０５２９８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－０２４７９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－００４２５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１４－５１０９１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第０６４１８３８３（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２１／００ － Ｇ０１Ｎ ２１／７４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象物に光を照射する発光部と、
前記光が照射された前記対象物における散乱光又は吸収光のいずれか一方もしくは双方を計測し、複数の波長における計測した光の強度を表すスペクトルを取得する測定部と、
複数の既知の基準物質のスペクトルの基準物質毎に重みを加えた線形和と、所定のスペクトルとの差を最小とする重みを、前記重みが非負となる条件の下で算出するスペクトル分解を実行するスペクトル解析部と、
前記スペクトル分解の解析誤差を基に、前記スペクトルにおける複数の前記波長の中から１つ又は複数の使用波長を選定し、前記対象物のスペクトルを前記所定のスペクトルとして、散乱光の前記使用波長毎の強度を表す制限スペクトルを用いたスペクトル分解を前記スペクトル解析部に実行させるスペクトル波長選定部と、
前記スペクトル解析部による前記対象物のスペクトルに対する前記制限スペクトルを用いたスペクトル分解で得られた重みを基に、前記対象物と前記基準物質との同定又は検知を行う同定検知部と
を備えたことを特徴とする物質検査装置。

【請求項2】

前記スペクトル波長選定部は、テスト重みをそれぞれに付加した複数の前記基準物質のスペクトルの線形和を求め、前記線形和にノイズ成分を加えたテストスペクトルに対する前記スペクトル分解を前記スペクトル解析部に行わせることで推定された重みを求め、前記推定された重みと前記テスト重みとの前記解析誤差を最小化するように前記使用波長を選択することを特徴とする請求項１に記載の物質検査装置。

【請求項3】

前記スペクトル波長選定部は、異なる前記波長を順次追加しながら前記解析誤差を求めることを繰り返し、前記推定された重みと前記テスト重みとの解析誤差とを最小化する前記使用波長を決定することを特徴とする請求項２に記載の物質検査装置。

【請求項4】

前記スペクトル分解における前記テストスペクトルに対する前記解析誤差を基に、前記発光部で照射する光の波長を選択する光波長選択部をさらに備え、
前記発光部は、前記光波長選択部により選択された波長の光を前記対象物に照射し、
前記測定部は、前記光波長選択部により選択された波長の光が照射された前記対象物からの散乱光のスペクトルを取得する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の物質検査装置。

【請求項5】

前記光波長選択部は、前記光の波長を変更して前記スペクトル分解を行った場合の前記テストスペクトルに対する各解析誤差を基に、前記光の波長を選択することを特徴とする請求項４に記載の物質検査装置。

【請求項6】

対象物に光を照射し、
前記光が照射された前記対象物からの散乱光又は吸収光のいずれか一方もしくは双方を計測し、
複数の波長における計測した光の強度を表すスペクトルを取得し、
複数の既知の基準物質のスペクトルの基準物質毎に重みを加えた線形和と、所定のスペクトルとの差を最小とする重みを、前記重みが非負となる条件の下で算出するスペクトル分解を実行した場合の解析誤差を基に、複数の前記波長の中から１つ又は複数の使用波長を選定し、
前記基準物質の散乱光の前記使用波長毎の強度を表す制限スペクトルの前記基準物質毎に重みを加えた線形和と、前記対象物の前記制限スペクトルとの差を最小とする検査重みを、前記検査重みが非負となる条件の下で算出し、
算出した前記検査重みを基に、前記対象物と前記基準物質との同定又は検知を行う
ことを特徴とする物質検査方法。

【請求項7】

対象物に光を照射し、
前記光が照射された前記対象物からの散乱光又は吸収光のいずれか一方もしくは双方を計測し、
複数の波長における計測した光の強度を表すスペクトルを取得し、
複数の既知の基準物質のスペクトルの基準物質毎に重みを加えた線形和と、所定のスペクトルとの差を最小とする重みを、前記重みが非負となる条件の下で算出するスペクトル分解を実行した場合の解析誤差を基に、複数の前記波長の中から１つ又は複数の使用波長を選定し、
前記基準物質の散乱光の前記使用波長毎の強度を表す制限スペクトルの前記基準物質毎に重みを加えた線形和と、前記対象物の前記制限スペクトルとの差を最小とする検査重みを、前記検査重みが非負となる条件の下で算出し、
算出した前記検査重みを基に、前記対象物と前記基準物質との同定又は検知を行う
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする物質検査プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、対象物にレーザ等の光を当て、対象物の吸収光や散乱光の特徴を分析することで、対象物の成分を特定する、または対象物に特定の分子が含まれることを検知する技術の利用が盛んである。対象物の成分を特定することは同定と呼ばれ、対象物における特定の分子の含有を判定することは検知と呼ばれる。ここでは、合わせて、同定・検知と呼ぶ。

【0003】

対象物の吸収光や散乱光は、対象物を構成する物質により、特定の波長の光が吸収され易い、あるいは生じた散乱光の特定の波長が強いといった特徴を有する。そのため、吸収光や散乱光の波長毎の強度を解析することで、対象物の同定・検知が可能となる。吸収光や散乱光の波長毎の強度をここでは、「スペクトル」と呼ぶ。

【0004】

同定・検知のためのスペクトル解析としては以下の従来技術がある。以下では、各種物質毎に、レーザを照射した際の吸収光及び散乱光のスペクトルを整備したデータベースが存在する場合で説明する。データベース内の各スペクトルのデータは、例えば、実験室環境において各種の物質サンプルに対して、それぞれレーザ等の光を照射し、吸収光や散乱光のスペクトルを計測する方法やコンピューターシミュレーションにより得られる。

【0005】

物質の同定・検知を行う物質検査装置は、検査対象物質にたいしてレーザを照射し、その検査対象物質からの散乱光を得る。そして、物質検査装置は、取得した散乱光を用いて検査対象物質のスペクトルを取得する。その後、物質検査装置は、検査対象物質のスペクトルとデータベースに格納された各種物質のスペクトルの重みを付加した線形和との差分を最小とする重みを求める。このＬの最小化の計算は、データベースに格納された物質の種類がＰ個であり、スペクトルを形成する波長の種類がＮ個の場合、Ｐ個の説明変数を有するＮ個のデータに対する重回帰の計算と同じである。このような分析方法はｃｌａｓｓｉｃａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ（ＣＬＳ）と呼ばれる。

【0006】

また、同定・検知の方法として、対象物からの散乱光及び蛍光からスペクトルデータを一定の時間繰り返し収集し、収集したスペクトルデータに対して多変量解析を用いて解析してラマン散乱光を抽出する従来技術がある。また、対象物から取得した成分スペクトルを反復して分解及び改良して同定を行う従来技術がある。また、モデル化されていない成分または他のスペクトル情報を多変量モデルに組み込み、多変量モデルを用いたキャリブレーションの結果を維持し、残留誤差から構成要素を推定する処理を繰り返して同定を行うアルゴリズムが提案されている。また、対象物のスペクトルのデータセットを取得し、スペクトルの純粋な成分についてデータセットを取得して、取得したデータセトを用いて濃度係数を求めてスペクトルシフトを行い、残留誤差を計算して、残差が所定値内になるまでシフトを繰り返すアルゴリズムが提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【文献】特開２０１７－１２９３８９号公報

【文献】特許５０５９１０６号公報

【文献】米国特許第６７１１５０３号明細書

【文献】米国特許第６４１８３８３号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、一般的なＣＬＳなどの従来技術では、対象物のスペクトルや物質毎のスペクトルに含まれるノイズが小さい場合に高精度な結果が得られる一方で、ノイズが大きい場合には、誤った結果を与える可能性がある。このノイズが大きい状況としては、例えば、遠距離からの物質の同定・検知を行う場合などが考えられる。そのような状況においては、ノイズに頑健なスペクトル解析技術が求められる。

【0009】

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、ノイズが想定される環境下においても高精度な同定や検知を行う物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本願の開示する物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラムの一つの態様において、発光部は、対象物に光を照射する。測定部は、前記光が照射された前記対象物からの散乱光及び吸収光のいずれか一方もしくは双方を計測し、複数の波長における計測した光の強度を表すスペクトルを取得する。スペクトル解析部は、複数の既知の基準物質のスペクトルの基準物質毎に重みを加えた線形和と、所定のスペクトルとの差を最小とする重みを、前記重みが非負となる条件の下で算出するスペクトル分解を実行する。スペクトル波長選定部は、前記スペクトル分解の解析誤差を基に、前記スペクトルにおける複数の前記波長の中から１つ又は複数の使用波長を選定し、前記対象物のスペクトルを前記所定のスペクトルとして、前記使用波長毎の前記対象物の光の強度を表す制限スペクトルを用いたスペクトル分解を前記スペクトル解析部に実行させる。同定検知部は、前記スペクトル解析部による前記対象物のスペクトルに対する前記制限スペクトルを用いたスペクトル分解で得られた重みを基に、前記対象物と前記基準物質との同定又は検出を行う。

【発明の効果】

【0011】

１つの側面では、本発明は、ノイズが想定される環境下においても高精度な同定や検知を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、実施例１に係る物質検査装置のブロック図である。

【図2】図２は、計測に伴う誤差を表す図である。

【図3】図３は、スペクトル波長の選定の概要を説明するための図である。

【図4】図４は、スペクトル波長の選定結果の一例を表す図である。

【図5】図５は、重み係数を付加した基準物質のスペクトルの線形和を表す図である。

【図6】図６は、選定されたスペクトル波長を用いた場合の各基準物質のスペクトルの線形和を説明するための図である。

【図7】図７は、実施例１に係る物質検査装置による同定・検知処理のフローチャートである。

【図8】図８は、スペクトル波長選定部及びスペクトル解析部によるスペクトル波長の選定処理のフローチャートである。

【図9】図９は、実施例２に係る物質検査装置のブロック図である。

【図10】図１０は、レーザ波長と特定の物質のスペクトルの関係を表す図である。

【図11】図１１は、レーザ波長毎の解析誤差の一例を表す図である。

【図12】図１２は、同定結果の一例を表す図である。

【図13】図１３は、実施例２に係る物質検査装置による同定・検知処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下に、本願の開示する物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する物質検査装置、物質検査方法及び物質検査プログラムが限定されるものではない。また、以下の説明では、散乱光を用いた物質の同定・検知について主に説明するが、吸収光を用いた物質の同定・検知についても同様である。

【実施例1】

【0014】

図１は、実施例１に係る物質検査装置のブロック図である。本実施例に係る物質検査装置１は、発光部１１、測定部１２、通知部１３、同定検知部１４、スペクトル解析部１５、スペクトル波長選定部１６及びデータベース１７を有する。

【0015】

データベース１７は、様々な種類の物質毎に、レーザを照射した際の吸収及び散乱光のスペクトルを整備した情報を保持する。データベース１７に情報が格納された物質を、以下では「基準物質」と言う。例えば、基準物質には、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２、Ｈ_２、ＣＨ_４、ＮＨ_３及びＳＯ_２などがある。本実施例では、Ｐ個の基準物質＃ｐ（ｐ＝１～Ｐ）のスペクトルの情報が、データベース１７に格納される。

【0016】

そして、各基準物質＃ｐのスペクトルには、予め決められた種類の波長のレーザを照射した場合の、散乱光の波長毎の強度が含まれる。このように特定の物質のスペクトルは波長毎に個別のスペクトルが得られる。そこで、個別のスペクトルに対応する波長を「スペクトル波長」と呼ぶ場合がある。また、以下では、スペクトル以下では、照射されるレーザの波長を、レーザが有する波長であることを明示するために、「レーザ波長」と言う場合がある。

【0017】

各基準物質＃ｐのスペクトルの情報には、スペクトル波長の種類がＮ種類ある場合、各スペクトル波長に対応するＮ個の個別スペクトルが要素として含まれる。すなわち、スペクトルは、スペクトル波長がＮ種類ある場合、Ｎ次元のベクトルで表される。基準物質のスペクトルの情報であるｘｐ（ｐ＝１～Ｐ）は、ｘ１ｐ、ｘ２ｐ、・・・、ｘＮｐというＮ個の要素を有するＮ次元の列ベクトルで表される。スペクトルを表す列ベクトルの各要素が、スペクトル波長毎の個別スペクトルにあたる。例えば、スペクトル波長は、１０００種類存在する。

【0018】

発光部１１は、レーザ波長の指定とともにレーザ照射の指示を同定検知部１４から受ける。発光部１１は、同定検知部１４からの指示を受けて、指定された波長を有するレーザを検査対象物Ｚへ向けて照射する。検査対象物Ｚは、レーザの照射を受けて散乱光を放射する。

【0019】

測定部１２は、検査対象物Ｚから放射された散乱光を受光する。そして、測定部１２は、取得した散乱光から得られる検査対象物Ｚの波長毎の個別スペクトルを測定し、測定結果から得られる検査対象物Ｚのスペクトルの情報をスペクトル解析部１５へ出力する。ここで、本実施例では散乱光のスペクトルを例に説明するが、これは吸収光のスペクトルを用いてもよい。その場合、測定部１２は、検査対象物Ｚから放射された散乱光から検査対象物Ｚで吸収された吸収光の測定を行い、測定結果である検査対象物Ｚの吸収光のスペクトル情報をスペクトル解析部１５へ出力する。

【0020】

次に、スペクトル波長選定部１６について説明する。ある検査対象物質Ｚのスペクトルは、ある検査対象物質Ｚから放射された散乱光の波長毎の強度及びその集まりの情報である。吸収光や散乱光のスペクトルは、特定のスペクトル波長において、基準物質＃ｐ毎に特徴が表れる傾向がある。また、基準物質＃ｐ毎の特徴が表れるスペクトル波長以外のスペクトル波長に対応する個別スペクトルは、同定・検知を行う際のノイズとなる可能性がある。そのため、基準物質＃ｐ毎の特徴が表れるスペクトル波長を有する個別スペクトルを用いてスペクトル分解を行うことが、検査対象物質Ｚの同定・検知の確度を向上させるためには好ましい。ここでの「スペクトル分解」とは、検査対象物Ｚのスペクトルをデータベース１７に登録された基準物質＃ｐのスペクトルに分解する処理である。スペクトル分解により、検査対象物質Ｚを基準物質＃ｐに重みを付加した線形和で表した場合の重みが求められる。

【0021】

スペクトル波長選定部１６は、検査対象物質Ｚの同定・検知を行う際に用いるスペクトル波長の選定を行う。具体的には、スペクトル波長選定部１６は、データベース１７から各基準物質＃ｐのスペクトルの情報を取得し、個別スペクトルの値を用いて各基準物質＃ｐを表す列ベクトルを生成する。次に、スペクトル波長選定部１６は、各基準物質＃ｐの重みをランダムに生成してテスト重みとする。

【0022】

例えば、基準物質＃ｐが、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２、Ｈ_２、ＣＨ_４、ＮＨ_３及びＳＯ_２である場合、にスペクトル波長選定部１６は、それぞれに対して０．１８、０．０７、０．０６、０．１４、０．１９、０．１１及び０．２５といったテスト重みを乱数に基づき生成する。

【0023】

次に、スペクトル波長選定部１６は、テスト重みを各基準物質＃ｐを表す列ベクトルに付加し、テスト重みを付加した各基準物質＃ｐを表す列ベクトルの線形和を求める。

【0024】

次に、スペクトル波長選定部１６は、ランダムにノイズ成分を生成する。例えば、スペクトル波長選定部１６は、重みを付加した基準物質＃ｐのスペクトルの線形和で得られたスペクトルに含まれる各スペクトル波長に対して、各スペクトル波長の強度の標準偏差を用いて正規乱数によりノイズを生成する。

【0025】

図２は、計測に伴う誤差を表す図である。図２において、縦軸はスペクトルの強度を表し、横軸はスペクトル波長を表す。図２は、ＳＯ_２を検査対象物Ｚとして、波長が２０２．１３ｎｍのレーザを照射した場合のスペクトル波長とスペクトルの強度との関係を表す。例えば、予め測定したスペクトル波長とスペクトルの強度との関係の測定結果が図２として得られた場合について説明する。図２における、各グラフ１０１～１０３は、それぞれ計測結果の最大値、計測結果の平均値、計測結果の最小値を表すグラフである。各測定結果が正規分布で表されるとして、グラフ１０１とグラフ１０２との差及びグラフ１０２とグラフ１０３との差が標準偏差の２倍となるように標準偏差を求める。図２から求められた標準偏差が１４％であることから、本実施例では、スペクトル波長選定部１６は、標準偏差を各スペクトル波長の強度の１４％として、正規乱数を用いてノイズを生成する。

【0026】

そして、スペクトル波長選定部１６は、テスト重みを付加した各基準物質＃ｐのスペクトルの線形和に、生成したノイズを加えてテストスペクトルを合成する。そして、スペクトル波長選定部１６は、合成したテストスペクトルをスペクトル解析部１５へ送信し、スペクトル分解を依頼する。スペクトル解析部１５によるスペクトル分解の詳細については後で説明する。

【0027】

その後、スペクトル波長選定部１６は、テストスペクトルのスペクトル分解の結果をスペクトル解析部１５から取得する。この場合、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル分解の結果として、各基準物質＃ｐのそれぞれに対する推定された重みを取得する。そして、スペクトル波長選定部１６は、推定された重みとテスト重みとの差から算出される解析誤差を最小化するように、スペクトル波長を選定する。

【0028】

例えば、Ｐ個の基準物質＃ｐに対するテスト重みをα_ｐとし、Ｐ個の基準物質に対する推定された重みをβ_ｐとした場合、スペクトル波長選定部１６は、推定された重みとテスト重みとの解析誤差を次の数式（１）で求める。

【0029】

【数1】

【0030】

Ｅは、推定された重みとテスト重みとの解析誤差を表す。また、｜α_ｐ－β_ｐ｜は、α_ｐ－β_ｐの絶対値を表す。

【0031】

数式（１）は、１つのテスト重みを用いる場合であるが、テスト重みを複数用いて解析誤差の最小値を求めることも可能である。例えば、Ｋ個のテスト重みを用いる場合、解析誤差は次の数式（２）で表される。

【0032】

【数2】

【0033】

ｋの添え字が付いたα_ｐは、ｋ番目のテスト重みを表す。また、ｋの添え字が付いたβ_ｐは、ｋ番目のテスト重みを用いてスペクトル分解を行った場合の推定された重みを表す。

【0034】

ここで、本実施例に係るスペクトル波長選定部１６による推定された重みとテスト重みとの解析誤差の最小化について詳細に説明する。データベース１７に格納された基準物質＃ｐのスペクトルの情報が、Ｎ種類のスペクトル波長に対応する散乱光の強度で表される場合、２のＮ乗個のスペクトル波長の組み合わせが存在する。そこで、スペクトル波長選定部１６は、２のＮ乗個のスペクトル波長の組み合わせ全ての場合について解析誤差を算出し、解析誤差が最小となるスペクトル波長の選び方を見つけることができる。

【0035】

しかし、全てのスペクトル波長の組み合わせを求める場合、基準物質＃ｐの種類を表すＮに対して指数的な計算時間を要する。そのため、全てのスペクトル波長の組み合わせに関する解析誤差を求める方法は、Ｎが大きい場合には実用的でなく、解析誤差を最小とするスペクトル波長を選定することは困難である。例えば、１つの解析誤差の算出に１秒を要する場合、Ｎ＝１０００であれば、おおよそ１０の３００乗秒の計算時間が費やされる。

【0036】

この計算時間を短縮するために、本実施例に係るスペクトル波長選定部１６は、貪欲法を用いて解析誤差が最小となるスペクトル波長の選定を行う。貪欲法を用いる場合、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル分解に用いるスペクトル波長を１つずつ追加していき、解析誤差の減少が止まった時点で処理を終了して、その時点でスペクトル分解に用いたスペクトル波長を解析誤差が最小となるスペクトル波長として選定する。スペクトル波長選定部１６は、追加するスペクトル波長として、既に追加したスペクトル波長に対して、新たにスペクトル波長を追加した際に解析誤差の減少が最大となるスペクトル波長を選択する。

【0037】

より詳細には、本実施例に係るスペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長の選定処理として以下の演算を実行する。ここでは、Ｎ種類のスペクトル波長をλ１、λ２、・・・、λＮと表す。また、解析誤差を求める演算の繰り返し回数をｔとする。また、ｔ回目の演算において既に選択されているスペクトル波長の集合をＳｔとする。また、ｔ回目の計算で用いる前回演算で求められた暫定的な解析誤差をＦｔとする。スペクトル波長選定部１６は、１回目の演算に用いる既に選択されているスペクトル波長の集合であるＳ１を空集合とし、１回目の演算で用いる解析誤差であるＦ１を無限大とする。

【0038】

そして、スペクトル波長選定部１６は、全てのスペクトル波長から既に選択されたスペクトル波長を除いた残りのスペクトル波長λｉを求める。例えば、既にλ１、λ１００が選択された場合、λｉ＝（λ２、λ３、・・・、λ９９、λ１０１、・・・λＮ）である。

【0039】

次に、スペクトル波長選定部１６は、選択済みのスペクトル波長に新たに選択したスペクトル波長を加えてスペクトル分解の実行をスペクトル解析部１５に依頼する。その後、スペクトル波長選定部１６は、各λｉを新たに加えた場合のスペクトル波長の集合に含まれるスペクトル波長毎に、それぞれの推定された重みをスペクトル解析部１５から取得する。そして、スペクトル波長選定部１６は、Ｅ（Ｓｔ∪λｉ）を計算する。ここで、Ｅ（Ｓｔ∪λｉ）は、集合Ｓｔにλｉを加えたスペクトル波長を用いてスペクトル分解を行った場合の推定された重み及びテスト重みを、数式（１）又は（２）に用いることで求められるｔ回目の演算による解析誤差を表す。

【0040】

スペクトル波長選定部１６は、Ｆｔ≦Ｅ（Ｓｔ∪λｉ＊）であれば、処理を打ち切り、λｉに含まれる以外のスペクトル波長を、解析誤差を最小とするスペクトル波長として選定する。ここで、λｉ＊は、Ｅ（Ｓｔ∪λｉ）を最小とするλｉの中のいずれか１つのスペクトル波長である。

【0041】

これに対して、Ｆｔ＞Ｅ（Ｓｔ∪λｉ＊）であれば、スペクトル波長選定部１６は、Ｓｔ＋１＝Ｓｔ∪λｉとする。そして、ｔ＝ｔ＋１として、Ｅ（Ｓｔ∪λｉ）の計算及びＦｔとの比較を繰り返す。

【0042】

ここで、図３を参照して、スペクトル波長選定部１６によるスペクトル波長の選定処理の大まかな流れを説明する。図３は、スペクトル波長の選定の概要を説明するための図である。ここでは、１０００種類のスペクトル波長Ｓｐ１～Ｓｐ１０００が使用可能な場合で説明する。実際には、スペクトル波長選定部１６は、演算毎にスペクトル波長を追加して解析誤差を求めるが、その都度、選定したスペクトル波長をスペクトル解析部１５に通知して推定された重みを取得する。ただし、以下の説明では、スペクトル解析部１５による推定された重みの算出を省略して説明する。

【0043】

スペクトル波長選定部１６は、１回目の演算において、全てのスペクトル波長Ｓｐ１～Ｓｐ１０００をそれぞれ１つずつ用いた場合の解析誤差Ａｅ１－１～Ａｅ１０００－１を求める。そして、スペクトル波長選定部１６は、解析誤差Ａｅ１－１～Ａｅ１０００－１のうちスペクトル波長Ｓｐ１００を用いた場合の解析誤差Ａｅ１００－１が最小であると判定し、スペクトル波長Ｓｐ１００を選定するスペクトル波長に追加することを決定する。

【0044】

次に、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長Ｓｐ１～Ｓｐ１０００からスペクトル波長Ｓｐ１００を除いた中から、１つずつ選択してスペクトル波長Ｓｐ１００に追加して、２回目の演算を行いそれぞれの解析誤差を求める。ここでは、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長Ｓｐ１００にスペクトル波長Ｓｐ１～Ｓｐ９及びＳｐ１０１～Ｓｐ１０００をそれぞれ加えた場合の解析誤差Ａｅ１－２～９９－２及びＡｅ１０１－２～Ａｅ１０００－１を求める。そして、スペクトル波長選定部１６は、解析誤差Ａｅ１－２～Ａｅ９９－２及びＡｅ１０１－Ａｅ２～Ａｅ１０００－１のうちスペクトル波長Ｓｐ１を用いた場合の解析誤差Ａｅ１－１が最小であると判定し、スペクトル波長Ｓｐ１を選定するスペクトル波長に追加することを決定する。ここでは、Ｆ１＞Ｅ（Ｓ１∪Ｓｐ１）の場合で説明する。

【0045】

スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長Ｓｐ１～Ｓｐ１０００からスペクトル波長Ｓｐ１及びＳｐ１００を除いた中から、１つずつスペクトル波長を選択してスペクトル波長Ｓｐ１及びＳｐ１００に追加して、３回目の演算を行いそれぞれの解析誤差を求める。ここでは、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長Ｓｐ１及びＳｐ１００にスペクトル波長Ｓｐ２～Ｓｐ９９及びＳｐ１０１～Ｓｐ１０００をそれぞれ加えた場合の解析誤差Ａｅ２－３～Ａｅ９９－３及びＡｅ１０１－３～Ａｅ１０００－３を求める。そして、スペクトル波長選定部１６は、解析誤差Ａｅ２－３～Ａｅ９９－３及びＡｅ１０１－３～Ａｅ１０００－３の中から、値が最小となる解析誤差を特定する。このようにスペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長の選択を繰り返す。そして、解析誤差の最小値が暫定的な解析誤差よりも大きくなった場合に、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長の追加を終了して、それまでに選定したスペクトル波長を、スペクトル分解に使用するスペクトル波長として決定する。このスペクトル波長選定部１６により決定されたスペクトル分解に使用するスペクトル波長が、「使用波長」の一例にあたる。

【0046】

図４は、スペクトル波長の選定結果の一例を表す図である。図４は、縦軸でレーザ波長を表し、横軸でスペクトル波長にあたる波数を表す。図４における波数は、ラマンシフトで表される。図４では、縦軸のレーザ波長毎に、各波長のレーザを照射した場合のスペクトル波長選定部１６が貪欲法により選定したスペクトル波長を表す。この場合、スペクトル波長は、レーザ波長毎に、７～３３個のスペクトル波長が選ばれている。

【0047】

図１に戻って説明を続ける。スペクトル解析部１５は、検査対象物Ｚスペクトルの情報の入力を測定部１２から受ける。また、スペクトル解析部１５は、照射されるレーザの波長に応じて選定された検査対象物Ｚの同定・検知に用いるスペクトル波長の情報の入力をスペクトル波長選定部１６から受ける。そして、スペクトル解析部１５は、スペクトル分解を行い、検査対象物Ｚのスペクトルと重みを付加した基準物質のスペクトルの線形和との差が最小となる重みβ_ｐを求める。以下に、スペクトル解析部１５によるスペクトル分解の詳細を説明する。

【0048】

Ｎ種類のスペクトル波長を用いる場合、スペクトルはＮ種類のスペクトル波長に対する強度であり、Ｎ次元のベクトルで表される。このベクトルの個々の要素が個別のスペクトルにあたる。ここで、データベース１７に格納されたＰ種類の基準物質＃ｐのスペクトルをそれぞれ列ベクトルｘｐ（ｐ＝１～Ｐ）で表し、検査対象物Ｚのスペクトルをベクトルｙで表す。ｙもＮ次元のベクトルで表される。

【0049】

ｙと類似するスペクトルを列ベクトルｘｐ（ｐ＝１～Ｐ）から探す処理は、列ベクトルｘｐの重みを加えた線形和とｙとの差が最小となるように、重みを探索することで実現可能である。この探索は次の数式（３）で表される。

【0050】

【数3】

【0051】

ここで、β_ｐ（ｐ＝１～Ｐ）は各基準物質＃ｐに対する重みである。Σβ_ｐ×ｘｐは、データベースに格納された基準物質のスペクトルの重みを付加した線形和である。以下では、Σβ_ｐ×ｘｐをｘｐの線形和と言う。Ｌは、ｙとｘｐの線形和との差を表すもので、ここでは「残差」と呼ぶ。また、ｍｉｎＬは、この残差を最小化する重みβ_ｐを探す関数を表す。また、βは、重みβ_ｐ（ｐ＝１～Ｐ）を要素とする列行列であり、以下では重み行列という。この操作は、検査対象物Ｚのスペクトルを基準物質のスペクトルに分解していると見做せ、この操作がスペクトル分解にあたる。

【0052】

上述した数式（３）におけるＬ（β）は、残差としてｘｐの線形和とｙとの差分のＬ２ノルムを表す。Ｌ２ノルムとは、ベクトルの各要素の２乗和の平方根であり、次の数式（４）で表される。本実施例では、スペクトル解析部１５は、残差を求める際にＬ２ノルムを用いる。ここで、ｄは、ｄ＝（ｄ_（１），ｄ_（２），・・・，ｄ_（Ｐ））である。

【0053】

【数4】

【0054】

また、残差Ｌとして、Ｌ２ノルムの代わりにＬ１ノルムを用いることもできる。Ｌ１ノルムは次の数式（５）で表される。

【0055】

【数5】

【0056】

例えば、ｙ＝ｘ１の時にＬを最小化する重みは、β１＝１、βｑ＝（ｑ＝２～Ｐ）となることが期待でき、この重みから、対象物に基準物質＃１が含まれると解釈できる。一般的には、０＜βｐであれば検査対象物質Ｚに基準物質＃ｐが含まれ、０＝βｐであれば検査対象物質Ｚに基準物質＃ｐが含まれないことを示す。また、係数の大きさは基準物質＃ｐの濃度（割合）と解釈できる。なお、係数の大きさと濃度は、線形関係で近似可能と考えられ、その際の傾きは予備実験で取得したデータで決定可能である。

【0057】

上述した残差としてＬ２ノルムを用いた場合の、残差の最小化の計算方法について説明する。図５は、重み係数を付加した基準物質のスペクトルの線形和を表す図である。ベクトルｙと列ベクトルｘｐとはともに、列ベクトルである。Ｐ個の列ベクトルｘｐを並べた行列をＸとすると、Ｘ＝（ｘ１ ｘ２ ・・・ ｘｐ）と表される。

【0058】

ここで、Ｘβは、図５に示す行列式で表される。各基準物質＃１～＃Ｐのスペクトルは図５に示す列ベクトルｘ１～ｘｐで表される。Ｘは、列ベクトルｘ１～ｘｐを並べた行列である。行列Ｘは、列毎に物質種類毎に並び、行毎にスペクトル波長毎に並ぶ。すなわち、行列Ｘの各行は、同じスペクトル波長における各基準物質＃１～＃Ｐそれぞれのスペクトルを含む。重み行列βの各要素β_１～β_Ｐは、各要素が基準物質＃ｐそれぞれに対する重みであり、基準物質＃ｐの数であるＰ個と同数の要素を有する列ベクトルである。

【0059】

このとき、残差Ｌは次の数式（６）で表される。

【0060】

【数6】

【0061】

ここで、本実施例に係るスペクトル解析部１５は、スペクトル波長選定部１６により選定されたスペクトル波長に対応するスペクトルを用いて残差Ｌを求める。図６は、選定されたスペクトル波長を用いた場合の各基準物質のスペクトルの線形和を説明するための図である。図６におけるスペクトル波長を表す矢印上にあるスペクトル波長３０１が、スペクトル波長選定部１６により選定されたスペクトル波長を表す。スペクトル解析部１５は、図５に示すように、基準物質＃ｐのそれぞれのスペクトルのうち選択されたスペクトル波長３０１に対応する行３０２にあたる部分の要素である個別スペクトルを用いてスペクトル分解を行う。例えば、２０個のスペクトル波長が選ばれた場合、スペクトル解析部１５は、行列Ｘにおける選定されたスペクトル波長３０１に対応する２０個の行３０２を用いて求められる各基準物質＃ｐのスペクトルの重みを付加した線形和を用いてスペクトル分解を実行する。

【0062】

例えば、スペクトル解析部１５は、残差Ｌを最小化する重み行列βを、β＝（Ｘ’Ｘ）^－１Ｘ’ｙとして求めることができる。ここで、添え字のダッシュは転置を表し、添え字の－１は逆行列を表す。

【0063】

スペクトル解析部１５は、残差であるＬを最小化する重み行列βを求める演算として、Ｐ個の説明変数を有するＮ個のデータに対する重回帰の計算を行う。ただし、本実施例に係るスペクトル解析部１５は、数式（４）における係数である各重みβｐが非負であるという条件を課して、重回帰の計算を実行する。スペクトル解析部１５は、本実施例ではＬ２ノルムを用いて残差であるＬを算出することから、二次計画法を用いて残差であるＬを最小化する重み行列βを求める。ここで、Ｌ１ノルムを用いて残差を求める場合、スペクトル解析部１５は、線形計画法を用いることで、残差であるＬを最小化する重み行列βを求めることができる。

【0064】

このように、重みβｐ（ここでは、重みβｐが式の係数であることから、「係数」と呼称して説明する。）を非負として重回帰の計算を行うことで、係数の解釈が容易になり、演算を容易に行うことができる。係数が非負であるという条件を課さずに残差であるＬを最小化する重み行列βを求めると、負の回帰係数が得られる場合があり、その場合には負の回帰係数をどのように解釈するかという課題が生じる。これに対して、係数が非負であるという条件を課した場合には負の回帰係数の解釈の問題は生じず、スペクトル解析部１５は、容易にスペクトル分解を実行することができる。

【0065】

また、係数を非負として重回帰の計算を行うことで、係数を安定化させることができる。例えば、類似のスペクトルを有する基準物質＃ａと基準物質＃ｂとが存在する場合を例に、係数の安定化について説明する。基準物質＃ａ及び基準物質＃ｂのそれぞれのスペクトルをｘａ及びｘｂとする。また、基準物質＃ａ及び基準物質＃ｂのそれぞれの重みをβａ及びβｂとする。この場合、これらのスペクトルの線形和はβ_ａ×ｘａ＋β_ｂ×ｘｂと表される。

【0066】

スペクトルｘａ及びｘｂの類似性から、β_ａ＝－β_ｂの場合、基準物質＃ａ及び基準物質＃ｂのスペクトルの線形和は、おおよそゼロになる。このように、類似したスペクトルがある場合、係数が負であることを許容すると、各スペクトルを打ち消し合うようにそれぞれの係数が決定される場合があり、これが係数の不安定化に繋がる。この不安定化の問題は、重回帰では多重共線性と呼ばれる。これに対して、本実施例では重みが非負であるという条件を課すことで係数の不安定化が軽減され、スペクトル解析部１５は、重みを適切に算出することができる。

【0067】

以上のような重みβ_ｐの算出を行った後、スペクトル解析部１５は、算出した各基準物質＃ｐに対応する重みβ_ｐの情報を同定検知部１４へ出力する。

【0068】

また、スペクトル解析部１５は、テストスペクトルをスペクトル波長選定部１６から受信して、スペクトル分解の依頼を受ける。この場合、スペクトル解析部１５は、取得したテストスペクトルの情報を検査対象物Ｚのスペクトルの情報と同様に扱って、スペクトル分解を実行し、基準物質＃ｐ毎の重みを算出する。ただし、スペクトル解析部１５は、スペクトル波長選定部１６が実行する貪欲法によるスペクトル波長の選択処理において、各計算段階でスペクトル波長選定部１６により指定された集合に含まれるスペクトル波長を用いてスペクトル分解を実行する。スペクトル解析部１５は、算出した基準物質＃ｐ毎の重みを推定された重みとしてスペクトル波長選定部１６へ送信する。

【0069】

図１に戻って説明を続ける。同定検知部１４は、図示しない入力部からの操作者による検査対象物Ｚの同定・検知の実行指示を受ける。検査対象物Ｚの同定・検知の実行指示を受けると、同定検知部１４は、発光部１１にレーザの照射を指示する。

【0070】

その後、同定検知部１４は、検査対象物Ｚからの各レーザ波長を有するレーザを照射したときの散乱光により得られる検査対象物Ｚのスペクトルから求められた各基準物質＃ｐの重みβ_ｐをスペクトル解析部１５から取得する。

【0071】

ここで、同定検知部１４がスペクトル解析部１５から取得する重みβ_ｐは、選定されたスペクトル波長を用いたスペクトル分解の結果である重みである。すなわち、同定検知部１４は、選定されたスペクトル波長に対応する検査対象物質Ｚの要素、及び、重みβ_ｐを各々に付加した選定されたスペクトル波長に対応する各基準物質＃ｐのスペクトルの線形和を用いることで求められた重みβ_ｐをスペクトル解析部１５から取得する。これは、各基準物質＃ｐの特徴が表われるスペクトル波長を用いて求められた重みであり、スペクトル分解におけるノイズを軽減して求められた重みと言える。選定されたスペクトル波長に対応する各基準物質＃ｐのスペクトルが、「制限スペクトル」の一例あたる。

【0072】

同定検知部１０２は、取得した重みβ_ｐ及びデータベース１７に格納された基準物質＃ｐの情報を用いて同定・検知を実行する。同定検知部１０２は、ノイズを抑えたスペクトル分解により算出された重みβ_ｐを用いることで、正確に同定・検知を行うことができる。その後、同定検知部１４は、同定・検知の結果を通知部１３へ出力する。

【0073】

通知部１３は、同定・検知の結果の入力を同定検知部１４から受ける。そして、通知部１３は、表示装置などに同定・検知の結果を出力させて、操作者への同定・検知の結果の通知を行う。

【0074】

次に、図７を参照して、本実施例に係る物質検査装置１による同定・検知処理の流れについて説明する。図７は、実施例１に係る物質検査装置による同定・検知処理のフローチャートである。

【0075】

スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長の選定処理を実行する（ステップＳ１）。その後、スペクトル波長選定部１６は、選定したスペクトル波長の情報をスペクト解析部１５へ通知する。

【0076】

同定検知部１０２は、操作者からの検査対象物Ｚの同定・検知の実行指示を受けて、発光部１１にレーザの照射を指示する。発光部１１は、同定検知部１０２からの指示を受けてレーザを検査対象物質Ｚへ照射する（ステップＳ２）。

【0077】

測定部１２は、検査対象物質Ｚからの散乱光を受光する（ステップＳ３）。そして、測定部１２は、検査対象物質Ｚのスペクトルの情報を生成してスペクトル解析部１５へ出力する。

【0078】

スペクトル解析部１５は、スペクトル波長の選定結果の通知をスペクトル波長選定部１６から受ける。また、スペクトル解析部１５は、検査対象物質Ｚのスペクトルの情報の入力を測定部１２から受ける。そして、スペクトル解析部１５は、選定されたスペクトル波長を用いて、重みβ_ｐが非負の条件を課して検査対象物質Ｚのスペクトルと重みβ_ｐを付加した基準物質のスペクトルの線形和との差が最小となる重みを求めることで、スペクトル分解を実行する（ステップＳ４）。その後、スペクトル解析部１５は、算出した重みβ_ｐの情報を同定検知部１４へ出力する。

【0079】

同定検知部１４は、算出された重みβ_ｐの情報の入力をスペクトル解析部１５から受ける。そして、同定検知部１４は、データベース１７に格納された基準物質＃ｐのスペクトルの情報を用いて、検査対象物質Ｚの同定・検知を実行する（ステップＳ５）。その後、通知部１３は、同定・検知の結果を操作者に通知する。

【0080】

次に、図８を参照して、スペクトル波長の選定処理の流れについて説明する。図８は、スペクトル波長選定部及びスペクトル解析部によるスペクトル波長の選定処理のフローチャートである。図８のフローチャートで示した処理は、図７のステップＳ１で実施される処理の一例にあたる。

【0081】

スペクトル波長選定部１６は、乱数を用いてテスト重みを生成する（ステップＳ１０１）。

【0082】

次に、スペクトル波長選定部１６は、テスト重みを付加した基準物質のスペクトルの線形和を求める。さらに、スペクトル波長選定部１６は、テスト重みを付加した基準物質のスペクトルの線形和にランダムに生成したノイズ成分を加えて、テストスペクトルを合成する（ステップＳ１０２）。その後、スペクトル波長選定部１６は、テストスペクトルをスペクトル解析部１５へ送信する。

【0083】

次に、スペクトル波長選定部１６は、選択対象となるスペクトル波長λｉをＮ種類の全てのスペクトル波長とする。すなわち、λｉ＝（λ１，・・・，λＮ）である。また、スペクトル波長選定部１６は、１回目の演算で用いる既に選択されたスペクトル波長の集合であるＳ１を空集合とし、１回目の演算で用いる解析誤差であるＦ１を無限大とする。さらに、スペクトル波長選定部１６は、解析誤差の演算回数ｔを１に設定する（ステップＳ１０３）。

【0084】

次に、スペクトル波長選定部１６は、選択対象となるスペクトル波長λｉの中から未選択のスペクトル波長を１つ選択する。この選択されたスペクトル波長をλｓとする（ステップＳ１０４）。

【0085】

次に、スペクトル波長選定部１６は、ｔ回目の演算で用いる既に選択されているスペクトル波長の集合Ｓｔにλｓを加えた選択されたスペクトル波長の集合の情報をスペクトル解析部１５に通知し、スペクトル分解の実行を指示する。そして、スペクトル解析部１５は、選択されたスペクトル波長を用いて、テストスペクトルのスペクトル分解を実行する（ステップＳ１０５）。その後、スペクトル解析部１５は、スペクトル分解で得られた推定された重みβ_ｐをスペクトル波長選定部１６へ送信する。

【0086】

スペクトル波長選定部１６は、推定された重みβ_ｐをスペクトル波長選定部１６から受信する。そして、スペクトル波長選定部１６は、既に選択されているスペクトル波長の集合Ｓｔにλｓを加えた選択されたスペクトル波長を用いた場合の解析誤差Ｅ（Ｓｔ∪λｓ）を算出する（ステップＳ１０６）。

【0087】

その後、スペクトル波長選定部１６は、λｉに含まれる全てのスペクトル波長について、各スペクトル波長を追加した場合の解析誤差の算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。追加した場合の解析誤差を求めていないスペクトル波長が残存する場合（ステップＳ１０７：否定）、スペクトル波長の選定処理は、ステップＳ１０４へ戻る。

【0088】

これに対して、λｉに含まれる全てのスペクトル波長について、追加した場合の解析誤差の算出が完了した場合（ステップＳ１０７：肯定）、スペクトル波長選定部１６は、λｉの中で追加した場合の解析誤差が最小となるスペクトル波長であるλｉ＊を特定する（ステップＳ１０８）。

【0089】

次に、スペクトル波長選定部１６は、ｔ－１回目の演算で算出された暫定的な解析誤差Ｆｔが、選択したスペクトル波長λｉ＊を既に選択されたスペクトル波長の集合Ｓｔに追加した場合の解析誤差であるＥ（Ｓｔ∪λｉ＊）以下か否かを判定する（ステップＳ１０９）。

【0090】

ＦｔがＥ（Ｓｔ∪λｉ＊）より大きい場合（ステップＳ１０９：否定）、スペクトル波長選定部１６は、λｉに含まれるスペクトル波長からスペクトル波長λｉ＊を除いた集合をλｉとする（ステップＳ１１０）。

【0091】

さらに、スペクトル波長選定部１６は、演算の繰り返し回数であるｔを１つインクリメントする。また、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長λｉ＊を既に選択されているスペクトル波長の集合Ｓｔに追加した場合の解析誤差であるＥ（Ｓｔ∪λｉ＊）を、次の演算で用いられる暫定的な解析誤差Ｆｔとする。さらに、スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長λｉ＊を既に選択されているスペクトル波長の集合Ｓｔに追加した集合を、次の演算における既に選択されたスペクトル波長の集合Ｓｔとする（ステップＳ１１１）。その後、スペクトル波長の選定処理は、ステップＳ１０４へ戻る。

【0092】

これに対して、ＦｔがＥ（Ｓｔ∪λｉ＊）以下の場合（ステップＳ１０９：否定）、スペクトル波長選定部１６は、既に選択されたスペクトル波長の集合Ｓｔに含まれるスペクトルを選定するスペクトル波長として決定する（ステップＳ１１２）。

【0093】

以上に説明したように、本実施例に係る物質検査装置は、スペクトル分解に使用するスペクトル波長を選定する。そして、物質検査装置は、選定したスペクトル波長を用いて、重みを付加した基準物質のスペクトルの線形和と検査対象物質のスペクトルとが最小となる重みを、重みが非負であるという条件を課して求める。選定したスペクトル波形を用いてスペクトル分解を行うことで、重みを求める上でのノイズを減らすことができ、より正確な重みの算出を行うことができる。したがって、ノイズが想定される環境下においても高精度な同定や検知を実行することができる。また、重みが非負である条件を課すことで、重みの解釈が容易となり且つ算出される重みが安定化するので、正確な重みの算出を行うことができる。したがって、より高精度な同定や検知を実行することができる。

【実施例2】

【0094】

図９は、実施例２に係る物質検査装置のブロック図である。本実施例に係る物質検査装置１は、解析誤差が最小のレーザ波長の選定を実行し、選定したレーザ波長を照射してスペクトル分解を行い、同定・検知を実行することが実施例１と異なる。本実施例に係る物質検査装置１は、実施例１の物質検査装置１が有する各部に加えてレーザ波長選定部１８をさらに有する。以下の説明では、実施例１と同様の各部の動作については説明を省略する。

【0095】

データベース１７は、使用可能なレーザ波長毎の基準物質のスペクトルを、基準物質毎に保持する。図１０は、レーザ波長と特定の物質のスペクトルの関係を表す図である。レーザ波長が異なるとスペクトル波長毎の強度が変化する。すなわち、レーザ波長が異なる毎に、特定の物質のスペクトルを表す列ベクトルの各要素であるスペクトル波長毎の個別のスペクトルの値が変化する。例えば、レーザ波長の種類がＫ個ある場合、特定の物質のスペクトルを表す列ベクトルは、図１０に示すように、レーザ波長毎に異なる特定の物質のスペクトル＃＃１～＃＃Ｒと表される。例えば、データベース１７は、基準物質毎に、図１０に示すような各レーザ波長に対応するスペクトルを表す列ベクトルの各要素を保持する。

【0096】

ここで、レーザの波長毎にスペクトルが異なることから、スペクトル分解の精度は照射するレーザの波長に依存する。そこで、照射するレーザには、解析誤差が最小となる波長のレーザを用いることが好ましい。

【0097】

図９に戻って説明を続ける。レーザ波長選定部１８は、使用可能なレーザの波長を予め記憶する。例えば、使用可能なレーザの波長がＫ種類ある場合、レーザ波長選定部１８は、Ｒ個のレーザ波長を記憶する。

【0098】

レーザ波長選定部１８は、使用可能なレーザ波長の中から１つレーザ波長を選択する。次に、レーザ波長選定部１８は、各基準物質＃ｐの選択したレーザ波長に対応するスペクトルの情報をデータベース１７から取得し、各基準物質＃ｐのスペクトルを表す列ベクトルを生成する。次に、レーザ波長選定部１８は、各基準物質＃ｐの重みをランダムに生成してテスト重みとする。次に、レーザ波長選定部１８は、テスト重みを各基準物質＃ｐの列ベクトルに付加し、テスト重みを付加した各基準物質＃ｐを表す列ベクトルの線形和を求める。

【0099】

次に、レーザ波長選定部１８は、ランダムにノイズ成分を生成する。そして、レーザ波長選定部１８は、テスト重みを付加した各基準物質＃ｐのスペクトルの線形和に生成したノイズ成分を加えてレーザ波長選定用テストスペクトルを合成する。そして、レーザ波長選定部１８は、合成したレーザ波長選定用テストスペクトルをスペクトル解析部１５に送信し、スペクトル分解を依頼する。

【0100】

その後、レーザ波長選定部１８は、レーザ波長選定用テストスペクトルのスペクトル分解の結果である推定された重みをスペクトル解析部１５から取得する。次に、スペクトル波長選定部１６は、推定された重み及びテスト重みを用いて解析誤差を求める。例えば、レーザ波長選定部１８は、スペクトル波長選定部１６と同様に数式（５）又は（６）を用いて、解析誤差を求める。

【0101】

レーザ波長選定部１８は、使用可能な各レーザ波長について解析誤差を求める。そして、レーザ波長選定部１８は。解析誤差が最小となるレーザ波長を照射レーザ波長と決定する。そして、レーザ波長選定部１８は、照射レーザ波長の情報を同定検知部１４へ通知する。このレーザ波長選定部１８が、「光波長選定部」の一例にあたる。

【0102】

図１１は、レーザ波長毎の解析誤差の一例を表す図である。図１１の縦軸は解析誤差を表し、横軸はレーザ波長の種類を表す。例えば、各レーザ波長を用いた場合の解析誤差が図１１で示すように求められた場合、棒グラフ４００で示されるレーザ波長が２１３．５１ｎｍのときに解析誤差が最小の０．００７となる。そこで、レーザ波長選定部１８は、照射レーザ波長を２１３．５１ｎｍと決定する。

【0103】

同定検知部１４は、照射レーザ波長の情報の通知をレーザ波長選定部１８から受ける。また、同定検知部１４は、操作者による検査対象物Ｚの同定・検知の実行指示を受けて、レーザ波長選定部１８からから通知された照射レーザ波長を有するレーザの照射を発光部１１に指示する。その後、同定検知部１４は、スペクトル解析部１５から、検査対象物Ｚからの照射レーザ波長を有するレーザを照射したときの散乱光にから得られる検査対象物Ｚのスペクトルから求められた各基準物質＃ｐの重みβ_ｐをスペクトル解析部１５から受ける。そして、同定検知部１４は、取得した重みβ_ｐを用いて同定・検知を実行する。

【0104】

例えば、レーザ波長毎の選定されたスペクトル波長が図４で表される場合、レーザ波長選定部１８により照射レーザ波長が２１３．５１ｎｍと決定されると、スペクトル解析部１５は、図４の黒塗の点２００で表されるスペクトル波長を用いてスペクトル分解を実行する。

【0105】

図１２は、同定結果の一例を表す図である。図１２は、レーザ波長選定部１８により照射レーザ波長が２１３．５１ｎｍと決定され、図４における点２００で表されるスペクトル波長を用いてスペクトル解析部１５がスペクトル分解を実行した場合の同定結果である。また、データベース１７は、基準物質として、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２、Ｈ_２、ＣＨ_４、ＮＨ_３及びＳＯ_２のスペクトルを保持する。

【0106】

この場合、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２、Ｈ_２、ＣＨ_４、ＮＨ_３及びＳＯ_２のテスト重みを、それぞれ、０．１８、０．０７、０．０６、０．１４、０．１９、０．１１及び０．２５と決定する。そして、物質検査装置１は、そのテスト重みを用いて生成したスペクトルをスペクトル分解することで、各基準物質に対する重みを表す値として０．１８、０．０７、０．０６、０．１４、０．１８、０．１１及び０．２５を得る。このように、テスト重みに対して、物質検査装置１による推定結果としてほぼ同じ値を有する推定結果が得られる。したがって、本実施例に係る物質検査装置１は、高精度な同定や検知を行うことができるといえる。

【0107】

次に、図１３を参照して、本実施例に係る物質検査装置１による同定・検知処理の流れについて説明する。図１３は、実施例２に係る物質検査装置による同定・検知処理のフローチャートである。

【0108】

スペクトル波長選定部１６は、スペクトル波長の選定処理を実行する（ステップＳ１１）。その後、スペクトル波長選定部１６は、選定したスペクトル波長の情報をスペクトル解析部１５へ通知する。

【0109】

レーザ波長選定部１８は、テスト重みを生成し、生成したテスト重みを用いてレーザ波長選定用テストスペクトルを合成する。そして、レーザ波長選定部１８は、各レーザ波長を用いた場合の、レーザ波長用テストスペクトルをスペクトル分解して得られる推定された重みとテスト重みとの解析誤差を取得し、解析誤差が最小となるレーザ波長を照射するレーザのレーザ波長として選択する（ステップＳ１２）。その後、レーザ波長選定部１８は、選択したレーザ波長の情報を同定検知部１４に通知する。

【0110】

同定検知部１０２は、選択されたレーザ波長の情報の通知をレーザ波長選定部１８から受ける。その後、操作者からの検査対象物Ｚの同定・検知の実行指示を受けて、選択されたレーザ波長を有するレーザの照射を発光部１１に指示する。発光部１１は、同定検知部１０２からの指示を受けて、選択されたレーザ波長を有するレーザを検査対象物質Ｚへ照射する（ステップＳ１３）。

【0111】

測定部１２は、検査対象物質Ｚからの散乱光を受光する（ステップＳ１４）。そして、測定部１２は、検査対象物質Ｚのスペクトルの情報をスペクトル解析部１５へ出力する。

【0112】

スペクトル解析部１５は、選定されたスペクトル波長の情報の通知をスペクトル波長選定部１６から受ける。また、スペクトル解析部１５は、検査対象物質Ｚのスペクトルの情報の入力を測定部１２から受ける。そして、スペクトル解析部１５は、選定されたスペクトル波長を用いて、重みが非負の条件を課して検査対象物質Ｚのスペクトルと重みを付加した基準物質のスペクトルの線形和との差が最小となる重みを求めることで、スペクトル分解を実行する（ステップＳ１５）。その後、スペクトル解析部１５は、算出した重みの情報を同定検知部１４へ出力する。

【0113】

同定検知部１４は、算出された重みの情報の入力をスペクトル解析部１５から受ける。そして、同定検知部１４は、データベース１７に格納された基準物質のスペクトルの情報を用いて、検査対象物質Ｚの同定・検知を実行する（ステップＳ１６）。その後、通知部１３は、同定・検知の結果を操作者に通知する。

【0114】

以上に説明したように、本実施例に係る物質検査装置は、解析誤差が最小となる波長のレーザを選択して検査対象物質に照射し、その散乱光を用いて同定・検知を行う。これにより、よりスペクトル分解の誤差を抑えることができ、より高精度の同定・検知を行うことが可能となる。

【符号の説明】

【0115】

１ 物質検査装置
１１ 発光部
１２ 測定部
１３ 通知部
１４ 同定検知部
１５ スペクトル解析部
１６ スペクトル波長選定部
１７ データベース
１８ レーザ波長選定部
Ｒ 検査対象物

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】