(57)【要約】【課題】光学フィルタを用いた分光分析装置の装置コストを抑制する。【解決手段】本発明の一形態は、試料による吸収等で波長特性が変化した電磁波を、互いに異なる透過特性を有する複数のフィルタにそれぞれ通して検出し、その複数の検出結果に基づくデータ処理により、試料の定性分析等を行う分光分析装置を製造する方法であり、データ処理として、機械学習により構築された判別モデルを用いた判別分析を利用し、複数の光学フィルタをそれぞれ形成するための各原材料の混合量（混合量行列Ｗ）を算出する混合量算出工程と、その混合量に基づいて複数の光学フィルタを作製する光学フィルタ作製工程と、を有する。この混合量算出工程では、機械学習による判別モデル又は回帰モデルの最適化と同時並行的に又は交互に、各原材料の混合量の最適化を行う。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電磁波を試料に照射し、該試料による光学作用を受けて波長特性が変化した電磁波を、互いに異なる透過スペクトルを有する複数の光学フィルタにそれぞれ通して検出し、該複数の光学フィルタにそれぞれ対応する複数の検出結果に基づくデータ処理によって、前記試料に含まれる成分に関する情報を得る分光分析装置、を製造する方法であって、
前記データ処理として、機械学習により構築された判別モデルを用いた判別分析又は回帰モデルを用いた回帰分析を利用し、
前記複数の光学フィルタをそれぞれ形成するための各原材料の混合量を算出する混合量算出工程と、
前記混合量算出工程において算出された混合量に基づいて、複数種の原材料を混合することにより、又は、単一種若しくは複数種の原材料から成り光路長が調整された単体フィルタを一又は複数組み合わせることにより、前記複数の光学フィルタを作製する光学フィルタ作製工程と、
を有し、前記混合量算出工程では、機械学習による前記判別モデル又は回帰モデルの最適化と同時並行的に又は交互に、前記各原材料の混合量の最適化を行う、分光分析装置の製造方法。
【請求項２】
前記混合量算出工程では、判別又は回帰のニューラルネットワークを用いて、判別モデル又は回帰モデルの学習と各原材料の寄与度合いの最適化を、交互に又は同時に行う、請求項１に記載の分光分析装置の製造方法。
【請求項３】
前記混合量算出工程では、前記複数の光学フィルタのそれぞれの透過スペクトルを、使用する原材料それぞれの透過スペクトルと各原材料の混合量を表す行列との内積で表し、前記判別分析又は回帰分析の正確性が向上するように該分析のモデルを構築する機械学習を行う過程で、各原材料の寄与度合いを最適化して各原材料の混合量を算出する、請求項１又は２に記載の分光分析装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光（赤外光、可視光、紫外光など）やＸ線などの電磁波を利用した分光分析装置を製造する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
光やＸ線を用いた分光分析は、試料に含まれる特定の物質の同定や定量に広く利用されている。特に赤外光を用いた吸光分光分析は、ＣＯやＣＯ2等の特定のガス成分の濃度測定、有機物の識別或いは定量などに広く用いられている。
【０００３】
様々な種類の試料を分析するための汎用的な分光分析装置では、一般に、波長分散を行ったり特定の波長を有する光を取り出したりするために回折格子等を含む分光器が用いられている。しかしながら、分光器を搭載すると装置の小形化が難しいうえに振動にも比較的弱いため、可搬性が必要とされる装置にはあまり適さない。そこで、可搬性が必要であり且つ特定の用途に特化した分光分析装置では、分光器と検出器との組合せに代えて、光学フィルタと受光器との組合せが用いられることが多い。例えば、特許文献１には、透過特性が異なる複数のバンドパスフィルタと一つの受光器との組合せを用い、生体内の血管を流れる血中のアルコール濃度等を測定する赤外分光分析装置が開示されている。また、廃棄物（ゴミ）の識別、食品中の糖度の検出などを目的とする分光分析装置にも、同様の構成のものが知られている。
【０００４】
上述したような、光学フィルタを用いた従来の分光分析装置では、目的とする特定の成分が試料に含まれる場合と含まれない場合とで、所定波長範囲のスペクトル分布において信号強度に顕著な差が生じる波長と差が生じない波長との比較を行うように、特定の波長に着目してバンドパスフィルタが設計される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２５３４５５号公報
【特許文献２】特開２０１８−１５２０００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
生体試料、飲食品、廃棄物などを対象とした分析では、一般に、同定や定量の対象である目的物質以外に、試料に様々な種類の不純物・夾雑物が含まれていることが想定される。そうした不純物由来の吸収ピークの影響を回避して精度の高い分析を行うには、互いに異なる多数の波長において信号強度の比較を行う必要があり、そのためには多数（多種類）のバンドパスフィルタが必要となる。
【０００７】
上記のような分析のためには、狭波長帯域の光を取り出せる急峻な波長通過特性を有するバンドパスフィルタが必要であるが、こうしたフィルタとしてはガラス等の基材の表面に金属膜や誘電体膜などの光学薄膜を形成したものが一般的であり、かなり高価である。そのため、使用するバンドパスフィルタの数が多いと、装置コストが高くなってしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、その主たる目的は、光学フィルタを用いた分光分析装置であって、装置コストを抑えながら高い精度の分析を行うことができる分光分析装置を製造する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために成された本発明に係る分光分析装置の製造方法の一態様は、電磁波を試料に照射し、該試料による光学作用を受けてスペクトルが変化した電磁波を、互いに異なる透過スペクトルを有する複数の光学フィルタにそれぞれ通して検出し、該複数の光学フィルタにそれぞれ対応する複数の検出結果に基づくデータ処理によって、前記試料に含まれる成分に関する情報を得る分光分析装置、を製造する方法であって、
前記データ処理として、機械学習により構築された判別モデルを用いた判別分析又は回帰モデルを用いた回帰分析を利用し、
前記複数の光学フィルタをそれぞれ形成するための各原材料の混合量を算出する混合量算出工程と、
前記混合量算出工程において算出された混合量に基づいて、複数種の原材料を混合することにより、又は、単一種若しくは複数種の原材料から成り光路長が調整された単体フィルタを一又は複数組み合わせることにより、前記複数の光学フィルタを作製する光学フィルタ作製工程と、
を有し、前記混合量算出工程では、機械学習による前記判別モデル又は回帰モデルの最適化と同時並行的に又は交互に、前記各原材料の混合量の最適化を行うものである。
【００１０】
上記電磁波は典型的には、赤外光、可視光、紫外光などの光、又はＸ線である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様において、複数の光学フィルタは特定の波長の電磁波を選択的に取り出すバンドパスフィルタではなく、所定の波長範囲に亘り様々な吸光特性をもつフィルタである。光学フィルタ作製工程において、複数種の原材料を混合することにより光学フィルタが作製される場合、各光学フィルタの吸光特性は、その光学フィルタに使用される各原材料の透過スペクトルと、一又は複数の原材料の混合量（混合比率）とにより決まる。また、光学フィルタ作製工程において、単一種若しくは複数種の原材料から成り光路長（典型的には厚さ）が調整された単体フィルタを一又は複数組み合わせることにより光学フィルタが作製される場合、各光学フィルタの吸光特性は、組み合わせられる単体フィルタに使用される各原材料の透過スペクトルと、各単体フィルタに使用される一又は複数の原材料の混合量と、各単体フィルタの光路長つまりは厚さと、により決まる。光学フィルタの原材料としては、例えば一般に入手容易である様々な樹脂等を用いればよい。
【００１２】
本発明の一態様の分光分析装置の製造方法によれば、急峻な波長通過特性を示す高価なバンドパスフィルタを使用することなく、一般的な或いは比較的入手が容易な原材料を使用して作製された、相対的に安価である光学フィルタが使用される。そのため、装置のコストを抑えることができる。また、光学フィルタの原材料の混合量が、判別分析又は回帰分析のための正答率の高いモデルを構築する機械学習を行う過程で決定されるので、高い精度で以て定性分析や定量分析が可能である装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る製造方法により製造される分光分析装置の一実施形態である樹脂識別装置の概略構成図。
【図２】本実施形態の樹脂識別装置における光学系の変形例を示す図。
【図３】本実施形態の樹脂識別装置に用いられる光学フィルタを設計する方法の説明図。
【図４】本実施形態の樹脂識別装置に用いられる光学フィルタを作製する方法の説明図。
【図５】複数種類の原材料を混合して作製した光学フィルタを組み込んだニューラルネットワーク（ＮＮ）の概念図。
【図６】光学フィルタに使用される複数の原材料の吸光スペクトルを示す図。
【図７】本実施形態の樹脂識別装置での分析対象である試料の反射スペクトルの一例を示す図。
【図８】本実施形態の樹脂識別装置に用いられる９個の光学フィルタの透過スペクトルの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係る分光分析装置の製造方法の一実施例について、添付図面を参照して説明する。
［装置の全体構成及び概略動作］
図１は、本発明に係る分光分析装置の製造方法で製造される分光分析装置の一実施形態である樹脂識別装置の概略構成図である。
【００１５】
この樹脂識別装置は、赤外光源１、複数の光学フィルタ４を搭載したフィルタホイール３、受光部５、及び、データ処理部６を含む。分析対象の試料２は、赤外光源１とフィルタホイール３との間の光路中に設置される。
【００１６】
赤外光源１から発した赤外光は試料２に照射され、試料２を透過した又は試料２で反射した光が、フィルタホイール３上の１個の光学フィルタ４を透過して受光部５に到達する。フィルタホイール３は図示しない駆動機構により回動可能であり、試料２から受光部５に至る光路上に挿入される光学フィルタ４を順番に切り替える。したがって、受光部５には、複数の光学フィルタ４をそれぞれ通過した光が順番に、つまり時分割で到達する。受光部５は、各光学フィルタ４に対応したそれぞれ異なる波長特性の光を時分割で検出し、その光量に応じた検出信号を出力する。
【００１７】
データ処理部６は入力された複数の検出信号に基づき、機械学習アルゴリズムを用いた判別器により、試料２を構成する主要な樹脂の種類を判別する。即ち、試料２についての定性分析を実行する。データ処理部６は、判別のための学習済みのモデルを記憶した学習モデル記憶部６２と、そのモデルに従って判別処理を行う判別処理部６１と、を含む。
【００１８】
［光学フィルタの概要］
本実施形態の樹脂識別装置における構成上の特徴は、光学フィルタ４として、従来の赤外分光分析装置で使用されているような狭波長通過帯域を有するバンドパスフィルタではなく、様々な物質そのものの透過スペクトル自体を利用した、様々な波長又は波長帯域で吸収特性を有する光学フィルタを用いることにある。図４は、本実施形態の樹脂識別装置を製造する際における、光学フィルタ４の作製方法の説明図であり、図４（ａ）は第１の方法、図４（ｂ）は第２の方法を概略的に示している。
【００１９】
図４（ａ）の方法では、用意された複数の原材料Ａ、Ｂ、…、Ｘを溶解して略均一に混ぜ合わせることで１枚の光学フィルタを作製する。各原材料はそれぞれ固有の透過スペクトル（吸収スペクトル）を有しており、各原材料の混合量（混合比率）を調整することで、その光学フィルタの透過スペクトルを変えることができる。もちろん、原理的には、一種類の原材料のみで光学フィルタが構成されることもあり得る。なお、光学フィルタは液体又は気体を容器に収容したものでもよく、その場合には、原材料の液体又は気体をそれぞれ略均一に混合して容器に収容すればよい。
【００２０】
一方、図４（ｂ）の方法では、単一の原材料から成る板状部材又は複数の原材料を混合させて形成した板状部材を厚さ方向に貼り合わせることで、１枚の光学フィルタを作製する。この場合には、板状部材の選択（原材料の選択とその混合量の選択）及び各板状部材の厚さ（光路長）の調整により、光学フィルタの透過スペクトルを変えることができる。もちろん、この場合にも、液体又は気体である原材料を用いた光学フィルタを作製することができる。なお、単一の原材料から成る板状部材を厚さ方向に貼り合わせて光学フィルタを作製する場合であれば、その板状部材の厚さ（厚さの比率）は図４（ａ）に示した方法における混合量（混合比率）に相当する。
【００２１】
［光学フィルタの設計方法及び製造方法の詳細］
上述したように本実施形態の樹脂識別装置における複数の光学フィルタ４は例えば複数種類の原材料を混合することで作製されたものであるので、その原材料の混合量（混合比率）が各光学フィルタ４の透過スペクトルを決める要素である。つまり、複数の光学フィルタ４の設計とは、原材料の種類の選択及びその混合量を計算することにほかならない。次に、本実施形態の樹脂識別装置に使用される複数の光学フィルタ４の設計方法の一例を説明する。図３は、光学フィルタ４を設計する方法の説明図である。また、図５は、複数種類の原材料を混合して作製した光学フィルタを組み込んだニューラルネットワーク（ＮＮ）の概念図である。
【００２２】
光学フィルタの原材料としては、入手が容易である、比較的安価である、他の原材料との混合等の加工性が良好である、等の条件を満たすものであれば、特に制約はない。本例では、比較的入手が容易である次の３８種類の有機化合物を原材料として用いた。
アクリロニトリル・ブタジエン・スチレン共重合体（ＡＢＳ：Acrylonitrile/ Butadiene/ Styrene copolymerization）、アモルファスナイロン（Amorphous Nylon）、アクリロニトリルフィルム１（Acrylonitrile Film 1）、ナイロン６６（Nylon 66）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリアセチレン（Polyacetylene）、ポリブテン（Polybuten）、アクリロニトリルフィルム２（Acrylonitrile Film 2）、ポリウレタン（ＰＵ）、ソフトポリ塩化ビニル（Soft PVC）、エチレン・酢酸ビニル共重合体（ＥＶＡ：Ethylene-Vinyl Acetate）、エチレン・ビニルアルコール共重合体（ＥＶＯＨ：Ethylene Vinylalcohol copolymer）、ポリビニルアルコール（ＰＶＡＬ）、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）、４フッ化エチレン（ＰＴＦＥ）、エチレン・アクリル酸エチル共重合体（ＥＡＡ：Ethylene/ ethyl acrylate copolymerization）、パーフルオロエチレンプロペンコポリマー（ＦＥＰ）、エポキシ（Epxy）、ポリエステル（Polyester）、シリコーンオイル（Silicon Oil）、ポリイミド（ＰＩ）、クロロプレン（ＣＲ）、シリコーンゴム（Silicon Rubber）、ヒドロキシプロピルセルロース（ＨＰＣ）、ポリアセタール（ＰＯＭ）、ポリアリレート（ＰＡＲ）、ポリエーテルイミド（ＰＥＩ）、ポリエーテルエーテルケトン（ＰＥＥＫ）、ポリエーテルサルフォン（ＰＥＳ）、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）、ポリカーボネート（ＰＣ）、ポリクロロトリフルオロエチレン（ＰＣＴＦＥ）、ポリフェニレンオキシド（ＰＰＯ）、ポリフェニレンサルファイド（ＰＰＳ）、ポリブチレンテレフタレート（ＰＢＴ）、ポリメタクリル酸メチル（ＰＭＭＡ）。
【００２３】
上記原材料の吸収スペクトルの例を図６に示す。これは、株式会社島津製作所製の赤外分光分析装置に標準で添付されているスペクトルライブラリに収録されているものである。ただし、これら原材料は一例であり、一部を除くこともできるし、別の原材料を加えても構わない。
【００２４】
いま、Ｌ（本例ではＬ＝３８）種類の原材料のうちの任意の数の原材料をそれぞれ混合し、全部でｑ個の光学フィルタを作製するものとする。また、試料２を通過して光学フィルタ４に到達する光のスペクトル（入力スペクトル）の入力次元、つまりは波数（又は波長）のポイント数をＮとする。この入力スペクトルの対数（log）関数であるベクトルをＩ、ｑ個の光学フィルタのそれぞれの透過スペクトルをｑ×Ｎの行列Ｆで表すと、図３に示すように、Ｆ＋Ｉの各要素を指数（exp）関数とする、Ｏ＝exp（Ｆ＋Ｉ）の検出強度ベクトルが、受光部５の出力として得られることになる。ただし、この場合及び以下のいくつかの式中のexp関数は、行列及びベクトルの要素単位でのexp関数である。
【００２５】
一般に、吸光係数がＡである物質と吸光係数がＢである物質とを分量ａ、ｂで混合したときの透過率Ｔは、次の(1)式で表される。
Ｔ＝exp（−ａＡ−ｂＢ）    …(1)
したがって、これと同様に、（ｑ×Ｌ）次元の混合量行列Ｗを用いてｑ個の光学フィルタの透過スペクトルを示す行列Ｆは、次の(2)式で与えられる。
Ｆ＝exp（−ＷＭ）    …(2)
ここでＭは、Ｌ種類の原材料単体の透過スペクトルを対数変換して得られる２次元ベクトルである。また、混合量行列Ｗの各要素は、ｑ個の光学フィルタそれぞれで用いられる原材料の分量そのものである。
【００２６】
上記のように対数関数及び指数関数を導入することで、ｑ個の光学フィルタの透過スペクトルを行列の演算として記述することができる。したがって、図５に示すように、一般的なニューラルネットワークにおける入力層から中間層への計算式の一つとして、上記光学フィルタの透過スペクトルを示す行列Ｆを導入することができる。また、行列演算の要素の一つである混合量行列Ｗは、ニューラルネットワークのパラメータの一つとして扱うことができる。この混合量行列Ｗの各要素は各光学フィルタで用いられる原材料の分量そのものであるから、混合量行列Ｗの最適化を含むニューラルネットワークを最適化することは、ｑ個の光学フィルタの原材料の配分を最適化することを意味する。即ち、与えられた教師データに対し、混合量行列Ｗの最適化を含むニューラルネットワークを最適化する（つまりは判別精度ができるだけ高くなる）ように機械学習を行うことで、光学フィルタ４の原材料の最適な混合量を決めることができる。即ち、こうした演算処理を実施する工程が、本発明に係る分光分析装置の製造方法における混合量算出工程に相当する。
【００２７】
ここで一例として、ポリプロピレン（ＰＰ）とそれ以外の樹脂とを識別する場合についての実験例を説明する。教師データとしては、図７に示すような、ＰＰを実測して得られた複数の吸光スペクトルと、ＰＰ以外の樹脂を実測して得られた複数の吸光スペクトルと、を用意した。これら教師データをそれぞれ入力スペクトルとして、各スペクトルに対し計算機シミュレーションによって９個の光学フィルタの透過スペクトルに相当する演算処理を実行して９次元の検出強度ベクトルを求め、これを全結合型のニューラルネットワークに入力する。そして、ＰＰとそれ以外の樹脂という二値のラベルの判別が正しく行えるように機械学習を実行し、混合量行列を含むニューラルネットワークのパラメータを求めた。なお、ニューラルネットワークの出力をSoftmax関数を用いて確率に変換し、判別結果の出力とした。また、ここでは、学習の際にミニバッチ学習を行い、ミニバッチ毎に判別用のニューラルネットワーク及び混合量行列を更新した。
【００２８】
こうした機械学習によって決定された混合量行列を用いて求まる、９個の光学フィルタの透過スペクトルを図８に示す。横軸は波数cm-1、縦軸は吸光度である。また、上記機械学習によって、十分に高い識別性能を有するニューラルネットワークが得られることがシミュレーションで確認された。したがって、図４（ａ）に示したような方法に従い、用意された複数の原材料を上記のように得られた混合量行列に基づく混合量で混ぜ合わせることで複数の光学フィルタをそれぞれ作製することができる。これが、本発明に係る分光分析装置の製造方法における光学フィルタ作製工程に相当する。
【００２９】
また、上述したように求まったニューラルネットワークによる判別モデル、具体的には、ニューラルネットワークを構成する各層における結合の重みなどのパラメータ等を学習モデル記憶部６２に格納しておき、この判別モデルを用いた判別を行うことで、ＰＰとそれ以外の樹脂とを高い正答率で識別することができる。
【００３０】
もちろん、必要とされる光学フィルタの数や、光学フィルタを作製するための原材料の数を減らすために、Lasso正則化、特許文献２に記載されている寄与度による次元削減、ニューラルネットワークのディスティーリングなど、既知の様々な手法を導入してもよいことは当然である。
【００３１】
上述したように、本実施形態の樹脂識別装置では、高価である狭波長帯域の波長通過特性を有するバンドパスフィルタに代えて、比較的入手が容易で且つ安価である樹脂などを原材料として作製された光学フィルタを用いるため、装置のコストを抑えることができる。
【００３２】
また、バンドパスフィルタを用いた分光分析装置では、そのバンドパスフィルタで選択される特定の１波長に強く依存したデータ処理を行うので、夾雑物などの外乱の影響を受け易い。それに対し、本実施形態の樹脂識別装置では、所定の波長範囲全体（厳密にはその中の複数の波長）における信号をデータ処理に用いるので、相対的にロバスト性が高く、外乱があった場合でも高い識別性を確保することができる。もちろん、当然ながら判別に全く寄与しない波長帯域のデータは不要であるので、そうした波長帯域が予め分かっている場合には、そうした波長帯域を除外する光学的なローパスフィルタ又はハイパスフィルタを追加してもよい。
【００３３】
［変形例］
図２は、上記実施形態の樹脂識別装置における光学系の変形例を示す図である。即ち、図１に示した樹脂識別装置では、複数の光学フィルタ４に対し受光部５は共通であり、光学フィルタを切り替えるようにしていたが、図２に示した変形例では、複数の光学フィルタ４０にそれぞれ一対一で受光部５０を設けている。この構成では、複数の光学フィルタ４０に対応する検出信号を、時分割ではなく同時並行的に得ることができる。このように、それぞれ透過スペクトルが異なる複数の光学フィルタで吸収を受けた検出信号を取得できる構成でありさえすれば、光学系の構成は適宜に変更することができる。
【００３４】
また、上記実施形態の樹脂識別装置では、全結合型のニューラルネットワークを利用した判別分析を採用していたが、いわゆる教師あり機械学習による判別分析又は回帰分析を行うものであれば、他のアルゴリズムを用いてもよいことは明らかである。
【００３５】
また上記実施形態及び変形例は本発明の一例にすぎず、上記記載以外の点において、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加等を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
【００３６】
例えば、上記実施形態の樹脂識別装置では、光学フィルタの原材料として様々な樹脂等の固体を用いていたが、光学フィルタの原材料として、有機物等の化合物を含む液体、ガス等を用いることも可能である。
【００３７】
また、赤外光、可視光、紫外光のほか、テラヘルツ光、Ｘ線、γ線などの他の波長帯域の電磁波を利用した分光分析装置を製造する際に本発明を適用可能であることは明らかである。
【００３８】
［種々の態様］
上述した例示的な実施形態が以下の態様の具体例であることは、当業者には明らかである。
【００３９】
本発明に係る分光分析装置の製造方法の第１の態様は、電磁波を試料に照射し、該試料による光学作用を受けて波長特性が変化した電磁波を、互いに異なる透過スペクトルを有する複数の光学フィルタにそれぞれ通して検出し、該複数の光学フィルタにそれぞれ対応する複数の検出結果に基づくデータ処理によって、前記試料に含まれる成分に関する情報を得る分光分析装置、を製造する方法であって、
前記データ処理として、機械学習により構築された判別モデルを用いた判別分析又は回帰モデルを用いた回帰分析を利用し、
前記複数の光学フィルタをそれぞれ形成するための各原材料の混合量を算出する混合量算出工程と、
前記混合量算出工程において算出された混合量に基づいて、複数種の原材料を混合することにより、又は、単一種若しくは複数種の原材料から成り光路長が調整された単体フィルタを一又は複数組み合わせることにより、前記複数の光学フィルタを作製する光学フィルタ作製工程と、
を有し、前記混合量算出工程では、機械学習による前記判別モデル又は回帰モデルの最適化と同時並行的に又は交互に、前記各原材料の混合量の最適化を行うものである。
【００４０】
本発明の第１の態様の分光分析装置の製造方法によれば、急峻な波長通過特性を示す高価なバンドパスフィルタを使用することなく、一般的な或いは比較的入手が容易な、例えば樹脂等の原材料を使用して作製された、相対的に安価である光学フィルタを使用することができる。そのため、装置のコストを抑えることができる。また、光学フィルタの原材料の混合量が、判別分析又は回帰分析のための正答率の高いモデルを構築する機械学習を行う過程で決定されるので、高い精度で以て試料の定性分析や定量分析が行える装置を得ることができる。特に、本発明の第１の態様により製造される分光分析装置では、特定の１波長に依存するデータ処理ではなく所定の波長範囲全体における信号をデータ処理に用いるので、相対的にロバスト性が高く、外乱があった場合でも高い定性性能を確保することができる。
【００４１】
また本発明に係る分光分析装置の製造方法の第２の態様は、上記第１の態様において、前記混合量算出工程では、判別又は回帰のニューラルネットワークを用いて、前記判別モデル又は回帰モデルの学習と各原材料の寄与度合いの最適化を、交互に又は同時に行うものである。
【００４２】
本発明の第２の態様の分光分析装置の製造方法によれば、高い判別性能を示す装置を得ることができる。
【００４３】
また本発明に係る分光分析装置の製造方法の第３の態様は、上記第１又は第２の態様において、前記混合量算出工程では、前記複数の光学フィルタのそれぞれの透過スペクトルを、使用する原材料それぞれの透過スペクトルと各原材料の混合量を表す行列との内積で表し、前記判別分析又は回帰分析の正確性が向上するように該分析のモデルを構築する機械学習を行う過程で、各原材料の寄与度合いを最適化して各原材料の混合量を算出するものとすることができる。
【符号の説明】
【００４４】
１…赤外光源
２…試料
３…フィルタホイール
４…光学フィルタ
５…受光部
６…データ処理部
６１…判別処理部
６２…学習モデル記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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