(57)【要約】【課題】多数の学習データを作成するためのコストや手間を削減できる情報処理方法を提供する。【解決手段】  本発明の情報処理方法は、分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、同一の前記成分の割合が互いに異なる複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定ステップと、前記仮想サンプル毎に、前記各成分の前記分光スペクトルと前記各成分の割合とに基づいて、前記仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成ステップと、を含む。【選択図】図４
2020169835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、
同一の前記成分の割合が互いに異なる複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定ステップと、
前記仮想サンプル毎に、前記各成分の前記分光スペクトルと前記各成分の割合とに基づいて、前記仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成ステップと、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理方法において、
前記学習データ生成ステップにより生成された複数の前記学習データに基づいて、前記分析対象の分光スペクトルと当該分析対象における目的成分の割合との関係を示す検量式を作成する検量式作成ステップを、さらに含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理方法において、
前記検量式作成ステップは、前記学習データ生成ステップにより生成された複数の前記学習データと、記憶部に記憶されている既存の学習データとを統合し、統合された学習データに基づいて前記検量式を作成する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
前記分析対象は、前記成分として、シートを構成する媒体および結着剤と、前記シートに印刷されるトナーとを含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理方法において、
前記仮想サンプル設定ステップは、前記シートに対する前記トナーの印刷濃度が互いに異なる複数の前記仮想サンプルを設定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の情報処理方法において、
前記仮想サンプル設定ステップは、前記シートにおける前記結着剤の含有率が互いに異なる複数の前記仮想サンプルを設定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
同一の前記成分の割合が互いに異なる複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定部と、
前記仮想サンプル毎に、前記各成分の前記分光スペクトルと前記各成分の割合とに基づいて、前記仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成部と、
を備えることを特徴とする分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法および分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、分光測定を利用して分析対象の特性または成分を定量化する方法が存在する。
例えば、特許文献１には、紙の特性である湿潤強度を分光測定により定量化する方法が記載されている。この特許文献１では、湿潤強度が既知である様々な種類の紙サンプルを用い、各紙サンプルの分光測定を行う。そして、各紙サンプルについての分光スペクトルおよび湿潤強度を学習データとしてＰＬＳ（部分的最小二乗回帰）分析を行うことにより、検量線を作成する。これにより、湿潤強度が未知である紙については、分光測定によって得られる分光スペクトルを検量線に入力することで、湿潤強度を推定できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表平１０−５００２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した特許文献１の方法では、いずれの紙サンプルにも含まれていない新規成分を含んだ紙については、当該紙の分光スペクトルを検量線に入力しても、正確な湿潤強度を推定することができない。このような紙の湿潤強度を推定するためには、新規成分に対応するように検量線を更新する必要がある。このため、新規成分を含んだ多様な紙サンプルを準備して、各紙サンプルの分光測定を行うことにより、新規成分に関する多様な学習データを準備する必要があり、コストや手間がかかる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の情報処理方法は、分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、同一の前記成分の割合が互いに異なる複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定ステップと、前記仮想サンプル毎に、前記各成分の前記分光スペクトルと前記各成分の割合とに基づいて、前記仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００６】
本発明の情報処理方法は、前記学習データ生成ステップにより生成された複数の前記学習データに基づいて、前記分析対象の分光スペクトルと当該分析対象における目的成分の割合との関係を示す検量式を作成する検量式作成ステップを、さらに含むことが好ましい。
【０００７】
本発明の情報処理方法において、前記検量式作成ステップは、前記学習データ生成ステップにより生成された複数の前記学習データと、記憶部に記憶されている既存の学習データとを統合し、統合された学習データに基づいて前記検量式を作成することが好ましい。
【０００８】
本発明の情報処理方法において、前記分析対象は、前記成分として、シートを構成する媒体および結着剤と、前記シートに印刷されるトナーとを含んでもよい。
【０００９】
本発明の情報処理方法において、前記仮想サンプル設定ステップは、前記シートに対する前記トナーの印刷濃度が互いに異なる複数の前記仮想サンプルを設定することが好ましい。
【００１０】
本発明の情報処理方法において、前記仮想サンプル設定ステップは、前記シートにおける前記結着剤の含有率が互いに異なる複数の前記仮想サンプルを設定することが好ましい。
【００１１】
本発明の分析装置は、分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得部と、同一の前記成分の割合が互いに異なる複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定部と、前記仮想サンプル毎に、前記各成分の前記分光スペクトルと前記各成分の割合とに基づいて、前記仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成部と、を備えることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態である分析装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の分光測定器の概略構成を示す模式図。
【図３】本実施形態の分析方法を説明するためのフローチャート。
【図４】本実施形態の検量式作成処理を説明するためのフローチャート。
【図５】実施例である新規学習データを示すグラフ。
【図６】比較例であるテストデータを示すグラフ。
【図７】実施例から作成した検量式による推定値と真値との関係を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る一実施形態について説明する。
図１は、本実施形態の分析装置１の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態の分析装置１は、図１に示すように、分光測定器１０と、制御部２０と、表示部３０と、操作部４０と、を備えている。この分析装置１は、分析対象の分光測定を行い、得られた分光スペクトルに基づいて、分析対象における目的成分の含有率を推定する装置である。
【００１４】
本実施形態では、印刷済のシートまたは印刷済のシートを開繊した試料を分析対象とする。この分析対象を構成するシートは、繊維状の媒体を結着剤により結着し、シート状に成形したものである。よって、実施形態の分析対象は、媒体、結着剤およびトナーを構成成分として含んでいると換言できる。なお、トナーは、インクに替えられてもよい。
また、本実施形態では、分析対象における結着剤の含有率を推定する場合について説明する。なお、本実施形態の分析対象にはトナーが含まれているが、このトナーの含有率はわずかであるため、分析対象における結着剤の含有率は、シートにおける結着剤の含有率と同義として扱う。
【００１５】
［分光測定器の構成］
図２は、分光測定器１０の概略構成を示す模式図である。
分光測定器１０は、図２に示すように、光を射出する光源１１と、分析対象物からの光が導入される入射光学系１２と、入射光学系１２から導入された光を分光する光学フィルター１３と、分光された光を検出する撮像部１４と、を備えている。
光源１１は、制御部２０に制御され、分析対象に対して照明光を照射する。
入射光学系１２は、例えばテレセントリック光学系等により構成され、分析対象で反射された光を光学フィルター１３に導く。
光学フィルター１３は、例えば長可変干渉フィルターである。この光学フィルター１３は、ギャップＧを挟んで互いに対向する一対の反射膜１３１，１３２と、各反射膜に設けられた電極によって構成される静電アクチュエーター１３３とを備えている。この光学フィルター１３では、静電アクチュエーター１３３への印加電圧が制御され、一対の反射膜１３１，１３２間のギャップＧの寸法が変動することにより、当該寸法に応じた波長の光が透過する。
撮像部１４は、光学フィルター１３を透過した光の強度に応じた分光画像を撮像し、後述の記憶部２１に蓄積させる。撮像部１４としては、例えばＣＣＤやＣＭＯＳを用いることができる。
【００１６】
［制御部の構成］
次に、制御部２０について説明する。
制御部２０は、分光測定器１０の制御や分析処理を行う装置であり、図１に示すように、記憶部２１および演算処理部２２を備えている。
【００１７】
記憶部２１は、例えばメモリーやハードディスクドライブ等により構成されている。この記憶部２１には、分析装置１の全体動作を制御するためのＯＳ（Operating System）、各種プログラムおよび各種データが記憶されている。
具体的には、記憶部２１には、静電アクチュエーター１３３への印加電圧の値と、光学フィルター１３を透過する光の波長（目的波長）とが対応したテーブルが記憶されている。
また、記憶部２１には、分析対象の分光スペクトルと分析対象における結着剤の含有率との関係を示す検量線や、当該検量線を作成するために使用された既存の学習データセットなどが記憶されている。
なお、本実施形態において、検量線は、分析対象の目的成分である結着剤の種類毎に異なるものであり、記憶部２１には、複数の結着剤の種類に対応する複数の検量線が記憶されていてもよい。ただし、以下では、説明の簡易化のために、目的成分である結着剤を任意の１種類に限定して説明を行う。
【００１８】
演算処理部２２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路や記憶回路により構成されている。この演算処理部２２は、記憶部２１に記憶された各種プログラムを読み込み、実行することで、図１に示すように、測定器制御部２２１、スペクトル取得部２２２、分析部２２３、仮想サンプル設定部２２４、学習データ生成部２２５および検量式作成部２２６として機能する。
【００１９】
測定器制御部２２１は、分光測定器１０の各構成を制御することにより、分光測定器１０に対してセットされた対象物の分光測定を実施させる。
スペクトル取得部２２２は、分光測定器１０により得られた各波長の分光画像に基づいて、対象物の分光スペクトルを取得する。
分析部２２３は、スペクトル取得部２２２により取得された分析対象の分光スペクトルを検量式に当てはめることにより、分析対象における結着剤の含有率を推定する。
仮想サンプル設定部２２４は、後述する検量式作成処理のための仮想サンプルを設定する。
学習データ生成部２２５は、仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成し、記憶部２１に記憶させる。
検量式作成部２２６は、記憶部２１に記憶された学習データを利用して検量式を作成および更新する。
【００２０】
［分析処理］
分析装置１による分析処理について、図３のフローチャートを参照して説明する。
まず、測定者は、分光測定器１０に対して分析対象である印刷済みのシートをセットし、操作部４０を操作して分析開始指示を入力する。これにより、測定器制御部２２１は、分光測定器１０を制御し、分析対象の分光測定を実施させる（ステップＳ１１）。
具体的には、分光測定器１０において、光源１１は、分析対象に対して照明光を照射し、光学フィルター１３は、分析対象で反射された光のうち、静電アクチュエーター１３３への印可電圧に応じた波長の光を透過させる。ここで、静電アクチュエーター１３３に印可される電圧は順次変更されるため、光学フィルター１３を透過する光の波長は順次変更される。撮像部１４は、光学フィルター１３を透過した各波長の光による分光画像を撮像し、記憶部２１に記憶させる。
【００２１】
次に、スペクトル取得部２２２は、記憶部２１に記憶された分光画像に基づいて、分析対象の分光スペクトルを取得する（ステップＳ１２）。
【００２２】
次に、分析部２２３は、ステップＳ１２で生成された分析対象の分光スペクトルを、記憶部２１に記憶された検量式に適用することで、分析対象における結着剤の含有率を推定する（ステップＳ１３）。なお、検量式を用いた推定方法については、公知の技術を用いることができるので、詳細な説明は省略する。
【００２３】
［検量式作成処理］
本実施形態では、既存の検量線が記憶部２１に記憶されている。この検量線は、既存の学習データセットに基づいて作成されたものである。
ここで、学習データセットとは、分析対象のサンプルの分光スペクトルと当該サンプルにおける結着剤の含有率とを組み合わせたデータセットである。既存の学習データセットの作成方法については、特に限定されないが、分析対象のサンプルを分光測定することにより作成することができる。分析対象のサンプルは、例えば、分析対象の目的成分である結着剤と、分析対象の他の成分として想定される様々な種類の媒体およびトナーとを組み合わせることにより作成される。
【００２４】
このような本実施形態において、既存の検量式の元となったサンプルのうち、いずれのサンプルにも含まれない種類の媒体（新規媒体）またはトナー（新規トナー）を含む分析対象を分析する場合、既存の検量線を用いた分析では、正確な分析を行えない可能性がある。
そこで、本実施形態の分析装置１では、新規媒体または新規トナーの少なくとも一方を含む分析対象を分析する場合、正確な分析を可能にするために、新規の検量式を作成する（検量線を更新する）。
【００２５】
以下では、新規媒体および新規トナーに対応する検量式の作成処理について、図４のフローを参照して説明する。
まず、事前準備として、測定者は、新規媒体が単体でシート状に形成されたサンプル（媒体サンプル）と、この媒体サンプルに対して新規トナーによる印刷を行ったサンプル（印刷サンプル）とを準備する。印刷サンプルの準備では、予め設定された印刷濃度（印刷面積率）による印刷を行い、当該印刷濃度の値を記憶部２１に記憶させておく。
【００２６】
なお、本実施形態において、結着剤の種類は既知であり、結着剤の単体での正規化スペクトルｓｒｅｓｉｎは、既知のデータとして記憶部２１に記憶されているものとする。また、以下の演算で用いる各種フィッティングパラメーター（η，α，β，γ）は、予め設定された値が記憶部２１に記憶されているものとする。この各種フィッティングパラメーターは、媒体およびトナーの種類によらずに共通に設定可能である。
【００２７】
事前準備の後、測定者は、操作部４０を操作して検量式更新指示を入力する。
検量式更新指示を入力された制御部２０は、新規媒体を分光測定するための案内を、表示部３０に表示させる。測定者は、表示部３０による案内に従って、媒体サンプルを分光測定器１０に対してセットする。媒体サンプルのセットが完了すると、測定器制御部２２１は、上述の分析方法と同様に分光測定器１０を制御し、媒体サンプルの分光測定を実施させる。スペクトル取得部２２２は、この分光測定の結果に基づいて、媒体サンプルの分光スペクトルを取得する（ステップＳ２１）。ここで取得される媒体サンプルの分光スペクトルをｘｎｏｎｐｒｉｎｔとする。
【００２８】
次に、制御部２０は、新規トナーを分光測定するための案内を、表示部３０に表示させる。測定者は、表示部３０の案内に従って、印刷サンプルを分光測定器１０に対してセットする。印刷サンプルのセットが完了すると、測定器制御部２２１は、上述の分析方法と同様に分光測定器１０を制御し、印刷サンプルの分光測定を実施させる。スペクトル取得部２２２は、この分光測定の結果に基づいて、印刷サンプルの分光スペクトルを取得する（ステップＳ２２）。ここで取得される印刷サンプルの分光スペクトルをｘｐｒｉｎｔとする。
【００２９】
次に、スペクトル取得部２２２は、媒体サンプルの分光スペクトルｘｎｏｎｐｒｉｎｔに基づいて、以下の式（１）により、新規媒体の正規化スペクトルｓｍｅｄｉａを取得する（ステップＳ２３）。
【数１】
2020169835.tif 000003
上記式（１）において、ｎｏｒｍａｌｉｚｅは正規化処理を意味する。
【００３０】
次に、スペクトル取得部２２２は、印刷サンプルの分光スペクトルｘｐｒｉｎｔに基づいて、以下の式（２）により、新規トナーの正規化スペクトルｓｔｏｎｅｒを取得する（ステップＳ２４）。
【数２】
2020169835.tif 000004
上記式（２）において、ｆｔｏｎｅｒは、合成関数を意味しており、例えば、以下の式（３）により求められる。
【数３】
2020169835.tif 000005
上記式（３）においてＤ’ｔｏｎｅｒは、印刷サンプルにおける新規トナーの既知の印刷濃度であり、記憶部２１に記憶されている。ηは、合成関数のフィッティングパラメーターであり、予め設定された値が記憶部２１に記憶されている。
【００３１】
また、スペクトル取得部２２２は、記憶部２１から結着剤の正規化スペクトルｓｒｅｓｉｎを取得する（ステップＳ２５）。
【００３２】
次に、仮想サンプル設定部２２４は、シートに対する新規トナーの印刷濃度Ｄｔｏｎｅｒおよびシートにおける結着剤の含有率Ｄｒｅｓｉｎに対して、予め設定された範囲における任意の値をそれぞれ与えることにより、分析対象の仮想サンプルを設定する（ステップＳ２６）。
なお、シートに対する新規トナーの印刷濃度Ｄｔｏｎｅｒおよびシートにおける結着剤の含有率Ｄｒｅｓｉｎは、それぞれ、本開示の割合に相当する。
【００３３】
次に、学習データ生成部２２５は、以下の式（４）により、仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す新規学習データを合成する（ステップＳ２７）。
【数４】
2020169835.tif 000006
上記式（４）において、ｆｓｉｍは、合成関数を意味しており、例えば以下の式（５）により求められる。
【数５】
2020169835.tif 000007
上記式（５）において、ｓｍｅｄｉａ、ｓｔｏｎｅｒ、およびｓｒｅｓｉｎは、ステップＳ２３〜Ｓ２５で取得されたデータである。また、ＤｔｏｎｅｒおよびＤｒｅｓｉｎは、それぞれステップＳ２６で設定された値である。α、β、γは、合成関数のフィッティングパラメーターであり、予め設定された値が記憶部２１に記憶されている。
なお、上記式（５）において、新規媒体は、サンプルの大部分を占める要素であるため、その割合は１に設定されている。
【００３４】
次に、学習データ生成部２２５は、実施中のフローにおいて合成された新規学習データの数が、回帰分析に必要な数に達したか否かを判断する（ステップＳ２８）。なお、回帰分析に必要な数は、例えば、予め設定された数でもよいし、学習データ生成部２２５がステップＳ２６における設定範囲に応じて決定してもよい。
【００３５】
新規学習データの数が回帰分析に必要な数に達していない場合（ステップＳ２８でＮｏの場合）、ステップＳ２６に戻る。２回目以降のステップＳ２６において、仮想サンプル設定部２２４は、シートに対する新規トナーの印刷濃度Ｄｔｏｎｅｒおよびシートにおける結着剤の含有率Ｄｒｅｓｉｎに対して、前回までとは異なる値を設定する。
上述のステップＳ２６〜Ｓ２８を繰り返すことにより、回帰分析に必要な数の新規学習データが合成される。
【００３６】
新規学習データの数が回帰分析に必要な数に達した場合（ステップＳ２８でＹｅｓの場合）、検量式作成部２２６は、各新規学習データと当該新規学習データに使用した結着剤の含有率とを組み合わせた新規学習データセット［ｘｓｉｍ, Ｄｒｅｓｉｎ］を作成し、記憶部２１に記憶された既存学習データセット［ｘｏｌｄ, Ｄｒｅｓｉｎｏｌｄ］に統合する。そして、検量式作成部２２６は、統合された学習データセット［ｘｔｏｔａｌ, Ｄｒｅｓｉｎｔｏｔａｌ］に基づいて、多変量回帰分析を行うことにより、以下の式（６）による新規の検量式を作成する（ステップＳ２９）。これにより、記憶部２１に記憶された既存の検量式は、新規の検量式に更新される。
【数６】
2020169835.tif 000008
なお、ステップＳ２９における多変量回帰分析には、独立成分分析（ＩＣＡ）、重回帰分析、主成分分析（ＰＣＡ）、部分的最小二乗回帰（ＰＬＳ）など、任意の分析法を利用できる。
【００３７】
以上により、検量式の更新フローが終了する。このように更新された検量式を利用することにより、新規媒体または新規トナーを含む分析対象について、結着剤の含有率をより正確に推定することができる。
【００３８】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態の分析装置１において、演算処理部２２は、記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、スペクトル取得部２２２、仮想サンプル設定部２２４および学習データ生成部２２５として機能する。すなわち、本実施形態の分析装置１は、分析対象を構成する各成分の単体での分光スペクトルを取得するスペクトル取得ステップ（ステップＳ２１〜Ｓ２５）と、分析対象の仮想サンプルとして、同一の成分の割合が互いに異なる値を有する複数の仮想サンプルを設定する仮想サンプル設定ステップ（ステップＳ２６）と、仮想サンプル毎に、各成分の前記分光スペクトルと各成分の割合とに基づく演算処理を行うことにより、仮想サンプルの分光スペクトルを疑似的に示す学習データを生成する学習データ生成ステップ（ステップＳ２７）と、を含む情報処理方法を実施する。
このような本実施形態によれば、多数の学習データを作成するために、分析対象を構成する各成分（媒体、トナー、結着剤）の単体での分光スペクトルを準備すればよく、多数のサンプルを準備したり、各サンプルの分光測定を行ったりする必要がない。このため、多数の学習データを作成するためのコストや手間が削減される。
【００３９】
例えば、上述した検量式の更新方法と同様の方法により、１００個の仮想サンプルを設定し、当該仮想サンプルから新規学習データを生成した例を図５に示す。図５は、新規学習データである仮想サンプルの分光スペクトルを示すグラフである。
一方、比較例として、新規媒体および新規トナーを用いた複数のテストサンプルを作成し、各テストサンプルを実際に分光測定することにより得たテストデータの例を図６に示す。図６は、テストデータであるテストサンプルの分光スペクトルを示すグラフである。
これらの図５および図６を比較すると、新規学習データは、テストデータの特徴を再現していることが明らかである。
【００４０】
また、１００セットの新規学習データセット［ｘｓｉｍ, Ｄｒｅｓｉｎ］を回帰分析することにより検量式を作成し、当該検量式に新規学習データおよびテストデータをそれぞれ適用して結着剤の含有率を推定した結果を図７に示す。図７は、検量式による推定値と真値との関係を示すグラフである。
図７に示すように、学習データとテストデータとの間には高い相関関係が存在することが明らかである。また、結着剤の含有比の推定値に関する検量誤差は９．３６％であり、高精度な検量が可能であることが示された。
【００４１】
また、本実施形態の分析装置１では、演算処理部２２は、検量式作成部２２６として機能する。すなわち、本実施形態の分析装置１は、学習データ生成ステップにより生成された複数の学習データに基づいて、分析対象の分光スペクトルと当該分析対象における目的成分の割合との関係を示す検量式を作成する検量式作成ステップを、さらに実施する。
このような本実施形態によれば、分析対象における目的成分の割合（結着剤の含有率）を推定するための検量式を容易に作成できる。
【００４２】
また、本実施形態の検量式作成ステップは、学習データ生成ステップにより生成された複数の学習データと、記憶部２１に記憶されている既存の学習データとを統合し、統合された学習データに基づいて検量式を作成する。
このような本実施形態によれば、新規の成分を含む分析対象について、目的成分の割合（結着剤の含有率）を正確に推定するための検量式の更新が容易になる。
【００４３】
本実施形態において、分析対象は、当該分析対象を構成する成分として、シートを構成する媒体および結着剤と、シートに印刷されるトナーとを含む。また、本実施形態では、シートに対するトナーの印刷濃度、および、シートにおける結着剤の含有率が、それぞれ互いに異なる複数の仮想サンプルを設定している。
このような本実施形態では、再生紙などを分析対象として、結着剤の含有率を好適に分析することができる。
【００４４】
［変形例］
本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形または改良などは、本発明に含まれる。
【００４５】
例えば、前記実施形態において、トナー単体での分光スペクトルを算出するために使用した合成関数、および、新規学習データを生成するために使用した合成関数は、それぞれ例示したものに限定されず、他の関数を利用してもよい。
また、前記実施形態では、分析対象の各要素の正規化された分光スペクトルを用いて新規学習データを生成しているが、正規化処理を行っていない分光スペクトルを用いて新規学習データを生成してもよい。
【００４６】
前記実施形態では、印刷サンプルを分光測定した後、印刷サンプルの分光スペクトルから媒体サンプルの分光スペクトルを減算する演算処理により、新規トナーの分光スペクトルを求めているが、本発明はこれに限られない。例えば、新規トナーを直接分光測定することにより、新規トナーの分光スペクトルを求めてもよい。
【００４７】
前記実施形態では、新規媒体および新規トナーを含む分析対象に対応する検量線を作成する方法について説明したが、新規媒体または新規トナーのいずれか一方を含む分析対象に対応する検量線を作成してもよい。
前記実施形態では、説明の簡易化のために、目的成分である結着剤を任意の１種類に限定して説明しているが、本発明はこれに限られない。例えば、複数の結着剤の種類に対応する複数の検量線が存在する場合には、結着剤の種類毎に、上述した検量式の作成方法を実施してもよい。
【００４８】
前記実施形態では、記憶部２１に既存学習データセットが記憶されており、新規学習データセットを既存学習データセットに統合し、統合された学習データセットに基づいて、検量式を作成しているが、本発明はこれに限られない。すなわち、既存学習データセットが存在しない場合には、新規学習データセットに基づいて、検量式を作成してもよい。
また、前記実施形態では、記憶部２１に既存の検量式が存在しており、この既存の検量式を、新規学習データを利用して作成した検量式に替える更新処理を行っているが、本発明はこれに限られない。すなわち、既存の検量式が存在しない場合には、作成した検量式をそのまま記憶部２１に記憶させてもよい。
【００４９】
前記実施形態では、分析対象におけるトナーの割合として、シートに対するトナーの印刷濃度を用いており、分析対象における結着剤の割合として、シートに対する結着剤の含有率を用いているが、本発明はこれに限られない。すなわち、分析対象における各成分の割合を定めるための基準は、各成分の性質等を鑑みて任意に設定可能である。
【００５０】
前記実施形態では、印刷済のシートまたは印刷済のシートを開繊した試料を分析対象としており、シートに含まれる結着剤を目的成分としているが、本発明はこれに限定されない。例えば、分析対象として蛍光物質を含むシートを用いた場合、当該シートに含まれる蛍光物質を目的成分としてもよい。
また、本発明は、分析対象を成分分析するための学習データを生成することに限定されず、分析対象の特性を分析するための学習データを生成することができる。例えば、シートの湿潤強度を分析するための学習データを生成する方法または装置に本発明を適用してもよい。
その他、本発明は、例えば糖度を目的成分とする食品分析など、様々な分析に適用できる。すなわち、本発明は、様々な分析対象を分析するための情報処理方法（例えば学習データ作成方法、検量線作成方法、分析方法）または分析装置に広く利用できる。
【符号の説明】
【００５１】
１…分析装置、１０…分光測定器、１１…光源、１２…入射光学系、１３…光学フィルター、１３１，１３２…反射膜、１３３…静電アクチュエーター、１４…撮像部、２０…制御部、２１…記憶部、２２…演算処理部、２２１…測定器制御部、２２２…スペクトル取得部、２２３…分析部、２２４…仮想サンプル設定部、２２５…学習データ生成部、２２６…検量式作成部、３０…表示部、４０…操作部、Ｇ…ギャップ。
【図１】
2020169835.tif 000009
【図２】
2020169835.tif 000010
【図３】
2020169835.tif 000011
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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