(57)【要約】【課題】  既に得られた計測の結果に基づいて次の計測の対象を容易に選定することが可能な計測ガイド装置、及び、それに用いるシミュレーション演算装置を提供する。【解決手段】  得られた計測結果を基に次の測定点を提案する計測ガイド装置であって、シミュレーションで得られた仮想計測信号および計測手順を保存するデータベースと、計測装置で得られた計測結果に類似する仮想計測信号群およびその計測手順群をデータベースから抽出する類似検索部と、類似検索部で得られた計測手順群から１つ以上の計測手順を選んで次の測定点を決める次点提案部を有する。【選択図】図１
2020134156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
得られた計測結果を基に次の測定点を提案する計測ガイド装置であって、
シミュレーションで得られた仮想計測信号および計測手順を保存するデータベースと、
計測装置で得られた計測結果に類似する仮想計測信号群およびその計測手順群を前記データベースから抽出する類似検索部と、
前記類似検索部で得られた前記計測手順群から１つ以上の計測手順を選んで、次の測定点を決める次点提案部を有することを特徴とする計測ガイド装置。
【請求項２】
請求項１に記載の計測ガイド装置で使用する前記データベースを作成するためのシミュレーション演算装置であって、
シミュレーションの条件を入力する条件受付部と、
シミュレーションによって仮想計測対象を生成する仮想計測対象生成部と、
前記仮想計測対象に対する計測手順を決定するための計測手順決定部を有することを特徴とするシミュレーション演算装置。
【請求項３】
請求項２に記載のシミュレーション演算装置であって、
前記計測手順決定部は、予め定められた測定精度を達成するために必要な測定回数、または測定時間、またはそれらの重み付き和を最小化する基準に従って計測手順を決定することを特徴とするシミュレーション演算装置。
【請求項４】
請求項２に記載のシミュレーション演算装置であって、
前記仮想計測対象生成部は、仮想計測対象を多数の仮想計測対象候補群からクラスタリング手法によって抽出することを特徴とするシミュレーション演算装置。
【請求項５】
得られた計測結果を基に次の測定点を提案する計測ガイド装置であって、
計測信号群を保存するデータベースと、
計測装置で得られた計測結果に類似する計測信号を前記データベースから抽出する類似検索部と、
前記計測装置で得られた前記計測結果に基づいて未測定の点に対する計測信号を推定する推定部と、
前記類似検索部で得られた計測信号と前記推定部で得られた計測信号の差異に基づいて次の測定点を決める次点提案部を有することを特徴とする計測ガイド装置。
【請求項６】
請求項５に記載の計測ガイド装置であって、
前記データベースに保存する計測信号群を仮想計測対象に対する計測シミュレーションによって生成することを特徴とする計測ガイド装置。
【請求項７】
請求項１または５に記載の計測ガイド装置であって、
前記次点提案部は、複数個の測定点を提案することを特徴とする計測ガイド装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、既に行われた測定の結果に基づいて次の測定対象を提案する計測ガイド装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象の精確な情報を得るため複数回の測定や調査を行うことは広く行われている。例えば国勢調査や社会経済調査では調査対象が広大であるため一人や一社の状況を調査するだけでは断片的な情報しか得られず、より規模の大きいサンプリングによって情報を集めることが必要となる。農地調査、漁場調査、交通調査、建造物の点検調査においても同様である。また材料の研究開発においても、材料試験によって材料の特性を測定する際に精度を上げる目的で同一試料に対する複数回の計測が行われている。しかし、調査および実験が長引くほど、調査員や実験者の作業量は増大し、その結果として必要となる時間や費用が大きくなるため、調査と実験の負担、費用を削減するような支援システムが求められている。
【０００３】
例えば以下の特許文献１には、複数の測定条件の下で計測シミュレーションを行って仮想測定結果を取得し比較結果を表示するＸ線分析の操作ガイドシステムが開示されている。実験者はこの比較を基にして適切な測定条件を採用し計測を開始することができる。
【０００４】
また、特許文献２では、予め格納した画像データベースに基づいてエリア調査の推薦経路を調査員に指示するエリア調査支援システムが開示されている。調査者はこのシステムの指示に従って適切な調査エリアを巡ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−３２５２１号公報
【特許文献２】特開２０１３−３３３４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
複数回の計測を実施する際は、得られる情報が最大化されるよう、既に実施した計測の結果に基づく判断によって次の測定点を選択することが望ましい。調査員や実験者がこれを経験に基づいて行うことがあるが、熟練者ではない者がこの方法で計測を調整することは困難である。また、分析の対象の種類、例えば材料開発における材料の種類に応じて効率的な計測手順は異なるため、過去の経験にない新しい対象に対応することはできない。さらに、長い計測プロセスの全体を人手で調整する場合には時間がかかり計測全体が遅延するため、何らかの自動化が必要となる。
【０００７】
特許文献１のように、予め実験条件のシミュレーションを行うことによって実験開始時に測定条件を最適化するという方法も考えられる。しかしながら、実験中に測定条件を変えながら複数の測定を行う場合、特許文献１では事前にシミュレーションを行うだけであるので、既に得られた測定結果を反映させてそれ以降の測定条件を最適化するための方法について考慮されていない。
【０００８】
また、特許文献２のように、予め衛星・航空機等から調査対象地域全体の画像データを取得し、それらに基づいて調査経路を最適化するという方法も考えられる。しかしながら、調査対象に関する網羅的な予備実データが常に前もって入手可能とは限らない。
【０００９】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、計測の熟練者でなくとも使用可能で、かつ分析対象の実データを事前に必要とせず、既に得られた計測の結果に基づいて次の計測の対象を選定することが可能な計測ガイド装置、及び、それに用いるシミュレーション演算装置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】
本発明は、上記背景技術及び課題に鑑み、その一例を挙げるならば、得られた計測結果を基に次の測定点を提案する計測ガイド装置であって、シミュレーションで得られた仮想計測信号および計測手順を保存するデータベースと、計測装置で得られた計測結果に類似する仮想計測信号群およびその計測手順群をデータベースから抽出する類似検索部と、類似検索部で得られた計測手順群から１つ以上の計測手順を選んで次の測定点を決める次点提案部を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、計測の熟練者でなくとも使用可能で、既に得られた計測の結果に基づいて次の計測の対象を選定することが可能な計測ガイド装置、及び、それに用いるシミュレーション演算装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１における計測ガイド装置、シミュレーション演算装置、計測装置の機能構成を示す機能構成ブロック図である。
【図２】実施例１におけるシミュレーション演算装置の処理のフローチャートである。
【図３】実施例１におけるシミュレーション条件受付画面の一例である。
【図４】実施例１におけるシミュレーション演算装置の仮想計測対象生成部において、クラスタリング法を利用して仮想計測対象を選定する方法を説明する図である。
【図５】実施例１における仮想計測信号データベースのデータ構造の一例である。
【図６】実施例１における計測手順データベースのデータ構造の一例である。
【図７】実施例１における計測ガイド装置の処理のフローチャートである。
【図８】実施例１における表示部の表示画面の一例である。
【図９】実施例１における計測信号のデータ構造の一例である。
【図１０】実施例１における類似検索部の処理のフローチャートである。
【図１１】実施例１における類似検索部の出力のデータ構造の一例である。
【図１２】実施例１における次点提案部の処理のフローチャートである。
【図１３】実施例１における表示部の表示画面の一例である。
【図１４】実施例１における表示部の表示画面の一例である。
【図１５】実施例１における計測結果出力部の処理のフローチャートである。
【図１６】実施例１における計測結果出力部の表示画面の一例である。
【図１７】実施例２における計測ガイド装置の機能構成を示す機能構成ブロック図である。
【図１８】実施例２における計測ガイド装置の処理のフローチャートである。
【図１９】実施例２における計測信号入力部の表示画面の一例である。
【図２０】実施例２における類似検索部の処理のフローチャートである。
【図２１】実施例２における類似検索部からの出力のデータ構造の一例である。
【図２２】実施例２における計測信号補間部の処理のフローチャートである。
【図２３】実施例２における計測信号補間部の補間処理を説明する図である。
【図２４】実施例２における計測対象状態推定部の処理のフローチャートである。
【図２５】実施例２における計測対象状態推定部の出力のデータ構造の一例である。
【図２６】実施例２における計測信号推定部の処理のフローチャートである。
【図２７】実施例２における次点提案部の処理のフローチャートである。
【図２８】実施例２における表示部がユーザに表示する画面の一例である。
【図２９】実施例３における計測過程の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【実施例１】
【００１４】
図１は本実施例における計測ガイド装置、シミュレーション演算装置、計測装置の機能構成の一例を示す機能構成ブロック図である。
【００１５】
図１において、計測ガイド装置１０１は、計測装置１０３から計測信号を受けとる計測信号受取部１１１、計測信号を蓄積するための計測信号保存部１０８、シミュレーションで生成した仮想計測信号を保存する仮想計測信号データベース１１０、シミュレーションで求めた計測手順を保存する計測手順データベース１０９、計測信号と類似する仮想計測信号を検索する類似検索部１０７、計測信号と類似仮想計測信号に基づいて次の測定点を提案する次点提案部１０６、その提案をユーザに表示し計測を継続するか否かを選択させ計測装置に測定条件を出力する表示部１０５、計測結果の出力を行う計測結果出力部１０４を備えている。
【００１６】
なお、計測ガイド装置１０１は、ハードウェアとしては、一般的な情報処理装置である、プロセッサとメモリと記憶装置と通信部（インターフェース）を有する装置によって実現される。すなわち、計測信号受取部１１１は通信部によって計測信号を取得し、計測信号保存部１０８はメモリに計測信号を保存し、仮想計測信号データベース１１０、及び、計測手順データベース１０９は記憶装置にデータを保存する。また、類似検索部１０７、次点提案部１０６、及び、計測結果出力部１０４は、プロセッサにより、メモリに格納されたプログラムを実行するソフトウェア処理で実行される。また、表示部１０５は、一般的に用いられる操作部と表示部を兼用しており、例えばディスプレイ、キーボード、マウス等からなり、また、タッチパネルを有したディスプレイでもよい。
【００１７】
また、シミュレーション演算装置１０２は、仮想計測信号データベース１１０および計測手順データベース１０９に格納するデータを生成する装置である。シミュレーション演算装置１０２は、シミュレーションの条件をユーザに入力させる条件受付部１１３、シミュレーションによって仮想計測対象を生成する仮想計測対象生成部１１４、その仮想計測対象に対する望ましい計測手順を決定するための計測手順決定部１１２を備えている。なお、シミュレーション演算装置１０２は、ハードウェアとしては、同様に、一般的な情報処理装置である、プロセッサとメモリを有する装置によって実現され、ソフトウェア処理で実行される。
【００１８】
さらに、計測装置１０３は、計測を実施する計測部１１５、結果を計測ガイド装置１０１に出力する出力部１１６を備えている。
【００１９】
本実施例は中性子散乱実験を例に説明する。すなわち、中性子線を金属等の試料に照射し、散乱された中性子を検出器で検出することによって、試料内部の微細構造に関する情報（例えば散乱体の粒径分布関数）を得る。前記の計測信号にあたるものは検出される中性子の散乱強度である。一度の測定においては、散乱される中性子線のある波数の値に対する散乱強度の値が得られる。本実施例では中性子の散乱強度を得る実験によって試料の粒径分布関数を推定する問題を取り扱う。
【００２０】
図２は、本実施例におけるシミュレーション演算装置１０２の処理のフローチャートである。図２において、ステップＳ２０１では条件受付部１１３が設定パラメータの許容範囲等のシミュレーション実行条件をユーザから取得する。
【００２１】
図３にユーザ入力受付画面の例を示す。図３に示すように、ユーザは、種々のシミュレーション実行条件をキーボード等を用いて入力し、ＯＫボタンを選択することで確定する。また、Cancelボタンにより、入力データを訂正できる。
【００２２】
図２に戻って、ステップＳ２０２では仮想計測対象生成部１１４が仮想的な試料群の粒径分布関数を確率的に生成する。この生成対象はランダムに選ぶことができる。
【００２３】
図４は、仮想計測対象生成部において、クラスタリング法を利用して仮想計測対象を選定する方法を説明する図である。図４に示すように、試料間の違いが大きくなるよう、ランダムに生成した試料の集合にクラスタリング手法を適用し、各クラスターから代表的な試料を選んでもよい。
【００２４】
ステップＳ２０３では計測手順決定部１１２が前記仮想計測対象生成部１１４から仮想試料の粒径分布関数群を取得し、所定のアルゴリズムに従ってそれら一つ一つに対する計測手順を決定する。例えば、ある波数ｑにおける一つの測定が完了したとして、その次に測定する波数ｑの候補をランダムに、または所定の基準により複数生成し、表にする。次にその各点における散乱強度Ｉ（ｑ）を下記式（１）に従って粒径分布関数ｐ（ｒ）から算出する。
【００２５】
【数１】
2020134156.tif 000003
なお、式（１）におけるＣは既知の定数係数である。
【００２６】
そして、前の測定によって得られていた散乱強度の結果に新しく得られた散乱強度の値を付け加え、全体の結果を利用して非線形回帰法（例えば公知の間接フーリエ変換法）によりｐ（ｒ）を推定する。この推定粒径分布関数と、シミュレーションで生成した真の粒径分布関数との誤差を定量化し、この量が最も小さくなるようなｑを次の測定点として選択することができる。これ以外の基準を用いてｑを選択してもよい。例えば測定に要する時間が各ｑに対して与えられている場合に、時間と誤差を重み付けして組み合わせた量を基準にしてｑを選択することもできる。言い換えれば、予め定められた測定精度を達成するために必要な測定回数、または測定時間、またはそれらの重み付き和を最小化する基準に従って計測手順を決定する。
【００２７】
ステップＳ２０４では各仮想試料の散乱強度を仮想計測信号データベース１１０に出力し、各仮想試料の計測手順を計測手順データベース１０９に出力する。
【００２８】
図５は、仮想計測信号データベース１１０に出力されるデータの形式を示す。図５に示すように、このデータは仮想計測対象ＩＤ５０１、波数５０２、散乱強度５０３の情報を含む。
【００２９】
図６は計測手順データベース１０９に出力されるデータの構造である。図６に示すように、このデータは仮想計測対象ＩＤ６０１および、散乱強度の測定を行う順に並んだ波数の情報６０２を含む。
【００３０】
図７は本実施例における計測ガイド装置１０１の処理について説明するフローチャートである。図７において、まずステップＳ７０１では、表示部１０５においてユーザに計測開始時の測定点を入力させる。
【００３１】
図８は表示部１０５の表示画面の一例である。図８においては、例えば、ユーザは、波数の測定点としてキーボード等を用いて入力し、「はい」のボタンを選択することで測定点を確定する。また、「いいえ」ボタンにより、入力データを訂正、または、実行を停止できる。
【００３２】
ステップＳ７０２では計測装置１０３が、表示部１０５で入力された測定点に基づいて中性子散乱実験を実施し、散乱強度を取得する。次のステップＳ７０３では計測信号受取部１１１が計測装置１０３の出力部１１６から散乱強度の情報を取得する。
【００３３】
図９は計測信号のデータ構造の一例である。図９に示す通り、このとき取得するデータ構造は測定を実施した波数の情報９０１と散乱強度の情報９０２を含んでいる。
【００３４】
ステップＳ７０４では計測信号保存部１０８が新しい散乱強度の情報を前の散乱強度の情報に追加して保存する。このとき保存されるデータの構造は、図９と同様のデータ構造であり、複数のデータが保存される。
【００３５】
図１０はステップＳ７０５で行われる類似検索部１０７の処理のフローチャートである。図１０において、まずステップＳ１１０１で、類似検索部１０７が計測信号保存部１０８から全散乱強度の情報を取得し、ステップＳ１１０２で、これと類似する散乱強度の情報を仮想計測信号データベース１１０において検索し、ステップＳ１１０３で、結果を仮想計測対象類似表として次点提案部１０６に出力する。類似する散乱強度を検索する際、類似性の基準としては例えば下記式（２）のようにユークリッド距離の逆数を用いて定義する方法がある。もしくは正の重みｗおよび正の定数ｐを導入した下記式（３）のように、一般化・改変された類似度を採用することもできる。
【００３６】
【数２】
2020134156.tif 000004
【００３７】
【数３】
2020134156.tif 000005
【００３８】
こうした類似度の定義を用いると仮想計測信号データベース１１０に保存された各々の散乱強度に対して類似度を算出し、その類似度の大きい順に並べることができる。
【００３９】
図１１は類似検索部１０７の出力のデータ構造の一例である。図１１に示す通り、類似検索部１０７から出力されるデータは類似度順位１２０１、類似度１２０２、仮想計測対象ＩＤ１２０３の情報から成る。
【００４０】
図１２はステップＳ７０６で行われる次点提案部１０６の処理のフローチャートである。図１２において、まず、ステップＳ１３０１で、次点提案部１０６が計測信号保存部１０８から全散乱強度を取得し、類似検索部１０７からは仮想計測対象類似表を取得する。次にステップＳ１３０２で、次点提案部１０６は仮想計測対象類似表の類似度上位の仮想計測対象ＩＤに紐づけられた計測手順を計測手順データベース１０９から読み出す。ステップＳ１３０３で、次点提案部１０６は、この計測手順に含まれる測定点ｑから１点を選択し、ステップＳ１３０４で、次の測定点として表示部１０５に出力する。このように類似度を基準にしてデータベースの読み出しを行うことにより、たとえ現在の計測対象と正確に一致する事例がデータベース内には存在しなかったとしても、類似度の比較的高い事例における効率的な計測手順を参考にすることによって、現在の計測対象に対する準最適な計測手順を構成することが可能になると期待できる。
【００４１】
なおｑを選択するとき、例えば複数の計測手順から確率的な方法で１つの手順を選択し、その中に含まれる波数のうち全散乱強度にまだ含まれていない（まだ測定されていない）ものを選ぶという方法がある。また、既に測定されたｑと一致はしないが近接しているｑを選択しないという判断をすることも可能である。また、表示部１０５に次の測定点を出力する際、複数のｑを出力してもよい。
【００４２】
ステップＳ７０７では表示部１０５が次点提案部１０６から取得した次の測定点をユーザに表示し、この測定点を次に計測するか否かをユーザに選択させる。前記の図８にこのユーザ表示画面の一例が示されている。なお図８では次の測定点を１点のみ提案しているが、図１３のように、複数の候補点を表示してその中から次の測定点をユーザに選択させてもよい。また、図１４のように、複数の測定点を提案してそれら全ての計測を実行するか否かをユーザに選択させてもよい。ユーザが表示画面で計測の実行を選択した場合、ステップＳ７０８で、指定された測定点で次の計測を行う命令が計測装置１０３の計測部１１５に送信される。また、ユーザが計測を実行しない選択をした場合、ステップ７０９で、計測は終了し、計測結果出力部１０４で終了処理が行われる。
【００４３】
図１５は計測結果出力部１０４で行われる処理の概要のフローチャートである。図１５において、ステップＳ１６１では、計測結果出力部１０４が計測信号保存部１０８から散乱強度を取得する。ステップＳ１６２では、散乱強度を基にして、公知の間接フーリエ変換法を含む一般的な非線形回帰法により、粒径分布関数を推定する。ステップＳ１６３では、粒径分布関数を表示部１０５に出力し終了する。
【００４４】
図１６は計測結果出力部１０４から出力される計測結果の表示部１０５でユーザに表示される画面の一例である。図１６においては、粒径に対する分布関数が表示され、「保存」ボタンを選択することで計測結果を保存できる。また、「終了」ボタンにより表示を終了できる。
【００４５】
なお、本実施例では次の測定点を計測ガイド装置から計測装置へ直接出力する形式であったが、計測ガイド装置がユーザに次の測定点を提案し、ユーザが人手で計測装置へ次の測定点を入力して次の計測を行うという形式であってもよい。
【００４６】
また、本実施例では最初の測定点をユーザが指定し、２点目以降の測定点を計測ガイド装置の提案に従って決定する形式であったが、これに限らず、最初の複数の測定点をユーザが指定し、残りの測定点を計測ガイド装置が決定するという形式であってもよい。
【００４７】
さらに、本実施例では計測実験の終了時点をユーザが決定するという形式であったが、これに限らず、あらかじめ指定した終了条件が満たされるまでは自動で計測ガイド装置が計測装置に測定点の指示を送り続け、終了条件が満たされた時点で自動的に計測を終了するという形式であってもよい。終了条件は、例えば計測回数が一定の閾値に達する事である。その他の終了条件を設定することも可能である。
【００４８】
以上のように、本実施例によれば、計測の熟練者ではなく、計測対象の事前情報が無い場合にも、測定済みのデータを入力するだけで効果的な次の測定点を迅速に選択することができ、計測実験の効率が向上する。なお、本実施例においては事前準備として多くのシミュレーションが必要であるが、データベース構築は一度行えば後で計算し直す必要はないので、多くの計測対象に対して計測実験を繰り返し行う場合において本実施例のもたらす効果は顕著となる。
【実施例２】
【００４９】
実施例１では、数多くの計測手順を予めシミュレーションによって準備しておき、計測中にそれらを読み出すことによって目的の計測対象に対する計測手順を構成する。これに対して、本実施例では、事前に計測手順のシミュレーションを実施せず、計測信号のデータベースのみ準備すればよい例について説明する。
【００５０】
本実施例の特徴は、計測中は、新たな測定データが取得される度に未測定点に対する計測信号の予測を行い、これをデータベースに保存された計測信号から類推される計測信号と比較することによって次の測定点を決定する点である。
【００５１】
なお、本実施例は、実施例１と同様に、中性子散乱実験によって得た中性子の散乱強度の情報から試料の散乱体の粒径分布関数の推定を行う場合について説明する。したがって計測信号にあたるものは検出される中性子の散乱強度であり、各々の測定点を特徴づける量は中性子線の波数である。
【００５２】
図１７は、本実施例における計測ガイド装置の機能構成を示す機能構成ブロック図である。図１７において、計測ガイド装置１６０１は、計測信号入力部１６０５、計測信号保存部１６０４、計測対象状態推定部１６０３、計測信号推定部１６０２、類似検索部１６０８、計測信号補間部１６０７、次点提案部１６０６、表示部１６０９、計測信号データベース１６１０を具えている。なお、計測ガイド装置１６０１は、ハードウェアとしては、実施例１と同様に、一般的な情報処理装置によって実現される。また、計測信号入力部１６０５は、一般的に用いられる操作部であり、例えばキーボード、マウス等からなり、または、タッチパネルを有したディスプレイでもよい。また、表示部１６０９は、一般的に用いられるディスプレイで構成され、タッチパネルを有したディスプレイとして計測信号入力部１６０５と一体としてもよい。
【００５３】
図１８は計測ガイド装置１６０１が行う処理のフローチャートである。図１８において、まずステップＳ１７０１において、計測信号入力部１６０５がユーザから散乱強度を取得する。
【００５４】
図１９は計測信号入力部１６０５の表示画面の一例である。図１９に示すように、ユーザは波数と計測によって取得した散乱強度の値をここで入力する。ＯＫボタンを選択することで入力データを確定する。また、Cancelボタンにより、入力データを訂正できる。また、このとき取得するデータ構造は図９と同様である。
【００５５】
次に、ステップＳ１７０２で、計測信号保存部１６０４が計測信号入力部１６０５から散乱強度を取得し、これまでにユーザが入力した全散乱強度と併せて保存する。このとき保存されるデータの構造は、図９と同様のデータ構造であり、複数のデータが保存される。
【００５６】
図２０にステップＳ１７０３で行われる類似検索部１６０８の処理のフローチャートを示す。図２０のステップＳ１９０１で、類似検索部１６０８は計測信号保存部１６０４から散乱強度を取得する。ステップＳ１９０２では、類似検索部１６０８が前記取得した散乱強度に類似する散乱強度を計測信号データベース１６１０内で検索し、入力された散乱強度との類似度を算出する。なお計測信号データベース１６１０のデータ構造は前記の図５と同様である。ステップＳ１９０３では、類似検索部１６０８が各散乱強度を類似度の高い順に並べ替えて計測信号補間部１６０７に出力する。
【００５７】
図２１は類似検索部からの出力のデータ構造の一例である。図２１に示すように、類似度順位２００１、類似度２００２、仮想計測対象ＩＤ２００３、波数２００４、散乱強度２００５の情報を含む。類似度の計算においては、実施例１と同様に、式（２）や式（３）に示された類似度の定義を用いることができる。これら以外の定義を用いることも可能である。また、予め定められた線形または非線形の変換を散乱強度に施してから類似度の計算を行ってもよい。
【００５８】
図２２はステップＳ１７０４で行われる計測信号補間部１６０７の処理のフローチャートである。図２２において、ステップＳ２１０１では計測信号補間部１６０７が類似検索部１６０８から類似散乱強度の情報を取得し、計測信号保存部１６０４から測定済み散乱強度を取得する。ステップＳ２１０２では類似散乱強度の情報および測定済み散乱強度の情報に基づいて、未計測の波数における散乱強度を、Ｋ最近傍法等の機械学習を含む非線形回帰法により予測し、散乱強度の補間を行う。
【００５９】
図２３は、計測信号補間部１６０７の補間処理を説明する図である。図２３において、黒丸で表された点は測定済みの散乱強度である。この測定済みの値から、その間を補間処理により点線のように補間する。
【００６０】
ステップＳ２１０３では計測信号補間部１６０７が、補間した散乱強度の情報を次点提案部１６０６に出力する。この出力データの構造は、図９と同様のデータ構造であり、複数のデータで構成される。
【００６１】
図２４はステップＳ１７０５で計測対象状態推定部１６０３が実行する処理のフローチャートである。図２４において、まずステップＳ２４０１では計測対象状態推定部１６０３が計測信号保存部１６０４から測定済みの散乱強度のデータを取得する。このとき取得するデータの構造は図９と同様であり、複数のデータで構成される。続くステップＳ２４０２で、計測対象状態推定部１６０３は公知の間接フーリエ変換等の方法を用いてこの散乱強度から試料内部の状態、すなわち粒径分布関数を推定する。ステップＳ２４０３では、計測対象状態推定部１６０３が計測信号推定部１６０２に粒径分布関数の推定値を出力する。
【００６２】
図２５は、計測対象状態推定部１６０３の出力のデータ構造の一例である。図２５に示すように、散乱体の半径２５０１と粒径分布関数の値２５０２から成る。
【００６３】
図２６はステップＳ１７０６において計測信号推定部１６０２が行う処理のフローチャートである。図２６のステップＳ２６０１において計測信号推定部１６０２が計測対象状態推定部１６０３から粒径分布関数の推定値を取得する。ステップＳ２６０２では計測信号推定部１６０２が式（１）に則って粒径分布関数から散乱強度を算出する。ステップＳ２６０３では、こうして算出された推定散乱強度を計測信号推定部１６０２が次点提案部１６０６に出力する。このとき出力されるデータの構造は図２５と同様である。
【００６４】
図２７はステップＳ１７０７において次点提案部１６０６が行う処理のフローチャートである。図２７において、ステップＳ２７０１では計測信号推定部１６０２が計測信号補間部１６０７から補間された散乱強度の情報を取得し、計測信号推定部１６０２から推定された散乱強度の情報を取得し、計測信号保存部１６０４から測定済みの散乱強度の情報を取得する。ステップＳ２７０２では、計測信号推定部１６０２が補完された散乱強度と推定された散乱強度の比較に基づいて次の測定点を選択する。この比較のプロセスにおいて、例えばこれら２つの散乱強度の差をとり、その絶対値が大きい点を次の測定点に選択することができる。これら２つの散乱強度それぞれに非線形の変換を施してからその差をとってもよい。また、既に測定済みの波数と一致または近接する点を避けて次の測定点を選択してもよい。ステップＳ２７０３では計測信号推定部１６０２が次の測定点の値を表示部１６０９に出力する。
【００６５】
こうして二通りの方法で予測した散乱強度を比較し、その差異に基づき、現時点の推定粒径分布関数に基づく散乱強度がどの波数において信頼性が低いかを判断することができ、これによって、推定粒径分布関数を修正する効果が大きいと期待される測定点を推定することが可能になる。
【００６６】
ステップＳ１７０８では、表示部１６０９が次の測定点をユーザに表示する。図２８は表示部１６０９がユーザに表示する画面の一例である。図２８では次の測定点を一点提案する方式を示しているが、図１３や図１４に示したように表示部１６０９が予め指定された二点以上の個数の測定点をユーザに提案する方式でもよい。この表示部１６０９の提案に基づいてユーザは次の計測を実行し、得られた散乱強度の情報を再び計測ガイド装置１６０１の計測信号入力部１６０５へ入力する。こうしてステップＳ１７０１〜Ｓ１７０８をユーザが任意の回数繰り返すことで計測実験を行うことができる。ただし、このように計測ガイド装置１６０１の提案に従って測定点を決定するのみでなく、別の方法によってユーザが決めた測定点の計測を途中で実施しても差し支えない。
【００６７】
また、本実施例では計測結果の情報をユーザが計測ガイド装置１６０１に入力し、計測ガイド装置１６０１が出力する次の測定点をユーザが計測装置に入力するという方式であるが、これを変更して実施例１のように計測ガイド装置１６０１が計測装置に直接次の測定点を出力するという方式にしてもよい。
【００６８】
また、計測対象状態推定部１６０３が推定した粒径分布関数を図１６のように表示部１６０９でユーザに表示する機能を追加してもよい。
【００６９】
また、計測信号データベース１６１０に保存されるデータは実地調査や実際の測定実験により得られたデータであってもよく、シミュレーションによって生成した仮想データであってもよい。またそれらを組み合わせたものであってもよい。
【００７０】
以上のように、本実施例によれば、計測者が計測の非熟練者でない場合であってもリアルタイムで計測中に効果的な測定点を選択することができ、計測プロセスの効率化が可能となる。また、実施例１と比較して、本実施例では計測手順シミュレーションが事前に必要なく、計測信号のデータベースを準備するだけでよいため迅速に計測を開始することができる。
【実施例３】
【００７１】
実施例２では中性子散乱実験における試料の解析を対象として説明したが、実施例２の方式の適用先はこれに限られるものではない。本実施例では、物体表面の形状計測に対する適用例について説明する。
【００７２】
図２９は本実施例における計測過程の説明図である。図２９に示すように、計測過程では、斜線で表現された物体の表面を等間隔Ｄで繰り返し計測（スキャン）する。このスキャンの具体的主体は、試料表面のミクロな構造を観察する電子顕微鏡であってもよく、地上の地形を計測する人工衛星であってもよく、海底の形状を探査する船舶であってもよく、その他のいかなる計測手段であってもよい。なお計測の間隔を特徴づける量Ｄは長さでなく時間であってもよいが、以下では長さの場合について説明する。
【００７３】
Ｄが小さいほど精確な情報が得られるが、計測回数が増えることによる時間・費用等のデメリットが生じるため、小さすぎるＤは好ましくない。Ｄを固定して１回のスキャンを行い、次に別のＤで新たなスキャンを行い、このスキャンを計測者が所望する任意の回数繰り返すことで物体表面の形状を高い精度で推定したい場合、どのように各スキャンのＤを選択すればよいかという課題が生ずる。この課題を解決するために前記の実施例２を適用することができる。中性子散乱実験において測定点を特徴づける量は波数であったが、物体形状のスキャンにおいて測定点を与えるのは隣り合う測定間の距離Ｄである。また中性子散乱実験において一回の計測から得られる計測信号は散乱強度であったが、物体形状の一回のスキャンにおける計測信号は等間隔で測定された各点の高さの情報である。また中性子散乱実験において計測対象状態とは粒径分布関数であったが、物体形状のスキャンにおいては計測対象状態とは物体形状である。図１７〜図２８は上記の概念対応関係の下で適用可能となる。
【００７４】
以上の実施例について説明したが、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を具えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１０１：計測ガイド装置、１０２：シミュレーション演算装置、１０３：計測装置、１０６：次点提案部、１０７：類似検索部、１０９：計測手順データベース、１１０：仮想計測信号データベース、１６０１：計測ガイド装置、１６０２：計測信号推定部、１６０３：計測対象状態推定部、１６０６：次点提案部、１６０７：計測信号補間部、１６０８：類似検索部、１６１０：計測信号データベース
【図１】
2020134156.tif 000006
【図２】
2020134156.tif 000007
【図３】
2020134156.tif 000008
【図４】
2020134156.tif 000009
【図５】
2020134156.tif 000010
【図６】
2020134156.tif 000011
【図７】
2020134156.tif 000012
【図８】
2020134156.tif 000013
【図９】
2020134156.tif 000014
【図１０】
2020134156.tif 000015
【図１１】
2020134156.tif 000016
【図１２】
2020134156.tif 000017
【図１３】
2020134156.tif 000018
【図１４】
2020134156.tif 000019
【図１５】
2020134156.tif 000020
【図１６】
2020134156.tif 000021
【図１７】
2020134156.tif 000022
【図１８】
2020134156.tif 000023
【図１９】
2020134156.tif 000024
【図２０】
2020134156.tif 000025
【図２１】
2020134156.tif 000026
【図２２】
2020134156.tif 000027
【図２３】
2020134156.tif 000028
【図２４】
2020134156.tif 000029
【図２５】
2020134156.tif 000030
【図２６】
2020134156.tif 000031
【図２７】
2020134156.tif 000032
【図２８】
2020134156.tif 000033
【図２９】
2020134156.tif 000034