(57)【要約】      （修正有）【課題】簡易かつ効率的に物体を高精度に解析することが可能な解析装置、解析システムおよびプログラムを提供すること。【解決手段】解析装置１０は、分光機器１１０により取得された取得情報に基づく換算情報を生成する生成部１１と、換算情報に基づいて物体の分光情報を推定する推定部１２と、分光情報と物体の特徴量とを紐づける処理部１３と、を有する。【選択図】図１
2020112473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分光機器により取得された取得情報に基づく換算情報を生成する生成部と、
前記換算情報に基づいて物体の分光情報を推定する推定部と、
前記分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理部と、を有することを特徴とする解析装置。
【請求項２】
前記分光情報は、前記物体の分光スペクトルであることを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記分光情報は、前記物体の分光係数であることを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項４】
前記分光係数は、前記物体の反射光または透過光の波長の特徴を表す係数であることを特徴とする請求項３に記載の解析装置。
【請求項５】
前記換算情報は、同一の波長の情報に対する各波長の情報の比の値とは異なる情報が含まれることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項６】
前記換算情報は、複数の波長の情報に対する各波長の情報の比の値で表されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項７】
前記換算情報の数は、前記取得情報の数より多いことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の解析装置。
【請求項８】
前記換算情報の各データの単位は同一であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項９】
前記換算情報の各データの単位は無次元量であることを特徴とする請求項８に記載の解析装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の解析装置と、前記分光機器と、を有することを特徴とする解析システム。
【請求項１１】
分光機器により取得された取得情報に基づく換算情報を生成する処理と、
前記換算情報に基づいて物体の分光情報を推定する処理と、
前記分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光情報を用いて物体の特徴量を解析する解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ハイパースペクトルカメラやマルチスペクトルカメラなどの分光機器を用いて取得された分光情報に基づいて、物体の特徴量を解析する方法が知られている。特許文献１には、分光情報と物体の特徴量とを紐づけることにより、分光情報に基づいて物体の特徴量を解析する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２１４０９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
分光情報と物体の特徴量との関係は、分光情報の取得に用いられた分光機器の種類に応じて異なる。このため、物体の特徴量を解析する解析装置は、分光機器ごとに構築する必要がある。その結果、解析装置の構築が煩雑となり、効率的に物体の特徴量を解析することができない。
【０００５】
また、分光機器の露光条件が変化した場合、分光情報のデータの絶対値が変化し、結果として物体の特徴量を正確に解析できない。
【０００６】
本発明は、簡易かつ効率的に物体を正確に解析することが可能な解析装置、解析システムおよび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】
【０００７】
本発明の一側面としての解析装置は、分光機器により取得された取得情報に基づく換算情報を生成する生成部と、換算情報に基づいて物体の分光情報を推定する推定部と、分光情報と物体の特徴量とを紐づける処理部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、簡易かつ効率的に物体を正確に解析することが可能な解析装置、解析システムおよびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る解析システムの説明図である。
【図２】分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報および推定スペクトルを示す図である。
【図３】分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報および推定スペクトルを示す図である。
【図４】多変量解析および回帰解析の概念図である。
【図５】分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報および推定スペクトルを示す図である。
【図６】実施例１の換算情報および推定スペクトルを示す図である。
【図７】実施例２の換算情報および推定スペクトルを示す図である。
【図８】実施例３の換算情報および推定スペクトルを示す図である。
【図９】実施例４の換算情報および推定スペクトルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
【００１１】
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る解析システムの概念について説明する。図１は、解析システムの説明図である。解析システムは、解析装置１０および分光機器から構成される。
【００１２】
図１（ａ）および図１（ｂ）は解析システムの概念図、図１（ｃ）は解析装置１０のブロック図である。なお、本実施形態では、分光情報を取得する分光機器として、撮像素子を備える撮像装置（カメラ）を用いる。この場合、分光機器により取得された分光情報（取得情報（第１の分光情報））は、撮像装置により撮像された画像（画像データ）である。ただし、本発明は、これに限定されるものではなく、分光情報を取得することが可能であれば、撮像装置以外の分光機器を使用してもよい。また、撮像素子を備える撮像装置が後述する、生成部、推定部、および処理部を有し、解析システムとして機能させてもよい。
【００１３】
図１（ａ）および図１（ｂ）において、１００は被写体（物体としての葉）、１０１は被写体１００の分光スペクトル（物体の分光情報、物体情報（第２の分光情報））を示している。分光スペクトル１０１において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。分光スペクトル１０１は、例えば暗室を利用した分光スペクトル測定系などで精密に評価することが可能であり、被写体１００の分光特性の正解値として扱うことができる。
【００１４】
１１０，１２０は、分光情報を取得可能な分光機器としてのカメラ（撮像装置）である。カメラ１１０，１２０は、互いに異なる種類のカメラである。本実施形態において、カメラ１１０は波長を３つに分割して取得し、カメラ１２０は波長を５つに分割して取得する。１１１は、カメラ１１０を用いて被写体１００を撮像して取得された分光情報である。１２１は、カメラ１２０を用いて被写体１００を撮像して取得された分光情報である。分光情報１１１，１２１のそれぞれにおいて、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。
【００１５】
このように、分光スペクトル１０１は、曲線が表示できるほど波長方向に細かい情報を含む。一方、カメラ１１０，１２０により取得された分光情報は、カメラ１１０，１２０の分光性能により、３点または５点と丸められた情報である。分光情報１１１，１２１は、波長の数だけでなく、各波長に対する感度も異なる。このため、例えば同じ「赤（Ｒ）」の情報に関しても、カメラ１１０，１２０のそれぞれで互いに異なる値となる。
【００１６】
１１２，１２２は、分光情報１１１，１２１に対して物質解析を行って得られた物質量であり、一例としてクロロフィルａ（Ｃｈｌ−ａ）の量を示している。同じ被写体１００を撮影しているため、物質量１１２，１２２はそれぞれ同じになるべきである。従来、異なる分光情報１１１，１２１を利用して物質量１１２，１２２を算出する場合、それぞれの分光情報１１１，１２１に合わせた識別器を開発する必要があり、分光情報１１１，１２１を同列で扱うことはできなかった。
【００１７】
一方、本実施形態では、分光情報１１１，１２１から物質を同定する物質解析技術１０２を用いることにより、カメラ１１０，１２０の分光特性に依らず同じ解析技術および解析データを利用することができる。これにより、物質解析技術１０２のデータを異なるカメラ１１０、１２０の間で補完することも可能となり、かつ異なるカメラ１１０，１２０で取得した物質量同士を比較することも可能となる。
【００１８】
図１（ｃ）に示されるように、解析装置１０は、生成部１１、推定部１２および処理部１３を有する。生成部１１は、後述するように、分光機器（例えば、カメラ１１０，１２０）により取得された分光情報（例えば、分光情報１１１，１２１）に基づく換算情報を生成する。推定部１２は、換算情報に基づいて物体の分光情報（例えば、分光スペクトル１０１や分光係数）を推定する。処理部１３は、物体の分光情報と物体の特徴量（例えば、物質量１１２，１２２）とを紐づける。好ましくは、推定部１２は、複数の分光機器のそれぞれにより取得された複数の分光情報（例えば、分光情報１１１，１２１）に基づく複数の換算情報を用いて物体の分光情報を推定する。ただし、本実施形態において、推定部１２は、１つの分光機器により取得された分光情報に基づく換算情報を用いて物体の分光情報を推定してもよい。また、好ましくは、物体の特徴量は、物体の性質情報（糖度、色、クロロフィル量など、物体の成分や状態を示す情報）である。
【００１９】
次に、図２および図３を参照して、解析装置１０を実現するための具体的な方法を説明する。図２は、カメラ１１０の分光特性、被写体１００を撮影した際の分光情報、および推定スペクトルを示している。図３は、カメラ１２０の分光特性、分光情報、推定スペクトルである。ここでは、説明を分かり易くするため、分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定する場合について説明する。
【００２０】
図２において、２０１はカメラ１１０の分光特性、２１１はカメラ１１０により撮像された被写体１００の分光情報、２１２は推定スペクトルである。図３において、３０１はカメラ１２０の分光特性、３２１はカメラ１２０により撮像された被写体１００の分光情報、３２２は推定スペクトルである。分光特性２０１，３０１のそれぞれにおいて、横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示している。被写体１００の分光情報２１１，３２１のそれぞれにおいて、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル２１２，３２２のそれぞれにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。
【００２１】
被写体１００の分光スペクトル１０１は、カメラ１１０，１２０の分光特性２０１、３０１を乗算することにより、分光情報２１１，３２１のような情報に丸められる。分光情報２１１，３２１を算出する際には、カメラ１１０，１２０のレンズの透過率や周辺光量落ちなどを考慮することが好ましい。なお、取得された分光情報２１１，３２１は、異なる分光特性２０１，３０１に基づいて算出されるため、そのまま比較することは難しい。そこで、本実施形態では、分光情報２１１，３２１を推定スペクトル２１２，３２２に変換する。これにより、分光特性２０１，３０１に依らず被写体１００の分光情報を比較することができる。
【００２２】
なお、推定スペクトル２１２，３２２を導出することができれば、どのような方法を採用してもよいが、本実施形態では多変量解析と回帰解析の特性を利用した方法を説明する。ただし、本発明は、この方法に限定されるものではなく、他の方法を用いて推定スペクトルを導出してもよい。
【００２３】
ここで、図４を参照して、推定スペクトルの導出方法を説明する。図４は、多変量解析および回帰解析の概念図である。４０１は、複数の変数からなるデータ（多量の元データの集合）である。データ４０１において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。
【００２４】
多変量解析とは、複数の変数からなるデータ４０１を解析する技術のことを指す。ただし、一般的に変数が多いと計算が煩雑化するため、可能な限り、データ４０１の特徴を保持しつつ変数を減らすことが好ましい。そこで、複数の変数からなるデータ４０１を圧縮する。４０２は、多変数のデータ４０１を３変数の圧縮データに変換する圧縮技術である。データ４０１の圧縮に利用可能な技術としては、主成分分析ＰＣＡ、独立成分分析ＩＣＡまたはスパースコーディングなどが挙げられる。ここで挙げた方法では、データ４０１を可逆圧縮することが可能である。
【００２５】
４０３は回帰技術（回帰解析）を表している。回帰技術４０３は、圧縮技術４０２によりサンプル数ごとに異なる圧縮をかけたデータ４０１を、教師情報である物質量に紐づける技術である。元のデータ４０１が被写体１００の分光スペクトル１０１であって、ｍ個の波長情報を持つと仮定すると、データ４０１に相当するｆｎ（λ）は、以下の式（１）のように表される。
【００２６】
【数１】
2020112473.tif 000003
【００２７】
式（１）において、ｎはサンプル番号であり、異なるサンプルであればそれぞれの波長λｍの係数ａｍｎが変化する。圧縮技術４０２では、以下の式（２），（３）で表されるように、式（１）で表された特徴量から３次元の変数で説明しうる形に変換する。
【００２８】
【数２】
2020112473.tif 000004
【００２９】
【数３】
2020112473.tif 000005
【００３０】
式（２）において、ｔは各サンプル番号ｎのスコアである。ｐは、式（１）で表される多量のデータ群から抽出した基底ベクトルであり、その基底がどの程度の割合で含まれるかをスコアｔで表している。このため、基底ベクトルｐ１，ｐ２，ｐ３ごとにスコアｔは計算される。また、式（２）において、αは基底ベクトルｐで説明しきれない残差である。式（３）を式（２）に代入し、式（１）と同じ式となるような圧縮を行う。式（３）を導出するため、前述の主成分分析ＰＣＡ、独立成分分析ＩＣＡまたはスパースコーディングなどを利用することができる。
【００３１】
回帰技術４０３では様々な回帰手段を利用できるが、最も一般的な線形回帰を例示する。サンプル番号ｎの同定したい物質量（例えば、クロロフィルの量）をＣｈｌｎとする場合、以下の式（４）のように線形和で表される関係式を導出することができる。
【００３２】
【数４】
2020112473.tif 000006
【００３３】
式（４）により、ｎ個のサンプルの各スコアｔに対して教師情報である物質量Ｃｈｌｎがどのように紐づくかを算出することができる。
【００３４】
本実施形態では、多変量解析・回帰解析の特徴を利用したスペクトル推定技術を用いる。ｎ個の被写体１００の分光スペクトル１０１を準備する。分光スペクトル１０１は、圧縮技術４０２により圧縮され、それぞれ少数の変数（例えば３変数）で説明しうる形にしておく。
【００３５】
一方、カメラ１１０，１２０のそれぞれの分光特性２０１，３０１を利用し、分光スペクトル１０１を撮影したと仮定した場合の分光情報２１１，３２１を各々計算しておく。分光情報２１１，３２１を、物質量（物質情報）Ｃｈｌｎの代わりに式（４）に導入し、かつ事前に圧縮しておいた分光スペクトル１０１の情報（データ）を紐付ける。例えば、カメラ１１０はＲ，Ｇ，Ｂの３成分の情報を取得することができる。分光スペクトル１０１のスコアｔに対し、以下の式（５）で表される計算を行うことにより、各係数ｋの値を導出しておく。
【００３６】
【数５】
2020112473.tif 000007
【００３７】
各係数ｋの値を事前に求めておき、カメラ１１０で取得した分光情報２１１を左辺に代入する。その結果、未知数のスコアｔ３つに対し、３つの連立方程式を構築できるため、スコアｔを計算することが可能となる。また、カメラ１２０で取得した分光情報３２１の数は５つであるため、式（５）は５つ作成することができ、未知数のスコアｔ３つを計算することが可能である。スコアｔを計算できれば、圧縮技術４０２の特徴である可逆変換により、推定スペクトル２１２，３２２を求めることができる。
【００３８】
通常、照明条件や撮影環境によって撮影条件は刻々と変化するため、常に同じ露出・同じ条件で撮影することは難しい。ここで、カメラ１１０で被写体１００を異なる露出（本実施形態では３つの露出）で撮影した場合について説明する。この場合、図１（ｂ）に示されるように、３つの分光情報１１１ａ〜１１１ｃが取得される。分光情報１１１ａは、図１（ａ）の分光情報１１１に相当する。分光情報１１１ａ〜１１１ｃでは、特定の波長の強度を基準とした場合の各波長の強度の比率は同一であるが、絶対値が異なる。物質量１１２は、分光情報１１１に対して物質解析を行うことで得られた結果であるため、同じ被写体１００を撮影した場合、同じになるべきである。しかしながら、複数の分光情報１１１ａ〜１１１ｃを単純に解析した場合、式（５）の左辺に入力する値の絶対値が推定スペクトルの推定に大きな影響を与えるため、各情報に基づいて得られる物質量１１２を同じにすることは難しい。
【００３９】
例えば、分光情報１１１ａが取得された際の条件で式（５）の各係数ｋを求めておく。分光情報１１１ａのＢ，Ｇ，Ｒの値を式（５）の左辺に入力すると、推定スペクトル２１２が推定される。図５は、分光情報１１１ｂが取得された場合の推定スペクトルを示している。５０１はカメラ１１０の分光特性、５１１はカメラ１１０により撮像された被写体１００の分光情報、５１２は推定スペクトルである。分光特性５０１において、横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示している。被写体１００の分光情報５１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル５１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。図２および図５に示されるように、同じカメラ１１０で同じ被写体１００を撮影したとしても、露出の異なる分光情報２１１，５１１とで推定スペクトル２１２，５１２は大きく形を変えている。これは露出によって変化した絶対値が、そのまま式（５）のスコアｔの倍数として計算されてしまうからである。異なるスコアｔとなることにより、式（２）の計算によるスペクトル推定の形が変化してしまう。
【００４０】
本実施形態では、生成部１１により、カメラ１１０で取得された分光情報１１１を用いて換算情報を生成する。推定部１２は、換算情報を利用して分光スペクトルまたは分光係数を推定する。これは式（５）でのスコアｔの同定、さらには式（２）を用いたスペクトルの推定の前に、式（５）の左辺に入力する分光情報１１１を一度、換算情報に変換することを意味している。
【実施例１】
【００４１】
本実施例では、生成部１１は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３成分の情報をＧの成分の情報で除算した結果を換算情報として生成する。これにより、露出による絶対値は比の形で吸収される。図６は、本実施例の換算情報および推定スペクトルを示している。６１１は分光情報１１１ａ〜１１１ｃの換算情報、６１２は換算情報６１１から推定した推定スペクトルである。換算情報６１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル６１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。３つの露出の異なる分光情報１１１ａ〜１１１ｃは、全て同じ換算情報６１１となる。すなわち、カメラ１１０の撮影条件や露出条件に依らず、同じ推定スペクトル６１２を算出できる。したがって、物質の特徴量を正確に解析可能である。
【実施例２】
【００４２】
実施例１では、生成部１１は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３成分の情報をＧの成分の情報で除算した結果を換算情報として生成した。しかしながら、この場合、全ての換算情報においてデータＧ／Ｇ（＝１）が含まれることになり、結果として推定スペクトルの算出精度が低下してしまう。データＧ／Ｇを除外してもよいが、式（５）の連立方程式を解くには、未知の変数より数式の数を多くする必要がある。
【００４３】
そこで、本実施例では、生成部１１は、Ｒ，Ｂの２成分の情報をＧの成分の情報で除算した結果に加え、データ（Ｂ−Ｇ）／（Ｒ−Ｇ）を生成し、換算情報に追加する。図７は、本実施例の換算情報および推定スペクトルを示している。７１１は分光情報１１１ａ〜１１１ｃの換算情報、７１２は換算情報７１１から推定した推定スペクトルである。換算情報７１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル７１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。３つの露出の異なる分光情報１１１ａ〜１１１ｃは、全て同じ換算情報７１１となる。すなわち、カメラ１１０の撮影条件や露出条件に依らず、同じ推定スペクトル７１２を算出できる。また、本実施例では、推定に有益なデータ数を実施例１に比べて増やしているため、推定スペクトル７１２は、実施例１で推定された推定スペクトル６１２に比べて高精度に算出される。したがって、物質の特徴量をより正確に解析可能である。
【００４４】
なお、本実施例では、換算情報７１１の数を各分光情報の数と同数にしているが、各分光情報の数より多くすることが好ましい。これにより、推定スペクトル７１２の算出精度をさらに向上させることが可能となるため、物質の特徴量をさらに正確に解析可能となる。
【実施例３】
【００４５】
本実施例では、生成部１１は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３成分の情報を他の色の成分の情報の和で除算した結果、およびＧの成分の情報を全ての色の成分の情報の和で除算した結果を換算情報として生成する。すなわち、本実施例では、換算情報は、４つのデータを有する。図８は、本実施例の換算情報および推定スペクトルを示している。８１１は分光情報１１１ａ〜１１１ｃの換算情報、８１２は換算情報８１１から推定した推定スペクトルである。換算情報８１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル８１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。３つの露出の異なる分光情報１１１ａ〜１１１ｃは、全て同じ換算情報８１１となる。すなわち、カメラ１１０の撮影条件や露出条件に依らず、同じ推定スペクトル８１２を算出できる。したがって、物質の特徴量を正確に解析可能である。また、本実施例では、推定に有益なデータ数を実施例１や実施例２に比べて増やしているため、推定スペクトル８１２は、実施例１や実施例２で推定された推定スペクトルに比べて高精度に算出される。したがって、物質の特徴量をより正確に解析可能である。
【実施例４】
【００４６】
本実施例では、生成部１１は、Ｂ，Ｇの２成分の情報を他の色の成分の情報の和で除算した結果、およびＲの成分の情報をＧの色の成分で除算した結果とＢの成分の情報をＧの成分の情報で除算した結果の対数との和を換算情報として生成する。図９は、本実施例の換算情報および推定スペクトルを示している。９１１は分光情報１１１ａ〜１１１ｃの換算情報、９１２は換算情報９１１から推定した推定スペクトルである。換算情報９１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル９１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。３つの露出の異なる分光情報１１１ａ〜１１１ｃは、全て同じ換算情報９１１となる。すなわち、カメラ１１０の撮影条件や露出条件に依らず、同じ推定スペクトル９１２を算出できる。したがって、物質の特徴量を正確に解析可能である。
【００４７】
以上、各実施例で説明したように、カメラ１１０により取得された分光情報に基づく換算情報を用いることで、物体の分光情報を正確に推定することが可能である。また、同一の波長の情報に対する各波長の情報の比の値を換算情報として用いる場合に比べて、複数の波長の情報に対する各波長の情報の比の値を換算情報として用いるほうが物体の分光情報をより正確に推定することが可能である。なお、同一の波長の情報に対する各波長の情報の比の値に加え、他の方法を用いて生成された結果を追加した換算情報を用いても同様に物体の分光情報をより正確に推定することが可能である。
【００４８】
また、換算情報のデータは、計算上では如何なる形をとることも可能である。ただし、式（５）のように変数の線形和で与えられる推定式を用いる場合、換算情報の各データの単位は同一にすることが好ましい。実施例１〜３の換算情報の各データの単位は全て無次元量となっているが、実施例４の換算情報では、１つのデータだけ異なる単位となっている。この場合、推定スペクトル９１２は、他の実施例の推定スペクトルや推定スペクトル２１２に対して少し大きな値を示している。すなわち、推定スペクトルの算出精度が他の場合に比べて落ちている。
【００４９】
なお、実施例１〜３では、換算情報のデータを全て無次元量で表現するため他の分光情報を除算したが、例えば吸光度（１／√Ｒなど）への変換や他の分光情報との減算、対数算や乗算等の様々な形をとり得ることができる。本発明では換算情報として利用することができれば、これらの表現に限定されない。
【００５０】
また、各実施例の推定スペクトルを利用して物質を同定する場合、様々な方法を適用することができる。例えば、前述した多変量解析技術、機械学習およびＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどを利用できる。これらの方法の特徴としては、推定スペクトルの特徴を最終的に教師情報に紐付けるという本質的なプロセスは変わらない。一方、スペクトル推定した際に途中で求めたスコアｔは、推定スペクトルを圧縮した係数と同義であるため、特徴量そのものを表している。そのため、本発明では推定スペクトルまで求めなくとも、スコアｔを求めた段階で再度物質回帰を行ってもよい。本発明では、推定スペクトルの波長の特徴を現す係数のことを分光係数と呼ぶ。分光係数とは、物体の反射光または透過光の波長
の特徴（推定スペクトルの波長の特徴）を表す係数（例えば、スコアｔ）である。
［その他の実施例］
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００５１】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０    解析装置
１１    生成部
１２    推定部
１３    処理部
１００  被写体（物体）
１１０  カメラ（分光機器）
【図１】
2020112473.tif 000008
【図２】
2020112473.tif 000009
【図３】
2020112473.tif 000010
【図４】
2020112473.tif 000011
【図５】
2020112473.tif 000012
【図６】
2020112473.tif 000013
【図７】
2020112473.tif 000014
【図８】
2020112473.tif 000015
【図９】
2020112473.tif 000016