(57)【要約】【課題】対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行する。【解決手段】成分分析装置１０は、複数の成分を含む対象物１２のスペクトルをセンサで測定することにより得られたスペクトルデータを取得するデータ取得部２０と、データ取得部２０によって取得されたスペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセット５２を予め記憶する記憶部５０から読み出された少なくとも１つの参照スペクトルデータセット５２とを入力データとして、その入力データの因子分析を行うことで、複数の成分を特定する分析回路３０とを備える。【選択図】図１
2020034545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の成分を含む対象物のスペクトルをセンサで測定することにより得られたスペクトルデータを取得するデータ取得回路と、
前記データ取得回路によって取得された前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定する分析回路とを備える、
成分分析装置。
【請求項２】
前記因子分析は、平行因子分析である、
請求項１に記載の成分分析装置。
【請求項３】
前記スペクトルデータは、三次元蛍光スペクトルデータである、
請求項１又は２に記載の成分分析装置。
【請求項４】
前記複数の物質は、自家蛍光を有する物質であり、
前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、前記複数の物質の蛍光スペクトルである、
請求項３に記載の成分分析装置。
【請求項５】
前記複数の物質は、食品に含まれる物質である、
請求項４に記載の成分分析装置。
【請求項６】
前記複数の物質は、水道水、河川水又は工業廃水に含まれる有機物である、
請求項４に記載の成分分析装置。
【請求項７】
前記複数の物質は、エアロゾル粒子、又は、エアロゾル粒子に含まれる物質である、
請求項４に記載の成分分析装置。
【請求項８】
前記対象物の種類を示す情報を取得する種類取得回路をさらに備え、
少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、複数の参照スペクトルデータセットを含み、前記複数の参照スペクトルデータセットの各々は、前記対象物の前記種類毎に予め定められており、
前記分析回路は、前記複数の参照スペクトルデータセットの中から、前記種類取得回路によって取得された前記情報が示す前記種類に対応する参照スペクトルデータセットを選択し、前記選択された参照スペクトルデータセットと、前記スペクトルデータとを前記入力データとして前記因子分析を行う、
請求項１から７のいずれか１項に記載の成分分析装置。
【請求項９】
前記記憶部をさらに備える、
請求項１から８のいずれか１項に記載の成分分析装置。
【請求項１０】
複数の成分を含む対象物のスペクトルを測定することにより得られたスペクトルデータを取得することと、
前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定することとを含む、
成分分析方法。
【請求項１１】
前記対象物の種類を示す情報を取得することをさらに含み、
少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、複数の参照スペクトルデータセットを含み、前記複数の参照スペクトルデータセットの各々は、前記対象物の前記種類毎に予め定められており、
前記特定することでは、前記複数の参照スペクトルデータセットの中から、前記情報を取得することにおいて取得された前記情報が示す前記種類に対応する参照スペクトルデータセットを選択し、前記選択された参照スペクトルデータセットと、前記スペクトルデータとを前記入力データとして、前記因子分析を行う、
請求項１０に記載の成分分析方法。
【請求項１２】
前記対象物のスペクトルを測定することをさらに含む、
請求項１０又は１１に記載の成分分析方法。
【請求項１３】
請求項１０から１２のいずれか１項に記載の成分分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、成分分析装置及び成分分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、河川水及び下水処理水などの水質、並びに、食品などの分析方法として三次元蛍光分析法（ＥＥＭ：Excitation-Emission Matrix）が知られている。例えば、特許文献１には、ＥＥＭにより得られたデータ（以下、ＥＥＭデータと記載）を利用した食品の分析方法が開示されている。また、非特許文献１には、ＥＥＭデータの分析方法として、ケモメトリックス解析の１つである平行因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ：Parallel Factor Analysis）を利用する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９８５７０９号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jakob Christensen, etc., “Multivariate Autofluorescence of Intact Food Systems”, Chemical Review, Vol. 106, No. 6 (2006)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来の分析方法では、多量のサンプルデータの準備などの非常に煩雑な事前準備が必要であり、当該事前準備を行わない場合には、対象物の成分分析の精度が低いという問題がある。また、事前準備を行ったとしても、適切な成分分析ができない場合も起こり得る。
【０００６】
そこで、本開示は、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる成分分析装置及び成分分析方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る成分分析装置は、複数の成分を含む対象物のスペクトルをセンサで測定することにより得られたスペクトルデータを取得するデータ取得回路と、前記データ取得回路によって取得された前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定する分析回路とを備える。
【０００８】
また、本開示の一態様に係る成分分析方法は、複数の成分を含む対象物のスペクトルを測定することにより得られたスペクトルデータを取得することと、前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定することとを含む。
【０００９】
また、本開示の一態様は、上記成分分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施の形態に係る成分分析装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、トウモロコシのＥＥＭデータを示す図である。
【図３】図３は、記憶部に記憶される対応情報の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、フェニルアラニンのＥＥＭデータを示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、チロシンのＥＥＭ情報を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、トリプトファンのＥＥＭデータを示す図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、ＡＴＰのＥＥＭデータを示す図である。
【図４Ｅ】図４Ｅは、クロロフィルのＥＥＭデータを示す図である。
【図４Ｆ】図４Ｆは、ＮＡＤＨのＥＥＭデータを示す図である。
【図４Ｇ】図４Ｇは、ビタミンＢ２のＥＥＭデータを示す図である。
【図５】図５は、実施の形態に係る成分分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施の形態に係る成分分析装置の動作において、特徴因子の決定処理を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図７Ａは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第１特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第２特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第３特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｄ】図７Ｄは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第４特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｅ】図７Ｅは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第５特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｆ】図７Ｆは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第６特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図７Ｇ】図７Ｇは、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第７特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【図８】図８は、実施の形態に係る成分分析装置により得られた７個の特徴因子に対応するスコアを示す図である。
【図９】図９は、比較例のＰＡＲＡＦＡＣによる分析結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（本開示の基礎となった知見）
本発明者らは、「背景技術」の欄において記載した従来技術に関し、以下の問題が生じることを見出した。
【００１３】
ＥＥＭに代表される分光蛍光分析は、物質に特異的な光である蛍光を利用するので、精度の高い成分分析ができる分析手法である。また、分光蛍光分析は、吸光度分析に比べて、約１０００倍の高感度な分析手法である。
【００１４】
一方で、分析対象となる食品又は河川水には通常、複数種類の成分が含まれている。このため、複数種類の成分の各々が発光することによって各蛍光スペクトルが重畳されるので、ＥＥＭデータが複雑になる。
【００１５】
ＰＡＲＡＦＡＣを行うことで、複雑なＥＥＭデータから、重なり合った蛍光スペクトルのピークを、同じ発光挙動を示す成分毎に分離することができる。分離されたピークの情報を用いて、蛍光のピーク強度から定量分析を行うことができ、あるいは、蛍光のピーク波長から成分分析が可能になる。また、主成分分析を行うことにより、判別分析が可能になる。
【００１６】
しかしながら、実際の測定データであるＥＥＭデータ、すなわち、実サンプルデータに対してそのままＰＡＲＡＦＡＣを行うことでピーク分離を行った場合、適切な分離を行うことができないことがある。例えば、マイナスのピークが分離される場合、及び、想定されるはずのピークが分離できない場合などが起こり得る。ＰＡＲＡＦＡＣによって適切なピーク分離を行うためには、適切な境界条件などの設定が必要であり、事前に多数のタンプルで予備データを取得しておく必要がある。このため、従来のＰＡＲＡＦＡＣでは、成分の適切な分離を行うのが難しい。
【００１７】
特許文献１に記載の技術においても、事前に分析の対象となる食品毎のデータベースを予め作成しておく必要がある。
【００１８】
そこで、本開示は、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる成分分析装置及び成分分析方法を提供する。
【００１９】
例えば、本開示の一態様に係る成分分析装置は、複数の成分を含む対象物のスペクトルをセンサで測定することにより得られたスペクトルデータを取得するデータ取得回路と、前記データ取得回路によって取得された前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定する分析回路とを備える。
【００２０】
これにより、参照スペクトルデータセットを含む入力データに対して因子分析を行うので、特徴因子の分離精度を高めることができる。また、測定による実測データを多量に準備する必要もないので、スペクトルデータに含まれる成分の分離を高精度に行うことができる。このように、本態様に係る成分分析装置によれば、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００２１】
また、例えば、前記因子分析は、平行因子分析であってもよい。
【００２２】
これにより、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００２３】
また、例えば、前記スペクトルデータは、三次元蛍光スペクトルデータであってもよい。
【００２４】
これにより、いわゆるＥＥＭデータを利用するので、蛍光を発する有機物を含む食品などの成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００２５】
また、例えば、前記複数の物質は、自家蛍光を有する物質であり、前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、前記複数の物質の蛍光スペクトルを表してもよい。
【００２６】
これにより、自家蛍光を発する有機物を含む食品などの成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００２７】
また、例えば、前記複数の物質は、食品に含まれる物質であってもよい。
【００２８】
これにより、食品、又は、嘔吐物の成分分析を行うことができる。例えば、嘔吐物と食品を判別することができる。また、嘔吐物を清掃した後に清掃しきれなかった残存物の有無の判別も可能になるので、清掃作業及び浄化作業の効率化にも利用することができる。
【００２９】
また、例えば、前記複数の物質は、水道水、河川水又は工業廃水に含まれる有機物であってもよい。
【００３０】
これにより、浄水処理前の河川水又は水道水（すなわち、浄水処理後の河川水）の成分分析が精度良く行われるので、河川水又は水道水に腐植物質及びアミノ酸などが含まれるか否かを精度良く判別することができる。これにより、浄水処理の性能、具体的には、腐植物質及びアミノ酸などが適切に除去されているか否かを評価することができる。また、本開示の一態様に係る成分分析装置は、河川水の水質検査に利用することができる。
【００３１】
あるいは、工業廃水の成分分析が精度良く行われるので、工業廃水の汚染処理が適切に行われているか否かを評価することができる。例えば、牛乳工場では利用後の牛乳瓶の洗浄が行われており、洗浄水に対して浄化処理が行われた後、工業廃水として排水される。浄化処理後の洗浄水に対して成分分析を行うことで、アミノ酸などの微生物由来の物質が洗浄水から適切に除去されているか否かを評価することができる。
【００３２】
また、例えば、前記複数の物質は、エアロゾル粒子、又は、エアロゾル粒子に含まれる物質であってもよい。
【００３３】
これにより、エアロゾル粒子の分析が精度良く行われるので、例えば、空気中に花粉などが浮遊しているか否かを精度良く判別することができる。これにより、例えば、空気清浄機による空気の清浄が適切に行われているかを評価することができる。
【００３４】
また、例えば、本開示の一態様に係る成分分析装置は、前記対象物の種類を示す情報を取得する種類取得回路をさらに備え、少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、複数の参照スペクトルデータセットを含み、前記複数の参照スペクトルデータセットの各々は、前記対象物の前記種類毎に予め定められており、前記分析回路は、前記複数の参照スペクトルデータセットの中から、前記種類取得回路によって取得された前記情報が示す前記種類に対応する参照スペクトルデータセットを選択し、前記選択された参照スペクトルデータセットと、前記スペクトルデータとを前記入力データとして前記因子分析を行ってもよい。
【００３５】
これにより、分析可能な対象物の種類数を増やすことができるので、多様な種類の対象物の成分分析を行うことができる。
【００３６】
また、例えば、本開示の一態様に係る成分分析装置は、前記記憶部をさらに備えてもよい。
【００３７】
これにより、通信環境が整っていない場合でも対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。また、記憶部に記憶される参照スペクトルデータセットの変更、追加及び更新などを行うことができるので、分析可能な対象物の種類を増やすことができる。あるいは、成分分析の精度を更に高めることができる。
【００３８】
また、本開示の一態様に係る成分分析方法は、複数の成分を含む対象物のスペクトルを測定することにより得られたスペクトルデータを取得することと、前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定することとを含む。
【００３９】
これにより、上述した成分分析装置の場合と同様に、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００４０】
また、例えば、前記対象物の種類を示す情報を取得することをさらに含み、少なくとも１つの参照スペクトルデータセットは、複数の参照スペクトルデータセットを含み、前記複数の参照スペクトルデータセットの各々は、前記対象物の前記種類毎に予め定められており、前記特定することでは、前記複数の参照スペクトルデータセットの中から、前記情報を取得することにおいて取得された前記情報が示す前記種類に対応する参照スペクトルデータセットを選択し、前記選択された参照スペクトルデータセットと、前記スペクトルデータとを前記入力データとして、前記因子分析を行ってもよい。
【００４１】
これにより、分析可能な対象物の種類数を増やすことができるので、多様な種類の対象物の成分分析を行うことができる。
【００４２】
また、例えば、本開示の一態様に係る成分分析方法は、前記対象物のスペクトルを測定することをさらに含んでもよい。
【００４３】
これにより、測定によって得られた実測データを精度良く分析することができる。
【００４４】
また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記成分分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４５】
これにより、上述した成分分析装置の場合と同様に、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる。
【００４６】
本開示の一態様に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、対象物の成分分析を行うためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記プログラムが前記コンピュータによって実行されるときに、複数の成分を含む対象物のスペクトルを測定することにより得られたスペクトルデータを取得することと、前記スペクトルデータと、複数の物質のスペクトルを表す少なくとも１つの参照スペクトルデータセットを予め記憶する記憶部から読み出された前記少なくとも１つの参照スペクトルデータセットとを入力データとして、前記入力データの因子分析を行うことで、前記複数の成分を特定すること、が実行される。
【００４７】
本開示において、回路、ユニット、装置、部材または部の全部または一部、またはブロック図における機能ブロックの全部または一部は、例えば、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、またはＬＳＩ（ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む１つまたは複数の電子回路によって実行され得る。ＬＳＩまたはＩＣは、１つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、１つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩまたはＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙ  ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、もしくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ  ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、またはＬＳＩ内部の接合関係の再構成またはＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。
【００４８】
さらに、回路、ユニット、装置、部材または部の全部または一部の機能または操作は、ソフトウェア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウェアは１つまたは複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウェアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウェアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システムまたは装置は、ソフトウェアが記録されている１つまたは複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、および必要とされるハードウェアデバイス、例えばインタフェースを備えていてもよい。
【００４９】
以下では、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００５０】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００５１】
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
【００５２】
（実施の形態）
［１．構成］
まず、実施の形態に係る成分分析装置の構成について、図１を用いて説明する。
【００５３】
図１は、本実施の形態に係る成分分析装置１０の機能構成を示すブロック図である。図１に示されるように、成分分析装置１０は、データ取得回路であるデータ取得部２０と、分析回路である分析部３０と、種類取得回路である種類取得部４０と、記憶部５０と、出力部６０とを備える。
【００５４】
成分分析装置１０は、対象物１２の成分分析を行う。対象物１２は、例えば食品又は嘔吐物である。あるいは、対象物１２は、水道水、河川水又は工業廃水などの水であってもよい。あるいは、対象物１２は、空間を浮遊するエアロゾル粒子であってもよい。
【００５５】
対象物１２は、複数の成分を含んでいる。複数の成分はそれぞれが、自家蛍光を発する物質に相当する。複数の成分は、例えば有機物である。複数の成分はそれぞれ、ある波長にピークを有する励起光を照射した場合に、ある波長にピークを有する蛍光を発する。励起光のピーク波長と蛍光のピーク波長との組み合わせは、成分毎に固有である。したがって、励起光のピーク波長と蛍光のピーク波長との組み合わせを判別することで、成分を特定することができる。
【００５６】
データ取得部２０は、対象物１２のスペクトルを測定することにより得られたスペクトルデータを取得する。データ取得部２０が取得するスペクトルデータは、三次元蛍光スペクトルデータである。三次元蛍光スペクトルデータは、いわゆるＥＥＭデータであり、励起波長と蛍光波長と蛍光強度とを三軸とする三次元データである。ＥＥＭデータは、蛍光指紋とも称される。励起波長は、対象物１２に照射する励起光の波長である。蛍光波長は、対象物１２から発せされる蛍光の波長である。
【００５７】
ＥＥＭデータは、三次元蛍光スペクトルの測定を行うことで生成される。具体的には、ＥＥＭデータは、対象物１２に照射する励起光の波長を連続的に変化させながら、励起波長毎の蛍光スペクトルを測定することによって得られる。例えば、対象物１２がトウモロコシである場合、図２に示されるようなトウモロコシのＥＥＭデータが取得される。
【００５８】
図２は、トウモロコシのＥＥＭデータを示す図である。具体的には、図２は、フリーズドライのトウモロコシに所定量の水を添加した試料を対象物１２として用いた場合のＥＥＭデータを示している。
【００５９】
図２において、横軸は蛍光波長［単位：ｎｍ］を表し、縦軸は励起波長［単位：ｎｍ］を表している。蛍光波長は、トウモロコシから発せられる蛍光の波長である。励起波長は、トウモロコシに照射する励起光の波長である。図２では、二次元座標系において、蛍光強度が等しくなる座標を連続的に結ぶ等強度線を示している。例えば、トウモロコシでは、励起波長が約２８０ｎｍで、かつ、蛍光波長が約３４０ｎｍの組に蛍光強度のピークが存在している。
【００６０】
データ取得部２０は、例えば、光学的手段で実現される。具体的には、図１に示されるように、データ取得部２０は、分光光源部２２及び分光受光部２４を有する。
【００６１】
分光光源部２２は、分光された励起光を出射する光源部である。具体的には、分光光源部２２は、互いに異なるピーク波長を有する複数の励起光を出射する。複数の励起光の各々は、例えばパルス光である。分光光源部２２は、例えば、複数の励起光を順に出射して対象物１２に照射する。
【００６２】
分光光源部２２は、例えば、白色光などの広い波長帯域を持つ光を出射する光源と、光源の光出射側に配置される複数のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）とを有する。光源は、例えばハロゲンランプなどの放電ランプ、又は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）若しくはレーザ素子などの固体発光素子である。複数のＢＰＦは、互いに異なる透過帯域を有し、透過帯域以外の波長の光を充分に減衰させる。各ＢＰＦの透過帯域の半値幅は、例えば、１０ｎｍ以上５０ｎｍ以下である。各ＢＰＦの透過帯域は、互いに重複していない。分光光源部２２は、例えば、光源の光出射側に配置されるＢＰＦを一定時間毎に順に切り替えることで、複数の励起光を順に出射する。これにより、励起波長が連続的に変化する励起光を対象物１２に照射することができる。
【００６３】
ＢＰＦに代えて、回折格子又はプリズムとスリットとを用いてもよい。回折格子又はプリズムを回転させて特定の波長の光だけスリットを通すことによって、励起波長を連続的に変化させることができる。
【００６４】
分光受光部２４は、対象物１２に励起光が照射された場合に対象物１２が発する蛍光を分光して受光する受光部である。具体的には、分光受光部２４は、互いに異なる複数の受光帯域を透過した蛍光を受光する。
【００６５】
分光受光部２４は、例えば、受光した光を電気信号に変換して出力する光電変換素子と、光電変換素子の光入射側に配置される複数のＢＰＦとを有する。光電変換素子は、例えば、フォトダイオードであり、受光した光の強度に応じた信号強度を有する電気信号を出力する。光電変換素子は、光電子増倍管（ＰＭＴ：Photomultiplier Tube）などであってもよい。複数のＢＰＦは、互いに異なる透過帯域を有し、透過帯域以外の波長の光を充分に減衰させる。各ＢＰＦの透過帯域の半値幅は、例えば、５ｎｍ以上５０ｎｍ以下である。各ＢＰＦの透過帯域は、互いに重複していない。
【００６６】
分光受光部２４は、例えば、光電変換素子の光入射側に配置されるＢＰＦを一定時間毎に順に切り替えることで、受光帯域毎の蛍光を受光する。例えば、分光受光部２４は、１つの励起光が照射されている期間内に、複数のＢＰＦの切り替えを行う。これにより、励起波長毎に、受光帯域毎の蛍光強度を得ることができ、ＥＥＭデータを生成することができる。
【００６７】
なお、分光受光部２４は、複数のＢＰＦと一対一に対応した複数の光電変換素子を備えてもよい。この場合、受光帯域毎の蛍光を同時に受光することができ、蛍光スペクトルの測定に要する時間を短くすることができる。
【００６８】
また、分光受光部２４は、二次元状に配列された複数の光電変換素子を有するイメージセンサであってもよい。これにより、光電変換素子毎にＥＥＭデータが得られるので、二次元的に蛍光観測を行うことができる。このため、空間内の広範囲に存在する対象物１２の成分分析を同時に行うことができる。
【００６９】
データ取得部２０は、三次元蛍光スペクトルの測定を行う測定装置から出力されるデータを受け付ける入力インタフェース又は通信インタフェースなどで実現されてもよい。つまり、成分分析装置１０は、分光光源部２２及び分光受光部２４を備えなくてもよく、他の測定装置が分光光源部２２及び分光受光部２４を備えてもよい。
【００７０】
分析部３０は、データ取得部２０によって取得されたスペクトルデータと、記憶部５０から読み出された参照スペクトルデータセット５２とを入力データとして、その入力データの因子分析を行うことで、スペクトルデータに含まれる複数の成分を特定する。因子分析は、具体的には平行因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ）である。ＰＡＲＡＦＡＣは、以下の（式１）に基づいて行われる。
【００７１】
【数１】
2020034545.tif 000003
【００７２】
ｘｉｊｋは、励起波長ｉ及び蛍光波長ｊの組み合わせに対する入力データｋの蛍光強度を表している。Ｉ、Ｊ及びＫはそれぞれ、励起光の個数、蛍光の受光帯域の個数、及び、入力データの個数を示している。Ｆは、ｘｉｊｋから分離される特徴因子の最大数、すなわち、ｘｉｊｋに含まれる成分の個数に相当する。つまり、分析部３０は、ＰＡＲＡＦＡＣを行うことにより、ｆ個の成分を特定する。
【００７３】
ａｉｆ、ｂｊｆ及びｃｋｆはそれぞれ、成分ｆの励起スペクトル、蛍光スペクトル及び入力データの濃度に相当する。つまり、ａｉｆｂｊｆｃｋｆで表される項は、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離される成分ｆの三次元スペクトルデータ、すなわち、第ｆ特徴因子の三次元スペクトルデータに相当する。また、ｅｉｊｋは、励起スペクトル及び蛍光スペクトルなどに依存しない独立因子である。ｅｉｊｋは、ＰＡＲＡＦＡＣによって成分ｆに分離した後に残る残差に相当する。
【００７４】
本実施の形態では、分析部３０は、分離された第ｆ特徴因子のスコアに基づいて、対象物１２に含まれる成分を特定する。なお、第ｆ特徴因子のスコアは、ａｉｆｂｊｆｃｋｆで表され、ＰＡＲＡＦＡＣを行うことで自動的に算出される。本実施の形態では、入力データに含まれるスペクトルデータ毎に、第ｆ特徴因子のスコアが算出される。分析部３０は、第ｆ特徴因子のスコアのうち最大のスコアが１００になるように、スペクトルデータ毎のスコアを換算する。
【００７５】
分析部３０は、特徴因子毎に、スコアと予め定められた閾値とを比較する。特徴因子のスコアが閾値を超えている場合に、分析部３０は、当該特徴因子に相当する成分が対象物１２に含まれる成分であると特定する。特定因子のスコアが閾値以下である場合に、分析部３０は、当該特徴因子に相当する成分が対象物１２には含まれていないと判断する。閾値は、例えば０であるが、これに限らない。
【００７６】
分析部３０は、例えばプロセッサなどによって実行されるソフトウェアで実現される。あるいは、分析部３０は、複数の回路素子を含む電子回路などのハードウェアで実現されてもよい。具体的には、分析部３０は、図１に示されるように、情報処理部３２を有する。
【００７７】
情報処理部３２は、例えば、マイクロコンピュータである。具体的には、情報処理部３２は、分光受光部２４から出力される信号を処理する信号処理回路、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、及び、プログラムを実行するプロセッサなどを備える。
【００７８】
種類取得部４０は、対象物１２の種類を示す種類情報を取得する。種類取得部４０は、例えば、タッチパネルディスプレイのタッチセンサ、キーボード又はマウスなどの入力装置で実現される。種類取得部４０は、ユーザ操作を受け付けることで、種類情報を取得する。
【００７９】
種類取得部４０は、例えば、対象物１２の種類の複数の候補をユーザに提示し、提示した複数の候補から１つをユーザに選択させることで、種類情報を取得する。複数の候補は、例えば、図３に示される対応情報に含まれる複数の種類である。種類取得部４０は、テキスト入力又は音声入力などによって対象物１２の種類をユーザに入力させてもよい。
【００８０】
記憶部５０は、参照スペクトルデータセット５２を予め記憶する記憶部である。本実施の形態では、記憶部５０には、対応情報５４がさらに記憶されている。参照スペクトルデータセット５２及び対応情報５４は、必要に応じて追加、削除及び更新などの変更が可能であってもよい。記憶部５０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどで実現される。
【００８１】
参照スペクトルデータセット５２は、予め用意された複数の物質のスペクトルを表す。参照スペクトルデータセット５２は、複数の物質の蛍光スペクトルを表す。参照スペクトルデータセット５２は、記憶部５０に記憶されている。本実施の形態では、対象物１２の種類毎に予め定められた参照スペクトルデータセット５２が記憶部５０に記憶されている。
【００８２】
複数の物質は、例えば、自家蛍光を有する物質である。複数の物質には、対象物１２に含まれていると予め想定される物質、すなわち、想定特徴因子が含まれる。あるいは、複数の物質には、対象物１２に含まれていないことが期待される物質が含まれてもよい。図３に示されるように、対象物１２の種類毎に、参照スペクトルデータセット５２に含まれる複数の物質が予め定められている。
【００８３】
図３は、記憶部５０に記憶される対応情報５４の一例を示す図である。対応情報５４は、対象物１２の種類と参照スペクトルデータセット５２に含まれる複数の物質との対応関係を示す情報である。
【００８４】
図３に示されるように、対象物１２が食品である場合の参照スペクトルデータセット５２には、フェニルアラニン、チロシン、トリプトファン、ＡＴＰ（アデノシン三リン酸）、クロロフィル、ＮＡＤＨ（ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド）及びビタミンＢ２の７つの物質のスペクトルデータが含まれる。対象物１２が河川水又は水道水である場合の参照スペクトルデータセット５２には、フミン酸、フルボ酸及びトリプトファンの３つの物質のスペクトルデータが含まれる。対象物１２が工業廃水の場合の参照スペクトルデータセット５２には、アミノ酸及びＮＡＤＨの２つの物質のスペクトルデータが含まれる。
【００８５】
また、対象物１２がエアロゾルである場合の参照スペクトルデータセット５２には、ＮＡＤＨ、スギ花粉及びヒノキ花粉の３つの物質のスペクトルデータが含まれる。ＮＡＤＨは、生物由来のエアロゾル粒子に含まれる物質の一例である。スギ花粉及びヒノキ花粉は、エアロゾル粒子の一例である。
【００８６】
あるいは、参照スペクトルデータセット５２は、スギ花粉の代わりに、スギ花粉に含まれる物質であるＣｒｙｊ１及びＣｒｙｊ２の２つの物質のスペクトルデータを含んでもよい。Ｃｒｙｊ１及びＣｒｙｊ２は、スギ花粉の主要アレルゲンである。同様に、参照スペクトルデータセット５２は、ヒノキ花粉の代わりに、ヒノキ花粉に含まれる物質であるＣｈａ  ｏ  １及びＣｈａ  ｏ  ２の２つの物質のスペクトルデータを含んでもよい。Ｃｈａ  ｏ  １及びＣｈａ  ｏ  ２は、ヒノキ花粉の主要アレルゲンである。
【００８７】
なお、図３に示される対応関係は一例に過ぎない。各参照スペクトルデータセット５２に含まれる物質の種類及び個数は特に限定されない。例えば、食品の参照スペクトルデータセット５２に含まれる物質としては、コラーゲン、又は、ビタミンＡ若しくは葉酸などのビタミン類が含まれてもよい。また、例えば、エアロゾルの参照スペクトルデータセット５２に含まれる物質としては、エアロゾル粒子と、当該エアロゾル粒子に含まれる物質とが含まれてもよい。例えば、エアロゾルの参照スペクトルデータセット５２は、スギ花粉と、Ｃｒｙｊ１と、Ｃｒｙｊ２との各々のスペクトルデータが含まれてもよい。
【００８８】
図４Ａから図４Ｇはそれぞれ、対象物１２が食品である場合に用いられる参照スペクトルデータセット５２に含まれる複数の物質のスペクトルデータを示す図である。具体的には、図４Ａから図４Ｇは、フェニルアラニン、チロシン、トリプトファン、ＡＴＰ、クロロフィル、ＮＡＤＨ及びビタミンＢ２のＥＥＭデータを示している。図４Ａから図４Ｇに示されるように、蛍光強度がピークになるときの励起波長と蛍光波長との組み合わせが、物質毎に固有である。
【００８９】
出力部６０は、分析部３０による分析結果を出力する。分析結果は、具体的には、平行因子分析による分析結果であって、データ取得部２０によって取得されたＥＥＭデータに含まれる複数の成分を特定するための情報である。例えば、分析結果は、ＥＥＭデータに含まれる複数の成分の各々の名称である。分析結果が示す成分は、対象物１２に含まれる成分に相当する。
【００９０】
出力部６０は、例えば、分析結果を表す画像を表示する表示部６２を有する。表示部６２は、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などであるが、これらに限らない。
【００９１】
また、出力部６０は、分析結果を音声として出力するスピーカを有してもよい。また、出力部６０は、分析結果を示す信号を外部機器に出力する出力インタフェース又は通信インタフェースを有してもよい。
【００９２】
［２．動作（成分分析方法）］
続いて、本実施の形態に係る成分分析装置１０の動作（すなわち、成分分析方法）について図５及び図６を用いて説明する。
【００９３】
図５は、本実施の形態に係る成分分析装置１０の動作を示すフローチャートである。図６は、本実施の形態に係る成分分析装置１０の動作において、特徴因子の決定処理を示すフローチャートである。具体的には、図６は、図５のステップＳ１２の詳細を示している。
【００９４】
図５に示されるように、まず、データ取得部２０は、対象物１２のスペクトルデータを測定する（Ｓ１０）。具体的には、データ取得部２０は、対象物１２の三次元蛍光スペクトルを測定することで、ＥＥＭデータをスペクトルデータとして取得する。より具体的には、分光光源部２２が励起波長を連続的に変化させながら励起光を出射し、分光受光部２４が、対象物１２から発せられる蛍光を受光帯域毎に受光することで、三次元蛍光スペクトルの測定が行われる。１回の測定で１つのＥＥＭデータが得られる。測定を複数回繰り返すことで、複数のＥＥＭデータを取得してもよい。ここでは、取得したＥＥＭデータの個数をＭ個とする。Ｍは、自然数であり、１であってもよい。
【００９５】
次に、分析部３０は、データ取得部２０によって取得されたＥＥＭデータに含まれる成分、すなわち、特徴因子の決定を行う（Ｓ１２）。具体的には図６に示されるように、まず、種類取得部４０が対象物１２の種類情報を取得する（Ｓ２０）。例えば、種類取得部４０は、ステップＳ１０において測定された対象物１２の種類をユーザに入力させることで、種類情報を取得する。
【００９６】
次に、分析部３０は、種類情報が示す種類に対応する、Ｎ個の想定特徴因子のスペクトルデータからなる参照スペクトルデータセット５２を取得する（Ｓ２２）。具体的には、分析部３０は、記憶部５０に記憶された対応情報５４を参照して、種類情報が示す種類に対応する参照スペクトルデータセット５２に含まれるＮ個の物質を特定し、特定したＮ個の物質のスペクトルデータを記憶部５０から読み出す。なお、Ｎは、２以上の自然数である。
【００９７】
次に、分析部３０は、データ取得部２０によって取得されたＭ個のスペクトルデータを取得する（Ｓ２４）。さらに、分析部３０は、平行因子分析を行うための設定値ｆを１に設定する（Ｓ２６）。設定値ｆは、平行因子分析により分離された特徴因子の個数に相当する。
【００９８】
次に、分析部３０は、センサで測定することにより得られたＭ個のスペクトルデータとＮ個の想定特徴因子のスペクトルデータからなる参照スペクトルデータセットとを入力データとして扱う。すなわち、分析部３０は、入力データであるＭ＋Ｎ個のスペクトルデータに対して平行因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ）を実行する（Ｓ２８）。ＰＡＲＡＦＡＣを実行した結果、ｆ個の特徴因子に分離できた場合（Ｓ３０でＹｅｓ）、分析部３０は、設定値ｆの値に１を加算し（Ｓ３２）、２となった設定値ｆに基づいて再びＰＡＲＡＦＡＣを実行する（Ｓ２８）。ＰＡＲＡＦＡＣは、ｆ個の特徴因子に分離できなくなるまで繰り返し行われる。
【００９９】
ｆ個の特徴因子に分離できなかった場合（Ｓ３０でＮｏ）、分析部３０は、ｆ−１を特徴因子の最大数に決定する（Ｓ３４）。つまり、分析部３０は、分離できた最大の特徴因子の数を決定する。
【０１００】
次に、分析部３０は、ｆ−１個の特徴因子の各々のスコアに基づいて、対象物１２に含まれる成分を特定する（Ｓ３６）。具体的には、分析部３０は、各スコアと閾値とを比較し、閾値を超えている特徴因子に相当する成分が対象物１２の成分であると判別する。
【０１０１】
判別結果が得られた後、図５に示されるように、表示部６２が結果を表示する（Ｓ１４）。例えば、表示部６２は、対象物１２に含まれる成分の名称を列挙して表示する。また、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された特徴因子毎のスペクトルデータ、及び、特徴因子毎のスコアを表示してもよい。
【０１０２】
［３．解析結果］
以下では、実測により得られた図２に示されるスペクトルデータを用いて、本実施の形態に係る平行因子分析を行った結果について説明する。ＰＡＲＡＦＡＣは、例えば、Eigenvector Research社のケモメトリックスソフトウェアＳｏｌｏを用いて行った。
【０１０３】
対象物１２がトウモロコシ、すなわち、食品であるので、図３に示されるように、フェニルアラニン、チロシン、トリプトファン、ＡＴＰ、クロロフィル、ＮＡＤＨ及びビタミンＢ２の７個の物質のスペクトルデータを参照スペクトルデータセットとして用いた。具体的には、図２に示される１個のスペクトルデータと、図４Ａから図４Ｇに示される７個のスペクトルデータとの合計８個のスペクトルデータを入力データとしてＰＡＲＡＦＡＣを行った。
【０１０４】
これにより、図７Ａから図７Ｇに示される第１特徴因子から第７特徴因子の合計７個の特徴因子に分離することができた。なお、図７Ａから図７Ｇはそれぞれ、ＰＡＲＡＦＡＣによって分離された第１特徴因子から第７特徴因子の三次元スペクトルデータを示す図である。
【０１０５】
例えば、図７Ａに示される第１特徴因子のスペクトルデータと図４Ａに示されるフェニルアラニンのスペクトルデータとを比較すると、類似のスペクトルデータが得られていることが分かる。具体的には、入力データに含まれる各スペクトルデータに対する第１特徴因子のスコアに基づいて、第１特徴因子が、入力データに含まれる複数のスペクトルデータのいずれに相当するかを判別することができる。具体的には、第１特徴因子のスコアのうち最大のスコアが得られるスペクトルデータに第１特徴因子が相当すると判別する。
【０１０６】
第２特徴因子から第７特徴因子についても同様に、特徴因子毎のスコアに基づいて、各特徴因子が相当する物質を判別することができる。具体的には、図７Ｂに示される第２特徴因子は、図４Ｂに示されるチロシンに相当する。図７Ｃに示される第３特徴因子は、図４Ｃに示されるトリプトファンに相当する。図７Ｄに示される第４特徴因子は、図４Ｄに示されるＡＴＰに相当する。図７Ｅに示される第５特徴因子は、図４Ｅに示されるクロロフィルに相当する。図７Ｆに示される第６特徴因子は、図４Ｆに示されるＮＡＤＨに相当する。図７Ｇに示される第７特徴因子は、図４Ｇに示されるビタミンＢ２に相当する。
【０１０７】
図８は、本実施の形態に係る成分分析装置１０により得られた７個の特徴因子に対するスコアを示す図である。スコアは、上述したように、分析部３０がＰＡＲＡＦＡＣを行うことによって自動的に算出される。図８では、入力データがトウモロコシのスペクトルデータである場合のみを図示しているが、スコアは、８個の入力データの各々に対して特徴因子毎に算出される。スコアは、最も高い数値を１００としたときの値で示される。
【０１０８】
例えば、チロシンに相当する第２特徴因子のスコアであって、図７Ｂに示されるチロシンのスペクトルデータに対するスコアが１００である。この場合において、チロシンに相当する第２特徴因子のスコアであって、トウモロコシのスペクトルデータに対するスコアは、図８に示されるように、５．９５である。スコアは、スペクトルデータに含まれる特徴因子が含まれることの確からしさを示している。スコアが低い程、対応する特徴因子は含まれていないと推定され、スコアが高い程、対応する特徴因子が含まれていると推定される。なお、トウモロコシの各特徴因子のスコアは、トウモロコシに対する特徴因子の含有量又は比率を示している訳ではない。
【０１０９】
本実施の形態では、上述したように、分析部３０がスコアと閾値とを比較し、スコアが閾値を超えている場合の特徴因子が対象物１２に含まれると判定する。閾値を０とすると、図８に示される例では、分析部３０は、トウモロコシに含まれる成分として、チロシン、トリプトファン、ＡＴＰ、クロロフィル、ＮＡＤＨ及びビタミンＢ２を特定する。また、分析部３０は、トウモロコシに含まれない成分として、フェニルアラニンを特定する。
【０１１０】
以上のように、本実施の形態に係る成分分析装置１０によれば、参照スペクトルデータセット５２を用いることで、簡便に、かつ、高精度に成分分析を実行することができる。
【０１１１】
なお、比較例として、参照スペクトルデータセット５２を用いないでＰＡＲＡＦＡＣを実行した場合についても説明する。
【０１１２】
具体的には、図２に示されるスペクトルデータと同様に、５回の測定に基づいた５個のＥＥＭデータを入力データとしてＰＡＲＡＦＡＣを実行した。この場合、図９の部分（ａ）から（ｄ）に示されるように、４個の特徴因子にしか分離することができなかった。また、図９の部分（ｄ）に示されるように、第４特徴因子では、通常のＥＥＭデータとしては生成されない結果が得られた。このように、比較例では、測定回数を増やしたにも関わらず、適切な分離結果が得られなかった。
【０１１３】
（他の実施の形態）
以上、１つ又は複数の態様に係る成分分析装置及び成分分析方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
【０１１４】
例えば、上記の実施の形態では、因子分析が平行因子分析である例を示したが、これに限らない。例えば、因子分析は、Ｔｕｃｋｅｒ、Ｔｕｃｋｅｒ２、ＰＡＲＡＦＡＣ２などの３相因子分析であってもよい。
【０１１５】
また、例えば、上記の実施の形態では、スペクトルデータが三次元蛍光スペクトルデータである例を示したが、これに限らない。例えば、スペクトルデータは、二次元液体クロマトグラフに用いられるスペクトルデータでもよい。また、スペクトルデータは、時間軸を有するスペクトルデータ、すなわち、時間変化するスペクトルデータであってもよい。例えば、複数の異なる時刻で測定することで得られた複数のＥＥＭデータの成分分析を行うことで、対象物に含まれる成分の時間変化を判別することができる。例えば、対象物に対して薬剤を与えたときの化学反応による成分の変化を判別することができる。
【０１１６】
また、例えば、上記の実施の形態では、複数の物質が自家蛍光を発する物質である例を示したが、これに限らない。例えば、複数の物質は、フルオロセインなどの人工的に加えられた蛍光色素を含む物質であってもよい。
【０１１７】
また、例えば、上記の実施の形態では、対象物１２の種類毎に参照スペクトルデータセットが対応付けられている例を示したが、これに限らない。例えば、記憶部５０には食品に対応する参照スペクトルデータセットのみが記憶されていてもよく、成分分析装置１０は、食品に含まれる成分を特定する専用の装置であってもよい。
【０１１８】
なお、例えば、成分分析装置１０が食品の成分分析を行う専用の装置である場合には、種類が予め定められているので、ユーザから種類の指定を受ける必要がない。このため、成分分析装置１０は、種類取得部４０を備えていなくてもよい。
【０１１９】
また、例えば、成分分析装置１０は、参照スペクトルデータセットを記憶する記憶部５０を備えていなくてもよい。参照スペクトルデータセットは、例えば、外部のサーバ装置などの成分分析装置１０以外の装置のメモリに記憶されていてもよい。成分分析装置１０は、当該サーバ装置と通信することで、参照スペクトルデータセットを取得し、取得した参照スペクトルデータセットを用いて因子分析を行ってもよい。
【０１２０】
また、例えば、上記の実施の形態では、分光受光部２４が対象物１２から発せられる蛍光を受光する例を示したが、これに限らない。分光受光部２４は、対象物１２から戻ってくる反射光又は散乱光を受光してもよい。
【０１２１】
また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
【０１２２】
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、成分分析装置が備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。
【０１２３】
例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
【０１２４】
また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１２５】
また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１２６】
１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
【０１２７】
また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１２８】
また、上記の各実施の形態は、特許請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
本開示は、対象物の成分分析を簡便、かつ、高精度に実行することができる成分分析装置として利用でき、例えば、水質検査装置、汚染物質の検出装置又は当該汚染物質の浄化装置などに利用することができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１０  成分分析装置
１２  対象物
２０  データ取得部
２２  分光光源部
２４  分光受光部
３０  分析部
３２  情報処理部
４０  種類取得部
５０  記憶部
５２  参照スペクトルデータセット
５４  対応情報
６０  出力部
６２  表示部
【図１】
2020034545.tif 000004
【図２】
2020034545.tif 000005
【図３】
2020034545.tif 000006
【図４Ａ】
2020034545.tif 000007
【図４Ｂ】
2020034545.tif 000008
【図４Ｃ】
2020034545.tif 000009
【図４Ｄ】
2020034545.tif 000010
【図４Ｅ】
2020034545.tif 000011
【図４Ｆ】
2020034545.tif 000012
【図４Ｇ】
2020034545.tif 000013
【図５】
2020034545.tif 000014
【図６】
2020034545.tif 000015
【図７Ａ】
2020034545.tif 000016
【図７Ｂ】
2020034545.tif 000017
【図７Ｃ】
2020034545.tif 000018
【図７Ｄ】
2020034545.tif 000019
【図７Ｅ】
2020034545.tif 000020
【図７Ｆ】
2020034545.tif 000021
【図７Ｇ】
2020034545.tif 000022
【図８】
2020034545.tif 000023
【図９】
2020034545.tif 000024