(57)【要約】【課題】精度よく且つ効率よく木質材料を分類する方法及び木質材料を判定する。【解決手段】主成分分析により取得された第１の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて第１集団が分類される。その後、第１集団の反射スペクトル情報が含まれない第２母集団による主成分分析により取得された第２の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて、第２集団が分類される。ここで、第２母集団を用いて２度目の主成分分析を行うことで、反射スペクトル情報に含まれる材料の種類毎に含まれる微小な特徴に基づいて第２集団を正確に分類することができ、高い精度で分類を行うことができ、また、従来と比較して効率よく分類をすることができる。【選択図】図３
2014066578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なる複数の木質材料を測定することにより得られた複数の反射スペクトル情報からなる母集団に対して主成分分析を行うことにより第１の第２主成分ローディングを取得するステップと、
前記母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて、前記第１の第２主成分ローディングに係るスコアを算出するステップと、
前記スコアが所定の範囲に含まれる反射スペクトル情報が得られた木質材料を前記母集団から分類して第１集団とするステップと、
前記第１集団の前記反射スペクトル情報を前記母集団から取り除いた第２の母集団に対して主成分分析を行うことにより第２の第２主成分ローディングを取得するステップと、
前記第２の母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて、前記第２の第２主成分ローディングに係る第２のスコアを算出するステップと、
前記第２のスコアが所定の範囲に含まれる反射スペクトル情報が得られた木質材料を前記母集団から分類して第２集団とするステップと、
を含むことを特徴とする木質材料の分類方法。
【請求項２】
未知材料からなる木質材料を測定することにより得られた未知反射スペクトル情報について、
互いに異なる複数の木質材料を測定することにより得られた複数の反射スペクトル情報からなる母集団に対して主成分分析を行うことにより得られた第１の第２主成分ローディングを用いて、前記未知反射スペクトル情報に係る第１の未知スコアを算出するステップと、
当該第１の未知スコアが、前記第１の第２主成分ローディングに係るスコアにおいて前記母集団から第１集団を分類する範囲に含まれる場合に、前記未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が第１集団に属すると判定するステップと、
前記未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が前記第１集団に属すると判定されなかった場合に、前記母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて前記第１の第２主成分ローディングに係るスコアを算出し当該スコアが所定の範囲に含まれる木質材料を前記母集団から分類して第１集団とした後に、前記第１集団の前記反射スペクトル情報を前記母集団から取り除いた第２の母集団に対して主成分分析を行うことにより得られた第２の第２主成分ローディングを用いて、前記未知反射スペクトル情報に係る第２の未知スコアを算出するステップと、
当該第２の未知スコアが、前記第２の第２主成分ローディングに係るスコアにおいて前記第２の母集団から第２集団を分類する範囲に含まれる場合に、前記未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が第２集団に属すると判定するステップと、
を含むことを特徴とする木質材料の判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、木質材料の分類方法及び判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
防腐処理木材や合板・化粧板等の所謂エンジニアリングウッドは、そのまま再利用することが難しく、産業廃棄物として処理されることが多い。木質資源の有効利用のためには、木質材料を再利用の可否や材料の種類等に基づいて分類する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２７８９０８号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Hikaru Kobori et al., AppliedSpectroscopy, 62(8), 854-859, 2008
【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、木質材料を一つずつ目視等で判断しようとすると処理に時間がかかり非効率である。また、分類後にそのまま再利用に供するためには、分類精度を十分に高くする必要がある。
【０００６】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、精度よく且つ効率よく木質材料を分類する方法及び木質材料を判定する方法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】
上記目的を達成するため、本発明に係る木質材料の分類方法は、互いに異なる複数の木質材料を測定することにより得られた複数の反射スペクトル情報からなる母集団に対して主成分分析を行うことにより第１の第２主成分ローディングを取得するステップと、母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて、第１の第２主成分ローディングに係るスコアを算出するステップと、スコアが所定の範囲に含まれる反射スペクトル情報が得られた木質材料を母集団から分類して第１集団とするステップと、第１集団の反射スペクトル情報を母集団から取り除いた第２の母集団に対して主成分分析を行うことにより第２の第２主成分ローディングを取得するステップと、第２の母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて、第２の第２主成分ローディングに係る第２のスコアを算出するステップと、第２のスコアが所定の範囲に含まれる反射スペクトル情報が得られた木質材料を母集団から分類して第２集団とするステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
上記の木質材料の分類方法によれば、主成分分析により取得された第１の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて、第１集団が分類される。その後、第１集団の反射スペクトル情報が含まれない第２母集団による主成分分析により取得された第２の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて、第２集団が分類される。ここで、第１集団の反射スペクトル情報を母集団から取り除いた第２母集団を用いて２度目の主成分分析を行うことで、反射スペクトル情報に含まれる材料の種類毎に含まれる微小な特徴に基づいて第２集団を正確に分類することが可能となり、高い精度で分類を行うことができる。さらに、木質材料の反射スペクトルを取得することでこれらの分類を行うことができるため、従来と比較して効率よく分類をすることができる。
【０００９】
また、本発明に係る木質材料の判定方法は、未知材料からなる木質材料を測定することにより得られた未知反射スペクトル情報について、互いに異なる複数の木質材料を測定することにより得られた複数の反射スペクトル情報からなる母集団に対して主成分分析を行うことにより得られた第１の第２主成分ローディングを用いて、未知反射スペクトル情報に係る第１の未知スコアを算出するステップと、当該第１の未知スコアが、第１の第２主成分ローディングに係るスコアにおいて母集団から第１集団を分類する範囲に含まれる場合に、未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が第１集団に属すると判定するステップと、未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が第１集団に属すると判定されなかった場合に、母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のそれぞれについて第１の第２主成分ローディングに係るスコアを算出し当該スコアが所定の範囲に含まれる木質材料を母集団から分類して第１集団とした後に、第１集団の反射スペクトル情報を母集団から取り除いた第２の母集団に対して主成分分析を行うことにより得られた第２の第２主成分ローディングを用いて、未知反射スペクトル情報に係る第２の未知スコアを算出するステップと、当該第２の未知スコアが、第２の第２主成分ローディングに係るスコアにおいて第２の母集団から第２集団を分類する範囲に含まれる場合に、未知反射スペクトル情報を取得した木質材料が第２集団に属すると判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
上記の木質材料の判定方法によれば、未知材料の未知反射スペクトル情報について第１の第２主成分ローディングに基づくスコアを算出し、これが第１集団を分類する範囲に含まれるかにより木質材料が第１集団に属するか判定される。そして、第１集団に属さない場合は、第２の第２主成分ローディングに基づくスコアを算出し、これが第２集団を分類する範囲に含まれるかにより、第２集団に属するか判定される。このように、１つの未知反射スペクトル情報を用いて、未知材料の分類を判定することが行われ、さらにこの分類に利用する第１の第２主成分ローディングに基づくスコア及び第２の第２主成分ローディングに基づくスコアによる分類は高い精度で行うことができるため、より簡便且つ高精度に木質材料が属する集団を判定することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、精度よく且つ効率よく木質材料を分類する方法及び木質材料を判定する方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る測定システムの構成を説明する図である。
【図２】ハイパースペクトル画像について説明する図である。
【図３】木質材料の分類方法について説明する図である。
【図４】木質材料の判定方法について説明する図である。
【図５】母集団の反射スペクトル情報を示す図である。
【図６】母集団の反射スペクトル情報を二次微分した結果を示す図である。
【図７】第１の第２主成分ローディングを示す図である。
【図８】第１の第２主成分ローディングに対するスコアを算出した結果を示す図である。
【図９】第２母集団の反射スペクトル情報を二次微分した結果を示す図である。
【図１０】第２の第２主成分ローディングを示す図である。
【図１１】第２の第２主成分ローディングに対するスコアを算出した結果を示す図である。
【図１２】第３母集団の反射スペクトル情報を二次微分した結果を示す図である。
【図１３】第３の第２主成分ローディングを示す図である。
【図１４】第３の第２主成分ローディングに対するスコアを算出した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１４】
（木質材料測定システムの構成）
本実施形態に係る測定システム１００について図１を用いて説明する。本実施形態
に係る測定システム１００は、測定対象物３に混入した異物を検出する装置である。本実施形態に係る測定システム１００の測定対象物３としては、木質材料が挙げられる。木質材料とは、原料の木材をエレメントに分解し、再構成した材料のことである。また、防腐処理や塗装等の更なる加工が施されている場合もある。
【００１５】
測定システム１００は、測定光を測定対象物３に対して照射することにより得られる拡散反射光のスペクトルを測定する装置である。測定システム１００は、照射手段１０、撮像手段２０、及び分析手段３０を備える。
【００１６】
照射手段１０は、一定の波長帯域を有する測定光を、所定の照射領域Ａ１へ向けて照射する。照射手段１０が照射する測定光の波長範囲は、測定対象物３に応じて適宜選択されるが、波長範囲が１０００ｎｍ〜２５００ｎｍの光を含む近赤外光が好適に用いられ、この波長範囲に含まれて波長が互いに異なる複数の光が測定に用いられる。なお、本実施形態では、ハロゲンランプ１１を含む照射手段１０について説明する。
【００１７】
照射領域Ａ１とは、測定対象物３の表面の一部の領域となる。この照射領域Ａ１は、図１のｘ軸方向に広がるライン状に延びる領域である。そして、照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（図１のｙ軸方向）における照射領域Ａ１の幅は１０ｍｍ以下とされる。
【００１８】
照射手段１０は、ハロゲンランプ１１と、照射部１２と、ハロゲンランプ１１と照射部１２とを接続するバンドル光ファイバ１３と、を備える。ハロゲンランプ１１は、近赤外光を含む広帯域光を発生させる。
【００１９】
バンドル光ファイバ１３はライトガイド（例えば１５００本）を含み、ライトガイドはバンドル光ファイバ１３の一端側では円形に束ねられ、他端側では断面が矩形（例えば３本×５００本のマトリックス）になるように配列されている。ハロゲンランプ１１により発生された近赤外光は、バンドル光ファイバ１３の円形に束ねられた端面へ入射され、矩形に配列された端面から出射する。バンドル光ファイバ１３を使うことにより、効率よくライン状の光源を実現することが可能である。
【００２０】
照射部１２は、バンドル光ファイバ１３の端面から出射される近赤外光を測定対象物３が載置される照射領域Ａ１に対して照射する。照射部１２は、バンドル光ファイバ１３から出射される近赤外光を入射して、照射領域Ａ１に対応した１次元のライン状に出射するため、照射部１２としてシリンドリカルレンズが好適に用いられる。このように照射部１２においてライン状に整形された近赤外光Ｌ１が、照射部１２から照射領域Ａ１に対して照射される。
【００２１】
照射手段１０から出力された近赤外光Ｌ１は、照射領域Ａ１上に載置された測定対象物３により拡散反射される。そして、その一部が、拡散反射光Ｌ２として撮像手段２０に入射する。
【００２２】
撮像手段２０は、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像とは、Ｎ個の画素Ｐ１〜ＰＮにより構成されている画像である。図２ではそのうちの一例として２個の画素Ｐｍ及びＰｎについて具体的に示している。画素Ｐｍ及びＰｎには、それぞれ複数の強度データからなるスペクトル情報Ｓｍ及びＳｎが含まれている。この強度データとは、特定の波長（又は波長帯域）におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、１５個の強度データがスペクトル情報Ｓｍ及びＳｎとして保持されていて、これらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する画素毎に、それぞれ複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素と、をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１画素あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画素によって構成された画像のことをいう。なお、図２では測定対象物３もあわせて示している。すなわち、図２においてＰｍは測定対象物３を撮像した画素であり、Ｐｎは背景（例えば、測定対象物３の載置台）を撮像した画素である。
【００２３】
図１に戻り、本実施形態に係る撮像手段２０は、カメラレンズ２４と、スリット２１と、分光器２２と、受光部２３と、を備える。この撮像手段２０において、その視野領域２０ｓは照射領域Ａ１と同じ方向（ｘ軸方向）に延びて照射領域Ａ１に含まれるライン状の領域であって、スリット２１を通過した拡散反射光Ｌ２が受光部２３上に像を結ぶ領域である。
【００２４】
スリット２１は、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）と平行な方向に開口が設けられている。撮像手段２０のスリット２１に入射した拡散反射光Ｌ２は、分光器２２へ入射する。
【００２５】
分光器２２は、スリット２１の長手方向、すなわち照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）に拡散反射光Ｌ２を分光する。分光器２２により分光された光は、受光部２３によって受光される。
【００２６】
受光部２３は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２３がベルトコンベア２上の幅方向（ｘ軸方向）に沿った各位置で反射した拡散反射光Ｌ２の各波長の光をそれぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２３の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る画像データとして、撮像手段２０から分析手段３０に送られる。
【００２７】
分析手段３０は、入力された信号により拡散反射光Ｌ２の反射スペクトル（反射スペクトル情報）を得て、この得られたスペクトルに基づいて検査を行う。そして、この分析手段３０による分析の結果は、例えば分析手段３０に接続されるモニタや、プリンタ等に出力することによって、この測定システム１００のオペレータに通知される。
【００２８】
この分析手段３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）、撮像手段等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。
【００２９】
（木質材料の分類方法）
次に、上記の測定システム１００により撮像されたハイパースペクトル画像を用いて木質材料の分類を行う方法について説明する。まず、図３を用いて、互いに異なる複数の木質材料の反射スペクトル情報を利用して、木質材料を分類する方法について説明をする。ここでの分類は、材料が既知である複数の木質材料から取得された反射スペクトル情報を利用して、未知の材料からなる木質材料の反射スペクトル情報から材料がどのような材料からなるかを判定するために用いられる情報となる。また、以下の説明では、測定を行う複数の木質材料を４つの集団に分類する場合について説明する。
【００３０】
まず、互いに異なる複数の木質材料の反射スペクトル情報を取得する（Ｓ０１）。ここで用いられる反射スペクトル情報を取得する木質材料は、その種類がそれぞれ既知であるとする。材料の種類としては、例えば、広葉樹・針葉樹等のように木の分類に基づくもののほか、防腐処理済・塗装済等、その材料の加工に基づくものが考えられる。
【００３１】
次に、この反射スペクトル情報についてスペクトル変換を行う（Ｓ０２）。本実施形態では、スペクトル変換として、微分処理、特にＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ二次微分処理を行う。これにより、ベースラインやドリフトの影響を除外することができ、反射スペクトルのピーク変動等を強調することができる。
【００３２】
次に、スペクトル変換後の反射スペクトル情報を用いて第１の主成分分析（Principalcomponent analysis：ＰＣＡ）を行い、第２主成分ローディング（第１の第２主成分ローディング）を取得する（Ｓ０３）。
【００３３】
主成分分析は、多くの変数により記述されたデータがあるときに、変数間の相関を排除し、情報量の損失を最小にしつつ、無相関ないくつかの総合的指標に縮約して、分析を行う手法である。ここでの総合的指標を、それぞれ、第１主成分、第２主成分、…と呼ぶ。ここで、主成分は各変数の線形結合となることから、その解釈のためには、主成分と各変数との相関を把握することによって主成分に強く影響を及ぼす変数を特定することが有効である。このときの指標をローディング（因子負荷量：factor loading）と言い、主成分と変数との相関係数として定義される。すなわち、第２主成分ローディングは、第２主成分と各変数との相関係数である。第２主成分ローディングの算出は、公知の方法で行うことができる。
【００３４】
次に、第１の第２主成分ローディングと、母集団に関するスペクトル変換後の反射スペクトル情報とに基づいて、各木質材料のスコアである第１のスコアを算出する（Ｓ０４）。スコアの算出についても公知の方法で行うことができる。
【００３５】
続いて、第１のスコアに基づいて、母集団から第１集団を分類する（Ｓ０５）。第１のスコアを算出した結果、特定の種類の木質材料が他の種類の木質材料と比較して高いスコアを示すことが考えられる。そこで、第１のスコアが所定の範囲に含まれる（例えば、閾値より大きい）材料を他の材料から分類して第１集団とする。なお、この段階で、測定した木質材料の種類が既知であって、第１集団として特定の種類の木質材料を分類したい場合には、第１のスコアのバラつき等に基づいて分類するためのスコアの範囲を決める（閾値を決める）ことも可能である。なお、第１集団と分類された木質材料は、母集団から除外され、残されたスペクトル変換後の反射スペクトル情報群が新たに第２母集団とされる。
【００３６】
次に、第２母集団について、第２の主成分分析を行い、第２主成分ローディング（第２の第２主成分ローディング）を取得する（Ｓ０６）。第１の主成分分析との違いは、分析対象となる母集団が異なる点である。
【００３７】
続いて、第２の第２主成分ローディングと、母集団に関するスペクトル変換後の反射スペクトル情報とに基づいて、各木質材料のスコアである第２のスコアを算出する（Ｓ０７）。さらに、第２のスコアに基づいて、第２母集団から第２集団を分類する（Ｓ０８）。これらのステップの方法は、第１回目（Ｓ０４、Ｓ０５）と同様である。また、第２集団と分類された木質材料は、第２母集団から除外され、第２母集団に残された反射スペクトル情報群が新たに第３母集団とされる。
【００３８】
さら、第３母集団について、上記と同様に、第３の主成分分析を行い、第２主成分ローディング（第３の第２主成分ローディング）を取得し（Ｓ０９）、第３の第２主成分ローディングと、母集団に関するスペクトル変換後の反射スペクトル情報とに基づいて、各木質材料のスコアである第３のスコアを算出し（Ｓ１０）、その後、第３のスコアに基づいて、第３母集団から第３集団を分類する（Ｓ１１）。これらのステップの方法は、第１回目（Ｓ０３〜Ｓ０５）、第２回目（Ｓ０６〜Ｓ０８）と同様である。そして、第３集団と分類された木質材料は、第３母集団から除外される。本実施形態のように、母集団を４つの集団に分類する場合には、第３集団が除外された後に第３母集団に含まれる木質材料を第４集団とする（Ｓ１２）。
【００３９】
以上により木質材料の分類が終了する。なお、上記の分類の方法において用いられた第１の第２主成分ローディング、第１集団を分類する際のスコアの範囲、第２の第２主成分ローディング、第２集団を分類する際のスコアの範囲、第３の第２主成分ローディング、及び、第３集団を分類する際のスコアの範囲は、次の未知の木資材料の分類を判定する際に用いられる。
【００４０】
（木質材料の判定方法）
続いて、未知の木資材料が上記で分類した第１〜第４集団のいずれに属するかを判定する方法について、図４を用いて説明する。
【００４１】
まず、図１に示す測定システム１００を用いて、未知の木質材料に係る反射スペクトル（未知反射スペクトル情報）を取得する（Ｓ２１）。このときの反射スペクトルの測定波長は、木質材料の分類を行う際と同様にする。
【００４２】
次に、この未知反射スペクトル情報についてスペクトル変換を行う（Ｓ２２）。本実施形態では、スペクトル変換として、微分処理、特にＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ二次微分処理を行う。
【００４３】
次に、スペクトル変換後の未知反射スペクトル情報と、木質材料の分類の際に得られた第１の第２主成分ローディングと、に基づいて、未知反射スペクトル情報に係る第１の未知スコアを算出する（Ｓ２３）。そして、得られた第１の未知スコアが、木質材料の分類第１集団を分類する際のスコアの範囲（例えば、所定の閾値より大きいか否か）を判定する（Ｓ２４）。ここで、第１の未知スコアが木質材料の分類第１集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていれば、木質材料は第１集団であると判定される（Ｓ２５）。一方、第１の未知スコアが、木質材料の分類のときに設定された第１集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていなければ、木質材料は第１集団ではないと判定され、次のステップに進む。
【００４４】
次に、木質材料が第２集団に属するかの判定を行う。まず、スペクトル変換後の未知反射スペクトル情報と、木質材料の分類の際に得られた第２の第２主成分ローディングと、に基づいて、未知反射スペクトル情報に係る第２の未知スコアを算出する（Ｓ２６）。続いて、得られた第２の未知スコアが、第２集団を分類する際のスコアの範囲（例えば、所定の閾値より大きいか否か）を判定する（Ｓ２７）。ここで、第２の未知スコアが第２集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていれば、木質材料は第２集団であると判定される（Ｓ２８）。一方、第２の未知スコアが第２集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていなければ、木質材料は第２集団ではないと判定され、次のステップに進む。
【００４５】
さらに、上記と同様に、木質材料が第３集団に属するかの判定を行う。すなわち、木質材料の分類の際に得られた第３の第２主成分ローディングと、に基づいて、未知反射スペクトル情報に係る第３の未知スコアを算出する（Ｓ２９）。続いて、得られた第３の未知スコアが、第３集団を分類する際のスコアの範囲（例えば、所定の閾値より大きいか否か）を判定する（Ｓ３０）。ここで、第３の未知スコアが第３集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていれば、木質材料は第３集団であると判定される（Ｓ３１）。一方、第３の未知スコアが第３集団を分類する際のスコアの範囲に含まれていなければ、木質材料は第１〜３集団のいずれにも属さず、第４集団に属すると判定される（Ｓ３２）。以上の方法により、未知の木質材料について、その種類を判定することができる。
【００４６】
ここで、上記のように、複数回の主成分分析によって木質材料を複数の集団に分類ができることについて、実施例を用いて説明する。
【００４７】
まず、複数種類の木質材料を準備した。木質材料の種類としては、針葉樹、広葉樹、樹脂フィルムオーバーレイ（樹脂フィルムが一方の主面に貼付された材料）、防腐剤処理がなされた材料である。
【００４８】
これらの木質材料についてそれぞれ３検体ずつ準備し、図１に示す測定システム１００と同等の機能を有する測定装置（組成イメージングシステムＣｏｍｐｏｖｉｓｉｏｎ：住友電気工業株式会社製）により、１０００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲で反射スペクトルを測定した。測定結果より得られたハイパースペクトル画像から、木質材料を撮像した領域を抽出し、平均化することにより、各木質材料に係る平均反射スペクトルを得た。これを図５に示す。なお、測定波長間隔は６ｎｍ、空間分解能は３１２．５μｍとした。図５では、１２００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長範囲のみ示し、以下の処理においても、１２００ｎｍ〜１８００ｎｍの波長範囲のデータを使用した。
【００４９】
次に、図５の各反射スペクトルに対してＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ二次微分処理を行った。その結果を図６に示す。さらに、１２検体を母集団として第１の主成分分析をした結果得られた樹脂フィルムオーバーレイの第１の第２主成分ローディングを図７に示す。そして、この第１の第２主成分ローディングを用いて１２検体のスコアを求めた結果を図８に示す。図８では、１２検体のそれぞれがどの木質材料からなるかも併せて示している。この結果、樹脂フィルオーバーレイの３検体のみが他の木質材料よりもスコアが大きいことが分かったので、閾値を例えば０とし、スコア＞０を満たす検体を分類することで、樹脂フィルムオーバーレイの３検体を第１集団とすることができる。
【００５０】
次に、第２集団の分類については、第１集団に分類される３検体を母集団から除去した第２母集団となる９検体を用いて行われる。まず第２母集団の９検体の二次微分処理を行った結果を図９に示す。さらに、第２母集団について第２の主成分分析をした結果得られた広葉樹の第２の第２主成分ローディングを図１０に示す。そして、この第２の第２主成分ローディングを用いて９検体のスコアを求めた結果を図１１に示す。この結果、広葉樹の３検体のみが他の木質材料のスコアよりも大きいことが分かったので、閾値を例えば１０とし、スコア＞１０を満たす検体を分類することで、広葉樹の３検体を第２集団とすることができる。
【００５１】
次に、第３集団の分類については、第２集団に分類される３検体を第２母集団から除去した第３母集団となる６検体を用いて行われる。まず第３母集団の９検体の二次微分処理を行った結果を図１２に示す。さらに、第３母集団について第３の主成分分析をした結果得られた針葉樹の第３の第２主成分ローディングを図１３に示す。そして、この第３の第２主成分ローディングを用いて６検体のスコアを求めた結果を図１４に示す。この結果、針葉樹の３検体のみが他の木質材料（防腐材）のスコアよりも大きいことが分かったので、閾値を例えば−５とし、スコア＞−５を満たす検体を分類することで、針葉樹の３検体を第３集団とすることができる。そして、第１〜第３集団のいずれにも分類されなかった防腐材を第４集団とすることができる。
【００５２】
このように、主成分分析の結果得られる第２主成分ローディングを用いて算出された各検体のスコアに基づいて、特定の種類の材料を分類し、母集団から分類済みの材料を除去した後に、主成分分析を再度行うことにより、類似する材料についても正確に分類をすることが可能であることが確認された。また、各主成分分析での第２主成分ローディングと、分類を行う際の閾値とを保持しておくことで、種類が不明である木質材料についても、スコアと閾値とを比較するステップを繰り返すことで、材料の種類を特定することが可能となる。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係る木質材料の分類方法及び判定方法によれば、主成分分析により取得された第１の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて第１集団が分類される。その後、第１集団の反射スペクトル情報が含まれない第２母集団による主成分分析により取得された第２の第２主成分ローディングを用いて母集団に含まれる複数の反射スペクトル情報のスコアがそれぞれ算出され、これに基づいて、第２集団が分類される。ここで、第１集団の反射スペクトル情報を母集団から取り除いた第２母集団を用いて２度目の主成分分析を行うことで、反射スペクトル情報に含まれる材料の種類毎に含まれる微小な特徴に基づいて第２集団を正確に分類することが可能となり、高い精度で分類を行うことができる。さらに、木質材料の反射スペクトルを取得することでこれらの分類を行うことができるため、従来と比較して効率よく分類をすることができる。
【００５４】
また、上記の分類方法により得られた第１の第２主成分ローディング及び第２の第２の主成分ローディングを用いて、未知の木質材料がどの集団に属するかを分類する構成とすることで、１つの未知反射スペクトル情報を用いて、未知材料の分類を判定することが行うことができる。さらに、この分類に利用する第１の第２主成分ローディングに基づくスコア及び第２の第２主成分ローディングに基づくスコアによる分類は高い精度で行うことができるため、より簡便且つ高精度に木質材料が属する集団を判定することができる。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
【００５６】
例えば、上記実施形態で説明した測定システム１００は、ハイパースペクトル画像を撮像する場合について説明したが、ハイパースペクトル画像ではなく、一般的な分光器を用いて得られたスペクトルを利用した場合であっても本実施形態と同様の分類を行うことができる。ただし、上記実施形態のように、木質材料のハイパースペクトル画像を取得し、これらに基づいた平均スペクトルを分類及び未知試料の判定に利用する場合の方が、精度を高めることができる。
【００５７】
また、上記実施形態では、近赤外光の波長範囲で取得した反射スペクトル情報を利用した場合について説明をしているが、他の波長範囲で取得した反射スペクトル情報を利用することもできる。
【符号の説明】
【００５８】
１００…測定システム、３…検査対象物、１０…照射手段、１１…ハロゲンランプ、１２…照射部、１３…バンドル光ファイバ、２０…撮像手段、２１…スリット、２２…分光器、２３…受光部、３０…分析手段。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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