(57)【要約】【課題】ガスの臭気を人の感覚で表現することが可能な臭気測定装置を提供する。【解決手段】臭気測定装置は、種々のガスの臭気に対する人の脳波データを、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義される２次元座標上の原点からの位置ベクトルに対応させた臭気感性データと、該種々のガスの臭気に対する半導体ガスセンサの出力から算出される４８個の特徴値との対応関係を学習したニューラルネットワークを予め記憶している。半導体ガスセンサの出力から特徴値を算出し、算出した特徴値を、ニューラルネットワークの入力層に入力し、出力層から２次元座標上の原点からの位置ベクトルを算出して、算出された位置ベクトルの２次元座標上の方向及び大きさにより、測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚に対応させて翻訳する。【選択図】図７
2006275862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
チャンバ内に密閉され、異なるガス感応性を有する複数の半導体ガスセンサと、
前記チャンバ内の気体を一定流量で吸引し、測定対象のガスを前記チャンバ内に導入する吸引手段と、
前記吸引手段でチャンバ内の気体が吸引された状態で前記半導体ガスセンサの出力を測定する測定手段と、
種々のガスの臭気に対する人の脳波データを、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義される２次元座標上の原点からの位置ベクトルに対応させた臭気感性データと、前記種々のガスの臭気に対する前記半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係を学習したニューラルネットワークを予め記憶した記憶手段と、
前記測定手段で測定された半導体ガスセンサの出力から前記複数の特徴値を算出する特徴値算出手段と、
前記特徴値算出手段で算出された複数の特徴値を、前記記憶手段に記憶されたニューラルネットワークの入力層に入力し、該ニューラルネットワークの出力層から前記２次元座標上の原点からの位置ベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルの前記２次元座標上の方向及び大きさにより、前記測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚に対応させる対応手段と、
を備えた臭気測定装置。
【請求項２】
前記記憶手段に記憶されたニューラルネットワークは、前記２次元座標上の少なくとも全象限における位置ベクトルと、前記半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係を学習していることを特徴とする請求項１に記載の臭気測定装置。
【請求項３】
前記特徴値は、前記半導体ガスセンサの出力の最大値、該最大値をとる時間、前記半導体ガスセンサの出力の時間による微分最大値、該微分最大値をとる時間、及び、前記測定手段の測定開始から所定時刻経過時の前記半導体ガスセンサの比抵抗値を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の臭気測定装置。
【請求項４】
前記対応手段は、前記ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルが、前記２次元座標上の快−興奮象限、快−沈静象限、不快−興奮象限、不快−沈静象限に位置するときに、前記測定対象のガスを人が嗅いだとき、それぞれ、わくわく、かいてき、たいくつ、いらいらすると対応させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の臭気測定装置。
【請求項５】
前記対応手段は、前記ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルの大きさにより、前記測定対象のガスを人が嗅いだときのわくわく、かいてき、たいくつ、又は、いらいらする程度を表すように対応させることを特徴とする請求項４に記載の臭気測定装置。
【請求項６】
前記対応手段は、数値を含む述語を組み合わせた文章によって、前記測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚として翻訳することを特徴とする請求項５に記載の臭気測定装置。
【請求項７】
前記対応手段で翻訳された感覚を表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項６に記載の臭気測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は臭気測定装置に係り、特に、測定対象のガスの臭気を人の感覚で表現可能な臭気測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
我国の悪臭防止法で規定されている嗅覚測定法は、臭気判定士により管理され、一定の嗅覚試験に合格したパネルにより実際の官能試験が行われる。しかしながら、１検体あたりの測定時間は２０〜４０分程度必要であり、嗅覚疲労等のパネルの疲労を考えると、１日に測定できる検体数は１０試料に満たない。従って、安定して臭気を測定する臭気測定方法ないし臭気測定装置で予備的に臭気を測定して、問題のある臭気について、パネルによる官能試験を行う方が効率的である。
【０００３】
このため、従来、半導体ガスセンサにより臭気ガスの濃度に応じた抵抗値変化と、パネラによる臭気ガスの示す臭気強度との対応関係を表した検量線を作成し、この検量線に基づいて測定した検体の臭気強度を算出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、半導体ガスセンサと臭気強度との関係を、人の感覚強度に合わせて予め設定しておき、半導体ガスセンサからの出力を臭気強度に変換することで、臭気強度の診断を行う方法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。更に、小型化を図るために、一つの半導体ガスセンサを用いて複数の臭い物質を検出する場合に、半導体ガスセンサからの出力が同一となるように調整する技術も開示されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００４】
なお、本発明に関連する技術として、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義される２次元座標上の快適度ベクトルモデルが開示されている（例えば、非特許文献１）。また、多様な心理状態を脳波データから直接定量化することができる感性スペクトル解析装置を用い、得られた脳波データから化粧料を評価する技術が開示されている（例えば、特許文献４参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平０５−１８８０２７号公報
【特許文献２】特開平０８−３２０３１６号公報
【特許文献３】特開２００４−２３３３２６号公報
【特許文献４】特開２０００−３５４５８８号公報
【非特許文献１】「快適度の客観的評価と脳波計測」ＪＡＳＥ  ＳＹＭＰＯＳＩＵＭ  Ｎｏ．０６−０４，１３−２２  ２００４  吉田  倫幸
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１〜３の技術では、半導体ガスセンサの出力を人の臭気感覚に合うように臭気強度を調整する一次元的な処理を行い、悪臭に対する臭気測定を主題としているため、人の臭気感覚を総合的に測定し、その感覚を表現することは難しい。つまり、従来技術では、例えば、快適な臭いや、わくわくする臭いにおいに対して、人の感覚と同じように測定することは難しかった。
【０００７】
本発明は上記事案に鑑み、測定対象のガスの臭気を人の感覚で表現可能な臭気測定装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、チャンバ内に密閉され、異なるガス感応性を有する複数の半導体ガスセンサと、前記チャンバ内の気体を一定流量で吸引し、測定対象のガスを前記チャンバ内に導入する吸引手段と、前記吸引手段でチャンバ内の気体が吸引された状態で前記半導体ガスセンサの出力を測定する測定手段と、種々のガスの臭気に対する人の脳波データを、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義される２次元座標上の原点からの位置ベクトルに対応させた臭気感性データと、前記種々のガスの臭気に対する前記半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係を学習したニューラルネットワークを予め記憶した記憶手段と、前記測定手段で測定された半導体ガスセンサの出力から前記複数の特徴値を算出する特徴値算出手段と、前記特徴値算出手段で算出された複数の特徴値を、前記記憶手段に記憶されたニューラルネットワークの入力層に入力し、該ニューラルネットワークの出力層から前記２次元座標上の原点からの位置ベクトルを算出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルの前記２次元座標上の方向及び大きさにより、前記測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚として対応させる対応手段と、を備える。
【０００９】
本発明では、チャンバ内に密閉され、異なるガス感応性を有する複数の半導体ガスセンサを備えており、吸引手段により、チャンバ内の気体が一定流量で吸引され、測定対象のガスがチャンバ内に導入され、吸引手段でチャンバ内の気体が吸引された状態で、測定手段により半導体ガスセンサの出力が測定される。記憶手段には、種々のガスの臭気に対する人の脳波データを、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義される２次元座標上の原点からの位置ベクトルに対応させた臭気感性データと、該種々のガスの臭気に対する半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係を学習したニューラルネットワークが予め記憶されている。特徴値算出手段により、測定手段で測定された半導体ガスセンサの出力から複数の特徴値が算出され、ベクトル算出手段により、特徴値算出手段で算出された複数の特徴値を、記憶手段に記憶されたニューラルネットワークの入力層に入力し、該ニューラルネットワークの出力層から２次元座標上の原点からの位置ベクトルが算出される。そして、対応手段により、ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルの２次元座標上の方向及び大きさにより、測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚に対応させる。本発明によれば、吸引手段により、チャンバ内に測定対象のガスを一定流量で導入しているので、複数の半導体ガスセンサを安定定常状態で作動せることができると共に、ベクトル算出手段により、ニューラルネットワークの入力層に、特徴値算出手段で算出された複数の特徴値が入力され、該ニューラルネットワークの出力層から２次元座標上の原点からの位置ベクトルが出力（算出）され、対応手段により、算出された位置ベクトルの２次元座標上の方向及び大きさから、測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚を快、不快の程度及び興奮、沈静の程度を加味して対応させているので、ガスの臭気を人の感覚で表現することができる。
【００１０】
本発明において、記憶手段に記憶されたニューラルネットワークが、２次元座標上の少なくとも全象限における位置ベクトルと、半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係を学習していれば、２次元座標上の全象限における臭気感性データと半導体ガスセンサの出力から算出される複数の特徴値との対応関係がニューラルネットワークに構築されるため、あらゆるガスの臭気を人の感覚で表現することが可能となる。特徴値は、半導体ガスセンサの出力の最大値、該最大値をとる時間、半導体ガスセンサの出力の時間による微分最大値、該微分最大値をとる時間、及び、測定手段の測定開始から所定時刻経過時の前記半導体ガスセンサの比抵抗値を含むことが望ましい。また、対応手段は、ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルが、２次元座標上の快−興奮象限、快−沈静象限、不快−興奮象限、不快−沈静象限に位置するときに、測定対象のガスを人が嗅いだとき、それぞれ、わくわく、かいてき、たいくつ、いらいらすると対応させることが好ましく、ベクトル算出手段で算出された位置ベクトルの大きさにより、測定対象のガスを人が嗅いだときのわくわく、かいてき、たいくつ、又は、いらいらする程度を表すように対応させることがより好ましい。また、対応手段は、数値を含む述語を組み合わせた文章によって、測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚として翻訳するようにしてもよい。そして、対応手段で翻訳された感覚を表示する表示手段を更に備えるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、吸引手段により、チャンバ内に測定対象のガスを一定流量で導入しているので、複数の半導体ガスセンサを安定定常状態で作動せることができると共に、ベクトル算出手段により、ニューラルネットワークの入力層に、特徴値算出手段で算出された複数の特徴値が入力され、該ニューラルネットワークの出力層から２次元座標上の原点からの位置ベクトルが出力（算出）され、対応手段により、算出された位置ベクトルの２次元座標上の方向及び大きさから、測定対象のガスを人が嗅いだときの感覚を快、不快の程度及び興奮、沈静の程度を加味して対応させているので、ガスの臭気を人の感覚で表現することができる、という効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明に係る臭気測定装置の実施の形態について説明する。
【００１３】
（構成）
図１に示すように、本実施形態の臭気測定装置１は、正面にフロントパネル３と、他の５面を覆い後述するように機構部、制御部及び電源部を内蔵した箱状の筺体２を有している。フロントパネル３の上部には、情報を表示すると共に、オペレータから操作命令を受けるためのタッチパネル７が配置されている。
【００１４】
フロントパネル３の下部からは、臭気測定対象の検体周囲のガス（以下、臭気ガスという。）を後述するチャンバ内に導くためのサンプル管５が導出されている。サンプル管５には、外径４ｍｍ、内径３ｍｍで、比較的ガス成分の吸着が少ないポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）製チューブが用いられている。サンプル管５の一端側（先端側）には、臭気ガス測定の際にオペレータが検体に向けて把持するためのグリップ６が固着している。オペレータが外径４ｍｍのサンプル管５を安定して把持することは難しいため、グリップ６には、最大直径φ２５ｍｍ、長さ１５０ｍｍの樹脂製のものが用いられている。なお、グリップ６は、臭気ガス測定時以外は、フロントパネル３の上部側面に配置されたグリップホルダ４内に収容される（図１に示す状態）。
【００１５】
グリップ６内にはサンプル管５が埋設されており、フロントパネル３からのグリップ６の端部までのサンプル管５の長さは９０ｃｍに設定されている。すなわち、サンプル管５の長さは、オペレータが検体にグリップ６を向けると共に、タッチパネル７にタッチし易い長さとされている。
【００１６】
図２に示すように、臭気測定装置１の機構部は、３つの電磁３方弁（以下、電磁弁という。）１８、１９、２０、複数の半導体ガスセンサ等を内蔵したチャンバ１０、チャンバ１０の下流側に配置されチャンバ１０内に流れる気体流量を一定量に制御するマスフローコントローラ（以下、ＭＦＣという。）１５、ＭＦＣ１５の下流側に配置されチャンバ１０内に流れる気体を吸引するポンプ１６、キャリアガス（清浄された空気）を発生させる図示を省略したキャリアガス発生ユニット、及び、これらを接続する外径３ｍｍ、内径２ｍｍのＰＴＦＥ製チューブで構成されている。
【００１７】
サンプル管５の他端側は電磁弁１８のＣＯＭポートに接続されており、電磁弁１８のＮＯポートはチューブ１７で電磁弁１９のＮＣポートに接続されている。電磁弁１９のＮＯポートはチューブ９でキャリアガス発生ユニットに接続されており、電磁弁１９のＣＯＭポートはチューブでチャンバ１０の一側に接続されている。チャンバ１０の他側はチューブでＭＦＣ１５の一側に接続されており、ＭＦＣ１５の他側はチューブでポンプ１６の一側（吸引側）に接続されている。ポンプ１６の他側（排出側）はチューブで電磁弁２０のＣＯＭポートに接続されており、電磁弁２０のＮＯポートはチューブで筺体２に形成された排気口（不図示）まで導出されている。また、電磁弁１８及び電磁弁２０のＮＣポート同士は、チューブ１４で接続されている。なお、チャンバ１０やＭＦＣ１５の接続では、気密性を確保するために、フェラルを有するコネクタジョイントが用いられている。
【００１８】
キャリアガス発生ユニットは、筒状のカラム内に活性炭とシリカゲルとが充填されており、その両端面にはチューブ９内への異物の侵入を防止するためのメッシュが配設されている。キャリアガス発生ユニットの一端面側は、筺体２から若干外側に突出（露出）しており、他端面側の外周には雄ねじが螺設されている。電磁弁１９のＮＯポートから導出されたチューブ９は筺体２に固定された円盤状の装着フランジの中央部に接続されている。装着フランジは側周面を有した断面コ字状の形状を有しており、側周面には雌ねじが螺設されている。このため、装着フランジの側周面に螺設された雌ねじにキャリアガス発生ユニットの雄ねじを羅合させることで、筺体２の外部からキャリアガス発生ユニットの装着ないし交換が可能である。キャリアガス発生ユニットが装着フランジに装着された状態でポンプ１６の吸引力で吸引されると、キャリアガス発生ユニットの一端面側から外気が取り込まれ、取り込まれた外気が活性炭とシリカゲルとで清浄され、キャリアガスを他端面側から排出する。
【００１９】
本実施形態では、ポンプ１６に、ＫＮＦ社製の型式番号８３０ＫＮＤＣを使用した。このポンプの概略仕様は、定格電圧１２Ｖ、流量（気体吸引量）３．１リットル／分、サイズ７７×３０．７×５３．５ｍｍである。ＭＦＣ１５には、ＥＳＴＥＣ社製の型式番号Ｅ４０を使用した。このＭＦＣの概略仕様は、定格電圧±１５Ｖ、流量レンジ０〜４００ミリリットル／分、流量精度±１％である。また、電磁弁１８、１９、２０には、ＣＫＤ社製の型式番号ＡＧ３１−０１−２を使用した。この電磁弁の応答速度は数十ミリ秒であり、内部はＰＴＦＥ（ポリテトラフルオロエチレン）加工が施されている。
【００２０】
図３に示すように、チャンバ１０は、ステンレス製で箱形のチャンバ下蓋２１、チャンバ上蓋２２、枠状のゴムパッキン２３及びステンレス製ボルト（不図示）で構成されており、基板２５にマウントされた複数の半導体ガスセンサ３０をチャンバ内に密閉した構造が採られている。すなわち、半導体ガスセンサ３０がマウントされた基板２５を、ゴムパッキン２３を介して上下両側から挟み、気密性を保持するために、チャンバ上蓋２２側及びチャンバ下蓋２１側の両側から、それぞれチャンバ下蓋２１及びチャンバ上蓋２２に達する長さのステンレス製ボルトで締め付けられている。なお、チャンバ下蓋２１及びチャンバ上蓋２２は、半導体ガスセンサ３０等に対しチャンバ１０の外部で発生するノイズを遮断するために、筺体２に電気的に接続されたシールド構造を有している。
【００２１】
図４に示すように、チャンバ１０内には、８個の半導体ガスセンサ３０、１個の湿度センサ３１、１個の温度センサ（サーミスタ）３２の合計１０個のセンサが収容されている。一般に、チャンバ１０の内容積はセンサの応答性を高めるために、小さい方が好ましい。本実施形態では、１０個のセンサを基板２５上に密集配置することで、チャンバ下蓋２１と基板２５（基板２５上にマウントされたセンサ等の部品を除く。）とが画定する内容積を約３５ミリリットルとした（図３も参照）。なお、チャンバ上蓋２２と基板２５とが画定する空間は、センサから導出されたピンや基板２５の裏面側（図３の上側）にマウントされた回路素子を収容するために形成されたものである。
【００２２】
なお、本実施形態では、半導体ガスセンサ３０には、メタンに感応するＴＧＳ２６１１、アミン系ガスに感応するＴＧＳ８２６、イオウ系ガスに感応するＴＧＳ２６０２、主に可燃性ガスに感応するＴＧＳ８１６、エタノールに感応するＴＧＳ８２２、主に調理臭や空気の汚れに感応するＴＧＳ２６００、有機ハロゲンに感応するＴＧＳ８３２、メタノールに感応するＴＧＳ２６２０（いずれも、フィガロ技研（株）の型式番号）を使用した。
【００２３】
図５に示すように、半導体ガスセンサ３０は、例えば、アルミナセラミックチューブの周部に酸化スズ（ＳｎＯ２）の微粒子を焼結した円筒状のｎ型酸化物半導体３０Ａを有している。アルミナセラミックチューブは中空とされており、アルミナセラミックチューブ内にヒータコイル３０Ｂが挿入されている。ｎ型酸化物半導体３０Ａの両端にはそれぞれ２個の電極が印刷されており、これらの電極にリードの一端が接合されている。リードの他端及びヒータコイル３０Ｂのリードの両端は円柱状の樹脂成形ベースの上面周縁部に印刷されたパッドにワイヤボンディングされている。樹脂成形ベースの上部には樹脂成形ベースと同外径で円筒状の樹脂成形筒が樹脂成形ベースに接着されており、ｎ型酸化物半導体３０Ａは樹脂成形ベースの上面に接触しないように樹脂成形筒の中央部に配置されている。樹脂成形ベース及び樹脂成形筒の外周部には筒状の樹脂カバーの内周が接着されており、樹脂カバーの上部には図示しないステンレス製のメッシュがはめ込まれた開口が形成されている。また、樹脂成形ベースの各パッドからはピンが立設されている。
【００２４】
ｎ型酸化物半導体３０Ａはヒータ３０Ｂにより感応気体に応じて２００°Ｃ〜４００°Ｃに加熱され還元性ガスを検出する。大気中で酸素はｎ型酸化物半導体３０Ａの表面に負イオン吸着しており、還元性ガスが存在するとｎ型酸化物半導体３０Ａ表面で還元性ガスによる酸化反応が起こる。このとき、吸着酸素に捕捉されていた電子が半導体へ移行しｎ型酸化物半導体３０Ａに導電率の変化が生じ、この導電率の変化を検出することにより還元性ガスの存在や濃度を検出することができる。
【００２５】
各半導体ガスセンサ３０は、ｎ型酸化物半導体３０Ａに、半導体ガスセンサ３０からの出力電圧Ｖｏｕｔを取り出すための検出抵抗ＲＬを直列に挿入し作動電圧Ｖｃが印加されると共に、ヒータ３０Ｂにヒータ電圧が印加される。出力電圧Ｖｏｕｔは検出抵抗ＲＬの両端電圧とされている。なお、作動電圧Ｖｃ及び出力電圧Ｖｏｕｔの低電位側はグランドとされている。
【００２６】
本実施形態の臭気測定装置１では、半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔをサンプリングレート１００Ｈｚで取得する。ｎ型酸化物半導体３０Ａの抵抗値をＲ０（Ω）、検出抵抗ＲＬの抵抗値をＲＬ（Ω）、作動電圧Ｖｃの電圧値をＶｃ（Ｖ）、出力電圧Ｖｏｕｔの電圧値をＶｏｕｔ（Ｖ）とすると、抵抗値Ｒ０は、Ｒ０＝｛（Ｖｃ−Ｖｏｕｔ）／Ｖｏｕｔ｝×ＲＬで与えられる。従って、ｎ型酸化物半導体３０Ａの初期値に対する比抵抗値をＲｉとすると、比抵抗値Ｒｉは、Ｒｉ＝（Ｒ０／Ｒｓ）−１で与えられる。
【００２７】
図４に示すように、基板２５の一側には、（湿度センサ３１や温度センサ３２を含む）全てのセンサへの作動電圧を供給するための作動電圧コネクタ２７及び各半導体ガスセンサ３０のヒータ３０Ｂへのヒータ電圧を供給するためのヒータ電圧コネクタ２８がマウントされており、他側には、各検出抵抗ＲＬ両端の出力電圧Ｖｏｕｔを出力するための出力電圧コネクタ２６がマウントされている。なお、チャンバ１０の外側で、かつ、出力電圧コネクタ２６側の基板２５の領域には、検出抵抗ＲＬがマウントされている（図４では不図示）。
【００２８】
図６に示すように、臭気測定装置１の制御部は、臭気測定装置１全体を制御するコンピュータ４２を有している。コンピュータ４２は、中央演算装置として機能するＣＰＵ、コンピュータ４２の基本動作プログラム及びニューラルネットワーク等の臭気解析エンジン（プログラム）やそのプログラムデータを格納したＲＯＭ、ＣＰＵのワークエリアとして機能するＲＡＭ及びインターフェース等を含んで構成されている。
【００２９】
コンピュータ４２の外部バスには、タッチパネル７の表示や操作命令を制御するタッチパネル制御部４１及び検体に対する臭気測定結果等を記憶するハードディスク（ＨＤ）４３が接続されている。なお、タッチパネル制御部４１は、タッチパネル７に接続されている。また、コンピュータ４２には、インターフェースを介してプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）４４に接続されている。
【００３０】
ＰＬＣ４４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの他に、Ｄ／Ａコンバータ、Ａ／Ｄコンバータ及びＩ／Ｏを有して構成されている。本実施形態では、ＰＬＣ４４に、ＫＥＹＥＮＣＥ社製の型式番号ＫＶ−７００を使用した。ＰＬＣ４４は、電磁弁１８〜２０、ＭＦＣ１５、ポンプ１６等のアクチュエータを制御するアクチュエータ制御部４５、各半導体ガスセンサ３０に応じて作動電圧Ｖｃを供給し、上述したように１００Ｈｚで各検出抵抗ＲＬの出力電圧Ｖｏｕｔのサンプリングを行うセンサ制御部４６、及び、各半導体ガスセンサ３０に応じて独立してヒータ電圧を供給するヒータ制御部４７に接続されている。なお、ＰＬＣ４４は、センサ制御部４６から出力（サンプリング）された各出力電圧Ｖｏｕｔのアナログ電圧をＡ／Ｄコンバータによりデジタル電圧に変換した後、イーサネット（Ethernet）を介してコンピュータ４２に送出する。従って、ＰＬＣ４４は、コンピュータ４２からの命令によりアクチュエータ制御部４５、センサ制御部４６、ヒータ制御部４７を制御すると共に、コンピュータ４２に出力電圧Ｖｏｕｔを送出するスレーブコンピュータとして機能する。
【００３１】
臭気測定装置１の電源部（不図示）は、１００Ｖ、４００Ｗ商用交流電源から２４Ｖ直流電源に変換する第１電源ユニット、２４Ｖ直流電源から１２Ｖ直流電源に低圧する第２電源ユニット、レギュレータを備え商用交流電源から定格±１５Ｖの電源に変換する第３電源ユニット、３端子レギュレータを備え１２Ｖ直流電源から５Ｖ直流電源に低圧する第４電源ユニットを有している。なお、本実施形態の臭気測定装置１は、ＰＬＣ４４、タッチパネル７が第１電源ユニットから供給される電圧、コンピュータ４２、ポンプ１６、電磁弁１８〜２０が第２電源ユニットから供給される電圧、ＭＦＣ１５が第３電源ユニットから供給される電圧、各センサが第４電源ユニットから供給される電圧でそれぞれ作動する。
【００３２】
また、臭気測定装置１は、ＭＦＣ１５、ポンプ１６、制御部４０等の発熱部を有しているため、これらを冷却するための図示しない複数のファンユニットを備えている。これらのファンユニットは、筺体２の裏面側（フロントパネルの反対側）近傍に配置されており、筺体２の裏面には排気用の開口が形成されている。
【００３３】
次に、ＲＯＭに格納されたニューラルネットワークについて説明する。
【００３４】
＜臭気感性データの作成手順＞
（１）被検者に静寂な室温（２５°Ｃ）環境下で特定の検体が発する臭気ガスを嗅がせ、その脳波データを測定した。このとき、脳波データから基礎律動波を取り出すためのフィルタに通した。脳波データの取得には、頭皮上に配設した２つの電極間の電位差を増幅して取り出す双極導出法を用い、頭皮上の電極配置部位は国際式１０−２０法を用いた。
【００３５】
（２）フィルタ出力に定電位クロス法を適用して変動する波の周期を捉えた。このとき、クロス電位（閾値電位幅）の設定はフィルタ波の振幅をモニタしながら調整した。フィルタ波の電位が設定した片側閾値電位（＋）以上の波を閾値電位を越えた時点をチェックし、個々のチェック間隔（周期に対応した時間幅を持つ）を瞬間の周波数に変換した。
【００３６】
（３）瞬時周波数の時系列データに高速フーリエ変換法を適用し、スペクトルを抽出した。１つのスペクトルを算出する時間は２５．６ｓで、サンプル点数５１２点を計算に用いた（５０ｍｓ刻みのタイムテーブルを作り、算出した周期を５０ｍｓ（２０Ｈｚ）毎に再サンプリングした周波数データを使用した。）。スペクトル表示上の最低周波数は１／２５．６ｓ、最高周波数は１０Ｈｚとなる。計４単位時間（１０２．４ｓ）の平均スペクトルを求め、これをゆらぎスペクトルとした。
【００３７】
（４）次に、横軸にゆらぎスペクトルの周波数、縦軸に各ゆらぎスペクトルの周波数に対応したスペクトル密度をとって、ゆらぎ特性を両軸常用対数グラフ上に表示した。スペクトルの傾斜度を数値化するために、変曲点を検出して低周波数領域と高周波数領域とに二分し、各領域でゆらぎ周波数の対数変換値を独立変数、スペクトル密度の対数変換値を従属変数にとって直線回帰式を算出し、その傾き係数で傾斜度を代表させた。
【００３８】
（５）公知のヘラー（Ｈｅｌｌｅｒ，ｗ）の２次元モデル、又は、上述した非特許文献１の快適度ベクトルモデルと同様、図７（Ａ）に示すように、興奮、沈静の程度を表す座横軸標系と、快、不快の程度を表す縦軸座標系とで定義される２次元座標系を準備し、被検者の脳波データについて当該２次元座標の原点Ｏからの位置ベクトルを算出した。すなわち、左前頭部の周波数ゆらぎの傾斜度をFp1slope、右前頭部の周波数ゆらぎの傾斜度をFp2slopeとすると、位置ベクトルの角度及び大きさは次式（１）で与えられる。なお、角度は原点Ｏと興奮座標系とを結ぶ方向を０°とした。
【００３９】
【数１】
2006275862.tif 000003
【００４０】
（６）上記（１）〜（５）と同様に、多数の被検者に同一の検体が発する臭気ガスを嗅がせ、位置ベクトルを算出した。そして、図７（Ｂ）に示すように、同一の検体の発するガスに対に対して、各被験者の脳波データから求めた位置ベクトル（例えば、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）で表されるベクトル）の平均ベクトル（例えば、Ｘ＝（ｘ１＋ｘ２）／２，Ｙ＝（ｙ１＋ｙ２）／２で表されるベクトル）をとり、当該検体に対する１つの臭気感性データを作成した。更に、少なくとも上述した２次元座標上の所定角度（例えば、１５°）毎に臭気感性データを得られるように、臭気の異なる多数の検体について平均したベクトルを求めた。従って、臭気感性データは、上述した２次元座標上の４つの象限の原点Ｏを中心とする全方向について得られている。
【００４１】
＜ニューラルネットワークの構築及び学習手順＞
（７）室温環境下で、後述するように臭気測定装置１の機構部（図２参照）を清浄した後、ポンプ１５及びＭＦＣ１５を作動させ、上記（１）と同一の検体からのガスをチャンバ１０内に導入し、１分間、８個の半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔをサンプリングレート１００Ｈｚで取得して、時系に従ってメモリに記憶した。
【００４２】
（８）メモリに時系に従って記憶した各半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔの最大値、その最大値をとるときの時刻、１０ｍｓを単位時間としたとき（サンプリングレート１００Ｈｚ）の時間による微分最大値、その微分最大値をとるときの時刻、１０秒経過時の比抵抗値Ｒｉ、２０秒経過時の比抵抗値Ｒｉを、当該検体のガスに対する特徴値として算出した。半導体ガスセンサ３０は８個で構成されるため、特徴値は４８個となる。
【００４３】
（９）特徴値と同数の４８個の入力層、上述した位置ベクトルの原点Ｏからの座標値（Ｘ，Ｙ）を構成する２個の出力層、及び、入力層と出力層との間で４８個のデータ（特徴値）と２個のデータ（座標値）との相関を高めるための中間層（例えば、４８個）の３層で構成されるニューラルネットワークを構築した。
【００４４】
（１０）被検者に嗅がせた検体と同一の多数の異なる検体について、上記（７）、（８）を繰り返し、４８個の特徴値をニューラルネットワークの入力層に入力したときに、出力層からの出力が、それぞれの位置ベクトルの座標値と同じとなるように、出力層、中間層及び出力層間の相関式を構成する相関係数を決定した。従って、ＲＯＭに格納されたニューラルネットワークは、図７（Ａ）に示した２次元座標上の原点からの全方向で学習がなされている。
【００４５】
（動作）
次に、本実施形態の臭気測定装置１の動作について、コンピュータ４２のＣＰＵを主体として説明する。
【００４６】
臭気測定装置１に電源が投入されると、ＲＯＭに格納された基本動作プログラムや臭気解析エンジンがＲＡＭに展開され、タッチパネル制御部４１を介してタッチパネル７に臭気測定の準備中である旨の初期画面を表示させる初期設定処理を実行する。次いで、ＣＰＵは、ＰＬＣ４４から（ＰＬＣ４４の）初期設定処理終了のステータスを受信すると、検体に対する臭気測定を行うための臭気測定ルーチンを実行する。
【００４７】
臭気測定ルーチンでは、まず、ＰＬＣ４４、アクチュエータ制御部４５を介して電磁弁１８〜２０をオフ状態（非通電状態）とさせると共に、ＰＬＣ４４、センサ制御部４６、ヒータ制御部４７を介して、全センサに作動電圧を印加させ半導体ガスセンサ３０にヒータ電圧を印加させる。次いで、ＭＦＣ１５は安定作動のために電源投入後５分間の暖気と０点補正とが必要なため、臭気測定ルーチンの開始からＭＦＣ１５の安定動作が確保される５分が経過するまで待機する。
【００４８】
臭気測定ルーチンの開始から５分が経過すると、ＣＰＵは、アクチュエータ制御部４５にポンプ１６を作動させチャンバ１０内を清浄するチャンバ清浄処理を実行させる。ＭＦＣ１５により、チャンバ１０やチューブ内を流れるキャリアガスの流量は４００ミリリットルの一定量に制御されている。キャリアガスは、キャリアガス発生ユニット（→チューブ９）→電磁弁１９→チャンバ１０→ＭＦＣ１５→ポンプ１６→電磁弁２０の順に流れ、筺体２の外部へ排出される。これにより、チャンバ１０内及び電磁弁１９とチャンバ１０とを接続するチューブ内がキャリアガスで清浄されると共に、チャンバ１０内に内蔵された各半導体ガスセンサ３０が一定温度に維持（冷却）される。ポンプ１６を作動させてから更に５分が経過すると、ＣＰＵは、タッチパネル７に臭気測定が可能である旨を表示させ、タッチパネル７に表示された臭気測定開始ボタンがタッチされるまで待機する。
【００４９】
臭気測定開始ボタンがタッチ（押下）されると、ＣＰＵは、ＰＬＣ４４に、電磁弁１９をオン状態（通電状態）とさせ、検体からの臭気ガスを８個の半導体ガスセンサ３０で１分間測定したときの出力電圧Ｖｏｕｔをデジタル電圧としてＣＰＵに出力させる臭気測定処理を実行する。このとき、ＣＰＵは、出力電圧ｏｕｔをハードディスク４３内に時系列的に格納する。検体からの臭気ガスは、サンプル管５→電磁弁１８（→チューブ１７）→電磁弁１９→チャンバ１０→ＭＦＣ１５→ポンプ１６→電磁弁２０の順に流れ、筺体２の外部へ排出される。ＣＰＵは、１分が経過すると、ＰＬＣ４４に後述する清浄処理を実行させると共に、臭気測定が終了した旨をタッチパネル７に表示させる。
【００５０】
ＣＰＵは、臭気ガスの吸引が終了した時点で、ＰＬＣ４４に機構部の清浄処理を実行させる。ＰＬＣ４４は、ＣＰＵから清浄処理の実行命令を受けると、電磁弁１９をオフ状態とさせ、５分間、チャンバ１０内及び電磁弁１９とチャンバ１０とを接続するチューブ内を清浄する。
【００５１】
続いて、ＰＬＣ４４は、電磁弁１９をオン状態とさせ、３０秒間、外気でチューブ１７内を清浄する。サンプル管５には外気が流入し、外気は、サンプル管５→電磁弁１８→チューブ１７→電磁弁１９→チャンバ１０→ＭＦＣ１５→ポンプ１６→電磁弁２０の順に流れ、筺体２の外部に排出される。
【００５２】
次いで、ＰＬＣ４４は、電磁弁１８をオン状態、電磁弁１９をオフ状態、電磁弁２０をオン状態とさせ、３０秒間、サンプル管５内を清浄する。この状態では、キャリアガスが、チューブ９→電磁弁１９→チャンバ１０→ＭＦＣ１５→ポンプ１６→電磁弁２０→チューブ１４→電磁弁１８→サンプル管５の順に流れ、サンプル管５の一端側（先端側）から外気に排出される。
【００５３】
次に、ＰＬＣ４４は、電磁弁１８をオフ状態、電磁弁１９をオフ状態、電磁弁２０をオフ状態とさせ、５分間、チャンバ１０に内蔵された各半導体ガスセンサ３０が安定状態となるまで待機する。以上の清浄処理には、合計１１分を要するため、この１１分の間、タッチパネル７には、清浄中である旨が表示される。ＰＬＣ４４は、清浄処理が終了すると、ＣＰＵに清浄処理の終了を報知する。この報知を受けたＣＰＵは、タッチパネル７に機構部の清浄が完了した旨を表示させる。これにより、臭気測定装置１は、再度、上述した臭気測定処理が可能な状態となる。
【００５４】
また、ＣＰＵは、ＰＬＣ４４による機構部の清浄処理に並行して、ハードディスク４３内に格納した８個の半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔから、上述した４８個の特徴値を算出し、ニューラルネットワークの入力層に入力し、中間層を介して、出力層から上述した２次元座標上の座標値（原点からの位置ベクトル）を得る。なお、温度センサ３２及び湿度センサ３１は、各半導体ガスセンサ３０のガス感応性が温度及び湿度に依存することから、ニューラルネットワークの入力層に入力する前に、温度−湿度テーブルで補正するために、チャンバ１０内の温度及び湿度を把握するものである。
【００５５】
次に、ＣＰＵは、出力層から出力された２次元座標上の原点からの位置ベクトルを、オペレータが分かる言葉に翻訳する。図７（Ａ）に示すように、本実施形態では、２次元座標上の快−興奮象限、快−沈静象限、不快−興奮象限、不快−沈静象限に位置ベクトルがそれぞれ位置するときに、「わくわくする臭い」、「かいてきな臭い」、「たいくつな臭い」、「いらいらする臭い」に対応させ、その程度を表す位置ベクトルの大きさ（絶対値）を算出する。上述した式（１）から、位置ベクトルの大きさはパーセントで表される。従って、ＣＰＵは、位置ベクトルから、上述した述語と数値とにより、例えば、「かいてきな臭い７０％」等の人が分かる言葉に対応させ、タッチパネル制御部４１を介してタッチパネル７に表示させる。
【００５６】
次いで、ＣＰＵは、検体に対する臭気測定が終了した旨をタッチパネル７に表示させると共に、ハードディスク４３内に測定結果を格納させて臭気測定ルーチンを終了する。このとき、測定を行った日付や検体名、検体の位置等の検体の属性情報を併せて記憶させることが好ましい。なお、インターフェースを介して接続されたパーソナルコンピュータを操作することで、プリンタから臭気測定結果を出力するようにしてもよい。
【００５７】
（作用等）
次に、本実施形態の臭気測定装置１の作用等について説明する。
【００５８】
本実施形態の臭気測定装置１は電磁弁１８、２０をオフ状態、電磁弁１９をオン状態に制御することで臭気ガスをチャンバ１０内に導入（採取）し、半導体ガスセンサ３０で臭気ガスの測定を行うことができる。また、電磁弁１８〜２０を制御することにより、チャンバ１０内、電磁弁１９とチャンバ１０とを接続するチューブ内、チューブ１７内、及び、サンプル管５内を清浄することができる。従って、シーケンス制御によりサンプル管５内に残留した臭気ガスを含め臭気ガスの流路の清浄を行うことができるので、複数の検体に対して精度良くかつ安定して臭気測定を行うことができる。また、ポンプ１６及びＭＦＣ１５によりチャンバ１０内の気体を一定量（４００ミリリットル／分）で吸引するため、臭気測定処理で、臭気ガスは吸引されチャンバ１０に充たされるので、安定定常状態で半導体ガスセンサ３０により臭気ガスを測定することができると共に、装置内にバッファや装置外に呼気だめを設ける必要がない。従って、臭気測定装置１のダウンサイジングを図ることができると共に、筺体２外の構成部材を極力小さくすることができる。
【００５９】
更に、本実施形態の臭気測定装置１では、ＲＯＭに、図７（Ａ）に示したように、快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義された２次元座標上の位置ベクトルについて全方向での臭気感性データと、半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔから算出された４８個の特徴値との対応関係を学習したニューラルネットワークが格納されている。従って、臭気測定装置１は、半導体ガスセンサ３０の出力電圧Ｖｏｕｔから臭気ガスの特徴値を算出して、精度良く２次元座標上の位置ベクトルを算出することができる。
【００６０】
しかも、本実施形態の臭気測定装置１では、臭気感性データを、２次元座標上の位置ベクトルで表現するようにしたので、従来技術のように１つの座標系のメモリを調整する技術に対して、検体が発する臭気ガスを人の感覚で捉えることが可能である。また、算出した位置ベクトルからオペレータの分かる言葉に対応させて（翻訳して）タッチパネル７上に表示するので（例えば、「いらいらする臭い７０％」）、臭気ガスの臭いを人の感覚で表現することができる。更に、２次元座標の全方向についての臭気感性データでニューラルネットワークを学習させたため、悪臭に限らず、良い臭いに対しても、人の感覚で表現することが可能である。
【００６１】
なお、本実施形態では、２つの電磁弁１８、１９を用いてキャリアガスと臭気ガスとを選択的にチャンバ１０に導入する例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、電磁（３方）弁１８、１９に代えて、１つの電磁４方弁を用いるようにしてもよい。このような構成の場合には、アクチュエータ制御部４５の小型化も図ることができ、ひいては、臭気測定装置１全体を更に小型化することができる。
【００６２】
また、本実施形態では、発明者らが実際に試作した臭気測定装置１を例示したが、量産化を図る場合には、コンピュータ４２とＰＬＣ４４とを一体化させ制御部の小型化を図るようにしてもよく、また、各部の作動電圧を１２Ｖ、５Ｖに統一し、電源部を構成するユニット数を少なくするようにしてもよい。
【００６３】
更に、本実施形態では、ヒータ制御部４７が独立して各半導体ガスセンサ３０のヒータ３０Ｂにヒータ電圧を供給する構成を採用しているので、ヒータ制御部４７は、温度センサ３２で計測したチャンバ１０内の温度情報をセンサ制御部４６から受け取り、例えば、テーブルや数式に従ってヒータ電圧を変動させ、各半導体ガスセンサ３０のガス感応温度が好適な範囲となるように制御するようにしてもよい。
【００６４】
また、本実施形態では、臭気感性データの位置ベクトルが２次元座標上の快−興奮象限、快−沈静象限、不快−興奮象限、不快−沈静象限に位置するときに、それぞれ、わくわく、かいてき、たいくつ、いらいらすると対応させる例を示したが、より細かく（例えば、３０°毎に）人の感覚に対応させるようにしてもよい。更に、図７（Ａ）に示した２次元座標と算出した位置ベクトルとをタッチパネル７上に表示するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、ガスの臭気を人の感覚で表現することが可能な臭気測定装置を提供するものであるため、臭気測定装置の製造、販売に寄与するので、産業上の利用可能性を有する。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明が適用可能な実施形態の臭気測定装置の外観斜視図である。
【図２】実施形態の臭気測定装置の機構部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】臭気測定装置の機構部を構成するチャンバの断面図である。
【図４】一部がチャンバ内に密閉された基板の平面図である。
【図５】半導体ガスセンサの作動原理を示す回路図である。
【図６】臭気測定装置の制御部の概略構成を示すブロック図である。
【図７】臭気感性データの２次元座標を示し、（Ａ）は快、不快の程度を表す座標系及び興奮、沈静の程度を表す座標系で定義された２次元座標を示し、（Ｂ）は２次元空間上の位置ベクトルを示す。
【符号の説明】
【００６７】
１  臭気測定装置
７  タッチパネル（表示手段）
１０  チャンバ
１５  マスフローコントローラ（吸引手段の一部）
１６  ポンプ（吸引手段の一部）
３０  半導体ガスセンサ
４２  コンピュータ（記憶手段、特徴値算出手段、ベクトル算出手段、対応手段）
４４  プログラマブルロジックコントローラ（測定手段の一部）
４６  センサ制御部（測定手段の一部）
【図１】
2006275862.tif 000004
【図２】
2006275862.tif 000005
【図３】
2006275862.tif 000006
【図４】
2006275862.tif 000007
【図５】
2006275862.tif 000008
【図６】
2006275862.tif 000009
【図７】
2006275862.tif 000010