(57)【要約】【課題】食品等の商品を判別するのに好適な、商品判別装置、商品判別方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】商品別波数吸光度格納部１０１は、検査対象物の分光分析を行った波数値とその波数値における吸光度値とを含む複数の分光分析結果を格納する。相関比計算制御部１１０は当該分光分析結果に基づいて相関比を算出する。説明変数選択部１０６は相関比が十分大きい波数値を選別し、選別結果を説明変数候補格納部１０７に格納する。正準判別分析式生成部１０８は前記分光分析結果と前記波数値の選別結果とに基づいて、分光分析によって商品を判別することができる判別分析式を生成し、正準判別分析式格納部１０９に格納する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品識別データと、各商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件、及び、当該測定条件において測定された分光分析結果と、を含むデータを複数個格納する分光分析結果格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果の統計データを算出する統計値計算部と、
前記統計値計算部によって算出された統計データを格納する統計値格納部と、
測定条件別に分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納された前記分光分析結果と、前記統計値格納部に格納された統計データと、前記測定条件選択・格納部に格納された測定条件候補データと、に基づいて、分光分析により商品を判別するための判別分析式を生成する判別分析式生成部と、
前記判別分析式生成部によって生成された判別分析式を格納する判別分析式格納部と、
を備えることを特徴とする商品判別装置。
【請求項２】
商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件及び当該測定条件において測定された分光分析結果を含むデータを複数個格納する分光分析結果格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納部と、
商品を判別するための判別分析式を格納する判別分析式格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納された分光分析結果と、前記測定条件選択・格納部に格納された測定条件候補データと、前記判別分析式格納部に格納された判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品判別計算部と、
前記商品判別計算部によって算出された商品識別データを格納する商品判別結果格納部と、
を備えることを特徴とする、請求項１に記載の商品判別装置。
【請求項３】
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを格納する商品種類格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件の中から所定の条件を満たす測定条件を抽出し、さらに、当該測定条件と、前記商品種類識別データと、前記判別分析式格納部に格納された判別分析式と、を含むデータを算出する商品種類別測定条件組判別式組計算部と、
前記商品種類別測定条件組判別式組計算部によって算出されたデータを複数個格納する商品種類別測定条件組判別式組格納部と、
を備えることを特徴とする、請求項１に記載の商品判別装置。
【請求項４】
商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品識別データを算出するための判別分析式と、を含むデータを複数個格納する商品種類別測定条件組判別式組格納部と、
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを格納する商品種類格納部と、
前記商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、分光分析により商品を判別するための判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品種類別商品判別計算部と、
前記商品種類別商品判別計算部によって算出された商品識別データを格納する商品種類別商品判別結果格納部と、
を備えることを特徴とする、請求項２に記載の商品判別装置。
【請求項５】
商品識別データと、商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件と、当該測定条件において測定された分光分析結果と、を含むデータを所定の格納場所に格納する分光分析結果格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果の統計データを算出する統計値計算手段と、
前記統計値計算手段によって算出された統計データを格納する統計値格納手段と、
測定条件別に前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納手段と、
前記分光分析結果格納手段により格納された分光分析結果と、前記統計値格納手段により格納された統計データと、前記測定条件選択・格納手段により格納されたデータと、に基づいて、分光分析により商品を判別するための判別分析式を生成する判別分析式生成手段と、
前記判別分析式生成手段によって生成された判別分析式を格納する判別分析式格納手段と、
を備えることを特徴とする商品判別方法。
【請求項６】
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを算出し、所定の格納場所に格納する商品種類格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件の中から所定の条件を満たす測定条件を抽出し、さらに、当該測定条件、前記商品種類識別データ、及び、前記判別分析式を含むデータを算出する商品種類別測定条件組判別式組計算手段と、
前記商品種類別測定条件組判別式組計算手段によって算出されたデータを所定の格納場所に格納する商品種類別測定条件組判別式組格納手段と、
を備えることを特徴とする、請求項５に記載の商品判別方法。
【請求項７】
商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件、及び、当該測定条件において測定された分光分析結果を含むデータを所定の格納場所に格納する分光分析結果格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件において、前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納手段と、
商品を判別するための判別分析式を格納する判別分析式格納手段と、
前記分光分析結果格納手段により格納された分光分析結果と、前記測定条件選択・格納手段により格納されたデータと、前記判別分析式格納手段により格納された判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品判別計算手段と、
前記商品判別計算手段によって算出された商品識別データを格納する商品判別結果格納手段と、
を備えることを特徴とする商品判別方法。
【請求項８】
商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品識別データを算出するための判別分析式と、を含むデータを所定の格納場所に格納する商品種類別測定条件組判別式組格納手段と、
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを算出し、所定の格納場所に格納する商品種類格納手段と、
前記商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品を判別するための判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品種類別商品判別計算手段と、
前記商品種類別商品判別計算手段によって算出された商品識別データを所定の格納場所に格納する商品種類別商品判別結果格納手段と、
を備えることを特徴とする、請求項７に記載の商品判別方法。
【請求項９】
分光分析装置と記録装置と入力装置と出力装置とに接続されるコンピュータを、
前記分光分析装置に対し、任意の測定条件において分光分析を行わせる分光分析制御手段として機能させ、さらに、
前記記録装置に対し、前記分光分析装置によって測定された分光分析結果と、当該分光分析結果に基づいて算出された統計データと、当該統計データに基づいて算出された判別分析式と、当該判別分析式に基づいて算出された商品判別結果データと、を所定の格納場所に格納させる記録手段として機能させ、さらに、
前記入力装置に対し、商品識別データ入力信号および商品種類識別データ入力信号を受け付ける入力信号受付手段として機能させ、さらに、
前記出力装置に対し、商品判別結果を出力する判別結果出力手段として機能させる、ためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、食品等の商品を判別するのに好適な、商品判別装置、商品判別方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
食品等の成分を分析するためには幾つかの手法がある。例えば、食品の成分を分析する場合、これらの手法は、化学センサー等を用いて食品を味わう人間の味覚をシミュレートする化学的手法と、光学センサー等を用いて食品の成分分析をする物理的手法とに大別することができる。
【０００３】
前記化学的手法の１つに、非特許文献１がある。この手法では、化学センサーは、食品を入力として与えられると、その食品の味覚値（例えば、甘味、塩味、苦味、酸味、旨味など）をそれぞれ計量し、食品の味覚を擬似的に表現する。具体的には、例えば、幾つかの異なるブランドのビールやコーヒーの味覚の差を、味覚値を用いて表現することができる。また、例えば、うにの味覚値は「しょうゆ＋プリン」の味覚値と似ている、という事例がある。
【０００４】
しかし、この手法では、食品に対する味覚の推定はできても、食品の成分分析を行うことはできない。この点において、食品の成分分析のためには有効な手法ではない。
【０００５】
一方、前記物理的手法は一般に分光分析法と呼ばれる。この手法では、計測対象である物質に対して、種々の電磁波（例えば、赤外線、Ｘ線など）を照射して、その対象物質に含まれる成分が何であるかを識別し、その成分の有無を判別し、また、その含有量を定量化する手法である。この原理は、物質は各々固有の波数の電磁波を放出又は吸収するという性質に基づいている。ここで、波数とは、１ｃｍの間の波の数を示す。
【０００６】
例えば、分光分析法を用いてメロンの糖度を推定する手法は、すでに実用化がなされている。また、別の事例として、同じ原理に基づいた、食品工場で品質を安定させるための生産管理システムがある。さらに、別の事例として、米の食味計は、測定して得られる点数が米の卸流通価格に影響を与えるほどの信頼性を得ている。例えば、米の成分分析を行う手法として、特許文献１及び特許文献２がある。
【特許文献１】特開平６−３１３７５４号公報
【特許文献２】特開平８−０２９３３５号公報
【非特許文献１】九州大学都甲潔研究室WEBサイト、http://ultrabio.ed.kyushu-u.ac.jp/
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した事例における分析装置は、特定の食品に特化したものである。また、それら特定の食品に関する成分分析のノウハウを組み込んだものであるため、上述した事例における分析装置は１台あたり数百万円から数千万円の価格であるのが現状である。また、従来の利用方法では、食品の食味や成分分析が目的であり、対象の品名（商品名）を推定するという商品判別装置は存在していない。
【０００８】
分光分析法を用いて、食品の商品名を推定するためには、一般に以下のような手法が考えられる。すなわち、複数のサンプルの食品（例えば、ワインなど）に対する分光分析スペクトル（例えば、赤外線スペクトルなど）を予め測定し、スペクトル全体を保存しておく。次に、計測対象である食品の分光分析スペクトルを測定する。そして、予め採取したスペクトルと、新たに測定したスペクトルとの全体を比較する。その結果、最も近いスペクトルの波形パターンの品種が、新たに測定した食品である、と推定することができる。
この方法では、商品名を知りたい検査対象商品のスペクトルと、既に測定し登録されているスペクトルとを比較する。しかし、登録されているスペクトルが多数存在する場合、スペクトルを比較するために膨大な時間がかかるという問題点がある。
【０００９】
この発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、食品等の商品を判別するのに好適な、商品判別装置、商品判別方法、及び、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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る商品判別装置は、
商品識別データと、各商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件、及び、当該測定条件において測定された分光分析結果と、を含むデータを複数個格納する分光分析結果格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果の統計データを算出する統計値計算部と、
前記統計値計算部によって算出された統計データを格納する統計値格納部と、
測定条件別に分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納された前記分光分析結果と、前記統計値格納部に格納された統計データと、前記測定条件選択・格納部に格納された測定条件候補データと、に基づいて、分光分析により商品を判別するための判別分析式を生成する判別分析式生成部と、
前記判別分析式生成部によって生成された判別分析式を格納する判別分析式格納部と、
を備える。
【００１１】
また、商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件及び当該測定条件において測定された分光分析結果を含むデータを複数個格納する分光分析結果格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納部と、
商品を判別するための判別分析式を格納する判別分析式格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納された分光分析結果と、前記測定条件候補格納部に格納された測定条件候補データと、前記判別分析式格納部に格納された判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品判別計算部と、
前記商品判別計算部によって算出された商品識別データを格納する商品判別結果格納部と、を備えることができる。
【００１２】
また、商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを格納する商品種類格納部と、
前記分光分析結果格納部に格納される測定条件の中から所定の条件を満たす測定条件を抽出し、さらに、当該測定条件と、前記商品種類識別データと、前記判別分析式格納部に格納された判別分析式と、を含むデータを算出する商品種類別測定条件組判別式組計算部と、
前記商品種類別測定条件組判別式組計算部によって算出されたデータを複数個格納する商品種類別測定条件組判別式組格納部と、を備えることができる。
【００１３】
また、商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品識別データを算出するための判別分析式と、を含むデータを複数個格納する商品種類別測定条件組判別式組格納部と、
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを格納する商品種類格納部と、
前記商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、分光分析により商品を判別するための判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品種類別商品判別計算部と、
前記商品種類別商品判別計算部によって算出された商品識別データを格納する商品種類別商品判別結果格納部と、を備えることができる。
【００１４】
また、本発明の第２の観点に係る商品判別方法は、
商品識別データと、商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件と、当該測定条件において測定された分光分析結果と、を含むデータを所定の格納場所に格納する分光分析結果格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件ごとに、前記分光分析結果の統計データを算出する統計値計算手段と、
前記統計値計算手段によって算出された統計データを格納する統計値格納手段と、
測定条件別に前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納手段と、
前記分光分析結果格納手段により格納された分光分析結果と、前記統計値格納手段により格納された統計データと、前記測定条件選択・格納手段により格納されたデータと、に基づいて、分光分析により商品を判別するための判別分析式を生成する判別分析式生成手段と、
前記判別分析式生成手段によって生成された判別分析式を格納する判別分析式格納手段と、を備える。
【００１５】
また、商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを算出し、所定の格納場所に格納する商品種類格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件の中から所定の条件を満たす測定条件を抽出し、さらに、当該測定条件、前記商品種類識別データ、及び、前記判別分析式を含むデータを算出する商品種類別測定条件組判別式組計算手段と、
前記商品種類別測定条件組判別式組計算手段によって算出されたデータを所定の格納場所に格納する商品種類別測定条件組判別式組格納手段と、を備えることができる。
【００１６】
また、本発明の第３の観点に係る商品判別方法は、
商品識別データにより特定される商品の分光分析を行った測定条件、及び、当該測定条件において測定された分光分析結果を含むデータを所定の格納場所に格納する分光分析結果格納手段と、
前記分光分析結果格納手段によって格納される測定条件において、前記分光分析結果が所定の条件を満たしているかを判別し、所定の条件を満たしていると判別された測定条件を選択し、選択した測定条件を示すデータを格納する測定条件選択・格納手段と、
商品を判別するための判別分析式を格納する判別分析式格納手段と、
前記分光分析結果格納手段により格納された分光分析結果と、前記測定条件選択・格納手段により格納されたデータと、前記判別分析式格納手段により格納された判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品判別計算手段と、
前記商品判別計算手段によって算出された商品識別データを格納する商品判別結果格納手段と、を備える。
【００１７】
また、商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品識別データを算出するための判別分析式と、を含むデータを所定の格納場所に格納する商品種類別測定条件組判別式組格納手段と、
商品種類指示入力を受け付け、当該商品種類指示入力に対応する商品種類識別データを算出し、所定の格納場所に格納する商品種類格納手段と、
前記商品種類識別データと、所定の条件を満たす測定条件と、商品を判別するための判別分析式と、に基づいて、商品識別データを算出する商品種類別商品判別計算手段と、
前記商品種類別商品判別計算手段によって算出された商品識別データを所定の格納場所に格納する商品種類別商品判別結果格納手段と、を備えることができる。
【００１８】
また、本発明の第４の観点に係る商品判別プログラムは、分光分析装置と記録装置と入力装置と出力装置とに接続されるコンピュータを、前記分光分析装置に対し、任意の測定条件において分光分析を行わせる分光分析制御手段として機能させ、さらに、
前記記録装置に対し、前記分光分析装置によって測定された分光分析結果と、当該分光分析結果に基づいて算出された統計データと、当該統計データに基づいて算出された判別分析式と、当該判別分析式に基づいて算出された商品判別結果データと、を所定の格納場所に格納させる記録手段として機能させ、さらに、
前記入力装置に対し、商品識別データ入力信号および商品種類識別データ入力信号を受け付ける入力信号受付手段として機能させ、さらに、
前記出力装置に対し、商品判別結果を出力する判別結果出力手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、食品等の商品を判別するのに好適な、商品判別装置、商品判別方法、及び、プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
商品判別装置１００は、制御部１０と、入力部１１と、出力部１２と、分光分析器１３と、記録部１４と、ＲＡＭ１５と、ＲＯＭ１６と、を含む。
【００２１】
制御部１０は、商品判別装置１００の全体の制御を行う。例えば、制御部１０は、分光分析器１３に対して検査対象物の分光分析（具体的には、例えば、吸光度測定など）を行わせるための制御を行う。また、例えば、制御部１０は、前記分光分析結果データに基づいて、各種の統計データ（具体的には、例えば、級内変動値、相関値等）の算出や、分光分析によって商品識別データ（具体的には、例えば、商品名等）を判別するための判別分析式の算出等を行う。級内変動値、相関値、判別分析式については後述する。
【００２２】
入力部１１は、ボタン・キーボード４１に接続されており、ユーザから入力される商品識別データ入力信号２１、商品種類識別データ入力信号２２を受け付ける。入力部１１は、前記商品識別データ入力信号２１を受け付けると、制御部１０に対して当該商品識別データ入力信号２１に対応する商品識別名（具体的には、例えば、商品名等）を送出する。また、入力部１１は、前記商品種類識別データ入力信号２２を受け付けると、制御部１０に対して当該商品種類識別データ入力信号２２に対応する商品種類識別名（具体的には、例えば、ワイン、ビール、コーヒー等）を送出する。つまり、ユーザは、ボタン・キーボード４１を用いて、商品判別装置１００に対して、例えば、商品名や商品種類名の入力を行うことができる。
【００２３】
出力部１２は、表示装置であるモニタ４２に接続されている。出力部１２は、前記表示装置に対して、商品判別装置１００によって判別された結果等を示す判別結果信号２３を出力する。そして、商品判別装置１００に接続された前記モニタ４２によって、前記判別結果信号２３に基づいた判別結果等が表示される。つまり、ユーザは、モニタ４２によって、商品判別装置１００による商品判別結果等を知ることができる。
【００２４】
分光分析器１３は、検査対象商品４３に対して分析光（具体的には、例えば、赤外線、近赤外線、中赤外線など）を照射し、分光分析結果（具体的には、例えば、吸光度値等）を得る装置である。また、分光分析器１３は、ユーザからの分光分析要求２４を受け付ける。例えば、分光分析器１３は、ユーザからの分光分析要求２４によって、検査対象商品４３のサンプルを所定の計測ポジションにセットし、分光分析を開始する。尚、分光分析器１３は、本発明によって限定される物ではない。したがって、当業者であればこれと均等な物に置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００２５】
記録部１４は、分光分析器１３によって測定された分光分析結果や、制御部１０によって算出された商品判別結果データ等を保存する。例えば、記録部１４は、ハードディスクドライブ等の記録装置から構成される。また、記録部１４はデータベース３１を含む。記録部１４は、前記分光分析器１３からの入力による前記分光分析結果や、前記制御部１０からの入力による前記商品判別結果データ等を所定の格納場所に保存する。データベース３１に含まれる所定の格納場所の詳細については後述する。
【００２６】
ＲＡＭ（Random Access Memory）１５は、制御部１０によって算出された算出データ等を一時的に保存するための揮発性メモリである。制御部１０は、ＲＡＭ１５を用いることによって、例えば商品判別装置１００の全体の制御に必要なデータに対し、記録部１４に比べて高速にアクセスすることが可能である。
【００２７】
ＲＯＭ（Read Only Memory）１６は、制御部１０が商品判別装置１００の全体を制御するためのプログラムを保存する不揮発性メモリである。例えば、ＲＯＭ１６は、制御部１０が分光分析器１３によって測定された分光分析結果に基づいて、検査対象商品４３の商品名を判別するための判別分析式を算出するためのプログラムが保存される。
【００２８】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００が分光分析を行い商品を判別する動作を説明する。図２は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作を説明するためのブロック図である。
【００２９】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００３０】
商品判別装置１００は、商品別波数吸光度格納部１０１と、相関比格納部１０５と、説明変数選択部１０６と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式生成部１０８と、正準判別分析式格納部１０９と、相関比計算制御部１１０と、検査物分光分析器１２０と、を含む。さらに、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２と、偏差平方計算部１０３と、相関比計算部１０４と、を含む。
【００３１】
検査物分光分析器１２０は、検査対象商品に対して分析光（具体的には、例えば、赤外線、近赤外線、遠赤外線等）を照射し、当該分析光による分光分析結果（本実施の形態では、吸光度値）を測定する装置である。尚、検査物分光分析器１２０は、本発明によって限定される物ではない。したがって、当業者であればこれと均等な物に置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００３２】
商品別波数吸光度格納部１０１には、検査物分光分析器１２０を用いて分光分析された、波数値ごとの吸光度値が保存される。例えば、商品別波数吸光度格納部１０１には、１サンプルのワインの商品名に対して、波数値ごとに吸光度値が計測された分光分析結果が、１レコードの形式で格納される。そして、商品別波数吸光度格納部１０１には、複数のサンプルのワインに対して得られた分光分析結果が格納される。本図の場合、商品名「ワイン１」は、波数値１０００では吸光度値０．２、波数値１０１０では吸光度値０．３、のように格納されている。
また、商品別波数吸光度格納部１０１には、１つの波数値に対して、１つの列ＩＤが付与されている。例えば、本図の場合、列ＩＤが１の波数値は１０００である。また、サンプルである商品の分光分析結果の１レコードに対して、１つの行ＩＤが付与されている。例えば、行ＩＤが１のレコードは、商品名「ワイン１」に対する波数値ごとの吸光度値が格納されているレコードに対応する。
尚、本実施の形態においては、上述のように、前記商品名と前記波数値ごとに測定された分光分析結果とが１レコードの形式で格納されるが、これを複数のレコードに分割し、例えば正規化を行い、これらの分割したレコードを対応づけてもよい。
【００３３】
一般に、吸光度値は、１つのサンプルに対して複数回（実用レベルでは５回程度）測定されることが好ましい。もし１回の測定しか行わないと、そのときの測定の状況が特殊な場合に、測定された吸光度値は正しくない値になってしまうからである。また、同じブランドの商品でも少しずつ品質が異なる場合、正しい商品名を判別することができない可能性がある。したがって、吸光度値を測定する際、１つの商品のサンプルに対して複数回の測定を行うことが好ましい。そして、それら同一の商品に対して得られた吸光度値は同一のグループである、と表現する。
【００３４】
図４は、横軸に波数値を、縦軸に測定された吸光度値を取り、プロットした図の例である。サンプル１（例えば、ワイン１）は、複数回の測定がされている。ここで、複数回測定されたサンプル１の測定値は、同一グループに属する。同様に、サンプル２、３（例えば、ワイン２、３）も複数回の測定がされている。ここで、同一グループに属する測定値は、同一の商品に対して測定された物であるため、本来ばらつきはないはずである。しかし、実際には、測定の条件や、商品そのものの品質のばらつきが原因で、同一グループ内における測定値のばらつきが起こる。このグループ内におけるばらつきを級内変動と呼ぶ。一方、異なるグループ間では、サンプルが異なるため、一般にばらつきが起こる。このグループ間でのばらつきを級間変動と呼ぶ。
【００３５】
例えば、本図のＢの点線で囲まれる測定値では、級内変動が小さく、級間変動も小さい。このような場合、グループ間での差異が小さいため、商品を判別するための測定点としては相応しくない。また、例えば、本図のＣの点線で囲まれる測定値では、級内変動が大きく、級間変動も大きい。このような場合、異なるグループ間での差異は大きいものの、同一グループ内での差異も大きく、商品を判別するための測定点としては相応しくない。一方、本図のＡの点線で囲まれる測定値では、級内変動が小さく、級間変動が大きい。このような場合、同一グループ内での差異が小さく、異なるグループ間での差異が大きいため、商品を判別するための測定点として相応しい。このように、実際の吸光度値の測定においては、グループ間のばらつき（級間変動）が大きく、かつ、グループ内のばらつき（級内変動）が小さい波数値を選択して測定を行う。
【００３６】
次に、級内変動計算部１０２は、制御部１０に含まれ、商品別波数吸光度格納部１０１の中の列ＩＤの１つを入力として、級内変動値を出力する。すなわち、まず、級内変動計算部１０２は、相関比計算制御部１１０によって商品別波数吸光度格納部１０１の中の列ＩＤの１つに対応する波数値が与えられる。次に、級内変動計算部１０２は、商品別波数吸光度格納部１０１に保持されたレコードを、商品名が同値のレコードごとにグループ化する。さらに、級内変動計算部１０２は、グループ化された商品名ごとに前記波数値における偏差平方値を算出し、当該偏差平方値を総和した値を級内変動値として相関比計算部１０４に出力する。
【００３７】
ここで、本実施の形態において統計データとして用いる、級内変動値、相関比等について説明する。級内変動値Ｓｗは、グループ内の個別要素の値と平均値との間の偏差平方の和である。
【００３８】
例えば、グループがグループ１（Ｇ１）からグループｎ（Ｇｎ）まであるとする。あるグループＧｊの中に、グループの構成要素が構成要素１（Ｅｊ１）から構成要素ｍ（Ｅｊｍ）まであり、それらの平均値がＧｊａであるとする。このとき、グループＧｊの偏差平方和Ｓｊは、［数１］のように表される。
【００３９】
【数１】
2006284354.tif 000003
【００４０】
また、級内変動値Ｓｗは、すべてのグループごとの偏差平方和を合計したものであり、［数２］のように表される。
【００４１】
【数２】
2006284354.tif 000004
【００４２】
一方、級間変動値Ｓｂは、全体平均値Ｔａと各グループの平均値の偏差平方値に、各グループの構成要素の数を乗じて算出される。つまり、グループｊの構成要素数をＮｊとすると、［数３］のように表される。
【００４３】
【数３】
2006284354.tif 000005
【００４４】
前述のように、吸光度値を測定するためには、級内変動が小さく、級間変動が大きい波数値が商品を判別するための波数値として適している。
【００４５】
ここで、分光分析を行う波数値としてどの程度適しているかを示す指標として、相関比という概念を導入する。相関比Ｓｅは、［数４］で表される。
【００４６】
【数４】
2006284354.tif 000006
【００４７】
例えば、同一グループ内の変動が全くない場合には、相関比Ｓｅは１になる。また、グループ間での変動が大きいほど、分子が大きくなり、１に近づく。一方、例えば、グループ内に属する要素がすべて同じになれば、相関比Ｓｅは０（ゼロ）になる。また、グループ平均が同じになると、グループ間の判別ができなくなり、このときの相関比Ｓｅは０（ゼロ）になる。つまり、相関比Ｓｅが１に近いほど、その波数値は商品を判別するために良質な波数値であると言える。経験的には、相関比Ｓｅが０．８以上の場合、非常に強い相関があり、０．５以上の場合、ある程度の相関があり、０．２５以下だと相関なし、と言える。
【００４８】
さらに、すべての構成要素全体の偏差平方値をＳとすると、偏差平方値Ｓは［数５］で表される。
【００４９】
【数５】
2006284354.tif 000007
【００５０】
したがって、相関比Ｓｅは、［数６］で表される。
【００５１】
【数６】
2006284354.tif 000008
【００５２】
つまり、ある波数値における級内変動値Ｓｗを求めると、級間変動値Ｓｂを計算しなくても、その波数値における相関比Ｓｅを求めることができる。
【００５３】
図５は、１０種類のワインを使い、対象波数値が８１４から３９８６までの１６４６点において、ワインの種類ごとにそれぞれ３回ずつ吸光度値の測定を行った場合の例である。この場合、相関比Ｓｅが０．９９９以上の波数値が２３点ある。したがって、測定する波数値を２０点程度選択すべき時は、これらの点を用いるべきである。また、さらに多くの波数値を用いる時には、相関比Ｓｅが０．９９８以上まで条件を緩めれば、合計７４点選択することができる。統計の分野においては、一般に、判別すべきグループの数がＮ個ある場合、サンプルの数は当然Ｎ個よりも多ければ多いほど良く、一方、測定に使われる点はＮ点より少ないのが良い、とされている。したがって、ワインの種類として１０種類あれば、測定点としては１０点以下が望ましい。つまり、相関比Ｓｅが０．９９９以上の２３点からさらに１０点を選択して測定するのが望ましい。ただし、これらは絶対的な方法ではなく、経験的に得られた方法である。
【００５４】
このように、級内変動計算部１０２は、級内変動値Ｓｗを計算する。例えば、図２の例において、相関比計算制御部１１０によって列ＩＤが１の列、すなわち波数値が１０００の列が与えられた場合、商品名「ワイン１」乃至「ワイン４」の平均値、偏差平方値、および、波数値１０００における級内変動値Ｓｗは、級内変動計算部１０２によって次のように求められる。
【００５５】
【数７】
2006284354.tif 000009
【数８】
2006284354.tif 000010
【数９】
2006284354.tif 000011
【数１０】
2006284354.tif 000012
【００５６】
【数１１】
2006284354.tif 000013
【数１２】
2006284354.tif 000014
【数１３】
2006284354.tif 000015
【数１４】
2006284354.tif 000016
【００５７】
【数１５】
2006284354.tif 000017
【００５８】
偏差平方計算部１０３は、制御部１０に含まれ、相関比計算制御部１１０から列ＩＤを与えられると、当該列ＩＤに対応する波数値においてすべてのレコードの値の偏差平方和Ｓを計算して、相関比計算部１０４に出力する。例えば、図２の例において、列ＩＤが１の列、すなわち波数値が１０００の列が与えられた場合、偏差平方計算部１０３は、［数１６］および［数１７］のように平均値、偏差平方値Ｓを算出する。
【００５９】
【数１６】
2006284354.tif 000018
【数１７】
2006284354.tif 000019
【００６０】
相関比計算部１０４は、制御部１０に含まれ、相関比計算制御部１１０から列ＩＤを与えられると、級内変動計算部１０２からの入力と、偏差平方計算部１０３からの入力を受け取り、相関比Ｓｅを計算する。そして、得られた相関比Ｓｅを、相関比格納部１０５の対応する列ＩＤの波数値の格納場所に格納する。例えば、図２の例において、波数値１０００における偏差平方和Ｓｗは０．０１であり、偏差平方値Ｓは０．１５である。したがって、相関比Ｓｅは［数１８］のように表される。
【００６１】
【数１８】
2006284354.tif 000020
【００６２】
すなわち、相関比計算部１０４は、得られた相関比Ｓｅ＝０．９３を、相関比格納部１０５の列ＩＤが１の部分の格納場所に格納する。
【００６３】
相関比格納部１０５は、商品別波数吸光度格納部１０１の列ＩＤに対応して、相関比Ｓｅを格納する場所をもつメモリであり、記録部１４の中に存在する。この格納場所は、商品別波数吸光度格納部１０１の列ＩＤの数だけ存在する。
【００６４】
相関比計算制御部１１０は、制御部１０に含まれ、級内変動計算部１０２、偏差平方計算部１０３、相関比計算部１０４に対して、所定の計算の指示を与える制御部の役割をもつ。具体的には、まず、相関比計算制御部１１０は、商品別波数吸光度格納部１０１の列ＩＤを順に１つずつ取り出して級内変動計算部１０２に渡し、級内変動計算部１０２に対してその列ＩＤに相当する波数値の級内変動値Ｓｗを計算するように指示する。また、相関比計算制御部１１０は、偏差平方計算部１０３に対して、前記列ＩＤに対応する波数値の偏差平方値Ｓを計算するように指示する。次に、相関比計算制御部１１０は、相関比計算部１０４に対して、級内変動計算部１０２と偏差平方計算部１０３とによる計算結果を受け取るように指示する。さらに、相関比計算制御部１１０は、相関比計算部１０４に対して、相関比Ｓｅを計算させ、対応する相関比格納部１０５の格納場所に計算結果を格納するように指示する。このように、相関比計算制御部１１０は、商品別波数吸光度格納部１０１のすべての列ＩＤに対して、順に処理を行うように制御する。したがって、相関比計算制御部１１０によってすべての列ＩＤに対する処理が行われると、相関比格納部１０５には、すべての列ＩＤに対応する格納場所に相関比Ｓｅの計算結果が格納されていることになる。
【００６５】
説明変数選択部１０６は、制御部１０に含まれ、相関比格納部１０５が格納している値を見て、相関比Ｓｅの値が予め決められたしきい値より大きい値をもつか否かを判別する。さらに、説明変数候補選択部１０６は、判別した列ＩＤに対応する説明変数候補格納部１０７の格納場所に、判別した結果を示す値を格納する。例えば、本実施の形態においては、相関比Ｓｅが予め与えられたしきい値より大きい場合に真値（１）を格納し、それ以外の場合に偽値（０；ゼロ）を格納する。ここで、当該しきい値は、対象とする商品の特性や分光分析装置の性能によって異なる値である。
【００６６】
説明変数候補格納部１０７は、商品別波数吸光度格納部１０１の列ＩＤに対応して、前記説明変数選択部１０６が算出した値を格納する場所をもつメモリであり、記録部１４の中に存在する。この格納場所は、商品別波数吸光度格納部１０１の列ＩＤの数だけ存在する。
【００６７】
正準判別分析式生成部１０８は、制御部１０に含まれ、商品別波数吸光度格納部１０１と説明変数候補格納部１０７の値を入力として、正準判別分析式を生成する。具体的には、まず、正準判別分析式生成部１０８は、商品別波数吸光度格納部１０１の行ＩＤに対応するレコードのうち、説明変数候補格納部１０７の格納場所に真値（１）が格納されている列ＩＤの波数値を取り出す。次に、正準判別分析式生成部１０８は、取り出した波数値の組を説明変数とし、さらに、商品名の列の値を目的変数とした組を行ＩＤに対応するレコードのすべてに対して生成する。例えば、図２の例において、波数値１０１０、波数値１０３０、波数値１０５０に対応する説明変数候補格納部１０７には、真値（１）が格納されている。したがって、得られる説明変数と目的変数の組は、図６のようになる。正準判別分析式については後述する。
【００６８】
正準判別分析式格納部１０９は、正準判別分析式生成部１０８によって生成された正準判別分析式を格納するメモリであり、記録部１４の中に存在する。
【００６９】
次に、正準判別分析式について説明する。
本発明においては、統計学の分野で多変量データの分析手法の１つとして確立されている、正準判別分析技法（canonical correlation analysis）を用いる。これは、一般的には、重回帰分析と呼ばれる技法である。重回帰分析では、入力が複数あり、それらの入力値によって出力値が決定する場合に、その入力と出力との関係を線形一次式で近似する。統計学では、入力を説明変数、出力を目的変数と呼ぶ。以下、詳述する。
【００７０】
複数の説明変数をＸ１、Ｘ２、Ｘ３、のように表し、目的変数をＹで表すと、目的変数Ｙは［数１９］のように表される。一般に、[数１９]は回帰式と呼ばれる。
【００７１】
【数１９】
2006284354.tif 000021
【００７２】
ここで、ａ０をＹ切片、ｂ１、ｂ２、・・・ｂｋを回帰係数と呼ぶ。この回帰式のＹ切片と各回帰係数は、最小自乗法を用いて求められる。
【００７３】
例えば、本実施の形態では、説明変数Ｘｋが吸光度値を測定する波数値であり、目的変数Ｙがワインの商品名である。
【００７４】
次に、本実施の形態における、商品判別装置１００の動作の流れを説明する。
図３は、本実施の形態における、商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
本実施の形態においては、商品判別装置１００は、サンプルである商品（本実施の形態では、各種のワイン）に対して赤外線を照射し、その吸光度値を測定する場合を例に説明する。ユーザ（測定者）は、商品判別装置１００に対して、得られた吸光度値に対応してその商品の商品名（具体的には、例えば、Ｘ社ボジョレーヌーボーなど）を教示する。そして、ユーザによってこれらの操作が繰り返される。これによって、商品判別装置１００は、商品の吸光度特性を自動的に学習することができる。以下、この機能を「学習モード」と呼ぶ。以下、詳述する。
【００７５】
まず、ユーザは、検査対象物であるワインを注いだグラスを複数個用意する。例えば、異なるワインの商品を１００種類用意する。この場合、すべてのグループ数ｎは１００である。次に、検査物分光分析器１２０によって、ユーザが用意したワインに対して分析光が照射され、吸光度値が測定される（ステップＳ３０１）。測定された吸光度値は、商品別波数級光度格納部１０１に格納される。ここで、吸光度値の測定は、１つのワインに対して複数回行われることが好ましい。次に、ユーザによって、吸光度値を測定した当該ワインの商品名が入力される（ステップＳ３０２）。そして、これらの操作（ステップＳ３０１乃至Ｓ３０２）は、用意されたワインすべてに対して繰り返し行われる（ステップＳ３０３でＹｅｓ）。この結果、商品別波数吸光度格納部１０１には、すべてのサンプルのワインに対する吸光度値が格納される。
【００７６】
次に、すべてのワインに対して吸光度値の測定が行われると（ステップＳ３０３でＮｏ）、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２に対して、級内変動値Ｓｗを計算させる（ステップＳ３０４）。同様に、相関比計算制御部１１０は、偏差平方計算部１０３に対して、偏差平方値Ｓを計算させる（ステップＳ３０４）。
【００７７】
さらに、相関比計算制御部１１０は、相関比計算部１０４に対して、級内変動計算部１０２によって得られた級内変動値Ｓｗと、偏差平方計算部１０３によって得られた偏差平方値Ｓとを入力として、相関比Ｓｅを計算させる（ステップＳ３０５）。これによって、相関比格納部１０５に、すべての列ＩＤ（すなわち、すべての測定波数）に対して、相関比Ｓｅが格納される。
【００７８】
次に、説明変数選択部１０６は、予め決められたしきい値より大きい相関比Ｓｅが有効な値であるとみなすことによって、商品を判別するために有効な波数値を選択する。つまり、説明変数選択部１０６は、測定が行われた波数値が商品名を判別するために相応しい値であるか否かを示す値（真偽値）を説明変数候補格納部１０７に格納する（ステップＳ３０６）。選択された波数値は、上述した正準判別分析技法における説明変数となる。
【００７９】
そして、正準判別分析式生成部１０８は、商品別波数吸光度格納部１０１と説明変数候補格納部１０７とに格納されたデータから、分光分析によって商品を判別することができる正準判別分析式を決定し、正準判別分析式格納部１０９に格納する（ステップＳ３０７）。
【００８０】
このように、本実施の形態における商品判別装置１００は、説明変数としてサンプルのワインの吸光度値を測定した波数値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名を得られる正準判別分析式［数１９］を得ることができる。言い換えれば、本実施の形態における商品判別装置１００は、「学習モード」機能を有する商品判別装置として構成される。そして、商品判別装置１００は、サンプルのワインの商品名を判別するための正準判別分析式を用いて、ワインの商品名を判別することができる。商品名を判別するための具体例は、後述する他の実施形態において説明する。
【００８１】
（実施の形態２）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
上述したように、第１の実施形態に係る商品判別装置１００は、サンプル商品の分光分析結果を用い、商品名を判別させたい検査対象商品の商品名が得られる判別分析式を得ることができる「学習モード」機能を有する。本実施の形態における商品判別装置１００は、商品名を判別したい検査対象商品の分光分析を行い、例えば予め「学習モード」を実行して得られた判別分析式に基づいて、商品名を判別することができる機能（以下、「判別モード」と呼ぶ）を有する。以下、詳述する。
【００８２】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００８３】
図７は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、検査物分光分析器１２０と、特定商品波数吸光度格納部２０１と、正準判別分析式計算部２０２と、目的変数出力格納部２０３と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式格納部１０９と、を含む。
【００８４】
検査物分光分析器１２０は、検査対象商品４３に対して分析光（具体的には、例えば、赤外線、近赤外線、遠赤外線等）を照射し、当該分析光による分光分析結果（本実施の形態では、吸光度値）を測定する装置である。具体的には、検査物分光分析器１２０は、特定商品波数級光度格納部２０１に、波数値とその波数値における吸光度値とを含むデータを複数個出力する。尚、検査物分光分析器１２０は、本発明によって限定される物ではない。したがって、当業者であればこれと均等な物に置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００８５】
特定商品波数吸光度格納部２０１は、記録部１４の中に存在し、検査物分光分析器１２０によって分光分析が行われた波数値とその波数値における吸光度値とを含むデータが入力され、格納する。また、測定直後においては、検査対象商品４３の商品名はまだ判別されていないため、例えば「不明」という値が格納される。
【００８６】
説明変数候補格納部１０７は、本発明の第１の実施形態における説明変数候補格納部と同じ物である。すなわち、特定商品波数吸光度格納部２０１の列ＩＤに対応して、測定が行われた波数値が商品名を判別するために相応しい値であるか否かを示す値（真偽値）を格納する場所をもつメモリである。
【００８７】
正準判別分析式格納部１０９は、本発明の第１の実施形態における正準判別分析式格納部と同じ物である。すなわち、説明変数としてすべてのサンプルのワインの吸光度値を測定した波数値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名が得られる正準判別分析式を格納する。
【００８８】
正準判別分析式計算部２０２は、制御部１０に含まれ、商品を判別するための正準判別分析式を用いて目的変数を算出する。すなわち、まず、正準判別分析式計算部２０２は、説明変数としてサンプルのワインの吸光度値を測定した波数値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名が得られる正準判別分析式が格納されている正準判別分析式格納部１０９から当該正準判別分析式を取り出す。次に、分光分析が行われた波数値が商品名を判別するために相応しい値であるか否かを示す値（真偽値）が格納されている説明変数候補格納部１０７を参照し、説明変数候補格納部１０７で真値（１）が格納されている列ＩＤに対応する波数値を前記特定商品波数吸光度格納部２０１から取り出す。さらに、正準判別分析式計算部２０２は、説明変数として当該波数値を用い、前記正準判別分析式に基づいて目的変数である商品名を出力する。
【００８９】
目的変数出力格納部２０３は、正準判別分析式計算部２０２が算出した判別結果データを格納するメモリであり、記録部１４の中に存在する。本実施の形態の場合、目的変数出力格納部２０３に入力された当該判別結果データは、前記検査物分光分析器１２０が分光分析した検査対象商品４３の商品名である。
【００９０】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明する。ここでは、例えば、ワインの商品名を判別する場合を例に説明する。図８は、本実施の形態における、商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【００９１】
まず、ユーザ（検査者）は、ワインを注いだグラスを複数個用意し、サンプルであるワインに対して赤外線を照射し、その吸光度値を予め測定しておく。次に、商品判別装置１００は、得られた吸光度値に対応してその商品名（具体的には、例えば、Ｘ社ボジョレーヌーボーなど）がユーザによって予め教示される。そして、ユーザは、用意したすべてのサンプルのワインに対して同様の測定を行っておく。この結果、商品判別装置１００は、説明変数として用意したサンプルのワインの吸光度値の測定が行われた波数値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名が得られる正準判別分析式を得ることができる。すなわち、商品判別装置１００は、例えば予めユーザが「学習モード」を実行することによって、説明変数候補格納部１０７に格納される説明変数候補と、正準判別分析式格納部１０９に格納される正準判別分析式とを得る（ステップＳ８０１）。尚、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、前記説明変数候補と前記正準判別分析式とが予めユーザによって所定の値に決定され格納されていてもよい。
【００９２】
次に、ユーザは、検査物分光分析器１２０を用いて、商品名を判別させたい検査対象のワインに対して分光分析を行う。検査物分光分析器１２０は、波数値ごとの吸光度値を算出する（ステップＳ８０２）。これによって、商品名を判別させたい検査対象のワインに対して行った分光分析結果が、前記特定商品波数吸光度格納部２０１に格納される。
【００９３】
一方、例えば前記「学習モード」の実行によって、説明変数候補格納部１０７に説明変数候補の真偽値が格納されている。また、同様に例えば前記「学習モード」の実行によって、正準判別分析式格納部１０９に正準判別分析式が格納されている。
正準判別分析式計算部２０２は、前記特定商品波数吸光度格納部２０１に格納された商品名を判別させたい検査対象のワインに対して行った分光分析結果を取り出す（ステップＳ８０３）。また、正準判別分析式計算部２０２は、説明変数候補格納部１０７に格納された説明変数候補の真偽値を取り出す（ステップＳ８０４）。さらに、正準判別分析式計算部２０２は、正準判別分析式格納部１０９に格納された正準判別分析式を取り出す（ステップＳ８０５）。
【００９４】
正準判別分析式計算部２０２は、前記分光分析結果と前記真偽値とに基づいて、波数値とその波数値における吸光度値を説明変数として前記正準判別分析式に入力する。その結果、正準判別分析式計算部２０２は、目的変数であるワインの商品名を得る（ステップＳ８０６）。そして、正準判別分析式計算部２０２は、得られた商品名を目的変数出力格納部２０３に出力する（ステップＳ８０７）。その後、例えば商品判別装置１００に接続されたモニタ等に判別結果を表示する。つまり、ユーザは、商品名を判別させたい検査対象のワインの商品名を知ることができる。
【００９５】
このように、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、例えば予め「学習モード」を実行して得られた説明変数候補の真偽値と、正準判別分析式と、本実施の形態の「判別モード」を実行して得られた商品名を判別させたい検査対象商品４３の分光分析結果と、に基づいて、検査対象商品の商品名を得ることができる。また、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第１の実施形態に係る商品判別装置１００と組み合わせて用いることによって、有効な効果を提供することができる。
【００９６】
（実施の形態３）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第１の実施形態に係る商品判別装置１００が備える機能を拡張させた物である。すなわち、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第１の実施形態における「学習モード」機能を拡張させた機能を有する。第１の実施形態における「学習モード」機能では、商品判別装置１００は、特定の商品種類（第１の実施形態においては、「ワイン」）に固定して正準判別分析式を得る。一方、本実施形態における拡張された「学習モード」機能では、商品判別装置１００は、複数の商品種類（具体的には、例えば、ワイン、ビール、コーヒー等）を対象として正準判別分析式を得ることができる。また、商品判別装置１００が学習を行う商品種類を切り替えるためのボタン等を備えている。以下、詳述する。
【００９７】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記商品種類識別データとして商品種類名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００９８】
図９は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、商品別波数吸光度格納部１０１と、相関比格納部１０５と、説明変数選択部１０６と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式生成部１０８と、相関比計算制御部１１０と、検査物分光分析器１２０と、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１と、商品種類格納部３０２と、商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３と、を含む。さらに、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２と、偏差平方計算部１０３と、相関比計算部１０４と、を含む。
これらのうち、商品別波数吸光度格納部１０１と、相関比格納部１０５と、説明変数選択部１０６と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式生成部１０８と、相関比計算制御部１１０と、検査物分光分析器１２０とは、第１の実施形態の商品判別装置が備える物と同一のため、説明は省略する。
【００９９】
商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１は、商品種類名、波数値の組、判別式の組、の３つを含むデータを複数個格納できるメモリであり、記録部１４の中に存在する。
【０１００】
商品種類格納部３０２は、ユーザ（検査者）からの入力によって、これから商品判別装置１００が学習する商品種類名が格納されるメモリであり、記録部１４の中に存在する。つまり、商品種類格納部３０２は、商品判別装置１００が学習を行う商品種類を切り替えるためのボタン等を用いてユーザによって入力された商品種類指示入力３１０に対応する商品種類名を格納する。例えば、ユーザからの入力によって商品種類名として「ワイン」などが格納される。
【０１０１】
商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３は、制御部１０に含まれ、正準判別分析式生成部１０８に格納された正準判別分析式と、説明変数候補格納部１０７に格納された波数値及び真偽値と、商品種類格納部３０２に格納された商品種類名と、を入力として、これら３つの入力を１つのレコードとして商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１に格納するための制御を行う。尚、本実施の形態では、上述のように前記正準判別分析式と真偽値と商品種類名とを１つのレコードとして格納しているが、複数のレコードに分割して保存し、例えば正規化を行い、これらの分割したレコードを対応づけてもよい。
【０１０２】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明する。ここでは、例えば、ワインの商品名を判別する場合を例に説明する。図１０は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【０１０３】
まず、商品判別装置１００は、ユーザからの商品種類指示入力３１０を受け付ける（ステップＳ１００１）。例えば、ユーザは、商品種類名（具体的には、例えば、ワイン、米、ビール、果物など）の中から、商品名を判別させたい商品種類名（例えば、ワイン）を選択する。入力された商品種類名は、商品種類格納部３０２に格納される。商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３は、商品種類格納部３０２から入力される商品種類名によって、商品判別装置１００が学習する商品種類名を決定する（ステップＳ１００２）。本実施の形態では、商品種類名としてワインが選択された場合を例に説明する。
【０１０４】
次に、第１の実施形態と同様に、検査物分光分析器１２０によって、ユーザが用意したワインに対して赤外線が照射され、吸光度値が測定される（ステップＳ１００３）。ここで、吸光度値が測定されるサンプルは、上述のように決定された商品種類名「ワイン」に属するサンプルのみである。ここで、この吸光度値の測定は、１つのワインに対して複数回行われることが好ましい。そして、ユーザによって、吸光度値を測定した当該ワインの商品名が入力される（ステップＳ１００４）。さらに、この吸光度値の測定は、用意されたワインすべてに対して繰り返し行われる（ステップＳ１００５でＹｅｓ）。この結果、商品別波数吸光度格納部１０１には、すべてのサンプルのワインに対する吸光度値が格納される。
【０１０５】
すべてのワインに対して吸光度値の測定が行われると（ステップＳ１００５でＮｏ）、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２に対して、級内変動値Ｓｗを計算させる（ステップＳ１００６）。同様に、相関比計算制御部１１０は、偏差平方計算部１０３に対して、偏差平方値Ｓを計算させる（ステップＳ１００６）。
【０１０６】
さらに、相関比計算制御部１１０は、相関比計算部１０４に対して、級内変動計算部１０２によって得られた級内変動値Ｓｗと、偏差平方計算部１０３によって得られた偏差平方値Ｓとを入力として、相関比Ｓｅを計算させる（ステップＳ１００７）。これによって、相関比格納部１０５に、すべての列ＩＤ（すなわち、すべての測定波数）に対して、相関比Ｓｅが格納される。
【０１０７】
次に、説明変数選択部１０６は、予め決定されたしきい値より大きい相関比Ｓｅが有効な値であるとみなし、商品を判別するために有効な波数値を選択する。つまり、説明変数選択部１０６は、測定が行われた波数値が商品名を判別するために相応しいか否かを示す値（真偽値）を決定し、説明変数候補格納部１０７に格納する（ステップＳ１００８）。これらの波数値は、上述した正準判別分析技法における説明変数となる。
【０１０８】
正準判別分析式生成部１０８は、商品別波数吸光度格納部１０１と説明変数候補格納部１０７とに格納されたデータから、正準判別分析式を算出する（ステップＳ１００９）。そして、正準判別分析式生成部１０８は、算出された正準判別分析式と、説明変数候補格納部１０７に格納された波数値及び真偽値とを、商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３に入力する。
【０１０９】
一方、商品種類格納部３０２は、商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３に対して、商品種類格納部３０２に格納された商品種類名を入力する。
【０１１０】
商品種類別有効波数組判別式組格納制御部３０３は、上記３つのパラメータ（すなわち、正準判別分析式、波数値及び真偽値、及び、商品種類名）を入力として、これら３つのパラメータを１つのレコードとして対応づけて、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１に格納する（ステップＳ１０１０）。
【０１１１】
以上の操作によって、商品種類名「ワイン」に対応する有効波数値、判別分析式が決定される。したがって、商品判別装置１００は、前記有効波数値、前記判別分析式に基づいて、ワインの商品名を判別することができる。商品名を判別するための具体例は、後述する他の実施形態において説明する。さらに他の商品種類名に対応する正準判別分析式を決定する場合（ステップＳ１０１１でＹｅｓ）、商品判別装置１００は商品種類名の入力を受け付け（ステップＳ１００１）、上記動作を繰り返す。一方、さらに他の商品種類名に対応する前記有効波数値、前記判別分析式を決定しない場合（ステップＳ１０１１；Ｎｏ）、商品判別装置１００は動作を終了する。
【０１１２】
このように、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、特定の商品種類に限定されず、複数の商品種類を対象として分光分析によって商品を判別することができる正準判別分析式を得ることができる。つまり、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、複数の商品種類を対象とした「学習モード」機能を備えることができる。
【０１１３】
（実施の形態４）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第２の実施形態に係る商品判別装置１００が備える機能を拡張させた物である。すなわち、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第２の実施形態における「判別モード」機能を拡張させた機能を有する。第２の実施形態における「判別モード」機能では、商品判別装置１００は、特定の商品種類（第２の実施形態においては、「ワイン」）に限定して商品を判別する。一方、本実施形態における拡張された「判別モード」機能では、商品判別装置１００は、複数の商品種類（具体的には、例えば、ワイン、ビール、コーヒー等）を対象として商品を判別することができる。また、商品判別装置１００は、商品の判別を行う商品種類を切り替えるためのボタン等を備えている。以下、詳述する。
【０１１４】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記商品種類識別データとして商品種類名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【０１１５】
図１１は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、検査物分光分析器１２０と、特定商品波数吸光度格納部２０１と、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１と、商品種類格納部３０２と、商品種類別正準判別分析式計算部４０１と、目的変数出力格納部２０３と、を含む。
これらのうち、検査物分光分析器１２０、および、特定商品波数吸光度格納部２０１は、第２の実施形態における検査物分光分析器、特定商品波数吸光度格納部と同一の機能を有するため説明は省略する。また、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１、および、商品種類格納部３０２は、第３の実施形態における商品種類別有効波数組判別式組格納部、商品種類格納部と同一の機能を有するため説明は省略する。
【０１１６】
商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、制御部１０に含まれ、検査物分光分析器１２０によって吸光度値が測定された、商品名を判別したい検査対象商品４３に対応する商品名を出力する。すなわち、まず、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、商品種類格納部３０２によって指定された商品種類名が入力される。次に、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１の中から、前記商品種類名に対応するレコードを取りだす。つまり、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、前記商品種類名に対応する有効波数値と判別分析式とを取り出す。さらに、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、特定商品波数吸光度格納部２０１から、前記有効波数値に対応する測定された吸光度値を取り出す。そして、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、前記有効波数値を説明変数として前記判別分析式に入力し、目的変数を計算する。さらに、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、計算して得られた目的変数を目的変数出力格納部２０３に入力する。
【０１１７】
目的変数出力格納部２０３は、記録部１４の中に存在し、商品種類別正準判別分析式計算部４０１によって算出された計算結果データを格納する。当該計算結果データは、検査物分光分析器１２０が分光分析し、商品種類格納部３０２によって指定された商品種類の中から選択された商品名である。つまり、目的変数出力格納部２０３は、商品名を判別したい検査対象商品の商品名を格納する。
【０１１８】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明する。ここでは、例えば、ワインの商品名を判別する場合を例に説明する。図１２は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【０１１９】
まず、ユーザは、商品判別装置１００によってサンプルであるワインに対して赤外線を照射し、その吸光度値を予め測定しておく。次に、商品判別装置１００は、得られた吸光度値に対応してその商品の商品名（具体的には、例えば、Ｘ社ボジョレーヌーボーなど）がユーザによって予め教示される。そして、すべてのサンプルのワインに対して同様の測定が行われる。この結果、商品判別装置１００は、説明変数としてすべてのサンプルのワインの吸光度値の測定が行われた波数値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名を得られる正準判別分析式と有効波数値とを得ることができる。すなわち、商品判別装置１００は、例えば予め「学習モード」を実行することによって、商品種類「ワイン」に対応する有効波数値と正準判別分析式とを得る（ステップＳ１２０１）。そして、商品種類「ワイン」に対応する有効波数値と正準判別分析式は、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１に格納される。尚、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、前記有効波数と前記正準判別分析式とが予めユーザによって所定の値に決定され格納されていてもよい。
【０１２０】
さらに、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、上述したように、特定の商品種類に限定しないで他の商品種類に対しても商品を判別することができる。例えば、前記手順の後、さらに商品種類「ビール」を用いて分光分析を行うことによって、商品種類「ビール」に対応する有効波数値と判別分析式とを得ることができる（ステップＳ１２０１）。そして、商品種類「ビール」に対応する前記有効波数値と前記判別分析式は、同様に商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１に格納される。
【０１２１】
次に、商品判別装置１００は、ユーザからの商品種類指示入力３１０によって商品種類名が指定され、当該商品種類名は商品種類格納部３０２に格納される（ステップＳ１２０２）。そして、当該商品種類名は、商品種類格納部３０２によって、商品種類別正準判別分析式計算部４０１にを入力される。例えば、本実施の形態において、商品種類名「ワイン」が格納される。
【０１２２】
次に、検査物分光分析器１２０によって、商品名を判別させたい検査対象のワインに対して分光分析が行われ、波数値ごとの吸光度値が算出される（ステップＳ１２０３）。これによって、商品名を判別させたい検査対象のワインに対して行った分光分析結果が、前記特定商品波数吸光度格納部２０１に格納される。
【０１２３】
分光分析後、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、商品名を判別させたい検査対象のワインに対して行った前記分光分析結果を特定商品波数吸光度格納部２０１から取り出す（ステップＳ１２０４）。また、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、商品種類格納部３０２から入力された商品種類名に対応する前記有効波数値と前記判別分析式とを、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１から取り出す（ステップＳ１２０５）。
【０１２４】
商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、商品種類格納部３０２から入力された商品種類名と、特定商品波数吸光度格納部２０１から取り出した前記分光分析結果と、商品種類別有効波数組判別式組格納部３０１から取り出した前記有効波数値と前記判別分析式と、に基づいて、商品名を判別させたい検査対象のワインの商品名を算出する。（ステップＳ１２０６）。そして、商品種類別正準判別分析式計算部４０１は、当該商品名を目的変数出力格納部２０３に出力する（ステップＳ１２０７）。その後、例えば商品判別装置１００に接続されたモニタ等に判別結果を表示する。つまり、ユーザは、商品名を判別させたい検査対象のワインの商品名を知ることができる。また、さらに別の検査対象商品４３の商品名を判別させたい場合（ステップＳ１２０８でＹｅｓ）、上述した動作（ステップＳ１２０２乃至Ｓ１２０７）を繰り返すことができる。
【０１２５】
このように、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、例えば予め「学習モード」を実行して得られた商品種類に対応する有効波数値と判別分析式、及び、本実施の形態の「判別モード」を実行して得られた商品名を判別させたい検査対象商品４３の分光分析結果とに基づいて、検査対象商品４３の商品名を得ることができる。そして、本実施の形態に係る商品判別装置１００を用いれば、特定の商品種類に限定しないで、複数の商品種類を対象として商品を判別することができる。また、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第３の実施形態に係る商品判別装置１００と組み合わせて用いることによって、有効な効果を提供することができる。
【０１２６】
（実施の形態５）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第１の実施形態に係る商品判別装置１００が備える機能を拡張させた物である。すなわち、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第１の実施形態における「学習モード」機能を拡張させた機能を有する。第１の実施形態における「学習モード」機能では、商品判別装置１００は、分光分析結果として赤外線等の吸光度値を用いている。しかし、極めて微量成分の光吸収を見る時において、吸光度スペクトルのベースラインのずれと、光吸収のピークとの区別がつきにくい場合がある。本実施の形態の商品判別装置１００は、このような問題を解決するために有効な改良を行うことができる物である。すなわち、本実施の形態の商品判別装置１００では、吸光度値をそのまま用いるのではなく、当該吸光度値の２次微分値を用いる。尚、分光分析の分野においては、吸光度値の２次微分値を用いる場合においても、吸光度値をそのまま用いる場合と同様の分析手法を用いることができることが知られており、その分析手法は原理的には同じである。
【０１２７】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記商品種類識別データとして商品種類名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値及び吸光度２次微分値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【０１２８】
図１３は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成は、基本的には第１の実施形態における構成と同じであるが、商品別波数吸光度格納部１０１を商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１に置き換えた物である。以下、詳述する。
【０１２９】
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１と、吸光度２次微分値計算部５０２と、相関比格納部１０５と、説明変数選択部１０６と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式生成部１０８と、正準判別分析式格納部１０９と、相関比計算制御部１１０と、検査物分光分析器１２０と、を含む。さらに、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２と、偏差平方計算部１０３と、相関比計算部１０４と、を含む。
尚、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１と吸光度２次微分値計算部５０２とを除く各部（すなわち、級内変動計算部１０２、偏差平方計算部１０３、相関比計算部１０４、相関比格納部１０５、説明変数選択部１０６、説明変数候補格納部１０７、正準判別分析式生成部１０８、正準判別分析式格納部１０９、相関比計算制御部１１０、及び、検査物分光分析器１２０）は、第１の実施形態における各部と同一の物のため、説明は省略する。
【０１３０】
商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１には、分析光（具体的には、赤外線、近赤外線、中赤外線など）を用いて分光分析された、波数値ごとの吸光度値の２次微分値が保存される。例えば、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１には、１サンプルのワインの商品に対して、波数値ごとに吸光度値が計測され、その２次微分値を算出して得られる分光分析結果が、１レコードの形式で格納される。そして、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１には、複数のサンプルのワインに対して得られた分光分析結果が格納される。
尚、本実施の形態においては、上述のように、前記商品名と前記波数値ごとに測定された分光分析結果とが１レコードの形式で格納されるが、これを複数のレコードに分割し、例えば正規化を行い、これらの分割したレコードを対応づけてもよい。
【０１３１】
吸光度２次微分値計算部５０２は、制御部１０に含まれ、検査物分光分析器１２０によって分光分析が行われた波数値とその波数値における吸光度値とを含むデータが入力される。そして、吸光度２次微分値計算部５０２は、前記吸光度２次微分値を算出する。さらに、吸光度２次微分値計算部５０２は、算出して得られた前記吸光度２次微分値を商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１に格納する。
【０１３２】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明する。ここでは、例えば、ワインの商品名を判別する場合を例に説明する。図１４は、本実施の形態における、商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【０１３３】
まず、ユーザは、ワインを注いだグラスを複数個用意する。例えば、異なるワインの商品を１００種類用意する。次に、検査物分光分析器１２０によって、ユーザによって用意されたワインに対して分析光が照射され、吸光度が測定される（ステップＳ１４０１）。ここで、この吸光度値の測定は、１つのワインに対して複数回行われることが好ましい。さらに、吸光度２次微分値計算部５０２は、測定された吸光度値に基づいて、吸光度２次微分値を算出する（ステップＳ１４０２）。算出された前記吸光度２次微分値は、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１に格納される。
【０１３４】
次に、ユーザによって、吸光度値を測定した当該ワインの商品名が入力される（ステップＳ１４０３）。さらに、上記動作（ステップＳ１４０１乃至Ｓ１４０３）は、ユーザによって用意されたワインすべてに対して繰り返し行われる（ステップＳ１４０４でＹｅｓ）。この結果、商品別波数吸光度２次微分値格納部５０１には、すべてのサンプルのワインに対する吸光度２次微分値が格納される。
【０１３５】
次に、用意されたすべてのワインに対して吸光度２次微分値の算出が行われると（ステップＳ１４０４でＮｏ）、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２に対して、級内変動値Ｓｗを計算させる（ステップＳ１４０５）。同様に、相関比計算制御部１１０は、偏差平方計算部１０３に対して、偏差平方値Ｓを計算させる（ステップＳ１４０５）。
【０１３６】
さらに、相関比計算制御部１１０は、級内変動計算部１０２によって得られた級内変動値Ｓｗと、偏差平方計算部１０３によって得られた偏差平方値Ｓとを入力として、相関比計算部１０４に対して、相関比Ｓｅを計算させる（ステップＳ１４０６）。これによって、相関比格納部１０５に、すべての列ＩＤ（すなわち、すべての測定波数）に対して、相関比Ｓｅが格納される。
【０１３７】
次に、説明変数選択部１０６は、予め決定されたしきい値より大きい相関比Ｓｅが有効な値であるとみなし、分光分析によって商品を判別するために有効な波数値を選択する。つまり、説明変数選択部１０６は、測定が行われた波数値が商品を判別するために相応しい値であるか否かを示す値（真偽値）を決定し、説明変数候補格納部１０７に格納する（ステップＳ１４０７）。これらの波数値は、上述した正準判別分析技法における説明変数となる。
【０１３８】
そして、正準判別分析式生成部１０８は、商品別波数吸光度格納部１０１と説明変数候補格納部１０７とに格納されたデータとから、正準判別分析式を決定し、正準判別分析式格納部１０９に格納する（ステップＳ１４０８）。
【０１３９】
このように、本実施の形態における商品判別装置１００は、説明変数としてすべてのサンプルのワインの吸光度２次微分値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名が得られる正準判別分析式を得ることができる。また、極めて微量成分の光吸収を見る時においても、吸光度２次微分値を用いることによって、商品を判別するために有効な正準判別分析式を得ることができる。言い換えれば、本実施の形態における商品判別装置１００は、拡張された「学習モード」機能を有する商品判別装置として構成される。そして、商品判別装置１００は、ワインの商品を判別するための正準判別分析式を用いて、ワインの商品を判別することができる。商品を判別するための具体例は、後述する他の実施形態において説明する。
【０１４０】
（実施の形態６）
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第２の実施形態に係る商品判別装置１００の機能を拡張させた物である。すなわち、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第２の実施形態における「判別モード」機能を拡張させた機能を有する。第２の実施形態における「判別モード」機能では、商品判別装置１００は、分光分析結果として赤外線等による吸光度値を用いて、商品を判別させたい検査対象商品４３の商品名を判別している。しかし、極めて微量成分の光吸収を見る時において、吸光度スペクトルのベースラインのずれと、光吸収のピークとの区別がつきにくい場合がある。本実施の形態の商品判別装置１００は、このような問題を解決するために有効な改良を行うことができる物である。すなわち、本実施の形態の商品判別装置１００では、吸光度値をそのまま用いるのではなく、当該吸光度値の２次微分値を用いて、商品を判別させたい検査対象商品４３の商品名を判別する。尚、分光分析の分野においては、吸光度２次微分値を用いる場合においても、吸光度値をそのまま用いる場合と同様の分析手法を用いることができることが知られており、その分析手法は原理的には同じである。
【０１４１】
図１５は、本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係る商品判別装置１００の構成は、基本的には第２の実施形態における構成と同じであるが、特定商品波数吸光度格納部２０１を特定商品波数吸光度２次微分値格納部６０１に置き換え、さらに、吸光度２次微分値計算部５０２を追加した物である。以下、詳述する。
【０１４２】
尚、以下の説明においては、前記商品識別データとして商品名を用い、前記商品種類識別データとして商品種類名を用い、前記測定条件として分光分析を行う波数値を用い、前記分光分析結果として吸光度値及び吸光度２次微分値を用いた場合を例に説明する。また、前記統計データとして級内変動値、偏差平方値、相関比、正準判別分析式を用いた場合を例に説明する。そして、商品判別装置１００を用いて、各種のワインの商品名を判別するためにその吸光度値を測定する場合を例に説明する。
また、商品を判別するために用いる前記統計データの種類は本実施の形態で用いられる各値に限定される物ではない。したがって、当業者であればこれらと同等な統計データを用いた実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【０１４３】
本実施の形態に係る商品判別装置１００は、検査物分光分析器１２０と、正準判別分析式計算部２０２と、目的変数出力格納部２０３と、説明変数候補格納部１０７と、正準判別分析式格納部１０９と、吸光度２次微分値計算部５０２と、特定商品波数吸光度２次微分値格納部６０１と、を含む。
【０１４４】
検査物分光分析器１２０は、検査対象商品４３に対して分析光（具体的には、例えば、赤外線、近赤外線、遠赤外線等）を照射し、当該分析光による分光分析結果（本実施の形態では、吸光度値）を測定する装置である。尚、検査物分光分析器１２０は、本発明によって限定される物ではない。したがって、当業者であればこれと均等な物に置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【０１４５】
吸光度２次微分値計算部５０２は、制御部１０に含まれ、検査物分光分析器１２０によって分光分析が行われた波数値とその波数値における吸光度値とを含むデータが入力される。そして、吸光度２次微分値計算部５０２は、前記吸光度２次微分値を算出する。さらに、吸光度２次微分値計算部５０２は、算出して得られた前記吸光度２次微分値を特定商品波数吸光度２次微分値格納部６０１に格納する。
【０１４６】
特定商品波数吸光度２次微分値格納部６０１は、記録部１４の中に存在し、吸光度２次微分値計算部５０２によって入力された、前記吸光度２次微分値を格納する。
【０１４７】
尚、その他の各部（すなわち、正準判別分析式計算部２０２、目的変数出力格納部２０３、説明変数候補格納部１０７、及び、正準判別分析式格納部１０９）は、第２の実施形態における各部と同一の物のため、説明は省略する。
【０１４８】
次に、本実施の形態に係る商品判別装置１００の動作の流れを説明する。ここでは、例えば、ワインの商品名を判別する場合を例に説明する。図１６は、本実施の形態における、商品判別装置１００の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【０１４９】
まず、ユーザは、サンプルであるワインを複数個用意する。次に、商品判別装置１００によって、サンプルであるワインに対して分析光が照射され、吸光度値が予め測定される。さらに、商品判別装置１００は、測定された吸光度値に基づいて、当該吸光度値の２次微分値を予め算出する。次に、商品判別装置１００は、得られた前記吸光度値に対応してその検査対象商品４３の商品名（具体的には、例えば、Ｘ社ボジョレーヌーボーなど）がユーザによって予め教示される。そして、すべてのサンプルのワインに対して同様の測定が行われる。この結果、商品判別装置１００は、説明変数としてすべてのサンプルのワインの吸光度２次微分値を用い、目的変数である判別したいワインの商品名が得られる正準判別分析式を得ることができる。すなわち、商品判別装置１００は、例えば予め「学習モード」を実行することによって、説明変数候補格納部１０７に格納される説明変数候補と、正準判別分析式格納部１０９に格納される正準判別分析式とを得る（ステップＳ１６０１）。尚、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、前記説明変数候補と前記正準判別分析式とが予めユーザによって所定の値に決定され格納されていてもよい。
【０１５０】
次に、ユーザは、検査物分光分析器１２０を用いて商品名を判別させたい検査対象商品４３のワインに対して分光分析を行う。検査物分光分析器１２０は、分光分析を行った波数値ごとの吸光度値を測定する（ステップＳ１６０２）。その後、検査物分光分析器１２０は、分光分析を行った波数値と、測定された吸光度値とを、吸光度２次微分値計算部５０２に入力する。
【０１５１】
吸光度２次微分値計算部５０２は、検査物分光分析器１２０からの入力によって、波数値とその波数値における吸光度値を得る（ステップＳ１６０３）。そして、吸光度２次微分値計算部５０２は、前記波数値に対応する吸光度２次微分値を算出する（ステップＳ１６０４）。
【０１５２】
一方、例えば前記「学習モード」の実行によって、説明変数候補格納部１０７に説明変数候補の真偽値が格納されている。また、同様に例えば前記「学習モード」の実行によって、正準判別分析式格納部１０９に正準判別分析式が格納されている。
正準判別分析式計算部２０２は、特定商品波数吸光度２次微分値格納部６０１に格納された商品名を判定させたい検査対象商品４３のワインに対して行った分光分析結果を取り出す。また、正準判別分析式計算部２０２は、説明変数候補格納部１０７に格納された説明変数候補の真偽値を取り出す（ステップＳ１６０５）。さらに、正準判別分析式計算部２０２は、正準判別分析式格納部１０９に格納された正準判別分析式を取り出す（ステップＳ１６０６）。
【０１５３】
正準判別分析式計算部２０２は、前記分光分析結果と前記真偽値に基づいて、波数値とその波数値における吸光度値を説明変数として前記正準判別分析式に入力する。その結果、正準判別分析式計算部２０２は、目的変数であるワインの商品名を得る（ステップＳ１６０７）。そして、正準判別分析式計算部２０２は、得られた商品名を目的変数出力格納部２０３に出力する（ステップＳ１６０８）。その後、例えば商品判別装置１００に接続されたモニタ等に判別結果を表示する。つまり、ユーザは、商品を判別させたい検査対象のワインの商品名を知ることができる。
【０１５４】
このように、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、例えば予め「学習モード」を実行して得られた説明変数候補の真偽値、正準判別分析式、及び、本実施の形態の「判別モード」を実行して得られた商品名を判別させたい検査対象商品４３の分光分析結果に基づいて、検査対象商品４３の商品名を得ることができる。そして、極めて微量成分の光吸収を見る時においても、吸光度値２次微分値を用いることによって、検査対象商品４３の商品名を判別することができる。また、本実施の形態に係る商品判別装置１００は、第５の実施形態に係る商品判別装置１００と組み合わせて用いることによって、有効な効果を提供することができる。
【０１５５】
以上の複数の実施例で説明したように、本発明による商品判別装置１００を用いて、商品を判別したい検査対象商品４３に対して分光分析を行うことによって、商品を判別することができる。つまり、上述したように、商品の吸光度特性を自動的に学習することができる機能（学習モード）と、学習した結果に基づいて商品を判別することができる機能（判別モード）とを組み合わせることによって、商品を判別することができる。さらに、特定の商品種類に限定することなく、複数の商品種類を対象に、多くの商品種類の商品を判別することができる。また、検査対象商品４３に含まれる極めて微量成分に対する分光分析を行うことによって、商品を精度よく判別することができる。
【０１５６】
例えば、本発明による商品判別装置１００を用いると、食品や飲料水などの商品種類の異なるサンプルに対して分光分析を行い、その分光分析結果を学習データとして自動的に記憶させることができる。そして、新しい商品が発売等された場合においても、その新しい商品に対して分光分析を行い、新しく学習データとして記憶させることによって、商品を判別することができる。つまり、商品を判別できる能力を高めていくことができる。
【０１５７】
例えば、本発明による商品判別装置１００を用いると、専門家の知識やノウハウを多数組み込む必要がない。したがって、商品判別装置の開発コストを安価に抑えることができ、低価格の商品判別装置を提供することができる。
【０１５８】
例えば、本発明による商品判別装置１００は、多くの商品を判別することができる玩具として用いられることが可能である。
【０１５９】
例えば、本発明による商品判別装置１００は、食事のカロリー量等に留意しなければならない糖尿病患者のような人向けの健康器具として用いられることが可能である。
【０１６０】
例えば、本発明による商品判別装置１００を、デジタルカメラのような記録装置の付加機能として用いることによって、従来のデジタルカメラや携帯電話機のようなデジタル機器に対して一層の付加価値を提供することができる。また、持ち運びが容易な携帯機器等に用いることによって、日常生活の様々な場面において容易に商品を判別することが可能になる。
【０１６１】
また、上述した複数の実施形態においては、判別対象となる商品種類として食品を用いているが、本発明による商品判別装置１００は、対象商品種類が食品に限定される物ではない。
例えば、本発明による商品判別装置１００を、化粧品の商品名を判別するために用いることも可能である。また、人間の肌年齢を調べるような医療器具として用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６２】
【図１】商品判別装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】波数値と吸光度値との関係をプロットした図である。
【図５】吸光度値を測定した結果の例である。
【図６】正準判別分析式における説明変数と目的変数の例である。
【図７】第２の実施形態に係る商品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図９】第３の実施形態に係る商品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図１０】第３の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】第４の実施形態に係る商品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図１２】第４の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】第５の実施形態に係る商品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図１４】第５の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１５】第６の実施形態に係る商品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図１６】第６の実施形態に係る商品判別装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１６３】
１０  制御部
１１  入力部
１２  出力部
１３  分光分析器
１４  記録部
１５  ＲＡＭ
１６  ＲＯＭ
２１  商品識別データ入力信号
２２  商品種類識別データ入力信号
２３  判別結果信号
２４  分光分析要求
３１  データベース
４１  ボタン・キーボード
４２  モニタ
４３  検査対象商品
１００  商品判別装置
１０１  商品別波数吸光度格納部
１０２  級内変動計算部
１０３  偏差平方計算部
１０４  相関比計算部
１０５  相関比格納部
１０６  説明変数選択部
１０７  説明変数候補格納部
１０８  正準判別分析式生成部
１０９  正準判別分析式格納部
１１０  相関比計算制御部
１２０  検査物分光分析器
２０１  特定商品波数吸光度格納部
２０２  正準判別分析式計算部
２０３  目的変数出力格納部
３０１  商品種類別有効波数組判別式組格納部
３０２  商品種類格納部
３０３  商品種類別有効波数組判別式組格納制御部
３１０  商品種類指示入力
４０１  商品種類別正準判別分析式計算部
５０１  商品別波数吸光度２次微分値格納部
５０２  吸光度２次微分値計算部
６０１  特定商品波数吸光度２次微分値格納部
【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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【図１５】
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【図１６】
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