(57)【要約】【課題】  実用上適切な光学フィルタを備えた対象物質含有量推定装置と、当該対象物質含有量推定装置の製造方法と、当該対象物質含有量推定装置が備える光学フィルタの選択方法とを提供する【解決手段】  光学フィルタ選択方法は、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値を取得する第１ステップと、光吸収特性値が取得される学習用目標物ＴＬに含まれる対象物質の含有量を測定する第２ステップと、光吸収特性値を説明変数かつ対象物質の含有量を目的変数として一部の光学フィルタを使用した場合の光吸収特性値のみを考慮して対象物質の含有量を推定する推定モデルを得る第３ステップと、推定モデルにおいて考慮される光吸収特性値を取得するための光学フィルタを選択する第４ステップと、を備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値のセットを、少なくとも１つの前記学習用目標物から複数取得する第１ステップと、
１または複数の前記光吸収特性値のセットに対応付けられる、当該光吸収特性値のセットが取得される前記学習用目標物に含まれる対象物質の含有量を測定する第２ステップと、
前記第１ステップで取得された前記光吸収特性値のセットを構成する前記光吸収特性値を説明変数、前記第２ステップで測定された当該光吸収特性値のセットに対応付けられる前記対象物質の含有量を目的変数として、前記光学フィルタの一部を使用した場合における前記光吸収特性値のみを考慮して前記対象物質の含有量を推定する推定モデルを得るための推定演算を行う第３ステップと、
前記第３ステップで得られた前記推定モデルにおいて考慮される前記光吸収特性値を取得するための前記光学フィルタを、前記学習用目標物と同種の物体である測定用目標物に含まれる前記対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタとして選択する第４ステップと、を備えることを特徴とする光学フィルタ選択方法。
【請求項２】
前記第１ステップにおいて、光源と前記学習用目標物の間または前記学習用目標物と検出器の間に前記光学フィルタを設置した状態で、前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の強度を測定し、その測定結果に基づいて前記光吸収特性値を取得することを特徴とする請求項１に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項３】
前記第１ステップにおいて、
前記光学フィルタを設置せずに前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光を分光して測定することで複数の測定波長毎の強度を表す光強度スペクトルを取得し、
前記光強度スペクトル及び前記光学フィルタのフィルタ特性に基づいて、前記光学フィルタを使用した場合に測定されると推定される前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の強度を算出し、その算出結果に基づいて前記光吸収特性値を取得することを特徴とする請求項１に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項４】
前記第１ステップよりも後で行う前記第２ステップにおいて、前記学習用目標物を不可逆的に破壊して行う測定方法により、前記学習用目標物に含まれる前記対象物質の含有量を測定することを特徴とする請求項２または３に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項５】
前記第２ステップにおいて、前記学習用目標物の搾汁を用いて前記対象物質の含有量を測定することを特徴とする請求項４に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項６】
前記第３ステップにおいて、前記推定演算としてスパース推定を行い、
前記第４ステップにおいて、前記第３ステップで得られた前記推定モデルにおいて０ではない係数が乗じられる前記光吸収特性値を取得するために使用された前記光学フィルタを、前記測定用目標物に含まれる前記対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタとして選択することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項７】
前記第１ステップにおいて、異なる複数の前記学習用目標物のそれぞれから前記光吸収特性値のセットを取得し、
前記第２ステップにおいて、当該学習用目標物のそれぞれから前記対象物質の含有量を測定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項８】
前記第１ステップにおいて、１つの前記学習用目標物における異なる複数の第１測定位置のそれぞれから前記光吸収特性値のセットを取得し、
前記第２ステップにおいて、当該学習用目標物における１または複数の前記第１測定位置に対応する第２測定位置から前記対象物質の含有量を測定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の光学フィルタ選択方法。
【請求項９】
少なくとも１つの光学フィルタのそれぞれを個別に使用して測定用目標物の反射光または透過光の光吸収特性値を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記光吸収特性値に基づいて前記測定用目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する推定部とを備えた対象物質含有量推定装置の製造方法であって、
前記測定用目標物と同種の物体である学習用目標物に対して、請求項１〜８のいずれか１項に記載の光学フィルタ選択方法を実行し、
前記光学フィルタ選択方法の前記第４ステップで選択される前記光学フィルタを備えるように構成することを特徴とする対象物質含有量推定装置の製造方法。
【請求項１０】
前記推定部を、前記光学フィルタ選択方法の前記第３ステップで得られる前記推定モデルを用いて前記測定用目標物における前記対象物質の含有量を推定するように構成することを特徴とする請求項９に記載の対象物質含有量推定装置の製造方法。
【請求項１１】
前記測定部を、前記測定用目標物における異なる複数の第３測定位置のそれぞれから前記光吸収特性値を測定するように構成し、
前記推定部を、前記測定用目標物における前記第３測定位置のそれぞれにおける前記対象物質の含有量を推定するように構成することを特徴とする請求項９または１０に記載の対象物質含有量推定装置の製造方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの第１光学フィルタのそれぞれを個別に使用して測定用目標物の反射光または透過光の光吸収特性値を測定する測定部と、
前記測定部が測定した前記光吸収特性値に基づいて前記測定用目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する推定部と、を備え、
前記第１光学フィルタは、
前記測定用目標物と同種の物体である学習用目標物の少なくとも１つから複数取得される、複数の第２光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値のセットと、１または複数の前記光吸収特性値のセットに対応付けられる、当該光吸収特性値のセットが取得される前記学習用目標物に含まれる対象物質の含有量と、に対して、前記光吸収特性値のセットを構成する前記光吸収特性値を説明変数、当該光吸収特性値のセットに対応付けられた前記対象物質の含有量を目的変数とした、前記第２光学フィルタの一部を使用した場合における前記光吸収特性値のみを考慮して前記対象物質の含有量を推定する推定モデルを得るための推定演算を行った場合における、前記推定モデルにおいて考慮される前記光吸収特性値を取得するための前記第２光学フィルタに相当することを特徴とする対象物質含有量推定装置。
【請求項１３】
前記測定部は、前記測定用目標物における異なる複数の第３測定位置のそれぞれから前記第１光学フィルタ毎の前記光吸収特性値を測定し、
前記推定部は、前記測定用目標物における前記第３測定位置のそれぞれにおける前記対象物質の含有量を推定することを特徴とする請求項１２に記載の対象物質含有量推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、青果等の目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する対象物質含有量推定装置、当該対象物質含有量推定装置の製造方法、及び、当該対象物質含有量推定装置が備える光学フィルタの選択方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
青果等の目標物に含まれる糖などの対象物質の含有量を測定する場合、目標物の搾汁を用いた測定方法が確実かつ一般的である。しかし、このような測定方法では、測定した目標物が不可逆的に破壊されるため、当該目標物の販売や消費が不可能になる等の問題がある。そこで、近年では、目標物を破壊することなく対象物質の含有量を推定することが望まれるようになってきており、このような推定方法を実現するための様々な対象物質含有量推定装置が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、メロンの糖度及び硬度の検出に適した波長を選択的に透過させる光学フィルタを備えたメロン評価装置が提案されている。この特許文献１では、メロンの透過光を分光して得られるスペクトルを解析する等の実験を行うことによって、糖度及び硬度に対して７２０ｎｍ、７４０ｎｍ、７７０ｎｍ及び８１０ｎｍの相関が高いという知見を得た上で、当該知見に基づいてこれらの４つの波長のそれぞれを選択的に透過させる光学フィルタをメロン評価装置に実装している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２２６７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、糖度及び硬度という評価対象に対する相関が高い波長を実験により特定した上で、当該波長を含む光学フィルタを選択している。しかし、このような選択方法では、必ずしも実用上適切な光学フィルタが選択されるとは限らないため問題となる。
【０００６】
この問題について具体的に説明する。まず、光学フィルタは、所定の波長帯域の光を選択的に透過させるものであり、狭帯域の光学フィルタであっても透過させる光の波長にはある程度の幅がある。そのため、例えば、糖度に対する相関が最大である第１波長のすぐ近くに糖度の推定精度を著しく悪化させる第２波長（例えば、糖ではない別の成分の影響を受けて糖度とは無関係に透過光の強度や透過率が大きく変動する波長）が存在する場合において、第１波長の光を選択的に透過させる光学フィルタが入手可能であっても、当該光学フィルタの全てが第２波長を透過させるものである場合、第１波長及び第２波長を含まない別の波長帯域を透過させる光学フィルタを使用した方が糖度の推定精度が高くなり得る。したがって、第１波長を透過させる光学フィルタであっても、糖度の推定において必ずしも実用上適切な光学フィルタであるとは限らない。
【０００７】
そこで、本発明は、実用上適切な光学フィルタを備えた対象物質含有量推定装置と、当該対象物質含有量推定装置の製造方法と、当該対象物質含有量推定装置が備える光学フィルタの選択方法とを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値のセットを、少なくとも１つの前記学習用目標物から複数取得する第１ステップと、１または複数の前記光吸収特性値のセットに対応付けられる、当該光吸収特性値のセットが取得される前記学習用目標物に含まれる対象物質の含有量を測定する第２ステップと、前記第１ステップで取得された前記光吸収特性値のセットを構成する前記光吸収特性値を説明変数、前記第２ステップで測定された当該光吸収特性値のセットに対応付けられる前記対象物質の含有量を目的変数として、前記光学フィルタの一部を使用した場合における前記光吸収特性値のみを考慮して前記対象物質の含有量を推定する推定モデルを得るための推定演算を行う第３ステップと、前記第３ステップで得られた前記推定モデルにおいて考慮される前記光吸収特性値を取得するための前記光学フィルタを、前記学習用目標物と同種の物体である測定用目標物に含まれる前記対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタとして選択する第４ステップと、を備えることを特徴とする光学フィルタ選択方法を提供する。
【０００９】
この光学フィルタ選択方法によれば、選択候補である光学フィルタを使用した場合に得られる光吸収特性値に基づいて、対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタが選択される。そのため、対象物質含有量推定装置において現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から、適切な光学フィルタを選択することができる。
【００１０】
また、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第１ステップにおいて、光源と前記学習用目標物の間または前記学習用目標物と検出器の間に前記光学フィルタを設置した状態で、前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の強度を測定し、その測定結果に基づいて前記光吸収特性値を取得してもよい。
【００１１】
この光学フィルタ選択方法によれば、光学フィルタを実際に使用して学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の強度を測定するため、対象物質含有量推定装置において当該光学フィルタを使用した場合と同様の測定結果を得ることができる。
【００１２】
また、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第１ステップにおいて、前記光学フィルタを設置せずに前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光を分光して測定することで複数の測定波長毎の強度を表す光強度スペクトルを取得し、前記光強度スペクトル及び前記光学フィルタのフィルタ特性に基づいて、前記光学フィルタを使用した場合に測定されると推定される前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の強度を算出し、その算出結果に基づいて前記光吸収特性値を取得してもよい。
【００１３】
この光学フィルタ選択方法によれば、学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の光強度スペクトルを１つ取得するだけで、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における光吸収特性値のセットを取得することができる。したがって、光学フィルタの選択を容易かつ迅速に行うことができる。
【００１４】
また、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第１ステップよりも後で行う前記第２ステップにおいて、前記学習用目標物を不可逆的に破壊して行う測定方法により、前記学習用目標物に含まれる前記対象物質の含有量を測定してもよい。
【００１５】
特に、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第２ステップにおいて、前記学習用目標物の搾汁を用いて前記対象物質の含有量を測定してもよい。
【００１６】
この光学フィルタ選択方法によれば、学習用目標物を破壊して当該学習用目標物に含まれる対象物質を測定し易くする測定方法を用いることで、上記推定演算における目的変数である対象物質の含有量を精度良く測定することができる。そのため、光学フィルタを選択するための上記推定演算を精度良く行うことが可能になる。
【００１７】
また、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第３ステップにおいて、前記推定演算としてスパース推定を行い、前記第４ステップにおいて、前記第３ステップで得られた前記推定モデルにおいて０ではない係数が乗じられる前記光吸収特性値を取得するために使用された前記光学フィルタを、前記測定用目標物に含まれる前記対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタとして選択してもよい。
【００１８】
この光学フィルタ選択方法によれば、選択候補の光学フィルタの中から所望の数まで光学フィルタを削減することができる。
【００１９】
また、上記特徴の波長選択方法の前記第１ステップにおいて、異なる複数の前記学習用目標物のそれぞれから前記光吸収特性値のセットを取得し、前記第２ステップにおいて、当該学習用目標物のそれぞれから前記対象物質の含有量を測定してもよい。
【００２０】
この光学フィルタ選択方法によれば、上記推定演算に必要とされる、光吸収特性値及び対象物質の含有量の複数の組み合わせを、複数の学習用目標物から得ることができる。
【００２１】
また、上記特徴の光学フィルタ選択方法の前記第１ステップにおいて、１つの前記学習用目標物における異なる複数の第１測定位置のそれぞれから前記光吸収特性値のセットを取得し、前記第２ステップにおいて、当該学習用目標物における１または複数の前記第１測定位置に対応する第２測定位置から前記対象物質の含有量を測定してもよい。
【００２２】
この波長選択方法によれば、上記推定演算に必要とされる、光吸収特性値及び対象物質の含有量の複数の組み合わせを、１つの学習用目標物における複数の第１測定位置から得ることができる。したがって、説明変数及び目的変数の組み合わせを増やすことが可能になる。
【００２３】
また、本発明は、少なくとも１つの光学フィルタのそれぞれを個別に使用して測定用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記光吸収特性値に基づいて前記測定用目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する推定部とを備えた対象物質含有量推定装置の製造方法であって、前記測定用目標物と同種の物体である学習用目標物に対して、上記の光学フィルタ選択方法を実行し、前記光学フィルタ選択方法の前記第４ステップで選択される前記光学フィルタを備えるように構成することを特徴とする対象物質含有量推定装置の製造方法を提供する。
【００２４】
この対象物質含有量推定装置の製造方法によれば、現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から選択された適切な光学フィルタを備えた対象物質含有量推定装置を得ることができる。
【００２５】
また、上記特徴の対象物質含有量推定装置の製造方法において、前記推定部を、前記光学フィルタ選択方法の前記第３ステップで得られる前記推定モデルを用いて前記測定用目標物における前記対象物質の含有量を推定するように構成してもよい。
【００２６】
この対象物質含有量推定装置の製造方法によれば、光学フィルタを選択する際に得られた当該光学フィルタに対応した推定モデルを用いて測定用目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する対象物質含有量推定装置を得ることができる。
【００２７】
また、上記特徴の対象物質含有量推定装置の製造方法において、前記測定部を、前記測定用目標物における異なる複数の第３測定位置のそれぞれから前記推定用波長における前記光吸収特性値を測定するように構成し、前記推定部を、前記測定用目標物における前記第３測定位置のそれぞれにおける前記対象物質の含有量を推定するように構成してもよい。
【００２８】
この対象物質含有量推定装置の製造方法によれば、測定用目標物に含まれる対象物質の含有量の分布を推定することが可能である対象物質含有量推定装置を得ることができる。
【００２９】
また、本発明は、少なくとも１つの第１光学フィルタのそれぞれを個別に使用して測定用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記光吸収特性値に基づいて前記測定用目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する推定部と、を備え、前記第１光学フィルタは、前記測定用目標物と同種の物体である学習用目標物の少なくとも１つから複数取得される、複数の第２光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における前記学習用目標物の反射光、透過光または散乱光の光吸収特性値のセットと、１または複数の前記光吸収特性値のセットに対応付けられる、当該光吸収特性値のセットが取得される前記学習用目標物に含まれる対象物質の含有量と、に対して、前記光吸収特性値のセットを構成する前記光吸収特性値を説明変数、当該光吸収特性値のセットに対応付けられた前記対象物質の含有量を目的変数とした、前記第２光学フィルタの一部を使用した場合における前記光吸収特性値のみを考慮して前記対象物質の含有量を推定する推定モデルを得るための推定演算を行った場合における、前記推定モデルにおいて考慮される前記光吸収特性値を取得するための前記第２光学フィルタに相当することを特徴とする対象物質含有量推定装置を提供する。
【００３０】
この対象物質含有量推定装置によれば、現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から選択された適切な光学フィルタを備えることができる。
【００３１】
また、上記特徴の対象物質含有量推定装置において、前記測定部は、前記測定用目標物における異なる複数の第３測定位置のそれぞれから前記第１光学フィルタ毎の前記光吸収特性値を測定し、前記推定部は、前記測定用目標物における前記第３測定位置のそれぞれにおける前記対象物質の含有量を推定してもよい。
【００３２】
この対象物質含有量推定装置によれば、測定用目標物に含まれる対象物質の含有量の分布を推定することができる。
【発明の効果】
【００３３】
上記特徴の光学フィルタ選択方法、対象物質含有量推定装置の製造方法及び対象物質含有量推定装置によれば、対象物質含有量推定装置において現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から、適切な光学フィルタが選択される。したがって、実用上適切な光学フィルタを備えた対象物質含有量推定装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態に係る対象物質含有量推定装置の全体構成の一例について示すブロック図。
【図２】光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第１例を行う際に使用される機器の一例について示すブロック図。
【図３】光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第２例を行う際に使用される機器の一例について示すブロック図。
【図４】光学フィルタの選択数と評価スコア（推定精度）との関係を示すグラフ。
【図５】４つの光学フィルタを選択した場合における糖度分布の推定精度を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明の実施形態に係る対象物質含有量推定装置及び光学フィルタ選択方法について、図面を参照して説明する。なお、以下では説明の具体化のため、青果（特にイチゴ）に含まれる糖の含有量（特にＢｒｉｘ糖度）を推定する場合について適宜例示するが、本発明の実施形態に係る対象物質含有量推定装置及び光学フィルタ選択方法は、糖以外の対象物質の含有量を推定する場合にも当然に適用可能であるし、青果以外の物に対しても当然に適用可能である。
【００３６】
＜＜対象物質含有量推定装置＞＞
最初に、本発明の実施形態に係る対象物質含有量推定装置の全体構成の一例について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る対象物質含有量推定装置の全体構成の一例について示すブロック図である。
【００３７】
図１に示すように、対象物質含有量推定装置１は、測定用目標物ＴＭの透過光の光吸収特性値を測定する測定部１０と、測定部１０が測定した光吸収特性値に基づいて測定用目標物ＴＭにおける対象物質の含有量を推定する推定部２０とを備えている。また、測定部１０は、光源１１と、光学フィルタ適用部１２と、検出器１３と、光吸収特性値算出部１４とを備えている。なお、光吸収特性値とは、物体における光を吸収する特性が反映された値であり、典型的には物体の透過光（または反射光あるいは散乱光）の強度、透過率、反射率、吸光度などであるが、これらの微分値（例えば、二次微分値）などの値も当然に光吸収特性値に該当する。
【００３８】
光源１１は、例えばハロゲンランプなどの様々な波長（連続波長）の光を出射する発光装置で構成され、測定用目標物ＴＭに対して光を照射する。測定用目標物ＴＭに入射した光の一部は測定用目標物ＴＭで吸収され、残りは透過光として出力される。
【００３９】
光学フィルタ適用部１２は、例えばバンドパスフィルタや干渉フィルタなどの光学フィルタ（「第１光学フィルタ」に相当）を少なくとも１つ備えており、当該光学フィルタのそれぞれを個別に使用することで測定用目標物ＴＭの透過光に含まれる所定の波長帯域の光を選択的に透過させる。なお、光学フィルタ適用部１２が備えるべき光学フィルタの選択方法については、後述の＜光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法＞で説明する。また、光学フィルタ適用部１２が複数の光学フィルタを備えている場合、光学フィルタ適用部１２は、当該光学フィルタを順番に切り替えて使用することで、複数の波長帯域の光を順次かつ選択的に透過させる。
【００４０】
検出器１３は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサなどの光の強度を検出するセンサで構成され、光学フィルタ適用部１２が備える光学フィルタのそれぞれを透過した測定用目標物ＴＭの透過光の強度を順次検出する。
【００４１】
光吸収特性値算出部１４は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と半導体メモリなどの記憶装置とで構成され、検出器１３が順次検出した光の強度に基づいて、光学フィルタ適用部１２が備える光学フィルタ毎に測定用目標物ＴＭの透過光の光吸収特性値を算出する。例えば、光吸収特性値算出部１４は、検出器１３が検出した光の強度の値を、そのまま光吸収特性値として算出する。なお、光吸収特性値算出部１４が、測定用目標物ＴＭを設置していない状態で検出器１３によって検出される光の強度の値を基準として記憶しておき、測定用目標物ＴＭを設置した状態で検出器１３によって検出される透過光の強度と当該基準との差や商である相対的な強度を光吸収特性値として算出してもよい。
【００４２】
推定部２０は、下記式（１）の演算を行うことによって、測定用目標物ＴＭに含まれる対象物質の含有量（例えば、糖度）を推定し、その推定結果を表す対象物質含有量推定データを生成する。なお、下記式（１）において、ｉは光学フィルタの番号、ｘｉは測定部１０によって測定された光学フィルタｉを使用した場合における光吸収特性値、ｃｉは光学フィルタｉにおける係数、ｂは定数、ｙは対象物質の含有量の推定値である。なお、下記式（１）に示すような係数ｃｉ及びｂを含む数式である推定モデルは、光吸収特性値を説明変数、対象物質の含有量を目的変数とした回帰分析の結果に基づいて決定することが可能であるが、その詳細については後述する＜光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法＞で説明する。
【００４３】
【数１】
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【００４４】
なお、図１に例示する対象物質含有量推定装置１では、光学フィルタ適用部１２が測定用目標物ＴＭと検出器１３との間に設けられているが、光学フィルタ適用部１２が光源１１と測定用目標物ＴＭとの間に設けられていてもよい。また、図１に例示する対象物質含有量推定装置１では、検出器１３が測定用目標物ＴＭの透過光の強度を検出するように構成されているが、検出器１３が測定用目標物ＴＭの反射光や散乱光の強度を検出するように構成されていてもよい。
【００４５】
また、上述の対象物質含有量推定装置１において、検出器１３を例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサなどのエリアセンサで構成してもよい。この場合、検出器１３において測定用目標物ＴＭの異なる複数の測定位置（「第３測定位置」に相当）のそれぞれにおける透過光（または反射光あるいは散乱光）の強度が測定され、光吸収特性値算出部１４において当該測定位置のそれぞれにおける光吸収特性値が算出されるため、推定部２０において当該測定位置のそれぞれにおける対象物質の含有量（対象物質の含有量の分布）の推定結果を得ることが可能になる。
【００４６】
また、上記のように検出器１３をエリアセンサで構成する場合、例えば、入射した光を面状に拡散させて出射する拡散板の上面に測定用目標物ＴＭが設置され、光源１１が発する光が当該拡散板の下面から入射するように、対象物質含有量推定装置１を構成してもよい。
【００４７】
＜＜光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法＞＞
＜第１例＞
図１に示した対象物質含有量推定装置１における、光学フィルタ適用部１２が備える光学フィルタの選択方法と、推定部２０が対象物質の含有量の推定に使用する推定モデルの決定方法との第１例について、図面を参照して説明する。図２は、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第１例を行う際に使用される機器の一例について示すブロック図である。
【００４８】
図２に示すように、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第１例では、光源３１と、光学フィルタ適用部３２と、検出器３３と、光吸収特性値算出部３４と、演算部３５とが使用される。
【００４９】
光源３１は、図１に例示した対象物質含有量推定装置１における光源１１と同様である。また、光源３１の光が照射される学習用目標物ＴＬは、図１に示した測定用目標物ＴＭと同種の物である。なお、測定用目標物ＴＭ及び学習用目標物ＴＬが青果である場合、少なくとも『イチゴ』や『メロン』などの植物の種が同じであればよいが、『とちおとめ』や『さがほのか』などの品種まで同じであると好ましい。
【００５０】
光学フィルタ適用部３２は、フィルタ特性（波長毎の光の透過率）が異なる複数の光学フィルタ（「第２光学フィルタ」に相当）を備えており、この複数の光学フィルタの中から対象物質含有量推定装置１が備える光学フィルタ適用部１２において使用される光学フィルタが選択される。光学フィルタ適用部３２も、対象物質含有量推定装置１が備える光学フィルタ適用部１２と同様であり、光学フィルタを順番に切り替えることで、複数の波長帯域の光を順次かつ選択的に透過させる。
【００５１】
検出器３３は、対象物質含有量推定装置１が備える検出器１３と同様であり、光学フィルタ適用部３２が備える光学フィルタのそれぞれを透過した学習用目標物ＴＬの透過光の強度を順次検出する。光吸収特性値算出部３４は、対象物質含有量推定装置１が備える光吸収特性値算出部１４と同様であり、検出器３３が順次検出した光の強度に基づいて、光学フィルタ適用部３２が備える光学フィルタ毎に学習用目標物ＴＬの透過光の光吸収特性値を算出する。これにより、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用した場合における学習用目標物ＴＬの透過光の光吸収特性値のセットが取得される（「第１ステップ」に相当）。
【００５２】
演算部３５は、例えばＣＰＵなどの演算装置と半導体メモリなどの記憶装置とで構成され、光吸収特性値算出部３４が算出した光学フィルタのそれぞれを使用した場合における光吸収特性値を説明変数、当該光吸収特性値が得られる学習用目標物ＴＬに含まれる対象物質の含有量を目的変数として、光学フィルタ適用部３２が備える複数の光学フィルタの一部を使用した場合における光吸収特性値のみを考慮して対象物質の含有量を推定する推定モデルを得るための推定演算を行うことで、上記式（１）に示すような推定モデルを得る（「第３ステップ」に相当）。
【００５３】
このとき、目的変数である学習用目標物ＴＬに含まれる対象物質の含有量は、測定結果の信頼性が高い測定方法で測定した値である。例えば、学習用目標物ＴＬの搾汁を用いる測定方法のような、学習用目標物ＴＬの不可逆的な破壊を伴う測定方法で、学習用目標物ＴＬに含まれる対象物質の含有量を測定すると、好ましい（「第２ステップ」に相当）。なお、糖度に関しては、旋光計によって測定される国際糖度、屈折計によって測定されるＢｒｉｘ糖度のいずれにおいても、糖度を測定するために搾汁が必要である。また、学習用目標物ＴＬの不可逆的な破壊を伴う測定方法で対象物質の含有量を測定する場合、非破壊の測定方法である光学フィルタを使用した透過光の測定後に行えばよい。
【００５４】
ここで、演算部３５が、推定モデルを得るための上記推定演算としてスパース推定を行う場合について説明する。スパース推定とは、多数の説明変数の中から目的変数に対する影響が小さいものを除外した推定モデルを得る推定方法である。
【００５５】
上記式（１）に示したように、光吸収特性値ｘｉと係数ｃｉの線形和によって対象物質の含有量ｙが求められる場合、ｍ個の学習用目標物ＴＬの透過光に対してｎ個の光学フィルタのそれぞれを使用して得られるｍ個の光吸収特性値のセットｘ１１〜ｘ１ｎ,ｘ２１〜ｘ２ｎ,・・・,ｘｍ１〜ｘｍｎと、当該光吸収特性値のセットに対応する対象物質の含有量ｙ１,ｙ２,・・・,ｙｍは、下記式（２）のように表される。また、下記式（２ａ）は、下記式（２）におけるベクトル及び行列の表記を省略したものであり、後述する式（３）〜（５）も下記式（２ａ）と同様の方法で表記している。
【００５６】
【数２】
2018146383.tif 000004
【００５７】
スパース推定ではない通常の推定方法（例えば、最小二乗法やＳｔｅｐｗｉｓｅ法など）では、下記式（３）に示すように、単純に目的変数と推定結果との差を最小化する係数ｃ１,ｃ２,・・・,ｃｎ及び切片ｂを求めることになる。
【００５８】
【数３】
2018146383.tif 000005
【００５９】
これに対して、スパース推定では、目的変数と推定結果との差を最小化する過程でＬ１正則化を行うことによって、説明変数の削減（特定の光学フィルタｉを使用して得られる光吸収特性値ｘ１ｉ〜ｘｍｉに乗じられる係数ｃｉを０にする）を行う。具体的には、下記式（４）に示すように、上記式（３）に対してＬ１正則化項を追加して最小化問題を解く。下記式（４）において、ハイパーパラメータαはＬ１正則化の強度を調整するための任意の正の数である。なお、下記式（４）に例示する手法は、ｌａｓｓｏと呼ばれる手法である。
【００６０】
【数４】
2018146383.tif 000006
【００６１】
また、ｌａｓｓｏにおける諸問題を解消するために、ｌａｓｓｏを発展させた手法がいくつか提案されている。ここでは、ａｄａｐｔｉｖｅ  ｌａｓｓｏを採用する場合について例示する。ａｄａｐｔｉｖｅ  ｌａｓｓｏでは、下記式（５）の最小化問題を解くことになる。下記式（５）において、ハイパーパラメータαはＬ１正則化の強度を調整するための任意の正の数、ｗは重み関数である。また、ｗｉは光学フィルタｉにおける重み関数の値である。また、ハット付きのｃｉは、光学フィルタｉにおける初期係数であり、例えば最小二乗法によって決定される。また、ａｄａｐｔｉｖｅ  ｌａｓｓｏについては、例えばH. Zou, “The Adaptive Lasso and Its Oracle Properties”, Journal of the American Statistical Association, vol.101,pp.1418-1429, 2006.で提案されている。
【００６２】
【数５】
2018146383.tif 000007
【００６３】
上記式（５）の演算を行うことで、上記式（２）の係数ｃ１,ｃ２,・・・,ｃｎ及び切片ｂが決定される。このとき、上記式（５）のハイパーパラメータα及びγの少なくとも一方を調整することで、係数ｃ１,ｃ２,・・・,ｃｎの中で値が０になる数を調整することが可能である。そのため、α及びγを適宜選択することによって、推定に必要な光学フィルタの数を所望の数まで削減した推定モデルを得ることができる。即ち、測定用目標物ＴＭに含まれる対象物質の含有量を推定する場合において（図１及び上記式（１）参照）、必要とされる光学フィルタの数を所望の数まで削減した推定モデルを得ることができる。
【００６４】
演算部３５は、上記式（５）の演算により得られた推定モデルを表す推定モデルデータと、光学フィルタ適用部１２（図１参照）が備えるべき光学フィルタを表す光学フィルタデータとを生成して出力する。このとき、演算部３５は、上記のようにして得られた推定モデルにおいて、０ではない係数が乗じられる光吸収特性値を得るために使用された光学フィルタを、光学フィルタ適用部１２が備えるべき光学フィルタとして選択する。
【００６５】
そして、図１に示す対象物質含有量推定装置１における推定部２０に対して、推定モデルデータが表す推定モデルを記憶させることで、推定部２０が当該推定モデルを用いて測定用目標物ＴＭにおける対象物質の含有量を推定するように構成する。さらに、図１に示す対象物質含有量推定装置１における測定部１０が、光学フィルタデータが表す光学フィルタを使用した場合の光吸収特性値を選択的に測定するように構成する。具体的には、光学フィルタ適用部１２を、光学フィルタデータが表す光学フィルタを備えるとともに当該光学フィルタのそれぞれを個別に使用するように構成する。
【００６６】
以上のように、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第１例では、選択候補である光学フィルタを使用した場合に得られる光吸収特性値に基づいて、対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタが選択される。そのため、対象物質含有量推定装置１において現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から、適切な光学フィルタを選択することができる。したがって、実用上適切な光学フィルタを選択することができる。
【００６７】
なお、図２では、光学フィルタ適用部３２を学習用目標物ＴＬと検出器３３との間に設ける場合について例示しているが、光学フィルタ適用部３２を光源３１と学習用目標物ＴＬとの間に設けてもよい。また、図２では、検出器３３が学習用目標物ＴＬの透過光の強度を検出する構成である場合について例示しているが、検出器３３が学習用目標物ＴＬの反射光や散乱光の強度を検出する構成にしてもよい。ただし、対象物質含有量推定装置１における対象物質の含有量の推定精度を可能な限り向上させるために、学習用目標物ＴＬの反射光、透過光または散乱光の測定環境を、対象物質含有量推定装置１における測定用目標物ＴＭの反射光、透過光または散乱光の測定環境と同様のものにすると、好ましい。
【００６８】
また、図２に示した機器において、検出器３３を例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサなどのエリアセンサで構成してもよい。この場合、検出器３３において学習用目標物ＴＭの異なる複数の測定位置（「第１測定位置」に相当）のそれぞれにおける透過光（または反射光あるいは散乱光）の強度が測定され、光吸収特性値算出部３４において当該測定位置のそれぞれにおける光吸収特性値が算出されることになる。そして、光学フィルタ適用部３２において使用する光学フィルタを順次切り替えることで、１つの学習用目標物ＴＬから、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用して得られる光吸収特性値のセットを、複数得ることができる。この場合、上記式（２）におけるｍは、学習用目標物ＴＬの数ではなく、測定位置の数になる。さらに、学習用目標物ＴＬが複数の場合、上記式（２）におけるｍは、学習用目標物ＴＬのそれぞれにおける測定位置の総数になる。
【００６９】
ただし、この場合において、搾汁等によって目的変数である対象物質の含有量を測定するためにはある程度の大きさの試験片が必要であるため、光吸収特性値が取得される学習用目標物ＴＬの測定位置と比較して、対象物質の含有量が測定される学習用目標物ＴＬの測定位置（「第２測定位置」に相当）は粗くなり得る。そのため、演算部３５において、学習用目標物ＴＬの１つの測定位置から測定された対象物質の含有量が、当該学習用目標物ＴＬの複数の測定位置から取得された光吸収特性値に対応し得る（１つの第２測定位置に複数の第１測定位置が含まれ得る）ことになる。
【００７０】
＜第２例＞
次に、図１に示した対象物質含有量推定装置１における、光学フィルタ適用部１２が備える光学フィルタの選択方法と、推定部２０が対象物質の含有量の推定に使用する推定モデルの決定方法との第２例について、図面を参照して説明する。図３は、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第２例を行う際に使用される機器の一例について示すブロック図である。なお、第２例を説明するための図３において、第１例を説明するための図２と同様の機器については、同じ符号を付すとともにその詳細な説明を省略する。
【００７１】
図３に示すように、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第２例では、光源３１と、分光器４２と、検出器４３と、光吸収特性値算出部４４と、演算部３５とが使用される。なお、光源３１及び演算部３５は、図２に示した第１例と同様である。
【００７２】
分光器４２は、例えばプリズムや回折格子など構成され、学習用目標物ＴＬの透過光を波長に応じた方向に進行させることで空間的に分解する（即ち、分光する）。検出器４３は、例えばラインセンサで構成され、分光器４２によって分光された光の強度を所定の測定波長毎に測定する（例えば、１ｎｍ間隔で測定する）。
【００７３】
光吸収特性値算出部４４は、検出器４３が検出した複数の測定波長のそれぞれにおける光の強度（「光強度スペクトル」に相当）と、様々な光学フィルタのフィルタ特性を表すデータであるフィルタ特性データとに基づいて、光学フィルタを使用した場合に測定されると推定される学習用目標物ＴＬの透過光の強度を算出する。具体的には、下記式（６）の演算によって、光学フィルタｉを使用した場合に測定されると推定される学習用目標物ＴＬの透過光の強度ｚｉを算出する。なお、下記式（６）において、ｎは測定波長の番号、ｆｎｉは光学フィルタｉの測定波長ｎにおける透過率、ｓｎは測定波長ｎにおける透過光の強度である。
【００７４】
【数６】
2018146383.tif 000008
【００７５】
さらに、光吸収特性値算出部４４は、上記式（６）のように算出した学習用目標物ＴＬの透過光の強度に基づいて、図２に示した第１例における光吸収特性値算出部３４と同様に光吸収特性値を算出する。
【００７６】
演算部３５は、第１例と同様の演算を行うことで推定モデルを得て、当該推定モデルを表す推定モデルデータと、光学フィルタ適用部１２（図１参照）が備えるべき光学フィルタを表す光学フィルタデータとを生成して出力する。そして、図１に示す対象物質含有量推定装置１における推定部２０に対して、推定モデルデータが表す推定モデルを記憶させることで、推定部２０が当該推定モデルを用いて測定用目標物ＴＭにおける対象物質の含有量を推定するように構成する。さらに、図１に示す対象物質含有量推定装置１における測定部１０が、光学フィルタデータが表す光学フィルタを使用した場合の光吸収特性値を選択的に測定するように構成する。具体的には、光学フィルタ適用部１２を、光学フィルタデータが表す光学フィルタを備えるとともに当該光学フィルタのそれぞれを個別に使用するように構成する。
【００７７】
以上のように、光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法の第２例でも、第１例と同様に、選択候補である光学フィルタを使用した場合に得られる光吸収特性値に基づいて、対象物質の含有量の推定に使用する光学フィルタが選択される。そのため、対象物質含有量推定装置１において現実に使用され得る光学フィルタの選択候補の中から、適切な光学フィルタを選択することができる。したがって、実用上適切な光学フィルタを選択することができる。
【００７８】
また、上述の第１例（図２参照）では、１つの学習用目標物ＴＬに対して、光学フィルタ適用部３２が備える光学フィルタの数だけ検出器３３による透過光の検出が必要になる。これに対して、第２例（図３）では、１つの学習用目標物ＴＬに対して、検出器４３による透過光の検出が１回で済む。したがって、第２例は、上述した第１例よりも光学フィルタの選択及び推定モデルの決定を容易かつ迅速に行うことができる。
【００７９】
一方、第２例は、分光器４２及び検出器４３によって測定された測定波長毎の光の強度に対して上記式（６）を適用することにより、光学フィルタを使用した場合における学習用目標物ＴＬの透過光の強度を仮想的に算出するため、図１に示した対象物質含有量推定装置１において当該光学フィルタを使用した場合と若干異なることがあり、算出結果の補正が必要になることがあり得る。これに対して、上述の第１例は、光学フィルタを実際に使用して学習用目標物ＴＬの透過光の強度を測定するため、図１に示した対象物質含有量推定装置１において当該光学フィルタを使用した場合と同様の測定結果を得ることが可能である。
【００８０】
なお、図３では、検出器４３が学習用目標物ＴＬの透過光の強度を検出する構成である場合について例示しているが、検出器４３が学習用目標物ＴＬの反射光や散乱光の強度を検出する構成にしてもよい。ただし、対象物質含有量推定装置１における対象物質の含有量の推定精度を可能な限り向上させるために、学習用目標物ＴＬの反射光、透過光または散乱光の測定環境を、対象物質含有量推定装置１における測定用目標物ＴＭの反射光、透過光または散乱光の測定環境と同様のものにすると、好ましい。
【００８１】
また、図２に示した機器において、分光器４２及び検出器４３をハイパースペクトルカメラ（例えば、Ｓｕｒｆａｃｅ  ｏｐｔｉｃｓ  ｃｏｒｐ．製のＳＯＣ７１０−ＶＰ）として構成してもよい。ハイパースペクトルカメラは、分光器とエリアセンサである検出器を備えており、例えば分光器に入射する光路を切り替えて走査しつつ検出器で測定波長毎の光の強度を検出することで、測定位置毎に測定波長毎の光の強度を検出可能にしたものである。分光器４２及び検出器４３をハイパースペクトルカメラとして構成すると、検出器４３において、学習用目標物ＴＭの異なる複数の測定位置（「第１測定位置」に相当）のそれぞれにおける透過光（または反射光あるいは散乱光）の強度が測定波長毎に測定されることになる。そして、光吸収特性値算出部４４において、当該測定位置のそれぞれから光学フィルタ毎の光吸収特性値が算出されることになる。即ち、１つの学習用目標物ＴＬから、複数の光学フィルタのそれぞれを個別に使用して得られる光吸収特性値のセットを、複数得ることができる。この場合、上記式（２）におけるｍは、学習用目標物ＴＬの数ではなく、測定位置の数になる。さらに、学習用目標物ＴＬが複数の場合、上記式（２）におけるｍは、学習用目標物ＴＬのそれぞれにおける測定位置の総数になる。
【００８２】
ただし、この場合において、搾汁等によって目的変数である対象物質の含有量を測定するためにはある程度の大きさの試験片が必要であるため、光吸収特性値が取得される学習用目標物ＴＬの測定位置と比較して、対象物質の含有量が測定される学習用目標物ＴＬの測定位置（「第２測定位置」に相当）が粗くなり得る。そのため、演算部３５において、学習用目標物ＴＬの１つの測定位置から測定された対象物質の含有量が、当該学習用目標物ＴＬの複数の測定位置から取得された光吸収特性値に対応し得る（１つの第２測定位置に複数の第１測定位置が含まれ得る）ことになる。
【００８３】
＜＜推定精度の検証結果＞＞
上述の＜光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法＞で説明した通りに構成した光学フィルタ適用部１２及び推定部２０を備えた対象物質含有量推定装置１の推定精度の検証結果について、図面を参照して説明する。なお、以下において説明する検証結果は、＜＜光学フィルタの選択方法及び推定モデルの決定方法＞＞の＜第２例＞を採用するとともに、図３に示す分光器４２及び検出器４３をハイパースペクトルカメラとして構成した場合のものである。
【００８４】
図４は、光学フィルタの選択数と評価スコア（推定精度）との関係を示すグラフである。なお、図４は、サンプル（学習用目標物ＴＬ及び測定用目標物ＴＭ）が２２個のイチゴ、対象物質が糖であって含有量がＢｒｉｘ糖度、選択候補の光学フィルタ（フィルタ特性）の数が１１９個、光吸収特性値が透過光の強度という場合において、クローズドテストを行って得られた対象物質含有量推定装置１の推定精度の検証結果を示している。ただし、１つのサンプルにおける複数の測定位置から光吸収特性値を得ており、その総数は４７５９６点である。さらに、１つのサンプルを４〜６に分割して搾汁することでＢｒｉｘ糖度を測定している。また、図４では、選択される光学フィルタの数が異なる複数の推定結果を示しているが、これらは、上記式（５）においてγを１．０に固定するとともにαの値を増減させることによって、選択される光学フィルタの数を増減させて得られたものである。
【００８５】
評価スコアは、下記式（７）を適用して算出される。下記式（７）において、Ｄは評価スコア、ｙは実測値、バー付きのｙはｙの平均値、ハット付きのｙは推定値である。また、下記式（７）から明らかなように、評価スコアＤの最大値は１である。
【００８６】
【数７】
2018146383.tif 000009
【００８７】
図４に示すように、使用する光学フィルタの数を２つ以上にすることで、評価スコア（推定精度）が著しく悪くなることを防止することができる。さらに、使用する光学フィルタの数を４つ以上にすることで、選択候補の全ての光学フィルタを使用した場合と遜色ない評価スコアを得ることができる。
【００８８】
また、対象物質含有量推定装置１による糖度分布の推定精度の検証結果について、図面を参照して説明する。図５は、４つの光学フィルタを選択した場合における糖度分布の推定精度を示す図である。図５（ａ）は、糖度分布の実測値と推定値とを並べて示した図である。図５（ｂ）は、糖度分布の実測値と推定値との関係を示したグラフである。図５（ｂ）に示すグラフでは、実測値と推定値が一致する場合を斜めの直線で表現しており、推定精度が高いほど、推定値を表している点が当該直線に近づく。なお、図５（ａ）及び（ｂ）は、図４と同様のシミュレーションによって糖度分布を推定している。また、図５（ａ）及び（ｂ）において、糖度を実測するための搾汁にはある程度の大きさの試験片が必要であるため、１つの糖度の実測値に対して複数の推定値が対応している。
【００８９】
図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、選択された４つの光学フィルタを用いて算出した糖度の推定値は、糖度の実測値における高低の傾向を概ね反映したものとなっている。したがって、上述の実施形態によって選択される光学フィルタは、対象物質の含有量の推定に適した光学フィルタであると言える。
【００９０】
＜＜変形等＞＞
上述の本発明の実施形態では、イチゴの糖度を推定する場合を具体例として挙げたが、本発明の実施形態はイチゴ以外の測定用目標物ＴＭ及び学習用目標物ＴＬに対しても当然に適用可能であるし、糖度以外の対象物質の含有量の推定も当然に可能である。例えば、青果などの食品に含まれる塩、クエン酸やリンゴ酸、タンニン、カプサイシン、農薬などの化学物質、タンパク質、油分、水分、クロロフィルなどの含有量を推定することも可能である。また、本発明の実施形態は、人体またはマウス等の実験動物におけるガン細胞の発見等にも利用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明は、青果等の目標物に含まれる対象物質の含有量を推定する対象物質含有量推定装置、当該対象物質含有量推定装置の製造方法、及び、当該対象物質含有量推定装置における光学フィルタの選択方法に利用可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１  ：  対象物質含有量推定装置
１０  ：  測定部
１１  ：  光源
１２  ：  光学フィルタ適用部
１３  ：  検出器
１４  ：  光吸収特性値算出部
２０  ：  推定部
３１  ：  光源
３２  ：  光学フィルタ適用部
３３  ：  検出器
３４  ：  光吸収特性値算出部
３５  ：  演算部
４２  ：  分光部
４３  ：  検出器
４４  ：  光吸収特性値算出部
ＴＭ  ：  測定用目標物
ＴＬ  ：  学習用目標物
【図１】
2018146383.tif 000010
【図２】
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【図３】
2018146383.tif 000012
【図４】
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【図５】
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