(57)【要約】【課題】  例えば、高価な光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させること。【解決手段】  分光帯域として、第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数）を有する光バンドパスフィルター部３００と、受光部４００と、補正演算部５００と、信号処理部６００と、を含み、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とし、第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域とした場合、光バンドパスフィルター部は、第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターならびに第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能し、補正演算部５００は、第ｍ波長域に対応した第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するノイズ推定部５０８と、関心受光信号から、推定された波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された補正受光信号を求めるノイズ除去補正部５１０と、を有する。【選択図】      図４
2011252749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数）を有する光バンドパスフィルター部と、
前記光バンドパスフィルター部からの光を受光する受光部と、
前記受光部から得られる受光信号を補正する演算を行う補正演算部と、
前記補正演算部によって補正された補正受光信号に基づいて所定の信号処理を実行する信号処理部と、
を含み、
前記第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とし、前記第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域とした場合、前記光バンドパスフィルター部は、前記第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ前記第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能し、
前記補正演算部は、
前記第ｍ波長域に対応した前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するノイズ推定部と、
前記関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された補正受光信号を求めるノイズ除去補正部と、
を有することを特徴とする分光測定装置。
【請求項２】
請求項１記載の分光測定装置であって、
前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる前記関心受光信号をＳｍとし、
前記第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる非関心受光信号をＳｋとし、
前記第ｍバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、
前記第ｋバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とし、
前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）としたとき、
前記ノイズ推定部は、
Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）
による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定し、
前記ノイズ除去補正部は、
推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出し、
Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）
による演算を実行して、前記補正受光信号Ｓｍｃを得る、
ことを特徴とする分光測定装置。
【請求項３】
請求項２記載の分光測定装置であって、
前記第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、
前記第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とし、
Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数としたとき、
前記ノイズ推定部は、
Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）
による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する、
ことを特徴とする分光測定装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の分光測定装置であって、
前記光バンドパスフィルター部は可変波長フィルターで構成され、前記可変波長フィルターの特性を可変に制御することによって、前記第ｍバンドパスフィルターおよび前記第ｋバンドパスフィルターのバンドパス特性が実現されることを特徴とする分光測定装置。
【請求項５】
請求項４記載の分光測定装置であって、
前記光バンドパスフィルター部は、可変ギャップ式のエタロンフィルターであることを特徴とする分光測定装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の分光測定装置であって、
前記信号処理部は、前記補正受光信号に基づいて、前記サンプルの分光光度分布を測定することを特徴とする分光測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光測定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
分光測定装置の例としては、測色計、分光分析器、スペクトラムアナライザー等が挙げられる。特許文献１には、透過波長可変フィルターを用いた分光測定装置が記載されている。また、特許文献２には、透過波長を可変に制御可能な分光器として、エタロン分光器（ファブリペローエタロンフィルター）を用いた光スペクトラムアナライザーが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２７７３２６号公報
【特許文献２】特開平５−２４８９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、分光器としての光バンドパスフィルターの半値幅（相対分光強度が、ピーク値の５０％になる波長の帯域幅）が広い場合には、光バンドパスフィルターの透過光（あるいは反射光）に、所望の波長帯域以外の波長の光が混入する。この場合、光バンドパスフィルターからの信号を受光部（フォトダイオードやイメージセンサー等）によって受光して得られる受光信号には、所望帯域外の波長の光に対応するノイズ成分が含まれることになる。したがって、バンドパスフィルターを用いた分光装置では、精度の高いフィルターを測定波長域に応じて複数個使用し、精度の高い光量データを得ることによって、一定の精度を確保しているのが現状である。
【０００５】
波長分離特性に優れる、高性能な光バンドパスフィルターを備える構成（例えば、高価な固定式の干渉フィルターおよび受光器を１０数個使用する構成）を採用すれば、ノイズ成分を抑制することはできる。しかし、高性能な光バンドパスフィルターは一般に、高価かつ大型であり、例えば、分光測定装置のコストの抑制や小型化が優先されるような場合には、高性能な光バンドパスフィルターの使用が困難である。
【０００６】
また、高機能な特殊なフィルターしか使用できないとなると、機能性の高い可変波長フィルターを使用することができない。可変波長フィルターは、一つのフィルター素子で、複数のフィルター特性を実現可能な光学フィルターであり、共通のフィルターで複数の波長帯域をカバーできることから、光学フィルターの小型化ならびに低価格化に有効であり、また、使い勝手に優れるが、一般に、波長分離特性はそれほど高くない。よって、波長分離特性（波長分解能）が低いことが障害となって、波長可変フィルターを用いた、分光測定装置の小型化や低価格化を実現することが困難である。
【０００７】
本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、高価な光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明の分光測定装置の一態様は、分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数）を有する光バンドパスフィルター部と、前記光バンドパスフィルター部からの光を受光する受光部と、前記受光部から得られる受光信号を補正する補正演算を行う補正演算部と、前記補正演算部によって補正された補正受光信号に基づいて所定の信号処理を実行する信号処理部と、を含み、前記第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とし、前記第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域とした場合、前記光バンドパスフィルター部は、前記第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ前記第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能し、前記補正演算部は、前記第ｍ波長域に対応した前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するノイズ推定部と、前記関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された補正受光信号を求めるノイズ除去補正部と、を有する。
【０００９】
本態様では、分光器（光学フィルター）として、光バンドパスフィルター部が用いられる。光バンドパスフィルター部は、関心波長域である第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）に対応する第ｍバンドパスフィルターおよび非関心波長域である第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）に対応する第ｋバンドパスフィルターの各々として機能する。
【００１０】
第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光には、関心波長領域の光のみならず、非関心波長領域の光も混入している。よって、受光部（フォトダイオードや光センサー等）によって、第ｍバンドパスフィルターからの光を受光したとき、全受光信号中にノイズ成分が含まれることになる。ノイズ成分（非関心波長域の光に対応する受光信号成分）の量は、関心波長域の受光信号成分（正規受光信号成分）の量に比べて少ないといっても、例えば、非関心波長帯域が複数あるとき、各帯域のノイズ成分を合算すると、ノイズ成分の総量は無視できなくなる場合がある。また、例えば、サンプルの反射率（透過率）に起因して、特定の波長域に大きなノイズが発生するような場合もあり得る。
【００１１】
そこで、本態様では、信号処理（受光データの補正処理）によって、第ｍバンドパスフィルターからの光を受光して得られる全受光信号（すなわち関心受光信号）に含まれる、各帯域毎のノイズ成分の総量を求め、全受光信号から、求められたノイズ成分の総量を減算してノイズの影響を抑制する。
【００１２】
すなわち、本態様の分光測定装置は補正演算部を有し、補正演算部は、ノイズ推定部およびノイズ除去部を有する。ノイズ推定部は、第ｍ波長域に対応した第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。また、ノイズ除去補正部は、関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された補正受光信号を求める。
【００１３】
本態様によれば、受光データの補正によって、分光データ（分光スペクトルデータ）の精度を向上させることができ、したがって、分光測定装置の測定精度の向上が実現される。例えば、波長分離性能の低い光学フィルターを使用して得られた分光スペクトルデータは一般に精度はそれほど高くないが、本態様によれば、信号処理によってデータ精度を向上できることから、多様な光学フィルター（例えば、小型、安価、使い勝手がよい光学フィルター等）を採用することが可能となる。光学フィルターの選択の幅が広がることから、機能性の高い可変波長フィルターや、より安価な光学フィルターを用いた、例えば、小型軽量、安価かつ高測定精度の分光測定装置を実現することができる。
【００１４】
なお、透過型の光バンドパスフィルターとしては、例えばエタロンフィルターを用いることができ、また、反射型の光バンドパスフィルターとしては、例えばダイクロイックミラーを用いることができる。また、複数の波長帯域の各々に対応する第１光バンドパスフィルター〜第ｎバンドパスフィルターの各々は、可変波長フィルターを用いて実現してもよく、また、波長帯域が異なるｎ個の固定波長フィルターを並置して実現することもできる。
【００１５】
（２）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる前記関心受光信号をＳｍとし、前記第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる非関心受光信号をＳｋとし、前記第ｍバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、前記第ｋバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とし、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）としたとき、前記ノイズ推定部は、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定し、前記ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出し、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）による演算を実行して、前記補正受光信号Ｓｍｃを得る。
【００１６】
本態様では、ノイズ推定部が、（１）式による演算によって、非関心波長域における、各帯域毎のノイズ成分の量を推定する。また、ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分の総和を算出し、（２）式による演算によって、補正された関心受光信号（すなわち補正受光信号）を求める。
【００１７】
上記（１）式（つまり、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝）において、Ｓｋは、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる非関心受光信号（全受光信号：フォトダイオード等の全出力であり、実測されていることから既知）である。理想的には、非関心受光信号のうちの、第ｋ波長域の光に対応する受光信号値のみを用いるのがよいが、第ｋ波長域の光に対応する受光成分のみを分離することはできないため、第ｋバンドパスフィルターの全受光信号で代用する。
【００１８】
また、Ｐ（ｍ，ｋ）は、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｍ，ｋ）という表記は、第「ｍ」バンドパスフィルター（関心波長である第「ｍ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｍバンドパスフィルターの全波長帯域における分光特性（各波長の相対分光強度）は既知である。そして、例えば、第ｋ波長域に含まれる、各波長の透過率（反射率）を積分すること（つまり、波長と透過率（反射率）との関係を示すグラフにおける、第ｋ波長域の全面積を求めること）によって、Ｐ（ｍ，ｋ）を知ることができる。よって、Ｐ（ｍ，ｋ）は既知である。
【００１９】
また、Ｐ（ｋ，ｋ）は、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｋ，ｋ）という表記は、第「ｋ」バンドパスフィルター（非関心波長である第「ｋ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｋバンドパスフィルターは、本来、第ｋ波長域を担当するフィルターであることから、第ｋ波長域における透過率は既知である。
【００２０】
これらの既知の値を使用して、関心受光信号Ｓｍ（関心波長域を担当するフィルターである第ｍバンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号）に含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）を求める。なお、「第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分」と表現するのは、以下の理由による。すなわち、上述のとおり、第１〜第ｎの波長域は各々、所定の波長幅をもつ帯域であり、ｎ≧３の場合、非関心波長域である第ｋの波長帯域は２帯域以上、存在することになる。このことを考慮し、非関心波長域として複数の波長域が存在する場合には、各波長域毎にノイズ成分を求めることを明確に表現したものである。
【００２１】
ここで、第ｋバンドパスフィルターの第ｋ波長域の透過率（反射率）Ｐ（ｋ，ｋ）に対応して、受光信号Ｓｋ（全受光信号を、第ｋ波長域に対応する受光信号とみなして代用）が得られる。仮に、上記Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである。本態様では、この受光信号量を、すなわち、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）とみなす。上記（１）式は、このことを意味している。
【００２２】
このようにして、非関心波長域毎にノイズ成分が求められると、ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。このΣＮ（ｍ、ｋ）という表記は、関心波長域を担当するフィルターである第「ｍ」バンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号に含まれる、非関心波長域である第「ｋ」波長域の全信号成分（すなわち、全ノイズ成分ＮΣ）であることを表している。
【００２３】
そして、ノイズ除去補正部は、（２）式（つまり、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ））による演算を実行して、補正受光信号Ｓｍｃを得る。この補正受光信号Ｓｍｃは、ノイズが除去された結果、ほぼ、関心波長域の光に対応した受光信号であるとみなすことが可能であり、よって、分光スペクトルデータの測定精度が向上したことになる。
【００２４】
（３）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、前記第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とし、Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数としたとき、前記ノイズ推定部は、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。
【００２５】
本態様では、ノイズ推定の精度をさらに高める。本態様では、ノイズ成分の算出に際して、先に説明した（１）式に代えて、（３）式を使用する。
【００２６】
上記（２）の態様では、「Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである」という考え方に基づいて、ノイズを算出していた。但し、実際には、使用する光学フィルターを、第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターに切り換えたとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）が異なることに起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。
【００２７】
上述のとおり、上記（１）式で使用しているＳｋは、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号である。求めようとするノイズ成分は、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号に含まれるノイズ成分である。つまり、第ｋバンドパスフィルター（つまり、補正に係る第ｍバンドパスフィルターとは異なるフィルター）を使用したときの実測値を用いて、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの全受光信号に含まれるノイズを推定する。このとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）の差に起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。ノイズ推定の際に、各フィルターの特性の差に起因する全光量の差を補償する信号処理を追加すれば、分光スペクトルデータの測定精度を、さらに向上することができる。
【００２８】
そこで、本態様では、上記（１）式の演算式において、さらに、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数Ｒを乗算する（つまり、上記（３）式による演算を実行する）。
【００２９】
ここで、第ｍバンドパスフィルターの全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とする。第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターへ切り換えられたとき、受光部に到達する光の総量は、ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）に従って変化するはずである。したがって、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部から得られる全受光信号Ｓｋは、第ｍバンドパスフィルターを使用した場合には、Ｓｋ・｛ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）｝に修正されるものと考えられる。
【００３０】
各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の総和の比（ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差を補正する（補償する）ための補正係数Ｒとする。上記（１）式の演算式において、さらに、補正係数Ｒを乗算することによって、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差が補償され、よって、分光スペクトルデータの測定精度がさらに向上する。
【００３１】
（４）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記光バンドパスフィルター部は可変波長フィルターで構成され、前記可変波長フィルターの特性を可変に制御することによって、前記第ｍバンドパスフィルターおよび前記第ｋバンドパスフィルターのバンドパス特性が実現される。
【００３２】
可変波長フィルターは、一つのフィルター素子で、複数のフィルター特性を実現可能な機能性の高い光学フィルターであり、共通のフィルターで複数の波長帯域をカバーできることから、光学フィルターの小型化ならびに低価格化に有効であり、また、使い勝手に優れる。一般に、波長分離特性はそれほど高くないが、上記のとおり、受光データの補正によって測定精度を向上させることができる。機能性の高い可変波長フィルターを使用することによって、例えば、小型軽量、安価かつ高測定精度の分光測定装置を実現することができる。
【００３３】
（５）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記光バンドパスフィルター部は、可変ギャップ式のエタロンフィルターである。
【００３４】
可変ギャップ式のエタロンフィルター（以下、可変ギャップエタロンフィルターという）は、ファブリペロー干渉計の原理を利用した、構成が簡易で、小型化、低価格に適した波長可変フィルターである。可変ギャップエタロンフィルターを使用することによって、例えば、小型軽量、安価かつ高測定精度の分光測定装置を実現することができる。
【００３５】
（６）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記信号処理部は、前記補正受光信号に基づいて、前記サンプルの分光光度分布を測定する。
【００３６】
分光光度分布の測定によって、例えば、サンプルの測色、サンプルの成分分析等を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】分光測定装置の構成の一例を示す図
【図２】図２（Ａ）および図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンの構成例と、バンドパスフィルター特性の例を示す図
【図３】光バンドパスフィルターとしての、回転式バンドパスフィルターの構成の一例を示す図
【図４】補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図
【図５】図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、測色計（測色器）によって、サンプルの表面の色を測定する場合の測定手順の一例を示す図
【図６】図６（Ａ）〜図６（Ｃ）は、光バンドパスフィルターの分光特性と、サンプル（赤色）の反射率特性と、各フォトダイオードにおける受光信号強度の例を示す図
【図７】サンプル（赤色）の分光反射率曲線と、実測された１６ポイントデータ（本発明による補正処理がなされていないデータ）に基づく分光反射率値との誤差を示す図
【図８】図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、各フォトダイオードの受光信号強度（相対受光信号強度）の分布において、第３波長域（中心波長が４４０ｎｍの波長域）の受光信号の分光スペクトルを抽出して拡大して示す図
【図９】補正前の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線と、補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線とを比較して示す図
【図１０】図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、第３バンドパスフィルターを経由した第３波長域の光に含まれる、第１３波長域におけるノイズ成分の推定方法の概要を説明するための図
【図１１】図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）は、ノイズ成分の量の推定の第１の具体例（演算式（１）を用いる補正）を示す図
【図１２】図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）は、ノイズ成分の量の推定の第２の具体例（演算式（３）を用いる補正）を示す図
【図１３】図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）は、ノイズ除去補正部５１０によるノイズ除去補正の内容を説明するための図
【図１４】図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）は、ノイズ成分の総和の算出方法の例を示す図
【図１５】図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）は、補正処理の有無による、バンドパスフィルター特性の相違を示す図
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００３９】
（第１実施形態）
まず、分光測定装置（測色器、分光分析器、分光スペクトラムアナライザー等）の全体構成について説明する。
【００４０】
（分光測定装置の全体構成の例）
図１は、分光測定装置の構成の一例を示す図である。分光測定装置の例としては、測色計、分光分析器、スペクトラムアナライザー等が挙げられる。例えば、サンプル２００の測色を行う場合には光源１００が用いられ、また、サンプル２００の分光分析を行う場合には、光源１００’が用いられる。
【００４１】
分光測定装置は、光源１００（あるいは１００’）と、光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００と、フォトダイオード等を用いた受光部（ＰＤ）４００と、受光部４００から得られる受光信号（光量データ）を補正するための補正演算（補正処理）を行う補正演算部５００と、補正後の光量データ（受光データ）に基づいて分光光度分布等を求める信号処理部６００と、を有する。なお、光源１００（１００’）としては、例えば、白熱電球、蛍光灯、放電管、ＬＥＤ等の固体発光素子を用いた光源（固体発光素子光源）等を使用することができる。
【００４２】
光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００は分光器として機能し、分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数であり、図１の例ではn＝１６）を有する。以下の説明では、第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とし、第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域という場合がある。
【００４３】
光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００は、第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ、第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能する。具体的には、光バンドパスフィルター部３００は、透過型の光バンドパスフィルターであってもよく、反射型の光バンドパスフィルターであってもよい。透過型の光バンドパスフィルターとしては、例えば、可変ギャップエタロンフィルターを用いることができ、また、反射型の光バンドパスフィルターとしては、例えばダイクロイックミラー（あるいはダイクロイックプリズム）や回折格子等を用いることができる。なお、ダイクロイックミラーは、特殊な光学素材を用いて作成された鏡の一種で、特定の波長の光を反射し、その他の波長の光を透過する特性をもつ光学フィルターである。
【００４４】
本実施形態の光バンドパスフィルター（ＢＰＦ）３００は、ｎ個（ｎは２以上の整数であり、図１の場合はｎ＝１６）の分光帯域を有しており、各分光帯域の波長幅は、例えば２０ｎｍに設定されている。図１では、説明の便宜上、１６個の分光帯域の各々に対応した、１６個のバンドバスフィルタ（つまり第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６））を記載している。各バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜ＢＰＦ（１６）は、少なくとも特定波長域の光を透過する（あるいは反射する）特性を有している。
【００４５】
複数の波長帯域の各々に対応する第１光バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々は、１個ないし複数の可変波長フィルターを用いて実現してもよく、また、波長帯域が異なる１６個の固定波長フィルターを配置（並置）して実現することもできる。
【００４６】
また、第１光バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々が担当する分光帯域の中心波長をλ１〜λ１６とする。例えば、λ１＝４００ｎｍ、λ２＝４２０ｎｍ、λ３＝４４０ｎｍ、λ４＝４６０ｎｍ、λ５＝４８０ｎｍ、λ６＝５００ｎｍ、λ７＝５２０ｎｍ、λ８＝５４０ｎｍ、λ９＝５６０ｎｍ、λ１０＝５８０ｎｍ、λ１１＝６００ｎｍ、λ１２＝６２０ｎｍ、λ１３＝６４０ｎｍ、λ１４＝６６０ｎｍ、λ１５＝６８０ｎｍ、λ１６＝７００ｎｍに設定されている。
【００４７】
また、光バンドパスフィルター部３００からの光を受光する受光部（ＰＤ）４００は、１６個のフォトダイオード（すなわち、第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６））が設けられている。各フォトダイオードＰＤ（１）〜ＰＤ（１６）は、上記の各波長域に受光感度を有している。なお、受光感度を有する波長域が広い光センサー等を使用できる場合には、１ないし複数の光センサーを使用してもよい。
【００４８】
補正演算部５００は、１６個のバンドパスフィルター（第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６ＢＰＦ（１６））の各々の透過波長域（反射波長域）が、実質的に広いことに起因するノイズ上昇（測定精度の低下）を、注目する波長域（関心波長域）以外の他の波長域（非関心波長域）の受光信号を利用した補正演算によって抑制する。
【００４９】
例えば、光バンドパスフィルター３００として、可変ギャップエタロンフィルターのような構成が簡易な光学的バンドパスフィルターを用いると、装置の構成の簡素化、装置の小型やコストダウンを実現できるが、一方で、光バンドパスフィルター（波長バンドパスフィルター）の波長透過特性がブロードとなり、目的とする波長帯以外の波長も透過させてしまうため、受光信号にノイズ（誤差）が重畳される。
【００５０】
例えば、第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）は、本来λ１波長域の波長をもつ光を透過させるが、波長分離特性が十分に高いとはいえない場合、結果的に、例えば、λ２〜λ１６までの、全波長域の波長の光も、透過させてしまう。このような現象は、第２バンドパスフィルターＢＰＦ（２）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）についても同様に生じる。
【００５１】
この場合、例えば、第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）に対応する受光信号Ｓには、目的とするλ１の受光信号（Ｓ（λ１）：正規の受光信号）の他に、ノイズ成分であるΣ{Ｓ（λ２）〜Ｓ（λ１６）｝が含まれている。よって、そのノイズ成分の分だけ、第１波長域（中心波長λ１）に対応する受光信号Ｓの値が増大しており（ベース浮きの発生）、よって、測定誤差が生じる。
【００５２】
ノイズ成分の量は、正規の信号成分量と比較して少ないといっても、各波長域の信号毎にノイズが含まれている。例えば、サンプル２００の反射率（透過率）に起因して、特定の波長域に大きなノイズが発生するような場合もあり得る。よって、誤差を極力抑制するための補正演算処理が必要となる。
【００５３】
例えば、第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）について、非関心波長域（λ２〜λ１６）の受光信号量がほぼ一律であるならば、第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）に対応する全受光信号から、一定量（λ２〜λ１６に起因するノイズ成分）を減算するという方法も考えられるが、実際は、サンプル２００の反射率（透過率）に応じて、λ２〜λ１６の各々の波長に対応した受光信号量が変動する。サンプル２００の反射率（透過率）は未知であることから、λ２〜λ１６の各々の受光信号量（ノイズ成分量）は不明であり、このような安易な補正方法は採用できない。
【００５４】
よって、ノイズ成分を推定し、そして、推定されたノイズ成分を、正規の受光信号（光量データ）から減算するという、新規なベース浮き補正処理が必要となる。そこで、補正演算部５００は、第ｍ波長域に対応した第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部３００によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定し、そして、関心受光信号から、推定された波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された補正受光信号を求める（この補正処理の具体的な内容については、後述する）。
【００５５】
補正演算部５００は、上記のとおりベース浮き抑制のための補正演算を実行し、補正された光量データ（補正された受光信号）を信号処理部６００に供給する。信号処理部６００は、補正された光量データ（補正された受光信号）を用いて、所定の信号処理を実行し、分光光度分布を求める。そして、例えば、分光分布を示す曲線等を生成する。
【００５６】
図１の構成をもつ分光測定装置によれば、受光データの補正によって、分光データ（分光スペクトルデータ）の精度を向上させることができる。よって、分光測定装置の測定精度の向上が実現される。例えば、波長分離性能の低い光学フィルターを使用して得られた分光スペクトルデータは一般に精度はそれほど高くないが、信号処理によってデータ精度を向上できることから、多様な光学フィルター（例えば、小型、安価、使い勝手がよい光学フィルター等）を採用することが可能となる。光学フィルターの選択の幅が広がることから、機能性の高い可変波長フィルターや、より安価な光学フィルターを用いた、例えば、小型軽量、安価かつ高測定精度の分光測定装置を実現することができる。
【００５７】
（光バンドパスフィルター部の構成の具体例）
図２（Ａ）および図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンの構成例と、バンドパスフィルター特性の例を示す図である。図２（Ａ）に示すように、可変ギャップエタロンフィルターは、対向して配置される第１基板１１および第２基板１２と、第１基板１１の主面（表面）に設けられる第１反射膜１３と、第２基板１２の主面（表面）に設けられる第２反射膜１４と、各基板によって挟持された、各基板間のギャップ（距離）を調整するための第１アクチュエーター（例えば圧電素子等）１５ａおよび第２アクチュエーター１５ｂと、を有する。
【００５８】
第１アクチュエーター１５ａおよび第２アクチュエーター１５ｂは各々、第１駆動回路１６ａおよび第２駆動回路１６ｂの各々によって駆動される。また、第１駆動回路１６ａおよび第２駆動回路１６ｂの動作は、ギャップ制御回路１７によって制御される。
【００５９】
所定角度θで外部から入射する光Ｌｉｎは、ほとんど散乱されることなく第１反射膜１３を通過する。第１基板１１に設けられた第１反射膜１３と第２基板１２に設けられた第２反射膜１４との間で、光の反射が繰り返され、これによって、光の干渉が生じ、入射光の一部は、第２基板１２上の第２反射膜を通過して、受光部４００（フォトダイオードＰＤ）に到達する。干渉によってどの波長の光が強め合うかは、第１基板１１と第２基板１２との間のギャップに依存する。よって、ギャップを可変に制御することによって、通過する光の波長帯域を変化させることができる。
【００６０】
図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンフィルターの分光特性（２０ｎｍ幅の１６の波長帯域毎の相対分光強度）を示している。光バンドパスフィルター部（分光部）３００として、可変ギャップエタロンフィルターを使用すると、一つのフィルターで複数の透過波長帯域を実現することができることから、簡易、小型かつ安価な分光部を得ることができるという利点がある。
【００６１】
図３は、光バンドパスフィルターとしての、回転式バンドパスフィルターの構成の一例を示す図である。回転式バンドパスフィルターは、光学系（レンズ）８７と、複数の透過帯域が異なるバンドパスフィルター８５ａ〜８５ｆが組み込まれている、回転可能な円盤８５と、を有する。測定対象の波長域に応じて、バンドパスフィルター８５ａ〜８５ｆのうちのいずれか一つを選択して測定が実行される。
【００６２】
（補正演算部の構成と補正演算の概要）
図４は、補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図である。図４において、光バンドパスフィルター部３００に含まれる第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々からは、分光された光ｗ（１）〜ｗ（１２）の各々が出力される。受光部４００に含まれる、第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々は、分光された光ｗ（１）〜ｗ（１２）の各々を受光し、光電変換によって受光強度に対応した電気信号（アナログ受光信号）Ｓ１ａ〜Ｓ１６ａ（添字のａはアナログ信号であることを表す）を出力する。
【００６３】
また、補正演算部５００は、例えば、受光部４００から出力される受光信号を増幅する初段アンプ５０２と、初段アンプ５０２の出力信号（アナログ信号）をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器５０４と、各種データを蓄積するために使用可能なメモリー５０６と、関心波長域の受光データに含まれるノイズ成分の量を推定するノイズ推定部５０８と、ノイズ除去のための演算処理を実行するノイズ除去補正部５１０と、を有する。
【００６４】
メモリー５０６には、Ａ／Ｄ変換器５０４から出力される受光データ（あるいは受光光量データ）Ｓ１〜Ｓ１６が、一時的に蓄積される。ノイズ推定部は、受光デーＳ１〜Ｓ１６に基づいて、関心受光信号（関心受光データ）Ｓｍに含まれるノイズ成分（波長域ｗ（≠ｍ）の波長をもつ成分）を推定する。
【００６５】
また、ノイズ除去補正部５１０は、関心受光信号（関心受光データ）Ｓｍから、各波長域毎のノイズ成分の総和を減算して、補正された補正受光信号（補正受光データあるいは補正受光光量データ）を算出する。
【００６６】
また、信号処理部６００は、分光反射率や分光吸収率等の算出部６０２を有する。信号処理部６００は、補正演算部５００によって補正された補正受光信号（補正受光データ）に基づいて、所定の信号処理を実行し、例えば、分光光度分布を求める。
【００６７】
（ノイズ成分の推定の概要説明）
先に説明したように、複数の波長域（第１波長域〜第ｎ波長域）のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とする。関心波長域とは、受光データの補正処理上、注目する波長域という意味である。また、第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域とする。
【００６８】
図４に示される受光部４００は、第ｍバンドパスフィルターＰＤｍ）の透過光または反射光を受光して、関心受光信号Ｓｍ（Ｓ１〜Ｓ１６のうちのいずれか）を出力する。同様に、受光部４００は、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を受光して、非関心受光信号Ｓｋ（Ｓ１〜Ｓ１６のうちの関心受光信号Ｓｍを除いた信号）を出力する。
【００６９】
また、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とする。また、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）とする。
【００７０】
ここで、ノイズ推定部５０８は、下記（１）式による演算を行って、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。
Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）
【００７１】
また、ノイズ除去補正部５１０は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。そして、下記（２）式による演算によって、補正受光信号（補正受光データ）Ｓｍｃを得る。
Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）
【００７２】
上記（１）式（つまり、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝）において、Ｓｋは、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる非関心受光信号（全受光信号：フォトダイオード等の全出力であり、実測されていることから既知）である。ここで、理想的には、非関心受光信号のうちの、第ｋ波長域の光に対応する受光信号値のみを用いるのがよいが、第ｋ波長域の光に対応する受光成分のみを分離することはできないため、第ｋバンドパスフィルターの全受光信号で代用する。
【００７３】
また、Ｐ（ｍ，ｋ）は、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｍ，ｋ）という表記は、第「ｍ」バンドパスフィルター（関心波長である第「ｍ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。また、第ｍバンドパスフィルターの全波長帯域における分光特性（各波長の相対分光強度）は既知である。
【００７４】
そして、例えば、第ｋ波長域に含まれる、各波長の透過率（反射率）を積分すること（つまり、波長と透過率（反射率）との関係を示すグラフにおける、第ｋ波長域の全面積を求めること）によって、Ｐ（ｍ，ｋ）を知ることができる。よって、Ｐ（ｍ，ｋ）は既知である。
【００７５】
また、Ｐ（ｋ，ｋ）は、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｋ，ｋ）という表記は、第「ｋ」バンドパスフィルター（非関心波長である第「ｋ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｋバンドパスフィルターは、本来、第ｋ波長域を担当するフィルターであることから、第ｋ波長域における透過率は既知である。
【００７６】
これらの既知の値を使用して、関心受光信号Ｓｍ（関心波長域を担当するフィルターである第ｍバンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号）に含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）を求める。なお、「第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分」と表現するのは、以下の理由による。すなわち、上述のとおり、第１〜第ｎの波長域は各々、所定の波長幅をもつ帯域であり、ｎ≧３の場合、非関心波長域である第ｋの波長帯域は２帯域以上、存在することになる。このことを考慮し、非関心波長域として複数の波長域が存在する場合には、各波長域毎にノイズ成分を求めることを明確に表現したものである。
【００７７】
ここで、第ｋバンドパスフィルターの第ｋ波長域の透過率（反射率）Ｐ（ｋ，ｋ）に対応して、受光信号Ｓｋ（全受光信号を、第ｋ波長域に対応する受光信号とみなして代用）が得られる。仮に、上記Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである。この受光信号量を、すなわち、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）とみなす。上記（１）式は、このことを意味している。
【００７８】
このようにして、非関心波長域毎にノイズ成分が求められると、ノイズ除去補正部５１０は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。このΣＮ（ｍ、ｋ）という表記は、関心波長域を担当するフィルターである第「ｍ」バンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号に含まれる、非関心波長域である第「ｋ」波長域の全信号成分（すなわち、全ノイズ成分ＮΣ）であることを表している。
【００７９】
そして、ノイズ除去補正部は、（２）式（つまり、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ））による演算を実行して、補正受光信号Ｓｍｃを得る。この補正受光信号Ｓｍｃは、ノイズが除去された結果、ほぼ、関心波長域の光に対応した受光信号（受光データ）であるとみなすことが可能であり、よって、分光スペクトルデータの測定精度が向上したことになる。
【００８０】
また、より好ましくは、ノイズ推定部５０８は、下記（３）式による演算を行って、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するのがよい。
【００８１】
Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）
この（３）式において、ΣＱｍ（１〜ｎ）は、第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和であり、ΣＱｋ（１〜ｎ）は、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和であり、Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））は、各バンドパスフィルター間の透過率特性または反射率特性の差（あるいは全光量の差ということもできる）を補正するための補正係数である。ノイズ成分の算出に際して、先に説明した（１）式に代えて、（３）式を使用することによって、ノイズ推定の精度をさらに高めることができる。
【００８２】
先に説明した上記（１）式による演算では、「Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである」という考え方に基づいて、ノイズを算出していた。但し、実際には、使用する光学フィルターを、第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターに切り換えたとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）が異なることに起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。
【００８３】
上述のとおり、上記（１）式で使用しているＳｋは、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号である。求めようとするノイズ成分は、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号に含まれるノイズ成分である。つまり、第ｋバンドパスフィルター（つまり、補正に係る第ｍバンドパスフィルターとは異なるフィルター）を使用したときの実測値を用いて、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの全受光信号に含まれるノイズを推定している。このとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）の差に起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。ノイズ推定の際に、各フィルターの特性の差に起因する全光量の差を補償する信号処理を追加すれば、分光スペクトルデータの測定精度を、さらに向上することができる。
【００８４】
そこで、上記（３）式による演算では、上記（１）式の演算式において、さらに、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数Ｒを乗算することとした。
【００８５】
ここで、第ｍバンドパスフィルターの全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とする。第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターへ切り換えられたとき、受光部に到達する光の総量は、ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）に従って変化するはずである。したがって、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部から得られる全受光信号Ｓｋは、第ｍバンドパスフィルターを使用した場合には、Ｓｋ・｛ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）｝に修正されるものと考えられる。
【００８６】
各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の総和の比（ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差を補正する（補償する）ための補正係数Ｒとする。上記（１）式の演算式において、さらに、補正係数Ｒを乗算することによって、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差が補償され、よって、分光スペクトルデータの測定精度がさらに向上する。
【００８７】
図４の下側に、ノイズ成分の推定の具体例が示される。この例では、光バンドパスフィルター部３００として、光透過型のバンドパスフィルターが使用されることを前提としている。そして、第３フォトダイオードＰＤ（３）から出力されるアナログの受光信号Ｓ３ａを、デジタル値に変換して得られる受光データＳ３を、関心受光信号（関心受光データ）とする。この受光データＳ３には、非関心波長域であるｗ（１），ｗ（２）ならびにｗ（４）〜ｗ（１６）の各々の波長帯域毎にノイズ成分が重畳している。図４の例では、第１３波長域（ｗ（１３））におけるノイズ成分の量を、先に説明した（３）式に従って推定するものとする。
【００８８】
関心受光信号（関心受光データ）Ｓ３における、第１３波長域（ｗ（１３））におけるノイズ成分は、非関心受光信号（非関心受光データ）Ｓ１３に、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）と第１３バンドパスフィルターＢＰＦ１３との間の透過率（全光量）補正係数Ｒを乗算し、さらに、各フィルターにおける第１３波長域（ｗ（１３））の透過率の比（Ｐ（３，１３）／Ｐ（１３，１３））を乗算することによって得られる。
【００８９】
補正係数Ｒは、Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）によって求められる。ここで、Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）における、１６個の各波長帯域の透過率の積分値である。また、Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）における、１６個の各波長帯域の透過率の積分値である。
【００９０】
また、Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０）（＝Ｐ（ｍ，ｋ）＝Ｐ（３，１３））は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、第１３波長域ｗ（１３）（中心波長６４０ｎｍ）における透過率である。また、Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０）（＝Ｐ（ｋ，ｋ）＝Ｐ（１３，１３））は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の、第１３波長域ｗ（１３）（中心波長６４０ｎｍ）における透過率である。
【００９１】
このような補正演算によって、受光データ（受光光量データ）に重畳している、不要な波長帯域の成分（ノイズ成分）が除去されることから、受光データ（受光光量データ）の精度が向上する。よって、例えば、高価で、大型かつハイコストな光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。
【００９２】
（第２実施形態）
本実施形態では、測色計（測色器）によって、サンプルの表面の色を測定する場合を例にとって、本発明を適用した測色計（測色器）の構成と動作を、具体的に説明する。
【００９３】
図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、測色計（測色器）によって、サンプルの表面の色を測定する場合の測定手順の一例を示す図である。
【００９４】
測色計（測色器）によって分光スペクトルを測定するためには、まず、図５（Ａ）に示すように、分光反射率が既知である白色板１５０をリファレンスとして第１回目の測定を実行する。ここで、白色板１５０の、既知の反射率をＲｗ（λ）とする。また、第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々から得られる受光信号に基づく受光データを、この例では、Ｉｗ（λ）［λ＝４００ｎｍ、４２０ｎｍ、４４０ｎｍ、・・・、７００ｎｍ］と表記する。なお、λは、各波長帯域の中心波長を意味する。
【００９５】
先に説明したように、例えば、実測によって得られた第１波長域に対応する受光データＩｗ（λ＝４００ｎｍ）には、λ＝４２０ｎｍ、４４０ｎｍ、・・・、７００ｎｍの各帯域に対応するノイズ成分が含まれている。よって、補正演算部５００におけるノイズ推定部５０８は、各波長域毎のノイズ成分を算出する。ノイズ除去補正部５１０は、各波長域のノイズ成分の総和を求める。例えば、第１波長域に対応する受光データＩｗ（λ＝４００ｎｍ）に含まれるノイズ成分の総和をＣ１ｗ（λ＝４００ｎｍ）と表記する。ノイズ除去補正部５１０は、Ｉｗ（λ＝４００ｎｍ）から、ノイズ成分の総和Ｃ１ｗ（λ＝４００ｎｍ）に調整用の補正係数ｋ１を乗算したものを減算し、これによって、補正後の受光データである補正受光データ（第１波長域の補正受光データ）を得る。調整用の補正係数ｋ１の値は、分光測定装置の特性等に合わせて、適宜、設定することができる（基本的には、ｋ１＝１とすればよい）。この補正受光データ（Ｉｗ（λ＝４００ｎｍ）−ｋ１・Ｃ１ｗ（λ＝４００ｎｍ））は、メモリー５０６に一時的に記憶される。以下、同様の処理が実行され、第２波長域〜第１６波長域の各々における、補正受光データ（補正受光光量データ）が取得され、補正受光データ（補正受光光量データ）は、メモリー５０６に一時的に記憶される。
【００９６】
次に、図５（Ｂ）に示されるように、表面が赤色のサンプル１６０の分光反射率を測定する。第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々から得られる受光信号に基づく受光データを、この例では、Ｉｘ（λ）［λ＝４００ｎｍ、４２０ｎｍ、４４０ｎｍ、・・・、７００ｎｍ］と表記する。
【００９７】
白色板の場合と同様に、第１波長域に対応する補正受光データ（Ｉｘ（λ＝４００ｎｍ）−ｋ１・Ｃ１ｘ（λ＝４００ｎｍ））は、メモリー５０６に一時的に記憶される。同様に、第２波長域〜第１６波長域の各々における、補正受光データ（補正受光光量データ）は、メモリー５０６に一時的に記憶される。
【００９８】
次に、信号処理部６００は、サンプル１６０の、各波長域毎の分光反射率ＤＲｘ（λ）を求める。サンプル１６０の分光反射率ＤＲｘ（λ）は、下記（４）式によって求めることができる。
【００９９】
ＤＲｘ（λ）＝｛Ｉｘ（λ）−ｋ１・Ｃ１ｘ（λ）｝／｛Ｉｗ（λ）−ｋ１・Ｃ１ｗ（λ）｝［但し、λ＝４００ｎｍ、４２０ｎｍ、４４０ｎｍ、・・・、７００ｎｍ］・・・・・（４）
【０１００】
図６（Ａ）〜図６（Ｃ）は、光バンドパスフィルターの分光特性と、サンプル（赤色）の反射率特性と、各フォトダイオードにおける受光信号強度の例を示す図である。図５（Ａ），図５（Ｂ）に示される測色計（測色器）において、光バンドパスフィルター３００の分光特性は、例えば、図６（Ａ）に示されるとおりである。
【０１０１】
また、サンプル（赤色）１６０の反射率特性は、図６（Ｂ）に示されるとおりである。つまり、波長４００ｎｍから５７０ｎｍまでは、相対反射率は低いが、５８０ｎｍ〜７８０ｎｍの波長帯域では、相対反射率が増大する。
【０１０２】
各波長帯域に対応した各フォトダイオード（ＰＤ（１）〜ＰＤ（１６））の、各々の受光信号強度は、例えば、図６（Ｃ）のようになる。この受光信号強度は、図６（Ａ）に示される、光バンドパスフィルター３００の各波長域の分光特性に、図６（Ｂ）に示される、サンプルの各波長域の相対反射率特性を乗算することによって求めることができる。
【０１０３】
図７は、サンプル（赤色）の分光反射率曲線と、実測された１６ポイントデータ（本発明による補正処理がなされていないデータ）に基づく分光反射率値との誤差を示す図である。図７において、４００ｎｍ〜５８０ｎｍ付近において、特に、実測データと実際のサンプルの分光反射率との間の誤差が大きいことがわかる。先に説明したように、実測データには不要な波長域のノイズ成分が重畳されていることから、その分だけ、実測値が、実際のサンプルの分光反射率よりも高くなる（ベース浮きの発生）。ベース浮きによって、分光反射率の測定精度が低下する。
【０１０４】
図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、各フォトダイオードの受光信号強度（相対受光信号強度）の分布において、第３波長域（中心波長が４４０ｎｍの波長域）の受光信号の分光スペクトルを抽出して拡大して示す図である。図８（Ａ）は、図６（Ｃ）に示した受光信号強度の分布を再掲したものである。第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々の受光信号を、１’２’・・・１６’とする。先に説明したように、サンプル１６０の物体色が「赤」であるため、第１波長域〜第１０’波長域における受光信号強度は、第１１波長域〜第１６波長域における受光信号強度に比べて高くないため、第１波長域〜第１０’波長域に大きなノイズが重畳されてベース浮きが生じると、これらの各波長域の受光信号におけるＳ／Ｎの低下が顕著になる。
【０１０５】
図８（Ｂ）は、第３波長域における受光信号３’における分光スペクトル抽出し、拡大して示す図である。第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の半値幅が広いため、受光信号３’には、本来の波長域である第３波長域の波長成分の他、第１，第２，第４〜第１６の各波長域の成分が重畳されている。サンプル１６０の物体色（表面色）が赤であることから、特に、波長６００ｎｍ〜波長７２０ｎｍ付近で、大きなノイズ（不要成分）が生じている。
【０１０６】
そこで、本実施形態では、受光データ（受光光量データ）に関して、不要な波長成分（ノイズ成分）を除去するためのデータ処理（補正処理）が実行される。これによって、第３波長域における受光信号３’に重畳されるノイズ成分の大部分は除去され、第３波長域における測定信号の精度が向上する。他の波長域（特に、ベース浮きが発生し易い波長６００ｎｍ以下の波長域）においても、同様の補正処理が実行される。これによって、測定データの精度が向上する。
【０１０７】
図９は、補正前の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線と、補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線とを比較して示す図である。図９において、サンプル（赤色）１６０の本来の色の分光反射率曲線は、一点鎖線で示されている。また、白抜きの丸は、補正前の測定データ（１６ポイントデータ）を示す。また、点線は、補正前の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線を示す。また、白抜きの丸は、補正前の測定データ（１６ポイントデータ）を示す。また、実線は、補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて生成される分光反射率曲線を示す。
【０１０８】
図９から明らかなように、補正前の測定データ（１６ポイントデータ）に基づく分光反射率曲線（点線）では、波長６００ｎｍ以下の波長域でベース浮きが発生している。これに対し、補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づく分光反射率曲線（実線）は、サンプル（赤色）１６０の本来の色の分光反射率曲線（一点鎖線）とほぼ重なっている。すなわち、補正処理によって、測定データの精度が向上している。
【０１０９】
以下、図１０〜図１５を用いて、測色計（測色器）におけるデータ補正について、具体的に説明する。図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、第３バンドパスフィルターを経由した第３波長域の光に含まれる、第１３波長域におけるノイズ成分の推定方法の概要を説明するための図である。
【０１１０】
例えば第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）は、中心波長４４０ｎｍの、２０ｎｍ幅の帯域を担当する光学フィルターであるが、先に説明したように、実際の第３フォトダイオード（第３受光器）ＰＤ（３）の受光信号には、他の波長域（第１，第２，第４〜第１６の波長域）の成分（ノイズ成分）も含まれている。受光データの補正を行うためには、各波長域におけるノイズ成分の信号量を推定する必要がある。
【０１１１】
図１０（Ａ）において、網模様を付して示される中心波長４４０ｎｍの波長域が、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）が担当する本来の波長域である。ここでは、一例として、第１３波長域のノイズ成分（図１０（Ａ）中、斜線が施されているノイズ成分の量を推定する場合を想定する。
【０１１２】
第１３波長域のノイズ成分の量の推定には、何らかの基礎データが必要である。この基礎データとして、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）を経由した光を第１３フォトダイオードＰＤ（１３）で受光して得られる受光データを使用する。理想的には、図１０（Ｂ）において、点々模様が付されている第１３波長域の受光データのみを基礎データとして用いるのがよい。しかし、第１３フォトダイオードＰＤ（３）の全受光信号の内の、第１３波長域の受光信号量だけを知ることはできないため、第１３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる全受光信号（図１０（Ｂ）において斜線が施されている部分の受光データ）を、第１３波長域の受光データの代わりに使用（つまり代用）する。
【０１１３】
図１０（Ａ）に示される、第３フォトダイオードＰＤ（３）に対応した第１３波長域の受光信号強度は、図１０（Ｂ）に示される、第１３波長フォトダイオードＰＤ（１３）に対応した第１３波長域の受光信号強度に比べて低下しているが、これは、第１３波長域における、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の透過率と第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の透過率との間に差があるからである。各フィルター間の透過率の差が既知であるならば、第１３波長フォトダイオードＰＤ（１３）に対応した第１３波長域の受光信号強度（全受光データで代用）に、第１３波長域における各フィルター間の透過率の比を乗算すれば、ノイズ成分の量（第３フォトダイオードＰＤ（３）に対応した第１３波長域の受光信号強度）を推定することができる。
【０１１４】
図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）は、ノイズ成分の量の推定の第１の具体例（演算式（１）を用いる補正）を示す図である。図１１（Ａ）において、点々を付して示されている信号成分は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）（６４０ｎｍ帯を担当するバンドパスフィルター）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における受光信号成分（不明）である。この受光信号成分の代わりに、図１１（Ｃ）に示される、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）を代用する。第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）は、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の各波長毎の検出電流の積算値である（実測されていることから、既知である）。
【０１１５】
また、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における透過率（Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０））は既知である（第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の本来の帯域の透過率であるため、透過率特性は予めわかっている）。
【０１１６】
また、図１１（Ｂ）において、斜線を付して示されている信号成分が、推定対象のノイズ成分である。このノイズ成分は、すなわち、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）（４４０ｎｍ帯を担当するバンドパスフィルター）の、４４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における受光信号成分（未知）である。図中、このノイズ成分は、ｃ１ｘ１（４４０，６４０）と表記されている。この表記は、４４０ｎｍ帯域を担当するバンドパスフィルターの、６４０ｎｍ帯域におけるノイズ成分ｃ１ｘ１であることを表している。
【０１１７】
但し、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における透過率（Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０））は既知である。つまり、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、６３０ｎｍ〜６５０ｎｍの各々の波長域における透過率をＦｂｐｓ（λ６３０）〜Ｆｂｐｓ（λ６５０）を積算して平均をとることによって、Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０）を求めることができる。
【０１１８】
図１１（Ｄ）には、先に説明した補正演算式（（１）式）の具体的な内容が示されている。すなわち、（１）式は、具体的には、以下のように表すことができる。
【０１１９】
ノイズ成分ｃ１ｘ１（４４０，６４０）≒Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）・Ｆｂｐｓ（λ＝６４０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０）・・・・（１）
【０１２０】
図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）は、ノイズ成分の量の推定の第２の具体例（演算式（３）を用いる補正）を示す図である。上述の（１）式では、フィルター間の透過率の差（全光量の差）が考慮されていない。そこで、図１２に示される例では、フィルター間の透過率の差（全光量の差）を補正するための補正係数（透過率補正係数）Ｒを用いて、ノイズ推定の基礎となる基礎データの値を補正する。
【０１２１】
図１２（Ａ）に示される「Ｆｂｐｓ３（３８０〜７８０）」は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、１６個の波長域ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々における透過率の積算値である。同様に、図１２（Ｂ）に示される「Ｆｂｐｓ１３（３８０〜７８０）」は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、１６個の波長域ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々における透過率の積算値である。
【０１２２】
「Ｆｂｐｓ３（３８０〜７８０）」は、第３フォトダイオードＰＤ（３）の各波長の検出電流の積算値（分光スペクトル分布曲線で定まる、閉じた図形の全面積）に相当する。また、Ｆｂｐｓ１３（３８０〜７８０）」は、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の各波長の検出電流の積算値（分光スペクトル曲線で定まる、閉じた図形の全面積）に相当する。図１２（Ａ）に示される閉じた図形の面積と、図１２（Ｂ）に示される閉じた図形の面積とを比べると、両者に差があるのがわかる（分光スペクトル特性が異なることに起因して差が生じる）。つまり、各バンドパスフィルターの通過後の総光量に差が生じることになる。
【０１２３】
そこで、（３）式による演算では、フィルター間の透過率の差（総光量の差）を考慮して、ノイズ推定の基礎となる基礎データＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）を補正する。つまり、図１２（Ｃ）に示されるように、Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）に、各フィルターの全帯域の透過率の比を示す補正係数Ｒ（透過率補正係数）を乗算し、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）を、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の特性に対応させて補正する。補正後のデータをノイズ推定の基礎データとし、この補正後の基礎データに、各フィルターの第１３波長域における透過率の比（Ｆｂｐｓ（λ＝６４０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０））を乗算して、第３フォトダイオードＰＤ（３）の受光信号（第３受光データ）に含まれる、第１３波長域のノイズ成分ｃ１ｘ１（４４０，６４０）を求める。これが、図１２（Ｃ）に示される（３）式の内容である。（２）式によれば、フィルター間の光学特性の差（透過率や反射率）を考慮して基礎データが補正されることから、測定精度がさらに向上する。
【０１２４】
以下、同様の手法（つまり、（１）式あるいは（３）式による補正演算）によって、第３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる受光信号（第３受光データ）に含まれる、第１，第２、第４〜第１２，第１４〜第１６の各波長域におけるノイズ成分の量を推定する。推定された各波長域のノイズデータは、メモリー５０６に、一時的に蓄積される。
【０１２５】
図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）は、ノイズ除去補正部５１０によるノイズ除去補正の内容を説明するための図である。ノイズ除去補正部５１０は、図１３（Ａ）に示されるように、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）に対応する第３受光データ（第３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる受光データ）に含まれる、ノイズ成分の総和（ｃ１ｘ１（４４０）：４４０ｎｍ帯の受光データに含まれる全ノイズ成分ｃ１ｘ１という意味）を求める。
【０１２６】
図１３（Ｂ）には、第１３フォトダイオードの全受光信号（各波長毎の検出電流の積算値）Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）が示される。このＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）は、数式によって正確に求めることができる。すなわち、λ１を光の波長を示すパラメーターとしたとき、実光源（λ１）と、フィルター類透過率（λ１）と、ＰＤ分光感度（λ１）と、サンプル分光反射率（λ１）と、ＢＰＦ３（３）内のλ１の透過率との積をとり、λ１を３８０〜７００まで変化させて、積の総和を計算した値がＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）となる。
【０１２７】
ノイズ除去補正部５０６は、第１３フォトダイオードの全受光信号（各波長毎の検出電流の積算値）Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）から、求められたノイズ成分の総和（ｃ１ｘ１（４４０）を減算する（上記（２）式による演算）。これによって、図１３（Ｃ）に示すように、ノイズが大幅に抑制された４４０ｎｍ帯域の検出信号（補正後の第３受光データ）が得られる。他の波長帯域の受光データについても、同様の補正処理が実行される。
【０１２８】
図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）は、ノイズ成分の総和の算出方法の例を示す図である。分光帯域として、所定波長幅（ここでは２０ｎｍ幅）の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数，ここではｎ＝１６）があるとき、関心受光データである第ｍ受光データに含まれるノイズ成分の総和（非関心波長である第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）におけるノイズ成分の総和）を算出する態様としては、図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）の３つの態様が考えられる。
【０１２９】
図１４（Ａ）の場合は、関心波長域が第１波長域であり、非関心波長域は第２〜第１６波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝４００）は、第２波長域〜第１６波長域の各々におけるノイズ成分を合算することによって求めることができる。
【０１３０】
図１４（Ｂ）の場合は、関心波長域が、例えば第３波長域であり、非関心波長域は第１，第２、第４〜第１６の各波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝４４０）は、第１〜第２の各波長域のノイズ成分の和に、第４〜第１６の波長域の各々におけるノイズ成分の和を加算することによって求めることができる。
【０１３１】
図１４（Ｃ）の場合は、関心波長域が第１６波長域であり、非関心波長域は第１〜第１５波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝７００）は、第１波長域〜第１５波長域の各々におけるノイズ成分を合算することによって求めることができる。
【０１３２】
図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）は、補正処理の有無による、バンドパスフィルター特性の相違を示す図である。図１５（Ｂ）に示すように、実際の光バンドパスフィルター部３００の分光特性Ｆｔｒは、広い裾野の部分を有する特性であるとする。しかし、受光データを補正してノイズを抑制することによって、光バンドパスフィルター部３００の分光特性Ｆｔｃは、実質的に、図１５（Ａ）に示すような、急峻なバンドパス特性に変化したことになる。よって、多様な光学フィルターの適用を可能としつつ、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。例えば、可変ギャップエタロン等の簡易かつ安価な波長バンドパスフィルターを用いて、高精度の分光測定をすることができる。
【０１３３】
以上説明したように、複数の光バンドパスフィルターにおける透過波長域（反射波長域）の重複に起因するノイズ上昇を、注目する波長域（関心波長域）以外の波長域（非関心波長域）の受光信号を利用した補正演算によって抑制することによって、例えば、高価な光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。
【０１３４】
例えば、簡易なフィルター使用することにより、フィルター素子のコストダウンを図ることができる。また、可変タイプの干渉フィルターを使用することにより、コストダウン、小型化、軽量化等を図ることができる。
【０１３５】
以上、いくつかの実施形態について説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるものである。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。例えば、光バンドパスフィルターに代えて、２以上の光ローパスフィルターや２以上の光ハイパスフィルター等を使用した場合に、透過光（反射光）の波長の重複が生じるような場合には、本発明を適用することができる。
【０１３６】
また、上述の実施形態では、サンプルの分光反射率を用いる例について説明したが、サンプルの透過率や吸収率等を求める場合でも、例えば、半値幅の広い光学フィルターを用いて分光測定を実行する場合、同様な問題が生じる。よって、サンプルの分光透過率や分光吸収率等求める場合でも、本発明を適用することができる。例えば、（反射率）＋（吸収率）＝１という関係があり、また、例えば、（透過率）＋（吸収率）＝１という関係が成立する。よって、吸収率＝１−（反射率）となり、透過率＝１−吸収率となる。よって、サンプルの分光反射率がわかれば、上記の式に従い、サンプルの分光吸収率や分光透過率を測定することができる。
【０１３７】
本発明は、測色計、分光分析器、スペクトラムアナライザー等の分光測定装置に広く適用することができる。
【符号の説明】
【０１３８】
１００（１００’）  光源、２００  サンプル、
３００  光バンドパスフィルター部（光学フィルター部）、
４００  受光部（受光器）、５００  補正演算部、６００  信号処理部、
５００  補正演算部、５０２  初段アンプ、５０４  Ａ／Ｄ変換器、
５０６  メモリー、５０８  ノイズ推定部、５１０  ノイズ除去補正部、
６００  信号処理部、６０２  分光反射率（あるいは分光吸収率等）の算出部
【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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