(57)【要約】【課題】簡易かつ効率的に物体を解析することが可能な解析システムを提供する。【解決手段】解析システム（１０）は、分光機器（１１０、１２０）により取得された分光情報（１１１、１２１）に基づいて物体の分光情報（１０１）を推定する推定部（１１）と、物体の分光情報（１０１）と物体の特徴量（１１２、１２２）とを紐づける処理部（１２）とを有する。【選択図】図１
2019190927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定する推定部と、
前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理部と、を有することを特徴とする解析システム。
【請求項２】
前記推定部は、複数の分光機器のそれぞれに対して異なる推定処理を行い、
前記処理部は、前記複数の分光機器に共通の回帰処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の解析システム。
【請求項３】
前記推定部は、前記分光機器による前記物体の撮像により取得された画像に基づいて前記物体の分光情報を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の解析システム。
【請求項４】
前記物体の分光情報は、前記物体の分光スペクトルあることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項５】
前記物体の分光情報は、前記物体の分光係数であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項６】
前記分光係数は、前記物体の反射光または透過光の波長の特徴を表す係数であることを特徴とする請求項５に記載の解析システム。
【請求項７】
前記推定部は、前記分光機器により取得された分光情報に対して四則演算を行うことにより、前記物体の分光係数を推定することを特徴とする請求項５または６に記載の解析システム。
【請求項８】
前記物体の分光係数を推定するための式は、線形回帰により紐づけられていることを特徴とすることを特徴とする請求項７に記載の解析システム。
【請求項９】
前記推定部は、
前記分光機器により取得された分光情報に基づいて前記物体の分光係数を推定し、
前記物体の反射光または透過光の波長に応じた異なる処理により、前記物体の分光係数から前記物体の分光スペクトルを推定することを特徴とする請求項５乃至８のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項１０】
前記分光係数のうち寄与率が最も高い分光係数の許容誤差は、３割以下であることを特徴とする請求項５乃至９のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項１１】
前記物体の特徴量は、前記物体の性質情報であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項１２】
前記処理部は、前記推定部により推定された前記物体の分光情報に基づいて、前記物体が所定の物体であるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項１３】
前記推定部は、前記分光機器により取得された分光情報から定数項を除いて得られた変動項に基づいて前記物体の分光情報を推定することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の解析システム
【請求項１４】
前記変動項の絶対値は、前記定数項の絶対値よりも小さいことを特徴とする請求項１３に記載の解析システム。
【請求項１５】
前記推定部は、複数の分光機器のそれぞれにより取得された複数の分光情報に基づいて前記物体の分光情報を推定することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項１６】
物体を撮像する撮像素子と、
前記撮像素子から出力された画像に基づいて前記物体の分光情報を推定する推定部と、
前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理部と、を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項１７】
分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定するステップと、
前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づけるステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光情報を用いて物体の特徴量を解析する解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ハイパースペクトルカメラやマルチスペクトルカメラなどの分光機器を用いて取得された分光情報に基づいて、物体の特徴量を解析する方法が知られている。特許文献１には、分光情報と物体の特徴量とを紐づけることにより、分光情報に基づいて物体の特徴量を解析する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２１４０９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、分光情報と物体の特徴量との関係は、分光情報の取得に用いられた分光機器の種類に応じて異なる。このため、物体の特徴量を解析する解析システムは、分光機器ごとに構築する必要がある。その結果、解析システムの構築が煩雑となり、効率的に物体の特徴量を解析することができない。
【０００５】
そこで本発明は、簡易かつ効率的に物体を解析することが可能な解析システム、撮像装置、および、プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面としての解析システムは、分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定する推定部と、前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理部とを有する。
【０００７】
本発明の他の側面としての撮像装置は、物体を撮像する撮像素子と、前記撮像素子から出力された画像に基づいて前記物体の分光情報を推定する推定部と、前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づける処理部とを有する。
【０００８】
本発明の他の側面としてのプログラムは、分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定するステップと、前記物体の分光情報と前記物体の特徴量とを紐づけるステップと、をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本発明の他の目的及び特徴は、以下の実施形態において説明される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、簡易かつ効率的に物体を解析することが可能な解析システム、撮像装置、および、プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】各実施例における解析システムの説明図である。
【図２】実施例３における分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報、および、推定スペクトルを示す図である。
【図３】実施例４における分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報、および、推定スペクトルを示す図である。
【図４】各実施形態における多変量解析および回帰解析の概念図である。
【図５】各実施形態における認識技術の概念図である。
【図６】実施例１における分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報、および、推定スペクトルを示す図である。
【図７】実施例２における分光機器の分光特性、分光機器により取得された分光情報、および、推定スペクトルを示す図である。
【図８】実施例３における推定スペクトルおよび被写体のスペクトルを示す図である。
【図９】実施例３における分光スペクトルの変形を示す図である。
【図１０】実施例３における改善推定スペクトルおよび被写体のスペクトルを示す図である。
【図１１】実施例４における推定スペクトルおよび被写体のスペクトルを示す図である。
【図１２】実施例４における改善推定スペクトルおよび被写体のスペクトルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
まず、図１を参照して、本実施形態における解析システムの概念について説明する。図１は、解析システムの説明図であり、図１（ａ）は解析システムの概念図、図１（ｂ）は解析システムのブロック図をそれぞれ示している。なお本実施形態では、分光情報を取得する分光機器として、撮像素子を備えた撮像装置（カメラ）を用いる。この場合、分光機器により取得された分光情報は、撮像装置により撮像された画像（画像データ）である。ただし本発明は、これに限定されるものではなく、分光情報を取得することが可能であれば、撮像装置以外の分光機器であってもよい。
【００１４】
図１（ａ）において、１００は被写体（物体としての葉）、１０１は被写体１００の分光スペクトル（物体の分光情報）を示している。分光スペクトル１０１において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。分光スペクトル１０１は、例えば暗室を利用した分光スペクトル測定系などで精密に評価することが可能であり、被写体１００の分光特性の正解値として扱うことができる。
【００１５】
１１０、１２０は、分光情報を取得可能な分光機器としてのカメラ（撮像装置）である。カメラ１１０、１２０は、互いに異なる種類のカメラである。本実施形態において、カメラ１１０は波長を３つに分割して取得し、カメラ１２０は波長を５つに分割して取得する。１１１は、カメラ１１０を用いて被写体１００を撮像して取得された分光情報である。１２１は、カメラ１２０を用いて被写体１００を撮像して取得された分光情報である。分光情報１１１、１２１のそれぞれにおいて、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。
【００１６】
このように、分光スペクトル１０１は、曲線が表示できるほど波長方向に細かい情報を含む。一方、カメラ１１０、１２０により取得された分光情報は、カメラ１１０、１２０の分光性能により、３点または５点と丸められた分光情報である。分光情報１１１、１２１は、波長の数だけでなく、各波長に対する感度も異なる。このため、例えば同じ「赤（Ｒ）」の情報に関しても、カメラ１１０、１２０のそれぞれで互いに異なる値となる。
【００１７】
１１２、１２２は、分光情報１１１、１２１に対して物質解析を行って得られた物質量であり、一例としてクロロフィル量ａを示している。同じ被写体１００を撮影しているため、物質量１１２、１２２はそれぞれ同じになるべきである。従来、異なる分光情報１１１、１２１を利用して物質量１１２、１２２を算出する場合、それぞれの分光情報１１１、１２１に合わせた識別器を開発する必要があり、分光情報１１１、１２１を同列で扱うことはできなかった。
【００１８】
一方、本実施形態では、分光情報１１１、１２１から物質を同定する物質解析技術１０２を用いることにより、カメラ１１０、１２０の分光特性に依らず同じ解析技術および解析データを利用することができる。これにより、物質解析技術１０２のデータ量を異なるカメラ１１０、１２０の間で補完することも可能となり、かつ異なるカメラ１１０、１２０で取得した物質量同士を比較することも可能となる。
【００１９】
図１（ｂ）に示されるように、解析システム１０は、推定部１１および処理部１２を有する。推定部１１は、分光機器（例えば、カメラ１１０、１２０）により取得された分光情報（例えば、分光情報１１１、１２１）に基づいて物体の分光情報（例えば、分光スペクトル１０１）を推定する。処理部１２は、物体の分光情報と物体の特徴量（例えば、物質量１１２、１２２）とを紐づける。好ましくは、推定部１１は、複数の分光機器のそれぞれにより取得された複数の分光情報（例えば、分光情報１１１、１２１）に基づいて物体の分光情報を推定する。ただし本実施形態において、推定部１１は、一つの分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光情報を推定してもよい。また好ましくは、物体の特徴量は、物体の性質情報（糖度、色、クロロフィル量など、物体の成分や状態を示す情報）である。
【００２０】
次に、図２および図３を参照して、図１の解析システムを実現するための具体的な方法を説明する。図２は、カメラ１１０の分光特性、および、被写体１００を撮影した際の分光情報、推定スペクトルである。図３は、カメラ１２０の分光特性、分光情報、推定スペクトルである。
【００２１】
図２において、２０１はカメラ１１０の分光特性、２１１はカメラ１１１０により撮像された被写体１００の分光情報、２１２は推定スペクトルである。図３において、３０１はカメラ１２０の分光特性、３２１はカメラ１２０により撮像された被写体１００の分光情報、３２２は推定スペクトルである。分光特性２０１、３０１のそれぞれにおいて、横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示している。被写体１００の分光情報２１１、３２１のそれぞれにおいて、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル２１２、３２２のそれぞれにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。
【００２２】
被写体１００の分光スペクトル１０１は、カメラ１１０、１２０の分光特性２０１、３０１を乗算することにより、分光情報２１１、３２１のような情報に丸められる。なお、分光情報２１１、３２１を算出する際には、カメラ１１０、１２０のレンズの透過率や周辺光量落ちなどを考慮することが好ましい。取得された分光情報２１１、３２１は、異なる分光特性２０１、３０１に基づいて算出されるため、そのまま比較することは難しい。そこで本実施形態では、分光情報２１１、３２１を推定スペクトル２１２、３２２に変換する。これにより、分光特性２０１、３０１に依らず被写体１００の分光情報を比較することができる。
【００２３】
なお、推定スペクトル２１２、３２２を導出することができれば、どのような手法を採用してもよいが、本実施形態では多変量解析と回帰解析の特性を利用した手法を説明する。ただし本発明は、この手法に限定されるものではなく、他の手法を用いて推定スペクトルを導出してもよい。
【００２４】
ここで、図４を参照して、推定スペクトルの導出方法を説明する。図４は、多変量解析および回帰解析の概念図である。４０１は、複数の変数からなるデータ（多量の元データの集合）である。データ４０１において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。
【００２５】
多変量解析とは、複数の変数からなるデータ４０１を解析する技術のことを指す。ただし、一般的に変数が多いと計算が煩雑化するため、可能な限り、データ４０１の特徴を保持しつつ変数を減らすことが好ましい。そこで、複数の変数からなるデータ４０１を圧縮する。４０２は、多変数のデータ４０１を３変数の圧縮データに変換する圧縮技術である。データ４０１の圧縮に利用可能な技術としては、主成分分析ＰＣＡ、独立成分分析ＩＣＡ、または、スパースコーディングなどが挙げられる。ここで挙げた手法では、データ４０１を可逆圧縮することが可能である。
【００２６】
４０３は回帰技術（回帰解析）を表している。回帰技術４０３は、圧縮技術４０２によりサンプル数ｎごとに異なる圧縮をかけたデータ４０１を、教師情報である物質量に紐づける技術である。元のデータ４０１が被写体１００の分光スペクトル１０１であって、ｍ個の波長情報を持つと仮定すると、データ４０１に相当するｆｎ（λ）は、以下の式（１）のように表される。
【００２７】
【数１】
2019190927.tif 000003
【００２８】
式（１）において、ｎはサンプル番号であり、異なるサンプルであればそれぞれの波長λｍの係数ａｍｎが変化する。圧縮技術４０２では、以下の式（２）、（３）で表されるように、式（１）で表された特徴量から３次元の変数で説明しうる形に変換する。
【００２９】
【数２】
2019190927.tif 000004
【００３０】
【数３】
2019190927.tif 000005
【００３１】
式（２）において、ｔは各サンプル番号ｎのスコアである。ｐは、式（１）で表される多量のデータ群から抽出した基底ベクトルであり、その基底がどの程度の割合で含まれるかをスコアｔで表している。このため、基底ベクトルｐ１、ｐ２、ｐ３ごとにスコアｔは計算される。また式（２）において、αは基底ベクトルｐで説明しきれない残差である。式（３）を式（２）に代入し、式（１）と同じ式となるような圧縮を行う。式（３）を導出するため、前述の主成分分析ＰＣＡ、独立成分分析ＩＣＡ、または、スパースコーディングなどを利用することができる。
【００３２】
回帰技術４０３では様々な回帰手段を利用できるが、最も一般的な線形回帰を例示する。サンプル番号ｎの同定したい物質量（例えばクロロフィル量）をＣｈｌｎとする場合、以下の式（４）のように線形和で表される関係式を導出することができる。
【００３３】
【数４】
2019190927.tif 000006
【００３４】
式（４）により、ｎ個のサンプルの各スコアｔに対して教師情報である物質量Ｃｈｌｎがどのように紐づくかを算出することができる。
【００３５】
本実施形態では、多変量解析・回帰解析の特徴を利用したスペクトル推定技術を用いる。ｎ個の被写体１００の分光スペクトル１０１を準備する。分光スペクトル１０１は、圧縮技術４０２により圧縮され、それぞれ少数の変数（例えば３変数）で説明しうる形にしておく。
【００３６】
一方、カメラ１１０、１２０のそれぞれの分光特性２０１、３０１を利用し、分光スペクトル１０１を撮影したと仮定した場合の分光情報２１１、３２１を各々計算しておく。分光情報２１１、３２１を、物質量（物質情報）Ｃｈｌｎの代わりに式（４）に導入し、かつ事前に圧縮しておいた分光スペクトル１０１の情報（データ）を紐付ける。例えば、カメラ１１０はＢ、Ｇ、Ｒの３成分の情報を取得することができる。分光スペクトル１０１のスコアｔに対し、以下の式（５）で表される計算を行うことにより、各係数ｋの値を導出しておく。
【００３７】
【数５】
2019190927.tif 000007
【００３８】
各係数ｋの値を事前に求めておき、カメラ１１０で取得した分光情報２１１を左辺に代入する。その結果、未知数のスコアｔ３つに対し、３つの連立方程式を構築できるため、スコアｔを計算することが可能となる。カメラ１２０では分光情報が５つであるため、式（５）は５つ作成することができ、未知数のスコアｔは３つを計算することが可能であることが分かる。スコアｔを計算できれば、圧縮技術４０２の特徴である可逆変換により、推定スペクトル２１２、３２２を求めることができる。
【００３９】
このように求められた推定スペクトル２１２、３２２は、カメラ１１０、１２０の分光特性２０１、３０１に依らず同じような情報の形をしている。そこで、推定スペクトル２１２、３２２の情報を元に所望の物質解析技術を構築することができれば、カメラ１１０、１２０で共通な物質解析技術を適用することが可能となる。また、大きな特徴としてカメラ１１０、１２０のような可視域にのみ感度を有する撮像装置であっても、事前に学習に利用した分光スペクトル（データ４０１）の波長範囲のデータを復元することが可能となる。このため、カメラ１１０、１２０であっても推定スペクトル２１２、３２２のように近赤外領域（７００−１１００ｎｍ）の分光スペクトルも推定することが可能となる。
【００４０】
物質解析には一般的に、前述したように教師情報と紐づいた多量のデータを準備する必要がある。従来ではカメラや分光機器で異なる情報が取得される場合、それぞれの分光情報２１１、３２１に合わせた教師情報を個別に集める必要があった。
【００４１】
一方、本実施形態の推定スペクトルを利用した物質解析技術であれば、分光機器やカメラの分光特性に依らず、同じ教師情報を利用して物質を解析することが可能となる。このため、物質解析に利用できる教師情報を分光機器に依らず増やすことも可能となるため、非常に効率的となる。また、新しい分光機器を形成した場合、分光特性２０１、３０１をハードとして同一でなくても、事前に異なる分光機器で取得していた情報との比較、物質解析を行うことが可能となるメリットがある。
【００４２】
また、推定スペクトル２１２、３２２を利用して物質を同定する場合、様々な手法を適用することができる。例えば前述したような多変量解析技術、機械学習、ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどが利用できる。これらの手法の特徴としては、推定スペクトル２１２、３２２の特徴を最終的に教師情報に紐付けるという本質的なプロセスは変わらない。一方、スペクトル推定した際に途中で求めたスコアｔは、推定スペクトル２１２、３２２を圧縮した係数と同義であるため、特徴量そのものを表している。このため本実施形態では、推定スペクトル２１２、３２２まで求めなくても、スコアｔを求めた段階で再度物質回帰を行ってもよい。本実施形態では、推定スペクトル２１２、３２２の波長の特徴を表す係数を分光係数と呼び、例えばスコアｔのことを指す。
【００４３】
また本実施形態では、事前に準備した被写体１００の分光スペクトル１０１を基準に推定スペクトル２１２、３２２を導出するため、異なる被写体であった場合は正しい分光スペクトルを導出することはできない。ただし本実施形態の要旨は、正しい分光スペクトル１０１を推定することではなく、異なる分光情報２１１、３２１を同じ土俵・同じ次元で評価することである。このため、比較に耐えうる変換であれば、正しい被写体１００の分光スペクトル１０１を利用しなくてもよい。例えば、稲の葉の分光情報を比較しようとする場合、椿の葉の分光スペクトル１０１を利用しても実質的に問題ない。
【００４４】
また本実施形態では、カメラ１１０、１２０で取得した分光情報２１１、３２１を利用して一律的に同じ係数ｋをかけて計算を行っている。一方、カメラ１１０、１２０で取得した被写体が全て同じ被写体１００であるとは限らない。このため、分光情報２１１、３２１が所定の被写体１００であるかどうかを認識し、スペクトル推定を行うことが好ましい。ここで、被写体を認識するため、一般的な画像認識技術などを利用することができる。本実施形態では、式（５）で求められるスコアｔをそのまま利用して認識を行うことが可能である。
【００４５】
図５は、認識技術の概念図である。式（５）で求められたスコアｔは、分光係数そのものであるため、波長方向の特徴をそのまま現す係数である。このため、スコアｔの範囲を設定することで、そのまま特徴が被写体１００の想定範囲に入るか否かを判定することができる。認識技術には、ＳＶＭ、ロジスティックス回帰、ｋ−ｍｅａｎｓ法などの手法を利用することができる。本実施形態によれば、カメラ１１０、１２０に対して別の認識器を開発する手間が省け、かつ推定スペクトル２１２、３２２を基準にした認識技術をベースに利用できるため、ロバスト性が高いというメリットがある。このため本実施形態によれば、求められた推定スペクトル２１２、３２２や分光係数（スコアｔ）を利用して、被写体１００の認識を容易にかつ高精度に行うことができる。
【００４６】
以下のとおり、波長４００ｎｍ〜１１００ｎｍにおける分光特性（分光スペクトル１０１）、導出した基底ベクトルｐ１、ｐ２、ｐ３、波長ごとの平均値Ｐａｖｅ、および、係数ａに関する数値実施例を示す。教師情報として、分光スペクトル１０１の葉のデータを利用する。実際の解析には多数の教師情報を利用する必要があるが、分光スペクトル１０１はその多数のデータの一つのデータとして解析に利用している。なお、圧縮技術４０２を適用する際には、変数ごとに平均化処理を行い、データ４０１の変数ごとに平均値を０とすることが好ましい。圧縮技術４０２は、基底ベクトルｐを求める際に０点を基準にデータの特徴量、変動量が大きい軸方向を求める。このため、平均値を０にしないと、平均ばらつきの影響がそのまま特徴量導出の値に影響するため、平均値を利用することが好ましい。
【００４７】
一方、以下の各実施例でも説明するが、回帰技術４０３においても物質量を平均値を０にするほうが好ましい。物質量も平均化しておくことで、物質量の変動も正負で表現される。これは、圧縮技術４０２で導出した特徴量が０を基準に正負で求められているのに対し、都合が良くなるためである。これらの平均化するための平均値は、本実施形態では定数項として処理することが可能である。平均値を定数項、圧縮表現した値を変数項とすると、特徴を同定するには変数項の影響が大きく、物質量の絶対値を表現するには定数項の影響が大きい。そこで本実施形態では、分光機器により取得された分光情報から、（波長に応じて異なる）絶対値の３割を超える定数項を差分し（除き）、残存した変動項（定数項を除いて得られた変動項）に基づいて推定処理を行うことが好ましい。前述したように、定数項は平均値などを利用することができ、それを差分処理することによって変動項を効率的に抽出することが可能である。変動項の絶対値は、定数項の絶対値よりも小さいことが好ましい
本実施形態において、好ましくは、推定部１１は複数の分光機器のそれぞれに対して異なる推定処理を行い、処理部１２は複数の分光機器に共通の回帰処理を行う。また好ましくは、物体の分光情報は、物体の分光スペクトルである。また好ましくは、物体の分光情報は、分光係数である。より好ましくは、分光係数は、物体の反射光または透過光の波長の特徴（推定スペクトル２１２、３２２の波長の特徴）を表す係数（例えば、スコアｔ）である。また好ましくは、推定部１１は、分光機器により取得された分光情報に対して四則演算を行うことにより、物体の分光係数を推定する。より好ましくは、物体の分光係数を推定するための式は、線形回帰（例えば、式（４））により紐づけられている。
【００４８】
好ましくは、推定部１１は、分光機器により取得された分光情報に基づいて物体の分光係数を推定し、物体の反射光または透過光の波長に応じた異なる処理により、物体の分光係数から物体の分光スペクトルを推定する。また好ましくは、物体の特徴量は、前記物体の性質情報（物質量、すなわち物体の成分や状態を示す情報）である。また好ましくは、処理部１２は、推定部１１により推定された物体の分光情報に基づいて、物体が所定の物体であるか否かを判定する（認識技術）。以下、各実施例について詳述する。
【実施例１】
【００４９】
まず、図６を参照して、本発明の実施例１について説明する。図６は、分光機器の分光特性６０１、分光機器により取得された分光情報６１１、および、分光情報６１１から推定された推定スペクトル６１２を示す。分光特性６０１において、横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示している。分光情報６１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル６１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。
【００５０】
本実施形態の分光機器は、分光特性６０１に示されるように、点線の青（Ｂ）、実線の緑（Ｇ）、破線の赤（Ｒ）、一点鎖線の赤外（ＩＲ）の４つの情報を取得することができる。すなわち本実施例の分光機器は、分光スペクトル１０１として、分光情報６１１のように４点の情報を取得することができる。
【００５１】
表１は、本実施例におけるＢ、Ｇ、Ｒ、ＩＲのそれぞれに関する式（５）の係数ｋ（ｋ１、ｋ２、ｋ３）を示す。表２は、Ｂ、Ｇ、Ｒ、ＩＲのそれぞれの平均値Ｃａｖｇを示す。係数ｋおよび平均値Ｃａｖｇを利用すると、以下の式（６）で表されるように、行列・連立方程式を立てることができる。
【００５２】
【数６】
2019190927.tif 000008
【００５３】
式（６）の左辺第一項は本実施例の分光機器で取得した分光情報６１１、第二項は表２、右辺の係数は表１でそれぞれ示されている。分光スペクトル１０１に対応する分光情報６１１を用いると、式（６）でｔ１＝０．３１１、ｔ２＝−０．０８９、ｔ３＝−０．００７という数値が導出される。これらの値を用いて、以下の式（７）によって分光スペクトルｆ（λ）を求める。
【００５４】
【数７】
2019190927.tif 000009
【００５５】
各基底ベクトルｐおよび平均値ｐａｖｇは、以下の数値実施例として示される値を利用している。これらの計算により、推定スペクトル６１２を求めることができる。推定スペクトル６１２と分光スペクトル１０１は非常に相関が高く、０．９９の相関係数が得られる。また、推定スペクトル６１２と定数項である数値実施例の値に対し、求めた変動項ｔ１・ｐ１＋ｔ２・ｐ２＋ｔ３・ｐ３の絶対値は、全ての波長域で数値実施例の定数項の絶対値が大きいことが確認できる。定数項を大局的に利用し、変動項のみで推定精度を担保していることが分かる。
【００５６】
推定スペクトル６１２の物質解析技術の一つとして、簡易的な数式を用いたＮＤＶＩ（規格化植生指数）の値を導出する。ＮＤＶＩとは一般的に、葉の植生・成長度を表す指標の一つとして利用されており、以下の式（８）で求められることが分かっている。
【００５７】
【数８】
2019190927.tif 000010
【００５８】
式（８）において、ＩＲは近赤外の反射率、Ｒは赤波長の反射率である。葉にとって、赤は光合成に利用される波長、ＩＲは葉の構造によって成長度合いを示す反射領域である。推定スペクトルから、Ｒを波長６５０ｎｍ、ＩＲを波長８５０ｎｍとすると、被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６４となる。
【実施例２】
【００５９】
次に、図７を参照して、本発明の実施例２について説明する。図７は、分光機器の分光特性７０１、分光機器により取得された分光情報７１１、および、分光情報７１１から推定された推定スペクトル７１２を示す。分光特性７０１において、横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示している。分光情報７１１において、横軸は波長情報を示し、縦軸は強度を示している。推定スペクトル７１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。
【００６０】
本実施形態の分光機器は、分光特性７０１に示されるように、実線の緑（Ｇ）、破線の赤（Ｒ）、一点鎖線の赤外（ＩＲ）の３つの情報を取得することができる。すなわち本実施例の分光機器は、分光スペクトル１０１として、分光情報７１１のように３点の情報を取得することができる。
【００６１】
表３は、本実施例におけるＧ、Ｒ、ＩＲのそれぞれに関する式（５）の係数ｋ（ｋ１、ｋ２、ｋ３）を示す。表４は、Ｇ、Ｒ、ＩＲのそれぞれの平均値Ｃａｖｇを示す。式（６）に準ずる解析を行うことにより、ｔ１＝０．３０５、ｔ２＝−０．１００、ｔ３＝−０．００８という数値が導出される。これらの値を用いて式（７）に準ずる計算を行うと、推定スペクトル７１２が導出される。推定スペクトル７１２と分光スペクトル１０１は非常に相関が高く、０．９９の相関係数が得られる。
【００６２】
本実施例では、分光情報７１１を分光特性７０１と直接の相関の低いスコアｔ１、ｔ２、ｔ３に一度変換する。これは、分光特性７０１の形状や感度に依らず、同じ被写体１００の分光情報に対しては、同じスコアｔ１、ｔ２、ｔ３を出力することに相当する。実施例１と実施例２とでは、同じ被写体１００の分光スペクトル１０１を取得している。また、分光特性６０１、７０１は互いに異なる形を示していることが分かる。一方、計算されたスコアｔ１、ｔ２、ｔ３を比較すると、実施例１、２とも非常に近い値となっていることが分かる。
【００６３】
本実施例では、ベクトルｐ１、ｐ２、ｐ３の絶対値が１となるように解析を行う。これは、単位ベクトルとして表現したほうが、ベクトルｐ１、ｐ２、ｐ３の直交性などを説明する上で都合がよいからである。ベクトルｐ１、ｐ２、ｐ３が単位ベクトルであることを前提とし、スコアｔ１、ｔ２、ｔ３を圧縮寄与率の高い順とすると、スコアｔ１が最大の絶対値を持つ傾向が強い。それに対し、スコアｔ２、ｔ３は寄与率が低く、微細な調整を行う役割を示す。
【００６４】
好ましくは、本実施例では、寄与率が最も高いスコアｔ１の絶対値の誤差（許容誤差）は、分光特性７０１の形状に依らず（分光機器に依らず）３割以下である。すなわち、スコアｔ１が０．３１１である場合、±３割の絶対値を許容値とし、０．２１８〜０．４０４の値となる。実施例１、２を比較すると、最大の値を持つスコアｔ１が所定の範囲に収まっている。
【００６５】
本実施例において、分光特性７０１の影響を軽微にするように誤差を３割以下にするため、圧縮技術４０２の効率を上げることが効果的である。圧縮技術４０２を工夫することで、スコアｔ１、ｔ２、ｔ３の寄与率を調整することが可能となる。詳細な工夫の手段については、後述の実施例３で説明する。また、寄与率の低いスコアｔ２、ｔ３は推定スペクトル７１２を導出するための調整項であるため、分光機器によって大きく値が異なる場合がある。本実施例において、被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６４となり、実施例１と非常に近い結果が得られる。
【００６６】
（比較例）
実施例１と実施例２に示す分光機器の情報を利用し、ＮＤＶＩを計算する。一般的に式（８）で求められるＮＤＶＩは、分光特性の形状に関わらず赤外の情報をＩＲ、赤の情報をＲとして計算している。それぞれ分光情報６１１、７１１のＩＲとＲの情報を利用した場合、
実施例１の分光器のＮＤＶＩ＝０．３７
実施例２の分光器のＮＤＶＩ＝−０．４０
と大きく相違する。これは、分光特性６０１、７０１の形状と大きさに大きく関係しており、特に実施例２のＩＲの感度が低いことによってこの違いが発生する。
【００６７】
このように、従来の手法では分光器の分光特性６０１、７０１の影響を非常に大きく受け、同じ被写体１００であっても物質解析の結果が同一とはならない。このため、実施例１、２のそれぞれの分光機器ごとに解析技術を別途構築する必要があった。一方、実施例１、２によれば、共通の解析技術を用いて略同一の値を導出することが可能となる。
【実施例３】
【００６８】
次に、図２を参照して、本発明の実施例３について説明する。図２は、分光機器の分光特性２０１、分光機器により取得された分光情報２１１、および、分光情報２１１から推定された推定スペクトル２１２を示す。本実施形態の分光機器は、分光特性２０１に示されるように、点線の青（Ｂ）、実線の緑（Ｇ）、破線の赤（Ｒ）の３つの情報を取得することができる。すなわち本実施例の分光機器は、分光スペクトル１０１として、分光情報２１１のように３点の情報を取得することができる。
【００６９】
表５は、本実施例におけるＢ、Ｇ、Ｒのそれぞれに関する式（５）の係数ｋ（ｋ１、ｋ２、ｋ３）を示す。表６は、Ｂ、Ｇ、Ｒのそれぞれの平均値Ｃａｖｇを示す。式（６）に準ずる解析を行うことにより、ｔ１＝０．２５２、ｔ２＝０．１３８、ｔ３＝−０．００３という数値が導出される。これらの値を用いて式（７）に準ずる計算を行うと、推定スペクトル２１２が導出される。推定スペクトル２１２と分光スペクトル１０１は非常に相関が高く、０．９９の相関係数が得られる。本実施例において、被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６７となり、実施例１と非常に近い結果が得られる。
【００７０】
本実施例は、実施例１、２と比較して、多少値にずれが生じている。ここで、図８を参照して、このズレを説明する。図８は、推定スペクトル２１２と分光スペクトル１０１とを重畳表示したグラフである。図８において、実線は推定スペクトル２１２、点線は分光スペクトル１０１である。また図８において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。
【００７１】
図８を見ると、赤外域の波長７００ｎｍ以上の推定精度が低いことが分かる。これには様々な要因が含まれているが、元は式（２）、（３）で表される圧縮技術４０２の圧縮精度、かつ式（４）で表される回帰技術４０３の回帰精度が大きく影響を与えることが分かっている。大きな影響を与える一因として、式（２）の残差分αｎが大きく影響を与えることが分かった。残差分αｎは、ｎ個のサンプルごとに残る残差であり、それぞれのサンプルの分光スペクトルｆｎ（λ）ごとに異なる値となる。一方、式（４）に代表される回帰式では、この残差を考慮することは難しく、スコアｔのみで回帰計算を行っている。このため、元のスペクトルを精度高く推定するには、αｎをできるだけ減らすように圧縮効率を上げる必要がある。
【００７２】
そこで本実施例では、分光情報２１１から分光係数ｔ、分光係数ｔから推定スペクトル２１２という順に解析を行う。また、分光係数ｔから推定スペクトル２１２への換算は、「各波長に応じて異なる係数処理ないしは異なる情報へ変換」を行うことで、推定スペクトル２１２を求める。例えば、波長４００−７００ｎｍを反射率、波長７００−１１００の値を吸光度（１／ｌｏｇＲ）とする。
【００７３】
図９は、分光スペクトル１０１の変形した値を示す。図９において、横軸は波長を示し、縦軸は値を示している。圧縮技術４０２の特徴として、波長および変数ごとにどのような変換を与えても、サンプルｎ分光スペクトルｆ（λ）の統計的な特徴は失われないということを想到している。そこで、図９のように分光スペクトルを変形しても、最終的に反射率Ｒに変換できれば本質的には計算が可能となる。このような一部の変数に対する変換を用いると、値として小さいが大きな分散を持つ可視光領域４００−７００ｎｍ、かつ値として大きいが小さな分散を持つ赤外領域７００−１１００ｎｍとで傾向を似せることができる。これにより、圧縮技術４０２の圧縮精度を向上させることが可能となる。
【００７４】
本実施例では、圧縮技術４０２に主成分分析を用いる。単純な反射率を用いたデータでは、スコア１の圧縮寄与率（どれだけ元データを圧縮できたか）が０．６７であるのに対し、０．９３と大幅に向上させることができる。また、このような変換の他に、各変数に異なる係数を乗算する手法も効果的である。例えば数値実施例に示される係数ａを元のデータ４０１に乗算し、圧縮技術４０２を行った結果、スコア１は０．９６の圧縮寄与率を得る。係数ａは圧縮寄与率を上げるため、圧縮技術の手法を鑑みて導出することが可能である。
【００７５】
図１０は、これらの手法で圧縮寄与率を上げ、得られた推定スペクトル（改善推定スペクトル）を示す。図１０において、実線は改善推定スペクトル、点線は分光スペクトル１０１である。また図１０において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。図１０は、完全な圧縮とはなっていないため多少ノイズは乗っているが、図８の結果に比べて相対的な重畳度は向上していることが分かる。図１０の改善推定スペクトルと分光スペクトル１０１は非常に相関が高く、０．９９の相関係数が得られる。図１０から得られる被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６４となり、実施例１、２と非常に近い結果が得られる。
【００７６】
なお本実施例では、式（２）のαの影響を除去する方法を詳細に述べたが、これに限定されるものではない。例えば、αを除去した元のデータ４０１を準備する、αの影響を回帰式（４）に加味する、または、αの影響が無視できるような回帰式（４）を構築するなどの手法を用いてもよい。これらは圧縮技術４０２により少ない変数で元のデータ４０１を表現し、回帰技術４０３にて分光機器（撮像装置）の影響を表現する。特に回帰式（４）は、分光機器（撮像装置）の影響を表現するのに好適である。このため、寄与率、精度を向上させるためには線形和の表現に限定されるものではない。
【実施例４】
【００７７】
次に、図３を参照して、本発明の実施例４について説明する。図３は、分光機器の分光特性３０１、分光機器により取得された分光情報３２１、および、分光情報３２１から推定された推定スペクトル３２２を示す。本実施形態の分光機器は、分光特性３０１に示されるように、点線の青（Ｂ）、実線の緑（Ｇ）、一点鎖線の明緑（ＬＧ）、二重線の橙（Ｏ）、破線の赤（Ｒ）の５つの情報を取得することができる。すなわち本実施例の分光機器は、分光スペクトル１０１として、分光情報３２１のように５点の情報を取得することができる。
【００７８】
表７は、本実施例におけるＢ、Ｇ、ＬＧ、Ｏ、Ｒのそれぞれに関する式（５）の係数ｋ（ｋ１、ｋ２、ｋ３）を示す。表８は、Ｂ、Ｇ、ＬＧ、Ｏ、Ｒのそれぞれの平均値Ｃａｖｇを示す。式（６）に準ずる解析を行うことにより、ｔ１＝０．２５０、ｔ２＝０．１４６、ｔ３＝−０．００２という数値が導出される。これらの値を用いて式（７）に準ずる計算を行うと、推定スペクトル３２２が導出される。推定スペクトル３２２と分光スペクトル１０１は非常に相関が高く、０．９９の相関係数が得られる。本実施例において、被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６７となり、実施例１と非常に近い結果が得られる。
【００７９】
本実施例は、実施例３と同様に、多少値にずれが生じている。ここで、図１１を参照して、このズレを説明する。図１１は、推定スペクトル３２２と分光スペクトル１０１とを重畳表示したグラフである。図１１において、実線は推定スペクトル３２２、点線は分光スペクトル１０１である。また図１１において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。図１１を見ると、実施例３と同様に、赤外域の波長７００ｎｍ以上の推定精度が低いことが分かる。
【００８０】
そこで、実施例３と同様に圧縮寄与率を向上させる変換を行う。図１２は、圧縮寄与率を上げて得られた推定スペクトル（改善推定スペクトル）を示す。図１２において、実線は改善推定スペクトル、点線は分光スペクトル１０１である。また図１２において、横軸は波長を示し、縦軸は解析反射率を示している。実施例３と同様に、赤外域の推定精度が向上している様子が分かる。図１２から得られる被写体１００のＮＤＶＩは、ＮＤＶＩ＝０．６４となり、実施例１、２と非常に近い結果が得られる。
【００８１】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００８２】
このため各実施形態の解析システムは、分光情報を取得する分光機器に依らず、同じ物質認識器および物質解析器を用いて物体の特徴量を解析することができる。このため各実施形態によれば、簡易かつ効率的に物体を解析することが可能な解析システム、撮像装置、および、プログラムを提供することができる。
【００８３】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【００８４】
例えば、元のデータ４０１では分光スペクトルの情報を主体に説明を行ったが、統計的に同種のデータであれば同様に利用できる。例えば異なる空間の情報を繋げても、位置情報、温度情報、湿度情報などの数値情報を同様に利用することも可能である。
【００８５】
（数値実施例）
波長    特性      p1        p2       p3       Pave      a
400     0.03     0.00     0.00     0.14     0.04    -0.91 
410     0.04     0.01     0.00     0.27     0.04     1.64 
420     0.04     0.01     0.01     0.22     0.04     1.08 
430     0.05     0.02     0.02     0.18     0.04     1.01 
440     0.05     0.02     0.02     0.05     0.05     1.05 
450     0.06     0.03     0.02     0.16     0.05     1.27 
460     0.06     0.03     0.02     0.07     0.05     1.55 
470     0.06     0.04     0.02     0.25     0.05     1.67 
480     0.06     0.04     0.02     0.20     0.05     1.75 
490     0.07     0.05     0.02     0.24     0.05     2.09 
500     0.08     0.07     0.02    -0.01     0.06     3.13 
510     0.11     0.12     0.03     0.18     0.07     4.40 
520     0.16     0.19     0.04    -0.04     0.10     4.47 
530     0.20     0.22     0.06     0.10     0.13     3.87 
540     0.22     0.24     0.07     0.09     0.15     3.54 
550     0.22     0.25     0.07    -0.08     0.15     3.53 
560     0.22     0.26     0.07    -0.13     0.15     3.82 
570     0.20     0.25     0.06    -0.17     0.13     4.35 
580     0.18     0.24     0.05     0.12     0.11     5.06 
590     0.17     0.23     0.04     0.01     0.10     5.56 
600     0.16     0.22     0.04     0.06     0.10     5.78 
610     0.15     0.20     0.03     0.14     0.09     6.17 
620     0.13     0.18     0.03    -0.07     0.08     6.72 
630     0.13     0.17     0.03     0.01     0.08     6.93 
640     0.11     0.15     0.02    -0.04     0.07     6.59 
650     0.09     0.11     0.02     0.00     0.06     5.84 
660     0.08     0.08     0.02     0.04     0.06     5.15 
670     0.06     0.05     0.02     0.25     0.05     2.93 
680     0.07     0.05     0.02     0.16     0.06     2.65 
690     0.11     0.13     0.02     0.21     0.08     8.42 
700     0.23     0.30     0.04    -0.16     0.16     6.90 
710     0.32     0.31     0.07     0.01     0.26     4.48 
720     0.37     0.23     0.09    -0.20     0.34     2.50 
730     0.41     0.13     0.12    -0.10     0.40     1.07 
740     0.42     0.04     0.14    -0.12     0.43     0.31 
750     0.43    -0.01     0.15    -0.04     0.45    -0.03 
760     0.43    -0.03     0.16     0.13     0.45    -0.16 
770     0.43    -0.03     0.16     0.07     0.45    -0.20 
780     0.43    -0.03     0.16     0.07     0.45    -0.21 
790     0.43    -0.03     0.16    -0.03     0.45    -0.21 
800     0.43    -0.04     0.16    -0.01     0.45    -0.21 
810     0.42    -0.04     0.16     0.09     0.45    -0.22 
820     0.42    -0.04     0.16    -0.08     0.45    -0.22 
830     0.42    -0.04     0.16     0.01     0.45    -0.22 
840     0.42    -0.04     0.16     0.09     0.45    -0.23 
850     0.42    -0.04     0.16    -0.15     0.45    -0.24 
860     0.42    -0.04     0.16     0.09     0.45    -0.24 
870     0.42    -0.04     0.16     0.13     0.45    -0.25 
880     0.42    -0.04     0.16    -0.14     0.45    -0.25 
890     0.42    -0.04     0.16    -0.10     0.45    -0.25 
900     0.42    -0.04     0.16     0.09     0.45    -0.25 
910     0.42    -0.04     0.16    -0.02     0.45    -0.26 
920     0.42    -0.04     0.16     0.00     0.45    -0.26 
930     0.42    -0.04     0.16    -0.11     0.45    -0.26 
940     0.42    -0.04     0.16    -0.02     0.45    -0.26 
950     0.41    -0.04     0.16     0.12     0.44    -0.26 
960     0.41    -0.04     0.16    -0.06     0.44    -0.27 
970     0.40    -0.04     0.15    -0.11     0.44    -0.28 
980     0.40    -0.04     0.15    -0.03     0.44    -0.28 
990     0.40    -0.04     0.15     0.10     0.44    -0.28 
1000    0.40    -0.04     0.15     0.11     0.44    -0.28 
1010    0.41    -0.04     0.16     0.00     0.44    -0.29 
1020    0.41    -0.05     0.16    -0.12     0.44    -0.29 
1030    0.41    -0.05     0.16     0.09     0.44    -0.29 
1040    0.41    -0.05     0.16     0.09     0.44    -0.29 
1050    0.41    -0.05     0.16    -0.01     0.44    -0.29 
1060    0.41    -0.05     0.16    -0.08     0.44    -0.29 
1070    0.41    -0.05     0.16    -0.11     0.44    -0.29 
1080    0.41    -0.05     0.16    -0.07     0.44    -0.29 
1090    0.41    -0.05     0.16     0.11     0.44    -0.30 
1100    0.40    -0.05     0.16    -0.05     0.44    -0.30
【００８６】
【表１】
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【００８７】
【表２】
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【００８８】
【表３】
2019190927.tif 000013
【００８９】
【表４】
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【００９０】
【表５】
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【００９１】
【表６】
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【００９２】
【表７】
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【００９３】
【表８】
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【符号の説明】
【００９４】
１０  解析システム
１１  推定部
１２  処理部
【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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