(57)【要約】【課題】従来のＸ線写真では判断できなかった内在物の成分を、形状と共に、開封することなく、判別することができるテラヘルツ波を用いたターゲット判別方法及び装置を提供する。【解決手段】約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長に対するターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］を予め計測する分光スペクトル計測ステップと、被対象物に前記各波長のテラヘルツ波を照射して、被対象物の吸光度Ｉを計測する被対象物分光計測ステップとを有し、吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と被対象物の吸光度Ｉのスペクトル［Ｉ］から、対象物の成分の有無を判別する。【選択図】      図４
2004286716.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長に対するターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］を予め計測する分光スペクトル計測ステップと、
被対象物に前記各波長のテラヘルツ波を照射して、被対象物の吸光度Ｉを計測する被対象物分光計測ステップとを有し、
前記吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と被対象物の吸光度Ｉのスペクトル［Ｉ］から、対象物の成分の有無を判別する、ことを特徴とするテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別方法。
【請求項２】
前記吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と被対象物の吸光度Ｉのスペクトル［Ｉ］から、ターゲット濃度［Ｐ］を算出する濃度算出ステップを有する、ことを特徴とする請求項１に記載のターゲット判別方法。
【請求項３】
前記被対象物分光計測ステップにおいて、被対象物にテラヘルツ波を二次元的に走査して透過光の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測し、
前記濃度算出ステップにおいて、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する、ことを特徴とする請求項２に記載のターゲット判別方法。
【請求項４】
前記ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を二次元的に画像表示する、ことを特徴とする請求項２又は３に記載のターゲット判別方法。
【請求項５】
ターゲットの個数Ｍに対して、Ｍ以上のＮ種の異なる波長のテラヘルツ波を使用し、
Ｎ＝Ｍの場合、式［Ｐ］＝［Ｓ］−１［Ｉ］により、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出し、
Ｎ＞Ｍの場合、式［Ｉ］＝［Ｓ］［Ｐ］から、最小２乗法によりターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する、ことを特徴とする請求項２乃至４に記載のターゲット判別方法。
【請求項６】
約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長のテラヘルツ波（４）を発生させるテラヘルツ波発生装置（１２）と、該各波長のテラヘルツ波を被対象物（１０）にそれぞれ二次元的に走査する二次元走査装置（１８）と、被対象物の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測する分光計測装置（１４）と、予め計測したターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と前記吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］からターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出するターゲット濃度演算装置（１６）とを備えた、ことを特徴とするテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別装置。
【請求項７】
ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を二次元的に画像表示する画像表示装置（２０）を備える、ことを特徴とする請求項６に記載のターゲット判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テラヘルツ波分光計測によるターゲット判別方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周波数範囲が約０．５〜３ＴＨｚである遠赤外線あるいはサブミリ波の領域は、光波と電波の境界に位置しており、光波と電波がそれぞれの領域で発展してきたのとは対象的に、技術面及び応用面の両面で未開拓の分野として取り残されていた。しかし、無線通信におけるこの周波数帯（約０．５〜３ＴＨｚ）の有効利用や超高速通信への対応、およびこの周波数帯の電磁波の特徴を生かしたイメージングやトモグラフィーによる環境計測、そして生物や医学への応用など、この領域は近年ますます重要となってきている。以下、この周波数帯（約０．５〜３ＴＨｚ）の遠赤外線及びサブミリ波を「テラヘルツ波」と呼ぶ。
【０００３】
なお、テラヘルツ波の発生手段に関しては、［非特許文献１］［非特許文献２］［特許文献１］［特許文献２］等に開示されている。また、［非特許文献３］［非特許文献４］はその他の関連文献である。
【０００４】
【非特許文献１】
Ｓ．Ｋａｗａｔａ，Ｋ．Ｓａｓａｋｉ，ａｎｄ  Ｓ．Ｍｉｎａｍｉ，”Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｓｐａｔｉａｌ  ａｎｄ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｉｎ  ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ  ｉｍａｇｅｓ．Ｉ．Ｂａｓｉｓ，”    Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．Ａ４，２１０１（１９８７）．
【非特許文献２】
Ｋ．Ｓａｓａｋｉ，Ｓ．Ｋａｗａｔａ，ａｎｄ  Ｓ．Ｍｉｎａｍｉ，”Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｓｐａｔｉａｌ  ａｎｄ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｉｎ  ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ  ｉｍａｇｅｓ．ＩＩ．Ｅｎｔｒｏｐｙ  ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ，”    Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．Ａ６，７３（１９８７）．
【０００５】
【非特許文献３】
河田聡、南茂夫、「科学計測のための画像処理」、第１１章カラー画像と画像分光処理、ＣＱ出版社、Ｐ２５９−２６５
【非特許文献４】
泉美治他、「機器分析のてびき」、第１章赤外線吸収スペクトル法、化学同人、Ｐ１−２０
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−７２２６９号公報
【特許文献２】
特開２００３−５２３８号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述したテラヘルツ波の特徴の１つは、電波の物質透過性を有する最短波長域であり、かつ光波の直進性を備えた最長波長であるという点である。すなわち、電波のように様々な物質を透過することができ、電波帯では最も高い空間分解能が得られ、かつ光波のようにレンズやミラーによる引き回しが可能である。
そのため、テラヘルツ波は、半導体、プラスチック、紙、ゴム、ビニル、木材、繊維、セラミック、コンクリート、歯、骨、脂肪、乾燥食品などを透過可能であり、Ｘ線に代わる人体に安全なイメージング手段として期待されている。
【０００８】
近年、炭疽菌や薬物を郵便物として頒布する一種のテロ行為が社会問題化している。これらの内在物は、従来のＸ線写真では内在物の形状は判断できるがその特性は開封しない限り判断できない。そのため、例えば粉末状の炭疽菌や薬物はＸ線写真ではなんらの異常も検出できない問題点があった。
【０００９】
本発明はかかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、従来のＸ線写真では判断できなかった内在物の成分を、形状と共に、開封することなく、判別することができるテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別方法及び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長に対するターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］を予め計測する分光スペクトル計測ステップと、
被対象物に前記各波長のテラヘルツ波を照射して、被対象物の吸光度Ｉを計測する被対象物分光計測ステップとを有し、
前記吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と被対象物の吸光度Ｉのスペクトル［Ｉ］から、対象物の成分の有無を判別する、ことを特徴とするテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別方法が提供される。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態によれば、前記吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と被対象物の吸光度Ｉのスペクトル［Ｉ］から、ターゲット濃度［Ｐ］を算出する濃度算出ステップを有する。
また、前記被対象物分光計測ステップにおいて、被対象物にテラヘルツ波を二次元的に走査して透過光の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測し、前記濃度算出ステップにおいて、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する。
【００１２】
また、本発明によれば、約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長のテラヘルツ波（４）を発生させるテラヘルツ波発生装置（１２）と、該各波長のテラヘルツ波を被対象物（１０）にそれぞれ二次元的に走査する二次元走査装置（１８）と、被対象物の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測する分光計測装置（１４）と、予め計測したターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と前記吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］からターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出するターゲット濃度演算装置（１６）とを備えた、ことを特徴とするテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別装置が提供される。
【００１３】
上記本発明の方法及び装置によれば、テラヘルツ波発生装置（１２）により複数の異なる波長のテラヘルツ波（４）を発生させ、二次元走査装置（１８）により波長のテラヘルツ波を被対象物（１０）にそれぞれ二次元的に走査し、分光計測装置（１４）により被対象物の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測し、ターゲット濃度演算装置（１６）により予め計測したターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と前記吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］から画像分光によりターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出することができる。
【００１４】
従って、テラヘルツ波の吸収に波長依存性のあるターゲットが含まれた郵便物等を被対象物とすることにより、内在物の成分を開封することなく判別することができ、従来のＸ線写真では判断できなかった内在物の異常性を検出することができる。
【００１５】
また、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を二次元的に画像表示する画像表示装置（２０）を備え、ターゲットの濃度［Ｐ］を二次元的に画像表示することにより、被対象物（１０）内に存在する波長依存性のあるターゲットの形状をその分布と共に二次元的に画像表示することができる。
【００１６】
ターゲットの個数Ｍに対して、Ｍ以上のＮ種の異なる波長のテラヘルツ波を使用し、Ｎ＝Ｍの場合、式［Ｐ］＝［Ｓ］−１［Ｉ］により、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出し、Ｎ＞Ｍの場合、式［Ｉ］＝［Ｓ］［Ｐ］から、最小２乗法によりターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する。
【００１７】
この方法により、ターゲット数が複数ある場合でも、汎用性の高いＰＣ等を用いて、吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］である画像から、画像処理により、短時間に被対象物（１０）内に存在する波長依存性のあるターゲットの形状をその分布と共に二次元的に画像表示することができる。。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の好ましい実施形態を図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。
【００１９】
図１は、テラヘルツ波の発生原理図である。この図において、１は非線形光学結晶（例えばＬｉＮｂＯ３）、２はポンプ波（例えばＹＡＧレーザー光）、３はアイドラー波、４はテラヘルツ波である。
ラマン活性かつ遠赤外活性を有する非線形光学結晶１にポンプ波２を一定方向に入射すると、誘導ラマン効果（又はパラメトリック相互作用）により物質の素励起波（ポラリトン）を介してアイドラー波３とテラヘルツ波４が発生する。この場合、ポンプ波２（ωｐ）、テラヘルツ波４（ωＴ）、アイドラー波３（ωｉ）の間には、式（１）で示すエネルギー保存則と式（２）で示す運動量保存則（位相整合条件）が成り立つ。なお、式（２）はベクトルであり、ノンコリニアな位相整合条件は、図の右上に示すように表現できる。
【００２０】
ωｐ＝ωＴ＋ωｉ．．．（１）
κｐ＝κＴ＋κｉ．．．（２）
【００２１】
このとき発生するアイドラー波３とテラヘルツ波４は空間的な広がりを持ち、その出射角度に応じてそれらの波長は連続的に変化する。このシングルパス配置におけるブロードなアイドラー波及びテラヘルツ波の発生をＴＰＧ（ＴＨｚ−ｗａｖｅ  Ｐａｒａｍａｔｒｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）と呼ぶ。
なお、基本的な光パラメトリック過程は、１個のポンプ光子の消滅と、１個のアイドラ光子および１個のシグナル光子の同時生成によって定義される。アイドラ光あるいはシグナル光が共振する場合、ポンプ光強度が一定のしきい値を超えるとパラメトリック発振が生じる。また、１個のポンプ光子の消滅と、１個のアイドラ光子および１個のポラリトンの同時生成が誘導ラマン散乱であり、広義のパラメトリック相互作用に含まれる。
【００２２】
しかし、図１に示したシングルパス配置のテラヘルツ波発生装置で発生したテラヘルツ波は非常に微弱であり、しかもその大部分は、非線形光学結晶中を数百μｍ進む間に吸収されてしまうという問題がある。
【００２３】
図２はこの問題を解決したテラヘルツ波発生装置の構成図である。この図に示すように、ブロードなアイドラー波３に対して特定方向（角度θ）に共振器を構成することで、特定方向のアイドラー波３の強度を高めることができる。この場合、共振器は高反射コーティングを施したミラーＭ１とＭ２からなり、回転ステージ５上にセットされ、共振器の角度を微調整することができる。また、２枚のミラーＭ１、Ｍ２はその半分のみに高反射コーティングを施し、残りは素通しでポンプ波２が通過するようになっている。なお、この図で６はテラヘルツ波４を外部に取り出すためのプリズム結合器である。
【００２４】
図２に示したテラヘルツ波発生装置において、ポンプ波の結晶への入射角θをある範囲（例えば１〜２°）で変えると、結晶中でのポンプ波とアイドラ波のなす角が変化し、テラヘルツ波とアイドラ波のなす角度も変化する。この位相整合条件の変化により、テラヘルツ波は例えば約１４０〜３１０μｍの間で連続波長可変性を備える。
【００２５】
図３は、本発明のターゲット判別装置の全体構成図である。この図において、本発明のターゲット判別装置は、テラヘルツ波発生装置１２、分光計測装置１４、ターゲット濃度演算装置１６、二次元走査装置１８及び画像表示装置２０を備える。
【００２６】
テラヘルツ波発生装置１２は、パラメトリック効果によってテラヘルツ波発生が可能な非線形光学結晶１と、非線形光学結晶１にポンプ光２を入射してアイドラー光３とテラヘルツ波４を発生させるポンプ光入射装置１１と、発生するテラヘルツ波４の波長を変化させるスイッチング装置１３とを有する。
【００２７】
テラヘルツ波発生装置１２は、この例では図２に示したテラヘルツ波発生装置である。またこの例でスイッチング装置１３は、非線形光学結晶１及びミラーＭ１、Ｍ２を載せたステージを回転させ、ポンプ波の結晶への入射角θを変化させる回転ステージである。
この構成のテラヘルツ波発生装置１２により、スイッチング装置１３（回転ステージ）により、約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長のテラヘルツ波４を発生させることができる。
【００２８】
図３において、分光計測装置１４は、分割器１４ａ、集光レンズ１４ｂ及び分光計測器１５を備える。
分割器１４ａは、この例ではワイヤグリッドであり、テラヘルツ波４を一定の比率で計測光４ａと参照光４ｂに分割する。計測光４ａは、反射ミラー１７ａ、１７ｂを介して集光レンズ１４ｂに導かれ、参照光４ｂは、反射ミラー１７ｃを介して分光計測器１５に導かれる。集光レンズ１４ｂは、計測光４ａを被対象物１０に集光して照射し、被対象物１０を透過した計測光４ａは、分散レンズ１４ｃにより拡径され分光計測器１５に導かれる。集光レンズ１４ｂと分散レンズ１４ｃは、例えば焦点距離３０ｍｍ前後のＴＰＸレンズである。分光計測器１５は、例えば検出素子を２つ内蔵するＳｉボロメータである。分光計測器１５の出力は、ターゲット濃度演算装置１６に入力される。
【００２９】
ターゲット濃度演算装置１６は、例えば記憶装置を備えたＰＣであり、予め計測したターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と前記吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］からターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する。
なお、式１〜３から明らかなように、テラヘルツ波４に出力変動（ΔＩ）がある場合でも、出力変動（ΔＩ）は参照光４ｂの利用により自動的に補償されるので、出力変動を補正して被対象物１０の透過率を常に正確に求めることができる。
【００３０】
被対象物１０が郵便物である場合、郵便物の一般的な内在物である、紙、プラスチック、繊維等はテラヘルツ波の吸収に波長依存性がなく、異なる波長に対してほぼ同一の吸収率を示すことが知られている。
一方、アスピリン、ビタミン等の薬物や、炭疽菌のような生体粉末は、テラヘルツ波の吸収に波長依存性を有し、異なる波長に対して異なる吸収率を示す。この理由は明らかではないが、分子構造に由来する振動周波数がテラヘルツ帯付近に存在するためのと考えられている。
従って、上述したターゲット濃度演算装置１６により、計測した透過率の相違からテラヘルツ波の吸収に波長依存性のあるターゲットの有無を検出し、波長依存性のあるターゲットの場合に、これを安全な装置内で開放し検査することができる。
【００３１】
二次元走査装置１８は、被対象物１０を例えばｘ−ｙ平面内で移動させ、被対象物１０の表面に複数の異なる波長のテラヘルツ波４をそれぞれ二次元的に走査する。
画像表示装置２０は、ターゲット濃度演算装置１６で検出された２波長の透過率が相違する位置を二次元的に画像表示する。
【００３２】
上述したターゲット判別装置を用い、本発明の方法は、分光スペクトル計測ステップ（Ａ）、被対象物分光計測ステップ（Ｂ）及び濃度算出ステップ（Ｃ）からなる。
【００３３】
分光スペクトル計測ステップ（Ａ）では、約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、複数の異なる波長に対するターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］を予め計測して記憶する。
被対象物分光計測ステップ（Ｂ）では、被対象物に前記各波長のテラヘルツ波を照射して、被対象物の吸光度Ｉを計測する。なお、このステップにおいて、被対象物にテラヘルツ波を二次元的に走査して透過光の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測するのがよい。
濃度算出ステップ（Ｃ）では、前記吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と吸光度Ｉから、ターゲット濃度Ｐを算出する。なお、被対象物分光計測ステップ（Ｂ）で透過光の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測した場合には、このステップにおいて、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出する。また、算出されたターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］は、画像表示装置２０を用いて二次元的に画像表示する。
【００３４】
図４は、テラヘルツ波の周波数とターゲットの吸光度Ｓの関係図である。この図において、横軸はテラヘルツ波の周波数（ＴＨｚ）、縦軸は吸光度（透過したテラヘルツ波の強度Ｉを入射強度Ｉ０で割った値の対数値ｌｏｇ（Ｉ／Ｉ０））である。
この図にＤで示すように、試料が郵便物の一般的な内在物（紙、プラスチック、繊維等）の場合には、透過率はほぼ一定の値を示す。
これに対して、この図において、５−アスピリン（Ａ）、パラチノース（Ｂ）、リボフラビン（Ｃ）は、周波数（波長λの逆数）に対する透過率の変化Ｓ（λ）がそれぞれ異なっており、テラヘルツ波の吸収に波長依存性を示している。本発明ではこのような波長依存性を示す物質をターゲットとする。
【００３５】
まず、本発明の原理を説明する。
最も簡単な例として、波長依存性を示す２つの物質Ａ、Ｂの濃度がそれぞれＰＡ，ＰＢであり、物質Ａの波長λ１，λ２に対する透過率がそれぞれＳＡ（λ１），ＳＡ（λ２）、物質Ｂの波長λ１，λ２に対する透過率がそれぞれＳＢ（λ１），ＳＢ（λ２）であるとする。この場合、波長λ１，λ２の透過光の吸光度Ｉ１，Ｉ２は式（３）（４）で示される。
【００３６】
Ｉ１＝ＳＡ（λ１）ＰＡ＋ＳＢ（λ１）ＰＢ・・・（３）
Ｉ２＝ＳＡ（λ２）ＰＡ＋ＳＢ（λ２）ＰＢ・・・（４）
【００３７】
式（３）（４）において、透過光の吸光度Ｉ１，Ｉ２，ＳＡ（λ１），ＳＡ（λ２）、ＳＢ（λ１），ＳＢ（λ２）が既知であれば、上記連立方程式を解くことにより、２つの物質Ａ、Ｂの濃度ＰＡ，ＰＢを求めることができる。
【００３８】
同様に、Ｍ個の物質の濃度Ｐの二次元分布が行列［Ｐ］であり、各物質のＮ個の異なる波長（又は周波数）に対する吸光度Ｓのスペクトルが行列［Ｓ］であり、各波長（又は周波数）に対する透過光の吸光度Ｉの二次元分布が行列［Ｉ］であるとすると、式（５）が成り立つ。
［Ｉ］＝［Ｓ］［Ｐ］・・・（５）
【００３９】
この場合、Ｎ個の周波数のテラヘルツ波で観測された画像は、式（６）のような線形行列式で表すことができる。
【００４０】
【数１】
2004286716.tif 000003
【００４１】
ここで［Ｉ］は観測画像を１次元的に並べ直した行ベクトルＩ（ｆ１），Ｉ（ｆ２），…Ｉ（ｆＮ）を縦に並べた行列、［Ｓ］は各物質のスペクトルを横に並べた行列、［Ｐ］は各物質パターンをベクトル表記Ｐ１，Ｐ２，…ＰＭを縦に並べた行列である。ここでＬは画像のサイズである。
【００４２】
式（６）において、行列［Ｓ］と［Ｉ］が既知であれば、式（６）から［Ｐ］を求めることができる。
すなわち、Ｎ＝Ｍの場合、式［Ｐ］＝［Ｓ］−１［Ｉ］により、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出することができる。また、Ｎ＞Ｍの場合、式［Ｉ］＝［Ｓ］［Ｐ］から、最小２乗法によりターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出すると式（７）となる。
【００４３】
【数２】
2004286716.tif 000004
【００４４】
【実施例】
以下、本発明の実施例を説明する。
ターゲット物質として、図４に示したパラチノースと５−アスピリンを選択し、５枚の試験片（ペレット）を作成した。５枚のペレットは、ポリエチレン粉末に混ぜてパラチノース濃度が５０％、４０％、２０％の３種類と、５−アスピリン濃度が５０％、２０％の２種類を用意した。各ペレットの厚さと重さは、同一であり、それぞれ１ｍｍ，０．２ｇである。５枚の試験片は、図５に示す配置で薄いプラスチック板に両面テープで張り付け、本発明の被対象物１０とした。
【００４５】
濃度５０％のペレットを用いて、約１〜３ＴＨｚのテラヘルツ波領域において、波長（周波数）と吸光度Ｓの関係スペクトル［Ｓ］を計測しコンピュータのメモリに記憶させた。このテラヘルツ分光特性は、図４と同様である。
【００４６】
次に、図３に示した装置を用い、１．２〜２．０ＴＨｚのテラヘルツ波を被対象物１０にそれぞれ二次元的に走査し、被対象物の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測してコンピュータのメモリに記憶させるとともに、画像表示装置２０で画像表示させた。
【００４７】
図６は、テラヘルツ波の周波数を変え、被対象物の透過像を撮像したものである。なおこれらの画像のスケールは、透過したテラヘルツ波の強度を入射強度で割った値の対数をとったものである。
１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２．０ＴＨｚのテラヘルツ波で５枚の試験片（ペレット）の濃淡に違いがあるのがわかる。
【００４８】
図７は、本発明の方法により、図６の６枚の画像から各物質の濃度分布を求めた図である。ここで行列［Ｓ］は、図４の分光データを使用した。また行列［Ｓ］は、５０％の濃度の薬品サンプルを用いて測定したので、得られた成分パターンに５０％を掛けて濃度を推定した。
図７において、（Ａ）は５−アスピリンの濃度分布、（Ｂ）はパラチノースの濃度分布、（Ｃ）は被対象物に含まれていないリボフラビンの濃度分布、（Ｄ）は波長依存性を示さない紙、プラスチック、等の濃度分布である。この図から、被対象物１０を構成する各ペレットの成分に対応した濃度分布が得られていることがわかる。すなわち成分の違いが分離され、その濃度の違いも抽出されている。
【００４９】
上述した本発明の方法及び装置によれば、テラヘルツ波発生装置１２により複数の異なる波長のテラヘルツ波４を発生させ、二次元走査装置１８により波長のテラヘルツ波を被対象物１０にそれぞれ二次元的に走査し、分光計測装置１４により被対象物の吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］を計測し、ターゲット濃度演算装置１６により予め計測したターゲットの吸光度Ｓのスペクトル［Ｓ］と前記吸光度Ｉの二次元分布［Ｉ］から画像分光によりターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を算出することができる。
【００５０】
従って、テラヘルツ波の吸収に波長依存性のあるターゲットが含まれた郵便物等を被対象物とすることにより、内在物の成分を開封することなく判別することができ、従来のＸ線写真では判断できなかった内在物の異常性を検出することができる。
【００５１】
また、ターゲット濃度Ｐの二次元分布［Ｐ］を二次元的に画像表示する画像表示装置２０を備え、ターゲットの濃度［Ｐ］を二次元的に画像表示することにより、被対象物１０内に存在する波長依存性のあるターゲットの形状をその分布と共に二次元的に画像表示することができる。
【００５２】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。
【００５３】
【発明の効果】
上述したように、本発明は、異なる周波数のテラヘルツ波で計測された画像セットから、既知のテラヘルツ分光データを用い、化学薬品などの成分の違いを空間パターンとして抽出するものであり、小包、封筒、不透明なプラスチック容器などに内部にある物質の成分パターンを分離し、その濃度を調べることができる。
【００５４】
従って、本発明のテラヘルツ波分光計測によるターゲット判別方法及び装置は、従来のＸ線写真では判断できなかった内在物の成分を、形状と共に、開封することなく、判別することができる、等の優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】テラヘルツ波の発生原理図である。
【図２】共振器を有するテラヘルツ波発生装置の構成図である。
【図３】本発明のターゲット判別装置の全体構成図である。
【図４】テラヘルツ波の周波数とターゲットの吸光度Ｓの関係図である。
【図５】本発明の実施例を示す被対象物の模式図である。
【図６】テラヘルツ波の周波数を変えて撮像した被対象物の透過像である。
【図７】図６の６枚の画像から求めた各物質の濃度分布図である。
【符号の説明】
１  非線形光学結晶、２  ポンプ波、
３  アイドラー波、４  テラヘルツ波、
４ａ  計測光、４ｂ  参照光、
５  回転ステージ、６  プリズム結合器、
１０  被対象物、１１  ポンプ光入射装置、
１２  テラヘルツ波発生装置、
１３  スイッチング装置（回転ステージ）、
１４  分光スペクトル計測装置、
１４ａ  分割器（ワイヤグリッド）、１４ｂ  集光レンズ、
１５  分光計測器（Ｓｉボロメータ）、
１６  ターゲット濃度演算装置（ＰＣ）、
１８  二次元走査装置、２０  画像表示装置
【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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