(57)【要約】【課題】未知の高分子材料を精度良く材種別に分類することができる分光スペクトルによるポリマーグループの分類方法を提供する。【解決手段】各種のポリマーが混在する未知の高分子材料を材種別に判別する、分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法において、個々のポリマーグループの判別を近赤外吸収スペクトルの特定波長の吸収強度を用いて、二進木による分類を行う際、個々のポリマーグループの判別を段階的に組み合わせ、誤分類率の最も小さなポリマーグループの分類から開始し、徐々に誤分類率の大きなポリマーグループの分類を行う階層的な判別フローとすることにより、トータルとして誤判別率が極めて小さなポリマーの判別を行う。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種のポリマーが混在する未知の高分子材料を材種別に判別する、分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法において、
個々のポリマーグループの判別を近赤外吸収スペクトルの特定波長の吸収強度を用いて、決定木による分類を行う際、個々のポリマーグループの判別を段階的に組み合わせ、誤分類率の最も小さなポリマーグループの分類から開始し、徐々に誤分類率の大きなポリマーグループの分類を行う階層的な判別フローとすることにより、トータルとして誤判別率が極めて小さなポリマーの判別を行うことを特徴とする分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
高分子の簡便迅速な分析方法として、赤外吸収スペクトルは従来より幅広く利用されている。そのため、スペクトルからの高分子材料定性方法については、よく検討されている。
【０００３】
一方で、近年、近赤外分光スペクトルを用いた測定法の、測定前処理の簡便さや、それによって得られる測定情報の豊富さが広く認識されるに至って、近赤外分光スペクトルによるポリマーの識別にも関心が向けられるようになった。これに伴い、プラスチックのリサイクルのためのポリマーの分別を目的とするポリマーの判別方法の検討も進んでいる。
【０００４】
従来、ポリマーの判別方法としては、主成分分析法や多次元尺度法などの多変量解析を用いた方法や、ニューラルネットワークを用いた方法が用いられてきた。一般に、主成分分析法や多次元尺度法などの多変量解析よりも、非線形なデータを処理できるニューラルネットワークを用いた方法の方が、より正確な判別ができることが知られている。ただし、ニューラルネットワークを用いた方法では、スペクトルの何をどう見ているのかという点が必ずしも明確ではなく、ブラックボックスになっていた。また、多変量解析ではスペクトルのパターンが他の添加物等によって変化するため、誤判別率は低くなかった（１５〜２０％程度）。ただし、誤分類率の低いニューラルネットワークでも、ＡＢＳなどの共重合体では、複数の成分が共存していることから、その誤判別率は、１５〜２０％程度を越えている。
【０００５】
なお、当該先行技術としては、以下に開示されるようなものがある。
【０００６】
（１）主成分分析とデータの三値化による５種のポリマーグループの判別が１４のプラスチック試料において適合した事例（下記非特許文献１参照）。
【０００７】
（２）ニューラルネットワーク法により、３００近いポリマー試料のスペクトルにおいて、ポリマーグループ判別の平均的中率が約８０％という結果が得られたことを報告（下記非特許文献２参照）。
【０００８】
その他にも下記非特許文献３〜５が開示されている。
【非特許文献１】「よくわかる分析化学のすべて」（社）日本分析機器工業会編  日刊工業新聞（２００１年１０月２５日発行）ｐ．１７１−１９１
【非特許文献２】「近赤外分光測定とニュートラルネットワーク解析を組み合わせたプラスチック廃棄物の非破壊判別」分析化学，Ｎｏ．５，ｐｐ．４８３−４８９，１９９９年
【非特許文献３】草川紀久，プラスチックエージ，Ｖｏｌ．４８，臨時増刊号，２９（２００２）
【非特許文献４】Ｆｅｌｄｈｏｆｆ，Ｒ．，Ｗｉｅｎｋｅ，Ｄ．，Ｃａｍｍａｎｎ，Ｋ．，Ｆｕｃｈｓ，Ｈ．，Ｏｎ−Ｌｉｎｅ  Ｐｏｓｔ  Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｐａｃｋａｇｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｂｙ  ＮＩＲ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  Ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｆｕｚｚｙ  ＡＲＴＭＡＰ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  ｉｎ  ａｎ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，Ｖｏｌ．５１，Ｎｏ．３，１９９７，ｐ．３６２−３６８
【非特許文献５】ｖａｎ  ｄｅｎ  Ｂｒｏｅｋ，ＷＨＡＭ．，Ｗｉｅｎｋｅ，Ｄ．，Ｍｅｌｓｓｅｎ，ＷＪ．，Ｂｕｙｄｅｎｓ，ＬＭＣ．，Ｐｌａｓｔｉｃ  ｍａｔｅｒｉａｌ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ｎｅａｒ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ａｎａｌｙｔｉｃａ  Ｃｈｉｍｉｃａ−Ａｃｔａ−Ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｉｎｄｅｘｅｓ，Ｖｏｌ．３６１，Ｎｏ．１，１９９８，ｐ．１６１−１７６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
廃プラスチックの再生を行うためには、まず、回収された廃材を材種別に分類する必要があり、正確に分類されれば再生工程は容易になるが、従来の分類法では誤分類率が２０％程度であるために、ボトルの素材識別など、一部の用途にとどまっていた。
【００１０】
本発明は、近赤外吸収スペクトルの特定波長の吸収強度を用いて、二進木による分類を行う際、誤分類率の小さな材種から取り分けてゆくというフローで分類すると、誤分類率を高々２．５％程度に抑えられるという点に着目して、未知の高分子材料を精度良く材種別に分類することができる分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法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】
【００１１】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕各種のポリマーが混在する未知の高分子材料を材種別に判別する、分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法において、個々のポリマーグループの判別を近赤外吸収スペクトルの特定波長の吸収強度を用いて、二進木による分類を行う際、個々のポリマーグループの判別を段階的に組み合わせ、誤分類率の最も小さなポリマーグループの分類から開始し、徐々に誤分類率の大きなポリマーグループの分類を行う階層的な判別フローとすることにより、トータルとして誤判別率が極めて小さなポリマーの判別を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
従来の分光スペクトルによるポリマーグループの分類方法では、誤分類率の高いポリマーグループで、概ね１５〜２０％程度の誤分類率（例えばＡＢＳの場合）であったが、本発明の分光スペクトルによるポリマーグループの分類方法によれば、概ね、高々２．５％程度と、極めて低いレベルとなった。
【００１３】
従って、特に、プラスチックのマテリアルリサイクルにおける実用的、かつ簡便、迅速な分類方法として有効である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
個々のポリマーグループの判別を近赤外吸収スペクトルの特定波長の吸収強度を用いて、二進木による分類を行う際、個々のポリマーグループの判別を段階的に組み合わせ、誤判別率の最も小さなポリマーグループの判別から開始し、誤分類率の小さな材種から取り分け、徐々に誤判別率の大きなポリマーグループの判別を行い、徐々に誤判別率の大きな材種を取り分ける階層的な判別フローとすることにより、トータルとして誤分類率の極めて小さなポリマーの分類を行う。
【００１５】
よって、各種のポリマーが混在する部材を材種別に判別する、分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法において、誤分類率を従来方法の概ね１／１０にすることができる。
【実施例】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１７】
図１は本発明の実施例を示す分光スペクトルによるポリマーグループの判別システムの模式図である。
【００１８】
この図において、Ａは判別装置であり、１は高周波電源（３０〜８０ＭＨｚ）、２はピエゾ素子、３はＡＯＴＦ（自動光変換機能）、４はダンパー、５は光源、６は透過光、７は反射光（０．９〜２．４μｍ照射光）、８は測定対象物としての未知の高分子材料、９は拡散反射光又は透過反射光、１０は受光素子、１１はポリマーグループの判別装置、１２は吸光スペクトル生成部（モニター）、１３は既知データ記憶部、１４は吸光スペクトルと既知データの照合部、１５はポリマーグループの判別部である。
【００１９】
そこで、判別装置Ａを測定対象物（試料）としての未知の高分子材料８に押し当て、スイッチ（図示なし）を押すと、光源５からＡＯＴＦ３を介した反射光７が測定対象物としての高分子材料８に入射し、約三秒後にその吸光スペクトルがモニター１１に表示される。測定波長領域は、１２００から２４００ｎｍ、測定対象物８が透明な場合は反対側にセラミック板（図示なし）を置き、判別装置Ａ近赤外光を得られるようにする。
【００２０】
このように、本発明によれば、測定が簡便である。つまり、試料（測定対象物）の前処理の必要が少なく、測定も瞬時にできる。
【００２１】
測定試料には個々のポリマーグループに属する３種類以上のポリマーを収集できたポリマーグループ（合計１８グループ、試料総数２８０）を用いた。
【００２２】
表１に測定試料として用いた高分子材料とその試料数、および前処理別の誤分類率を示す。
【００２３】
【表１】
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以下、本ポリマーグループの判別システムにより、どのようにポリマーグループを判別するか詳述する。
【００２４】
本願発明者らは、近赤外分光スペクトルのどこをどのように解釈していけば、ポリマーの種類を簡便に判定できるのかについて、表１に示す約２８０種類のポリマー試料を収集して、測定と判別に関する検討を行った。スペクトル解析初心者にも扱える分類のための簡便なガイドラインを考案することを目標にし、また、近赤外分光スペクトルの利点である測定の簡便さを考慮し、測定段階での前処理等の操作を行わず、解析重視の姿勢で検討を進めた。
【００２５】
具体的には、約２８０種類のポリマーの試料を、表１のように、ポリスチレン、ポリエチレン、ＡＢＳ樹脂、ポリプロピレン、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニルなど、約１８のグループに分けて、それぞれのグループのスペクトルが、それ以外のグループのスペクトルに比べてどのような特徴を持っているのかについて、決定木（二進木）を用いて分別した。
【００２６】
二進木は、探索的な情報解析方法として知られており、その内容は、量的または質的な目的変数を説明変数の特定の水準を満たすものと満たさないものとに２分割するものであるが、本発明では、各段階で質的目的変数の誤分類率を計算して、それが最小になるような説明変数を選択しながら逐次に二進木を成長させる。ここで言う目的変数は、未知の試料が判定したい高分子であるか否かであり、説明変数は、その試料の近赤外吸収スペクトルおける特定波長強度の大きさである。
【００２７】
すなわち、本発明では、未知の高分子材料が、特定のグループ（例えば、ポリエチレングループ）に帰属するか否かの判別を、スペクトルの幾つかの波長と、そのスペクトル強度の大小（スペクトル強度は一般に規格化しておく）について、誤分類率を加味した二進木により判別する。
【００２８】
そこで、まず、各ポリマーグループごとのスペクトルの前処理（規格化）について説明する。
【００２９】
図２は測定で得られた分光全スペクトルの重ね描きを示す図、図３は図２からポリスチレングループを取り出した図、図４は図２からポリエチレングループを取り出した図である。これらの図において、縦軸は吸収強度、横軸は波長をそれぞれ示す。
【００３０】
図２から、１４００ｎｍ、１６５０ｎｍ、２４００ｎｍ付近に、共通のスペクトルのピークが存在することがわかる。これらの中から、図３に示すように、ポリスチレングループと、図４に示すように、ポリエチレングループを取り出して比較した。
【００３１】
そして、各グループスペクトルの分散を小さくする前処理として、生スペクトルの規格化（例えば、トータルを１００とする。あるいは、１．００としてもよい）、および、二次微分スペクトルの規格化を行った。
【００３２】
次に、二進木を利用して、未知の高分子材料がポリスチレンかそれ以外なのかの判別を行った。その結果、図３のポリスチレンの場合、１２５８ｎｍ、２１９２．５ｎｍ、２２６８．５ｎｍにおける規格化した吸光度の大きさを用いて判別したところ、２４４種類のポリマーのうち、２３９種類の判別（ポリスチレンか否か）が正解（誤分類率２．０％）であった。同様に、図４のポリエチレンの場合、１２８８．５ｎｍ、１３０５．５ｎｍ、１６６３ｎｍの規格化された吸光度の大きさを用いて判別したところ、誤分類率は、０．４％であった。
【００３３】
このように、未知の高分子材料が、特定のグループ（例えば、ポリエチレングループ）に帰属すか否かの判別を、スペクトルの幾つかの波長と、そのスペクトル強度の大小（スペクトル強度は一般に規格化しておく）について、二進木により判別するだけでも、従来のニューラルネットワークによる方法と比べて、誤判別率は小さい。例えば、ＡＢＳについては、本発明の誤判別率は約９％程度であり、ニューラルネットワークによる誤判別率（約２０％強）と比較しても誤判別率は小さくなっている。しかし、二進木のみでは実用的な利用には不十分であり、本発明では、二進木の階層的判別の考え方を大幅に拡張し、決定木による判別（例えば、ポリエチレングループか否かの判別）を多数組み合わせて、段階的なフローチャートによる判別へと発展させた。すなわち、ＡＢＳのような、誤分類率の大きいグループにおける、誤判別されたポリマーの種類を調査し、誤判別されたポリマーを、ＡＢＳ（ステップＳ２８）の判定よりも先に判別することにより、トータルとして極めて低い誤判別率が得られるようにした。
【００３４】
すなわち、誤分類率の小さいものから、大きいものへと、階層的な判別フローチャートを作成して判定を行った。
【００３５】
そこで、前述したポリスチレン、ポリエチレンと同様に、他の１６グループについて検討した結果、約２から４点における波長での規格化された吸光度に着目することで、表１に示された１８グループのそれぞれについての誤分類率が得られた。この結果から、誤分類率の大きいポリマーは、ＰＣ／ＡＢＳやＡＢＳなどであった。これらのポリマーは、元々、共重合体などで構成されているため、当然の結果とも考えられる。
【００３６】
この誤分類率の結果に基づき、未知の高分子材料の分光スペクトルによるポリマーグループの階層的分類フローを作成した。このフローでは、誤分類率の小さなグループから分類し、取り分けて行くように構成した。
【００３７】
図５は、本発明の実施例を示す未知の高分子材料の分光スペクトルによるポリマーグループの分類例を示すフローチャート、図６はそのフローチャートによる誤分類率を示す図（図６における比較例は、前述した規格化後のスペクトルに基づき二進木を用いて分類する判別方法による誤分類率を示している）。
【００３８】
（１）まず、未知の高分子材料の規格化したスペクトルをポリマーグループの判別装置１１に取り込む（ステップＳ１）。
【００３９】
（２）次に、そのスペクトルの波長１９９９ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．８１５より小さい場合には次のステップＳ３に進み、大きい場合にはメラミンであると判別する（ステップＳ２）。
【００４０】
（３）次に、そのスペクトルの波長１４２９．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が１．６６２より小さい場合には次のステップＳ４に進み、大きい場合にはポリフェノールであると判別する（ステップＳ３）。
【００４１】
（４）次に、そのスペクトルの波長２０５３．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．０９８より小さい場合には次のステップＳ５に進み、大きい場合にはナイロン６であると判別する（ステップＳ４）。
【００４２】
（５）次に、そのスペクトルの波長１２３４．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００１より小さい場合には尿素樹脂であると判別し、大きい場合には次のステップＳ６に進む（ステップＳ５）。
【００４３】
（６）次に、そのスペクトルの波長１５３３．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が１．０６９より小さい場合には次のステップＳ７に進み、大きい場合にはナイロン６６であると判別する（ステップＳ６）。
【００４４】
（７）次に、そのスペクトルの波長２１９２．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．３８９より小さい場合にはステップＳ１０へスキップし、大きい場合には次のステップＳ８に進む（ステップＳ７）。
【００４５】
（８）次に、そのスペクトルの波長２２６８．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．０２４より小さい場合には次のステップＳ９に進み、大きい場合にはステップＳ１０へスキップする（ステップＳ８）。
【００４６】
（９）次に、そのスペクトルの波長１７４７ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．４０３より小さい場合にはポリスチレンとであると判別し、大きい場合には次のステップＳ１０へ進む（ステップＳ９）。
【００４７】
（１０）次に、そのスペクトルの波長１２７６ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００２より小さい場合にはポリオキシメチレンであると判別し、大きい場合には次のステップＳ１１へ進む（ステップＳ１０）。
【００４８】
（１１）次に、そのスペクトルの波長１８９９ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．７０５より小さい場合には次のステップＳ１２に進み、大きい場合にはセルロースであると判別する（ステップＳ１１）。
【００４９】
（１２）次に、そのスペクトルの波長１３２７ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．３９０より小さい場合には次のステップＳ１３に進み、大きい場合にはポリメタクリル酸メチルであると判別する（ステップＳ１２）。
【００５０】
（１３）次に、そのスペクトルの波長２１３８．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．０８６より小さい場合には次のステップＳ１４に進み、大きい場合にはポリカーボネートであると判別する（ステップＳ１３）。
【００５１】
（１４）次に、そのスペクトルの波長１２５８ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００１より小さい場合にはポリブチレンテレフタレートであると判別し、大きい場合には次のステップＳ１５へ進む（ステップＳ１４）。
【００５２】
（１５）次に、そのスペクトルの波長２２６１．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．４４７より小さい場合には次のステップＳ１６に進み、大きい場合にはポリエチレンテレフタレートであると判別する（ステップＳ１５）。
【００５３】
（１６）次に、そのスペクトルの波長２１５０．２ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．１９６より小さい場合には次のステップＳ１７に進み、大きい場合にはポリカーボネート／ＡＢＳ樹脂であると判別する（ステップＳ１６）。
【００５４】
（１７）次に、そのスペクトルの波長１６６３ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．７６２より小さい場合には次のステップＳ１８へ進み、大きい場合にはステップＳ２０へスキップする（ステップＳ１７）。
【００５５】
（１８）次に、そのスペクトルの波長１２８８．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００７より小さい場合にはステップＳ２０へスキップし、大きい場合には次のステップＳ１９へ進む（ステップＳ１８）。
【００５６】
（１９）次に、そのスペクトルの波長２３１３．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が４．９０８より小さい場合にはポリエチレンであると判別し、大きい場合には次のステップＳ２０へ進む（ステップＳ１９）。
【００５７】
（２０）次に、そのスペクトルの波長１６８９ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が１．５７１より小さい場合にはステップＳ２１へ進み、大きい場合にはステップＳ２３へ進む（ステップＳ２０）。
【００５８】
（２１）次に、そのスペクトルの波長１３８２ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．５２５より小さい場合にはポリ塩化ビニルであると判別し、大きい場合にはステップＳ２３へ進む（ステップＳ２１）。
【００５９】
（２２）次に、そのスペクトルの波長１６５８．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が１．０３７より小さい場合にはポリプロピレンであると判別し、大きい場合には次のステップＳ２３へ進む（ステップＳ２２）。
【００６０】
（２３）次に、そのスペクトルの波長１２６７．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００１より小さい場合にはステップＳ２４へ進み、大きい場合にはステップＳ２５へ進む（ステップＳ２３）。
【００６１】
（２４）次に、そのスペクトルの波長２２７１ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．９６７より小さい場合にはステップＳ２６へ進み、大きい場合にはアクリロニトリルスチレン共重合体であると判別する（ステップＳ２４）。
【００６２】
（２５）次に、そのスペクトルの波長１５５２．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が０．００１より小さい場合にはアクリロニトリルスチレンと共重合体であると判別し、大きい場合には次のステップＳ２６へ進む（ステップＳ２５）。
【００６３】
（２６）次に、そのスペクトルの波長２１５２．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．５２５より小さい場合にはその他であると判別し、大きい場合には次のステップＳ２７へ進む（ステップＳ２６）。
【００６４】
（２７）次に、そのスペクトルの波長２１６０．５ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が３．２８１より小さい場合には次のステップＳ２８へ進み、大きい場合にはその他であると判別する（ステップＳ２７）。
【００６５】
（２８）最後に、そのスペクトルの波長２１２４ｎｍにおいて、規格化後の吸収強度が２．６５７より小さい場合にはＡＢＳ樹脂であると判定し、大きい場合にはその他であると判別する（ステップＳ２８）。
【００６６】
上記のフローチャートを用いて判別を行った結果、図６に示すように、個別のグループへの帰属の場合（比較例）には、最大で１３％程度の誤判別率（ＰＣ／ＡＢＳ）であったものが、本発明によれば、階層的な判別フローチャートを用いることにより、最終的に２．５％以下の誤判別率とすることができた。
【００６７】
このように、本発明の分光スペクトルによるポリマーグループの分類方法によれば、従来法（多変量解析、ニューラルネットワーク他）に比べて、スペクトルのどの波長の強度をどのように判定条件として利用しているのかが、明確となる点、また添加剤などの他の共存物質の影響が小さく、誤判別率が極めて小さい（１８グループの分類において、２．５％以下のレベル）点が特徴である。
【００６８】
なお、上記実施例では二進木による判断によったが、これに限定されるものではなく、決定木によった判断によってもよい。
【００６９】
また、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明の分光スペクトルによるポリマーグループの分類方法は、プラスチックのリサイクルにおける実用的、かつ簡便で迅速な分別方法であり、特に、リサイクルプラスチックによるプラスチック製造や合成繊維分野に好適である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施例を示す分光スペクトルによるポリマーグループの分類システムの模式図である。
【図２】測定で得られた全分光スペクトルの重ね描きを示す図である。
【図３】図２からポリスチレングループを取り出した図である。
【図４】図２からポリエチレングループを取り出した図である。
【図５】本発明の実施例を示す未知の高分子材料の分光スペクトルによるポリマーグループの分類例を示すフローチャートである。
【図６】図５のフローチャートによる誤判別率を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
Ａ    判別装置
１    高周波電源（３０〜８０ＭＨｚ）
２    ピエゾ素子
３    ＡＯＴＦ（自動光変換機能）
４    ダンパー
５    光源
６    透過光
７    反射光（０．９〜２．４μｍ照射光）
８    測定対象物としての未知の高分子材料
９    拡散反射光又は透過反射光
１０    受光素子
１１    ポリマーグループの判別装置
１２    吸光スペクトル生成部（モニター）
１３    既知データ記憶部
１４    吸光スペクトルと既知データの照合部
１５    ポリマーグループの判別部
【図１】
2005249624.tif 000004
【図２】
2005249624.tif 000005
【図３】
2005249624.tif 000006
【図４】
2005249624.tif 000007
【図５】
2005249624.tif 000008
【図６】
2005249624.tif 000009