(57)【要約】【課題】ＬＥＤを用いた測色装置で物体の分光反射率を推定する際に、測定対象に依存する推定誤差や装置のノイズ等による測定精度の低下を抑え、対象物の測色を精度良く行う。【解決手段】ＬＥＤを光源として対象物の分光反射率を測定するために、有限次元線形モデルやウイナー推定を用いて分光分布の推定を行う。この時用いる固有ベクトルもしくは自己相関行列等の対象物に固有のパラメータを、対象物のカテゴリーごとに用意された対象物選択テーブル９０１から適切に読み出すことで、測定対象に依存する推定誤差を抑える。また、装置のノイズ等による測定誤差を抑えるために、上記分光分布の推定法を用いてノイズを考慮したシミュレーションを行うことで、装置のノイズレベルに応じた最適な光源のＬＥＤを選択する。【選択図】        図９
2005069965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の発光ダイオードを光源に用いた測色装置において、測定物の分光反射率から求められる自己相関行列又は分散共分散行列及びそれらの固有ベクトルを用いて測定物の分光反射率を推定する分光反射率の推定手段と、測定対象物毎に分光反射率の推定演算に用いるパラメータを切り替えるパラメータ選択手段を備えたことを特徴とする測色装置。
【請求項２】
最適化シミュレーションにより発光ダイオードの個数、発光波長並びに半値幅が最適に選択された発光ダイオードを光源とすることを特徴とする請求項１に記載の測色装置
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光源として複数の分光放射分布が異なる発光ダイオード（ＬＥＤ）を用い、かつ測定対象物の分光反射率に固有のパラメータを用いることにより測定の高精度化と小型化、低価格化を図った、物体の測色装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体の測色値を計測する方法には主に刺激値直読法と分光測色法の２種類がある。刺激値直読法はＣＩＥ等色関数に近似したいわゆるルータ条件を満足するフィルターを受光器直前に置くことで三刺激値を直接求める方法である。この方式は構造が簡単で安価であるが、ルータ条件を満たすフィルタの製作や、計測時に用いられる光源と異なる照明下での測色値を求めることが困難である。
【０００３】
一方、分光測色法は照明光をあらかじめ分光し順次物体に照射するか、もしくは物体からの反射光を分光する必要がある。前者を「前方分光方式」後者を「後方分光方式」と呼ぶことがある。前方分光方式を例にとると、照明光をプリズムや回折格子により分光しそれをスリットに通すことによって単色光にして物体に照射する。これをスリットの位置や回折格子の位置を変えることで単色光の波長をシフトさせ逐次分光された照明光を得ることができる。こうした光学装置をモノクロメータと呼ぶが、モノクロメータはスリットの移動や回折格子の回転などの機械駆動部を持ち構成も複雑となるため、装置が大型でかつ高価なものとなり、また逐次処理のための測定時間もかかっていた。
【０００４】
そこで光源にＬＥＤを用いた特許文献１記載の測色計が考案された。ＬＥＤは比較的狭い波長範囲の光が容易に得られることから、波長の異なる複数のＬＥＤを用いればモノクロメータを代替することができる。また、波長の切り替えはモノクロメータが機械駆動によるため時間がかかっていたのに対し、各ＬＥＤのＯＮ／ＯＦＦで済むため測定時間が大幅に改善される。さらに、小型でかつ廉価であることから、簡易測定用の分光測色装置の光源としては最適と言える。
【０００５】
しかし、ＬＥＤはモノクロメータからの単色光と比較するとはるかに半値幅が広く、精度上に問題が残る。また、市販されているＬＥＤでは選択できる波長も制限されるため、可視光全域を連続して網羅するのは容易ではない。図３に示すようにＬＥＤは理想的な単色光と比較すると図中斜線で示すように発光波長帯域が極めて広く分光反射率の測定に誤差を生じてしまう。
【０００６】
そこで、非特許文献１に記載のようにＬＥＤ光を単一スペクトルとして利用するのではなく、実際のＬＥＤの分光放射特性を既知の波長分布を持つ関数として扱い、それを用いて測定物体の分光反射率を推定する方法を用いた簡易測色計の提案がされている。これによればＬＥＤの発光波長分布が広いことによる誤差が解消され、またＬＥＤの相対分光放射分布の加算が連続した分光放射分布にならなければならないといった特許文献２記載の請求項７に記載されるようなＬＥＤの選択に関する制限が大幅に緩和される。
【特許文献３】特公昭５９‐２６８９１
【特許文献４】特願平１１‐１０３７４８
【非特許文献２】画像電子学会研究会０１‐０６‐０４(嶋野ら)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
また、分光反射率の推定精度は光源であるＬＥＤをいかに組み合わせるかで大きく影響される。ＬＥＤの選択とは発光ピーク波長、半値幅などのＬＥＤが持つ分光放射特性の組み合わせと、その本数を決めることである。直感的にはＬＥＤの本数は多いほど望ましいと考えられがちであるが、実際の最適なＬＥＤの分光放射特性はシステムの状態すなわちシステムのＳＮ比に大きく左右され、システムの状態によってはＬＥＤの本数を増やすことで逆に推定精度を損なう場合も生じてしまう。ＳＮ比とは信号に含まれるノイズの割合を言うが、このノイズにはレンズ等を介して物体からの反射光を検出する時の光学系で生ずる誤差、Ａ／Ｄ変換やセンサー等で生じる電気系のノイズなど様々なノイズが含まれる。さらに、前述のようにＬＥＤが駆動中に接合温度上昇等の影響で発光ピーク波長がシフトするなど分光放射特性に変化が生じるが、これもノイズとして含めた上でＬＥＤの選択を最適化する必要がある。また、システムに要求されるＬＥＤの分光特性の組み合わせが最適化されたとしても、実際にそれらの特性を有するＬＥＤの製造は技術的な困難性を伴う。
【０００８】
また、前記の方法で記載されるように分光反射率の推定については有限次元線形モデルやウイナー推定を用いるが、これらのモデルは一般に物体の分光反射率が可視光領域で滑らかであり、その分光反射率は、有限次元線形モデルでは分光反射率の主成分分析或いはＫａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ変換で求められる固有ベクトルの線形和で近似でき、ウイナー推定法の場合は、前記固有ベクトルに替えて測定対象物体の分光反射率の自己相関行列により近似できるという性質を利用したものである。従って、それらの推定に用いるパラメータが適切に選ばれることが必要条件となるが、これらのパラメータは物体に固有のもので測定対象によっては大きく異なる場合があるため、対象物によっては測定精度が低下するという問題があった。
【０００９】
本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされたものであり、装置のノイズ等による測定精度への影響を最大限に抑え、かつ最も推定精度を高める為のＬＥＤの個数とその特性の最適化を行い、復元された分光反射率から推定される測色値の推定精度が高い小型でかつ安価な測色装置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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、複数の発光ダイオードを光源に用いた測色装置において、測定物の分光反射率から求められる自己相関行列又は分散共分散行列及びそれらの固有ベクトルを用いて測定物の分光反射率を推定する分光反射率の推定手段と、測定対象物毎に分光反射率の推定演算に用いるパラメータを切り替えるパラメータ選択手段を備えたことを特徴とする。このようにすれば、対象物によって測定精度が低下するという問題を解消できる。
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項２記載の発明は、最適化シミュレーションにより発光ダイオードの個数、発光波長並びに半値幅が最適に選択された発光ダイオードを光源とすることを特徴とする。このようにすれば、装置のノイズ等による測定精度への影響を最大限に抑えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、LEDを用いた測色装置の測定精度を向上することで、小型で携帯性に優れかつ低価格な測色装置が実現でき、従来の分光測色装置が大型で高価であったため利用が限られていた測色装置が、広範囲な分野で利用可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
予め装置の測定系の誤差を考慮して本数およびピーク波長や半値幅といった特性が最適に選ばれたＬＥＤを有し、測定対象物に応じて分光反射率の推定の演算を切り替える機構を有する小型の測色装置。
【実施例】
【００１４】
以下、本発明に係る測色装置の実施の一例を、添付の図面に示される実施形態を基に、詳細に説明する。文中で用いる記号と数式で用いる記号の関係は、
【００１５】
【数１】
2005069965.tif 000003
のとおりである。
【００１６】
図１に本発明の測色装置の制御系に関する簡単な構成を示す。主な構成としては、光源ＬＥＤのドライバー回路１００、受光センサーのゲイン補正アンプ１０３、ＬＥＤを順次点灯させたり受光センサーの受光信号を同期させるためのタイミング回路１０２、受光センサーからの信号をデジタルデータに変換するためのＡＤコンバータ１０４、それらすべてを制御するためのコントロール回路と分光分布の推定演算や分光データから測色データへの変演算をおこなう演算回路としてマイクロプロセッサー１０５があり、各種分光分布データや固有ベクトルや自己相関行列のパラメータのテーブルおよびそれを格納するためのメモリー１０６からなる。ただし、コントロール回路や演算回路およびメモリーは測色装置本体と同一筺体にある必要はなく、例えばインターフェースを介して外部コンピュータに接続された形態も可能である。測色値表示１０７は外部へのインターフェースに置き換えれば数値データの外部への出力部として機能する。
【００１７】
本発明の測色装置はＬＥＤの逐次点灯方式であるため、タイミング回路１０２は、ＬＥＤドライバー１００にＬＥＤを順次点灯させるように指示を出す。また、それと同期して受光センサー１０９の信号取り込みを行うようＡＤコンバータ１０４に指示する。また、１回の測定サイクル内でオフセットの補正を行うためにＬＥＤを点灯させないときのオフセット信号の測定を行う。オフセットの補正は演算回路内でこのオフセット信号を用いて行う。また、ノイズの影響を低減させるために、測定サイクルを複数回繰り返して平均化することもできる。
【００１８】
図２はＬＥＤを用いた分光測色装置の基本構成を示したものである。光源のＬＥＤ２００の分光放射特性をＬｉ（λ）、光を可視光の帯域に制限するためのフィルター２０１の分光透過率Ｆ（λ）、受光用のセンサー２０３の分光感度特性をＳ（λ）とする。このとき受光センサーからの出力２０４の信号Ｐｉは
【００１９】
【数２】
2005069965.tif 000004
に示される。このとき添え字のｉはｉ（ｉ＝１，‥，Ｍ）番目のＬＥＤを点灯した場合を示す。
【００２０】
図４はＬｉ（λ）、Ｆ（λ）、Ｓ（λ）の例である。これらの特性関数はあらかじめ測定しておき、たとえば４００nm〜７００nmの可視光波長領域を一定の波長間隔たとえば１０nm間隔でサンプリングし、既知データとしてメモリーに記憶しておく。この場合、サンプリング数Ｎは３１となる。帯域カットフィルターＦ（λ）は人間の可視領域と一致しており、光源のLEDの波長成分のうちこの可視領域からはみ出している部分をカットすることで受光センサーの不要信号を除去し光源の不要波長成分による推定精度の低下を防ぐ。
【００２１】
一方、推定したい測定物２０２の分光反射率Ｒ（λ）は、有限次元線形モデルを用いた場合、
【００２２】
【数３】
2005069965.tif 000005
で近似される。νｉ（λ）は物体の分光反射率を主成分分析することにより得られる固有ベクトルを関数として表した直交基底関数、σｉは重み係数を表す。数３はベクトルを用いた表示式として
【００２３】
【数４】
2005069965.tif 000006
で表すことができる。この近似式は、一般に物体の色の分光反射特性は可視の波長領域で滑らかで、かつ低次元の直交基底ベクトルの線形和で近似できるという性質に基づいている。この物体の分光反射率の固有ベクトルとは図５に示すようなもので、物体の分光反射率を主成分分析することにより求められる。例えば、特定の紙の上に特定のインクを用いて印刷された複数の色票の分光反射率をあらかじめ測定しておき、そのいくつかを用いて主成分分析を行い、Ｍ次までの固有ベクトルを求める。このとき対象の色票は色空間を均等に網羅するように選ぶことが望ましい。
【００２４】
図５は主成分分析により５次までの固有ベクトルを求めた例である。固有ベクトルは測定する物体に固有の性質を表しており、上記例では紙やインクが異なる色票からは異なった固有ベクトルが得られる。従って、測定の対象物のカテゴリー毎に固有ベクトルをテーブル化しておき、後述するようなテーブルの切り替え機構により測定対象物毎に固有ベクトルを入れ換えることで、精度の高い分光反射率の推定が行える。この固有ベクトルも上記と同様に可視光波長領域を一定の波長間隔でサンプリングした値を記憶しておく。
【００２５】
数２、数３及び数４より、可視波長領域で等間隔で標本化（サンプリング数Ｎ）し、行列を用いた関係式に書き改めると
【００２６】
【数５】
2005069965.tif 000007
が求まる。但し、数５のＳＬは
【００２７】
【数６】
2005069965.tif 000008
で表されており、かつＶは数４に示すように、固有ベクトルνｉ（ｉ＝１〜Ｍ）を列にＭ個並べた行列を示している。
【００２８】
このＰおよびσはＭ×１、ｒはＮ×１の列ベクトル、ＳＬはＭ×Ｎ、ＶはＮ×Ｍの行列となる。ここで計算上ＳＬ・Ｖが常に正方行列となるように、ＬＥＤの数と固有ベクトルの次数を同じＭに定める。すなわち、ＬＥＤを５個の場合、固有ベクトルは５次まで用いることになる。数５から
【００２９】
【数７】
2005069965.tif 000009
が導かれ、固有ベクトルの重み係数σが求められる。このこれを数４に代入すると、
【００３０】
【数８】
2005069965.tif 000010
となり、ｒ＾すなわち測定物体の分光反射分布Ｒ（λ）が推定される。
【００３１】
同様に、分光反射率はウイナー推定を用いても行える。この場合、推定される分光反射率ｒ＾は、
【００３２】
【数９】
2005069965.tif 000011
で求められる。このとき、Ｒｓｓは
【００３３】
【数１０】
2005069965.tif 000012
に示すように測定物の分光反射率の自己相関行列で、前述の固有ベクトルと同様、物体の分光反射特性を表すパラメータである。
【００３４】
図６は測色装置の光源ＬＥＤを最適に選択化するためのフローを示している。まず、電気系、光学系およびＬＥＤの変動誤差の予測し、これらをノイズとして評価したうえでノイズレベルを決める。これを設計値として入力する（ステップ６‐１）。次に前記設計値に対して最適なＬＥＤを図７のフローにより求める（ステップ６‐２）。次に実際のＬＥＤを選別することになるが、ステップ６‐２で求めたＬＥＤの最適特性に一致するものが必ずしも、製造できるとは限らない。そこで、実際のＬＥＤの組み合わせに関して図８のフローにより求める(ステップ６‐３)。こうして選別されたＬＥＤを用いた試作を行い(ステップ６‐４)、実際におけるノイズレベルや測定精度の検証を行い(ステップ６‐５)、実際のノイズレベルが設計値と異なる場合は再度設計値の再入力を行って前記フローを繰り返す(ステップ６‐６)。
【００３５】
図７のＬＥＤの分光分布の最適化処理では、まず、ＬＥＤの分光放射分布をガウス分布で近似し、ピーク波長、半値幅を連続に変化させた分光放射分布を生成する(ステップ７‐１)。次に、センサー出力の予測値を計算する。この計算は
【００３６】
【数１１】
2005069965.tif 000013
に従って、実際の測定サンプルの分光反射分布を入力して求める。このとき、システムの設計値に従って、ノイズｅを加算する(ステップ７‐２)。分光分布の推定シミュレーションは、例えば、ウイナー推定（Ｗｉｅｎｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を用いる場合を例にとれば、数９によって求める。このときＲｅｅは
【００３７】
【数１２】
2005069965.tif 000014
に示すような、ノイズｅの自己相関行列である。有限次元線形モデルを用いて、分光分布の推定シミュレーションを行う場合は、数８のＰに
【００３８】
【数１３】
2005069965.tif 000015
で表されるノイズを加味したＰ‘を入力すればよい(ステップ７‐３)。次に、こうして求めた推定分光分布ｒ＾（Ｒ（λ））を用いて
【００３９】
【数１４】
2005069965.tif 000016
および
【００４０】
【数１５】
2005069965.tif 000017
により推定測色値Ｌａｂ＾を求める(ステップ７‐４)。この値と、あらかじめ高精度の分光測色装置で測定した物体の実際の測色値Ｌａｂとの差ΔＥａｂを
【００４１】
【数１６】
2005069965.tif 000018
で計算し、最も誤差の小さいＬＥＤの組み合わせを最適ＬＥＤとして選択する。このときの誤差評価は
【００４２】
【数１７】
2005069965.tif 000019
に示すρを用いても良い。ここで、数１４のｘ（λ）、ｙ（λ）、ｚ（λ）はＣＩＥの等色関数、Ｌ（λ）は光源の分光分布でＣＩＥ  Ｄ６５やＤ５０やなどの標準光源を用いる。また、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは完全拡散反射面での三刺激値で、Ｙｎ＝１００で規格化する(ステップ７‐５)。このフローをＬＥＤの特性を変化させながら繰り返すことでＬＥＤの特性の最適条件を求める。
【００４３】
図８のＬＥＤの選択の最適化処理では、実際に入手可能なＬＥＤの中からステップ６‐２のフローで求められた最適なＬＥＤに近いものを選ぶことになる。このフローは図７とほぼ同じ手順で行うが、ステップ７‐１のＬＥＤの分光放射分布の生成に変えて、ステップ８‐１では、実際の候補LEDの特性データを直接入力する。こうして、現実に入手できるＬＥＤの組合せの中から測定の誤差が最小になる組み合わせを決定する。
【００４４】
図９は測色装置の演算フローを示す。まず、測定対象物の選択を行う。ここでは選択された対象物に対応したパラメータ（固有ベクトル、自己相関行列）を対象物選択テーブル９０１から読み込む（ステップ９‐１）。この特徴パラメータは対象とする測定物のカテゴリーごとに予め測定しテーブル化しており、対象物に応じて適切に切り替えることで測定精度を向上させることができる。次にシステムパラメータテーブル９０２からＬＥＤの分光放射分布Ｌｉ（λ）、フィルターの分光透過分布Ｆ（λ）、受光センサーの分光感度分布Ｓ（λ）を各々読み込む（ステップ９‐２）。これらの分光特性は予め個別にテーブル化されており、キャリブレーション等が容易な構成となっている。もちろんこれらの分光特性は畳み込んでひとつにテーブル化しておくこともできる。次に測定を行いセンサーの値Ｐｉを求める（ステップ９‐３）。次に、各ＬＥＤに対して、その出力信号Ｐｉに補正係数αｉを乗ずる（ステップ９‐４）。この補正係数は、ＬＥＤ、フィルター及び受光センサーの分光特性の誤差や、受光センサーの出力信号の測定誤差などを考慮に入れたもので、あらかじめデータ補正テーブル９０３に書き込んでいる。例えば、実際のサンプルを測定した値をＰＭ、数８により計算で求められた値をＰＳとして、複数のサンプルに対してＰＭ／ＰＳを求め、それを平均して各ＬＥＤについて補正係数を求める。これらのデータをもとに既に明らかにした方法を用いて、測定対象物の分光反射率分布の推定を行う（ステップ９‐５）。
【００４５】
これを測色値に変換するために、予めテーブル化しておいた標準光源（Ｄ６５など）の分光分布データ。とＣＩＥの等色関数データを測色値変換テーブル９０４から読み込む。さらに数１４や数１５を用いて、ＣＩＥ  ＸＹＺやＣＩＥ  Ｌａｂなどの測色値に変換することができる（ステップ７‐６）。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明の測色装置は小型で安価であることから、各コンピュータに付属させることが容易になり、インターネットを通じて色の情報をやり取りするカラーコミュニケーションを実現する。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の測色装置の制御系に関する簡単な構成図である。
【図２】本発明の測色装置の測定系に関する簡単な構成図である。
【図３】単色光と発光ダイオードの分光輝度分布を比較した図である。
【図４】本発明の測定系の各素子における分光特性を示す図である。
【図５】物体の分光反射率から求めた固有ベクトルの例を示す図である。
【図６】光源ＬＥＤを決定するフロー図である。
【図７】最適なＬＥＤを計算で求めるフロー図である。
【図８】上記で求めたＬＥＤに近いＬＥＤを最適に選択するフロー図である。
【図９】本発明の測色装置の測色フローである。
【符号の説明】
【００４８】
２００  ＬＥＤ
２０１  帯域フィルター
２０２  測定物
２０３  受光センサー
２０４  センサー出力
９０１  対象物選択テーブル
９０２  システムパラメータテーブル
９０３  データ補正テーブル
９０４  測色値変換テーブル
【図１】
2005069965.tif 000020
【図２】
2005069965.tif 000021
【図３】
2005069965.tif 000022
【図４】
2005069965.tif 000023
【図５】
2005069965.tif 000024
【図６】
2005069965.tif 000025
【図７】
2005069965.tif 000026
【図８】
2005069965.tif 000027
【図９】
2005069965.tif 000028