(57)【要約】【課題】判別対象となるデータに適した成分を自動的に決定することを目的とする。【解決手段】Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択手段と、Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付手段と、成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、複数の学習データをクラスタリングするクラスタリング手段と、成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定手段とを有する。【選択図】図１
2016080402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択手段と、
前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付手段と、
成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定手段と
を有することを特徴とする学習装置。
【請求項２】
Ｓ個の学習データから、ｔ（ｔ＜Ｓ）個の学習データを含む学習データセットを複数選択するデータ選択手段をさらに有し、
前記クラスタリング手段は、各学習データセットに対し、学習データのクラスタリングを行い、
前記決定手段は、前記複数の学習データセットそれぞれに対して得られたクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定することを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記成分選択手段は、成分の数の異なる、複数の成分セットを選択し、
前記クラスタリング手段は、各学習データセットに対し、成分の数の異なる、複数の成分セットそれぞれに対するクラスタリングを行い、
前記決定手段は、前記クラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分の数を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の学習装置。
【請求項４】
ｋ個の成分から２個の組み合わせをｍ個生成する組み合わせ生成手段と、
前記組み合わせにおける成分値の大小関係に基づいて、符号列を生成する符号列生成手段と
をさらに有し、
前記クラスタリング手段は、前記符号列に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングすることを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の学習装置。
【請求項５】
前記ｋ個の成分の成分値の大小関係に基づいて、符号列を生成する符号列生成手段をさらに有し、
前記クラスタリング手段は、前記符号列に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングすることを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の学習装置。
【請求項６】
前記学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の近似関数を算出する関数算出手段と、
前記近似関数と前記成分値の間の差分を算出する差分算出手段と
をさらに有し、
前記クラスタリング手段は、前記差分の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングすることを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の学習装置。
【請求項７】
前記Ｎ個の成分は、異なる波長であり、前記成分値は、反射率又は透過率であることを特徴とする請求項１乃至６何れか１項に記載の学習装置。
【請求項８】
Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択手段と、
前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付手段と、
成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定手段と
テストデータの、前記決定手段により決定された成分の成分値の大小関係に基づいて、前記テストデータを判別する判別手段と
を有することを特徴とする判別装置。
【請求項９】
学習装置が実行する学習方法であって、
Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択ステップと、
前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付ステップと、
成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリングステップと、
成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定ステップと
を含むことを特徴とする学習方法。
【請求項１０】
判別装置が実行する判別方法であって、
Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択ステップと、
前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付ステップと、
成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリングステップと、
成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定ステップと
テストデータの、前記決定ステップにおいて決定された成分の成分値の大小関係に基づいて、前記テストデータを判別する判別ステップと
を含むことを特徴とする判別方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択手段と、
前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付手段と、
成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、リサイクルの分野では、ゴミの分別のために対象物体の種類を判別し、その判別結果に応じて、同じ種類のゴミを選別して認識・判別する手法について、様々な手法が提案されている。その中でも、近年では環境への配慮から材料再生の分野が盛んに研究されている。材料再生では、例えばＡＢＳ（アクリロニトリルブタジエンスチレン）やＰＳ（ポリスチレン）等のプラスチックの種類を成分の違いに応じて判別する必要がある。また、同じ種類のプラスチックでも、耐燃性や可塑性等を高めるために使用されている添加剤の種類毎に判別する必要がある。
【０００３】
このようなプラスチックの判別手法として、一般的に用いられている方法が赤外分光分析である。赤外分光分析とは、可視光よりも長い波長領域である赤外領域におけるスペクトルの反射率又は透過率を計測し、対象物体を構成する二重結合や官能基に起因する特定波長における光の吸収を分析するものである。赤外分光分析を用いたプラスチックの判別では、Ｃ＝Ｃ二重結合やＣＯＯ等の官能基による吸収ピーク波長を検出し、検出された波長の分布に応じてプラスチックの種類を特定する。その際に吸収ピーク波長を検出しやすいように、平均化処理やピークの先鋭化、ベースライン補正等の規格化処理が行われることが多い。
【０００４】
しかし、吸収ピーク波長のみを用いた方法では、ノイズの影響等により信号成分が弱いとピークを検出できない等の問題があり、判別精度に限界がある。そこで、近年では吸収ピーク波長以外の特徴を用いて判別を行う手法が提案されている。特許文献１には、対象物体のスペクトルから既知スペクトルとの差分を求め、既知の判別対象スペクトルとの相関を求めることによって種類の判別を行う技術が開示されている。これは、吸収ピーク波長以外のスペクトル領域に含まれる比較的緩やかな吸収帯の特徴を利用していると考えられる。また、特許文献２には、吸収ピーク波長に限定せず、特定の波長における反射率や透過率のみを計測することで、判別装置を安価で小型軽量化する技術が開示されている。また、特許文献３には、特定の波長における反射率から正規化差分指標に基づく判定式に従った判定を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１８０２６１号公報
【特許文献２】特開２００１−１０８６１７号公報
【特許文献３】特開２０１１−６４５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術においては、相関の高いものを判別結果とするため、波形の似たスペクトル同士の判別は難しい。また、特許文献２，３の技術は、特定の波長のみを計測して判別を行う点は計測時間の短縮化や装置の小型化に効果的であるが、判別に適した波長を求めるために、専門的な知識や経験が必要になるという問題がある。
【０００７】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、判別対象となるデータに適した成分を自動的に決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、本発明は、学習装置であって、Ｎ個の成分のうちｋ個（２≦ｋ＜Ｎ）の成分を含み、少なくとも１つ異なる成分を含む複数の成分セットを選択する成分選択手段と、前記Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれにおいて、前記複数の成分セットに含まれる成分の成分値を受け付ける受付手段と、成分セット毎に、各学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の大小関係に基づいて、前記複数の学習データをクラスタリングするクラスタリング手段と、成分セット毎のクラスタリング結果に基づいて、分析に利用する成分を決定する決定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、判別対象となるデータに適した成分を自動的に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】判別システムを示す図である。
【図２】判別装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】学習処理を示すフローチャートである。
【図４】符号列生成処理を説明するための図である。
【図５】クラスタリング処理及び評価値算出処理を説明するための図である。
【図６】収束したか否かを判断する処理を説明するための図である。
【図７】判別処理を示すフローチャートである。
【図８】添加剤が異なるＰＣ−ＡＢＳの分光反射率を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係る特徴抽出部を示す図である。
【図１０】前処理を示すフローチャートである。
【図１１】二次元関数の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る判別システムを示す図である。判別システムは、学習サンプル群に対し、判別能力の評価を繰り返すことにより、判別に最適な波長を決定する。判別システムはさらに、決定した波長に対する、テストサンプルの反射率や透過率に基づいて、対象サンプルの種類の判別を行う。本実施形態においては、ＡＢＳ、ＰＳ、ＰＣ−ＡＢＳの３種類のプラスチックの判別を行う場合を例に、判別システムについて説明する。学習サンプルは、ＡＢＳ、ＰＳ又はＰＣ−ＡＢＳのプラスチックの種類が既知の、プラスチック片であり、学習サンプル群は、それぞれの種類のプラスチック片を複数含んでいる。学習サンプルの数が多い程、判別に最適な波長の決定をより精度よく行うことができることから、なるべく多くの学習サンプルを準備することが好ましい。テストサンプルは、ＡＢＳ、ＰＳ、ＰＣ−ＡＢＳの何れを含むかが未知のプラスチック片である。判別システムは、テストサンプルがＡＢＳ、ＰＳ、ＰＣ−ＡＢＳの何れを含むかを判別する。なお、波長は、学習データの成分の一例であり、反射率は、学習データの成分値の一例である。
【００１３】
赤外分光装置１１０は、学習サンプルの分光反射率を計測し、各学習サンプルの既知のプラスチックの種類とともに分光反射率を学習データとして判別装置１００に入力する。赤外分光装置１１０は、例えば、ＡＯＴＦ（Ａｃｏｕｓｔｏ  Ｏｐｔｉｃ  Ｔｕｎａｂｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）形式の赤外分光装置であり、１３００ｎｍ〜２５００ｎｍの赤外波長領域において５ｎｍ間隔で対象物体の反射率を計測する。また、赤外カメラ１２０は、テストサンプルを判別するのに必要な波長における反射率を計測し、計測結果を判別装置１００に入力する。赤外カメラ１２０は、所定の波長のみを通すバンドパスフィルタを切り替えながら赤外反射率を計測する。赤外カメラ１２０は、テストサンプルの計測結果をテストデータとして判別装置１００に入力する。テストデータは、判別対象のデータである。
【００１４】
判別装置１００は、ソフトウェア構成として、特徴抽出部１０１と、記憶部１０２と、判別部１０３と、出力部１０４とを有している。なお、本実施形態に係る判別装置１００は、学習装置の一例である。特徴抽出部１０１は、赤外分光装置１１０から受け付けた学習データに基づいて、判別対象の学習データの特徴量を抽出し、判別に適した波長を決定する。記憶部１０２は、判別に利用されるデータ等を記憶する。判別部１０３は、赤外カメラ１２０から受け付けたテストデータに基づいて、プラスチックの種類を判別する。出力部１０４は、判別結果の後述の表示装置への出力を制御する。
【００１５】
特徴抽出部１０１は、学習データ受付部１０１０と、学習データセット設定部１０１１と、波長数設定部１０１２と、波長セット設定部１０１３とを有している。特徴抽出部１０１は、さらにペア生成部１０１４と、符号列生成部１０１５と、クラスタリング部１０１６と、決定部１０１７とを有している。学習データ受付部１０１０は、赤外分光装置１１０から、各学習サンプルに対応する学習データとして、学習サンプルに対する分光反射率と、プラスチックの種類とを受け付ける。学習データ設定部１０１１は、Ｓ個の学習データから成る学習データ群からｔ（ｔ＜Ｓ）個の学習データを選択し、選択した学習データを含む学習データセットを設定する。
【００１６】
波長数設定部１０１２は、波長の数ｋを設定する。波長セット設定部１０１３は、赤外分光装置１１０により計測される波長領域の中から重複のないｋ個の波長をランダムに選択し、選択した波長を波長セットとして設定する。ペア生成部１０１４は、ｋ個の波長の中の２個の波長の組、すなわちペアをｍ個生成する。符号列生成部１０１５は、学習データセットに含まれる各学習データの符号列を生成する。クラスタリング部１０１６は、符号列に基づいて、学習データセットに含まれる各学習データをクラスタリングする。決定部１０１７は、クラスタリング結果に基づいて、判別処理において利用される波長の数ｋ及びｋ個それぞれの波長、及びこれらの組み合わせを決定する。
【００１７】
図２は、判別装置１００のハードウェア構成を示す図である。判別装置１００は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、表示装置２０５と、入力部２０６とを有している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ２０４は、データや各種プログラム等各種情報を記憶する。表示装置２０５は、各種情報を表示する。入力部２０６は、赤外分光装置１１０や赤外カメラ１２０等外部機器からの入力を受け付ける。なお、判別装置１００の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
【００１８】
図３は、判別装置１００による学習処理を示すフローチャートである。学習処理においては、各種類の学習サンプルの特徴量が抽出される。まず、Ｓ３００において、判別装置１００の学習データ受付部１０１０は、赤外分光装置１１０から、各学習サンプルに対応する学習データとして、学習サンプルに対する分光反射率と、プラスチックの種類とを受け付ける（受付処理）。ここでは、Ｓ個の学習データを受け付けたものとする。各学習サンプルは、特徴量として、Ｎ（Ｎ＞３）個の成分（Ｎ個の波長）の分光反射率を示すものである。ここで、分光反射率は、成分の成分値の一例であり、Ｓ３００の処理は、Ｎ個の成分を有する複数の学習データそれぞれの成分値を受け付ける受付処理の一例である。
次に、Ｓ３０１において、判別装置１００の波長数設定部１０１２は、波長の数ｋを設定する。次に、Ｓ３０２において、学習データセット設定部１０１１は、Ｓ個の学習データから成る学習データ群からｔ（ｔ＜Ｓ）個の学習データを選択し、選択した学習データを含む学習データセットを設定する。
【００１９】
次に、Ｓ３０３において、波長セット設定部１０１３は、赤外分光装置１１０により計測される波長領域の中から重複のないｋ個の波長をランダムに選択し、選択した波長を波長セットとして設定する。次に、Ｓ３０４において、ペア生成部１０１４は、ｋ個の波長の中の２個の波長の組、すなわちペアをｍ個生成する（組み合わせ生成処理）。ここで、ｍは、ｋに基づいて定まる値である。例えば、ｋ個の波長のすべての組み合わせの数であってもよく、又はすべての組み合わせの数よりも小さい値であってもよい。
【００２０】
次に、Ｓ３０５において、符号列生成部１０１５は、学習データセットに含まれる各学習データの符号列を生成する（符号列生成処理）。具体的には符号列生成部１０１５は、各学習データセットに対し、ペアの２つの波長それぞれに対する反射率の大小関係を特定し、特定した大小関係より定まる２値の符号を得る。符号列生成部１０１５は、ｍ個のペアそれぞれの符号を得て、ｍ個の符号の符号列を得る。図４は、符号列生成処理（Ｓ３０５）を説明するための図である。図４に示すグラフの横軸は波長、縦軸は、反射率を示している。図４は、ｋ＝３，ｍ＝３の場合の例を示す図である。符号列生成部１０１５は、ペアの波長のうち、より短い波長の反射率が、より長い波長の反射率に比べて大きい場合に符号「１」を割り当て、これ以外の場合に、符号「０」を割り当てる。図４に示す例においては、符号列「１００」が得られる。符号列生成部１０１５は、学習データセットに含まれる、すべての学習データに対する符号列を生成し、処理をＳ３０６へ進める。
【００２１】
Ｓ３０６において、クラスタリング部１０１６は、符号列に基づいて、学習データセットに含まれる各学習データをクラスタリングする。ここで、Ｓ３０６の処理は、波長セット毎（成分セット毎）に、反射率の大小関係に基づいて、学習データをクラスタリングするクラスタリング処理の一例である。次に、Ｓ３０７において、決定部１０７は、クラスタリング結果に基づいて、選択中のｋ個の波長と、ｍ個のペアに対する、評価値を算出する。図５は、クラスタリング処理（Ｓ３０６）及び評価値算出処理（Ｓ３０７）を説明するための図である。図５に示すグラフの横軸には、ｍ＝４の場合の符号列、縦軸には、得票数を示している。得票数は、対応する符号列にクラスタリングされた、プラスチックの種類毎の学習データの数である。クラスタリング部１０１６は、このように、各学習データを、得られた符号列に基づいてクラスタリングする。
【００２２】
図５に示すグラフにおいては、符号列「００００」のＡＢＳの得票数は６票、ＰＳ、ＰＣ−ＡＢＳの得票数はそれぞれ０票、１票である。決定部１０７は、種類毎の得票数に基づいて、選択中のｋ個の波長と、ｍ個のペアに対する、評価値を算出する（以下、Ｓ３０７において算出した評価値を新評価値と称する。）。具体的には、決定部１０７は、各種類の学習データの各符号列の最大得票数の総和を新評価値として算出する。図５に示す例においては、各符号列の最大得票数は、「００００」で６、「０００１」で５、「１１１０」で３、「１１１１」で６が得られ、これ以外の符号列の得票数が０とした場合には、評価値２０が得られる。
【００２３】
図３に戻り、Ｓ３０８において決定部１０７は、新評価値と最大評価値とを比較する。ここで、最大評価値は、記憶部１０２に記録されているものとする。また、最大評価値の初期値は、「０」とする。決定部１０７は、新評価値が最大評価値に比べて大きい場合には（Ｓ３０８でＹｅｓ）、処理をＳ３０９へ進める。決定部１０７は、新評価値が最大評価値以下の場合には（Ｓ３０８でＮｏ）、処理をＳ３１０へ進める。Ｓ３０９において、決定部１０７は、新評価値を最大評価値として記憶部１０２に記録する。なお、このとき、決定部１０７は、選択中のｋ個の波長と、ｍ個のペアを示す情報を最大評価値に対応付けて、評価情報として記憶部１０２に記録する。
【００２４】
次に、Ｓ３１０において、決定部１０７は、波長セットの選択回数と第１の閾値とを比較する。ここで、波長セットの選択回数とは、Ｓ３０２において選択された１つの学習データセットに対して、Ｓ３０３において波長セットが選択された回数、すなわちＳ３０３〜Ｓ３０９の繰り返し処理の回数である。決定部１０７は、波長セットの選択回数が第１の閾値よりも大きい場合には（Ｓ３１０でＹｅｓ）、処理をＳ３１１へ進める。決定部１０７は、波長セットの選択回数が第１の閾値以下の場合には（Ｓ３１０でＮｏ）、処理をＳ３０３へ進める。この場合、Ｓ３０３において、波長セット設定部１０３は、再び、ｋ個の波長を含む波長セットを設定する。なお、このとき、波長セット設定部１０３は、既に選択済みの波長セットと少なくとも１つ異なる波長（成分）を含む波長を選択するものとする。ここで、Ｓ３０３の処理は、繰り返し処理において、成分セットとしての波長セットを複数選択する成分選択処理の一例である。
【００２５】
Ｓ３１１において、決定部１０７は、最大評価値を初期値「０」に戻す。次に、Ｓ３１２において、決定部１０７は、学習データセットの選択回数と第２の閾値とを比較する。ここで、学習データセットの選択回数とは、Ｓ３０３において学習データセットが選択された回数、すなわちＳ３０２〜Ｓ３１０の繰り返し処理の回数である。決定部１０７は、学習データセットの選択回数が第２の閾値よりも大きい場合には（Ｓ３１２でＹｅｓ）、処理をＳ３１３へ進める。決定部１０７は、学習データセットの選択回数が第２の閾値以下の場合には（Ｓ３１２でＮｏ）、処理をＳ３０２へ進める。この場合、学習データセット設定部１０１１は、Ｓ３０２において、学習データ群から、未選択の学習データを選択し、これを学習データセットとして設定する。ここで、Ｓ３０２の処理は、繰り返し処理において、学習データセットを複数選択するデータ選択処理の一例である。
【００２６】
Ｓ３１３において、決定部１０７は、設定されたｋに対し、各波長が選択された回数を示すヒストグラムを生成する。ここで、選択された回数とは、Ｓ３０３〜Ｓ３１０の処理において、最大評価値が得られた際に選択された波長である。次に、Ｓ３１４において、決定部１０７は、ｋの増加に伴い、選択された波長やそのペアの分布が収束し始めたか否かを判断する。図６は、収束したか否かを判断する処理を説明するための図である。図６（ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ、ｋ＝４，５，６に対して生成されたヒストグラムを示す図である。また、ｍ＝kＣ2とする。各ヒストグラムの横軸は波長、縦軸は、選択された回数を示している。図６（ａ），（ｂ），（ｃ）のヒストグラムより、ｋ＝５とｋ＝６では、分布が似ていることがわかる。似た分布になるということは、同じような波長が選択されていて判別結果にあまり違いがないことを示している。つまり、ｋが小さい数から順にヒストグラムを生成し、選択される波長やそのペアの分布が似てきた場合に、収束し始めたと判断し、このときのｋ，ｍを用いれば良い。
【００２７】
選択する波長の個数ｋ及びペアの数ｍの値が大きい程より多くのクラスを判別することが可能となる一方で、特徴抽出の処理にかかる時間は増加する。このため、判別対象のテストデータに応じて、必要最小限のｋ，ｍを決定するのが望ましい。これに対し、本実施形態においては、上述のように、選択された波長やそのペアの分布に応じて、適切なｋ，ｍを決定することができる。すなわち、最大限の判別効果が得られる波長の選択を可能としつつ、処理時間の短縮化を図ることができる。
【００２８】
図３に戻り、Ｓ３１４において、決定部１０７は、ヒストグラムにおける波長やそのペアの分布が収束し始めた場合には（Ｓ３１４でＹｅｓ）、処理をＳ３１６へ進める。決定部１０７は、ヒストグラムにおける波長やそのペアの分布が収束し始めていない場合には（Ｓ３１４でＮｏ）、処理をＳ３１５へ進める。Ｓ３１５において、決定部１０７は、ｋに１を加算し、処理をＳ３０１へ進める。この場合、Ｓ３０１において、波長数設定部１０１２は、前回Ｓ３０１において設定した波長の数ｋに１加算した値を、新たな波長の数ｋとして設定する。
【００２９】
また、Ｓ３１６において、決定部１０７は、ヒストグラムが収束し始めたときのｋ，ｍと、このときの最大評価値が得られた波長の値と、を、分析（判別処理）において利用する成分として決定し、これを判別データとして、記憶部１０２に記録する。ここで、Ｓ３１６の処理は、波長の数ｋ、ｋ個それぞれの波長、及びこれらの組み合わせを決定する決定処理の一例である。以上で、学習処理が終了する。学習処理は、オフラインで事前に行われることが望ましい。さらに、学習処理において記録された判別データに示される波長を、赤外カメラ１２０に設定しておくこととする。そして、テストサンプルが与えられた場合には、判別部１０３は、オンラインで、設定された波長を用いて、判別処理を行う。
【００３０】
図７は、判別処理を示すフローチャートである。Ｓ７００において、判別部１０３は、テストサンプルの判別に適した波長として、赤外カメラ１２０に設定された複数の波長それぞれの反射率を示すテストデータを受け付ける。次に、Ｓ７０１において、判別部１０３は、記憶部１０２に記録されている判別データを参照し、判別に適したペアを生成する。次に、Ｓ７０２において、判別部１０３は、図４を参照しつつ説明した符号列生成処理（Ｓ３０５）と同様に、テストデータの符号列を生成する。次に、Ｓ７０３において、判別部１０３は、判別データとして記憶部１０２に記録されている符号列と、Ｓ７０２において得られた符号列との比較により、テストデータから、テストサンプルのプラスチックの種類を判別する（判別処理）。
【００３１】
判別部１０３は、Ｓ７０２において得られた符号列が、記憶部１０２に記憶されている符号列と一致する場合には、この符号列のクラスであるプラスチックの種類を判別結果として得る。また、判別部１０３は、一致する符号列が存在しない場合には、判別不能と判断する。また、他の例としては、判別部１０３は、一致する符号列が存在しない場合には、最も適当であると考えられる判別結果を返してもよい。その場合は、判別部１０３は、符号列のハミング距離が最小となるクラスタに対応するクラスを判別結果とするのが好ましい。
【００３２】
以上のように、第１の実施形態に係る判別システムにおいては、学習データの特徴を仮選択して、判別能力の評価を繰り返す。これにより、判別対象のテストサンプルに応じた判別に最適な特徴を抽出することができる。また、判別装置は、ランダムに選択した波長における反射率の大小関係を符号化して判別する。このため、吸収ピーク波長としては検出できない特徴も、判別に利用すべき特徴として抽出することができる。さらに、判別装置は、判別したい対象が追加・変更されても、適応的に判別に適切な波長を選択することができる。また、判別装置は、判別だけでなく、サンプルデータ群の差異を最もよく表す成分を抽出できるため、分析にも用いることができる。
【００３３】
第１の実施形態に係る判別システムの第１の変更例としては、判別装置１００は、複数の波長（成分）の大小関係に基づいて、学習データのクラスタリングを行えばよく、そのための具体的な処理は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、判別装置１００は、Ｓ３０６、Ｓ３０７の処理に替えて、ｋ個の波長の反射率を降順又は昇順に並び替え、その順序の符号列を生成してもよい。
【００３４】
第２の変更例としては、Ｓ３０３〜Ｓ３０９の処理、Ｓ３０２〜Ｓ３１１の処理を繰り返す回数は、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、判別装置１００は、Ｓ３０３〜Ｓ３０９の処理を、波長の選択回数が第１の閾値を超えるまで繰り返すのに替えて、一定時間が経過するまで繰り返すこととしてもよい。同様に、判別装置１００は、Ｓ３０２〜Ｓ３１１の処理を、一定時間が経過するまで繰り返すことしてもよい。
【００３５】
第３の変更例としては、学習処理を行う装置と、判別処理を行う装置は、異なる装置であってもよい。この場合、学習処理を行う装置は、赤外分光装置１１０と、判別装置１００の特徴抽出部１０１と、記憶部１０２とを備えていればよい。また、判別処理を行う装置は、赤外カメラ１２０と、判別装置１００の記憶部１０２と、判別部１０３と、出力部１０４とを備えていればよい。なお、この場合、記憶部１０２には、学習処理により得られた判別データが記録されているものとする。
【００３６】
第４の変更例としては、判別装置１００は、成分値としての反射率によってプラスチックの種類を判別するものであったが、成分値は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、成分値は、透過率や吸光度であってもよい。また、テストサンプルは、プラスチックに限定されるものではなく、金属や木材等であってもよい。この場合、判別装置１００は、これらのテストサンプルを判別するのに適当な多次元物理量を計測データとして用いればよい。
【００３７】
第５の変更例としては、判別装置１００は、経験的に得られた値等、波数の数ｋが予めわかっている場合には、波数の数ｋをＨＤＤ２０４に記憶していてもよい。この場合には、学習処理において、ヒストグラムを生成し、波数の数ｋを決定するためのループ処理は不要である。さらに、ヒストグラムを生成する処理が不要となるため、判別装置１００は、ｔ＝Ｓとして、Ｓ３０２〜Ｓ３１１の処理を１回行えばよい。
【００３８】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る判別システムにおいては、判別装置は、波長セットが選択された後に、学習データセットに対し、分光反射率データの低周波成分を削減して特徴自体の差を際立たせる前処理を行う。そして、判別装置は、前処理の後、判別能力の評価を繰り返すことによって、判別に適切な波長を選択する。ここでは、異なる２種類の添加剤を使用して作られたプラスチックＰＣ−ＡＢＳの添加剤を判別する場合を例に説明する。以下、第２の実施形態に係る判別システムについて、第１の実施形態に係る判別システムと異なる点について説明する。
【００３９】
図８は、添加剤が異なるＰＣ−ＡＢＳの分光反射率を示す図である。図８に示すグラフの横軸は波長、縦軸は反射率を示す。波長の単位は、「ｎｍ」である。ＰＣ−ＡＢＳの添加剤ＡとＢの２種類をそれぞれ実線と破線で、各４つずつのサンプル合計８つの波形をグラフに示す。同じＰＣ−ＡＢＳでも、着色料の違いにより波形の高さは大きく異なる。一方で、反射率の絶対値が同程度の波形については、添加剤の種類が異なっていても、波形に大きな違いは見られず、一目見ただけでは判別に適した波長を見つけ出すことは困難である。本実施形態に係る判別システムは、このように非常に良く似た波形を示す判別の難しい対象についても、精度よく判別を行うことができる。
【００４０】
図９は、第２の実施形態に係る判別装置の特徴抽出部９００のソフトウェア構成を示す図である。第２の実施形態に係る特徴抽出部９００は、第１の実施形態に係る特徴抽出部１０１の機能構成に加えて、前処理部１０１８をさらに有している。前処理部１０１８は、学習データセット設定部１０１１により設定された学習データセットに対し、分光反射率データの低周波成分を削減して特徴自体の差を際立たせる前処理を行う。
【００４１】
図１０は、第２の実施形態に係る判別装置による、前処理を示すフローチャートである。第２の実施形態に係る学習処理においては、図３に示す学習処理におけるＳ３０４の処理とＳ３０５の処理の間に、図１０に示すＳ９００〜Ｓ９０３の処理（前処理）を行う。Ｓ９００において、前処理部１０１８は、Ｓ３０３において選択された波長セットに含まれる波長におけるｋ個の二次元データ（波長、反射率）を抽出する。次に、Ｓ９０１において、前処理部１０１８は、横軸を波長、縦軸を反射率としてｋ個の二次元データに対して、二次関数を用いてフィッティングを行う。ここで、Ｓ９０１の処理は、学習データのｋ個の成分それぞれの成分値の近似関数を算出する関数算出処理の一例である。
【００４２】
次に、Ｓ９０２において前処理部１０１８は、抽出されたデータ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，…，ｋ）とフィッティングに用いた二次関数ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃとの差分Ｄｉ＝ｙｉ−（ａｘｉ2＋ｂｘｉ＋ｃ）を算出する（差分算出処理）。次に、Ｓ９０３において、前処理部１０１８は、差分Ｄｉ（ｉ＝１，２，…，ｋ）を、続くＳ３０５において大小比較を行うためのデータとして記憶部１０２に記録する。そして、Ｓ３０５において、前処理部１０１８は、記憶部１０２に記録されている差分を用いて、符号列を生成する。
【００４３】
図１１を参照しつつ、二次関数によるフィッティングとその効果について補足説明する。図１１の（Ａ）と（Ｂ）はそれぞれ異なる学習サンプルについて、ｋ＝５の二次元データをプロットし、その５点に対して二次関数近似でフィッティングしたグラフである。図１１の（Ｃ）と（Ｄ）は、図１１の（Ａ）と（Ｂ）それぞれに対して二次関数との差分Ｄｉを縦軸としてプロットし直したグラフである。図１１の例では、異なる学習サンプル間（Ａ）と（Ｂ）において、反射率の大小関係は大きく異なっている。一方で、（Ｃ）と（Ｄ）のように二次関数近似との差は似ている。プラスチックの反射率の波形は、図８でも示したように、着色料等の違いから、波形の高さによって低周波成分は大きく変化する。このような場合、図１０の（Ｃ）や（Ｄ）のように、近似曲線との差を取り、低周波成分を削減することで、局所的な特徴を際立たせることができる。
【００４４】
以上のように、第２の実施形態に係る判別システムは、二次関数でフィッティングした差分を新たなデータとして見ることにより、波形の大局的な影響を取り除き、添加剤の影響等の局所的に現れる微小な変化を特徴として抽出することができる。このため、本実施形態の判別システムは、添加剤のみ異なるような良く似たテストサンプルを判別する場合においても、判別精度を向上させることができる。
【００４５】
第２の実施形態に係る判別システムの第１の変更例としては、判別装置は、前処理において関数近似を行う際の横軸を波長としたが、これに限定されるものではない。他の例としては、横軸を波数としてもよく、対数座標系での値を用いてもよいし、横軸方向の順序や間隔を変更してもよい。第２の変更例について説明する。第２の実施形態においては、反射率を二次関数でフィッティングしてその差をとる前処理を行った後に大小比較を行うことで、プラスチックの添加剤を判別したが、これに限定されるものではない。他の例としては、その他の多項式関数や初等関数を用いてもよい。また、前処理は大局的な影響を除去することが目的であるため、元データと関数近似した差だけでなく、比をとってもよい。
【００４６】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【００４７】
以上、上述した各実施形態によれば、判別対象となるデータに適した成分を自動的に決定することができる。
【００４８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１００  判別装置
１０１  特徴抽出部
１０２  記憶部
１０３  判別部
１０４  出力部
１１０  赤外分光装置
１２０  赤外カメラ
【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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