(57)【要約】【課題】樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことを可能とする。【解決手段】樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に因子負荷を取得する因子負荷取得工程と、樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、スペクトルデータ取得工程において取得された測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、因子負荷取得工程において取得された因子負荷に対応した因子得点を複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、を有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に因子負荷を取得する因子負荷取得工程と、
樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、前記因子負荷取得工程において取得された前記因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、
前記寄与度算出工程で算出された因子得点を出力する出力工程と、
を有する樹脂成形体の分析方法。
【請求項２】
前記寄与度算出工程において、前記測定対象物の近赤外スペクトルデータをＸとし、前記複数の要因毎の因子分析により得られる因子負荷をそれぞれＰ１、Ｐ２、…、Ｐｎとし、前記複数の要因に対応した因子得点をそれぞれＴ１、Ｔ２、…、Ｔｎとし、残差スペクトルをＲとしたときに、以下の数式（１）：
Ｘ＝Ｔ１Ｐ１＋Ｔ２Ｐ２＋…＋ＴｎＰｎ＋Ｒ  …（１）
を満たし、Ｒの残差二乗和が最小になるように、因子得点Ｔ１〜Ｔｎを算出する請求項１に記載の樹脂成形体の分析方法。
【請求項３】
前記因子分析は、主成分分析であり、
前記因子負荷は、主成分ローディングであり、
前記因子得点は、前記主成分ローディングに対応したスコアである請求項１又は２に記載の樹脂成形体の分析方法。
【請求項４】
前記スペクトルデータ取得工程において、前記測定対象物のハイパースペクトルデータを取得し、
前記寄与度算出工程において、前記ハイパースペクトルデータに含まれる近赤外スペクトルデータを用いて寄与度を算出する請求項１〜３のいずれか一項に記載の樹脂成形体の分析方法。
【請求項５】
前記物性値は前記樹脂成形体の強度であり、前記物性値に影響を及ぼす複数の要因には結晶化度、劣化度及び硬化度のいずれかが含まれる請求項１〜４のいずれか一項に記載の樹脂成形体の分析方法。
【請求項６】
樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、予め取得された因子分析における因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、
前記寄与度算出工程で算出された結果を出力する出力工程と、
を有し、
前記予め取得された因子分析における因子負荷とは、樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に取得される因子負荷である樹脂成形体の分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、樹脂成形体からなる測定対象物のスペクトルデータを取得して分析を行う樹脂成形体の分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
測定対象物の複数の位置からのスペクトルデータを取得して、主成分分析等の手法を用いて当該測定対象物の分析を行う方法が知られている。例えば、特許文献１では、測定の対象が生体である場合に、主成分分析を用いて生体表面の特定成分の量を測定することが示されている。ここで、「スペクトルデータ」とは、複数の波長における光の強度からなるデータのことである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４７２１１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、樹脂成形体のような何らかの製造工程により製造される物品においては、製造工程の製造条件等に応じて、製造後の樹脂成形体の特性に関わる何らかの物性値が変化する場合が多い。したがって、樹脂成形体の分析では例えば特許文献１に記載の方法を適用して特定の成分の成分量を測定することよりも、製造工程の影響等のように、物性値が変化する要因を推定することに対するニーズがあった。しかしながら、このような手法は従来検討されていなかった。
【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能な樹脂成形体の分析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】
【０００６】
本願発明は、
（１）樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に因子負荷を取得する因子負荷取得工程と、
樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、前記因子負荷取得工程において取得された前記因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、
前記寄与度算出工程で算出された因子得点を出力する出力工程と、
を有する樹脂成形体の分析方法、
（２）樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、
前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、予め取得された因子分析における因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、
前記寄与度算出工程で算出された結果を出力する出力工程と、
を有し、
前記予め取得された因子分析における因子負荷とは、樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に取得される因子負荷である樹脂成形体の分析方法、
である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能な樹脂成形体の分析方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る分光測定装置の構成を示す図である。
【図２】ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。
【図３】本実施形態に係る分析方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［本願発明の実施形態の説明］
最初に本願発明の実施態様を列記して説明する。
【００１０】
本願の樹脂成形体の分析方法は、（１）樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に因子負荷を取得する因子負荷取得工程と、樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、前記因子負荷取得工程において取得された前記因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、前記寄与度算出工程で算出された因子得点を出力する出力工程と、を有する。
【００１１】
上記の樹脂成形体の分析方法によれば、スペクトルデータ取得工程において取得された測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、因子負荷取得工程において取得された因子負荷に対応した因子得点を複数の要因毎に算出することにより、測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度が求められる。したがって、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能となる。
【００１２】
（２）また、本願発明は、上述の（１）に記載の樹脂成形体の分析方法の前記寄与度算出工程において、前記測定対象物の近赤外スペクトルデータをＸとし、前記複数の要因毎の因子分析により得られる因子負荷をそれぞれＰ１、Ｐ２、…、Ｐｎとし、前記複数の要因に対応した因子得点をそれぞれＴ１、Ｔ２、…、Ｔｎとし、残差スペクトルをＲとしたときに、以下の数式（１）：
Ｘ＝Ｔ１Ｐ１＋Ｔ２Ｐ２＋…＋ＴｎＰｎ＋Ｒ  …（１）
を満たし、Ｒの残差二乗和が最小になるように、因子得点Ｔ１〜Ｔｎを算出する態様を有する。
【００１３】
上記の構成を備えることで、複数の要因に係る因子得点を個別に算出することができ、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を好適に行うことができる。
【００１４】
（３）また、本願発明は、上述の（１）又は（２）に記載の樹脂成形体の分析方法において、前記因子分析は、主成分分析であり、前記因子負荷は、主成分ローディングであり、前記因子得点は、前記主成分ローディングに対応したスコアである態様を有する。
【００１５】
上記のように、因子分析が主成分分析であり、因子負荷が主成分ローディングであり、因子得点が主成分ローディングに対応したスコアである態様である場合、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を好適に行うことができる。
【００１６】
（４）また、本願発明は、上述の（１）〜（３）に記載の樹脂成形体の分析方法の前記スペクトルデータ取得工程において、前記測定対象物のハイパースペクトルデータを取得し、前記寄与度算出工程において、前記ハイパースペクトルデータに含まれる近赤外スペクトルデータを用いて寄与度を算出する態様を有する。
【００１７】
ハイパースペクトルデータを用いて測定対象物の分析を行う場合、樹脂成形体の場所毎に物性値に影響を与える要因を評価することができる。したがって、物性値に影響を与える要因の分布等を把握することもできることから、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析をさらに詳細に行うことができる。
【００１８】
（５）また、本願発明は、上述の（１）〜（４）に記載の樹脂成形体の分析方法において、前記物性値は前記樹脂成形体の強度であり、前記物性値に影響を及ぼす複数の要因には結晶化度、劣化度及び硬化度のいずれかが含まれる態様を有する。
【００１９】
上記の構成を備えることで、樹脂成形体の強度に影響を及ぼす複数の要因である結晶化度、劣化度及び硬化度のいずれかに係る分析を好適に行うことができる。
【００２０】
また、本願の樹脂成形体の分析方法は、（６）樹脂成形体からなる測定対象物に対して近赤外光を照射することで透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得工程と、前記測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度として、前記スペクトルデータ取得工程において取得された前記測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、予め取得された因子分析における因子負荷に対応した因子得点を前記複数の要因毎に算出する寄与度算出工程と、前記寄与度算出工程で算出された結果を出力する出力工程と、を有し、前記予め取得された前記因子負荷とは、樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを用いて、因子分析によって複数の要因毎に取得される因子負荷である。
【００２１】
上記の樹脂成形体の分析方法によれば、スペクトルデータ取得工程において取得された測定対象物の近赤外スペクトルデータについて、予め取得された因子負荷に対応した因子得点を複数の要因毎に算出することにより、測定対象物における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度が求められる。したがって、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能となる。
【００２２】
［本願発明の実施形態の詳細］
本発明に係る樹脂成形体の分析方法に用いられる分光測定装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【００２３】
本実施形態に係る分光測定装置１００について図１を用いて説明する。分光測定装置１００は、測定台２上に載置された測定対象物３に係る分析を行う装置である。分光測定装置１００の測定対象物３は樹脂成形体である。本実施形態において、樹脂成形体とは、樹脂材料を硬化して得られるものである。樹脂の材料は特に限定されない。樹脂成形体の例としてはプラスチック成形体が挙げられる。プラスチック成形体は、樹脂ペレットを高温で溶融・流動化させ、低温の金型への注入等により所望の形状に成形・固化されたものである。また、分光測定装置１００による分析の対象としては、樹脂成形体における特定の物性値に影響を及ぼす要因が何であるかを推定することである。「物性値」とは、樹脂成形体の物理的な特徴を示す値である。また、「要因」とは、物性値の変化に関与する因子を示すものであり、例えば、樹脂成形体の製造条件等によって変化する樹脂成形体の構造に関する数値等が挙げられる。
【００２４】
分光測定装置１００は、近赤外光である測定光を測定対象物３に対して照射することにより得られる拡散反射光のスペクトルを測定し、そのスペクトルに基づいて測定対象物３の分光測定を行う。このため、分光測定装置１００は、光源ユニット１０、検出ユニット２０、及び分析ユニット３０を備える。なお、以下の実施形態では近赤外光を分光測定に使用する場合について説明するが、他の波長範囲の光についても測定に用いてもよい。また、拡散反射光のスペクトルに替えて透過光のスペクトルを測定してもよい。
【００２５】
光源ユニット１０は、測定光を測定台２上における所定の照射領域Ａ１へ向けて照射する。光源ユニット１０が照射する測定光の波長範囲は、測定対象物３によって適宜選択される。測定光の波長は特に制限されないが、測定光として近赤外光を用いた場合、有機物は近赤外光に対する吸収ピークを持っている場合が多いため、定量が可能な成分が多くなる。近赤外光を測定光として用いる場合、具体的には、波長範囲が８００ｎｍ〜２５００ｎｍの光が好適に用いられ、特に１０００ｎｍ〜２３００ｎｍの光が好適に用いられる。なお、本実施形態では、ハロゲンランプからなる光源１１を含む光源ユニット１０について説明する。
【００２６】
照射領域Ａ１とは、測定対象物３を載置する測定台２の表面の一部の領域である。この照射領域Ａ１は、測定台２の一の方向（図１のｘ軸方向）に広がるライン状に延びる領域である。
【００２７】
光源ユニット１０は、光源１１と、照射部１２と、光源１１と照射部１２とを接続する光ファイバ１３と、を備える。光源１１は、近赤外光を発生させる。
【００２８】
光源１１により発生された近赤外光は、光ファイバ１３の一方の端面へ入射される。この近赤外光は、光ファイバ１３のコア領域を導波し、もう一方の端面から照射部１２に対して出射される。
【００２９】
照射部１２は、光ファイバ１３の端面から出射される近赤外光を測定対象物３が載置される照射領域Ａ１に対して照射する。照射部１２は、光ファイバ１３から出射される近赤外光を入射して、照射領域Ａ１に対応した１次元のライン状に出射するため、照射部１２としてシリンドリカルレンズが好適に用いられる。このように照射部１２においてライン状に整形された近赤外光Ｌ１が、照射部１２から照射領域Ａ１に対して照射される。
【００３０】
光源ユニット１０から出力された近赤外光Ｌ１は、照射領域Ａ１上に載置された測定対象物３により拡散反射される。そして、その一部が、拡散反射光Ｌ２として検出ユニット２０に入射する。
【００３１】
検出ユニット２０は、２次元に配置されたセンサによってハイパースペクトル画像（ハイパースペクトルデータ）を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像とは、Ｎ個の単位領域Ｃ１〜ＣＮにより構成されている画像である。図２ではそのうちの一例として２個の単位領域Ｃｎ及びＣｍについて具体的に示している。単位領域Ｃｎ及びＣｍとは、それぞれ画素に対応した領域である。単位領域Ｃｎ及びＣｍには、それぞれ複数の強度データからなるスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍが含まれている。この強度データとは、特定の波長（又は波長帯域）におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、１５個の強度データがスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍとして保持されていて、これらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する領域毎に、それぞれ複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１画素あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画像のことをいう。
【００３２】
図２では測定対象物３もあわせて示している。すなわち、図２においてＣｎは測定対象物３を撮像した測定対象物上の領域であり、Ｃｍは背景（例えば、測定台２）上の領域である。このように、検出ユニット２０では、測定対象物３だけでなく背景を撮像した画像も取得される。
【００３３】
図１に戻り、本実施形態に係る検出ユニット２０は、カメラレンズ２４と、スリット２１と、分光器２２と、受光部２３と、を備える。この検出ユニット２０は、その視野領域２０ｓ（撮像領域）が照射領域Ａ１と同じ（ｘ軸方向）に延びている。検出ユニット２０の視野領域２０ｓは、測定台２上の照射領域Ａ１に含まれるライン状の領域であって、スリット２１を通過した拡散反射光Ｌ２が受光部２３上に像を結ぶ領域である。
【００３４】
スリット２１は、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）と平行な方向に開口が設けられる。検出ユニット２０のスリット２１に入射した拡散反射光Ｌ２は、分光器２２へ入射する。
【００３５】
分光器２２は、スリット２１の長手方向、すなわち照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）に拡散反射光Ｌ２を分光する。分光器２２により分光された光は、受光部２３によって受光される。
【００３６】
受光部２３は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２３が測定台２上の照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）に沿った領域で反射した拡散反射光Ｌ２の各波長の光をそれぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２３の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る近赤外スペクトルデータとして、検出ユニット２０から分析ユニット３０に送られる。
【００３７】
分析ユニット３０は、入力された信号により拡散反射光Ｌ２のスペクトルを得て、この得られた画素毎の近赤外スペクトルデータを用いて、測定対象物３に係る分析に係る種々の処理を行う。分析ユニット３０は、測定対象物３の分析に用いられる主成分ローディング取得部３１（因子負荷取得手段）及び解析部３２（寄与度算出手段）を含んで構成される。これにより、後述の測定対象物３に係る分析を行うことができる。
【００３８】
また、分析ユニット３０は、解析部３２による解析結果を出力する機能を有する。解析結果は、例えば、分析ユニット３０に接続されたモニタに表示する等によって出力され、分光測定装置１００のユーザ等がこれを参照することによってユーザに対して通知される。
【００３９】
この分析ユニット３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、検出ユニット等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析ユニット３０としての機能が発揮される。
【００４０】
上記の分光測定装置１００は、一度の撮像によって、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）に沿って配列された画素毎に所謂１次元のスペクトル画像を取得することができる。したがって、測定対象物３が載置された測定台２を移動するか、又は、分光測定装置１００による撮像領域を移動させることによって、測定対象物３全体についての２次元に配列された領域毎の近赤外スペクトルデータを取得することができる。
【００４１】
上記の分光測定装置１００を用いた測定対象物３の分析方法（樹脂成形体の分析方法）を図３に示す。分光測定装置１００では、互いに異なる複数の樹脂成形体からなる試料に対して近赤外光を照射することで取得される透過光又は拡散反射光の近赤外スペクトルデータを利用して、因子分析（Factor  Analysis）を行うことで、因子負荷（Factor  Loading）を取得し、さらに、因子負荷に対応する因子得点（Factor  Score）をそれぞれ算出する。
【００４２】
以下の実施形態では、因子分析が主成分分析（Principal  component  analysis：ＰＣＡ）であって、因子負荷が主成分ローディングであって、因子得点が主成分ローディングに対応するスコアである場合について説明する。
【００４３】
主成分分析は、複数の変数が含まれるデータについて、変数間の相関を排除して情報量の損失を最小にしつつ無相関ないくつかの総合的指標に縮約して、分析を行う手法である。また、上記の総合的指標を、それぞれ、第１主成分、第２主成分、…と呼ぶ。またこれらの主成分に対応する指標を主成分ローディングという。主成分ローディングは、樹脂成形体の近赤外スペクトルデータから、当該測定対象物の物性がどのような要因と関わりが強いかを推定するために用いられる。
【００４４】
まず、互いに異なる複数の樹脂成形体に係る近赤外光のスペクトルデータを取得する（Ｓ０１：因子負荷取得工程）。ここで用いられる近赤外スペクトルデータを取得する樹脂成形体は、その製造条件等、樹脂成形体の特定の物性値に与える可能性のある要因が変化していることがこれまでの経験から推測されているものである。例えば、樹脂成形体の特定の物性値としては、「強度」、「弾性率」、「硬度」、「たわみ温度」等が挙げられる。また、特定の物性値に影響を与える要因としては、例えば、特定の物性値が「強度」である場合、「結晶化度」、「劣化度」、「硬化度」等が強度に影響を与える要因となる。分光測定装置１００において強度に係る分析を行う場合には、結晶化度が十分にばらついていると思われる複数の樹脂成形体に係る近赤外光のスペクトルデータと、劣化度が十分にばらついていると思われる複数の樹脂成形体に係る近赤外光のスペクトルデータと、硬化度が十分にばらついていると思われる複数の樹脂成形体に係る近赤外光のスペクトルデータと、を取得する。なお、近赤外スペクトルデータについては、微分処理等の前処理を行ってもよい。なお、特定の要因が「十分にばらついていると思われる」データとは、製造条件を変化させることで経験的に特定の要因に係る値がばらついていると思われる複数の樹脂成形体に係る近赤外光のスペクトルデータである。これらの近赤外光のスペクトルデータを取得した樹脂成形体には、特定の要因に係る値が既知ではない（未知である）樹脂成形体も含まれる。また、近赤外光のスペクトルデータを取得した全ての樹脂成形体について、特定の要因に係る値が未知であってもよい。
【００４５】
なお、本実施形態では、互いに異なる複数の樹脂成形体に係る近赤外スペクトルデータとして、ハイパースペクトル画像を取得してもよい。この場合、樹脂成形体の表面位置に対応した複数の近赤外スペクトルデータを１つの樹脂成形体から取得することができる。
【００４６】
次に、上記で得られた近赤外スペクトルデータを用いて主成分分析を行い、要因毎に対応する主成分ローディングを取得する（Ｓ０２：因子負荷取得工程）。
【００４７】
本実施形態では、例えば「結晶化度」に係る主成分ローディングを取得する場合には、結晶化度の値が十分にばらついていると思われ、且つ、その他の要因（例えば劣化度及び硬化度）は略同一であると思われる複数の樹脂成形体から得られる複数の近赤外スペクトルデータを用いて主成分分析を行う。この結果、結晶化度との因果関係が強いと思われる特徴的な主成分ローディングが得られる。そこで、この特徴的な主成分ローディングを、結晶化度に係る主成分ローディングとして取得する。
【００４８】
物性値が強度である場合に要因が複数あるように、物性値には複数の要因が関与している場合が多い。特定の物性値に対応する複数の要因に係る分析を行う場合には、要因毎に、主成分分析に利用する近赤外スペクトルデータを準備及び主成分分析による主成分ローディングの取得を行う必要がある。ただし、複数の要因を横並びで比較して評価する構成を実現するため、各要因の主成分分析を行う際には、前処理として、分析に用いる近赤外スペクトルデータと各要因間で共通する基準スペクトルとの差分を算出し、これを用いて主成分分析を行う。
【００４９】
次に、測定対象物３に係る近赤外スペクトルデータを取得する（Ｓ０３：スペクトルデータ取得工程）。測定対象物３である樹脂成形体に係る近赤外スペクトルデータの取得条件（波長範囲等）は、主成分ローディングの取得に用いられた樹脂成形体の特定の物性値に与える可能性のある要因がそれぞれ既知の樹脂成形体の近赤外スペクトルデータと同じとする。本実施形態では、検出ユニット２０においてハイパースペクトル画像を取得するので、測定対象物３の表面位置に対応した複数の近赤外スペクトルデータが取得される。
【００５０】
次に、測定対象物３に係る近赤外スペクトルデータについて、複数の要因の寄与度として、主成分ローディングに対応したスコアを要因毎に算出する（Ｓ０４：寄与度算出工程）。
【００５１】
上述のように、本実施形態に係る分析方法では、主成分分析を複数の要因についてそれぞれ行っている。主成分分析では分析に用いるデータを変更するとそれによって定義される変数間の相関を排除した指標が異なるので、例えば、結晶化に係る主成分ローディングを算出する際に求められた指標に基づいて測定対象物３の近赤外スペクトルデータを変換すると、結晶化に係る主成分ローディングに対応したスコアを算出することができる。同様に、劣化度に係る主成分ローディングを算出する際に算出された指標に基づいて測定対象物３の近赤外スペクトルデータを変換すると、劣化度に係る主成分ローディングに対応したスコアを算出することができる。また、硬化度に係る主成分ローディングを算出する際に算出された指標に基づいて測定対象物３の近赤外スペクトルデータを変換すると、硬化度に係る主成分ローディングに対応したスコアを算出することができる。
【００５２】
ただし、結晶化度、劣化度及び硬化度に係る主成分ローディングを取得する際に用いた樹脂成形体は、特定の物性値に影響を与える要因のうち、特定の要因のみが変化したものが用いられる。一方、測定対象物３については、どの要因がどのように絡んでいるかが不明な樹脂成形体である。特定の物性値に影響を与える複数の要因は互いに独立ではなく、互いに関係性を有するものである可能性がある。そこで、スコアの算出時に、測定対象物３の近赤外スペクトルデータをＸとし、複数の要因毎の主成分ローディングをそれぞれＰ１、Ｐ２、…、Ｐｎとした場合に、複数の要因に対応したスコアをそれぞれＴ１、Ｔ２、…、Ｔｎとし、残差スペクトルをＲとしたときに、以下の数式（２）：
Ｘ＝Ｔ１Ｐ１＋Ｔ２Ｐ２＋…＋ＴｎＰｎ＋Ｒ  …（２）
を満たし、残差二乗和、すなわち｜Ｒ｜２が最小になるようにスコアＴ１〜Ｔｎを算出することで、複数の要因のスコア同士を分離して算出する。残差二乗和｜Ｒ｜２とは、主成分ローディングとスコアとの積の和（Ｔ１Ｐ１＋Ｔ２Ｐ２＋…＋ＴｎＰｎ）と近赤外スペクトルデータＸとを比較したときの各波長における差分の二乗の総和となる。
【００５３】
本実施形態のように、測定対象物３のハイパースペクトルデータを取得している場合には、測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータをＸｉ（ｉ＝１〜ｎ）とし、複数の要因毎の主成分ローディングをそれぞれＰ１、Ｐ２、…、Ｐｎとした場合に、複数の要因に対応したスコアをそれぞれＴ１ｉ、Ｔ２ｉ、…、Ｔｎｉとし、残差スペクトルをＲｉとしたときに、以下の数式（３）：
Ｘｉ＝Ｔ１ｉＰ１＋Ｔ２ｉＰ２＋…＋ＴｎｉＰｎ＋Ｒｉ  …（３）
を満たし、残差二乗和、すなわち｜Ｒｉ｜２が最小になるように、スコアＴ１ｉ〜Ｔｎｉを算出する。なお、残差二乗和｜Ｒｉ｜２とは、主成分ローディングとスコアとの積の和（Ｔ１ｉＰ１＋Ｔ２ｉＰ２＋…＋ＴｎｉＰｎ）と近赤外スペクトルデータＸｉとを比較したときの各波長における差分の二乗の総和となる。
【００５４】
具体例を説明すると、特定の物性値が「強度」であって、「結晶化度」、「劣化度」及び「硬化度」が強度に影響を与える要因であるとする。結晶化度のみを変化させた複数の樹脂成形体から得られる近赤外スペクトルデータを用いて取得された主成分ローディングをローディングＰ１とし、劣化度のみを変化させた複数の樹脂成形体から得られる近赤外スペクトルデータを用いて取得された主成分ローディングをローディングＰ２とし、硬化度のみを変化させた複数の樹脂成形体から得られる近赤外スペクトルデータを用いて取得された主成分ローディングをローディングＰ３とする。この場合、測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータをＸｉとすると、近赤外スペクトルデータＸｉは、ローディングＰ１に対する測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータのスコアをＴ１ｉとし、ローディングＰ２に対する測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータのスコアをＴ２ｉとし、ローディングＰ３に対する測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータのスコアをＴ３ｉとすると以下の数式（４）で示される。
Ｘｉ＝Ｔ１ｉＰ１＋Ｔ２ｉＰ２＋Ｔ３ｉＰ３＋Ｒｉ  …（４）
【００５５】
上記の数式（４）においてＲｉの残差二乗和｜Ｒｉ｜２が最小となるようにＴ１ｉ、Ｔ２ｉ及びＴ３ｉを求める。この結果得られたＴ１ｉ、Ｔ２ｉ及びＴ３ｉが、測定対象物３のｉ番目の近赤外スペクトルデータにおける「結晶化度」、「劣化度」、及び「硬化度」の主成分ローディングに対するスコアとなる。特定の要因に係る主成分ローディングに対するスコアが大きいほど、その要因が物性値に対して大きく影響しているとみなすことができるので、特定の要因に係る主成分ローディングに対するスコアを、特定の物性値に影響を及ぼす寄与度と読み替えることができる。すなわち、上記のスコアＴ１ｉ、スコアＴ２ｉ及びスコアＴ３ｉは、測定対象物３のｉ番目の画素によりスペクトルデータが取得された領域において、強度に影響を与える要因である結晶化度、劣化度、及び硬化度それぞれの寄与度（相対的寄与）に相当する。スコアＴ１ｉ、スコアＴ２ｉ及びスコアＴ３ｉは、近赤外スペクトルデータ毎に算出される。したがって、ハイパースペクトルデータを用いた分析の場合には、スコアＴ１ｉ、スコアＴ２ｉ及びスコアＴ３ｉは各画素の近赤外スペクトルデータ毎に算出される。同様に、残差二乗和｜Ｒｉ｜２についても各画素の近赤外スペクトルデータ毎に算出される。
【００５６】
最後に、このようにして算出された寄与度を出力する（Ｓ５：出力工程）。寄与度の出力方法は特に限定されないが、近赤外スペクトルデータは、測定対象物３の表面位置に対応して二次元配置された画素で取得されているので、各画素での近赤外スペクトルデータから算出される特定要因の寄与度を各画素に対応した配置で出力すると、測定対象物の各位置における当該要因の寄与度の分布を視覚的に得ることが可能となる。
【００５７】
また、測定対象物３の物性値である強度の分布を推定した情報（推定強度分布）を上記の方法とは別途取得しておき、推定強度分布と、上記の方法で算出した各要因の寄与度の分布とを比較すると、各要因が測定対象物３の強度に影響を及ぼす程度やその分布を把握することが可能となる。すなわち、測定対象物３である樹脂成形体における強度変化が主に結晶化度、劣化度、及び硬化度の影響をどれくらい受けるかを視覚的に確認することが可能となる。また、残差スペクトルＲｉは、各画素に対応する近赤外スペクトルデータからスコアＴ１ｉ及びスコアＴ２ｉ等を算出した結果ノイズとして残った成分であるから、換言すると主成分ローディングとは関係のない成分である可能性がある。したがって、画素に対応させて残差二乗和｜Ｒｉ｜２の分布を出力することで、強度に影響を与える要因として、主成分ローディングを取得した各要因とは異なる要因が関与する可能性がどれくらいあるかを視覚的に確認することも可能となる。以上により、本実施形態に係る樹脂成形体の分析方法が終了する。
【００５８】
本実施形態に係る分析方法において測定対象物３として用いられる樹脂成形体は、加熱温度や時間など樹脂に与える熱履歴によってその特性は変化する。例えば、ポリ乳酸（ＰＬＡ）の成形体は溶融時間が長すぎる場合は加水分解による劣化が生じ、一方で成形後のアニール工程（低温熱処理、歪み除去）を経ることで結晶化度の向上，それに伴う力学特性や耐熱性が改善する。したがって、ＰＬＡの最終的な強度は試料の結晶化度や劣化状態の影響を受ける。ＰＬＡの結晶化度や劣化状態は，分子間相互作用や分子構造の変化を伴うため、化学的分析手法により評価したこれらの変化と関連付けることで、試料の強度を評価することができることは知られていた。このことは、ＰＬＡに限らず、樹脂成形体一般に言えることである。しかしながら、結晶化度と劣化度のそれぞれの要因が樹脂成形体の強度に対してどれくらい寄与するかを切り分けて評価することは困難であった。
【００５９】
これに対して、本実施形態に係る樹脂成形体の分析方法によれば、樹脂成形体からなる測定対象物３の近赤外スペクトルデータについて、主成分ローディング（因子負荷）に対応したスコア（因子得点）を特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因毎に算出することにより、測定対象物３における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度が求められる。したがって、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能となる。
【００６０】
また、従来は、特定の物性値に影響を与える要因に係る値（例えば、結晶化度等）が既知である複数の樹脂成形体を準備し、これらの樹脂成形体に係るスペクトルデータを取得した上で、因子負荷（主成分ローディング）を求める手法が知られていた。しかしながら、特定の物性値に影響を与える要因によっては、その値の測定が困難である場合がある。また、特定の物性値に影響を与える要因に係る値の測定が可能であったとしても、作業が煩雑である場合も考えられる。これに対して、本実施形態に係る樹脂成形体の分析方法によれば、特定の要因に対応する因子負荷の算出に用いる近赤外スペクトルデータを取得する際に用いられる樹脂成形体として、特定の要因に係る値が既知である必要はない。すなわち、製造条件を変化させることで特定の要因に係る値が十分にばらついていると思われる樹脂成形体の近赤外スペクトルデータを用いて、因子負荷を求めることができる。したがって、因子負荷の算出をより簡単に行うことが可能となる。
【００６１】
また、上記の樹脂成形体の分析方法によれば、主成分ローディング（因子負荷）に対応したスコア（因子得点）を特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因毎に算出する過程において、残差スペクトルの最小二乗和が用いられる。残差スペクトルは、主成分ローディングとは関連がない成分である。したがって、残差スペクトルを参照することで、主成分ローディングを取得した各要因とは異なる要因が関与しているかどうかの評価及び分析を行うことができる。
【００６２】
なお、本発明に係る樹脂成形体の分析方法は上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態のように樹脂成形体の分析方法に用いられる分光測定装置が、光源ユニット、検出ユニット及び分析ユニットを備えている構成には限定されない。
【００６３】
また、上記実施形態では、分光測定装置において、２次元配置された複数の画素が第１の方向に配列する画素についてはそれぞれ波長情報を割り当てると共に、第１の方向に対して直交する第２の方向に配列する画素についてはそれぞれ測定対象物の位置情報を割り当てて、第２の方向に沿った各単位領域の近赤外スペクトルデータをそれぞれ取得する構成について説明したが、ハイパースペクトル画像を取得できる構成であれば、その構成は上記に限定されない。
【００６４】
また、上記実施形態で説明した樹脂成形体の分析方法はハイパースペクトル画像に限定して適用されるものではない。測定対象物３に係る近赤外スペクトルデータと、特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因のそれぞれに対応する製造条件を変化させて作成した複数の樹脂成形体からなる試料に係る近赤外スペクトルデータとがあれば、本発明に係る樹脂成形体の分析方法を適用することができ、近赤外スペクトルデータの取得方法は特に限定されない。すなわち、測定対象物３に係る近赤外スペクトルデータは１つであってもよい。
【００６５】
さらに、上記実施形態では、分光測定装置１００の分析ユニット３０において主成分ローディングの算出を行う場合について説明したが、測定対象物３の分析では予め取得された主成分ローディングを用いる構成としてもよい。その場合、主成分ローディングの算出自体は分光測定装置１００とは異なる装置で行い、分光測定装置１００では、算出された主成分ローディングに基づいて、測定対象物３の近赤外スペクトルデータを用いた分析を行う構成とすることもできる。この場合でも、測定対象物３の近赤外スペクトルデータについて、予め取得された主成分ローディングに対応したスコアを複数の要因毎に算出することにより、測定対象物３における特定の物性値に影響を及ぼす複数の要因の寄与度が求められる。したがって、樹脂成形体の物性値に影響を与える要因に係る分析を行うことが可能となる。
【００６６】
また、上記実施形態では、因子分析が主成分分析であり、因子負荷が主成分ローディングであり、因子得点が主成分ローディングに対応したスコアである場合について説明したが、他の因子分析を用いた手法を用いることもできる。他の因子分析としては、因子軸回転や独立成分分析が挙げられる。因子分析が因子軸回転や独立成分分析である場合、因子負荷としてそれぞれの手法により算出された因子軸を用いることができる。
【符号の説明】
【００６７】
２…測定台、３…測定対象物、１０…光源ユニット、２０…検出ユニット、３０…分析ユニット、１００…分光測定装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
2017096746.tif 000005