(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
a)異なる応答特性を有するｍ（ｍは２以上の整数）個のにおいセンサと、
b)前記ｍ個のにおいセンサによる測定結果で形成されるｍ次元空間において、標準試料のデータを起点とし評価対象試料のデータを終点とするにおいベクトルの長さと方向とを算出するベクトル演算手段と、
c)前記ｍ次元空間内でのにおいベクトルの方向に対応してそれぞれ設定された閾値を予め記憶しておく閾値記憶手段と、
d)該閾値記憶手段により前記ベクトル演算手段で算出されたにおいベクトルの方向に応じた閾値を決定し、該においベクトルの長さを該閾値と比較することにより前記評価対象試料を評価する評価処理手段と、
を備えることを特徴とするにおい識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、飲食品や香料などの試料から発する香気や臭気を利用して、その試料の品質検査や品質評価を行うためのにおい識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
飲食品や香料などの製造工場や研究開発部門などでは、出来上がった製品や試作品の品質をにおいによって判定するような検査が行われている。従来、そうした品質検査や品質評価は、実際に人間の嗅覚を用いて行われている。しかし、実際に臭いを嗅ぐ人（パネル）の個人差やその日の体調によって嗅覚が変動することを想定する必要があるため、客観的な結果を精度良く得るためには、パネルを一定人数以上確保し、試験場所の環境等にも十分な配慮を必要とする。そのため、手間と時間が膨大なものとなる。また、このような配慮を行っても、人間の嗅覚はにおいに順応してしまうため、常に一定基準で確定的な判断を下すことは困難であった。
【０００３】
一方、最近、においセンサを利用したにおい識別装置が開発されている（例えば特開平11-352088号公報参照）。このようなにおい識別装置では、複数のにおいセンサで取得された検出信号を基に、クラスタ分析、主成分分析等の各種多変量解析、或いは、ニューラルネットワークを用いた演算などを行って、複数のサンプルのにおいの離間距離（近い範疇のにおいであるかどうか）を求めることができる。したがって、正常品（検査合格品）である標準試料と評価対象試料との離間距離を求め、それを判定することにより、その評価対象試料が正常品であるか或いは不良品であるのかを決めることが可能であると考えられる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような品質評価を従来のにおい識別装置によって行うことは必ずしも容易ではない。その理由の１つは、人間の嗅覚の感度とにおいセンサの感度とが同じではないからである。すなわち、或る種類のにおい、具体的には例えばエステル臭などでは、人間の嗅覚は比較的鈍感なのに対しにおいセンサは高い感度を有している。そのため、におい識別装置によるこの種のにおいの検出や識別は比較的容易である。
【０００５】
一方、他の或る種のにおい、具体的には例えばカビ臭などでは、人間の嗅覚は敏感であるのに対しにおいセンサの感度は低い。そのため、パネルによる官能試験では高い確度で検知されるような試料でも、におい識別装置では正常品のばらつきの範囲との識別が困難となる場合がある。従来のにおい識別装置ではこうしたにおいの種類に依存した識別の困難性を考慮していないため、特に或る種のにおいに対して高い識別精度を得ることが難しかった。
【０００６】
本発明はかかる課題に鑑みて成されたものであり、その目的とするところは、、試料のにおいによって品質評価や品質検査を行うためのにおい識別装置において、各種の異臭成分に対して高い識別精度を確保することができるにおい識別装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために成された本発明に係るにおい識別装置は、
a)異なる応答特性を有するｍ（ｍは２以上の整数）個のにおいセンサと、
b)前記ｍ個のにおいセンサによる測定結果で形成されるｍ次元空間において、標準試料のデータを起点とし評価対象試料のデータを終点とするにおいベクトルの長さと方向とを算出するベクトル演算手段と、
c)前記ｍ次元空間内でのにおいベクトルの方向に対応してそれぞれ設定された閾値を予め記憶しておく閾値記憶手段と、
d)該閾値記憶手段により前記ベクトル演算手段で算出されたにおいベクトルの方向に応じた閾値を決定し、該においベクトルの長さを該閾値と比較することにより前記評価対象試料を評価する評価処理手段と、
を備えることを特徴としている。
【０００８】
【発明の実施の形態】
或るにおいをｍ個のにおいセンサで測定したとき、各においセンサからそれぞれ１個ずつの強度信号が出力される。したがって、１個のにおいの測定結果は、ｍ次元空間（におい空間）における１つの点で表されるものと考えることができる。更に、標準的な第１試料を測定した結果と、該第１試料に異臭成分を付加した第２試料を測定した結果とは、上記ｍ次元空間内でそれぞれ１点として表されるから、第１試料のデータを起点とし第２試料のデータを終点とする１本のにおいベクトルをｍ次元空間内に描くことができる。
【０００９】
相対的には、においベクトルが長いほど、その評価対象試料のにおいは標準試料のにおいから離れていると捉えることができるが、そのにおいベクトルの絶対的な長さと品質評価上の判断、つまり人間による官能的な判断との対応関係は、そのにおいの種類（範疇）によって相違する。一方、このにおいの種類はｍ次元空間内でのにおいベクトルの方向と高い相関を有している。そこで、官能的な評価の下された既知の試料を予備的に測定した結果に基づいて、においベクトルの方向と品質評価のための適切な閾値との関係を予め調べておき、これを閾値記憶手段に記憶させておく。
【００１０】
評価対象試料の品質評価に際しては、該評価対象試料をｍ個のにおいセンサで測定した後、ベクトル演算手段は、ｍ次元空間内で標準試料のデータを起点とし評価対象試料のデータを終点とする１本のにおいベクトルの長さと方向とを算出する。評価処理手段は、上記閾値記憶手段の記憶内容を参照して、算出されたにおいベクトルの方向に応じた閾値を導出し、その閾値を判定条件としてにおいベクトルの長さを判定し、該においベクトルの長さが閾値よりも大きい場合にその評価対象試料の品質が良好でないと判断する。
【００１１】
なお、より正確な品質評価を行うためには標準試料のばらつきも考慮する必要があるから、複数の標準試料を測定してｍ次元空間内における複数の標準試料のデータを求め、そのデータのばらつきの中心などをにおいベクトルの起点とすることが好ましい。
【００１２】
【発明の効果】
本発明に係るにおい識別装置によれば、においの種類に応じて適切な閾値が設定されるため、人間の嗅覚では明確に識別可能であるのに対しにおいセンサでは検知感度が比較的低く、ｍ次元空間内でにおいベクトルの長さが短いようなにおい成分であっても、こうしたにおい成分の混入を高い確度で識別することができ、評価対象試料の品質を高い精度で評価、又は良否判定することができる。
【００１３】
【実施例】
以下、本発明の一実施例によるにおい識別装置を図面を参照しつつ説明する。図１は本実施例によるにおい識別装置のブロック構成図である。本装置は、標準試料又は評価対象試料を吸引するための吸引口１、吸引した試料に前処理を施す前処理部２、応答特性が異なる複数（この例では６個）のにおいセンサ３１を内装したセンサセル３、試料をセンサセル３に引き込むためのポンプ４、においセンサ３１において検出された信号を解析処理する信号処理部５等から構成されてる。また、図示しないものの、本装置全体の動作を制御するために制御部が設けられている。
【００１４】
前処理部２は、試料に含まれる水分の除去、試料の濃縮／希釈、妨害ガスの除去等を行う。においセンサ３１は、例えばにおい成分に応じて抵抗値が変化する酸化物半導体センサであるが、導電性高分子センサや、水晶振動子やＳＡＷデバイスの表面にガス吸着膜を形成したセンサなど、他の検出手法によるセンサでもよい。信号処理部５はコンピュータを中心に構成され、該コンピュータ上で所定のプログラムを実行することにより、ベクトル演算部５１、品質判定部５２、閾値算出部５３等として機能し、最終的に評価結果を出力する。
【００１５】
上記構成を有する本実施例のにおい識別装置の識別原理を説明する。本装置では、におい成分を有する試料が前処理部２を通してセンサセル３に導入されると、６個のにおいセンサ３１からそれぞれ異なる検出信号が並列に出力される。したがって、信号処理部５では、１つの試料に対して全部で６個の測定データDS1,DS2,DS3,DS4,DS5,DS6が得られることになる。この６個のにおいセンサ３１の検出出力をそれぞれ異なる方向の軸として形成される６次元空間を考えると、上記６個の測定データはその６次元空間内の或る１点（DS1,DS2,DS3,DS4,DS5,DS6）で表すことができる。ここでは６次元空間を図示するのが難しいため、簡単のために２個のにおいセンサの検出信号により形成される２次元空間で考える。すなわち、においセンサによる２個の測定データは、図２に示すような２次元平面内の或る１点（DS1,DS2)で表される。
【００１６】
いま、或る水系飲料の正常品（検査合格品）をこのにおい識別装置で測定した結果が、図２中の白丸（〇）で示すようにばらついて分布しているものとする。また、互いに異なる３種類の異臭成分Ａ，Ｂ，Ｃを、それぞれ、官能試験で殆ど検知されない第１レベル、官能試験で或る程度検知できる第２レベル、及び官能試験で確実に検知できる第３レベルの３種類の程度でもって含んでいるような試料をそれぞれ測定した結果が、黒丸（●）で示すように分布しているものとする。図２中では、例えば第１レベルの異臭成分Ａを含む試料の測定結果である点をA1として表している。
【００１７】
なお、第１〜第３レベルとは、例えば官能試験においてパネラが10名居る場合に、その10名中２名以下が検知可能なレベルを第１レベル、５名程度が検知できるレベルを第２レベル、８名以上が検知できるレベルを第３レベルとする、というように定めればよい。
【００１８】
いま、正常品のばらつきの中心点を起点とし、異臭成分を含む各試料の測定結果である点（上記黒丸）を終点とするようなにおいベクトルを考える。図２中には、第３レベルの異臭成分Ａ，Ｂ，Ｃを含む試料に対する３本のにおいベクトルFa,Fb,Fcを描いている。これらにおいベクトルFa,Fb,Fcを比較すると、異臭成分Ａと異臭成分Ｂに関する２本のにおいベクトルFa,Fbは相対的に長く、これに対し異臭成分Ｃに対するにおいベクトルFcは格段に短い。これは、異臭成分Ｃを含む試料は正常品のばらつきの範囲に近く、正常品と不良品との識別が困難であることを意味している。具体的に言うと、例えばエステル臭は成分Ａ，Ｂに近く、カビ臭は成分Ｃに近い傾向にある。
【００１９】
このように同じ第３レベルの異臭成分であっても、そのにおいの種類によってにおいベクトルの長さは相違する。ここで着目すべきことは、ベクトルの方向がそれぞれ違うことである。そして、このベクトルの方向はにおいの種類（範疇）毎に対応することがわかっている。図２は２次元であるが、実際の６次元空間（或いはそれ以上の次元の空間）では、センサを適当に選ぶことにより、においの種類によってベクトルの方向を変えることが可能である。そこで、においベクトルの方向に応じて予め正常品と不良品とを区別するための閾値を決めるようにすれば、そのにおいの種類に拘わらず正常品であるか否かを確実に判定することができる。
【００２０】
いま一例として、官能試験の結果において、第２レベルと第３レベルの中間で、つまり10名のパネルのうち３名が検知可能な程度を閾値とする場合、図２に示すように、異臭成分Ａ，Ｂ，Ｃに関してそれぞれ閾値Tha,Thb,Thcとすればよい。すなわち、ベクトルFa,Fb,Fcの方向（実際上は各軸と成す角度で規定することができる）に対してそれぞれ閾値Tha,Thb,Thcを定めておき、例えば、未知試料の測定結果としてベクトルFaと同一方向のにおいベクトルが得られたならば、閾値をThaと決め、該においベクトルの長さがThaより大きければその未知試料は不良品と判定する。なお、官能試験の結果に対してどの程度の異臭混入を正常品であると判定するのかは、その場合によって異なる。
【００２１】
このようににおいベクトルの方向に応じてそのベクトルの長さを判定するための閾値を適宜変更することにより、いずれの方向のにおいベクトルを形成するような種類の異臭成分であっても、高い精度で不良品を識別することができる。なお、上述のようににおいベクトルの方向は軸と成す角度で表すことができ、その方向を細分化するほど精度が向上するのは言うまでもないが、細分化するほど処理が複雑になり処理速度が問題となったり、ハードウエア規模が大きくなったりする。そこで、例えば各軸に対し５〜10°毎の間隔で方向を区分するとよい。
【００２２】
図１に示した構成のにおい識別装置は、上記識別原理を具現化したものである。次にその具体的な識別動作について説明する。
【００２３】
先ず、官能試験によって正常品と判定された複数の標準試料をセンサセル３に導入し測定を実行する。これにより、６個のにおいセンサ３１の検出出力により形成される６次元空間内に、正常品に対応する複数の測定データが各１点ずつ分布する。
【００２４】
次に、既知の複数の異臭成分を濃度を変えて正常品に混入させて作成した試料を同様に測定する。そして、その試料の官能試験の結果と合わせて、その試料を正常品又は不良品と判定するための閾値をその異臭成分毎に定め、においベクトルの方向（角度）と閾値との関係を表すテーブルなどを作成する。そして、そのテーブルを閾値算出部５３内のメモリに格納しておく。このメモリ内のデータは、においベクトルの方向を閾値に変換することが可能でありさえすれば、必ずしもテーブル形式でなくてもよい。ここでは、このテーブルを格納したメモリが本発明における閾値記憶手段として機能する。以上は、本におい識別装置において評価対象の未知試料を評価する以前の準備段階である。
【００２５】
品質評価対象である未知試料を測定する場合、この未知試料をセンサセル３に導入し、６個のにおいセンサ３１による検出信号を信号処理部５へと送る。これらの６個のデータは上記６次元空間内の１点で表される。そこで、ベクトル演算部５１は、正常品のばらつきの中心点を起点とし上記測定結果である１点を終点とするようなにおいベクトルFxを求める。
【００２６】
閾値算出部５３は上記においベクトルFxを取り込み、予めメモリに格納してあるテーブルを参照することによって、そのにおいベクトルFxの方向(∠Fx)に応じた閾値Thxを導き出し品質判定部５２へと与える。品質判定部５２は上記においベクトルFxを取り込み、そのにおいベクトルFxの長さ(｜Fx｜)が、閾値算出部５３より与えられた閾値Thxよりも大きいか否かを判定する。そして、閾値Thxよりも大きい場合には、その未知試料は正常品の範囲を逸脱した不良品であると判断し、その結果を出力する。
【００２７】
なお、上記実施例は本発明の一例であって、本発明の趣旨の範囲で適宜変更や修正を加えることができることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施例によるにおい識別装置のブロック構成図。
【図２】  本実施例のにおい識別装置の識別原理の説明図。
【符号の説明】
１…吸引口
２…前処理部
３…センサセル
３１…においセンサ
４…ポンプ
５…信号処理部
５１…ベクトル演算部
５２…品質判定部
５３…閾値算出部
【図１】
0003736465.tif 000002
【図２】
0003736465.tif 000003