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18 日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 3 号 2004 年 9 月特集

匂いと VR

匂いセンサ及び匂いの記録再生システム
中本高道
東京工業大学

1．はじめに要素臭を任意の比率で調合して発生させる方法が有効で最近，五感情報通信の可能性が議論されるようになある [10]．その方法としては，MFC(Mass Flow Controller)

り，視覚，聴覚に嗅覚情報を加えた次世代技術への期待のような流量調節器を用いる方法 [11]，インクジェットが序々に高まっている．そのためには，匂いをセンシン素子を用いる方法 [12]，高速電磁弁開閉方式を用いる方グする技術と匂いを再生する技術が必要であり，筆者ら

法 [13] 等がある．これらの嗅覚ディスプレイに関するはこれらを同時に実現することを目指して匂いの記録再研究は，まだ歴史が浅く実用的なものはこれから発展し生システムを提案した [1]．ていくであろう．

匂いセンサに関する研究は，これまで多くの研究が筆者のグループが提案している匂いの記録再生システ

ある [2]．匂いの情報を客観的に実時間で記録するために

ムは，匂いセンサと嗅覚ディスプレイを結びつけて，セは，匂いセンサは有用なデバイスである．匂いセンサでンシング能力の向上を図ると共に匂い再生の機能を持たは，特性の異なる複数のガスセンサの出力パターンをパせたものである [14]．ここでは匂いセンシングシステムターン認識して，匂いの種類を識別する [3]．最初に複数を中心に説明し，動的な香りの変化の記録再生等の最近の半導体ガスセンサ出力パターンをパターン認識して，の話題を紹介することにする．

匂いの識別を行う手法が英国のグループによって提案され [4]，
その後筆者のグループによりニューラルネットを2．匂いセンサの仕組み用いてパターン認識する方法が示された [5]．そして，多生体嗅覚では，特性の異なる多数の嗅細胞の応答くの研究者がこの分野に参入して一部商品化されるものパターンを嗅覚神経系でパターン認識しているというも出てきた．

[15]．特異性に優れたセンサが特定の分子を認識するの一方，香りを発生させて人に提示する嗅覚ディスプはバイオセンサでよく見られる原理である．しかし，嗅レイの研究も最近行われるようになってきた [6]．コン

覚の場合は，各嗅細胞の特異性は必ずしも大きいわけでピュータで制御した香り Diffuser をインターネットに接はなく，その代わりに多数の嗅細胞の応答パターンのパ続したり [7]，香り濃度を変化させて香り発生源からの距ターン認識が必要となる．
匂いセンサではこの原理に基づき，図 1 に示すように離変化を体感したり [8]，空気砲により特定の人にのみ香りを提示する方法等が提案されている [9]．

特性の異なる複数センサの出力パターンをパターン認識する．パターン認識には判別分析法などの多変量解析

さらに多様な匂いを再生させるためにはいくつかの

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特集

JVRSJ Vol.9 No.3 September, 2004

匂いと VR

センサアレイ応答パターン

ニューラルネット

センサの場合は，水晶板に塗布する感応膜の種類を変え出力ることにより実現する．
筆者のグループは，この中で水晶振動子ガスセンサをOdor3

中心に研究を行っている．水晶振動子に多様な感応膜を

Odor2
入力層中間層14519

出力層用いることにより，特性の異なるセンサを容易に製作することができる．また，人間とセンサの感度特性は比較

Odor1

的似ており，人間が微量でも強く匂いを感じる物質に対ニューラルネットして感度が高い特長がある [18]．さらに，その出力が周

図1

波数変化であるために計測部やパターン認識部をディジ

匂いセンサの仕組み

タル回路で容易に構成でき，アナログ回路よりも容易に手法，バックプロパゲーション法，LVQ(Learning Vector

LSI( 匂い認識チップ ) を作ることができる．このチップQuantization) 法，RBF(Radial Basis Function) 法等のニューによりハンディなセンシングシステムを実現することもラルネットワーク [16] が用いられるが ，多く用いられ可能になる．

るバックプロパゲーション法の場合について，学習の方

水晶振動子ガスセンサの構造を図 2 に示す．同図は横法を説明する．

から見た構造図である．水晶振動子は水晶板の上下に電図 1 に示す MLP(MultiLayer Perceptron) を用いること

極を蒸着もしくはスパッタ法で取り付け，その上に匂いを考える．最初にセンサアレイ応答パターンとそれに対を吸着する感応膜を塗布して製作したものである [19]．

応するネットワークの望ましい出力の対をネットワーク

水晶振動子はその発振周波数が安定なために，携帯電話に与えて学習させる．この望ましい出力を教師信号と呼やコンピュータの基準信号を発生させる素子として広くび，匂いの識別を行なう場合には匂いの種類に対応して用いられる．水晶振動子は発振回路に接続され，振動子特定の出力層ニューロンのみが応答するように教師信号の共振周波数近傍で発振する．

を設定する．図 1 では，出力層では与えられたセンサア

水晶は圧電性を持ち，結晶の切断方位により圧電性やレイ応答パターンに対してニューロン 1 のみが応答し，温度特性等の性質が異なる．通常，AT-CUT という温度ニューロン 2，3 は応答しないように教師信号を与えて学発振周波数変化出力感応膜習させている．
学習は各匂いについて複数回測定したデータセットを水晶板発振回路用いて繰り返し行なう．このために学習には通常時間が電極かかる．しかし，いったん学習が終了したら測定したセンサアレイ応答パターンをニューラルネットワークに入

図2

力すると対応する出力層ニューロンのみが応答するよう水晶振動子ガスセンサ、(a) 構造図、(b) 写真になる．
ニューラルネットワークを用いる場合は，学習時間がかかるが，微妙な匂いの違いやドリフトや経時変化を含20んだデータなど複雑な判別境界を形成する必要があると0きに有効である．最近は，判別境界にマージンを持たせ空気-20df[Hz]るように構成する SVM (Support Vector Machine) も研究され，匂いセンサへの応用も試みられている [17]．

-40センサ素子としては，半導体ガスセンサ，導電性高分-60子ガスセンサ，光学式ガスセンサ，弾性表面波ガスセン-80サ，カンチレバー型ガスセンサ , 電気化学ガスセンサ，-100

水晶振動子ガスセンサ等が用いられる [2]．
異なる特性をもつセンサ素子を実現する方法は，例え匂いに対する応答
0200400600800

Time[sec]

ば，半導体ガスセンサの場合は，不純物の種類，ドーピ図3

ング量，動作温度等を変えて実現する．水晶振動子ガス

19センサ応答波（振動子：77MHz,AT-CUT, 感応膜：FFAP,
匂いサンプル n-amyl acetate,73ppm）

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特集

匂いと VR

特性の優れたカットで切断された結晶を用いる．高周波

象臭を少ない成分の要素臭の比率で表すことを，ここで電圧を振動子に印加すると，音波が圧電性により励起さは匂いの近似と呼んでいる [23]．

れ，振動子の厚み方向に多重反射して共振し，AT-CUTこのようにして匂いレシピを記録するが，いったんレでは厚みすべり振動により動作する．

シピが求まったら匂いブレンダでその匂いを再生させる

実際のセンサ応答波形を図 3 に示す．匂いが感応膜にことができる．

吸着すると，質量負荷効果により吸着した質量に比例して振動子の共振周波数が減少する [20-21]．その周波数変4．動的な匂い変化の記録と再生化をセンサ出力として周波数カウンタにより測定する．

匂いの記録再生には，動的手法と静的手法がある．静センサ周辺の匂いが清浄空気に置換されると吸着した匂的な手法は，対象臭の濃度及びレシピを一定として測定いが脱着して共振周波数は元に戻る．そのため，センサする方法で，筆者のグループは最大 8 要素臭を使用したは繰り返し匂い応答測定に使用することができる．

匂いの記録再生に成功した [24]．ここでは，匂いが動的に変化する場合の記録再生について述べる．

3．匂いの記録再生システム

筆者らのグループは実時間参照方式という手法を開発

上述の匂いセンサを用いて匂いを記録するだけでなした [25]．この手法は匂いの動的変化の記録再生に有用

く，記録した匂いを再生するシステムが匂いの記録再なだけでなく，環境変化 ( 温度，湿度等 ) に伴うセンサ生システムである．図 4 にシステムの原理を示す [1]．シ

特性の変動を補償するのにも有効な方法である [26]．

ステムは，ガスセンサアレイと匂いブレンダ及びコン静的手法 ( 従来法 ) と動的手法 ( 実時間参照方式 ) の比ピュータから成立っている．最初，対象臭をセンサアレ

較を図 5 に示す．従来の静的手法の場合は，最初に一定イに導入し，その応答パターンを記録する．次に匂いブ濃度の対象臭のセンサ応答を測定し，その定常応答を記レンダで調合した香りをセンサアレイに導入し，その応録する．その後，調合臭の濃度をセンサ応答結果にもと答パターンを対象臭のそれと比較する．両者が一致すれづいてフィードバック制御しながら調節し，センサ応答ば，その時の調合臭レシピが対象臭レシピとなる．一致が対象臭と同じになったところで調合臭のレシピを決定しない場合は，一致する方向に調合臭レシピを変更してする．この方法では対象臭のレシピを求めるのに数分か再度対象臭に対する応答パターンと比較する．レシピかるので，その間に生じた対象臭の変化を検出すること変更と応答パターンの比較を繰り返して最終的に収束はできない．

すれば，その時の調合臭のレシピより対象臭のそれをそれに対して，実時間参照方式では，数秒毎に対象臭知ることができる．このレシピ変更のアルゴリズムにはと調合臭を切り替えて，センサアレイに導入する．最初

MIMO(MultiInput MultiOutput) 制御で用いられる最適制は対象臭と調合臭の濃度はずれているので，センサ応答御フィードバックを用いている [22]．

も両者の場合差が生じる．しかし，両者に対するセンサ対象臭に含まれるガス成分はすべて要素臭として準備応答の差を小さくする方向に調合臭の濃度を調整し，収されているとは限らない．その場合は，使用できる要素束すると両者のセンサ応答の差はなくなる．このような臭を用いて，最もセンサアレイ応答パターンが近くなる方式を採用することにより，数秒程度の時間分解能で対ような調合臭のレシピを求める．多くの成分からなる対象臭変化を記録することができ，さらにセンサ特性の変(a)従来法

対象臭数分

センサアレイ

要素臭１

空気
対象臭

要素臭２
ブレンダ

調合臭・パターンマッチング計算(b)実時間参照方式

・調合臭濃度決定Δ�:サンプリング間隔(数秒)

要素臭ｎ
対象臭電磁弁
図4

調合臭混合比設定信号時間

図5

匂いの記録再生システムの仕組み

20

従来法と実時間参照方式の比較

特集

JVRSJ Vol.9 No.3 September, 2004

匂いと VR

21147程度，温度は 2.5℃程度実験中に変化した．実験の結果，動を補償することができる．
4 要素臭の匂いの各成分が変化した場合，各成分の本手法により温度湿度等の環境変動を補償することが可

濃度変動の記録実験を行った結果を紹介する．用いた能であることがわかった．

匂いは，りんご臭に含まれる，trans-2-hexenyl acetate( グ

本手法では，センサアレイは 1 つであり，そこに対象

リ ー ン ノ ー ト，Comp1)， trans-2-hexenal( 青 臭 い 匂 い，臭と調合臭を切り替えて導入するために，匂いの切替にComp2)， isobutyric acid( 甘酸っぱい匂い，Comp3)， ethyl

ある程度の時間を要する．さらに高速化するには，このvalerate( フルーティな果肉感，Comp4) を用いた．対象臭切替をなくして 2 個のセンサアレイを用いればよい．こと調合臭の切替は 4 秒毎に行った． 使用したセンサは，の手法を用いれば，5-10 秒程度の匂いの変化も精度よ異 な る 感 応 膜 (Polyphenyl ether, polyethylene glycol 1000,く記録できる [27]．

tricresyl phosphate, Apiezon L) を塗布した 4 個の水晶振動子 (20MHz, AT-CUT) である．

5．まとめ

実験結果を図 6 (a) に示す．実線及び破線は対象臭内匂いセンサ及び匂いの記録再生システムについて紹介の各要素臭の濃度変化であり，プロットが実際に記録しした．匂いセンサや匂いの記録再生システムは人工現実た各要素臭の濃度である．この場合，対象臭は前述の匂感の分野ではまだ十分な知名度を得ていないが，視聴覚いブレンダを用いて発生させたので，対象臭内の各濃度についで嗅覚の人工現実感を実現するためには，重要なは匂いブレンダの設定値である．両者の間で若干ずれがツールとなるであろう．現在はまだ研究者も少ないが，あるものの，記録した各要素臭濃度はほぼ対象臭のそれ

今後人工現実感の研究者も嗅覚の領域に参入してこの分と一致し，このように動的に匂いが変化してもその変化野が発展することが望まれる．

を記録できることがわかった．
参考文献

実験の際は，実験の途中で実験室内の空調機のモード(DRY/COOL) を切り替えることにより，温度と湿度を変[1] T.Nakamoto, Y.Nakahira, H.Hiramatsu, T.Moriizumi:化させた．その結果，図 6 (b) に示すように湿度は 20％

Odor recorder using active odor sensing system, Sens. &図6

実時間参照方式による動的匂い変化の記録結果．(a) 各要素臭の濃度変化，(b) 温度及び湿度変化

21

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22 日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 3 号 2004 年 9 月特集

Actuators B, 76 (2001) 465.

匂いと VR

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中本高道（NAKAMOTO Takamichi）

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東京工業大学

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所入社，1987 年東京工業大学工学部助手，1993 年より大学院理工学研究科助教授[13] T.Yamanaka, R.Matsumoto, T.Nakamoto, Study of odor

現職，1996-1997 年米国 Pacific Northwest 研究所客員研

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