匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置
【課題】 簡易な構成または簡易な手順で、匂いを弁別し、また匂い評価値を導きだすことのできる方法とプログラムと装置とを提供しようとする。
【解決手段】
従来の匂い弁別方法にかわって、匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備し、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶し、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られる測定データ列を生成し、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定た前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定するものとした。
【解決手段】
従来の匂い弁別方法にかわって、匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備し、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶し、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られる測定データ列を生成し、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定た前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定するものとした。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気体の匂いを弁別または測定する匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とに係る。
特に測定した匂いを弁別し、また匂い評価値を決定する手順と構成に特徴の有る匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
気体の匂いを測定する匂い測定装置には、匂いセンサの形式により各種の形式のものがある。
匂いセンサの形式には、金属酸化物半導体を使用した匂いセンサ、合成被膜と水晶振動子とを組合わせた匂いセンサ、バイオセンサを用いた匂いセンサ等がある。
いずれも、測定対象の気体に含まれる匂い物質が感応部に付着して、匂いセンサの物理的特性や化学的特性や電気的特性が変化することに着目して、匂いを測定する。
匂いは、匂いの強さと匂いの種類とで特定される。気体の匂いの強さと匂いの種類とは、特定の気体の匂いをゼロ点として表現される。
匂いの種類は、匂いの質ともいう。
一般に、特定の気体は、人間が感知できない程度の弱い匂いを有する空気（以下、無臭空気と呼ぶ。）である。
通例、無臭空気は、活性炭を通過させた空気または標準空気である。
標準空気は、窒素と酸素とを空気と同等の比率に混合して得られた人工空気である。
【０００３】
例えば、金属酸化物半導体匂いセンサの作動原理を説明する。
金属酸化物半導体は、金属酸化物を素材としたものであり、例えば、酸化錫または酸化亜鉛に適切な酸化触媒を混入したｎ型半導体である。酸化触媒の種類や作動温度や多孔質焼結構造の細孔径等を適切に選定することにより、各種の匂いに対し希望する感応特性をもつ匂いセンサを得ることができる。
気体に含まれる匂い物質の大部分は、揮発性の還元性物質である。
この気体の臭いを臭いセンサで測定するには、以下の手順で行う。
初期状態において、標準空気等の無臭空気を匂いセンサの感応部に供給する。無臭空気に含まれる酸素が匂いセンサの感応部の表面を酸化して、その金属酸化物半導体の内部の電子を奪っている。金属酸化物半導体の内部での電子が不足するので、金属酸化物半導体は電気伝導度が低くなる。したがって、電気抵抗値が高くなる。
匂い物質が、匂いセンサの感応部に付着すると、匂い物質が感応部の表面の酸素に電子を供給するので、酸素が奪っていた電子が金属酸化物半導体に戻り、金属酸化物半導体の内部での電子が増加して電気伝導度が高くなる。したがって、電気抵抗値が低くなる。
この電気伝導度または電気抵抗値の変動を、電気的に検出して定量化し、匂い測定装置として利用する。
【０００４】
例えば、臭い測定装置は、匂いセンサの感応部が露出している測定空間を備えている。。匂い測定装置は、大気とともに匂い物質をエアポンプで導管を通して吸引し、測定チャンバーの測定空間に導く。匂い物質を含む気体が匂いセンサの感応部に供給されて、上述の電子の移動が生じるので、匂いセンサで匂いを感じることができる。匂いセンサの出力を取り込んだ後、匂い物質を含んだガスを測定空間から排出する。
【０００５】
この様にして得た出力値は、必ずしも従来から用いている匂いの強さをあらわす匂い評価値とは一致していない。匂い測定器で得た結果を有効に利用するためには、匂いセンサの出力値を匂い評価値に変換する必要がある。
匂い評価値は、測定対象の匂いの強さを客観的に評価するために定義された値である。
例えば、匂い評価値は、臭気濃度、臭気指数または匂い成分の濃度等である。
臭気濃度や臭気指数は、官能試験によって臭気の強度を数値化したものである。
臭気濃度は、臭気が無臭の空気に拡がって薄められていてもなお感知出来るかを決定する尺度である。臭気を無臭空気で何倍に希釈したら臭わなくなるかを官能試験により決定する。臭気を無臭の清浄な空気で希釈してゆき、匂いを感じなくなったときの希釈倍率をもって臭気濃度とする。臭気濃度１０００の臭気とは、その臭気を１０００倍に希釈したときに、大部分の人がにおいを感じなくなることを意味する。測定方法としては、ＡＳＴＭ注射器法、オルファクトメータ法、セントメータ法などがあるが、日本では、三点比較式臭袋法が多くの地方自治体で使用される。
臭気指数は、臭気濃度を変換した尺度であり、以下の式で求められる。
臭気指数＝１０×ｌоｇ臭気濃度
臭気指数は、人間の嗅覚の感覚量に対応した尺度である。
日本では、臭気に関連する法律、条例等が、臭気濃度、臭気指数を匂いの強さを表す量として使用している。
【０００６】
匂いセンサの出力値から匂い評価値を導き出すためには、匂いセンサの出力値と匂い評価値の相関を予め知っている必要が有る。
その相関は、個々の測定対象に固有のものであることが知られている。
したがって、測定対象毎に相関を知る必要がある。
一般には、予め、測定対象を測定サンプルとして、匂いセンサで匂いを測定して出力値を出力し、一方、定められた手順にしたがって匂い評価値を導く。得られた出力値と匂い評価値との相関を表す線を検量線として保存する。
検量線は、匂いセンサの出力値と匂い評価値との相関を表したものである。
例えば、検量線は、出力値と匂い評価値とを変数とする散布グラフにおいて線で表される。
測定対象の匂いを測定する手順を以下に説明する。
ステップ１：予め測定対象に関して得られた検量線を準備する。
ステップ２：測定対象の匂いを匂いセンサで測定する。
ステップ３：匂いセンサの出力値から検量線を用いて匂い評価値に換算する。
ステップ４：得られた匂い評価値を表示する。
【０００７】
一方、発明者は、測定対象の匂いの質を数値化する手法を発案した。
匂いの質とは、芳香性臭気（例えば、にんにく臭）、植物性臭気（例えば、木材臭）、土臭、かび臭、魚貝臭、薬品性臭気、金属性臭気、腐敗性臭気、不快臭等のことである。
発明者は、匂いの質を数値化したものを臭香質値と名付けた。
発明者は、測定対象が同一であれば、匂いの強さが変化しても、臭香質値が変化しないことを見いだした。このことから、複数の測定対象の匂いの質が異なると臭香質値が異なり、複数の測定対象の匂いの質が近似すると臭香質値の差が小さいことが予測された。
【０００８】
また、測定対象の匂いの質を弁別することは、専ら人間の感応に頼っていた。測定対象をガス分析することにより化学的に匂いの質を弁別することも考えられるが。必ずしも、人間の感覚に一致していない。
匂いの質は、原臭がまだ解明されておらず、分類も確立されていないので、「焦げ臭い臭気」「腐ったような臭気」「花のような匂い」など、なになにの様な匂いというように言語表現で表示される。
例えば、臭気の匂いの質は以下の様に分類されている。
芳香性臭気（メロン臭、すみれ臭、にんにく臭、きゅうり臭など）
植物性臭気（藻臭、青草臭、木材臭、海藻臭など）
土臭、かび臭（土臭、沼沢臭、かび臭など）
魚介臭（魚臭、肝油臭、はまぐり臭など）
薬品性臭気（フェノール臭、タール臭、油臭、油脂臭、パラフィン臭、硫化水素臭、塩素臭、クロロフェノール臭など）
金属性臭気（かなけ臭、金属臭など）
腐敗性臭気（ちゅうかい臭、下水臭、豚小屋臭、腐敗臭など）
不快臭（魚臭、豚小屋臭、腐敗臭などが強烈になった不快なにおい）
【０００９】
【特許文献１】特開２００３−４２９８８号
【特許文献２】登録実用新案第３０７４４９４号
【特許文献３】特開平１１−１０８８７１号
【特許文献４】特開平１０−１７０４２２号
【特許文献５】特開平０７−１９０９１６号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は以上に述べた問題点に鑑み、上記に記載の知見を基に、案出されたもので、簡易な構成または簡易な手順で、匂いを弁別し、また匂い評価値を導きだすことのできる匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とを提供しようとする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係る匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別方法を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定工程と、を備えるものとした。
【００１２】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００１３】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い弁別方法を説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００１４】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記匂いグループ特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
【００１５】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記匂いグループに各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００１６】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００１７】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００１８】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
【００１９】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数ｒ１が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数ｒ２が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００２０】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００２１】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数ｒ１が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数ｒ２が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、前記長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、前記傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００２２】
上記目的を達成するため、本発明に係る測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定方法を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶工程と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定工程と、特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出工程と、を備えるものとした。
【００２３】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ個の検量線が、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記サンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個の前記サンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００２４】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い測定方法を説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００２５】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記検量線特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
【００２６】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記検量線に各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００２７】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００２８】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００２９】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する。
【００３０】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００３１】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００３２】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００３３】
上記目的を達成するため、本発明に係る匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別プログラムを、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工機能と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成機能と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定機能と、を実行させるものとした。
【００３４】
上記本発明の構成により、匂い弁別装置のＮ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個の前記サンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００３５】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い弁別プログラムを説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００３６】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記匂いグループ特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
【００３７】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記匂いグループに各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００３８】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００３９】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００４０】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
【００４１】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、
匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００４２】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００４３】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００４４】
上記目的を達成するため、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定プログラムを、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値とＭ個の前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶機能と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶機能と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定機能と、特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出機能と、を実行させるものとした。
【００４５】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ個の検量線が、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記サンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００４６】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い測定プログラムを説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００４７】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記検量線特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
【００４８】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記検量線に各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００４９】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００５０】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００５１】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、 前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する。
【００５２】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００５３】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００５４】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式により演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、
匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００５５】
上記目的を達成するため、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別装置を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、上記に記載の匂い弁別プログラムを内蔵したデータ処理部と、を備えたものとした。
【００５６】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する、データ処理部が上記に記載の匂い弁別プログラムを内蔵する。
その結果、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００５７】
上記目的を達成するため、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定装置を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、上記に記載の匂い測定プログラムを内蔵したデータ処理部と、を備えたものとした。
【００５８】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。データ処理部が、上記に記載の匂い測定プログラムを内蔵する。
その結果、検量線を用いて匂いセンサの前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【発明の効果】
【００５９】
以上説明したように本発明に係る匂いを弁別することのできる匂い弁別方法と匂い弁別プログラムと匂い弁別装置とは、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組の前記サンプルデータに関連づけられた前記匂いぐグループを特定する様にしたので、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６０】
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組の前記サンプルデータから１組の前記サンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６１】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００６２】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６３】
また、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との特殊な乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６４】
以上説明したように本発明に係る匂い評価値を導きだすことのできる匂い測定方法と匂い測定プログラムと匂い測定装置は、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組の前記サンプルデータに関連づけられた検量線を用いて匂い評価値を導く様にしたので、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６５】
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組の前記サンプルデータから１組の前記サンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６６】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００６７】
演算手順においてＮ個の前記匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６８】
また、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
従って、匂いを弁別し、また匂い評価値を導きだすことのできる匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６９】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００７０】
最初に、本発明の実施形態に係る匂い測定用装置を、図を基に、説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る匂い弁別/測定装置の概念図である。図２は、本発明の実施形態に係る匂いセンサの概念図である。図３は、本発明の実施形態に係る匂いセンサの感応特性図である。図４は、本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図である。図５は、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムの機能ブロック図である。
以下では、匂い測定装置が４個の匂いセンサを備える場合を例にして、説明する。
【００７１】
本発明の実施形態に係る匂い弁別装置の構成を説明する。
匂い弁別装置１０は、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する装置であり、Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００とデータ処理部６００とで構成される。
Ｎ個の匂いセンサ１００は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち、匂いの強さに応じた出力値を出力するセンサ１００である。
Ｎ個は、３個以上であってもよい。
以下では、説明の便宜のために、４つの匂いセンサ（１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ）を備えているとして、説明する。
【００７２】
匂いグループは、匂いの質を分類したものである。
例えば、匂いグループは、「なになにの様な匂い」のように言語表現で表示されてもよい。匂いグループ名は、芳香性臭気、植物性臭気、土臭、かび臭、魚介臭、薬品性臭気、金属性臭気、腐敗性臭気、不快臭等である。
例えば、匂いグループは、匂い成分物質の名称で表示されてもよい。匂い成分の名称は、「メチルメルカプラン」「トリメチルアミン」「アセトアルデヒド」「酢酸エチル」「トルエン」「アンモニア」等である。
例えば、匂いグループは、匂いの質を代表する匂いを持った測定対象を連想する用語で表示されてもよい。測定対象を連想する用語は、「ビルピット」「印刷工場入口」印刷工場出口」「塗装工場入口」「塗装工場出口」「肉処理場入口」「肉処理場中間」「生ごみ」「活性炭脱臭器」「農業排水」「プラズマ脱臭器」等である。
【００７３】
最初に、１個の匂いセンサ１００の構造とその作用を説明する。
匂いセンサ１００は、気体の匂いを感じることをできる感応部１０１をもつ。感応部１０１は、例えば、金属酸化物半導体で構成される。匂い物質が感応部に付着すると、感応部の電気的特定が匂い物質の量と種類により変化する。
図２は、匂いセンサの概念図を示す。
例えば、匂いセンサ１００は、感応部１０１とヒータ１０２とスイッチング素子１０３と負荷抵抗１０４と電源１０５とで構成される。
【００７４】
感応部１０１は、気体の匂いを感じることをできる部分である。
感応部１０１は、例えば、触媒が添加された金属酸化物半導体でできたものである。素材の種類、触媒の種類、構造等によって、匂いを構成する匂い分子に対する感度に大きな差が生じる。
感応部１０１は、後述する測定チャンバー４００に露出する。
【００７５】
ヒータ１０２は、感応部１０１を加熱するものであり、例えが、白金薄膜である。
感応部１０１とヒータ１０２は、一体構造をしている。ヒータ１０２は、通電されて発熱し、感応部１０１を所定の温度に加熱することができる。例えば感応部１０１が金属酸化物半導体である場合、所定の温度は約４００℃である。この様にすると、化学反応が起き易くなると同時に、感応部１０１が周囲温度変化や水分の存在により影響をうけることが少なくなり、匂いセンサの感度の低下を防止できる。また、感応部１０１に付着した匂い分子を洗浄空気で洗浄除去するのが容易になる。
ヒータ１０２は、パルス電流を印加されて、発熱するのが好ましい。
【００７６】
スイッチング素子１０３は、ヒータ１０２に電流を供給するための電子素子である。スイッチング素子１０３は、パルス状のヒータ加熱パルス１０６を入力され、ヒータ１０２にパルス状の電流を供給する。
ヒータ加熱パルス１０６は、入力抵抗を介して、スイッチング素子に入力されるのが好ましい。
【００７７】
負荷抵抗１０４は、感応部１０１に直列接続された抵抗回路である。負荷抵抗１０４は、抵抗素子で構成された回路でもよいし、抵抗素子とコンデンサとが並列接続された回路でもよい。
【００７８】
電源１０５が、感応部１０１とヒータ１０２とに電流を供給する。
匂い測定出力１０７が、感応部１０１と負荷抵抗１０４との接続点から出力する。
【００７９】
揮発性の還元性化学物質である匂い物質が感応部１０１に付着すると、感応部１０１の酸素と匂い物質との酸化反応により吸着酸素が取り去られ、電子が動きやすくなる。感応部１０１の電子が増加するために、感応部の電気伝導度が高くなる。
図３は、匂い成分の濃度と感応部の電気抵抗値との関係を示している。
【００８０】
臭気および香気は、一般的に単体の化学物質で存在することはまれである。種々の単体化学物質が混合した複合臭が、人間の嗅覚に刺激を与える。このために、人間の嗅覚にあたえた感覚量と匂い測定装置の出力値の相関は極めて複雑な様子となる。
匂いセンサの素子として用いる金属酸化物半導体は、良好な耐久性と嗅覚との良好な相関とを持つ。この形式の匂いセンサの感応特性は、比較的広い幅をもって多種の臭香物質に反応する。また、触媒と温度による酸化還元反応制御、多孔質な物理的形状による分子量選択性を調整して、感応特性を選択することが可能である。従って、匂い物質に対して感応選択性をもたせることが可能である。
すなわち、硫化水素などの硫黄化合物、アンモニア、アルコール等のヒドロキシル基を有するもの、アセトアルデヒド等のアルデヒド基を有するもの、酢酸などのカルボキシル基を有するもの、トリニトロアミン等のアミノ基を有するもの、酢酸エチル等のエステル結合を有するもの、トルエン・キシレン等の芳香族炭化水素などに、分類可能な特徴的な感応特性を有するセンサ素子を製作することができる。
【００８１】
気体供給手段２００は、気体を感応部に供給することをできる装置である。
例えば、測定チャンバー４００が匂い測定装置に設けられる場合、気体供給手段２００は気体導入手段２１０で構成される。
気体導入手段２１０は、気体を測定空間Ｈに導入する手段であり、試料吸込管２１１と試料バルブ２１２と試料導入管２１３とで構成される。
試料吸込管２１１は、外部と試料バルブ２１２とを連通する配管である。配管は、匂い物質の付着しにくい素材（例えば、ＰＴＦＥ製のチューブ）で出来ている。
試料バルブ２１２は開閉可能な弁である。例えは、試料バルブ２１２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
試料導入管２１３は、試料バルブ２１２と測定チャンバー４００とを連通する配管である。
従って、オン信号を試料バルブ２１２に与えると、試料バルブ２１２が開状態になり、外部から試料を測定空間Ｈに導入可能になる。オフ信号を試料バルブ２１２に与えると、試料バルブ２１２が閉状態になり、外部から試料を測定空間Ｈに導入不能になる。
【００８２】
無臭ガス供給手段３００は、無臭ガスを感応部に供給することをできる装置である。
例えば、測定チャンバーが匂い測定装置に設けられる場合、無臭ガス供給手段３００は無臭ガス生成手段３１０と無臭ガス導入手段３２０とで構成される。
無臭ガス生成手段３１０は、無臭ガスを生成するものであり、例えば、活性炭が充填されたケースである。
無臭ガス導入手段３２０は、洗浄吸入管３２１と洗浄バルブ３２２と洗浄導入管３２３とで構成される。
洗浄吸入管３２１は、無臭ガス生成手段３１０と洗浄バルブ３２２とを連通する配管である。
洗浄バルブ３２２は、開閉可能な弁である。例えは、洗浄バルブ３２２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
洗浄導入管３２３は、洗浄バルブ３２２と測定チャンバー４００とを連通する配管である。
従って、オン信号を洗浄バルブ３２２に与えると、洗浄バルブ３２２が開状態になり、無臭ガスを測定空間Ｈへ導入可能になる。オフ信号を洗浄バルブ３２２に与えると、洗浄バルブ３２２が閉状態になり、無臭ガスを測定空間Ｈへ導入不能になる。
【００８３】
測定チャンバー４００は、密閉可能な測定空間Ｈを持つ容器状装置である。匂いセンサ１００の感応部１０１が、測定空間Ｈに露出している。したがって、匂い物質の混ざった気体を測定空間Ｈに導入すると、気体が感応部に供給されて、匂い物質が感応部に付着する。
【００８４】
気体排出手段５００は、測定チャンバー４００から気体を排出する装置であり、気体排出管５０１、５０３、５０５と排出バルブ５０２と気体排出ポンプ５０４とで構成される。
気体排出管５０１は、測定チャンバー４００と排出バルブ５０２とを連通する配管である。
排出バルブ５０２は、開閉可能な弁である。例えは、排出バルブ５０２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
気体排出管５０３は、排出バルブ５０２と気体排出ポンプ５０４の入口とを連通する配管である。
気体排出ポンプ５０４は、測定空間Ｈから気体を排出するポンプである。例えば、ポンプは、ファン、ブロア、ダイヤフラムポンプ等である。
気体排出管５０５は、気体排出ポンプ５０４の出口と外部とを連通する配管である。
従って、排出バルブ５０２にオン信号を与えて、気体排出ポンプ５０４を駆動すると、測定空間Ｈの気体が外部へ排出される。
【００８５】
データ処理部６００は、匂いセンサ１００、気体供給手段２００、無臭ガス供給手段３００、及び気体排出手段５００を制御して、気体の匂いを測定し、データ処理する装置である。
図４は、本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図を示す。
データ処理部６００は、主制御部６０１とパルス発生部６０２と測定時間設定タイマー６０３とインターフェース部６０４とＡ／Ｄ変換部６０５とデータ記憶部６０６とデータ演算部６０７と表示部６０８とで構成される。
主制御部６０１は、内蔵する制御プログラムに従って作動し、パルス発生部６０２と測定時間設定タイマー６０３とインターフェース部６０４とＡ／Ｄ変換部６０５とデータ記憶部６０６とデータ演算部６０７と表示部６０８とを制御する。
パルス発生部６０２は、所定の周期とパルス数を有するパルス制御信号を発生し、匂いセンサ１００のスイッチング素子１０３に供給する部分である。所定の周期とパルス数は、ヒータ１０２の加熱温度に応じて設定される。
測定時間設定タイマー６０３は、主制御部６０１に測定の為のタイミング信号を出力する。
【００８６】
インターフェース部６０４は、主制御部６０１からの信号またはデータを外部へ出力し、外部からの信号またはデータを主制御部６０１に取り込むための入出力部である。インターフェース部６０４は、例えば、外部のパソコンに繋がる。匂いセンサ１００匂い測定出力の時間変化のデータ、匂いの強度と匂いの種類の測定結果は、インターフェース部６０４を介して外部のパソコン２０に転送される。
Ａ／Ｄ変換部６０５は、匂いセンサ１００（１００ａ，１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ）からの匂い測定出力を所定のタイミングで取り込み、アナログ／デジタル変換し、デジタルデータを主制御部６０１へ送る。
データ記憶部６０６は、主制御部６０１からの指定に従って、匂い測定出力を記憶する機器である。
データ演算部６０７は、データ記憶部６０６に記録された匂い測定データを取り込み、データ記憶部６０６に保存する。
表示部６０８は、データ記録部６０６に記録された匂い評価値及び匂いの質を必要に応じて表示する機器である。表示部６０８は、の匂いの強さと匂いの種類を時系列にモニターすることができる。
【００８７】
本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムが、本発明の実施形態に係る匂い弁別装置のデータ処理部６００に内蔵される。
本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別するためのプログラムである。
本発明の実施形態に係る匂い弁別用プログラムは、Ｎ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、サンプル記憶機能Ｆ１１と測定データ列生成機能Ｆ１２と匂いグループ特定機能Ｆ１３と匂い弁別結果出力機能Ｆ１４とを実現させる。
Ｎ個の匂いセンサは、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。
Ｎは３以上であってもよい。
【００８８】
図５は、匂い弁別プログラムの機能ブロックを示す。
サンプル記憶機能Ｆ１１は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて予め記憶する機能である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【００８９】
測定データ列生成機能Ｆ１２は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、１個の測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【００９０】
以下に、サンプル記憶機能Ｆ１１と測定データ列生成機能Ｆ１２とで用いられる 演算手続きについて、説明する。
演算手続は、Ｎ個のサンプル出力値を基礎としてデータ列を演算する手続きである。
演算手続きが、Ｎ個の匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順であってもよい。
データ列は、正規化された値の列であってもよい。
例えば、データ列は、各々のデータの平均からの偏差をデータ列の標準偏差で割った値の列である。
【００９１】
以下に、４個の匂いセンサで匂いを測定する手順を説明する。
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象または測定サンプルを導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０、ＲＣ０、ＲＤ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚ、ＲＣｚ、ＲＤｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【００９２】
例えば４個の匂いセンサが、センサＡ、センサＢ、センサＣ、センサＤであるとすると、センサＡとセンサＢ、センサＡとセンサＣ、センサＡとセンサＤ、センサＢとセンサＣ、センサＢとセンサＤ、センサＣとセンサＤとの出力値を直交成分とする匂いベクトルＡＢ、匂いベクトルＡＣ、匂いベクトルＡＤ、匂いベクトルＢＣ、匂いベクトルＢＤ、匂いベクトルＣＤをつくることができる。
データ列は、この６個の匂いベクトルを表す数値で構成される。
【００９３】
匂いグループ特定機能Ｆ１３は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する機能である。
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【００９４】
一対の標本列（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・・、Ｘｉ）と（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３・・・・・、Ｙｉ）との相関係数は、以下の数式で表される。
ここで、σｘは、標本列（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・・、Ｘｉ）の標準偏差である。σｙは、標本列（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３・・・・・、Ｙｉ）の標準偏差である。
【００９５】
サンプル記憶機能Ｆ１１が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し、選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【００９６】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
例えば、匂いグループ特定機能Ｆ１３が、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００９７】
上述の演算手続をより詳述する。
説明の理解の容易のために、測定対象にＳ０、測定サンプルにＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６の符号を付す。
例えば４個の匂いセンサが、センサＡ、センサＢ、センサＣ、センサＤであるとすると、センサＡとセンサＢ、センサＡとセンサＣ、センサＡとセンサＤ、センサＢとセンサＣ、センサＢとセンサＤ、センサＣとセンサＤとを組み合わせると、１個の測定対象の匂いを測定した４個の匂いセンサの出力値（Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄ）から、以下の長さデータ列と傾きデータ列をもった１組のデータ列を生成できる。
長さデータ列＝（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）
傾きデータ列＝（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）
ここで、
Ｌａｂは、センサＡとセンサＢの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌａｃは、センサＡとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌａｄは、センサＡとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｂｃは、センサＢとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｂｄは、センサＢとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｃｄは、センサＣとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
さらに、
θａｂは、センサＡとセンサＢの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θａｃは、センサＡとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θａｄは、センサＡとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｂｃは、センサＢとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｂｄは、センサＢとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｃｄは、センサＣとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
【００９８】
長さデータ列と傾きデータ列の数値は、正規化された値であってもよい。
例えば、長さデータ列は、各々のデータから長さデータ列の平均値を引いた値を長さデータ列の標準偏差で割った値の列であり、傾きデータ列は、各々のデータから傾きデータ列の平均値を引いた値を傾きデータ列の標準偏差で割った値の列である。
【００９９】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・６）の中の１個の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定して得たサンプルデータ列の長さデータ列（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）と測定対象Ｓ０をＮ個の匂いセンサで測定して得た測定データ列の長さデータ列（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１ｓ０ｓｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）を計算し、以下のＭ個の第一相関係数を算出する。
ｒ１ｓ０ｓ１
ｒ１ｓ０ｓ２
ｒ１ｓ０ｓ３
ｒ１ｓ０ｓ４
ｒ１ｓ０ｓ５
ｒ１ｓ０ｓ６
ここで、
ｒ１ｓ０ｓ１は、測定サンプルＳ１の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ２は、測定サンプルＳ２の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ３は、測定サンプルＳ３の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ４は、測定サンプルＳ４の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ５は、測定サンプルＳ５の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ６は、測定サンプルＳ６の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
【０１００】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・６）の中の１個の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定して得たサンプルデータ列の傾きデータ列（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）と測定対象Ｓ０をＮ個の匂いセンサで測定して得た測定データ列の傾きデータ列（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２ｓ０ｓｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）を計算し、以下のＭ個の第二相関係数を算出する。
ｒ２ｓ０ｓ１
ｒ２ｓ０ｓ２
ｒ２ｓ０ｓ３
ｒ２ｓ０ｓ４
ｒ２ｓ０ｓ５
ｒ２ｓ０ｓ６
ここで、
ｒ２ｓ０ｓ１は、測定サンプルＳ１の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ２は、測定サンプルＳ２の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ３は、測定サンプルＳ３の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ４は、測定サンプルＳ４の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ５は、測定サンプルＳ５の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ６は、測定サンプルＳ６の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
【０１０１】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）の１組毎に、第一相関係数と第二相関係数とを乗算したＭ個の乗算値Ｒ０ｉを算出する。
Ｒ０１ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ１｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ１｜
Ｒ０２ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ２｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ２｜
Ｒ０３ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ３｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ３｜
Ｒ０４ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ４｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ４｜
Ｒ０５ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ５｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ５｜
Ｒ０６ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ６｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ６｜
ここでＫは、ｒ１ｓ０ｓｉの符号、ｒ２ｓ０ｓｉの符号の少なくとも一方が負のときに「−１」、それ以外は「＋１」となる係数である。
Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
例えば、Ｒ０１が最も大きな値である場合に、測定サンプルＳ１の属する匂いグループを特定する。
【０１０２】
匂い弁別結果出力機能Ｆ１４は、特定した匂いグループを画面等に出力する機能である。
特定された匂いグループを出力してもよい。
また、相関係数により匂いグループを特定した場合は、匂いグループと相関係数ｒ１、ｒ２とを出力しても良い。
また、乗算値により匂いグループを特定した場合は、匂いグループと乗算値Ｒとを出力しても良い。
【０１０３】
次に、本発明の実施形態に係る匂い測定装置を、図を基に、説明する。
図６は、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムの機能ブロック図である。図７は、本発明の実施形態に係る検量線の概念図その１である。図８は、本発明の実施形態に係る匂いベクトルの概念図である。図９は、本発明の実施形態に係る検量線の概念図その２である。
以下では、匂い測定装置が４個の匂いセンサを備える場合を、例に説明する。
【０１０４】
最初に、匂い測定装置の構成を説明する。
匂い測定装置１０は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための装置であって、Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００とデータ処理部６００とで構成される。
Ｎ個の匂いセンサは、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する
Ｎは、３以上の数値であってもよい。
【０１０５】
匂い評価値は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された値である。
例えば、匂い評価値は、匂い物質濃度である。匂い物質濃度は、測定対象の匂い成分の濃度（ｐｐｍ）である。
【０１０６】
例えば、匂い評価値は、臭気濃度である。臭気濃度は、臭気を無臭の正常な空気で希釈してゆき、匂いを感じなくなったときの希釈倍率の値である。測定法としては、三点比較式臭袋法、ＡＳＴＭ注射器法、オルファクトメータ法、セントメータ法などがある。
【０１０７】
例えば、匂い評価値は、臭気指数である。臭気指数は、臭気濃度を以下の様に変換した値である。
臭気指数＝１０×ｌоｇ臭気濃度
【０１０８】
例えば、匂い評価値は、臭気強度である。臭気強度は、臭気に感覚的強さを示す基準値である。４段階、５段階、６段階、７段階、８段階などであらわす。６段階臭気強度表示法では、以下の様に数値化する。
０ 無臭
１ やっと感知できるにおい
２ 何のにおいであるかがわかる弱い匂い
３ らくに感知できるにおい
４ 強いにおい
５ 強烈なにおい
【０１０９】
Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００の構成は、本発明の実施形態の匂い弁別装置のものと同じなので、説明を省略する。
【０１１０】
以下に、本発明の実施形態に係るデータ処理部６００を詳述する。
データ処理部６００の構成は、データ処理部に内蔵する匂い測定用プログラムが異なる以外は、同じなので、異なる点のみ説明する。
表示部６０８は、データ記録部６０６に記録された匂いの強度、匂いの種類、匂いグループまたは匂い評価値を必要に応じて表示する機器である。表示部６０８は、測定対象の匂いに対応した匂いベクトルを表示し、匂いベクトルの長さと傾きからそれぞれの匂いの強さと匂いの種類を時系列にモニターすることができる。
【０１１１】
本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムが、本発明の実施形態に係る匂い測定装置のデータ処理部６００に内蔵される。
本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するためのプログラムであり、Ｎ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、検量線記憶機能Ｆ２１とサンプル記憶機能Ｆ２２と測定データ列生成工程Ｆ２３と検量線特定工程Ｆ２４と評価値導出工程Ｆ２５とを実行させる。
Ｎ個の匂いセンサは、Ｎ個の匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する
【０１１２】
検量線記憶機能Ｆ２１は、Ｍ個の検量線を記憶する工程である。
Ｍ個の検量線は、匂いの質の異なるＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すものである。
一般に、１個の検量線は、測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す線で表される。
例えば、検量線は、サンプル出力値とサンプル匂い評価値とを座標軸とに描かれる線である。サンプル匂い評価値は、検量線を参照してサンプル出力値から演算により求められる。
図７は、特定の１個の匂いセンサの出力値Ｖと臭気指数または匂い成分の濃度との関係を表す検量線を示している。
【０１１３】
例えば、検量線は、特定の２個の匂いセンサのサンプル出力値から求められる臭香強度値とサンプル匂い評価値とを座標軸とに描かれる線である。サンプル匂い評価値は、検量線を参照して臭香強度値から演算により求められる。
図８は、特定の２個の匂いセンサの出力値Ｖａ、Ｖｂから臭香強度値とＬａｂを導き出す例を示している。
複数の匂いセンサ１００の匂い測定出力Ｖｃｃをモニタすると、匂い物質の量と種類とを測定することができる。
【０１１４】
例えば、２つの匂いセンサ１００（例えば、匂いセンサＡ１００ａと匂いセンサＢ１００ｂと）で匂い物質の量と種類とを測定する手順を説明する。
【０１１５】
匂いセンサＡ１００ａの感応特性と匂いセンサＢ１００ｂの感応特性とが匂いの質によって異なっている。
例えば、匂いセンサＡ１００ａは分子量の大きな匂い物質に対して電気的特性の変動が大きく、匂いセンサＢ１００ｂは、分子量の小さな匂い物質に対して電気的特性の変動が大きい。
【０１１６】
例えば、匂いセンサＡ１００ａの感応部１０１は、分子量が比較的大きく揮発性の低い重質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。重質系の匂い分子の代表例は、不飽和芳香族炭化水素化合物である。
例えば、匂いセンサＢ１００ｂの感応部１０１は、分子量が比較的小さく揮発性の高い軽質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。軽質系の匂い分子の代表例は、アルコールである。
匂いセンサＡ１００ａ、匂いセンサＢ１００ｂの匂い測定出力の組み合わせから、匂い物質の量と匂い物質の種類を特定することができる。
【０１１７】
匂いセンサＡと匂いセンサＢの個々の構造は、本発明の実施形態に係る匂い弁別装置で説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１１８】
複数の匂いセンサ１００ａ、１００ｂの匂い測定出力Ｖｃｃから求められるセンサーの抵抗値Ｒをモニタすると、匂い物質の量と種類とを測定することができる。
【０１１９】
以下に、２つの匂いセンサの匂い測定センサー抵抗値Ｒを用いて、匂いの強さと匂いの種類を測定する方法を、図を基に、説明する。
図８において、
ＲＡ０は、匂いセンサー２００ａの出力抵抗値である。
ＲＡｚは、匂いセンサー２００ａの校正抵抗値である。
ＲＢ０は、匂いセンサー２００ｂの出力抵抗値である。
ＲＢｚは、匂いセンサー２００ｂの校正抵抗値である。
出力値ＲＡ０、ＲＢ０は、ガスを感応部に供給した際の、匂い測定出力抵抗値Ｒである。
校正値ＲＡｚ、ＲＢｚは、無臭空気を感応部に供給した際の、匂い測定校正抵抗値Ｒである。
ベクトル図は、重質系に感度の高い匂いセンサＡ１００ａの出力抵抗値Ｒを抵抗校正値Ｒで校正した値（ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０））をＸ軸の要素とし、軽質系に感度の高い匂いセンサＢ１００ｂの出力抵抗値Ｒを校正抵抗値Ｒで校正した値（ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）またはｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０））をＹ軸の要素としたときに得られるベクトルを表示した直交座標系である。このベクトルも匂いベクトルである。
図８中で、軽質系の匂い成分が重質系の匂い成分より多い匂い１を表す匂いベクトルと重質系の匂い成分が軽質系の匂い成分より多い匂い２を表す匂いベクトルとを示している。
このベクトル図において、例えば、匂いベクトルの長さＬａｂに対応する値を「臭香強度値」と呼び、匂いベクトルの傾きθａｂに対応する値を「匂いの種類」を表す「臭香質値」と呼ぶ。
この「臭香強度値」と匂いの強さとの相関と「臭香質値」と匂いの種類に対する相関とが、人間の感度に近似していることが、実験により確かめられている。
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａと出力値Ｖｂとの両方の増減傾向に略一致して増減する。
出力値Ｖａが増加すると臭香強度値が増加し、出力値Ｖａが減少すると臭香強度値が減少しする。さらに、出力値Ｖｂが増加すると臭香強度値が増加し、出力値Ｖｂが減少すると臭香強度値が減少する。
【０１２０】
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａの二乗と出力値Ｖｂの二乗との和の平方根である。
すなわち、
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａと出力値Ｖｂの積である。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖａ×Ｖｂ
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａである。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖａ
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖｂである。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖｂ
【０１２１】
例えば、臭香質値は、出力値Ｖａを出力値Ｖｂで割った値である。
すなわち、
臭香質値＝出力値Ｖａ／出力値Ｖｂ
例えば、臭香質値は、出力値Ｖｂを出力値Ｖａで割った値である。
すなわち、
臭香質値＝出力値Ｖｂ／出力値Ｖａ
例えば、臭香質値は、以下の角度θである。
すなわち、
ｔａｎθ＝出力値Ｖａ／出力値Ｖｂ
例えば、臭香質値は、以下の角度θである。
すなわち、
ｔａｎθ＝出力値Ｖｂ／出力値Ｖａ
【０１２２】
図９は、その臭香強度値と臭気指数または匂い成分の濃度との関係を表す検量線を示している。
以下に、検量線をタイプ別に説明する。
【０１２３】
検量線が、測定対象を異なる倍率で希釈して得た複数の測定サンプルを匂いセンサで測定して得たサンプル出力値と複数の測定サンプルから定義された手順に従って求められたサンプル匂い評価値とを要素とする少なくとも２つの測定点を基として近似的に得られたものであってもよい。
測定対象を異なる倍率で希釈して複数の測定サンプルを作る。
複数の測定サンプルの各々を測定してサンプル出力値を得る。
複数の測定サンプルの各々を定義された手順に従ってサンプル匂い評価値を求める。
求められたサンプル出力値とサンプル匂い評価値とを要素として持つ測定点から近似的に検量線を求める。
例えば、検量線が、複数の測定点を直線で繋いだ折線であってもよい。
例えば、検量線が、複数の測定点から最小二乗法により求められた曲線であってもよい。曲線は、匂い評価値を変数とする指数関数またはＮ次の関数であってもよい。
【０１２４】
検量線を指数関数で表す場合、以下の様な式で表されてもよい。
Ｒｓ＝Ｋｓｅμｘ
ここで、Ｒｓは、出力値である。Ｋｓは、係数１である。μは、係数２である。ｘは匂い評価値である。例えば、匂い評価値は、臭香指数はまた匂い成分の濃度である。
検量線を匂い評価値を変数とする指数関数で近似すると、指数関数の係数Ｋｓ、μを定めるだけで検量線を定義でき、また指数曲線が臭香強度値と匂い評価値の相関によく一致し、簡易な構成で検量線をとりあつかうことをできる。
また、係数Ｋｓ、μを定めるだけで、検量線を決定できるので、記憶部が、少ない容量で多くの検量線を記憶できる。
測定対象が異なると、係数Ｋｓ、μの値が異なる。
【０１２５】
検量線が、測定対象を異なる倍率で希釈して得た複数の測定サンプルのサンプル臭香強度値と複数の測定サンプルから定義された手順に従って求められたサンプル匂い評価値とを要素とする少なくとも２つの測定点を基として近似的に得られたものであってもよい。
測定対象を異なる倍率で希釈して複数の測定サンプルを作る。
複数の測定サンプルの各々を測定して出力値Ｖａと出力値Ｖｂとを測定する。
出力値Ｖａと出力値Ｖｂとから、サンプル臭香強度値とサンプル臭香質値とを導き出す。
複数の測定サンプルの各々を定義された手順に従ってサンプル匂い評価値を求める。
求められたサンプル出力値とサンプル匂い評価値とを要素として持つ測定点から近似的に検量線を求める。
例えば、検量線が、複数の測定点を直線で繋いだ折線であってもよい。
例えば、検量線が、複数の測定点から最小二乗法により求められた曲線であってもよい。曲線は、匂い評価値を変数とする指数関数またはＮ次関数であってもよい。
例えば、検量線が、２点の測定点を結ぶ匂い評価値を変数とする指数関数であってもよい。
【０１２６】
検量線が、匂い評価値を変数とする指数関数で表される場合を詳述する。
Ｒｓ＝Ｋｓｅμｘ
ここで、Ｒｓは、臭香強度値である。Ｋｓは、係数１である。μは、係数２である。ｘは匂い評価値である。例えば、匂い評価値は、臭香指数はまた匂い成分の濃度である。
検量線を匂い評価値を変数とする指数関数で近似すると、指数関数の係数Ｋｓ、μを定めるだけで検量線を定義でき、また指数曲線が臭香強度値と匂い評価値の相関によく一致し、簡易な構成で検量線をとりあつかうことをできる。
また、係数Ｋｓ、μを定めるだけで、検量線を決定できる。
サンプル臭香質値が異なると、係数Ｋｓ、μの値が異なる。
【０１２７】
サンプル記憶機能Ｆ２２は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１２８】
測定データ列生成工程Ｆ２３は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。
【０１２９】
サンプル記憶機能Ｆ２２と 測定データ列生成工程Ｆ２３とで用いる演算手順は、Ｎ個の匂いセンサの出力値を基礎にデータ列を演算する手順である。
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順であってもよい。
演算手順の事例は、匂い弁別方法の説明で記載したものと同じなので、説明を省略する。
【０１３０】
検量線特定機能Ｆ２４は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定するものである。
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１３１】
サンプル記憶機能Ｆ２２が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１３２】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
例えば、検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数ｒ２とを演算し、である第二相関係数とを乗算したＭ個の乗算値を算出し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１３３】
検量線を特定する具体的事例は、本発明の実施形態である匂い弁別装置で説明した匂いグループを特定する手順と同じなので、説明を省略する。
【０１３４】
評価値導出機能Ｆ２５は、特定された検量線を用いて測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を導き出す工程である。
検量線を用いて、Ｎ個の匂いセンサの内の特定の１個の匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を求めてもよい。
検量線を用いて、Ｎ個の匂いセンサの内の特定の２個の匂いセンサの出力値から導き出した臭香強度値に対応する匂い評価値を求めてもよい。
例えば、匂いセンサＡと出力値Ａと匂いセンサＢの出力値Ｂとから臭香強度値を導き出し、選択したした検量線を用いて匂い評価値を求める。
例えば、検量線を用いて、臭香強度値から、匂い成分の濃度（ｐｐｍ）または臭気指数を導き出す。
【０１３５】
計測結果出力機能Ｆ２７は、導き出した匂い評価値を表示する。
表示部６０８に、求められた匂い評価値をグラフ表示または数値表示する。
【０１３６】
次に、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法を、図を基に、説明する。
図１０は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の手順図である。
本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する方法である。
本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、匂いセンサ準備工程Ｓ１１とサンプル記憶工程Ｓ１２と測定データ生成工程Ｓ１３と匂いグループ特定工程Ｓ１４とで構成される。
【０１３７】
（匂いセンサ準備工程）
匂いセンサ準備工程Ｓ１１は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する工程である。
【０１３８】
（サンプル記憶工程）
サンプル記憶工程Ｓ１２は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１３９】
（測定データ列生成工程）
測定データ列生成工程Ｓ１３は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象または測定サンプルを導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０、ＲＣ０、ＲＤ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚ、ＲＣｚ、ＲＤｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【０１４０】
演算手順は、本発明の匂い弁別装置と匂い弁別プログラムで説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１４１】
（匂いグループ特定工程）
匂いグループ特定工程Ｓ１４は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する工程である。
匂いグループ特定工程Ｓ１４において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１４２】
サンプル記憶工程Ｓ１２において、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
匂いグループ特定工程Ｓ１４において、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し、選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１４３】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
例えば、匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１４４】
Ｎ個の匂いセンサの出力をもちいて、匂いグループを特定する具体的な手順の事例は、匂い弁別装置と匂い弁別プログラムで説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１４５】
次に、本発明の実施形態に係る匂い測定方法を、図を基に、説明する。
図１１は、本発明の実施形態に係る匂い測定方法の手順図である。
本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための方法であり、匂いセンサ準備工程Ｓ２１と検量線記憶工程Ｓ２２とサンプル記憶工程Ｓ２３と測定データ列生成工程Ｓ２４と検量線特定工程Ｓ２５と評価値導出工程Ｓ２６とで構成される。
【０１４６】
（匂いセンサ準備工程）
匂いセンサ準備工程Ｓ２１は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する工程である。
匂いセンサＡは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖａを出力する。
匂いセンサＢは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｂを出力する。
匂いセンサＣは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｃを出力する。
匂いセンサＤは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｄを出力する。
【０１４７】
（検量線記憶工程）
検量線記憶工程Ｓ２２は、匂いの質の異なるＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する工程である。
検量線の説明は、匂い測定装置、匂い測定プログラムでの説明と同じなので、省略する。
【０１４８】
（サンプル記憶工程）
サンプル記憶工程Ｓ２３は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１４９】
（測定データ列生成工程）
測定データ列生成工程Ｓ２４は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する工程である。
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【０１５０】
（検量線特定工程）
検量線特定工程Ｓ２５は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する工程である。
検量線特定工程Ｓ１５において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１５１】
サンプル記憶工程Ｓ２３において、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
検量線特定工程Ｓ２５において、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１５２】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１５３】
例えば、匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１５４】
（評価値導出工程）
評価値導出工程Ｓ２６は、特定された検量線を用いて測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を導き出す工程である。
匂い評価値を導く具体的手順は、匂い測定装置、匂い測定プログラムで説明したものと同じである。
【０１５５】
以下に、上述の構成と方法により、匂いの質を弁別できることを、具体的なデータをもとに、説明する。
図１２は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その１である。図１３は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その２である。
５種類の測定対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５の匂いを、４個の匂いセンサＡ、匂いセンサＢ、匂いセンサＣ、匂いセンサＤで測定した。
測定対象の匂いグループは、Ｓ１がトルエン、Ｓ２がアンモニア、Ｓ３がキシレン、Ｓ４が硫化水素、Ｓ５がエタノールである。
【０１５６】
図１２（Ａ）は、５種類の測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）を４個の匂いセンサで測定し、４個の匂いセンサの出力値から６個の匂いベクトルを作り、その匂いベクトルの長さから求めた臭香強度値を表示したグラフである。
匂いベクトルＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＤの長さから得られた臭香強度値が、測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）毎に折れ線で表される。
図１２（Ｂ）は、５種類の測定対象を４個の匂いセンサで測定し、４個の匂いセンサの出力値から６個の匂いベクトルを作り、その匂いベクトルの傾きから求めた臭香値を表示したグラフである。
匂いベクトルＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＤの長さから得られた臭香質値が、測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）毎に折れ線で表される。
【０１５７】
図１３（Ａ）は、５種類の匂いグループの臭香強度値と５種類の匂いグループの臭香強度値とから算出した第一相関係数を５種類の匂いグループ毎に表したグラフである。
図１３（Ｂ）は、５種類の匂いグループの臭香質値と５種類の匂いグループの臭香質値とから算出した第二相関係数を５種類の匂いグループ毎に表したグラフである。
図１３（Ｃ）は、匂いグループ毎に第一相関係数と第二相関係数とを乗算した乗算値を表したグラフである。
図１３（Ｃ）から、同一の匂いグループ同士の乗算値は当然に１となり、異なる匂いグループ同士の乗算値の多くは、０．２以下であり、大きくても０．６を上廻らないことが明らかである。
従って、匂いグループが未知の測定対象と匂いグループが既知の複数の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定すると、本発明の匂い弁別方法で匂いを弁別できることが明らかである。
【実施例】
【０１５８】
以下に、未知の測定対象のい匂いを弁別する例を、図を基に、説明する。
図１４は、本発明の実施例の説明図その１である。図１５は、本発明の実施例の説明図その２である。図１６は、本発明の実施例の説明図その３である。図１７は、本発明の実施例の説明図その４である。
【０１５９】
図１４は、５個の匂いグループに属する測定サンプルを感応特定の異なる４個の匂い
センサで測定して得た匂いベクトルの数値を表す表である。
ここで、Ｍ個の匂いグループは、トルエン、アンモニア、キシレン、硫化水素、エタノールである。
匂いセンサＡは、分子量が比較的大きく揮発性の低い重質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。重質系の匂い分子の代表例は、不飽和芳香族炭化水素化合物である。
匂いセンサＢは、分子量が比較的小さく揮発性の高い軽質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。軽質系の匂い分子の代表例は、アルコールである。
センサＣとセンサＤは、センサＡとセンサＢの中間の異なる分子量に高い感度をもつ。 臭香強度値と臭香質値とは、センサＡとセンサＢの出力値より算出される。
濃度は、予め濃度センサにより測定された値である。
臭気指数は、予め人間の感応試験により測定された値である。
希釈倍率は、希釈倍率１の測定サンプルを希釈した倍率である。
【０１６０】
図１５（Ａ）は、図１３の出力値から演算して求められた希釈倍率毎の匂いベクトルの長さデータ列である。
図１５（Ｂ）は、図１３の力値値から演算して求められた希釈倍率毎の匂いベクトルの傾きデータ列である。
図１５（Ｃ）は、図１５（Ａ）のデータを正規化して得られた希釈倍率毎の長さデータ列の正規化値である。
図１５（Ｄ）は、図１５（ｂ）のデータを正規化して得られた希釈倍率毎の傾きデータ列の正規化値である。
【０１６１】
図１６（Ａ）は、匂いグループが未知の測定対象を４個の匂いセンサで測定して得たデータである。
図１６（Ｂ）は、５組の匂いベクトルの長さデータ列である。
図１６（Ｃ）は、５組の匂いベクトルの傾きデータ列である。
図１６（Ｄ）は、５組の匂いベクトルの長さデータ列を正規化して得た正規化値である。
図１６（Ｅ）は、５組の匂いベクトルの傾きデータ列を正規化して得た正規化値である。
【０１６２】
図１７（Ａ）は、匂いグループ毎の第一相関係数を示した表である。
図１４のデータから測定対象の臭香強度値３２９８に近似する臭香強度値３３９５を持った測定サンプルを特定する。特定された測定サンプルの希釈倍率は３であった。希釈倍率が３である測定サンプルのデータ列の長さデータ列と測定対象の長さデータ列から匂いグループ毎の第一相関係数を演算している。
図１７（Ｂ）は、匂いグループ毎の第二相関係数を示した表である。
希釈倍率が３である測定サンプルのデータ列の長さデータ列と測定対象の長さデータ列から匂いグループ毎の第一相関係数を演算している。
図１７（Ａ）と図１７（Ｂ）とから、第一相関係数と第二相関係数の両方が１に近い値をもつのはトルエンであることから、測定対象がトルエンであると判定できる。
【０１６３】
また、 図１７（Ｃ）は、匂いグループ毎の第一相関係数と第二相関係数の乗算値を示している。
図１７（Ｃ）から、乗算値が最も大きいのはトルエンであることから、測定対象の匂いグループがトルエンであることが特定できる。
【０１６４】
サンプルデータ列に検量線を関連づけていれば、同様の手順により検量線を特定できる。
例えば、図１４に示す匂いグループ毎のデータに示す臭香強度値と濃度と関係や、臭香強度値と臭気指数との関係を検量線として用いることもできる。
図１８、図１９は、検量線の具体例を示している。
検量線を特定できれば、臭香強度値から臭気成分の濃度や臭気指数といった公的な、客観的な匂い評価値を導くことができる。
【０１６５】
上述の実施形態の匂い測定装置と匂い測定方法と匂い測定用プログラムとを用いれば、以下の効果を発揮する。
以上説明したように本発明に係る匂いを弁別することのできる匂い弁別方法と匂い弁別プログラムと匂い弁別装置とは、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組のサンプルデータに関連づけられた匂いグループを特定する様にしたので、Ｍ組のサンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組のサンプルデータから１組のサンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組のサンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の測定サンプルの内からＮ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数ｒ１と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２の両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、上記の「第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２の両方を用いて相関をチェックする」のに替えて、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を用いて相関をチェックする様にしたので、Ｍ個の相関係数が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々のと測定データ列との相関を表しており、大きな相関係数をもつ１個の測定サンプルデータが１個の測定データに良い相関をもつので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【０１６６】
以上説明したように本発明に係る匂い評価値を導きだすことのできる匂い測定方法と匂い測定プログラムと匂い測定装置は、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、
Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組のサンプルデータに関連づけられた検量線を用いて匂い評価値を導く様にしたので、Ｍ組のサンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組のサンプルデータから１組のサンプルデータを選定する様にしたので、
Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組のサンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の測定サンプルの内からＮ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、上記の「測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との両方を用いて相関をチェックする」のに替えて、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を用いて相関をチェックする様にしたので、Ｍ個の相関係数が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々のと測定データ列との相関を表しており、大きな相関係数をもつ１個の測定サンプルデータが１個の測定データに良い相関をもつので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【０１６７】
本発明は以上に述べた実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で各種の変更が可能である。
匂い弁別装置と匂い測定装置を別の装置であるとして説明したが、これに限定されず、匂い弁別機能と匂い測定機能との両方を備えた匂い弁別・測定装置であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】本発明の実施形態に係る匂い弁別/測定装置の概念図である。
【図２】本発明の実施形態に係る匂いセンサの概念図である。
【図３】本発明の実施形態に係る匂いセンサの感応特性図である。
【図４】本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図である。
【図５】本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムの機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムの機能ブロック図である。
【図７】本発明の実施形態に係る検量線の概念図その１である。
【図８】本発明の実施形態に係る匂いベクトルの概念図である。
【図９】本発明の実施形態に係る検量線の概念図その２である。
【図１０】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の手順図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る匂い測定方法の手順図である。
【図１２】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その１である。
【図１３】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その２である。
【図１４】本発明の実施例の説明図その１である。
【図１５】本発明の実施例の説明図その２である。
【図１６】本発明の実施例の説明図その３である。
【図１７】本発明の実施例の説明図その４である。
【図１８】本発明の実施形態にかかる検量線その１である。
【図１９】本発明の実施形態にかかる検量線その２である。
【符号の説明】
【０１６９】
Ｈ 測定空間
Ｆ１１ サンプル記憶機能
Ｆ１２ 測定データ生成機能
Ｆ１３ 匂いグループ特定機能
Ｆ１４ 匂い弁別結果出力機能
Ｆ２１ 検量線記憶機能
Ｆ２２ サンプル記憶機能
Ｆ２３ 測定データ列生成機能
Ｆ２４ 検量線特定機能
Ｆ２５ 評価値導出機能
Ｆ２６ 測定結果出力機能
Ｓ１０ 匂い弁別方法
Ｓ１１ 匂いセンサ準備工程
Ｓ１２ サンプル記憶工程
Ｓ１３ 測定データ列生成工程
Ｓ１４ 匂いグループ特定工程
Ｓ２０ 匂い測定方法
Ｓ２１ 匂いセンサ準備工程
Ｓ２２ 検量線記憶工程
Ｓ２３ サンプル記憶工程
Ｓ２４ 測定データ列生成工程
Ｓ２５ 検量線選択工程
Ｓ２６ 評価値導出工程
Ｐ 検量線
１０ 匂い測定装置
２０ パソコン
１００ 匂いセンサ
１００ａ 匂いセンサＡ
１００ｂ 匂いセンサＢ
１００ｃ 匂いセンサＣ
１００ｄ 匂いセンサＤ
１０１ 感応部
１０２ ヒータ
１０３ スイッチング素子
１０４ 負荷抵抗
１０５ 電源
１０６ ヒータ加熱パルス
１０７ 匂い測定出力
２００ 気体供給手段
２１０ 気体導入手段
２１１ 試料吸込管
２１２ 試料バルブ
２１３ 試料導入管
３００ 無臭ガス供給手段
３１０ 無臭ガス生成手段
３２０ 無臭ガス導入手段
４００ 測定チャンバー
５００ 気体排出手段
５０１ 気体排出管
５０２ 排出バルブ
５０３ 気体排出管
５０４ 気体排出ポンプ
５０５ 気体排出管
６００ データ処理部
６０１ 主制御部
６０２ パルス発生部
６０３ 測定時間設定タイマー
６０４ インターフェース部
６０５ Ａ／Ｄ変換部
６０６ データ記憶部
６０７ データ演算部
６０８ 表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気体の匂いを弁別または測定する匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とに係る。
特に測定した匂いを弁別し、また匂い評価値を決定する手順と構成に特徴の有る匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
気体の匂いを測定する匂い測定装置には、匂いセンサの形式により各種の形式のものがある。
匂いセンサの形式には、金属酸化物半導体を使用した匂いセンサ、合成被膜と水晶振動子とを組合わせた匂いセンサ、バイオセンサを用いた匂いセンサ等がある。
いずれも、測定対象の気体に含まれる匂い物質が感応部に付着して、匂いセンサの物理的特性や化学的特性や電気的特性が変化することに着目して、匂いを測定する。
匂いは、匂いの強さと匂いの種類とで特定される。気体の匂いの強さと匂いの種類とは、特定の気体の匂いをゼロ点として表現される。
匂いの種類は、匂いの質ともいう。
一般に、特定の気体は、人間が感知できない程度の弱い匂いを有する空気（以下、無臭空気と呼ぶ。）である。
通例、無臭空気は、活性炭を通過させた空気または標準空気である。
標準空気は、窒素と酸素とを空気と同等の比率に混合して得られた人工空気である。
【０００３】
例えば、金属酸化物半導体匂いセンサの作動原理を説明する。
金属酸化物半導体は、金属酸化物を素材としたものであり、例えば、酸化錫または酸化亜鉛に適切な酸化触媒を混入したｎ型半導体である。酸化触媒の種類や作動温度や多孔質焼結構造の細孔径等を適切に選定することにより、各種の匂いに対し希望する感応特性をもつ匂いセンサを得ることができる。
気体に含まれる匂い物質の大部分は、揮発性の還元性物質である。
この気体の臭いを臭いセンサで測定するには、以下の手順で行う。
初期状態において、標準空気等の無臭空気を匂いセンサの感応部に供給する。無臭空気に含まれる酸素が匂いセンサの感応部の表面を酸化して、その金属酸化物半導体の内部の電子を奪っている。金属酸化物半導体の内部での電子が不足するので、金属酸化物半導体は電気伝導度が低くなる。したがって、電気抵抗値が高くなる。
匂い物質が、匂いセンサの感応部に付着すると、匂い物質が感応部の表面の酸素に電子を供給するので、酸素が奪っていた電子が金属酸化物半導体に戻り、金属酸化物半導体の内部での電子が増加して電気伝導度が高くなる。したがって、電気抵抗値が低くなる。
この電気伝導度または電気抵抗値の変動を、電気的に検出して定量化し、匂い測定装置として利用する。
【０００４】
例えば、臭い測定装置は、匂いセンサの感応部が露出している測定空間を備えている。。匂い測定装置は、大気とともに匂い物質をエアポンプで導管を通して吸引し、測定チャンバーの測定空間に導く。匂い物質を含む気体が匂いセンサの感応部に供給されて、上述の電子の移動が生じるので、匂いセンサで匂いを感じることができる。匂いセンサの出力を取り込んだ後、匂い物質を含んだガスを測定空間から排出する。
【０００５】
この様にして得た出力値は、必ずしも従来から用いている匂いの強さをあらわす匂い評価値とは一致していない。匂い測定器で得た結果を有効に利用するためには、匂いセンサの出力値を匂い評価値に変換する必要がある。
匂い評価値は、測定対象の匂いの強さを客観的に評価するために定義された値である。
例えば、匂い評価値は、臭気濃度、臭気指数または匂い成分の濃度等である。
臭気濃度や臭気指数は、官能試験によって臭気の強度を数値化したものである。
臭気濃度は、臭気が無臭の空気に拡がって薄められていてもなお感知出来るかを決定する尺度である。臭気を無臭空気で何倍に希釈したら臭わなくなるかを官能試験により決定する。臭気を無臭の清浄な空気で希釈してゆき、匂いを感じなくなったときの希釈倍率をもって臭気濃度とする。臭気濃度１０００の臭気とは、その臭気を１０００倍に希釈したときに、大部分の人がにおいを感じなくなることを意味する。測定方法としては、ＡＳＴＭ注射器法、オルファクトメータ法、セントメータ法などがあるが、日本では、三点比較式臭袋法が多くの地方自治体で使用される。
臭気指数は、臭気濃度を変換した尺度であり、以下の式で求められる。
臭気指数＝１０×ｌоｇ臭気濃度
臭気指数は、人間の嗅覚の感覚量に対応した尺度である。
日本では、臭気に関連する法律、条例等が、臭気濃度、臭気指数を匂いの強さを表す量として使用している。
【０００６】
匂いセンサの出力値から匂い評価値を導き出すためには、匂いセンサの出力値と匂い評価値の相関を予め知っている必要が有る。
その相関は、個々の測定対象に固有のものであることが知られている。
したがって、測定対象毎に相関を知る必要がある。
一般には、予め、測定対象を測定サンプルとして、匂いセンサで匂いを測定して出力値を出力し、一方、定められた手順にしたがって匂い評価値を導く。得られた出力値と匂い評価値との相関を表す線を検量線として保存する。
検量線は、匂いセンサの出力値と匂い評価値との相関を表したものである。
例えば、検量線は、出力値と匂い評価値とを変数とする散布グラフにおいて線で表される。
測定対象の匂いを測定する手順を以下に説明する。
ステップ１：予め測定対象に関して得られた検量線を準備する。
ステップ２：測定対象の匂いを匂いセンサで測定する。
ステップ３：匂いセンサの出力値から検量線を用いて匂い評価値に換算する。
ステップ４：得られた匂い評価値を表示する。
【０００７】
一方、発明者は、測定対象の匂いの質を数値化する手法を発案した。
匂いの質とは、芳香性臭気（例えば、にんにく臭）、植物性臭気（例えば、木材臭）、土臭、かび臭、魚貝臭、薬品性臭気、金属性臭気、腐敗性臭気、不快臭等のことである。
発明者は、匂いの質を数値化したものを臭香質値と名付けた。
発明者は、測定対象が同一であれば、匂いの強さが変化しても、臭香質値が変化しないことを見いだした。このことから、複数の測定対象の匂いの質が異なると臭香質値が異なり、複数の測定対象の匂いの質が近似すると臭香質値の差が小さいことが予測された。
【０００８】
また、測定対象の匂いの質を弁別することは、専ら人間の感応に頼っていた。測定対象をガス分析することにより化学的に匂いの質を弁別することも考えられるが。必ずしも、人間の感覚に一致していない。
匂いの質は、原臭がまだ解明されておらず、分類も確立されていないので、「焦げ臭い臭気」「腐ったような臭気」「花のような匂い」など、なになにの様な匂いというように言語表現で表示される。
例えば、臭気の匂いの質は以下の様に分類されている。
芳香性臭気（メロン臭、すみれ臭、にんにく臭、きゅうり臭など）
植物性臭気（藻臭、青草臭、木材臭、海藻臭など）
土臭、かび臭（土臭、沼沢臭、かび臭など）
魚介臭（魚臭、肝油臭、はまぐり臭など）
薬品性臭気（フェノール臭、タール臭、油臭、油脂臭、パラフィン臭、硫化水素臭、塩素臭、クロロフェノール臭など）
金属性臭気（かなけ臭、金属臭など）
腐敗性臭気（ちゅうかい臭、下水臭、豚小屋臭、腐敗臭など）
不快臭（魚臭、豚小屋臭、腐敗臭などが強烈になった不快なにおい）
【０００９】
【特許文献１】特開２００３−４２９８８号
【特許文献２】登録実用新案第３０７４４９４号
【特許文献３】特開平１１−１０８８７１号
【特許文献４】特開平１０−１７０４２２号
【特許文献５】特開平０７−１９０９１６号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は以上に述べた問題点に鑑み、上記に記載の知見を基に、案出されたもので、簡易な構成または簡易な手順で、匂いを弁別し、また匂い評価値を導きだすことのできる匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とを提供しようとする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係る匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別方法を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定工程と、を備えるものとした。
【００１２】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００１３】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い弁別方法を説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００１４】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記匂いグループ特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
【００１５】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記匂いグループに各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００１６】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００１７】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００１８】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
【００１９】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数ｒ１が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数ｒ２が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００２０】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００２１】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数ｒ１が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数ｒ２が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、前記長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、前記傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００２２】
上記目的を達成するため、本発明に係る測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定方法を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶工程と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定工程と、特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出工程と、を備えるものとした。
【００２３】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ個の検量線が、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記サンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個の前記サンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００２４】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い測定方法を説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００２５】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記検量線特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
【００２６】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記検量線に各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００２７】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００２８】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００２９】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する。
【００３０】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００３１】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００３２】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００３３】
上記目的を達成するため、本発明に係る匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別プログラムを、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工機能と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成機能と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定機能と、を実行させるものとした。
【００３４】
上記本発明の構成により、匂い弁別装置のＮ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎にＮ個の前記サンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００３５】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い弁別プログラムを説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００３６】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記匂いグループ特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
【００３７】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記匂いグループに各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００３８】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００３９】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００４０】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
【００４１】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、
匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００４２】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００４３】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式で演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００４４】
上記目的を達成するため、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定プログラムを、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値とＭ個の前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶機能と、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶機能と、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定機能と、特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出機能と、を実行させるものとした。
【００４５】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。Ｍ個の検量線が、匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記サンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す。Ｍ組のサンプルデータ列が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶する。測定データ列が、測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である。Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す。
その結果、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００４６】
以下に、本発明の実施形態に係るいくつかの匂い測定プログラムを説明する、本発明は、以下に記載した実施形態のいずれか、またはそれらの中の二つ以上が組み合わされた態様を含む。
【００４７】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、前記検量線特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
【００４８】
上記実施形態の構成により、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列が、Ｍ個の測定サンプルの各々毎に、前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に、Ｎ個の前記サンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したものである。Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ個の前記検量線に各々関連づけられる。Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択する。選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００４９】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である。
【００５０】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルである。Ｃ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００５１】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、 前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する。
【００５２】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００５３】
さらに、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００５４】
上記実施形態の構成により、Ｃ個の匂いベクトルが、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルである。長さデータ列が、Ｃ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする。傾きデータ列が、Ｃ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする。第一相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。第二相関係数が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である。前記式により演算されるＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定する。選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する。
その結果、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、
匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００５５】
上記目的を達成するため、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別装置を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、上記に記載の匂い弁別プログラムを内蔵したデータ処理部と、を備えたものとした。
【００５６】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する、データ処理部が上記に記載の匂い弁別プログラムを内蔵する。
その結果、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００５７】
上記目的を達成するため、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定装置を、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、上記に記載の匂い測定プログラムを内蔵したデータ処理部と、を備えたものとした。
【００５８】
上記本発明の構成により、Ｎ個の匂いセンサが、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。データ処理部が、上記に記載の匂い測定プログラムを内蔵する。
その結果、検量線を用いて匂いセンサの前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【発明の効果】
【００５９】
以上説明したように本発明に係る匂いを弁別することのできる匂い弁別方法と匂い弁別プログラムと匂い弁別装置とは、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組の前記サンプルデータに関連づけられた前記匂いぐグループを特定する様にしたので、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６０】
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組の前記サンプルデータから１組の前記サンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６１】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００６２】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６３】
また、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との特殊な乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【００６４】
以上説明したように本発明に係る匂い評価値を導きだすことのできる匂い測定方法と匂い測定プログラムと匂い測定装置は、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組の前記サンプルデータに関連づけられた検量線を用いて匂い評価値を導く様にしたので、Ｍ組の前記サンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６５】
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組の前記サンプルデータから１組の前記サンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組の前記サンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の前記匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の前記匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の前記測定サンプルの内からＮ個の前記匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６６】
また、演算手順においてＮ個の前記匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
【００６７】
演算手順においてＮ個の前記匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【００６８】
また、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する相関係数との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組の前記サンプルデータ列を選定するので、その前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、その検量線を用いて前記出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
従って、匂いを弁別し、また匂い評価値を導きだすことのできる匂い弁別方法と匂い測定方法と匂い弁別プログラムと匂い測定プログラムと匂い弁別装置と匂い測定装置とを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６９】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００７０】
最初に、本発明の実施形態に係る匂い測定用装置を、図を基に、説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る匂い弁別/測定装置の概念図である。図２は、本発明の実施形態に係る匂いセンサの概念図である。図３は、本発明の実施形態に係る匂いセンサの感応特性図である。図４は、本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図である。図５は、本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムの機能ブロック図である。
以下では、匂い測定装置が４個の匂いセンサを備える場合を例にして、説明する。
【００７１】
本発明の実施形態に係る匂い弁別装置の構成を説明する。
匂い弁別装置１０は、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する装置であり、Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００とデータ処理部６００とで構成される。
Ｎ個の匂いセンサ１００は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち、匂いの強さに応じた出力値を出力するセンサ１００である。
Ｎ個は、３個以上であってもよい。
以下では、説明の便宜のために、４つの匂いセンサ（１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ）を備えているとして、説明する。
【００７２】
匂いグループは、匂いの質を分類したものである。
例えば、匂いグループは、「なになにの様な匂い」のように言語表現で表示されてもよい。匂いグループ名は、芳香性臭気、植物性臭気、土臭、かび臭、魚介臭、薬品性臭気、金属性臭気、腐敗性臭気、不快臭等である。
例えば、匂いグループは、匂い成分物質の名称で表示されてもよい。匂い成分の名称は、「メチルメルカプラン」「トリメチルアミン」「アセトアルデヒド」「酢酸エチル」「トルエン」「アンモニア」等である。
例えば、匂いグループは、匂いの質を代表する匂いを持った測定対象を連想する用語で表示されてもよい。測定対象を連想する用語は、「ビルピット」「印刷工場入口」印刷工場出口」「塗装工場入口」「塗装工場出口」「肉処理場入口」「肉処理場中間」「生ごみ」「活性炭脱臭器」「農業排水」「プラズマ脱臭器」等である。
【００７３】
最初に、１個の匂いセンサ１００の構造とその作用を説明する。
匂いセンサ１００は、気体の匂いを感じることをできる感応部１０１をもつ。感応部１０１は、例えば、金属酸化物半導体で構成される。匂い物質が感応部に付着すると、感応部の電気的特定が匂い物質の量と種類により変化する。
図２は、匂いセンサの概念図を示す。
例えば、匂いセンサ１００は、感応部１０１とヒータ１０２とスイッチング素子１０３と負荷抵抗１０４と電源１０５とで構成される。
【００７４】
感応部１０１は、気体の匂いを感じることをできる部分である。
感応部１０１は、例えば、触媒が添加された金属酸化物半導体でできたものである。素材の種類、触媒の種類、構造等によって、匂いを構成する匂い分子に対する感度に大きな差が生じる。
感応部１０１は、後述する測定チャンバー４００に露出する。
【００７５】
ヒータ１０２は、感応部１０１を加熱するものであり、例えが、白金薄膜である。
感応部１０１とヒータ１０２は、一体構造をしている。ヒータ１０２は、通電されて発熱し、感応部１０１を所定の温度に加熱することができる。例えば感応部１０１が金属酸化物半導体である場合、所定の温度は約４００℃である。この様にすると、化学反応が起き易くなると同時に、感応部１０１が周囲温度変化や水分の存在により影響をうけることが少なくなり、匂いセンサの感度の低下を防止できる。また、感応部１０１に付着した匂い分子を洗浄空気で洗浄除去するのが容易になる。
ヒータ１０２は、パルス電流を印加されて、発熱するのが好ましい。
【００７６】
スイッチング素子１０３は、ヒータ１０２に電流を供給するための電子素子である。スイッチング素子１０３は、パルス状のヒータ加熱パルス１０６を入力され、ヒータ１０２にパルス状の電流を供給する。
ヒータ加熱パルス１０６は、入力抵抗を介して、スイッチング素子に入力されるのが好ましい。
【００７７】
負荷抵抗１０４は、感応部１０１に直列接続された抵抗回路である。負荷抵抗１０４は、抵抗素子で構成された回路でもよいし、抵抗素子とコンデンサとが並列接続された回路でもよい。
【００７８】
電源１０５が、感応部１０１とヒータ１０２とに電流を供給する。
匂い測定出力１０７が、感応部１０１と負荷抵抗１０４との接続点から出力する。
【００７９】
揮発性の還元性化学物質である匂い物質が感応部１０１に付着すると、感応部１０１の酸素と匂い物質との酸化反応により吸着酸素が取り去られ、電子が動きやすくなる。感応部１０１の電子が増加するために、感応部の電気伝導度が高くなる。
図３は、匂い成分の濃度と感応部の電気抵抗値との関係を示している。
【００８０】
臭気および香気は、一般的に単体の化学物質で存在することはまれである。種々の単体化学物質が混合した複合臭が、人間の嗅覚に刺激を与える。このために、人間の嗅覚にあたえた感覚量と匂い測定装置の出力値の相関は極めて複雑な様子となる。
匂いセンサの素子として用いる金属酸化物半導体は、良好な耐久性と嗅覚との良好な相関とを持つ。この形式の匂いセンサの感応特性は、比較的広い幅をもって多種の臭香物質に反応する。また、触媒と温度による酸化還元反応制御、多孔質な物理的形状による分子量選択性を調整して、感応特性を選択することが可能である。従って、匂い物質に対して感応選択性をもたせることが可能である。
すなわち、硫化水素などの硫黄化合物、アンモニア、アルコール等のヒドロキシル基を有するもの、アセトアルデヒド等のアルデヒド基を有するもの、酢酸などのカルボキシル基を有するもの、トリニトロアミン等のアミノ基を有するもの、酢酸エチル等のエステル結合を有するもの、トルエン・キシレン等の芳香族炭化水素などに、分類可能な特徴的な感応特性を有するセンサ素子を製作することができる。
【００８１】
気体供給手段２００は、気体を感応部に供給することをできる装置である。
例えば、測定チャンバー４００が匂い測定装置に設けられる場合、気体供給手段２００は気体導入手段２１０で構成される。
気体導入手段２１０は、気体を測定空間Ｈに導入する手段であり、試料吸込管２１１と試料バルブ２１２と試料導入管２１３とで構成される。
試料吸込管２１１は、外部と試料バルブ２１２とを連通する配管である。配管は、匂い物質の付着しにくい素材（例えば、ＰＴＦＥ製のチューブ）で出来ている。
試料バルブ２１２は開閉可能な弁である。例えは、試料バルブ２１２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
試料導入管２１３は、試料バルブ２１２と測定チャンバー４００とを連通する配管である。
従って、オン信号を試料バルブ２１２に与えると、試料バルブ２１２が開状態になり、外部から試料を測定空間Ｈに導入可能になる。オフ信号を試料バルブ２１２に与えると、試料バルブ２１２が閉状態になり、外部から試料を測定空間Ｈに導入不能になる。
【００８２】
無臭ガス供給手段３００は、無臭ガスを感応部に供給することをできる装置である。
例えば、測定チャンバーが匂い測定装置に設けられる場合、無臭ガス供給手段３００は無臭ガス生成手段３１０と無臭ガス導入手段３２０とで構成される。
無臭ガス生成手段３１０は、無臭ガスを生成するものであり、例えば、活性炭が充填されたケースである。
無臭ガス導入手段３２０は、洗浄吸入管３２１と洗浄バルブ３２２と洗浄導入管３２３とで構成される。
洗浄吸入管３２１は、無臭ガス生成手段３１０と洗浄バルブ３２２とを連通する配管である。
洗浄バルブ３２２は、開閉可能な弁である。例えは、洗浄バルブ３２２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
洗浄導入管３２３は、洗浄バルブ３２２と測定チャンバー４００とを連通する配管である。
従って、オン信号を洗浄バルブ３２２に与えると、洗浄バルブ３２２が開状態になり、無臭ガスを測定空間Ｈへ導入可能になる。オフ信号を洗浄バルブ３２２に与えると、洗浄バルブ３２２が閉状態になり、無臭ガスを測定空間Ｈへ導入不能になる。
【００８３】
測定チャンバー４００は、密閉可能な測定空間Ｈを持つ容器状装置である。匂いセンサ１００の感応部１０１が、測定空間Ｈに露出している。したがって、匂い物質の混ざった気体を測定空間Ｈに導入すると、気体が感応部に供給されて、匂い物質が感応部に付着する。
【００８４】
気体排出手段５００は、測定チャンバー４００から気体を排出する装置であり、気体排出管５０１、５０３、５０５と排出バルブ５０２と気体排出ポンプ５０４とで構成される。
気体排出管５０１は、測定チャンバー４００と排出バルブ５０２とを連通する配管である。
排出バルブ５０２は、開閉可能な弁である。例えは、排出バルブ５０２は、電気信号のオン信号またはオフ信号に従って、通路を開状態または閉状態にすることをできる。
気体排出管５０３は、排出バルブ５０２と気体排出ポンプ５０４の入口とを連通する配管である。
気体排出ポンプ５０４は、測定空間Ｈから気体を排出するポンプである。例えば、ポンプは、ファン、ブロア、ダイヤフラムポンプ等である。
気体排出管５０５は、気体排出ポンプ５０４の出口と外部とを連通する配管である。
従って、排出バルブ５０２にオン信号を与えて、気体排出ポンプ５０４を駆動すると、測定空間Ｈの気体が外部へ排出される。
【００８５】
データ処理部６００は、匂いセンサ１００、気体供給手段２００、無臭ガス供給手段３００、及び気体排出手段５００を制御して、気体の匂いを測定し、データ処理する装置である。
図４は、本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図を示す。
データ処理部６００は、主制御部６０１とパルス発生部６０２と測定時間設定タイマー６０３とインターフェース部６０４とＡ／Ｄ変換部６０５とデータ記憶部６０６とデータ演算部６０７と表示部６０８とで構成される。
主制御部６０１は、内蔵する制御プログラムに従って作動し、パルス発生部６０２と測定時間設定タイマー６０３とインターフェース部６０４とＡ／Ｄ変換部６０５とデータ記憶部６０６とデータ演算部６０７と表示部６０８とを制御する。
パルス発生部６０２は、所定の周期とパルス数を有するパルス制御信号を発生し、匂いセンサ１００のスイッチング素子１０３に供給する部分である。所定の周期とパルス数は、ヒータ１０２の加熱温度に応じて設定される。
測定時間設定タイマー６０３は、主制御部６０１に測定の為のタイミング信号を出力する。
【００８６】
インターフェース部６０４は、主制御部６０１からの信号またはデータを外部へ出力し、外部からの信号またはデータを主制御部６０１に取り込むための入出力部である。インターフェース部６０４は、例えば、外部のパソコンに繋がる。匂いセンサ１００匂い測定出力の時間変化のデータ、匂いの強度と匂いの種類の測定結果は、インターフェース部６０４を介して外部のパソコン２０に転送される。
Ａ／Ｄ変換部６０５は、匂いセンサ１００（１００ａ，１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ）からの匂い測定出力を所定のタイミングで取り込み、アナログ／デジタル変換し、デジタルデータを主制御部６０１へ送る。
データ記憶部６０６は、主制御部６０１からの指定に従って、匂い測定出力を記憶する機器である。
データ演算部６０７は、データ記憶部６０６に記録された匂い測定データを取り込み、データ記憶部６０６に保存する。
表示部６０８は、データ記録部６０６に記録された匂い評価値及び匂いの質を必要に応じて表示する機器である。表示部６０８は、の匂いの強さと匂いの種類を時系列にモニターすることができる。
【００８７】
本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムが、本発明の実施形態に係る匂い弁別装置のデータ処理部６００に内蔵される。
本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムは、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別するためのプログラムである。
本発明の実施形態に係る匂い弁別用プログラムは、Ｎ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、サンプル記憶機能Ｆ１１と測定データ列生成機能Ｆ１２と匂いグループ特定機能Ｆ１３と匂い弁別結果出力機能Ｆ１４とを実現させる。
Ｎ個の匂いセンサは、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する。
Ｎは３以上であってもよい。
【００８８】
図５は、匂い弁別プログラムの機能ブロックを示す。
サンプル記憶機能Ｆ１１は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて予め記憶する機能である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【００８９】
測定データ列生成機能Ｆ１２は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、１個の測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【００９０】
以下に、サンプル記憶機能Ｆ１１と測定データ列生成機能Ｆ１２とで用いられる 演算手続きについて、説明する。
演算手続は、Ｎ個のサンプル出力値を基礎としてデータ列を演算する手続きである。
演算手続きが、Ｎ個の匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順であってもよい。
データ列は、正規化された値の列であってもよい。
例えば、データ列は、各々のデータの平均からの偏差をデータ列の標準偏差で割った値の列である。
【００９１】
以下に、４個の匂いセンサで匂いを測定する手順を説明する。
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象または測定サンプルを導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０、ＲＣ０、ＲＤ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚ、ＲＣｚ、ＲＤｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【００９２】
例えば４個の匂いセンサが、センサＡ、センサＢ、センサＣ、センサＤであるとすると、センサＡとセンサＢ、センサＡとセンサＣ、センサＡとセンサＤ、センサＢとセンサＣ、センサＢとセンサＤ、センサＣとセンサＤとの出力値を直交成分とする匂いベクトルＡＢ、匂いベクトルＡＣ、匂いベクトルＡＤ、匂いベクトルＢＣ、匂いベクトルＢＤ、匂いベクトルＣＤをつくることができる。
データ列は、この６個の匂いベクトルを表す数値で構成される。
【００９３】
匂いグループ特定機能Ｆ１３は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する機能である。
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【００９４】
一対の標本列（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・・、Ｘｉ）と（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３・・・・・、Ｙｉ）との相関係数は、以下の数式で表される。
ここで、σｘは、標本列（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・・、Ｘｉ）の標準偏差である。σｙは、標本列（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３・・・・・、Ｙｉ）の標準偏差である。
【００９５】
サンプル記憶機能Ｆ１１が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し、選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【００９６】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定機能Ｆ１３が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
例えば、匂いグループ特定機能Ｆ１３が、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【００９７】
上述の演算手続をより詳述する。
説明の理解の容易のために、測定対象にＳ０、測定サンプルにＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６の符号を付す。
例えば４個の匂いセンサが、センサＡ、センサＢ、センサＣ、センサＤであるとすると、センサＡとセンサＢ、センサＡとセンサＣ、センサＡとセンサＤ、センサＢとセンサＣ、センサＢとセンサＤ、センサＣとセンサＤとを組み合わせると、１個の測定対象の匂いを測定した４個の匂いセンサの出力値（Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄ）から、以下の長さデータ列と傾きデータ列をもった１組のデータ列を生成できる。
長さデータ列＝（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）
傾きデータ列＝（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）
ここで、
Ｌａｂは、センサＡとセンサＢの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌａｃは、センサＡとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌａｄは、センサＡとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｂｃは、センサＢとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｂｄは、センサＢとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
Ｌｃｄは、センサＣとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの長さである。
さらに、
θａｂは、センサＡとセンサＢの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θａｃは、センサＡとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θａｄは、センサＡとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｂｃは、センサＢとセンサＣの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｂｄは、センサＢとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
θｃｄは、センサＣとセンサＤの出力値を直交成分とする匂いベクトルの傾きである。
【００９８】
長さデータ列と傾きデータ列の数値は、正規化された値であってもよい。
例えば、長さデータ列は、各々のデータから長さデータ列の平均値を引いた値を長さデータ列の標準偏差で割った値の列であり、傾きデータ列は、各々のデータから傾きデータ列の平均値を引いた値を傾きデータ列の標準偏差で割った値の列である。
【００９９】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・６）の中の１個の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定して得たサンプルデータ列の長さデータ列（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）と測定対象Ｓ０をＮ個の匂いセンサで測定して得た測定データ列の長さデータ列（Ｌａｂ、Ｌａｃ、Ｌａｄ、Ｌｂｃ、Ｌｂｄ、Ｌｃｄ）とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１ｓ０ｓｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）を計算し、以下のＭ個の第一相関係数を算出する。
ｒ１ｓ０ｓ１
ｒ１ｓ０ｓ２
ｒ１ｓ０ｓ３
ｒ１ｓ０ｓ４
ｒ１ｓ０ｓ５
ｒ１ｓ０ｓ６
ここで、
ｒ１ｓ０ｓ１は、測定サンプルＳ１の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ２は、測定サンプルＳ２の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ３は、測定サンプルＳ３の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ４は、測定サンプルＳ４の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ５は、測定サンプルＳ５の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ１ｓ０ｓ６は、測定サンプルＳ６の長さデータ列と測定対象Ｓ０の長さデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
【０１００】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・６）の中の１個の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定して得たサンプルデータ列の傾きデータ列（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）と測定対象Ｓ０をＮ個の匂いセンサで測定して得た測定データ列の傾きデータ列（θａｂ、θａｃ、θａｄ、θｂｃ、θｂｄ、θｃｄ）とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２ｓ０ｓｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）を計算し、以下のＭ個の第二相関係数を算出する。
ｒ２ｓ０ｓ１
ｒ２ｓ０ｓ２
ｒ２ｓ０ｓ３
ｒ２ｓ０ｓ４
ｒ２ｓ０ｓ５
ｒ２ｓ０ｓ６
ここで、
ｒ２ｓ０ｓ１は、測定サンプルＳ１の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ２は、測定サンプルＳ２の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ３は、測定サンプルＳ３の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ４は、測定サンプルＳ４の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ５は、測定サンプルＳ５の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
ｒ２ｓ０ｓ６は、測定サンプルＳ６の傾きデータ列と測定対象Ｓ０の傾きデータ列を一対の標本列とする相関係数である。
【０１０１】
Ｍ個の測定サンプルＳｉ（ｉ＝１、２・・、Ｍ）の１組毎に、第一相関係数と第二相関係数とを乗算したＭ個の乗算値Ｒ０ｉを算出する。
Ｒ０１ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ１｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ１｜
Ｒ０２ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ２｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ２｜
Ｒ０３ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ３｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ３｜
Ｒ０４ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ４｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ４｜
Ｒ０５ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ５｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ５｜
Ｒ０６ ＝ Ｋ × ｜ｒ１ｓ０ｓ６｜ × ｜ｒ２ｓ０ｓ６｜
ここでＫは、ｒ１ｓ０ｓｉの符号、ｒ２ｓ０ｓｉの符号の少なくとも一方が負のときに「−１」、それ以外は「＋１」となる係数である。
Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する。
例えば、Ｒ０１が最も大きな値である場合に、測定サンプルＳ１の属する匂いグループを特定する。
【０１０２】
匂い弁別結果出力機能Ｆ１４は、特定した匂いグループを画面等に出力する機能である。
特定された匂いグループを出力してもよい。
また、相関係数により匂いグループを特定した場合は、匂いグループと相関係数ｒ１、ｒ２とを出力しても良い。
また、乗算値により匂いグループを特定した場合は、匂いグループと乗算値Ｒとを出力しても良い。
【０１０３】
次に、本発明の実施形態に係る匂い測定装置を、図を基に、説明する。
図６は、本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムの機能ブロック図である。図７は、本発明の実施形態に係る検量線の概念図その１である。図８は、本発明の実施形態に係る匂いベクトルの概念図である。図９は、本発明の実施形態に係る検量線の概念図その２である。
以下では、匂い測定装置が４個の匂いセンサを備える場合を、例に説明する。
【０１０４】
最初に、匂い測定装置の構成を説明する。
匂い測定装置１０は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための装置であって、Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００とデータ処理部６００とで構成される。
Ｎ個の匂いセンサは、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する
Ｎは、３以上の数値であってもよい。
【０１０５】
匂い評価値は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された値である。
例えば、匂い評価値は、匂い物質濃度である。匂い物質濃度は、測定対象の匂い成分の濃度（ｐｐｍ）である。
【０１０６】
例えば、匂い評価値は、臭気濃度である。臭気濃度は、臭気を無臭の正常な空気で希釈してゆき、匂いを感じなくなったときの希釈倍率の値である。測定法としては、三点比較式臭袋法、ＡＳＴＭ注射器法、オルファクトメータ法、セントメータ法などがある。
【０１０７】
例えば、匂い評価値は、臭気指数である。臭気指数は、臭気濃度を以下の様に変換した値である。
臭気指数＝１０×ｌоｇ臭気濃度
【０１０８】
例えば、匂い評価値は、臭気強度である。臭気強度は、臭気に感覚的強さを示す基準値である。４段階、５段階、６段階、７段階、８段階などであらわす。６段階臭気強度表示法では、以下の様に数値化する。
０ 無臭
１ やっと感知できるにおい
２ 何のにおいであるかがわかる弱い匂い
３ らくに感知できるにおい
４ 強いにおい
５ 強烈なにおい
【０１０９】
Ｎ個の匂いセンサ１００と気体供給手段２００と無臭ガス供給手段３００と測定チャンバー４００と気体排出手段５００の構成は、本発明の実施形態の匂い弁別装置のものと同じなので、説明を省略する。
【０１１０】
以下に、本発明の実施形態に係るデータ処理部６００を詳述する。
データ処理部６００の構成は、データ処理部に内蔵する匂い測定用プログラムが異なる以外は、同じなので、異なる点のみ説明する。
表示部６０８は、データ記録部６０６に記録された匂いの強度、匂いの種類、匂いグループまたは匂い評価値を必要に応じて表示する機器である。表示部６０８は、測定対象の匂いに対応した匂いベクトルを表示し、匂いベクトルの長さと傾きからそれぞれの匂いの強さと匂いの種類を時系列にモニターすることができる。
【０１１１】
本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムが、本発明の実施形態に係る匂い測定装置のデータ処理部６００に内蔵される。
本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムは、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するためのプログラムであり、Ｎ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、検量線記憶機能Ｆ２１とサンプル記憶機能Ｆ２２と測定データ列生成工程Ｆ２３と検量線特定工程Ｆ２４と評価値導出工程Ｆ２５とを実行させる。
Ｎ個の匂いセンサは、Ｎ個の匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力する
【０１１２】
検量線記憶機能Ｆ２１は、Ｍ個の検量線を記憶する工程である。
Ｍ個の検量線は、匂いの質の異なるＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すものである。
一般に、１個の検量線は、測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表す線で表される。
例えば、検量線は、サンプル出力値とサンプル匂い評価値とを座標軸とに描かれる線である。サンプル匂い評価値は、検量線を参照してサンプル出力値から演算により求められる。
図７は、特定の１個の匂いセンサの出力値Ｖと臭気指数または匂い成分の濃度との関係を表す検量線を示している。
【０１１３】
例えば、検量線は、特定の２個の匂いセンサのサンプル出力値から求められる臭香強度値とサンプル匂い評価値とを座標軸とに描かれる線である。サンプル匂い評価値は、検量線を参照して臭香強度値から演算により求められる。
図８は、特定の２個の匂いセンサの出力値Ｖａ、Ｖｂから臭香強度値とＬａｂを導き出す例を示している。
複数の匂いセンサ１００の匂い測定出力Ｖｃｃをモニタすると、匂い物質の量と種類とを測定することができる。
【０１１４】
例えば、２つの匂いセンサ１００（例えば、匂いセンサＡ１００ａと匂いセンサＢ１００ｂと）で匂い物質の量と種類とを測定する手順を説明する。
【０１１５】
匂いセンサＡ１００ａの感応特性と匂いセンサＢ１００ｂの感応特性とが匂いの質によって異なっている。
例えば、匂いセンサＡ１００ａは分子量の大きな匂い物質に対して電気的特性の変動が大きく、匂いセンサＢ１００ｂは、分子量の小さな匂い物質に対して電気的特性の変動が大きい。
【０１１６】
例えば、匂いセンサＡ１００ａの感応部１０１は、分子量が比較的大きく揮発性の低い重質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。重質系の匂い分子の代表例は、不飽和芳香族炭化水素化合物である。
例えば、匂いセンサＢ１００ｂの感応部１０１は、分子量が比較的小さく揮発性の高い軽質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。軽質系の匂い分子の代表例は、アルコールである。
匂いセンサＡ１００ａ、匂いセンサＢ１００ｂの匂い測定出力の組み合わせから、匂い物質の量と匂い物質の種類を特定することができる。
【０１１７】
匂いセンサＡと匂いセンサＢの個々の構造は、本発明の実施形態に係る匂い弁別装置で説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１１８】
複数の匂いセンサ１００ａ、１００ｂの匂い測定出力Ｖｃｃから求められるセンサーの抵抗値Ｒをモニタすると、匂い物質の量と種類とを測定することができる。
【０１１９】
以下に、２つの匂いセンサの匂い測定センサー抵抗値Ｒを用いて、匂いの強さと匂いの種類を測定する方法を、図を基に、説明する。
図８において、
ＲＡ０は、匂いセンサー２００ａの出力抵抗値である。
ＲＡｚは、匂いセンサー２００ａの校正抵抗値である。
ＲＢ０は、匂いセンサー２００ｂの出力抵抗値である。
ＲＢｚは、匂いセンサー２００ｂの校正抵抗値である。
出力値ＲＡ０、ＲＢ０は、ガスを感応部に供給した際の、匂い測定出力抵抗値Ｒである。
校正値ＲＡｚ、ＲＢｚは、無臭空気を感応部に供給した際の、匂い測定校正抵抗値Ｒである。
ベクトル図は、重質系に感度の高い匂いセンサＡ１００ａの出力抵抗値Ｒを抵抗校正値Ｒで校正した値（ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０））をＸ軸の要素とし、軽質系に感度の高い匂いセンサＢ１００ｂの出力抵抗値Ｒを校正抵抗値Ｒで校正した値（ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）またはｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０））をＹ軸の要素としたときに得られるベクトルを表示した直交座標系である。このベクトルも匂いベクトルである。
図８中で、軽質系の匂い成分が重質系の匂い成分より多い匂い１を表す匂いベクトルと重質系の匂い成分が軽質系の匂い成分より多い匂い２を表す匂いベクトルとを示している。
このベクトル図において、例えば、匂いベクトルの長さＬａｂに対応する値を「臭香強度値」と呼び、匂いベクトルの傾きθａｂに対応する値を「匂いの種類」を表す「臭香質値」と呼ぶ。
この「臭香強度値」と匂いの強さとの相関と「臭香質値」と匂いの種類に対する相関とが、人間の感度に近似していることが、実験により確かめられている。
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａと出力値Ｖｂとの両方の増減傾向に略一致して増減する。
出力値Ｖａが増加すると臭香強度値が増加し、出力値Ｖａが減少すると臭香強度値が減少しする。さらに、出力値Ｖｂが増加すると臭香強度値が増加し、出力値Ｖｂが減少すると臭香強度値が減少する。
【０１２０】
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａの二乗と出力値Ｖｂの二乗との和の平方根である。
すなわち、
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａと出力値Ｖｂの積である。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖａ×Ｖｂ
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖａである。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖａ
例えば、臭香強度値は、出力値Ｖｂである。
すなわち、
臭香強度値＝Ｖｂ
【０１２１】
例えば、臭香質値は、出力値Ｖａを出力値Ｖｂで割った値である。
すなわち、
臭香質値＝出力値Ｖａ／出力値Ｖｂ
例えば、臭香質値は、出力値Ｖｂを出力値Ｖａで割った値である。
すなわち、
臭香質値＝出力値Ｖｂ／出力値Ｖａ
例えば、臭香質値は、以下の角度θである。
すなわち、
ｔａｎθ＝出力値Ｖａ／出力値Ｖｂ
例えば、臭香質値は、以下の角度θである。
すなわち、
ｔａｎθ＝出力値Ｖｂ／出力値Ｖａ
【０１２２】
図９は、その臭香強度値と臭気指数または匂い成分の濃度との関係を表す検量線を示している。
以下に、検量線をタイプ別に説明する。
【０１２３】
検量線が、測定対象を異なる倍率で希釈して得た複数の測定サンプルを匂いセンサで測定して得たサンプル出力値と複数の測定サンプルから定義された手順に従って求められたサンプル匂い評価値とを要素とする少なくとも２つの測定点を基として近似的に得られたものであってもよい。
測定対象を異なる倍率で希釈して複数の測定サンプルを作る。
複数の測定サンプルの各々を測定してサンプル出力値を得る。
複数の測定サンプルの各々を定義された手順に従ってサンプル匂い評価値を求める。
求められたサンプル出力値とサンプル匂い評価値とを要素として持つ測定点から近似的に検量線を求める。
例えば、検量線が、複数の測定点を直線で繋いだ折線であってもよい。
例えば、検量線が、複数の測定点から最小二乗法により求められた曲線であってもよい。曲線は、匂い評価値を変数とする指数関数またはＮ次の関数であってもよい。
【０１２４】
検量線を指数関数で表す場合、以下の様な式で表されてもよい。
Ｒｓ＝Ｋｓｅμｘ
ここで、Ｒｓは、出力値である。Ｋｓは、係数１である。μは、係数２である。ｘは匂い評価値である。例えば、匂い評価値は、臭香指数はまた匂い成分の濃度である。
検量線を匂い評価値を変数とする指数関数で近似すると、指数関数の係数Ｋｓ、μを定めるだけで検量線を定義でき、また指数曲線が臭香強度値と匂い評価値の相関によく一致し、簡易な構成で検量線をとりあつかうことをできる。
また、係数Ｋｓ、μを定めるだけで、検量線を決定できるので、記憶部が、少ない容量で多くの検量線を記憶できる。
測定対象が異なると、係数Ｋｓ、μの値が異なる。
【０１２５】
検量線が、測定対象を異なる倍率で希釈して得た複数の測定サンプルのサンプル臭香強度値と複数の測定サンプルから定義された手順に従って求められたサンプル匂い評価値とを要素とする少なくとも２つの測定点を基として近似的に得られたものであってもよい。
測定対象を異なる倍率で希釈して複数の測定サンプルを作る。
複数の測定サンプルの各々を測定して出力値Ｖａと出力値Ｖｂとを測定する。
出力値Ｖａと出力値Ｖｂとから、サンプル臭香強度値とサンプル臭香質値とを導き出す。
複数の測定サンプルの各々を定義された手順に従ってサンプル匂い評価値を求める。
求められたサンプル出力値とサンプル匂い評価値とを要素として持つ測定点から近似的に検量線を求める。
例えば、検量線が、複数の測定点を直線で繋いだ折線であってもよい。
例えば、検量線が、複数の測定点から最小二乗法により求められた曲線であってもよい。曲線は、匂い評価値を変数とする指数関数またはＮ次関数であってもよい。
例えば、検量線が、２点の測定点を結ぶ匂い評価値を変数とする指数関数であってもよい。
【０１２６】
検量線が、匂い評価値を変数とする指数関数で表される場合を詳述する。
Ｒｓ＝Ｋｓｅμｘ
ここで、Ｒｓは、臭香強度値である。Ｋｓは、係数１である。μは、係数２である。ｘは匂い評価値である。例えば、匂い評価値は、臭香指数はまた匂い成分の濃度である。
検量線を匂い評価値を変数とする指数関数で近似すると、指数関数の係数Ｋｓ、μを定めるだけで検量線を定義でき、また指数曲線が臭香強度値と匂い評価値の相関によく一致し、簡易な構成で検量線をとりあつかうことをできる。
また、係数Ｋｓ、μを定めるだけで、検量線を決定できる。
サンプル臭香質値が異なると、係数Ｋｓ、μの値が異なる。
【０１２７】
サンプル記憶機能Ｆ２２は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１２８】
測定データ列生成工程Ｆ２３は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である。
【０１２９】
サンプル記憶機能Ｆ２２と 測定データ列生成工程Ｆ２３とで用いる演算手順は、Ｎ個の匂いセンサの出力値を基礎にデータ列を演算する手順である。
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順であってもよい。
演算手順の事例は、匂い弁別方法の説明で記載したものと同じなので、説明を省略する。
【０１３０】
検量線特定機能Ｆ２４は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定するものである。
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１３１】
サンプル記憶機能Ｆ２２が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１３２】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
例えば、検量線特定機能Ｆ２４が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数ｒ２とを演算し、である第二相関係数とを乗算したＭ個の乗算値を算出し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１３３】
検量線を特定する具体的事例は、本発明の実施形態である匂い弁別装置で説明した匂いグループを特定する手順と同じなので、説明を省略する。
【０１３４】
評価値導出機能Ｆ２５は、特定された検量線を用いて測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を導き出す工程である。
検量線を用いて、Ｎ個の匂いセンサの内の特定の１個の匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を求めてもよい。
検量線を用いて、Ｎ個の匂いセンサの内の特定の２個の匂いセンサの出力値から導き出した臭香強度値に対応する匂い評価値を求めてもよい。
例えば、匂いセンサＡと出力値Ａと匂いセンサＢの出力値Ｂとから臭香強度値を導き出し、選択したした検量線を用いて匂い評価値を求める。
例えば、検量線を用いて、臭香強度値から、匂い成分の濃度（ｐｐｍ）または臭気指数を導き出す。
【０１３５】
計測結果出力機能Ｆ２７は、導き出した匂い評価値を表示する。
表示部６０８に、求められた匂い評価値をグラフ表示または数値表示する。
【０１３６】
次に、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法を、図を基に、説明する。
図１０は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の手順図である。
本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する方法である。
本発明の実施形態に係る匂い弁別方法は、匂いセンサ準備工程Ｓ１１とサンプル記憶工程Ｓ１２と測定データ生成工程Ｓ１３と匂いグループ特定工程Ｓ１４とで構成される。
【０１３７】
（匂いセンサ準備工程）
匂いセンサ準備工程Ｓ１１は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する工程である。
【０１３８】
（サンプル記憶工程）
サンプル記憶工程Ｓ１２は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１３９】
（測定データ列生成工程）
測定データ列生成工程Ｓ１３は、測定データ列を生成する工程である。
測定データ列は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象または測定サンプルを導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０、ＲＣ０、ＲＤ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚ、ＲＣｚ、ＲＤｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【０１４０】
演算手順は、本発明の匂い弁別装置と匂い弁別プログラムで説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１４１】
（匂いグループ特定工程）
匂いグループ特定工程Ｓ１４は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する工程である。
匂いグループ特定工程Ｓ１４において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１４２】
サンプル記憶工程Ｓ１２において、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
匂いグループ特定工程Ｓ１４において、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し、選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１４３】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
例えば、匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１４４】
Ｎ個の匂いセンサの出力をもちいて、匂いグループを特定する具体的な手順の事例は、匂い弁別装置と匂い弁別プログラムで説明したものと同じなので、説明を省略する。
【０１４５】
次に、本発明の実施形態に係る匂い測定方法を、図を基に、説明する。
図１１は、本発明の実施形態に係る匂い測定方法の手順図である。
本発明の実施形態に係る匂い測定方法は、測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための方法であり、匂いセンサ準備工程Ｓ２１と検量線記憶工程Ｓ２２とサンプル記憶工程Ｓ２３と測定データ列生成工程Ｓ２４と検量線特定工程Ｓ２５と評価値導出工程Ｓ２６とで構成される。
【０１４６】
（匂いセンサ準備工程）
匂いセンサ準備工程Ｓ２１は、匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する工程である。
匂いセンサＡは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖａを出力する。
匂いセンサＢは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｂを出力する。
匂いセンサＣは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｃを出力する。
匂いセンサＤは、測定対象の匂いを測定し、匂いの強さに応じた出力値Ｖｄを出力する。
【０１４７】
（検量線記憶工程）
検量線記憶工程Ｓ２２は、匂いの質の異なるＭ個の測定サンプルの各々毎に、測定サンプルの匂いを測定した匂いセンサの出力値であるサンプル出力値と測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する工程である。
検量線の説明は、匂い測定装置、匂い測定プログラムでの説明と同じなので、省略する。
【０１４８】
（サンプル記憶工程）
サンプル記憶工程Ｓ２３は、Ｍ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて予め記憶する工程である。
Ｍ組のサンプルデータ列は、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である
【０１４９】
（測定データ列生成工程）
測定データ列生成工程Ｓ２４は、測定対象の匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する工程である。
測定チャンバーに無臭ガス（無臭空気）を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚを取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢｚを取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣｚを取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤｚを取り込む。
測定チャンバー４００に測定対象を導入する。
匂いセンサＡ１００ａを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０を取り込む。
匂いセンサＢ１００ｂを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＢ０を取り込む。
匂いセンサＣ１００ｃを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＣ０を取り込む。
匂いセンサＤ１００ｄを駆動し、匂い測定出力センサー抵抗ＲＤ０を取り込む。
匂い測定出力センサー抵抗ＲＡ０、ＲＢ０を匂い測定出力センサー抵抗ＲＡｚ、ＲＢｚを用いてゼロ点補正する。
すなわち、以下の計算をする。
Ｖａ＝ａ１×（ＲＡｚ／ＲＡ０−１）又はＶａ＝ａ２×ｌｏｇ１０（ＲＡｚ／ＲＡ０）
Ｖｂ＝ｂ１×（ＲＢｚ／ＲＢ０−１）又はＶｂ＝ｂ２×ｌｏｇ１０（ＲＢｚ／ＲＢ０）
Ｖｃ＝ｃ１×（ＲＣｚ／ＲＣ０−１）又はＶｃ＝ｃ２×ｌｏｇ１０（ＲＣｚ／ＲＣ０）
Ｖｄ＝ｄ１×（ＲＤｚ／ＲＤ０−１）又はＶｄ＝ｄ２×ｌｏｇ１０（ＲＤｚ／ＲＤ０）
Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、匂いの強さに対応した出力値である。
出力値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄは、測定対象が無臭であるときに、０となり、匂いの強さが大きくなるにつれて大きな値となる。
【０１５０】
（検量線特定工程）
検量線特定工程Ｓ２５は、Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する工程である。
検量線特定工程Ｓ１５において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を算出し、Ｍ個の相関係数のうちで最も値の大きな相関係数を算出した１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１５１】
サンプル記憶工程Ｓ２３において、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に測定サンプルの匂いを測定したＮ個の匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続により生成したＭ組のサンプルデータ列をＭ個の検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を記録し、
検量線特定工程Ｓ２５において、Ｌ×Ｍ組のサンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の測定サンプルから得られたＭ組のサンプルデータ列を選択し選択されたＭ組のサンプルデータ列の中から測定データ列と良い相関を持った１組のサンプルデータ列を選定し選定されたサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定してもよい。
【０１５２】
演算手続が、Ｎ個の匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
【０１５３】
例えば、匂いグループ特定工程において、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列が持つ長さデータ列と測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組のサンプルデータ列が持つ傾きデータ列と測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し、以下の式でＭ個の乗算値Ｒを算出し、Ｍ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さデータ列と傾きデータ列とを持つ１組のサンプルデータ列を選定し、選定されたサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定してもよい。
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値である。
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値である。
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である。
【０１５４】
（評価値導出工程）
評価値導出工程Ｓ２６は、特定された検量線を用いて測定対象の匂いを測定した匂いセンサの出力値に対応する匂い評価値を導き出す工程である。
匂い評価値を導く具体的手順は、匂い測定装置、匂い測定プログラムで説明したものと同じである。
【０１５５】
以下に、上述の構成と方法により、匂いの質を弁別できることを、具体的なデータをもとに、説明する。
図１２は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その１である。図１３は、本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その２である。
５種類の測定対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５の匂いを、４個の匂いセンサＡ、匂いセンサＢ、匂いセンサＣ、匂いセンサＤで測定した。
測定対象の匂いグループは、Ｓ１がトルエン、Ｓ２がアンモニア、Ｓ３がキシレン、Ｓ４が硫化水素、Ｓ５がエタノールである。
【０１５６】
図１２（Ａ）は、５種類の測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）を４個の匂いセンサで測定し、４個の匂いセンサの出力値から６個の匂いベクトルを作り、その匂いベクトルの長さから求めた臭香強度値を表示したグラフである。
匂いベクトルＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＤの長さから得られた臭香強度値が、測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）毎に折れ線で表される。
図１２（Ｂ）は、５種類の測定対象を４個の匂いセンサで測定し、４個の匂いセンサの出力値から６個の匂いベクトルを作り、その匂いベクトルの傾きから求めた臭香値を表示したグラフである。
匂いベクトルＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＤの長さから得られた臭香質値が、測定対象（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）毎に折れ線で表される。
【０１５７】
図１３（Ａ）は、５種類の匂いグループの臭香強度値と５種類の匂いグループの臭香強度値とから算出した第一相関係数を５種類の匂いグループ毎に表したグラフである。
図１３（Ｂ）は、５種類の匂いグループの臭香質値と５種類の匂いグループの臭香質値とから算出した第二相関係数を５種類の匂いグループ毎に表したグラフである。
図１３（Ｃ）は、匂いグループ毎に第一相関係数と第二相関係数とを乗算した乗算値を表したグラフである。
図１３（Ｃ）から、同一の匂いグループ同士の乗算値は当然に１となり、異なる匂いグループ同士の乗算値の多くは、０．２以下であり、大きくても０．６を上廻らないことが明らかである。
従って、匂いグループが未知の測定対象と匂いグループが既知の複数の測定サンプルをＮ個の匂いセンサで測定すると、本発明の匂い弁別方法で匂いを弁別できることが明らかである。
【実施例】
【０１５８】
以下に、未知の測定対象のい匂いを弁別する例を、図を基に、説明する。
図１４は、本発明の実施例の説明図その１である。図１５は、本発明の実施例の説明図その２である。図１６は、本発明の実施例の説明図その３である。図１７は、本発明の実施例の説明図その４である。
【０１５９】
図１４は、５個の匂いグループに属する測定サンプルを感応特定の異なる４個の匂い
センサで測定して得た匂いベクトルの数値を表す表である。
ここで、Ｍ個の匂いグループは、トルエン、アンモニア、キシレン、硫化水素、エタノールである。
匂いセンサＡは、分子量が比較的大きく揮発性の低い重質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。重質系の匂い分子の代表例は、不飽和芳香族炭化水素化合物である。
匂いセンサＢは、分子量が比較的小さく揮発性の高い軽質系の匂い分子に対して高い感度を持つ。軽質系の匂い分子の代表例は、アルコールである。
センサＣとセンサＤは、センサＡとセンサＢの中間の異なる分子量に高い感度をもつ。 臭香強度値と臭香質値とは、センサＡとセンサＢの出力値より算出される。
濃度は、予め濃度センサにより測定された値である。
臭気指数は、予め人間の感応試験により測定された値である。
希釈倍率は、希釈倍率１の測定サンプルを希釈した倍率である。
【０１６０】
図１５（Ａ）は、図１３の出力値から演算して求められた希釈倍率毎の匂いベクトルの長さデータ列である。
図１５（Ｂ）は、図１３の力値値から演算して求められた希釈倍率毎の匂いベクトルの傾きデータ列である。
図１５（Ｃ）は、図１５（Ａ）のデータを正規化して得られた希釈倍率毎の長さデータ列の正規化値である。
図１５（Ｄ）は、図１５（ｂ）のデータを正規化して得られた希釈倍率毎の傾きデータ列の正規化値である。
【０１６１】
図１６（Ａ）は、匂いグループが未知の測定対象を４個の匂いセンサで測定して得たデータである。
図１６（Ｂ）は、５組の匂いベクトルの長さデータ列である。
図１６（Ｃ）は、５組の匂いベクトルの傾きデータ列である。
図１６（Ｄ）は、５組の匂いベクトルの長さデータ列を正規化して得た正規化値である。
図１６（Ｅ）は、５組の匂いベクトルの傾きデータ列を正規化して得た正規化値である。
【０１６２】
図１７（Ａ）は、匂いグループ毎の第一相関係数を示した表である。
図１４のデータから測定対象の臭香強度値３２９８に近似する臭香強度値３３９５を持った測定サンプルを特定する。特定された測定サンプルの希釈倍率は３であった。希釈倍率が３である測定サンプルのデータ列の長さデータ列と測定対象の長さデータ列から匂いグループ毎の第一相関係数を演算している。
図１７（Ｂ）は、匂いグループ毎の第二相関係数を示した表である。
希釈倍率が３である測定サンプルのデータ列の長さデータ列と測定対象の長さデータ列から匂いグループ毎の第一相関係数を演算している。
図１７（Ａ）と図１７（Ｂ）とから、第一相関係数と第二相関係数の両方が１に近い値をもつのはトルエンであることから、測定対象がトルエンであると判定できる。
【０１６３】
また、 図１７（Ｃ）は、匂いグループ毎の第一相関係数と第二相関係数の乗算値を示している。
図１７（Ｃ）から、乗算値が最も大きいのはトルエンであることから、測定対象の匂いグループがトルエンであることが特定できる。
【０１６４】
サンプルデータ列に検量線を関連づけていれば、同様の手順により検量線を特定できる。
例えば、図１４に示す匂いグループ毎のデータに示す臭香強度値と濃度と関係や、臭香強度値と臭気指数との関係を検量線として用いることもできる。
図１８、図１９は、検量線の具体例を示している。
検量線を特定できれば、臭香強度値から臭気成分の濃度や臭気指数といった公的な、客観的な匂い評価値を導くことができる。
【０１６５】
上述の実施形態の匂い測定装置と匂い測定方法と匂い測定用プログラムとを用いれば、以下の効果を発揮する。
以上説明したように本発明に係る匂いを弁別することのできる匂い弁別方法と匂い弁別プログラムと匂い弁別装置とは、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組のサンプルデータに関連づけられた匂いグループを特定する様にしたので、Ｍ組のサンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組のサンプルデータから１組のサンプルデータを選定する様にしたので、Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組のサンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の測定サンプルの内からＮ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数ｒ１と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数ｒ２とを演算し、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２の両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、上記の「第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２の両方を用いて相関をチェックする」のに替えて、第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
また、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を用いて相関をチェックする様にしたので、Ｍ個の相関係数が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々のと測定データ列との相関を表しており、大きな相関係数をもつ１個の測定サンプルデータが１個の測定データに良い相関をもつので、そのサンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別できる。
【０１６６】
以上説明したように本発明に係る匂い評価値を導きだすことのできる匂い測定方法と匂い測定プログラムと匂い測定装置は、その構成により、以下の効果を有する。
匂いの質に対して感応特定の異なるＮ個の匂いセンサを用意し、
Ｍ個の測定サンプル毎にＮ個の匂いセンサで測定したＮ個の出力値を基礎として演算手続きにより導いたＭ組のサンプルデータ列を演算し、測定対象を測定したＮ個の出力値を基礎として測定データ列を演算し、Ｍ組のサンプルデータのうち測定データ列と良い相関を持つ１組のサンプルデータに関連づけられた検量線を用いて匂い評価値を導く様にしたので、Ｍ組のサンプルデータ列がＭ組の測定サンプルのＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象のＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、Ｎ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、Ｍ個の測定サンプル毎に希釈率の異なるＬ個の測定サンプルからＬ×Ｍ組のサンプルデータ列を用意し、その中から匂いの強さの近似するＭ組のサンプルデータから１組のサンプルデータを選定する様にしたので、
Ｌ個の希釈率の異なる測定サンプル毎にＭ組のサンプルデータ列がＭ組の匂いグループがＮ個の匂いセンサに与える影響を各々表しており、測定データ列が測定対象がＮ個の匂いセンサに与える影響を表しており、匂いの強さの近似するＭ組の測定サンプルの内からＮ個の匂いセンサに与える影響がその測定データ列に近い１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサのｎ個を１組として組み合わせたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの出力値を要素とする匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を測定サンプルデータ列、または測定データ列とする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの向きが匂いの質に対応することが確かめられており、データ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さと匂いの質に対応する。
また、演算手順においてＮ個の匂いセンサの２個を１組として組み合わされたＣ組の匂いセンサの集合を定め、Ｃ組の匂いセンサの集合の２個の出力値を成分とする２軸座標系でのＣ組の匂いベクトルの長さと傾きとから夫々長さデータ列と傾きデータ列とを生成し、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との両方を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、上記の「測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との両方を用いて相関をチェックする」のに替えて、測定サンプルと測定対象との長さデータ列に関する第一相関係数と測定サンプルと測定対象との傾きデータ列に関する第二相関係数との乗算値を用いて相関をチェックする様にしたので、匂いベクトルの長さが匂いの強さに対応し、匂いベクトルの傾きが匂いの質に対応することが確かめられており、長さデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの強さに対応し、傾きデータ列を構成する数値が測定サンプルまたは測定対象の匂いの質に対応し、匂いの強さと匂いの質との両方に関して良い相関をもつ１組のサンプルデータ列を選定するので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
また、Ｍ組のサンプルデータ列の各々毎に１組のサンプルデータ列と測定データ列とを一対の標本列とするＭ個の相関係数を用いて相関をチェックする様にしたので、Ｍ個の相関係数が、Ｍ組のサンプルデータ列の各々のと測定データ列との相関を表しており、大きな相関係数をもつ１個の測定サンプルデータが１個の測定データに良い相関をもつので、そのサンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定し、その検量線を用いて出力値を匂い評価値に換算し、測定対象の匂い評価値を導き出すことをできる。
【０１６７】
本発明は以上に述べた実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で各種の変更が可能である。
匂い弁別装置と匂い測定装置を別の装置であるとして説明したが、これに限定されず、匂い弁別機能と匂い測定機能との両方を備えた匂い弁別・測定装置であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】本発明の実施形態に係る匂い弁別/測定装置の概念図である。
【図２】本発明の実施形態に係る匂いセンサの概念図である。
【図３】本発明の実施形態に係る匂いセンサの感応特性図である。
【図４】本発明の実施形態に係るデータ処理部の概念図である。
【図５】本発明の実施形態に係る匂い弁別プログラムの機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施形態に係る匂い測定プログラムの機能ブロック図である。
【図７】本発明の実施形態に係る検量線の概念図その１である。
【図８】本発明の実施形態に係る匂いベクトルの概念図である。
【図９】本発明の実施形態に係る検量線の概念図その２である。
【図１０】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の手順図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る匂い測定方法の手順図である。
【図１２】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その１である。
【図１３】本発明の実施形態に係る匂い弁別方法の作用説明図その２である。
【図１４】本発明の実施例の説明図その１である。
【図１５】本発明の実施例の説明図その２である。
【図１６】本発明の実施例の説明図その３である。
【図１７】本発明の実施例の説明図その４である。
【図１８】本発明の実施形態にかかる検量線その１である。
【図１９】本発明の実施形態にかかる検量線その２である。
【符号の説明】
【０１６９】
Ｈ 測定空間
Ｆ１１ サンプル記憶機能
Ｆ１２ 測定データ生成機能
Ｆ１３ 匂いグループ特定機能
Ｆ１４ 匂い弁別結果出力機能
Ｆ２１ 検量線記憶機能
Ｆ２２ サンプル記憶機能
Ｆ２３ 測定データ列生成機能
Ｆ２４ 検量線特定機能
Ｆ２５ 評価値導出機能
Ｆ２６ 測定結果出力機能
Ｓ１０ 匂い弁別方法
Ｓ１１ 匂いセンサ準備工程
Ｓ１２ サンプル記憶工程
Ｓ１３ 測定データ列生成工程
Ｓ１４ 匂いグループ特定工程
Ｓ２０ 匂い測定方法
Ｓ２１ 匂いセンサ準備工程
Ｓ２２ 検量線記憶工程
Ｓ２３ サンプル記憶工程
Ｓ２４ 測定データ列生成工程
Ｓ２５ 検量線選択工程
Ｓ２６ 評価値導出工程
Ｐ 検量線
１０ 匂い測定装置
２０ パソコン
１００ 匂いセンサ
１００ａ 匂いセンサＡ
１００ｂ 匂いセンサＢ
１００ｃ 匂いセンサＣ
１００ｄ 匂いセンサＤ
１０１ 感応部
１０２ ヒータ
１０３ スイッチング素子
１０４ 負荷抵抗
１０５ 電源
１０６ ヒータ加熱パルス
１０７ 匂い測定出力
２００ 気体供給手段
２１０ 気体導入手段
２１１ 試料吸込管
２１２ 試料バルブ
２１３ 試料導入管
３００ 無臭ガス供給手段
３１０ 無臭ガス生成手段
３２０ 無臭ガス導入手段
４００ 測定チャンバー
５００ 気体排出手段
５０１ 気体排出管
５０２ 排出バルブ
５０３ 気体排出管
５０４ 気体排出ポンプ
５０５ 気体排出管
６００ データ処理部
６０１ 主制御部
６０２ パルス発生部
６０３ 測定時間設定タイマー
６０４ インターフェース部
６０５ Ａ／Ｄ変換部
６０６ データ記憶部
６０７ データ演算部
６０８ 表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別方法であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定工程と、
を備えることを特徴とする匂い弁別方法。
【請求項２】
前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記匂いグループ特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法
【請求項３】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項４】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項５】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項６】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定方法であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、
匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶工程と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定工程と、
特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出工程と、
を備えることを特徴とする匂い測定方法。
【請求項７】
前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記検量線特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法
【請求項８】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項９】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項１０】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項１１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別プログラムであって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工機能と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成機能と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定機能と、
を実行させることを特徴とする匂い弁別プログラム。
【請求項１２】
前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記匂いグループ特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム
【請求項１３】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１４】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１５】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１６】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定プログラムであって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、
匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶機能と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶機能と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定機能と、
特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出機能と、
を実行させることを特徴とする匂い測定プログラム。
【請求項１７】
前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記検量線特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項１８】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項１９】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項２０】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項２１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別装置であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、
請求項１１に記載の匂い弁別プログラムを内蔵したデータ処理部と、
を備えたことを特徴とする匂い弁別装置
【請求項２２】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定装置であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、
請求項１６に記載の匂い測定プログラムを内蔵したデータ処理部と、
を備えたことを特徴とする匂い測定装置。
【請求項１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別方法であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定工程と、
を備えることを特徴とする匂い弁別方法。
【請求項２】
前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記匂いグループ特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法
【請求項３】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項４】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項５】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の匂い弁別方法。
【請求項６】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定方法であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを準備する匂いセンサ準備工程と、
匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶工程と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工程と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定工程と、
特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出工程と、
を備えることを特徴とする匂い測定方法。
【請求項７】
前記サンプル記憶工程が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記検量線特定工程が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法
【請求項８】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項９】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項１０】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定工程が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項６に記載の匂い測定方法。
【請求項１１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別プログラムであって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別装置用のデータ処理部に、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶工機能と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成機能と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する匂いグループ特定機能と、
を実行させることを特徴とする匂い弁別プログラム。
【請求項１２】
前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記匂いグループに各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記匂いグループ特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム
【請求項１３】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１４】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し第一相関係数ｒ１と第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１５】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記匂いグループ特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた匂いグループを特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１０に記載の匂い弁別プログラム。
【請求項１６】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定プログラムであって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサを有する匂い弁別測定置用のデータ処理部に、
匂いの質の異なるＭ個の前記測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値であるサンプル出力値と前記測定サンプルの匂い評価値であるサンプル匂い評価値との対応を表すＭ個の検量線を記憶する検量線記憶機能と、
Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として演算手続きにより得られるデータ列であるＭ組のサンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて予め記憶するサンプル記憶機能と、
測定対象の匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値を基礎として前記演算手続きにより得られるデータ列である測定データ列を生成する測定データ列生成工程と、
Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する検量線特定機能と、
特定された前記検量線を用いて測定対象の匂いを測定した前記匂いセンサの前記出力値に対応する匂い評価値を導き出す評価値導出機能と、
を実行させることを特徴とする匂い測定プログラム。
【請求項１７】
前記サンプル記憶機能が、Ｍ個の匂いグループに夫々に属するＭ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルを異なる倍率で希釈したＬ個の測定サンプルの各々毎に前記測定サンプルの匂いを測定したＮ個の前記匂いセンサの出力値であるＮ個のサンプル出力値を基礎として前記演算手続により生成したＭ組の前記サンプルデータ列をＭ個の前記検量線に各々関連づけて得られるＬ×Ｍ組の前記サンプルデータ列を記録し、
前記検量線特定機能が、Ｌ×Ｍ組の前記サンプルデータ列の中から測定対象の匂いの強さに近似する匂いの強さをもつＭ個の前記測定サンプルから得られたＭ組の前記サンプルデータ列を選択し選択されたＭ組の前記サンプルデータ列の中から前記測定データ列と良い相関を持った１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項１８】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中からｎ個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合のｎ個の出力値を要素とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルを表す数値で構成されるデータ列を生成する手順である、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項１９】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し前記第一相関係数ｒ１と前記第二相関係数ｒ２との両方が１に近い値である前記長さデータ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた検量線を特定する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項２０】
前記演算手続が、Ｎ個の前記匂いセンサの中から２個を１組として組合わされたＣ組の前記匂いセンサの集合の２個の出力値を直交２軸座標系の直交する成分とするベクトルであるＣ個の匂いベクトルの各々の長さを要素とする長さデータ列とＣ個の前記匂いベクトルの各々の傾きを要素とする傾きデータ列とを持ったデータ列を生成する手順であり、
前記検量線特定機能が、Ｍ組の前記サンプルデータ列の各々毎に１組の前記サンプルデータ列が持つ長さデータ列と前記測定データ列が持つ長さデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第一相関係数ｒ１と１組の前記サンプルデータ列が持つ傾きデータ列と前記測定データ列が持つ傾きデータ列とを一対の標本列とする相関係数である第二相関係数ｒ２とを演算し次式でＭ個の乗算値Ｒを算出しＭ個の乗算値のうちで最も大きな乗算値を算出した長さ前記データ列と前記傾きデータ列とを持つ１組の前記サンプルデータ列を選定し選定された前記サンプルデータ列に関連づけられた前記検量線を特定し、
Ｒ＝ Ｋ × ｜ｒ１｜ × ｜ｒ２｜
ここで、
｜ｒ１｜は、ｒ１の絶対値であり、
｜ｒ２｜は、ｒ２の絶対値であり、
Ｋは、ｒ１の符号とｒ２の符号の少なくとも一方がマイナスのとき「−１」で、それ以外のときに「＋１」となる係数である、
ことを特徴とする請求項１６に記載の匂い測定プログラム。
【請求項２１】
匂いの質を分類した複数の匂いグループの中から測定対象の匂いの質の属する匂いグループを弁別する匂い弁別装置であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、
請求項１１に記載の匂い弁別プログラムを内蔵したデータ処理部と、
を備えたことを特徴とする匂い弁別装置
【請求項２２】
測定対象の匂いの強さを評価するために定義された匂い評価値を決定するための匂い測定装置であって、
匂いの質に対して互いに異なる感応特性を持ち匂いの強さに応じた出力値を出力するＮ個の匂いセンサと、
請求項１６に記載の匂い測定プログラムを内蔵したデータ処理部と、
を備えたことを特徴とする匂い測定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２００７−２１８７０４（Ｐ２００７−２１８７０４Ａ）
【公開日】平成１９年８月３０日（２００７．８．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３８６８８（Ｐ２００６−３８６８８）
【出願日】平成１８年２月１５日（２００６．２．１５）
【出願人】（５９９０９２３０９）株式会社双葉エレクトロニクス (5)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年８月３０日（２００７．８．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年２月１５日（２００６．２．１５）
【出願人】（５９９０９２３０９）株式会社双葉エレクトロニクス (5)
【Ｆターム（参考）】
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