近赤外分光法における検量線補正方法
【課題】本発明は近赤外分光法における検量線補正方法に関し、サンプルが1つで精度よく校正ができる近赤外分光法における検量線補正方法を提供することを目的としている。
【解決手段】校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得るように構成する。
【解決手段】校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得るように構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は近赤外分光法における検量線補正方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近赤外分光分析計は、ベールの法則を用いて測定対象のスペクトルの吸光度変化から測定対象の濃度/性状を予測する装置である。近赤外領域としては、波長0.7μmから2.5μmまでの領域が用いられる。ここで、ベールの法則は、
吸光度=α・d・C (1)
で表される。ここで、αはモル吸光係数、dはサンプルの厚さ、Cは濃度である。近赤外線では光ファイバが使用できることや、厚いサンプルが使用できることから、試料を前処理する必要がなく、非破壊で分析できるので、近赤外線を用いた分光法が用いられている。従来、近赤外線を利用して定量分析を行なう場合、近赤外領域では、吸光度スペクトルが重なったりするので、一般に、多変量解析の手法(ケモメトリックス)が用いられる。そして、生のスペクトルからベースライン補正、1次微分、2次微分等の前処理を行ない、更にどの領域を使用するかを求めて、検量線を作成する。検量線アルゴリズムとしては、PLS(Particial Least Suquare)、PCR(Principle Component Regression)、MLR(Multivariable Linear Regression)等が用いられる。前記した前処理は、測定条件のばらつきを抑えたり、スペクトルの変動を除去するために用いられる処理であり、生のスペクトルデータに対して行われるものである。検量線の出力を補正する方法として、スロープバイアス法(ゼロスパン法ともいう)が使用されることがある。図13はスロープバイアス法の説明図である。縦軸は予測値、横軸はラボ値(リファレンス値)である。図において、f1は校正前に求めた検量線の出力である。
【0003】
これに対して、装置の移設、又は部品を取り替えたりした後、校正した場合の特性がf2に示す特性である。校正前の検量線出力と同様な出力を得るために、校正前後の検量線出力に差がある場合は、校正後の検量線出力を、直線近似を用いて補正する。例えば、縦軸をy、横軸をxとして、
y=ax+b a:傾き(スロープ),b:バイアス
で表わす。ここで、2つのサンプルのラボ値と検量線出力(予測値)からバイアスbとスロープaを方程式を解いて求める。このようにして、検量線出力を補正するスロープバイアス値を求める。このような方法をスロープバイアス法と呼ぶ。
【0004】
図14は従来の予測値補正方法を示すフローチャートである。先ず、未知のサンプルのスペクトルをとる(S1)。次に、測定したスペクトルに対して検量線を当てはめる(S2)。次に、検量線を用いて予測値を算出する(S3)。そして、スロープバイアス法を用いて予測値の補正を行なう(S4)。補正方法は図13に示した通りである。スロープバイアス法は、検量線をあてはめ、予測値を算出した後に補正を行なう方法である。
【0005】
スロープバイアス法では、予測値を直線近似で補正するため、スペクトルを利用して、サンプルの種類や測定スペクトルの異常等の判別ができないという欠点がある。スペクトルを変換することにより、異なる機器間で検量線を有効に利用しようとする試みは、キャリブレーション変換と呼ばれ、種々の方法が提案されている。校正前後における補正にも、この方法が適用できる。例えばDS(Direct Standardizatin)、PDS(Piecewise Direct Standardizatin)、MP(Multiplicative Correction)、AD(Additive Correction)、DSI(Difference Spectram with Interpoletion)等多数の方法が用いられている。ここで、前記したDS法は、校正前スペクトルと校正後スペクトルの間に変換マトリクスを設け、即ち、
〔校正前スペクトル〕=〔変換マトリクス〕×〔校正後スペクトル〕
とし、本来なら理想的には校正前スペクトルと校正後スペクトルは同じであるが、前述したような移設等のために校正前後でスペクトルが変化する。この変化の程度を変換マトリクスとして求めるものである。変換マトリクスが求まれば、〔校正前スペクトル〕と〔校正後スペクトル〕とを関連づけることが可能となる。
【0006】
従来の近赤外分析法における検量線の作成方法としては、検量線作成用に予め濃度が既知の複数の標準サンプルに対して近赤外線を照射して複数の吸光度スペクトルを測定し、この吸光度スペクトルを温度等の外的変動要因を考慮して補正し、仮想の吸光度スペクトルを作成し、更に前記仮想の吸光度スペクトル群に基づいて上記外的変動要因の値毎の検量線を作成するようにしたものがある(例えば特許文献1参照)。
【特許文献1】特許第3250113号公報(段落0013〜0022、図1〜図5)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
前述した従来の技術であるスロープバイアス法では、サンプルが異常で、スペクトルが変化しても予測値だけを補正するため、測定スペクトルの良否(サンプルの異常)の判別ができない。また、メンテナンス後に出力がばらついても、スロープバイアス法ではスペクトル変化による出力のバラツキは補正することができない。更に、前記したDS法、PDS法等の他の方法では、変換マトリックスの計算と多変量解析を用いるため、サンプル数が多くないとよい変換ができないという問題があった。サンプル数を多くすると、検量線の再作成と同様となり、校正前の検量線の有効利用とはならない。
【0008】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、サンプルが1つで精度よく校正ができる近赤外分光法における検量線補正方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0009】
(1)請求項1記載の発明は、校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得ることを特徴とする。
(2)請求項2記載の発明は、前記波数シフト補正は、基準サンプルを使用して校正後のスペクトルを測定するとともに、そのスペクトルの波数をシフトさせながら校正前のスペクトルとの差スペクトルを求め、この差スペクトルのRMS値が最小となるシフト量を最適波数シフト量とすることを特徴とする。
(3)請求項3記載の発明は、前記スケール補正は、波数シフト補正を施されたスペクトルと校正前のスペクトルとの比から補正量を決定することを特徴とする。
(4)請求項4記載の発明は、前記スケール補正は、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用してスケール補正量を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、校正前後の近赤外線スペクトルの差スペクトルを測定して該差スペクトルのRMS値が最小となる波数を最適波数シフト量とし、また波数シフトされた校正後のスペクトルと校正前のスペクトルの比をとりスケール補正量を決定し、最適波数シフト量とスケール補正量からスペクトル変換を行なうことで、元の検量線を用いることができるので、検量線作成に要するコストを下げることができ、かつサンプルが1つで精度よく校正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0011】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を詳細に説明する。
図1は本発明の検量線補正方法を示すフローチャートである。本発明は、先ず基準サンプルを使用して、校正後のスペクトルを測定する(ステップ1)。次に、校正後のスペクトルの波数をシフトさせながら、校正前の基準サンプルスペクトルとの差スペクトルのRMS値を求める(ステップ2)。次に、差スペクトルのRMS値が最小となる波数シフト量を最適な波数シフト量とする(ステップ3)。次に、波数シフトしたスペクトルと校正前のスペクトルとの比からスケール補正量を求める(ステップ4)。次に、測定スペクトルに対して、波数シフト補正を施した後、スケール補正を施し、補正後のスペクトルに対して、校正前に作成した検量線を適用して検量線出力を得る(ステップ5)。
【0012】
図2は同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図であり、校正前後の特性変化の一例を示している。横軸は波数であり、縦軸は吸光度である。ここで、波数は波長の逆数であり、単位はcm-1である。例えば、波長λが1μmであった場合には、波数は
1/λ=1/106m=104cm-1となり、波数は10000cm-1となる。S1は校正前のスペクトル、S2は校正後のスペクトルをそれぞれ示している。
【0013】
図3は同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図であり、校正前後の特性変化の他の例を示している。横軸は波数であり、縦軸は吸光度である。この場合は、波数シフトではなく、吸光度のピーク値が校正前後で異なっていることを示している。S3は校正前のスペクトルを、S4は校正後のスペクトルをそれぞれ示している。
【0014】
今、図2に示す校正後のスペクトルS2を補正する場合について説明する。先ず、校正後のスペクトルを波数をすこしずつシフトさせながら差スペクトルを求める。
そして、それぞれの場合における差スペクトルのRMS値(Root Mean Square:実効値)を演算する。そして、RMS値が最小になるところを最適波数シフト量とする。RMS値の大きさを縦軸、横軸を波数シフト量としてプロットすると、図4に示すようなものとなる。図のA点における波数でRMS値が最小になっていることが分かる。
【0015】
以上のようにして差スペクトルが最小になる波数シフト量が分かったら、前述した波数シフトの補正を行なったものに対して、今度はスケール補正量を求める。図5はスペクトル吸光度の対比説明図である。f5は校正前の吸光度特性、f6は校正後の吸光度特性である。横軸は校正前におけるスペクトル吸光度、縦軸は校正後におけるスペクトル吸光度である。校正前後で変化がないならば、双方の一致度をみると、f5に示すような特性になるはずである。即ち、校正前の吸光度が0.5であれば、校正後の吸光度も0.5となるはずである。
【0016】
しかしながら、実際の校正後のスペクトル吸光度は特性f6より明らかなように、0.6になっている。校正前後におけるサンプルが変わらないものとすると、(1)式より明らかなように、サンプルの厚さdに相当する部分が変わったことになる。この厚さd相当が何%ずれたかを求めることにより、図3に示すような、サンプルの厚さdに相当する変化に基づく特性変化の補正ができることになる。このようなスペクトルの変化をスペクトルのスケール変化と呼ぶ。このことは、波数シフトさせた校正後のスペクトルと校正前のスペクトルとの比をとり、スケール補正量を決定することに相当する。
【0017】
なお、スケール補正量を決定する際、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用するようにすれば、スケール補正の精度をより向上させることができる。この補正値は、例えば1.006というような具合に算出される。
【0018】
以上のようにして校正後に測定したスペクトルについて、上記のようにして得られた波数シフト補正とスケール補正とを用いてサンプル測定時の補正を行なうことにより、トレーサビリティと継続性のある検量線補正を行なうことができる。即ち、先ずシフト量補正を行ない、このシフト量補正を行なったものに対してスケール補正を行なうものである。このようにして、本発明によれば、校正後の測定スペクトルに対して、校正前の検量線を適用することができるので、新たに検量線ソフトウェアを購入したり、検量線を再設定したりする必要がなくなるので、検量線作成に要するコストを下げることができ、かつサンプルが1つで精度よく校正することができる。
【0019】
以下、実験により求めたデータについて説明する。図6はエチレン濃度0〜4.2%の溶融PP(ポリプロピレン)のスペクトルを示す図である。横軸は波数、縦軸は吸光度である。図中、波数8382と8224の部分の拡大図を左上に示す。ここで、C2はエチレン濃度である。濃度に応じて吸光度が異なっていることが分かる。なお、図中に示した2ST、NR2は検量線に使用したスペクトルの領域を示している。図7は校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して校正後に測定したスペクトルを使用してC2(エチレン濃度)を予測した結果を示す図である。横軸はリファレンス(ラボ)値、縦軸は予測値である。○は作成検量線結果を、●は校正後に予測した結果を示す。この時の使用検量線はB−2ST−1Dを用いている。ここで、「B」はメンテナンス前を、「2ST」は図6に示す波長領域を、「1D」は前処理としての1次微分を示している。従って、この検量線は波長領域2STを用いて作成された検量線であることを示している。この図では、校正後に予測した結果の予測値がずれていることが分かる。
【0020】
図8は校正前後に測定したスペクトルを使用したファクター解析結果を示す図である。ファクター解析は、検量線作成アルゴリズムPLSを用いた時のスペクトル解析を行なうための方法である。横軸はFactor1、縦軸はFactor2を示す。○は校正前を、●は校正後をそれぞれ示している。SPi(i=1〜8)はサンプルを示している。図8によれば、メンテナンスの前後によりFactorの値が変化していることが分かる。
【0021】
図9はサンプルSPI(C2=0%)について、波数シフトさせた校正後のスペクトルから校正前のスペクトルを引いたRMSとシフト量の関係を示す図である。横軸は波数、縦軸はRMS値である。f7は波数領域NR2の時の特性を、f8は波数領域2STの時の特性をそれぞれ示す。ここで、領域NR2と2STは図6に示した通りである。この間で、RMS値(実効値)が最小となる波数が存在することを示している。この例では、波数1.2cm-1のところに最小値があることを示している。
【0022】
図10は校正前に測定した溶融PPスペクトルと1.2cm-1波長シフトさせた校正後のSP1の溶融PPスペクトルの吸光度の比を示す図である。横軸Xは校正前のアブソーバンス(吸光度)を、縦軸は校正後のアブソーバンスをそれぞれ示している。ここで、縦軸をY、横軸をXとして図に示す直線は、
Y=0.9936X−0.0001
と表されている。このことは、XとYの傾きがわずかに一致していないことを示している。図11は1.2cm-1波数シフトと1.006のスケール補正を行なった校正後のスペクトルと校正前のスペクトルを使用したFactor1とFactor2のファクター解析結果を示す図である。横軸はFactor1、縦軸はFactor2である。○は校正前のFactor値を、▲は校正後のFactor値をそれぞれ示している。図11は、波数シフトとスケール補正をする前に比較して、補正後は校正前後のスペクトル差がほとんどないことを示している(図8参照)。
【0023】
図12は校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して1.2cm-1波数シフトさせ、1.006を掛けてスケール補正をした校正後測定したスペクトルを予測した結果と検量線の比較を示す図である。検量線としては、B−2ST−1Dを使用している。横軸は基準C2の含有率、縦軸は予測されるC2の含有率をそれぞれ示している。○は校正前の予測値を、●は補正後の予測値をそれぞれ示す。補正後の予測値が校正前の予測値と一致していることが分かる(図7参照)。
【0024】
上述の実施の形態例では、同じサンプルを使用して検量線を補正する方法について説明したが、この発明は同じサンプルを使用して、スペクトルの波数シフト量、スケール補正量を求めるものであることから、検量線の補正のみではなく、装置の異常診断の指標手段としても使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】本発明の検量線補正方法を示すフローチャートである。
【図2】同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図である。
【図3】同じサンプルの吸光度スペクトルの他の例を示す図である。
【図4】波数シフト量の最適値を示す図である。
【図5】スペクトル吸光度の対比説明図である。
【図6】エチレン濃度0〜4.2%の溶融PPのスペクトルを示す図である。
【図7】校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して校正後に測定したスペクトルを使用してC2濃度を予測した結果を示す図である。
【図8】校正前後に測定したスペクトルを使用したファクター解析結果を示す図である。
【図9】サンプルSPI(C2=0%)について波数シフトさせた校正後のスペクトルから校正前のスペクトルを引いたRMSとシフト量の関係を示す図である。
【図10】校正前に測定した溶融PPスペクトルと1.2cm-1波数シフトさせた校正後のサンプルSPIの溶融PPスペクトルの吸光度の比を示す図である。
【図11】1.2cm-1波数シフトと1.006のスケール補正を行なった校正後のスペクトルと校正前のスペクトルを使用したFactor1とFactor2のファクター解析結果を示す図である。
【図12】校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して1.2cm-1波数シフトさせ、1.006を掛けてスケール補正をした校正後測定したスペクトルを予測した結果と校正前検量線予測値の比較を示す図である。
【図13】スロープバイアス法の説明図である。
【図14】従来の予測値補正方法を示すフローチャートである。
【技術分野】
【0001】
本発明は近赤外分光法における検量線補正方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近赤外分光分析計は、ベールの法則を用いて測定対象のスペクトルの吸光度変化から測定対象の濃度/性状を予測する装置である。近赤外領域としては、波長0.7μmから2.5μmまでの領域が用いられる。ここで、ベールの法則は、
吸光度=α・d・C (1)
で表される。ここで、αはモル吸光係数、dはサンプルの厚さ、Cは濃度である。近赤外線では光ファイバが使用できることや、厚いサンプルが使用できることから、試料を前処理する必要がなく、非破壊で分析できるので、近赤外線を用いた分光法が用いられている。従来、近赤外線を利用して定量分析を行なう場合、近赤外領域では、吸光度スペクトルが重なったりするので、一般に、多変量解析の手法(ケモメトリックス)が用いられる。そして、生のスペクトルからベースライン補正、1次微分、2次微分等の前処理を行ない、更にどの領域を使用するかを求めて、検量線を作成する。検量線アルゴリズムとしては、PLS(Particial Least Suquare)、PCR(Principle Component Regression)、MLR(Multivariable Linear Regression)等が用いられる。前記した前処理は、測定条件のばらつきを抑えたり、スペクトルの変動を除去するために用いられる処理であり、生のスペクトルデータに対して行われるものである。検量線の出力を補正する方法として、スロープバイアス法(ゼロスパン法ともいう)が使用されることがある。図13はスロープバイアス法の説明図である。縦軸は予測値、横軸はラボ値(リファレンス値)である。図において、f1は校正前に求めた検量線の出力である。
【0003】
これに対して、装置の移設、又は部品を取り替えたりした後、校正した場合の特性がf2に示す特性である。校正前の検量線出力と同様な出力を得るために、校正前後の検量線出力に差がある場合は、校正後の検量線出力を、直線近似を用いて補正する。例えば、縦軸をy、横軸をxとして、
y=ax+b a:傾き(スロープ),b:バイアス
で表わす。ここで、2つのサンプルのラボ値と検量線出力(予測値)からバイアスbとスロープaを方程式を解いて求める。このようにして、検量線出力を補正するスロープバイアス値を求める。このような方法をスロープバイアス法と呼ぶ。
【0004】
図14は従来の予測値補正方法を示すフローチャートである。先ず、未知のサンプルのスペクトルをとる(S1)。次に、測定したスペクトルに対して検量線を当てはめる(S2)。次に、検量線を用いて予測値を算出する(S3)。そして、スロープバイアス法を用いて予測値の補正を行なう(S4)。補正方法は図13に示した通りである。スロープバイアス法は、検量線をあてはめ、予測値を算出した後に補正を行なう方法である。
【0005】
スロープバイアス法では、予測値を直線近似で補正するため、スペクトルを利用して、サンプルの種類や測定スペクトルの異常等の判別ができないという欠点がある。スペクトルを変換することにより、異なる機器間で検量線を有効に利用しようとする試みは、キャリブレーション変換と呼ばれ、種々の方法が提案されている。校正前後における補正にも、この方法が適用できる。例えばDS(Direct Standardizatin)、PDS(Piecewise Direct Standardizatin)、MP(Multiplicative Correction)、AD(Additive Correction)、DSI(Difference Spectram with Interpoletion)等多数の方法が用いられている。ここで、前記したDS法は、校正前スペクトルと校正後スペクトルの間に変換マトリクスを設け、即ち、
〔校正前スペクトル〕=〔変換マトリクス〕×〔校正後スペクトル〕
とし、本来なら理想的には校正前スペクトルと校正後スペクトルは同じであるが、前述したような移設等のために校正前後でスペクトルが変化する。この変化の程度を変換マトリクスとして求めるものである。変換マトリクスが求まれば、〔校正前スペクトル〕と〔校正後スペクトル〕とを関連づけることが可能となる。
【0006】
従来の近赤外分析法における検量線の作成方法としては、検量線作成用に予め濃度が既知の複数の標準サンプルに対して近赤外線を照射して複数の吸光度スペクトルを測定し、この吸光度スペクトルを温度等の外的変動要因を考慮して補正し、仮想の吸光度スペクトルを作成し、更に前記仮想の吸光度スペクトル群に基づいて上記外的変動要因の値毎の検量線を作成するようにしたものがある(例えば特許文献1参照)。
【特許文献1】特許第3250113号公報(段落0013〜0022、図1〜図5)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
前述した従来の技術であるスロープバイアス法では、サンプルが異常で、スペクトルが変化しても予測値だけを補正するため、測定スペクトルの良否(サンプルの異常)の判別ができない。また、メンテナンス後に出力がばらついても、スロープバイアス法ではスペクトル変化による出力のバラツキは補正することができない。更に、前記したDS法、PDS法等の他の方法では、変換マトリックスの計算と多変量解析を用いるため、サンプル数が多くないとよい変換ができないという問題があった。サンプル数を多くすると、検量線の再作成と同様となり、校正前の検量線の有効利用とはならない。
【0008】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、サンプルが1つで精度よく校正ができる近赤外分光法における検量線補正方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0009】
(1)請求項1記載の発明は、校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得ることを特徴とする。
(2)請求項2記載の発明は、前記波数シフト補正は、基準サンプルを使用して校正後のスペクトルを測定するとともに、そのスペクトルの波数をシフトさせながら校正前のスペクトルとの差スペクトルを求め、この差スペクトルのRMS値が最小となるシフト量を最適波数シフト量とすることを特徴とする。
(3)請求項3記載の発明は、前記スケール補正は、波数シフト補正を施されたスペクトルと校正前のスペクトルとの比から補正量を決定することを特徴とする。
(4)請求項4記載の発明は、前記スケール補正は、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用してスケール補正量を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、校正前後の近赤外線スペクトルの差スペクトルを測定して該差スペクトルのRMS値が最小となる波数を最適波数シフト量とし、また波数シフトされた校正後のスペクトルと校正前のスペクトルの比をとりスケール補正量を決定し、最適波数シフト量とスケール補正量からスペクトル変換を行なうことで、元の検量線を用いることができるので、検量線作成に要するコストを下げることができ、かつサンプルが1つで精度よく校正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0011】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を詳細に説明する。
図1は本発明の検量線補正方法を示すフローチャートである。本発明は、先ず基準サンプルを使用して、校正後のスペクトルを測定する(ステップ1)。次に、校正後のスペクトルの波数をシフトさせながら、校正前の基準サンプルスペクトルとの差スペクトルのRMS値を求める(ステップ2)。次に、差スペクトルのRMS値が最小となる波数シフト量を最適な波数シフト量とする(ステップ3)。次に、波数シフトしたスペクトルと校正前のスペクトルとの比からスケール補正量を求める(ステップ4)。次に、測定スペクトルに対して、波数シフト補正を施した後、スケール補正を施し、補正後のスペクトルに対して、校正前に作成した検量線を適用して検量線出力を得る(ステップ5)。
【0012】
図2は同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図であり、校正前後の特性変化の一例を示している。横軸は波数であり、縦軸は吸光度である。ここで、波数は波長の逆数であり、単位はcm-1である。例えば、波長λが1μmであった場合には、波数は
1/λ=1/106m=104cm-1となり、波数は10000cm-1となる。S1は校正前のスペクトル、S2は校正後のスペクトルをそれぞれ示している。
【0013】
図3は同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図であり、校正前後の特性変化の他の例を示している。横軸は波数であり、縦軸は吸光度である。この場合は、波数シフトではなく、吸光度のピーク値が校正前後で異なっていることを示している。S3は校正前のスペクトルを、S4は校正後のスペクトルをそれぞれ示している。
【0014】
今、図2に示す校正後のスペクトルS2を補正する場合について説明する。先ず、校正後のスペクトルを波数をすこしずつシフトさせながら差スペクトルを求める。
そして、それぞれの場合における差スペクトルのRMS値(Root Mean Square:実効値)を演算する。そして、RMS値が最小になるところを最適波数シフト量とする。RMS値の大きさを縦軸、横軸を波数シフト量としてプロットすると、図4に示すようなものとなる。図のA点における波数でRMS値が最小になっていることが分かる。
【0015】
以上のようにして差スペクトルが最小になる波数シフト量が分かったら、前述した波数シフトの補正を行なったものに対して、今度はスケール補正量を求める。図5はスペクトル吸光度の対比説明図である。f5は校正前の吸光度特性、f6は校正後の吸光度特性である。横軸は校正前におけるスペクトル吸光度、縦軸は校正後におけるスペクトル吸光度である。校正前後で変化がないならば、双方の一致度をみると、f5に示すような特性になるはずである。即ち、校正前の吸光度が0.5であれば、校正後の吸光度も0.5となるはずである。
【0016】
しかしながら、実際の校正後のスペクトル吸光度は特性f6より明らかなように、0.6になっている。校正前後におけるサンプルが変わらないものとすると、(1)式より明らかなように、サンプルの厚さdに相当する部分が変わったことになる。この厚さd相当が何%ずれたかを求めることにより、図3に示すような、サンプルの厚さdに相当する変化に基づく特性変化の補正ができることになる。このようなスペクトルの変化をスペクトルのスケール変化と呼ぶ。このことは、波数シフトさせた校正後のスペクトルと校正前のスペクトルとの比をとり、スケール補正量を決定することに相当する。
【0017】
なお、スケール補正量を決定する際、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用するようにすれば、スケール補正の精度をより向上させることができる。この補正値は、例えば1.006というような具合に算出される。
【0018】
以上のようにして校正後に測定したスペクトルについて、上記のようにして得られた波数シフト補正とスケール補正とを用いてサンプル測定時の補正を行なうことにより、トレーサビリティと継続性のある検量線補正を行なうことができる。即ち、先ずシフト量補正を行ない、このシフト量補正を行なったものに対してスケール補正を行なうものである。このようにして、本発明によれば、校正後の測定スペクトルに対して、校正前の検量線を適用することができるので、新たに検量線ソフトウェアを購入したり、検量線を再設定したりする必要がなくなるので、検量線作成に要するコストを下げることができ、かつサンプルが1つで精度よく校正することができる。
【0019】
以下、実験により求めたデータについて説明する。図6はエチレン濃度0〜4.2%の溶融PP(ポリプロピレン)のスペクトルを示す図である。横軸は波数、縦軸は吸光度である。図中、波数8382と8224の部分の拡大図を左上に示す。ここで、C2はエチレン濃度である。濃度に応じて吸光度が異なっていることが分かる。なお、図中に示した2ST、NR2は検量線に使用したスペクトルの領域を示している。図7は校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して校正後に測定したスペクトルを使用してC2(エチレン濃度)を予測した結果を示す図である。横軸はリファレンス(ラボ)値、縦軸は予測値である。○は作成検量線結果を、●は校正後に予測した結果を示す。この時の使用検量線はB−2ST−1Dを用いている。ここで、「B」はメンテナンス前を、「2ST」は図6に示す波長領域を、「1D」は前処理としての1次微分を示している。従って、この検量線は波長領域2STを用いて作成された検量線であることを示している。この図では、校正後に予測した結果の予測値がずれていることが分かる。
【0020】
図8は校正前後に測定したスペクトルを使用したファクター解析結果を示す図である。ファクター解析は、検量線作成アルゴリズムPLSを用いた時のスペクトル解析を行なうための方法である。横軸はFactor1、縦軸はFactor2を示す。○は校正前を、●は校正後をそれぞれ示している。SPi(i=1〜8)はサンプルを示している。図8によれば、メンテナンスの前後によりFactorの値が変化していることが分かる。
【0021】
図9はサンプルSPI(C2=0%)について、波数シフトさせた校正後のスペクトルから校正前のスペクトルを引いたRMSとシフト量の関係を示す図である。横軸は波数、縦軸はRMS値である。f7は波数領域NR2の時の特性を、f8は波数領域2STの時の特性をそれぞれ示す。ここで、領域NR2と2STは図6に示した通りである。この間で、RMS値(実効値)が最小となる波数が存在することを示している。この例では、波数1.2cm-1のところに最小値があることを示している。
【0022】
図10は校正前に測定した溶融PPスペクトルと1.2cm-1波長シフトさせた校正後のSP1の溶融PPスペクトルの吸光度の比を示す図である。横軸Xは校正前のアブソーバンス(吸光度)を、縦軸は校正後のアブソーバンスをそれぞれ示している。ここで、縦軸をY、横軸をXとして図に示す直線は、
Y=0.9936X−0.0001
と表されている。このことは、XとYの傾きがわずかに一致していないことを示している。図11は1.2cm-1波数シフトと1.006のスケール補正を行なった校正後のスペクトルと校正前のスペクトルを使用したFactor1とFactor2のファクター解析結果を示す図である。横軸はFactor1、縦軸はFactor2である。○は校正前のFactor値を、▲は校正後のFactor値をそれぞれ示している。図11は、波数シフトとスケール補正をする前に比較して、補正後は校正前後のスペクトル差がほとんどないことを示している(図8参照)。
【0023】
図12は校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して1.2cm-1波数シフトさせ、1.006を掛けてスケール補正をした校正後測定したスペクトルを予測した結果と検量線の比較を示す図である。検量線としては、B−2ST−1Dを使用している。横軸は基準C2の含有率、縦軸は予測されるC2の含有率をそれぞれ示している。○は校正前の予測値を、●は補正後の予測値をそれぞれ示す。補正後の予測値が校正前の予測値と一致していることが分かる(図7参照)。
【0024】
上述の実施の形態例では、同じサンプルを使用して検量線を補正する方法について説明したが、この発明は同じサンプルを使用して、スペクトルの波数シフト量、スケール補正量を求めるものであることから、検量線の補正のみではなく、装置の異常診断の指標手段としても使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】本発明の検量線補正方法を示すフローチャートである。
【図2】同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図である。
【図3】同じサンプルの吸光度スペクトルの他の例を示す図である。
【図4】波数シフト量の最適値を示す図である。
【図5】スペクトル吸光度の対比説明図である。
【図6】エチレン濃度0〜4.2%の溶融PPのスペクトルを示す図である。
【図7】校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して校正後に測定したスペクトルを使用してC2濃度を予測した結果を示す図である。
【図8】校正前後に測定したスペクトルを使用したファクター解析結果を示す図である。
【図9】サンプルSPI(C2=0%)について波数シフトさせた校正後のスペクトルから校正前のスペクトルを引いたRMSとシフト量の関係を示す図である。
【図10】校正前に測定した溶融PPスペクトルと1.2cm-1波数シフトさせた校正後のサンプルSPIの溶融PPスペクトルの吸光度の比を示す図である。
【図11】1.2cm-1波数シフトと1.006のスケール補正を行なった校正後のスペクトルと校正前のスペクトルを使用したFactor1とFactor2のファクター解析結果を示す図である。
【図12】校正前に測定したスペクトルで作成した検量線を使用して1.2cm-1波数シフトさせ、1.006を掛けてスケール補正をした校正後測定したスペクトルを予測した結果と校正前検量線予測値の比較を示す図である。
【図13】スロープバイアス法の説明図である。
【図14】従来の予測値補正方法を示すフローチャートである。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、
測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、
波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、
補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得ることを特徴とする近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項2】
前記波数シフト補正は、基準サンプルを使用して校正後のスペクトルを測定するとともに、
そのスペクトルの波数をシフトさせながら校正前のスペクトルとの差スペクトルを求め、 この差スペクトルのRMS値が最小となるシフト量を最適波数シフト量とすることを特徴とする請求項1記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項3】
前記スケール補正は、波数シフト補正を施されたスペクトルと校正前のスペクトルとの比から補正量を決定することを特徴とする請求項1又は2記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項4】
前記スケール補正は、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用してスケール補正量を決定することを特徴とする請求項3記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項1】
校正後の測定スペクトルに対して校正前に作成した検量線を適用するための検量線補正方法において、
測定スペクトルに対して、その波数をシフトさせる波数シフト補正を施すとともに、
波数シフトされた測定スペクトルに対して、吸光度を変化させるスケール補正を施し、
補正後のスペクトルに検量線を適用して検量線出力を得ることを特徴とする近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項2】
前記波数シフト補正は、基準サンプルを使用して校正後のスペクトルを測定するとともに、
そのスペクトルの波数をシフトさせながら校正前のスペクトルとの差スペクトルを求め、 この差スペクトルのRMS値が最小となるシフト量を最適波数シフト量とすることを特徴とする請求項1記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項3】
前記スケール補正は、波数シフト補正を施されたスペクトルと校正前のスペクトルとの比から補正量を決定することを特徴とする請求項1又は2記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【請求項4】
前記スケール補正は、測定濃度による吸光度の変化が少ないスペクトル範囲を使用してスケール補正量を決定することを特徴とする請求項3記載の近赤外分光法における検量線補正方法。
【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】
【公開番号】特開2007−187624(P2007−187624A)
【公開日】平成19年7月26日(2007.7.26)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2006−7470(P2006−7470)
【出願日】平成18年1月16日(2006.1.16)
【出願人】(000006507)横河電機株式会社 (4,443)
【出願人】(503092180)学校法人関西学院 (71)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成19年7月26日(2007.7.26)
【国際特許分類】
【出願日】平成18年1月16日(2006.1.16)
【出願人】(000006507)横河電機株式会社 (4,443)
【出願人】(503092180)学校法人関西学院 (71)
【Fターム(参考)】
[ Back to top ]