CN110573853B - 气味图像的基础数据生成方法 - Google Patents

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Abstract

气味图像的基础数据生成方法是生成用于用图像表现包含气味物质的样本的气味的基础数据的方法。该方法包括：测量结果获取步骤，使用具备多个传感器元件(11)的气味传感器(10)，获取在多个传感器元件(11)的各个传感器元件针对样本中包含的气味物质所测定出的各测定结果；以及数据加工步骤，对获取的测定结果分别进行加工，生成用于用图像表现样本的气味的基础数据。多个传感器元件(11)对气味物质的检测特性各不相同。在针对各个基础数据来用小图像(2)表现的情况下，以多个小图像(2)的集合即给定的显示方式将样本的气味作为气味图像(1)来表现，并且各个小图像(2)根据基础数据的值的大小而变化。

Description

气味图像的基础数据生成方法
技术领域
本发明涉及气味图像的基础数据生成方法。具体而言，涉及生成用于用图像来表现包含气味物质的样本的气味的基础数据的方法。
背景技术
为了测定空气的气味，已知有具备特异性吸附空气中气味物质的水晶振荡器的传感器(参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平5-187986号公报
发明内容
发明所要解决的课题
但是，若仅利用传感器来测定空气的气味并保存其测定结果，则难以直接把握该气味是怎样的气味。
本发明是鉴于上述情况而提出的，并以提供生成如下基础数据的方法为示例性课题，该基础数据用于为了易于在视觉上把握用气味传感器所测定出的气味的测定结果而利用图像来表现气味。
用于解决课题的技术方案
为了解决上述课题，本发明具有以下的构成。
(1)一种气味图像的基础数据生成方法，生成基础数据，所述基础数据用于用图像来表现包含气味物质的样本的气味，所述气味图像的基础数据生成方法包括：测量结果获取步骤，使用具备多个传感器元件的气味传感器，将在所述多个传感器元件的各个传感器元件针对所述样本中包含的所述气味物质测定出的各测定结果以与所述多个传感器元件的各个传感器元件相关联的状态进行获取；以及数据加工步骤，对获取的所述测定结果分别进行加工，生成用于用图像来表现所述样本的气味的基础数据，所述基础数据与所述多个传感器元件的各个传感器元件相关联，所述多个传感器元件对所述气味物质的检测特性各不相同，在所述数据加工步骤中，在针对各个所述基础数据来用与各个所述传感器元件对应的小图像进行表现的情况下，以如下方式生成所述基础数据：以多个所述小图像的集合即给定的显示方式将所述样本的气味作为图像进行表现，并且各个所述小图像根据所述基础数据的值的大小而变化。
通过以下参照附图说明的优选实施方式，本发明的进一步的目的或其他特征将变得明确。
发明效果
根据本发明，能够提供生成如下的基础数据的方法，该基础数据用于为了易于视觉上把握用气味传感器所测定出的气味的测定结果而利用图像来表现气味。
附图说明
图1是实施方式1的测量结果获取步骤中获取的测定结果数据库D1。
图2是表示实施方式1的测量结果获取步骤中获取的测定结果的图表。
图3是对实施方式1的数据加工步骤S2的概要进行说明的图。
图4是基于实施方式1的数据加工步骤S2中生成的基础数据所表现的图像的一例。
图5是示意性表示实施方式1中的气味传感器10的俯视图。
图6是示意性表示图5中的A-A’截面的剖视图。
图7是示意性表示实施方式1的气味测定的机构的说明图。
具体实施方式
[实施方式1]
以下，对实施方式1涉及的气味图像的基础数据生成方法进行说明。实施方式1涉及的气味图像的基础数据生成方法是生成用于利用图像表现包含气味物质的样本的气味的基础数据的方法。实施方式1涉及的气味图像的基础数据生成方法具有测量结果获取步骤、数据加工步骤。
在实施方式1中，“气味”是指针对人或包括人的生物能够作为嗅觉信息获取的物质，概念包括分子单体、或者由不同的分子组成的分子群具有各自的浓度而集合而成的物质。
在实施方式1中，将构成上述气味的分子单体或者由不同的分子组成的分子群具有各自的浓度而集合而成的物质称作“气味物质”。但是，在广义上，气味物质有时广泛地表示能够吸附在后述的气味传感器10的物质吸附膜的物质。即，“气味”中包含多个成为原因的气味物质的情况较多，另外，由于也可能存在未被认知为气味物质的物质或未知的气味物质，因此也可能包括通常没有被作为气味的原因物质的物质。
<测量结果获取步骤S1>
在测量结果获取步骤S1中，使用气味传感器10，在气味传感器10所具备的多个传感器元件11的各个传感器元件11，获取针对样本中包含的气味物质所测定出的各测定结果。多个传感器元件11各自对气味物质的检测特性各不相同。关于气味传感器10的具体的结构，将在以下进行说明。
以与多个传感器元件11的各个传感器元件11相关联的状态获取各测定结果。具体而言，能够获取各传感器元件11与在各个传感器元件11所测定出的各测定结果以彼此相关联的状态保存的测定结果数据库。
图1是在实施方式1的测量结果获取步骤获取的测定结果数据库D1。在测定结果数据库D1，以各传感器元件11和在各个传感器元件11测定出的各测定结果彼此相关联的状态进行保存。在图1所示的测定结果数据库D1，针对传感器元件11-01～11-35共计35个传感器元件11，以使各自的测定结果建立了状态进行保存。此外，在图1中，关于传感器元件11-08～11-34，为了便于说明，省略记载。
具体而言，测定结果为各传感器元件11检测出的原始数据。在气味传感器10例如为水晶振荡器传感器(QCM)的情况下，作为传感器元件11生成的原始数据，能够设为水晶振荡器的谐振频率的经时变化。即，作为基于传感器元件11的测定结果，能够设为气味传感器10的动作开始起的经过时间不同的多个时刻的谐振频率。例如，如图1所示，在以气味传感器10的动作开始起0秒后的谐振频率为基准的情况下，对在传感器元件11-01测定出的测定结果而言，14秒后测定出的谐振频率为“9.3”，16秒后测定出的谐振频率为“﹣11.0”。另外，在以气味传感器10的动作开始起0秒后的谐振频率为基准的情况下，对在传感器元件11-02测定出的测定结果而言，气味传感器10的动作开始起14秒后测定出的谐振频率为“10.7”，16秒后测定出的谐振频率为“﹣11.7”。此外，测定时，对测定结果的记录的时间间隔没有特别限定，例如，能够设定为1秒间隔。
基于气味传感器10的测定优选进行多次，且将进行多次测定的原始数据的平均值作为测定结果。对测定的次数没有特别限定，例如可以设为3次。作为平均值，能够采用算数平均(相加平均)得到的平均值。
＜数据加工步骤S2＞
在数据加工步骤S2中，对测量结果获取步骤S1中获取的测定结果分别进行加工，生成用于用气味图像1表现样本的气味的基础数据，即，生成与多个传感器元件11各自相关联的基础数据。另外，在数据加工步骤S2中，在关于各个基础数据，以与各个传感器元件11对应的小图像2表现的情况下，以多个小图像2的集合即给定的显示方式将样本的气味作为气味图像1进行表现，并以各个小图像2根据基础数据的值的大小而变化的方式生成基础数据。
数据加工步骤S2也可以具有差分计算子步骤S2-1、对数运算子步骤S2-2、值分类子步骤S2-3、基础数据生成子步骤S2-4这些各个子步骤。
＜差分计算子步骤S2-1＞
在差分计算子步骤S2-1中，针对测量结果获取步骤S1中获取的各个测定结果，计算极大值与经过该极大值后的最初的极小值(以下，也称作“极大值之后的极小值”)之间的差(差分)。然后，在存在多个差分(极大值与其之后的极小值)的情况下，将差分的值为最大的值作为该测定结果的差分。如此，针对各测定结果，得到与多个传感器元件11各自相关联的差分。
图2是表示实施方式1的测量结果获取步骤中获取的测定结果的图表。在图2中，纵轴是在以气味传感器10的动作开始起0秒后的谐振频率为基准的情况下，在给定时间后测定出的谐振频率的位移量“Hz”，横轴是气味传感器10的动作开始后的经过时间“秒”。在图2中，表示测定结果数据库D1中表示的测定结果中关于传感器元件11-01、11-02、11-03的测定结果。在图2中，用实线表示传感器元件11-01的测定结果，用虚线表示传感器元件11-02的测定结果，用点划线表示传感器元件11-03的测定结果。关于其他的传感器元件11-04～11-35，当然也能够同样地制作图表。在图2中，关于传感器元件11-01，测定结果的差分为“22.6Hz”。即，在关于传感器元件11-01的测定结果中，为气味传感器10的动作开始后的经过时间14秒的极大值“9.3Hz”和气味传感器10的动作开始后的经过时间17秒的极小值“﹣13.3Hz”之间的差分。
在计算差分时，也可以限制气味传感器10的动作开始后的经过时间的范围。例如，在气味传感器10的动作开始起经过15秒后开始样本的气味的测定，在气味传感器10的动作开始起经过20秒后结束样本的气味的测定的情况下，能够将进行差分计算所经过时间的范围设为从气味传感器10的动作开始起的经过时间为14秒至25秒的期间。此外，该经过时间的范围也能够任意设定。
＜对数运算子步骤S2-2＞
在对数运算子步骤S2-2中，关于差分计算子步骤S2-1中计算出的各个差分，进行对数运算，得到与多个传感器元件11各自相关联的对数值。在对数运算时，对底数没有特别限定，例如可以设为2。此外，差分是极大值与极小值之间的差，为正的值(实数)。
＜值分类子步骤S2-3＞
在值分类子步骤S2-3中，根据值的大小将对数运算子步骤S2-2中得到的各对数值分类到多个区域。作为分类的区域的数量，没有特别限定，例如，可以设为3～5个区域等。以下，对分类到3个区域的情况进行说明。
在值分类子步骤S2-3中，首先，确定对数运算子步骤S2-2中得到的关于各样本的多个对数值中的最大的对数值和最小的对数值。接着，计算将最大的对数值和最小的对数值之间的差除以3的情况下的商。能够使用如此得到的商将最大的对数值和最小的对数值之间的数值范围划分为三等分的区域。即，能够三等分为：从最小的对数值起到将商加上最小的对数值所得的值为止的区域、从最小的对数值起到将商的两倍加上最小的对数所得的值为止的区域、从将商的两倍加上最小的对数所得的值起到最大的对数值为止的区域。
接着，将与各传感器元件11相关联的对数值的各个对数值分类到3个区域中的任一个区域。关于各对数值，也可以设置用于识别被分类的区域的标志。例如，针对三等分后的三个区域，能够从值小的区域起，如(1)、(2)、(3)那样设置标志。由此，能够将与各传感器元件11相关联的测定结果根据该值的大小分类到三个阶段。
关于上述的数据加工步骤S2，使用图3进一步进行具体说明。图3是说明实施方式1的数据加工步骤S2的概要的图。图3中，表(A)是表示关于某样本在差分计算子步骤S2-1中计算出的差分的表。关于传感器元件11-01～11-35的各个传感器，表示其差分的值。例如，在表(A)中，在传感器元件11-01得到的差分为“38.7”，在传感器元件11-02中得到的差分为“27.0”。此外，为了便于说明，关于传感器元件11-11～11-34的值，省略表示(后述的表(B)、表(E)也是同样的)。
接着，通过对数运算子步骤S2-2，对关于各传感器元件11的差分进行对数运算処理。此处的对数运算以如下的式(1)来表示。即，通过将底数设为2对差分的值的绝对值进行对数运算，求出对数值。
[对数值]＝log2|[差分]|…式(1)
表(B)是表示通过对数运算子步骤S2-2求出的关于各传感器元件11的对数值的表。例如，在表(B)中，基于在传感器元件11-01得到的差分计算出的对数值为“5.3”，基于在传感器元件11-02得到的差分计算出的对数值为“4.8”。
接着，通过值分类子步骤S2-3，基于得到的对数值，将关于各传感器元件11的对数值分类到三个区域。具体而言，首先，在测定中的样本中，确定关于各传感器元件11的对数值中的最大的对数值(最大值)和最小的对数值(最小值)。然后，计算用3除以最大值和最小值之间的差的情况下的商。在表(C)中表示这些确定出的最大值、最小值以及计算出的商。表(C)中，确定出的最大值为“6.7”，确定出的最小值为“3.1”，计算出的商为“1.2”。
基于这些确定出的最大值、最小值以及计算出的商，将关于各传感器元件11的对数值分类到三个阶段。在分类时，基于表(D)所示的那样的分类规则进行分类。具体而言，基于最小的对数值的区域(区域1)为3.1≤[对数值]≤4.3的范围、第二小的对数值的区域(区域2)为4.3＜[对数值]≤5.5的范围、最大的对数值的区域(区域3)为5.5＜[对数值]≤6.7的范围这一分类规则进行分类。
接着，基于分类后的结果，针对各传感器元件11来赋予标志。表(E)中表示针对各传感器元件11赋予了标志后的结果。对于得到了属于区域1的对数值的传感器元件11，赋予标志(1)，对于得到了属于区域2的对数值的传感器元件11，赋予标志(2)，对于得到了属于区域3的对数值的传感器元件11，赋予标志(3)。例如，在表(E)中，对于传感器元件11-01，赋予了标志(2)，对于传感器元件11-30，赋予了标志(1)，对于传感器元件11-09，赋予了标志(3)。
＜基础数据生成子步骤S2-4＞
在基础数据生成子步骤S2-4中，基于值分类子步骤S2-3中分类后的对数值(测定结果)即与各传感器元件11对应的对数值(测定结果)，生成基础数据。基础数据分别具有与各传感器元件11对应的值。
基础数据是指成为用于用气味图像1表现样本的气味的图像数据的基础的数据。基础数据并非表示形成气味图像1的各像素的颜色或位置等信息的数据(像素数据)，而是表示小图像2的位置、大小、颜色、形状等的数据。基于基础数据生成的气味图像1是通过与各个传感器元件11对应的基础数据所表现的包括多个小图像2的图像。气味图像1作为这些多个小图像2的集合能够通过给定的显示方式来表现。各个小图像2能够根据对应的基础数据的值的大小而变化。具体而言，根据对应的基础数据的值的大小，能够使小图像2的大小、颜色、形状变化。即，在基础数据生成子步骤S2-4，以通过给定的显示方式将样本的气味作为气味图像1来表现的方式，生成基础数据。另外，在基础数据生成子步骤S2-4中，以使各个小图像2根据基础数据的值的大小变化的方式，生成基础数据。
图4是基于在实施方式1的数据加工步骤S2中生成的基础数据所表现的图像的一例。图4所示的气味图像1由35个小图像2构成，各小图像2的形状为圆。各小图像2与各传感器元件11-01～11-35对应地从左上起依次排列。具体而言，在图4中，从上起第1行的两个小图像2从左起依次与传感器元件11-01、11-02对应，从上起第2行的五个小图像2从左起依次与传感器元件11-03～11-07分别对应。另外，与传感器元件11-03(标志(1))对应的小图像2以小圆表示，与传感器元件11-09(标志(3))对应的小图像2以大圆表示，与传感器元件11-01(标志(2))对应的小图像2以介于上述小圆与大圆之间的较大的圆表示。
在图4中，所有的小图像2的形状以圆表示，但各小图像2的形状不限定为圆，也可以是正方形、长方形、菱形、其他不规则形状等。另外，所有的小图像2的形状不必一致，各小图像2也可以具有不同的形状。在图4中，各小图像2的颜色以黑色进行了表示，但各小图像2的颜色不限定为黑色，也可以用任意的颜色表示。另外，所有的小图像2的颜色不必一致，各小图像2也可以用不同的颜色表示。
在图4中，各小图像2以根据对应的基础数据的值的大小而大小不同的方式表示。具体而言，若基础数据的值较大，则小图像2被较大地表示，若基础数据的值较小，则小图像2被较小地表示。在此，表示各小图像2的大小也可以根据在值分类子步骤S2-3中分类的阶段被分类到多个阶段。即，在值分类子步骤S2-3中被分类到标志(1)、(2)、(3)这三个阶段的情况下，也能够将小图像2的大小分类到三个阶段而进行表示。
在给定的显示方式中，优选各小图像2之间的间隔为恒定(等间隔排列)另外，在给定的显示方式中，优选各小图像2的位置(各小图像2的中心或重心)恒定(不会根据基础数据的值而变动)。通过这样使各小图像2的位置、间隔为恒定，在各小图像2的大小或形状根据基础数据的值的大小而变化的情况下，能够通过比较变化的前后的气味图像1，视觉上易于把握变化后的小图像2。此外，各小图像2之间的间隔不限定为恒定(等间隔)，气味图像1也可以是多个不同形状的小图像2组合后所得的图像。
＜气味传感器10＞
图5是示意性表示实施方式1的气味传感器10的俯视图。图6是示意性表示图5中的A-A’截面的剖视图。气味传感器10具备多个传感器元件11。传感器元件11分别具有吸附气味物质的物质吸附膜13、对气味物质向该物质吸附膜13的吸附状态进行检测的检测器15。
如图6所示，传感器元件11构成为包括检测器15以及设置于检测器15的表面上的物质吸附膜13。物质吸附膜13优选覆盖检测器15的表面整体。即，检测器15的大小优选与物质吸附膜13的形成范围相同，或者比物质吸附膜13的形成范围小。此外，也可以在一个物质吸附膜13的形成范围内设置多个检测器15。
在传感器基板17上，配设有多个传感器元件11，如图5所示，以3行3列的格子状排列。此时，相邻的传感器元件11的物质吸附膜13彼此不接触或者绝缘。此外，传感器元件11在传感器基板17上不一定需要排列，也可以随机地配设，或者以除3行3列之外的形态排列。此外，为了生成图4所示那样的具有35个小图像2的气味图像1，优选使用与各小图像2分别对应的35个传感器元件11。在该情况下，所有的传感器元件11无需配设在1片传感器基板17上，在多片传感器基板17上，也可以配设各不相同的传感器元件11。
配设在传感器基板17上的多个传感器元件11的各自的物质吸附膜13的性状互不相同。具体而言，优选所有的多个传感器元件11由组成各不相同的物质吸附膜13构成，不存在相同的性状的物质吸附膜13。在此，物质吸附膜13的性状也可以称作气味物质向物质吸附膜13的吸附特性。即，即便是相同的气味物质(或其集合体)，在具有不同性状的物质吸附膜13中，显示不同的吸附特性。在图5及图6中，为了方便，将所有物质吸附膜13同样地进行了表示，但实际上其性状互不相同。此外，各传感器元件11的物质吸附膜13的吸附特性不一定需要全部都不同，其中，也可以设置配设有具有相同吸附特性的物质吸附膜13的传感器元件11。
作为物质吸附膜13的材质，可以使用由π电子共轭高分子形成的薄膜。在薄膜中，作为掺杂剂，能够含有无机酸、有机酸或离子液体中的至少一种。通过改变掺杂剂的种类或含量，能够使物质吸附膜13的性状改变。
作为π电子共轭高分子，没有特别限定，但优选以聚吡咯及其衍生物、聚苯胺及其衍生物、聚噻吩及其衍生物、聚乙炔及其衍生物、聚薁及其衍生物等π电子共轭高分子为骨架的高分子。
在π电子共轭高分子以氧化状态而骨架高分子自身为阳离子的情况下，通过含有阴离子作为掺杂剂，能够发现导电性。此外，在本发明中，也可以采用不含有掺杂剂的中性的π电子共轭高分子作为物质吸附膜13。
作为掺杂剂的具体例，可以列举氯离子、氯氧化物离子、溴离子、硫酸根离子、硝酸根离子、硼酸根离子等无机离子、烷基磺酸、苯磺酸、羧酸等有机酸阴离子、聚丙烯酸、聚苯乙烯磺酸等高分子酸阴离子等。
另外，通过在中性的π电子共轭高分子中使食盐这样的盐或包括离子液体这样的阳离子、阴离子这二者的离子性化合物共存，也能够使用进行化学平衡的掺杂的方法。
在将构成π电子共轭高分子的每两个重复单位进入一个掺杂剂单位(离子)的状态设为1的情况下，π电子共轭高分子中掺杂剂的含量为0.01～5的范围，优选只要调整到0.1～2的范围即可。通过将掺杂剂的含量设为该范围的最低值以上，能够抑制作为物质吸附膜13的特性的消失。另外，通过将掺杂剂的含量设为该范围的最大值以下，能够抑制π电子共轭高分子自身具有的吸附特性的效果降低且难以制成具有期望的吸附特性的物质吸附膜13的情况。另外，通常由于成为作为低分子量物质的掺杂剂成为优势的膜，因此能够抑制物质吸附膜13的耐久性大幅度下降。因此，通过将掺杂剂的含量设为上述的范围，能够适当地维持气味物质的检测灵敏度。
在多个传感器元件11中，为了分别使物质吸附膜13的吸附特性改变，能够使用不同种类的π电子共轭高分子。另外，也可以通过使用相同种类的π电子共轭高分子而使掺杂剂的种类或含量改变，从而发现不同的吸附特性。例如，通过使π电子共轭高分子的种类或掺杂剂的种类、含量等改变，能够使物质吸附膜13的疏水、亲水性能改变。
物质吸附膜13的厚度能够根据作为吸附对象的气味物质的特性适当地选择。例如，能够将物质吸附膜13的厚度设为10nm～10μm的范围，优选设为50nm～800nm。在物质吸附膜13的厚度低于10nm时，有时无法得到充分的灵敏度。另外，在物质吸附膜13的厚度超过10μm时，有时会超出检测器15能够检测的重量的上限。
检测器15测定吸附于物质吸附膜13的表面的气味物质引起的物质吸附膜13的物理、化学或者电特性的变化，并具有作为将其测定数据作为例如电信号进行输出的信号转换部(转换器)的功能。即，检测器15检测气味物质向物质吸附膜13的表面的吸附状态。作为由检测器15输出为测定数据的信号，可以列举电信号、发光、电阻的变化、振动频率的变化等物理信息。
作为检测器15，只要使测定物质吸附膜13的物理、化学或电特性的变化的传感器，则没有特别的限定，能够适当使用各种传感器。作为检测器15，具体而言，可以列举水晶振荡器传感器(QCM)、表面声波传感器、场效应晶体管(FET)传感器、电荷耦合元件传感器、MOS场效应晶体管传感器、金属氧化物半导体传感器、有机导电性聚合物传感器、电化学传感器等。
此外，在作为检测器15使用水晶振荡器传感器的情况下，虽未图示，作为激励电极，也可以在水晶振荡器的两面设置电极，为了检测高Q值，也可以在单面设置分离电极。另外，激励电极也可以隔着传感器基板17设置在水晶振荡器的传感器基板17侧。激励电极也能够由任意的导电性材料形成。作为激励电极的材料，具体而言，能够列举金、银、铂、铬、钛、铝、镍、镍系合金、硅、碳、碳纳米管等无机材料、聚吡咯、聚苯胺等导电性高分子等的有机材料。
如图6所示，能够将检测器15的形状设为平板形状。如图5所示，平板形状的平板面的形状能够设为四边形或正方形，但也可以设为圆形或椭圆形等各种形状。另外，检测器15的形状不限定为平板形状，其厚度也可以变动，也可以形成凹状部或凸状部。
在检测器15为如上述的水晶振荡器传感器那样而使用振子的检测器的情况下，通过改变多个传感器元件11的各振子的谐振频率，能够降低从同一传感器基板17上共存的其他振子受到的影响(串扰)。对同一传感器基板17上的各振子而言，能够以对于某振动频率显示不同的灵敏度的方式，任意地设计谐振频率。例如通过调节振子或物质吸附膜13的厚度能够改变谐振频率。
作为传感器基板17，能够使用硅基板、由水晶结晶构成的基板、印刷配线基板、陶瓷基板、树脂基板等。另外，基板为中介层基板等多层布线基板，用于使水晶基板振动的激励电极和安装配线、用于通电的的电极配置在任意的位置。
通过形成上述这样的结构，能够得到具备多个具有气味物质的吸附特性各不相同的物质吸附膜13的传感器元件11的气味传感器10。由此，在利用气味传感器10测定包含某气味物质或其组成的空气的气味的情况下，同样地，气味物质或其组成与各传感器元件11的物质吸附膜13接触，但气味物质以各不相同的形态吸附于各物质吸附膜13。即，在各物质吸附膜13，气味物质的吸附量不同。因此，在各传感器元件11，检测器15的检测结果不同。因此，针对某气味物质或其组成，对应气味传感器10所具备的传感器元件11(物质吸附膜13)的数量，生成由检测器15生成的测定数据。
通过针对某气味物质或其组成进行测定，气味传感器10所生成的测定数据的组(以下，称作气味数据)通常对特定的气味物质或气味物质的组成是特异性的(唯一)。因此，通过由气味传感器10测定气味数据，能够单独以气味物质或者作为气味物质的组成(混合物)对气味进行识别。
接着，对使用气味传感器10获取气味数据的气味数据获取单元的结构进行说明。图7是示意性表示实施方式1的气味测定的机构的说明图。气味测定例如能够使用气味测定装置进行。气味测定装置具有气味传感器10、与气味传感器10连接的运算处理装置51、与运算处理装置51连接的存储装置52。通过气味传感器10测定出的测定结果能够在运算处理装置51被处理，并存储在存储装置52中。实现气味测量结果获取步骤S1的气味测定单元M1通过作为程序P1存储于存储装置52并使运算处理装置51执行该程序，能够使气味传感器10作为气味测定单元发挥功能。此外，气味数据的获取也可以不依赖于基于运算处理装置51的执行，而由其他的结构来执行。
气味测定单元(程序)将从气味传感器10的各传感器元件11各自得到的测定结果与气味图像1的各小图像2各自一对一相对应。此时，在气味传感器10上的各传感器元件11的排列与气味图像1上的各小图像2的排列之间，也可以具有相关关系，也可以没有相关关系(即，可以为随机)。例如，与配设于各传感器元件11的物质吸附膜13的物质吸附特性接近的传感器元件11相关联的小图像2可以配置在气味图像1上接近的位置。这样，通过在各传感器元件11的物质吸附膜13的种类和各小图像2的配置之间具有给定的相关关系，能够使得即便不知晓其相关关系的信息的第三者获取到气味传感器10，也无法利用该相关关系的信息。因此，这样的第三者无法生成基于该相关关系的基础数据及气味图像1。
＜气味图像1的使用例＞
基于通过实施方式1涉及的气味图像的基础数据生成方法生成的基础数据而得到的气味图像是能够用气味图像1表现样本的气味的气味图像。即，气味图像是能够视觉上表现样本的气味的气味图像。例如，是能够视觉上表现饮食物或空气(气氛)等气味的气味图像。
例如，通过将基于酒类或咖啡、红茶等饮料作为样本而生成的基础数据所得到的气味图像表示在这些饮料的包装或标签上，即使不将饮料的容器开封，也能够通过参照气味图像，视觉上得到该气味的信息。当然，作为样本，不限定为饮料，只要使含有气味物质的气体(气氛)，则没有特别限定，能够作为样本采用。
以上，对实施方式1涉及的气味图像的基础数据生成方法进行了说明，但本发明不限定于实施方式1。例如，在数据加工步骤S2中，值分类子步骤S2-3并非必须的工序，能够省略。在该情况下，气味图像1可以不根据基础数据的值的大小而将小图像2的大小、颜色、形状分类到多个阶段而进行变化。
以上，对本发明的优选实施方式进行了说明，但本发明不限于这些实施方式，在其主旨的范围内可以进行各种变形或变更。例如，本发明为包括如下的构思的技术方案。
(构思1)以气味图像的基础数据生成方法作为构思，一种生成用于用图像表现包含气味物质的样本的气味的基础数据的气味图像的基础数据生成方法，包括：测量结果获取步骤，使用具备多个传感器元件的气味传感器，将在多个传感器元件的各个传感器元件中针对所述样本中所含的所述气味物质所测定出的各测定结果以与所述多个传感器元件的各个传感器元件相关联的状态进行获取；以及数据加工步骤，对获取的所述测定结果分别进行加工，生成用于用图像表现所述样本的气味的基础数据，所述基础数据与所述多个传感器元件各自相关联，所述多个传感器元件对所述气味物质的检测特性各不相同，在所述数据加工步骤中，在关于各个所述基础数据，用与各个所述传感器元件对应的小图像来表现的情况下，以如下方式生成所述基础数据：以多个所述小图像的集合即给定的显示方式将所述样本的气味作为图像来表现，并且各个所述小图像根据所述基础数据的值的大小而变化。
由此，为了使视觉上易于把握用气味传感器测定出的气味的测定结果，能够用图像表现的气味。
(构思2)也可以是，所述给定的显示方式与各个所述基础数据对应的多个小图像彼此具有给定的间隔且由给定的大小、颜色以及形状表示的显示方式。
(构思3)也可以是，在所述数据加工步骤中，将所述基础数据根据所述基础数据的值分类到多个阶段，并根据分类后的各个所述多个阶段，使所述小图像的大小、颜色、以及形状的至少一个变化。
(构思4)也可以是，所述多个传感器元件分别具有吸附所述气味物质的物质吸附膜、以及检测所述气味物质向所述物质吸附膜的吸附状态的检测器，所述物质吸附膜对所述气味物质的吸附特性在所述多个传感器元件各不相同。
(构思5)以通过基于构思1至构思4的任一个中记载的气味图像的基础数据生成方法生成的所述基础数据进行表现的气味图像的生成方法为构思。
符号说明
1：气味图像 2：小图像
10：气味传感器 11：传感器元件
13：物质吸附膜 15：检测器
17：传感器基板 19：传感器面
20：摄像装置 21：透镜部
51：运算处理装置 52：存储装置
D1：测定结果数据库

Claims (5)

1.一种气味图像的基础数据生成方法，生成基础数据，所述基础数据用于用图像来表现包含气味物质的样本的气味，所述气味图像的基础数据生成方法包括：
测量结果获取步骤，使用具备多个传感器元件的气味传感器，将在所述多个传感器元件的各个传感器元件针对所述样本中包含的所述气味物质测定出的各测定结果以与所述多个传感器元件的各个传感器元件相关联的状态进行获取；以及
数据加工步骤，对获取的所述测定结果分别进行加工，生成用于用图像来表现所述样本的气味的基础数据，所述基础数据与所述多个传感器元件的各个传感器元件相关联，
所述气味传感器是将通过所述气味物质向所述多个传感器元件的各个传感器元件吸附而导致所述传感器元件的各个传感器元件的重量变化从而变化的频率的值作为所述测定结果进行输出的传感器，
所述多个传感器元件对所述气味物质的检测特性各不相同，
所述数据加工步骤包括计算所述测定结果的极大值与经过该极大值后的所述测定结果的最初的极小值之间的差分的差分计算子步骤，
在所述数据加工步骤中，在针对各个所述基础数据来用与各个所述传感器元件对应的小图像进行表现的情况下，以如下方式生成所述基础数据：以多个所述小图像的集合即给定的显示方式将所述样本的气味作为图像进行表现，并且各个所述小图像根据所述基础数据的值的大小而变化。
2.根据权利要求1所述的气味图像的基础数据生成方法，其中，
所述给定的显示方式是如下的显示方式，即，与各个所述基础数据对应的多个小图像彼此具有给定的间隔且以给定的大小、颜色以及形状进行表示。
3.根据权利要求2所述的气味图像的基础数据生成方法，其中，
在所述数据加工步骤中，
根据所述基础数据的值，将所述基础数据分类到多个阶段，
根据分类后的所述多个阶段的各个阶段，使所述小图像的大小、颜色以及形状的至少一个变化。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的气味图像的基础数据生成方法，其中，
所述多个传感器元件分别具有：
物质吸附膜，其吸附所述气味物质；以及
检测器，其检测所述气味物质向所述物质吸附膜的吸附状态，
所述物质吸附膜对所述气味物质的吸附特性在所述多个传感器元件中各不相同。
5.一种气味图像的生成方法，基于通过权利要求1至4中的任一项所述的气味图像的基础数据生成方法所生成的所述基础数据来表现气味图像。
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