JP2007187624A - 近赤外分光法における検量線補正方法 - Google Patents

Abstract

【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。
【選択図】図１

Description

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。

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。

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。

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。

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。

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）。
特許第３２５０１１３号公報（段落００１３〜００２２、図１〜図５）

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。

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。

（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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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。

本発明の検量線補正方法を示すフローチャートである。 同じサンプルの吸光度スペクトルを示す図である。 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。 波数シフト量の最適値を示す図である。 スペクトル吸光度の対比説明図である。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 スロープバイアス法の説明図である。 従来の予測値補正方法を示すフローチャートである。

Claims (4)

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。
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。
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。
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。

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