JP2008096369A - スペクトル波形パターンの領域分割方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 スペクトル波形パターンを横軸方向に自動的に分割する領域分割方法を提供することである。
【解決手段】 横軸方向に一定間隔でサンプリングされ、横軸の各座標位置における縦軸方向の高さ情報を有するスペクトル波形パターンデータについて、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値を計算するステップと、スペクトル波形パターンデータと移動平均値との差分値又は差分値の絶対値を計算するステップと、差分値又は差分値の絶対値が、設定した閾値よりも大きな範囲を、ピーク存在範囲と定めるステップと、ピーク存在範囲の各々について代表位置を規定するステップと、代表位置の各々の中間に領域の境界位置を定めるステップとを含むことを特徴とする方法が提供される。
【選択図】 図１

Description

本発明は、スペクトル波形パターンから製品などの良品・不良品の検査を行うための前処理である、スペクトル波形パターンの領域分割方法およびプログラムに関する。

スペクトル波形により、良品・不良品の検査を実施可能な製品や材料は数多く存在する。たとえば、蛍光管は、図１２に示すように、波長ごとにエネルギに大小があり、スペクトル波形により発光特性を表すことができる。また、図１３は、赤外分光計を用いた対象物質の特性計測データである。そのほか、石油化学製品や漢方薬素材、あるいは農産品などの特性も、クロマトグラフなど、スペクトル波形として表すことができる。
このように、工業分野においても薬品・農業分野などにおいても、製品や素材・材料特性の検査にスペクトル波形が広く利用されているが、いずれの分野でも、検査対象となるスペクトル波形を、過去に良品と判定されたスペクトル波形群と比較対照して、同一とみなすことができるか否かを判定する。たとえば、図１２（イ）に示される波形が従来良品と判定された代表的なスペクトルとすると、図１２（ロ）ではほぼ全ての箇所で同じ波形パターンとみなすことができるが、矢印（ａ）部の山の形状が図１２（イ）と相違しており、スペクトル波形の同一性に疑義が生ずることとなる。

このようなスペクトル波形の同一性の判定は、従来は主に目視によって行われていた。その理由は、たとえ良品と判定されたスペクトル波形同士であっても、全く同一の波形は存在せず、代表的ピーク部などの形状の比較という高度な認識処理を必要とするからである。全く同一のスペクトル波形が存在しない理由の一つとして、スペクトル波形の計測誤差が不可避であることなどが挙げられる。たとえば、同じ検体であっても計測する度に波形が微妙に異なる。

しかし、目視検査には、習熟が必要なことや、検査員による判断結果の相違などの問題、多数のスペクトル波形の検査を実施する場合のコストの問題などがあるため、スペクトル波形の同一性の判定をコンピュータに実施させようとする開発も進められている。
本発明者は、このような同一性の判定のコンピュータによる実施を目的として、スペクトル波形からの特徴量抽出に関する新規な方法を提案している（特許文献１参照）が、当該方法において、特徴量を抽出する方法は、スペクトル波形パターンを複数の領域に分割することが基本になっている。
また、本発明者は、スペクトル波形パターンのピーク位置補正に関する新規な方法を提案している（特許文献２参照）が、当該方法においても、スペクトル波形パターンを横軸方向に複数の領域に分割し、基準となるピーク位置を設定するという処理が行われる。
このように、これらの２つの方法において領域の分割を行う理由は、スペクトル波形パターンが振動波形などと異なり波形パターンの始点から終端までの全体形状について評価する必要があり、その処理を実行するためには波形のピーク毎に領域を分割することが適切であるからである。

特開２００４−１１０６０２号公報 特開２００５−３２７２３０号公報

しかしながら、これらの２つの方法においてスペクトル波形パターンを複数の領域に分割する方法は、人間が適切に選定する必要があるため、領域の分割を人間の判断によらずに実行することができる方法が望まれている。

ここで、図１４に示されるスペクトル波形を例にとり、スペクトル波形パターンの領域分割に際して必要な事項について説明する。スペクトル波形パターンの領域分割においては以下の４つの条件を満たす必要がある。
（１）スペクトル波形には、大小複数のピークが存在するが、高いピークを中心に領域が定義され、領域が当該ピークの裾野の部分までを十分含んでいること。
（２）低いピークであっても独立したピークと見なすことができるピークは、当該ピークを中心に領域が定義されること。
（３）複数のピークが横軸方向に密に存在し、横軸方向の計測誤差を考慮した場合など、同一領域に含めた方がよい場合には、同一領域とすること。
（４）図１４において点線で示したスペクトル波形の底部すなわちベースラインの上下変動によらず、ピークが確実に含まれるように分割すること。

本発明は、このような事情に鑑みて案出されたものであって、スペクトル波形パターンを横軸方向に自動的に分割する領域分割方法およびプログラムを提供することを目的としている。

本願請求項１に記載のスペクトル波形の領域分割方法は、横軸方向に一定間隔でサンプリングされ、横軸の各座標位置における縦軸方向の高さ情報を有するスペクトル波形パターンデータについて、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値を計算するステップと、前記スペクトル波形パターンデータと前記移動平均値との差分値又は差分値の絶対値を計算するステップと、前記差分値又は差分値の絶対値が、設定した閾値よりも大きな範囲を、ピーク存在範囲と定めるステップと、前記ピーク存在範囲の各々について代表位置を規定するステップと、前記代表位置の各々の中間に領域の境界位置を定めるステップとを含むことを特徴とするものである。

本願請求項２に記載のスペクトル波形の領域分割方法は、前記請求項１の方法において、隣接する前記ピーク存在範囲の間隔が、予め設定した第２閾値よりも小さい場合、隣接する前記ピーク存在範囲同士を連結するステップを含むことを特徴とするものである。

本願請求項３に記載のスペクトル波形の領域分割方法は、前記請求項１又は２の方法において、前記ピーク存在範囲の長さに応じて、前記境界位置が定められることを特徴とするものである。

本願請求項４に記載のスペクトル波形の領域分割プログラムは、横軸方向に一定間隔でサンプリングされ、横軸の各座標位置における縦軸方向の高さ情報を有するスペクトル波形パターンデータについて、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値を計算して記憶装置に格納するステップと、前記スペクトル波形パターンデータと前記移動平均値との差分値又は差分値の絶対値を計算して記憶装置に格納するステップと、前記差分値又は差分値の絶対値が、設定した閾値よりも大きな範囲を、ピーク存在範囲と定めて記憶装置に格納するステップと、前記ピーク存在範囲の各々について代表位置を規定して記憶装置に格納するステップと、前記代表位置の各々の中間に領域の境界位置を定めて記憶装置に格納するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。

本願請求項５に記載のスペクトル波形の領域分割プログラムは、前記請求項４のプログラムにおいて、隣接する前記ピーク存在範囲の間隔が、予め設定した第２閾値よりも小さい場合、隣接する前記ピーク存在範囲同士を連結するステップを含むことを特徴とするものである。

本願請求項６に記載のスペクトル波形の領域分割プログラムは、前記請求項４又は５のプログラムにおいて、前記ピーク存在範囲の長さに応じて、前記境界位置が定められることを特徴とするものである。

本発明の方法およびプログラムによれば、スペクトル波形パターンを横軸方向において自動的に領域分割することができるので、製品や素材・材料の良品・不良品の検査を一層効率的に行うことが可能になる。

次に図面を参照して、本発明の好ましい実施の形態に係るスペクトル波形パターンの領域分割方法について詳細に説明する。図１は、本発明の好ましい実施の形態に係る領域分割方法の概略的な構成を示したフロー図、図２は、図１の※部分を示したフロー図である。本実施の形態では、図３に示すスペクトル波形パターンを例として説明する。

まず、対象とするスペクトル波形データ（横軸座標ｘ＝１〜Ｘ_r ）について、移動平均値パラメータＰを設定し、この移動平均値パラメータＰに基づいて移動平均値を計算する（ステップ１）。ここで、移動平均値とは一般に、注目する横軸座標ｘについて、ｘを中心として横軸方向の左右に隣接する複数の座標〔ｘ−Ｐ，ｘ−（Ｐ−１），・・・・，ｘ−１，ｘ，ｘ＋１，・・・・，ｘ＋（Ｐ−１），ｘ＋Ｐ〕におけるＹ軸方向の高さ位置の平均値であり、ｘを順次増加すなわち移動させながら求めるものである。座標ｘにおける縦軸方向の高さをＹ（ｘ）とすると、移動平均値Ｙ_a （ｘ）は、以下の式で表される。

Ｙ_a （ｘ）＝｛Ｙ（ｘ−Ｐ）＋Ｙ（ｘ−Ｐ＋１）＋・・・
＋Ｙ（ｘ−１）＋Ｙ（ｘ）＋Ｙ（ｘ＋１）＋・・・
＋Ｙ（ｘ＋Ｐ−１）＋Ｙ（ｘ＋Ｐ）｝÷（２Ｐ＋１）

移動平均値パラメータＰは、移動平均値を計算する際に、注目する横軸座標ｘを中心に左右に何個のデータを用いるかを決めるためのものであり、１以上の整数である。例えば移動平均値パラメータＰを２とすると、移動平均値を計算するのに用いるデータの数が注目するｘ自身及びその左右両側の２個ずつとなるため、移動平均値は、５個（＝２Ｐ＋１）の縦軸方向すなわち高さ方向の値の平均値となる。なお、移動平均値パラメータＰを２とすると、横軸方向に座標が開始して１番目と２番目についてはデータを求めることはできない。これは、横軸方向の最後から２番目と１番最後についても同様である。

なお、移動平均値パラメータＰが大きすぎると、スペクトル波形パターンの両側端部において移動平均値が求められない空白領域が大きくなるので、移動平均値パラメータＰは、適切な小さな値であることが必要である。スペクトル波形パターンにも依存するが、一般にパラメータＰは、２〜５程度が適当である。

次いで、移動平均値を計算した横軸方向のＸ_r 個のデータについて、ｘ＝０から順次、元データＹ（ｘ）とＹ_a （ｘ）との差分値の絶対値、すなわち
｜Ｙ（ｘ）−Ｙ_a （ｘ）｜
を計算する（ステップ２）。差分値Ｙ（ｘ）−Ｙ_a （ｘ）は正負のいずれの値もとり得るが、ピークに注目するため、差分値の絶対値をとって正の値とするが、負の値を無視してもよい（０としてもよい）。

図４は、移動平均値パラメータＰが２のときの｜Ｙ（ｘ）−Ｙ_a （ｘ）｜の値を示したグラフである。また、図５および図６はそれぞれ、Ｐ＝３、Ｐ＝４のときの｜Ｙ（ｘ）−Ｙ_a （ｘ）｜の値を示したグラフである。移動平均値パラメータＰの値は、スペクトル波形の性質や計測時の条件により異なる。そのため、移動平均値パラメータＰは適切な値を設定しなければならないが、図４、図５および図６から分かるように、移動平均値パラメータＰによる差分値波形は大きく相違しないことが多いので、適切な値を困難なく定義することができる。

図４〜図６から、元のスペクトル波形パターンのベースラインの影響が取り除かれ、ピークのみが残っているのが分かる。これ以降の説明においては、差分値又は差分値の絶対値のスペクトル波形パターンを対象とする。

次いで、元データと移動平均値との差分値に関する「閾値」を設定し、差分値が閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップ３）。差分値が閾値よりも大きい場合には、閾値よりＹ軸方向上側に波形が存在する（図７参照。図７において＜ａ＞が閾値を示す）。

ここで、説明のため、差分値の絶対値｜Ｙ（ｘ）−Ｙ_a （ｘ）｜のグラフを横軸方向に拡大した例を図８に示す。図８のグラフは、差分値と閾値の関係を示したものである。図８において、（イ）と（ロ）は横軸方向の座標を示す。スペクトル波形パターンは、デジタルデータの集合であるので、枡目の１単位ごとに計測値が記録され、移動平均値や差分値の計算が行われる。

図８の（イ）では、差分値≧閾値である横軸方向の座標位置すなわち枡目が塗りつぶされている。すなわち、グラフと閾値を示す線との関係を対比してみると分かるように、黒い枡目の箇所のいずれかの箇所に、差分値波形のピークが存在する。ここで、塗りつぶされた範囲を「ピーク存在範囲」と呼ぶこととする。ピーク存在範囲は、閾値を高くすると少なくなり、閾値を低くすると多くなるので、閾値は適切な位置に設定する。一般に、閾値を差分値における最大ピークの３％程度〜５％程度に設定すると、安定したピーク存在範囲の検出が可能となる。

ここで、図８の（イ）の (ａ')及び (ｂ')の箇所に着目する。これらの箇所の枡目は塗りつぶされていない（すなわち、ピーク存在範囲ではない）ので、これらの箇所の両側にピークが存在することになる。しかし、その間隔すなわち枡目の数が (ａ')では１、 (ｂ')では２となっており、ピークが密に存在することを示している。ピークが密に存在する場合、計測誤差の問題のために、独立したピークとして扱うことが適切ではないことがあるので、そのような場合には、同じピーク存在範囲として連結するのが好ましい。これに対して、塗りつぶされていない間隔が一定以上の場合には、ピークは別の領域に存在するとして取り扱う。ピーク存在範囲を連結するか否かの判断基準として、第２閾値（ピーク間隔閾値）を設定し、上述の間隔が閾値よりも小さければピーク存在範囲を連結するものとする。図９の帯状の白黒パターン図は、図８（ロ）と同様に、第２閾値より間隔の小さなピーク存在範囲を連結した結果を示したものである。すなわち、図８において差分値の波形パターンの（ａ）と（ｂ）の箇所にはそれぞれ複数のピークがあるが、各々一つの領域として定義される。

次いで、ピーク存在範囲の代表位置（例えば、中心位置）を求める（ステップ４）。たとえば、図９のピーク存在範囲（塗りつぶした箇所）の中央部（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）を中心位置とする。この中心位置は、ピーク存在範囲の中央の位置としてもよく、或いはピーク存在範囲の任意の位置としてもよい。

次いで、ピーク存在範囲の各中心位置のほぼ中央部に、図９に示すように、スペクトル波形パターンの領域分割の境界線となる位置α、β、γを定める（ステップ５）。

なお、領域分割の境界線となる位置は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）の各々の中央の位置であってもよいが、ピーク存在範囲の大きさを考慮することが好ましい場合がある。これは、ピーク存在範囲の大小は一般にピークの裾野の大きさが反映されるため、境界線となる位置がピーク存在範囲の大きい側より小さい側に移動するのが適切である場合があるからである。図１０を参照してより詳細に説明する。いま、ピーク存在範囲の中心点（Ｃ）および（Ｄ）を規定するピーク存在範囲の大きさをそれぞれＭ_c およびＭ_d とすると、ピーク存在範囲の長さに応じて重みを考慮して、Ｌ_d ／Ｌ_c ＝Ｍ_d ／Ｍ_c となるように、新たな境界線γ’を定めてもよい（ここで、Ｌ_c ：中心点（Ｃ）から境界線γ’までの横軸方向の長さ、Ｌ_d ：中心点（Ｄ）から境界線γ’までの横軸方向の長さ）。或いは、他の適当な方法でピーク存在範囲の大きさを考慮してもよい。

図１１は、スペクトル波形パターンを領域分割した一例を示した図である。図１１において、垂直方向に延びた点線が領域を分割する線となる。

次に、コンピュータに上述のステップ（すなわち、ステップ１〜ステップ５）を実行させるためのプログラムについて説明する。本プログラムが実行されるコンピュータは、バスによって相互に接続されたＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、ハードディスク等の記憶装置、キーボード等の入力装置、表示装置、及び出力装置（いずれも図示せず）を有するものでもよいし、或いはマイクロチップ型式の処理装置等でもよい。

まず、入力装置によって入力されたスペクトル波形パターンがメモリに格納される。次いで、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値が計算されメモリに格納される。次いで、スペクトル波形パターンと移動平均値との差分値又は差分値の絶対値が計算されメモリに格納される。次いで、差分値又は差分値の絶対値が、予め設定した閾値よりも大きな範囲をピーク存在範囲と定めてメモリに格納される。次いで、各ピーク存在範囲について代表位置（例えば、中心位置）が規定されメモリに格納される。次いで、各代表位置の中間に領域の境界位置が定められメモリに格納される。

好ましくは、隣接するピーク存在範囲の間隔が、予め設定した第２閾値よりも小さい場合には、隣接するピーク存在範囲が連結される。また、好ましくは、ピーク存在範囲の長さに応じて重みを考慮して、領域分割の境界線が定められる。

なお、上述の例では、データがメモリに格納されるものとして説明したが、データ量が多い場合には、ハードディスク等の大容量記憶装置に格納される。

本発明は、以上の発明の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。

本発明の好ましい実施の形態に係る領域分割方法の構成を概略的に示したフロー図である。 図１の※部分に関するフロー図である。 本発明の領域分割方法を説明するためのスペクトル波形パターンを示した図である。 移動平均値パラメータが２の時の差分値の絶対値を示した図である。 移動平均値パラメータが３の時の差分値の絶対値を示した図である。 移動平均値パラメータが４の時の差分値の絶対値を示した図である。 図４において閾値を示した図である。 差分値の絶対値を示したグラフを横軸方向に拡大した図である。 領域分割の境界線を示した図である。 領域分割の境界線を示した別の図である。 スペクトル波形パターンを領域分割した一例を示した図である。 蛍光管のスペクトル波形の一例を示した図である。 漢方薬素材等をクロマトグラフを用いて計測したスペクトル波形の一例を示した図である。 スペクトル波形パターンの領域分割に必要な事項を説明するための図である。

Claims (6)

1. スペクトル波形パターンから製品、素材特性等の良品・不良品の検査を行うための前処理であるスペクトル波形パターンの領域分割方法であって、
   横軸方向に一定間隔でサンプリングされ、横軸の各座標位置における縦軸方向の高さ情報を有するスペクトル波形パターンデータについて、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値を計算するステップと、
   前記スペクトル波形パターンデータと前記移動平均値との差分値又は差分値の絶対値を計算するステップと、
   前記差分値又は差分値の絶対値が、設定した閾値よりも大きな範囲を、ピーク存在範囲と定めるステップと、
   前記ピーク存在範囲の各々について代表位置を規定するステップと、
   前記代表位置の各々の中間に領域の境界位置を定めるステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 隣接する前記ピーク存在範囲の間隔が、予め設定した第２閾値よりも小さい場合、隣接する前記ピーク存在範囲同士を連結するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記ピーク存在範囲の長さに応じて、前記境界位置が定められることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. スペクトル波形パターンから製品、素材特性等の良品・不良品の検査を行うための前処理であるスペクトル波形パターンの領域分割プログラムであって、
   横軸方向に一定間隔でサンプリングされ、横軸の各座標位置における縦軸方向の高さ情報を有するスペクトル波形パターンデータについて、予め設定した移動平均値パラメータに基づき移動平均値を計算して記憶装置に格納するステップと、
   前記スペクトル波形パターンデータと前記移動平均値との差分値又は差分値の絶対値を計算して記憶装置に格納するステップと、
   前記差分値又は差分値の絶対値が、設定した閾値よりも大きな範囲を、ピーク存在範囲と定めて記憶装置に格納するステップと、
   前記ピーク存在範囲の各々について代表位置を規定して記憶装置に格納するステップと、
   前記代表位置の各々の中間に領域の境界位置を定めて記憶装置に格納するステップと、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。
5. 隣接する前記ピーク存在範囲の間隔が、予め設定した第２閾値よりも小さい場合、隣接する前記ピーク存在範囲同士を連結するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
6. 前記ピーク存在範囲の長さに応じて、前記境界位置が定められることを特徴とする請求項４又は５に記載のプログラム。

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