JP2016114488A - 材料分析センサ及び材料分析装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】材料の成分量を精密性を維持しつつ推定できる材料分析センサを提供。【解決手段】本発明は、材料２の成分の量の推定に関係する波長域を含む照射光Ｐを照射する光源部３、照射周期を制御するＣＰＵ、材料からの反射光を受光してパルス信号ＰＳとして出力すると共に外乱光を受光してノイズ信号ＮＳを出力する受光部４、パルス信号を所定期間にＮ個抽出してＮ個のパルス信号を積算して第１積算値ＳＵ１を求めると共に所定期間の間ノイズ信号をＮ個抽出してノイズ信号を積算して第２積算値ＳＵ２を求める積算部５、第１積算値から前記第２積算値を差し引いて反射光量を抽出する抽出部を備え、照射光は第１波長域〜第３波長域の光を含み、積算部は各波長域の光に対応する各第１積算値と各第１積算値に対応する各第２積算値を求め、抽出部は各第１積算値から各第１積算値に対応する各第２積算値を差し引いて、各波長域の光毎に反射光量を抽出する。【選択図】 図１

Description

本発明は、材料に含まれている成分を光学的に検出可能な材料分析センサ及び材料分析装置に関する。
従来から、材料（試料）に含まれている成分を光学的に検出可能な材料分析センサ及び材料分析装置が知られている（例えば、非特許文献１参照。）。
その非特許文献１に開示の技術は、材料（試料）としての大麦（wheat）に含まれているタンパク質を光学的に検出するために、近赤外分光分析装置を用いている。
この非特許文献１に開示のものでは、材料（試料）に波長１１００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外光を照射し、波長２ｎｍ間隔で反射光を検出し、これにより、材料（試料）から反射光のスペクトル分布（生のスペクトル分布）を測定している。
そして、試料表面からの光の反射や散乱の影響を除去するため、成分によって吸収される光の波長の吸収帯の位置を特定するために、生のスペクトル分布を二次微分処理して、二次スペクトル分布を得ている。そして、この二次スペクトル分布の光の吸収帯の波長域から、材料に含まれている成分を定量分析している。
「近赤外分光法によるビール大麦の品種判別及びタンパク質定量分析」（佐賀大農彙（Bull. Fac. Agr., Saga Univ.) 78:1〜9(1995)）
ところで、従来の材料分析装置では、分光分析装置により材料の表面からの反射光を分光して波長毎に吸収スペクトルを取得する構成であるので、その解析処理が複雑化し、材料に含まれている成分の量を精密性を維持しつつ簡便に推定し難いという不都合がある。
本発明は、上記の事情に鑑みて為されたもので、材料の成分の量を精密性を維持しつつ簡便に推定できる材料分析センサ及び材料分析装置を提供することにある。
本発明の材料分析センサは、材料の成分の量の推定に関係する波長域を含む照射光を材料に向けて周期的に照射する光源部と、前記照射光の照射周期を制御する制御部と、前記照射光の前記材料からの反射光を受光してパルス信号として出力すると共に前記照射周期の間に到来する外乱光を受光してノイズ信号として出力する受光部と、前記パルス信号を前記照射周期に同期して所定期間の間にＮ個サンプリングしてこのＮ個のパルス信号を積算して第１積算値を求めると共に前記照射周期と同一周期でかつ前記所定期間と同一期間の間前記ノイズ信号をＮ個サンプリングしてこのＮ個のノイズ信号を積算して第２積算値を求める積算部と、前記第１積算値から前記第２積算値を差し引いて前記照射光の反射光量を抽出する抽出部とを備え、
前記照射光は、前記材料の成分の量の推定に関係する第１波長域の光と第２波長域の光と第３波長域の光と第４波長域の光とを含み、
前記積算部は、前記第１波長域ないし第４波長域の照射光にそれぞれ対応する各第１積算値と該各第１積算値に対応する各第２積算値とを求めるものであり、
前記抽出部は、前記各第１積算値から該各第１積算値に対応する前記各第２積算値を差し引いて、前記第１波長域ないし前記第４波長域の照射光に対応する各照射光の反射光量をそれぞれ抽出するものであることを特徴とする。
本発明によれば、材料の成分の量を、その精密性を維持しつつ簡便に推定できる。また、材料分析センサの構成のコンパクト化、コスト低減化も図ることができる。
本発明の実施例１に係る材料分析センサの概略構成を示すブロック図である。 図１に示す材料分析センサの回路ブロック図である。 図１に示す材料に含まれている成分としてのタンパク質の量の推定に関係する分光分布曲線とタンパク質の量の推定に使用する波長域との関係を示す特性曲線図である。 図１に示す光源部から射出された照射光の照射タイミングと、各パルス光と、材料からの反射光と、外乱光と、その反射光と外乱光とのサンプリングタイミングとの関係を示す説明図であって、（Ａ）は材料に照射する照射光としてのパルス光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｂ）は照射光のパルスを示し、（Ｃ）は材料により反射された第１波長域のパルス光による反射光と受光部に到来するノイズ光とを示し、（Ｄ）は材料により反射された第２波長域のパルス光による反射光と受光部に到来するノイズ光とを示し、（Ｅ）は材料により反射された第３波長域のパルス光による反射光と受光部に到来するノイズ光とを示し、（Ｆ）は材料により反射された第４波長域のパルス光による反射光と受光部に到来するノイズ光とを示し、（Ｇ）は各反射光のサンプリング周期を示し、（Ｈ）はノイズ光のサンプリング周期を示している。 図１、図２、図４に示す反射光の積算の一例を模式的に示す説明図であって、（Ａ）は反射光のパルス幅を１０分割して、各分割区間内のデータをサンプリングしている状態を概念的に示す説明図、（Ｂ）は各区間（ＷＡ１、ＷＡ２、…、ＷＡ１０）のそれぞれでサンプリングデータを積算して最大値を求めている状態を概念的に示す説明図である。 本発明の実施例２に係る材料分析センサの概略構成を示すブロック図である。 図６に示す材料分析センサの回路ブロック図である。 図７に示す光源部から射出された照射光の照射タイミングと、各パルス光と、材料からの反射光と、外乱光と、その反射光と外乱光との関係を示す説明図であって、（Ａ）は材料に照射する照射光としてのパルス光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｂ）は第１波長域の可視光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｃ）は第２波長域の赤外光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｄ）は第３波長域の赤外光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｅ）は第４波長域の赤外光の照射周期と照射パルス幅とを示し、（Ｆ）は材料により反射された各波長域の反射パルス光の時系列を示す説明図である。 本発明の実施例３に係る材料分析センサの概略構成を示すブロック図である。
以下に、本発明に係る材料分析センサ及び材料分析装置の実施例を図面を参照しつつ説明する。
（実施例１）
図１ないし図５は、本発明の実施例１に係る材料分析センサの説明図である。
その図１は本発明の実施例１に係る材料分析センサの光学ブロック図であり、図２は本発明の実施例１に係る材料分析センサの回路ブロック図である。
その図１、図２において、符号１は材料分析センサ、図２において、符号２は分析対象としての材料を示す。ここでは、分析対象としての材料２は小麦（wheat）であり、小麦に含まれている成分としてのタンパク質の定量分析を行うものとして説明する。
その材料分析センサ１は、コンピュータＣＰＵと、光源部３と、受光部４と、積算部５とを備えている。
光源部３は、材料２の成分の推定に関係する第１波長域λ１ないし第４波長域λ４の光を含む照射光Ｐを材料に向けて照射する。第１波長域λ１ないし第３波長域λ３の光はタンパク質の量の推定に関係するパルス光ＫＰであり、第４波長域λ４の光はタンパク質の量の推定に関係する水分（Moisture）の吸収波長帯域のパルス光ＫＰである。光源部３は材料２に向けて照射光Ｐを周期的に照射する役割を果たす。
その照射光Ｐには、図３に示すように、第１波長域λ１の可視光と、第２波長域λ２の近赤外光と、第２波長域λ２とは異なる第３波長域λ３の近赤外光と、第４波長域λ４の近赤外光とが含まれている。
ここで、第１波長域λ１は、例えば、その中心波長が４８０ｎｍの近傍にあり、第２波長域λ２は例えばその中心波長が７００ｎｍの近傍にあり、第３波長域λ３はその中心波長が１０５０ｎｍの近傍にあり、第４波長域λ４は、例えば、その中心波長が９５０ｎｍの近傍にある。
分光分布曲線（分光スペクトル）Ｑ１は小麦に含まれているタンパク質（プロテイン）の量、水分の量によって変化し、第１波長域λ１ないし第４波長域λ４は、この分光分布曲線Ｑ１のデータを多数取得し、このデータにＰＬＳ回帰分析の手法を適用して決定した。
ついで、タンパク質の量の真値（公知のタンパク質の定量分析に用いられている分析手法により得られたタンパク質の量の値）と、この実施例１に係る材料分析センサ１を用いて決定された第１波長域λ１〜第４波長域λ４を用いて重回帰分析から検量線を作成し、タンパク質に関する推定係数を決定した。
なお、その図３において、横軸はWavelength（波長）であり、縦軸はReflectance又はTransmittance（反射率又は透過率）である。
更に、水分量の真値（公知の水分の定量分析に用いられている分析手法により得られた水分量の値）と、この実施例１に係る材料分析センサ１を用いて決定された第１波長域λ１〜第４波長域λ４を用いて重回帰分析から検量線を作成し、水分量に関する推定係数を決定した。
なお、水分量の影響を主に受ける波長は第４波長域λ４の９５０ｎｍの近傍の波長域であるため、第４波長域λ４に重みを付け、推定係数の決定には第１波長域λ１〜第４波長域λ４の全てを用いて水分量に関する推定係数を決定することとした。
光源部（Emitter）３は、図１、図２に示すように、第１波長域λ１の可視光と第２波長域λ２の近赤外光と第３波長域λ３の近赤外光と第４波長域λ４の近赤外光を含む照射光Ｐを発生する光源３ａと、照射光Ｐをパルス光ＫＰとして材料２に照射するためのチョッパ部材（Chopper）３ｂと、照射光Ｐを集光して平行光束として出射する集光レンズＬとを有している。このチョッパ部材３ｂはモータ３ｃによって回転駆動される。
その光源３ａには、可視光の波長域λ１、近赤外光の波長域λ２〜λ４を含む波長域λの光を発生するハロゲンランプ（Halogen Lamp）が用いられている。
チョッパ部材３ｂにはその周回り方向に所定間隔でスリット（図示を略す）が形成されている。そのチョッパ部材３ｂはアパーチャ部材３ｄの開口直前に配置されている。
そのチョッパ部材３ｂには、そのスリットに臨ませてフォトインタラプタ（Photo Interrupter）３ｅが設けられている。フォトインタラプタ３ｅは発光パルスの検出に用いられる。
コンピュータＣＰＵは、そのフォトインタラプタ３ｅからの検出パルスに基づいてチョッパ部材３ｂの回転周期が一定となるようにモータ（Motor）３ｃの回転を制御する。これにより、図４（Ａ）に示す照射周期Ｔ１毎に、図４（Ｂ）に示す照射光Ｐが材料２に照射される。
すなわち、そのコンピュータＣＰＵはそのフォトインタラプタ３ｅと協働して、照射光Ｐの照射周期Ｔ１が一定となるように制御する制御部として機能する。なお、その図４（Ａ）において、符号Ｔ２はその照射光Ｐの照射パルス幅を示す。
受光部（Receiver）４は、第１波長域λ１の可視光を透過するフィルタ（Interference Filter）Ｆｉ１と、各第２波長域λ２〜第４波長域λ４の近赤外光をそれぞれ透過する各フィルタ（Interference Filter）Ｆｉ２〜Ｆｉ４と、これらの各フィルタＦｉ１〜Ｆｉ４を透過した光を集光する集光レンズＬ１〜Ｌ４と、これらに対応して配置された受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ４とを備えている。これらの受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ４は例えばピンホトダイオード（PIN Photo Diode）から構成されている。
受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ４は、照射周期Ｔ１毎に照射された照射光Ｐの材料２からの反射光Ｐ’を含む光を受光してパルス信号ＰＳをそれぞれ出力すると共に照射周期Ｔ１の間に材料２から到来する外乱光ＮＰのうち各波長域の光を受光してノイズ信号ＮＳをそれぞれ出力する。
その図４（Ｃ）〜（Ｆ）には、その各第１波長域λ１〜第４波長域λ４に対応する反射光Ｐ’と、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４に対応するパルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４とがノイズ光ＮＰ、ノイズ信号ＮＳと共に示されている。
この各受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ４の出力は、図１に示すように、それぞれ増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４により増幅され、アナログデジタル変換器（A/D Converter）Ａ/Ｄ１〜Ａ/Ｄ４によりデジタルデータに変換されて積算部（FPGA Integration ）５に入力される。
各第１波長域λ１〜第４波長域λ４のパルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４は同時に積算部５に入力される。
積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、図４（Ｇ）に示すように、照射周期Ｔ１に同期して、照射周期Ｔ１と同一のサンプリング周期Ｔ１’でかつ所定期間Ｔ３の間に各パルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４をＮ個時系列的にサンプリングしてこのＮ個のパルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４を積算して、パルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４の第１積算値ＳＵ１をそれぞれ求める。
この第１積算値ＳＵ１の算出の一例については、後述する。なお、符号Ｎは正の整数である。
同様に、積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、図４（Ｈ）に示すように、各ノイズ信号ＮＳを照射周期Ｔ１と同一のサンプリング周期Ｔ１”でかつ所定期間Ｔ３と同一の所定期間Ｔ３’の間Ｎ個サンプリングしてこのＮ個のノイズ信号ＮＳをそれぞれ積算して各第１積算値ＳＵ１に対応する第２積算値ＳＵ２をそれぞれ求める。
その図４（Ｇ）には、各パルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４のサンプリング周期Ｔ１’とサンプリング期間としての所定期間Ｔ３とが示され、その図４（Ｈ）には、各ノイズ信号ＮＳのサンプリング周期Ｔ１”とサンプリング期間としての所定期間Ｔ３’とが示されている。
（第１積算値ＳＵ１の積算の一例）
積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、照射パルス幅Ｔ２を等分割して反射光Ｐ’（パルス信号ＰＳ（ＰＳλ１〜ＰＳλ４））について照射周期Ｔ１毎の最大値を求める。
例えば、図５（Ａ）に拡大して示すように、パルス信号ＰＳλ１のデータを１０分割し、この１０分割されたパルス信号ＰＳλ１の各区間内のデータを８個に細分割し、各細分割区間内のデータをサンプリングして、図５（Ｂ）に示すように、これらの加算値ＷＡ１〜ＷＡ１０を求める。
ついで、積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、この各分割された加算値ＷＡ１〜ＷＡ１０を互いに比較してパルス信号ＰＳλ１の最大値ＰＭを求める。この最大値ＰＭを所定期間Ｔ３の間にサンプリングされたＮ個のパルス信号ＰＳλ１〜ＰＳλ４についてそれぞれ求める。
これにより、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４に対応する第１積算値ＳＵ１が得られる。ノイズ信号ＮＳについても同様の処理を行う。
なお、図５には、パルス信号ＰＳλ１、加算値ＷＡ１〜ＷＡ１０は説明の便宜のため、アナログ的に示されているが、実際には、デジタル演算によりこの処理が行われるものである。
コンピュータＣＰＵは、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４に対応してそれぞれ求められた各第１積算値ＳＵ１からこの各第１積算値ＳＵ１に対応する各第２積算値ＳＵ２を差し引いて、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４に対応する各パルス光ＫＰの反射光量をそれぞれ抽出する。
すなわち、コンピュータＣＰＵは、第１積算値ＳＵ１から第２積算値ＳＵ２を差し引いてパルス光ＫＰの反射光量を抽出する抽出部として機能する。
ついで、コンピュータＣＰＵは、第１積算値ＳＵ１に対する第２積算値ＳＵ２の差分の測定値と重回帰分析により得られた推定係数とにより、タンパク質の量を推定する。
なお、反射光量のデータ、診断結果は必要に応じて入出力インターフェースＤＡＴＡＯＵＴＰＵＴを介して外部に出力される。
この実施例１によれば、各パルス光ＫＰの反射光Ｐ’に含まれている外乱光ＮＰを除去できるので、反射光Ｐ’の光量の検出精度が向上し、その結果、タンパク質の量の推定精度が向上する。
（実施例２）
この実施例２では、光源部３は、図６、図７に示すように、その第１波長域λ１の可視光を発生する第１発光ダイオードＬＥＤ１と、その第２波長域λ２、第３波長域λ３の近赤外光を発生する第２、第３発光ダイオードＬＥＤ２、ＬＥＤ３と、その第４波長域λ４の近赤外光を発生する第４発光ダイオードＬＥＤ４とを有する。
その光源部３には、各第１発光ダイオードＬＥＤ１〜第４発光ダイオードＬＥＤ４から発生した光を集光して平行光束として材料２に向けて照射する集光レンズＬ１”〜Ｌ４”がそれぞれ設けられている。
ここでは、コンピュータＣＰＵは、図８（Ａ）に示すように、実施例１と同様に照射光Ｐを照射周期Ｔ１で照射すると共に、図８（Ｂ）〜図８（Ｅ）に示すように、照射周期Ｔ１毎に、第１波長域λ１の可視光と、第２波長域λ２〜第４波長域λ４の近赤外光とが異なるタイミングで材料２に時系列的に照射されるように各発光ダイオードＬＥＤ１〜ＬＥＤ４を発光制御する。
この実施例２では、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４の光の照射周期は、図８（Ｂ）〜図８（Ｅ）に示すように、図８（Ａ）に示す照射光Ｐの照射周期Ｔ１の４倍の周期とされている。なお、この実施例２では、積算部５がコンピュータＣＰＵと協働して各第１発光ダイオードＬＥＤ１〜第４発光ダイオードＬＥＤ４を発光制御する制御部として機能する構成とされている。
受光部４は、図６、図７に示すように、材料２から到来する光を集光する集光レンズＬ’と、受光素子ＰＩＮとしてのピンホトダイオードとを有する。そのピンホトダイオードからの出力は、増幅器ＡＭＰにより増幅され、アナログデジタル変換器Ａ/Ｄによりデジタル変換され、データとして時系列的に積算部５に入力される。
受光部４には、図８（Ｆ）に示すように、図８（Ａ）に示す照射周期Ｔ１毎に照射されたパルス光ＫＰとして材料２からの反射光Ｐ’が時系列的に到来すると共に照射周期Ｔ１の間に外乱光ＮＰが到来する。すなわち、実施例１と同様に、照射周期Ｔ１の間には、外乱光ＮＰのみが受光部４に受光される。
その図８（Ｆ）には、第１波長域λ１に対応する反射光Ｐ’とそのパルス信号ＰＳλ１、第２波長域λ２に対応する反射光Ｐ’とそのパルス信号ＰＳλ２、第３波長域λ３に対応する反射光Ｐ’とそのパルス信号ＰＳλ３と、第４波長域λ４に対応する反射光Ｐ’とそのパルス信号ＰＳλ４と、ノイズ光ＮＰとそのノイズ信号ＮＳとが時系列的に示されている。
積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、照射光Ｐの照射周期Ｔ１に同期して所定期間Ｔ３の間、各第１波長域λ１〜第４波長域λ４についてそれぞれパルス信号ＰＳをＮ個サンプリングしてかつＮ個のパルス信号ＰＳを積算して第１積算値ＳＵ１を求める。
同様に、積算部５は、コンピュータＣＰＵの制御により、照射周期Ｔ１と同一周期で所定期間Ｔ３と同一期間Ｎ個のノイズ信号ＮＳを各第１波長域λ１〜第４波長域λ４のパルス信号ＰＳに対応してサンプリングしかつこのＮ個のノイズ信号ＮＳを積算して第２積算値ＳＵ２を求める。
すなわち、各第１積算値ＳＵ１を求めるのに用いる第１各波長域λ１〜第４波長域λ４のパルス信号ＰＳの各積算個数Ｎはそれぞれ同一である。また、この各第１積算値ＳＵ１に対応する各第２積算値ＳＵ２を求めるのに用いる各ノイズ信号ＮＳの積算個数Ｎも各波長域λ１〜λ４のパルス信号ＰＳの積算個数Ｎと同一である。
この実施例２では、パルス光ＫＰの発光タイミングが互いに異なること、パルス信号ＰＳのサンプリング周期が実施例１に較べて４倍になること、サンプリング期間Ｔ３が実施例１のサンプリング期間Ｔ３の４倍となることを除いて、積算部５の積算の仕方は実施例１と同様であるので、その他の詳細な説明は省略する。
この実施例２による場合も、実施例１と同様に、各パルス光ＫＰの反射光Ｐ’に含まれている外乱光ＮＰを除去できるので、反射光Ｐ’の光量の検出精度が向上する。
以上の実施例では、有機物であるタンパク質の量の推定について説明したが、本発明は、これに限られるものではなく、無機物である成分の量の推定にも用いることが可能である。
（実施例３）
図９は、本発明の実施例３に係る材料分析センサの概略構成を示すブロック図である。
この実施例３に係る材料分析センサでは、水分の量の影響を主に受ける第４波長域λ４は用いられていない。
すなわち、この実施例３では、材料２の成分の推定に関係する第１波長域λ１〜第３波長域λ３を用いる。光源部３は実施例１と同様の構成である。
光源部３は、実施例１と同様に、材料２の成分の推定に関係する第１波長域λ１〜第３波長域λ３の光を少なくとも含む照射光Ｐをパルス光ＫＰとして材料２に向けて出射する。このパルス光ＫＰはタンパク質の量の推定に関係している。
実施例１と同様に、第１波長域λ１はその中心波長が４８０ｎｍの近傍にあり、第２波長域λ２はその中心波長が７００ｎｍの近傍にあり、第３波長域λ３はその中心波長が１０５０ｎｍの近傍にある。
受光部（Receiver）４は、第１波長域λ１の可視光を透過するフィルタ（Interference Filter）Ｆｉ１と、第２波長域λ２、第３波長域λ３の近赤外光をそれぞれ透過する各フィルタ（Interference Filter）Ｆｉ２、Ｆｉ３と、これらの各フィルタＦｉ１〜Ｆｉ３を透過した光を集光する集光レンズＬ１〜Ｌ３と、これらに対応して配置された受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ３とを備えている。これらの受光素子Ｐｉｎ１〜Ｐｉｎ３は例えばピンホトダイオード（PIN Photo Diode）から構成されている。
分光分布曲線（分光スペクトル）Ｑ１（図３参照）は、材料２としての小麦に含まれているタンパク質（プロテイン）の量、水分の量によって変化する。
しかしながら、水分の量に関係する推定係数を決定しなくとも、分光分布曲線Ｑ１のデータを実施例１や実施例２に較べてより多数取得し、この多数のデータにＰＬＳ回帰分析の手法を適用すれば、第１波長域λ１〜第３波長域λ３を決定できる。
ついで、タンパク質の量の真値（公知のタンパク質の定量分析に用いられている分析手法により得られたタンパク質の量の値）と、この実施例３に係る材料分析センサ１を用いて決定された第１波長域λ１〜第３波長域λ３を用いて重回帰分析から検量線を作成し、タンパク質に関する推定係数を決定する。
このようにして求めたタンパク質に関する推定係数を用いて、実施例１や実施例２と同様の方法でタンパク質の量の推定値を求めることができる。また、この実施例３によれば、特に、水分量によらないで材料の分析を行うことができる。
（変形例）
この実施例３では、図１に示す受光部４の構成から、第４波長域λ４の赤外光を透過するフィルタ（Interference Filter）Ｆｉ４と、受光素子Ｐｉｎ４と、増幅器ＡＭＰ４と、アナログデジタル変換器Ａ／Ｄ４とを除去することにより、図３に示す材料分析センサを構成することとした。
しかしながら、図６に示す第４波長域λ４の近赤外光を発生する第４発光ダイオードＬＥＤ４を除去することによっても、この変形例に係る材料分析センサ１を用いて決定された第１波長域λ１〜第３波長域λ３を用いて重回帰分析から検量線を作成し、タンパク質に関する推定係数を決定できる。
１…材料分析センサ
２…材料
３…光源部
４…受光部
５…積算部
Ｐ…照射光
Ｐ’…反射光
ＮＰ…外乱光
ＮＳ…ノイズ信号
ＰＳ…パルス信号
ＳＵ１…第１積算値
ＳＵ２…第２積算値
ＣＰＵ…コンピュータ（制御部、抽出部）
Ｔ１…照射周期
Ｔ２…照射パルス幅
Ｔ３…所定期間

Claims (9)

  1. 材料の成分の量の推定に関係する波長域を含む照射光を材料に向けて周期的に照射する光源部と、前記照射光の照射周期を制御する制御部と、前記照射光の前記材料からの反射光を受光してパルス信号として出力すると共に前記照射周期の間に到来する外乱光を受光してノイズ信号として出力する受光部と、前記パルス信号を前記照射周期に同期して所定期間の間にＮ個サンプリングしてこのＮ個のパルス信号を積算して第１積算値を求めると共に前記照射周期と同一周期でかつ前記所定期間と同一期間の間前記ノイズ信号をＮ個サンプリングしてこのＮ個のノイズ信号を積算して第２積算値を求める積算部と、前記第１積算値から前記第２積算値を差し引いて前記照射光の反射光量を抽出する抽出部とを備え、
    前記照射光は、前記材料の成分の量の推定に関係する第１波長域の光と第２波長域の光と第３波長域の光とを含み、
    前記積算部は、前記第１波長域ないし第３波長域の照射光にそれぞれ対応する各第１積算値と該各第１積算値に対応する各第２積算値とを求めるものであり、
    前記抽出部は、前記各第１積算値から該各第１積算値に対応する前記各第２積算値を差し引いて、前記第１波長域ないし前記第３波長域の照射光に対応する各照射光の反射光量をそれぞれ抽出するものであることを特徴とする材料分析センサ。
  2. 前記光源部は、前記第１波長域ないし前記第３波長域の光を含む照射光を発生する光源と、前記照射光をパルス光として前記材料に照射するためのチョッパ部材とを有し、
    前記受光部は、各波長域の光をそれぞれ透過する各フィルタと、該各フィルタを透過した各波長域の光を前記照射周期毎に受光してパルス信号をそれぞれ出力すると共に前記照射周期の間に前記材料から到来する外乱光のうち前記各波長域の光を受光してノイズ信号としてそれぞれ出力する受光素子とを有し、
    前記制御部は、前記パルス光が前記照射周期毎に前記材料に照射されるように前記チョッパ部材を制御することを特徴とする請求項１に記載の材料分析センサ。
  3. 前記照射光は、更に、第４波長域の光を含み、前記抽出部は前記第４波長域の照射光に対応する反射光の反射光量をも抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の材料分析センサ。
  4. 前記光源部は、前記光源から発生した照射光を集光して平行光束として出射する集光レンズを有し、前記受光部は前記材料から到来する光を集光する集光レンズを有することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の材料分析センサ。
  5. 前記光源部は、前記第１波長域の光を発生する第１発光ダイオードと、前記第２波長域の光を発生する第２発光ダイオードと、前記第３波長域の光を発生する第３発光ダイオードとを有し、
    前記制御部は、前記第１波長域の光と、前記第２波長域の光と、前記第３波長域の光とが異なるタイミングで前記照射周期毎に前記材料に時系列的に照射されるように前記第１発光ダイオードないし前記第３発光ダイオードの発光タイミングを制御することを特徴とする請求項１に記載の材料分析センサ。
  6. 前記光源部は、前記各発光ダイオードから発生した光を集光して平行光束として前記材料に向けて照射する集光レンズを有し、前記受光部は前記材料から到来する光を集光する集光レンズを有することを特徴とする請求項５に記載の材料分析センサ。
  7. 前記光源部は、更に前記第４波長域の光を発生する第４発光ダイオードを有し、前記制御部は、前記第１波長域の光と、前記第２波長域の光と、前記第３波長域の光と、前記第４波長域の光とが異なるタイミングで前記照射周期毎に前記材料に時系列的に照射されるように前記第１発光ダイオードないし前記第４発光ダイオードの発光タイミングを制御することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の材料分析センサ。
  8. 請求項１、請求項２、請求項４ないし請求項６のいずれか１項に記載の材料分析センサを備え、前記第１波長域ないし前記第３波長域の光は前記材料の成分としてのタンパク質の量の推定に関係する光であって、前記第１波長域の光は可視光であり、前記第２波長域の光と前記第３波長域の光とは互いに波長が異なる近赤外光であることを特徴とする材料分析装置。
  9. 請求項３又は請求項７の材料分析センサを備え、前記第１波長域ないし前記第３波長域の光は前記材料の成分としてのタンパク質の量の推定に関係する光であって、前記第１波長域の光は可視光であり、前記第２波長域の光と前記第３波長域の光とは互いに波長が異なる近赤外光であり、前記第４波長域の光は水分の吸収波長帯域の近赤外光であることを特徴とする材料分析装置。
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