JP2017522563A - 混合物の光学的な組成解析 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2014年7月22日に出願された米国特許出願第14/338,291号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
100 学習光学測定値供給ユニット
101 成分量計算ユニット
102 入力光学測定値供給ユニット
103 学習ユニット
104 パラメータ記憶ユニット
20 処理システム
200 入力光学測定値供給ユニット
201 パラメータ記憶ユニット
202 処理ユニット
203 成分量記憶ユニット
30 処理システム
300 画像取得ユニット
301 パラメータ記憶ユニット
302 処理ユニット
303 成分量記憶ユニット
40 学習システム
400 成分量記憶ユニット
401 混合物測定ユニット
402 学習ユニット
403 パラメータ記憶ユニット
50 学習システム
500 学習光学測定値供給ユニット
501 入力光学測定値供給ユニット
502 学習ユニット
503 パラメータ記憶ユニット
60 処理システム
600 入力光学測定値供給ユニット
601 パラメータ記憶ユニット
602 処理ユニット
603 成分量計算ユニット
604 成分量記憶ユニット
1400 コンピュータシステム
1402 プロセッサ
1404 メインメモリ
1406 スタティックメモリ
1408 バス
1410 表示ユニット
1412 文字数字入力デバイス
1414 カーソル制御デバイス
1416 ディスクドライブユニット
1418 信号発生装置
1420 画像出力デバイス
1422 専用データメモリユニット
1424 機械読み取り可能媒体
1426 命令、すなわちソフトウェア
1428 ネットワークインターフェースデバイス
1430 ネットワーク
1500 データ入力ユニット
Claims (28)
- 複数の成分の混合物において成分の量を推定するための回帰係数を計算するシステムであって、
基準混合物の入力光学測定値を供給する入力光学測定値供給ユニットと、
前記基準混合物の学習光学測定値を供給する学習光学測定値供給ユニットと、
前記学習光学測定値から成分量を計算する成分量計算ユニットと、
前記入力光学測定値および前記成分量を取得し、前記入力光学測定値および前記成分量を通じて学習回帰係数を計算する学習ユニットと、
前記学習回帰係数を記憶するパラメータ記憶ユニットと、
を備え、
前記学習光学測定値は、(1)前記入力光学測定値より多くのバンドを持つこと、および(2)狭帯域測定値であることの1つまたは複数によって特徴付けられる、システム。 - 前記学習ユニットは、最小2乗最適化を使用して前記学習回帰係数を計算する請求項1に記載のシステム。
- 前記学習ユニットは、ウィナーフィルタを使用して前記学習回帰係数を計算する請求項1に記載のシステム。
- 混合物の光学測定値から成分量を推定するためのシステムであって、
前記混合物の入力光学測定値を供給する第1の入力光学測定値供給ユニットと、
学習回帰係数を記憶するパラメータ記憶ユニットと、
前記入力光学測定値および前記学習回帰係数を取得し、前記学習回帰係数を使用して前記入力光学測定値に回帰関数を適用し、前記混合物の成分量を推定する処理ユニットと、
を備えるシステム。 - 前記成分量を記憶するための成分量記憶ユニット
をさらに備える請求項4に記載のシステム。 - 前記学習回帰係数は、
基準混合物の入力光学測定値を供給する第2の入力光学測定値供給ユニットと、
前記基準混合物の学習光学測定値を供給する学習光学測定値供給ユニットと、
前記学習光学測定値から成分量を計算する成分量計算ユニットと、
前記入力光学測定値および前記成分量を取得し、前記入力光学測定値および前記成分量を通じて学習回帰係数を計算する学習ユニットと、
を備える装置によって計算される請求項4に記載のシステム。 - 前記回帰関数は対数多項式関数を含む請求項6に記載のシステム。
- 前記処理ユニットは、前記回帰関数を適用する前に前記入力光学測定値にカラー変換を適用する請求項6に記載のシステム。
- 前記学習回帰係数は、
成分量を記憶する成分量記憶ユニットと、
前記成分量を取得するとともに混合物から入力光学測定値を取得する混合物測定ユニットと、
前記成分量および前記入力光学測定値を取得し、前記成分量および前記入力光学測定値を通じて学習回帰係数を計算する学習ユニットと、
を備える学習機器によって計算される請求項4に記載のシステム。 - 前記第1の入力光学測定値供給ユニットは画像取得ユニットであり、前記入力光学測定値は入力画像を含み、前記成分量は成分量画像を含む請求項4に記載のシステム。
- 混合物の成分量を推定するための学習回帰係数を計算するシステムであって、
成分量を記憶する成分量記憶ユニットと、
前記成分量を取得するとともに混合物から入力光学測定値を取得する混合物測定ユニットと、
前記成分量および前記入力光学測定値を取得し、前記成分量および前記入力光学測定値を通じて学習回帰係数を計算する学習ユニットと、
前記学習回帰係数を記憶するパラメータ記憶ユニットと、
を備えるシステム。 - 混合物の光学測定値から成分量を推定するためのシステムであって、
前記混合物の第2の入力光学測定値を供給する入力光学測定値供給ユニットと、
学習回帰係数を記憶するパラメータ記憶ユニットであって、
前記学習回帰係数は、第1の入力光学測定値および関連付けられた学習光学測定値を通じて最適に発見され、
前記学習光学測定値は、(1)前記入力光学測定値より多くのバンドを持つこと、および(2)狭帯域測定値であることの1つまたは複数によって特徴付けられ、
第2の入力光学測定値および前記学習回帰係数を取得し、前記学習回帰係数を使用して前記第2の入力光学測定値に回帰関数を適用し、前記混合物の学習光学測定値を推定する、処理ユニットと、
前記推定された学習光学測定値に基づいて成分量を計算する成分量計算ユニットと、
前記成分量を記憶する成分量記憶ユニットと、
を備えるシステム。 - 前記処理ユニットは、前記回帰関数を適用する前に前記入力光学測定値にカラー変換を適用する請求項12に記載のシステム。
- 混合物の成分量を推定するためのシステムであって、
前記混合物の第2の入力光学測定値を供給する入力光学測定値供給ユニットと、
第1の入力光学測定値および関連付けられたスペクトルを通じて最適に得られる、学習回帰係数を記憶するパラメータ記憶ユニットと、
前記第2の入力光学測定値および前記学習回帰係数を取得し、前記学習回帰係数を使用して前記第2の入力光学測定値に回帰関数を適用し、前記混合物の推定スペクトルを計算する処理ユニットと、
前記推定スペクトルから成分量を計算する成分量計算ユニットと、
前記成分量を記憶する成分量記憶ユニットと、
を備えるシステム。 - 混合物成分量の推定のための学習回帰係数を計算する方法であって、
学習ユニットに基準混合物の入力光学測定値を供給するステップと、
計算ユニットに前記基準混合物の学習光学測定値を供給するステップと、
前記計算ユニットにおいて、前記学習光学測定値から成分量を計算するステップと、
前記学習ユニットにおいて、前記入力光学測定値および前記成分量を通じて学習回帰係数を計算するステップと、
記憶ユニットに前記学習回帰係数を記憶するステップと、
を備え、
前記学習光学測定値は、(1)前記入力光学測定値より多くのバンドを持つこと、および(2)狭帯域測定値であることの1つまたは複数によって特徴付けられる方法。 - 前記学習回帰係数を計算するステップは、最小2乗最適化を使用して前記学習回帰係数を計算するステップを備える請求項15に記載の方法。
- 前記学習回帰係数を計算するステップは、ウィナーフィルタを使用して前記学習回帰係数を計算するステップを備える請求項15に記載の方法。
- 混合物の光学測定値から成分量を推定する方法であって、
1つまたは複数の処理ユニットに前記混合物の入力光学測定値を供給するステップと、
記憶ユニットに学習回帰係数を記憶するステップと、
前記1つまたは複数の処理ユニットで、前記学習回帰係数を使用して前記入力光学測定値に回帰関数を適用し、前記混合物の成分量を推定するステップと、
を備える方法。 - 記憶ユニットに前記成分量を記憶するステップ
をさらに備える請求項18に記載の方法。 - 少なくとも、
基準混合物の入力光学測定値を供給するステップと、
前記基準混合物の学習光学測定値を供給するステップと、
前記学習光学測定値から成分量を計算するステップと、
前記入力光学測定値および前記成分量を通じて学習回帰係数を計算するステップと、
によって前記学習回帰係数を計算するステップをさらに備える請求項18に記載の方法。 - 前記回帰関数は対数多項式関数を含む請求項20に記載の方法。
- 前記回帰関数を適用する前に前記入力光学測定値にカラー変換を適用するステップ
をさらに備える請求項20に記載の方法。 - 成分量を記憶するステップと、
前記成分量を取得するとともに混合物から入力光学測定値を取得するステップと、
前記成分量および前記入力光学測定値を通じて、学習回帰係数を計算するステップと、
によって前記学習回帰係数を計算するステップをさらに備える請求項18に記載の方法。 - 前記混合物の入力光学測定値を供給するステップにおいて、前記入力光学測定値は成分量画像を含む請求項18に記載の方法。
- 混合物の成分量を推定するための学習回帰係数を計算する方法であって、
成分量記憶ユニットに成分量を記憶するステップと、
混合物測定ユニットで、前記成分量を取得するとともに混合物から入力光学測定値を取得するステップと、
学習ユニットで、前記成分量および前記入力光学測定値を通じて、学習回帰係数を計算するステップと、
パラメータ記憶ユニットに前記学習回帰係数を記憶するステップと、
を備える方法。 - 混合物の光学測定値から成分量を推定する方法であって、
第1の入力光学測定値および関連付けられた学習光学測定値を通じて、学習回帰係数を最適に発見するステップであって、前記学習光学測定値は、(1)入力光学測定値より多くのバンドを持つこと、および(2)狭帯域測定値であることの1つまたは複数によって特徴付けられるステップと、
パラメータ記憶ユニットに前記学習回帰係数を記憶するステップと、
入力光学測定値供給ユニットに前記混合物の第2の入力光学測定値を供給するステップと、
1つまたは複数の処理ユニットで、前記第2の入力光学測定値に、前記学習回帰係数を使用して、回帰関数を適用し、前記混合物の学習光学測定値を推定し、前記推定された学習光学測定値に基づいて成分量を計算するステップと、
成分量記憶ユニットに前記成分量を記憶するステップと、
を備える方法。 - 前記回帰関数を適用する前に前記入力光学測定値にカラー変換を適用するステップ
をさらに備える請求項26に記載の方法。 - 混合物の成分量を推定する方法であって、
前記混合物の第2の入力光学測定値を供給するステップと、
第1の入力光学測定値および関連付けられたスペクトルを通じて最適に得られる、学習回帰係数をパラメータ記憶ユニットに記憶するステップと、
1つまたは複数の処理ユニットで、前記学習回帰係数を使用して、前記第2の入力光学測定値に回帰関数を適用するステップと、
前記混合物の推定スペクトルを計算するステップと、
成分量計算ユニットで、前記推定スペクトルから成分量を計算するステップと、
成分量記憶ユニットに前記成分量を記憶するステップと、
を備える方法。
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