JP2018136142A - 測定装置、測定方法及び測定装置の制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】直接、対象物から試験片等を切り出すことなく、対象物に照射光を照射し、反射光を分析することで精度の高い分析結果を得ることができる測定装置等を提供すること。【解決手段】対象物１００を変形させることなく、照射した照射光の反射光で生成された分光スペクトル関連情報を記憶４９し、分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を記憶７２し、分光スペクトル関連情報に基づき、計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して得られる計量化学的手法結果情報を記憶８４し、計量化学的手法結果情報に基づいて対象物の評価情報を表示する表示部３２と、を有ることを特徴とする測定装置１。【選択図】図１６

Description

本発明は、コンクリート等の対象物の状態を測定するための測定装置、測定方法及び測定装置の制御プログラムに関するものである。

従来から対象物である例えば、コンクリート等の劣化状態を測定するための装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
このような測定装置は、対象物から直接、試験片を切り出して、その塩分濃度等を検出し、コンクリートの劣化状態を診断するものである。

特開２００８―１４７７９号公報

しかし、従来は、対象物であるコンクリート等から直接、試験片を切り出すため、コンクリートに損傷を与え、繰り返し測定することは困難であるという問題があった。
一方、試験片を切り出さずに、対象物に近赤外線等を照射し、その反射光を受光することで分析をする方法も考えられる。
しかし、受光した反射光を分析する際、ノイズ等の影響を受け、誤差等が発生し、結果的に測定結果の精度が低下するという問題があった。

そこで、本発明は、直接、対象物から試験片等を切り出すことなく、対象物に照射光を照射し、反射光を分析することで精度の高い分析結果を得ることができる測定装置、測定方法及び測定装置の制御プログラムを提供することを目的とする。

前記目的は、本発明によれば、対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光で生成された分光スペクトル関連情報を記憶する分光スペクトル関連情報記憶部と、前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を記憶する計量化学的手法演算基礎情報記憶部と、前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して得られる計量化学的手法結果情報を記憶する計量化学的手法結果情報記憶部と、前記計量化学的手法結果情報に基づいて対象物の評価情報を表示する表示部と、を有ることを特徴とする測定装置により達成される。

前記構成によれば、コンクリート片等の対象物を変形させることなく、対象物に照射した照射光の反射光で、分光スペクトル関連情報を生成する。
そして、分光スペクトル関連情報に基づいて、計量化学的手法演算基礎情報（例えば、実行ＰＬＳ回帰係数）を用いて、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ（部分最小二乗法））回帰分析等の計量化学的手法で処理して得られる計量化学的手法結果情報（例えば、回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル）を生成する。
さらに、計量化学的手法結果情報に基づいて対象物の劣化指数情報等の評価情報をディスプレイ等の表示部に表示する構成となっている。

したがって、前記構成では、コンクリート等の対象物から直接、試験片を切り出すことなく、光を照射し、その反射光を受光することで、対象物を評価できるので、対象物を損傷等することなく、繰り返し測定をすることができる。
また、計量化学的手法結果情報をノイズ等の影響を受け難い情報に処理することができるので、劣化指数情報等の評価情報に影響のある塩分濃度等の分析精度を向上させることができる。
また、このように精度の高い分析結果を得て、それを表示部に表示させることもできる。

好ましくは、前記試験用の対象物の前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法で処理した計量化学的手法絶対値情報を記憶する計量化学的手法絶対値情報記憶部と、前記計量化学的手法絶対値情報と複数の候補の閾値情報である候補閾値情報に基づき生成された複数の候補窓関数情報を記憶する候補窓関数情報記憶部と、前記候補窓関数情報と前記試験用の対象物の前記分光スペクトル関連情報に基づき生成された窓関数分光スペクトル関連情報を、前記計量化学的手法で処理することで、求められる複数の候補計量化学的手法演算基礎情報を記憶する候補計量化学的手法演算基礎情報記憶部と、を有し、前記複数の候補計量化学的手法演算基礎情報のうち、相対的に誤差が小さい情報が、前記計量化学的手法演算基礎情報として前記計量化学的手法演算基礎情報に記憶されることを特徴とする。

前記構成によれば、候補計量化学的手法演算基礎情報のうち、相対的に誤差が小さい情報を、計量化学的手法演算基礎情報とする。
このため、よりノイズ等の影響を受け難い情報に処理できるので、劣化情報等の評価情報に影響のある塩分濃度等の程度情報の分析精度をより向上させることができる。

好ましくは、前記計量化学的手法が、ＰＬＳ（（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ（部分最小二乗法））回帰分析であることを特徴とする。

好ましくは、相対的に誤差が小さい前記候補計量化学的手法演算基礎情報をＲＭＳＥＰ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎｓ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（予測の平均平方根誤差）手法により求めることを特徴とする。

好ましくは、前記分光スペクトル関連情報が、前記対象物に照射した照射光の反射光で生成された分光スペクトル情報をハイパスフィルタ係数情報で処理したハイパスフィルタ処理済み分光スペクトル情報であることを特徴とする。

前記構成によれば、分光スペクトル関連情報が、対象物に照射した照射光の反射光で生成された波長別分光反射率スペクトル等の分光スペクトル情報をハイパスフィルタ係数情報で処理したハイパスフィルタ処理済み分光スペクトル情報であるため、よりノイズ等の影響を除去することができ、劣化指数情報等の評価情報に影響のある塩分濃度等の分析精度をさらに向上させることができる。

前記目的は、本発明によれば、対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光で分光スペクトル関連情報を生成し、前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を生成し、前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して計量化学的手法結果情報を生成し、前記計量化学的手法結果情報に基づいて生成される対象物の評価情報を表示部に表示することを特徴とする測定方法により達成される。

前記目的は、本発明によれば、対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光を受光する測定装置に、前記反射光で分光スペクトル関連情報を生成する工程と、前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を生成する工程と、前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して計量化学的手法結果情報を生成する工程と、前記計量化学的手法結果情報に基づいて生成される対象物の評価情報を表示部に表示する工程と、を実行させるための測定装置の制御プログラムにより達成される。

本発明は、本発明は、直接、対象物から試験片等を切り出すことなく、対象物に照射光を照射し、反射光を分析することで精度の高い分析結果を得ることができる測定装置、測定方法及び測定装置の制御プログラムを提供することができるという利点がある。

本発明にかかる測定装置が対象物である例えば、ポルトランドセメント等のコンクリートの評価情報である例えば、劣化情報を測定している状態を示す概略図である。 図１の測定装置が有する分光計の主な構成を示す概略説明図である。 図１の測定装置の主な構成を示す概略ブロック図である。 第１の各種情報記憶部の主な構成を示す概略ブロック図である。 第２の各種情報記憶部の主な構成を示す概略ブロック図である。 第３の各種情報記憶部の主な構成を示す概略ブロック図である。 第４の各種情報記憶部の主な構成を示す概略ブロック図である。 第５の各種情報記憶部の主な構成を示す概略ブロック図である。 図１に示すコンクリートの反射光から劣化情報を生成する際に用いられる計量化学的手法である例えば、ＰＬＳ回帰分析法で、最適な計量化学的手法演算基礎情報である例えば「実行ＰＬＳ回帰係数」を選択し，記憶する工程を示す概略フローチャートである。 図１に示すコンクリートの反射光から劣化情報を生成する際に用いられる計量化学的手法である例えば、ＰＬＳ回帰分析法で、最適な計量化学的手法演算基礎情報である例えば「実行ＰＬＳ回帰係数」を選択し，記憶する工程を示す他の概略フローチャートである。 「実行ＰＬＳ回帰係数情報」を用いてコンクリートの劣化情報をディスプレイに表示する工程を示す概略フローチャートである。 「実行ＰＬＳ回帰係数情報」を用いてコンクリートの劣化情報をディスプレイに表示する工程を示す他の概略フローチャートである。 「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」の一例を示す概略図である。 「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」の一例を示す概略図である。 特定の閾値の「閾値の窓関数」を示す概略図である。 「窓関数乗算分光反射率スペクトラム」の一例を示す概略図である。 各コンクリート片のＲＭＳＥＰ値と「ＰＬＳ回帰係数閾値」との関係を示す概略説明図である。

以下、この発明の好適な実施の形態を添付図面等を参照しながら、詳細に説明する。
尚、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。

図１は、本発明にかかる測定装置１が対象物である例えば、ポルトランドセメント等のコンクリート１００の評価情報である例えば、劣化指数情報を測定している状態を示す概略図である。
図１の測定装置１は、建造物等で使用されているポルトランドセメント等のコンクリート１００が塩分や中性化の深度で劣化することから、この劣化指数情報を精度良く測定し、表示することができる装置となっている。
また、測定装置１は、後述するように、建造物等のコンクリート１００の劣化指数情報を、建造物から試験片を取り出すことなく、測定可能な構成となっている。

図２は、図１の測定装置１が有する分光計１０の主な構成を示す概略説明図である。
図２に示すように、分光計１０は、近赤外線を含む照射光を照射するハロゲンランプ１１と、リレーレンズ１２、ミラー１３及び対物レンズ１４を有している。
このため、ハロゲンランプ１１から照射された近赤外線を含む照射光は、図２に示すようにリレーレンズ１２，ミラー１３及び対物レンズ１４を介して、コンクリート１００に照射される。
したがって、これらハロゲンランプ１１、リレーレンズ１２，ミラー１３及び対物レンズ１４が投光光軸１６上に配置される。

また、図２に示すように、分光計１０は、結像レンズ１７、受光ファイバ１９、集光器１８、分光板２０及び受光素子２１を有している。
したがって、図２のコンクリート１００で反射した反射光は対物レンズ１４、ミラー１３、結像レンズ１７、受光ファイバ１９、集光器１８へと導かれる。
この集光器１８で反射光は平行光束とされ、分光板２０に入射される。分光板２０で反射された分光は、受光素子２１によって受光される。
したがって、これら結像レンズ１７、受光ファイバ１９、集光器１８等は受光光軸２２上に配置される。

このように受光素子２１で受光された分光に基づいて、図１の測定装置１は、後述のように分析等され、図２のコンクリート１００の劣化指数情報を生成、表示する。

また、図１の測定装置１は、コンピュータを有し、コンピュータは、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を有し、これらは、バス等を介して接続されている。

図３は、図１の測定装置１の主な構成を示す概略ブロック図である。
図３に示すように、測定装置１は、「測定装置制御部３１」を有し、測定装置制御部３１は、図２に示す分光計１０、各種情報を表示する表示部である例えば、ディスプレイ３２及び各種情報を入力する入力装置３３を制御する。

また、測定装置制御部３１は、図３に示す「第１の各種情報記憶部４０」、「第２の各種情報記憶部５０」、「第３の各種情報記憶部６０」、「第４の各種情報記憶部７０」及び「第５の各種情報記憶部８０」も制御する。
図４乃至図８は、それぞれ「第１の各種情報記憶部４０」、「第２の各種情報記憶部５０」、「第３の各種情報記憶部６０」、「第４の各種情報記憶部７０」及び「第５の各種情報記憶部８０」の主な構成を示す概略ブロック図である。これらの各記憶部４０等の内容については後述する。

図９及び図１０は、図１に示すコンクリート１００の反射光から劣化指数情報を生成する際に用いられる計量化学的手法である例えば、ＰＬＳ回帰分析法（（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）（部分最小二乗法））で、最適な計量化学的手法演算基礎情報である例えば「実行ＰＬＳ回帰係数」を選択し，記憶する工程を示す概略フローチャートである。

また、図１１及び図１２は、上述の「実行ＰＬＳ回帰係数情報」を用いてコンクリート１００の劣化情報をディスプレイ３２に表示する工程を示す概略フローチャートである。

先ず、図９及び図１０のコンクリート１００の反射光から劣化指数情報を生成する際にＰＬＳ回帰分析で用いられる最適な「実行ＰＬＳ回帰係数」を選択し、記憶する工程を示す概略フローチャートを説明する。
この工程では、後述するように、「窓関数情報」を用いるが、この「窓関数情報」は、或る有限区間以外で「０」となる関数であり、或る関数や信号（データ）に窓関数が掛け合わされると、区間外は「０」となり、有限区間内だけ残るので数値解析が容易となるという特徴を有する。
したがって、本実施の形態では、この窓関数を用いて、コンクリート１００からの反射光を精度良く分析しようとするものである。

以下、図９及び図１０のフローチャートに従い、詳細に説明する。
先ず、本工程では、目的とする物質、例えば、塩等の濃度（投入塩分量）が既知である試験用の対象物である例えば、コンクリート試験片を複数用意する。
例えば、投入塩分量が、０ｋｇ、４ｋｇ、８ｋｇ、１２ｋｇ、１６ｋｇ、２０ｋｇの６個のコンクリート試験片を用意する。

次いで、図９のステップ（以下「ＳＴ」という。）１に進む。ＳＴ１では、図２の分光計１０が、照射光を対象物である６個のコンクリート片に照射し、反射光を分光器２０で分光し、「分光データ」のデータセットを生成し、図４の「分光データ記憶部４１」に記憶する。

次いで、ＳＴ２へ進む。ＳＴ２では、図４の「第１測定分光スペクトル情報生成処理部（プログラム）４２」が動作し、各コンクリート片の「分光データ」に基づき、波長毎の受光強度から、各コンクリート片の波長毎の「波長別測定分光スペクトル」を生成し、「波長別測定分光スペクトル記憶部４３」に記憶する。

次いで、ＳＴ３へ進む。ＳＴ３では、図４の「波長別分光反射率スペクトル生成処理部（プログラム）４４」が動作し、図４の「基準分光スペクトル情報記憶部４５」を参照する。
この「基準分光スペクトル記憶部４５」には、「基準分光スペクトル情報」、すなわち、特定の測定距離に対応した基準分光スペクトルの変化の情報が記憶されている。
本実施の形態の測定装置１では、各コンクリート片等の対象物と近接した距離で測定するため、測定距離は極めて短く設定されている。

そして、「波長別分光反射率スペクトル生成処理部（プログラム）４４」は、図４の「波長別測定分光スペクトル記憶部４３」の各コンクリート片の「波長別測定分光スペクトル」を上述の「基準分光スペクトル情報」に基づいて、補正等する。
そして、各コンクリート片の「波長別分光反射率スペクトル」を生成し、図４の「波長別分光反射率スペクトル記憶部４６」に記憶させる。

すなわち、この工程で、コンクリート片からの反射光が、その反射率のスペクトルデータとされ、記憶されることになる。
なお、この「波長別分光反射率スペクトル」情報が、分光スペクトル情報の一例となっている。

次いで、ＳＴ４へ進む。ＳＴ４では、「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）処理部（プログラム）４７」が動作し、図４の「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）係数記憶部４８」を参照する。
この「ＨＰＦ係数記憶部４８」には、「ハイパスフィルタ係数情報」である例えば、特定の「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）係数」が記憶されている。
この工程では、この特定の「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）係数」を用いて、各コンクリート片の「波長別分光反射率スペクトル情報」を「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）」処理し、各コンクリート片の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」を生成し、図４の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部４９」に記憶する。

図１３は、「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」の一例を示す概略図である。図１３に示すように、「ＨＰＦ後の反射スペクトル」が「波長」毎に示されており、その際、ノイズ等を除去した分析し易いデータとなっている。

このように、本実施の形態では、「波長別分光反射率スペクトル情報」を「ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）」処理することで、分析し易いデータとしている。
なお、「ＨＰＦ後の反射スペクトル」が「分光スペクトル関連情報」、「ハイパスフィルタ処理済み分光スペクトル情報」の一例となっている。

次いで、ＳＴ５へ進む。ＳＴ５では、図５の「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値生成処理部（プログラム）５１」が動作し、図５の「ＰＬＳ回帰式記憶部５２」を参照する。
この「ＰＬＳ回帰式記憶部５２」には、計量化学的手法（ケモメトリクス）である例えば、ＰＬＳ回帰分析法等で用いられる「ＰＬＳ回帰式」が記憶されている。

ＰＬＳ回帰分析は、ケモメトリック回帰分析の一例であり、ＰＬＳ回帰分析法（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）（部分最小二乗法）のＰＬＳ回帰は、データをそのまま使わずに、スコア（潜在変数、成分とも呼ばれる）を計算し、そのスコアへの回帰（連続尺度の従属変数（目的変数）と独立変数（説明変数）の間にモデルを当てはめること）により行われる。
スコアを計算する際の重みは、スコアと従属変数の共分散が最も高くなるようにし、かつ、スコアが互いに無相関になるように逐次求めていく、そして得られたスコアの一部に対して最小二乗法で係数を推定していく手法である。

そして、「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値生成処理部（プログラム）５１」は、図５の「ＰＬＳ回帰式記憶部５２」のＰＬＳ回帰式を用いて、図４の「ＨＦＰ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部４９」の各コンクリート片の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトルデータ」を処理する。
そして、各コンクリート片の「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」を求めて、図５の「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値記憶部５３」に記憶させる。

図１４は、「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」の一例を示す概略図である。
図１４に示すように、「ＰＬＳ回帰係数絶対値」が「波長」毎に示されており、その際、重み付け処理を施し、コンクリート片の塩分濃度を分析し易いデータとなっている。

なお、「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」が「計量化学的手法絶対値情報」の一例となっており、「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値記憶部５３」が「計量化学的手法絶対値情報記憶部」の一例となっている。

次いで、ＳＴ６へ進む。ＳＴ６では、図５の「第１窓関数生成処理部（プログラム）５４」が動作し、図５の「ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部５５」を参照する。
この「ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部５５」には、複数の閾値情報（候補閾値情報）である例えば、ＰＬＳ回帰係数閾値情報、例えば、０、３２，３４，３６，３７、３８、３９、４０、４２の値が記憶されている。

したがって、「第１窓関数生成処理部（プログラム）５４」は、「ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部５５」のいずれか一の「ＰＬＳ回帰係数閾値」、例えば、「０」を選択し、その閾値より相関の低い波長の重みを「０」に、相関の高い波長の重みを「１」にする閾値情報を、各コンクリート片の「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値記憶部５３」の「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」に適用する。

そして、「閾値「０」の窓関数」（候補窓関数情報の一例）を作成し、図５の「第１窓関数情報記憶部５６」に記憶させる。
すなわち、上述の投入塩分量が、０ｋｇ、４ｋｇ、８ｋｇ、１２ｋｇ、１６ｋｇ、２０ｋｇの６個のコンクリート試験片のそれぞれの「波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値情報」について「閾値「０」の窓関数」を作成し、図５の「第１窓関数情報記憶部５６」に記憶させる。

図１５は、特定の閾値、例えば、４０の「閾値の窓関数」を示す概略図である。
図１５に示すように、「閾値、例えば、４０の重み付け関数」が図１４の「ＰＬＳ回帰係数絶対値」に適用され、その関数が「波長」毎に示されている。
このため、このように窓関数情報は、或る有限区間以外で「０」となる関数であり、或る関数や信号（データ）に窓関数が掛け合わされると、区間外は「０」となり、有限区間内だけ残るので数値解析が容易になる。

また、「閾値「０」の窓関数」が「候補窓関数情報」の一例であり、「第１窓関数情報記憶部５６」が「候補窓関数情報記憶部」の一例となっている。

次いで、ＳＴ７へ進む。ＳＴ７では、図６の「第１窓関数乗算処理部（プログラム）６１」が動作し、図４の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部４９」の各コンクリート片（投入塩分量が、０ｋｇ、４ｋｇ、８ｋｇ、１２ｋｇ、１６ｋｇ、２０ｋｇの６個のコンクリート試験片）に対応する図５の「第１窓関数情報記憶部５６」の「閾値「０」の窓関数」を乗算する。
そして、各コンクリート片の「閾値「０」窓関数乗算分光反射率スペクトラム」情報を生成し、図６の「窓関数乗算分光反射率スペクトル記憶部６２」に記憶される。

この「閾値「０」窓関数乗算分光反射率スペクトラム」情報が、「窓関数分光スペクトル関連情報」の一例である。

図１６は、「窓関数乗算分光反射率スペクトラム」の一例を示す概略図である。
図１６では、例えば、図１３に示すような「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」に、例えば、閾値４０の窓関数を乗算して求めた、コンクリート片の「閾値４０窓関数乗算分光反射率スペクトル」を示す。
図１６では、「重み関数（窓関数）乗算後のスペクトル」が」「波長」毎に示され、ノイズ等の影響が除去されるので、塩分濃度等の数値解析の精度が著しく向上する。

次いで、ＳＴ８へ進む。ＳＴ８では、使用済みの「ＰＬＳ回帰係数閾値」、例えば、「０」を図６の「使用済み閾値記憶部６３」に記憶する。
このように記憶させることで、既に処理済みの「ＰＬＳ回帰係数閾値」、例えば、「０」」を把握することができる。

次いで、ＳＴ９へ進む。ＳＴ９では、図６の「ＲＭＳＥＰ及びＰＬＳ回帰係数演算部（プログラム）６５」が動作し、図５の「ＰＬＳ回帰式記憶部５２」の「ＰＬＳ回帰式」を用いて「窓関数乗算分光反射率スペクトル記憶部６２」の「窓関数乗算分光反射率スペクトル」に対し、「ＰＬＳ回帰分析」を行い、「ＲＭＳＥＰ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎｓ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（予測の平均平方根誤差）値」と「ＰＬＳ回帰係数」を求める。
そして、求められた「ＲＭＳＥＰ値」と「ＰＬＳ回帰係数」は、それそれ、図６の「ＲＭＳＥＰ値記憶部６７」と「ＰＬＳ回帰係数記憶部６８」に記憶される。

ここで、「ＲＭＳＥＰ」は、誤差の程度を示す解析方法であり、値の小さい程、誤差の小さいことを示す解析方法である。また、「ＰＬＳ回帰係数」は、ＰＬＳ回帰分析のために用いられる係数である。

ＳＴ９で求められる「ＰＬＳ回帰係数」が、「候補計量化学的手法演算基礎情報」の一例であり、「ＲＭＳＥＰ値記憶部６７」が、「候補軽量化学的手法演算基礎情報記憶部」の一例である。

次いで、ＳＴ１０へ進む。ＳＴ１０では、図６の「未処理情報判断処理部（プログラム）６４」が動作し、図５の「ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部５５」と「使用済み閾値記憶部６３」を参照し、未処理の「ＰＬＳ回帰係数閾値」が存在するか否かを判断する。

次いで、ＳＴ１１で、未処理の「ＰＬＳ回帰係数閾値」、例えば、上述の例では、既に「０」は処理済みであるため「３２」「３４」「３６」「３７」「３８」「３９」「４０」及び「４２」が未処理となる。
ＳＴ１０で、未処理の「ＰＬＳ回帰係数閾値」が存在するときは、ＳＴ７乃至ＳＴ１０の工程が繰り返し実行される。

一方、ＳＴ１１で、未処理の「ＰＬＳ回帰係数閾値」が存在しない、すなわち、「０」「３２」「３４」「３６」「３７」「３８」「３９」「４０」及び「４２」のすべての値について処理し「窓関数乗算分光反射率スペクトル」情報を生成し、ＳＴ９の「ＰＬＳ回帰分析」を行い、求められた「ＲＭＳＥＰ値」と「ＰＬＳ回帰係数」が、それそれ、図６の「ＲＭＳＥＰ値記憶部６７」と「ＰＬＳ回帰係数記憶部６８」に記憶されたときは、ＳＴ１２へ進む。

図１７は、各コンクリート片のＲＭＳＥＰ値と「ＰＬＳ回帰係数閾値（０．３２、３４、３６、３７、３８、３９、４０、４２）」との関係を示す概略説明図である。
図１７では、どの「ＰＬＳ回帰係数閾値」のＲＭＳＥＰ値が小さいか、すなわち、最も誤差が小さく真値（０ｋｇ、４ｋｇ、８ｋｇ、１２ｋｇ、１６ｋｇ、２０ｋｇ）に近いかを示している。

次いで、ＳＴ１２へ進む。ＳＴ１２では、図７の「ＰＬＳ回帰係数閾値特定処理部（プログラム）７１」が動作し、図６の「ＲＭＳＥＰ値記憶部６７」を参照し、各コンクリート片について、最も「ＲＭＳＥＰ値」が低い又は低いと判断される「窓関数乗算分光反射率スペクトル」の「ＰＬＳ回帰係数閾値（０．３２、３４、３６、３７、３８、３９、４０、４２）」を選択する。
そして、「ＰＬＳ回帰係数記憶部６８」を参照し、最も値が低い「ＲＭＳＥＰ値」に対応する「ＰＬＳ回帰係数」を「実行ＰＬＳ回帰係数」として、図７の「実行ＰＬＳ回帰係数記憶部７２」に記憶する。
この「実行ＰＬＳ回帰係数記憶部７２」が、「計量化学的手法演算基礎情報記憶部」の一例である。

本実施の形態では、図１７に示すように、例えば、閾値（ＰＬＳ回帰係数閾値）の「３８」で、最もＲＭＳＥＰ値が小さいため、閾値「３８」に対応する「ＰＬＳ回帰係数」を図７の「実行ＰＬＳ回帰係数記憶部７２」に記憶する。

このように、本実施の形態では、図６の「ＰＬＳ回帰係数記憶部６８」の複数のＰＬＳ回帰係数のうちＲＭＳＥＰ値において、相対的に誤差が小さい「ＰＬＳ回帰係数」を使用すべき「実行ＰＬＳ回帰係数」とする。
したがって、よりノイズ等の影響を受け難い情報に処理できるので、劣化指数情報等の評価情報に影響のある塩分濃度等の分析精度をより向上させることができる。

このようにして、コンクリート片の塩分濃度等の検査で使用する最適な「ＰＬＳ回帰係数」が、「実行ＰＬＳ回帰係数記憶部７２」に記憶される。
このため、以下では、実際に測定対象となるポルトランドセメント等のコンクリート１００について、その塩分濃度等から劣化指数情報を生成し、ディスプレイ３２に表示する工程を、図１１及び図１２のフローチャートに従い、詳細に説明する。

先ず、図１１のＳＴ２１では、上述の図９のＳＴ１と同様に、図２の分光計１０が照射光を対象物である例えば、測定対象のコンクリート１００に照射し、反射光を分光器２０で分光し、「分光データ」のデータを生成し、図４の「分光データ記憶部４１」に記憶する。

次いで、ＳＴ２２へ進む。ＳＴ２２では、図７の「第２測定分光スペクトル情報生成処理部（プログラム）７３」が動作し、測定対象のコンクリート１００の「分光データ」に基づき、波長毎の受光強度から、測定対象のコンクリート１００の波長毎の「波長別測定分光スペクトル」を生成し、図４の「波長別測定分光スペクトル記憶部４３」に記憶する。

次いで、ＳＴ２３へ進む。ＳＴ２３では、図７の「第２波長別分光反射率スペクトル生成処理部（プログラム）７４」が動作し、図４の「波長別測定分光スペクトル記憶部４３」の測定対象のコンクリート１００の「波長別測定分光スペクトル」を図４の「基準分光スペクトル記憶部４５」の「基準分光スペクトル情報」に基づいて、補正等する。
そして、測定対象のコンクリート１００の「波長別分光反射率スペクトル」を生成し、図４の「波長別分光反射率スペクトル記憶部４６」に記憶する。

次いで、ＳＴ２４へ進む。ＳＴ２４では、図７の「第２ＨＰＦ処理部（プログラム）７５」が動作し、図４の「ＨＰＦ係数記憶部４８」の「ＨＰＦ係数」を取得し、測定対象のコンクリート１００の「波長別分光反射率スペクトル情報」を「ＨＰＦ」処理する。
そして、測定対象のコンクリート１００の「分光スペクトル関連情報」である例えば、「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」を生成し、図４の「分光スペクトル関連情報記憶部」である例えば、「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部４９」に記憶する。

このときの「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」の情報の一例が、上述の図１３に示すデータ例である。このようにハイパスフィルタ処理をすることで、ノイズ等を効果的に除去することができる。

次いで、ＳＴ２５へ進む。ＳＴ２５では、図８の「回帰係数乗算処理部（プログラム）８３」が動作し、図４の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部４９」の測定対象のコンクリート１００の「ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル」情報（例えば、図１３に示すようなデータ等）に、図７の「実行ＰＬＳ回帰係数記憶部７２」の「実行ＰＬＳ回帰係数」を乗算する。

そして、測定対象のコンクリート１００について、重み付けされた波長毎の「回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル」を求め、図８の「回帰係数乗算後分光反射率スペクトル記憶部８４」に記憶される。
すなわち、重み付けされた波長毎の「回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル」情報が記憶される。

この「回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル」が、「計量化学的手法結果情報」の一例であり、「回帰係数乗算後分光反射率スペクトル記憶部８４」が「計量化学的手法結果情報記憶部」の一例である。

次いで、ＳＴ２６へ進む。ＳＴ２６では、図８の「劣化指数判断処理部（プログラム）８５」が動作し、図８の「回帰係数乗算後分光反射率スペクトル記憶部８４」の「回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル」情報を取得する。

そして、「回帰係数乗算後の分光反射率スペクトル」情報をすべて足し合わせ、「劣化指数情報」とする。この「劣化指数情報」が大きな値になるほど、劣化が進んでいることになる。
この「劣化指数情報」を図８の「劣化程度情報記憶部８７」に記憶させる。

次いで、ＳＴ２７へ進む。ＳＴ２７では、図８の「劣化程度情報記憶部８７」の劣化指数情報をディスプレイ３２に表示する。
これにより、測定対象のコンクリート１００の塩害及び中性化に関する情報、例えば、塩分濃度やｐＨ等の情報を精度良く表示することができる。

また、本実施の形態では、コンクリート１００等の対象物から直接、試験片を切り出すことなく、光を照射し、その反射光を受光することで、対象物を評価できるので、対象物を損傷等することなく、繰り返し測定をすることができる。

なお、本発明は上述の実施の形態に限らない。

１・・・測定装置、１０・・・分光計、１１・・・ハロゲンランプ、１２・・・リレーレンズ、１３・・・ミラー、１４・・・対物レンズ、１６・・・投光光軸、１７・・・結像レンズ、１８・・・集光器、１９・・・受光ファイバ、２０・・・分光板、２１・・・受光素子、２２・・・受光光軸、３１・・・測定装置制御部、３２・・・ディスプレイ、３３・・・入力装置、４０・・・第１の各種情報記憶部、４１・・・分光データ記憶部、４２・・・第１測定分光スペクトル情報生成処理部（プログラム）、４３・・・波長別測定分光スペクトル記憶部、４４・・・波長別分光反射率スペクトル生成処理部（プログラム）、４５・・・基準分光スペクトル情報記憶部、４６・・・波長別分光反射率スペクトル記憶部、４７・・・ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）処理部（プログラム）、４８・・・ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）係数記憶部、４９・・・ＨＰＦ処理済み波長別分光反射率スペクトル記憶部、５０・・・第２の各種情報記憶部、５１・・・波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値生成処理部（プログラム）、５２・・・ＰＬＳ回帰式記憶部、５３・・・波長別ＰＬＳ回帰係数絶対値記憶部、５４・・・第１窓関数生成処理部（プログラム）、５５・・・ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部、５６・・・第１窓関数情報記憶部、６０・・・第３の各種情報記憶部、６１・・・第１窓関数乗算処理部（プログラム）、６２・・・窓関数乗算分光反射率スペクトル記憶部、６３・・・使用済み閾値記憶部、６４・・・未処理情報判断処理部（プログラム）、６５・・・ＲＭＳＥＰ及びＰＬＳ回帰係数演算部（プログラム）、６７・・・ＲＭＳＥＰ値記憶部、６８・・・ＰＬＳ回帰係数記憶部、７０・・・第４の各種情報記憶部、７１・・・ＰＬＳ回帰係数閾値特定処理部（プログラム）、７２・・・実行ＰＬＳ回帰係数閾値記憶部、７３・・・第２測定分光スペクトル情報生成処理部（プログラム）、７４・・・第２波長別分光反射率スペクトル生成処理部（プログラム）、７５・・・第２ＨＰＦ処理部（プログラム）、８０・・・第５の各種情報記憶部、８３・・・回帰係数乗算処理部（プログラム）、８４・・・回帰係数乗算後分光反射率スペクトル記憶部、８５・・・劣化指数判断処理部（プログラム）、８７・・・劣化程度情報記憶部、１００・・コンクリート

Claims (7)

1. 対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光で生成された分光スペクトル関連情報を記憶する分光スペクトル関連情報記憶部と、
   前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を記憶する計量化学的手法演算基礎情報記憶部と、
   前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して得られる計量化学的手法結果情報を記憶する計量化学的手法結果情報記憶部と、
   前記計量化学的手法結果情報に基づいて対象物の評価情報を表示する表示部と、を有ることを特徴とする測定装置。
2. 試験用の対象物の前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法で処理した計量化学的手法絶対値情報を記憶する計量化学的手法絶対値情報記憶部と、
   前記計量化学的手法絶対値情報と複数の候補の閾値情報である候補閾値情報に基づき生成された複数の候補窓関数情報を記憶する候補窓関数情報記憶部と、
   前記候補窓関数情報と前記試験用の対象物の前記分光スペクトル関連情報に基づき生成された窓関数分光スペクトル関連情報を、前記計量化学的手法で処理することで、求められる複数の候補計量化学的手法演算基礎情報を記憶する候補計量化学的手法演算基礎情報記憶部と、を有し、
   前記複数の候補計量化学的手法演算基礎情報のうち、相対的に誤差が小さい情報が、前記計量化学的手法演算基礎情報として前記計量化学的手法演算基礎情報に記憶されることを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
3. 前記計量化学的手法が、ＰＬＳ（（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ（部分最小二乗法））回帰分析であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の測定装置。
4. 相対的に誤差が小さい前記候補計量化学的手法演算基礎情報をＲＭＳＥＰ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎｓ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（予測の平均平方根誤差）手法により求めることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の測定装置。
5. 前記分光スペクトル関連情報が、前記対象物に照射した照射光の反射光で生成された分光スペクトル情報をハイパスフィルタ係数情報で処理したハイパスフィルタ処理済み分光スペクトル情報であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の測定装置。
6. 対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光で分光スペクトル関連情報を生成し、
   前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を生成し、
   前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して計量化学的手法結果情報を生成し、
   前記計量化学的手法結果情報に基づいて生成される対象物の評価情報を表示部に表示することを特徴とする測定方法。
7. 対象物を変形させることなく、前記対象物に照射した照射光の反射光を受光する測定装置に、前記反射光で分光スペクトル関連情報を生成する工程と、
   前記分光スペクトル関連情報を計量化学的手法で演算するための計量化学的手法演算基礎情報を生成する工程と、
   前記分光スペクトル関連情報に基づき、前記計量化学的手法演算基礎情報を用いて、計量化学的手法で処理して計量化学的手法結果情報を生成する工程と、
   前記計量化学的手法結果情報に基づいて生成される対象物の評価情報を表示部に表示する工程と、を実行させるための測定装置の制御プログラム。

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