JP5993158B2

JP5993158B2 - カーボンナノチューブ含有体を用いた認証システムおよび認証方法

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Publication number: JP5993158B2
Application number: JP2012024740A
Authority: JP
Inventors: 剛嗣大矢; 一貴山本
Original assignee: Yokohama National University NUC
Current assignee: Yokohama National University NUC
Priority date: 2012-02-08
Filing date: 2012-02-08
Publication date: 2016-09-14
Anticipated expiration: 2032-02-08
Also published as: JP2013162435A

Description

本発明は、カーボンナノチューブ含有体を用いた認証技術に関し、さらに詳しく言えば、カーボンナノチューブ含有体を用いた認証技術の認証精度の向上に関するものである。

カーボンナノチューブは、１９９１年に飯島澄男氏により発見された物質であり、炭素原子が六角形の各頂点に存在する蜂の巣構造のシートを丸めた円筒状を呈している。

その特徴として、強靱な機械的強度（引っ張り強度；〜１５０ＧＰａ，ヤング率；〜１０００ＧＰａ）、高い熱伝導性（数百〜数千Ｗ／ｍ・Ｋ）、高い電子移動度（金属的の場合；１０万ｃｍ^２／Ｖｓ）、それに金属的・半導体的性質を持つ、アスペクト比が高い（直径方向；数ｎｍ，軸方向；数μｍ）等多くの機能・特徴を有している（非特許文献１）。

また、カーボンナノチューブの別の特徴として、ラマン散乱特性，フォトルミネッセンス特性の光学的な特徴も兼ね備えている。例えばレーザ光線などの単色光線をカーボンナノチューブに照射することにより、グラファイトの六員環に起因する波長の光（Ｇ−ｂａｎｄ）や点欠陥や結晶の端などの欠陥に起因する波長の光（Ｄ−ｂａｎｄ）、カーボンナノチューブの直径やカイラリティに由来する波長の光（ＲＢＭ）など、入射光とは違った波長の光が反射光として出る（非特許文献２）。

ところで、生体認証の１つとして指紋認証が知られているが、指紋認証は偽造可能性が指摘されている（非特許文献３参照）。実際、ゼラチン製の人工指を用いて生体認証を行った事例が報告されている。

そこで最近では、人工物を用いてメトリクス認証を行う方法も見出されている。人工物メトリクス認証（認証物）の一例としては、磁性ファイバー等を使用し、その配置パターンを認証鍵として用いる。しかしながら、磁性ファイバー等はその存在位置が比較的容易に確認することができるため、パターンが再現されて偽造できる可能性がある。また、認証鍵として使用しているパターンが１つ（認証鍵が１つ）であるため，セキュリティ性が低いという問題点も指摘されている。

Ｔ．Ｔａｎａｋａ，ｅｔａｌ．，ＮａｎｏＬｅｔｔ．，９（４），ｐｐ．１４９７−１５００，２００９遠藤守信，飯島澄男監修，"ナノカーボンハンドブック，" エヌ・ティー・エヌ（２００７年）．Ｔ．Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｈ．Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｋ．Ｙａｍａｄａ，ａｎｄＳ．Ｈｏｓｈｉｎｏ，"ＩｍｐａｃｔｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌ｀Ｇｕｍｍｙ’ＦｉｎｇｅｒｓｏｎＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，" Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ，Ｖｏｌ．４６７７，ｐｐ．２７５−２８９〔２００２〕

したがって、本発明の課題は、カーボンナノチューブ含有体を用いて、セキュリティ性の高い人工物メトリクス認証技術を提供することにある。

上述した課題を解決するため、本発明は、紙原料に対してカーボンナノチューブを１０ ^−８〜１０ ^−１ｗｔ％含有してなるカーボンナノチューブ含有体に対して所定波長の光を照射して、上記カーボンナノチューブ含有体からの反射光データを元に画像データを作成する画像データ作成手段と、上記画像データを鍵データとして保管するデータベースと、上記鍵データと上記画像データとに共通箇所かあるかどうかを判断して、共通箇所がある場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正エンジンと、上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを比較して、それらが同一のカーボンナノチューブ含有体から得られたものどうかを判断する画像認証エンジンとを備え、上記画像データ作成手段は、所定波長のレーザー光線を照射するレーザー光線照射手段と、上記カーボンナノチューブ含有体からのフォトルミネッセンスを計測する計測手段と、上記カーボンナノチューブ含有体を加熱するヒータと、上記カーボンナノチューブ含有体の熱特性画像を得るサーモカメラとを含み、上記計測手段にて計測されたフォトルミネッセンスデータと上記サーモカメラからのサーモ画像データを元に上記画像データを作成し、上記画像データを位置情報と鍵データとして複合的に認証に用いることを特徴としている。

本発明において、上記画像補正エンジンは、上記鍵データと上記画像データとを取り込み、下記の数式１に示すＺＮＣＣ法に基づくパターンマッチングを実行して、上記画像データ同士に共通する箇所があるかどうかを判断し、一致箇所ありと判断した場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得することを特徴としている。
数式１において、Ｉはデータベース上のデータ（相関係数の式におけるＰｉｊ），Ｔは被認証物のデータ（相関係数の式におけるＱｉｊ），Ｉ（上付きバー），Ｔ（上付きバー）はそれぞれのデータの平均値，ｉ，ｊはそれぞれｘ−ｙ座標，Ｎ，Ｍはそれぞれｘ−ｙ軸方向の測定点の数である。

また、上記画像認証エンジンは、上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを取り込み、下記の数式２に基づく相関係数演算を実行して、上記鍵データと上記画像データとが同一の上記カーボンナノチューブ含有体に由来するかどうかを判別することを特徴としている。
数式２において、Ｎは測定点の数，Ｐｉｊ，Ｑｉｊはそれぞれデータベース上のデータ（Ｐ）と被認証物から得たデータ（Ｑ）の座標（ｉ．ｊ）における数値（カーボンナノチューブの応答強度）である。

本発明にはカーボンナノチューブ含有体を用いた認証方法も含まれ、この認証方法は、紙原料に対してカーボンナノチューブを１０ ^−８〜１０ ^−１ｗｔ％含有してなるカーボンナノチューブ含有体に対して所定波長の光を照射して、上記カーボンナノチューブ含有体からの反射光データを元にフォトルミネッセンス画像データを作成する画像データ作成手段と、上記画像データを鍵データとして保管するデータベースと、上記鍵データと上記画像データとに共通箇所かあるかどうかを判断して、共通箇所がある場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正手段と、上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを比較して、それらが同一のカーボンナノチューブ含有体から得られたものどうかを判断する画像認証エンジンとを備え、上記カーボンナノチューブ含有体に所定波長のレーザー光線を照射するレーザー光線照射し、その反射光データを元に上記画像データを作成する画像データ作成ステップと、上記画像データと上記鍵データとを取り込み、以下の数式１に示すＺＮＣＣ法に基づくパターンマッチングを実行し、上記画像データ同士に共通する箇所があるかどうかを判断し、一致箇所ありと判断した場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正ステップと、上記座標データを元に、上記画像データと上記鍵データとを取り込み、下記の数式２に基づく相関係数演算を実行して、上記画像データと上記鍵データとが同一の上記カーボンナノチューブ含有体に由来するかどうかを判別する画像認証ステップとを有することを特徴としている。

上記の認証方法においても、好ましい態様として、上記画像データ作成手段はさらに、上記カーボンナノチューブ含有体を加熱するヒータと、サーモカメラとを含み、上記サーモカメラの測定データを元に上記画像データを作成する。

本発明によれば、カーボンナノチューブ含有体に対して所定波長の光を照射することによって得られる画像データを元に認証を行うことにより、再現性が高く、セキュリティ性の高い認証システムを構築することができる。被認証物の作製方針等を包括的に設計することにより、認証精度として１０^−１０以上の非常に高いセキュリティが実現可能になる。

また、画像データ作成手段は、フォトルミネッセンスの計測データを元に画像データを作成することにより、それらの画像を複合的に認証に用いることで、より高いセキュリティ性を備えた認証システムを構築することができる。

さらには、カーボンナノチューブ含有体をヒータで加熱して、その加熱したカーボンナノチューブ含有体をサーモカメラで測定した測定データを元に画像データを作成することにより、認証精度を上げることができ、よりセキュリティ性を高めることができる。

本発明において、画像補正エンジンは、少なくとも２つの異なる画像データを、まずＺＮＣＣ法に基づくパターンマッチングによって、画像データ上に一致する箇所かあるかどうかを判別して、その座標データを取得することにより、複数の画像データによる認証作業を高効率で行うことができる。

また、画像認証エンジンは、座標データを元に、少なくとも２つの画像データを比較して、その画像データ同士が同一のカーボンナノチューブ含有体に由来するものかどうかを判断することにより、座標データを予め取得して位置決めしておくことで、画像データ同士の認証精度を高めることができる。

本発明で用いられるカーボンナノチューブ含有体を用いた認証システム構成を示すブロック図。上記カーボンナノチューブ含有体の製造方法の一例を示す模式図。カーボンナノチューブ含有体のラマン散乱光のＧ−ｂａｎｄをマッピングした状態の画像イメージ図。上記カーボンナノチューブ含有体を用いた認証手順の一例を示すワークフロー。上記カーボンナノチューブ含有体を用いた認証手順の一例を示すワークフロー。

次に、図１ないし図５により、本発明のいくつかの実施形態について説明するが、本発明は、これに限定されるものではない。

図１に示すように、この認証システムは、画像認証プログラムによる画像認証処理を実行するコンピュータ１００と、カーボンナノチューブ含有体を計測する画像取込装置２００とを備えている。

コンピュータ１００は、図示しない演算装置や入出力装置などを備えたいわゆる汎用コンピュータである。コンピュータ１００には、取り込んだ画像データを所定の認証ステップで認証する画像認証エンジン１１０と、画像データの補正処理を実行する画像補正エンジン１２０と、取り込んだ画像データを保存しておくデータベース１３０とを備えている。

画像認証エンジン１１０は、画像データを取り込む画像取込部１１１と、取り込んだ画像にタグ情報を埋め込んだのち、データベース１３０に登録する登録部１１２と、少なくとも２つの異なる画像データ同士を所定の演算処理によって比較して照合する照合部１１３とを備えている。

画像補正エンジン１２０は、画像取込装置２００にて得られた未処理の画像データを取り込む画像取込部１２１と、少なくとも２つの画像データを比較して、各画像データに共通する箇所があるかどうかを解析する画像解析部１２２と、画像解析した画像データの座標データ等を取得して、位置補正を行う位置補正部１２３とを備えている。

データベース１３０は、コンピュータ１００内の記憶領域内に設けられており、後述する反射光計測装置２４０で測定された、ラマン散乱のＧ−Ｂａｎｄ画像データを保管するＧ−Ｂａｎｄ画像データ保管部１３１と、ラマン散乱のＤ−Ｂａｎｄ画像データを保管するＤ−Ｂａｎｄ画像データ保管部１３２と、ラマン散乱のＲＭＢ画像データを保管するＲＢＭ画像データ保管部１３３と、サーモカメラ２５０で撮影されたサーモ画像データを保管するサーモ画像データ保管部１３４と、反射光計測装置２４０で測定された、フォトルミネッセンス画像データ（ＰＬ画像データ）を保管するＰＬ画像データ保管部１３５とを有し、各画像データが所定のタグ情報に基づいて階層化されて保存されている。本発明において、データベース１３０の具体的な構成は任意であってよい。

次に、画像取込装置２００の構成について説明する。画像取込装置２００は、図示しないネットワーク回線を介してコンピュータ１００と接続されている。この例において、ネットワーク回線は、ＲＳ−２３２Ｃなどのシリアルケーブルを介してコンピュータ１００に直結されている。

この例において、コンピュータ１００と画像取込装置２００は、シリアルケーブルによってダイレクトに接続されているが、例えばコンピュータ１００と、画像取込装置２００とが隔離された場所に設けられているような場合には、それらを例えばインターネット回線などに接続して、相互データ通信可能としてもよく、コンピュータ１００と画像取込装置２００との間でデータ信号の授受が可能であれば、任意に選択されてよい。

画像取込装置２００は、被認証体としてのカーボンナノチューブ含有体Ｃが載置される載置台２１０と、カーボンナノチューブ含有体Ｃに対して所定の光を照射する光照射部２２０と、反射光を取り出す２つのハーフミラー２３０ａ，２３０ｂと、ラマン反射光および／またはフォトルミネッセンスを計測する反射光計測装置２４０と、サーモカメラ２５０とを備えている。

載置台２１０は、ほぼ水平な載置面を有し、その上面にカーボンナノチューブ含有体Ｃが載置されるようになっている。載置台２１０には、図示しないヒータが搭載されており、このヒータを介してカーボンナノチューブ含有体Ｃが加熱できるようになっている。また、ヒータに代えて赤外線照射により、カーボンナノチューブ含有体Ｃを加熱してもよい。

光照射部２２０は、所定波長のレーザー光を照射するレーザ光照射装置である。この例において、光照射部２２０は、レーザー光を照射するレーザー光照射装置であるが、カーボンナノチューブに由来する特定の反射光が得られる光であればよく、その具体的な態様については、本発明では任意であってよい。

反射光計測装置２４０で行うラマン散乱測定およびフォトルミネッセンス測定は、基本的にある波長のレーザー光を測定物（カーボンナノチューブ含有体Ｃ）にナノ・マイクロメートルスケールで照射し、測定物から跳ね返ってくる光（測定物によって波長が変調された光）をＣＣＤカメラ等により観測し特性を評価するものである。

サーモカメラ２５０は、カーボンナノチューブ含有体Ｃに赤外光の照射もしくは測定台そのものの加熱により、カーボンナノチューブ含有体Ｃを温め、それをサーモカメラ２５０で観測することにより熱応答の違いを検出する。この例において、サーモカメラ２５０は、ＣＣＤカメラにサーモグラフィ機能を持ったものが用いられている。

この例において、反射光計測部２４０およびサーモカメラ２５０は、それぞれ別々に設けられているが、一つの装置としてまとめることで認証鍵取得について効率化を図ってもよい。すなわち、１台のＣＣＤカメラに上記の各フィルタ機能を取り付けて、一度の撮影ですべての画像データを作成することもできる。

次に、図２を参照して、被認証体であるカーボンナノチューブ含有体Ｃの作製方法の一例について説明する。この例において、カーボンナノチューブ含有体Ｃは、パルプ原紙中にカーボンナノチューブが配合されたカーボンナノチューブ複合紙が用いられている。

まず、図２の模式図を参照して、カーボンナノチューブ複合紙の製造工程について説明する。工程（１）として、パルプ原料もしくは紙材料，紙片（和紙，洋紙のいずれでも可）を好ましくは細かく裁断し、工程（２）として、水に溶かして紙原料の分散液（パルプ懸濁液）を用意する。具体的には、適当量の純水にパルプ繊維を入れ、十分に撹拌することによりパルプ懸濁液を得る。

これとは別に、工程（３）として、カーボンナノチューブを所定の分散剤（界面活性剤）とともに適当量の純水に投入し、カーボンナノチューブ分散液を得る。このとき、カーボンナノチューブ同士が凝集しないように超音波発生器により超音波振動を与えることが好ましい。

使用するカーボンナノチューブは、単層のカーボンナノチューブが用いられる。カーボンナノチューブは、例えばＨｉＰｃｏ法やＡｒｃ放電法により作製されるものを使用する。紙への複合量としては紙パルプに対する質量パーセントでは１０−^８〜１０−^１ｗｔ％が望ましい。

次に、工程（４）として、パルプ懸濁液とカーボンナノチューブ分散液とを混合し十分に撹拌してパルプ繊維とカーボンナノチューブとを絡み合わせ、工程（５）として、その混合溶液を紙漉きし、工程（６）として、乾燥させることにより、カーボンナノチューブ複合紙を得る。

この際、濃度が濃ければ濃いほど紙として黒みがかるので使用用途により配合量を変えるとよい。カーボンナノチューブに対してはドデシル硫酸ナトリウム（ＳＤＳ）などの分散剤を適宜用い、任意の濃度の水分散液とする。ただし、カーボンナノチューブを１本単位で孤立させる必要はない。

複合紙作製時にカーボンナノチューブが自然と紙の中に配置されるランダム性を認証鍵（パターン）として用いるため、孤立性・分散性の重要度はそれほど高くない。分散性については均一とならないことが望ましい。

そのためには比較的ラフな分散であればよい（超音波分散装置を使用する場合は３０分程度）。使用したカーボンナノチューブの量と、使用する紙パルプの量が上記の質量比となるように紙パルプを用意し、この懸濁液（パルプ懸濁液）を用意する。この２つの溶液を配合し、通常の製紙プロセス（紙漉きプロセス）によりカーボンナノチューブ複合紙を用意できる。

カーボンナノチューブ含有体Ｃを用いて認証を行うためには、認証の元となるオリジナル画像データ（いわゆる、認証鍵データ）が必要となる。ここで、データベースに登録されるオリジナル画像データについては、認証マトリクスの測定点の範囲を１５×１５〜２０×２０マス程度と大きめのデータにすることが望ましい。

これに対して、認証する画像データは、測定点（測定マス）の大きさが１０マイクロメートル四方程度のものが１００マス（１０×１０マス）程度以上あればよい。換言すれば、カーボンナノチューブ含有体Ｃの大きさは、０．１ミリメートル四方程度の範囲があれば認証が行える。

仮に１マスに１本のみカーボンナノチューブが存在するようにカーボンナノチューブの量を調製する場合、１００マスの認証範囲に対して概ね４０％のマス（４０マス）に存在するようにすれば認証精度が最も高まる（この場合の紙への複合量が使用する量としては最低となり、概算値で対パルプ質量比１０−^８ｗｔ％となる）。１マスに２本以上のカーボンナノチューブが存在するように調整する場合には、１０−^８〜１０−^１ｗｔ％の濃度の範囲に収まっていれば、作製に際してそれ以上注意する必要はない。

カーボンナノチューブは炭素の六員環（蜂の巣）構造のシートを筒状にした構造であるため、そのシートの巻き方や直径に対してさまざまなラマン散乱特性やフォトルミネッセンス特性を示すことが知られている。

具体的には、ラマン散乱特性としてＧ−Ｂａｎｄ，Ｄ−Ｂａｎｄ，ＲＢＭと呼ばれるピークが現れることが知られている。すなわち、Ｇ−Ｂａｎｄは炭素の六員環構造に由来するもの，Ｄ−Ｂａｎｄはこの構造の欠陥に由来するもの，ＲＢＭは直径の大きさに由来するものとして現れ、カーボンナノチューブの構造毎に変化する。本発明は、この特性を利用して認証を行うことができる。

次に、図４を参照して、認証に必要となるオリジナル画像データを取得方法の一例について説明する。まず、コンピュータ１００の認証プログラムを起動し、画面上に表示された図示しない画像取込ボタンを操作すると、図示しない制御部は、画像取込装置２００に画像取込を指示する。

その際、オリジナル画像の測定マスの大きさなどのマッピング条件を設定する（ステップＳＴ１０１）。この例では、２０×２０マス（合計２００マス）とするが、少なくとも認証する画像データの測定マスよりも大きければよい。

画像取込装置２００は、まず、載置台２１０のヒータをＯＮし、カーボンナノチューブ含有体Ｃを加熱する（ステップ１０２）。併せて、光照射部２２０からカーボンナノチューブ含有体Ｃに向けてレーザー光を照射する（ステップＳＴ１０３）。

まず、サーモカメラ２５０でカーボンナノチューブ含有体Ｃの熱特性画像を取り込み、画像認証エンジン１１０に送信する（ステップＳＴ１０４）。これを受けて画像認証エンジン１１０は、取り込んだサーモ画像データに認証鍵としてのタグ情報を登録したのち（ステップＳＴ１０５）、データベース１３０のサーモ画像データ保管部１３４に同画像データを保存する（ステップＳＴ１０６）。

次に、画像取込装置２００は、反射光計測装置２４０を用いてラマン散乱光測定画像を取得する（ステップＳＴ１０７）。画像認証エンジン１１０は、ラマン散乱光データからＧ−Ｂａｎｄ成分からなるＧ−Ｂａｎｄ画像データを抽出し、Ｇ−Ｂａｎｄ画像データに認証鍵としてのタグ情報を登録したのち（ステップＳＴ１０８）、データベース１３０のＧ−Ｂａｎｄ画像データ保管部１３１に同画像データを保存する（ステップＳＴ１０９）。

同様に、画像認証エンジン１１０は、ラマン散乱光データからＤ−Ｂａｎｄ成分からなるＤ−Ｂａｎｄ画像データを抽出し、Ｄ−Ｂａｎｄ画像データに認証鍵としてのタグ情報を登録したのち（ステップＳＴ１１０）、データベース１３０のＤ−Ｂａｎｄ画像データ保管部１３２に同画像データを保存する（ステップＳＴ１１１）。

さらに、画像認証エンジン１１０は、ラマン散乱光データからＲＢＭ成分からなるＲＢＭ画像データを抽出し、ＲＢＭ画像データに認証鍵としてのタグ情報を登録したのち（ステップＳＴ１１２）、データベース１３０のＲＢＭ画像データ保管部１３３に同画像データを保存する（ステップＳＴ１１３）。

また、画像認証エンジン１１０は、反射光計測装置２４０を用いてフォトルミネッセンス測定画像を取得し（ステップＳＴ１１４）、ＰＬ画像データに認証鍵としてのタグ情報を登録したのち（ステップＳＴ１１５）、データベース１３０のＰＬ画像データ保管部１３５に同画像データを保存する（ステップＳＴ１１６）。

この例において、画像データは、サーモカメラ２５０からのサーモ画像データと、反射光計測装置２４０からのラマン散乱光データおよびフォトルミネッセンスデータを用いてるが、さらに電気特性の測定を加えてもよい。

図３に画像データの一例を示す。図３に示すように、この例において、取り込まれた画像は５×５マス（合計２５マス）の測定マスに区画されており、特性によって各マスに濃淡コントラストが表れるようになっている。この濃淡コントラストを認証データに用いる。

ここで、各画像データに埋め込まれるタグ情報としては、例えば取得日や時間、マッピング情報や画像種別などがある。しかるのち、画像データの取込工程は完了し、次の認証工程への準備が完了する（ステップＳＴ１１７）。

次に、図５を参照して、認証手順の一例を説明する。まず、制御部は、ヒータの電源をＯＮにするとともに（ステップＳＴ２００）、試料に向けてレーザー光を照射する（ステップＳＴ２０１）。

次に、制御部は、サーモカメラ２５０により試料のサーモ画像データを取り込み（ステップＳＴ２０２）、さらに反射光計測装置２４０によりラマン散乱光の各種画像データと（ステップＳＴ２０３）、フォトルミネッセンスのＰＬ画像データとをそれぞれ取り込む（ステップＳＴ２０４）。

ここで、認証鍵となる元画像データと、新しく取り込んだ画像とは、データ認証をする度に測定の位置がずれた状態であるため、真偽判定ができない。つまり、位置情報の補正を導入しなければ認証精度が悪くなる。

そこで、制御部は、取り込んだ各種画像データのうち、Ｇ−Ｂａｎｄ画像データをいったん画像補正エンジン１２０に送信して、取り込んだ画像がデータベース１３０内の認証鍵データの一部に含まれているかどうかを検索し（ステップＳＴ２０５）、その一致箇所を特定する。なお、この例において、Ｇ−Ｂａｎｄ画像データを画像補正エンジン１２０に送信しているが、これ以外の画像種別を用いて画像補正を行ってもよい。

２つの画像データの中に特定のパターンが出現しているかどうかを画像解析の研究分野で利用される位置検出の手法であるパターンマッチングによって補正する。具体的には、ＺＮＣＣ法（Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ））を用いる（ステップＳＴ２０５）。ＺＮＣＣ法は、以下の数式１で与えられ、計算値が１に近ければ比較している二つのデータが似ている場所に配置されていることとなる。

数式１において、Ｉはデータベース上のデータ（相関係数の式におけるＰｉｊ），Ｔは被認証物のデータ（相関係数の式におけるＱｉｊ），Ｉ（―），Ｔ（――）はそれぞれのデータの平均値，ｉ，ｊはそれぞれｘ−ｙ座標，Ｎ，Ｍはそれぞれｘ−ｙ軸方向の測定点の数である（上述の１００マスの場合、Ｎ＝１０，Ｍ＝１０。相関係数の式のＮとは違う）。認証時には、データベースの照合データと被認証物のデータについて上式を用い、位置補正を行う。

画像補正エンジン１２０は、上述したＺＮＣＣ法を用いて取り込んだ画像のパターンマッチングを行った後、取り込んだ画像データが、データベース１３０上に存在しないと判断した場合には、エラーを表示する（ステップＳＴ２０７）。

取り込んだ画像データとデータベース１３０に保存された画像データとのマッピングパターンが、部分的に一致すると判断した場合、画像補正エンジン１２０は、２つの画像データに係る座標データを特定し、画像データのタグ情報とともに認証エンジン１１０に送る（ステップＳＴ２０８）。

次に、画像認証エンジン１１０は、画像補正エンジン１２０からタグ情報を元に、まず、画像取込装置２００からＧ−Ｂａｎｄ画像データを取り込む。次に、データベース１３０上の認証鍵となるＧ−Ｂａｎｄ画像データを呼び出す（ステップＳＴ２０９）。

次に、座標データを元に２つの画像の一致箇所を特定したのち、両画像について、以下の数式２を元に相関係数を算出し、両画像を比較する（ステップＳＴ２１０）。しかるのち、相関係数に照合して、両画像が同じカーボンナノチューブ含有体に由来するものかどうかの真偽を判定する（ステップＳＴ２１１）。

数式２において、Ｎは測定点の数（測定マスが１００マスである場合はＮ＝１００），Ｐｉｊ，Ｑｉｊはそれぞれデータベース上のデータ（Ｐ）と被認証物から得たデータ（Ｑ）の座標（ｉ．ｊ）における数値（カーボンナノチューブの応答強度）である。この式においてｒは−１〜１の値を示す。

すなわち、ｒ＝１に近ければ近いほど二つのデータが一致していることを示し、０に近ければ近いほど違うものであることを示す（−１に近ければ近いほど負の相関を持っていることを示す）。データベースと被認証物が同一のものであれば概ねｒ＞０．６となり，違うものであれば概ねｒ＜０．３となるため、真偽の判定のためのしきい値をｒ＝０．４〜０．５に設定することが望ましい。

本発明では、上述した認証ステップを各画像データ毎に実行する。すなわち、画像認証エンジン１１０は、画像補正エンジン１２０からタグ情報を元に、画像取込装置２００からＤ−Ｂａｎｄ画像データを取り込んだのち、データベース１３０上の認証鍵となるＤ−Ｂａｎｄ画像データを呼び出す（ステップＳＴ２１２）。

次に、画像認証エンジン１１０は、座標データを元に２つの画像の一致箇所を特定し、両画像について、上記相関係数を算出し、両画像を比較したのち（ステップＳＴ２１３）、相関係数に照合して、両画像が同じカーボンナノチューブ含有体に由来するものかどうかの真偽を判定する（ステップＳＴ２１４）。

さらに、画像認証エンジン１１０は、画像補正エンジン１２０からタグ情報を元に、画像取込装置２００からＲＢＭ画像データを取り込んだのち、データベース１３０上の認証鍵となるＲＢＭ画像データを呼び出す（ステップＳＴ２１５）。

画像認証エンジン１１０は、座標データを元に２つの画像の一致箇所を特定し、両画像について、上記相関係数を算出し、両画像を比較したのち（ステップＳＴ２１６）、相関係数に照合して、両画像が同じカーボンナノチューブ含有体に由来するものかどうかの真偽を判定する（ステップＳＴ２１７）。

さらに、画像認証エンジン１１０は、画像補正エンジン１２０からタグ情報を元に、画像取込装置２００からサーモ画像データおよびＰＬ画像データを取り込んだのち、データベース１３０上の認証鍵となる各画像データを呼び出す（ステップＳＴ２１８，ＳＴ２２１）。

画像認証エンジン１１０は、座標データを元に２つの画像の一致箇所を特定し、両画像について、上記相関係数を算出し、両画像を比較したのち（ステップＳＴ２１９，ＳＴ２２２）、相関係数に照合して、両画像が同じカーボンナノチューブ含有体に由来するものかどうかの真偽を判定する（ステップＳＴ２２０，ＳＴ２２３）。

これによれば、複数の画像データを観測することでＧ−Ｂａｎｄによる位置情報（座標情報）がフォトルミネッセンスや熱特性観測のための位置情報（座標情報）としても使用可能となる。さらに、位置情報と認証鍵データを分離することでより偽造は困難となる。

本発明のカーボンナノチューブ含有体Ｃとしては、カーボンナノチューブ複合紙を例にとって説明したが、具体的には、パスポートや各種ＩＤカードのほか、証券や紙幣などの有価物などの一部に本発明のカーボンナノチューブ含有体を適用すれば、極めて高いセキュリティ精度で適用可能である。

また、カーボンナノチューブ含有体Ｃは紙だけでなく、例えば糸や繊維、塗料、合成樹脂などであってもよく、カーボンナノチューブが配合可能で、その表面にレーザ光を照射して反射光が得られるものであれば、基本的にはどんなものにも適用可能である。

以上の特性を認証鍵としての画像データを組み合わせて用いることにより高度な認証を実現できる。また、このような高度認証を容易に実施するためには使用する単層カーボンナノチューブについて巻き方が違う複数種類のものを用意すればよい。

なお、これは一般的に市販されている安価な単層カーボンナノチューブでよい。巻き方の違いを作り分けた、もしくは分離しているような単層カーボンナノチューブは認証については望ましくない。

本発明の画像認証システムは、コンピュータにインストールされた画像認証プログラムによって実行されるものであるが、本発明には、これら画像認証プログラムが格納された格納媒体も含まれる。格納媒体としては、同プログラムがインストールされたコンピュータのほか、プログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭやメモリーカードなどの物理メディアも含まれる。さらには、同プログラムをオンラインで配信する場合に、そのプログラムが格納された配信用サーバも含まれる。

１コンピュータ
１００画像認証エンジン
１２０画像補正エンジン
１３０データベース
２００画像取込装置

Claims

紙原料に対してカーボンナノチューブを１０ ^−８〜１０ ^−１ｗｔ％含有してなるカーボンナノチューブ含有体に対して所定波長の光を照射して、上記カーボンナノチューブ含有体からの反射光データを元に画像データを作成する画像データ作成手段と、
上記画像データを鍵データとして保管するデータベースと、
上記鍵データと上記画像データとに共通箇所かあるかどうかを判断して、共通箇所がある場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正エンジンと、
上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを比較して、それらが同一のカーボンナノチューブ含有体から得られたものどうかを判断する画像認証エンジンとを備え、
上記画像データ作成手段は、所定波長のレーザー光線を照射するレーザー光線照射手段と、上記カーボンナノチューブ含有体からのフォトルミネッセンスを計測する計測手段と、上記カーボンナノチューブ含有体を加熱するヒータと、上記カーボンナノチューブ含有体の熱特性画像を得るサーモカメラとを含み、上記計測手段にて計測されたフォトルミネッセンスデータと上記サーモカメラからのサーモ画像データを元に上記画像データを作成し、上記画像データを位置情報と鍵データとして複合的に認証に用いることを特徴とするカーボンナノチューブ含有体を用いた認証システム。
上記画像補正エンジンは、上記鍵データと上記画像データとを取り込み、下記の数式１に示すＺＮＣＣ法に基づくパターンマッチングを実行して、上記画像データ同士に共通する箇所があるかどうかを判断し、一致箇所ありと判断した場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得することを特徴とする請求項１に記載のカーボンナノチューブ含有体を用いた認証システム。
数式１において、Ｉはデータベース上のデータ（相関係数の式におけるＰｉｊ），Ｔは被認証物のデータ（相関係数の式におけるＱｉｊ），Ｉ（上付きバー），Ｔ（上付きバー）はそれぞれのデータの平均値，ｉ，ｊはそれぞれｘ−ｙ座標，Ｎ，Ｍはそれぞれｘ−ｙ軸方向の測定点の数である。
上記画像認証エンジンは、上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを取り込み、下記の数式２に基づく相関係数演算を実行して、上記鍵データと上記画像データとが同一の上記カーボンナノチューブ含有体に由来するかどうかを判別することを特徴とする請求項１または２に記載のカーボンナノチューブ含有体を用いた認証システム。
数式２において、Ｎは測定点の数，Ｐｉｊ，Ｑｉｊはそれぞれデータベース上のデータ（Ｐ）と被認証物から得たデータ（Ｑ）の座標（ｉ．ｊ）における数値（カーボンナノチューブの応答強度）である。
紙原料に対してカーボンナノチューブを１０ ^−８〜１０ ^−１ｗｔ％含有してなるカーボンナノチューブ含有体に対して所定波長の光を照射して、上記カーボンナノチューブ含有体からの反射光データを元にフォトルミネッセンス画像データを作成する画像データ作成手段と、
上記画像データを鍵データとして保管するデータベースと、
上記鍵データと上記画像データとに共通箇所かあるかどうかを判断して、共通箇所がある場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正手段と、
上記座標データを元に、上記鍵データと上記画像データとを比較して、それらが同一のカーボンナノチューブ含有体から得られたものどうかを判断する画像認証エンジンとを備え、
上記カーボンナノチューブ含有体に所定波長のレーザー光線照射し、その反射光データを元に上記画像データを作成する画像データ作成ステップと、
上記画像データと上記鍵データとを取り込み、以下の数式１に示すＺＮＣＣ法に基づくパターンマッチングを実行し、上記画像データ同士に共通する箇所があるかどうかを判断し、一致箇所ありと判断した場合には、上記各画像データの一致箇所の座標データを取得する画像補正ステップと、
上記座標データを元に、上記画像データと上記鍵データとを取り込み、下記の数式２に基づく相関係数演算を実行して、上記画像データと上記鍵データとが同一の上記カーボンナノチューブ含有体に由来するかどうかを判別する画像認証ステップとを有することを特徴とするカーボンナノチューブ含有体を用いた認証方法。
数式１において、Ｉはデータベース上のデータ（相関係数の式におけるＰｉｊ），Ｔは被認証物のデータ（相関係数の式におけるＱｉｊ），Ｉ（上付きバー），Ｔ（上付きバー）はそれぞれのデータの平均値，ｉ，ｊはそれぞれｘ−ｙ座標，Ｎ，Ｍはそれぞれｘ−ｙ軸方向の測定点の数である。
数式２において、Ｎは測定点の数，Ｐｉｊ，Ｑｉｊはそれぞれデータベース上のデータ（Ｐ）と被認証物から得たデータ（Ｑ）の座標（ｉ．ｊ）における数値（カーボンナノチューブの応答強度）である。
上記画像データ作成手段はさらに、上記カーボンナノチューブ含有体を加熱するヒータと、サーモカメラとを含み、上記サーモカメラの測定データを元に上記画像データを作成することを特徴とする請求項４に記載のカーボンナノチューブ含有体を用いた認証方法。