JP7013131B2 - Measuring device, measuring device control method and measuring device control program - Google Patents

Measuring device, measuring device control method and measuring device control program Download PDF

Info

Publication number
JP7013131B2
JP7013131B2 JP2017029051A JP2017029051A JP7013131B2 JP 7013131 B2 JP7013131 B2 JP 7013131B2 JP 2017029051 A JP2017029051 A JP 2017029051A JP 2017029051 A JP2017029051 A JP 2017029051A JP 7013131 B2 JP7013131 B2 JP 7013131B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
spectral
curve
spectroscopic
processing unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017029051A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2018136141A (en
Inventor
良介 冨沢
一晴 半谷
直人 加曽利
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Topcon Corp
Original Assignee
Topcon Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Topcon Corp filed Critical Topcon Corp
Priority to JP2017029051A priority Critical patent/JP7013131B2/en
Publication of JP2018136141A publication Critical patent/JP2018136141A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7013131B2 publication Critical patent/JP7013131B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

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、測定装置の制御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。 The present invention relates to a measuring device for measuring the state of an object such as concrete, a control method of the measuring device, and a control program of the measuring device.

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。
Conventionally, an apparatus for measuring a deteriorated state of, for example, concrete, which is an object, has been proposed (for example, Patent Document 1).
Such a measuring device cuts out a test piece directly from an object, detects the salt concentration and the like, and diagnoses the deterioration state of concrete.

特開2008―14779号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2008-14779

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。
However, conventionally, since the test piece is cut out directly from the concrete or the like which is the object, there is a problem that the concrete is damaged and it is difficult to measure repeatedly.
On the other hand, it is also conceivable to irradiate the object with near infrared rays or the like without cutting out the test piece and receive the reflected light for analysis.
However, when analyzing the received reflected light, there is a problem that an error or the like is generated due to the influence of noise or the like, and as a result, the accuracy of the measurement result is lowered.

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、測定装置の制御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。 Therefore, the present invention is a measuring device and a measuring device capable of obtaining highly accurate analysis results by irradiating an object with irradiation light and analyzing the reflected light without directly cutting out a test piece or the like from the object. It is an object of the present invention to provide a control method and a control program of a measuring device.

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分光し、分光情報を生成する分光部と、前記分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成する状態情報生成処理部と、前記状態情報を表示する表示部と、前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、前記前処理として標準化処理を施す標準化処理部と、を有し、前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶する測定分光曲線生成処理部と、特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶する記憶部と、前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶する分光反射率曲線生成処理部と、を備え、前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施し、前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)であり、前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する構成となっていることを特徴とする測定装置により達成される。 According to the present invention, the object is a spectroscopic unit that disperses the reflected light of the irradiation light irradiating the object without deforming the object and generates spectral information, and chemometrics based on the spectral information. A state information generation processing unit that analyzes by a method and generates state information of the object, a display unit that displays the state information, and the spectroscopic information as preprocessing before processing by the chemometric method. A measurement spectroscopic curve that has a filter processing unit that performs filter processing and a standardization processing unit that performs standardization processing as the pretreatment, and generates and stores measured spectral curve information from the received light intensity for each wavelength based on the spectral data. A generation processing unit, a storage unit that stores reference spectral curve information that is information on changes in the reference spectral curve corresponding to a specific measurement distance, and a storage unit that stores the measured spectral curve information based on the reference spectral curve information. The spectroscopic reflectance curve generation processing unit for generating and storing the spectral reflectance curve information is provided, and the spectral reflectance curve information is subjected to the filter processing and then the standardization processing . Chemometrics (Chemometrics) for the purpose of maximizing the amount of chemical information obtained from chemical data by applying a specific method or a statistical method, and the said chemometrics is PLS (Partial Rest Square) regression analysis. This is a method (partial minimum square method), in which the state information generation processing unit performs the filtering process and then multiplies the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardized processing, and the weighted regression coefficient for each wavelength. It is achieved by a measuring device characterized in that the reflectance spectrum after multiplication is obtained, all the information of the reflectance spectrum after multiplication of the regression coefficient is added, and the deterioration is judged by the added value. To.

前記構成によれば、コンクリート等の対象物を変形させることなく、照射光を照射し、その反射光に基づき生成した分光情報(例えば、分光データ等)を、フィルタ処理(例えば、ハイパスフィルタで処理)し、さらに、標準化処理した後、計量化学的手法(例えば、ケモメトリクス、PLS回帰分析等)で解析することで、誤差が少ない,精度が高い分析を行うことができる。
このため、かかる解析で生成されたコンクリート等の対象物の劣化情報等の状態情報を精度良く生成(演算等)し、表示部に表示することができる。
このように、本構成では、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。
According to the above configuration, the irradiation light is irradiated without deforming an object such as concrete, and the spectral information (for example, spectral data etc.) generated based on the reflected light is processed by a filtering process (for example, a high-pass filter). ), And then, after standardization processing, analysis by a chemometric method (for example, chemometrics, PLS regression analysis, etc.) enables highly accurate analysis with few errors.
Therefore, state information such as deterioration information of an object such as concrete generated by such analysis can be accurately generated (calculated or the like) and displayed on the display unit.
As described above, in this configuration, highly accurate analysis results can be obtained by irradiating the object with irradiation light and analyzing the reflected light without directly cutting out a test piece or the like from the object.

好ましくは、前記フィルタ処理がハイパスフィルタによる処理であることを特徴とする。 Preferably , the filter processing is a processing by a high-pass filter.

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分光し、分光情報を生成し、この分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成し、前記生成された前記対象物の状態情報を表示し、前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理及び標準化処理を施す測定装置の制御方法であって、測定分光曲線生成処理部が、前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶し、特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶し、分光反射率曲線生成処理部が、前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶し、前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施し、前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)で、前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する構成となっていることを特徴とする測定装置の制御方法により達成される。 According to the present invention, the object is to disperse the reflected light of the irradiation light irradiating the object without deforming the object, generate spectral information, and analyze by a chemometric method based on the spectral information. Then, the state information of the object is generated, the state information of the generated object is displayed, and the spectroscopic information is filtered and standardized as a pretreatment before processing by the chemometric method. It is a control method of the measuring device to perform the processing, and the measurement spectroscopic curve generation processing unit generates and stores the measurement spectroscopic curve information from the light receiving intensity for each wavelength based on the spectroscopic data, and the reference spectroscopy corresponding to a specific measurement distance. The reference spectroscopic curve information which is the information of the change of the curve is stored, the spectral reflectance curve generation processing unit corrects the measured spectral curve information based on the reference spectral curve information, and generates and stores the spectral reflectance curve information. The spectral reflectance curve information is subjected to the filtering process and then the standardization process, and the cheometric method applies a mathematical method or a statistical method to obtain the amount of chemical information obtained from the chemical data. In Chemometrics for the purpose of maximization, the chemometrics is a PLS (Partial Rest Square) regression analysis method (partial minimum square method), and the state information generation processing unit is the filter. After processing, the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardized processing is multiplied to obtain the reflectance spectrum after multiplication of the regression coefficient for each weighted wavelength, and the information of the reflectance spectrum after the regression coefficient multiplication is obtained. It is achieved by the control method of the measuring device, which is characterized in that it is configured to add all of the above and judge the deterioration based on the added value.

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分光し、分光情報を生成する分光部と、前記分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成する状態情報生成処理部と、前記状態情報を表示する表示部と、前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、前記前処理として標準化処理を施す標準化処理部と、を有する測定装置に、測定分光曲線生成処理部が、前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶する工程、特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶する工程、分光反射率曲線生成処理部が、前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶する工程、前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施す工程、前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)で、前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する工程を、実行させる測定装置の制御プログラムにより達成される。 According to the present invention, the object is a spectroscopic unit that disperses the reflected light of the irradiation light irradiating the object without deforming the object and generates spectral information, and chemometrics based on the spectral information. A state information generation processing unit that analyzes by a method and generates state information of the object, a display unit that displays the state information, and the spectroscopic information as preprocessing before processing by the chemometric method. The measurement spectroscopic curve generation processing unit measures from the light receiving intensity for each wavelength based on the spectroscopic data in a measuring device having a filter processing unit that performs filtering processing and a standardization processing unit that performs standardization processing as the pretreatment. The step of generating and storing the spectral curve information, the step of storing the reference spectral curve information which is the information of the change of the reference spectral curve corresponding to a specific measurement distance, and the spectral reflectance curve generation processing unit store the measured spectral curve information. The step of correcting based on the reference spectral curve information and generating and storing the spectral reflectance curve information, the step of applying the filter processing to the spectral reflectance curve information and then performing the standardization process, the chemometric method In Chemometrics (Chemometrics), which aims to maximize the amount of chemical information obtained from chemical data by applying mathematical and statistical methods, the chemometrics is a PLS (Partial Rest Square) regression. It is an analysis method (partial minimum square method), and the state information generation processing unit performs the filter processing, and then multiplies the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardization processing, and returns for each weighted wavelength. It is achieved by the control program of the measuring device that executes the step of obtaining the reflectance spectroscopic after multiplying by the coefficient, adding all the information of the reflectance spectrum after multiplying by the regression coefficient, and judging the deterioration by the added value. ..

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、測定装置の制御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。 The present invention controls a measuring device and a measuring device capable of obtaining highly accurate analysis results by irradiating an object with irradiation light and analyzing the reflected light without directly cutting out a test piece or the like from the object. It has the advantage of being able to provide control programs for methods and measuring devices.

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状態情報である例えば、劣化情報を測定している状態を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the state which the measuring apparatus which concerns on this invention is measuring the state information of concrete, for example, Portland cement which is an object, for example, deterioration information. 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。It is a schematic explanatory drawing which shows the main structure of the spectroscope which the measuring apparatus of FIG. 1 has. 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。It is a schematic block diagram which shows the main structure of the measuring apparatus of FIG. 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。It is a schematic block diagram which shows the main structure of the 1st various information storage part. 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。It is a schematic block diagram which shows the main structure of the 2nd various information storage part. 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。It is a schematic block diagram which shows the main structure of the 3rd various information storage part. 本実施の形態にかかる測定装置の主な動作例を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows the main operation example of the measuring apparatus which concerns on this embodiment. 分光反射率曲線の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the spectral reflectance curve. 「分光反射率曲線」データに「HPF処理」及び「標準化処理」を施した後のデータである「標準偏差処理済みHPF処理分光反射率曲線」情報を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the "standard deviation processed HPF processing spectral reflectance curve" information which is the data after performing "HPF processing" and "standardization processing" on "spectroscopic reflectance curve" data. 「PLS回帰係数」情報の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows an example of "PLS regression coefficient" information. 「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」情報の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows an example of the "reflectance spectrum after a regression coefficient multiplication" information. 多項式の数である潜在変数とRMSEPとの関係を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the relationship between the latent variable which is the number of polynomials, and RMDES. 多項式の数である潜在変数と寄与率との関係を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the relationship between the latent variable which is the number of polynomials, and the contribution rate.

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。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and the like.
Since the embodiments described below are suitable specific examples of the present invention, various technically preferable limitations are attached, but the scope of the present invention is particularly limited to the present invention in the following description. Unless otherwise stated, the present invention is not limited to these aspects.

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の状態情報である例えば、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が塩分や中性化の深度で劣化することから、この劣化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、建造物等のポルトランドセメントの劣化情報を、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。
FIG. 1 is a schematic view showing a state in which the measuring device 1 according to the present invention is measuring state information of concrete such as Portland cement, which is an object, for example, deterioration information.
The measuring device 1 in FIG. 1 is a device capable of accurately measuring and displaying this deterioration information because concrete such as Portland cement used in buildings deteriorates due to salt content and the depth of neutralization. It has become.
Further, as will be described later, the measuring device 1 has a configuration capable of measuring deterioration information of Portland cement such as a building without taking out a test piece from the building.

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、ポルトランドセメント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。
FIG. 2 is a schematic explanatory view showing a main configuration of a spectroscope 10 included in the measuring device 1 of FIG.
As shown in FIG. 2, the spectrometer 10 has a halogen lamp 11 that irradiates irradiation light including near infrared rays, a relay lens 12, a mirror 13, and an objective lens 14.
Therefore, the irradiation light including the near infrared rays emitted from the halogen lamp 11 is applied to the Portland cement 100 via the relay lens 12, the mirror 13 and the objective lens 14, as shown in FIG.
Therefore, the halogen lamp 11, the relay lens 12, the mirror 13, and the objective lens 14 are arranged on the light projection axis 16.

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、分光部である例えば、分光板20及び受光部である例えば、受光素子21を有している。
したがって、図2のポルトランドセメント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。
Further, as shown in FIG. 2, the spectroscope 10 includes an imaging lens 17, a light receiving fiber 19, a condenser 18, a spectroscopic unit such as a spectroscope plate 20, and a light receiving unit such as a light receiving element 21. ing.
Therefore, the reflected light reflected by the Portland cement 100 in FIG. 2 is guided to the objective lens 14, the mirror 13, the imaging lens 17, the light receiving fiber 19, and the condenser 18.
The reflected light is converted into a parallel light flux by the condenser 18, and is incident on the spectroscopic plate 20. The spectrum reflected by the spectroscope 20 is received by the light receiving element 21.
Therefore, the imaging lens 17, the light receiving fiber 19, the condenser 18, and the like are arranged on the light receiving optical axis 22.

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、後述のように解析等され、図2のポルトランドセメント100の劣化情報を生成、表示する。 Based on the spectroscopy received by the light receiving element 21 in this way, the measuring device 1 of FIG. 1 is analyzed and the like as described later, and deterioration information of the Portland cement 100 of FIG. 2 is generated and displayed.

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。 Further, the measuring device 1 of FIG. 1 has a computer, and the computer has a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), etc. (not shown), and these are buses and the like. It is connected via.

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。
FIG. 3 is a schematic block diagram showing a main configuration of the measuring device 1 of FIG.
As shown in FIG. 3, the measuring device 1 has a “measuring device control unit 31”, and the measuring device control unit 31 is a spectroscope 10 shown in FIG. 2, a display unit for displaying various information, for example, a display. It controls 32 and an input device 33 for inputting various information.

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」及び「第3の各種情報記憶部60」も制御する。
図4乃至図6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」及び「第3の各種情報記憶部60」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。
The measuring device control unit 31 also controls the "first various information storage units 40", the "second various information storage units 50", and the "third various information storage units 60" shown in FIG.
4 to 6 are schematic block diagrams showing the main configurations of the "first various information storage units 40", the "second various information storage units 50", and the "third various information storage units 60", respectively. be. The contents of each of these storage units 40 and the like will be described later.

図7は、本実施の形態にかかる測定装置1の主な動作例を示す概略フローチャートである。
本実施の形態では、図1に示す建造物のポルトランドセメント100の塩分や中性化の深度を測定し、その劣化情報を、測定装置1で測定する例で以下、説明する。
FIG. 7 is a schematic flowchart showing a main operation example of the measuring device 1 according to the present embodiment.
In the present embodiment, the salt content and the neutralization depth of the Portland cement 100 of the building shown in FIG. 1 are measured, and the deterioration information thereof will be described below with an example of measuring with the measuring device 1.

先ず、図7のステップ(以下「ST」とする。)1で、図2の分光計10が近赤外線を含む照射光を測定対象物であるポルトランドセメント100に照射し、反射光を分光器18で分光し、分光情報である例えば、「分光データ」を生成し、図4の「分光データ記憶部41」に記憶する。 First, in step 1 of FIG. 7 (hereinafter referred to as “ST”) 1, the spectroscope 10 of FIG. 2 irradiates the Portoland cement 100, which is the object to be measured, with irradiation light including near infrared rays, and the reflected light is emitted to the spectroscope 18. For example, "spectral data" which is spectral information is generated and stored in the "spectral data storage unit 41" of FIG.

次いで、ST2へ進む、ST2では、図4の「測定分光曲線生成処理部(プログラム)42」が動作し、「分光データ記憶部41」の分光データに基づき、波長毎の受光強度から「測定分光曲線」を生成し、図4の「測定分光曲線記憶部43」に記憶する。
この測定分光曲線は、例えば、縦軸を「受光強度」、横軸を波長(nm)として示された曲線となる。
Next, in ST2, the "measurement spectroscopic curve generation processing unit (program) 42" of FIG. 4 operates, and based on the spectral data of the "spectral data storage unit 41", "measurement spectroscopy" is performed based on the light receiving intensity for each wavelength. A "curve" is generated and stored in the "measurement spectroscopic curve storage unit 43" of FIG.
In this measurement spectroscopic curve, for example, the vertical axis is the “light receiving intensity” and the horizontal axis is the wavelength (nm).

次いで、ST3へ進む。ST3では、図4の「分光反射率曲線生成処理部(プログラム)44」が動作し、先ず、図4の「基準分光曲線情報記憶部45」の「基準分光曲線」情報を参照する。 Then, proceed to ST3. In ST3, the “spectral reflectance curve generation processing unit (program) 44” of FIG. 4 operates, and first, the “reference spectral curve” information of the “reference spectral curve information storage unit 45” of FIG. 4 is referred to.

この基準分光曲線情報は、特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報であり、本実施の形態の測定装置1は、対象物であるポルトランドセメント100と近接した距離で、近赤外線を含む照射光を照射する構成となっているため、測定距離は極めて短く設定されている。 This reference spectroscopic curve information is information on changes in the reference spectroscopic curve corresponding to a specific measurement distance, and the measuring device 1 of the present embodiment emits near infrared rays at a distance close to the object Portorland cement 100. The measurement distance is set extremely short because it is configured to irradiate the irradiation light including it.

そして、同プログラム44は、図4の「測定分光曲線記憶部43」の測定分光曲線の情報を「基準分光曲線情報記憶部45」の基準分光曲線情報に基づいて補正等し、「分光反射率曲線」を生成し,図5の「分光反射率曲線情報記憶部51」に記憶させる。 Then, the program 44 corrects the information of the measured spectral curve of the “measured spectral curve storage unit 43” of FIG. 4 based on the reference spectral curve information of the “reference spectral curve information storage unit 45”, and “spectral reflectivity”. A "curve" is generated and stored in the "spectral reflectance curve information storage unit 51" of FIG.

図8は、分光反射率曲線の一例を示す図である。
図8に示すように、分光データである例えば、分光スペクトルにはノイズが含まれており、ベースラインの揺らぎに対応しないデータとなっている。
このため、この状態のデータに基づいて、後述するPLS回帰分析を行っても、対象物であるポルトランドセメント100の劣化に関し、精度の高い情報を得ることは困難となる。
そこで、本実施の形態では、分光反射率曲線のデータに、以下の前処理を実施する。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a spectral reflectance curve.
As shown in FIG. 8, for example, the spectroscopic spectrum, which is spectroscopic data, contains noise and is data that does not correspond to the fluctuation of the baseline.
Therefore, even if the PLS regression analysis described later is performed based on the data in this state, it is difficult to obtain highly accurate information on the deterioration of the Portland cement 100, which is the object.
Therefore, in the present embodiment, the following pretreatment is performed on the data of the spectral reflectance curve.

具体的には、ST4の処理を行う。ST4では、図5のフィルタ処理部である例えば、「ハイパスフィルタ処理部(プログラム)52」が動作し、フィルタ処理である例えば、ハイパスフィルタ(HPF)係数情報が記憶されている図5の「HPF係数記憶部53」のHPF係数を取得する。
このハイパスフィルタ(HPF)係数により、所定の高周波成分を除去できるため、データに含まれているノイズ等を除去することができる。
Specifically, ST4 processing is performed. In ST4, the filter processing unit of FIG. 5, for example, the “high-pass filter processing unit (program) 52” operates, and the filter processing, for example, the high-pass filter (HPF) coefficient information is stored in the “HPF” of FIG. The HPF coefficient of the coefficient storage unit 53 ”is acquired.
Since a predetermined high frequency component can be removed by this high-pass filter (HPF) coefficient, noise and the like contained in the data can be removed.

そして、同処理部(プログラム)52は、図5の「分光反射率曲線情報記憶部51」の分光反射率曲線情報をハイパスフィルタ処理(例えば、高周波成分を除去)し、ハイパスフィルタ処理済み分光反射率曲線情報として、図5の「HPF処理済み分光反射率曲線情報記憶部54」に記憶させる。
なお、フィルタは、ハイパスフィルタに限らず、他のフィルタであっても良い。
Then, the processing unit (program) 52 performs high-pass filter processing (for example, removing high-frequency components) on the spectral reflectance curve information of the “spectral reflectance curve information storage unit 51” in FIG. 5, and high-pass filter-processed spectral reflection. The rate curve information is stored in the “HPF-processed spectral reflectance curve information storage unit 54” of FIG.
The filter is not limited to the high-pass filter, and may be another filter.

次いで、ST5へ進む。ST5では、ハイパスフィルタで高周波成分を除去した「分光反射率曲線」データに更に、標準化処理を行う。
具体的には、図5の標準化処理部である例えば、「標準化処理部(プログラム)55」が動作し、図5の「HPF処理済み分光反射率曲線情報記憶部51」の「ハイパスフィルタ処理済み分光反射率曲線情報」を取得する。
そして、この「ハイパスフィルタ処理済み分光反射率曲線情報」に標準化処理、例えば、反射率を平均0、標準偏差1に標準化し、処理した「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報」を生成し、図5の「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報記憶部56」に記憶させる。
Then, the process proceeds to ST5. In ST5, the "spectral reflectance curve" data from which the high-frequency component is removed by the high-pass filter is further standardized.
Specifically, for example, the "standardization processing unit (program) 55" which is the standardization processing unit of FIG. 5 operates, and the "high-pass filter processed" of the "HPF-processed spectral reflectance curve information storage unit 51" of FIG. 5 operates. "Spectroscopic reflectance curve information" is acquired.
Then, standardization processing is performed on this "high-pass filtered spectral reflectance curve information", for example, the reflectance is standardized to an average of 0 and a standard deviation of 1, and the processed "standardized HPF-processed spectral reflectance curve information" is generated. , Is stored in the "standardized HPF-processed spectral reflectance curve information storage unit 56" of FIG.

図9は、「分光反射率曲線」データに「HPF処理」及び「標準化処理」を施した後のデータである「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線」情報を示す概略図である。
図9に示すように、「分光反射率曲線」データに「HPF処理」及び「標準化処理」を施すことにより、「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線」では、ノイズが除去されていると共に、ベースラインの揺らぎも上手く除去されていることが分かる。
FIG. 9 is a schematic diagram showing "standardized HPF-processed spectral reflectance curve" information which is data after "HPF processing" and "standardization processing" are applied to "spectral reflectance curve" data.
As shown in FIG. 9, by performing "HPF processing" and "standardization processing" on the "spectral reflectance curve" data, noise is removed and noise is removed in the "standardized HPF processed spectral reflectance curve". It can be seen that the fluctuation of the baseline is also well removed.

次いで、この「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線」データを用いて、対象物であるポルトランドセメント100が塩分や中性化で劣化しているか否かの分析を行う。
具体的には、計量化学的手法であり、多変量解析が体系化された「ケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)」解析の1つである「PLS回帰分析法(Partial Least Squares)(部分最小二乗法)」で分析が実行される。
Next, using this "standardized HPF-treated spectral reflectance curve" data, it is analyzed whether or not the Portland cement 100, which is the object, has deteriorated due to salt content or neutralization.
Specifically, it is a chemometric method, and one of the "Chemometrics" analyzes in which multivariate analysis is systematized, "PLS regression analysis method (Partial Least Squares) (partial least squares). The analysis is performed by the square method).

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、例えば、多項式の数等)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)を行う。
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。
PLS regression calculates a score (latent variable, also called a component, for example, the number of polynomials) without using the data as it is, and returns to that score (dependent variable (objective variable) of continuous scale and independent variable (independent variable). Apply the model between the explanatory variables)).
The weights in calculating the score are sequentially calculated so that the covariance between the score and the dependent variable is the highest and the scores are uncorrelated with each other, and for a part of the obtained scores. It is a method of estimating the coefficient by the least squares method.

このように分析することで、対象物であるポルトランドセメント100の劣化のデータがより明確となり、劣化の診断を容易にすることができる。 By analyzing in this way, the deterioration data of the Portland cement 100, which is the object, becomes clearer, and the diagnosis of deterioration can be facilitated.

具体的には、以下の処理を行う。ST6では、図6の状態情報生成処理部である例えば、「劣化診断処理部(プログラム)61」が動作し、図5の「劣化診断用PLS回帰式記憶部57」に記憶されている「劣化診断用PLS回帰式」を用いて、図5の「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報記憶部56」の「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報」を処理する。 Specifically, the following processing is performed. In ST6, for example, the “deterioration diagnosis processing unit (program) 61” which is the state information generation processing unit of FIG. 6 operates, and the “deterioration” stored in the “PLS regression type storage unit 57 for deterioration diagnosis” of FIG. Using the "diagnostic PLS regression equation", the "standardized HPF-processed spectral reflectance curve information" of the "standardized HPF-processed spectral reflectance curve information storage unit 56" of FIG. 5 is processed.

例えば、PLS回帰係数で「標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報」を乗算し、重み付けされた波長毎の「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」を求める。
そして、「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」を「回帰係数乗算後反射率スペクトル記憶部62」に記憶させる。
すなわち、重み付けされた波長毎の「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」情報が記憶される。
For example, the PLS regression coefficient is multiplied by the "standardized HPF-processed spectral reflectance curve information" to obtain the "reflectance spectrum after multiplication by the regression coefficient" for each weighted wavelength.
Then, the "reflectance spectrum after multiplication by the regression coefficient" is stored in the "reflectance spectrum storage unit 62 after multiplication by the regression coefficient".
That is, the "reflectance spectrum after multiplication by the regression coefficient" information for each weighted wavelength is stored.

図10は、「PLS回帰係数」情報の一例を示す概略図であり、図11は、「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」情報の一例を示す概略図である。
図11に示すように、特定の波長の反射率のスペクトル等が強調される。
FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of “PLS regression coefficient” information, and FIG. 11 is a schematic diagram showing an example of “reflectance spectrum after multiplication by regression coefficient” information.
As shown in FIG. 11, the spectrum and the like of the reflectance of a specific wavelength are emphasized.

次いで、ST7へ進む。ST7では、図6の「劣化指数判断処理部(プログラム)64」が動作し、「回帰係数乗算後反射率スペクトル記憶部62」の「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」情報を取得する。 Then, the process proceeds to ST7. In ST7, the “deterioration index determination processing unit (program) 64” of FIG. 6 operates to acquire the “reflectance spectrum after multiplication of the regression coefficient” information of the “reflectance spectrum storage unit 62 after multiplication of the regression coefficient”.

この「劣化指数判断処理部(プログラム)64」では「回帰係数乗算後の反射率スペクトル」情報をすべて足し合わせる。この足し合わせた値が大きくなるほど、劣化が進んでいることになる。 In this "deterioration index determination processing unit (program) 64", all the "reflectance spectrum after regression coefficient multiplication" information is added. The larger the added value, the more the deterioration progresses.

そして、同処理部(プログラム)64は、足し合わされた値に対応する、当該「劣化指数情報」を算出し、図6の「当該劣化指数情報記憶部65」に記憶する。 Then, the processing unit (program) 64 calculates the "deterioration index information" corresponding to the added values and stores it in the "deterioration index information storage unit 65" of FIG.

次いで、ST8へ進む。ST8では、図6の「当該劣化指数情報記憶部65」の劣化指数情報、例えば、「1」を測定装置1のディスプレイ32に表示する。
このディスプレイ32を視認した測定装置1の使用は、ディスプレイ32に表示されている数値「1」を認識し、当該対象物であるポルトランドセメント100の劣化の深度が深刻であること等を容易に把握することができる。
なお、この指数情報は、「劣化が深刻」等の文言であっても構わない。
Then, the process proceeds to ST8. In ST8, the deterioration index information of the “deterioration index information storage unit 65” of FIG. 6, for example, “1” is displayed on the display 32 of the measuring device 1.
The use of the measuring device 1 that visually recognizes the display 32 recognizes the numerical value "1" displayed on the display 32, and easily grasps that the depth of deterioration of the Portland cement 100, which is the object concerned, is serious. can do.
In addition, this index information may be a word such as "serious deterioration".

このように、本実施の形態では、直接、対象物であるポルトランドセメント100から試験片等を切り出すことなく、ポルトランドセメント100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。 As described above, in the present embodiment, the Portland cement 100 is irradiated with the irradiation light and the reflected light is analyzed without directly cutting out the test piece or the like from the object, the Portland cement 100, so that the analysis result is highly accurate. Can be obtained.

以上のように、本実施の形態では、「分光反射率曲線」データに前処理として「HPF処理」及び「標準化処理」を施した後のデータである「標準偏差処理済みHPF処理分光反射率曲線」情報に基づいてPLS回帰分析を行うことで精度の高い劣化情報を得ることができる。 As described above, in the present embodiment, the "standard deviation processed HPF processed spectral reflectance curve" which is the data after "HPF processing" and "standardization processing" are applied to the "spectral reflectance curve" data as preprocessing. By performing PLS regression analysis based on the information, highly accurate deterioration information can be obtained.

以下、かかる前処理を施さない「生データ」場合、「HPF処理」のみを施した場合、「標準化処理」のみを施した場合、そして「1階微分」のみを施した場合との比較で、本実施の形態の優位性を説明する。 Below, in comparison with the case of "raw data" without such preprocessing, the case of applying only "HPF processing", the case of applying only "standardization processing", and the case of applying only "first derivative". The superiority of this embodiment will be described.

先ず、試験片を準備する。すなわち、投入塩分量が異なる複数のコンクリート(例えば、ポルトランドセメント)の試験片を準備する。
例えば、投入塩分量が0kg、4kg、8kg、12kg、16kg、20kgの試験片である。
First, prepare a test piece. That is, test pieces of a plurality of concretes (for example, Portland cement) having different amounts of added salt are prepared.
For example, the test pieces have a salt content of 0 kg, 4 kg, 8 kg, 12 kg, 16 kg, and 20 kg.

次いで、各試験片に分光計の照射光を照射し、反射照射光を受光し、上述のように「分光データ」を生成し、波長毎の受光強度から「測定分光曲線」を生成する。
そして「測定分光曲線」から「分光反射率曲線」を生成する。
Next, each test piece is irradiated with the irradiation light of the spectroscope, the reflected irradiation light is received, the "spectral data" is generated as described above, and the "measurement spectroscopic curve" is generated from the light receiving intensity for each wavelength.
Then, a "spectral reflectance curve" is generated from the "measured spectral curve".

すなわち、0kg~20kgの試験片毎に複数の「分光反射率曲線」データが生成される。
これら「0kg~20kgの試験片毎に生成した複数の「分光反射率曲線」データ」に、種類の異なる複数の前処理を施す。
That is, a plurality of "spectral reflectance curve" data are generated for each test piece of 0 kg to 20 kg.
A plurality of different types of pretreatment are applied to these "plurality of" spectral reflectance curve "data generated for each test piece of 0 kg to 20 kg".

前処理の具体的な種類は、「ハイパスフィルタ(HPF)処理」のみ、「標準化処理」のみ、「ハイパスフィルタ(HPF)及び標準化処理」、「1階微分処理」のみ及び「処理せず」である。 Specific types of pre-processing are "high-pass filter (HPF) processing" only, "standardization processing" only, "high-pass filter (HPF) and standardization processing", "first-order differential processing" only, and "no processing". be.

次いで、各種前処理を施した前処理済みデータ(処理せずも含む)に対して、PLS回帰分析を行い、各種試験片の塩分量の真値(0kg~20kg)との比較を行うため、RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)(予測の平均平方根誤差)を求めた。 Next, PLS regression analysis is performed on the pretreated data (including untreated data) that has undergone various pretreatments, and a comparison with the true value (0 kg to 20 kg) of the salt content of the various test pieces is performed. RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) (root mean square error of prediction) was obtained.

図12は、多項式の数である潜在変数とRMSEPとの関係を示す概略図である。
RMSEPの値が低い程、真値(0kg~20kg)との誤差は小さいため、図12に示すように、前処理として「ハイパスフィルタ(HPF)及び標準化処理」を施した方法が、最も真値との誤差が小さい処理方法であることが分かる。
FIG. 12 is a schematic diagram showing the relationship between a latent variable, which is the number of polynomials, and RMSEP.
The lower the RMSEP value, the smaller the error from the true value (0 kg to 20 kg). Therefore, as shown in FIG. 12, the method in which "high-pass filter (HPF) and standardization treatment" is applied as the pretreatment is the most true value. It can be seen that the processing method has a small error with.

また、上述の各種前処理を施した前処理済みデータに対して、PLS回帰分析を行い、各種試験片の塩分量の真値(0kg~20kg)との比較を行うため、「寄与率(%)」を求めた。 In addition, PLS regression analysis is performed on the pretreated data subjected to the above-mentioned various pretreatments, and the comparison with the true value (0 kg to 20 kg) of the salt content of the various test pieces is performed. ) ”.

図13は、多項式の数である潜在変数と寄与率との関係を示す概略図である。
「寄与率(%)」が高い程、真値との誤差は小さいため、図13に示すように、前処理として「ハイパスフィルタ(HPF)及び標準化処理」が最も真値との誤差が小さい処理方法であることが分かる。
FIG. 13 is a schematic diagram showing the relationship between the latent variable, which is the number of polynomials, and the contribution rate.
The higher the "contribution rate (%)", the smaller the error from the true value. Therefore, as shown in FIG. 13, the "high-pass filter (HPF) and standardization process" has the smallest error from the true value as preprocessing. It turns out to be the method.

なお、本発明は上述の実施の形態に限らない。 The present invention is not limited to the above-described embodiment.

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・・・測定分光曲線生成処理部(プログラム)、43・・・測定分光曲線記憶部、44・・・分光反射率曲線生成処理部(プログラム)、45・・・基準分光曲線情報記憶部、50・・・第2の各種情報記憶部、51・・・分光反射率曲線情報記憶部、52・・・「ハイパスフィルタ処理部(プログラム)、53・・・HPF係数記憶部、54・・・HPF処理済み分光反射率曲線情報記憶部、55・・・標準化処理部(プログラム)、56・・・標準化処理済みHPF処理分光反射率曲線情報記憶部、57・・・劣化診断用PLS回帰式記憶部、60・・・第3の各種情報記憶部、61・・・劣化診断処理部(プログラム)、62・・・回帰係数乗算後反射率スペクトル記憶部、64・・・劣化指数判断処理部(プログラム)、65・・・当該劣化指数情報記憶部、100・・ポルトランドセメント 1 ... Measuring device, 10 ... Spectrometer, 11 ... Halogen lamp, 12 ... Relay lens, 13 ... Mirror, 14 ... Objective lens, 16 ... Floodlight axis, 17 ... Imaging lens, 18 ... Condenser, 19 ... Light receiving fiber, 20 ... Spectroscopic plate, 21 ... Light receiving element, 22 ... Light receiving optical axis, 31 ... Measurement Device control unit, 32 ... Display, 33 ... Input device, 40 ... First various information storage units, 41 ... Spectroscopic data storage unit, 42 ... Measurement spectral curve generation processing unit (program) ), 43 ... Measurement spectroscopic curve storage unit, 44 ... Spectral reflectance curve generation processing unit (program), 45 ... Reference spectroscopic curve information storage unit, 50 ... Second various information storage units, 51 ... Spectral reflectance curve information storage unit, 52 ... "High pass filter processing unit (program), 53 ... HPF coefficient storage unit, 54 ... HPF processed spectral reflectance curve information storage unit, 55. ... Standardized processing unit (program), 56 ... Standardized HPF processed spectral reflectance curve information storage unit, 57 ... PLS regression type storage unit for deterioration diagnosis, 60 ... Third various information storage Unit, 61 ... Deterioration diagnosis processing unit (program), 62 ... Regression coefficient multiplied reflectance spectrum storage unit, 64 ... Deterioration index judgment processing unit (program), 65 ... Deterioration index information storage Department, 100 ... Portoland Cement

Claims (4)

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分光し、分光情報を生成する分光部と、
前記分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成する状態情報生成処理部と、
前記状態情報を表示する表示部と、
前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、前記前処理として標準化処理を施す標準化処理部と、を有し、
前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶する測定分光曲線生成処理部と、
特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶する記憶部と、
前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶する分光反射率曲線生成処理部と、を備え、
前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施し、
前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)であり、
前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、
前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する構成となっていることを特徴とする測定装置。
A spectroscopic unit that disperses the reflected light of the irradiation light irradiating the object without deforming the object and generates spectral information.
A state information generation processing unit that analyzes the object by a chemometric method based on the spectral information and generates state information of the object.
A display unit that displays the status information and
Prior to the treatment by the chemometric method, the pretreatment includes a filter processing unit for filtering the spectral information and a standardization processing unit for performing a standardization treatment as the pretreatment.
A measurement spectral curve generation processing unit that generates and stores measured spectral curve information from the light receiving intensity of each wavelength based on the spectral data.
A storage unit that stores reference spectroscopic curve information, which is information on changes in the reference spectroscopic curve corresponding to a specific measurement distance, and a storage unit.
A spectral reflectance curve generation processing unit that corrects the measured spectral curve information based on the reference spectral curve information and generates and stores the spectral reflectance curve information is provided.
The spectral reflectance curve information is subjected to the filter processing, and then the standardization processing is performed.
The chemometrics method is Chemometrics (Chemometrics) for the purpose of maximizing the amount of chemical information obtained from chemical data by applying mathematical methods and statistical methods.
The chemometrics is a PLS (Partial Rest Square) regression analysis method (partial least squares method).
The state information generation processing unit performs the filter processing, and then multiplies the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardization processing to obtain a reflectance spectrum after multiplication by a regression coefficient for each weighted wavelength. A measuring device characterized in that all the information of the reflectance spectrum after multiplication by the regression coefficient is added and the deterioration is judged by the added value.
記フィルタ処理がハイパスフィルタによる処理であることを特徴とする請求項1に記載の測定装置。 The measuring device according to claim 1, wherein the filter processing is a processing by a high-pass filter. 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分光し、分光情報を生成し、
この分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成し、
前記生成された前記対象物の状態情報を表示し、
前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理及び標準化処理を施す測定装置の制御方法であって、
測定分光曲線生成処理部が、前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶し、
特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶し、
分光反射率曲線生成処理部が、前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶し、
前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施し、
前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)で、前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、
前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する構成となっていることを特徴とする測定装置の制御方法。
The reflected light of the irradiation light radiated to the object is separated without deforming the object, and spectral information is generated.
Based on this spectral information, it is analyzed by a chemometric method to generate state information of the object.
The state information of the generated object is displayed, and the state information is displayed.
It is a control method of a measuring device that filters and standardizes the spectroscopic information as a pretreatment before the treatment by the chemometric method.
The measurement spectroscopic curve generation processing unit generates and stores the measurement spectroscopic curve information from the light receiving intensity for each wavelength based on the spectroscopic data.
Stores reference spectroscopic curve information, which is information on changes in the reference spectroscopic curve corresponding to a specific measurement distance.
The spectral reflectance curve generation processing unit corrects the measured spectral curve information based on the reference spectral curve information, and generates and stores the spectral reflectance curve information.
The spectral reflectance curve information is subjected to the filter processing, and then the standardization processing is performed.
The chemometrics method is Chemometrics (Chemometrics) for the purpose of maximizing the amount of chemical information obtained from chemical data by applying mathematical methods and statistical methods, and the chemometrics is PLS. (Partial Rest Quaare) Regression analysis method (partial minimum square method),
The state information generation processing unit performs the filter processing, and then multiplies the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardization processing to obtain a reflectance spectrum after multiplication by a regression coefficient for each weighted wavelength. A control method for a measuring device, characterized in that all the information of the reflectance spectrum after multiplication by the regression coefficient is added and the deterioration is judged by the added value.
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分光し、分光情報を生成する分光部と、前記分光情報に基づき計量化学的手法で解析し、当該対象物の状態情報を生成する状態情報生成処理部と、前記状態情報を表示する表示部と、前記計量化学的手法で処理する前に、その前処理として、前記分光情報にフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、前記前処理として標準化処理を施す標準化処理部と、を有する測定装置に、
測定分光曲線生成処理部が、前記分光データに基づき各波長毎の受光強度から測定分光曲線情報を生成記憶する工程、
特定の測定距離に対応した基準分光曲線の変化の情報である基準分光曲線情報を記憶する工程、
分光反射率曲線生成処理部が、前記測定分光曲線情報を前記基準分光曲線情報に基づいて補正し、分光反射率曲線情報を生成記憶する工程、
前記分光反射率曲線情報に、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施す工程、
前記計量化学的手法が、数学的手法や統計的手法を適用し,化学データから得られる化学情報量の最大化を目的とするケモメトリクス(Chemometrics:化学計量学)で、前記ケモメトリクスが、PLS(Partial Lest Square)回帰分析法(部分最小二乗法)であり、前記状態情報生成処理部が、前記フィルタ処理を施し、その後、前記標準化処理を施した前記分光反射率曲線情報を乗算し、重み付けされた波長毎の回帰係数乗算後の反射率スペククトルを求め、前記回帰係数乗算後の反射率スペクトラムの情報をすべて足し合わせ、この足し合わせた値で劣化を判断する工程を、実行させる測定装置の制御プログラム。
The state of the object is analyzed by a spectroscopic unit that disperses the reflected light of the irradiation light irradiating the object without deforming the object and generates spectral information, and by a chemometric method based on the spectral information. A state information generation processing unit that generates information, a display unit that displays the state information, and a filter processing unit that filters the spectral information as preprocessing before processing by the chemometric method. A measuring device having a standardization processing unit that performs standardization processing as the pretreatment.
A step in which the measurement spectral curve generation processing unit generates and stores measurement spectral curve information from the light receiving intensity for each wavelength based on the spectral data.
A process of storing reference spectroscopic curve information, which is information on changes in the reference spectroscopic curve corresponding to a specific measurement distance.
A step in which the spectral reflectance curve generation processing unit corrects the measured spectral curve information based on the reference spectral curve information, and generates and stores the spectral reflectance curve information.
A step of applying the filter processing to the spectral reflectance curve information and then performing the standardization process.
The chemometrics method is Chemometrics (Chemometrics) for the purpose of maximizing the amount of chemical information obtained from chemical data by applying mathematical methods and statistical methods, and the chemometrics is PLS. (Partial Rest Square) Regression analysis method (partial minimum square method), in which the state information generation processing unit performs the filtering process and then multiplies and weights the spectroscopic reflectance curve information subjected to the standardized processing. A measuring device for performing a step of obtaining a reflectance spectrum after multiplying the regression coefficient for each wavelength, adding all the information of the reflectance spectrum after multiplying the regression coefficient, and determining deterioration based on the added value. Control program.
JP2017029051A 2017-02-20 2017-02-20 Measuring device, measuring device control method and measuring device control program Active JP7013131B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017029051A JP7013131B2 (en) 2017-02-20 2017-02-20 Measuring device, measuring device control method and measuring device control program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017029051A JP7013131B2 (en) 2017-02-20 2017-02-20 Measuring device, measuring device control method and measuring device control program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018136141A JP2018136141A (en) 2018-08-30
JP7013131B2 true JP7013131B2 (en) 2022-01-31

Family

ID=63366003

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017029051A Active JP7013131B2 (en) 2017-02-20 2017-02-20 Measuring device, measuring device control method and measuring device control program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7013131B2 (en)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001264173A (en) 2000-03-14 2001-09-26 Minolta Co Ltd Apparatus for measuring reflecting characteristics
JP2004530875A (en) 2001-04-13 2004-10-07 カーギル、インコーポレイテッド Agricultural and / or food raw material evaluation methods, applications and products
JP2008134091A (en) 2006-11-27 2008-06-12 Ihi Corp Diagnosis method of concrete
JP2010008342A (en) 2008-06-30 2010-01-14 Akita Univ Moisturizing force measuring method
US20100130868A1 (en) 2008-11-14 2010-05-27 John Taylor Hargrove Process and device for detection of precancer tissues with infrared spectroscopy
JP2011242376A (en) 2010-05-21 2011-12-01 Ihi Infrastructure Systems Co Ltd Spectroscopic analyzer
JP2015059800A (en) 2013-09-18 2015-03-30 コニカミノルタ株式会社 Raman spectroscopic measuring method and raman spectroscopic measuring apparatus
US20160356758A1 (en) 2015-06-04 2016-12-08 Raytheon Company Systems and methods for non-destructive testing of energetic materials

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001264173A (en) 2000-03-14 2001-09-26 Minolta Co Ltd Apparatus for measuring reflecting characteristics
JP2004530875A (en) 2001-04-13 2004-10-07 カーギル、インコーポレイテッド Agricultural and / or food raw material evaluation methods, applications and products
JP2008134091A (en) 2006-11-27 2008-06-12 Ihi Corp Diagnosis method of concrete
JP2010008342A (en) 2008-06-30 2010-01-14 Akita Univ Moisturizing force measuring method
US20100130868A1 (en) 2008-11-14 2010-05-27 John Taylor Hargrove Process and device for detection of precancer tissues with infrared spectroscopy
JP2011242376A (en) 2010-05-21 2011-12-01 Ihi Infrastructure Systems Co Ltd Spectroscopic analyzer
JP2015059800A (en) 2013-09-18 2015-03-30 コニカミノルタ株式会社 Raman spectroscopic measuring method and raman spectroscopic measuring apparatus
US20160356758A1 (en) 2015-06-04 2016-12-08 Raytheon Company Systems and methods for non-destructive testing of energetic materials

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018136141A (en) 2018-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3245157B2 (en) Measurement and correction of spectral data
EP2710353B1 (en) SPECTROSCOPIC APPARATUS AND METHOD of DETERMINING COMPONENTS PRESENT IN A SAMPLE
CA2093015C (en) A method of calibrating a spectrometer using correlation between calibration sample spectra and measured spectra
JP2008524577A (en) Method and apparatus for calibration of optical analytical markings using multivariate optical elements
KR101498096B1 (en) Apparatus and method for discriminating of geographical origin of agricutural products using hyperspectral imaging
RU2308684C1 (en) Method of producing multi-dimension calibrating models
TWI772278B (en) System, method and computer program product for fast automatic determination of signals for efficient metrology
JP7282740B2 (en) Gas analysis method and apparatus
JPWO2007129648A1 (en) Method for estimating water stress of plant leaves, apparatus for estimating water stress of plant leaves, and program for estimating water stress of plant leaves
US10718713B2 (en) Unknown sample determining method, unknown sample determining instrument, and unknown sample determining program
Schwanninger et al. Determination of lignin content in Norway spruce wood by Fourier transformed near infrared spectroscopy and partial least squares regression analysis. Part 2: Development and evaluation of the final model
CN115993344A (en) Quality monitoring and analyzing system and method for near infrared spectrum analyzer
JP6454211B2 (en) Sample analyzer, blood coagulation analyzer, sample analysis method, and computer program
WO2020031447A1 (en) Sample evaluation/estimation method by fluorescence fingerprint analysis, program, and device
US20150227863A1 (en) Analytical system with iterative method of analyzing data in web-based data processor with results display designed for non-experts
JP7013131B2 (en) Measuring device, measuring device control method and measuring device control program
US11719627B2 (en) Calibration curve setting method used for drug analysis
JP7331058B2 (en) Measuring device, measuring method and measuring device control program
JP6953142B2 (en) Measuring device, measuring method and control program of measuring device
Flåten et al. Using design of experiments to select optimum calibration model parameters
JP6618789B2 (en) Analysis method and analyzer
Hao et al. Application of effective wavelength selection methods to determine total acidity of navel orange
CN113795748A (en) Method for configuring a spectrometric device
JP6992633B2 (en) Calibration device and calibration method
JP4589903B2 (en) Component analyzer

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20181220

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200218

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201118

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201125

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20210125

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210322

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210804

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210929

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211104

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211209

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20211222

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220119

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7013131

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150