JP7205549B2 - 臭気センサデータ補正装置、臭気センサデータ補正方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、本発明は、臭気センサが出力する臭気データを補正する臭気センサデータ補正装置、臭気センサデータ補正方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

非特許文献１には、複数のセンサ素子が設けられた臭気センサについて開示がされている。具体的には、それらのセンサ素子には、センサ素子ごとに異なる特性を有する感応膜が設けられている。また、センサ素子は、感応膜に吸着する分子に対して、特異な反応をするように構成されている。

「嗅覚センサーの業界標準を目指す「MSSアライアンス」発足～MSS技術実用化に向けた基礎的要素技術確立を目指して～」，［online］，２０１５年９月２９日，日本電気株式会社，［平成27年9月1日検索］，インターネット＜URL：http://jpn.nec.com/press/201509/20150929_01.html＞

しかしながら、上述した感応膜を有する臭気センサは、感応膜の製造後の状態により、臭気センサ間に個体差が生じるため、異なる臭気センサを用いて臭気を計測した場合、臭気センサ間で計測誤差が生じる。

本発明の目的の一例は、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制する、臭気センサデータ補正装置、臭気センサデータ補正方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における臭気センサデータ補正装置は、
第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、算出部と、
前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、補正部と、
を有することを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における臭気センサデータ補正方法は、
（ａ）第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、ステップと、
（ｂ）前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、
を有することを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、ステップと、
（ｂ）前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。

以上のように本発明によれば、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制することができる。

図１は、臭気センサデータ補正装置の一例を示す図である。 図２は、補正係数を算出するフェーズのシステムの一例を示す図である。 図３は、基準臭気データ及び計測臭気データのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、臭気データの波形の一例を示す図である。 図５は、補正係数データのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、計測臭気データを補正するシステムの一例を示す図である。 図７は、臭気センサデータ補正装置の補正係数を算出する動作の一例を示す図である。 図８は、臭気センサデータ補正装置が臭気データを補正する動作の一例を示す図である。 図９は、臭気センサデータ補正装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図９を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における臭気センサデータ補正装置１の構成について説明する。図１は、臭気センサデータ補正装置の一例を示す図である。

図１に示す臭気センサデータ補正装置１は、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制する装置である。また、図１に示すように、臭気センサデータ補正装置１は、算出部２と、補正部３とを有する。

このうち、算出部２は、基準となる基準臭気（第一の臭気）を示す基準臭気データ（第一の臭気データ）と、基準臭気を臭気センサが計測して得た計測臭気データ（第二の臭気データ）とに基づいて、補正係数を算出する。補正部３は、補正係数に基づいて、対象の臭気を臭気センサが計測して得た計測臭気データ（第三の臭気データ）を補正する。

このように、本実施の形態においては、算出した補正係数を用いて、臭気センサが対象の臭気を計測して得た計測臭気データを補正するので、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制できる。

また、上述した臭気センサデータ補正装置１は、算出部２と補正部３とを有する構成であれば、算出部２と補正部３とを別々の装置に分けた構成としてもよい。

なお、算出部２と補正部３とを別の装置にした場合、例えば、算出部２を検査装置に設け、補正部３を臭気解析装置に設けることなどが考えられる。検査装置は、例えば、工場出荷時に上述した補正係数などを設定する装置などである。臭気解析装置は、例えば、臭気センサと直接接続される端末装置、又は、臭気センサとネットワークを介して接続されるサーバコンピュータなどである。

［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における補正係数の算出についてより具体的に説明する。図２は、補正係数を算出するフェーズのシステムの一例を示す図である。

図２に示すように、本実施の形態における、補正係数を算出するフェーズにおいて、システムは算出部２に加えて、基準臭気センサ２１ａ、臭気センサ２１ｂ、取得部２３を用いて補正係数を算出する。基準臭気センサ２１ａは、感応膜２２ａ、感応膜２２ｂを有する。臭気センサ２１ｂは、感応膜２２ｃ、感応膜２２ｄを有する。更に、算出部２は、前処理部２４、補正係数算出部２５、補正係数取得部２６を有する。

補正係数の算出について説明する。補正係数を算出する場合、まず、取得部２３は、基準となる臭気センサである基準臭気センサ２１ａが、基準となる基準臭気（リファレンスガス）を計測した計測結果（基準臭気データ）を取得する。

なお、基準臭気データは、一つの基準臭気センサから得られたデータでもよいし、複数の基準臭気センサから基準臭気をそれぞれ計測することで得られた複数の計測結果を用いてもよい。例えば、平均、中央値などの統計処理を用いて、基準臭気データとしてもよい。

続いて、算出部２は、補正係数を設定する対象となる臭気センサ２１ｂが、基準臭気を計測した計測結果（計測臭気データ）を取得する。その後、算出部２は、基準臭気データと、基準臭気を計測した計測臭気データとを用いて、計測時において、対象の臭気を臭気センサ２１ｂが計測した計測臭気データを補正するための補正係数を算出する。

基準臭気センサ２１ａは、補正係数を算出する場合に用いられる、基準となる臭気センサで、一つ以上の感応膜２２を有する。図２の例では、基準臭気センサ２１ａは、感応膜２２ａ、２２ｂを有する。具体的には、基準臭気センサ２１ａは、基準臭気を計測し、感応膜２２ａ、２２ｂごとの基準となる臭気データを、取得部２３へ出力する。

臭気センサ２１ｂは、補正係数を設定する対象となる臭気センサで、一つ以上の感応膜２２を有する。図２の例では、臭気センサ２１ｂは、感応膜２２ｃ、２２ｄを有する。具体的には、臭気センサ２１ｂは、補正係数を設定する場合、基準臭気を計測し、感応膜２２ｃ、２２ｄごとに基準臭気データを、算出部２へ出力する。また、計測時において、対象の臭気を計測し、感応膜２２ｃ、２２ｄごとに対象の臭気を計測した計測臭気データを、算出部２へ出力する。

臭気センサ２１（２１ａ、２１ｂ）について説明をする。臭気センサは、化学物質を検出する素子を用いて、空気中の化学物質を検出するセンサである。具体的には、臭気センサは、感応膜に分子が吸着、離脱したことによるデバイスの粘弾性、動力学特性（質量、慣性モーメントなど）に関連する物理量の変化を利用するものであれば、カンチレバー式、膜型、光学式、ピエゾ、振動応答によるものでもよい。例えば、臭気センサは、膜型表面応力センサ（ＭＳＳ：Membrane-type Surface stress Sensor）などが考えられる。

ＭＳＳは、複数のＭＳＳ素子を有する臭気センサである。ＭＳＳ素子は、感応膜と、感応膜を支持する支持部材と、支持部材を囲む配線基板と、支持部材と配線基板とを連結する複数のブリッジとを有する。また、ブリッジはピエゾ抵抗素子を有する。

感応膜は、物質が吸着した場合、感応膜に歪が発生する。支持部材は、感応膜を支持する部材で、感応膜の歪に応じて歪む仕組みを有する。ブリッジは、支持部材に連結され、上述した歪によりブリッジに応力がかかると、ブリッジに埋め込まれたピエゾ抵抗素子の電気抵抗が変化する。すなわち、ＭＳＳは、この電気抵抗を計測し、配線基板を介し、計測結果を表す臭気データを出力する。

また、ＭＳＳ素子の感応膜の材質は、ＭＳＳ素子ごとに異なるが、ＭＳＳ素子が検出する物質の種類は一つに固定されない。そのため、感応膜の材質は、臭気を構成する物質の集合に応じて異なる。なお、感応膜は、感応膜を構築するための基板上に、化学物質を付着させて形成される。付着方法は、例えば、インクジェット方式、ディップ方式などによる液体の塗布、蒸着などの方法を用いる。

取得部２３は、基準臭気センサ２１ａから感応膜２２ごとの計測結果を表す基準臭気データを取得する。具体的には、取得部２３は、基準臭気センサ２１ａから取得した基準臭気データを、あらかじめ不図示の記憶部に記憶する。例えば、取得部２３は、感応膜２２それぞれを識別する感応膜識別情報と、感応膜２２それぞれが出力した臭気データとを関連付けた基準臭気データを取得し、記憶部に記憶する。

なお、上述した記憶部は、臭気センサデータ補正装置１の内部に設けてもよいし、臭気センサデータ補正装置１の外部に設けてもよい。外部に設けた場合、臭気センサデータ補正装置１は、外部に設けられた記憶部と通信をして、基準臭気データを取得する。

図３は、基準臭気データ及び計測臭気データのデータ構造の一例を示す図である。図３の基準臭気データ３１は、感応膜２２ａ、２２ｂを識別する感応膜識別情報を表す「１」「２」と、感応膜２２ａ、２２ｂそれぞれが出力した臭気データを表す「ｄａｔａ１」「ｄａｔａ２」とが関連付けられて記憶されている。

算出部２は、感応膜２２ごとに補正係数を算出する。また、算出部２は、前処理部２４、補正係数算出部２５、補正係数取得部２６を有する。ただし、前処理部２４は、算出部２に設けなくてもよい。

具体的には、算出部２は、まず、対象となる臭気センサ２１ｂから、基準臭気を計測した計測臭気データを取得する。図３の計測臭気データ３２は、感応膜２２ｃ、２２ｄを識別する感応膜識別情報を表す「３」「４」と、感応膜２２ｃ、２２ｄそれぞれが出力した基準臭気を計測した臭気データを表す「ｄａｔａ３」「ｄａｔａ４」とが関連付けられている。

続いて、算出部２は、基準臭気データと、基準臭気を計測した計測臭気データとを用いて、感応膜２２ごとに補正係数を算出する。具体的には、算出部２は、感応膜「１」（２２ａ）と感応膜「３」（２２ｃ）とが対応する感応膜である場合、感応膜「１」の臭気データ「ｄａｔａ１」と感応膜「３」の臭気データ「ｄａｔａ３」とを用いて、補正係数を算出する。また、算出部２は、感応膜「２」（２２ｂ）と感応膜「４」（２２ｄ）とが対応する感応膜である場合、感応膜「２」の臭気データ「ｄａｔａ２」と感応膜「４」の臭気データ「ｄａｔａ４」とを用いて、補正係数を算出する。

算出部について詳細に説明をする。
前処理部２４は、基準臭気データ、基準臭気を計測した計測臭気データに対して前処理をする。具体的には、数１に示すように、基準臭気データと基準臭気を計測した計測臭気データとを、線形変換行列を用いて前処理する。ただし、前処理に必ずしも線形変換行列を用いなくてもよい。

前処理は、例えば、（Ａ）統計量の取得、（Ｂ）ダウンサンプリング、（Ｃ）平滑化、（Ｄ）オフセットの除去、（Ｅ）特徴量の抽出、（Ｆ）重み付などの処理である。

図４を用いて前処理について説明する。図４は、臭気データの波形の一例を示す図である。図４は、縦軸に臭気データのレベルＬを示し、横軸に時間ｔを示している。

（Ａ）統計量の取得について説明する。
統計量の取得は、例えば、振幅、平均を算出する処理などである。振幅を算出する処理は、図４の例では、時刻ｔ０におけるレベルＬ０と、時刻ｔｍにおけるレベルＬｍとを取得して、レベルＬｍとレベルＬ０との差（Ｌｍ－Ｌ０）を振幅とする。振幅は、感応膜２２の反応の大きさに関係する。この臭気データのレベルから振幅を算出する処理は、図４の例においては、例えば数２に示すような線形変換行列を用いて表すことができる。

平均を算出する処理は、例えば、臭気データのレベルの一部又は全体の平均を算出する。平均を算出する処理は、図４の時刻ｔ０から時刻ｔｎの間のレベルの平均を算出する場合、時刻ｔ０から時刻ｔｎの時間にサンプリングした臭気データの数がＮ個である場合、臭気データＮ個のレベルの平均を算出する。このように、平均を算出することにより、臭気データにのったノイズの低減などが期待できる。

なお、臭気データのレベルから平均を算出する処理は、例えば数３に示すような線形変換行列を用いて表すことができる。

（Ｂ）ダウンサンプリングについて説明する。
ダウンサンプリングは、例えば、所定周期ごとに臭気データを取得する処理（間引き処理）などである。なお、ダウンサンプリングを用いることで、データ量を抑制できるので、処理速度を向上させることができる。

ダウンサンプリングの処理は、例えば、数４に示すような線形変換行列を用いて表すことができる。数４の例の線形変換行列は、臭気データを１／３に間引きをする。

（Ｃ）平滑化について説明する。
平滑化は、例えば、臭気データに移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ、中央値フィルタ、などを適用する処理である。平滑化を用いることで、臭気データのレベルに乗ったノイズを低減できる。平滑化の処理は、線形変換の場合、例えば、移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタなどを用いる。例えば、それぞれ数５、数６のカーネルが用いられる。

具体的なカーネルの使用方法を、移動平均フィルタの例を用いて説明する。移動平均フィルタのカーネルは数５で表される。ここで、カーネルのサイズを（１×３）とすると、カーネルは（１/３ １／３ １／３）と表される。このカーネルと、臭気データとを、ずらしながら掛け、さらに足し合わせることで、臭気データを移動平均フィルタで平滑化できる。

すなわち、移動平均フィルタの処理は、例えば、数７に示すような線形変換行列を用いて表すことができる。ガウシアンフィルタにおいても、例えばカーネルのサイズを（１×３）、分散の大きさを１と決めてカーネルを決定した後、同様の計算を行うことで、臭気データをガウシアンで平滑化できる。

非線形変換の場合、例えば中央値フィルタでは、カーネルのサイズが（１×３）とすると、臭気データに対して、三つずつずらしながらデータを選択し、それぞれ中央値をとれば中央値フィルタで平滑化できる。なお、移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ、中央値フィルタは一例であって、ガボールフィルタなど、他のフィルタを用いて平滑化を行ってもよい。また、提示した数値は一例であって、別の数値を用いてカーネルを決定してもよい。

（Ｄ）オフセットの除去について説明する。
オフセットの除去は、例えば、臭気データのレベルそれぞれから、レベルの一部又は全部の平均値を差し引く処理、又は、臭気データのレベルそれぞれから、所定時刻における臭気データのレベルを差し引く処理である。このようなオフセットの除去をすることで、バイアスが除去できる。なお、臭気データのレベルから、レベルの平均値を差し引く処理は、例えば、数８に示すような線形変換行列を用いて表される。

また、臭気データのレベルＬそれぞれから、図４の時刻ｔ０における臭気データのレベルＬ０を差し引く処理は、例えば、数９に示すような線形変換行列で表される。

（Ｅ）速度定数の寄与度の特徴量の抽出について説明する。
臭気データから、感応膜への分子の吸脱着の速さ（速度定数）の寄与の大きさを特徴量とするような変換をしてもよい。例えば、数１０に示すような線形変換行列を用いてもよい。

（Ｆ）重み付について説明する。
重み付は、重視したい箇所の臭気データを指定して重み付をする処理である。重み付をすることで、臭気データの任意の重要な箇所を重視できる。重み付は、数１１に示すような線形変換行列を用いてもよい。数１１に示す線形変換行列は、図４の波形の立ち上がり時刻ｔ０の直前の時刻から、立ち下り時刻ｔｍの直後の時刻に取得した臭気データにおいて、レベルＬ０、Ｌｍを注目させるための線形変換行列である。すなわち、数１１の値０．１、０．３、０．１は、レベルＬ１、Ｌｍ及びその近辺のレベルＬを大きな値とする。

また、臭気データを用いて回帰分析や判別分析を行う場合、例えば、数１２のような線形モデルがそのまま、あるいは式の一部として用いられる。この線形モデルを用いる場合、その出力は、重みｗ_iとｘ_iの掛け算が足し合わされた合計値をもとに決定される。すなわち、ｗ_iとｘ_iの絶対値が大きいほど、その出力に寄与しているものと考えられる。そのため、作成した線形モデルの係数を重みとすることで、回帰分析や判別分析の出力に寄与する部分の臭気データを重視できる。線形モデルの係数ｗ_iを重みとする場合、例えば、数１２に示すような線形変換行列が用いられる。なお、このとき臭気データは標準化されていてもよいし、されていなくてもよい。

なお、上述した前処理を二つ以上組み合わせて用いてもよい。例えば、（Ｄ）オフセットを除去した後、（Ｃ）平滑化などの処理を行ってもよい。

補正係数算出部２５は、例えば、数１３に示すような式を最小化することで、補正係数αを算出する。最小化には、例えば、最小二乗法や確率的勾配降下法、などを用いてもよい。

又は、補正係数算出部２５は、例えば、数１４に示すように、上述した線形変換行列（前処理）を適用した後、最小化することで補正係数αを算出してもよい。

更に、補正係数算出部２５は、例えば、数１５に示すように、条件ごとに、最小化することで、補正係数α_ｋを算出してもよい。ここで、条件とは、温度、湿度、基準となる臭気の種類などを組み合わせた計測条件である。

又は、補正係数算出部２５は、例えば、数１６に示すように、条件ごとに、上述した線形変換行列（前処理）を適用し、最小化することで、補正係数α_ｋを算出してもよい。

補正係数取得部２６は、補正係数算出部２５において算出した補正係数を取得する。具体的には、補正係数取得部２６は、補正係数算出部２５から補正係数を取得した後、補正係数データを生成して、不図示の記憶部に記憶する。補正係数取得部２６は、例えば、補正係数α又はα_ｋを用いて補正係数データを生成し、上述したように臭気センサデータ補正装置１の内部に設けられた記憶部、又は、外部に設けられた記憶部に記憶する。

図５は、補正係数データのデータ構造の一例を示す図である。図５に示す補正係数データ５１は、臭気センサ２１ｂを識別するセンサ識別情報を表す「Ｓ１」と、感応膜２２ｃ、２２ｄを識別する感応膜識別情報を表す「３」「４」と、感応膜２２ｃ、２２ｄそれぞれに対する補正係数αを表す「ｃｒ３」「ｃｒ４」とが関連付けられて記憶されている。

また、図５に示す補正係数データ５２は、臭気センサ２１ｂを識別するセンサ識別情報を表す「Ｓ１」と、条件を表す「ｃｏｎ１」「ｃｏｎ２」と、感応膜２２ｃ、２２ｄを識別する感応膜識別情報を表す「３」「４」と、条件ごとの感応膜２２ｃ、２２ｄそれぞれに対する補正係数α_ｋを表す「ｃｒ３＿１」「ｃｒ４＿１」「ｃｒ３＿２」「ｃｒ４＿２」とが関連付けられて記憶されている。

続いて、図６を用いて、本実施の形態における臭気センサデータの補正についてより具体的に説明する。図６は、計測臭気データを補正するシステムの一例を示す図である。

図６に示すように、本実施の形態における、計測した臭気データを補正するフェーズにおいて、システムは、臭気センサ２１と補正部３とを有する。更に、システムは、臭気解析部６１、出力部６２を用いて臭気解析をし、その解析結果を出力する。

補正部３は、計測時において、対象となる臭気を臭気センサ２１ｂが計測した感応膜２２ｃ、２２ｄごとの計測臭気データを、感応膜２２ｃ、２２ｄに対応する補正係数α又はα_ｋを用いて補正する。具体的には、補正部３は、まず、臭気センサ２１ｂに対応する補正係数データを取得する。また、補正部３は、臭気センサ２１ｂが計測した計測臭気データを取得する。

次に、補正部３は、対象となる臭気を計測した計測臭気データと補正係数データとを用いて、感応膜２２ｃ、２２ｄごとの計測臭気データを補正する。補正部３は、条件がない場合、補正係数データ５１を取得し、感応膜２２ｃ、２２ｄごとの臭気データのレベルに、補正係数αを乗算する。

また、補正部３は、条件がある場合、条件を用いて補正係数データ５２を参照し、条件に関連付けられた感応膜２２ｃ、２２ｄごとの補正係数α_ｋを取得し、臭気データのレベルに、補正係数α_ｋを乗算する。その後、補正部３は、臭気解析をする臭気解析部６１に、補正した計測臭気データを送信する。

臭気解析部６１は、感応膜２２に対応する補正した計測臭気データを解析する。具体的には、臭気解析部６１は、臭気解析をする解析器で、事前に作成した予測モデルなどで、回帰、判別分析などを行ってもよいし、可視化を行ってもよいし、あるいは単にデータを記憶しておくだけでもよい。

出力部６２は、臭気解析部６１から出力可能な形式に変換された、解析結果（臭気の特定結果）を表す出力情報を取得し、その出力情報に基づいて生成した画像及び音声などを出力する。出力部６２は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを有してもよい。なお、出力部６２は、プリンタなどの印刷装置でもよい。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における臭気センサデータ補正装置１の動作について図７、図８を用いて説明する。図７は、臭気センサデータ補正装置の補正係数を算出する動作の一例を示す図である。図８は、臭気センサデータ補正装置が臭気データを補正する動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図１から図６を参酌する。また、本実施の形態では、臭気センサデータ補正装置１を動作させることによって、臭気センサデータ補正方法が実施される。よって、本実施の形態における臭気センサデータ補正方法の説明は、以下の臭気センサデータ補正装置１の動作説明に代える。

図７を用いて、本実施の形態における補正係数を算出について説明する。
図７に示すように、最初に、取得部２３は、基準臭気センサ２１ａから感応膜２２ごとの基準臭気データを取得する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１において、取得部２３は、感応膜２２それぞれを識別する感応膜識別情報と、感応膜２２それぞれが出力した臭気データとを関連付けた基準臭気データを取得し、記憶部に記憶する。図３の基準臭気データ３１を参照。

なお、基準臭気データは、一つの基準臭気センサから得られたデータでもよいし、複数の基準臭気センサから基準臭気をそれぞれ計測することで得られた複数の計測結果を用いてもよい。例えば、平均、中央値などの統計処理を用いて、基準臭気データとしてもよい。

続いて、算出部２は、補正係数を設定する対象となる臭気センサ２１ｂから感応膜２２ごとに、基準臭気を計測した計測臭気データを取得する（ステップＡ２）。具体的には、ステップＡ２において、算出部２は、感応膜２２それぞれを識別する感応膜識別情報と、感応膜２２それぞれが出力した臭気データとを関連付けた、基準臭気を計測した計測臭気データを取得する。

続いて、算出部２の前処理部２４は、基準臭気データ、基準臭気を計測した計測臭気データに対して前処理をする（ステップＡ３）。具体的には、ステップＡ３において、前処理部２４は、数１に示すように、基準臭気データと計測臭気データとを、線形変換行列などを用いて前処理する。ただし、ステップＡ３の前処理はなくてもよい。

前処理は、例えば、上述した（Ａ）統計量の取得、（Ｂ）ダウンサンプリング、（Ｃ）平滑化、（Ｄ）オフセットの除去、（Ｅ）特徴量の抽出、（Ｆ）重み付などの処理である。

続いて、算出部２の補正係数算出部２５は、基準臭気データと、計測臭気データとを用いて、感応膜２２ごとに補正係数を算出する（ステップＡ４）。具体的には、ステップＡ４において、補正係数算出部２５は、感応膜「１」（２２ａ）と感応膜「３」（２２ｃ）とが対応する感応膜である場合、感応膜「１」の臭気データ「ｄａｔａ１」と感応膜「３」の臭気データ「ｄａｔａ３」とを用いて、補正係数を算出する。また、算出部２は、感応膜「２」（２２ｂ）と感応膜「４」（２２ｄ）とが対応する感応膜である場合、感応膜「２」の臭気データ「ｄａｔａ２」と感応膜「４」の臭気データ「ｄａｔａ４」とを用いて、補正係数を算出する。

補正係数算出部２５は、例えば、数１３に示すような式を最小化して、補正係数αを算出する。又は、補正係数算出部２５は、例えば、数１４に示すように、上述した線形変換行列（前処理）を適用した後、最小化して、補正係数αを算出してもよい。

更に、補正係数算出部２５は、例えば、数１５に示すように、条件ごとに、最小化して、補正係数α_ｋを算出してもよい。ここで、条件とは、温度、湿度、基準となる臭気の種類などを組み合わせた計測条件である。又は、補正係数算出部２５は、例えば、数１６に示すように、条件ごとに、上述した線形変換行列（前処理）をし、最小化して、補正係数α_ｋを算出してもよい。

続いて、算出部２の補正係数取得部２６は、補正係数算出部２５において算出した補正係数を取得し、記憶部に記憶する（ステップＡ５）。具体的には、ステップＡ５において、補正係数取得部２６は、補正係数算出部２５から補正係数α又はα_ｋを取得した後、補正係数データを生成して、臭気センサデータ補正装置１の内部に設けられた記憶部、又は、外部に設けられた記憶部に記憶する。図５の補正係数データ５１、５２を参照。

図８を用いて、本実施の形態における臭気センサデータの補正について説明する。
図８に示すように、最初に、補正部３は、臭気センサ２１ｂから、臭気センサ２１ｂが計測した計測臭気データを取得する（ステップＢ１）。補正部３は、記憶部から、臭気センサ２１ｂに対応する補正係数データを取得する（ステップＢ２）。

補正部３は、対象の臭気を計測した計測臭気データと補正係数データとを用いて、感応膜２２ｃ、２２ｄごとに、対象の臭気を計測した計測臭気データを補正する（ステップＢ３）。具体的には、ステップＢ３において、補正部３は、感応膜２２ｃ、２２ｄごとの臭気データのレベルに補正係数α又はα_ｋを乗算して、対象の臭気を計測した計測臭気データを補正する。

補正部３は、条件がない場合、補正係数データ５１を取得し、感応膜２２ｃ、２２ｄごとの臭気データのレベルに、補正係数αを乗算する。

また、補正部３は、条件がある場合、条件を用いて補正係数データ５２を参照し、条件に関連付けられた感応膜２２ｃ、２２ｄごとの補正係数α_ｋを取得し、臭気データのレベルに、補正係数α_ｋを乗算する。

臭気解析部６１は、感応膜２２に対応する補正した計測臭気データを解析する（ステップＢ４）。具体的には、ステップＢ４において、臭気解析部６１は、臭気センサ２１ｂの感応膜２２ｃ、２２ｄが計測した臭気データを取得して、解析器を用いて、臭気を解析する。

出力部６２は、臭気解析部６１から出力可能な形式に変換された、解析結果（臭気の特定結果）を表す出力情報を取得し、その出力情報に基づいて生成した画像及び音声などを出力する（ステップＢ５）。

［本実施の形態の効果］
以上のように、本実施の形態によれば、算出した補正係数を用いて、計測臭気データを補正するので、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制できる。

また、感応膜ごとに算出した補正係数を用いて、感応膜ごとに計測臭気データを補正するので、臭気センサ間の個体差による計測誤差を更に抑制できる。

更に、感応膜の形状、大きさ、厚さ、化学的性質などによる製造バラツキがある場合、臭気解析が精度よくできないため、臭気を計測する精度が低下するが、本実施の形態によれば、算出した補正係数を用いて、計測臭気データを補正するので、臭気を計測する精度を向上させることができる。

［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図７に示すステップＡ１からＡ５を実行させるプログラム、又は図８に示すステップＢ１からＢ５を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における臭気センサデータ補正装置と臭気センサデータ補正方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部２３、算出部２（前処理部２４、補正係数算出部２５、補正係数取得部２６）、補正部３、臭気解析部６１、出力部６２として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、算出部２（前処理部２４、補正係数算出部２５、補正係数取得部２６）、補正部３、臭気解析部６１、出力部６２のいずれかとして機能してもよい。

［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、臭気センサデータ補正装置を実現するコンピュータについて図９を用いて説明する。図９は、臭気センサデータ補正装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。

なお、本実施の形態における臭気センサデータ補正装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、臭気センサデータ補正装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１５）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、算出部と、
前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、補正部と、
を有することを特徴とする臭気センサデータ補正装置。

（付記２）
付記１に記載の臭気センサデータ補正装置であって、
前記臭気センサは、一つ以上の感応膜を有し、
前記算出部は、前記感応膜ごとに前記補正係数を算出する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正装置。

（付記３）
付記２に記載の臭気センサデータ補正装置であって、
前記第一の臭気データは、基準となる前記第一の臭気に基づいて、前記感応膜ごとに生成する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正装置。

（付記４）
付記３に記載の臭気センサデータ補正装置であって、
前記補正部は、前記臭気センサが出力した前記感応膜ごとの前記第三の臭気データを、前記感応膜に対応する前記補正係数を用いて補正する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正装置。

（付記５）
付記１から４のいずれか一つに記載の臭気センサデータ補正装置であって、
前記算出部は、前記第一の臭気データと前記第二の臭気データとを線形変換する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正装置。

（付記６）
（ａ）第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、ステップと、
（ｂ）前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、
を有することを特徴とする臭気センサデータ補正方法。

（付記７）
付記６に記載の臭気センサデータ補正方法であって、
前記臭気センサは、一つ以上の感応膜を有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記感応膜ごとに前記補正係数を算出する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正方法。

（付記８）
付記７に記載の臭気センサデータ補正方法であって、
前記第一の臭気データは、基準となる前記第一の臭気に基づいて、前記感応膜ごとに生成する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正方法。

（付記９）
付記８に記載の臭気センサデータ補正方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記臭気センサが出力した前記感応膜ごとの前記第三の臭気データを、前記感応膜に対応する前記補正係数を用いて補正する
ことを特徴とする臭気センサデータ補正方法。

（付記１０）
付記６から９のいずれか一つに記載の臭気センサデータ補正方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記第一の臭気データと前記第二の臭気データとを線形変換をする
ことを特徴とする臭気センサデータ補正方法。

（付記１１）
コンピュータに、
（ａ）第一の臭気を示す第一の臭気データと、前記第一の臭気を臭気センサが計測して得た第二の臭気データとに基づいて、補正係数を算出する、ステップと、
（ｂ）前記補正係数に基づいて、対象の臭気を前記臭気センサが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。

（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記臭気センサは、複数の感応膜を有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記感応膜ごとに前記補正係数を算出する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記第一の臭気データは、基準となる前記第一の臭気に基づいて、前記感応膜ごとに生成する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１４）
付記１３に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記臭気センサが出力した前記感応膜ごとの前記第三の臭気データを、前記感応膜に対応する前記補正係数を用いて補正する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１５）
付記１１から１４のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記第一の臭気データと前記第二の臭気データとに対して線形変換をする
ことを特徴とするプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

以上のように本発明によれば、臭気センサ間の個体差による計測誤差を抑制することができる。本発明は、臭気センサにおいて計測精度の向上が必要な分野において有用である。

１ 臭気センサデータ補正装置
２ 算出部
３ 補正部
２１、２１ａ、２１ｂ 臭気センサ
２２、２２ａ、２２ｂ、２２ｃ、２２ｄ 感応膜
２３ 取得部
２４ 前処理部
２５ 補正係数算出部
２６ 補正係数取得部
３１ 基準臭気データ
３２ 計測臭気データ
５１ 補正係数データ
６１ 臭気解析部
６２ 出力部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (4)

1. 複数の第一の感応膜を有し、前記第一の感応膜ごとに基準となる第一の臭気を計測する第一の臭気センサと、
   複数の第二の感応膜を有し、補正係数を設定する場合、前記第二の感応膜ごとに前記第一の臭気を計測し、計測する場合、前記第二の感応膜ごとに対象の臭気を計測する第二の臭気センサと、
   に接続して用いる臭気センサデータ補正装置であって、
   前記臭気センサデータ補正装置は、
   前記第一の臭気センサの前記第一の感応膜ごとに、前記第一の感応膜に対応する前記第一の臭気を示す第一の臭気データと、当該第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜の前記第一の臭気を計測して得た第二の臭気データとに基づいて、前記補正係数を算出する、算出手段と、
   前記第一の感応膜ごとに算出した前記補正係数に基づいて、前記第二の臭気センサの前記第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜それぞれが計測して得た第三の臭気データを補正する、補正手段と、を有し、
   さらに、前記第一の臭気センサ及び前記第二の臭気センサは、膜型表面応力センサであり、
   前記膜型表面応力センサは、複数の膜型表面応力センサ素子を有し、
   前記膜型表面応力センサ素子は、前記感応膜と、前記感応膜を支持する支持部材と、前記支持部材を囲む配線基板と、前記支持部材と配線基板とを連結する複数のピエゾ抵抗素子とから構成されている
   臭気センサデータ補正装置。
2. 請求項１に記載の臭気センサデータ補正装置であって、
   前記算出手段は、前記第一の臭気データと前記第二の臭気データとに対して線形変換をする
   ことを特徴とする臭気センサデータ補正装置。
3. 複数の第一の感応膜を有し、前記第一の感応膜ごとに基準となる第一の臭気を計測する第一の臭気センサと、
   複数の第二の感応膜を有し、補正係数を設定する場合、前記第二の感応膜ごとに前記第一の臭気を計測し、計測する場合、前記第二の感応膜ごとに対象の臭気を計測する第二の臭気センサと、
   に接続して用いる臭気センサデータ補正装置の臭気センサデータ補正方法であって、
   前記臭気センサデータ補正装置が、
   （ａ）前記第一の臭気センサの前記第一の感応膜ごとに、前記第一の感応膜に対応する前記第一の臭気を示す第一の臭気データと、当該第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜の前記第一の臭気を計測して得た第二の臭気データとに基づいて、前記補正係数を算出する、ステップと、
   （ｂ）前記第一の感応膜ごとに算出した前記補正係数に基づいて、前記第二の臭気センサの前記第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜それぞれが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、を実行し、
   さらに、前記第一の臭気センサ及び前記第二の臭気センサは、膜型表面応力センサであり、
   前記膜型表面応力センサは、複数の膜型表面応力センサ素子を有し、
   前記膜型表面応力センサ素子は、前記感応膜と、前記感応膜を支持する支持部材と、前記支持部材を囲む配線基板と、前記支持部材と配線基板とを連結する複数のピエゾ抵抗素子とから構成されている
   臭気センサデータ補正方法。
4. 複数の第一の感応膜を有し、前記第一の感応膜ごとに基準となる第一の臭気を計測する第一の臭気センサと、
   複数の第二の感応膜を有し、補正係数を設定する場合、前記第二の感応膜ごとに前記第一の臭気を計測し、計測する場合、前記第二の感応膜ごとに対象の臭気を計測する第二の臭気センサと、
   に接続して用いる臭気センサデータの補正をするためのコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   （ａ）前記第一の臭気センサの前記第一の感応膜ごとに、前記第一の感応膜に対応する前記第一の臭気を示す第一の臭気データと、当該第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜の前記第一の臭気を計測して得た第二の臭気データとに基づいて、前記補正係数を算出する、ステップと、
   （ｂ）前記第一の感応膜ごとに算出した前記補正係数に基づいて、前記第二の臭気センサの前記第一の感応膜に対応する前記第二の感応膜それぞれが計測して得た第三の臭気データを補正する、ステップと、を実行させ、
   さらに、前記第一の臭気センサ及び前記第二の臭気センサは、膜型表面応力センサであり、
   前記膜型表面応力センサは、複数の膜型表面応力センサ素子を有し、
   前記膜型表面応力センサ素子は、前記感応膜と、前記感応膜を支持する支持部材と、前記支持部材を囲む配線基板と、前記支持部材と配線基板とを連結する複数のピエゾ抵抗素子とから構成されている
   プログラム。

Images