JP7246871B2 - 分析装置、システム、分析方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、粒子状物質の分析を行う分析装置、粒子状物質の発生源を特定するシステム、その分析方法、及び当該方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。

近年、大気中に含まれる浮遊粒子状物質（例えば、ＰＭ２．５）が大きな環境問題になっている。浮遊粒子状物質の発生を抑制するためには、浮遊粒子状物質の発生源を把握することが重要であり、それを目的として、浮遊粒子状物資の発生源を推定するための方法及び装置が開発されている。

例えば、捕集フィルタに捕集された浮遊粒子状物質を通過したβ線量に基づいて浮遊粒子状物質の質量濃度を測定し、浮遊粒子状物質から発生する蛍光Ｘ線に基づいて浮遊粒子状物質に含まれる元素を分析可する装置が知られている（例えば、特許文献１）。
この装置は、所定の時間毎に浮遊粒子状物質を捕集して連続的な分析を実行できる。

特開２０１５－２１９１９７号公報

浮遊粒子状物質には、例えば、野焼きなどにより発生する「ブラックカーボン」と呼ばれる炭素を主成分とした物質などの有色の粒子状物質（以下、有色粒子状物質と呼ぶ）が含まれることがある。いくつかの有色粒子状物質は、温暖化現象の主要因であると考えられ、及び／又は、発がん性を有する可能性があるなど人体に影響があると考えられている。従って、有色粒子状物質の濃度などの有色粒子状物質の大気中の含有量に関するデータを分析できる分析装置の要請は高まっている。

本発明の目的は、有色粒子状物質の含有量に関するデータを取得することにある。

以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
本発明の一見地に係る分析装置は、捕集フィルタと、二次元センサーと、演算部と、を備える。捕集フィルタは、大気中に含まれる粒子状物質を捕集する。二次元センサーは、捕集フィルタの粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得する。演算部は、捕集画像データに基づいて、捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する。
これにより、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するためのデータを高速に取得し、有色粒子状物質の含有量に関するデータを高速に算出できる。

捕集フィルタの二次元センサーと対向する表面とは反対側に配置される板状部材をさらに備えてもよい。これにより、捕集画像データをより際立たせることができる。

捕集フィルタに捕集された粒子状物質の捕集量に関するデータを算出するためのデータを測定する捕集量測定部をさらに備えてもよい。これにより、粒子状物質の捕集量に関するデータを取得できる。

捕集フィルタに捕集された粒子状物質に含まれる元素を分析する元素分析部をさらに備えてもよい。これにより、粒子状物質の元素分析を実行できる。

演算部は、捕集画像データを視覚的に認識可能な形式にて出力してもよい。これにより、捕集領域が適切な位置に配置されているかを確認できる。

演算部は、捕集画像データと、当該捕集画像データに示された捕集領域に捕集された粒子状物質の分析結果とを、当該捕集画像データを取得した時刻と関連付けて記憶してもよい。これにより、特定の時刻の捕集画像データ及び／又は分析結果を、過去に遡って確認できる。

捕集画像データは、捕集領域を表す二次元の第１画像データを含んでいてもよい。この場合、演算部は、第１画像データの画素が有する第１輝度に基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する。これにより、有色粒子状物質の含有量に関するデータを高速に算出できる。

演算部は、第１画像データの画素が有する輝度の積算値に基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出してもよい。これにより、精度よく有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出できる。

捕集画像データは、捕集フィルタの粒子状物質が捕集されていない非捕集領域を表す二次元の第２画像データを含んでいてもよい。この場合、演算部は、第２画像データの画素が有する輝度を用いて、捕集画像データの各画素に含まれる輝度のバックグラウンド成分を表す第１バックグラウンドデータを算出し、捕集画像データと第１バックグラウンドデータとに基づいて算出された補正後データに基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する。
これにより、簡単な計算により捕集画像データに含まれる輝度のバックグラウンド成分を除去できる。

捕集画像データは、捕集フィルタの粒子状物質が捕集されていない非捕集領域を表す二次元の第２画像データをさらに含んでもよい。この場合、演算部は、第１輝度と、第２画像データの画素が有する第２輝度と、に基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する。
これにより、有色粒子状物質の含有量に関するデータをより精度よく算出できる。

演算部は、第１画像データに含まれる画素が有する輝度の分布の第１ピークが現れる第１輝度と、第２画像データに含まれる画素が有する輝度の分布の第２ピークが現れる第２輝度に基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出してもよい。
これにより、比較的簡単な方法により、有色粒子状物質の含有量に関するデータを高速に算出できる。

二次元センサーは、二次元センサーの視野の少なくとも一部に対応する捕集フィルタの表面に粒子状物質が捕集されていないときの二次元の画像データである第２バックグラウンドデータを取得してもよい。この場合、演算部は、捕集画像データと第２バックグラウンドデータとに基づいて算出された補正後画像データに基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する。
これにより、精度よく有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出できる。

本発明の他の見地に係るシステムは、上記の分析装置と、発生源特定装置と、を備える。発生源特定装置は、粒子状物質の発生源を特定するためのデータと、分析装置にて取得したデータに基づいて、粒子状物質の発生源を特定する。これにより、有色粒子状物質の発生源を特定できる。

本発明のさらに他の見地に係る分析方法は、以下のステップを含む。
◎大気中に含まれる粒子状物質を捕集フィルタに捕集するステップと、
◎捕集フィルタの粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得するステップ。
◎捕集画像データに基づいて、捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップ。
有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するための捕集画像データを二次元にて取得することにより、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するためのデータを高速に取得し、有色粒子状物質の含有量に関するデータを高速に算出できる。

本発明のさらに他の見地に係るプログラムは、上記の分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。当該プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。

有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するためのデータを高速に取得し、有色粒子状物質の含有量に関するデータを高速に測定できる。

分析装置の構成を示す図。 視野領域の画像データの一例を示す図。 演算部の構成を示す図。 捕集画像データと捕集領域中のブラックカーボンの含有量との関係の一例を示す図。 積算輝度分布の一例を表す図。 積算輝度分布のブラックカーボン含有量依存性の一例を示す図。 ブラックカーボンの含有量と、第１画像データに含まれる画素の輝度の積算値との間の関係の一例を示す図。 分析装置の全体動作を示すフローチャート。 第１実施形態における微小粒子状物質の分析動作を示すフローチャート。 補正後データの作成を模式的に示す図。 輝度ヒストグラムと捕集領域のブラックカーボンの含有量との関係の一例を示す図。 第２実施形態における微小粒子状物質の分析動作を示すフローチャート。 補正後画像データの輝度ヒストグラムの一例を示す図。 第１画像データの一部が欠けた捕集画像データの一例を示す図。 第３実施形態に係るシステムの構成を示す図。 分析装置の他の構成例を示す図。

１．第１実施形態
（１）分析装置の概要
以下、第１実施形態に係る分析装置１００について説明する。第１実施形態に係る分析装置１００は、危険な粒子状物質の発生源又はその近傍に配置され、当該発生源などから発生する粒子状物質を分析する。例えば、交通量が多い道路（幹線道路、高速道路など）沿い又はその近傍、粒子状物質を発生する可能性がある工場地帯又はその近傍に配置される。

分析装置１００は、色を有する有色粒子状物質に関するデータを測定する。有色粒子状物質の約９割は、黒色のブラックカーボンやブラウンカーボン等の炭素含有量が多い粒子である。よって、有色粒子状物質に関するデータを測定することは、ブラックカーボンの含有量に関するデータを測定するとも言い換えられる。
上記データとしては、例えば、捕集領域（後述）にて捕集されたブラックカーボンの絶対量（重量）、及び／又は、大気中におけるブラックカーボンの濃度（例えばμｇ／ｍ^３、ｍｇ／ｍ^３）などがある。

（２）分析装置の構成
以下、図１を用いて、第１実施形態に係る分析装置１００の具体的構成を説明する。図１は、分析装置の構成を示す図である。
分析装置１００は、捕集フィルタ１を備える。捕集フィルタ１は、例えば、補強層と、補強層上に積層して形成された捕集層とを有する、白色のテープ状部材である。補強層は、例えば、高分子材料（ポリエチレンなど）の不織布にて形成される。捕集層は、微小粒子状物質ＦＰ（粒径：２．５μｍ以下）（粒子状物質の一例）を捕集可能な孔を有する。捕集層は、例えば、フッ素樹脂系材料にて形成される。捕集フィルタ１のうち、微小粒子状物質ＦＰが捕集された箇所を「捕集領域」と呼ぶ。その他、１層のガラスフィルタ、１層のフッ素樹脂系材料のフィルタなどを、捕集フィルタ１として使用できる。
捕集フィルタ１は、送り出しリール１ａから送り出し、巻き取りリール１ｂにより巻き取ることで、長さ方向（図１の太矢印にて示す方向）に移動できる。

分析装置１００は、捕集部２を備える。捕集部２は、捕集フィルタ１の長さ方向の第１位置Ｐ１に対応するように設けられる。捕集部２は、吸引ポンプ２１と、排出口２３と、吸引口２５とを有し、吸引ポンプ２１により吸引口２５に吸引力を発生させることで、排出口２３から捕集フィルタ１の第１位置Ｐ１に向けて大気Ａを排出させ、微小粒子状物質ＦＰを捕集領域に捕集させる。
このように、第１位置Ｐ１は、微小粒子状物質ＦＰが捕集される捕集フィルタ１の長さ方向の位置であるため、「捕集位置」と呼ぶこともできる。

分析装置１００は、二次元センサー３を備える。二次元センサー３は、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）が二次元アレイ状に配置されたＣＣＤイメージセンサー、受光素子がアレイ状に配置されたＣＭＯＳイメージセンサーである。また、二次元センサー３は、広角レンズなどの光学部材を備え、広い視野領域ＶＡの画像データを取得できる。
二次元センサー３は、受光面が捕集フィルタ１の微小粒子状物質ＦＰが捕集される側の表面と対向するよう、捕集フィルタ１の長さ方向の第２位置Ｐ２に設けられる。後述するように、第２位置Ｐ２は、捕集領域を含む捕集画像データＩＭを二次元センサー３により撮影するために、捕集領域が移動してくる位置であるため、「撮影位置」と呼ぶこともできる。
また、二次元センサー３は、捕集フィルタ１の表面から所定の高さの位置に配置される。第２位置Ｐ２は、例えば、第１位置Ｐ１と、元素分析を実行する第３位置Ｐ３の中間である。

二次元センサー３が上記のように配置されることにより、二次元センサー３は、図２に示すような、第２位置Ｐ２及び第３位置Ｐ３を含む視野領域ＶＡの画像データを取得できる。図２は、視野領域の画像データの一例を示す図である。なお、視野領域ＶＡには、第３位置Ｐ３の近傍に存在するＸ線源８１等、元素分析部８（後述）の像も含まれるが、図を分かりやすくするために、図２では元素分析部８（Ｘ線源８１等）の像は省略されている。
なお、視野領域ＶＡは、その他、二次元センサー３の画素数を増加する、及び／又は、二次元センサー３の受光面の位置をなるべく高くするなどして拡張できる。また、視野領域ＶＡを拡張して、視野領域ＶＡに第１位置Ｐ１（捕集位置）が含まれるようにしてもよい。

二次元センサー３は、捕集領域が第２位置Ｐ２に移動してきたときに、視野領域ＶＡの画像データを取得する。その後、図２に示すように、二次元センサー３により取得した視野領域ＶＡの画像データから、捕集領域を含む二次元の画像データとして捕集画像データＩＭが切り出される。または、分析時に、視野領域ＶＡの画像データのうち、第２位置Ｐ２とその周辺の所定領域の画像データを捕集画像データＩＭとして用いるようにする。
図２に示すように、捕集画像データＩＭは、第１画像データＩｍ１と、第２画像データＩｍ２と、を含む。
第１画像データＩｍ１は、第２位置Ｐ２に存在する捕集領域を表す画像データである。第２画像データＩｍ２は、捕集領域の周囲に存在しかつ視野領域ＶＡに含まれる非捕集領域を表す画像データである。

上記のように、視野領域ＶＡには、第２位置Ｐ２のみでなく、元素分析を実行する第３位置Ｐ３も含まれている。これにより、元素分析の開始前などにおいて、視野領域ＶＡの画像データを演算部４のディスプレイ４５に表示するなどして、第３位置Ｐ３に位置する捕集領域または非捕集領域に異物がある、元素分析部８等に異常がある等のエラーが存在するか否かを確認（監視）することができ、例えばエラーを報知することもできる。

また、二次元センサー３は、例えば、１／６０秒（動画の１フレームの表示長さに対応）程度の時間で捕集画像データＩＭを取得することで、捕集領域を表す第１画像データＩｍ１と、非捕集領域を表す第２画像データＩｍ２と、を同時かつ高速に取得できる。

なお、第２位置Ｐ２に捕集領域が存在していないときに、二次元センサー３が非捕集領域を含む視野領域ＶＡの画像データを取得し、当該視野領域ＶＡの画像データから、後述する第２バックグラウンドデータが切り出されてもよい。
すなわち、第２バックグラウンドデータは、視野領域ＶＡの少なくとも一部に対応する捕集フィルタ１の表面に微小粒子状物質ＦＰが捕集されていないときの二次元の画像データである。

分析装置１００は、演算部４を備える。演算部４は、図３に示すように、例えば、ＣＰＵ４１と、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶装置の記憶領域の一部又は全部である記憶部４３と、ディスプレイ４５（例えば、液晶ディスプレイなど）と、分析装置１００の各部との間のデータ及び信号の入出力、信号変換などを行う各種インターフェース４７（例えば、Ｉ／Ｏポート、通信インターフェースなど）と、を有するコンピュータシステムである。図３は、演算部の構成を示す図である。
演算部４が実行する各種制御及び情報処理は、記憶部４３に記憶され、演算部４を構成するコンピュータシステムにて実行可能なプログラムにより実現されていてもよい。

記憶部４３は、分析装置１００の各種設定を記憶する。具体的には、記憶部４３は、検量線ＳＣを記憶する。検量線ＳＣは、捕集画像データＩＭの画素が有するパラメータ（例えば、輝度）を用いてブラックカーボンの含有量に関するデータを算出するときに、用いられる。
また、記憶部４３は、時系列データＴＤを記憶する。時系列データＴＤは、捕集画像データＩＭと、当該捕集画像データＩＭから算出されたブラックカーボンの含有量に関するデータとを、当該捕集画像データＩＭを取得した時刻（Ｔ１、Ｔ２、・・・）と関連付けて記憶する。

他の実施形態において、時系列データＴＤには、捕集領域における微小粒子状物質ＦＰの捕集量に関するデータ、及び／又は、元素分析結果がさらに関連付けられていてもよい。

演算部４は、例えばユーザからの要求により、時系列データＴＤのうち、ユーザにより指定された時刻に関連付けられた捕集画像データＩＭと、ブラックカーボンの含有量に関するデータ（と微小粒子状物質ＦＰの上記の分析結果）を、ディスプレイ４５に表示する。
これにより、特定の時刻の捕集画像データＩＭ及び／又は分析結果（ブラックカーボンの含有量に関するデータなど）を、過去に遡って確認できる。

分析装置１００は、板状部材５を備える。板状部材５は、二次元センサー３により捕集領域及び／又は非捕集領域の二次元の画像データを取得するときに、捕集フィルタ１の視野領域ＶＡの二次元センサー３と対向する表面とは反対側に配置される。板状部材５の厚みは、光を過度に通過させるものでなければ、例えば、厚板状又は薄膜状など、任意の厚みとできる。

捕集フィルタ１は厚みが小さい部材であるため、捕集フィルタ１に光源６から光を照射すると、大部分の光は捕集フィルタ１を通過し、捕集フィルタ１の背面にて反射する。また、当該光は、捕集フィルタ１の背面側に配置された板状部材５においても反射される。
このような場合に捕集フィルタ１を撮影すると、板状部材５の表面反射特性によって捕集フィルタ１の撮影画像が変化することとなる。ここで、「表面反射特性」とは、正反射光に対する反射率と、拡散反射などの影響を含んだ反射率と、を含んだ総合的な反射特性を言う。
上記の表面反射特性により撮影画像が変化することを抑制するために、種々の表面反射特性を有する板状部材５を試した結果、板状部材５は、捕集フィルタ１とほぼ同じ表面反射特性を有することが好ましいと判明した。

板状部材５を配置することにより、捕集画像データＩＭに含まれる画素の第１輝度Ｂｒ１と第２輝度Ｂｒ２との差異をより際立たせることができる。
また、例えば、二次元センサー３によりカラーの画像データを取得する場合には、板状部材５の表面反射特性と捕集フィルタ１の表面反射特性を同一とすることにより、カラーの画像データを、精度よく輝度分布を有する画像データに変換できる。

上記のように、板状部材５は、捕集フィルタ１の裏側に存在する物体が捕集画像データＩＭのバックグラウンドとなることを防止できる。また、板状部材５は、捕集フィルタ１の表面反射特性を同一にして視野領域ＶＡにおける光量を均一化できる。従って、板状部材５を、捕集画像データＩＭのバックグラウンドからの光量を均一とする「背景補償部」と呼ぶこともできる。

他の実施形態として、黒色の無反射シートなどの高い光吸収率（例えば、９９．９９％の吸収率）を有する部材を、板状部材５として用いてもよい。このような高い光吸収率を有する部材を板状部材５として用いることにより、例えば、後述する光源６から発生する光が他の部材にて反射することで生じる反射光を完全に防ぐことができる。その結果、多重反射の影響などが皆無となり、捕集画像データＩＭを用いた捕集領域の検出精度をより高くできる。または、板状部材５に高い光吸収率を有する塗装をしてもよい。

分析装置１００は、複数の光源６を備える。光源６は、表面実装型の白色ＬＥＤである。複数の光源６は、二次元センサー３の視野領域ＶＡを均一に照射できるように配置される。本実施形態では、図１の光源６を捕集フィルタ１側から見た図（図１の点線にて囲んだ図）に示すように、複数の光源６は、基板上において、その長軸が捕集フィルタ１の長さ方向と平行となる楕円上に所定の間隔を有して配置される。これにより、捕集フィルタ１の長さ方向の広い範囲に均一に光を照射できる。複数の光源６が配置される楕円の長軸及び／又は短軸の大きさは、視野領域ＶＡの縦横の長さの比率などに応じて適宜決定できる。
また、複数の光源６は、視野領域ＶＡの形状等に応じて、楕円以外の任意の形状の周上に配置することもできる。

また、光源６を表面実装型とすることで、光源６と捕集フィルタ１表面との距離をできるだけ大きくして、拡散板などの光を分散させる部材を光源６の直前に配置することなく、捕集フィルタ１表面の広い範囲に適切な強度の光を均一に照射できる。

光源６が取り付けられた基板には、複数の光源６が配置された楕円よりも小さい開口が設けられている。二次元センサー３は、受光面が当該開口から突出するように設けられている。

分析装置１００が上記の構成を有する光源６を備えることにより、視野領域ＶＡを明るくしてより明瞭な捕集画像データＩＭを取得できる。また、均一な光量の光を視野領域ＶＡに照射することにより、光源６から発生する光の照射量の分布の影響を受けた画像データが取得されることを回避できる。

分析装置１００は、捕集量測定部７を備える。捕集量測定部７は、β線源７１と、β線検出器７３とを有する。β線源７１は、排出口２３内部に設けられ、第１位置Ｐ１に向けてβ線を照射する。β線検出器７３は、吸引口２５内部においてβ線源７１に対向するよう設けられ、捕集領域を透過したβ線の強度を測定する。β線検出器７３にて測定されたβ線の強度は、捕集領域に捕集された微小粒子状物質ＦＰの捕集量に関するデータ（微小粒子状物質ＦＰの質量濃度）を算出するために用いられる。

分析装置１００は、元素分析部８を備える。元素分析部８は、第３位置Ｐ３に設けられる。元素分析部８は、Ｘ線源８１と、検出器８３とを有する。Ｘ線源８１は、第３位置Ｐ３に存在する微小粒子状物質ＦＰにＸ線を照射する。検出器８３は、Ｘ線源８１によりＸ線を照射された微小粒子状物質ＦＰから発生する蛍光Ｘ線を検出する。検出器８３にて検出した蛍光Ｘ線は、微小粒子状物質ＦＰの元素分析のために用いられる。
このように、第３位置Ｐ３は、微小粒子状物質ＦＰの元素分析を行うために捕集領域が移動してくる位置であるため、「分析位置」と呼ぶこともできる。

（３）第１実施形態におけるブラックカーボンの含有量に関するデータの算出原理
以下、捕集画像データＩＭに基づいてブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する原理について説明する。
まず、図４を用いて、ブラックカーボンの含有量と捕集画像データＩＭとの関係について説明する。図４は、捕集画像データと捕集領域中のブラックカーボンの含有量との関係の一例を示す図である。
捕集画像データＩＭの状態は、ブラックカーボンの含有量に従って、図４の（１）～（３）のように変化する。図４の（１）は捕集領域にブラックカーボンが含まれていないか、ほとんど含まれない場合を示し、（３）は捕集領域におけるブラックカーボンの含有量が多い場合を示し、（２）は捕集領域におけるブラックカーボンの含有量が中程度である場合を示す。このように、捕集領域のブラックカーボンの含有量が多くなるに従い、捕集領域を示す画像部分の輝度は低くなる。

また、例えば、捕集画像データＩＭの垂直軸方向に存在する画素の輝度を積算し、当該積算した輝度（積算輝度と呼ぶ）を、捕集画像データＩＭの水平軸の座標毎にプロットすると、図５の下側に示すような、積算輝度の分布を示すデータが得られる。この分布において、第１画像データＩｍ１と第２画像データＩｍ２の境界における積算輝度は、急激に変化している。図５は、積算輝度分布の一例を表す図である。
以後、図５に示す積算輝度の分布を示すデータを、「積算輝度分布」と呼ぶことにする。

また、図６に示すように、積算輝度は、捕集領域のブラックカーボンの含有量が増加するに従って小さくなる傾向があることが判明した。図６は、積算輝度分布のブラックカーボン含有量依存性の一例を示す図である。図６において、ブラックカーボンの含有量がＣ３であるときの積算輝度分布は実線にて示され、含有量がＣ２であるときの積算輝度分布は点線にて示され、含有量がＣ１であるときの積算輝度分布は一点鎖線にて示されている（Ｃ１＜Ｃ２＜Ｃ３）。

さらに、積算輝度をさらに積算することで得られる第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値と、ブラックカーボンの含有量との間には、図７のように、強い相関関係が見られることが判明した。
図７は、ブラックカーボンの含有量と、第１画像データに含まれる画素の輝度の積算値との間の関係の一例を示す図である。
従って、本実施形態においては、ブラックカーボンの含有量と、第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値との間の関係を示すデータを検量線ＳＣとして用いる。
この検量線ＳＣをブラックカーボンの含有量に関するデータの算出に用いることで、例えば、捕集領域内でブラックカーボンの捕集量のバラツキに影響をほとんど受けることなく、捕集領域内のブラックカーボンの含有量に関するデータを精度よく算出できる。

他の実施形態において、演算部４は、第１画像データＩｍ１の所定の方向（水平軸、垂直軸に限られない）に沿った位置に存在する画素の輝度の積算値に基づいて、ブラックカーボンの含有量に関するデータを算出してもよい。これにより、ブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する際の計算量を減少できる。

さらに他の実施形態において、例えば、捕集部２に備わる部材により、捕集領域内に微小粒子状物質ＦＰが捕集されない（あるいは捕集されにくい）箇所がある場合には、第１画像データＩｍ１の当該箇所に対応する画素の輝度は、積算値の算出時にカウントしなくてもよい。又は、当該箇所によって囲まれた領域が捕集領域内に形成されている場合には、その領域内の画素の輝度を積算してもよい。
これにより、より精度よくブラックカーボンの含有量に関するデータを算出できる。

（４）第１実施形態における分析動作
以下、図８及び図９を用いて、微小粒子状物質ＦＰを分析する際の分析装置１００の動作を説明する。図８は、分析装置の全体動作を示す図である。図９は、第１実施形態における微小粒子状物質の分析動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１～Ｓ２において、捕集部２により所定の時間だけ微小粒子状物質ＦＰを捕集フィルタ１に捕集し、ステップＳ３において捕集領域を撮影位置（本実施形態では、第２位置Ｐ２）に移動後、ステップＳ４において分析動作が実行される。
分析動作のステップＳ４１において、まず、板状部材５を捕集フィルタ１の直下に配置し、光源６から視野領域ＶＡ内の捕集フィルタ１の表面に光を照射した状態で、二次元センサー３により視野領域ＶＡの画像データが取得される。その後、演算部４が、取得した視野領域ＶＡの画像データから、捕集領域が含まれる二次元の画像データを、捕集画像データＩＭとして切り出す。
二次元センサー３の設置位置及び撮影位置（第２位置Ｐ２）は固定であるので、視野領域ＶＡの画像データにおける捕集画像データＩＭの位置も一定である。従って、演算部４は、例えば、視野領域ＶＡの画像データの所定の座標値（捕集画像データＩＭが存在する座標として予め設定された座標値）の範囲にある画素を、捕集画像データＩＭとして取得できる。
その他、演算部４は、画像認識処理などにより、視野領域ＶＡの画像データに含まれる捕集領域（の画像）と捕集フィルタ１とを認識し、捕集領域と捕集フィルタ１とが含まれる領域を捕集画像データＩＭとして、視野領域ＶＡの画像データから切り出してもよい。

その後、ステップＳ４２において、演算部４は、捕集画像データＩＭに対してグレースケール化などの処理を行った後、積算輝度分布を作成する。
積算輝度分布は、捕集画像データＩＭの水平軸の１つの座標値について、捕集画像データＩＭの垂直軸に沿った方向に存在する画素の輝度を積算することを、水平軸の座標値を変化させて繰り返すことにより得られる。つまり、積算輝度分布は、水平軸の座標値と、輝度の積算値（積算輝度）との関係として得られる。

積算輝度分布を算出後、ステップＳ４３において、演算部４は、積算輝度分布に含まれるバックグラウンド成分を除去して、補正後データを作成する。以下、図１０を用いて、補正後データの具体的な作成方法を説明する。図１０は、補正後データの作成を模式的に示す図である。
まず、図１０の（ａ）に示すように、ステップＳ４２にて作成した積算輝度分布のうち、第２画像データＩｍ２（非捕集領域の画像データ）に対応する箇所のデータを直線近似するなどして、第１バックグラウンドデータを算出する。第１バックグラウンドデータは、捕集画像データＩＭの各画素に含まれる輝度のバックグラウンド成分を表すデータである。図１０の（ａ）では、第１バックグラウンドデータを一点鎖線にて示している。

その後、バックグラウンド成分の所定の積算輝度値（例えば、第１バックグラウンドデータにおける積算輝度の最大値）と、各座標値における第１バックグラウンドデータの積算輝度値との差分δを、捕集画像データＩＭの積算輝度分布の対応する座標値における積算輝度値に加算することで、図１０の（ｂ）に示すような補正後データ（実線）を作成する。補正後データにおいては、第２画像データＩｍ２に対応する箇所は、積算輝度が一定となっている。

他の実施形態において、補正後データを、捕集画像データＩＭの積算輝度分布と第１バックグラウンドデータとの差分としてもよい。この場合、ブラックカーボンの含有量が増加するに従い、積算輝度の積算値が増加するような検量線ＳＣが作成される。

さらなる他の実施形態において、第１バックグラウンドデータを用いたバックグラウンドの補正に代えて、又はそれと組み合わせて、非捕集領域のみを表す画像データ（バックグラウンド画像データと呼ぶ）を用いて捕集画像データＩＭのバックグラウンド補正をしてもよい。
例えば、捕集画像データＩＭの各画素が有する輝度と、バックグラウンド画像データの対応する画素が有する輝度との差分の絶対値を、捕集画像データＩＭの全画素について算出することで、補正後データを作成できる。

補正後データを作成後、ステップＳ４４において、補正後データのエッジ間に存在する積算輝度分布を、第１画像データＩｍ１に対応する積算輝度分布として抽出する。補正後データのエッジは、補正後データの積算輝度値の傾きが急激に変化するときの座標値と定義され、例えば、補正後データの微分計算により検出できる。

その後、ステップＳ４５において、第１画像データＩｍ１に対応する積算輝度分布の積算輝度値をさらに積算することにより、第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値を算出する。
積算輝度分布に含まれる積算輝度値をさらに積算することは、第１画像データＩｍ１の一つの軸方向に沿って存在する画素の輝度の積算値（積算輝度値）を算出し、さらに、当該積算輝度値を当該一つの軸方向とは垂直な軸方向に積算することに対応するため、結果的に、画像データに含まれる全ての画素の輝度値を積算することと等価となる。

次に、ステップＳ４６において、算出した第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値と検量線ＳＣとを用いて、大気中に含まれるブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する。

上記のステップＳ４１～Ｓ４６を実行することにより、分析装置１００は、第１画像データＩｍ１の画素が有する輝度（第１輝度Ｂｒ１）の積算値に基づいて、ブラックカーボンの含有量に関するデータを、高速かつ精度よく算出できる。

ブラックカーボンの含有量に関するデータを算出後、捕集領域を撮影位置（第２位置Ｐ２）から分析位置（第３位置Ｐ３）に移動させ、元素分析部８により、当該捕集領域に含まれる微小粒子状物質ＦＰの元素分析を実行する。
その後、ステップＳ５において、分析対象の捕集画像データＩＭと、微小粒子状物質ＦＰの分析結果（ブラックカーボンの含有量に関するデータ、微小粒子状物質ＦＰの捕集量に関するデータ、及び／又は元素分析結果）とを、当該捕集画像データＩＭを取得した時刻に関連付けて時系列データＴＤを生成し、記憶部４３に記憶する。
上記ステップＳ１～Ｓ５は、分析を中止するまで繰り返し実行される。つまり、微小粒子状物質ＦＰの分析は連続的に実行される。

上記のように、捕集領域を撮影位置に移動させて捕集画像データＩＭを取得後、当該捕集領域を分析位置に移動させて元素分析を実行することにより、微小粒子状物質ＦＰの捕集、捕集画像データＩＭの取得、微小粒子状物質ＦＰの元素分析を同時に実行できる。

他の実施形態において、捕集領域を撮影位置（第２位置Ｐ２）に短時間（最短で１／６０秒）滞在させて捕集画像データＩＭを取得し、その後、当該捕集領域を撮影位置（第２位置Ｐ２）から分析位置（第３位置Ｐ３）に移動させてもよい。二次元センサー３は高速に画像データを取得できるので、撮影位置に捕集領域を短時間滞在させただけでも、十分な情報を含んだ捕集画像データＩＭを取得できる。
また、捕集画像データＩＭからブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する処理を、捕集領域を撮影位置から分析位置に移動させながら実行してもよい。
これにより、捕集領域を無駄に撮影位置に滞在させることを回避して、微小粒子状物質ＦＰの分析効率を高めることができる。

２．第２実施形態
（１）第２実施形態の概略
第２実施形態において、ブラックカーボンの含有量に関するデータは、後述する輝度ヒストグラムを用いて算出される。
なお、第２実施形態においては、捕集画像データＩＭを用いたブラックカーボンの含有量に関するデータの算出方法が第１実施形態とは異なるのみで、分析装置１００の構成は第１実施形態と同じである。従って、ここでは、分析装置１００の構成及び各構成の機能についての説明は省略し、輝度ヒストグラムとステップＳ４の分析動作のみ説明する。

（２）輝度ヒストグラム
まず、図１１を用いて、ブラックカーボンの含有量に関するデータの算出に用いる輝度ヒストグラムについて説明する。輝度ヒストグラムは、捕集画像データＩＭの各画素が有しうる輝度と、捕集画像データＩＭに含まれる特定の輝度を有する画素の数と、を関連付けたデータである。例えば、図４の（１）～（３）に示す捕集画像データＩＭについて輝度ヒストグラムを算出すると、それぞれ、図１１の（１）～（３）のようになる。
図１１は、輝度ヒストグラムと捕集領域のブラックカーボンの含有量との関係の一例を示す図である。図１１（１）は捕集領域にブラックカーボンが含まれていない（または、ほとんど含まれない）場合の輝度ヒストグラム、（３）は捕集領域におけるブラックカーボンの含有量が多い場合の輝度ヒストグラム、（２）は捕集領域におけるブラックカーボンの含有量が中程度である場合の輝度ヒストグラム、を示している。

今回、図１１に示す輝度ヒストグラムには、以下の特徴があることが判明した。
（ｉ）捕集領域にブラックカーボンが（ほとんど）含まれない場合には、第２輝度Ｂｒ２に第２ピークＰＥ２のみが見られる。
（ｉｉ）捕集領域にブラックカーボンが含まれて捕集領域の輝度と非捕集領域の輝度との間に差が生じると、輝度ヒストグラムにおいて、第１ピークＰＥ１と第２ピークＰＥ２の２つのピークが現れる。
（ｉｉｉ）第１ピークＰＥ１が現れる第１輝度Ｂｒ１と第２ピークＰＥ２が現れる第２輝度Ｂｒ２との差分（図１１では、ΔＢＲ）は、ブラックカーボンの含有量が多くなるに従い増加する。

図１１に示す輝度ヒストグラムにおいて、第１輝度Ｂｒ１は第２輝度Ｂｒ２よりも小さいので、第１輝度Ｂｒ１が第１画像データＩｍ１に含まれる画素の代表的な輝度を表し、第２輝度Ｂｒ２が第２画像データＩｍ２に含まれる画素の代表的な輝度を表している。

（３）第２実施形態における分析動作
このように、輝度ヒストグラム中の差分ΔＢＲとブラックカーボンの含有量との間には強い相関関係があるので、第２実施形態では、この相関関係を、ブラックカーボンの含有量に関するデータを算出するための検量線ＳＣとして用いて、ブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する。
従って、演算部４は、いくつかの決められた含有量又は濃度のブラックカーボンが含まれた捕集領域を撮影した捕集画像データＩＭを用いて差分ΔＢＲを測定あるいは理論計算等により算出し、当該決められたブラックカーボンの含有量又は濃度と差分ΔＢＲとを関連付けて検量線ＳＣを作成し、あらかじめ記憶部４３に記憶しておく。

以下、図１２を用いて、第２実施形態における微小粒子状物質ＦＰの分析動作について説明する。図１２は、第２実施形態における微小粒子状物質ＦＰの分析動作を示すフローチャートである。
最初に、ステップＳ４１’において、捕集画像データＩＭが取得される。
次に、ステップＳ４２’において、演算部４は、取得した捕集画像データＩＭに対して、輝度補正処理を実行する。具体的には、非捕集領域を示す画像データである第２バックグラウンドデータの各画素が有する輝度と、捕集画像データＩＭの対応する画素が有する輝度との差分の絶対値を、捕集画像データＩＭに含まれる全画素に対して算出することで、輝度補正後の捕集画像データＩＭ（補正後画像データＩＭ’）を算出する。

上記の輝度補正処理の実行前に、演算部４は、輝度補正処理に使用する第２バックグラウンドデータにローパスフィルタ処理を実行し、第２バックグラウンドデータからノイズ成分を除去している。これにより、輝度補正処理を適切に実行できる。

また、二次元センサー３により取得した捕集画像データＩＭを詳細に分析したところ、捕集画像データＩＭに含まれる第２画像データＩｍ２の輝度は、ブラックカーボンの含有量により変化することが判明した。
従って、輝度補正処理前の捕集画像データＩＭの第２画像データＩｍ２の輝度を、ブラックカーボンの含有量、及び／又は、第１画像データＩｍ１の輝度に基づいて補正する。

具体的には、まず、ブラックカーボンの含有量（または、第１画像データＩｍ１の輝度）によって第２画像データＩｍ２の輝度がどのように変化するかを表す関数などを予め取得しておく。その後、捕集画像データＩＭに含まれる第２画像データＩｍ２の輝度を、当該関数を用いて補正することで、ブラックカーボンの影響を受けていない補正後の第２画像データＩｍ２を取得できる。

補正後画像データＩＭ’を算出後、ステップＳ４３’において、演算部４は、例えば、補正後画像データＩＭ’に含まれる画素を走査して特定の輝度を有する画素の数を計数し、輝度と、当該輝度を有する画素の数とを関連付けて、図１３に示すような輝度ヒストグラムを作成する。図１３は、補正後画像データの輝度ヒストグラムの一例を示す図である。
図１３に示す輝度ヒストグラムは、図４の（３）に示す捕集画像データＩＭに対して算出されたものであり、第１ピークＰＥ１’と第２ピークＰＥ２’とを有する。第２ピークＰＥ２’は輝度が０近傍のときに現れ、第１ピークＰＥ１’は輝度がΔＢＲのときに現れる。

補正後画像データＩＭ’から輝度ヒストグラムを作成することにより、当該輝度ヒストグラムの第１ピークＰＥ１’の位置（輝度）を検出するだけで、簡単にブラックカーボンの含有量に関するデータを算出できる。なぜなら、補正後画像データＩＭ’の輝度ヒストグラムの第１ピークＰＥ１’の位置（輝度）は、第１輝度Ｂｒ１と第２輝度Ｂｒ２との差分ΔＢＲに等しいからである。
また、補正後画像データＩＭ’は、捕集画像データＩＭに含まれていたノイズなどのバックグラウンド成分を取り除いた画像データであるので、補正後画像データＩＭ’から作成された輝度ヒストグラムを用いることで、より精度よくブラックカーボンの含有量に関するデータを算出できる。

その後、ステップＳ４４’において、演算部４は、例えば、補正後画像データＩＭ’の輝度ヒストグラムにおいて、各輝度に含まれる画素数を最大輝度側から順に合計していき、画素数の合計が、（輝度補正後の）第１画像データＩｍ１に含まれる画素数の半分となったときの輝度値を、第１ピークＰＥ１’が現れる輝度値として検出する。
上記の画素の合計が「第１画像データＩｍ１に含まれる画素数の半分」となったときの輝度値は、第１画像データＩｍ１に含まれる画素が有する輝度の分布における代表値に対応する。

第１ピークＰＥ１’を検出後、ステップＳ４５’において、演算部４は、当該検出した輝度値と、記憶部４３に記憶された検量線ＳＣと、を用いて、捕集領域のブラックカーボンの含有量に関するデータを算出する。

このように、ステップＳ４１’～Ｓ４５’を実行することにより、捕集画像データＩＭから算出された輝度ヒストグラムを用いて、ブラックカーボンの含有量に関するデータを精度よく算出できる。

輝度ヒストグラムを用いる方法は、特に、図１４に示すような、第１画像データＩｍ１の一部が欠けた捕集画像データＩＭが取得された場合であっても、適切にブラックカーボンの含有量に関するデータを算出できる点で有利である。図１４は、第１画像データの一部が欠けた捕集画像データの一例を示す図である。
なぜなら、捕集画像データＩＭにおいて第１画像データＩｍ１の一部が欠けると、捕集画像データＩＭに含まれる第１画像データＩｍ１の面積と第２画像データＩｍ２の面積との割合が変化する一方、第１ピークＰＥ１及び第２ピークＰＥ２が出現する輝度は変わらないからである。

３．第３実施形態
上記の分析装置１００は、ブラックカーボンを含む微小粒子状物質ＦＰの発生源を特定するためのシステムにも使用できる。第３実施形態に係るシステム３００は、図１５に示すように、分析装置１００と、発生源特定データ取得部１２０と、発生源特定装置１４０と、を備える。図１５は、第３実施形態に係るシステムの構成を示す図である。

発生源特定データ取得部１２０は、例えば、風向計、及び／又は、大気Ａに含まれるガス（例えば、炭化水素、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素（ＣＯ_２）、窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）、オゾン（Ｏ_３）、硫黄酸化物（ＳＯ_ｘ）など）を分析するガス分析装置であり、微小粒子状物質ＦＰの発生源を特定するために用いるデータを取得する。

発生源特定装置１４０は、分析装置１００及び発生源特定データ取得部１２０にて取得したデータ（例えば、風向、大気Ａ中のガス成分、ブラックカーボンの含有量に関するデータ、微小粒子状物質ＦＰの濃度、及び／又は微小粒子状物質ＦＰの元素分析結果）に基づいて、微小粒子状物質ＦＰの発生源を特定するコンピュータシステムである。
なお、発生源特定装置１４０は、分析装置１００の演算部４と個別に設けられていてもよいし、その機能が演算部４に組み込まれていてもよい。

ブラックカーボン及び／又は特定の元素を含む微小粒子状物質ＦＰの発生源はよく知られている。例えば、ブラックカーボンは、燃料の燃焼により発生する。また、例えば、微小粒子状物質ＦＰにカルシウム（Ｃａ）、アルミニウム（Ａｌ）、シリコン（Ｓｉ）、カリウム（Ｋ）が含まれていれば、当該微小粒子状物質ＦＰは土壌や黄砂であると特定できる。
また、例えば、炭化水素、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素（ＣＯ_２）、窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）、硫黄酸化物（ＳＯ_ｘ）は、交通量の多い道路が主な発生源となる。

従って、システム３００が上記の構成を有することにより、分析装置１００にて捕集した微小粒子状物質ＦＰ及び／又はブラックカーボンの分析結果と、発生源特定データ取得部１２０にて取得したガス分析結果から、微小粒子状物質ＦＰ、ブラックカーボン、及び／又は大気Ａに含まれるガスの発生源を特定できる。

他の実施形態において、複数の異なる位置に配置された上記のシステム３００が、互いにネットワークなどにより接続され、互いのデータをやりとり可能となっていてもよい。これにより、他のシステム３００により得られた微小粒子状物質ＦＰの発生源に関するデータなどを用いて、微小粒子状物質ＦＰなどの発生源をより精度よく特定できる。
さらなる他の実施形態において、複数の異なる位置に配置されたシステム３００が、サーバに接続されていてもよい。これにより、複数のシステム３００にて取得された発生源に関するデータを、サーバにて一元管理できる。

４．第４実施形態
分析位置にて微小粒子状物質ＦＰの分析を実行後、捕集位置と撮影位置の距離よりも短い距離だけ捕集フィルタ１を移動して、非捕集領域を撮影位置に移動させてもよい。非捕集領域が撮影位置に到達したら、二次元センサー３にて当該非捕集領域を含む視野領域ＶＡの画像データを取得してもよい。
これにより、バックグラウンド補正などに用いる非捕集領域を表す画像データを、例えば、個別の二次元センサー３などにて取得する必要がなくなる。

撮影位置に非捕集領域を移動させて非捕集領域を含む視野領域ＶＡの画像データを取得後に、演算部４は、捕集フィルタ１をさらに移動させて、次の分析対象である新たな捕集領域を分析位置に移動させて、当該新たな捕集領域に捕集された微小粒子状物質ＦＰの分析を開始する。

上記のように、二次元センサー３による画像データの取得時間は非常に短いので、上記の捕集フィルタ１の移動方法において、撮影位置に非捕集領域を滞在させておく時間を短くできる。その結果、分析装置１００における微小粒子状物質ＦＰの捕集と分析の効率をほとんど低下させることなく、非捕集領域を表す画像データ（バックグラウンド画像データ、第２バックグラウンドデータ）を取得できる。

５．他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
（Ａ）二次元センサー３は、捕集領域が撮影位置又は分析位置からずれているか否かを確認する機能を有してもよい。この場合、ディスプレイ４５に二次元センサー３にて取得した画像データを、視覚的に認識可能な形式にて表示する。これにより、捕集領域が撮影位置又は分析位置からずれているか否かを分析に先んじて確認できる。
捕集領域が撮影位置又は分析位置からずれている場合に、手動又は自動で、捕集領域が撮影位置又は分析位置に含まれるよう捕集フィルタ１を移動させてもよい。
また、上記の画像データを視覚的に表示することにより、撮影位置又は分析位置に異物が存在しているか否かを確認することもできる。

（Ｂ）捕集領域が撮影位置又は分析位置からずれているか否かを確認するセンサー（イメージセンサー、カメラなど）と、二次元センサー３とを個別に設けてもよい。

（Ｃ）板状部材５の大きさは、捕集領域よりも大きいサイズであればよく、撮影位置以外の領域を覆うものであってもよい。

（Ｄ）二次元センサー３として、カラー画像を取得可能なセンサーを用いてもよい。これにより、捕集画像データＩＭなどの色相、各色の出力差についての情報を取得できる。
微小粒子状物質ＦＰの色は、その種類によって変化する。例えば、微小粒子状物質ＦＰの主成分が黄砂であれば、捕集画像データＩＭは黄色を帯びている。主成分が酸化鉄、銅、又はブラウンカーボンであれば、捕集画像データＩＭは赤色又は茶色を帯びている。さらに、主成分が野焼きで発生した灰、セメントであれば、捕集画像データＩＭは白色又は灰色を帯びている。
従って、捕集画像データＩＭとしてカラー画像が取得できれば、捕集画像データＩＭの色相などに基づいて、微小粒子状物質ＦＰに含まれる成分に関するデータを取得できる。
また、「ハイパースペクトルカメラ」などの特殊なカラーフィルターを備える二次元センサー３を用いることで、捕集画像データＩＭの色相に関するより詳細なデータを取得できる。

（Ｅ）非捕集領域を表す画像データを取得する場合、当該画像データを第２バックグラウンドデータとして使用して、例えば、捕集画像データＩＭの各画素の輝度値と、非捕集領域を表す画像データの対応する画素の輝度値との差分を算出することで、補正後データを作成してもよい。

（Ｆ）捕集画像データＩＭに対して画像処理を実行することで、第１画像データＩｍ１を抽出してもよい。例えば、捕集画像データＩＭに対してラプラシアンフィルタを用いてエッジ検出し、検出したエッジのうち捕集領域の特徴（円形）を表すエッジをハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換（に類似したアルゴリズム）などにより抽出することで、捕集画像データＩＭから第１画像データＩｍ１（に対応する部分）を抽出できる。

（Ｇ）図１４に示すような、捕集領域の一部が欠けた捕集画像データＩＭが取得された場合に、演算部４は、抽出した第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値を補正してもよい。
具体的には、例えば、一部が欠けた捕集領域の画像から、円の中心と半径とを算出して、欠けた部分を「補修」して完全な形状の捕集領域を仮想的に作り出す。その後、実際に算出された積算輝度分布に、欠けた部分に対応する積算輝度分布を補って積算輝度分布を補正する。当該補正後の積算輝度分布をさらに積算することで、抽出した第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値を補正できる。

その他、完全な捕集領域に含まれるはずの画素数と、実際に取得した第１画像データＩｍ１に含まれる画素数との比を、第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値にかけることによっても、第１画像データＩｍ１に含まれる画素の輝度の積算値を補正できる。

（Ｈ）補正後画像データＩＭ’の第１ピークＰＥ１’の輝度値は、例えば、輝度ヒストグラムを輝度方向に走査して、輝度＝０近傍以外(輝度の低い側)で現れる画素数の極大値が現れる輝度値としてもよい。

（Ｉ）捕集画像データＩＭを用いたブラックカーボンの含有量に関するデータの算出結果と、β線を用いた捕集量測定値、及び／又は、捕集領域に捕集された微小粒子状物質ＦＰの元素分析結果と、を組み合わせて、ブラックカーボンの含有量に関するデータを新たに算出してもよい。
例えば、捕集画像データＩＭを用いたブラックカーボンの含有量に関するデータの算出結果から、元素分析の結果から得られたブラックカーボン以外の黒色の微小粒子状物質ＦＰの含有量に関するデータ値を差し引くことで、より精度よくブラックカーボンの含有量に関するデータを算出できる。

（Ｊ）有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するための捕集画像データＩＭは、第１実施形態及び第２実施形態にて説明した反射像に限られず、透過像であってもよい。
透過像としての捕集画像データＩＭは、例えば、捕集フィルタ１の微小粒子状物質ＦＰが捕集される側とは反対側に二次元センサー３を配置し、捕集領域とその周辺を透過した光を二次元センサー３にて受光することで取得できる。

（Ｋ）捕集量測定部７のβ線検出器７３としてプラスチックシンチレータ検出器を用いる場合には、β線検出器７３に紫外線を照射して、有色粒子状物質（ブラックカーボン）が吸収する紫外光の透過率差に基づいて、有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出してもよい。これにより、分析装置１００に大きな変更を加えることなく、簡易に有色粒子状物質の含有量に関するデータを取得できる。

（Ｌ）分析装置１００の構成は、図１６に示すようなものであってもよい。例えば、二次元センサー３を捕集フィルタ１の長さ方向の第４位置Ｐ４に設けて「撮影位置」を第４位置Ｐ４とし、光源６（光照射素子６３）として、一般的なＬＥＤなどの表面実装型の白色ＬＥＤ以外の光源を用いてもよい。
この場合、基板６１に取り付けられた光照射素子６３からの光を拡散させる拡散板６５を、光照射素子６３の直前に設ける。図１６は、分析装置の他の構成例を示す図である。
また、図１６に示す実施形態において、第４位置Ｐ４は元素分析部８上に存在する。すなわち、撮影位置と分析位置が一致している。なお、第４位置Ｐ４は、分析位置からずれていてもよい。また、第４位置Ｐ４は、第１実施形態にて説明した第２位置Ｐ２と同じ位置であってもよいし異なった位置であってもよい。

本発明は、有色の粒子状物質の分析を行う分析装置に広く適用できる。

１００ 分析装置
３００ システム
１ 捕集フィルタ
１ａ 送り出しリール
１ｂ 巻き取りリール
２ 捕集部
２１ 吸引ポンプ
２３ 排出口
２５ 吸引口
３ 二次元センサー
４ 演算部
４１ ＣＰＵ
４３ 記憶部
４５ ディスプレイ
４７ インターフェース
５ 板状部材
６ 光源
６１ 基板
６３ 光照射素子
６５ 拡散板
７ 捕集量測定部
７１ β線源
７３ β線検出器
８ 元素分析部
８１ Ｘ線源
８３ 検出器
１２０ 発生源特定データ取得部
１４０ 発生源特定装置
Ａ 大気
Ｂｒ１ 第１輝度
Ｂｒ２ 第２輝度
ＦＰ 微小粒子状物質
ＩＭ 捕集画像データ
Ｉｍ１ 第１画像データ
Ｉｍ２ 第２画像データ
ＩＭ’ 補正後画像データ
ＳＣ 検量線
ＴＤ 時系列データ
Ｏ１、Ｏ２ 開口
Ｐ１ 第１位置
Ｐ２ 第２位置
Ｐ３ 第３位置
Ｐ４ 第４位置
ＰＥ１、ＰＥ１’ 第１ピーク
ＰＥ２、ＰＥ２’ 第２ピーク
ＶＡ 視野領域

Claims (15)

1. 大気中に含まれる粒子状物質を捕集する捕集フィルタと、
   前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得する二次元センサーと、
   前記捕集画像データに基づいて、前記捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する演算部と、
   を備え、
   前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データと、前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集されていない非捕集領域を表す二次元の第２画像データと、を含み、
   前記演算部は、前記第１画像データの画素が有する第１輝度と、前記第２画像データの画素が有する第２輝度と、に基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
   分析装置。
2. 大気中に含まれる粒子状物質を捕集する捕集フィルタと、
   前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得する二次元センサーと、
   前記捕集画像データに基づいて、前記捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する演算部と、
   を備え、
   前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データを含み、
   前記演算部は、前記第１画像データの所定の方向に存在する複数の画素が有する第１輝度の積算値と前記所定の方向とは垂直な方向の前記積算値の分布を表した積算輝度分布を用いて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
   分析装置。
3. 大気中に含まれる粒子状物質を捕集する捕集フィルタと、
   前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得する二次元センサーと、
   前記捕集画像データに基づいて、前記捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する演算部と、
   前記捕集フィルタの前記二次元センサーと対向する表面とは反対側に配置され、前記捕集画像データの背景補償の効果を得る反射特性を有する板状部材と、を備え、
   前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データを含み、
   前記演算部は、前記第１画像データの画素が有する第１輝度に基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
   分析装置。
4. 前記捕集フィルタに捕集された前記粒子状物質の捕集量に関するデータを算出するためのデータを測定する捕集量測定部をさらに備える、請求項１～３のいずれかに記載の分析装置。
5. 前記捕集フィルタに捕集された前記粒子状物質に含まれる元素を分析する元素分析部をさらに備える、請求項１～４のいずれかに記載の分析装置。
6. 前記演算部は、前記捕集画像データを視覚的に認識可能な形式にて出力する、請求項１～５のいずれかに記載の分析装置。
7. 前記演算部は、前記捕集画像データと、当該捕集画像データに示された前記捕集領域に捕集された前記粒子状物質の分析結果とを、当該捕集画像データを取得した時刻と関連付けて記憶する、請求項１～６のいずれかに記載の分析装置。
8. 前記捕集画像データは、前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集されていない非捕集領域を表す二次元の第２画像データを含み、
   前記演算部は、前記第２画像データの画素が有する輝度を用いて、前記捕集画像データの各画素に含まれる輝度のバックグラウンド成分を表す第１バックグラウンドデータを算出し、
   前記捕集画像データと前記第１バックグラウンドデータとに基づいて算出された補正後データに基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
   請求項１～７のいずれかに記載の分析装置。
9. 前記演算部は、前記第１画像データに含まれる画素が有する輝度の分布の第１ピークが現れる前記第１輝度と、前記第２画像データに含まれる画素が有する輝度の分布の第２ピークが現れる前記第２輝度に基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、請求項１に記載の分析装置。
10. 前記二次元センサーは、前記二次元センサーの視野の少なくとも一部に対応する前記捕集フィルタの表面に前記粒子状物質が捕集されていないときの二次元の画像データである第２バックグラウンドデータを取得し、
    前記演算部は、前記捕集画像データと前記第２バックグラウンドデータとに基づいて算出された補正後画像データに基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
    請求項１～９のいずれかに記載の分析装置。
11. 請求項１～１０のいずれかに記載の分析装置と、
    前記粒子状物質の発生源を特定するためのデータと、前記分析装置にて取得したデータとに基づいて、前記粒子状物質の発生源を特定する発生源特定装置と、
    を備えるシステム。
12. 大気中に含まれる粒子状物質を捕集フィルタに捕集するステップと、
    前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得するステップと、
    前記捕集画像データに基づいて、前記粒子状物質に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップと、
    を含み、
    前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データと、前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集されていない非捕集領域を表す二次元の第２画像データと、を含み、
    前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップは、前記第１画像データの画素が有する第１輝度と、前記第２画像データの画素が有する第２輝度と、に基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップを含む、
    分析方法。
13. 大気中に含まれる粒子状物質を捕集フィルタに捕集するステップと、
    前記捕集フィルタの前記粒子状物質が捕集された捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得するステップと、
    前記捕集画像データに基づいて、前記捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップと、
    を含み、
    前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データを含み、
    前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップは、前記第１画像データの所定の方向に存在する複数の画素が有する第１輝度の積算値と前記所定の方向とは垂直な方向の前記積算値の分布を表した積算輝度分布を用いて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップを含む、
    分析方法。
14. 捕集フィルタと、大気中に含まれる粒子状物質が捕集された前記捕集フィルタの捕集領域を含む二次元の捕集画像データを取得する二次元センサーと、前記捕集フィルタの前記二次元センサーと対向する表面とは反対側に配置され、前記捕集画像データの背景補償の効果を得る反射特性を有する板状部材と、を備える分析装置による分析方法であって、
    前記粒子状物質を前記捕集フィルタに捕集するステップと、
    前記二次元センサーにより前記捕集画像データを取得するステップと、
    前記捕集画像データに基づいて、前記捕集領域に含まれる有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップと、
    を含み、
    前記捕集画像データは、前記捕集領域を表す二次元の第１画像データを含み、
    前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出するステップは、前記第１画像データの画素が有する第１輝度に基づいて、前記有色粒子状物質の含有量に関するデータを算出する、
    分析方法。
15. 請求項１２～１４のいずれかに記載の分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images