JP7298778B2 - 情報処理装置、情報処理システムおよび学習済みモデル - Google Patents
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Description
図1は、本発明の第1実施形態~第3実施形態に係る情報処理システム1の概略構成を示す図である。
<第1実施形態>
まず、第1実施形態として、情報処理システム1が、蛍光指紋に関する情報を用いて、樹脂フィルムの解析を行う例を説明する。即ち、ここでは、帰納的情報が蛍光指紋に関する情報を含み、対象Tが樹脂フィルムである例を説明する。
情報処理装置100は、たとえばサーバーおよびPC等のコンピューターである。情報処理装置100は、複数の装置から構成されてもよく、たとえば多数のサーバーによってクラウドサーバーとして仮想的に構成されてもよい。
検出装置200は、対象Tに関する帰納的情報を検出するための構成であり、各種センサー等の装置である。
感度調整部300は、対象Tに所定の処理を施し、検出装置200は、この感度調整部300の影響を受けた帰納的情報を検出する。これにより、検出装置200における帰納的情報の検出の感度が調整される。
図4は、情報処理装置100の機能構成を示すブロック図である。
図5は、情報処理装置100において実行される処理の手順を示すフローチャートである。図5のフローチャートに示される情報処理装置100の処理は、情報処理装置100のストレージ140にプログラムとして記憶されており、CPU110が各部を制御することによって実行される。
情報処理装置100は、ステップS101で帰納的情報および演繹的情報を取得した後、帰納的情報から特徴量を抽出する(ステップS102)。このとき、情報処理装置100は、帰納的情報とともに演繹的情報を用いて特徴量を抽出してもよい。たとえば、情報処理装置100は、樹脂フィルムの蛍光指紋を入力とし、ピーク波長を教師データとした学習データによって予め学習された機械学習モデルを用いて、ステップS101で取得した対象Tの蛍光指紋に関する情報から1または複数のピーク波長を抽出する。
以上のように、本実施形態の情報処理装置100によれば、帰納的情報から特徴量が抽出され、この特徴量に基づいて、対象Tが解析される。よって、人間の思考では演繹的に取り扱うことが困難な情報を用いて対象Tの解析を行うことができる。以下、この作用効果について詳細に説明する。
変形例1では、情報処理システム1を製品の生産工程管理に用いる例を説明する。この点を除き、本変形例に係る情報処理システム1は、上記第1実施形態で説明した情報処理システム1と同様である。本変形例に係る情報処理システム1は、上記第1実施形態で説明したのと同様の作用効果を奏する。
第2実施形態では、情報処理システム1が、クロマトグラムに関する情報を用いて、紫外線硬化樹脂の解析を行う例を説明する。即ち、ここでは、帰納的情報が熱分解ガスクロマトグラム(パイログラム)に関する情報を含み、対象Tが紫外線硬化樹脂である例を説明する。情報処理システム1は、たとえば、この対象Tの硬度を解析する。
第3実施形態では、情報処理システム1が、電磁波スペクトルに関する情報を用いて、鉄筋の解析を行う例を説明する。即ち、ここでは、帰納的情報が電磁波スペクトルに関する情報を含み、対象Tが鉄筋である例を説明する。情報処理システム1は、たとえば、この対象Tに付着する錆の状態を解析する。
変形例2では、帰納的情報が電磁波スペクトルに関する情報を含み、対象Tがトナーである例を説明する。情報処理システム1は、たとえば、この対象Tの凝集状態を解析する。この点を除き、本変形例に係る情報処理システム1は、上記第3実施形態で説明した情報処理システム1と同様である。本変形例に係る情報処理システム1は、上記第1~第3実施形態で説明したのと同様の作用効果を奏する。
変形例3では、感度調整部300の他の例を説明する。
第4実施形態では、情報処理システム1が、インピダンスに関する情報を用いて、樹脂フィルムの解析を行う例を説明する。即ち、ここでは、帰納的情報がインピダンスに関する情報を含み、対象Tが樹脂フィルムである例を説明する。情報処理システム1は、たとえば、この対象Tの誘電特性の変化を解析する。
情報処理システム1を用いて、対象Tの濡れの状態を解析した。対象Tは発泡スチロール材であり、帰納的情報として、対象Tについての電磁波スペクトルに関する情報を用いた。対象Tは箱に入れられており、箱の外側からは、対象Tの濡れの状態を人間の視覚で確認することはできなかった。
共振器311を有する感度調整部300を用いたことを除き、実施例1と同様にして、対象Tの濡れの状態を解析した。
共振器311および変換部315を有する感度調整部300を用いたことを除き、実施例1と同様にして、対象Tの濡れの状態を解析した。変換部315には、ポリビニルアルコールを用いた。
情報処理システム1による解析結果と、測定装置により対象Tの濡れの状態を測定した測定結果とを比較することにより、情報処理システム1による解析結果の精度を算出した。表1に実施例1~3の解析結果の精度を示す。
100 情報処理装置、
110 CPU、
120 ROM、
130 RAM、
140 ストレージ、
150 通信インターフェース、
160 操作表示部、
200 検出装置、
210 CPU、
220 ROM、
230 RAM、
240 ストレージ、
250 通信インターフェース、
260 検出部、
300 感度調整部、
311 共振器、
312 基材、
313 アイソレーション層、
314 電磁波反射材、
315 変換部。
Claims (10)
- 所定の対象の蛍光指紋に関する情報を取得する第1取得部と、
前記蛍光指紋に関する情報から機械学習によって、励起光の波長と蛍光のピーク波長との組み合わせを抽出する抽出部と、
前記組み合わせによって、前記対象が光学的原理に基づいて分析された情報を取得する第2取得部と、
前記光学的原理に基づいて分析された情報に基づいて、前記対象を解析する解析部と
を備える情報処理装置。 - 前記解析部では、機械学習によって前記対象を解析する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記抽出部および前記解析部は、機械学習モデルにより構成される、請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記対象は製品であり、
前記解析部は、前記光学的原理に基づいて分析された情報に基づいて、前記対象の製品仕様を解析する、請求項1~3のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記第2取得部は、前記対象に関する温度の情報をさらに取得し、
前記解析部は、前記光学的原理に基づいて分析された情報と、前記対象に関する温度の情報とを用いて前記対象を解析する、請求項1~4のいずれかに記載の情報処理装置。 - 請求項1~5のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記所定の対象から前記蛍光指紋に関する情報を検出する検出装置と、
前記検出装置における検出の感度を調整するために、前記対象に対して所定の処理を施す感度調整部と、
を有する情報処理システム。 - 前記感度調整部は、前記対象に薬剤を供与する第1薬剤供与部を含む、請求項6に記載の情報処理システム。
- 請求項1~5のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記所定の対象から前記蛍光指紋に関する情報を検出する第1検出装置と、
前記所定の対象から前記光学的原理に基づいて分析された情報を検出する第2検出装置と、
を有する情報処理システム。 - 前記第2検出装置は、所定波長の励起光を前記対象に照射する投光部と、前記励起光により前記対象で発生する蛍光を受光する受光部とを含む、請求項8に記載の情報処理システム。
- 所定の対象の蛍光指紋に関する情報を取得するステップ(a)と、
前記蛍光指紋に関する情報から機械学習によって、励起光の波長と蛍光のピーク波長との組み合わせを抽出するステップ(b)と、
前記組み合わせによって、前記対象が光学的原理に基づいて分析された情報を取得するステップ(c)と、
前記光学的原理に基づいて分析された情報に基づいて、前記対象を解析するステップ(d)と
を含む処理を、コンピューターに実行させるための情報処理プログラム。
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