WO2018138844A1

WO2018138844A1 - 形状推定装置

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Publication number: WO2018138844A1
Application number: PCT/JP2017/002811
Authority: WO
Inventors: 高山　晃一; 藤田　浩正
Original assignee: オリンパス株式会社
Priority date: 2017-01-26
Filing date: 2017-01-26
Publication date: 2018-08-02
Also published as: US20190346671A1

Abstract

形状推定装置は、複数の被検出部の各々に応じた波長についての検出される光量が前記複数の被検出部の各々の形状に応じて異なるように構成された形状推定用センサ部を用いて光検出器によって取得された前記波長と前記光量との関係である検出情報が入力されるように構成された入力部を備えている。形状推定装置はさらに、前記複数の被検出部の各々についての前記形状と前記波長と前記光量との関係を表す形状特性情報を含む光量推定関係を記憶する記憶部と、前記光検出器からの検出情報に対して温度に依存したノイズに起因する誤差を補正した光量情報を算出する光量演算部と、前記光量推定関係に基づいて算出される前記波長と前記光量との関係である光量推定値と、前記光量演算部からの光量情報とから前記被検出部の曲率を算出する曲率演算部と、前記被検出部の曲率と位置の情報に基づいて前記形状推定用センサ部の形状を推定する形状演算部とを備えている。

Description

形状推定装置

　本発明は、可撓性を有する構造体の曲げ形状を推定する形状推定装置に関する。

　特開２０１６－００７５０５公報は、このような形状推定装置を開示している。この形状推定装置では、複数の光吸収体の被検出部の各々に応じた波長について、光検出器によって検出される検出情報が複数の被検出部の各々の形状に応じて異なるように構成された形状推定用センサ部を用いて、検出情報と光量推定関係に基づいて算出される波長と光量との関係である光量推定値に基づいて、複数の被検出部の各々の曲率が演算される。さらに、複数の被検出部の各々の曲率と位置情報に基づいて、形状推定用センサ部が組み込まれた可撓性を有する構造体の曲げ形状が推定される。

　前述の形状推定装置における形状推定においては、光検出器によって検出される検出情報に含まれるノイズの影響が考慮されていない。そのノイズは、光検出器の温度に依存して変化する。このため、その形状推定装置によって推定される形状には、温度に依存したノイズに起因する誤差が含まれている。

　本発明は、このような実状を考慮してなされたものであり、その目的は、温度に依存したノイズに起因する誤差を含まない正確な形状を推定する形状推定装置を提供することである。

　本発明による形状推定装置は、複数の被検出部の各々に応じた波長についての検出される光量が前記複数の被検出部の各々の形状に応じて異なるように構成された形状推定用センサ部を用いて光検出器によって取得された前記波長と前記光量との関係である検出情報が入力されるように構成された入力部を備えている。形状推定装置はさらに、前記複数の被検出部の各々についての前記形状と前記波長と前記光量との関係を表す形状特性情報を含む光量推定関係を記憶する記憶部と、前記光検出器からの検出情報に対して温度に依存したノイズに起因する誤差を補正した光量情報を算出する光量演算部と、前記光量推定関係に基づいて算出される前記波長と前記光量との関係である光量推定値と、前記光量演算部からの光量情報とから前記被検出部の曲率を算出する曲率演算部と、前記被検出部の曲率と位置の情報に基づいて前記形状推定用センサ部の形状を推定する形状演算部とを備えている。

　本発明によれば、温度に依存したノイズに起因する誤差を含まない正確な形状を推定する形状推定装置が提供される。

図１は、第１実施形態による形状推定装置の構成例を概略的に示している。図２は、光導通部材の軸に垂直な平面に沿った被検出部の断面図を示している。図３は、第１の光吸収体と第２の光吸収体と第ｎの光吸収体における光の波長と吸収率との関係の一例を示している。図４Ａは、光導通部材の曲がりの内側に被検出部がくるように光導通部材が曲げられたときの光の伝達を概略的に示している。図４Ｂは、光導通部材が曲げられていないときの光の伝達を概略的に示している。図４Ｃは、光導通部材の曲がりの外側に被検出部がくるように光導通部材が曲げられたときの光の伝達を概略的に示している。図５は、暗電流と温度の関係を示している。図６は、温度が高いときにおける暗電流と波長の関係と、温度が低いときにおける暗電流と波長の関係を示している。図７は、温度が高いときにおける熱雑音と波長の関係と、温度が低いときにおける熱雑音と波長の関係を示している。図８は、光検出器に入射する光の波長と光検出器の検出感度との関係の一例を示している。図９は、第１実施形態による形状推定装置の別の構成例を概略的に示している。図１０は、第１実施形態におけるプロセッサ部およびその周辺部を示している。図１１Ａは、第１実施形態における形状推定のフローチャートの一部を示している。図１１Ｂは、第１実施形態における形状推定のフローチャートの残りの一部を示している。図１２は、第２実施形態による形状推定装置の構成図である。図１３は、第２実施形態におけるプロセッサ部およびその周辺部を示している。図１４は、図１２と図１３に示されたシャッタの開閉を制御するシーケンス制御の一例を示している。図１５Ａは、第２実施形態における形状推定のフローチャートの一部を示している。図１５Ｂは、第２実施形態における形状推定のフローチャートの残りの一部を示している。図１６は、第３実施形態による形状推定装置の構成図である。図１７は、第３実施形態におけるプロセッサ部およびその周辺部を示している。図１８は、図１６と図１７に示された光源部のオンオフを制御するシーケンス制御の一例を示している。図１９Ａは、第３実施形態における形状推定のフローチャートの一部を示している。図１９Ｂは、第３実施形態における形状推定のフローチャートの残りの一部を示している。図２０は、第４実施形態におけるプロセッサ部およびその周辺部を示している。図２１は、第４実施形態において、光検出器からの検出情報と、光源部から射出された光の波長域との関係を示している。図２２は、第４実施形態の変形例に係る光検出器の部分的構成を示している。図２３Ａは、第４実施形態における形状推定のフローチャートの一部を示している。図２３Ｂは、第４実施形態における形状推定のフローチャートの残りの一部を示している。図２４は、第５実施形態による形状推定装置の構成図である。図２５は、第５実施形態による形状推定装置が組み込まれた内視鏡装置を示している。図２６は、第５実施形態におけるプロセッサ部およびその周辺部を示している。図２７Ａは、第５実施形態における形状推定のフローチャートの一部を示している。図２７Ｂは、第５実施形態における形状推定のフローチャートの残りの一部を示している。

　＜第１実施形態＞
　図１は、第１実施形態による形状推定装置の構成図である。形状推定装置は、曲げ形状を推定する対象である可撓性を有する構造体に組み込まれる形状推定用センサ部２０と、形状推定用センサ部２０に光を供給する光源部１０と、形状推定用センサ部２０を通過した光を検出する光検出器３０と、光源部１０からの光を形状推定用センサ部２０に導くとともに形状推定用センサ部２０からの光を光検出器３０に導く光分岐部５０と、光分岐部５０に接続された反射防止部材６０と、光検出器３０の周辺の温度を測定する温度測定器７０と、形状推定用センサ部２０の形状を推定するプロセッサ部１００を有している。

　形状推定用センサ部２０は、光分岐部５０に接続された光導通部材ＬＧ_２と、光導通部材ＬＧ_２に設けられた複数の被検出部（第１の被検出部ＤＰ_１、第２の被検出部ＤＰ_２、…、第ｎの被検出部ＤＰ_ｎ）と、光導通部材ＬＧ_２の端部に設けられた反射部材４０とを有している。以下では、第１の被検出部ＤＰ_１、第２の被検出部ＤＰ_２、…、第ｎの被検出部ＤＰ_ｎを単に被検出部ＤＰ_ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）と表記する。

　各被検出部ＤＰ_ｉは、光導通部材ＬＧ_２によって導光される光の光量を低減する物質で構成されている。複数の被検出部ＤＰ_ｉは、それぞれ、異なる波長の光を低減する機能を有している。各被検出部ＤＰ_ｉは、例えば、曲がりの方向とその曲率に応じてそこを通過する光に対する光吸収率が変化する光吸収体で構成されている。光吸収体は、例えば、金属粒子からなる光学特性変化部材によって構成されもよい。光導通部材ＬＧ_２は、光ファイバで構成されており、可撓性を有している。形状推定用センサ部２０は、複数の被検出部ＤＰ_ｉが設けられた光ファイバを有するファイバセンサで構成されている。

　反射部材４０は、光分岐部５０から光導通部材ＬＧ_２によって導かれた光を、光分岐部５０の方向に戻すように反射する機能を有している。

　光源部１０は、光導通部材ＬＧ_１を介して光分岐部５０と光学的に接続されている。光検出器３０は、光導通部材ＬＧ_４を介して光分岐部５０と光学的に接続されている。反射防止部材６０は、光導通部材ＬＧ_３を介して光分岐部５０と光学的に接続されている。光導通部材ＬＧ_１，ＬＧ_３，ＬＧ_４は、例えば、光ファイバで構成されており、可撓性を有している。

　光源部１０は、形状推定用センサ部２０に光を供給する機能を有している。光源部１０は、例えば、ランプ、ＬＥＤ、レーザダイオードなどの一般的に知られた発光素子を有している。光源部１０はさらに、波長を変換するための蛍光体などを有していてもよい。

　光分岐部５０は、光源部１０からの光を形状推定用センサ部２０に導くとともに形状推定用センサ部２０からの光を光検出器３０に導く。光分岐部５０は、光カプラやハーフミラー等を有している。例えば、光分岐部５０は、光導通部材ＬＧ_１を通して入力される光源部１０から射出された光を分割して、２本の光導通部材ＬＧ_２，ＬＧ_３に導く。光分岐部５０はまた、光導通部材ＬＧ_２を通して入力される反射部材４０からの反射光を、光導通部材ＬＧ_４を通して光検出器３０に導く。

　光検出器３０は、形状推定用センサ部２０を通過した光を検出する機能を有している。光検出器３０は、受光した光の光量を波長ごとに検出する機能、すなわち分光して検出する機能を有している。光検出器３０は、例えば、分光器やカラーフィルタやグレーティングのような分光のための素子と、フォトダイオードやリニアイメージセンサのような受光素子を有している。受光素子は、受光部や画素に入射した光を電気信号に変換する機能、すなわち光電変換素子としての機能を有しており、その電気信号の大きさは入射光量を反映している。光検出器３０は、所定の波長領域の光の光量を検出し、検出情報を出力する。ここで、検出情報とは、所定の波長領域における特定の波長とその波長の光の光量との関係を表す情報である。

　反射防止部材６０は、光源部１０から射出された光のうち光導通部材ＬＧ_２に入射しなかった光が光検出器３０に戻るのを防ぐ機能を有している。

　温度測定器７０は、光検出器３０の周辺の温度を測定する機能を有している。温度測定器７０は、例えば、熱伝対、抵抗温度計等で構成されてよい。また、温度測定器７０は、光検出器３０とは別個の要素として図１に描かれているけれども、これに限定されることなく、光検出器３０に搭載された温度を測定可能なＩＣチップで構成されてもよい。

　プロセッサ部１００には、形状推定装置が組み込まれた可撓性の構造体の曲げ形状を表示する表示部１６０と、構造体の曲げ形状の推定に必要な種々の情報を入力するための入力機器１７０が接続されている。

　図２は、光導通部材ＬＧ_２の軸に垂直な平面に沿った被検出部ＤＰ_ｉの断面図を示している。光導通部材ＬＧ_２は、コア５１２と、コア５１２を囲んでいるクラッド５１４と、クラッド５１４を囲んでいる被覆５１６とを有している。

　被検出部ＤＰ_ｉは、光導通部材ＬＧ_２の被覆５１６とクラッド５１４の一部が除去されたことによって露出されたコア５１２の上に光吸収体５１８が塗布されたことにより形成されている。複数の被検出部ＤＰ_ｉの光吸収体５１８は、それぞれ、波長毎の光吸収率が異なっている。言い換えれば、複数の被検出部ＤＰ_ｉの光吸収体５１８は、光吸収率が異なる光吸収体を塗布して形成されている。被検出部ＤＰ_ｉに利用される部材は、光吸収体に限定されない。導光される光のスペクトルに対して影響を与える光学部材が用いられてもよい。そのような光学部材は、例えば波長変換部材（蛍光体）であってもよい。

　図３は、第１の被検出部ＤＰ_１と第２の被検出部ＤＰ_２と第ｎの被検出部ＤＰ_ｎにおける光の波長と吸収率との関係の一例を示している。図３において、実線は第１の被検出部ＤＰ_１の吸光特性を示し、破線は第２の被検出部ＤＰ_２の吸光特性を示し、二点鎖線は第ｎの被検出部ＤＰ_ｎの吸光特性を示している。図３に示されるように、異なる被検出部ＤＰ_ｉは、互いに異なる吸光特性を有している。

　光導通部材ＬＧ_２によって導光される検出光は被検出部ＤＰ_ｉにおいて損失される。その導光損失量は、図４Ａないし図４Ｃに示されるように、光導通部材ＬＧ_２の曲がりの方向と量に応じて変化する。

　例えば、図４Ａに示されるように光導通部材ＬＧ_２の曲がりの内側に被検出部ＤＰ_ｉがくるように光導通部材ＬＧ_２が曲げられた場合、図４Ｂに示されるように光導通部材ＬＧ_２が曲げられていない場合と比較して導光損失量は小さくなる。また導光損失量は、光導通部材ＬＧ_２の曲がり量すなわち曲率に比例して小さくなる。

　これとは逆に、図４Ｃに示されるように光導通部材ＬＧ_２の曲がりの外側に被検出部ＤＰ_ｉがくるように光導通部材ＬＧ_２が曲げられた場合、図４Ｂに示されるように光導通部材ＬＧ_２が曲げられていない場合と比較して導光損失量は大きくなる。また導光損失量は、光導通部材ＬＧ_２の曲がり量すなわち曲率に比例して大きくなる。

　この導光損失量の変化は、光検出器３０によって受光される検出光の量に反映される。すなわち、光検出器３０からの検出情報に反映される。したがって、光検出器３０からの検出情報を監視することによって、光導通部材ＬＧ_２の曲がりの方向と量を把握することができる。

　すなわち、形状推定用センサ部２０は、複数の被検出部ＤＰ_ｉの各々に応じた波長についての検出される光量が、複数の被検出部ＤＰ_ｉの各々の形状に応じて異なるように構成されている。

　図１において、光源部１０から射出された光は、光導通部材ＬＧ_１によって導光され、光分岐部５０に入射する。光分岐部５０は、入力した光を分割して、２本の光導通部材ＬＧ_２，ＬＧ_３にそれぞれ出力する。

　光導通部材ＬＧ_３によって導光された光は、光導通部材ＬＧ_３の端部に設けられた反射防止部材６０によって例えば吸収される。

　光導通部材ＬＧ_２によって導光された光は、光導通部材ＬＧ_２の端部に設けられた反射部材４０によって反射された後、再び光導通部材ＬＧ_２によって導光されて光分岐部５０に戻る。光導通部材ＬＧ_２によって導光される光は、導光される間、被検出部ＤＰ_ｉによって、被検出部ＤＰ_ｉに対応する波長成分が損失される。

　光分岐部５０は、戻って来た光を分割して、一部を光導通部材ＬＧ_４に出力する。光導通部材ＬＧ_４に出力された光は、光導通部材ＬＧ_４によって導光されて光検出器３０に入射する。光検出器３０が受光する光は、被検出部ＤＰ_ｉを通過した光であり、被検出部ＤＰ_ｉの曲率に依存して変化する。

　温度測定器７０は、光検出器３０の周辺の温度を測定し、測定した温度情報をプロセッサ部１００に出力する。

　プロセッサ部１００は、光検出器３０からの検出情報と温度測定器７０からの温度情報に基づいて、形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧ_２の形状を推定する。

　前述したように、光検出器３０からの検出情報は、被検出部ＤＰ_ｉの曲率に依存して変化する。しかしながら、光検出器３０からの検出情報は、被検出部ＤＰ_ｉの曲率以外にも、暗電流や熱雑音等のノイズによっても変化する。

　暗電流について簡単に説明すると、暗電流とは、光検出器３０に光が入射していない状態において、光検出器３０から出力される信号のことである。暗電流は、温度が上昇するにつれて、増大する性質を有している。図５は、暗電流と温度の関係を示している。図５から分かるように、温度が高いときにおける暗電流の大きさは、温度が低いときにおける暗電流の大きさよりも大きい。

　また、暗電流は、温度に依存して大きさが変化するけれども、波長に依存して変化はしない。図６は、温度が高いときにおける暗電流と波長の関係と、温度が低いときにおける暗電流と波長の関係を示している。

　また、光検出器３０からの出力信号には、暗電流とは別に、熱雑音が含まれる。この熱雑音は、どの波数帯でも同じパワースペクトル密度の白色ノイズである。この熱雑音の振幅の大きさは、温度が上昇するにつれて、増大する性質を有している。図７は、温度が高いときにおける熱雑音と波長の関係と、温度が低いときにおける熱雑音と波長の関係を示している。

　図８は、光検出器３０に入射する光の波長と光検出器３０の検出感度との関係の一例を示している。光検出器３０は、第１の波長λ_１、第２の波長λ_２、…、第ｎの波長λ_ｎを含む波長領域内に検出感度を有している。光検出器３０は、例えば波長λ_１、λ_２、…、λ_ｎの光の光量を表す検出情報をプロセッサ部１００に出力する。

　図８に示される光検出器３０の波長に対する感度のスペクトルの波形は、被検出部の曲率の算出にとって非常に重要である。光検出器３０からの出力信号に暗電流および／または熱雑音のノイズが乗ると、光検出器３０の波長に対する感度のスペクトルの波形が乱れる。このスペクトルの波形の乱れは、被検出部ＤＰ_ｉの曲率の算出の精度を低下させる。

　図１には、１系統の形状センサ部２０を有している形状推定装置が描かれているけれども、本実施形態は、これに限定されることなく、図９に示されるように、複数系統たとえば２系統の形状センサ部２０を有している形状推定装置であってもよい。

　［演算処理部（プロセッサ部およびその周辺部）］
　続いて、形状推定用センサ部２０の形状を推定する演算処理部について説明する。図１０は、本実施形態におけるプロセッサ部１００およびその周辺部を示している。プロセッサ部１００は、例えばパーソナルコンピュータである電子計算機によって構成されてよい。

　プロセッサ部１００は、入力部１３０と、制御部２００と、記憶部１２０と、光量演算部２１０と、曲率演算部１１０と、形状演算部１５０と、光検出器駆動部１８０と、光源駆動部１９０と、出力部１４０を有している。

　入力部１３０は、形状推定用センサ部２０を用いて光検出器３０によって取得された波長と光量との関係である検出情報が入力されるように構成されている。ここで、波長と光量との関係である検出情報とは、例えば、光吸収率が異なるスペクトルである。

　入力部１３０はまた、光検出器３０の周辺の温度の情報が入力されるように構成されている。例えば、入力部１３０は、温度測定器７０によって取得された温度の情報が入力されるように構成されている。

　入力部１３０にはさらに、入力機器１７０から、形状推定開始信号、形状推定終了信号、曲率演算部１１０の設定に関する信号、形状演算部１５０の設定に関する信号等が入力されるように構成されている。

　制御部２００は、入力機器１７０からの信号に応じて光源駆動部１９０を通じて光源部１０の各光源の光量強度の設定を制御する。

　記憶部１２０は、複数の被検出部ＤＰ_ｉの各々についての形状と波長と光量との関係を表す形状特性情報を含む光量推定関係を記憶している。記憶部１２０はまた、複数の被検出部ＤＰ_ｉの各々の位置の情報等、形状演算部１５０が行う演算に必要な各種情報を記憶している。記憶部１２０はさらに、例えば、計算アルゴリズムを含むプログラム等を記憶している。

　記憶部１２０は、温度に応じた光検出器３０の暗電流の情報を格納している温度情報記憶部１２２を有している。

　光量演算部２１０は、温度測定器７０からの温度情報に応じた暗電流の情報を温度情報記憶部１２２から取得する。暗電流の情報は、例えば、暗電流の大きさを示す暗電流値である。光検出器３０の暗電流値は、温度情報に基づいたＭＡＰや温度を変数とした数式から求めてもよい。光量演算部２１０は、光検出器３０からの検出情報から暗電流値を減算することにより光量情報を算出する。

　また、光量演算部２１０は、熱雑音の白色ノイズを小さくするため、温度測定器７０からの温度情報に応じて光量情報を平均化する回数（ｍ）を決定し、回数（ｍ）で光量情報を平均化して平均光量情報を算出する。平均化は、光量情報の時系列データの平均化または光量情報の隣接画素の平均化のどちらでもよい。ここで、光量情報の時系列データの平均化とは、所定の露光時間で時系列的に取得される光量データの時間積分を取得回数で除算する処理を意味している。また、光量情報の隣接画素の平均化とは、光検出器３０内において分光後に光を検出するリニアイメージセンサにおいて、各被検出部ＤＰ_ｉに対応する波長の光を感知する画素およびその周辺の画素によって検出される光量データを平均化する処理を意味している。言い換えれば、光量情報の隣接画素の平均化は、各被検出部ＤＰ_ｉに対応する波長の光およびその周辺波長の光の光量データを平均化する処理を意味している。また、光量情報を平均化する代わりに、露光時間を長く設定して光量データの時間積分を大きくすることにより、ノイズの低減を図ってもよい。

　このように、光量演算部２１０は、光検出器３０からの検出情報に対して、暗電流値と熱雑音に起因する誤差を補正する機能を有している。光量演算部２１０は、こうして補正した光量情報である平均光量情報を曲率演算部１１０へ送信する。

　曲率演算部１１０は、記憶部１２０から光量推定関係を読み出し、光量推定関係に基づいて各被検出部ＤＰ_ｉに対応する波長と光量との関係である光量推定値を算出する。曲率演算部１１０はさらに、記憶部１２０から読み出した光量推定関係に基づいて算出した光量推定値と、光量演算部２１０から供給される平均光量情報とに基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉの各々の曲率を算出する。曲率演算部１１０は、算出した各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を形状演算部１５０に出力する。

　形状演算部１５０は、記憶部１２０から各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報を読み出し、曲率演算部１１０から供給される各被検出部ＤＰ_ｉの曲率とこの読み出した位置の情報に基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉが設けられている光導通部材ＬＧ_２の形状情報を算出する。形状演算部１５０は、算出した光導通部材ＬＧ_２の形状情報を、光導通部材ＬＧ_２を含む形状推定用センサ部２０が組み込まれた可撓性の構造体の曲げ形状として、出力部１４０に出力する。

　光検出器駆動部１８０は、入力部１３０や形状演算部１５０から取得した情報に基づいて光検出器３０の駆動信号を生成し、生成した駆動信号を出力部１４０へ送信する。光検出器３０の駆動信号は、光検出器３０のオンオフの切り替えや光検出器３０のゲイン調整をおこなうための信号である。

　光源駆動部１９０は、光源部１０の駆動信号を生成し、生成した駆動信号を出力部１４０へ送信する。

　出力部１４０は、形状演算部１５０から取得した光導通部材ＬＧ_２の形状情報を表示部１６０に出力する。また、出力部１４０は、光源駆動部１９０からの駆動信号を光源部１０へ送信する。出力部１４０は、光検出器駆動部１８０からの駆動信号を光検出器３０へ送信する。

　［形状推定のフローチャート］
　図１１Ａと図１１Ｂは、本実施形態における形状推定動作のフローチャートを示している。

　ステップ１Ｓ１において、入力機器１７０からの形状推定開始信号を受けて、制御部２００から光検出器駆動部１８０と光源駆動部１９０へ初期設定を送信し、光検出器３０と光源部１０の駆動を開始する。

　これにより、ステップ１Ｓ２において、光検出器３０からの光量読み取りを開始する。

　ステップ１Ｓ３において、光検出器３０が光量読み取りを終了し、光量読み取り終了信号を出力する。

　ここで、ステップ１Ｓ２の光量読み取りの開始からステップ１Ｓ３の光量読み取りの終了までの間、全波長の光量信号（例えば図７中の波長０～１０００ｎｍに対応する光量信号）が一度に光検出器３０にシリアルに送られてくる。

　この光量読み取り終了信号に応じて、ステップ１Ｓ４において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と温度測定器７０からの温度情報を取得する。

　ステップ１Ｓ５において、温度測定器７０からの温度情報を記憶部１２０へ送信し、その温度に応じた光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）を温度情報記憶部１２２から取得する。さらに、光検出器３０からの検出情報を平均化する回数（ｍ）の情報を決定する。

　ステップ１Ｓ６において、取得した光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）に基づいて光量情報（Ｐ_λ）を算出し、記憶部１２０に記憶する。光量情報（Ｐ_λ）は、次式（１）に従って算出される。

　さらに平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は、次式（２）に従って算出される。ここで、Ｐ_ｊλ（ｊ＝１，２，…，ｍ－１）は、ｊサンプル前に取得した光量情報（Ｐ_λ）を意味しており、記憶部１２０から読み出して使用される。

　光量情報（Ｐ_λ）は検出情報（Ｍ_λ）から暗電流情報（Ｄ_λ）を減算して算出されるため、光量情報（Ｐ_λ）からは、温度に起因する暗電流情報（Ｄ_λ）の影響が除去されている。また、平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は光量情報（Ｐ_λ）を平均化して算出されるため、平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）からは、温度に起因する熱雑音情報（Ｔｈ）の影響が低減されている。なお、ｍ個の光量情報が求められるまでは、平均光量情報の算出は行えず、以下のステップ１Ｓ７から１Ｓ９はスキップする。あるいは、ｍ個以下ではあるが、現在取得済みの光量情報から平均光量情報を算出するようにしても良い。

　ステップ１Ｓ７において、この平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。

　ステップ１Ｓ８において、この各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の情報と記憶部１２０から取得した各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報に基づいて形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧ_２の形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体の形状を推定する。

　ステップ１Ｓ９において、推定した光導通部材ＬＧ_２すなわち構造体の形状を表示部１６０に表示する。

　ステップ１Ｓ１０において、形状推定を終了するかを判断する。具体的には、入力機器１７０からの形状推定終了信号を受信したかを判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ１Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を終了する。

　本実施形態による形状推定装置は、光検出器３０からの検出情報からノイズ（暗電流と熱雑音）の影響を除去しているため、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の算出と光導通部材ＬＧ_２の形状の推定を高い精度でおこなうことができる。これにより、形状推定用センサ部２０が組み込まれた可撓性の構造体の形状を高い精度で推定することができる。その結果、温度に依存したノイズに起因する誤差を含まない正確な形状を推定する形状推定装置が提供される。

　＜第２実施形態＞
　図１２は、第２実施形態による形状推定装置の構成図である。図１２において、図１に示された部材と同一の参照符号が付された部材は同様の部材であり、その詳しい説明は省略する。以下、第２実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

　本実施形態の形状推定装置は、次の２点において、第１実施形態の形状推定装置と相違している。第１の相違点は、第１実施形態の形状推定装置は温度測定器７０を有しているのに対して、本実施形態の形状推定装置は温度測定器７０を有していない点である。第２の相違点は、本実施形態の形状推定装置は、光検出器３０と光導通部材ＬＧ_４の間に配置されたシャッタ８０を有している点である。シャッタ８０は、光導通部材ＬＧ_４から光検出器３０に入射する光を必要なときに遮断する機能を有している。

　図１２に示された構成では、シャッタ８０は、光検出器３０と光導通部材ＬＧ_４の間に配置されているが、シャッタ８０の設置個所は、これに限定されない。シャッタ８０は、光検出器３０に入射する光を必要なときに遮断できさえすれば、光源部１０から光検出器３０に至る光路上の何処に配置されていてもよい。

　［演算処理部（プロセッサおよびその周辺）］
　続いて、本実施形態の形状推定装置の演算処理部について説明する。図１３は、本実施形態におけるプロセッサ部１００およびその周辺部を示している。本実施形態におけるプロセッサ部１００の構成は、第１実施形態におけるプロセッサ部１００と基本的には同様である。以下、相違点について説明する。

　本実施形態のプロセッサ部１００は、第１実施形態のプロセッサ部１００の各要素に加えて、シャッタ駆動部２２０を有している。シャッタ駆動部２２０は、シャッタ開閉の信号を出力部１４０へ送信する。シャッタ開の信号は、シャッタ８０を開かせる信号であり、シャッタ閉の信号は、シャッタ８０を閉じさせる信号である。出力部１４０は、シャッタ駆動部２２０からのシャッタ開閉の信号をシャッタ８０へ送信する。シャッタ８０は、シャッタ開閉の信号に応じて開閉する。

　また、本実施形態の記憶部１２０は、第１実施形態の光量情報記憶部１２２は有しておらず、代わりに、暗電流の情報を記憶する暗電流記憶部１２４と、熱雑音の情報を記憶する熱雑音記憶部１２６を有している。

　制御部２００は、シャッタ駆動部２１０からシャッタ開閉の信号を出力部１４０を通じてシャッタ８０へ送信させる。シャッタ８０は、シャッタ開閉の信号に応じて開閉する。シャッタ８０の開閉は、予め設定されたシーケンス制御に応じて行われる。図１４は、シーケンス制御の一例を示している。シャッタ８０は、シーケンス制御に従って、開閉を繰り返す。

　シャッタ８０が開いている間、光源部１０から射出され形状推定用センサ部２０を経由し光検出器３０に向かう光は、シャッタ８０に遮断されることなく、光検出器３０に入射する。したがって、光検出器３０は、被検出部ＤＰ_ｉの曲率に依存して変化する検出情報を出力する。つまり、この間は、形状推定のための光量測定が行われる。

　シャッタ８０が閉じている間、光源部１０から射出され形状推定用センサ部２０を経由し光検出器３０に向かう光は、シャッタ８０に遮断されるため、光検出器３０に入射しない。このため、光検出器３０は、ノイズ（暗電流と熱雑音）に関する信号を出力する。つまり、この間は、暗電流測定と熱雑音測定が行われる。

　光検出器３０の出力信号は、入力部１３０を通じて記憶部１２０に送信され、記憶部１２０に記憶される。シャッタ８０が開いた状態において取得された光検出器３０からの検出情報は、形状推定のための検出情報（Ｍ_λ）として記憶部１２０に記憶される。また、シャッタ８０が閉じた状態において取得された光検出器３０からの検出情報は、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）として暗電流記憶部１２４に記憶される。

　制御部２００は、シャッタ８０が閉じた状態において取得され記憶部１２０に記憶された光検出器３０の複数の検出情報を平均することにより、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）を算出する。制御部２００は算出した暗電流情報（Ｄ_λ）を暗電流記憶部１２４に記憶する。

　また、制御部２００はシャッタ８０が閉じた状態において取得され記憶された複数の検出情報の標準偏差等から、光検出器３０の熱雑音情報（Ｔｈ）を算出する。制御部２００は算出した光検出器３０の熱雑音情報（Ｔｈ）を熱雑音記憶部１２６に記憶する。

　光量演算部２１０は、熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて、形状推定のために取得する光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）の差分である光量情報（Ｐ_λ）を平均化する回数（ｍ）を決定する。

　光量演算部２１０はまた、記憶部１２０に記憶されている光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と、暗電流記憶部１２４に記憶されている暗電流情報（Ｄ_λ）とに基づいて光量情報（Ｐ_λ）を算出する。光量情報（Ｐ_λ）は、次式（３）に従って、検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）の差分として算出される。

　光量演算部２１０はさらに平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は、次式（４）に従って、熱雑音記憶部１２６に記憶されている熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて決定された平均化する回数（ｍ）で光量情報を平均化することにより算出される。平均化は、第１実施形態と同様、光量情報の時系列データの平均化または光量情報の隣接画素の平均化のどちらでもよい。

　曲率演算部１１０は、光量演算部２１０からの平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０に格納されている光量推定関係に基づいて、次式（５）に従って、複数の被検出部ＤＰ_ｉの曲率特性情報Ｒ_ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を算出する。具体的には、各検出部の吸光度（Ｕ_ｉ）と直線光量情報（ＳＴ）、平均光量情報（ＡＶＥ＿Ｐ_λ）より構成される式より各検出部の曲率特性情報Ｒｉを算出する。ここで、Ｒ_１は第１の被検出部ＤＰ_１の曲率特性情報、Ｒ_２は第２の被検出部ＤＰ_２の曲率特性情報、…、Ｒ_ｎは第ｎの被検出部ＤＰ_ｎの曲率特性情報を表している。曲率演算部１１０は、算出した各被検出部ＤＰ_ｉの曲率特性情報Ｒ_ｉを形状演算部１５０に出力する。

　形状演算部１５０は、各被検出部ＤＰ_ｉの曲率と記憶部１２０に記憶されている位置の情報に基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉが設けられている光導通部材ＬＧ_２の形状情報を算出する。形状演算部１５０は、光導通部材ＬＧ_２の形状情報を出力部１４０を通じて表示部１６０に送信する。

　表示部１６０は、光導通部材ＬＧ_２の形状情報を、光導通部材ＬＧ_２を含む形状推定用センサ部２０が組み込まれた可撓性の構造体の曲げ形状として表示する。

　［形状推定のフローチャート］
　図１５Ａと図１５Ｂは、本実施形態における形状推定動作のフローチャートを示している。

　ステップ２Ｓ１において、入力機器１７０からの形状推定開始信号を受けて、制御部２００から光検出器駆動部１８０と光源駆動部１９０へ初期設定を送信し、光検出器３０と光源部１０の駆動を開始する。シャッタ８０は、シーケンス制御に基づいて繰り返し開閉される。この開始時には、まず、シャッタ駆動部２２０から出力部１４０を通じてシャッタ８０を閉じる。

　ステップ２Ｓ２において、シャッタ８０が閉じているか判断する。具体的には、シャッタ駆動部２２０から出力部１４０を通じてシャッタ８０に送信されるシャッタ開閉の信号がシャッタ閉の信号であるかを判断する。判断結果が「はい」の場合には、暗電流測定と熱雑音測定を行う。一方、判断結果が「いいえ」の場合には、形状推定のための光量測定を行う。

　ステップ２Ｓ２の判断結果が「はい」の場合、ステップ２Ｓ３において、光検出器３０からの暗電流情報（Ｄ_λ）と熱雑音情報（Ｔｈ）の読み取りを行う。これは、後述するステップ２Ｓ５と２Ｓ６と同様にして光検出器３０で光量読み取りを行い、光検出器３０の検出情報を暗電流情報（Ｄ_λ）として読み取るものである。複数回、暗電流情報（Ｄ_λ）が読み取られたならば、その平均を今回の暗電流情報（Ｄ_λ）とする。また、熱雑音情報（Ｔｈ）は、複数の検出情報の標準偏差等から算出される。

　続いて、ステップ２Ｓ４において、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）と熱雑音情報（Ｔｈ）を記憶部１２０に格納する。その後、ステップ２Ｓ２に戻る。なおこのとき、シャッタ駆動部２２０から出力部１４０を通じてシャッタ開の信号をシャッタ８０へ送信してシャッタ８０を開ける。

　ステップ２Ｓ２の判断結果が「いいえ」の場合、ステップ２Ｓ５において、光検出器３０からの光量読み取りを開始する。

　ステップ２Ｓ６において、光検出器３０が光量読み取りを終了し、光量読み取り終了信号を出力する。

　この光量読み取り終了信号に応じて、ステップ２Ｓ７において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を取得する。さらに、取得した検出情報（Ｍ_λ）を記憶部１２０に格納する。なおこのとき、シャッタ駆動部２２０から出力部１４０を通じてシャッタ閉の信号をシャッタ８０へ送信して、シャッタ８０を閉じる。

　ステップ２Ｓ８において、熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて光量情報（Ｐ_λ）を平均化する回数（ｍ）を決定し、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）の取得回数が、この回数（ｍ）以上であるか判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ２Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を行う。

　ステップ２Ｓ８の判断結果が「はい」の場合、ステップ２Ｓ９において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を記憶部１２０から取得し、暗電流情報（Ｄ_λ）を暗電流記憶部１２２から取得し、熱雑音情報（Ｔｈ）を熱雑音記憶部１２６から取得する。前述したように、暗電流情報（Ｄ_λ）は、シャッタ８０が閉じた状態において取得された光検出器３０の複数の検出情報を平均することにより算出され、暗電流記憶部１２４に記憶されている。また、熱雑音情報（Ｔｈ）は、シャッタ８０が閉じた状態において取得された複数の検出情報の標準偏差等から算出され、熱雑音記憶部１２６に記憶されている。

　続いて、ステップ２Ｓ１０において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）に基づいて光量情報（Ｐ_λ）を算出する。光量情報（Ｐ_λ）は、前述した式（３）に従って、検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）の差分として算出される。

　さらに平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は、前述の式（４）に従って算出される。

　ステップ２Ｓ１１において、この平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。

　ステップ２Ｓ１２において、この各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の情報と記憶部１２０から取得した各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報に基づいて形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧ_２の形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体の形状を推定する。

　ステップ２Ｓ１３において、推定した光導通部材ＬＧ_２すなわち構造体の形状を表示部１６０に表示する。

　ステップ２Ｓ１４において、形状推定を終了するかを判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ２Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を終了する。

　本実施形態による形状推定装置も、第１実施形態と同様、光検出器３０からの検出情報からノイズ（暗電流と熱雑音）の影響を除去しているため、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の算出と光導通部材ＬＧ_２の形状の推定を高い精度でおこなうことができる。これにより、形状推定用センサ部２０が組み込まれた可撓性の構造体の形状を高い精度で推定することができる。その結果、温度に依存したノイズに起因する誤差を含まない正確な形状を推定する形状推定装置が提供される。

　＜第３実施形態＞
　図１６は、第３実施形態による形状推定装置の構成図である。図１６において、図１に示された部材と同一の参照符号が付された部材は同様の部材であり、その詳しい説明は省略する。以下、第３実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

　本実施形態の形状推定装置は、第１実施形態の形状推定装置から温度測定器７０が省略されたハードウェア構成となっている。本実施形態の形状推定装置のその他のハードウェア構成は、第１実施形態の形状推定装置のハードウェア構成と同様である。

　［演算処理部（プロセッサ部およびその周辺部）］
　続いて、本実施形態の形状推定装置の演算処理部について説明する。図１７は、本実施形態におけるプロセッサ部１００およびその周辺部を示している。本実施形態におけるプロセッサ部１００の構成は、第１実施形態におけるプロセッサ部１００と基本的には同様である。以下、相違点について説明する。

　本実施形態の記憶部１２０は、第１実施形態の光量情報記憶部１２２は有しておらず、代わりに、暗電流の情報を記憶する暗電流記憶部１２４と、熱雑音の情報を記憶する熱雑音記憶部１２６を有している。

　制御部２００は、光源駆動部１９０から光源オンオフの信号を出力部１４０を通じて光源部１０へ送信させる。光源部１０は、光源オンオフの信号に応じて、光源部１０をオンオフさせる。光源部１０のオンオフは、予め設定されたシーケンス制御に応じて行われる。図１８は、シーケンス制御の一例を示している。光源部１０は、シーケンス制御に従って、オンオフを繰り返す。

　光源部１０がオン状態にある間、光源部１０から射出された光は、形状推定用センサ部２０を経由し、光検出器３０に入射する。したがって、光検出器３０は、被検出部ＤＰ_ｉの曲率に依存して変化する検出情報を出力する。つまり、この間は、形状推定のための光量測定が行われる。

　光源部１０がオフ状態にある間、光源部１０から光が射出されないため、形状推定用センサ部２０を通過した光が光検出器３０に入射することはない。このため、光検出器３０は、ノイズ（暗電流と熱雑音）に関する信号を出力する。つまり、この間は、暗電流測定と熱雑音測定が行われる。

　光検出器３０の出力信号は、入力部１３０を通じて記憶部１２０に送信され、記憶部１２０に記憶される。光源部１０がオン状態にあるときに取得された光検出器３０からの検出情報は、形状推定のための検出情報（Ｍ_λ）として記憶部１２０に記憶される。また、光源部１０がオフ状態にあるときに取得された光検出器３０からの検出情報は、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）として暗電流記憶部１２４に記憶される。

　制御部２００は、光源部１０がオフ状態にあるときに取得され記憶部１２０に記憶された光検出器３０の複数の検出情報を平均することにより、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）を算出する。制御部２００は算出した暗電流情報（Ｄ_λ）を暗電流記憶部１２４に記憶する。

　また、制御部２００は光源部１０がオフ状態にあるときに取得され記憶された複数の検出情報の標準偏差等から、光検出器３０の熱雑音情報（Ｔｈ）を算出する。制御部２００は算出した光検出器３０の熱雑音情報（Ｔｈ）を熱雑音記憶部１２６に記憶する。

　光量演算部２１０はまた、記憶部１２０に記憶されている光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と、暗電流記憶部１２４に記憶されている暗電流情報（Ｄ_λ）とに基づいて光量情報（Ｐ_λ）を算出する。

　光量演算部２１０はさらに平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は、熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて決定された回数（ｍ）で平均化することにより算出される。

　曲率演算部１１０は、光量演算部２１０からの平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０に格納されている光量推定関係に基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。曲率演算部１１０は、算出した被検出部ＤＰ_ｉの曲率を形状演算部１５０に出力する。

　［形状推定のフローチャート］
　図１９Ａと図１９Ｂは、本実施形態における形状推定動作のフローチャートを示している。

　ステップ３Ｓ１において、入力機器１７０からの形状推定開始信号を受けて、制御部２００から光検出器駆動部１８０と光源駆動部１９０へ初期設定を送信し、光検出器３０と光源部１０の駆動を開始する。光源部１０は、シーケンス制御に基づいて繰り返しオンオフされる。この光源部１０の駆動開始時には、まず、光源部１０をオフにする。

　ステップ３Ｓ２において、光源部１０がオフであるか判断する。具体的には、光源駆動部１９０から出力部１４０を通じて光源部１０に送信される光源オンオフの信号が光源オフの信号であるかを判断する。判断結果が「はい」の場合には、暗電流測定と熱雑音測定を行う。一方、判断結果が「いいえ」の場合には、形状推定のための光量測定を行う。

　ステップ３Ｓ２の判断結果が「はい」の場合、ステップ３Ｓ３において、光検出器３０からの暗電流情報（Ｄ_λ）と熱雑音情報（Ｔｈ）の読み取りを行う。これは、後述するステップ３Ｓ５と３Ｓ６と同様にして光検出器３０で光量読み取りを行い、光検出器３０の検出情報を暗電流情報（Ｄ_λ）として読み取るものである。複数回、暗電流情報（Ｄ_λ）が読み取られたならば、その平均を今回の暗電流情報（Ｄ_λ）とする。また、熱雑音情報（Ｔｈ）は、複数の検出情報の標準偏差等から算出される。

　続いて、ステップ３Ｓ４において、光検出器３０の暗電流情報（Ｄ_λ）と熱雑音情報（Ｔｈ）を記憶部１２０に格納する。その後、ステップ３Ｓ２に戻る。なおこのとき、光源駆動部１９０から出力部１４０を通じて光源オンの信号を光源部１０へ送信して、光源部１０をオンする。

　ステップ３Ｓ２の判断結果が「いいえ」の場合、ステップ３Ｓ５において、光検出器３０からの光量読み取りを開始する。

　ステップ３Ｓ６において、光検出器３０が光量読み取りを終了し、光量読み取り終了信号を出力する。

　この光量読み取り終了信号に応じて、ステップ３Ｓ７において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を取得する。さらに、取得した検出情報（Ｍ_λ）を記憶部１２０に格納する。なおこのとき、源駆動部１９０から出力部１４０を通じて光源オフの信号を光源部１０へ送信して、光源部１０をオフする。

　ステップ３Ｓ８において、熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて光量情報（Ｐ_λ）を平均化する回数（ｍ）を決定し、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）の取得回数が、この回数（ｍ）以上であるか判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ３Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を行う。

　ステップ３Ｓ８の判断結果が「はい」の場合、ステップ３Ｓ９において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を記憶部１２０から取得し、暗電流情報（Ｄ_λ）を暗電流記憶部１２２から取得し、熱雑音情報（Ｔｈ）を熱雑音記憶部１２６から取得する。前述したように、暗電流情報（Ｄ_λ）は、光源部１０がオフ状態にあるときに取得された光検出器３０の複数の検出情報を平均することにより算出され、暗電流記憶部１２４に記憶されている。また、熱雑音情報（Ｔｈ）は、光源部１０がオフ状態にあるときに取得された複数の検出情報の標準偏差等から算出され、熱雑音記憶部１２６に記憶されている。

　続いて、ステップ３Ｓ１０において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）に基づいて光量情報（Ｐ_λ）を算出する。光量情報（Ｐ_λ）は、次式（６）に従って、検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）の差分として算出される。

　さらに平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）は、次式（７）に従って、光量情報（Ｐ_λ）を、熱雑音情報（Ｔｈ）に応じて決定された平均化する回数（ｍ）で平均化することにより算出される。

　ステップ３Ｓ１１において、この平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。

　ステップ３Ｓ１２において、この各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の情報と記憶部１２０から取得した各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報に基づいて形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧ_２の形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体の形状を推定する。

　ステップ３Ｓ１３において、推定した光導通部材ＬＧ_２すなわち構造体の形状を表示部１６０に表示する。

　ステップ３Ｓ１４において、形状推定を終了するかを判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ３Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を終了する。

　＜第４実施形態＞
　本実施形態の形状推定装置のハードウェア構成は、第３実施形態の形状推定装置のハードウェア構成と同じである。

　［演算処理部（プロセッサおよびその周辺）］
　続いて、本実施形態の形状推定装置の演算処理部について説明する。図２０は、本実施形態におけるプロセッサ部１００およびその周辺部を示している。本実施形態におけるプロセッサ部１００の構成は、第３実施形態におけるプロセッサ部１００と基本的には同様である。以下、相違点について説明する。

　光源部１０は、第３実施形態とは異なり、繰り返しオンオフされない。光源部１０から射出され形状推定用センサ部２０を通過した光は光検出器３０に入射し、光検出器３０によって光量が検出される。光検出器３０からの検出情報は、入力部１３０を介して光量演算部２１０へ送信される。光量演算部２１０は、受信した検出情報のうち、光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域（短波長側および／または長波長側）の検出情報を抽出する。図２１は、光検出器３０からの検出情報と、光源部１０から射出された光の波長域との関係を示している。光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域の検出情報は、光検出器３０の暗電流と熱雑音の情報である。

　光量演算部２１０はさらに、次式（８）に従って、光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域（λ：Ａ～Ｂ、データ数Ｎ）の検出情報（Ｍ_λ）の平均値を暗電流情報（Ｄ_λ）として算出し、これを記憶部１２０へ送信する。暗電流情報（Ｄ_λ）は、記憶部１２０内の暗電流記憶部１２４に記憶される。

　光量演算部２１０はまた、次式（９）に従って、光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域（λ：Ａ～Ｂ、データ数Ｎ）の検出情報（Ｍ_λ）と暗電流情報（Ｄ_λ）の差分の標準偏差から光検出器３０の熱雑音情報（Ｔｈ）を算出し、これを記憶部１２０へ送信する。熱雑音情報（Ｔｈ）は、記憶部１２０内の熱雑音記憶部１２６に記憶される。

　光量演算部２１０は、次式（１０）に従って、光源部１０から射出される光の波長域の検出情報（Ｍ_λ）から、暗電流記憶部１２４から読み出した暗電流情報（Ｄ_λ）を減算した差分を、光量情報（Ｐ_λ）として算出する。

　光量演算部２１０は、次式（１１）に従って、熱雑音記憶部１２６から読み出した熱雑音情報（Ｔｈ）より決定された回数（ｍ）の時間平均を行うことにより平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。

　（変形例）
　本実施形態では、光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域に含まれる光検出器３０からの検出情報に基づいて暗電流情報と熱雑音情報を取得しているが、光源部１０から射出される光が光検出器３０内の受光素子の一部に入射しないように構成されており、光が入射しない受光素子の部分からの出力に基づいて暗電流情報と熱雑音情報を取得してしてもよい。

　図２２は、そのような構成の光検出器３０の部分的構成を示している。この変形例の光検出器３０は、例えば、分光素子としてのグレーティング３２と、光電変換素子としての受光素子３４を有している。受光素子３４の一部のセル領域３４ａは、グレーティング３２によって分光された光が入射する位置に配置されており、受光素子３４の別の一部のセル領域３４ｂは、グレーティング３２によって分光された光が入射する位置から外れた位置に配置されている。受光素子３４のセル領域３４ｂから出力される検出情報は、暗電流情報と熱雑音情報を反映している。したがって、セル領域３４ｂから出力される検出情報に基づいて暗電流情報と熱雑音情報を取得することが可能である。

　セル領域３４ｂは、ただ１つのセルで構成されてもよいし、複数のセルを含んでいてもよい。セル領域３４ｂのセルには、光吸収体等が塗られているか、遮光するマスクが設けられているとよい。この場合、セル領域３４ｂのセルは、被検出部の曲率検出を妨げない範囲において、グレーティング３２によって分光された光が入射する位置に配置されてもよい。

　［形状推定のフローチャート］
　図２３Ａと図２３Ｂは、本実施形態における形状推定動作のフローチャートを示している。

　ステップ４Ｓ１において、入力機器１７０からの形状推定開始信号を受けて、制御部２００から光検出器駆動部１８０と光源駆動部１９０へ初期設定を送信し、光検出器３０と光源部１０の駆動を開始する。

　ステップ４Ｓ２において、光検出器３０からの光量読み取りを開始する。

　ステップ４Ｓ３において、光検出器３０が光量読み取りを終了し、光量読み取り終了信号を出力する。

　この光量読み取り終了信号に応じて、ステップ４Ｓ４において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を取得する。

　ステップ４Ｓ５において、光源部１０から射出される光の波長域から外れた波長域（λ：Ａ～Ｂ、データ数Ｎ）の検出情報（Ｍ_λ）から、暗電流情報（Ｄ_λ）と熱雑音情報（Ｔｈ）を算出する。暗電流情報（Ｄ_λ）は、前述の式（８）に従って算出され、記憶部１２０内の暗電流記憶部１２４に記憶される。熱雑音情報（Ｔｈ）は、前述の式（９）に従って算出され、記憶部１２０内の熱雑音記憶部１２４に記憶される。

　ステップ４Ｓ６において、光量演算部２１０において、前述の式（１０）に従って、光源部１０から射出される光の波長域の検出情報（Ｍ_λ）から、暗電流記憶部１２４から読み出した暗電流情報（Ｄ_λ）を減算した差分として、光量情報（Ｐ_λ）を算出する。さらに、熱雑音記憶部１２６から読み出した熱雑音情報（Ｔｈ）より光量情報（Ｐ_λ）を平均化する回数（ｍ）を決定し、前述の式（１１）に従って、平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。なお、ｍ個の光量情報が求められるまでは、平均光量情報の算出は行えず、以下のステップ４Ｓ７から４Ｓ９はスキップする。

　ステップ４Ｓ７において、この光量演算部２１０からの平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。

　ステップ４Ｓ８において、この各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の情報と記憶部１２０から取得した各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報に基づいて形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧ_２の形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体の形状を推定する。

　ステップ４Ｓ９において、推定した光導通部材ＬＧ_２すなわち構造体の形状を表示部１６０に表示する。

　ステップ４Ｓ１０において、形状推定を終了するかを判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ４Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を終了する。

　＜第５実施形態＞
　図２４は、第５実施形態による形状推定装置の構成図である。図２４において、図１に示された部材と同一の参照符号が付された部材は同様の部材であり、その詳しい説明は省略する。以下、第５実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

　本実施形態の形状推定装置は、第１実施形態とは異なり、反射方式ではなく、透過方式である。このため、本実施形態の形状推定装置のハードウェア構成は、第１実施形態の形状推定装置のハードウェア構成と比較して、光分岐部５０と反射防止部材６０と反射部材４０が省かれている。また、温度測定器７０が省かれている。

　光源部１０には、光導通部材ＬＧが光学的に接続されている。光導通部材ＬＧは、形状推定用センサ部２０の内部にまで延びている。形状推定用センサ部２０内において、光導通部材ＬＧには、複数の被検出部ＤＰ_ｉが設けられている。光導通部材ＬＧの先端には、形状推定用センサ部２０を通過した光を検出する光検出器３０が光学的に接続されている。

　図２５は、本実施形態の形状推定装置が組み込まれた内視鏡装置を模式的に示している。内視鏡装置３００は、操作者が内視鏡装置３００を保持するための保持部３１０と、保持部３１０から延びている挿入部３２０を有している。挿入部３２０は、例えば人間の体内の管腔内に挿入される中空の細長い可撓性の構造体である。挿入部３２０の内部空間内に、本実施形態による形状推定用センサ部２０が設けられている。形状推定用センサ部２０は、挿入部３２０に沿って延びている。光検出器３０は、挿入部３２０の先端に配置されている。例えば、光源部１０は、保持部３１０内に配置されている。プロセッサ部１００は、保持部３１０の外部に配置され、ケーブルを介して保持部３１０と接続されている。

　［演算処理部（プロセッサおよびその周辺）］
　本実施形態の形状推定装置の演算処理部について説明する。図２６は、本実施形態におけるプロセッサ部１００およびその周辺部を示している。本実施形態におけるプロセッサ部１００の構成は、第１実施形態におけるプロセッサ部１００と基本的には同様である。以下、相違点について説明する。

　本実施形態の形状推定装置のプロセッサ部１００は、今現在、内視鏡３００の挿入部３２０が人間の体内の管腔内に挿入されている状態かどうかを判定する体内判定部２３０を備えている。

　体内判定部２３０は、形状演算部１５０によって算出された形状推定用センサ部２０の形状情報に基づいては、今現在、内視鏡３００の挿入部３２０が、体内の管空内に挿入されている状態にあるかどうか、簡単に言えば、体内にあるかどうかの判定を行う。この判定は、挿入部３２０が特徴的な形状になっているかどうかによりおこなう。

　例えば、挿入部３２０は、管腔内に挿入されているときに、例えばＳ状結腸に位置しているときに、Ｓ字形状になることがある。体内判定部２３０は、光導通部材ＬＧの形状情報から、挿入部３２０がＳ字形状になっているかどうかを判定する。体内判定部２３０は、挿入部３２０がＳ字形状になっていると判定した場合、挿入部３２０は体内にあると判定する。挿入部３２０が体内にあると判定した場合、体内判定部２３０は、挿入部３２０が体内にあることを示す信号（以下では体内信号と称する）を記憶部１２０へ送信する。

　記憶部１２０は、体内判定部２３０より体内信号を受信すると、熱雑音記憶部１２６に記憶されている体内温度相当（３５～３７°）時の予め設定されている光検出器３０の暗電流情報を光量演算部２１０へ送信する。

　体内判定部２３０が、挿入部３２０が体内にあるかどうかを判定し、体内信号を記憶部１２０へ出力する代わりに、手入力により入力機器１７０からプロセッサ部１００内の記憶部１２０へ、挿入部３２０が体内にある情報が入力される構成としてもよく、または、挿入部３２０が体内にある情報が記憶部１２０に入力される代わりに、光検出器３０の周辺の温度情報が直接入力される構成としてもよい。

　光量演算部２１０は、光検出器３０からの検出情報から、記憶部１２０に格納されている体内温度相当の暗電流情報を減算することにより、光量情報を算出する。光量演算部２１０はさらに、熱雑音記憶部１２６に記憶されている体温相当の熱雑音情報により決定された回数の時間平均（隣接画素でも可）を行うことにより光量情報を算出し、曲率演算部１１０へ出力する。

　曲率演算部１１０は、光量演算部２１０からの平均光量情報と、記憶部１２０に格納されている光量推定関係に基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出し、形状演算部１５０に出力する。

　形状演算部１５０は、各被検出部ＤＰ_ｉの曲率と記憶部１２０に記憶されている位置の情報に基づいて、複数の被検出部ＤＰ_ｉが設けられている光導通部材ＬＧの形状情報を算出する。形状演算部１５０は、光導通部材ＬＧの形状情報を出力部１４０を通じて表示部１６０に送信する。

　表示部１６０は、光導通部材ＬＧの形状情報を、形状推定用センサ部２０が組み込まれた挿入部３２０の曲げ形状として表示する。

　［形状推定のフローチャート］
　図２７Ａと図２７Ｂは、本実施形態における形状推定動作のフローチャートを示している。

　ステップ５Ｓ１において、入力機器１７０からの形状推定開始信号を受けて、制御部２００から光検出器駆動部１８０と光源駆動部１９０へ初期設定を送信し、光検出器３０と光源部１０の駆動を開始する。

　ステップ５Ｓ２において、光検出器３０からの光量読み取りを開始する。

　ステップ５Ｓ３において、光検出器３０が光量読み取りを終了し、光量読み取り終了信号を出力する。

　この光量読み取り終了信号に応じて、ステップ５Ｓ４において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）を取得する。さらに、取得した検出情報（Ｍ_λ）を記憶部１２０に格納する。

　ステップ５Ｓ５において、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。さらに、各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の情報と記憶部１２０から取得した各被検出部ＤＰ_ｉの位置の情報に基づいて形状推定用センサ部２０の光導通部材ＬＧの形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体である挿入部３２０の形状を推定する。

　ステップ５Ｓ６において、挿入部３２０が体内にあるかを判断する。具体的には、形状推定用センサ部２０内の光導通部材ＬＧがＳ字形状になっているかを判断する。

　ステップ５Ｓ６の判断結果が「いいえ」の場合、ステップ５Ｓ１１へ進む。

　ステップ５Ｓ６の判断結果が「はい」の場合、ステップ５Ｓ７において、体内温度に相当する暗電流情報（Ｄ_λ）を記憶部１２０内の暗電流記憶部１２４から取得する。さらに、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）から暗電流情報（Ｄ_λ）を減算した光量情報（Ｐ_λ）を平均化する回数（ｍ）を決定する。

　続いて、ステップ５Ｓ８において、次式（１２）に従って、光検出器３０からの検出情報（Ｍ_λ）から暗電流情報（Ｄ_λ）を減算して光量情報（Ｐ_λ）を算出し、記憶部１２０に記憶する。

　さらに、次式（１３）に従って、平均化する回数（ｍ）で光量情報（Ｐ_λ）を平均化して、平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）を算出する。

　なお、ｍ個の光量情報が求められるまでは、ｍ個以下の現在取得済みの光量情報から平均光量情報を算出する。

　ステップ５Ｓ９において、平均光量情報（ＡＶＥ_Ｐ_λ）と、記憶部１２０から取得した光量推定関係とに基づいて、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率を算出する。

　ステップ５Ｓ１０において、各形状検出部ＤＰ_ｉの曲率と記憶部１２０から取得した各形状検出部ＤＰ_ｉの位置情報とに基づいて形状推定用センサ部２０内の光導通部材ＬＧの形状すなわち形状推定用センサ部２０が組み込まれた構造体である挿入部３２０の形状を推定する。

　ステップ５Ｓ１１において、ステップ５Ｓ５またはステップ５Ｓ１１において推定した内視鏡３００の挿入部３２０の形状を表示部１６０に表示する。なお、ステップ５Ｓ５において推定した形状は、温度に依存したノイズに起因する誤差を含むが、挿入部３２０が体内に入っていないので、誤差の影響はそれほど問題とならない。

　ステップ５Ｓ１２において、形状推定を終了するかを判断する。判断結果が「いいえ」の場合にはステップ５Ｓ２に戻る。判断結果が「はい」の場合には形状推定を終了する。

　本実施形態による形状推定装置も、第１実施形態と同様、光検出器３０からの検出情報からノイズ（暗電流と熱雑音）の影響を除去しているため、形状推定用センサ部２０の各被検出部ＤＰ_ｉの曲率の算出と光導通部材ＬＧの形状の推定を高い精度でおこなうことができる。これにより、形状推定用センサ部２０が組み込まれた挿入部３２０の形状を高い精度で推定することができる。その結果、温度に依存したノイズに起因する誤差を含まない正確な形状を推定する形状推定装置が提供される。

　なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

Claims

　複数の被検出部の各々に応じた波長についての検出される光量が前記複数の被検出部の各々の形状に応じて異なるように構成された形状推定用センサ部を用いて光検出器によって取得された前記波長と前記光量との関係である検出情報が入力されるように構成された入力部と、
　前記複数の被検出部の各々についての前記形状と前記波長と前記光量との関係を表す形状特性情報を含む光量推定関係を記憶する記憶部と、
　前記光検出器からの検出情報に対して温度に依存したノイズに起因する誤差を補正した光量情報を算出する光量演算部と、
　前記光量推定関係に基づいて算出される前記波長と前記光量との関係である光量推定値と、前記光量演算部からの光量情報とから前記被検出部の曲率を算出する曲率演算部と、
　前記被検出部の曲率と位置の情報に基づいて前記形状推定用センサ部の形状を推定する形状演算部とを備えている形状推定装置。
　前記ノイズは、前記光検出器の暗電流と熱雑音を含んでおり、前記形状推定用センサ部の周辺の温度を測定する温度測定器をさらに備えており、前記入力部は、前記温度測定器によって測定された温度の情報が入力されるように構成されている、請求項１に記載の形状推定装置。
　前記ノイズは、前記光検出器の暗電流と熱雑音を含んでおり、前記光検出器の暗電流と熱雑音に起因する補正は、任意のタイミングで暗電流と熱雑音を測定して得られる暗電流情報と熱雑音情報に応じて行われる請求項１に記載の形状推定装置。
　前記形状推定用センサ部を通過し前記光検出器に入射する光を必要なときに遮断するシャッタをさらに備えており、前記光検出器の暗電流と熱雑音の測定は、前記シャッタが閉じられているときの前記光検出器の出力に基づいて行われる、請求項３に記載の形状推定装置。
　前記形状推定用センサ部に光を供給する光源部をさらに備えており、前記光検出器の暗電流と熱雑音の測定は、前記光源部がオフされているときの前記光検出器からの出力に基づいて行われる、請求項３に記載の形状推定装置。
　前記形状推定用センサ部に光を供給する光源部をさらに備えており、前記光検出器の暗電流の測定は、前記光検出器からの検出情報のうち、前記光源部から射出される光の波長域から外れた波長域の検出情報に基づいて行われる、請求項３に記載の形状推定装置。
　前記形状推定用センサ部に光を供給する光源部をさらに備えており、前記光検出器は、前記光源部から射出される光が光検出器内の受光素子の一部に入射しないように構成されており、前記光検出器の暗電流の測定は、光が入射しない受光素子の部分からの出力に基づいて行われる、請求項３に記載の形状推定装置。
　前記光検出器の暗電流の推定は、前記被検出部の形状に応じて補正される請求項１に記載の形状推定装置。
　請求項１～７の何れかに記載の形状推定装置が組み込まれた内視鏡装置。
　前記光検出器は、前記内視鏡装置の挿入部の先端に配置されている請求項９に記載の内視鏡装置。