WO2019102654A1 - ニオイ検出装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

ニオイの種類を判別する。　ニオイ検出装置は、ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄを備える。ニオイ検出装置は、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分（ノネナール、ジアセチル、イソ吉草酸等）とその濃度を特定し、特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類（加齢臭、ミドル脂臭、汗臭等）を判別し、判別されたニオイの種類を出力する。

Description

ニオイ検出装置及びプログラム

　本発明は、ニオイ検出装置及びプログラムに関する。

　通常、ニオイは感覚的なものであり、人間がニオイから受ける印象や程度を客観的に認識することは困難である。体臭や口臭等、一般的に悪臭と考えられるニオイを気にしている人は多いが、人間の嗅覚によって自分自身のニオイをチェックすることは難しい。

　口臭を定量的に測定するために、例えば、検知対象ガスのガス濃度に応じて出力値が変化するガスセンサーにより、人間の呼気に含まれるガス濃度を測定する呼気成分測定装置が利用されている（特許文献１参照）。この装置は、その内部に１個のガスセンサーを備えている。

特開２０１１－２３２０５８号公報

　しかし、ガスセンサーは、特定の検知対象ガスのみに反応するわけではなく、ガスに応じて反応の強弱を含め、反応特性が異なるだけなので、上記従来技術のように、センサーを１個用いた測定装置では、良いニオイにも悪いニオイにも反応してしまい、ニオイの強度しか検出できないという状況が生じていた。例えば、口臭を測定しようとしても、餃子のニオイでも、歯磨き粉のニオイでも同様に反応するため、ニオイの種類を判別することができないという問題があった。

　本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、ニオイの種類を判別することを課題とする。

　上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサーと、前記複数のニオイセンサーの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する特定手段と、前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別する判別手段と、前記判別されたニオイの種類を出力する出力手段と、を備えるニオイ検出装置である。

　請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のニオイ検出装置において、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、当該濃度の当該ニオイ成分を対象とした時の前記複数のニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力とし、当該ニオイ成分とその濃度を出力として、予め機械学習させた機械学習結果である識別器を記憶する記憶手段を備え、前記特定手段は、前記識別器を用いて、前記測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する。

　請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のニオイ検出装置において、前記判別手段は、前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、前記ニオイの種類の強度を判別し、前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類の強度を出力する。

　請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のニオイ検出装置において、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、前記ニオイの種類及びその強度を対応付けたテーブルを記憶する第２記憶手段を備え、前記判別手段は、前記テーブルを用いて、前記特定されたニオイ成分とその濃度に対応する前記ニオイの種類とその強度を判別する。

　請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載のニオイ検出装置において、前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類の強度を表示手段に表示させる。

　請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載のニオイ検出装置において、前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類を表示手段に表示させる。

　請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載のニオイ検出装置において、前記判別手段は、前記ニオイの種類として、加齢臭、ミドル脂臭、汗臭のうち少なくとも一つを判別する。

　請求項８に記載の発明は、コンピューターを、ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサーから出力値を取得する取得手段、前記取得された複数のニオイセンサーの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する特定手段、前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別する判別手段、前記判別されたニオイの種類を出力する出力手段、として機能させるためのプログラムである。

　本発明によれば、ニオイの種類を判別することができる。

ニオイ検出システムの構成図である。 ニオイ種類判別テーブルの例である。 ニオイ検出処理の概要を示す図である。 ニオイ検出装置において実行されるニオイ検出処理を示すフローチャートである。 スマートフォンに表示される測定結果表示画面の例である。

　以下、図面を参照して、本発明に係るニオイ検出装置の実施の形態について説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。

　図１に、ニオイ検出システム１００の構成を示す。ニオイ検出システム１００は、ニオイ検出装置１０と、スマートフォン２０と、により構成される。ニオイ検出装置１０及びスマートフォン２０は、近距離無線通信機能を備えており、Bluetooth（登録商標）による相互通信が可能となっている。

　ニオイ検出装置１０は、制御部１１、４個のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter：アナログデジタル変換器）１３、記憶部１４、操作スイッチ１５、バッテリー１６、通信部１７等を備える。

　制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、ニオイ検出装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、制御部１１は、記憶部１４に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

　ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄは、どのようなニオイに強く反応するかといった、ニオイに反応する特性が互いに異なる半導体ガスセンサーである。ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄは、検知対象ガス（主に反応する対象となるガス）の濃度を電気量に変換し、ガス濃度に対応する電気信号を出力する。ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄとして、例えば、ＶＯＣ（Volatile Organic Compounds：揮発性有機化合物）検出用ガスセンサー、ＣＯ検出用ガスセンサー、水素検出用ガスセンサー、炭化水素検出用ガスセンサー、アルコール検出用ガスセンサー、タバコ検出用ガスセンサー等が用いられる。なお、各ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄは、複数のニオイ成分に対して反応するものであり、一つのニオイ成分のみに対して反応するわけではない。ニオイ成分とは、ニオイを構成する化学物質である。また、ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄは、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）タイプのセンサーであってもよい。
　ＡＤＣ１３は、ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して、制御部１１に出力する。

　記憶部１４は、不揮発性の半導体メモリー等により構成され、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。記憶部１４（記憶手段、第２記憶手段）には、識別器１４１、ニオイ種類判別テーブル１４２が記憶されている。

　識別器１４１は、ニオイ検出装置１０の開発段階において、外部装置により予め生成された機械学習結果である。機械学習時には、複数のニオイ成分（化学物質）のそれぞれが濃度ごとに用意されている。外部装置では、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、ニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄとそれぞれ同種のニオイセンサー（以下、学習用ニオイセンサーという。）の出力値（波形）を取得し、当該濃度の当該ニオイ成分を対象とした時の各学習用ニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力とし、当該ニオイ成分とその濃度を出力として、機械学習させることにより、識別器１４１を生成する。つまり、複数の学習用ニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力、ニオイ成分とその濃度を出力としたデータのセットを教師データとして、機械学習させる。

　「同種のニオイセンサー」とは、対象とするニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄと同じ特性を有するセンサー（同じ出力を得られるもの）であり、例えば、同じ型番同士のセンサーである。
　機械学習として、例えば、ニューラルネットワーク、特に、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）ニューラルネットワークが用いられる。例えば、学習用ニオイセンサーの出力値であるガス濃度を、測定開始時からの経過時間に沿ってプロットして得られた波形の立ち上がり方、ピーク値等を特徴量として、識別器１４１が構築されている。

　ニオイ成分としては、ノネナール、ジアセチル、イソ吉草酸、アンモニア等、悪臭の原因となる成分が挙げられる。ノネナールは、加齢臭（加齢に伴い発生する体臭）の原因となる成分である。ジアセチルは、ミドル脂臭（中年男性に多い脂っぽい体臭）の原因となる成分である。イソ吉草酸は、汗臭（汗による体臭）の原因となる成分である。

　また、識別器１４１には、所定のニオイを対象とした時の複数の学習用ニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力とし、当該所定のニオイを出力として、予め機械学習させた機械学習結果が含まれる。所定のニオイとしては、香水、シャンプー、柔軟剤の香り等、一般的に良いニオイと感じられるものが挙げられる。

　なお、ここでは、予め識別器１４１を生成する際に、学習用ニオイセンサーを用いることとしたが、ニオイ検出装置１０に実際に搭載されるニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄそのものを用いて機械学習させることとしてもよい。

　ニオイ種類判別テーブル１４２は、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、ニオイの種類とその強度（レベル）を対応付けたテーブルである。ニオイ種類判別テーブル１４２は、各ニオイ成分の濃度をニオイの種類（とその強度）に変換するための判定基準となる情報である。
　ニオイの種類とは、何らかの特徴を持ったニオイに対して、人間が分類し、名付けたものである。ニオイの種類としては、加齢臭、ミドル脂臭、汗臭の三大体臭等が挙げられる。

　例えば、ニオイ種類判別テーブル１４２は、ニオイ成分ごとに用意されている。
　図２に、ジアセチルのニオイ種類判別テーブル１４２の例を示す。図２では、ニオイ成分「ジアセチル」の濃度ごとに、「ミドル脂臭」のレベル（１～１０）が対応付けられている。なお、図２には、参考として、「ミドル脂臭」のレベルの定義方法を記載している。各レベルは、人間の嗅覚に基づく官能評価により定められたものであり、人間の感じ方に近いものとなっている。例えば、「ミドル脂臭」のレベル「１」は、１ｃｍの距離で嗅いだ場合に、ニオイを感じる強度である。
　ノネナールのニオイ種類判別テーブル１４２では、ニオイ成分「ノネナール」の濃度ごとに、「加齢臭」のレベルが対応付けられている。
　イソ吉草酸のニオイ種類判別テーブル１４２では、ニオイ成分「イソ吉草酸」の濃度ごとに、「汗臭」のレベルが対応付けられている。

　操作スイッチ１５は、電源をオン／オフさせる電源スイッチ、測定開始を指示するための測定スイッチ等から構成され、ユーザーによる操作スイッチ１５の押下に応じた操作信号を制御部１１に出力する。
　バッテリー１６は、ニオイ検出装置１０の各部に電力供給を行う。バッテリー１６として、着脱可能な乾電池や充電池等が用いられる。

　通信部１７は、スマートフォン２０との間でBluetooth無線通信によりデータ通信を行うためのインターフェースを有し、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）の通信規格に従ってスマートフォン２０とデータの送受信を行う。

　図３に、ニオイ検出処理の概要を示す。本発明では、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値からニオイ成分とその濃度を特定する第１段階と、ニオイ成分とその濃度からニオイの種類を判別する第２段階と、に分けて処理することが特徴となっている。

＜第１段階＞
　制御部１１（特定手段）は、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値（波形）に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分（ノネナール、ジアセチル、イソ吉草酸等）とその濃度を特定する。具体的には、制御部１１は、測定対象気体に対して複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄから取得された出力値を識別器１４１に入力し、識別器１４１から出力されたニオイ成分とその濃度を、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度として特定する。

＜第１段階の例外＞
　制御部１１は、識別器１４１の出力として所定のニオイ（香水、シャンプー、柔軟剤等の良いニオイ）が得られた場合に、測定対象気体に当該所定のニオイが含まれることを特定する。

＜第２段階＞
　制御部１１（判別手段）は、特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別する。制御部１１は、ニオイの種類として、加齢臭、ミドル脂臭、汗臭のうち少なくとも一つを判別する。さらに、制御部１１は、特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類の強度（レベル）を判別する。具体的には、制御部１１は、ニオイ種類判別テーブル１４２を用いて、特定されたニオイ成分とその濃度に対応するニオイの種類とその強度を判別する。

　制御部１１（出力手段）は、判別されたニオイの種類を出力する。さらに、制御部１１は、判別されたニオイの種類の強度を出力する。具体的には、制御部１１は、判別されたニオイの種類とその強度を、スマートフォン２０の表示部２２に表示させるために、通信部１７を介してスマートフォン２０に送信する。制御部１１は、判別されたニオイの種類とその強度を表示させるための画面表示用データを生成し、スマートフォン２０に送信してもよい。あるいは、スマートフォン２０側で、ニオイ検出装置１０から送信されたニオイの種類とその強度に基づいて、ニオイの種類とその強度を表示させてもよい。

　図１に示すように、スマートフォン２０は、制御部２１、表示部２２、操作部２３、第１通信部２４、第２通信部２５、記憶部２６、スピーカー２７、マイク２８等を備える。

　制御部２１は、ＣＰＵ等から構成され、スマートフォン２０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、制御部２１は、記憶部２６に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

　表示部２２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
　操作部２３は、操作キー、表示部２２に積層されたタッチパネルにより構成され、操作キーに対応する操作信号、ユーザーの指等によるタッチ操作の位置に応じた操作信号を制御部２１に出力する。

　第１通信部２４は、無線により基地局又はアクセスポイントを介して移動体通信網を含む通信ネットワークに接続し、通信ネットワークに接続された外部装置との通信を行う。
　第２通信部２５は、ニオイ検出装置１０等の外部装置との間でBluetooth無線通信によりデータ通信を行うためのインターフェースを有する。第２通信部２５は、ＢＬＥの通信規格に従って外部装置とデータの送受信を行う。

　記憶部２６は、不揮発性の半導体メモリー等により構成され、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。記憶部２６には、ニオイ検出装置１０を用いてニオイ検出を行うためのニオイ検出アプリケーションプログラム（以下、ニオイ検出アプリという。）がインストールされている。

　スピーカー２７は、第１通信部２４を介して外部装置から受信した電気信号を音声信号に変換し、音声を出力する。
　マイク２８は、音波を検知して電気信号に変換し、制御部２１や第１通信部２４に出力する。

　制御部２１は、ニオイ検出アプリとの協働により、第２通信部２５を介してニオイ検出装置１０から受信したニオイの種類とその強度を、表示部２２に表示させる。

　次に、ニオイ検出システム１００における動作について説明する。
　図４は、ニオイ検出装置１０において実行されるニオイ検出処理を示すフローチャートである。この処理は、制御部１１と記憶部１４に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。なお、処理の前提として、ユーザーは、スマートフォン２０において、操作部２３からの操作により、ニオイ検出アプリを起動させておくとともに、ニオイ検出装置１０の電源を入れておく。

　まず、ユーザーが操作スイッチ１５（具体的には、測定スイッチ）を押下すると（ステップＳ１）、制御部１１は、操作スイッチ１５が押下されたことを検出する。ユーザーは、ニオイ検出装置１０を、ユーザー自身の体の体臭を測定したい部位（頭部、耳、脇、足等）にかざし、一定時間、ニオイ検出装置１０の位置を固定する。

　制御部１１（取得手段）は、操作スイッチ１５が押下されてから一定時間、ユーザーがニオイ検出装置１０をかざした位置付近に存在する測定対象気体に対する複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値を取得する（ステップＳ２）。

　次に、制御部１１は、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄから取得された出力値に基づいて、測定対象気体が無臭であるか否かを判断する（ステップＳ３）。例えば、制御部１１は、全てのニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値が予め定められた閾値未満である場合に、有意のニオイ入力はない、すなわち、無臭であると判断する。

　測定対象気体が無臭でないと判断された場合には（ステップＳ３；ＮＯ）、制御部１１は、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄから取得された出力値の組み合わせを、記憶部１４に記憶されている識別器１４１に入力する（ステップＳ４）。

　ここで、制御部１１は、識別器１４１からの出力として、所定のニオイ（香水、シャンプー、柔軟剤等）という結果が得られたか、又は、ニオイ成分とその濃度が得られたかを判断する（ステップＳ５）。

　ステップＳ３において、測定対象気体が無臭であると判断された場合（ステップＳ３；ＹＥＳ）、又は、ステップＳ５において、識別器１４１からの出力として、所定のニオイという結果が得られた場合には（ステップＳ５；所定のニオイ）、ステップＳ８に移行する。

　ステップＳ５において、識別器１４１からの出力として、ニオイ成分とその濃度が得られた場合には（ステップＳ５；ニオイ成分と濃度）、制御部１１は、当該ニオイ成分とその濃度を、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度として特定し、特定されたニオイ成分とその濃度を記憶部１４に記憶させる（ステップＳ６）。

　次に、制御部１１は、記憶部１４に記憶されているニオイ種類判別テーブル１４２を参照して、特定されたニオイ成分とその濃度に対応するニオイの種類とその強度を判別する（ステップＳ７）。その後、制御部１１は、ステップＳ８に移行する。

　ステップＳ８では、制御部１１は、ニオイ検出結果を、通信部１７を介してスマートフォン２０に送信する。ニオイの種類とその強度が判別されている場合には、制御部１１は、ニオイの種類とその強度をスマートフォン２０に送信する。無臭であると判断された場合、又は、所定のニオイという結果が得られた場合には、制御部１１は、体臭は検出されなかったという結果（各ニオイの種類についてレベル「０」）をスマートフォン２０に送信する。
　以上で、ニオイ検出処理が終了する。

　スマートフォン２０では、ニオイ検出装置１０から送信されたニオイ検出結果が表示部２２に表示される。具体的には、ニオイの種類とその強度が表示部２２に表示される。

　図５に、スマートフォン２０の表示部２２に表示される測定結果表示画面３０の例を示す。測定結果表示画面３０には、測定結果表示領域３１、メッセージ表示領域３２、「測り直す」ボタン３３、「完了」ボタン３４が含まれる。

　測定結果表示領域３１には、ニオイ種類表示領域３１Ａ、ニオイレベル表示領域３１Ｂ，３１Ｃが含まれる。ニオイ種類表示領域３１Ａには、判別されたニオイの種類が表示される。ニオイレベル表示領域３１Ｂ，３１Ｃには、判別されたニオイの種類の強度が１０段階で表示される。ニオイレベル表示領域３１Ｂでは、強度がグラフ化されて表示されており、ニオイレベル表示領域３１Ｃでは、強度が数値で表示されている。ここでは、ニオイ種類表示領域３１Ａに、判別されたニオイの種類として「汗臭」が表示され、ニオイレベル表示領域３１Ｂ，３１Ｃに、汗臭のレベルが１０段階中「３」であることが表示されている。

　メッセージ表示領域３２には、測定結果に対する説明やアドバイス等が表示される。
　「測り直す」ボタン３３は、測り直しを指示するためのボタンである。
　「完了」ボタン３４は、測定完了を指示するためのボタンである。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定することで、ニオイの種類を判別することができる。例えば、ニオイの種類として、加齢臭、ミドル脂臭、汗臭等の気になる体臭を判別することができる。ユーザーは、ニオイ検出装置１０を使用して、自分のニオイを客観的にチェックすることで、周囲の人に不快感を与えることを防ぐことができる。

　具体的には、予め機械学習させた機械学習結果（識別器１４１）を用いて、ニオイ成分とその濃度を特定することができる。

　また、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類だけでなく、ニオイの種類の強度も判別するので、ユーザーは、数値化されたニオイの程度を認識することができる。
　具体的には、ニオイ種類判別テーブル１４２を用いることで、特定されたニオイ成分とその濃度に対応するニオイの種類とその強度の判別を容易に行うことができる。

　以上まとめると、第１段階で、測定対象気体に、各ニオイ成分（ノネナール、ジアセチル、イソ吉草酸等）がどの程度含まれるか（濃度）を特定することで、第２段階で、各ニオイ成分が主な原因となる「ニオイの種類」を判別することができ、各ニオイ成分の濃度が「ニオイの種類」の強度を判別する上での指標となる。つまり、各ニオイ成分の濃度を特定することで、「ニオイの種類」の定量化が可能となる。
　第１段階では、最終的に判別したい加齢臭、ミドル脂臭、汗臭等の「ニオイの種類」に直結するニオイ成分、すなわち、各「ニオイの種類」の主な原因となるニオイ成分と、その濃度を特定することが重要となる。

　なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係るニオイ検出装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

　例えば、上記実施の形態では、ニオイ検出装置１０で判別されたニオイの種類とその強度を、スマートフォン２０の表示部２２に表示させることとしたが、ニオイ検出装置１０自体が表示部を備え、ニオイ検出装置１０の表示部にニオイの種類や強度を表示させることとしてもよい（出力手段）。あるいは、ニオイ検出装置１０が備えるＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の点灯により、判別されたニオイの種類や強度を示すようにしてもよい。

　また、上記実施の形態では、ニオイ検出装置１０において、特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類だけでなく、ニオイの種類の強度も判別する場合について説明したが、或るニオイ成分の濃度が予め定められた閾値以上である場合に、当該ニオイ成分に対応する「ニオイの種類」を検出したと判別することとしてもよい。

　また、識別器１４１やニオイ種類判別テーブル１４２を、頭部、耳、脇、足等の測定部位ごとに予め用意しておくこととしてもよい。この場合、ユーザーが体臭を測定する際に、ニオイ検出装置１０又はスマートフォン２０から測定部位を指定することで、測定部位に対応する判定基準（識別器１４１及びニオイ種類判別テーブル１４２）に切り替えればよい。

　また、上記実施の形態では、ニオイ検出処理（図４参照）において、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値の組み合わせを識別器１４１に入力する前に、測定対象気体が無臭であるか否かを判断することとしたが（ステップＳ３，Ｓ４）、無臭であるか否かの判断についても、識別器１４１を用いて行うこととしてもよい。

　本発明に係るニオイ検出装置及びプログラムは、人間の体臭等のニオイを測定する技術分野において利用可能性がある。

１０　ニオイ検出装置
１１　制御部
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ　ニオイセンサー
１４　記憶部
１５　操作スイッチ
１７　通信部
２０　スマートフォン
２１　制御部
２２　表示部
２３　操作部
２５　第２通信部
２６　記憶部
１００　ニオイ検出システム
１４１　識別器
１４２　ニオイ種類判別テーブル

Claims (8)

1. 　ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサーと、
   　前記複数のニオイセンサーの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する特定手段と、
   　前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別する判別手段と、
   　前記判別されたニオイの種類を出力する出力手段と、
   　を備えるニオイ検出装置。
2. 　複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、当該濃度の当該ニオイ成分を対象とした時の前記複数のニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力とし、当該ニオイ成分とその濃度を出力として、予め機械学習させた機械学習結果である識別器を記憶する記憶手段を備え、
   　前記特定手段は、前記識別器を用いて、前記測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する請求項１に記載のニオイ検出装置。
3. 　前記判別手段は、前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、前記ニオイの種類の強度を判別し、
   　前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類の強度を出力する請求項１又は２に記載のニオイ検出装置。
4. 　複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、前記ニオイの種類及びその強度を対応付けたテーブルを記憶する第２記憶手段を備え、
   　前記判別手段は、前記テーブルを用いて、前記特定されたニオイ成分とその濃度に対応する前記ニオイの種類とその強度を判別する請求項３に記載のニオイ検出装置。
5. 　前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類の強度を表示手段に表示させる請求項３又は４に記載のニオイ検出装置。
6. 　前記出力手段は、前記判別されたニオイの種類を表示手段に表示させる請求項１から５のいずれか一項に記載のニオイ検出装置。
7. 　前記判別手段は、前記ニオイの種類として、加齢臭、ミドル脂臭、汗臭のうち少なくとも一つを判別する請求項１から６のいずれか一項に記載のニオイ検出装置。
8. 　コンピューターを、
   　ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサーから出力値を取得する取得手段、
   　前記取得された複数のニオイセンサーの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定する特定手段、
   　前記特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別する判別手段、
   　前記判別されたニオイの種類を出力する出力手段、
   　として機能させるためのプログラム。

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