WO2021149760A1 - ラマン分光分析方法及びラマン分光分析支援装置 - Google Patents

ラマン分光分析方法及びラマン分光分析支援装置 Download PDF

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Definitions

  • the present disclosure relates to a Raman spectroscopic analysis method and a Raman spectroscopic analysis support device that supports a device that executes the Raman spectroscopic analysis method.
  • Raman spectroscopy is a technique for measuring the concentration of a specific substance in a sample containing multiple types of substances.
  • molecules and crystals have unique vibrational energies according to their structure, so when light is incident on a substance, the wavelength of the light scattered from the substance (so-called Raman scattered light) is incident. Since it is an application of the phenomenon of having a wavelength different from that of the above, it is excellent in selectivity of a specific substance.
  • Fluorescent emission emits light at a wavelength longer than the wavelength of the emitted light.
  • the spectrum of Raman scattered light and the spectrum of fluorescence may overlap.
  • Patent Document 1 correction by convolution of the response function of the system is performed on the spectrum acquired by the spectrometer, normalization of the intensity of the acquired spectrum to a predetermined scale, and removal of the fluorescence baseline. , Systems and methods for extracting the chemical characteristics of drugs are disclosed.
  • Patent Document 1 requires a large amount of time and computational resources because the measurement needs to be repeated a plurality of times in order to determine the exposure time at which a sufficient quantum count number can be obtained after removing the fluorescence baseline. And are needed.
  • the present disclosure provides a Raman spectroscopic analysis method capable of performing Raman spectroscopic analysis of a sample quickly and accurately because an appropriate exposure time can be easily determined in Raman spectroscopic analysis.
  • the present disclosure also provides a Raman spectroscopic analysis support device capable of easily determining an appropriate exposure time in Raman spectroscopic analysis.
  • the Raman spectroscopic analysis method in the Raman spectroscopic analysis of a sample, the first spectrum of the sample is acquired by exposure for the first time, and the first Raman signal intensity of the acquired first spectrum is calculated. It is necessary to obtain the second Raman signal strength from the first time based on the ratio of the calculated first Raman signal strength to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for the analysis.
  • the second time which is an appropriate exposure time, is calculated, and the second spectrum of the sample is acquired by the calculated exposure for the second time.
  • the Raman spectroscopic analysis support device includes an acquisition unit that acquires a first spectrum obtained by Raman spectroscopic analysis by exposure to a sample for the first time, and a first spectrum acquired.
  • the Raman signal strength is calculated, and the second Raman signal strength is started from the first time based on the ratio of the calculated first Raman signal strength to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for the analysis. It is provided with a calculation unit for calculating the second time, which is the exposure time required for obtaining the above, and an output unit for outputting the calculated exposure for the second time.
  • a Raman spectroscopic analysis method and a Raman spectroscopic analysis support device capable of easily determining an appropriate exposure time in Raman spectroscopic analysis are provided.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the Raman spectroscopic analysis system according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the Raman spectroscopic analyzer in the modified example of the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the flow of the Raman spectroscopic analysis method according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of the operation of the entire Raman spectroscopic analysis system according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of spectra in Raman spectroscopic analysis of oils having different usage times.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum obtained by subtracting the fluorescence baseline from the spectrum of FIG. FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing the correlation between the fluorescence noise intensity and the Raman signal average intensity.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum when the exposure time is short (for example, exposure for the first time).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum when the exposure time is sufficient.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a Raman spectroscopic analysis system including a Raman spectroscopic analyzer in a modified example of the embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the operation of the diagnostic apparatus.
  • Raman spectroscopy has attracted attention as a method for chemical analysis of substances.
  • Raman spectroscopy is obtained by irradiating a substance under test with excitation light of a single wavelength, generally laser light, and mixing it with the reflected light (Rayleigh light), which has a wavelength different from that of the excitation light.
  • This is a technique for obtaining information on the chemical properties of the substance to be measured from the spectrum of light (Raman scattered light).
  • the Raman scattered light has an intensity of only about 10 to 6 with respect to the intensity of the reflected light or the scattered light having the same wavelength as the excitation light, which is extremely weak.
  • Raman spectroscopy the difference in the number of waves between Raman scattered light and excitation light (so-called Raman shift) corresponds to the energy difference between the vibrational levels of the chemical bonds of the molecules that make up the substance to be measured, which is typical.
  • Infrared absorption spectroscopy which is vibrational spectroscopy, and roughly the same information on chemical bonds can be obtained. It should be noted here that in Raman scattered light, not the excitation light itself, but the wavelength deviation from the excitation light (difference in the reciprocal of energy in photon theory) indicates the correspondence with the chemical bond.
  • the wavelength of the excitation light is arbitrary, and as the excitation light, light having an arbitrary wavelength from ultraviolet light, visible light, near-infrared light, or the like can be used. This makes it possible to use general-purpose optical elements in the visible light region without using special detectors and optical elements as in infrared absorption spectroscopy.
  • Raman spectroscopy irradiates an object to be measured (here, oils) with excitation light of a specific wavelength, generally a visible light laser, in principle. Since the laser has a very high energy density, it may induce autofluorescence of the object to be measured. That is, depending on the components contained in the object to be measured, autofluorescence with a signal much higher than that of Raman scattered light may occur, and this autofluorescence interferes with the analysis of weak Raman scattered light. For example, in order to detect weak Raman scattered light, it is generally required to lengthen the exposure time for obtaining a spectrum.
  • the autofluorescence may saturate the output of the photodetector for spectrum measurement (hereinafter referred to as the spectrum measuring device). That is, if most of the photons entering the spectrum measuring instrument are derived from fluorescence, the output of the spectrum measuring instrument is saturated during the exposure. When the spectrum measuring instrument is in such a state, the Raman signal spectrum cannot be obtained even if the fluorescence baseline function is subtracted from the obtained spectrum. Therefore, a method is adopted in which the output of the spectrum measuring instrument is prevented from being saturated by autofluorescence by performing exposure for a certain period of time a plurality of times.
  • the final number of photons is obtained by performing multiple measurements with exposure for a certain period of time and averaging the number of photons received by the spectrum measuring instrument. It takes time and effort because it is necessary to calculate.
  • the present disclosure provides a Raman spectroscopic analysis method capable of performing Raman spectroscopic analysis of a sample quickly and accurately because an appropriate exposure time can be easily determined in Raman spectroscopic analysis.
  • the present disclosure also provides a Raman spectroscopic analysis support device capable of easily determining an appropriate exposure time in Raman spectroscopic analysis.
  • the Raman spectroscopic analysis method in the Raman spectroscopic analysis of a sample, the first spectrum of the sample is acquired by exposure for the first time, and the first Raman signal intensity of the acquired first spectrum is calculated. It is necessary to obtain the second Raman signal strength from the first time based on the ratio of the calculated first Raman signal strength to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for the analysis.
  • the second time which is an appropriate exposure time, is calculated, and the second spectrum of the sample is acquired by the calculated exposure for the second time.
  • the first Raman signal strength is based on the ratio of the calculated first Raman signal strength to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for the analysis. From the time, the exposure time (that is, the second time) required to obtain the second Raman signal intensity can be easily calculated. Therefore, according to the method, it is possible to determine an appropriate exposure time for obtaining a Raman signal spectrum with sufficient accuracy by one test exposure. As a result, it is possible to reduce the amount of arithmetic processing and the analysis time, so that Raman spectroscopic analysis of the sample can be performed quickly.
  • an appropriate exposure time can be easily determined in the Raman spectroscopic analysis, so that the Raman spectroscopic analysis of the sample can be performed quickly and accurately. be able to.
  • the fluorescence intensity of the acquired fluorescence noise included in the first spectrum is calculated, and the Raman spectroscopy calculated in advance.
  • the first Raman signal intensity which is the Raman signal intensity corresponding to the fluorescence intensity in the first spectrum, may be calculated based on the correlation between the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in the analysis and the Raman signal intensity. ..
  • the first Raman signal intensity is calculated from the fluorescence intensity of the fluorescence noise included in the first spectrum based on the correlation calculated in advance. There is no need to perform complicated arithmetic processing such as function fitting. Therefore, according to the Raman spectroscopic analysis method according to one aspect of the present disclosure, the first Raman signal intensity can be calculated easily and quickly.
  • the fluorescence intensity is calculated by function-fitting a baseline which is a fluorescence noise depending on the wave number in the first spectrum. You may.
  • an appropriate exposure time can be determined even for a sample having an unknown fluorescence baseline shape, so that the exposure time can be determined with high accuracy. can do.
  • the maximum value of the baseline which is the fluorescence noise depending on the wave number in the first spectrum, may be calculated as the fluorescence intensity. ..
  • the correlation is calculated in advance according to the type of sample, and in the calculation of the first Raman signal intensity, it depends on the type of sample.
  • the first Raman signal strength may be calculated based on the above-mentioned correlation.
  • the first Raman signal intensity of the sample can be calculated based on the correlation according to the type of the sample.
  • the appropriate exposure time can be easily determined.
  • the Raman spectroscopic analysis support device includes an acquisition unit that acquires a first spectrum obtained by Raman spectroscopic analysis by exposure to a sample for the first time, and a first spectrum acquired.
  • the Raman signal strength is calculated, and the second Raman signal strength is started from the first time based on the ratio of the calculated first Raman signal strength to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for the analysis. It is provided with a calculation unit for calculating the second time, which is the exposure time required for obtaining the above, and an output unit for outputting the calculated exposure for the second time.
  • an appropriate exposure time can be easily determined in Raman spectroscopic analysis.
  • the Raman spectroscopic analysis support device further includes a storage unit that stores a pre-calculated correlation between the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in the Raman spectroscopic analysis and the Raman signal intensity.
  • the calculation unit calculates the fluorescence intensity of the fluorescence noise included in the first spectrum acquired by the acquisition unit, and based on the correlation stored in the storage unit, the fluorescence in the first spectrum.
  • the Raman signal intensity which is the Raman signal intensity corresponding to the intensity, may be calculated.
  • the first Raman signal intensity is calculated from the fluorescence intensity of the fluorescence noise included in the first spectrum based on the correlation calculated in advance. , There is no need to perform complicated arithmetic processing such as function fitting. Therefore, according to the Raman spectroscopic analysis support device according to one aspect of the present disclosure, the first Raman signal intensity can be calculated easily and quickly.
  • each figure is not necessarily exactly illustrated. Therefore, for example, the scales and the like do not always match in each figure. Further, in each figure, substantially the same configuration is designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the Raman spectroscopic analysis system 500 according to the embodiment.
  • the movement of light is shown by a broken line, and the signal transmission direction is shown by a solid line.
  • the Raman spectroscopic analysis system 500 is a system for rapidly determining a sample by simply determining an appropriate exposure time in order to obtain a Raman signal having an intensity required for Raman spectroscopic analysis.
  • the Raman spectroscopic analysis system 500 includes, for example, a Raman spectroscopic analyzer 200 and a Raman spectroscopic analysis support device 100.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 performs Raman spectroscopic analysis of the sample.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 supports the Raman spectroscopic analyzer 200 so that the Raman spectroscopic analysis can be performed easily and accurately.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 simply determines an appropriate exposure time (hereinafter, also referred to as a second time) for the Raman spectroscopic analyzer 200 to obtain a Raman signal spectrum with sufficient accuracy.
  • An instruction for exposure for the second time is output to the Raman spectroscopic analyzer 200.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 irradiates the sample with excitation light, and measures the spectrum of the Raman scattered light contained in the scattered light scattered from the sample by the irradiation of the excitation light. More specifically, the Raman spectrophotometer 200 first irradiates the sample with excitation light for a first hour (that is, by exposure for the first hour), measures the first spectrum of the sample, and obtains the first spectrum. It is output to the Raman spectroscopic analysis support device 100.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 acquires the exposure instruction for the second time calculated from the first hour from the Raman spectroscopic analysis support device 100, the sample is irradiated with excitation light for the second time (that is, the second time). (By time exposure), the second spectrum of the sample is measured and the second spectrum is output.
  • the output may be, for example, outputting data to a presentation unit (not shown), or outputting data to a communication terminal such as a user terminal or an external device such as a data analysis device. good.
  • the Raman spectrophotometer 200 includes a light source 210 and a spectroscope 220.
  • the light source 210 irradiates the sample with excitation light.
  • the excitation light may be ultraviolet light, visible light, or infrared light. Above all, the excitation light is preferably visible light.
  • an inexpensive visible light laser can be used as the light source 210.
  • an inexpensive optical system for visible light can be used as the Raman spectroscopic analyzer 200 can be manufactured at low cost, so that the versatility of the Raman spectroscopic analysis system 500 is improved.
  • the spectrometer 220 derives a spectrum of Raman scattered light (hereinafter, also referred to as Raman signal spectrum) by dispersing Raman scattered light scattered from the sample by irradiation with excitation light.
  • the spectrometer 220 has a measuring unit (not shown) that measures the spectrum of Raman scattered light scattered from the sample by irradiation with excitation light, and an output unit that outputs the measured Raman signal spectrum to the Raman spectroscopic analysis support device 100. (Not shown) and.
  • the spectrometer 220 may further include a filter (not shown) and a spectroscope (not shown). The light reflected and scattered by the sample due to the irradiation of the excitation light is incident on the spectrometer 220.
  • the reflected light is light having the same wavelength as the excitation light, and is so-called Rayleigh light.
  • the light incident on the spectrometer 220 is incident on the filter.
  • the filter is, for example, a band stop filter that allows scattered light to pass through and removes Rayleigh light.
  • the scattered light that has passed through the filter is separated into light for each wavelength band by the spectroscopic unit.
  • the intensity of light in each wavelength band dispersed by the spectroscopic unit is measured by the measuring unit.
  • the measuring unit includes, for example, an image sensor (not shown), and the image sensor receives light in each wavelength band dispersed by the spectroscopic unit and converts it into an electric signal.
  • the image sensor outputs the converted electric signal as a digital value to the output unit.
  • the output unit outputs a digital value indicating the intensity of light in each wavelength band to the Raman spectroscopic analysis support device 100 as a spectrum of Raman scattered light of the sample.
  • the configuration of the spectroscope 220 described above is an example, and the spectroscope 220 only needs to be able to measure the Raman signal spectrum by dispersing the Raman scattered light from the sample. Not limited.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 simply determines an appropriate exposure time (hereinafter, also referred to as a second time) for the Raman spectroscopic analyzer 200 to obtain a Raman signal spectrum with sufficient accuracy, and the Raman spectroscopic analyzer 200 Outputs the exposure instruction for the second hour.
  • an appropriate exposure time hereinafter, also referred to as a second time
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 includes, for example, an acquisition unit 110, a calculation unit 120, a storage unit 130, and an output unit 140.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 is connected to the Raman spectroscopic analyzer 200.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 may be connected to the Raman spectroscopic analyzer 200 by wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) or wired communication such as Ethernet (registered trademark).
  • the acquisition unit 110 acquires the Raman signal spectrum of the sample output from the spectrometer 220. More specifically, the acquisition unit 110 acquires the first spectrum obtained by the Raman spectroscopic analyzer 200 by Raman spectroscopic analysis by exposing the sample for the first time.
  • the calculation unit 120 calculates the first Raman signal intensity of the first spectrum acquired by the acquisition unit 110. For example, the calculation unit 120 calculates the fluorescence intensity of the fluorescence noise included in the first spectrum acquired by the acquisition unit 110, and corresponds to the fluorescence intensity in the first spectrum based on the correlation stored in the storage unit 130.
  • the first Raman signal strength which is the Raman signal strength
  • the first time is started. 2 Calculate the second time, which is the exposure time required to obtain the Raman signal intensity.
  • the storage unit 130 stores the correlation between the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in the Raman spectroscopic analysis calculated in advance and the Raman signal intensity.
  • the correlation may be calculated in advance for each type of sample and stored in the storage unit 130.
  • the correlation may be, for example, a function, or may be a table in which inputs and outputs are associated with each other, such as a Lookup table.
  • the input is the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in Raman spectroscopic analysis (here, the first spectrum)
  • the output is the Raman signal intensity (that is, the first spectrum) of the spectrum in Raman spectroscopic analysis (that is, the first spectrum). 1st Raman signal strength).
  • the output unit 140 outputs the exposure instruction for the second time calculated by the calculation unit 120 to the Raman spectroscopic analyzer 200.
  • the Raman spectroscopic analysis support device 100 shows an example of being mounted on a device different from the Raman spectroscopic analyzer 200, for example, a computer, but one device together with the light source 210 and the spectroscope 220. It may be mounted on (see FIG. 2).
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the Raman spectroscopic analyzer 200a in the modified example of the embodiment.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a includes a light source 210, a spectrometer 220, and a Raman spectroscopic analysis support unit 100a.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a, the acquisition unit 110a, the calculation unit 120a, the storage unit 130a, and the output unit 140a are functionally functionally the Raman spectroscopic analysis support device 100, the acquisition unit 110, and the calculation. It corresponds to the unit 120, the storage unit 130, and the output unit 140.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 200a includes the Raman spectroscopic analysis support unit 100a, the light source 210 and the spectroscope 220 and the Raman spectroscopic analysis support unit 100a are connected by wired communication, so that a communication path by wireless communication is secured. You don't have to. Further, the Raman spectroscopic analyzer 200a is a 4G, 5G, LTE (Long-Term Evolution) or GSM (registered trademark) (Global System for Mobile Communications) from the viewpoint of data transmission distance, transmission data amount, and power consumption.
  • LTE Long-Term Evolution
  • GSM registered trademark
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the flow of the Raman spectroscopic analysis method according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of the operation of the entire Raman spectroscopic analysis system 500 according to the embodiment.
  • step S001 the first spectrum of the sample is acquired by the exposure for the first time.
  • acquisition includes not only acquisition but also measurement. That is, step S001 in FIG. 3 may correspond to step S201 in the Raman spectroscopic analysis support device 100 shown in FIG. 4, and steps S101 to S104 in the Raman spectroscopic analyzer 200 and the Raman spectroscopic analysis support device 100. It may correspond to a step including step S201.
  • step S001 in FIG. 3 may correspond to step S201 in the Raman spectroscopic analysis support device 100 shown in FIG. 4, and steps S101 to S104 in the Raman spectroscopic analyzer 200 and the Raman spectroscopic analysis support device 100. It may correspond to a step including step S201.
  • step S201 the latter case will be described with reference to FIG. 1 again.
  • the light source 210 of the Raman spectroscopic analyzer 200 starts irradiating the sample with excitation light (step S101).
  • the spectrometer 220 measures the spectrum of Raman scattered light scattered from the sample by the first hour of exposure (this is referred to as the first spectrum) (step S102). More specifically, in step S102, after the light source 210 started irradiating the sample with excitation light in step S101, or at the same time as the start, the spectroscope 220 was separated by the spectroscope (not shown). The Raman scattered light in the wavelength band is received by an imaging device (not shown) (this is called exposure).
  • the spectrometer 220 performs the first time exposure and measures the first spectrum.
  • the light source 210 ends the irradiation of the sample with the excitation light (step S103).
  • the relationship between the irradiation time of the excitation light and the exposure time to the image sensor may be appropriately adjusted according to the sample to be measured and its mode.
  • the sample is oil
  • the oil when the oil is irradiated with excitation light while the oil is stagnant (for example, the oil does not move in the flow path or the like), the oil stays at the position where the excitation light is irradiated.
  • the background fluorescence gradually decreases as the excitation light continues to be applied to the oil. Therefore, in this case, the exposure to the image sensor may be started after irradiating the sample with excitation light until the background fluorescence of the sample is sufficiently reduced. That is, the irradiation time of the excitation light may be longer than the exposure time to the image sensor.
  • the exposure to the image sensor may be started at the same time as the irradiation of the excitation light to the sample, and the exposure to the image sensor may be finished at the same time as the irradiation of the excitation light to the sample is completed. That is, the irradiation time of the excitation light and the exposure time to the image sensor may be the same length.
  • step S101 may be started by, for example, the Raman spectroscopic analyzer 200 acquiring a measurement start instruction input by the user to the input unit (not shown), based on a preset schedule. May be started.
  • the schedule may be stored in the storage unit 130 of the Raman spectroscopic analysis support device 100, for example.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 outputs the measured first spectrum to the Raman spectroscopic analysis support device 100 (step S104).
  • the acquisition unit 110 of the Raman spectroscopic analysis support device 100 acquires the first spectrum output from the Raman spectroscopic analyzer 200 (step S201).
  • step S002 of FIG. 3 the first Raman signal intensity of the first spectrum acquired in step S001 is calculated.
  • Step S002 corresponds to step S203 in FIG.
  • step S002 may correspond to a step including steps S202 and S203 of FIG.
  • the calculation unit 120 of the Raman spectroscopic analysis support device 100 has the fluorescence included in the first spectrum acquired in step S201 of FIG. 4, for example, as described in step S202 of FIG. Calculate the fluorescence intensity of noise.
  • the calculation unit 120 may calculate the fluorescence intensity by function-fitting the baseline which is the fluorescence noise depending on the wave number in the first spectrum.
  • the calculation unit 120 may calculate the maximum value of the baseline, which is the fluorescence noise depending on the wave number in the first spectrum, as the fluorescence intensity. This makes it possible to easily and quickly calculate the fluorescence intensity of fluorescence noise simply by taking the maximum value of the fluorescence baseline of the Raman signal spectrum without the need for mathematical processing.
  • the fluorescence intensity of the fluorescence baseline does not have to be the maximum value, and may be, for example, the fluorescence intensity at a predetermined wave number or the average value of the fluorescence baseline intensity.
  • the calculation unit 120 determines, for example, the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in the Raman spectroscopic analysis and the Raman signal intensity calculated in advance as described in step S203 of FIG.
  • the first Raman signal intensity which is the Raman signal intensity corresponding to the fluorescence intensity in the first spectrum, is calculated based on the correlation of.
  • the calculation unit 120 reads out the above-mentioned correlation stored in the storage unit 130 and substitutes the fluorescence intensity of the fluorescence noise in the first spectrum into the correlation. Calculate the Raman signal strength.
  • the Raman signal strength in the first spectrum (so-called first Raman signal strength) can be calculated easily and quickly without performing complicated arithmetic processing such as function fitting.
  • the above correlation is calculated in advance according to the type of sample, and in step 203, the calculation unit 120 uses the first Raman signal intensity based on the above correlation according to the type of sample. May be calculated.
  • the first Raman signal intensity of the sample can be calculated based on the correlation according to the type of the sample, so that an appropriate exposure time can be easily determined according to the type of the sample.
  • the correlation between the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the spectrum in the Raman spectroscopic analysis and the Raman signal intensity is calculated in advance according to the type of sample. It is stored in the storage unit 130. The correlation may be calculated in advance and stored in a database.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of spectra in Raman spectroscopic analysis of oils having different usage times.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum obtained by subtracting the fluorescence baseline from the spectrum of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing the correlation between the fluorescence noise intensity and the Raman signal average intensity. Note that FIGS. 5 and 6 show the spectra of a part (4) of the measured samples from the viewpoint of easy viewing of the figure, but FIG. 7 shows the fluorescence noise intensity and Raman of all the measured samples. The correlation with the signal average strength is shown.
  • the fluorescence intensity of the autofluorescence of the oil increases as the usage time of the oil increases, but the usage time is a predetermined time (here, 514 hours). If it exceeds, the fluorescence intensity of the autofluorescence of the oil decreases as the usage time increases.
  • This phenomenon may be caused by the influence of substances (for example, soot or coloring substances) produced by the use of oil. For example, a part of the excitation light and the Raman scattered light is weakened by absorbing the excitation light that the soot or the coloring substance irradiates the sample and the Raman scattered light scattered from the sample.
  • the Raman signal spectrum of the oil also has a Raman signal spectrum of the oil as the usage time increases when the usage time of the oil exceeds a predetermined time (514 hours), similarly to the spectrum of FIG. The signal strength is low.
  • the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the oil is proportional to the signal intensity of the Raman signal spectrum.
  • FIG. 7 the maximum value of the fluorescence baseline in FIG. 5 (in FIG. 5, the left end of each spectrum) is plotted on the horizontal axis as the fluorescence noise intensity, and the average intensity of the Raman signal spectrum in FIG. 6 is plotted on the vertical axis. There is. As shown in FIG. 7, it can be seen that the fluorescence noise intensity and the Raman signal average intensity have a linear correlation shown by a broken line.
  • the correlation between the fluorescence intensity of the fluorescence noise of the sample and the Raman signal intensity is calculated in advance and used according to the type of the sample, thereby determining the type of the sample. Therefore, an appropriate exposure time can be easily determined.
  • step S004 of FIG. 3 from the first time to the second, based on the ratio of the first Raman signal strength calculated in step S003 to the second Raman signal strength which is the Raman signal strength required for analysis.
  • the second time which is the exposure time required to obtain the Raman signal intensity, is calculated.
  • Step S004 corresponds to step S204 in FIG.
  • the calculation unit 120 calculates the second time by substituting the first Raman signal strength calculated in step S003 into the following equation (1).
  • t 1 is the first time
  • t 2 is the second time
  • n is the first Raman signal strength
  • N is the second Raman signal strength.
  • n in the above equation (1) corresponds to the average intensity of the Raman signal.
  • the Raman signal average intensity is a value obtained by dividing the sum of the Raman signal intensity values at each wavelength point (that is, each data point) of the Raman signal spectrum by the number of wavelength points (data points). Further, the magnitude of the variation in Raman signal strength (that is, random noise) at each data point is ⁇ n because it is based on the relative error according to the Poisson distribution. Therefore, the average random noise level in the spectrum approximates 1 / ⁇ n. Further, assuming that the average intensity of the Raman signal that achieves the upper limit of the predetermined average random noise level is N, the upper limit of the predetermined average random noise level is approximated to 1 / ⁇ N. From the above, it can be seen that the noise width decreases as the Raman signal intensity increases.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum when the exposure time is short (for example, exposure for the first time).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a Raman signal spectrum when the exposure time is sufficient.
  • the Raman signal intensity n of the first spectrum obtained by the exposure of the first time t 1 and the Raman signal intensity N of the second spectrum obtained by the exposure of the second time t 2 are shown in the following equation (2). Has a proportional relationship.
  • the second time t 2 is calculated from the ratio represented by the above formula (1).
  • step S005 of FIG. 3 the second spectrum of the sample is acquired by the exposure for the second time calculated in step S004.
  • acquisition includes not only acquisition but also measurement. Therefore, step S005 in FIG. 3 may be, for example, a step including step S205 in the Raman spectroscopic analysis support device 100 shown in FIG. 4 and steps S105 to S109 in the Raman spectroscopic analyzer 200.
  • the output unit 140 of the Raman spectroscopic analysis support device 100 issues a command for executing the exposure for the second time calculated by the calculation unit 120 (that is, an instruction for the exposure for the second time) for Raman spectroscopic analysis.
  • Output to the device 200 step S205.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 acquires the exposure instruction for the second time output from the Raman spectroscopic analysis support device 100 (step S105).
  • the light source 210 starts irradiating the sample with the excitation light according to the instruction acquired in step S105 (step S106).
  • the spectrometer 220 is a spectrum of Raman scattered light scattered from the sample by exposure for a second time at the same time as the start of step S106 or after the start of step S106 according to the instruction acquired in step S105 (this is referred to as a second spectrum). Is measured (step S107).
  • step S107 similarly to step S102, after the light source 210 starts irradiating the sample with excitation light in step S106, or at the same time as the start, the spectroscope 220 is separated by the spectroscopic unit (not shown). The Raman scattered light in the wavelength band is received by an imaging device (not shown) (this is called exposure). Then, the spectrometer 220 performs the second time exposure and measures the second spectrum. At the same time that the exposure for the second time is completed in step S107, or after the exposure is completed, the light source 210 ends the irradiation of the sample with the excitation light (step S108).
  • the relationship between the irradiation time of the excitation light and the exposure time to the image sensor may be appropriately adjusted according to the sample to be measured and its mode.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 outputs the second spectrum (step S109).
  • the Raman spectroscopic analyzer 200 may output the second spectrum to a presentation unit (not shown in FIG. 1) such as a monitor for presentation, and the user terminal 50 such as a computer or tablet terminal (see FIG. 10).
  • a diagnostic device 300 see FIG. 10 arranged on the server.
  • the Raman spectroscopic analysis system in the modified example of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 10 and 11.
  • the Raman spectroscopic analysis system 500 has described an example of a system for rapidly analyzing a sample by simply determining an appropriate exposure time in order to obtain a Raman signal having the intensity required for Raman spectroscopic analysis.
  • an example of analyzing the analysis result and feeding it back to the user will be further described.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a Raman spectroscopic analysis system 500a including a Raman spectroscopic analyzer 200a (see FIG. 2) in a modified example of the embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the operation of the diagnostic device 300.
  • the Raman spectroscopic analysis system 500a includes, for example, a Raman spectroscopic analyzer 200a, a user terminal 50, and a diagnostic device 300.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a includes a light source 210, a spectrometer 220, and a Raman spectroscopic analysis support unit 100a.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a is incorporated as an in-line device in a mechanical device 10 such as a construction device.
  • the user terminal 50 is, for example, a computer, and is connected to the Raman spectroscopic analyzer 200a so as to be able to communicate with each other.
  • the user terminal 50 is not limited to a computer, and may be a terminal such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, a wearable terminal, or a computer mounted on the mechanical device 10.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a and the user terminal 50 are connected to the diagnostic device 300 on the server via, for example, the network 400.
  • the mechanical device 10 includes, for example, various large or small mechanical devices installed inside and outside factories, offices, public facilities and houses, construction equipment operating outdoors, trucks, buses, passenger cars, two-wheeled vehicles, ships, aircraft, trains. Includes various vehicles such as industrial vehicles and construction vehicles, or equipment such as engines, transmissions, and actuators provided therein.
  • the analysis sample (so-called sample) or the analysis object of Raman spectroscopic analysis may be, for example, a consumable item that is repeatedly used in the mechanical device 10 and is regularly replaced.
  • the consumable is, for example, a member such as a lubricating medium, a cooling medium, or oils functioning as a power transmission medium of the mechanical device 10, or a filter for filtering the oils. Since such consumables are arranged inside the mechanical device 10, it is not easy for the user of the mechanical device 10 to check the state of the consumables. Therefore, by incorporating the Raman spectroscopic analyzer 200a into the mechanical device 10, the state of consumables arranged in the mechanical device 10 can be measured in-line.
  • the user may input operation information via an input unit (not shown) such as a touch panel, keyboard, mouse, or microphone and transmit the operation information to the Raman spectroscopic analyzer 200a or the diagnostic apparatus 300. good.
  • the user may select necessary information via the input unit and have the information presented to a presentation unit such as a monitor or a speaker.
  • a presentation unit such as a monitor or a speaker.
  • the input unit and the presentation unit need only be connected to the Raman spectroscopic analysis support unit 100a, and are different from the device on which the Raman spectroscopic analysis support unit 100a is mounted (here, the Raman spectroscopic analysis device 200a).
  • the input unit and the presentation unit are not limited to one, and a plurality of input units and the presentation unit may be connectable to the Raman spectroscopic analysis support unit 100a.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a equipped with the Raman spectroscopic analysis support unit 100a is connected to the server via the network 400, transmits the second spectrum of consumables to the diagnostic device 300 on the server, and is provided in the diagnostic device 300.
  • the diagnosis result diagnosed by the information processing program stored in the database may be acquired.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a may have the presentation unit present the acquired diagnosis result to notify the user.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a controls a control device such as an ECU (Electronic Control Unit) that controls each function of the mechanical device 10 based on the acquired diagnosis result, and performs an operation required for the mechanical device 10. You may let me.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a outputs an instruction to control the function of the engine of the mechanical device 10 or the function of the hydraulic device to the control device according to the acquired diagnosis result.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a determines that it is necessary to stop the engine based on the diagnosis result
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a outputs an instruction to stop the engine to the control device of the mechanical device 10.
  • the Raman spectroscopic analysis support unit 100a may also output an instruction to the presentation unit to indicate that the engine needs to be stopped.
  • the presentation may be, for example, lighting a lamp, emitting a sound, or presenting by voice or text. This makes it easier to ensure the safety of the user when the user is operating the mechanical device 10.
  • the Raman spectroscopic analyzer 200a is installed in the flow path of the oil in the mechanical device 10 and measures the state of the oil in-line.
  • the operations of the light source 210 and the spectrometer 220 correspond to the operations of the Raman spectroscopic analyzer 200 shown in FIG. 4, and the operation of the Raman spectroscopic analysis support unit 100a is shown in FIG. Corresponds to the operation of the spectroscopic analysis support device 100. Therefore, the description of the operation up to step S107 shown in FIG. 4 will be omitted.
  • the diagnostic apparatus 300 acquires the second spectrum output by the Raman spectroscopic analyzer 200a (step S301).
  • the diagnostic apparatus 300 diagnoses the state of the sample from the acquired second spectrum (step S302).
  • the diagnostic apparatus 300 determines whether or not the state level of the sample (here, oil) is equal to or lower than the threshold value (step S303).
  • the diagnostic apparatus 300 inputs the second spectrum of the sample into the database.
  • the information processing program stored in the database obtains the diagnosis result of the state of the sample from the peak intensity (Raman signal intensity) of a predetermined wave number in the second spectrum or the overall or local shape feature of the second spectrum. Output.
  • Such a diagnostic apparatus 300 may be realized by using, for example, a model obtained by machine learning.
  • the diagnostic apparatus 300 When the state level of the sample is below the threshold value (Yes in step S303), the diagnostic apparatus 300 notifies as a diagnosis result that the state level of the sample is below the threshold value, that is, the state of the sample is not good. Output to the user terminal 50 and the Raman spectroscopic analyzer 200a (step S305). In this case, the diagnostic apparatus 300 may further notify the Raman spectroscopic analyzer 200a of a problem that may occur depending on the state of the sample and a workaround for the problem. Further, the diagnostic device 300 may output an instruction for controlling the operation of the mechanical device 10 so as to avoid the problem.
  • the diagnostic apparatus 300 saves the second spectrum of the sample and the data of the diagnosis result such as the state level of the sample in the server (step S304). .. These data are stored in a database included in the diagnostic apparatus 300, and desired data may be output to the user terminal 50 in response to a request from the user.
  • the second spectrum of the sample obtained by the Raman spectroscopic analyzer 200a can be diagnosed by the diagnostic apparatus 300, and the state of the sample can be fed back to the user. can.
  • the user can not only grasp the state of the sample in a timely manner but also predict the replacement time of the sample. For example, when the sample is a consumable item placed inside a mechanical device or the like, the user can know the appropriate replacement time of the consumable item and the problem that may occur in the mechanical device at an appropriate time.
  • an appropriate exposure time can be easily determined in the Raman spectroscopic analysis, so that the Raman spectroscopic analysis of the sample can be performed quickly and accurately. ..
  • an appropriate exposure time can be easily determined in Raman spectroscopic analysis. Therefore, according to the present disclosure, it can be applied not only to analytical use but also to industrial use as in this modification, and in various fields such as cosmetics, medical treatment, and food, Raman of a sample can be easily and quickly applied. Spectral analysis can be performed.
  • a part or all of the components included in the Raman spectroscopic analysis support device according to the above embodiment may be composed of one system LSI (Large Scale Integration: large-scale integrated circuit).
  • the Raman spectroscopic analysis support device may be composed of a system LSI having a storage unit, an acquisition unit, a calculation unit, and an output unit.
  • the system LSI does not have to include a light source.
  • a system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of components on a single chip. Specifically, a microprocessor, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), etc. It is a computer system composed of. A computer program is stored in the ROM. The system LSI achieves its function by operating the microprocessor according to the computer program.
  • system LSI Although it is referred to as a system LSI here, it may be referred to as an IC, an LSI, a super LSI, or an ultra LSI due to the difference in the degree of integration. Further, the method of making an integrated circuit is not limited to LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. An FPGA (Field Programmable Gate Array) that can be programmed after the LSI is manufactured, or a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and settings of the circuit cells inside the LSI may be used.
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • one aspect of the present disclosure may be not only such a Raman spectroscopic analysis support device but also a Raman spectroscopic analysis support method in which a characteristic component included in the device is a step.
  • one aspect of the present disclosure may be a computer program that causes a computer to perform each characteristic step included in the Raman spectroscopic analysis method.
  • one aspect of the present disclosure may be a non-temporary recording medium that can be read by a computer on which such a computer program is recorded.
  • Raman spectroscopic analysis of a sample can be performed quickly and accurately. Therefore, the Raman spectroscopic analysis method and the Raman spectroscopic analysis support device according to the present disclosure can be applied not only to analytical applications but also to industrial applications, and can be easily and quickly applied to various fields such as cosmetics, medical treatment, and foods. Raman spectroscopic analysis of the sample can be performed.
  • Raman spectroscopic analysis support device 100a Raman spectroscopic analysis support unit 110, 110a Acquisition unit 120, 120a Calculation unit 130, 130a Storage unit 140, 140a Output unit 200, 200a Raman spectroscopic analyzer 210 Light source 220 Spectrometer 300 Diagnostic Device 400 Network 500, 500a Raman Spectroscopy System

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Abstract

ラマン分光分析方法は、試料のラマン分光分析において、第１時間の露光により試料の第１スペクトルを取得し（Ｓ００１）、取得した第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し（Ｓ００２）、算出した第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、第１時間から、第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出し（Ｓ００３）、算出した第２時間の露光により試料の第２スペクトルを取得する（Ｓ００４）。

Description

ラマン分光分析方法及びラマン分光分析支援装置
　本開示は、ラマン分光分析方法、及び、ラマン分光分析方法を実行する装置を支援するラマン分光分析支援装置に関する。
　複数種類の物質を含む試料中から特定物質の濃度を測定する技術として、ラマン分光法がある。ラマン分光法は、分子及び結晶がその構造に応じた特有の振動エネルギーを持つため、物質に光を入射したときに物質から散乱された光（いわゆる、ラマン散乱光）が入射された光の波長と異なる波長を有するという現象を応用したものであるため、特定物質の選択性に優れている。
　しかしながら、照射する光と試料の種類によっては、蛍光発光を伴うことがある。蛍光発光は、照射する光の波長よりも長い波長で発光する。特に、ストークスラマン散乱光を測定する場合、照射する光の波長よりも長い波長帯域におけるラマン光のスペクトルを測定するため、ストークスラマン散乱光のスペクトルと蛍光のスペクトルとが重なることがある。
　そのため、ラマン分光法によって測定されたスペクトルから蛍光の影響を簡便に取り除く方法が求められている。例えば、特許文献１には、分光計で取得したスペクトルに対してシステムの応答関数の畳み込みによる補正と、取得したスペクトルの強度の所定のスケールへの正規化と、蛍光ベースラインの除去とを行い、薬剤の化学的特徴を抽出するシステム及び方法が開示されている。
特表２０１２－５００９９４号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の従来技術は、蛍光ベースラインの除去後に十分な量子カウント数が得られる露光時間を決定するために、複数回測定を繰り返す必要があるため、多くの時間と計算資源とが必要である。
　そこで、本開示は、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるため、迅速に、かつ、精度良く、試料のラマン分光分析を行うことができるラマン分光分析方法を提供する。また、本開示は、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるラマン分光分析支援装置を提供する。
　本開示の一態様に係るラマン分光分析方法は、試料のラマン分光分析において、第１時間の露光により前記試料の第１スペクトルを取得し、取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出し、算出した前記第２時間の露光により前記試料の第２スペクトルを取得する。
　また、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置は、試料に対する第１時間の露光によるラマン分光分析によって得られた第１スペクトルを取得する取得部と、取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出する算出部と、算出した前記第２時間の露光を出力する出力部と、を備える。
　なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、又は、コンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、及び、記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本開示によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるラマン分光分析方法及びラマン分光分析支援装置が提供される。
図１は、実施の形態におけるラマン分光分析システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態の変形例におけるラマン分光分析装置の構成の一例を示す図である。 図３は、実施の形態に係るラマン分光分析方法のフローの一例を示すフローチャートである。 図４は、実施の形態におけるラマン分光分析システム全体の動作の一例を示すシーケンス図である。 図５は、使用時間の異なるオイルのラマン分光分析におけるスペクトルの例を示す図である。 図６は、図５のスペクトルから蛍光ベースラインを差し引いたラマン信号スペクトルの例を示す図である。 図７は、蛍光ノイズ強度とラマン信号平均強度との相関関係を示す図である。 図８は、露光時間が短い場合（例えば、第１時間の露光）のラマン信号スペクトルの一例を示す図である。 図９は、露光時間が十分な場合のラマン信号スペクトルの一例を示す図である。 図１０は、実施の形態の変形例におけるラマン分光分析装置を備えるラマン分光分析システムの一例を示す図である。 図１１は、診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　（本開示に至った知見）
　近年、物質の化学分析の手法として、ラマン分光法が注目されている。ラマン分光法とは、被測定物質に対して単一波長の励起光を、一般的にはレーザ光を照射し、その反射光（レイリー光）に混じって得られる、励起光とは異なる波長の光（ラマン散乱光）のスペクトルから、被測定物質の化学的性質の情報を得る技術である。しかしながら、ラマン散乱光は、励起光と同じ波長の反射光又は散乱光であるレイリー光の強度に対して１０－６程度の強度しかなく、極めて微弱である。そのため高感度の検出器及び光学系が必要であり、また励起光源となるレーザに関しても波長安定性及び単色性などの高い性能が要求される。こうした理由から、ラマン分光法は、その高い有用性にも関わらず、赤外吸収分光法に比べて産業への応用はあまり進んでいない。
　ラマン分光法では、ラマン散乱光と励起光との波数の差（いわゆる、ラマンシフト）は、被測定物質を構成する分子の化学結合の振動準位間のエネルギー差に相当するため、代表的な振動分光法である赤外吸収分光法と概略では同じ化学結合に関する情報が得られる。ここで注目すべきは、ラマン散乱光においては励起光そのものではなく、励起光からの波長のずれ（光量子論的にはエネルギーの逆数の差）が化学結合との対応を示すことである。すなわち、励起光の波長は任意であり、励起光として、紫外光、可視光、及び、近赤外光などから任意の波長の光を使用可能である。これにより、赤外吸収分光法のように特殊な検出器及び光学素子を使用することなく、汎用の可視光領域の光学要素を使用することが可能である。
　また、ラマン分光法は、その原理上、測定対象物（ここでは油類）に対して、特定の波長の励起光、一般的には可視光レーザを照射する。レーザは非常に高いエネルギー密度を有するため、測定対象物の自家蛍光を誘起する場合がある。つまり、測定対象物中に含まれる成分によっては、ラマン散乱光のシグナルに比べてはるかに高いシグナルの自家蛍光が生じる場合があり、この自家蛍光が微弱なラマン散乱光の分析にあたって障害となる。例えば、微弱なラマン散乱光を検出するためには、スペクトル取得のための露光時間を長くすることが一般的に求められる。しかしながら、ラマン散乱光のシグナルよりもはるかに高いシグナルの自家蛍光が生じると、自家蛍光によってスペクトル測定用の光検出器（以下、スペクトル測定器という）の出力が飽和する可能性がある。つまり、スペクトル測定器に入って来るフォトンが殆ど蛍光由来になると、露光している間にスペクトル測定器の出力が飽和してしまう。スペクトル測定器がこのような状態になると、得られるスペクトルから蛍光ベースライン関数を差し引いても、ラマン信号スペクトルが得られない。そこで、ある一定時間の露光を複数回行うことにより、自家蛍光によってスペクトル測定器の出力が飽和することを防ぐ方法が取られている。
　しかしながら、上記の方法では、必要な精度のラマン信号スペクトルを得るために、ある一定時間の露光により複数回測定を行い、スペクトル測定器が受けたフォトン数を平均化することにより最終的なフォトン数を算出する必要があるため、手間がかかる。
　また、上記の方法では、測定の度に、蛍光ベースラインの関数フィッティングを行い、スペクトルから蛍光ベースライン関数を差し引いてラマン信号スペクトルを算出する必要があるため、スペクトルに関する演算量が多くなる。
　また、上記の方法では、十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間を予測することが難しい。
　本願発明者らは、上記課題を鑑みて鋭意検討した結果、十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間を簡便に予測することができる方法を見出した。
　そこで、本開示は、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるため、迅速に、かつ、精度良く、試料のラマン分光分析を行うことができるラマン分光分析方法を提供する。また、本開示は、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるラマン分光分析支援装置を提供する。
　本開示の一態様の概要は、以下の通りである。
　本開示の一態様に係るラマン分光分析方法は、試料のラマン分光分析において、第１時間の露光により前記試料の第１スペクトルを取得し、取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出し、算出した前記第２時間の露光により前記試料の第２スペクトルを取得する。
　このように、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法では、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、第１時間から、第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間（つまり、第２時間）を簡便に算出することができる。そのため、当該方法によれば、１回の試験露光により、十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間を決定することができる。これにより、演算処理量の低減及び分析時間の短縮を実現することができるため、迅速に、試料のラマン分光分析を行うことができる。
　したがって、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるため、迅速に、かつ、精度良く、試料のラマン分光分析を行うことができる。
　例えば、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法は、前記第１ラマン信号強度の算出では、取得した前記第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出し、予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係に基づいて、前記第１スペクトルにおける前記蛍光強度に対応するラマン信号強度である前記第１ラマン信号強度を算出してもよい。
　これにより、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法によれば、予め算出された相関関係に基づいて、第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度から第１ラマン信号強度を算出するため、関数フィッティングなどの複雑な演算処理を行う必要がない。したがって、本開示の一態様に係るラマン分光分析法によれば、簡便に、かつ、迅速に、第１ラマン信号強度を算出することができる。
　例えば、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法は、前記蛍光強度の算出では、前記第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインを関数フィッティングすることにより、前記蛍光強度を算出してもよい。
　これにより、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法によれば、未知の蛍光ベースライン形状を有する試料に対しても適切な露光時間を決定することができるため、高精度に露光時間を決定することができる。
　例えば、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法は、前記蛍光強度の算出では、前記第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインの最大値を前記蛍光強度として算出してもよい。
　これにより、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法によれば、数学的な処理の必要がなく、ラマン信号スペクトルの蛍光ベースラインの最大値を取るだけで、簡便に、かつ、迅速に、蛍光ノイズの蛍光強度を算出することができる。
　例えば、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法では、前記相関関係は、試料の種類に対応して、予め算出されており、前記第１ラマン信号強度の算出では、前記試料の種類に応じた前記相関関係に基づいて、第１ラマン信号強度を算出してもよい。
　これにより、本開示の一態様に係るラマン分光分析方法によれば、試料の種類に応じた相関関係に基づいて試料の第１ラマン信号強度を算出することができるため、試料の種類に応じて適切な露光時間を簡便に決定することができる。
　また、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置は、試料に対する第１時間の露光によるラマン分光分析によって得られた第１スペクトルを取得する取得部と、取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出する算出部と、算出した前記第２時間の露光を出力する出力部と、を備える。
　このように、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置によれば、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、第１時間から、第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間（つまり、第２時間）を簡便に算出することができる。そのため、当該装置によれば、１回の試験露光により、十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間を決定することができる。これにより、ラマン分光分析において演算処理量の低減及び分析時間の短縮を実現させることができる。
　したがって、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができる。
　また、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置は、さらに、予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係を記憶する記憶部を備え、前記算出部は、前記取得部により取得された前記第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出し、前記記憶部に記憶された前記相関関係に基づいて、前記第１スペクトルにおける前記蛍光強度に対応するラマン信号強度である前記ラマン信号強度を算出してもよい。
　これにより、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置によれば、予め算出された相関関係に基づいて、第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度から第１ラマン信号強度を算出するため、関数フィッティングなどの複雑な演算処理を行う必要がない。したがって、本開示の一態様に係るラマン分光分析支援装置によれば、簡便に、かつ、迅速に、第１ラマン信号強度を算出することができる。
　なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、又は、コンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、及び、記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。
　また、本明細書において、平行又は直交などの要素間の関係性を示す用語、及び、正方形又は長方形などの要素の形状を示す用語、並びに、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度の差異をも含むことを意味する表現である。
　（実施の形態）
　［ラマン分光分析システム］
　まず、実施の形態におけるラマン分光分析システムについて説明する。図１は、実施の形態におけるラマン分光分析システム５００の構成の一例を示すブロック図である。図１では、光の動きを破線で示し、信号の伝達方向を実線で示している。ラマン分光分析システム５００は、ラマン分光分析に必要な強度のラマン信号を得るために適切な露光時間を簡便に決定して、試料の分析を迅速に行うシステムである。
　図１に示されるように、ラマン分光分析システム５００は、例えば、ラマン分光分析装置２００と、ラマン分光分析支援装置１００と、を備える。ラマン分光分析装置２００は、試料のラマン分光分析を行う。ラマン分光分析支援装置１００は、ラマン分光分析装置２００がラマン分光分析を簡便に、かつ、精度良く実行できるように支援する。具体的には、ラマン分光分析支援装置１００は、ラマン分光分析装置２００が十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間（以下では、第２時間ともいう）を簡便に決定し、ラマン分光分析装置２００に第２時間の露光の指示を出力する。
　以下、ラマン分光分析システム５００の各構成についてより具体的に説明する。
　［ラマン分光分析装置］
　まず、ラマン分光分析装置２００の構成について説明する。ラマン分光分析装置２００は、試料に励起光を照射し、当該励起光の照射により試料から散乱される散乱光に含まれるラマン散乱光のスペクトルを測定する。より具体的には、ラマン分光分析装置２００は、まず、試料に励起光を第１時間照射して（つまり、第１時間の露光により）、試料の第１スペクトルを測定し、第１スペクトルをラマン分光分析支援装置１００に出力する。そして、ラマン分光分析装置２００は、第１時間から算出された第２時間の露光の指示をラマン分光分析支援装置１００から取得すると、試料に励起光を第２時間照射して（つまり、第２時間の露光により）、試料の第２スペクトルを測定し、第２スペクトルを出力する。なお、出力するとは、例えば、提示部（不図示）にデータを出力することであってもよく、ユーザ端末などの通信端末又はデータ解析装置などの外部装置にデータを出力することであってもよい。
　図１に示されるように、ラマン分光分析装置２００は、光源２１０と、分光計２２０と、を備える。光源２１０は、試料に励起光を照射する。励起光は、紫外光、可視光、及び、赤外光のいずれでもよい。中でも、励起光は、可視光であるとよい。これにより、光源２１０として安価な可視光レーザを使用することができる。また、光学系も安価な可視光用の光学系を使用することができる。これにより、ラマン分光分析装置２００を安価に製造することができるため、ラマン分光分析システム５００の汎用性が向上される。
　分光計２２０は、励起光の照射により試料から散乱されるラマン散乱光を分光することによりラマン散乱光のスペクトル（以下、ラマン信号スペクトルともいう）を導出する。例えば、分光計２２０は、励起光の照射により試料から散乱されたラマン散乱光のスペクトルを測定する測定部（不図示）と、測定したラマン信号スペクトルをラマン分光分析支援装置１００に出力する出力部（不図示）と、を備える。分光計２２０は、さらに、フィルタ（不図示）と、分光部（不図示）とを備えてもよい。励起光の照射により試料で反射及び散乱された光は、分光計２２０に入射する。反射光は、励起光と同じ波長の光であり、いわゆる、レイリー光と呼ばれる。分光計２２０に入射した光は、フィルタに入射する。フィルタは、例えば、バンドストップフィルタであり、散乱光を通過させ、レイリー光を除去する。フィルタを通過した散乱光は、分光部で波長帯域毎の光に分光される。分光部で分光された各波長帯域の光の強度は、測定部で測定される。測定部は、例えば、撮像素子（不図示）を備えており、撮像素子は、分光部で分光された各波長帯域の光を受光して、電気信号に変換する。撮像素子は、変換した電気信号をデジタル値で出力部に出力する。出力部は、各波長帯域の光の強度を示すデジタル値を、試料のラマン散乱光のスペクトルとしてラマン分光分析支援装置１００に出力する。なお、上述の分光計２２０の構成は一例であり、分光計２２０は、試料からのラマン散乱光を分光することによりラマン信号スペクトルを測定することができればよく、その構成及び測定方法については、特に限定されない。
　［ラマン分光分析支援装置］
　続いて、ラマン分光分析支援装置１００の構成について説明する。ラマン分光分析支援装置１００は、ラマン分光分析装置２００が十分な精度のラマン信号スペクトルを得るための適切な露光時間（以下では、第２時間ともいう）を簡便に決定し、ラマン分光分析装置２００に第２時間の露光の指示を出力する。
　図１に示されるように、ラマン分光分析支援装置１００は、例えば、取得部１１０と、算出部１２０と、記憶部１３０と、出力部１４０と、を備える。ラマン分光分析支援装置１００は、ラマン分光分析装置２００と接続されている。例えば、ラマン分光分析支援装置１００は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信、又は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの有線通信により、ラマン分光分析装置２００と接続されてもよい。
　取得部１１０は、分光計２２０から出力された試料のラマン信号スペクトルを取得する。より具体的には、取得部１１０は、試料に対する第１時間の露光によるラマン分光分析によってラマン分光分析装置２００で得られた第１スペクトルを取得する。
　算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出する。例えば、算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出し、記憶部１３０に記憶された相関関係に基づいて、第１スペクトルにおける蛍光強度に対応するラマン信号強度である第１ラマン信号強度を算出し、算出した第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、第１時間から、第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出する。
　記憶部１３０は、予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係を記憶する。例えば、当該相関関係は、試料の種類ごとに予め算出され、記憶部１３０に格納されてもよい。当該相関関係は、例えば、関数であってもよく、Ｌｏｏｋｕｐテーブルのように、入力と出力とが対応付けられたテーブルであってもよい。ここで、入力は、ラマン分光分析におけるスペクトル（ここでは、第１スペクトル）の蛍光ノイズの蛍光強度であり、出力は、ラマン分光分析におけるスペクトル（つまり、第１スペクトル）のラマン信号強度（つまり、第１ラマン信号強度）である。
　なお、上記の相関関係及びその導出方法については、ラマン分光分析方法の項にて後述する。
　出力部１４０は、算出部１２０が算出した第２時間の露光の指示をラマン分光分析装置２００に出力する。
　なお、図１では、ラマン分光分析支援装置１００は、ラマン分光分析装置２００とは別体の装置、例えば、コンピュータに搭載されている例を示したが、光源２１０及び分光計２２０と共に１つの装置（図２参照）に搭載されていてもよい。図２は、実施の形態の変形例におけるラマン分光分析装置２００ａの構成の一例を示す図である。
　図２に示されるように、ラマン分光分析装置２００ａは、光源２１０と、分光計２２０と、ラマン分光分析支援部１００ａと、を備える。ラマン分光分析支援部１００ａ、取得部１１０ａ、算出部１２０ａ、記憶部１３０ａ、及び、出力部１４０ａは、それぞれ、機能的には、図１に示されるラマン分光分析支援装置１００、取得部１１０、算出部１２０、記憶部１３０、及び、出力部１４０に相当する。ラマン分光分析装置２００ａは、ラマン分光分析支援部１００ａを備えることにより、光源２１０及び分光計２２０と、ラマン分光分析支援部１００ａとは、有線通信で接続されるため、無線通信による通信経路を確保する必要がない。また、ラマン分光分析装置２００ａは、データの送信距離、送信データ量、及び消費電力の観点から、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ－Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、又は、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）などのセルラー通信、Ｗｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）　ｌｏｗ　ｅｎｅｒｇｙ）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、ＮＦＣ（ｎｅａｒ　ｆｉｅｌｄ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などの近距離無線通信、ＳＩＧＦＯＸ、ＬｏＲＡＷＡＮ又はＮＢ－Ｉｏｔ（Ｎａｒｒｏｗ　Ｂａｎｄ　Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇ）などのＬＰＷＡ（Ｌｏｗ　Ｐｏｗｅｒ　Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ）、ｅＭＴＣ（ｅｎｈａｎｃｅｄ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｙｐｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）又は、ｉＢＵＲＳＴなどの広域無線通信などを適宜選択してもよい。そのため、例えば、建設機器及び車両などのサーバとの通信経路が限られたものにラマン分光分析システム５００を適用しても、それらの機器の通信を妨げにくい。
　［ラマン分光分析方法］
　続いて、ラマン分光分析方法の一例について図３及び図４を参照しながら説明する。図３は、実施の形態に係るラマン分光分析方法のフローの一例を示すフローチャートである。図４は、実施の形態におけるラマン分光分析システム５００全体の動作の一例を示すシーケンス図である。
　図３に示されるように、ステップＳ００１では、第１時間の露光により、試料の第１スペクトルを取得する。ここで、取得するとは、取得するだけでなく、測定することも含まれる。つまり、図３のステップＳ００１は、図４に示されるラマン分光分析支援装置１００におけるステップＳ２０１に相当してもよく、ラマン分光分析装置２００におけるステップＳ１０１～ステップＳ１０４と、ラマン分光分析支援装置１００におけるステップＳ２０１とを含むステップに相当してもよい。以下、後者の場合について図１を再び参照しながら説明する。
　図４に示されるように、ラマン分光分析装置２００の光源２１０は、試料への励起光の照射を開始する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の開始と同時に、又は、開始後、分光計２２０は、第１時間の露光により試料から散乱されたラマン散乱光のスペクトル（これを、第１スペクトルという）を測定する（ステップＳ１０２）。より具体的には、ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で光源２１０が試料に対して励起光の照射を開始した後又は当該開始と同時に、分光計２２０は、分光部（不図示）で分光された各波長帯域のラマン散乱光を撮像素子（不図示）で受光（これを、露光という）を開始する。そして、分光計２２０は、第１時間露光を行い、第１スペクトルを測定する。ステップＳ１０２で第１時間の露光が終了すると同時に又は当該露光が終了した後に、光源２１０は、試料への励起光の照射を終了する（ステップＳ１０３）。
　なお、励起光の照射時間と撮像素子への露光時間との関係は、測定する試料及びその態様に応じて適宜調整されてもよい。例えば、試料がオイルである場合、当該オイルが停滞している（例えば、オイルが流路などを移動しない）状態でオイルに励起光を照射すると、励起光が照射される位置に留まっているオイルに励起光が照射され続けるため、バックグラウンド蛍光は徐々に低下する。そのため、この場合、試料のバックグラウンド蛍光が十分に低下するまで試料に励起光を照射した後に、撮像素子への露光を開始してもよい。つまり、励起光の照射時間が撮像素子への露光時間より長くてもよい。また、例えば、オイルが流路を循環している状態でオイルに励起光を照射すると、励起光が照射される位置のオイルが常に入れ替わる。つまり、所定のオイルに励起光が照射される続けることがないため、バックグラウンド蛍光は変化しにくくなる。そのため、この場合、試料への励起光の照射と同時に撮像素子への露光を開始し、試料への励起光の照射の終了と同時に撮像素子への露光を終了してもよい。つまり、励起光の照射時間と撮像素子への露光時間とが同じ長さであってもよい。
　なお、ステップＳ１０１の処理は、ラマン分光分析装置２００が、例えば、ユーザが入力部（不図示）に入力した測定開始の指示を取得することで開始されてもよく、予め設定されたスケジュールに基づいて開始されてもよい。当該スケジュールは、例えば、ラマン分光分析支援装置１００の記憶部１３０に記憶されてもよい。
　続いて、ラマン分光分析装置２００は、測定した第１スペクトルをラマン分光分析支援装置１００に出力する（ステップＳ１０４）。ラマン分光分析支援装置１００の取得部１１０は、ラマン分光分析装置２００から出力された第１スペクトルを取得する（ステップＳ２０１）。
　続いて、図３のステップＳ００２では、ステップＳ００１で取得した第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出する。ステップＳ００２は、図４のステップＳ２０３に相当する。また、ステップＳ００２は、図４のステップＳ２０２及びＳ２０３を含むステップに相当してもよい。この場合、図３のステップＳ００２では、ラマン分光分析支援装置１００の算出部１２０は、例えば、図４のステップＳ２０２に記載のように、図４のステップＳ２０１で取得した第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出する。例えば、算出部１２０は、第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインを関数フィッティングすることにより、蛍光強度を算出してもよい。これにより、未知の蛍光ベースライン形状を有する試料に対しても適切な露光時間を決定することができるため、高精度に露光時間を決定することができる。また、例えば、算出部１２０は、第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインの最大値を蛍光強度として算出してもよい。これにより、数学的な処理の必要がなく、ラマン信号スペクトルの蛍光ベースラインの最大値を取るだけで、簡便に、かつ、迅速に、蛍光ノイズの蛍光強度を算出することができる。なお、蛍光ベースラインの蛍光強度は、最大値でなくてもよく、例えば、所定の波数における蛍光強度であってもよく、蛍光ベースライン強度の平均値であってもよい。
　続いて、図３のステップＳ００３では、算出部１２０は、例えば、図４のステップＳ２０３に記載のように、予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係に基づいて、第１スペクトルにおける当該蛍光強度に対応するラマン信号強度である第１ラマン信号強度を算出する。例えば、図４のステップＳ２０３では、算出部１２０は、記憶部１３０に記憶された上記の相関関係を読み出し、第１スペクトルにおける蛍光ノイズの蛍光強度を、当該相関関係に代入することにより、第１ラマン信号強度を算出する。これにより、関数フィッティングなどの複雑な演算処理を行うことなく、簡便に、かつ、迅速に、第１スペクトルにおけるラマン信号強度（いわゆる、第１ラマン信号強度）を算出することができる。例えば、上記の相関関係は、試料の種類に対応して、予め算出されており、ステップ２０３では、算出部１２０は、試料の種類に応じた上記の相関関係に基づいて、第１ラマン信号強度を算出してもよい。これにより、試料の種類に応じた相関関係に基づいて試料の第１ラマン信号強度を算出することができるため、試料の種類に応じて適切な露光時間を簡便に決定することができる。
　なお、ラマン分光分析支援装置の構成にて説明したように、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係は、試料の種類に対応して、予め算出され、記憶部１３０に記憶されている。当該相関関係は、予め算出されてデータベース化されていてもよい。
　ここで、当該相関関係について、図面を参照しながら説明する。試料は、例えば、オイルである。図５は、使用時間の異なるオイルのラマン分光分析におけるスペクトルの例を示す図である。図６は、図５のスペクトルから蛍光ベースラインを差し引いたラマン信号スペクトルの例を示す図である。図７は、蛍光ノイズ強度とラマン信号平均強度との相関関係を示す図である。なお、図５及び図６では、図の見易さの観点から、測定したサンプルの一部（４つ）のスペクトルを示しているが、図７では、測定したサンプル全ての蛍光ノイズ強度とラマン信号平均強度との相関関係を示している。
　図５に示されるように、使用時間の異なるオイルのスペクトルは、オイルの使用時間が増えるにつれてオイルの自家蛍光の蛍光強度が大きくなるが、使用時間が所定の時間（ここでは、５１４時間）を超えると、使用時間が増えるにつれて、オイルの自家蛍光の蛍光強度が低下している。この現象は、オイルの使用に伴い生成される物質（例えば、煤又は着色物質）などの影響により生じる場合がある。例えば、煤又は着色物質が試料に照射される励起光及び試料から散乱されるラマン散乱光を吸収することにより、励起光及びラマン散乱光の一部が弱められる。
　図６に示されるように、オイルのラマン信号スペクトルも、図５のスペクトルと同様に、オイルの使用時間が所定の時間（５１４時間）を超えると、使用時間が増えるにつれてオイルのラマン信号スペクトルの信号強度が低下している。
　以上により、オイルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号スペクトルの信号強度とは、比例していることが分かる。
　図７では、図５の蛍光ベースラインの最大値（図５では、各スペクトルの左端）を蛍光ノイズ強度として横軸にプロットし、図６のラマン信号スペクトルの平均強度を縦軸にプロットしている。図７に示されるように、蛍光ノイズ強度とラマン信号平均強度とは、破線で示される直線的な相関を有することが分かる。
　したがって、本実施の形態に係るラマン分光分析方法では、試料の種類に応じて、試料の蛍光ノイズの蛍光強度とラマン信号強度との相関関係を予め算出して使用することにより、試料の種類に応じて適切な露光時間を簡便に決定することができる。
　続いて、図３のステップＳ００４では、ステップＳ００３で算出した第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、第１時間から、第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出する。ステップＳ００４は、図４のステップＳ２０４に相当する。例えば、当該ステップでは、算出部１２０は、ステップＳ００３で算出した第１ラマン信号強度を、下記式（１）に代入することにより、第２時間を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、上記式（１）では、ｔ１は、第１時間であり、ｔ２は、第２時間であり、ｎは、第１ラマン信号強度であり、Ｎは、第２ラマン信号強度である。
　ここで、上記式（１）について図７及び図６を参照してより具体的に説明する。
　上記式（１）中のｎは、図７の相関関係では、ラマン信号平均強度に対応する。ラマン信号平均強度は、ラマン信号スペクトルの各波長点（つまり、各データ点）でのラマン信号強度の値の和を波長点（データ点）の数で除した値である。また、各データ点にけるラマン信号強度のばらつき（つまり、ランダムノイズ）の大きさは、Ｐｏｉｓｓｏｎ分布に従う相対誤差に基づくため、√ｎになる。よって、スペクトルにおける平均ランダムノイズレベルは、１／√ｎに近似する。また、所定の平均ランダムノイズレベルの上限を達成するラマン信号平均強度をＮとすると、所定の平均ランダムノイズレベルの上限値は、１／√Ｎに近似する。以上により、ラマン信号強度が高くなるほど、ノイズの幅は減ることが分かる。
　図８は、露光時間が短い場合（例えば、第１時間の露光）のラマン信号スペクトルの一例を示す図である。図９は、露光時間が十分な場合のラマン信号スペクトルの一例を示す図である。
　図８に示されるように、露光時間が短い場合、各データ点におけるラマン信号強度のばらつきは大きくなる。一方、図９に示されるように、露光時間が十分な場合、例えば、所定の平均ランダムノイズの上限を達成する程度に露光した場合、各データ点におけるラマン信号強度のばらつきは小さくなる。また、ラマン信号強度は、ラマン測定器に入ってくるフォトン数に比例するため、露光時間とフォトン数とは比例する。
　したがって、第１時間ｔ１の露光により得られる第１スペクトルのラマン信号強度ｎと、第２時間ｔ２の露光により得られる第２スペクトルのラマン信号強度Ｎとは、下記式（２）に示される比例関係を有する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　したがって、上記式（１）で示される比から第２時間ｔ２が算出される。
　続いて、図３のステップＳ００５では、ステップＳ００４で算出した第２時間の露光により、試料の第２スペクトルを取得する。ステップＳ００１で述べたとおり、取得するとは、取得するだけでなく、測定することも含まれる。そのため、図３のステップＳ００５は、例えば、図４に示されるラマン分光分析支援装置１００におけるステップＳ２０５と、ラマン分光分析装置２００におけるステップＳ１０５～Ｓ１０９を含むステップであってもよい。
　図４に示されるように、ラマン分光分析支援装置１００の出力部１４０は、算出部１２０が算出した第２時間の露光を実行させるコマンド（つまり、第２時間の露光の指示）をラマン分光分析装置２００に出力する（ステップＳ２０５）。続いて、ラマン分光分析装置２００は、ラマン分光分析支援装置１００から出力された第２時間の露光の指示を取得する（ステップＳ１０５）。光源２１０は、ステップＳ１０５で取得した指示に従い、試料への励起光の照射を開始する（ステップＳ１０６）。分光計２２０は、ステップＳ１０５で取得した指示に従い、ステップＳ１０６の開始と同時に、又は、開始後、第２時間の露光により試料から散乱されたラマン散乱光のスペクトル（これを、第２スペクトルという）を測定する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７では、ステップＳ１０２と同様に、ステップＳ１０６で光源２１０が試料に対して励起光の照射を開始した後又は当該開始と同時に、分光計２２０は、分光部（不図示）で分光された各波長帯域のラマン散乱光を撮像素子（不図示）で受光（これを、露光という）を開始する。そして、分光計２２０は、第２時間露光を行い、第２スペクトルを測定する。ステップＳ１０７で第２時間の露光が終了する同時に又は当該露光が終了した後に、光源２１０は、試料への励起光の照射を終了する（ステップＳ１０８）。
　なお、ステップＳ１０２で説明したとおり、励起光の照射時間と撮像素子への露光時間との関係は、測定する試料及びその態様に応じて適宜調整されてもよい。
　続いて、ラマン分光分析装置２００は、第２スペクトルを出力する（ステップＳ１０９）。例えば、ラマン分光分析装置２００は、第２スペクトルをモニターなどの提示部（図１にて不図示）に出力して提示させてもよく、コンピュータ若しくはタブレット端末などのユーザ端末５０（図１０参照）、又は、サーバ上に配置された診断装置３００（図１０参照）などに出力してもよい。
　（変形例）
　続いて、本実施の形態の変形例におけるラマン分光分析システムについて図１０及び図１１を参照して説明する。実施の形態では、ラマン分光分析システム５００は、ラマン分光分析に必要な強度のラマン信号を得るために適切な露光時間を簡便に決定して、試料の分析を迅速に行うシステムの例を説明したが、本変形例では、さらに、分析結果を解析してユーザにフィードバックする例を説明する。
　図１０は、実施の形態の変形例におけるラマン分光分析装置２００ａ（図２参照）を備えるラマン分光分析システム５００ａの一例を示す図である。図１１は、診断装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。
　図１０に示されるように、ラマン分光分析システム５００ａは、例えば、ラマン分光分析装置２００ａと、ユーザ端末５０と、診断装置３００と、を備える。
　また、図２に示されるように、ラマン分光分析装置２００ａは、光源２１０と、分光計２２０と、ラマン分光分析支援部１００ａとを備えている。例えば、ラマン分光分析装置２００ａは、建設機器などの機械装置１０内にインライン装置として組み込まれている。
　ユーザ端末５０は、例えば、コンピュータであり、ラマン分光分析装置２００ａと相互に通信可能に接続されている。ユーザ端末５０は、コンピュータに限られず、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ウエアラブル端末、又は、機械装置１０に搭載されたコンピュータなどの端末であってもよい。
　また、ラマン分光分析装置２００ａ及びユーザ端末５０は、例えば、ネットワーク４００を介してサーバ上の診断装置３００と接続されている。
　機械装置１０は、例えば、工場、事務所、公共施設及び住宅に内外に設置される大型又は小型の各種機械機器、屋外で稼働する建設機器、トラック、バス、乗用車、二輪車、船舶、航空機、列車、産業用車両、及び、建設用車両などの各種車両、又は、それらが備えるエンジン、変速機、及び、作動装置などの機器を含む。
　また、ラマン分光分析の分析試料（いわゆる、試料）又は分析対象物は、例えば、機械装置１０内で繰り返し使用され、定期的に交換される消耗品であってもよい。消耗品は、例えば、機械装置１０の潤滑媒体、冷却媒体、若しくは、動力伝達媒体として機能する油類、又は、油類を濾過するフィルタなどの部材である。このような消耗品は、機械装置１０の内部に配置されているため、機械装置１０の使用者が消耗品の状態を確認することが容易ではない。そのため、ラマン分光分析装置２００ａを機械装置１０に組み込むことにより、機械装置１０内に配置された消耗品の状態をインラインで測定可能となる。
　また、例えば、使用者は、タッチパネル、キーボード、マウス、又は、マイクなどの入力部（不図示）を介して操作情報を入力し、ラマン分光分析装置２００ａ、又は、診断装置３００に送信してもよい。また、使用者は、入力部を介して必要な情報を選択し、当該情報をモニター又はスピーカーなどの提示部に提示させてもよい。これにより、使用者は、消耗品の状態、消耗品の交換の時期、機械装置１０に発生し得るトラブルなどの情報を得ることができる。なお、入力部及び提示部は、ラマン分光分析支援部１００ａと接続されていればよく、ラマン分光分析支援部１００ａが搭載されている装置（ここでは、ラマン分光分析装置２００ａ）とは別の装置（例えば、ユーザ端末５０）に備えられていてもよい。また、入力部及び提示部は、それぞれ１つに限られず、複数の入力部及び提示部がラマン分光分析支援部１００ａと接続可能であってもよい。ラマン分光分析支援部１００ａが搭載されているラマン分光分析装置２００ａは、ネットワーク４００を介してサーバと接続され、消耗品の第２スペクトルをサーバ上の診断装置３００に送信し、診断装置３００が備えるデータベースに格納された情報処理プログラムにより診断された診断結果を取得してもよい。ラマン分光分析支援部１００ａは、取得した診断結果を提示部に提示させて使用者に知らせてもよい。また、ラマン分光分析支援部１００ａは、取得した診断結果に基づいてＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）などの、機械装置１０の各機能を統制する制御機器を制御し、機械装置１０に必要な動作を行わせてもよい。例えば、ラマン分光分析支援部１００ａは、取得した診断結果に応じて、機械装置１０のエンジン、又は、油圧機器などの機能を制御する指示を制御機器に出力する。例えば、ラマン分光分析支援部１００ａが診断結果に基づいてエンジンを停止する必要があると判定した場合、ラマン分光分析支援部１００ａは、機械装置１０の制御機器にエンジンを停止させる指示を出力する。さらに、ラマン分光分析支援部１００ａは、提示部にエンジンを停止する必要がある旨提示する指示も出力してもよい。当該提示は、例えば、ランプの点灯であってもよく、音を発することであってもよく、音声又は文字などによる提示であってもよい。これにより、使用者が機械装置１０を操作している場合に、使用者の安全を確保しやすくなる。
　以下、ラマン分光分析システム５００ａの動作について図１１を参照しながらより具体的に説明する。ここでは、ラマン分光分析装置２００ａは、機械装置１０内のオイルの流路に設置され、オイルの状態をインラインで測定する。
　ラマン分光分析装置２００ａの動作については、光源２１０及び分光計２２０の動作が図４に示されるラマン分光分析装置２００の動作に対応し、ラマン分光分析支援部１００ａの動作が図４に示されるラマン分光分析支援装置１００の動作に対応する。そのため、図４に示されるステップＳ１０７までの動作については、説明を省略する。
　図１１に示されるように、診断装置３００は、ラマン分光分析装置２００ａが出力した第２スペクトルを取得する（ステップＳ３０１）。次いで、診断装置３００は、取得した第２スペクトルから試料の状態を診断する（ステップＳ３０２）。このとき、診断装置３００は、試料（ここでは、オイル）の状態レベルが閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。例えば、診断装置３００は、試料の第２スペクトルをデータベースに入力する。当該データベースに格納された情報処理プログラムは、第２スペクトルにおける所定の波数のピーク強度（ラマン信号強度）、又は、第２スペクトルの全体的若しくは局所的な形状特徴から、試料の状態の診断結果を出力する。このような診断装置３００は、例えば機械学習によって得られたモデルを用いて実現されてもよい。
　試料の状態レベルが閾値以下である場合（ステップＳ３０３でＹｅｓ）、診断装置３００は、診断結果として、試料の状態レベルが閾値以下であること、つまり、試料の状態が良好ではない旨の通知をユーザ端末５０及びラマン分光分析装置２００ａに出力する（ステップＳ３０５）。この場合、診断装置３００は、さらに、試料の状態により生じ得る問題、及び、当該問題の回避策などをラマン分光分析装置２００ａに通知してもよい。また、診断装置３００は、当該問題を回避するように機械装置１０の動作を制御する指示を出力してもよい。
　一方、試料の状態レベルが閾値より大きい場合（ステップＳ３０３でＮｏ）、診断装置３００は、試料の第２スペクトル、及び、試料の状態レベルなどの診断結果のデータをサーバに保存する（ステップＳ３０４）。これらのデータは、診断装置３００が備えるデータベースに保存され、ユーザからの要求に応じて、所望のデータをユーザ端末５０に出力してもよい。
　以上のように、本変形例におけるラマン分光分析システム５００ａによれば、ラマン分光分析装置２００ａで得られた試料の第２スペクトルを診断装置３００で診断し、試料の状態をユーザにフィードバックすることができる。これにより、ユーザは、試料の状態を適時把握することだけでなく、試料の交換時期を予測することができる。例えば試料が機械装置などの内部に配置された消耗品である場合、ユーザは、消耗品の適切な交換時期及び機械装置内で生じ得る問題を適切なタイミングで知ることができる。
　したがって、本開示に係るラマン分光分析方法によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるため、迅速に、かつ、精度良く、試料のラマン分光分析を行うことができる。また、本開示に係るラマン分光分析支援装置によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができる。そのため、本開示によれば、分析用途に限らず、本変形例のように産業用途にも適用可能であり、例えば化粧品、医療、又は食品など様々な分野においても、簡便かつ迅速に試料のラマン分光分析を実施することができる。
　（他の実施の形態）
　以上、本開示の１つ又は複数の態様に係るラマン分光分析支援装置及びラマン分光分析方法について、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構成される形態も、本開示の１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
　例えば、上記実施の形態に係るラマン分光分析支援装置が備える構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。例えば、ラマン分光分析支援装置は、記憶部と、取得部と、算出部と、出力部と、を有するシステムＬＳＩから構成されてもよい。なお、システムＬＳＩは、光源を含んでいなくてもよい。
　システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法は、ＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、あるいは、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
　さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。
　また、本開示の一態様は、このようなラマン分光分析支援装置だけではなく、当該装置に含まれる特徴的な構成部をステップとするラマン分光分析支援方法であってもよい。また、本開示の一態様は、ラマン分光分析方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。また、本開示の一態様は、そのようなコンピュータプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。
　本開示によれば、ラマン分光分析において適切な露光時間を簡便に決定することができるため、迅速に、かつ、精度良く、試料のラマン分光分析を行うことができる。そのため、本開示に係るラマン分光分析方法及びラマン分光分析支援装置は、分析用途に限らず、産業用途にも適用可能であり、例えば化粧品、医療、又は食品など様々な分野においても、簡便かつ迅速に試料のラマン分光分析を実施することができる。
　１０　機械装置
　５０　ユーザ端末
　１００　ラマン分光分析支援装置
　１００ａ　ラマン分光分析支援部
　１１０、１１０ａ　取得部
　１２０、１２０ａ　算出部
　１３０、１３０ａ　記憶部
　１４０、１４０ａ　出力部
　２００、２００ａ　ラマン分光分析装置
　２１０　光源
　２２０　分光計
　３００　診断装置
　４００　ネットワーク
　５００、５００ａ　ラマン分光分析システム

Claims (7)

  1. 　試料のラマン分光分析において、第１時間の露光により前記試料の第１スペクトルを取得し、
    　取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、
    　算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出し、
    　算出した前記第２時間の露光により前記試料の第２スペクトルを取得する、
    　ラマン分光分析方法。
  2. 　前記第１ラマン信号強度の算出では、
    　取得した前記第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出し、
    　予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係に基づいて、前記第１スペクトルにおける前記蛍光強度に対応するラマン信号強度である前記第１ラマン信号強度を算出する、
    　請求項１に記載のラマン分光分析方法。
  3. 　前記蛍光強度の算出では、前記第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインを関数フィッティングすることにより、前記蛍光強度を算出する、
    　請求項２に記載のラマン分光分析方法。
  4. 　前記蛍光強度の算出では、前記第１スペクトルにおいて波数に依存する蛍光ノイズであるベースラインの最大値を前記蛍光強度として算出する、
    　請求項２又は３に記載のラマン分光分析方法。
  5. 　前記相関関係は、試料の種類に対応して、予め算出されており、
    　前記第１ラマン信号強度の算出では、前記試料の種類に応じた前記相関関係に基づいて、第１ラマン信号強度を算出する、
    　請求項２～４のいずれか１項に記載のラマン分光分析方法。
  6. 　試料に対する第１時間の露光によるラマン分光分析によって得られた第１スペクトルを取得する取得部と、
    　取得した前記第１スペクトルの第１ラマン信号強度を算出し、算出した前記第１ラマン信号強度と、分析に必要なラマン信号強度である第２ラマン信号強度との比に基づいて、前記第１時間から、前記第２ラマン信号強度を得るのに必要な露光時間である第２時間を算出する算出部と、
    　算出した前記第２時間の露光を出力する出力部と、
    　を備える、
    　ラマン分光分析支援装置。
  7. 　さらに、予め算出された、ラマン分光分析におけるスペクトルの蛍光ノイズの蛍光強度と、ラマン信号強度との相関関係を記憶する記憶部を備え、
    　前記算出部は、前記取得部により取得された前記第１スペクトルに含まれる蛍光ノイズの蛍光強度を算出し、前記記憶部に記憶された前記相関関係に基づいて、前記第１スペクトルにおける前記蛍光強度に対応するラマン信号強度である前記ラマン信号強度を算出する、
    　請求項６に記載のラマン分光分析支援装置。
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