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公開番号2025095492
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-26
出願番号2023211526
出願日2023-12-14
発明の名称推定方法、情報処理装置、及びプログラム
出願人DIC株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250619BHJP(計算;計数)
要約【課題】サンプルに係るスペクトル計測値に基づき、サンプルの物性情報等を推定する技術を改善する。
【解決手段】情報処理装置が実行する、推定方法であって、サンプルに係るスペクトル計測値を取得するステップと、スペクトル計測値を一次元データに変換するステップと、一次元データのデータサイズを1/α倍(αは自然数)にする複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、1/α倍にされた複数の処理済一次元データをα倍にする拡大処理を行い、拡大処理された複数のデータを組み合わせることで二次元データを生成するステップと、二次元データのうち、所定領域のデータを入力情報として決定するステップと、所定領域のデータを入力情報として予測モデルに入力してサンプルの情報を推定するステップと、サンプルの情報を出力するステップと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置が実行する、推定方法であって、
サンプルに係るスペクトル計測値を取得するステップと、
前記スペクトル計測値を一次元データに変換するステップと、
前記一次元データのデータサイズを１/α倍（αは自然数）にする複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、１/α倍にされた複数の処理済一次元データをα倍にする拡大処理を行い、拡大処理された複数のデータを組み合わせることで二次元データを生成するステップと、
前記二次元データのうち、所定領域のデータを入力情報として決定するステップと、
前記所定領域のデータを入力情報として予測モデルに入力して前記サンプルの情報を推定するステップと、
前記サンプルの情報を出力するステップと、
を含む、推定方法。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の推定方法であって、
前記スペクトル計測値は、ＩＲスペクトルを含む、推定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の推定方法であって、
前記サンプルの情報は、前記サンプルの組成情報、及び物性情報の少なくともいずれかを含む、推定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の推定方法であって、
前記二次元データを生成するステップは、二次元画像を生成するステップであり、
前記スペクトル計測値に基づき、計測値に対応する画素情報を波数順に並べた一次元画像を生成することと、
前記複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、マックスプーリング処理により１/α倍した処理画像を前記一次元画像のサイズと同サイズになるようα倍する処理を行い、前記一次元画像から複数の加工画像を生成することと、
前記波数をＸ軸とし前記ウィンドウサイズをＹ軸として前記一次元画像及び前記複数の加工画像を結合して二次元画像を生成することと、
を含む、推定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の推定方法であって、
前記所定領域は、前記二次元画像における複数の矩形領域である、推定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の推定方法であって、
前記決定するステップにおいて、前記複数の矩形領域は遺伝的アルゴリズムにより決定され、前記遺伝的アルゴリズムにおける染色体情報は、前記複数の矩形領域に対応した複数の遺伝子情報を含み、各遺伝子情報は、矩形領域を示すＸ座標情報及びＹ座標情報を含む、推定方法。
【請求項７】
制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部は、
サンプルに係るスペクトル計測値を取得し
前記スペクトル計測値を一次元データに変換し、
前記一次元データのデータサイズを1/α倍（αは自然数）にする複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、1/α倍にされた複数の処理済一次元データをα倍にする拡大処理を行い、拡大処理された複数のデータを組み合わせることで二次元データを生成し、
前記二次元データのうち、所定領域のデータを入力情報として決定し、
前記所定領域のデータを入力情報として予測モデルに入力して前記サンプルの情報を推定し、
前記サンプルの情報を出力する、情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が実行する推定するプログラムであって、コンピュータに、
サンプルに係るスペクトル計測値を取得するステップと、
前記スペクトル計測値を一次元データに変換するステップと、
前記一次元データのデータサイズを1/α倍（αは自然数）にする複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、1/α倍にされた複数の処理済一次元データをα倍にする拡大処理を行い、拡大処理された複数のデータを組み合わせることで二次元データを生成するステップと、
前記二次元データのうち、所定領域のデータを入力情報として決定するステップと、
前記所定領域のデータを入力情報として予測モデルに入力して前記サンプルの情報を推定するステップと、
前記サンプルの情報を出力するステップと、
を実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来からサンプルに係るスペクトル計測値に基づき、サンプルに係る物性等の情報を推定する技術が知られている。例えば非特許文献１には、スペクトルデータにおいても予測精度の高いモデリングを行うことを可能にする新しい変数選択手法として、ＧＡＷＬＳ法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
河村、荒川、船津、“遺伝的アルゴリズムを用いた波長領域選択手法の開発”、Journal of Computer Aided Chemistry , Vol.7, 10-17 (2006)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、実測作業では信号点がずれて信号強度がばらつくケースある。例えば、避けられない機械誤差等により、スペクトル計測値のピーク位置がずれることがある。この場合において、ＧＡＷＬＳ法によりサンプルに係る情報を推定することは困難であった。このようにスペクトル計測値に基づき、サンプルの物性情報等を推定する技術には改善の余地があった。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、サンプルに係るスペクトル計測値に基づき、サンプルの物性情報等を推定する技術を改善することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の一実施形態に係る推定方法は、情報処理装置が実行する、推定方法であって、
サンプルに係るスペクトル計測値を取得するステップと、
前記スペクトル計測値を一次元データに変換するステップと、
前記一次元データのデータサイズを１/α倍（αは自然数）にする複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、１/α倍にされた複数の処理済一次元データをα倍にする拡大処理を行い、拡大処理された複数のデータを組み合わせることで二次元データを生成するステップと、
前記二次元データのうち、所定領域のデータを入力情報として決定するステップと、
前記所定領域のデータを入力情報として予測モデルに入力して前記サンプルの情報を推定するステップと、
前記サンプルの情報を出力するステップと、
を含む。
【０００７】
（２）本開示の一実施形態に係る推定方法は、（１）に記載の推定方法であって、
前記スペクトル計測値は、ＩＲスペクトルを含む。
【０００８】
（３）本開示の一実施形態に係る推定方法は、（１）又は（２）に記載の推定方法であって、
前記サンプルの情報は、前記サンプルの組成情報、及び物性情報の少なくともいずれかを含む。
【０００９】
（４）本開示の一実施形態に係る推定方法は、（１）乃至（３）のいずれか一項に記載の推定方法であって、
前記二次元データを生成するステップは、二次元画像を生成するステップであり、
前記スペクトル計測値に基づき、計測値に対応する画素情報を波数順に並べた一次元画像を生成することと、
前記複数の異なるウィンドウサイズによりマックスプーリング処理を行い、マックスプーリング処理により１/α倍した処理画像を前記一次元画像のサイズと同サイズになるようα倍する処理を行い、前記一次元画像から複数の加工画像を生成することと、
前記波数をＸ軸とし前記ウィンドウサイズをＹ軸として前記一次元画像及び前記複数の加工画像を結合して二次元画像を生成することと、
を含む。
【００１０】
（５）本開示の一実施形態に係る推定方法は、（４）に記載の推定方法であって、
前記所定領域は、前記二次元画像における複数の矩形領域である。
（【００１１】以降は省略されています）

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