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公開番号2025130678
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-08
出願番号2024208608
出願日2024-11-29
発明の名称情報処理システム、情報処理方法、制御プログラム、および記録媒体
出願人三洋化成工業株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G01N 27/12 20060101AFI20250901BHJP(測定;試験)
要約【課題】匂いセンサで検出した匂い物質の物性を推定し、当該推定した物性を可視化して表示することができる。
【解決手段】情報処理システム(100)は、匂いセンサ(10)の検出信号(114)と、分子間相互作用に関する少なくとも1種類の指標との対応関係を学習した推定モデル(221)を用いて、匂いセンサの検出信号から、検出信号に対応する少なくとも1種類の指標を推定する推定部(212)と、推定結果を出力装置(3)に出力させる出力制御部(214)とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
匂い物質を含む気体を匂いセンサに供給したときに、前記匂いセンサから取得される検出信号と、前記匂い物質の分子間相互作用に関する少なくとも１種類の指標との対応関係を学習した推定モデルを用いて、対象気体を供給された前記匂いセンサから取得した対象検出信号から、前記対象検出信号に対応する前記少なくとも１種類の指標を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果を出力装置から出力させる出力制御部と、を備える情報処理システム。
続きを表示（約 920 文字）【請求項２】
前記推定モデルは、
前記気体を供給された前記匂いセンサから取得した前記検出信号を説明変数として含み、前記匂い物質の、（１）非極性の分子間相互作用に関する第１指標、（２）双極子間の分子間相互作用に関する第２指標、（３）前記非極性の相互作用および前記双極子間の相互作用とは異なる分子間相互作用に関する第３指標、および（４）前記第１指標、前記第２指標、および前記第３指標の内積である第４指標のうち、少なくともいずれか１つ以上を目的変数として含む学習用データを用いた機械学習により生成される、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記推定された前記少なくとも１種類の前記指標、および前記指標を座標値とするグラフ、のうち少なくともいずれかを前記出力装置に出力させる、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記匂いセンサは、
複数のケミレジスタ型センサ素子を有し、
前記検出信号および前記対象検出信号は、
前記複数のケミレジスタ型センサ素子のそれぞれから取得される、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
匂い物質を含む気体を匂いセンサに供給したときに、前記匂いセンサから取得される検出信号と、前記匂い物質の分子間相互作用に関する少なくとも１種類の指標との対応関係を学習した推定モデルを用いて、対象気体を供給された前記匂いセンサから取得した対象検出信号から、前記対象検出信号に対応する前記少なくとも１種類の指標を推定する推定ステップと、
前記推定の結果を出力装置に出力させる出力制御ステップと、を含む情報処理方法。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記推定部および前記出力制御部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、制御プログラム、および記録媒体に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
匂いセンサによる検知結果を、主成分分析により二次元グラフにマッピングして示す手法が従来技術として知られている。例えば、特許文献１には、純水、ブラックコーヒー、ワイン、および醤油の匂いをセンサで検知し、検知結果を主成分分析したグラフが記載されている。このグラフは、横軸を第１主成分ＰＣ１、縦軸を第２主成分ＰＣ２とする２つの座標軸を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１１４２５４号公報
【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、上記特許文献１に記載の技術では、主成分（Principal Component）ＰＣ１およびＰＣ２は、化学的な意味を持つ値に対応する座標軸でないため、匂いの分類等はできても、匂いの物性評価をすることができないという問題がある。
【０００５】
本発明の一態様は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、匂いセンサから取得した検出信号から、検出された匂いの物性に関する指標を出力する情報処理システム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理システムは、匂い物質を含む気体を匂いセンサに供給したときに、前記匂いセンサから取得される検出信号と、前記匂い物質の分子間相互作用に関する少なくとも１種類の指標との対応関係を学習した推定モデルを用いて、対象気体を供給された前記匂いセンサから取得した対象検出信号から、前記対象検出信号に対応する前記少なくとも１種類の指標を推定する推定部と、前記推定部の推定結果を出力装置から出力させる出力制御部と、を備える。
【０００７】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理システムが実行する情報処理方法であって、匂い物質を含む気体を匂いセンサに供給したときに、前記匂いセンサから取得される検出信号と、前記匂い物質の分子間相互作用に関する少なくとも１種類の指標との対応関係を学習した推定モデルを用いて、対象気体を供給された前記匂いセンサから取得した対象検出信号から、前記対象検出信号に対応する前記少なくとも１種類の指標を推定する推定ステップと、前記推定の結果を出力装置に出力させる出力制御ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、匂いセンサから取得した検出信号から、検出された匂いの物性に関する指標を出力する情報処理システム等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施形態に係る匂い検出システムの要部構成の一例を示す図である。
図１に示す匂いセンサ素子の構成の一例を示す図である。
匂いセンサ素子の匂い物質の検出を説明する図である。
本発明の実施形態に係る三次元グラフの一例であり、匂い物質のＨＳＰ値を示す図である。
機械学習に用いられる学習用データを説明する図である。
図１に示す匂い推定装置の制御部が実行する、匂い推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
匂い推定装置が推定したガスのＨＳＰ値の解析値と文献値とを比較して示す図である。
匂い推定装置が推定したガスのヒルデブランド溶解度パラメータの解析値と文献値とを比較して示す図である。
匂い推定装置が推定した各ガスのＨＳＰ値および分子量の解析値と文献値とを比較して示す図である。
匂い物質の従来の表現手法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔実施形態〕
＜匂い検出システム１００の構成＞
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る匂い検出システム１００（情報処理システム）の要部構成の一例を示す図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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