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WO2016194468A1 - 粘弾性計算システムおよび粘弾性測定方法 - Google Patents

粘弾性計算システムおよび粘弾性測定方法 Download PDF

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WO2016194468A1
WO2016194468A1 PCT/JP2016/061232 JP2016061232W WO2016194468A1 WO 2016194468 A1 WO2016194468 A1 WO 2016194468A1 JP 2016061232 W JP2016061232 W JP 2016061232W WO 2016194468 A1 WO2016194468 A1 WO 2016194468A1
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WO
WIPO (PCT)
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information
waveform
acceleration
viscoelasticity
measurement system
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2016/061232
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English (en)
French (fr)
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裕華 張
神鳥　明彦
雅義 石橋
梶山　新也
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Maxell Ltd
Original Assignee
Hitachi Maxell Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Priority to US15/577,085 priority patent/US11219407B2/en
Priority to CN201680032388.0A priority patent/CN107847133B/zh
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    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Definitions

  • the present invention relates to a viscoelasticity calculation system and a viscoelasticity measurement method.
  • the measurement of viscoelasticity is useful in the medical field, or in the fields of skin shaping and cosmetics.
  • the medical field by measuring viscoelasticity at a predetermined location, it is possible to determine ulcers on the support surface skin caused by bedriddenness in the same posture over a long period of time, skin edema or scleroderma caused by organ changes, and the like.
  • the fields of skin shaping and cosmetics by measuring viscoelasticity at a predetermined location, it is possible to determine the degree of disease progression, the effect of drug treatment, and the like.
  • a device including an acceleration sensor and a pressure sensor is pressed against an object such as a human body, and the hardness (elastic coefficient) of the object is determined by using the second-order differential of pressure information and acceleration information.
  • the hardness elastic coefficient
  • the measurement is performed at a position determined at the time of measurement, and an absolute rest of the measurement object is necessary. Furthermore, the technique of Patent Document 2 measures the displacement of the skin surface by a single gas injection, and cannot perform dynamic viscoelasticity measurement.
  • an object of the present invention is to provide a technique for quantitatively measuring physical properties of both viscosity and elasticity.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above-described problems.
  • the viscoelasticity measurement system includes a measurement device, a processor, and a display device.
  • the measurement apparatus includes a movable part that is continuously pressed against a measurement object, and a first sensor that outputs acceleration information corresponding to an acceleration of movement in a pressing direction of a contact portion of the measurement object with the movable part; And a second sensor that outputs reaction force information corresponding to a reaction force at a contact portion of the measurement object with the movable part.
  • the processor calculates first information related to an elastic component of the measurement object and second information related to a viscosity component of the measurement object based on the acceleration information and the reaction force information.
  • the display device displays the first information and the second information.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a viscoelasticity calculation system according to an embodiment. It is explanatory drawing of the principle of operation of a measuring apparatus. It is a schematic diagram of the structural example of a measuring apparatus. It is a figure which shows the relationship between the output voltage by the side of a receiving coil, and the pressure by compression.
  • A is a figure which shows the output by an acceleration sensor
  • (b) is a figure which shows the output by a magnetic sensor
  • (c) is a figure which shows the output by a pressure sensor, when a target object is made into a spring.
  • D is a figure which shows the output by a displacement sensor.
  • FIG. 1 is a figure which shows a magnetic sensor voltage
  • (b1) is a figure which shows a 2nd-order differential waveform
  • (b2) is a figure which shows the acceleration waveform based on the output of an acceleration sensor
  • (c) is a target object
  • FIG. It is an example of the flowchart which shows the flow of the whole process by a viscoelasticity calculation system (1st Example). It is a flowchart which shows the flow of a process of step S2 (calculation of a complex elastic modulus) of FIG. It is a flowchart which shows the flow of a process of step S3 (calculation of a phase difference) of FIG.
  • A is a figure which shows an acceleration waveform
  • (b) is a figure which shows a voltage waveform
  • (c) is the 1st differential waveform of a voltage waveform, the average value of a 1st differential waveform, and 1 from an average value. It is a figure which shows the position of +/- 0.3 times the width
  • (d) is a figure which shows a 2nd-order differential waveform.
  • the following examples relate to a technique for calculating the viscoelasticity of a measurement object.
  • a human body is demonstrated as an example as a measuring object, it is not limited to this.
  • the object to be measured may be other objects such as food.
  • viscoelasticity is a concept including viscosity and elasticity.
  • Elasticity represents the property that an object deformed by applying a force tries to return to its original shape when the force is removed.
  • Viscosity represents a characteristic that is difficult to return to its original shape when an object is deformed by applying force.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a viscoelasticity calculation system.
  • the viscoelasticity calculation system 1000 includes a measuring device 1 and a viscoelasticity calculation device 2.
  • the illustration of a part of structure is abbreviate
  • the measuring apparatus 1 includes a main body portion 14 having a receiving coil 11 (magnetic field detecting means), a movable portion 15 having a transmitting coil 12 (magnetic field generating means) and an acceleration sensor 13, and a spring 16 (elastic body).
  • the receiving coil 11 and the transmitting coil 12 are collectively referred to as a magnetic sensor 19.
  • the magnetic sensor 19 outputs reaction force information corresponding to the reaction force at the contact portion of the object with the movable portion 15.
  • the acceleration sensor 13 outputs acceleration information corresponding to the acceleration of the movement in the pressing direction of the contact portion with the movable part 15 in the object.
  • the contact portion 20 is a portion that is pressed against the body B so that the human body B, which is the object, is recessed by the operator of the measuring device 1 when calculating viscoelasticity.
  • the main-body part 14 and the movable part 15 have rigidity.
  • the acceleration sensor 13 detects information on acceleration of movement in the pressing direction.
  • the body B has a spring property and a dashpot property.
  • the body B has a spring 17 (a) (spring constant K) and a dashpot 17 (b) (dashpot constant G).
  • the spring constant K corresponds to the elastic component of the body B
  • the dashpot constant G corresponds to the viscous component of the body B.
  • the magnetic sensor 19 outputs voltage information corresponding to the magnitude of the reaction force of the body B corresponding to the pressure applied to the body B by the measuring device 1. Therefore, the receiving coil 11 and the transmitting coil 12 are disposed so as to face each other. And between the main-body part 14 and the movable part 15, the spring 16 whose spring constant is K '(known) is arrange
  • the spring 16 may be replaced with a spring having the same shape and a large wire diameter. Further, the free length of the spring 16 may be made longer.
  • the compression force F for the spring 16 to have the same contraction amount increases, and as a result, the force from the main body portion 14 to the object also increases. Thereby, the viscoelasticity of the deep layer position of a target object can be measured.
  • the AC oscillation source 31 generates an AC voltage having a specific frequency (for example, 20 kHz).
  • the alternating voltage is converted into an alternating current having a specific frequency by the amplifier 32, and the converted alternating current flows through the transmission coil 12.
  • the magnetic field generated by the alternating current flowing through the transmission coil 12 causes the reception coil 11 to generate an induced electromotive force.
  • the alternating current generated in the receiving coil 11 by the induced electromotive force (the frequency is the same as the frequency of the alternating voltage generated by the alternating current oscillation source 31) is amplified by the preamplifier 33, and the amplified signal is input to the detection circuit 34. .
  • the detection circuit 34 detects the amplified signal based on a specific frequency or a double frequency generated by the AC oscillation source 31. Therefore, the output of the AC oscillation source 31 is introduced as a reference signal 35 to the reference signal input terminal of the detection circuit 34. Note that an operation method using a full-wave rectifier circuit without using the detector circuit 34 may be adopted.
  • the voltage information (output signal) from the detection circuit 34 (or rectifier circuit) passes through the low-pass filter 36 and is then introduced into the drive circuit 21 (see FIG. 1) of the viscoelasticity calculation device 2.
  • the relationship between the pressure (force F) applied to the main body 14 and the magnitude of the voltage represented by the output signal introduced from the low pass filter 36 to the drive circuit 21 is shown by a line 4a (broken line) in FIG. Street.
  • the reason why the line 4a is linear is that the spring constant K ′ of the spring 16 is large and the amount of contraction of the spring 16 with respect to the pressure applied to the main body 14 is small.
  • the line 4b solid line
  • This correction can be performed, for example, by the microprocessor 23 described later.
  • the conversion coefficient indicating the ratio of the pressure applied to the body B to the voltage information output from the magnetic sensor 19 is hereinafter referred to as a voltage / pressure conversion coefficient (Cmp [N / mV]), and this value is It is assumed that it has been calculated in advance by experiments.
  • the viscoelasticity calculation device 2 is a computer device.
  • the viscoelasticity calculation device 2 includes drive circuits 21 and 22, a microprocessor 23, a storage unit 24, a sound generation unit 25, a display unit 26, a power supply unit 27, and an input unit 28.
  • the drive circuit 21 transmits the voltage information received from the receiving coil 11 of the measuring apparatus 1 via the low-pass filter 36 (see FIG. 2) and the like to the microprocessor 23.
  • the drive circuit 22 transmits the acceleration information received from the acceleration sensor 13 of the measuring apparatus 1 to the microprocessor 23.
  • the microprocessor 23 is realized by a CPU (Central Processing Unit), for example.
  • the microprocessor 23 includes a differential waveform creation unit 231, a waveform comparison unit 232, a conversion coefficient calculation unit 233, a waveform feature calculation unit 234, a calculation unit 235, and a determination unit 236.
  • the processing unit of the microprocessor 23 can be realized by various programs. For example, various programs stored in the storage unit 24 are expanded in a memory (not shown) of the viscoelasticity calculation device 2.
  • the microprocessor 23 executes a program loaded in the memory.
  • FIGS the processing contents of each processing unit of the microprocessor 23 will be described with reference to FIGS.
  • the output from the acceleration sensor 13 is as shown in (a), and the output from the magnetic sensor 19 is as shown in (b).
  • the output when a pressure sensor (not shown) is used instead of the magnetic sensor 19 is as shown in (c), and the output (displacement true) by a displacement sensor (not shown) such as a laser sensor as a reference is shown.
  • the value (correct value) is as shown in (d).
  • the purpose of this embodiment is to calculate the viscoelastic modulus (viscous component and elastic component) of the object, that is, the spring constant K and the dashpot constant G in FIG.
  • the viscoelastic modulus (viscous component and elastic component) of the object that is, the spring constant K and the dashpot constant G in FIG.
  • information from the acceleration sensor 13 and the magnetic sensor 19 is used to calculate the viscoelastic characteristics of the object without using a displacement sensor such as a laser sensor.
  • Reasons for not using the displacement sensor include, for example, that it is difficult to use due to the surface condition of the object, whether it can be fixed to the object, and that it is expensive.
  • the voltage / displacement conversion coefficient C md is a numerical value indicating the ratio of the magnitude of the acceleration waveform to the second-order differential waveform (described later in detail). The same applies to the waveform of the output from the pressure sensor shown in (c) and the waveform of the output from the displacement sensor shown in (d).
  • Expression (1) is an expression representing Hooke's law.
  • Expression (2) is an expression representing that the displacement amount X can be obtained by multiplying the output voltage V m from the magnetic sensor 19 by the voltage / displacement conversion coefficient C md .
  • Expression (3) is an expression representing that the pressure F can be obtained by multiplying the output voltage V m by the magnetic sensor 19 by the voltage / pressure conversion coefficient C mp .
  • Equation (2) Equation (2)
  • Equation (3) Equation (3)
  • the complex elastic modulus of the object can be calculated by dividing the voltage / pressure conversion coefficient Cmp by the voltage / displacement conversion coefficient Cmd .
  • the storage unit 24 is a means for storing various information, and is realized by, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), or the like.
  • the storage unit 24 stores in advance a voltage / pressure conversion coefficient Cmp calculated by experiment.
  • the sound generator 25 is a means for generating sound, and is realized by a speaker, for example.
  • the sound generation unit 25 generates a beep sound at the start and end of measurement by the measurement apparatus 1.
  • the display unit 26 is a means for performing various displays, and is realized by, for example, LCD (Liquid Crystal Display) or CRT (Cathode Ray Tube) Display.
  • the display unit 26 displays various waveforms, the viscosity of the object, the elasticity of the object, an indicator that visualizes the viscoelasticity of the object, and the like.
  • the power supply unit 27 is a power supply means in the viscoelasticity calculation device 2.
  • the input unit 28 is a means operated by the user for inputting various information, and is realized by, for example, a keyboard or a mouse.
  • the entire measuring apparatus 1a (1) is a pencil type.
  • the measuring device 1 a (1) includes a main body portion 14 and a movable portion 15.
  • the main body 14 includes the receiving coil 11, the coil substrate 120 on which the receiving coil 11 is mounted, the operation circuit substrate 130 connected to the receiving coil 11 and the transmitting coil 12, the battery 18, and the start of hardness calculation.
  • An operation button 190 to be operated and a display unit 26 are provided.
  • the movable portion 15 includes a transmission coil 12, an acceleration sensor 13, and a coil substrate 110 on which the transmission coil 12 and the acceleration sensor 13 are mounted.
  • one to four springs 16a (16) are arranged between the coil substrate 110 and the coil substrate 120.
  • a single spring 16a (16) can be used, and the spring 16a (16) having a diameter equal to or larger than the coil diameter of the coil substrate 110 and the transmitting coil 12 can be used. If the spring 16a (16) has a single configuration, the coil substrate 110 and the coil of the transmitting coil 12 can be arranged inside the spring 16a (16), and the size can be reduced.
  • the measuring device 1a (1) when the movable part 15 is pressed against the object so that the object is recessed, the spring 16a (16) is contracted, and the transmission coil 12 and the reception coil 11 approach each other.
  • produced in the contact part 20 is output from the receiving coil 11 because the magnitude
  • the whole measuring apparatus 1a (1) is a pencil type, it is compact and easy to use.
  • the operation button 190 of the measuring apparatus 1 is operated by the operator.
  • the movable portion 15 of the measuring apparatus 1 is continuously pressed against the object at a frequency of fHz several times by the operator (step S1).
  • the movable part 15 of the measuring apparatus 1 is manually pressed against the contact portion of the object and then released. This pressing and releasing operation is repeatedly performed.
  • the whole measuring apparatus 1 may be attached to a motor (not shown). In the case of this configuration, by driving the motor, the movable portion 15 can be continuously pressed against the object at the frequency fHz.
  • the frequency f may be set to about several Hz to several tens Hz. Note that the frequency f may be appropriately changed depending on the measurement object.
  • the frequency f is preferably set to about 2 to 10 Hz.
  • FIG. 17 is a diagram showing the relationship between frequency and elasticity and viscosity. As shown in FIG. 17, when the frequency f is increased, the elastic component information is not changed. On the other hand, the information on dynamic viscosity characteristics may be significantly reduced when the frequency f increases. Even if the measurement object has a low viscosity (that is, an object that immediately returns to the original shape), if the frequency f is increased, the measurement device 1 is pressed before returning to the original shape. It becomes difficult to obtain information on the displacement between when the device 1 is pressed and when it is released. As described above, when the frequency f is increased, it may be difficult to obtain information on the viscosity characteristics. Therefore, the frequency f is preferably set in a certain range according to the measurement object.
  • the viscoelastic characteristics may not be remarkably lost when the measurement time becomes longer or the number of times of measurement increases. Therefore, it is preferable that the measurement time and the number of measurements are set in a certain range according to the measurement object.
  • the microprocessor 23 of the viscoelasticity calculation device 2 acquires information from the measurement device 1 each time the movable part 15 of the measurement device 1 is pressed against the object.
  • the microprocessor 23 calculates the complex elastic modulus based on the information (reaction force information and acceleration information) acquired from the measuring device 1 (step S2). Further, the microprocessor 23 calculates a phase difference based on information (reaction force information and acceleration information) acquired from the measuring device 1 (step S3).
  • steps S2 and S3 are executed in parallel, but the method is not limited to this. Steps S2 and S3 may be performed sequentially. Details of steps S2 and S3 will be described later with reference to FIGS.
  • the microprocessor 23 calculates an elastic component and a viscous component based on the calculated complex elastic modulus and phase difference (step S4). Next, the microprocessor 23 calculates an average value and a variance for the elastic component data and the viscous component data calculated in step S4 (step S5).
  • Step S6 the microprocessor 23 determines whether or not those values are abnormal values based on the average value and the variance calculated in Step S5 (Step S6). This process is executed by the determination unit 236 of the microprocessor 23. In the case of Yes, it progresses to step S7, and in No, it progresses to step S8.
  • the determination of whether or not the value is an abnormal value can be realized, for example, by comparing the average value and the variance with a preset threshold value.
  • Step S6 in the case of an abnormal value
  • the case of Yes in Step S6 may be a case where the acceleration detection accuracy of the acceleration sensor 13 is lowered due to, for example, a hand tremor with the measuring device 1.
  • the microprocessor 23 displays a message for restarting the measurement on the display unit 26, and returns to step S1.
  • the microprocessor 23 causes the display unit 26 to display information related to the viscous component and information related to the elastic component, and ends the process.
  • the display unit 26 may display an average value of information regarding the viscous component and an average value of information regarding the elastic component.
  • steps S2 and S3 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. Although it has been described in FIG. 7 that information on a plurality of elastic components and a plurality of viscous components can be acquired, the flowcharts of FIGS. 8 and 9 describe one calculation of the viscous component and the elastic component. .
  • the microprocessor 23 acquires a voltage waveform based on the voltage information acquired from the magnetic sensor 19 via the drive circuit 21 and an acceleration waveform based on the acceleration information acquired from the acceleration sensor 13 via the drive circuit 22 ( Step S21).
  • the voltage waveform is input to the differential waveform creation unit 231.
  • the acceleration waveform is input to the waveform comparison unit 232.
  • FIG. 6A shows a voltage waveform.
  • (b2) of FIG. 6 shows an acceleration waveform.
  • the differential waveform creation unit 231 creates a second-order differential waveform by performing second-order differentiation on the voltage waveform (step S22).
  • (B1) in FIG. 6 shows a second-order differential waveform calculated from the voltage waveform.
  • the waveform comparison unit 232 compares the second-order differential waveform ((b1) in FIG. 6) calculated by the differential waveform creation unit 231 with the acceleration waveform ((b2) in FIG. 6), and converts the comparison result. It outputs to the coefficient calculation part 233.
  • the conversion coefficient calculation unit 233 calculates a voltage / displacement conversion coefficient C md based on the comparison result (step S23).
  • the voltage / displacement conversion coefficient C md can be calculated using the following equation (5) (see FIG. 6B).
  • Am and Aa correspond to the values shown in (b1) and (b2) of FIG. 6, respectively.
  • the conversion coefficient calculation unit 233 divides the voltage / pressure conversion coefficient C mp stored in advance in the storage unit 24 by the voltage / displacement conversion coefficient C md (see Expression (4)), thereby The absolute value K of the complex elastic modulus is calculated (step S24).
  • the complex elastic modulus is a dynamic physical property value of a material taking into account the energy lost as heat when the viscoelastic body is deformed and recovered.
  • the real part of the complex elastic modulus is equal to the storage elastic modulus, and the imaginary part is equal to the loss elastic modulus.
  • the microprocessor 23 acquires a voltage waveform based on the voltage information acquired from the magnetic sensor 19 via the drive circuit 21, and an acceleration waveform based on the acceleration information acquired from the acceleration sensor 13 via the drive circuit 22 (step). S31).
  • the voltage waveform is input to the differential waveform creation unit 231.
  • the acceleration waveform is input to the waveform feature calculation unit 234.
  • (A) of FIG. 12 shows an acceleration waveform.
  • FIG. 12B shows a voltage waveform.
  • the differential waveform creation unit 231 performs second order differentiation on the voltage waveform to create a second order differential waveform (step S32).
  • the differential waveform creation unit 231 outputs the second-order differential waveform to the waveform feature calculation unit 234.
  • (D) of FIG. 12 shows the second-order differential waveform calculated from the voltage waveform.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the delay time difference T between the second-order differential waveform and the acceleration waveform (step S33). Below, the example of a calculation process of step S33 is demonstrated.
  • step S33 An example of step S33 will be described.
  • the waveform feature calculation unit 234 flips one of the second-order differential waveform data array and the acceleration waveform data array (in reverse order) and convolves the two data arrays to obtain a cross-correlation function. Then, the waveform feature calculation unit 234 detects the maximum peak of the cross-correlation function, and estimates the time difference between the points of the maximum peak as the delay time difference T between the second-order differential waveform and the acceleration waveform. The waveform feature calculation unit 234 outputs the delay time difference T to the calculation unit 235.
  • the delay time difference T is (1/4) ⁇ (1 / f) or less (that is, the phase difference is 90 degrees at the maximum). According to the first example, the delay time difference T can be obtained by a simple process.
  • FIG. 10 is an example of functional blocks of the waveform feature calculation unit 234.
  • the waveform feature calculation unit 234 includes FFT units 801 and 802, whitening units 803 and 804, a multiplication unit 805, an IFFT unit 806, and a maximum peak detection unit 807.
  • FFT sections 801 and 802 respectively convert second-order differential waveform data and acceleration waveform data into frequency domain data.
  • the whitening units 803 and 804 whiten (flat) the signal converted into the frequency domain with a frequency spectrum.
  • the multiplication unit 805 obtains a cross spectrum by conjugating only one of the whitened signals and multiplying the two signals for each frequency component.
  • the IFFT unit 806 converts the output signal (cross spectrum) of the multiplication unit 805 into the time domain, and obtains whitening cross-correlation.
  • the maximum peak detection unit 807 detects the maximum peak of the cross-correlation output from the IFFT unit 806, and estimates the time difference between the maximum peaks as the delay time difference T between the second-order differential waveform and the acceleration waveform. To do.
  • the waveform feature calculation unit 234 outputs the delay time difference T to the calculation unit 235. According to the second example, by obtaining the whitening cross-correlation, the delay time difference T can be obtained even when the second-order differential waveform and the acceleration waveform do not completely match.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining the calculation process of the delay time difference T.
  • the microprocessor 23 acquires a voltage waveform based on the voltage information acquired from the magnetic sensor 19 via the drive circuit 21, and an acceleration waveform based on the acceleration information acquired from the acceleration sensor 13 via the drive circuit 22 (step). S311).
  • the voltage waveform is input to the differential waveform creation unit 231.
  • the acceleration waveform is input to the waveform feature calculation unit 234.
  • (A) of FIG. 12 shows an acceleration waveform.
  • FIG. 12B shows a voltage waveform.
  • the differential waveform creation unit 231 creates a first-order differential waveform and a second-order differential waveform from the voltage waveform (step S312).
  • the differential waveform creation unit 231 outputs the first-order differential waveform and the second-order differential waveform to the waveform feature calculation unit 234.
  • (C) of FIG. 12 shows the first-order differential waveform of the voltage waveform
  • (d) of FIG. 12 shows the second-order differential waveform of the voltage waveform.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the extreme value of the first-order differential waveform and determines the period (S313). Details of the period determination method will be described below. First, the waveform feature calculation unit 234 calculates the average value of the first-order differential waveform. Next, the waveform feature calculation unit 234 calculates the average value of the first-order differential waveform, calculates the amplitude k of the first-order differential waveform, and calculates a value that is 0.3 times the amplitude k. Here, the value to be multiplied by the amplitude k is 0.3, but is not limited to this value. If an extreme value of a first-order differential waveform as shown below can be searched, this value may be changed as appropriate.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for data smaller than (average value ⁇ amplitude k ⁇ 0.3) from the first-order differential waveform, and stores the searched continuous data as one section.
  • a broken line 1201 in FIG. 12C indicates a section smaller than (average value ⁇ amplitude k ⁇ 0.3).
  • the waveform feature calculation unit 234 obtains the minimum value of each section 1201 and stores the position of the minimum value as a period division point of the first-order differential waveform.
  • a point 1202 in FIG. 12C indicates the minimum value of the section 1201.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for data larger than (average value + amplitude k ⁇ 0.3) from the first-order differential waveform, and stores the searched continuous data as one section.
  • a broken line 1203 in FIG. 12C indicates a section larger than (average value + amplitude k ⁇ 0.3).
  • the waveform feature calculation unit 234 obtains the maximum value of each section 1203 and stores the position of the maximum value as the period intermediate point of the voltage waveform. Therefore, the period of the voltage waveform can be defined by an ascending section 401 and a descending section 402 between two period dividing points (minimum value 1202).
  • the waveform feature calculation unit 234 cuts and stores the acceleration waveform, the voltage waveform, and the second-order differential waveform according to the period division point (step S314).
  • the period from the period start point to the period intermediate point is referred to as an ascending section 401
  • the period from the period intermediate point to the period end point is referred to as a descending section 402.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the maximum change point of the acceleration waveform and the maximum change point of the second-order differential waveform for each section of the cycle (S315). Since the same calculation is performed for each section, calculation of one section will be described here.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the maximum value 1301 of the acceleration waveform in the descent section 402 (from the period intermediate point to the period end point), and records the position of the maximum value 1301. Next, the waveform feature calculation unit 234 searches for the first minimum value from the position of the maximum value 1301, and records the position of the minimum value.
  • the minimum value here is referred to as an acceleration maximum change point 411.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the minimum value of the second-order differential waveform in the descending section 402 (from the period intermediate point to the period end point), and records the position of the minimum value.
  • the minimum value here is referred to as a second-order differential maximum change point 412.
  • the waveform feature calculation unit 234 compares the position of the acceleration maximum change point 411 and the position of the second-order differential maximum change point 412, and determines the time difference between the positions as the delay time difference between the acceleration waveform and the second-order differential waveform of each section. Estimated as t.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the delay time difference t for each section, and estimates the average value of the delay time differences t as the delay time difference T (S316).
  • the waveform feature calculation unit 234 outputs the delay time difference T to the calculation unit 235.
  • the delay time difference t can be calculated from the maximum acceleration change point and the second-order differential maximum change point in the same manner in the ascending section. .
  • the delay time difference can be calculated even if the number of sections is small. Therefore, the number of pressings of the measuring device 1 can be reduced, and the measurement time can be shortened.
  • the calculation unit 235 calculates a viscous component and an elastic component from the complex elastic modulus K output from the conversion coefficient calculation unit 233 and the delay time difference T output from the waveform feature calculation unit 234 (step S4).
  • the frequency continuously pressed by the operator or the motor is fHz.
  • the phase difference D is calculated from the delay time difference T using the frequency fHz (formula (6)).
  • the calculating unit 235 multiplies the absolute value K of the complex elastic modulus indicating dynamic viscoelasticity by the phase difference D, and calculates the storage elastic modulus E ′ and the loss elastic modulus E ′′ (formula (7 ), Formula (8)).
  • the storage elastic modulus E ′ is an elastic component
  • the loss elastic modulus E ′′ is a viscous component.
  • the display unit 26 may display the numerical value of the storage elastic modulus E ′ as information related to the elastic component, and may display the numerical value of the loss elastic modulus E ′′ as information related to the viscous component. As the delay time difference T increases, the viscosity component increases.
  • FIG. 14A and FIG. 14B show the results of measuring elasticity and viscosity using the above-described mass, and the results of measuring elasticity and viscosity using the skin of women in their 20s and 30s.
  • FIG. 14A shows the result of the delay time difference as information on elasticity and viscosity.
  • FIGS. 14A and 14B are a distribution diagram showing the results of the measured elastic component and viscous component on a graph having a first axis of elastic component and a second axis of viscous component.
  • this measurement experiment only symbolic data are extracted from a large number of measurement results, and only some symbolic data are shown in FIGS. 14A and 14B.
  • the delay time difference of each category of age may be displayed on the display unit 26 as shown in FIG. 14A.
  • the variation in the phase shift calculated for each period for one measurement is indicated by an error bar.
  • the calculating unit 235 may calculate information on the elastic component and the viscous component using the calculated average value or center value of the delay time difference. Thereby, it is considered that the calculation accuracy is high even in an unstable measurement environment.
  • FIG. 14B is a distribution chart of the results of the measured elastic component and viscous component.
  • the upper right of the chart in FIG. 14B assumes baby skin.
  • the elasticity of human skin is higher than that of gelatin. This is because in the case of human skin, muscles and bones under the skin have an effect, and the elasticity has increased due to these effects.
  • information on the elastic component and the viscous component of the measurement subject may be displayed on the display unit 26 on a two-dimensional plane having these two axes.
  • the storage unit 24 may store a database representing the correlation between viscosity and elasticity and the state or category of the measurement object.
  • the database includes a relationship between a human age (or age category) and a numerical range representing a viscous component, and a relationship between a human age (or age category) and a numerical range representing an elastic component. May be included.
  • the calculation unit 235 may display the comparison result between the measurement result and information stored in the database on the display unit 26 by referring to the database.
  • FIG. 15 is a display example on the display unit 26 using a database.
  • the display unit 26 displays information on the elastic component and the viscous component of the measurement subject on a two-dimensional plane having a first axis of the elastic component and a second axis of the viscous component.
  • the comparison target data in the database may be displayed in a superimposed manner on the two-dimensional plane of the display unit 26.
  • baby skin data, average data for women in their 30s, and average data for women in their 60s are displayed as radial distribution data with the upper right as the origin (dashed line in FIG. 15). ).
  • the comparison target data may be displayed radially from a certain reference point on the two-dimensional plane.
  • storage part 24 may further store the database which records the log
  • the display unit 26 On the display unit 26, a growth chart of measurement results is displayed in an overlapping manner. In the example of FIG. 15, the measurement result of one month before the measurement subject and the current measurement result are displayed on a two-dimensional plane.
  • the calculation unit 235 refers to the database using the information on the elastic component and the viscosity component calculated in step S4, thereby determining the age of the measurement subject's skin or the age category (20 May be output.
  • the calculation unit 235 may output the skin age for each of the elastic component and the viscous component, or may output the skin age from a combination of the elastic component and the viscous component. Therefore, the age or category of the skin corresponding to the information on the elastic component and the viscous component obtained by calculation may be displayed on the display unit 26.
  • the calculation unit 235 displays the radar chart of the skin feature on the display unit 26 by referring to the database using the elastic component and viscosity component information calculated in step S4. Also good.
  • a radar chart is a diagram in which a plurality of items are taken on the vertical axis, and the origins of the vertical axes are combined into a single radial shape.
  • the items of the radar chart may include an elastic component, a viscous component, and other items (for example, moisture content of skin).
  • standard data of a certain age (or age category) may be displayed as a reference result of the database.
  • the calculation unit 235 may create a chart for each classification by referring to the database using the information on the elastic component and the viscous component calculated in step S4.
  • FIG. 16 is an example in which information on elastic components and viscous components is displayed for each classification.
  • the maximum value in the database is set to 100%, and the minimum value is set to 0%.
  • the display unit 26 displays the position of the numerical value of the person to be measured for each of elasticity and viscosity.
  • the display unit 26 may display at least one of the numerical information of the elastic component and the viscous component and the chart described above.
  • the second-order differential waveform created based on the voltage information acquired from the magnetic sensor 19 and the acceleration waveform based on the acceleration information acquired from the acceleration sensor 13 are obtained.
  • the voltage / displacement conversion coefficient C md is calculated by comparison.
  • the complex elastic modulus K of the object is calculated by dividing the previously obtained voltage / pressure conversion coefficient Cmp by the voltage / displacement conversion coefficient Cmd .
  • an elastic component and a viscous component are calculated from the complex elastic modulus K and the delay time difference T.
  • the viscoelasticity calculation system 1000 of the present embodiment highly accurate measurement can be performed by using the acceleration sensor 13 for dynamic measurement. Further, according to the viscoelasticity calculation system 1000 of the present embodiment, the measurement of the dynamic viscoelasticity of an object can be quantitatively calculated even for an object whose measurement device is not fixed at the time of measurement. In particular, with respect to the measurement of the human body, it is possible to perform highly accurate measurement even at a site where the initial position is difficult to maintain.
  • a displacement sensor a stress sensor, an acceleration sensor, or the like may be used instead of the magnetic sensor as the voltage waveform acquisition means for measuring the reaction force information.
  • FIG. 19 is a flowchart for explaining processing of the viscoelasticity calculation system 1000 in the second embodiment.
  • symbol is attached and description is abbreviate
  • step S9 in which a viscous component can be qualitatively calculated is executed instead of step S3 in FIG.
  • the complex elastic modulus calculated in step S2 is information on the elastic component
  • the value calculated in step S9 is information on the viscous component.
  • FIG. 20 shows a first example of the flowchart of step S9.
  • the microprocessor 23 acquires a voltage waveform based on the voltage information acquired from the magnetic sensor 19 via the drive circuit 21, and an acceleration waveform based on the acceleration information acquired from the acceleration sensor 13 via the drive circuit 22 (step). S91).
  • the voltage waveform is input to the differential waveform creation unit 231.
  • the acceleration waveform is input to the waveform feature calculation unit 234.
  • (A) of FIG. 12 shows an acceleration waveform.
  • FIG. 12B shows a voltage waveform.
  • the differential waveform creation unit 231 creates a first-order differential waveform from the voltage waveform (step S92).
  • the differential waveform creation unit 231 outputs the first-order differential waveform to the waveform feature calculation unit 234.
  • FIG. 12C shows a first-order differential waveform of the voltage waveform.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the extreme value of the first-order differential waveform and determines the period (S93). Details of the period determination method will be described below. First, the waveform feature calculation unit 234 calculates the average value of the first-order differential waveform. Next, the waveform feature calculation unit 234 calculates the average value of the first-order differential waveform, calculates the amplitude k of the first-order differential waveform, and calculates a value that is 0.3 times the amplitude k.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for data smaller than (average value ⁇ amplitude k ⁇ 0.3) from the first-order differential waveform, and stores the searched continuous data as one section.
  • a broken line 1201 in FIG. 12C indicates a section smaller than (average value ⁇ amplitude k ⁇ 0.3).
  • the waveform feature calculation unit 234 obtains the minimum value of each section 1201 and stores the position of the minimum value as a period division point of the first-order differential waveform.
  • a point 1202 in FIG. 12C indicates the minimum value of a certain section 1201.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for data larger than (average value + amplitude k ⁇ 0.3) from the first-order differential waveform, and stores the searched continuous data as one section.
  • a broken line 1203 in FIG. 12C indicates a section larger than (average value + amplitude k ⁇ 0.3).
  • the waveform feature calculation unit 234 obtains the maximum value 1204 of each section 1203, and stores the position of the maximum value 1204 as the period intermediate point of the voltage waveform. Therefore, the period of the voltage waveform can be defined by an ascending section 401 and a descending section 402 between two period dividing points (minimum value 1202).
  • the waveform feature calculation unit 234 cuts and stores the acceleration waveform and the voltage waveform for each period according to the period division point (step S94).
  • the period from the period start point to the period intermediate point is referred to as an ascending section 401
  • the period from the period intermediate point to the period end point is referred to as a descending section 402.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates an indentation time zone and a release time zone for each cycle (S95).
  • the push-in time zone and the release time zone are obtained from continuous maximum and minimum values in the sections 401 and 402.
  • the calculation in one period is demonstrated using FIG.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the minimum value of the acceleration waveform in the range of the rising section 401 and records the position of the minimum value. Next, the waveform feature calculation unit 234 searches for the first maximum value from the position of the minimum value, and records the position of the maximum value.
  • the interval between the minimum value and the maximum value recorded here is referred to as an indentation time zone 421.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the maximum value of the acceleration waveform in the range of the descent section 402 and records the position of the maximum value.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the first minimum value from the position of the maximum value, and records the position of the minimum value. A portion between the maximum value and the minimum value recorded here is referred to as a release time zone 422.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the voltage waveform change amount Vp in the specified push-in time zone 421, and calculates the voltage change amount Vl in the specified release time zone 422 (S96).
  • the waveform feature calculation unit 234 outputs the change amounts Vp and Vl to the calculation unit 235.
  • calculation part 235 calculates the viscosity characteristic G by Formula (9) (S97).
  • the viscosity characteristic G will be described.
  • the reaction force due to the viscosity characteristic increases as the viscosity increases.
  • the greater the viscosity the smaller the reaction force due to the viscosity characteristics.
  • Vp and Vl are measured values based on a comprehensive effect of the viscosity characteristic and the elastic characteristic.
  • the viscosity characteristic G which is the ratio of Vp and Vl, qualitatively indicates the degree of viscosity contribution in the viscoelastic characteristics. It can be said that the larger the viscosity characteristic G, the larger the viscosity component.
  • 21 shows the measurement results of the viscosity characteristic G at two locations on the face skin in the 20s and 30s. As shown in FIG. 21, the value of the viscosity characteristic G increases as the age increases. 21 also shows that the viscosity characteristic G, which is the ratio of Vp and Vl, is useful as a numerical value indicating the degree of viscosity in the viscoelastic characteristics.
  • the average value or the median value of the values calculated in a plurality of sections may be used for the change amounts Vp and Vl.
  • the calculation unit 235 may display the viscosity characteristic G on the display unit 26 as information on the viscosity component. Further, the calculation unit 235 may cause the display unit 26 to display information on the complex elastic modulus as information on the elastic component. Similarly to the first embodiment, various charts may be displayed on the display unit 26 using a database representing the correlation between the human age and the viscosity characteristic G.
  • the second-order differential waveform created by the voltage waveform becomes complicated due to noise or the like, a delay may occur when forming the second-order differential waveform. In this case, there is a possibility that the phase difference between the second-order differential waveform and the voltage waveform cannot be extracted correctly. According to the first example, it is possible to estimate the viscosity characteristic G that is useful as a qualitative evaluation of the viscosity characteristic even when there is a lot of noise or the like.
  • FIG. 23 shows a second example of the flowchart of step S9. Steps S2301 to S2304 are the same processing as steps S91 to S94 in FIG.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the amount of change in the acceleration waveform in the indentation time zone of the measuring device 1 and the amount of change in the acceleration waveform in the release time zone of the measuring device 1 (S2305).
  • the push-in time zone and the release time zone are obtained from continuous maximum and minimum values in the sections 401 and 402.
  • the calculation in one period is demonstrated using FIG.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the minimum value of the acceleration waveform in the range of the rising section 401 and records the position as the first minimum value. Next, the waveform feature calculation unit 234 searches for the first maximum value from the position of the first minimum value, and records the position as the first maximum value. Next, the waveform feature calculation unit 234 searches for the next minimum value from the position of the first maximum value, and records the position of the minimum value as the second minimum value. The waveform feature calculation unit 234 then changes the acceleration waveform change amount A1 between the first minimum value and the first maximum value, and the acceleration between the first maximum value and the second minimum value. A waveform change amount A2 is calculated. Further, the waveform feature calculation unit 234 outputs the total change amount A1 + A2 of the ascending section 401 to the calculation unit 235.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the maximum value of the acceleration waveform in the range of the descending section 402 and records the position as the first maximum value.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the first minimum value from the position of the first maximum value, and records the position as the first minimum value.
  • the waveform feature calculation unit 234 searches for the next maximum value from the position of the first minimum value, and records the position of the maximum value as the second maximum position.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the acceleration change amount A3 between the first maximum value and the first minimum value, and the acceleration between the first minimum value and the second maximum value.
  • a change amount A4 is calculated. Further, the waveform feature calculation unit 234 outputs the total change amount A3 + A4 of the descending section 402 to the calculation unit 235.
  • calculation part 235 calculates the viscosity characteristic G by Formula (10) (S2306).
  • the viscosity characteristic G will be described.
  • the acceleration waveforms A1 + A2 and A3 + A4 reflect the reaction force characteristics of pushing and releasing.
  • the viscosity characteristic G which is the ratio of A1 + A2 and A3 + A4 qualitatively indicates the degree of viscosity contribution in the viscoelastic characteristics. The larger G is, the larger the viscous component is.
  • the calculation unit 235 may display the viscosity characteristic G on the display unit 26 as information on the viscosity component. Further, the calculation unit 235 may cause the display unit 26 to display information on the complex elastic modulus as information on the elastic component. Similarly to the first embodiment, various charts may be displayed on the display unit 26 using a database representing the correlation between the human age and the viscosity characteristic G.
  • the rising section and the falling section may be distinguished by providing a switch or the like in the measuring apparatus 1.
  • FIG. 25 shows a third example of the flowchart of step S9. Steps S2501 to 2503 are the same as steps S91 to S93 in FIG.
  • the waveform feature calculation unit 234 cuts and stores the voltage waveform for each period according to the period division point (step S2504).
  • the period from the period start point to the period intermediate point is referred to as an ascending section 401
  • the period from the period intermediate point to the period end point is referred to as a descending section 402.
  • the waveform feature calculation unit 234 calculates the time T1 of the voltage waveform rising section 401 and the time T2 of the voltage waveform falling section 402 for each period (step S2505).
  • the waveform feature calculation unit 234 outputs the time T1 of the rising section 401 and the time T2 of the falling section 402 to the calculation unit 235.
  • FIG. 26 is a calculation example of the times T1 and T2. Here, since the same calculation is performed for each period, calculation of one period will be described.
  • the calculating unit 235 calculates the viscosity characteristic G using the equation (11) (step S2506).
  • the viscosity characteristic G which is the ratio of the time T1 in the rising section 401 and the time T2 in the falling section 402, qualitatively indicates the degree of viscosity contribution in the viscoelastic characteristics. As the viscosity increases, the ratio of the time T1 of the rising section 401 corresponding to the pushing time zone of the measuring apparatus 1 and the time T2 of the descending section 402 corresponding to the release time zone of the measuring apparatus 1 becomes smaller.
  • the calculation unit 235 may display the viscosity characteristic G on the display unit 26 as information on the viscosity component. Further, the calculation unit 235 may cause the display unit 26 to display information on the complex elastic modulus as information on the elastic component. Similarly to the first embodiment, various charts may be displayed on the display unit 26 using a database representing the correlation between the human age and the viscosity characteristic G.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment.
  • the structure of another Example can also be added to the structure of a certain Example.
  • another configuration can be added, deleted, or replaced.
  • the various processes of the microprocessor 23 described above can also be realized by software program codes that realize these functions.
  • a storage medium in which the program code is recorded is provided to the system or apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reads the program code stored in the storage medium.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing it constitute the present invention.
  • a storage medium for supplying such program code for example, a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. are used.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. All the components may be connected to each other.
  • Coil substrate 130 Operation circuit board 190 ... operation button 231 ... differential waveform creation unit 232 ... waveform comparison unit 233 ... conversion coefficient calculation unit 234 ... waveform feature calculation unit 235 ... calculation unit 236. ..Determining units 801 and 802 ... FFT units 803 and 804 ... Whitening unit 805 ... Multiplication unit 806 ... IFFT unit 807 ... Maximum peak detection unit

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Abstract

本発明は、粘性および弾性の両方の物理特性を定量的に測定する技術を提供することを目的とする。粘弾性測定システムは、測定装置とプロセッサーと表示装置を備える。前記測定装置は、測定対象物に連続的に押し付けられる可動部と、前記測定対象物における前記可動部との接触部分の押し付け方向の動きの加速度に対応する加速度情報を出力する第１のセンサと、前記測定対象物における前記可動部との接触部分での反力に対応する反力情報を出力する第２のセンサとを備える。前記プロセッサーは、前記加速度情報および前記反力情報に基づいて、前記測定対象物の弾性成分に関する第１の情報と前記測定対象物の粘性成分に関する第２の情報を計算する。前記表示装置は、前記第１の情報および前記第２の情報を表示する。

Description

粘弾性計算システムおよび粘弾性測定方法
　本発明は、粘弾性計算システムおよび粘弾性測定方法に関する。
　従来から、対象物の粘弾性を測定することが有益である場面は多い。対象物が人体の場合、粘弾性の測定は、医療分野、または、皮膚整形や美容の分野において有益である。例えば、医療分野では、所定箇所の粘弾性を測定することにより、長期にわたり同じ姿勢での寝たきりに起因する支持面皮膚の潰瘍、臓器の変化による皮膚の浮腫や強皮症状などを判定できる。また、皮膚整形や美容の分野では、所定箇所の粘弾性を測定することにより、疾病の進行度や薬物治療を行った際の効果などを判定できる。
　例えば、人体などの対象物に対して、加速度センサと圧力センサを備えた装置を押し当て、圧力情報の２階微分と、加速度の情報とを用いることで、対象物の硬度（弾性係数）を計算する技術がある（特許文献１参照）。
　また、瞬間的に圧縮ガスを噴射し、皮膚表面変位と時間との関係を用いることで、皮膚の弾力性等の表面特性を非接触で評価する技術がある（特許文献２参照）。
特開２０１３－７６６５８号公報 特開２００４－１０８７９４号公報
　しかし、人体の皮膚を摘み上げて、粘性および弾性を含む粘弾性を評価することは困難である。従来の特許文献１の技術では、硬度（いわゆる弾性）のみを算出するだけであり、複雑な人体皮膚の物理特徴（粘弾性）を評価できていないという課題がある。
　また、従来の特許文献２の技術では、測定時に決められた位置での測定となり、測定対象物の絶対的な安静が必要である。さらに、特許文献２の技術は、一度のガスの噴射によって皮膚表面の変位を測定するものであり、動的な粘弾性の測定を行うことはできない。
　そこで、本発明は、粘性および弾性の両方の物理特性を定量的に測定する技術を提供することを目的とする。
　例えば、上記課題を解決するために、特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、測定対象物の粘弾性を計算する粘弾性測定システムが提供される。当該粘弾性測定システムは、測定装置とプロセッサーと表示装置とを備える。前記測定装置は、測定対象物に連続的に押し付けられる可動部と、前記測定対象物における前記可動部との接触部分の押し付け方向の動きの加速度に対応する加速度情報を出力する第１のセンサと、前記測定対象物における前記可動部との接触部分での反力に対応する反力情報を出力する第２のセンサとを備える。前記プロセッサーは、前記加速度情報および前記反力情報に基づいて、前記測定対象物の弾性成分に関する第１の情報と前記測定対象物の粘性成分に関する第２の情報を計算する。前記表示装置は、前記第１の情報および前記第２の情報を表示する。
　本発明によれば、粘性および弾性の両方の物理特性を定量的に測定することができる。本発明に関連するさらなる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
一実施形態の粘弾性計算システムの全体構成図である。 測定装置の動作原理の説明図である。 測定装置の構造例の模式図である。 受信コイル側の出力電圧と圧迫による圧力の関係を示す図である。 対象物をバネとした場合において、（a）は加速度センサによる出力を示す図であり、（ｂ）は磁気センサによる出力を示す図であり、（ｃ）は圧力センサによる出力を示す図であり、（ｄ）は変位センサによる出力を示す図である。 （a）は磁気センサ電圧を示す図であり、（ｂ１）は２階微分波形を示す図で、（ｂ２）は加速度センサの出力に基づく加速度波形を示す図であり、（ｃ）は対象物の変位を示す図である。 粘弾性計算システムによる処理の全体の流れを示すフローチャートの一例である（第１実施例）。 図７のステップＳ２（複素数弾性率の算出）の処理の流れを示すフローチャートである。 図７のステップＳ３（位相差の算出）の処理の流れを示すフローチャートである。 波形特徴算出部の機能ブロックの一例であり、白色化相互相関係数による遅延時間差の算出処理の機能ブロック図である。 ピークの位置検出による遅延時間差の算出処理を説明するフローチャートである。 （a）は加速度波形を示す図であり、（ｂ）は電圧波形を示す図であり、（ｃ）は電圧波形の１階微分波形と、１階微分波形の平均値と、平均値から１階微分波形の幅の±０．３倍の位置を示す図であり、（ｄ）は２階微分波形を示す図である。 加速度波形と２階微分波形によって算出される遅延時間差を示す図である。 ゼラチンと人肌の遅延時間差の算出結果を示す図ある。 測定された弾性成分および粘性成分の結果を、弾性成分の第１の軸および粘性成分の第２の軸を有するグラフ上に示した分布図である。 表示部での表示の第１の例である。 表示部での表示の第２の例である。 周波数と弾性および粘性との関係を示した図である。 時間（または測定回数）と弾性との関係を示した図である。 粘弾性計算システムによる処理の全体の流れを示すフローチャートの一例である（第２実施例）。 図１９のステップＳ９の第１の例を示すフローチャートである。 加速度波形と電圧波形による粘性成分の算出処理を示す図である。 人肌の粘性成分の算出結果を示す図である。 図１９のステップＳ９の第２の例を示すフローチャートである。 加速度波形と電圧波形による粘性成分の算出処理を示す図である。 図１９のステップＳ９の第３の例を示すフローチャートである。 電圧波形による粘性成分の算出処理を示す図である。
　以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている場合がある。なお、以下の説明において、説明や図示の都合上、「Ｖ（ボルト）」と「ｍＶ（ミリボルト）」など、単位のスケールが異なっている部分がある。
　以下の実施例は、測定対象物の粘弾性を計算する技術に関する。以下では、測定対象物として人体を例として説明するがこれに限定されない。測定対象物としては、食品など他の物体でもよい。
　上述したように、粘弾性とは、粘性および弾性を含む概念である。弾性とは、力を加えて変形した対象物が、その力が除かれたとき、もとの形に戻ろうとする特性を表す。粘性とは、力を加えて対象物を変形させたとき、もとの形に戻りにくい特性を表す。
　図１は、粘弾性計算システムの全体構成図である。粘弾性計算システム１０００は、測定装置１と、粘弾性計算装置２とを備える。なお、図１の測定装置１では、図２、図３の測定装置１と比較して、構成の一部の図示を省略している。
　ここで、併せて図２と図３も参照しながら、測定装置１の構成と動作原理について説明する。測定装置１は、受信コイル１１（磁場検知手段）を有する本体部１４と、発信コイル１２（磁場発生手段）および加速度センサ１３を有する可動部１５と、バネ１６（弾性体）とを備える。なお、受信コイル１１と発信コイル１２とを合わせて磁気センサ１９と称する。磁気センサ１９は、対象物における可動部１５との接触部分での反力に対応する反力情報を出力する。加速度センサ１３は、対象物における可動部１５との接触部分の押し付け方向の動きの加速度に対応する加速度情報を出力する。
　接触部２０は、粘弾性の計算時に、測定装置１の操作者によって、対象物である人体の胴体Ｂが凹むように胴体Ｂに押し付けられる部位である。なお、本体部１４と可動部１５は、剛性を有する。加速度センサ１３は、その押し付け方向の動きの加速度の情報を検出する。ここで、胴体Ｂはバネ的性質とダッシュポット的性質を有する。例えば、胴体Ｂが、バネ１７（ａ）（バネ定数Ｋ）およびダッシュポット１７（ｂ）（ダッシュポット定数Ｇ）を有すると考える。バネ定数Ｋは胴体Ｂの弾性成分に対応し、ダッシュポット定数Ｇは胴体Ｂの粘性成分に対応する。これら弾性成分（第１の情報）および粘性成分（第２の情報）が本実施例での計算対象である。
　磁気センサ１９は、測定装置１によって胴体Ｂへ加えられた圧力に応じた胴体Ｂの反力の大きさに相当する電圧の情報を出力する。そのため、受信コイル１１と発信コイル１２は、お互いに対向するように配置されている。そして、本体部１４と可動部１５との間には、バネ定数がＫ'（既知）のバネ１６が配置されている（図２参照）。なお、Ｋ'＞Ｋの関係が成立するように、バネ１６を選択する。そうしないと、本体部１４に圧迫の力Ｆが加えられたときに（図２参照）、本体部１４と可動部１５が接触部２０で接してしまい、磁気センサ１９としての役割が損なわれるからである。なお、例えば、本体部１４と可動部１５との間の距離Ｄは２ｍｍ程度で、本体部１４に圧迫の力Ｆが加えられたときの、バネ１６の縮み量は０．５ｍｍ程度となるように設計すればよい。
　なお、バネ１６は、同じ形状の線径が太いバネに交換されてもよい。また、バネ１６の自由長さをより長くしてもよい。これらの構成を採用した場合、バネ１６が同じ縮み量になるための圧迫の力Ｆが大きくなり、その結果、本体部１４から対象物への力も大きくなる。これにより、対象物の深層位置の粘弾性を測定することができる。従来では、皮膚表面での弾性などの測定しか行えておらず、皮膚深層までの情報に対応できていないという課題があった。これに対して、当該構成によれば、皮膚表面のみならず、皮膚深層までの皮下組織や筋肉などの粘弾性を測定することができる。
　次に、図２を参照して、磁気センサ１９および周辺部品の動作について説明する。まず、交流発振源３１は、特定の周波数（例えば、２０ｋＨｚ）を持つ交流電圧を生成する。その交流電圧はアンプ３２によって特定の周波数を持つ交流電流に変換され、その変換された交流電流が発信コイル１２に流れる。発信コイル１２を流れる交流電流によって発生した磁場は、受信コイル１１に誘起起電力を発生させる。
　誘起起電力によって受信コイル１１に発生した交流電流（周波数は交流発振源３１によって生成された交流電圧の周波数と同じ）は、プリアンプ３３によって増幅され、増幅後の信号が検波回路３４に入力される。検波回路３４は、交流発振源３１によって生成された特定の周波数または２倍周波数によって、前記増幅後の信号の検波を行う。そのため、交流発振源３１の出力を、参照信号３５として検波回路３４の参照信号入力端子に導入する。なお、検波回路３４を用いずに全波整流回路を用いた動作方式にしてもよい。検波回路３４（または整流回路）からの電圧の情報（出力信号）は、ローパスフィルタ３６を通過した後、粘弾性計算装置２の駆動回路２１（図１参照）に導入される。
　なお、本体部１４に加えられる圧力（力Ｆ）と、ローパスフィルタ３６から駆動回路２１に導入される出力信号によって表される電圧の大きさとの関係は、図４の線４ａ（破線）に示す通りである。線４ａが直線的であるのは、バネ１６のバネ定数Ｋ'が大きく、本体部１４への圧力に対するバネ１６の縮み量が小さいためである。この線４ａを、圧力が０のときに電圧が０になるように補正して線４ｂ（実線）とすることで、圧力と電圧との関係を、原点を通る比例関係にすることができる。この補正は、例えば、後記するマイクロプロセッサー２３によって行うことができる。また、磁気センサ１９が出力する電圧の情報に対する、胴体Ｂへ加えられている圧力の比を示す変換係数を、以下、電圧・圧力変換係数（Ｃｍｐ[Ｎ／ｍＶ]）と称し、この値は予め実験によって算出しているものとする。
　次に、図１に戻って、粘弾性計算装置２について説明する。粘弾性計算装置２は、コンピュータ装置である。粘弾性計算装置２は、駆動回路２１，２２と、マイクロプロセッサー２３と、記憶部２４と、音声発生部２５と、表示部２６と、電源部２７と、入力部２８とを備える。
　駆動回路２１は、測定装置１の受信コイル１１からローパスフィルタ３６（図２参照）などを経由して受信した電圧の情報をマイクロプロセッサー２３に伝える。駆動回路２２は、測定装置１の加速度センサ１３から受信した加速度の情報をマイクロプロセッサー２３に伝える。
　マイクロプロセッサー２３は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)によって実現される。マイクロプロセッサー２３は、微分波形作成部２３１と、波形比較部２３２と、変換係数算出部２３３と、波形特徴算出部２３４と、計算部２３５と、判定部２３６とを備える。マイクロプロセッサー２３の上記処理部は、各種プログラムにより実現することができる。例えば、粘弾性計算装置２の図示しないメモリには、記憶部２４に格納されている各種プログラムが展開される。マイクロプロセッサー２３は、メモリにロードされたプログラムを実行する。以下、マイクロプロセッサー２３の各処理部の処理内容について、図５～図７を参照しながら説明する。
　図５に示すように、バネ定数が０．９３５ｋｇｆ／ｍｍのバネを用いた場合において、加速度センサ１３による出力は（ａ）に示すようになり、磁気センサ１９による出力は（ｂ）に示すようになり、磁気センサ１９の代わりに圧力センサ（不図示）を用いた場合の出力は（ｃ）に示すようになり、リファレンスとしてのレーザセンサなどの変位センサ（不図示）による出力（変位の真値（正しい値））は（ｄ）のようになる。
　なお、本実施例の目的は、対象物の粘弾性率（粘性成分と弾性成分）、すなわち、図２のバネ定数Ｋとダッシュポット定数Ｇを計算することである。そのために、まず、図５の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示す出力の情報のうち少なくとも１つ以上を用いて、（ｄ）に示す情報に極力近い情報を得ることを考える。そして、その得た情報を使って、対象物の弾性成分および粘性成分を計算する。
　つまり、レーザセンサなどの変位センサを用いないで対象物の粘弾性特徴を計算するために、加速度センサ１３と磁気センサ１９（または圧力センサ）による情報を用いる。変位センサを用いないことの理由としては、例えば、対象物の表面状況や、対象物への固定可否により使用が困難であることや、高価であることなどが挙げられる。
　図５において、（ｂ）に示す磁気センサ１９による出力の波形と、（ｄ）に示す変位センサの出力による波形とを比較すると、縦軸の単位および振幅の大きさは異なっているが、概形はよく似ていて、また、周波数は同じである。したがって、（ｂ）に示す磁気センサ１９による出力の波形に所定の変換係数（以下、「電圧・変位変換係数（Ｃｍｄ[ｍｍ／ｍＶ]）」と称する。）を乗算することにより、（ｄ）に示す変位センサの出力による波形に近似する波形の情報を得ることができる。電圧・変位変換係数Ｃｍｄは、２階微分波形（詳細は後記）に対する、加速度波形のそれぞれの大きさの比を示す数値である。なお、（ｃ）に示す圧力センサによる出力の波形と、（ｄ）に示す変位センサの出力による波形とについても、同様である。
　ここで、対象物の粘弾性率の計算について、数式を使って説明する（適宜各図参照）。本体部１４に圧迫の力（圧力）Ｆが加えられたときのバネ１７（a）とダッシュポット１７（ｂ）の縮み量（変位量）をＸとし（図２参照）、磁気センサ１９による出力電圧をＶｍとすると、次の式（１）、式（２）、式（３）が成立する。なお、作用反作用の法則により、可動部１５と胴体Ｂとの接触部２０にも、力（圧力）Ｆがかかる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式（１）は、フックの法則を表す式である。
　式（２）は、磁気センサ１９による出力電圧Ｖｍに、電圧・変位変換係数Ｃｍｄを乗算することで、変位量Ｘを得ることができることを表す式である。
　式（３）は、磁気センサ１９による出力電圧Ｖｍに、電圧・圧力変換係数Ｃｍｐを乗算することで、圧力Ｆを得ることができることを表す式である。
　そして、式（１）に式（２）および式（３）を代入して整理すると、次の式（４）を得ることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　つまり、電圧・圧力変換係数Ｃｍｐを電圧・変位変換係数Ｃｍｄで除算することで、対象物の複素弾性率を計算することができる。
　図１に戻って、記憶部２４は、各種情報を記憶する手段であり、例えば、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などによって実現される。記憶部２４は、実験によって算出された電圧・圧力変換係数Ｃｍｐを予め記憶している。
　音声発生部２５は、音声を発生させる手段であり、例えば、スピーカによって実現される。音声発生部２５は、例えば、測定装置１による測定の開始時および終了時に、ビープ音を発生させる。
　表示部２６は、各種表示を行う手段であり、例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)またはＣＲＴ(Cathode Ray Tube) Displayによって実現される。表示部２６には、各種の波形、対象物の粘性、対象物の弾性、および対象物の粘弾性を視覚化したインジケータなどが表示される。
　電源部２７は、粘弾性計算装置２における電源供給手段である。入力部２８は、各種情報入力のためにユーザによって操作される手段であり、例えば、キーボードやマウス等によって実現される。
　ここで、図３を参照して、測定装置１の構造例について説明する。なお、図２で説明した事項については、説明を適宜省略する。測定装置１ａ（１）は、全体がペンシル型になっている。測定装置１ａ（１）は、本体部１４と可動部１５とから構成されている。
　本体部１４は、受信コイル１１と、受信コイル１１を搭載するコイル基板１２０と、受信コイル１１および発信コイル１２とに接続される動作回路基板１３０と、電池１８と、硬度計算の開始時等に操作される動作ボタン１９０と、表示部２６とを備えている。可動部１５は、発信コイル１２と、加速度センサ１３と、発信コイル１２および加速度センサ１３を搭載するコイル基板１１０とを備えている。
　コイル基板１１０とコイル基板１２０の間には、１本から４本のバネ１６ａ（１６）が配置されている。簡易な方式としては、バネ１６ａ（１６）を１個として、コイル基板１１０と発信コイル１２のコイル直径と同じ直径以上を持つバネ１６ａ（１６）を使用することができる。バネ１６ａ（１６）を１個の構成とするとコイル基板１１０と発信コイル１２のコイルをバネ１６ａ（１６）内部に配置でき、小型化が可能となる。
　測定装置１ａ（１）によれば、対象物が凹むように可動部１５が対象物に押し付けられた際、バネ１６ａ（１６）が縮んで発信コイル１２と受信コイル１１とが近づき、受信コイル１１が検知する磁場の大きさが増加することで、接触部２０で発生した反力の大きさに応じた電圧の情報が受信コイル１１から出力される。また、測定装置１ａ（１）は、全体がペンシル型であるため、コンパクトで使いやすい。
　次に、図７のフローチャートを参照して（適宜他図参照）、粘弾性計算システム１０００の処理について説明する。
　まず、操作者によって、測定装置１の動作ボタン１９０が操作される。ここでは、その後、操作者によって、測定装置１の可動部１５が周波数ｆＨｚで対象物に連続的に数回押し付けられる（ステップＳ１）。ここでは、測定装置１の可動部１５が、手動で対象物の接触部位に対して押し付けられ、その後、リリースされる。この押し付けおよびリリースの動作が繰り返し実行される。別の例として、測定装置１の全体が図示しないモータに取付けられてもよい。この構成の場合、モータを駆動することにより、周波数ｆＨｚで可動部１５を連続的に対象物に押し付けることができる。なお、周波数ｆは、数Ｈｚ～数十Ｈｚ程度に設定すればよい。なお、周波数ｆは、測定の対象物によって適宜変更されればよい。人間の皮膚の粘弾性を測定する場合、周波数fは２～１０Ｈｚ程度に設定するのが好ましい。
　このように測定対象物に応じて周波数ｆを設定するのは以下の理由からである。図１７は、周波数と弾性および粘性との関係を示した図である。図１７に示すように、周波数ｆが大きくなった場合、弾性成分の情報に変化がない。一方、動的な粘性特性の情報は、周波数ｆが大きくなった場合、著しく低下する場合がある。たとえ粘性が低い測定対象物（すなわち、もとの形にすぐに戻る対象物）であっても、周波数ｆを高くすると、もとの形に戻る前に測定装置１を押し付けることになり、測定装置１を押し付けたときとリリースしたときとの間の変位の情報を得ることが難しくなる。このように、周波数ｆを高くすると、粘性特性の情報が得られにくくなる場合があるため、周波数ｆは測定対象物に応じて一定の範囲で設定されることが好ましい。
　また、図１８に示すように、測定対象物によっては、測定時間が長くなる、または、測定回数が多くなると、粘弾性特性（図１８の例では弾性のみを示す）が著しくなくなる場合もある。したがって、測定時間および測定回数は測定対象物に応じて一定の範囲で設定されることが好ましい。
　粘弾性計算装置２のマイクロプロセッサー２３は、測定装置１の可動部１５が対象物に押し付けられるたびに、その測定装置１からの情報を取得する。マイクロプロセッサー２３は、測定装置１から取得した情報（反力情報および加速度情報）に基づいて複素弾性率を算出する（ステップＳ２）。また、マイクロプロセッサー２３は、測定装置１から取得した情報（反力情報および加速度情報）に基づいて位相差を算出する（ステップＳ３）。なお、図７では、ステップＳ２およびＳ３は並列に実行されているが、この方法に限定されない。ステップＳ２およびＳ３がシーケンシャルに実行されてもよい。ステップＳ２およびＳ３の詳細は、図８および図９を用いて後述する。
　マイクロプロセッサー２３は、算出された複素弾性率と位相差に基づいて弾性成分および粘性成分を計算する（ステップＳ４）。次に、マイクロプロセッサー２３は、ステップＳ４で計算した弾性成分のデータおよび粘性成分のデータについて、平均値および分散を計算する（ステップＳ５）。
　次に、マイクロプロセッサー２３は、ステップＳ５で計算した平均値および分散に基づいて、それらの値が異常値か否かを判定する（ステップＳ６）。この処理は、マイクロプロセッサー２３の判定部２３６によって実行される。Ｙｅｓの場合はステップＳ７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８に進む。なお、異常値か否かの判定は、例えば、平均値および分散を、予め設定しておいた閾値と比較することにより実現できる。
　また、ステップＳ６でＹｅｓの場合（異常値の場合）とは、例えば、測定装置１を持つ手の震えなどによって、加速度センサ１３の加速度の検知精度が低下した場合が考えられる。ステップＳ８に進んだ場合、マイクロプロセッサー２３は、表示部２６に計測やり直しのメッセージを表示させ、ステップＳ１に戻る。
　ステップＳ７に進んだ場合、マイクロプロセッサー２３は、表示部２６に粘性成分に関する情報および弾性成分に関する情報を表示させ、処理を終了する。本例では、測定装置１の可動部１５が対象物に複数回押し付けられるため、ステップＳ４の計算によって、複数の弾性成分および複数の粘性成分の情報を取得することができる。一例として、表示部２６には、粘性成分に関する情報の平均値および弾性成分に関する情報の平均値が表示されてもよい。
［第１実施例］
　次に、図８および図９のフローチャートを参照して、ステップＳ２およびＳ３の処理について説明する。なお、図７では、複数の弾性成分および複数の粘性成分の情報を取得することができることを説明したが、図８および図９のフローチャートでは、粘性成分および弾性成分の１回の計算について説明する。
　まず、図８を参照して、複素弾性率の計算処理(ステップＳ２)について説明する。マイクロプロセッサー２３は、磁気センサ１９から駆動回路２１を介して取得した電圧の情報に基づく電圧波形と、加速度センサ１３から駆動回路２２を介して取得した加速度の情報に基づく加速度波形とを取得する（ステップＳ２１）。電圧波形は、微分波形作成部２３１に入力される。加速度波形は、波形比較部２３２に入力される。図６の（ａ）は電圧波形を示す。また、図６の（ｂ２）は加速度波形を示す。
　次に、微分波形作成部２３１は、電圧波形を２階微分し、２階微分波形を作成する（ステップＳ２２）。図６の（ｂ１）は、電圧波形から算出された２階微分波形を示す。
　次に、波形比較部２３２は、微分波形作成部２３１で算出された２階微分波形（図６の（ｂ１））と加速度波形（図６の（ｂ２））とを比較し、比較結果を変換係数算出部２３３に出力する。変換係数算出部２３３は、その比較結果に基づいて、電圧・変位変換係数Ｃｍｄを計算する（ステップＳ２３）。
　具体的には、例えば、次の式（５）を用いて電圧・変位変換係数Ｃｍｄを計算することができる（図６の（ｂ）参照）。ここでのＡｍ、Ａａは、それぞれ、図６の（ｂ１）、（ｂ２）に示す値に対応する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　次に、変換係数算出部２３３は、記憶部２４に予め格納されている電圧・圧力変換係数Ｃｍｐを電圧・変位変換係数Ｃｍｄで除算する（式（４）参照）ことで、対象物の複素弾性率の絶対値Ｋを計算する（ステップＳ２４）。複素弾性率とは、粘弾性体が変形時および回復時に、熱として消失したエネルギーを考慮に入れた、材料の動的物性値である。複素弾性率の実部は貯蔵弾性率、虚部は損失弾性率と等しい。
　次に、図９を参照して、位相差の計算処理（ステップＳ３）について説明する。マイクロプロセッサー２３は、磁気センサ１９から駆動回路２１を介して取得した電圧の情報に基づく電圧波形と、加速度センサ１３から駆動回路２２を介して取得した加速度の情報に基づく加速度波形を取得する（ステップＳ３１）。電圧波形は、微分波形作成部２３１に入力される。加速度波形は、波形特徴算出部２３４に入力される。図１２の（ａ）は加速度波形を示す。また、図１２の（ｂ）は電圧波形を示す。
　次に、微分波形作成部２３１は、電圧波形を２階微分し、２階微分波形を作成する（ステップＳ３２）。微分波形作成部２３１は、２階微分波形を波形特徴算出部２３４に出力する。図１２の（ｄ）は、電圧波形から算出された２階微分波形を示す。
　次に、波形特徴算出部２３４は、２階微分波形と加速度波形の遅延時間差Ｔを算出する（ステップＳ３３）。以下では、ステップＳ３３の計算処理例を説明する。
（第１の例：相互相関）
　ステップＳ３３の一例を説明する。波形特徴算出部２３４は、２階微分波形のデータ配列と加速度波形のデータ配列のうち一方の順をフリップ（逆順に）し、２つのデータ配列を畳み込み、相互相関関数を求める。そして、波形特徴算出部２３４は、相互相関関数の最大ピークを検出し、その最大ピークの地点の時間差を２階微分波形と加速度波形との遅延時間差Ｔとして推定する。波形特徴算出部２３４は、遅延時間差Ｔを計算部２３５に出力する。なお、連続的な押し付け周波数ｆにより、遅延時間差Ｔは、(1/4)×(1/f)以下である（すなわち、位相差は最大で９０度である）。当該第１の例によれば、遅延時間差Ｔを簡単な処理で求めることができる。
（第２の例：白色化相互相関）
　ステップＳ３３の一例を説明する。図１０は、波形特徴算出部２３４の機能ブロックの一例である。波形特徴算出部２３４は、ＦＦＴ部８０１，８０２と、白色化部８０３，８０４と、乗算部８０５と、ＩＦＦＴ部８０６と、最大ピーク検出部８０７とを備える。
　ＦＦＴ部８０１，８０２は、２階微分波形のデータと加速度波形のデータを、それぞれ、周波数領域データに変換する。白色化部８０３，８０４は、周波数領域に変換された信号を、周波数スペクトルで、白色化（フラット）する。
　乗算部８０５は、白色化された信号のうち一方だけ共役をとり、２つの信号を周波数成分ごとに乗算し、クロススペクトルを求める。ＩＦＦＴ部８０６は、乗算部８０５の出力信号（クロススペクトル）を時間領域に変換し、白色化相互相関を求める。次に、最大ピーク検出部８０７は、ＩＦＦＴ部８０６から出力された相互相関の最大ピークを検出し、その最大ピークの地点の時間差を２階微分波形と加速度波形との間の遅延時間差Ｔとして推定する。波形特徴算出部２３４は、遅延時間差Ｔを計算部２３５に出力する。当該第２の例によれば、白色化相互相関を求めることで、２階微分波形と加速度の波形が完全に一致しない場合でも、遅延時間差Ｔを求めることができる。
（第３の例：ピークのピックアップ）
　ステップＳ３の別の例を説明する。図１１は、遅延時間差Ｔの算出処理を説明するフローチャートである。
　マイクロプロセッサー２３は、磁気センサ１９から駆動回路２１を介して取得した電圧の情報に基づく電圧波形と、加速度センサ１３から駆動回路２２を介して取得した加速度の情報に基づく加速度波形を取得する（ステップＳ３１１）。電圧波形は、微分波形作成部２３１に入力される。加速度波形は、波形特徴算出部２３４に入力される。図１２の（ａ）は加速度波形を示す。また、図１２の（ｂ）は電圧波形を示す。
　次に、微分波形作成部２３１は、電圧波形から１階微分波形および２階微分波形を作成する(ステップＳ３１２)。微分波形作成部２３１は、１階微分波形および２階微分波形を波形特徴算出部２３４に出力する。図１２の（ｃ）は電圧波形の１階微分波形を示し、図１２の（ｄ）は電圧波形の２階微分波形を示す。
　波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の極値を探索し、周期を決定する（Ｓ３１３）。以下に周期の決定方法の詳細を説明する。まず、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の平均値を算出する。次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の平均値を算出し、１階微分波形の振幅ｋを算出し、振幅ｋの０．３倍の値を算出する。ここでは、振幅ｋに対して乗算する値を０．３としたが、この値に限定されない。以下で示すような１階微分波形の極値が探索できるならば、この値は適宜変更してもよい。
　次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の中から、（平均値－振幅ｋ×０．３）より小さいデータを探索し、探索できた連続データを１つの区間として保存する。図１２の（ｃ）の破線１２０１は、（平均値－振幅ｋ×０．３）より小さい区間を示す。波形特徴算出部２３４は、各区間１２０１の最小値を求め、最小値の位置を１階微分波形の周期分割点として保存する。図１２の（ｃ）の点１２０２は、区間１２０１の最小値を示す。
　次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の中から、（平均値＋振幅ｋ×０．３）より大きいデータを探索し、探索できた連続データを１つの区間として保存する。図１２の（ｃ）の破線１２０３は、（平均値＋振幅ｋ×０．３）より大きい区間を示す。波形特徴算出部２３４は、各区間１２０３の最大値を求め、最大値の位置を電圧波形の周期中間点として保存する。したがって、電圧波形の周期は、２つの周期分割点（最小値１２０２）の間の上昇区間４０１および降下区間４０２によって定義できる。
　次に、波形特徴算出部２３４は、周期分割点に従って、加速度波形、電圧波形、および２階微分波形を周期ごとに切り分けて保存する(ステップＳ３１４)。電圧波形について、上記の通り、周期開始点から周期中間点までは上昇区間４０１と称し、周期中間点から周期最終点までは降下区間４０２と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、周期の各区間ごとに加速度波形の最大変化点と２階微分波形の最大変化点を計算する（Ｓ３１５）。なお、区間ごとに同じ計算を行うものになるため、ここでは、１つの区間の計算について説明する。
　図１３を参照しながら説明する。波形特徴算出部２３４は、降下区間４０２（周期中間点から周期最終点まで）において加速度波形の最大値１３０１を探し、最大値１３０１の位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、最大値１３０１の位置から１つ目の極小値を探し、極小値の位置を記録する。ここでの極小値を加速度最大変化点４１１と称する。
　同時に、波形特徴算出部２３４は、降下区間４０２（周期中間点から周期最終点まで）において２階微分波形の最小値を探し、最小値の位置を記録する。ここでの最小値を２階微分最大変化点４１２と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、加速度最大変化点４１１の位置と２階微分最大変化点４１２の位置を比較し、その位置の時間差を、各区間の加速度波形と２階微分波形の遅延時間差ｔとして推定する。波形特徴算出部２３４は、各区間ごとに遅延時間差ｔを算出し、遅延時間差ｔの平均値を遅延時間差Ｔとして推定する（Ｓ３１６）。波形特徴算出部２３４は遅延時間差Ｔを計算部２３５に出力する。
　なお、図１３では、降下区間４０２での遅延時間差ｔの算出方法を説明したが、上昇区間でも同様の考え方によって加速度最大変化点と２階微分最大変化点から遅延時間差ｔを算出することができる。
　当該第３の例によれば、周期の各区間ごとに遅延時間差を算出するため、区間の数が少なくても遅延時間差を計算できる。したがって、測定装置１の押し付け回数を減らすことができ、計測時間を短縮できる。
　次に、図７のステップＳ４の計算について説明する。計算部２３５は、変換係数算出部２３３から出力された複素弾性率Ｋと、波形特徴算出部２３４から出力された遅延時間差Ｔとから、粘性成分および弾性成分を計算する（ステップＳ４）。
　ここでは、操作者またはモータによって連続的に押し付ける周波数はｆＨｚとする。周波数ｆＨｚを用いて、遅延時間差Ｔから位相差Ｄを計算する（式（６））。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　次に、計算部２３５は、動的粘弾性を示している複素弾性率の絶対値Ｋと位相差Ｄを乗算し、貯蔵弾性率Ｅ'と損失弾性率Ｅ''を計算する（式（７）、式（８））。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここでは、貯蔵弾性率Ｅ'を弾性成分とし、損失弾性率Ｅ''を粘性成分とする。その後のステップＳ７において、表示部２６には、弾性成分に関する情報として貯蔵弾性率Ｅ'の数値が表示され、粘性成分に関する情報として、損失弾性率Ｅ''の数値が表示されてもよい。なお、遅延時間差Ｔが大きいほど、粘性成分が大きくなる。
　次に、ステップＳ７における表示例について説明する。まず、皮膚の弾力とハリを保つ機能があると知られるコラーゲン（ゼラチン粉）を水とともに加熱分解し、冷却後に形成したかたまりを作成した。ここで、ゼラチン粉と水の比率は人体皮膚に含まれたコラーゲンの比例と同じ程度にするか、または、ゼラチンが固まれる比例にすればよい。図１４Ａおよび図１４Ｂは、上記のかたまりを用いて弾性および粘性を測定した結果と、２０代および３０代の女性の顔の肌を用いて弾性および粘性を測定した結果を示す。図１４Ａは、弾性および粘性に関する情報として遅延時間差の結果を示す。図１４Ｂは、測定された弾性成分および粘性成分の結果を、弾性成分の第１の軸および粘性成分の第２の軸を有するグラフ上に示した分布図である。なお、当該測定実験においては、多数の測定結果から象徴的なものだけを抽出しており、図１４Ａおよび図１４Ｂでは、いくつかの象徴的なデータのみが示されている。
　図１４Ａに示すように、ゼラチンの場合、ゼラチンの濃度が高いほど、遅延時間差が短くなる。ゼラチンの濃度が高いほど、粘性が低くなり（すなわち、力を加えたときに、もとの形に戻るのが早い）、かつ、弾力がある。一方、人肌の場合は、年齢が若いほど遅延時間差が短い。したがって、年齢が若いほど、粘性が低くなり、弾力がある。図１４Ａの測定結果を参照すると、遅延時間差に関して、ゼラチンの傾向と人肌の傾向が一致していることが分かる。
　なお、実際の測定において、表示部２６には、図１４Ａのように年齢の各カテゴリの遅延時間差が表示されてもよい。この場合、一回の測定について、周期ごとに計算された位相ずれのバラツキはエラーバーによって示される。計算部２３５は、計算された遅延時間差の平均値または中心値を用いて、弾性成分および粘性成分に関する情報を計算してもよい。これにより、不安定な測定環境であっても、算出精度が高いと考えられる。
　図１４Ｂは、測定された弾性成分および粘性成分の結果の分布チャートである。図１４Ｂのチャートの右上は赤ちゃん肌を想定している。図１４Ｂでは、人肌の弾性がゼラチンの弾性よりも高い。これは、人肌の場合は皮膚下の筋肉や骨が影響し、これらの影響により弾性が高くなったためである。図１４Ｂの例のように、表示部２６には、測定対象者の弾性成分および粘性成分の情報が、それらの２軸を有する２次元平面上に表示されてもよい。
　また、別の例として、記憶部２４が、粘性および弾性と、測定対象物の状態またはカテゴリとの相関関係を表すデータベースを格納していてもよい。一例として、当該データベースは、人間の年齢（または年齢のカテゴリ）と粘性成分を表す数値の範囲との関係、および、人間の年齢（または年齢のカテゴリ）と弾性成分を表す数値の範囲との関係を含んでもよい。計算部２３５は、上記のデータベースを参照することにより、測定結果とデータベースに蓄積された情報との比較結果を表示部２６に表示させてもよい。
　図１５は、データベースを用いた表示部２６での表示例である。表示部２６には、測定対象者の弾性成分および粘性成分の情報が、弾性成分の第１軸および粘性成分の第２軸を有する２次元平面上に表示される。また、表示部２６の２次元平面上に、データベース内の比較対象データが重ねて表示されてもよい。表示部２６には、比較対象データとして、赤ちゃん肌のデータ、３０代女性平均のデータ、および６０代女性平均のデータが、右上を原点とした放射状の分布データとして表示される（図１５の破線）。このように、比較対象データは、２次元平面上において、ある基準点から放射状に表示されてもよい。これにより、測定対象者の弾性および粘性の組み合わせがどの年齢カテゴリに近いかが容易に把握することができる。また、記憶部２４は、測定対象者の弾性成分に関する情報および粘性成分に関する情報の履歴を記録するデータベースをさらに格納していてもよい。表示部２６には、測定結果のグロースチャートが重ねて表示される。図１５の例では、測定対象者の１か月前の測定結果と、今回の測定結果とが２次元平面上に表示されている。
　また、別の例として、計算部２３５は、ステップＳ４で算出された弾性成分および粘性成分の情報を用いて上記のデータベースを参照することにより、測定対象者の肌の年齢または年齢のカテゴリ（２０代、３０代など）を出力してもよい。計算部２３５は、弾性成分および粘性成分のそれぞれについて肌の年齢を出力してもよいし、弾性成分および粘性成分の組み合わせから肌の年齢を出力してもよい。したがって、表示部２６には、計算によって得られた弾性成分および粘性成分の情報に対応する肌の年齢またはカテゴリが表示されてもよい。
　また、別の例として、計算部２３５は、ステップＳ４で算出された弾性成分および粘性成分の情報を用いて上記のデータベースを参照することにより、表示部２６に皮膚特徴のレーダーチャートを表示させてもよい。レーダーチャートとは、複数の項目を縦軸にとり、縦軸の原点を１つにまとめて放射線状にした図のことである。ここでは、レーダーチャートの項目としては、弾性成分、粘性成分、およびその他の項目（例えば、肌の水分量など）を含んでよい。レーダーチャートには、データベースの参照結果として、ある年齢（または年齢のカテゴリ）の標準的なデータが重ねて表示されてもよい。レーダーチャートを用いることにより、隣り合うプロットを直線で結ぶことによって全体のバランスを確認することができる。
　計算部２３５は、ステップＳ４で算出された弾性成分および粘性成分の情報を用いて上記のデータベースを参照することにより、各分類ごとにチャートを作成してもよい。図１６は、弾性成分および粘性成分の情報を各分類ごとに表示した例である。ここでは、弾性成分および粘性成分のそれぞれの数値情報に関して、データベースにおける最大値を１００％とし、最小値を０％とする。表示部２６には、弾性および粘性のそれぞれについて、測定対象者の数値の位置が表示される。
　なお、上記ではいくつかのチャート例を示したが、表示部２６には、弾性成分および粘性成分のそれぞれの数値情報、および上記で説明したチャートの少なくとも１つが表示されてもよい。
　また、本実施例の粘弾性計算システム１０００によれば、磁気センサ１９から取得した電圧の情報に基づいて作成した２階微分波形と、加速度センサ１３から取得した加速度の情報に基づく加速度波形とを比較して電圧・変位変換係数Ｃｍｄを計算する。そして、予め求めている電圧・圧力変換係数Ｃｍｐを電圧・変位変換係数Ｃｍｄで除算することにより、対象物の複素弾性率Ｋを計算する。また、複素弾性率Ｋと遅延時間差Ｔから、弾性成分および粘性成分を計算する。これにより、対象物の押圧時のくぼみ方の特徴に関係なく、対象物の粘弾性特徴を示す動的粘弾性を高精度で計算することができる。特に、加速度センサ１３および磁気センサ１９を用いることで、測定装置１の小型化や低価格化を容易に実現できる。
　また、本実施例の粘弾性計算システム１０００によれば、動的な測定に加速度センサ１３を用いることで、高精度な測定ができる。また、本実施例の粘弾性計算システム１０００によれば、測定時に測定装置を固定しくにい対象物に対しても、対象物の動的粘弾性の測定を定量的に計算することができる。特に、人体の測定に関しては、初期位置を維持しにくい部位であっても、高精度な測定ができる。
　なお、反力情報を測定する電圧波形の取得手段について、磁気センサの代わりに、変位センサ、応力センサ、加速度センサなどを使用してもよい。
［第２実施例］
　次に、図１９は、第２実施例における粘弾性計算システム１０００の処理を説明するフローチャートである。なお、図７と同じステップについては、同じ符号を付して説明を省略する。
　ノイズ等により、粘性成分および弾性成分の定量化が難しい可能性がある。本例では、図７のステップＳ３の代わりに、定性的に粘性成分が算出可能なステップＳ９を実行する。なお、本実施例では、ステップＳ２で算出される複素弾性率を弾性成分に関する情報とし、ステップＳ９で算出される値を粘性成分に関する情報とする。以下では、ステップＳ９の計算処理例を説明する。
（第１の例：加速度波形および電圧波形を用いる例）
　図２０は、ステップＳ９のフローチャートの第１の例を示す。マイクロプロセッサー２３は、磁気センサ１９から駆動回路２１を介して取得した電圧の情報に基づく電圧波形と、加速度センサ１３から駆動回路２２を介して取得した加速度の情報に基づく加速度波形を取得する（ステップＳ９１）。電圧波形は、微分波形作成部２３１に入力される。加速度波形は、波形特徴算出部２３４に入力される。図１２の（ａ）は加速度波形を示す。また、図１２の（ｂ）は電圧波形を示す。
　次に、微分波形作成部２３１は、電圧波形から１階微分波形を作成する(ステップＳ９２)。微分波形作成部２３１は、１階微分波形を波形特徴算出部２３４に出力する。図１２の（ｃ）は電圧波形の１階微分波形を示す。
　波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の極値を探索し、周期を決定する（Ｓ９３）。以下に周期の決定方法の詳細を説明する。まず、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の平均値を算出する。次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の平均値を算出し、１階微分波形の振幅ｋを算出し、振幅ｋの０．３倍の値を算出する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の中から、（平均値－振幅ｋ×０．３）より小さいデータを探索し、探索できた連続データを１つの区間として保存する。図１２の（ｃ）の破線１２０１は、（平均値－振幅ｋ×０．３）より小さい区間を示す。波形特徴算出部２３４は、各区間１２０１の最小値を求め、最小値の位置を１階微分波形の周期分割点として保存する。図１２の（ｃ）の点１２０２は、ある区間１２０１の最小値を示す。
　次に、波形特徴算出部２３４は、１階微分波形の中から、（平均値＋振幅ｋ×０．３）より大きいデータを探索し、探索できた連続データを１つの区間として保存する。図１２の（ｃ）の破線１２０３は、（平均値＋振幅ｋ×０．３）より大きい区間を示す。波形特徴算出部２３４は、各区間１２０３の最大値１２０４を求め、最大値１２０４の位置を電圧波形の周期中間点として保存する。したがって、電圧波形の周期は、２つの周期分割点（最小値１２０２）の間の上昇区間４０１および降下区間４０２によって定義できる。
　次に、波形特徴算出部２３４は、周期分割点に従って、加速度波形および電圧波形を周期ごとに切り分けて保存する(ステップＳ９４)。電圧波形について、上記の通り、周期開始点から周期中間点までは上昇区間４０１と称し、周期中間点から周期最終点までは降下区間４０２と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、各周期ごとに押し込み時間帯とリリース時間帯を計算する（Ｓ９５）。押し込み時間帯とリリース時間帯は、区間４０１、４０２における連続する極大値および極小値によって求められる。なお、周期ごとに同じ計算を行うものになるため、ここでは、図２１を用いて１つの周期での計算について説明する。
　波形特徴算出部２３４は、上昇区間４０１の範囲中で加速度波形の最小値を探し、最小値の位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記最小値の位置から１つ目の極大値を探し、最大値の位置を記録する。ここで記録された最小値と最大値の間を押し込み時間帯４２１と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、降下区間４０２の範囲中で加速度波形の最大値を探し、最大値の位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記最大値の位置から１つ目の極小値を探し、最小値の位置を記録する。ここで記録された最大値と最小値の間をリリース時間帯４２２と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、特定した押し込み時間帯４２１の電圧波形の変化量Ｖｐを算出し、特定したリリース時間帯４２２の電圧変化量Ｖｌを算出する（Ｓ９６）。波形特徴算出部２３４は、変化量Ｖｐ、Ｖｌを計算部２３５に出力する。
　そして、計算部２３５は、粘性特性Ｇを式（９）により計算する（Ｓ９７）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで粘性特性Ｇについて説明する。測定装置１による押し込みの際に、粘性が大きいほど、粘性特性による反力が大きくなる。測定装置１のリリースの際に、粘性が大きいほど、粘性特性による反力が小さい。Ｖｐ、Ｖｌは粘性特性と弾性特性の総合的な効果による測定値である。ＶｐとＶｌの比である粘性特性Ｇとは、粘弾性特性の中の粘性の寄与の度合いを定性的に示している。粘性特性Ｇが大きいほど、粘性成分が大きいと言える。図２１は、２０代および３０代の顔肌の２箇所での粘性特性Ｇの測定結果を示す。図２１に示すように、年齢が高いほど粘性特性Ｇの値が大きくなる。図２１の結果からも、ＶｐとＶｌの比である粘性特性Ｇは、粘弾性特性の中の粘性の度合いを示す数値として有用であることが分かる。
　なお、変化量Ｖｐ、Ｖｌに関しては、複数の区間で算出された値の平均値または中央値の値などが使用されてもよい。
　なお、ステップＳ７において、計算部２３５は、粘性成分の情報として粘性特性Ｇを表示部２６に表示させてもよい。また、計算部２３５は、弾性成分の情報として複素弾性率の情報を表示部２６に表示させてもよい。また、第１実施例と同様に、人間の年齢と粘性特性Ｇとの相関関係を表すデータベースを用いて、表示部２６に各種チャートが表示されてもよい。
　ノイズ等の原因で電圧波形による作成した２階微分波形が複雑になる場合、２階微分波形を形成する際に遅延が発生する場合がある。この場合、正しく２階微分波形と電圧波形の位相差を引き出すことができない可能性がある。当該第１の例によれば、ノイズ等が多い場合でも、粘性特徴の定性的な評価として有用な粘性特性Ｇを推定できる。
（第２の例：加速度波形のみを用いる例）
　図２３は、ステップＳ９のフローチャートの第２の例を示す。なお、ステップＳ２３０１～２３０４は図２０のステップＳ９１～９４と同じ処理であるため、説明を省略する。
　ステップＳ２３０４の後、波形特徴算出部２３４は、測定装置１の押し込み時間帯の加速度波形の変化量と測定装置１のリリース時間帯の加速度波形の変化量を計算する（Ｓ２３０５）。押し込み時間帯とリリース時間帯は、区間４０１、４０２における連続する極大値および極小値によって求められる。なお、周期ごとに同じ計算を行うものになるため、ここでは、図２４を用いて１つの周期での計算について説明する。
　波形特徴算出部２３４は、上昇区間４０１の範囲で加速度波形の最小値を探し、１つ目の最小値として位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記１つ目の最小値の位置から１つ目の極大値を探し、１つ目の最大値として位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記１つ目最大値の位置から次の極小値を探索し、２つ目の最小値としてその極小値の位置を記録する。そして、波形特徴算出部２３４は、１つ目の最小値と１つ目の最大値の間の加速度波形の変化量Ａ１と、１つ目の最大値と２つ目の最小値の間の加速度波形の変化量Ａ２とを計算する。また、波形特徴算出部２３４は、上昇区間４０１の総変化量Ａ１＋Ａ２を計算部２３５に出力する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、降下区間４０２の範囲で加速度波形の最大値を探し、１つ目の最大値として位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記１つ目の最大値の位置から１つ目の極小値を探し、１つ目の最小値として位置を記録する。次に、波形特徴算出部２３４は、前記１つ目の最小値の位置から次の極大値を探索し、２つ目の最大地としてその極大値の位置を記録する。そして、波形特徴算出部２３４は、１つ目の最大値と１つ目の最小値の間の加速度の変化量Ａ３と、１つ目の最小値と２つ目の最大値の間の加速度の変化量Ａ４とを計算する。また、波形特徴算出部２３４は、降下区間４０２の総変化量Ａ３＋Ａ４を計算部２３５に出力する。
　そして、計算部２３５は、粘性特性Ｇを式（１０）により計算する（Ｓ２３０６）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ここで粘性特性Ｇについて説明する。測定装置１による押し込みの際に、粘性が大きいほど、粘性特性による反力が大きくなる。測定装置１のリリースの際に、粘性が大きいほど、粘性特性による反力が小さい。加速度波形のＡ１＋Ａ２およびＡ３＋Ａ４は、押し込みとリリースの反力特徴を反映している。Ａ１＋Ａ２とＡ３＋Ａ４の比である粘性特性Ｇとは、粘弾性特性の中の粘性の寄与の度合いを定性的に示している。Ｇが大きいほど、粘性成分が大きい。
　なお、変化量Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に関しては、複数の区間で算出された値の平均値または中央値の値などが使用されてもよい。
　なお、ステップＳ７において、計算部２３５は、粘性成分の情報として粘性特性Ｇを表示部２６に表示させてもよい。また、計算部２３５は、弾性成分の情報として複素弾性率の情報を表示部２６に表示させてもよい。また、第１実施例と同様に、人間の年齢と粘性特性Ｇとの相関関係を表すデータベースを用いて、表示部２６に各種チャートが表示されてもよい。
　当該第２の例によれば、加速度波形のみによって粘性成分に関する情報の算出が可能になる。なお、電圧波形以外によって粘性特性Ｇを求める方法として、測定装置１にスイッチなどを設けることで、上昇区間と降下区間を区別してもよい。
（第３の例：電圧波形のみを用いる例）
　図２５は、ステップＳ９のフローチャートの第３の例を示す。なお、ステップＳ２５０１～２５０３は図２０のステップＳ９１～９３と同じ処理であるため、説明を省略する。
　ステップＳ２５０３の後に、波形特徴算出部２３４は、周期分割点に従って、電圧波形を周期ごとに切り分けて保存する(ステップＳ２５０４)。電圧波形について、上記の通り、周期開始点から周期中間点までは上昇区間４０１と称し、周期中間点から周期最終点までは降下区間４０２と称する。
　次に、波形特徴算出部２３４は、周期ごとに、電圧波形の上昇区間４０１の時間Ｔ１と、電圧波形の降下区間４０２の時間Ｔ２を計算する（ステップＳ２５０５）。波形特徴算出部２３４は、上昇区間４０１の時間Ｔ１と降下区間４０２の時間Ｔ２を計算部２３５に出力する。図２６は、時間Ｔ１、Ｔ２の算出例である。ここでは、周期ごとに同じ計算を行うものになるため、１つの周期の計算について説明される。
　計算部２３５は、粘性特性Ｇを式（１１）により計算する（ステップＳ２５０６）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　ここで粘性特性Ｇについて説明する。粘性が大きいほど、測定装置１のリリースの際に粘性特性による遅延が著しいと考えられる。上昇区間４０１の時間Ｔ１と降下区間４０２の時間Ｔ２の比である粘性特性Ｇとは、粘弾性特性の中の粘性の寄与の度合いを定性的に示している。粘性が大きいほど、測定装置１の押し込み時間帯に対応する上昇区間４０１の時間Ｔ１と測定装置１のリリース時間帯に対応する降下区間４０２の時間Ｔ２の比は小さくなる。
　なお、上昇区間４０１の時間Ｔ１と降下区間４０２の時間Ｔ２に関しては、複数の区間で算出された値の平均値または中央値の値などが使用されてもよい。
　なお、ステップＳ７において、計算部２３５は、粘性成分の情報として粘性特性Ｇを表示部２６に表示させてもよい。また、計算部２３５は、弾性成分の情報として複素弾性率の情報を表示部２６に表示させてもよい。また、第１実施例と同様に、人間の年齢と粘性特性Ｇとの相関関係を表すデータベースを用いて、表示部２６に各種チャートが表示されてもよい。
　当該第３の例によれば、電圧波形のみによって粘性成分に関する情報の算出が可能になる。
　本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることもできる。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることもできる。また、各実施例の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
　上述したマイクロプロセッサー２３の各種処理は、それらの機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
　ここで述べたプロセスおよび技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できる。さらに、汎用目的の多様なタイプのデバイスが使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益である場合もある。つまり、上述したマイクロプロセッサー２３の処理の一部または全部が、例えば、集積回路等の電子部品を用いたハードウェアにより実現されてもよい。
　さらに、上述の実施例において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
１０００　　...粘弾性計算システム
１、１ａ　　　　　...測定装置
２　　　　　...粘弾性計算装置
１１　　　　...受信コイル
１２　　　　...発信コイル
１３　　　　...加速度センサ（第１のセンサ）
１４　　　　...本体部
１５　　　　...可動部
１６、１６ａ　　　　...バネ
１７（ａ）　　　　...バネ
１７（ｂ）　　　　...ダッシュポット
１８　　　　...電池
１９　　　　...磁気センサ（第２のセンサ）
２０　　　　...接触部
２１、２２　　　　...駆動回路
２３　　　　...マイクロプロセッサー
２４　　　　...記憶部
２５　　　　...音声発生部
２６　　　　...表示部
２７　　　　...電源部
２８　　　　...入力部
３１　　　　...交流発振源
３２　　　　...アンプ
３３　　　　...プリアンプ
３４　　　　...検波回路
３５　　　　...参照信号
３６　　　　...ローパスフィルタ
１１０　　　...コイル基板
１２０　　　...コイル基板
１３０　　　...動作回路基板
１９０　　　...動作ボタン
２３１　　　...微分波形作成部
２３２　　　...波形比較部
２３３　　　...変換係数算出部
２３４　　　...波形特徴算出部
２３５　　　...計算部
２３６　　　...判定部
８０１、８０２　　　...ＦＦＴ部
８０３、８０４　　　...白色化部
８０５　　　...乗算部
８０６　　　...ＩＦＦＴ部
８０７　　　...最大ピーク検出部

Claims (16)

  1. 　測定対象物に連続的に押し付けられる可動部と、前記測定対象物における前記可動部との接触部分の押し付け方向の動きの加速度に対応する加速度情報を出力する第１のセンサと、前記測定対象物における前記可動部との接触部分での反力に対応する反力情報を出力する第２のセンサとを備える測定装置と、
    　前記加速度情報および前記反力情報に基づいて、前記測定対象物の弾性成分に関する第１の情報と前記測定対象物の粘性成分に関する第２の情報を計算するプロセッサーと、
    　前記第１の情報および前記第２の情報を表示する表示装置と、
    を備える粘弾性測定システム。
  2. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記加速度情報として取得された加速度波形と、前記反力情報として取得された電圧波形の２階微分波形とを用いて、前記測定対象物の複素弾性率を計算し、
    　前記加速度波形と前記２階微分波形とを用いて、前記加速度波形と前記２階微分波形との間の位相差を計算し、
    　前記複素弾性率と前記位相差とを用いて前記第１の情報と前記第２の情報を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  3. 　請求項２に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記加速度波形と前記２階微分波形の相互相関関数により、前記加速度波形と前記２階微分波形との間の遅延時間差を計算し、
    　前記可動部を前記測定対象物に押し付けるときの周波数を用いて、前記遅延時間差を前記位相差に変換することを特徴とする粘弾性測定システム。
  4. 　請求項２に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記加速度波形と前記２階微分波形の白色化相互相関関数により、前記加速度波形と前記２階微分波形との間の遅延時間差を計算し、
    　前記可動部を前記測定対象物に押し付けるときの周波数を用いて、前記遅延時間差を前記位相差に変換することを特徴とする粘弾性測定システム。
  5. 　請求項２に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記２階微分波形の最大変化点と前記加速度波形の最大変化点との間の遅延時間差を計算し、
    　前記可動部を前記測定対象物に押し付けるときの周波数を用いて、前記遅延時間差を前記位相差に変換することを特徴とする粘弾性測定システム。
  6. 　請求項５に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記電圧波形の１階微分波形を用いて、前記２階微分波形および前記加速度波形を複数の区間に分け、
    　前記複数の区間ごとに前記２階微分波形の前記最大変化点と前記加速度波形の前記最大変化点を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  7. 　請求項２に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記２階微分波形に対する、前記加速度波形の大きさの比を示す電圧・変位変換係数を計算し、
    　予め求められている電圧・圧力変換係数を、前記電圧・変位変換係数で除算することで、前記複素弾性率を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  8. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記反力情報として取得された電圧波形の１階微分波形を用いて、前記加速度情報として取得された加速度波形を複数の区間に分け、
    　前記加速度波形の前記複数の区間において、前記測定装置の押し込みに対応する第１の時間帯と前記測定装置のリリースに対応する第２の時間帯とを求め、
    　前記第１の時間帯における前記電圧波形の変化量と、前記第２の時間帯における前記電圧波形の変化量との比から前記第２の情報を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  9. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記反力情報として取得された電圧波形の１階微分波形を用いて、前記加速度情報として取得された加速度波形を複数の区間に分け、
    　前記加速度波形の前記複数の区間において、前記測定装置の押し込みに対応する第１の時間帯と前記測定装置のリリースに対応する第２の時間帯とを求め、
    　前記第１の時間帯における前記加速度波形の変化量と、前記第２の時間帯における前記加速度波形の変化量との比から前記第２の情報を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  10. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記プロセッサーは、
    　前記反力情報として取得された電圧波形の１階微分波形を用いて、前記電圧波形の上昇区間と降下区間を求め、
    　前記上昇区間の時間と降下区間の時間の比から前記第２の情報を計算することを特徴とする粘弾性測定システム。
  11. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記表示装置において、前記第１の情報および前記第２の情報が、前記弾性成分および前記粘性成分の２軸を有する２次元平面上に表示されることを特徴とする粘弾性測定システム。
  12. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記第１の情報および前記第２の情報と、前記測定対象物の状態またはカテゴリとを関連付けた第１のデータベースを含む記憶部を備え、
    　前記プロセッサーは、前記第１のデータベースを用いて、前記第１の情報および前記第２の情報に対応する前記測定対象物の状態またはカテゴリを前記表示装置に表示させることを特徴とする粘弾性測定システム。
  13. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記第１の情報および前記第２の情報と、前記測定対象物の状態またはカテゴリとを関連付けた第１のデータベースを含む記憶部を備え、
    　前記プロセッサーは、前記表示装置において、前記第１の情報および前記第２の情報を、前記弾性成分および前記粘性成分の２軸を有する２次元平面上に表示するとともに、前記第１のデータベース内の比較対象データを前記２次元平面上に重ねて表示することを特徴とする粘弾性測定システム。
  14. 　請求項１３に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記比較対象データは、前記２次元平面上において、ある基準点から放射状に表示されることを特徴とする粘弾性測定システム。
  15. 　請求項１に記載の粘弾性測定システムにおいて、
    　前記測定対象物の前記第１の情報および前記第２の情報の履歴を記録する第２のデータベースを含む記憶部を備え、
    　前記プロセッサーは、前記第２のデータベースを用いて、前記測定対象物の前記第１の情報および前記第２の情報の履歴の情報を前記表示装置に表示させることを特徴とする粘弾性測定システム。
  16. 　測定装置の可動部を測定対象物に連続的に押し付けるステップと、
    　前記測定対象物における前記可動部との接触部分の押し付け方向の動きの加速度に対応する加速度情報を前記測定装置の第１のセンサによって出力するステップと、
    　前記測定対象物における前記可動部との接触部分での反力に対応する反力情報を前記測定装置の第２のセンサによって出力するステップと、
    　前記加速度情報および前記反力情報に基づいて、前記測定対象物の弾性成分に関する第１の情報と前記測定対象物の粘性成分に関する第２の情報をプロセッサーによって計算するステップと、
    　前記第１の情報および前記第２の情報を表示装置に表示するステップと、
    を含む粘弾性測定方法。
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