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WO2018211642A1 - 匂い画像の基データ作成方法 - Google Patents

匂い画像の基データ作成方法 Download PDF

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WO2018211642A1
WO2018211642A1 PCT/JP2017/018580 JP2017018580W WO2018211642A1 WO 2018211642 A1 WO2018211642 A1 WO 2018211642A1 JP 2017018580 W JP2017018580 W JP 2017018580W WO 2018211642 A1 WO2018211642 A1 WO 2018211642A1
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WO
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odor
image
substance
sensor
basic data
Prior art date
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PCT/JP2017/018580
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English (en)
French (fr)
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俊一郎 黒木
橋詰　賢一
恵 高橋
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Aroma Bit Inc
Original Assignee
Aroma Bit Inc
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Publication date
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Priority to PCT/JP2017/018580 priority patent/WO2018211642A1/ja
Priority to CN202211106862.3A priority patent/CN115575276B/zh
Priority to EP17910133.2A priority patent/EP3627139B1/en
Priority to JP2019518681A priority patent/JP6976529B2/ja
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    • G01N2291/042—Wave modes
    • G01N2291/0426—Bulk waves, e.g. quartz crystal microbalance, torsional waves

Definitions

  • the present invention relates to a method for creating basic data of odor images. More specifically, the present invention relates to a method for creating basic data for representing an odor of a sample containing an odor substance with an image.
  • Patent Document 1 In order to measure the odor of air, a sensor having a crystal resonator that specifically adsorbs an odor substance in the air is known (see Patent Document 1).
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and a method of creating basic data for expressing an odor as an image so that the odor measurement result measured using an odor sensor can be visually grasped easily. It is an exemplary problem to provide
  • An odor image basic data generation method for generating basic data for expressing an odor of a sample containing an odor substance as an image, and is included in the sample using an odor sensor including a plurality of sensor elements.
  • a measurement result acquisition step for acquiring each measurement result measured in each of the plurality of sensor elements for the odor substance in a state associated with each of the plurality of sensor elements, and processing the acquired measurement results, respectively.
  • a data processing step for generating the basic data associated with each of the plurality of sensor elements, the basic data for expressing the odor of the sample as an image, and the plurality of sensor elements Have different detection characteristics for the odorous substance, and in the data processing step, for each of the basic data When expressed by small images corresponding to each of the sensor elements, the odor of the sample is expressed as an image in a predetermined display form that is a set of a plurality of the small images, and each of the small images is expressed by the basic image.
  • a method for creating base data of an odor image wherein the base data is generated so as to change according to a value value of the data.
  • the present invention it is possible to provide a method for creating basic data for expressing an odor as an image so that the odor measurement result measured using an odor sensor can be easily grasped visually.
  • FIG. 1 is a plan view schematically showing an odor sensor 10 according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a cross-sectional view schematically showing a cross section A-A ′ in FIG. 5.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram schematically showing a mechanism of odor measurement in the first embodiment.
  • the odor image base data creation method according to the first embodiment is a method of creating base data for representing an odor of a sample containing an odor substance with an image.
  • the odor image base data creation method according to the first embodiment includes a measurement result acquisition step and a data processing step.
  • odor is something that a human or an organism including a human can acquire as olfactory information, and a single molecule or a group of molecules composed of different molecules is gathered at respective concentrations. It is a concept including
  • odor substance a molecule alone or a group of molecules composed of different molecules constituting the odor.
  • the odor substance may broadly mean a substance that can be adsorbed on a substance adsorption film of the odor sensor 10 described later.
  • odor often includes a plurality of causative odor substances, and there are also substances that are not recognized as odor substances or unknown odor substances. Substances that are not included may also be included.
  • each measurement result measured for the odorous substance contained in the sample is acquired by each of the plurality of sensor elements 11 provided in the odor sensor 10 using the odor sensor 10.
  • the plurality of sensor elements 11 have different detection characteristics for odorous substances. A specific configuration of the odor sensor 10 will be described later.
  • Each measurement result is acquired in a state associated with each of the plurality of sensor elements 11.
  • each sensor element 11 and each measurement result measured in each sensor element 11 can be acquired as a measurement result database stored in a state of being associated with each other.
  • FIG. 1 shows a measurement result database D1 acquired in the measurement result acquisition step of the first embodiment.
  • each sensor element 11 and each measurement result measured in each sensor element 11 are stored in a state of being associated with each other.
  • the measurement results of a total of 35 sensor elements 11 of the sensor elements 11-01 to 11-35 are stored in an associated state.
  • the sensor elements 11-08 to 11-34 are not shown for convenience of explanation.
  • the measurement result is specifically raw data detected by each sensor element 11.
  • the odor sensor 10 is, for example, a crystal resonator sensor (QCM)
  • the raw data generated by the sensor element 11 can be a change with time of the resonance frequency of the crystal resonator.
  • the measurement result by the sensor element 11 can be the resonance frequencies at a plurality of time points with different elapsed times from the start of operation of the odor sensor 10.
  • the measurement result measured by the sensor element 11-01 is based on the resonance frequency measured after 14 seconds when the resonance frequency at 0 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 is used as a reference.
  • the frequency is “9.3”
  • the resonance frequency measured after 16 seconds is “ ⁇ 11.0”.
  • the measurement result measured by the sensor element 11-02 is the resonance measured 14 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 when the resonance frequency at 0 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 is used as a reference.
  • the frequency is “10.7”
  • the resonance frequency measured after 16 seconds is “ ⁇ 11.7”.
  • the time interval for recording the measurement result is not particularly limited, but may be, for example, 1 second interval.
  • the measurement by the odor sensor 10 is performed a plurality of times, and an average value of the raw data of the measurements performed a plurality of times is used as a measurement result.
  • the number of times of measurement is not particularly limited, but can be, for example, 3 times.
  • an average value by arithmetic average (arithmetic average) can be adopted.
  • ⁇ Data processing step S2> the measurement result acquired in the measurement result acquisition step S1 is processed, and is basic data for expressing the odor of the sample with the odor image 1, and is associated with each of the plurality of sensor elements 11. Generated base data is generated. Further, in the data processing step S2, when each of the basic data is expressed by the small image 2 corresponding to each of the sensor elements 11, the odor of the sample is smelled in a predetermined display form that is a set of a plurality of small images 2. Base data is generated so that each of the small images 2 is represented as an image 1 and changes according to the value of the base data.
  • the data processing step S2 includes substeps of a difference calculation substep S2-1, a logarithmic calculation substep S2-2, a value classification substep S2-3, and a base data generation substep S2-4. It may be.
  • ⁇ Difference calculation sub-step S2-1> for each of the measurement results acquired in the measurement result acquisition step S1, a maximum value and an initial minimum value after passing through the maximum value (hereinafter referred to as “minimum value immediately after the maximum value”). The difference (difference) is calculated. When there are a plurality of differences (maximum value and minimum value immediately after that), the difference with the maximum difference is set as the difference of the measurement result. In this way, for each measurement result, a difference associated with each of the plurality of sensor elements 11 is obtained.
  • FIG. 2 is a graph showing the measurement results acquired in the measurement result acquisition step of the first embodiment.
  • the vertical axis represents the displacement [Hz] of the resonance frequency measured after a predetermined time when the resonance frequency at 0 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 is used as a reference, and the horizontal axis represents the odor. This is the elapsed time [second] after the operation of the sensor 10 is started.
  • FIG. 2 shows the measurement results for the sensor elements 11-01, 11-02, and 11-03 among the measurement results shown in the measurement result database D1.
  • the measurement result of the sensor element 11-01 is indicated by a solid line
  • the measurement result of the sensor element 11-02 is indicated by a broken line
  • the measurement result of the sensor element 11-03 is indicated by a one-dot broken line.
  • graphs can be similarly created for the other sensor elements 11-04 to 11-35.
  • the difference in the measurement result is “22.6 Hz”. That is, in the measurement result of the sensor element 11-01, the maximum value “9.3 Hz” at the elapsed time 14 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 and the minimum value at the elapsed time 17 seconds after the operation of the odor sensor 10 are started. This is the difference between “ ⁇ 13.3 Hz”.
  • the range of elapsed time after the start of the operation of the odor sensor 10 may be limited. For example, when measurement of the odor of the sample is started 15 seconds after the start of the operation of the odor sensor 10 and measurement of the odor of the sample is ended after 20 seconds from the start of the operation of the odor sensor 10, the elapsed time for calculating the difference The elapsed time from the start of operation of the odor sensor 10 can be between 14 seconds and 25 seconds. Note that the range of the elapsed time can be arbitrarily set.
  • ⁇ Logarithm calculation sub-step S2-2> logarithmic calculation is performed for each difference calculated in the difference calculation sub-step S2-1 to obtain logarithmic values associated with each of the plurality of sensor elements 11.
  • the base is not particularly limited, but can be set to 2, for example.
  • the difference is a difference between the maximum value and the minimum value, and is a positive value (real number).
  • each logarithmic value obtained in the logarithmic calculation sub-step S2-2 is classified into a plurality of areas according to the magnitude of the value.
  • the number of areas to be classified is not particularly limited, but may be 3 to 5 areas, for example. Hereinafter, the case of classifying into three areas will be described.
  • the value classification sub-step S2-3 first, among the plurality of logarithmic values for each sample obtained in the logarithmic calculation sub-step S2-2, a maximum value and a minimum value are specified. Next, the quotient when the difference between the maximum logarithm value and the minimum logarithm value is divided by 3 is calculated. Using the quotient obtained in this manner, the numerical range between the maximum logarithmic value and the minimum logarithmic value can be divided into three equal areas.
  • the range from the minimum logarithm value to the value obtained by adding the quotient to the minimum logarithm value, the range from the minimum logarithm value to the value obtained by adding twice the quotient to the minimum logarithm, and the minimum logarithm can be divided into three equal parts.
  • each logarithm value associated with each sensor element 11 is classified into one of the three regions.
  • flags can be provided for the three regions divided into three equal to (1), (2), and (3) in order from the smallest value.
  • related with each sensor element 11 can be classified into three steps according to the magnitude
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the outline of the data processing step S2 of the first embodiment.
  • table (A) is a table showing the difference calculated in the difference calculation sub-step S2-1 for a certain sample. Difference values are shown for each of the sensor elements 11-01 to 11-35. For example, in Table (A), the difference obtained in the sensor element 11-01 is “38.7”, and the difference obtained in the sensor element 11-02 is “27.0”. For convenience of explanation, the values of the sensor elements 11-11 to 11-34 are not shown (the same applies to Tables (B) and (E) described later).
  • the logarithmic calculation sub-step S2-2 performs logarithmic calculation processing on the difference for each sensor element 11.
  • Table (B) is a table showing logarithmic values for each sensor element 11 obtained by the logarithmic calculation sub-step S2-2.
  • the logarithmic value calculated based on the difference obtained in the sensor element 11-01 is “5.3”, and is calculated based on the difference obtained in the sensor element 11-02.
  • the logarithmic value is “4.8”.
  • the logarithmic value for each sensor element 11 is classified into three regions based on the obtained logarithmic value. Specifically, first, the maximum value (maximum value) and the minimum value (minimum value) among the logarithmic values of each sensor element 11 in the sample being measured are specified. Then, the quotient when the difference between the maximum value and the minimum value is divided by 3 is calculated. The specified maximum value, minimum value, and calculated quotient are shown in Table (C). In the table (C), the specified maximum value is “6.7”, the specified minimum value is “3.1”, and the calculated quotient is “1.2”.
  • the logarithmic value for each sensor element 11 is classified into three stages based on the specified maximum value, minimum value, and calculated quotient.
  • classification is performed based on a classification rule as shown in Table (D). Specifically, the smallest logarithmic value area (area 1) is 3.1 ⁇ [logarithmic value] ⁇ 4.3, and the next smallest logarithmic value area (area 2) is 4.3 ⁇ [ The range of logarithmic value] ⁇ 5.5 and the largest logarithmic value region (region 3) are classified based on the classification rule of 5.5 ⁇ [logarithmic value] ⁇ 6.7.
  • Table (E) shows the result of flagging each sensor element 11.
  • a flag (1) is set for the sensor element 11 having a logarithmic value corresponding to the region 1
  • a flag (2) is set for the sensor element 11 having a logarithmic value corresponding to the region 2
  • a pair corresponding to the region 3 is set.
  • a flag (3) is assigned to the sensor element 11 from which a numerical value is obtained.
  • the flag (2) is assigned to the sensor element 11-01
  • the flag (1) is assigned to the sensor element 11-30
  • the flag (3) is assigned to the sensor element 11-09. Has been granted.
  • Base data generation sub-step S2-4 based on the logarithmic values (measurement results) classified in the value classification sub-step S2-3 and based on the logarithmic values (measurement results) corresponding to the sensor elements 11, the base data Is generated. Each base data has a value corresponding to each sensor element 11.
  • the basic data is data that is the basis of image data for expressing the odor of the sample with the odor image 1.
  • the base data is not data (pixel data) indicating information such as the color and position of each pixel forming the odor image 1, but data indicating the position, size, color, shape, and the like of the small image 2.
  • the odor image 1 created based on the base data includes a plurality of small images 2 expressed by the base data corresponding to each of the sensor elements 11.
  • the odor image 1 can be expressed as a set of the plurality of small images 2 by a predetermined display mode.
  • Each of the small images 2 can change according to the magnitude of the value of the corresponding base data. Specifically, the size, color, and shape of the small image 2 can be changed according to the value of the corresponding base data.
  • the basic data generation sub-step S2-4 basic data is generated so that the odor of the sample is expressed as the odor image 1 in a predetermined display mode.
  • the basic data is generated so that each of the small images 2 changes according to the value of the value of the basic data.
  • FIG. 4 is an example of an image expressed based on the basic data generated in the data processing step S2 of the first embodiment.
  • the odor image 1 shown in FIG. 4 is composed of 35 small images 2, and the shape of each small image 2 is a circle.
  • the small images 2 are arranged in order from the upper left, corresponding to the sensor elements 11-01 to 11-35. Specifically, in FIG. 4, two small images 2 in the first row from the top correspond to the sensor elements 11-01 and 11-02 in order from the left, and the five small images in the second row from the top. 2 respectively correspond to the sensor elements 11-03 to 11-07 in order from the left.
  • the small image 2 corresponding to the sensor element 11-03 is a small circle
  • the small image 2 corresponding to the sensor element 11-09 is a large circle
  • a small image 2 corresponding to 01 is represented by a circle having a size between the small circle and the large circle.
  • the shapes of all the small images 2 are represented by circles, but the shapes of the small images 2 are not limited to circles, and may be squares, rectangles, rhombuses, other irregular shapes, or the like. In addition, the shapes of all the small images 2 do not have to match, and each small image 2 may have a different shape.
  • the color of each small image 2 is represented by black, but the color of each small image 2 is not limited to black, and may be represented by any color. Further, the colors of all the small images 2 do not have to match, and each small image 2 may be represented by a different color.
  • each small image 2 is represented such that the size differs according to the size of the value of the corresponding base data. Specifically, if the value of the base data is large, the small image 2 is displayed large, and if the value of the base data is small, the small image 2 is displayed small.
  • the size of displaying each small image 2 may be classified into a plurality of stages according to the stage classified in the value classification sub-step S2-3. That is, in the value classification substep S2-3, when the flags (1), (2), and (3) are classified into three levels, the size of the small image 2 can be classified and displayed in three levels.
  • the intervals between the small images 2 are constant (aligned at equal intervals).
  • the position of each small image 2 (the center or the center of gravity of each small image 2) is constant (does not move according to the value of the base data).
  • the odor image 1 before and after the change. By comparing the two, it is possible to easily grasp the changed small image 2 visually.
  • interval between each small image 2 is not limited to fixed (equal space
  • FIG. 5 is a plan view schematically showing the odor sensor 10 according to the first embodiment.
  • 6 is a cross-sectional view schematically showing an AA ′ cross section in FIG.
  • the odor sensor 10 includes a plurality of sensor elements 11.
  • Each of the sensor elements 11 includes a substance adsorption film 13 that adsorbs an odor substance, and a detector 15 that detects an adsorption state of the odor substance on the substance adsorption film 13.
  • the sensor element 11 includes a detector 15 and a substance adsorption film 13 provided on the surface of the detector 15.
  • the substance adsorption film 13 preferably covers the entire surface of the detector 15. That is, the size of the detector 15 is preferably the same as the formation range of the substance adsorption film 13 or smaller than the formation range of the substance adsorption film 13.
  • a plurality of detectors 15 may be provided within the formation range of one substance adsorption film 13.
  • a plurality of sensor elements 11 are arranged on the sensor substrate 17 and are arranged in a 3 ⁇ 3 grid as shown in FIG. At this time, the substance adsorption films 13 of the adjacent sensor elements 11 are not in contact with each other or are insulated.
  • the sensor elements 11 do not necessarily have to be aligned on the sensor substrate 17, and may be randomly arranged or aligned in a form other than 3 rows and 3 columns.
  • the plurality of sensor elements 11 arranged on the sensor substrate 17 are different from each other in properties of the substance adsorption films 13. Specifically, it is preferable that all of the plurality of sensor elements 11 are composed of the substance adsorption films 13 having different compositions, and the substance adsorption films 13 having the same properties do not exist.
  • the property of the substance adsorption film 13 can also be referred to as an adsorption characteristic of the odor substance to the substance adsorption film 13. That is, even with the same odor substance (or an aggregate thereof), the substance adsorption film 13 having different properties exhibits different adsorption characteristics.
  • a thin film formed of a ⁇ electron conjugated polymer can be used as the material of the substance adsorption film 13.
  • This thin film can contain at least one of an inorganic acid, an organic acid, and an ionic liquid as a dopant.
  • the properties of the substance adsorption film 13 can be changed.
  • the ⁇ -electron conjugated polymer is not particularly limited. However, polypyrrole and its derivatives, polyaniline and its derivatives, polythiophene and its derivatives, polyacetylene and its derivatives, polyazulene and its derivatives, etc. Molecules are preferred.
  • ⁇ -electron conjugated polymer When the ⁇ -electron conjugated polymer is in an oxidized state and the skeleton polymer itself becomes a cation, conductivity can be exhibited by containing an anion as a dopant.
  • a neutral ⁇ -electron conjugated polymer that does not contain a dopant can also be used as the substance adsorbing film 13.
  • the dopant include inorganic ions such as chlorine ion, chlorine oxide ion, bromine ion, sulfate ion, nitrate ion and borate ion, organic acid anions such as alkyl sulfonic acid, benzene sulfonic acid and carboxylic acid, polyacrylic Examples thereof include polymeric acid anions such as acid and polystyrene sulfonic acid.
  • the content of the dopant in the ⁇ -electron conjugated polymer is preferably in the range of 0.01 to 5 when the state in which one dopant unit (ion) is included per two repeating units constituting the ⁇ -electron conjugated polymer is preferably 1. May be adjusted in the range of 0.1 to 2.
  • content of a dopant more than the minimum value of this range, it can suppress that the characteristic as the substance adsorption film 13 lose
  • by making the dopant content not more than the maximum value in this range the effect of the adsorption property of the ⁇ -electron conjugated polymer itself is lowered, and it is difficult to produce the substance adsorbing film 13 having desirable adsorption properties. Can be suppressed.
  • the dopant which is usually a low molecular weight substance, becomes a dominant film, it is possible to prevent the durability of the substance adsorbing film 13 from being significantly reduced. Therefore, the detection sensitivity of the odorous substance can be suitably maintained by setting the dopant content in the above-described range.
  • different types of ⁇ -electron conjugated polymers can be used to change the adsorption characteristics of the substance adsorption film 13.
  • suction characteristic by changing the kind and content of a dopant using the same kind of pi-electron conjugated polymer.
  • the hydrophobic / hydrophilic performance of the substance adsorbing film 13 can be changed by changing the type of ⁇ -electron conjugated polymer, the type of dopant, the content, and the like.
  • the thickness of the substance adsorbing film 13 can be appropriately selected according to the characteristics of the odor substance to be adsorbed.
  • the thickness of the substance adsorbing film 13 can be in the range of 10 nm to 10 ⁇ m, preferably 50 nm to 800 nm. If the thickness of the substance adsorption film 13 is less than 10 nm, sufficient sensitivity may not be obtained. If the thickness of the substance adsorption film 13 exceeds 10 ⁇ m, the upper limit of the weight that can be detected by the detector 15 may be exceeded.
  • the detector 15 measures a change in physical, chemical, or electrical characteristics of the substance adsorbing film 13 due to an odor substance adsorbed on the surface of the substance adsorbing film 13 and outputs the measurement data as, for example, an electric signal. It has a function as a (transducer). That is, the detector 15 detects the adsorption state of the odor substance on the surface of the substance adsorption film 13. Examples of signals output as measurement data by the detector 15 include physical information such as electrical signals, light emission, changes in electrical resistance, and changes in vibration frequency.
  • the detector 15 is not particularly limited as long as it is a sensor that measures changes in physical, chemical, or electrical characteristics of the substance adsorption film 13, and various sensors can be used as appropriate.
  • a quartz crystal sensor (QCM) a surface acoustic wave sensor, a field effect transistor (FET) sensor, a charge coupled device sensor, a MOS field effect transistor sensor, a metal oxide semiconductor sensor, an organic conductivity Examples thereof include an organic polymer sensor and an electrochemical sensor.
  • electrodes may be provided on both surfaces of the crystal resonator as excitation electrodes, or a separation electrode is provided on one surface to detect a high Q value. It may be provided. Further, the excitation electrode may be provided on the sensor substrate 17 side of the crystal resonator with the sensor substrate 17 interposed therebetween.
  • the excitation electrode can be formed of any conductive material. Specific examples of excitation electrode materials include gold, silver, platinum, chromium, titanium, aluminum, nickel, nickel alloys, inorganic materials such as silicon, carbon, and carbon nanotubes, and conductive polymers such as polypyrrole and polyaniline. The organic material can be mentioned.
  • the shape of the detector 15 can be a flat plate shape as shown in FIG. As shown in FIG. 5, the shape of the flat plate surface can be a square or a square, but can be various shapes such as a circle and an ellipse.
  • the shape of the detector 15 is not limited to a flat plate shape, and the thickness thereof may vary, and a concave portion or a convex portion may be formed.
  • the resonance frequency of each vibrator in the plurality of sensor elements 11 is changed to coexist on the same sensor substrate 17. It is possible to reduce the influence (crosstalk) received from other vibrators. It is possible to arbitrarily design the resonance frequency so that each vibrator on the same sensor substrate 17 exhibits different sensitivities for a certain frequency.
  • the resonance frequency can be changed, for example, by adjusting the thickness of the vibrator or the substance adsorption film 13.
  • the substrate 17 As the sensor substrate 17, a silicon substrate, a quartz crystal substrate, a printed wiring substrate, a ceramic substrate, a resin substrate, or the like can be used.
  • the substrate is a multilayer wiring substrate such as an interposer substrate, and an excitation electrode for vibrating the quartz substrate, a mounting wiring, and an electrode for energization are arranged at arbitrary positions.
  • the odor sensor 10 having a plurality of sensor elements 11 each having the substance adsorption film 13 having different odor substance adsorption characteristics.
  • the substance adsorption film 13 of each sensor element 11 is similarly in contact with the odor substance or its composition.
  • Each substance adsorbing film 13 adsorbs odorous substances in different modes. That is, the adsorption amount of the odorous substance is different in each substance adsorption film 13. Therefore, the detection result of the detector 15 is different in each sensor element 11. Therefore, the measurement data by the detector 15 is generated for a certain odor substance or its composition by the number of sensor elements 11 (substance adsorption films 13) included in the odor sensor 10.
  • a set of measurement data (hereinafter referred to as odor data) generated by the odor sensor 10 by measuring a certain odor substance or its composition is usually specific (unique) with respect to a specific odor substance or the composition of the odor substance. is there. Therefore, by measuring odor data by the odor sensor 10, it is possible to identify the odor as an odor substance alone or as a composition (mixture) of odor substances.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram schematically showing the mechanism of odor measurement in the first embodiment.
  • the odor measurement can be performed using, for example, an odor measurement device.
  • the odor measuring device includes an odor sensor 10, an arithmetic processing device 51 connected to the odor sensor 10, and a storage device 52 connected to the arithmetic processing device 51.
  • the measurement result measured by the odor sensor 10 is processed by the arithmetic processing device 51 and can be stored in the storage device 52.
  • the odor measurement means M1 that realizes the odor measurement result acquisition step S1 is stored in the storage device 52 as the program P1, and by causing the arithmetic processing device 51 to execute the program, the odor sensor 10 can function as the odor measurement means. it can. Note that the acquisition of odor data may be executed by other configurations without being executed by the arithmetic processing unit 51.
  • the odor measuring means can associate the measurement results obtained from each sensor element 11 of the odor sensor 10 with each small image 2 of the odor image 1 on a one-to-one basis. At this time, there may or may not be a correlation between the arrangement of the sensor elements 11 on the odor sensor 10 and the arrangement of the small images 2 on the odor image 1 ( That is, it may be random). For example, the small image 2 associated with the sensor element 11 having a close substance adsorption characteristic of the substance adsorption film 13 provided in each sensor element 11 may be arranged at a position close to the odor image 1.
  • the odor image obtained based on the basic data created by the odor image basic data creation method according to the first embodiment enables the odor image 1 to express the odor of the sample. That is, the odor image can visually represent the odor of the sample. For example, it is possible to visually express food and drink and odors such as air (atmosphere).
  • the odor image can be obtained without opening the beverage container.
  • information on the smell can be obtained visually.
  • the sample is not limited to beverages, and any gas (atmosphere) containing an odor substance can be used as a sample without any particular limitation.
  • the present invention is not limited to the first embodiment.
  • the value classification substep S2-3 is not an essential step and can be omitted.
  • the odor image 1 may be changed according to the value of the base data without classifying the size, color, and shape of the small image 2 into a plurality of stages.
  • the present invention includes the following gist.
  • An odor image basic data creation method for creating basic data for representing an odor of a sample containing an odorous substance as an image, the odor sensor comprising a plurality of sensor elements, and included in the sample
  • a data processing step for generating basic data associated with each of the plurality of sensor elements, the basic data for expressing the odor of the sample in an image, and the plurality of sensors
  • the elements have different detection characteristics for the odorous substance, and in the data processing step, When expressed in small images corresponding to each of the sensor elements, the odor of the sample is expressed as an image in a predetermined display form that is a set of a plurality of small images, and each of the small images is
  • the gist of the present invention is a scent image base data generation method for generating the base data so as to change according to the magnitude of the value of the base data.
  • the odor can be expressed by an image so that the odor measurement result measured using the odor sensor can be easily grasped visually.
  • the predetermined display mode is a display mode in which a plurality of small images corresponding to each of the basic data are expressed by a predetermined size, color, and shape while having a predetermined interval from each other. Also good.
  • the base data is classified into a plurality of stages according to the value of the base data, and the size of the small image is determined according to each of the classified stages. , At least one of color and shape may be varied.
  • Each of the plurality of sensor elements includes a substance adsorption film that adsorbs the odor substance, and a detector that detects an adsorption state of the odor substance on the substance adsorption film, and the substance adsorption film
  • the adsorption characteristics of the plurality of sensor elements may be different from each other.
  • Odor image 2 Small image 10: Odor sensor 11: Sensor element 13: Substance adsorption film 15: Detector 17: Sensor substrate 19: Sensor surface 20: Imaging device 21: Lens unit 51: Arithmetic processing device 52: Storage device D1: Measurement result database

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Abstract

匂い画像の基データ作成方法は、匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する方法である。複数のセンサ素子１１を備える匂いセンサ１０を用いて、サンプルに含まれる匂い物質について複数のセンサ素子１１のそれぞれにおいて測定された各測定結果を取得する測定結果取得ステップと、取得した測定結果をそれぞれ加工して、サンプルの匂いを画像で表現するための基データを生成するデータ加工ステップと、を有する。複数のセンサ素子１１は、匂い物質に対する検出特性が各々異なる。基データのそれぞれについて小画像２で表現した場合に、複数の小画像２の集合である所定の表示態様でサンプルの匂いが匂い画像１として表現されると共に、小画像２のそれぞれが基データの値の大きさに応じて変化する。

Description

匂い画像の基データ作成方法
　本発明は、匂い画像の基データ作成方法に関する。具体的には、匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する方法に関する。
　空気の匂いを測定するために、空気中の匂い物質を特異的に吸着する水晶振動子を備えるセンサが知られている（特許文献１参照）。
特開平５－１８７９８６号公報
　しかしながら、空気の匂いをセンサで測定し、その測定結果を保存しただけでは、その匂いが、どのような匂いであるのかを直接的に把握することが難しい。
　本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、匂いセンサを用いて測定した匂いの測定結果を、視覚的に把握し易くするべく匂いを画像で表現するための基データを作成する方法を提供することを例示的課題とする。
　上記の課題を解決するために、本発明は以下の構成を有する。
（１）匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する匂い画像の基データ作成方法であって、複数のセンサ素子を備える匂いセンサを用いて、前記サンプルに含まれる前記匂い物質について前記複数のセンサ素子のそれぞれにおいて測定された各測定結果を、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた状態で取得する測定結果取得ステップと、取得した前記測定結果をそれぞれ加工して、前記サンプルの匂いを画像で表現するための基データであって、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた前記基データを生成するデータ加工ステップと、を有し、前記複数のセンサ素子は、前記匂い物質に対する検出特性が各々異なり、前記データ加工ステップにおいて、前記基データのそれぞれについて前記センサ素子のそれぞれに対応した小画像で表現した場合に、複数の前記小画像の集合である所定の表示態様で前記サンプルの匂いが画像として表現されると共に、前記小画像のそれぞれが前記基データの値の大きさに応じて変化するよう前記基データを生成する、匂い画像の基データ作成方法。
　本発明の更なる目的又はその他の特徴は、以下添付図面を参照して説明される好ましい実施の形態によって明らかにされるであろう。
　本発明によれば、匂いセンサを用いて測定した匂いの測定結果を、視覚的に把握し易くするべく匂いを画像で表現するための基データを作成する方法を提供することができる。
実施形態１の測定結果取得ステップにおいて取得される測定結果データベースＤ１である。 実施形態１の測定結果取得ステップにおいて取得される測定結果を表すグラフである。 実施形態１のデータ加工ステップＳ２の概要を説明する図である。 実施形態１のデータ加工ステップＳ２において生成された基データに基づいて表現された画像の一例である。 実施形態１における匂いセンサ１０を模式的に示す平面図である。 図５におけるＡ－Ａ’断面を模式的に示す断面図である。 実施形態１における匂い測定の機構を模式的に示す説明図である。
　　［実施形態１］
　以下、実施形態１に係る匂い画像の基データ作成方法について説明する。実施形態１に係る匂い画像の基データ作成方法は、匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する方法である。実施形態１に係る匂い画像の基データ作成方法は、測定結果取得ステップと、データ加工ステップと、を有する。
　実施形態１において、「匂い」とは、ヒト、又はヒトを含む生物が、嗅覚情報として取得することができるものであり、分子単体、若しくは異なる分子からなる分子群がそれぞれの濃度を持って集合したものを含む概念とする。
　実施形態１において、上述の匂いを構成する、分子単体、若しくは異なる分子からなる分子群がそれぞれの濃度を持って集合したものを「匂い物質」と称する。ただし、匂い物質は、広義において、後述する匂いセンサ１０の物質吸着膜に吸着可能な物質を広く意味する場合があるものとする。すなわち、「匂い」には原因となる匂い物質が複数含まれることが多く、また、匂い物質として認知されていない物質又は未知の匂い物質も存在し得るため、一般的に匂いの原因物質とされていない物質も含まれ得るものとする。
　＜測定結果取得ステップＳ１＞
　測定結果取得ステップＳ１においては、匂いセンサ１０を用いて、匂いセンサ１０が備える複数のセンサ素子１１のそれぞれにおいて、サンプルに含まれる匂い物質について測定された各測定結果を取得する。複数のセンサ素子１１は、それぞれ匂い物質に対する検出特性が各々異なっている。匂いセンサ１０の具体的構成については、後述する。
　各測定結果は、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた状態で取得される。具体的には、各センサ素子１１と、センサ素子１１のそれぞれにおいて測定された各測定結果と、が相互に関連付けられた状態で格納された測定結果データベースとして取得することができる。
　図１は、実施形態１の測定結果取得ステップにおいて取得される測定結果データベースＤ１である。測定結果データベースＤ１では、各センサ素子１１と、センサ素子１１のそれぞれにおいて測定された各測定結果と、が相互に関連付けられた状態で格納されている。図１に示す測定結果データベースＤ１では、センサ素子１１－０１～１１－３５の計３５個のセンサ素子１１について、それぞれの測定結果が関連付けられた状態で格納されている。なお、図１においては、センサ素子１１－０８～１１－３４については、説明の便宜上、記載が省略されている。
　測定結果は、具体的には、各センサ素子１１が検出した生データである。匂いセンサ１０が、例えば、水晶振動子センサ（ＱＣＭ）である場合、センサ素子１１が生成する生データとしては、水晶振動子の共振周波数の経時変化とすることができる。すなわち、センサ素子１１による測定結果として、匂いセンサ１０の動作開始からの経過時間が異なる複数の時点における共振周波数とすることができる。例えば、図１に示すように、センサ素子１１－０１において測定された測定結果は、匂いセンサ１０の動作開始から０秒後における共振周波数を基準とした場合に、１４秒後において測定された共振周波数が「９．３」であり、１６秒後において測定された共振周波数が「－１１．０」である。また、センサ素子１１－０２において測定された測定結果は、匂いセンサ１０の動作開始から０秒後における共振周波数を基準とした場合に、匂いセンサ１０の動作開始から１４秒後において測定された共振周波数が「１０．７」であり、１６秒後において測定された共振周波数が「－１１．７」である。なお、測定に際して、測定結果の記録の時間間隔は特に制限されないが、例えば、１秒間隔とすることができる。
　匂いセンサ１０による測定は、複数回行い、複数回行った測定の生データの平均値を測定結果とすることが好ましい。測定の回数は、特に制限されないが、例えば３回とすることができる。平均値としては、算術平均（相加平均）による平均値を採用することができる。
　＜データ加工ステップＳ２＞
　データ加工ステップＳ２においては、測定結果取得ステップＳ１において取得した測定結果をそれぞれ加工して、サンプルの匂いを匂い画像１で表現するための基データであって、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた基データを生成する。また、データ加工ステップＳ２においては、基データのそれぞれについてセンサ素子１１のそれぞれに対応した小画像２で表現した場合に、複数の小画像２の集合である所定の表示態様でサンプルの匂いが匂い画像１として表現されると共に、小画像２のそれぞれが基データの値の大きさに応じて変化するよう基データを生成する
　データ加工ステップＳ２は、差分算出サブステップＳ２－１と、対数演算サブステップＳ２－２と、値分類サブステップＳ２－３と、基データ生成サブステップＳ２－４と、の各サブステップを有していてもよい。
　　＜差分算出サブステップＳ２－１＞
　差分算出サブステップＳ２－１においては、測定結果取得ステップＳ１において取得された測定結果のそれぞれについて、極大値と、当該極大値を経た後の最初の極小値（以下「極大値直後の極小値」ともいう）と、の間の差（差分）を算出する。そして、差分（極大値とその直後の極小値）が複数存在する場合は、差分の値が最大のものを当該測定結果の差分とする。このようにして、各測定結果に対して、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた差分を得る。
　図２は、実施形態１の測定結果取得ステップにおいて取得される測定結果を表すグラフである。図２において、縦軸は、匂いセンサ１０の動作開始から０秒後における共振周波数を基準とした場合の所定時間後において測定された共振周波数の変位量［Ｈｚ］であり、横軸は、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間［秒］である。図２においては、測定結果データベースＤ１に示されている測定結果のうち、センサ素子１１－０１、１１－０２、１１－０３についての測定結果が示されている。図２中、センサ素子１１－０１の測定結果が実線で、センサ素子１１－０２の測定結果が破線で、センサ素子１１－０３の測定結果が一点破線で示されている。他のセンサ素子１１－０４～１１－３５についても、同様にグラフを作成できることは言うまでもない。図２中、センサ素子１１－０１について、測定結果の差分は「２２．６Ｈｚ」である。すなわち、センサ素子１１－０１についての測定結果において、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間１４秒における極大値「９．３Ｈｚ」と、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間１７秒における極小値「－１３．３Ｈｚ」との間の差分である。
　差分の算出に際して、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間の範囲を制限してもよい。例えば、匂いセンサ１０の動作開始から１５秒経過後にサンプルの匂いの測定を開始し、匂いセンサ１０の動作開始から２０秒経過後にサンプルの匂いの測定を終了した場合、差分の算出を行う経過時間の範囲を匂いセンサ１０の動作開始からの経過時間が１４秒から２５秒までの間とすることができる。なお、この経過時間の範囲は、任意に設定することができる。
　　＜対数演算サブステップＳ２－２＞
　対数演算サブステップＳ２－２においては、差分算出サブステップＳ２－１において算出された差分のそれぞれについて対数演算を行い、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた対数値を得る。対数演算に際して、底は特に制限されないが、例えば２とすることができる。なお、差分は、極大値と極小値との間の差であり、正の値（実数）である。
　　＜値分類サブステップＳ２－３＞
　値分類サブステップＳ２－３においては、対数演算サブステップＳ２－２において得た各対数値を値の大きさに応じて複数の領域に分類する。分類する領域の数としては、特に制限されないが、例えば、３～５領域等とすることができる。以下、３領域に分類する場合について説明する。
　値分類サブステップＳ２－３においては、まず、対数演算サブステップＳ２－２において得た各サンプルについての複数の対数値のうち、最大のものと、最小のものと、を特定する。次いで、最大の対数値と最小の対数値との間の差を３で除した場合の商を算出する。このようにして得られた商を用いて最大の対数値と最小の対数値との間の数値範囲を３等分された領域に区分することができる。すなわち、最小の対数値から最小の対数値に商を加算した値までの領域と、最小の対数値から最小の対数に商の２倍を加算した値までの領域と、最小の対数に商の２倍を加算した値から最大の対数値までの領域と、に３等分することができる。
　次いで、各センサ素子１１に関連付けられた対数値のそれぞれを、３つの領域のうち、いずれかの領域に分類する。各対数値について、分類された領域を識別するためのフラグを設けてもよい。例えば、３等分された３つの領域に対して、値が小さいものから順に（１）、（２）、（３）のようにフラグを設けることができる。これにより、各センサ素子１１に関連付けられた測定結果を、その値の大きさに応じて３つの段階に分類することができる。
　上述のデータ加工ステップＳ２について、図３を用いて更に具体的に説明する。図３は、実施形態１のデータ加工ステップＳ２の概要を説明する図である。図３中、表（Ａ）は、あるサンプルについて差分算出サブステップＳ２－１において算出された差分を示す表である。センサ素子１１－０１～１１－３５のそれぞれについて、その差分の値を示している。例えば、表（Ａ）中、センサ素子１１－０１において得られた差分は「３８．７」であり、センサ素子１１－０２において得られた差分は「２７．０」である。なお、説明の便宜上、センサ素子１１－１１～１１－３４の値については、表示を省略する（後述する表（Ｂ）、表（Ｅ）についても同様）。
　次いで、対数演算サブステップＳ２－２により、各センサ素子１１についての差分を対数演算処理する。ここでの対数演算は、下記式（１）で表される。すなわち、差分の値の絶対値を、底を２として対数演算することで、対数値を求める。
　　　[対数値]＝ｌｏｇ２｜[差分]｜・・・式（１）
　表（Ｂ）は、対数演算サブステップＳ２－２によって求められた、各センサ素子１１についての対数値を示す表である。例えば、表（Ｂ）中、センサ素子１１－０１において得られた差分に基づいて算出された対数値は「５．３」であり、センサ素子１１－０２において得られた差分に基づいて算出された対数値は「４．８」である。
　次いで、値分類サブステップＳ２－３により、得られた対数値に基づいて、各センサ素子１１についての対数値を３つの領域に分類する。具体的には、まず、測定中のサンプルにおいて、各センサ素子１１についての対数値のうち、最大のもの（最大値）と、最小のもの（最小値）とを特定する。そして、最大値と最小値との間の差を３で除した場合の商を算出する。これら特定した最大値、最小値、及び算出した商を表（Ｃ）に示す。表（Ｃ）中、特定された最大値は「６．７」であり、特定された最小値は「３．１」であり、算出された商は「１．２」である。
　これら特定した最大値、最小値、及び算出した商に基づき、各センサ素子１１についての対数値を３段階に分類する。分類に際しては、表（Ｄ）に示すような分類規則に基づいて分類する。具体的には、最も小さい対数値の領域（領域１）は、３．１≦［対数値］≦４．３の範囲、次に小さい対数値の領域（領域２）は、４．３＜［対数値］≦５．５の範囲、最も大きい対数値の領域（領域３）は、５．５＜［対数値］≦６．７の範囲との分類規則に基づいて分類する。
　次いで、分類した結果に基づいて、各センサ素子１１について、フラグを付与する。表（Ｅ）に各センサ素子１１についてフラグを付与した結果を示す。領域１に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（１）を、領域２に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（２）を、領域３に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（３）を付与する。例えば、表（Ｅ）中、センサ素子１１－０１についてはフラグ（２）が付与され、センサ素子１１－３０についてはフラグ（１）が付与され、センサ素子１１－０９についてはフラグ（３）が付与されている。
　　＜基データ生成サブステップＳ２－４＞
　基データ生成サブステップＳ２－４においては、値分類サブステップＳ２－３において分類された対数値（測定結果）であって、各センサ素子１１に対応する対数値（測定結果）に基づき、基データを生成する。基データは、それぞれ、各センサ素子１１に対応した値を有する。
　基データとは、サンプルの匂いを匂い画像１で表現するための画像データの基となるデータである。基データは、匂い画像１を形成する各画素の色や位置等の情報を示すデータ（ピクセルデータ）ではなく、小画像２の位置や大きさ、色、形状等を示すデータである。基データに基づいて作成された匂い画像１は、センサ素子１１のそれぞれに対応する基データによって表現される小画像２を複数含むものである。匂い画像１は、それらの複数の小画像２の集合として、所定の表示態様によって表すことができる。小画像２のそれぞれは、対応する基データの値の大きさに応じて変化することができる。具体的には、対応する基データの値の大きさに応じて、小画像２の大きさ、色、形状を変化させることができる。すなわち、基データ生成サブステップＳ２－４においては、所定の表示態様でサンプルの匂いが匂い画像１として表現されるように、基データを生成する。また、基データ生成サブステップＳ２－４においては、小画像２のそれぞれが基データの値の大きさに応じて変化するように、基データを生成する。
　図４は、実施形態１のデータ加工ステップＳ２において生成された基データに基づいて表現された画像の一例である。図４に示された匂い画像１は、３５個の小画像２で構成されており、各小画像２の形状は円である。各小画像２は、各センサ素子１１－０１～１１－３５に対応して、左上から順に整列している。具体的には、図４中、上から１行目の２つの小画像２は、左から順にセンサ素子１１－０１、１１－０２に対応しており、上から２行目の５つの小画像２は、左から順にセンサ素子１１－０３～１１－０７にそれぞれ対応している。また、センサ素子１１－０３（フラグ（１））に対応する小画像２は小さな円で、センサ素子１１－０９（フラグ（３））に対応する小画像２は大きな円で、センサ素子１１－０１（フラグ（２））に対応する小画像２は上記小さな円と大きな円の間の大きさの円で、表されている。
　図４においては、すべての小画像２の形状が円で表されているが、各小画像２の形状は円に限定されず、正方形、長方形、ひし形、その他不定形等であってもよい。また、すべての小画像２の形状が一致している必要はなく、各小画像２が異なる形状を有していてもよい。図４においては、各小画像２の色は黒色で表されているが、各小画像２の色は黒色に限定されず、任意の色で表されていてもよい。また、すべての小画像２の色が一致している必要はなく、各小画像２が異なる色で表されていてもよい。
　図４においては、各小画像２が、対応する基データの値の大きさに応じて、大きさが異なるように表されている。具体的には、基データの値が大きければ、小画像２は大きく表示され、基データの値が小さければ、小画像２は小さく表示されている。ここで、各小画像２を表示する大きさは、値分類サブステップＳ２－３において分類した段階に応じて、複数の段階に分類されていてもよい。すなわち、値分類サブステップＳ２－３において、フラグ（１）、（２）、（３）の３段階に分類した場合、小画像２の大きさも３段階に分類して表示させることができる。
　所定の表示態様において、各小画像２の間の間隔は一定であること（等間隔に並んでいること）が好ましい。また、所定の表示態様において、各小画像２の位置（各小画像２の中心又は重心）は、一定であること（基データの値に応じて動かないこと）が好ましい。このように各小画像２の位置や間隔が一定であることにより、基データの値の大きさに応じて、各小画像２の大きさや形状が変化した場合に、変化の前後の匂い画像１を比較することによって、変化した小画像２を視覚的に把握し易くすることができる。なお、各小画像２の間の間隔は一定（等間隔）に限定されず、匂い画像１は、異なる形状の小画像２が複数組み合わせられたものであってもよい。
　＜匂いセンサ１０＞
　図５は、実施形態１における匂いセンサ１０を模式的に示す平面図である。図６は、図５におけるＡ－Ａ’断面を模式的に示す断面図である。匂いセンサ１０は、複数のセンサ素子１１を備える。センサ素子１１は、それぞれ、匂い物質を吸着する物質吸着膜１３と、この物質吸着膜１３への匂い物質の吸着状態を検出する検出器１５と、を有する。
　図６に示すように、センサ素子１１は、検出器１５と、検出器１５の表面上に設けられた物質吸着膜１３と、で構成されている。物質吸着膜１３は、検出器１５の表面の全体を覆っていることが好ましい。すなわち、検出器１５の大きさは、物質吸着膜１３の形成範囲と同じか、又は物質吸着膜１３の形成範囲よりも小さいことが好ましい。なお、１つの物質吸着膜１３の形成範囲内に複数の検出器１５が設けられていてもよい。
　センサ素子１１は、センサ基板１７上に、複数配設されており、図５に示すように３行３列の格子状に整列されている。このとき、隣り合うセンサ素子１１の物質吸着膜１３同士が接触していないか、又は絶縁されている。なお、センサ素子１１は、センサ基板１７上で、必ずしも整列されている必要はなく、ランダムに配設されていたり、３行３列以外の形態に整列されていたりしてもよい。なお、図４に示すような、３５個の小画像２を有する匂い画像１を作成するためには、各小画像２にそれぞれ対応した３５個のセンサ素子１１を使用することが好ましい。この場合、すべてのセンサ素子１１が１枚のセンサ基板１７上に配設される必要はなく、複数枚のセンサ基板１７上に、それぞれ異なるセンサ素子１１が配設されていてもよい。
　センサ基板１７上に配設される複数のセンサ素子１１は、それぞれの物質吸着膜１３の性状が互いに異なっている。具体的には、複数のセンサ素子１１のすべてがそれぞれ異なる組成の物質吸着膜１３で構成されており、同一の性状の物質吸着膜１３は存在しないことが好ましい。ここで、物質吸着膜１３の性状とは、匂い物質の物質吸着膜１３への吸着特性ということもできる。すなわち、同じ匂い物質（又はその集合体）であっても、異なる性状を有する物質吸着膜１３には、異なる吸着特性を示すことになる。図５及び図６においては、便宜上、物質吸着膜１３をすべて同様に示しているが、実際にはその性状が互いに異なっている。なお、各センサ素子１１の物質吸着膜１３の吸着特性は、必ずしもすべて異なっている必要はなく、中には、同一の吸着特性を有する物質吸着膜１３が配設されたセンサ素子１１が設けられていてもよい。
　物質吸着膜１３の材質としては、π電子共役高分子で形成される薄膜を用いることができる。この薄膜には、ドーパントとして、無機酸、有機酸、又はイオン性液体のうち、少なくとも１種を含有させることができる。ドーパントの種類や含有量を変化させることで、物質吸着膜１３の性状を変化させることができる。
　π電子共役高分子としては、特に限定されないが、ポリピロール及びその誘導体、ポリアニリン及びその誘導体、ポリチオフェン及びその誘導体、ポリアセチレン及びその誘導体、ポリアズレン及びその誘導体等の、π電子共役高分子を骨格とする高分子が好ましい。
　π電子共役高分子が酸化状態で骨格高分子自体がカチオンとなる場合、ドーパントとしてアニオンを含有させることによって導電性を発現させることができる。なお、本発明では、ドーパントを含有させていない中性のπ電子共役高分子も物質吸着膜１３として採用することができる。
　ドーパントの具体例としては、塩素イオン、塩素酸化物イオン、臭素イオン、硫酸イオン、硝酸イオン、ホウ酸イオン等の無機イオン、アルキルスルホン酸、ベンゼンスルホン酸、カルボン酸等の有機酸アニオン、ポリアクリル酸、ポリスチレンスルホン酸等の高分子酸アニオン等を挙げることができる。
　また、中性のπ電子共役高分子に、食塩のような塩や、イオン性液体のような陽イオン、陰イオン両方を含むイオン性化合物を共存させることで化学平衡的にドーピングを行う方法も用いることができる。
　π電子共役高分子におけるドーパントの含有量は、π電子共役高分子を構成する２つの繰り返し単位あたり１つのドーパント単位（イオン）が入る状態を１とした場合、０．０１～５の範囲、好ましくは０．１～２の範囲に調整されればよい。ドーパントの含有量を、この範囲の最低値以上とすることにより、物質吸着膜１３としての特性が消失することを抑制することができる。また、ドーパントの含有量を、この範囲の最大値以下とすることにより、π電子共役高分子自体が持つ吸着特性の効果が低下し、望ましい吸着特性を有する物質吸着膜１３を作成するのが困難になることを抑制することができる。また、通常は低分子量物質であるドーパントが優勢な膜となるために、物質吸着膜１３の耐久性が大幅に低下することを抑制することができる。よって、ドーパントの含有量を上述の範囲とすることにより、匂い物質の検出感度を好適に維持することが可能である。
　複数のセンサ素子１１において、それぞれ物質吸着膜１３の吸着特性を変化させるために、異なる種類のπ電子共役高分子を用いることができる。また、同種のπ電子共役高分子を用いて、ドーパントの種類や含有量を変化させることで、異なる吸着特性を発現させてもよい。例えば、π電子共役高分子の種類や、ドーパントの種類、含有量等を変化させることにより、物質吸着膜１３の疎水・親水性能を変化させることができる。
　物質吸着膜１３の厚さは、吸着対象となる匂い物質の特性に応じて適宜選択することが可能である。例えば、物質吸着膜１３の厚さは１０ｎｍ～１０μｍの範囲とすることができ、５０ｎｍ～８００ｎｍとすることが好ましい。物質吸着膜１３の厚さが１０ｎｍ未満となると、十分な感度が得られない場合がある。また、物質吸着膜１３の厚さが１０μｍを越えると、検出器１５が検出できる重量の上限を超えてしまう場合がある。
　検出器１５は、物質吸着膜１３の表面に吸着した匂い物質による、物質吸着膜１３の物理、化学、又は電気的特性の変化を測定し、その測定データを例えば電気信号として出力する信号変換部（トランスデューサ）としての機能を有する。すなわち、検出器１５は、匂い物質の物質吸着膜１３の表面への吸着状態を検出する。検出器１５が測定データとして出力する信号としては、電気信号、発光、電気抵抗の変化、振動周波数の変化等の物理情報が挙げられる。
　検出器１５としては、物質吸着膜１３の物理、化学、又は電気的特性の変化を測定するセンサであれば特に制限されず、種々のセンサを適宜用いることができる。検出器１５として、具体的には、水晶振動子センサ（ＱＣＭ）、表面弾性波センサ、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）センサ、電荷結合素子センサ、ＭＯＳ電界効果トランジスタセンサ、金属酸化物半導体センサ、有機導電性ポリマーセンサ、電気化学的センサ等を挙げることができる。
　なお、検出器１５として水晶振動子センサを用いる場合には、図示しないが、励振電極として、水晶振動子の両面に電極を設けてもよいし、高いＱ値を検出するべく片面に分離電極を設けてもよい。また、励振電極は、水晶振動子のセンサ基板１７側に、センサ基板１７を挟んで設けられていてもよい。励振電極は、任意の導電性材料で形成することができる。励振電極の材料として、具体的には、金、銀、白金、クロム、チタン、アルミニウム、ニッケル、ニッケル系合金、シリコン、カーボン、カーボンナノチューブ等の無機材料、ポリピロール、ポリアニリン等の導電性高分子等の有機材料を挙げることができる。
　検出器１５の形状は、図６に示すように、平板形状とすることができる。平板形状の平板面の形状は、図５に示すように、四角形や正方形とすることができるが、円形や楕円形等、種々の形状とすることができる。また、検出器１５の形状は、平板形上に限られず、その厚さが変動していてもよく、凹状部や凸状部が形成されていてもよい。
　検出器１５が、上述の水晶振動子センサのように振動子を用いるものである場合、複数のセンサ素子１１における各振動子の共振周波数を変化させることで、同一のセンサ基板１７上に共存する他の振動子から受ける影響（クロストーク）を低減することが可能である。同一のセンサ基板１７上の各振動子が、ある振動数に対して異なる感度を示すよう、共振周波数を任意に設計することが可能である。共振周波数は、例えば、振動子や物質吸着膜１３の厚さを調節することで変化させることができる。
　センサ基板１７としては、シリコン基板、水晶結晶からなる基板、プリント配線基板、セラミック基板、樹脂基板等を用いることができる。また、基板は、インターポーザ基板等の多層配線基板であり、水晶基板を振動させるための励振電極と実装配線、通電するための電極が任意の位置に配置されている。
　上述のような構成とすることにより、匂い物質の吸着特性がそれぞれ異なる物質吸着膜１３を有するセンサ素子１１を複数有する匂いセンサ１０を得ることができる。これにより、ある匂い物質又はその組成を含む空気の匂いを匂いセンサ１０で測定した場合、各センサ素子１１の物質吸着膜１３には、同様に匂い物質又はその組成が接触することになるが、各物質吸着膜１３には、匂い物質がそれぞれ異なる態様で吸着される。すなわち、各物質吸着膜１３において、匂い物質の吸着量が異なる。そのため、各センサ素子１１において検出器１５の検出結果が異なることになる。したがって、ある匂い物質又はその組成に対して、匂いセンサ１０が備えるセンサ素子１１（物質吸着膜１３）の数だけ、検出器１５による測定データが生成される。
　ある匂い物質又はその組成について測定することにより匂いセンサ１０が生成する測定データのセット（以下、匂いデータという）は、通常、特定の匂い物質や匂い物質の組成に対して特異的（ユニーク）である。そのため、匂いセンサ１０によって匂いデータを測定することにより、匂いを、匂い物質単独で、又は匂い物質の組成（混合物）として識別することが可能である。
　次に、匂いセンサ１０を用いて匂いデータを取得する匂いデータ取得手段の構成について説明する。図７は、実施形態１における匂い測定の機構を模式的に示す説明図である。匂い測定は、例えば匂い測定装置を用いて行うことができる。匂い測定装置は、匂いセンサ１０と、匂いセンサ１０に接続された演算処理装置５１と、演算処理装置５１に接続された記憶装置５２と、を有する。匂いセンサ１０によって測定された測定結果は、演算処理装置５１において処理され、記憶装置５２に記憶させることができる。匂い測定結果取得ステップＳ１を実現する匂い測定手段Ｍ１は、プログラムＰ１として記憶装置５２に記憶され、そのプログラムを演算処理装置５１に実行させることにより、匂いセンサ１０を匂い測定手段として機能させることができる。なお、匂いデータの取得は、演算処理装置５１による実行によらずとも、その他の構成によって実行されてもよい。
　匂い測定手段（プログラム）は、匂いセンサ１０の各センサ素子１１のそれぞれから得られた測定結果を、匂い画像１の各小画像２のそれぞれへと、１対１に対応付けすることができる。このとき、匂いセンサ１０上での各センサ素子１１の配列と、匂い画像１上での各小画像２の配列との間には、相関関係があってもよく、相関関係がなくても（すなわち、ランダムであっても）よい。例えば、各センサ素子１１に配設された物質吸着膜１３の物質吸着特性が近いセンサ素子１１に関連付けられた小画像２が、匂い画像１上で近接した位置に配置されていてもよい。このように、各センサ素子１１の物質吸着膜１３の種類と各小画像２の配置との間に所定の相関関係を持たせておくことにより、その相関関係の情報を知得していない第三者が匂いセンサ１０を取得したとしても、当該相関関係の情報を利用することができないようにすることができる。そのため、そのような第三者は当該相関関係に基づいた基データ及び匂い画像１を作成することができない。
　＜匂い画像１の使用例＞
　実施形態１に係る匂い画像の基データ作成方法によって作成された基データに基づいて得られる匂い画像は、サンプルの匂いを匂い画像１で表現することを可能とするものである。すなわち、匂い画像は、サンプルの匂いを視覚的に表現し得るものである。例えば、飲食物や、空気（雰囲気）等の匂いを視覚的に表現し得るものである。
　例えば、酒類やコーヒー、紅茶等の飲料をサンプルとして作成した基データに基づいて得られた匂い画像を、それら飲料のパッケージやラベルに表示することで、飲料の容器を開封せずとも、匂い画像を参照することで、その匂いの情報を視覚的に得ることができる。もちろん、サンプルとしては、飲料に限定されず、匂い物質を含有する気体（雰囲気）であれば、特に制限なくサンプルとして採用することができる。
　以上、実施形態１に係る匂い画像の基データ作成方法について説明したが、本発明は実施形態１に限定されるものではない。例えば、データ加工ステップＳ２において、値分類サブステップＳ２－３は、必須の工程ではなく、省略することができる。その場合、匂い画像１は、基データの値の大きさに応じて、小画像２の大きさ、色、形を複数の段階に分類することなく、変化させてもよい。
　以上、本発明の好ましい実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、本発明は以下の趣旨を含むものとする。
　（趣旨１）匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する匂い画像の基データ作成方法であって、複数のセンサ素子を備える匂いセンサを用いて、前記サンプルに含まれる前記匂い物質について前記複数のセンサ素子のそれぞれにおいて測定された各測定結果を、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた状態で取得する測定結果取得ステップと、取得した前記測定結果をそれぞれ加工して、前記サンプルの匂いを画像で表現するための基データであって、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた前記基データを生成するデータ加工ステップと、を有し、前記複数のセンサ素子は、前記匂い物質に対する検出特性が各々異なり、前記データ加工ステップにおいて、前記基データのそれぞれについて前記センサ素子のそれぞれに対応した小画像で表現した場合に、複数の前記小画像の集合である所定の表示態様で前記サンプルの匂いが画像として表現されると共に、前記小画像のそれぞれが前記基データの値の大きさに応じて変化するよう前記基データを生成する、匂い画像の基データ作成方法を趣旨とする。
　これによれば、匂いセンサを用いて測定した匂いの測定結果を、視覚的に把握し易くするべく匂いを画像で表現することができる。
　（趣旨２）前記所定の表示態様は、前記基データのそれぞれに対応する複数の小画像が互いに所定の間隔を有しつつ所定の大きさ、色、及び形状で表される表示態様であってもよい。
　（趣旨３）前記データ加工ステップにおいて、前記基データを、前記基データの値に応じて、複数の段階に分類し、分類された前記複数の段階の各々に応じて、前記小画像の大きさ、色、及び形状の少なくとも１つを変化させてもよい。
　（趣旨４）前記複数のセンサ素子は、前記匂い物質を吸着する物質吸着膜と、前記匂い物質の前記物質吸着膜への吸着状態を検出する検出器と、を各々有し、前記物質吸着膜の前記匂い物質に対する吸着特性が、前記複数のセンサ素子において各々異なっていてもよい。
　（趣旨５）趣旨１から趣旨４のいずれか１つに記載の匂い画像の基データ作成方法によって作成された前記基データに基づいて表現される匂い画像の作成方法も趣旨とする。
１：匂い画像　                            ２：小画像　
１０：匂いセンサ　                        １１：センサ素子　
１３：物質吸着膜　                        １５：検出器　
１７：センサ基板　                        １９：センサ面　
２０：撮像装置　                          ２１：レンズ部　
５１：演算処理装置　                      ５２：記憶装置　
Ｄ１：測定結果データベース　

Claims (5)

  1. 　匂い物質を含むサンプルの匂いを画像で表現するための基データを作成する匂い画像の基データ作成方法であって、
    　複数のセンサ素子を備える匂いセンサを用いて、前記サンプルに含まれる前記匂い物質について前記複数のセンサ素子のそれぞれにおいて測定された各測定結果を、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた状態で取得する測定結果取得ステップと、
    　取得した前記測定結果をそれぞれ加工して、前記サンプルの匂いを画像で表現するための基データであって、前記複数のセンサ素子のそれぞれに関連付けられた前記基データを生成するデータ加工ステップと、を有し、
    　前記複数のセンサ素子は、前記匂い物質に対する検出特性が各々異なり、
    　前記データ加工ステップにおいて、前記基データのそれぞれについて前記センサ素子のそれぞれに対応した小画像で表現した場合に、複数の前記小画像の集合である所定の表示態様で前記サンプルの匂いが画像として表現されると共に、前記小画像のそれぞれが前記基データの値の大きさに応じて変化するよう前記基データを生成する、匂い画像の基データ作成方法。
  2. 　前記所定の表示態様は、前記基データのそれぞれに対応する複数の小画像が互いに所定の間隔を有しつつ所定の大きさ、色、及び形状で表される表示態様である、請求項１に記載の匂い画像の基データ作成方法。
  3. 　前記データ加工ステップにおいて、
    　前記基データを、前記基データの値に応じて、複数の段階に分類し、
    　分類された前記複数の段階の各々に応じて、前記小画像の大きさ、色、及び形状の少なくとも１つを変化させる、請求項２に記載の匂い画像の基データ作成方法。
  4. 　前記複数のセンサ素子は、
    　前記匂い物質を吸着する物質吸着膜と、
    　前記匂い物質の前記物質吸着膜への吸着状態を検出する検出器と、
    を各々有し、
    　前記物質吸着膜の前記匂い物質に対する吸着特性が、前記複数のセンサ素子において各々異なる、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の匂い画像の基データ作成方法。
  5. 　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の匂い画像の基データ作成方法によって作成された前記基データに基づいて表現される匂い画像の作成方法。
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