JP5630091B2 - 分光測定装置 - Google Patents

Description

本発明は、分光測定装置等に関する。

分光測定装置の例としては、測色計、分光分析器、スペクトラムアナライザー等が挙げられる。特許文献１には、透過波長可変フィルターを用いた分光測定装置が記載されている。また、特許文献２には、透過波長を可変に制御可能な分光器として、エタロン分光器（ファブリペローエタロンフィルター）を用いた光スペクトラムアナライザーが記載されている。

特開２００２−２７７３２６号公報 特開平５−２４８９５２号公報

光バンドパスフィルター（複数の分光帯域を有する）を用いた分光装置において、各分光帯域の受光信号強度は、各分光帯域に含まれる波長毎の受光強度を積分する（積算する）ことによって求めることができる。例えば、その積分値（積算値）を、各分光帯域の中心波長に対応する受光強度とすることによって、分光帯域毎に分光受光強度データを得ることができる。

しかし、例えば、サンプルの分光スペクトル（波長毎の受光強度分布）が急峻に変化する場合には、測定誤差（積分誤差）が大きくなる。測定誤差の低減のためには、分光帯域の数を増やし、各分光帯域の波長幅を極力狭く設定することが有効である。しかし、この場合、分光器（例えば光バンドパスフィルター）の大型化を招き、また、高コストの分光器を使用せざるを得ない。例えば、分光測定装置のコストの抑制や小型化が優先されるような場合には、高性能な光バンドパスフィルターの使用は困難である。

本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、高価な光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。

本発明の分光測定装置の一態様は、分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数）を有する光バンドパスフィルター部と、前記光バンドパスフィルター部からの光を受光する受光部と、前記受光部から得られる受光信号を補正する演算を行う補正演算部と、前記補正演算部によって補正された、補正後の受光信号に基づいて所定の信号処理を実行する信号処理部と、を含み、前記補正演算部は、前記受光信号の分光分布の変化に基づいて前記受光信号を補正する。

（１）分光スペクトル（波長毎の受光強度分布）を示す特性線（直線および曲線が含まれるが、便宜上、分光分布曲線という場合がある）の曲率（曲がり方）が急峻に変化する場合には特に、分光帯域の波長毎の受光強度の積分値と、その分光帯域の中心波長における実際の受光強度値との間の誤差が大きくなる。

そこで、本態様では、補正演算部は、受光信号の分光分布の変化に基づいて受光信号（受光データ）を補正する。これによって、測定誤差（分光分布の変化に起因する測定誤差：積分誤差）を抑制する。

例えば、受光信号に補正値を重畳する（加算あるいは減算する）ことによって受光信号を補正することができる。また、受光信号に補正値（補正係数）を乗算することによっても受光信号の補正が可能である。補正演算によって測定誤差が低減される。よって、例えば、使い勝手がよく、比較的安価で小型の光学フィルター（可変波長フィルター等）を利用して、高精度の分光測定を行うことが可能となる。

（２）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記補正演算部は、前記受光信号の分光分布を示す分光分布曲線の２次微分値を求め、前記２次微分値が正のときは、前記補正によって前記受光信号の値を減少させ、前記２次微分値が負のときは、前記補正によって前記受光信号の値を増大させる。

分光分布曲線（平面曲線）の曲率の変化の程度、ならびに分光分布曲線が上に凸の曲線であるか下に凸の曲線であるかは、受光分布曲線の２次微分値によって検出することができる。そこで、補正演算部は、分光分布曲線の２次微分値に基づいて補正値を生成し、生成した補正値によって受光信号（受光データ、受光強度データ）を補正する。

例えば、受光信号の分光分布（分光強度分布、分光分布曲線）の２次微分値の極性が正であるときは、分光分布曲線は下に凸の曲線となる。この場合は、一つの分光帯域における波長毎の分光強度の積分値は、その分光帯域の中心波長における実際の受光強度よりも大きくなる傾向がある。よって、２次微分値が正のときは、補正によって受光信号（受光データ）の値を減少させて誤差を抑制する。一方、２次微分値の極性が負であるときは、分光分布曲線は上に凸の曲線となる。この場合は、一つの分光帯域における波長毎の分光強度の積分値は、その分光帯域の中心波長における実際の受光強度よりも小さくなる傾向がある。よって、２次微分値が負のときは、補正によって受光信号（受光データ）の値を増大させて誤差を抑制する。

なお、補正値としては、予め用意されている固定値を用いることができ、また、分光分布曲線の変化の程度に応じて、値が変化する補正値（可変補正値）を使用することもできる。また、可変補正値を用いる場合において、補正値の値を、分光分布の変化の程度に対応させて連続的に変化させてもよく、また、閾値等を用いて分光分布の変化の程度を複数段階に区分し、各区分に対応させて、補正値の値を段階的に変化させる（切り替える）というような方法を使用することもできる。また、２次微分値は、例えば、隣接する３つの波長域の測定データを利用した簡易な演算によって求めることができ、また、実測値（離散値）に基づいて平面曲線（近似曲線）を推定し、その平面曲線の２次微分値を求めることもできる。

（３）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記補正演算部は、前記２次微分値の絶対値の大きさに基づいて、前記補正に使用する補正値を可変に制御する。

測定誤差は、分光分布曲線の曲率の変化が緩やかであるときは小さく、変化が急である場合には大きくなる（測定誤差は、分光分布曲線の曲率と相関がある）。ここで、分光分布曲線の曲率の変化の程度は、２次微分値の絶対値の大きさに基づいて判定可能である。そこで、本態様では、補正演算部は、２次微分値の絶対値の大きさに基づいて補正値を可変に制御する。例えば、分光分布曲線の曲率が急峻に変化する場合は、緩やかに変化する場合に比べて、補正値による受光信号の補正量が大きくなるように、補正値の値を可変に調整する。これによって、より補正の精度が向上する。

（４）本発明の分光測定装置の他の態様では、第１の分光帯域の受光強度をｐ１とし、前記第１の分光帯域に隣接する第２の分光帯域の受光強度をｐ２とし、前記第２の分光帯域に隣接する第３の分光帯域の受光強度をｐ３としたとき、前記補正演算部は、Ｑ１＝（ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２）による演算によって２次微分値Ｑ１を求め、求められた前記２次微分値Ｑ１に補正係数ｋ１（ｋ１は実数）を乗算して、前記第２の分光帯域の受光強度ｐ２の補正に使用する補正値を算出する。

本態様では、互いに隣接する３つの分光帯域（第１の分光帯域〜第３の分光帯域）の各々についての実測データｐ１，ｐ２，ｐ３（３点データ）を用いて、簡易な演算によって２次微分値を求める。また、その２次微分値を、補正値生成のために利用する。

２次微分値Ｑ１（＝ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２）の極性が正であれば、分光分布曲線が下に凸の曲線であることがわかり、負の場合は、上に凸の曲線であることがわかり、２次微分値Ｑ１が０のときは、分光分布は直線状に変化していることがわかる。また、分光分布曲線の曲率が大きい（分光強度の変化が急峻である）場合には、実測データｐ３が増大し、結果的に、２次微分値Ｑ１の絶対値が増大する。

つまり、２次微分値Ｑ１（正または負）は、分光分布曲線の凹凸状態（下に凸であるか上に凸であるか）に関する情報と、分光分布の曲率の変化の急峻性を示す情報とを兼ね備えている。

この点に着目し、本態様では、この２次微分値Ｑ１を、補正値算出の基礎データとして使用し、このＱ１に、補正係数ｋ１（ｋ１は実数）を乗算して（大きさを適宜調整して）補正値とする。なお、ｋ１＝１の場合は２次微分値Ｑ１がそのまま補正値となる。また、補正係数ｋ１は、原則的には、０を除く正の実数であるが、例外的にｋ１を０に設定する場合もあり得る（補正を実行しない場合等）。本態様によれば、簡易な方法（簡易な構成）によって、大きさが可変に制御された補正値を、迅速に（例えばリアルタイムで）生成することができる。

（５）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（ｍは、１≦ｍ≦ｎの整数）を関心波長域とし、前記第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋは、ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎの整数）を非関心波長域とした場合に、前記光バンドパスフィルター部は、前記第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ、前記第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能し、前記補正演算部は、前記第ｍ波長域に対応した前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するノイズ推定部と、前記関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を実行するノイズ除去補正部と、をさらに有し、かつ、前記補正演算部は、まず、前記ノイズ推定部および前記ノイズ除去補正部による前記受光信号の補正を実行し、次に、前記受光信号の分光分布の変化に基づく前記補正を実行する。

本態様では、上述した積分誤差補正（分光分布曲線の変化が大きな箇所での誤差の拡大を抑制を主目的とした補正）に加えて、分光データに重畳するノイズ成分（所望波長域以外の波長の成分）を抑制するための補正（ベース浮き補正）を実行し、より高精度な補正を実行する。

分光器（光学フィルター）としての光バンドパスフィルター部は、関心波長域である第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）に対応する第ｍバンドパスフィルターおよび非関心波長域である第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）に対応する第ｋバンドパスフィルターの各々として機能するものとする。光バンドパスフィルターの半値幅が広い場合には、所望の波長域以外の波長の成分が混入し、その分だけ受光信号レベルが上昇し、ベース浮きが生じる。

そこで、本態様では、第ｍバンドパスフィルターからの光を受光して得られる全受光信号（すなわち関心受光信号）に含まれる、各帯域毎のノイズ成分の総量を求め、全受光信号から、求められたノイズ成分の総量を減算してノイズの影響を抑制する補正（ベース浮き補正）が実行される。このベース浮き補正は、積分誤差補正よりも先に実行するのが好ましい。つまり、ベース浮き補正によって各分光帯域（分光波長域）の分光データからノイズを除去し、そのノイズが除去された分光データに基づいて積分誤差補正を実行した方が、補正の精度がより向上する。

また、ベース浮き補正のための構成として、ノイズ推定部およびノイズ除去部が設けられる。ノイズ推定部は、第ｍ波長域に対応した第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。また、ノイズ除去補正部は、関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を行って、補正された受光信号を求める。ベース浮き抑制補正が実行されることによって、分光データ（分光スペクトルデータ）の精度を、さらに向上させることができる。したがって、分光測定装置の測定精度のさらなる向上が実現される。

なお、透過型の光バンドパスフィルターとしては、例えばエタロンフィルターを用いることができ、また、反射型の光バンドパスフィルターとしては、例えばダイクロイックミラーを用いることができる。また、複数の波長帯域の各々に対応する第１光バンドパスフィルター〜第ｎバンドパスフィルターの各々は、可変波長フィルターを用いて実現してもよく、また、波長帯域が異なるｎ個の固定波長フィルターを並置して実現することもできる。

（６）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる前記関心受光信号をＳｍとし、前記第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる非関心受光信号をＳｋとし、前記第ｍバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、前記第ｋバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とし、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）としたとき、前記ノイズ推定部は、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定し、前記ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出し、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）による演算を実行して、前記補正受光信号Ｓｍｃを得る。

本態様では、ベース浮き補正の一例を明確化する。つまり、本態様では、ノイズ推定部が、（１）式による演算によって、非関心波長域における、各帯域毎のノイズ成分の量を推定する。また、ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分の総和を算出し、（２）式による演算によって、補正された関心受光信号（すなわち補正受光信号）を求める。

上記（１）式（つまり、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝）において、Ｓｋは、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる非関心受光信号（全受光信号：フォトダイオード等の全出力であり、実測されていることから既知）である。理想的には、非関心受光信号のうちの、第ｋ波長域の光に対応する受光信号値のみを用いるのがよいが、第ｋ波長域の光に対応する受光成分のみを分離することはできないため、第ｋバンドパスフィルターの全受光信号で代用する。

また、Ｐ（ｍ，ｋ）は、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｍ，ｋ）という表記は、第「ｍ」バンドパスフィルター（関心波長である第「ｍ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｍバンドパスフィルターの全波長帯域における分光特性（各波長の相対分光強度）は既知である。そして、例えば、第ｋ波長域に含まれる、各波長の透過率（反射率）を積分すること（つまり、波長と透過率（反射率）との関係を示すグラフにおける、第ｋ波長域の全面積を求めること）によって、Ｐ（ｍ，ｋ）を知ることができる。よって、Ｐ（ｍ，ｋ）は既知である。

また、Ｐ（ｋ，ｋ）は、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｋ，ｋ）という表記は、第「ｋ」バンドパスフィルター（非関心波長である第「ｋ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｋバンドパスフィルターは、本来、第ｋ波長域を担当するフィルターであることから、第ｋ波長域における透過率は既知である。

これらの既知の値を使用して、関心受光信号Ｓｍ（関心波長域を担当するフィルターである第ｍバンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号）に含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）を求める。なお、「第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分」と表現するのは、以下の理由による。すなわち、上述のとおり、第１〜第ｎの波長域は各々、所定の波長幅をもつ帯域であり、ｎ≧３の場合、非関心波長域である第ｋの波長帯域は２帯域以上、存在することになる。このことを考慮し、非関心波長域として複数の波長域が存在する場合には、各波長域毎にノイズ成分を求めることを明確に表現したものである。

ここで、第ｋバンドパスフィルターの第ｋ波長域の透過率（反射率）Ｐ（ｋ，ｋ）に対応して、受光信号Ｓｋ（全受光信号を、第ｋ波長域に対応する受光信号とみなして代用）が得られる。仮に、上記Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである。本態様では、この受光信号量を、すなわち、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）とみなす。上記（１）式は、このことを意味している。

このようにして、非関心波長域毎にノイズ成分が求められると、ノイズ除去補正部は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。このΣＮ（ｍ、ｋ）という表記は、関心波長域を担当するフィルターである第「ｍ」バンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号に含まれる、非関心波長域である第「ｋ」波長域の全信号成分（すなわち、全ノイズ成分ＮΣ）であることを表している。

そして、ノイズ除去補正部は、（２）式（つまり、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ））による演算を実行して、補正受光信号Ｓｍｃを得る。この補正受光信号Ｓｍｃは、ノイズが除去された結果、ほぼ、関心波長域の光に対応した受光信号であるとみなすことが可能であり、よって、分光スペクトルデータの測定精度が向上したことになる。

（７）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、前記第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とし、Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数としたとき、前記ノイズ推定部は、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。

本態様では、ベース浮き補正の他の例（ノイズ推定の精度をさらに高めた例）を明確化している。すなわち、本態様では、ノイズ成分の算出に際して、先に説明した（１）式に代えて、（３）式を使用する。

上記（６）の態様では、「Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである」という考え方に基づいて、ノイズを算出していた。但し、実際には、使用する光学フィルターを、第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターに切り換えたとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）が異なることに起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。

上述のとおり、上記（１）式で使用しているＳｋは、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号である。求めようとするノイズ成分は、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号に含まれるノイズ成分である。つまり、第ｋバンドパスフィルター（つまり、補正に係る第ｍバンドパスフィルターとは異なるフィルター）を使用したときの実測値を用いて、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの全受光信号に含まれるノイズを推定する。このとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）の差に起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。ノイズ推定の際に、各フィルターの特性の差に起因する全光量の差を補償する信号処理を追加すれば、分光スペクトルデータの測定精度を、さらに向上することができる。

そこで、本態様では、上記（１）式の演算式において、さらに、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数Ｒを乗算する（つまり、上記（３）式による演算を実行する）。

ここで、第ｍバンドパスフィルターの全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とする。第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターへ切り換えられたとき、受光部に到達する光の総量は、ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）に従って変化するはずである。したがって、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部から得られる全受光信号Ｓｋは、第ｍバンドパスフィルターを使用した場合には、Ｓｋ・｛ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）｝に修正されるものと考えられる。

各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の総和の比（ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差を補正する（補償する）ための補正係数Ｒとする。上記（１）式の演算式において、さらに、補正係数Ｒを乗算することによって、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差が補償され、よって、分光スペクトルデータの測定精度がさらに向上する。

（８）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記光バンドパスフィルター部は、可変ギャップエタロンフィルターによって構成される。

可変波長フィルターは、一つのフィルター素子で、複数のフィルター特性を実現可能な機能性の高い光学フィルターであり、共通のフィルターで複数の波長帯域をカバーできることから、光学フィルターの小型化ならびに低価格化に有効であり、また、使い勝手に優れる。一般に、波長分離特性はそれほど高くないが、上記のとおり、受光データの補正によって測定精度を向上させることができる。機能性の高い可変波長フィルターを使用することによって、例えば、小型軽量、安価かつ高測定精度の分光測定装置を実現することができる。

（９）本発明の分光測定装置の他の態様では、前記信号処理部は、前記補正値によって補正された受光信号に基づいて、測定対象であるサンプルの分光光度分布を測定する。

分光光度分布の測定によって、例えば、サンプルの測色、サンプルの成分分析等を行うことができる。

分光測定装置の構成の一例を示す図 図２（Ａ）および図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンの構成例と、バンドパスフィルター特性の例を示す図 光バンドパスフィルターとしての、回転式バンドパスフィルターの構成の一例を示す図 図１の分光測定装置によって実測された補正前の１６ポイントデータに基づいて生成される分光分布曲線（ここでは分光反射率分布曲線）と、サンプルの実際の分光分布（分光反射率分布）とを比較して示す図 図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）が生じる理由を説明するための図 コンピューターシミュレーションによって求められた、分光分布曲線の１次微分値の変化および２次微分値の変化を示す図 図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、光バンドパスフィルターを通過した光をフォトダイオードで受光して得られる受光強度分布（分光受光強度分布）が、サンプルの分光反射率を示す特性線の形状に応じて、どのように変化するかをコンピューターシミュレーションによって調べた結果を示す図 分光測定装置に設けられる補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図 図９（Ａ）〜図９（Ｃ）は、２次微分値の算出方法の一例について説明するための図 積分誤差補正後の１６ポイントデータに基づいて生成される分光分布曲線（ここでは分光反射率分布曲線）と、サンプルの実際の分光分布（ここでは分光反射率分布）とを比較して示す図 第２実施形態における補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図 図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、ベース浮き補正の効果を説明するための図 図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、各フォトダイオードの受光信号強度（相対受光信号強度）の分布において、第３波長域（中心波長が４４０ｎｍの波長域）の受光信号の分光スペクトルを抽出して拡大して示す図 図１４（Ａ）および図１４（Ｂ）は、第３バンドパスフィルターを経由した第３波長域の光に含まれる、第１３波長域におけるノイズ成分の推定方法の概要を説明するための図 図１５（Ａ）〜図１５（Ｄ）は、ノイズ成分の量の推定の第１の具体例（演算式（１）を用いる補正）を示す図 図１６（Ａ）〜図１６（Ｃ）は、ノイズ成分の量の推定の第２の具体例（演算式（２）を用いる補正）を示す図 図１７（Ａ）〜図１７（Ｃ）は、ノイズ除去補正部５１０によるノイズ除去補正の内容を説明するための図 図１８（Ａ）〜図１８（Ｃ）は、ノイズ成分の総和の算出方法の例を示す図 図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）は、補正処理の有無による、バンドパスフィルター特性の相違を示す図

以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。

（第１実施形態）
まず、分光測定装置（測色器、分光分析器、分光スペクトラムアナライザー等）の全体構成について説明する。

（分光測定装置の全体構成の例）
図１は、分光測定装置の構成の一例を示す図である。分光測定装置の例としては、測色器、分光分析器、分光スペクトラムアナライザー等が挙げられる。例えば、サンプル２００の測色を行う場合には光源１００が用いられ、また、サンプル２００の分光分析を行う場合には、光源１００’が用いられる。

分光測定装置は、光源１００（あるいは１００’）と、光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００と、フォトダイオード等を用いた受光部（ＰＤ）４００と、受光部４００から得られる受光信号（光量データ）を補正するための補正演算（補正処理）を行う補正演算部５００と、補正後の光量データ（受光データ）に基づいて分光光度分布等を求める信号処理部６００と、を有する。なお、光源１００（１００’）としては、例えば、白熱電球、蛍光灯、放電管、ＬＥＤ等の固体発光素子を用いた光源（固体発光素子光源）等を使用することができる。

光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００は分光器として機能し、分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数であり、図１の例ではn＝１６）を有する。以下の説明では、第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とし、第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域という場合がある。

光バンドパスフィルター部（ＢＰＦ）３００は、第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ、第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能する。具体的には、光バンドパスフィルター部３００は、透過型の光バンドパスフィルターであってもよく、反射型の光バンドパスフィルターであってもよい。透過型の光バンドパスフィルターとしては、例えば、可変ギャップエタロンフィルターを用いることができ、また、反射型の光バンドパスフィルターとしては、例えばダイクロイックミラー（あるいはダイクロイックプリズム）や回折格子等を用いることができる。なお、ダイクロイックミラーは、特殊な光学素材を用いて作成された鏡の一種で、特定の波長の光を反射し、その他の波長の光を透過する特性をもつ光学フィルターである。

本実施形態の光バンドパスフィルター（ＢＰＦ）３００は、ｎ個（ｎは２以上の整数であり、図１の場合はｎ＝１６）の分光帯域を有しており、各分光帯域の波長幅は、例えば２０ｎｍに設定されている。図１では、説明の便宜上、１６個の分光帯域の各々に対応した、１６個のバンドバスフィルタを記載している。これら１６個のバンドパスフィルターは、第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６））として記載している。各バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜ＢＰＦ（１６）は、少なくとも特定波長域の光を透過する（あるいは反射する）特性を有している。

複数の波長帯域の各々に対応する第１光バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々は、１個ないし複数の可変波長フィルターを用いて実現してもよく、また、波長帯域が異なる１６個の固定波長フィルターを配置（並置）して実現することもできる。

また、第１光バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々が担当する分光帯域の中心波長をλ１〜λ１６とする。例えば、λ１＝４００ｎｍ、λ２＝４２０ｎｍ、λ３＝４４０ｎｍ、λ４＝４６０ｎｍ、λ５＝４８０ｎｍ、λ６＝５００ｎｍ、λ７＝５２０ｎｍ、λ８＝５４０ｎｍ、λ９＝５６０ｎｍ、λ１０＝５８０ｎｍ、λ１１＝６００ｎｍ、λ１２＝６２０ｎｍ、λ１３＝６４０ｎｍ、λ１４＝６６０ｎｍ、λ１５＝６８０ｎｍ、λ１６＝７００ｎｍに設定されている。

また、光バンドパスフィルター部３００からの光を受光する受光部（ＰＤ）４００は、１６個のフォトダイオードが設けられている。すなわち、これら１６個のフォトダイオードは、第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）である。各フォトダイオードＰＤ（１）〜ＰＤ（１６）は、上記の各波長域に受光感度を有している。なお、受光感度を有する波長域が広い光センサー等を使用できる場合には、１ないし複数の光センサーを使用してもよい。

補正演算部５００は、受光信号の分光分布（分光分布曲線という場合もある）の２次微分値の極性に基づいて補正値を生成し、補正値によって受光信号を補正する。

上述のとおり、分光スペクトル（波長毎の受光強度分布）を示す分光分布曲線の曲率（曲がり方）が急峻に変化する場合に、特に、分光帯域の波長毎の受光強度の積分値と、その分光帯域の中心波長における実際の受光強度値との間の誤差が大きくなる。そこで、受光信号（受光データ）を信号処理によって補正し、測定誤差（積分誤差）を抑制する。

分光スペクトルを示す曲線が上に凸の曲線であるか下に凸の曲線であるかによって、誤差の極性が異なる。つまり、積分により得られる受光強度値が実際の受光強度値よりも大きくなる場合は誤差の極性は正、小さくなる場合は誤差の極性は負となる。この誤差の極性（正負）に対応させて補正値の極性（正負）を切り換える必要がある。分光分布曲線が上に凸の曲線であるか下に凸の曲線であるかは、受光信号の分光分布の２次微分値の極性によって判別可能である。そこで、補正演算部５００は、受光信号の分光分布の２次微分値の極性に基づいて補正値を生成し、生成した補正値によって受光信号（受光データ、受光強度データ）を補正する（上述のとおり、この補正を積分誤差補正という場合がある）。

例えば、受光信号に補正値を重畳することによって、つまり受光信号に補正値を加算するあるいは受光信号から補正値を減算することによって、受光信号の補正が可能である。また、受光信号に補正値（補正係数）を乗算することによっても受光信号の補正が可能である。補正演算によって測定誤差が低減される。よって、例えば、使い勝手がよく、比較的安価で小型の光学フィルター（可変波長フィルター等）を利用して、高精度の分光測定を行うことが可能となる。

なお、補正演算部５００は、積分誤差補正に加えて、ベース浮き補正を併せて実行することもできる。ベース浮き補正を併用する例は、第２実施形態において説明する。

（光バンドパスフィルター部の構成の具体例）
図２（Ａ）および図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンの構成例と、バンドパスフィルター特性の例を示す図である。図２（Ａ）に示すように、可変ギャップエタロンフィルターは、対向して配置される第１基板１１および第２基板１２と、第１基板１１の主面（表面）に設けられる第１反射膜１３と、第２基板１２の主面（表面）に設けられる第２反射膜１４と、各基板によって挟持された、各基板間のギャップ（距離）を調整するための第１アクチュエーター（例えば圧電素子等）１５ａおよび第２アクチュエーター１５ｂと、を有する。

第１アクチュエーター１５ａおよび第２アクチュエーター１５ｂは各々、第１駆動回路１６ａおよび第２駆動回路１６ｂの各々によって駆動される。また、第１駆動回路１６ａおよび第２駆動回路１６ｂの動作は、ギャップ制御回路１７によって制御される。

所定角度θで外部から入射する光Ｌｉｎは、ほとんど散乱されることなく第１反射膜１３を通過する。第１基板１１に設けられた第１反射膜１３と第２基板１２に設けられた第２反射膜１４との間で、光の反射が繰り返され、これによって、光の干渉が生じ、入射光の一部は、第２基板１２上の第２反射膜１４を通過し、出射光Ｌｏｕｔは、受光部４００（フォトダイオードＰＤ）に到達する。干渉によってどの波長の光が強め合うかは、第１基板１１と第２基板１２との間のギャップｄに依存する。よって、ギャップｄを可変に制御することによって、通過する光の波長帯域（分光帯域）を変化させることができる。例えば、ギャップｄを、ｄ１〜ｄ１６にわたって制御することによって、１６個の分光帯域を実現することができる。

図２（Ｂ）は、可変ギャップエタロンフィルターの分光特性（２０ｎｍ幅の１６の波長帯域毎の相対分光強度）を示している。光バンドパスフィルター部（光学フィルター部）３００として、可変ギャップエタロンフィルターを使用すると、一つのフィルターで複数の透過波長帯域を実現することができることから、簡易、小型かつ安価な分光部を得ることができるという利点がある。

図３は、光バンドパスフィルターとしての、回転式バンドパスフィルターの構成の一例を示す図である。回転式バンドパスフィルターは、光学系（レンズ）８７と、それぞれの透過帯域が異なる複数のバンドパスフィルター８５ａ〜８５ｆが組み込まれている、回転可能な円盤８５と、を有する。例えば、サンプル２００の反射光を分光する場合、通過させる光の波長に応じて、バンドパスフィルター８５ａ〜８５ｆのうちのいずれか一つが選択される。

図４は、図１の分光測定装置によって実測された補正前の１６ポイントデータに基づいて生成される分光分布曲線（ここでは分光反射率分布曲線）と、サンプルの実際の分光分布（分光反射率分布）とを比較して示す図である。分光反射率分布曲線は、例えば、以下の手順で生成される。使用するサンプルの表面色は赤である。図１に示される分光測定装置を測色計（測色器）として使用し、サンプルからの反射光を受光部４００で受光し、１６ポイントの受光データが取得され、その受光データに基づいて分光反射率分布曲線が生成される。なお、図４において、横軸は波長を示し、縦軸は相対受光強度を示す。また、補正前の１６ポイントデータは黒塗りの正方形で示され、実際のサンプルの分光分布（分光反射率分布）は、実線で示されている。

図４の例では、波長４００ｎｍ〜５６０ｎｍの波長域において、実測値が、実際の受光強度よりも高くなる現象（いわゆるベース浮き）が生じている。また、５８０ｎｍ〜７００ｎｍの波長域では、サンプル２００の分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）が生じている。

サンプル２００の分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）に関しては、波長５８０ｎｍおよび６００ｎｍに対応する波長域（波長域Ａ１）では、実測値が、実際の受光強度よりも高くなる現象が生じており、波長６４０ｎｍ〜７００ｎｍの波長域（波長域Ａ２）では、逆に、実測値が、実際の受光強度よりも低くなる現象が生じている。なお、波長６２０ｎｍにおける実測データは、分光分布曲線の変曲点（２次微分値がゼロの点）に相当することから、誤差はほとんど生じていない。

本実施形態では、波長域Ａ１およびＡ２における、サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）を補正値によって補正し、より正確な分光反射率の生成を可能とする。以下、具体的に説明する。

（サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）が生じる理由）
図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差（積分誤差）が生じる理由を説明するための図である。図５（Ａ）に示される分光分布曲線は、２次微分が正の曲線（下に凸の曲線）である。図５（Ｂ）に示される分光分布曲線は、２次微分が負である曲線（上に凸の曲線）である。

図５（Ａ）において、太い実線は、サンプル２００の実際の分光反射率を示す分光反射率曲線を示す。この分光反射率曲線は、下に凸の曲線（２次微分値が正）である。また、黒塗りの丸で示されるＡ点、Ｂ点、Ｃ点の各々は、２０ｎｍ幅の３つの分光波長域（５５０ｎｍ〜５７０ｎｍ，５７０ｎｍ〜５９０ｎｍ，５９０ｎｍ〜６１０ｎｍ）の各々の中心波長（５６０ｎｍ，５８０ｎｍ，６００ｎｍ）における、誤差がない場合の受光強度（理想的な受光強度）を示す。また、Ａ’点、Ｂ’点、Ｃ’点の各々は、誤差を含む実測値（つまり、２０ｎｍ幅の各波長域における受光強度の積分値）を示している。図５（Ａ）では、各波長域における積分値（平滑化された面積）に斜線が施されている。

ここで、例えば、５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの波長域に注目する。この分光波長域の受光強度は、５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの各波長に対応する受光強度（分光強度）を積分（平滑化）して得られる。各波長の受光強度の積分値を、この分光波長域の中心波長５８０ｎｍに対応する受光強度とする。ここで、領域ａと領域ｂに着目する。

領域ａの面積と領域ｂの面積が同じあれば、積分後（平滑化後）の受光強度レベルＢ’は、理想的な受光強度Ｂに一致する。しかし、図５（Ａ）において、５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの波長域の分光分布を示す曲線（分光分布曲線）は、下に凸の曲線であり、かつ、分光分布曲線の曲率が急峻に変化していることから、ａ部分の面積よりも、ｂ部分の面積の方が大きくなり、その面積の差の部分だけ誤差が生じ、実際の積分値のレベルＢ’は、理想的な受光強度Ｂよりも高くなる。このようにして、積分誤差（サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差）が生じる。

サンプル２００の分光反射率の変化が少ないＡ点付近では、Ａ点とＡ’点のレベルには、ほとんど差がない（領域ａと領域ｂの面積がほぼ同じであるため）。これに対して、サンプル２００の分光反射率の変化が大きなＢ点付近では、領域ａと領域ｂの面積に差が生じ（ａ＜ｂが顕在化し）、よって、Ｂ’点のレベルがＢ点のレベルよりも高くなる。同様に、Ｃ点付近でも、Ｃ’点のレベルがＣ点のレベルよりも高くなる。

一方、図５（Ｂ）では、サンプル２００の分光反射率を示す分光分布曲線は、２次微分値が負である曲線（上に凸の曲線）で示される。Ｄ点、Ｅ点、Ｆ点は、各波長域の中心波長における理想的な受光強度を示している。また、Ｄ’点、Ｅ’点、Ｆ’点は、誤差を含む実測値を示す。

図５（Ｂ）の例において、波長５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの波長域に着目する。この波長域における領域ａと領域ｂの各面積に関して、ａ＞ｂが成立する。よって、その面積の差の部分だけ誤差が生じ、実際の積分値のレベルＥ’は、理想的な受光強度Ｅよりも低くなる。このようにして、積分誤差（サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差）が生じる。

サンプル２００の分光反射率の変化が少ないＤ点付近では、Ｄ点とＤ’点のレベルには、ほとんど差がない（領域ａと領域ｂの面積がほぼ同じであるため）。一方、サンプル２０の分光反射率の変化が大きなＥ点付近では、Ｅ’点のレベルがＥ点のレベルよりも低くなり、同様に、Ｆ’点のレベルが、Ｆ点のレベルよりも低くなる。

このように、実測値のレベルが、理想値のレベルよりも高くなるか低くなるかは、分光分布曲線の形状（つまり、分光分布曲線の２次微分値が正であるか負であるか）によって異なる。よって、補正値の算出に際しては、分光分布曲線の２次微分値の極性（正／負）に対応させて、補正値の極性（正／負）を切り換えるのが好ましい。また、誤差の程度（誤差量）は、分光分布の変化が急峻であるときに拡大することから、分光分布の変化の程度に応じて補正値の大きさを可変に制御し、状況に適応した補正を実行することが好ましい。

図６は、コンピューターシミュレーションによって求められた、分光分布曲線の１次微分値の変化および２次微分値の変化を示す図である。図６において、実線は、サンプル２００の分光反射率を示す分光分布曲線（分光受光強度曲線）を示し、一点鎖線は１次微分値の変化を示し、太い点線は２次微分値の変化を示す。図示されるように、５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの波長域において、２次微分値が急激に変化している。よって、図５（Ａ）を用いて説明したように、５７０ｎｍ〜５９０ｎｍの波長域において、積分誤差（サンプルの分光反射率の変化に伴う誤差）が最も顕在化する。

図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、光バンドパスフィルターを通過した光をフォトダイオードで受光して得られる受光強度分布（分光受光強度分布）が、サンプルの分光反射率を示す特性線の形状に応じて、どのように変化するかをコンピューターシミュレーションによって調べた結果を示す図である。

図７（Ａ）において、光バンドパスフィルターの分光特性（分光透過特性）は、太い実線で示されている。また、このコンピューターシミュレーションにおいては、４種類の、サンプルの分光反射率を示す特性線が用いられている。その一つは、粗い点線で示される分光反射率曲線（曲率＞０：下に凸の曲線）であり、他の一つは、実線で示される分光反射率直線（曲率＝０：単調増加する直線）であり、他の一つは、一点鎖線で示される分光反射率曲線（曲率＜０：上に凸の曲線）であり、他の一つは、細かい点線で示される、分光反射率が一定である直線（傾き０の直線）である。

図７（Ｂ）は、各サンプルに対応する受光強度分布（分光受光強度分布）を示している。光バンドパスフィルターを通過した光をフォトダイオードで受光して得られる分光受光強度は、サンプルの分光反射率に、光バンドパスフィルターの分光透過率を掛け合わせて求めることができる。

図７（Ｂ）において、点線で示される分光受光強度特性は、分光反射率が一定であるサンプルに対応する。この点線で示される分光受光強度特性を示す曲線の形状は、光バンドパスフィルターの分光透過率曲線の形状に一致する。

これに対して、他の３つのサンプルに対応する分光受光強度特性を示す曲線（粗い点線は曲率＞０の曲線で示されるサンプルに対応し、実線は曲率０の、分光受光強度が単調増加する直線で示されるサンプルに対応し、一点鎖線は曲率＜０の曲線で示されるサンプルに対応する）は、高波長域でサンプルの分光反射率が高まることから、分光受光強度特性を示す曲線も、高波長側（右側）にシフトする。

但し、曲率＞０のサンプルに対応する分光受光強度分布は、曲率０のサンプルの分光受光強度分布よりも、各波長域にて高いレベルとなり、曲率＜０のサンプルに対応する分光受光強度分布は、曲率０のサンプルの分光受光強度分布よりも、各波長域にて低いレベルとなっている。

このように、サンプルの分光反射率が曲線によって示されるとき、分光反射率曲線の曲率が０よりも大きいとき（下に凸の曲線であるとき）は、実測値が高レベル側にシフトし、分光反射率曲線の曲率が０よりも小さいとき（上に凸の曲線であるとき）は、実測値が低レベル側にシフトすることが、コンピューターシミュレーションによって明確化された。この結果は、先に図５（Ａ）および図５（Ｂ）を用いて説明した現象を裏付けている。

本実施形態では、このような考察に基づいて、補正演算部５００（図１）が、受光信号の分光分布（分光分布曲線）の２次微分値の極性に基づいて補正値を生成し、その補正値によって受光信号を補正する。

具体的には、例えば、補正演算部５００は、２次微分値が正（分光受光強度を示す曲線の曲率＞０）のときは、補正によって受光信号（受光データ）の値を減少させ、２次微分値が負（分光受光強度を示す曲線の曲率＜０）のときは、補正値を用いた補正によって、受光信号（受光データ）の値を増大させる。このような補正を行うために、本実施形態の分光測定装置には、図８に示されるような構成をもつ補正演算部５００が設けられる。

（分光測定装置の具体的な構成例）
図８は、分光測定装置に設けられる補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図である。

図８において、光バンドパスフィルター部３００に含まれる第１バンドパスフィルターＢＰＦ（１）〜第１６バンドパスフィルターＢＰＦ（１６）の各々からは、分光された光ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々が出力される。受光部４００に含まれる、第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々は、分光された光ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々を受光し、光電変換によって受光強度に対応した電気信号（アナログ受光信号）Ｓ１ａ〜Ｓ１６ａ（添字のａはアナログ信号であることを表す）を出力する。

また、補正演算部５００は、例えば、受光部４００から出力される受光信号を増幅する初段アンプ５０２と、初段アンプ５０２の出力信号（アナログ信号）をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器５０４と、各種データを蓄積するために使用可能なメモリー５０６と、積分誤差補正部５２１と、を有する。

積分誤差補正部５２１は、メモリー５０６から受光データを読み出す読み出し回路５２３と、受光データに基づいて、分光受光強度分布（広義の分光分布あるいは分光分布曲線）の２次微分値を算出する２次微分値算出部５２５と、補正係数（ｋ１：実数）の乗算部５２７と、乗算部５２７から出力される補正値を、読み出された受光データ（受光信号）に重畳（加算あるいは減算）する補正値重畳部（補正値加減算部）５２９と、を有する。

メモリー５０６には、Ａ／Ｄ変換器５０４から出力される受光データ（あるいは受光光量データ）Ｓ１〜Ｓ１６が、一時的に蓄積される。

読み出し回路５２３は、メモリー５０６から受光データＳ１〜Ｓ１６を読み出す。２次微分値算出部５２５は、読み出された受光データＳ１〜Ｓ１６に基づいて、分光分布（分光分布曲線）の２次微分値Ｑ１を算出する。算出方法は、図９を用いて後述する。

補正係数の乗算部５２７は、算出された２次微分値Ｑ１に補正係数ｋ１を乗算する。補正係数ｋ１は固定値でもよく、また、状況に応じて適応的に生成してもよい。２次微分値および補正係数ｋ１に基づく演算によって、補正対象の分光帯域についての補正値Ｃｘが求められる。

上述のとおり、２次微分値Ｑ１の極性が正の場合は、分光分布曲線は下に凸の曲線であり、２次微分値Ｑ１の極性が負の場合は、分光分布曲線は上に凸の曲線である。また、分光分布曲線の曲率が大きい（分光強度の変化が急峻である）場合には、２次微分値Ｑ１の絶対値が増大する。つまり、２次微分値Ｑ１（正または負）は、分光分布曲線の形状に関する情報（上凸、下凸の判別情報）と、分光分布の変化の急峻性（変化が急であるか緩やかであるか）を示す情報を兼ね備えている。

この点に着目し、本実施形態では、この２次微分値Ｑ１を、補正値算出の基礎データとして使用する。つまり、上述のとおり、求められた２次微分値Ｑ１および補正係数ｋ１（ｋ１は実数）に基づく演算（具体的には、２次微分値Ｑ１に対する補正係数ｋ１の乗算）によって、補正対象の分光帯域についての補正値Ｃｘが算出される。この補正値Ｃｘは、分光分布曲線の上凸／下凸に対応した極性（正負）を有し、かつ、その絶対値の大きさが、分光分布曲線の変化の急峻性に比例して増大するという特性を有する。よって、分光分布曲線の形状および急峻性に対応した適切な値をもつ補正値Ｃｘが、簡便な手法で得られたことになる。

なお、ｋ１＝１の場合は２次微分値Ｑ１がそのまま補正値となる。また、補正係数ｋ１は、原則的には、０を除く正の実数であるが、例外的にｋ１を０に設定する場合もあり得る（補正を実行しない場合等）。この方法によれば、簡易な方法（簡易な構成）によって、大きさが可変に制御された補正値を、迅速に（例えばリアルタイムで）生成することができる。

乗算部５２７から出力される補正値Ｃｘは、補正値重畳部５２９にて、読み出し回路５２３によって読み出された受光データ（受光信号）に重畳（加減算）される（具体的には、例えば、受光データ（受光信号）から補正値Ｃｘが減算される）。これによって、積分誤差補正が実行され、積分誤差補正後の受光データ（受光信号）Ｓｍ（ｍ＝１〜１６）が得られる。

信号処理部６００は、分光反射率曲線や分光吸収率曲線等の算出部６０２を有する。信号処理部６００は、補正演算部５００によって補正された補正受光信号（補正受光データ）に基づいて、所定の信号処理を実行し、例えば、分光光度分布を求める。信号処理部６００からは、求められた、波長毎の分光光度を示す信号（つまり分光光度分布情報）Ｓｏｕｔが出力される。

なお、以上の例は一例であり、他の補正方法を使用することもできる。上述の例では、受光データに補正値を重畳する（加算あるいは減算する）ことによって受光データを補正しているが、受光データに補正値（補正係数）を乗算することによって受光データを補正してもよい。また、補正値としては、予め用意されている固定値を用いることができ、また、分光分布曲線の変化の程度に応じて、値が変化する補正値（可変補正値）を使用することもできる。また、可変補正値を用いる場合において、補正値の値を、分光分布の変化の程度に対応させて連続的に変化させてもよく、また、閾値等を用いて分光分布の変化の程度を複数段階に区分し、各区分に対応させて、補正値の値を段階的に変化させる（切り替える）というような方法を使用することもできる。

次に、２次微分値の算出方法の一例について説明する。図９（Ａ）〜図９（Ｃ）は、２次微分値の算出方法の一例について説明するための図である。図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示される例では、第１の分光帯域の受光強度をｐ１とし、第１の分光帯域に隣接する第２の分光帯域の受光強度をｐ２とし、第２の分光帯域に隣接する第３の分光帯域の受光強度をｐ３としたとき、Ｑ１＝（ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２）による演算によって２次微分値Ｑ１が求められる。

図９（Ａ）は２次微分値が０である例を示し、図９（Ｂ）は２次微分値が正（＞０）である例を示し、図９（Ｃ）は２次微分値が負（＜０）である例を示す。

図９（Ａ）の例では、分光分布は直線状に変化（増大）する。第１の分光帯域の受光強度をｐ１とし、第１の分光帯域に隣接する第２の分光帯域の受光強度ｐ２とし、第２の分光帯域に隣接する第３の分光帯域の受光強度をｐ３としたとき、三角形（図中、点線で示す）における中点連結定理によって、ｐ１＋ｐ３＝２・ｐ２が成立する。２次微分値Ｑ１は、Ｑ１＝ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２なる演算によって求めることができる。図９（Ａ）の例では、Ｑ１＝０（２次微分値がゼロ）である。この場合には、積分誤差が生じないことから、積分誤差補正は不要である。

図９（Ｂ）の例では、Ｑ１＝ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２＞０が成立する。つまり、分光分布曲線が下に凸のときは、２次微分値Ｑ１は正である。先に説明したように、分光分布曲線が下に凸のときは、実測値は、実際の値（理想的な値）よりも大きくなる傾向がある。よって、図９（Ｂ）の例では、第２分光帯域（補正対象の分光帯域）の受光強度ｐ２を、補正値（＝ｋ１・Ｑ１）によって補正する。すなわち、補正演算部５２１における積分誤差補正部５２１は、ｐ２’＝ｐ２−ｋ１・Ｑ１なる補正演算を実行して、第２分光帯域についての、補正された受光強度データｐ２’を算出する。

図９（Ｃ）の例では、Ｑ１＝ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２＜０が成立する。つまり、分光分布曲線が上に凸のときは、２次微分値Ｑ１は負である。分光分布曲線が上に凸のときは、実測値は、実際の値（理想的な値）よりも小さくなる傾向がある。よって、図９（Ｃ）の例では、第２分光帯域（補正対象の分光帯域）の受光強度ｐ２を、補正値（＝ｋ１・Ｑ１）によって補正する。すなわち、補正演算部５２１における積分誤差補正部５２１は、ｐ２’＝ｐ２＋ｋ１・Ｑ１なる補正演算を実行して、第２分光帯域についての、補正された受光強度データＰ２’を算出する。

なお、上述の例は一例であり、他の方法によって２次微分値を算出することもできる。上述の例では、隣接する３つの波長域の測定データを利用した簡易な演算によって２次微分値を求めている。但し、より正確な分光分布曲線の曲率の変化を検出するために、例えば、実測値（離散値）に基づいて平面曲線（近似曲線）を推定し、その平面曲線の２次微分値を求めるというような方法を採用してもよい。

図１０は、積分誤差補正後の１６ポイントデータに基づいて生成される分光分布曲線（ここでは分光反射率分布曲線）と、サンプルの実際の分光分布（ここでは分光反射率分布）とを比較して示す図である。分光反射率曲線は、以下の手順で生成される。使用するサンプルの表面色は赤である。図１に示される分光測定装置を測色計（測色器）として使用し、サンプルからの反射光を受光部４００で受光し、１６ポイントの受光データが取得される。その受光データに上述の積分誤差補正が実行され、補正後の受光信号（受光データ）に基づいて分光反射率分布曲線が生成される。なお、図１０において、補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づく分光反射率値は白丸で示される。また、補正後の測定データに基づく補正後の分光特性は点線で示される。

図１０から明らかなように、５８０ｎｍ〜７００ｎｍ付近の波長域（サンプルの分光反射率が変化する波長領域）における実測データに基づく分光反射率値は、サンプルの実際の分光反射率値とほとんど一致している。ここで、図１０に示される補正後の分光特性と、図４に示される補正前の分光特性とを比較する。図１０に示される補正後の分光特性においては、分光反射率変化領域における誤差（積分誤差）が十分に低減されていることがわある。

（第２実施形態）
図１０に示される補正後の分光特性においては、４００ｎｍ〜５６０ｎｍの波長域におけるベース浮き誤差が残存している。ベース浮き誤差を低減できれば、分光測定装置の測定精度をさらに向上させることができる。そこで、本実施形態では、積分誤差補正に加えて、ベース浮き誤差補正も実行する。

ベース浮き誤差は、例えば、光バンドパスフィルター３００の半値幅が広い場合（波長分離特性がそれほど高くない場合）に発生する。つまり、所定の波長域を担当する光バンドパスフィルターは、その波長域の光のみを通過させるのが理想であるが、実際には、所望の波長域以外の波長の光が混入する。よって、各波長域の受光信号にノイズ成分（所望の波長域以外の波長に対応する受光成分）が重畳されることになり、その分だけ受光信号レベルが上昇し、ベース浮き誤差が生じる。

そこで、本実施形態では、第ｍバンドパスフィルターからの光を受光して得られる全受光信号（すなわち関心受光信号）に含まれる、各帯域毎のノイズ成分の総量を求め、全受光信号から、求められたノイズ成分の総量を減算してノイズの影響を抑制する補正（ベース浮き補正）が実行される。このベース浮き補正は、積分誤差補正よりも先に実行するのが好ましい。つまり、ベース浮き補正によって各分光帯域（分光波長域）の分光データからノイズを除去し、そのノイズが除去された分光データに基づいて積分誤差補正を実行した方が、補正の精度がより向上する。

（補正演算部の構成例）
図１１は、第２実施形態における補正演算部の構成例と補正演算の概要を説明するための図である。図１１に示される構成では、図８に示される構成における読み出し回路５２３を除去し、その代わりに、ノイズ推定部５０８およびノイズ除去補正部５１０が設けられている。ノイズ推定部５０８およびノイズ除去補正部５１０は、ベース浮き誤差（ベース浮きの原因となるノイズ）を低減するための補正（ベース浮き誤差補正）を実行する。

すなわち、ノイズ推定部５０８は、メモリー５０６に蓄積されている受光データＳ１〜Ｓ１６を読み出し、受光データＳ１〜Ｓ１６に基づいて、関心受光信号（関心受光データ）Ｓｍに含まれるノイズ成分（波長域ｗ（≠ｍ）の波長をもつ成分）を推定する。

また、ノイズ除去補正部５１０は、関心受光信号（関心受光データ）Ｓｍから、各波長域毎のノイズ成分の総和を減算して、補正された補正受光信号（補正受光データあるいは補正受光光量データ）を算出する。信号処理部６００は、補正演算部５００によって補正された補正受光信号（補正受光データ）に基づいて、所定の信号処理を実行し、例えば、分光光度分布を求める。信号処理部６００からは、求められた、波長毎の分光光度を示す信号（つまり分光光度分布情報）Ｓｏｕｔが出力される。

（ノイズ成分の推定について）
複数の波長域（第１波長域〜第ｎ波長域：例えばｎ＝１６）のうちの、第ｍ波長域（１≦ｍ≦ｎ）を関心波長域とする。関心波長域とは、受光データの補正処理上、注目する波長域という意味である。また、第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）を非関心波長域とする。

図１１に示される受光部４００は、第ｍバンドパスフィルター（ＰＤｍ）の透過光または反射光を受光して、関心受光信号Ｓｍ（Ｓ１ａ〜Ｓ１６ａのうちのいずれか）を出力する。同様に、受光部４００は、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を受光して、非関心受光信号Ｓｋ（Ｓ１ａ〜Ｓ１６ａのうちの関心受光信号Ｓｍを除いた信号）を出力する。

また、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とする。また、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）とする。

ここで、ノイズ推定部５０８は、下記（１）式による演算を行って、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定する。
Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）

また、ノイズ除去補正部５１０は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。そして、下記（２）式による演算によって、補正受光信号（補正受光データ）Ｓｍｃを得る。
Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）

上記（１）式（つまり、Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝）において、Ｓｋは、第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、受光部によって受光して得られる非関心受光信号（全受光信号：フォトダイオード等の全出力であり、実測されていることから既知）である。ここで、理想的には、非関心受光信号のうちの、第ｋ波長域の光に対応する受光信号値のみを用いるのがよいが、第ｋ波長域の光に対応する受光成分のみを分離することはできないため、第ｋバンドパスフィルターの全受光信号で代用する。

また、Ｐ（ｍ，ｋ）は、第ｍバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｍ，ｋ）という表記は、第「ｍ」バンドパスフィルター（関心波長である第「ｍ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。また、第ｍバンドパスフィルターの全波長帯域における分光特性（各波長の相対分光強度）は既知である。

そして、例えば、第ｋ波長域に含まれる、各波長の透過率（反射率）を積分すること（つまり、波長と透過率（反射率）との関係を示すグラフにおける、第ｋ波長域の全面積を求めること）によって、Ｐ（ｍ，ｋ）を知ることができる。よって、Ｐ（ｍ，ｋ）は既知である。

また、Ｐ（ｋ，ｋ）は、第ｋバンドパスフィルターの、第ｋ波長域における光透過率または光反射率である。Ｐ（ｋ，ｋ）という表記は、第「ｋ」バンドパスフィルター（非関心波長である第「ｋ」波長域を担当する光学フィルター）の、非関心波長域である第「ｋ」波長域における透過率（または反射率）Ｐという意味である。第ｋバンドパスフィルターは、本来、第ｋ波長域を担当するフィルターであることから、第ｋ波長域における透過率は既知である。

これらの既知の値を使用して、関心受光信号Ｓｍ（関心波長域を担当するフィルターである第ｍバンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号）に含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）を求める。なお、「第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分」と表現するのは、以下の理由による。すなわち、上述のとおり、第１〜第ｎの波長域は各々、所定の波長幅をもつ帯域であり、ｎ≧３の場合、非関心波長域である第ｋの波長帯域は２帯域以上、存在することになる。このことを考慮し、非関心波長域として複数の波長域が存在する場合には、各波長域毎にノイズ成分を求めることを明確に表現したものである。

ここで、第ｋバンドパスフィルターの第ｋ波長域の透過率（反射率）Ｐ（ｋ，ｋ）に対応して、受光信号Ｓｋ（全受光信号を、第ｋ波長域に対応する受光信号とみなして代用）が得られる。仮に、上記Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである。この受光信号量を、すなわち、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）とみなす。上記（１）式は、このことを意味している。

このようにして、非関心波長域毎にノイズ成分が求められると、ノイズ除去補正部５１０は、推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出する。このΣＮ（ｍ、ｋ）という表記は、関心波長域を担当するフィルターである第「ｍ」バンドパスフィルターからの光を受光部で受光して得られる全受光信号に含まれる、非関心波長域である第「ｋ」波長域の全信号成分（すなわち、全ノイズ成分ＮΣ）であることを表している。

そして、ノイズ除去補正部は、（２）式（つまり、Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ））による演算を実行して、補正受光信号Ｓｍｃを得る。この補正受光信号Ｓｍｃは、ノイズが除去された結果、ほぼ、関心波長域の光に対応した受光信号（受光データ）であるとみなすことが可能であり、よって、分光スペクトルデータの測定精度が向上したことになる。

また、より好ましくは、ノイズ推定部５０８は、下記（３）式による演算を行って、関心受光信号Ｓｍに含まれる、第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するのがよい。

Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）
この（３）式において、ΣＱｍ（１〜ｎ）は、第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和であり、ΣＱｋ（１〜ｎ）は、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和であり、Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））は、各バンドパスフィルター間の透過率特性または反射率特性の差（あるいは全光量の差ということもできる）を補正するための補正係数である。ノイズ成分の算出に際して、先に説明した（１）式に代えて、（３）式を使用することによって、ノイズ推定の精度をさらに高めることができる。

先に説明した上記（１）式による演算では、「Ｐ（ｋ、ｋ）が、Ｐ（ｍ，ｋ）に変更されたとすると、受光信号量は、Ｐ（ｋ、ｋ）とＰ（ｍ，ｋ）の比に応じて変化することになるから、受光信号量は、Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ、ｋ）｝に変化するはずである」という考え方に基づいて、ノイズを算出していた。但し、実際には、使用する光学フィルターを、第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターに切り換えたとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）が異なることに起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。

上述のとおり、上記（１）式で使用しているＳｋは、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号である。求めようとするノイズ成分は、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの受光部の全受光信号に含まれるノイズ成分である。つまり、第ｋバンドパスフィルター（つまり、補正に係る第ｍバンドパスフィルターとは異なるフィルター）を使用したときの実測値を用いて、第ｍバンドパスフィルターを使用したときの全受光信号に含まれるノイズを推定している。このとき、各フィルターの特性（例えば相対透過率分布あるいは相対反射率分布）の差に起因して、各フィルターから受光部に到達する光の総量（全光量）に差が生じる。ノイズ推定の際に、各フィルターの特性の差に起因する全光量の差を補償する信号処理を追加すれば、分光スペクトルデータの測定精度を、さらに向上することができる。

そこで、上記（３）式による演算では、上記（１）式の演算式において、さらに、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数Ｒを乗算することとした。

ここで、第ｍバンドパスフィルターの全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とする。第ｋバンドパスフィルターから第ｍバンドパスフィルターへ切り換えられたとき、受光部に到達する光の総量は、ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）に従って変化するはずである。したがって、第ｋバンドパスフィルターを使用したときの受光部から得られる全受光信号Ｓｋは、第ｍバンドパスフィルターを使用した場合には、Ｓｋ・｛ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ）｝に修正されるものと考えられる。

各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の総和の比（ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差を補正する（補償する）ための補正係数Ｒとする。上記（１）式の演算式において、さらに、補正係数Ｒを乗算することによって、各フィルター間の透過率特性あるいは反射率特性の差が補償され、よって、分光スペクトルデータの測定精度がさらに向上する。

図１１の下側に、ノイズ成分の推定の具体例が示される。この例では、光バンドパスフィルター部３００として、光透過型のバンドパスフィルターが使用されることを前提としている。そして、第３フォトダイオードＰＤ（３）から出力されるアナログの受光信号Ｓ３ａを、デジタル値に変換して得られる受光データＳ３を、関心受光信号（関心受光データ）とする。この受光データＳ３には、非関心波長域であるｗ（１），ｗ（２）ならびにｗ（４）〜ｗ（１６）の各々の波長帯域毎にノイズ成分が重畳している。図１１の例では、第１３波長域（ｗ（１３））におけるノイズ成分の量を、先に説明した（３）式に従って推定するものとする。

関心受光信号（関心受光データ）Ｓ３における、第１３波長域（ｗ（１３））におけるノイズ成分は、非関心受光信号（非関心受光データ）Ｓ１３に、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）と第１３バンドパスフィルターＢＰＦ１３との間の透過率（全光量）補正係数Ｒを乗算し、さらに、各フィルターにおける第１３波長域（ｗ（１３））の透過率の比（Ｐ（３，１３）／Ｐ（１３，１３））を乗算することによって得られる。

補正係数Ｒは、Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）によって求められる。ここで、Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）における、１６個の各波長帯域の透過率の積分値である。また、Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）における、１６個の各波長帯域の透過率の積分値である。

また、Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０）（＝Ｐ（ｍ，ｋ）＝Ｐ（３，１３））は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、第１３波長域ｗ（１３）（中心波長６４０ｎｍ）における透過率である。また、Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０）（＝Ｐ（ｋ，ｋ）＝Ｐ（１３，１３））は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の、第１３波長域ｗ（１３）（中心波長６４０ｎｍ）における透過率である。

このような補正演算によって、受光データ（受光光量データ）に重畳している、不要な波長帯域の成分（ノイズ成分）が除去されることから、受光データ（受光光量データ）の精度が向上する。よって、例えば、高価で、大型かつハイコストな光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。

補正後の、ベース浮き誤差が低減された受光データは、メモリー５０６に蓄積される。積分誤差補正を行う際には、２次微分値の算出の基礎データとしては、ベース浮き誤差が低減された受光データを使用するのが好ましい。ノイズが低減された実測データを基礎として２次微分値を算出した方が、より正確な２次微分値を得ることができる（つまり、分光反射率の変化をより正確に検出することができる）からである。

図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、ベース浮き補正の効果を説明するための図である。図１２（Ａ）は、ベース浮き誤差補正のみを実行した例における分光分布特性を示し、図１２（Ｂ）は、ベース浮き誤差補正と積分誤差補正（反射率変化領域誤差補正）とを併用した例における分光特性を示す。図１２（Ａ），図１２（Ｂ）では、補正後の１６ポイントデータに基づいて生成される分光分布曲線ならびにサンプルの分光分布（ここでは分光反射率分布）とが示されている（使用するサンプルの表面色は赤である）。補正後の測定データ（１６ポイントデータ）に基づいて求められた分光反射率は白丸で示されている。サンプル（赤色）の実際の分光反射率分布は実線で示されている。

図１２（Ａ）に示されるように、４００ｎｍ〜５６０ｎｍの波長域における測定データは、サンプル（赤色）の実際の分光反射率分布にほぼ一致している（但し、先に図４を用いて説明したように、５８０ｎｍ〜７００ｎｍ付近において分光反射率変化領域の誤差（積分誤差）が生じている）。

図１２（Ｂ）の例では、ベース浮き誤差補正に加えて、積分誤差補正も併せて実行されることから、５８０ｎｍ〜７００ｎｍ付近においても、実測された分光反射率値は、サンプル（赤色）の実際の分光反射率値とほぼ一致する。このように、本実施形態によれば、ベース浮き誤差ならびに積分誤差の双方が低減されることから、より高精度な分光測定が可能となる。

（ベース浮き誤差補正の具体例）
以下、ベース浮き誤差補正について具体的に説明する。図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、受光部を構成する各フォトダイオードの受光信号強度（相対受光信号強度）の分布において、第３波長域（中心波長が４４０ｎｍの波長域）の受光信号の分光スペクトルを抽出して拡大して示す図である。第１フォトダイオードＰＤ（１）〜第１６フォトダイオードＰＤ（１６）の各々の受光信号を、１’２’・・・１６’とする。サンプルの表面色が赤であることから、第１波長域〜第１０長域における受光信号強度は、第１１波長域〜第１６波長域における受光信号強度に比べて高くない。第１波長域〜第１０波長域に大きなノイズが重畳されてベース浮きが生じると、これらの各波長域の受光信号におけるＳ／Ｎの低下が顕著になる。

図１３（Ｂ）は、第３波長域における受光信号３’における分光スペクトル抽出し、拡大して示す図である。第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の半値幅が広いため、受光信号３’には、本来の波長域である第３波長域の波長成分の他、第１，第２，第４〜第１６の各波長域の成分が重畳されている。サンプル２００の物体色（表面色）が赤であることから、特に、波長６００ｎｍ〜波長７２０ｎｍ付近で、大きなノイズ（不要成分）が生じている。

そこで、ベース浮き誤差補正が実行される。これによって、第３波長域における受光信号３’に重畳されるノイズ成分の大部分は除去され、第３波長域における測定信号の精度が向上する。他の波長域（特に、ベース浮きが発生し易い波長６００ｎｍ以下の波長域）においても、同様の補正処理が実行される。

以下、図１４〜図１９を用いて、測色計（測色器）におけるデータ補正について、具体的に説明する。図１４（Ａ）および図１４（Ｂ）は、第３バンドパスフィルターを経由した第３波長域の光に含まれる、第１３波長域におけるノイズ成分の推定方法の概要を説明するための図である。

例えば第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）は、中心波長４４０ｎｍの、２０ｎｍ幅の帯域を担当する光学フィルターであるが、先に説明したように、実際の第３フォトダイオード（第３受光器）ＰＤ（３）の受光信号には、他の波長域（第１，第２，第４〜第１６の波長域）の成分（ノイズ成分）も含まれている。受光データの補正を行うためには、各波長域におけるノイズ成分の信号量を推定する必要がある。

図１４（Ａ）において、網模様を付して示される中心波長４４０ｎｍの波長域が、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）が担当する本来の波長域である。ここでは、一例として、第１３波長域のノイズ成分（図１４（Ａ）中、斜線が施されているノイズ成分の量を推定する場合を想定する。

第１３波長域のノイズ成分の量の推定には、何らかの基礎データが必要である。この基礎データとして、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）を経由した光を第１３フォトダイオードＰＤ（１３）で受光して得られる受光データを使用する。理想的には、図１４（Ｂ）において、点々模様が付されている第１３波長域の受光データのみを基礎データとして用いるのがよい。しかし、第１３フォトダイオードＰＤ（３）の全受光信号の内の、第１３波長域の受光信号量だけを知ることはできないため、第１３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる全受光信号（図１４（Ｂ）において斜線が施されている部分の受光データ）を、第１３波長域の受光データの代わりに使用（つまり代用）する

図１４（Ａ）に示される、第３フォトダイオードＰＤ（３）に対応した第１３波長域の受光信号強度は、図１４（Ｂ）に示される、第１３波長フォトダイオードＰＤ（１３）に対応した第１３波長域の受光信号強度に比べて低下しているが、これは、第１３波長域における、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の透過率と第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の透過率との間に差があるからである。各フィルター間の透過率の差が既知であるならば、第１３波長フォトダイオードＰＤ（１３）に対応した第１３波長域の受光信号強度（全受光データで代用）に、第１３波長域における各フィルター間の透過率の比を乗算すれば、ノイズ成分の量（第３フォトダイオードＰＤ（３）に対応した第１３波長域の受光信号強度）を推定することができる。

図１５（Ａ）〜図１５（Ｄ）は、ノイズ成分の量の推定の第１の具体例（演算式（１）を用いる補正）を示す図である。図１５（Ａ）において、点々を付して示されている信号成分は、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）（６４０ｎｍ帯を担当するバンドパスフィルター）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における受光信号成分（不明）である。この受光信号成分の代わりに、図１５（Ｃ）に示される、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）を代用する。第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）は、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の各波長毎の検出電流の積算値である（実測されていることから、既知である）。

また、第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における透過率（Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０））は既知である（第１３バンドパスフィルターＢＰＦ（１３）の本来の帯域の透過率であるため、透過率特性は予めわかっている）。

また、図１５（Ｂ）において、斜線を付して示されている信号成分が、推定対象のノイズ成分である。このノイズ成分は、すなわち、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）（４４０ｎｍ帯を担当するバンドパスフィルター）の、４４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における受光信号成分（未知）である。図中、このノイズ成分は、ｃ１ｘ１（４４０，６４０）と表記されている。この表記は、４４０ｎｍ帯域を担当するバンドパスフィルターの、６４０ｎｍ帯域におけるノイズ成分ｃ１ｘ１であることを表している。

但し、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、６４０ｎｍ帯（第１３波長域ｗ（１３））における透過率（Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０））は既知である。つまり、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、６３０ｎｍ〜６５０ｎｍの各々の波長域における透過率をＦｂｐｓ（λ＝６３０）〜Ｆｂｐｓ（λ＝６５０）を積算して平均をとることによって、Ｆｂｐｓ３（λ＝６４０）を求めることができる。

図１５（Ｄ）には、先に説明した補正演算式（（１）式）の具体的な内容が示されている。すなわち、（１）式は、具体的には、以下のように表すことができる。

ノイズ成分ｃ１ｘ１（４４０，６４０）≒Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）・Ｆｂｐｓ（λ＝６４０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０）・・・・（１）

図１６（Ａ）〜図１６（Ｃ）は、ノイズ成分の量の推定の第２の具体例（演算式（３）を用いる補正）を示す図である。上述の（１）式では、フィルター間の透過率の差（全光量の差）が考慮されていない。そこで、図１６に示される例では、フィルター間の透過率の差（全光量の差）を補正するための補正係数（透過率補正係数）Ｒを用いて、ノイズ推定の基礎となる基礎データの値を補正する。

図１６（Ａ）に示される「Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）」は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、１６個の波長域ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々における透過率の積算値である。同様に、図１６（Ｂ）に示される「Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）」は、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の、１６個の波長域ｗ（１）〜ｗ（１６）の各々における透過率の積算値である。

「Ｆｂｐｓ３（λ＝３８０〜７８０）」は、第３フォトダイオードＰＤ（３）の各波長の検出電流の積算値（分光スペクトル分布曲線で定まる、閉じた図形の全面積）に相当する。また、Ｆｂｐｓ１３（λ＝３８０〜７８０）」は、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の各波長の検出電流の積算値（分光分布曲線で定まる、閉じた図形の全面積）に相当する。図１２（Ａ）に示される閉じた図形の面積と、図１６（Ｂ）に示される閉じた図形の面積とを比べると、両者に差があるのがわかる（分光スペクトル特性が異なることに起因して差が生じる）。つまり、各バンドパスフィルターの通過後の総光量に差が生じることになる。

そこで、（３）式による演算では、フィルター間の透過率の差（総光量の差）を考慮して、ノイズ推定の基礎となる基礎データＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）を補正する。つまり、図１２（Ｃ）に示されるように、Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）に、各フィルターの全帯域の透過率の比を示す補正係数Ｒ（透過率補正係数）を乗算し、第１３フォトダイオードＰＤ（１３）の全受光信号Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）を、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）の特性に対応させて補正する。補正後のデータをノイズ推定の基礎データとし、この補正後の基礎データに、各フィルターの第１３波長域における透過率の比（Ｆｂｐｓ（λ＝６４０）／Ｆｂｐｓ１３（λ＝６４０））を乗算して、第３フォトダイオードＰＤ（３）の受光信号（第３受光データ）に含まれる、第１３波長域のノイズ成分ｃ１ｘ１（４４０，６４０）を求める。これが、図１６（Ｃ）に示される（３）式の内容である。（２）式によれば、フィルター間の光学特性の差（透過率や反射率）を考慮して基礎データが補正されることから、測定精度がさらに向上する。

以下、同様の手法（つまり、（１）式あるいは（３）式による補正演算）によって、第３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる受光信号（第３受光データ）に含まれる、第１，第２、第４〜第１２，第１４〜第１６の各波長域におけるノイズ成分の量を推定する。推定された各波長域のノイズデータは、メモリー５０６に、一時的に蓄積される。

図１７（Ａ）〜図１７（Ｃ）は、ノイズ除去補正部５１０によるノイズ除去補正の内容を説明するための図である。ノイズ除去補正部５１０は、図１７（Ａ）に示されるように、第３バンドパスフィルターＢＰＦ（３）に対応する第３受光データ（第３フォトダイオードＰＤ（３）から得られる受光データ）に含まれる、ノイズ成分の総和（ｃ１ｘ１（４４０）：４４０ｎｍ帯の受光データに含まれる全ノイズ成分ｃ１ｘ１という意味）を求める。

図１７（Ｂ）には、第１３フォトダイオードの全受光信号（各波長毎の検出電流の積算値）Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）が示される。このＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）は、数式によって正確に求めることができる。すなわち、λ１を光の波長を示すパラメーターとしたとき、実光源（λ１）と、フィルター類透過率（λ１）と、ＰＤ分光感度（λ１）と、サンプル分光反射率（λ１）と、ＢＰＦ３（３）内のλ１の透過率との積をとり、λ１を３８０〜７００まで変化させて、積の総和を計算した値がＩｘ（λ＝６４０ｎｍ）となる。

ノイズ除去補正部５０６は、第１３フォトダイオードの全受光信号（各波長毎の検出電流の積算値）Ｉｘ（λ＝６４０ｎｍ）から、求められたノイズ成分の総和（ｃ１ｘ１（４４０）を減算する（上記（２）式による演算）。これによって、図１７（Ｃ）に示すように、ノイズが大幅に抑制された４４０ｎｍ帯域の検出信号（補正後の第３受光データ）が得られる。他の波長帯域の受光データについても、同様の補正処理が実行される。

図１８（Ａ）〜図１８（Ｃ）は、ノイズ成分の総和の算出方法の例を示す図である。分光帯域として、所定波長幅（ここでは２０ｎｍ幅）の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数，ここではｎ＝１６）があるとき、関心受光データである第ｍ受光データに含まれるノイズ成分の総和（非関心波長である第ｋ波長域（ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎ）におけるノイズ成分の総和）を算出する態様としては、図１８（Ａ）〜図１８（Ｃ）の３つの態様が考えられる。

図１８（Ａ）の場合は、関心波長域が第１波長域であり、非関心波長域は第２〜第１６波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝４００）は、第２波長域〜第１６波長域の各々におけるノイズ成分を合算することによって求めることができる。

図１８（Ｂ）の場合は、関心波長域が、例えば第３波長域であり、非関心波長域は第１，第２、第４〜第１６の各波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝４４０）は、第１〜第２の各波長域のノイズ成分の和に、第４〜第１６の波長域の各々におけるノイズ成分の和を加算することによって求めることができる。

図１８（Ｃ）の場合は、関心波長域が第１６波長域であり、非関心波長域は第１〜第１５波長域である。よって、ノイズ成分の総和ｃ１ｘ１（λ＝７００）は、第１波長域〜第１５波長域の各々におけるノイズ成分を合算することによって求めることができる。

図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）は、補正処理の有無による、バンドパスフィルター特性の相違を示す図である。図１９（Ｂ）に示すように、実際の光バンドパスフィルター部３００の分光特性Ｆｔｒは、広い裾野の部分を有する特性であるとする。しかし、受光データを補正してノイズを抑制することによって、光バンドパスフィルター部３００の分光特性Ｆｔｃは、実質的に、図１９（Ａ）に示すような、急峻なバンドパス特性に変化したことになる。よって、多様な光学フィルターの適用を可能としつつ、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。例えば、可変ギャップエタロン等の簡易かつ安価な波長バンドパスフィルターを用いて、高精度の分光測定をすることができる。

このように、本発明の少なくとも一つの実施形態によれば、例えば、高価な光バンドパスフィルターを使用せずに、分光測定装置の測定精度を向上させることができる。

以上、いくつかの実施形態について説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるものである。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。例えば、光バンドパスフィルターに代えて、２以上の光ローパスフィルターや２以上の光ハイパスフィルター等を使用した場合に、透過光（反射光）の波長の重複が生じるような場合には、本発明を適用することができる。

また、上述の実施形態では、サンプルの分光反射率を用いる例について説明したが、サンプルの透過率や吸収率等を求める場合でも、例えば、半値幅の広い光学フィルターを用いて分光測定を実行する場合、同様な問題が生じる。よって、サンプルの分光透過率や分光吸収率等求める場合でも、本発明を適用することができる。例えば、（反射率）＋（吸収率）＝１という関係があり、また、例えば、（透過率）＋（吸収率）＝１という関係が成立する。よって、吸収率＝１−（反射率）となり、透過率＝１−吸収率となる。よって、サンプルの分光反射率がわかれば、上記の式に従い、サンプルの分光吸収率や分光透過率を測定することができる。

本発明は、測色器、分光分析器、分光スペクトラムアナライザー等の分光測定装置に広く適用することができる。

１００（１００’） 光源、２００ サンプル、
３００ 光バンドパスフィルター部（光学フィルター部）、
４００ 受光部（受光器）、５００ 補正演算部、６００ 信号処理部、
５００ 補正演算部、５０２ 初段アンプ、５０４ Ａ／Ｄ変換器、
５０６ メモリー、５０８ ノイズ推定部、５１０ ノイズ除去補正部、
５２３ 読み出し回路、５２５ ２次微分値算出部、５２７ 補正係数の乗算部、
５２９ 補正値重畳部（補正値加減算部）、６００ 信号処理部、
６０２ 分光反射率曲線（あるいは分光吸収率曲線等）の算出部

Claims (8)

1. 分光帯域として、所定波長幅の第１波長域〜第ｎ波長域（ｎは２以上の整数）を有する光バンドパスフィルター部と、
   前記光バンドパスフィルター部からの光を受光する受光部と、
   前記受光部から得られる受光信号を補正する演算を行う補正演算部と、
   前記補正演算部によって補正された、補正後の受光信号に基づいて所定の信号処理を実行する信号処理部と、
   を含み、
   前記補正演算部は、前記受光信号の分光分布を示す特性線の２次微分値を求め、前記２次微分値が正のときは、前記受光信号の値を減少させ、前記２次微分値が負のときは、前記受光信号の値を増大させることを特徴とする分光測定装置。
2. 請求項１記載の分光測定装置であって、
   前記補正演算部は、前記２次微分値の絶対値の大きさに基づいて、前記補正に使用する補正値を可変に制御することを特徴とする分光測定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の分光測定装置であって、
   第１の分光帯域の受光強度をｐ１とし、前記第１の分光帯域に隣接する第２の分光帯域の受光強度をｐ２とし、前記第２の分光帯域に隣接する第３の分光帯域の受光強度をｐ３としたとき、前記補正演算部は、Ｑ１＝（ｐ１＋ｐ３−２・ｐ２）による演算によって２次微分値Ｑ１を求め、求められた前記２次微分値Ｑ１および補正係数ｋ１（ｋ１は実数）に基づく演算によって、前記第２の分光帯域の受光強度ｐ２の補正に使用する補正値を算出することを特徴とする分光測定装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれかに記載の分光測定装置であって、
   前記第１波長域〜第ｎ波長域のうちの、第ｍ波長域（ｍは、１≦ｍ≦ｎの整数）を関心波長域とし、前記第ｍ波長域以外の第ｋ波長域（ｋは、ｋ≠ｍかつ１≦ｋ≦ｎの整数）を非関心波長域とした場合に、前記光バンドパスフィルター部は、前記第ｍ波長域に対応する第ｍバンドパスフィルターとして機能し、かつ、前記第ｋ波長域に対応する第ｋバンドパスフィルターとして機能し、
   前記補正演算部は、前記第ｍ波長域に対応した前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる関心受光信号に含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定するノイズ推定部と、前記関心受光信号から、推定された前記波長域毎のノイズ成分の総量を減算する補正を実行するノイズ除去補正部と、をさらに有し、
   かつ、前記補正演算部は、まず、前記ノイズ推定部および前記ノイズ除去補正部による前記受光信号の補正を実行し、次に、前記受光信号の分光分布の変化に基づく前記補正を実行することを特徴とする分光測定装置。
5. 請求項４記載の分光測定装置であって、
   前記第ｍバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる前記関心受光信号をＳｍとし、
   前記第ｋバンドパスフィルターの透過光または反射光を、前記受光部によって受光して得られる非関心受光信号をＳｋとし、
   前記第ｍバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｍ，ｋ）とし、
   前記第ｋバンドパスフィルターの、前記第ｋ波長域における光透過率または光反射率をＰ（ｋ，ｋ）とし、
   前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の各波長域毎のノイズ成分をＮ（ｍ，ｋ）としたとき、
   前記ノイズ推定部は、
   Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・・・（１）
   による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定し、
   前記ノイズ除去補正部は、
   推定された各波長域毎のノイズ成分Ｎ（ｍ，ｋ）の総和ΣＮ（ｍ、ｋ）を算出し、
   Ｓｍｃ＝Ｓｍ−ΣＮ（ｍ、ｋ）・・・（２）
   による演算を実行して、前記補正受光信号Ｓｍｃを得ることを特徴とする分光測定装置。
6. 請求項５記載の分光測定装置であって、
   前記第ｍバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｍ（１〜ｎ）とし、
   前記第ｋバンドパフフィルターの、全波長域の光透過率または光反射率の総和をΣＱｋ（１〜ｎ）とし、
   Ｒ（＝ΣＱｍ（１〜ｎ）／ΣＱｋ（１〜ｎ））を、フィルター間の透過率特性または反射率特性の差を補正するための補正係数としたとき、
   前記ノイズ推定部は、
   Ｎ（ｍ，ｋ）＝Ｓｋ・｛Ｐ（ｍ，ｋ）／Ｐ（ｋ，ｋ）｝・Ｒ・・・（３）
   による演算を行って、前記関心受光信号Ｓｍに含まれる、前記第ｋ波長域の、各々の波長域毎のノイズ成分の量を推定することを特徴とする分光測定装置。
7. 請求項１〜請求項６のいずれかに記載の分光測定装置であって、
   前記光バンドパスフィルター部は、可変ギャップエタロンフィルターによって構成されることを特徴とする分光測定装置。
8. 請求項１〜請求項７のいずれかに記載の分光測定装置であって、
   前記信号処理部は、前記補正値によって補正された受光信号に基づいて、測定対象であるサンプルの分光光度分布を測定することを特徴とする分光測定装置。