| Research Abstract |
本研究は,カラー情報に基づく多チャンネル型光センシングシステムを構築し,そのシステムに匂いセンサとしての基本的機能をもたせることを目的としている。
試料ガスとの接触によって色変化を起こす色素として,7種の金属ポルフィリン,Reichardtベタイン,3種のpH色素,および3種の電荷移動錯体の電子受容体を用いた。これらの応答色素を逆相C_<18>TLCプレートに吸着させ応答素子群とし,その素子群を,水蒸気発生のための電子レンジパーツを有するシステムに組み込んだ。スキャナーによってパソコンに取り込んだそれらの素子の画像をR, G, B成分に分け,その各成分のグレーレベルを応答量とした。水蒸気発生パーツの組み込みは,主にコーヒーや緑茶,柑橘類等の香りを前処理なしにセンシングするためである。
まず,応答色素量,試料量,電子レンジ電圧等の因子をもとに最適操作条件を決定した。その最適条件下で得られた応答素子群の応答量パターンは,モデルガス(アルコール類,ケトン類,ハロゲン化アルキル類,芳香族化合物等)の種類によって大きく異なっており,ガスの識別が可能であった。標準化データの主成分分析によるマッピングは,官能基の種類や沸点,蒸気圧,共沸などである程度説明することができた。また,オレンジ,レモン,カボスなどの柑橘類やコーヒー,緑茶の種類の識別も可能であることを確認した。今後,ニューラルネットワークによる解析処理を試みるとともに,これまでの検討で確立しつつあるセンシング基本原理をもとに,カラー情報に基づく自己コード化イメージファイバセンサをデザインし,それに匂いセンサとしての機能をもたせることを計画している。
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