| 研究課題/領域番号 |
10875078
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
森泉 豊栄 東京工業大学, 工学部, 教授 (80016534)
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| 研究分担者 |
吉邑 昌義 東京工業大学, 工学部, 助手
中本 高道 東京工業大学, 工学部, 助教授 (20198261)
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| キーワード | 匂いセンサ / 匂いの記憶再生 / 能動センシング / レシピ / アップルフレーバ / 水晶振動子ガスセンサ / ブレンダ |
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| 研究概要 |
本研究では遠隔地に匂いを伝送できるように、匂いの記録・再生を行うシステムの実現を目指す。昨年度は送信側で計測したセンサアレイ応答パターンを受信側に送り、受信側にセンサアレイを置き、ブレンダにより複数の要素臭を調合して匂いを発生させる実験を行った。しかし、送受2つのセンサアレイの校正精度が不十分なために伝送時の誤差が大きかった。そこで、本年度は送信側と受信側の両方にブレンダを設置し、対象臭内の各要素臭成分の濃度を記録し、それを受信側でブレンダにより再生させる方式に変更した。この方法ではセンサアレイの感度校正が不要である。
また、本年度は果実臭(りんご)の匂いを対象として、種類や熟度の異なるりんごの匂いを記憶・再生する実験を行った。たとえば、りんごの匂いに限定すれば、数種類の要素臭を調合するだけで、その匂いの特徴を表わせることがわかっている。本研究では、5成分までの要素臭を扱えるようにブレンダを拡張し、りんごの匂いのセンシングに適したセンサ用感応膜を選択した。また、要素臭ごとに違いが顕著になるようにセンサ間に重み付けも行った。さらに、濃度定量の際に用いる適応制御理論も少ないパラメータでアルゴリズムが動作するように改良した。
その結果、3つの要素臭(青臭い匂い、甘酸っぱい匂い、フルーティな匂い)の濃度を変えたサンプルをいくつか用意し、そのレシピを本システムで決定し、かつそのレシピで再生した匂いが対象臭と近い匂いであることを官能検査により確認した。さらに4要素臭濃度可変の場合の実験も行い、1分以内でほぼ正しく濃度定量できることがわかった。
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