| 研究課題/領域番号 |
15K01138
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| 研究機関 | 科学警察研究所 |
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研究代表者 |
菅原 滋 科学警察研究所, 法科学第四部, 主任研究官 (60356160)
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| 研究分担者 |
石丸 伊知郎 香川大学, 工学部, 教授 (70325322)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 赤外分光イメージング / インク / 色材 / 文化財 / 法科学 / フーリエ分光 / ケミカルイメージング |
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| 研究実績の概要 |
Bruker Optics社製の中赤外ハイパースペクトラルイメージング装置HI90を利用して、紙上の油絵の具、紙上のトナーなど、反射率の小さい試料を測定した結果、本手法が文化財の保存修復に利用できる可能性が示された。
従来の可視・近赤外分光写真法では製造メーカーを特定できない白、黒、赤の３色の油絵の具をPPC用紙上に乗せることで試料１を作成した。また、EPSON社製のレーザープリンタで文章を印字し、その上にCanon社製のプリンタで重ねて印字することで試料2を作成した。測定装置は 256×256画素のMCTアレイ検出器を備え（今回の実験では中心付近の128×128画素を用いた）、測定波長領域は7.4～11.2 μm、測定時間は十数秒であった。
測定データは数値解析ソフト（Matlab）を用いて解析した。試料１の測定データは、最初に、各絵の具が乗っている画素から１つずつ、そして絵の具が乗っていない画素から１つ、合計７つのスペクトルを選択し、それぞれの代表スペクトルと名付けた。次に、すべての画素のスペクトルと各代表スペクトルを吸光度スペクトルに変換した後、各代表スペクトルと各ピクセルのスペクトル間で相関係数を計算した。そしてもっとも相関係数が高かった代表スペクトルを図に表示した。その結果、ほぼ正確に各絵の具の位置を特定できた。試料２の測定データは、、全ての測定点のスペクトルを主成分分析した。そして第１から第3主成分までのスコアを表示した。その結果、各トナーで印字された文字が、分離して可視化された。
中赤外ハイパースペクトラルイメージングを用いることで、従来の可視・近赤外分光写真法では識別できない油絵の具の分布や、2種類のトナーによる印字を、識別することができた。それゆえ、本手法を用いて文化財を検査すれば、異なる材料の分布が可視化される可能性がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予期していなかったこととして、Bruker Optics社製の中赤外ハイパースペクトラルイメージング装置HI90を利用して、紙上の油絵の具、紙上のトナーなど、反射率の小さい試料を測定する機会が得られた。これはMCTアレイ検出器を備えた装置であり、本研究で利用するボロメータ検出器と比べて、価格も感度も約2桁高い検出器である。そして高価格かつ高感度な検出器を用いれば、目標としている試料の検出が可能であることが確認できた。
本研究ではボロメータカメラを検出器として利用した安価かつコンパクトな広視野赤外分光イメージング装置の開発を目指しているが、反射率の低い物体でも計測可能にすることが課題の１つであった。そのために試作機の改善が日々進んでおり、その結果コーティングを施した特殊な紙ならば、スペクトルの測定が可能になった。また、測定データの解析方法についても、主成分分析や相関係数を用いた手法などを用いることで、取り出したい情報を適切に抽出できるようになってきた。これまでのところ、アルミ板上の接着剤やニスなどの測定とそのデータ解析などを行うことができている。実用機の作成も進んでおり、光学系の調整などが従来よりも簡便になり、熟練していなくても調整が可能になった。光源の迷光の除去や配置・数の改善などは、実験材料や情報の収集などは進んでいるが、実験的な検証がまだできていないので、引き続き実験を続けていきたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
測定器の改善（たとえば光源の迷光の除去や配置・数の改善など）を引き続き行うことで、低反射率の試料でも計測可能となるようにしていく。そしてボロメータカメラを検出器として用いた広視野中赤外分光イメージング装置で測定可能な試料の範囲を見極める。また、試料によってはどうしてもボロメータカメラの検出感度では足りないものも出てくると考えられる。そのような試料に対しては、高感度なMCT検出器を備えた計測装置で測定する機会を何とかして作るか、あるいは中赤外ではなく波長１～2.3μmの広視野近赤外分光イメージング装置で代替可能かを検証するなど、柔軟に対応していく。
今後測定していく試料は、法科学に関連した試料として印刷物や筆記文字、身分証などを、文化財科学に関連した試料として陶器上の接着剤、絵画上のニス、布などを想定している。
測定結果の解析方法として、これまで主成分分析や相関係数を用いた手法をテストしてきたが、今後は機械学習など、より高度な統計処理技術を利用して、従来よりも優れた特徴量抽出を可能にしていきたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初想定していなかった実験として、高感度かつ高価なMCT検出器を備えた広視野中赤外分光イメージング装置で、各種試料を測定する機会を得ることができた。その測定データを解析することに時間を費やしていたので、従来想定していた光源の迷光の除去や配置・数の改善などの実験的な検証がまだ完了しておらず、そのために必要な予算等が次年度に繰り越された。
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| 次年度使用額の使用計画 |
光源の迷光の除去や配置・数の改善などにより、ボロメータカメラを検出器として用いた広視野中赤外分光イメージング装置の高感度化の実験的な検証を行っていくので、そのための費用として使用する。また、ボロメータカメラではどうしても検出できない低反射率の試料に対しては、高感度なMCT検出器を備えた検出器で測定する機会を作るか、あるいは中赤外ではなく近赤外で代替可能か否かを検証していく予定なので、そのための費用として使用する。さらに測定データの解析方法の工夫によりS/N比の小さなデータからでも特徴量抽出が可能になると考えられるので、そのためのソフトウェアの開発にも、予算を使用していく。
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