具体实施方式

以下，根据附图，说明本发明的实施方式。

[第1实施方式]

图1是示出本发明的一个实施方式的校准系统的概略结构的图。该校准系统具备对测定对象物1进行测定的第1测色装置2、接收来自第1测色装置2的测定数据而进行第1测色装置2的校准的校准装置3以及数据库服务器4。

作为测定对象物1，在该实施方式中例示液晶等显示器面板，但不限定于显示器面板。

第1测色装置2是利用传感器接收用光学滤波器等进行了波长选择的光并将与光强度相应的刺激值作为测定值的刺激值类型的测色装置，包括至少3个彩色通道。也就是说，具有分光透射性不同的3个以上的滤波器和用于将经由滤波器接收到的光变换为对应的测定信号的3个以上的传感器。以下，将第1测色装置还称为滤波器测定器。

校准装置3由个人计算机构成，除了具备CPU31、RAM32以及硬盘等非易失存储器33之外，在功能上还具备测定部34、判别部35、校准部36以及通信部37。

CPU31集中地控制校准装置3的整体，RAM32提供CPU31依照储存于非易失存储器33等的动作程序进行动作时的作业区域。

非易失存储器33保存CPU31的动作程序、各种数据。作为各种数据的一个例子，有从滤波器测定器2获取到的作为被测定物的原始数据(Raw data)的测定数据、作为用于确定滤波器测定器2的识别信息的滤波器测定器ID、滤波器测定器2的分光响应度等。

测定部34从滤波器测定器2获取测定数据，并且获取滤波器测定器ID和分光响应度。获取到的测定数据、滤波器测定器ID、分光响应度如上所述保存于非易失存储器33。另外，还获取用于确定进行测定的测定对象物1的测定对象物ID(还称为显示器类型(DisplayType))。测定对象物ID例如根据用户输入来获取。滤波器测定器ID等也可以根据用户输入来获取。

判别部35为了进行精度高的校准，从储存于数据库服务器4的组合信息之中判别适合在实际的测定中利用的滤波器测定器2和测定对象物1的最佳的组合，关于这点将在后面叙述。

校准部36使用由判别部35判别出的最佳的组合中包含的测定对象物1的分光放射特性等，进行滤波器测定器2的校准。

通信部37是用于经由网络5将校准装置3与数据库服务器4、滤波器测定器2等进行连接的通信接口。

数据库服务器4由个人计算机等构成，具备存储部41，并且在该存储部41中，将用于进行滤波器测定器2的校准的多个组合信息保持为组合表格。

详细地说明组合表格，如前所述，滤波器测定器2具有因分光响应度与如等色函数那样的作为目标的分光响应度的差异所引起的测定误差，所以最好利用滤波器测定器2的分光响应度和测定对象物1的分光放射特性的信息，推算修正系数而修正测定值，从而进行滤波器测定器2的校准。

但是，针对由测定对象物1的分光放射特性、滤波器测定器2以及作为误差的起因的各种参数构成的多个组合，分别存在修正系数。因而，为了计算合适的修正系数来进行精度高的校准，必须从多个组合之中选定最佳的组合。并且，如果每次都对测定对象物1的分光放射特性等进行测定，根据测定结果来推算修正系数，则每当变更测定对象物1时必须测定分光放射特性等，效率差，校准作业也需要时间。

因而，在该实施方式中，将种类不同的多个滤波器测定器2、种类不同的多个测定对象物1以及基于分光测色方式的第2测色装置(以下，还称为分光测定器)5进行组合，由分光测定器5预先对测定对象物1的分光放射特性进行测定。另外，还测定滤波器测定器2的分光响应度。

如前所述，对测定对象物1以及滤波器测定器2赋予有用于确定它们的测定对象物ID(显示器类型)、滤波器测定器ID，但在该实施方式中，作为最好的方式，对分光测定器5也赋予有分光测定器ID。然后，将得到的分光放射特性、测定出分光放射特性的分光测定器5的ID、滤波器测定器2的ID以及测定对象物1的ID关联起来作为组合表格而储存保存于数据库服务器4的存储部41。

图2示出储存保存于数据库服务器4的组合表格的一个例子。在该组合表格中，滤波器测定器ID、测定对象物ID(Display Type)、分光测定器ID以及分光放射特性关联起来存储。另外，虽然省略了图示，但既可以是各滤波器测定器2的分光响应度也与滤波器测定器ID、测定对象物ID、分光测定器ID等关联起来规定于该表格，也可以存储保持于滤波器测定器2自身。

使用该组合表格，校准装置3被输入(Input)在实际的测定中利用的滤波器测定器2的ID和测定对象物1的ID，从而能够从组合表格的各组合信息之中将包括这些滤波器测定器ID以及测定对象物ID的组合判别为最佳的组合，确定(Output)对应的分光测定器5和由此测定出的测定对象物1的分光放射特性。

接下来，使用图3的流程图，说明图1所示的校准系统中的校准装置3的动作。

首先，在滤波器测定器2的工厂出货时等，将滤波器测定器2、各种测定对象物1以及各种分光测定器5进行组合，对测定对象物1的分光放射特性进行测定，将其结果与滤波器测定器ID、测定对象物ID、分光测定器ID关联起来，作为组合信息在数据库服务器4的存储部41中作为组合表格而保存。另外，还测定滤波器测定器2的分光响应度，存储保持于滤波器测定器2自身，或者在数据库服务器4的组合表格中与滤波器测定器ID关联起来保存。通过反复进行该动作，将许多组合信息积蓄于数据库服务器。

用户使用出货的滤波器测定器2来进行测定对象物1的测定，但校准装置3的测定部34从滤波器测定器2获取测定数据、滤波器测定器ID、分光响应度，并且通过用户输入等来获取测定对象物1的显示器类型(步骤S01)。

接下来，校准装置3的判别部35经由网络访问数据库服务器4，从数据库服务器4的组合表格获取组合信息(步骤S01)。

判别部35进而比较获取到的组合信息和由测定部34获取到的滤波器测定器ID以及显示器类型，从组合信息之中判别滤波器测定器ID以及显示器类型一致的组合(步骤S01)。然后，将利用判别出的组合中包含的分光测定器ID表示的分光测定器5以及分光放射特性决定为与实际地使用的滤波器测定器2以及测定对象物1对应的最佳的分光测定器5以及分光放射特性(步骤S01)。

例如，在图2的组合表格中，如果滤波器测定器ID是a，显示器类型是圆圈数字1，则分光测定器ID被决定为A，分光放射特性被决定为α。

接下来，校准部36使用所决定的分光放射特性和滤波器测定器2的分光响应度来推算修正系数(相当于第1修正系数)CM1(步骤S02)，使用推算出的修正系数CM1来修正测定数据(Raw data)(步骤S03)。

这样，在该实施方式中，从预先关联起来存储于数据库服务器4的由滤波器测定器2、测定对象物1、分光测定器5以及测定对象物1的分光放射特性的组合构成的多个组合信息之中选择与实际地使用的滤波器测定器2和测定对象物1对应的最佳的组合，所选择的组合中包含的分光放射特性用于滤波器测定器2的校准时的修正系数的推算，所以即使在测定中使用的滤波器测定器2、测定对象物1发生改变，或者即使用户未保持最佳的分光测定器5，也能够容易且高效地进行与条件相适应的精度高的校准。

另外，在该实施方式中，在组合信息中包含用于确定分光测定器5的分光测定器ID，所以在用户保持有用该分光测定器ID确定的分光测定器5的情况下，可以使用该分光测定器5再次对测定对象物1的分光放射特性进行测定，根据其结果来推算修正系数CM1。在该情况下，已经得到分光放射特性，所以能够进行可追溯性(可追踪性)高的校准。

[第2实施方式]

在上述第1实施方式中，在图2所示的组合表格中规定的许多组合信息是滤波器测定器ID、测定对象物1的显示器类型、分光测定器ID、分光放射特性分别关联起来的组合信息。

但是，修正系数CM1根据测定对象物中的测定位置也不同，所以如果测定位置不同，则无法进行精度高的校准。

因而，在该实施方式中，在各种组合之下，改变测定对象物1中的测定位置，预先进行分光放射特性的测定，如图4的组合表格所示，将用于确定测定位置的信息也与滤波器测定器ID、显示器类型、分光测定器ID、分光放射特性关联起来保持于组合表格。

使用图5的流程图，说明在图1的校准系统中使用图4的组合表格的情况下的校准装置3的动作。

在进行使用了滤波器测定器2的测定对象物1的测定的校准时，校准装置3的测定部34从滤波器测定器2获取测定数据、滤波器测定器ID、分光响应度，并且通过用户输入等来获取测定位置的信息、显示器类型(步骤S11)。

接下来，校准装置3的判别部35经由网络访问数据库服务器4，从数据库服务器4的组合表格获取组合信息(步骤S11)。

判别部35进而比较获取到的组合信息、由测定部34获取到的滤波器测定器ID，显示器类型以及测定位置，从组合信息之中判别滤波器测定器ID、显示器类型以及测定位置一致的组合(步骤S11)。然后，将利用判别出的组合中包含的分光测定器ID表示的分光测定器5以及分光放射特性决定为与在测定中使用的滤波器测定器2以及测定对象物1对应的最佳的分光测定器5以及分光放射特性(步骤S11)。

例如，如果滤波器测定器ID是a，显示器类型是圆圈数字1，测定位置是测定位置1，则分光测定器ID被决定为A，分光放射特性被决定为α。

接下来，校准部36使用所决定的分光放射特性和滤波器测定器2的分光响应度来推算修正系数CM1(步骤S12)，使用推算出的修正系数CM1来修正测定数据(步骤S13)。

这样，在该实施方式中，在预先存储于数据库服务器4的组合信息之中，还包括用于确定测定位置的信息，所以能够考虑测定位置来判别最佳的组合，能够进行更高精度的校准。

[第3实施方式]

修正系数CM1不仅根据测定对象物中的测定位置而不同，还根据测定角度而不同，所以如果测定角度不同，则无法进行精度高的校准。

因而，在该实施方式中，在各种组合之下，不仅改变测定对象物1中的测定位置，还改变测定角度来预先进行测定，如图6的组合表格所示，将用于确定测定位置以及测定角度的信息也与滤波器测定器ID、显示器类型、分光测定器ID、分光放射特性关联起来保持于组合表格。

使用图7的流程图，说明在图1的校准系统中使用图6的组合表格的情况下的校准装置3的动作。

在进行使用了滤波器测定器2的测定对象物1的测定的校准时，校准装置3的测定部34从滤波器测定器2获取测定数据、滤波器测定器ID、分光响应度，并且通过用户输入等来获取测定位置以及测定角度的信息、显示器类型(步骤S21)。

接下来，校准装置3的判别部35经由网络访问数据库服务器4，从数据库服务器4的组合表格获取组合信息(步骤S21)。

判别部35进而比较获取到的组合信息和由测定部34获取到的滤波器测定器ID、显示器类型、测定位置以及测定角度，从组合信息之中判别滤波器测定器ID、显示器类型、测定位置以及测定角度一致的组合(步骤S21)。然后，将利用判别出的组合中包含的分光测定器ID表示的分光测定器5以及分光放射特性决定为与在测定中使用的滤波器测定器2以及测定对象物1对应的最佳的分光测定器5以及分光放射特性(步骤S21)。例如，如果滤波器测定器ID是a，显示器类型是圆圈数字1，测定位置是测定位置1，测定角度是θ，则分光测定器ID被决定为A，分光放射特性被决定为α。

接下来，校准部36使用所决定的分光放射特性和滤波器测定器2的分光响应度来推算修正系数CM1(步骤S22)，使用推算出的修正系数CM1来修正测定数据(步骤S23)。

这样，在该实施方式中，预先存储于数据库服务器4的组合信息之中，除了包括测定位置之外，还包括用于确定测定角度的信息，所以能够还考虑测定角度来判别最佳的组合，能够进行更高精度的校准。

此外，在组合表格中，也可以不包括测定位置和测定角度这两方，而仅包括关于测定角度的信息。

[第4实施方式]

在分光测定器5和滤波器测定器2中，当比较各自的测定值时，产生不同。因而，存在根据该测定值的不同来计算修正系数并对滤波器测定器2的测定数据施加修正的技术(任意校准)。

在此，当将Value[Spectrometer]设为作为从分光数据得到的各自的刺激值的矩阵，将Value[Filter type measuring instrument]]设为作为由滤波器测定器得到的测定数据(Raw data)各自的刺激值的矩阵，将CM2设为校准矩阵(第2修正系数)时，表示成如下：

Value[Spectrometer]＝CM2＊Value[Filter type measuring instrument]]…(2)。

在用于获取滤波器测定器2的分光响应度的光源(分光测定器)和作为测定对象物1的显示器面板中，偏光特性、指向性等光学特性不同，所以前述第1修正系数(CM1)与上述第2修正系数(CM2)不完全一致。

因而，如图8的任意校准的说明图所示，在工厂出货前，事先使用分光测定器5和滤波器测定器1，在相同的定时，测定作为相同的测定对象物1的显示器面板，求出第1修正系数(CM1)、第2修正系数(CM2)。当将所求出的CM1与CM2的差分如示出工厂出货时的修正系数的关系的图9(A)那样设为第3修正系数(CM3)时，如示出用户利用时的修正系数的关系的图9(B)那样是：

CM2’＝CM1’+CM3＝CM1’+(CM2·CM1) …(3)

在此，CM1’、CM2’表示用户实际地使用滤波器测定器时的第1以及第2修正系数。此外，第3修正系数(CM3)的求出方式也可以如下述式(4)那样是第1修正系数(CM1)与第2修正系数(CM2)之比。

CM2’＝CM1’＊(CM2/CM1)) …(4)

然后，对滤波器测定器2、测定对象物1赋予识别信息(ID)，将各个滤波器测定器2的分光响应度、在各个测定对象物1的测定中利用的滤波器测定器2与分光放射特性的信息、进而第3修正系数(CM3)分别关联起来作为组合表格而保持。

在由滤波器测定器2进行的测定对象物1的实际的测定时，校准装置3的测定部34将所利用的滤波器测定器2的ID和测定对象物1的ID与获取到的测定数据(Raw data)成组来保持。然后，从组合信息之中判别与滤波器测定器ID和测定对象物ID一致的组合，决定该组合中包含的分光测定器ID、分光放射特性以及第3修正系数(CM3)。

然后，根据滤波器测定器2的分光响应度和分光放射特性来推算第1修正系数(CM1’)，根据该第1修正系数(CM1’)和第3修正系数(CM3)，从式(3)或者式(4)推导第2修正系数(CM2’)，使用该第2修正系数(CM2’)来修正测定值。

这样，使第3修正系数(CM3)保持于组合表格，从而无需在测定前每次实施任意校准，能够减少作业人员的负担。

[其它实施方式]

以上，说明了本发明的一个实施方式，但本发明并不限定于上述实施方式。

例如，对滤波器测定器2、测定对象物1等附加作为识别信息的ID，将各个滤波器测定器2的分光响应度、在各个测定对象物1的测定中利用的测定器信息以及分光放射特性的信息分别与这些ID成组(关联起来)作为组合表格而保持。然后，如图10的流程图所示，在实际的测定时，将由与校准装置3一体地或者分开地具备的外部环境测定器6获取到的温度、湿度、场所、外部光(测定场所的照度)、外部电场磁场、测定器的振动、测定场所的清洁度、电源的稳定性、进而参与测定的作业人员的ID等，测定环境的信息(测定环境参数)与测定数据成组来保持，从而能够分析测定环境的趋势。另外，用户也可以在被读入到判别部35的组合表格中追加测定环境的信息(测定环境参数)。此外，在图10的流程图中，除了将测定环境的信息(测定环境参数)与测定数据成组来保持以外，与图5的流程图相同，所以附加相同的步骤符号，省略详细的说明。

另外，在使用多台滤波器测定器2来管理相同的测定对象物1的情况下，也可以从积蓄于数据库服务器4的各批次、各测定器的测定值找到测定值异常地发生变化或线性地变化的批次、测定器，从而事先进行不良预测。

另外，在上述实施方式中，从保持于组合表格的组合信息之中选择了在实际的测定中使用的滤波器测定器2和测定对象物1的ID一致的组合。但是，积蓄许多这些组合信息，从而通过使用所谓的AI(人工智能)等，即使在组合信息之中不存在与测定对象物1相同的ID的情况下，也能够获取关于分光放射特性近似的测定对象物1的组合。

在该情况下，最好也可以是用于判别关于分光放射特性近似的测定对象物1的组合的权重的初始值表格与组合表格一起存储于数据库服务器4。

在此，说明权重的初始值表格的一个例子。权重的初始值表格意味着用于根据测定对象物的分光放射特性的光谱形状确定即使是不同的测定对象物(显示器面板)的测定也具有相似的光谱形状的测定对象物的ID(显示器类型)的表格，例如是指神经网络中的权重系数W。

示出神经网络的一个例子，神经网络用如图11那样的示意图表示。图11的o1¹、o2¹、o3¹如果在各个波长下差大，则输出1，如果差小，则输出0(下述阶跃函数：如果u比阈值b大，则输出1，如果小，则输出0)。

[式1]

另外，o1²、o2²分别通过以下的公式求出。

o1²＝o1¹＊W11+o2¹＊W21+o3¹＊W31

o2²＝o1¹＊W12+o2¹＊W22+o3¹＊W32

然后，是根据o1²、o2²各自的值来判断一致、不一致的构造。

在比较两个测定对象物(显示器面板)(一方是LED，另一方是OLED)的情况下，LED和OLED的光谱形状如图12(A)～(C)那样，在450nm下，没有相对强度之差，在550nm下，稍微有相对强度之差，在650nm下，相对强度之差变大。

根据该前提，决定图13所示的权重系数W(权重的初始值表格)。示出一个例子，有两个测定对象物1，当进行比较时，当在450nm下没有差，但在550nm、650nm下有差的情况下(o1¹＝0，o2¹＝1，o3¹＝1)，此时，o1²、o2²与权重的初始值表格(图13)相匹配地，求出为：

o1²＝0＊0.01+1＊0.6+1＊0.9＝1.5

o2²＝0＊0.01+1＊0.3+1＊0.1＝0.4

也就是说，不一致的概率是79％[1.5/(1.5+0.4)＊100]，一致的概率是21％[0.4/(1.5+0.4)＊100]。

以上的例子是3个部位的波长下的比较例，但通过在可见光域整个域(380nm～780nm)实施每隔1nm(401处)的比较，从而能够精度更良好地实施比较。

通过这样参照权重的初始值表格，能够选择具有存在共性的测定对象物1的组合，能够推算近似的修正系数。

另外，也可以更新装置自动地制作在所选择的组合中将测定对象物ID置换为存在共性的测定对象物ID的新的组合积蓄于数据库服务器。另外，也可以设为用户能够输入近似的组合的评价，根据该评价自动地制作新的组合，并积蓄于数据库服务器。由此，即使用户等不制作新的组合表格，组合信息也增加，所以减轻组合表格的制作的工夫。

另外，在以上的实施方式中，组合表格保存于数据库服务器4，校准装置3经由网络从数据库服务器4获取组合信息。但是，也可以如图14所示，在校准装置3内的非易失存储器(存储部)33中保存积蓄组合表格。在该结构中，校准装置3无需从外部的数据库服务器4获取组合信息。此外，图14的校准装置3的动作除了如上所述在本装置内获取组合信息这点之外，与图1所示的校准系统中的校准装置3的动作相同。

工业上的可利用性

本发明能够在进行包括至少3个彩色通道的刺激值类型的测色装置的校准时利用。