(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
容器（１０）内の液面（１４）上の泡を検出する方法であって、
ａ）境界により包囲された上部開口（１２）を有し、ある量の液体を含む容器（１０）を設けるステップと、
ｂ）画像センシングデバイス（２０）を使用することによって、前記容器内の、泡を含むと疑われる領域から少なくとも１つの画像を採取して、対応する画像を提供するステップと、
ｃ）画像評価プログラムを使用するデータ処理システム（３０）を用いて、前記画像データに基づき、前記画像の自動評価を実行するステップとを含み、
ステップｂ）による前記少なくとも１つの画像が、前記容器（１０）の頂部から前記開かれた上部開口（１２）を介して前記液面（１４）への視界で採取されること、
前記データ処理システム（３０）の前記画像評価プログラムが、前記画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、前記画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合されていること、および
ステップｂ）において、前記容器（１０）の境界も前記画像内に含まれるとともに、ステップｃ）が、画像評価アルゴリズムの適用による前記容器（１０）の境界の検出と、前記開口（１２）の中心の検出とを含み、
画像ポイントまたは画像ピクセルがラジアル座標または極座標に対応づけられている、ラジアル画像が計算されるとともに、前記容器開口境界の最良適合計算が、サイン曲線および／またはコサイン曲線に近い曲線に対して最良適合させて、実施される、ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
ステップｂ）において、液面が容器の頂部から照明され、前記液面（１４）から直接的に反射される光を抑制するために、画像が、偏光フィルタ（２６）を介して採取される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
照明光が直線偏光されるとともに、画像がそれを通して採取される、偏光フィルタ（２６）が、前記照明光の偏光方向に対して垂直に偏光されている光を透過するように適合されている、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップｂ）において、液面（１４）の一連の対応する画像が、画像センシングデバイス（２０）を使用して採取されるとともに、対応する画像ピクセルのデータが平均化されて、ステップｃ）におけるさらなるデータ処理のために各ピクセルのそれぞれの平均値が供給される、請求項１から３の一項に記載の方法。
【請求項５】
ステップｃ）において、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、エッジの検出のための演算子が画像データの少なくとも一部、またはそれから抽出される対応するデータに適用される、請求項１から４の一項に記載の方法。
【請求項６】
ステップｃ）が、開口の境界に包囲された画像部分の、少なくとも所定の中心領域に、泡特有部位が実質的にないかどうかを検出することを含む、請求項１から５の一項に記載の方法。
【請求項７】
ステップｃ）において、前記ラジアル画像にフーリエ変換を行うことを含む、請求項１から６の一項に記載の方法。
【請求項８】
境界に包囲された上部開口（１２）を有するとともに、ある量の液体を含む容器内の、液面上の泡を検出する装置であって、
それぞれの液体収納容器（１０）を、その開口（１２）を上端にして、所定の場所に配置するように適合されたホルダと、
前記容器が前記所定の場所に配置されるときに、前記容器（１０）内の前記液面（１４）を照明するように適合された照明装置（２）と、
前記容器が前記所定の場所に配置されるときに、前記容器（１０）内の泡を含むと疑われる領域から少なくとも１つの画像を採取するとともに、対応する画像データを提供するように適合された画像センシングデバイス（２０）と、
前記画像データに基づくとともに、画像評価プログラムを使用して前記画像の自動評価を実行するように適合されたデータ処理システム（３０）と
を備え、
前記画像センシングデバイス（２０）が、前記容器（１０）の頂部から前記開かれた上部開口（１２）を介して液面（１４）上への視界で、前記容器（１０）の境界も含む、少なくとも１つの画像を採取するように配置、適合されていること、および
前記データ処理システム（３０）の前記画像評価プログラムが、前記容器（１０）の境界および前記開口（１２）の中心を検出し、前記画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合され、
前記画像評価プログラムは、画像ポイントまたは画像ピクセルがラジアル座標または極座標に対応づけられている、ラジアル画像が計算されるとともに、前記容器開口境界の最良適合計算が、サイン曲線および／またはコサイン曲線に近い曲線に対して最良適合させて、実施されるように適合されていることを特徴とする、装置。
【請求項９】
前記照明装置（２）が、少なくとも１つの光源と、前記光源の光を反射するための少なくとも１つの反射装置（８）とを含み、それによって、前記反射された光が、前記容器（１０）の開口（１２）に進入して、前記容器（１０）内の液面（１４）を上方から照明する、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの光学撮像レンズ（２４）が前記画像センシングデバイス（２０）の前方に配設され、アイリス（２８）が前記レンズ（２４）の前方に配置される、請求項８または９に記載の装置。
【請求項１１】
偏光フィルタ（２６）が、前記容器（１０）と前記画像センシングデバイス（２０）の間の撮像光路内に配設される、請求項８から１０の一項に記載の装置。
【請求項１２】
偏光フィルタ（１８）が、前記光源と前記容器（１０）の間の前記照明光路（６）内に配設されるとともに、該偏光フィルタ（１８）の偏光方向は、前記撮像光路（２２）内に配設された偏光フィルタ（２６）の偏光方向に垂直である、請求項９を引用元に含む請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記容器（１０）から液体を吸引するその所定の場所において、前記画像センシングデバイス（２０）と前記容器（１０）の間で動作可能な少なくとも１つのピペッティング手段を備える、自動液体ピペッティングシステムの一部である、請求項８から１２の一項に記載の装置。
【請求項１４】
少なくとも１つのピペッティング手段を含む自動液体ピペッティングシステムの一部であって、前記画像センシングデバイスが前記ピペッティング手段に取り付けられている、請求項８から１２の一項に記載の装置。
【請求項１５】
自動液体ピペッティングシステムが、前記データ処理システムと通信する制御手段を有し、該制御手段が、前記データ処理システムによって供給される、それぞれの容器内での泡特有部位の有無についての情報に応じてピペッティング手段を制御するように適合されている、請求項１３または１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記画像評価プログラムは、前記ラジアル画像に対してフーリエ変換を行うように適合されている、請求項８から１５の一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、容器内の液面上の泡を検出する方法および装置に関する。容器（vessel）という用語は、コンテナ（container）、例えば、管、瓶、カップその他を意味する。管状容器という用語は、本質的に円筒形であって、開口頂部および閉鎖底部を有する容器を意味する。
【背景技術】
【０００２】
このような、容器内の液面上の泡を検出するシステムは、自動分析機の分野で特に有用であり、そのような自動分析機は、容器間またはコンテナ間で所定の量の液体を交換するためのピペッティングシステムを備えており、これらのピペッティングシステムは、そのような自動分析機システムにおいては自動的に操作される。それぞれの容器からの液体サンプルまたは分析物のピペッティングは、ピペットを用いて行われ、ピペットは、その先端が液体中にわずかに浸漬されて、所定の量の液体がピペット中に吸引される。液体上に泡があれば、ピペットの先端の端部位置が泡層の内側になることがあり、したがって、ピペッティング期間中にかなりの量の泡がピペット中に吸引されることになる。これによって、自動分析機の誤った分析結果を生ずる可能性がある。
【０００３】
液体の充填レベルは、通常、容器ごとに変化するので、液面レベルを検出するために、技術的な解決策がすでに開発されている。液面レベルを検出するシステムは、例えば、欧州特許ＥＰ１５６２０２７Ａ１および国際公開ＷＯ２０００／４２３８４Ａ１に開示されている。欧州特許ＥＰ１５６２０２７Ａ１によれば、コリメート光が、液体の表面に向けられる。その好ましい入射角度は、１０°〜２０°の間である。液体の表面に向けられるＣＣＤ光検出器として、半導体光センサが使用される。入射角度を走査すること、または全体検出システムを移動させることによって、液面についてのさらなる情報が得られる。気泡は、反射の妨害をもとにして検出することができる。この光学システムを、液体レベル検出用の静電容量測定と組み合わせることができる。国際公開ＷＯ２０００／４２３８４Ａ１に記載されているシステムは、欧州特許ＥＰ１５６２０２７Ａ１のシステムと類似の方法で動作する。前記の先行技術の両方とも、泡の拡張を特定するための画像取得および画像処理を含まない。
【０００４】
米国特許第５４１４７７８Ａ号は、品質および工程の制御のための動的流体レベルおよび泡の検査を対象とし、液体中の泡の検出のための高速画像処理に関して、泡の特徴記述を行うアルゴリズムについての情報を提示する。しかしながら、表面上の泡は考慮されず、画像は、容器の頂部からではなく透過により採取される。同様にして、国際公開ＷＯ２００５／０３７５８Ａ１によるシステムは動作する。泡の画像が、容器の管壁（vascular wall）を通して採取される。容器の頂部から画像を採取することについては記述されていない。
【０００５】
国際公開ＷＯ２００５／０３７５８Ａ１は、画像処理による容器内の液体上の泡の特徴記述を行う方法およびシステムを開示している。容器内部の泡の画像は、容器の頂部からではなく、容器の透明な側壁を通して記録されている。
【０００６】
さらに、画像を記録すること、および画像データを評価することによって、容器内の泡を観察して特徴記述を行うシステムが、例えば、国際公開ＷＯ２００４／０７７００８Ａ２、および文献"Study of Foam Stability by Video Image Analysis: Relationship with the Quantity of Liquid in the Foams", C. Guillerme, Journal of Texture Studies, 24 (1993), 287-302から知られている。
【０００７】
独国特許ＤＥ１０２００８０２３０４７Ａ１は、閉鎖されたコンテナの密閉性を、偏光フィルタを通して前記コンテナのキャップの画像を記録することによって、検査する方法を開示している。金属と泡の異なる表面特性によって、泡がコンテナから出て来る場所において、それらの偏光解消漏洩（depolarization leaks）の異なる効果が確認されている。
【０００８】
例えば、容器から液体をピペッティングするピペットの先端に取り付けられた圧力センサにより液面上の泡を検出することがさらに知られている。
泡を検出するための、既知の従来技術のシステムは、容器内の上部液面上の泡分布の具体的な結果を与えることができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、容器内の液面上の泡を検出方法であって、自動化液体ピペッティングシステムに実装することが可能であるとともに、容器がそこから液体をピペッティングするために準備ができているかどうかを決定する基礎としての情報を提供するために、液面上の泡部位と非泡部位とを敏感な方法で自動的に区別するように実行することのできる、方法を提供することである。
【００１０】
本発明のさらなる目的は、本発明の方法を実施するための装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明による方法は、
ａ）境界により包囲された上部開口を有し、ある量の液体を含む容器、特に管状容器、を設けるステップと、
ｂ）画像センシングデバイスを使用することによって、前記容器内の、泡を含むと疑われる領域から少なくとも１つの画像を採取して、対応する画像を提供するステップと、
ｃ）画像評価プログラムを使用するデータ処理システムを用いて、前記画像データに基づき、前記画像の自動評価を実行するステップとを含み、
ステップｂ）による前記少なくとも１つの画像が、前記容器の頂部から前記開かれた上部開口を介して前記液面への視界で採取されるとともに、
前記データ処理システムの画像評価プログラムが、画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合されている。
【００１２】
本発明の方法によれば、少なくとも１つの液面の画像が、開かれた容器の上部開口を通して、容器の頂部から採取される。画像センシングデバイスの観察方向は、液体を前記容器からピペッティングするときに、ピペットを、その先端がそれぞれの容器に入るように移動させなくてはならない方向と、実質的に対応する。言い換えると、画像センシングデバイスは、そのようなピペット先端の目標部位およびその目標部位の周囲に向けられ、これは、容器内における液面上の泡の分布の画像を採取するための最適の視線方向である。画像センシングデバイスは、好ましくは、カラーまたはグレースケールの画像が得られる、ＣＣＤセンサチップまたはＣＭＯＳセンサチップを備えるカメラである。泡部位を識別するためには、特定の容器において液面の１つの画像だけを採取し、該画像の自動評価を実行すれば十分な場合もある。画像センシングデバイスは、連続ビデオモード、またはシリアルモードで択一的に動作させて、液面の一連の対応する画像を提供してもよく、この場合に、対応する画像ピクセルのデータは平均化されて、さらなる画像処理のために、各ピクセルのそれぞれの平均値が提供される。
【００１３】
前記画像の自動評価は、データ処理システムを用いて画像データを処理することによって実行され、このデータ処理システムは、画像内の泡特有部位（foam specific area）を識別するとともに、画像評価の結果として画像内の泡特有部位の有無についての情報を提供するように適合されている、画像評価プログラムによって動作する。特に、画像の自動評価は、それぞれの容器内の液面上の泡の分布の結果を提供し、その結果として、十分に大きい中央領域、例えば、ピペッティングのターゲット領域に、実質的に泡がないかどうかの決定を行うことができるようにしてもよい。液面のそのような目標領域に泡がない場合には、その領域の外側の泡にかかわりなく、ピペッティングを実行してもよい。泡特有部位という用語は、液体の表面の均質な部分とは異なる、容器境界内部の画像の部分を意味する。
【００１４】
画像処理または画像評価（ステップｃ）は、好ましくは３つの主要ステップを含む。すなわち、
画像を取り込むステップと、
容器、または特定の容器特徴、例えば、開けられた容器の上部開口の境界を識別するステップと、
泡がある場合には、泡の識別または特徴記述を行うステップ。
【００１５】
画像内の予期される容器特徴、泡部位および非泡部位の典型的な輪郭および構造を識別するために、当業者が選ぶことのできる従来式画像評価アルゴリズムが多数存在する。それらの画像評価アルゴリズムには、画像ポイントまたは画像ピクセルがラジアル座標または極座標に対応づけられている、ラジアル画像の計算のためのアルゴリズムを含めてもよい。そのようなラジアル画像が計算されると、容器開口境界の最良適合計算（best fit calculation）を、サインおよび／またはコサイン曲線に近い曲線に対して、特に境界が円の場合に、容易に実行することができる。
【００１６】
境界が識別された後に、容器の開口を通して上方から見た、液面の中心および中心目標領域を識別することは容易である。
泡の特徴記述のために、特に、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、好ましくは、エッジの検出のための演算子が、画像データの少なくとも一部、またはそれから抽出される対応するデータに適用される。本発明によれば、エッジの検出のための演算子として、好ましくは周知のソーベル演算子（Sobel-operator）が使用される。さらに、ヒストグラム計算アルゴリズムを、液面上の泡特有部位を識別するのに適用してもよい。
【００１７】
良好な画像の品質を達成するために、液面は、好ましくは、容器の頂部から照明される必要があり、液面から直接的に反射される光を抑制するために、画像は、偏光子を介して採取されなければならない。照明光は、好ましくは、直線偏光されて、画像がそれを通して採取される偏光子は、照明光の偏光方向に対して垂直に偏光されている光を透過するように適合されている。
【００１８】
本発明の主題は、さらに、境界に包囲された上部開口を有するとともに、ある量の液体を含む容器内の、液面上の泡を検出する装置である。本発明の装置は、
それぞれの液体収納容器を、その開口を上端にして、所定の場所に配置するように適合されたホルダと、
前記容器が所定の場所に配置されるときに、前記容器内の液面を照明するように適合された照明装置と、
前記容器が所定の場所に配置されるときに、前記容器の開口を通して容器の頂部から少なくとも１つの液面の画像を採取するとともに、対応する画像データを提供するように適合された画像センシングデバイスと、
前記画像データに基づくとともに、画像評価プログラムを使用して前記画像の自動評価を実行するように適合されたデータ処理システムであって、前記画像評価プログラムが、画像内の泡特有部位を識別して、画像評価の結果として画像内の泡特有部位の有無についての情報を提供するように適合されている、データ処理システムとを備える。
【００１９】
本発明による装置は、好ましくは、上記で説明した本発明の方法を自動的に実行するように適合される。
容器を、その開口を上端にして、所定の場所に配置するホルダは、自動分析機の可動容器ホルダとしてもよい。そのような可動容器ホルダの一例としては、多数の容器用の差し込み口（receptacle）を備える回転テーブルがあり、回転テーブルを相応に回転させることによって、容器を所定の場所に配置することができる。
【００２０】
照明装置は、ＬＥＤ、電球、スーパー・ルミネセンス・ダイオード（ＳＬＤ）、レーザ、アークランプ、またはストロボなどの、任意の種類の適当な光源を備えることができる。光源によって放出される光の波長は、観察しようとする液体の吸収特性および／または反射特性に対して最適化することができる。本装置の好ましい実施形態において、照明装置は、典型的な波長が４００ｎｍ〜７００ｎｍの間であり、応用可能な場合には、ＵＶ光または赤外光の使用を除外しない。
【００２１】
画像センシングデバイスには、画像を採取して、データ処理システム用の対応する画像データを供給する、ＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラを含めてもよい。データ処理システムは、好ましくは、パーソナルコンピュータ、その他である。
【００２２】
本装置の好ましい実施形態によれば、照明装置は、容器内の液面を、直接的に、または上方からの反射装置を介して間接的に照明する、少なくとも１つの光源を含む。そのような反射装置は、鏡、またはビームスプリッタ、特に偏光ビームスプリッタとすることができる。液面の良好な撮像を達成するために、画像センシングデバイスの前方に、少なくとも１つの光学撮像レンズを配設する必要があり、この場合に相対的に大きい焦点深度を得るために、レンズの前方にアイリスが配置される。アイリスのアパーチャは、例えば１ｍｍとすることができる。
【００２３】
好ましくは、偏光フィルタは、光源と容器の間の照明光路（illuminating optical path）内に配設されるとともに、偏光フィルタは、容器と画像センシングデバイスの間の撮像光路内にも配設され、照明光路内の偏光フィルタの偏光方向は、撮像光路内に配設された偏光フィルタの偏光の方向に垂直である。この偏光フィルタの配設は、液面から直接的に反射される光を抑制するのに使用される。代替的に、偏光ビームスプリッタを、２つの偏光フィルタの代わりに使用してもよい。
【００２４】
本発明による装置は、好ましくは、自動液体ピペッティングシステムの一部であり、このシステムは、前記画像センシングデバイスと容器の間で、容器から液体を吸引する動作が可能な、少なくとも１つのピペッティング手段を備える。この自動液体ピペッティングシステムは、前記データ処理システムと通信する制御手段を有し、該制御手段は、前記データ処理システムによって提供される、それぞれの容器内での泡特有部位の有無についての情報に応じてピペッティング手段を制御するように適合されている。本発明の主題は、また、本発明による装置を含む、そのような自動液体ピペッティングシステムである。
【００２５】
代替的な一実施形態において、本発明による装置は、少なくとも１つのピペッティング手段を備える自動液体ピペッティングシステムの一部であり、前記画像センサデバイスが、前記ピペッティング手段、または前記ピペッティング手段の可動ホルダに取り付けられている。
【００２６】
本発明の好ましい実施形態を、図面を参照して説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明による装置の異なる実施形態の概略図である。
【図２】本発明による装置の異なる実施形態の概略図である。
【図３】本発明による装置の異なる実施形態の概略図である。
【図４】本発明による装置の異なる実施形態の概略図である。
【図５】本発明による装置の異なる実施形態の概略図である。
【図６ａ】図６ａは、ピペットが容器中に浸入している、液体と部分的に泡を収納する管状容器の概略図である。
【図６ｂ】図６ｂは、図６ａの図と対応して液面に実質的に泡がない、容器の頂部から容器開口中への視線による容器内の液面の写真である。
【図７ａ】図７ａは、ピペットが容器中に浸入している、液体と部分的に泡を収納する管状容器の概略図である。
【図７ｂ】図７ｂは、図７ａにおける図に従って、液面が泡層で覆われている、図６ｂにおけるのと同一の視線での容器の写真である。
【図８ａ】図８ａは、ピペットが容器中に浸入している、液体と部分的に泡を収納する管状容器の概略図である。
【図８ｂ】図８ｂは、図８ｂにおいて、液面が、泡のない中心領域と、図８ａの図に応じた泡で覆われた環状境界領域を有する、図６ｂおよび７ｂと同一の視線での管状容器の写真である。
【図９】容器内部の泡の画像の例を示す図である。
【図１０】直交座標から極座標への変換を図解する図である。
【図１１】図９を直交座標から極座標へ変換したこと（ラジアル画像）を示す図である。
【図１２】ソーベル演算子が図１１におけるラジアル画像に適用された結果を示す図である。
【図１３】容器境界を記述する、ハフ変換で求められたサイン曲線を示す図である。
【図１４】ソーベルとハフのアルゴリズムの組合せによって求められた容器内周を示す図である。
【図１５】適用された画像処理アルゴリズムによる、改善された図９の画像を示す図である。
【図１６】図１５を直交座標から極座標に変換したことを示す図である。
【図１７】容器の中心が画像の中心に相当するときの図１５を示す図である。
【図１８】抽出された、図１７の内部容器（泡）部位を示す図である。
【図１９】ソーベル演算子を使用して変換された図１８を示す図である。
【図２０】大きいコントラスト（泡部位）の内部容器部位（左）についてのヒストグラム（右）を示す図である。
【図２１】小さいコントラスト（非泡部位）の内部容器部位（左）のヒストグラム（右）を示す図である。
【図２２】ヒストグラム標準偏差を表示する画像を示す図である。
【図２３】フーリエ変換画像である。
【図２４】ラジアルフーリエ変換画像（右）と一緒に泡画像（左）を示す図である。
【図２５】明るい環を有する泡画像を示す図である。
【図２６】図２５のラジアル画像にソーベル演算子を適用した結果を示す図である。
【図２７】ハフ変換によって検出された、明るい環を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１によると、本装置の第１の実施形態は、光線４を照明光路６の水平部分に沿って鏡８へと放出する、光源２を備える。鏡は、光線を、垂直方向に対して小さな角度αで、下方に反射する。反射された光は、管状容器１０中に、その環状の上部開口１２を介して進入する。光線４は、容器１０内の液体１６の表面１４を照明する。照明光路６において、偏光フィルタ１８が、照明装置２と鏡８の間に挿入されている。偏光フィルタ１８は、光線４を直線偏光する。
【００２９】
照明装置２は、光源として、少なくとも１つの発光ダイオードを備えるが、その他の種類の光源も応用可能であることに留意されたい。容器１０の開口１２の垂直方向上方に、画像センシングデバイス２０が配設されて、容器１０に向けられている。表面および容器１０の周囲境界から散乱または反射された光が、撮像光路２２に沿って画像センシングデバイス２０へと伝わり、この撮像光路２２内には、画像センシングデバイス２０の前方に光学撮像レンズ２４が配設されている。撮像レンズ２４の前方には、偏光フィルタ２６が撮像光路２２内に配設されている。フィルタ２６の偏光方向は、フィルタ１８の偏光方向に垂直である。大きな焦点深度または鮮鋭深度（depth of sharpness）を達成するために、撮像レンズ２４の前方にアイリス２８が配設されている。アイリス２８のアパーチャは、好ましくは、約１ｍｍと小さい。データ処理システム３０は、好ましくはＰＣであり、データ伝送のために画像センシングデバイス２０に接続されている。
【００３０】
図に示されていないが、容器１０を所定の場所に配置するホルダが、画像センシングデバイス２０の下にある。
画像センシングデバイス２０は、好ましくは、それで採取した画像のグレースケール情報を提供するＣＣＤカメラであるが、評価されるカラー情報も提供する画像センシングデバイス２０を使用することを除外されない。
【００３１】
画像センシングデバイス２０の解像度が非常に高いことは必要ではない。４ｍｍ×４ｍｍのセンサチップの５００×５００ピクセルの解像度で良好な結果が達成された。図１に示す装置の１種においては、焦点長ｆ＝３５ｍｍの撮像レンズ２４が、１ｍｍのアパーチャを有するアイリスと一緒に使用された。光学系の数値アパーチャが非常に小さいために、十分な光学撮像のための鮮鋭深度は、少なくとも±４０ｍｍに広がる。そのような大きな範囲の焦点深度または鮮鋭深度は、容器１０内のそれぞれの液体レベル１４とレンズ２４との間の異なる距離を生じる、異なる液体レベルを説明するのに重要である。
【００３２】
異なる種類および形状の容器が、液面を画像センシングデバイス２０に露出させるのに使用される場合があることに留意されたい。最も好ましいのは、管状容器、例えば、図に示されている標準試験管容器である。前記容器の長さおよび直径は異なる場合がある。直径が約５ｍｍ〜２０ｍｍで、長さが１５０ｍｍ未満の容器で良好な結果が得られた。本発明に使用される典型的な管は、直径が１３ｍｍで長さが１００ｍｍである。
【００３３】
所定の場所における、撮像レンズ２４と容器１０の最高到達可能な液体レベルの間の距離は、約２２０ｍｍであって、容器１０内の液体レベルが小さくなると、増大する。そのような相対的に大きな距離によって、ピペッティング手段を、容器１０から液体をピペッティングするために、装置の光学構成要素と容器１０の間で動かすことが可能となる。
【００３４】
好ましくは、本発明の装置は、自動分析機に統合化されており、容器１０内の液体１６は、ヒトの血清または溶血性液（haemolytic liquid）のような生物学的サンプルである。実際のところ、その他の液体、例えば分析物、その他を使用してもよい。
【００３５】
図２は、本発明による装置の第２の実施形態を示しており、この実施形態は、偏光フィルタ２６の代わりに、偏光ビームスプリッタ２５が撮像光路２２内に挿入されている点で、第１の実施形態と異なる。
【００３６】
図１における構成要素に対応する図２〜５における構成要素には、対応する参照番号がつけられている。これらの構成要素の説明については、上記の第１の実施形態を参照する。第２の実施形態における偏光ビームスプリッタ２５は、偏光フィルタ１８と共に作用して、液面によって直接的に反射される光を抑制する。偏光ビームスプリッタ２５は第２の撮像ビーム３２をさらに提供し、この第２の撮像ビーム３２は、第２の画像センシングデバイス（図示せず）またはその他の観察装置に送ってもよい。
【００３７】
図３の実施形態が、図１の実施形態と異なるのは、照明装置２の位置および光学構成要素２４、２８を備える画像センシングデバイス２０の位置が交換されて、その結果として、図３において撮像光路２２は鏡９によって折り畳まれているのに対して、照明光路６は直線である点である。
【００３８】
図４による実施形態が、図１の実施形態と異なるのは、共通偏光ビームスプリッタ５が、照明光路６内および撮像光路２２内に挿入されて、これに対して、偏光フィルタ１８、２６が図４の実施形態においては省略されている点である。
【００３９】
図５による実施形態においては、照明装置としての発光ダイオード２が円上に等距離で配設されており、それらの前方には、光ダイオードによって放出された光を偏光するために、偏光リング１８が設けられている。図１〜５に示されているすべての実施形態は、本発明による方法を実施するのに適用が可能である。容器１０は、その上部開口１２が図１〜５に示されるように画像センシングデバイス２０に露出される状態で、所定の場所にホルダ（図示せず）によって配置されている。照明光ビームは、液体１６の表面１４に向けられて、画像センシングデバイス２０が、容器１０の頂部から液面の画像を採取する。画像データ、好ましくはグレースケールおよび／またはカラー情報を含むピクセルデータが、前記画像データに基づいてその画像の自動評価を実行するデータ処理システムに伝送され、これに対して、画像評価プログラムが使用されて、その画像内での泡特有部位を識別するとともに、画像内の泡特有部位の有無についての情報を画像評価の結果として提供する。画像評価プログラムは、上部開口１２の境界および／または容器１０のその他の特徴を識別するために、適用可能な画像処理アルゴリズムを適用し、その結果として、データ処理システムによって、容器１０の種類を特定することができる。円形の容器開口１２の場合には、画像データをラジアル座標または極座標に対応づけるために、ラジアル画像計算を行うアルゴリズムを適用するのが有用であることがわかっている。次いで、サイン曲線および／またはコサイン曲線に、容器境界を最良適合させる計算が可能である。サイン関数および／またはコサイン関数に対する理論曲線から、容器の中心および半径を計算して、直交座標に変換することができる。容器の既知の半径を用いると、液体サンプルを含む画像部分（容器の内側部分）を抽出することができる。エッジの検出のための演算子、特に周知のソーベル演算子を、画像データまたはそれから導出される対応するデータに適用することが、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、提案されている。さらに、ヒストグラム計算を、その目的で行ってもよい。画像評価プロセスは、容器１０内の液面上の泡の分布についての情報をもたらし、容器から液体をピペッティングするためのピペッティング手段を有する自動化液体ピペッティングシステムの動作を制御するために、その情報を処理することができる。
【００４０】
図６ａ、７ａ、８ａおよび図６ｂ、７ｂおよび８ｂにおいて、容器１０内での泡発生の３つの異なる状況、および泡発生のピペッティング工程への影響が図解されている。
図６ａにおいて、容器が、その中に液体１６がある状態で示されており、この液体はその上部表面１４に泡がない。ピペット先端３５は、ピペッティング工程を失敗することなく実行できるように、液体１６中にわずかに浸入している。図６ｂは、図６ａに示された状況に対応しており、画像センシングデバイス２０で採取された画像を示す。白色の円３７は、ピペット先端３５に対する中心目標部位をマークするために、スケッチされている。
【００４１】
図７ａにおいて、比較的厚くて密度の高い泡層３９が、液面１４上に滞留している。この泡は、典型的な直径が０．２ｍｍから５ｍｍの間の、小さな気泡の集合体からなっている。より大きな気泡が含まれる可能性もある。ピペット先端３５は、所定の浸入深さにおいて、泡層３９内で終端する。ピペット工程を実行するときに、泡だけがピペット内に吸引されて、ピペッティング結果が失敗となる。図７ｂは、容器の頂部から採取された画像であり、図７ａによる泡状況を示している。
【００４２】
図８ａは、液面１４の外部円形部位だけが泡３９で覆われており、ピペット先端３５の目標領域よりも大きい中心領域には泡がない。先端３５は、液体１６の目標領域中に浸入しており、それによって実行されるピペッティング工程は、正しい結果を与えることになる。図８ｂに示される泡状況は、図８ａに図解される状況に対応する。
【００４３】
本発明によれば、データ処理システム３０によって、液面１４上の目標部位３７に泡がないか、または泡で覆われているかを、自動決定することができる。この決定は、液体ピペッティングシステムを自動制御するのに使用することができる。図６ａ、６ｂおよび８ａ、８ｂの場合には、ピペッティングは許可されるが、図７ａおよび７ｂの場合には、ピペッティングは許可されない。
【００４４】
本発明による方法は、ピペッティング工程を監視するために、ピペッティングステップの前後に実施してもよいことに留意されたい。本発明のさらに別の実施形態において、本方法は、ピペッティングステップ中も、連続的に実行することができる。
【００４５】
ピペット先端の浸漬深さは、従来型制御手段によって制御してもよい。
本発明の様々な変形形態が可能である。液面の照明は、光ファイバを使用することによって実行してもよい。画像センシングデバイスは、容器内のサンプルの概略スペクトル分析に対する情報を提供するように適合させてもよい。本発明の一変形形態によれば、暗視野像（dark field images）が採取されて、泡検出のために評価される。
【００４６】
また、直接画像（偏光フィルタの使用なし）を採取して評価してもよい。
図９〜２７を参照すると、泡特有部位を特定して、それらと非泡部位とを区別する一例を以下に説明する。
【００４７】
泡特有部位の特定例
以下の考察は、２部に分割される：第１部は、容器壁を検出する方法に関し、第２部は、容器内部の泡を検出する方法を考察する。
【００４８】
容器検出
測定は、通常、２つの画像、すなわち第１および第２の画像で構成される。図９は、容器場所を検出して、容器内部の信号を評価する役割を果たす第１の画像の例を示す。
【００４９】
極座標への変換
第１のステップにおいて、第１の画像は、図１０に図解されているように、直交座標から極（ラジアル）座標に変換される。数学的な背景は次式で得られる。
ｘ＝ｒ・ｃｏｓ（φ）およびｙ＝ｒ・ｓｉｎ（φ）
図１１に示すように、画像内の各ピクセルを変換し、画像の中心を原点として使用することによって、変換（ラジアル）画像が得られる。画像内の水平軸は、現在、角度φ（０°から３６０°の間の値）であり、垂直軸は半径である。
【００５０】
ソーベルアルゴリズムの適用
ソーベルアルゴリズムが、画像に適用されて、ラジアル画像において、容器境界の鮮明な線を得る。数学的に、画像内の各ピクセルは、以下の行列演算子で畳み込み演算される。
【００５１】
【数１】
0005968896.tif 000002
【００５２】
この演算子は、画像内の上部において低い信号を有し、下部において高い信号を有する、水平ラインを増幅する。この結果が図１２に示されている。このラインを増幅するような、その他任意の演算子を使用することもできる。
【００５３】
ハフ変換
上部のサイン波形の明光を求めるために、ハフ変換が使用される。画像ピクセルが、以下の式で記述される、サイン曲線に沿って加算される。
ｒ＝ａ＋ｂ・ｓｉｎ（φ＋ｃ）
パラメータａ、ｂおよびｃを変化させて、サイン曲線に沿った画像ピクセルの信号の合計が加算される。これによって、信号をａ、ｂおよびｃの関数として与え、これは局所極大値を包含する。例えば、ａ１、ｂ１、ｃ１を、最大信号が求められる場合のパラメータとする。この場合に、サイン曲線は容器の境界を記述する可能性が最も高い。容器境界を記述する、求められたサイン曲線の一例が図１３で与えられる。
【００５４】
パラメータａ１は容器の半径を記述し、ｂ１は容器が偏心している程度を記述し、これに対してｃ１は、容器偏心の方向についての情報を与える。
サイン曲線上で得られた信号の合計は、ラインの合計強度の品質パラメータであり、類似の合計信号を有するいくつかのサイン曲線が求められた場合に使用される。信号が、２つ以上のサイン曲線に対して類似であれば、容器は、ａについて最大値を有する曲線、すなわち最大半径を有する曲線によって記述される。
【００５５】
オリジナル画像における容器円は、単に、サイン曲線におけるパラメータから、円の半径および偏心を計算することによって求められる。上記のアルゴリズムによって求められた、容器壁の一例が、図１４に描写されている。
【００５６】
図１４において、容器厚さは、すでに差し引かれており、その結果が、破線（白と黒）の円によって描写されている。
泡検出
泡検出に先だって、図１４における破線（白と黒）の円の内側の平均信号Ｓｍが計算されて、所望の値Ｓｄと比較される。これは、例えば、カメラ利得を調節して、明るさを所望の値まで増大または減少させるのを助ける。画像の明るさを調節するその他の方法は、次のものとすることができる。
・露出時間の低減または増大、
・光強度（これはサンプルの照明に使用される）の低減または増大、
・ストロボからの光がサンプルの照明に使用される場合には、パルス持続時間の低減または増大。
【００５７】
例えば、光強度の調節後、サンプルの第２の画像が記録される。図１５は、適合された強度を有する画像を示す。容器位置および容器の内側部分は、再び、上記の手順によって取得するか、または２つの画像の取り込みの間に動きがなかった場合には、第１の画像から採取することができる。以下においては、泡についての詳細な情報を取得するために、異なる方法を詳細に説明する。
【００５８】
極座標への変換
図１５を上述のように極座標に変換したものが、図１６に示されており、これは泡画像のラジアル画像を示す。容器位置および半径は、上記と同じ方法で求められる。サイン曲線の振幅と位相とから、中心からの容器の変位を計算することができるとともに、容器の中心を推測することができる。
【００５９】
ラジアル画像内の泡部の抽出
前記の新しい中心を用いて、ラジアル画像を再計算することができる。結果として得られる、容器の中心を含むラジアル画像が、図１７に示されている。
【００６０】
容器境界は、このとき、直線である。以下の考察に対しては、容器の中心のまわりの液面の環状領域だけが、泡の存在についての決定に対して関心があるものと仮定する。この環状領域は、例えば、内側半径を約１．５ｍｍ、外側半径を約５ｍｍとして、環状領域の外径が約１０ｍｍとなるようにしてもよい。実験から、上述の環状領域内に泡がない場合には、直径が３ｍｍの中心領域内には、通常、泡は発生しないことがわかった。そのような環状領域の抽出画像の一例が、図１８に示されている。この例においては、６ｍｍの直径の範囲内に泡が存在するかどうかにのみ関心があるので、より大きな範囲は必要ではない。異なる別のアルゴリズムによれば、そのような直径の円の内部に泡があったかどうかの決定に至る。以下では、３つの主要なアルゴリズムを記述する。
【００６１】
ラジアル画像のヒストグラム評価
第１のステップにおいて、抽出された泡画像が、２つの行列で記述される、２つの異なる行列演算子（ソーベル演算子）で畳み込み演算される。
【００６２】
【数２】
0005968896.tif 000003
【００６３】
このプロセスは、上記のプロセスと同様である。このアルゴリズムによって、垂直および水平方向において、ピクセル輝度における急な変化が求められる。強度における負と正の変化を観察することができる。負の変化が計算される場合には、絶対値を採用する。このようにして、２つの画像が、（同一のラジアル画像に適用された）２つの行列に対して得られる。第１の行列で得られる画像は、水平方向における段差を強調するのに対して、他方の行列は、垂直方向における段差について、より多くの情報を与える。２つの画像の平均は、いずれかの方向における段差が発生する、部位を示す。図１８の例に対して、ソーベル演算子で最終的に計算された（または畳み込み演算された）ラジアル画像が、図１９に示されている。画像において、特に画像の右側および左側において泡があることが、すでに明確にわかる。泡は、追加のアルゴリズムが適用されると、さらにより明白になる。すなわち、画像内の各ピクセルに対して、ピクセルのまわりのヒストグラムが計算される、ヒストグラムアルゴリズムである。
【００６４】
このアルゴリズムを説明するために、以下の２つの例を提示する。
・図２０は、大きなコントラストを有する構造に対するヒストグラムを示す。強度変化の大きい、白色円の内側のヒストグラムが計算されて、１９よりも大きい標準偏差を生じる。
・図２１は、小さなコントラストを有する構造に対するヒストグラムを示す。図２１は、強度の変化の小さい領域において、ヒストグラムは、図２０におけるよりもずっと幅が狭い（標準偏差はここでは約３である）ことを例証している。
【００６５】
この例は、標準偏差は、泡領域を検出するのに好適な手法であることを例証している。画像内のすべてのピクセルに対する計算を使用して、新規の画像において標準偏差を表示して、図２２が得られ、この図は、ヒストグラムの標準偏差の表示を含む画像を示す。少なくとも右側および左側において、多くの泡があったに違いないことが明らかになる。
【００６６】
ラジアル画像のＦＦＴ評価
泡画像の約８０％から９０％は、上記の方法（ヒストグラム画像計算）によって検出されたが、追加のアルゴリズムが、泡ありと、泡なしの画像の区別をするのを助ける。このアルゴリズムは、例えば、図１８に描写されたラジアル抽出画像から出発する。各ピクセルに対して、隣接する水平ピクセルを使用して、フーリエ係数が計算される。特に、ほとんどの場合に、３２個の水平ピクセルを使用して、中心ピクセルのフーリエ係数を計算した。数学的に述べると：
Ｓ（ｉ，ｊ）を、水平位置ｉおよび垂直位置ｊにおけるピクセルの強度とする。水平方向における３２ピクセルでの計算に対して、ｉ−１５からｉ＋１６の水平位置の間の信号が採取されて、フーリエ変換によって近似される。
【００６７】
【数３】
0005968896.tif 000004
【００６８】
これらの位置において、小さな距離にわたるピクセル強度の変化が、泡に対して予想されるので、大きなｋに対して係数ＡｋおよびＢｋが高くなるほど、この部位に泡が発見されやすくなる。簡単にするために、２よりも大きなｋを有する係数を採用して、画像内の全ピクセルに対して、二乗和を計算する。
【００６９】
【数４】
0005968896.tif 000005
【００７０】
全画像ピクセルに対してこの信号を計算することによって、図２３に示すフーリエ変換による変換画像が得られる。
４ｍｍ未満の半径に対する、最大ＦＦＴ信号は、泡に対する兆候として解釈することができる、すなわち、値が大きいほど、泡が存在する確率が高い。
【００７１】
フーリエ変換によって変換されたその他の泡画像は、さらに明確に、泡が存在することを示している。このことは図２４に例証されており、この場合に、右側のラジアルフーリエ変換画像が、左側の泡画像に対して示されている。
【００７２】
多数のサンプル（約１０００）の統計的評価によると、フーリエ変換は、さらに泡の検出確率を、９５％を超える高い値まで増大させるのに、非常に有用であることが示された。
【００７３】
環検出
上述の２つのアルゴリズムは、ほとんどの場合、泡画像を非泡画像と分離するには十分である。しかしながら、場合によっては、泡画像の取り込み中にアーチファクトが発生する。最も強い影響は、明るい環として観察することのできる、容器の底部からの反射によって発生する。明るい環を伴う泡画像の一例が、図２５に示されている。ラジアル画像の計算（図１６および図１７と同様）、泡画像の抽出（図１８と同様）およびソーベル演算子の適用（図１９と同様）によって、図２６に示す（環を含む）ラジアルソーベル画像がもたらされる。
【００７４】
上述の（画像内のサイン曲線を見出す）ハフ・アルゴリズムを使用すると、曲線が明確に検出される。ハフ変換によって検出された明るい環が図２７に示されている。
これらの環の存在は、明るい信号が容器背景から来ており、泡からではないことの兆候である。このサンプルは、したがって、泡なしであると特徴づけられる。
【図１】
0005968896.tif 000006
【図２】
0005968896.tif 000007
【図３】
0005968896.tif 000008
【図４】
0005968896.tif 000009
【図５】
0005968896.tif 000010
【図６ａ】
0005968896.tif 000011
【図６ｂ】
0005968896.tif 000012
【図７ａ】
0005968896.tif 000013
【図７ｂ】
0005968896.tif 000014
【図８ａ】
0005968896.tif 000015
【図８ｂ】
0005968896.tif 000016
【図９】
0005968896.tif 000017
【図１０】
0005968896.tif 000018
【図１１】
0005968896.tif 000019
【図１２】
0005968896.tif 000020
【図１３】
0005968896.tif 000021
【図１４】
0005968896.tif 000022
【図１５】
0005968896.tif 000023
【図１６】
0005968896.tif 000024
【図１７】
0005968896.tif 000025
【図１８】
0005968896.tif 000026
【図１９】
0005968896.tif 000027
【図２２】
0005968896.tif 000028
【図２３】
0005968896.tif 000029
【図２４】
0005968896.tif 000030
【図２５】
0005968896.tif 000031
【図２６】
0005968896.tif 000032
【図２７】
0005968896.tif 000033
【図２０】
0005968896.tif 000034
【図２１】
0005968896.tif 000035