(57)【要約】【課題】  従来に比して開発工数・設計工数の低減が可能な画像処理回路の診断方法、粒子画像解析装置、およびコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】  本発明に係る粒子画像解析装置は、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理プロセッサ１５と、正常に動作する画像処理プロセッサ１５に対して、テスト用粒子像を含むテスト用画像２５を与えたときに得られる処理結果に相当するテスト結果データ２７を予め記憶させてあるフラッシュメモリカード２２ａから、前記テスト結果データ２７を読み出す読出手段と、前記画像処理プロセッサ１５にテスト用画像２５を与えたときに得られる処理結果と、前記読出手段によって前記フラッシュメモリカード２２ａから読み出されたテスト結果データ２７とを照合し、画像処理プロセッサ１５が正常に動作しているか否かを診断する診断手段とを備える。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路を診断する画像処理回路の診断方法であって、
前記画像処理回路にテスト用粒子像を含むテスト用画像を与えて前記所定の画像処理を実行させるステップと、
前記画像処理回路による処理結果と、正常に動作する当該画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断するステップと
を有する画像処理回路の診断方法。
【請求項２】
前記画像処理回路は、前記粒子画像に対して前記所定の画像処理を実行することにより、前記粒子画像から粒子像を含む部分画像を切り出すように構成されており、
前記画像処理回路に前記所定の画像処理を実行させるステップでは、前記画像処理回路に前記テスト用画像を与えて部分画像を生成させ、
前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断するステップでは、前記画像処理回路によって生成された部分画像を含む前記処理結果と、正常に動作する当該画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる部分画像に相当する診断用部分画像を含む前記診断用処理結果とを照合する
請求項１に記載の画像処理回路の診断方法。
【請求項３】
粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路と、
正常に動作する当該画像処理回路に対して、テスト用粒子像を含むテスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果を予め記憶させてある記憶媒体から、前記診断用処理結果を読み出す読出手段と、
前記画像処理回路にテスト用画像を与えたときに得られる処理結果と、前記読出手段によって前記記憶媒体から読み出された診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断する診断手段と
を備える粒子画像解析装置。
【請求項４】
前記画像処理回路は、前記粒子画像に対して前記所定の画像処理を実行することにより、前記粒子画像から粒子像を含む部分画像を切り出すように構成されており、
前記診断用処理結果は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる部分画像に相当する診断用部分画像を含み、
前記診断手段は、前記画像処理回路にテスト用画像を与えて生成させた部分画像を含む前記処理結果と、前記読出手段によって前記記憶媒体から読み出された前記診断用処理結果とを照合するように構成されている
請求項３に記載の粒子画像解析装置。
【請求項５】
前記画像処理回路は、
粒子画像に対してノイズ除去処理を実行するノイズ除去手段と、
当該ノイズ除去手段によってノイズを除去した粒子画像と、粒子画像から前記粒子像を除いた画像に相当する背景画像とに基づいて、粒子画像の背景を補正した画像を取得する背景補正手段と、
当該背景補正手段によって取得した画像に対して輪郭強調処理を実行する輪郭強調手段と、
当該輪郭強調手段によって輪郭強調処理を実行した画像に対して２値化処理を実行する２値化手段と、
当該２値化手段によって２値化処理を実行した画像に対してエッジ抽出処理を実行するエッジ抽出手段と
を有する請求項３または４に記載の粒子画像解析装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理において、エラーが発生したか否かを判別する第１エラー発生判別手段と、
前記輪郭強調手段による輪郭強調処理において、エラーが発生したか否かを判別する第２エラー発生判別手段と、
前記２値化手段による２値化処理において、エラーが発生したか否かを判別する第３エラー発生判別手段と、
前記エッジ抽出手段によるエッジ抽出処理において、エラーが発生したか否かを判別する第４エラー発生判別手段と
をさらに備える請求項５に記載の粒子画像解析装置。
【請求項７】
前記第１乃至第４エラー発生判別手段は、エラー発生判別対象の処理が開始されたか否かを判別する手段を夫々含む請求項６に記載の粒子画像解析装置。
【請求項８】
前記第１乃至第４エラー発生判別手段は、エラー発生判別対象の処理が終了したか否かを判別する手段を夫々含む請求項４または７に記載の粒子画像解析装置。
【請求項９】
前記画像処理回路は、粒子画像に含まれる粒子像の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段をさらに有し、
前記診断用処理結果は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる特徴情報に相当する診断用特徴情報を含み、
前記診断手段は、前記画像処理回路にテスト用画像を与えて生成させた特徴情報を含む前記処理結果と、前記読出手段によって記憶媒体から読み出された前記診断用処理結果とを照合するように構成されている
請求項３乃至８のいずれかに記載の粒子画像解析装置。
【請求項１０】
前記特徴情報取得手段は、粒子画像において粒子像が存在する位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジの直行成分、斜行成分、およびコーナ成分を夫々構成する画素数を各別に取得するエッジ画素数取得手段と、粒子像の面積値を取得する面積値取得手段とを有し、
前記診断用特徴情報は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる位置情報、粒子像のエッジの直行成分、斜行成分、およびコーナ成分を夫々構成する画素数、ならびに粒子像の面積値に夫々相当する情報を含む
請求項９に記載の粒子画像解析装置。
【請求項１１】
前記読出手段が前記記憶媒体から情報を読み出すときに、エラーが発生したか否かを判別する第５エラー発生判別手段をさらに備える請求項３乃至１０のいずれかに記載の粒子画像解析装置。
【請求項１２】
粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路と、記憶媒体に記憶された情報を読み出す読出部とを備えるコンピュータを、
前記画像処理回路に、前記テスト用画像を与えて前記所定の画像処理の実行を指示する画像処理実行指示手段と、
正常に動作する当該画像処理回路に対して、テスト用粒子像を含むテスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果を予め記憶させてある記憶媒体から、前記読出部に前記診断用処理結果を読み出させる読出手段と、
前記画像処理指示手段が前記画像処理回路に前記所定の画像処理の実行を指示したときに得られる処理結果と、前記読出手段によって読み出された診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断する診断手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記画像処理回路は、前記粒子画像に対して前記所定の画像処理を実行することにより、前記粒子画像から粒子像を含む部分画像を切り出すように構成されており、
前記診断用処理結果は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる部分画像に相当する診断用部分画像を含み、
前記診断手段は、前記コンピュータを、前記画像処理回路にテスト用画像を与えて生成させた部分画像を含む前記処理結果と、前記読出手段によって前記記憶媒体から読み出された前記診断用処理結果とを照合させるように機能させる
請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路を診断する画像処理回路の診断方法、当該診断方法の実施に使用する粒子画像解析装置、およびコンピュータを粒子画像解析装置として機能させるためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
主としてファインセラミックス粒子、顔料、化粧品パウダー等の紛体の品質を管理する目的で使用される粒子画像解析装置が広く知られている（例えば、特許文献１参照）。この粒子画像解析装置は、シースフローセルによって粒子懸濁液の流れをシース液で取り囲み、細いまたは扁平な流れに変換し、この懸濁液流中の粒子を撮像して粒子像を含む粒子画像を取得し、当該粒子画像に対して所定の画像処理を実行することにより、粒子の大きさや形状に関する情報を取得することができるようになっている。一般的に、粒子画像には大量の粒子像が含まれているため、かかる粒子画像解析装置にあっては、その処理速度を可及的に高めることが要望されている。このため、粒子画像解析装置には、画像処理プロセッサ（画像処理回路）を有する専用の画像処理基板が内蔵されており、画像処理を高速に実行することが可能となっている。
【０００３】
また、このような粒子画像解析装置には、画像処理プロセッサが使用するフレームメモリが読み書き可能か否かを診断したり、画像処理プロセッサが正常か否かを診断したりする自己診断機能が搭載されているものが存在する。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１３６４３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような従来の粒子画像解析装置にあっては、画像処理プロセッサの自己診断機能を有するものが存在したものの、この自己診断機能は、画像処理プロセッサが有する画像処理機能からは独立した機能であり、診断専用の機能として前記画像処理機能とは別個に設ける必要があった。したがってこの自己診断機能を搭載させるためには、自己診断機能を画像処理機能とは全く別に開発・設計する必要があり、そのため開発工数・設計工数が嵩むという問題があった。
【０００６】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、従来に比して開発工数・設計工数の低減が可能な画像処理回路の診断方法、当該診断方法の実施に使用する粒子画像解析装置、およびコンピュータを粒子画像解析装置として機能させるためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理回路の診断方法は、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路を診断する画像処理回路の診断方法であって、前記画像処理回路にテスト用粒子像を含むテスト用画像を与えて前記所定の画像処理を実行させるステップと、前記画像処理回路による処理結果と、正常に動作する当該画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断するステップとを有することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る粒子画像解析装置は、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路と、正常に動作する当該画像処理回路に対して、テスト用粒子像を含むテスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果を予め記憶させてある記憶媒体から、前記診断用処理結果を読み出す読出手段と、前記画像処理回路にテスト用画像を与えたときに得られる処理結果と、前記読出手段によって前記記憶媒体から読み出された診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断する診断手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るコンピュータプログラムは、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路と、記憶媒体に記憶された情報を読み出す読出部とを備えるコンピュータを、前記画像処理回路に、前記テスト用画像を与えて前記所定の画像処理の実行を指示する画像処理実行指示手段と、正常に動作する当該画像処理回路に対して、テスト用粒子像を含むテスト用画像を与えたときに得られる処理結果に相当する診断用処理結果を予め記憶させてある記憶媒体から、前記読出部に前記診断用処理結果を読み出させる読出手段と、前記画像処理指示手段が前記画像処理回路に前記所定の画像処理の実行を指示したときに得られる処理結果と、前記読出手段によって読み出された診断用処理結果とを照合し、前記画像処理回路が正常に動作しているか否かを診断する診断手段として機能させることを特徴とする。
【００１０】
このようにすることにより、画像処理回路の診断に当該画像処理回路が有する画像処理機能を利用するので、画像処理機能を利用して診断機能を開発・設計することができ、従来に比して開発工数・設計工数を低減することが期待できる。
【００１１】
上記発明においては、  前記画像処理回路は、前記粒子画像に対して前記所定の画像処理を実行することにより、前記粒子画像から粒子像を含む部分画像を切り出すように構成されており、前記診断用処理結果は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる部分画像に相当する診断用部分画像を含み、前記診断手段は、前記画像処理回路にテスト用画像を与えて生成させた部分画像を含む前記処理結果と、前記読出手段によって前記記憶媒体から読み出された前記診断用処理結果とを照合するように構成されていることが好ましい。
【００１２】
また、上記発明においては、前記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理において、エラーが発生したか否かを判別する第１エラー発生判別手段と、前記輪郭強調手段による輪郭強調処理において、エラーが発生したか否かを判別する第２エラー発生判別手段と、前記２値化手段による２値化処理において、エラーが発生したか否かを判別する第３エラー発生判別手段と、前記エッジ抽出手段によるエッジ抽出処理において、エラーが発生したか否かを判別する第４エラー発生判別手段とをさらに備える構成とされていることが好ましい。
【００１３】
このようにすることにより、ノイズ除去処理、輪郭強調処理、２値化処理、およびエッジ抽出処理のいずれの画像処理において異常が発生したかを特定することができる。
【００１４】
上記発明においては、前記第１乃至第４エラー発生判別手段は、エラー発生判別対象の処理が開始されたか否かを判別する手段を夫々含むように構成されていることが好ましい。
【００１５】
このようにすることにより、画像処理の開始異常（例えば、画像処理が開始されない）を検出することができる。
【００１６】
上記発明においては、前記第１乃至第４エラー発生判別手段は、エラー発生判別対象の処理が終了したか否かを判別する手段を夫々含むように構成されていることが好ましい。
【００１７】
このようにすることにより、画像処理の終了異常（例えば、画像処理が終了しない）を検出することができる。
【００１８】
上記発明においては、前記画像処理回路は、粒子画像に含まれる粒子像の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段をさらに有し、前記診断用処理結果は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる特徴情報に相当する診断用特徴情報を含み、前記診断手段は、前記画像処理回路にテスト用画像を与えて生成させた特徴情報を含む前記処理結果と、前記読出手段によって記憶媒体から読み出された前記診断用処理結果とを照合するように構成されていることが好ましい。
【００１９】
また、この場合においては、前記特徴情報取得手段は、粒子画像において粒子像が存在する位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジの直行成分、斜行成分、およびコーナ成分を夫々構成する画素数を各別に取得するエッジ画素数取得手段と、粒子像の面積値を取得する面積値取得手段とを有し、前記診断用特徴情報は、正常に動作する前記画像処理回路に対して、前記テスト用画像を与えたときに得られる位置情報、粒子像のエッジの直行成分、斜行成分、およびコーナ成分を夫々構成する画素数、ならびに粒子像の面積値に夫々相当する情報を含む構成とすることができる。
【００２０】
このようにすることにより、画像データ（部分画像）に加えて、特徴情報も自己診断のチェック対象となり、より一層診断結果の信頼性が向上する。
【００２１】
上記発明においては、前記読出手段が前記記憶媒体から情報を読み出すときに、エラーが発生したか否かを判別する第５エラー発生判別手段をさらに備える構成とすることが好ましい。
【００２２】
このようにすることにより、記憶媒体からの情報の読出異常を検出することができる。またこの異常を特定することができ、異常発生箇所の特定が容易になる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る画像処理回路の診断方法、粒子画像解析装置、およびコンピュータプログラムによれば、画像処理回路の診断に当該画像処理回路が有する画像処理機能を利用するので、画像処理機能を利用して診断機能を開発・設計することができ、従来に比して開発工数・設計工数を低減することが期待できる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態に係る画像処理回路の診断方法、粒子画像解析装置、およびコンピュータプログラムについて、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２５】
図１は、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の構成を示す斜視図である。図１に示すように、本実施の形態に係る粒子画像解析装置１は、粒子画像を撮像し、この粒子画像から粒子像を含む部分画像を生成する測定部２と、当該測定部２と電気通信ケーブル（図示せず）によって電気的に接続され、前記部分画像を測定部２から受信し、部分画像に対して画像処理を実行して粒子の解析を行うデータ処理部３とによって主として構成されている。
【００２６】
図２は、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の測定部の構成を示すブロック図であり、図３は、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の測定部が備える撮像部２ａの構成を示す模式図である。図２に示すように、測定部２は、撮像部２ａと、画像処理基板４と、ＣＰＵ基板５とによって主として構成されている。
【００２７】
図３に示すように、撮像部２ａは、試料液容器６と、シースフローセル７と、シリンジポンプ８ａ，８ｂ，８ｃと、シース液容器９ａと、排出液容器９ｂと、ストロボランプ１０と、ビデオカメラ１１とから主として構成されており、試料液容器６から粒子懸濁液をシースフローセル７へ供給し、この粒子懸濁液を取り囲むようにシース液をシースフローセル７へ送り込んで、扁平な懸濁液流を形成し、その懸濁液流に含まれる粒子をビデオカメラ１１によって撮像するようになっている。
【００２８】
撮像部２ａの構成をさらに詳しく説明する。図３に示すように、シースフローセル７は、シース液受給口７１と、試料液受給口７２と、シース液と試料液の混合液を排出する排出口７３とを有する。試料液容器６は上部が開放されており、内部に試料液を貯留することが可能であるように構成されており、その下部に排出口が設けられている。試料液容器６の排出口は流路を介して試料液受給口７２に接続されている。試料液容器６の排出口と試料液受給口７２との間の流路には電磁バルブ（以下、バルブという）４１が設けられている。また、試料液容器６内の試料液を攪拌するための攪拌装置６ａを備える。試料液は粒子を含む粒子懸濁液からなる。
【００２９】
シリンジポンプ８ａは吐出口５１、シース液供給口５２を有する。吐出口５１は、流路を介してシースフローセル７のシース液受給口７１に接続されている。吐出口５１とシース液受給口７１の間の流路にはバルブ４４が設けられている。シース液容器９ａは内部にシース液を貯留することが可能であるように構成されており、その下部に排出口が設けられている。シース液容器９ａの排出口は流路を介してシース液供給口５２に接続されている。シース液容器９ａの排出口とシース液供給口５２の間の流路にはバルブ４６が設けられている。
【００３０】
シリンジポンプ８ｂは２つの吐出口５３、吸引口５４を有し、シリンジポンプ８ｃは２つの吸引口５５、シース液供給口５６を有する。シリンジポンプ８ｂの吐出口５３は流路を介してシリンジポンプ８ｃの吸引口５５に接続されている。
【００３１】
シースフローセル７の排出口７３は流路を介してシリンジポンプ８ｂの吸引口５４に接続され、当該流路は途中から分岐され、分岐先が排出液容器９ｂの上部に開放された開口部へ接続されている。排出口７３から流路の分岐点までの間には、バルブ４２が設けられており、当該分岐点から吸引口５４の間の流路にはバルブ４５が設けられている。また、前記分岐点から排出液容器９ｂの開口部の間の流路にはバルブ４３が設けられている。
【００３２】
そして、シリンジポンプ８ｃのシース液供給口５６は流路を介してシース液容器９ａの排出口に接続されている。シース液供給口５６とシース液容器９ａの排出口の間の流路にはバルブ４７が設けられている。
【００３３】
シリンジポンプ８ａ，８ｂは単一の第１駆動源６１によって連動して駆動され、シリンジポンプ８ｃは第２駆動源６２によって駆動されるようになっている。第１駆動源６１は、ステッピングモータ６１ａと、モータ６１ａの回転運動を直線運動に変換してシリンジポンプ８ａと８ｂに伝達する伝達機構６１ｂとを備える。伝達機構６１ｂは、ステッピングモータ６１ａの駆動軸に備えられた駆動プーリとタイミングベルトが張架された従動プーリから構成され、ステッピングモータ６１ａの回転運動を直線運動に変換する。
【００３４】
第２駆動源６２は、ステッピングモータ６２ａと、モータ６２ａの回転運動を直線運動に変換してシリンジポンプ８ｃに伝達する伝達機構６２ｂを備える。伝達機構６２ｂは、ステッピングモータ６２ａの駆動軸に備えられた駆動プリーとタイミングベルトが張架された従動プーリから構成され、ステッピングモータ６２ａの回転運動を直線運動に変換する。試料液容器６には、開放された上部から撹拌器６ａが挿入され、容器６に貯留された試料液が撹拌されるようになっている。
【００３５】
また、シースフローセル７には、シース液に包まれて細く絞られた試料液流に光を照射するためのストロボランプ１０と、試料液流中の粒子を撮像するための対物レンズ３７およびビデオカメラ１１が設けられている。
【００３６】
次に、画像処理基板４の構成について説明する。図２に示すように、画像処理基板４は、ＣＰＵ１２と、ＲＯＭ１３と、メインメモリ１４と、画像処理プロセッサ１５と、フレームバッファ１６と、フィルタテスト用メモリ１７と、バックグラウンド補正データ用メモリ１８と、プライムコードデータ格納用メモリ１９と、頂点データ格納用メモリ２０と、結果データ格納用メモリ２１と、フラッシュメモリカードリーダ２２と、画像入力インタフェース２３と、ＵＳｂインタフェース２８とから主として構成されている。ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１３、メインメモリ１４、画像処理プロセッサ１５、およびフラッシュメモリカードリーダ２２は、相互にデータ伝送が可能であるようにバス接続されており、画像処理プロセッサ１５は、フレームバッファ１６、フィルタテスト用メモリ１７、バックグラウンド補正データ用メモリ１８、プライムコードデータ格納用メモリ１９、頂点データ格納用メモリ２０、結果データ格納用メモリ２１、および画像入力インタフェース２３と夫々個別のバスによって接続されている。これにより、画像処理プロセッサ１５から、フレームバッファ１６、フィルタテスト用メモリ１７、バックグラウンド補正データ用メモリ１８、プライムコードデータ格納用メモリ１９、頂点データ格納用メモリ２０、および結果データ格納用メモリ２１へ夫々データの読出し、書き込みが可能となっており、画像入力インタフェース２３から画像処理プロセッサ１５へデータの入力が可能となっている。
【００３７】
ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３に記憶されているコンピュータプログラムおよびメインメモリ１４にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、後述するような本発明に係るコンピュータプログラムを当該ＣＰＵ１２が実行することにより、本装置が本発明に係る粒子画像解析装置として機能する。
【００３８】
ＲＯＭ１３は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１２に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
【００３９】
メインメモリ１４は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって構成されている。メインメモリ１４は、ＲＯＭ１３およびフラッシュメモリカード２２ａに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１２の作業領域として利用される。
【００４０】
画像処理プロセッサ１５は、メディアンフィルタ処理回路、ラプラシアンフィルタ処理回路、２値化処理回路、エッジトレース処理回路、重なりチェック回路、結果データ作成回路等の画像処理を実行可能なハードウェアによって構成された画像処理専用のプロセッサであり、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等によって構成することができる。
【００４１】
フレームバッファ１６、フィルタテスト用メモリ１７、バックグラウンド補正データ用メモリ１８、プライムコードデータ格納用メモリ１９、頂点データ格納用メモリ２０、および結果データ格納用メモリ２１は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって夫々構成されている。これらのメモリ１６〜２１は、画像処理プロセッサ１５が画像処理を実行するときに、データの格納用に利用される。
【００４２】
フラッシュメモリカードリーダ２２は、フラッシュメモリカード２２ａに記憶されたデータを読み出すことができるように構成されている。フラッシュメモリカード２２ａは、フラッシュメモリ（図示せず）を有しており、外部から電力を供給されなくても、記憶したデータを保持することができるようになっている。また、フラッシュメモリカード２２ａには、次のようなテスト用画像２５、テスト用背景画像２６、およびテスト結果データ２７が記憶されている。
【００４３】
次に、テスト用画像２５について説明する。テスト用画像２５は、撮像部２ａによって生成される粒子画像と同一の画素数（例えば５１２×４８０ｄｏｔ）のモノクローム多諧調画像であり、粒子像を模した模擬粒子像を含んでいる。図４は、テスト用画像２５の一例を示す模式図である。この例では、テスト用画像２５に２つの矩形の模擬粒子像２５ａ，２５ｂが描画されている。また、テスト用画像２５の模擬粒子像２５ａ，２５ｂ以外の領域には、適当な背景像が描画されている。この背景像は、図４では図を簡単にするために省略している。図２に示すように、フラッシュメモリカード２２ａには、複数のテスト用背景画像２６が記憶されている。夫々のテスト用背景画像２６には、テスト用画像２５の背景像と概ね同一の背景像が描画されている。また、テスト結果データ２７は、模擬粒子像２５ａ，２５ｂの診断用部分画像２９、および模擬粒子像２５ａ，２５ｂの特徴を示す診断用特徴情報（模擬粒子像２５ａ，２５ｂがテスト用画像２５の中で存在する位置、模擬粒子像２５ａ，２５ｂの面積値、ならびにエッジトレースした際に得られる直行カウント数、斜行カウント数、およびコーナカウント数）３１を含むファイルである。このテスト結果データ２７は、正常に動作する画像処理プロセッサ１５に対してテスト用画像２５を与え、画像処理を実行させたときに、画像処理プロセッサ１５が生成するファイルと同一のデータとされている。
【００４４】
さらに、フラッシュメモリカード２２ａには、本発明に係る画像処理回路の自己診断のコンピュータプログラム３０が記憶されている。このコンピュータプログラム３０は、粒子画像解析装置１の起動時に、フラッシュメモリカードリーダ２２から読み出され、メインメモリ１４にロードされて、ＣＰＵ１２が実行するようになっている。このコンピュータプログラム３０をＣＰＵ１２が実行することによって、粒子画像解析装置１は後述のように動作する。
【００４５】
画像入力インタフェース２３は、Ａ／Ｄ変換器を含むビデオデジタイズ回路（図示せず）を備えている。画像入力インタフェース２３は、ビデオカメラ１１に電気信号線によって電気的に接続されており、当該ビデオカメラ１１から、例えば１フレームのサイズが６４０×４８０ｄｏｔのプログレッシブカメラビデオ信号が６０ｆｐｓで入力されるようになっている。ビデオカメラ１１から入力されたビデオ信号は、画像入力インタフェース２３でＡ／Ｄ変換される。このようにデジタイズされた画像データ（粒子画像）は、フレームバッファ１６に格納されるようになっている。
【００４６】
このような画像処理基板４は、ＰＣＩバスを介してＵＳＢインタフェース２８に接続されている。ＵＳＢインタフェース２８は、図示しないＵＳＢ／ＲＳ−２３２Ｃ変換器を介してＣＰＵ基板５に接続されている。ＣＰＵ基板５には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等が設けられており、当該ＣＰＵ基板５によって測定部２全体の制御が行われるようになっている。また、ＵＳＢインタフェース２８は、データ処理部３にＵＳＢケーブルによって接続されている。
【００４７】
データ処理部３は、パーソナルコンピュータによって構成されており、ディスプレイ装置と、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等を備えた本体装置と、キーボードおよびマウスを含む入力装置とによって構成されている。ハードディスクには、オペレーティングシステムと、測定部２と通信し、測定部が測定した結果に基づいて所定の解析処理を行うためのアプリケーションプログラムとがインストールされており、前記オペレーティングシステム上でこのアプリケーションプログラムがＣＰＵによって実行されることにより、当該パーソナルコンピュータがデータ処理部３として機能するようになっている。
【００４８】
次に、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置１の動作について説明する。本実施の形態に係る粒子画像解析装置１の動作は、起動時の自己診断動作と、自己診断動作によって装置が正常であると診断された後の通常運転動作とに大別される。まず、通常運転動作について説明する。
【００４９】
通常運転動作では、まず、図３において、シリンジポンプ８ａが、ピストンがシリンダから引き出された状態（吐出動作可能状態）に、シリンジポンプ８ｂが、ピストンがシリンダ内へ押し込まれた状態（吸引動作可能状態）にそれぞれ設定される。また、シリンジポンプ８ｃも吸引動作可能状態に設定する。この状態が初期状態となる。また、当該初期状態においては全てのバルブ４１〜４７は閉じられている。
【００５０】
次に、初期状態からバルブ４２、４３、４４、４６が開放される。シース液容器９ａにはあらかじめ陽圧が印加されており、このためシース液は容器９ａから押し出され、バルブ４６、シリンジポンプ８ａ、バルブ４４、シースフローセル７、バルブ４２、４３を通って排出液容器９ｂへ排出される。これにより、シース液容器９ａから、バルブ４６、シリンジポンプ８ａ、バルブ４４、シースフローセル７、バルブ４２、４３を通って排出液容器９ｂへ至る流体流通経路が洗浄される。そして、バルブ４２、４３、４４、４６が再度閉じられる。これによって、シース液がシリンジポンプ８ａに充填される。
【００５１】
次に、バルブ４３、４５、４７が開放される。シース液は容器９ａから押し出され、バルブ４７、シリンジポンプ８ｃ、シリンジポンプ８ｂ、バルブ４５、バルブ４３を通って排出容器９ｂへ排出される。これにより、シース液容器９ａから、バルブ４７、シリンジポンプ８ｃ、シリンジポンプ８ｂ、バルブ４５、バルブ４３を通って排出液容器９ｂへ至る流体流通経路が洗浄される。そして、バルブ４３、４５、４７が再度閉じられる。これによって、シース液がシリンジポンプ８ｂ、８ｃに充填される。
【００５２】
次に、バルブ４１、４２、４４、４５が開放され、ステッピングモータ６１ａ、６２ａが駆動される。これにより、シリンジポンプ８ａが流量Ｑの吐出動作を行い、これとともにシリンジポンプ８ｂが流量Ｑの吸引動作を行い、またシリンジポンプ８ｃが流量Ｑｓの吸引動作を行うこととなる。
【００５３】
図５は、図３に示したシースフローセル７の拡大断面図であり、シースフローセル７によって扁平な懸濁液流が形成される様子を示している。上記動作によって、シースフローセル７にシリンジポンプ８ａから流量Ｑのシース液が流入すると共に試料容器６から流量Ｑｓの試料液（粒子懸濁液）が流入する。そして、試料液はそのシース液で取り囲まれ、図５に示すように、液体力学的に懸濁液流は偏平に絞られてシースフローセル７の内を流れ、シース液と混合された流量（Ｑ＋Ｑｓ）の混合液となってシースフローセル７から排出される。
【００５４】
排出された混合液の内、流量Ｑの混合液はシリンジポンプ８ｂによって吸引され、流量Ｑｓの混合液はシリンジポンプ８ｃによって吸引される。このとき、このように偏平に絞られた懸濁液流に対して、ストロボライト１０からパルス光を１／６０秒ごとに周期的に照射することによって、１／６０秒ごとに粒子の静止画像が対物レンズ３７を介してビデオカメラ１１で撮像される。
【００５５】
測定する粒子が半透明状の場合には、その粒子に対して適当な染色を施すのが好ましい。図３には図示していないが、装置内に染色液ボトルを設け、試料をその染色液で染色するための反応チャンバーを付加してもよい。
【００５６】
粒子を懸濁する溶媒は粒子特性（粒径や比重）に応じて最適なものを選べばよい。また、試料液の流れを確実に偏平にあるいは細く絞り込むため試料液の特性に応じて、例えば溶媒の粘度や比重に応じて、シース液の粘度や比重を変更するのが好ましい。図３には図示していないが、複数種類のシース液容器を設け、測定する試料に応じて使用するシース液の種類を容易に切り換えられるような機構を付加してもよい。
【００５７】
懸濁液流の偏平な面をビデオカメラ１１で撮像すれば、ビデオカメラ１１の撮像エリア全体に渡って粒子像を捉えることができ、１回の撮像で多数の粒子を撮像できる。また、撮像される粒子の重心とビデオカメラ１１の撮像面との距離をほぼ一定にすることができるので、粒子の大きさに関わらず常にピントの合った粒子像が得られる。さらに、流体力学的な効果によって、偏平な粒子や細長い粒子の向きが揃いやすく、粒子像を解析して得られる特徴パラメータは、ばらつきが小さく再現性が良い。
【００５８】
複数回のパルス光照射によって撮像される粒子像の数は、懸濁液流を偏平にした場合には、ビデオカメラ１１の撮像エリアの面積、試料液流の厚み、試料液の単位体積当たりの粒子数、および撮像回数（フレーム数）によって決まる。例えば、撮像エリアを２００×２００μｍ、試料流の厚みを５μｍ、粒子濃度を１００００個／μｌ、撮像フレーム数を１８００（撮像時間を３０秒）とした時に撮像される粒子数は３６００個となる。
【００５９】
撮像エリアの面積は、ビデオカメラ１１の受光面に対する結像倍率とそのサイズによって決まる。対物レンズ３７の倍率を大きくすれば撮像エリアが小さくなるが、小さな粒子まで大きく撮像できる。対物レンズ３７の倍率を小さくすれば撮像エリアが大きくなり、大きな粒子を撮像するのに適している。この装置では、対物レンズ３７の倍率を選択あるいは測定途中に切り換えできるようにしており（図示せず）、粒径の測定レンジを広くしている。
【００６０】
このようにしてビデオカメラ１１によって撮像された静止画像（粒子画像）は、ビデオ信号として画像処理基板４へと出力される。画像処理基板４の画像入力インタフェース２３では、与えられたビデオ信号をＡ／Ｄ変換し、デジタル画像データを生成する。そして、以下のような画像処理が実行される。
【００６１】
図６は、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置１の通常運転動作のうち、画像処理プロセッサ１５の処理手順を示すフローチャートである。画像入力インタフェース２３が出力した画像データは、ＤＭＡ転送によりフレームバッファ１６に格納される。画像処理プロセッサ１５は、このようにフレームバッファ１６に格納された粒子画像に対してノイズ除去処理を実行する（ステップＳ１）。このノイズ除去処理Ｓ１を具体的に説明する。前述したように、画像処理プロセッサ１５には、メディアンフィルタ処理回路が設けられており、当該ノイズ除去処理Ｓ１においては、このメディアンフィルタ処理回路によるメディアンフィルタ処理が行われる。このメディアンフィルタ処理は、注目画素およびその８近傍画素を含む９画素について、夫々の輝度値（画素値）をソーティングし、そのメディアン（中間値）を注目画素の画素値とする処理である。
【００６２】
次に、画像処理プロセッサ１５は、懸濁液流に対する照射光の強度むら（シェーディング）を補正するためのバックグラウンド補正処理を実行する（ステップＳ２）。このバックグラウンド補正処理Ｓ２を具体的に説明する。懸濁液をフローセル９に供給する前に、シース液のみをフローセル９に送り込んで、粒子がフローセル９を通過していない状態とし、このときに光照射して得られる複数の画像データを予め画像処理基板４に取り込み、これらの画像データからバックグラウンド補正用画像を生成し、バックグラウンド補正データ用メモリ１８に格納しておく。なお、このバックグラウンド補正用画像を生成する処理は、粒子の測定の都度、測定直前にＣＰＵ１２によって実行される。かかるバックグラウンド補正用画像は、粒子画像のうち、粒子像が取り除かれた背景のみの画像と略合致する画像となっている。また、前述したように、画像処理プロセッサ１５には、ラプラシアンフィルタ処理回路が設けられており、当該バックグラウンド補正処理Ｓ２では、このラプラシアンフィルタ処理回路によって、バックグラウンド補正用画像と、メディアンフィルタ処理後の粒子画像との比較演算を行い、粒子画像から概ね背景像を除去した補正画像を生成する。
【００６３】
次に、画像処理プロセッサ１５は、輪郭強調処理を実行する（ステップＳ３）。この輪郭強調処理Ｓ３を具体的に説明する。当該輪郭強調処理Ｓ３においては、ラプラシアンフィルタ処理回路によるラプラシアンフィルタ処理が行われる。このラプラシアンフィルタ処理は、注目画素およびその８近傍画素を含む９画素について、夫々の輝度値と対応する所定の係数とを乗じ、その乗算結果の和を注目画素の画素値とする処理である。図７は、本実施の形態における係数の設定値を説明する模式図である。図７に示すように、本実施の形態においては、注目画素Ｘ（ｉ，ｊ）に対応する係数を２、注目画素と上下左右で隣り合う４近傍画素Ｘ（ｉ，ｊ−１），Ｘ（ｉ−１，ｊ），Ｘ（ｉ＋１，ｊ），Ｘ（ｉ，ｊ＋１）に対応する係数を−１／４、および注目画素と斜め方向に隣り合う４画素Ｘ（ｉ−１，ｊ−１），Ｘ（ｉ＋１，ｊ−１），Ｘ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｘ（ｉ＋１，ｊ＋１）に対応する係数を０としている。そして、次の式（１）によって、フィルタ処理後の注目画素の画素値Ｙ（ｉ，ｊ）を算出する。また、かかる演算の結果が２５５を超える場合は２５５を出力し、負となる場合は０を出力する。
【００６４】
【数１】
2006071373.tif 000003
次に、画像処理プロセッサ１５は、輪郭強調処理Ｓ３による処理後のデータに基づいて、２値化のスレシホールドレベル（２値化閾値）を設定する（ステップＳ４）。この処理を具体的に説明する。画像処理プロセッサ１５のラプラシアンフィルタ回路には、輝度ヒストグラマ部が設けられており、ステップＳ４の処理は、この輝度ヒストグラマ部によって実行される。まず、画像処理プロセッサ１５は、ラプラシアンフィルタ処理後の画像データから輝度ヒストグラムを作成し、この輝度ヒストグラムに対して所定のスムージング処理を行う。そして、スムージング後の輝度ヒストグラムから最頻度輝度値を求め、この際頻度輝度値を用いて次の式（２）によって２値化閾値を算出する。
２値化閾値＝最頻度輝度値×Ａ＋Ｂ    …（２）
式（２）において、Ａ，Ｂは設定可能なパラメータであり、本実施の形態においては、Ａは９０、Ｂは０が夫々デフォルト値である。
【００６５】
次に、画像処理プロセッサ１５は、ステップＳ４の処理で設定したスレシホールドレベルで、ラプラシアンフィルタ処理後の画像に対して２値化処理を行う（ステップＳ５）。そして、２値化画像の各画素に対して、プライムコードおよび多重点情報を取得する（ステップＳ６）。ステップＳ５およびＳ６の処理を具体的に説明する。前述したように、画像処理プロセッサ１５には、２値化処理回路が設けられており、この２値化処理回路によって、ステップＳ５およびＳ６の処理が実行される。プライムコードとは、注目画素およびその８近傍画素の９画素について求められる２値化コードであり、以下のように定義される。図８は、プライムコードデータ格納用メモリ１９の内容を示す模式図である。図８には、プライムコードデータ格納用メモリ１９のうち、１ワード中の構成を示している。図８に示すように、プライムコードデータ格納用メモリ１９は、１ワード（１１ｂｉｔ）中にプライムコード格納領域１９ａおよび多重点数格納領域１９ｂの２つの領域を含んでいる。プライムコード格納領域１９ａは、図中ｂｉｔ０〜ｂｉｔ７で示す８ｂｉｔの領域であり、多重点数領域１９ｂは、図中ｂｉｔ８〜ｂｉｔ１０で示す３ｂｉｔの領域である。次に、プライムコードの定義について説明する。図９は、２値化画像データの３×３の画素領域における画素値の例を示す模式図である。図９に示すように、ここでは、２値化画像データのＰ０〜Ｐ８の９画素について、Ｐ１〜Ｐ３の画素値が０となっており、Ｐ０およびＰ４〜Ｐ８の画素値が１となっている。この場合のプライムコードを説明する。注目画素Ｐ８を除く夫々の画素Ｐ０〜Ｐ７は、プライムコード格納領域１９ａのｂｉｔ０〜ｂｉｔ７に各別に対応している。つまり、プライムコード格納領域１９ａは、下位ビットから上位ビットへ向けて、画素Ｐ０〜Ｐ７の画素値が格納されるようになっている。すなわち、この場合のプライムコードは、２進数表記で１１１１０００１、１６進数表記でＦ１となる。また、注目画素Ｐ８の画素値はプライムコードに含まれない。
【００６６】
また、注目画素およびその８近傍画素によって構成される領域が、粒子像の境界の一部である場合、すなわちプライムコードが２進数表記で００００００００以外の場合には、多重点情報が求められる。多重点とは、エッジトレースの際に何回通過する可能性があるかを示すコードであり、予めルックアップテーブルに全てのパターンに対応する多重点情報が記憶されており、このルックアップテーブルを参照することによって多重点数が求められる。図１０は、多重点の概念を説明するための模式図である。図１０に示す例においては、Ｐ２、およびＰ５〜Ｐ８の４画素の画素値が１であり、他の画素Ｐ０、Ｐ１、Ｐ３、およびＰ４の画素値は０である。このような場合には、図中矢符で示すようにエッジトレースの際に注目画素Ｐ８を２回通過する可能性がある。したがって、図１０の例の場合においては、注目画素Ｐ８は２重点となり、多重点数は２となる。かかる多重点数は、多重点数格納領域１９ｂに格納される。
【００６７】
次に、画像処理プロセッサ１５は、頂点データを作成する（ステップＳ７）。このステップＳ７の処理も、２値化処理回路によって実行される。頂点データとは、後のエッジトレースを開始する予定の座標を示すデータである。頂点であると判断されるのは、注目画素およびその８近傍画素を含む９画素の領域が、（１）注目画素Ｐ８の画素値が１である、（２）Ｐ１〜Ｐ４（注目画素Ｐ８の上方の３画素および左隣の１画素）の画素値が０である、（３）Ｐ０およびＰ５〜Ｐ７の４つの画素（注目画素Ｐ８の右隣および注目画素Ｐ８の下方の３画素）のうち、少なくとも１画素の画素値が１である、の３つの条件に全て合致するパターンの場合のみに限られる。画像処理プロセッサ１５は、全画素の中から頂点に該当する画素を検索し、作成した頂点データ（頂点の位置を示す座標データ）を頂点データ格納用メモリ２０に格納する。
【００６８】
次に、画像処理プロセッサ１５は、エッジトレース処理を実行する（ステップＳ８）。このエッジトレース処理Ｓ８を具体的に説明する。前述したように、画像処理プロセッサ１５にはエッジトレース処理回路が設けられており、このエッジトレース処理回路によってエッジトレース処理Ｓ８が実行される。このエッジトレース処理Ｓ８においては、まず、頂点データからエッジトレースを開始する座標を特定し、この座標からプライムコード、および別途予め記憶されている進行方向を決定するためのコードに基づいて、粒子像のエッジトレースを行う。そして、画像処理プロセッサ１５は、エッジトレースの際に、各粒子像の面積値、直行カウント数、斜行カウント数、コーナカウント数、および位置を算出する。ここで、粒子像の面積値とは、粒子像を構成する画素の総数、すなわち、エッジで囲まれた領域の内側に含まれる画素の総数をいう。また、直行カウント数とは、粒子像の３画素以上のエッジ画素が上下方向または左右方向に直線状に並ぶ場合に、その直線区間の両端のエッジ画素を除いたエッジ画素の総数、すなわち、粒子像のエッジのうち、上下または左右方向へ延びた直線成分を構成するエッジ画素の総数をいう。また、斜行カウント数とは、粒子像の３画素以上のエッジ画素が斜め方向に直線状に並ぶ場合に、その直線区間の両端のエッジ画素を除いたエッジ画素の総数、すなわち、粒子像のエッジのうち、斜め方向へ延びた直線成分を構成するエッジ画素の総数をいう。また、コーナカウント数とは、粒子像のエッジ画素のうち、隣り合う複数のエッジ画素が夫々異なる方向で接する（例えば、一方のエッジ画素とは上方で隣り合い、他方のエッジ画素とは左方で隣り合う）エッジ画素の総数、すなわち、粒子像のエッジのうち、コーナを構成するエッジ画素の総数をいう。また、粒子像の位置は、例えば粒子像の右端、左端、上端、および下端の座標とされる。画像処理プロセッサ１５は、このような算出結果のデータを、画像処理プロセッサ１５に内蔵されている内部メモリ（図示せず）に格納する。
【００６９】
次に、画像処理プロセッサ１５は、粒子の重なりチェック処理を実行する（ステップＳ９）。この粒子の重なりチェック処理Ｓ９を具体的に説明する。前述したように、画像処理プロセッサ１５には重なりチェック回路が設けられており、この重なりチェック回路によって重なりチェック処理Ｓ９が実行される。当該重なりチェック処理Ｓ９においては、画像処理プロセッサ１５が、前述したようなエッジトレース処理Ｓ８による粒子像の解析結果に基づいて、１つの粒子像（以下、外側粒子像という）の中に他の粒子像（以下、内側粒子像という）が包含されているか否かを判別し、内側粒子像が存在する場合には、内側粒子像を後の結果データ作成処理Ｓ１０における部分画像の切り出し対象から除外する。次に、内側粒子像が存在するか否かの判別原理を説明する。図１１は、内側粒子像が存在するか否かの判別原理を説明する模式図である。まず、２つの粒子像を選択し、図１１に示すように、一方の粒子像Ｇ１のＸ座標（横方向座標）の最大値Ｇ１ＸＭＡＸおよび最小値Ｇ１ＸＭＩＮならびにＹ座標（縦方向座標）の最大値Ｇ１ＹＭＡＸおよび最小値Ｇ１ＹＭＩＮを特定し、同様に他方の粒子像Ｇ２のＸ座標の最大値Ｇ２ＸＭＡＸおよび最小値Ｇ２ＸＭＩＮならびにＹ座標の最大値Ｇ２ＹＭＡＸおよび最小値Ｇ２ＹＭＩＮを特定する。そして、以下の４つの条件を全て満たす場合、粒子像Ｇ１は粒子像Ｇ２を包含していると判別される。
（１）Ｇ１ＸＭＡＸがＧ２ＸＭＡＸより大きい。
（２）Ｇ１ＸＭＩＮがＧ２ＸＭＩＮより小さい。
（３）Ｇ１ＹＭＡＸがＧ２ＹＭＡＸより大きい。
（４）Ｇ１ＹＭＩＮがＧ２ＹＭＩＮより小さい。
かかる重なりチェック処理の結果データは、画像処理プロセッサ１５の内部メモリに格納される。
【００７０】
次に、画像処理プロセッサ１５は、以上のようにして特定した夫々の粒子像を各別に含む部分画像を粒子画像から切り出し、画像処理結果データを作成する（ステップＳ１０）。前述したように、画像処理プロセッサ１５には結果データ作成回路が設けられており、この結果データ作成回路によって結果データ作成処理Ｓ１０が実行される。この処理によって作成される部分画像は、粒子画像から、概ね１つの粒子像と、予め設定されている余白値によって定まる周囲の領域とを含む矩形領域を切り出した画像である。画像処理結果データは、上述したような画像処理によって認識された全ての粒子像についての前記部分画像、粒子像の位置、粒子像の面積値、直行カウント数、斜行カウント数、コーナカウント数等のデータを含んでいる。また、画像処理プロセッサ１５は、かかる処理によって作成した画像処理結果データを結果データ格納用メモリ２１に格納する。こうして、画像処理プロセッサ１５による画像処理は終了する。画像処理プロセッサ１５は、以上のような画像処理をパイプライン処理によって繰り返し実行し、各フレーム毎に部分画像を生成する。
【００７１】
こうして結果データ格納用メモリ２１に格納された画像処理結果データは、ＤＭＡ転送によってＵＳＢインタフェース２８を介してデータ処理部３へ送信される。データ処理部３は、受信した画像処理結果データに含まれる部分画像に対して画像処理を実行し、各粒子像の粒径（円相当径）、円形度等を算出する。そして、受信した部分画像をディスプレイ画面にマトリックス状に並べて表示するとともに、選択されている部分画像の粒子の粒径および円形度を表示する。
【００７２】
次に、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置１の自己診断動作について説明する。かかる自己診断動作は、粒子画像解析装置１の起動時に行われ、粒子画像解析装置１の画像処理プロセッサ１５が正常であるか否かが診断される。図１２は、本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置１の自己診断動作におけるＣＰＵ１２および画像処理プロセッサ１５の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１２は、フラッシュメモリカードリーダ２２に、フラッシュメモリカード２２ａに記憶されている複数のテスト用背景画像２６を読み出させ（ステップＳ２１）、これらのデータを受け取る。ここで、ＣＰＵ１２は、フラッシュメモリカードリーダ２２によるデータの読み出しエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ２２）。このエラーには、フラッシュメモリカードリーダ２２によるフラッシュメモリカード２２ａへのアクセス不能エラー、およびフラッシュメモリカードリーダ２２によるデータ読出エラー等が含まれる。このようなエラーが検出された場合には（ステップＳ２２でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセット、すなわちメインメモリ１４の所定領域にエラーコードを格納し（ステップＳ２３）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、フラッシュメモリカードリーダ２２が正常にデータ読み出しを行っているか否かを判別することによって、フラッシュメモリカードリーダ２２もしくはフラッシュメモリカード２２ａの故障、またはフラッシュメモリカード２２ａにデータが存在しない等のエラーを検出することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、フラッシュメモリカードリーダ２２またはフラッシュメモリ２２ａが異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００７３】
ステップＳ２２において、エラーが検出されなかった場合には（ステップＳ２２でＮｏ）、ＣＰＵ１２は、複数のテスト用背景画像２６のデータをフレームバッファ１６に格納する（ステップＳ２４）。次いで、ＣＰＵ１２は、画像処理プロセッサ１５へノイズ除去処理の実行を指示する（ステップＳ２５）。画像処理プロセッサ１５は、かかるノイズ除去処理実行指示を待機し（ステップＳ２６）、指示を受け付けた場合には（ステップＳ２６でＹｅｓ）、フレームバッファ１６に格納されたテスト用背景画像２６に対して上述したノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２７）。ここで、画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、ノイズ除去処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ＣＰＵ１２は、かかるステータスレジスタを参照することにより、ノイズ除去処理中に画像処理プロセッサにエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ２８）。さらに具体的にステップＳ２８のエラー発生判別処理について説明する。ステップＳ２５においてノイズ除去処理の実行を指示したにもかかわらず、ステップＳ２８の処理において、画像処理プロセッサ１５の前記ステータスレジスタの値がノイズ除去処理の待機中を示している場合には、ＣＰＵ１２は、ノイズ除去処理が開始されておらず、画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したと判別する。また、ノイズ除去処理の実行中のステータスがセットされている場合においても、ノイズ除去処理の開始から所定時間経過後にノイズ除去処理が終了していない、すなわちノイズ除去処理の実行中のステータスがセットされているときには、画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したと判別する。そして、かかるエラーが検出された場合には（ステップＳ２８でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ２９）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、メディアンフィルタ処理回路が実行するノイズ除去処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中のメディアンフィルタ処理回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、メディアンフィルタ処理回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００７４】
画像処理プロセッサ１５は、ノイズ除去処理の実行が完了した場合には、処理後のテスト用背景画像データをＣＰＵ１２へ送信する（ステップＳ３０）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ２８においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ２８でＮｏ）、これらのテスト用背景画像データを画像処理プロセッサ１５から受信し（ステップＳ３１）、通常運転動作で説明したバックグラウンド補正用画像を生成する（ステップＳ３２）。ＣＰＵ１２は、生成したバックグラウンド補正用画像のデータをバックグラウンド補正データ用メモリ１８に格納する（ステップＳ３３）。
【００７５】
次に、ＣＰＵ１２は、フラッシュメモリカードリーダ２２に、フラッシュメモリカード２２ａに記憶されているテスト用画像２５を読み出させ（ステップＳ３４）、このデータを受け取る。ここで、ＣＰＵ１２は、フラッシュメモリカードリーダ２２によるデータの読み出しエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５の処理は、ステップＳ２２の処理と同様であるので、その説明を省略する。エラーが検出された場合には（ステップＳ３５でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ３６）、ステップＳ６７へ処理を移す。
【００７６】
ステップＳ３５において、エラーが検出されなかった場合には（ステップＳ３５でＮｏ）、ＣＰＵ１２は、画像処理プロセッサ１５にテスト用画像２５のデータをフレームバッファ１６に格納する（ステップＳ３７）。次いで、ＣＰＵ１２は、画像処理プロセッサ１５へノイズ除去処理の実行を指示する（ステップＳ３８）。画像処理プロセッサ１５は、かかるノイズ除去処理実行指示を受け付け（ステップＳ３９）、フレームバッファ１６に格納されたテスト用画像２５に対して上述したノイズ除去処理を実行する（ステップＳ４０）。ＣＰＵ１２は、ノイズ除去処理中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１の処理は、ステップＳ２８の処理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ４１でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ４２）、ステップＳ６７へ処理を移す。
【００７７】
画像処理プロセッサ１５は、ノイズ除去処理の実行が完了した場合には、処理後のテスト用画像と、バックグラウンド補正データ用メモリ１８に格納されているバックグラウンド補正用画像とを用いて、通常運転動作において説明したバックグラウンド補正処理を実行する（ステップＳ４３）。また、画像処理プロセッサ１５は、バックグラウンド補正処理が完了した後に、通常運転動作において説明した輪郭強調処理を実行し（ステップＳ４４）、輪郭強調処理の実行が完了した場合には、通常運転動作において説明したように、２値化のスレシホールドレベル（２値化閾値）を設定する（ステップＳ４５）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ４１においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ４１でＮｏ）、輪郭強調処理Ｓ４４および２値化閾値設定処理Ｓ４５において画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ４６）。画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、輪郭強調処理および２値化閾値設定処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ステップＳ４６においては、ＣＰＵ１２が、かかるステータスレジスタを参照することにより、輪郭強調処理および２値化閾値設定処理中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する。ステップＳ４６のエラー検出処理の原理は、ステップＳ２８のエラー検出処理の原理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ４６でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ４７）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、ラプラシアンフィルタ処理回路が実行する輪郭強調処理および２値化閾値設定処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中のラプラシアンフィルタ処理回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、ラプラシアンフィルタ処理回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００７８】
画像処理プロセッサ１５は、輪郭強調処理および２値化閾値設定処理を完了した場合には、通常運転動作において説明したように、ラプラシアンフィルタ処理後の画像に対して２値化処理を実行し（ステップＳ４８）、２値化処理の実行が完了した場合には、通常運転動作において説明したように、プライムコードおよび多重点情報を取得し（ステップＳ４９）、またプライムコード・多重点情報取得処理が完了した場合には、通常運転動作において説明したように、頂点データを作成する（ステップＳ５０）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ４６においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ４６でＮｏ）、２値化処理Ｓ４８、プライムコード・多重点情報取得処理Ｓ４９、および頂点データ作成処理Ｓ５０において画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ５１）。画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、２値化処理、プライムコード・多重点情報取得処理、および頂点データ作成処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ステップＳ５１においては、ＣＰＵ１２が、かかるステータスレジスタを参照することにより、２値化処理、プライムコード・多重点情報取得処理、および頂点データ作成処理の実行中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する。ステップＳ５１のエラー検出処理の原理は、ステップＳ２８のエラー検出処理の原理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ５１でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ５２）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、２値化処理回路が実行する２値化処理、プライムコード・多重点情報取得処理、および頂点データ作成処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中の２値化処理回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、２値化処理回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００７９】
画像処理プロセッサ１５は、２値化処理、プライムコード・多重点情報取得処理、および頂点データ作成処理を完了した場合には、通常運転動作において説明したように、エッジトレース処理を実行する（ステップＳ５３）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ５１においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ５１でＮｏ）、エッジトレース処理Ｓ５３において画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ５４）。画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、エッジトレース処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ステップＳ５４においては、ＣＰＵ１２が、かかるステータスレジスタを参照することにより、エッジトレース処理の実行中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する。ステップＳ５４のエラー検出処理の原理は、ステップＳ２８のエラー検出処理の原理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ５４でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ５５）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、エッジトレース処理回路が実行するエッジトレース処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中のエッジトレース処理回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、エッジトレース処理回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００８０】
画像処理プロセッサ１５は、エッジトレース処理を完了した場合には、通常運転動作において説明したように、粒子の重なりチェック処理を実行する（ステップＳ５６）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ５４においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ５４でＮｏ）、重なりチェック処理Ｓ５６において画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ５７）。画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、重なりチェック処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ステップＳ５７においては、ＣＰＵ１２が、かかるステータスレジスタを参照することにより、重なりチェック処理の実行中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する。ステップＳ５７のエラー検出処理の原理は、ステップＳ２８のエラー検出処理の原理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ５７でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ５８）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、重なりチェック回路が実行する重なりチェック処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中の重なりチェック回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、重なりチェック回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００８１】
画像処理プロセッサ１５は、重なりチェック処理を完了した場合には、通常運転動作において説明したように、画像処理結果データの作成処理を実行する（ステップＳ５９）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ５７においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ５７でＮｏ）、結果データ作成処理Ｓ５９において画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する（ステップＳ６０）。画像処理プロセッサ１５は、内蔵するステータスレジスタ（図示せず）に、結果データ作成処理の実行中／待機中を示すステータス情報をセットすることができるようになっており、ステップＳ６０においては、ＣＰＵ１２が、かかるステータスレジスタを参照することにより、結果データ作成処理の実行中に画像処理プロセッサ１５にエラーが発生したか否かを判別する。ステップＳ６０のエラー検出処理の原理は、ステップＳ２８のエラー検出処理の原理と同様であるので、その説明を省略する。そして、エラーが検出された場合には（ステップＳ６０でＹｅｓ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーコードをセットし（ステップＳ６１）、ステップＳ６７へ処理を移す。このように、結果データ作成回路が実行する結果データ作成処理が正常に実行されているか否かを判別することによって、画像処理プロセッサ１５の中の結果データ作成回路が正常に機能しているか否かを判別することができる。つまり、ここで異常が検出された場合には、画像処理プロセッサ１５の中でも、結果データ作成回路が異常箇所であるいうことを特定することができる。
【００８２】
ＣＰＵ１２は、ステップＳ６０においてエラーが検出されなかった場合には（ステップＳ６０でＮｏ）、結果データ格納用メモリ２１から画像処理結果データを読み出し（ステップＳ６２）、フラッシュメモリカードリーダ２２に、フラッシュメモリカード２２ａに記憶されているテスト結果データ２７を読み出させる（ステップＳ６３）。そして、画像処理結果データと、テスト結果データ２７とを照合し（ステップＳ６４）、照合の結果により、画像処理プロセッサ１５にエラーが発生しているか否かを判別する（ステップＳ６５）。正常に画像処理が行われた場合には、画像処理結果データとテスト結果データとが一致するはずであり、両データが一致していない場合には画像処理プロセッサ１５にエラーが発生していることとなる。したがって、ステップＳ６５においてエラーが検出された場合には（ステップＳ６５でＮｏ）、ＣＰＵ１２は当該エラーに予め対応付けられたエラーをセットし（ステップＳ６６）、ステップＳ６７へ処理を移す。また、ステップＳ６５でエラーが検出されなかった場合も、ＣＰＵ１２はステップＳ６７へ処理を移す。
【００８３】
ＣＰＵ１２は、以上のような処理においてエラーを検出しなかった場合には、画像処理プロセッサ１５は正常である旨を示す診断結果データを、またいずれかのエラーを検出した場合には、検出されたエラーのエラーコードを含む診断結果データを生成し、メインメモリ１４に格納する（ステップＳ６７）。そして、ＣＰＵ１２は、ＣＰＵ基板５からの診断結果データの要求データを待機する（ステップＳ６８）。ここでＣＰＵ基板５から要求データを受信した場合には（ステップＳ６８でＹｅｓ）、ＣＰＵ基板５へと診断結果データを送信し（ステップＳ６９）、処理を終了する。
【００８４】
この後、ＣＰＵ基板５は、データ処理部３との間で通信を開始し、データ処理部３から診断結果データの送信要求を受け付けた場合に、診断結果データをデータ処理部３へと送信する。データ処理部３では、この診断結果データが示す診断結果がディスプレイ装置の画面に表示される。例えば、診断結果データにエラーコードが含まれている場合には、データ処理部３は、このエラーコードを診断結果画面に表示する。このようにすることにより、ユーザまたは粒子画像解析装置１のメンテナンス業者等が当該エラーコードを確認して、画像処理基板４に発生しているエラーの種類、エラー発生箇所を特定することができる。
【００８５】
また、以上説明した如き構成とすることにより、自己診断動作において、通常運転動作に必要な画像処理を画像処理プロセッサ１５に実際に実行させ、当該画像処理が正常に実行されたか否かを判別するので、この自己診断動作で異常が検出されなければ、画像処理プロセッサ１５の通常運転動作に必要な機能は保障されることとなる。
【００８６】
また、画像処理プロセッサ１５にＳＣＡＮ回路、ＢＩＳＴ(Built In Self Test)回路等を設け、これらによって画像処理プロセッサ１５の自己診断を行う等、本実施の形態に係る画像処理プロセッサ１５の診断機能と、他の診断機能とを組み合わせることも可能であり、このようにすることによって、自己診断の精度向上が期待できる。また、本実施の形態に係る画像処理回路の診断方法にあっては、上述したような診断専用の回路を画像処理プロセッサ１５に内蔵する必要がなく、開発工数・設計工数を抑制することが期待できる。
【００８７】
また、本実施の形態に係る画像処理回路の診断方法においては、他の診断方法では検出できなかった異常を検出することができる場合がある。
【００８８】
また、本実施の形態に係る粒子画像解析装置１にあっては、画像処理プロセッサ１５をメディアンフィルタ処理回路、ラプラシアンフィルタ処理回路、２値化処理回路、エッジトレース処理回路、重なりチェック回路、結果データ作成回路等の複数の機能ブロックに分けて構成している。本実施の形態に係る画像処理プロセッサ１５のように、画像処理回路に複雑な処理を実行させる必要がある場合には、開発効率・保守効率を高めるために、画像処理回路を上記のように細かく機能ブロックに分けて設計し、上記機能ブロックごとにデバッグおよび評価を行うことが多い。そのため、デバッガとして開発・使用した機能（プログラム）をそのまま、またはこれを流用して本実施の形態に係る診断機能（プログラム）を実現することができる。したがって、このように複数の機能ブロックに分けて画像処理回路の開発・デバッグ・評価を行った場合には、特に開発効率・設計効率の向上が期待できる。
【００８９】
なお、以上説明した実施の形態においては、テスト結果データ２７が部分画像２９および特徴情報３１を含み、ステップＳ６４の照合処理では、画像処理プロセッサ１５による画像処理によって生成された部分画像、位置情報、面積値、直行カウント数、斜行カウント数、およびコーナカウント数と、テスト結果データ２７との照合を行う構成について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、予め診断用の部分画像のみが与えられており、この診断用部分画像と、画像処理によって生成された部分画像との照合を行う構成としてもよい。
【００９０】
また、本実施の形態においては、ＩＣである画像処理プロセッサ１５の診断を行う構成について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＩＣの画像処理プロセッサと、他のデジタル回路とによって構成された画像処理回路全体の診断を行ってもよく、診断対象が画像処理専用の回路であれば、画像処理回路はどのような構成であってもよい。
【００９１】
また、本実施の形態においては、フラッシュメモリカード２２ａにテスト用画像２５、テスト用背景画像２６、およびテスト結果データ２７を記憶させておき、フラッシュメモリカードリーダ２２によってこれらのプログラムまたはデータを読み出す構成について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等の他の記録媒体にテスト用画像２５、テスト用背景画像２６、およびテスト結果データ２７を記憶させておき、当該記録媒体を読み出し可能なＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等の他の記録媒体読出装置によってこれらのプログラムまたはデータを読み出す構成としてもよい。
【００９２】
また、本実施の形態においては、画像処理基板４に設けられたＣＰＵ１２によって画像処理プロセッサ１５の自己診断機能に関するコンピュータプログラムが実行され、当該コンピュータプログラムをＣＰＵ１２が実行したときに、画像処理プロセッサ１５に処理要求を発して画像処理を実行させる構成について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＣＰＵ基板５に内蔵されたＣＰＵや、データ処理部３に設けられたＣＰＵ等、画像処理基板４の外部に設けられたＣＰＵによって画像処理プロセッサ１５の自己診断機能が実行され、当該コンピュータプログラムがこのようなＣＰＵ実行されているときに、前記ＣＰＵから画像処理プロセッサ１５に処理要求を発して画像処理を実行させる構成としてもよい。
【００９３】
また、本実施の形態においては、自己診断のコンピュータプログラム３０を画像処理基板４の他の制御プログラムとは独立させて構成し、この自己診断のコンピュータプログラム３０をフラッシュメモリカード２２ａに格納する構成としたが、これに限定されるものではなく、画像処理基板４の制御プログラムの内部に、ルーチンプログラムとして自己診断のコンピュータプログラムを組み込み、この制御プログラムをフラッシュメモリカード２２ａに格納してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明に係る画像処理回路の診断方法、粒子画像解析装置、およびコンピュータプログラムは、画像処理回路の診断に当該画像処理回路が有する画像処理機能を利用するので、画像処理機能を利用して診断機能を開発・設計することができ、従来に比して開発工数・設計工数を低減することが期待できるという効果を奏し、粒子像を含む粒子画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理回路を診断する画像処理回路の診断方法、当該診断方法の実施に使用する粒子画像解析装置、およびコンピュータを粒子画像解析装置として機能させるためのコンピュータプログラムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の構成を示す斜視図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の測定部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の測定部が備える撮像部の構成を示す模式図である。
【図４】テスト用画像の一例を示す模式図である。
【図５】図３に示したシースフローセルの拡大断面図であり、シースフローセルによって扁平な懸濁液流が形成される様子を示している。
【図６】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の通常運転動作のうち、画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本実施の形態における係数の設定値を説明する模式図である。
【図８】プライムコードデータ格納用メモリの内容を示す模式図である。
【図９】プライムコードの定義を説明する模式図である。
【図１０】多重点の概念を説明するための模式図である。
【図１１】内側粒子像が存在するか否かの判別原理を説明する模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の自己診断動作におけるＣＰＵおよび画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の自己診断動作におけるＣＰＵおよび画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の自己診断動作におけるＣＰＵおよび画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の自己診断動作におけるＣＰＵおよび画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態に係る粒子画像解析装置の自己診断動作におけるＣＰＵおよび画像処理プロセッサの処理手順を示すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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