(57)【要約】【課題】粒子の集合体の粒径解析を簡単にかつ高速で行えるようにする。【解決手段】単層状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データをグレースケール変換、フィルタ処理および二値化した後、粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、基準形状に一致しない画像領域を除去して画像データ中に粒子画像のみを残す。次に、各粒子画像を膨張処理し、膨張処理した各粒子画像において、粒子の基準形状を検出し、その検出結果に基づき粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出し、さらには、平均粒子半径を算出する。得られた粒子の中心の位置座標および粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の粒子の中心間距離を平均粒子半径と比較し、中心間距離が平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータをデータセットから除去する。残ったデータセットに基づいて粒径解析する。【選択図】図１
2018077112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを画像処理することによって、前記粒子の集合体の粒径解析を行う方法であって、
（１）前記画像データのキャリブレーションを行うステップと、
（２）前記画像データをグレースケール変換するステップと、
（３）前記画像データを、フィルタ処理することによって、前記画像データを構成する画像領域間の境界を強調するステップと、
（４）前記画像データを二値化するステップと、
（５）前記粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記画像領域を前記画像データから除去して前記画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、
（６）前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、
（７）前記粒子画像のそれぞれにおいて、前記粒子の基準形状を検出し、前記検出の結果に基づき当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出するステップと、
（８）前記粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出するステップと、
（９）前記ステップ（７）で得られた前記粒子の前記中心の位置座標および前記粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の前記粒子の中心間距離を前記平均粒子半径と比較し、前記中心間距離が前記平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータを前記データセットから除去するステップと、
（１０）前記データセットに基づいて粒径解析を行うステップ
を順次実行することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップ（４）の実行後であって前記ステップ（５）の実行前に、
（ａ）所定の面積値よりも小さい前記画像領域を前記画像データから除去するステップ
を実行することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（４）の実行後であって前記ステップ（ａ）の実行前に、
（ｂ）前記画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をするステップと、
（ｃ）前記画像データの縁によって分断された前記画像領域を前記画像データから除去するステップ
を順次実行することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（５）の実行後であって前記ステップ（６）の実行前に、
（ｄ）前記粒子画像のそれぞれを凸包処理するステップと、
（ｅ）前記形状因子の前記閾値よりもレベルが高い前記形状因子の第２の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記粒子画像を前記画像データから除去するステップ
を順次実行することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（５）で前記粒子画像の個数をカウントしておき、前記ステップ（１０）において、前記粒径解析で得られた粒子数を前記粒子画像の個数と比較することによって、前記粒子の多重カウントの有無をチェックすることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記粒子の基準形状が円であり、前記形状因子がヘイウッド円形因子であることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（１）単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを読み込む手順と、
（２）前記画像データのキャリブレーションを行う手順と、
（３）前記画像データをグレースケール変換する手順と、
（４）前記画像データを、フィルタ処理することによって、前記画像データを構成する画像領域間の境界を強調する手順と、
（５）前記画像データを二値化する手順と、
（６）粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記画像領域を前記画像データから除去して前記画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、
（７）前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、
（８）前記粒子画像のそれぞれにおいて、前記粒子の基準形状を検出し、前記検出の結果に基づき当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出する手順と、
（９）前記粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出する手順と、
（１０）前記手順（７）で得られた前記粒子の前記中心の位置座標および前記粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の前記粒子の中心間距離を前記平均粒子半径と比較し、前記中心間距離が前記平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータを前記データセットから除去する手順と、
（１１）前記データセットに基づいて粒径解析を行う手順
を順次実行させることを特徴とする粒径解析プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、前記手順（５）の実行後であって前記手順（６）の実行前に、
（ａ）所定の面積値よりも小さい前記画像領域を前記画像データから除去する手順
を実行させることを特徴とする請求項７に記載の粒径解析プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータに、前記手順（５）の実行後であって前記手順（ａ）の実行前に、
（ｂ）前記画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をする手順と、
（ｃ）前記画像データの縁によって分断された前記画像領域を前記画像データから除去する手順
を順次実行させることを特徴とする請求項８に記載の粒径解析プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータに、前記手順（６）の実行後であって前記手順（７）の実行前に、
（ｄ）前記粒子画像のそれぞれを凸包処理する手順と、
（ｅ）前記形状因子の所定の閾値よりも高いレベルの前記形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記粒子画像を前記画像データから除去する手順
を順次実行させることを特徴とする請求項７〜請求項９のいずれかに記載の粒径解析プログラム。
【請求項１１】
前記コンピュータに、前記手順（６）で前記粒子画像の個数をカウントさせ、前記手順（１１）において、前記粒径解析で得られた粒子数を前記粒子画像の個数と比較することによって、前記粒子の多重カウントの有無をチェックさせることを特徴とする請求項７〜請求項１０のいずれかに記載の粒径解析プログラム。
【請求項１２】
前記粒子の基準形状が円であり、前記形状因子がヘイウッド円形因子であることを特徴とする請求項７〜請求項１１のいずれかに記載の粒径解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子集合体の粒径解析を行う方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、バイオテクノロジーや薬品製造等の分野では、微小液滴（エマルジョン）が極微小反応容器やマイクロカプセルの形成材等として広く用いられており、微小液滴の製造には通常マイクロ流体チップが使用され、マイクロ流体チップによれば、液滴を高速かつ大量に調製することができる（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００３】
ところで、製造された液滴の集合体については、粒径解析を行う必要があるが、従来技術においては、この粒径解析は、顕微鏡を使用して専ら手作業でなされていた。
しかしながら、対象となる液滴集合体中の液滴数は膨大であるため、手作業での粒径解析には多大な時間と労力を要していた。
【０００４】
また、紛体製造の分野等においても粒径解析がなされるが、この場合にも、液滴製造の場合と同様の問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２９９０９号公報
【特許文献２】特開２０１５−２１１９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、本発明の課題は、粒子の集合体の粒径解析を簡単にかつ高速で行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、第１発明によれば、単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを画像処理することによって、前記粒子の集合体の粒径解析を行う方法であって、（１）前記画像データのキャリブレーションを行うステップと、（２）前記画像データをグレースケール変換するステップと、（３）前記画像データを、フィルタ処理することによって、前記画像データを構成する画像領域間の境界を強調するステップと、（４）前記画像データを二値化するステップと、（５）前記粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記画像領域を前記画像データから除去して前記画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、（６）前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、（７）前記粒子画像のそれぞれにおいて、前記粒子の基準形状を検出し、前記検出の結果に基づき当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出するステップと、（８）前記粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出するステップと、（９）前記ステップ（７）で得られた前記粒子の前記中心の位置座標および前記粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の前記粒子の中心間距離を前記平均粒子半径と比較し、前記中心間距離が前記平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータを前記データセットから除去するステップと、（１０）前記データセットに基づいて粒径解析を行うステップ
を順次実行することを特徴とする方法が提供される。
ここで、「粒子サイズ」とは、粒子の基準形状に応じて予め適当に定義された粒子の粒径を意味するものとする。以下同様。
【０００８】
第１発明の好ましい実施例によれば、前記ステップ（４）の実行後であって前記ステップ（５）の実行前に、（ａ）所定の面積値よりも小さい前記画像領域を前記画像データから除去するステップを実行する。
第１発明の別の好ましい実施例によれば、前記ステップ（４）の実行後であって前記ステップ（ａ）の実行前に、（ｂ）前記画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をするステップと、（ｃ）前記画像データの縁によって分断された前記画像領域を前記画像データから除去するステップを順次実行する。
第１発明の好ましい実施例によれば、前記ステップ（５）の実行後であって前記ステップ（６）の実行前に、（ｄ）前記粒子画像のそれぞれを凸包処理するステップと、（ｅ）前記形状因子の前記閾値よりもレベルが高い前記形状因子の第２の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記粒子画像を前記画像データから除去するステップを順次実行する。
【０００９】
第１発明のさらに別の好ましい実施例によれば、前記ステップ（５）で前記粒子画像の個数をカウントしておき、前記ステップ（１０）において、前記粒径解析で得られた粒子数を前記粒子画像の個数と比較することによって、前記粒子の多重カウントの有無をチェックする。
第１発明のさらに別の好ましい実施例によれば、前記粒子の基準形状が円であり、前記形状因子がヘイウッド円形因子である。
【００１０】
上記課題を解決するため、また、第２発明によれば、コンピュータに、（１）単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを読み込む手順と、（２）前記画像データのキャリブレーションを行う手順と、（３）前記画像データをグレースケール変換する手順と、（４）前記画像データを、フィルタ処理することによって、前記画像データを構成する画像領域間の境界を強調する手順と、（５）前記画像データを二値化する手順と、（６）粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記画像領域を前記画像データから除去して前記画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、（７）前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、（８）前記粒子画像のそれぞれにおいて、前記粒子の基準形状を検出し、前記検出の結果に基づき、当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出する手順と、（９）前記粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出する手順と、（１０）前記手順（７）で得られた前記粒子の前記中心の位置座標および前記粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の前記粒子の中心間距離を前記平均粒子半径と比較し、前記中心間距離が前記平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータを前記データセットから除去する手順と、（１１）前記データセットに基づいて粒径解析を行う手順を順次実行させることを特徴とする粒径解析プログラムが提供される。
【００１１】
第２発明の好ましい実施例によれば、前記コンピュータに、前記手順（５）の実行後であって前記手順（６）の実行前に、（ａ）所定の面積値よりも小さい前記画像領域を前記画像データから除去する手順を実行させる。
第２発明の別の好ましい実施例によれば、前記コンピュータに、前記手順（５）の実行後であって前記手順（ａ）の実行前に、（ｂ）前記画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をする手順と、（ｃ）前記画像データの縁によって分断された前記画像領域を前記画像データから除去する手順を順次実行させる。
第２の発明のさらに別の好ましい実施例によれば、前記コンピュータに、前記手順（６）の実行後であって前記手順（７）の実行前に、（ｄ）前記粒子画像のそれぞれを凸包処理する手順と、（ｅ）前記形状因子の所定の閾値よりも高いレベルの前記形状因子の所定の閾値に基づき、前記基準形状に一致しない前記粒子画像を前記画像データから除去する手順を順次実行させる。
【００１２】
第２発明のさらに別の好ましい実施例によれば、前記コンピュータに、前記ステップ（６）で前記粒子画像の個数をカウントさせ、前記ステップ（１１）において、前記粒径解析で得られた粒子数を前記粒子画像の個数と比較することによって、前記粒子の多重カウントの有無をチェックさせる。
第２発明のさらに別の好ましい実施例によれば、前記粒子の基準形状が円であり、前記形状因子がヘイウッド円形因子である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、単層の状態で密集した粒子の集合体を撮影した画像データについて、画像データを複数の画像領域に分割するための前処理（グレースケール変換、フィルタ処理および二値化）をした後、粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、基準形状に一致しない画像領域を除去して画像データ中に粒子画像のみを残す。
【００１４】
この場合、閾値を高くすると、粒子の基準形状との一致度の高い粒子画像を画像データ中に残せる一方、あまり高い閾値を設定すると、残すべき粒子画像を基準形状に一致しないとして除去してしまうおそれがある。そのため、閾値は、粒径解析の精度を維持するための一定程度のレベルに設定しなければならない。
【００１５】
次いで、粒子画像のそれぞれを膨張処理し、膨張処理した粒子画像のそれぞれにおいて、粒子の基準形状を検出し、その検出結果に基づき粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出し、さらには、平均粒子半径を算出する。
この場合、粒子画像と基準形状の間には常に一定程度のズレが発生しているので、１つの粒子画像中に複数の基準形状が検出されるおそれがある。
【００１６】
そこで、本発明によれば、さらに、得られた粒子の中心の位置座標および粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の粒子の中心間距離を平均粒子半径と比較し、中心間距離が平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータをデータセットから除去する。
【００１７】
それによって、粒子画像における粒子の基準形状の検出時に発生し得る多重検出エラーを防止することができ、この多重検出エラー防止のための処理によって、上記閾値を一定程度のレベルとして粒径解析の精度を維持することが保証される。
そして、本発明によれば、粒子の集合体の粒径解析を簡単にかつ高速で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明による粒径解析法のフロー図である。
【図２】本発明による粒径解析プログラムのフロー図である。
【図３】粒子の基準形状検出時の多重検出エラーを防止する処理を説明する図である。
【図４】粒子の基準形状検出時の多重検出エラーを防止する処理を説明する図である。
【図５】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図６】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図７】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図８】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図９】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図１０】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図１１】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【図１２】本発明の粒径解析プログラムを読み込ませたコンピュータを用いて微小液滴（コロイド）の粒径解析を行った場合の、コンピュータのディスプレイ画面の一例を示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の構成を好ましい実施例に基づいて説明する。
図１は、本発明による粒径解析法のフロー図である。
本発明による粒径解析法は、単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを画像処理することによって、当該粒子の集合体の粒径解析を行うものである。
【００２０】
図１を参照して、まず、本発明によれば、画像データのキャリブレーションを行う（図１のＳ１）。それによって、画像データに基づいて測定した長さ、面積および中心位置等の測定値を指定した単位で算出できるようになる。
【００２１】
次に、画像データをグレースケール変換する（図１のＳ２）。勿論、画像データがモノクロ画像データである場合は、このステップＳ２を実行する必要はない。
【００２２】
次いで、画像データを、フィルタ処理することによって、画像データを構成する画像領域間の境界を強調した（図１のＳ３）後、画像データを二値化する（図１のＳ４）。
なお、ステップＳ３で使用するフィルタは通常の画像処理で用いるフィルタであり、ステップＳ３で使用するフィルタの種類やフィルタの組み合わせは、画像の品質や各粒子の写り具合等を考慮して、予め適当に決定する。また、二値化は適当に選択した２色によって行えばよく、例えば白色と黒色による二値化でもよいし、例えば黒色と赤色による二値化でもよい。
【００２３】
本発明によれば、さらに、粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、基準形状に一致しない画像領域を画像データから除去して画像データ中に粒子画像のみを残す（図１のＳ５）。
この場合、閾値を高くすると、粒子の基準形状との一致度の高い粒子画像を画像データ中に残せる一方、あまり高い閾値を設定すると、残すべき粒子画像を基準形状に一致しないとして除去してしまうおそれがある。そのため、閾値は、粒径解析の精度を維持するための一定程度のレベルに設定しなければならない。
【００２４】
なお、画像の品質や各粒子の写り具合等によっては、ステップＳ４で得られた画像データを直接用いると、ステップＳ５の処理がうまく行えない場合がある。
このような場合には、ステップＳ４の実行後であってステップＳ５の実行前に、
（ａ）所定の面積値よりも小さい画像領域を画像データから除去するステップ
を実行し、また必要に応じて、ステップＳ４の実行後であってステップ（ａ）の実行前に、
（ｂ）画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をして、画像データの二値化により発生した小さな画素の欠陥（穴）を埋めるステップと、
（ｃ）画像データの縁によって分断された画像領域を画像データから除去するステップ
を順次実行することが好ましい。
【００２５】
こうして、ステップ（ａ）を実行すること、あるいはステップ（ｂ）、（ｃ）、（ａ）を順次実行することで、粒子画像の対象となる画像領域以外の画像領域の大部分が画像データから除去され、それによって、ステップＳ５の処理を的確に行うことができる。
【００２６】
また、必要に応じて、ステップＳ５の実行後に、
（ｄ）各粒子画像に凸包処理を行って各粒子画像の輪郭をより円滑にし、
そして、
（ｅ）ステップＳ５で用いた形状因子の閾値よりも高いレベルの形状因子の閾値を用いることによって、ステップＳ５で残った画像（粒子画像）のうち基準形状に一致しない画像（粒子画像）を画像データから除去すること、が好ましい。
ステップ（ｄ）〜（ｅ）を実行することによって、より的確に粒子画像のみを画像データ中に残すことができる。
【００２７】
このように形状因子の閾値に基づく粒子画像の選別を凸包処理を挟んで２段階に分けて行う場合には、最初の選別時の閾値のレベルは、選別処理を１段階しか行わない場合の閾値のレベルよりも低く設定することが好ましい。
【００２８】
本発明によれば、その後、粒子画像のそれぞれを膨張処理する（図１のＳ６）。膨張処理を行うことで、画像データの二値化によって縮小された粒子画像が元のサイズまで戻される。
次いで、粒子画像のそれぞれにおいて、粒子の基準形状を検出し、検出の結果に基づき当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出する（図１のＳ７）。
ここで、「粒子サイズ」とは、粒子の基準形状に応じて予め適当に定義された粒子の粒径を意味し、例えば、粒子の基準形状が円の場合は、粒子サイズは粒子の直径であり、粒子の基準形状が正多角形の場合は、粒子サイズは粒子の対角線である。また、例えば、粒子サイズとして、ヘイウッド径、フェレー径、マーチン径またはクルムバイン径を採用することもできる。
【００２９】
ところで、粒子画像と基準形状の間には常に一定程度のズレが発生しており、そのため、基準形状との一致度が低い粒子画像の場合、粒子画像中に複数の基準形状が検出されるおそれがある。
【００３０】
そこで、本発明によれば、さらに、粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出し（図１のＳ８）、次いで、ステップＳ７で得られた粒子の中心の位置座標および粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の粒子の中心間距離を平均粒子半径と比較し、中心間距離が平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータをデータセットから除去する（図１のＳ９）。
【００３１】
以下、このステップＳ９を図面を参照しつつ具体的に説明する。
今、ステップＳ７において、例えば、図３Ａに示すように、１５個の粒子、すなわち、１５個の粒子の中心の位置座標（ｘ座標、ｙ座標）および粒子サイズのデータからなるデータセットが検出されると、ステップＳ９では、まず、図３Ｂに示すように、第１の粒子のデータと第２〜第１５の粒子のデータのそれぞれとが比較される。
【００３２】
そして、例えば、第１の粒子のデータと第８の粒子のデータとの比較、および第１の粒子のデータと第１１の粒子のデータとの比較において、粒子の中心間距離が平均粒子半径よりも小さければ、データセットから第８および第１１の粒子のデータが除去される。
【００３３】
次に、図３Ｃに示すように、第２の粒子のデータと残りの粒子のそれぞれのデータとの比較が同様にして行われ、次いで、次の粒子のデータと当該次の粒子以外の粒子のそれぞれのデータとの比較が同様にして行われ、最後に、図４Ａに示すように、第１５の粒子のデータと残りの粒子のそれぞれのデータとの比較が同様にして行われる。
なお、図３Ｃに示した状況から図４Ａに示した状況に至るまでに、図３Ｃの粒子のデータセットからさらに第５の粒子のデータが上と同様にして除去されていることに留意されたい。
【００３４】
そして、例えば、第１５の粒子のデータと第１３の粒子のデータの比較の結果に基づき、第１３の粒子のデータがデータセットから除去され、最終的に、図４Ｂに示すように、１１個の粒子のデータが残される。
【００３５】
こうして、膨張処理後の粒子画像における粒子の基準形状の検出時に発生し得る多重検出エラーを回避できる、この多重検出エラー防止のための処理によって、上記閾値を一定程度のレベルとして粒径解析の精度を維持することが保証される。
【００３６】
その後、データセットに基づいて粒径解析を行う（図１のＳ１０）。
この場合、ステップＳ５で粒子画像の個数をカウントしておき、このステップＳ１０において、粒径解析で得られた粒子数を粒子画像の個数と比較することによって、粒子の多重カウントの有無をチェックすることができる。
こうして、本発明によれば、粒子の集合体の粒径解析を簡単にかつ高速で行うことができる。
【００３７】
また、本発明による粒径解析法をコンピュータプログラム化し、当該プログラムをコンピュータに読み込ませて実行させることによって、粒径解析を高速かつ自動的に行うことができる。
【００３８】
図２は、本発明による粒径解析プログラムのフロー図である。
図２を参照して、本発明によれば、コンピュータに、単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された画像データを読み込ませた後、画像データのキャリブレーションを行わせ、画像データをグレースケール変換させる（図２のＰ１〜Ｐ３）。なお、画像データがモノクロ画像データの場合は、コンピュータに手順Ｐ３をスキップさせる。
【００３９】
次いで、コンピュータに、画像データを、フィルタ処理させることによって、画像データを構成する画像領域間の境界を強調させた（図２のＰ４）後、画像データを二値化させる（図２のＰ５）。
本発明によれば、さらに、コンピュータに、粒子の基準形状を特徴づける形状因子の所定の閾値に基づき、基準形状に一致しない画像領域を画像データから除去させて画像データ中に粒子画像のみを残させる（図２のＰ６）。
【００４０】
なお、画像の品質や各粒子の写り具合等によっては、手順Ｐ５で得られた画像データを直接用いると、手順Ｐ６の処理がうまく実行できない場合がある。
かかる場合には、コンピュータに、手順Ｐ５の実行後であって手順Ｐ６の実行前に、
（ａ）所定の面積値よりも小さい画像領域を画像データから除去する手順
を実行させ、また必要に応じて、手順Ｐ５の実行後であって手順（ａ）の実行前に、
（ｂ）画像領域のそれぞれについて穴埋め処理をする手順と、
（ｃ）画像データの縁によって分断された画像領域を画像データから除去する手順
を順次実行させる。
【００４１】
こうして、コンピュータに手順（ａ）を実行させること、あるいは手順（ｂ）、（ｃ）（ａ）を順次実行させることで、粒子画像の対象となる画像領域以外の画像領域の大部分を画像データから除去させ、それによって、手順Ｐ６の処理を的確に行わせることができる。
【００４２】
また、必要に応じて、コンピュータに、手順Ｐ６の実行後に、
（ｄ）各粒子画像に凸包処理を行って各粒子画像の輪郭をより円滑にする手順と、
（ｅ）手順Ｐ６で用いた形状因子の閾値よりも高いレベルの形状因子の閾値を用いることによって、手順Ｐ６残った画像（粒子画像）のうち基準形状に一致しない画像（粒子画像）を画像データから除去する手順
を順次実行させることが好ましい。
コンピュータに手順（ｄ）〜（ｅ）を実行させることによって、より的確に粒子画像のみを画像データ中に残させることができる。
【００４３】
本発明によれば、その後、コンピュータに、粒子画像のそれぞれを膨張処理させ（図２のＰ７）、粒子画像のそれぞれにおいて、粒子の基準形状を検出させ、その検出結果に基づいて当該粒子の中心の位置座標および粒子サイズを検出させる（図２のＰ８）。
【００４４】
さらに、コンピュータに、粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出させ（図２のＰ９）、次いで、手順（７）で得られた粒子の中心の位置座標および粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の粒子の中心間距離を平均粒子半径と比較させ、中心間距離が平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の粒子のうちの一方の粒子のデータをデータセットから除去させ（図２のＰ１０）、その後、データセットに基づいて粒径解析を行わせる（図２のＰ１１）。
【００４５】
この場合、コンピュータに、手順Ｐ６で粒子画像の個数をカウントさせておき、手順Ｐ１１において、粒径解析で得られた粒子数を粒子画像の個数と比較することによって、粒子の多重カウントの有無をチェックさせることができる。
【００４６】
（実験）
次に、本発明の作用効果を検証すべく実験を行った。
実験では、プログラム言語ＬａｂＶｉｅｗを使用して作成した本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませた。そして、このコンピュータを動作させて、マイクロ流体チップを用いて製造した微小液滴（エマルジョン）の集合体の粒径解析を行った。
【００４７】
まず、マイクロ流体チップの貯蔵槽からピペットによって採取した微小液滴を適量、スライドグラス上に滴下し、その上からカバーグラスで覆って、微小液滴を単層の状態で密集させた。
そして、このスライドグラスを顕微鏡にセットして微小液滴の集合体を撮影することによって画像データ（カラー画像データ）を取得した。この撮影した画像データを図５に示した。
【００４８】
次に、画像データのキャリブレーションを行い、画像データをグレースケール変換した（得られた画像データを図６Ａに示す）後、フィルタ処理（ローパスフィルタを使用）した（得られた画像データを図６Ｂに示す）。
【００４９】
次いで、画像データを二値化した。この実験では、赤色および黒色によって二値化した。得られた画像データを図７Ａに示した（カラー図面が使用不可のため、便宜上、図７Ａはモノクロ図面としている）。
その後、画像データの各画像領域の穴埋め処理を行い（得られた画像データを図７Ｂに示す）、画像データの縁によって分断された画像領域を画像データから除去し（得られた画像データを図８Ａに示す）、さらに、所定の面積値よりも小さい画像領域を画像データから除去した（画像データを図８Ｂに示す）。
【００５０】
さらに、微小液滴の基準形状は円であるから、微小液滴の基準形状（基準円）を特徴づける形状因子としてヘイウッド円形因子を用い、ヘイウッド円形因子の予め決定した閾値に基づき、基準円に一致しない画像領域を画像データから除去して画像データ中に微小液滴の画像のみを残した（得られた画像データを図９Ａに示す）。
【００５１】
次いで、微小液滴の画像のそれぞれを凸包処理した（得られた画像データを図９Ｂに示す）後、ヘイウッド円形因子の前の閾値よりも高いレベルの閾値に基づき、基準円に一致しない画像（粒子画像）を画像データから除去した（得られた画像データを図１０Ａに示す）。そして、得られた画像データについて、粒子液滴の画像の個数をカウントした。
【００５２】
さらに、微小液滴の画像のそれぞれを膨張処理した後、画像データの黒色および赤色をそれぞれを黒色および白色に色変換した（得られた画像データを図１０Ｂに示す）。
その後、微小液滴の画像のそれぞれにおいて、基準円（微小液滴の基準形状）を検出し（図１１参照）、その検出結果に基づき当該微小液滴の中心の位置座標および粒子サイズ（粒径）を検出した。
【００５３】
次いで、粒子サイズから算出した粒子半径を平均することによって、平均粒子半径を算出し、さらに、上記検出結果に基づく微小液滴の中心の位置座標および粒子サイズのデータセットに基づき、各一対の微小液滴の中心間距離を平均粒子半径と比較し、中心間距離が平均粒子半径よりも小さい場合は、当該一対の微小液滴のうちの一方の微小液滴のデータをデータセットから除去した。それによって、例えば、図１２に示すような微小液滴の二重検出（１つの微小液滴の画像中に２つの基準円Ｃ１、Ｃ２を検出する）を回避した。
【００５４】
その後、データセットに基づいて粒径解析を行った。そして、この粒径解析で検出した微小液滴の個数を、膨張処理前に得ていた微小液滴の画像の個数と比較し、両者が一致することを確認した。
【符号の説明】
【００５５】
Ｃ１  検出した第１の基準円
Ｃ２  検出した第２の基準円
【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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