(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原始画像データをスケーリング、グレースケール変換、フィルタ処理及び二値化した後、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。各粒子画像を膨張処理した後、各粒子画像において、粒子の基準形状を検出し、検出結果に基づき粒子の中心の位置座標及び粒子サイズを検出することで粒径解析を行う。各粒子の中心の位置座標にＩＤ番号を関係づける。原始画像データを、画像上の粒子の中心の位置座標毎に、対応する粒子サイズの粒子の基準形状の輪郭と関係するＩＤ番号とを描いた状態でディスプレイ表示し、粒子サイズ及び関係するＩＤ番号のリストを生成し、リストをディスプレイ表示した画像データと照合する。【選択図】図１
2018092566.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原始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）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにするステップと、
（２）前記ステップ（１）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、
（３）前記フィルタ処理した画像データを二値化するステップと、
（４）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、
（５）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、
（６）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行うステップと、
（７）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけるステップと、
（８）前記原始画像データを、当該画像上の前記粒子の中心の位置座標毎に対応する前記粒子サイズの前記粒子の基準形状の輪郭と、関係する前記ＩＤ番号とを所望の色で描いた状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズおよび関係する前記ＩＤ番号のリストを生成し、当該リストを前記ディスプレイ表示した画像データと照合するステップ
を順次実行することを特徴とする方法。
【請求項２】
単層の状態で密集した粒子の集合体が撮影された原始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）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにするステップと、
（２）前記ステップ（１）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、
（３）前記フィルタ処理した画像データを二値化するステップと、
（４）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、
（５）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、
（６）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行うステップと、
（７）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけるステップと、
（８）前記膨張処理した画像データを、当該画像上の前記位置座標毎に関係する前記ＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズおよび関係する前記ＩＤ番号のリストを生成し、当該リストを前記ディスプレイ表示した画像データと照合するステップ
を順次実行することを特徴とする方法。
【請求項３】
前記ステップ（３）の実行後であって前記ステップ（４）の実行前に、
（ａ）前記二値化した画像データから所定の面積値よりも小さい前記画像領域を除去するステップ
を実行することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（３）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）前記二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された前記画像領域を除去するステップ
を順次実行することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
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、
（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、前記粒子画像のみを残した画像データから前記基準形状に一致しない前記粒子画像を除去するステップ
を順次実行することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（６）の実行後であって前記ステップ（７）の実行前に、
（ｆ）前記粒子サイズから求め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、
（ｇ）前記ステップ（６）で得られた前記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
を順次実行す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】
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６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
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原始画像データを読み込む手順と、
（２）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにする手順と、
（３）前記手順（２）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、
（４）前記フィルタ処理した画像データを二値化する手順と、
（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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、
（６）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、
（７）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行う手順と、
（８）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づける手順と、
（９）前記原始画像データを、当該画像上の前記粒子の中心の位置座標毎に対応する前記粒子サイズの前記粒子の基準形状の輪郭と、関係する前記ＩＤ番号とを所定の色で描いた状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズを関係する前記ＩＤ番号とともに出力する手順
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９】
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原始画像データを読み込む手順と、
（２）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像である場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにする手順と、
（３）前記手順（２）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、
（４）前記フィルタ処理した画像データを二値化する手順と、
（５）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、
（６）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、
（７）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行う手順と、
（８）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づける手順と、
（９）前記膨張処理した画像データを、当該画像上の前記位置座標毎に関係する前記ＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示し、同時に、前記粒子サイズを関係する前記ＩＤ番号とともに出力する手順
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１０】
前記コンピュータに、前記手順（４）の実行後であって前記手順（５）の実行前に、
（ａ）前記二値化した画像データから所定の面積値よりも小さい前記画像領域を除去する手順
を実行させることを特徴とする請求項８または請求項９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（４）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）前記二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された前記画像領域を除去する手順
を順次実行させることを特徴とする請求項１０に記載の粒径解析プログラム。
【請求項１２】
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、
（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、前記粒子画像のみを残した画像データから前記基準形状に一致しない前記粒子画像を除去する手順
を順次実行させることを特徴とする請求項８〜請求項１１のいずれかに記載の粒径解析プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、前記手順（７）の実行後であって前記手順（８）の実行前に、
（ｆ）前記粒子サイズから求め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、
（ｇ）前記手順（７）で得られた前記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
を順次実行させることを特徴とする請求項８〜請求項１２のいずれかに記載の粒径解析プログラム。
【請求項１４】
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８〜請求項１３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製薬等の分野では、エマルジョン液滴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、エマルジョン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、エマルジョン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、製造されたエマルジョン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、対象となるエマルジョン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、エマルジョン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原始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）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにするステップと、（２）前記ステップ（１）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、（３）前記フィルタ処理した画像データを二値化するステップと、（４）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、（５）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、（６）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行うステップと、（７）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけるステップと、（８）前記原始画像データを、当該画像上の前記粒子の中心の位置座標毎に対応する前記粒子サイズの前記粒子の基準形状の輪郭と、関係する前記ＩＤ番号とを所望の色で描いた状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズおよび関係する前記ＩＤ番号のリストを生成し、当該リストを前記ディスプレイ表示した画像データと照合する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】
上記課題を解決するため、また、第２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原始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）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにするステップと、（２）前記ステップ（１）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、（３）前記フィルタ処理した画像データを二値化するステップと、（４）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残すステップと、（５）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理するステップと、（６）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行うステップと、（７）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけるステップと、（８）前記膨張処理した画像データを、当該画像上の前記位置座標毎に関係する前記ＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズおよび関係する前記ＩＤ番号のリストを生成し、当該リストを前記ディスプレイ表示した画像データと照合する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。
【０００９】
第１および第２発明の好ましい実施例によれば、前記ステップ（３）の実行後であって前記ステップ（４）の実行前に、（ａ）前記二値化した画像データから所定の面積値よりも小さい前記画像領域を除去するステップを実行する。
第１および第２発明の別の好ましい実施例によれば、前記ステップ（３）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）前記二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された前記画像領域を除去するステップを順次実行する。
第１および第２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（４）の実行後であって前記ステップ（５）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、前記粒子画像のみを残した画像データから前記基準形状に一致しない前記粒子画像を除去するステップを順次実行する。
【００１０】
第１および第２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（６）の実行後であって前記ステップ（７）の実行前に、（ｆ）前記粒子サイズから求め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、（ｇ）前記ステップ（６）で得られた前記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を順次実行する。
第１および第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。
【００１１】
上記課題を解決するため、また、第３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原始画像データを読み込む手順と、（２）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像データである場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにする手順と、（３）前記手順（２）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、（４）前記フィルタ処理した画像データを二値化する手順と、（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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、（６）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、（７）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行う手順と、（８）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づける手順と、（９）前記原始画像データを、当該画像上の前記粒子の中心の位置座標毎に対応する前記粒子サイズの前記粒子の基準形状の輪郭と、関係する前記ＩＤ番号とを描いた状態でディスプレイ表示するとともに、前記粒子サイズを関係する前記ＩＤ番号とともに出力する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。
【００１２】
上記課題を解決するため、また、第４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原始画像データを読み込む手順と、（２）前記原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、前記原始画像データがカラー画像である場合は、前記原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにする手順と、（３）前記手順（２）で得た画像データをフィルタ処理することによって、当該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、（４）前記フィルタ処理した画像データを二値化する手順と、（５）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、前記二値化した画像データから前記基準形状に一致しない前記画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残す手順と、（６）前記粒子画像のみを残した画像データ中の前記粒子画像のそれぞれを膨張処理する手順と、（７）前記膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行う手順と、（８）前記粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づける手順と、（９）前記膨張処理した画像データを、当該画像上の前記位置座標毎に関係する前記ＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示し、同時に、前記粒子サイズを関係する前記ＩＤ番号とともに出力する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。
【００１３】
第３および第４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（４）の実行後であって前記手順（５）の実行前に、（ａ）前記二値化した画像データから所定の面積値よりも小さい前記画像領域を除去する手順を実行させる。
第３および第４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（４）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）前記二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された前記画像領域を除去する手順を順次実行させる。
第３および第４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（５）の実行後であって前記手順（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、前記粒子画像のみを残した画像データから前記基準形状に一致しない前記粒子画像を除去する手順を順次実行させる。
【００１４】
第３および第４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（７）の実行後であって前記手順（８）の実行前に、（ｆ）前記粒子サイズから求め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、（ｇ）前記手順（７）で得られた前記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を順次実行させる。
第３および第４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】
【００１５】
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。
次いで、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することによって粒径解析を行う。
【００１６】
加えて、各粒子の中心の位置座標にＩＤ番号を関係づけ、原始画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に対応する粒子サイズの粒子の基準形状の輪郭と、関係するＩＤ番号とを描いた状態でディスプレイ表示し、あるいは、膨張処理した画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に関係するＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示し、同時に、粒子サイズおよび関係するＩＤ番号のリストを生成する。そして、このリストをディスプレイ表示した画像データと照合する。
【００１７】
こうして、本発明によれば、粒子の集合体を撮影した画像データを画像処理することによって粒径解析を行うので、粒径解析が簡単にかつ高速で行える。
さらには、個々の粒子にＩＤ番号を付し、ＩＤ番号によって、画像データ（原始画像データまたは膨張処理した画像データ）中の各粒子画像とそれに対応する粒子サイズのデータを関係づけたことで、粒子画像とそれに対応する粒子サイズのデータを照合しつつ粒子毎に粒径解析結果の評価が行える。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の１実施例による粒径解析法のフロー図である。
【図２】本発明の別の実施例による粒径解析法のフロー図である。
【図３】本発明の１実施例による粒径解析プログラムのフロー図である。
【図４】本発明の別の実施例による粒径解析プログラムのフロー図である。
【図５】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６】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７】図３の実施例による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エマルジョン液滴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】図３の実施例による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エマルジョン液滴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】図３の実施例による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エマルジョン液滴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】図３の実施例による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エマルジョン液滴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】図３の実施例による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エマルジョン液滴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】図３の実施例による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エマルジョン液滴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１３】図３の実施例による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エマルジョン液滴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１４】図３の実施例による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エマルジョン液滴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１５】図３の実施例による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エマルジョン液滴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１６】図３の実施例による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エマルジョン液滴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１７】図４の実施例による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エマルジョン液滴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、本発明の１実施例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原始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、原始画像データのキャリブレーションを行うとともに、原始画像データがカラー画像データである場合は、原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにする（図１のＳ１）。
画像データのキャリブレーションによって、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】
次いで、ステップＳ１で得た画像データをフィルタ処理することによって当該画像データを構成する画像領域間の境界を強調し（図１のＳ２）、そして、フィルタ処理した画像データを二値化する（図１のＳ３）。
なお、ステップＳ２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。
【００２２】
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、二値化した画像データから基準形状に一致しない画像領域を除去して当該画像データ中に粒子画像のみを残す（図１のＳ４）。
この場合、閾値を高くすれば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。
【００２３】
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Ｓ３で得られた画像データを直接用いると、ステップＳ４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Ｓ３の実行後であってステップＳ４の実行前に、
（ａ）二値化した画像データから所定の面積値よりも小さい画像領域を除去するステップ
を実行し、また必要に応じて、ステップＳ３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って発生した小さな画素の欠陥（穴）を埋めるステップと、
（ｃ）二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された画像領域を除去するステップ
を順次実行することが好ましい。
【００２４】
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、二値化した画像データから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除去され、それによって、ステップＳ４の処理を的確に行うことができる。
【００２５】
また、必要に応じて、ステップＳ４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Ｓ４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Ｓ４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。
【００２６】
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。
【００２７】
本発明によれば、その後、画像データ中の粒子画像のそれぞれを膨張処理する（図１のＳ５）。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、膨張処理した画像データ中の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ことによって粒径解析を行う（図１のＳ６）。
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。
【００２８】
本発明によれば、さらに、ステップＳ６で検出した粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づける（図１のＳ７）。
そして、原始画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に対応する粒子サイズの粒子の基準形状の輪郭と、関係するＩＤ番号とを所望の色で描いた状態でディスプレイ表示するとともに、粒子サイズおよび関係するＩＤ番号のリストを生成し、このリストをディスプレイ表示した画像データと照合する（図１のＳ８）。
【００２９】
この場合、粒子の基準形状の輪郭およびＩＤ番号の描画（表示）色は、当該輪郭およびＩＤ番号が、原始画像データ中の粒子集合体の画像内において際立つように選択する。同様にして、基準形状の輪郭の太さおよびＩＤ番号のフォントサイズも適当に選択する。
また、粒子サイズおよび関係するＩＤ番号のリストの生成は、例えば、当該リストをプリントアウトすること、あるいはディスプレイ表示すること（この場合、画像データのディスプレイ表示と共存させることが好ましい）によって行う。
【００３０】
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いるため、基準形状との一致度が低い粒子画像においては、粒子画像中に複数の基準形状が検出される場合がある（粒子の多重検出エラーの発生）。
かかる場合には、ステップＳ８において、ディスプレイ表示された原始画像中の単一の粒子画像内に複数のＩＤ番号と複数の基準形状が表示され、それによって粒子の多重検出エラーの発生を容易に確認できる。
【００３１】
こうして、本発明によれば、粒子の集合体を撮影した原始画像データを画像処理することによって粒径解析を行うので、粒径解析が簡単にかつ高速で行える。
さらには、個々の粒子にＩＤ番号を付し、ＩＤ番号によって原始画像データ中の粒子画像と対応する粒子サイズのデータを関係づけ、そして、原始画像データ中の個々の粒子画像にＩＤ番号を付すと同時に、各粒子画像中に検出した基準形状を描画したことにより、粒子画像と粒子サイズのデータを照合しつつ粒子毎に粒径解析結果の評価が行える。
【００３２】
なお、上記粒子の多重検出エラーの発生を回避したい場合には、ステップＳ６の実行後であってステップＳ７の実行前に、
（ｆ）粒子サイズから求め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、
（ｇ）ステップＳ６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ステップ
を順次実行すればよい。
【００３３】
以下、ステップ（ｇ）を図面を参照しつつ具体的に説明する。
今、ステップＳ６において、例えば、図５Ａ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（ｇ）では、まず、図５Ｂ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。
【００３４】
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。
【００３５】
次に、図５Ｃ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、図６Ａに示すように、第１３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５Ｃに示した状況から図６Ａに示した状況に至るまでに、図５Ｃ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。
【００３６】
そして、例えば、第１３の粒子のデータと第１５の粒子のデータの比較の結果に基づき、第１５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６Ｂに示すように、１１個の粒子のデータが残される。
それによって、粒子の多重検出エラーを確実に回避することができる。
【００３７】
図２は、本発明の別の実施例による粒径解析法のフロー図である。
図２に示した実施例は、ステップＳ１〜Ｓ７の構成が図１の実施例と同じであり、ステップＳ８の構成のみが図１の実施例と異なる。よって、以下では、図２のステップＳ８の構成のみを説明する。
【００３８】
図２を参照して、この実施例では、ステップＳ７において粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけた後、膨張処理した画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に関係するＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示し、同時に、粒子サイズおよび関係するＩＤ番号のリストを生成し、当該リストをディスプレイ表示した画像データと照合する（図２のＳ８）。
【００３９】
この実施例においても、図１の実施例と同様、粒子の集合体を撮影した画像データを画像処理することによって粒径解析を行うので、粒径解析が簡単にかつ高速で行える。
また、この実施例によれば、個々の粒子にＩＤ番号を付し、ＩＤ番号によって、膨張処理した画像データ中の各粒子画像とそれに対応する粒子サイズのデータを関係づけたことで、粒子画像とそれに対応する粒子サイズのデータを照合しつつ粒子毎に粒径解析結果の評価が行える。
【００４０】
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。
【００４１】
図３は、図１の実施例による粒径解析法に対応した粒径解析プログラムのフロー図である。
図３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原始画像データを読み込ませた後、原始画像データのキャリブレーションを行わせるとともに、原始画像データがカラー画像データである場合は、原始画像データをグレースケール変換してモノクロ画像データにさせる（図３のＰ１〜Ｐ２）。
【００４２】
次いで、コンピュータに、手順Ｐ２で得られた画像データをフィルタ処理させることによって、当該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３のＰ３）後、フィルタ処理した画像データを二値化させる（図３のＰ４）。
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、二値化した画像データから基準形状に一致しない画像領域を除去させて当該画像データ中に粒子画像のみを残させる（図３のＰ５）。
【００４３】
なお、画像の品質や各粒子の写り具合等によっては、手順Ｐ４で得られた画像データを直接用いると、手順Ｐ５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Ｐ４の実行後であって手順Ｐ５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Ｐ４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）二値化した画像データから当該画像データの縁によって分断された画像領域を除去する手順
を順次実行させる。
【００４４】
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、二値化した画像データから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除去させ、それによって、手順Ｐ５の処理を的確に行わせることができる。
【００４５】
また、必要に応じて、コンピュータに、手順Ｐ５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Ｐ５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、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。
【００４６】
本発明によれば、さらに、コンピュータに、粒子画像のみを残させた画像データ中の各粒子画像を膨張処理させた（図３のＰ６）後、膨張処理させた画像データ中の各粒子画像において、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ことによって粒径解析を行わせる（図３のＰ７）。
【００４７】
さらに、コンピュータに、手順Ｐ７で得られた粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけさせ（図３のＰ８）、原始画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に対応する粒子サイズの粒子の基準形状の輪郭と、関係するＩＤ番号とを所定の色で描いた状態でディスプレイ表示させ、同時に、粒子サイズを関係するＩＤ番号とともに出力させる（図３のＰ９）。
【００４８】
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いるため、基準形状との一致度が低い粒子画像においては、粒子画像中に複数の基準形状が検出される場合がある（粒子の多重検出エラーの発生）。
【００４９】
このような場合には、手順Ｐ９において、ディスプレイ表示された画像データ中の単一の粒子画像内に複数のＩＤ番号が表示され、それによって作業者が粒子の多重検出エラーの発生を容易に確認できるが、この粒子の多重検出エラーを回避したい場合には、コンピュータに、手順Ｐ７の実行後であって手順Ｐ８の実行前に、
（ｆ）粒子サイズから求め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、
（ｇ）手順Ｐ７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手順
を順次実行させればよい。
【００５０】
図４は、本発明の別の実施例による粒径解析プログラムのフロー図である。
図４に示した実施例は、手順Ｐ１〜Ｐ８の構成が図３の実施例と同じであり、手順Ｐ９の構成のみが図３の実施例と異なる。よって、以下では、図４の手順Ｐ９の構成のみを説明する。
【００５１】
図４を参照して、この実施例では、コンピュータに、手順Ｐ８において粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけさせた後、膨張処理した画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に関係するＩＤ番号を付した状態でディスプレイ表示させ、同時に、粒子サイズと関係するＩＤ番号ともに出力させる（図４のＰ９）。
【００５２】
（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（図３の実施例によるプログラム）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エマルジョン液滴の集合体の粒径解析を行った。
【００５３】
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エマルジョン液滴を適量、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、エマルジョン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エマルジョン液滴の集合体を撮影することによって原始画像データ（カラー画像データ）を取得した。撮影した原始画像データを図７に示した（カラー図面が使用不可のため、便宜上、図７はモノクロ図面としている）。
【００５４】
次に、原始画像データのキャリブレーションを行い、当該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８Ａ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８Ｂに示す）。
【００５５】
そして、フィルタ処理した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９Ａに示した（カラー図面が使用不可のため、便宜上、図９Ａはモノクロ図面としている）。
その後、二値化した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９Ｂに示す）、画像データ（図９Ｂ参照）から当該画像データの縁によって分断された画像領域を除去し（得られた画像データを図１０Ａに示す）、さらに、画像データ（図１０Ａ参照）から所定の面積値よりも小さい画像領域を除去した（得られた画像データを図１０Ｂに示す）。
【００５６】
さらに、エマルジョン液滴の基準形状は円であるから、エマルジョン液滴の基準形状（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、画像データ（図１０Ｂ参照）から基準円に一致しない画像領域を除去して当該画像データ中にエマルジョン液滴の画像のみを残した（得られた画像データを図１１Ａに示す）。
【００５７】
次いで、画像データ（図１１Ａ参照）中のエマルジョン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１１Ｂ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（図１１Ｂ参照）から除去した（得られた画像データを図１２Ａに示す）。そして、得られた画像データについて、エマルジョン液滴の画像の個数をカウントした。
【００５８】
さらに、画像データ（図１２Ａ参照）中のエマルジョン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１２Ｂに示す）。
その後、画像データ（図１２Ｂ参照）中のエマルジョン液滴の画像のそれぞれにおいて、基準円（エマルジョン液滴の基準形状）を検出し（図１３参照）、その検出結果に基づき当該エマルジョン液滴の中心の位置座標および粒径（直径）を検出することで粒径解析を行った。
【００５９】
次に、粒径から求め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エマルジョン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、各一対のエマルジョン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、当該一対のエマルジョン液滴のうちの一方のエマルジョン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１４に示すようなエマルジョン液滴の多重検出（１つのエマルジョン液滴の画像中に複数の基準円Ｃ１、Ｃ２を検出する）を回避した。
【００６０】
さらに、粒径解析で得られた粒子の中心の位置座標のそれぞれにＩＤ番号を関係づけ、原始画像データを、当該画像上の粒子の中心の位置座標毎に対応する粒径（直径）の基準円（輪郭）と、関係するＩＤ番号とを赤色で描いた状態でディスプレイ表示した。（ディスプレイ表示した画像データを図１５に示す）。
【００６１】
この原始画像データ上への基準円の描画は次のようにして行った。
すなわち、粒径解析で得られたｉ番目の粒子の中心座標が（Ｘｉ、Ｙｉ）であり、粒径（直径）がＤｉであるとき、直径Ｄｉを２分の１して半径Ｒｉを求め、（Ｘｉ、Ｙｉ）を中心とし半径がＲｉの基準円を原始画像上にオーバーレイした。
【００６２】
この実験では、基準円の中心の上下左右の座標を、それぞれ、
中心の上側：Ｘｉ−Ｒｉ、
中心の下側：Ｘｉ＋Ｒｉ、
中心の左側：Ｙｉ−Ｒｉ、
中心の右側：Ｙｉ＋Ｒｉ
によって計算し、これらの算出値に基づいて基準円を原始画像上にオーバーレイした。
【００６３】
さらに、この実験では、基準円の描画線が細くて原始画像中において際立たないので、当該基準円の内側に半径が１ピクセルずつ小さい５つの赤色の同心円を描画することによって、基準円の描画線を太くした。
【００６４】
また、この原始画像データのディスプレイ表示と同時に、検出した各粒子の中心の位置座標および粒子サイズを関係するＩＤ番号とともにリスト形式でディスプレイ表示した（ディスプレイ表示したリストを図１６に示す）。
【００６５】
そして、ディスプレイ表示した画像データ（図１５）および表（図１６）を照合しつつ粒径解析結果を評価し、また、粒径解析で検出したエマルジョン液滴の個数を、膨張処理前に得ていたエマルジョン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。
【００６６】
なお、図４の実施例によるプログラムを用いた場合には、ディスプレイに、図１５に示した画像データの代わりに、図１７に示すような画像データを表示することができる。
【符号の説明】
【００６７】
Ｃ１  検出した第１の基準円
Ｃ２  検出した第２の基準円
【図１】
2018092566.tif 000003
【図２】
2018092566.tif 000004
【図３】
2018092566.tif 000005
【図４】
2018092566.tif 000006
【図５】
2018092566.tif 000007
【図６】
2018092566.tif 000008
【図７】
2018092566.tif 000009
【図８】
2018092566.tif 000010
【図９】
2018092566.tif 000011
【図１０】
2018092566.tif 000012
【図１１】
2018092566.tif 000013
【図１２】
2018092566.tif 000014
【図１３】
2018092566.tif 000015
【図１４】
2018092566.tif 000016
【図１５】
2018092566.tif 000017
【図１６】
2018092566.tif 000018
【図１７】
2018092566.tif 000019