(57)【要約】【課題】観察対象物中にある粒状物の粒径に影響されることなく、粒状物の偏在検知方法を提供する。上記偏在検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。【解決手段】観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する第１ステップと、前記視野内の観察対象物を所定線に沿って走査し、該所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎを得る第２ステップと、前記出現数ｎを、前記所定線が前記観察対象物を走査した長さＬで除することにより規格化出現数ｎ／Ｌを得る第３ステップと、を有する粒状物の偏在検知方法。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察対象物中にある粒状物の偏在を検知する方法であって、
前記観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する第１ステップと、
前記視野内の観察対象物を所定線に沿って走査し、該所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎを得る第２ステップと、
前記出現数ｎを、前記所定線が前記観察対象物を走査した長さＬで除することにより規格化出現数ｎ／Ｌを得る第３ステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第３ステップに次いで、
規格化定数Ｎを求める第４ステップと、
前記規格化出現数ｎ／Ｌを前記規格化定数Ｎで除し、パラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）を得る第５ステップと、
を更に有し、
前記規格化定数Ｎが前記視野内の観察対象物にある粒状物の総数である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
観察対象物中にある粒状物の偏在を検知する方法であって、
前記観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する第１ステップと、
前記視野内の観察対象物を複数の所定線に沿って走査し、それぞれの所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎm（但し、ｍは２以上の整数。以下、同じ。）を得る第２ステップと、
前記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを、前記所定線が前記観察対象物を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmで除することにより規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを得る第３ステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項４】
前記第３ステップに次いで、
規格化定数Ｎを求める第４ステップと、
前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを前記規格化定数Ｎで除し、パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を得る第５ステップと、
を更に有し、
前記規格化定数Ｎが前記所定線に交差した粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiである請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第３ステップに次いで、
規格化定数Ｎを求める第４ステップと、
前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを前記規格化定数Ｎで除し、パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を得る第５ステップと、
を更に有し、
前記規格化定数Ｎが前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値である請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記第５ステップに次いで、
前記パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）の標準偏差σ、尖度、または歪度の少なくとも一つを算出する第６ステップを更に有する請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記第３ステップに次いで、
前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの標準偏差σ、尖度、または歪度の少なくとも一つを算出する第７ステップを更に有する請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記第７ステップに次いで、
規格化定数Ｎを求める第８ステップと、
前記第７ステップで算出した標準偏差σを、前記規格化定数Ｎで除する第９ステップと、
を更に有し、
前記規格化定数Ｎが前記所定線に交差した粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiである請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第７ステップに次いで、
規格化定数Ｎを求める第８ステップと、
前記第７ステップで算出した標準偏差σを、前記規格化定数Ｎで除する第９ステップと、
を更に有し、
前記規格化定数Ｎが前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値である請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記所定線は、線分を含む請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記所定線は、視野内において放射状に延びる線分である請求項３〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記所定線は、曲線を含む請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記第１ステップでは、前記観察対象物の全体が視野内に存在するイメージデータを準備する請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記粒状物のカウントは、エッジカウントで行う請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
請求項１〜１４のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察対象物中にある粒状物の偏在を検知する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医薬品や食品等の分野においては、複数の原料を混合し、その混合物を成形した錠剤が用いられている。錠剤の原料としては、有効成分の他に、賦形剤が適宜加えられる。賦形剤とは、取扱い性や成形性の向上、或いは服用しやすくするために加えられる添加剤である。また、錠剤の原料には、必要により、結合剤、補助剤（例えば、溶解補助剤、可溶化剤、崩壊剤など）、矯味剤、着色剤、製剤用添加剤、抗酸化剤、保存剤、遮光剤、耐電防止剤、芳香剤、甘味剤、流動化剤、香味剤、滑沢剤などが加えられる。
【０００３】
錠剤の原料同士が化学的に可溶でない場合は、錠剤をマクロ的に観察すると混合物であるが、ミクロ的に観察すると原料である粒状物が分散した状態になる。錠剤中の有効成分等は、均一に分散していることが好ましいが、実際には偏在することがある。そこで、有効成分等の偏在度合いを定量的に評価することが求められている。偏在度合いを定量的に評価できれば規格値を設けることができるため、例えば、品質管理において、定量結果に基づいて、製造工程のうち、偏在度合いに影響を及ぼす原料の混合、混練条件等を見直すことができ、有効成分等の偏在を低減できると考えられる。
【０００４】
ところで、一般に、物の分散性を評価する手法としては、撮像等によって可視化した画像をフーリエ変換する技術が知られている（例えば、非特許文献１、２）。フーリエ変換とは、フーリエ積分を利用した空間領域（波形）と空間周波数領域（波形）の変換公式であり、フーリエ変換することにより、物の細かさや均一性を評価でき、更に、特定の周波数成分の強度（ピーク）あるいは特定の周波数領域の平均値を定量値とすることができる。そこで、錠剤に含まれる有効成分等の粒状物の偏在度合いを、フーリエ変換を用いて評価することが考えられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】寺田勝、青木弘行、近将俊、横沢誠司、「２次元フーリエ変換を用いたテクスチャ解析法によるメタリック塗膜中の光輝材分散性評価」、色材、２００４年、７７（１）、ｐ．７〜１２
【非特許文献２】兼松学、北垣亮馬、野口貴文、友澤史紀、「２次元フーリエ変換によるコンクリートの汚れの評価手法に関する基礎的研究」、コンクリート工学年次論文集、２０００年、Ｖｏｌ．２２、Ｎｏ．１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
フーリエ変換は、空間方向に対して無限大の領域を演算する手法であるが、計算対象となる実際のデータは有限範囲であるため、その有限範囲が空間方向に繰り返されると仮定して演算が行われる。そのため、偏在部を有する可視化画像をフーリエ変換すると、その偏在部が無限に繰り返されるとの仮定に基づいて演算され、偏在部は低周波の周波数成分として算出（検出）される。しかし、フーリエ変換によって得られるこのような低周波の周波数成分には、偏在部の存在に基づく成分の他、粒状物の均一性が低い（粒径のバラツキが大きい）ことに基づく成分や、粒状物が粗大であることによる情報も併せて検出される。従って、フーリエ変換して得られる結果に基づいた場合には、微細な粒状物が偏在していても、粗大な粒状物が均一に分散していても同じ結果となり、これらを区別できない。よって、錠剤のように、大小様々な粒状物が混ざった対象に対してフーリエ変換を用いて偏在度合いを数値化する手法は精度が劣る。
【０００７】
本発明は上記の事情に着目してなされたものであって、その目的は、観察対象物中にある粒状物の粒径に影響されることなく、粒状物の偏在検知方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、上記偏在検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決できた本発明に係る第一の方法は、観察対象物中にある粒状物の偏在を検知する方法であって、前記観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する第１ステップと、前記視野内の観察対象物を所定線に沿って走査し、該所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎを得る第２ステップと、前記出現数ｎを、前記所定線が前記観察対象物を走査した長さＬで除することにより規格化出現数ｎ／Ｌを得る第３ステップと、を有する点に特徴がある。
【０００９】
上記第一の方法は、上記第３ステップに次いで、規格化定数Ｎを求める第４ステップと、前記規格化出現数ｎ／Ｌを前記規格化定数Ｎで除し、パラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）を得る第５ステップと、を更に有してもよく、前記規格化定数Ｎとして、前記視野内の観察対象物にある粒状物の総数を用いることができる。
【００１０】
上記課題を解決できた本発明に係る第二の方法は、観察対象物中にある粒状物の偏在を検知する方法であって、前記観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する第１ステップと、前記視野内の観察対象物を複数の所定線に沿って走査し、それぞれの所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎm（但し、ｍは２以上の整数。以下、同じ。）を得る第２ステップと、前記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを、前記所定線が前記観察対象物を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmで除することにより規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを得る第３ステップと、を有する点に特徴がある。
【００１１】
上記第二の方法は、上記第３ステップに次いで、規格化定数Ｎを求める第４ステップと、前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを前記規格化定数Ｎで除し、パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を得る第５ステップと、を更に有してもよく、前記規格化定数Ｎとしては、前記所定線に交差した粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎi、または前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値を用いることができる。
【００１２】
上記第二の方法は、上記第５ステップに次いで、前記パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）の標準偏差σ、尖度、または歪度の少なくとも一つを算出する第６ステップを更に有してもよい。
【００１３】
上記第二の方法は、前記第３ステップに次いで、前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの標準偏差σ、尖度、または歪度の少なくとも一つを算出する第７ステップを更に有してもよい。また、前記第７ステップに次いで、規格化定数Ｎを求める第８ステップと、前記第７ステップで算出した標準偏差σを、前記規格化定数Ｎで除する第９ステップと、を更に有してもよく、前記規格化定数Ｎとしては、前記所定線に交差した粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎi、または前記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値を用いることができる。
【００１４】
前記所定線は、線分または曲線を含むことが好ましい。前記所定線は、視野内において放射状に延びる線分であってもよい。前記第１ステップでは、前記観察対象物の全体が視野内に存在するイメージデータを準備することが好ましい。前記粒状物のカウントは、エッジカウントで行ってもよい。
【００１５】
本発明には、上記方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体も包含される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、観察対象物中にある粒状物の個数をカウントし、該個数を規格化することによって粒状物の偏在を検知しているため、粒状物の粒径の影響を受けることなく、粒状物の偏在を検知でき、偏在の度合いを定量できる。また、本発明によれば、こうした偏在検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の方法をコンピュータに実行させるプログラムのフローチャートである。
【図２】図２は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための模式図である。
【図３】図３は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の模式図である。
【図４】図４は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の模式図である。
【図５】図５は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の模式図である。
【図６】図６は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための図面代用写真である。
【図７】図７は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の図面代用写真である。
【図８】図８中のａは、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の図面代用写真である。図８中のｂは、図８中のａに示した観察対象物に対して所定線をｘ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。図８中のｃは、図８中のａに示した観察対象物に対して所定線をｙ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。
【図９】図９中のｄは、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための他の図面代用写真である。図９中のｅは、図９中のｄに示した観察対象物に対し、該観察対象物の中心から放射状に延びる線分を所定線として走査したときに、円周方向の角度と粒状物の個数をカウントした結果を示すグラフである。
【図１０】図１０は、実施例で用いた標準試料を撮影した図面代用写真である。
【図１１】図１１は、実施例で用いた試料Ａを撮影した図面代用写真である。
【図１２】図１２は、実施例で用いた試料Ｂを撮影した図面代用写真である。
【図１３】図１３中のａは、実施例で用いた試料Ａを撮影した図面代用写真である。図１３中のｂは、図１３中のａに示した観察対象物に対して所定線をｘ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。図１３中のｃは、図１３中のａに示した観察対象物に対して所定線をｙ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。図１３中のｅは、図１３中のａに示した観察対象物に対し、該観察対象物の中心から放射状に延びる線分を所定線として走査したときに、円周方向の角度と粒状物の個数をカウントした結果を示すグラフである。
【図１４】図１４中のａは、実施例で用いた試料Ｂを撮影した図面代用写真である。図１４中のｂは、図１４中のａに示した観察対象物に対して所定線をｘ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。図１４中のｃは、図１４中のａに示した観察対象物に対して所定線をｙ軸方向に引き、粒状物の個数をカウントし、円形の分布に沿った規格化を行った結果を示すグラフである。図１４中のｅは、図１４中のａに示した観察対象物に対し、該観察対象物の中心から放射状に延びる線分を所定線として走査したときに、円周方向の角度と粒状物の個数をカウントした結果を示すグラフである。
【図１５】図１５は、実施例で用いたモデルデータを示す図である。
【図１６】図１６は、規格化定数Ｎとして、画像中に存在する粒状物の総数を用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を示すグラフである。
【図１７】図１７は、規格化定数Ｎとして、１７７７本または８８８本の所定線に交差した粒状物の出現数の総和Σｎiを用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を示すグラフである。
【図１８】図１８は、規格化定数Ｎとして、規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明者らは、観察対象物中にある粒状物の粒径の影響を受けることなく、粒状物の偏在を検知できる方法を提供するために、鋭意検討を重ねてきた。その結果、所定線に交差する粒状物の個数をカウントし、この個数を所定の手順に基づいて規格化すれば、粒状物の偏在を検知できることを見出し、本発明を完成した。以下、本発明の方法について図１〜図５を用いて順を追って説明する。図１は、本発明の方法をコンピュータに実行させるプログラムのフローチャートである。図２〜図５は、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を説明するための模式図である。
【００１９】
本発明の第一の方法および第二の方法では、上記第１ステップから第３ステップを順に行う。第一の方法では、観察対象物に対して１本の所定線を走査させているのに対し、第二の方法では、観察対象物に対して複数本の所定線を走査させている点以外は同じである。
【００２０】
［第１ステップ］
第１ステップは、上記第一の方法、上記第二の方法で共通している。
【００２１】
第１ステップでは、観察対象物の外形線の少なくとも一部が視野内に存在するイメージデータを準備する。第１ステップを、図２を用いて説明する。図２中、１はイメージデータを示しており、該イメージデータは、視野に対応している。図２中、２は観察対象物の外形線を示しており、図２に示した模式図では、視野内に観察対象物の全体が存在している。図２中、３は観察対象物中にある粒状物を示している。
【００２２】
視野内に、観察対象物の外形線２の少なくとも一部を存在させることによって、粒状物３の偏在が起こっている場所を、観察対象物との相対位置として把握でき、また観察対象物をより全体的に観察することができる。
【００２３】
上記観察対象物の形状は特に限定されず、図２に示した円の他、例えば、楕円、三角形、矩形（正方形、長方形）、菱形などが挙げられる。また、観察対象物の各頂点は丸みを帯び、曲線で構成されていてもよい。
【００２４】
上記イメージデータ１は、上記視野内に、上記観察対象物の全体が存在することが好ましい。
【００２５】
上記イメージデータ１は、例えば、ラマン顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相差顕微鏡等を含む光学顕微鏡や、走査型電子顕微鏡で撮像して準備することができる。
【００２６】
上記イメージデータ１の準備の具体的態様としては、当該データを例えば、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ  ＤＬ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋Ｒ  ＤＬ、ＤＶＤ＋ＲＷ、ＢＤ−Ｒ、ＢＤ−ＲＥ、ＢＤ−ＬＴＨ等の記憶媒体に格納することが挙げられる。その他、例えば、コンピュータ内のハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＤＤ）等の補助記憶装置、ネットワークを介して接続されたコンピュータの補助記憶装置等が挙げられる。
【００２７】
［第２ステップ］
第一の方法における第２ステップでは、視野内の観察対象物に対して所定線を１本走査させ、該所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎが得られる。
【００２８】
一方、第二の方法における第２ステップでは、視野内の観察対象物に対して所定線を複数本走査させ、それぞれの所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントすることにより粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎm（但し、ｍは２以上の整数。以下、同じ。）が得られる。
【００２９】
本明細書において、走査とは、所定線に交差する粒状物をカウントする操作を行うことを意味し、この操作は、所定線の端から順に行う必要はない。
【００３０】
第２ステップを図３〜図５を用いて説明する。なお、図３〜図５において、上記図２と同じ箇所には同じ符号を付した。
【００３１】
図３は、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、ｘ軸方向に所定線Ｌｘを引いた状態を示す模式図である。図３には、説明の便宜上、ｘ軸、ｙ軸および観察対象物の外形線２の半径Ｒを示している。
【００３２】
図４は、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、例えば同心円となる円形の所定線Ｌｃを引いた状態を示す模式図である。図４には、説明の便宜上、円形の所定線Ｌｃ上の位置を表現するために、座標軸の代わりに角度、円形の所定線Ｌｃの半径ｒを示している。
【００３３】
図５は、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、放射状に延びる線分を所定線Ｌｚとして引いた状態を示す模式図である。図５には、説明の便宜上、所定線Ｌｚを時計の０時位置に引き、この所定線Ｌｚを反時計回りに回転させて走査したときの回転方向を示す矢印を示している。また、座標軸の代わりに角度（所定線Ｌｚの回転角度）を示している。
【００３４】
まず、上記粒状物の出現数を測定するにあたり、上記第１ステップで撮像して得られた画像は、例えば所定明度を閾値として２値化することにより観察対象物の母材と、偏在の度合いを検知すべき粒状物３を明瞭に区別することが好ましい。２値化に用いる画像処理ソフトは特に限定されないが、例えば、「ＩｍａｇｅＪ」、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ（登録商標）などの汎用ソフトを用いることもできる。
【００３５】
上記所定線に交差する粒状物３ａの出現数をカウントする所定基準には、特段の制限はない。例えば、所定線に１ピクセルでも交差する全ての粒状物３ａの出現数をカウントしてもよいし、粒径（所定線Ｌｘとの交差長さ）が所定の範囲を満足する粒状物３ａの出現数をカウントしてもよい。
【００３６】
上記粒状物のカウントは、エッジカウントで行ってもよい。エッジカウントとは、観察対象物上を走査したときに、所定線に粒状物が交差し、黒が白に変化した部分（又は、白が黒に変化した部分）を１とカウントする方法である。エッジカウントでは、１つの粒状物に対して黒が白に変化したときに１カウント、白が黒に変化したときに１カウントと算出されるため、合計のカウント数は２となる。従ってエッジカウントで粒状物の個数を算出する場合は、エッジカウントで求めたカウント数を２で除せばよい。
【００３７】
観察対象物を走査する所定線の位置、形状、本数は、任意に選択でき、例えば、観察対象物の形状に応じた形状の所定線を引けばよい。例えば、粒状物の偏在傾向を予め把握できている場合は、その偏在を把握するのに適した所定線を設定することにより、より効率的に偏在を検知できる。
【００３８】
上記観察対象物を走査する所定線の形状は特に限定されず、線分を含んでいてもよいし、曲線を含んでいてもよい。
【００３９】
所定線が線分の場合は、図３に示すように視野内の観察対象物に対して所定線を、ｘ軸方向に走査させてもよいし、図示しないが、所定線をｙ軸方向に走査させてもよい。また、視野に対して斜め方向（例えば、視野の対角方向など）に走査させてもよい。
【００４０】
所定線の形状は、線分を組み合わせた折れ線でもよいし、線分を組み合わせた閉じた系としてもよい。閉じた系には、例えば、三角形、矩形（正方形、長方形）、菱形、多角形などの形状が含まれる。
【００４１】
所定線が曲線の場合は、例えば、円や楕円のように閉じた系でもよいし、観察対象物の外形線に沿った弧状の曲線でもよい。例えば、上記観察対象物の外形が円の場合は、所定線を円形とし、図４に示すように、観察対象物と同心円になるように走査させてもよいし、図示しないが、中心をずらして同心円とならないように走査させてもよい。同様に、観察対象物の外形線が円形、楕円形、ラグビーボール形、長楕円形などの場合に、それぞれの外形線に相似な形状の所定線を用いても良い。
【００４２】
線分或いは曲線の所定線は、視野内の観察対象物に対して、１本でもよいし、２本以上の複数本でもよい。例えば、ｘ軸方向、ｙ軸方向、または円形状のうち、いずれか１本の所定線を走査させて該所定線に交差する粒状物３ａの個数をカウントしてもよいし、ｘ軸方向またはｙ軸方向に並行な複数本の所定線を走査させて該所定線に交差する粒状物３ａの個数をカウントしてもよい。また、直径の異なる複数の円形状の所定線を走査させて該所定線に交差する粒状物３ａの個数をカウントしてもよい。外形線に相似な形状の複数の所定線を用いる場合は、相似比をそれぞれ変えた所定線を用いることができる。或いは、ｘ軸方向の線分、ｙ軸方向の線分、および円形状よりなる群から２種以上を選択し、それぞれの所定線に交差する粒状物３ａの個数をカウントし、粒状物の偏在を検知、評価してもよい。所定線を複数本にするか、異なる方向または異なる形状の所定線を組み合わせることによって、観察対象物中にある粒状物の偏在を精度良く検知、評価できる。
【００４３】
上記所定線を２本以上走査させる場合は、図５に示すように、視野内において放射状に延びる線分を所定線Ｌｚとして走査させてもよい。図５では、２０°間隔で、１８本の所定線Ｌｚを引いたが、所定線Ｌｚの本数や間隔はこれに限定されるものではない。また、所定線Ｌｚは、例えば放射状に一度に走査させて各所定線に交差する粒状物を所定基準でカウントしてもよいし、図５に示すように、１本の所定線Ｌｚを反時計回りに回転させ、所定角度ごと、または連続的に所定線Ｌｚに交差する粒状物を所定基準でカウントしてもよい。
【００４４】
測定した上記出現数ｎまたは上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎm（但し、ｍは２以上の整数。以下、同じ。）は、上記記録媒体や記録装置に格納することができる。
【００４５】
［第３ステップ］
第一の方法における第３ステップでは、上記第２ステップで測定した出現数ｎを、上記所定線が上記観察対象物を走査した長さＬで除することにより規格化出現数ｎ／Ｌを算出する。
【００４６】
一方、第二の方法における第３ステップでは、上記第２ステップで測定した出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを、上記所定線が上記観察対象物を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmで除することにより規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを算出する。
【００４７】
算出される上記規格化出現数ｎ／Ｌまたは上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmは、単位長さあたりに存在している粒状物３ａの個数を示している。
【００４８】
このようにして算出した規格化出現数ｎ／Ｌまたは規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmに基づいて、観察対象物中の粒状物の偏在を検知できる。
【００４９】
即ち、観察対象物中に粒状物が仮に完全に均一に分散している場合は、各サンプルに対して所定線をそれぞれ１本走査させ、各サンプルに対して引いた所定線について算出した規格化出現数ｎ／Ｌが一定（同じ値）になる。観察対象物中に粒状物が仮に完全に均一に分散している場合は、所定線を複数走査させ、それぞれの所定線について算出した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmが一定（同じ値）になる。また、上記第二の方法で算出した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを、例えば、所定線で観察対象物を走査した位置に対してプロットすれば、グラフの形状に基づいて、視覚的に、観察対象物中の粒状物の偏在を容易に検知、評価できる。また、グラフに対して、最大値と最小値の差分を求めたり、フーリエ変換によって特定の空間周波数の成分値を求めることによって、対象物中の粒状物の偏在を評価してもよい。
【００５０】
上記観察対象物を走査した長さは、例えば、次の手順で算出できる。
【００５１】
図３に示すように、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、ｘ軸方向に所定線Ｌｘを引いた場合の上記長さＬは、外径線２上の任意の点を（ｘ１，ｙ１）、外径線２の半径をＲで表すと、２×√（Ｒ2−ｙ１2）で算出できる。また、図示しないが、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、ｙ軸方向に所定線Ｌｘを引いた場合の上記長さＬは、２×√（Ｒ2−ｘ１2）で算出できる。
【００５２】
図４に示すように、イメージデータ１内の観察対象物の外形線２に対して、同心円となる円形の所定線Ｌｃを引いた場合の上記長さＬは、所定線Ｌｃの半径をｒで表すと、２πｒで算出できる。
【００５３】
図５に示すように、イメージデータ１内の観察対象物に対して、放射状に延びる線分を所定線Ｌｚとして引いた場合の上記長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmは、外径線２の半径をＲで表すと、半径Ｒそのものとなる。
【００５４】
上記第一の方法において、上記規格化出現数ｎ／Ｌは、パーソナルコンピューターに上記長さＬの数値を入力し、予め格納した上記出現数ｎを読み出すことによって算出すればよい。
【００５５】
一方、上記第二の方法において、上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmは、パーソナルコンピューターに上記長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmの数値を入力し、予め格納した上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを読み出すことによって算出すればよい。
【００５６】
上記第一の方法、第二の方法において、上記第３ステップに次いで、下記の第４ステップおよび第５ステップをこの順で行ってもよい。また、第二の方法においては、上記第３ステップに次いで、下記の第７ステップを行ってもよい。
【００５７】
［第４ステップ］
第４ステップは、第一の方法および第二の方法で共通しており、規格化定数Ｎを求めるステップである。
【００５８】
規格化定数Ｎとしては、第一の方法では、上記視野内の観察対象物にある粒状物３の総数を求めればよい。
【００５９】
一方、第二の方法では、規格化定数Ｎとして、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiを求めるか、上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値を求めればよい。上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値は、［Σ（ｎi／Ｌｉ）］／ｍで求めることができる。Σはｉ＝１からｉ＝ｍまでの和である（以下同じ）。また、第二の方法では、規格化定数Ｎとして、上記視野内の観察対象物にある粒状物３の総数を求めてもよい。また、第二の方法では、規格化定数Ｎとして、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiの平均値（Σｎi）／ｍを求めてもよいし、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiを、上記所定線が上記観察対象物を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmの総和ΣＬiで除した値Σｎi／ΣＬiを求めてもよい。
【００６０】
なお、第一の方法および第二の方法のいずれにおいても、規格化が不要な場合は規格化定数Ｎ＝１とすればよい。
【００６１】
上記視野とは、上記第１ステップで観察した視野を意味する。
【００６２】
前記規格化定数Ｎとして、上記視野内の観察対象物にある粒状物３の総数を求める場合、上記第２ステップで粒状物３ａの出現数ｎまたは出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmは所定線を一次元に走査してカウントする方法であったが、第４ステップにおける粒状物３の総数は、２次元空間での個数カウントとなるため、通常、第２ステップでのカウント方法とは異なる方法でのカウントとなる。例えば第４ステップでは、粒状物３ａの円相当直径が所定値以上のものを１個とカウントすることもできる。勿論、どの程度の大きさの粒状物３ａを１個と数えるかの数値的基準（例えば、１μｍ以上という基準）は、上記第２ステップのカウント基準と第４ステップのカウント基準とは同じであってもよい。
【００６３】
測定した上記規格化定数Ｎは、上記記録媒体や記録装置に格納することができる。
【００６４】
［第５ステップ］
第５ステップも第一の方法および第二の方法で共通しており、第３ステップで得られた規格化出現数を、第４ステップで求めた規格化定数Ｎで除するステップである。
【００６５】
即ち、第一の方法における第５ステップでは、上記第３ステップで算出した規格化出現数ｎ／Ｌを、上記第４ステップで算出した規格化定数Ｎで除して、パラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）を算出する。
【００６６】
一方、第二の方法における第５ステップでは、上記第３ステップで算出した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを、上記第４ステップで算出した規格化定数Ｎで除して、パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を算出する。
【００６７】
このようにして算出したパラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）またはパラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）に基づいて、観察対象物中の粒状物の偏在を検知できる。
【００６８】
即ち、観察対象物中に粒状物が仮に完全に均一に分散している場合は、パラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）またはパラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）が一定（同じ値）になる。また、上記第二の方法で算出したパラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を、例えば、所定線で観察対象物を走査した位置に対してプロットすれば、グラフの形状に基づいて、視覚的に、観察対象物中の粒状物の偏在を容易に検知、評価できる。また、グラフに対して、最大値と最小値の差分を求めたり、フーリエ変換によって特定の空間周波数の成分値を求めることによって、対象物中の粒状物の偏在を評価してもよい。
【００６９】
なお、第二の方法における第５ステップでは、上記第３ステップで算出した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを、上記第４ステップで算出した規格化定数Ｎで除して、パラメータ値［Σ（ｎi／Ｌi）］／（ｍ×Ｎ）を算出し、このパラメータ値［Σ（ｎi／Ｌi）］／（ｍ×Ｎ）に基づいて、観察対象物中の粒状物の偏在を検知してもよい。あるいは出現数の平均値ｎaveおよび、走査長さの平均値Ｌaveから、パラメータ値ｎave／（Ｌave×Ｎ）を求め、このパラメータ値ｎave／（Ｌave×Ｎ）に基づいて、観察対象物中の粒状物の偏在を検知してもよい。
【００７０】
上記第一の方法において、上記パラメータ値ｎ／（Ｌ×Ｎ）は、パーソナルコンピューターに予め格納した規格化出現数ｎ／Ｌと規格化定数Ｎを演算して求めればよい。
【００７１】
また、上記第二の方法において、上記パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）は、パーソナルコンピューターに予め格納した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmと規格化定数Ｎを演算して求めればよい。
【００７２】
［第６ステップ］
上記第二の方法においては、上記第１ステップから第５ステップを行った後、下記の第６ステップを行ってもよい。
【００７３】
第６ステップでは、上記第二の方法における第５ステップで算出した上記パラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）の標準偏差σ、尖度（「とがり」と呼ばれることがある。）、歪度（「ゆがみ」または「ひずみ」と呼ばれることがある。）のうち少なくとも一つを算出する。上記標準偏差σ、尖度、または歪度を算出することによって、粒状物の出現状態の均一性（バラツキ）を評価できる。
【００７４】
算出した上記標準偏差σ、尖度、または歪度は、上記記録媒体や記録装置に格納することができる。
【００７５】
［第７ステップ］
上記第二の方法においては、上記第３ステップに次いで、下記の第７ステップを行ってもよい。
【００７６】
第７ステップでは、上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの標準偏差σ、尖度、または歪度の少なくとも一つを算出する。上記標準偏差σ、尖度、または歪度を算出することによって、粒状物の出現状態の均一性（バラツキ）を評価できる。
【００７７】
［第８ステップ］
上記第二の方法においては、上記第７ステップを行った後、下記の第８ステップおよび第９ステップをこの順で行ってもよい。
【００７８】
第８ステップは、上記第４ステップと同じであり、規格化定数Ｎを求めるステップである。即ち、規格化定数Ｎとして、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiを求めるか、上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの平均値を求めればよい。また、第二の方法では、規格化定数Ｎとして、上記視野内の観察対象物にある粒状物３の総数を求めてもよい。また、第二の方法では、規格化定数Ｎとして、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiの平均値（Σｎi）／ｍを求めてもよいし、上記出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmの総和Σｎiを、上記所定線が上記観察対象物を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌmの総和ΣＬiで除した値Σｎi／ΣＬiを求めてもよい。
【００７９】
［第９ステップ］
第９ステップは、第７ステップで算出した上記規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの標準偏差σを、第８ステップで求めた規格化定数Ｎで除するステップである。標準偏差σを、規格化定数Ｎで除した値は小さいほど、観察対象物中に粒状物が均一に分散していると評価できる。
【００８０】
上記第９ステップにおける演算は、パーソナルコンピューターに予め格納した標準偏差σと、規格化定数Ｎを用いて行えばよい。
【００８１】
上記観察対象物としては、例えば、医薬品または食品分野等において用いられる錠剤が挙げられ、上記粒状物としては、例えば、錠剤に含まれる有効成分等が挙げられる。
【００８２】
上記錠剤は、素錠をそのまま観察対象物として用いてもよいし、素錠を切断等して観察面を平滑したものを観察対象物として用いてもよい。
【００８３】
次に、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を、図面（図６〜図９）を用いて具体的に説明する。なお、手順は図面に限定されるものではない。
【００８４】
剤形が円形の錠剤（素錠）を準備し、切断して表面が平滑としたものの外観をラマン顕微鏡で、等倍で撮影した。図面代用写真を図６に示す。図６では、錠剤の全体が視野（写真）内に収まるように撮影した。
【００８５】
図６に示した図面代用写真を、画像解析ソフト「ＩｍａｇｅＪ」を用いて２値化した図面代用写真を図７に示す。２値化は、偏在の有無を検知しようとする粒状物と他の成分が被らないように行った。図７に写っている白色の点が粒状物を示している。
【００８６】
図７に示した錠剤に対して、ｘ軸方向とｙ軸方向に所定線をそれぞれ１本ずつ引いた図面代用写真を図８のａに示す。図８で、線分Ｌｘは、ｘ軸方向に走査させた所定線、線分Ｌｙは、ｙ軸方向に走査させた所定線をそれぞれ示している。
【００８７】
線分Ｌｘと交差する粒状物の個数（出現数）をカウントし、線分Ｌｘの長さで除した結果を図８のｂに示す。また、線分Ｌｙと交差する粒状物の個数（出現数）をカウントし、線分Ｌｙの長さで除した結果を図８のｃに示す。図８のｂ、ｃの横軸は、観察対象物に対応する走査位置を示し、縦軸は、カウントした個数（出現数）を所定線の長さで除した値を示している。
【００８８】
また、図７に示した錠剤に対して、観察対象物の半径に相当する所定線Ｌｚを引いた図面代用写真を図９のｄに示す。所定線Ｌｚは、矢印で示す方向に時計回りに３６０°回転させ、最初の所定線Ｌｚの位置を０°としたとき、各角度において所定線Ｌｚと交差する粒状物の個数をカウントした。各角度においてカウントした粒状物の個数を、所定線Ｌｚの長さ（即ち、観察対象物の半径Ｒに相当する）で除した結果を図９のｅに示す。図９のｅの横軸は、所定線の回転角、縦軸は、各角度における粒状物の個数（出現数）を所定線Ｌｚの長さで除した値を示している。
【００８９】
観察対象物中に粒状物が均一に分散している場合にカウントされる粒状物の個数／所定線の長さの値は、走査する位置によって一定の値を示すと考えられる。一方、粒状物が偏在すると、カウントされる粒状物の個数／所定線の長さの値は、走査位置によって異なる。
【００９０】
以上、本発明の方法に基づいて視野内の観察対象物中にある粒状物を検知し、粒状物の出現数を測定する手順を、図面を用いて説明した。
【００９１】
本発明には、上記方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが包含される。
【００９２】
また、本発明には、上記プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体も含まれる。
【００９３】
以下、実施例を挙げて本発明をより具体的に説明するが、本発明は下記実施例によって制限を受けるものではなく、前記および後記の趣旨に適合し得る範囲で変更を加えて実施することも勿論可能であり、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包含される。
【実施例】
【００９４】
実験１
［試料の準備］
市販されている錠剤（素錠）を標準試料として準備した。準備した錠剤の剤形は円状で、錠剤を切断し、表面を平滑にした外観を、ラマン顕微鏡で、等倍で観察し、錠剤全体が視野（写真）に収まるように撮影した。錠剤の外形線の半径Ｒは５ｍｍである。撮影した写真を、画像解析ソフト「ＩｍａｇｅＪ」を用いて画像解析し、２値化した。２値化は、偏在の検知対象とする粒状物と他の成分が被らないように行った。２値化した図面代用写真を図１０に示す。図１０に写っている白色の点が粒状物を示している。図１０から明らかなように、標準試料は、粒状物がほぼ均一に分散していることが分かる。
【００９５】
標準試料に含まれる粒状物はほぼ均一に分散しているため、粒状物が偏在した試料を模擬し、標準試料を撮影した写真を２値化した図面代用写真を画像加工し、２つの試料（試料Ａ、試料Ｂ）を作製した。試料Ａの図面代用写真を図１１、試料Ｂの図面代用写真を図１２に示す。図１１に示すように、試料Ａは、粒状物が錠剤の右下に偏在しており、錠剤の左上には粒状物は殆ど偏在していない。図１２に示すように、試料Ｂは、粒状物が錠剤の外周側に偏在しており、中央部分には粒状物はほとんど存在していない。
【００９６】
上記３つの錠剤を用い、次の手順で錠剤中にある粒状物の偏在を検知、評価した。
【００９７】
［比較例］
従来法として、フーリエ変換を用いて粒状物の偏在を検知、評価した。
【００９８】
図１０〜図１２の図面代用写真をフーリエ変換し、０．３３〜０．５／ｍｍの周波数領域を平均化した値を算出した。算出結果を下記表１に示す。フーリエ変換では、数値が小さいほど粒状物が均一に分散していることを意味する。下記表１から明らかなように、フーリエ変換を用いて算出した平均値は、粒状物が均一に分散している標準試料も、粒状物が偏在している試料Ａ、試料Ｂも、ほぼ同じであり、この平均値に基づいても粒状物の偏在は検知できないことが分かる。
【００９９】
［発明例］
本発明の方法に基づいて粒状物の偏在を検知、評価した。
【０１００】
図１０〜図１２の図面代用写真を用い、ｘ軸方向の所定線Ｌｘ、ｙ軸方向の所定線Ｌｙ、および放射状に走査できるように所定線Ｌｚを引き、各所定線に交差する粒状物をエッジカウントし、粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎm（但し、ｍは２以上の整数。以下、同じ。）を測定した。
【０１０１】
ｘ軸方向に引いた所定線Ｌｘの長さは２×√（２５−ｘ１2）ｍｍ、ｙ軸方向に引いた所定線Ｌｙの長さは２×√（２５−ｙ１2）ｍｍで求められる。なお、ｘ１およびｙ１は、錠剤の円周上の任意の点の座標（ｘ１、ｙ１）を意味する。
【０１０２】
次に、各所定線について、出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを、所定線が錠剤を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌm（即ち、Ｌｘ、Ｌｙの長さ）で除算して規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを算出した。
【０１０３】
観察対象物に対応する走査位置を横軸、各走査位置において算出した規格化出現数を縦軸としたグラフを図８のｂ、ｃ、図１３のｂ、ｃ、図１４のｂ、ｃにそれぞれ示す。図８は図１０に示した標準試料を用いた結果、図１３は図１１に示した試料Ａを用いた結果、図１４は図１２に示した試料Ｂを用いた結果をそれぞれ示している。図８、図１３、図１４において、ｂは、ｘ軸方向の所定線Ｌｘを走査させた結果、ｃは、ｙ軸方向の所定線Ｌｙを走査させた結果を示している。
【０１０４】
一方、所定線Ｌｚは、錠剤の半径と重なるように引き、所定線Ｌｚの長さは５ｍｍである。所定線Ｌｚは、錠剤の中心を端点として３６０°回転させて各回転角において走査した。即ち、所定線Ｌｚの最初の位置を０°としたとき、所定線Ｌｚを回転させたときの各角度において所定線Ｌｚと交差する粒状物の個数をカウントした。
【０１０５】
次に、各所定線について、出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを、所定線が錠剤を走査した長さＬ1、Ｌ2、・・・、Ｌm（即ち、Ｌｚの長さ）で除算して規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmを算出した。
【０１０６】
所定線の回転角を横軸、各角度において算出した規格化出現数を縦軸としたグラフを図９のｅ、図１３のｅ、図１４のｅにそれぞれ示す。
【０１０７】
図８のｂ、ｃ、図９のｅ、図１３のｂ、ｃ、ｅ、図１４のｂ、ｃ、ｅから明らかなように、規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmに基づくグラフの形状によって、観察対象物中にある粒状物の偏在を検知できる。
【０１０８】
次に、上記で算出した規格化出現数ｎ1／Ｌ1、ｎ2／Ｌ2、・・・、ｎm／Ｌmの標準偏差σを求めた。算出した標準偏差σを下記表１に示す。
【０１０９】
次に、規格化定数Ｎとして、視野内の錠剤にある粒状物の総数を、上記所定線に交差する粒状物の個数をカウントしたときと同じ条件で測定した。得られた規格化定数Ｎを下記表１に示す。
【０１１０】
次に、上記標準偏差σを、上記規格化定数Ｎで除してσ／Ｎを算出した。算出したσ／Ｎを下記表１に示す。
【０１１１】
下記表１から明らかなように、標準試料の錠剤は、所定線をｘ軸方向、ｙ軸方向、放射状のいずれで引いた場合でも、σ／Ｎは小さくなり、粒状物の偏在はほとんど無いと評価できる。
【０１１２】
試料Ａの錠剤は、所定線をｘ軸方向、ｙ軸方向、放射状のいずれで引いた場合でも、σ／Ｎは大きくなり、粒状物は偏在していると評価できる。
【０１１３】
試料Ｂの錠剤は、所定線をｘ軸方向およびｙ軸方向に引いた場合のσ／Ｎが大きいため、粒状物はｘ軸方向およびｙ軸方向に偏在しているが、所定線を放射状に引いた場合のσ／Ｎが小さいため、粒状物は放射状方向には偏在せず、均一に分散していると評価できる。
【０１１４】
以上の結果から、本発明によれば、粒状物の偏在状態に応じて、所定線の引く方向および所定線の形状を変化させることによって、観察対象物中にある粒状物の大きさによる影響を受けることなく、粒状物の偏在を検知、評価できる。
【０１１５】
【表１】
2018004616.tif 000003
【０１１６】
実験２
実験２では、規格化定数Ｎの種類によって検知される粒状物の偏在度合いの違いについて検討した。
【０１１７】
モデルデータとして図１５に示すＡ〜Ｃの画像を準備した。Ａは４００×４００ピクセルの画像の中心に分布の中心があるガウス分布で、半径２ピクセルの粒子をランダムに配置した画像である。ＢはＡの分布の中心を５０ピクセルずらした画像であり、ＣはＡの分布の中心を１００ピクセルずらした画像である。
【０１１８】
図１５に示した画像を用い、本発明の方法に基づいて粒状物の偏在を検知、評価した。具体的には、所定線として、画像の中心から放射状に延びる線分を複数本引き、それぞれの所定線に交差する粒状物の数をカウントすることにより粒状物の出現数ｎ1、ｎ2、・・・、ｎmを求めた。所定線の本数は、１７７７本または８８８本とした。粒状物の数のカウントは、エッジカウントで行った。
【０１１９】
規格化定数Ｎとして、画像中に存在する粒状物の総数、１７７７本または８８８本の所定線に交差した粒状物の出現数の総和Σｎi、および規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを求め、それぞれの規格化定数Ｎを用いてパラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）を算出した。
【０１２０】
次に、得られたパラメータ値ｎ1／（Ｌ1×Ｎ）、ｎ2／（Ｌ2×Ｎ）、・・・、ｎm／（Ｌm×Ｎ）の標準偏差σを算出した。算出結果を下記表２に示す。
【０１２１】
また、規格化定数Ｎとして、画像中に存在する粒状物の総数を用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を図１６に示す。図１６から明らかなように、規格化定数Ｎとして画像中に存在する粒状物の総数を用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した場合は、標準偏差σは単調増加を示さなかった。即ち、標準偏差σは、分布の中心の偏りに従ってＡ＜Ｂ＜Ｃとなると考えられるが、規格化定数Ｎとして画像中に存在する粒状物の総数を用いた場合はこのような傾向を示さなかった。これは粒状物の偏在に伴って、所定線に交差する粒状物の出現数が変化していることが原因であると考えられる。つまり、所定線に交差する粒状物の出現数の変化の影響が、偏在による標準偏差σの変化を打ち消していると考えられる。
【０１２２】
次に、規格化定数Ｎとして、１７７７本または８８８本の所定線に交差した粒状物の出現数の総和Σｎiを用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を図１７に示す。図１７において、点線（ａ）は所定線の本数を１７７７本として算出したときの結果、実線（ｂ）は所定線の本数を８８８本として算出したときの結果をそれぞれ示している。図１７から明らかなように、規格化定数Ｎとして１７７７本または８８８本の所定線に交差した粒状物の出現数の総和Σｎiを用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した場合は、標準偏差σは単調増加を示し、粒状物の偏在を検知できた。但し、算出される標準偏差σは、所定線の本数が１７７７本の場合に対して、所定線の本数が８８８本の場合の方がおよそ２倍になり、所定線の本数に依存することが分かる。
【０１２３】
次に、規格化定数Ｎとして、規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを用いてパラメータ値の標準偏差σを算出した結果を図１８に示す。図１８において、点線（ａ）は所定線の本数を１７７７本として算出したときの結果、実線（ｂ）は所定線の本数を８８８本として算出したときの結果をそれぞれ示している。図１８から明らかなように、規格化定数Ｎとして規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを用いてパラメータ値の標準偏差を算出した場合は、上記図１７と同様、標準偏差σは単調増加を示し、粒状物の偏在を検知できた。また、算出される標準偏差σの結果は、所定線の本数が１７７７本の場合でも、所定線の本数が８８８本の場合でもほぼ同じとなり、所定線の本数に依存しないことが分かる。
【０１２４】
実験２の結果により、粒状物の偏在によって粒状物のカウント数が変化する場合は、規格化定数Ｎとして所定線に交差した粒状物の出現数の総和Σｎiを用いるか、規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを用いるのが良いことが分かる。また、所定線の本数に依存しない結果を得るには、規格化定数Ｎとして規格化出現数の平均値［Σ（ｎi／Ｌi）］／ｍを用いるのが良いことが分かる。
【０１２５】
【表２】
2018004616.tif 000004
【符号の説明】
【０１２６】
１    イメージデータ
２    外形線
３    粒状物
３ａ  所定線に交差する粒状物
Ｌｘ  ｘ軸方向に引いた所定線
Ｌｙ  ｙ軸方向に引いた所定線
Ｌｃ  円形に引いた所定線
Ｌｚ  放射状に引いた所定線
Ｌ    所定線の長さ
【図１】
2018004616.tif 000005
【図２】
2018004616.tif 000006
【図３】
2018004616.tif 000007
【図４】
2018004616.tif 000008
【図５】
2018004616.tif 000009
【図６】
2018004616.tif 000010
【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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【図１７】
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【図１８】
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