(57)【要約】【課題】検査品質を評価すること。【解決手段】サーバ装置１０は、細菌が培養されたシャーレの撮像画像を画像処理することで、シャーレ内で培養された細菌のコロニーの位置を複数のコロニーについてそれぞれ検出する。さらに、サーバ装置１０は、検出した複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、複数のコロニーの面的な分布状況を算出し、算出した分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行い、判定の結果を出力する。【選択図】図２
2015171333.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細菌が培養されたシャーレの撮像画像を画像処理することで、前記シャーレ内で培養された細菌のコロニーの位置を複数のコロニーについてそれぞれ検出し、
検出した前記複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、前記複数のコロニーの面的な分布状況を算出し、
算出した前記分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行い、
前記判定の結果を出力する、
ことを特徴とするコンピュータにより実行される判定方法。
【請求項２】
前記判定する処理は、前記分布状況が一様ではないとみなせる場合に、前記所定の分布条件を満たさないと判定することを特徴とする請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
前記出力する処理は、前記判定の結果が、条件を満たさないものであった場合に、前記撮像画像が処理対象に適さないことを示す情報を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の判定方法。
【請求項４】
さらに、前記撮像画像は、前記シャーレに対する前記細菌の培養作業を行った担当者もしくは担当グループを特定する情報と対応づけて記憶されており、
前記判定の結果、前記分布条件を満たさないと判定されたシャーレ画像に対応する担当者もしくは担当グループを特定し、
特定した情報を出力することを特徴とする請求項１、２または３に記載の判定方法。
【請求項５】
細菌が培養されたシャーレの撮像画像を画像処理することで、前記シャーレ内で培養された細菌のコロニーの位置を複数のコロニーについてそれぞれ検出し、
検出した前記複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、前記複数のコロニーの面的な分布状況を算出し、
算出した前記分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行い、
前記判定の結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させる判定プログラム。
【請求項６】
細菌が培養されたシャーレの撮像画像を画像処理することで、前記シャーレ内で培養された細菌のコロニーの位置を複数のコロニーについてそれぞれ検出する検出部と、
検出した前記複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、前記複数のコロニーの面的な分布状況を算出する算出部と、
算出した前記分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行う判定部と、
前記判定の結果を出力する出力部と
を有することを特徴とする判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定方法、判定プログラム及び判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
食品の製造施設等では、菌類の混入を検査する衛生検査が行われる。例えば、食品の一部が採取された検体をシャーレ上に準備された培地に塗抹または混釈し、シャーレ上で検体に含まれる細菌を適温に保った上で所定の期間にわたって培養する。その後、培養によってシャーレ上に形成されたコロニーを計数することで衛生検査が実施される。
【０００３】
かかる衛生検査を支援する技術の一例として、シャーレ上に培養されたコロニーを撮像することによって得られた画像からコロニーを計数する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２１９６０号公報
【特許文献２】特開２００３−８５５３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、以下に説明するように、検査品質を評価することができない。
【０００６】
すなわち、上記の衛生検査が実施される場合には、培養過程での事故の一つとして、いわゆるコンタミネーションが発生する場合がある。例えば、シャーレ上の培地に検体を塗抹する場合に作業者の手指が培地に触れてしまったり、衛生検査の対象とする検体以外の他の検体が混入したりすることがある。この結果、検体にもともと含まれていた細菌と種類が異なる他の細菌が入り込んで、培地上で培養されてしまうことがある。また、上記のコンタミネーションが発生せずとも、検査手順に不備が発生する場合もある。例えば、シャーレの培地に塗抹された検体にムラがあると、コロニーが他の部分よりも厚く塗られた部分に密集して発育するので、画像処理で各コロニーを弁別できない程にまでコロニー同士が癒着してしまう場合もある。このように事故や不備が発生したシャーレを用いて検査が実施されたとしても、その検査の結果は信用に値せず、検査品質が損なわれる結果となる。
【０００７】
ところが、上記の技術は、あくまでコロニーを計数するものに過ぎず、コロニーの計数結果を用いたとしても、検査品質まで評価することは困難である。例えば、事故や不備がなかったシャーレとの間でコロニーの計数結果が同等であるからといって必ずしも衛生検査が支障なく実施されていると判断することはできない。なぜなら、コロニーの個数が同等であるからといって必ずしも互いのコロニーの形状や大きさまで類似しているとは限らないからである。また、検体の塗り方にムラが存在する場合には、シャーレの培養面で検体が他の部分よりも厚く塗られた箇所で互いに癒着する複数のコロニーが画像処理によって個別に検出されず、計数結果そのものが信用できない場合もあるからである。これらの理由から、上記の技術では、検査品質を評価することはできない。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、検査品質を評価できる判定方法、判定プログラム及び判定装置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】
【０００９】
一態様の判定方法は、コンピュータが、細菌が培養されたシャーレの撮像画像を画像処理することで、前記シャーレ内で培養された細菌のコロニーの位置を複数のコロニーについてそれぞれ検出する処理を実行する。さらに、前記コンピュータが、検出した前記複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、前記複数のコロニーの面的な分布状況を算出し、算出した前記分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行い、前記判定の結果を出力する処理を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
検査品質を評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る検査支援システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係るサーバ装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、分割方法の一例を示す図である。
【図４】図４は、評価対象の度数分布の一例を示す図である。
【図５】図５は、基準度数分布の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係るコロニー計数処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施例１に係る判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、分割方法の応用例を示す図である。
【図９】図９は、評価対象の度数分布の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、図９に示した度数分布の柱状グラフを示す図である。
【図１１】図１１は、分割方法の応用例を示す図である。
【図１２】図１２は、評価対象の度数分布の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、コロニー数と類似度の関係の一例を示すグラフである。
【図１４】図１４は、類似度の度数分布の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例１及び実施例２に係る判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して本願に係る判定方法、判定プログラム及び判定装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１３】
［システム構成］
図１は、実施例１に係る検査支援システムの構成を示す図である。図１に示す検査支援システム１は、工場や営業所などの拠点３Ａ〜３Ｃが出荷する食品の検体から細菌コロニーの培養を行ったシャーレが撮影されたシャーレ画像内のコロニーを計数するものである。これによって、検査支援システム１は、衛生検査を支援する検査支援サービスを提供する。かかる検査支援サービスの一環として、検査支援システム１は、各拠点３Ａ〜３Ｃで実施される衛生検査の品質管理を支援する品質管理サービスを併せて提供する。
【００１４】
図１に示すように、検査支援システム１には、サーバ装置１０と、クライアント端末３０Ａ〜３０Ｃと、本社端末５０とが収容される。図１には、３つのクライアント端末、１つの本社端末をそれぞれ図示したが、システムに収容される各装置の数は図示の構成に限定されない。すなわち、検査支援システム１は、任意の数のクライアント端末および本社端末を収容できる。なお、以下では、拠点３Ａ〜３Ｃの各拠点を総称する場合には「拠点３」と記載するとともに、クライアント端末３０Ａ〜３０Ｃの各装置を総称する場合には、「クライアント端末３０」と記載する場合がある。
【００１５】
これらサーバ装置１０、クライアント端末３０及び本社端末５０の間は、ネットワーク７を介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワーク７には、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。
【００１６】
このうち、サーバ装置１０は、上記の検査支援サービスや上記の品質管理サービスをクライアント端末３０や本社端末５０に提供するコンピュータである。一実施形態としては、サーバ装置１０は、検査支援サービスや品質管理サービスを実現するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、また、検査支援サービスや品質管理サービスをアウトソーシングにより提供するクラウドとして実装することもできる。他の実施形態としては、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして検査支援サービスや品質管理サービスが実現されるプログラムを所望のコンピュータにプリインストール又はインストールさせることによっても実装できる。
【００１７】
クライアント端末３０は、上記の検査支援サービスや上記の品質管理サービスの提供を受けるコンピュータである。このクライアント端末３０は、一例として、拠点３の検査部門の関係者によって使用される。
【００１８】
クライアント端末３０の一態様としては、衛生検査に使用するシャーレを撮像できる撮像装置そのもの、撮像装置が内蔵、付設もしくは通信によって接続されるコンピュータや撮像装置もしくは補助記憶装置を経由して取得されるシャーレ画像を保存可能なコンピュータを採用できる。例えば、上記の撮像装置の一例としては、コロニーが培養されたシャーレを撮影する距離や方向、さらには、シャーレに照射する照明の種類を変更しながらシャーレ画像を撮影できる専用の撮像装置を採用することができる。他の一例としては、撮像装置を標準装備する汎用のコンピュータを用いることもできる。例えば、パーソナルコンピュータを始めとする固定端末の他、スマートフォンを始め、携帯電話機、ＰＨＳやＰＤＡなどの移動体通信端末、さらには、移動体通信網に接続する能力を持たないタブレット端末などを採用できる。なお、上記のＰＨＳは、「Personal  Handyphone  System」の略称であり、上記のＰＤＡは、「Personal  Digital  Assistants」の略称である。
【００１９】
ここで、衛生検査の流れの一例について説明する。例えば、衛生検査は、拠点３の検査部門に所属する検査員等によって実施される。かかる検査員は、衛生検査の対象とする食品からその一部を検体として採取し、次のような方法でシャーレに細菌のコロニーを培養する。
【００２０】
例えば、衛生検査では、検査員によって食品の一部が検体として採取されるとともに、採取された検体に検体の識別情報、例えば検体ごとに採番される検体番号が付与される。次いで、検査員は、一般生菌、大腸菌や黄色ブドウ球菌などの各種の検査項目にあわせて、検体を、例えば混釈法の場合、溶解させた培地とともにシャーレに入れる。このとき、同一の検体につき同一段階で検体が希釈された複数のシャーレを作成することもできる。また、同一の検体が培養されるシャーレには、同一の検体の間で実施する検査項目が判別できるように、同一の検体番号がシャーレの蓋に記入される。その上で、検査員は、検査項目に合わせた所定の期間、例えば一般生菌であれば４８時間程度にわたってインキュベータでシャーレを保温することによってシャーレ内の菌を培養する。なお、食品から採取される検体は、再検査に備えてその一部を冷凍保存しておくこともできる。
【００２１】
このようにして培養がなされた後に、検査員は、所定の撮影位置にシャーレを載置することによって撮像装置にシャーレ画像を撮像させる。かかるシャーレ画像が撮像された場合には、検体番号などとともにシャーレ画像が所定の契機にサーバ装置１０へアップロードされる。例えば、シャーレ画像が撮像される度にアップロードが実行されることとしてもよいし、一定の周期または定期時刻にアップロードが実行されることとしてもよい。その後、検査員は、クライアント端末３０を介して、計数結果の閲覧を希望する検体番号を指定したり、シャーレの一覧表示を要求したりすることによって、サーバ装置１０によって計数されたコロニーの計数結果をクライアント端末３０に表示させることができる。これによって、検査員は、コロニーの計数結果、すなわちコロニーの有無あるいはコロニー数の多寡からＯＫまたはＮＧを判断することによって衛生検査を実施することができる。この際、サーバ装置１０によって判定された検査品質の判定結果も併せてクライアント端末３０に表示させることもできる。
【００２２】
本社端末５０は、上記の品質管理サービスの提供を受けるコンピュータである。この本社端末５０は、一例として、本社５の品質管理部門の関係者によって使用される。
【００２３】
かかる本社端末５０の一態様としては、パーソナルコンピュータを始めとする固定端末の他、スマートフォンを始め、携帯電話機、ＰＨＳやＰＤＡなどの移動体通信端末、さらには、移動体通信網に接続する能力を持たないタブレット端末などを採用できる。なお、ここでは、本社５の品質管理部門の関係者に本社端末５０を通じて品質管理サービスを提供する場合を想定するが、各拠点３の検査部門の関係者、例えば検査部門の責任者やそれに準ずる関係者が使用するクライアント端末３０を通じて品質管理サービスを提供することとしてもかまわない。この場合には、拠点３の責任者や関係者に各々の拠点３に関係する衛生検査に絞って閲覧させることもできる。
【００２４】
なお、以下では、撮像画像の一例として、シャーレ画像を例示するが、撮像される画像に細菌コロニーが含まれていればよく、細菌コロニーが存在する環境であればシャーレが撮像されずともよい。また、以下では、あくまで一例として、各拠点３Ａ〜３Ｃの検査部門で実施される衛生検査の品質が本社５の品質管理部門によって調査される場面を例示して以下の説明を行うが、適用場面が本例に限定されるわけではない。
【００２５】
［サーバ装置１０の構成］
図２は、実施例１に係るサーバ装置１０の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、サーバ装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）部１１と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。なお、サーバ装置１０は、図２に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入出力デバイス、音声出力デバイスや撮像デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。
【００２６】
このうち、通信Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置、例えばクライアント端末３０や本社端末５０との間で通信制御を行うインタフェースである。かかる通信Ｉ／Ｆ部１１の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１は、クライアント端末３０からシャーレ画像を受信したり、あるいはコロニーの計数結果をクライアント端末３０へ送信したりする。また、通信Ｉ／Ｆ部１１は、本社端末５０から検査品質の閲覧要求を受け付けたり、検査品質の判定結果を本社端末５０へ送信したりする。
【００２７】
記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating  System）、検査支援サービスや品質管理サービスを実現するプログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部１３の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory)であってもよい。
【００２８】
記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、検査データ１３ａを記憶する。かかる検査データ１３ａ以外にも、他の電子データ、例えば拠点３で実施される衛生検査の検査項目、当該検査項目を実施する検査員及び検査項目で用いられるシャーレの検体番号などが対応付けられた実施データなども併せて記憶することもできる。なお、上記の検査データ１３ａには、制御部１５による処理の実行過程で生成される中間データが含まれるので、制御部１５の説明で併せて説明することとする。
【００２９】
制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１５は、図２に示すように、受付部１５ａと、検出部１５ｂと、計数部１５ｃと、分割部１５ｄと、算出部１５ｅと、判定部１５ｆと、出力部１５ｇとを有する。
【００３０】
このうち、受付部１５ａは、クライアント端末３０からシャーレ画像を受け付ける処理部である。一実施形態として、受付部１５ａは、クライアント端末３０からサーバ装置１０へシャーレ画像をアップロードさせるタイミングをクライアント端末３０に設定することができる。例えば、受付部１５ａは、シャーレ画像が撮像される度にシャーレ画像をリアルタイムでアップロードさせることができる。また、受付部１５ａは、クライアント端末３０上でアップロードの指示操作が実行された場合に、それまでにクライアント端末３０に保存されていたシャーレ画像をアップロードさせることもできる。また、受付部１５ａは、一定の周期、例えば３０分、１時間や１日ごとにシャーレ画像をアップロードさせることとしてもよいし、定期時刻、例えば１２時や１８時にシャーレ画像をアップロードさせることとしてもかまわない。なお、受付部１５ａは、後段の計数部１５ｃによってコロニーの計数が実行される前段階でクライアント端末３０から受信したシャーレ画像を記憶部１３へ登録しておくこともできる。
【００３１】
検出部１５ｂは、シャーレ画像からコロニーを検出する処理部である。
【００３２】
一実施形態として、検出部１５ｂは、クライアント端末３０から受け付けたシャーレ画像に含まれる各画素の輝度値を参照することによって輝度値のヒストグラムを生成する。その上で、検出部１５ｂは、輝度値のヒストグラムのうち度数が最も大きい輝度値を培地等の背景部分を代表する輝度値として算出する。その上で、検出部１５ｂは、シャーレ画像内の画素の輝度値及び背景部分の代表輝度値の輝度差と比較する閾値を算出する。このようにしてシャーレ画像の背景部分の代表輝度値および閾値がコロニーの検出基準として導出されることになる。なお、ここでは、背景部分の代表輝度値の輝度差として、輝度値のヒストグラムのうち度数が最も大きい輝度値を用いる場合を例示したが、平均値や中央値などの他の統計値を用いることとしてもよい。
【００３３】
このようにコロニーの検出基準が導出された後に、検出部１５ｂは、コロニーの検出基準にしたがって、シャーレ画像からその二値化画像を生成する。一例としては、検出部１５ｂは、シャーレ画像内の画素の輝度値と背景部分の代表輝度値との輝度差が閾値以上であるか否かを判定する。このとき、輝度差が閾値未満である場合には、当該画素が背景に相当するとみなすことができる。この場合には、検出部１５ｂは、当該画素の画素値を「０」、すなわち「黒」に設定する。一方、輝度差が閾値以上である場合には、当該画素が背景に相当する可能性が低いことからコロニーの一部と推定することができる。この場合には、検出部１５ｂは、当該画素の画素値を「１」、すなわち「白」に設定する。このように、シャーレ画像内の各画素について上記の二値化を実行することによって二値化画像を得ることができる。
【００３４】
その後、検出部１５ｂは、先に生成された二値化画像から当該二値化画像に含まれるコロニーの存在を推定する。例えば、検出部１５ｂは、二値化画像にエッジ検出を実行する。そして、検出部１５ｂは、先のエッジ検出によって得られたエッジのうち、検査対象とするコロニーが有する形状と類似する形状の輪郭を形成するエッジもしくはエッジのグループをコロニーの候補としてラベリングする。その上で、検出部１５ｂは、コロニーの候補のうち、検査対象とする種別のコロニーの大きさと類似するコロニーの候補をコロニーとして検出する。一例としては、検出部１５ｂは、コロニーの候補に含まれる画素の数が所定の適正範囲、検査対象とするコロニーの種別によって規定される面積の範囲内である場合に、コロニーの候補をコロニーとして検出することができる。その上で、検出部１５ｂは、上記の検出がなされたコロニーの位置、例えば重心位置の座標を図示しない内部メモリに保存する。
【００３５】
計数部１５ｃは、コロニーを計数する処理部である。一実施形態として、計数部１５ｃは、シャーレ画像の二値化画像から検出部１５ｂによって検出されたコロニーの総数を計数する。その上で、計数部１５ｃは、このようにして計数されたコロニーの計数結果を、シャーレ画像、二値化画像、検体番号及び各コロニーの位置等と対応付けた上で検査データ１３ａとして記憶部１３へ登録する。
【００３６】
分割部１５ｄは、シャーレ画像を複数の領域に分割する処理部である。一実施形態として、分割部１５ｄは、本社端末５０から検査品質の閲覧要求を受け付けた場合に、処理を起動する。この他、分割部１５ｄは、計数部１５ｃによる計数結果が得られた場合に、処理を起動することもできるし、また、一定周期または定期時刻に検査品質が未判定である検査データ１３ａを対象に処理を起動することもできる。例えば、分割部１５ｄは、記憶部１３に記憶された検査データ１３ａのうち本社端末５０から検査品質の閲覧要求を受け付けた検査番号に対応する検査データを読み出す。その上で、分割部１５ｄは、先に読み出された検査データに含まれるシャーレ画像を格子状、いわゆるメッシュ状に区切られた領域に分割する。例えば、分割部１５ｄは、シャーレ画像を所定数、本例では一例として８×８のメッシュに区切られた領域に分割する。言い換えれば、分割部１５ｄは、一例として、シャーレ画像を互いのサイズが同一である６４個のブロックへ分割する。
【００３７】
図３は、分割方法の一例を示す図である。図３には、ブロックの視認性の観点からコロニーの図示が省略されているが、実際の画像にはコロニーが含まれてもよい。図３に示すように、シャーレ画像は、シャーレ画像に映るシャーレの部分に８×８のメッシュが設定されることによって６４個のブロックへ分割される。ここで、シャーレ画像に含まれるブロックの中でも後段の機能部で処理が実行される対象とされる関心領域、いわゆるＲＯＩ（Region  of  Interest）に絞ってブロックを識別するブロック番号が付与される。具体的には、図３に示すように、シャーレが円形である場合、ブロックの中にはシャーレが含まれない領域も含まれる。このようなブロックを避けて、シャーレが映っているブロックに絞ってブロック番号が付与される。図３の例では、図示の５２個のブロックにブロック番号「１」〜ブロック番号「５２」が採番される。なお、ここでは、シャーレが映っているブロックに絞ってブロック番号を採番する場合を例示したが、各ブロックにブロック番号を採番することとしてもかまわない。
【００３８】
算出部１５ｅは、複数のコロニーのそれぞれの位置に基づいて、複数のコロニーの面的な分布状況を算出する処理部である。
【００３９】
一実施形態として、算出部１５ｅは、検査データに含まれる各コロニーの位置を参照し、コロニー数の度数分布を算出する。例えば、算出部１５ｅは、分割部１５ｄによって分割された領域ごとに当該領域に存在するコロニーの個数を計数することによってコロニー数の度数分布を算出する。このように算出されたコロニー数の度数分布は、シャーレの培養面が分割された領域ごとのコロニーの分布状況を意味する。かかるコロニー数の度数分布の算出後、算出部１５ｅは、検査品質の評価対象であるシャーレ画像のコロニー数の度数分布と比較する基準のコロニー数の度数分布をさらに導出する。以下では、検査品質の評価対象であるシャーレ画像のコロニー数の度数分布のことを「評価対象の度数分布」と記載する一方で、基準のコロニー数の度数分布のことを「基準度数分布」と記載する場合がある。
【００４０】
ここで、かかる「基準度数分布」の一例として、各領域間で度数が均等または略均等である度数分布、言い換えればシャーレ画像上でコロニーが一様に分布する度数分布が採用される。一例として、算出部１５ｅは、「評価対象の度数分布」の総度数と類似する総度数が各領域へ均等に割り振られた度数を持つ基準度数分布を算出する。具体的には、算出部１５ｅは、「評価対象の度数分布」の総度数を領域の数で除算する。かかる除算で得られた除算値を「基準度数分布」の各領域の度数として算出する。
【００４１】
図４は、評価対象の度数分布の一例を示す図であり、図５は、基準度数分布の一例を示す図である。図４及び図５に示す柱状グラフの縦軸は、コロニー数の度数を指し、柱状グラフの横軸は、ブロック番号を指す。図４には、図３に示したブロック番号「１」〜ブロック番号「５２」の各ブロックごとに当該ブロックに分布するコロニーの数が度数表示されており、その総度数、すなわちコロニーの計数結果は「２４４」である。図４に示す度数分布が「評価対象の度数分布」として得られた場合には、図５に示すように、総度数「２４４」がＲＯＩのブロックの総数「５２」で除算された除算値「４．７（≒４．６９２３・・・）」が基準度数分布の各ブロックに対応する度数として導出される。かかる基準度数分布は、ブロック番号「１」〜ブロック番号「５２」の各ブロックにコロニーが４．７個ずつ一様に分布することを意味する。なお、ここでは、評価対象の度数分布から基準度数分布を算出する場合を例示したが、総度数の絶対値別の基準度数分布を予め登録しておくこととしてもかまわない。
【００４２】
判定部１５ｆは、分布状況が所定の分布条件を満たすか否かの判定を行う処理部である。
【００４３】
一実施形態として、判定部１５ｆは、算出部１５ｅによって算出された評価対象の度数分布及び基準度数分布の間で両者の類似度を算出する。かかる類似度の算出には、一例として、下記の式（１）に示すHistogram  Intersectionを用いることができる。下記の式（１）における「Ｈ１」は、評価対象の度数分布を指し、「Ｈ２」は、基準度数分布を指し、また、「Ｎ」は、総階級数、すなわち全ブロック数を指す。このHistogram  Intersectionを用いる場合、判定部１５ｆは、各階級ｉごとに当該階級ｉで評価対象の度数分布Ｈ１が持つ度数及び当該階級ｉで基準度数分布Ｈ２が持つ度数のうち最小値ｍｉｎを選択し、各階級１〜Ｎの最小値ｍｉｎの総和Σを求める。その上で、判定部１５ｆは、各階級１〜Ｎの最小値ｍｉｎの総和Σを評価対象の度数分布Ｈ１の総度数で除算することによって０以上〜１以下の値をとる類似度を算出できる。かかる類似度は、１に近いほど両者の度数分布が類似し、０に近いほど両者の度数分布が類似していないことを表し、例えば、類似度が１である場合には、両者の度数分布が一致することを意味する。
【００４４】
例えば、図４及び図５の例を用いて、類似度の計算例を説明する。階級１、すなわちブロック番号「１」のブロックの場合、評価対象の度数分布Ｈ１が持つ度数は「５」であり、基準度数分布Ｈ２が持つ度数は「４．７」である。このため、階級１の最小値として「４．７」が選択される。また、階級５、すなわちブロック番号「５」のブロックの場合、評価対象の度数分布Ｈ１が持つ度数は「４」であり、基準度数分布Ｈ２が持つ度数は「４．７」である。このため、階級１の最小値として「４」が選択される。以下、説明は省略するが、同様にして、各階級１〜５２の最小値ｍｉｎが選択される。このようにして、各階級１〜Ｎの最小値ｍｉｎの総和Σが「２２１」と算出される。その上で、各階級１〜Ｎの最小値ｍｉｎの総和Σ「２２１」が評価対象の度数分布Ｈ１の総度数「２４４」で除算されることによって類似度が「０．９１≒０．９０５７・・・」と算出される。なお、ここでは、各ブロックの度数を同等に計算する場合を例示したが、各ブロックの度数を正規化することもできる。例えば、図３に示したシャーレ画像のうち一部のブロック、例えばブロック番号「１」や「４」などのブロックでは一部にしかシャーレが含まれていないので、各ブロックの度数に各ブロックを占めるシャーレ部分の面積の割合で除算することによって正規化を実行することもできる。
【００４５】
【数１】
2015171333.tif 000003
【００４６】
このように類似度が算出された後、判定部１５ｆは、両者の度数分布の類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。かかる閾値としては、０から１までの任意の値を採用することができるが、一例として、コロニーの計数結果、すなわち評価対象の度数分布の総度数の大小に基づいてその値を設定することができる。例えば、シャーレに含まれるコロニー数が少ないほど小さい値を閾値として設定する一方で、コロニー数が多いほど大きい値を閾値として設定できる。
【００４７】
ここで、類似度が所定の閾値以上である場合には、評価対象の度数分布及び基準度数分布が類似していることが判明する。このうち、基準度数分布は、各領域でコロニーの分布が一様であることから、これに類似する評価対象の度数分布も、各領域でコロニーの分布が一様であることと等価である。この場合、シャーレ画像に映るシャーレの培地には、検体が一様に塗られており、検体の塗りムラが少ないと推定できる。さらに、コロニーが各領域で一様に分布する場合、大きさが異なるコロニーがシャーレ上で発育している可能性も低いので、検査対象とする検体の種類と異なる種類の他の検体が混入している可能性も低いと推定できる。これらのことから、類似度が閾値以上である場合には、コンタミネーションが発生していたり、検体の塗りムラ等の検査手順の不備が発生したりしている可能性も低いとみなすことができる。
【００４８】
一方、類似度が閾値未満である場合には、評価対象の度数分布及び基準度数分布が類似していないことが判明する。このうち、基準度数分布は、各領域でコロニーの分布が一様であることから、これと類似しない評価対象の度数分布は、各領域でコロニーの分布が一様でないことと等価である。この場合、シャーレ画像に映るシャーレの培地に塗られた検体は一様でなく、検体の塗りムラが発生している可能性が高いと推定できる。さらに、コロニーが各領域で一様に分布していない場合、大きさが異なるコロニーがシャーレ上で発育している可能性もあるので、検査対象とする検体の種類と異なる種類の他の検体が混入している可能性も高いと推定できる。これらのことから、類似度が閾値未満である場合には、コンタミネーションが発生していたり、検体の塗りムラ等の検査手順の不備が発生したりしている可能性も高いとみなすことができる。
【００４９】
なお、上記の類似度の算出には、上記のHistogram  Intersection以外の他の計算方法を用いることもできる。他の一例としては、下記の式（２）に示すBhattacharyya距離を用いることもできる。下記の式（２）における「ｐ１」は、評価対象の度数分布Ｈ１の階級ｉの度数が総度数で除算された出現確率を指し、「Ｈ２」は、基準度数分布Ｈ２の階級ｉの度数が総度数で除算された出現確率を指す。かかるBhattacharyya距離によっても、判定部１５ｆは、上記のHistogram  Intersectionと同様に、０以上〜１以下の値をとる類似度を算出できる。
【００５０】
【数２】
2015171333.tif 000004
【００５１】
出力部１５ｇは、外部装置、例えばクライアント端末３０や本社端末５０等に対する情報の出力制御を実行する処理部である。
【００５２】
一実施形態として、出力部１５ｇは、コロニーの計数が終了した場合にコロニーの計数結果をクライアント端末３０へ出力することもできるし、あるいはクライアント端末３０または本社端末５０からリクエストがあった場合に、コロニーの計数結果をオンデマンドで出力することもできる。なお、クライアント端末３０や本社端末５０への情報出力の形態は、任意の形態、例えば表示出力、音声出力あるいは印字出力を採用することができるのは言うまでもない。
【００５３】
他の実施形態として、出力部１５ｇは、判定部１５ｆによる検査品質の判定結果を出力する。例えば、出力部１５ｇは、判定部１５ｆによって類似度が閾値以上であると判定された場合に、検査結果「ＯＫ」をクライアント端末３０または本社端末５０へ出力する。このとき、情報の出力先が本社端末５０である場合、出力部１５ｇは、上記の実施データを参照して、当該シャーレ画像の衛生検査を実施した検査員あるいは検査員が所属するグループに関する情報をさらに出力することもできる。これに併せて、事故や不備が発生しているおそれが低いというリスクに関するメッセージなども付加することもできる。また、情報の出力先がクライアント端末３０である場合、出力部１５ｇは、出荷ＯＫ等の業務に関するメッセージを付加することもできる。一方、出力部１５ｇは、判定部１５ｆによって類似度が閾値未満であると判定された場合に、検査結果「ＮＧ」をクライアント端末３０または本社端末５０へ出力する。このとき、情報の出力先が本社端末５０である場合、出力部１５ｇは、上記の実施データを参照して、当該シャーレ画像の衛生検査を実施した検査員あるいは検査員が所属するグループに関する情報をさらに出力することもできる。これに併せて、事故や不備が発生しているおそれが高いというアラートに関するメッセージなども付加することもできる。これによって、例えば、拠点３の検査部門の責任者や担当者との間でヒアリングを実施することができる。このため、衛生検査で問題が発生した原因究明を行ったり、その対策を立てたり、検査品質の低下の原因となっている検査部門の責任者や担当者を指導したりすることができる。また、情報の出力先がクライアント端末３０である場合、出力部１５ｇは、Ｌ．Ａ．（Laboratory  Accident）ログの作成を指示するメッセージ、再検査を指示するメッセージ、あるいは出荷ＮＧ等の業務に関するメッセージなどをさらに付加することもできる。これによって、拠点３の検査部門の担当者が検査品質を自己管理することができる。例えば、検査部門の担当者がＬ．Ａ．ログを作成したり、検査品質の異常に対する対処のコメントを履歴や月報等のレポートに入力したり、再検査を実施したり、出荷中の食品の回収指示を速やかに実施することができる。
【００５４】
なお、制御部１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などにコロニー計数プログラムを実行させることによって実現できる。また、上記の制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００５５】
［処理の流れ］
続いて、本実施例に係るサーバ装置１０の処理の流れについて説明する。ここでは、サーバ装置１０によって実行される（１）コロニー計数処理を説明した後に、（２）判定処理を説明することとする。
【００５６】
（１）コロニー計数処理
図６は、実施例１に係るコロニー計数処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、クライアント端末３０からシャーレ画像を受信した場合に起動される。図６に示すフローチャートでは、シャーレ画像が１つ受信される場合の処理を例示するが、複数のシャーレ画像が受信された場合には、順番に図示の処理を実行したり、並列に図示の処理を実行することができる。
【００５７】
図６に示すように、受付部１５ａがシャーレ画像を受け付けると（ステップＳ１０１）、検出部１５ｂは、ステップＳ１０１で受け付けたシャーレ画像に含まれる各画素の輝度値を参照することによって輝度値のヒストグラムを作成する（ステップＳ１０２）。
【００５８】
続いて、検出部１５ｂは、ステップＳ１０２で得た輝度値のヒストグラムのうち度数が最も大きい輝度値を培地等の背景部分を代表する輝度値として算出するとともに、シャーレ画像内の画素の輝度値及び背景部分の代表輝度値の輝度差と比較する閾値を算出する。このようにして背景部分の代表輝度値及び閾値がコロニーの検出基準として設定される（ステップＳ１０３）。
【００５９】
そして、検出部１５ｂは、ステップＳ１０３で算出されたコロニーの検出基準にしたがってシャーレ画像から二値化画像を生成する（ステップＳ１０４）。続いて、検出部１５ｂは、ステップＳ１０４で生成された二値化画像から当該二値化画像に含まれるコロニーを検出する（ステップＳ１０５）。
【００６０】
その後、計数部１５ｃは、ステップＳ１０５で検出されたコロニーを計数し（ステップＳ１０６）、シャーレ画像、コロニーの計数結果及び各コロニーの位置などが対応付けられたデータを記憶部１３内の検査データ１３ａへ追加登録し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。なお、上記のシャーレ画像、コロニーの計数結果及び各コロニーの位置は、シャーレ画像のアップロードを行ったクライアント端末３０へ出力される。
【００６１】
（２）判定処理
図７は、実施例１に係る判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、本社端末５０から検査品質の閲覧要求を受け付けた場合に、処理を起動する。この他、計数部１５ｃによる計数結果が得られた場合に、処理を起動することもできるし、また、一定周期または定期時刻に検査品質が未判定である検査データ１３ａを対象に処理を起動することもできる。
【００６２】
図７に示すように、分割部１５ｄは、記憶部１３に記憶された検査データ１３ａのうち本社端末５０から検査品質の閲覧要求を受け付けた検査番号に対応する検査データを読み出す（ステップＳ３０１）。その上で、分割部１５ｄは、先に読み出された検査データに含まれるシャーレ画像を複数の領域に分割する（ステップＳ３０２）。
【００６３】
その後、算出部１５ｅは、検査データに含まれる各コロニーの位置を参照し、分割部１５ｄによって分割された領域ごとに当該領域に存在するコロニーの個数を計数することによって検査品質の評価対象とするシャーレ画像のコロニー数の度数分布を算出する（ステップＳ３０３）。続いて、算出部１５ｅは、検査品質の評価対象であるコロニー数の度数分布と比較する基準のコロニー数の度数分布をさらに導出する（ステップＳ３０４）。
【００６４】
そして、判定部１５ｆは、ステップＳ３０３で算出された評価対象の度数分布及びステップＳ３０４で導出された基準度数分布の間で両者の類似度を算出する（ステップＳ３０５）。
【００６５】
ここで、類似度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ３０６Ｙｅｓ）には、出力部１５ｇは、検査結果「ＯＫ」をクライアント端末３０または本社端末５０へ出力し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。
【００６６】
一方、類似度が閾値未満であると判定された場合（ステップＳ３０６Ｎｏ）には、出力部１５ｇは、検査結果「ＮＧ」をクライアント端末３０または本社端末５０へ出力し（ステップＳ３０８）、処理を終了する。
【００６７】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係るサーバ装置１０は、シャーレ画像上のコロニーの位置からシャーレの培養面におけるコロニーの分布状況を見積り、分布状況を基準に衛生検査の品質を判定してその判定結果を出力する。したがって、本実施例に係るサーバ装置１０によれば、検査品質を評価できる。
【実施例２】
【００６８】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００６９】
［基準度数分布の応用例］
上記の実施例１では、評価対象の度数分布の総度数を各領域へ均等に割り当てる場合を例示したが、必ずしも均等でなくともかまわない。例えば、総度数を領域の数で除算した除算値が小数点以下の値を持つ場合、シャーレの縁から所定の範囲内にある領域の度数については除算値の小数点以下の値を削り、シャーレの中心から所定の範囲内になる領域の度数については除算値の小数点以下の値を整数に繰り上げることとしてもよい。これによって、シャーレの培地に検体を塗りにくいシャーレの縁の部分の分布を他の領域よりも少なくし、シャーレの縁の部分よりも検体を塗りやすいシャーレの中心の部分の分布を他の領域よりも多く重み付けできる。このため、検査現場の実情に近い基準度数分布を類似度の算出に用いることが可能になる。かかる基準度数分布を求める方法の一例として、過去の正常に培養された画像データでの分布から統計的に算出してもよい。
【００７０】
［分割の応用例１］
上記の実施例１では、シャーレ画像を格子状に分割する場合を例示したが、シャーレ画像を分割する形状はこれに限定されない。例えば、分割部１５ｄは、シャーレ画像を中心からの距離によって規定される複数の領域に分割することもできる。図８は、分割方法の応用例を示す図であり、図９は、評価対象の度数分布の一例を示す図であり、図１０は、図９に示した度数分布の柱状グラフを示す図である。
【００７１】
図８に示すように、分割部１５ｄは、中心からの距離が異なる５つの同心円によって５つの領域に分割する。このうち、１つ目の領域は、５つの同心円のうち径が最小である最小の円によってその形状が規定され、中心から距離ｄ１までの領域がその範疇となる。２つ目の領域は、５つの同心円のうち最小の円と径が２番目に小さい２番目の円とによって２番目の円から最小の円を除いた範囲が規定される。言い換えれば、２つ目の領域は、距離ｄ１から距離ｄ２までの領域がその範疇となる。また、３つ目の領域は、５つの同心円のうち径が３番目の円と２番目の円とによって３番目の円から２番目の円を除いた範囲が規定される。言い換えれば、３つ目の領域は、距離ｄ２から距離ｄ３までの領域がその範疇となる。また、４つ目の領域も同様に、距離ｄ３から距離ｄ４までの領域がその範疇となる。さらに、５つ目の領域も同様に、距離ｄ４から距離ｄ５までの領域がその範疇となる。
【００７２】
かかる分割がなされた場合、図８に示したコロニー数の度数分布は、図９に示す通りとなる。すなわち、図９に示すように、中心からの距離ｄが「０≦ｄ＜１」である１つ目の領域には、４個のコロニーが分布し、中心からの距離ｄが「１≦ｄ＜２」である２つ目の領域には、１１個のコロニーが分布する。さらに、中心からの距離ｄが「２≦ｄ＜３」である３つ目の領域には、１４個のコロニーが分布し、中心からの距離ｄが「３≦ｄ＜４」である４つ目の領域には、１９個のコロニーが分布し、中心からの距離ｄが「４≦ｄ＜５」である５つ目の領域には、２６個のコロニーが分布する。これを柱状グラフに図示すると、図１０に示す通りとなる。図１０に示すように、中心からの距離ｄが大きい領域ほどその面積も大きくなるので、上記の実施例１で示した分割方法とは異なり、コロニーの分布が一様に近いほど階段状の柱状グラフが形成される結果となる。このような分割がなされた場合にも、判定部１５ｆは、上記の式（１）や式（２）を用いて、同様にして類似度を算出することができる。このように、シャーレ画像を中心からの距離によって規定される複数の領域に分割する場合には、各々の領域に余すことなくシャーレ部分を含めることができる。
【００７３】
［分割の応用例２］
例えば、分割部１５ｄは、シャーレ画像を扇状に分割することもできる。図１１は、分割方法の応用例を示す図であり、図１２は、評価対象の度数分布の一例を示す図である。例えば、分割部１５ｄは、水平線の右方向を基線（０°）とし、そこから所定の角度、図示の例では４５°ごとにシャーレを形成する円が分割される。このように扇状に分割する場合には、図１２に示すように、各領域間で面積が等分されるので、上記の実施例１で示した分割方法と同様に、コロニーの分布が一様に近いほど略同一の大きさの度数で揃った柱状グラフが形成される結果となる。このように、シャーレ画像を扇状に分割する場合にも、各々の領域に余すことなくシャーレ部分を含めることができる。
【００７４】
［閾値の応用例］
図２に示した判定部１５ｆは、類似度と比較する閾値を次のようにして設定することもできる。例えば、判定部１５ｆは、コロニーの計数結果の大小に基づいてその値を設定することができる。例えば、シャーレに含まれるコロニー数が少ないほど小さい値を閾値として設定する一方で、コロニー数が多いほど大きい値を閾値として設定できる。これは、コロニー数が少ない場合や領域の分割数が多い場合は、類似度は小さく出る傾向があるからである。
【００７５】
ここで、一例として、誤検出の可能性をゼロに近付ける場合には、次のようなポリシーで閾値を設定できる。図１３は、コロニー数と類似度の関係の一例を示すグラフである。図１３には、コロニー数ごとに、一様分布のもとで１０００回の試行を行い、最も低かった類似度（Histogram  Intersection）の値をプロットしたグラフが示されている。図１３に示すグラフから、コロニー数が０〜２５個の場合には、検査結果「ＮＧ」のアラートを出力せず、コロニー数が２６個〜５０個の場合には、類似度が０．５未満である場合にアラートを出力し、コロニー数が５１個〜１００個の場合には、類似度が０．６５未満である場合にアラートを出力し、コロニー数が１０１個〜２００個の場合には、類似度が０．７５未満である場合にアラートを出力し、コロニー数が２０１個以上である場合には、類似度が０．８５未満である場合にアラートを出力するという具合に閾値を可変に設定できる。このようにコロニー数の区間に含まれる最小の類似度を閾値に設定することによって、誤検出を抑制できる。なお、ここでは、乱数による一様分布のシミュレーションで閾値を決定する場合を例示したが、実データからの統計により決定することもできる。例えば、正常に培養できているとみなすことができる画像に関して、図１３に示すように、コロニー個数とHistogram  Intersectionの結果をプロットし、その傾向から閾値を定めることもできる。
【００７６】
また、一定の誤検出を許容する場合には、次のようなポリシーで閾値を設定できる。この場合、一例として、下記の式（３）にしたがって閾値を算出することができる。かかる式（３）における「Ｎ」は、類似度の度数分布Ｈの総度数を指し、「Ｅａｌｌｏｗｅｄ」は、誤検出の許容割合を指す。図１４は、類似度の度数分布の一例を示す図である。図１４には、コロニー数を「１００」とし、領域の分割数を「１０」とし、１００００回の試行を行った場合の類似度（Histogram  Intersection）の度数分布Ｈが示されている。例えば、１０％まで誤検出を許容する閾値を設定する場合、下記の式（３）にしたがってｘを求める。これによって、図１４に示す塗りつぶしの部分までの類似度の階級が総度数の１０％未満に相当し、塗りつぶし以降の部分の類似度が総度数の１０％以上に相当することが求まる。この場合、図１４に示す塗りつぶしの部分までの類似度の階級、すなわち解として得られるｘの類似度の階級「０．８３」を閾値に設定できる。なお、図１４の例では、コロニー数が１００である場合の閾値の設定方法を例示したが、コロニー数ごとに図１４に示した試験と同様の試験を行って閾値を個別に設定するのが好ましい。
【００７７】
【数３】
2015171333.tif 000005
【００７８】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１５ａ、検出部１５ｂ、計数部１５ｃ、分割部１５ｄ、算出部１５ｅ、判定部１５ｆまたは出力部１５ｇをサーバ装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、受付部１５ａ、検出部１５ｂ、計数部１５ｃ、分割部１５ｄ、算出部１５ｅ、判定部１５ｆまたは出力部１５ｇを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のサーバ装置１０の機能を実現するようにしてもよい。
【００７９】
［判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００８０】
図１５は、実施例１及び実施例２に係る判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１５に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【００８１】
ＨＤＤ１７０には、図１５に示すように、上記の実施例１で示した検出部１５ｂ、分割部１５ｄ、算出部１５ｅ、判定部１５ｆ及び出力部１５ｇと同様の機能を発揮する判定プログラム１７０ａが予め記憶される。この判定プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の検出部１５ｂ、分割部１５ｄ、算出部１５ｅ、判定部１５ｆ及び出力部１５ｇの各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。
【００８２】
そして、ＣＰＵ１５０が、判定プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１５に示すように、判定プログラム１７０ａは、判定プロセス１８０ａとして機能する。この判定プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、判定プロセス１８０ａは、図２に示した各機能部にて実行される処理、例えば図６や図７に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【００８３】
なお、上記の判定プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１    検査支援サービス
１０    サーバ装置
１１    通信Ｉ／Ｆ部
１３    記憶部
１３ａ  検査データ
１５    制御部
１５ａ  受付部
１５ｂ  検出部
１５ｃ  計数部
１５ｄ  分割部
１５ｅ  算出部
１５ｆ  判定部
１５ｇ  出力部
３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ    クライアント端末
５０    本社端末
【図１】
2015171333.tif 000006
【図２】
2015171333.tif 000007
【図３】
2015171333.tif 000008
【図４】
2015171333.tif 000009
【図５】
2015171333.tif 000010
【図６】
2015171333.tif 000011
【図７】
2015171333.tif 000012
【図８】
2015171333.tif 000013
【図９】
2015171333.tif 000014
【図１０】
2015171333.tif 000015
【図１１】
2015171333.tif 000016
【図１２】
2015171333.tif 000017
【図１３】
2015171333.tif 000018
【図１４】
2015171333.tif 000019
【図１５】
2015171333.tif 000020