(57)【要約】食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出、及び、コロニーの計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することが可能な培地情報登録システム等を提供する。培地情報登録システム等は、コロニーが形成されたフィルム型培地を画像化した培地画像のデータの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて、統計的基準を算出し、所定の条件を具備するピクセルを、コロニーを構成するピクセルとして特定してコロニーの検出及びその計数を実行する構成を有する。
2015080001.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする培地情報登録システム。
【請求項２】
請求項１に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値若しくは偏差値、又は抽出した複数のピクセルにおいて色特徴量が同一であるピクセルの数が最大となる値である、培地情報登録システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を算出し、当該値が前記所定の条件を具備するピクセルを前記コロニーピクセルと特定する、培地情報登録システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、培地情報登録システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、培地情報登録システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定する、培地情報登録システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、培地情報登録システム。
【請求項８】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段、
算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、及び、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
を備えることを特徴とするコロニー検出装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段、及び、
算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
検体に含まれる細菌を培養するための培地を画像化した培地画像を、培地画像データとして生成する通信端末装置と、
前記培地画像データに基づいて前記培地に形成されたコロニーを検出してデータベースに登録するサーバ装置と、
を備え、
前記サーバ装置が、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする衛生管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、培地情報登録システム及びそのプログラム、コロニー検出装置及びそのプログラム、並びに、食品用の衛生管理システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ファーストフードその他の外食産業の成長や手軽な加工食品の増加により、他人が調理した食品を食する機会が著しく増加している。その一方で、加工食材や加工食品等の食品に毒物又は微生物等の危険なものが混入すると、人体に直接影響を与えるため、加工食品を取り扱う場合には、原材料の安全性だけでなく、製造工程の衛生面を厳しく管理し、食品の生産加工の全般に渡る食品の安全性が求められている。【０００３】
特に、各地で発生して問題となっている食中毒事件を発端に、食品の一層の安全性を図ることが命題となっており、食品衛生法を遵守するだけでなく、「ＨＡＣＣＰ（Ｈａｚａｒｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ＣｒｉｔｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌ  Ｐｏｉｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ」や「ＦＳＳＣ（Ｆｏｏｄ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ２２０００」を導入する企業も増加している。【０００４】
このような加工食品に混入する微生物を検出するシステムとしては、フィルム型培地を用いるとともに、当該フィルム型培地において培養された検体を画像化し、画像化された培地画像に対して画像処理を実行して検体に発生する細菌の塊であるコロニーの検出及びそれを計数するものが知られている（例えば、特許文献１又は２）。また、最近では、段階的に閾値を変化させつつ、コロニーの状態変化を認識し、当該認識したコロニーの状態変化に基づいてコロニーの検出及びその数を計数するコロニー検出装置も知られている（例えば、特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２１２０１３号公報
【特許文献２】特開２０１２−１３５２４０号公報
【特許文献３】特開２０１２−７５４０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の特許文献３に記載のシステム等にあっては、色の濃い部分を中心にコロニーを検出するため、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入により培地が着色された場合には、画像処理を行う際に残渣の影響でコロニーカウントの精度が低下することがある。【０００７】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出、及び、コロニーの計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することが可能な培地情報登録システム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するため、本発明に係る培地情報登録システム等は、コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する算出手段と、算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、を備える構成を有している。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る培地情報登録システム等は、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出、及び、コロニーの計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る衛生管理システムの一実施形態の構成を示す構成図である。
【図２】一実施形態の衛生管理システムに用いるフィルム型培地の一例である。
【図３】一実施形態の衛生管理システムに用いる作業指示書の一例である。
【図４】一実施形態の衛生管理システムに用いる携帯用通信端末装置の構成を示すブロック図である。
【図５】一実施形態の衛生管理システムに用いるサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図６】一実施形態において、（Ａ）残渣なしのフィルム型培地の画像、及び（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示す。
【図７】一実施形態において、（Ａ）マンゴー果汁の検体を滴下したフィルム型培地の画像、及び（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示す。
【図８】一実施形態において、（Ａ）抹茶の検体を滴下したフィルム型培地の画像、及び（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示す。
【図９】一実施形態において、（Ａ）チョコレートの検体を滴下したフィルム型培地の画像、及び（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示す。
【図１０】一実施形態において、（Ａ）残渣なしのフィルム型培地の画像、（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値でそれぞれ分布させた図、及び（Ｃ）（Ｂ）の分布図を正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデルの一例を示す。
【図１１】一実施形態において、（Ａ）チョコレートの検体を滴下したフィルム型培地の画像、（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値でそれぞれ分布させた図、及び（Ｃ）（Ｂ）の分布図を正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデルの一例を示す。
【図１２】一実施形態において、（Ａ）チョコレートの検体を滴下して培養することによってコロニーが形成されたフィルム型培地の画像、（Ｂ）その残渣を含むフィルム型培地の色を構成するピクセルの色特徴量のばらつきを正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデル、及び（Ｃ）そのモデルの範囲から外れたピクセルをコロニーピクセルとして特定した図の一例を示す。
【図１３】一実施形態の携帯用通信端末装置における培地情報の登録処理の動作を示すフローチャートである
【図１４】一実施形態のサーバ装置における培地情報の登録処理の動作を示すフローチャートである。
【図１５】一実施形態のサーバ装置におけるコロニー検出判定処理の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態は、食品の製造ライン又は検査ライン（以下、「作業ライン」という。）におけるフィルム型培地を用いた衛生管理システムに対して、本発明に係る培地情報登録システム及びそのプログラム、コロニー検出装置及びそのプログラム、並びに衛生管理システムを適用した場合の実施形態である。ただし、本発明は、その技術的思想を含む範囲内で以下の実施形態に限定されない。
【００１２】
［１］衛生管理システム
まず、図１を用いて本実施形態の衛生管理システムＳについて説明する。なお、図１は、本実施形態の衛生管理システムＳの構成を示す構成図である。
【００１３】
本実施形態の衛生管理システムＳは、フィルム型の培地（すなわち、フィルム型培地）を用いるとともに、当該培地に関する情報（以下、「培地情報」という。）をデータ管理することによって、食品の製造上又は検査上の衛生状態を検査するためのシステムである。
【００１４】
特に、本実施形態の衛生管理システムＳは、加工中又は加工後の食品を製造する製造工程又は当該食品を検査する検査工程を有する作業ライン８０において、加工中又は加工後の食品を検体として抽出し、フィルム型培地６０で検体に含まれる一般生菌又は大腸菌群等の予め特定した細菌を培養させた際の培養状況をデータ管理するシステムである。
【００１５】
本実施形態の衛生管理システムＳは、食品の衛生状態をデータ上で管理及び判定するために、食品の製造又は検査における作業に関する情報（以下、「作業情報」という。）と、当該抽出した検体に含まれる細菌を培養する（コロニーが形成される）前後において携帯用通信端末装置１０によって取得されるフィルム型培地６０の培地情報と、を対応付けてサーバ装置４０（具体的には、データベース４００）に登録することが可能な構成を有している。
【００１６】
具体的には、本実施形態の衛生管理システムＳは、コロニーが形成されたフィルム型培地６０を画像化した培地画像のデータ（以下、「培地画像データ」という。）の培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて、統計的基準を算出し、当該統計的基準に基づいて所定の条件を具備するピクセルを、コロニーを構成するピクセル（以下、「コロニーピクセル」という。）として特定してコロニーの検出及びその計数を実行する構成を有している。
【００１７】
このような構成を実現するために、本実施形態の衛生管理システムＳは、図１に示すように、各フィルム型培地６０に関する培地情報を登録する際に用いる複数の携帯用通信端末装置１０と、当該衛生管理システムＳを管理する管理者端末装置２０と、ネットワーク３０と、データベース４００を有し、かつ、携帯用通信端末装置１０又は管理者端末装置２０と連動し、培地情報の登録管理を含む各種の処理を実行するサーバ装置４０と、を有している。
【００１８】
本実施形態の作業情報は、製造工程又は検査工程に係わる各種の情報の他に、検体として製造工程又は検査工程から抽出された食品及び当該検体に含まれる細菌の培養に関する情報を含み、作業毎に、固有の識別情報（以下、「作業ＩＤ」という。）を用いてデータベース４００に登録されるようになっている。
【００１９】
具体的には、各作業情報には、
（１）作業ＩＤと、
（２）検体を抽出すべき作業ライン８０の識別情報（以下、「ラインＩＤ」という。）又は作業ライン８０が複数の工程を有している場合には、ラインＩＤ及び工程の識別情報（以下、「工程ＩＤ」という。）と、
（３）検体としての食品の製品名、ロットの識別情報（以下、「ロットＩＤ」という。）及びロット名と、
（４）一般生菌又は大腸菌群等の、検体から検出する細菌の種別（以下、「検査種別」という。）と、
（５）培地の種類、検体の希釈液の種別、希釈倍率、培養温度、培養湿度及び培養時間等の検体の培養条件と、
（６）検体の培養開始時刻と、
（７）検体の培養開始から所定の時間経過後の時刻（以下、「培養検査時刻」ともいう。）と、
（８）インキュベータ番号及びインキュベータ内の段数等の位置等の検体の培養場所と、（９）作業開始時刻及び終了時刻を示す作業日時と、
（１０）作業者ＩＤ（社員ＩＤ）及び作業者名と、
が含まれる。そして、作業情報の各情報は、種別毎にかつ作業毎にデータベース４００に登録されている。
【００２０】
携帯用通信端末装置１０は、例えば、通信機能を有するデジタルカメラ、タブレット型情報端末装置、スマートフォン又は携帯用電話機等、静止画像等の撮像機能又は録画機能（以下、単に「カメラ機能」という。）を有し、かつ、作業者によって携帯可能な通信端末装置である。
【００２１】
特に、携帯用通信端末装置１０は、カメラ機能によって、フィルム型培地６０を画像化して画像データ（以下、「培地画像データ」という。）を生成するとともに、作業指示書７０を画像化して指示書画像を生成することが可能な構成を有している。
【００２２】
そして、携帯用通信端末装置１０は、画像化された指示書画像のデータ（以下、「指示書画像データ」という。）及びフィルム型培地６０の培地画像データから作業ＩＤ及び培地の識別情報（以下、「培地ＩＤ」という。）を取得し、当該取得した作業ＩＤ及び培地ＩＤと、培地画像データと、当該培地画像データのメタデータと、を培地情報として、サーバ装置４０のデータベース４００に登録することが可能な構成を有している。
【００２３】
一方、携帯用通信端末装置１０は、培地情報をサーバ装置４０に送信する際には、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ（ＷＬＡＮ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はワイヤレスＰＡＮ（ＷＰＡＮ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の近距離無線用の通信規格を用いて直接若しくはアクセスポイント５０を介してサーバ装置４０に送信し、又は、図示しない移動基地局を介して公衆電話回線網を用いてサーバ装置４０に送信する構成を有している。
【００２４】
そして、携帯用通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって構築されたブラウザ機能を有し、当該ブラウザ機能を用いて作業者の操作入力指示及び操作確認を実行するとともに、当該ブラウザ機能を介して培地情報をサーバ装置４０に送信するようになっている。
【００２５】
管理者端末装置２０は、例えば、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、パーソナルコンピュータ又はワークステーション等の情報通信端末装置である。そして、管理者端末装置２０は、管理者の識別情報（以下、「管理者ＩＤ」という。）と管理者のパスワード及び作業者の識別情報（以下、「作業者ＩＤ」という。）を管理し、サーバ装置４０へのアクセス権限の管理、携帯用通信端末装置１０の端末ＩＤの管理、及び、登録された培地情報の修正その他の管理を行うことができる制御装置として機能する。
【００２６】
また、管理者端末装置２０は、携帯用通信端末装置１０と同様に、マークアップ言語によって構築されたブラウザ機能を有し、当該ブラウザ機能を用いてサーバ装置４０とのデータの授受、報告書の閲覧等を実行することができる構成を有している。
【００２７】
なお、管理者端末装置２０は、同一ロット内において、工程を実行する機械の故障その他によって各作業が中断した場合に、又は、作業者における培地情報の登録ミス等が発生した場合に、培地情報その他の情報を修正することができる構成を有している。
【００２８】
ネットワーク３０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話回線網（以下、「長距離通信ネットワーク」という）、近距離無線ネットワーク等のＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワーク、又は、その双方が相互接続されて構成されている。ただし、当該ネットワーク３０の構成は、これに限られない。
【００２９】
サーバ装置４０は、携帯用通信端末装置１０又は管理者端末装置２０と連動し、ロット及び作業ライン８０の衛生管理を行うための各データ処理を実行するために用いられるサーバ装置である。
【００３０】
そして、サーバ装置４０は、携帯用通信端末装置１０と連動し、データベース４００に、培養開始前の各フィルム型培地６０における培地情報の登録（以下、「初期登録」という。）、及び、培養開始後の登録（以下、「培養後登録」という。）を行うとともに、携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報を取得し、当該取得した培地情報の培地画像データによって形成される培地の画像（以下、「培地画像」という。）から、検体の培養によって形成されたコロニーを検出する構成を有している。
【００３１】
具体的には、サーバ装置４０は、
（１）携帯用通信端末装置１０からコロニーが形成されたフィルム型培地６０の画像データを取得し、
（２）取得した培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出し、
（３）抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出し、
（４）算出した統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、
（５）特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーの検出及び当該コロニーの数の計数を実行し、
（６）検出したコロニー及びその数を含む、当該コロニーに関する情報を培地情報としてデータベースに登録する構成を有している。
【００３２】
なお、（２）で色特徴量を抽出するピクセル数は、複数のピクセルの色特徴量の平均値が、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）を含む培地の色を構成するピクセルの実際の色特徴量の範囲内に含まれれば特に制限されることはない。
すなわち、通常、コロニーピクセル以外の、培地画像を構成するピクセル数は、培地画像を構成する全てのピクセル数に対して大部分（例えば９割程度以上）を占めるから、（２）で色特徴量を抽出するピクセル数は、培地画像を構成する全てのピクセル数に対して例えば５０％以上であればよく、（４）においてコロニーピクセルを正確に特定できる。
【００３３】
また、経験則や後述する機械学習により、培地画像を構成する全てのピクセル数に対するコロニーピクセル数の割合が予め決定できる場合には、（２）で色特徴量を抽出するピクセル数は、培地画像を構成する全てのピクセル数に対して、培地画像を構成する全てのピクセル数に対するコロニーピクセル数の割合の１０倍以上の割合でよく、（４）においてコロニーピクセルをより正確に特定できる。
例えば、培地画像を構成する全てのピクセル数に対するコロニーピクセル数の割合が５％であれば、（２）で色特徴量を抽出するピクセル数は、培地画像を構成する全てのピクセル数に対して５０％以上であればよい。
以下の一部の実施例においては、コロニーピクセルを精度よく特定できるように、（２）で色特徴量を抽出するピクセルとして、培地画像を構成する全てのピクセルを用いている。
【００３４】
（３）の統計的基準は、例えば、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値若しくは偏差値であってもよいし、抽出した複数のピクセルにおいて色特徴量が同一であるピクセルの数が最大となる値であってもよい。その他、上記平均値からの距離であってもよい。
【００３５】
このような構成により、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出し、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）を含む培地の色を構成するピクセルの色特徴量のばらつきを把握することができる。
【００３６】
すなわち、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、統計的基準を算出し、培地の色を構成するピクセルの色特徴量のばらつきを把握することによって、残渣を含む培地画像の背景色（培地本来の色）の理想的な分布範囲を正規分布等の確率分布に基づいてモデル化することができるとともに、所定の条件を具備するピクセル、例えば、残渣を含む培地画像の背景色の理想的な分布範囲外に存在するピクセルをコロニーピクセルとして特定することができるようになっている。
【００３７】
なお、コロニーを含むフィルム型培地６０の画像の多くのピクセルは、培地のピクセル（すなわち、背景色を構成するピクセル）であるため、背景色の理想的な分布範囲（以下、「背景色モデル」という。）を算出する際に、コロニーが含まれている場合であっても、そのピクセル数（すなわち、コロニーピクセルのピクセル数）の影響はモデル化にあたり非常に小さく、コロニーを含む培地画像の全体を用いたモデルであってもコロニー検出に利用可能である。
【００３８】
したがって、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしても、残渣の影響を無視することができるとともに、コロニーピクセルを特定することができるので、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出することができるようになっている。
【００３９】
この結果、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出及びその計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することができるようになっている。
【００４０】
また、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、紙媒体などの物理的な資源を利用して種々のデータ解析及びその提供を行う場合に比べて省資源化をも図ることができるとともに、培地に関する培地情報をデータベース４００に登録させることによって登録ミスが著しく減少し、難しい培地の管理を容易にすることができるので、無駄に培地を消費すること無く省資源化を図ることができるようになっている。
【００４１】
［２］フィルム型培地
次に、図２を用いて本実施形態のフィルム型培地６０について説明する。なお、図２は、本実施形態に用いるフィルム型培地６０の一例である。
【００４２】
本実施形態に用いるフィルム型培地６０は、フィルム又はシ−ト状の乾燥培地によって作業ライン８０の各工程から検出した検体としての食品に含まれる細菌を培養するための培地である。フィルム型培地６０は、例えば、一般生菌、大腸菌群及び黄色ブドウ球菌等を培養する培地などである。その他、カビや酵母、リステリア菌、水中細菌、乳酸菌等の各種の微生物を培養する培地であってもよい。
【００４３】
また、フィルム型培地６０は、例えば、図２に示すように、フィルムによって形成される基材シート６１と、基材シート６１の中心を基準に当該基材シート６１上に形成される円形の枠（以下、「円形枠」という。）６２と、該枠内に設けられる細菌を培養する培養層６３と、当該培養層６３を被覆するカバーシート６４と、基材シート６１の右側に形成された培地ＩＤ６６と、を有している。
【００４４】
例えば、培地ＩＤ６６は、２次元バーコード等のバーコード又は英数字で形成されており、フィルム型培地６０の撮像時に一緒に画像化され、バーコード認識機能又はＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）機能などの画像解析機能を用いて、携帯用通信端末装置１０又はサーバ装置４０において取得される。
【００４５】
基材シート６１は、フィルム状又はシート状の基材であれば特に限定されず、例えば、プラスチックフィルムや紙等を用いることができる。プラスチックフィルムの例としては、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリエチレンテレフタレート、ポリエチレンナフタレート、ポリメタクリレート、ポリメチルメタクリレート、ポリメチルアクリレート、ポリエステル、ポリカーボネート等の樹脂フィルムを好ましく挙げることができる。ポリエチレンテレフタレート、ポリプロピレン系の合成紙等が好ましく挙げることができる。なお、ポリプロピレン系合成紙は、ポリプロピレンを主原料とするフィルム合成紙である。
【００４６】
なお、フィルム型培地６０は、培地ＩＤ６６を記憶させたＩＣタグを有し、携帯用通信端末装置１０が有する近距離無線通信インターフェース（例えば、ＩＣタグリーダ）によって当該携帯用通信端末装置１０に培地ＩＤ６６を取得させてもよい。
【００４７】
［３］作業指示書
次に、図３を用いて本実施形態の作業指示書７０について説明する。なお、図３は、本実施形態に用いる作業指示書７０の一例である。
【００４８】
本実施形態の作業指示書７０は、同一条件によって製造又は検査された食品群毎、すなわち、ロット毎に、一以上の製造工程又は検査工程の作業名称及びその内容と、使用する作業ライン８０と、製造又は検査される食品（加工食品）名称、数量その他の情報と、が記載された指示書である。
【００４９】
また、本実施形態の作業指示書７０は、右上に印刷その他の方法によって形成された指示書ＩＤ７１ａと、所定の領域に印刷その他の方法によって形成された複数の工程ＩＤ７１ｂと、を有している。指示書ＩＤ７１ａ及び各工程ＩＤ７１ｂは、作業ＩＤ７１として用いられ、例えば、２次元バーコード等のバーコード又は英数字で形成されている。そして、指示書ＩＤ７１ａ及び各工程ＩＤ７１ｂは、フィルム型培地６０の登録が実行される際に当該フィルム型培地６０と同様に画像化され、携帯用通信端末装置１０又はサーバ装置４０において解析することによって認識される。
【００５０】
なお、作業指示書７０は、フィルム型培地６０と同様に、指示書ＩＤ７１ａ又は工程ＩＤ７１ｂの作業ＩＤ７１を記憶させたＩＣタグを有し、タグリーダなどの携帯用通信端末装置１０が有するインターフェース（近距離無線通信インターフェース）によって当該携帯用通信端末装置１０に作業ＩＤ７１を取得させてもよい。また、以下の説明においては、特別に言及しない場合には、作業ＩＤ７１とは、指示書ＩＤ７１ａ又は工程ＩＤ７１ｂを示す。
【００５１】
［４］携帯用通信端末装置
次に、図４を用いて本実施形態の携帯用通信端末装置１０の構成について説明する。なお、図４は、本実施形態の携帯用通信端末装置１０の構成を示すブロック図である。
【００５２】
本実施形態の携帯用通信端末装置１０は、各種のプログラムが実行される際に用いられるメモリ機能を有するデータ記憶部１００と、撮像機能を有し、フィルム型培地６０の画像データその他の画像データを生成する画像データ生成部１１０と、サーバ装置４０と連動して培地情報をサーバ装置４０に初期登録及び培養直後を含む培養後登録する処理（以下、「培地情報登録処理」という。）その他の処理を実行するアプリケーション制御部１２０と、を備えている。
【００５３】
また、携帯用通信端末装置１０は、サーバ装置４０及び他の通信装置と通信を行うネットワーク通信部１３０と、ＩＣタグその他の通信用のインターフェースとデータの授受を行う近距離無線通信インターフェース１４０と、現在位置を検出する現在位置検出部１５０と、表示部１６０と、表示部１６０を制御する表示制御部１６１と、ユーザの操作を入力するための操作部１７０と、タイマー１８０と、装置全体を制御する携帯端末管理制御部１９０と、を有している。
【００５４】
そして、携帯用通信端末装置１０は、例えば、電話機能及び電子メール等のメール機能を有する場合には、マイク、スピーカ及び電子メールの送受信機能等の種々の必要な部材を有している。さらに、上述の各部は、バス１１によって互いに接続され、データの授受が実行される。
【００５５】
データ記憶部１００は、各種のアプリケーションプログラムが記憶されるアプリケーション記憶部１０１と、画像データ生成部１１０によって撮像されて生成された画像データが記憶される画像データ記憶部１０２と、携帯用通信端末装置１０の管理及び制御に関するプログラム、並びに、各プログラムの実行中にワークエリアとして用いられるとともに、携帯用通信端末装置１０で実行される各処理において用いられるデータが記憶されるＲＯＭ／ＲＡＭ１０３と、を有している。
【００５６】
特に、アプリケーション記憶部１０１には、画像データ生成部１１０、操作部１７０、表示制御部１６１及び画像データ記憶部１０２と連動しつつ、アプリケーション制御部１２０によって実行されるアプリケーションプログラム（以下、「アプリ」という。）が記録されている。また、アプリケーション記憶部１０１には、上述のブラウジング機能を実現するためのブラウザ用のプログラムも記録されている。
【００５７】
画像データ記憶部１０２には、撮像した培地画像データ及び指示書画像データと、各画像データを管理するための画像ＩＤと、撮像時刻等の各画像データに対応する各種のメタデータと、作業ＩＤ７１と、培地ＩＤ６６と、各種のフラグ情報と、が対応付けられて記憶される。なお、画像ＩＤとは、各携帯用通信端末装置１０において適宜付与される任意の識別情報である。
【００５８】
画像データ生成部１１０は、光学システムと、当該光学システムから入力された光学画像を電気信号に変換するＣＣＤＩセンサ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）と、ＣＣＤＩセンサにおいて生成された電気信号に基づいて画像データを生成する生成部と、を有する。
【００５９】
特に、画像データ生成部１１０は、作業指示書７０を撮像した際に、当該撮像された作業指示書７０を画像化し、指示書画像データを生成する。また、画像データ生成部１１０は、検体に含まれる細菌が培養される、又は、培養されたフィルム型培地６０を撮像した際に、当該撮像されたフィルム型培地６０を画像化し、当該フィルム型培地６０の培地画像データを培地画像データとして生成する。
【００６０】
アプリケーション制御部１２０は、所定のアプリによって培地情報登録処理を実現する。特に、アプリケーション制御部１２０は、アプリケーション記憶部１０１に記憶された培地登録アプリによって携帯用通信端末装置１０の各部を制御するための各種制御プログラムを実行しつつ、ネットワーク通信部１３０、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動して、又は、制御して各種の処理を実行する。
【００６１】
具体的には、アプリケーション制御部１２０は、アプリケーション記憶部１０１に記録された培地登録アプリを実行し、画像データ生成部１１０を制御して撮像されたフィルム型培地６０の培地画像データを取得して画像データ記憶部１０２に記憶する。
【００６２】
そして、アプリケーション制御部１２０は、画像化された培地画像データから培地ＩＤ６６を取得し、当該取得した培地ＩＤ６６とともに、培地画像データと当該培地画像データのメタデータと各種のフラグ情報とを画像データ記憶部１０２に記憶する。なお、アプリケーション制御部１２０は、通信回線を介して他の通信装置又はデータベース４００と連動してバーコード認識又はＯＣＲ認識を実行してもよい。
【００６３】
また、アプリケーション制御部１２０は、培地画像データの撮像後、又は、所定のタイミングによって、検体の培養開始時に培地情報をサーバ装置４０に登録する初期登録及び当該検体の培養開始後に培地情報を登録する培養後登録を実行する。特に、アプリケーション制御部１２０は、作業者の指示に基づいて、初期登録か又は培養後登録かを特定し、いずれかの登録かを示す情報（フラグ情報）を培地情報に含めてサーバ装置４０に送信する。
【００６４】
また、アプリケーション制御部１２０は、フィルム型培地６０を撮像した際に、タイマー１８０から現在時刻を取得し、当該現在時刻を撮像時刻として所定の画像ＩＤとともに培地画像データのメタデータとして画像データ記憶部１０２に記憶し、サーバ装置４０に培地画像データを送信する際に一緒に送信する。
【００６５】
なお、アプリケーション制御部１２０は、培地ＩＤ６６と、指示書ＩＤ７１ａ及び工程ＩＤ７１ｂである作業ＩＤ７１と、がＩＣタグに記憶されている場合には、操作部１７０及び表示制御部１６１及び近距離無線通信インターフェース１４０と連動して培地ＩＤ６６及び作業ＩＤ７１を取得する。
【００６６】
また、アプリケーション制御部１２０は、サーバ装置４０によって培地ＩＤ６６及び作業ＩＤ７１を培地画像データ及び指示書画像データから認識する場合には、培地情報として培地画像データの他に指示書画像データを送信する。
【００６７】
さらに、アプリケーション制御部１２０は、実装上、携帯端末管理制御部１９０を構成するＣＰＵ（中央演算処理装置）が、アプリを実行した際の機能として実現されるものであってもよい。
【００６８】
ネットワーク通信部１３０は、アプリケーション制御部１２０及び携帯端末管理制御部１９０の制御の下、ネットワーク３０に接続されるサーバ装置４０との通信回線を構築し、培地画像データ等の種々のデータの授受を行う。
【００６９】
近距離無線通信インターフェース１４０は、アプリケーション制御部１２０及び携帯端末管理制御部１９０の制御の下、ＩＣタグを用いた近距離無線通信を行う。
【００７０】
現在位置検出部１５０は、アプリケーション制御部１２０又は携帯端末管理制御部１９０の制御の下、ネットワーク３０を介してＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星の位置を認識しつつ、当該ＧＰＳ衛星から送信された衛星信号（ＧＰＳ信号）を検出する。
【００７１】
そして、現在位置検出部１５０は、当該検出されたＧＰＳ信号に基づいて携帯用通信端末装置１０の現在位置の緯度及び経度によって示される座標値を算出（すなわち、検出）する。また、この現在位置検出部１５０は、この算出された座標値を位置情報としてアプリケーション制御部１２０に提供する。
【００７２】
なお、携帯用通信端末装置１０が、電話機能や近距離無線機能を有している場合には、電話や近距離無線に用いる電波を電話基地局等において受信した方角と電波強度に基づいて当該携帯用通信端末装置１０の現在位置を算出（検出）してもよい。
【００７３】
表示部１６０は、所定のサイズ（例えば、５インチ、Ｗ４８０×Ｈ９６０ピクセル）の画像表示領域を有し、液晶素子又はＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子のパネルによって構成され、表示制御部１６１において生成された表示データに基づいて所定の画像を表示するようになっている。特に、本実施形態では、表示部１６０は、培地登録アプリが実行されている際に、操作部１７０と連動しつつ、各種の表示及び撮像されて画像化された作業指示書７０とフィルム型培地６０との画像を表示する。
【００７４】
表示制御部１６１は、アプリケーション制御部１２０又は携帯端末管理制御部１９０の制御の下、表示部１６０に所定の画像を表示させるために必要な表示データを生成し、生成した表示データを当該表示部１６０に出力するようになっている。
【００７５】
操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタン、テンキー等の多数のキー及び表示部１６０上に設けられたタッチセンサにより構成され、各操作を行う際に用いられるようになっている。具体的には、操作部１７０は、培地登録アプリの起動時に上述の各種の処理を実行するための操作を行う際に用いられるようになっている。
【００７６】
なお、本実施形態においては、操作部１７０は、培地ＩＤ６６を直接手入力する際に用いることも可能である。
【００７７】
タイマー１８０は、画像データ生成部１１０がフィルム型培地６０を撮像するときの日付及び時刻をアプリケーション制御部１２０に提供する。
【００７８】
携帯端末管理制御部１９０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、携帯用通信端末装置１０の全般的な機能及び情報提供プログラムを実行するための全般的な機能を総括的に制御するようになっている。
【００７９】
［５］サーバ装置
［５．１］サーバ装置の構成
次に、図５を用いて本実施形態のサーバ装置４０の構成について説明する。なお、図５は、本実施形態のサーバ装置４０の構成を示す構成図である。
【００８０】
本実施形態のサーバ装置４０は、図５に示すように、作業情報及び培地情報等の各種の情報が記憶されるデータベース４００と、携帯用通信端末装置１０及び管理者端末装置２０と通信を行う通信制御部４１０と、培地情報登録処理等の各種の処理を実行するデータ処理部４２０と、サーバ装置４０の各部を制御するサーバ管理制御部４３０と、各部の制御に用いるＲＯＭ／ＲＡＭ４４０と、時刻管理を行うために用いるタイマー４５０と、を有する。なお、上述の各部は、バス４１によって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。
【００８１】
通信制御部４１０は、所定のネットワークインターフェースであり、携帯用通信端末装置１０又は管理者端末装置２０と通信回線を構築し、携帯用通信端末装置１０又は管理者端末装置２０と種々のデータの授受を行う。
【００８２】
データベース４００は、ＨＤＤ又はＳＳＤにより構成され、培地情報データベース（以下、「培地情報ＤＢ」と略す。）４０１、ライン情報データベース（以下、「ライン情報ＤＢ」と略す。）４０２及びロット情報データベース（以下、「ロット情報ＤＢ」と略す。）４０３及び作業管理データベース（以下、「作業管理ＤＢ」と略す。）４０４を有する。なお、例えば、本実施形態の各ＤＢは、本発明に係るデータベースを構成する。
【００８３】
培地情報ＤＢ４０１は、各作業ライン８０の工程毎に抽出された検体のフィルム型培地６０に関する培地情報が作業ＩＤ７１及び培地ＩＤ６６毎に格納されるデータベースである。例えば、培地情報ＤＢ４０１には、
（１）培地ＩＤ
（２）撮像された培地画像データ
（３）撮像時刻
（４）フラグ情報を含むその他の情報
（５）培地画像における各ピクセルの識別子（以下、「ピクセルＩＤ」という。）
（６）各ピクセルＩＤの画像における位置情報（ＸＹ座標値）
（７）各ピクセルの色特徴量（例えば、ＲＧＢの階調値）のデータ
（８）培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す応答値ｆ(ｘｉ)のデータ
（９）コロニー数に基づいてフィルム型培地６０（すなわち、検体）が正常であるか異常であるかを判定する培地判定の結果
（１０）作業ＩＤ
の１０個のデータが対応付けて記録される。
【００８４】
なお、抽出すべき検体が、同一のロットにおいて、常に同一の作業ライン８０の同一の工程から抽出する場合には、作業ＩＤは、ロットＩＤであればよく、抽出すべき検体が、同一のロットであっても異なる作業ライン８０又は異なる工程から抽出する場合には、ラインＩＤ又は工程ＩＤ７１ｂとなる。
【００８５】
また、各培地情報におけるコロニー数及び培地判定の結果は、培地情報が登録される際に登録されてもよいし、当該培地情報の登録タイミングと異なる所定のタイミングで登録されてもよい。
【００８６】
さらに、同一のフィルム型培地６０の培地情報の撮像時刻が複数登録される場合には（すなわち、後述の培養検査時刻が複数の場合には）、同一の培地ＩＤ６６において、培養検査時刻毎に培地画像、撮像時刻、コロニー数、培地判定の各培地情報が記憶される。
【００８７】
ライン情報ＤＢ４０２は、各作業ライン８０に関するライン情報がラインＩＤ毎に格納されるデータベースである。例えば、ライン情報ＤＢ４０２には、
（１）ラインＩＤ
（２）作業ライン８０が有する工程の工程ＩＤ７１ｂ及びその種別
の２つのデータが対応付けて記録される。工程種別としては、材料投入、調合、充填、ボイル、包装、及び、梱包等の各工程を特定する名称が用いられる。
【００８８】
ロット情報ＤＢ４０３は、各ロットに関するロット情報がロットＩＤ毎に格納されるデータベースである。例えば、ロット情報ＤＢ４０３には、
（１）ロットＩＤ（指示書ＩＤ７１ａ）
（２）ロットの製造又は検査に用いる作業ラインのラインＩＤ
（３）ロットの作業開始時刻
（４）ロットの作業終了時刻
（５）ロットの作業を実行する作業者の作業班
の５つのデータが対応付けて記録される。
【００８９】
作業管理ＤＢ４０４は、作業内容に関する各種の情報が格納されるデータベースである。例えば、作業管理ＤＢ４０４には、
（１）作業ＩＤ
（２）検体を抽出すべき作業ラインのラインＩＤ（又はラインＩＤ及び工程ＩＤ７１ｂ）（３）検体（食品）の種別（製品名、ロットＩＤ及び／又はロット名）
（４）検査種別（一般生菌又は大腸菌群など検出する細菌種）
（５）培養条件（培地の種類、検体の希釈液の種別、希釈倍率、培養温度、培養湿度及び培養時間）
（６）培養開始時刻
（７）培養開始から所定の時間経過後の時刻（以下、「培養検査時刻」ともいう。）
（８）培養場所（例えば、インキュベータ番号及びインキュベータ内の段数等の位置）
（９）作業日時（作業開始時刻及び終了時刻）
（１０）作業者ＩＤ（及び／又は作業者名）
の１０個のデータが対応付けて記録される。
【００９０】
なお、培養検査時刻には、単一の時刻（すなわち、検体の培養を終了させる終了時刻）だけが設定されてもよいし、培養開始時刻から法定された又は所定の時間経過後、例えば、培養開始時刻から２４時間経過後、４８時間経過後又は７２時間経過後等の複数の時刻が設定されてもよい。
【００９１】
データ処理部４２０は、ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０に記録されているアプリケーションに応じて各種データ処理を実行する。特に、データ処理部４２０は、所定のプログラムを実行することによって、
（１）通信制御部４１０の動作管理と、
（２）各携帯用通信端末装置１０と連動しつつ各種の培地情報を取得してデータベース４００に登録する培地情報登録処理と、
（３）培地情報登録処理中に又は培地情報登録処理後の所定のタイミングにおいて、各フィルム型培地６０の各培地画像からコロニーを検出し、そのコロニーを計数し、かつ、当該コロニー数に基づく培地判定を実行するコロニー検出判定処理と、
（４）登録した培地情報に基づいてロットの判定を行うロット判定処理と、
（５）判定結果を報告書形式で出力する報告処理と、
（６）データベース４００の管理及び制御と、
を行う。
【００９２】
特に、データ処理部４２０は、コロニー検出判定処理において、培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出し、算出した統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーの画像を構成するコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出しつつ、当該コロニーの数を計測する。
【００９３】
具体的には、データ処理部４２０は、データベース４００の管理及び制御を含めて培地情報登録処理を実行する登録処理部４２１と、コロニー検出判定処理を実行するコロニー検出判定部４２２と、ロット判定処理を実行するロット判定処理部４２４と、報告処理を実行する報告処理部４２５と、を含む。
【００９４】
なお、例えば、本実施形態の登録処理部４２１は、本発明に係る取得手段及び登録手段を構成し、本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、本発明の抽出手段、算出手段、特定手段及び検出手段を構成する。また、さらに、本実施形態の登録処理部４２１、コロニー検出判定部４２２、ロット判定処理部４２４及び報告処理部４２５の詳細については後述する。
【００９５】
サーバ管理制御部４３０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、サーバ装置４０の各部を統合制御する。具体的には、サーバ管理制御部４３０は、ユーザの操作による携帯用通信端末装置１０からのログイン要求に基づいて各ユーザのログイン処理、及び、その他の各種の制御を行う。
【００９６】
ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０には、サーバ装置４０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。特に、ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０には、基準特性を規定するための情報、各フィルム型培地６０の培地判定（合否判定）、工程判定、ライン判定及びロット判定の各判定を実行する際に用いる判定基準の情報（以下、「培地判定基準情報」ともいう。）等のそれぞれの各情報が記憶される。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０は、各プログラムの実行中にワークエリアとして用いられる。
【００９７】
タイマー４５０は、培地情報の登録処理及びロット判定処理を実行する際に必要な時刻を管理するために用いられる。
【００９８】
［５．２］登録処理部
次に、本実施形態のサーバ装置４０における登録処理部４２１の詳細について説明する。
【００９９】
本実施形態の登録処理部４２１は、携帯用通信端末装置１０と連動し、作業ＩＤ７１に対応付けつつ、各培地情報を培地情報ＤＢ４０１に登録する培地情報登録処理を実行する。特に、登録処理部４２１は、培地情報に含まれる、初期登録か又は培養後登録かを示すフラグ情報に基づいて、異なる培地情報登録処理を実行する。
【０１００】
（初期登録）
登録処理部４２１は、初期登録を示すフラグ情報が携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報に含まれている場合には、初期登録に基づく培地情報登録処理を実行する。
【０１０１】
具体的には、登録処理部４２１は、通信制御部４１０を介して培地情報を取得すると、培地情報に含まれる培地ＩＤ６６及び作業ＩＤ７１を特定する。また、登録処理部４２１は、特定した作業ＩＤ７１に基づいて、作業管理ＤＢ４０４を検索し、該当する作業情報を特定しつつ、当該特定した作業情報に対応付けて、取得した培地画像データ及び撮像時刻を培地情報ＤＢ４０１に登録する。
【０１０２】
特に、登録処理部４２１は、取得した作業ＩＤ７１に基づいて検体を抽出した作業ライン８０が含まれるロットＩＤ、当該作業ライン８０のラインＩＤ、当該検体を抽出した工程ＩＤ７１ｂを特定するとともに、当該特定したロットＩＤ、ラインＩＤ及び工程ＩＤ７１ｂに対応付けて、培地情報に含まれる培地画像データ及び撮像時刻を培地情報ＤＢ４０１に登録する。
【０１０３】
そして、登録処理部４２１は、撮像時刻を培養開始時刻として培地情報ＤＢ４０１に登録する。なお、培養開始時刻は、当該時刻に培地情報の登録処理を実行することを前提に撮像時刻に代えて予め設定された時刻を用いてもよい。
【０１０４】
（培養後登録）
登録処理部４２１は、培養後登録を示すフラグ情報が携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報に含まれている場合には、培養後登録に基づく登録処理を実行する。
【０１０５】
具体的には、登録処理部４２１は、初期登録と同様に、通信制御部４１０を介し培地情報を取得すると、当該培地情報に含まれる培地ＩＤ６６及び作業ＩＤ７１を特定する。そして、登録処理部４２１は、特定した作業ＩＤ７１に基づいて、作業管理ＤＢ４０４を検索し、該当する作業情報を特定しつつ、当該特定した作業情報に対応付けて、撮像時刻を培地情報ＤＢ４０１に登録する。なお、培養検査時刻は、培養開始時刻と同様に、当該時刻に培地情報の登録処理を実行することを前提に撮像時刻に代えて予め設定された時刻を用いてもよい。
【０１０６】
一方、登録処理部４２１は、取得した培地画像データを、コロニー検出判定部４２２に画像解析させつつ、解析結果とともに、又は、解析せずに直接、培地情報ＤＢ４０１に登録する。なお、コロニー検出判定部４２２は、画像解析によって、コロニーの検出、コロニー数の計数及び培地判定を実行するようになっており、当該画像解析の詳細については後述する。
【０１０７】
［５．３］コロニー検出判定部
［５．３．１］コロニー検出判定部の動作原理
次に、図６〜図１１を用いて本実施形態のサーバ装置４０におけるコロニー検出判定部４２２の動作原理について説明する。
【０１０８】
なお、図６は、（Ａ）残渣なしのフィルム型培地の画像、及び（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示し、図７〜図９は、それぞれ、マンゴー果汁、抹茶、及び、チョコレートの検体について、（Ａ）滴下したフィルム型培地の画像と、（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値で分布させた図の一例を示す。
【０１０９】
また、図１０は、（Ａ）残渣なしのフィルム型培地の画像、（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値でそれぞれ分布させた図、及び（Ｃ）（Ｂ）の分布図を正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデルの一例を示し、図１１は、（Ａ）チョコレートの検体を滴下したフィルム型培地の画像、（Ｂ）その画像を構成する全てのピクセルをＲとＢの階調値でそれぞれ分布させた図、及び（Ｃ）（Ｂ）の分布図を正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデルの一例を示す。
【０１１０】
通常、コロニーの検出及びコロニーの計数は、食品等の検体をフィルム型培地６０に滴下して培養することにより行われる。この際、食品などの検体に由来する色の成分（すなわち、残渣）の混入により培地が着色されることがある。そのため、培地本来の色が認識不能になり、または、培地そのものの色が検出すべきコロニーの色と同系色や近似色になることによってコロニーとの画像上における色特徴量の差がなくなり、画像処理を行う際にコロニーカウントの精度が低下する場合がある。したがって、あらかじめ残渣の色を特定できればコロニーのカウントを精度よく行うことができる。しかしながら、検体によってはその残渣の色が異なり、かつ、その色は非常に多様であるため、各食品に由来する残渣によって着色された培地の色を事前に特定することはほぼ不可能である。
【０１１１】
また、残渣によって着色された培地の色は、培地表面の凹凸や気泡などの影響で場所ごとに濃さが異なる。そのため、残渣を含むフィルム型培地の色を構成するピクセルの色特徴量のばらつきに関する情報がないと残渣となる色特徴量と差別化することができず、結果としてその影響を抑えることができない。
【０１１２】
一方、例えば、図６のフィルム型培地６０そのものの画像及び各ピクセルの確率分布と、図７〜図９に示すマンゴー、抹茶、または、チョコレートを検体として用いた場合の培地画像及び各ピクセルの確率分布と、を比較すると、残渣が混入した場合の培地画像は、残渣が混入していない培地画像より、多くのピクセルが分布する範囲外に多くのピクセルが分布していることがわかる。
【０１１３】
また、背景色を構成するピクセルは、大部分が培地画像を構成するピクセルを占めるため、各ピクセルの色特徴量のばらつきの特性を把握し、多くのピクセルが分布する範囲を背景色に属するピクセルと想定することができるとともに、背景色を構成するピクセル群の分布範囲を特定し、当該特定した範囲を背景色モデルとしてモデル化することができれば、当該背景色モデルに属さないピクセル、すなわち、特定した分布範囲外に分布するピクセルは、コロニーピクセルと想定することができる。
【０１１４】
そこで、本実施形態においては、残渣を含むフィルム型培地６０の画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出し、残渣を含むフィルム型培地６０の画像の背景色の理想的なピクセルの分布範囲を正規分布等の確率分布の定義に当てはめて背景色モデルとしてモデル化するとともに、所定の条件を具備するピクセルとして、モデル化した背景色モデルに属さないピクセル、すなわち、背景色の理想的な分布範囲外に存在するピクセルをコロニーピクセルとして特定するようになっている。
【０１１５】
例えば、本実施形態においては、色特徴量が２つの場合であって、図１０（Ａ）に示す残渣なしのフィルム型培地６０における培地画像においては、ＲとＧの階調値に基づく当該培地画像を構成する全てのピクセルが、図１０（Ｂ）に示すように分布し、当該分布において正規分布の定義を当てはめると、図１０（Ｃ）に示すように、当該各ピクセルの分布を背景色モデルとしてモデル化することができるようになっている。
【０１１６】
また、本実施形態においては、同様に、色特徴量が２つの場合であって、図１１（Ａ）に示すチョコレートを検体として用いた場合の残渣ありのフィルム型培地６０を用いた培地画像においては、ＲとＧの階調値に基づく当該培地画像を構成するすべてのピクセルが、図１１（Ｂ）に示すように分布し、当該分布において正規分布の定義を当てはめると、図１１（Ｃ）に示すように、当該各ピクセルの分布を背景色モデルとしてモデル化することできる。確かに、残渣なしの培地画像に比べて残渣の混入によって培地が本来の色から変化し、確率分布上において背景色モデルの範囲が変化することになるが、本実施形態においては、その場合であっても、背景色の理想的な分布範囲を背景色モデルとしてモデル化することができるようになっている。
【０１１７】
なお、このことは、複数のピクセルのＲＧＢ階調値のばらつき、すなわち、色特徴量が３つの場合であっても同様となる。
【０１１８】
このように、本実施形態においては、各ピクセルが正規分布などの所定の確率分布になるものと想定して、当該確率分布における所定の範囲を、背景色の色特徴量を有するピクセルが属する範囲と定めて当該範囲を背景色モデルとしてモデル化するようになっている。
【０１１９】
また、本実施形態においては、背景色モデルに属するピクセル、すなわち、背景色と特定される背景色モデルの分布範囲に属するピクセルは、培地画像を構成する全てのピクセルに対して占める割合が高いので、フィルム型培地６０の背景色ほど、すなわち、背景色の理想的な分布範囲の中心に近いほど、培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値（すなわち、後述するピクセルの色特徴量の応答値ｆ(ｘｉ)）は高くなる。このため、当該応答値ｆ(ｘｉ)が小さいピクセル（例えば、一定値以下の応答値を有するピクセル）は、培地画像の背景色の理想的な背景色モデルの分布範囲から外れた色のピクセルとなり、その結果、当該ピクセルは、コロニーピクセルであると判断することができる。
【０１２０】
そこで、本実施形態においては、上述のように培地画像の背景色の理想的な背景色モデルをモデル化するとともに、予め定められた応答値が所定の条件を具備するピクセルを特定することによって、当該背景色モデルの分布範囲から外れた色のピクセルとして特定し、具体的には、予め定められた閾値以下の応答値を有するピクセルを特定し、当該特定したピクセルをコロニーピクセルとして特定するようになっている。
【０１２１】
なお、本実施形態においては、コロニーピクセルと特定するための応答値の閾値としては、経験則によって決定されるようになっている。
【０１２２】
このように、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしても、残渣の影響を無視することができるとともに、コロニーピクセルを特定することができるので、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出することができるようになっている。
【０１２３】
したがって、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出及びその計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することができるようになっている。なお、以下に、コロニー検出判定部４２２の各処理の詳細を説明する。
【０１２４】
［５．３．２］コロニー検出判定部の各処理の詳細
次に、図１２を用いて、本実施形態のサーバ装置４０におけるコロニー検出判定部４２２の各処理の詳細について説明する。なお、図１２は、（Ａ）チョコレートの検体を滴下して培養することによってコロニーが形成されたフィルム型培地の画像、（Ｂ）その残渣を含むフィルム型培地の色を構成するピクセルの色特徴量のばらつきを正規分布の定義で当てはめてモデル化した背景色モデル、及び（Ｃ）そのモデルの範囲から外れたピクセルをコロニーピクセルとして特定した図の一例を示す。
【０１２５】
コロニー検出判定部４２２は、登録処理部４２１の制御の下、培地情報の培地情報ＤＢ４０１への登録時又は所定のタイミングにおいて、携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報に含まれる培地画像データから培地画像を取得する。
【０１２６】
そして、コロニー検出判定部４２２は、
（１）取得した培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量（予め設定された、輝度値、明度、彩度、サブピクセル（ＲＧＢ）の階調値などの１つ以上の色の特徴量）を抽出し、抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する処理（以下、「統計的基準算出処理」という。）、
（２）算出した統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定する処理（以下、「コロニーピクセル特定処理」という。）、及び、
（３）特定したコロニーピクセルに基づいてコロニー検出及びその計数を実行するコロニー検出処理、を実行する。
【０１２７】
（統計的基準算出処理）
コロニー検出判定部４２２は、培地ＩＤ６６の位置などによって培地画像から処理対象の領域（培養層６３の領域）を特定しつつ、当該領域を構成するピクセル毎に、輝度値、明度、彩度、サブピクセル（ＲＧＢ）の階調値などの予め設定された色特徴量を抽出する。例えば、ＲＧＢの階調値を用いる場合には、コロニー検出判定部４２２は、培地画像を構成する複数のピクセルのＲＧＢの階調値を抽出するとともに、各ピクセルＩＤ及び当該ピクセルＩＤの画像における位置情報（画像上に予め定められたＸＹ座標値）に対応づけてＲＧＢの階調値のデータを培地情報ＤＢ４０１に記録する。
【０１２８】
そして、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する。例えば、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルのＲＧＢの階調値の平均値μと、分散Ｓを算出する。
【０１２９】
【数１】
2015080001.tif 000003
【０１３０】
【数２】
2015080001.tif 000004
【０１３１】
【数３】
2015080001.tif 000005
【０１３２】
【数４】
2015080001.tif 000006
【０１３３】
【数５】
2015080001.tif 000007
【０１３４】
【数６】
2015080001.tif 000008
【０１３５】
【数７】
2015080001.tif 000009
【０１３６】
【数８】
2015080001.tif 000010
【０１３７】
【数９】
2015080001.tif 000011
【０１３８】
【数１０】
2015080001.tif 000012
【０１３９】
【数１１】
2015080001.tif 000013
【０１４０】
なお、（式１）中のｒ、ｇ、ｂの平均値は、（式３）〜（式５）を用いて算出し、（式２）における行列Ｓの各成分は、（式６）〜（式１１）を用いて算出する。ただし、（式３）〜（式１１）における「Ｎ」はピクセルの総数を示す。
【０１４１】
（コロニーピクセル特定処理）
コロニー検出判定部４２２は、正規分布などの確率分布に当てはめて背景色モデルとなる色特徴量の応答値ｆ(ｘ)の範囲を決定するとともに、統計的基準算出処理によって算出した統計的基準に基づいて、各ピクセルの応答値ｆ(ｘｉ)を算出し、所定の条件を具備する応答値に対応するピクセル、すなわち、決定した背景色モデルとなる色特徴量の応答値ｆ(ｘ)の範囲外になる応答値を有するピクセルをコロニーピクセルに特定する。
【０１４２】
本実施形態の応答値とは、培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示すものであり、例えば、各ピクセルの色特徴量が正規分布すると想定される場合には、（式１２）によって示すことができる。
【０１４３】
【数１２】
2015080001.tif 000014
【０１４４】
また、（式１２）中の「ｘｉ」は任意のピクセルのＲＧＢの階調値を示し、ｘｉ＝[ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ]で表されるとともに、（式１）中の［ｉ］は培地画像におけるピクセルＩＤを示し、「ｍ」は次元数を示す。
【０１４５】
具体的には、コロニー検出判定部４２２は、上述のように算出した統計的基準としての平均値μと分散Ｓに基づいて、（式１２）に示す各ピクセルの色特徴量の応答値ｆ(ｘｉ)を算出し、上記ピクセルＩＤ、当該ピクセルＩＤの画像における位置情報、ＲＧＢの階調値のデータに対応付けて培地情報ＤＢ４０１に記録する。
【０１４６】
また、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルのＲＧＢの階調値の分布を正規分布等の確率分布の定義で当てはめてモデル化して背景色モデルを算出し、上述のように算出した応答値が背景色モデルに属するか否かを判定する。具体的には、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルのＲＧＢの階調値の分布が正規分布するものと想定し、上述のように算出した応答値が経験則によって決定された閾値より大きいか否かを判定する。
【０１４７】
そして、コロニー検出判定部４２２は、応答値ｆ(ｘｉ)が所定の条件を具備するピクセル、例えば、応答値ｆ(ｘｉ)が経験則によって決定された閾値以下となるピクセルをコロニーピクセルとして特定する。
【０１４８】
例えば、色特徴量が２つの場合であって、図１２（Ａ）に示すコロニーが形成されたフィルム型培地６０の画像を構成する全てのピクセルのＲとＧの階調値の確率分布が得られている場合には、コロニー検出判定部４２２は、上述の演算を実行することによって、図１２（Ｂ）に示すように、正規分布の定義で当てはめて背景色モデルをモデル化し、背景色モデルに属する応答値の範囲（閾値）を決定する。なお、図１２（Ｂ）に示すように、各色特徴量における色（図面においては白色）の濃さが応答値の強さに対応する。
【０１４９】
そして、コロニー検出判定部４２２は、各ピクセルのＲとＧの応答値ｆ(ｘｉ)を算出するとともに、算出の結果、応答値が一定値（例えば１×１０−１８）以下のピクセル、例えば、上記画像の背景色の理想的な分布範囲［図１２（ｃ）］から外れた色のピクセル［図１２（ｃ）中の破線で囲った部分］を、コロニーピクセルとして特定する。
【０１５０】
（コロニー検出処理）
コロニー検出判定部４２２は、コロニー検出処理として、培地情報ＤＢ４０１を参照して、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーの検出及び当該コロニーの数の計測を実行する。具体的には、コロニー検出判定部４２２は、特定したコロニーピクセルに対応づけて記録された当該ピクセルの画像における位置情報に基づいてコロニーの検出及び当該コロニーの数の計測を実行する。そして、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルの画像における位置情報、コロニー数などの各種情報を登録処理部４２１に提供する。
【０１５１】
（検体の合否判定）
コロニー検出判定部４２２は、各フィルム型培地６０の検体が異常であるか正常であるかの培地判定（すなわち、検体の合否判定）を実行する。例えば、コロニー検出判定部４２２は、検体から検出された細菌の種類によって予め設定された細菌数の閾値（すなわち、判定基準）に基づいて、各検体の合否を判定し、その結果を登録処理部４２１に提供する。
【０１５２】
特に、本実施形態においては、細菌の種類や検体の希釈倍率に基づいて判定基準は異なるので、登録処理部４２１は、検体を培養する際の基準及び細菌の種類に基づいて培地判定基準情報をＲＯＭ／ＲＡＭ４４０から読み出して培地判定を実行する。
【０１５３】
各判定基準情報は、培地ＩＤ６６に対応付けて特定されるようになっている。すなわち、検体から検出する細菌の種類毎にフィルム型培地６０の種類が異なるので、培地ＩＤ６６を特定すれば、検出すべき細菌の種類を特定することができる。したがって、本実施形態においては、予め希釈倍率等を定めておくことによって、培地ＩＤ６６に基づいて特定される判定基準情報を読み出すことができるようになっている。
【０１５４】
また、本実施形態において、工程判定、ライン判定、及び、ロット判定において各フィルム型培地６０の合否判定を用いるので、これらの各判定と対応付けて培地判定が実行される。なお、工程判定、ライン判定、及び、ロット判定において各フィルム型培地６０の合否判定の手法については後述する。
【０１５５】
［５．４］ロット判定処理部
次に、本実施形態のサーバ装置４０におけるロット判定処理部４２４の詳細について説明する。
【０１５６】
本実施形態のロット判定処理部４２４は、管理者端末装置２０に入力された管理者の指示に基づいて、指定されたロット、作業ライン８０又は工程における衛生管理に関するデータ解析（すなわち、合否判定）を実行する。
【０１５７】
具体的には、ロット判定処理部４２４は、各ロットについて、該当するロットに用いられる作業ライン８０のライン情報と、該当する作業ライン８０に対応付けられて登録された培地情報（少なくともコロニー数）と、に基づいて、同一条件によって製造又は検査された食品群が所定の条件を具備しているか否かを判定する。
【０１５８】
また、ロット判定処理部４２４は、ロット判定が指示されると、該当するロットに含まれる作業ライン８０及び当該作業ライン８０に属する工程が衛生管理上において異常であるか正常であるかの作業ライン８０のライン判定（すなわち、衛生管理上の合否の判定）及び各工程の工程判定（すなわち、衛生管理上の合否の判定）を実行し、工程判定及びライン判定を用いてロット判定を実行する。
【０１５９】
特に、ロット判定処理部４２４は、ロット判定が指示された際に、例えば、培養開始後から２４時間、４８時間等の所定の培養検査時刻を経過した培地情報におけるフィルム型培地６０のコロニー数や検体の合否判定の培地情報に基づいて当該工程の衛生管理上の合否を判定し、該当する作業ライン８０に含まれる工程の合否判定に基づいて当該作業ライン８０の衛生管理上の合否を判定し、該当するロットに含まれる作業ライン８０の合否判定に基づいて当該ロットの衛生管理上の合否を判定する。
なお、本実施形態のロット判定処理部４２４は、ロット判定だけでなく、工程判定又はライン判定のみをデータ解析として実行してもよい。
【０１６０】
（工程判定）
ロット判定処理部４２４は、同一タイミングの培養開始時刻、同一タイミングの培養検査時刻、予め設定された第１時刻から第２時刻までの時間内の時刻を有する培養開始時刻又は、予め設定された第１時刻から第２時刻までの時間内の時刻を有する培養検査時刻を有するなど、培養開始時刻又は培養検査時刻が所定の条件を有し、かつ、同一のロットの同一の工程に対応付けて登録された複数のフィルム型培地６０の培地情報に基づいて、各工程判定を実行する。すなわち、ロット判定処理部４２４は、複数のフィルム型培地６０の各培地判定の結果に基づく、総合判定によって各工程判定を実行する。
【０１６１】
具体的には、ロット判定処理部４２４は、該当するフィルム型培地６０の培地判定結果（すなわち、工程判定を実行すべき工程の工程ＩＤ７１ｂを有する培地情報に登録されたすべての培地判定結果）を取得するとともに、判定結果の合否の数が所定の条件を具備している場合には、判定すべき工程の工程判定を合格と判定し、当該条件を具備していない場合には、判定すべき工程の工程判定を不合格と判定する。
【０１６２】
例えば、ロット判定処理部４２４は、該当する工程における個々のフィルム型培地６０において、合格のフィルム型培地６０が所定の割合（６０％）以上の場合、全てのフィルム型培地６０が該当する条件（コロニー数が一定数以下）を具備している場合、又は、各フィルム型培地６０のコロニー数が該当する条件（単一のフィルム型培地６０の平均コロニー数が一定数以下）を具備している場合に、該当する工程を合格と判定する。
【０１６３】
なお、本実施形態のロット判定処理部４２４は、検体の種別、検出する細菌の種類等によって条件を変更することが可能となっており、管理者によって設定可能、又は、プログラムの一部として提供される。
【０１６４】
（ライン判定）
ロット判定処理部４２４は、所定のタイミングで判定され、かつ、該当するライン情報に対応付けて登録された複数の工程の衛生管理上の合否判定に基づいて、各作業ライン８０のライン判定を実行する。すなわち、ロット判定処理部４２４は、所定のタイミングで判定された同一ロットの複数の工程の各判定結果に基づく、総合判定によってライン判定を実行する。
【０１６５】
具体的には、ロット判定処理部４２４は、同タイミング又は所定の条件を具備するタイミングに判定され、かつ、上述のように、ライン判定を実行すべき作業ライン８０のラインＩＤを有する工程の工程判定の判定結果を取得するとともに、判定結果の合否の数が所定の条件を具備している場合には、判定すべき作業ライン８０のライン判定を合格と判定し、当該条件を不具備の場合には、判定すべき作業ライン８０のライン判定を不合格と判定する。
【０１６６】
例えば、３つの工程が判定すべき作業ライン８０のラインＩＤを有しており、所定の条件が「６０％」の合格した工程から作業ライン８０が構成されていることである場合を想定する。この場合、第１工程が「合格」、第２工程が「合格」及び第３工程が「不合格」であれば、ロット判定処理部４２４は、判定すべき作業ライン８０のライン判定を合格とする。
【０１６７】
（ロット判定）
ロット判定処理部４２４は、所定のタイミングで判定され、かつ、該当するロット情報に対応付けて登録された複数の作業ライン８０の衛生管理上の合否判定に基づいて、各ロットのロット判定を実行する。すなわち、ロット判定処理部４２４は、複数の作業ライン８０の各判定結果に基づく総合判定によってロット判定を実行する。
【０１６８】
具体的には、ロット判定処理部４２４は、ロット判定を実行すべきロットのロットＩＤを有する作業ライン８０における合否判定に基づいて、ロット判定を実行する。
【０１６９】
例えば、ロットＩＤを有する作業ライン８０の６０％においてライン判定が合格の場合に判定すべきロットのロット判定を合格とし、３つの作業ライン８０が判定すべきロットのロットＩＤを有している場合を想定する。この場合において、第１作業ライン８０が「合格」、第２作業ライン８０が「合格」及び第３作業ライン８０が「不合格」であれば、ロット判定処理部４２４は、判定すべきロットのロット判定を合格とする。
【０１７０】
なお、ロットの作業時間が長時間に及ぶ場合には、所定の時間（例えば８時間又は１２時間）毎に時間を区切ってロットの判定を実行してもよい。この場合には、作業が中断している間のロット判定を実行する場合には、ダミーの結果を用いてもよいし、作業中断中として判定してもよい。
【０１７１】
（その他）
ロット判定処理部４２４は、培地情報、ライン情報、ロット情報及び作業管理ＤＢ４０４を用いて、上述以外の判定及びデータ解析を行うことができるとともに、報告処理部４２５を介して当該判定結果又はデータ解析結果を管理者が閲覧可能に管理者端末装置２０に提供することができるようになっている。
【０１７２】
具体的には、ロット判定処理部４２４は、各フィルム型培地６０に培養された検体の信頼性を確認するために、すなわち、検査ミスが発生していない否かを確認するために、一の培地ＩＤにおける培地情報を培養開始時時刻から培養の終了まで、時系列に培地情報又は培地画像データの所定の解析を実行する。
【０１７３】
例えば、ロット判定処理部４２４は、管理者端末装置２０を介して受信した管理者の指示に基づいて、特定の培地ＩＤ（同一の培地ＩＤ）６６を有し、培養開始時刻から所定の時刻までの複数の培地情報を、培地画像データとともに抽出する。そして、ロット判定処理部４２４は、各培地情報及び各画像データについて所定の時系列に沿って所定の解析を実行し、又は、各培地情報及び各画像データを時系列に沿って集約する。また、ロット判定処理部４２４は、報告処理部４２５に、解析結果又は集約結果を所定のデータ形式を有する閲覧データに生成させ、当該生成させた閲覧データを管理者に閲覧可能に管理者端末装置２０に提供させる。
【０１７４】
なお、ロット判定処理部４２４は、報告処理部４２５と連動して、このとき、管理者端末装置２０の指示に基づいて、法定された衛生管理の報告用に、一の培地ＩＤ６６における各培地情報を個々に閲覧可能にさせてもよい。
【０１７５】
また、ロット判定処理部４２４は、培地情報、ライン情報、ロット情報又は作業管理情報の検索機能を有していてもよい。具体的には、ロット判定処理部４２４は、ロットＩＤ（指示書ＩＤ７１ａ）、作業ラインＩＤ、工程ＩＤ７１ｂ、作業ＩＤ７１、培養開始時刻、ロットの作業日時、培地ＩＤ６６、検体の種別などを検索キーとしてデータベース４００を検索し、報告処理部４２５と連動し、該当する培地情報や各種の情報を管理者に閲覧可能なデータを生成してもよい。
【０１７６】
なお、報告処理部４２５は、管理者端末装置２０を介して受信した管理者の指示に基づいて、検索によって特定された培地情報（培地画像データ、コロニー数及び培地判定結果）、工程情報、ライン情報、又は、ロットに関する情報を所定の報告形式で提供することも可能である。すなわち、報告処理部４２５は、法定の検査報告その他の場合においてその証拠又は報告書として種々の情報を提供することができるように構成されている。
【０１７７】
［５．５］報告処理部
次に、本実施形態のサーバ装置４０における報告処理部４２５の詳細について説明する。
【０１７８】
報告処理部４２５は、管理者端末装置２０に入力された管理者の指示及び所定の報告書形式を有するテンプレートデータに基づいて、指定されたロット、作業ライン８０又は工程における衛生管理に関するデータ解析の解析結果（すなわち、合否判定の判定結果）を報告書データとして生成し、生成した報告書データを、通信制御部４１０を介して管理者に閲覧可能に管理者端末装置２０に提供する。
【０１７９】
具体的には、報告処理部４２５は、培地画像のデータ、コロニー数又は培地判定結果等、培地情報、ライン情報及びロット情報から必要な情報を抽出するとともに、抽出した情報とロット判定処理部４２４によって得られた解析結果に基づいて、テンプレートデータに各情報を割り当てつつ、報告書データを生成する。そして、報告処理部４２５は、回転等の加工処理が実行されず、同一性が担保された培地画像を有する報告書データを管理者端末装置２０に提供する。
【０１８０】
なお、報告処理部４２５は、上述したように、種々の解析又は検索に応じて所定の報告書データ又は閲覧データを生成し、管理者端末装置２０に提供することができるように構成されている。すなわち、報告処理部４２５は、受信した管理者の指示に基づいて、検索によって特定された培地情報、工程情報、ライン情報、又は、ロットに関する情報を所定の報告形式で提供することも可能であるとともに、法定の検査報告その他の場合においてその証拠又は報告書として種々の情報を提供することができるように構成されている。
【０１８１】
［６］衛生管理システムの動作処理
［６．１］培地情報登録処理（携帯用通信端末装置）
次に、図１３を用いて本実施形態の携帯用通信端末装置１０における培地情報登録処理の動作について説明する。なお、図１３は、本実施形態の携帯用通信端末装置１０における培地情報の登録処理動作を示すフローチャートである。
【０１８２】
本動作においては、ライン情報ＤＢ４０２及びロット情報ＤＢ４０３には、既に作業指示書７０に対応付けられた該当するロット情報及びライン情報が記憶されているものとする。
【０１８３】
また、フィルム型培地６０及び作業指示書７０には、２次元バーコードによって培地ＩＤ又は指示書ＩＤが付されているものとする。
【０１８４】
さらに、本動作においては、各フィルム型培地６０におけるコロニー数の検出は、培地情報のデータベース４００への登録時に実行されるものとし、携帯用通信端末装置１０においては培地画像を撮像するためのＲＧＢの階調値又は輝度値に対するキャリブレーションが実行されているものとする。
【０１８５】
まず、携帯用通信端末装置１０において、アプリケーション制御部１２０は、操作部１７０を介して培地登録アプリの起動指示を検出すると（ステップＳ１０１）、アプリケーション記憶部１０１から培地登録アプリを読み出して起動する（ステップＳ１０２）。このとき、アプリケーション制御部１２０は、携帯端末管理制御部１９０の制御下、ワークメモリの初期化その他の必要な処理を実行する。
【０１８６】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、表示制御部１６１と連動し、フィルム型培地６０の初期登録であるか、又は、培養開始から所定の時間経過した培養後登録であるか選択させるための画像を表示部１６０に表示させてその入力を待機する（ステップＳ１０３）。
【０１８７】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、操作部１７０による選択指示の入力を検出すると（ステップＳ１０４）、初期登録か培養後登録かを判断し、フラグ情報にその結果を設定する（ステップＳ１０５）。
【０１８８】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、フィルム型培地６０の撮像を促す画面を表示部１６０に表示させるとともに、操作部１７０と連動し、画像データ生成部１１０による撮像を待機する（ステップＳ１０６）。なお、このとき、アプリケーション制御部１２０は、取得すべき培地画像の位置合わせするために所定の画像を表示部１６０に重畳表示させる。
【０１８９】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、画像データ生成部１１０、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動しつつ、画像データ生成部１１０による撮像を検出すると（ステップＳ１０７）、画像データ生成部１１０によって培地ＩＤ６６とともに画像化されたフィルム型培地６０の培地画像データを取得し、画像データ記憶部１０２に所定の画像ＩＤを付与しつつ記憶する（ステップＳ１０８）。
【０１９０】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、タイマー１８０より現在時刻を培地画像データの撮像時刻として取得し、当該培地画像データに対応付けてメタデータとして画像データ記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１０９）。
【０１９１】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、取得した画像化された培地画像データの所定の領域に形成された２次元バーコードを解析して培地ＩＤ６６を取得し、当該培地画像データに対応付けて画像データ記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１１０）。
【０１９２】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、表示制御部１６１と連動して指示書ＩＤ７１ａ及び工程ＩＤ７１ｂとともに指示書画像データを取得するための画面を表示部１６０に表示させ、指示書画像データの取得を待機する（ステップＳ１１１）。
【０１９３】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、画像データ生成部１１０、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動しつつ、画像データ生成部１１０による撮像を検出すると（ステップＳ１１２）、作業ＩＤ７１が画像化された指示書画像データを取得し、ステップＳ１０８によって取得した培地画像データに対応付けて画像データ記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１１３）。
【０１９４】
なお、アプリケーション制御部１２０は、工程ＩＤ７１ｂを作業ＩＤ７１として取得する場合、又は、複数の工程ＩＤ７１ｂから一の工程ＩＤ７１ｂを取得する場合には、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動しつつ、ユーザに取得すべき工程ＩＤ７１ｂを選択させる表示をし、該当する工程ＩＤ７１ｂを取得する。
【０１９５】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、画像化された指示書画像データ及び培地画像データの所定の領域に形成された２次元バーコードを解析して作業ＩＤ７１を取得し、当該指示書画像データに対応付けて画像データ記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１１４）。
【０１９６】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、タイマー１８０より現在時刻を培地画像データの撮像時刻として取得し、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動して作業者に、取得した指示書画像データ、作業ＩＤ７１、培地画像データ、培地ＩＤ６６、及び、撮像時刻を確認させる（ステップＳ１１５）。
【０１９７】
なお、アプリケーション制御部１２０は、取得した培地情報の作業者による確認時に、作業者の指示に基づいて、培地画像データの再取得を行っていてもよい。また、このとき、アプリケーション制御部１２０は、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動して作業者によって培地画像データの補正を行うことができるようにしてもよい。
【０１９８】
次いで、アプリケーション制御部１２０は、作業者の指示に基づいて、初期登録か培養後登録かを示すフラグ情報及び端末ＩＤと作業ＩＤ７１とともに、取得した培地画像データとそのメタデータ、及び、初期登録か培養後登録かを示すフラグ情報を培地情報として、ネットワーク通信部１３０を介してサーバ装置４０に送信し（ステップＳ１１６）、携帯用通信端末装置１０の登録処理を終了する。
【０１９９】
このとき、ネットワーク通信部１３０は、培地情報を送信する際に、端末ＩＤや入力されたＩＤ及びパスワードに基づいてサーバ装置４０へのアクセスをするためのログインを実行し、ログイン完了後にサーバ装置４０との通信回線を確立し、培地情報を送信する。
【０２００】
［６．２］培地情報登録処理（サーバ装置）
次に、図１４を用いて本実施形態のサーバ装置４０における培地情報の登録処理動作について説明する。なお、図１４は、本実施形態のサーバ装置４０における培地情報の登録処理動作を示すフローチャートである。
【０２０１】
なお、本動作は、携帯用通信端末装置１０によって実行された培地情報登録処理と連動して実行される処理であり、サーバ装置４０は、携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報に基づいて以下の処理を実行する。
【０２０２】
まず、サーバ装置４０においては、通信制御部４１０が携帯用通信端末装置１０から送信された培地情報を受信すると（ステップＳ３００）、登録処理部４２１は、受信した培地情報に含まれるフラグ情報に基づいて、初期登録か培養後登録であるかを判定する（ステップＳ３０１）。
【０２０３】
このとき、登録処理部４２１は、初期登録と判定した場合には、ステップＳ３０２の処理に移行し、初期登録でないと判定した場合には、すなわち、培養後登録と判定した場合には、ステップＳ３０４の処理に移行する。
【０２０４】
次いで、登録処理部４２１は、初期登録と判定した場合には、培地情報に含まれる作業ＩＤ７１を抽出して特定する（ステップＳ３０２）。
【０２０５】
次いで、登録処理部４２１は、特定した作業ＩＤ７１に基づいて培地情報を培地情報ＤＢ４０１に登録し（ステップＳ３０３）、本動作を終了する。なお、培養開始時刻は作業管理ＤＢ４０４に予め記憶されているが、登録処理部４２１は、ステップＳ３０３の処理において、受信した培地情報に含まれる撮像時刻を培養開始時刻として作業管理ＤＢ４０４に登録してもよい。
【０２０６】
一方、登録処理部４２１は、培養後登録と判定した場合には、培地情報に含まれる作業ＩＤ７１を抽出して特定し（ステップＳ３０４）、培地情報に含まれる撮像時刻に基づいて培地情報を登録する培養検査時刻を特定する（ステップＳ３０５）。
【０２０７】
なお、このとき、登録処理部４２１は、携帯用通信端末装置１０と連動して培地情報を登録する培養検査時刻を指定させて登録してもよいし、受信した培地情報に含まれる撮像時刻を培養検査時刻としてそのまま登録してもよい。また、登録処理部４２１は、既に実行された培養検査時刻における培地登録を管理し、培地情報を受信したタイミング及び既に培地情報の登録に用いた培養検査時刻に基づいて、培養検査時刻を特定してもよい。すなわち、登録処理部４２１は、培地情報の登録を実行する毎に実行フラグを書き換え、当該フラグの情報を参照しつつ、受信した撮像時刻と比較して、培養検査時刻を特定してもよい。
【０２０８】
次いで、登録処理部４２１は、コロニー検出判定部４２２に、受信した培地画像データに対して画像解析を実行し、培地画像内の培養層６３の領域を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出させるとともに、当該培養層６３の領域を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出させ、算出させた統計的基準に基づいて培地画像におけるコロニーを特定させつつ、その数を計数する（ステップＳ３０７）。
【０２０９】
なお、ステップＳ３０７の処理におけるコロニーの特定及びその計数の処理の詳細については、後述する。
【０２１０】
次いで、コロニー検出判定部４２２は、作業ＩＤ７１に基づいて特定された検体の種別及び検出する細菌の種類に基づいて、培地判定基準を読み出しつつ、当該読み出した検体判定基準に基づいて、検出したコロニー数が所定の条件を具備するか否かを判定する（ステップＳ３０８）。すなわち、コロニー検出判定部４２２は、所定の条件を具備する場合には、合格（正常）と判定し、所定の条件を不具備な場合には、不合格（異常）と判定する。
【０２１１】
なお、コロニー検出判定部４２２は、上述の自動登録に代えて、携帯用通信端末装置１０と連動し、検出したコロニー数及び合否判定の結果を当該携帯用通信端末装置１０の表示部１６０に表示させ、ユーザに閲覧及び確認させるようにしてもよい。
【０２１２】
次いで、登録処理部４２１は、培地画像データ、認識した培地ＩＤ６６、判定された合否、検出されたコロニーの数及び培地情報に含まれる撮像時刻を培養開始時刻とした培養開始時刻情報を、特定した作業ＩＤ７１対応付けて培地情報ＤＢ４０１に登録し（ステップＳ３０９）、本動作を終了する。
【０２１３】
なお、登録処理部４２１は、ライン情報及び登録すべき情報を携帯用通信端末装置１０の表示部１６０に表示させ、当該携帯用通信端末装置１０を介して入力されたユーザ指示に基づいて、培地情報等の登録をするようにしてもよい。
【０２１４】
また、携帯用通信端末装置１０から培地画像データが送信され、サーバ装置４０によって各画像データを解析することによって培地ＩＤ６６を認識する場合には、登録処理部４２１は、ステップＳ３０１の処理において、受信した培地画像データのそれぞれの所定の領域上に画像化された培地ＩＤ６６を解析して当該培地ＩＤ６６を認識して取得するようになる。同様に、指示書画像データにおける作業ＩＤ７１についても、サーバ装置４０において認識させる。
【０２１５】
［６．３］コロニーの検出処理
次に、図１５を用いて本実施形態のサーバ装置４０におけるコロニーの検出処理の動作について説明する。なお、図１５は、本実施形態のサーバ装置４０におけるコロニーの検出処理の動作を示すフローチャートである。
本動作は、図１４に示す培地情報の登録処理のステップＳ３０７の処理で登録処理部４２１の制御の下にコロニー検出判定部４２２において実行される処理である。
【０２１６】
まず、コロニー検出判定部４２２は、培地画像データから取得した培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する色特徴量抽出処理を実行する（ステップＳ４０１）。
【０２１７】
次いで、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出し（ステップＳ４０２）、算出した統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定する（ステップＳ４０３）。
【０２１８】
具体的には、上述したように、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値μと分散Ｓを算出し、算出した平均値μと分散Ｓを用いて各ピクセルの色特徴量の応答値ｆ(ｘｉ)を算出する。そして、コロニー検出判定部４２２は、所定の条件を具備するピクセル、例えば、予め定められた応答値の閾値（例えば、応答値が１×１０−１８）以下のピクセルをコロニーピクセルとして特定する。
【０２１９】
次いで、コロニー検出判定部４２２は、培地情報ＤＢ４０１を参照して、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出し（ステップＳ４０４）、当該コロニーの数の計測を行って（ステップＳ４０５）、本動作を終了させる。
【０２２０】
［７］変形例
［７．１］変形例１
上述の実施形態においては、培地情報登録処理とコロニー検出判定処理を同タイミングで実行しているが、コロニー検出判定処理を任意のタイミングによって実行してもよい。
【０２２１】
［７．２］変形例２
本実施形態において、タブレット型情報端末装置、スマートフォン又は携帯用電話機等の携帯用通信端末装置１０を用いて培地情報の登録処理を実行している点に代えて、ラップトップ型又はデスクトップ型のパーソナルコンピュータと、スキャナ、デジタルカメラ又はスマートフォン等の画像入力装置と、によって当該培地情報の登録処理を実現してもよい。
【０２２２】
この場合には、パーソナルコンピュータと画像入力装置とを所定の通信規格によって接続し、パーソナルコンピュータと画像入力装置とを一体的に用いて当該培地情報の登録処理を実現してもよいし、メモリカードその他の物理的なメモリに画像入力装置によって先に取得した培地画像データ及び指示書画像データを記憶させ、当該記憶させた各画像データをパーソナルコンピュータによって取り込みつつ、当該培地情報の登録処理を実現してもよい。
【０２２３】
［７．３］変形例３
本実施形態においては、携帯用通信端末装置１０、管理者端末装置２０、サーバ装置４０が同一敷地内で設置又は使用されてもよいし、それぞれが国外などの遠隔地に設置され、又は、遠隔地にて使用されて上述の各処理が実行されてもよい。ただし、携帯用通信端末装置１０は、同一ロットにおいて使用させることが前提となる。
【０２２４】
［７．４］変形例４
本実施形態においては、フィルム型培地６０を用いて当該フィルム型培地６０に培養された検体における培地情報の登録を実行しているが、寒天培地を用いて当該寒天培地に培養された検体における培地情報の登録を実行してもよい。
【０２２５】
［７．５］変形例５
本実施形態において、画像データ生成部１１０によってフィルム型培地６０を撮像して培地ＩＤ６６を取得する点に代えて、作業者の操作入力によって培地ＩＤ６６を入力させるようにしもよい。
【０２２６】
この場合には、アプリケーション制御部１２０は、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動し、作業者に培地ＩＤ６６を、操作部１７０を用いて直接手入力させる。
【０２２７】
また、アプリケーション制御部１２０は、クリック又はタッチ選択等によって、プルダウンメニュー等の表示項目を選択させるように表示制御部１６１及び操作部１７０を制御させて、作業者に培地ＩＤ６６を入力させる。
【０２２８】
［７．６］変形例６
本実施形態においては、単一のサーバ装置４０によって各種の処理を実行しているが、複数のサーバ装置４０から構成されるサーバシステムによって各種の処理を実行するようにしてもよい。
【０２２９】
［７．７］変形例７
本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、コロニーが形成された培地の画像ごとに統計的基準を算出しているが、コロニーが形成された複数の培地ごと、あるいは、培地で培養させる検体ごとに、統計的基準を算出してもよい。
【０２３０】
［７．８］変形例８
本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、抽出した培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出しているが、抽出した複数のピクセルのうち、コロニーの可能性が高いピクセル（推定コロニーピクセル）の割合が通常よりも高い場合には、複数のピクセルからコロニーの可能性が高いピクセルを排除して統計的基準を算出してもよい。
【０２３１】
より具体的には、コロニー検出判定部４２２は、抽出した複数のピクセルから、所定条件、例えば、ピクセルのＲの階調値が１００以上であるという条件を満たすピクセルを推定コロニーピクセルをとしてあらかじめ除去し、残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する。
【０２３２】
このように推定コロニーピクセルをあらかじめ除去することによって、残渣を含む培地画像の背景色の理想的な分布範囲を絞ること、すなわち、正規分布においてピクセルの色特徴量の階級の幅を狭くすることができるので、コロニー検出判定部４２２は、コロニーカウントの精度を向上させることができるようになる。
【０２３３】
なお、推定コロニーピクセルとしては、例えば、典型的なコロニーの色と非常に近いピクセル、一度推定したモデル上において応答値ｆ(ｘｉ)が所定値以上のピクセルなどを挙げることができる。
【０２３４】
［７．９］変形例９
本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、残渣を含む培地の画像における背景色のモデル化を行って、その範囲外をコロニーピクセルとして特定しているが、特定したコロニーピクセルを除いて背景色のモデル化の範囲を絞り込んでからコロニーピクセルを再特定してもよい。
【０２３５】
なお、背景色のモデル化に用いたピクセルから、特定したコロニーピクセルを除いて、背景色のモデル化の範囲を絞り込む処理は、所定回数実施してもよいし、統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施してもよい。
【０２３６】
具体的には、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルを特定した後、抽出した複数のピクセル（背景色のモデル化に用いたピクセル）から特定したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する。そして、コロニー検出判定部４２２は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する。この統計的基準の再算出と、コロニーピクセルの再特定を、所定回数又は統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出する。
【０２３７】
このようにコロニーピクセルをあらかじめ除去することによって、統計的基準を絞ること、すなわち、正規分布式の応答値を高くすることができるので、コロニー検出判定部４２２は、コロニーカウントの精度を向上させることができるようになる。
【０２３８】
［７．１０］変形例１０
本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、各ピクセルの色特徴量の応答値が設定された閾値以上である場合に、該ピクセルをコロニーピクセルとして特定しているが、経験則的に、当該応答値と他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定してもよい。また、コロニーピクセルの特定を、ＡｄａＢｏｏｓｔ、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）等の機械学習アルゴリズムによって得られる判別手法を構築して行ってもよい。
【０２３９】
上述のように、各ピクセルの色特徴量の応答値に他の色特徴量を組み合わせたり、機械学習等による判別手法を構築することにより、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルを正確に特定することができるようになり、もってコロニーカウントの精度を向上させることができるようになる。
【０２４０】
［７．１１］変形例１１
本実施形態においては、複数のピクセルの色特徴量の分布を正規分布の定義で当てはめてモデル化した例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数のピクセルの色特徴量の分布をモデル化することができる正規分布以外の対数正規分布、ガンマ分布等の分布の定義で当てはめてモデル化してもよい。
【０２４１】
なお、培地に気泡がたくさん存在する場合や、食品の塊が培地に注入された場合には、培地の背景色が複数の分布に分かれること（例えば色が濃い部分と、気泡などで色が薄い部分に分かれること）がある。培地の背景色が複数の分布に分かれる場合には、統計的基準として、複数の正規分布を足し合わせた混合正規分布の定義に当てはめて背景色モデルをモデル化し、コロニーピクセルを特定することが好ましい。
【０２４２】
混合正規分布モデルのパラメータは、例えば、確率モデルのパラメータを最尤度に基づいて推定する手法であるＥＭアルゴリズムを用いることにより、期待値ステップと最大化ステップを交互に繰り返すことにより算出することができる。
【０２４３】
［７．１２］変形例１２
本実施形態においては、ピクセルの色特徴量が、２つあるいは３つの異なる色特徴量である場合について説明したが、ピクセルの色特徴量は、輝度値、明度、彩度、サブピクセル（ＲＧＢ）の階調値などのうち、１つの色特徴量であっても、４つ以上の異なる色特徴量であっても構わない。
【０２４４】
このように、色特徴量の種類を増やすことにより、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルを正確に特定することができるようになり、もってコロニーカウントの精度を向上させることができるようになる。
【０２４５】
以上、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしても、残渣の影響を無視することができるとともに、コロニーピクセルを特定することができるので、特定したコロニーピクセルに基づいてコロニーを検出することができる。
【０２４６】
したがって、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品等の検体に由来する色の成分（残渣）の混入によって培地が本来の色から変化したとしてもコロニーの検出及びその計数を的確に実行することができるとともに、的確に検出されたコロニー及びその数に関する情報を含む培地情報をデータベースに登録することができる。
【０２４７】
また、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、紙媒体などの物理的な資源を利用して種々のデータ解析及びその提供を行う場合に比べて省資源化をも図ることができるとともに、培地に関する培地情報をデータベースに登録させることによって登録ミスが著しく減少し、難しい培地の管理を容易にすることができるので、無駄に培地を消費すること無く省資源化を図ることができる。
【０２４８】
なお、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、食品を用いて説明したが、当該食品に限らず、薬品や薬剤の人体をはじめとする生物全般に提供される生産品について適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２４９】
本発明は、培地情報登録システム及びそのプログラム、コロニー検出装置及びそのプログラム、並びに、食品用の衛生管理システム等に利用することができる。
【符号の説明】
【０２５０】
Ｓ  …  衛生管理システム
１０  …  携帯用通信端末装置
２０  …  管理者端末装置
３０  …  ネットワーク
４０  …  サーバ装置
６０  …  フィルム型培地
７０  …  作業指示書
８０  …  作業ライン
１００  …  データ記憶部
１０１  …  アプリケーション記憶部
１０２  …  画像データ記憶部
１０３  …  ＲＯＭ／ＲＡＭ
１１０  …  画像データ生成部
１２０  …  アプリケーション制御部
１３０  …  ネットワーク通信部
１４０  …  近距離無線通信インターフェース
１５０  …  現在位置検出部
１６０  …  表示部
１７０  …  操作部
１８０  …  タイマー
１９０  …  携帯端末管理制御部
４００  …  データベース
４０１  …  培地情報ＤＢ
４０２  …  ライン情報ＤＢ
４０３  …  ロット情報ＤＢ
４０４  …  作業管理ＤＢ
４１０  …  通信制御部
４２０  …  データ処理部
４２１  …  登録処理部
４２２  …  コロニー検出判定部
４２４  …  ロット判定処理部
４２５  …  報告処理部
４３０  …  サーバ管理制御部
４４０  …  ＲＯＭ／ＲＡＭ
４５０  …  タイマー
【図１】
2015080001.tif 000015
【図２】
2015080001.tif 000016
【図３】
2015080001.tif 000017
【図４】
2015080001.tif 000018
【図５】
2015080001.tif 000019
【図６】
2015080001.tif 000020
【図７】
2015080001.tif 000021
【図８】
2015080001.tif 000022
【図９】
2015080001.tif 000023
【図１０】
2015080001.tif 000024
【図１１】
2015080001.tif 000025
【図１２】
2015080001.tif 000026
【図１３】
2015080001.tif 000027
【図１４】
2015080001.tif 000028
【図１５】
2015080001.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】平成27年6月11日(2015.6.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする培地情報登録システム。
【請求項２】
請求項１に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値及び分散である、培地情報登録システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を算出し、当該値が前記所定の条件を具備するピクセルを前記コロニーピクセルと特定する、培地情報登録システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、培地情報登録システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、培地情報登録システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定する、培地情報登録システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の培地情報登録システムにおいて、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、培地情報登録システム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜７のいずれか一項に記載の培地情報登録システムとして機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、及び、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
を備えることを特徴とするコロニー検出装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコロニー検出装置において、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値及び分散である、コロニー検出装置。
【請求項１２】
請求項１０又は１１に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を算出し、当該値が前記所定の条件を具備するピクセルを前記コロニーピクセルと特定する、コロニー検出装置。
【請求項１３】
請求項１０〜１２のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、コロニー検出装置。
【請求項１４】
請求項１０〜１３のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、コロニー検出装置。
【請求項１５】
請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定する、コロニー検出装置。
【請求項１６】
請求項１０〜１５のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、コロニー検出装置。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１０〜１６のいずれか一項に記載のコロニー検出装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、及び、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
検体に含まれる細菌を培養するための培地を画像化した培地画像を、培地画像データとして生成する通信端末装置と、
前記培地画像データに基づいて前記培地に形成されたコロニーを検出してデータベースに登録するサーバ装置と、
を備え、
前記サーバ装置が、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする衛生管理システム。
【請求項２０】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
を備えることを特徴とするコロニー検出装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載のコロニー検出装置において、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値及び分散である、コロニー検出装置。
【請求項２２】
請求項２０又は２１に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を用いて前記コロニーピクセルと特定する、コロニー検出装置。
【請求項２３】
請求項２０〜２２のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、コロニー検出装置。
【請求項２４】
請求項２０〜２３のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、コロニー検出装置。
【請求項２５】
請求項２０〜２４のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定する、コロニー検出装置。
【請求項２６】
請求項２０〜２５のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、コロニー検出装置。
【請求項２７】
コンピュータを、請求項２０〜２６のいずれか一項に記載のコロニー検出装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、及び、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２９】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする培地情報登録システム。
【請求項３０】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、及び、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３１】
検体に含まれる細菌を培養するための培地を画像化した培地画像を、培地画像データとして生成する通信端末装置と、
前記培地画像データに基づいて前記培地に形成されたコロニーを検出してデータベースに登録するサーバ装置と、
を備え、
前記サーバ装置が、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする衛生管理システム。
【手続補正書】
【提出日】平成27年10月6日(2015.10.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
を備えることを特徴とするコロニー検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のコロニー検出装置において、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値及び分散である、コロニー検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を用いて前記コロニーピクセルと特定する、コロニー検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、コロニー検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、コロニー検出装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定する、コロニー検出装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載のコロニー検出装置において、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、コロニー検出装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜７のいずれか一項に記載のコロニー検出装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、及び、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムにおいて、
前記統計的基準は、抽出した複数のピクセルの色特徴量の平均値及び分散である、プログラム。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のプログラムにおいて、
前記検出手段は、前記統計的基準に基づいて、前記培地画像を構成するピクセルの色特徴量の確率分布関数における、各ピクセルの色特徴量になる確率を示す値を用いて前記コロニーピクセルと特定する、プログラム。
【請求項１２】
請求項９〜１１のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
前記算出手段は、ピクセルの色特徴量に基づいて所定条件を満たすピクセルを、抽出した複数のピクセルから除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を算出する、プログラム。
【請求項１３】
請求項９〜１２のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
（１）前記算出手段は、抽出した複数のピクセルから、前記検出手段が検出したコロニーピクセルを除去した残りのピクセルの色特徴量に基づいて統計的基準を再算出する再算出処理、及び、
（２）前記検出手段は、再算出した前記統計的基準に基づいて、所定の条件を具備するピクセルをコロニーピクセルとして再特定する再特定処理、
を、所定回数又は前記統計的基準が変化しなくなるまで繰り返し実施し、
前記検出手段は、最終的に特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する、プログラム。
【請求項１４】
請求項９〜１３のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
前記検出手段は、算出した前記統計的基準とピクセルにおける他の色特徴量とを組み合わせた複数次元の特徴量に基づいて、前記培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定する、プログラム。
【請求項１５】
請求項９〜１４のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
前記検出手段は、機械学習によって得られた判別手段を用いて前記コロニーピクセルの特定を行う、プログラム。
【請求項１６】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする培地情報登録システム。
【請求項１７】
コンピュータを、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段、及び、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
検体に含まれる細菌を培養するための培地を画像化した培地画像を、培地画像データとして生成する通信端末装置と、
前記培地画像データに基づいて前記培地に形成されたコロニーを検出してデータベースに登録するサーバ装置と、
を備え、
前記サーバ装置が、
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段と、
取得した前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出した複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段と、
算出した前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
検出した前記コロニーに関する情報を前記培地の情報としてデータベースに登録する登録手段と、
を備えることを特徴とする衛生管理システム。
【請求項１９】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータである培地画像データと、
前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段により算出された統計的基準と、
を記憶する記憶手段と、
前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段と、
を備えることを特徴とするコロニー検出装置。
【請求項２０】
コロニーが形成された培地が撮像されて画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得する取得手段により取得された培地画像データと、
前記培地画像データの培地画像を構成する複数のピクセルの色特徴量に基づいて、当該培地画像データに対して用いる統計的基準を算出する算出手段により算出された統計的基準と、
を記憶手段に記憶する工程と、
前記統計的基準に基づいて、前記培地画像データのうち培地の背景色の分布範囲から外れた色のピクセルをコロニーピクセルとして特定し、特定したコロニーピクセルに基づいて前記コロニーを検出する検出手段によりコロニーを検出する検出工程と、
を備えることを特徴とするコロニー検出方法。
【国際調査報告】
2015080001.tif 000030
2015080001.tif 000031
2015080001.tif 000032