(57)【要約】【課題】  流体間を区別するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品を提供する。【解決手段】  第１の流体の第１の一連の画像を受け取る。第１の一連の画像から第１の流体の流体特性の第１の組が判定される。第２の流体の第２の一連の画像を受け取る。第２の一連の画像から第２の流体の流体特性の第２の組が判定される。流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることが判定される。流体特性の第１の組が流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて、第２の流体が識別される。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体の真正性を検証するための方法であって、
第１の流体の第１の一連の画像を受け取ることと、
前記第１の一連の画像から前記第１の流体の流体特性の第１の組を判定することと、
第２の流体の第２の一連の画像を受け取ることと、
前記第２の一連の画像から前記第２の流体の流体特性の第２の組を判定することと、
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することと、
前記流体特性の第１の組が前記流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて前記第２の流体を識別することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記流体特性の第１の組に基づいて機械学習分類器を訓練すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第２の組が前記機械学習分類器によって処理されることに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第１の組が所定の閾値内で前記流体特性の第２の組と一致することを判定することを含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の色空間特性を含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の色空間特性を含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記第１の流体及び前記第２の流体の前記色空間特性は、前記第１の流体及び前記第２の流体の色相分布及び彩度分布のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の流体の前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の粘性をさらに含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の粘性をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第１の流体の前記粘性を判定することと、
前記第２の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第２の流体の前記粘性を判定することと、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記第１の流体の前記粘性を前記第２の流体の前記粘性に対してマッチングすることをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体中の粒子の密度、及び前記第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の磁気応答をさらに含み、前記第１の一連の画像は、前記第１の流体に磁力を印加する前に得られた少なくとも１つの画像と、前記第１の流体に前記磁力を印加した後に得られた少なくとも１つの画像とを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリと、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスと、前記１つ又は複数のストレージデバイスのうちの少なくとも１つに格納され、前記１つ又は複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して前記１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるプログラム命令とを含む、コンピュータシステムであって、格納された前記プログラム命令は、
第１の流体の第１の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、
前記第１の一連の画像から前記第１の流体の流体特性の第１の組を判定するためのプログラム命令と、
第２の流体の第２の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、
前記第２の一連の画像から前記第２の流体の流体特性の第２の組を判定するためのプログラム命令と、
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定するためのプログラム命令と、
前記流体特性の第１の組が前記流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて、前記第２の流体を識別するためのプログラム命令と、
を含む、コンピュータシステム。
【請求項１３】
前記流体特性の第１の組に基づいて機械学習分類器を訓練するためのプログラム命令をさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第２の組が前記機械学習分類器によって処理されることに基づく、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第１の組が所定の閾値内で前記流体特性の第２の組と一致することを判定することを含む、請求項１２から請求項１４のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の色空間特性を含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の色空間特性を含む、請求項１２から請求項１５のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記第１の流体及び前記第２の流体の前記色空間特性は、前記第１の流体及び前記第２の流体の色相分布及び彩度分布のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
前記第１の流体の前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の粘性をさらに含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の粘性をさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
前記第１の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第１の流体の前記粘性を判定するためのプログラム命令と、
前記第２の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第２の流体の前記粘性を判定するためのプログラム命令と、
をさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
一致を判定するための前記プログラム命令は、前記第１の流体の前記粘性を前記第２の流体の前記粘性に対してマッチングするためのプログラム命令を含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体中の粒子の密度、及び前記第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２２】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の磁気応答をさらに含み、前記第１の一連の画像は、前記第１の流体に磁力を印加する前に得られた少なくとも１つの画像と、前記第１の流体に前記磁力を印加した後に得られた少なくとも１つの画像とを含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２３】
流体の真正性を検証するためのコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記コンピュータ可読ストレージ媒体は、処理回路によって可読であり、請求項１から請求項１１のいずれかに記載の方法を行うために前記処理回路によって実行される命令を格納する、
コンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
コンピュータ可読媒体上に格納され、デジタルコンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたときに請求項１から請求項１１のいずれかに記載の方法を行うためのソフトウェアコード部分を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、流体間を区別するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品に関する。より具体的には、本発明は、デジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多数のスマートフォン・ユーザが世界中に存在している。これらのスマートフォンの多くは、高い計算能力、ビデオストリーミング能力、高品質画像キャプチャ能力及びその他の処理能力を備えている。このことにより、これらの能力に基づくアプリケーション、特にセンシング及びイメージング・アプリケーションを開発するための未だかつてない機会がもたらされる。低費用かつ高性能の解析及び／又は解析の提供が必要とされる１つの技術分野は、流体の識別（identification）又は検証（verification）の分野である。例えば、石油産業は、モーター油の同一性（identity）を検出すること及び／又はその真正性（authenticity）を検証することに関心がある。例えば、石油産業は、モーター油の試料の真正性を検証すること、並びにモーター油が含有している可能性がある汚染を検出することに関心がある。別の例は、顧客が市場で購入するワインの真正性を識別すること又は検証することに関心がある、ワイン産業である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、当該分野において上記課題に対処することが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
例示的な実施形態は、方法、システム、及びコンピュータプログラム製品を提供する。流体の真正性を検証するための方法の実施形態は、第１の流体の第１の一連の画像を受け取ることと、第１の一連の画像から第１の流体の流体特性の第１の組を判定することと、を含む。この実施形態は、第２の流体の第２の一連の画像を受け取ることと、第２の一連の画像から第２の流体の流体特性の第２の組を判定することと、をさらに含む。この実施形態は、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することをさらに含む。この実施形態は、流体特性の第１の組が流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて第２の流体を識別することをさらにまた含む。このようにして、この実施形態は、異なる液体又はその他の流体をデジタル画像特性によって区別するための流体のデジタル画像識別を提供することによって、流体の分析に固有の既存の課題に対する解決策を提供する。
【０００５】
実施形態は、流体特性の第１の組に基づいて機械学習分類器を訓練することをさらに含む。実施形態において、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、流体特性の第２の組が機械学習分類器によって処理されることに基づく。
【０００６】
実施形態において、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、流体特性の第１の組が所定の閾値内で流体特性の第２の組と一致することを判定することを含む。
【０００７】
実施形態において、流体特性の第１の組は、第１の流体の色空間特性を含み、第２の流体の流体特性の第２の組は、第２の流体の色空間特性を含む。実施形態において、第１の流体及び第２の流体の色空間特性は、第１の流体及び第２の流体の色相分布及び彩度分布のうちの少なくとも１つを含む。
【０００８】
実施形態において、第１の流体の流体特性の第１の組は、第１の流体の粘性をさらに含み、第２の流体の流体特性の第２の組は、第２の流体の粘性をさらに含む。実施形態は、第１の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて第１の流体の粘性を判定することと、第２の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて第２の流体の粘性を判定することと、をさらに含む。
【０００９】
実施形態において、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、第１の流体の粘性を第２の流体の粘性に対してマッチングすることをさらに含む。実施形態において、流体特性の第１の組は、第１の流体中の粒子の密度、及び第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む。実施形態において、流体特性の第１の組は、第１の流体の磁気応答をさらに含み、この場合、第１の一連の画像は、第１の流体に磁力を印加する前に得られた少なくとも１つの画像と、第１の流体に磁力を印加した後に得られた少なくとも１つの画像とを含む。
【００１０】
実施形態は、コンピュータ使用可能プログラム製品を含む。コンピュータ使用可能プログラム製品は、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスと、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスの少なくとも１つの上に格納されたプログラム命令とを含む。
【００１１】
実施形態は、コンピュータシステムを含む。コンピュータシステムは、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリと、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスと、１つ又は複数のストレージデバイスのうちの少なくとも１つに格納され、１つ又は複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるプログラム命令とを含む。
【００１２】
本発明の特定の新規な特徴の特性は、添付の特許請求の範囲において述べられる。しかしながら、本発明それ自体、並びにその好ましい使用様式、さらなる目的及び利点は、以下の例示的な実施形態の詳細な説明を添付の図面と組み合わせて読むことで最も良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】例示的な実施形態を実装することができるデータ処理システムのネットワークのブロック図を示す。
【図２】例示的な実施形態を実装することができるデータ処理システムのブロック図を示す。
【図３】実施形態による、流体をイメージングするためにレンズアダプタが用いられる例示的な構成を示す。
【図４】実施形態による、第１の流体の第１の一連の画像及び第２の流体の第２の一連の画像の色相及び彩度の分布の例を示す。
【図５】実施形態による、第１の流体の第１の一連の画像及び第２の流体の第２の一連の画像の色相及び彩度の分布の別の例を示す。
【図６】実施形態による、高粘性媒体及び低粘性媒体中のマイクロビーズについての平均二乗変位（ＭＳＤ）の例示的な模擬プロットを示す。
【図７】実施形態による、流体の粘性を判定するためのマイクロビーズの検出及び追跡の例を示す。
【図８】例示的な実施形態による、流体の一連のデジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための例示的なプロセスのフローチャートを示す。
【図９】例示的な実施形態による、流体の一連のデジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための別の例示的なプロセスのフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
第１の態様から見ると、本発明は、流体の真正性を検証するための方法であって、第１の流体の第１の一連の画像を受け取ることと、第１の一連の画像から第１の流体の流体特性の第１の組を判定することと、第２の流体の第２の一連の画像を受け取ることと、第２の一連の画像から第２の流体の流体特性の第２の組を判定することと、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することと、流体特性の第１の組が流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて第２の流体を識別することと、を含む方法を提供する。
【００１５】
さらなる態様から見ると、本発明は、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリと、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスと、１つ又は複数のストレージデバイスのうちの少なくとも１つに格納され、１つ又は複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるプログラム命令と、を含む、コンピュータシステムであって、格納されたプログラム命令は、第１の流体の第１の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、第１の一連の画像から第１の流体の流体特性の第１の組を判定するためのプログラム命令と、第２の流体の第２の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、第２の一連の画像から第２の流体の流体特性の第２の組を判定するためのプログラム命令と、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定するためのプログラム命令と、流体特性の第１の組が流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて、第２の流体を識別するためのプログラム命令と、を含む、コンピュータシステムを提供する。
【００１６】
さらなる態様から見ると、本発明は、流体の真正性を検証するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、コンピュータ可読ストレージ媒体は、処理回路によって可読であり、本発明のステップを行うための方法を行うために処理回路によって実行される命令を格納する、コンピュータプログラム製品を提供する。
【００１７】
さらなる態様から見ると、本発明は、コンピュータ可読媒体上に格納され、デジタルコンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータプログラムであって、プログラムがコンピュータ上で実行されたときに本発明のステップを行うためのソフトウェアコード部分を含む、コンピュータプログラムを提供する。
【００１８】
種々の実施形態は、流体の一連のデジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品を含む。石油産業のような多くの産業は、流体を検出すること又は認証する（authenticating）こと及び／又は流体が含有している可能性がある汚染を検出することに興味がある。モーター油のような流体の分析のための既存の手順は、費用がかかる化学分析又は費用がかかるイメージング・システムを必要とすることが多い。本明細書で説明する種々の実施形態は、イメージング・デバイスが組み込まれたスマートフォンのような低費用のハードウェアを使用して、流体を識別する及び／又は認証するための流体の画像の画像処理を提供することの１つ又は複数の利点を提供する。本明細書で説明する種々の実施形態は、適切な画像キャプチャ・ハードウェアに取り付けられた低費用のイメージング・ハードウェア又はその他の適切なコンピューティング・デバイスを用いて、異なる液体又は他の流体を色などのデジタル画像特性によって区別するための流体のデジタル画像識別を提供することによって、流体の解析に固有の既存の課題の解決策を提供する。いくつかの実施形態において、混ぜ物を含む流体（adulterated fluid）を検出するために、流体内の汚染の検出が提供される。
【００１９】
実施形態において、アプリケーションは、スマートフォン又はその他のモバイルデバイスのようなイメージング・デバイスを用いてキャプチャされた、油の試料などの第１の流体の第１の一連の画像を受け取る。実施形態において、アプリケーションは、一連の画像に基づいて第１の流体の特性の組を判定する。具体的な実施形態において、第１の流体の画像の第１の組は、後で標的流体を比較する対象となる基準流体を代表する。１つ又は複数の実施形態において、特性の組は、一連の画像の色空間特性の組を含む。色空間は、数字のタプルで表された、デジタル画像内の色の表示の数学的モデルである。具体的な実施形態において、色空間は、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（Ｖａｌｕｅ）（ＨＳＶ）色空間を含み、ここで色空間特性の組は、一連のデジタル画像の色相、空間（space）、及び明度特性の分布を含む。
【００２０】
色の色相は、その色がどの純色（例えば、赤、黄、緑、及び青）に似ているかを記述し、色の彩度は、色の鮮やかさ（例えば、その色の中に存在する白の量）を記述し、明度は、色の明るさを記述する。具体的な実施形態において、アプリケーションは、流体の一連の画像内の色相、彩度、及び明度を判定する。
【００２１】
実施形態において、イメージング・デバイスは、マイクロレンズが収容されたレンズアダプタを含むように構成され、イメージング・デバイスを用いた流体の高解像度画像のキャプチャを可能にする。具体的な実施形態において、マイクロレンズは、例えば１５倍以上の高倍率を有するモバイルデバイスを用いて、ミクロンサイズ（１メートルの１００万分の一）の被写体の画像キャプチャを可能にする（比較のため、人の髪の毛の幅は１００ミクロンである）。種々の実施形態は、マイクロレンズを用いた流体の画像の色空間特性の強化された判定を提供する。他の具体的な実施形態において、マイクロビーズが流体に添加され、アプリケーションは、流体のブラウン運動パターンに起因する一連の画像におけるマイクロビーズの運動を追跡して、流体の粘性値を特性の組の中のさらなる特性として判定するように構成される。マイクロビーズは、微小環境の粘性をサンプリングすることができ、したがって、複数のマイクロビーズの運動を追跡することによって、液体における混ぜ物の混入（adulteration）又はその他の不均質性を検出することができる。ブラウン運動パターンは、流体内の複数の粒子（例えばマイクロビーズ）の各々の位置シフトを含む。複数のビーズの位置シフトの分布は、ガウス形に従い、そこからマイクロビーズに関連付けられる拡散係数及び粘性といったいくつかのパラメータを得ることができる。具体的な実施形態において、特性の第１の組は、第１の流体中の粒子の密度、及び第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む。別の具体的な実施形態において、特性の組は、第１の流体の磁気応答をさらに含み、この場合、一連の画像は、流体に対する磁力の印加の前後に撮影された画像を含む。
【００２２】
実施形態において、アプリケーションは、第１の一連の画像の色空間特性の分布を第１の流体に関連して分類データベース内に格納する。具体的な実施形態において、アプリケーションは、第１の流体に関連した一連の画像の色相及び彩度の値の分布を格納する。他の具体的な実施形態において、アプリケーションは、第１の流体に関連する分類データベース内に第１の流体の粘性値をさらに格納する。
【００２３】
実施形態において、アプリケーションは、第２の流体の第２の一連の画像を受け取る。具体的な実施形態において、第２の一連の画像は、第１の流体に対して同一性（identity）又は認証（authentication）を行う対象となる標的流体である。実施形態において、アプリケーションは、第２の流体の第２の一連の画像のＨＳＶ分布のような色空間特性の第２の組を判定する。具体的な実施形態において、色空間特性の第２の組は、第２の流体の粘性をさらに含むことができる。実施形態において、アプリケーションは、第２の一連の画像の色空間特性の第２の組を、分類データベース内に格納された画像の第１の組の色空間特性の第１の組と比較して、所定の閾値内で一致が見いだされるか判定する。具体的な実施形態において、アプリケーションは、色空間特性の第１の組の色相及び彩度分布のヒストグラムと色空間特性の第２の組とを比較して、一致が見いだされるか判定する。実施形態において、アプリケーションが、所定の閾値内で一致が見いだされたと判定した場合、アプリケーションは、第２の流体が第１の流体と同じであると認証する。アプリケーションが、一致が見いだされないと判定した場合、アプリケーションは、第２の流体が第１の流体と同じであると認証されないことを示す。
【００２４】
別の実施形態において、アプリケーションは、判定された第１の流体の色空間特性の第１の組を用いて機械学習分類器を訓練し、第２の流体は、色空間特性の第２の組及び分類器に基づいて分類され、第２の流体を第１の流体と一致するものとして認証するために、色空間特性の第１の組が色空間特性の第２の組と一致するか否か判定する。具体的な実施形態において、機械学習分類器は、畳み込みニューラルネットワークを含む。
【００２５】
図面を参照し、特に図１及び図２を参照すると、これらの図面は、例示的な実施形態を実装することができるデータ処理環境の例示的な図である。図１及び図２は、単なる例であり、異なる実施形態を実装することができる環境に関していかなる制限を主張することも又は含意することも意図しない。具体的な実装は、以下の説明に基づいて、図示した環境に対して多くの変更を行うことができる。
【００２６】
図１は、例示的な実施形態を実装することができるデータ処理システムのネットワークのブロック図を示す。データ処理環境１００は、例示的な実施形態を実装することができるコンピュータのネットワークである。データ処理環境１００は、ネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、データ処理環境１００内で互いに接続された種々のデバイス及びコンピュータ間の通信リンクを提供するために用いられる媒体である。ネットワーク１０２は、有線、無線通信リンク、又は光ファイバケーブルのような接続を含むことができる。
【００２７】
クライアント又はサーバは、ネットワーク１０２に接続された特定のデータ処理システムの単なる例示的な役割であり、これらのデータ処理システムに対して他の構成又は役割を排除することを意図しない。サーバ１０４及びサーバ１０６は、ストレージユニット１０８と共に、ネットワーク１０２に結合される。ソフトウェア・アプリケーションは、データ処理環境１００内のいずれかのコンピュータ上で実行することができる。クライアント１１０、１１２、及び１１４もまた、ネットワーク１０２に結合される。サーバ１０４若しくは１０６、又はクライアント１１０、１１２、若しくは１１４のようなデータ処理システムは、データを含むことができ、その上で実行されるソフトウェア・アプリケーション又はソフトウェアツールを有することができる。
【００２８】
単なる一例として、かかるアーキテクチャに対するいかなる限定も含意しないが、図１は、実施形態の例示的な実装において有用な特定のコンポーネントを示す。例えば、サーバ１０４及び１０６、並びにクライアント１１０、１１２、１１４は、単なる例としてサーバ及びクライアントとして示されており、クライアント−サーバアーキテクチャに対する限定を含意しない。別の例として、ある実施形態は、図示されるようにいくつかのデータ処理システム及びデータネットワークにわたって分散させることができるのに対し、別の実施形態は、例示的な実施形態の範囲内で、単一のデータ処理システム上で実装することができる。データ処理システム１０４、１０６、１１０、１１２、及び１１４はまた、クラスタ内の例示的なノード、パーティション、及び実施形態を実装するのに適したその他の構成を表す。
【００２９】
モバイルデバイス１３２は、本明細書で説明されるモバイルデバイスの一例である。例えば、モバイルデバイス１３２は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、据置型若しくは携帯型のクライアント１１０、ウェアラブル・コンピューティング・デバイス、又は他のいずれかの適切なデバイスの形態をとることができる。図１における別のデータ処理システムにおいて実行されるものとして説明されるあらゆるソフトウェア・アプリケーションは、同様の方式でモバイルデバイス１３２において実行されるように構成することができる。図１における別のデータ処理システムにおいて格納又は生成されるあらゆるデータ又は情報は、同様の方式でデバイス１３２において格納又は生成されるように構成することができる。モバイルデバイス１３２は、モバイルデバイス１３２のカメラから流体の１つ又は複数の画像又はビデオシーケンスをキャプチャするように構成された、イメージング・アプリケーション１３４を含む。モバイルデバイス１３２は、さらにレンズアダプタ１３６に結合されており、レンズアダプタ１３６内に配置されたレンズを通した被写体の１つ又は複数の画像又はビデオシーケンスのキャプチャを促進する。具体的な実施形態において、レンズは、本明細書で説明されるようにマイクロレンズである。
【００３０】
流体分類アプリケーション１０５は、本明細書で説明される実施形態を実装する。例えば、流体分類アプリケーション１０５は、本明細書で説明されているように、モバイルデバイス１３２から受け取った一連の画像に対して１つ又は複数の流体分類操作を行う。具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、機械学習分類器を含む。他の具体的な実施形態において、本明細書で説明される流体分類操作のうちの１つ又は複数は、モバイルデバイス１３２のイメージング・アプリケーション１３４によって行われる。
【００３１】
サーバ１０４及び１０６、ストレージユニット１０８、並びにクライアント１１０、１１２、及び１１４、並びにデバイス１３２は、有線接続、無線通信プロトコル、又は他の適切なデータ接続を用いて、ネットワーク１０２に結合することができる。クライアント１１０、１１２、及び１１４は、例えば、パーソナルコンピュータ又はネットワークコンピュータとすることができる。サーバデバイス１０８は、本明細書の種々の実施形態で説明されるように流体を分類するために用いられる一連の画像の色空間特性の組を格納するように構成された、分類データベース１０９を含む。
【００３２】
図示した例において、サーバ１０４は、ブートファイル、オペレーティングシステム、画像及びアプリケーションといったデータを、クライアント１１０、１１２、及び１１４に提供することができる。クライアント１１０、１１２、及び１１４は、この例では、サーバ１０４に対するクライアントとすることができる。クライアント１１０、１１２、１１４、又はそれらのいくつかの組合せは、それ自体のデータ、ブートファイル、オペレーティングシステム、及びアプリケーションを含むことができる。データ処理環境１００は、図示されていない付加的なサーバ、クライアント、及び他のデバイスを含むことができる。
【００３３】
図示した例において、データ処理環境１００は、インターネットとすることができる。ネットワーク１０２は、転送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）及び互いに通信するための他のプロトコルを用いる、ネットワーク及びゲートウェイの集合を表すことができる。インターネットの中核は、データ及びメッセージをルーティングする、数千もの商用、政府、教育、及び他のコンピュータシステムを含む、主ノード又はホストコンピュータ間のデータ通信リンクのバックボーンである。もちろん、データ処理環境１００は、例えば、イントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）のような、多数の異なるタイプのネットワークとして実装することもできる。図１は、一例として意図されたものであり、異なる例示的な実施形態に対するアーキテクチャの限定として意図されたものではない。
【００３４】
数ある用途の中でも特に、データ処理環境１００は、例示的な実施形態を実装することができるクライアント−サーバ環境を実装するために用いることができる。クライアント−サーバ環境は、ソフトウェア・アプリケーション及びデータをネットワークにわたって分散させることを可能にして、クライアントデータ処理システムとサーバデータ処理システムとの間の対話を用いることによってアプリケーションが機能するようになっている。データ処理環境１００はまた、サービス指向アーキテクチャを使用することもでき、そこではネットワークにわたって分散された相互運用可能なソフトウェアコンポーネントをひとまとめにコヒーレント・ビジネス・アプリケーションとしてパッケージ化することができる。データ処理環境１００はまた、クラウドの形態をとることができ、最小限の管理労力又はサービス・プロバイダとの対話で迅速にプロビジョニング及びリリースすることができる、構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、及びサービス）の共有プールに対する便利なオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするための、サービス配信のクラウドコンピューティングモデルを使用することができる。
【００３５】
図２を参照すると、この図は、例示的な実施形態を実装することができるデータ処理システムのブロック図を示す。データ処理システム２００は、例示的な実施形態のためにプロセスを実装するコンピュータ使用可能プログラムコード又は命令を配置することができる、図１のサーバ１０４及び１０６、若しくはクライアント１１０、１１２、及び１１４のようなコンピュータ、又は別のタイプのデバイスの例である。
【００３６】
データ処理システム２００はまた、例示的な実施形態のプロセスを実装するコンピュータ使用可能プログラムコード又は命令を配置することができる、図１のデータ処理システム１３２のようなデータ処理システム又はその中の構成の代表でもある。データ処理システム２００は、一例としてコンピュータとして説明されているのみであるが、それに限定されない。図１のデバイス１３２のような他のデバイスの形態での実装は、データ処理システム２００を、タッチインタフェースを追加することなどによって改変することができ、さらには、本明細書で説明されるデータ処理システム２００の動作及び機能の一般的な説明から逸脱することなく、図示された特定のコンポーネントをデータ処理システム２００から排除することさえできる。
【００３７】
図示された例において、データ処理システム２００は、ノースブリッジ及びメモリコントローラハブ（ＮＢ／ＭＣＨ）２０２と、サウスブリッジ及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４とを使用する。処理ユニット２０６、主メモリ２０８、及びグラフィックプロセッサ２１０は、ノースブリッジ及びメモリコントローラハブ（ＮＢ／ＭＣＨ）２０２に結合される。処理ユニット２０６は、１つ又は複数のプロセッサを含むことができ、１つ又は複数の異種プロセッサシステムを用いて実装することができる。処理ユニット２０６は、マルチコアプロセッサとすることができる。グラフィックプロセッサ２１０は、特定の実装においてアクセラレイテッド・グラフィック・ポート（ＡＧＰ）を通じてＮＢ／ＭＣＨ２０２に結合することができる。
【００３８】
図示した例において、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）アダプタ２１２は、サウスブリッジ及びＩ／Ｏコントローラハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４に結合される。オーディオアダプタ２１６、キーボード及びマウスアダプタ２２０、モデム２２２、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）２２４、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）及び他のポート２３２、並びにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４は、バス２３８を通じてサウスブリッジ及びＩ／Ｏコントローラハブ２０４に結合される。ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）又は固体ドライブ（ＳＳＤ）２２６及びＣＤ−ＲＯＭ２３０は、バス２４０を通じてサウスブリッジ及びＩ／Ｏコントローラハブ２０４に結合される。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔアダプタ、アドインカード、及びノートブックコンピュータ用のＰＣカードを含むことができる。ＰＣＩは、カードバスコントローラを使用するが、ＰＣＩｅは使用しない。ＲＯＭ２２４は、例えば、フラッシュバイナリ入力／出力システム（ＢＩＯＳ）とすることができる。ハードディスクドライブ２２６及びＣＤ−ＲＯＭ２３０は、例えば、集積ドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）、シリアル・アドバンスト・テクノロジ・アタッチメント（ＳＡＴＡ）インタフェース、又は外部ＳＡＴＡ（ｅＳＡＴＡ）及びマイクロＳＡＴＡ（ｍＳＡＴＡ）を使用することができる。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ）ドライブ２３６は、バス２３８を通じてサウスブリッジ及びＩ／Ｏコントローラハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４に結合することができる。
【００３９】
主メモリ２０８、ＲＯＭ２２４、又はフラッシュメモリ（図示せず）のようなメモリは、コンピュータ使用可能ストレージデバイスのいくつかの例である。ハードディスクドライブ又は固体ドライブ２２６、ＣＤ−ＲＯＭ２３０、及びその他の同様の使用可能デバイスは、コンピュータ使用可能ストレージ媒体を含むコンピュータ使用可能ストレージデバイスのいくつかの例である。
【００４０】
オペレーティングシステムは、処理ユニット２０６上で実行される。オペレーティングシステムは、図２のデータ処理システム２００内の種々のコンポーネントを連係させ、その制御を提供する。オペレーティングシステムは、サーバシステム、パーソナルコンピュータ、及びモバイルデバイスを含むがそれらに限定されないあらゆるタイプのコンピュータプラットフォーム用の市販のオペレーティングシステムとすることができる。オブジェクト指向又は他のタイプのプログラミングシステムは、オペレーティングシステムと共に動作することができ、データ処理システム２００上で実行されるプログラム又はアプリケーションからオペレーティングシステムに対する呼出しを提供することができる。
【００４１】
オペレーティングシステム、オブジェクト指向プログラミングシステム、及び図１のアプリケーション１０５のようなアプリケーション又はプログラムに対する命令は、ハードディスクドライブ２２６上のコード２２６Ａのような形態でストレージデバイス上に配置され、処理ユニット２０６による実行のために、１つ又は複数のメモリのうちの少なくとも１つ、例えば主メモリ２０８にロードすることができる。例示的な実施形態のプロセスは、処理ユニット２０６によってコンピュータ実施命令を用いて行うことができ、コンピュータ実施命令は、例えば主メモリ２０８、読出し専用メモリ２２４のようなメモリ内に配置することもでき、又は１つ又は複数の周辺デバイス内に配置することもできる。
【００４２】
さらに、１つの事例において、コード２２６Ａは、ネットワーク２０１Ａ上で遠隔システム２０１Ｂからダウンロードすることができ、この場合、同様のコード２０１Ｃがストレージデバイス２０１Ｄ上に格納されている。別の事例において、コード２２６Ａは、ネットワーク２０１Ａ上で遠隔システム２０１Ｂにダウンロードすることができ、この場合、ダウンロードされたコード２０１Ｃがストレージデバイス２０１Ｄ上に格納される。
【００４３】
図１〜図２におけるハードウェアは、実装に応じて様々なものとすることができる。図１〜図２に示すハードウェアに加えて又は代えて、フラッシュメモリ、同等の不揮発性メモリ、又は光ディスクドライブなどのような他の内部ハードウェア又は周辺デバイスを用いることができる。さらに、例示的な実施形態のプロセスは、マルチプロセッサデータ処理システムに適用することができる。
【００４４】
いくつかの例示的な例において、データ処理システム２００は、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）とすることができ、これは、オペレーティングシステムファイル及び／又はユーザが生成したデータを格納するための不揮発性メモリを提供するために、一般にフラッシュメモリを伴って構成される。バスシステムは、システムバス、Ｉ／Ｏバス、及びＰＣＩバスのような１つ又は複数のバスを含むことができる。もちろん、バスシステムは、ファブリック又はアーキテクチャに取り付けられた異なるコンポーネント又はデバイス間のデータの転送を提供する、あらゆるタイプの通信ファブリック又はアーキテクチャを用いて実装することができる。
【００４５】
通信ユニットは、モデム又はネットワークアダプタのような、データを送受信するのに用いられる１つ又は複数のデバイスを含むことができる。メモリは、例えば、主メモリ２０８又はキャッシュ、例えばノースブリッジ及びメモリコントローラハブ２０２において見いだされるキャッシュとすることができる。処理ユニットは、１つ又は複数のプロセッサ又はＣＰＵを含むことができる。
【００４６】
図１〜図２に示された例、及び上記の例は、アーキテクチャの限定を含意することを意味しない。例えば、データ処理システム２００は、モバイルデバイス又はウェアラブルデバイスの形態をとることに加えて、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、又は電話デバイスとすることができる。
【００４７】
コンピュータ又はデータ処理システムが仮想機械、仮想デバイス、又は仮想コンポーネントとして説明される場合、その仮想機械、仮想デバイス、又は仮想コンポーネントは、データ処理システム２００において示されたいくつか又はすべてのコンポーネントの仮想化表現（virtualized manifestation）を用いて、データ処理システム２００の方式で動作する。例えば、仮想化機械、仮想化デバイス、又は仮想化コンポーネントにおいて、処理ユニット２０６は、ホストデータ処理システムにおいて利用可能なハードウェア処理ユニット２０６のすべて又はいくつかの仮想化インスタンスとして顕在化（manifested）し、主メモリ２０８は、ホストデータ処理システムにおいて利用可能であり得る主メモリ２０８のすべて又はいくつかの部分の仮想化インスタンスとして顕在化し、ディスク２２６は、ホストデータ処理システムにおいて利用可能であり得るディスク２２６のすべて又はいくつかの部分の仮想化インスタンスとして顕在化される。このような場合のホストデータ処理システムは、データ処理システム２００によって表される。
【００４８】
図３を参照すると、この図は、実施形態による、流体をイメージングするためにレンズアダプタ１３６が用いられる例示的な構成３００を示す。図３の例示的構成において、モバイルデバイス１３２は、レンズアダプタ１３６に結合され、モバイルデバイス１３２のカメラレンズ３０２が、レンズアダプタホルダインサート３０４の開口部及びレンズ３０６と位置合わせされる。具体的な実施形態において、レンズ３０６は、分解能が１マイクロメートル以下のマイクロレンズである。例示的な構成３００は、レンズ３０６と位置合わせされた流体試料３０８をさらに含む。図３の図示された例において、流体試料３０８は、マイクロビーズ溶液を含むガラススライド試料チャンバである。別の具体的な実施形態において、流体試料３０８は、油などの流体を収容したバイアルである。さらに別の実施形態において、フォトニック結晶のフィルムを流体試料３０８に適用し、例えばガラススライドの表面上に貼付して、流体の色空間特性の判定の色選択性をさらに高めることができ、フォトニック結晶のフィルムは、高選択性の色フィルタとして機能する。
【００４９】
例示的な構成３００は、被写体プラットフォーム３１２上に、流体試料３０８の下に位置決めされた光源３１０をさらに含む。光源３１０は、レンズ３０６及びカメラレンズ３０２に向かって上方に、流体試料３０８に光を向けるように及び／又は照射するように構成される。具体的な実施形態において、光源３１０は、発光ダイオード（ＬＥＤ）チップ光源である。
実施形態において、モバイルデバイス１３２は、レンズ３０６を通して流体試料３０８の静止画像及び／又はビデオ画像をキャプチャし、その結果、キャプチャするときに流体試料３０８の画像が拡大されるように構成される。
【００５０】
図示された実施形態により、モバイルデバイス１３２で記録した画像のビデオフレーム内のマイクロビーズの位置を突き止めることにより、その後に続くフレーム内のマイクロビーズの位置を追跡することができる。マイクロビーズ位置分布を計算することにより、流体試料３０８の粘性を判定することができる。
【００５１】
図４を参照すると、この図は、実施形態による、第１の流体の第１の一連の画像及び第２の流体の第２の一連の画像の色相及び彩度の分布の例を示す。図４の具体的な例において、第１の一連の画像及び第２の一連の画像は、マイクロレンズを使用せずに取得される。図４から分かるように、第１の一連の画像の第１の色相分布４０２と第２の一連の画像の第２の色相分布４０４との間の差は、第１の一連の画像の第１の彩度分布４０６と第２の一連の画像の第２の彩度分布４０８との間の差ほど明白ではない。したがって、第１の彩度分布４０６を第２の彩度分布４０８と比較することで、流体の識別及び／又は認証を促進することができる。
【００５２】
図５を参照すると、この図は、実施形態による第１の流体の第１の一連の画像及び第２の流体の第２の一連の画像の色相及び彩度の分布の別の例を示す。図５の具体的な例において、第１の一連の画像及び第２の一連の画像は、マイクロレンズを用いて取得される。図５から分かるように、第１の一連の画像の第１の色相分布５０２と第２の一連の画像の第２の色相分布５０４との間の差は明白ではないのに対して、第１の一連の画像の第１の彩度分布５０６と第２の一連の画像の第２の彩度分布５０８との間の差は大いに強化されており、第１の彩度分布５０６のピークと第２の分布５０８のピークは事実上、重なっていないため、第１の流体と第２の流体とを区別する能力が大いに改善されている。具体的な実施形態において、機械学習分類器は、色相−彩度スペクトル合成（hue-saturation spectra composition）間の差に基づいて構築される。いくつかの状況において、色相−彩度スペクトル合成間の差は、画像キャプチャの際の照明条件に依存する。具体的な実施形態において、分類器は、同じ流体試料に対して異なる照明環境で訓練され、その後の流体と基準流体との比較が促進される。
【００５３】
ここで図６を参照すると、この図は、実施形態による、高粘性媒体及び低粘性媒体中のマイクロビーズについての平均二乗変位（ＭＳＤ）の例示的な模擬プロット６００を示す。
【００５４】
ポリマーマイクロビーズ及び他のコロイド粒子のような顕微鏡的粒子のブラウン運動は、それらが埋め込まれた媒体中の分子のランダム運動に起因して、液体又は空気中で観測され得る。これらの小分子は、媒体中に埋め込まれたより大きい粒子に常に衝突しているので、あらゆる瞬間において、これらの小分子によって大きい粒子に与えられる衝撃の正味の力は不均衡状態にある。正味の力の不均衡は、大きい粒子のランダム運動をもたらす。０．０５マイクロメートルから数マイクロメートルまでのサイズ範囲のポリマービーズが、観察に都合の良い範囲内に入る。三次元における粒子のブラウン運動は、平均二乗変位（ＭＳＤ）に関する式：
δｘ２＝６Ｄｔ  （１）
によって、うまく記述することができ、ここでｔは経過時間である。ある粒子の位置が、異なる時間ｔ１、ｔ２、ｔ３、．．．ｔｎにわたって既知であれば、ＭＳＤは次式：
【数１】
2021505986.tif 000003
から計算することができ、ここで時間間隔δｔ＝ｔｎ−ｔｎ−１は、その粒子の異なるスナップショット間で同じである。したがって、粒子の軌跡を経時的に追跡することによって、粒子運動を特徴づける、その拡散係数Ｄを得ることができる。
【００５５】
球形粒子の場合、抗力に関するストークスの法則と、アインシュタインの関係式とを組み合わせて、次式が得られ、
【数２】
2021505986.tif 000004
ここで「ｒ」は粒子の半径であり、「η」は媒体（液体）の動的粘度であり、「ｋＢ」はボルツマン定数であり、Ｔは媒体の温度である。つまり、拡散係数を実験的に決定し、平均粒子半径が既知であれば、上記式を用いて媒体の粘性を得ることができる。さらに図６を参照すると、図６は、２つの異なる粘性の流体におけるブラウン運動のＭＳＤプロットを示す。実際、マイクロビーズは、数十マイクロメートルのサイズの領域を探索（explore）するので、調査中の液体の微小環境をサンプリングすることができ、ミクロンスケールで汚染を検出する強力な手段を提供する。
【００５６】
ここで図７を参照すると、この図は、実施形態による、流体の粘性を判定するためのマイクロビーズの検出及び追跡の例を示す。図７の具体的な例において、マイクロビーズ検出７０２が流体の１つ又は複数の画像に対して行われ、流体の粘性を示す位置シフト分布７０４を判定する。流体の画像又は一連のビデオフレーム内のマイクロビーズの位置を検出し、その後に続くフレーム内のマイクロビーズの運動を追跡することにより、アプリケーションは、マイクロビーズの位置シフトを、異なるフレームにわたって判定し、マイクロビーズのブラウン運動のガウス形特性を判定する。特定の流体のガウス形特性を分類器の訓練に追加して、色相及び彩度といった色空間特性、並びに粘性特性を用いて、流体の識別を促進することができる。
【００５７】
図８を参照すると、この図は、例示的な実施形態による、流体の一連のデジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための例示的なプロセス８００のフローチャートを示す。８０２において、流体分類アプリケーション１０５は、モバイルデバイス１３２などのイメージング・デバイスを用いてキャプチャされた、油の試料などの第１の流体の第１の一連の画像を受け取る。８０４において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の一連の画像に基づいて第１の流体の流体特性の組を判定する。
【００５８】
具体的な実施形態において、第１の流体の画像の第１の組は、後で標的流体を比較する対象となる基準流体の代表である。１つ又は複数の実施形態において、流体特性の組は、一連の画像の色空間特性の組を含む。具体的な実施形態において、色空間は、ＨＳＶ色空間を含み、ここで色空間特性の組は、一連のデジタル画像の色相、空間、及び明度特性の分布を含む。他の実施形態において、赤−緑−青（ＲＧＢ）色空間のような異なる色空間を用いることができる。具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体の第１の一連の画像内の色相及び彩度の分布を判定する。
【００５９】
具体的な実施形態において、マイクロビーズが流体に添加され、流体分類アプリケーション１０５は、流体のブラウン運動パターンに起因する、一連の画像におけるマイクロビーズの運動を追跡して、流体の粘性を特性の組の中のさらなる特性として判定するように構成される。ブラウン運動パターンは、流体内の複数の粒子（例えばマイクロビーズ）の各々の位置シフトを含む。具体的な実施形態において、特性の第１の組は、第１の流体中の粒子の密度、及び第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む。別の具体的な実施形態において、特性の組は、第１の流体の磁気応答をさらに含み、この場合、一連の画像は、流体に対する磁力の印加の前後に撮影された画像を含む。
【００６０】
８０６において、分類アプリケーション１０５は、第１の一連の画像の流体特性の第１の組を、第１の流体に関連して分類データベース１０９内に格納する。１つの実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の一連の画像の流体特性の第１の組を、１つ又は複数のルックアップテーブル内に格納する。具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体に関連して一連の画像の色相及び彩度値の分布を格納する。他の具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体に関連して分類データベースに第１の流体の粘性を格納する。
【００６１】
８０８において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体の第２の一連の画像を受け取る。具体的な実施形態において、第２の一連の画像は、第１の流体に対して、第２の流体の同一性、認証、又は他の区別を行う対象となる標的流体である。８１０において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体の第２の一連の画像の、ＨＳＶ分布のような流体特性の第２の組を判定する。具体的な実施形態において、色空間特性の第２の組は、流体分類アプリケーション１０５によって第２の一連の画像から判定された第２の流体の粘性をさらに含むことができる。
【００６２】
８１２において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の一連の画像の流体特性の第２の組を、分類データベース１０９に格納された画像の第１の組の流体特性の第１の組に対して比較する。８１４において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の一連の画像の流体特性の第２の組と、画像の第１の組の流体特性の第１の組との間に、所定の閾値内で一致が見いだされるかどうか判定する。具体的な実施形態において、アプリケーションは、流体特性の第１の組及び流体特性の第２の組の色相及び彩度分布のヒストグラムを比較して、所定の閾値内で一致が見いだされるかどうか判定する。
【００６３】
流体分類アプリケーション１０５が所定の閾値内で一致が見られないと判定した場合、８１６において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体は第１の流体と一致しないことを示し、プロセス８００は終了する。流体分類アプリケーション１０５が所定の閾値内で一致が見られると判定した場合、８１８において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体が第１の流体と一致すると識別し、プロセス８００は終了する。１つ又は複数の実施形態によれば、第２の流体が第１の流体と一致することは、第２の流体の真正性を検証する。本明細書で説明される種々の実施形態は、分類データベース１０９内に第１の流体の流体特性の組を含むものとして説明されているが、他の実施形態において、分類データベース１０９は、複数の基準流体の流体特性を含み、流体分類アプリケーション１０５が特定の標的流体をいくつかの基準流体の中から識別することを可能にすることを理解されたい。
【００６４】
図９を参照すると、この図は、例示的な実施形態による、流体の一連のデジタル画像の色空間特性の判定及び解析に基づいて流体を区別するための別の例示的なプロセス９００のフローチャートを示す。図９に示す実施形態では、機械学習分類器が訓練され、流体を認証するために使用される。９０２において、流体分類アプリケーション１０５は、モバイルデバイス１３２などのイメージング・デバイスを用いて、第１の流体の第１の一連の画像を受け取る。９０４において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の一連の画像に基づいて第１の流体の流体特性の組を判定する。
【００６５】
具体的な実施形態において、第１の流体の画像の第１の組は、後で標的流体を比較する対象となる基準流体の代表である。１つ又は複数の実施形態において、流体特性の組は、一連の画像の色空間特性の組を含む。具体的な実施形態において、色空間は、ＨＳＶ色空間を含み、ここで色空間特性の組は、一連のデジタル画像の色相、空間、及び明度特性の分布を含む。他の実施形態において、赤−緑−青（ＲＧＢ）色空間のような異なる色空間を用いることができる。具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体の第１の一連の画像内の色相及び彩度の分布を判定する。
【００６６】
具体的な実施形態において、マイクロビーズが流体に添加され、流体分類アプリケーション１０５は、流体のブラウン運動パターンに起因する、一連の画像におけるマイクロビーズの運動を追跡して、流体の粘性を特性の組の中のさらなる特性として判定するように構成される。ブラウン運動パターンは、流体内の複数の粒子（例えばマイクロビーズ）の各々の位置シフトを含む。具体的な実施形態において、特性の第１の組は、第１の流体中の粒子の密度、及び第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む。別の具体的な実施形態において、特性の組は、第１の流体の磁気応答をさらに含み、この場合、一連の画像は、流体に対する磁力の印加の前後に撮影された画像を含む。
【００６７】
９０６において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体に関連して、第１の一連の画像の流体特性の第１の組で機械学習分類器を訓練する。１つの実施形態において、機械学習分類器は、畳み込みニューラルネットワークを含む。他の実施形態において、他の適切な機械学習プロセス又はアルゴリズムを用いて、流体分類器を訓練することができる。具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体に関連して、一連の画像の色相及び彩度値分布を用いて、分類器を訓練する。他の具体的な実施形態において、流体分類アプリケーション１０５は、第１の流体に関連して、第１の流体の粘性を用いて、分類器をさらに訓練する。具体的な実施形態において、機械学習分類器は、サポートベクトルマシンを含む。
【００６８】
９０８において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体の第２の一連の画像を受け取る。具体的な実施形態において、第２の一連の画像は、第１の流体に対して、第２の流体の同一性、認証、又は他の区別を行う対象となる標的流体である。９１０において、流体分類アプリケーション１０５は、第２の流体の第２の一連の画像の、ＨＳＶ分布のような流体特性の第２の組を判定する。具体的な実施形態において、色空間特性の第２の組は、流体分類アプリケーション１０５によって第２の一連の画像から判定された第２の流体の粘性をさらに含むことができる。
【００６９】
９１２において、流体分類アプリケーション１０５は、流体特性の第２の組を機械学習分類器に提供し、機械学習分類器は、第２の流体が第１の流体と同じであること又は異なることを予測し、分類器の出力及び流体特性の第２の組に基づいて第２の流体を分類する。具体的な実施形態において、機械学習分類器は、流体特性の第２の組が機械学習分類器によって処理されることに基づいて、流体特性の第１の組と流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを予測する。
【００７０】
９１４において、流体分類アプリケーション１０５は、分類に基づいて第２の流体を識別し、認証し、及び／又は確認し、プロセス９００は終了する。本明細書で説明される種々の実施形態は、分類器を訓練するために第１の流体の流体特性の組を含むものとして説明されているが、他の実施形態において、分類器は、複数の基準流体の流体特性で訓練され、分類器が特定の標的流体をいくつかの基準流体の中から識別することを可能にすることを理解されたい。
【００７１】
このようにして、例示的な実施形態において、デジタル画像色空間特性及び他の関連する特徴、機能、又は動作の判定及び解析に基づいて流体を識別し及び区別するための、コンピュータ実施方法、システム又は装置、及びコンピュータプログラム製品が提供される。実施形態又はその一部が、あるタイプのデバイスに関して説明されている場合、コンピュータ実施方法、システム又は装置、コンピュータプログラム製品、又はその一部は、そのタイプのデバイスの適切かつ同等の表現（manifestation）と共に使用されるように適合され又は構成される。
【００７２】
実施形態がアプリケーションで実装されるように記載されている場合、Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ）モデルでのアプリケーションの配信が、例示的な実施形態の範囲内で意図される。ＳａａＳモデルにおいて、アプリケーションが実施形態を実装する能力は、アプリケーションをクラウド・インフラストラクチャにおいて実行することによってユーザに提供される。ユーザは、種々のクライアントデバイスを用いて、ウェブブラウザ（例えば、ウェブベースの電子メール）、又は他の軽量クライアント・アプリケーションのようなシン・クライアント・インタフェースを通じて、アプリケーションにアクセスすることができる。ユーザは、クラウド・インフラストラクチャのネットワーク、サーバ、オペレーティングシステム、又はストレージを含む、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しない。いくつかの場合には、ユーザは、ＳａａＳアプリケーションの能力さえも管理又は制御しなくてもよい。他の場合には、アプリケーションのＳａａＳ実装は、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定の可能な例外を許容することができる。
【００７３】
本発明は、統合のあらゆる可能な技術的詳細レベルにおける、システム、方法、及び／又はコンピュータプログラム製品とすることができる。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。
【００７４】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持及び格納することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、光ストレージデバイス、電磁気ストレージデバイス、半導体ストレージデバイス、又は上記のものの任意の適切な組合せとすることができるがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、記録された命令を有するパンチカード若しくは溝内に隆起した構造等の機械式コード化デバイス、及び上記のものの任意の適切な組合せを含む。コンピュータ可読ストレージ媒体は、本明細書で用いられる場合、無線波若しくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路若しくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば光ファイバケーブルを通る光パルス）、又は電線を通って伝送される電気信号のような一時的な信号自体と解釈すべきではない。
【００７５】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードすることも、又は、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク及び／又は無線ネットワークを経由して、外部コンピュータ若しくは外部ストレージデバイスにダウンロードすることもできる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ及び／又はエッジサーバを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カード又はネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、そのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体にストレージのために転送する。
【００７６】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、若しくはＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語若しくは類似のプログラミング言語のような手続き型プログラミング言語を含む１つ若しくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソースコード若しくはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータ若しくはサーバ上で実行される場合もある。後者のシナリオにおいては、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続が行われる場合もある（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いたインターネットを通じて）。幾つかの実施形態において、例えばプログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個別化することにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００７７】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート図及び／又はブロック図のブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令によって実装することができることが理解されるであろう。
【００７８】
これらのコンピュータプログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えてマシンを製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実装するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータプログラム命令を、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、及び／又は他のデバイスを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読ストレージ媒体内に格納し、それにより、その中に格納された命令を有するコンピュータ可読媒体が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実装する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００７９】
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実装のプロセスを生成し、それにより、コンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００８０】
図面内のフローチャート及びブロック図は、本開示の種々の実施形態による、システム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又は命令の一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に記された機能は、図中に記された順序とは異なる順序で行われることがある。例えば、連続して示された２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック、及びブロック図及び／又はフローチャート図中のブロックの組合せは、指定された機能又は動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装することもでき、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行することもできることにも留意されたい。
【符号の説明】
【００８１】
１００：データ処理環境
２００：データ処理システム
３００：例示的な構成
６００：マイクロビーズについての平均二乗変位（ＭＳＤ）の模擬プロット
７０２：マイクロビーズ検出
７０４：マイクロビーズの位置シフト分布
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年6月9日(2020.6.9)
【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】
流体の真正性を検証するための方法であって、
第１の流体の第１の一連の画像を受け取ることと、
前記第１の一連の画像から前記第１の流体の流体特性の第１の組を判定することと、
第２の流体の第２の一連の画像を受け取ることと、
前記第２の一連の画像から前記第２の流体の流体特性の第２の組を判定することと、
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することと、
前記流体特性の第１の組が前記流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて前記第２の流体を識別することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記流体特性の第１の組に基づいて機械学習分類器を訓練すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第２の組が前記機械学習分類器によって処理されることに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第１の組が所定の閾値内で前記流体特性の第２の組と一致することを判定することを含む、請求項１から請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の色空間特性を含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の色空間特性を含む、請求項１から請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記第１の流体及び前記第２の流体の前記色空間特性は、前記第１の流体及び前記第２の流体の色相分布及び彩度分布のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の流体の前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の粘性をさらに含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の粘性をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第１の流体の前記粘性を判定することと、
前記第２の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第２の流体の前記粘性を判定することと、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記第１の流体の前記粘性を前記第２の流体の前記粘性に対してマッチングすることをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体中の粒子の密度、及び前記第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の磁気応答をさらに含み、前記第１の一連の画像は、前記第１の流体に磁力を印加する前に得られた少なくとも１つの画像と、前記第１の流体に前記磁力を印加した後に得られた少なくとも１つの画像とを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリと、１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージデバイスと、前記１つ又は複数のストレージデバイスのうちの少なくとも１つに格納され、前記１つ又は複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して前記１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるプログラム命令とを含む、コンピュータシステムであって、格納された前記プログラム命令は、
第１の流体の第１の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、
前記第１の一連の画像から前記第１の流体の流体特性の第１の組を判定するためのプログラム命令と、
第２の流体の第２の一連の画像を受け取るためのプログラム命令と、
前記第２の一連の画像から前記第２の流体の流体特性の第２の組を判定するためのプログラム命令と、
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定するためのプログラム命令と、
前記流体特性の第１の組が前記流体特性の第２の組と一致することの判定に基づいて、前記第２の流体を識別するためのプログラム命令と、
を含む、コンピュータシステム。
【請求項１３】
前記流体特性の第１の組に基づいて機械学習分類器を訓練するためのプログラム命令をさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第２の組が前記機械学習分類器によって処理されることに基づく、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記流体特性の第１の組と前記流体特性の第２の組との間に一致が見いだされることを判定することは、前記流体特性の第１の組が所定の閾値内で前記流体特性の第２の組と一致することを判定することを含む、請求項１２から請求項１４のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の色空間特性を含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の色空間特性を含む、請求項１２から請求項１５のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記第１の流体及び前記第２の流体の前記色空間特性は、前記第１の流体及び前記第２の流体の色相分布及び彩度分布のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
前記第１の流体の前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の粘性をさらに含み、前記第２の流体の前記流体特性の第２の組は、前記第２の流体の粘性をさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
前記第１の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第１の流体の前記粘性を判定するためのプログラム命令と、
前記第２の一連の画像から検出されたブラウン運動パターンに基づいて前記第２の流体の前記粘性を判定するためのプログラム命令と、
をさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
一致を判定するための前記プログラム命令は、前記第１の流体の前記粘性を前記第２の流体の前記粘性に対してマッチングするためのプログラム命令を含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体中の粒子の密度、及び前記第１の流体中の粒子のサイズ分布のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２２】
前記流体特性の第１の組は、前記第１の流体の磁気応答をさらに含み、前記第１の一連の画像は、前記第１の流体に磁力を印加する前に得られた少なくとも１つの画像と、前記第１の流体に前記磁力を印加した後に得られた少なくとも１つの画像とを含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２３】
請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読ストレージ媒体。
【国際調査報告】
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