(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で前記第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶部に記憶するステップと、
前記第１画像および前記第２画像を論理和演算し、論理和演算で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するステップと、
前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別するステップと、
を含むことを特徴とする石炭における高輝度成分を識別する方法。
【請求項２】
前記第２画像は、アナライザに対するポラライザの角度を９０°とした直交ニコルの状態で撮像された画像である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、前記高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力するステップを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記高輝度成分に対応する画素が隣接することによって当該複数の画素で構成される一連の画素群を認識し、認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力するステップを含む、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で前記第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶する記憶部と、
前記第１画像および前記第２画像を論理和演算し、論理和演算で新たな画像を生成する論理和演算部と、
前記論理和演算部で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するモノクロ画像生成部と、
前記モノクロ画像生成部で生成された前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別する識別部と、を備えることを特徴とする石炭における高輝度成分を識別する装置。
【請求項６】
前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、前記高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力するマーキング部を有する請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記高輝度成分に対応する画素が隣接することによって当該複数の画素で構成される一連の画素群を認識する画像群認識部と、
画像群認識部が認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力する出力部と、を有する請求項５又は６に記載の装置。
【請求項８】
請求項１〜４のいずれかに記載の方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させる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、石炭に含まれるイナーチニット組織、鉱物などの高輝度成分を識別する石炭分析方法、石炭分析装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コークスの原料となる石炭に粗大なイナーチニット組織が含まれる場合には、イナーチニット組織がコークスの強度を低下させる一因となることが知られており、イナーチニット組織が適切な大きさになるように石炭を粉砕してからコークスが製造される。
【０００３】
石炭中のイナーチニット組織を識別する方法として、ＪＩＳ  Ｍ８８１６に基づく石炭の分析方法が知られている。この方法は、偏光顕微鏡を用いて、石炭組織を目視で識別する。非特許文献１には、顕微鏡を用いて石炭ではなくコークスにおけるイナーチニット組織を目視で識別し、サイズを計測することが記載されている。
【０００４】
その他の方法として例えば特許文献１には、Ｘ線ＣＴ装置を用いて石炭を測定し、Ｘ線ＣＴ画像から石炭組織（イナーチニット組織、ビトリニット組織、エクジニット組織）を識別する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３３８０１１号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】鉄と鋼，”イナート粒度がコークス強度に及ぼす影響”，窪田征弘・野村誠治・有馬孝・加藤健次，Vol.92 (2006) No.12 P141-148，P833-840，一般社団法人日本鉄鋼協会刊行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記非特許文献１及び一般的な分析方法であるＪＩＳ  Ｍ８８１６では、顕微鏡で得られた画像を人が目視し、経験に基づきイナーチニット組織であるかを識別することが記載又は規定されている。測定者が目視確認で識別し、イナーチニット組織と認識した部位にマーキングするので、解析に長時間を要するうえ、更に測定者によって判別基準が異なり、再現性が低いという問題がある。
【０００８】
一方、特許文献１のようなＸ線ＣＴ装置を用いる場合には、ＪＩＳ  Ｍ８８１６に規定される顕微鏡を使用する方法とは言えないうえ、Ｘ線ＣＴ装置が必要となる等コストが増大してしまう。
【０００９】
本発明は、このような課題に着目してなされたものであって、その目的は、顕微鏡を用いる方法であって、測定者による識別精度のバラツキを無くし且つ解析時間を短縮可能な、石炭分析方法、石炭分析装置及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【００１１】
本発明の石炭分析方法は、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で前記第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶部に記憶するステップと、前記第１画像および前記第２画像を論理和演算し、論理和演算で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するステップと、前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の石炭分析装置は、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で前記第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶する記憶部と、前記第１画像および前記第２画像を論理和演算し、論理和演算で新たな画像を生成する論理和演算部と、
前記論理和演算部で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するモノクロ画像生成部と、前記モノクロ画像生成部で生成された前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別する識別部と、を備える。
【００１３】
本発明のコンピュータプログラムは、上記方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００１４】
水平ニコルの状態で撮像した第１画像は、全体的に輝度の高く明るい画像であり、人の目で観察しやすい。しかし、輝度ヒストグラムが滑らかな分布となり、石炭成分の性質に応じた明暗がはっきりせず、輝度を指標としてイナーチニット組織などの高輝度成分であるかを自動で識別することができない。
アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で撮像した第２画像は、イナーチニット組織が光りやすく、その他の組織が暗くなるという石炭成分の性質に応じて明暗が顕著となる。しかし、画像全体が暗く、輝度ヒストグラムの分布幅が狭いので、輝度を指標としてイナーチニット組織などの高輝度成分であるかを自動で識別することができない。
これらに対し、上記方法、装置及びコンピュータプログラムによれば、２つの画像のうち輝度の高い部分を顕著にする論理和演算を第１画像と第２画像に施すことで、画像全体が明るく且つ石炭成分の性質に応じて明暗が顕著な画像を生成でき、当該画像から輝度値に応じて高輝度成分であるか否かを自動で判定することが可能となる。したがって、標準規格に基づく方法であって且つ自動で識別できるので、測定者による識別精度のバラツキを無くし且つ解析時間が短縮可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態における石炭分析装置の構成を示すブロック図。
【図２】第１画像及びその輝度ヒストグラムの例を示す図。
【図３】第２画像及びその輝度ヒストグラムの例を示す図。
【図４】第１画像と第２画像の論理和演算に基づき生成されたモノクロ画像及びその輝度ヒストグラムの例を示す図。
【図５】本実施形態の石炭分析装置によって高輝度成分であるかを識別した結果を示す図。
【図６】本実施形態の石炭分析方法を示すフローチャート。
【図７】従来の目視によって高輝度成分であるかを識別した結果を示す図。
【図８】アナライザに対するポラライザ角度を９０°として第２画像を撮像した場合の識別結果を示す図。
【図９】アナライザに対するポラライザ角度を８０°として第２画像を撮像した場合の識別結果を示す図。
【図１０】アナライザに対するポラライザ角度を７０°として第２画像を撮像した場合の識別結果を示す図。
【図１１】アナライザに対するポラライザ角度を６０°として第２画像を撮像した場合の識別結果を示す図。
【図１２】アナライザに対するポラライザ角度を１０°として第２画像を撮像した場合の識別結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１７】
本実施形態の石炭分析方法は、アナライザ（検光子）及びポラライザ（偏光子）を有する落射型偏光顕微鏡を用い、石炭試料に照射した光の反射光から試料の顕微鏡画像を得て、コンピュータにおいて画像処理を実行し、石炭における高輝度成分を自動で識別する方法である。本実施形態の石炭分析装置は、上記方法を使用する際に用いる装置である。本明細書において「高輝度成分」はイナーチニット組織及び鉱物を意味する。本実施形態では、イナーチニット組織を識別することを主たる例として説明する。
【００１８】
＜石炭分析装置＞
図１に示すように、石炭分析装置１は、記憶部１０と、入力部１１と、論理和演算部１２と、モノクロ画像生成部１３と、識別部１４と、マーキング部１５と、画像群認識部１６と、出力部１７と、を有する。これら各部１０〜１７は、ＣＰＵ、メモリ、各種インターフェイス等を備えたパソコン等の情報処理装置においてＣＰＵが予め記憶されている図示しない処理ルーチンを実行することによりソフトウェア及びハードウェアが協働して実現される。
【００１９】
図１に示す記憶部１０は、第１画像と、第２画像とを記憶する。入力部１１は、顕微鏡で撮像された第１画像及び第２画像を装置１（コンピュータ）に取り込み、記憶部１０に記憶させる。入力部１１は、例えば顕微鏡と装置１とを接続して、顕微鏡で撮像した画像を自動的に記憶部１０に記憶するように構成してもよいし、ユーザからの操作をトリガーとして、装置１に接続した記憶媒体や通信ネットワークを介して画像データを取り込み、記憶部１０に記憶するように構成してもよい。また、記憶部１０には、高輝度成分であるか否かを判定するための指標となる基準輝度値が予め設定（記憶）されている。基準輝度値はユーザによって事前に登録される。
【００２０】
第１画像は、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した画像である。第２画像は、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で第１画像と同部位を撮像した画像である。
【００２１】
図２の上部は、第１画像の例を示し、図２の下部は、第１画像をグレースケール化した際の輝度ヒストグラムを示す。図２は、石炭化度（ビトリニット平均反射率）Ｒｏが０．８である或る石炭銘柄を用いた試料の顕微鏡画像及びその輝度ヒストグラムである。ＪＩＳ  Ｍ８８１６に従い試料は粉砕石炭を樹脂で固めて研磨している。図中の左下の黒い塊は樹脂である。輝度ヒストグラムは、縦軸が画素の個数、横軸が輝度を示し、横軸において左側が暗く右側が明るい輝度を示す。図２に示す通り、輝度ヒストグラムにおけるピクセルの分布が広範囲であり、見た目でも明らかな通り明るい画像である。しかし、輝度ヒストグラムの分布が滑らかであるので、輝度を指標として、高輝度成分であるか否かを自動で判断することはできない。
【００２２】
図３の上部は、第２画像の例を示し、図３の下部は、第２画像をグレースケール化した際の輝度ヒストグラムを示す。図３の例は、アナライザに対するポラライザの角度を９０°とした直交ニコルの状態で第１画像と同部位を撮像した画像である。図３に示す通り、輝度ヒストグラムにおけるピクセル分布が低輝度側に集まった狭い範囲にあり、見た目でも明らかな通り暗い画像である。輝度分布が狭いため、輝度を指標として、高輝度成分であるか否かを自動で判断することはできない。
【００２３】
なお、図２に示す第１画像及び図３に示す第２画像は、出願図面の制約のためグレースケールであるが、実際はカラー画像である。カラー画像の色数は、例えば２４ｂｉｔが挙げられるが、カラー画像であれば、１６ｂｉｔ、３２ｂｉｔ等、種々変更可能である。
【００２４】
図１に示す論理和演算部１２は、図２に示す第１画像および図３に例示する第２画像を論理和演算し、論理和演算で新たな画像を生成する。論理和演算は、２つの画像のうち輝度の高い部分を顕著にする処理である。この新たな画像は、図示されていないが、第１画像および第２画像と同じ色数のカラー画像である。
【００２５】
図１に示すモノクロ画像生成部１３は、論理和演算部１２で生成された新たな画像をグレースケール化したモノクロ画像（図４参照）を生成する。モノクロ画像の色数は、例えば８ｂｉｔ（２５６色）が挙げられる。図４に示す輝度ヒストグラムによれば、ピクセル分布が広範囲であり且つ山谷が明確に現れている。
【００２６】
図１に示す識別部１４は、図４に例示するモノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別する。具体的には、図４に例示するモノクロ画像を構成する全ての画素を参照し、参照した画素の輝度が予め定められた基準輝度値以上である場合には高輝度成分に対応する画素であると判定し、参照した画素の輝度が予め定められた輝度値よりも小さい場合には高輝度成分に対応する画素ではないと判定する。図４の例では、基準輝度値に１６０が設定されており、輝度値１６０以上且つ２５５以下のピクセルが高輝度成分に対応する画素であると判断する。基準輝度値は、予め定められるが、その決定方法は、従来通り人の目で高輝度成分であるかを判定しておき、判定した画素の輝度が１６０以上であったこと、また、輝度値１６０付近に谷が明確に出現しており、輝度値１６０が高輝度成分とそれ以外の成分との境界としてふさわしいと判断して決定する。勿論、本実施形態では、輝度値１６０を基準輝度値としているが、その値は試料や撮像環境に応じて適宜変更される。標準輝度値を一度決定すれば、同じ銘柄で同じ撮像環境であれば、そのまま適用可能で、その後は、自動判定が可能となる。
【００２７】
図１に示すマーキング部１５は、図４に示すモノクロ画素を構成する複数の画素のうち、高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力する。出力される画像は、上記モノクロ画像に着色した画像でもよく、図５に示すように、高輝度成分の画素を第１色とし且つ高輝度成分以外の画素を第２色とした二値画像でもよい。図５は、高輝度成分の画素を第１色とし、高輝度成分以外の画素を第２色とした二値画像の例である。出願書類の制約上、白黒の二値画像ではないが、グレーが高輝度成分の画素であり、黒がそれ以外の画素である。図中矢印は説明用に付したものである。マーキング部１５は、装置の構成として適宜省略可能である。
【００２８】
図１に示す画像群認識部１６は、図５においてグレーで示すように、高輝度成分に対応する画素が隣接することによって複数の画素で構成される一連の画素群を認識する。一連の画素群は、高輝度成分以外の画素で包囲されて島を形成している。認識するための具体的なアルゴリズムとしては、既知のラベリング処理を利用可能である。ラベリング処理は、二値化処理された画像において、第１色又は第２色の部分が連続した画像に同じ番号を割り振る処理で、同じ番号が振られた画素が一連の画素群であると識別できる。ラベルの方法として、４連結又は８連結のいずれを採用してもよい。４連結は、縦方向及び横方向に連続している画素を同じラベルにする方法であり、８連結は、縦方向、横方向及び斜め方向に連続している画素を同じラベルにする方法である。
【００２９】
図１に示す出力部１７は、画像群認識部１６で認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力する。出力態様としては、ディスプレイに出力してもよいし、表計算ソフトなどの各種アプリケーションソフトに読取り可能なファイル形式で出力してもよい。一連の画素群に関するパラメータとして、一連の画素群の面積、最大長さ、個数、面積比等が挙げられる。本実施形態では、各々の一連の画素群の最大長さ（図５にて白矢印で示す部分の長さ）を出力する。具体的には、第１画像及び第２画像の撮像条件（倍率など）に基づき一画素あたりの寸法値が定まるので、当該寸法値を用いて面積又は最大長さを算出する。出力部１７は、個数、面積比等も出力することが挙げられる。勿論、出力する情報として、面積、最大長さ、個数、面積比に限定されるわけではない。画像群認識部１６及び出力部１７は、装置の構成として適宜省略可能である。
【００３０】
＜石炭分析方法＞
上記装置１を用いた石炭分析方法を、図６を用いて説明する。
【００３１】
まず、ステップＳＴ１において、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用いて、石炭試料を撮像して第１画像及び第２画像を得る。第１画像は、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した画像である。第２画像は、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で第１画像と同部位を撮像した画像である。
【００３２】
次のステップＳＴ２において、装置１は、第１画像及び第２画像を記憶部１０に記憶する。次のステップＳＴ３において、論理和演算部１２は、第１画像および第２画像を論理和演算し、新たな画像を生成する。次のステップＳＴ４において、モノクロ画像生成部１３は、論理和演算部１２が生成した画像をグレースケール化し、モノクロ画像を生成する。
【００３３】
次に、識別部１４が、ステップＳＴ５〜８の処理を実行することで、モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい画素が高輝度成分に対応する画像であると識別する。
【００３４】
次のステップＳＴ９において、マーキング部１５は、図４に示すモノクロ画素を構成する複数の画素のうち、高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力する。次のステップＳＴ１０において、画像群認識部１６は、高輝度成分の画素から構成される一連の画素群（いわゆる島）を認識する。次のステップＳＴ１１において、出力部１７は、画像群認識部１６が認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力する。例えば図５の例であれば、パラメータとして画素群の最大長さを出力し、左上の白矢印部分の島の最大長さが１１８μｍ、その下の矢印部分の島の最大長さが１３３μｍ、その右隣の矢印部分の島の最大長さが２７３μｍ、その右斜め上の矢印部分の島の最大長さが１２９μｍというようにディスプレイ又はファイルとして出力される。なお、ステップＳＴ９〜１０は、必要に応じて適宜省略可能である。勿論、出力部１７が出力する情報として、面積、最大長さ、個数、面積比に限定されるわけではない。
【００３５】
上記石炭分析装置１及び石炭分析方法の有効性について説明する。
【００３６】
図５の画像は、上記石炭分析装置１を用いてモノクロ画像を生成し、当該モノクロ画像に基づいて装置１が高輝度成分（イナーチニット組織）と識別した部分をグレーで示す。図７の画像は、同じ部位を撮像した第１画像を用いて、人の目で高輝度成分（イナーチニット組織）と識別した部分をグレーに着色した画像である。第１画像及び第２画像は、研磨後の石炭試料を偏光顕微鏡（DM2500P LEICA製）とＣＣＤカメラ（DFC290H D LEICA製）およびアプリケーションソフト（Application Suite V3 LEICA製）を用いて、次の条件で撮像した画像である。勿論、アナライザとポラライザ角度以外は、顕微鏡や試料に応じて適宜変更が必要である。
偏光顕微鏡光源：光源強度は、標準試料Ｒｏ＝1.027において光源強度を測定し、石炭試料に合わせて変更した。石炭化度Ｒｏ＝0.8の石炭試料においては標準試料Ｒｏ＝1.027で光源強度9450「Counts」、Ｒｏ＝1.0の石炭試料においては標準試料Ｒｏ＝1.027で光源強度7480「Counts」、Ｒｏ＝1.3の石炭試料においては標準試料Ｒｏ＝1.027で光源強度4270「Counts」とした。
偏光顕微鏡対物レンズ：２０倍（総合倍率２００倍）
露光：１３０．６ｍｓ
ゲイン：１．７ｘ
彩度：１．００
ガンマ：０．６０
＜第１画像＞：アナライザ角度：０°、ポラライザ角度：０°
＜第２画像＞：アナライザ角度：０°、ポラライザ角度：９０°
【００３７】
自動判定による図５と、目視判定による図７を比較したところ、図７では右下の矢印部分を大きなイナーチニット組織と識別しているが、図５では小さく分散した組織と認識している点で相違しているが、主要部分はほぼ一致している。本実施形態の装置及び方法による自動識別の精度が高いことが分かる。なによりも一枚の顕微鏡画像だけでは、自動化に適した輝度ヒストグラムが得られず、自動化できなかったが、本実施形態では、第１画像及び第２画像を用いることで高輝度成分の識別を自動化できた。
【００３８】
次に、第２画像についてアナライザ角度とポラライザ角度の最適角度を知るために、角度条件を異ならせた５つの画像を撮像し、本実施形態の装置及び方法で高輝度成分（イナーチニット組織）の識別を行った。図８は、アナライザを０°としポラライザを９０°として第２画像を撮像して識別を行った例を示す。図９は、アナライザを０°としポラライザを８０°として第２画像を撮像して識別を行った例を示す。図１０は、アナライザを０°としポラライザを７０°として第２画像を撮像して識別を行った例を示す。図１１は、アナライザを０°としポラライザを６０°として第２画像を撮像して識別を行った例を示す。図１２は、アナライザを０°としポラライザを１０°として第２画像を撮像して識別を行った例を示す。図８〜１２の上部は、モノクロ画像のうち高輝度成分として認識した画素を白色に着色した画像を示す。図８〜１２の下部は、モノクロ画像の輝度ヒストグラムを示す。
【００３９】
図８（ポラライザ角度９０°）と図９（ポラライザ角度８０°）を比較したところ、図９において若干であるがイナーチニット組織及び鉱物以外の組織の一部を高輝度成分として判別し、誤認識が発生したが、許容範囲であった。図８及び図９の輝度ヒストグラムを比較しても両者の波形が類似しており、ポラライザ角度８０°でも多少のノイズが入るが、高輝度成分の識別が可能であることが判明した。
【００４０】
図８及び図９に対して、図１０〜１２は、イナーチニット組織及び鉱物を含め画像の広範囲の部分を高輝度成分として誤判別し、実用できないことが分かった。図８〜９の輝度ヒストグラムと、図１０〜１２の輝度ヒストグラムを比較すれば、図１０〜１２では、図８〜９の輝度ヒストグラムの波形の特徴が完全に崩れて無くなっており、高輝度成分と識別するために必要な情報が失われていると考える。
【００４１】
図８〜図１２によれば、第２画像は、アナライザに対してポラライザ角度は８０°以上且つ９０°以下の状態で撮像する必要があることが理解できる。勿論、アナライザに対してポラライザ角度を９０°とした直交ニコルの状態で撮像して第２画像を得るのが好ましいことが理解できる。
【００４２】
以上のように、本実施形態の石炭分析方法は、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶部に記憶するステップ（ＳＴ１〜２）と、
第１画像および第２画像を論理和演算し、論理和演算で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するステップ（ＳＴ３，４）と、
モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別するステップ（ＳＴ５〜８）と、
を含む。
【００４３】
また、本実施形態の石炭分析装置１は、アナライザ及びポラライザを有する落射型偏光顕微鏡を用い、アナライザに対するポラライザの角度を０°とした水平ニコルの状態で石炭試料を撮像した第１画像と、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で前記第１画像と同部位を撮像した第２画像と、を記憶する記憶部１０と、
第１画像および第２画像を論理和演算し、論理和演算で新たな画像を生成する論理和演算部１２と、
論理和演算部１２で生成された画像をグレースケール化したモノクロ画像を生成するモノクロ画像生成部１３と、
モノクロ画像生成部１３で生成された前記モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、予め定められた基準輝度値よりも明るい輝度の画素が高輝度成分に対応する画素であると識別する識別部１４と、を備える。
【００４４】
図２に例示するように、水平ニコルの状態で撮像した第１画像は、全体的に輝度の高く明るい画像であり、人の目で観察しやすい。しかし、輝度ヒストグラムが滑らかな分布となり、石炭成分の性質に応じた明暗がはっきりせず、輝度を指標としてイナーチニット組織などの高輝度成分であるかを自動で識別することができない。
図３に例示するように、アナライザに対するポラライザの角度を８０°以上且つ９０°以下とした状態で撮像した第２画像は、イナーチニット組織が光りやすく、その他の組織が暗くなるという石炭成分の性質に応じて明暗が顕著となる。しかし、画像全体が暗く、輝度ヒストグラムの分布幅が狭いので、輝度を指標としてイナーチニット組織などの高輝度成分であるかを自動で識別することができない。
これらに対し、上記本実施形態の方法及び装置によれば、２つの画像のうち輝度の高い部分を顕著にする論理和演算を第１画像と第２画像に施すことで、画像全体が明るく且つ石炭成分の性質に応じて明暗が顕著な画像を生成でき、当該画像から輝度値に応じて高輝度成分であるか否かを自動で判定することが可能となる。したがって、標準規格に基づく方法であって且つ自動で識別できるので、測定者による識別精度のバラツキを無くし且つ解析時間が短縮可能となる。
【００４５】
本実施形態の方法及び装置では、第２画像は、アナライザに対するポラライザの角度を９０°とした直交ニコルの状態で撮像された画像であるのが好ましい。アナライザに対するポラライザの角度が８０°である場合に比べてノイズが少なく、高精度な識別が可能になる。
【００４６】
本実施形態の方法は、モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力するステップ（ＳＴ９）を含む。
本実施形態の装置は、モノクロ画像を構成する複数の画素のうち、高輝度成分に対応する画素にマーキングした画像に対応する画像を出力するマーキング部１５を備える。
この方法及び装置によれば、識別結果を人の目で分かりやすい画像として提供でき、利便性が向上する。
【００４７】
本実施形態の方法は、高輝度成分に対応する画素が隣接することによって当該複数の画素で構成される一連の画素群を認識し、認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力するステップ（ＳＴ１０、１１）を含む。
本実施形態の装置は、高輝度成分に対応する画素が隣接することによって当該複数の画素で構成される一連の画素群を認識する画像群認識部１６と、画像群認識部１６が認識した一連の画素群に関するパラメータを算出して出力する出力部１７と、を有する。
この方法及び装置によれば、高輝度成分に対するパラメータを容易に知ることができるので、石炭分析の利便性を向上させることが可能となる。
【００４８】
本実施形態のコンピュータプログラムは、上記方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００４９】
本実施形態の記憶媒体は、上記コンピュータプログラムを記憶したコンピュータに読取り可能な記憶媒体である。このプログラムを実行することによっても、上記方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。言い換えると、上記装置は、上記方法を使用しているとも言える。
【００５０】
以上、本発明の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限定されるものでないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明だけではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。
【００５１】
例えば、図１に示す各部１０〜１７は、所定プログラムをコンピュータのＣＰＵで実行することで実現しているが、各部を専用メモリや専用回路で構成してもよい。
【００５２】
上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０…記憶部
１２…論理和演算部
１３…モノクロ画像生成部
１４…識別部
１５…マーキング部
１６…画像群認識部
１７…出力部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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