(57)【要約】【課題】撮像条件、照明条件などの条件が変動する場合であっても、画像中の検出対象を好適に特定することが可能な識別装置等を提供する。【解決手段】識別装置１００は、顕微鏡１０１からシャーレ１に収容されたマイクロウェル１１を観察して得られた撮像画像（顕微鏡画像Ｉｍ）を取得し（ステップＳ１０１）、取得した顕微鏡画像Ｉｍを、輝度値に基づいて、複数の画像領域に分割し（ステップＳ１０２）、分割した画像領域を所定の条件に基づいて前景領域と背景領域とに分類する（ステップＳ１０３）。そして、前景領域に分類された画像領域の中から位置決め部１３を検出し、観察中のマイクロウェルのマイクロウェルＩＤを特定する（ステップＳ１０４）。【選択図】図６
2016149997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
凹凸を含む画像を取得する取得手段と、
取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割手段と、
生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類手段と、
を具備することを特徴とする識別装置。
【請求項２】
前記画像は顕微鏡を用いた撮像画像であることを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
前記前景領域の画像から前記凹凸を検出する検出手段、を更に具備することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記凹凸の形状、大きさ、配置、個数、色、厚み、表面のテクスチャ、反射率のいずれかに基づき、前記凹凸を検出する
ことを特徴とする請求項３に記載の識別装置。
【請求項５】
凹凸を含む画像を取得する取得ステップと、
取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割ステップと、
生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類ステップと、
を含むことを特徴とする識別方法。
【請求項６】
コンピュータを、
凹凸を含む画像を取得する取得手段と、
取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割手段と、
生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中の識別情報を特定する識別装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、撮像した画像に識別情報を付与することで、画像を識別情報とともに管理することが行われている。例えば、特許文献１には、培養容器内のドロップ領域（細胞の場所）を画像処理によって検出し、ドロップ領域に識別情報を付与し、培養容器の種類と細胞の識別情報を関連付けて管理する培養容器管理等装置等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２２０５１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１の例では、ドロップ領域は、ディッシュの底面に培養液を滴下して成るため、ディッシュの底面に対して凸部を形成する。このように、検出対象が凸部（或いは凹部）で形成されるような場合、撮像条件、照明条件などの条件によって、検出対象の画像特性が大きく変動し、検出対象を正しく検出できない場合がある。
【０００５】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、撮像条件、照明条件などの条件が変動する場合であっても、画像中の検出対象を好適に検出することが可能な識別装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述の課題を解決するための第１の発明は、凹凸を含む画像を取得する取得手段と、取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割手段と、生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類手段と、を具備することを特徴とする識別装置である。
【０００７】
前記画像は顕微鏡を用いた撮像画像であってもよい。
【０００８】
前記前景領域の画像から前記凹凸を検出する検出手段、を更に具備してもよい。
【０００９】
前記検出手段は、前記凹凸の形状、大きさ、配置、個数、色、厚み、表面のテクスチャ、反射率のいずれかに基づき、前記凹凸を検出してもよい。
【００１０】
前述の課題を解決するための第２の発明は、凹凸を含む画像を取得する取得ステップと、取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割ステップと、生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類ステップと、を含むことを特徴とする識別方法である。
【００１１】
前述した課題を解決するための第３の発明は、コンピュータを、凹凸を含む画像を取得する取得手段と、取得した前記画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記画像を設定した閾値毎に２値化処理を行い、各２値化画像を合成して階調画像を生成することで、前記画像を複数の画像領域に分割する分割手段と、生成された階調画像に基づいて、前記画像を背景領域と前景領域とに分類する分類手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によって、撮像条件、照明条件などの条件が変動する場合であっても、画像中の検出対象を好適に検出することが可能な識別装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】マイクロウェル識別システムの構成例を示すシステム構成図
【図２】マイクロウェルの配列について説明する図
【図３】マイクロウェル及びその近傍を拡大した図
【図４】マイクロウェルの識別情報について説明する図
【図５】識別装置のハードウエアの構成例を示すブロック図
【図６】マイクロウェル識別処理の流れを示すフローチャート
【図７】顕微鏡画像Ｉｍの一例を示す図
【図８】領域分割処理を説明する図
【図９】領域分割処理を説明する図
【図１０】領域分割処理を説明する図
【図１１】領域分割処理後の画像データ（階調画像）の一例を示す図
【図１２】領域分類処理後の画像データ（２値化画像）の一例を示す図
【図１３】識別情報が特定された画像データの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。本発明は、後述する識別装置が、マイクロウェルの識別を自動で行う場合に好適であるが、これに限定されるわけではない。本発明は、前述の課題と同様の課題に適用すれば、同様の効果を生ずる。
【００１５】
＜マイクロウェル識別システム２００＞
図１は、マイクロウェル識別システム２００の構成例を示す図である。マイクロウェル識別システム２００は、識別装置１００と、顕微鏡１０１と、複数のマイクロウェル１１（１１ａ〜１１ｈ）が配置された容器であるシャーレ１と、によって構成される。マイクロウェル識別システム２００は、シャーレ１が保持するマイクロウェル１１を顕微鏡１０１によって観察し、その撮像画像から観察中のマイクロウェル１１の識別情報を自動で特定する。
【００１６】
（顕微鏡１０１）
顕微鏡１０１は、ステージ１０２に載置されたシャーレ１内のマイクロウェル１１とその近傍を観察するために用いられる。顕微鏡１０１は、レンズにより拡大したステージ１０２上の対象物の画像を顕微鏡画像Ｉｍとして識別装置１００に送信する。識別装置１００は、顕微鏡画像Ｉｍを顕微鏡１０１から取得し、後述するマイクロウェル識別処理を実行する。
【００１７】
（マイクロウェル１１）
図２は、マイクロウェル１１の配列について説明する図である。図示されるように、シャーレ１には細胞（本実施形態では受精卵）サイズと同程度の複数のマイクロウェル１１（１１ａ〜１１ｈ）が配置された細胞収容部２が設けられる。本実施形態では、細胞収容部２に８個のマイクロウェル１１が配置される例を示す。各マイクロウェル１１は培養液で満たされ、個別管理が必要な受精卵が収容される。
【００１８】
図３は、マイクロウェル１１及びその近傍を拡大した図であり、図３（ａ）は平面図、図３（ｂ）は図３（ａ）のＡ−Ａによる断面図である。各マイクロウェル１１の近傍には、マイクロウェル１１を識別するための識別部１２と、顕微鏡画像Ｉｍ上で識別部１２を検出する際の基準となる位置を示す位置決め部１３とが設けられる。
【００１９】
（識別部１２）
識別部１２は同一の円形状のドット１５で構成され、各マイクロウェル１１の左側の上段位置と中段位置と下段位置に最大３個まで設けられる。図３（ａ）には、３個のドット１５を上段位置と中段位置と下段位置に配置する識別部１２のパターンの一例を示す。対応するマイクロウェル１１に対する識別部１２の上段位置と中段位置と下段位置の位置関係は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で等しい。
【００２０】
各マイクロウェル１１には固有の識別情報（以下、「マイクロウェルＩＤ」とも表記）が割り当てられ、各マイクロウェル１１は対応する識別部１２内のドット１５の個数及び配置の組み合わせ（パターン）に基づいて識別可能となっている。識別情報については、図４にて後述する。
【００２１】
（位置決め部１３）
位置決め部１３の形状は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で同一の楕円形状である。対応するマイクロウェル１１に対する位置決め部１３の位置関係、及び、位置決め部１３に対する識別部１２の位置関係は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で同一である。図３（ａ）には、マイクロウェル１１の左側の位置に位置決め部１３が設けられる例を示す。位置決め部１３は、識別装置１００が識別部１２と区別できるように、識別部１２のドット１５とは異なる形状（楕円形状）を有する。
【００２２】
図３（ｂ）には、図３（ａ）の断面図を示す。図３（ｂ）に示されるように、マイクロウェル１１は、受精卵１４を個別に収容するために好適な凹部を形成する。識別部１２の各ドット１５は、図示されるように円形の凸部を形成する。図示しないが、位置決め部１３も同様に楕円形の凸部を形成する。マイクロウェル１１、識別部１２、及び位置決め部１３の外郭は、シャーレ１の底面に対して傾斜を有するため、顕微鏡１０１によって観察する際に光の屈折に起因して暗くなり、顕微鏡画像Ｉｍ上でそれらを認識することが可能となる。なお、識別部１２の各ドット１５、位置決め部１３は、上記とは異なり凹部を形成してもよい。
【００２３】
図４は、マイクロウェル１１の識別情報について説明する図である。図４のＡ〜Ｈは、図２のマイクロウェル１１ａ〜１１ｈに対応し、各マイクロウェル１１の識別部１２のドット１５を黒丸印で表す。即ち、識別部１２の上段位置、中段位置、下段位置に配置されるドット１５のパターンに対応する。
【００２４】
図に示すように、識別部１２は対応するマイクロウェル１１ごとに異なる個数及び配置のドット１５の組み合わせによって構成される。従って、識別装置１００は、顕微鏡画像Ｉｍから識別部１２内のドット１５の個数及び配置を検出することで、対応するマイクロウェル１１の識別情報（マイクロウェルＩＤ）を特定することが可能となる。
【００２５】
（識別装置１００）
図５は、識別装置１００のハードウエアの構成例を示すブロック図である。識別装置１００は、図５に示すように、例えば、制御部２１、記憶部２２、メディア入出力部２３、通信制御部２４、入力部２５、表示部２６、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７等が、バス２８を介して接続されて構成される。
【００２６】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２８を介して接続された各装置を駆動制御し、識別装置１００が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、ロードしたプログラムや、データ等を一時的に保持すると共に、制御部２１が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２７】
記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部２１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。記憶部２２は、マイクロウェルＩＤに対応する識別部１２内のドット１５の組み合わせパターン（図４参照）に関する情報等が予め記憶される。
【００２８】
メディア入出力部２３は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信制御部２４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。
【００２９】
入力部２５は、各種パラメータの設定値の入力、ユーザからの指示の入力等を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力されたデータを制御部２１へ出力する。
【００３０】
表示部２６は、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部２１の制御により入力された表示情報、取得した顕微鏡画像Ｉｍ等をディスプレイ装置上に表示させる。
【００３１】
周辺機器Ｉ／Ｆ部（インターフェース）２７は、コンピュータに顕微鏡１０１を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７を介してコンピュータは顕微鏡１０１から顕微鏡画像Ｉｍを取得する。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は、有線、無線を問わない。
バス２８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３２】
＜マイクロウェル識別処理＞
次に、図６〜図１１を参照して、識別装置１００が実行するマイクロウェル識別処理について説明する。図６は、マイクロウェル識別処理の流れを示すフローチャートである。
【００３３】
マイクロウェル識別処理を実行する前に、顕微鏡１０１のステージ１０２上にシャーレ１が載置され、マイクロウェル１１内の受精卵１４が顕微鏡１０１の観察対象になるようにシャーレ１の位置調整、顕微鏡１０１の照明調整、ピント調整等がされているものとする。
【００３４】
（顕微鏡画像の取得）
まず、識別装置１００の制御部２１は、顕微鏡１０１から顕微鏡画像Ｉｍを取得する（ステップＳ１０１）。
図７は、取得した顕微鏡画像Ｉｍの一例を示す図である。図７に示すように、顕微鏡画像Ｉｍには、マイクロウェル１１と、対応する識別部１２（図７に示す例では中段位置と下段位置にドット１５を配置するパターン、図４のＣのパターン）、及び位置決め部１３が存在する。
【００３５】
次に、識別装置１００の制御部２１は、ステップＳ１０２（領域分割処理）及びステップＳ１０３（領域分類処理）の各処理を実行する。これにより、マイクロウェルＩＤを特定するために必要な「前景領域」と、マイクロウェルＩＤを特定するために不必要な「背景領域」とを切り分け、マイクウェルＩＤの特定を容易に行えるようにする。
【００３６】
ここで、「前景領域」とは、顕微鏡画像Ｉｍの画像領域のうち、マイクロウェル１１、識別部１２、位置決め部１３、受精卵１４を含む画像領域のことをいう。また「背景領域」とは、顕微鏡画像Ｉｍの画像領域のうち、前景領域以外の画像領域をいう。
【００３７】
一般的に、画像から前景領域と背景領域とを切り分ける方法として、２値化処理がある。通常の２値化処理は、前景領域と背景領域を２分する閾値（輝度値）を設定して、画像内の各画素の輝度値を２値化する（例えば、閾値以上の画素を１（白）とし、閾値未満の画素を０（黒）とする）。つまり、１つの閾値（輝度値）を基準に各画素を２値分類することで、前景領域と背景領域を切り分けることができる。
【００３８】
しかしながら、顕微鏡１０１の顕微鏡設定や撮像条件、照明条件等の条件によって、顕微鏡画像Ｉｍ中の各部（マイクロウェル１１、識別部１２、位置決め部１３、受精卵１４、背景領域）の明暗が大きく変動する。特に、本実施形態のように凹凸を有する被写体を対象とする場合、凹凸の影響で光の反射特性等が複雑になり、各部の明暗も複雑に変化する。このような場合、単純な２値化処理（２値分類）で前景領域と背景領域を切り分けることは非常に困難である。
【００３９】
本実施形態の１つの要旨は、領域分割処理（ステップＳ１０２）、及び領域分類処理（ステップＳ１０３）の各処理によって、上記したように各部の明暗が一定でない場合であっても、前景領域と背景領域の切り分けを好適に行うことである。以降、各処理について順に説明をする。
【００４０】
（領域分割処理）
まず、ステップＳ１０２において、識別装置１００の制御部２１は、取得した顕微鏡画像Ｉｍの全体の画像領域を、顕微鏡画像Ｉｍの輝度値に基づいて、複数の画像領域に分割する処理（領域分割処理）を実行する。
【００４１】
図８〜図１０を参照して、本実施形態の領域分割処理について説明する。説明を簡単とするため、制御部２１が、図８（ａ）の入力画像４０を対象として領域分割を行う場合を考える。入力画像４０は、主に、明暗の異なる４つの画像領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４からなるものとする。図８（ｂ）は、入力画像４０の画素値（輝度値）の分布をグラフにした輝度値ヒストグラムである。画像領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４の輝度値の最頻値が、図８（ｂ）の輝度値ピークＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４に相当する。
【００４２】
本実施形態の領域分割処理は、輝度値ヒストグラムに対して、輝度値の範囲において、閾値の設定値を徐々に変化（上昇又は下降）させながら、閾値毎に、入力画像４０の２値化画像を生成していく。そして、生成した２値化画像の面積（２値化画像が白黒画像の場合、白色画素又は黒色画素の面積）の面積変化に基づいて、２値化画像を画像領域毎にグルーピングし、グルーピングした２値化画像から階調画像を生成することで、入力画像４０を複数の画像領域に分割する。
【００４３】
図９（ａ）は、閾値τをτ１、τ２、・・、τ９と走査させながら生成した２値化画像Ｂ１、Ｂ２、・・・、Ｂ９を表す図であり、図９（ｂ）は、図９（ａ）の２値化画像の面積ｆ（τ１）、ｆ（τ２）、・・・、ｆ（τ９）をプロットした図であり、図９（ｃ）は、図９（ｂ）の面積から算出した面積変化｜Δｆ（τ１）｜、｜Δｆ（τ２）｜、・・・、｜Δｆ（τ９）｜をプロットした図である。図９（ａ）の２値化画像は、閾値以上の画素を１（白）とし、閾値未満の画素を０（黒）としている。また、図９（ｂ）の２値化画像の面積は、黒色画素の面積とする。よって、図９（ｃ）は黒色画素の面積変化を示している。
【００４４】
ここで、面積変化Δf（τｎ）は、例えば、
Δf（τｎ）＝ｆ（τｎ）―ｆ（τｎ−１）
等の計算によって算出できる。但し、上記以外の計算式で面積変化を算出してもよい。
【００４５】
なお、図９の閾値の走査例は、あくまで本実施形態の領域分割処理を簡単に説明するために適当に定めたものであり、閾値の走査間隔は、任意に設定することができる。
【００４６】
制御部２１は、図９（ｃ）の面積変化に基づいて、生成した２値化画像をグルーピングしていく。ここで、図９（ｃ）に示すように面積変化に対して所定の閾値γを設け、グルーピングの際の基準とする。
【００４７】
例えば、２番目の閾値τ２で生成される２値化画像Ｂ２の連結領域の面積変化｜Δｆ（τ２）｜（図９（ｃ）参照）は、所定の閾値γより大きい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ２を１つ前に生成した２値化画像Ｂ１と異なる新たな画像領域を発見したと判断し、グループを新たに１つ生成する。このグループをグループＣ１＝｛Ｂ２｝とする。
【００４８】
また、３番目の閾値τ３で生成される２値化画像Ｂ３の面積変化｜Δｆ（τ３）｜は、所定の閾値γより小さい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ３を１つ前の２値化画像Ｂ２と同一の画像領域と判断し、Ｂ３をＢ２と同一のグループとする。すなわち、グループＣ１＝｛Ｂ２、Ｂ３｝とする。
【００４９】
また、４番目の閾値τ４で生成される２値化画像Ｂ４の面積変化｜Δｆ（τ４）｜は、所定の閾値γより大きい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ４を１つ前の２値化画像Ｂ３と異なる新たな画像領域を発見したと判断し、グループを新たに１つ生成する（Ｂ４をＢ３とは異なるグループとする）。このグループをグループＣ２＝｛Ｂ４｝とする。
【００５０】
また、５番目の閾値τ５で生成される２値化画像Ｂ５の面積変化｜Δｆ（τ５）｜は、所定の閾値γより小さい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ５を１つ前の２値化画像Ｂ４と同一の画像領域と判断し、Ｂ５をＢ４と同一のグループとする。すなわち、グループＣ２＝｛Ｂ４、Ｂ５｝とする。
【００５１】
また、６番目の閾値τ６で生成される２値化画像Ｂ６の面積変化｜Δｆ（τ６）｜は、所定の閾値γより大きい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ６を１つ前の２値化画像Ｂ５と異なる新たな画像領域を発見したと判断し、グループを新たに１つ生成する（Ｂ６をＢ５とは異なるグループとする）。このグループをグループＣ３＝｛Ｂ６｝とする。
【００５２】
また、７番目の閾値τ７で生成される２値化画像Ｂ７の面積変化｜Δｆ（τ７）｜は、所定の閾値γより小さい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ７を１つ前の２値化画像Ｂ６と同一の画像領域と判断し、Ｂ７とＢ６を同一のグループとする。すなわち、Ｃ３＝｛Ｂ６、Ｂ７｝とする。
【００５３】
また、８番目の閾値τ８で生成される２値化画像Ｂ８の面積変化｜Δｆ（τ８）｜は、所定の閾値γより小さい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ８を１つ前の２値化画像Ｂ７と同一の画像領域と判断する。この場合、必然的に、２値化画像Ｂ７と同一の画像領域と判断された２値化画像Ｂ６とも同一の画像領域となる。すなわち、グループＣ３＝｛Ｂ６、Ｂ７、Ｂ８｝とする。
【００５４】
また、９番目の閾値τ９で生成される２値化画像Ｂ９の面積変化｜Δｆ（τ９）｜は、所定の閾値γより大きい。この場合、制御部２１は、２値化画像Ｂ９を１つ前の２値化画像Ｂ８と異なる新たな画像領域を発見したと判断し、グループを新たに１つ生成する（Ｂ９をＢ８とは異なるグループとする）。このグループをグループＣ４＝｛Ｂ９｝とする。
【００５５】
以上のように、２値化画像の面積変化に基づいて、１つ前の２値化画像と同一の画像領域か、或いは異なる新たな画像領域かを判断していきながら、２値化画像をグルーピングしていく。
【００５６】
図１０（ａ）は、２値化画像をグルーピングした図であり、グループＣ１＝｛Ｂ２、Ｂ３｝、グループＣ２＝｛Ｂ４、Ｂ５｝、グループＣ３＝｛Ｂ６、Ｂ７、Ｂ８｝、グループＣ４＝｛Ｂ９｝の４つのグループに自動的にグループ分けられる。なお、Ｂ１は、黒色画素が存在しない（面積＝０）ため、グルーピングの対象外としている。
【００５７】
そして、制御部２１は、グループ毎に、いずれか１つの２値化画像を選択し、選択した２値化画像を合成し、階調画像を生成する。
例えば、図１０（ｂ）に示すように、グループＣ１から“Ｂ３”を、グループＣ２から“Ｂ５”を、グループＣ３から“Ｂ８”を、グループＣ４から“Ｂ９”を選択する。そして、図１０（ｃ）に示すように、選択したＢ３、Ｂ５、Ｂ８、Ｂ９を、異なる輝度値で合成し、階調画像６０を生成する。これにより、入力画像４０が複数の画像領域に分割される。
【００５８】
なお、上記した方法に限らず、その他の方法を用いて、顕微鏡画像Ｉｍの領域分割を行ってもよい。例えば、輝度値ヒストグラムに対してｋ−ｍｅａｎｓ法等のクラスタリング手法を適用することで領域分割を行ってもよいし、分割・統合（Ｓｐｌｉｔ  ＆  Ｍｅｒｇｅ）法等により領域分割を行ってもよい。
【００５９】
図１１は、実際に、図７の顕微鏡画像ＩｍにステップＳ１０２の処理（領域分割処理）を施し生成した画像データの例を示す。図１１に示すように、複数の画像領域に分割された階調画像が生成される。
【００６０】
（領域分類処理）
次に、識別装置１００の制御部２１は、ステップＳ１０２にて分割された画像領域を「背景領域」と「前景領域」とに分類する（ステップＳ１０３）。具体的には、制御部２１は、分割された各画像領域の中で、所定の条件を満たす画像領域を背景領域に分類し、所定の条件を満たさない画像領域を前景領域に分類する。
【００６１】
ここで、所定の条件を満たす画像領域（背景領域）とは、例えば、
（１）他の全ての画像領域の内側に含まれない
（２）画像領域の面積が画像全体の予め設定された閾値以上を占める
（３）画像領域内に位置決め部１３（楕円）及び識別部１２のドット１５（円弧）を含む
（４）画像領域が画像の外郭に予め設定された閾値以上接する
等である。
【００６２】
そして、制御部２１は、例えば、上記した項目を最も多く満たす画像領域を、「背景領域」に分類し、それ以外の画像領域を「前景領域」に分類する。
【００６３】
上記（３）に関しては、例えば、識別装置１００の制御部２１が、予め記憶部２２に記憶された位置決め部１３のテンプレート画像、識別部１２のドット１５のテンプレート画像を用いて、領域分割処理後の各画像領域に対してテンプレートマッチングを行い、位置決め部１３、識別部１２のドット１５が検出されたか否かで判断することができる。
【００６４】
図１２は、図１１の画像データにステップＳ１０３の処理（領域分類処理）により背景・前景領域に分類した画像データ（２値化画像）の例を示す。図１２の場合、背景領域に分類された画像領域を黒、前景領域に分類された画像領域を白としている。図１２に示すように、マイクロウェル１１、識別部１２、及び位置決め部１３が前景領域として検出されている。以降、領域分類処理後の画像データを２値化画像とも表記する。
【００６５】
（マイクロウェルＩＤを特定）
そして、識別装置１００の制御部２１は、ステップＳ１０３において「前景領域」に分類された画像領域から位置決め部１３及び識別部１２を検出して、顕微鏡画像ＩｍのマイクロウェルＩＤを特定する（ステップＳ１０４）。
【００６６】
まず、識別装置１００の制御部２１は、２値化画像の前景領域（図１０の場合、白色の画像領域）から位置決め部１３を検出する。具体的には、予め記憶部２２に記憶された位置決め部１３のテンプレート画像を用いて、テンプレートマッチングを行い、位置決め部１３を検出する。
【００６７】
次に、検出した位置決め部１３の存在する位置及び範囲に基づいて、識別部１２が存在する範囲（以下、「識別部存在範囲」とも呼ぶ）を定める。この識別部存在範囲の位置決め部１３に対する位置関係は、予め記憶部２２に記憶されているものとする。識別部存在範囲を定めることによって、識別部１２の検出範囲を絞りこむことができる。
【００６８】
識別装置１００の制御部２１は、例えば、予め記憶部２２に記憶されたドット１５のテンプレート画像を用いて、識別部存在範囲内において、テンプレートマッチングを行い、ドット１５の個数及び配置を検出する。そして、制御部２１は、図４に示す識別部１２のドット１５のパターンを参照して、検出されたドット１５の個数及び配置とマッチするマイクロウェルＩＤを特定する。
【００６９】
図１３は、図７の顕微鏡画像Ｉｍに対してマイクロウェル識別処理を実行して検出された識別部１２及び位置決め部１３を四角の枠で示す画像である。検出された識別部１２のドット１５の個数及び配置により、マイクロウェルＩＤが特定される。
【００７０】
以上のように、識別装置１００は、顕微鏡１０１からシャーレ１に収容されたマイクロウェル１１を観察して得られた撮像画像（顕微鏡画像Ｉｍ）を取得し（ステップＳ１０１）、取得した顕微鏡画像Ｉｍを、輝度値に基づいて、複数の画像領域に分割（階調画像を生成）し（ステップＳ１０２）、分割した画像領域を所定の条件に基づいて前景領域と背景領域とに分類（２値化画像を生成）する（ステップＳ１０３）。そして、前景領域に分類された画像領域の中から位置決め部１３を検出し、観察中のマイクロウェルのマイクロウェルＩＤを特定する（ステップＳ１０４）。
【００７１】
特に、ステップＳ１０２（領域分割処理）及びステップＳ１０３（領域分類処理）によって、顕微鏡設定や照明環境、焦点位置等に影響して顕微鏡画像Ｉｍ中の各部（マイクロウェル１１、識別部１２、位置決め部１３、背景領域）の輝度値（明暗）が一定でない場合であっても、前景領域と背景領域を好適に切り分けることができ、マイクロウェルＩＤを正しく特定することが可能となる。
【００７２】
なお、前述したように、検出対象である位置決め部１３及び／又は識別部１２は、凸部を形成するのではなく、凹部を形成してもよい。例えば、識別部１２のドット１５を凸状とし位置決め部１３を凹状としてもよい。
【００７３】
また、識別部１２のドット１５と位置決め部１３の厚み、表面のテクスチャ、反射率の少なくともいずれかを異ならせることで、顕微鏡画像Ｉｍ上での表示態様を異ならせてもよい。これにより、背景領域との明暗の分離が良くなり、前景領域と背景領域の切り分けの精度を向上させることもできる。
【００７４】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る識別装置１００等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００７５】
１００………識別装置
１０１………顕微鏡
１０２………ステージ
２００………マイクロウェル識別システム
１………シャーレ
２………細胞収容部
１１………マイクロウェル
１２………識別部
１３………位置決め部
１４………受精卵
１５………ドット
２１………制御部
２２………記憶部
２３………メディア入出力部
２４………通信制御部
２５………入力部
２６………表示部
２７………周辺機器Ｉ／Ｆ部
２８………バス
４０………入力画像
６０………階調画像
Ｉｍ………顕微鏡画像
【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９】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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