(57)【要約】【課題】被写体を複数の領域に分けて撮像する画像取得装置において、一部のタイル画像に不良が発生した場合の回復を効率的に行い、広視野かつ高画質の被写体画像を取得可能な技術を提供する。【解決手段】被写体に対する視野の位置を変えながら、撮像手段による撮像を複数回行うことによって、被写体の複数の領域に対応する複数のタイル画像を取得する、第１の動作と、第１の動作で取得された複数のタイル画像を検査し、撮り直しの必要な要再撮像画像があるか否かを判定する、第２の動作と、第２の動作で要再撮像画像があると判定された場合に、要再撮像画像に対応する領域に視野を合せて、撮像手段による再撮像を行うことによって、要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する、第３の動作と、を実行する。【選択図】図２
2016125913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を保持するステージと、
前記被写体よりも小さい視野をもつ撮像手段と、
前記ステージ及び前記撮像手段を制御する制御手段と、
前記撮像手段で得られた画像が入力される画像処理手段と、を有し、
前記制御手段が、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動することで前記被写体に対する前記視野の位置を変えながら、前記撮像手段による撮像を複数回行うことによって、前記被写体の複数の領域に対応する複数のタイル画像を取得する、第１の動作と、
前記画像処理手段が、前記第１の動作で取得された前記複数のタイル画像を検査し、撮り直しの必要な要再撮像画像があるか否かを判定する、第２の動作と、
前記第２の動作で要再撮像画像があると判定された場合に、前記制御手段が、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動して前記要再撮像画像に対応する領域に前記視野を合せて、前記撮像手段による再撮像を行うことによって、前記要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する、第３の動作と、
を実行することを特徴とする画像取得装置。
【請求項２】
前記ステージに前記被写体を保持したまま、前記第１の動作、前記第２の動作、および、前記第３の動作を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像取得装置。
【請求項３】
前記第３の動作において、前記制御手段は、前記第１の動作で前記要再撮像画像を取得したときとは撮像条件を変えて、再撮像を行う
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像取得装置。
【請求項４】
前記第３の動作において、前記制御手段は、前記第１の動作で前記要再撮像画像を撮像したときとは光軸方向の焦点位置を変えて、再撮像を行う
ことを特徴とする請求項３に記載の画像取得装置。
【請求項５】
前記再撮像の焦点位置は、前記要再撮像画像に対応する領域に対し自動焦点合わせを行うことにより、決定される
ことを特徴とする請求項４に記載の画像取得装置。
【請求項６】
前記第３の動作において、前記制御手段は、前記第１の動作で前記要再撮像画像を撮像したときとは露出を変えて、再撮像を行う
ことを特徴とする請求項３〜５のうちいずれか１項に記載の画像取得装置。
【請求項７】
前記再撮像の露出は、前記要再撮像画像に対応する領域に対し自動露出調整を行うことにより、決定される
ことを特徴とする請求項６に記載の画像取得装置。
【請求項８】
前記第３の動作において、前記制御手段は、前記第１の動作で前記要再撮像画像を取得したときと同じ撮像条件で、再撮像を行う
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像取得装置。
【請求項９】
前記第２の動作において、前記画像処理手段は、前記複数のタイル画像のそれぞれから画像特徴を抽出し、隣接するタイル画像の間の画像特徴の連続性を評価することによって、要再撮像画像があるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１項に記載の画像取得装置。
【請求項１０】
前記第２の動作において、前記画像処理手段は、合焦の度合を表す合焦評価値を前記複数のタイル画像のそれぞれについて求め、隣接タイル画像の合焦評価値と注目タイル画像の合焦評価値の間の差もしくは変化率が所定値より大きい場合に、前記注目タイル画像を要再撮像画像と判定する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１項に記載の画像取得装置。
【請求項１１】
前記合焦評価値は、タイル画像のコントラスト値である
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像取得装置。
【請求項１２】
前記第２の動作において、前記画像処理手段は、露出の適正を評価する露出評価値を前記複数のタイル画像のそれぞれについて求め、隣接タイル画像の露出評価値と注目タイル画像の露出評価値の間の差もしくは変化率が所定値より大きい場合に、前記注目タイル画像を要再撮像画像と判定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像取得装置。
【請求項１３】
前記露出評価値は、階調情報が失われた画素の数もしくは割合、又は、ヒストグラムの最頻値、平均値、もしくは中央値である
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像取得装置。
【請求項１４】
被写体を保持するステージと、前記被写体よりも小さい視野をもつ撮像手段と、を有する画像取得装置の制御方法であって、
前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動することで前記被写体に対する前記視野の位置を変えながら、前記撮像手段による撮像を複数回行うことによって、前記被写体の複数の領域に対応する複数のタイル画像を取得する、第１のステップと、
前記第１のステップで取得された前記複数のタイル画像を検査し、撮り直しの必要な要再撮像画像があるか否かを判定する、第２のステップと、
前記第２のステップで要再撮像画像があると判定された場合に、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動して前記要再撮像画像に対応する領域に前記視野を合せて、前記撮像手段による再撮像を行うことによって、前記要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する、第３のステップと、
を含むことを特徴とする画像取得装置の制御方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像取得装置の制御方法の各ステップを画像取得装置に実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体を複数の領域に分けて撮像する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野においてバーチャルスライドシステムと呼ばれる病理診断支援システムが注目されている。バーチャルスライドシステムとは、被写体（病理検体を固定したスライドなど）をバーチャルスライドスキャナと呼ばれる高倍率の撮像装置によって撮像することで被写体像をデジタル化し、その画像をディスプレイで観察できるようにしたシステムである。このシステムを使用することにより、従来の光学顕微鏡では実現し得なかった遠隔診断や自動診断などの新しい診断方法を提供することができる。病理診断の際には、検体（染色された生体組織など）の観察領域全域の高精細な画像が必要となる。そのため、バーチャルスライドシステムには、広い視野で高画質な画像取得を行うことが求められている。
【０００３】
一般的なスライド（プレパラートとも呼ばれる）は、最大で２６ｍｍ×７６ｍｍの大きさがある。検体が存在している範囲はその中の一部であり、かつスライドには識別用のラベル（例えばバーコード）が１５ｍｍ〜２０ｍｍ程度の長さで貼付られているため、実際に必要な撮像範囲は最大で２６ｍｍ×６０ｍｍ程度と考えられる。これに対し、バーチャルスライドスキャナの対物レンズの視野サイズは、概ね１ｍｍ×１ｍｍ程度であり、スライドに比べて極めて小さい。したがって、検体全体の画像を得るためには、スライドを保持するステージか鏡筒光学系の何れか（もしくは双方）を移動し、検体に対する視野の位置（撮像位置）を変えながら撮像を行う必要がある。具体的な方法としては、ラインセンサにより撮像範囲を連続的にスキャンする方式と、撮像範囲を四角形の複数の単位領域（タイルと呼ぶ）に分割し、エリアセンサにより各タイルを順に撮像する方式とがある（特許文献１参照）。前者はスキャン方式、後者はタイリング方式又はステップ＆リピート方式と呼ばれる。タイリング方式はスキャン方式よりも高画質かつ高精細な画像を得ることができるという利点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−８３９２５号公報
【特許文献２】特開２０１０−１４７６９１号公報
【特許文献３】特開２０１３−０５０５９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
タイリング方式において、一回の撮像で１ｍｍ×１ｍｍのタイルを撮像できるとした場合、２６ｍｍ×６０ｍｍの範囲の画像を取得するためには、少なくとも２６×６０個のタイルに分けて撮像する必要がある。タイル画像の総数は１５６０枚となる。このとき、すべてのタイルについて良好な画像が取得できれば良いが、なんらかの原因で、１乃至複数の不良画像が発生してしまうことがある。不良画像とは、例えば、焦点位置、露出、倍率のうち少なくともいずれか一つの要素が適正でない画像をいう。
【０００６】
このような不良画像の発生には、いくつかの要因が考えられる。装置環境の要因（熱、振動、電気ノイズなど）や、プログラムの不具合（焦点や露出の判定エラー、人為的設定ミスなど）、さらには装置の異常（位置制御のエラー、機械的エラーなど）などである。あるいは、検体の凹凸や厚みのばらつき、検体を覆うカバーグラスのうねりなど、被写体
側の原因で不良が発生することもある。これらの要因による画像の不良は、多くは焦点の消失、露出の不良、倍率の変化に集約される。
【０００７】
あるスライドから取得したタイル画像群の中に不良画像が１つでも含まれていた場合、当該スライドの再撮像が必要となる。病理検査（病理診断）に使われるスライドでは、検体のどこに病変などの重要部分が存在するか分からないため、たとえ一部のタイルでも画質の低下や不良があると正確な検査・診断に支障があるからである。
【０００８】
そのため、従来は、全てのタイル画像を取得した後にそれらをつなぎ合わせた画像を表示し、オペレータが不良の有無及び再撮像の要否を判断するという手法が採られている（特許文献２）。しかしながら、この従来手法は、オペレータの目視検査及び判断に頼っているため、作業負荷が大きく、検査に多大な時間が必要となる。しかもオペレータによる判断のばらつきや、人的ミス（不良の見逃し）が発生するおそれもある。
【０００９】
バーチャルスライドスキャナは、撮像処理をウォークアウェイスタイル（装置にスライドを仕掛けたら、しばらくの間オペレータは装置を離れ、全処理終了後に戻ってくる様式）で行うことが期待されている。また、病理検査の現場では、多数のスライドを連続的にバッチ処理する、という使われ方も想定される。このような観点からも、オペレータの介在を極力無くすことが望まれる。
【００１０】
なお、特許文献３には、パノラマ画像に意図しない物体が写りこんだ場合に、その物体が除去されたことを確認した後に、当該部分の再撮影を行う、という発明が開示されている。この発明は、複数の画像から大きな画像を生成する際に意図しない不良が含まれていた場合の回復手法という点で、本発明と課題が類似するかもしれない。しかしながら、特許文献３の発明は本発明と技術分野が異なるし、特許文献３で採用された解決手段をバーチャルスライドスキャナに転用することはできない。
【００１１】
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、被写体を複数の領域に分けて撮像する画像取得装置において、一部のタイル画像に不良が発生した場合の回復を効率的に行い、広視野かつ高画質の被写体画像を取得可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１態様は、被写体を保持するステージと、前記被写体よりも小さい視野をもつ撮像手段と、前記ステージ及び前記撮像手段を制御する制御手段と、前記撮像手段で得られた画像が入力される画像処理手段と、を有し、前記制御手段が、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動することで前記被写体に対する前記視野の位置を変えながら、前記撮像手段による撮像を複数回行うことによって、前記被写体の複数の領域に対応する複数のタイル画像を取得する、第１の動作と、前記画像処理手段が、前記第１の動作で取得された前記複数のタイル画像を検査し、撮り直しの必要な要再撮像画像があるか否かを判定する、第２の動作と、前記第２の動作で要再撮像画像があると判定された場合に、前記制御手段が、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動して前記要再撮像画像に対応する領域に前記視野を合せて、前記撮像手段による再撮像を行うことによって、前記要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する、第３の動作と、を実行することを特徴とする画像取得装置を提供する。
【００１３】
本発明の第２態様は、被写体を保持するステージと、前記被写体よりも小さい視野をもつ撮像手段と、を有する画像取得装置の制御方法であって、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動することで前記被写体に対する前記視野の位置を変えながら、前記撮像手段による撮像を複数回行うことによって、前記被写体の複数の領域に対応する複数のタイル画像を取得する、第１のステップと、前記第１のステップで取得された前記複
数のタイル画像を検査し、撮り直しの必要な要再撮像画像があるか否かを判定する、第２のステップと、前記第２のステップで要再撮像画像があると判定された場合に、前記ステージと前記撮像手段の少なくとも一方を移動して前記要再撮像画像に対応する領域に前記視野を合せて、前記撮像手段による再撮像を行うことによって、前記要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する、第３のステップと、を含むことを特徴とする画像取得装置の制御方法を提供する。
【００１４】
本発明の第３態様は、第２態様に係る画像取得装置の制御方法の各ステップを画像取得装置に実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、被写体を複数の領域に分けて撮像する画像取得装置において、一部のタイル画像に不良が発生した場合の回復を効率的に行い、広視野かつ高画質の被写体画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】バーチャルスライドスキャナの構成を模式的に示す図。
【図２】バーチャルスライドスキャナの動作を示すフローチャート。
【図３】スライドのタイリング撮影を説明する図。
【図４】タイリング撮影の処理を示すフローチャート。
【図５】Tenengrad関数による評価値ｃをプロットしたグラフの一例。
【図６】画像判定部の処理を示すフローチャート。
【図７】第２及び第３実施形態の再撮像の処理を示すフローチャート。
【図８】第４実施形態の再撮像の処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、被写体を複数の単位領域（タイル）に分けて撮像し、各タイルに対応する画像（タイル画像）をつなぎ合わせて被写体の全体画像を生成する機能をもつ画像取得装置に関するものである。以下の実施形態では、病理検体のスライド（プレパラートとも呼ぶ）のデジタル画像を取得するバーチャルスライドスキャナ（デジタル顕微鏡）に対し、本発明を適用した例を説明する。
【００１８】
前述のとおり、複数のタイルを撮像する際に、偶発的な事由により、一部のタイルで意図しない不良画像が取得されることがある。そこで本実施形態の画像取得装置では、タイル画像の取得（第１の動作）、不良画像（要再撮像画像）の判定（第２の動作）、及び、再撮像（第３の動作）を以下の手順により実行する。第１の動作では、被写体を保持するステージ及び／又は撮像ユニットを移動することで、被写体に対する撮像ユニットの視野の位置を変えながら、撮像を複数回行い、複数のタイル画像を取得する。そして、第２の動作では、画像処理によって、第１の動作で取得された複数のタイル画像を検査し、不良画像（撮り直しの必要な要再撮像画像）があるか否かを自動判定する。要再撮像画像があると判定された場合には、第３の動作として、要再撮像画像の位置に視野を合せて再撮像を行い、要再撮像画像の代わりのタイル画像を取得する。画像取得装置が、この第１から第３の一連の動作を自動で実行することにより、一部のタイル画像に不良が発生した場合の回復を効率的に行い、広視野かつ高画質の被写体画像を高速に取得することができる。
【００１９】
ここで、第１の動作、第２の動作、及び、第３の動作は、被写体であるスライドをステージ上に保持したまま（つまり、第１の動作の後、ステージ上のスライドを載せ替えることなく）実行するとよい。言い換えると、複数のスライドを連続処理する際は、あるスライドに対する第１から第３の動作が完了した後、ステージ上のスライドを入れ替え、次のスライドに対する第１から第３の動作を実行する、というシーケンスを採るとよい。ステ
ージへのスライドの固定は、通常、ステージ上の位置決め部にスライドの角を突き当てることにより行われるが、その場合の位置決め精度は１０から５０ミクロンとあまり高くない。したがって、第１の動作と第３の動作の間でスライドの載せ替えがあると、第１の動作で得たタイル画像と第３の動作で得たタイル画像の間の位置ずれが大きく、タイル画像同士のつなぎ合わせができない可能性があるからである。
【００２０】
第３の動作において再撮像を行う際、第１の動作のときと同じ撮像条件で撮り直してもよいし、第１の動作のときと異なる撮像条件で撮り直してもよい。以下に述べる第１実施形態は同じ撮像条件で再撮像を行う例であり、第２実施形態は露出を変えて再撮像を行う例であり、第３実施形態は光軸方向の焦点位置を変えて再撮像を行う例である。
【００２１】
＜第１実施形態＞
（バーチャルスライドスキャナの構成）
図１は、本発明の画像取得装置の一実施形態に係るバーチャルスライドスキャナの構成を模式的に示したものである。
【００２２】
バーチャルスライドスキャナは、ステージ上に載置されたスライドの像を光学系によって拡大し、撮像素子でデジタル画像に変換し、コンピュータにより画像処理を施し、得られた画像データを格納する装置である。本実施形態のバーチャルスライドスキャナは、ステージ１、光学系３、撮像センサ４、ワークステーション（コンピュータ）５、画像サーバ（記憶装置）６、制御部７、照明ユニット８を有して構成される。バーチャルスライドスキャナは、複数のスライド２を収容するスライド収容部、スライド収容部からステージ１へのスライド２の受け渡しを行う搬入装置を備えていてもよい。
【００２３】
ステージ１は、被写体であるスライド２を保持する部材である。本実施形態では、ステージ１の上面にスライド２を配置し固定する。ステージ１は、ｘｙｚの３軸方向の移動が可能である（ｘ，ｙはステージ面に平行な方向、ｚはステージ面に垂直で且つ光軸に平行な方向）。
【００２４】
光学系３は、鏡筒内に対物レンズ、結像レンズ、絞りなどが配置された撮像光学系である。光学系３の視野は約１ｍｍ×１ｍｍであり、被写界深度は約０．５ミクロンである。なお、ＲＧＢの三板式の撮像センサ４を用いる場合には、光学系３の中にダイクロイックプリズムなどのビームスプリッタが設けられる。
【００２５】
撮像センサ４は、エリアセンサ（２次元のイメージセンサ）であり、ＣＣＤ又はＣＭＯＳセンサにより構成される。照明ユニット８によってスライド２が照射されると、その透過光が光学系３に入射する。光学系３を通った光は、撮像センサ４でデジタル画像に変換され、そのデータがワークステーション５に入力される。
【００２６】
ワークステーション５は、得られた画像データをハンドリングする各種の機能を有する画像処理ユニットである。例えば、ワークステーション５は、画像に色情報を付与する機能、画像をつなぎ合わせる機能、再撮像が必要な不良画像かどうかを判定する機能、画像を圧縮する機能などを有している。これらの機能は、ワークステーション５の記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵが読み込み、実行することで実現される。なお、ワークステーション５の機能のうちの一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの回路や画像処理プロセッサで構成してもよい。ワークステーション５により処理された画像データは、画像サーバ６などに格納される。
【００２７】
制御部７は、ステージ１、照明ユニット、光学系３、撮像センサ４を制御するコントローラである。制御部７は、例えば、ステージ１のｘｙ位置の制御（視野の移動）、ステー
ジ１のｚ位置の制御（焦点位置の移動）、照明光の点灯、光量調整、光学系３の露出（絞り）及び倍率、撮像センサ４の画像取込を制御する機能を有している。本実施形態では、ワークステーション５と制御部７を別々の装置で構成したが、制御部７の機能をワークステーション５のプログラムで実現してもよい。
【００２８】
（バーチャルスライドスキャナの動作）
図２のフローチャートに沿って、本実施形態のバーチャルスライドスキャナの動作について説明する。
【００２９】
ステップＳ２０において、ステージ１上に撮像対象となるスライド２が配置される。オペレータがステージ１上にスライド２を載せてもよいし、スライド収容部から搬入装置によって自動で搬入してもよい。
【００３０】
ステップＳ２１では、制御部７が、ステージ１、光学系３、及び、撮像センサ４を制御し、スライド２のタイリング撮影を行う。タイリング撮影とは被写体を複数の単位領域（タイル）に分割して撮影する手法をいう。図３（Ａ）は、スライド２上の検体３０とタイリング撮影の様子を示す模式図である。図３（Ａ）に示すように、光学系３の視野３１は検体３０に比べて非常に小さく、検体３０の全体を一度で撮像することはできない。したがって、検体３０を包含する範囲（撮像範囲３２）を光学系３の視野３１よりも小さい複数のタイル３３に分け、各々のタイル３３を順に撮像する。図３（Ａ）では視野３１内にあるタイル３３（撮像位置にあるタイル３３）のみ太線で示している。なお図示の便宜から図３（Ａ）では３２個のタイル３３に分けた例を示しているが、実際の装置では数百以上のタイルに分けて撮像が行われる。
【００３１】
図４は、第１実施形態のタイリング撮影（ステップＳ２１）の詳細フローである。まず、ステップＳ４０において、制御部７が、撮像対象のスライド２の撮像範囲２１の情報を読み込む。撮像範囲２１の情報は、例えば、図３（Ａ）に示す３２個のタイル３３のｘｙ座標値のリストの形式で与えられる。次に、ステップＳ４１において、制御部７が、撮像条件（焦点位置、露出、倍率、光量など）を読み込み、ステージ１のｚ位置、光学系３の絞りや対物レンズの倍率、照明ユニットの光量などを設定する。焦点位置（ｚ位置）、露出（絞り）、倍率、光量などの設定値は、制御部７に予め設定されている値を用いてもよいし、オペレータによって指定された値を用いてもよい。本実施形態では、すべてのタイル３３を同じ条件で撮像するものとする。
【００３２】
ステップＳ４２において、制御部７は、ステージ１のｘｙ位置を制御し、最初のタイル３３を光学系３の視野３１（撮像位置）に合わせる。図３（Ａ）の例では、左上のタイル３３が最初のタイル３３に選ばれる。なお、視野３１（撮像位置）の移動は、ステージ１側でなく、撮像系（光学系３と撮像センサ４）側、もしくは、ステージ１と撮像系の両方を移動してもよい。そして、ステップＳ４３において、制御部７は、撮像センサ４によってデジタル画像を取り込み、視野３１内のタイル３３に対応する画像データを取得する。後述するつなぎ合わせ処理のときにタイル画像同士の位置合わせを容易にするため、タイル３３よりもやや大きいエリアの画像をタイル画像として取得するとよい。このタイル画像データはワークステーション５に伝送され、属性情報（例えば、タイル３３のｘｙ座標及び撮像条件の情報）と共に記憶装置に格納される（ステップＳ４４）。未撮像のタイル３３が残っている場合には（ステップＳ４５；ＮＯ）、制御部７は、次のタイル３３の位置に視野３１を移動し（ステップＳ４２）、撮像を行う（ステップＳ４３）。図３（Ｂ）の矢印の順番に従って３２個のタイル３３の撮像が完了すると（ステップＳ４５；ＹＥＳ））、タイリング撮影処理から抜け、図２のステップＳ２２に移行する。
【００３３】
ステップＳ２２では、ワークステーション５が、３２枚のタイル画像のそれぞれを検査
し、不良画像の有無を判定する。例えば、一定の焦点位置で検体３０内の同じ深さ（ｚ位置）を撮像している最中に、外乱（振動や衝撃）がステージ１もしくは鏡筒に加わると、その時撮像したタイル画像に焦点位置のずれや振動によるぼけが生じる可能性がある。そのようなタイル画像は、つなぎ合わせには適さないので、不良画像と判定すべきである。また、一定の露出で検体３０を撮像している最中に、鏡筒内に迷光が入り込むなどして、設定された露出とは異なる露出で撮像が行われる可能性がある。周囲のタイル画像と露出が違っていると、つなぎ合わせたときに明るさのむらが現れたり、タイル同士の境界に疑似輪郭（アーチファクト）が現れる可能性がある。また、オーバー露出又はアンダー露出になると、高輝度領域や低輝度領域において階調情報が失われる可能性もある。本実施形態では、このように他のタイル３３と異なる撮像条件で撮像されたタイル画像が不良画像と判定される。以下、ワークステーション５のこの機能を「画像判定部」と称す。画像判定部の処理の詳細については後述する。
【００３４】
いずれかのタイル画像が不良と判定された場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、画像判定部は、不良と判定されたタイルの再撮像要求を制御部７に送る（ステップＳ２４）。このとき、画像判定部は不良と判定されたタイル画像の属性情報を参照し、再撮像を行うタイルのｘｙ座標と不良の原因となった撮像条件の情報を制御部７に引き渡す。ただし、本実施形態のように同じ撮像条件で再撮像する場合には、撮像条件の情報は省略しても構わない。図３（Ｃ）の例では、ハッチングで示した二つのタイル３３Ａの画像が不良と判定されたものとする。
【００３５】
ステップＳ２５では、制御部７は、再撮像要求を受けた１乃至複数の不良タイル３３Ａのそれぞれについて、ステップＳ４２〜Ｓ４３と同じように撮像処理を行い、新たなタイル画像を取得する。図３（Ｃ）の例では、二つの不良タイル３３Ａの再撮像が行われる。再取得されたタイル画像はワークステーション５へと送られ、不良画像に代えて、記憶装置に格納される（ステップＳ２６）。その後、ステップＳ２２に戻り、再び画像判定部によるタイル画像の検査を行う。ステップＳ２２〜Ｓ２６の処理を、不良画像が無くなるまで繰り返すことで、スライド２の全てのタイルについて良好な画像を取得することができる。
【００３６】
その後、ワークステーション５は、取得した全てのタイル画像をつなぎ合わせ（スティッチング処理という）、検体２３の全体画像を生成し記憶装置に格納する（ステップＳ２７）。以上で一つのスライド２に対する画像取得処理が終了する。つづけて他のスライド２も処理する場合には、ステップＳ２０に戻り、ステージ１上のスライド２を載せ替え、ステップＳ２１以降の処理を繰り返す。
【００３７】
本実施形態のようなタイリング方式の撮像を行う場合に、偶発的な事由により、一部のタイルで撮像が失敗し、意図しない不良画像が取得されてしまうことがある。もし、病変部が不良画像のタイルに含まれていたりすると、取得した画像が使い物にならず、適切な診断を行うことができない。そこで本実施形態では、ワークステーション５の画像判定部によりタイル画像を検査し、不良画像の有無を判定する。そして、制御部７により、不良画像と判定されたタイル３３を撮り直し、つなぎ合わせのために適切な画像を再取得する。図２に示すように、不良画像がなくなるまでこのループを繰り返すことにより、検体３０の撮像範囲３２の全てのタイル３３について良好なタイル画像を得ることができる。
【００３８】
本実施形態では、ステップＳ２１の処理が「第１の動作」「第１のステップ」に対応し、ステップＳ２２の処理が「第２の動作」「第２のステップ」に対応し、ステップＳ２４〜Ｓ２６の処理が「第３の動作」「第３のステップ」に対応する。ステップＳ２１の処理（第１の動作；第１のステップ）とステップＳ２２の処理（第２の動作；第２のステップ）は、シーケンシャルに実行してもよいし、並列に実行してもよい。例えば、ステップＳ
２１の処理の途中であっても、不良画像判定に必要なデータがワークステーション５に揃った段階でステップＳ２２の処理を開始し、タイル画像取得と不良画像判定を並列処理すれば、全体の処理時間の短縮を図ることができる。
【００３９】
ところで、このような処理を行う場合に、１タイル毎に撮像・不良画像判定・（必要なら）再撮像を行い、良好なタイル画像が得られたら次のタイルの処理に移行する、というシーケンスを採ることもできる。しかしながら、このようなシーケンスを採った場合は、ステップ移動を行うステージ１への負荷が大きくなり、全体の処理時間（スループット）が悪化する可能性がある。ステップ移動を行うステージ１には、（光学系の事情が許せば）できるだけ連続的に移動する動きが、もっとも早く、また精度を維持して撮像を行うことができるシーケンスとなる。したがって、本実施形態のように、全てのタイルを連続的に撮像した後に、不良の見つかったタイルのみ再撮像を行うというシーケンスの方が、全体のスループットを向上できるという利点がある。なお、全てのタイルをいくつかのグループに分け、グループ毎に連続撮像・不良画像判定・再撮像を行うというシーケンスも好ましい。例えば、図３（Ａ）の例であれば、４行×８列の３２個のタイルを行ごとの４つのグループ又は列ごとの８つのグループに分けて処理するとよい。同じ行（ｙ位置）のタイルのみ、又は、同じ列（ｘ位置）のタイルのみで構成されるグループの単位で処理を行うことで、ステージ１のステップ移動をｘ方向又はｙ方向の一方向に限定できるので、スループットと位置精度の向上を図ることができる。
【００４０】
本実施形態では、図２のフローに示すように、１つのスライド２をステージ１上に保持したまま、連続撮像（Ｓ２１）・不良画像判定（Ｓ２２）・再撮像（Ｓ２４〜Ｓ２６）を実行し、スライド２の入れ替えは再撮像が完了した後に行う。もし連続撮像の後でスライド２をステージ１から一旦取り外してしまうと、再撮像時にステージ１上の同じ位置にスライド２を固定することがきわめて難しく、連続撮像時と再撮像時の間でタイルのｘｙ位置にずれが生じるからである。タイルの位置ずれがあると不良タイルのみを再撮像することはできなくなり、スライド２の全てのタイルを再撮像する必要が生じてしまう。これに対し、本実施形態のようなシーケンスを採ることで、不良タイルのみを選択的に再撮像することが可能となり、スライド２の全タイルを再撮像するのに比べて、大幅に時間短縮を図ることができる。
【００４１】
（画像判定部の処理）
次に、ワークステーション５の画像判定部の処理の詳細について説明する。
【００４２】
画像判定部は、適正でない撮像条件で撮像されたタイル画像を不良画像と判定する。具体的には、画像判定部は、複数のタイル画像のそれぞれから画像特徴を抽出し、隣接するタイル画像のあいだの画像特徴の連続性を評価することによって、不良画像か否かを判定することができる。適正な撮像条件が維持されていれば、隣接するタイル間では画像特徴はほぼ同じになるか、連続的に（滑らかに）変化するはずだからである。逆に、隣接するタイル間で画像特徴の差もしくは変化率が明らかに大きい（不連続な）場合は、いずれかのタイルが適正でない撮像条件で撮像されたとみなすことができる。
【００４３】
画像特徴としては、撮像条件の違いの影響が現れるものであれば、いかなる画像特徴を用いることができる。例えば、光軸方向の焦点位置が変わると、検体に対する合焦の度合が変化する。したがって、画像のコントラスト値、エッジ強度、高周波成分の強度などの、合焦度合を表す画像特徴（合焦評価値）を、焦点位置の不良判定に用いることができる。また、露出が変わると、画像全体の明るさ（明度分布）が変化する。したがって、階調情報が失われた画素（白飛び、黒つぶれ）の割合、画像の輝度（明度）ヒストグラムなどの、露出の適正を評価する画像特徴（露出評価値）を、露出の不良判定に用いることができる。
【００４４】
（１）焦点位置
光軸方向の焦点位置の不良判定の一例を説明する。ここでは、最初に、コントラスト値による合焦判定の一般的手法を説明した後、それを応用した焦点位置の不良判定について説明する。
【００４５】
〈コントラスト値による合焦判定〉
合焦を判定するには、画像のコントラスト値の大小を評価するという手法が一般的である。この手法は、焦点の合った画像ほどコントラストが高いという考え方に基づくものである。コントラスト評価の関数としては、例えばTenenbaum Gradient方式、Vollath-5方
式、Brenner Gradient方式、Auto Correlation方式、Normalized Variance方式、Normalized sum of squared intensity方式、Contrast方式、Entropy方式、Intensity方式などがある。ここではTenenbaum Gradient方式について説明する。Tenenbaum Gradient方式（Tenengrad）は、Sobel法を用いた評価関数である。Sobel法は、画素の平滑化のために中央
に重み付け平均化を行う手法であり、微分と平滑化を行った後にSobelフィルタと呼ばれ
る重み付け行列を得る。Tenenbaum Gradient方式の関数は以下のように表される。Tenengrad評価値ＦTenengradは、画像の合焦の度合を示す合焦評価値である。
【数１】
2016125913.tif 000003
ここで、Ｓｘ（ｘ，ｙ）２とＳｙ（ｘ，ｙ）２はSobel法により積分された合成画素であ
る。
【００４６】
この合焦評価値は、検体内の合焦位置（最もピントが合う光軸方向の焦点位置）の探索に利用される。例えば、バーチャルスライドスキャナのステージ１のｚ駆動系を制御し、例えば０．５ミクロン毎に焦点位置を変えながら画像を取得する。検体の厚さは概ね４〜８ミクロン程度であるため、９枚〜１７枚程度の画像が得られる。ここで取得した画像ごとに、合焦評価値を得る。横軸にｚ方向（高さ方向）の座標値をとり、縦軸に合焦評価値をプロットすると、略対称な凸形状のグラフが得られる。このグラフから合焦評価値が最大となるｚ位置を求めることで、合焦位置を特定することができる。
【００４７】
図５は、Tenengrad関数による評価値ｃをプロットしたグラフの一例である。ここでは
ＲＧＢの３つの撮像系からの出力を別々にプロットしているが、ＲＧＢ重ね合わせ画像からの出力を評価しても良い。例えばＲに着目してみると、ピーク値は＋０．５ミクロン付近にある。これにより、この撮像位置（ｘｙ位置）では基準値から＋０．５ミクロン付近に光軸方向（ｚ方向）の焦点位置を合せて撮像することで、最もピントの合った画像を取得できることが分かる。ここではTenenbaum Gradient方式の説明を行ったが、他の関数を用いても、合焦度合の評価や合焦位置の探索を行うことが可能である。
【００４８】
〈焦点位置の不良判定〉
次に、画像判定部が、合焦評価値を利用してタイル画像の焦点位置が適正か否かを判定する方法について説明する。図６は、画像判定部の処理を示すフローチャートである。
【００４９】
まず画像判定部は、複数のタイル画像のそれぞれについて、合焦評価値を計算する（ステップＳ６０）。本実施形態では、合焦評価値としてTenenbaum Gradient評価値を利用する。次に、画像判定部は、不良判定の対象とするタイル画像（注目タイル画像と呼ぶ）を１つ選び（ステップＳ６１）、注目タイル画像に隣接するタイル画像（隣接タイル画像と呼ぶ）を選択する（ステップＳ６２）。隣接タイル画像は１枚でもよいし、２枚（左右又
は上下）でもよいし、４枚（上下左右）でもよいし、８枚（注目タイルを中心とする８近傍）でもよい。ただし、すでに不良画像と判定されたタイル画像は隣接タイル画像から除外する。そして、画像判定部は、注目タイル画像の合焦評価値と隣接タイル画像の合焦評価値の間の連続性を評価する（ステップＳ６３）。
【００５０】
連続性の評価は、注目タイル画像と隣接タイル画像の間の合焦評価値の差（もしくは変化率）が所定値（閾値）より大きいか否かで評価することができる。複数枚の隣接タイル画像を用いる場合は、合焦評価値の差（もしくは変化率）の平均又は最大値を評価に利用すればよい。判断基準となる閾値は、検体や染色の種類、合焦評価値の種類、撮像系の解像度などに依存する。例えば、一般的に病理検体で用いられているＨＥ染色の画像で考えると、２０％前後の評価値の減少があった場合には、不良画像と判定すべきである。
【００５１】
ここで、バーチャルスライドスキャナのモード選択や設定変更により閾値を変更できるようにしておくとよい。例えば、バーチャルスライドスキャナの撮像モードとして、標準・高速（スループット重視）・高品質（画質重視）を用意しておき、標準モードが選ばれたら閾値を２０％、高速モードが選ばれたら閾値を５０％、高品質モードが選ばれたら閾値を５％とする。あるいは、設定画面上でユーザが直接閾値を指定できるようにする。また、合焦評価の方法（アルゴリズム、関数や合焦評価値の種類、合焦評価に用いる画素の数や範囲など）をモード選択や設定変更により変更できるようにしてもよい。これにより、ユーザビリティの向上を図ることができる。
【００５２】
ステップＳ６３において、合焦評価値の差（もしくは変化率）が閾値より大きい場合には、画像判定部は、その注目タイル画像を不良画像と判定する（ステップＳ６４）。一方、合焦評価値の差（もしくは変化率）が閾値以下の場合は、画像判定部は、その注目タイル画像の焦点位置が適正であると判定する（ステップＳ６５）。以上の処理を全てのタイル画像に対し行うことで、焦点位置が適正でない不良画像（要再撮像画像）を抽出することができる。
【００５３】
（２）露出の判定
露出の適正を評価する露出評価値としては、階調情報が失われた画素（白飛び、黒つぶれ）の数もしくは割合、画像の輝度（明度）ヒストグラムの最頻値、平均値、もしくは中央値などを利用することができる。撮像センサ４からの信号、すなわち画像の画素値は、例えば８ビットであれば、０（黒）から２５５（白）までの値をとる。露出が適正な場合は０から２５５の範囲に画素値が分布するが、露出アンダーの場合は０値（黒つぶれ）の画素が増加したり輝度分布が全体的に０に近づき、露出オーバーの場合は２５５値（白飛び）の画素が増加したり輝度分布が全体的に２５５に近づく。したがって、画像判定部は、合焦評価値の場合と同様、各タイル画像の露出評価値を求め、注目タイル画像と隣接タイル画像との間の露出評価値の連続性を評価することで、不良判定を行うことができる。
【００５４】
連続性の評価は、注目タイル画像と隣接タイル画像の間の露出評価値の差（もしくは変化率）が所定値（閾値）より大きいか否かで評価することができる。複数枚の隣接タイル画像を用いる場合は、露出評価値の差（もしくは変化率）の平均又は最大値を評価に利用すればよい。判断基準となる閾値は、検体や染色の種類、露出評価値の種類、撮像系の解像度などに依存する。例えば、一般的に病理検体で用いられているＨＥ染色の画像で考えると、２０％前後の評価値の増加又は減少があった場合には、不良画像と判定すべきである。合焦評価値と同じように、バーチャルスライドスキャナのモード選択や設定変更により、露出評価の方法や閾値を変更できるようにしておくとよい。
【００５５】
以上述べた本実施形態の構成によれば、偶発的な事由により一部のタイルの撮像時に合焦不良や露出不良が発生した場合に、タイルの再撮像を自動的かつ効率的に行うことがで
きる。そして、ステージ１にスライド２を保持したまま不良判定及び再撮像を行うようにしたので、十分な位置精度（位置再現性）をもって不良の発生したタイルのみを再撮像することができる。したがって、広視野かつ高画質の被写体画像を高速に取得することのできる信頼性の高いバーチャルスライドスキャナを実現することができる。
【００５６】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態では、露出が適正でない不良画像（要再撮像画像）が検出された場合に、適正な露出に変更して再撮像を行う例を説明する。
【００５７】
病理検査や病理診断に用いられるスライドでは、検体全体が同じような細胞パターンで構成されているため、すべてのタイルを一定の露出条件で撮影するのが一般的である。しかしながら、検体の厚みにムラがあったり、検体にヨレがあったりした場合、同じ露出条件で撮影しているにもかかわらず、他のタイルに比べて明るい画像（露出オーバー）もしくは暗い画像（露出アンダー）が得られる可能性がある。あるいは、一定の露出条件ではなく、タイルごとに自動露出（Automatic Exposure:ＡＥ）を行って撮影した場合でも、
外乱（例えば迷光）の影響、又は、センサやプログラムのエラーにより、露出調整に失敗する可能性もある。これらのような露出不良が発生した場合には、不良画像が得られたときとは異なる露出条件で再撮像を行う必要がある。
【００５８】
図７に、第２実施形態の処理フローの一部を示す。図７のフローは、図２のステップＳ２４及びＳ２５の処理の詳細を示すものである。その他の処理については第１実施形態の処理と同様であるため、詳しい説明は割愛する。
【００５９】
露出不良のタイルが検出された場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、ワークステーション５は、当該タイルの適正な露出条件を推定する（ステップＳ７０）。例えば、露出オーバーの場合には露出を下げ、露出アンダーの場合には露出を上げる。このとき、露出不良のタイルとその隣接タイルとの間の露出評価値の差に応じて、露出を増減する幅を調整するとよい。あるいは、複数の隣接タイル（左右のタイル、上下左右のタイルなど）の露出値から適正な露出値を推定してもよい。例えば、複数の隣接タイルの露出値の平均値、最頻値、中央値などを、適正露出値に選ぶことができる。
【００６０】
次に、ワークステーション５は、制御部７に対しタイルの再撮像要求を送信する（ステップＳ７１）。再撮像要求には、再撮像を行うタイルのｘｙ座標値、ステップＳ７０で決定した再撮像時の露出条件などの情報が含まれる。
【００６１】
制御部７は、再撮像要求に従って、ステージ１又は撮像系をｘｙ方向に駆動し、再撮像を行うタイルを撮像位置（視野）に合わせる（ステップＳ７２）。そして、制御部７は、再撮像時の露出条件に合わせて露出を調整する（ステップＳ７３）。露出調整は、照明ユニット８の光量の調整、光学系３の絞りの調整、撮像センサ４の露出時間（電子シャッタのスピード）の調整などで行う。その後、変更後の露出条件によりタイルの再撮像を行う（ステップＳ７４）。以後の処理は図２の処理（ステップＳ２６〜）と同様である。
【００６２】
以上述べた本実施形態の構成によれば、一部のタイルの撮像時に露出不良が発生した場合に、露出条件の調整及び再撮像を自動的かつ効率的に行うことができる。これにより、全タイルの画像品質（特に明るさ）を均一に保つことができ、タイル画像をつなぎ合わせたときに明るさのムラや疑似輪郭のない高画質の全体画像を得ることができる。また、タイル画像同士の明るさを合せることで、つなぎ合わせの精度を上げることも可能となる。
【００６３】
＜第３実施形態＞
本発明の第３実施形態では、光軸方向の焦点位置が適正でない不良画像（要再撮像画像
）が検出された場合に、適正な焦点位置に変更して再撮像を行う例を説明する。
【００６４】
病理検査や病理診断に用いられるスライドでは、検体又はカバーグラスの凹凸やうねりにより、タイルごとに合焦位置（最もピントがあう焦点位置）が異なる場合がある。したがって、スライド全体を一定の焦点位置で撮影すると、一部のタイルでボケた画像が得られる可能性がある。あるいは、一定の焦点位置ではなく、タイルごとに適応的に焦点位置を変えてタイリング撮影を行った場合でも、センサやプログラムのエラーにより、焦点合わせに失敗する可能性もある。これらのような合焦不良が発生した場合には、不良画像が得られたときとは異なる焦点位置で再撮像を行う必要がある。
【００６５】
図７に、第３実施形態の処理フローの一部を示す。図７のフローは、図２のステップＳ２４及びＳ２５の処理の詳細を示すものである。その他の処理については第１実施形態の処理と同様であるため、詳しい説明は割愛する。
【００６６】
合焦不良のタイルが検出された場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、ワークステーション５は、当該タイルの適正な焦点位置を推定する（ステップＳ７０）。例えば、焦点位置を所定の距離だけ移動させたものを適正焦点位置としてもよい。所定の距離は、例えば、光学系３の被写界深度と同じ程度に設定してもよいし、合焦不良画像のコントラスト値（Tenenbaum Gradient評価値など）の大きさや、隣接タイル画像とのコントラスト値の差に応じて変えてもよい。また、焦点位置の移動方向は、合焦不良の画像がいわゆる前ピンか後ピンかを推定し、前ピンの場合は下方向に、後ピンの場合は上方向に焦点位置を移動させるとよい。前ピンか後ピンかは、例えば、周囲のタイル画像を解析することで推定することができる。コントラスト値は、一般的なガウシアンカーブのように対照的なピークではなく、ある標本を例にとってみると、前ピンの場合のコントラスト値が、後ピンの場合よりも著しく低くなっている場合がある。したがって、隣接するタイル画像に比べて合焦不良画像のコントラスト値が著しく低い場合には、前ピンと判断し、コントラスト値がさして低くない場合（ただし、合焦画像と判定するにはコントラスト値が低い）には、後ピンと判定することができる。あるいは、タイルごとに適応的に焦点位置を変えてタイリング撮影を行った場合は、複数の隣接タイル（左右のタイル、上下左右のタイルなど）の焦点位置から適正な焦点位置を推定してもよい。例えば、複数の隣接タイルの焦点位置（Ｚ座標）の平均値、最頻値、中央値などを、合焦不良のタイルの適正な焦点位置に選ぶことができる。
【００６７】
次に、ワークステーション５は、制御部７に対しタイルの再撮像要求を送信する（ステップＳ７１）。再撮像要求には、再撮像を行うタイルのｘｙ座標値、ステップＳ７０で決定した再撮像時の焦点位置などの情報が含まれる。
【００６８】
制御部７は、再撮像要求に従って、ステージ１又は撮像系をｘｙ方向に駆動し、再撮像を行うタイルを撮像位置（視野）に合わせる（ステップＳ７２）。そして、制御部７は、再撮像時の焦点位置の条件に合わせて光軸方向の焦点位置を調整する（ステップＳ７３）。その後、変更後の焦点位置によりタイルの再撮像を行う（ステップＳ７４）。以後の処理は図２の処理（ステップＳ２６〜）と同様である。
【００６９】
以上述べた本実施形態の構成によれば、一部のタイルの撮像時に合焦不良が発生した場合に、焦点位置の調整及び再撮像を自動的かつ効率的に行うことができる。これにより、全タイルの画像品質（特にシャープネス）を良好に保つことができ、タイル画像をつなぎ合わせたときに高画質の全体画像を得ることができる。また、各タイル画像のぼけを低減することで、つなぎ合わせの精度を上げることも可能となる。
【００７０】
＜第４実施形態＞
上述した第２及び第３実施形態では、不良画像や隣接タイル画像の画像特徴に基づき適正な撮像条件を推定したが、第４実施形態では、自動焦点合わせや自動露出調整の機能を用いて、再撮像時の適正な撮像条件を決定する例を説明する。
【００７１】
図８に、第４実施形態の処理フローの一部を示す。図８のフローは、図２のステップＳ２４及びＳ２５の処理の詳細を示すものである。その他の処理については第１実施形態の処理と同様である。また、図８のなかで図７と同一の符号が付されたステップは第２又は第３実施形態の処理と同様である。
【００７２】
露出不良又は合焦不良のタイルが検出された場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、ワークステーション５は、当該タイルの適正な撮像条件を推定する（ステップＳ７０）。撮像条件の推定に成功した場合は（ステップＳ８０；ＹＥＳ）、第２又は第３実施形態と同様の処理（ステップＳ７１〜Ｓ７４）が行われる。
【００７３】
一方、撮像条件の推定に失敗した場合は（ステップＳ８０；ＮＯ）、ステップＳ８１の処理へ進む。推定に失敗するケースとしては、例えば、隣接タイルの画像が取得できない場合（例えば、撮像範囲の一番端のタイルの場合）、隣接タイルの画像も不良であった場合、周囲のタイルの画像特徴のばらつきが大きく推定精度が期待できない場合などがある。ステップＳ８１では、ワークステーション５は、制御部７に対しタイルの再撮像要求を送信する（ステップＳ７１）。再撮像要求には、再撮像を行うタイルのｘｙ座標値などの情報が含まれる。また、適正でないと判定された撮像条件の種類の情報も含まれる。
【００７４】
制御部７は、再撮像要求に従って、ステージ１又は撮像系をｘｙ方向に駆動し、再撮像を行うタイルを撮像位置（視野）に合わせる（ステップＳ８２）。そして、制御部７は、当該タイルに対する適正な撮像条件の自動探索を行い、最適な撮像条件を決定する（ステップＳ８３）。例えば、露出不良の場合には、自動露出調整によって最適な露出値を決定する。このとき露出計を利用して露出値を決定してもよいが、露出を変えながら当該タイルを複数回撮像し、それらの画像の露出評価値を比較することで最適な露出を決定してもよい。また、合焦不良の場合には、自動焦点合わせ（Auto-Focus）によって最適な焦点位置を決定する。自動焦点合わせにはアクティブ方式とパッシブ方式があるがいずれを用いてもよい。パッシブ方式の場合、焦点位置を変えながら当該タイルを複数回撮像し、それらの画像の合焦評価値を比較することで最適な焦点位置を決定すればよい。ステップＳ８３において最適な撮像条件が決定されたら、以後の処理は前述の実施形態と同様である。
【００７５】
以上述べた本実施形態の構成によれば、一部のタイルの撮像時に不良が発生した場合に、撮像条件の決定及び再撮像を自動的かつ効率的に行うことができる。特に、本実施形態では、画像から適正な撮像条件を推定できない場合でも、最適な撮像条件を自動で探索できるため、不良発生時の回復をより確実に行うことができる。ところで、本実施形態では、タイル画像の画像特徴から適正な撮像条件を推定する処理（ステップＳ７０）と、最適な撮像条件を探索する処理（ステップＳ８３）を組み合わせているが、後者の探索処理だけを実行する構成でもよい。ただし、一般に推定処理よりも探索処理の方が時間がかかるため、本実施形態のように推定処理が失敗した場合にのみ探索処理を行う構成とすることが好ましい。
【符号の説明】
【００７６】
１：ステージ
２：スライド
３：光学系
４：撮像センサ
５：ワークステーション
７：制御部
【図１】
2016125913.tif 000004
【図２】
2016125913.tif 000005
【図３】
2016125913.tif 000006
【図４】
2016125913.tif 000007
【図５】
2016125913.tif 000008
【図６】
2016125913.tif 000009
【図７】
2016125913.tif 000010
【図８】
2016125913.tif 000011