(57)【要約】      （修正有）【課題】測定の高精度および再現性を達成し、温度プログラムの期間を試料とは無関係に最適化することができる方法を提供する。【解決手段】グラファイトチューブ１０内の試料のスペクトル分析のための方法であって、液体試料をグラファイトチューブ内に挿入するステップと、グラファイトチューブを加熱することによって試料を乾燥させるステップと、グラファイトチューブをさらに加熱することによって、試料を粒子雲に転換させるステップと、試料によって影響を受けた、または試料によって生成された光学信号の１つを、検出器を用いて測定するステップとを含み、グラファイトチューブの内部の画像シーケンスが、スペクトル分析時に選択期間にわたって複数の画像要素を有する二次元カメラ２２で記録され、画像シーケンスの画像を基準画像と比較することによって、試料をグラファイトチューブ内に挿入するための投与手段の条件が決定される。【選択図】図２
2017075946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラファイトチューブ内の試料のスペクトル分析のための方法であって、
（ａ）  液体試料をグラファイトチューブ内に挿入するステップと、
（ｂ）  前記グラファイトチューブを加熱することによって前記試料を乾燥させるステップと、
（ｃ）  前記グラファイトチューブをさらに加熱することによって、前記試料を粒子雲に転換させるステップと、
（ｄ）  前記試料によって影響を受けた、または前記試料によって生成された光学信号の１つを、検出器を用いて測定するステップとを備え、
（ｅ）  前記グラファイトチューブの内部の画像シーケンスが、前記スペクトル分析時に選択期間にわたって複数の画像要素を有する二次元カメラで記録され、
以下を特徴とする、すなわち、
（ｆ）  前記画像シーケンスの画像は、画像処理方法で自動的に処理され、
（ｇ）  前記グラファイトチューブの内部の基準画像が決定され、
（ｈ）  前記画像シーケンスの画像を前記基準画像と比較することによって、前記グラファイトチューブの、前記試料の、および／または前記試料を前記グラファイトチューブ内に挿入するための投与手段の条件が決定される
ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
選択された目標状態に到達すると、前記スペクトル分析の次のステップが誘発されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像シーケンスの画像は、前記画像シーケンスのすべての画像について同一である１つのセクションのみについて処理されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
（ａ）  Ｓｏｂｅｌ演算子（ｈX（ｘ，ｙ）およびｈY（ｘ，ｙ））を用いるコンボリューションによって、原寸法を有する強度画像ｆ（ｘ，ｙ）をフィルタリングするステップであって、
【数１】
2017075946.tif 000020
であり、
ｘ，ｙ：  像点の座標であり、
（ｂ）  以下のルール：
【数２】
2017075946.tif 000021
に従って、前記フィルタリングの結果ｆ′（ｘ，ｙ）を閾値ｎを用いて２値画像ｂ（ｘ，ｙ）に転換させるステップと、
（ｃ）  前記２値画像ｂ（ｘ，ｙ）内の値１を有する要素の位置を決定するステップと、
（ｄ）  これらの位置ｘmin，ｘmax，ｙmin，ｙmaxを考慮してサブセクションを限定するステップであって、
【数３】
2017075946.tif 000022
である
ことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記グラファイトチューブの位置、または前記グラファイトチューブの部品の位置、または前記グラファイトチューブ内に配置されたプラットフォームの位置が、画像処理手段で自動的に決定されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記位置は、
（ａ）  ハイパスフィルタを用いて空の前記グラファイトチューブの前記強度画像ｆ（ｘ，ｙ）をフィルタリングするか、または前記強度画像ｆ（ｘ，ｙ）を空間および周波数分解能を有する表現に、フィルタリングされた画像ｇ（ｘ，ｙ）に変換するステップであって、この領域内に存在する周波数情報は、座標の形態の空間情報によって空間および周波数分解能を有する表現内に決定され、
（ｂ）  ｇ（ｘ，ｙ）の各列内の最高値を決定し、その対応位置を、ベクトルがモデルを表わすように、前記ベクトルに挿入するステップであって、前記ベクトルは前記表現ｇ（ｘ，ｙ）内の列と同数の要素を有し、
（ｃ）  ３シグマ基準に従ってアウトライアーの反復消去を行い、多項式を前記モデルに適合させるステップであって、
【数４】
2017075946.tif 000023
であり、
（ｄ）所望の位置を決定するステップ
【数５】
2017075946.tif 000024
によって決定されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記試料を前記グラファイトチューブ内に挿入するための投与手段の位置および／またはピペット操作距離は、前記画像処理手段で自動的に決定されることを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記決定は、
（ａ）  前記画像と前記基準画像との差を形成することによって、前記基準画像に対して差画像分析によって前記画像内の前記ピペットおよびその位置を認識するステップであって、ピペット操作位置の間隔はpipXmin .. pipXmaxおよびpipYmin .. pipYmaxであり、
（ｂ）多項式のbottom(ｘ)および前記ピペットまでの最短距離を有する前記ボトムの位置によって、前記ボトム検出によって画像境界までの前記ピペットの下方の前記ボトムの位置および／または相対レベルを決定するステップ
【数６】
2017075946.tif 000025
と、
（ｃ）  前記画像内の前記ピペット操作位置および前記グラファイトチューブの前記ボトムの位置によって、前記ピペット操作距離を算出するステップ
【数７】
2017075946.tif 000026
とによって行われることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記試料の乾燥の完了に到達したことは、前記画像処理手段で自動的に決定されることを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記乾燥の完了に到達したことは、
（ａ）  ボトム検出によって、好ましくは多項式の前記基準画像内の関数を決定するステップであって、前記関数は、水平配列を有する前記画像内の最高コントラストのコースを記述しており、
（ｂ）  現画像毎に、ボトム検出によって、好ましくは多項式の前記現画像内の関数を決定するステップと、
（ｃ）  係数のユークリッド距離によって両関数同士を比較して前記画像を決定するステップであって、前記距離は閾値よりも小さい
ことによって決定されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記乾燥の完了に到達したことは、
（ａ）  現画像ｆ（ｘ，ｙ）の各々と前記基準画像ｈ（ｘ，ｙ）との差ｇ（ｘ，ｙ）を形成するステップと、
（ｂ）  閾値との比較によってｇ（ｘ，ｙ）内のノイズを除去するステップと、
（ｃ）  前記画像を決定するステップであって、前記値は前記閾値よりも小さい
ことによって決定されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
気泡の存在および／または位置は、前記試料の乾燥時に前記画像処理手段で自動的に決定されることを特徴とする、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記決定は、
（ａ）  すべての極大を探すことによって、全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）内の位置（ｘ，ｙ）によって表わされる可能性のある気泡の候補を予備選択するステップであって、各極大は潜在的な候補を表わしており、
（ｂ）  候補毎に、
Ｉ）  そのネイバーまでの距離ｄNESWおよびｄNeSeSwNwの勾配を算出するステップと
ｉｉ）  北−東−南−西および北東−南東−南西−北西について別個に、前記勾配によって、平均値（maxDiffNESWおよびmaxDiffNeSeSwNw）からの標準偏差（σNESWおよびσNeSeSwNw）または最大絶対偏差を算出するステップと、
ｉｉｉ）  マトリクスｚW（ｘ，ｙ）内の実際の候補値と、合計σNESW＋σNeSeSwNwあるいはmaxDiffNESW＋maxDiff NeSeSwNwとの差を形成し、その後、前記差を同一位置のマトリクスｓｏｌに書込むステップと、
（ｃ）  前記全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）の標準偏差σgを算出するステップと、
（ｄ）  Ｎ＊σgよりも大きい前記マトリクスｓｏｌ内のすべての候補が気泡と定義される
ことによって実行されることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記決定は、
（ａ）  全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）の標準偏差σgを決定するステップと、
（ｂ）  Ｎ＊σgよりも大きいｇ（ｘ，ｙ）内の値を有する候補以外のすべての値を無視するステップと、
（ｃ）  Ｎ＊σgよりも大きい値を有する候補毎に、
ｉ）  前記候補のＮ＊σgにおける断面の円周Ｕおよび面積Ａを決定するステップと、
ｉｉ）  前記円周に対応する円の面積ＡCircleを算出するステップと、
ｉｉｉ）  差｜Ａ−ＡCircle｜を算出し、前記差が閾値ＳAcceptanceよりも大きい場合、すべての候補を無視するステップと、
（ｄ）  依然として残っている候補毎に、
ｉ）  前記候補の１＊σgにおける断面の円周Ｕおよび面積Ａを決定するステップと、
ｉｉ）  前記円周に対応する円の面積ＡCircleを算出するステップと、
ｉｉｉ）  差｜Ａ−ＡCircle｜を算出し、前記差が閾値ＳAcceptanceよりも大きい場合、すべての候補を無視するステップと、
（ｅ）  依然として存在しているすべての候補を気泡と定義するステップ
とによって実行されることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
最適化された値およびパラメータが、前記画像処理手段で決定される前記条件によるさらなる使用のために前記分析処理について生成されることを特徴とする、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
マスクが生成されることを特徴とする、請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
どのグラファイトチューブ種類が存在しているかが判断されることを特徴とする、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記グラファイトチューブの温度は、条件に依存して、または前記条件を記述するパラメータに依存して制御されることを特徴とする、請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電熱アトマイザとも称されるグラファイトチューブ内の試料のスペクトル分析のための方法であって、
（ａ）  液体試料をグラファイトチューブ内に挿入するステップと、
（ｂ）  グラファイトチューブを加熱することによって試料を乾燥させるステップと、
（ｃ）  グラファイトチューブをさらに加熱することによって、試料を粒子雲に転換させるステップと、
（ｄ）  試料によって影響を受けた、または試料によって生成された光学信号の１つを、検出器を用いて測定するステップとを含み、
（ｅ）  グラファイトチューブの内部の画像シーケンスが、スペクトル分析時に選択期間にわたって複数の画像要素を有する二次元カメラで記録される
方法に関する。
【０００２】
そのような方法では、試料中の元素の量を非常に正確に求めるために、たとえば原子吸光光度計が操作される。
【０００３】
そのような方法では、通常は液体の試料がグラファイトチューブ内に投与される。この目的のためにピペットまたはオートサンプラーが用いられる。グラファイトチューブは、温度プログラムに従って異なる温度に段階的に加熱される。ここで、グラファイトチューブはまず比較的低い温度に加熱され、この温度で試料が乾燥し、分析的に非対象の溶媒が蒸発する。その後、乾燥した試料が入っているグラファイトチューブが、典型的に１４００℃を超える高温にさせられる。試料は蒸発して粒子雲になる。熱分解の際、分子はこれらの高温によって原子に分割する。粒子雲は、たとえば蛍光、吸収または放出測定によって、そのスペクトル特性に関して光学的に検査される。
【０００４】
特に良好な分析結果は、ＳＴＰＦ概念に基づいた管状グラファイトチューブ内のＬ’ｖｏｖプラットフォームによって達成される。
【０００５】
グラファイトチューブを加熱するための選択された温度プログラムは、測定の重要な分析特性に、特に精度、感度および検出限界に大きな影響を及ぼす。良好な結果を得るためには、試料は完全に乾燥しているが、検査対象の成分はまだ蒸発していないことを確実にすることが必要である。試料は、跳ね上がったり、グラファイトチューブの投与穴からあまりにも早く漏れ出たりしてはいけない。したがって、異なる試料には異なる温度プログラムが必要である。
【０００６】
温度プログラムに加えて、オートサンプラーまたはピペットの投与精度も重要である。試料がグラファイトチューブ内の異なる点に配置されているか否かに依存して、測定結果は異なり得る。高精度および再現性を得るために、試料の位置決めが監視される。
【０００７】
方法の展開は、とりわけ、さまざまな試料のための温度プログラムおよび添加物の展開として理解される。
【背景技術】
【０００８】
先行技術
ドイツ特許出願公開第３８７６０１８  Ｔ２号には、原子吸光光度計内の典型的なグラファイトチューブの構造および動作モードが記載されており、温度プログラムの期間は、試料をチューブから予め加熱されたグラファイトチューブ内に噴霧することによって短縮されるとしている。
【０００９】
原子吸光光度計は、グラファイトチューブ内の液滴の堆積および乾燥を観察するための内蔵カメラを用いる、ウェブサイトhttp://www.analytik-jena.de/de/analytical-instrumentation/produkte/atom absorptionsspektrometer/hr-cs-aas/contraar-600.html上の商標ｃｏｎｔｒＡＡ（登録商標）６００として販売されている。内蔵されたカラーカメラのために、液滴の堆積から乾燥および熱分解まで、グラファイトチューブ内の全工程を詳細に観察することができると開示されている。これによると、容易で正確な方法の展開が可能であるとされている。
【００１０】
例示的な温度プログラムはwww.wikipedia.deに記載されている：
１．  乾燥１：試料を絞り込んで実質的に乾燥させるために、グラファイトチューブを最大で９０℃から１３０℃の温度に約３０秒間加熱する。
【００１１】
２．  乾燥２：試料を完全に乾燥させるために（結晶水が存在する場合）、グラファイトチューブを最大で４００℃の温度に約２０秒間加熱する。
【００１２】
３．  熱分解：有機成分を除去するために、グラファイトチューブを最大で４００℃から１５００℃（元素に依存する）の温度に約３０秒間加熱する。これは熱分解または灰化によって行われる。
【００１３】
４．  噴霧：試料を１５００℃から２５００℃（元素特有の噴霧温度に依存する）で約５秒間噴霧する。
【００１４】
５．  一掃：最後に、分析の終了後、試料の残余を噴霧するために、グラファイトチューブを最大で２５００℃（横方向に加熱されたグラファイトチューブ）から２８００℃（縦方向に加熱されたグラファイトチューブ）の温度に約３秒間加熱する。
【００１５】
それによって、乾燥時間は温度プログラム毎に固定される。さらなる先行技術は、
・Glebov, Roman: Verfahren zum effzienten Tracking schneller Objekte - implementiert mit CUDA am Beispiel Tischtennis spielender Roboter. Hochschule fur Technik Stuttgart. http://glebov.de/static/papers/bthes.pdf.
バージョン：２００８年１２月［オンライン；２０１２年１０月１０日］
・Gremse, Felix: Skaleninvariante Merkmalstransformation - SIFT Merkmale. Rheinisch-Westfaelischen Technischen Hochschule Aachen. http://ganymed. imib.rwth-aachen.de/lehmann/seminare/bv_2005-08.pdf.
バージョン：２００６年１月［オンライン；２０１３年２月２２日］
・Helmers, Henner: Autofokus. http://www.henner.info/focus.htm.
バージョン：２０１３年［オンライン；２０１３年３月１４日］
・Jacobs, David W.: Blob Detection. University of Maryland.
http://www.cs.umd.edu/~djacobs/CMSC426/Blob.pdf.
バージョン：２０１２年［オンライン；２０１２年１１月２７日］
・Jung, Frank: Objekterkennung mit SIFT-Features. http://www.multimedia-computing.de/mediawiki/images/e/ea/BA_FrankJung.pdf.
バージョン：２００６年９月［オンライン；２０１３年１月２８日］
・Kaspers, Anne: Blob Detection. UMC Utrecht.
http://igitur-archive.library.uu.nl/student-theses/2011-0505-200339/Blob%20detection%20Final%20version.pdf.
バージョン：２０１１年［オンライン；２０１３年１月４日］
・Lowe, David G.: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf.
バージョン：２００４年１月［オンライン；２０１３年１月１６日］
・Shene, Ching-Kuang: Auto Focus. http://www.cs.mtu.edu/~shene/DigiCam/User-Guide/5700/AUTO-FOCUS/Auto-Focus.html.
バージョン：２００４年４月［オンライン；２０１２年１１月１０日］
・Wikimedia Foundation Inc.: Scale-invariant feature transform.
http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Scale-invariant_feature_transform&oldid=533540415.
バージョン：２０１３年１月［オンライン；２０１３年１月２８日］
・Yokono, Jerry J. ; Poggio, Tomaso: Rotation Invariant Object Recognition from One Training Example. Massachusetts Institute of Technology.
http://cbcl.mit.edu/publications/ai-publications/2004/AIM-2004-010.pdf.
バージョン：２００４年４月［オンライン；２０１３年２月１日］
である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】ドイツ特許出願公開第３８７６０１８  Ｔ２号
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】Glebov, Roman: Verfahren zum effzienten Tracking schneller Objekte - implementiert mit CUDA am Beispiel Tischtennis spielender Roboter. Hochschule fur Technik Stuttgart. http://glebov.de/static/papers/bthes.pdf.バージョン：２００８年１２月［オンライン；２０１２年１０月１０日］
【非特許文献２】Gremse, Felix: Skaleninvariante Merkmalstransformation - SIFT Merkmale. Rheinisch-Westfaelischen Technischen Hochschule Aachen. http://ganymed. imib.rwth-aachen.de/lehmann/seminare/bv_2005-08.pdf.バージョン：２００６年１月［オンライン；２０１３年２月２２日］
【非特許文献３】Helmers, Henner: Autofokus. http://www.henner.info/focus.htm.バージョン：２０１３年［オンライン；２０１３年３月１４日］
【非特許文献４】Jacobs, David W.: Blob Detection. University of Maryland.http://www.cs.umd.edu/~djacobs/CMSC426/Blob.pdf.バージョン：２０１２年［オンライン；２０１２年１１月２７日］
【非特許文献５】Jung, Frank: Objekterkennung mit SIFT-Features. http://www.multimedia-computing.de/mediawiki/images/e/ea/BA_FrankJung.pdf.バージョン：２００６年９月［オンライン；２０１３年１月２８日］
【非特許文献６】Kaspers, Anne: Blob Detection. UMC Utrecht.http://igitur-archive.library.uu.nl/student-theses/2011-0505-200339/Blob%20detection%20Final%20version.pdf.バージョン：２０１１年［オンライン；２０１３年１月４日］
【非特許文献７】Lowe, David G.: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf.バージョン：２００４年１月［オンライン；２０１３年１月１６日］
【非特許文献８】Shene, Ching-Kuang: Auto Focus. http://www.cs.mtu.edu/~shene/DigiCam/User-Guide/5700/AUTO-FOCUS/Auto-Focus.html.バージョン：２００４年４月［オンライン；２０１２年１１月１０日］
【非特許文献９】Wikimedia Foundation Inc.: Scale-invariant feature transform.http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Scale-invariant_feature_transform&oldid=533540415.バージョン：２０１３年１月［オンライン；２０１３年１月２８日］
【非特許文献１０】Yokono, Jerry J. ; Poggio, Tomaso: Rotation Invariant Object Recognition from One Training Example. Massachusetts Institute of Technology.http://cbcl.mit.edu/publications/ai-publications/2004/AIM-2004-010.pdf.バージョン：２００４年４月［オンライン；２０１３年２月１日］
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１８】
発明の開示
本発明の目的は、測定の高精度および再現性を達成し、温度プログラムの期間を試料とは無関係に最適化することができる、上述の種類の方法を提供することである。
【００１９】
本発明によると、この目的は、
（ｆ）  画像シーケンスの画像は、画像処理方法で自動的に処理され、
（ｇ）  グラファイトチューブの内部の基準画像が決定され、
（ｈ）  画像シーケンスの画像を基準画像と比較することによって、グラファイトチューブの、試料の、および／または試料をグラファイトチューブ内に挿入するための投与手段の条件が決定される
という点で、上述の種類の方法について達成される。
【００２０】
そこから抽出されるさらなる基準値も決定されて処理され得ると理解される。高温に加熱することができるすべてのキュベットはグラファイトチューブであるとここに理解される。キュベットは通常、それにちなんで名付けられるグラファイトからなるが、タンタル、タングステンまたはガラス状カーボンなどの他の材料を用いることも可能である。
【００２１】
グラファイトチューブは、実際のチューブに加えて、電気接続などのさらなる構成要素を含む。スペクトル分析という語は、同時および逐次の両方の、さまざまな波長についての全波長範囲にわたる吸収、放出および蛍光の測定も含む。従来の原子吸光光度計では、原子のみがそれらの共振波長上で測定されるが、ＣＳＡＡＳを用いて当該測定でイオンおよびより小さい分子を検出することも可能である。したがって、粒子雲という語は、すべての粒子、特に原子、イオン、分子および分子フラグメントを意味すると理解される。
【００２２】
本発明によると、基準画像が自動処理によって作成される。基準画像は、たとえば、試料が挿入される前に、測定毎に新たに作成され得る。しかし、基準画像は、以前の測定によって決定され、たとえば将来の使用のために保存されてもよい。比較において、値同士の差が、通常、単一の像点に基づいて構築される。しかし、たとえば、フーリエ変換後の周波数領域において、以前の画像処理に基づいて商（quotient）を算出するか差を算出することによって比較を実行することも可能である。この目的のために、コンピュータまたは他のデータ処理装置が画像処理手段として用いられる。データは、たとえば、制御ループの基礎として、測定処理時に直接評価され得る。しかし、データを別個に評価して、たとえば支援システムにおいて、方法の展開の範囲内で後続の測定処理において当該データを用いることも可能である。液体試料の投与手段は、特に、ピペットおよびオートサンプラーである。しかし、試料とともに挿入される固形物投与のためのスパチュラまたはプレートレットも用いられ得る。
【００２３】
支援システムにおいて、ユーザは、装置の、たとえば原子吸光光度計の、操作および測定処理が支援される。それは、分析手順／分析処理のための最適化されたパラメータおよび値を提供し、ユーザはこれを用いることができる。さらに、本発明に係る方法は制御ループの基礎を形成することができる。
【００２４】
本発明によると、グラファイトチューブの画像からなる画像シーケンスが自動的に記録され、当該画像の各々またはいくつかが基準画像と比較される。この比較によって、所望の条件を達成した時を決定することができる。そのような条件は、たとえば、試料が完全に乾燥した時であり得る。しかし、この比較によって、一定の条件が消滅する時も決定することができる。そのような条件は、たとえば、投与手段がグラファイトチューブの範囲内にもはや位置していない時に達成される。さらに、それがどのような状態にあるのかも決定することができる。たとえば、投与手段のピペット操作距離またはプラットフォームの位置決めを決定することができる。
【００２５】
この自動処理によって、すべての測定についての処理が可能になる。したがって、分析アウトライアーをよりよく解釈して、該当する場合は無視することができる。好ましくは、選択された目標状態に到達すると、スペクトル分析の次のステップが誘発される。そのような条件は、投与処理の終了または乾燥の終結である。公知の温度プログラムでは、乾燥は常に設定期間にわたって行なわれていた。この期間は、試料が実際に完全に乾燥していることを確実にするために十分長い必要がある。この結果、安全期間が付けられていた。本発明に係る方法では、乾燥の終了が容易に判断され、すぐに次のステップを行なうことができる。この結果、安全期間は不要である。したがって、温度プログラムの期間全体を短縮することができ、温度を試料の条件に従って制御することができる。
【００２６】
好ましくは、画像シーケンスの画像は、画像シーケンスのすべての画像について同一である１つのセクションのみについて処理される。このセクションは、たとえばＳｏｂｅｌフィルタまたはハイパスフィルタの形態のエッジ検出器を用いて、開始時に下にある画像をフィルタリングすることによって決定される。その後、フィルタリングした画像内の強度値が閾値よりも大きい平均値または別の固定値からの偏差を有するか否かが判断され得る。変化がなく、したがって強度値が平均値または閾値よりも小さい領域は処理しなくてもよい。この結果、データ量が減少して処理時間が短縮される。
【００２７】
本発明の好ましい実施形態では、グラファイトチューブの位置、またはグラファイトチューブの部品の位置、またはグラファイトチューブ内に配置されたプラットフォームの位置が、画像処理手段で自動的に決定される。しかし、グラファイトチューブの位置を保存して、将来の測定にそれを再び用いることも可能である。
【００２８】
本発明の好ましい実施形態では、試料をグラファイトチューブ内に挿入するための投与手段の位置および／またはピペット操作距離が、画像処理手段で自動的に決定される。この能力を用いて、ユーザが好適なピペット操作距離を調整するのを支援システムによって助けることができる。ピペット操作距離の調整は、投与手段がグラファイトチューブの底に衝突しないようにするために必要であり、そうしなければピペット操作距離は大き過ぎる。さらに、ピペット操作距離は試料に依存する。
【００２９】
さらに、試料を乾燥させる際の気泡の存在および／または位置決めが、画像処理手段で自動的に決定されることができる。これによって、誤って調整された可能性のある乾燥温度を認識することができる。
【００３０】
加えて、本発明によって、試料の乾燥の完了に到達したことが、画像処理手段で自動的に決定され得る。
【００３１】
本発明の変形は従属請求項の主題である。添付の図面を参照して、実施形態を以下により詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】グラファイトチューブの概略図である。
【図２】原子吸光光度計内のグラファイトチューブに対するカメラの位置を示す図である。
【図３】プラットフォームを有さないグラファイトチューブの断面図である。
【図４】プラットフォームを有するグラファイトチューブの断面図である。
【図５】ピペットが挿入されているが、試料はまだ挿入されていない、図４のグラファイトチューブの断面図である。
【図６】ピペットを用いた試料の堆積時の図４のグラファイトチューブの断面図である。
【図７】試料が堆積された図４のグラファイトチューブの断面図である。
【図８】気泡が形成される乾燥処理時の図４のグラファイトチューブの断面図である。
【図９】乾燥した試料が入っている図４のグラファイトチューブの断面図である。
【図１０】カメラで撮影した図４のグラファイトチューブの未処理画像の概略図である。
【図１１】エッジ検出器を用いたフィルタリング後の図１０に示される画像の概略図である。
【図１２】決定された対象領域を示す図である。
【図１３】正方形タイルを有するグラファイトチューブの概略図である。
【図１４】空間および周波数分解能を有するグラファイトチューブの概略図である。
【図１５】グラファイトチューブの水平に映されたボトムモデルの概略図である。
【図１６】グラファイトチューブを用いたボトムモデルの重畳された概略図である。
【図１７】ボトムが認識されたグラファイトチューブの概略図である。
【図１８】最高コントラストの領域の現在の水平コースを表わす、試料および関数を有するグラファイトチューブの概略図である。
【図１９】図１７および図１８の関数の重畳が乾燥処理の完了を示す、乾燥したグラファイトチューブの概略図である。
【図２０】まだ乾燥していない試料の条件が、グラファイトチューブの基準画像と試料が入っているグラファイトチューブの現画像との差を算出することによってどのように決定されるかを示す図である。
【図２１】乾燥処理の完了に到達したことが、空のグラファイトチューブの基準画像と試料が入っているグラファイトチューブの現画像との差を算出することによってどのように決定されるかを示す図である。
【図２２】勾配演算子、およびオリジンからそのネイバーまでの距離の表現の概略図である。
【図２３】Ｎ倍の標準偏差Ｎ＊σを有する乾燥処理時のグラファイトチューブの内部の断面図である。
【図２４】単純標準偏差１＊σを有する図２３の断面図に対応する図である。
【図２５】認識された気泡のみを示す図２３および図２４の断面図に対応する図である。
【図２６】エッジ検出およびその後のマスク生成についての必要な詳細を示す、Ｌ’ｖｏｖプラットフォームを有するグラファイトチューブを示す図である。
【図２７】エッジ検出器を用いたフィルタリングおよび重要なエッジの認識の後の図２６のグラファイトチューブを示す図である。
【図２８】エッジ検出器によって作成されたマスクを示す図である。
【図２９】生成されたマスクとの重畳によって非対象領域をマスクした後の図２６のグラファイトチューブを示す図である。
【図３０】マスク生成が凸形ラッピング（convex wrapping）の決定に基づく、Ｌ’ｖｏｖプラットフォームを有さないグラファイトチューブを示す図である。
【図３１】グラファイトチューブのエッジのみが認識可能である、エッジ検出器を用いたフィルタリング後の図３０を示す図である。
【図３２】凸形ラッピングによって生成された仮のマスクを示す図である。
【図３３】Ｌ’ｖｏｖプラットフォームを有さないグラファイトチューブについての最終的な上向きの開口マスクを示す図である。
【図３４】図３３の生成されたマスクとの重畳によって非対象領域をマスクした後の図３０のグラファイトチューブを示す図である。
【図３５】グラファイトチューブ内に挿入されたピペットの条件が、空のグラファイトチューブの基準画像とピペットが挿入されたグラファイトチューブの現画像との差を算出することによってどのように決定されるかを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
実施形態の説明
図１は、番号１０で全体が示されるグラファイトチューブを示す。本実施形態では、グラファイトチューブはグラファイト製である。しかし、場合によっては、その名前にも係わらず、他の材料製のグラファイトチューブも用いられる。グラファイトチューブは円筒形であり、２つの側面開口部１２および１４を有する。試料を挿入するための開口部１６が、外側面の範囲のほぼ中央に設けられる。液体試料は、たとえばピペットを用いて手動で、またはオートサンプラーを用いて自動で、開口部１６を通ってグラファイトチューブの内部に挿入され得る。
【００３４】
グラファイトチューブ１０は、原子吸光光度計の、またはグラファイトチューブとともに働く別の分析装置の光路１８に設けられる。これは図２に示されている。原子吸光光度計は周知であるため、ここではこれ以上図示および説明する必要はない。グラファイトチューブ１０は、挿入された試料が蒸発してイオン、原子および分子の粒子雲になるように、段階的に高温に電気的に加熱される。試料の種類、量および組成に加えて、粒子雲の形態および状態の期間は、とりわけ、分析時のグラファイトチューブの条件、試料の温度プログラムおよび位置、ならびにオートサンプラーの、たとえばピペットのピペット操作距離にも依存する。つまり、測定結果の精度および再現性は、試料がどの程度確実に挿入されるか、および、粒子雲が形成される処理がどの程度良好に制御され得るかに依存する。
【００３５】
この目的のために、グラファイトチューブ内の処理を観察するためのカメラ２２を装置内に設けることが公知である。これは図２に示されている。カメラ２２は、カメラ２２の光路が斜めでない場合に光度計の光路１８に影響を及ぼさないように、斜めに位置決めされる。さらに、観察用のＬＥＤライト２８が設けられ、この光がグラファイトチューブ１０の内部を照らす。カメラ２２の光路は、カメラ２２が開口部１６の下方のグラファイトチューブ１０の中央の点２４に焦点を有するように設計される。
【００３６】
図３はプラットフォームを有さないグラファイトチューブの断面を示し、図４はＬ’ｖｏｖプラットフォーム２６を有するグラファイトチューブ１０の断面を示す。図５および図６は、ピペット３０が液滴３２をプラットフォーム２６上にどのように堆積させるかを概略的に示す。次に、ピペット３０が再び取出される。液滴を用いる状況は図７に示されている。投与後、グラファイトチューブ１０は周知の方法で加熱される。試料３２が乾燥する。図８に示される気泡４８が乾燥工程時に形成され得る。図６および図７では液体の形態で示されている液滴３２は、図９では乾燥後であるが噴霧時の粒子雲の形成前の状態で示されている。試料３４はいくつかの固形成分のみからなる。プラットフォーム２６を有するグラファイトチューブ１０と同様に、投与および乾燥は、プラットフォーム２６を有さないグラファイトチューブ内でも行なわれ得る。
【００３７】
複数の画像で構成される画像シーケンスが、試料の挿入および噴霧時にカメラ２２で記録される。各画像は、通常の方法で行列状に配置される像点からなる。画像シーケンスは以下のように自動的に処理される：
製造業者であるVideology Imaging Solutions, Inc.社のタイプ２１Ｋ１５５ＵＳＢ−Ｃのカメラが本実施形態における画像ソースとして用いられる。このカメラは、ソニーのタイプＩＣＸ２７９ＡＫのＣＣＤセンサ（電荷結合素子）を用いる。このセンサは、９：１０の像点サイドレシオを有する像点とも称される、７５２×５８２画像要素を効果的に有する。カメラによって提供される画像データは、７２０×５７６画素の解像度で送信される。Microsoft Windowsでは、カメラはDirectShowを介してアドレス指定される。カメラはＵＳＢ２．０を介してコンピュータに接続される。
【００３８】
発光ダイオードに基づく直接的な人工照明が光源２８（図２）の役割を果たす。これはグラファイトチューブ１０をほぼ均質に照らす。本実施形態では、グラファイトチューブ１０の画像情報が分析される。視覚情報は画像シーケンス（ビデオ）の形態で存在し、ビデオが連続画像ｆ（ｘ，ｙ）のシーケンスを構成する。ここで、「ｘ」は行内の画素の位置を指し、「ｙ」は列内の画素の位置を指す。個々の画像の情報内容、および画像シーケンスのいくつかの画像同士の差に従った時間にわたる画像情報の変化が決定される。
【００３９】
画像処理は、以下に詳細に説明される次のステップを含む：
１．  画像の対象範囲を決定する
２．  ボトム検出
３．  試料のピペット操作距離を認識する
４．  試料の乾燥の完了を認識する
５．  試料の沸点に接近したことを認識する
６．  ファーネスチューブの種類、すなわちプラットフォーム２６が存在するか否かを認識する
必要な画像材料は、カラービデオデータストリームの形態でコンピュータに到達する。それによって、各画像は像点からなる。本件の場合、カラー画像は赤色、緑色および青色チャネルに基づく。カラー画像の像点は赤色、緑色および青色値によって規定される。赤色、緑色および青色情報の各々は、１バイト（８ビット）によって表わされる。赤、緑および青の各色は、２8＝２５６階調の強度値ｒ、ｇまたはｂとして表わされる。この結果、各像点につき全体で１６．７７７．２１６（＝２8*２8*２8）個の表示可能な色が得られる。つまり、各々が赤Ｒ、緑Ｇおよび青Ｂの色情報を有する画像である３つの画像が一度に送信される。
【００４０】
さらなる処理のために、各カラー画像は色なしのグレースケールの強度画像に変換される。そのような強度画像の例は図７に示されている。色情報を有する画像を強度画像に変換するために、画像内の位置（ｘ，ｙ）における各像点には、以下の式に従ってグレー値ｇxy（ｒ，ｇ，ｂ）が割当てられる：
【００４１】
【数１】
2017075946.tif 000003
【００４２】
上記において、
Ｒ：  赤色チャネル内の像点上の強度値
Ｇ：  緑色チャネル内の像点上の強度値
Ｂ：  青色チャネル内の像点上の強度値
ｇ：  強度画像内のグレースケール
である。
【００４３】
次に、シーケンス内に与えられたいくつかの強度画像が、ノイズ低減のために時間平均される。その後、時間平均された強度画像を用いて画像評価が行なわれる。この平均化は
【００４４】
【数２】
2017075946.tif 000004
【００４５】
に従って行われる。
上記において、
ｘ：  行内の像点の位置
ｙ：  列内の像点の位置
Ｎ：  時間平均された画像の総数
ｇi：  ｉ番目の画像内の像点（ｘ，ｙ）のグレースケール
である。
【００４６】
図１０および図１１において、１つのサブセクション３８のみが対象であることが分かる。グラファイトチューブ１０はこのサブセクション内に表示されている。残りのサブセクション４０は、グラファイトチューブ１０の非対象の周囲のみを示している。画像の残りは非対象である。最初に記録された画像内の対象サブセクション３８のサイズおよび位置は異なり得る。これは、とりわけ、カメラ２２の調整、および原子吸光光度計の実際の装置の種類に依存する。
【００４７】
以下に記載される画像分析アルゴリズムのための計算の手間および計算時間を最小化するために、画像内で非対象サブセクション４０が対象サブセクション３８から分離される。それによって、たとえば、必要な計算能力および時間などの全体のリソース消費が最小化される。この目的のために、画像ｆ（ｘ，ｙ）の非対象サブセクション４０は「ＲｏＩ」と称される処理で除去される。理想的には、それによって、結果として得られる画像は画像ｆ（ｘ，ｙ）の対象セクションｇ（ｘ′，ｙ′）のみを含む。本実施形態では、ｆ（ｘ，ｙ）は平均化画像
【００４８】
【数３】
2017075946.tif 000005
【００４９】
に対応する。
以下が対象サブセクション３８  ｇ（ｘ′，ｙ′）に当てはまる：
g(x',y') = RoI (f(x,y))
上記において、
ｘ′，ｙ′：  対象セクションにおける像点の位置
である。
【００５０】
ｘ′≦ｘおよびｙ′≦ｙである。
画像の非対象部分４０は、画像６２の境界５８および６０から対象セクション３８に及ぶ比較的大きい均一領域によって認識可能である。非対象セクション４０内の像点の強度は、ダークグレーから黒の範囲である。対象部分３８は図１１において認識可能であり、あらゆる種類の値を有することができる。したがって、グレー値のフーリエ変換は対象部分３８において比較的高い周波数を有し、これは強いコントラストを示唆する。非対象部分４０では、フーリエ変換における周波数値は小さくなる。
【００５１】
図１１は、「コントラスト画像」と称される表現を示す。ある画像のこのコントラスト画像は、当該画像内の隣接する像点のグレー値ｆの急激な変化を表わす。高周波数を有する画像領域４２がコントラスト画像内にハイライト表示されている。本件の場合、ファーネスチューブ壁およびプラットフォーム、あるいはファーネスチューブボトムのエッジがハイライト表示される。高周波数は、高域を適用することによって、またはエッジ検出器を用いてハイライト表示されてもよい。
【００５２】
エッジ検出器の例はＳｏｂｅｌ演算子である。正規化された画像は０．０および１．０［０．０，１．０］を含む０から１の値からなる。値０は最低周波数に対応し、１は最高周波数に適合する。
【００５３】
ハイパスフィルタをカメラの原画像および平均化画像に適用すると、低周波数の領域がマスクされ、高周波数の領域がハイライト表示される。このように、画像の対象部分３８が非対象部分４０から分離される。これは図１２に示されている。
【００５４】
グラファイトチューブ１０内のボトム３６またはプラットフォーム２６の検出は、ピペット３０およびピペット操作距離６４（図５）の認識ならびに乾燥の認識の基礎となる。カメラ２２の光学部品は、グラファイトチューブ１０にピペット３０用の開口部１６を有するグラファイトチューブ１０の領域が焦点２４内にあるように、光度計の製造時に調整される。それによって、調整は、ピペット３０がグラファイトチューブ１０に挿入された状態で実行される。グラファイトチューブボトムのまさにこの焦点領域２４は、この領域にピペット３０が挿入されて試料３２が分注されるため、ピペット３０、そのピペット操作距離６４の認識、および乾燥認識にとって重要である。
【００５５】
単純なデジタルコンパクトカメラについては、コントラスト測定によってオートフォーカスが働く。焦点が正確に調整されると、画像は可能な限り高いコントラストを提供する。焦点は、最高コントラスト、すなわち最高周波数を有する領域によって画像内に決定される。
【００５６】
コントラスト画像、または空間および周波数分解能を有する画像が、図３に示されるように、空のグラファイトチューブを有する画像から作成され得る。これは図１４に示されている。これから、最高コントラストを表わすモデルが以下に記載されるように作成される。このモデルに関数を適合させることができる場合、結果として得られる関数は、画像内の焦点２４の範囲内にグラファイトチューブボトムを表わすことになる。
【００５７】
像点の空間情報あるいは座標を用いて、この領域および直接囲んでいる領域内に存在する周波数情報が、空間および周波数分解能を有する表現内に決定され得る。本件の場合、それぞれの独立したフーリエ変換が画像の複数のサブセクションにおいて以前に行なわれているため、空間および周波数分解能を有する二次元表現が、近似された空間分解能を有する。
【００５８】
ピペット操作距離６４を決定するために、グラファイトチューブ１０の内部のピペット３０およびその相対位置を認識する必要がある。特定の変動および製造公差のため、この距離測定には基準点が必要である。図３５に従って差画像分析によってピペット３０を認識すると、画像境界に対するピペット３０の位置が決定される。差画像分析では、２つの画像ｆ（ｘ，ｙ）およびｈ（ｘ，ｙ）の差画像が、像点毎にそれらのグレー値を互いに減算することによって作成される。それによって、図５および図４に示されるように、ピペットを有する現画像が作成され、ピペットを有さない基準画像が用いられる。
【００５９】
絶対ピペット操作距離を達成するために、基準点が必要である。この場合、基準点は、挿入されたピペット３０の真下の、図３に３６で示されるグラファイトチューブのボトムでなければならない。ピペットおよび下にあるボトム３６は、カメラ２２の焦点２４内にある。
【００６０】
乾燥の完了を認識するために、乾燥処理時にピペット操作される試料３４が完全に乾燥した時が決定される。この認識のために、乾燥した試料３４が入っているグラファイトチューブ１０の画像またはコントラスト画像は、試料の性質および種類に依存して、空のグラファイトチューブ１０の基準画像と類似しているか、またはさらには同一であることが重要である。乾燥した試料３４が入っているグラファイトチューブ１０の画像と基準画像とが互いに同一であるか似ている場合、乾燥の完了の条件は差画像分析によって決定され得る。その際、ピペットで操作される試料を有する現画像と試料を有さない基準画像とが互いに比較される。乾燥処理が完了すると、両画像は僅かな差しか示さない。差画像は構造を示さないか、最小構造しか示さない。
【００６１】
たとえば、血液、重油または高塩溶媒などの一定の試料を用いる場合、差画像分析が満足のいく結果を提供しない可能性がある。そのような試料が乾燥すると、画像は、乾燥残渣３４のため、空のグラファイトチューブ１０における対応の位置においてグラファイトチューブ１０から逸脱し得る。この場合、乾燥が完了したにも係わらず、構造上の画像差が存在する。したがって、差画像分析は、そのような試料にとっては、それ自体では十分でない。別の可能性は、コントラストに基づいて乾燥の完了の認識を実行することである。コントラスト画像の代わりに、図１４に示されるように、空間および周波数分解能を有する画像もこのために用いられ得る。その際、現画像は対応の表現に転換される。試料を有さない画像と、まだ乾燥していない試料を有する画像とのコントラスト画像は、一般に互いに異なる。試料が乾燥段階時に乾燥の完了に近づくほど、コントラスト画像はより類似するようになる。
【００６２】
コントラストによって乾燥の完了を認識するために、基準画像が必要である。本実施形態では、基準画像は、ピペットで操作される試料が入っていない空のグラファイトチューブのコントラスト画像である。乾燥時、カメラ２２によって提供される画像毎にコントラスト画像が作成される。コントラスト画像は、作成された後、基準画像と比較される。この比較によって全体的な一致が得られた場合、試料３４は図９に示されるように乾燥していると仮定することができる。上述のようなボトム検出の結果がこの比較のために用いられる。グラファイトチューブ１０のボトム検出は、コントラスト画像の評価に基づく。コントラスト画像は、図１７に示されるように、関連の関数をボトム検出に提供する。ボトム検出によって、試料３２をグラファイトチューブ１０の空の内部にピペットで挿入する前と、試料３４を乾燥させた後とでは、ほぼ同じ結果が得られる。これは図１９に示されている。図１８に示される乾燥段階時、試料３２はグラファイトチューブのボトム３６上に、あるいはプラットフォーム２６上に液体の形態で位置しており、これによって明らかな偏差が生じる。
【００６３】
沸点に接近したことは、試料中のおよび試料上の気泡４８の形成によって明らかである。気泡は図８に示されている。気泡４８の形態のオブジェクトは、グラファイトチューブ１０の直接照明のおかげでその周囲からはっきりと際立っている。これらのオブジェクト４８は、それらの周囲とは対照的に、比較的高い強度を有する。
【００６４】
対応のオブジェクト４８をフィルタによって除外するために、Marr-Hildreth演算子またはDifference of Gaussian法としても公知の、ガウス法のラプラシアンが本実施形態において適用される。これらの方法は、たとえば、「先行技術」の欄で示されたRoman Glebovの刊行物から、またはhttp://www.cs.unc.edu/~lazebnik/spring11/lec08_blob.pdfおよびhttps://en.wikipedia.org/wiki/Blob_detectionにおけるインターネットから一般に公知であるため、ここではこれ以上説明する必要はない。
【００６５】
これらの方法のうちのいずれかを適用する場合、ガウス関数と同様の強度分布を有するオブジェクトが最もよく区別される。このように、極大および特定のスケーリングを有する回転対称オブジェクトが特に強調される。オブジェクトがハイライト表示されるサイズは、ガウス関数のスケーリングによって制御される。試料面上の気泡４８は球状に形成される。照明のため、画像内のそれらの強度コースはガウス曲線と同様である。気泡は、ガウスのラプラシアンあるいはDifference of Gaussian法を適用することによって強調されてもよい。オブジェクトのサイズは異なるため、ガウス法のラプラシアンまたはDifference of Gaussian法は異なるスケールで実行される。
【００６６】
ガウス法のラプラシアンまたはガウス法は、求めるオブジェクトの可能性のある候補をハイライト表示し、可能性のあるオブジェクトの選択を絞り込む。候補とは、誤検出ヒットに従って、かつ正検出ヒットに従って選択される気泡の形態の求めるオブジェクトを指す。
【００６７】
この選択はさまざまな方法で行うことができる。オブジェクトは全体画像と比較して比較的小さいことが重要である。それらは、平坦な視野角にも係わらず、ほぼ円形に見える。
【００６８】
以下のアプローチが考えられる：
１．  円錐形の回転対称オブジェクトの検出。これらは円形のベース領域を有する。候補の強度分布はそれに従って分析および選択される。
【００６９】
２．  候補の円周とその面積との比較、および対応する選択。
この実施形態を実現するために、上述のように、３色チャネルの強度画像がまず作成される。カメラによって連続して提供されるグラファイトチューブのいくつかの画像からなる各画像シーケンスは、ノイズ減少のために時間平均される。
【００７０】
この画像は、非対象領域４０と比較して対象領域３８内に高いコントラストを有する。分離するために、高周波数を認識するためのＳｏｂｅｌ演算子が用いられる。それによって、高周波数の領域が画像内にハイライト表示され、低周波数の領域が抑制される。
【００７１】
Ｓｏｂｅｌ演算子は、エッジ検出器フィルタのカテゴリに属する。このフィルタはコンボリューションによって画像に適用され、その際、一次導関数の近似を算出する。それによって、強度画像から勾配画像が作成される。急激な強度変化およびフーリエ変換において対応する高周波数を有する領域には高い値が割当てられ、その逆も同様である。高周波数はハイライト表示される。Ｓｏｂｅｌ演算子は１つの座標方向においてのみ作用する。したがって、各画像は、一度はＳｏｂｅｌ演算子で、一度は転置されたＳｏｂｅｌ演算子で、二度フィルタリングされる。
【００７２】
適用されるＳｏｂｅｌ演算子は
【００７３】
【数４】
2017075946.tif 000006
【００７４】
によって示されることができ、https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Sobel-Operator&oldid=128396157_にさらに記載されている。Ｓｏｂｅｌ演算子は、コンボリューションによって入力画像に対して二度適用される。一度目の適用は画像内の垂直（ｈX（ｘ，ｙ））構造に、二度目の適用は水平（ｈY（ｘ，ｙ））構造に関連する。Ｓｏｂｅｌ演算子はそれによって９０度回転する。
【００７５】
閾値によって、結果ｆ′（ｘ，ｙ）は２値画像ｂ（ｘ，ｙ）に転換される。閾値は、理想的には、対象領域３８のみが値が１の要素を有し、残りの要素は一般に値０のみを有するように選択される。１を有する要素を決定することによって、対象領域の最大寸法および位置がそれらの位置から決定される。対象領域ｇ（ｘ，ｙ）は、画像全体ｆ（ｘ，ｙ）に対する対象領域の寸法および位置によって、非対象領域から分離される。水平のｘ軸において、値が１のすべての要素の最小（ｘmin）および最大（ｘmax）ｘ座標が、ｘ軸上の対象領域の境界を規定する。同様に、値が１の要素の最小（ｙmin）および最大（ｙmax）ｙ座標が、ｙ軸（垂直軸）上の対象領域の境界を規定する。この方法の全体の結果は、全体画像に対する図１１の対象領域３８の位置を記述する４つの座標ｘmin，ｘmax，ｙmin，ｙmaxである。
【００７６】
要約すると、アルゴリズムは以下のように表わされ得る：
１．  原測定値を有する強度画像ｆ（ｘ，ｙ）、Ｓｏｂｅｌ演算子（ｈX（ｘ，ｙ）およびｈY（ｘ，ｙ））を用いるコンボリューションによるフィルタリング。
【００７７】
【数５】
2017075946.tif 000007
【００７８】
２．  閾値ｎによって、フィルタリングの結果ｆ′（ｘ，ｙ）を２値画像ｂ（ｘ，ｙ）に転換させる。
【００７９】
【数６】
2017075946.tif 000008
【００８０】
３．  ２値画像ｂ（ｘ，ｙ）内の値が１の要素の位置を決定する。
４．  これらの位置ｘmin，ｘmax，ｙmin，ｙmaxを考慮してサブセクションの限界を規定する。ここにおいて、
【００８１】
【数７】
2017075946.tif 000009
【００８２】
である。
上述のように、グラファイトチューブ１０内のプラットフォーム２６のボトム３６の検出が次に行われる。ボトム検出は、空のグラファイトチューブ１０を表わす強度画像ｆ（ｘ，ｙ）の評価に基づく。これは図３に示されている。この目的のために、空のグラファイトチューブを有するカラー画像を、上述のように、対象領域３８のための強度画像に再び変換する必要がある。
【００８３】
ボトム検出の開始時、図１２に示されるように、画像ｆ（ｘ，ｙ）はハイパスフィルタｈP（ｘ，ｙ）を用いてフィルタリングされる。機能上の理由により、これはフィルタを用いる乗算によって周波数領域におけるフーリエ変換によって実行される。しかし、空間領域においてコンボリューションを行なうことも可能である。代替の選択肢は、画像ｆ（ｘ，ｙ）を空間および周波数分解能を有する表現に変換することである。表現ｇ（ｘ，ｙ）がこの結果である。
【００８４】
図１４に示されるように、空間および周波数分解能を有する表現を作成するための方法は、入力画像を、行列状に配列される小さな、好ましくは正方形のサブセクション７０に再分割することに基づく。これは図１３に示されている。複数の単一像点が各サブセクション７０内に与えられる。単一の部分画像７０の各々は次にフーリエ変換によって周波数領域に転換される。各要素は複素数によって表わされる。サブセクション７０の各要素の強度は、周波数領域内の部分画像において起こる周波数部分を示す。比較的高い強度は高周波数を表わす。比較的低い強度は、画像の対応部分における低周波数を意味する。方法の精度はサブセクション７０のサイズに依存する。サブセクション７０が小さいほど、方法は正確になる。ボトム検出のために、この方法は単純なやり方で良好な結果をもたらす。例６８が図１４に示されている。
【００８５】
ボトム検出は、空間および周波数分解能を有する画像の表現ｇ（ｘ，ｙ）に基づく。この表現を用いて、グラファイトチューブ１０のボトム３６またはプラットフォーム２６が決定される。次のステップにおいて、表現ｇ（ｘ，ｙ）内の最高周波数を表わすモデルが作成される。これは図１５および図１６に示されている。表現ｇ（ｘ，ｙ）の各列において、最高値が取られ、この列内の当該値の対応位置がベクトルに転換される。このように、モデルＭのベクトル要素の数は表現ｇ（ｘ，ｙ）内の列の数によって決定される。それによって、ベクトルの各要素ｎは、表現ｇ（ｘ，ｙ）の列ｎ内の最高強度を有する像点のｙ座標を含む。したがって、モデルベクトルの第２のエントリは、たとえば、値５を有する。つまり、最高周波数および最高コントラストは、５番目の要素の、あるいは表現ｇ（ｘ，ｙ）の当該像点の領域内の２番目の列内に存在する。
【００８６】
【数８】
2017075946.tif 000010
【００８７】
モデルベクトル内のエントリの結果は既に、とりわけ、ボトム３６またはプラットフォーム２６を表わしている。これは図１６に示されている。しかし、ボトムの限界が水平配列においてどこであるかは、画像内に存在しているさらなる構造がこの認識を妨害するため、導き出すことができない。さらに、モデルはノイズ成分を含む。このため、モデルは以下のようにさらに処理される。グラファイトチューブ１０のモデルＭ（ボトム）は二次関数によって大まかに表現され得る。次のステップにおいて、関数がモデルに適合させられる。等化計算によって、たとえば二次の多項式のbottom(ｘ)がモデルに適合させられる。さらに、この関数をモデルに適合させることによって、画像内のグラファイトチューブの開始および終了も決定され得る。この適合によって、オリジナルモデル内のアウトライアーおよびノイズが減少され得る。これに加えて、グラファイトチューブの外部、すなわちグラファイトチューブの左右の妨害構造が除去される。この関数は、３シグマ基準に従ってアウトライアーの反復消去によって以下のように適合させられる：
【００８８】
【数９】
2017075946.tif 000011
【００８９】
適合後、モデル値に対する標準偏差が決定される。３倍の標準偏差の範囲外のモデル値はモデルから除去される。このアウトライアーの消去は、アウトライアーが存在しなくなるまで、新たなモデル毎に適用される。
【００９０】
アウトライアーの消去後、グラファイトチューブのボトム３６またはプラットフォーム２６は適合関数４４によって表わされる。これは図１７に示されている。さらに、アウトライアーが消去されたモデルＭによって、グラファイトチューブのボトム３６またはプラットフォーム２６が水平（ｘ軸）において開始する（ｘmin）および終了する（ｘmax）場所が導出され得る。
【００９１】
方法を要約する：
１．  ハイパスフィルタｈP（ｘ，ｙ）を用いて空のグラファイトチューブの強度画像ｆ（ｘ，ｙ）をフィルタリングするか、またはそれを空間および周波数分解能を有する表現に変換する。この結果はｇ（ｘ，ｙ）である。
【００９２】
２．  ｇ（ｘ，ｙ）内の各列における最高値を求め、その対応位置をベクトルに挿入する。ベクトルはモデルを表わし、ベクトルは表現ｇ（ｘ，ｙ）が有する列と同数の要素を有する。
【００９３】
３．  多項式のbottom(ｘ)を３シグマ基準に従ってアウトライアーの反復消去によってモデルに適合させる。それによって、ボトムの限界も決定される。
【００９４】
ピペット操作距離６４を決定するために、ピペット３０の最深位置、および、基準点として、その下にあるボトム３６またはプラットフォーム２６の位置が必要である。したがって、ピペット３０およびボトム３６またはプラットフォーム２６の各々は、画像形成に基づいて認識される必要がある。ピペット３０は差画像分析によって認識される。その際、たとえば図５からの現画像が、たとえば図４の基準画像と比較される。差画像分析のために、基準画像ｈ（ｘ，ｙ）およびピペットを有する現画像ｆ（ｘ，ｙ）は強度画像の形態で存在している。
【００９５】
結果として得られる差画像ｇ（ｘ，ｙ）は、両入力画像同士の間のすべての差を含む。これは図３５に示されている。ノイズに起因する画像全体における最小差は別として、それは、この場合、主にピペット３０である。比較すると、ピペット３０の差分値はノイズに起因する差よりも大きい。ピペット３０は、好適に選択された閾値によってノイズから分離される。次にピペット３０の位置が決定される。これは、ピペット３０の左境界７４、右境界７６および下限７８を含む。座標ｘおよびｙは画像寸法に対して統一のために正規化されて特徴ベクトルに追加される。これに加えて、特徴ベクトルはピペットの幅８０を含む。
【００９６】
特徴ベクトルが所与の限界内に存在する場合、画像内の修正はピペットであると確認される。これは分類とも称される。それによって、限界値は手動で設定される。代替的に、限界値は学習されてもよい。
【００９７】
ピペット３０とボトム３６またはプラットフォーム２６との間の距離６４を決定するために、ボトムの位置が上述のようにまず検出される。多項式のbottom(ｘ)がグラファイトチューブ１０の、またはプラットフォーム２６のボトム３６に適合させられる。
【００９８】
ピペット３０のピペット操作距離６４は、ボトム３６またはプラットフォーム２６に適合させられた関数４４、および画像内のピペット３０の位置によって算出され得る。そのために、ボトム３６、またはプラットフォーム２６の最低ピペット操作位置と最高点との差がピペット３０の下に形成される。ピペット操作距離６４がこの結果である。
【００９９】
方法を簡単に要約する：
１．  差画像分析によって画像内のピペット３０およびその位置を認識する。
【０１００】
２．  ボトム検出によってピペット３０の下のボトム３６またはプラットフォーム２６の位置を決定する。
【０１０１】
３．  画像内のピペット操作位置およびグラファイトチューブ１０のボトム位置によってピペット操作距離６４を計算する。
【０１０２】
乾燥の完了の認識は、上に説明したボトム検出を用いる、コントラスト画像の比較または空間および周波数分解能を有する表現の比較に主に基づく。たとえば試料が入っているグラファイトチューブなどの現画像の各々が基準画像と比較される。これに加えて、認識は差画像分析によっても実行され得る。
【０１０３】
現画像および基準画像の各々は、まず強度画像に変換される。その後、強度画像は、上述のボトム検出によって別個に処理される。これによって、図１７に示されるように関数４４が決定される。そのような関数４４は、たとえば多項式である。関数４４は、グラファイトチューブ１０のボトム３６またはプラットフォーム２６を表わす。関数４４は、たとえば左から右へと、配信画像の両端にわたる安定したコースを有する。基準画像の場合、関数４４はグラファイトチューブ１０のボトム３６またはプラットフォーム２６の実際のコースを表わす。現画像のボトムのコース（関数４６）は画像内容に従って異なる。これは図１８に示されている。試料の乾燥処理がさらに進行するにつれて、現画像の関数４６のコースは、基準関数４４およびボトム３６またはプラットフォーム２６により類似するようになる。
【０１０４】
図１９に示されるように、関数４４および４６が同一またはほぼ同一になるとすぐに、試料３４は乾燥したと見なされる。この類似性は閾値に到達することによって決定される。関数はそれらの係数によって比較される。比較は常に閾値を参照する。特定の用途に従うと、「比較」は、閾値を用いる値の直接評価、減算、またはベクトル同士の間のユークリッド距離を係数比較と称する。しかし、商の形成も係数比較として用いられ得る。その後、該当する場合、差、距離または商が、閾値によって評価される。本実施形態では、関数の係数がベクトルと解釈される。それらのユークリッド距離は両ベクトルに基づいて決定される。ユークリッド距離が定義済み閾値ＳAcceptance1以下である場合、両関数は十分類似であると見なされる。精度を高めるために、比較は、好適な対応の結果が作成されているか否か、連続して数回行なわれて見直される。そうして初めて、ボトム３６またはプラットフォーム２６上の試料３２が完全に乾燥していると分類される。
【０１０５】
グラファイトチューブの現画像は、乾燥段階時に連続的に評価される。
また、差画像分析による乾燥の完了の認識も可能である。乾燥処理時、現画像ｆ（ｘ，ｙ）は同じ方法で基準画像ｈ（ｘ，ｙ）と比較される。現カメラ画像はｆ（ｘ，ｙ）と称され、基準画像はｈ（ｘ，ｙ）と称され、比較結果は
【０１０６】
【数１０】
2017075946.tif 000012
【０１０７】
である。
この結果ｇ（ｘ，ｙ）は図２０に示されており、両入力画像同士の間のすべての差を含む。これらの差は、最小差は別として、ノイズのために、本質的に、現在の乾燥処理に対する画像全体における差である。好適な閾値ＳNoiseを用いてノイズは差画像から除去され、したがって、有意差のみを表わす。
【０１０８】
差が存在しなくなり、差画像がゼロエントリのみからなる場合、ボトムは乾燥していると見なされる。この状況は図２１に示されている。差画像が、さらなる定義済み閾値ＳAcceptance2に関してわずかな差のみを表わしている場合でも、ボトムは乾燥していると見なされる。信頼性の理由で、比較は、ボトムが完全に乾燥していると見なされるように、対応する結果を連続して数回提供する必要がある。
【０１０９】
乾燥認識の差画像分析による第２の方法は、ボトム検出に基づく上述の第１の方法をサポートする。全体の精度は以下の条件下で向上する：差画像分析が信頼性の高い結果を提供することができるように、乾燥対象の試料は、それらのサイズのためにカメラによってキャプチャされる粒子である視覚的に認識可能な残渣を全く残さないかほとんど残し得ない。さらに、両方法を適用することによって、グラファイトチューブ内の実際の乾燥から乾燥を認識するまでの期間がアルゴリズムによって短縮され得る。
【０１１０】
乾燥後に視覚的に認識可能な残渣３４を残す試料が乾燥すると、第２の方法を用いることができない。本明細書によると、第２の方法は、そのような試料を用いて使用可能な結果を提供しない可能性がある。この場合、ボトム検出を用いる第１の方法は試料に係わらず信頼性の高い結果を提供するため、第１の方法のみが用いられ得る。
【０１１１】
認識を短く要約する：
１．  方法コントラスト画像分析：
ａ）  ボトム検出によって基準画像に関数（多項式）を割当てる。
【０１１２】
ｂ）  ボトム検出によって現画像に関数（多項式）を割当てる。
ｃ）  ユークリッド距離によって両関数の係数同士を比較する。距離が閾値ＳAcceptance1よりも小さい場合、試料は乾燥していると見なされる。
【０１１３】
２．  方法差画像分析：
ａ）  現画像ｆ（ｘ，ｙ）と基準画像ｈ（ｘ，ｙ）との差ｇ（ｘ，ｙ）を算出する。
【０１１４】
ｂ）  閾値ＳNoiseを用いてｇ（ｘ，ｙ）内のノイズを除去する。
ｃ）  閾値ＳAcceptance2によってボトムを乾燥しているまたは乾燥していないと分類する。
【０１１５】
試料の沸点に接近したことは、気泡４８の発生によって認識される。これは図８に示されている。気泡４８は、その比較的高い強度のために試料３２の残りから露呈している。この方法全体は一般に、画像内の回転対称オブジェクトのための特徴検出器と見なされ得る。試料３２の乾燥段階時、カメラ２２の画像は連続的に評価される。適用方法に係わらず、発生する可能性のある気泡４８は開始時にハイライト表示される必要がある。Difference of Gaussian法がこの実現例において用いられる。この方法は、入ってくる強度画像に連続的に適用されるため、対応するフィルタカーネルは開始時に異なるスケーリングで作成される。この目的のために、一定条件を受ける一連のフィルタカーネルが生成される。セット
【０１１６】
【数１１】
2017075946.tif 000013
【０１１７】
および
【０１１８】
【数１２】
2017075946.tif 000014
【０１１９】
の可能性のある組合せ毎にフィルタカーネルが生成され、σ1∈Ｑ1、σ2∈Ｑ2およびσ1＞σ2である。
【０１２０】
次に、現在の強度画像が、生成されたすべてのフィルタカーネルを用いて周波数領域内でフィルタリングされる。各フィルタ結果ｇn（ｘ，ｙ）は、対応するスケーリング段階（σ1およびσ2）におけるオブジェクト４８に関する情報を含み得る。有効性はガウスピラミッドによって良好に示され得る。その際、強度画像のいくつかのスケーリング段階が作成される。フィルタ結果は、強度画像の２つの選択されたスケーリング段階同士の間の差である。次に、すべてのフィルタ結果が１つの結果ｇ（ｘ，ｙ）にまとめられる。
【０１２１】
この目的のために、各点（ｘ，ｙ）における最大値がすべてのフィルタ結果ｇn（ｘ，ｙ）において取られ、位置（ｘ，ｙ）における結果ｇ（ｘ，ｙ）に適合させられる。すべての可能性のある気泡の候補が、全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）においてハイライト表示される。負の値はこの方法にとって重要でないため、一般に無視される。これらの候補は、好適な方法によってオブジェクト４８について選択される必要がある。
【０１２２】
一般に、Ｈｏｕｇｈ変換によってほぼ円形のオブジェクトの認識が可能である。しかし、気泡のサイズが小さいため、これは本件では不可能である。
【０１２３】
【数１３】
2017075946.tif 000015
【０１２４】
さまざまな方法が可能である：
方法１
第１の方法は、円錐の回転対称オブジェクトの検出に基づく。円錐オブジェクトはこれによってハイライト表示され、非円錐オブジェクトはマスクされるか減衰される。全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）の要素の強度は、強度としてではなく、第３の軸（ｚ軸）のための座標として用いられる。
【０１２５】
効率化のために、全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）内の可能性のある候補について予備選択が実行される。ｇ（ｘ，ｙ）の単純標準偏差１＊σ未満はすべて無視される。これによって中間結果ｚW（ｘ，ｙ）が作成される。第２のステップにおいて、ｚW（ｘ，ｙ）内のすべての極大が取られ、新たな可能性のある候補と見なされる。この時点まで、試料の沸点に接近したことを認識するアプローチは、異なるスケーリングを用いるDifference of Gaussian法の適用に、入力画像に、かつ極大のフィルタリングに基づく。
【０１２６】
上述の方法を用いて、すべての結果画像が結合されて全体の結果が形成され、その後、この二次元結果に対して極大検出が行なわれる。
【０１２７】
可能性のある候補の予備選択のため、画像全体ｇ（ｘ，ｙ）ではなく、可能性のある候補が存在している位置のみが、方法の以下のステップにおいてフィルタリングされる必要がある。
【０１２８】
非線形フィルタリングが適用される。候補Ｃnについて、８個の必ずしも隣接していないネイバーに関する勾配が計算される。ネイバーは、候補に対して北、東、南、西、北東、南東、南西および北西方向に直接位置している。北、東、南および西の４つのネイバーは、候補までの距離ｄNESWが同じである。これは図２２に示されている。北東、南東、南西および北西方向におけるネイバーも、候補まで距離ｄNeSeSwNwが同じである。距離ｄが与えられる場合は、北、東、南および西のネイバーは、候補までの距離が
dNESW = d
である。
【０１２９】
北東、南東、南西および北西のネイバーは、候補までの距離が
【０１３０】
【数１４】
2017075946.tif 000016
【０１３１】
である。
これまでに提示されたアプローチは、Zimmermann, G. ; Kories, R.: Mustererkennung 1984. Bd. 87. Springer-Verlag GmbH, 1984, S. 147-153 の“Eine Familie von Bildmerkmalen fuer die Bewegungsbestimmung in Bildfolgen“に記載されている、ZimmermannおよびKorisによる単調演算子と同様である。
【０１３２】
これによると、標準偏差σNESWは、北、東、南および西のネイバーの勾配の多重Ｋによって算出される。非常に小さい試料サイズしか存在しないため、標準偏差の値のセキュリティはファジーであることに留意すべきである。その後、標準偏差σNeSeSwNwが北東、南東、南西および北西の勾配の多重Ｋについて算出される。対応するネイバーは実際の候補までの距離が異なる（ｄNESW≠ｄNeSeSwNw）ため、標準偏差は別個に算出される。係数Ｋは予め定められた値であり、Ｋ＞１である。
【０１３３】
標準偏差（σNESWおよびσNeSeSwNw）の算出は比較的計算的に集中しているため、所与の値の平均値（maxDiffNESWおよびmaxDiffNeSeSwNw）からの最大絶対偏差が代替として算出される。候補Ｃnにおけるフィルタリングを結論付けるために、合計σNESW＋σNeSeSwNwまたはmaxDiffNESW＋maxDiffNeSeSwNwが位置Ｃnにおいて値ｚW（ｘ，ｙ）から減算され、新たなマトリクスｓｏｌに書込まれる。
【０１３４】
標準偏差σgは、マトリクスｓｏｌがすべての候補の値で満たされた後に全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）から算出される。値がＮ＊σgよりも大きいマトリクスｓｏｌ内のすべての候補は気泡４８を指す。Ｎはこれによって間接的な閾値に設定され、Ｎ＞１である。
【０１３５】
方法１の要約：
１．  全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）内のすべての極大を取ることによってｇ（ｘ，ｙ）内の候補を予備選択し、各極大は潜在的な候補を表わす。
【０１３６】
２．  候補毎に、
ａ）  そのネイバーまでの距離ｄNESWおよびｄNeSeSwNwの勾配を算出する。
【０１３７】
ｂ）  北−東−南−西および北東−南東−南西−北西について別個に、勾配によって、平均値（maxDiffNESWおよびmaxDiffNeSeSwNw）からの標準偏差（σNESWおよびσNeSeSwNw）または最大絶対偏差を算出する。
【０１３８】
ｃ）  合計σNESW＋σNeSeSwNwまたはmaxDiffNESW＋maxDiffNeSeSwNwをマトリクスｚW（ｘ，ｙ）における実際の候補値から減算して同一位置のマトリクスｓｏｌに書込む。
【０１３９】
３．  全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）の標準偏差σgを算出する。
４．  Ｎ＊σgよりも大きいマトリクスｓｏｌ内のすべての候補は気泡を指す。
【０１４０】
方法２
第２の方法は、ほぼ円形のオブジェクト５０の検出に基づく。この目的のために、候補は、円周と面積との関係に基づいて選択される。対応する候補がほぼ円形であると認識された場合、それらは気泡４８を指す。それによって、全体の結果の要素の強度は第３の軸（ｚ軸）のための座標として用いられる。
【０１４１】
ｇ（ｘ，ｙ）の標準偏差σgが開始時に決定される。σgの所与の多重Ｎが、候補のさらなる予備選択のための閾値となる。ｇ（ｘ，ｙ）内の潜在的な候補はＮ＊σgよりも大きい値を有する必要がある。
【０１４２】
【数１５】
2017075946.tif 000017
【０１４３】
その後、図２３のＮ＊σgにおける切断面において、存在するすべての候補について円周が面積と初めて比較される。この目的のために、円周Ｕおよび面積Ａは存在する候補毎に決定される。円周Ｕによって、円周に対応する円の面積ＡCircleが像点に基づいて算出される。Ａは、所与の閾値ＳAcceptanceを用いてＡCircleと比較される。絶対差｜Ａ−ＡCircle｜が閾値ＳAcceptanceよりも大きい場合は、候補は誤検出ヒットであり、無視される。
【０１４４】
【数１６】
2017075946.tif 000018
【０１４５】
である。
同一の方法が、１＊σgにおける残りの候補について再び行なわれる。これは、図２４の１＊σgにおける切断面において認識可能である。図２５において認識可能なすべての残りの候補は正検出ヒットを指し、したがって真に認識される気泡４８を指す。
【０１４６】
方法の要約：
１．  全体の結果ｇ（ｘ，ｙ）の標準偏差σgを決定する。
【０１４７】
２．  Ｎ＊σgよりも大きいｇ（ｘ，ｙ）内の値を有する候補のみをさらに考慮する：
３．  Ｎ＊σgよりも大きい候補毎に、
ａ）  Ｎ＊σgにおける切断面において候補の円周Ｕおよび面積Ａを決定する。
【０１４８】
ｂ）  対応する円の面積ＡCircleを円周Ｕに対して算出する。
ｃ）  差｜Ａ−ＡCircle｜を算出する。差が閾値ＳAcceptanceよりも大きい場合は、候補を無視する。
【０１４９】
４．依然として残っている候補毎に、
ａ）  １＊σgにおける切断面において候補の円周Ｕおよび面積Ａを決定する。
【０１５０】
ｂ）  対応する円の面積ＡCircleを円周Ｕに対して算出する。
ｃ）  差｜Ａ−ＡCircle｜を算出する。差が閾値ＳAcceptanceよりも大きい場合は、候補を無視する。
【０１５１】
５．すべての残りの候補は気泡である。
上述の方法の実行時間を向上させるために、チューブの外部の領域をマークするマスクが作成される。これは図２８および図３３に示されている。ファーネスおよびプラットフォームを有する図２６の現画像と重畳されるマスク５６が、たとえば図２９に示されている。その領域内の各像点はその中においてゼロに設定される。これは図２８および図３３に示されている。それによって、両検出方法はこの領域を無視する。この目的のために、グラファイトチューブの構造を知る必要がある。一方で図２６に示されるようなプラットフォームを有するグラファイトチューブ、他方でプラットフォームを有さないグラファイトチューブ、の２本のグラファイトチューブが存在する。これは図３０に示されている。プラットフォームを有するグラファイトチューブは、プラットフォームの左右の境界において特徴的なエッジ５２を有する。これに加えて、直接的なグラファイトチューブ照明のため、グラファイトチューブ１０の左右の境界に比較的強いコントラストが位置している。プラットフォームを有さないグラファイトチューブでは、直接的なグラファイトチューブ照明のため、コントラストはグラファイトチューブの左右の境界でのみ認識可能である。
【０１５２】
したがって、画像内の対応するエッジが検出可能であるべきである。マスクを作成するために、空の、ピペットが挿入されていないグラファイトチューブ空間の画像がまず必要である。これは図２６に示されている。カメラドライバによって提供されるカメラの原カラー画像が用いられる。カラー画像は、ノイズを最小化するためにガウスローパスフィルタで平滑化される。カラー画像はＲＧＢカラースペース内に存在し、赤、緑および青の３つの色チャネルが存在する。
【０１５３】
その後、Ｓｏｂｅｌ演算子を用いて、チャネルの強度画像によって緑色（ｆb（ｘ，ｙ））についてエッジ検出が行なわれる。強度画像は、Ｓｏｂｅｌ演算子ｈX（ｘ，ｙ）およびｈY（ｘ，ｙ）でフィルタリングされ
【０１５４】
【数１７】
2017075946.tif 000019
【０１５５】
、その後、所与の閾値ＳBWを有する２値画像に変換される。２値画像に基づいて、Ｈｏｕｇｈ変換が直線に適用される。この結果は、エッジ５２に割当てられた直線５４（図２７）の蓄積であり、当該直線はパラメトリック形式で存在する。この処理全体は青色チャネルでも行なわれ、これによってまた画像内に直線が検出される。グラファイトチューブのカラー画像は、主に緑色および青色チャネル内に貴重な情報を含む。このため、赤色チャネルは無視される。
【０１５６】
その後、検出された直線同士が互いに比較され、非対象の直線が選別される。これは、グラファイトチューブの形状について存在する知識に基づいて起こる。最後に、グラファイトチューブの左右の境界をマークするそれらの候補が維持される。検出されたエッジの外部の領域はマスク５６を規定する。これは、図２８において認識可能なグラファイトチューブの外部の領域に対応する。図２６のグラファイトチューブの非対象領域は、図２８の作成されたマスク５６との重畳によって、図２９においてマスクされている。これは、プラットフォームを有するグラファイトチューブを用いると確実にうまくいく。プラットフォームを有さないグラファイトチューブを用いると、プラットフォームの特徴的なエッジが存在しないため、このアプローチは意図される結果をもたらさない。マスクは、不正確な直線検出のため、グラファイトチューブの視野の一部を覆うことになる。この結果、グラファイトチューブの種類を特定し、プラットフォームが存在するか否かを判断することが間接的に可能である。これから、ここに示される方法の新たな適用が導出され得る。
【０１５７】
作成されたマスクはプラットフォームを有さないグラファイトチューブに適用不可能であるため、マスクは他の手段によって作成される。エッジ検出は、図３０の当初のグラファイトチューブ画像のすべての３色チャネルに対してＳｏｂｅｌ演算子によって行なわれる。その後、図３１の３つのエッジ画像に基づいて凸形ラッピングが作成される。その後、すべての３つのチャネルの凸形ラッピングが重畳され、次に、新たな仮のマスク６６が形成される。これは図３２に示されている。すべての凸形ラッピングの総量および総量を超える領域によって、新たなマスク５８が得られる。これは図３３に示されている。図３４において、図３０のグラファイトチューブの非対象領域は、図３３の作成されたマスク５８との重畳によってマスクされている。
【符号の説明】
【０１５８】
１０  グラファイトチューブ、１２，１４  側面開口部、１６  開口部、１８  光路、２２  カメラ、２４  焦点、２８  ＬＥＤライト。
【図１】
2017075946.tif 000027
【図２】
2017075946.tif 000028
【図３】
2017075946.tif 000029
【図４】
2017075946.tif 000030
【図５】
2017075946.tif 000031
【図６】
2017075946.tif 000032
【図７】
2017075946.tif 000033
【図８】
2017075946.tif 000034
【図９】
2017075946.tif 000035
【図１０】
2017075946.tif 000036
【図１１】
2017075946.tif 000037
【図１２】
2017075946.tif 000038
【図１３】
2017075946.tif 000039
【図１４】
2017075946.tif 000040
【図１５】
2017075946.tif 000041
【図１６】
2017075946.tif 000042
【図１７】
2017075946.tif 000043
【図１８】
2017075946.tif 000044
【図１９】
2017075946.tif 000045
【図２０】
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【図２１】
2017075946.tif 000047
【図２２】
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【図２３】
2017075946.tif 000049
【図２４】
2017075946.tif 000050
【図２５】
2017075946.tif 000051
【図２６】
2017075946.tif 000052
【図２７】
2017075946.tif 000053
【図２８】
2017075946.tif 000054
【図２９】
2017075946.tif 000055
【図３０】
2017075946.tif 000056
【図３１】
2017075946.tif 000057
【図３２】
2017075946.tif 000058
【図３３】
2017075946.tif 000059
【図３４】
2017075946.tif 000060
【図３５】
2017075946.tif 000061
【外国語明細書】
2017075946000001.pdf