(57)【要約】  研磨断面の顕微鏡画像のデジタル取得、ならびに適切なソフトウェア手順によるその処理、分析、および分類に基づく、人間の介入に依存しない、焼成鉄鉱石ペレットの熟成度（ＤＭ）の自動的分類方法。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）研磨断面の顕微鏡画像のデジタル取得工程；
（ｂ）前記画像の処理工程；
（ｃ）前記画像の分析工程；ならびに
（ｄ）適切なソフトウェア手順による前記画像の分類工程
を含む、焼成鉄鉱石ペレットに対する熟成度（ＤＭ）の自動的分類方法。
【請求項２】
前記工程（ｂ）が、バックグラウンド補正、エッジ強調、セグメント化、および形態後処理の工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程（ｃ）が、４種類の測定パラメータ：視野パラメータ、サイズパラメータ、テクスチャパラメータ、および形状パラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記視野パラメータが、粒子および細孔数、粒子および細孔面積分率、ならびに粒子平均切片長さを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記サイズパラメータが、粒子および細孔面積、周囲長、キャリパー径、ならびに円相当径を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記テクスチャパラメータが、視野画像中のピクセル強度の平均強度、視野画像中のピクセル強度の標準偏差、および前記視野画像中の前記ピクセル強度から測定されたハラリックパラメータを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記形状パラメータが、粒子アスペクト比、凸部面積および周囲長に基づく凸度、面積、周囲長、および最大キャリパー径に基づく円形状係数、内接円径および最小または最大キャリパー径に基づく分岐および変更率を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記工程（ｄ）が、Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤと称される前記熟成度の４つのクラス、ならびに必要に応じて中間の種類ＡＢ、ＢＣ、およびＣＤを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記熟成度が、ＡからＤへ向かって増加し、クラスＡが、最も低い熟成度であり、クラスＤが、最も高い熟成度であると見なされる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記熟成度が、前記自動的システムによって特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法が、再現性を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法が、オペレーターに依存しない、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記方法が、自動顕微鏡システムを用いる、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１２年９月２８日に出願され、発明の名称が「鉄鉱石ペレットの熟成度の自動的分類」である米国特許出願第６１／７０７，７１７号の優先権を主張するものであり、その全内容が参照により本明細書に援用される。
【技術分野】
【０００２】
本発明の態様は、人間の介入に依存しない、焼成鉄鉱石ペレットの熟成度（ＤＭ）の自動的分類方法に関する。例としての方法は、研磨断面の顕微鏡画像のデジタル取得、ならびに適切なソフトウェア手順によるその処理、分析、および分類に基づいている。
【背景技術】
【０００３】
鉄鉱石ペレットは、鉄鉱石超微粒子（０．２５ｍｍ未満）の球状凝集物である。ペレットは、取扱いおよび輸送時に、ならびに還元反応器中でのその使用時に重要であるその圧縮強度を高めるために、熱処理を受ける。熱処理の過程では、いくつかの物理化学的反応が発生し、微細構造に強い変化がもたらされる。これらの変化は、「熟成度」（ＤＭ）と記述され得るものであり、微細構造の特徴を表す目的で複数のクラスに分類され得る。典型的には、ＤＭは、４つのレベル：Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤに分割されるが、ＡＢ、ＢＣ、およびＣＤなどの中間の種類も得ることができる。熟成度は、ＡからＤへ向かって増加し、クラスＡが、最も低い熟成度であり、クラスＤが、最も高い熟成度と見なされる。
【０００４】
通常、ＤＭは、サンプルの断面を光学顕微鏡で観察することによって明らかにされる。人間の熟練オペレーターが、顕微鏡の接眼レンズで直接、またはデジタルディスプレイで画像を観察し、その視野に対するＤＭを決定する。この決定は、粒子形状、多孔度、フェライトの存在、およびスラグ形成などのいくつかのパラメータに基づいている。このことは、強い主観的な要素を持ち、誤差および再現性の欠如に繋がる複雑な分類の問題点を表している。図１から４は、クラスＡ、Ｂ、Ｃ、およびＤに対する典型的な画像を示す。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、強い主観的な要素を持ち、誤差および再現性の欠如に繋がる人間の介入を特徴とするこのシナリオを、人間の介入に依存しない、焼成鉄鉱石ペレットのＤＭの分類のための自動的方法によって克服することを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、ＤＭのクラスＡに対する画像を示す。
【図２】図２は、ＤＭのクラスＢに対する画像を示す。
【図３】図３は、ＤＭのクラスＣに対する画像を示す。
【図４】図４は、ＤＭのクラスＤに対する画像を示す。
【図５】図５は、本発明によって提供される自動的方法のフローチャートである。
【図６】図６は、本発明によって提供される自動的方法の態様を実施するように構成されたコンポーネントを有するコンピュータデバイスを含むシステムである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
（好ましい態様の説明）
人間の介入に依存しない、焼成鉄鉱石ペレットの熟成度（ＤＭ）の自動的分類方法は、本明細書で説明されているように、研磨断面の顕微鏡画像のデジタル取得、ならびに適切なソフトウェア手順によるその処理、分析、および分類に基づいている。
【０００８】
図１〜６を参照すると、画像処理は、バックグラウンド補正、エッジ強調、セグメント化、および形態後処理の工程を含む。
【０００９】
画像分析は、以下に挙げるような複数の測定パラメータを提供する：
１．視野パラメータ：粒子および細孔数、粒子および細孔面積分率、粒子平均切片長さ（particle mean lineal intercept）
２．サイズパラメータ：粒子および細孔面積、周囲長、キャリパー径（calipers）、円相当径
３．テクスチャパラメータ：視野画像中のピクセル強度の視野平均強度、視野画像中のピクセル強度の標準偏差、および視野画像中のピクセル強度から測定されたハラリックパラメータ（隣接するグレースケールピクセルの共出現の統計的測定値である）
４．形状パラメータ：粒子アスペクト比、凸部面積および周囲長に基づく凸度（convexity）、面積、周囲長、および最大キャリパー径に基づく円形状係数、内接円径および最小または最大キャリパー径に基づく分岐および変更率（branching and modification ratios）
【００１０】
このパラメータセットを、４つの熟成度（Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤ）を代表する何百という視野画像に対して測定し、管理された分類手順への入力として用いた。測定セットの１０，０００を超える細区分の交差検証後、現行の方法（人間による分析）および自動的方法（ソフトウェア分析）を比較し、４つのクラスに対する包括的分類率は、９１．２１％に達した。
【００１１】
画像の分類は、４つのクラスの熟成度：Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤを含み、熟成度は、ＡからＤへ向かって増加し、クラスＡが、最も低い熟成度であり、クラスＤが、最も高い熟成度と見なされる。
【００１２】
特に、図５および６を参照すると、システム６００は、人間の介入に依存しない、焼成鉄鉱石ペレットのＤＭの自動的分類方法５００の態様を実施するように構成されてよい。
【００１３】
システム６００は、例えばデジタルカメラなど、画像を取り込むデジタル画像取り込みデバイス６２０を含む。システム６００はまた、方法５００の５１０において、デジタル画像取り込みデバイス６２０から、例えばデジタル画像取得コンポーネント６０９を介して、取り込まれた画像を取得するコンピュータデバイス６１０も含む。画像は、焼成鉄鉱石ペレット６３０のサンプル断面の第一の画像データセットを含む。デジタル画像取り込みデバイス６２０およびデジタル画像取得コンポーネント６０９は、別々のコンポーネントとして示されるが、それらは、同じコンポーネントの一部であってもよい。例えば、デジタル画像取り込みデバイス６２０は、コンピュータデバイス６１０の例に示されるその他のコンポーネントの一部またはすべても含む、例えばコンピュータデバイス６１０などのコンピュータデバイスの一部であってよい。別の例では、コンピュータデバイス６１０の例に示されるコンポーネントの一部またはすべてが、デジタル画像取り込みデバイス６２０の一部として含まれていてよい。
【００１４】
次に、コンピュータデバイス６１０は、方法５００の５２０において、例えば、バックグラウンド補正アルゴリズムもしくはファンクション、エッジ強調アルゴリズムもしくはファンクション、セグメント化アルゴリズムもしくはファンクション、および／または形態後処理アルゴリズムもしくはファンクションのうちの１つ以上を実行するソフトウェアおよび／またはハードウェアであってよい画像処理コンポーネント６０８を介して画像の処理を行い、修正画像および／または画像データの第二セットもしくは処理セットを作成する。
【００１５】
次に、コンピュータデバイス６１０は、方法５００の５３０において、例えば、１つ以上のアルゴリズムもしくはファンクションを実行するソフトウェアおよび／またはハードウェアであってよい画像分析コンポーネント６０７を介して修正画像および／または画像データの第二セットもしくは処理セットを分析し、画像に対する１つ以上の画像測定パラメータ（例：視野パラメータ、サイズパラメータ、テクスチャパラメータ、および／または形状パラメータ）を発生させる。
【００１６】
次に、コンピュータデバイス６１０は、方法５００の５４０において、例えば、１つ以上の画像分類アルゴリズムもしくはファンクションを実行するソフトウェアおよび／またはハードウェアであってよい画像分類コンポーネント６０６を介して、画像に対する１つ以上の画像測定パラメータを、例えば１つ以上のＤＭ分類の各々に対応する１つ以上の代表的画像測定パラメータに対する値または範囲を含んでよい１つ以上の対応する画像分類パラメータ規則のセットと比較することによって、画像の分類を行う。例えば、画像分類パラメータ規則は、各ＤＭのクラスの定量に用いられる管理された分類手順からのサンプルに基づいてよい。１つ以上の代表的画像測定パラメータに対する値もしくは範囲の特定の適合度を達成すること、またはそうでなければ特定のＤＭに対する画像分類パラメータ規則を満たすことに基づくことにより、システムは、ＤＭクラスと画像との間の関連付けを行う。
【００１７】
このようにして、各画像、従って焼成鉄鉱石ペレットの各サンプルは、自動的に評価され、ＤＭ分類を付与することができる。
【００１８】
また、コンピュータデバイス６１０は、本明細書で述べるコンポーネントおよびファンクションの１つ以上に付随する処理ファンクションを実施するためのプロセッサ６０１を含んでもよい。プロセッサ６０１は、単一もしくは複数セットのプロセッサまたはマルチコアプロセッサを含んでよい。さらに、プロセッサ６０１は、集中処理システムおよび／または分散処理システムとして実装されてよい。
【００１９】
また、コンピュータデバイス６１０は、本明細書で用いられるデータおよび／またはプロセッサ６０１によって実行されるアプリケーションのローカルバージョンを保存するなどのために、メモリ６０２も含んでよい。メモリ６０２は、コンピュータが利用可能であるいかなる種類のメモリを含んでもよく、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、テープ、磁気ディスク、光学ディスク、揮発性メモリ、非揮発性メモリ、およびこれらのいずれかの組み合わせなどである。
【００２０】
また、コンピュータデバイス６１０は、本明細書で述べるハードウェア、ソフトウェア、およびサービスを利用する１つ以上の要素との通信の確立および維持を提供する通信コンポーネント６０３も含んでよい。通信コンポーネント６０３は、コンピュータデバイス内のコンポーネント間の、さらにはコンピュータと、通信ネットワーク全体に配置されたデバイスおよび／またはコンピュータデバイスにシリアルもしくはローカル接続されたデバイスなどの外部デバイスとの間の通信を行ってよい。例えば、通信コンポーネント６０３は、１つ以上のバスを含んでよく、さらに、それぞれ１つ以上の送信機および受信機に、または１つ以上の送受信機に付随する、外部デバイスとインターフェース接続するように操作可能である送信チェーンコンポーネントおよび受信チェーンコンポーネントも含んでよい。
【００２１】
また、コンピュータデバイス６１０は、本明細書で述べる態様に関連して用いられる情報、データベース、およびプログラムの大量保存を提供する、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの適切ないかなる組み合わせであってもよいデータストア６０４も含んでよい。例えば、データストア６０４は、プロセッサ６０１によって現在実行されていないアプリケーションのためのデータレポジトリであってよい。
【００２２】
また、コンピュータデバイス６１０は、コンピュータデバイス６１０のユーザーからの入力を受けるように操作可能であり、さらに、ユーザーへ提示するための出力を発生させるようにも操作可能であるユーザーインターフェースコンポーネント６０５も含んでよい。ユーザーインターフェースコンポーネント６０５は、１つ以上の入力デバイスを含んでよく、これらに限定されないが、キーボード、数字キーパッド、マウス、タッチ式ディスプレイ、ナビゲーションキー、ファンクションキー、マイク、音声認識コンポーネント、ユーザーからの入力を受けることができるその他の何らかの機構、またはこれらのいずれかの組み合わせが挙げられる。さらに、ユーザーインターフェースコンポーネント６０５は、１つ以上の出力デバイスを含んでよく、これらに限定されないが、ディスプレイ、スピーカー、ハプティックフィードバック機構（haptic feedback mechanism）、プリンター、ユーザーへ出力を提示することができるその他の何らかの機構、またはこれらのいずれかの組み合わせが挙げられる。
【００２３】
現行の方法と提案される本発明との間の主たる相違を以下の表にまとめる。
【００２４】
【表１】
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【００２５】
本出願で示される例は、単に説明の目的のものであり、いかなる形であっても、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。
【００２６】
本出願で用いられる場合、「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」などの用語は、これらに限定されないが、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアなどのコンピュータ関連要素を含む。例えば、コンポーネントは、これらに限定されないが、プロセッサ上で実行中のプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータであってよい。例として、コンピュータデバイス上で実行中のアプリケーションおよびコンピュータデバイスの両方がコンポーネントであり得る。１つ以上のコンポーネントが、１つのプロセスおよび／または実行スレッド内に存在してよく、コンポーネントは、１つのコンピュータ上に局在化されてよく、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散されてもよい。加えて、これらのコンポーネントは、保存された種々のデータ構造を有する種々のコンピュータ可読媒体から実行されてよい。コンポーネントは、ローカルシステム、分散システムにある別のコンポーネントと、および／またはインターネットなどのネットワークを通じて他のシステムと、シグナルによって情報交換する１つのコンポーネントからのデータなどである１つ以上のデータパケットを有するシグナルに従うなどにより、ローカルおよび／またはリモートプロセスを介して通信を行ってよい。
【００２７】
本明細書で開示される実施形態と関連して述べる種々の説明のためのロジック、ロジックブロック、モジュール、および回路は、本明細書で述べる機能を実施するように設計された汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくはその他のプログラマブルロジックデバイス、離散ゲート（discrete gate）もしくはトランジスタロジック、離散ハードウェアコンポーネント、またはこれらのいずれかの組み合わせを用いて実行または実施されてよい。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってよいが、別の選択肢として、プロセッサは、従来のいずれのプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであってもよい。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせとして実行されてもよく、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連動した１つ以上のマイクロプロセッサ、またはいずれかのその他のそのような構成である。加えて、少なくとも１つのプロセッサは、上述の工程および／または処理のうちの１つ以上を実施するように操作可能である１つ以上のモジュールを含んでもよい。
【００２８】
さらに、本明細書で開示される態様に関連して述べる方法もしくはアルゴリズムの工程および／または処理の具体化は、ハードウェアで直接、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはこれら２つの組み合わせで行われてよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、または本技術分野にて公知のその他いずれかの形態の記憶媒体内に存在してよい。プロセッサが、記憶媒体から情報を読み取り、および記憶媒体に情報を書き込むことができるように、代表的な記憶媒体は、プロセッサに接続されていてよい。別の選択肢として、記憶媒体は、プロセッサに不可欠であり得る。さらに、ある態様では、プロセッサおよび記憶媒体は、ＡＳＩＣに存在してよい。加えて、ＡＳＩＣは、ユーザー端末に存在してもよい。別の選択肢として、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザー端末中の離散コンポーネントとして存在してもよい。加えて、ある態様では、方法もしくはアルゴリズムの工程および／または処理は、コンピュータプログラム製品中に組み込まれていてよい機械可読媒体および／もしくはコンピュータ可読媒体上のコードおよび／もしくは命令の１つ、またはいずれかの組み合わせもしくはセットとして存在してもよい。
【００２９】
１つ以上の態様では、記載したファンクションは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらのいずれかの組み合わせで実行されてよい。ソフトウェアで実行される場合、ファンクションは、コンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令もしくはコードとして保存または送信されてよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体、およびコンピュータプログラムの１つの場所から別の場所への移送を容易とするいかなる媒体をも含む通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによるアクセスが可能である入手可能ないかなる媒体であってもよい。例として、限定されないが、そのようなコンピュータ可読媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ‐ＲＯＭ、もしくはその他の光学記憶ディスク、磁気記憶ディスクもしくはその他の磁気記憶デバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望されるプログラムコードを保持または記憶するために用いることができ、コンピュータによるアクセスが可能であるその他のいずれかの媒体が含まれ得る。また、いずれの接続も、コンピュータ可読媒体と称され得る。例えば、ソフトウェアが、ウェブサイト、サーバー、またはその他のリモートソースから、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、電波、マイクロ波などの無線技術を用いて送信される場合、その同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、電波、およびマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で用いられる場合、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（ＣＤ)、レーザーディスク（登録商標）、光学ディスク、デジタル多機能ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびブルーレイディスクを含み、この場合、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生するが、ディスク（disc）は、通常、データをレーザーによって光学的に再生する。上記の組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【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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【国際調査報告】
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