(57)【要約】【課題】複数の粒子の粒子像を撮像する場合であっても、各粒子に対して高精度で粒子像を抽出することが可能な粒子分析装置を提供する。【解決手段】この粒子分析装置は、粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得する抽出パラメータ取得手段と、得られた粒子毎の抽出パラメータに基づいて、撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された粒子像に基づいて粒子の分析を行う分析手段とを備えている。【選択図】図１３
2009244253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得する抽出パラメータ取得手段と、
得られた粒子毎の前記抽出パラメータに基づいて、前記撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段と、
抽出された粒子像に基づいて粒子の分析を行う分析手段とを備えた、粒子分析装置。
【請求項２】
前記撮像画像は、暗視野照明された粒子の撮像画像を含む、請求項１に記載の粒子分析装置。
【請求項３】
前記抽出パラメータは、前記撮像画像から粒子像の一部として抽出される画素と抽出されない画素とを区別するための閾値である、請求項２に記載の粒子分析装置。
【請求項４】
前記抽出パラメータ取得手段は、前記撮像画像の最大輝度値に基づいて、前記閾値を粒子毎に取得するように構成されている、請求項３に記載の粒子分析装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記閾値に基づいて前記撮像画像を２値化することにより、前記撮像画像から粒子像を抽出するように構成されており、
前記抽出パラメータ取得手段は、以下の式（１）により前記閾値を取得するように構成されている、請求項４に記載の粒子分析装置。
２値化の閾値＝前記撮像画像における最頻度輝度値  ＋  前記撮像画像における最大輝度値  ×  設定値Ａ１（０＜Ａ１＜１）  ・・・（１）
【請求項６】
前記抽出パラメータ取得手段は、前記撮像画像における輝度勾配の最大値に基づいて、前記閾値を粒子毎に取得するように構成されている、請求項３に記載の粒子分析装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、前記閾値に基づいて前記撮像画像を２値化することにより、前記撮像画像から粒子像を抽出するように構成されており、
前記抽出パラメータ取得手段は、以下の式（２）により前記閾値を取得するように構成されている、請求項６に記載の粒子分析装置。
２値化の閾値＝前記撮像画像における最頻度輝度値  ＋  前記撮像画像における輝度勾配の最大値  ×  設定値Ａ２（０＜Ａ２＜１）  ・・・（２）
【請求項８】
前記抽出手段は、前記抽出パラメータ取得手段によって取得された閾値が以下の式（３）により取得された値よりも小さい場合に、以下の式（３）により取得された値を２値化の閾値として前記撮像画像から粒子像を抽出するように構成されている、請求項５または７に記載の粒子分析装置。
２値化の閾値＝前記撮像画像における最頻度輝度値  ＋  設定値Ｂ（Ｂ＞０）  ・・・（３）
【請求項９】
粒子は、透明材料または半透明材料からなる粒子を含む、請求項２〜８のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１０】
前記分析手段は、抽出された粒子像に基づいて粒子の形態的特徴を示す形態的特徴情報を生成するように構成されている、請求項１〜９のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１１】
前記形態的特徴情報は、円形度または円相当径である、請求項１０に記載の粒子分析装置。
【請求項１２】
複数の粒子を含む試料を撮像して試料画像を取得する撮像部と、
前記試料画像から単一の粒子像を含む画像を生成することにより前記撮像画像を取得する撮像画像取得手段とをさらに備える、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１３】
前記撮像画像取得手段は、１つの前記試料画像に複数の粒子像が含まれている場合に、１つの前記試料画像に基づいて複数の前記撮像画像を取得するように構成されている、請求項１２に記載の粒子分析装置。
【請求項１４】
前記撮像画像取得手段は、
前記試料画像中の粒子像を特定する粒子像特定手段と、
特定された粒子像が含まれる前記試料画像中の所定部分を切り出して、前記撮像画像を取得する切り出し手段とを含む、請求項１２または１３に記載の粒子分析装置。
【請求項１５】
前記粒子像特定手段は、前記試料画像を２値化することにより粒子像を特定するように構成されている、請求項１４に記載の粒子分析装置。
【請求項１６】
前記撮像部は、試料から複数の前記試料画像を取得するように構成されており、前記粒子像特定手段は、前記試料画像毎に２値化閾値を設定し、前記試料画像毎に設定された２値化閾値によって前記試料画像を２値化することにより粒子像を特定するように構成されている、請求項１５に記載の粒子分析装置。
【請求項１７】
粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得するステップと、
粒子毎に取得された前記抽出パラメータに基づいて、前記撮像画像から粒子像を抽出するステップと、
抽出された前記粒子像に基づいて、粒子の分析を行うステップとを備える、粒子分析方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得する抽出パラメータ取得手段、
粒子毎に取得された前記抽出パラメータに基づいて、前記撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段、および、
前記抽出手段によって抽出された前記粒子像に基づいて、粒子の分析を行う分析手段、として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムに関し、特に、粒子を含む画像に基づいて粒子を分析する粒子分析装置、粒子を含む画像に基づいて粒子を分析する粒子分析方法、および、このような粒子分析方法を実現するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段を備えた粒子分析装置が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記特許文献１には、試料液に含まれる粒子を撮像して分析することにより、試料液に含まれる粒子の大きさや形状などの形態的特徴情報を得ることが可能な粒子分析装置が開示されている。この粒子分析装置では、撮像画像の背景部分と粒子像部分との輝度が異なることを利用して、撮像画像から粒子像を抽出している。すなわち、所定の輝度値を閾値に設定するとともに、撮像画像のうち、その閾値よりも輝度が大きい部分および小さい部分をそれぞれ粒子像部分および背景部分とすることにより、撮像画像から粒子像を抽出している。この特許文献１の粒子分析装置は、１つの試料から得られた複数の撮像画像に対して１つの閾値を設定し、各撮像画像にその閾値を適用することにより、各撮像画像からそれぞれの粒子像を抽出するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３０４０４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１では、１つの試料から得られた複数の撮像画像に対して同じ閾値に基づいて粒子を抽出しているので、１つの試料から得た複数の撮像画像に輝度の大きい粒子像を含む撮像画像と輝度の小さい粒子像を含む撮像画像とが含まれる場合には、輝度の大きい粒子像を小さい誤差、すなわち高精度で抽出するように閾値を設定すると、輝度が小さい粒子像の抽出の誤差が大きくなるか、または抽出することができない場合がある。また、輝度の小さい粒子像を高精度で抽出するように閾値を設定すると、輝度が大きい粒子像の抽出の誤差が大きくなる。このように、上記特許文献１の粒子分析装置では、試料中の複数の粒子にわたって小さな誤差、すなわち高精度で各粒子像を抽出することが困難であるという問題点がある。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、複数の粒子の粒子像を撮像する場合であっても、各粒子に対して高精度で粒子像を抽出することが可能な粒子分析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段および発明の効果】
【０００７】
この発明の第１の局面による粒子分析装置は、粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得する抽出パラメータ取得手段と、得られた粒子毎の抽出パラメータに基づいて、撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段と、抽出された粒子像に基づいて粒子の分析を行う分析手段とを備えている。
【０００８】
この第１の局面による粒子分析装置では、上記のように、粒子像を抽出するための抽出パラメータを粒子毎に抽出するための抽出パラメータ取得手段を設けることによって、１つの試料から得た複数の撮像画像に輝度の大きい粒子像を含む撮像画像と輝度の小さい粒子像を含む撮像画像とが含まれる場合に、それらの粒子像にそれぞれ適した抽出パラメータを抽出パラメータ取得手段により取得して設定することができる。これにより、試料中の複数の粒子に対して各粒子毎に設定した抽出パラメータに基づいて粒子像を抽出することができるので、高精度で各粒子像を抽出することができる。
【０００９】
上記第１の局面による粒子分析装置において、好ましくは、撮像画像は、暗視野照明された粒子の撮像画像を含む。このように構成すれば、試料に含まれる粒子が透明または半透明である場合に、明視野照明された場合の撮像画像と比較して明瞭な粒子像を得ることができる。
【００１０】
この場合、好ましくは、抽出パラメータは、撮像画像から粒子像の一部として抽出される画素と抽出されない画素とを区別するための閾値である。このように構成すれば、撮像画像中の画素毎に粒子像の一部として抽出するか否かを決定して粒子像を抽出することができ、粒子の微細な凹凸を反映した粒子像を抽出することができる。
【００１１】
上記抽出パラメータが閾値である構成において、好ましくは、抽出パラメータ取得手段は、撮像画像の最大輝度値に基づいて、閾値を粒子毎に取得するように構成されている。このように構成すれば、粒子像の輝度が大きい場合には、その粒子像が含まれる撮像画像の最大輝度値も大きくなり、粒子像の輝度が小さい場合には、その粒子像が含まれる撮像画像の最大輝度値も小さくなるといったように、粒子像の輝度とその粒子像が含まれる撮像画像の最大輝度値とは単純増加の対応関係を有すると考えられるので、撮像画像の最大輝度値に基づいて、その撮像画像に含まれる粒子像を抽出するための適切な閾値を粒子毎に設定することができる。したがって、撮像画像の最大輝度値に基づいて粒子毎の閾値を算出することによって、輝度の大きい粒子像と輝度の小さい粒子像との両方の粒子像の抽出誤差が小さくなるように閾値を粒子毎に設定することができる。
【００１２】
この場合、好ましくは、抽出手段は、閾値に基づいて撮像画像を２値化することにより、撮像画像から粒子像を抽出するように構成されており、抽出パラメータ取得手段は、以下の式（１）により閾値を取得するように構成されている。
【００１３】
２値化の閾値＝撮像画像における最頻度輝度値  ＋  撮像画像における最大輝度値  ×  設定値Ａ１（０＜Ａ１＜１）  ・・・（１）
このように構成すれば、撮像画像における最頻度輝度値は撮像画像の背景の輝度値であるので、撮像画像のうち、粒子の輝度に対応した所定の輝度値（撮像画像における最大輝度値  ×  設定値Ａ１）だけ背景の輝度値よりも輝度が大きい部分を粒子像として抽出することができる。
【００１４】
上記抽出パラメータが閾値である構成において、好ましくは、抽出パラメータ取得手段は、撮像画像における輝度勾配の最大値に基づいて、閾値を粒子毎に取得するように構成されている。このように構成すれば、粒子像の輝度が大きい場合には、その粒子像と背景との境界部分（粒子の輪郭部分）の輝度変化も大きくなり、粒子像の輝度が小さい場合には、その粒子像と背景との境界部分（粒子の輪郭部分）の輝度変化も小さくなるといったように、粒子像の輝度とその粒子像が含まれる撮像画像の輝度勾配の最大値とは単純増加の対応関係を有すると考えられるので、撮像画像の輝度勾配の最大値に基づいて、その撮像画像に含まれる粒子像を抽出するための適切な閾値を粒子毎に設定することができる。したがって、撮像画像の輝度勾配の最大値に基づいて粒子毎の閾値を算出することによって、輝度の大きい粒子像と輝度の小さい粒子像との両方の粒子像の抽出誤差が小さくなるように閾値を粒子毎に設定することができる。
【００１５】
この場合、好ましくは、抽出手段は、閾値に基づいて撮像画像を２値化することにより、撮像画像から粒子像を抽出するように構成されており、抽出パラメータ取得手段は、以下の式（２）により閾値を取得するように構成されている。
【００１６】
２値化の閾値＝撮像画像における最頻度輝度値  ＋  撮像画像における輝度勾配の最大値  ×  設定値Ａ２（０＜Ａ２＜１）  ・・・（２）
このように構成すれば、撮像画像における最頻度輝度値は撮像画像の背景の輝度値であるので、撮像画像のうち、粒子の輝度に対応した所定の輝度値（撮像画像における輝度勾配の最大値  ×  設定値Ａ２）だけ背景の輝度値よりも輝度が大きい部分を粒子像として抽出することができる。
【００１７】
上記式（１）または式（２）により２値化の閾値を算出する構成において、好ましくは、抽出手段は、抽出パラメータ取得手段によって取得された閾値が以下の式（３）により取得された値よりも小さい場合に、以下の式（３）により取得された値を２値化の閾値として撮像画像から粒子像を抽出するように構成されている。
【００１８】
２値化の閾値＝撮像画像における最頻度輝度値  ＋  設定値Ｂ（Ｂ＞０）  ・・・（３）
このように構成すれば、粒子像の輝度が小さいことに起因して上記式（１）または式（２）により算出された閾値が小さくなり過ぎた場合に、予め設定した設定輝度値Ｂを用いて上記式（３）により算出した値を２値化の閾値として粒子像を抽出することができる。これにより、閾値算出手段により算出された閾値が小さくなり過ぎた場合にも、高精度で粒子像を抽出することができる。
【００１９】
上記暗視野照明された粒子の撮像画像から粒子像を抽出する構成において、粒子は、透明材料または半透明材料からなる粒子を含んでいてもよい。
【００２０】
上記第１の局面による粒子分析装置において、好ましくは、分析手段は、抽出された粒子像に基づいて粒子の形態的特徴を示す形態的特徴情報を生成するように構成されている。このように構成すれば、高精度で抽出した粒子像に基づいて粒子の形態的特徴情報を生成することができるので、より正確な粒子の形態的特徴情報を生成することができる。
【００２１】
この場合、好ましくは、形態的特徴情報は、円形度または円相当径である。ここで、円形度とは、抽出した粒子像の形状がどれだけ真円に近いかを示す値であり、円形度が１に近くなるほど真円に近いことを示す。また、円相当径とは、抽出した粒子像の投影面積と同じ面積を持つ円の直径のことをいう。そして、これらの情報は、いずれも粒子像の輪郭に基づいて求められるため、高精度で抽出した粒子像に基づいて円形度または円相当径を得ることにより、実際の粒子の形態をより正確に反映した値を得ることができる。
【００２２】
上記第１の局面による粒子分析装置において、好ましくは、複数の粒子を含む試料を撮像して試料画像を取得する撮像部と、試料画像から単一の粒子像を含む画像を生成することにより撮像画像を取得する撮像画像取得手段とをさらに備える。このように構成すれば、物理的に粒子を分散させることが困難な微小な粒子を分析する場合であっても、単一の粒子像を含む撮像画像を得るために粒子を分散させて撮像する必要がなく、簡便に撮像画像を取得することができる。
【００２３】
この場合、好ましくは、撮像画像取得手段は、１つの試料画像に複数の粒子像が含まれている場合に、１つの試料画像に基づいて複数の撮像画像を取得するように構成されている。このように構成すれば、少ない撮像回数で多数の粒子の撮像画像を得ることができ、効率的に撮像画像を取得することができる。
【００２４】
上記撮像画像取得手段を備える構成において、好ましくは、撮像画像取得手段は、試料画像中の粒子像を特定する粒子像特定手段と、特定された粒子像が含まれる試料画像中の所定部分を切り出して、撮像画像を取得する切り出し手段とを含む。このように構成すれば、粒子像が出現する位置や試料画像中に出現する粒子像の数が試料画像毎に不規則であっても、粒子像特定手段により粒子像として特定された試料画像中の所定部分を切り出して撮像画像を取得することによって、確実に撮像画像を取得することができる。
【００２５】
上記粒子像特定手段を備える構成において、好ましくは、粒子像特定手段は、試料画像を２値化することにより粒子像を特定するように構成されている。このように構成すれば、２値化することによって試料画像中の背景と粒子像とを簡便に区別することができるので、効率的に粒子像を特定することができる。
【００２６】
上記試料画像を２値化する構成において、好ましくは、撮像部は、試料から複数の試料画像を取得するように構成されており、粒子像特定手段は、試料画像毎に２値化閾値を設定し、試料画像毎に設定された２値化閾値によって試料画像を２値化することにより粒子像を特定するように構成されている。このように構成すれば、試料画像毎に輝度やコントラスト等にバラつきが生じた場合であっても、そのようなバラつきを抑えて、精度よく粒子像を特定することができる。
【００２７】
この発明の第２の局面による粒子分析方法は、粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得するステップと、粒子毎に取得された抽出パラメータに基づいて、撮像画像から粒子像を抽出するステップと、抽出された粒子像に基づいて、粒子の分析を行うステップとを備えている。
【００２８】
この第２の局面による粒子分析方法では、上記のように、粒子毎の抽出パラメータを取得することによって、１つの試料から得た粒子像にそれぞれ適した抽出パラメータを取得して設定することができる。これにより、それぞれの粒子像を粒子毎に設定した抽出パラメータに基づいて抽出することができるので、各粒子像を高精度で抽出することができる。
【００２９】
この発明の第３の局面によるコンピュータプログラムは、コンピュータを、粒子の撮像画像に基づいて、粒子毎の抽出パラメータを取得する抽出パラメータ取得手段、粒子毎に取得された抽出パラメータに基づいて、撮像画像から粒子像を抽出する抽出手段、および、抽出手段によって抽出された粒子像に基づいて、粒子の分析を行う分析手段として機能させる。
【００３０】
この第３の局面によるコンピュータプログラムでは、上記のように、コンピュータに粒子毎の抽出パラメータを取得させることによって、１つの試料から得た複数の粒子像にそれぞれ適した抽出パラメータを取得して設定させることができる。これにより、コンピュータに、粒子毎に設定した抽出パラメータに基づいて各粒子の粒子像をそれぞれ抽出させることができるので、各粒子を高精度で抽出させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の第１実施形態による粒子分析装置の全体構成を示した斜視図である。
【図２】図１に示した粒子分析装置の全体構成を示した概略図である。
【図３】図２に示した粒子分析装置のフローセル内における粒子懸濁液およびシース液の流れを説明するための断面図である。
【図４】図１に示した粒子分析装置の粒子画像処理装置の内部構造を示した平面図である。
【図５】図４に示した粒子画像処理装置を部分的に示した平面図である。
【図６】図５に示した粒子画像処理装置の正面図である。
【図７】暗視野照明の原理を説明するための概念図である。
【図８】図１に示した粒子分析装置の粒子画像処理装置の構成を示したブロック図である。
【図９】図１に示した粒子分析装置の画像処理動作を説明するための概略図である。
【図１０】図８に示した粒子画像処理装置の画像処理プロセッサの処理手順を示したフローチャートである。
【図１１】図８に示した画像処理プロセッサのラプラシアンフィルタ処理回路によるラプラシアンフィルタ処理の際に使用する係数の設定値を説明するための模式図である。
【図１２】図８に示した画像処理プロセッサの２値化処理における明視野照明を行った場合の輝度ヒストグラムである。
【図１３】図８に示した画像処理プロセッサの２値化処理における暗視野照明を行った場合の輝度ヒストグラムである。
【図１４】図８に示した画像処理プロセッサの２値化処理回路によるプライムコード・多重点情報取得処理の際に使用するプライムコードデータ格納用メモリの内容を示した模式図である。
【図１５】図８に示した画像処理プロセッサの２値化処理回路によるプライムコード・多重点情報取得処理の際に使用するプライムコードの定義を説明するための模式図である。
【図１６】図８に示した画像処理プロセッサの２値化処理回路によるプライムコード・多重点情報取得処理の際に使用する多重点の概念を説明するための模式図である。
【図１７】図８に示した画像処理プロセッサの重なりチェック回路による重なりチェック処理の際に用いる内側粒子像が存在するか否かの判別原理を説明するための模式図である。
【図１８】図９に示した画像処理基板から画像データ処理部に送信される１フレームデータ中の１粒子データの構成を示した模式図である。
【図１９】図９に示した画像処理基板により粒子の全体画像から部分画像を切り出す際の法則を説明するための図である。
【図２０】図９に示した画像データ処理部の画像解析処理モジュールの動作手順を示したフローチャートである。
【図２１】本発明の第２実施形態による画像処理プロセッサの２値化処理における勾配ΔＸを算出する際のＳｏｂｅｌオペレータを示す図である。
【図２２】本発明の第２実施形態による画像処理プロセッサの２値化処理における勾配ΔＹを算出する際のＳｏｂｅｌオペレータを示す図である。
【図２３】本発明の効果を検証するための比較実験における実施例１の実験結果である。
【図２４】本発明の効果を検証するための比較実験における実施例２の実験結果である。
【図２５】本発明の効果を検証するための比較実験における比較例の実験結果である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の実施形態では、粒子の撮像画像としてグレースケール画像を取得し、抽出パラメータとして２値化閾値を設定し、設定された２値化閾値に基づいてグレースケールの画像から粒子像を抽出するように構成した例について説明する。ここでは、特に閾値を輝度に基づき設定した実施形態について説明する。
【００３３】
（第１実施形態）
まず、図１〜図８を参照して、本発明の第１実施形態による粒子分析装置の全体構成について説明する。
【００３４】
この粒子分析装置は、ファインセラミックス粒子や、顔料、化粧品パウダーなどの粉体の品質を管理するために用いられる。この粒子分析装置は、図１および図２に示すように、粒子画像処理装置１と、粒子画像処理装置１に電気信号線（第１実施形態では、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）２.０ケーブル）３００を用いて電気的に接続される画像データ分析装置２とにより構成されている。
【００３５】
粒子画像処理装置１は、液体中の粒子を撮像して静止画像を得るとともに、得られた静止画像を分析することにより、静止画像に含まれる粒子像の形態的特徴情報（大きさ、形状など）を求めるための処理を行うために設けられている。この粒子画像処理装置１により分析される粒子としては、たとえば、ファインセラミックス粒子、顔料、化粧品パウダーなどの粉体が挙げられる。また、粒子画像処理装置１は、図１に示すように、全体がカバー１ａで覆われている。このカバー１ａは、遮光の機能を有しており、内面に保温のための断熱材（図示せず）が取り付けられている。
【００３６】
また、粒子画像処理装置１には、図４に示すように、粒子画像処理装置１のカバー１ａ（図１参照）で覆われた内部を所定の温度（約２５℃）に保つためのペルチェ素子１ｂおよびファン１ｃが取り付けられている。上記したカバー１ａ、ペルチェ素子１ｂおよびファン１ｃにより、粒子画像処理装置１内を所定の温度（約２５℃）に保つことによって、温度変化に起因する撮像時の焦点距離のずれや、後述するシース液の粘度や比重などの特性の変化を抑制することが可能である。
【００３７】
また、第１実施形態による粒子画像処理装置１では、粒子を撮像する際に、測定対象によって、明視野照明または暗視野照明のいずれか一方に切換可能である。たとえば、測定対象が透明な粒子または透明に近い粒子（半透明な粒子）である場合には、粒子は、暗視野照明によって撮像され、測定対象が不透明な粒子の場合には、粒子は、明視野照明によって撮像される。
【００３８】
また、画像データ分析装置２は、粒子画像処理装置１により処理された静止画像を記憶および分析することにより、粒子の大きさや形状などの形態的特徴情報を自動的に算出して表示するために設けられている。この画像データ分析装置２は、図１および図２に示すように、静止画像を表示するための画像表示部（ディスプレイ）２ａとキーボード２ｃとを有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）からなる。
【００３９】
粒子画像処理装置１は、図２に示すように、粒子懸濁液の流れを形成する流体機構部３と、粒子懸濁液の流れに対して光を照射する照明光学系４と、粒子懸濁液の流れを撮像する撮像光学系５と、撮像光学系５によって撮像された静止画像から部分画像（粒子像）の切り出し処理などを行う画像処理基板６と、粒子画像処理装置１の制御を行うＣＰＵ基板７とを備えている。照明光学系４と撮像光学系５とは、流体機構部３を挟んで対向する位置に配置されている。
【００４０】
流体機構部３は、透明な石英製のフローセル８と、フローセル８に対して粒子懸濁液およびシース液の供給を行う供給機構部９と、フローセル８を支持する支持機構部１０とを含んでいる。フローセル８は、粒子懸濁液の流れを、粒子懸濁液の両側を流れるシース液の流れで挟み込むことにより、偏平な流れに変換する機能を有している。このフローセル８は、図２および図３に示すように、フローセル８の撮像光学系５側の外面の中央位置近傍に縦長形状の凹部８ａを有している。フローセル８内を流れる粒子懸濁液は、フローセル８の凹部８ａを介して撮像されるように構成されている。
【００４１】
供給機構部９は、図２に示すように、フローセル８に粒子懸濁液を供給するためのサンプルノズル９ａ（図２参照）を有する供給部９ｂと、供給部９ｂに粒子懸濁液を送り込む供給口９ｃと、シース液を収容するシース液容器９ｄと、シース液を一時的に貯留するシース液チャンバ９ｅと、フローセル８内を通過したシース液を貯留する廃液チャンバ９ｆとを有している。
【００４２】
照明光学系４は、図２および図４に示すように、照射部３０と、照射部３０よりもフローセル８側に設置される減光部４０と、減光部４０よりもフローセル８側に設置される集光部５０とにより構成されている。照射部３０は、光をフローセル８に向かって照射するために設けられている。
【００４３】
この照射部３０は、図５および図６に示すように、光源としてのランプ３１と、視野絞り部３２と、ランプ３１および視野絞り部３２を支持するブラケット３３とを含んでいる。視野絞り部３２は、後述する撮像部８０による撮像可能な視野の範囲を調節するために設けられている。また、ランプ３１は、画像データ分析装置２によって発光電圧が制御される。
【００４４】
また、ランプ３１は、粒子を撮像する際に、パルス光を１／６０秒毎に周期的に照射する。これにより、１秒間に６０フレーム分の静止画像が撮像される。通常の測定では、１回の測定において、１分間で３６００フレーム分の静止画像が撮像される。
【００４５】
減光部４０は、照射部３０からの光を減光することにより、光の強度を調節するために設けられている。この減光部４０は、図５に示すように、照射部３０に対して固定的に取り付けられる固定減光部４０ａと、照射部３０に対してＹ方向に移動可能に取り付けられる移動減光部４０ｂと、固定減光部４０ａおよび移動減光部４０ｂを支持するブラケット４０ｃとを含んでいる。
【００４６】
固定減光部４０ａは、図５および図６に示すように、固定減光フィルタ４１と、２つの長ネジ４２と、レール部材４３と、位置決めピン４４とを有している。固定減光フィルタ４１は、レール部材４３に対して取外し可能に構成されることにより、減光率の異なる他の固定減光フィルタ４１と交換可能に構成されている。２つの長ネジ４２は、固定減光フィルタ４１をレール部材４３に取り付けるために設けられている。位置決めピン４４は、固定減光フィルタ４１のレール部材４３に対する位置決めとしての機能を有している。また、第１実施形態では、暗視野照明による撮像時において光量を十分に確保するために、暗視野照明による撮像を行う場合には、固定減光部４０ａの固定減光フィルタ４１は取り外される。
【００４７】
移動減光部４０ｂは、図５および図６に示すように、移動減光フィルタ４５と、移動減光フィルタ４５を直動ガイド４６（図６参照）に沿って移動させるための駆動機構部４７と、移動減光フィルタ４５に取り付けられた検知片４８（図５参照）と、ブラケット４０ｃに取り付けられるとともに、検知片４８を検知するための光透過型のセンサ４９とを含んでいる。移動減光フィルタ４５は、固定減光部４０ａよりも照射部３０側に設置されるとともに、照射部３０からの光を減光可能な作動位置と、照射部３０からの光に影響を与えない退避位置とを移動可能に構成されている。駆動機構部４７は、ピストンロッド４７ａを有する駆動源としてのエアシリンダ４７ｂと、エアシリンダ４７ｂのピストンロッド４７ａに連結部材４７ｃを介して接続される駆動伝達部材４７ｄとを有している。この駆動伝達部材４７ｄは、移動減光フィルタ４５に取り付けられている。なお、この移動減光フィルタ４５は、上記した固定減光フィルタ４１と異なり、減光率の異なる他の移動減光フィルタ４５とは容易に交換できないように取り付けられている。なお、移動減光フィルタ４５は、後述するリレーレンズ（レンズ８８およびレンズ８９）による倍率切換の際の光量調整に使用される。
【００４８】
集光部５０は、減光部４０により減光された光をフローセル８に向かって集光するために設けられている。この集光部５０は、図５および図６に示すように、補助レンズ５１と、補助レンズ５１よりもフローセル８（図６参照）側に設置される開口絞り５２と、開口絞り５２よりもフローセル８側に設置されるコンデンサレンズ５３と、開口絞り５２の開口数を調節するための絞り調整部５４と、ブラケット５５とを含んでいる。開口絞り５２は、照射部３０側からの光の量を調節するために設けられている。なお、暗視野照明を行う場合、絞り調整部５４により開口絞り５２の開口が最大になるように設定される。
【００４９】
ここで、第１実施形態では、図７に示すように、暗視野照明を行う場合、補助レンズ５１に、中央部に遮光部１５０ａを有するリングスリット１５０が取り付けられる。これにより、ランプ３１から照射された光が直接対物レンズ６１に入らないようにすることが可能である。また、リングスリット１５０の遮光部１５０ａは、対物レンズ６１に直接光が入らない最小限の大きさが設定されている。これにより、開口部分（スリット部分）が大きくなるので、撮像に必要な量の光を粒子に照射することが可能である。
【００５０】
ここで、暗視野照明の測定原理について説明する。暗視野照明では、図７に示すように、リングスリット１５０を補助レンズ５１に装着することによって、コンデンサレンズ５３によって集光された光が対物レンズ６１に直接光が入らないように構成されている。すなわち、暗視野照明では、試料（粒子）１６０に当たって回折した光のみが対物レンズ６１に入ることによって、試料像（粒子像）を形成する。また、試料（粒子）１６０に当たらない光は、対物レンズ６１に入らないため、背景が試料像（粒子像）に比べて暗く写る（小さい輝度値を有する）。透明粒子または半透明粒子を撮像する場合には、明視野照明における撮像画像の背景と粒子像との輝度値の差よりも、暗視野照明における撮像画像の背景と粒子像との輝度値の差が大きくなるので、暗視野照明を用いるのが好ましい。
【００５１】
なお、明視野照明では、リングスリット１５０（図７参照）を取り外すことによって、試料（粒子）に当たって遮られた光は対物レンズ６１に入らないか、または、強度が弱められて対物レンズに入る。また、試料（粒子）に当たらない光は、直接対物レンズ６１に入る。このため、明視野照明では、撮像画像の背景が試料像（粒子像）に比べて明るく映る（大きい輝度値を有する）。
【００５２】
撮像光学系５は、図２および図４に示すように、対物レンズ部６０と、結像レンズ部７０と、撮像部８０とにより構成されている。
【００５３】
対物レンズ部６０は、照明光学系４からの光により照射されたフローセル８（図６参照）の内部を流れる粒子懸濁液中の粒子の光像を拡大するために設けられている。この対物レンズ部６０は、図５および図６に示すように、対物レンズ６１と、対物レンズ６１を保持するための対物レンズホルダ６２と、対物レンズホルダ６２を支持するためのブラケット６３と、位置決めピン６４（図５参照）と、固定ネジ６５とを含んでいる。
【００５４】
結像レンズ部７０は、図４に示すように、対物レンズ部６０で拡大された粒子の光像を結像するための結像レンズ７１と、結像レンズ７１を保持するブラケット７２とを含んでいる。
【００５５】
撮像部８０は、結像レンズ部７０で結像された粒子像を撮像するために設けられている。この撮像部８０は、図４に示すように、リレーレンズボックス８１と、ＣＣＤカメラ８２と、リレーレンズボックス８２を２つの直動ガイド８３に沿って図４のＰ方向にスライドさせるための駆動機構部８４と、撮像部８０を覆う遮光カバー８５と、リレーレンズボックス８１に取り付けられた検知片８６と、検知片８６を検知するための光透過型のセンサ８７とを含んでいる。リレーレンズボックス８１には、２倍の拡大倍率を有するレンズ８８と、０．５倍の拡大倍率を有するレンズ８９とが内蔵されている。リレーレンズボックス８１をＰ方向にスライドさせることによって、２倍の拡大倍率を有するレンズ８８と、０．５倍の拡大倍率を有するレンズ８９とを交換可能である。
【００５６】
次に、図２および図８を参照して、画像処理基板６の構成について説明する。画像処理基板６は、図８に示すように、ＣＰＵ９１と、ＲＯＭ９２と、メインメモリ９３と、画像処理プロセッサ９４と、フレームバッファ９５と、フィルタテスト用メモリ９６と、バックグラウンド補正データ用メモリ９７と、プライムコードデータ格納用メモリ９８と、頂点データ格納用メモリ９９と、結果データ格納用メモリ１００と、画像入力インターフェース１０１と、ＵＳＢインターフェース１０２とにより構成されている。ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、メインメモリ９３および画像処理プロセッサ９４は、互いにデータの送受信が可能なようにバス（ＢＵＳ）により接続されている。また、画像処理プロセッサ９４は、フレームバッファ９５、フィルタテスト用メモリ９６、バックグラウンド補正データ用メモリ９７、プライムコードデータ格納用メモリ９８、頂点データ格納用メモリ９９、結果データ格納用メモリ１００および画像入力インターフェース１０１と、それぞれ、個別のバス（ＢＵＳ）により接続されている。これにより、画像処理プロセッサ９４から、フレームバッファ９５、フィルタテスト用メモリ９６、バックグラウンド補正データ用メモリ９７、プライムコードデータ格納用メモリ９８、頂点データ格納用メモリ９９および結果データ格納用メモリ１００へ、それぞれ、データの読み出し、および書き込みが可能になるとともに、画像入力インターフェース１０１から画像処理プロセッサ９４へデータの入力が可能になる。このような画像処理基板６のＣＰＵ９１は、ＰＣＩバスを介してＵＳＢインターフェース１０２に接続されている。ＵＳＢインターフェース１０２は、図示しないＵＳＢ／ＲＳ−２３２ｃ変換器を介してＣＰＵ基板７に接続されている。
【００５７】
ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９２に記憶されているコンピュータプログラムと、メインメモリ９３にロードされたコンピュータプログラムとを実行する機能を有している。ＲＯＭ９２は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどにより構成されている。このＲＯＭ９２には、ＣＰＵ９１により実行されるコンピュータプログラムや、コンピュータプログラムに用いるデータなどが記録されている。メインメモリ９３は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭなどにより構成されている。このメインメモリ９３は、ＲＯＭ９２に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられるとともに、コンピュータプログラムをＣＰＵ９１が実行する際のＣＰＵ９１の作業領域として使用される。
【００５８】
画像処理プロセッサ９４は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などにより構成されている。この画像処理プロセッサ９４は、メディアンフィルタ処理回路、ラプラシアンフィルタ処理回路、２値化処理回路、エッジトレース処理回路、重なりチェック処理回路、結果データ作成回路などの画像処理を実行可能なハードウェアを備える画像処理専用のプロセッサである。フレームバッファ９５、フィルタテスト用メモリ９６、バックグラウンド補正データ用メモリ９７、プライムコードデータ格納用メモリ９８、頂点データ格納用メモリ９９および結果データ格納用メモリ１００は、それぞれ、ＳＲＡＭやＤＲＡＭなどにより構成されている。これらのフレームバッファ９５、フィルタテスト用メモリ９６、バックグラウンド補正データ用メモリ９７、プライムコードデータ格納用メモリ９８、頂点データ格納用メモリ９９および結果データ格納用メモリ１００は、画像処理プロセッサ９４が画像処理を実行する際のデータの格納用として使用される。
【００５９】
画像入力インターフェース１０１は、Ａ／Ｄ変換器を含むビデオデジタイズ回路（図示せず）を備えている。この画像入力インタフェース１０１は、図２および図８に示すように、ビデオ信号ケーブル１０３によってＣＣＤカメラ８２（撮像部８０）に電気的に接続されている。これにより、ＣＣＤカメラ８２から入力されたビデオ信号は、画像入力インターフェース１０１（図８参照）でＡ／Ｄ変換される。そして、デジタル化された静止画像の画像データは、フレームバッファ９５に格納されるように構成されている。ＵＳＢインターフェース１０２は、ＣＰＵ基板７と図示しないＵＳＢ／ＲＳ−２３２ｃ変換器を介して接続されている。また、ＵＳＢインターフェース１０２は、電気信号線（ＵＳＢ２．０ケーブル）３００によって画像データ分析装置２に接続されている。ＣＰＵ基板７は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどにより構成されており、粒子画像処理装置１を制御する機能を有している。
【００６０】
画像データ分析装置２は、図１および図２に示すように、画像表示部２ａと、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびハードディスクなどを備えた装置本体としての画像データ処理部２ｂと、キーボードなどの入力装置２ｃとを含むパーソナルコンピュータ（ＰＣ）により構成されている。画像データ処理部２ｂのハードディスクには、粒子画像処理装置１と通信することにより粒子画像処理装置１での処理結果に基づいて画像データの解析処理および統計処理を行うためのアプリケーションプログラムがインストールされている。このアプリケーションプログラムは、画像データ処理部２ｂのＣＰＵにより実行されるように構成されている。
【００６１】
次に、図２、図３、図４、図８および図９を参照して、本発明の第１実施形態による粒子画像処理装置１の動作について説明する。
【００６２】
まず、撮像光学系５の焦点調整が行われた後、ランプ３１のストロボ発光強度の調整が行われる。その後、バックグラウンド補正データを生成するためのバックグラウンド補正用画像の撮像が行われる。具体的には、フローセル８にシース液のみを供給した状態で、ランプ３１からパルス光を１／６０秒毎に周期的に照射し、ＣＣＤカメラ８２により撮像を行う。これによって、粒子がフローセル８内を通過していない状態の１／６０秒毎の静止画像（バックグラウンド補正用画像）が、対物レンズ６１を介してＣＣＤカメラ８２により撮像される。そして、粒子が写っていない状態の複数のバックグラウンド補正用画像を画像処理基板６に取り込む。これにより、図９に示すように、１つのバックグラウンド補正データを生成する。そして、画像処理基板６では、バックグラウンド補正データをバックグラウンド補正データ用メモリ９７（図８参照）に格納するとともに、電気信号線（ＵＳＢ２．０ケーブル）３００を介して画像データ分析装置２の画像データ処理部２ｂに送信する。そして、画像データ分析装置２側では、受信したバックグラウンド補正データを画像データ処理部２ｂ内のメモリに保存する。なお、このバックグラウンド補正データを生成する処理は、粒子の撮像開始前に１回だけ実行される。
【００６３】
次に、粒子の撮像が行われる。具体的には、図２に示す供給口９ｃに供給された粒子懸濁液は、フローセル８の上方に位置する供給部９ｂに送り込まれる。そして、供給部９ｂの粒子懸濁液は、供給部９ｂに設けられたサンプルノズル９ａ（図２参照）の先端から少しずつフローセル８内に押し出される。また、シース液もシース液容器９ｄからシース液チャンバ９ｅおよび供給部９ｂを介してフローセル８内に送り込まれる。そして、粒子懸濁液は、図３に示すように、シース液に両側を挟み込まれることにより流体力学的に偏平な形状に絞られた状態で、フローセル８内を上方から下方に向かって流れる。そして、粒子懸濁液は、図２に示すように、フローセル８内を通過した後、廃液チャンバ９ｆを介して排出される。上記のように、流体機構部３のフローセル８で偏平な形状に絞られた粒子懸濁液の流れに対して、照明光学系４の照射部３０から光を照射することによって、撮像光学系５において粒子の画像が対物レンズ部６０を介して撮像部８０により撮像される。
【００６４】
このとき、フローセル８内で偏平に絞られた粒子懸濁液の流れに対して、ランプ３１（図４参照）からパルス光を１／６０秒毎に周期的に照射する。このランプ３１からのパルス光の照射は、６０秒間行われる。これによって、合計３６００枚の静止画像が対物レンズ６１を介してＣＣＤカメラ８２により撮像される。
【００６５】
また、粒子懸濁液の流れの偏平な面を撮像部８０で撮像することにより、撮像される粒子の重心と、撮像部８０のＣＣＤカメラ８２の撮像面との距離を実質的に一定にすることが可能である。これにより、粒子の大きさに関わらず常に粒子にピントの合った静止画像を得ることが可能である。
【００６６】
そして、ＣＣＤカメラ８２によって撮像された静止画像は、ビデオ信号ケーブル１０３を介してビデオ信号として画像処理基板６（図８参照）へ出力される。画像処理基板６の画像入力インターフェース１０１では、ＣＣＤカメラ８２（図８参照）からのビデオ信号をＡ／Ｄ変換することにより、撮像画像からデジタル化された画像データを生成する。なお、画像データはグレースケール画像である。図８に示す画像入力インターフェース１０１が出力した画像データは、転送されてフレームバッファ９５に格納される。なお、第１実施形態では、フレームバッファ９５に格納される一連の画像データをフレームデータと呼称する。そして、フレームバッファ９５に格納されたフレームデータに対して、図９に示すように、画像処理基板６による複数の粒子を含む撮像画像から単一の粒子を含む部分画像への切り出し処理（抽出）と、画像データ処理部２ｂへの画像処理結果データの送信とが行われる。この場合、まず、画像処理基板６の画像処理プロセッサ９４（図８参照）による以下のような画像処理が実行される。
【００６７】
次に、図８〜図１９を参照して、第１実施形態による粒子画像処理装置１の画像処理プロセッサ９４の静止画像の処理方法を説明する。
【００６８】
画像処理プロセッサ９４による画像処理としては、図１０に示したステップＳ１において、画像処理プロセッサ９４は、フレームバッファ９５に格納された静止画像（画像データ）に対してノイズ除去処理を実行する。すなわち、画像処理プロセッサ９４には、上記したように、メディアンフィルタ処理回路が設けられている。このメディアンフィルタ処理回路によるメディアンフィルタ処理を施すことによって、静止画像中のゴミなどのノイズが除去される。このメディアンフィルタ処理は、注目画素およびその近傍の８画素を含む計９画素について、各々の輝度値を数値の大きい（または、小さい）順に並べて、９画素の画素値のメディアン（中間値）を注目画素の輝度値とする処理である。
【００６９】
次に、ステップＳ２において、画像処理プロセッサ９４は、粒子懸濁液の流れに対する照射光の強度むらを補正するためのバックグラウンド補正処理を実行する。すなわち、画像処理プロセッサ９４には、上記したように、ラプラシアンフィルタ処理回路が設けられている。バックグラウンド補正処理では、ラプラシアンフィルタ処理回路によって、予め取得されてバックグラウンド補正データ用メモリ９７に格納されているバックグラウンド補正データと、メディアンフィルタ処理後の静止画像との比較演算を行い、静止画像から大部分の背景画像を除去する。
【００７０】
次に、ステップＳ３において、画像処理プロセッサ９４は、輪郭強調処理を実行する。この輪郭強調処理においては、ラプラシアンフィルタ処理回路によるラプラシアンフィルタ処理が行われる。このラプラシアンフィルタ処理は、注目画素およびその近傍の８画素を含む計９画素について、各々の輝度値と、対応する所定の係数とを掛け合わせ、その乗算結果の和を注目画素の輝度値とする処理である。図１１に示すように、注目画素Ｘ（ｉ，ｊ）に対応する係数を「２」とし、注目画素と上下左右方向で隣接する４つの画素Ｘ（ｉ，ｊ−１）、Ｘ（ｉ，ｊ＋１）、Ｘ（ｉ−１，ｊ）、および、Ｘ（ｉ＋１，ｊ）に対応する係数を「−１／４」とし、注目画素と斜め方向で隣接する４つの画素Ｘ（ｉ−１，ｊ−１）、Ｘ（ｉ＋１，ｊ−１）、Ｘ（ｉ＋１，ｊ＋１）、および、Ｘ（ｉ−１，ｊ＋１）に対応する係数を「０」としている。そして、以下の式（１）によって、ラプラシアンフィルタ処理後の注目画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を算出する。なお、以下の式（１）による演算の結果が２５５よりも大きい場合には２５５を出力し、式（１）による演算の結果が負の数となる場合には０を出力する。
【００７１】
Ｙ（ｉ，ｊ）  ＝  ２×Ｘ（ｉ，ｊ）−０．２５×（Ｘ（ｉ，ｊ−１）＋Ｘ（ｉ−１，ｊ）＋Ｘ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｘ（ｉ＋１，ｊ））＋０．５  ・・・（１）
次に、ステップＳ４において、画像処理プロセッサ９４は、輪郭強調処理が施された後のデータに基づいて、２値化のスレッシュホールドレベル（２値化閾値）を設定する。すなわち、画像処理プロセッサ９４のラプラシアンフィルタ回路には、２値化閾値設定処理を実行する輝度ヒストグラマ部が設けられている。まず、画像処理プロセッサ９４は、ラプラシアンフィルタ処理後の画像データから輝度ヒストグラム(図１２および図１３参照)を作成する。図１２は、明視野照明による静止画像の輝度ヒストグラムを示し、図１３は、暗視野照明による静止画像の輝度ヒストグラムを示している。画像処理プロセッサ９４は、この輝度ヒストグラムに対して所定のスムージング処理を行う。そして、明視野照明による静止画像については、スムージング処理後の輝度ヒストグラムから静止画像の最頻度輝度値を求めた後、この最頻度輝度値を用いて以下の式（２）によって２値化閾値を算出する。
【００７２】
２値化閾値  ＝  静止画像の最頻度輝度値  ×  α（０＜α＜１）  ＋  β  ・・・（２）
なお、上記式（２）において、αおよびβは、ユーザにより設定可能な変数であり、ユーザは、測定対象によってαおよびβの値を変更可能である。なお、αおよびβのデフォルト値（既定値）は、それぞれ、「０．９」および「０」である。
【００７３】
ここで、第１実施形態では、暗視野照明による静止画像については、以下のように２値化閾値を算出する。すなわち、まず、スムージング処理後の輝度ヒストグラムから最頻度輝度値を求める。そして、静止画像の全ての画素の輝度値を参照することにより、静止画像の最大輝度値を割り出す。そして、静止画像の最頻度輝度値と静止画像の最大輝度値とを用いて以下の式（３）および（４）によって２値化閾値を算出する。
【００７４】
２値化閾値  ＝  静止画像の最頻度輝度値  ＋  静止画像の最大輝度値  ×  γ（０＜γ＜１）  ・・・（３）
２値化閾値  ＝  静止画像の最頻度輝度値  ＋  δ  ・・・（４）
静止画像の最大輝度値  ×  γ  ＞  δの場合には、式（３）が適用されるとともに、静止画像の最大輝度値  ×  γ  ≦  δの場合には、式（４）が適用される。すなわち、原則的に上記式（３）により２値化閾値を算出し、静止画像の粒子像が暗いことに起因して上記式（３）の算出値が上記式（４）による算出値よりも小さくなった場合には、上記式（４）の算出値を２値化閾値とする。なお、上記式（３）および（４）において、γおよびδはユーザにより設定可能な変数であり、ユーザは、測定対象によってγおよびδの値を変更可能である。上記式（３）により２値化閾値を算出することによって、粒子を抽出するための閾値を各粒子の輝度（明るさ）に合わせて算出することが可能である。
【００７５】
次に、ステップＳ５において、画像処理プロセッサ９４は、２値化閾値設定処理で設定したスレッシュホールドレベル（２値化閾値）で、ラプラシアンフィルタ処理後の静止画像に対して２値化処理を行う。すなわち、明視野照明による静止画像に対しては、上記式（２）で算出された値より小さい輝度値を有する画素の集合を粒子像として特定する。また、暗視野照明による静止画像に対しては、上記式（３）または式（４）で算出された値より大きい輝度値を有する画素の集合を粒子像として特定する。
【００７６】
そして、ステップＳ６において、２値化処理が施された画像の各画素に対して、プライムコードおよび多重点情報を取得する。すなわち、画像処理プロセッサ９４には、２値化処理回路が設けられている。この２値化処理回路によって、２値化処理およびプライムコード・多重点情報取得処理が実行される。なお、プライムコードとは、注目画素およびその近傍の８つの画素を含む計９画素について求められる２値化コードであり、以下のように定義される。プライムコードデータ格納用メモリ９８は、図１４に示すように、１ワード（１１ｂｉｔ）中にプライムコード格納領域９８ａおよび多重点数格納領域９８ｂの２つの領域を含んでいる。プライムコード格納領域９８ａは、図１４中のｂｉｔ０〜ｂｉｔ７で示す８ｂｉｔの領域であり、多重点数格納領域９８ｂは、図１４中のｂｉｔ８〜ｂｉｔ１０で示す３ｂｉｔの領域である。次に、プライムコードの定義について説明する。図１５に示すように、２値化処理された画像データのＰ０〜Ｐ８の９画素について、Ｐ１〜Ｐ３の画素値が０になっており、Ｐ０およびＰ４〜Ｐ８の画素値が１となっている。なお、Ｐ０〜Ｐ８の９画素に各々対応する輝度値が２値化閾値以上の場合には、Ｐ０〜Ｐ８の画素値が１となり、Ｐ０〜Ｐ８の９画素に各々対応する輝度値が２値化閾値未満の場合には、Ｐ０〜Ｐ８の画素値が０となる。この場合のプライムコードを説明する。注目画素Ｐ８以外の８つの画素Ｐ０〜Ｐ７は、プライムコード格納領域９８ａのｂｉｔ０〜ｂｉｔ７に各々対応している。つまり、プライムコード格納領域９８ａは、下位ビット（ｂｉｔ０）から上位ビット（ｂｉｔ７）へ向けて、８つの画素Ｐ０〜Ｐ７の画素値が各々格納されるように構成されている。これにより、プライムコードは、２進数表記では１１１１０００１となり、１６進数表記ではＦ１となる。なお、注目画素Ｐ８の画素値は、プライムコードには含まれない。
【００７７】
また、注目画素とその近傍の８画素とによって構成される領域が、粒子像の境界の一部である場合、すなわち、プライムコードが２進数表記で００００００００以外の場合には、多重点情報が求められる。多重点とは、後述するエッジトレースの際に何回通過する可能性があるかを示すコードであり、予めルックアップテーブル（図示せず）に全てのパターンに対応する多重点情報が記憶されている。そして、このルックアップテーブルを参照することによって多重点数が求められる。図１６を参照して、Ｐ２およびＰ５〜Ｐ８の４画素の画素値が１であり、Ｐ０、Ｐ１、Ｐ３およびＰ４の４画素の画素値が０である場合には、図１６中の矢印ＣおよびＤで示すように、エッジトレースの際に注目画素Ｐ８を２回通過する可能性がある。したがって、注目画素Ｐ８は２重点となり、多重点数は２となる。この多重点数は、多重点数格納領域９８ｂに格納される。
【００７８】
次に、ステップＳ７において、画像処理プロセッサ９４は、頂点データを作成する。この頂点データ作成処理も、上記した２値化処理およびプライムコード・多重点情報取得処理と同様、画像処理プロセッサ９４に設けられた２値化処理回路によって実行される。頂点データとは、後述するエッジトレースを開始する予定の座標を示すデータである。注目画素およびその近傍の８画素を含む計９画素の領域が、以下の３つの条件（条件（１）〜条件（３））をすべて満たす場合にのみ頂点であると判断される。
【００７９】
条件（１）・・・注目画素Ｐ８の画素値が１である。
【００８０】
条件（２）・・・注目画素Ｐ８の上方の３画素（Ｐ１〜Ｐ３）、および、注目画素Ｐ８の左隣の１画素（Ｐ４）の画素値が０である。
【００８１】
条件（３）・・・注目画素Ｐ８の右隣の１画素（Ｐ０）、および、注目画素Ｐ８の下方の３画素（Ｐ５〜Ｐ７）のうち少なくとも１つの画素の画素値が１である。
【００８２】
画像処理プロセッサ９４は、全画素の中から頂点に該当する画素を検索し、作成した頂点データ（頂点の位置を示す座標データ）を頂点データ格納用メモリ９９に格納する。
【００８３】
次に、ステップＳ８において、画像処理プロセッサ９４は、エッジトレース処理を実行する。画像処理プロセッサ９４には、上記したように、エッジトレース処理回路が設けられており、エッジトレース処理回路によりエッジトレース処理が実行される。このエッジトレース処理では、まず、頂点データからエッジトレースを開始する座標を特定し、この座標からプライムコードと、予め記憶されている進行方向を決定するためのコードとに基づいて、粒子像のエッジトレースを行う。そして、画像処理プロセッサ９４は、エッジトレースの際に、各粒子像の面積値、直行カウント数、斜行カウント数、コーナカウント数および位置を算出する。ここで、粒子像の面積値とは、粒子像を構成する画素の総数、すなわち、エッジで囲まれた領域の内側に含まれる画素の総数をいう。また、直行カウント数とは、粒子像の３画素以上のエッジ画素が上下方向または左右方向に直線状に並ぶ場合に、その直線区間の両端のエッジ画素を除いたエッジ画素の総数をいう。すなわち、直行カウント数は、粒子像のエッジのうち、上下方向または左右方向へ延びた直線成分を構成するエッジ画素の総数のことである。また、斜行カウント数とは、粒子像の３画素以上のエッジ画素が斜め方向に直線状に並ぶ場合に、その斜め方向の直線区間の両端のエッジ画素を除いたエッジ画素の総数をいう。すなわち、斜行カウント数は、粒子像のエッジのうち、斜め方向へ延びた直線成分を構成するエッジ画素の総数のことである。また、コーナカウント数とは、粒子像のエッジ画素のうち、隣り合う複数のエッジ画素がそれぞれ異なる方向で接する（たとえば、一方のエッジ画素とは上方で隣り合い、他方のエッジ画素とは左方で隣り合う場合など）エッジ画素の総数をいう。すなわち、コーナカウント数は、粒子像のエッジのうち、コーナを構成するエッジ画素の総数のことである。また、粒子像の位置は、粒子像の右端、左端、上端および下端の座標により決定される。画像処理プロセッサ９４は、上記した算出結果のデータを、画像処理プロセッサ９４に内蔵されている内部メモリ（図示せず）に格納する。
【００８４】
次に、ステップＳ９において、画像処理プロセッサ９４は、粒子の重なりチェック処理を実行する。画像処理プロセッサ９４には、上記したように、重なりチェック回路が設けられており、この重なりチェック回路によって、重なりチェック処理が実行される。この粒子の重なりチェック処理においては、まず、画像処理プロセッサ９４が、上記したエッジトレース処理による粒子像の解析結果に基づいて、１つの粒子像（外側粒子像）の中に他の粒子像（内側粒子像）が包含されているか否かを判別する。そして、外側粒子像の中に内側粒子像が存在する場合には、内側粒子像を後述する結果データ作成処理における部分画像の切り出し対象から除外する。次に、内側粒子像が存在するか否かの判別原理について説明する。まず、図１７に示すように、２つの粒子像Ｇ１およびＧ２を選択し、一方の粒子像Ｇ１のＸ座標の最大値Ｇ１ＸＭＡＸおよび最小値Ｇ１ＸＭＩＮと、Ｙ座標の最大値Ｇ１ＹＭＡＸおよび最小値Ｇ１ＹＭＩＮとを特定する。次に、他方の粒子像Ｇ２のＸ座標の最大値Ｇ２ＸＭＡＸおよび最小値Ｇ２ＸＭＩＮと、Ｙ座標の最大値Ｇ２ＹＭＡＸおよび最小値Ｇ２ＹＭＩＮとを特定する。そして、以下の４つの条件（条件（４）〜条件（７））を全て満たす場合に、粒子像Ｇ１は、粒子像Ｇ２を包含していると判別されて、内側粒子像が存在すると判別される。
【００８５】
条件（４）・・・粒子像Ｇ１のＸ座標の最大値Ｇ１ＸＭＡＸが、粒子像Ｇ２のＸ座標の最大値Ｇ２ＸＭＡＸよりも大きい。
【００８６】
条件（５）・・・粒子像Ｇ１のＸ座標の最小値Ｇ１ＸＭＩＮが、粒子像Ｇ２のＸ座標の最小値Ｇ２ＸＭＩＮよりも小さい。
【００８７】
条件（６）・・・粒子像Ｇ１のＹ座標の最大値Ｇ１ＹＭＡＸが、粒子像Ｇ２のＹ座標の最大値Ｇ２ＹＭＡＸよりも大きい。
【００８８】
条件（７）・・・粒子像Ｇ１のＹ座標の最小値Ｇ１ＹＭＩＮが、粒子像Ｇ２のＹ座標の最小値Ｇ２ＹＭＩＮよりも小さい。
【００８９】
上記した重なりチェック処理の結果データは、画像処理プロセッサ９４の内部メモリ（図示せず）に格納される。
【００９０】
次に、ステップＳ１０において、画像処理プロセッサ９４は、上記したステップＳ１〜Ｓ９における処理により特定した個々の粒子像を個別に含む部分画像（図１８参照）を静止画像から切り出すとともに、画像処理結果データを作成する。なお、部分画像の切り出しはフレームバッファ９５に格納された静止画像、すなわち２値化前の静止画像に基づいて行われるため、部分画像はグレースケール画像となる。また、部分画像は、図１８に示すように、１つの粒子像と、粒子像の周囲の領域（予め設定されている余白値によって決定される領域）とを含む矩形領域を静止画像から切り出した画像である。なお、矩形領域は、図１８に示す粒子像の上端の座標（ＹＭＩＮ）、下端の座標（ＹＭＡＸ）、左端の座標（ＸＭＩＮ）および右端の座標（ＸＭＡＸ）により決定される領域Ｒ１よりも上下左右方向に各々３画素分ずつ広い領域Ｒ２のことをいう。
【００９１】
画像処理プロセッサ９４には、上記したように、結果データ作成回路が設けられており、この結果データ作成回路が切り出された部分画像に基づいて結果データを作成する。ここで、画像処理結果データは、図１９に示すように、上記したステップＳ１０における画像処理によって特定された全ての粒子像についての部分画像の画像データ、粒子像の面積値（画素数）、直行カウント数、斜行カウント数およびコーナカウント数などのデータに加えて、粒子像を含む部分画像の位置のデータ（ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ、ＹＭＩＮおよびＹＭＡＸ）や、画像データの格納位置のデータを含んでいる。この画像処理結果データは、１フレーム毎に生成される。なお、１フレームの画像処理結果データ（１フレームデータ）の大きさは、６４キロバイトの固定長である。このため、１つの部分画像について作成される１つの画像処理結果データ（１粒子データ）の大きさによって、１フレームデータの大きさが変化することはない。また、１フレームデータは、前フレームデータに上書きされて生成される。図１９に示した１フレームデータでは、各々の１粒子データが非常に大きいため、４つの粒子データのみが埋め込まれている。１粒子データ長が小さい場合や、１粒子データの数が少ない場合には、１フレームデータの先頭からデータが埋め込まれていくので、１フレームデータの末尾に前フレームデータが残ることがある。しかしながら、転送先の画像データ処理部２ｂでは、１粒子データ内に記憶されている１フレーム内の粒子総数によって、１フレームデータ内の１粒子データを認識するため、末尾に残った前フレームデータが認識されることはない。画像処理プロセッサ９４は、結果データ作成処理によって作成した画像処理結果データを結果データ格納用メモリ１００に格納する。このようにして、画像処理プロセッサ９４による画像処理が終了する。なお、画像処理プロセッサ９４は、以上のような一連の画像処理をパイプライン処理によって繰り返し実行し、１フレーム毎の部分画像の切り出しおよび画像処理結果データの生成を３６００フレーム分について生成する。なお、１フレーム内に粒子像が存在しない場合は、図１９に示した１フレーム内の１粒子データの先頭データを上書きするとともに、ヘッダーとフッターとの間の粒子情報を「０」で埋める。
【００９２】
次に、図２０を参照して、画像データ処理装置２の画像データ処理部２ｂによる部分画像の解析処理の動作について説明する。
【００９３】
前述したように、画像データ処理部２ｂのハードディスクには、部分画像の解析処理を行うためのアプリケーションプログラム（画像解析処理モジュール）がインストールされている。そして、この画像解析処理モジュールにより部分画像の解析処理が実行される。この部分画像の解析処理動作では、まず、図２０に示したステップＳ２１において、画像データ処理部２ｂが、１フレーム分の画像処理結果データ（部分画像を含む）を受信する。そして、ステップＳ２２において、受信した１フレーム分の画像処理結果データ内に入っている粒子数を取得する。
【００９４】
ここで、ステップＳ２３において、画像データ処理部２ｂは、画像データ格納位置に基づいて、１フレーム分の画像処理結果データに含まれる部分画像を抽出する。そして、画像データ処理部２ｂは、抽出された個々の部分画像について、ステップＳ２４およびＳ２５において、ノイズ除去処理およびバックグラウンド補正処理を実行する。なお、ステップＳ２４およびＳ２５の処理は、図１０に示した画像処理プロセッサ９４の処理手順フロー中のステップＳ１およびＳ２と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００９５】
ついで、ステップＳ２６において、画像データ処理部２ｂは、ステップＳ２４およびステップＳ２５の各処理が実行された部分画像について、２値化閾値設定処理を実行する。まず、画像データ処理部２ｂは、バックグラウンド補正処理後の部分画像から輝度ヒストグラム(図１２および図１３参照)を作成する。画像データ処理部２ｂは、この輝度ヒストグラムに対して所定のスムージング処理を行う。そして、明視野照明による部分画像については、スムージング処理後の輝度ヒストグラムから部分画像の最頻度輝度値を求めた後、この最頻度輝度値を用いて以下の式（５）によって２値化閾値を算出する。
【００９６】
２値化閾値  ＝  部分画像の最頻度輝度値  ×  α（０＜α＜１）  ＋  β  ・・・（５）
なお、上記式（５）において、αおよびβは、ユーザにより設定可能な変数であり、ユーザは、測定対象によってαおよびβの値を変更可能である。なお、αおよびβのデフォルト値（既定値）は、それぞれ、「０．９」および「０」である。
【００９７】
ここで、第１実施形態では、暗視野照明による部分画像については、以下のように２値化閾値を算出する。すなわち、まず、スムージング処理後の輝度ヒストグラムから最頻度輝度値を求める。そして、部分画像の全ての画素の輝度値を参照することにより、部分画像の最大輝度値を割り出す。そして、部分画像の最頻度輝度値と部分画像の最大輝度値とを用いて以下の式（６）および（７）によって２値化閾値を算出する。
【００９８】
２値化閾値  ＝  部分画像の最頻度輝度値  ＋  部分画像の最大輝度値  ×  γ（０＜γ＜１）  ・・・（６）
２値化閾値  ＝  部分画像の最頻度輝度値  ＋  δ  ・・・（７）
部分画像の最大輝度値  ×  γ  ＞  δの場合には、式（６）が適用されるとともに、部分画像の最大輝度値  ×  γ  ≦  δの場合には、式（７）が適用される。すなわち、原則的に上記式（６）により２値化閾値を算出し、部分画像の粒子像が暗いことに起因して上記式（６）の算出値が上記式（７）による算出値よりも小さくなった場合には、上記式（７）の算出値を２値化閾値とする。なお、上記式（６）および（７）において、γおよびδはユーザにより設定可能な変数であり、ユーザは、測定対象によってγおよびδの値を変更可能である。上記式（６）により２値化閾値を算出することによって、粒子を抽出するための閾値を各粒子の輝度（明るさ）に合わせて算出することが可能である。
【００９９】
次に、ステップＳ２７において、画像データ処理部２ｂは、２値化閾値設定処理で設定したスレッシュホールドレベル（２値化閾値）で、バックグラウンド補正処理後の部分画像に対して２値化処理を行う。すなわち、明視野照明による部分画像に対しては、上記式（５）で算出された値より小さい輝度値を有する画素の集合を粒子像として抽出する。また、暗視野照明による部分画像に対しては、上記式（６）または式（７）で算出された値より大きい輝度値を有する画素の集合を粒子像として抽出する。
【０１００】
そして、画像データ処理部２ｂは、ステップＳ２８において、２値化処理後の部分画像についてエッジトレース処理を実行する。なお、このエッジトレース処理は、図１０に示した画像処理プロセッサ９４の処理手順フロー中のステップＳ８と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【０１０１】
次に、画像データ処理部２ｂは、ステップＳ２９において、エッジトレース処理後の部分画像に含まれる粒子像に基づいて、粒子の形態的特徴情報を生成する。ここでいう形態的特徴情報とは、具体的には円相当径または円形度を含む。円相当径とは、粒子像の投影面積と同じ面積を持つ円の直径のことをいう。円形度とは、粒子像の形状がどれだけ真円に近いかを示す値であり、円形度の値が１に近くなるほど真円に近いことを示す。形態的特徴情報は、抽出された粒子像毎に生成され、生成された形態的特徴情報は画像データ分析装置２内の図示しない記憶装置に記憶される。
【０１０２】
次に、ステップＳ３０において、１フレーム分の全ての部分画像が解析処理されたか否かが判断される。そして、ステップＳ３０において、１フレーム分の全ての部分画像が解析処理されていないと判断された場合には、ステップＳ２３に戻り、画像データ格納位置（図１９参照）に基づいて、１フレーム分の画像処理結果データから他の部分画像を抽出する。一方、ステップＳ３０において、１フレーム分の全ての部分画像が解析処理されたと判断された場合には、ステップＳ３１に進む。ステップＳ３１において、全て（３６００枚）のフレームについて画像処理結果データを受信したか否かが判断される。そして、ステップＳ３１において、全てのフレームについて画像処理結果データを受信していないと判断された場合には、ステップＳ２１に戻り、他の１フレーム分の画像処理結果データを受信する。一方、ステップＳ３１において、全てのフレームについて画像処理結果データを受信したと判断された場合には、処理をそのまま終了する。これにより、６０秒間の粒子の撮像により得られた３６００フレーム分の部分画像の画像解析処理が終了する。
【０１０３】
第１実施形態では、上記のように、上記式（５）により部分画像毎に２値化閾値を設定するように構成されている。これにより、粒子毎に粒子を抽出するための閾値を算出することができ、１つの試料から得た撮像画像に輝度の大きい粒子像と輝度の小さい粒子像とが含まれる場合に、それらの粒子像にそれぞれ適した閾値を設定することができる。輝度が異なるそれぞれの粒子像を粒子毎に設定した閾値に基づいて抽出することができるので、輝度の大きい粒子像と輝度の小さい粒子像との両方の粒子像を高精度で抽出することができる。
【０１０４】
また、第１実施形態では、上記のように、粒子に対して暗視野照明を行うことによって、試料に含まれる粒子が透明または半透明である場合に、明視野照明を行う場合と比較して明瞭な粒子像を得ることができる。
【０１０５】
また、第１実施形態では、上記のように、上記式（５）により２値化閾値を算出することとしている。部分画像における最頻度輝度値は部分画像中の背景の輝度値に相当するので、部分画像のうち、粒子の輝度に対応した所定の輝度値（部分画像における最大輝度値  ×  γ）だけ背景の輝度値よりも輝度が大きい部分を粒子像として抽出することができる。
【０１０６】
また、第１実施形態において、暗視野照明によって得られた部分画像に対しては、上記のように、上記式（６）により算出された値が上記式（７）により算出された値よりも小さい場合には、上記式（７）により算出された値を２値化閾値として撮像画像から粒子像を抽出するように構成されている。このように構成すれば、粒子像の輝度が小さいことに起因して上記式（６）により算出された閾値が小さくなり過ぎた場合に、上記式（７）により算出した最低閾値を閾値として粒子像を抽出することができる。これにより、上記式（６）により算出された値が小さくなり過ぎた場合にも、高精度で粒子像を抽出することができる。
【０１０７】
また、第１実施形態では、上記のように、粒子毎に設定した２値化閾値により抽出した粒子像に基づいて粒子の形態的特徴を示す形態的特徴情報を生成することによって、高精度で抽出した粒子像に基づいて粒子の形態的特徴情報を生成することができるので、より正確な形態的特徴情報を生成することができる。
【０１０８】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態では、上記第１実施形態と異なり、部分画像の輝度勾配の最大値に基づいて２値化の閾値を算出する例を説明する。なお、２値化の閾値の算出方法以外の構成は、上記第１実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【０１０９】
この第２実施形態では、上記第１実施形態のステップＳ４（図１０参照）およびステップＳ２６（図２０参照）の２値化閾値設定処理において、以下のように２値化の閾値が設定される。なお、明視野照明の場合については上記第１実施形態と同様であるので、暗視野照明の場合についてのみ説明する。
【０１１０】
まず、画像データ処理部２ｂは、バックグラウンド補正処理後の部分画像から輝度ヒストグラム(図１２および図１３参照)を作成するとともに、この輝度ヒストグラムに対して所定のスムージング処理を行う。そして、スムージング処理後の輝度ヒストグラムから最頻度輝度値を求める。次に、第２実施形態では、部分画像の全ての画素について、その画素における輝度変化（輝度値の勾配）を求める。具体的には、注目画素の部分画像におけるＸ方向（横軸方向）の輝度値の勾配ΔＸとＹ方向（縦軸方向）の輝度値の勾配ΔＹとの和を注目画素の輝度値の勾配とする。これらの勾配は図２１および図２２に示すＳｏｂｅｌオペレータにより算出する。注目画素のＸ方向（横軸方向）の勾配ΔＸについては、注目画素と、注目画素の周りの８つの画素について図２１に示すような重み付けがなされるとともに、重み付けがなされた各画素の輝度値の総和として算出される。したがって、注目画素におけるＸ方向（横軸方向）の輝度値の勾配ΔＸは、注目画素（ｉ、ｊ）の輝度値をＹ（ｉ、ｊ）として、以下の式（８）により算出される。
【０１１１】
ΔＸ（ｉ，ｊ）  ＝  ０×Ｙ（ｉ，ｊ）＋０×Ｙ（ｉ，ｊ−１）＋０×Ｙ（ｉ，ｊ＋１）＋２×Ｙ（ｉ−１，ｊ）＋１×Ｙ（ｉ−１，ｊ＋１）＋１×Ｙ（ｉ−１，ｊ−１）−２×Ｙ（ｉ＋１，ｊ）−１×Ｙ（ｉ＋１，ｊ＋１）−１×Ｙ（ｉ＋１，ｊ−１）  ・・・（８）
同様にして、注目画素におけるΔＹは、注目画素（ｉ、ｊ）の輝度値をＹ（ｉ、ｊ）として、以下の式（９）により算出される。
【０１１２】
ΔＹ（ｉ，ｊ）  ＝  ０×Ｙ（ｉ，ｊ）−２×Ｙ（ｉ，ｊ−１）＋２×Ｙ（ｉ，ｊ＋１）＋０×Ｙ（ｉ−１，ｊ）＋１×Ｙ（ｉ−１，ｊ＋１）−１×Ｙ（ｉ−１，ｊ−１）＋０×Ｙ（ｉ＋１，ｊ）＋１×Ｙ（ｉ＋１，ｊ＋１）−１×Ｙ（ｉ＋１，ｊ−１）  ・・・（９）
このΔＸ（ｉ，ｊ）およびΔＹ（ｉ，ｊ）を用いて、注目画素（ｉ，ｊ）における勾配Ｇ（ｉ，ｊ）を以下の式（１０）により算出する。
【０１１３】
Ｇ（ｉ，ｊ）＝ΔＸ（ｉ，ｊ）＋ΔＹ（ｉ，ｊ）  ・・・（１０）
そして、算出した全ての画素の勾配Ｇのうち、勾配の最大値Ｇｍａｘを割り出す。ここで、第２実施形態では、部分画像の最頻度輝度値と部分画像の勾配の最大値Ｇｍａｘとを用いて以下の式（１１）および（１２）によって２値化閾値を算出する。
【０１１４】
２値化閾値  ＝  部分画像の最頻度輝度値  ＋  勾配の最大値Ｇｍａｘ  ×  ε（０＜ε＜１）  ・・・（１１）
２値化閾値  ＝部分画像の最頻度輝度値  ＋  δ（δ＞０）  ・・・（１２）
勾配の最大値Ｇｍａｘ  ×  ε  ＞  δの場合には、式（１１）が適用されるとともに、勾配の最大値Ｇｍａｘ  ×  ε  ≦  δの場合には、式（１２）が適用される。なお、上記式（１１）および式（１２）において、εおよびδはユーザにより設定可能な変数であり、ユーザは、測定対象によってεおよびδの値を変更可能である。上記式（１１）により２値化閾値を算出することによって、粒子を抽出するための閾値を各粒子の輝度に合わせて算出することが可能である。
【０１１５】
また、第２実施形態では、上記のように、上記式（１１）により閾値を算出することによって、部分画像における最頻度輝度値は部分画像の背景の輝度値であるので、部分画像のうち、粒子の輝度に対応した所定の輝度値（部分画像における輝度勾配の最大値  ×  ε）だけ背景の輝度値よりも輝度が大きい部分を粒子像として抽出することができる。
【０１１６】
次に、図１３および図２３〜図２５を参照して、本発明の効果を検証した比較実験について説明する。なお、図２３〜図２５のそれぞれの画像１〜４は、同じ粒子の部分画像から抽出した粒子像である。また、この比較実験では、暗視野照明を行って撮像して得られた部分画像から粒子像を抽出した場合について説明する。
【０１１７】
比較例による粒子分析装置では、上記第１実施形態および第２実施形態の２値化閾値設定処理と異なり、輝度ヒストグラム（図１３参照）を求めた後、以下の式（１３）により２値化閾値を算出する。
【０１１８】
２値化閾値＝  最頻度輝度値  ＋  η（η≧δ）  ・・・（１３）
上記式（１３）により算出された閾値は、上記第１実施形態および第２実施形態と異なり、１つの試料から撮像された画像については同じ値が２値化閾値として設定される。その他の構成は、上記第１実施形態と同様である。
【０１１９】
そして、粒子径が実質的に均一な標準粒子（ラテックス粒子）の試料について撮像し、比較例による粒子分析装置が最も少ない誤差で粒子像を抽出することができるように上記式（１３）の変数ηを設定した。また、その設定した変数ηの場合に抽出された粒子像に基づいて試料の平均粒子径を算出した。
【０１２０】
また、同じ部分画像について上記第１実施形態による２値化閾値設定処理によって粒子像を抽出するとともに、その粒子像の平均粒子径を算出し、算出した平均粒子径が比較例の平均粒子径と近い値となるように上記式（６）の変数γを設定した。また、同様にして、上記第２実施形態による２値化閾値設定処理についても同様に、平均粒子径が比較例の平均粒子径と近い値となるように上記式（１１）の変数εを設定した。そして、上記のように変数η、γおよびεを設定した状態で、粒子分析装置により輝度値が異なる様々な粒子が含まれた試料を撮像した。そして、得られた部分画像について、第１実施形態（実施例１）、第２実施形態（実施例２）および従来の一例（比較例）による２値化閾値設定処理により設定したそれぞれの閾値に基づいて粒子像を抽出した。また、抽出した粒子像に基づいて、粒子の形態的特徴（円相当径および円形度）を算出した。
【０１２１】
実施例１、実施例２および比較例による粒子像および形態的特徴をそれぞれ図２３、図２４および図２５に示す。なお、図２３〜図２５では、画像１〜画像４の順に粒子像の明るさが小さくなっている。
【０１２２】
図２３〜図２５に示すように、最も粒子の明るさが小さい画像４では、実施例１と実施例２と比較例との間で粒子の抽出結果に差は見られない。ここで、画像４よりも粒子が明るい画像３については、比較例では、目視による粒子像（ハッチング部分）と抽出結果（太い実線部分）とに誤差が表れている。すなわち、目視による粒子像よりも大きい範囲を粒子像として抽出している。画像３について、実施例１および２では粒子像（ハッチング部分）と抽出結果（太い実線部分）とに誤差は見られない。また、画像３よりもさらに明るい粒子の画像１および２については、比較例では、目視による粒子像よりもかなり大きい範囲を粒子像として抽出しており、誤差が顕著に表れている。その一方、実施例１および２では、目視による粒子像と抽出結果とに誤差は見られない。
【０１２３】
また、形態的特徴に関しては、画像４については、実施例１、実施例２および比較例の間で大きな差異は見られなかった。また、画像１〜３については、実施例１および実施例２の円相当径と比較して、比較例の円相当径が大きくなっているのが判明した。すなわち、比較例の画像１〜３は、目視による粒子像よりも大きい範囲を粒子像として抽出しているため、円相当径が大きくなったと考えられる。また、比較的円形に近い形状の粒子の画像１、２および４では、実施例１と実施例２と比較例とで円形度に大きな差異は見られなかった。その一方、細長い粒子を撮像した画像２では、実施例１および２の円形度と比較例の円形度とに大きな差異が見られた。すなわち、比較例では、目視による粒子像よりも大きい範囲を粒子像として抽出した結果、抽出した粒子像が丸みを帯びた形状になったため、円形度が大きくなったと考えられる。
【０１２４】
上記のように、この比較実験では、粒子毎に２値化閾値を設定した実施例１および２では、粒子の明るさが異なる画像１〜４の全てについて、目視による粒子像と大きな誤差なく粒子像を抽出することができた。また、目視による粒子像よりも大きい範囲を粒子像として抽出した比較例の形態的特徴と実施例１および２の形態的特徴とに差異が見られた。したがって、実施例１および２の形態的特徴は、比較例の形態的特徴よりも実際の粒子の形態的特徴に近い値を示していると考えられる。
【０１２５】
なお、今回開示された実施形態および実施例は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態および実施例の説明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。
【０１２６】
たとえば、上記第１、第２実施形態および実施例では、暗視野照明を行う場合について、粒子毎に２値化閾値を設定した例を示したが、本発明はこれに限らず、明視野照明を行う場合についても粒子毎に２値化閾値を設定してもよい。
【０１２７】
また、上記第２実施形態および実施例では、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いて部分画像の輝度の勾配を算出した例を示したが、本発明はこれに限らず、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタまたはＲｏｂｅｒｔｓフィルタなどの他のフィルタを用いてもよい。
【０１２８】
また、上記第１、第２実施形態および実施例では、粒子毎に２値化閾値を設定し、粒子像を含むグレースケールの部分画像を設定された閾値で２値化することにより粒子を抽出する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、粒子像を含む部分画像はカラー画像であってもよい。また、カラー画像から粒子像を抽出する場合には、粒子像と背景とを色調の違いに基づいて区別するように構成してもよい。具体的には、画像に含まれる各画素を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の成分に分解し、各成分の明度を取得する。そして、ある画素と隣接する画素とで赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のいずれかの成分の明度が所定値を超えて変化している場合に、それら二つの画素間を粒子像と背景との境界と認識し、粒子像を抽出するように構成することができる。この場合、粒子の照明の程度によって、粒子毎に背景との色調の差が異なることが考えられるため、粒子像と背景との境界として認識する際の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の成分の明度の変化量を粒子毎に設定することで、粒子の輝度に応じて正確に粒子像を抽出することができる。
【０１２９】
また、上記第１、第２実施形態および実施例では、画像処理基板６において静止画像から部分画像への切り出しを行い、切り出された部分画像を含む画像処理結果データを画像データ処理部２ｂにおいて解析するように構成したが、本発明はこれに限られない。たとえば、ＣＣＤカメラ８２から得られたビデオ信号を画像データ処理部２ｂに送信し、画像データ処理部２ｂにおいて静止画像の生成、部分画像の切り出し、および、切り出された部分画像を含む画像処理結果データの解析を行うように構成してもよい。つまり、画像処理基板６の機能を、画像データ処理部２ｂにおいて行うように構成することができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１    粒子画像処理装置
２    画像データ分析装置
４    照明光学系
５    撮像光学系（撮像部）
７    ＣＰＵ基板
【図１】
2009244253.tif 000003
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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