"培地に培養された微生物のコロニーを検出する微生物検出方法であって、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類するトレーニングステップと、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの前記分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点が前記トレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別ステップとを備えたことを特徴とする微生物検出方法。請求項1記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップでは、前記培地領域内に微生物のコロニーが存在しない学習対象物を撮影したカラー画像における前記トレーニング対象領域内の培地点の色情報を学習情報として前記分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点群から外側へ規定距離だけ離れた位置に閾値を設定することで前記培地のクラスが分類され、前記識別ステップでは、前記検査対象物を撮影したカラー画像における前記検査対象領域内の各検査点の色情報を、前記トレーニング済みの分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される検査点が前記培地のクラスに属するか否かを判定し、前記培地のクラスに属さないと判定した検査点に基づきコロニーを識別することを特徴とする微生物検出方法。請求項1記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップでは、学習対象物を撮影したカラー画像における前記トレーニング対象領域内の培地点の色情報と微生物点の色情報とを学習情報として前記分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される培地点の点群と微生物点の点群とを分離して前記培地のクラスと前記微生物のクラスとを分類し、前記識別ステップでは、前記検査対象物を撮影したカラー画像における前記検査対象領域内の各検査点の色情報を、前記トレーニング済みの分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される検査点が前記培地のクラスと前記微生物のクラスのいずれに属するか否かを判定し、前記微生物のクラスに属すると判定した検査点に基づきコロニーを識別する微生物検出方法。請求項1~3のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップ及び前記識別ステップにおいて、前記分類器へ入力される情報は、前記色情報の他に、形状情報と面積情報とのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする微生物検出方法。請求項1~4のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップにおいて、前記クラスの分類とは別に、前記培地領域内に存在するノイズ点に関するノイズ情報を収集し、前記識別ステップにおいて、前記微生物のクラスに属する検査点がノイズ点であるか否かを前記ノイズ情報に基づき判別し、ノイズ点でないと判別した検査点に基づきコロニーを識別することを特徴とする微生物検出方法。請求項1~5のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記識別ステップでは、前記培地領域を外周領域と中央領域とに分割し、前記培地の前記中央領域を前記検査対象領域として前記識別を行い、前記外周領域については色エッジ検出により検出された色エッジに基づき前記コロニーを検出することを特徴とする微生物検出方法。請求項2~6のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップでは、培養開始からコロニー発生前の所定期間内における前記検査対象物を前記学習対象物として使用して、前記培地点を学習させる前記分類器のトレーニングを行って前記培地のクラスを分類し、前記識別ステップでは、前記所定期間以後の前記検査対象物が撮影されたカラー画像を用いることを特徴とする微生物検出方法。培地に培養された微生物のコロニーの有無を検査する微生物検出装置であって、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類する前記分類器を含むトレーニング手段と、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの前記分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点が前記トレーニング手段により分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別手段とを備えたことを特徴とする微生物検出装置。培地に培養された微生物のコロニーを検出する微生物検出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類するトレーニングステップと、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの前記分類器に入力して前記色情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点が前記トレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別ステップとを実行させるためのプログラム。請求項1~7のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記識別ステップでは、前記微生物のクラスに属すると判定した検査点が連続して存在する閉領域であるコロニー候補の面積を求め、前記面積が微生物種に応じて設定された面積条件を満たした場合、前記コロニー候補をコロニーであると識別することを特徴とする微生物検出方法。請求項4~7のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記トレーニングステップ及び前記識別ステップにおいて、前記分類器へは前記色情報と前記形状情報とが少なくとも入力され、前記トレーニングステップでは、前記コロニーの色情報及び形状情報を学習情報として前記分類器に入力して前記色情報及び形状情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、特徴ベクトルで規定される点群を分離して前記コロニーのクラスが分類され、前記識別ステップでは、前記検査点は前記検査対象領域内の色で区別した領域で示されるコロニー候補点であって、前記コロニー候補点の色情報と形状情報とを、前記トレーニング済みの分類器に入力して前記色情報及び形状情報の特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記特徴ベクトルで規定される点が前記コロニーのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別することを特徴とする微生物検出方法。請求項1~7のいずれか一項に記載の微生物検出方法において、前記分類器は、カーネル法に基づくサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ガウス混合分布モデルのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする微生物検出方法。請求項1~7、10~12のいずれか一項に記載の微生物検出方法であって、前記分類器は、カーネル法に基づくサポートベクターマシンであり、前記トレーニングステップでは、前記培地点及び前記微生物点のうち少なくとも一方の色情報の特徴ベクトルを、前記分類器の写像部を用いてカーネル法により高次元特徴空間へ写像して高次元特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記高次元特徴ベクトルで規定される点群を線形分離して培地のクラスと微生物のクラスとのうち少なくとも一方のクラスが分類され、前記識別ステップでは、前記検査点の色情報の特徴ベクトルを、前記分類器の写像部を用いてカーネル法により高次元特徴空間へ写像して高次元特徴ベクトルを取得し、前記分類器により、前記高次元特徴ベクトルで規定される点が前記トレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かについて判定され、その判定の結果に基づきコロニーを識別することを特徴とする微生物検出方法。請求項8記載の微生物検出装置において、前記カラー画像を取得するための撮像手段と、前記識別手段がコロニーと識別した場合に、コロニーが検出された旨を報知する報知手段とを備えたことを特徴とする微生物検出装置。本発明の目的は、検査対象物の培地に発生した微生物のコロニーを精度良く検出することのできる微生物検出方法、微生物検出装置及びプログラムを提供することにある。上記課題を解決するため、本発明の第一の態様によれば、培地に培養された微生物のコロニーを検出する微生物検出方法が提供される。この方法によれば、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類するトレーニングステップと、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点がトレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別ステップとを備える。この構成によれば、トレーニングステップでは、培地点及び微生物点のうち少なくとも一方の色情報が学習情報として分類器に入力されて、色情報の特徴ベクトルが取得される。そして、分類器により、特徴ベクトルで規定される点群が分離されて、培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方が色分類される。識別ステップでは、検査対象物を撮影したカラー画像のうち検査対象領域内の各検査点の色情報が、トレーニング済みの分類器に入力されて、色情報の特徴ベクトルが取得される。分類器は、特徴ベクトルで規定される点がどのクラスに属するか否かについて判定する。そして、その判定の結果に基づきコロニーを識別する。このように、培地及び微生物のうち少なくとも一方を色分類分離できる特徴空間において培地であるか、或いは微生物であるかを判定することができる。このため、コロニーの色が変化したり、培地の色と類似している場合であっても、コロニーを精度よく識別することができる。また、トレーニング時と識別時とで撮像手段と検査対象物との相対位置が多少ずれたとしても、コロニーを精度よく検出することができる。従って、検査対象物に発生した微生物のコロニーを精度よく検出することができる。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップでは、培地領域内に微生物のコロニーが存在しない学習対象物を撮影したカラー画像におけるトレーニング対象領域内の培地点の色情報を学習情報として分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点群から外側へ規定距離だけ離れた位置に閾値を設定することで培地のクラスが分類され、識別ステップでは、検査対象物を撮影したカラー画像における検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される検査点が培地のクラスに属するか否かを判定し、培地のクラスに属さないと判定した検査点に基づきコロニーを識別することが好ましい。この構成によれば、培地の色情報をトレーニングし、識別ステップにおいて、培地のクラスに属さないと判定した検査点に基づきコロニーを識別する。この場合、培地だけの簡単なトレーニングを行えばよい。よって、検出処理が比較的簡単に行える。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップでは、学習対象物を撮影したカラー画像におけるトレーニング対象領域内の培地点の色情報と微生物点の色情報とを学習情報として分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される培地点の点群と微生物点の点群とを分離して培地のクラスと微生物のクラスとを分類し、識別ステップでは、検査対象物を撮影したカラー画像における検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される検査点が培地のクラスと微生物のクラスのいずれに属するか否かを判定し、微生物のクラスに属すると判定した検査点に基づきコロニーを識別することが好ましい。この構成によれば、分類器が、培地の色情報と微生物点の色情報とをトレーニングする。そして、分類器により、培地のクラスと微生物のクラスとが分類される。識別ステップでは、トレーニング済みの分類器が、検査点が培地のクラス及び微生物のクラスのいずれに属するか否かを判定して、コロニーを識別する。よって、コロニーの検出精度がより一層向上する。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップ及び識別ステップにおいて、分類器へ入力される情報は、色情報の他に、形状情報と面積情報とのうち少なくとも1つを含むことが好ましい。この構成によれば、トレーニングに際し、色情報の他に、形状情報及び面積情報のうち少なくとも一方の情報が分類器に入力される。よって、コロニーの検出精度がより一層向上する。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップにおいて、クラスの分類とは別に、培地領域内に存在するノイズ点に関するノイズ情報を収集し、識別ステップにおいて、微生物のクラスに属する検査点がノイズ点であるか否かをノイズ情報に基づき判別し、ノイズ点でないと判別した検査点に基づきコロニーを識別することが好ましい。この構成によれば、トレーニングステップではノイズ情報を収集する。識別ステップでは、微生物のクラスに属する検査点がノイズ点であるか否かをノイズ情報に基づき判別する。そして、ノイズ点でないと判別した検査点に基づきコロニーが識別される。よって、培地領域内に存在するノイズ点を微生物点として誤って検出することを抑制できる。上記の微生物検出方法において、識別ステップでは、培地領域を外周領域と中央領域とに分割し、培地の中央領域を検査対象領域として識別を行い、外周領域については色エッジ検出により検出された色エッジに基づきコロニーを検出することが好ましい。この構成によれば、培地内の中央領域では、特徴ベクトルで規定される検査点がクラスに属するか否かの判定結果に基づいてコロニーが検出される。一方、培地内の外周領域では、色エッジ検出により検出された色エッジに基づきコロニーが検出される。よって、培地領域の全域に亘ってコロニーを精度良く検出することができる。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップでは、培養開始からコロニー発生前の所定期間内における検査対象物を学習対象物として使用して、培地点を学習させる分類器のトレーニングを行って培地のクラスを分類し、識別ステップでは、所定期間以後の検査対象物が撮影されたカラー画像を用いることが好ましい。この構成によれば、トレーニング時には、培養開始からコロニー発生前の所定期間内における検査対象物が学習対象物として用いられる。識別時には、所定期間を過ぎた以後の検査対象物を撮影したカラー画像が用いられる。よって、検査対象物を用いてトレーニングを行うため、高い検出精度が得られると共に、トレーニングと識別とを比較的効率よく行うことができる。上記課題を解決するため、本発明の第二の態様によれば、培地に培養された微生物のコロニーの有無を検査する微生物検出装置が提供される。この装置は、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類する分類器を含むトレーニング手段と、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点がトレーニング手段により分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別手段とを備える。この構成によれば、上記の微生物検出方法の発明と同様の効果が得られる。上記課題を解決するため、本発明の第三の態様によれば、培地に培養された微生物のコロニーを検出する微生物検出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。このプログラムは、コンピュータに、培地領域内において微生物のコロニーが存在しない又は存在する学習対象物をカラー画像で撮影し、撮影されたカラー画像のうち培地領域内の少なくとも一部にトレーニング対象領域を設定し、トレーニング対象領域内にある培地点及び微生物点の少なくとも一方の色情報を学習情報とし、その学習情報を分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点群を分離して培地のクラス及び微生物のクラスのうち少なくとも一方のクラスを分類するトレーニングステップと、培地領域内において微生物のコロニーの有無を検査するために撮影された検査対象物のカラー画像のうち、培地領域内の少なくとも一部の検査対象領域内の各検査点の色情報を、トレーニング済みの分類器に入力して色情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により、特徴ベクトルで規定される点がトレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別する識別ステップとを実行させる。この構成によれば、コンピュータによりトレーニングステップと識別ステップとが実行される。これにより、上記の微生物検出方法の発明と同様の効果が得られる。上記の微生物検出方法において、識別ステップでは、微生物のクラスに属すると判定した検査点が連続して存在する閉領域であるコロニー候補の面積を求め、面積が微生物種に応じて設定された面積条件を満たした場合、コロニー候補をコロニーであると識別することが好ましい。上記の微生物検出方法において、トレーニングステップ及び識別ステップにおいて、分類器へは色情報と形状情報とが少なくとも入力され、トレーニングステップでは、コロニーの色情報及び形状情報を学習情報として分類器に入力して色情報及び形状情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により特徴ベクトルで規定される点群を分離してコロニーのクラスが分類され、識別ステップでは、検査点は検査対象領域内の色で区別した領域で示されるコロニー候補点であって、コロニー候補点の色情報と形状情報とを、トレーニング済みの分類器に入力して色情報及び形状情報の特徴ベクトルを取得し、分類器により特徴ベクトルで規定される点がコロニーのクラスに属するか否かを判定し、その判定の結果に基づきコロニーを識別することが好ましい。上記の微生物検出方法において、分類器は、カーネル法に基づくサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ガウス混合分布モデルのうち少なくとも1つを含むことが好ましい上記の微生物検出方法であって、分類器は、カーネル法に基づくサポートベクターマシンであり、トレーニングステップでは、培地点及び微生物点のうち少なくとも一方の色情報の特徴ベクトルを、分類器の写像部を用いてカーネル法により高次元特徴空間へ写像して、高次元特徴ベクトルを取得し、分類器により高次元特徴ベクトルで規定される点群を線形分離して培地のクラスと微生物のクラスとのうち少なくとも一方のクラスが分類され、識別ステップでは、検査点の色情報の特徴ベクトルを、分類器の写像部を用いてカーネル法により高次元特徴空間へ写像して、高次元特徴ベクトルを取得し、分類器により高次元特徴ベクトルで規定される点がトレーニングステップで分類されたどのクラスに属するか否かについて判定され、その判定の結果に基づきコロニーを識別することが好ましい。この方法によれば、カーネル法により高次元空間へ写像して得られた高次元特徴ベクトルにより規定される点群について線形分離することができる。よって、クラスの分類を適切に行うことができ、微生物を精度良く検出することができる。上記の微生物検出装置において、カラー画像を取得するための撮像手段と、識別手段がコロニーと識別した場合に、コロニーが検出された旨を報知する報知手段とを備えることが好ましい。第1実施形態以下、本発明を具体化した一実施形態を図1~図11に基づいて説明する。図1に示すように、微生物検査システム以下、単に検査システム11と称すは、周囲を壁部12で囲まれた恒温室13を備えている。恒温室13の温度は、空調機14により所定の温度に保たれている。検査システム11は、恒温室13の図1における右下部分に、投入棚15、取出棚16、及び取出棚17を備えている。投入棚15からは、検査対象物の一例である試料S例えば、培地を収容するシャーレが恒温室13内へ投入される。恒温室13からは、検査結果が良品である試料Sが取出棚16より取り出され、検査結果が不良品である試料Sが取出棚17より取り出される。恒温室13内には、複数の収納棚18、試料Sを検査するための微生物検査装置以下、単に検査装置19と称す、及び搬送ロボット20が設けられている。各収納棚18には、恒温室13内へ投入された試料Sが培養のために収納される。搬送ロボット20は、各棚15~18と検査装置19との間で試料Sを搬送する。各棚15~17には、恒温室13の内側と外側とを繋ぐコンベア15a~17aがそれぞれ設けられている。試料Sを投入及び取出す際は、コンベア15a~17aの外側の端部と中間部とに設けられた二重のシャッタ21,22が片方ずつ順番に開放される。こうすることで、外部から恒温室13内への微生物等の浸入が防止される。搬送ロボット20は、恒温室13内の床面に配置された回転式の本体20aと、本体20aから延出する複数の間接を有するアーム20bとを有している。試料Sは、アーム20bの先端部のチャック部20cにより把持されて、各棚15~18と検査装置19との間を搬送される。検査装置19は、試料Sを載置するための検査台23検査用ステージと、検査台23上の試料Sを撮影するためのカメラ24とを備えている。収納棚18に収納された試料Sは、培養期間中に定期的に検査装置19により検査される。検査装置19は、カメラ24で撮影した試料Sのカラー画像に基づいて、試料Sの培地における微生物のコロニーを検出する。コロニーが検出されないまま所定の培養期間を終えた試料Sは、良品用の取出棚16から搬出される。一方、コロニーが検出された試料Sは、不良品用の取出棚17から搬出される。検査システム11は、恒温室13の外側に、コントローラ25とパーソナルコンピュータ26とを備えている。コントローラ25は、空調機14、搬送ロボット20、コンベア15a~17a及びシャッタ21,22などを制御する。検査装置19を構成するパーソナルコンピュータ26には、カメラ24により撮影された試料Sのカラー画像データが入力される。パーソナルコンピュータ26では、所定のアルゴリズムにより、色情報を用いて試料Sの培地と微生物とを識別してコロニーを検出する微生物検出処理を行う。図3に示すように、検査装置19は、検査台23と、検査台23上の試料Sを照明する環状の光源28と、反射板29と、検査台23上の試料Sを撮影するカメラ24と、微生物検出処理装置以下、単に検出処理装置40と称すとを有している。反射板29は、光源28に対して検査台23と反対側に配置されている。検出処理装置40は、カメラ24からの画像データが取り込まれるパーソナルコンピュータ26の本体31に内蔵されている。検査台23は、ガラス等の透光性材料からなる。検査台23は、不図示の支持部により可動な状態に支持されている。光源28は、環状を有しており、カメラ24と検査台23との間に配置されている。光源28の中心軸は、カメラ24の光軸と一致している。カメラ24は、光源28の開口を通じて、検査台23上の試料Sの全体を撮影する。反射板29は、例えば、拡散板からなる。反射板29は、光源28から照射された光を拡散光として反射する。そのため、検査台23上の試料Sの像だけがカメラ24により撮像される。試料Sは、培地M寒天培地等を収容するシャーレ35例えば、ガラスシャーレである。シャーレ35は、皿部35aに蓋35bを被せてから上下反転させた状態で、蓋35bをカメラ24と反対側に向けて、検査台23上に載置されている。これは、蓋35bを外すことにより恒温室13内の微生物が培地Mに混入することを防止するためである。恒温室13の清浄度が十分高ければ、蓋35bを外して検査してもよい。皿部35aには、検査対象である飲料液が所定割合で混合された培地Mが収容されている。シャーレ35内の培地Mは、恒温室13内において所定の温度条件下で所定の培養期間、培養される。シャーレ35は、検査装置19により、培養開始時と培養期間中の複数の設定時期とにそれぞれ検査される。搬送ロボット20による検査台23上へのシャーレ35の移動が繰り返されるうちに、検査台23上に配置されるシャーレ35の位置が数mm~1cm程度、シャーレ35の角度が数度~30度程度、元の位置から変化することがある。カメラ24は、RRedGGreenBBlue用の3つの撮像素子36を備えた3板式のカラーカメラである。撮像素子36として、CCDChargeCoupledDeviceイメージセンサ又はCMOSイメージセンサ等が使用される。カメラ24は、自動合焦オートフォーカス機能及びズーム機能を有するレンズユニット37を備えている。カメラ24は、検査台23上の試料Sシャーレ35を所定の倍率で撮像する。レンズユニット37を通じたカメラ24内への入射光は、不図示のダイクロイックミラー又はダイクロイックプリズムによりRGB3原色の光に分離される。分離されたRGBの各光は、各撮像素子36にそれぞれ受光される。カメラ24として、単板式カラーカメラを用いることもできる。パーソナルコンピュータ26は、本体31と、マウス32m及びキーボード32kよりなる入力操作部32と、モニタ33表示部とを備えている。カメラ24は、本体31に接続されている。カメラ24内の各撮像素子36から出力されたアナログ信号は、カメラ24内でA/D変換されてから、RGBカラー画像データとして本体31へと入力される。本体31に内蔵された検出処理装置40は、カメラ24から入力した試料Sのカラー画像データに基づいて培地M中の微生物コロニーを検出する。検出処理装置40は、発明に係る微生物検出装置に相当する。本体31の内部には、CPU中央処理装置及びメモリ例えばRAMを有するマイクロコンピュータ以下、単にコンピュータ38図2参照が内蔵されている。本体31内のメモリには、CD-ROM等の記憶媒体からインストールされた微生物検出処理用のプログラムが記憶されている。コンピュータ38は、メモリから読み出したプログラムを実行する検出処理装置40として機能する。検出処理装置40による微生物検出処理の詳細については後述する。図2に示すように、本体31内のコンピュータ38は、カメラ24及び光源28と接続されている。コンピュータ38は、カメラ24の撮影制御フォーカス制御及びズーム制御などと、光源28による照明の制御とを行う。また、コンピュータ38は、入力操作部32及びモニタ33と接続されている。コンピュータ38は、入力操作部32からの各種設定データをメモリ42に記憶し、試料Sの画像やコロニーの検出結果などをモニタ33に表示する。図2において、検出処理装置40内に示された各機能ブロックは、コンピュータ38が検出処理用プログラムを実行することにより実現される。検出処理装置40は、制御部41、メモリ42、入力情報生成部43、分類器45、トレーニング処理部46及び識別処理部47を備えている。制御部41は、検出処理の全体を制御したり、設定データをメモリ42に記憶したりする。また、制御部41は、カメラ24が撮影した試料Sの画像及びコロニー検出結果をモニタ33に表示する。制御部41は、モニタ33に設定画面を表示する。作業者は、入力操作部32を操作して、培養期間、トレーニング期間学習期間、識別期間検査期間、学習間隔時間学習サンプリング間隔、識別間隔時間識別サンプリング間隔、ノイズ収集の有無、閾値設定用距離、最外周検出の有無、判別の有無、コロニー識別条件面積条件又は径の条件などの各種設定データを入力してこれらをメモリ42に記憶させる。メモリ42には、ハードディスクやRAMの一部の記憶領域が使用される。制御部41は、計時部41aを備えている。計時部41aは、培養開始から培養期間の終了までの経過時間を計時する。培養期間は、培養開始から所定時間を経過するまでのトレーニング期間と、所定時間を経過してから培養期間終了までの識別期間とに分けられる。培養期間は、検出対象の微生物の品種などに応じて定められた期間であって、例えば、10~30時間の範囲内例えば、18時間に定められている。制御部41は、計時部41aの計時時間に基づいて、現在がトレーニング期間と識別期間のどちらに属するか、学習及び検査の各サンプリング時期に達したこと、培養期間の終了などを把握する。入力情報生成部43は、カメラ24から入力したカラー画像データ入力画像から、分類器45に入力すべき入力情報を取得する。入力情報には、色情報が少なくとも含まれる。詳しくは、入力情報生成部43は、カメラ24から入力したカラー画像データのうち指定範囲内の画素の色情報RGB階調値を1画素ずつ取得する。色情報は、RGBを256階調で表現した階調値として与えられる。色情報の階調数は適宜変更してよい。分類器45は、カーネル法に基づくサポートベクターマシンSVM:SupportVectorMachine、ニューラルネットワークMLP:Multi-LayerPerceptron、ガウス混合分布モデルGMM:GaussianMixtureModelsのうち少なくとも1つのアルゴリズムからなる。分類器45は、SVM、MLP、GMMのうち2つ又は3つを備えている。作業者がSVM、MLP、GMMのうちからマニュアルで選択してもよく、検出処理装置40がSVM、MLP、GMMのうち検出対象に適切と判定したものを自動で選択してもよい。分類器45は、特徴抽出部51、写像部52、線形分離部53、及び判定部54識別部を備えている。特徴抽出部51は、上記のSVM、MLP、GMMのうち少なくとも1つの公知の関数アルゴリズムにより構成されている。特徴抽出部51は、入力情報生成部43からの入力情報を入力変数とし、関数アルゴリズムに従って特徴抽出演算を行う。これにより、特徴ベクトル特徴ベクトルデータxが生成される。画素の色情報RGB階調値を用いる場合、特徴ベクトルxは、RGB3色の特徴ベクトル成分xr,xg,xbを含む3次元のベクトルで表される。特徴ベクトルxは、RGB色と、RGB色空間以外の他の色空間例えば、HSV色空間の少なくとも一部の色成分情報とを組み合わせて用いてもよい。以下、色情報を、RGB階調値の3次元情報として説明する。写像部52は、分類器45がサポートベクターマシンSVMである場合に備えられる。写像部52は、特徴抽出部51から出力された特徴ベクトルで規定される入力点xを、カーネル法による演算アルゴリズムに従って高次元特徴空間へと写像する。そして、写像部52は、高次元特徴ベクトル高次元特徴ベクトルデータを生成し、この高次元特徴ベクトルで規定される出力点写像点ψxを出力する。以下、分類器45を、カーネル法に基づくサポートベクターマシンSVMとして説明する。図4は、入力空間特徴空間から高次元特徴空間への写像を説明するグラフである。図4における左側は、特徴ベクトルで規定される入力点x=xr,xg,xbが存在する入力空間を示している。図4における右側は、高次元特徴ベクトルで規定される出力点写像点ψx=ψxr,xg,xbが存在する高次元特徴空間を示している。図4では、SVMの特徴を説明する便宜上、入力空間に、培地の入力点x1培地点と微生物の入力点x2微生物点とを示している。入力点xは、色特徴量xr,xg,xbを含む3次元データからなる。説明の便宜上、図4では、RG2色の色特徴量を座標軸とする2次元の入力空間特徴空間として示している。入力空間における3次元の入力点x1,x2は、写像部52により追加次元AdditionalDimensionが付加された高次元空間に写像されて、高次元特徴ベクトルで規定される出力点ψxr,xg,xbとして出力される。出力点ψxr,xg,xb,...は、nn>3次元の特徴ベクトルデータであり、n個の成分ψxr,ψxg,ψxb,...を有する。xr,xg,xbとψxr,ψxg,ψxb,...は、各ベクトルの終点の座標である。図4に示す入力空間では、培地の点群x1と微生物の点群x2とは線形分離不可能である。しかしながら、写像先の高次元特徴空間では、培地点x1を写像した点群ψx1と微生物点x2を写像した点群ψx2とが、マージン最大化により設定される超平面によって線形分離可能となる。但し、第1実施形態では、入力点xは培地点x1のみであるため、マージン最大化によるのではなく点群ψx1から外側へ規定距離閾値設定用距離ΔLだけ離れた閾値から規定される超平面によって、培地のクラスC1のみが分類される図6参照。線形分離部53は、培地点の点群ψx1と微生物点の点群ψx2とのうちトレーニング期間に取得した少なくとも一方の点群ψxを、超平面分離平面によって線形分離する。そして、線形分離部53は、培地のクラスC1と微生物のクラスC2とのうち少なくとも一方のクラスCを分類する。図6に示すように、培地の色情報のみを学習情報として分類器45をトレーニングする本例では、入力空間に示す培地点x1のみ入力点とし、その入力点の写像先となる高次元特徴空間では、培地の点群ψx1のみが生成される。線形分離部53は、点群ψx1を超平面で線形分離して、培地のクラスC1のみ色分類する。このように分類すべきクラスが1つである場合、超平面を規定するための設定データとして閾値設定用距離ΔLのデータがメモリ42に記憶されている。線形分離部53は、点群ψx1のうち最も外側の点例えば、サポートベクターとなる複数点から外側へ距離ΔLの位置に閾値を設定する。こうして、図6に示す超平面を規定することにより、線形分離部53は、培地のクラスC1を色分類する。分類するクラスが1つの場合、分類器45は、カーネル法に基づくサポートベクターマシンSVM、ガウス混合分布モデルGMM:GaussianMixtureModelsのうち少なくとも一方からなる。図2に示す判定部54識別部は、識別期間において検査点がどのクラスに属するかを識別する際に使用される。図2に示すトレーニング処理部46は、分類器45のトレーニングを行ううえで必要な構成として、トレーニング制御部56、培地領域検出部57及びノイズ収集部58を備えている。トレーニング制御部56は、トレーニングに必要な設定データや各種指示を分類器45に与えたり、トレーニングに必要な指示を培地領域検出部57及びノイズ収集部58に与えたりする。トレーニング処理部46及び分類器45により、トレーニング手段が構成されている。ここで、カメラ24が撮影した試料Sの画像について説明する。図5a~図5dは、培養期間中にカメラ24が撮影した試料の画像を示す。図5aはトレーニング中の画像、図5bは識別開始時の画像、図5cは識別中におけるコロニー発生時の画像、図5dはカメラの撮影画像にコロニー検出結果を重畳させて表示したモニタ33の画像を示す。図5aに示す例の培地Mには、検査対象の飲料液中の不溶固形成分がノイズNとして存在する。検査対象が例えば果実等を含む飲料液の場合、その中に含まれる果皮、果肉、繊維、種子などの微小固形物が、コロニーの誤検出を誘発するノイズNとなる。培地領域検出部57は、試料を撮影した画像中における培地Mの領域以下、培地領域MAと称すを検出するとともに、その培地領域MA内のトレーニング局所領域TA図5a参照を検出する。トレーニング局所領域TAとは、分類器45が培地Mの色を学習するトレーニング対象領域である。本例では、トレーニング処理の負担を軽減するため、培地領域MAの一部の領域がトレーニング局所領域TAとして設定されている。詳しくは、培地領域検出部57は、シャーレ35の領域と培地領域MAとを画像処理で区分し、さらに培地領域MA内においてノイズNを含まない局所領域を検出して、これをトレーニング局所領域TAに設定する。このとき、ノイズNと培地Mとの色の違いを利用して、色の異なる領域の境界が色エッジとして検出される。作業者が入力操作部32を操作して、トレーニング局所領域TAをマニュアルで設定してもよい。トレーニング局所領域TAの数と形状は適宜設定してよい。ノイズ収集部58は、ノイズデータを収集する。ノイズデータは、ノイズとコロニーとの判別を位置に基づき判別する位置判別において用いられる。ノイズ収集部58は、トレーニング期間中に色エッジ検出又は分類器45を用いてノイズNを検出する。そして、ノイズ収集部58は、検出したノイズNの位置を含むノイズデータを収集する。例えば、分類器45を用いる場合、トレーニング局所領域TAでのトレーニングを少なくとも1回行って培地のクラスC1を分類した後、ノイズ収集部58は、培地領域MA内の画素毎の入力情報を分類器45に入力し、出力点として得られた点群x又は点群ψxのうち培地のクラスC1に属さない点をノイズ点とする。そして、ノイズ収集部58は、ノイズ点が連続する閉領域をノイズ領域として取得し、ノイズ領域の位置を演算してノイズデータとする。ノイズデータには、ノイズ領域の面積や色濃淡値などが含まれていてもよい。識別処理部47は、識別期間において、培地M上の各点の入力情報を基に特徴抽出部51が生成した検査点xjGMMの場合、或いは、検査点xjを写像部52により写像して得られる写像点ψxjSVMの場合が、クラスに属するか否かを判定する。そして、識別処理部47は、その判定結果に基づき検査点xjが培地点であるか、或いは微生物点であるかを識別する。さらに、識別処理部47は、微生物点であると識別された点画素が連続して存在する閉領域を抽出する。そして、識別処理部47は、種々の判定条件に照らしてその閉領域が微生物のコロニーであるかどうかを識別する。このような識別処理を行うために、識別処理部47は、識別制御部61、培地領域分割部62、最外周検出部63、判別部64、ラベリング処理部65及びコロニー検出部66を備えている。識別処理部47及びトレーニング済み学習済みの分類器45により、識別手段が構成されている。識別制御部61は、識別処理を行う際に、分類器45及び各部62~66に対し指示を与える。培地領域分割部62は、最外周検出ありの設定の場合に起動される。この場合、培地領域分割部62は、図5bに示すように、画像中の培地領域MAを、中央部のメイン領域A1中央領域と最外周局所領域A2外周領域とに分割する。中央領域と外周領域とが部分的に重なっていてもよい。計時部41aの計時時間がトレーニング期間中にあるとき、制御部41は、トレーニング処理部46を起動させて、分類器45のトレーニングを行う。計時時間が識別期間検査期間に入ると、制御部41は、識別処理部47を起動させ、トレーニング済みの分類器45を用いて検査を行う。本実施形態では、分類器45を用いた微生物の検出処理がメイン領域A1に対して行われる。分類器45の特徴抽出処理は、特徴抽出部51が、トレーニングのときと同様のアルゴリズムに従って行う。すなわち、カメラ24からの画像データ中のメイン領域A1における全画素の入力情報が、入力情報生成部43から分類器45へと1画素分ずつ順次入力される。特徴抽出部51は、入力情報を基にアルゴリズムに従って特徴ベクトルxj検査点を生成する。分類器45がSVMである場合、写像部52は、特徴ベクトルで規定される検査点xjを高次元特徴空間へと写像して高次元特徴ベクトルψxjを生成する。そして、分類器45内の判定部54は、特徴ベクトルで規定される点xj又は点ψxjが、トレーニングで分類器45が分類したクラスC本例では培地のクラスC1に属するか否かを判定し、その判定結果に基づいてその検査点xjが培地点であるか、或いは微生物点であるかを判定する。図7は、分類器がSVMである場合の例であり、判定部54による判定方法を説明するグラフである。判定部54は、図7aに示すように、高次元特徴空間へ写像された点ψxjjは、j=12...が培地のクラスC1に属する場合、検査点xjを培地点と判定する。一方、図7bに示すように、点ψxjが培地のクラスC1に属さない場合、判定部54は、検査点xjを微生物点と判定する。この段階では、微生物点がノイズである可能性もある。図2に示す最外周検出部63は、最外周局所領域A2における微生物検出を、メイン領域A1とは異なる別の方法を用いて行う。これは、培地領域MAの最外周付近の環状領域が、例えば、シャーレ35の側壁部で屈折した光や側壁部の影が培地Mの色に影響を与える領域であるためである。そのため、最外周検出部63は、最外周局所領域A2内で色の異なる領域の境界色エッジを検出する色エッジ検出を行う。そして、最外周検出部63は、色エッジにより囲まれた領域にモフォロジー処理を施して形状を特定したものをコロニー候補とする。判別部64は、判別ありの設定の場合に起動される。判別部64は、形状判別、色判別、位置判別を行って、メイン領域A1で検出された微生物点が連続して存在する閉領域として決定される検出物コロニー候補及び最外周局所領域A2で検出された検出物コロニー候補の中からノイズN以外のコロニーを判別する。形状判別では、特徴抽出などにより取得した検出物の面積、円形度、凸度、最小外接円などの特徴が、予め設定された又は学習したコロニーの形状条件を満たしているがどうかが判別される。判別部64は、検出部のうち上記の形状条件を満たしているものを、コロニーとして判別する。また、色判別では、検出物と培地領域の特定の色度合いをそれぞれ計算し、両者の色度合いの差が予め設定した閾値以上であるかどうかが判別される。判別部64は、色度合いの差が閾値以上である場合、その検出物をコロニーとして判別する。色判別は、検出物に対して1画素分ずつ行う。位置判別では、トレーニングステップで収集したノイズデータに基づくノイズの位置と検出物の位置とを比較してコロニーが判別される。位置判別で検出物がノイズと重なるために判別できない場合は、検出物の面積及び色濃淡値を用いて位置判別が行われる。ラベリング処理部65は、メイン領域A1及び最外周局所領域A2内でコロニーであると検出又は判別した検出物にラベルを貼るラベリング処理を行う。このとき、ノイズNではないと検出又は判別された検出物にはラベルが貼られるが、ノイズNであると検出又は判別された検出物にはラベルが貼られない。コロニー検出部66は、ラベリングされた検出物の面積が予め設定された面積条件を満たすかどうかを判定し、面積条件を満たす検出物をコロニーとして検出する。例えば、検出物の面積Sdが、下限Slowerと上限Supperとを用いて規定される面積条件Slower≦Sd≦Supperを満たせば、その検出物はコロニーとして検出される。面積条件として、下限だけ又は上限だけを設定してもよい。制御部41は、識別処理部47から取得したコロニー検出結果をモニタ33に表示する。コロニーが検出されなければ、検出コロニー個数の表示は0のままである。コロニーが検出されれば、検出されたコロニーの個数が表示される。それとともに、図5dに示すように、培地Mの画像には、検出されたコロニーを囲むマーク70が重畳表示される。次に、コンピュータ38の微生物検出処理について図9~図11に示すフローチャートを参照して説明する。微生物検出処理は、ソフトウェアにより、図2に示す検出処理装置40によって行われる。図9に示すように、まず、作業者は、培養開始前に入力操作部32を操作して、ノイズ収集の有無、閾値設定用距離、最外周検出の有無、判別の有無、面積条件など設定値を、パーソナルコンピュータ26に入力する。入力された各種の設定値は、メモリ42に記憶される。そして、作業者が入力操作部32を用いて検査開始操作を開始すると、コンピュータ38検出処理装置40により微生物検出処理が開始される。ステップS10では、コンピュータ38は、メモリ42から、ノイズ収集の有無、閾値設定用距離、最外周検出の有無、判別の有無、面積条件などの設定値を読み出す。ステップS20では、コンピュータ38は、トレーニング期間において、カメラ24が撮影した培地Mの画像を用いて、分類器45に培地の少なくとも色を学習させる。ステップS20のトレーニング処理がトレーニングステップに相当する。ステップS30では、コンピュータ38は、識別期間において、培地領域における微生物コロニーの有無を識別する識別処理を行う。ステップS30の識別処理が識別ステップに相当する。コンピュータ38は、S20のトレーニング処理で図10に示すトレーニング処理ルーチン、S30の識別処理で図11に示す識別処理ルーチンをそれぞれ実行する。以下、トレーニング処理及び識別処理の詳細を、図10及び図11の各フローチャートに従ってそれぞれ説明する。まず、トレーニング処理部46により、カメラ24により撮影された画像データを基づき、入力情報生成部43及び分類器45を用いて、トレーニング処理が行われる。図10におけるステップS110では、検査対象の培地Mが収容されたシャーレ35が、カメラ24により、1~10回、例えば、5回撮影される。ステップS120では、撮影した画像データに基づいて、画像中の培地領域MAが検出される図5a参照。ステップS130では、培地領域MA中に、トレーニング局所領域TAが設定される図5a参照。例えば、培地領域MA内でノイズNを探索し、ノイズNを含まない領域が、トレーニング局所領域TAとして設定される。ステップS140では、トレーニング局所領域TAを対象に、学習アルゴリズムを用いて、分類器45のトレーニングが行われる。詳しくは、図2に示す入力情報生成部43が、トレーニング局所領域TA内の1画素ずつの色情報を含む入力情報を生成する。そして、入力情報生成部43は、入力情報を学習情報として分類器45に順次出力する。分類器45内の特徴抽出部51は、入力情報を基に、アルゴリズムに従って特徴ベクトルx1を生成する。分類器45がSVMである場合、図6に示すように、特徴ベクトルで規定される培地点x1が、写像部52により高次元特徴空間へと順次写像される。こうして、写像先の高次元特徴ベクトルで規定される点群ψx1が得られる。点群ψx1から外側へ閾値設定用距離ΔLだけ離れた位置に、超平面のかたちで閾値が設定される。この超平面により高次元特徴空間が線形分離されて、培地のクラスC1が色分類される。ステップS150では、ノイズ収集の有無が判断される。ノイズ収集ありの設定であればステップS160に進み、ノイズ収集なしの設定であればステップS170に進む。ステップS160では、ノイズデータが収集される。ノイズ収集部58は、培地領域MA内で色エッジを検出し、色エッジから培地Mと色相の異なる領域をノイズNとして検出する。ノイズ収集部58は、検出したノイズNの位置を計算してその位置情報を少なくとも含むノイズデータを生成し、メモリ42に記憶させる。ステップS170では、追加トレーニングの有無が判断される。ここで、トレーニング期間中、トレーニングを何回でも行うことができ、追加トレーニングにより学習データを追加することができる。学習データ追加許容期間所定時間として、微生物群の生成時間より短い値であれば適宜な値を設定してもよい。追加トレーニングがあれば、S110に戻り、学習サンプリング間隔をおいた次の実施時期に、試料Sが再び検査台23に搬送される。そして、カメラ24が撮影した試料Sの画像データを用いて、S110~S170の処理が同様に行われる。追加トレーニングがなければ、トレーニング処理ルーチンは終了する。トレーニング処理は、培養開始時刻0から所定時間例えば5時間経過するまでのトレーニング期間に、学習サンプリング間隔例えば30分又は1時間毎に行われる。このトレーニングによって、分類器45は、培地のクラスC1を分類する。このため、例えば、トレーニング期間中に培地Mの色の変化が学習される。それと共に、飲料液中に含まれる乳化鉄等の金属成分が酸化して発生した析出物酸化鉄等に関するデータも、ノイズNとして収集される。計時部41aの計時時間が所定時間例えば5時間を経過すると、トレーニング期間から識別期間へと移行する。そして、コンピュータ38は、図11に示す識別処理ルーチンを開始する。ここでは、識別処理部47により、入力情報生成部43及び分類器45を用いて、識別処理が行われる。図11に示すように、まず、ステップS210では、検査対象の培地Mを収容したシャーレ35が、カメラ24により、トレーニングのときと同じ回数だけ撮影される。次のステップS220では、撮影した画像データに基づいて、培地領域MAが検出される。ステップS230では、培地領域MA中に、メイン領域A1と最外周局所領域A2とが設定される。ステップS240では、LUTルックアップテーブルによる輝度変換が行われる。輝度変換では、コントラスト調整及びガンマ補正などが行われる。次のステップS250では、メイン領域A1を対象に、分類器45により学習アルゴリズムを用いて微生物点が検出される。詳しくは、図2に示す入力情報生成部43が、メイン領域A1内の1画素ずつの色情報を含む入力情報を生成し、分類器45へと順次出力する。分類器45内において、特徴抽出部51は、入力情報を基に、特徴ベクトルxj但し、j=12...検査点を生成する。分類器45がSVMである場合、図6に示す特徴ベクトルで規定される検査点xjが、写像部52により高次元特徴空間へと順次写像される。こうして、高次元特徴ベクトルで規定される写像点ψxj図7を参照が得られる。図7aに示すように写像点ψxjが培地のクラスC1に属する場合は、検査点xjは培地点であると判定識別される。一方、図7bに示すように写像点ψxjが培地のクラスC1に属さない場合、検査点xjは微生物点であると判定識別される。図5cに示すように、識別ステップへ移行後に例えば3~5時間経過すると、コロニーCLが発生することがある。この場合、コロニーCL中の画素の入力情報に基づく検査点xjを写像して得られた点ψxj但しSVMの場合は、図7bに示すように培地のクラスC1に属することはなく、微生物点として検出される。このような検出処理は、メイン領域A1の全画素について行われる。ステップS260では、最外周検出の有無が判断される。最外周検出ありの設定であればステップS270に進み、最外周検出なしの設定であればステップS290に進む。ステップS270では、最外周局所領域A2内で色エッジを検出して、培地との色相の違いからコロニー領域が検出される。コロニー領域は、ノイズ領域である可能性もある検出物コロニー候補の領域である。続くステップS280では、領域モフォロジー処理を行って、検出物の形状を、例えば、円形状や楕円形状に適正化する。ステップS290では、判別処理の有無が判断される。判別処理ありの設定の場合はステップS300に進み、判別処理なしの設定の場合はステップS310に進む。ステップS300では、形状、色、位置から検出物が判別される。メイン領域A1と最外周局所領域A2の各検出結果が統合される。そして、統合して得られた結果について、まず、微生物点が連続して存在する閉領域について特徴抽出を行い、検出物コロニー候補が検出される。形状判別では、まず、検出物の面積、円形度、凸度、最小外接円などが演算される。そして、特徴抽出されたこれらの特徴量がコロニーの形状条件を満たしている検出物についてはコロニー候補であると判別される。色判別では、まず、検出物と培地領域の特定の色度合いをそれぞれ計算する。そして、両者の色度合いの差が予め設定した閾値以上になった検出物についてはコロニー候補であると判別される。位置判別では、まず、メモリ42から読み出したノイズデータから決まるノイズの位置と、演算した検出物の位置とが比較される。そして、ノイズと位置が重ならない検出物についてはコロニー候補であると判別される。位置判別で検出物がノイズと重なるために判別できない場合は、検出物の面積及び色濃淡値を用いて判別される。こうして、判別ステップにより、検出物のうちノイズN等はコロニーとして判別されず、検出物コロニー候補はさらに絞り込まれる。ステップS310では、検出又は判別後の検出物にラベリングが付される。つまり、メイン領域A1及び最外周局所領域A2の各検出結果を統合し、培地領域MAの全域に亘り検出又は判別された全ての検出物にラベリングが付される。このとき、S300の判別処理を行った場合、判別処理でノイズであると判別された検出物についてはラベリングの対象から除外される。ステップS320では、面積条件に基づき検出物がコロニーであるか否かが判定される。コロニー検出部66は、ラベリングされた検出物の面積がメモリ42から読み出した面積条件を満たすか否かを調べる。検出物の面積Sdが面積条件Slower≦Sd≦Supperを満たした場合、検出物はコロニーCLであると判定される。ステップS330では、コロニー検出結果がモニタ33に表示されると共に、コロニー検出結果に応じた制御信号が出力される。即ち、識別処理部47から受け付けたコロニー検出結果が検出数0であれば、制御部41は、検出コロニー個数0である旨をモニタ33に表示する。一方、コロニー検出結果が検出数NN≧1であれば、制御部41は、検出コロニー個数Nをモニタ33に表示すると共に、モニタ33に表示された試料Sの画像中に、図5dに示すように、検出されたコロニーCLを囲むようにマーク70を重畳表示させる。このようなマーク70の表示によって、恒温室13の室外でモニタ33を見ている作業者は、検査中の試料Sで発生したコロニーの発生状況を容易に把握することができる。また、制御部41から出力された制御信号がコントローラ25へと送られる。コロニー検出数NN≧1の場合、コロニーが検出された時点で検査は中止されて、制御部41は、コントローラ25に対し、試料Sを搬出する旨の制御信号を出力する。この結果、コントローラ25は、搬送ロボット20を制御して、不良品と判別された試料Sを取出棚17へ搬送すると共に、コンベア17aを駆動してその試料Sを室外へと搬出する。一方、コロニー検出結果が検出数0の場合、試料Sは収納棚18に戻される。培養期間を終了してもコロニーが検出されなかった試料Sは、搬送ロボット20により良品用の取出棚16へ運ばれ、コンベア16aにより室外へと搬出される。従来、培養期間の終了時点で検査を行いコロニーが1個でも検出された場合、飲料品の生産をロット毎中止しなければならなかった。本実施形態の検査装置19によれば、培養期間の途中でもコロニーを検出でき、コロニーを検出した時点で、早期に飲料品の生産を中止することができる。よって、飲料品の不良品数を極力少なく抑えられる。図8は、検査装置19を用いて試料Sを検査したときの検出菌数、検出実菌数及び目視検出菌数を比較したグラフである。飲料液の試料液を混合した培地Mに大腸菌を付与し、18時間に亘って培養した。横軸が培養開始からの経過時間hr、縦軸がコロニー数個をそれぞれ示している。図8a及び図8bの各試料Sでは、検査対象の飲料液の色の違いによって培地の色が異なる。グラフにおける検出菌数とは、検出処理装置40が一定時間毎に検出した菌の数である。検出実菌数は、培養期間の各時点における極微小なコロニーを含む菌の数の実測値である。目視検出菌数は、熟練した検査員が一定時間毎に培地を目視で検査して検出できた菌の数である。図8の例では、培養開始から5時間を経過するまでの期間がトレーニング期間であり、5時間経過後の期間が識別期間検査期間である。図8a及び図8bの各グラフから分かるように、トレーニング期間では、検出菌数と検出実菌数とが共に0で推移している。培養開始から6~8時間で微生物が検出され始める。検出菌数は、識別期間の全体に亘って、検出実菌数とほぼ同数で推移している。この結果は、培地の色の影響を受けることなく、検出処理装置40による菌検出精度が高いことを示している。また、識別期間において、検出菌数は目視検出菌数よりも多い状態で推移している。この結果より、検査装置19を用いれば目視検査よりもコロニーを小さな段階から早期に検出できることが判った。また、検査装置19により検出可能な微生物のコロニーのサイズは、目視ではほぼ検出不可能なサイズ、具体的には、約0.008平方ミリメートルであった。以上詳述したようにこの第1実施形態によれば、以下の効果が得られる。1色情報をもつ入力情報を基に分類器45により得られた特徴ベクトルで規定される検査点xj又は写像点ψxjが、トレーニングステップS20で色分類した培地のクラスC1に属するか否かについて判定される。そして、この判定結果に基づき、検査点xjがコロニーであるか否かが識別される。このため、コロニーを的確に検出することができる。例えば、培地MとコロニーCLとが同系色であっても、SVMの分類器45を用いることで、高次元特徴空間における培地とコロニーとを線形分離することができ、コロニーを的確に検出することができる。また、色の特徴からコロニーを識別する方法であるため、トレーニング時と識別時とで検査台23上のシャーレ35の位置や角度が元の位置からずれたり、カメラ24とシャーレ35との相対位置が変化したりしても、コロニーを的確に検出することができる。2例えば、大腸菌のコロニーは赤系、酵母菌のコロニーは緑系といったように、微生物の品種によってコロニーの色が異なる場合であっても、分類器45の同じアルゴリズムを用いて、微生物細菌のコロニーを的確に検出することができる。3乳化鉄などの金属成分が酸化した析出物がコロニーと同系色に発色する場合があるが、トレーニングステップでは、培養開始後に後発的に発生した析出物等のノイズNの学習データも蓄積されるうえ、析出物等のノイズNのノイズデータも収集される。この場合、析出物等の検査点は培地のクラスC1に属するものと判定される。仮に、この検査点が培地のクラスC1に属さずに、コロニーである可能性を有する検出物として検出されたとしても、形状色位置からノイズとして検出物からこの検査点は除かれる。よって、析出物等がコロニーであると誤って検出されることを回避することができ、コロニーを的確に検出することができる。4トレーニングステップでは、検査対象物試料Sが学習対象物として使用されると共に、微生物コロニー発生前の所定期間培養開始から所定時間一例として5時間がトレーニング期間として設定されている。このため、トレーニング期間に培地Mの色が変化しても、変化した色は培地Mの色として学習される。従って、培地の色が変化する場合でも、コロニーを的確に検出することができる。検査対象である飲料液の色の影響を受けて、検査対象が変わる度に培地の色が変化しても、検査対象毎にトレーニングを行って培地の色が学習されるため、コロニーを的確に検出することができる。5検査点xj又は写像点ψxjが培地のクラスC1に属さないと判定された微生物点が連続して存在する閉領域について、特徴抽出によりメイン領域A1内で検出又は判別した検出物と、色エッジ検出及び領域モフォロジー処理により最外周局所領域A2内で検出又は判別した検出物とが統合される。そして、上記検出物にラベリングが付与されると共にそれら検出物のうち面積条件を満たすものがコロニーとして識別される。よって、検出物のうちノイズである虞のあるものは取り除かれるため、コロニーをより精度良く検出することができる。6果皮などのノイズN異物が混ざった検査対象物の場合、判別ステップにおいて、形状判別、色判別、位置判別により、検出物のうちコロニーとノイズとが判別される。このため、ノイズNがコロニーであると誤って検出されることを効果的に抑制することができる。このため、コロニーと同系色の果皮や果肉のある培地においても、培養された微生物のコロニーを精度良く検出することができる。7トレーニングステップでは、培地だけを学習させるため、コロニーを学習する方法に比べ、必要な処理や作業が簡単である。コロニーを学習する方法の場合、作業者がコロニーを特定し、その特定したコロニーの領域をコンピュータ38に入力指定する入力作業が必要になる。その点、培地Mだけを学習させる本実施形態の方法よれば、コロニー領域の特定や入力のための作業が不要であり、コンピュータ38に自動で学習させることができる。8微生物コロニー発生前の所定時間例えば5時間までを培地のトレーニング期間とし、所定時間以降の期間を微生物の識別検出を行う識別期間として検査を行う。よって、検査対象の試料Sを用いてトレーニングが行えるため、コロニーの検出精度が向上する。コロニーを学習させる方法の場合、検査対象試料Sの培養期間中にトレーニングを行うことができない。このため、トレーニング対象と検査対象とが異なることに起因するコロニー検出精度の低下が懸念される。また、検査期間とは別にトレーニング期間を設けることで、トレーニングと識別とを行うための所要時間が長くなることも懸念される。その点、本実施形態によれば、コロニー発生前の期間をトレーニングとして利用できるため、トレーニングと識別との所要時間を短くすることができる。9モニタ33に表示された試料Sの画像には、コロニーCLを囲むようにマーク70が重畳表示される。このため、検出したコロニーが視覚的に表示されるため、オペレータは、コロニーの発生状況を容易に視認することができる。10食品等の製造現場では、各工程における衛生状況の把握、商品の早期出荷が求められている。上記のとおり、本実施形態の検査装置19を食品等の製造現場に採用すれば、迅速かつ精度よくコロニーを検出することができる。このため、各工程における衛生状況の把握、商品の早期出荷にも対応することができる。また、微生物検査の迅速化により、問題のある製品の出荷停止を早期に判断することができる。このため、リスク管理においても非常に有用である。第2実施形態次に、第2実施形態を図12に基づいて説明する。第2実施形態は、トレーニングステップS20において、培地及び微生物群コロニーの両方をトレーニングする例である。検査装置19図1,図3及び検出処理装置40図2の構成、微生物検出処理ルーチン図9~図11の処理内容は、第1実施形態と基本的に同様である。図12は、分類器がSVMである場合の入力空間から高次元特徴空間への写像を説明するグラフである。図12では、入力空間に培地の入力点x1培地点とコロニーの入力点x2微生物点とが示されている。図12に示すように、培地点x1を高次元特徴空間へ写像した特徴ベクトルで規定される培地点の点群ψx1と、微生物の入力点x2を高次元特徴空間へ写像した特徴ベクトルで規定される微生物点の点群ψx2とが、線形分離可能である。線形分離部53は、高次元特徴空間における培地点の点群ψx1と、微生物点の点群ψx2とを、各々のサポートベクター最接近点からのマージンを最大化させる位置に設定した超平面により線形分離する。これにより、培地のクラスC1とコロニー微生物のクラスC2とが分類される。この場合、培地を対象とする分類器45のトレーニングは、第1実施形態と同様の方法で行われる。一方、コロニーを対象とする分類器45のトレーニングは以下のように行われる。即ち、同一品種のコロニーが発生した培地を用いて、作業者は、モニタ33の培地Mを見ながら入力操作部32によりコロニー領域を指定する。そして、その指定されたコロニー領域を対象に分類器45のトレーニングが行われる。また、分類器45のトレーニングは、人工的に作成したコロニーを学習させるトレーニングであってもよい。複数のクラスを分類する場合、分類器45として、カーネル法に基づくサポートベクターマシンSVM、ガウス混合分布モデルGMMに加え、ニューラルネットワークMLPを採用することもできる。識別ステップS30では、第1実施形態と同様に、図2に示す入力情報生成部43が、メイン領域A1内の1画素ずつの色情報を含む入力情報を生成する。そして、入力情報生成部43は、入力情報を学習情報として分類器45に順次出力する。分類器45内の特徴抽出部51は、入力情報を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことにより、特徴ベクトルxj検査点を生成する。また、分類器45がSVMである場合、写像部52は、特徴ベクトルxjで規定される検査点xjを図12に示す高次元特徴空間へ写像して高次元特徴ベクトルψxjを生成する。判定部54は、高次元特徴ベクトルψxjで規定される点ψxjが培地のクラスC1及びコロニーのクラスC2のうちどちらに属するかを判定し、微生物点を検出する。点ψxjがコロニーのクラスC2に属する場合、この点が微生物点として検出される。図10及び図11において、分類器45のトレーニング対象が培地とコロニーであることS140、検査点xj又は点ψxjがコロニーのクラスC2に属する場合にこの点を微生物点として検出することS250以外は、基本的に第1実施形態と同様である。また、分類器45がGMM又はMLPである場合、高次元特徴空間への写像がないだけで、S250において、GMM又はMLPの関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算により生成された検査点xjがコロニーのクラスに属するか否かについて判定される。第2実施形態によれば、第1実施形態における効果1,3,5,6,9,10の効果に加え、以下の効果が得られる。11トレーニングステップにおいて、培地のクラスC1とコロニーのクラスC2とが分類されて、培地と、コロニーと、培地及びコロニー以外とが識別される。このため、第1実施形態に比べ、検査点xjが培地であるか或いは微生物点であるかそれ以外かを一層的確に判定することができる。よって、コロニーの検出精度がより一層向上する。12トレーニングステップにおいて、分類器45がSVMである場合、写像部52は、高次元特徴空間における培地の点群ψx1とコロニーの点群ψx2とを生成する。線形分離部53は、高次元特徴空間にある培地の点群ψx1とコロニーの点群ψx2とを、各々のサポートベクターからのマージン距離を最大化させる超平面により線形分離する。これにより、2つのクラスC1,C2を適切に色分類することができる。識別ステップでは、検査点xjを写像して得た高次元特徴ベクトルの点ψxjがコロニーのクラスC2に属するか否かについて判定されるため、識別ステップにおけるコロニーの識別精度を高めることができる。第3実施形態次に、第3実施形態を図13に基づいて説明する。第3実施形態では、トレーニングステップにおいて、培地と微生物群コロニーのうち微生物群だけをトレーニングする。この場合、第2実施形態においてコロニー領域を対象に分類器45をトレーニングする場合と同様の方法でトレーニングが行われる。検査装置19図1,図3及び検出処理装置40図2の構成、微生物検出処理ルーチン図9~図11の処理内容は、第1実施形態と基本的に同様である。図13は、分類器がSVMである場合の入力空間から高次元特徴空間への写像を説明するグラフである。図13では、入力空間にコロニーの入力点x2微生物点が示されている。図13に示すように、微生物点x2を高次元特徴空間へ写像した高次元特徴ベクトルで規定される微生物点の点群ψx2が、点群ψx2から外側へ閾値設定用距離ΔLだけ離れた超平面により線形分離されて、コロニーのクラスC2が分類される。分類するクラスが1つの場合、分類器45は、カーネル法に基づくサポートベクターマシンSVM、ガウス混合分布モデルGMMのうち少なくとも一方からなる。識別ステップS30では、第1実施形態と同様に、図2に示す入力情報生成部43が、メイン領域A1内の1画素ずつの色情報を含む入力情報を生成する。そして、入力情報生成部43は、入力情報を学習情報として分類器45に順次出力する。分類器45内の特徴抽出部51は、入力情報を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことにより、特徴ベクトルxj検査点を生成する。また、分類器45がSVMである場合、写像部52は、特徴ベクトルxjで規定される検査点xjを図13に示す高次元特徴空間へ写像して高次元特徴ベクトルψxjを生成する。判定部54は、高次元特徴ベクトルψxjで規定される点ψxjがコロニーのクラスC2に属するか否かを判定する。点ψxjがコロニーのクラスC2に属する場合、点ψxjが微生物点として検出される。図10及び図11において、分類器45のトレーニング対象がコロニーであることS140、検査点xj又は点ψxjがコロニーのクラスC2に属する場合にこの点を微生物点として検出することS250以外は、基本的に第1実施形態と同様である。また、分類器45がGMMである場合、高次元特徴空間への写像がないだけで、S250において、GMMの関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算により生成された検査点xjがコロニーのクラスに属するか否かについて判定識別される。第3実施形態によれば、第1実施形態における効果1,3,5,6,9,10の効果に加え、以下の効果が得られる。13トレーニングステップにおいて、コロニーのクラスC2が分類されるため、第1実施形態に比べ、検査点xjが微生物点である否かを一層的確に判定することができる。よって、コロニーの検出精度がより一層向上する。14予めトレーニングステップにおいて学習対象物である試料Sを培養して全培養期間に亘りコロニーの色の変化を学習できるため、識別ステップにおいて、検査対象物である試料S中に発生したコロニーの色が時間の経過と共に変化しても、コロニーを的確に識別することができる。第4実施形態前記各実施形態では、分類器への入力情報として色情報を採用したが、本実施形態では、色情報の他に、形状情報を加えた。例えば、細菌大腸菌等のコロニーは円や楕円等の略円形状を有しており、果皮や析出物などのノイズ異物の形状と区別することができる。第2実施形態において、培地及びコロニーのそれぞれの色情報に加え、コロニーの形状情報を入力情報として分類器45へ出力する変形例を挙げることができる。また、第3実施形態において、コロニーの色情報に加え、コロニーの形状情報を入力情報として分類器45へ出力する変形例を挙げることもできる。前者の場合、分類器45にSVM、MLP、GMMを利用でき、後者の場合、分類器45にSVM、GMMを利用できる。トレーニングステップでは、コロニーを含む培地Mを撮影したカラー画像に基づき、作業者が入力操作又は画像処理してコロニーを特定する。そして、コロニーであると特定された領域の形状を正規化することで、形状情報が取得される。コロニーの色情報及び形状情報を含む入力情報は、入力情報生成部43から学習情報として分類器45へと入力される。分類器45内の特徴抽出部51は、入力情報を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことにより、特徴ベクトルx2=xr,xg,xb,xshape微生物点を生成する。また、分類器45がSVMである場合、写像部52は、特徴ベクトルで規定される微生物点x2を高次元特徴空間に写像して高次元特徴ベクトルψx2を取得する。線形分離部53は、特徴ベクトルの点群x2MLP、GMMの場合、又は高次元特徴ベクトルの点群ψx2SVMの場合から外側へ閾値設定用距離ΔL規定距離だけ離れた位置に、超平面のかたちで閾値を設定する。この超平面により、コロニーのクラスC2が、色と形状の特徴に基づき分類される。識別ステップでは、例えば、画像処理で培地とそれ以外異物又はコロニー等が、色によって区別される。そして、培地以外のものの領域の形状を演算し、演算した形状を正規化して形状情報が取得される。また、培地以外の各領域の色情報が、領域内の画素の色を平均化して取得される。入力情報生成部43は、領域毎に、色情報と形状情報とを含む入力情報を生成する。入力情報生成部43は、入力情報を学習情報として分類器45に出力する。分類器45内の特徴抽出部51は、入力情報を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことで、特徴ベクトルxj=xr,xg,xb,xshape検査点を生成する。分類器45がSVMである場合、写像部52は、特徴ベクトルxjで規定される検査点xjを高次元特徴空間に写像して高次元特徴ベクトルψxjを取得する。そして、特徴ベクトルxjで規定された点xjと閾値との比較MLP、GMMの場合、又は高次元特徴ベクトルψxjで規定された点ψxjと閾値との比較SVMの場合により、点xj又は点ψxjがコロニーのクラスC2に属するか否かが判定される。点xj又は点ψxjがクラスC2に属する場合は、検査点xjがコロニーであると識別される。上記の方法では、色情報と形状情報との各特徴ベクトルを共通の特徴空間に生成したが、これに限定されない。例えば、色情報と形状情報との各特徴ベクトルを別々に特徴空間に生成して、トレーニング及び識別を行ってもよい。この場合、予め、コロニーの色情報と形状情報とで別々にトレーニングを行って、別々の特徴空間にコロニーのクラスCcolor,Cshapeをそれぞれ分類しておく。識別ステップでは、まず、特徴抽出部51が、分類器45に入力した色情報R値G値B値を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことで、特徴ベクトルxj=xr,xg,xb検査点を生成する。また、分類器45がSVMである場合、特徴ベクトルで規定される点xjを高次元特徴空間に写像して高次元特徴ベクトルψxjが生成される。続いて、得られた点xjMLP、GMMの場合又は点ψxr,xg,xbSVMの場合がコロニーのクラスCcolorに属するか否かについて判定される。点xj又は点ψxr,xg,xbがクラスCcolorに属する場合、点xjがコロニー候補として識別される。次に、コロニー候補の形状情報が分類器45に入力される。特徴抽出部51は、形状情報を入力変数として関数アルゴリズムに従う特徴抽出演算を行うことより、特徴ベクトルxj=xshape検査点を生成する。分類器45がSVMである場合、特徴ベクトルで規定される点xjを高次元特徴空間に写像して高次元特徴ベクトルψxjが生成される。そして、得られた点xjMLP、GMMの場合又は点ψxshapeSVMの場合がコロニーのクラスCshapeに属するか否かについて判定される。点xj又は点ψxshapeがクラスCshapeに属する場合、点xjがコロニーであると識別される。上記2種類の方法のいずれにおいても、識別ステップでは、コロニーと異物果皮等とを形状の違いから識別することができる。このため、判別ステップを省略できる。また、判別ステップを採用した方法に比べ、コロニーの検出精度が向上する。前記実施形態は上記に限定されず、以下の態様に変更することもできる。入力情報の要素の1つとして、面積情報を加えることができる。第4実施形態における形状情報と同様の手法で特定した領域の面積例えば画素数が求められる。次に、この面積情報を要素に含む入力情報が分類器45に入力される。そして、特徴ベクトルx=xr,xg,xb,xshape,xarea又はx=xr,xg,xb,xarea入力点又は検査点が取得される。分類器45の特徴抽出部51が、面積情報と色情報とを少なくとも含む入力情報から特徴ベクトルxj検査点を生成する。分類器45がSVMである場合、写像部52により特徴ベクトルで規定される検査点xjを高次元特徴空間に写像して、高次元特徴ベクトル点ψxjが生成される。得られた特徴ベクトルで規定される点xjMLP、GMMの場合、又は高次元特徴ベクトルで規定される点ψxjSVMの場合がコロニーのクラスに属する否かについて判定し、その判定結果に基づきコロニーが識別される。判別ステップでは、形状判別、色判別、位置判別のうち少なくとも1つを採用すればよい。また、形状判別、色判別、位置判別のうち1つ又は2つのみを採用してもよい。さらに、判別ステップも省略してもよい。培地学習の対象は、検査対象試料Sの微生物コロニー発生前の所定時間トレーニング期間における培地に限定されない。培地学習の対象は、a検査する画像中の培地部分、b同一品種の実際のコロニーを撮影した画像予め培養したコロニーが発生したサンプル画像、或いは過去撮影した不良サンプル画像中の培地部分、c人工的に作成されたコロニーの画像中の培地部分であってもよい。また、コロニー学習の対象として、a同一品種の実際のコロニーを撮影した画像予め培養したコロニーが発生したサンプル画像、或いは過去撮影した不良サンプル画像中のコロニー部分、b人工的に作成されたコロニーの画像中のコロニー部分などを挙げることができる。検査対象領域はメイン領域A1に限定されず、培地領域の全域であってもよい。入力情報は画素単位に限らず、複数の画素からなる領域単位であってもよい。微生物検出方法を検査以外の用途に使用してもよい。例えば、飲食物の製品開発段階における実験データを取得する用途で使用してもよい。トレーニング対象領域は、培地領域の全域としてもよい。例えば、ノイズNがない培地であれば、分類器45は培地の全域を学習できる。コロニー検出結果を知らせる報知手段は、モニタのような表示手段以外に、スピーカやランプ、プリンタであってもよい。搬送ロボットとして、3軸直交ロボットを採用することもできる。3軸直交ロボットは、大型の棚に沿って水平方向X方向に走行可能な走行台と、走行台に対して上下方向Z方向に昇降可能な昇降台と、昇降台から棚に向かう方向Y方向に出退可能な把持部チャック部とを有している。3軸直交ロボットを用いることで、棚の任意の番地の棚部に対して試料を投入したり、取り出したりすることができる。微生物は、真正細菌、古細菌のみならず、真核生物藻類、原生生物、菌類、粘菌等であってもよい。微生物のサイズには、コロニーのサイズが肉眼で観察可能なサイズや、顕微鏡による観察を必要とするサイズが含まれる。第1~第4実施形態を組み合わせて用いてもよい。例えば、第2実施形態において、第1実施形態の分類器に培地点を学習させるトレーニングを行ってもよい。"