"容器10内の液面14上の泡を検出する方法であって、a境界により包囲された上部開口12を有し、ある量の液体を含む容器10、特に管状容器、を設けるステップと、b画像センシングデバイス20を使用することによって、前記容器内の、泡を含むと疑われる領域から少なくとも1つの画像を採取して、対応する画像を提供するステップと、c画像評価プログラムを使用するデータ処理システム30を用いて、前記画像データに基づき、前記画像の自動評価を実行するステップとを含み、ステップbによる前記少なくとも1つの画像が、前記容器10の頂部から前記開かれた上部開口12を介して前記液面14への視界で採取されること、および前記データ処理システム30の前記画像評価プログラムが、前記画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、前記画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合されていることを特徴とする、方法。ステップbにおいて、液面が容器の頂部から照明され、前記液面14から直接的に反射される光を抑制するために、画像が、偏光フィルタ26を介して採取される、請求項1に記載の方法。照明光が直線偏光されるとともに、画像がそれを通して採取される、偏光フィルタ26が、前記照明光の偏光方向に対して垂直に偏光されている光を透過するように適合されている、請求項2に記載の方法。ステップbにおいて、液面14の一連の対応する画像が、画像センシングデバイス20を使用して採取されるとともに、対応する画像ピクセルのデータが平均化されて、ステップcにおけるさらなるデータ処理のために各ピクセルのそれぞれの平均値が供給される、請求項1から3の一項に記載の方法。ステップbにおいて、容器10の境界も画像内に含められるとともに、ステップcが、画像評価アルゴリズムの適用によって、前記容器10の境界を検出すること、および開口の中心を検出することを含む、請求項1から4の一項に記載の方法。画像ポイントまたは画像ピクセルがラジアル座標または極座標に対応づけられている、ラジアル画像が計算されるとともに、前記容器開口境界の最良適合計算が、サイン曲線および/またはコサイン曲線に近い曲線に対して最良適合させて、実施される、請求項5に記載の方法。ステップcにおいて、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、エッジの検出のための演算子、特にソーベル演算子が画像データの少なくとも一部、またはそれから抽出される対応するデータに適用される、請求項1から6の一項に記載の方法。ステップcが、開口の境界に包囲された画像部分の、少なくとも所定の中心領域に、泡特有部位が実質的にないかどうかを検出することを含む、請求項1から7の一項に記載の方法。境界に包囲された上部開口12を有するとともに、ある量の液体を含む容器内の、液面上の泡を検出する装置であって、それぞれの液体収納容器10を、その開口12を上端にして、所定の場所に配置するように適合されたホルダと、前記容器が前記所定の場所に配置されるときに、前記容器10内の前記液面14を照明するように適合された照明装置2と、前記容器が前記所定の場所に配置されるときに、前記容器10内の泡を含むと疑われる領域から少なくとも1つの画像を採取するとともに、対応する画像データを提供するように適合された画像センシングデバイス20と、前記画像データに基づくとともに、画像評価プログラムを使用して前記画像の自動評価を実行するように適合されたデータ処理システム30とを備え、前記画像センシングデバイス20が、前記容器10の頂部から前記開かれた上部開口12を介して液面14上への視界で、少なくとも1つの画像を採取するように配置、適合されていること、および前記データ処理システム30の前記画像評価プログラムが、前記画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合されていることを特徴とする、装置。前記照明装置2が、少なくとも1つの光源と、前記光源の光を反射するための少なくとも1つの反射装置8とを含み、それによって、前記反射された光が、前記容器10の開口12に進入して、前記容器10内の液面14を上方から照明する、請求項9に記載の装置。前記少なくとも1つの光学撮像レンズ24が前記画像センシングデバイス20の前方に配設され、アイリス28が前記レンズ24の前方に配置される、請求項9または10に記載の装置。偏光フィルタ26が、前記容器10と前記画像センシングデバイス20の間の撮像光路内に配設される、請求項9から11の一項に記載の装置。偏光フィルタ18が、前記光源と前記容器10の間の前記照明光路6内に配設されるとともに、該偏光フィルタ18の偏光方向は、前記撮像光路22内に配設された偏光フィルタ26の偏光方向に垂直である、請求項12に記載の装置。前記容器10から液体を吸引するその所定の場所において、前記画像センシングデバイス20と前記容器10の間で動作可能な少なくとも1つのピペッティング手段を備える、自動液体ピペッティングシステムの一部である、請求項9から13の一項に記載の装置。少なくとも1つのピペッティング手段を含む自動液体ピペッティングシステムの一部であって、前記画像センサデバイスが前記ピペッティング手段に取り付けられている、請求項9から13の一項に記載の装置。自動液体ピペッティングシステムが、前記データ処理システムと通信する制御手段を有し、該制御手段が、前記データ処理システムによって供給される、それぞれの容器内での泡特有部位の有無についての情報に応じてピペッティング手段を制御するように適合されている、請求項14または15に記載の装置。本発明の目的は、容器内の液面上の泡を検出方法であって、自動化液体ピペッティングシステムに実装することが可能であるとともに、容器がそこから液体をピペッティングするために準備ができているかどうかを決定する基礎としての情報を提供するために、液面上の泡部位と非泡部位とを敏感な方法で自動的に区別するように実行することのできる、方法を提供することである。本発明のさらなる目的は、本発明の方法を実施するための装置を提供することである。上記の目的を達成するために、本発明による方法は、a境界により包囲された上部開口を有し、ある量の液体を含む容器、特に管状容器、を設けるステップと、b画像センシングデバイスを使用することによって、前記容器内の、泡を含むと疑われる領域から少なくとも1つの画像を採取して、対応する画像を提供するステップと、c画像評価プログラムを使用するデータ処理システムを用いて、前記画像データに基づき、前記画像の自動評価を実行するステップとを含み、ステップbによる前記少なくとも1つの画像が、前記容器の頂部から前記開かれた上部開口を介して前記液面への視界で採取されるとともに、前記データ処理システムの画像評価プログラムが、画像内の泡部位と非泡部位とを識別し、画像評価の結果として前記画像内の泡部位の有無についての情報を提供するように適合されている。本発明の方法によれば、少なくとも1つの液面の画像が、開かれた容器の上部開口を通して、容器の頂部から採取される。画像センシングデバイスの観察方向は、液体を前記容器からピペッティングするときに、ピペットを、その先端がそれぞれの容器に入るように移動させなくてはならない方向と、実質的に対応する。言い換えると、画像センシングデバイスは、そのようなピペット先端の目標部位およびその目標部位の周囲に向けられ、これは、容器内における液面上の泡の分布の画像を採取するための最適の視線方向である。画像センシングデバイスは、好ましくは、カラーまたはグレースケールの画像が得られる、CCDセンサチップまたはCMOSセンサチップを備えるカメラである。泡部位を識別するためには、特定の容器において液面の1つの画像だけを採取し、該画像の自動評価を実行すれば十分な場合もある。画像センシングデバイスは、連続ビデオモード、またはシリアルモードで択一的に動作させて、液面の一連の対応する画像を提供してもよく、この場合に、対応する画像ピクセルのデータは平均化されて、さらなる画像処理のために、各ピクセルのそれぞれの平均値が提供される。前記画像の自動評価は、データ処理システムを用いて画像データを処理することによって実行され、このデータ処理システムは、画像内の泡特有部位foamspecificareaを識別するとともに、画像評価の結果として画像内の泡特有部位の有無についての情報を提供するように適合されている、画像評価プログラムによって動作する。特に、画像の自動評価は、それぞれの容器内の液面上の泡の分布の結果を提供し、その結果として、十分に大きい中央領域、例えば、ピペッティングのターゲット領域に、実質的に泡がないかどうかの決定を行うことができるようにしてもよい。液面のそのような目標領域に泡がない場合には、その領域の外側の泡にかかわりなく、ピペッティングを実行してもよい。泡特有部位という用語は、液体の表面の均質な部分とは異なる、容器境界内部の画像の部分を意味する。画像処理または画像評価ステップcは、好ましくは3つの主要ステップを含む。すなわち、画像を取り込むステップと、容器、または特定の容器特徴、例えば、開けられた容器の上部開口の境界を識別するステップと、泡がある場合には、泡の識別または特徴記述を行うステップ。画像内の予期される容器特徴、泡部位および非泡部位の典型的な輪郭および構造を識別するために、当業者が選ぶことのできる従来式画像評価アルゴリズムが多数存在する。それらの画像評価アルゴリズムには、画像ポイントまたは画像ピクセルがラジアル座標または極座標に対応づけられている、ラジアル画像の計算のためのアルゴリズムを含めてもよい。そのようなラジアル画像が計算されると、容器開口境界の最良適合計算bestfitcalculationを、サインおよび/またはコサイン曲線に近い曲線に対して、特に境界が円の場合に、容易に実行することができる。境界が識別された後に、容器の開口を通して上方から見た、液面の中心および中心目標領域を識別することは容易である。泡の特徴記述のために、特に、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、好ましくは、エッジの検出のための演算子が、画像データの少なくとも一部、またはそれから抽出される対応するデータに適用される。本発明によれば、エッジの検出のための演算子として、好ましくは周知のソーベル演算子Sobeloperatorが使用される。さらに、ヒストグラム計算アルゴリズムを、液面上の泡特有部位を識別するのに適用してもよい。良好な画像の品質を達成するために、液面は、好ましくは、容器の頂部から照明される必要があり、液面から直接的に反射される光を抑制するために、画像は、偏光子を介して採取されなければならない。照明光は、好ましくは、直線偏光されて、画像がそれを通して採取される偏光子は、照明光の偏光方向に対して垂直に偏光されている光を透過するように適合されている。本発明の主題は、さらに、境界に包囲された上部開口を有するとともに、ある量の液体を含む容器内の、液面上の泡を検出する装置である。本発明の装置は、それぞれの液体収納容器を、その開口を上端にして、所定の場所に配置するように適合されたホルダと、前記容器が所定の場所に配置されるときに、前記容器内の液面を照明するように適合された照明装置と、前記容器が所定の場所に配置されるときに、前記容器の開口を通して容器の頂部から少なくとも1つの液面の画像を採取するとともに、対応する画像データを提供するように適合された画像センシングデバイスと、前記画像データに基づくとともに、画像評価プログラムを使用して前記画像の自動評価を実行するように適合されたデータ処理システムであって、前記画像評価プログラムが、画像内の泡特有部位を識別して、画像評価の結果として画像内の泡特有部位の有無についての情報を提供するように適合されている、データ処理システムとを備える。本発明による装置は、好ましくは、上記で説明した本発明の方法を自動的に実行するように適合される。容器を、その開口を上端にして、所定の場所に配置するホルダは、自動分析機の可動容器ホルダとしてもよい。そのような可動容器ホルダの一例としては、多数の容器用の差し込み口receptacleを備える回転テーブルがあり、回転テーブルを相応に回転させることによって、容器を所定の場所に配置することができる。照明装置は、LED、電球、スーパールミネセンスダイオードSLD、レーザ、アークランプ、またはストロボなどの、任意の種類の適当な光源を備えることができる。光源によって放出される光の波長は、観察しようとする液体の吸収特性および/または反射特性に対して最適化することができる。本装置の好ましい実施形態において、照明装置は、典型的な波長が400nm~700nmの間であり、応用可能な場合には、UV光または赤外光の使用を除外しない。画像センシングデバイスには、画像を採取して、データ処理システム用の対応する画像データを供給する、CCDカメラまたはCMOSカメラを含めてもよい。データ処理システムは、好ましくは、パーソナルコンピュータ、その他である。本装置の好ましい実施形態によれば、照明装置は、容器内の液面を、直接的に、または上方からの反射装置を介して間接的に照明する、少なくとも1つの光源を含む。そのような反射装置は、鏡、またはビームスプリッタ、特に偏光ビームスプリッタとすることができる。液面の良好な撮像を達成するために、画像センシングデバイスの前方に、少なくとも1つの光学撮像レンズを配設する必要があり、この場合に相対的に大きい焦点深度を得るために、レンズの前方にアイリスが配置される。アイリスのアパーチャは、例えば1mmとすることができる。好ましくは、偏光フィルタは、光源と容器の間の照明光路illuminatingopticalpath内に配設されるとともに、偏光フィルタは、容器と画像センシングデバイスの間の撮像光路内にも配設され、照明光路内の偏光フィルタの偏光方向は、撮像光路内に配設された偏光フィルタの偏光の方向に垂直である。この偏光フィルタの配設は、液面から直接的に反射される光を抑制するのに使用される。代替的に、偏光ビームスプリッタを、2つの偏光フィルタの代わりに使用してもよい。本発明による装置は、好ましくは、自動液体ピペッティングシステムの一部であり、このシステムは、前記画像センシングデバイスと容器の間で、容器から液体を吸引する動作が可能な、少なくとも1つのピペッティング手段を備える。この自動液体ピペッティングシステムは、前記データ処理システムと通信する制御手段を有し、該制御手段は、前記データ処理システムによって提供される、それぞれの容器内での泡特有部位の有無についての情報に応じてピペッティング手段を制御するように適合されている。本発明の主題は、また、本発明による装置を含む、そのような自動液体ピペッティングシステムである。代替的な一実施形態において、本発明による装置は、少なくとも1つのピペッティング手段を備える自動液体ピペッティングシステムの一部であり、前記画像センサデバイスが、前記ピペッティング手段、または前記ピペッティング手段の可動ホルダに取り付けられている。本発明の好ましい実施形態を、図面を参照して説明する。図1によると、本装置の第1の実施形態は、光線4を照明光路6の水平部分に沿って鏡8へと放出する、光源2を備える。鏡は、光線を、垂直方向に対して小さな角度αで、下方に反射する。反射された光は、管状容器10中に、その環状の上部開口12を介して進入する。光線4は、容器10内の液体16の表面14を照明する。照明光路6において、偏光フィルタ18が、照明装置2と鏡8の間に挿入されている。偏光フィルタ18は、光線4を直線偏光する。照明装置2は、光源として、少なくとも1つの発光ダイオードを備えるが、その他の種類の光源も応用可能であることに留意されたい。容器10の開口12の垂直方向上方に、画像センシングデバイス20が配設されて、容器10に向けられている。表面および容器10の周囲境界から散乱または反射された光が、撮像光路22に沿って画像センシングデバイス20へと伝わり、この撮像光路22内には、画像センシングデバイス20の前方に光学撮像レンズ24が配設されている。撮像レンズ24の前方には、偏光フィルタ26が撮像光路22内に配設されている。フィルタ26の偏光方向は、フィルタ18の偏光方向に垂直である。大きな焦点深度または鮮鋭深度depthofsharpnessを達成するために、撮像レンズ24の前方にアイリス28が配設されている。アイリス28のアパーチャは、好ましくは、約1mmと小さい。データ処理システム30は、好ましくはPCであり、データ伝送のために画像センシングデバイス20に接続されている。図に示されていないが、容器10を所定の場所に配置するホルダが、画像センシングデバイス20の下にある。画像センシングデバイス20は、好ましくは、それで採取した画像のグレースケール情報を提供するCCDカメラであるが、評価されるカラー情報も提供する画像センシングデバイス20を使用することを除外されない。画像センシングデバイス20の解像度が非常に高いことは必要ではない。4mm×4mmのセンサチップの500×500ピクセルの解像度で良好な結果が達成された。図1に示す装置の1種においては、焦点長f=35mmの撮像レンズ24が、1mmのアパーチャを有するアイリスと一緒に使用された。光学系の数値アパーチャが非常に小さいために、十分な光学撮像のための鮮鋭深度は、少なくとも±40mmに広がる。そのような大きな範囲の焦点深度または鮮鋭深度は、容器10内のそれぞれの液体レベル14とレンズ24との間の異なる距離を生じる、異なる液体レベルを説明するのに重要である。異なる種類および形状の容器が、液面を画像センシングデバイス20に露出させるのに使用される場合があることに留意されたい。最も好ましいのは、管状容器、例えば、図に示されている標準試験管容器である。前記容器の長さおよび直径は異なる場合がある。直径が約5mm~20mmで、長さが150mm未満の容器で良好な結果が得られた。本発明に使用される典型的な管は、直径が13mmで長さが100mmである。所定の場所における、撮像レンズ24と容器10の最高到達可能な液体レベルの間の距離は、約220mmであって、容器10内の液体レベルが小さくなると、増大する。そのような相対的に大きな距離によって、ピペッティング手段を、容器10から液体をピペッティングするために、装置の光学構成要素と容器10の間で動かすことが可能となる。好ましくは、本発明の装置は、自動分析機に統合化されており、容器10内の液体16は、ヒトの血清または溶血性液haemolyticliquidのような生物学的サンプルである。実際のところ、その他の液体、例えば分析物、その他を使用してもよい。図2は、本発明による装置の第2の実施形態を示しており、この実施形態は、偏光フィルタ26の代わりに、偏光ビームスプリッタ25が撮像光路22内に挿入されている点で、第1の実施形態と異なる。図1における構成要素に対応する図2~5における構成要素には、対応する参照番号がつけられている。これらの構成要素の説明については、上記の第1の実施形態を参照する。第2の実施形態における偏光ビームスプリッタ25は、偏光フィルタ18と共に作用して、液面によって直接的に反射される光を抑制する。偏光ビームスプリッタ25は第2の撮像ビーム32をさらに提供し、この第2の撮像ビーム32は、第2の画像センシングデバイス図示せずまたはその他の観察装置に送ってもよい。図3の実施形態が、図1の実施形態と異なるのは、照明装置2の位置および光学構成要素24、28を備える画像センシングデバイス20の位置が交換されて、その結果として、図3において撮像光路22は鏡9によって折り畳まれているのに対して、照明光路6は直線である点である。図4による実施形態が、図1の実施形態と異なるのは、共通偏光ビームスプリッタ5が、照明光路6内および撮像光路22内に挿入されて、これに対して、偏光フィルタ18、26が図4の実施形態においては省略されている点である。図5による実施形態においては、照明装置としての発光ダイオード2が円上に等距離で配設されており、それらの前方には、光ダイオードによって放出された光を偏光するために、偏光リング18が設けられている。図1~5に示されているすべての実施形態は、本発明による方法を実施するのに適用が可能である。容器10は、その上部開口12が図1~5に示されるように画像センシングデバイス20に露出される状態で、所定の場所にホルダ図示せずによって配置されている。照明光ビームは、液体16の表面14に向けられて、画像センシングデバイス20が、容器10の頂部から液面の画像を採取する。画像データ、好ましくはグレースケールおよび/またはカラー情報を含むピクセルデータが、前記画像データに基づいてその画像の自動評価を実行するデータ処理システムに伝送され、これに対して、画像評価プログラムが使用されて、その画像内での泡特有部位を識別するとともに、画像内の泡特有部位の有無についての情報を画像評価の結果として提供する。画像評価プログラムは、上部開口12の境界および/または容器10のその他の特徴を識別するために、適用可能な画像処理アルゴリズムを適用し、その結果として、データ処理システムによって、容器10の種類を特定することができる。円形の容器開口12の場合には、画像データをラジアル座標または極座標に対応づけるために、ラジアル画像計算を行うアルゴリズムを適用するのが有用であることがわかっている。次いで、サイン曲線および/またはコサイン曲線に、容器境界を最良適合させる計算が可能である。サイン関数および/またはコサイン関数に対する理論曲線から、容器の中心および半径を計算して、直交座標に変換することができる。容器の既知の半径を用いると、液体サンプルを含む画像部分容器の内側部分を抽出することができる。エッジの検出のための演算子、特に周知のソーベル演算子を、画像データまたはそれから導出される対応するデータに適用することが、画像内の泡特有部位の境界を検出するために、提案されている。さらに、ヒストグラム計算を、その目的で行ってもよい。画像評価プロセスは、容器10内の液面上の泡の分布についての情報をもたらし、容器から液体をピペッティングするためのピペッティング手段を有する自動化液体ピペッティングシステムの動作を制御するために、その情報を処理することができる。図6a、7a、8aおよび図6b、7bおよび8bにおいて、容器10内での泡発生の3つの異なる状況、および泡発生のピペッティング工程への影響が図解されている。図6aにおいて、容器が、その中に液体16がある状態で示されており、この液体はその上部表面14に泡がない。ピペット先端35は、ピペッティング工程を失敗することなく実行できるように、液体16中にわずかに浸入している。図6bは、図6aに示された状況に対応しており、画像センシングデバイス20で採取された画像を示す。白色の円37は、ピペット先端35に対する中心目標部位をマークするために、スケッチされている。図7aにおいて、比較的厚くて密度の高い泡層39が、液面14上に滞留している。この泡は、典型的な直径が0.2mmから5mmの間の、小さな気泡の集合体からなっている。より大きな気泡が含まれる可能性もある。ピペット先端35は、所定の浸入深さにおいて、泡層39内で終端する。ピペット工程を実行するときに、泡だけがピペット内に吸引されて、ピペッティング結果が失敗となる。図7bは、容器の頂部から採取された画像であり、図7aによる泡状況を示している。図8aは、液面14の外部円形部位だけが泡39で覆われており、ピペット先端35の目標領域よりも大きい中心領域には泡がない。先端35は、液体16の目標領域中に浸入しており、それによって実行されるピペッティング工程は、正しい結果を与えることになる。図8bに示される泡状況は、図8aに図解される状況に対応する。本発明によれば、データ処理システム30によって、液面14上の目標部位37に泡がないか、または泡で覆われているかを、自動決定することができる。この決定は、液体ピペッティングシステムを自動制御するのに使用することができる。図6a、6bおよび8a、8bの場合には、ピペッティングは許可されるが、図7aおよび7bの場合には、ピペッティングは許可されない。本発明による方法は、ピペッティング工程を監視するために、ピペッティングステップの前後に実施してもよいことに留意されたい。本発明のさらに別の実施形態において、本方法は、ピペッティングステップ中も、連続的に実行することができる。ピペット先端の浸漬深さは、従来型制御手段によって制御してもよい。本発明の様々な変形形態が可能である。液面の照明は、光ファイバを使用することによって実行してもよい。画像センシングデバイスは、容器内のサンプルの概略スペクトル分析に対する情報を提供するように適合させてもよい。本発明の一変形形態によれば、暗視野像darkfieldimagesが採取されて、泡検出のために評価される。また、直接画像偏光フィルタの使用なしを採取して評価してもよい。図9~27を参照すると、泡特有部位を特定して、それらと非泡部位とを区別する一例を以下に説明する。泡特有部位の特定例以下の考察は、2部に分割される:第1部は、容器壁を検出する方法に関し、第2部は、容器内部の泡を検出する方法を考察する。容器検出測定は、通常、2つの画像、すなわち第1および第2の画像で構成される。図9は、容器場所を検出して、容器内部の信号を評価する役割を果たす第1の画像の例を示す。極座標への変換第1のステップにおいて、第1の画像は、図10に図解されているように、直交座標から極ラジアル座標に変換される。数学的な背景は次式で得られる。x=rcosφおよびy=rsinφ図11に示すように、画像内の各ピクセルを変換し、画像の中心を原点として使用することによって、変換ラジアル画像が得られる。画像内の水平軸は、現在、角度φ0°から360°の間の値であり、垂直軸は半径である。ソーベルアルゴリズムの適用ソーベルアルゴリズムが、画像に適用されて、ラジアル画像において、容器境界の鮮明な線を得る。数学的に、画像内の各ピクセルは、以下の行列演算子で畳み込み演算される。この演算子は、画像内の上部において低い信号を有し、下部において高い信号を有する、水平ラインを増幅する。この結果が図12に示されている。このラインを増幅するような、その他任意の演算子を使用することもできる。ハフ変換上部のサイン波形の明光を求めるために、ハフ変換が使用される。画像ピクセルが、以下の式で記述される、サイン曲線に沿って加算される。r=absinφcパラメータa、bおよびcを変化させて、サイン曲線に沿った画像ピクセルの信号の合計が加算される。これによって、信号をa、bおよびcの関数として与え、これは局所極大値を包含する。例えば、a1、b1、c1を、最大信号が求められる場合のパラメータとする。この場合に、サイン曲線は容器の境界を記述する可能性が最も高い。容器境界を記述する、求められたサイン曲線の一例が図13で与えられる。パラメータa1は容器の半径を記述し、b1は容器が偏心している程度を記述し、これに対してc1は、容器偏心の方向についての情報を与える。サイン曲線上で得られた信号の合計は、ラインの合計強度の品質パラメータであり、類似の合計信号を有するいくつかのサイン曲線が求められた場合に使用される。信号が、2つ以上のサイン曲線に対して類似であれば、容器は、aについて最大値を有する曲線、すなわち最大半径を有する曲線によって記述される。オリジナル画像における容器円は、単に、サイン曲線におけるパラメータから、円の半径および偏心を計算することによって求められる。上記のアルゴリズムによって求められた、容器壁の一例が、図14に描写されている。図14において、容器厚さは、すでに差し引かれており、その結果が、破線白と黒の円によって描写されている。泡検出泡検出に先だって、図14における破線白と黒の円の内側の平均信号Smが計算されて、所望の値Sdと比較される。これは、例えば、カメラ利得を調節して、明るさを所望の値まで増大または減少させるのを助ける。画像の明るさを調節するその他の方法は、次のものとすることができる。露出時間の低減または増大、光強度これはサンプルの照明に使用されるの低減または増大、ストロボからの光がサンプルの照明に使用される場合には、パルス持続時間の低減または増大。例えば、光強度の調節後、サンプルの第2の画像が記録される。図15は、適合された強度を有する画像を示す。容器位置および容器の内側部分は、再び、上記の手順によって取得するか、または2つの画像の取り込みの間に動きがなかった場合には、第1の画像から採取することができる。以下においては、泡についての詳細な情報を取得するために、異なる方法を詳細に説明する。極座標への変換図15を上述のように極座標に変換したものが、図16に示されており、これは泡画像のラジアル画像を示す。容器位置および半径は、上記と同じ方法で求められる。サイン曲線の振幅と位相とから、中心からの容器の変位を計算することができるとともに、容器の中心を推測することができる。ラジアル画像内の泡部の抽出前記の新しい中心を用いて、ラジアル画像を再計算することができる。結果として得られる、容器の中心を含むラジアル画像が、図17に示されている。容器境界は、このとき、直線である。以下の考察に対しては、容器の中心のまわりの液面の環状領域だけが、泡の存在についての決定に対して関心があるものと仮定する。この環状領域は、例えば、内側半径を約1.5mm、外側半径を約5mmとして、環状領域の外径が約10mmとなるようにしてもよい。実験から、上述の環状領域内に泡がない場合には、直径が3mmの中心領域内には、通常、泡は発生しないことがわかった。そのような環状領域の抽出画像の一例が、図18に示されている。この例においては、6mmの直径の範囲内に泡が存在するかどうかにのみ関心があるので、より大きな範囲は必要ではない。異なる別のアルゴリズムによれば、そのような直径の円の内部に泡があったかどうかの決定に至る。以下では、3つの主要なアルゴリズムを記述する。ラジアル画像のヒストグラム評価第1のステップにおいて、抽出された泡画像が、2つの行列で記述される、2つの異なる行列演算子ソーベル演算子で畳み込み演算される。このプロセスは、上記のプロセスと同様である。このアルゴリズムによって、垂直および水平方向において、ピクセル輝度における急な変化が求められる。強度における負と正の変化を観察することができる。負の変化が計算される場合には、絶対値を採用する。このようにして、2つの画像が、同一のラジアル画像に適用された2つの行列に対して得られる。第1の行列で得られる画像は、水平方向における段差を強調するのに対して、他方の行列は、垂直方向における段差について、より多くの情報を与える。2つの画像の平均は、いずれかの方向における段差が発生する、部位を示す。図18の例に対して、ソーベル演算子で最終的に計算されたまたは畳み込み演算されたラジアル画像が、図19に示されている。画像において、特に画像の右側および左側において泡があることが、すでに明確にわかる。泡は、追加のアルゴリズムが適用されると、さらにより明白になる。すなわち、画像内の各ピクセルに対して、ピクセルのまわりのヒストグラムが計算される、ヒストグラムアルゴリズムである。このアルゴリズムを説明するために、以下の2つの例を提示する。図20は、大きなコントラストを有する構造に対するヒストグラムを示す。強度変化の大きい、白色円の内側のヒストグラムが計算されて、19よりも大きい標準偏差を生じる。図21は、小さなコントラストを有する構造に対するヒストグラムを示す。図21は、強度の変化の小さい領域において、ヒストグラムは、図20におけるよりもずっと幅が狭い標準偏差はここでは約3であることを例証している。この例は、標準偏差は、泡領域を検出するのに好適な手法であることを例証している。画像内のすべてのピクセルに対する計算を使用して、新規の画像において標準偏差を表示して、図22が得られ、この図は、ヒストグラムの標準偏差の表示を含む画像を示す。少なくとも右側および左側において、多くの泡があったに違いないことが明らかになる。ラジアル画像のFFT評価泡画像の約80から90は、上記の方法ヒストグラム画像計算によって検出されたが、追加のアルゴリズムが、泡ありと、泡なしの画像の区別をするのを助ける。このアルゴリズムは、例えば、図18に描写されたラジアル抽出画像から出発する。各ピクセルに対して、隣接する水平ピクセルを使用して、フーリエ係数が計算される。特に、ほとんどの場合に、32個の水平ピクセルを使用して、中心ピクセルのフーリエ係数を計算した。数学的に述べると:Si,jを、水平位置iおよび垂直位置jにおけるピクセルの強度とする。水平方向における32ピクセルでの計算に対して、i-15からi16の水平位置の間の信号が採取されて、フーリエ変換によって近似される。これらの位置において、小さな距離にわたるピクセル強度の変化が、泡に対して予想されるので、大きなkに対して係数AkおよびBkが高くなるほど、この部位に泡が発見されやすくなる。簡単にするために、2よりも大きなkを有する係数を採用して、画像内の全ピクセルに対して、二乗和を計算する。全画像ピクセルに対してこの信号を計算することによって、図23に示すフーリエ変換による変換画像が得られる。4mm未満の半径に対する、最大FFT信号は、泡に対する兆候として解釈することができる、すなわち、値が大きいほど、泡が存在する確率が高い。フーリエ変換によって変換されたその他の泡画像は、さらに明確に、泡が存在することを示している。このことは図24に例証されており、この場合に、右側のラジアルフーリエ変換画像が、左側の泡画像に対して示されている。多数のサンプル約1000の統計的評価によると、フーリエ変換は、さらに泡の検出確率を、95を超える高い値まで増大させるのに、非常に有用であることが示された。環検出上述の2つのアルゴリズムは、ほとんどの場合、泡画像を非泡画像と分離するには十分である。しかしながら、場合によっては、泡画像の取り込み中にアーチファクトが発生する。最も強い影響は、明るい環として観察することのできる、容器の底部からの反射によって発生する。明るい環を伴う泡画像の一例が、図25に示されている。ラジアル画像の計算図16および図17と同様、泡画像の抽出図18と同様およびソーベル演算子の適用図19と同様によって、図26に示す環を含むラジアルソーベル画像がもたらされる。上述の画像内のサイン曲線を見出すハフアルゴリズムを使用すると、曲線が明確に検出される。ハフ変換によって検出された明るい環が図27に示されている。これらの環の存在は、明るい信号が容器背景から来ており、泡からではないことの兆候である。このサンプルは、したがって、泡なしであると特徴づけられる。"