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特許7362509微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-06
(45)【発行日】2023-10-17
(54)【発明の名称】微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラム
(51)【国際特許分類】
   G01N 15/06 20060101AFI20231010BHJP
   G06T 7/00 20170101ALI20231010BHJP
   G06T 7/60 20170101ALI20231010BHJP
【FI】
G01N15/06 E
G01N15/06 C
G06T7/00 350B
G06T7/60 110
【請求項の数】 9
(21)【出願番号】P 2020030384
(22)【出願日】2020-02-26
(65)【公開番号】P2021135129
(43)【公開日】2021-09-13
【審査請求日】2022-10-19
(73)【特許権者】
【識別番号】598076591
【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社
(73)【特許権者】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(74)【代理人】
【識別番号】110003708
【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
(72)【発明者】
【氏名】橋本 勇太
(72)【発明者】
【氏名】早見 徳介
(72)【発明者】
【氏名】水内 理映子
(72)【発明者】
【氏名】胡 錦陽
(72)【発明者】
【氏名】柿沼 建至
【審査官】外川 敬之
(56)【参考文献】
【文献】特開2002-062249(JP,A)
【文献】特開2007-304044(JP,A)
【文献】米国特許第07295309(US,B1)
【文献】国際公開第2010/046946(WO,A1)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G01N 15/06
G06T 7/00
G06T 7/60
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
サンプルに含まれる微小粒子を計測する微小粒子計測装置であって、
前記サンプルを照明する照明光を供給する光源と、
前記照明光が前記サンプルを透過した透過光を束ねる対物レンズと、
前記対物レンズによって束ねられた透過光を集光する結像レンズと、
前記結像レンズによって、光強度が最大になるように集光された透過光を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された前記透過光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する判定部と、
前記判定部によって前記微小粒子に相当すると判定された部分をカウントするカウント部と
を備えた、微小粒子計測装置。
【請求項2】
前記サンプルは、前記撮像部において撮像される前記透過光の強度が最大となるように決定された距離、前記対物レンズの焦平面から光軸に沿って隔離して配置され、
前記距離は、前記対物レンズの焦点距離から前記サンプルまでの隔離距離を変化させながら、前記撮像部によって前記透過光の画像を撮像することによって、前記撮像部における前記透過光の光強度が最大になるような隔離距離をサーチすることによって決定される、請求項1に記載の微小粒子計測装置。
【請求項3】
前記判定部は、前記撮像された前記透過光の画像において、予め設定したしきい値以上の光強度を示す部分を、前記微小粒子に相当する部分と判定する、
請求項1または2に記載の微小粒子計測装置。
【請求項4】
前記予め設定したしきい値は、前記透過光の画像が撮像された条件と同じ条件において、前記サンプルのない状態で、前記撮像部によって撮像された画像における光強度から決定される、
請求項3に記載の微小粒子計測装置。
【請求項5】
前記判定部によって前記微小粒子に相当すると判定された部分の光強度分布情報を蓄積するデータベースと、
前記データベースに蓄積されている光強度分布情報に対して機械学習による画像解析を行い、解析結果を前記判定部へ出力する機械学習部とを、更に備え、
前記判定部は、前記撮像部によって前記透過光の新たな画像が撮像されると、前記解析結果に基づいて、前記新たな画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する、
請求項1または2に記載の微小粒子計測装置。
【請求項6】
前記判定部は、前記微小粒子に相当すると判定した部分の光強度分布情報を、前記データベースに蓄積させる、
請求項5に記載の微小粒子計測装置。
【請求項7】
前記判定部は、前記微小粒子に相当すると判定した部分を、前記透過光の画像において、他の部分と異なる色で表示させ、
前記カウント部は、前記透過光の画像において、異なる色で表示された部分をカウントすることによって、前記微小粒子をカウントする、
請求項1乃至6のうち何れか1項に記載の微小粒子計測装置。
【請求項8】
サンプルに含まれる微小粒子を計測する方法であって、
光源によって供給される照明光によって、前記サンプルを照明し、
前記照明光が前記サンプルを透過した透過光を対物レンズによって束ね、
前記対物レンズによって束ねられた透過光を結像レンズにより集光し、
前記結像レンズによって、光強度が最大値になるように集光された透過光を撮像し、
前記撮像された前記透過光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定し、
前記判定された部分をカウントする、
微小粒子計測方法。
【請求項9】
サンプルに含まれる微小粒子を計測するプログラムであって、
前記サンプルを照明するために光源から供給され、前記サンプルを透過し、対物レンズによって束ねられ、その後、結像レンズによって、光強度が最大値になるように集光された光を撮像する機能、
前記撮像された光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する機能、
前記判定された部分をカウントする機能を、
コンピュータに実現させるための微小粒子計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、有機系排水処理における処理水に含まれる微小粒子を計測する微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
都市下水等の有機系排水処理には一般的に、活性汚泥法が用いられる。活性汚泥法では、空気を処理水に供給し、有用微生物の働きにより、処理水中の有機物を分解する。
【0003】
活性汚泥中の代表的な有用微生物に、バチルス属細菌(以下、単に「バチルス」と称する)がある。バチルスが出す酵素、抗生物質は溶菌作用があるため、バチルスが優占化した処理施設では、余剰汚泥発生量が少ない。また、バチルスは、硫酸還元細菌の働きを止める役割もあり、臭気の発生量も少ない。
【0004】
したがって、処理水中に十分なバチルスが含まれているか否かを判定するために、バチルスの個数を把握することは重要である。
【0005】
特許文献1には、光を汚泥中に入射して、それに対する光応答を観測することで、汚泥濃度および汚泥粒子径を測定する手法が開示されている。この手法では、Lambert-Beer lawより入射光に対する透過光の強度を測定し、検量線を用いて得られた信号レベルから、汚泥濃度を測定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】特開2004-317350号公報
【文献】特開2018-96789号公報
【文献】特開2007-289941号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、特許文献1に開示されている技術では、汚泥のうち、バチルスを選択的に計測できるか否かは不明である。また、汚泥濃度を測定する際に、あらかじめ検量線を作成しておく必要があることや、Lambert-Beer lawは入射光と透過光との強度変化しか考慮していないために、センサの感度により測定できる濃度に制限があるという問題がある。
【0008】
一方、計測精度を高めるために、顕微鏡を用いた専門家による計測も可能であるが、この計測には、相応の計測時間を要する上に、微小現象の変化等に定量的に追従した計測結果を得ることは困難である。
【0009】
本発明が解決しようとする課題は、有機系排水処理における処理水に含まれる、バチルスのような微小粒子を、短時間かつ高精度で計測することができる、廉価で実現可能な微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0010】
実施形態の微小粒子計測装置は、サンプルに含まれる微小粒子を計測する装置であって、光源、対物レンズ、結像レンズ、撮像部、判定部、およびカウント部を備えている。光源は、サンプルを照明する照明光を供給し、対物レンズは、照明光がサンプルを透過した透過光を束ね、結像レンズは、対物レンズによって束ねられた透過光を集光し、撮像部は、結像レンズによって、光強度が最大になるように集光された透過光を撮像し、判定部は、撮像部によって撮像された透過光の画像において、微小粒子に相当する部分を判定し、カウント部は、判定部によって微小粒子に相当すると判定された部分をカウントする。
【図面の簡単な説明】
【0011】
図1】都市下水等の有機系排水処理の流れを示す一般的なプロセスフロー図である。
図2】第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。
図3】光学系を実現する顕微鏡の構成例を示す概念図である。
図4】透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図5図4と同一条件において、スライドガラスにサンプルがない状態で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図6】スライドガラスにサンプルがない状態で透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図7】透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図8】スライドガラスにサンプルがない状態で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図9】二値化処理によって得られた部分平面図および対応する光強度分布の一例を示す図である。
図10】2次元平面画像の全体において、微小粒子であると判定された部分が、強調表示された例を示す図である。
図11】第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作例を示すフローチャートである。
図12】第2の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下に、実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置を、図面を参照して説明する。
【0013】
まず、同微小粒子計測装置が適用される都市下水等の有機系排水処理ラインについて説明する。
【0014】
図1は、都市下水等の有機系排水処理の流れを示す一般的なプロセスフロー図である。
【0015】
図1に示す有機系排水処理ライン60は、最初沈殿池62、中間槽64、および最終沈殿池66から構成される。
【0016】
処理水wが最初沈殿池62に導入される。最初沈殿池62では、処理水wに含まれる固形物kが沈殿し、処理水wの上澄みが、下流の中間槽64に送られ、所定時間滞留する。処理水wには、活性汚泥であるバチルスが含まれている。これによって、中間槽64では、処理水w中の有機物がバチルスによって分解される。その後、中間槽64内の処理水wは最終沈殿池66に送られる。
【0017】
最終沈殿池66では、バチルスによる有機物の分解等によって生成された固形物kが沈殿し、処理水wの上澄みが、最終沈殿池66から放流される。これによって、最終沈殿池66から放流される時点では、処理水wに含まれる有機物の濃度は、許容値以下となる。
【0018】
なお、最初沈殿池62および最終沈殿池66において沈殿した固形物kは、抜き取られて、まとめて減容処理される。
【0019】
したがって、このような有機系排水処理ライン60では、活性汚泥処理を促進するために、処理水wに十分なバチルスが含まれていることが必須となる。これを確認するために、中間槽64から、定期的に処理水wをサンプリングし、バチルスの個数を計測する必要がある。
【0020】
実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置10はこの計測のために用いられる。微小粒子計測装置10による計測結果は、有機系排水処理ライン60の制御システム68へ送られ、制御システム68では、計測結果に応じて、有機系排水処理ライン60の曝気運転の制御や、バチルスの濃度の制御等を行う。
【0021】
以下に、微小粒子計測装置10の具体的な構成について説明する。
【0022】
(第1の実施形態)
図2は、第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。
【0023】
微小粒子計測装置10は、平行光源12、対物レンズ14、結像レンズ16、イメージセンサ22、判定部24、およびカウント部26を備えており、サンプルs中に含まれる微小粒子を計測する。
【0024】
平行光源12、対物レンズ14、および結像レンズ16は、この順に配置されることによって光学系20を形成し、平行光源12から発せられた照明光aは、微小粒子を含むサンプルsを含むスライドガラスhを通過した後に、対物レンズ14、結像レンズ16を経て、イメージセンサ22へ導かれるように構成されている。図2において直線cは、光軸を表す。光学系20は、例えば、顕微鏡によって実現することができる。
【0025】
一方、光学系20以外の構成要素であるイメージセンサ22、判定部24、およびカウント部26は、専用のプログラムにしたがって動作するプロセッサを備えたコンピュータによって実現することができる。
【0026】
サンプルsは、例えば、前述したように、中間槽64からサンプリングされた処理水wである。また、微小粒子は、一例として、バチルスを生成する芽胞である。
【0027】
サンプルsは、スライドガラスhに載せられ、カバーガラス等によって固定された状態で、平行光源12と対物レンズ14との間の光軸c上に配置される。
【0028】
平行光源12は、サンプルsが固定されたスライドガラスhを照明する照明光aを供給する。
【0029】
サンプルsに含まれるバチルスを生成する芽胞等の微小粒子は、屈折率の違いからレンズとして機能するため、微小粒子の外側を通過する光は、中心部分に集光される。したがって、照明光aは、スライドガラスhを通過すると、スライドガラスhに固定されたサンプルsに含まれる微小粒子のレンズ機能によって集光され、光強度の高い透過光tとなって、対物レンズ14に入射する。
【0030】
対物レンズ14に入射した透過光tは、対物レンズ14によって束ねられて、結像レンズ16に入射する。
【0031】
結像レンズ16に入射した透過光tは、結像レンズ16によって集光され、イメージセンサ22へ送られる。
【0032】
イメージセンサ22は、結像レンズ16によって集光された透過光tを撮像する撮像部として機能する。
【0033】
判定部24は、イメージセンサ22によって撮像された透過光tの画像において、サンプルsに含まれる微小粒子に相当する部分を判定する。
【0034】
図2に示すような構成を有する光学系20において、イメージセンサ22に達する透過光tの光強度は、サンプルsの、光軸cに沿った対物レンズ14の焦点距離fからの隔離距離zと、光学系20の特性(対物レンズ14の焦点距離f、結像レンズ16の焦点距離f、および対物レンズ14と結像レンズ16との距離l、結像レンズ16とイメージセンサ22との距離l)と、微小粒子の粒径rおよび屈折率nとに基づいて、以下に示すRay transfer matrixにしたがって、光線追跡行列計算を行うことによって決定される。
【0035】
【数1】
【0036】
上記式において、xは光軸cからの距離であり、uは光軸cに対する光の入射角度である。
【0037】
前述した光学系20の特性は、光学系20の設計に応じて決定されるので既知である。また、計測対象とする微小粒子は、例えばバチルスを生成する芽胞のように予め想定されているので、粒径r(バチルスを生成する芽胞の場合、約1μm)および屈折率n(約1.5)も既知である。
【0038】
したがって、サンプルsは、Ray transfer matrixを用いて行われる光線追跡行列計算に基づいて、イメージセンサ22に達する透過光tの光強度が最大になるように決定された、対物レンズ14の焦点距離fから隔離距離z離れた位置に配置される。
【0039】
あるいは、光線追跡行列計算を用いなくても、対物レンズ14の焦点距離fからスライドガラスhまでの隔離距離zを変化させながら、イメージセンサ22で透過光tの画像を撮像し、最も光強度が高い画像が得られるときの隔離距離zになるように、スライドガラスhを配置するようにしても良い。
【0040】
対物レンズ14の焦点距離fからスライドガラスhまでの隔離距離zを変化させながら隔離距離zを決定する手法の妥当性は、以下のように検証されている。
【0041】
図3は、図2に例示する光学系20を実現する顕微鏡21の構成例を示す概念図である。
【0042】
顕微鏡21は、光学系20と同様、平行光源12、対物レンズ14、結像レンズ16を備えていることに加えて、対物レンズ14の焦点距離fからスライドガラスhまでの隔離距離zを測定するためのレーザ変位計30を備えている。対物レンズ14と結像レンズ16との距離lは130mm、結像レンズ16とイメージセンサ22との距離lは164.5mm、結像レンズ16の焦点距離fは164.5mm、対物レンズ14の倍率は40倍(×40)、開口数は0.65(NA=0.65)、焦点距離fは4.1125mmである。
【0043】
このような顕微鏡21を光学系20として備えた微小粒子計測装置10もまた、イメージセンサ22の後段に判定部24、およびカウント部26を備えているが、図3ではこれらの図示を省略している。
【0044】
図4図5図6はそれぞれ、図3に示す顕微鏡21を光学系20として備えた微小粒子計測装置10のイメージセンサ22による撮像によって得られた画像の一部および対応する光強度分布の例である。
【0045】
図4(a)は、微小粒子としてバチルスを生成する芽胞を含むサンプルsの、透過光tの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図である。このときの隔離距離zは0μm(z=0μm)である。
【0046】
図4(b)は、図4(a)におけるA-A線に沿った光強度分布の一例を示す図である。
【0047】
図4(a)における横軸は、光軸cからの距離に相当する位置x(μm)(図2における縦方向)を示し、縦軸は光軸cからの距離に相当する位置y(μm)(図2における奥行き方向)を示す。
【0048】
図4(b)における横軸は、図4(a)に対応した光軸cからの距離に相当する位置x(μm)を示し、縦軸は透過光tの相対強度を示す。
【0049】
図4(b)では、バチルスが生成する芽胞に対応する鋭い光強度の増強を示すスパイクが観察される。
【0050】
図5(a)は、図4(a)のような画像が取得された条件(すなわち、隔離距離z=0μm)において、スライドガラスhにサンプルsがない状態で撮像された画像の一部を例示する平面図である。
【0051】
なお、図5(a)における縦軸および横軸の単位は、図4(a)における横軸および縦軸の単位と同じであり、図5(b)における横軸および縦軸の単位は、図4(b)における横軸および縦軸の単位と同じである。
【0052】
ここで、スライドガラスhには、約30μmの径を有するアクリル粒子(屈折率は約1.5)が含まれている。したがって、図5(a)に示される円形部分は、アクリル粒子に対応している。
【0053】
ところが、図5(a)におけるA-A線に沿った光強度分布を示す図5(b)によれば、図5(a)に示される円形部分では、光強度が減少していることがわかる。平行光源12からの照明光aがアクリル粒子を透過した場合、Ray transfer matrixを用いた光線行列計算により、隔離距離z=0μmである図5の条件では、透過光tの光強度は、イメージセンサ22において最大になっていないことがわかる。
【0054】
そこで、隔離距離zを変化させながら、イメージセンサ22によって透過光tの画像を撮像することによって、イメージセンサ22における透過光tの光強度が最大になるような隔離距離zをサーチした。なお、隔離距離zは、レーザ変位計30によって測定される。
【0055】
その結果、図6に示すように、隔離距離z=26μmのときに、イメージセンサ22によって撮像される透過光tの光強度が最大になるとの結果が得られた。
【0056】
図6(a)は、サンプルsがないスライドガラスhが照明光aによって照明された場合に、イメージセンサ22において、透過光tの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図である。中央に示される約30μmの径を有する部分は、アクリル粒子に対応していると考えられる。
【0057】
図6(b)は、図6(a)におけるA-A線に沿った光強度分布の一例を示す図である。
【0058】
なお、図6(a)における縦軸および横軸の単位は、図4(a)における横軸および縦軸の単位と同じであり、図6(b)における横軸および縦軸の単位は、図4(b)における横軸および縦軸の単位と同じである。
【0059】
図6(b)では、図5(b)のように光強度が減少している部分と光強度が増加しているスパイクが同時に観察されている。この光強度が減少している部分の幅は約30μmとなることから、スライドガラスhを構成するアクリル粒子に対応しているとわかる。
【0060】
このように、図4の結果から、約1μmの径を有する芽胞を計測する場合、隔離距離z=0μmが最適であり、図5および図6の結果から、約30μmの径を有するアクリル粒子を計測する場合、隔離距離z=26μmが最適であると判定される。
【0061】
実際、微小粒子計測装置10を用いて、約1μmの径を有する芽胞を計測する場合、最適な隔離距離zを、前述したRay transfer matrixにしたがって、光線追跡行列計算を行うことによって求めたところ、z=0.7μmとの結果が得られた。同様に、約30μmの径を有するアクリル粒子の場合についても計算したところ、z=22.5μmとの結果が得られた。
【0062】
このように、イメージセンサ22において撮像される透過光tの光強度が最大となる隔離距離zは、理論的に計算された値とほぼ同等となる。
【0063】
判定部24は、このようにしてイメージセンサ22によって撮像された、光強度が最大となる画像において、例えば、予め設定したしきい値以上の光強度を示す部分は、バチルスを生成する芽胞のような微小粒子に対応していると判定する。
【0064】
図7(a)は、サンプルsの透過光tの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図であり、図7(b)は、図7(a)におけるA-A線に沿った光強度分布の一例を示す図である。
【0065】
なお、図7(a)における縦軸および横軸の単位は、図4(a)における横軸および縦軸の単位と同じであり、図7(b)における横軸および縦軸の単位は、それぞれ図7(a)に対応した光軸cからの距離に相当する位置x(μm)、透過光tの強度である。
【0066】
図7(b)に示す光強度分布Gには、直前および直後に急峻な上昇および下降を伴う光強度のスパイクSPが示されている。これに応じて、図7(a)には、光強度の高い領域が濃く、その周囲に位置する光強度の低い領域が薄く示されている。
【0067】
図7(a)に例示する画像gには、バックグランドノイズとしてスライドガラスh自体による透過光も含まれているので、このスパイクSPが、微小粒子に対応しているのか、バックグランドノイズによるものなのか分からない。したがって、これを判定するためには、光強度分布Gから、バックグランドノイズによる寄与分を差し引く必要がある。
【0068】
バックグランドノイズによる寄与分を把握するために、微小粒子計測装置10は、スライドガラスhにサンプルsがない状態で、イメージセンサ22によって透過光tの画像を撮像する。
【0069】
図8(a)は、図7(a)が得られた条件において、スライドガラスhにサンプルsがない状態で撮像された画像を例示する平面図である。
【0070】
図8(b)は、図8(a)におけるA-A線に沿った光強度分布の一例を示す図である。
【0071】
図8(a)における横軸および縦軸は、図7(a)における横軸および縦軸と同じであり、図8(b)における横軸および縦軸は、図7(b)における横軸および縦軸と同じである。
【0072】
図8(a)は、バックグランドノイズの画像に相当する。図8(b)は、バックグランドノイズの光強度分布Thに相当し、この例では、光強度は、位置xに関係なく一定の光強度(Th=0.02)を示している。したがって、図8(a)は、光強度が一様な画像となっている。
【0073】
判定部24は、このようなバックグランドノイズの光強度を、しきい値(図8(b)の例では、0.02)として使用し、図7(b)に示すような光強度分布Gのうち、しきい値よりも高い光強度を示す部分を、微小粒子による透過光であると判定する。このような判定方法を、図9を用いて具体的に説明する。
【0074】
図9(b)は、図7(b)と図8(b)とを重ね合わせた図である。すなわち、図9(b)には、光強度分布Gと、光強度分布Thとが重ね合わせて示されている。光強度分布Gは、微小粒子による透過光と、バックグランドノイズによる透過光とが合成されたものであり、光強度分布Thは、バックグランドノイズによる透過光によるものである。
【0075】
したがって、判定部24は、図9(b)において斜線で示すように、光強度分布Gのうち、光強度分布Thよりも光強度が高い、言い換えれば、しきい値(0.02)よりも光強度が高い部分Pを、微小粒子による透過光であると判定する。このように、判定部24は、光強度に基づく二値化処理によって、微小粒子の判定を行う。
【0076】
判定部24はさらに、微小粒子であると判定した部分Pを、二次元平面画像において、強調表示させる。その一例を図9(a)および図10に示す。
【0077】
図9(a)には、図9(b)において微小粒子であると判定された部分Pが、例えば赤色のように、周囲とは異なる色によって強調表示された例が示されている。
【0078】
また、図9(a)のような表示から、判定部24は、微小粒子の粒径rを把握することもできる。これによって、判定した微小粒子が、想定した通りの微小粒子であるか否かを確認したり、あるいは、サンプルsに複数種類の微小粒子が含まれている場合には、粒径rで分類することによって、微小粒子を種類毎に判定することも可能となる。
【0079】
図10は、イメージセンサ22によって撮像された2次元平面画像の全体において、微小粒子に相当すると判定された部分Pが、強調表示された例を示す図である。
【0080】
図9(a)には倍率が40倍である対物レンズを用いて、イメージセンサ22によって撮像された2次元平面画像のうち、1つの微小粒子に対応する部分Pしか例示されていないが、図10には倍率が10倍である対物レンズを用いて、イメージセンサ22によって撮像された2次元平面画像の全体に、多数の部分Pが示されていることを例示している。図10においても、横軸は光軸cからの距離に相当する位置(図2における縦方向)を示し、縦軸は光軸cからの距離に相当する位置(図2における奥行き方向)を示すが、図10に示す画像は低倍率10倍で取得されているため、図9(a)に示す画像よりも視野が大きいことに注目されたい。
【0081】
図10に示すように、判定部24によって微小粒子に相当すると判定された部分Pは、イメージセンサ22によって撮像された2次元平面画像において、例えば赤色のように、周囲と異なる色で表示される。
【0082】
カウント部26は、図10に例示されるような画像を、例えば画像処理して、赤色で表示された部分Pの数をカウントする。このカウントされた数は、微小粒子の数に相当するので、カウント部26は、微小粒子の数を容易かつ確実にカウントすることができる。
【0083】
また、サンプルsに、例えば粒径で判別可能な複数種類の微小粒子が含まれている場合、判定部24は、図10に例示するような2次元平面画像において、粒子の種類別に異なる色で表示させることもできる。さらに、この画像を画像処理して、色毎に部分Pの数をカウントすることによって、カウント部26は、微小粒子を、種類毎にカウントすることもできる。
【0084】
なお、判定部24は、前述した光線追跡行列計算を適用することにより、屈折率が不明である微小粒子の屈折率nを算出することもできる。これは、対物レンズ14の焦点距離fからサンプルsまでの隔離距離zを変化させながら、イメージセンサ22で透過光の画像を撮像し、最も光強度が高い画像が得られるときの隔離距離zを、Ray transfer matrixに代入することによって、この微小粒子の屈折率nを算出することができる。これには、粒径rが既知である必要があるが、粒径rが不明な場合には、前述したように図9(a)に示す画像から得られる粒径rを用いて、Ray transfer matrixに代入することによって、この微小粒子の屈折率nを算出することができる。
【0085】
次に、第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作について説明する。
【0086】
図11は、第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作例を示すフローチャートである。
【0087】
ステップS1では、光学系20を用いて、微小粒子を含むサンプルsの透過光tの画像が取得される(S1)。
【0088】
これは、図2に示すように、光学系20に設置され、サンプルsを含むスライドガラスhに、平行光源12から照明光aを照明した場合に、イメージセンサ22によって透過光の画像が撮像されることによってなされる。
【0089】
イメージセンサ22による撮像によって得られる透過光の光強度が最大ではない場合(S2:No)、イメージセンサ22による撮像によって得られる透過光の光強度が最大となるように、スライドガラスhが設置される位置が調整される。この位置は、図2に示すように、光軸cに沿った対物レンズ14の焦点距離fからの隔離距離zに相当する(S3)。
【0090】
イメージセンサ22によって撮像された透過光の光強度が最大となる場合、すなわち、最適な隔離距離zが決定された場合(S2:Yes)、サンプルsがないスライドガラスhを配置した状態で、平行光源12からスライドガラスhに向けて照明光aを照射することによって得られた透過光を、イメージセンサ22によって撮像する。これは、例えば図8(b)に例示するようなバックグランドノイズによる透過光に相当する。判定部24は、この画像から、二値化のためのしきい値を決定する(S4)。
【0091】
その後、判定部24は、ステップS1で得られた光強度分布G(例えば、図7(b)参照)のうち、ステップS4で決定されたしきい値(例えば、図8(b)に示すようなTh=0.02)よりも光強度が高い部分P(図9(b)参照)を、微小粒子による透過光に相当すると判定する二値化処理によって、微小粒子の判定を行う。そして、微小粒子に相当すると判定された部分Pを、例えば赤色のように、周囲と異なる色で強調表示する二値化画像(例えば、図10参照)を構成する(S5)。
【0092】
その後、カウント部26は、この二値化画像に基づいて、部分Pの数をカウントする。カウントされた数は、微小粒子(例えば、バチルスを生成する芽胞)の数に相当する。このようにして、微小粒子の数が計測される(S6)。
【0093】
以上説明したように、第1の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置によれば、有機系排水処理における処理水に含まれる、バチルスのような微小粒子を、従来検出法であるマイクロコロニー法、シーケンス法、および蛍光染色法を適用した装置よりも、短時間で計測することができる。しかも、計測は、検量線などを必要としない簡素な手法で実現できるので、微小粒子計測装置を廉価で実現することができる。
【0094】
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について説明する。以下の説明において、第1の実施形態と同一部分については、同一符号を用いて示し、重複説明を避ける。
【0095】
図12は、第2の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。
【0096】
第1の実施形態の微小粒子計測装置10では、判定部24は、しきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定したが、第2の実施形態の微小粒子計測装置11では、判定部24は、しきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて、あるいは、この手法と組み合わせて、機械学習によって微小粒子を判定する。
【0097】
機械学習による微小粒子の判定を実現するために、図12に例示する微小粒子計測装置11は、図2に例示する微小粒子計測装置10にさらに、データベース28と、機械学習部29とを備えている。
【0098】
データベース28は、判定部24からアクセス可能となっている。
【0099】
データベース28には、判定部24によって過去に微小粒子に相当すると判定された部分の光強度分布情報が蓄積されている。光強度分布情報は、例えば図7(b)に示すような波形情報であっても、あるいは、この波形情報に対応する数値情報であってもよい。
【0100】
機械学習部29は、データベース28に蓄積されている光強度分布情報に対して機械学習による画像解析を行い、解析結果を、判定部24へ出力する。この解析結果は、波形の類似性を含む。
【0101】
波形の類似性は、例えば、図7(b)に示すようなスパイクSPの形状の特徴に基づいて決定することができる。すなわち、図7(b)に示すスパイクSPは、直前に鋭い光強度の低下を示すスパイクSPと、直後に鋭い光強度の低下を示すスパイクSPとを伴うという特徴を有する。したがって、機械学習部29は、この特徴に着目し、直前に鋭い光強度の低下を示すスパイクSPと、直後に鋭い光強度の低下を示すスパイクSPとを伴うスパイクSPに対応する部分に、高い類似性を与える。
【0102】
さらにより類似性の精度を高めるために、機械学習部29は、スパイクSPの高さはスパイクSPの深さよりも大きい、スパイクSPの高さはスパイクSPの深さよりも大きい、スパイクSPの深さはスパイクSPの深さよりも大きい、スパイクSP、スパイクSP、およびスパイクSPの幅は同程度、といった特徴に応じて、類似性を決定するようにしても良い。
【0103】
イメージセンサ22によって新たな画像が撮像された場合、判定部24は、この画像において、機械学習部29によって与えられた類似性よりも高い類似性を示す部分は、微小粒子に相当すると判定する。
【0104】
このように、判定部24は、機械学習による結果を使って、微小粒子の判定を行うことができる。これは、第1の実施形態で説明した二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて、あるいは、二値化によって微小粒子を判定する手法と組み合わせて実施することが可能である。
【0105】
また、このように機械学習による結果を使って、判定部24によって微小粒子に相当すると判定された部分Pもまた、イメージセンサ22によって撮像された2次元平面画像において、例えば赤色のように、周囲と異なる色で表示される。
【0106】
したがって、カウント部26は、第1の実施形態で説明したように、例えば画像処理により、赤色で表示された部分の数をカウントすることによって、微小粒子の数を容易かつ確実にカウントすることができる。
【0107】
判定部24はさらに、微小粒子に相当すると判定した部分の光強度分布情報および粒子の大きさ、アスペクト比、真円度やフェレー長などをはじめとした形態情報をデータベース28に蓄積させる。
【0108】
これによって、機械学習部29は、より多くの光強度分布情報および形態情報を用いて画像解析できるようになるので、判定部24による判定精度もますます向上する。
【0109】
このように、第2の実施形態の微小粒子計測装置11によれば、機械学習を適用することによって、微小粒子をより高い精度で判定できるのみならず、微小粒子に相当すると判定された新たな光強度分布情報がデータベース28に蓄積され、機械学習に使用されるようになるので、学習効果によって、判定精度をさらに高めることができる。
【0110】
しかも、このように機械学習を適用して微小粒子を判定する手法は、第1の実施形態で説明したようなしきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて実施することも、あるいは、組み合わせて実施することもできる。
【0111】
例えば、微小粒子に相当する部分の判定精度をより高めるために、第1の実施形態の手法と、本手法とによって、ともに微小粒子に相当すると判定された部分を、微小粒子に相当すると判定してもよい。このように判定された部分は、微小粒子に相当している確率が極めて高い。
【0112】
以上説明したように、第2の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置もまた、バチルスを生成する芽胞のような微小粒子を、従来技術よりも、短時間かつ簡素に計測することができる。
【0113】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0114】
10、11・・微小粒子計測装置、12・・平行光源、14・・対物レンズ、16・・結像レンズ、20・・光学系、21・・顕微鏡、22・・イメージセンサ、24・・判定部、26・・カウント部、28・・データベース、29・・機械学習部、30・・レーザ変位計、60・・有機系排水処理ライン、62・・最初沈殿池、64・・中間槽、66・・最終沈殿池、68・・制御システム
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11
図12