JP2013223463A - コロニー計数装置、コロニー計数方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】様々な色の濃さを有するコロニーの個数を正確にカウントする。
【解決手段】グレースケール画像取得部１１は、培地の様子を示すグレースケール画像を取得する。二値化画像生成部１２は、閾値が供給される毎に、グレースケール画像を閾値により二値化する。連結成分抽出部１３は、二値化画像が生成される毎に、二値化画像から連結成分を抽出する。連結成分情報追加部１４は、連結成分が抽出される毎に、連結成分のうち記憶部３０に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、記憶部３０にさらに記憶させる。閾値供給部１５は、閾値が下限値から上限値に至るまでの間、閾値を所定値ずつ増加させて二値化画像生成部１２に供給する。コロニー計数部１６は、連結成分情報に基づいて、微生物のコロニーの個数を計数する。
【選択図】図７

Description

本発明は、コロニー計数装置、コロニー計数方法、及び、プログラムに関する。

現在、食品衛生に関する意識がますます高くなっている。このため、国内外の食品について、厳格な食品衛生検査が実施されている。食品衛生検査では、例えば、食品から採取された検体を培地で培養した後に、検体に発生した大腸菌群などの微生物のコロニーの個数をカウントし、発生したコロニーの個数が所定値未満であるか否かを検査する。

現在、コロニーの個数を自動でカウントすることができるコロニー計数装置が開発されている。例えば、特許文献１には、コロニーが発生した培地を撮像して得られた画像データに基づいてコロニーに対応する連結領域を求め、連結領域に外接する長方形の長辺と短辺との比率などを考慮してコロニーの個数をカウントするコロニー計数装置などが開示されている。

このようなコロニー計数装置は、培地を撮像して得られた画像を、コロニーを表す画素の輝度値よりも高い閾値で二値化し、二値化された画像に対してラベリング処理を施すことにより、コロニーに対応する連結成分の個数をカウントする。二値化の際に使用する閾値は、コロニーの色の濃さなどに応じて設定することができる。

特許第２７９１３０３号公報

しかしながら、培地に発生するコロニーの色の濃さは均一ではなく、培地には様々な色の濃さを有するコロニーが同時に存在する。特に、大腸菌群は、多くの種類の菌が存在し、その菌によって代謝活性は様々である。例えば、大腸菌群は酵素基質Ｘ−ＧＡＬ（５−Ｂｒｏｍｏ−４−Ｃｈｌｏｒｏ−３−ｉｎｄｏｌｙｌ−β−Ｄ−ｇａｌａｃｔｏｐｙｒａｎｏｓｉｄｅ）を分解し、青色色素５，５’−ｄｉｂｒｏｍｏ−４，４’−ｄｉｃｈｌｏｒｏ−ｉｎｄｉｇｏを産出するが、その濃度は菌種により異なる。特に、フィルムないしシート状培地においては、その濃度差が顕著なため、コロニーの個数は大変計測し難くなっている。黄色ブドウ球菌においても、Ｘ−Ｐｈｏｓｐｈａｔｅの分解により、同様の色素産生を確認している。

ここで、例えば、近距離に存在する複数個の濃い色のコロニーの間の領域は、薄い色のコロニーよりも濃い色を有することがある。このような場合、例えば、薄い色のコロニーを検出しようとして閾値を高くすると、近距離に存在する複数個の濃い色のコロニーが１つのコロニーとして検出され、コロニーの数を正確にカウントすることができない。そこで、様々な色の濃さを有するコロニーの個数を正確にカウントすることが可能なコロニー計数装置が望まれている。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、様々な色の濃さを有するコロニーの個数を正確にカウントすることが可能なコロニー計数装置、コロニー計数方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係るコロニー計数装置は、
検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得手段と、
閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得手段により取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、
前記二値化画像生成手段により前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出手段と、
前記連結成分抽出手段により前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加手段と、
前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加手段の処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成手段に供給する閾値供給手段と、
前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数手段と、を備える、
ことを特徴とする。

前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値の分布に基づいて、前記下限値と前記上限値とを決定する閾値範囲決定手段、をさらに備えてもよい。

前記閾値範囲決定手段は、前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値毎の度数を表す輝度ヒストグラムに含まれる最大の山状の度数分布の輝度範囲の中で度数が最多である輝度値を特定し、特定した輝度値よりも低く、かつ、前記特定した輝度値の度数に対して所定の割合以下の度数である輝度値のうち、最高の輝度値を前記上限値に決定してもよい。

前記閾値範囲決定手段は、前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値の最小の輝度値を特定し、特定した輝度値を前記下限値に決定してもよい。

前記培地を撮像して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、
前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像を構成する画素の色相の分布に基づいて、前記コロニーの色相範囲を特定する色相範囲特定手段と、
前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像を構成する画素のうち、前記色相範囲特定手段により特定された前記色相範囲に含まれない画素の輝度値を、前記上限値よりも高い輝度値に設定することにより取得されるグレースケール画像を、前記グレースケール画像取得手段に取得させるグレースケール画像として生成するグレースケール画像生成手段と、をさらに備えてもよい。

前記色相範囲特定手段は、前記カラー画像を構成する画素の色相毎の度数を表す色相ヒストグラムから最大の山状の度数分布の色相範囲を除外したのちに存在する山状の度数分布の色相範囲を前記コロニーの色相範囲として特定してもよい。

前記培地を撮像して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、
前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像にガウシアンフィルタをかけることに得られるグレースケール画像を、前記グレースケール画像取得手段に取得させるグレースケール画像として生成するグレースケール画像生成手段、をさらに備えてもよい。

上記目的を達成するために、本発明の第２の観点に係るコロニー計数方法は、
検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得ステップと、
閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得ステップにより取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成ステップと、
前記二値化画像生成ステップにより前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出ステップと、
前記連結成分抽出ステップにより前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加ステップと、
前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加ステップの処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成ステップを実行させる閾値供給ステップと、
前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数ステップと、を備える、
ことを特徴とする。

上記目的を達成するために、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得手段、
閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得手段により取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成手段、
前記二値化画像生成手段により前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出手段、
前記連結成分抽出手段により前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加手段、
前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加手段の処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成手段に供給する閾値供給手段、
前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数手段、として機能させる、
ことを特徴とする。

本発明によれば、様々な色の濃さを有するコロニーの個数を正確にカウントすることができる。

本発明の実施形態に係るコロニー計数装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 複数のフィルム型培地が装着された専用シートを示す図である。 微生物のコロニーが発生した培地の様子を示す図である。 二値化画像を示す図である。 ラベリング処理を説明するための図である。 連結成分に外接する矩形を示す図である。 本発明の実施形態に係るコロニー計数装置の機能ブロックを示す図である。 本発明の実施形態に係るコロニー計数装置が実行するコロニー計数処理を示すフローチャートである。 ガウシアンフィルタに用いる５×５のオペレータを示す図である。 （Ａ）は、ガウシアンフィルタリング処理未実行時に検出される連結成分を示す図である。（Ｂ）は、ガウシアンフィルタリング処理実行時に検出される連結成分を示す図である。 図８に示す閾値範囲決定処理を示すフローチャートである。 輝度値毎に度数を示すヒストグラムを示す図である。 図８に示す色相バンドパスフィルタリング処理を示すフローチャートである。 色相毎に度数を示すヒストグラムを示す図である。 図８に示す連結成分カウント処理を示すフローチャートである。 （Ａ）は、グレースケール画像を示す図である。（Ｂ）は、閾値を最低値に設定したときに検出される連結成分を示す図である。 （Ａ）は、閾値を最低値から１単位増加させたときに検出される連結成分を示す図である。（Ｂ）は、１単位増加後の閾値を設定したときに検出される連結成分を示す図である。 （Ａ）は、閾値をさらに１単位増加させたときに検出される連結成分を示す図である。（Ｂ）は、２単位増加後の閾値を設定したときに検出される連結成分を示す図である。 コロニー計数装置が提示する画面を示す図である。 全面が培地である基材シートを示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るコロニー計数装置について説明する。

（実施形態）
まず、図１を参照して、本実施形態に係るコロニー計数装置１００のハードウェア構成について説明する。なお、本発明が適用されるコロニー計数装置は、図１に示すコロニー計数装置１００に限られない。例えば、コロニー計数装置１００に種々の装置が組み込まれたコロニー計数装置に本発明が適用されてもよいし、コロニー計数装置１００から適宜、種々の装置が除外されたコロニー計数装置に本発明が適用されてもよい。

まず、図１を参照して、コロニー計数装置１００の物理的な構成について説明する。図１に示すようにコロニー計数装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、通信装置１０６、撮像制御部１０７、画像記憶部１０９、表示制御部１１０、音声処理部１１２、を備える。コロニー計数装置１００が備えるこれらの構成要素は、バス１２０により相互に接続される。なお、撮像制御部１０７には、撮像装置１０８が接続される。また、表示制御部１１０には、表示装置１１１が接続される。そして、音声処理部１１２には、音声出力装置１１３が接続される。

ＣＰＵ１０１は、コロニー計数装置１００の全体の動作を制御する。なお、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に格納されているプログラムに従って動作し、ＲＡＭ１０３をワークエリアとして使用する。

ＲＯＭ１０２には、コロニー計数装置１００の全体の動作を制御するためのプログラムやデータが記憶される。

ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして機能する。つまり、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３にプログラムやデータを一時的に書き込み、これらのプログラムやデータを適宜参照する。

従って、ＣＰＵ１０１とＲＯＭ１０２とＲＡＭ１０３とは、制御部を構成する。制御部は、バス１２０に接続された各部を制御して、コロニー計数処理などを実行する。

記憶装置１０４は、撮像画像やパラメータなどを記憶する。記憶装置１０４は、内蔵型の記憶装置であってもよいし、リムーバル型の記憶装置であってもよい。記憶装置１０４は、例えば、ハードディスク装置、メモリカードを備えるメモリカードスロット、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）を備えるＣＤ−ＲＯＭドライブなどにより構成される。

入力装置１０５は、作業者などの操作入力を受け付ける装置である。入力装置１０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、コントローラ、ボタンなどにより構成される。

通信装置１０６は、ＣＰＵ１０１による制御のもと、無線通信もしくは有線通信により、コロニー計数装置１００の外部の装置などと通信を確立し、データを受信したり送信したりする。例えば、通信装置１０６は、インターネットなどの電気通信網を介してコロニー計数装置１００に接続されたデータベースサーバから、撮像装置１０８などにより撮像された撮像画像を受信する。通信装置１０６は、ＮＩＣ（Network Interface Card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートなどにより構成される。

撮像制御部１０７は、ＣＰＵ１０１による制御のもと、撮像制御部１０７に接続された撮像装置１０８を制御する。撮像制御部１０７は、例えば、撮像開始指示、撮像終了指示などを示す制御信号を撮像装置１０８に送信することにより、撮像装置１０８の動作を制御する。また、撮像制御部１０７は、例えば、解像度、露光時間、明るさなどの撮像設定を撮像装置１０８に送信することにより、撮像条件を撮像装置１０８に設定する。そして、撮像制御部１０７は、撮像装置１０８により取得された撮像画像を、撮像装置１０８から受信する。

撮像装置１０８は、被写体を撮像し、この被写体を示す撮像画像を生成する。撮像装置１０８は、撮像制御部１０７から供給される制御信号に従って、被写体を撮像する。撮像装置１０８は、生成した撮像画像を撮像制御部１０７に送信する。撮像画像は、例えば、各画素が、Ｒ（Red）の輝度値とＧ（Green）の輝度値とＢ（Blue）の輝度値とにより表されるカラー画像である。ただし、撮像画像は、各画素が１つの輝度値により表されるモノクロ画像であってもよい。撮像画像は、例えば、ディジタルデータにより表される。また、撮像画像のアスペクト比や解像度は、適宜調整が可能である。撮像装置１０８は、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、フラットベッドスキャナ、専用リーダなどにより構成される。

なお、本実施形態では、撮像装置１０８による撮像の被写体は、検体に含まれる微生物の培養後の培地が複数装着された専用シート２００である。ここで、検体は、検査対象の食品などから採取される。図２に示すように、専用シート２００には、例えば、複数のフィルム型の基材シート２１０がマトリックス状に装着される。図２は、３×２＝６個の基材シート２１０が専用シート２００に装着されている例を示す。撮像装置１０８は、この専用シート２００を撮像して、撮像画像を生成する。撮像画像は、例えば、３００ｄｐｉ、２４７２×３４９６Ｐｉｘｅｌｓ、２．７Ｍｂｙｔｅｓである。ただし、解像度等はこの例に限定されない。

図３は、基材シート２１０に含まれる培養層２３０に、微生物のコロニー２５０が発生している様子を示している。また、基材シート２１０には、培養層２３０に関する識別情報２２０が記載される。識別情報２２０は、例えば、培養条件や日付などである。また、微生物は、例えば、大腸菌などの菌類である。なお、微生物の培養により、培養層２３０には、微生物のコロニー２５０が発生する。

本実施形態では、専用シート２００の全体を撮像して得られたカラーの撮像画像から、培養層２３０を含む領域２４０が抽出されるものとして説明する。ただし、抽出される領域は、この例に限られない。例えば、抽出される領域は、培養層２３０の一部の領域であってもよい。以下、専用シート２００の全体を撮像して得られたカラーの撮像画像から抽出される領域２４０を示す画像を、単にカラー画像という。また、培養層２３０を適宜、培地といい、基材シート２１０を適宜、台紙という。

ここで、培養層２３０の色とコロニー２５０の色とは異なるため、カラー画像上において培養層２３０を表す領域とコロニー２５０を表す領域とを区別することができる。本実施形態では、コロニー２５０の色が暗めの青緑色に近い色であり、培養層２３０の色が明るめの肌色に近い色であり、基材シート２１０の色は明るい白色に近い色であるものとする。カラー画像をグレースケール化したときに生成されるグレースケール画像では、例えば、培養層２３０を表す画素の輝度値よりも低い第１の閾値よりも低い輝度値の画素がコロニー２５０を表す画素であり、培養層２３０を表す画素の輝度値よりも高い第２の閾値よりも高い輝度値の画素が基材シート２１０を表す画素であり、第１の閾値よりも高く第２の閾値よりも低い輝度値の画素が培養層２３０の色である。以下、「第１の閾値」を、適宜、単に「閾値」という。カラー画像上において、コロニー２５０を表す画素や培養層２３０を表す画素を検出する方法の詳細については、後述する。

なお、基材シート２１０（台紙）がなくても、後述する二値化処理などは実行可能である。例えば、基材シート２１０の全面が培養層２３０となっている場合、第１の閾値のみによって、コロニー２５０を表す画素と培養層２３０を表す画素とを区別することができる。一方、基材シート２１０もしくは培養層２３０に、所定のサイズの格子を形成する罫線が付されている場合、この罫線を表す画素を、コロニー２５０を表す画素などと区別するための閾値が必要となる。この格子は、典型的には正方形である。この格子のサイズは、コロニー２５０の密度を求める際に用いられるスケールを示すことになる。

なお、本実施形態では、フィルムないしシート状の乾燥培地である培養層２３０を採用する例について説明するが、シャーレに充填された寒天培地を採用してもよい。フィルムないしシート状の乾燥培地である培養層２３０を採用する場合、撮像装置１０８として、スキャナなどを採用することが好適である。一方、シャーレに充填された寒天培地を採用する場合、撮像装置１０８として、ディジタルカメラなどを採用することが好適である。

画像記憶部１０９は、コロニー２５０の検出対象の培養層２３０を含む専用シート２００を撮像して得られた撮像画像などを記憶する。画像記憶部１０９は、例えば、撮像装置１０８から取得された撮像画像、記憶装置１０４に記憶されている撮像画像、もしくは、通信装置１０６により外部の装置から取得された撮像画像などを記憶する。画像記憶部１０９は、撮像画像の代わりに、撮像画像から抽出されたカラー画像を記憶してもよい。画像記憶部１０９は、例えば、フラッシュメモリなどにより構成される。

表示制御部１１０は、ＣＰＵ１０１による制御のもと、表示装置１１１を制御する。例えば、表示制御部１１０は、表示装置１１１に表示させる画像を表す画像信号を生成し、生成した画像信号を表示装置１１１に供給する。

表示装置１１１は、表示制御部１１０から供給された画像信号に基づく画像を表示する。表示装置１１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）などの表示装置により構成される。表示装置１１１は、タッチスクリーンであってもよい。この場合、タッチスクリーンは、表示装置として機能するほか、入力装置１０５としても機能する。

音声処理部１１２は、ＣＰＵ１０１から供給されたディジタルオーディオ信号をＤ／Ａ（Digital/Analog）コンバータ（図示せず）でアナログオーディオ信号に変換して、音声出力部１１３に供給する。音声処理部１１２は、ＣＰＵ１０１から供給されたディジタルオーディオ信号に各種処理を加えるＤＳＰ（Digital Signal Processor）を含んでもよい。

音声出力装置１１３は、音声処理部１１２から供給されたアナログオーディオ信号を音声に変換して、出力する。音声出力装置１１３は、例えば、スピーカにより構成される。音声出力装置１１３は、ディジタルオーディオ信号またはアナログオーディオ信号を増幅する増幅装置を含んでもよい。

次に、図４〜図６を参照して、本実施形態に係るコロニー計数装置１００が実行する連結成分カウント処理において実行されるラベリング処理について説明する。なお、以下に説明するラベリング処理の他、種々のラベリング処理を、本発明に採用することができる。なお、理解を容易にするため、グレースケール画像は、縦方向の１６行×横方向の１６行＝２５６画素により構成されるものとして説明する。

まず、ＣＰＵ１０１は、撮像画像から抽出されたカラー画像をグレースケール画像に変換する。例えば、ＣＰＵ１０１は、ＮＴＳＣ（National Television System Committee）係数による加重平均法を採用して、カラー画像をグレースケール画像に変換することができる。例えば、カラー画像における各色の輝度値をＲ、Ｇ、Ｂとし、グレースケール画像における輝度値をＹとすると、Ｙ＝（０．２９８９１２＊Ｒ＋０．５８６６１１＊Ｇ＋０．１１４４７８＊Ｂ）である。

そして、ＣＰＵ１０１は、グレースケール画像を二値化する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、グレースケール画像を構成する各画素の輝度値が閾値以上であるか否かを判別し、判別結果に従って各画素を二値化し、二値化画像を生成する。例えば、グレースケール画像を構成する各画素が０〜２５５までの２５６階調で表現されている場合、二値化画像を構成する各画素は０もしくは１の２階調で表現される。ここで、コロニー２５０のように暗い部分を示す画素の輝度値は０（黒）になり、培養層２３０のように明るい部分を示す画素の輝度値は１（白）にされる。

なお、閾値は、例えば、コロニー２５０を示す画素の輝度値よりも十分に高く、培養層２３０を示す画素の輝度値よりも十分に低い輝度値に設定される。本実施形態では、グレースケール画像に基づいて決定された閾値範囲から閾値を選択する処理と、選択された閾値による二値化により生成された二値化画像から連結成分を抽出する処理とを、閾値が閾値範囲の最低値（下限値）から最高値（上限値）に至るまで繰り返される。ここでは、特定の閾値による二値化により生成された二値化画像から連結成分を抽出する処理について説明する。なお、閾値範囲は、撮像環境、コロニー２５０を構成する微生物の種類、培地の素材などにより、あらかじめ決定されていてもよい。

図４に、二値化画像を示す。図４において、ハッチングで示している画素は、輝度値が０（黒）の画素であり、白抜きで示している画素は、輝度値が１（白）の画素である。ここで、輝度値が０（黒）の画素は、コロニー２５０を示す画素である。従って、輝度値が０（黒）の画素は、二値化画像上において数個のまとまりを構成する。このまとまりのそれぞれは、１つのコロニー２５０を示し、以下適宜、連結成分という。図４に示す例では、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃｏ３で示される３つの連結成分（３つのコロニー２５０）が検出された例を示す。

ここで、各連結成分は、ラベル付けして管理することが望まれる。つまり、このラベルにより、連結成分を特定できることが望ましい。以下、図５を参照して、ラベリング処理について説明する。本実施形態では、縦、横、斜め方向に連続している部分を同じラベルにする８連結を採用する例について説明するが、縦、横方向に連続している部分を同じラベルにする４連結を採用することもできる。

まず、ＣＰＵ１０１は、ラベリングのために、各々がいずれかの画素に対応する画素数分のラベル番号を格納するための変数をＲＡＭ１０３などに用意する。そして、ＣＰＵ１０１は、全てのラベル番号を０に初期化する。ここで、ある画素のラベル番号が０であることは、このある画素がラベル付けされていないことを示し、ある画素のラベル番号が０以外の整数ｎであることは、このある画素が整数ｎにラベル付けされていることを示す。また、本実施形態では、画素の輝度値が０（黒）の場合、この画素がラベル付けされ、画素の輝度値が１（白）の場合、この画素がラベル付けされないものとする。

ＣＰＵ１０１は、注目画素のラベル番号の更新処理を、注目画素を走査しながら実行することにより、全ての画素のラベル番号の更新処理を実行する。なお、注目画素は、最初は、図５における左上の画素（１行目１列目の画素）であり、右方向（列方向、横軸方向）に向かって１つずつシフトし、右端に至ると１つ下の行の左端の画素にシフトし、以下同様に図５における右下の画素（１６行目１６列目の画素）までシフトする。

ここで、ラベル番号の更新処理について説明する。まず、注目画素の輝度値が１（白）である場合、注目画素のラベル番号は更新されない。一方、注目画素の輝度値が０（黒）である場合、注目画素のラベル番号が更新される。注目画素のラベル番号が何に更新されるかは、注目画素を基準として、左上の画素、上の画素、右上の画素、左の画素の４つの画素のラベル番号が何であるかに依存する。例えば、図５におけるＰ３４で示される３行目４列目の画素（以下「Ｐ３４」とする。）が注目画素である場合、Ｐ２３、Ｐ２４、Ｐ２５、Ｐ３３のラベル番号に応じて、Ｐ３４のラベル番号が決定する。

具体的には、４つの画素のラベル番号が全て０である場合、注目画素に新たなラベル番号が割り振られる。つまり、過去に付されたラベル番号のうち最も大きいラベル番号よりも１大きいラベル番号が注目画素のラベル番号に設定される。一方、４つの画素のラベル番号のいずれかが０でない場合、４つのラベル番号のうちで最も小さいラベル番号（ただし、０以外のラベル番号）が注目画素のラベル番号に設定される。また、４つのラベル番号のうちに、この最も小さいラベル番号以外のラベル番号（ただし、０以外のラベル番号）がある場合、この最も小さいラベル番号以外のラベル番号が付されている全ての画素のラベル番号を、この最も小さいラベル番号に書き換える。

以上説明したラベル番号の更新処理を全ての画素に対して実行すると、ラベリング処理が完了する。図５は、ラベリング処理により、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃ０３の３つの連結成分が検出された例を示している。なお、他のラベル番号により書き換えられたラベル番号は使用されないので、使用されるラベル番号が連番になるようにラベル番号の振り直しをすることが望ましい。

図５に示すように、連結成分は不定形である。従って、本実施形態では、少なくとも後述する連結成分カウント処理が完了するまでは、連結成分を不定型なものとして扱う。しかしながら、連結成分を矩形で近似すると、連結成分の大きさなどを判別する処理などが容易になる。このため、例えば、連結成分カウント処理が完了したのちに、図６に示すように、連結成分をこの連結成分に外接する矩形で近似することができる。図６では、Ｃ０１で示された連結成分をＣ１１で近似し、Ｃ０２で示された連結成分をＣ１２で近似し、Ｃ０３で示された連結成分をＣ１３で近似する例を示している。なお、矩形は、撮像画像における縦軸方向（行方向）に平行な２本の線分と、撮像画像における横軸方向（列方向）に平行な２本の線分と、により囲まれる。なお、Ｌｙは、Ｃ１１により示される矩形の縦軸方向の長さを示し、Ｌｘは、Ｃ１１により示される矩形の横軸方向の長さを示している。この例では、Ｃ１１により示される矩形の短辺の長さはＬｘであり、Ｃ１１により示される矩形の長辺の長さはＬｙである。

次に、図７を参照して、本実施形態に係るコロニー計数装置１００の機能的な構成について説明する。図７に示すように、コロニー計数装置１００は、グレースケール画像取得部１１、二値化画像生成部１２、連結成分抽出部１３、連結成分情報追加部１４、閾値供給部１５、コロニー計数部１６、閾値範囲決定部１７、カラー画像取得部１８、色相範囲特定部１９、グレースケール画像生成部２０、を備える。

グレースケール画像取得部１１は、検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得する。グレースケール画像取得部１１は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

二値化画像生成部１２は、閾値が供給される毎に、グレースケール画像取得部１１により取得されたグレースケール画像を閾値により二値化することにより二値化画像を生成する。二値化画像生成部１２は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

連結成分抽出部１３は、二値化画像生成部１２により二値化画像が生成される毎に、二値化画像にラベリング処理を実行することにより二値化画像から連結成分を抽出する。連結成分抽出部１３は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

連結成分情報追加部１４は、連結成分抽出部１３により連結成分が抽出される毎に、連結成分のうち記憶部３０に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、記憶部３０にさらに記憶させる。連結成分情報追加部１４は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

閾値供給部１５は、閾値が下限値から上限値に至るまでの間、連結成分情報追加部１４の処理が完了する毎に、閾値を所定値ずつ増加させて二値化画像生成部１２に供給する。閾値供給部１５は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

コロニー計数部１６は、記憶部３０に記憶されている連結成分情報に基づいて、微生物のコロニーの個数を計数する。コロニー計数部１６は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

閾値範囲決定部１７は、グレースケール画像を構成する画素の輝度値の分布に基づいて、下限値と上限値とを決定する。

例えば、閾値範囲決定部１７は、グレースケール画像を構成する画素の輝度値毎の度数を表す輝度ヒストグラムに含まれる最大の山状の度数分布の輝度範囲の中で度数が最多である輝度値を特定する。そして、閾値範囲決定部１７は、特定した輝度値よりも低く、かつ、特定した輝度値の度数に対して所定の割合以下の度数である輝度値のうち、最高の輝度値を上限値に決定する。

また、例えば、閾値範囲決定部１７は、グレースケール画像を構成する画素の輝度値の最小の輝度値を特定し、特定した輝度値を下限値に決定する。コロニー計数部１６は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

カラー画像取得部１８は、培地を撮像して得られたカラー画像を取得する。例えば、カラー画像は、撮像画像から抽出される。また、撮像画像は、静止画像でもよいし、動画像でもよい。カラー画像取得部１８は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

色相範囲特定部１９は、カラー画像取得部１８により取得されたカラー画像を構成する画素の色相の分布に基づいて、コロニーの色相範囲を特定する。
例えば、色相範囲特定部１９は、カラー画像を構成する画素の色相毎の度数を表す色相ヒストグラムから最大の山状の度数分布の色相範囲を除外したのちに存在する山状の度数分布の色相範囲をコロニーの色相範囲として特定する。色相範囲特定部１９は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

グレースケール画像生成部２０は、グレースケール画像取得部１１に取得させるグレースケール画像を生成する。このグレースケール画像は、例えば、カラー画像取得部１８により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像を構成する画素のうち、色相範囲特定部１９により特定された色相範囲に含まれない画素の輝度値を、上限値よりも高い輝度値に設定することにより取得される。

また、グレースケール画像生成部２０は、カラー画像取得部１８により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像にガウシアンフィルタをかけることに得られるグレースケール画像を、グレースケール画像取得部１１に取得させるグレースケール画像として生成してもよい。グレースケール画像生成部２０は、例えば、ＣＰＵ１０１を含む。

記憶部３０は、連結成分抽出部１３により抽出された連結成分を示す連結成分情報を記憶する。記憶部３０に記憶される連結成分情報は、ＣＰＵ１０１などにより、連結成分抽出部１３により連結成分が抽出される毎に、抽出された連結成分がさらに含まれるように更新される。連結成分情報は、例えば、連結成分を構成する各画素の位置（座標）や連結成分のラベル番号を示す情報であり、配列変数などにより管理される情報である。記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ１０３や記憶装置１０４により構成される。

次に、本実施形態に係るコロニー計数装置１００が実行するコロニー計数処理について説明する。図８は、コロニー計数装置１００が実行するコロニー計数処理を示すフローチャートである。コロニー計数装置１００は、例えば、作業者によるコロニー計数処理の開始指示が入力装置１０５に受け付けられたことを検知すると、図８に示すコロニー計数処理を開始する。

まず、ＣＰＵ１０１は、撮像画像を取得する（ステップＳ１０１）。撮像画像の取得元は、典型的には、撮像装置１０８であるが、記憶装置１０４、画像記憶部１０９、通信装置１０６が通信可能な外部の装置などであってもよい。撮像画像は、典型的には、専用シート２００を撮像して得られるカラーの画像である。撮像画像は、モノクロの画像でもよい。なお、ＣＰＵ１０１は、取得した撮像画像に対して、種々のトリミング処理やフィルタリング処理を実行してもよい。ＣＰＵ１０１は、例えば、取得した撮像画像をＲＡＭ１０３に記憶する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０１の処理を完了すると、カラー画像を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、ＣＰＵ１０１は、撮像画像から矩形の領域を抽出して、カラー画像とする。ＣＰＵ１０１は、取得したカラー画像をＲＡＭ１０３に記憶する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２の処理を完了すると、取得したカラー画像をグレースケール化することによりグレースケール画像を生成する（ステップＳ１０３）。グレースケール化は、例えば、ＮＴＳＣ計数による加重平均法を採用することができる。生成されたグレースケール画像は、例えば、ＲＡＭ１０３に記憶される。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０３の処理を完了すると、ガウシアンフィルタリング処理を実行する（ステップＳ１０４）。なお、ガウシアンフィルタは、注目画素に近い画素ほど平均値を計算するときの重みを大きくし、注目画素に遠い画素ほど平均値を計算するときの重みが小さいフィルタである。なお、この重みは、ガウス分布の関数を用いて計算することができる。

図９に、ガウシアンフィルタに用いる５×５のオペレータ（カーネル）を示す。グレースケール画像は、ガウシアンフィルタリング処理により、輝度値の分布が滑らかになる。図１０（Ａ）は、ガウシアンフィルタリング処理の未実行時のグレースケール画像を示す。図１０（Ａ）は、コロニー２５０を表す画素の輝度値の分布が一様でないために、１つのコロニー２５０が、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３により示されている３つの連結成分として検出された例を示している。

図１０（Ｂ）は、ガウシアンフィルタリング処理の実行時のグレースケール画像を示す。図１０（Ｂ）は、ガウシアンフィルタリング処理により、コロニー２５０を表す画素の輝度値のばらつきが小さくなったため、１つのコロニー２５０が、Ｃ２０により示されている１つの連結成分として検出された例を示している。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４のガウシアンフィルタリング処理を完了すると、閾値範囲決定処理を実行する（ステップＳ１０５）。閾値範囲決定処理については、図１１を参照して詳細に説明する。図１１は、コロニー計数装置１００が実行する閾値範囲決定処理を示すフローチャートである。なお、閾値範囲は、閾値範囲の下限値と閾値範囲の上限値とにより決定される。

まず、ＣＰＵ１０１は、グレースケール画像の輝度値のヒストグラムを生成する（ステップＳ２０１）。例えば、グレースケール画像を構成する画素の階調が、０〜２５５の２５６階調であるものとすると、ＣＰＵ１０１は、０〜２５５の輝度値のそれぞれについて、グレースケール画像を構成する画素のうち、この輝度値である画素の数（度数）を求める。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１の処理を完了すると、生成したヒストグラムに移動平均をかける（ステップＳ２０２）。かかる移動平均処理により、ヒストグラム上のノイズ成分が除去され、なめらかなヒストグラムが生成される。生成したヒストグラムを表す情報は、適宜、ＲＡＭ１０３に記憶される。

図１２に、グレースケール画像の輝度値のヒストグラムを示す。グレースケール画像は、コロニー２５０が発生した培養層２３０（培地）と基材シート２１０（台紙）とを表す画像である。従って、図１２に示すように、培養層２３０を表す輝度値の画素の度数と、基材シート２１０を表す輝度値の画素の度数とが大きくなる。つまり、グレースケール画像の輝度値のヒストグラムは、培地を表す画素の輝度値と、台紙を表す画素の輝度値とに、大きなピークを有する。なお、カラー画像に台紙が含まれていない場合、台紙を表す画素の輝度値にピークが生じない。一方、カラー画像に罫線が含まれている場合、罫線を表す画素の輝度値にピークが発生する。

ここで、コロニー２５０は、培養層２３０や基材シート２１０に比べ、暗い色である。従って、コロニー２５０を表す画素の輝度値は、培養層２３０を表す画素の輝度値や基材シート２１０を表す画素の輝度値よりも低くなる。なお、コロニー２５０の色は均一ではないため、コロニー２５０を表す画素の輝度値にはある程度の幅が存在する。同様に、培養層２３０を表す画素の輝度値や、培養層２３０を表す画素の輝度値にもある程度の幅が存在する。

本実施形態では、二値化のための閾値範囲の最小値を示す下限値を、コロニー２５０を表す画素の輝度値の最小値とする。つまり、輝度値の０から昇べきの順に度数をチェックし、度数が初めて０でなくなる輝度値を、下限値に設定する。

まず、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２の処理が完了すると、注目輝度値を０に設定する（ステップＳ２０３）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、注目輝度値を表す変数をＲＡＭ１０３に設け、この注目輝度値を表す変数の値を０に初期化する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３の処理が完了すると、注目輝度値の度数が０か否かを判別する（ステップＳ２０４）。なお、ＣＰＵ１０１は、注目輝度値の度数は、上述したヒストグラムを表すデータを参照することにより確認することができる。

ＣＰＵ１０１は、注目輝度値の度数が０であると判別すると（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、注目輝度値をインクリメントする（ステップＳ２０５）。例えば、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に記憶されている注目輝度値を表す変数に、現在の値よりも１つ大きな値を書き込む。このように、インクリメント量は、典型的には１であるが、１に限定されない。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５の処理を完了すると、ステップＳ２０４に処理を戻す。

一方、ＣＰＵ１０１は、注目輝度値の度数が０でないと判別すると（ステップＳ２０４：ＮＯ）、注目輝度値を下限値に設定する（ステップＳ２０６）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、下限値を表す変数をＲＡＭ１０３上に設け、この変数に注目輝度値を示す変数の値を代入する。

また、本実施形態では、二値化のための閾値範囲の最大値を示す上限値を、培地を表す画素の輝度値のうち度数が最多の輝度値（以下「ピーク輝度値」という。）よりも低い輝度値であって、ピーク輝度値の度数の所定割合以下の最大の輝度値とする。つまり、ピーク輝度値から降べきの順に度数をチェックし、度数が初めてピーク輝度値の度数の処理割合以下になる輝度値を、上限値に設定する。

まず、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０６の処理を完了すると、ヒストグラムにおける最大の山状領域を特定する（ステップＳ２０７）。この最大の山状領域は、培地を表す画素の輝度値により構成される。この理由は、グレースケール画像上において、培地を表す輝度範囲の画素が最も多いためである。なお、グレースケール画像上において、培地を表す画素の数（培地の面積）が台紙を表す画素の数（台紙の面積）よりも多い場合、台紙を表す画素の輝度値により構成される山状領域よりも、培地を表す画素の輝度値により構成される山状領域の方が大きくなる。最大の山状領域を検出する方法は任意である。

例えば、注目輝度値を０から昇べきの順に走査しながら、注目輝度値の度数および注目輝度値の近傍の所定個数の輝度値の合計度数を比較し、合計度数が最大となる注目輝度値を、暫定的に、最大の山状領域の中心の輝度値に決定することができる。なお、中心の輝度値における合計度数に対する割合が、所定割合以上の輝度値の範囲を、山状領域に決定することができる。

なお、ヒストグラム上において、培地を表す画素の度数のピークよりも、台紙を表す画素の度数のピークの方が高くなることがある。しかしながら、グレースケール画像上において、培地を表す輝度範囲の画素が最も多い場合、ヒストグラムに移動平均を強くかけることにより、培地を表す画素の度数のピークよりも、台紙を表す画素の度数のピークを低くすることができる。従って、ヒストグラムに適切に移動平均をかけることにより、培地を表す画素の度数のピーク、もしくは、培地を表す画素の輝度値により構成される山状領域を容易に発見することができる。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７の処理を完了すると、最大の山状領域における最大度数の輝度値を特定する（ステップＳ２０８）。つまり、ＣＰＵ１０１は、最大の山状領域を構成する輝度範囲の中から最大度数の輝度値を特定する。この最大度数の輝度値を示す変数は、ＲＡＭ１０３などに記憶される。なお、図１２において最大の山状領域における最大度数をＮｍａｘで示している。また、上限値における度数は、Ｎｍａｘ×２０％の度数である。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８の処理を完了すると、注目輝度値を最大度数の輝度値に設定する（ステップＳ２０９）。つまり、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に記憶されている注目輝度値を示す変数の値を、最大度数の輝度値に初期化する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０９の処理を完了すると、注目輝度値の度数が最大度数の所定割合以下であるか否かを判別する（ステップＳ２１０）。所定割合は、例えば、２０％とすることができるが、２０％に限定されない。

ＣＰＵ１０１は、注目輝度値の度数が最大度数の所定割合以下でないと判別すると（ステップＳ２１０：ＮＯ）、注目輝度値をデクリメントする（ステップＳ２１１）。つまり、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に記憶されている注目輝度値を示す変数に、現在の値よりも１小さい値を代入する。なお、デクリメントする値は、典型的には１であるが、１に限定されない。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１１の処理を完了すると、ステップＳ２１０に処理を戻す。

一方、ＣＰＵ１０１は、注目輝度値の度数が最大度数の所定割合以下であると判別すると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、注目輝度値を上限値に設定する（ステップＳ２１２）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、上限値を表す変数をＲＡＭ１０３上に設け、この変数に注目輝度値を示す変数の値を代入する。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１２の処理を完了すると、閾値範囲決定処理を完了する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０５の閾値範囲決定処理を完了すると、色相バンドパスフィルタリング処理を実行する（ステップＳ１０６）。色相バンドパスフィルタリング処理については、図１３を参照して詳細に説明する。図１３は、コロニー計数装置１００が実行する色相バンドパスフィルタリング処理を示すフローチャートである。

まず、ＣＰＵ１０１は、カラー画像の色相のヒストグラムを生成する（ステップＳ３０１）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、カラー画像を構成する各画素について、Ｒ（赤）の輝度値とＧ（緑）の輝度値とＢ（青）の輝度値との割合により、この画素の色相を決定する。色相は、赤→橙→黄→緑→青→藍→紫→赤により表され、０〜３６０度により表される。図１４に、カラー画像の色相のヒストグラムを示す。

図１４に示すように、ヒストグラム上には、培地を表す画素の色相により構成される山状領域と、コロニー２５０を表す画素の色相により構成される山状領域と、がみられる。本実施形態では、ヒストグラム上から培地を表す画素の色相により構成される山状領域を除外し、除外後のヒストグラム上にみられる、コロニー２５０を表す画素の色相により構成される山状領域を、有効な色相範囲に設定する。つまり、有効な色相範囲以外の色相範囲の画素は無効にされる。

このような色相バンドパスフィルタリング処理により、培地の持つざらつきや罫線がコロニー２５０として誤認識されにくくなる。

まず、ＣＰＵ１０１は、カラー画像の色相のヒストグラムを生成する（ステップＳ３０１）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、カラー画像を構成する各画素について、３原色の輝度値の割合に基づいて、色相を決定する。そして、ＣＰＵ１０１は、色相毎に、この色相の画素の数を集計し、この色相の度数を求める。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０１の処理を完了すると、ヒストグラムにおける最大の山状領域を特定する（ステップＳ３０２）。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７と同様に、ヒストグラムにおける最大の山状領域を求めることができる。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２の処理を完了すると、最大の山状領域の除外後の山状領域を、コロニー２５０の色相範囲として特定する（ステップＳ３０３）。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２と同様の処理により、最大の山状領域の除外後のヒストグラムにおける山状領域を求めることができる。ＣＰＵ１０１は、特定した色相範囲を示す情報を、ＲＡＭ１０３に記憶する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３の処理を完了すると、グレースケール画像を構成する画素のうち、コロニー２５０の色相範囲外の色相を表す画素に、輝度値の最大値を設定する（ステップＳ３０４）。ここで、輝度値の最大値は、例えば、グレースケール画像が２５６階調である場合、輝度値の最大値は２５５（白）である。かかる処理によれば、グレースケール画像を二値化する際の閾値がどのような値に設定されても、輝度値の最大値が設定された画素は、二値化画像において１（白）に設定される。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０４の処理を完了すると、色相バンドパスフィルタリング処理を完了する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０６の色相バンドパスフィルタリング処理を完了すると、連結成分カウント処理を実行する（ステップＳ１０７）。連結成分カウント処理については、図１５を参照して詳細に説明する。図１５は、コロニー計数装置１００が実行する連結成分カウント処理を示すフローチャートである。

まず、ＣＰＵ１０１は、連結成分情報を初期化する（ステップＳ４０１）。連結成分情報は、記憶装置１０４などに記憶され、配列変数として管理される。連結成分情報は、例えば、検出された連結成分毎に、連結成分の位置および大きさ、連結成分に割り当てられたラベル番号などにより示される。記憶装置１０４内に連結成分情報が存在しない場合、ＣＰＵ１０１は、連結成分情報を初期化しなくてもよい。

本実施形態では、連結成分は、図５にＣ０１、Ｃ０２、Ｃ０３として示すように、不定形であるものとして扱われる。例えば、１つの連結成分は、この連結成分を構成する各画素の座標の配列と、ラベル番号と、を含む構造体型の変数（以下「構造体変数」という。）により表すことができる。そして、連結成分情報は、例えば、検出された連結成分の個数分の構造体変数の配列により管理される。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０１の処理を完了すると、閾値に下限値を設定する（ステップＳ４０２）。この閾値は、グレースケール画像を二値化画像に変換する際に用いられる閾値である。下限値は、この閾値の下限値であり、ステップＳ２０６において設定される。例えば、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に設けられた閾値を示す変数に、ＲＡＭ１０３に設けられた下限値を示す変数の値を代入する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０２の処理を完了すると、グレースケール画像を設定した閾値で二値化する（ステップＳ４０３）。ＣＰＵ１０１は、生成した二値化画像を表す情報を、ＲＡＭ１０３に記憶する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０３の処理を完了すると、二値化画像に対してラベリング処理を実行する（ステップＳ４０４）。ラベリング処理は、図４〜図６を用いて説明した処理である。なお、ラベリング処理により、０個以上の連結成分が検出される。検出された連結成分には、ユニークなラベル番号が付けられる。また、連結成分は、上述した構造体変数により管理される。連結成分を示す情報は、適宜、ＲＡＭ１０３などに記憶される。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０４の処理を完了すると、未選択の連結成分があるか否かを判別する（ステップＳ４０５）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０４のラベリング処理により検出された連結成分のうち、ステップＳ４０６において選択されていない連結成分があるか否かを、連結成分に対応付けられるフラグなどを参照して判別することができる。なお、ステップＳ４０６においてラベル番号が小さいものから順に連結成分が選択される場合、ラベル番号が最大の連結成分がステップＳ４０６において選択されたか否かにより、未選択の連結成分があるか否かを判別することができる。

ＣＰＵ１０１は、未選択の連結成分があると判別すると（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、連結成分を１つ選択する（ステップＳ４０６）。なお、ＣＰＵ１０１は、ラベル番号の昇べきの順、もしくは、ラベル番号の降べきの順に、連結成分を選択することができる。この場合、ＣＰＵ１０１は、例えば、最後に選択した連結成分のラベル番号を示す変数をＲＡＭ１０３に記憶する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０６の処理を完了すると、選択した連結成分が既検出の連結成分を包含しているか否かを判別する（ステップＳ４０７）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、現在よりも低い閾値による二値化により生成された二値化画像のラベリング処理により検出された連結成分のうち、連結成分を構成する全画素のそれぞれが、選択した連結成分を構成する全画素のうちのいずれかと一致する連結成分があるか否かを判別する。なお、過去に検出された連結成分を示す連結成分情報は、例えば、記憶装置１０４に記憶される。

ＣＰＵ１０１は、既検出の連結成分を包含していると判別すると（ステップＳ４０７：ＹＥＳ）、ステップＳ４０５に処理を戻す。一方、ＣＰＵ１０１は、既検出の連結成分を包含していないと判別すると（ステップＳ４０７：ＮＯ）、連結成分をラベリング結果に追加する（ステップＳ４０８）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０４に記憶されている連結成分情報の配列の末尾に、選択された連結成分を示す情報を追加する。あるいは、ＣＰＵ１０１は、連結成分情報が、選択された連結成分を示す情報をさらに含むように、連結成分情報を更新する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０８の処理を完了すると、ラベル番号を振り直す（ステップＳ４０９）。つまり、ＣＰＵ１０１は、既に検出済みの全ての連結成分と、今回新たに追加される１つの連結成分と、にユニークなラベル番号を与える。ラベル番号の付与の方法は、適宜、調整することができる。例えば、ＣＰＵ１０１は、連結成分の配置順、もしくは、検出された順に、昇べきの順（降べきの順）にラベル番号を付与することができる。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０９の処理を完了すると、ステップＳ４０５に処理を戻す。

一方、ＣＰＵ１０１は、未選択の連結成分がないと判別すると（ステップＳ４０５：ＮＯ）、閾値をインクリメントする（ステップＳ４１０）。なお、未選択の連結成分がないと判別されることは、現在の閾値によって二値化された二値化画像から検出された連結成分のうち、追加すべき全ての連結成分が追加されたことを意味する。

閾値のインクリメント量は、適宜、調整することができる。例えば、インクリメント量は、１にすることもできるし、その他のあらかじめ定められた整数値にすることもできる。もしくは、例えば、インクリメント量は、閾値の下限値と閾値の上限値との差を所定の整数で除算したときの商にしてもよい。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に記憶されている閾値を示す変数に、インクリメント後の閾値を示す値を代入する。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４１０の処理を完了すると、閾値が上限値を超えているか否かを判別する（ステップＳ４１１）。つまり、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４１０におけるインクリメント後の閾値が、ステップＳ２１２において設定された上限値を超えているか否かを、ＲＡＭ１０３に記憶されている閾値を示す変数と上限値を示す変数とを比較することにより判別する。

ＣＰＵ１０１は、閾値が上限値を超えていないと判別すると（ステップＳ４１１：ＮＯ）、ステップＳ４０３に処理を戻す。一方、ＣＰＵ１０１は、閾値が上限値を超えていると判別すると（ステップＳ４１１：ＹＥＳ）、ラベリング結果を保存する（ステップＳ４１２）。なお、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０４に記憶されている連結成分情報に基づいて、ラベリング結果を求め、ラベリング結果を示す情報を記憶装置１０４などに記憶することができる。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４１２の処理を完了すると、連結成分カウント処理を完了する。

ここで、図１６〜図１８を参照して、連結成分カウント処理により、連結成分が追加されていく様子について説明する。

図１６（Ａ）は、グレースケール画像を示す図である。このグレースケール画像は、Ｃ３１で示す不定形で囲まれたコロニー２５０と、Ｃ３２で示す矩形で囲まれたコロニー２５０と、Ｃ３３で示す矩形で囲まれたコロニー２５０と、の３つのコロニー２５０が撮像されたことを示している。ここで、Ｃ３１で示す不定形で囲まれたコロニー２５０が濃い色を有し、Ｃ３２で示す矩形で囲まれたコロニー２５０が普通の濃さの色を有し、Ｃ３３で示す矩形で囲まれたコロニー２５０が薄い色を有しているものとする。

図１６（Ｂ）は、閾値を最低値に設定してグレースケール画像を二値化することにより得られる二値化画像をラベリングしたときに検出される連結成分を示す図である。ここで、閾値を最低値に設定したときの二値化では、濃い色を示す輝度値の画素のみが０（黒）とされ、他の濃さの色を示す輝度値の画素は１（白）とされるものとする。この場合、図１６（Ｂ）に示すように、Ｃ４１の矩形により囲まれた濃い色を有するコロニー２５０のみが連結成分として検出される。

図１７（Ａ）は、閾値を最低値から１単位増加させた閾値に設定してグレースケール画像を二値化することにより得られる二値化画像をラベリングしたときに検出される連結成分を示す図である。ここで、閾値を最低値から１単位増加させた閾値に設定したときの二値化では、濃い色を示す輝度値の画素と普通の濃さの色を示す輝度値の画素とが０（黒）とされ、薄い色を示す輝度値の画素は１（白）とされるものとする。この場合、図１７（Ａ）に示すように、Ｃ４２の不定形により囲まれた濃い色を有するコロニー２５０と、Ｃ４３の矩形により囲まれた普通の濃さの色を有するコロニー２５０と、が連結成分として検出される。ただし、Ｃ４２の不定形により示される連結成分は、既に検出されたＣ４１の矩形により示される連結成分を包含しているため、新たに検出された連結成分として連結成分情報に追加されない。これに対し、Ｃ４３の矩形により示される連結成分は、既に検出された連結成分を１つも包含していないため、新たに検出された連結成分として連結成分情報に追加される。

図１７（Ｂ）は、１単位増加後の閾値を設定してグレースケール画像を二値化することにより得られる二値化画像をラベリングしたときに検出される連結成分を示す図である。ここで、１単位増加後の閾値を設定したときの二値化では、濃い色を示す輝度値の画素と普通の濃さの色を示す輝度値の画素とが０（黒）とされ、薄い色を示す輝度値の画素は１（白）とされる。この場合、図１７（Ｂ）に示すように、Ｃ５１の不定形により囲まれた濃い色を有するコロニー２５０と、Ｃ５２の矩形により囲まれた普通の濃さの色を有するコロニー２５０と、が連結成分として検出される。

図１８（Ａ）は、閾値をさらに１単位増加させた閾値に設定してグレースケール画像を二値化することにより得られる二値化画像をラベリングしたときに検出される連結成分を示す図である。ここで、閾値をさらに１単位増加させた閾値に設定したときの二値化では、濃い色を示す輝度値の画素と普通の濃さの色を示す輝度値の画素と薄い色を示す輝度値の画素とが０（黒）とされるものとする。この場合、図１８（Ａ）に示すように、Ｃ４４の不定形により囲まれた、濃い色を有するコロニー２５０と普通の濃さの色を有するコロニー２５０とが連結したものと、Ｃ４５の矩形により囲まれた普通の濃さの色を有するコロニー２５０と、が連結成分として検出される。ただし、Ｃ４４の不定形により示される連結成分は、既に検出されたＣ４１の矩形により示される連結成分とＣ４３の矩形により示される連結成分とを包含しているため、新たに検出された連結成分として連結成分情報に追加されない。これに対し、Ｃ４５の矩形により示される連結成分は、既に検出された連結成分を１つも包含していないため、新たに検出された連結成分として連結成分情報に追加される。

図１８（Ｂ）は、２単位増加後の閾値を設定してグレースケール画像を二値化することにより得られる二値化画像をラベリングしたときに検出される連結成分を示す図である。ここで、２単位増加後の閾値を設定したときの二値化では、濃い色を示す輝度値の画素と普通の濃さの色を示す輝度値の画素と薄い色を示す輝度値の画素とが０（黒）とされる。この場合、図１８（Ｂ）に示すように、Ｃ６１の不定形により囲まれた、濃い色を有するコロニー２５０と普通の濃さの色を有するコロニー２５０とが連結したものと、Ｃ６２の矩形により囲まれた薄い色を有するコロニー２５０と、が連結成分として検出される。

図１６（Ｂ）、図１７（Ａ）、図１８（Ａ）に示したように、本実施形態における連結成分カウント処理により、閾値を１単位ずつ増加させながら連結成分を蓄積する場合、Ｃ４１の矩形により示される連結成分と、Ｃ４３の矩形により示される連結成分と、Ｃ４５の矩形により示される連結成分と、の３つの連結成分が適切に検出される。つまり、この場合、色の濃さの異なる３つのコロニー２５０を適切に検出することができる。

一方、図１６（Ｂ）、図１７（Ｂ）、図１８（Ｂ）に示したように、閾値を１回だけ設定して連結成分を抽出しようとすると、閾値をどのように設定したとしても、色の濃さの異なる３つのコロニー２５０を適切に検出することができない。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０７の連結成分カウント処理を完了すると、カウント結果表示処理を実行する（ステップＳ１０８）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０４に記憶されている連結成分情報などに基づいて、各連結成分の位置、大きさ、形状、ならびに、連結成分の個数を、カラー画像とともに画面内に表示する。

図１９は、カウント結果表示処理により提示される画面を示す図である。画面３００には、カラー画像の一部を示す背景画像３１０に重ねて、検出された連結成分の個数を示す個数画像３２０と、検出された連結成分の位置、大きさ、形状などを示す検出位置マーク３３０が表示される。なお、図１９は、検出された不定形の連結成分が、矩形の連結成分に近似されて検出位置マーク３３０として表示されている例を示す。また、図１９では、カラー画像の一部が拡大されて背景画像３１０として画面３００に表示されている例を示しているが、カラー画像の全体が背景画像３１０として画面３００に表示されてもよい。このように、画面３００は、検出された連結成分に対応するコロニー２５０のカラー画像上における位置や形状をわかりやすく作業者に提示することができる。なお、作業者は、適宜、入力装置１０５などを操作して、カラー画像を拡大、縮小、スクロールすることにより、提示された連結成分を自由に観察することができる。

なお、コロニー計数装置１００は、検出された連結成分に関する情報を、画面３００に表示するのみならず、記憶装置１０４などに記憶してもよいし、通信装置１０６を介して、ネットワークに接続された装置などに送信してもよい。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０８の処理を完了すると、コロニー計数処理を完了する。

本実施形態によれば、色の濃さにばらつきがあるコロニー２５０の個数を適切にカウントすることができる。なお、グレースケール画像上において、色が濃いコロニー２５０の周りは、コロニー２５０から離れるほど色が薄くなることが予想される。従って、二値化の輝度値を徐々に高くしていくと、低い閾値による検出処理により既に検出された連結成分は、高い閾値による検出処理で再度検出されることになる。しかしながら、本実施形態によれば、高い閾値による検出処理で新たに検出された連結成分が、低い閾値による検出処理で既に検出された連結成分を包含する場合、新たに検出された連結成分は、新たに検出されたものとみなされない。このため、ラベリング処理を複数の閾値で実行しても、連結成分が重複してカウントされにくくすることができる。従って、連結成分により示されるコロニー２５０の個数を正確にカウントすることが可能となる。

（変形例）
本発明は、上記実施形態に開示したものに限られない。

例えば、閾値の下限値と閾値の上限値とを決定する手法は、上記実施形態において開示した手法に限られない。例えば、グレースケール画像に基づく種々の手法により、閾値の下限値と閾値の上限値とを適宜決定することができる。また、例えば、コロニー２５０を表す画素の輝度値の範囲があらかじめ予測可能な場合、閾値の範囲があらかじめ定められていてもよい。

また、色相バンドパスフィルタリング処理の手法も、上記実施形態において開示した手法に限られない。例えば、カラー画像に基づく種々の手法により、グレースケール画像に色相バンドパスフィルタリング処理を施すことができる。また、色相バンドパスフィルタリング処理はなくてもよい。

また、ガウシアンフィルタリング処理の手法も、上記実施形態において開示した手法に限られない。種々の手法により、グレースケール画像にガウシアンフィルタリング処理を施すことができる。また、ガウシアンフィルタリング処理はなくてもよい。さらに、ガウシアンフィルタリング処理の代わりに、移動平均フィルタ処理などが実行されてもよい。また、ガウシアンフィルタリング処理が実行されるタイミングは、上記実施形態の例に限定されない。例えば、ガウシアンフィルタリング処理が色相バンドパスフィルタリング処理の後に実行されてもよい。

また、本発明に適用される培地は、上記実施形態において開示したものに限定されない。例えば、台紙がないタイプのフィルム培地を採用することができる。図２０は、基材シート２１１の全面が培地（培養層）となっており、基材シート２１１の全面に、微生物のコロニー２５０が発生している様子を示している。また、基材シート２１１には、培地に関する識別情報２２０が記載されている。さらに、基材シート２１１（培地）には、縦方向および横方向に、一定の間隔で罫線２６０が引かれている。

この場合、例えば、基材シート２１１の一部の領域である領域２４０を撮像することにより、カラー画像が取得される。カラー画像には、基材シート２１１（培地）、コロニー２５０、罫線２６０などが表現される。この場合、基材シート２１１（培地）の色と、コロニー２５０の色と、罫線２６０の色とは、ＲＧＢの各色の輝度値は互いに異なる。従って、色相フィルタリング処理や二値化処理により、コロニー２５０を基材シート２１１（培地）や罫線２６０と区別することができる。

第１の実施形態では、コロニー計数装置１００がＣＰＵ１０１とＲＯＭ１０２とＲＡＭ１０３とを備え、ＣＰＵ１０１が、ＲＯＭ１０２に記憶されているプログラムに従って、ソフトウェアによりコロニー計数処理が実現される例を示した。しかし、コロニー計数装置１００が実行するコロニー計数処理は、ソフトウェアにより実現されるものに限定されない。例えば、コロニー計数装置１００は、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などにより構成されてもよい。

なお、本発明に係るコロニー計数装置は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いても実現可能である。例えば、コンピュータに、上記動作を実行するためのプログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magnet Optical Disk）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶して配布し、これをコンピュータシステムにインストールすることにより、上述の処理を実行するコロニー計数装置を構成しても良い。さらに、インターネット上のサーバ装置が有するディスク装置等にプログラムを記憶しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するものとしてもよい。

１１ グレースケール画像取得部
１２ 二値化画像生成部
１３ 連結成分抽出部
１４ 連結成分情報追加部
１５ 閾値供給部
１６ コロニー計数部
１７ 閾値範囲部
１８ カラー画像取得部
１９ 色相範囲特定部
２０ グレースケール画像生成部
３０ 記憶部
１００ コロニー計数装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 通信装置
１０７ 撮像制御部
１０８ 撮像装置
１０９ 画像記憶部
１１０ 表示制御部
１１１ 表示装置
１１２ 音声処理部
１１３ 音声出力装置
１２０ バス
２００ 専用シート
２１０、２１１ 基材シート
２２０ 識別情報
２３０ 培養層
２４０ 領域
２５０ コロニー
２６０ 罫線
３００ 画面
３１０ 背景画像
３２０ 個数画像
３３０ 検出位置マーク

Claims (9)

1. 検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得手段と、
   閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得手段により取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、
   前記二値化画像生成手段により前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出手段と、
   前記連結成分抽出手段により前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加手段と、
   前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加手段の処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成手段に供給する閾値供給手段と、
   前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数手段と、を備える、
   ことを特徴とするコロニー計数装置。
2. 前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値の分布に基づいて、前記下限値と前記上限値とを決定する閾値範囲決定手段、をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコロニー計数装置。
3. 前記閾値範囲決定手段は、前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値毎の度数を表す輝度ヒストグラムに含まれる最大の山状の度数分布の輝度範囲の中で度数が最多である輝度値を特定し、特定した輝度値よりも低く、かつ、前記特定した輝度値の度数に対して所定の割合以下の度数である輝度値のうち、最高の輝度値を前記上限値に決定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のコロニー計数装置。
4. 前記閾値範囲決定手段は、前記グレースケール画像を構成する画素の輝度値の最小の輝度値を特定し、特定した輝度値を前記下限値に決定する、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載のコロニー計数装置。
5. 前記培地を撮像して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、
   前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像を構成する画素の色相の分布に基づいて、前記コロニーの色相範囲を特定する色相範囲特定手段と、
   前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像を構成する画素のうち、前記色相範囲特定手段により特定された前記色相範囲に含まれない画素の輝度値を、前記上限値よりも高い輝度値に設定することにより取得されるグレースケール画像を、前記グレースケール画像取得手段に取得させるグレースケール画像として生成するグレースケール画像生成手段と、をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコロニー計数装置。
6. 前記色相範囲特定手段は、前記カラー画像を構成する画素の色相毎の度数を表す色相ヒストグラムから最大の山状の度数分布の色相範囲を除外したのちに存在する山状の度数分布の色相範囲を前記コロニーの色相範囲として特定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のコロニー計数装置。
7. 前記培地を撮像して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、
   前記カラー画像取得手段により取得されたカラー画像をグレースケール化した画像にガウシアンフィルタをかけることに得られるグレースケール画像を、前記グレースケール画像取得手段に取得させるグレースケール画像として生成するグレースケール画像生成手段、をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のコロニー計数装置。
8. 検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得ステップと、
   閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得ステップにより取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成ステップと、
   前記二値化画像生成ステップにより前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出ステップと、
   前記連結成分抽出ステップにより前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加ステップと、
   前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加ステップの処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成ステップを実行させる閾値供給ステップと、
   前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数ステップと、を備える、
   ことを特徴とするコロニー計数方法。
9. コンピュータを、
   検体に含まれる微生物の培養後の培地の様子を示すグレースケール画像を取得するグレースケール画像取得手段、
   閾値が供給される毎に、前記グレースケール画像取得手段により取得されたグレースケール画像を前記閾値により二値化することにより二値化画像を生成する二値化画像生成手段、
   前記二値化画像生成手段により前記二値化画像が生成される毎に、前記二値化画像にラベリング処理を実行することにより前記二値化画像から連結成分を抽出する連結成分抽出手段、
   前記連結成分抽出手段により前記連結成分が抽出される毎に、前記連結成分のうち記憶装置に記憶済みの連結成分情報により示される連結成分を包含しない連結成分を示す連結成分情報を、前記記憶装置にさらに記憶させる連結成分情報追加手段、
   前記閾値が下限値から上限値に至るまでの間、前記連結成分情報追加手段の処理が完了する毎に、前記閾値を所定値ずつ増加させて前記二値化画像生成手段に供給する閾値供給手段、
   前記記憶装置に記憶されている連結成分情報に基づいて、前記微生物のコロニーの個数を計数するコロニー計数手段、として機能させる、
   ことを特徴とするプログラム。

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