JP2014044135A - 検出対象物の測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】容易かつ正確に検出対象物の検出や計測等の検査を行うことを目的とする。
【解決手段】検出対象物をスキャナーで読み取り（ステップ２）、ソフトウェアで自動的に画像処理して検出対象物を検出，測定等の検査を行うと共に（ステップ３〜５）、データを自動的に所定の形式に加工することにより（ステップ６）、容易かつ正確に検出対象物の検出や計測等の検査を行うことができる。
【選択図】図１

Description

検出対象物の数や大きさ等の特性を測定する検出対象物の測定方法に関する。

クリーンルームの清浄度を測定する場合等に、一定条件下で異物の数や大きさを測定する場合がある。また、培地フィルムで培養した菌等や、補虫シートで捕獲した虫の大きさや数，面積を測定する場合がある。

例えば、従来の清浄度の測定の際には、所定の条件で粘着シートに落下塵を採取し、目視または顕微鏡等で拡大して、人が異物の数を数え、異物の大きさを測定していた。さらに、手作業で、異物の大きさと個数を統計的なデータに変換し、表計算ソフト等を用いてデータを整理していた。

特開平６−４３１０８号公報

しかしながら、従来の異物の測定等の検出対象物の測定方法では、人が手動で異物の数を数え、手動で異物の大きさ等を測定し、手動でデータをまとめていたため、測定結果に正確性を欠き、データ処理が煩雑になるという問題点があった。

上記問題点を解決するために、本発明は、容易かつ正確に検出対象物の検出や計測等の検査を行うことを目的とする。

本発明の検出対象物の測定方法は、検体保持部に検出対象物である検体を保持する工程と、前記検体保持部をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に所定のしきい値で２値化処理して前記検体を検出する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の慣性主軸を求めて慣性主軸と平行な長さを測定する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の個数を測定する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の測定結果をデータ処理する工程とを有し、検出する前記検体の大きさに応じて前記スキャナーの解像度を決定することを特徴とする。

また、前記検体保持部が粘着シートであり、前記粘着シートが、前記検体を採取する検体付着面と、前記検体の採取後に前記検体付着面を保護するために貼り付けられる保護フィルムとから構成され、前記保護フィルムにより、必要な前記検体のみを付着させると共に、前記スキャナーの保護を行っても良い。

また、前記保護フィルムに空気を通す穴が設けられることが好ましい。
また、前記検体が所定の環境内の異物であり、前記検体を保持する工程において前記検体保持部を前記環境内に一定期間曝露し、前記データ処理において、前記検体の個数を前記異物の一定の大きさの範囲毎の個数に整理し、所定の清浄度を算出しても良い。

また、前記所定の環境がクリーンルームであっても良い。
また、前記検体が前記検体保持部で培養された培養物であっても良い。
また、前記検体保持部がシャーレであっても良い。

また、前記検体が虫であり、前記粘着シートが補虫シートであっても良い。
あるいは、本発明の検出対象物の測定方法は、試薬が収容された検体保持部である検査容器に検出対象物である検体を注入する工程と、前記検査容器をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に解析して前記検体の色を検出する工程と、検出した前記色に応じて前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の検査を行う工程とを有することを特徴とする。

また、本発明の検出対象物の測定方法は、試薬が付加された検体保持部である試験紙に検出対象物である検体を塗布する工程と、前記試験紙をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に解析して前記検体の色を検出する工程と、検出した前記色に応じて前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の検査を行う工程とを有することを特徴とする。

また、前記検体の色の検出を、前記検体の色をＲＧＢあるいはＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色空間として検出し、前記検査を、前記検体の色空間が、あらかじめ定めた色空間に含まれるかどうかで行っても良い。

あるいは、本発明の検出対象物の測定方法は、内壁に試薬が塗布されて目盛りが設けられた管状の検体保持部である検査管に検出対象物である検体を含むガスを注入する工程と、前記検査管をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記画像データの前記試薬の色を所定のしきい値で２値化して前記試薬の色が変化した領域と前記目盛りの位置関係を検出する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記色が変化した領域の前記目盛りを読み取って前記色が変化した領域の長さを検出する工程と、前記ソフトウェアにより自動的に前記長さから前記検体の前記ガス中の濃度を検出する工程とを有することを特徴とする。

以上のように、検出対象物をスキャナーで読み取り、ソフトウェアで自動的に画像処理して検出対象物を検出，測定等の検査を行うと共に、データを自動的に所定の形式に加工することにより、容易かつ正確に検出対象物の検出や計測等の検査を行うことができる。

本発明の検出対象物の測定方法の概略を示すフロー図 本発明におけるソフトウェアの動作を例示する図 実施の形態１におけるクリーンルームの清浄度の測定を行う構成を説明する図 実施の形態１における測定結果をまとめた図 実施の形態１における粘着シートを例示する図 実施の形態１における粘着シートの表示画像を例示する図 実施の形態２における培地フィルムの構成を示す図 実施の形態３における補虫シートの構成を示す図 実施の形態４における検体の検査をする方法を説明する図 実施の形態５における検査管を測定する方法を説明する図

本発明の検出対象物の測定方法は、検出対象物である検体を保持した検体保持部をスキャナーで読み込んで検出対象物である検体の画像データを取得し、画像データをソフトウェアで自動的に処理して所定の測定を行うことを特徴とする。さらに、測定結果をソフトウェアで自動的にデータ処理しても良い。これにより、手動で処理することなく、ソフトウェアを用いて自動的に検出対象物である検体を測定することができるため、容易かつ正確に検体の検出や計測等の検査を行うことができる。

例えば、検体保持部に検体を採取し、スキャナーで読み込んだ画像データから、検体をソフトウェアで自動的に検出，測定することができる。また、検体を試薬で反応させ、スキャナーで読み込んだ画像データから、反応状態を測定することもできる。

まず、図１を用いて採取した検体の大きさと個数を測定する場合を例に、本発明の検出対象物の測定方法の概略を説明する。
図１は本発明の検出対象物の測定方法の概略を示すフロー図である。

採取した検体の大きさと個数を測定する場合は、図１に示すように、まず、粘着シート等の検体保持部に検出対象物である検体を採取する（ステップ１）。次に、検体保持部をスキャナーで読み込み、検体保持部に付着した検体の画像データを取得する（ステップ２）。次に、画像データをソフトウェアにより処理して、画像データ中の検体を検出する（ステップ３）。次に、ソフトウェアを用いて自動的に検体の大きさ等を測定する（ステップ４）。大きさは検体の最大径や、平均径等任意に設定できる。次に、ソフトウェアを用いて自動的に検体の個数を測定する（ステップ５）。なお、検出対象物の大きさの測定と個数の測定の順番は任意である。次に、測定した検出対象物の大きさや個数等から、あらかじめ定めたデータ処理をソフトウェアを用いて自動的に行う（ステップ６）。そして、最後に、必要に応じてこれらのデータを用いて所定の評価を行う（ステップ７）。

このように、スキャナーで検体が付着した検体保持部を読み取り、ソフトウェアを用いて画像処理することにより検体を検出し、ソフトウェアを用いて検出した検体の大きさ等を測定すると共に個数を測定し、さらにソフトウェアを用いて自動的にあらかじめ定めたデータ処理を行うことにより、容易かつ正確に検体の検出や計測等の検査を行うことができる。

次に、ソフトウェアの動作例について、図２を用いて説明する。
図２は本発明におけるソフトウェアの動作を例示する図である。
まず、スキャナーで読み取られた画像データを、ソフトウェアが格納されたＰＣ等の機器に読み込む。画像データは、カラーあるいは白黒のデータであり、スキャナーの解像度に応じたサイズの画素の集合として表される（図２（ａ））。次に、機器でソフトウェアを動作させて、画像データをあらかじめ定めた所定の濃度をしきい値として２値化処理する（図２（ｂ））。そして、画像データ中の各画素を検体と下地に分別して検体を検出する。例えば、濃色の検体を検出する場合には白色等の検体保持部を用い、画像データを白色と黒色に２値化し、２値化後のデータのうち白色の画素を下地、黒色の画素を検体と認識して検体を検出する。また、しきい値は、画像データのあらかじめ設定した一部の画素の濃度の平均値から一定の値を差し引いた値とすることにより、照明のむらが減少することとなり好ましい。次に、ソフトウェアにより、検体と認識された画素のうち、隣接する画素群を１つの検体と定め（図２（ｃ））、画像データ中の検体の数を自動的に測定する。次に、ソフトウェアで１つの検体の画素群の重心を求める。その重心を利用して水平方向と垂直方向の分散と共分散を求める。水平方向と垂直方向の分散と共分散から慣性主軸の水平方向との角度を求める。この慣性主軸の角度をそれぞれの検体で求める。これらの慣性主軸を各検体の長軸と仮定して、ソフトウェアにて各検体の長軸に平行な方向の最大画素と最小画素を抽出して距離を計算することによりこれらの長軸に平行な方向の各検体の長さを各検体の大きさとして算出する（図２（ｄ））。また、このような長軸の長さ以外にも検体の大きさを求めることができ、例えば、検体が構成する画素の個数と１画素の長さから、検体の任意に定めた方向における画素の個数を測定して長さを求め、最大値や平均値を検体の大きさとすることもできる。さらに、測定したデータをソフトウェアにより自動的に所定のデータ形式に変換しても良い。

ここで、検出することが必要な検出対象物の大きさに対応して画像処理をする必要があるので、ソフトウェアはその大きさに応じて検出精度を決定する。さらに、検出精度に応じて、スキャナーの解像度が決まるので、用いるスキャナーに要求される解像度が決定される。

検体保持部として、例えば粘着シートが用いられる。粘着シートは、用途に応じて寸法が決定される。また、検出対象物の色によって粘着シートの色を決定することにより、検出対象物を容易に検出することができる。例えば、検出対象物が濃色の場合は粘着シート表面を白色や淡色にし、検出対象物が淡色の場合は粘着シート表面を黒色や濃色にすることが好ましい。さらに、検出対象物の採取後に異物が混入することを防ぐため、粘着シートに透光性のある保護フィルムを設け、採取後に保護フィルムを粘着シート表面に貼り付けても良い。

次に、図面を用いて、本発明の検出対象物の測定方法の具体例を実施の形態として説明する。
（実施の形態１）
まず、図１〜図６を用いて、クリーンルーム等の所定の環境内の清浄度測定における異物の検出方法を本発明の検出対象物の測定方法の実施の形態として、クリーンルームの場合を例に説明する。クリーンルームの表面清浄度は、空気中の沈降性粒子状汚染物質を採取し、その個数を測定して、その割合の高低により判定される。

図３は実施の形態１におけるクリーンルームの清浄度の測定を行う構成を説明する図、図４は実施の形態１における測定結果をまとめた図、図５は実施の形態１における粘着シートを例示する図、図６は実施の形態１における粘着シートの表示画像を例示する図である。

まず、クリーンルーム４の床や装置５の上等の清浄度を測定したい場所に、所定時間粘着シート１を載置し、空気中の沈降性粒子状汚染物質を異物として採取する（図１のステップ１に相当）。次に、好ましくは、粘着シート１の採取面に透光性の保護フィルムを貼り付け、さらなる異物の混入を防止する。次に、粘着シート１をスキャナー２で読み込み、粘着シート１に付着した異物の画像データを取得する（図１のステップ２に相当）。次に、画像データをソフトウェアが搭載されたＰＣ３等の機器に転送し、画像データをソフトウェアで解析する（図１のステップ３〜ステップ６に相当）。そして、解析結果からクリーンルーム４の表面清浄度を判定する。

異物の採取，画像データの取得の後、ソフトウェアを用いた画像データの解析の際には、まず、画像データの各画素に対して、色の濃淡について所定のしきい値で２値化処理をすることにより、異物を検出する（図１のステップ３に相当）。ここでは、２値化処理により各画素を異物であるか下地であるかを識別し、異物として認識された画素のうち隣接するものを合わせて１つの異物として検出する。次に、検出された異物に対して、異物の大きさを測定すると共に異物の数を計測する（図１のステップ４，ステップ５に相当）。異物の大きさとしては、異物の最大径や平均径等を測定する。例えば、各異物の慣性主軸を求め、慣性主軸に平行な方向の異物の長さを測定する。さらに、ソフトウェアにより、異物の大きさをいくつかの範囲にグループ分けし、測定した異物の大きさと個数から、それぞれのグループに属する異物の個数を自動的に算出する。また、個数をさらに単位面積当たりの個数に換算したり、表面清浄度に換算することもできる（図１のステップ６に相当）。

具体的には、ＪＡＣＡの指針Ｎｏ．４２，Ｎｏ．４３に準拠して異物の測定を行うことができる。
図４にＪＡＣＡの指針Ｎｏ．４２，Ｎｏ．４３に準拠して異物の測定結果を例示する表を示す。

上記指針においては、１ｍ^２あたりの個数を基準と判定する。よって、例えば、１００ｃｍ^２あたりの個数を測定してから１ｍ^２あたりの個数に換算する。そのため、粘着シート１として１０ｃｍ×１０ｃｍ＝１００ｃｍ^２のものを用いることができる（図５（ａ））。または、任意の大きさの粘着シート１に１０ｃｍ×１０ｃｍ＝１００ｃｍ^２の画像認識に適した枠７を設け、枠７内を異物の測定領域とする（図５（ｂ））。さらに、いずれの粘着シート１にも保護フィルム６を設けることができる。保護フィルム６を設けることにより、所定の時間を越えてからの異物の付着を防止できると共に、スキャナーへの異物の付着等を防止することができる。また、例えば、粘着シート１として、ダストサンプラー（ＮＴＴ−ＡＴクリエイティブ株式会社製）を用いることができる。

測定の際には、これらの粘着シート１をクリーンルーム４の所定の位置に２４時間曝露する。そして、粘着シート１に付着した異物８をスキャナー２で読み込んで画像認識し、異物８を計測する。さらに、所定のデータ処理を行う。

データ処理の際には、図４に示すように、検出した異物８を大きさが３００μｍ以上４００μｍ未満，４００μｍ以上５００μｍ未満，５００μｍ以上のグループにグループ分けして、それぞれのグループの異物８の個数をカウントする。この際、ソフトウェアにより、画像データから異物８を識別して個数を測定し、異物８の慣性主軸等から長径等を異物８の大きさとして測定する。また、これらの１００ｃｍ^２あたりの個数を１ｍ^２あたりの個数にソフトウェアで自動的に換算する。さらに、５００μｍ以上の異物の個数からＪＡＣＡの指針Ｎｏ．４２に準拠した表面清浄度としてｓｐｃクラスを自動的に求める。さらに、これらのデータを自動的に表計算ソフトを用いて表した表として出力しても良い。

図４では、各サイズの異物個数と換算値を示す。異物長径サイズ３００μｍ以上の個数３８個／１００ｃｍ^２は、測定できた異物総数を示す。４００μｍ以上の個数８個／１００ｃｍ^２は３００μｍ以上の異物個数より３００μｍ以上４００μｍ未満の異物個数を差し引いた個数である。

最下段は５００μｍを超える異物の個数と１ｍ^２当たりの換算値を示す。
ＪＡＣＡ指針Ｎｏ４２では異物サイズが５００μｍを超える異物は区別する。５００μｍを超える異物は粗大粒子として扱われ、表記方法も表面Ｍ表示として特別な表記方法がある。最下段の表記事例がそれに当たる。“Ｍｓｕｒｆａｃｅ（３００；＞５００μｍ）；粘着フィルム；スキャナー”では、”３００”は表面に付着した５００μｍを超える異物個数を示す。”粘着フィルム”は異物付着表面、スキャナーは測定方法を示す。

粘着シート１を読み込むスキャナー２の解像度は、測定する必要のある異物８の最小の大きさによって定まり、必要な解像度を備えるスキャナー２を用いて粘着シート１の読み込みを行う。一般的にクリーンルームの清浄度を測定する際には、３００μｍ以上の異物８を検出する必要がある。そのため、最低８４ｄｐｉ以上（２５．４ｍｍ/８４ｄｏｔｓ＝３００μｍ）の解像度を持つスキャナー２を使う必要がある。これより３００μｍの異物を検出することができる。もちろん、異物の寸法精度を上げる為、解像度は高いほうが良い。そのため、コスト及び製品普及度を考慮して、６００〜１２００ｄｐｉの解像度を持つスキャナー２を使うことが実用的である。６００〜１２００ｄｐｉの解像度で読み込むことができれば、１００μｍ程度の異物８の検出を行うこともできる。

このように、異物８を粘着シート１に採取し、粘着シート１をスキャナー２で読み取って、異物８を画像データとして取り込み、画像データからソフトウェアで自動的に異物を認識，計測，データ処理することにより、容易かつ正確に異物の検出および計測を行うことができる。

なお、上記説明では、クリーンルームの清浄度の測定として、沈降性粒状汚染物質の計測を行う表面清浄度を測定する場合を例に説明したが、その他、浮遊粒子状汚染物質の計測等、様々な汚染物質の計測に用いることができる。

また、スキャナー２としては、粘着シート１を読み取り部に載置して粘着シート１全体を一括して読み取るフラットベッドスキャナーを用いても良いし、粘着シート１を読み取り部に挿入して、粘着シート１の端から順次読み取っていく給紙式スキャナーを用いても良く、スキャナー２の読み取り形式は、各実施の形態においても任意である。

また、前述のように、粘着シート１の採取面は、測定する異物の色に応じて、白，黒等の濃淡を使い分けることが好ましい。採取面の色を異物の色の反対色にすることにより、画像処理における異物の検出精度を向上させることができる。

また、保護フィルム６を貼り付けることにより、異物８の採取後に、誤ってさらに異物が付着することを防止することができる。ただし、保護フィルム６に皺が入ると、スキャナー２での読み取りの際に、皺のために異物８の検出に誤差が生じる場合がある。そのため、保護フィルム６を通気性のあるフィルムとし、保護フィルム６の貼り付けの際に空気抜きを容易に行うことができる構成とし、皺の発生を抑制することもできる。例えば、保護フィルム６に異物８等の検体より十分に小さく、空気を通すことのできる穴を設けることができ、穴の大きさは、例えば、１０μｍ〜３０μｍにすることが好ましい。また、このような通気性を備える保護フィルムは、実施の形態２および実施の形態３の検体保持部に適用することもできる。

また、粘着シート１上に異物８が付いたままスキャナー２で読み取ると、粘着剤と異物８とがスキャナー２に接触し、粘着剤と異物８とがスキャナー２に転移して、スキャナー２が汚れて使えなくなったり、異物８が紛失してしまう可能性がある。これを防ぐためにも、測定後に異物８を封止する保護フィルム６が有用である。この保護フィルム６によりスキャナー２に粘着剤を付けず、また異物８を転移させずにスキャナー２で粘着シート１を読み取ることができる。

また、異物８は測定後、異物８を分析する場合があり、粘着シート１から異物８を取り出すことがある。そのため、粘着シート１の採取面の粘着力は、異物８が十分に付着することができると共に、容易に取り出すことができる程度にすることが好ましい。例えば、粘着シート１の採取面の粘着力は、ＪＩＳ Ｚ ０２３７ ８項［粘着力］に準拠して、初期：０．０３〜０．０５Ｎ／２５ｍｍ，永久：０．０４〜０．０６Ｎ／２５ｍｍとすることが好ましい。ここで、ＪＩＳ Ｚ ０２３７ ８項［粘着力］において粘着力は、ロードセル型引っ張り試験機にて剥離速度３００ｍ／ｍｉｎで剥がした時の抵抗値の平均とする。なお、試料幅：２５ｍｍ，初期接着力：貼付け後２０〜４０分以内の粘着力，永久接着力：貼付け２４時間後の粘着力とする。

また、粘着シート１には、固有認識、偽造防止として、ロゴ、会社名、２次元コード、バーコード、印刷による暗号文字、等を表示することができる。これによりソフトウェアが粘着シート１を特定できる。粘着シート１を特定することにより、粘着シート１の偽造防止になる。また、登録された粘着シート１であると確認できない粘着シート１は異物測定を行わないようにできる。さらに、粘着シート１を固有認識することにより、あらかじめ定められたデータ処理を行うようにできる。例えば、上記例では異物８を、大きさが３００μｍ以上４００μｍ未満，４００μｍ以上５００μｍ未満，５００μｍ以上の物にグループ分けしたが、特定の粘着シート１に対しては、より広範囲、あるいはより細かなグループにグループ分けするようなデータ処理をおこなうように設定にすることもできる。また、表の形式や使用する表計算ソフトを個別に設定することもできる。この場合、ソフトウェアに、粘着シート１を確認するコード（暗証コード、製品名、会社名、ロゴ、２次元コード等）を識別し、それに応じて動作を決定する機能を設ける必要がある。

また、粘着シート１は、格子等が描かれていても良いが、ソフトウェアによる画像処理を自動的に行うために、無模様一色であることが好ましい。格子等を描く場合は、ソフトウェアに格子等の情報をあらかじめ設定しておき、画像処理の際に格子等を除外した画像情報を処理するようにする。このように、粘着シート１は無模様一色であることがソフトウェアでの処理の際には好ましいが、目視での確認作業を行う場合には格子等が付加されている方が便利な場合がある。よって、図６に示すように、粘着シート１の画像に格子９等の画像を重ね合わせて表示し、目視観察するようにしても良い。すなわち、無模様一色の粘着シート１では、目視での確認が困難であるため、粘着シート１を画像で確認すると共に、画像に格子９等の画像を重ね合わせることにより、異物８の位置や大きさを目視でも確認しやすくすることができる。
（実施の形態２）
次に、図１，図７を用いて、培地フィルムを用いた培養物の検出方法を本発明の検出対象物の測定方法の実施の形態として説明する。

図７は実施の形態２における培地フィルムの構成を示す図である。
本実施の形態では、図７に示すように、検体保持部として培地フィルム１０を用い、検出対象物として培地フィルム１０で培養された培養物１１を検出する。

まず、培地フィルム１０に検体１２を付着させ（図７（ａ））、所定時間培養して培養物１１を得る（図７（ｂ），図１ステップ１に対応）。次に、培地フィルム１０をスキャナーで読み込み、培養物１１の画像データを取得する（図１ステップ２に対応）。次に、ソフトウェアを用いて、所定のしきい値で画像データを２値化処理して培養物１１を自動的に検出する（図１ステップ３に対応）。次に、検出した培養物１１について、ソフトウェアで面積や長径や短径等の大きさを測定し、場合によっては培養物１１の個数を計測する（図１ステップ４，５に対応）。ここで、長径の測定は実施の形態１と同様の方法で行うことができる。また、面積は、例えば２値化処理により培養物１１が存在するとされた画素の数と各画素の面積とから、培養物１１の面積を概算することができる。面積等や個数の測定は、一定時間ごとにスキャナーでの読み取りと測定を繰り返し、経時的な変化を測定しても良い。さらに、ソフトウェアで、測定した結果に対して必要なデータ処理を行っても良い（図１ステップ６に対応）。

以上の説明では、培地フィルム１０に培養物１１を培養する場合を例に説明したが、培地フィルム１０に代わり、シャーレに培養した培養物１１をフラットベッドスキャナー等で読み込んでも良い。

このように、培養物１１を培養した培養シート１０をスキャナーで読み込み、ソフトウェアで自動的に、画像処理し、所定の測定を行うことにより、容易かつ正確に培養物１１の検出および計測を行うことができる。
（実施の形態３）
次に、図１，図８を用いて補虫シートを用いた虫の検出方法を本発明の検出対象物の測定方法の実施の形態３として説明する。

図８は実施の形態３における補虫シートの構成を示す図である。
本実施の形態では、図８に示すように、検体保持部として補虫シート１３を用い、検出対象物として補虫シート１３で捕獲された虫１４を検出する。

まず、所定の条件下に表面に粘着部１５を設けた補虫シート１３を所定の時間設置して、粘着部１５に虫１４を捕獲する（図１ステップ１に対応）。次に、補虫シート１３をスキャナーで読み込み、虫１４の画像データを取得する（図１ステップ２に対応）。次に、機器に格納されたソフトウェアを用いて、所定のしきい値で画像データを２値化処理して虫１４を自動的に検出する（図１ステップ３に対応）。次に、検出した虫１４について、ソフトウェアで大きさを測定し、虫１４の個数を計測する（図１ステップ４，５に対応）。ここで、虫１４の大きさとして虫１４における長径の長さを測定する場合は、実施の形態１と同様の方法で大きさを測定することができる。また、大きさとして面積を測定する場合は、例えば、実施の形態２と同様に虫１４が存在するとされた画素の数と各画素の面積とから、虫１４の面積を概算することができる。さらに、ソフトウェアで、測定した結果に対して必要なデータ処理を行っても良い（図１ステップ６に対応）。

なお、虫１４としては、例えば、大きさが１ｍｍに満たないショウジョウバエ等様々な虫を対象とすることができる。また、特に大きさや種類に限定されず、大きさに応じて補虫シート１３の大きさ、スキャナーの解像度を設定すれば良い。

また、検体が虫１４の場合、特にスキャナーへの付着等の影響が大きくなる。よって、上述のように、検体保持部である補虫シート１３に対し、虫１４の捕獲後、スキャナーでの読み込みの前に、保護フィルムを設けることが特に好ましい。

このように、虫１４を採取した補虫シート１３をスキャナーで読み込み、ソフトウェアで自動的に、画像処理し、所定の測定を行うことにより、容易かつ正確に虫１４の検出および計測を行うことができる。
（実施の形態４）
上記各実施の形態では、検体の測定として、大きさや個数を測定していたが、呈色した検体の色を測定してもよい。

図９は実施の形態４における検体の検査をする方法を説明する図である。
例えば、試薬１６が収容された検査容器１７に検体１８を注入し、所定の時間保持した後、検体１８により試薬１６が呈色されるので、検査容器１７をスキャナーで読み取り、ソフトウェアで自動的に試薬１６の色を測定して検体１８の特性等を検査する（図９（ａ））。あるいは、リトマス試験紙等の試薬を染み込ませた試験紙１９に検体１８を塗布し、試験紙１９をスキャナーで読み取り、試験紙１９の色をソフトウェアで自動的に測定することにより、検体１８の特性等を検査する（図９（ｂ））。例えば、水を検体１８とし、水に含まれる特定の物質の濃度を試薬１６の呈色度合により測定したり、リトマス試験紙により水が酸性であるかアルカリ性であるかを調べたり、試験紙１９により、水に特定の成分が含まれているかどうかを測定したりすることができる。

ソフトウェアによる色の検出は、まず、検査容器１７や試験紙１９をスキャナーで読み込んで試薬１６や試験紙１９の画像データを取得する。次に、この画像データをソフトウェアが格納されたＰＣ等の機器に格納する。その後、画像データをソフトウェアで解析して、検体１８の色をＲＧＢやＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊等の所定の色空間で識別する。この時、検出すべき呈色した色を色空間の範囲としてあらかじめ設定しておき、識別した検体の色空間があらかじめ設定した範囲に含まれるか否かで、検体１８の所定の特性を検査する。

このように、検体を塗布した試薬１６や試験紙１９をスキャナーで読み込み、ソフトウェアで自動的に、画像処理し、所定の測定を行うことにより、容易かつ正確に検体の特性を検査することができる。
（実施の形態５）
また、本実施の形態では、検査管の目盛りを自動的に読み取る実施の形態について、図１０を用いて説明する。

図１０は実施の形態５における検査管を測定する方法を説明する図である。
図１０に示すように、内壁に試薬が塗布された管状の検査管２０に検体２１が含まれるガスを注入し、所定の時間保持した後、検体２１により試薬が呈色されるので、検査管２０をスキャナーで読み取り、ソフトウェアで自動的に呈色された試薬の長さを測定して検体２１のガス中の濃度を測定する。検査管２０は少なくとも一部がガラス等の透光性の部材で形成され、外部から試薬が塗布された領域の目盛り２２を読み取れるような構成である。例えば、特定の成分の検体２１が含まれるガスを検査管２１に注入し、機器に格納されたソフトウェアにより、自動的に、検査管２０に設けられた目盛り２２を用いて試薬により呈色された長さを読みとることにより、ガス中の検体２１の濃度を検出する。

ソフトウェアによる目盛り２２の読み取りは、まず、検査管２０をスキャナーで読み込んで試薬の呈色と目盛り２２の画像データを取得する。次に、この画像データをソフトウェアが格納されたＰＣ等の機器に格納する。その後、画像データをソフトウェアで２値化することにより、目盛り２２と呈色された部分との位置関係を明らかにする。

つまり、画像データの色を測定し、画素単位で所定のしきい値で呈色されている部分と呈色されていない部分に分別する。そして、目盛り２２の間隔において、呈色されているとされた画素の数が呈色されていないとされた画素の数より多い場合、その間隔が呈色されると判断される。具体的には図１０（ｂ），（ｃ）に示すように、呈色領域の境界は目盛り２〜４の間隔にある。図１０（ｂ）の場合、目盛り３と４との間隔において、呈色された画素数は呈色されていない画素数より多いため、目盛り３と４との間隔は呈色されているとして、呈色された試薬の長さを４と認識する。図１０（ｃ）の場合、目盛り２と３との間隔において、呈色された画素数は呈色されていない画素数より多いため、目盛り２と３との間隔は呈色されているとし、目盛り３と４との間隔において、呈色された画素数は呈色されていない画素数より少ないため、目盛り３と４との間隔は呈色されていないとして、呈色された試薬の長さを３と認識する。

このように、検査管２０をスキャナーで読み込み、ソフトウェアで自動的に、画像処理し、呈色された試薬の長さを測定することにより、容易かつ正確に検体の濃度を検査することができる。

１ 粘着シート
２ スキャナー
３ ＰＣ
４ クリーンルーム
５ 装置
６ 保護フィルム
７ 枠
８ 異物
９ 格子
１０ 培地フィルム
１１ 培養物
１２ 検体
１３ 補虫シート
１４ 虫
１５ 粘着部
１６ 試薬
１７ 検査容器
１８ 検体
１９ 試験紙
２０ 検査管
２１ 検体
２２ 目盛り

Claims (12)

1. 検体保持部に検出対象物である検体を保持する工程と、
   前記検体保持部をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、
   前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、
   前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に所定のしきい値で２値化処理して前記検体を検出する工程と、
   前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の慣性主軸を求めて慣性主軸と平行な長さを測定する工程と、
   前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の個数を測定する工程と、
   前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の測定結果をデータ処理する工程と
   を有し、検出する前記検体の大きさに応じて前記スキャナーの解像度を決定することを特徴とする検出対象物の測定方法。
2. 前記検体保持部が粘着シートであり、
   前記粘着シートが、
   前記検体を採取する検体付着面と、
   前記検体の採取後に前記検体付着面を保護するために貼り付けられる保護フィルムと
   から構成され、前記保護フィルムにより、必要な前記検体のみを付着させると共に、前記スキャナーの保護を行うことを特徴とする請求項１記載の検出対象物の測定方法。
3. 前記保護フィルムに空気を通す穴が設けられることを特徴とする請求項２記載の検出対象物の測定方法。
4. 前記検体が所定の環境内の異物であり、
   前記検体を保持する工程において前記検体保持部を前記環境内に一定期間曝露し、
   前記データ処理において、前記検体の個数を前記異物の一定の大きさの範囲毎の個数に整理し、所定の清浄度を算出することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の検出対象物の測定方法。
5. 前記所定の環境がクリーンルームであることを特徴とする請求項４記載の検出対象物の測定方法。
6. 前記検体が前記検体保持部で培養された培養物であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の検出対象物の測定方法。
7. 前記検体保持部がシャーレであることを特徴とする請求項６記載の検出対象物の測定方法。
8. 前記検体が虫であり、
   前記粘着シートが補虫シートである
   ことを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記載の検出対象物の測定方法。
9. 試薬が収容された検体保持部である検査容器に検出対象物である検体を注入する工程と、
   前記検査容器をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、
   前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、
   前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に解析して前記検体の色を検出する工程と、
   検出した前記色に応じて前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の検査を行う工程と
   を有することを特徴とする検出対象物の測定方法。
10. 試薬が付加された検体保持部である試験紙に検出対象物である検体を塗布する工程と、
    前記試験紙をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、
    前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、
    前記画像データを前記ソフトウェアにより自動的に解析して前記検体の色を検出する工程と、
    検出した前記色に応じて前記ソフトウェアにより自動的に前記検体の検査を行う工程と
    を有することを特徴とする検出対象物の測定方法。
11. 前記検体の色の検出を、前記検体の色をＲＧＢあるいはＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色空間として検出し、
    前記検査を、前記検体の色空間が、あらかじめ定めた色空間に含まれるかどうかで行う
    ことを特徴とする請求項９または請求項１０のいずれかに記載の検出対象物の測定方法。
12. 内壁に試薬が塗布されて目盛りが設けられた管状の検体保持部である検査管に検出対象物である検体を含むガスを注入する工程と、
    前記検査管をスキャナーで読み込んで画像データを取得する工程と、
    前記画像データをソフトウェアが格納された機器に転送する工程と、
    前記ソフトウェアにより自動的に前記画像データの前記試薬の色を所定のしきい値で２値化して前記試薬の色が変化した領域と前記目盛りの位置関係を検出する工程と、
    前記ソフトウェアにより自動的に前記色が変化した領域の前記目盛りを読み取って前記色が変化した領域の長さを検出する工程と、
    前記ソフトウェアにより自動的に前記長さから前記検体の前記ガス中の濃度を検出する工程と
    を有することを特徴とする検出対象物の測定方法。