JP2014224686A - 微粒子検出装置および微粒子検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる微粒子検出装置を実現する。【解決手段】特定波長のレーザ光を被検出空間に照射する光照射手段と、被検出空間を撮像し、輝度分布情報を出力する撮像手段と、輝度分布情報から輝点を抽出する画像処理手段と、を備える微粒子検出装置において、撮像手段は、特定波長を輝度分布情報と他の波長の輝度分布情報を出力するものであり、画像処理手段は、輝点に対応する位置の、特定波長の輝度分布情報における輝度値が、少なくとも一つの他の波長の輝度分布情報における輝度値よりも大きい場合に、輝点を微粒子に由来するものと判定することを特徴とする。【選択図】 図１

Description

本発明は、ダスト等の微粒子に光を照射し、微粒子からの散乱光などを検知することによって微粒子の計測を行う技術に関する。

一般に、ダスト等の微粒子の検出は、光を被測定空間に照射し、微粒子からの散乱光・反射光・回折光をカメラなどの受光素子で受光して、輝点を検出することによって行われる。

図５に示した、特許文献１に記載の生物粒子評価装置１３０は、光源のレーザヘッド１３２から射出されたレーザ光Ｌを、反射ミラー１３３を介してガルバノミラー１３４に送り込み、レーザライトシートＬＳを生成して評価対象空間に送り出す。レーザライトシートＬＳ上の被測定粒子Ｇからの蛍光は、撮像システム１３６に入射する。

撮像システム１３６に入射した蛍光は、短波長光と長波長光に分離され、それぞれの波長に対応する２枚の画像が取得される。そして、これら２枚の画像に対し、画像内のピクセル毎に輝度値を判断して、輝度値が所定の閾値以下である場合には背景と推定する。なお、この閾値の値は、バックグラウンドノイズを検知しないレベルとされている。

ここで、蛍光を発する粒子としては、生物粒子に由来するものと洗剤などの蛍光増白剤に由来するものがあるが、両者は蛍光スペクトルが異なるため、短波長光と長波長光の画像それぞれの粒子の輝度値の比が閾値以上かどうかによって、被測定粒子からの蛍光が、生物粒子由来のものか蛍光増白剤由来のものかを判別することができる。

特開２０１２−８８３０４号公報

特許文献１の生物粒子評価装置１３０は、生物粒子の代謝や洗剤などに由来する、蛍光を発する被測定粒子の検出を行っている。しかしながら、ダスト等の微粒子においては、微粒子が小さい場合や蛍光物質を含まない場合に、散乱光の輝度が低くなる。したがって、このような微粒子を検出するためには、散乱光検出のための閾値を低くすることが必要であるが、閾値を低くした場合、外来光が混入する状況においては、散乱光が外来光に埋もれてしまい、微粒子を正確に検出することができない。

そこで本発明は、外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる微粒子検出装置を実現することを目的とする。

本発明の微粒子検出装置は、特定波長のレーザ光を被検出空間に照射する光照射手段と、被検出空間を撮像し、輝度分布情報を出力する撮像手段と、輝度分布情報から輝点を抽出する画像処理手段と、を備える微粒子検出装置において、撮像手段は、特定波長の輝度分布情報と他の波長の輝度分布情報を出力するものであり、画像処理手段は、輝点に対応する位置の、特定波長の輝度分布情報における輝度値が、少なくとも一つの他の波長の輝度分布情報における輝度値よりも大きい場合に、輝点を微粒子に由来するものと判定することを特徴とする。

本発明によれば、外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる。

本発明の微粒子検出装置で微粒子を検出する様子を示した図である。 本発明の第１の実施形態に係る微粒子検出装置の処理の流れを示したフロー図である。 本発明の第２の実施形態に係る微粒子検出装置の処理の流れを示したフロー図である。 本発明の第３の実施形態に係る微粒子検出装置の処理の流れを示したフロー図である。 特許文献１に記載の生物粒子評価装置の全体図である。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る微粒子検出装置１の使用形態を示した図である。

微粒子検出装置１は、部屋などの比較的大きな被測定空間に設置されるものであり、単色光を照射するレーザ光照射部２と、レーザ光をシート上に広げてラインビームとするレンチキュラーレンズ３と、微粒子Ｐからの散乱光を受光するＣＣＤカメラ４と、ＣＣＤカメラ４で得られた画像を画像処理し、微粒子の数を測定する画像処理部５からなる。

レーザ光照射部２は、特定波長のレーザ光を発生させる。ここでは、利用者が光軸合わせ等を行うときに視認しやすい色である緑色のレーザ光を用いるものとする。

レンチキュラーレンズ３は、レーザ光照射部２のレーザ照射口付近に設けられる。レンチキュラーレンズ３によって、緑色のレーザ光は平面に広がった光となり、被測定空間に照射される。

撮像手段としてのＣＣＤカメラ４は、ラインビームの平面に対して直行する方向や斜め方向に配置され、これによってレーザからの直接光や被測定粒子以外からの反射光などが入射しにくいようになっている。ＣＣＤカメラ４は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３チャンネルの輝度値を検出するものである。微粒子からの散乱光はレーザ光線と同一波長、すなわち緑色の光となるため、被測定領域に微粒子が存在すると、微粒子によって散乱された散乱光は、ＣＣＤカメラ４のＧチャンネルで検出されることとなる。この散乱光も含めた撮像結果は、カラー画像などの形で、輝度分布情報として出力される。なお、以降の説明においては、輝度分布情報はカラー画像や各チャンネルの画像によって示されるものとして説明を行う。

画像処理部５は、ＣＣＤカメラ４と接続されており、ＣＣＤカメラ４が出力したカラー画像などの輝度分布情報を解析するものである。まず、画像処理部５は、ＣＣＤカメラ４から得たカラー画像を、Ｒチャンネル画像、Ｇチャンネル画像、Ｂチャンネル画像の３つの画像に分解する。そして、Ｇチャンネル画像に対して、所定の閾値により白黒の二値化を行い、輝度値が閾値より大きくなる領域を抽出する。これにより、微粒子による散乱光や外来光による輝点が、画像上で白色領域として抽出される。なお、抽出された白色領域は、二値化画像において連続する領域に一つの識別番号を割り当てるラベリング処理等を行うことで、輝点として数えられるように認識される。この際、所定の大きさよりも大きな白色領域は、輝点ではないものとして除外される。

Ｇチャンネル画像で抽出された輝点には、微粒子Ｐからの散乱光による輝点と、外来光の白色光に由来する輝点が含まれる。そこで、Ｇチャンネル画像内の各輝点について、Ｒチャンネル、Ｂチャンネルの画像内の対応する位置の輝度値と比較する。具体的には、Ｇチャンネル画像内の輝点の座標を（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）におけるＲチャンネル画像、Ｇチャンネル画像、Ｂチャンネル画像の輝度をそれぞれＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）とした場合に、Ｇ（ｘ，ｙ）とＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）とＢ（ｘ，ｙ）の値を比較する。なお、この比較の際に用いるＧチャンネルの画像は、二値化される前の画像である。

微粒子が緑色レーザ光を散乱することによって生じる輝点は、Ｇチャンネルの輝度値が、ＲチャンネルやＢチャンネルの輝度値と比べて大きくなるため、
Ｇ（ｘ，ｙ）＞Ｒ（ｘ，ｙ）かつＧ（ｘ，ｙ）＞Ｂ（ｘ，ｙ） ：式（１）
である場合は、その輝点は微粒子が緑色レーザ光を散乱したものとして判定する。

一方で、外来光に起因する輝点は、一般にＲ、Ｇ、Ｂの各輝度値が同じ値を示すため、上述の式（１）を満たさない。したがって、式（１）を満たさない場合は、外来光による輝点と判定する。

このようにすることで、外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる。

図２は、上述の微粒子検出の流れを示したフロー図である。

まず、ステップＳ１０１において、ＣＣＤカメラ４によって被検出空間の撮影を行い、ステップＳ１０２において、カラー画像の取得を行う。続けて、ステップＳ１０３において、画像処理部５がカラー画像をＲ、Ｇ、Ｂの各チャンネルに分解する。なお、ＣＣＤカメラから直接Ｒ、Ｇ、Ｂの各輝度分布情報を得ることができる場合には、ステップＳ１０２、Ｓ１０３は省略してもよい。

次に、ステップＳ１０４において、Ｇチャンネル画像の二値化を行って、輝点を白色領域として抽出する。二値化においては、０〜２５５で表された輝度値において、たとえば２４０を閾値として、０か２５５かの二値化を行う。これによって、Ｇチャンネル画像における輝点が検出される。なお、被検出空間に緑色や白色などの、Ｇチャンネルにおける輝度値が大きい物体が存在する場合は、二値化の際の閾値を大きくするようにしてもよい。

次に、ステップＳ１０５において、Ｇチャンネル画像における輝点のそれぞれについて、二値化前の各チャンネル画像を用いて、Ｒチャンネル画像とＢチャンネル画像の同じ位置の輝度と比較する。そして、ステップＳ１０６において、Ｇチャンネル画像における輝点の輝度が、Ｒチャンネル画像とＢチャンネル画像の、対応する位置の輝度よりも大きいと判定された場合は、ステップＳ１０７に移り、輝点を微粒子によるものと判定する。一方で、Ｇチャンネル画像における輝点の輝度が、Ｒチャンネル画像とＢチャンネル画像の少なくとも一方の値以下であると判定された場合は、ステップＳ１０８に移り、輝点を外来光などによるノイズと判定する。

ステップＳ１０７またはＳ１０８に続けて、ステップＳ１０９において、Ｇチャンネル画像内の全ての輝点の判定が完了したか否かを判定する。Ｇチャンネル画像内の全ての輝点の判定が完了した場合は、ステップＳ１１０において、微粒子と判定された輝点を数える。ステップＳ１０９において、全ての輝点の判定が完了していない場合は、ステップＳ１０５に戻り、未判定の輝点について輝度値の比較を行う。

このようにすることで、外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる。

なお、ステップＳ１０５およびＳ１０６において、Ｇチャンネルにおいて抽出された輝点についてＲチャンネル画像とＢチャンネル画像の２つと比較するようにしたが、いずれか片方の画像と輝度値の比較を行うことで、輝点が微粒子によるものかどうかを判定するようにしてもよい。ただし、この場合においては、微粒子の誤検出が増えることが考えられるため、検出の精度を高くするために、輝度値の差が所定の閾値Ｔｈより大きいかどうかによって判定するようにしてもよい。すなわち、Ｇ（ｘ，ｙ）−Ｒ（ｘ，ｙ）＞Ｔｈである場合は微粒子であると判定し、Ｇ（ｘ，ｙ）−Ｒ（ｘ，ｙ）≦Ｔｈである場合はノイズと判定する。

また、Ｇチャンネル画像の輝度値をＲチャンネル画像とＢチャンネル画像の両者と比較する場合においても、上述のような閾値を設けるようにしてもよい。これにより、被測定空間の環境によっては、検出の精度をより向上させることができる。

また、画像内の物体認識など、その他の画像処理と合わせて輝点の抽出を行うような場合などにおいては、二値化前のＧチャンネル画像をＲチャンネル画像やＢチャンネル画像と比較し、Ｇチャンネル画像の輝度が相対的に高い点の分布を示す輝度分布情報を取得した後、二値化を行って微粒子由来の輝点を検出するようにしてもよい。

本実施形態においては、微粒子の検出に用いる特定波長の光を緑色（Ｇ）のレーザ光とし、ＣＣＤカメラ４での検出および画像処理部５での処理において、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色を用いるものとしたが、これに限るものではない。例えば、特定波長の光を赤色（Ｒ）や青色（Ｂ）としてもよいし、Ｒ、Ｇ、Ｂ以外の波長の光を用いるようにしてもよい。Ｒ、Ｇ、Ｂ以外の波長の光を用いる場合は、ＣＣＤカメラ４や画像処理部５は、フィルタ等を用いて、その波長の光と、他の波長の光を区別できるような仕組みを用いればよい。

また、撮像手段は、ＣＣＤカメラに限るものではなく、各種の撮像装置を適宜用いることができる。

本実施形態で説明した微粒子に由来する輝点の検出は、自然光などの外来光が混入する状況下だけではなく、蛍光灯下や電球下においても同様に適用することができる。また、外来光の種類に応じて、照射する特定波長や、二値化や輝度値の比較に用いる閾値を変更するようにしてもよい。これは、後述の第２、３の実施形態においても同様である。

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態においては、カメラによって取得した輝度分布情報の時間差分処理を行うことによって、微粒子の検出を行う。

図３は、本実施形態の処理の流れを示したフロー図である。

ステップＳ２０１〜Ｓ２０３については、第１の実施形態で説明したステップＳ１０１〜１０３と同様である。第２の実施形態においては、ステップＳ２０４において、Ｇチャンネルについて時間差分画像を生成する。時間差分画像は、ＣＣＤカメラ４が所定のフレームレートで撮影する画像において、前のフレームとの差分をとった輝度分布情報である。したがって、Ｇチャンネル画像内のある場所の輝度値がフレーム前後で例えば１２０から２５５に変化したとき、時間差分画像におけるその場所の輝度値は１３５となる。

ダスト等の微粒子は、被測定空間を浮遊するという特徴を有するため、微粒子の散乱光による輝点は、時間の経過によって移動する。したがって、時間差分画像をとり、輝度が急激に増加した場所を検出することで、ダスト等の微粒子を検出することができる。

そこで、ステップＳ２０４で得たＧチャンネルの時間差分画像について、ステップＳ２０５において、例えば３５の閾値によって二値化を行う。これによって、Ｇチャンネル画像において急激に明るくなった場所を輝点として抽出することができる。しかし、単に時間差分画像を二値化するだけでは、外来光の影響によるノイズも抽出される可能性がある。

そこで、ダスト等の微粒子の検出精度をより高くするため、このようにして抽出したＧチャンネル画像における輝点について、第１の実施形態のステップＳ１０５以降の説明と同様に、ステップＳ２０６以降において、Ｒチャンネル画像およびＢチャンネル画像の輝度値との比較を行う。なお、比較に用いるＧチャンネル画像は、時間差分画像化や二値化を行う前の、現在時刻の輝度分布情報を示すものである。この比較において、Ｇチャンネルで検出された輝点の輝度値が、現在時刻のＲチャンネル画像およびＢチャンネル画像の対応する位置の輝度値よりも大きかった場合は微粒子と判定し、そうでなかった場合はノイズと判定する。

このようにすることで、外来光が混入する状況においてもダスト等の微粒子を正確に検知することができる。

なお、ステップＳ２０４での時間差分画像の生成においては、一つ前のフレームとの差分をとるものに限らず、二つ以上前のフレームとの差分をとるようにしてもよいし、複数のフレームとの差分を用いるようにしてもよい。

また、被測定空間に照射するレーザ光が緑色に限られないことや、輝度値の比較における変形例が存在することは、第１の実施形態で示した通りである。

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態においては、使用者が被検出空間内の微粒子の分布を確認できるようにする処理について説明を行う。

図４は、本実施形態の微粒子検出装置１の処理の流れを示したフロー図である。

第１の実施形態のステップＳ１１０または第２の実施形態のステップＳ２１１に続けて、本実施形態のステップＳ３０１では、出力する画像の領域を、例えば横２０×縦１５のブロックに分割する。そして、ステップＳ３０２において、ステップＳ１１０またはステップＳ２１１で計数された各ブロック内の微粒子の数に基づいて、微粒子の数が多いところがより明るくなるように各ブロックを塗りつぶす。そして、ステップＳ３０３において、画像全体に平滑化処理をかけ、空間分布画像を得る。

このように可視化を行うことで、利用者が微粒子による輝点の分布をより直感的に認識することができる。また、可視化を行うことによって、照射する光の波長や二値化の際の閾値などを利用者が手動で変更した際に、その変化を観察することが容易となる。

Ｐ 微粒子
１ 微粒子検出装置
２ レーザ光照射部
３ レンチキュラーレンズ
４ ＣＣＤカメラ
５ 画像処理部

Claims (3)

1. 特定波長のレーザ光を被検出空間に照射する光照射手段と、
   前記被検出空間を撮像し、輝度分布情報を出力する撮像手段と、
   前記輝度分布情報から輝点を抽出する画像処理手段と、
   を備える微粒子検出装置において、
   前記撮像手段は、前記特定波長の輝度分布情報と他の波長の輝度分布情報を出力するものであり、
   前記画像処理手段は、前記輝点に対応する位置の、前記特定波長の輝度分布情報における輝度値が、少なくとも一つの他の波長の輝度分布情報における輝度値よりも大きい場合に、前記輝点を微粒子に由来するものと判定することを特徴とする微粒子検出装置。
2. 前記画像処理手段は、前記特定波長について、現在と過去の輝度分布情報の時間差分処理を行うことによって輝点を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の微粒子検出装置。
3. 特定波長のレーザ光を被検出空間に照射する光照射ステップと、
   前記被検出空間を撮像し、輝度分布情報を出力する撮像ステップと、
   前記輝度分布情報から輝点を抽出する画像処理ステップと、
   を含む微粒子検出方法において、
   前記撮像ステップは、前記特定波長の輝度分布情報と他の波長の輝度分布情報を出力するものであり、
   前記画像処理ステップは、前記輝点に対応する位置の、前記特定波長の輝度分布情報における輝度値が、少なくとも一つの他の波長の輝度分布情報における輝度値よりも大きい場合に、前記輝点を微粒子に由来するものと判定することを特徴とする微粒子検出方法。