JP2014507685A - 顕微鏡撮像における高速自動焦点合わせ - Google Patents

Abstract

本開示は、基板上の１つ以上の対象物の複数の画像の焦点を自動的に合わせるための方法およびシステムに関する。この方法は、プロセッサによって、基板上の第１の位置についての代表的な焦点距離を、基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて、求めるステップを含む。この方法はまた、画像取得装置によって、第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を取得するステップを含む。これら画像は各々、上記代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得される。この方法はさらに、プロセッサによって、第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、画像各々の焦点の品質の比較に基づいて、推測するステップと、推測された理想的な焦点距離および第１の位置を既知の位置での焦点距離の１組に格納するステップとを含む、方法。

Description

発明の分野
本発明は電子撮像システムに関する。

発明の背景
撮像および走査の多くの応用例では、画像を自動化された方式で取得する。取得した画像は、有意義な分析および解釈が容易になるよう、焦点が適切に合っている必要がある。焦点が適切に合った画像を取得するためには、焦点距離、たとえば焦点高さまたは焦点長さを、画像を取得する前に正確に決める必要がある。これはたとえば次のようにして行なうことができる。所与の位置の数枚の画像を、異なる焦点距離を用いて取得し、次に、最も焦点が合っている画像を選択する。複数の画像の取得は、特に多数の画像を短時間で捕捉しなければならない用途の場合、時間がかかり過ぎる可能性がある。

撮像される対象物または面は局所的に変形している可能性があり、許容できる程度に焦点が合った画像を得るためには、この対象物または面上の位置によって焦点距離を変える必要がある。たとえば、顕微鏡のスライドガラスまたはその上に置かれた生物試料の表面は、完全に平坦ではないかもしれず、単純に焦点面を決めてこの焦点面がスライド全体上の異なる位置における焦点距離を代表するようにしても、このような局所的な変形には対応していない。このような場合、鮮明かつ明確に焦点が合った画像を取得するためには、焦点距離を、スライド上の複数の位置各々について求める必要があるかもしれない。各位置での焦点距離を、たとえばフルフォーカスサーチを行なうことによって微調整すると、時間がかかり過ぎることになり、これは多くの用途では不適切となり得る。

発明の概要
基板上の対象物の画像を捕捉するための撮像プロセスは、自動化され効率的な焦点合わせ方法およびシステムを用いることによって、大幅に高速化できる。本発明を採用するシステムおよび方法は、一般的には基板に沿う複数の位置の、焦点が十分に合った画像を、素早く連続して取得する。本発明の少なくとも一部は、新たな位置各々について時間のかかるフルフォーカスサーチを実施するのではなく、既に撮像された位置または対象物の焦点データに基づいて、これから撮像する新たな位置各々での焦点距離を確実に推定し得るという発見に、基づいている。撮像した位置が多くなるほど、関連する推定誤差は、このような誤差を平均化するように以前の推定を組合わせることによって、ますます小さくなる。

ある局面において、本開示は、基板上の１つ以上の対象物の複数の画像の焦点を自動的に合わせるための方法を特徴とする。この方法は、プロセッサによって、基板上の第１の位置についての代表的な焦点距離を、基板上の既知の位置での焦点距離の１組（a set of focal distances）に基づいて、求めるステップを含む。この方法はまた、画像取得装置によって、第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を取得するステップを含む。これらの画像は各々、代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得される。この方法はさらに、プロセッサによって、第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、画像各々の焦点の品質の比較に基づいて、推定するステップと、推定された理想的な焦点距離および第１の位置を既知の位置での焦点距離の１組に格納するステップとを含む。

別の局面において、本開示は、画像取得装置とプロセッサとを備える撮像システムを特徴とする。画像取得装置は、基板上の第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を、各画像について、代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて、取得するように構成される。プロセッサは、画像取得装置に接続され、第１の位置についての代表的な焦点距離を、基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて計算するように構成される。プロセッサはまた、第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、画像各々の焦点の品質の比較に基づいて推定し、推定された理想的な焦点距離および第１の位置を既知の位置での焦点距離の１組に格納するように構成される。プロセッサはさらに、計算した代表的な焦点距離を画像取得装置に与えるように構成される。

別の局面において、本開示は、コンピュータ可読命令を符号化したコンピュータ可読記憶装置を特徴とする。この命令がプロセッサによって実行されることにより、プロセッサは、基板上の第１の位置についての代表的な焦点距離を、基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて計算し、第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、画像各々の焦点の品質の比較に基づいて推定する。上記命令によって、プロセッサはさらに、推定された理想的な焦点距離および第１の位置を既知の位置での焦点距離の１組に格納し、計算した代表的な焦点距離を画像取得装置に与える。画像取得装置は、第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を、各画像について、代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて、取得するように構成される。

実現化例は下記のうち１つ以上を含み得る。
プロセッサは、既知の位置での焦点距離の１組を取出すことができる。画像取得装置は、第２の位置の少なくとも２つの画像からなる追加の１組の画像を取得することができ、追加の１組の画像は各々、既知の位置での既知の焦点距離の１組に基づいて第２の位置について計算された第２の代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得される。プロセッサは、第２の位置に対応する理想的な焦点距離を、追加の１組の画像各々の焦点の品質の比較に基づいて、推定することができる。

代表的な焦点距離は、既知の位置での焦点距離の１組のうちの少なくとも２つの焦点距離の加重平均として推定することができ、所与の焦点距離に対する重みは、対応する位置の、第１の位置からの距離に基づいて計算される。焦点の品質の比較は、各画像について、隣接する画素間の差を定量化することによって焦点スコアを計算することを含むことができる。焦点スコアはブレナー焦点スコアであってもよい。理想的な焦点距離の推定は、画像の焦点スコアの対数間の差を計算することと、計算した差からのオフセットを推定することと、オフセットに基づいて理想的な焦点距離を推定することとを含むことができる。

上記画像のうちの少なくとも２つは、実質的に同一の色の光による照明の下で取得されたものであってもよく、照明の色の例には、緑、黄、青、および赤が含まれる。上記１組の画像は、少なくとも２つの異なる色による照明の下で取得することができ、少なくとも２つの画像は、各色による照明の下で取得することができる。第１の位置に対応する理想的な焦点距離を推定することは、上記異なる色各々について焦点距離のオフセットを計算することと、上記異なる色について計算した焦点距離のオフセットに基づいて焦点距離のオフセットの平均を求めることと、この焦点距離のオフセットの平均に基づいて、第１の理想的な焦点距離を推定することとをさらに含むことができる。

本発明は、下記のものを含めて、数多くの利益および利点を提供する（そのうちいくつかは本発明のさまざまな局面および実現化例のうちのいくつかにおいてのみ得られるであろう）。概して、本発明は、高速自動焦点合わせプロセスを提供することにより、画像を高速で取得できるようにする。開示されているシステムおよび方法は、撮像される各位置について理想的なまたは真の焦点距離を推定することにより、撮像プロセスの速度を落とすことなく、対象物の表面上の局所的な凹凸による変形に対応する。各位置について、理想的な焦点距離は、最初の代表的な焦点距離から計算された焦点距離を用いて取得された画像から、計算される。この代表的な焦点距離は、他の位置について既にわかっているおよび／または推定された、多数の理想的な焦点距離に基づいているので、推定誤差は徐々に小さくなる。よって、連続する撮像位置での焦点距離の推定値は徐々にますます正確になる。

生物試料の撮像に関しては、多数の画像を連続して素早く取得することを必要とする応用例がある。取得した画像を高速で、できればほぼリアルタイムで処理することが必要な応用例もある。このような場合、撮像プロセスは、撮像位置での高速かつ正確な自動焦点合わせを容易にする方法およびシステムを実現することによって、大幅に高速化することができる。たとえば、血球を含む試料を撮像する場合、画像の焦点が正確に合っていれば、細胞のさまざまな種類の検出、同定、および分類が容易になる。加えて、画像の焦点が適切に合っていれば、正常細胞と異常細胞の区別が容易になる。同様に、正確な焦点合わせは、成熟細胞と未成熟細胞、胎児の細胞と母親の細胞、および、健康な細胞と疾患細胞の区別にも役立つ。さらに、画像を高速で連続して取得し処理することにより、確実に、たとえば同じまたは異なる患者からの複数の血液試料を所与の時間内で扱うことができるので、システムの処理能力が高まる。

特に指定がなければ、本明細書で使用されるすべての技術および化学用語は、本発明が属する技術分野の当業者が一般的に理解するのと同じ意味を有する。本発明の実施または試験には本明細書に記載のものと同様または同等の方法および材料を用いることができるが、適切な方法および材料を以下で説明する。本明細書で挙げたすべての刊行物、特許出願、特許、およびその他の引用文献は、その全体を本明細書に引用により援用する。競合する場合は、定義を含めて本明細書が優先されるであろう。加えて、これら材料、方法、および例は、例示として挙げるにすぎず、限定を意図したものではない。

本発明のその他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および請求項から明らかになるであろう。

本明細書に記載の高速自動焦点合わせ方法を実現するための撮像システムのある実施の形態の概略図である。 理想的な焦点距離を推定するための動作シーケンスのある実施の形態を示すフロー図である。 焦点スコアとして用いられる関数の例を示す１組のグラフである。 重み関数の実施の形態を示す図である。 面上の推定された焦点距離を表わすグラフである。 計算装置およびシステムの概略図である。

詳細な説明
本開示では、新たな位置各々について時間のかかるフルフォーカスサーチを実施する代わりに、撮像する各位置での理想的な焦点距離を推定することに基づいた、撮像装置における高速自動焦点合わせについて説明する。所与の位置での理想的な焦点距離は、互いにオフセットされかつ最初の代表的な焦点距離からオフセットされた焦点距離を用いて取得された複数の画像の焦点スコアから推定される。この代表的な焦点距離は、他の位置での理想的な焦点距離の以前の推定値に関する知識を考慮することにより、または、１つ以上の訓練データセットから、計算される。このように推定を積重ねることによって、関連する推定誤差は少しずつ平均化され、撮像した位置が多くなるほど、理想的な焦点距離の推定値は徐々にますます正確になる。

撮像システム
図１は、本明細書に記載の高速自動焦点合わせ方法を採用する撮像システム１００の一実施形態を示す。撮像システム１００は、コンピュータ１９０によって制御される撮像ハードウェア１０５を含む。コンピュータ１９０は一般的に、中央処理装置１９２と、ハードドライブ１９４と、ランダムアクセスメモリ１９６とを含む。

図１に示される撮像システムでは、光源１１０が、生物試料１３５を含むスライド１３０を照らす。このスライドは、スライド１３０の任意の部分を対物レンズ１４０の下に配置できるよう（撮像されるスライドの表面と平行な）水平面内で移動可能な第１の電動ステージ１２０の上に置かれる。第２の電動ステージ１５０は、対物レンズ１４０を上下に移動させることにより、スライド１３０上に配置された試料１３５に対する焦点合わせを容易にする。スライド１３０と対物レンズ１４０との間の距離を「焦点距離」と呼ぶ。焦点距離を小さくするということは、この例では対物レンズ１４０をスライド１３０に向けて垂直方向に移動させることを意味する。その代わりに、スライド１３０を対物レンズ１４０に向けて垂直方向に移動させることにより（たとえば第１の電動ステージ１２０を移動させることにより）、焦点距離を調整することもできる。実現化例によっては、スライド１２０および対物レンズ１４０双方を移動させることによって焦点距離の調整を容易にすることができる。第１の電動ステージ１２０が水平面内で移動するときの軸は、一般的にＸ軸およびＹ軸と呼ばれる。第２の電動ステージ１５０が対物レンズ１４０を移動させるときの垂直軸は、一般的にＺ軸と呼ばれる。これら３つの軸は、スライド１３０に対して、システム１００が空間内の任意の（ｘ、ｙ、ｚ）点を撮像するのに利用する座標系を定める。

光源１１０からの光は、スライド１３０を通過し、対物レンズ１４０によってカメラ１６０のセンサ上に投射される。このセンサは、たとえば電荷結合素子（ＣＣＤ）アレイであってもよい。図１は、スライド上の対象物が光を吸収するのでカメラが生成する画像においてより暗くなるために目に見えるという「明視野」顕微鏡法の一例を示す。撮像ハードウェア１０５は、さらに１つ以上のレンズを含むことができる。蛍光、暗視野、または位相差といった他の顕微鏡方式も、本明細書に記載の高速自動焦点合わせ方法を応用可能な画像を生成できる。

最適でない焦点距離で画像を取得した場合、この画像は不鮮明であり一般的には多くの画像処理用途に不向きである。スライド１３０の表面が完全に平坦であったなら、システム１００は、３つの（ｘ，ｙ）位置における焦点が合った画像に対応する適切なｚ高さを求めその後これらの（ｘ，ｙ，ｚ）点に面をフィットさせるだけで、焦点が合った画像を取得できるであろう。この面の方程式はしたがって、スライド上の他の任意の（ｘ，ｙ）位置における焦点が合ったｚ高さを提供するであろう。しかしながら、実際のところ、所与の位置についての焦点距離は、スライド１３０および／またはステージ１２０の表面に凹凸があることが原因で、上記のように面をフィットさせても正確に求められないかもしれない。したがって、一般的には、スライド上の異なる（ｘ，ｙ）位置で取得される各画像に対し、焦点距離を微調整する必要があるかもしれない。

画像取得後、カメラ１６０は、画像を処理のためにコンピュータ１９０に送る。この画像の処理速度が十分に速ければ、１つの画像位置から得た焦点距離データを用いて、画像を捕捉する次の位置での焦点距離を調整し得る。そうすれば、システムは、位置の違いに応じて異なる焦点距離に対して調整を行なうことにより、表示用の、より正確に焦点が合わされた画像を生成できる。たとえば、スライド１３０の１つの領域が他の領域よりもわずかに厚くこの領域内の１０の位置を撮像しようとする場合、この厚みの違いは、最初の画像の取得後に発見することができ、この領域内の他の位置で捕捉されるさらなる画像を、本明細書に記載の方法を用いて焦点距離を微調整して取得することにより、厚みの違いを補償できる。

高速自動焦点合わせ方法
図２は、顕微鏡のスライド等の基板上の異なる撮像位置における理想的な焦点距離を推定するためのシステムによって実施される動作のシーケンスを含む、自動焦点合わせの一般的な方法を示すフローチャート２００である。動作は、代表的な焦点距離から予め定められたオフセットがなされた焦点距離を用いて、ある撮像位置における１組の画像を取得すること（ステップ２１０）と、この組に含まれる画像すべてまたは画像のサブセットについて焦点スコアを計算すること（ステップ２２０）とを含む。動作はまた、計算した焦点スコアから、上記撮像位置にとって理想的な焦点距離を推定し、格納すること（ステップ２３０）と、このシステムがさらに撮像する必要がある位置が基板上にあるか否か確認すること（ステップ２４０）と、この判断に応じて、対物レンズおよび／またはステージハードウェアを新たな撮像位置に移動させること（ステップ２６０）とを含む。この新たな撮像位置での代表的な焦点距離は、以前の撮像位置に対して推定され格納された理想的な焦点距離の加重平均として推定される（ステップ２７０）。このシステムは、上記新たな撮像位置についてこれらのステップを繰返し、スライド１３０上のすべての位置および／またはスライド１３０上に位置する対象物すべての画像を取得するまで、このプロセスを続ける。上記ステップについて以下でより詳細に説明する。

画像の取得
ステップ２１０で取得した１組の画像は、画像の「スタック」と呼ぶことができる。画像の組またはスタックを取得することは、撮像面上のターゲットの一部または（ｘ，ｙ）位置の、第１の画像と、第１の画像と異なる焦点距離の少なくとも第２の画像とを取得することを含み得る。１つのスタック内の異なる画像のそれぞれの焦点距離は、このスタック全体についての代表的な焦点距離に対するオフセットとして求めることができる。特定の実施の形態では、このスタックに対応する代表的な焦点距離は、このスタック内の予め定められた点に対して特定され、このスタック内の個々の画像の焦点距離は、このような予め定められた点に対する相対的なオフセットとして計算される。たとえば、対応する焦点距離同士の差が等しい４つの画像からなるスタックの場合、このスタックの代表的な焦点距離は、このスタックのトップから第２の画像と第３の画像との間の中間点までに対応し得る。スタックの代表的な焦点距離を特定するための他の規則を本発明の実施に用いることも可能である。たとえば、あるスタックの代表的な焦点距離が、このスタック内の特定の画像に対応する焦点距離に相当するものであってもよい。

一般的に、異なるスタックは、異なる撮像位置に対応し、それぞれの位置で同数の画像を含み得る。さらに、コンピュータからの１つのコマンドに応じて画像のスタック全体を取得されるようなやり方で、画像のスタックを取得するように、システムの構成要素を予めプログラムすることが可能である。このような事前のプログラミングは、ハードウェアを用いる場合でもソフトウェアを用いる場合でも、各画像に対して別のコマンドを与える場合と比較して、レイテンシを短縮できる。

１つのスタック内の画像を、照明の色を変えて取得することができる。たとえば、あるスタック内の数枚の画像を青色光の照明の下で取得しその他の画像を黄、緑、または赤色光の照明の下で取得することができる。ある試料に、色が異なる光を照射すると、取得した画像から、異なる情報が得られる。たとえば、血球を含む試料の撮像の場合、血球は、照明の色が異なると、異なって見えるので、同定、分類、または区別が容易になる。たとえば、赤血球はヘモグロビンがあるので大量の青色光を吸収し、標準的なロマノフスキー染色によって染色された細胞核は黄色光を吸収する。

各スタックは、相対的にオフセットされた焦点距離で、所与の色の光を照射することによって取得された、２つ以上の画像を有することができ、色が異なる光を照射することによって取得された画像の複数の組を有することもできる。たとえば、１つのスタックは、各々が、青、緑、赤、および黄色光のうちの１つ以上の照射によって取得された、２つの画像を有することができる。同じまたは異なる色の下で取得された画像間の焦点距離の相対的なオフセットは、解像度等の他のパラメータに依存し得る。たとえば、低解像度（または低倍率）の血球画像の場合、同じ種類の波長の照明の下で取得された２つの画像間の焦点距離オフセットは、約１〜１０ミクロン、たとえば、２、４、５、６、または７ミクロンであってもよく、高解像度の画像についてのオフセットは、わずか０．１〜１．０ミクロン、たとえば０．４、０．５、０．６、０．７、または０．８ミクロンであってもよい。

以下でさらに説明するように、基板上の複数の位置での理想的な焦点距離の推定値がわかっている場合、新たな撮像位置についての代表的な焦点距離は、既に撮像された位置についてわかっているまたは推定された理想的な焦点距離の加重平均として求めることができる。しかしながら、最初の１つのスタック（または最初の数個のスタック）を取得したときに、基板上の他の位置に関して得られる十分な焦点距離情報はないかもしれない。このような場合、システムはまず、スライド上の複数の位置を撮像することにより、スライド表面の傾斜度を求めることができる。これは、たとえば、スライド上の３つ以上の位置における実際の焦点距離を（たとえば微調整プロセスによって）決定し、決定した点を通して面をフィットさせることにより焦点面の傾斜を推定することによって、行なうことができる。この傾斜の効果に対し、面内のさまざまな位置の撮像を通して、対応または訂正してもよく、最初の代表的な焦点距離は、傾斜の測定に基づいて計算してもよい。

焦点スコアの計算
動作はまた、取得した組またはスタックに含まれる画像すべてまたは画像のサブセットについて焦点スコアを計算すること（ステップ２２０）を含む。ある画像についての焦点スコアは、撮像面上の所与の点に対する理想的なまたは真の焦点距離からの、代表的な焦点距離の偏差を表わす。したがって、実現化例によっては、複数の画像から計算した焦点スコアに基づいて理想的な焦点距離を推定することが可能である。焦点スコアは、所与の画像の焦点の品質を定量的に評価する関数を用いて計算できる。取得した各画像の焦点スコアをこのような「自動焦点合わせ関数」を用いて計算する場合、スコアが最も高い画像に対応する焦点距離を、理想的な焦点距離として選択できる。特定の自動焦点合わせ関数は、画像の微分、すなわち、隣合う画素間の差の定量化に基づいて、機能する。一般的に、焦点が合っていないために不鮮明な画像は、隣接する画素間の差が小さく、焦点が合って鮮明な画像は、隣接する画素間の差が大きい。

画像内の焦点の相対的な品質を、種類が異なる画像微分関数を用いて測定する。たとえば、ブレナースコアを用いて画像内の焦点の品質を測定できる。ブレナースコアの計算については、たとえば、その全体を本明細書に引用により援用する、Brenner et al., "An Automated Microscope for Cytological Research," J. Histochem. Cytochem., 24: 100-111 (1971)に記載されている。

ブレナースコアは、画像内のテクスチャの尺度である。焦点が合った画像は、ブレナースコアが高く、そのテクスチャは、焦点が合っていない画像よりも細かい。逆に、焦点が合っていない画像は、ブレナースコアが低く、そのテクスチャは、焦点が合った画像よりも粗い。焦点距離によるブレナースコアの違いは、焦点距離が異なる数枚の画像を取得することによって実験的にグラフ化されたブレナー関数を用い、これらの画像のブレナースコアを焦点距離の関数としてグラフ化することによって、表わすことができる。ブレナー関数は、そのピーク値が理想的な焦点距離にあり、焦点距離が理想的な焦点距離からいずれの方向に変化しても、減少する。したがって、一般的に、ブレナー関数は、理想的な焦点距離よりも短い焦点距離で画像を取得したときの低い値で始まり、画像が理想的な焦点距離で焦点が合ったときにピーク値に達し、焦点距離が理想的な焦点距離よりも長くなるにつれて減少する。

図３の曲線３１０は、関数の正規分布特性を示す、典型的なブレナー関数を表わしている。焦点は、基準点（０μｍ）とみなされ、この正規分布曲線のピークとして識別される。この例では、ブレナー関数は、焦点を中心として対称であり、焦点からいずれの方向においても、約１０μｍでほぼゼロまで減少する。

ブレナースコアは、所与の数の画素によって隔てられた点と点の対の間のグレーレベルの変化の平均を測定することによって、計算できる。たとえば、所与の画像のブレナースコア（Ｂ）は、以下の式を用いて計算できる。

式中、ＲおよびＣは、画像内の画素の行および列の数であり、Ｐ_ｉ，ｊは、ｉ行ｊ列における画素の値である。ｎの値は、実験により、たとえば、光学部品の解像度および倍率に応じて、ならびにカメラの画素サイズに応じて、選択できる。たとえば、ｎは、光学システムが解像できる最小距離であってもよい。

センサによって取得された画像はいずれも、画素値に、たとえば画素位置に当たる光子の数のばらつきを原因とする、または、センサに関連する電子機器におけるノイズを原因とする、ノイズを含む。このようなノイズは、所与の画像内の２つの画素について、たとえこれら２つの画素が画像の同一レベルの強度を示していても、その値を異ならせる可能性がある。このようなノイズの効果は、ブレナースコアを計算するための加算演算で考慮される項のしきい値処理によって、減じることができる。たとえば、隣接する２つの画素間の差の２乗を、ブレナースコアのための総和に、この差が予め定められたしきい値よりも大きい場合に限って、加算することができる。このようなしきい値処理プロセスの一例を、以下の疑似コードで説明する。

ここで、Ｂはブレナースコアを表わし、Ｐ_ｉ，ｊは、ｉ番目の行およびｊ番目の列における画素の画素値を表わし、ＲおよびＣはそれぞれ行の数および列の数を表わし、Ｔはしきい値を表わす。上記疑似コードで説明したように、ｎ個の画素で隔てられた２つの画素間の強度値の差がしきい値Ｔよりも大きい場合に限って、この差を２乗しブレナースコアの最新の値に加算する。したがって、所与の画像のブレナースコアは、画像全体についてのこのような差の総和を求めることによって計算される。

理想的な焦点距離の推定
再び図２を参照して、動作はさらに、計算された焦点スコアに基づき、所与の位置にとって理想的な焦点距離を推定し格納すること（ステップ２３０）を含む。ある実施の形態では、ブレナースコアから導出された関数を用いて、計算された焦点スコアから理想的な焦点距離を推定する。加えて、ブレナースコアの対数の差を用いて理想的な焦点距離を推定することができる。

ブレナー関数の対数は放物線で表わすことができる。図３に示される曲線３２０はこのような放物線の一例を示す。理想的な焦点距離を所与の１組の焦点スコアから推定することは、放物線を、焦点距離の関数としての焦点スコアの対数にフィットさせることを含み得る。放物線の一般的な形状は周知であり、一例として図３の曲線３２０を用いると、放物線は以下の式を用いて数学的に表わすことができる。

ｙ＝Ａｘ^２＋Ｂｘ+Ｃ （４）
式中、ｙ＝ｆ（ｘ）＝ｌｏｇ（ｂ（ｘ））は、ブレナースコアの対数を表わし、Ａ、Ｂ、およびＣは、Ｘ−Ｙ面上の放物線の形状および位置を決める定数を表わす。よって、Ａ、Ｂ、およびＣを求めるには３つの等式が必要である。放物線のピーク値ｙ_ｍａｘ（または頂点の値）を、曲線フィッティングアルゴリズムに予めプログラムすることができる。ピーク値は、実験データに基づいて求めることができ、上記パラメータＡ、Ｂ、およびＣを求めるための第１の等式を提供する。その他２つの等式は、異なる２つの画像について計算されたブレナースコアの対数を用いて表わされる。パラメータＡ、Ｂ、およびＣは、これら３つの式から求めることができ、これにより、放物線が完成する。次に、この放物線のピークに対応する焦点距離が、理想的な焦点距離の推定値として用いられる。

計算した焦点スコアに対して放物線をフィットさせる他のやり方も、本明細書の範囲に含まれる。たとえば、パラメータＡ、Ｂ、またはＣのうちのいずれか１つを、履歴または実験データに基づいて確定することができる。したがって、式（４）を、異なる２つの画像に対して計算されたブレナースコアを用いるために求めることができる未知の２つのパラメータを有する式に換算できる。所与の照明色について２つではなく３つの画像が取得される場合、対応する、計算された焦点スコアから、３つの式を表わすことができ、パラメータＡ、Ｂ、およびＣをこれらの式を解いて求めることができる。これは、用途によっては、２つの点のみに基づく推定よりも正確かもしれないが、さらに１つの画像の取得および処理を必要とする。等式をフィットさせることができる他の焦点スコア関数を用いて、本開示の範囲を逸脱することなく、理想的な焦点距離を推定することもできる。

ブレナースコアを利用する実施の形態に関し、決められた、相対的にオフセットされた焦点距離で捕捉された一対の画像についてのブレナースコアの対数間の差は、線形関数（曲線３３０、図３に示される例）であり、この関数の値は、ブレナー関数のピークによって表わされる理想的な焦点距離からのずれまたはオフセットに対し実質的に比例する。したがって、所与の照明の下で取得された画像に対して推定される理想的な焦点距離オフセットは、ブレナースコアの対数の単位差当たりの焦点距離の既知の差（Δｆ）を仮定して、計算される。このような仮定は、たとえば、図３に示される曲線３３０のような線形曲線の傾斜から導出できる。したがってオフセットは次のように計算できる。

オフセット＝差・（Δｆ／δ） （５）
式中、Δｆは、ブレナースコアの対数の単位差当たりの焦点距離の差であり、δは一対の画像間のＺ分離である。推定された、画像のスタック全体としてのオフセットは、４色すべてについてのオフセットの平均値として計算できる。この位置の理想的な焦点距離は、スタックを得るために用いられた代表的な焦点距離に、平均オフセットを加算してから、格納される。なお、計算されたオフセットを代表的な焦点距離に加算するかまたはこれから減算するかは、特定の用途が従う符号規約に依存する。

所与の位置にとって理想的な焦点距離が推定されると、この推定された理想的な焦点距離は、基板上の対応する位置とリンクされた（たとえばデータベース内の）記憶場所に格納される。次に、格納された値は、下記のように、次の撮像位置での画像スタックの代表的な焦点距離の計算に用いることができる。

同じ位置または対象物の２つ以上の画像を用いて、理想的な焦点距離を推定するために曲線をフィットさせる焦点スコアを評価することができる。たとえば、異なる焦点距離で複数の画像を取得することができ、これら複数の画像からの焦点スコアに正規分布曲線をフィットさせる。正規分布曲線のピークを、焦点スコアから補間することができる。これら画像および対応する焦点スコアは、比較的大きな焦点オフセット（たとえば４μｍ）で集めることができるが、理想的な焦点距離は、より細かい解像度で推定できる。

新たな位置での代表的な焦点距離の推定
動作は、撮像システムが、所与の基板上の他の位置でさらに画像を取得する必要があるか否か確認し（ステップ２４０）、それに応じて撮像プロセスを続けることを含み得る。残っている位置がなければ、所与の対象物に対する撮像プロセスを終了させることができ（ステップ２５０）、新たな対象物、たとえば異なる生物試料を含む異なるスライドに対して撮像プロセスを再開することができる。逆に、撮像すべき位置がまだあれば、撮像ハードウェアは新たな撮像位置に移動することができる（ステップ２６０）。撮像する位置を、撮像ハードウェアを制御する制御モジュール内に予めプログラムしてもよい。

動作はさらに、新たな位置での最初の代表的な焦点距離を推定すること（ステップ２７０）を含む。この代表的な焦点距離は、他の位置についてわかっている、推定された理想的な焦点距離の加重平均として、推定または計算してもよい。このような計算において、わかっている、推定された理想的な焦点距離に、たとえば、新たな撮像位置からの、以前撮像された位置の距離に基づいて求められた重み関数に基づく重みを、割当ててもよい。代表的な焦点距離の推定の一例が、図４に示される。この図面において、撮像面４０５上の数個の位置は、（ｘ，ｙ）座標対で表わされ、これらの位置における、対応する推定された理想的な焦点距離は、ｚの値を用いて表わされる。たとえば、この例では位置（５，３）における理想的な焦点距離はｚ＝３と推定された。同様に、位置（１，８）、（５，８）、（８，４）、および（８，３）における理想的な焦点距離は、それぞれ、ｚ＝−１、ｚ＝−３、ｚ＝−２、およびｚ＝１と、推定された。次に、推定された理想的な焦点距離を用いて、点（６，６）で表わされる新たな撮像位置での代表的な焦点距離が推定された。

一般的に、加重平均は、最新の撮像位置に最も近い位置から推定された理想的な焦点距離にはより大きな重みを割当て、最新の撮像位置からそれよりも遠い撮像位置についての焦点距離にはより小さい重みを割当てる。重み関数は、線形であってもよく、または、１つ以上のパラメータの関数であってもよい。ある実施の形態において、所与の位置における推定された（またはわかっている）理想的な焦点距離に割当てられる重みは以下のように計算される。

重み＝（ｄ^２＋ｎ^２）^{−（ｓ／２）} （６）
式中、パラメータｄは、最新の位置から所与の位置までの距離であり、近傍を表わすパラメータｎは、重み関数の横軸方向の大きさを制御し、鮮明度を表わすパラメータｓは、重み関数に対応する曲線の形状を制御する。この例において、（ｘ，ｙ）距離はミリメートル単位で計算された。したがって、近傍１０００μｍ（すなわちｎ＝１０００μｍ）、鮮明度４（すなわちｓ＝４）と仮定すると、この例における重みは以下の式を用いて計算された。

重み＝（ｄ^２＋１）^（−２） （７）
上記例における新たな撮像位置（６，６）についての代表的な焦点距離の計算が表１に示される。

上記のように、位置（６，６）における代表的な焦点距離は、−１．４５１ミクロンと推定された。一般的に、代表的な焦点距離は、以前撮像された位置についての真の焦点距離または推定された理想的な焦点距離と異なる。たとえば、位置（６，６）における理想的な焦点距離の推定値は、１ミクロンであると判明する可能性がある。代表的な焦点距離ではなく、この推定された理想的な焦点距離が、所与の位置について格納され、１つ以上の新たな撮像位置における代表的な焦点距離の推定に使用される。複数の位置から得た理想的な焦点距離の、前の推定値の平均を求めることを繰返すことにより、推定値の誤差を平滑化できるので、結果として、新たな撮像位置における焦点距離の推定値は、徐々に改善される。

推定された理想的な焦点距離を加重平均することにより所与の位置での焦点距離を推定すると、結果として、所与の位置におけるフィットされた放物線の傾斜の推定値も徐々に正確にすることができる。この放物線の傾斜は通常、撮像視野の１つ以上のパラメータに依存する。たとえば、染色された血球の試料を含むスライドを撮像する場合、傾斜は、暗さおよび血球の密度に依存し得る。

図５を参照して、グラフ５００は、曲線ｆ（ｘ，ｎ，ｓ）の例を示しており、式（６）に基づき、重み関数ｆ（ｘ）の形状がパラメータｎおよびｓによってどのように変化するかを説明している。たとえば、曲線５１０は、ｎ＝１０００μｍおよびｓ＝２の重み関数を表わす。曲線５２０は、ｎ＝１５５４μｍおよびｓ＝４の重み関数を表わす。曲線５３０は、ｎ＝１９６１μｍおよびｓ＝６の重み関数を表わし、曲線５４０は、ｎ＝２２９９μｍおよびｓ＝８の重み関数を表わす。ある実現化例では、適切な重み関数を、実験により、パラメータｎおよびｓを操作することによって求める。パラメータの数がより多いまたはより少ない他の重み関数も、本開示の範囲に含まれる。

計算システムの概要
図６は、ある実現化例に従い、本明細書に記載のコンピュータにより実行される方法のうちいずれかとの関連で説明した動作を制御するのに使用できるコンピュータシステム６００の概略図である。システム６００は、プロセッサ６１０と、メモリ６２０と、記憶装置６３０と、入出力装置６４０とを含む。これら構成要素６１０、６２０、６３０、および６４０は各々、システムバス６５０を用いて相互に接続される。プロセッサ６１０は、システム６００内で実行のために命令を処理することができる。ある実現化例では、プロセッサ６１０はシングルスレッドのプロセッサである。別の実現化例では、プロセッサ６１０はマルチスレッドのプロセッサである。プロセッサ６１０は、メモリ６２０または記憶装置６３０に格納された命令を処理することにより、入出力装置６４０上にユーザインターフェイス用の図形情報を表示することができる。

メモリ６２０はシステム６００内で情報を格納する。ある実現化例では、メモリ６２０はコンピュータ可読媒体である。メモリ６２０は揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含み得る。

記憶装置６３０は、システム６００に大容量記憶装置を提供することができる。一般的に、記憶装置６３０は、コンピュータ可読命令を格納するように構成された、任意の一時的でない有形の媒体を含み得る。ある実現化例において、記憶媒体６３０はコンピュータ可読媒体である。異なる多様な実現化例において、記憶装置６３０は、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、またはテープ装置であってもよい。

入出力装置６４０は、システム６００に対して入出力動作を行なう。ある実現化例において、入出力装置６４０は、キーボードおよび／またはポインティングデバイスを含む。ある実現化例において、入出力装置６４０は、グラフィカルユーザインターフェイスを表示するための表示装置を含む。

ここに記載されている特徴は、デジタル電子回路において、または、コンピュータハードウェア、ファームウェアにおいて、または、これらを組合わせたものにおいて、実現し得る。これらの特徴は、プログラマブルプロセッサによる実行のために、たとえば機械可読記憶装置といった情報担体において有形に実現されたコンピュータプログラムプロダクトにおいて、実現することができ、これらの特徴を、プログラマブルプロセッサによって実施することができる。このプログラマブルプロセッサは、命令のプログラムを実行することにより、ここに記載されている実現化例の機能を、入力データを処理し出力を生成することによって果たす。ここに記載されている特徴は、プログラマブルシステム上で実行可能な１つ以上のコンピュータプログラムにおいて実現でき、このプログラマブルシステムは、データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信し、これらにデータおよび命令を送信するように接続された、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含む。コンピュータプログラムは、コンピュータ内で直接または間接的に使用されることによって特定のアクティビティを実行するまたは特定の結果をもたらすことができる１組の命令を含む。コンピュータプログラムは、コンパイルされたまたはインタープリットされた言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書込むことができ、スタンドアロンプログラムまたはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、または計算環境で使用するのに適したその他のユニットを含む任意の形態で導入できる。

本願に記載の方法およびシステムを実現するためにさまざまなソフトウェアアーキテクチャを使用できる。たとえば、本明細書に記載の方法およびシステムの実現において、出版／購読メッセージングパターンを使用できる。出版／購読メッセージングの場合、このシステムは、メッセージングモジュールを介してのみ通信する数個のハードウェアおよびソフトウェアモジュールを含む。各モジュールを、特定の機能を果たすように構成できる。たとえば、このシステムは、ハードウェアモジュール、カメラモジュール、および焦点モジュールのうちの１つ以上を含み得る。ハードウェアモジュールは、コマンドを、高速自動焦点合わせを実現する撮像ハードウェアに送ることができ、これがカメラをトリガして画像を取得する。

カメラモジュールは、画像をカメラから受け、シャッター時間または焦点といったカメラパラメータを決めることができる。画像は、カメラモジュールによって処理される前に、コンピュータメモリ内にバッファリングすることもできる。カメラモジュールは、スライドの傾斜を最初に調べる場合、ハードウェアモジュールに割込むメッセージを、適切なシャッター時間または焦点を決めるのに十分な画像を既に見たときに、送ることもできる。

このシステムはまた、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組合せとして実現できる焦点モジュールを含み得る。ある実現化例では、焦点モジュールは、スタック内のすべてのフレームを調べ、このスタックが理想から、すなわち理想的な焦点距離からどれだけ離れているか推定する。焦点モジュールは、画像のスタック内の各フレームに焦点スコアを割当てる役割を果たすこともできる。

命令のプログラムの実行に適したプロセッサは、一例として、汎用マイクロプロセッサおよび専用マイクロプロセッサ双方、ならびに、任意の種類のコンピュータの単独のプロセッサまたは複数のプロセッサのうち１つを含む。一般的に、プロセッサは、読取専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはこれら双方から、命令およびデータを受ける。コンピュータは、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを格納するための１つ以上のメモリとを含む。一般的に、コンピュータはさらに、データファイルを格納するための１つ以上の大容量記憶装置を含むかまたはこの記憶装置と通信できるように接続される。このような記憶装置は、内蔵ハードディスクおよびリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、および光ディスクを含む。コンピュータプログラム命令およびデータを有形で実現するのに適した記憶装置は、すべての形態の不揮発性メモリを含み、これは一例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリ装置等の半導体記憶装置、内蔵ハードディスクおよびリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む。プロセッサおよびメモリを、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）で補うことができる、または、ＡＳＩＣに組込むことができる。

ユーザとの対話に備えて、ユーザに対して情報を表示するためのＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶表示装置）モニタ等の表示装置と、ユーザがコンピュータに対する入力を行なえるようにするためのキーボードおよびマウスまたはトラックボール等のポインティングデバイスとを有する、コンピュータ上で、上記特徴を実現することができる。これに代えて、コンピュータは、キーボード、マウス、またはモニタが搭載されずに、別のコンピュータから遠隔制御されてもよい。

上記特徴は、データサーバ等のバックエンド素子を含む、または、アプリケーションサーバもしくはインターネットサーバ等のミドルウェア素子を含む、または、グラフィカルユーザインターフェイスもしくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータ等のフロントエンド素子を含む、または、これらの任意の組合せを含む、コンピュータシステム内で実現できる。上記システムの素子は、任意の形態で、または、通信ネットワーク等のデジタルデータ通信の媒体によって、接続できる。通信ネットワークの例は、たとえば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、およびインターネットを形成するコンピュータとネットワークを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含み得る。クライアントとサーバは、一般的には互いに離れており、典型的には上記のようなネットワークを通して対話する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行されクライアントーサーバの関係があるコンピュータプログラムによって発生する。

プロセッサ６１０は、コンピュータプログラムに関連する命令を実行する。プロセッサ６１０は、論理ゲート、加算器、乗算器、および計数器等のハードウェアを含み得る。プロセッサ６１０はさらに、算術および論理演算を行なう別の算術論理演算装置（ＡＬＵ）を含み得る。

実施例
以下の実施例は、図１との関連で説明したシステム１００を用いて血球を含む生物試料を撮像することを目的とした本発明の応用例を説明している。図４との関連で先に説明した実施例の続きである以下の実施例は、例示のみを目的としており、請求項に記載の発明の範囲を限定するものではない。

自動化された試料調製システム、たとえば、同時係属中の米国出願第１２／４３０，８８５号に開示されているシステムの実施の形態は、撮像の対象である生物試料を、血球の薄い単一層をスライド１３０上に置くことによって調製した。その後、同時係属中の米国出願第１２／９４３，６８７号に開示されているシステムの実施の形態は、スライド１３０上の試料を、固定し、染色し、洗い、乾燥した。このプロセスは、メチレンブルーおよびアズールＢで細胞を染色することを含んでいた。しかしながら、この文献および以下の実施例に開示されている方法は、撮像試料をロマノフスキー染色またはその他の染色および／または染料を用いて調製する場合にも使用できる。次に、システム１００の自動搬送機構（図示せず）は、スライド１３０を第１の電動ステージ１２０上に載せた。

スライド１３０上に置かれた細胞を撮像する前に、以下でさらに説明するように、システム１００は、ステージ１２０上に載せられたスライド１３０の傾斜の度合いを求めた。コンピュータ１９０は、ステージ１２０をｘ方向およびｙ方向に移動させるコマンドおよび対物レンズ１４０を第２の電動ステージ１５０を用いてｚ方向に移動させるコマンドを発することにより、スライド１３０上における異なる３つの（ｘ，ｙ）位置での焦点スコアを測定した。これら３つの位置各々で、コンピュータ１９０は、撮像ハードウェアに、スライド１３０の複数の画像を、異なる焦点距離で捕捉させ、ブレナー焦点関数を用いて焦点スコアのピークを探させた。スライド１３０上の上記異なる３つの（ｘ，ｙ）位置は、図４においてＡ（０，０）、Ｂ（０，１０）、およびＣ（１０，０）として示されている。３つの位置各々でのピーク焦点スコアに対応する焦点距離を用いて、スライド１３０の焦点面の予備推定を与えた。コンピュータ１９０は、位置Ａ、Ｂ、およびＣ各々でのピーク焦点スコアが、表２に示される下記ステージ座標に対応すると判断した。

コンピュータ１９０は、スライド１３０上のピーク焦点スコア位置各々についてのステージ座標を用いて、以下の式によって示されているように、スライド１３０の焦点面を計算した。

ｚ＝０．２ｘ−０．１ｙ＋０．５ （８）
スライド１３０の焦点面を計算した後、システム１００は、対象細胞を含む数個の（ｘ，ｙ）位置において、スライド１３０に対する一連の画像捕捉ステップを開始した。表１に示される、スライド１３０上の、第１の新たな（ｘ，ｙ）位置（５，３）およびさらに４つの（ｘ，ｙ）位置において、カメラ１６０は、対象細胞の８画像スタックを取得した。具体的には、カメラは、スライド１３０について計算された焦点面に対応する第１の焦点距離で、４色の照明（すなわち６３５、５９８、５２５、および４１５ｎｍ）各々で画像を取得した。次に、電動ステージ１５０が焦点距離を０．７ミクロンだけ変更し、カメラ１６０が同じ（ｘ，ｙ）位置（５，３）で別の４つの画像を取得した。この場合、４つの照明色各々について１つの画像であった。式５との関連で述べたように、コンピュータ１９０は、理想的な焦点距離オフセット計算を用いて、表１に示される位置（５，３）、（８，３）、（８，４）、（５，８）および（１，８）各々について理想的な焦点距離を推定した。

撮像する次の位置（６，６）で、コンピュータ１９０は、表１に示されるように、スライド１３０上の過去に撮像された５つの位置に対応する、推定された理想的な焦点距離に基づいて、位置（６，６）に対して式７を用いて計算された重みを利用して代表的な焦点距離−１．４５１ミクロンを計算した。これに対し、式８を用いて計算された位置（６，６）でのｚ高さはｚ＝１．１であった。

これに応じて、コンピュータ１９０は、焦点面のｚ値が１．１であることおよび焦点面に対する代表的な焦点距離が−１．４５１であることに基づいて、（ｘ，ｙ）ステージ座標（６，６）にある８画像スタックの中心のｚステージ座標−０．３５１、すなわちｚ＝１．１＋（−１．４５１）＝−０．３５１ミクロンを、求めた。コンピュータ１９０は、撮像ハードウェア１０５に、位置（６，６）で４つの画像を２組取得するよう命じた。撮像ハードウェアは、画像スタックの中心に対して±０．３５ミクロンの第１および第２のｚ位置において、色が異なる照明で、４つの画像を２組捕捉した。焦点面を基準として、位置（６，６）の、第１の４つの画像はｚ＝−１．１０１、第２の４つの画像はｚ＝−１．８０１であった。

コンピュータ１９０は、以下の表に示されるように、位置（６，６）で取得した８画像スタックから得た焦点スコアを用いて、この位置について推定される理想的な焦点距離を計算した。

ブレナースコアの対数の単位差当たりの焦点距離の差は２ミクロンとみなされた。各色について１組の画像の焦点距離ともう１組の画像の焦点距離の間は、０．７ミクロン離れていた。コンピュータ１９０は、式５を用いて、推定される理想的な焦点距離オフセットを計算した。したがって、コンピュータ１９０は、位置（１，１）で取得したスタックの焦点距離が、表３に示すように、理想的な焦点距離より０．４２９ミクロン短いと判断した。これに応じて、コンピュータ１９０は、このオフセット値を代表的な焦点距離に与えることにより、位置（６，６）の推定された理想的な焦点距離：０．４２９＋（−１．４５１）＝−１．０２２ミクロンを導出した。次に、推定された理想的な焦点距離は、表１に追加され、コンピュータ１９０がスライド１３０上の撮像対象の次の（ｘ，ｙ）位置の代表的な焦点距離を算出するときに、用いられた。

次に、コンピュータ１９０は引続き、位置（６，６）の後に撮像される新たな（ｘ，ｙ）位置各々について、代表的な焦点距離および推定される理想的な焦点距離を計算した。システム１００は、スライド１３０上の対象細胞すべてについて画像スタックを取得するまで、このプロセスを行なった。コンピュータ１９０は、新たな（ｘ，ｙ）位置から画像のスタックを受けると、これらの画像を分析し、撮像ハードウェア１０５が対象となる次の細胞をカメラ１６０に対して示すまでに、焦点面のモデルを更新した。システムがスライド１３０に沿う位置をさらに撮像すると、このモデルは、スライド１３０の表面の局所的な変形に対応しながら、焦点距離の推定が徐々により正確になった。このようにして、まるで単純な面フィッティングを用いたかのように素早いが焦点測定が改善されている状態で、画像を取得することができた。

他の実施の形態
本明細書に記載の発明は、数多くのやり方で実現できる。有用ないくつかの実現化例は上記の通りである。この実現化例についての説明は、発明の説明ではなく、これは、本明細書に記載の詳細な実現化例に限定されないが請求項においてより広い文言で記載されている。本発明を発明の詳細な説明と関連付けて説明してきたが、上記説明は例示を目的としており、以下の請求項の範囲によって定められる本発明の範囲を限定しないことが、理解されるはずである。本明細書に記載の方法およびシステムを用いて、たとえば多様な医療撮像用途および高速焦点合わせ写真術における他の撮像システムでの高速自動焦点合わせを実現できる。焦点距離の高速インライン推定を必要とする撮像システムはいずれも本願の範囲に含まれる。その他の局面、利点および変形は、以下の特許請求の範囲に含まれる。

Claims (23)

1. 基板上の１つ以上の対象物の複数の画像の焦点を自動的に合わせるための方法であって、
   ａ）プロセッサによって、前記基板上の第１の位置についての代表的な焦点距離を、前記基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて、求めるステップと、
   ｂ）画像取得装置によって、前記第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を取得するステップとを含み、前記画像は各々、前記代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得されたものであり、
   ｃ）プロセッサによって、前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、前記画像各々の焦点の品質の比較に基づいて、推定するステップと、
   ｄ）前記推定された理想的な焦点距離および前記第１の位置を前記既知の位置での焦点距離の１組に格納するステップとを含む、方法。
2. プロセッサによって、前記既知の位置での焦点距離の１組を取出すステップと、
   前記画像取得装置によって、第２の位置の少なくとも２つの画像からなる追加の１組の画像を取得するステップとをさらに含み、前記追加の１組の画像は各々、前記既知の位置での既知の焦点距離の１組に基づいて前記第２の位置について計算された第２の代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得され、
   プロセッサによって、前記第２の位置に対応する理想的な焦点距離を、前記追加の１組の画像各々の焦点の品質の比較に基づいて、推定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記代表的な焦点距離は、前記既知の位置での焦点距離の１組のうちの少なくとも２つの焦点距離の加重平均として推定され、所与の焦点距離に対する重みは、対応する位置の、前記第１の位置からの距離に基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
4. 前記焦点の品質の比較は、各画像について、隣接する画素間の差を定量化することによって焦点スコアを計算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記焦点スコアはブレナー焦点スコアである、請求項４に記載の方法。
6. 前記理想的な焦点距離を推定するステップは、
   前記画像の焦点スコアの対数間の差を計算するステップと、
   前記計算した差からのオフセットを推定するステップと、
   前記オフセットに基づいて前記理想的な焦点距離を推定するステップとをさらに含む、請求項４に記載の方法。
7. 前記画像のうちの少なくとも２つは、実質的に同一の色の光による照明の下で取得され、前記光の色は、緑、黄、青、および赤のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
8. 前記１組の画像は、少なくとも２つの異なる色による照明の下で取得され、少なくとも２つの画像は、各色による照明の下で取得される、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を推定するステップは、
   前記異なる色各々について焦点距離のオフセットを計算するステップと、
   前記異なる色について計算した焦点距離のオフセットに基づいて焦点距離のオフセットの平均を求めるステップと、
   前記焦点距離のオフセットの平均に基づいて、前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を推定するステップとをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 撮像システムであって、
    基板上の第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を、各画像について、代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて、取得するように構成された画像取得装置と、
    前記画像取得装置に接続されたプロセッサとを備え、
    前記プロセッサは、
    前記第１の位置についての代表的な焦点距離を、前記基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて計算し、
    前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、前記画像各々の焦点の品質の比較に基づいて推定し、
    前記推定された理想的な焦点距離および前記第１の位置を前記既知の位置での焦点距離の１組に格納し、
    前記計算した代表的な焦点距離を前記画像取得装置に与えるように、構成される、システム。
11. 前記プロセッサはさらに、前記既知の位置での焦点距離の１組を取出すように構成され、
    前記画像取得装置はさらに、第２の位置の少なくとも２つの画像からなる追加の１組の画像を取得するように構成され、前記追加の１組の画像は各々、前記既知の位置での既知の焦点距離の１組に基づいて前記第２の位置について計算された第２の代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて取得される、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記プロセッサはさらに、前記第２の位置に対応する理想的な焦点距離を、前記追加の１組の画像各々の焦点の品質の比較に基づいて推定するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記代表的な焦点距離は、前記既知の位置での焦点距離の１組のうちの少なくとも２つの焦点距離の加重平均として推定され、所与の焦点距離に対する重みは、対応する位置の、前記第１の位置からの距離に基づいて計算される、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記焦点の品質の比較は、各画像について、隣接する画素間の差を定量化することによって焦点スコアを計算することをさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
15. 前記焦点スコアはブレナー焦点スコアである、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記プロセッサはさらに、
    前記画像の焦点スコアの対数間の差を計算し、
    前記計算した差からのオフセットを推定し、
    前記オフセットに基づいて前記理想的な焦点距離を推定するように構成される、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記画像のうちの少なくとも２つは、実質的に同一の色の光による照明の下で取得され、前記光の色は、緑、黄、青、および赤のうちの少なくとも１つである、請求項１０に記載のシステム。
18. 前記１組の画像は、少なくとも２つの異なる色による照明の下で取得され、少なくとも２つの画像は、各色による照明の下で取得される、請求項１０に記載のシステム。
19. 前記プロセッサはさらに、
    前記異なる色各々について焦点距離のオフセットを計算し、
    前記異なる色について計算した焦点距離のオフセットに基づいて焦点距離のオフセットの平均を求め、
    前記焦点距離のオフセットの平均に基づいて、前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を推定するように構成される、請求項１８に記載のシステム。
20. コンピュータ可読記憶装置であって、前記記憶装置における符号化されたコンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されることにより、前記プロセッサは、
    基板上の第１の位置についての代表的な焦点距離を、前記基板上の既知の位置での焦点距離の１組に基づいて計算し、
    前記第１の位置に対応する理想的な焦点距離を、画像各々の焦点の品質の比較に基づいて推定し、
    前記推定された理想的な焦点距離および前記第１の位置を前記既知の位置での焦点距離の１組に格納し、
    前記計算した代表的な焦点距離を画像取得装置に与え、前記画像取得装置は、前記第１の位置の少なくとも２つの画像からなる１組の画像を、各画像について、前記代表的な焦点距離からオフセットされた異なる焦点距離を用いて、取得する、コンピュータ可読記憶装置。
21. 前記プロセッサが、前記代表的な焦点距離を、前記既知の位置での焦点距離の１組のうちの少なくとも２つの焦点距離の加重平均として推定するようにするための命令を、さらに含み、所与の焦点距離に対する重みは、対応する位置の、前記第１の位置からの距離に基づいて計算される、請求項２０に記載のコンピュータ可読記憶装置。
22. 前記プロセッサが、各画像について、隣接する画素間の差を定量化することによって焦点スコアを計算することにより焦点の品質を比較するようにするための命令を、さらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ可読記憶装置。
23. 前記プロセッサが、
    前記画像の焦点スコアの対数間の差を計算し、
    前記計算した差からのオフセットを推定し、
    前記オフセットに基づいて前記理想的な焦点距離を推定するようにするための命令を、さらに含む、請求項２２に記載のコンピュータ可読記憶装置。