JP2016205891A - 粒径測定システムおよび粒径測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することのできる粒径測定システムおよび粒径測定方法を提供する。
【解決手段】画像処理手段５は、微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段５１と、２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段５２と、閾値に基いて画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段５３と、抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段５４と、抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段５５と、抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角θを算出する回折角算出手段５６とを有し、粒径算出手段６は、回折角算出手段で算出された回折角に基いて微粒子の半径および粒径を算出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、微粒子の粒径を測定する粒径測定システムおよび粒径測定方法に関するものである。

近年、国内外において大気汚染は進みつつあり、健康被害も懸念されている。

特に、大気中に浮遊している２．５μｍ以下の微粒子（ＰＭ２．５（Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｍａｔｔｅｒ ２．５）あるいは微小粒子状物質とも呼ばれる）は、肺の奥深くまで入り易く、呼吸系や循環器系への影響が懸念されている。

そのため、大気中に含まれる微粒子の粒径を日常的に簡便に測定して、予防対策などに活用したいという要望がある。

微粒子を検出したり粒径を測定する装置は、種々提案されている（特許文献１等）。

特開平９−８９７５４号公報

しかしながら、上記従来技術に係る計測装置等は、工業向けや、研究機関向けのものが多く、大型でコストも嵩むという難点があった。

一方、粒子にレーザ光を照射した時の各粒径に特徴的な散乱がされる散乱光量とパターンを用いた粒子測定装置も開発されている。

ここで、レーザ光を粒子に照射した場合、粒径が比較的大きな場合は全周方向に散乱強度が強い傾向にある。特に前方の散乱光強度がより強く、粒径が小さくなるに従って、全体的に散乱光強度が弱くなり、前方散乱光強度も弱まる。そのため、粒径が比較的大きな粒子の場合には、粒子によって散乱された光のうち、前方散乱光を凸レンズで集光するとその焦点上に回折像を生じる。この回折光の明るさと大きさは、粒子の粒径によって決まるので、これらの散乱光情報を利用することにより比較的容易に粒径を得ることができる。

しかし、粒径が小さくなると、前方散乱光の強度が減少し、前方に設置した検出器では検出が困難となる。そのため、測定対象の微粒子を暗室に導き、側方散乱や後方散乱の微弱散乱光のパターンを高感度の光センサで測定する必要があり、測定装置が大型化し、コストも嵩むという問題があった。

本発明は上記の事情に鑑み、簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することのできる粒径測定システムおよび粒径測定方法を提供することを目的としている。

前記課題を解決するため、本発明に係る粒径測定システムは、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、コヒーレント光を出射する光源と、微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段とを備え、前記画像処理手段は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、
前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、を有し、前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする。

また、本発明に係る粒径測定方法は、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定方法であって、微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程とを有し、前記画像処理過程は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程とを有し、前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする。

本発明によれば、簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することのできる粒径測定システムおよび粒径測定方法を提供することができる。

実施形態に係る粒径測定システムの概略構成を示すブロック図である。 実施形態に係る粒径測定システムの構成例を示す説明図である。 画像処理手段の機能構成を示す機能ブロック図である。 入射光と光強度分布（Ｓ（θ））^２との関係を示す説明図である。 撮影手段の光学系における焦点距離ｆ、回折角θおよび円の半径ｈとの関係を示す説明図である。 イメージセンサの分光感度の例を示すグラフである。 微粒子が無い状態の画像（ａ）およびそのＲＧＢの分布を示すグラフ（ｂ）である。 微粒子が有る状態の画像（ａ）およびそのＲＧＢの分布を示すグラフ（ｂ）である。 微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像（ａ）およびそのＲＧＢの分布を示すグラフ（ｂ）である。 測定された回折円の半径ｈを示す画像である。 Ｈｏｕｇｈ変換により抽出された回折円と微粒子半径を示すモニタ画像である。 ２種類の回折円から求めた粒子半径を示すグラフである。 粒径測定処理の処理手順を示すフローチャートである。 粒径測定システムの他の構成例を示すブロック図である。

以下、本発明の一例としての実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。ここで、添付図面において同一の部材には同一の符号を付しており、また、重複した説明は省略されている。なお、ここでの説明は本発明が実施される最良の形態であることから、本発明は当該形態に限定されるものではない。

（本発明に至る過程）
本発明の実施の形態について述べる前に、本発明に至る過程について簡単に説明する。

本発明者等は、例えば、水微粒子の粒径を測定する場合に、水微粒子の回折像から幅を持つリング状の回折円を抽出のため、光の強弱を表すグレースケール処理を施してグレースケール像に変換し、その後微粒子が存在する画像と微粒子が存在しない画像の差をとるイベント相関（ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｅｖｅｎｔｓ）を行う方法を試みた。

この場合に、見た目には回折円が観察できたが、円抽出を行うには未だ不十分であった。 そこで、エッジのコントラストを際立たせるために、所定のラプラスフィルタ処理を施した。さらに、このフィルタ処理でもコントラストが不十分な場合には強調ラプラスフィルタ処理を施すこととした。

そして、フィルタ処理後の画像に対して、円検出プロセスであるＨｏｕｇｈ変換（デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つ）により円抽出を行った。

しかしながら、上記手法ではコントラストが不十分であり、抽出処理に長時間を要するという難点があった。

また、抽出された円にバラツキがあり、正確な円の抽出は困難であった。

なお、ラプラスフィルタ処理以外にもＡＮＤ演算処理があるが、コントラストは若干改善されるものの正確な円抽出には十分ではなかった。

一方、明瞭なコントラストが得られる処理としてＸＯＲ演算がある。

このＸＯＲ演算は、コントラストが明瞭であるため、演算時間は十分実用的で、また測定データのバラツキも小さくなるというメリットがある。

しかしながら、このＸＯＲ演算は、画像が変化する部分を抽出する演算であるため、映像に時間変化がない場合には検出できないという不都合がある。

また、時間変化している部分は常に円の外周部であるため、抽出すべき円の一番外側だけが観測される。そのため円の半径を計測するときに、誤差を生じるという難点があった。

このような回折円の半径の計測誤差は、測定すべき微粒子の半径の計測誤差に直結する問題であった。

そこで、本発明者は、上記問題を解決すべく鋭意研究の結果、本発明に係る粒径測定システムＳ１、Ｓ２を案出するに至った。

（実施の形態に係る粒径測定システム）
本発明に係る粒径測定システムＳ１の主な特徴点は、散乱光パターンを計測するために光センサではなく、一般的なデジタルカメラを用いることができる点と、回折円検出のために微粒子の有無に対応する回折光パターンの画像から微粒子に特徴的な回折光抽出する処理をグレースケール処理を省略したイベント相関技術を採用したデジタル処理を行う点である。

図１のブロック図を参照して、実施の形態に係る粒径測定システムＳ１の概略構成について説明する。

本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１は、被検体（本実施の形態では、水またはアルコールを用いた）の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、コヒーレント光（レーザ光）Ｌ１を出射する光源（例えば、半導体レーザ）２と、光源２から出射されたコヒーレント光Ｌ１のビーム内に、被検体を導入する導入手段の一種として、微粒子Ａ１を噴霧する噴霧手段（例えば、スプレー等）３と、噴霧手段３により微粒子Ａ１を噴霧する前のコヒーレント光Ｌ１および噴霧手段３により噴霧された微粒子Ａ１によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光Ｌ２を直接的に撮影する撮影手段の一種としてのデジタルカメラ４と、デジタルカメラ４で撮影されたコヒーレント光Ｌ１および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段５と、画像処理手段５による画像処理結果に基いて回折・散乱光パターンのピークを判定して微粒子Ａ１の粒径を算出する粒径算出手段６とを備える。

なお、画像処理手段５の詳細な構成については後述する。

また、画像処理手段５および粒径算出手段６は、モニタ１１などを備えたパーソナルコンピュータ１０等で構成される。また、画像処理手段５および粒径算出手段６自体は、パーソナルコンピュータ１０等にインストールされるソフトウェアで構成することができる。

また、被検体を導入する導入手段の一種として、微粒子Ａ１を噴霧する噴霧手段（例えば、スプレー等）３を省略し、自然的に被検体が導入されるようにしてもよい。

図２は、実施形態に係る粒径測定システムＳ１の構成例を示す説明図である。

図２に示す構成例では、基台２０に固定された光源２として半導体レーザを用いたレーザ光源を用いる。レーザ光源としては、例えば、波長６３３ｎｍ、出力３ｍＷ程度の赤色半導体レーザ素子を用いることができる。

噴霧手段３としては、スプレー缶に被検体（水やアルコール等）を封入したものや、霧吹き器等を用いることができる。また、大気中に含まれる粒子の粒径を測定する場合には、噴霧手段に代えて、大気を導入する機構等を設けるようにしてもよい（図１４に示す他の構成に係る粒径測定システムＳ２参照）。

デジタルカメラ４としては、例えば基台２０に固定されたミラーレス型のデジタル一眼カメラなどを用いることができる。

図１に示す画像処理手段５および粒径算出手段６を構成するパーソナルコンピュータ１０としては、デスクトップ型、ノートブック型、タブレット型等を用いることができる。

図３は、画像処理手段５の機能構成を示す機能ブロック図である。

図３に示すように、画像処理手段５は、微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段５１と、２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段５２と、閾値に基いて画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段５３と、画像エッジ抽出手段５３で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段５４と、回折円抽出手段５４で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段５５と、円半径検出手段５５で抽出された半径と、撮影手段（デジタルカメラ）４が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角（θ）を算出する回折角算出手段５６とを備える。

また、粒径算出手段６は、画像処理手段５が備える回折角算出手段５６で算出された回折角（θ）に基いて微粒子の半径および粒径を算出する。

なお、微粒子の半径および粒径の算出方法の詳細については後述する。

ここで、図４は、入射光と光強度分布（Ｓ（θ））^２との関係を示す説明図である。 図４に示すように、λは入射光（コヒーレント光Ｌ１）の波長であり、例えば半径ｒの水の微粒子によって入射光は回折される。そして、直進する回折光はθ＝０であり、直進方向からずれるに従って所定の角度θの回折光となって散乱される。これにより、照射面において図４に示すような光強度分布（Ｓ（θ））^２が現れ、デジタルカメラ４等により所定の画像データを得ることができる。

また、図５は、撮影手段（デジタルカメラ）４の光学系における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係を示す説明図である。

図５における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係は、ｔａｎθ＝ｈ／ｆで表すことができる。

したがって、焦点距離ｆは予め決まっている（例えば、ｆ＝２２ｍｍ等）ので、画像データにおける回折円の半径ｈの値が分かれば、回折角（θ）を求めることができる。

画像データにおける回折円の半径ｈは、撮影手段（デジタルカメラ）４が備える画像素子（イメージセンサ）の画素の大きさから求めることができる。

即ち、一画素の一辺の寸法が例えば０．０２２ｍｍである場合には、円の中心から円周までのピクセル数（Ｐｙ）が分かれば、ｈ＝０．０２２×Ｐｙで算出することができる。
一番内側の回折円の場合、粒子半径ｒは、ｒ＝（５．１３６／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ）の関係にあることが分かっている。

したがって、光源（例えば、半導体レーザ）２の波長は予め分かっているので、上述のようにして回折角（θ）を求めることにより、粒子半径ｒを算出することができる。
（イベント相関イメージング法について）
ここで、実施形態に係る粒径測定システムＳ１に適用されるイベント相関イメージング法について、図６〜図１１を参照して説明する。

図６は、撮影手段（デジタルカメラ）４が備えるイメージセンサのＲＧＢについての分光感度の例を示すグラフである。

なお、線Ｌ１０は、光源２としての半導体レーザの波長（６３３ｎｍ）を示す。

このような分光感度を有するイメージセンサを搭載したデジタルカメラ４を用いて、図７および図８に示す画像を撮影した。

ここで、図７（ａ）は微粒子が無い状態の画像Ｄ１、図７（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。

また、図８（ａ）は微粒子が有る状態の画像Ｄ２、図８（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。

そして、図９（ａ）は、微粒子（水微粒子）が無い状態の画像Ｄ１と微粒子（水微粒子）が有る状態の画像Ｄ２の差分を示す画像Ｄ３、図９（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。

即ち、水微粒子を含む回折像（画像Ｄ２）から水微粒子がない回折像（画像Ｄ１）を減算したイベント相関技術を採用した画像が図９（ａ）に示す画像Ｄ３である。

図９（ａ）に示す画像Ｄ３は、従来の画像処理による回折像に比して、明瞭なカラー回折像を得ることに成功した。

次いで、この画像Ｄ３に基いて、回折円の選択を行う。

即ち、図９（ａ）に示す画像Ｄ３を０から２５５までの値をとるＲ（レッド），Ｇ（グレーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現し、選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整する。

さらに、別の方法で、回折円の選択を行う。

即ち、図９（ａ）に示す画像Ｄ３をＨ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現し、Ｈの最大値・最小値、Ｓの最大値・最小値、Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整する。

ＨＳＩ表色系では、Ｈ（色相）に極めて敏感に反応するので、選択された領域は主にＨ（色相）を調整することで行う。

選択された部分Ｓを所定の色（例えば、赤色等）で表し、回折円と重なるように示した画像が図１０に示す画像Ｄ４である。

なお、回折円の選択ができるように色を表す数値群の最大値・最小値を決定して得られた画像Ｄ４にＨｏｕｇｈ変換を施すとよい。

そして、図１０の画像Ｄ４で抽出された回折円について、その半径ｈから微粒子半径を求めた状態を図１１に示す。

図１１は、Ｈｏｕｇｈ変換により抽出された回折円Ｌ５０と微粒子半径を示すパーソナルコンピュータ１０のモニタ１１上に表示される画像である。

図１１において円Ｌ５０は、半径６．５μｍの微粒子が作る回折円を表す。

また、図１１に示す最少半径の円Ｌ５１と最大半径の円Ｌ５２は、回折円を検出するための基準であり、微粒子の回折円がこの２つの円Ｌ５１、Ｌ５２の間に入るように調整する。
なお、図１１における１Ｒａｄｉｕｓ：６．４９μｍは、円Ｌ５０が半径６．５μｍに相当することを示し、２Ｒａｄｉｕｓ：６．５５μｍは内側から２番目は回折円から計算される半径を示す。
また、Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ：２４．７０は円Ｌ５０上の光の強度が２４．７０（任意単位）であることを示す。

（測定例）
上述のようなイベント相関イメージング法を適用した粒径測定システムＳ１による測定例について説明する。

例えば、約５００秒の微粒子映像（動画データ）に含まれる約１５０００コマの画像から円を抽出したところ、微粒子半径を安定して求めることができた。

１５０００回の試行に対して、円を検出できないエラーの回数はゼロ回であり、微粒子半径を求める速度は１秒間に５回である。

なお、毎秒３０回計測できる場合には、オンライン計測（リアルタイム計測）とすることができる。

１５０００個の微粒子半径のデータのうち、水微粒子生成直後の不安定な時間帯および水微粒子が消失して再び不安定になる時間帯を除いた３００秒間の微粒子の成長の様子を図１２に示す。

なお、図１２は、２種類の回折円から求めた粒子半径Ｒ１、Ｒ２も示している。

図１２に示すように、水微粒子半径は指数関数的に成長していることが分かる。

また、一番内側の回折円（第１ピーク）から求めた半径Ｒ１（６．４９μｍ）と、内側から二番目の回折円（第２ピーク）から求めた半径Ｒ２（６．５５μｍ）が大凡一致していることから、求められた半径ｈ（図１０参照）が正しいものであると推察される。
ここで、半径Ｒ１と半径Ｒ２のごくわずかな誤差は、回折円をＨｏｕｇｈ変換で認識するときに生じるもので、光強度が大きな１番内側の回折円から求めた半径Ｒ１の方が、光強度が弱い内側から２番目の回折円から求めた半径Ｒ２に比べて信頼性が高い。

（分光感度特性と回折円との関係について）
図６の分光感度曲線に基いて、図９（ａ）に示す画像Ｄ３が得られる仕組みについて説明する。

回折円の観測過程では、光源２から波長６３３ｎｍのレーザ光Ｌ１をデジタルカメラ４に向かって照射している（図２等参照）。

従って、非常に強い赤色光が、デジタルカメラ４の画像素子（光検出センサ）に照射されることになる。

この光強度が高いため、ある程度の光量の光線が、画像素子のブルーフィルタやグリーンフィルタを通り抜け、緑センサ、青センサにも照射される。

照射光量に対応した電圧出力が発生するので、モニタ１１で観測される回折像には緑色成分と青色成分が混じった状態となっている。

そのため、上述のようにして得られた画像から、赤、緑、青（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行うことにより、図９（ａ）に示す画像Ｄ３のような緑成分、青成分が強調された画像を得ることができる。

このような図９（ａ）に示す画像Ｄ３は、比較的コントラスが鮮明であることから、回折円の半径ｈを比較的容易に測定することが可能となる。

（粒子半径および粒径の算出の仕方について）
図５に示すように、撮影手段（デジタルカメラ）４の光学系における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係は、ｔａｎθ＝ｈ／ｆで表すことができる。

光学系の焦点距離ｆは予め決まっている（例えば、ｆ＝２２ｍｍ等）ので、画像データにおける回折円の半径ｈの値が分かれば、回折角（θ）を求めることができる。

そして、上述の手法により、回折円の半径ｈを測定することができる。

即ち、画像データにおける回折円の半径ｈは、デジタルカメラ４のイメージセンサの画素の大きさから求めることができ、一画素の一辺の寸法が例えば０．０２２ｍｍである場合には、円の中心から円周までのピクセル数（Ｐｙ）により、ｈ＝０．０２２×Ｐｙと算出される。

ここで、粒子半径ｒ＝Ｓｉｎθ×波長の関係にあり、半導体レーザ２の波長は６３３ｎｍであるので、回折角（θ）が分かれば、粒子半径ｒ算出することができる。

また、一番内側の回折円の回折角をθ１とした場合に、粒子半径ｒは、
ｒ＝（５．１３６／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ１） で求めることができる。

なお、上記式において、「５．１３６」は、回折強度を計算する１次のベッセル関数の２乗の最初のピークとなる時の引数値である。

また、二番目の回折円の回折角をθ２とした場合に、粒子半径ｒは、
ｒ＝（８．４１７／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ２） で求めることができる。

なお、上記式において、「８．４１７」は、回折強度を計算する１次のベッセル関数の２乗の二番目のピークとなる時の引数値である。

同様にして、三番目以降の回折円の回折角を用いて、粒子半径ｒを求めることができる。

このような粒子半径の算出法は、微粒子の半径と回折円の半径が反比例するという関係を利用している。

（粒径測定処理について）
図１３のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１で実施される粒子測定処理の処理手順について説明する。

この処理が開始されると、まずステップＳ１０でデジタルカメラ４等およびパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０の電源がオンされる。これにより、デジタルカメラ４等は撮影可能な状態となり、パーソナルコンピュータ１０は、各種処理を実行可能な状態となる。

次いで、ステップＳ１１でレーザ光源２の電源をオンする。これにより、コヒーレント光としてのレーザ光Ｌ１が出射される。なお、レーザ光源２から出射されたレーザ光Ｌ１が、デジタルカメラ４等の撮影レンズに入射するように、レーザ光源２およびデジタルカメラ４等の原点調整および光軸調整が行われている。

次に、ステップＳ１２では、パーソナルコンピュータ１０の操作に基づき、デジタルカメラ４によって基準画像（微粒子が無い状態の画像）が撮影される（図７（ａ）の画像Ｄ１参照）。

ステップＳ１３では、この基準画像を所定のファイル形式で不揮発性メモリやハードディスク装置等の記憶装置に格納する。

次いで、ステップＳ１４では、噴霧手段３を操作して被検体を微粒子Ａ１として噴霧する。なお、被検体としては、水やアルコールを用いたが、これに限定されず、種々の液体または液体に溶解させた物質を被検体とすることが可能である。また、大気中の微粒子の粒径を測定する場合には、噴霧手段による噴霧に代えて大気を導入するようにしてもよい。

次いで、ステップＳ１５では、パーソナルコンピュータ１０の操作に基づき、被検体の微粒子Ａ１によって回折、散乱された回折・散乱光Ｌ２をデジタルカメラ４等によって撮影する。撮影された画像は、例えば図８（ａ）に示すような画像Ｄ２として取得される。ステップＳ１６では、この回折・散乱光の画像を所定のファイル形式で不揮発性メモリやハードディスク装置等の記憶装置に格納する。

ステップＳ１７では、図７（ａ）に示す画像Ｄ１と、図８（ａ）に示す画像Ｄ２との相関を解析して、図９（ａ）に示すような画像Ｄ３を取得する。

ステップＳ１８では、画像Ｄ３について、画像の明るさの閾値を算出してステップＳ１９に移行する。

ステップＳ１９では、画像の明るさの閾値に基いて、画像Ｄ３についてエッジの抽出を行ってステップＳ２０に移行する。

ステップＳ２０では、抽出したエッジに基いて画像Ｄ３から円（回折円）を抽出してステップＳ２１に移行する。

ステップＳ２１では、抽出した円の半径ｈを検出してステップＳ２２に移行する。

ステップＳ２２では、検出した円の半径ｈに基いて、回折角（θ）を算出してステップＳ２３に移行する。

ステップＳ２３では、上述した算出方法により、回折角（θ）に基いて粒子半径ｒを算出し、ステップＳ２４で粒子半径ｒに基いて粒子径を算出して処理を終了する。

このように、本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１によれば、一般的なデジタルカメラ４を用いて簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することができる。

そして、本実施形態に係る粒径測定システムＳ１を用いて、アルコール微粒子の粒径測定を試行したところ、粒径を約７．４μｍと測定することができた。

また、水の微粒子については、約１３μｍと測定することができた。

（他の構成例について）
図１４を参照して、他の構成例に係る粒径測定システムＳ２について簡単に説明する。

なお、粒径測定システムＳ１と同様の構成については、同一符号を付して重複した説明は省略する。

図１４に示す粒径測定システムＳ２では、粒径測定システムＳ１の噴霧手段３に代えて、大気中の微粒子を導入する微粒子導入部３０を備えている。

これにより、屋外等の大気の含まれる微粒子の粒径を容易に測定することができる。

また、粒径測定システムＳ２では、デジタルカメラ等で構成される撮影手段４０は、Ｗｉ−Ｆｉ等に対応した無線の送受信部を備え、パーソナルコンピュータ１０との間のデータ等の授受をＷｉ−Ｆｉ等の無線で行うようになっている。

これにより、光源２、微粒子導入部３０および撮影手段４０からなる画像撮影装置と、パーソナルコンピュータ１０およびモニタ１１等で構成される測定装置とを離間して設置することができ、微粒子の粒径を測定する際の利便性や作業性等を向上させることができる。

以上本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本明細書で開示された実施の形態はすべての点で例示であって開示された技術に限定されるものではないと考えるべきである。すなわち、本発明の技術的な範囲は、前記の実施の形態における説明に基づいて制限的に解釈されるものでなく、あくまでも特許請求の範囲の記載に従って解釈すべきであり、特許請求の範囲の記載技術と均等な技術および特許請求の範囲内でのすべての変更が含まれる。

例えば、通常暗所で行うパーティクル・カウンタなどに代えて、明るい所にレーザ光源とカメラを設置し、フロントスキャッタリングで微粒子の粒径を測定することができる。

また、クリーンルームや火災時などを想定した実験空間に、光源とカメラを設置し、ルーム内の微粒子の粒径を測定するようにしてもよい。

また、半導体クリーンルーム等で特定箇所にレーザ光源とカメラを設置し、室内で発生したゴミなどの微粒子を検知、測定または微粒子分布を把握する用途等に利用することもできる。

Ｓ１、Ｓ２…粒径測定システム
２…光源（レーザ光源）
３…噴霧手段
４…撮影手段
５…画像処理手段
６…粒径算出手段
１０…パーソナルコンピュータ
１１…モニタ
５１…画像相関解析手段
５２…閾値算出手段
５３…画像エッジ抽出手段
５４…回折円抽出手段
５５…円半径検出手段
５６…回折角算出手段
Ａ１、Ａ２…微粒子
Ｌ、Ｌ１、Ｌ２…コヒーレント光（レーザ光）

Claims (4)

1. 被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、
   コヒーレント光を出射する光源と、
   微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、
   前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、
   前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段と
   を備え、
   前記画像処理手段は、
   前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、
   前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、
   前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、
   該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、
   該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、
   該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、
   を有し、
   前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする粒径測定システム。
2. 前記光源は半導体レーザで構成され、前記撮影手段はデジタルカメラで構成されることを特徴とする請求項１に記載の粒径測定システム。
3. 前記回折円抽出手段は、２以上の回折円を抽出し、
   前記円半径検出手段は、前記２以上の角回折円の円半径を検出し、
   前記回折角算出手段は、前記２以上の角回折円について回折角を算出し、
   前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された角回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の粒径測定システム。
4. 被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定方法であって、
   微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、
   撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、
   画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程と
   を有し、
   前記画像処理過程は、
   前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、
   前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、
   前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、
   抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、
   抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、
   抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程と、
   を有し、
   前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする粒径測定方法。