JP2019054747A - コロニー検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】培地媒体上のコロニーを効率よく、かつ精度よくカウントする。【解決手段】コロニー検出システムは、培養されたコロニーを顕在化させる培地媒体と、培地媒体の種類及びコロニーのカウント機能を含む情報を選択する選択部と、培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、撮像画像に含まれるコード情報を検出する第１情報検出部と、撮像画像に対して、選択部で選択された情報と、第１情報検出部で検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、培地媒体で培養されたコロニーの数をカウントする第１コロニーカウント部と、新たなコード情報を生成するコード情報生成部と、撮像画像に含まれるコード情報を新たなコード情報に更新した新たな培地画像を生成する画像更新部と、新たな培地画像に含まれる新たなコード情報を検出する第２情報検出部と、新たな培地画像に基づいて培地媒体で培養されたコロニーの数をカウントする第２コロニーカウント部と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、培養された微生物の集合体であるコロニーの数をカウントするコロニー検出システムに関する。

食品に微生物が混入すると、人体に悪影響を及ぼすことがある。微生物は環境条件によって急激に繁殖するおそれがあり、食中毒などの大規模な健康被害を引き起こすこともありうる。食品に混入した微生物を検出するシステムとして、食品から採取した微生物をシャーレやフィルム上で培養し、培養された微生物の集合体であるコロニーの数をカウントする検出システムが提案されている。

特開２０１１−２１２０１３号公報

弁当や総菜などの多数の加工食品に微生物が混入しているか否かを短時間で検査するには、フィルム等の培地媒体を多数用意して、各培地媒体に微生物を培養させた培養面をスキャナ等の撮像装置で高速に読み取って画像解析を行う手法が取られる。しかしながら、培地媒体の種類によって、コロニーの色やサイズが異なるため、コロニーを検出してその数をカウントする処理アルゴリズムを、培地媒体の種類ごとに変えなければならない。したがって、複数種類の培地媒体が入れ混じった大量の培地媒体を効率的に処理するのは容易ではない。

また、培地媒体の種類によっては、複数の微生物がそれぞれ異なる色のコロニーとして検出される場合がある。しかしながら、従来のコロニー検出システムは、単色でのコロニー数のカウントしか行っておらず、一つの培地媒体上に存在する複数の微生物のそれぞれを区別して、別個にコロニー数をカウントすることができなかった。

このように、複数種類の培地媒体が入れ混じった大量の培地媒体についてのコロニー数のカウントを効率的に行う手法や、培地媒体中のコロニーを色別に効率的にカウントする手法が従来は存在しなかった。

本開示は、上述した課題を解決するためになされたものであり、培地媒体上のコロニーを効率よく、かつ精度よくカウント可能なコロニー検出システムを提供するものである。

上記の課題を解決するために、本開示によれば、検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる培地媒体と、
前記培地媒体の種類及びコロニーのカウント機能を含む情報を選択する選択部と、
前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像に含まれる前記培地媒体の種類を示すコード情報を検出する第１情報検出部と、
前記撮像部で撮像された画像に対して、前記選択部で選択された情報と、前記第１情報検出部で検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする第１コロニーカウント部と、
前記選択部で選択された情報と第１情報検出部で検出されたコード情報との少なくとも一方に基づいて、新たなコード情報を生成するコード情報生成部と、
前記撮像部で撮像された画像に含まれるコード情報を前記新たなコード情報に更新した新たな培地画像を生成する画像更新部と、
前記新たな培地画像に含まれる前記新たなコード情報を検出する第２情報検出部と、
前記新たな培地画像に対して、前記選択部で選択された情報と、前記第２情報検出部で検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする第２コロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システムが提供される。

前記新たなコード情報と、前記第１情報検出部が検出したコード情報とは、カウント対象のコロニーの種類とコロニーの色との少なくとも一方に関する情報が異なっていてもよい。

前記第１情報検出部が検出したコード情報と前記新たなコード情報との一方は、前記培地媒体上の全コロニーの数をカウントすることを指示する情報であり、他方は、前記培地媒体上の特定の色のコロニーの数をカウントすることを指示する情報であってもよい。

本開示によれば、検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる複数種類の培地媒体と、
前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像した画像を所定の条件で分類して記憶する、複数の記憶部と、
前記複数の記憶部に記憶された画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システムが提供される。

前記複数の記憶部に記憶された画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の画像処理を行う画像処理部を備え、
前記コロニーカウント部は、前記画像処理部で画像処理された後の画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントしてもよい。

前記コロニーカウント部は、前記複数の記憶部のうち、一つの記憶部に記憶されたすべての画像についての前記コロニーの数のカウントが終わった後、次の記憶部のカウント処理を行い、各記憶部ごとに、各記憶部に固有の条件により前記コロニーの数をカウントしてもよい。

検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる複数種類の培地媒体と、
前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像した画像のファイル名に、所定の条件に応じた識別子を付加して記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された画像に対して、前記識別子に応じた固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システム。

前記記憶部に記憶された画像に対して、前記識別子ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の画像処理を行う画像処理部を備え、
前記コロニーカウント部は、前記画像処理部で画像処理された後の画像に対して、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする、請求項７に記載のコロニー検出システム。

前記コロニーカウント部は、前記記憶部内において、ファイル名に特定の前記識別子が付記されたすべての画像について、対応する前記所定の条件に基づいて前記コロニーの数のカウントが終わった後、ファイル名に別の特定の前記識別子が付記されたすべての画像について、対応する前記所定の条件に基づいて前記コロニー数のカウントを行う処理を繰り返す、請求項７または８に記載のコロニー検出システム。

前記所定の条件は、前記培地媒体の種類を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。

前記所定の条件は、前記撮像部で撮像した画像に含まれるコロニーの数をカウント可能か否かを示す情報を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。

前記所定の条件は、前記培地媒体の検査条件を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。

本開示によれば、培地媒体上のコロニーを効率よく、かつ精度よくカウントすることができる。

第１の実施形態によるコロニー検出システムの概略構成を示す機能ブロック図。 培地シートの平面図。 表示部の画面の表示例を示す図。 本実施形態によるコロニー検出システムの概略の処理動作を示すフローチャート。 ＥＣ暫定処理を行うべき培地シートの撮像画像を表示部の画面に表示させた例を示す図。 作業者が「ＥＣ暫定」を選択した場合の制御部の処理動作を示すフローチャート。 第１コロニーカウント部の処理動作の一例を示すフローチャート。 第２コロニーカウント部の処理動作の一例を示すフローチャート。 第２の実施形態によるコロニー検出システムの概略構成を示す機能ブロック図。 培地シートの撮像画像を複数の記憶部に分類して記憶する様子を模式的に示す図。 第２の実施形態によるコロニー検出システムの概略的な処理動作を示すフローチャート。 第３の実施形態によるコロニー検出システムの概略的な処理動作を示すフローチャート。 第４の実施形態によるコロニー検出システムの概略的な処理動作を示すフローチャート。 第５の実施形態によるコロニー検出システムの概略的な処理動作を示すフローチャート。

以下、図面を参照して本開示の一実施の形態について説明する。なお、本件明細書に添付する図面においては、図示と理解のしやすさの便宜上、適宜縮尺及び縦横の寸法比等を、実物のそれらから変更し誇張してある。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態によるコロニー検出システム１の概略構成を示す機能ブロック図である。本実施形態によるコロニー検出システム１は、培地媒体上に培養された微生物のコロニーの数をカウントすることができる。ここで、コロニーとは、培地媒体上に培養された特定の微生物の集合体である。微生物の具体的な種類は問わないが、本実施形態では主に、食品に混入する各種の微生物を念頭に置いており、具体的には、大腸菌や黄色ブドウ球菌などである。培地媒体とは、微生物を培養可能な培地であり、フィルム状の培地シート２でもよいし、シャーレなどでもよい。大量の培地媒体の画像を短時間で読み取ってコロニー数のカウントを自動で行う場合には、連続して画像化が可能な培地シート２を用いるのが望ましい。以下では、培地媒体として培地シート２を用いる例を主に説明する。

図２は培地シート２の平面図である。図２の培地シート２は、基材層１１と、基材層１１の中心部付近の円形枠１２内に積層される培養層１３と、基材層１１及び培養層１３の上面全体を覆う透明な保護層１４とを有する。

基材層１１の材料は、プラスチックフィルムや紙などである。プラスチックフィルムの具体例としては、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリエチレンテレフタレート、ポリエステル、ポリカーボネート等の樹脂フィルムを用いることができる。基材層１１は、樹脂と紙の多層構造であってもよい。

培養層１３の材料は、微生物の種類に応じて異なる。基材層１１の表面には、培養層１３がどの微生物の培養を行うものであるかを示す識別コードが印刷されている。図２の例では、識別コードとしてＱＲコード（登録商標）１５が印刷されている。ＱＲコード１５の代わりに、バーコード等の識別コードが印刷されていてもよい。

保護層１４は、基材層１１の上面全体を覆っており、培養層１３への異物の混入を防止する。保護層１４は、透明であるため、保護層１４を付けたままで、撮像部３にて培養面を撮像することができる。

図１のコロニー検出システム１は、図２に示した培地シート２と、撮像部３と、記憶部４と、ユーザインタフェース部５と、制御部６と、画像認識部７と、コロニーカウント部８と、表示部９とを備えている。

作業者は、培地シート２の培養面に、検体を希釈した希釈液を滴下して、予め定めた培養時間だけ、検体に含まれる微生物を培地シート２にて培養する。培地シート２の具体的な構成材料は前述のものと同様である。検体とは、微生物が混入する可能性のある種々の食品などである。

撮像部３は、予め定めた培養時間が経過した後に、培地シート２の培養面を撮像する。撮像部３は、例えば市販の光学スキャナを適用することができる。特に、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）機能を有する光学スキャナを用いると、複数の培地シート２の培養面を連続的に読み取ることができ、効率的な読取作業が可能となる。撮像部３で撮像された撮像画像は記憶部４に格納される。制御部６は、必要に応じて記憶部４から撮像画像を読み出して、画像認識部７や表示部９に送信する。

ユーザインタフェース部５は、作業者が種々の入力や選択を行う指示部材を有する。指示部材は、マウスやキーボード等の選択機器や入力機器でもよいし、表示部９の画面に内蔵されたタッチセンサでもよい。ユーザインタフェース部５は、培地シート２の種類及びコロニー数のカウントの条件を含む情報を選択する選択部５ａを有する。例えば、作業者は、選択部５ａにより、培地シート２の種類を選択するとともに、選択した種類の培地シート２中のコロニー数のカウントの条件を選択する。ここで、培地シート２の種類とは、培地シート２で培養する微生物の種類である。また、カウントの条件とは、培地シート２中のどのコロニーについてカウントを行うのかを指定する条件である。より具体的には、培地シート２中の特定色のコロニーのみについてカウントするとか、全色のコロニーのカウントをする等である。

制御部６は、コロニー検出システム１内の各部を制御するとともに、コロニーカウント部８でカウントしたコロニーの数を表示部９に表示する制御を行う。

画像認識部７は、撮像部３で撮像された培地シート２の撮像画像に対して画像認識を行って、コロニーの検出を行う。また、画像認識部７は、必要に応じて、撮像画像から検体の識別コード等を自動認識する処理を行ってもよい。

コロニーカウント部８は、培地シート２の撮像画像に含まれるコロニーの数をカウントする。コロニーカウント部８は、第１情報検出部８ａと、第１コロニーカウント部８ｂと、コード情報生成部８ｃと、画像更新部８ｄと、第２情報検出部８ｅと、第２コロニーカウント部８ｆとを有する。

第１情報検出部８ａは、撮像部３で撮像された画像に含まれる培地シート２の種類を示すコード情報を検出する。コード情報は、後述するように、例えばＱＲコード（登録商標）である。

第１及び第２コロニーカウント部８ｂ、８ｆは、撮像部３で撮像された画像に対して、選択部５ａで選択された培地シート２の種類に応じた処理を行って、培地シート２で培養されたコロニーの数をカウントする。

第１コロニーカウント部８ｂは、撮像部３で撮像された画像に対して、選択部５ａで選択された情報と、第１情報検出部８ａで検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、培地シート２で培養されたコロニーの数をカウントする。

コード情報生成部８ｃは、選択部５ａで選択された情報と第１情報検出部８ａで検出されたコード情報との少なくとも一方に基づいて、新たなコード情報を生成する。新たなコード情報は例えばＱＲコード（登録商標）である。新たなコード情報は、元々培地シート２に設けられていたコード情報とは、カウント対象のコロニーの種類とコロニーの色との少なくとも一方に関する情報が異なっている。具体的な一例としては、元々培地シート２に設けられていたコード情報と新たなコード情報とのいずれか一方は、培地シート２上の全コロニーの数をカウントすることを指示する情報であり、他方は、培地シート２上の特定の色のコロニーの数をカウントすることを指示する情報である。

画像更新部８ｄは、撮像部３で撮像された画像に含まれるコード情報を新たなコード情報に更新した新たな培地画像を生成する。

第２情報検出部８ｅは、新たな培地画像に含まれる新たなコード情報を検出する。第２コロニーカウント部８ｆは、新たな培地画像に対して、選択部５ａで選択された情報と、第２情報検出部８ｅで検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、培地シート２で培養されたコロニーの数をカウントする。

図３は表示部９の画面の表示例を示す図である。図３の画面には、第１表示領域３１と、第２表示領域３２と、第３表示領域３３とが設けられている。

第１表示領域３１には、撮像部３で撮像された画像に関する種々の情報が表示されている。例えば、第１表示領域３１には、撮像部３で撮像を行った読取日時を入力する欄３１ａと、培地シート２で培養を開始した日である検査日を入力する欄３１ｂと、培地シート２の種類（培地）を入力する欄３１ｃと、培地シート２のシリアル番号（Ｓ／Ｎ）を入力する欄３１ｄと、中間処理データのファイル名（設定ファイル）を入力する欄３１ｅと、カウントされたコロニー数を入力する欄３１ｆと、コメント欄３１ｇと、登録ボタン３１ｈなどが設けられている。第１表示領域３１に表示される各種の情報は、図３に限定されない。

図３の培地シート２には、その基材層１１に培地シート２のシリアル番号を表すＱＲコード１５が印刷されている。したがって、撮像部３で撮像された画像からＱＲコード１５を抽出して画像認識を行うことで、ＱＲコード１５に対応するシリアル番号を第１表示領域３１内のＳ／Ｎの欄に自動入力することができる。

コメント欄３１ｇには、培地シート２に滴下した検体の情報などが入力される。コメント欄３１ｇには、キーボードのユーザインタフェース部５を介して、作業者が直接、種々の情報を入力することができる。また、培地シート２に、検体を特定するバーコード２ａなどの識別コードが設けられている場合は、撮像画像から識別コードを抽出して画像認識により、コメント欄３１ｇに検体の識別コードを自動入力し、また培地シート２に識別コードの代わりに文字情報が設けられている場合は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）機能を利用して自動読み取りを行った文字情報をコメント欄３１ｇに自動入力してもよい。ここで、検体の識別コードとは、例えば、ある食品の製品コードである。以下では、検体の識別コードを製品コードと呼ぶこともある。

第２表示領域３２には、撮像部３で撮像された画像そのものが表示される。第３表示領域３３には、第２表示領域３２の撮像画像からコロニーを自動検出して、検出されたコロニーを枠で囲んだ画像が表示される。図３の例では、第３表示領域３３内に８個の枠があるため、第１表示領域３１内のコロニー数は８となる。

図１に示したコロニー検出システム１は、一つ以上のハードウェア機器により構成可能である。具体的な一例としては、撮像部３と画像認識部７は光学スキャナで構成し、第１及び第２コロニーカウント部８ｂ、８ｆ、制御部６、及びユーザインタフェース部５はパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）またはサーバ装置で構成してもよい。一台のＰＣまたはサーバ装置で構成する代わりに、ネットワーク接続された複数のＰＣまたはサーバ装置で構成してもよい。

図４は本実施形態によるコロニー検出システム１の概略の処理動作を示すフローチャートである。まず、検査作業者は、微生物の混入を検査する対象となる検体を所定の希釈液を用いて所定の希釈倍率で希釈する（ステップＳ１）。次に、検査作業者は、検査したい微生物の種類に応じた培地シート２上に、希釈した検体を含む液体を滴下して、予め定めた培養時間だけ微生物の培養を行う（ステップＳ２）。同一の検体について、異なる複数種類の微生物の混入を検査したい場合は、複数種類の培地シート２を用意して、上述したステップＳ１とＳ２の処理を繰り返す。

予め定めた培養時間が経過するまで待機し（ステップＳ３）、培養時間が経過すると、取込作業者は、培養済の培地シート２を撮像部３にて撮像する（ステップＳ４）。制御部６は、撮像画像を表示部９に表示し、画像認識部７は、撮像画像に製品コードのバーコード等がある場合には、画像認識により検体の製品コードを特定して、コメント欄３１ｇに自動入力する（ステップＳ５）。培地シート２に検体の製品コードがない場合は、取込作業者がユーザインタフェース部５を介して、製品コード等を入力してもよい。また、製品コード以外の任意の情報を、取込作業者がユーザインタフェース部５を介してコメント欄３１ｇに入力してもよい。

培養時間は、必ずしもすべての種類の培地シート２で同じとは限らない。同一の検体について、複数種類の培地シート２で培養を行う場合、各培地シート２ごとに定められた培養時間が経過した後に、上述したステップＳ４とＳ５の処理を行う必要がある。

次に、画像認識部７は、培地シート２の撮像画像に含まれるコロニーを自動認識して、図３の第３表示領域３３のように、各コロニーに枠３３ａを配置する（ステップＳ６）。次に、第１及び第２コロニーカウント部８ｂ、８ｆは、枠３３ａの数をカウントしてコロニー数をカウントする（ステップＳ７）。

本実施形態による第１及び第２コロニーカウント部８ｂ、８ｆがコロニー数のカウントを行うことができる培地シート２の種類は、例えば、ＡＣ、ＣＣ、ＥＣ、ＳＡ、ＹＭ、ＥＢ、ＬＢ、ＳＬ、ＬＳＭ、ＡＣＲ、ＨＥＴ、ＶＰなどである。ＡＣは一般生菌測定用培地、ＣＣは大腸菌群測定用培地、ＥＣは大腸菌及び大腸菌群測定用培地、ＳＡは黄色ブドウ球菌測定用培地、ＹＭはカビ・酵母測定用培地、ＥＢは腸内細菌科菌群測定用培地、ＬＢは乳酸菌測定用培地、ＳＬはサルモネラ測定用培地、ＬＳＭはリステリアモノサイトゲネス測定用培地、ＡＣＲは一般生菌測定用迅速培地、ＨＥＴは従属栄養細菌測定用培地、ＶＰは腸炎ビブリオ測定用培地である。

一部の培地シート２は、複数種類の微生物の培養を行うことができ、各微生物のコロニーが同一の培地シート２内でそれぞれ異なる色を呈することがある。この場合、コロニーの各色ごとに微生物の種類が異なるため、各色ごとにコロニーの数をカウントすれば、複数種類の微生物のコロニー数を個別に検出できる。

そこで、本実施形態によるコロニー検出システム１は、同一の培地シート２内で培養されたコロニーの色を判別して、各色ごとにコロニーの数をカウントできるようにしている。以下では、ＥＣについて、培地シート２内のコロニーの色を識別して、色別にコロニー数をカウントする処理手順を説明する。

従前のコロニー検出システム１では、培地シート２内のコロニーを単色として扱ってコロニー数を検出していた。従前の処理に近い処理手順にて、ＥＣの培地シート２内のコロニーを色別にカウントする処理を、以下では、ＥＣ暫定処理と呼ぶ。

作業者は、ＰＣにて、コロニー検出システム１を起動させて、ＥＣ暫定処理を行うべき培地シート２を撮像部３で撮像して、撮像画像を表示部９に表示させる。図５はＥＣ暫定処理を行うべき培地シート２の撮像画像を表示部９の画面に表示させた例を示している。ここで、作業者は、図５の画面内の培地種類を選択する欄３４で、「ＥＣ暫定」を選択する。ＥＣ暫定処理では、培地シート２内の全てのコロニー数をカウントするＥＣ処理と、培地シート２内の青系統のコロニー数のみをカウントするＣＣ処理とを行う。

本実施形態によるコロニー検出システム１では、作業者が図５の欄３４で「ＥＣ暫定」を選択すると、その選択情報は、選択部５ａを介して制御部６に送られる。図６は作業者が「ＥＣ暫定」を選択した場合の制御部６の処理動作を示すフローチャートである。

まず、制御部６は、第１コロニーカウント部８ｂに対してＥＣ処理を行うよう指示する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の処理に前後して、制御部６は、コード情報生成部８ｃに対して新たなコード情報の生成を指示する（ステップＳ１２）。ＥＣ暫定処理を行うべき培地シート２上のＱＲコードには、培地シート２の種類を識別する情報が含まれており、この情報は具体的には、大腸菌及び大腸菌群測定用培地を示すＥＣである。このため、このままでは、培地シート２内の全てのコロニーのカウントを行うことになる。そこで、コード情報生成部８ｃは、大腸菌測定用培地を示すＣＣの情報を含むＱＲコードを新たに生成する。

次に、制御部６は、画像更新部８ｄに対して、新たなＱＲコードを含む新たな培地シート２の画像（以下、培地画像）を生成するよう指示する（ステップＳ１３）。画像更新部８ｄは、撮像画像中のＱＲコードを、コード生成部が生成した新たなＱＲコードに置換する画像処理を行う。

次に、制御部６は、画像更新部８ｄが生成した培地画像を第２コロニーカウント部８ｆに送信して、ＣＣ処理を行うよう指示する（ステップＳ１４）。

図７は第１コロニーカウント部８ｂの処理動作の一例を示すフローチャートである。まず、培地シート２の撮像画像中のＱＲコードが「ＥＣ」であるか否かを判定し（ステップＳ２１）、「ＥＣ」でなければエラー処理を行う（ステップＳ２２）。この場合、コロニーカウントを行わずに図７の処理を終了する。エラー処理の具体的内容は問わないが、例えば、表示部９の画面に培地種類が一致しない旨の表示を行う。

ステップＳ２１で「ＥＣ」であると判定されると、マスク処理を行う（ステップＳ２３）。ここでは、培地シート２の撮像画像に含まれる培地エリア以外の画像を除去して、培地エリア内の画像を抽出する。

次に、検出難易度判定処理を行う（ステップＳ２４）。ここでは、培地エリア内の画像からコロニーを検出する難易度を判定し、難易度が所定の値を超えていれば、所定の警告処理を行う。ここでは、青系統及び赤系統のコロニーを検出する難易度を判定する。

次に、コロニー検出処理を行う（ステップＳ２５）。ここでは、培地シート２の背景色との相違度合いが所定の値以上のコロニーを検出する。より具体的には、青系統及び赤系統のコロニーを中心的に検出する。ＥＣ用の培地シート２では、大腸菌のコロニーは青系統であり、大腸菌群のコロニーは赤系統である。ＥＣ処理では、大腸菌と大腸菌群の両方のコロニー数をカウントすることを意図しているため、コロニー検出処理では、青系統及び赤系統のコロニーを検出する。

次に、ノイズ除去を行う（ステップＳ２６）。ここでは、コロニー検出処理にて検出されたコロニーのうち、異物や着色等のノイズと考えられるコロニーを除去する。より詳細には、ステップＳ１４のノイズ除去では、主に緑系統のコロニーをノイズとして除去する。

次に、培地シート２内のコロニー同士の境界を検出する（ステップＳ２７）。ここでは、近接するコロニー同士の境界が曖昧な場合に、別個のコロニーか、一つのコロニーかを判別して、各コロニーの境界を画定する。

次に、コロニー数のカウントを行う（ステップＳ２８）。ステップＳ２５のコロニー検出処理では、青系統及び赤系統のコロニーを検出しているため、ステップＳ２８では、青系統及び赤系統のコロニーを合わせた全てのコロニーの数をカウントすることになる。

図８は第２コロニーカウント部８ｆの処理動作の一例を示すフローチャートである。まず、画像更新部８ｄが生成した培地画像中のＱＲコードが「ＣＣ」であるか否かを判定し（ステップＳ３１）、「ＣＣ」でなければエラー処理を行って（ステップＳ３２）。図８の処理を終了する。

ステップＳ３１で「ＣＣ」であると判定されると、マスク処理を行う（ステップＳ３３）。ここでは、図７のステップＳ２２と同様の処理を行う。次に、検出難易度判定処理を行う（ステップＳ３４）。ここでは、青系統のコロニーの検出難易度を判定する。次に、コロニー検出処理を行う（ステップＳ３５）。ここでは、青系統のみのコロニーを検出する。ＣＣ処理では、大腸菌のコロニー数のみをカウントすることを意図しているため、コロニー検出処理では、青系統のみのコロニーを検出する。

次に、ノイズ処理を行う（ステップＳ３６）。ここでは、ＨＳＶ座標系の色相Ｈ成分の値に基づいてノイズ除去を行う。次に行われるコロニー境界検出処理は、図７のステップＳ２６と同様である（ステップＳ３７）。次に行われるコロニーカウント処理は、ステップＳ３４で青系統のみのコロニーを検出しているため、青系統のコロニー数をカウントすることになる（ステップＳ３８）。

図７と図８の処理により、ＥＣ用の培地シート２内の全てのコロニー数と、青系統のコロニー数とをカウントできる。ＥＣ用の培地シート２では、大腸菌のコロニーが存在するか否かが最も重要であるが、大腸菌と大腸菌群のコロニーの総数を把握したい場合もある。本実施形態によるＥＣ暫定処理では、大腸菌と大腸菌群のコロニーの総数と、大腸菌のコロニー数とをカウントできるため、両者の差分を取ることで、大腸菌群のコロニー数も推測可能となる。

上述した説明では、大腸菌及び大腸菌群測定用培地を用いた例を説明したが、第１の実施形態によるコロニー検出システム１は、大腸菌及び大腸菌群測定用培地以外の培地シート２にも適用可能である。より具体的には、培地シート２内に複数色のコロニーが培養されている場合に、各色ごとに分別してコロニー数をカウントしたい場合に適用できる。

このように、本実施形態では、作業者が「ＥＣ暫定」を選択すると、培地シート２上のＱＲコードに従って、第１コロニーカウント部８ｂにてＥＣ処理を行うとともに、培地シート２の撮像画像中のＱＲコードを書き換えた新たな培地画像を生成した上で、第２コロニーカウント部８ｆにてＣＣ処理を行う。これにより、作業者の手間を患わすことなく、ＥＣ処理とＣＣ処理を行うことができ、大腸菌及び大腸菌群を合わせたコロニーの総数と大腸菌のコロニー数とを別々に精度よくカウントできる。

（第２の実施形態）
培地シート２は、微生物の種類ごとに設けられており、食品工場等では、複数種類の微生物の検査を行うため、コロニー検出システム１では、複数種類の培地シート２が混在した大量の培地シート２を効率よく処理することが望まれている。以下に説明する第２〜第５の実施形態によるコロニー検出システム１は、複数種類の培地シート２が混在した大量の培地シート２を効率よく処理することを念頭に置いたものである。より具体的には、第２〜第５の実施形態では、撮像部３で撮像した画像を所定の条件で分類して複数の記憶部４に記憶するか、または撮像部３で撮像した画像のファイル名に、所定の条件に応じた識別子を付加して記憶部４に記憶する。所定の条件は、培地シート２の種類を含んでいてもよい。また、所定の条件は、撮像部３で撮像した画像に含まれるコロニーの数をカウント可能か否かを示す情報を含んでいてもよい。また、所定の条件は、培地シート２の検査条件を含んでいてもよい。

図９は第２の実施形態によるコロニー検出システム１の概略構成を示す機能ブロック図である。図９のコロニー検出システム１は、図２に示した培地シート２と、撮像部３と、複数の記憶部４と、ユーザインタフェース部５と、制御部６と、画像認識部７と、コロニーカウント部８と、表示部９と、画像処理部１０とを備えている。

このように、図９のコロニー検出システム１は、複数の記憶部４を備えている点で、図１のコロニー検出システム１とは異なっている。複数の記憶部４は、物理的には一つの記憶装置内に収納されていてもよいし、複数の記憶部４がそれぞれ物理的に別個の記憶装置で構成されていてもよい。各記憶部４は、複数種類の培地シート２の種類ごとに設けられ、対応する培地シート２の撮像画像をそれぞれ記憶する。なお、撮像部３で撮像した画像のファイル名に、所定の条件に応じた識別子を付加して記憶部４に記憶する場合には、記憶部４は一つだけ設けらればよい。すなわち、必ずしも複数の記憶部４を設けなくてもよい。

ユーザインタフェース部５は、作業者が各種の入力及び選択を行うものであり、選択部５ａを有する。選択部５ａは、培地シート２の種類及びコロニー数のカウントの条件を含む情報を選択する。

コロニーカウント部８は、複数の記憶部４に記憶された画像を、各記憶部４ごとに、対応する培地シート２の種類に応じた処理を行って、培地シート２で培養されたコロニーの数をカウントする。すなわち、コロニーカウント部８は、同一の記憶部４に記憶された画像に対して、選択部５ａで選択された情報に応じた共通の処理を行って、コロニーの数をカウントする。より詳細には、コロニーカウント部８は、一つの記憶部４に記憶されたすべての画像についてのコロニーの数のカウントが終わった後、次の記憶部４のカウント処理を行い、各記憶部４ごとに、各記憶部４に固有の条件によりコロニーの数をカウントする。

画像処理部１０は、コロニーカウント部がコロニー数のカウント処理を行う前に、記憶部４に記憶された撮像画像に対して、何らかの画像処理を行う。画像処理の具体的な処理内容は任意であるが、例えば、撮像画像中のコロニーのエッジ強調処理やノイズ除去処理などを行ってもよい。なお、画像処理部１０はコロニー検出システム１における必須の構成部分ではないため、省略してもよい。

図１０は、撮像部３で撮像された培地シート２の撮像画像を複数の記憶部４に分類して記憶する様子を模式的に示す図である。制御部６は、培地シート２の撮像画像中のＱＲコードを画像認識した結果に基づいて、撮像画像を複数の記憶部４のいずれかに格納する。図１０の例では、記憶装置（例えば、ＨＤＤ）内に設けた複数のフォルダが複数の記憶部４に対応する。具体的なフォルダ分けは任意であるが、図１０の例では、ＡＣ用フォルダ４ａと、ＣＣ用フォルダ４ｂと、ＥＣ用フォルダ４ｃと、ＳＡ用フォルダ４ｄを設けている。

制御部６は、培地シート２の撮像画像中のＱＲコードに従って、各撮像画像をＡＣ用フォルダ４ａと、ＣＣ用フォルダ４ｂと、ＥＣ用フォルダ４ｃと、ＳＡ用フォルダ４ｄのいずれかに記憶する。これら４つのフォルダのいずれにも該当しない撮像画像をまとめて記憶する別個のフォルダを設けてもよい。

図１１は第２の実施形態によるコロニー検出システム１の概略的な処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートは、複数種類の培地シート２が混在した大量の培地シート２のコロニーカウントを行う場合の処理動作を示している。

まず、大量の培地シート２を順に撮像部３にて撮像して撮像画像を生成する（ステップＳ４１）。次に、生成された撮像画像の画像認識を順に行って、ＱＲコードに記述された培地種類を検出する（ステップＳ４２）。次に、検出された培地種類に応じたフォルダに撮像画像を記憶する（ステップＳ４３）。次に、全ての培地シート２のフォルダ分けが終了したか否かを判定する（ステップＳ４４）。まだ、フォルダ分けしていない培地シート２が残存していれば、ステップＳ４１に戻り、全ての培地シート２のフォルダ分けが終了した場合は、複数のフォルダ４ａ〜４ｄのうちの一つを選択して、そのフォルダ内の撮像画像に対して、そのフォルダに共通の条件にて培地シート２内のコロニーのカウントを行う（ステップＳ４５）。フォルダに共通の条件とは、例えば、培地シート２内の全コロニーのカウントを行うとか、培地シート２内の特定色のコロニーのカウントを行う等の条件である。

次に、全フォルダのコロニーカウントは終了したか否かを判定し（ステップＳ４６）、まだ終了していなければ、各フォルダごとにステップＳ４５以降の処理を繰り返し、全てのフォルダについてコロニー数のカウントが終了すれば、図１１の処理を終了する。

フォルダによっては、複数種類のコロニー数のカウント処理を行ってもよい。例えば、ＥＣ用フォルダ４ｃでは、大腸菌と大腸菌群を合わせたコロニー数のカウントと、大腸菌のみのコロニー数のカウントと、大腸菌群のみのコロニー数のカウントとの少なくとも２つを行ってもい。同様に、ＳＡ用フォルダ４ｄでは、黄色ブドウ球菌と偽陽性菌等を合わせたコロニー数のカウントと、黄色ブドウ球菌を表す青系統のみのコロニー数のカウントと、偽陽性菌等を表す赤系統のみのコロニー数のカウントとの少なくとも２つを行ってもよい。

図１１では、培地シート２の撮像画像を培地種類ごとに別フォルダに分類して記憶する例を説明したが、培地シート２の撮像画像のファイル名に培地種類を識別可能な識別子を付記してから記憶してもよい。この場合、各撮像画像を一つの記憶部４にまとめて記憶してもよい。これにより、ファイル名で各撮像画像の培地種類を特定できるため、フォルダ分けを行わなくても、各撮像画像ごとに、培地種類に応じたコロニー数のカウントを行うことができる。

このように、第２の実施形態では、撮像部３で撮像した培地シート２の撮像画像を、画像認識したＱＲコードに含まれる培地種類に従って複数の記憶部４に分類して記憶するか、あるいは各撮像画像のファイル名に培地種類を識別可能な識別子を付記して記憶部４に記憶し、各記憶部４に固有の条件にて、あるいはファイル名に同一の識別子を持つ撮像画像ごとに、コロニー数をカウントする処理を連続的に行う。これにより、撮像部３で培地シート２を撮像する前に、作業者が手作業で培地種類ごとに培地シート２を分類しなくて済むとともに、培地シート２ごとにコロニー数のカウントの条件を作業者が指定しなくてよいため、作業者の手間を省くことができる。したがって、本実施形態によれば、記憶部４に記憶された大量の培地シート２のコロニー数のカウントを短時間で効率よく行うことができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態は、培地シート２の撮像画像に基づいて、コロニー数の検出難易度を判定するものである。第３の実施形態によるコロニー検出システム１は、図９と同様の機能ブロック図で表すことができるが、記憶部４に記憶される撮像画像の種類が第２の実施形態とは異なる。

第３の実施形態による制御部６は、培地シート２の撮像画像に基づいて、コロニー数の検出難易度が高いか否かを判定し、検出難易度が高いと判定された撮像画像と、検出難易度が高くないと判定された撮像画像とをそれぞれ別個の記憶部４に記憶する。

図１２は第３の実施形態によるコロニー検出システム１の概略的な処理動作を示すフローチャートである。培地シート２を順に撮像し（ステップＳ５１）、撮像画像に含まれるコロニーを正しく識別できず、コロニー数のカウントが不可であるか、すなわち検出難易度が高いか否かを判定する（ステップＳ５２）。例えば、コロニーの色が培地媒体の色と類似していて、コロニーを正しく識別できない場合は、ステップＳ５２ではカウント不可、すなわち検出難易度が高いと判定される。検出難易度が高い場合、その撮像画像を専用の記憶部４（例えば、専用のフォルダ）に記憶する（ステップＳ５３）。

ステップＳ５２でカウント可能、すなわち検出難易度が低いと判定された場合、その撮像画像を専用の記憶部４とは異なる別の記憶部４（例えば、通常フォルダ）に記憶する（ステップＳ５４）。

ステップＳ５３またはＳ５４の処理が終わると、図１１のステップＳ４４〜Ｓ４６と同様に、全培地シート２のフォルダ分けが終了した後に、各フォルダごとに各フォルダ固有の条件にて、各フォルダ内の各培地シート２のコロニー数のカウントを行う（ステップＳ５５〜Ｓ５７）。コロニーの検出難易度の高い培地シート２が記憶される専用フォルダ内の各撮像画像のコロニー数のカウントを行う際には、通常フォルダとは異なるパラメータを設定してコロニー数のカウント処理を行う。ここで、パラメータとは、図８に示したステップＳ３３〜Ｓ３８の各処理を行う際に用いる閾値などである。

図１２では、培地シート２の撮像画像におけるコロニーの検出難易度が高いか否かでフォルダ分けを行う例を説明したが、検出難易度が高いか否かを示す識別子を、各撮像画像のファイル名に付記してから記憶してもよい。この場合、各撮像画像を一つの記憶部４にまとめて記憶すればよい。これにより、ファイル名で検出難易度を判断できるため、フォルダ分けを行わなくても、各撮像画像ごとに、検出難易度が高いか否かを判断した上で、コロニー数のカウントを行うことができる。

このように、第３の実施形態では、各培地シート２のコロニーの検出難易度の判定結果に基づいて、フォルダ分けを行うか、または検出難易度を判断する識別子を撮像画像のファイル名に付記する。より具体的には、コロニーの検出難易度が高い培地シート２だけ専用のフォルダに記憶するか、または特定の識別子をファイル名に付記し、それ以外の培地シート２は通常フォルダに記憶するか、別の識別子をファイル名に付記し、各フォルダ（または各識別子）ごとに別個のパラメータを設定してコロニー数のカウント処理を行う。これにより、多数の撮像画像の中に、コロニーの検出難易度の高い撮像画像が含まれていても、作業者が事前に手作業で仕分ける作業を行わなくても、高精度にコロニー数をカウントできる。したがって、コロニーの検出難易度が高い撮像画像に対して、パラメータを設定し直してコロニー数の再カウントを行う手間をかけなくて済む。

（第４の実施形態）
第４の実施形態は、上述した第２及び第３の実施形態の処理を組み合わせたものである。第４の実施形態によるコロニー検出システム１は、図９と同様の機能ブロック図で表すことができる。記憶部４に記憶される撮像画像の種類は、第２及び第３の実施形態で説明したものである。

図１３は第４の実施形態によるコロニー検出システム１の概略的な処理動作を示すフローチャートである。ステップＳ６１〜Ｓ６３では、図１２のステップＳ５１〜Ｓ５３と同様に、コロニー数の検出難易度が高い撮像画像と判定されると、その撮像画像を専用のフォルダに記憶する。このフォルダ内の撮像画像に対しては、特定のパラメータが設定された上で、コロニー数のカウント処理が行われる。

ステップＳ６４〜Ｓ６８では、図１１のステップＳ４２〜Ｓ４６と同様に、撮像画像のＱＲコードの培地種類に応じてフォルダ分けを行い、各フォルダごとに各フォルダ固有の条件にて、各フォルダ内の各培地シート２のコロニー数のカウント処理を行う。

図１３においても、複数のフォルダに分けて記憶する代わりに、撮像画像のファイル名に付記する識別子を変更してもよい。

このように、第４の実施形態では、培地シート２の撮像画像に基づいて、コロニー数の検出難易度が高いと判定された撮像画像を専用のフォルダに記憶するか、または撮像画像のファイル名に特定の識別子を付記するとともに、その他の撮像画像については各培地種類ごとに別々のフォルダに分類するか、各ファイル名に別個の識別子を付記するため、各フォルダ（または各識別子）ごとに各フォルダ固有のパラメータ等を設定した上でコロニー数のカウント処理を行うことができ、コロニー数のカウントを精度よく行うことができる。

（第５の実施形態）
第５の実施形態は、撮像画像のＱＲコードから読み取った各種の情報に基づいて、撮像画像のフォルダ分けを行うものである。第５の実施形態によるコロニー検出システム１は、図９と同様の機能ブロック図で表すことができるが、記憶部４に記憶される撮像画像の種類が第２〜第４の実施形態とは異なる。

図１４は第５の実施携帯によるコロニー検出システム１の概略的な処理動作を示すフローチャートである。撮像部３にて培地シート２を順に撮像して（ステップＳ７１）、撮像画像を画像認識して、例えばＱＲコードの情報を検出する（ステップＳ７２）。ここで、情報とは、第２の実施形態で説明した培地種類だけではなく、培地シート２の検査条件（培養条件）などの情報である。情報の具体的な内容は問わないが、培地種類以外の情報が含まれているものとする。

次に、ＱＲコードの情報に応じたフォルダに撮像画像を記憶する（ステップＳ７３）。例えば、情報の中に検査条件が含まれていれば、検査条件ごとに撮像画像をフォルダ分けしてもよい。

その後、図１１のステップＳ４２〜Ｓ４６と同様に、すべての撮像画像についてフォルダ分けを行い、その後に、各フォルダごとに、各フォルダ固有の条件にて各フォルダ内の各培地シートのコロニー数をカウントする（ステップＳ７４〜Ｓ７６）。

図１４では、培地シート２の撮像画像をＱＲコードの情報ごとに別フォルダに分類して記憶する例を説明したが、培地シート２の撮像画像のファイル名にＱＲコードの情報を識別可能な識別子を付記してから記憶してもよい。この場合、各撮像画像を一つの記憶部４にまとめて記憶すればよい。これにより、ファイル名で各撮像画像のＱＲコードの情報を特定できるため、フォルダ分けを行わなくても、各撮像画像ごとに、ＱＲコードの情報に応じたコロニー数のカウントを行うことができる。

このように、第５の実施形態では、培地種類だけでなく、検査条件などの情報を考慮に入れて撮像画像のフォルダ分けを行うか、または各情報を特定する識別子を撮像画像のファイル名に付記するため、各フォルダごとに、または各識別子ごとに、検査条件などの情報を考慮に入れた最適なパラメータを設定して、コロニー数のカウント処理を行うことができる。よって、コロニー数のカウント処理を精度よく行うことができる。

上述した第２〜第５の実施形態において、撮像画像のフォルダ分け（またはファイル名への識別子の付記）を行った段階で、図９に示す画像処理部１０にて、各フォルダ（または各識別子）ごとに、各フォルダ（または各識別子）固有の画像処理を行い、画像処理済みの撮像画像について、コロニー数のカウント処理を行ってもよい。画像処理部１０は、例えば、撮像画像中のコロニーのエッジ強調処理やノイズ除去処理などを行ってもよい。図７に示すように、コロニー数のカウント処理の中でもノイズ除去処理などが行われるが、図７の処理を開始する前に、何らかの画像処理を行ってもよい。このように、コロニー数のカウント処理の前処理として、種々の画像処理を行うことで、既存のコロニー数のカウント処理を改造しなくて済む。

上述した実施形態で説明したコロニー検出システム１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、コロニー検出システム１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。

また、コロニー検出システム１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

本開示の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではなく、当業者が想到しうる種々の変形も含むものであり、本開示の効果も上述した内容に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容及びその均等物から導き出される本開示の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更及び部分的削除が可能である。

１ コロニー検出システム、２ 培地シート、３ 撮像部、４ 記憶部、５ ユーザインタフェース部、６ 制御部、７ 画像認識部、８ コロニーカウント部、８ａ 第１情報検出部、８ｂ 第１コロニーカウント部、８ｃ コード情報生成部、８ｄ 画像更新部、８ｅ 第２情報検出部、８ｆ 第２コロニーカウント部、９ 表示部、１１ 基材層、１２ 円形枠、１３ 培養層、１４ 保護層

Claims (12)

1. 検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる培地媒体と、
   前記培地媒体の種類及びコロニーのカウント機能を含む情報を選択する選択部と、
   前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像された画像に含まれる前記培地媒体の種類を示すコード情報を検出する第１情報検出部と、
   前記撮像部で撮像された画像に対して、前記選択部で選択された情報と、前記第１情報検出部で検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする第１コロニーカウント部と、
   前記選択部で選択された情報と前記第１情報検出部で検出されたコード情報との少なくとも一方に基づいて、新たなコード情報を生成するコード情報生成部と、
   前記撮像部で撮像された画像に含まれるコード情報を前記新たなコード情報に更新した新たな培地画像を生成する画像更新部と、
   前記新たな培地画像に含まれる前記新たなコード情報を検出する第２情報検出部と、
   前記新たな培地画像に対して、前記選択部で選択された情報と、前記第２情報検出部で検出されたコード情報と、に応じた処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする第２コロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システム。
2. 前記新たなコード情報と、前記第１情報検出部が検出したコード情報とは、カウント対象のコロニーの種類とコロニーの色との少なくとも一方に関する情報が異なっている、請求項１に記載のコロニー検出システム。
3. 前記第１情報検出部が検出したコード情報と前記新たなコード情報との一方は、前記培地媒体上の全コロニーの数をカウントすることを指示する情報であり、他方は、前記培地媒体上の特定の色のコロニーの数をカウントすることを指示する情報である、請求項２に記載のコロニー検出システム。
4. 検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる複数種類の培地媒体と、
   前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像した画像を所定の条件で分類して記憶する、複数の記憶部と、
   前記複数の記憶部に記憶された画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システム。
5. 前記複数の記憶部に記憶された画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の画像処理を行う画像処理部を備え、
   前記コロニーカウント部は、前記画像処理部で画像処理された後の画像に対して、各記憶部ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする、請求項４に記載のコロニー検出システム。
6. 前記コロニーカウント部は、前記複数の記憶部のうち、一つの記憶部に記憶されたすべての画像についての前記コロニーの数のカウントが終わった後、次の記憶部のカウント処理を行い、各記憶部ごとに、各記憶部に固有の条件により前記コロニーの数をカウントする、請求項４または５に記載のコロニー検出システム。
7. 検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる複数種類の培地媒体と、
   前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像した画像のファイル名に、所定の条件に応じた識別子を付加して記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された画像に対して、前記識別子に応じた固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、を備える、コロニー検出システム。
8. 前記記憶部に記憶された画像に対して、前記識別子ごとに、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の画像処理を行う画像処理部を備え、
   前記コロニーカウント部は、前記画像処理部で画像処理された後の画像に対して、前記所定の条件に応じた各記憶部固有の処理を行って、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントする、請求項７に記載のコロニー検出システム。
9. 前記コロニーカウント部は、前記記憶部内において、ファイル名に特定の前記識別子が付記されたすべての画像について、対応する前記所定の条件に基づいて前記コロニーの数のカウントが終わった後、ファイル名に別の特定の前記識別子が付記されたすべての画像について、対応する前記所定の条件に基づいて前記コロニーの数のカウントを行う処理を繰り返す、請求項７または８に記載のコロニー検出システム。
10. 前記所定の条件は、前記培地媒体の種類を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
11. 前記所定の条件は、前記撮像部で撮像した画像に含まれるコロニーの数をカウント可能か否かを示す情報を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
12. 前記所定の条件は、前記培地媒体の検査条件を含む、請求項４乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。