JP2020091299A - 気泡検出器 - Google Patents
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Abstract
【課題】流体中に含まれる気泡を好適に検出する。【解決手段】気泡検出器は、血液(200)に光を照射する照射手段(120)と、血液からの戻り光を受光する受光手段(130)と、受光手段における受光量の変化に基づいて、血液に含まれる気泡を検出する検出手段(150)とを備える。例えば検出手段は、受光量に関連する第1の信号と、第1の信号の低周波成分に関連する第2の信号とを比較することで、気泡を検出する。【選択図】図6
Description
本発明は、光を流体に照射することで流体内に存在する気泡を検出する気泡検出器の技術分野に関する。
この種の装置として、例えばチューブ内を流れる血液に含まれる気泡を血液濃度と共に検出する装置が知られている。例えば特許文献1では、超音波を用いて気泡を検出し、光学センサで血液濃度を検出する装置が提案されている。また特許文献2では、電気インピーダンスの変化を利用して気泡を検出し、光学センサで血液濃度を検出する装置が提案されている。
しかしながら、上述した特許文献に記載されているような装置では、気泡検出と濃度検出とが相異なる方法で行われるため、気泡を検出するセンサ及び濃度を検出するセンサを別々に備える必要がある。このため上述した技術は、装置の大型化及び複雑化、並びにコストの増大を招いてしまうという技術的問題点を有している。
本発明が解決しようとする課題には上記のようなものが一例として挙げられる。本発明は、流体に含まれる気泡を好適に検出可能な気泡検出器を提供することを課題とする。
上記課題を解決するための気泡検出器は、血液に光を照射する照射手段と、前記血液からの戻り光を受光する受光手段と、前記受光手段における受光量の変化に基づいて、前記血液に含まれる気泡を検出する検出手段とを備える。
本実施形態に係る気泡検出器は、流体に光を照射する照射手段と、前記流体からの戻り光を受光する受光手段と、前記受光手段における受光量の変化に基づいて、前記流体に含まれる気泡を検出する検出手段とを備える。
本実施形態に係る気泡検出器によれば、その動作時には、先ず透明チューブ内を流れる血液等の流体に対して、照射手段から光が照射される。照射手段は、例えば発光ダイオードを含んで構成されており、その使用時には、流体に効率的に光を照射できる位置に配置される。
照射手段から照射された光は流体において散乱及び吸収され、戻り光として受光手段で受光される。受光手段は、例えばフォトダイオード等を含んで構成され、その使用時には、例えば流体から見て照射手段とは反対側の位置に配置される。
受光手段で戻り光が受光されると、検出手段による流体内の気泡の検出が行われる。具体的には、検出手段は、受光手段における受光量の変化に基づいて気泡を検出する。例えば、流体内に気泡が存在している場合、流体の透過光量が急激に増大するため、受光手段における受光量も急激に増大することになる。このように、気泡の存在は流体の透過光量に影響を与えるため、受光量の変化に基づき、気泡を検出することができる。
なお、受光手段における受光量は、典型的には受光量を振幅とする受光信号として検出手段に入力される。この場合、気泡を正確に検出するために、受光信号に対して各種処理が実行されてもよい。例えば、受光信号には、増幅器を利用した増幅処理やフィルタ回路を利用した抽出処理等が施されてもよい。照射手段は、レーザダイオードを含んで構成されてもよい。
以上説明したように、本実施形態に係る気泡検出器によれば、流体内に存在する気泡を好適に検出することが可能である。
本実施形態に係る気泡検出器の一態様では、前記検出手段は、前記受光量に関連する第1の信号と、前記第1の信号の低周波成分に関連する第2の信号とを比較することで、前記気泡を検出する。
この態様によれば、気泡の検出時には、受光手段における受光量に関連する信号として第1の信号が生成される。また、第1の信号には例えばローパスフィルタ処理が行われ、第1の信号の低周波成分に関連する第2の信号が生成される。そして検出手段では、第1の信号と第2の信号とが比較され、その結果として気泡が検出される。
ここで、受光量に関連する第1の信号は、気泡が存在する部分において急激な変化が生じていると考えられる。一方で、第1の信号の低周波成分である第2の信号では、第1の信号に生じているような気泡由来の急激な変化部分がカットされている。よって、第1の信号と第2の信号とを比較すれば、第1の信号において急激な変化が生じている部分を検出できる。従って、容易且つ的確に流体内の気泡を検出することが可能である。
なお、第2の信号は、第1の信号に対して低周波成分を抽出する処理を施しただけの信号でなくともよい。例えば、第2の信号は、検出すべき気泡の大きさ等に応じた所定の加算レベルを加算した信号であってもよい。
上述した第1の信号及び第2の信号を利用する態様では、前記第2の信号に基づいて、前記流体の濃度を推定する推定手段を更に備えてもよい。
この場合、第1の信号(即ち、受光量に関連する信号)の低周波成分に関連する第2の信号に基づいて、流体の濃度が推定される。即ち本態様では、流体における気泡の検出のみならず、流体の濃度が推定される。
流体の濃度が低い場合、散乱粒子密度が低いため、散乱による透過光量の減少量が小さくなり透過光量は増大する。よって、受光手段における受光量は大きくなる。一方、流体の濃度が高い場合、散乱粒子密度が高いため、散乱による透過光量の減少量が大きくなり透過光量は減少する。よって、受光手段における受光量は小さくなる。以上の特性を利用すれば、受光手段の受光量に基づいて、流体の濃度を推定することができる。同様に、流体の濃度により光の吸収量が変化するので、透過光量が変化し、受光手段の受光量に基づいて、流体の濃度を推定することができる。
ここで第2の信号は、受光量に関連する第1の信号から、気泡の存在等による急激な変動をカットした信号である。このため第2の信号は、流体の濃度の変動に起因する、比較的緩やかな受光量の変化を示す信号であると言える。従って、第2の信号を利用すれば、流体の濃度を好適に推定することができる。
上述した特許文献では、気泡検出と濃度検出が別々の位置に取り付けられたセンサで実行され、それぞれのセンサ取り付け位置が異なるので、気泡検出と濃度検出を同一位置で実行することは不可能であった。一方本案は、同一の照射手段と受光手段とを用いて、気泡検出と濃度検出とを同時に実行可能な構成を有しており、同一位置での気泡検出と濃度検出が可能となり、より好適となる。
上述した推定手段を更に備える態様では、前記推定手段で推定される前記流体の濃度に基づいて、前記検出手段の検出レベルを補正する検出レベル補正手段を更に備えてもよい。
この場合、推定手段において流体の濃度が推定されると、推定された濃度値に基づいて、検出手段の検出レベルが補正される。なお、ここでの「検出レベル」とは、検出手段における気泡の検出し易さを表す指標であり、検出感度に相当し、高いほど気泡を検出し易い状態である。具体的には、検出レベルを高く設定することで、小さい気泡まで漏らさず検出することが可能となり、検出レベルを低く設定することで、一定以上の大きさの気泡のみを検出することが可能となる。検出レベルは、例えば受光信号を増幅する増幅器の増幅率を変化させることで調整できる。
既に述べたように、流体の濃度が低い場合、散乱粒子密度が低いため、散乱による透過光量の減少量が小さくなり透過光量は増大する。よって、受光手段における受光量は大きくなり、気泡が検出され易い状態となる。一方、流体の濃度が高い場合、散乱粒子密度が高いため、散乱による透過光量の減少量が大きくなり透過光量は減少する。よって、受光手段における受光量は小さくなり、気泡が検出され難い状態となる。このため、例えば濃度が高いほど検出レベルが高くなるような補正を行えば、濃度の値によらず正確な気泡検出が行える。より具体的には、濃度が比較的低い場合に、検出すべきでない小さい気泡までが検出されてしまうことを防止できる。或いは、濃度が比較的高い場合に、検出すべき気泡が検出されないことを防止できる。
或いは推定手段を更に備える態様では、前記検出手段で前記気泡が検出される頻度に基づいて、前記流体の濃度を補正する濃度補正手段を更に備えてもよい。
この場合、検出手段において気泡が検出されると、気泡の検出頻度(例えば、単位時間当たりの検出回数)も記録される。そして、検出手段における気泡の検出頻度に基づいて、推定手段において推定される流体の濃度が補正される。
気泡は流体より光の透過率が高いため、気泡の検出頻度が高いほど透過光量が大きくなると考えられる。このため、仮に何らの対策も講じなければ、気泡の検出頻度が高いほど流体の濃度は低く推定されてしまうことになる。よって、気泡の検出頻度が高い場合に、濃度を高くするよう補正すれば、より正確な濃度を推定することが可能となる。
なお、上述した濃度に基づく検出レベルの補正及び気泡検出頻度に基づく濃度の補正は、夫々の計測位置及び計測時間が同一である場合において、特に高い効果を発揮する。よって、受光量という1つのパラメータに基づいて、気泡の検出及び濃度の推定を実行可能な本実施形態において極めて有効である。また、濃度に基づく検出レベルの補正及び気泡検出頻度に基づく濃度の補正は、夫々並行して行うことが可能である。
本実施形態に係る気泡検出方法は、流体に光を照射する照射工程と、前記流体からの戻り光を受光する受光工程と、前記受光工程における受光量の変化に基づいて、前記流体に含まれる気泡を検出する検出工程とを備える。
本実施形態の気泡検出方法によれば、上述した本実施形態に係る気泡検出器と同様に、流体内に存在する気泡を好適に検出することが可能である。
なお、本実施形態に係る気泡検出方法においても、上述した本実施形態に係る気泡検出器における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。
本実施形態に係る気泡検出器及び気泡検出方法の作用及び他の利得については、以下に示す実施例において、より詳細に説明する。
以下では、図面を参照して気泡検出器及び気泡検出方法の実施例について詳細に説明する。なお、以下では、気泡検出器が流体中の気泡及び流体濃度を検出する気泡濃度検出装置として構成される場合を例にとり説明する。
<第1実施例>
第1実施例に係る気泡濃度検出装置について、図1から図6を参照して説明する。
第1実施例に係る気泡濃度検出装置について、図1から図6を参照して説明する。
<全体構成>
先ず、第1実施例に係る気泡濃度検出装置の全体構成について、図1を参照して説明する。ここに図1は、実施例に係る気泡濃度検出装置の全体構成を示すブロック図である。
先ず、第1実施例に係る気泡濃度検出装置の全体構成について、図1を参照して説明する。ここに図1は、実施例に係る気泡濃度検出装置の全体構成を示すブロック図である。
図1において、本実施例に係る気泡濃度検出装置は、レーザ駆動部110と、半導体レーザ120と、受光素子130と、I−V変換部140と、信号処理部150と、CPU160と、表示部170とを備えて構成されている。
レーザ駆動部110は、半導体レーザ120を駆動するための電流を発生する。
半導体レーザ120は、「照射手段」の一具体例であり、レーザ駆動部110において発生された駆動電流に応じたレーザ光を、計測対象である流体200が流れる透明チューブ250に対して照射する。
受光素子130は、「受光手段」の一具体例であり、半導体レーザ120と透明チューブ250を挟み込んで対応した位置に配置されており、照射されたレーザ光のうち、流体200を透過した散乱光を受光する。
I−V変換部140は、受光素子130で検出された検出電流を電圧に変換して、光強度信号として出力する。
信号処理部150は、光強度信号から濃度を演算し濃度推定値として出力すると共に、光強度信号から気泡の有無を検出し気泡検出値として出力する。即ち、信号処理部150は、「検出手段」及び「推定手段」の一具体例である。信号処理部150の具体的な構成及び動作は、後に詳述する。
CPU(Central Processing Unit)160は、濃度推定値及び気泡検出値に応じて各種処理を実行する。例えばCPU160は、濃度推定値を時間経過に対するグラフ化し表示部170に表示させる。またCPU160は、気泡検出値に応じて表示部170における警告を行う。より具体的には、CPU160は、規定時間内の気泡検出パルスをカウントし、規定回数を超えた場合、気泡有りと判断して表示部170のLEDを点灯し警告表示する。一方、規定回数を超えない場合、気泡無しと判断してLEDを消灯して安全表示する。
<信号処理部の構成>
次に、第1実施例に係る信号処理部150の具体的な構成について、図2を参照して説明する。ここに図2は、第1実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
次に、第1実施例に係る信号処理部150の具体的な構成について、図2を参照して説明する。ここに図2は、第1実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
第1実施例に係る信号処理部150は、可変増幅器310と、LPF(Low-pass filter)320と、レベル生成部330と、加算器340と、比較器350と、A/D変換器360と、演算器370とを備えて構成されている。
可変増幅器310は、I−V変換部140から入力された光強度信号を、CPU160が指令したゲイン調整値に従い増幅し増幅信号として出力する。増幅信号は、LPF320及び比較器350に夫々出力される。
なお、ゲイン調整値は、例えば流体の種類や濃度変化が予め判断できる場合に、透過光量の変化を予測して決定される。より具体的には、散乱体の濃度が高い流体が計測対象である場合には、透過光量レベルは小さくなるため、CPU160は比較的大きいゲイン調整値を決定し、可変増幅器310の増幅率が高くされる。ゲイン調整値を利用すれば、流体の濃度が高い(即ち、透過光量が小さい)場合であっても、後述する検出処理を高い精度で行える。
LPF320は、入力された増幅信号の高域成分(例えば、気泡によるノイズ等)を除去し、LPF信号として出力する。LPF信号は、加算器340及びA/D変換器360に夫々出力される。
なお、LPF320に代えて、エンベロープ検出器を用いることもできる。具体的には、増幅信号は気泡に起因する短期的な透過光量レベルの増加に伴い上側に変動する。そして、気泡に起因する透過光量レベルの変動は上側に変動するのみで、下側に変動することはない。よって、エンベロープ検出器により、増幅信号の下側エンベロープを検出してLPF信号に置き換えた場合であっても、同様の結果が得られる。
レベル生成部330は、検出すべき気泡の大きさに応じた加算レベルを生成して、加算器340に出力する。
加算器340は、LPF信号に対してレベル生成部330で生成された加算レベルを加算し、比較信号として比較器350に出力する。
比較器350は、可変増幅器310から入力される増幅信号と、加算器340から入力される比較信号とを比較して、流体200中の気泡の有無を検出する。比較器350における具体的な気泡の検出方法については、後に詳述する。
A/D変換器360は、アナログ信号であるLPF信号をデジタル化し、A/Dデータとして演算器370に出力する。
演算器370は、A/Dデータに基づいて、流体200の濃度を演算し、濃度推定値としてCPU160に出力する。なお、演算器370には、可変増幅器310と同様に、CPU160からのゲイン調整値が入力されており、濃度の推定時に利用される。演算器370における具体的な濃度の推定方法については、後に詳述する。
<濃度推定処理>
次に、第1実施例に係る気泡濃度検出装置による濃度推定処理について、図3を参照して説明する。ここに図3は、第1実施例に係る濃度推定処理を示すフローチャートである。
次に、第1実施例に係る気泡濃度検出装置による濃度推定処理について、図3を参照して説明する。ここに図3は、第1実施例に係る濃度推定処理を示すフローチャートである。
図3において、濃度推定処理を実行する演算器370は、先ずA/D変換器360から新規A/Dデータを取得可能か判定する(ステップS101)。そして、A/Dデータを取得可能である場合(ステップS101:YES)、A/Dデータの取り込みを実行する(ステップS102)。
A/Dデータが取得されると、演算器370はデジタルLPF演算処理を実行する(ステップS103)。デジタルLPF処理では、現在取得したA/Dデータや過去に取得したA/Dデータに基づいて、ハム信号等が除去される。
デジタルLPF処理が実行されると、演算器370は、デジタルLPF処理した信号をアドレス値として、濃度テーブルをリードする(ステップS104)。そして演算器370は、濃度テーブルの出力値を、濃度推定値としてCPU160に出力する(ステップS105)。濃度推定処理時には、上述した一連の処理が繰り返し実行される。
ここで、濃度推定処理に用いられる濃度テーブル及び推定される濃度値について、図4及び図5を参照して具体的に説明する。ここに図4は、濃度テーブルの一例を示すグラフである。また図5は、光強度信号を増幅した増幅信号、増幅信号の高域成分を抑圧したLPF信号、及び推定濃度値を示すチャート図である。
図4において、濃度テーブルは、光強度信号(即ち、A/Dデータの値に等価)が大きい程、濃度を小さく推定するようなテーブルとして予め設定されている。例えば、流体の濃度が低い場合、散乱粒子密度が低いため、散乱による透過光量の減少量が小さくなり透過光量は増大する。よって、受光素子130における受光量は大きくなる。一方、流体の濃度が高い場合、散乱粒子密度が高いため、散乱による透過光量の減少量が大きくなり透過光量は減少する。よって、受光素子130における受光量は小さくなる。以上の結果、図に示すような濃度テーブルを用いれば、好適に流体の濃度を推定できる。
図5において、光強度信号を増幅した増幅信号も濃度に応じて変動する信号であるが、増幅信号は気泡に起因して急激に変動する部分(気泡ノイズ)を有している。このため、増幅信号から直接的に濃度を推定しようとしても、正確な濃度を推定することは難しい。
しかしながら本実施例では、増幅信号中の高域成分を抑圧するLPF処理によりLPF信号を得る。LPF信号は、増幅信号中の気泡ノイズ等の急激な変動がカットされる。よってLPF信号を利用すれば、流体の濃度を好適に推定することができる。推定濃度値は、図4に示したテーブルからも分かるように、LPF信号の強度に対して逆比例する値として推定される。
<気泡検出処理>
次に、第1実施例に係る気泡濃度検出装置による気泡検出処理について、図6を参照して説明する。ここに図6は、第1実施例に係る気泡検出動作を示すチャート図である。
次に、第1実施例に係る気泡濃度検出装置による気泡検出処理について、図6を参照して説明する。ここに図6は、第1実施例に係る気泡検出動作を示すチャート図である。
図6において、増幅信号は、上述したように気泡に起因して急激に変動する部分(気泡ノイズ)を有している。しかしながら、増幅信号だけでは、どの部分が気泡ノイズであるのかを判別することが難しい。このため本実施例では、LPF信号に所定の加算レベルを加算した比較信号を利用する。比較信号は、LPF信号を元にする信号であるので、増幅信号が有する気泡ノイズがカットされている。また、加算レベル分だけ、比較対象である増幅信号よりも信号全体のレベルが高い。
加算レベルは予め設定された固定値であり、検出したい気泡の大きさに応じて設定される。例えば、より小さい気泡を検出したい場合には、加算レベルとして小さいレベルを設定すればよい。ただし、加算レベルを小さくすると誤検出確率も上昇するため、所定の限界値を設定することが好ましい。なお、検出出来る気泡サイズを小さくするよりも誤検出を防止したい場合には、大きなレベルを設定すればよい。また、加算レベルの生成をより好適とするため、CPU160を介して指示値を変換するようにしてもよい。この場合、CPU160は、例えば被測定流体の種類や濃度等に基づいて、指示値を変更すればよい。
上述した比較信号と増幅信号とを互いに比較すると、図を見ても分かるように、増幅信号における急激に変動する部分(即ち、気泡ノイズ)のみが、比較信号を超えた状態となる。
ここで仮に、増幅信号に対して所定の閾値のみを利用して気泡を検出使用としても、増幅信号の信号レベルは流体の濃度に応じて変動するため、気泡を正確に検出できないおそれがある。しかしながら本実施例では、増幅信号と同様に、濃度に応じて変動する比較信号を利用しているため、濃度による変動の影響を除去し、好適に気泡の検出が実行できる。
増幅信号と比較信号との比較の結果、増幅信号が比較信号を超えていれば、気泡有りと判断され、比較器350からHレベルの気泡検出値が出力される。一方で、増幅信号が比較信号を超えていなければ、気泡無しと判断され、比較器350からLレベルの気泡検出値が出力される。
なお、気泡の検出結果を上述した濃度の推定に利用することもできる。例えば、気泡がある場合に濃度テーブルを引くアドレスを変化させる、或いは気泡のない場合とある場合の2種類のテーブルを用意しておけば、より高い精度で濃度を推定することが可能となる。
以上説明したように、第1実施例に係る気泡濃度検出装置によれば、流体の濃度を推定すると同時に流体中の気泡を検出することができる。また本実施例では特に、濃度の推定及び気泡の検出を同一のパラメータを用いて実行できるため、装置の複雑化やコストの増大を防止できる。また、濃度の推定及び気泡の検出を同一の位置において実行することも容易である。
<第2実施例>
次に、第2実施例に係る気泡濃度検出装置について、図7及び図8を参照して説明する。なお、第2実施例は、上述した第1実施例と比べて一部の構成及び動作が異なるのみで、多くの部分は第1実施例と同様である。このため、以下では第1実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
次に、第2実施例に係る気泡濃度検出装置について、図7及び図8を参照して説明する。なお、第2実施例は、上述した第1実施例と比べて一部の構成及び動作が異なるのみで、多くの部分は第1実施例と同様である。このため、以下では第1実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
<信号処理部の構成>
先ず、第2実施例に係る信号処理部の構成について、図7を参照して説明する。ここに図7は、第2実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
先ず、第2実施例に係る信号処理部の構成について、図7を参照して説明する。ここに図7は、第2実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
図7において、第2実施例に係る信号処理部150bは、可変増幅器410と、HPF420と、LPF425と、増幅器430と、レベル生成部440と、比較器450と、A/D変換器460と、演算器470とを備えて構成されている。
可変増幅器410は、I−V変換部140から入力された光強度信号を、CPUが指令したゲイン調整値に従い増幅し増幅信号として出力する。増幅信号は、HPF(High-pass filter)420及びLPF425に夫々出力される。
HPF420は、入力された増幅信号の低域成分(例えば、ハム信号によるノイズやDC成分)を除去し、HPF信号として出力する。HPF信号は、増幅器430に出力される。
LPF425は、入力された増幅信号の高域成分(例えば、気泡によるノイズ等)を除去し、LPF信号として出力する。LPF信号は、A/D変換器460に出力される。
増幅器430は、HPF420を入力されたHPF信号を増幅して比較器450に出力する。
レベル生成部440は、演算器470から出力される濃度推定値に所定の加算レベルを加算して、比較信号として、比較器450に出力する。
比較器450は、増幅器430から入力されるHPF信号と、レベル生成部440から入力される比較信号とを比較して、流体200中の気泡の有無を検出する。
A/D変換器460は、アナログ信号であるLPF信号をデジタル化し、A/Dデータとして演算器470に出力する。
演算器470は、A/Dデータに基づいて、流体200の濃度を演算し、濃度推定値としてCPU160に出力する。濃度推定値は、上述したようにレベル生成部440にも出力される。
<気泡検出処理>
次に、第2実施例に係る気泡検出処理について、図8を参照して説明する。ここに図8は、第2実施例に係る気泡検出動作を示すチャート図である。
次に、第2実施例に係る気泡検出処理について、図8を参照して説明する。ここに図8は、第2実施例に係る気泡検出動作を示すチャート図である。
図8において、第2実施例に係る気泡検出処理では、比較器450において、HPF信号と比較信号とが比較される。ここでHPF信号は、透過光量のAC成分に対応して変化する。このため、透過光量が急激に増減する気泡存在部分では、HPF信号も急激に増減する。一方で、比較信号は、LPF信号(即ち、高域成分が除去された信号)に基づいて演算器470が演算した濃度に、概ね比例した信号である。この結果、HPF信号のレベルは、気泡部分においてのみ、比較信号を超えることになる。
以上説明したように、第2実施例に係る気泡濃度検出装置によれば、第1実施例と同様に、流体中の気泡を好適に検出することができる。また、ここでは説明を省略したが、第1実施例と同様に、気泡の検出と同時に流体の濃度を推定することも可能である。
<第3実施例>
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置について、図9から図11を参照して説明する。なお、第3実施例は、上述した第1及び第2実施例と比べて一部の構成及び動作が異なるのみで、多くの部分は第1及び第2実施例と同様である。このため、以下では第1及び第2実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置について、図9から図11を参照して説明する。なお、第3実施例は、上述した第1及び第2実施例と比べて一部の構成及び動作が異なるのみで、多くの部分は第1及び第2実施例と同様である。このため、以下では第1及び第2実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
<信号処理部の構成>
先ず、第3実施例に係る信号処理部の構成について、図9を参照して説明する。ここに図9は、第3実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
先ず、第3実施例に係る信号処理部の構成について、図9を参照して説明する。ここに図9は、第3実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
図9において、第3実施例に係る信号処理部150cは、LPF510と、第1可変増幅器520と、第1A/D変換器530と、第1演算器540と、HPF550と、第2可変増幅器560と、第2A/D変換器570と、第2演算器580とを備えて構成されている。
LPF510は、入力された光強度信号の高域成分(例えば、気泡によるノイズ等)を除去し、LPF信号として出力する。LPF信号は、第1可変増幅器520に出力される。
第1可変増幅器520は、入力されたLPF信号を、CPUを介して入力されるゲイン調整値G1に基づいて増幅して出力する。増幅されたLPF信号は、第1A/D変換器530に出力される。
第1A/D変換器530は、アナログ信号であるLPF信号をデジタル化し、A/Dデータとして第1演算器540に出力する。
第1演算器540は、A/Dデータに基づいて流体200の濃度を演算し、濃度推定値としてCPU160に出力する。なお、濃度推定処理には、第2演算器580から入力される気泡検出処理の結果が利用される。
HPF550は、入力された増幅信号の低域成分(例えば、ハム信号によるノイズやDC成分)を除去し、HPF信号として出力する。HPF信号は、第2可変増幅器560に出力される。
第2可変増幅器560は、入力されたHPF信号を、CPUを介して入力されるゲイン調整値G2に基づいて増幅して出力する。増幅されたHPF信号は、第2A/D変換器570に出力される。
第2A/D変換器570は、アナログ信号であるHPF信号をデジタル化し、A/Dデータとして第2演算器580に出力する。
第2演算器580は、第2A/D変換器570から入力されるHPF信号と、第1演算器540から入力される濃度に応じて補正された比較レベルとを比較して、流体200中の気泡の有無を検出する。
<濃度推定処理>
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置による濃度推定処理について、図10を参照して説明する。ここに図10は、第3実施例に係る濃度推定処理を示すフローチャートである。
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置による濃度推定処理について、図10を参照して説明する。ここに図10は、第3実施例に係る濃度推定処理を示すフローチャートである。
図10において、濃度推定処理を実行する第1演算器540は、先ず第1A/D変換器530から新規A/Dデータを取得可能か判定する(ステップS201)。そして、A/Dデータを取得可能である場合(ステップS201:YES)、A/Dデータの取り込みを実行する(ステップS202)。
A/Dデータが取得されると、第1演算器540はデジタルLPF演算処理を実行する(ステップS203)。デジタルLPF処理では、現在取得したA/Dデータや過去に取得したA/Dデータに基づいて、ハム信号等が除去される。
デジタルLPF処理が実行されると、第1演算器540は、第2演算器580において行われる気泡の検出結果に応じて、濃度推定処理のオフセットを設定する(ステップS204)。具体的には、例えば気泡検出頻度が高い場合、濃度検出値が大きくなるように、デジタルLPF処理後のレベルを低くオフセットして、本来の検出光量が計測値より低いと判断して補正する。このような補正を予め行うことにより、気泡が透過光量に与える影響を低減した上で、濃度推定が実行できる。即ち、気泡の有無にかかわらず、正確に濃度推定が行える。
続いて第1演算器540は、デジタルLPF処理した信号をアドレス値として、濃度テーブルをリードする(ステップS205)。最後に第1演算器540は、濃度テーブルの出力値を、濃度推定値としてCPU160に出力する(ステップS206)。
<気泡検出処理>
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置による気泡検出処理について、図11を参照して説明する。ここに図11は、第3実施例に係る気泡検出動作を示すフローチャートである。
次に、第3実施例に係る気泡濃度検出装置による気泡検出処理について、図11を参照して説明する。ここに図11は、第3実施例に係る気泡検出動作を示すフローチャートである。
図11において、気泡検出処理を実行する第2演算器580は、先ず第2A/D変換器570から新規A/Dデータを取得可能か判定する(ステップS301)。そして、A/Dデータを取得可能である場合(ステップS301:YES)、A/Dデータの取り込みを実行する(ステップS302)。
A/Dデータが取得されると、第2演算器580はデジタルHPF演算処理を実行する(ステップS303)。デジタルHPF処理では、現在取得したA/Dデータや過去に取得したA/Dデータに基づいて、ハム信号等が除去される。
デジタルHPF処理が実行されると、第2演算器580は、第1演算器540において推定された濃度推定値に基づいて、気泡検出用の比較レベルを補正する(ステップS304)。具体的には、例えば濃度推定値が高い場合、比較レベルが大きくなるように設定して、濃度上昇により、気泡有無による透過光量変化の増大に対応した比較レベルの設定を行う。濃度が高い場合、平均透過光量は減少するが、気泡によるHPF処理後の透過光量変化はコントラストが増大するため大きくなることによる。HPF処理を用いた場合、前述のLPF処理を用いた場合と異なり、濃度が高いときは、前述の「検出レベル」を下げて検出感度を下げる補正をする。逆に、濃度が低い場合、平均透過光量は増大し、気泡有無による透過光量変化は小さくなる。HPF処理後の気泡有部と気泡無部での透過光量の差が小さくなることによる。HPF処理を用いた場合、濃度が低いときは、前述の「検出レベル」を上げて検出感度を上げる補正をする。このような補正を予め行うことにより、濃度に影響されない、正確な気泡検出が行える。
続いて第2演算器580は、デジタルHPF処理した信号と、濃度に対応して補正された比較レベルとを比較する(ステップS305)。最後に第2演算器580は、比較結果に基づいて、気泡検出値をCPU160に出力する(ステップS306)。
以上説明したように、第3実施例に係る気泡濃度検出装置によれば、流体の濃度推定処理において、気泡の検出結果が利用される。また、流対中の気泡検出処理において、濃度の推定結果が利用される。よって、濃度推定処理及び気泡検出処理の各々を、より好適に実行することが可能である。
<第4実施例>
次に、第4実施例に係る気泡濃度検出装置について、図12を参照して説明する。なお、第4実施例は、上述した第3実施例と比べて一部の構成が異なるのみで、多くの部分は第3実施例と同様である。このため、以下では第3実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
次に、第4実施例に係る気泡濃度検出装置について、図12を参照して説明する。なお、第4実施例は、上述した第3実施例と比べて一部の構成が異なるのみで、多くの部分は第3実施例と同様である。このため、以下では第3実施例と異なる部分について詳細に説明し、重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
<信号処理部の構成>
第4実施例に係る信号処理部の構成について、図12を参照して説明する。ここに図12は、第4実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
第4実施例に係る信号処理部の構成について、図12を参照して説明する。ここに図12は、第4実施例に係る信号処理部の構成を示すブロック図である。
図12において、第4実施例に係る信号処理部150dは、可変増幅器610と、A/D変換器620と、第1演算器630と、第2演算器640とを備えて構成されている。
可変増幅器610は、I−V変換部140から入力された光強度信号を、CPUが指令したゲイン調整値に従い増幅し増幅信号として出力する。増幅信号は、A/D変換器620に出力される。
A/D変換器620は、アナログ信号である増幅信号をデジタル化し、A/Dデータとして出力する。A/Dデータは、第1演算器630及び第2演算器640に夫々出力される。
第1演算器630は、A/D変換器620から入力されるA/Dデータ、及び第2演算器640から入力される気泡検出結果に基づいて、流体の濃度を演算し、濃度推定値としてCPU160に出力する。
第2演算器640は、A/D変換器620から入力されるA/Dデータ、及び第1演算器630から入力される濃度推定結果に基づいて、流体中の気泡を検出し、気泡検出値としてCPU160に出力する。
上述したように、第4実施例では、第3実施例において濃度推定用及び気泡検出用に別々に用意されていた可変増幅器及びA/D変換器が夫々共用されている。よって、装置の複雑化及びコストの増大を効果的に防止できる。
なお、第1演算器630で実行される濃度推定処理は、第3実施例における濃度推定処理(図10参照)と同様であり、第2演算器640で実行される気泡検出処理も、第3実施例における気泡検出処理(図11参照)と同様である。
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う気泡検出器もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
110 レーザ駆動部
120 半導体レーザ
130 受光素子
140 I−V変換部
150 信号処理部
160 CPU
170 表示部
200 流体
250 透明チューブ
310,410,610 可変増幅器
320,425,510 LPF
330 加算器
340,440 レベル生成部
350,450 比較器
360,460,620 A/D変換器
370,470 演算器
420,550 HPF
430 増幅器
520 第1可変増幅器
530 第1A/D変換器
540,630 第1演算器
560 第2可変増幅器
570 第2A/D変換器
580,640 第2演算器
120 半導体レーザ
130 受光素子
140 I−V変換部
150 信号処理部
160 CPU
170 表示部
200 流体
250 透明チューブ
310,410,610 可変増幅器
320,425,510 LPF
330 加算器
340,440 レベル生成部
350,450 比較器
360,460,620 A/D変換器
370,470 演算器
420,550 HPF
430 増幅器
520 第1可変増幅器
530 第1A/D変換器
540,630 第1演算器
560 第2可変増幅器
570 第2A/D変換器
580,640 第2演算器
Claims (1)
- 血液に光を照射する照射手段と、
前記血液からの戻り光を受光する受光手段と、
前記受光手段における受光量の変化に基づいて、前記血液に含まれる気泡を検出する検出手段と
を備えることを特徴とする気泡検出器。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020035618A JP2020091299A (ja) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 気泡検出器 |
JP2022009556A JP7285350B2 (ja) | 2020-03-03 | 2022-01-25 | 気泡検出器 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020035618A JP2020091299A (ja) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 気泡検出器 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018107058A Division JP2018163163A (ja) | 2018-06-04 | 2018-06-04 | 気泡検出器 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022009556A Division JP7285350B2 (ja) | 2020-03-03 | 2022-01-25 | 気泡検出器 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020091299A true JP2020091299A (ja) | 2020-06-11 |
Family
ID=71013744
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020035618A Pending JP2020091299A (ja) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 気泡検出器 |
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Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2020091299A (ja) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06237998A (ja) * | 1993-02-19 | 1994-08-30 | Ube Ind Ltd | 気泡検出法 |
JP2002524211A (ja) * | 1998-09-10 | 2002-08-06 | ガンブロ アクチボラグ | 流体導管のモニタ装置 |
JP2006015072A (ja) * | 2004-07-05 | 2006-01-19 | Terumo Corp | 血液成分採取装置 |
US20130077097A1 (en) * | 2011-09-23 | 2013-03-28 | Phaedrus, Llc | Apparatus, system and method for using an LED to identify a presence of a material in a gas and/or a fluid and/or determine properties of the material |
-
2020
- 2020-03-03 JP JP2020035618A patent/JP2020091299A/ja active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JPH06237998A (ja) * | 1993-02-19 | 1994-08-30 | Ube Ind Ltd | 気泡検出法 |
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