JP2021067541A - 呈色反応判定システム - Google Patents

呈色反応判定システム Download PDF

Info

Publication number
JP2021067541A
JP2021067541A JP2019192528A JP2019192528A JP2021067541A JP 2021067541 A JP2021067541 A JP 2021067541A JP 2019192528 A JP2019192528 A JP 2019192528A JP 2019192528 A JP2019192528 A JP 2019192528A JP 2021067541 A JP2021067541 A JP 2021067541A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
color reaction
determination
reaction
level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019192528A
Other languages
English (en)
Inventor
浩一 枇杷
Koichi Biwa
浩一 枇杷
小林 薫
Kaoru Kobayashi
薫 小林
行治 小林
Yukiharu Kobayashi
行治 小林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Adtec Corp
Original Assignee
Adtec Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Adtec Corp filed Critical Adtec Corp
Priority to JP2019192528A priority Critical patent/JP2021067541A/ja
Publication of JP2021067541A publication Critical patent/JP2021067541A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)

Abstract

【課題】イムノクロマトグラフィ技術および微生物の鑑別・同定、酵素反応等を活用した測定キットにおいて試薬による呈色状態を機械的に精度よく判定(測定)する。【解決手段】呈色反応後の呈色状態を撮影するカメラと、カメラにて撮影された撮像データから、呈色判定を行うコンピュータとを備える。撮像データから呈色反応出現領域の色相およびまたは彩度、必要に応じて明度を求める。求めた色相およびまたは彩度に基づいて呈色状態を判断する。外部光環境影響のないファクターを用いることにより、どのような光環境であっても呈色状態を機械的に精度よく測定することが可能となる。【選択図】図3

Description

本発明は、呈色反応判定システム、詳しくは、イムノクロマトグラフィおよび微生物の鑑別・同定、酵素反応等において試薬による呈色状態を機械的に精度よく判定(測定)することができる呈色反応判定システムに関する。
近年、インフルエンザウイルス検査、妊娠検査、歯周病検査等の医学的検査等に、検査結果を色で判定するキットが用いられている。このキットは、簡便性が重視され、定性的に抗原を検出することができるが、定量性を求める場合には、高価なイムノクロマトリーダーなどの検出装置が必要であった。また、目視により定量性を求める場合には、色調・彩度・判定基準に個人差によるばらつきが生じていた。
このような状況の中、呈色状態を機械的に精度よく測定することができ、安価な(簡便な)呈色反応判定システムが求められていた。そして、特許文献1に記載の技術のように、カメラを用いて試薬の部分を撮影して画像信号(画像データ)を取得し、この画像信号を加工することによって、呈色状態を測定するものや、特許文献2に記載の技術のように、カメラを用いて画像データを取得し、呈色反応出現領域を検出し、この呈色反応出現領域におけるRGBに基づいて呈色状態を判定するものが提案されている。
特開2012−73125号公報 特開2017−125840号公報
しかしながら、これらの従来技術によれば、カメラで撮像した画像データは撮影環境により変化する。具体的には、光源の種類、光束、光度、照度等の外部環境によって、RGBの値が異なる。この外部環境の影響を排除しなければ、RGBによる定量性を求める判定を正確に行うことはできない。つまり、特許文献1、特許文献2においても、カメラのほかに、外部環境を測定するための機器がなければ正確に呈色状態を判定することができなかった。
RGBによる呈色判定の正確性は、外部環境に依存し、特に、光源の種類が大きく影響する。そこで、発明者は光源の種類に影響されない因子に基づいて呈色状態を判定することにより、外部環境の影響を排し、正確に呈色状態を、簡便なシステムにて判定することができることを知見し、本発明を完成させた。
本発明は、イムノクロマトグラフィ等において試薬による呈色状態を機械的に精度よく測定することができる簡便な呈色反応判定システムを提供することを目的とする。
請求項1に記載の発明は、呈色反応における呈色判定を行う呈色反応判定システムであって、呈色反応後の呈色状態を撮影するカメラと、前記カメラにて撮影された撮像データから、呈色判定を行うコンピュータと、を備え、前記コンピュータには、前記撮像データから前記呈色反応後の呈色状態における呈色反応出現領域の色相およびまたは彩度を求め、色彩データとしてメモリに格納する色彩分析部と、前記メモリに格納された色彩データと、事前に前記メモリに格納された判定基準データとに基づき、呈色判定を行う呈色判定部と、を有する、呈色反応判定システムである。
請求項1に記載の発明では、呈色状態を色彩のうち、色相およびまたは彩度に基づいて判断される。色相とは彩り(赤、黄、青などの色の種類)のことであり、太陽光線を分光させたスペクトルを色相環の角度で数値化される。彩度とは、色の鮮やかさのことであり、色の鮮やかさを数値化する。明度とは色の明暗を表す数値であり、この数値を増減することで色の明暗を調節し、数値が高いほど明るい色を表現する。明度は、外部光環境に影響されるものであるため、補助的に用いられる。
本発明では、カメラとコンピュータを備えているが、コンピュータは、カメラにて撮影されることによって得られた撮像データを取り込み、この撮像データから色相およびまたは彩度を求めることができるプログラムが格納されているものである。また、このコンピュータには、色相、彩度、明度に基づいて呈色状態を判定するための判定基準が、あらかじめ、判定基準データとしてメモリ(記憶装置)に格納されている。
カメラを用いて、呈色反応後の呈色状態を撮影する。撮影によって得られた撮像データを、コンピュータを用いて、色相およびまたは彩度、そして、必要に応じて明度を求めて、これらを色彩データとしてメモリに格納する。そして、あらかじめメモリに格納された判定基準データと色彩データとを照らし合わせることにより、呈色判定を行う。呈色判定はキット等を用いて医学的検査等を行う場合に、たとえば5段階レベル評価を行う場合、その5段階レベルのどのレベルに該当するかを判断する。
なお、本発明は、呈色反応であれば、基本的にどのような反応であっても活用することができるが、例えば、炎色反応を用いて金属の同定を行う場合など、反応中の色を特定する方法の場合、外部光環境の他に反応条件も影響するため、本発明にかかる呈色反応判定システムを活用することは不向きである。ただし、化学工場等において、一定の反応条件でかつ一定光環境下で化合物を量産するような場合等、外部光環境以外の環境(例えば、反応条件等)の影響が小さければ、本発明に係る呈色反応判定システムを活用することは可能である。
請求項2に記載の発明は、前記カメラまたは前記コンピュータには、前記撮像データから、前記呈色状態出現領域を自動認識により特定する色彩判定領域認識部を有する請求項1に記載の呈色反応判定システムである。
請求項2に記載の発明によれば、呈色反応後の呈色状態を判定する際に、呈色反応により呈色している領域(呈色状態出現領域)を自動で認識することにより特定する。これにより、カメラで撮影するだけで、呈色判定が可能となる。
色彩分析部、呈色判定部、色彩判定領域認識部は、それぞれ固有の装置により機能を発揮するように構成してもよいが、コンピュータプログラムによりこれらの機能を発揮するようにすれば、低コストでかつ、簡便な装置で呈色判定が可能となるため、有効である。また、色彩判定領域認識部は、カメラに、当該領域を自動認識する機能を組み込んでもよい。
本発明によれば、カメラを用いて、呈色反応後の呈色状態を撮影する。撮影によって得られた撮像データを、コンピュータを用いて、色相およびまたは彩度を求めて、これらを色彩データとしてメモリに格納する。そして、あらかじめメモリに格納された判定基準データと色彩データとを照らし合わせることにより、呈色判定を行う。このように構成することにより、カメラとコンピュータを備えているだけで、正確に呈色判定を行うことが可能である。つまり、本発明は、外部環境の影響を排し、正確に呈色状態を、簡便なシステムにて判定することができる。
特に、請求項2に記載の発明のように、呈色反応後の呈色状態を判定する際に、呈色反応により呈色している領域(呈色状態出現領域)を自動で認識することにより特定するように構成すれば、カメラで撮影するだけで、呈色判定が可能となる。試験装置の調整や細かな画像処理も不要となるため、極めて簡単に呈色状態を判定することができる。
本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおけるシステム構成図を示す。 本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおいて各種試験に用いたスコア判定色見本を示す平面図である。 本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおける照度の影響確認試験の試験結果(色相に基づいた判定試験)を示す棒グラフである。(a)照度60ルクスの場合、(b)照度1000ルクスの場合。 本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおいて彩度に基づいた判定試験の結果を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおいて明度に基づいた判定試験の結果を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムにおいてRGBに基づいた判定試験の結果を示すグラフ(比較例)である。
以下、本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムについて、図面を参照して説明する。
本発明の実施形態に係る呈色反応判定システムは、図1に示すように撮像部、露光制御部、撮像制御部、呈色反応検出部、画像データ記憶部の各々を備えたカメラと、画像データ取得部、色彩分析部と、呈色判定部とを備えている。
撮像部は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)あるいはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などのイメージセンサを用いたデジタルカメラ、携帯端末に備えられた撮像装置などであり、対象物を撮像して撮像画像データ(フルカラー画像)を出力する。
撮像部は、汎用デジタルカメラのノイズ低減性能がそれほど高くない。汎用デジタルカメラは、撮像画像データの各々の画素が例えば、明度分解能が0から255階調度の256階調で記録される。このとき、撮像画像データのノイズが呈色反応の判定精度に悪影響を及ぼす場合がある。このため、ガウシアンブラー、モルフォロジー変換等、公知の画像処理方法でノイズを低減する。
撮像制御部は、撮像部が分析キットの撮像画像である撮像画像データを撮像する際、焦点深度、撮像素子の感度(ISO感度)などの撮像部の撮像条件を、予め設定された数値に制御する。
露光制御部は、露光の撮像の条件として、シャッタースピード、絞り値、照明光の有無、照明光の強度などの撮像部の撮像条件を制御する。また、露光制御部は、呈色反応判定システムの撮像する呈色反応出現領域の周囲の明るさに対応し、撮像時において必要に応じてフラッシュ光源のような照明光の点灯指示を、図示しない照明部に対して出力する。
呈色反応検出部は、画像データ記憶部に記憶されている類似度テーブルを参照し、この類似度テーブルから、参照パターン群の全てに対応する検出用撮像画像データの呈色反応パターンとの類似度を読み出す。
そして、呈色反応検出部は、読み出した全ての参照パターン群の類似度各々と、予め設定されている類似閾値と比較し、類似閾値を下回るものの中で最も類似度が低い(最も類似している)参照パターンを選択する。
この類似閾値は、呈色反応出現領域の撮像画像が参照パターン群の画像のうちいずれかと一致することを保証する値であり、参照パターン群の各画像データと、それに対応する撮像画像データの間で計算される類似度を目安に設定される。検出用撮像画像データの呈色反応パターンに対し、参照パターン群の画像データの内で最も一致するものは、それ以外の画像データに比べて類似度の差が顕著となると考えられる。したがって、類似度が類似閾値を下回る参照パターンは、参照パターン群において通常ただ一つである。
また、類似閾値を下回るものが複数あった場合、呈色反応検出部は、その中で最も類似度の低い参照パターンを選択する。そして、呈色反応検出部は、画像データ記憶部に記憶されている検査結果テーブルを参照し、選択した参照パターンの参照パターン識別情報に対応する検査結果を抽出する。
色彩分析部は、呈色反応出現領域の撮像画像データにおける呈色反応パターンと、予め登録された呈色反応出現領域に現れる全ての呈色反応のパターン(参照パターン群)を比較するため、撮像画像データの正規化を行う。具体的には、呈色パターンを色彩、すなわち、色相、彩度、明度に変換する。呈色パターンを色彩に変換する方法は、RGB色空間をHSV色空間に変換する変換式に基づいて行われる。
呈色判定部では、撮像データの正規化が行われた後、正規化された撮像データについて、判定基準に基づいて呈色判定を行う。具体的には、呈色状態を判定するための判定基準が判定基準データとしてコンピュータのメモリ(記憶装置)に格納されている。この判定基準は、色相、彩度、明度の3つのファクターに基づくものであり、それぞれの基準の上限値、下限値、3つのファクターの影響による値の基準(例えば色相と明度を乗じた値等)の上限値、下限値などがデータ形式でメモリに格納されている。そして、正規化された撮像データから、基準判定データに基づいて、呈色判定を行う。呈色判定は、キット等を用いて医学的検査等を行う場合に、たとえば5段階レベル評価を行う場合、その5段階レベルのどのレベルに該当するかを、基準判定データに基づいて判断する。
本発明に係る呈色反応判定システムを用いて各種試験を行った。以下、試験の内容と結果について説明する。
(テストサンプル:スコア判定色見本)
テストサンプルは、図2に示すように紙製の台紙(11cm×5.5cm)に幅1.2cm、長さ2.5cmの矩形の枠を5つ並列となるように印刷した。そして、5つの枠の中にそれぞれ所定の色を印刷してスコア判定色見本とした。これらの色をレベル1、レベル2、・・・、レベル5に振り分けた。それぞれのレベルにおける色は表1に示すとおりである。それぞれのレベルの色は基本的に赤色の濃度を変化させたものを選定している。
Figure 2021067541
(照度の影響確認試験(色相に基づいた判定試験)
色相に基づいた呈色レベルの判定精度を確認するために、テストサンプルのうち、レベル1〜レベル4を用いた。光源を室内光(LED照明)とし、照明の明るさ(照度)を60ルクスと1000ルクスに調整し、撮影を行った。
そして、撮像画像データをHSV色空間に変換して、色相を180階調に数値化した。使用したプログラムはインテル製のOpenCVである。
得られた数値を元に範囲棒グラフを作成した。この棒グラフを図3に示す。なお、図3(a)は60ルクスに調整したときのもの、(b)は1000ルクスに調整したときのものである。
図3によれば、レベル1、レベル2の色相の分離性能が高く、色相でレベル判定を行うことが有用であることが明らかとなった。つまり、レベル3とレベル4とについては、色相の値の差が小さく、誤差を生じる可能性はあるが、レベル1、レベル2とレベル3/レベル4とでは色相の値が全く異なるため、特に、レベル1と、レベル2との判断については、色相の値で判断することが容易といえる。
また、照度を変化させたとしても、値に大きな変動がなく、照度の影響により、レベル判定の困難性を見いだすことができず、極めて有効であるといえる。
(彩度に基づいた判定試験)
彩度に基づいた呈色レベルの判定精度を確認するために、テストサンプルのうち、レベル1〜レベル5を用いた。光源を室内光(LED照明)とし、照度を600ルクスに調整し、撮影を行った。
そして、撮像画像データをHSV色空間に変換して、彩度を256階調に数値化した。使用したプログラムはインテル製のOpenCVである。
得られた数値を元に範囲棒グラフを作成した。この棒グラフを図4に示す。
図4によれば、レベル3〜レベル5の彩度の分離性能が高く、彩度でレベル判定を行うことが有用であることが明らかとなった。つまり、レベル1とレベル2とについては、彩度の値の差が小さく、誤差を生じる可能性はあるが、レベル1/レベル2とレベル3、レベル4、レベル5とでは色相の値が全く異なるため、レベル3に該当するか、レベル4に該当するか、レベル5に該当するか、レベル1/レベル2に該当するかの判断は彩度の値で判断することが容易といえる。
以上のことから、色相、彩度でそれぞれ、判定が容易なレベル、判定が困難なレベルを有するものの、所定のレベルであればいずれも判定が可能である。なお、図3、図4から、色相と彩度の2つのファクターを用いて判定するように構成した場合、レベル1〜レベル5のすべてにおいて判定を行うことは容易であるため、極めて有効といえる。
(明度に基づいた判定試験)
明度に基づいた呈色レベルの判定精度を確認するために、テストサンプルのうち、レベル1〜レベル4を用いた。光源を室内光(LED照明)とし、照明の明るさ(照度)を600ルクスに調整し、撮影を行った。
そして、撮像画像データをHSV色空間に変換して、明度を256階調に数値化した。使用したプログラムはインテル製のOpenCVである。
得られた数値を元に範囲棒グラフを作成した。この棒グラフを図5に示す。
図5によれば、レベル5とそれ以外のレベルの明度との分離性能が高く、明度でレベル5に該当するか否かの判定を行うことが有用であることが明らかとなった。しかしながら、レベル1〜4の明度の差が小さく誤判定を生じやすいため、明度単独で、レベル判定を行うことは難しく、補助的なファクターとして利用するにとどまる。
(RGBに基づいた判定試験−比較例)
比較例として、RGBに基づいた呈色レベルの判定精度を確認するために、テストサンプルのうち、レベル1〜レベル5を用いた。光源を室内光(LED照明)とし、照明の明るさ(照度)を600ルクスに調整し、撮影を行った。
そして、撮像画像データから、赤(R)、緑(G)、青(B)に分解して、それぞれ256階調に数値化した。得られた数値を元に範囲棒グラフを作成した。この棒グラフを図6に示す。
図6によれば、緑(G)の分離性能はそれなりに高いといえるものの、数値的にレベル同士の重なりをみることができる。このため、総合的にRGBによる分解性能が高いとはいえず、誤判定を生じやすいため、有用ではないことが明らかとなった。

Claims (2)

  1. 呈色反応における呈色判定を行う呈色反応判定システムであって、
    呈色反応後の呈色状態を撮影するカメラと、
    前記カメラにて撮影された撮像データから、呈色判定を行うコンピュータと、を備え、
    前記コンピュータには、前記撮像データから前記呈色反応後の呈色状態における呈色反応出現領域の色相およびまたは彩度を求め、色彩データとしてメモリに格納する色彩分析部と、
    前記メモリに格納された色彩データと、事前に前記メモリに格納された判定基準データとに基づき、呈色判定を行う呈色判定部と、
    を有する、呈色反応判定システム。
  2. 前記カメラまたは前記コンピュータには、前記撮像データから、前記呈色状態出現領域を自動認識により特定する色彩判定領域認識部を有する請求項1に記載の呈色反応判定システム。
JP2019192528A 2019-10-23 2019-10-23 呈色反応判定システム Pending JP2021067541A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019192528A JP2021067541A (ja) 2019-10-23 2019-10-23 呈色反応判定システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019192528A JP2021067541A (ja) 2019-10-23 2019-10-23 呈色反応判定システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021067541A true JP2021067541A (ja) 2021-04-30

Family

ID=75638365

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019192528A Pending JP2021067541A (ja) 2019-10-23 2019-10-23 呈色反応判定システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021067541A (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007285988A (ja) * 2006-04-20 2007-11-01 Wako Pure Chem Ind Ltd 分析装置及び測定方法
WO2017041129A1 (en) * 2015-09-13 2017-03-16 Australian Sensing And Identification Systems Pty. Ltd. An analysis instrument, associated systems and methods
JP2018205208A (ja) * 2017-06-07 2018-12-27 富士通株式会社 試験値出力プログラム、試験値出力方法及び試験値出力装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007285988A (ja) * 2006-04-20 2007-11-01 Wako Pure Chem Ind Ltd 分析装置及び測定方法
WO2017041129A1 (en) * 2015-09-13 2017-03-16 Australian Sensing And Identification Systems Pty. Ltd. An analysis instrument, associated systems and methods
JP2018205208A (ja) * 2017-06-07 2018-12-27 富士通株式会社 試験値出力プログラム、試験値出力方法及び試験値出力装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7840064B2 (en) Method and system for automatic identification using digital images
JP5308792B2 (ja) ホワイトバランス調整装置、ホワイトバランス調整方法、ホワイトバランス調整プログラム、および、撮像装置
US20030044178A1 (en) Method for the automatic detection of red-eye defects in photographic image data
US20030044063A1 (en) Method for processing digital photographic image data that includes a method for the automatic detection of red-eye defects
CN101933321A (zh) 用于估测场景光源的图像传感器装置及方法
JP2008042617A (ja) デジタルカメラ
US11835515B2 (en) Method for evaluating suitability of lighting conditions for detecting an analyte in a sample using a camera of a mobile device
KR20150091216A (ko) 검사 장치 및 검사 방법
JP2017067605A (ja) 検体測定装置と検体測定方法
KR101695246B1 (ko) 광원 추정 장치 및 광원 추정 방법
US6529235B1 (en) Auto white balance apparatus and method in a digital camera with a strobe
US20220026275A1 (en) Systems and methods for detecting disease using mobile device
WO2015198401A1 (ja) ファスナエレメントの検査条件設定方法とファスナエレメント検査方法
US20120008004A1 (en) Lighting identification
Karlsen et al. A smart phone-based robust correction algorithm for the colorimetric detection of Urinary Tract Infection
JP2021067541A (ja) 呈色反応判定システム
JP2022163843A (ja) 呈色反応判定システム
CN112461762B (zh) 基于hsv模型的溶液浊度检测方法、介质、图像处理系统
Kamath et al. Development of bayesian neural network model to predict the correlated color temperature using digital camera and Macbeth ColorChecker chart
US20220236190A1 (en) Detection method and detection pad
KR102399939B1 (ko) 검출 방법 및 검출 패드
JP4471401B1 (ja) 帳票読取り装置および帳票検出方法
CN116420067A (zh) 控制具有相机的移动装置的自动曝光设置的方法
EP3724664B1 (en) Combination imaging of assays
CN114503097A (zh) 使用移动设备进行颜色查找的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220202

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221130

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230106

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230228

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230404