JP3107740B2 - 物体識別装置 - Google Patents
物体識別装置Info
- Publication number
- JP3107740B2 JP3107740B2 JP08015281A JP1528196A JP3107740B2 JP 3107740 B2 JP3107740 B2 JP 3107740B2 JP 08015281 A JP08015281 A JP 08015281A JP 1528196 A JP1528196 A JP 1528196A JP 3107740 B2 JP3107740 B2 JP 3107740B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- irregular
- identification
- power spectrum
- amorphous
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 71
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 43
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 34
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims description 20
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 20
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 18
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 claims description 12
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims 4
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 28
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 18
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 17
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 9
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 9
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 4
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 2
- 230000036316 preload Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 239000012192 staining solution Substances 0.000 description 2
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 6-oxabicyclo[3.2.1]oct-3-en-7-one Chemical compound C1C2C(=O)OC1C=CC2 TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000003651 basophil Anatomy 0.000 description 1
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 1
- 210000003979 eosinophil Anatomy 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 1
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、血液や尿、病理検
体など、粒子成分を含む試料のシースフローをフローセ
ルに形成して、このシースフロー中の試料の顕微鏡画像
から不定形物体を識別するための物体識別装置に関し、
特に光フーリエ変換によるフラウンフォーファ回折像を
利用して不定形物体の識別を行なう物体識別装置に関す
る。
体など、粒子成分を含む試料のシースフローをフローセ
ルに形成して、このシースフロー中の試料の顕微鏡画像
から不定形物体を識別するための物体識別装置に関し、
特に光フーリエ変換によるフラウンフォーファ回折像を
利用して不定形物体の識別を行なう物体識別装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】血液中の白血球は、リンパ球、好中球、
好酸球、好塩基球、単球や色々な種類の幼若な白血球に
分類されるが、このような白血球がどの様な濃度（パー
センテージ）で血液中に存在するかを従来は物体識別装
置を用いて判別していた。
好酸球、好塩基球、単球や色々な種類の幼若な白血球に
分類されるが、このような白血球がどの様な濃度（パー
センテージ）で血液中に存在するかを従来は物体識別装
置を用いて判別していた。
【０００３】従来の物体識別装置は、まず、染色した血
液標本の生物顕微鏡画像を得て、この生物顕微鏡画像の
特定の拡大した白血球の画像に対してレーザ光を当てて
光フーリエ変換を行ない、この変換された画像の縞模様
のフラウンフォーファ回折像を得る。このフラウンフォ
ーファ回折像のパワースペクトルパターンをもとにした
パラメータを、学習手段を有する識別判定手段におい
て、ニューロファジィ解析や統計的解析など特定の判定
アルゴリズムを用いて解析し、不定形物体の分類を行な
っていた。
液標本の生物顕微鏡画像を得て、この生物顕微鏡画像の
特定の拡大した白血球の画像に対してレーザ光を当てて
光フーリエ変換を行ない、この変換された画像の縞模様
のフラウンフォーファ回折像を得る。このフラウンフォ
ーファ回折像のパワースペクトルパターンをもとにした
パラメータを、学習手段を有する識別判定手段におい
て、ニューロファジィ解析や統計的解析など特定の判定
アルゴリズムを用いて解析し、不定形物体の分類を行な
っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の物体
識別装置では、色の情報を考慮にいれず、単にフラウン
フォーファ回折像を特定の判定アルゴリズムを用いて解
析していただけであり、色（蛍光も含む）の異なる不定
形物体が同じようなパワースペクトルパターンを持って
いる場合には、識別ができないという問題があった。ま
た、不定形物体として例えば白血球を識別する場合に、
白血球の核や細胞質などの特定部分を抽出、拡大または
強調した画像に対してフラウンフォーファ回折像を得て
さらに詳細な解析を行なうことは従来なされておらず、
高精度な識別が困難であるという問題があった。
識別装置では、色の情報を考慮にいれず、単にフラウン
フォーファ回折像を特定の判定アルゴリズムを用いて解
析していただけであり、色（蛍光も含む）の異なる不定
形物体が同じようなパワースペクトルパターンを持って
いる場合には、識別ができないという問題があった。ま
た、不定形物体として例えば白血球を識別する場合に、
白血球の核や細胞質などの特定部分を抽出、拡大または
強調した画像に対してフラウンフォーファ回折像を得て
さらに詳細な解析を行なうことは従来なされておらず、
高精度な識別が困難であるという問題があった。
【０００５】本発明は、このような従来の技術が有する
課題を解決するために提案されたものであり、不定形物
体を高精度に分類できる物体識別装置を提供することを
目的とする。
課題を解決するために提案されたものであり、不定形物
体を高精度に分類できる物体識別装置を提供することを
目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明による物体識別装置は、染色した試料をフロー
セルに送り込むとともに、このフローセルにシース液を
送り込んで、シース液で包まれた試料の流れであるシー
スフローをフローセルに形成するシースフロー形成手段
と、上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の
顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、撮像した
不定形物体を二次元空間光変調器に映し出すとともに、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調して二次
元空間光変調器に映し出す処理をさらに行なう画像信号
処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定形
物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行な
い、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の同
心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成さ
せる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出出
力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペクト
ルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、上
記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとして
抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワースペク
トル検出手段の検出出力を受け、撮像した不定形物体の
フラウンフォーファ回折像についてのパワースペクトル
パターンおよび不定形物体の特定部分を抽出、拡大また
は強調した画像のフラウンフォーファ回折像についての
パワースペクトルパターンを解析するとともに、上記補
助パラメータ検出手段からの色情報を識別用の補助パラ
メータとして取り込んで解析し、不定形物体を識別する
識別判定手段とを有する構成としてある。
に本発明による物体識別装置は、染色した試料をフロー
セルに送り込むとともに、このフローセルにシース液を
送り込んで、シース液で包まれた試料の流れであるシー
スフローをフローセルに形成するシースフロー形成手段
と、上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の
顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、撮像した
不定形物体を二次元空間光変調器に映し出すとともに、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調して二次
元空間光変調器に映し出す処理をさらに行なう画像信号
処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定形
物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行な
い、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の同
心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成さ
せる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出出
力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペクト
ルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、上
記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとして
抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワースペク
トル検出手段の検出出力を受け、撮像した不定形物体の
フラウンフォーファ回折像についてのパワースペクトル
パターンおよび不定形物体の特定部分を抽出、拡大また
は強調した画像のフラウンフォーファ回折像についての
パワースペクトルパターンを解析するとともに、上記補
助パラメータ検出手段からの色情報を識別用の補助パラ
メータとして取り込んで解析し、不定形物体を識別する
識別判定手段とを有する構成としてある。
【０００７】また、本発明による物体識別装置は、染色
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出す画像信号処理手段と、二次元空間光変調器に映し
出された不定形物体画像にレーザ光を照射して光フーリ
エ変換を行ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折
像を複数の同心の輪帯状の受光域からなるリングディテ
クタに形成させる光フーリエ変換手段と、リングディテ
クタの検出出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパ
ワースペクトルパターンを検出するパワースペクトル検
出手段と、撮像した不定形物体の色情報を補助パラメー
タとして抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワ
ースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラウンフォ
ーファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不
定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不可能な場
合は上記補助パラメータ検出手段からの色情報を識別用
の補助パラメータとして取り込んで不定形物体を識別す
る識別判定手段とを有する構成としてある。
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出す画像信号処理手段と、二次元空間光変調器に映し
出された不定形物体画像にレーザ光を照射して光フーリ
エ変換を行ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折
像を複数の同心の輪帯状の受光域からなるリングディテ
クタに形成させる光フーリエ変換手段と、リングディテ
クタの検出出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパ
ワースペクトルパターンを検出するパワースペクトル検
出手段と、撮像した不定形物体の色情報を補助パラメー
タとして抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワ
ースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラウンフォ
ーファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不
定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不可能な場
合は上記補助パラメータ検出手段からの色情報を識別用
の補助パラメータとして取り込んで不定形物体を識別す
る識別判定手段とを有する構成としてある。
【０００８】また、本発明による物体識別装置は、染色
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出すとともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能
な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調
して二次元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信
号処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定
形物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行
ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の
同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成
させる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出
出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、
上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解
析して不定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不
可能な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または
強調した画像のフラウンフォーファ回折像についてパワ
ースペクトルパターンを解析して不定形物体を識別する
識別判定手段とを有する構成としてある。
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出すとともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能
な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調
して二次元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信
号処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定
形物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行
ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の
同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成
させる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出
出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、
上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解
析して不定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不
可能な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または
強調した画像のフラウンフォーファ回折像についてパワ
ースペクトルパターンを解析して不定形物体を識別する
識別判定手段とを有する構成としてある。
【０００９】また、本発明による物体識別装置は、染色
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出すとともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能
な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調
して二次元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信
号処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定
形物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行
ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の
同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成
させる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出
出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、
上記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとし
て抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワースペ
クトル検出手段の検出出力を受け、フラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定形物
体の識別を行ない、識別が曖昧または不可能な場合は上
記補助パラメータ検出手段からの色情報を識別用の補助
パラメータとして取り込んで不定形物体を識別し、さら
に識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の特定部
分を抽出、拡大または強調した画像のフラウンフォーフ
ァ回折像についてパワースペクトルパターンを解析して
不定形物体を識別する識別判定手段とを有する構成とし
てある。
した試料をフローセルに送り込むとともに、このフロー
セルにシース液を送り込んで、シース液で包まれた試料
の流れであるシースフローをフローセルに形成するシー
スフロー形成手段と、上記シースフローで包まれた試料
中の不定形物体の顕微鏡画像を撮像する不定形物体撮像
手段と、撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映
し出すとともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能
な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調
して二次元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信
号処理手段と、二次元空間光変調器に映し出された不定
形物体の画像にレーザ光を照射して光フーリエ変換を行
ない、不定形物体のフラウンフォーファ回折像を複数の
同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタに形成
させる光フーリエ変換手段と、リングディテクタの検出
出力を受け、フラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンを検出するパワースペクトル検出手段と、
上記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとし
て抽出する補助パラメータ検出手段と、上記パワースペ
クトル検出手段の検出出力を受け、フラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定形物
体の識別を行ない、識別が曖昧または不可能な場合は上
記補助パラメータ検出手段からの色情報を識別用の補助
パラメータとして取り込んで不定形物体を識別し、さら
に識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の特定部
分を抽出、拡大または強調した画像のフラウンフォーフ
ァ回折像についてパワースペクトルパターンを解析して
不定形物体を識別する識別判定手段とを有する構成とし
てある。
【００１０】上述した請求項１に対応する構成によれ
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析し、さら
に不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画
像から得られるフラウンフォーファ回折像のパワースペ
クトルパターンを解析するとともに、不定形物体の色情
報を補助パラメータとして取り込んで解析を行なってい
るので、不定形物体の識別が容易である。
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析し、さら
に不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画
像から得られるフラウンフォーファ回折像のパワースペ
クトルパターンを解析するとともに、不定形物体の色情
報を補助パラメータとして取り込んで解析を行なってい
るので、不定形物体の識別が容易である。
【００１１】また、請求項２に対応する構成によれば、
不定形物体の液晶表示画像を光フーリエ変換して得られ
るフラウンフォーファ回折像のパワースペクトルパター
ンを解析するだけでなく、識別が曖昧または不可能な場
合は不定形物体の色情報を補助パラメータとして取り込
んで解析を行なっているので、白血球などの不定形物体
の識別精度を高められる。
不定形物体の液晶表示画像を光フーリエ変換して得られ
るフラウンフォーファ回折像のパワースペクトルパター
ンを解析するだけでなく、識別が曖昧または不可能な場
合は不定形物体の色情報を補助パラメータとして取り込
んで解析を行なっているので、白血球などの不定形物体
の識別精度を高められる。
【００１２】また、請求項３に対応する構成によれば、
不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析するだけでな
く、識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の特定
部分を抽出、拡大または強調した画像から得られるフラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンも解
析しているので、不定形物体の識別精度をさらに高めら
れる。
不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析するだけでな
く、識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の特定
部分を抽出、拡大または強調した画像から得られるフラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンも解
析しているので、不定形物体の識別精度をさらに高めら
れる。
【００１３】また、請求項４に対応する構成によれば、
不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析するだけでな
く、識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の色情
報を補助パラメータとして取り込んで解析を行なうとと
もに、不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調し
た画像から得られるフラウンフォーファ回折像のパワー
スペクトルパターンも解析しているので、不定形物体の
識別精度をさらに高められる。
不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォーファ
回折像のパワースペクトルパターンを解析するだけでな
く、識別が曖昧または不可能な場合は不定形物体の色情
報を補助パラメータとして取り込んで解析を行なうとと
もに、不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調し
た画像から得られるフラウンフォーファ回折像のパワー
スペクトルパターンも解析しているので、不定形物体の
識別精度をさらに高められる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づき詳細に説明する。図１のブロック図に、本発明
による物体識別装置の一実施形態を示す。この図で、試
料１、例えば血液は染色液チャンバ２に送られ、このチ
ャンバ２に送られてくる染色液３と混ぜられることによ
り、染色が行なわれる。染色された試料は、サンプル液
シリンジ６によって一定流速でフローセル７に送られ
る。一方、シース液４はシース液チャンバ５に送られ、
このチャンバ５が予圧手段５ａによって予圧されること
で、チャンバ５中のシース液がフローセル７に送られ
る。これにより試料はシース液にさや状に包まれ、シー
スフロー（シース流）を形成してフローセル７中を流れ
る。フローセル７を出たシースフローは廃液チャンバ８
に送られる。サンプル液シリンジ６とシース液チャンバ
５の予圧手段５ａは、シースフロー制御手段１３の制御
下に置かれる流体系制御用アクチュエータ１４によって
駆動制御されており、シースフロー中の試料の粒子、例
えば血液中の白血球が一個一個フローセル７を通過する
ようにされる。ここで、染色液チャンバ２、サンプル液
シリンジ６、シース液チャンバ５、予圧手段５ａ、フロ
ーセル７、シースフロー制御手段１３、流体系制御用ア
クチュエータ１４は、シースフロー形成手段を構成す
る。また、フローセル７を流れるシースフロー中の試料
には、光源９からの光がコンデンサレンズ１０ａで集光
されて照射される。試料を出た光は、対物レンズ１０
ｂ、リレーレンズ１０ｃを介してＣＣＤカメラからなる
撮像手段１１で捕えられて試料の粒子（例えば血液の白
血球）の画像が撮像される。
に基づき詳細に説明する。図１のブロック図に、本発明
による物体識別装置の一実施形態を示す。この図で、試
料１、例えば血液は染色液チャンバ２に送られ、このチ
ャンバ２に送られてくる染色液３と混ぜられることによ
り、染色が行なわれる。染色された試料は、サンプル液
シリンジ６によって一定流速でフローセル７に送られ
る。一方、シース液４はシース液チャンバ５に送られ、
このチャンバ５が予圧手段５ａによって予圧されること
で、チャンバ５中のシース液がフローセル７に送られ
る。これにより試料はシース液にさや状に包まれ、シー
スフロー（シース流）を形成してフローセル７中を流れ
る。フローセル７を出たシースフローは廃液チャンバ８
に送られる。サンプル液シリンジ６とシース液チャンバ
５の予圧手段５ａは、シースフロー制御手段１３の制御
下に置かれる流体系制御用アクチュエータ１４によって
駆動制御されており、シースフロー中の試料の粒子、例
えば血液中の白血球が一個一個フローセル７を通過する
ようにされる。ここで、染色液チャンバ２、サンプル液
シリンジ６、シース液チャンバ５、予圧手段５ａ、フロ
ーセル７、シースフロー制御手段１３、流体系制御用ア
クチュエータ１４は、シースフロー形成手段を構成す
る。また、フローセル７を流れるシースフロー中の試料
には、光源９からの光がコンデンサレンズ１０ａで集光
されて照射される。試料を出た光は、対物レンズ１０
ｂ、リレーレンズ１０ｃを介してＣＣＤカメラからなる
撮像手段１１で捕えられて試料の粒子（例えば血液の白
血球）の画像が撮像される。
【００１５】この撮像手段１１の撮像出力は、識別対象
物体検出手段１２に送られ、染色した色情報などから識
別対象である例えば白血球が目的物体として検出され
る。この識別対象物体検出手段１２の検出出力はシース
フロー制御手段１３に送られ、この制御出力により流体
系制御用アクチュエータ１４が制御されることにより、
フローセル７を流れるシースフロー中の例えば白血球が
一個一個識別対象物体として順次検出されるようにな
る。この操作により、撮像手段１１により例えば白血球
１個の顕微鏡画像が撮像され、この画像信号が画像前処
理手段１５、補助パラメータ検出手段１６、観察用表示
手段１８に送られるとともに、メモリ１７に格納され
る。
物体検出手段１２に送られ、染色した色情報などから識
別対象である例えば白血球が目的物体として検出され
る。この識別対象物体検出手段１２の検出出力はシース
フロー制御手段１３に送られ、この制御出力により流体
系制御用アクチュエータ１４が制御されることにより、
フローセル７を流れるシースフロー中の例えば白血球が
一個一個識別対象物体として順次検出されるようにな
る。この操作により、撮像手段１１により例えば白血球
１個の顕微鏡画像が撮像され、この画像信号が画像前処
理手段１５、補助パラメータ検出手段１６、観察用表示
手段１８に送られるとともに、メモリ１７に格納され
る。
【００１６】画像前処理手段１５では、検出した白血球
１個の撮像画像に対して前処理を行ない、この画像信号
を液晶表示装置駆動回路１９に送出する。この駆動回路
１９に送られて表示信号に変換処理された画像信号は、
液晶表示装置２２の表示パネルに映し出される。ここ
で、画像前処理手段１５、液晶表示装置駆動回路１９
は、画像信号処理手段を構成する。この液晶表示装置２
２の液晶表示パネルには、半導体レーザ２０からのレー
ザ光がレンズ２１により平行光に変えられて照射され
る。液晶表示パネルを出たレーザ光は、光フーリエ変換
用レンズ２３を通されることにより、光フーリエ変換さ
れた画像の縞模様のフラウンフォーファ回折像２５が複
数の同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタ２
４上に形成される。このリングディテクタ２４の検出信
号は、パワースペクトル検出手段２６に送られ、フラウ
ンフォーファ回折像２５のパワースペクトルパターンの
検出が行なわれる。ここで、半導体レーザ２０、レンズ
２１，２３、液晶表示装置２２は、不定形物体画像の光
フーリエ変換手段を構成する。パワースペクトル検出手
段２６の検出信号は、学習手段を有する識別判定手段２
７に送られる。この識別判定手段２７には、１回毎の不
定形物体の識別処理によって高められる学習知識を蓄え
るためのテーブル２８が備えられている。
１個の撮像画像に対して前処理を行ない、この画像信号
を液晶表示装置駆動回路１９に送出する。この駆動回路
１９に送られて表示信号に変換処理された画像信号は、
液晶表示装置２２の表示パネルに映し出される。ここ
で、画像前処理手段１５、液晶表示装置駆動回路１９
は、画像信号処理手段を構成する。この液晶表示装置２
２の液晶表示パネルには、半導体レーザ２０からのレー
ザ光がレンズ２１により平行光に変えられて照射され
る。液晶表示パネルを出たレーザ光は、光フーリエ変換
用レンズ２３を通されることにより、光フーリエ変換さ
れた画像の縞模様のフラウンフォーファ回折像２５が複
数の同心の輪帯状の受光域からなるリングディテクタ２
４上に形成される。このリングディテクタ２４の検出信
号は、パワースペクトル検出手段２６に送られ、フラウ
ンフォーファ回折像２５のパワースペクトルパターンの
検出が行なわれる。ここで、半導体レーザ２０、レンズ
２１，２３、液晶表示装置２２は、不定形物体画像の光
フーリエ変換手段を構成する。パワースペクトル検出手
段２６の検出信号は、学習手段を有する識別判定手段２
７に送られる。この識別判定手段２７には、１回毎の不
定形物体の識別処理によって高められる学習知識を蓄え
るためのテーブル２８が備えられている。
【００１７】一方、補助パラメータ検出手段１６では、
識別対象となる不定形物体の色情報（この例では１個の
白血球の染色した色情報）が検出され、識別判定手段２
７に送られる。識別判定手段２７に送られた色情報は、
フラウンフォーファ回折像によるパワースペクトルパタ
ーンの解析だけでは、不定形物体の識別を行なえないか
識別が曖昧なときに、識別用の補助パラメータとして用
いられる。
識別対象となる不定形物体の色情報（この例では１個の
白血球の染色した色情報）が検出され、識別判定手段２
７に送られる。識別判定手段２７に送られた色情報は、
フラウンフォーファ回折像によるパワースペクトルパタ
ーンの解析だけでは、不定形物体の識別を行なえないか
識別が曖昧なときに、識別用の補助パラメータとして用
いられる。
【００１８】さらに、色情報による補助パラメータを用
いても不定形物体の識別を行なえないときまたは識別が
曖昧なときは、メモリ１７から読み出した画像信号を画
像前処理手段１５に取り込み、不定形物体の特定部分、
例えば１個の白血球の核の部分を抽出、拡大または強調
して映し出す処理を行なう。これにより、特定部分のフ
ラウンフォーファ回折像のパワースペクトル解析を行な
って不定形物体の詳細な識別を可能にする。
いても不定形物体の識別を行なえないときまたは識別が
曖昧なときは、メモリ１７から読み出した画像信号を画
像前処理手段１５に取り込み、不定形物体の特定部分、
例えば１個の白血球の核の部分を抽出、拡大または強調
して映し出す処理を行なう。これにより、特定部分のフ
ラウンフォーファ回折像のパワースペクトル解析を行な
って不定形物体の詳細な識別を可能にする。
【００１９】つぎに、このように構成される物体識別装
置の動作を図２の流れ図を参照して説明する。まず、染
色した試料をフローセル７に送り込むとともに、シース
液４をフローセル７に送り、シース液で包まれた試料の
流れ、シースフローをフローセル７に形成する（ステッ
プＳ１〜Ｓ２）。シースフロー中の試料は、撮像手段１
１により撮し取られ、その撮像出力が識別対象物体検出
手段１２に送られる。この識別対象物体検出手段１２の
検出出力は、シースフロー制御手段１３に送られ、フロ
ーセル７を通過するシースフローが制御される。これに
より、シースフロー中に識別対象である例えば血液中の
白血球が一個一個検出されるようになり、撮像手段１１
によって識別対象の白血球が一個一個撮像される（ステ
ップＳ３〜Ｓ４）。
置の動作を図２の流れ図を参照して説明する。まず、染
色した試料をフローセル７に送り込むとともに、シース
液４をフローセル７に送り、シース液で包まれた試料の
流れ、シースフローをフローセル７に形成する（ステッ
プＳ１〜Ｓ２）。シースフロー中の試料は、撮像手段１
１により撮し取られ、その撮像出力が識別対象物体検出
手段１２に送られる。この識別対象物体検出手段１２の
検出出力は、シースフロー制御手段１３に送られ、フロ
ーセル７を通過するシースフローが制御される。これに
より、シースフロー中に識別対象である例えば血液中の
白血球が一個一個検出されるようになり、撮像手段１１
によって識別対象の白血球が一個一個撮像される（ステ
ップＳ３〜Ｓ４）。
【００２０】撮像手段１１から出力される不定形物体の
撮像信号は、画像前処理手段１５、補助パラメータ検出
手段１６に送られるとともに、メモリ１７に格納され
る。
撮像信号は、画像前処理手段１５、補助パラメータ検出
手段１６に送られるとともに、メモリ１７に格納され
る。
【００２１】画像前処理手段１５に送られた画像は、前
処理後、液晶表示装置２２の表示パネルに表示される
（ステップＳ５）。この液晶表示パネルには、半導体レ
ーザ２０からのコリメートされたコヒーレント光束が照
射され、光フリーエ変換面に置かれたリングディテクタ
２４にフラウンフォーファ回折像２５が形成される（ス
テップＳ６）。
処理後、液晶表示装置２２の表示パネルに表示される
（ステップＳ５）。この液晶表示パネルには、半導体レ
ーザ２０からのコリメートされたコヒーレント光束が照
射され、光フリーエ変換面に置かれたリングディテクタ
２４にフラウンフォーファ回折像２５が形成される（ス
テップＳ６）。
【００２２】リングディテクタ２４の検出出力は、パワ
ースペクトル検出手段２６に送られることにより、フラ
ウンフォーファ回折像２５のパワースペクトルパターン
が検出され、この検出信号が識別判定手段２７に送られ
る。識別判定手段２７では、入力されるパワースペクト
ルパターンに対して、予め学習させて作成した判別用の
テーブルを使って、ニューロファジィ解析や統計的解析
を行ない、不定形物体の判別を行なう（ステップＳ
７）。
ースペクトル検出手段２６に送られることにより、フラ
ウンフォーファ回折像２５のパワースペクトルパターン
が検出され、この検出信号が識別判定手段２７に送られ
る。識別判定手段２７では、入力されるパワースペクト
ルパターンに対して、予め学習させて作成した判別用の
テーブルを使って、ニューロファジィ解析や統計的解析
を行ない、不定形物体の判別を行なう（ステップＳ
７）。
【００２３】この解析により不定形物体の識別が困難と
判定された場合は（ステップＳ８）、制御部２９からの
指令により補助パラメータ検出手段１６によって抽出さ
れた不定形物体の色情報が識別判定手段２７に送られ、
補助パラメータとしての色情報を加えてさらに不定形物
体の判別が行なわれる（ステップＳ９〜Ｓ１０）。
判定された場合は（ステップＳ８）、制御部２９からの
指令により補助パラメータ検出手段１６によって抽出さ
れた不定形物体の色情報が識別判定手段２７に送られ、
補助パラメータとしての色情報を加えてさらに不定形物
体の判別が行なわれる（ステップＳ９〜Ｓ１０）。
【００２４】補助パラメータの色情報を用いても不定形
物体の識別が困難と判定され場合は（ステップＳ１
１）、制御部２９の指令によりメモリ１７から不定形物
体の画像が画像前処理手段１５に読み出されるととも
に、不定形物体の特定部分を液晶表示装置２２の表示パ
ネルに抽出、拡大または強調して映し出すための画像処
理が行なわれる（ステップＳ１２）。この処理により、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画像
に対するフラウンフォーファ回折像がリングディテクタ
２４により検出され、このフラウンフォーファ回折像の
パワースペクトルパターンの解析が識別判定手段２７に
より行なわれる（ステップＳ１３〜Ｓ１４）。
物体の識別が困難と判定され場合は（ステップＳ１
１）、制御部２９の指令によりメモリ１７から不定形物
体の画像が画像前処理手段１５に読み出されるととも
に、不定形物体の特定部分を液晶表示装置２２の表示パ
ネルに抽出、拡大または強調して映し出すための画像処
理が行なわれる（ステップＳ１２）。この処理により、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画像
に対するフラウンフォーファ回折像がリングディテクタ
２４により検出され、このフラウンフォーファ回折像の
パワースペクトルパターンの解析が識別判定手段２７に
より行なわれる（ステップＳ１３〜Ｓ１４）。
【００２５】この解析処理により、不定形物体が識別さ
れると、制御部２９から識別対象物体検出手段１２に次
のターゲットの識別対象を検出するための制御信号が送
られる。これにより、識別対象が検出されると、ステッ
プＳ４〜Ｓ１４までの処理が繰り返し行なわれる。全て
の識別対象についての判定処理が行なわれると（ステッ
プＳ１５）、動作が終了する。
れると、制御部２９から識別対象物体検出手段１２に次
のターゲットの識別対象を検出するための制御信号が送
られる。これにより、識別対象が検出されると、ステッ
プＳ４〜Ｓ１４までの処理が繰り返し行なわれる。全て
の識別対象についての判定処理が行なわれると（ステッ
プＳ１５）、動作が終了する。
【００２６】つぎに、別の処理手順に基づいて不特定物
体を識別する動作の流れを図３の流れ図を参照して説明
する。まず、ステップＳ２１〜Ｓ２５において試料を染
色し、シースフローをフローセル７に形成して、撮像し
た識別対象の画像を液晶表示装置２２の表示パネルに映
し出す。これまでの動作の流れは、図２の流れ図のステ
ップＳ１〜Ｓ５に対応している。続いて、液晶表示パネ
ルには、半導体レーザ２０からのレーザ光束が照射され
て、リングディテクタ２４にフラウンフォーファ回折像
２５が形成される。このリングディテクタ２４の検出出
力は、パワースペクトル検出手段２６に送られることに
より、フラウンフォーファ回折像２５のパワースペクト
ルパターンが検出され、この検出信号が識別判定手段２
７に送られる（ステップＳ２６）。
体を識別する動作の流れを図３の流れ図を参照して説明
する。まず、ステップＳ２１〜Ｓ２５において試料を染
色し、シースフローをフローセル７に形成して、撮像し
た識別対象の画像を液晶表示装置２２の表示パネルに映
し出す。これまでの動作の流れは、図２の流れ図のステ
ップＳ１〜Ｓ５に対応している。続いて、液晶表示パネ
ルには、半導体レーザ２０からのレーザ光束が照射され
て、リングディテクタ２４にフラウンフォーファ回折像
２５が形成される。このリングディテクタ２４の検出出
力は、パワースペクトル検出手段２６に送られることに
より、フラウンフォーファ回折像２５のパワースペクト
ルパターンが検出され、この検出信号が識別判定手段２
７に送られる（ステップＳ２６）。
【００２７】続いて、制御部２９からの指令により補助
パラメータ検出手段１６によって抽出された不定形物体
の色情報が補助パラメータとして識別判定手段２７に取
り込まれる（ステップＳ２７）。
パラメータ検出手段１６によって抽出された不定形物体
の色情報が補助パラメータとして識別判定手段２７に取
り込まれる（ステップＳ２７）。
【００２８】続いて、制御部２９の指令によりメモリ１
７から不定形物体の画像が画像前処理手段１５に読み出
されるとともに、不定形物体の特定部分を抽出、拡大ま
たは強調する画像処理が行なわれて液晶表示装置２２の
表示パネルに表示される（ステップＳ２８）。続いて、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画像
に対するフラウンフォーファ回折像がリングディテクタ
２４に形成され、このフラウンフォーファ回折像のパワ
ースペクトルパターンがパワースペクトル検出手段２６
によって検出されて検出信号が識別判定手段２７に送ら
れる（ステップＳ２９）。
７から不定形物体の画像が画像前処理手段１５に読み出
されるとともに、不定形物体の特定部分を抽出、拡大ま
たは強調する画像処理が行なわれて液晶表示装置２２の
表示パネルに表示される（ステップＳ２８）。続いて、
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画像
に対するフラウンフォーファ回折像がリングディテクタ
２４に形成され、このフラウンフォーファ回折像のパワ
ースペクトルパターンがパワースペクトル検出手段２６
によって検出されて検出信号が識別判定手段２７に送ら
れる（ステップＳ２９）。
【００２９】識別判定手段２７では、パワースペクトル
検出手段２６の検出出力を受け、撮像した不定形物体の
フラウンフォーファ回折像についてのパワースペクトル
パターンを解析するとともに、補助パラメータ検出手段
１６からの色情報を識別用の補助パラメータとして解析
し、さらに不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強
調した画像のフラウンフォーファ回折像についてのパワ
ースペクトルパターンを解析することで、不定形物体を
識別する。この解析にあたっては、予め学習させて作成
した判別用のテーブルを使い、ニューロファジィ解析や
統計的解析の手法によって不特定物体の判別が行なわれ
る（ステップＳ３０）。
検出手段２６の検出出力を受け、撮像した不定形物体の
フラウンフォーファ回折像についてのパワースペクトル
パターンを解析するとともに、補助パラメータ検出手段
１６からの色情報を識別用の補助パラメータとして解析
し、さらに不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強
調した画像のフラウンフォーファ回折像についてのパワ
ースペクトルパターンを解析することで、不定形物体を
識別する。この解析にあたっては、予め学習させて作成
した判別用のテーブルを使い、ニューロファジィ解析や
統計的解析の手法によって不特定物体の判別が行なわれ
る（ステップＳ３０）。
【００３０】この解析処理により、不定形物体が識別さ
れると、制御部２９から識別対象物体検出手段１２に次
のターゲットの識別対象を検出するための制御信号が送
られる。これにより、識別対象が検出されると、ステッ
プＳ２４〜Ｓ３０までの処理が繰り返し行なわれる。全
ての識別対象についての判定処理が行なわれると（ステ
ップＳ３１）、動作が終了する。
れると、制御部２９から識別対象物体検出手段１２に次
のターゲットの識別対象を検出するための制御信号が送
られる。これにより、識別対象が検出されると、ステッ
プＳ２４〜Ｓ３０までの処理が繰り返し行なわれる。全
ての識別対象についての判定処理が行なわれると（ステ
ップＳ３１）、動作が終了する。
【００３１】なお、本実施形態では、二次元空間光変調
器として液晶表示パネルを使用して説明したが、ＢＳＯ
結晶やＰＬＺＴ焼結体を用いた空間光変調器であっても
同様である。
器として液晶表示パネルを使用して説明したが、ＢＳＯ
結晶やＰＬＺＴ焼結体を用いた空間光変調器であっても
同様である。
【００３２】また、不定形物体の全体画像を光フーリエ
変換した結果から得られるフラウンフォーファ回折像の
パワースペクトルパターンの解析と、不定形物体の色情
報を考慮した解析とにより不定形物体の判別を行なって
もよい。
変換した結果から得られるフラウンフォーファ回折像の
パワースペクトルパターンの解析と、不定形物体の色情
報を考慮した解析とにより不定形物体の判別を行なって
もよい。
【００３３】また、不定形物体の全体画像から得られる
フラウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターン
の解析と、不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強
調した画像のフラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンの解析とにより不定形物体の判別を行なう
ことも可能である。
フラウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターン
の解析と、不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強
調した画像のフラウンフォーファ回折像のパワースペク
トルパターンの解析とにより不定形物体の判別を行なう
ことも可能である。
【００３４】また、本発明は、白血球の識別だけでな
く、その他の血球や、尿中の粒子成分、病理検体などの
識別に用いることができる。
く、その他の血球や、尿中の粒子成分、病理検体などの
識別に用いることができる。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、試
料をシース液で包んだシースフローをフローセルに形成
して、試料中の不定形物体を検出しているので、不定形
物体を連続的に判定できるという利点がある。
料をシース液で包んだシースフローをフローセルに形成
して、試料中の不定形物体を検出しているので、不定形
物体を連続的に判定できるという利点がある。
【００３６】また、請求項１に対応する本発明によれ
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回析像および不定形物体の特定部分を抽出、拡大ま
たは強調した画像から得られるフラウンフォーファ回析
像のパワースペクトルパターンを解析し、さらに不定形
物体の色情報を補助パラメータとして取り込んで解析を
行なっているので、不定形物体の識別精度が高められ
る。
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回析像および不定形物体の特定部分を抽出、拡大ま
たは強調した画像から得られるフラウンフォーファ回析
像のパワースペクトルパターンを解析し、さらに不定形
物体の色情報を補助パラメータとして取り込んで解析を
行なっているので、不定形物体の識別精度が高められ
る。
【００３７】また、請求項２に対応する本発明によれ
ば、不定形物体の画像を光フリーエ変換して得たフラウ
ンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解析
して不定形物体を識別するだけでなく、色情報も考慮し
て不定形物体を識別しているので、白血球などの不定形
物体を高精度に判別できる。
ば、不定形物体の画像を光フリーエ変換して得たフラウ
ンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解析
して不定形物体を識別するだけでなく、色情報も考慮し
て不定形物体を識別しているので、白血球などの不定形
物体を高精度に判別できる。
【００３８】また、請求項３に対応する本発明によれ
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定
形物体を識別するだけでなく、不定形物体の特定部分を
抽出、拡大または強調した画像から得られるフラウンフ
ォーファ回折像のパワースペクトルパターンも解析して
識別しているので、より高精度に不定形物体を判別でき
る。
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定
形物体を識別するだけでなく、不定形物体の特定部分を
抽出、拡大または強調した画像から得られるフラウンフ
ォーファ回折像のパワースペクトルパターンも解析して
識別しているので、より高精度に不定形物体を判別でき
る。
【００３９】また、請求項４に対応する本発明によれ
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定
形物体を識別するだけでなく、色情報も考慮して識別を
行なうとともに、さらに不定形物体の特定部分を抽出、
拡大または強調した画像から得られるフラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンも解析して識別し
ているので、より高精度に不定形物体を判別できる。
ば、不定形物体の全体画像から得られるフラウンフォー
ファ回折像のパワースペクトルパターンを解析して不定
形物体を識別するだけでなく、色情報も考慮して識別を
行なうとともに、さらに不定形物体の特定部分を抽出、
拡大または強調した画像から得られるフラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンも解析して識別し
ているので、より高精度に不定形物体を判別できる。
【図１】本発明による物体識別装置の一実施形態を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】図１の物体識別装置の処理手順を示す流れ図で
ある。
ある。
【図３】図１の物体識別装置の別の処理手順を示す流れ
図である。
図である。
１ 試料 ２ 染色液チャンバ ３ 染色液 ４ シース液 ５ シース液チャンバ ６ サンプル液シリンジ ７ フローセル ８ 廃液チャンバ ９ 光源 １０ａ コンデンサレンズ １０ｂ 対物レンズ １０ｃ リレーレンズ １１ 撮像手段 １２ 識別対象物体検出手段 １３ シースフロー制御手段 １４ 流体系制御用アクチェエータ １５ 画像前処理手段 １６ 補助パラメータ検出手段 １７ メモリ １９ 液晶表示装置駆動回路 ２０ 半導体レーザ ２２ 液晶表示装置 ２４ リングディテクタ ２５ フラウンフォーファ回折像 ２６ パワースペクトル検出手段 ２７ 識別判定手段 ２８ テーブル ２９ 制御部
フロントページの続き (72)発明者 永井 豊 東京都新宿区西落合１丁目31番４号 日 本光電富岡株式会社内 (72)発明者 加藤 茂子 東京都新宿区西落合１丁目31番４号 日 本光電富岡株式会社内 (56)参考文献 特開 平８−29140（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−138417（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−310407（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−156582（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−156583（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 15/14 G01N 15/02
Claims (4)
- 【請求項１】 染色した試料をフローセルに送り込むと
ともに、このフローセルにシース液を送り込んで、シー
ス液で包まれた試料の流れであるシースフローをフロー
セルに形成するシースフロー形成手段と、 上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の顕微
鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、 撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映し出すと
ともに、不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調
して二次元空間光変調器に映し出す処理をさらに行なう
画像信号処理手段と、 二次元空間光変調器に映し出された不定形物体の画像に
レーザ光を照射して光フーリエ変換を行ない、不定形物
体のフラウンフォーファ回折像を複数の同心の輪帯状の
受光域からなるリングディテクタに形成させる光フーリ
エ変換手段と、 リングディテクタの検出出力を受け、フラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンを検出するパワー
スペクトル検出手段と、 上記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとし
て抽出する補助パラメータ検出手段と、 上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、撮像
した不定形物体のフラウンフォーファ回折像についての
パワースペクトルパターンおよび不定形物体の特定部分
を抽出、拡大または強調した画像のフラウンフォーファ
回折像についてのパワースペクトルパターンを解析する
とともに、上記補助パラメータ検出手段からの色情報を
識別用の補助パラメータとして取り込んで解析し、不定
形物体を識別する識別判定手段とを有することを特徴と
する物体識別装置。 - 【請求項２】 染色した試料をフローセルに送り込むと
ともに、このフローセルにシース液を送り込んで、シー
ス液で包まれた試料の流れであるシースフローをフロー
セルに形成するシースフロー形成手段と、 上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の顕微
鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、 撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映し出す画
像信号処理手段と、 二次元空間光変調器に映し出された不定形物体画像にレ
ーザ光を照射して光フーリエ変換を行ない、不定形物体
のフラウンフォーファ回折像を複数の同心の輪帯状の受
光域からなるリングディテクタに形成させる光フーリエ
変換手段と、 リングディテクタの検出出力を受け、フラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンを検出するパワー
スペクトル検出手段と、 上記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとし
て抽出する補助パラメータ検出手段と、 上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解
析して不定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不
可能な場合は上記補助パラメータ検出手段からの色情報
を識別用の補助パラメータとして取り込んで不定形物体
を識別する識別判定手段とを有することを特徴とする物
体識別装置。 - 【請求項３】 染色した試料をフローセルに送り込むと
ともに、このフローセルにシース液を送り込んで、シー
ス液で包まれた試料の流れであるシースフローをフロー
セルに形成するシースフロー形成手段と、 上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の顕微
鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、 撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映し出すと
ともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能な場合は
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調して二次
元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信号処理手
段と、 二次元空間光変調器に映し出された不定形物体の画像に
レーザ光を照射して光フーリエ変換を行ない、不定形物
体のフラウンフォーファ回折像を複数の同心の輪帯状の
受光域からなるリングディテクタに形成させる光フーリ
エ変換手段と、 リングディテクタの検出出力を受け、フラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンを検出するパワー
スペクトル検出手段と、 上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解
析して不定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不
可能な場合は不定形物体の特定部分を抽出、拡大または
強調した画像のフラウンフォーファ回折像についてパワ
ースペクトルパターンを解析して不定形物体を識別する
識別判定手段とを有することを特徴とする物体識別装
置。 - 【請求項４】 染色した試料をフローセルに送り込むと
ともに、このフローセルにシース液を送り込んで、シー
ス液で包まれた試料の流れであるシースフローをフロー
セルに形成するシースフロー形成手段と、 上記シースフローで包まれた試料中の不定形物体の顕微
鏡画像を撮像する不定形物体撮像手段と、 撮像した不定形物体を二次元空間光変調器に映し出すと
ともに、不定形物体の識別が曖昧または不可能な場合は
不定形物体の特定部分を抽出、拡大または強調して二次
元空間光変調器に映し出す処理を行なう画像信号処理手
段と、 二次元空間光変調器に映し出された不定形物体の画像に
レーザ光を照射して光フーリエ変換を行ない、不定形物
体のフラウンフォーファ回折像を複数の同心の輪帯状の
受光域からなるリングディテクタに形成させる光フーリ
エ変換手段と、 リングディテクタの検出出力を受け、フラウンフォーフ
ァ回折像のパワースペクトルパターンを検出するパワー
スペクトル検出手段と、 上記撮像した不定形物体の色情報を補助パラメータとし
て抽出する補助パラメータ検出手段と、 上記パワースペクトル検出手段の検出出力を受け、フラ
ウンフォーファ回折像のパワースペクトルパターンを解
析して不定形物体の識別を行ない、識別が曖昧または不
可能な場合は上記補助パラメータ検出手段からの色情報
を識別用の補助パラメータとして取り込んで不定形物体
を識別し、さらに識別が曖昧または不可能な場合は不定
形物体の特定部分を抽出、拡大または強調した画像のフ
ラウンフォーファ回折像についてパワースペクトルパタ
ーンを解析して不定形物体を識別する識別判定手段とを
有することを特徴とする物体識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08015281A JP3107740B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 物体識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08015281A JP3107740B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 物体識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09210896A JPH09210896A (ja) | 1997-08-15 |
| JP3107740B2 true JP3107740B2 (ja) | 2000-11-13 |
Family
ID=11884483
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08015281A Expired - Fee Related JP3107740B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 物体識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3107740B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200485993Y1 (ko) * | 2016-07-11 | 2018-05-04 | 문종례 | 가정용 숯불 직화 구이기 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104122468A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-29 | 国家电网公司 | 一种变电设备状态参量智能分析仪 |
-
1996
- 1996-01-31 JP JP08015281A patent/JP3107740B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200485993Y1 (ko) * | 2016-07-11 | 2018-05-04 | 문종례 | 가정용 숯불 직화 구이기 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09210896A (ja) | 1997-08-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6259807B1 (en) | Identification of objects of interest using multiple illumination schemes and finding overlap of features in corresponding multiple images | |
| AU739834B2 (en) | Identification of objects by means of multiple imaging | |
| JP3290786B2 (ja) | 粒子分析装置 | |
| US10180398B2 (en) | Trajectory-based triggering system for hyperspectral imaging flow cytometer | |
| JPH0734012B2 (ja) | フローイメージサイトメータ | |
| JPH04270940A (ja) | フローイメージサイトメータ | |
| US20220012884A1 (en) | Image analysis system and analysis method | |
| JP4749637B2 (ja) | 画像解析方法、装置、及び記録媒体 | |
| CN111399208B (zh) | 生物荧光样本的聚焦拍摄实现方法、显微镜和存储介质 | |
| US8391608B2 (en) | Method and apparatus for analyzing body fluids | |
| CA2454294A1 (en) | Microbe inspection equipment and method | |
| KR101986903B1 (ko) | 입자의 광학적 관측 및 분석 장치, 그리고 관측 및 분석 방법 | |
| USH1060H (en) | Microstructure correlation counter | |
| JP6284024B2 (ja) | 細胞生死判定システム、細胞生死判定方法 | |
| WO2001084106A2 (en) | Method for generating intra-particle morphological concentration / density maps and histograms of a chemically pure particulate substance | |
| EP1947441B1 (en) | Apparatus for determining positions of objects contained in a sample | |
| Go et al. | Learning-based automatic sensing and size classification of microparticles using smartphone holographic microscopy | |
| JP3107740B2 (ja) | 物体識別装置 | |
| JPS6132182A (ja) | 細胞分類装置 | |
| JP3165309B2 (ja) | 粒子画像解析装置 | |
| JP2908245B2 (ja) | 物体識別装置 | |
| JP4344862B2 (ja) | 観察対象の自動検出方法及び装置 | |
| JP2005102629A (ja) | 創薬スクリーニング方法および装置 | |
| JPH0989752A (ja) | 尿沈渣検査装置 | |
| WO2023042646A1 (ja) | 分類モデル生成方法、粒子判定方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20000801 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070908 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080908 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090908 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090908 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100908 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110908 Year of fee payment: 11 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |