JP4683395B2 - 識別装置および識別方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療器材や医療機器構成部品などの識別対象物体の識別装置および識別方法に関する。

今日、医療施設において院内感染の撲滅が叫ばれ、様々な感染防止策が徹底されている。主な感染原因の１つとして、医療器材から患者や医療従事者への感染が挙げられる。そのため、医療器材の消毒、滅菌作業には多大な注力がなされている。使用後の器材を消毒、滅菌するまでの過程に人間が関与しているのが現状であり、汚染器材の処理作業は不快感を伴うものであることからも、この処理過程の自動化が強く求められている。

ところが、このような背景があるにも関わらず、これまでの医療サポートシステムの研究は、手術支援ロボットや電子カルテシステムの開発といったものがほとんどであり、医療器材の自動処理システムの開発は国内外ともに実用化段階に至っていない。

具体的にこれらの作業を自動化するためには、システムが医療器材を正確に識別する必要がある。これまでの医療器材の識別は、バーコード、二次元レーザーマーキングやＩＣタグを用いる技術が主流である。画像処理による識別は、医療器材への血液や体液の付着による画像上の変化が起こりうることや、鋏等の可動軸を有する医療器材は使用前と形状が変わりうること等の事情により膨大な計算を必要とするため、実現は困難と考えられている。

次に、医療用に限らない一般的な画像識別の技術水準について概説する。従来、広く用いられている画像識別法として、テンプレートマッチング法がある。この方法は、テンプレート画像を探索範囲内で動かし、類似度が最大となるような位置を求める操作のことである。類似度は、相関係数法、残差逐次検定法、最小二乗法などが使われている（非特許文献１参照。）。

また、テンプレートマッチングでは、画素単位で照合を行うため、対象とする画像が任意の傾斜角を持つ場合には適用が困難となるが、この問題を解決する技術として、画像領域内に存在するあるエッジ画素と、一定の距離離れた位置に存在しているエッジ画素について、エッジ方向と、双方のエッジ画素を結ぶ方向との差を求め、その方向差を照合することにより、その累積した照合結果から、探索すべき部分画像の位置と傾きを求める手法が提案されている（非特許文献２参照。）。

高木幹雄、下田陽久監修，新編 画像解析ハンドブック，全面改訂版，東京大学出版会，２００４年９月 林宏樹、斉藤文彦，等距離エッジ点群の幾何特徴に基づく回転対応画像照合，電気学会論文誌Ｃ，社団法人電気学会，２００６年，１２６巻，４号，ｐｐ．５１９−５２５

医療器材の識別に、前述のバーコード、二次元レーザーマーキングやＩＣタグを用いる場合には、バーコード、二次元レーザーマーキングやＩＣタグを器材に埋め込む手間が掛かることや、現存する器材に応用することが困難である等の問題が生じる。

また、使用後の医療器材はどのような置き方がなされるのか分からないため、前述のように対象とする画像が任意の傾斜角を持つ場合には適用が困難なテンプレートマッチングは不向きである。また、画素単位で照合を行うテンプレートマッチングでは、処理に時間も掛かる。

また、非特許文献２に記載の手法では、エッジ方向と、双方のエッジ画素を結ぶ方向との差を求め、その方向差を照合し、累積した照合結果から、探索すべき部分画像の位置と傾きを求めるため、エッジ画素が多い場合にはテンプレートテーブルに登録される方向差リストが極端に多くなり、照合に要する処理時間が膨大となる。

そこで、本発明においては、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能な識別装置および識別方法を提供することを目的とする。

本発明の識別装置は、識別対象物体の画像を入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力された画像から特異点を取得する特異点取得手段と、画像入力手段により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、特異点からいくつかの等しい距離に存在するエッジ抽出手段により抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段と、識別対象物体について等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段と、パラメータ導出手段により導出された等距離エッジ点強度パラメータをテンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別手段とを含むものである。

また、本発明の識別方法は、識別対象物体の画像を入力する画像入力ステップと、画像入力ステップにより入力された画像から特異点を取得する特異点取得ステップと、画像入力ステップにより入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、エッジ抽出ステップにより抽出されたエッジから、特異点からいくつかの等しい距離に存在するエッジ点の個数をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出ステップと、識別対象物体について等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータをテンプレート記憶手段に記憶するステップと、パラメータ導出ステップにより導出された等距離エッジ点強度パラメータをテンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別ステップとを含む。

これらの発明によれば、特異点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータが導出される。この等距離エッジ点強度パラメータは、それぞれの距離におけるエッジ上の点の個数をパラメータとしているため、特徴量は距離に依存した一次元データとなる。この等距離エッジ点強度パラメータは、識別対象物体の回転によって変動が生じないパラメータ、すなわち回転不変パラメータである。本発明によれば、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合することにより、識別対象物体を識別することができる。

なお、特異点としては、識別対象物体の幾何学的重心点や可動軸中心点などを採用することができる。例えば、メス、ヘラ、ノミなどの回転によって形状が変化しない識別対象物体の場合には幾何学的重心点を特異点とすることで、容易に識別対象物体を識別することができる。一方、例えば鋏のような可動軸を有し、この可動軸周りに自由に動作することが可能な識別対象物体の場合には、動作角度によって識別対象物体の形状が変化するため、可動軸中心点を特異点とすることで誤識別を防止することができる。また、幾何学的重心点や可動軸中心点などは、識別対象物体の全体から求めたものに限らず、識別対象物体の特徴のある部分を抽出して求めたものを採用することができる。

また、本発明の識別装置は、画像入力手段により入力された画像を二値化する二値化処理手段をさらに含み、エッジ抽出手段は、二値化処理手段による二値化後の画像からエッジを抽出する処理を行うものであることが望ましい。画像入力手段により入力された画像がカラー画像やグレースケール画像などの場合、そのままの状態でもエッジ抽出することは可能であるが、二値化処理により識別対象物体と背景画像とを完全に分離することで、明確なエッジを抽出することが可能となる。

また、特異点取得手段についても、二値化処理手段による二値化後の画像から特異点を取得する処理を行う構成とすることが可能である。この場合、二値化処理により識別対象物体と背景画像とが完全に分離されるため、より正確かつ高速に特異点を取得することが可能となる。

また、テンプレートデータは、識別対象物体を特異点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いることが望ましい。これにより、識別対象物体の回転によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となる。

また、識別対象物体が可動軸を有するものである場合には、特異点は、識別対象物体の可動軸中心点とし、テンプレートデータは、この識別対象物体を、可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いることが望ましい。これにより、識別対象物体の可動軸中心点を中心とする動作によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となる。

また、本発明の識別装置は、画像入力手段により入力された画像から識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別する可動軸判別手段をさらに含み、特異点取得手段は、可動軸判別手段により識別対象物体が可動軸を有するものである場合には可動軸中心点を特異点とし、可動軸を有するものでない場合には幾何学的重心点を特異点とするものであることが望ましい。

これにより、可動軸を有する識別対象物体と可動軸を有しない識別対象物体とが混在している場合に、識別対象物体が可動軸を有するか否かに応じて、可動軸中心点を特異点とするか、幾何学的重心点を特異点とするかを切り替え、誤識別を防止して正確かつ高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

また、識別対象物体は、可動軸中心点に識別マークが付されたものであり、可動軸判別手段は、識別対象物体に付された識別マークを検出することにより識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別するものであることが望ましい。これにより、識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを容易に判別して、より高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

また、この場合、特異点取得手段は、識別対象物体に付された識別マークによって可動軸中心点を特異点として取得するものであることが望ましい。これにより、識別対象物体が可動軸を有するものである場合、特異点として可動軸中心点を容易に取得することができるので、さらに高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

（１）特異点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出し、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合する構成により、識別対象物体を識別することができる。これにより、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能となる。

（２）識別対象物体の幾何学的重心点を特異点とすることで、例えば、メス、ヘラ、ノミなどの回転によって形状が変化しない識別対象物体の場合に、容易に識別対象物体を識別することが可能となる。

（３）識別対象物体の可動軸中心点を特異点とすることで、例えば鋏のような動作角度によって識別対象物体の形状が変化する可動軸を有する識別対象物体の場合に、誤識別を防止することができる。

（４）二値化後の画像からエッジを抽出する構成により、識別対象物体と背景画像とを完全に分離して、明確なエッジを抽出し、識別精度を向上することができる。

（５）二値化後の画像から特異点を取得する構成により、識別対象物体と背景画像とを完全に分離して、より正確かつ高速に特異点を取得することが可能となる。

（６）テンプレートデータとして、識別対象物体を特異点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いることにより、識別対象物体の回転によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となり、より識別精度を向上することができる。

（７）テンプレートデータとして、識別対象物体を、可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いることにより、識別対象物体が可動軸を有するものである場合に、識別対象物体の可動軸中心点を中心とする動作によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となり、より識別精度を向上することができる。

（８）入力された画像から識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別し、識別対象物体が可動軸を有するものである場合には可動軸中心点を特異点とし、可動軸を有するものでない場合には幾何学的重心点を特異点とする構成により、可動軸を有する識別対象物体と可動軸を有しない識別対象物体とが混在している場合であっても、特異点を可動軸中心点または幾何学的重心点に切り替え、誤識別を防止して正確かつ高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

（９）識別対象物体に付された識別マークを検出することにより識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別する構成により、識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを容易に判別して、より高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

（１０）識別対象物体に付された識別マークによって可動軸中心点を特異点として取得する構成により、識別対象物体が可動軸を有するものである場合、特異点として可動軸中心点を容易に取得することができるので、さらに高速に識別対象物体を識別することが可能となる。

本発明の実施の形態における識別装置の概略構成図である。 図１の識別装置のブロック図である。 可動軸を有する鋏型器材の例を示す図である。 特異点としての重心点からの等距離エッジ点強度パラメータの例を示す図である。 鋏型器材の開閉角度による形状変化を示す図である。 本発明の実施の形態における識別装置による識別処理のフロー図である。 識別実験に使用した医療器材を示す図である。

図１は本発明の実施の形態における識別装置の概略構成図、図２は図１の識別装置のブロック図である。

図１において、本発明の実施の形態における識別装置１は、医療器材Ｍを識別対象物体とするものであって、テーブルＴ上に配置された医療器材Ｍを撮像する撮像装置としてのカメラ２と、カメラ２が接続された電子計算機としてのコンピュータ３と、コンピュータ３に接続された表示装置としてのディスプレイ４とから構成される。カメラ２は、図２に示す画像入力手段１０として機能する。ディスプレイ４は、図２に示す表示手段１８として機能する。

また、コンピュータ３は、図２に示すように、医療器材Ｍが可動軸を有するものであるか否かを判別する可動軸判別手段１１、入力画像を二値化する二値化処理手段１２、医療器材Ｍ上の特異点を取得する特異点取得手段１３、入力画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段１４、特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段１５、医療器材Ｍについてのテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段１６、医療器材Ｍを識別する識別手段１７として機能する。

可動軸判別手段１１は、画像入力手段１０により入力された画像から医療器材Ｍが可動軸を有するものであるか否かを判別するものである。図３に示すように、本実施形態においては、医療器材Ｍが可動軸を有する持針器、コッヘル、クーパーやメッツェンバウムなどの鋏型器材の場合、可動軸中心点に識別マーク２０を付している。可動軸判別手段１１は、この医療器材Ｍに付された識別マーク２０を検出することにより、医療器材Ｍが可動軸を有するものであるか否かを判別する。

二値化処理手段１２は、画像入力手段１０により入力された画像を二値化するものである。二値化の際に必要な閾値は、二値化処理により識別対象物体を１、背景画像を０に完全に分離できる適切な値を実験的に設定する。

特異点取得手段１３は、画像入力手段１０により入力された画像から医療器材Ｍの特異点を取得するものである。本実施形態においては、二値化処理手段１２による二値化後の画像から特異点を取得する。特異点は、医療器材Ｍの幾何学的重心点または可動軸中心点とする。なお、以下の説明では、特異点は医療器材Ｍの全体の幾何学的重心点または可動軸中心点とするが、先端部分だけが異なり、他の部分が同じであるような器材を識別する場合には、特徴のある部分のみを画像から抜き出して、この特徴のある部分の幾何学的重心点または可動軸中心点とすることも可能である。

二値化画像をＢ（ｘ，ｙ）とすると、医療器材Ｍの幾何学的重心点の座標（ｘ_g，ｘ_y）は以下の式で表される。

ここで、Ｍは画像の横幅のピクセル数、Ｎは画像の縦幅のピクセル数を表している。

また、医療器材Ｍが可動軸を有するものである場合、特異点取得手段１３は、医療器材Ｍに付された識別マーク２０によって可動軸中心点を取得する。

エッジ抽出手段１４は、画像入力手段１０により入力された画像からエッジを抽出するものである。本実施形態においては、エッジ抽出手段１４は、二値化処理手段１２により二値化された画像からエッジを抽出する。エッジ抽出は、エッジ抽出フィルタの一種であるラプラシアンフィルタによって実現する。なお、エッジ抽出は、ラプラシアンフィルタの他にも、ガウシアンフィルタ、プレヴィットフィルタやゾーベルフィルタなどの公知のエッジ抽出フィルタを用いることにより実現することができる。

パラメータ導出手段１５は、特異点からいくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点（以下、「エッジ点」と称す。）の個数をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するものである。パラメータ導出手段１５は、まず、特異点取得手段１３により得られた特異点座標とエッジ抽出手段１４により得られたエッジデータとから、各エッジ点と特異点との距離を算出する。

エッジデータをＥ（ｘ，ｙ）、各エッジ点に対応する距離データをＤ（ｘ，ｙ）とすると、Ｄ（ｘ，ｙ）は以下の式で表される。

ここで、エッジデータはエッジ部分を１、その他を０で表した二値画像である。よってＤ（ｘ，ｙ）は、エッジが存在しない部分では０の値をとる。

次に、特異点から一番遠い場所にあるエッジ点までの距離を算出する。これはＤ（ｘ，ｙ）の最大値をとることで実現できる。この最大距離Ｒ_maxを所定数に分割、例えば１００分割し、それぞれＲ₀（＝０），Ｒ₁，Ｒ₂，・・・，Ｒ₁₀₀（＝Ｒ_max）とおく。最後に、これらの分割した各距離Ｒ₀，Ｒ₁，Ｒ₂，・・・，Ｒ₁₀₀にそれぞれ存在するエッジ点の個数をそれぞれ算出することで、最終的な特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出する。

等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）（ｘ＝１，２，・・・・・・，１００）は以下の要領で導出される。

上式をｉ，ｊの全ての範囲について計算することで、等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）が決定される。

テンプレート記憶手段１６は、医療器材Ｍについて等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するものである。テンプレートデータは、医療器材Ｍを特異点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値をとる。また、医療器材Ｍが鋏型器材の場合には、可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値をとる。

識別手段１７は、パラメータ導出手段１５により導出された等距離エッジ点強度パラメータをテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、医療器材Ｍを識別するものである。前述のように、パラメータ導出手段１５により導出された等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）は、医療器材Ｍの回転によって変動が生じない回転不変パラメータであるため、この等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）によって医療器材Ｍの照合を行うことで、医療器材Ｍの回転姿勢に対して不変な識別が可能となる。

ここで、回転不変パラメータである等距離エッジ点強度パラメータについて、図４および図５を参照して詳細に説明する。図４は特異点としての重心点からの等距離エッジ点強度パラメータの例を示す図である。なお、図４においては、説明を分かりやすくするために、医療器材Ｍではなく、アルファベットのＡ字状の識別対象物体３０を例にとっている。

図４において、中央の黒丸で示した点が、識別対象物体３０の重心点３１である。本実施形態における識別装置１では、医療器材Ｍの姿勢（回転等）により形状が変化することを防ぐために、対象の回転によって変動が生じない等距離エッジ点強度パラメータによる照合を行う。図４の例では、重心点３１は、識別対象物体３０の幾何学的重心点であり、識別対象物体３０が回転しても幾何学的重心点であることに変わりなく、この重心点３１は識別対象物体３０の回転によっても識別対象物体３０上の相対位置が変化しない点である。

等距離エッジ点強度パラメータは、この重心点３１から等しい距離に存在するエッジ３２上の点の個数を特徴量とするパラメータである。図４において、重心点３１からいくつかの等しい距離Ｒ₁，Ｒ₂に存在するエッジ３２上の点の個数を算出する。図４の例では、重心点３１から距離Ｒ₁に存在するエッジ３２上の点の個数は４個、重心点３１から距離Ｒ₂に存在するエッジ３２上の点の個数は８個である。それぞれの距離Ｒ₁，Ｒ₂におけるエッジ点の個数を等距離エッジ点強度パラメータとするため、特徴量は距離に依存した一次元データとなる。

なお、現在の手術において一番多く使用される医療器材は、鋏形状の器材であり、多種類の鋏型器材が存在する。鋏形状の特徴は、一つの軸（可動軸）周りに自由に動くことが可能な点である。これは画像識別する際の大きな問題となる。一例として、鋏の開閉角度によって形状が変化することで、誤識別することが挙げられる。図５は鋏型器材の開閉角度による形状変化を示す図である。

図４で説明した回転不変パラメータは、重心点３１周りの等距離エッジ点強度パラメータである。一般に、任意の点からの等距離エッジ点強度パラメータは、回転に対して不変である。一方、医療現場では、図５に示す鋏型器材４０のように開閉する器材が多用されている。ここで注意が必要なのは、回転とは異なり、開閉に対しては、任意の点からの等距離エッジ点強度パラメータが不変になるわけではないという点である。等距離エッジ点強度パラメータが開閉に対して不変となる代表的な点としては、可動軸中心点を挙げることができる。そこで、鋏型器材４０等の開閉器材については、可動軸中心点４１からの等距離エッジ点強度パラメータを用いることにより、開閉および回転の双方に対して不変なパラメータを構築することができる。

これにより、可動軸中心点４１周りの等距離エッジ点強度データをパラメータとして照合を行うことで、鋏型器材４０の開閉角度に対して不変な照合が可能となる。また、この可動軸中心点４１は、鋏型器材４０が回転しても可動軸中心点４１であることに変わりなく、この可動軸中心点４１は鋏型器材４０の回転によっても鋏型器材４０上の相対位置が変化しない点である。したがって、この可動軸中心点４１周りの等距離エッジ点強度データは、回転不変パラメータにもなっていることが分かる。

次に、上記構成の識別装置１による医療器材Ｍの識別処理について、図６のフロー図に基づいて説明する。なお、図６のフロー図に従って医療器材Ｍの識別処理を行う前に、予め識別対象物体である医療器材Ｍについて等距離エッジ点強度パラメータを導出したテンプレートデータをテンプレート記憶手段１６へ記憶しておく。

そして、最初に、テーブルＴ上に配置された医療器材Ｍをカメラ２により撮像し、撮像した画像データをコンピュータ３に入力する（ステップＳ１０１）。コンピュータ３は、可動軸判別手段１１により入力画像から識別マーク２０の有無により医療器材Ｍが可動軸を有する可動器材であるか否かを判別する（ステップＳ１０２）。

次に、コンピュータ３は、二値化処理手段１２により入力画像を二値化する（ステップＳ１０３）。そして、ステップＳ１０２において医療器材Ｍが可動器材であると判別されている場合には（ステップＳ１０４）、特異点取得手段１３は、医療器材Ｍに付された識別マーク２０によって特異点としての可動軸中心点を取得する（ステップＳ１０５）。一方、医療器材Ｍが可動器材でないと判別されている場合には（ステップＳ１０４）、特異点取得手段１３は、前述のように特異点として重心点を算出する（ステップＳ１０６）。

次に、コンピュータ３は、エッジ抽出手段１４により二値化画像からエッジを抽出する（ステップＳ１０７）。そして、コンピュータ３は、パラメータ導出手段１５により、前述のように、特異点からいくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出する（ステップＳ１０８）。

その後、コンピュータ３は、識別手段１７により、この導出された特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを、予めテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別し（ステップＳ１０９）、該当した医療器材Ｍを表示手段１８に表示する（ステップＳ１１０）。この一連の処理により、本実施形態における識別装置１では、使用後医療器材の識別を実現する。

以上のように、本実施形態における識別装置１では、医療器材Ｍの特異点としての重心点または可動軸中心点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出し、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合する構成により、医療器材Ｍを識別することができる。これにより、医療器材Ｍの置かれる向きに関わらず、医療器材Ｍの識別処理時間を大幅に短縮することが可能となる。

また、本実施形態における識別装置１では、医療器材Ｍが可動器材でない場合には、医療器材Ｍの幾何学的重心点を特異点とするため、容易に医療器材Ｍを識別することが可能となっている。一方、医療器材Ｍが可動器材の場合には、医療器材Ｍの可動軸中心点を特異点とするため、動作角度によって医療器材Ｍの形状が変化していても誤識別を防止することが可能となっている。

また、本実施形態における識別装置１では、二値化された画像からエッジを抽出するので、医療器材Ｍと背景画像とを完全に分離して、明確なエッジを抽出することが可能となっており、識別精度が向上している。また、特異点の抽出を、二値化された画像から取得するので、医療器材Ｍと背景画像とを完全に分離して、より正確かつ高速な特異点を取得が可能となっている。

また、本実施形態における識別装置１では、テンプレートデータとして、医療器材Ｍを特異点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いているので、医療器材Ｍの回転によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となっており、識別精度が向上している。

また、本実施形態における識別装置１では、医療器材Ｍが可動器材の場合には、テンプレートデータとして、医療器材Ｍを、可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いているので、医療器材Ｍの可動軸中心点を中心とする動作によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となっており、識別精度がさらに向上している。

また、本実施形態における識別装置１では、入力された画像から医療器材Ｍが可動器材であるか否かを自動判別し、医療器材Ｍが可動器材である場合には可動軸中心点を特異点とし、可動器材でない場合には幾何学的重心点を特異点とするので、可動器材とそうでない器材とが混在している場合であっても、誤識別を防止して正確かつ高速に医療器材Ｍを識別することが可能となっている。

また、本実施形態における識別装置１では、医療器材Ｍに付された識別マークを検出することにより医療器材Ｍが可動器材であるか否かを判別するので、医療器材Ｍが可動器材であるか否かを容易に判別して、より高速に医療器材Ｍを識別することが可能となっている。また、この識別マークによって可動軸中心点を取得するので、特異点として可動器材の可動軸中心点を容易に取得することができ、さらに高速に医療器材Ｍを識別することが可能である。

なお、医療器材Ｍが可動器材であるか否かの判別は、識別マークによらずに、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換などの特徴抽出法を用いて入力画像から医療器材Ｍの可動軸の円を自動的に抽出することにより行う構成とすることも可能である。

本実施形態における識別装置１を用いて医療器材の識別実験を行った。行った実験は、医療器材の回転姿勢の変化に対する識別精度の確認と、鋏型器材の開閉角度の変化に対する識別精度の確認の２種類である。識別に使用した医療器材は、図７に示す（ａ）鑷子、（ｂ）メス、（ｃ）ゾンデ、（ｄ）平鈎、（ｅ）腸ヘラ、（ｆ）平ノミ、（ｇ）持針器、（ｈ）コッヘル、（ｉ）クーパー、（ｊ）メッツェンバウムの１０種類の医療器材である。

まず、識別実験を行う前に、図７に示した全ての医療器材に対して等距離エッジ点強度パラメータのテンプレートデータを取得する必要がある。テンプレートデータは、各医療器材の画像を４５°ずつ回転させて、計８種類の画像における等距離エッジ点強度パラメータを取得し、その平均値を最終的なテンプレートデータとした。また、図７の下段に示した（ｇ）、（ｈ）、（ｉ）、（ｊ）の鋏型器材については、器材の開閉角度を変化させた３種類の画像をそれぞれ４５°ずつ回転させて、計２４種類の等距離エッジ点強度パラメータを取得し、その平均値をテンプレートデータとした。

（１）回転姿勢の変化に対する識別精度確認実験
本実験では、任意の回転姿勢の医療器材について正確に識別することが可能であるかを確認した。本実験により、本実施形態における識別装置１が正常な回転不変パラメータを用いて照合を行っているかを確認できる。

識別対象となる画像として、各医療器材の画像について任意の角度に回転させたものを５種類、計５０枚の画像を使用した。また、実物の医療器材を識別する際は、カメラ２の精度によりボケが生じることも考えられる。そのため、これらの識別対象画像に対して、一般的なガウス分布のボケを生じさせた。

このとき用いるガウス分布マスクＧ（ｘ，ｙ）は以下の式で与えられる。

本実験では１１×１１のマスクを使用したため、ｘとｙの範囲は−５〜５となる。また、σの値は１．０として実験を行った。

識別の際は、それぞれの識別対象画像について等距離エッジ点強度パラメータを導出し、テンプレートデータとの比較を行った。データ比較のパラメータとして、２データ間の相関計数を利用した。２つのデータをＸ_i，Ｙ_iで表すと、相関係数Ｒは以下の式で表される。

ここで、Ｎは２つのデータのデータ数を表す。各テンプレートデータと識別対象画像の相関係数を上式によって導出し、そのうち一番高い相関を示したものがその器材として識別される。

以上のように条件を設定して実験を行った。表１に識別対象画像と各テンプレートデータとの相関係数を示した。表１の結果より、全ての識別対象器材の画像について、該当器材のテンプレートデータとの相関が一番高くなっていることが確認できた。

（２）鋏型器材の開閉角度の変化に対する識別精度確認実験
本実験では、任意の開閉角度の鋏型器材について正確に識別することが可能であるかを確認した。識別対象となる画像として、図７の鋏型器材（ｇ）、（ｈ）、（ｉ）、（ｊ）のうち、任意の開閉角度かつ任意の回転姿勢の画像を５種類、計２０種類の画像を用いた。前実験と同様に、これらの画像にはボケ発生処理を施している。表２に識別対象画像と各テンプレートデータとの相関係数を示した。表２の結果より、該当器材のテンプレートデータとの相関が一番高くなっていることが確認できた。

本発明の識別装置および識別方法は、医療器材や医療機器構成部品などの識別対象物体を非接触で識別するための装置および方法として有用である。

Ｍ 医療器材
１ 識別装置
２ カメラ
３ コンピュータ
４ ディスプレイ
１０ 画像入力手段
１１ 可動軸判別手段
１２ 二値化処理手段
１３ 特異点取得手段
１４ エッジ抽出手段
１５ パラメータ導出手段
１６ テンプレート記憶手段
１７ 識別手段
１８ 表示手段
２０ 識別マーク
３０ 識別対象物体
３１ 重心点
３２ エッジ
４０ 鋏型器材
４１ 可動軸中心点

Claims (9)

1. 識別対象物体の画像を入力する画像入力手段と、
   前記画像入力手段により入力された画像から前記識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別する可動軸判別手段と、
   前記画像入力手段により入力された画像から特異点として前記識別対象物体の全体または特徴のある部分の幾何学的重心点または可動軸中心点を取得する特異点取得手段であり、前記可動軸判別手段により前記識別対象物体が可動軸を有するものである場合には前記可動軸中心点を前記特異点とし、可動軸を有するものでない場合には前記幾何学的重心点を前記特異点とする特異点取得手段と、
   前記画像入力手段により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
   前記特異点からいくつかの等しい距離に存在する前記エッジ抽出手段により抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、前記特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段と、
   前記識別対象物体について前記等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段と、
   前記パラメータ導出手段により導出された前記等距離エッジ点強度パラメータを前記テンプレート記憶手段に記憶された前記テンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別手段と
   を含む識別装置。
2. 可動軸を有する前記識別対象物体の前記テンプレートデータは、前記可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した前記等距離エッジ点強度パラメータの平均値である請求項１記載の識別装置。
3. 前記画像入力手段により入力された画像を二値化する二値化処理手段をさらに含み、
   前記エッジ抽出手段および前記特異点取得手段のいずれか一方または両方は、前記二値化処理手段による二値化後の画像から処理を行うものである
   請求項１または２に記載の識別装置。
4. 可動軸を有する前記識別対象物体は、前記可動軸中心点に識別マークが付されたものであり、
   前記可動軸判別手段は、前記識別対象物体に付された識別マークを検出することにより前記識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別するものである
   請求項１から３のいずれかに記載の識別装置。
5. 可動軸を有する前記識別対象物体は、前記識別対象物体の可動軸中心点に識別マークが付されたものであり、
   前記特異点取得手段は、前記識別対象物体に付された識別マークによって前記可動軸中心点を前記特異点として取得するものである請求項１から４のいずれかに記載の識別装置。
6. 前記識別対象物体が、医療器材または医療機器構成部品である請求項１から５のいずれかに記載の識別装置。
7. 識別対象物体の画像を入力する画像入力ステップと、
   前記画像入力ステップにより入力された画像から前記識別対象物体が可動軸を有するものであるか否かを判別する可動軸判別ステップと、
   前記画像入力ステップにより入力された画像から特異点として前記識別対象物体の全体または特徴のある部分の幾何学的重心点または可動軸中心点を取得する特異点取得ステップであり、前記可動軸判別ステップにより前記識別対象物体が可動軸を有するものである場合には前記可動軸中心点を前記特異点とし、可動軸を有するものでない場合には前記幾何学的重心点を前記特異点とする特異点取得ステップと、
   前記画像入力ステップにより入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記特異点からいくつかの等しい距離に存在する前記エッジ抽出ステップにより抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、前記特異点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出ステップと、
   前記識別対象物体について前記等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータをテンプレート記憶手段に記憶するステップと、
   前記パラメータ導出ステップにより導出された前記等距離エッジ点強度パラメータを前記テンプレート記憶手段に記憶された前記テンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別ステップと
   を含む識別方法。
8. 前記画像入力ステップにより入力された画像を二値化する二値化処理ステップをさらに含み、
   前記エッジ抽出ステップおよび前記特異点取得ステップのいずれか一方または両方は、前記二値化処理ステップによる二値化後の画像から処理を行うものである
   請求項７記載の識別方法。
9. 前記識別対象物体が、医療器材または医療機器構成部品である請求項７または８に記載の識別方法。

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