JP4751704B2 - 形態検査方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、例えば犯罪捜査のために毛髪のような対象物の形態検査を行う方法及びシステムに関する。

犯罪捜査において、現場に残留している毛髪と被疑者の毛髪の形態的な特徴を目視または顕微鏡を用いて、あるいは両者の併用により比較して相関性を判定することが行われている。これは異同識別と呼ばれる作業であり、現場に残留している毛髪と被疑者の毛髪の形態の相関性が高ければ被疑者が犯人である可能性が高いということになる。

犯罪現場に残留する毛髪の数量は数百本を数えることもあり、その判定には多大な労力と時間を要している。このような判定を自動化するため、カラーテレビカメラによる毛髪の色相の変化を捉える方式も提案されている。さらに、近年ではＤＮＡ鑑定による判定も行われるようになってきている。

目視による判定は検査者が変わると判定基準が変わってしまうため、複数の検査者による検査を行うことはできず、判定に時間が掛かる大きな原因となっている。また毛髪の数量が多い場合には、再度の見直し等も必要であるため、極めて専門性も高い作業者が必要となり、犯罪捜査の手立てとしては極めて難しいとされている。

実際、目視による判定では数百点にわたる毛髪の特徴判定に数日間も掛かると言われており、犯罪捜査の迅速化、事件の早期解決を図る上で大きな足かせになっている。さらに、目視による判定は検査者によるバラツキや思い込みのよって判定結果に大きな狂いが生じる可能性があり、信頼性に劣る。顕微鏡による検査は、対象の詳細な特徴を観察できる利点はあるものの、毛髪の部分的な形態を一コマずつしか観察することができず、毛髪全体の形態的特徴を把握することは難しい。

カラーテレビカメラによる毛髪の色相の変化を捉えて判定を自動化する方式は、信頼性の面で有効とは考えられていない。これは通常の２次元の読み取りを行うカラーテレビカメラのようないわゆるエリアカメラでは、読み取り画像の開口率が低く、いわば格子を通して対象を観察することになるためであり、現状では毛髪の形態的特徴を正確に捉えることは難しい。

一方、ＤＮＡ鑑定はさらに時間と労力及び費用のかかる作業であるため、犯罪現場に残された全ての毛髪について適用することは行われておらず、目視等によりスクリーニングを経た毛髪に対してのみ適用されている。この場合、スクリーニングをいかに的確かつ迅速に行うかが犯罪捜査にとって重要となる。

本発明の目的は、毛髪のような対象物の形態的特徴の判定を迅速かつ精度良く行うことを可能とする形態検査方法及びシステムを提供することにある。

上記の課題を解決するため、本発明は被検対象物の形態を検査する形態検査方法において、主走査方向及びこれと直交する副走査方向の走査により基準対象物及び前記被検対象物を撮像して第１の画像信号を生成し、該第１の画像信号を受けて前記基準対象物及び被検対象物の各点の明度を前記主走査方向及び副走査方向に直交する方向にとった３次元画像を表す第２の画像信号を生成し、該第２の画像信号を受けて前記３次元画像中の前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定することを特徴とする。

本発明に係る形態検査システムは、主走査方向及び副走査方向の走査により基準対象物及び前記被検対象物を撮像して第１の画像信号を生成するカメラと、前記第１の画像信号を受けて前記基準対象物及び被検対象物の各点の明度を前記主走査方向及び副走査方向に直交する方向にとった３次元画像を表す第２の画像信号を生成する画像処理装置と、前記第２の画像信号を受けて前記３次元画像中の前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定する判定装置とを具備することを特徴とする。

ここで、前記画像処理装置は、好ましくは前記第１の画像信号のうち前記主走査方向の位置的に異なる第１及び第２の領域内の各々の画像信号をそれぞれ加算して第１及び第２の加算信号を生成し、該第１及び第２の加算信号間の相関をとることにより前記第２の画像信号を生成するように構成される。この場合、前記第１及び第２の加算信号の差または比を求めて前記相関をとってもよい。

前記判定装置は、例えば前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度の各々について相関を判定し、各相関判定結果を総合判定して前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定するように構成される。前記判定装置は、さらに前記基準対象物と被検対象物との間の相関判定結果から前記被検対象物を選別するように構成されていてもよい。

本発明によると、毛髪のような対象物の形態的特徴の判定を迅速かつ精度良く行うことができ、例えば犯罪捜査における毛髪検査、特に毛髪検査におけるスクリーニングなどに有用である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。以下では毛髪の形態検査を例にとって説明するが、本発明は毛髪以外の対象物についても適用が可能である。

図１は、本発明の一実施形態に係る形態検査システムの概略構成を示している。中空トレイ１にセットされた透明のガラスプレート２上に、対象物である毛髪３及び４−１〜４−ｎが例えば貼り付けによって保持されている。中空トレイ１は、駆動モータ６及び伝達機構（図の例ではラックとピニオン）７によって矢印Ｙで示す副走査方向に移動される。中空トレイ１の上下に、ガラスプレート２上の対象物を照明するためのライン状の光源８Ａ及び８Ｂが配置されている。

カメラ１０は、例えば複数の画素（光電変換素子）を矢印Ｘで示す主走査方向に１次元に配列したラインイメージセンサ、あるいは２次元イメージセンサが用いられ、ガラスプレート２上の対象物を撮像して画像信号を出力する。カメラ１０から出力される画像信号は画像処理装置１１に入力され、対象物の各点の明度を主走査方向Ｘ及び副走査方向Ｙに直交する方向にとった３次元画像を表す画像信号が生成される。画像処理装置１１の好ましい具体例については、後に詳しく説明する。

画像処理装置１１から出力される画像信号は、表示装置１２と判定装置１３に入力される。表示装置１２は、画像処理装置１１からの画像信号を受けて前記の３次元画像を例えば図２または図３のように表示する。

判定装置１３は、画像処理装置１１の画像信号を受けて３次元画像中の基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて、基準対象物と被検対象物の相関を判定し、判定結果１４を得る。判定装置１３は、例えばコンピュータを用いてソフトウェア処理により上記の判定を行うことができる。判定の具体的なアルゴリズムについては、後に詳しく説明する。

次に、本実施形態の概略的な動作について説明する。
毛髪の形態検査に際しては、図１に示したように中空トレイ１にセットされ、上下から光源８Ａ及び８Ｂにより照明光が当てられた透明のガラスプレート２上に毛髪３及び４−１〜４−ｎを載置し、中空トレイ１を駆動モータ６及び伝達機構７によって副走査方向Ｙに移動しつつ、カメラ１０によって主走査方向Ｘに走査して撮像することにより、画像信号を得る。

カメラ１０から出力される画像信号は画像処理装置１１に入力され、対象物の各点の明度を主走査方向Ｘ及び副走査方向Ｙに直交する方向にとった３次元画像を表す画像信号が生成される。すなわち、画像処理装置１１から出力される画像信号は、主走査方向Ｘに対して明度をＺ軸とした２次元画像をさらに副走査方向Ｙに展開し、３次元化した画像を表している。例えば、図１に示したようにガラスプレート２上に毛髪３及び４−１〜４−ｎを副走査方向Ｙに向けて並べた場合、３次元画像のＸ軸の値は毛髪の太さを表し、Ｚ軸の値は毛髪の透過度あるいは反射度の違いを表すことになる。

図２及び図３は、こうして得られる３次元画像２１，２２の例を示している。図２は、光が毛髪を透過した場合に明度が高くなる３次元画像を示す。この場合には、各毛髪画像２３，２４−１〜２４−ｎの副走査方向Ｙの明度分布は見ることはできない。図３は、明度の取り方を図２と異なり暗いほど高くなるように表示したものである。これにより特に毛髪の場合、その形態特徴量を３次元空間に住む我々に分かりやすいように表示することができる。図３によると、手前から１番目の毛髪画像２３と４番目の毛髪画像２４−３の高さが近く、また主走査方向Ｘの厚さ（毛髪の太さ）も近いので、両者は相関が高いことを示すことができる。３次元画像の副走査方向Ｙは、毛髪の長さを表すことができる同時に、ねじれやパーマネントなどの毛髪形状の短周期のウエーブを表すことができる。

ここで、ガラスプレート２上に置かれた毛髪のうち毛髪３は被疑者のものであり（これを基準毛髪または基準対象物という）、毛髪４−１〜４−ｎは犯罪現場から採取されたもの（これらを被検毛髪または被検対象物という）である。光源８Ａ及び８Ｂの長期的な光量変化などを考慮すると、ガラスプレート２の指定された場所（例えば、手前から１番目の位置）に基準毛髪３を貼り付けることで、被検毛髪４−１〜４−ｎとの比較を行うことを可能とする。図２及び図３における毛髪画像２３は基準毛髪３に対応し、毛髪画像２４−１〜２４−ｎは被検毛髪４−１〜４−ｎに対応している。

カメラ１の撮像素子としては、前述したようにラインイメージセンサでも２次元イメージセンサよいが、現状では次のような理由からラインイメージセンサが適している。人間の目の中の光受容細胞のうち、詳細に読み取りを行うことができるのは錐体と呼ばれる細胞であり、約７００万点あると言われている。各光受容細胞の明度精度は２０段階程度しかなく、ばらつきは５％と言われている。２次元イメージセンサを用いたいわゆるエリアカメラでは、画素数の面からも人間の目の受容細胞の性能を超えることできない。一つは分解能の問題、もう一つは開口率の問題と開口率を改善するためにとられるマイクロレンズアレイの性能の問題から、対象物を精度良く撮像することはできないからである。

これに対し、図４に示すようなラインイメージセンサ３０を用いたいわゆるラインカメラは、画素数（ライン当たりの画素数）及び開口率がラインカメラに比較して格段に大きい（１００％あるいはそれに近い）。従って、ラインカメラは対象物を精度良く撮像して正確な画像化ができ、毛髪のような微細な対象物を観察するのに適している。

次に、図４のラインイメージセンサ３０を用いた場合を例にとり、図５を用いて画像処理装置１１の好ましい具体例について説明する。図５は、例えば特許３１００１４０に記載の発明を応用した画像処理装置であり、カメラ１０からのシリアルデータである画像信号３１は直並列変換器３２（マルチプレクサでもよい）に入力され、直並列変換によってパラレルデータに変換されると共に、カメラ１０からの画像信号のうち主走査方向Ｘの位置的に異なる第１及び第２の領域、例えば図４のラインイメージセンサ上の領域Ａ及びＢの各々からの画像信号が抽出される。ラインイメージセンサにおける領域Ａ及びＢの各々の画素数は任意である。領域Ａ及びＢの位置は、直並列変換器３２を図示しないコントローラにより制御することで、主走査方向Ｘに例えば設定された画素数分ずつ順次移動される。

直並列変換器３２によって抽出された領域Ａ及びＢからの画像信号は、加算器３３及び３４によってそれぞれ加算され、２つの加算信号３５及び３６が生成される。これらの加算信号３５及び３６は、相関器３７に入力される。相関器３７は、加算信号３５及び３６の相関、例えば差または比を求めて、差または比に対応した画像信号３８を生成する。加算器３３，３４及び相関器３５による演算処理によって、画像信号３８として明度階調の優れた信号が得られる。こうして生成された画像信号３８は、画像メモリ３９に書き込まれる。この一連の動作を主走査及び副走査に伴い繰り返すことによって、画像メモリ４０に前述した３次元画像の画像信号データが蓄えられる。

画像処理装置１１から出力される画像信号（例えば、図５の画像メモリ３９から読み出される３次元画像を表す画像信号４０）は判定装置１３に入力され、以下のようなアルゴリズムによって基準対象物３と被検対象物４−１〜４−ｎとの形態特徴量の相関が判定される。

図６は、この判定アルゴリズムの概略を示している。まず、基準対象物の形態特徴量を抽出し（ステップＳ１）、次いで複数の被検対象物の一つの形態特徴量を抽出する（ステップＳ２）。形態特徴量としては、例えば３次元画像中の対象物に対応する画像（毛髪画像）の幅、長さ及び明度が用いられる。ここで画像の幅とは、一つの対象物の幅の分布、平均及び変動量（例えば、最大幅と最小幅との差）の少なくとも一つを表す。画像の長さは、各対象物の長さを表す。画像の明度とは、一つの対象物の明度の分布、平均、変動量（例えば、最大明度と最小明度との差）及び明度変化の周期の少なくとも一つを表す。

次に、ステップＳ１で抽出された基準対象物の形態特徴量とステップＳ２で抽出された被検対象物の形態特徴量との相関を判定する（ステップＳ３）。ステップＳ３の具体例については、後に述べる。以上のステップＳ１〜Ｓ３の処理を全ての被検対象物の形態特徴量が抽出されるまで繰り返す。

次に、ステップＳ４で全ての被検対象物の形態特徴量が抽出されたと判断され、基準対象物の形態特徴量と全ての被検対象物の形態特徴量との間の相関が判定されると、次に被検対象物の選別を行う（ステップＳ４）。具体的には、基準対象物の形態特徴量と被検対象物の形態特徴量との間の相関判定結果を相関が高い順にソートし、相関が高い順に予め定められた数の被検対象物を選別する。すなわち、スクリーニングであり、スクリーニングで残った被検対象物について、例えばベテランの鑑定者の目視により、あるいはＤＮＡ鑑定によって精判定を行う。スクリーニングにより、例えば数百本というような被検対象物を数十本に絞り込めれば、このような精判定を従来に比較して格段に短時間で効率よく行うことが可能となる。

図６中のステップＳ３の処理には、例えば図７のようなアルゴリズムを用いることができる。すなわち、基準対象物及び被検対象物間の相関判定を前述した幅、長さ及び明度についてそれぞれ行い（ステップＳ１１，Ｓ１２及びＳ１３）、この後ステップＳ１１，Ｓ１２及びＳ１３の個々の判定結果を総合的に判定し（ステップＳ１４）、最終判定結果を得る。さらに具体的には、例えばステップＳ１１，Ｓ１２及びＳ１３において基準対象物及び被検対象物間の相関判定値についてある基準で点数化を行い、ステップＳ１４の総合判定は、各被検対象物毎の点数の合計により行う。

以上述べたように、本発明によれば基準対象物及び被検対象物の各点の明度を主走査方向及び副走査方向に直交する方向にとった３次元画像の画像信号を生成し、該画像信号から３次元画像中の基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて基準対象物と被検対象物との間の相関を判定することにより、犯罪現場に残された毛髪のような対象物の検査を効率的かつ精度よく行うことができる。

また、本発明ではカメラを用いるため特に従来の目視による判定のバラツキが均一化される。特に、大量データのプロセスは人間の記憶の範囲であるため、判定人の疲労や思い込みによる誤判定も起こりやすく、何度も見直しが必要になったりして時間がさらに掛かり判定もあいまいにならないとは言えないものであったが、本発明によれば電子的なプロセスにより大量データを同じレベルで判定できる。また、記憶に頼るものでもないので、確実な判定を行うことができ、長期間のブランクを経ても基準対象物と被検対象物との比較判定が可能であることも本発明の大きな利点の一つである。

本発明はその他種々変形して実施が可能であり、例えばカメラにおいて複数あるいは単一のカラーフイルタを通して撮像を行うことにより色彩情報に関する情報も取得し、色彩を形態特徴量の一つとして追加することも可能である。

また、本発明は毛髪検査に限られるものではなく、色彩の明度によるマッチング、幅や長さによるマッチング等外観形状を人間が異なると考えられる対象全てについて適用が可能であり、例えばヘアダイなどの染色の経時変化や染色の掛かり具合の評価、電子部品の外観上の差異やフイルムのコーティングの差異の検査など、工業生産される種々の品物の検査にも応用が可能である。

本発明の一実施形態に係る形態検査システムの概略構成を示すブロック図 同実施形態において得られる３次元画像の一例を示す図 同実施形態において得られる３次元画像の他の例を示す図 カメラに用いるラインイメージセンサと第１及び第２領域について説明する図 図１における画像処理装置の具体例を示すブロック図 図１における判定装置の概略的な判定アルゴリズムを説明するためのフローチャート 図６における相関判定ステップの具体例を説明するためのフローチャート

符号の説明

３・・・基準対象物
４−１〜４−ｎ・・・被検対象物
１０・・・カメラ
１１・・・画像処理装置
１２・・・表示装置
１３・・・判定装置

Claims (8)

1. 被検対象物の形態を検査する形態検査方法において、
   主走査方向及びこれと直交する副走査方向の走査により基準対象物及び前記被検対象物を撮像して第１の画像信号を生成するステップと、
   前記第１の画像信号を受けて前記基準対象物及び被検対象物の各点の明度を前記主走査方向及び副走査方向に直交する方向にとった３次元画像を表す第２の画像信号を生成するステップと、
   前記第２の画像信号を受けて前記３次元画像中の前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定するステップとを具備することを特徴とする形態検査方法。
2. 前記基準対象物は被疑者の毛髪であり、前記被検対象物は犯罪現場に残留した毛髪であることを特徴とする請求項１に記載の形態検査方法。
3. 被検対象物の形態を検査する形態検査システムにおいて、
   主走査方向及び副走査方向の走査により基準対象物及び前記被検対象物を撮像して第１の画像信号を生成するカメラと、
   前記第１の画像信号を受けて前記基準対象物及び被検対象物の各点の明度を前記主走査方向及び副走査方向に直交する方向にとった３次元画像を表す第２の画像信号を生成する画像処理装置と、
   前記第２の画像信号を受けて前記３次元画像中の前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度変化を含む形態特徴量を用いて前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定する判定装置とを具備することを特徴とする形態検査システム。
4. 前記カメラは、複数の画素を１次元に配列したラインイメージセンサを含むことを特徴とする請求項３に記載の形態検査システム。
5. 前記画像処理装置は、前記第１の画像信号のうち前記主走査方向の位置的に異なる第１及び第２の領域内の各々の画像信号をそれぞれ加算して第１及び第２の加算信号を生成し、該第１及び第２の加算信号間の相関をとることにより前記第２の画像信号を生成することを特徴とする請求項３に記載の形態検査システム。
6. 前記画像処理装置は、前記第１及び第２の加算信号の差または比を求めて前記相関をとることを特徴とする請求項５に記載の形態検査システム。
7. 前記判定装置は、前記基準対象物及び被検対象物に対応する画像の幅、長さ及び明度の各々について相関を判定し、各相関判定結果を総合判定して前記基準対象物と被検対象物との間の相関を判定することを特徴とする請求項３に記載の形態検査システム。
8. 前記判定装置は、さらに前記基準対象物と被検対象物との間の相関判定結果から前記被検対象物を選別することを特徴とする請求項３または７のいずれか１項記載の形態検査システム。

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