JP6728592B2 - コロニー検出システム、コロニー検出方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、培地に培養されたコロニーを検出するコロニー検出システム等に関する。

近年、ファーストフードその他の外食産業の成長や手軽な加工食品の増加により、他人が調理した食品を食する機会が著しく増加している。その一方で、加工食材や加工食品等の食品に毒物又は微生物等の危険なものが混入すると、人体に直接影響を与えるため、加工食品を取り扱う場合には、原材料の安全性だけでなく、製造工程の衛生面を厳しく管理し、食品の生産加工の全般に渡る食品の安全性が求められている。

特に、各地で発生して問題となっている食中毒事件を発端に、食品の一層の安全性を図ることが命題となっており、食品衛生法を遵守するだけでなく、「ＨＡＣＣＰ（Ｈａｚａｒｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｏｉｎｔ） Ｓｙｓｔｅｍ」や「ＦＳＳＣ（Ｆｏｏｄ Ｓａｆｅｔｙ Ｓｙｓｔｅｍ Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）２２０００」を導入する企業も増加している。

このような食品に混入する微生物を検出するシステムとしては、食品から採取した微生物をシャーレやフィルム上で培養し、コロニーをカウントする検出システムが知られており、これにより安全性を確認するようになっている。この種の検出システムでは、検査の効率化のため、画像処理によるコロニーカウントの方法が提案されており（例えば、特許文献１）、検査結果のグレースケール画像を閾値で２値化してコロニー領域を切り出し、カウントを行うようになっている。

特開２００６−３４５７５０号公報

しかしながら、上述のような特許文献１のシステムにあっては、ピクセルを２値化して（グレースケールを用いて）コロニーを検出しているだけであるので、赤紫（例えば大腸菌群）や紺（例えば大腸菌）などといった色特性が異なる２種以上のコロニーを識別する場合に中間色が属する菌を判別すること、又は、ターゲットとなる菌と当該菌に類似する菌を識別する際の色特性が同系色の場合による閾値の判別をすることが難しい。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、色の特徴量が異なる２種以上のコロニーを的確に識別することが可能なコロニー検出システム等を提供することにある。

上述した課題を解決するため、本発明のコロニー検出システム等は、検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得するデータ取得手段と、前記取得された培地画像データの培地画像を構成する各ピクセルの色に関する複数の色特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、前記抽出された色特徴量に基づいて、前記コロニーを構成するコロニーピクセル又は前記コロニーの候補を構成するコロニー候補ピクセルを検出する検出手段と、前記複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間上の座標値であって、前記検出されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの色特徴量を示す当該座標値に基づいて、前記分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを予め定められた種別毎に分類するための分類条件を特定する条件特定手段と、前記特定された分類条件に対する前記分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの前記座標空間上における相対位置に基づいて、前記検出されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出する算出手段と、前記算出されたコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、前記コロニーを判別する判別手段と、を備える構成を有している。

この構成により、本発明のコロニー検出システム等は、複数の色特徴量によってコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを分類し、コロニー毎に又はコロニー候補毎に複数の色特徴量に基づくスコアを算出することができるので、色特徴量の異なるコロニーの種別を判別し、又は、同系色における偽陽性のコロニーと真性のコロニーとの判別を的確に行うことができる。

すなわち、本発明のコロニー検出システム等は、複数の色特徴量の観点から該当するコロニーの種別や真性のコロニーの傾向を定め、当該定めた傾向に基づいて各コロニーやコロニー候補のスコアを算出することができるので、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニーの判別、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合における該当するコロニーの判別を的確に実行することができる。

本発明のコロニー検出システム等は、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニーの判別、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合における該当するコロニーの判別を的確に実行することができる。

本発明に係る衛生管理システムの一実施形態の構成を示す構成図である。 一実施形態の衛生管理システムに用いるフィルム型培地の一例である。 一実施形態の衛生管理システムに用いる画像読み取り装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態の衛生管理システムに用いるサーバ装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態における大腸菌群と大腸菌を検出した場合の各フィルム型培地及び２種の菌（コロニー）を検出する１のフィルム型培地の一例をそれぞれ示す図である。 一実施形態における大腸菌群と大腸菌におけるフィルム型培地６０における発色の例を示す図である。 一実施形態における真性の黄色ブドウ球菌と擬陽性の黄色ブドウ球菌を検出した場合のフィルム型培地の一例を示す図である。 一実施形態における２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理を説明するための図（その１）である。 一実施形態における２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理を説明するための図（その１）である。 一実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理において実行される変換処理を説明するための図である。 一実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理において実行される変換処理前と変換処理後のコロニーピクセルの色特徴量の分布の例を示す図である。 一実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理において実行される変換処理の前後におけるコロニー種別の判別結果の例を示す図である。 一実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理におけるコロニーの検出結果の例を示す図である。 一実施形態の偽陽性のコロニーを排除するためのスコア算出処理を説明するための図である。 一実施形態の偽陽性のコロニーを排除するためのスコア処理における結果の例を示す図である。 一実施形態の画像読み取り装置における培地情報登録処理の動作を示すフローチャートである。 一実施形態のサーバ装置における培地情報登録処理の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態は、食品の製造ライン又は検査ライン（以下、「作業ライン」という。）におけるフィルム型培地を用いた衛生管理システムに対して、本発明に係るコロニー検出システム、そのプログラム、及び、コロニー検出方法を適用した場合の実施形態である。ただし、本発明は、その技術的思想を含む範囲内で以下の実施形態に限定されない。

［１］衛生管理システム
まず、図１を用いて本実施形態の衛生管理システムＳについて説明する。なお、図１は、本実施形態の衛生管理システムＳの構成を示す構成図である。

本実施形態の衛生管理システムＳは、フィルム型の培地（すなわち、フィルム型培地）６０を用いるとともに、当該フィルム型培地６０に関する情報（以下、「培地情報」という。）をデータ管理することによって、食品の製造上又は検査上の衛生状態を検査するためのシステムである。

具体的には、本実施形態の衛生管理システムＳは、加工中又は加工後の食品を製造する製造工程又は当該食品を検査する検査工程を有する作業ライン８０において、加工中又は加工後の食品を検体として抽出し、フィルム型培地６０で検体に含まれる一般生菌又は大腸菌等の予め特定した細菌を培養させた際の培養状況をデータ管理するシステムである。

また、本実施形態の衛生管理システムＳは、食品の衛生状態をデータ上で管理及び判定するために、食品の製造又は検査における作業に関する情報（以下、「作業情報」という。）と、当該抽出した検体に含まれる細菌を培養する（コロニーが形成される）前後において取得されたフィルム型培地６０の培地情報と、を対応付けてサーバ装置４０（具体的には、データベース４００）に登録することが可能な構成を有している。

特に、本実施形態の衛生管理システムＳは、色の特徴量が異なる２種以上のコロニーを的確に識別するため、又は、偽陽性のコロニーが発現する可能性のあるコロニーを的確に識別するために、
（１）培地の画像（以下、「培地画像」という。）を構成する各ピクセルの色に関する色特徴量に基づいてコロニー又はコロニー候補を検出し、
（２）コロニーを構成するコロニーピクセル又はコロニー候補を構成するコロニー候補ピクセルの複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間において、当該コロニーピクセル又は当該コロニー候補ピクセル（以下、「コロニーピクセル等」という。）の色特徴量を示す当該座標値に基づいて、当該コロニーピクセル等を予め定められた種別毎に分類するための分類条件を特定し、
（３）特定した分類条件に対する分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの座標空間上における相対位置に基づいて、検出されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出し、
（４）算出したコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、コロニーを判別する
構成を有している。

このような構成を実現するために、本実施形態の衛生管理システムＳは、図１に示すように、各フィルム型培地６０に関する培地情報を登録する際に用いる画像読み取り装置１０と、当該衛生管理システムＳを管理する管理者端末装置２０と、ネットワーク３０と、データベース４００を有し、かつ、画像読み取り装置１０又は管理者端末装置２０と連動し、培地情報の登録管理を含む各種の処理を実行するサーバ装置４０と、を有している。

画像読み取り装置１０は、フィルム型培地６０を取り込むためのＡＤＦ（オートドキュメントフィーダ）機能を有し、所定の処理を組み合わせたアプリケーションに従って、フィルム型培地６０をスキャニングして画像化し、画像データを生成するイメージスキャナなどの静止画像化装置である。

具体的には、画像読み取り装置１０は、ＡＤＦによってフィルム型培地６０を取り込む際に、又は、当該フィルム型培地６０を取り込んで載置台に載置した際に、フィルム型培地６０の全体を画像化して撮像画像データを生成し、生成した撮像画像データをサーバ装置４０に提供する構成を有している。

また、画像読み取り装置１０は、培地情報をサーバ装置４０に送信する際には、ネットワーク３０を介してサーバ装置４０に送信する構成を有している。ただし、画像読み取り装置１０は、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ（ＷＬＡＮ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はワイヤレスＰＡＮ（ＷＰＡＮ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の近距離無線用の通信規格を用いて直接若しくはアクセスポイントを介してサーバ装置４０に送信し、又は、図示しない移動基地局を介して公衆電話回線網を用いてサーバ装置４０に送信してもよい。

そして、画像読み取り装置１０は、フィルム型培地６０の読み取り操作の他に、作業者の入力操作に基づいて、生成した画像データに所定の情報を追記することもできるようになっている。

管理者端末装置２０は、例えば、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、パーソナルコンピュータ又はワークステーション等の情報通信端末装置である。そして、管理者端末装置２０は、管理者の識別情報（以下、「管理者ＩＤ」という。）と管理者のパスワード及び作業者の識別情報（すなわち、「作業者ＩＤ」）を管理し、サーバ装置４０へのアクセス権限の管理、画像読み取り装置１０の端末ＩＤの管理、及び、登録された培地情報の修正その他の管理を行うことができる制御装置として機能する。

また、管理者端末装置２０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって構築されたブラウザ機能を有し、当該ブラウザ機能を用いて作業者の操作入力指示及び操作確認を実行するとともに、当該ブラウザ機能を用いてサーバ装置４０とのデータの授受、報告書の閲覧等を実行することができる構成を有している。

さらに、管理者端末装置２０は、画像読み取り装置１０の遠隔操作を行うことができるリモート機能を有している。

なお、管理者端末装置２０は、同一ロット内において、工程を実行する機械の故障その他によって各作業が中断した場合に、又は、作業者における培地情報の登録ミス等が発生した場合に、培地情報その他の情報を修正することができる構成を有している。

ネットワーク３０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話回線網（以下、「長距離通信ネットワーク」という。）、近距離無線ネットワーク等のＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワーク、又は、その双方が相互接続されて構成されている。ただし、当該ネットワーク３０の構成は、これに限られない。

サーバ装置４０は、所定のデータを記録するデータベース４００を有し、画像読み取り装置１０又は管理者端末装置２０と連動するとともに、ロット及び作業ライン８０の衛生管理を行うための各データ処理を実行するために用いられるサーバ装置である。

そして、サーバ装置４０は、画像読み取り装置１０と連動し、画像読み取り装置１０から送信された撮像画像データその他のデータを取得するとともに、当該取得したデータからフィルム型培地６０におけるコロニーを検出し、当該コロニー関する情報を培地情報として登録する構成を有している。

具体的には、サーバ装置４０は、コロニーを検出する際に、
（Ａ）撮像画像データから、検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像部分のデータを培地画像データとして取得し、
（Ｂ）取得した培地画像データの培地画像を構成するピクセルの色に関する複数の色特徴量を抽出し、
（Ｃ）各ピクセルの色特徴量に基づいてコロニー又はコロニー候補を検出しつつ、コロニーピクセル等を検出し、
（Ｄ）複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間上（以下、「色特徴量座標空間」という。）の座標値であって、検出したコロニーピクセル等の色特徴量を示す当該座標値に基づいて、当該コロニーピクセル等を予め定められた種別毎に分類するための分類条件（具体的には当該座標空間において各種類を分類するための軸又は平面）を特定し、
（Ｅ）特定した分類条件に対する分類されたコロニーピクセル等の座標空間上における相対位置に基づいて、検出したコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出し、
（Ｆ）算出した各コロニー又は各コロニー候補のスコアに基づいて、２種以上のコロニー又は偽陽性のコロニーを検出する、
構成を有している。

特に、本実施形態においては、サーバ装置４０は、例えば色特徴量としての輝度又は彩度など、座標空間における各ピクセルの座標値を、予め定められた変換処理であって観察者における色の感覚に基づく変換処理によって補正し、当該補正した各ピクセルの座標値に基づいて各ピクセルのスコアを算出する構成を有している。

このような構成により、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、複数の色特徴量によってコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを分類し、コロニー毎に又はコロニー候補毎に複数の色特徴量に基づくスコアを算出することができるので、色特徴量の異なるコロニーの種別を判別し、又は、同系色における偽陽性のコロニーと真性のコロニーとの判別を的確に行うことができるようになっている。

すなわち、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、複数の色特徴量の観点から該当するコロニーの種別や真性のコロニーの傾向を定め、当該定めた傾向に基づいて各コロニーやコロニー候補のスコアを算出することができるので、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニーの判別、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合における該当するコロニーの判別を的確に実行することができるようになっている。

したがって、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニー、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合であっても、該当するコロニーを的確に検出することができるようになっている。

また、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、紙媒体などの物理的な資源を利用して種々のデータ解析及びその提供を行う場合に比べて省資源化をも図ることができるとともに、培地に関する培地情報をデータベース４００に登録させることによって登録ミスが著しく減少し、難しい培地の管理を容易にすることができるので、無駄に培地を消費すること無く省資源化を図ることができるようになっている。

［２］フィルム型培地
次に、図２を用いて本実施形態のフィルム型培地６０について説明する。なお、図２は、本実施形態に用いるフィルム型培地６０の一例である。

本実施形態に用いるフィルム型培地６０は、フィルム又はシ−ト状の乾燥培地によって作業ライン８０の各工程から検出した検体としての食品に含まれる細菌を培養するための培地である。フィルム型培地６０は、例えば、一般生菌、大腸菌群及び黄色ブドウ球菌等を培養する培地などであり、その他、カビや酵母、リステリア菌、水中細菌、乳酸菌等の各種の微生物を培養する培地であってもよい。

また、フィルム型培地６０は、例えば、図２に示すように、フィルムによって形成される基材シート６１と、基材シート６１の中心を基準に当該基材シート６１上に形成される円形の枠（以下、「円形枠」という。）６２と、該枠内に設けられる細菌を培養する培養層６３と、当該培養層６３を含む基材シート上を被覆するように形成されたカバーシート６４と、基材シート６１の右側に形成され、培地の種別を示す種別ＩＤ６６と、を有している。

例えば、種別ＩＤ６６は、２次元バーコード等のバーコード又は英数字で形成されており、フィルム型培地６０の読み取り時に一緒に画像化され、バーコード認識機能又はＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）機能などの画像解析機能を用いて、管理者端末装置２０又はサーバ装置４０において取得される。そして、種別ＩＤ６６は、例えば、製造メーカ及び製品型番を特定するコードである。

基材シート６１は、フィルム状又はシート状の基材であれば特に限定されず、例えば、プラスチックフィルムや紙等を用いることができる。プラスチックフィルムの例としては、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリエチレンテレフタレート、ポリエチレンナフタレート、ポリメタクリレート、ポリメチルメタクリレート、ポリメチルアクリレート、ポリエステル、ポリカーボネート等の樹脂フィルムを好ましく挙げることができる。ポリエチレンテレフタレート、ポリプロピレン系の合成紙等が好ましく挙げることができる。なお、ポリプロピレン系合成紙は、ポリプロピレンを主原料とするフィルム合成紙である。

なお、本実施形態の種別ＩＤ６６においては、フィルム型培地６０の培地種別を管理する情報の他に、個々に培地を識別する培地ＩＤが含まれていてもよい。この場合には、培地ＩＤは、種別ＩＤとともに、画像解析機能を用いて、管理者端末装置２０又はサーバ装置４０において取得される。

［３］画像読み取り装置
次に、図３を用いて本実施形態の画像読み取り装置１０の構成について説明する。なお、図３は、本実施形態の画像読み取り装置１０の構成を示すブロック図である。

本実施形態の画像読み取り装置１０は、各種のプログラムが実行される際に用いられるメモリ機能を有するデータ記憶部１００と、スキャニング機能（画像化機能）を有し、フィルム型培地６０の画像データその他の画像データを生成する画像データ生成部１１０と、サーバ装置４０と連動して培地情報をサーバ装置４０に初期登録及び培養直後を含む培養後登録する処理（以下、「培地情報登録処理」という。）その他の処理を実行するアプリケーション制御部１２０と、を備えている。

また、画像読み取り装置１０は、サーバ装置４０及び他の通信装置と通信を行うネットワーク通信部１３０と、ＡＤＦユニット１４０と、表示部１６０と、表示部１６０を制御する表示制御部１６１と、ユーザの操作を入力するための操作部１７０と、タイマー１８０と、装置全体を制御する端末管理制御部１９０と、を有している。

データ記憶部１００は、各種のアプリケーションプログラムが記憶されるアプリケーション記憶部１０１と、画像データ生成部１１０によって読み取られて生成された画像データが記憶される画像データ記憶部１０２と、画像読み取り装置１０の管理及び制御に関するプログラム、並びに、各プログラムの実行中にワークエリアとして用いられるとともに、画像読み取り装置１０で実行される各処理において用いられるデータが記憶されるＲＯＭ／ＲＡＭ１０３と、を有している。

特に、アプリケーション記憶部１０１には、画像データ生成部１１０、操作部１７０、表示制御部１６１及び画像データ記憶部１０２と連動しつつ、アプリケーション制御部１２０によって実行されるアプリケーションプログラム（以下、「アプリ」という。）が記録されている。

画像データ記憶部１０２には、画像化した撮像画像データと、各画像データを管理するための画像ＩＤと、読み取り時刻等の各画像データに対応する各種のメタデータと、が対応付けられて記憶される。なお、画像ＩＤとは、画像読み取り装置１０において適宜付与される任意の識別情報である。

画像データ生成部１１０は、光学システムと、当該光学システムから入力された光学画像を電気信号に変換するＣＣＤＩセンサ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、ＣＣＤＩセンサにおいて生成された電気信号に基づいて画像データを生成する生成部と、を有する。

特に、画像データ生成部１１０は、検体に発生した菌が培養される、又は、培養されたフィルム型培地６０を画像化する場合には、イメージスキャニングされたフィルム型培地６０全体を画像化し、当該フィルム型培地６０全体の画像データを撮像画像データとして生成する。

アプリケーション制御部１２０は、所定のアプリによって培地情報登録処理を実現する。特に、アプリケーション制御部１２０は、アプリケーション記憶部１０１に記憶された培地登録アプリによって画像読み取り装置１０の各部を制御するための各種制御プログラムを実行しつつ、ネットワーク通信部１３０、表示制御部１６１及び操作部１７０と連動して、又は、制御して各種の処理を実行する。

特に、アプリケーション制御部１２０は、アプリケーション記憶部１０１に記録された培地登録アプリを実行し、画像データ生成部１１０を制御して読み取ったフィルム型培地６０の撮像画像データを取得し、これらのデータに画像ＩＤを付与しつつ各データのメタデータとともに培地情報として画像データ記憶部１０２に記憶する。

また、アプリケーション制御部１２０は、フィルム型培地６０を画像化する際に、タイマー１８０から現在時刻を取得し、当該現在時刻を読み取り時刻として所定の画像ＩＤとともに撮像画像データのメタデータとして画像データ記憶部１０２に記憶する。

他方、アプリケーション制御部１２０は、撮像画像データの取得後に、又は、所定のタイミングによって、画像データ記憶部１０２に記憶された培地情報をサーバ装置４０に登録する培地情報登録処理を実行する。

なお、アプリケーション制御部１２０は、実装上、端末管理制御部１９０を構成するＣＰＵ（中央処理装置）が、アプリを実行した際の機能として実現されるものであってもよい。

ネットワーク通信部１３０は、アプリケーション制御部１２０及び端末管理制御部１９０の制御の下、ネットワーク３０に接続されるサーバ装置４０との通信回線を構築し、撮像画像データ等の種々のデータの授受を行う。

ＡＤＦユニット１４０は、機械構造及び制御回路などのＡＤＦ機能を実現するための構成を有している。特に、ＡＤＦユニット１４０は、同一の場所に重ねて載置された複数のフィルム型培地６０を一枚ずつ、スキャニングを実行するエリア（図示しない）に取り込むための機構であり、アプリケーション制御部１２０の制御の下に、駆動する。

表示部１６０は、所定のサイズ（例えば、５インチ、Ｗ４８０×Ｈ９６０ピクセル）の画像表示領域を有し、液晶素子又はＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子のパネルによって構成され、表示制御部１６１において生成された表示データに基づいて所定の画像を表示するようになっている。特に、本実施形態では、表示部１６０は、培地登録アプリが実行されている際に、操作部１７０と連動しつつ、各種の表示及び画像化されたフィルム型培地６０との画像を表示する。

表示制御部１６１は、アプリケーション制御部１２０又は端末管理制御部１９０の制御の下、表示部１６０に所定の画像を描画させるために必要な描画データを生成し、生成した描画データを当該表示部１６０に出力するようになっている。

操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタン、テンキー等の多数のキー及び表示部１６０上に設けられたタッチセンサにより構成され、各操作を行う際に用いられるようになっている。具体的には、操作部１７０は、培地登録アプリの起動時に上述の各種の処理を実行するための操作を行う際に用いられるようになっている。

タイマー１８０は、画像データ生成部１１０がフィルム型培地６０を読み取りするときの日付及び時刻をアプリケーション制御部１２０に提供する。

端末管理制御部１９０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、画像読み取り装置１０の全般的な機能及び情報提供プログラムを実行するための全般的な機能を総括的に制御するようになっている。

［４］サーバ装置
［４．１］構成
次に、図４を用いて本実施形態のサーバ装置４０の構成について説明する。なお、図４は、本実施形態のサーバ装置４０の構成を示す構成図である。

本実施形態のサーバ装置４０は、図４に示すように、作業情報及び培地情報等の各種の情報が記憶されるデータベース４００と、画像読み取り装置１０及び管理者端末装置２０と通信を行う通信制御部４１０と、分類条件に基づく各ピクセルのスコアの算出及び当該スコアに基づくコロニーの検出などの各種の処理を実行するデータ処理部４２０と、サーバ装置４０の各部を制御するサーバ管理制御部４３０と、各部の制御に用いるＲＯＭ／ＲＡＭ４４０と、時刻管理を行うために用いるタイマー４５０と、を有する。なお、上述の各部は、バス４１によって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。

通信制御部４１０は、所定のネットワークインターフェースであり、画像読み取り装置１０又は管理者端末装置２０と通信回線を構築し、画像読み取り装置１０又は管理者端末装置２０と種々のデータの授受を行う。

データベース４００は、ＨＤＤにより構成され、培地情報データベース（以下、「培地情報ＤＢ」と略す。）４０１、各ピクセルのスコアを算出する際に用いるプロファイルなどのスコア算出用のデータが記録されるデータベース（以下、「スコア算出用ＤＢ」と略す。）４０２、及び、作業管理データベース（以下、「作業管理ＤＢ」と略す。）４０４を有する。

培地情報ＤＢ４０１は、各作業ライン８０の工程毎に抽出され、かつ、画像読み取り装置１０によってスキャニングされて取得した検体のフィルム型培地６０に関する培地情報が種別ＩＤ６６毎に、かつ、培地ＩＤ毎に培地情報が格納されるデータベースである。例えば、培地情報ＤＢ４０１には、
（１）種別ＩＤ６６
（２）培地ＩＤ
（３）撮像画像データ
（４）培地画像データ
（５）スキャニングした時刻
（６）コロニー数
（７）培地判定結果
（８）サイズ（ピクセル数）、重心位置、各ピクセルの特徴量など検出された各コロニーに関する情報（以下、「コロニー情報」という。）
の８つデータが対応付けて記録される。

なお、各培地情報における、コロニー情報、コロニー数及び培地判定結果としては、データ処理部４２０によって判定された結果が記憶される。また、各培地情報におけるコロニー情報、コロニー数及び培地判定は、培地情報が登録される際に登録されてもよいし、当該培地情報の登録タイミングと異なる所定のタイミングで登録されてもよい。

プロファイル情報ＤＢ４０５は、複数のプロファイル情報が格納されるデータベースである。例えば、プロファイル情報ＤＢ４０５には、各種別ＩＤに対応付けて
（１）種別ＩＤ６６
（２）プロファイル情報
の２つデータが対応付けて記録される。

具体的には、プロファイル情報には、
（２Ａ）培地画像からコロニーピクセル等を検出する際の色に関する特徴量（色特徴量）の種別、
（２Ｂ）各ピクセルの色特徴量からコロニー又はコロニー候補を検出するためのコロニーピクセル等を特定する際の色特徴量の閾値、
（２Ｃ）分類条件によって算出された各コロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、コロニーの種別又は偽陽性のコロニーか真性のコロニーを識別するための閾値、
及び、
（２Ｄ）培地判定を行う際の合否における閾値
が含まれる。

作業管理ＤＢ４０４は、培地種別毎の作業内容に関する各種の情報が格納されるデータベースであり、培地情報ＤＢ４０１と対応付けることによって培地種別毎の検査内容を作業者その他に提供するためのデータベースである。例えば、作業管理ＤＢ４０４には、各培地ＩＤに対応付けて
（１）培地ＩＤ
（２）検査種別（一般生菌又は大腸菌など検出する菌種）及びフィルム型培地６０上に発生する際の色（発色）情報（ＲＧＢ階調値又はその範囲）
（３）検体の種別
（４）希釈液の種別
（５）培養開始時刻
（６）培養開始から所定の時間経過後までの培養時間
（７）培養場所（例えば、インキュベータ番号及びインキュベータ内の段数等の位置）
（８）作業日時（作業開始時刻及び終了時刻）
（９）作業者ＩＤ（及び／又は作業者名）
の９つデータが対応付けて記録される。

なお、これらの情報は、作業者等によって登録される。また、培養検査時刻には、単一の時刻（すなわち、検体における菌の培養を終了させる終了時刻）だけが設定されてもよいし、培養開始時刻から法定された又は所定の時間経過後、例えば、培養開始時刻から２４時間経過後、４８時間経過後又は７２時間経過後等の複数の時刻が設定されてもよい。

データ処理部４２０は、ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０に記録されているアプリケーションに応じて各種のデータ処理を実行する。特に、データ処理部４２０は、所定のプログラムを実行することによって、
（１）通信制御部４１０の動作管理と、
（２）撮像画像から検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像データを取得する取得処理と、
（３）培地画像データの培地画像を構成するピクセルの色に関する複数の色特徴量を抽出する抽出処理と、
（４）抽出した各ピクセルの色特徴量に基づいてコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセル（すなわち、コロニーピクセル等）を特定しつつ、コロニー又はコロニー候補を検出して特定するコロニー（候補）特定処理と、
（５）複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間において、各コロニーピクセル等を予め定められた種別毎に分類するための分類条件としての軸（後述する基準軸及び分類軸）を特定し、当該特定した軸に基づいて分類した各コロニーピクセル等によって構成されるコロニー又はコロニー候補のスコアを算出するスコア算出処理と、
（６）算出された各コロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、種別毎の各コロニーを特定しつつ、又は、偽陽性のコロニーを排除した真性のコロニーを特定しつつ、特定したコロニーの計数を実行する検出処理と、
（７）検出したコロニーに関する情報及び計数したコロニー数を培地情報としてデータベース４００に登録する培地情報登録処理と、
（８）データベース４００の管理及び制御と、
を行う。

具体的には、データ処理部４２０は、培地情報登録処理を実行する登録処理部４２１と、抽出処理、スコア算出処理及び検出処理を実行するコロニー検出判定部４２２と、を含む。

なお、例えば、本実施形態の登録処理部４２１は、本発明に係るデータ取得手段を構成し、コロニー検出判定部４２２は、本発明に係る抽出手段、検出手段、条件特定手段、算出手段及び判別手段を構成する。また、登録処理部４２１及びコロニー検出判定部４２２の詳細については後述する。

サーバ管理制御部４３０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、サーバ装置４０の各部を統合制御する。具体的には、サーバ管理制御部４３０は、画像読み取り装置１０とのデータの授受に関する各種の制御を行う。

ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０には、サーバ装置４０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ４４０は、各プログラムの実行中にワークエリアとして用いられる。

タイマー４５０は、培地情報の登録処理を実行する際に必要な時刻を管理するために用いられる。

［４．２］登録処理部
次に、本実施形態のサーバ装置４０における登録処理部４２１の詳細について説明する。

本実施形態の登録処理部４２１は、画像読み取り装置１０と連動し、作業者の指示に基づいて、各フィルム型培地６０における培地情報について培地情報登録処理を実行する。

特に、登録処理部４２１は、画像読み取り装置１０から送信された各培地情報に含まれる各撮像画像データに対して画像解析を実行して種別ＩＤ６６を取得し、取得した種別ＩＤ６６をコロニー検出判定部４２２に提供する。

特に、登録処理部４２１は、培地情報を取得すると、培地情報に含まれる撮像画像データの撮像画像内を探索し、当該撮像画像内に画像化されている２次元バーコードから構成される種別ＩＤ６６を取得する。そして、登録処理部４２１は、自動的に若しくは作業者の指示の下、培地を識別するための培地ＩＤを付与し、又は、種別ＩＤ６６に含まれている場合には、種別ＩＤ６６とともに培地ＩＤを取得する。

また、登録処理部４２１は、コロニー検出判定部４２２のコロニー検出判定処理によって得られたコロニー情報、コロニー数及び判定結果を、それぞれ、培地情報として該当する種別ＩＤ６６及び培地ＩＤを対応付けて検査時刻とともに培地情報ＤＢ４０１に登録する。

［４．３］コロニー検出判定部
［４．３．１］動作概要及びスコア算出処理の原理
次に、図５〜図７を用いて本実施形態のサーバ装置４０におけるコロニー検出判定部４２２の動作原理について説明する。なお、図５は、大腸菌群と大腸菌を検出した場合のフィルム型培地６０と、２種の菌（コロニー）を検出する１のフィルム型培地６０の一例を示す図であり、図６は、大腸菌群と大腸菌におけるフィルム型培地６０における発色の例を示す図である。また、図７は、真性の黄色ブドウ球菌と擬陽性の黄色ブドウ球菌を検出した場合のフィルム型培地６０の一例を示す図である。

本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、上述のように、
（１）培地画像を構成するピクセル（培地色に相当するピクセルを含む。）の色特徴量を抽出する抽出処理と、
（２）コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを検出しつつ、コロニー又はコロニー候補を検出して特定するコロニー（候補）特定処理と、
（３）特定したコロニー又はコロニー候補のコロニーピクセル等を分類するための分類条件を特定し、当該分類したコロニーピクセル等に基づいてコロニー又はコロニー候補のスコアを算出するスコア算出処理と、
（４）算出した各コロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、種別毎の各コロニー又は該当するコロニーを特定しつつ、特定したコロニーの計数を実行する検出処理と、
（５）計数したコロニー数に基づいて培地判定を行う培地判定処理と、
を実行する。

特に、コロニー検出判定部４２２は、スコア算出処理においては、各ピクセルの複数の色特徴量に基づく座標空間において、各ピクセルコロニー又は各ピクセル候補コロニーを種別毎に分類する際に基準となる基準軸及びそれに直交する軸（すなわち、分類軸）を特定するとともに、当該基準軸及び分類軸に基づいて、分類した各コロニーピクセル等によって構成される異なるコロニー又はコロニー候補のスコアを算出し、各種別のコロニーの識別又はコロニー候補から偽陽性のコロニーと真性のコロニーの識別を実行することができるようになっている。

通常、大腸菌や大腸菌群といった関連性のある複数の菌（例えば２つ）をコロニーとして一つの培地で検出する場合、又は、発色するための機構が類似する擬陽性のコロニーを排除して該当するコロニーのみ検出する場合には、単に培地画像の各ピクセルの輝度値を２値化してコロニーピクセルを特定するだけでは的確にコロニーを検出することができない場合がある。

具体的には、複数の菌（例えば２つ）をコロニーとして一つの培地で検出する場合であって、特定されたコロニーピクセルの色特徴量が検出すべきそれぞれの菌の中間色となった場合には、当該コロニーピクセルがどちらのコロニーに属するか的確に識別することは難しい。特に、大腸菌群や大腸菌などの共通の性質を有する２種以上のコロニーを検出する場合には、その中間色が発生し、中間色を有するコロニーの種別を判別することが難しい。

例えば、フィルム型培地６０や希釈液などを調製することによって図５（Ａ）に示すような赤紫に発現させる大腸菌群と、図５（Ｂ）に示すような紺に発現する大腸菌と、の双方を、図５（Ｃ）のように、一つのフィルム型培地６０によって検出する場合において、大腸菌の種類や活性度によっては赤紫から紺に変色するタイミングが遅い場合又は発色自体が弱い場合には、図６に示すように、赤紫と紺との中間色になる場合も多い。

特に、大腸菌群よりも大腸菌の方が食品衛生上において危険性がより高い場合など、わずかな違いでも判別しなければならない場合も多く、このような場合には、輝度値を２値化することによって識別する手法ではその判別をすることは難しく、また、種別に無関係にコロニーの有無のみの検出では正確な衛生状態を識別することができない。

また、擬陽性のコロニーを排除して該当するコロニーのみを検出する場合には、２値化する際の閾値を的確に定めなければならないが、培養環境や偽陽性のコロニーの原因によっては、一律に閾値を定めることが難しく、そのため、コロニーピクセルの誤検出又は過検出が生じ、的確に該当するコロニーを検出することができない場合もある。

例えば、図７（Ａ）に示すように、黄色ブドウ球菌を検出する場合に、例えばブドウ球菌など当該黄色ブドウ球菌に類似する菌を擬陽性として検出する菌も存在し、このような場合には、図７（Ｂ）に示すように、同系色のコロニーとして検出されることが多く、輝度値を２値化するだけでは識別することは難しい。

そこで、本実施形態においては、ピクセル（特にコロニーピクセル）における複数の色特徴量に基づく座標空間において、各ピクセルを色特徴量の観点から基準軸及び分類軸を特定し、当該特定した分類軸と、当該分類軸に対する分類されたコロニーピクセル等の座標空間上における相対位置に基づいて、分類した各コロニーピクセルやコロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー又はコロニー候補の各スコアを算出し、２以上のコロニーの識別やコロニーの的確な検出を行うことができるようになっている。

特に、本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、培地画像を構成する各ピクセルに基づいてコロニーやコロニー候補を特定し、当該特定したコロニーやコロニー候補を構成するピクセルの複数の色特徴量に基づいて、色座標空間上の基準軸及び分類軸を特定しつつ、各コロニーピクセル等によって構成されるコロニー又はコロニー候補のスコアを算出し、２以上のコロニーの識別やコロニーの的確な検出を行うことができるようになっている。

なお、本実施形態においては、コロニー検出判定部４２２は、２種以上のコロニーを１つのフィルム型培地６０で検出する場合には、抽出処理によってコロニーピクセルをコロニー特定処理でコロニーを特定し、偽陽性のコロニーを検出する可能性のある場合には、当該コロニー特定処理でコロニー候補を特定する。

［４．３．２］抽出処理
次に、本実施形態のコロニー検出判定部４２２の抽出処理について説明する。

コロニー検出判定部４２２は、登録処理部４２１の制御の下、培地情報の培地情報ＤＢ４０１への登録時又は所定のタイミングにおいて、画像読み取り装置１０から送信された培地情報に含まれる培地画像データから培地画像を取得する。

そして、コロニー検出判定部４２２は、ＲＧＢの各階調値、輝度値又は彩度など培地画像を構成する各ピクセルの複数の色特徴量を抽出する。

このとき、コロニー検出判定部４２２は、コロニー特定処理に用いる色特徴量（例えば輝度値）とスコア算出処理に用いる複数の色特徴量（例えば、ＲＧＢの各階調値）とが異なる場合には、必要な全ての色特徴量を抽出する。

［４．３．３］コロニー（候補）特定処理
次に、本実施形態のコロニー検出判定部４２２のコロニー（候補）特定処理について説明する。

コロニー検出判定部４２２は、抽出した各ピクセルの色特徴量に基づいて、コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを特定しつつ、特定したコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルに基づいてコロニー又はコロニー候補を検出して特定する。

具体的には、コロニー検出判定部４２２は、輝度値を用いる場合には、予め定められた閾値によって２値化して一方の値を具備するピクセルをコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルとして抽出する。

また、コロニー検出判定部４２２は、各ピクセルにおけるＲＧＢの各サブピクセルを用いる場合には、予め設定された各ＲＧＢにおける最大の階調値と最小の階調値を取得し、それぞれのサブピクセルが取得したそれぞれの階調値の範囲に含まれるピクセルをコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルとして検出する。

一方、コロニー検出判定部４２２は、特定したコロニーピクセル、又は、コロニー候補ピクセルに対して当該コロニーピクセル、又は、コロニー候補ピクセルに隣接して形成されている他のコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルが存在する場合に、それらを連結してラベリングし、連結したコロニーピクセル群又はコロニー候補ピクセル群を一のオブジェクト、すなわち、コロニー又はコロニー候補として特定する。

このとき、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの塊の大きさ（すなわち、コロニー又はコロニー候補を構成するコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルのピクセル数）が一定以上か否かを判定しつつ、当該大きさが一定以上の場合に、コロニー又はコロニー候補と特定する。

また、コロニー検出判定部４２２は、該当するコロニーピクセル、又は、コロニー候補ピクセルに隣接する全ての画素をコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルに置き換える膨張処理、及び、該当するコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルに隣接して非検出したピクセルが存在する場合に該当するコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルに隣接する画素を全てコロニーピクセルでないピクセル（すなわち、非コロニーパピクセル）又は非コロニー候補ピクセルに置き換える収縮処理を実行するなどノイズを低減させるための画像フィルタ処理を実行してもよいし、各色特徴量のヒストグラムの生成などの統計的な手法を用いてにじみ領域やコロニーの核を特定しつつ、コロニー又はコロニー候補を特定してもよい。

なお、２値化を実行する際の閾値又はＲ、Ｇ、Ｂの各サブピクセルにおける最大の階調値と最小の階調値は、例えば、管理者によって予め定められてもよいし、菌種及び希釈倍率によって予め定められてもよい。

［４．３．４］スコア算出処理
次に、図８〜図１５を用いて本実施形態のコロニー検出判定部４２２のスコア算出処理について説明する。

なお、図８及び図９は、本実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理を説明するための図であり、図１０は、本実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理において実行される変換処理を説明するための図である。また、図１１は、スコア算出処理において実行される変換処理前と変換処理後のコロニーピクセルの色特徴量の分布の例を示す図であり、図１２は、本実施形態の２種以上のコロニーを判別するための変換処理の前後におけるコロニー種別の判別結果の例を示す図である。さらに、図１３は、本実施形態の２種以上のコロニーを判別するためのスコア算出処理におけるコロニーの検出結果の例を示す図である。そして、図１４は、本実施形態の偽陽性のコロニーを排除するためのスコア算出処理を説明するための図であり、図１５は、本実施形態の偽陽性のコロニーを排除するためのスコア処理における結果の例を示す図である。

コロニー検出判定部４２２は、特定されたコロニーにおける２種以上のコロニーを識別する場合と、コロニー候補から擬陽性のコロニーを排除してコロニーを特定する場合とによって以下のように異なる処理を実行する。

（２種以上のコロニーを識別する場合）
コロニー検出判定部４２２は、特定した各コロニーの複数の色特徴量を、当該複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間に座標値として用いる。そして、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルの座標値に基づいて、コロニーピクセルを複数種類のコロニーピクセル群に適切に分類するための分類条件としての基準軸及び分類軸（すなわち、複数次元の座標空間における閾値）を設定する。

特に、コロニー検出判定部４２２は、各コロニーピクセルの各座標値に基づいて、判別分析法を実行し、基準軸及び分類軸を設定し、当該基準軸及び分類軸に基づいて、識別すべき種別毎のコロニーピクセル分類しつつ、その分類されたコロニーピクセルに基づいて、コロニーの種別、すなわち、第１のコロニーと第２のコロニーを特定する。

通常、図８（Ａ）に示すように、２種以上のコロニーを識別する場合には、単一の色特徴量の閾値のみによっては識別することができず、例えばＲＧＢなどの複数の色特徴量に基づいて識別を行う。しかしながら、単に、それぞれの色特徴量における閾値の組み合わせによって識別する場合には、極めて複雑な演算を行うなど、それぞれの閾値を連動させて調整する必要があり、非常に難しい。そこで、本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの複数の色特徴量に対する統計的演算を実行することによって、具体的には、複数の色特徴量に基づく判別分析法によって、コロニーピクセルの種別を識別しつつ、コロニーの種別を判別するようになっている。

具体的には、本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、図８（Ｂ）に例示するように、各コロニーに属する各コロニーピクセルの色特徴量（例えばＲＧＢの各階調値）のヒストグラム（複数の色特徴量に基づく複数次元の座標に基づくヒストグラム）を生成し、生成したヒストグラムから統計的演算を実行することによって、複数種類（例えば大腸菌と大腸菌群の２つの種類）に分類するための分類条件としての複数次元の座標上において基準軸及び当該基準軸に対してコロニーを分類するための分類軸（具体的には、基準軸に直交する軸）を設定し、当該分類軸に基づいてコロニーの種別を判別するようになっている。

なお、図８（Ａ）及び（Ｂ）は、大腸菌群と大腸菌が検出されたフィルム型培地６０において、Ｒ軸及びＧ軸におけるコロニーピクセルの分布を示し、可視化のためにＢ軸を省略してあるコロニーピクセルの散布図である。また、このとき、コロニー検出判定部４２２は、コロニーピクセルが一定数以下のコロニーについては、コロニーから除外するようになっている。

例えば、コロニー検出判定部４２２は、統計的な演算として、図８（Ｂ）に示すように、複数の色特徴量に基づく複数次元の座標に基づくコロニーピクセルのヒストグラムに基づいて、
（１）個々の色特徴量（座標値ｘｉ）に基づいて、想定するクラス（上記の場合には２つのクラス）に分類するための組み合わせを変化させ、
（２）（式１）に示すクラス内共分散行列ＣＷと（式２）に示すクラス間共分散行列ＣＢをそれぞれ算出し、
（３）各組み合わせにおけるクラス内共分散行列とクラス間共分散行列に対して固有値分解して固有ベクトル及び固有値を算出し、
（４）算出した各固有ベクトル及び各固有値から最大固有値に対応する固有ベクトルを基準軸に設定し、当該基準軸に直交する軸を分類軸として決定する。

なお、「ｉ」は、１〜ＮのＮ個の各データを示し、「Ｋ」は、１〜Ｃまでのクラス番号を示す。また、「ｍ」は、（式３）に示す平均ベクトルを示し、「ｍｋ」は、（式４）に示すクラス平均ベクトルを示す。さらに、「Ｔ」は転置行列を示す。

そして、コロニー検出判定部４２２は、分類条件として基準軸及び分類軸を決定すると、
（Ａ）分類軸に対して各コロニーピクセルの座標値から当該各コロニーピクセルを構成する各コロニーのスコアを算出し、
（Ｂ）当該算出した各コロニーのスコアに応じてコロニーの種別を識別し、各コロニーの種別を特定する。

特に、コロニー検出判定部４２２は、分類軸を基準（例えば「０」）として当該分類軸と各座標値の距離（プラスとマイナスを含む）に基づいて各コロニーピクセルが属するコロニーのスコアを算出する。

また、このとき、コロニー検出判定部４２２は、各コロニーピクセルの座標値を予め定められた変換処理であって、観察者における色の感覚に基づく変換処理によって補正をし、当該補正した各ピクセルの座標値（以下、「補正値」ともいう。）に基づいて各コロニーのスコアを算出する構成を有していてもよい。

すなわち、図９に示すように、決定された分類軸から各座標値の距離は、例えばＰ１（ｒ，ｇ，ｂ）＝（５１，０，１７８）となり、Ｐ２（ｒ，ｇ，ｂ）＝（９４，７８，１６７）となるので、色特徴量が異なる場合であっても、分類軸に基づく値は同一の値となり、観察者の判断（特に輝度に関する色特徴量の判断）との乖離が生ずる。また、このように場合に、各コロニーのスコアを算出したとしても、適切にコロニーを判別することができない。なお、図９は、図８と同様に、可視化のためにＲＧＢの各階調値においてＢ軸を省略した座標空間を示す。

したがって、コロニー検出判定部４２２は、観察者における色の感覚に基づく色特徴量を示す輝度値又は彩度によって変換処理（空間変換処理）を実行しつつ、各コロニーピクセルの座標値を補正して各コロニーのスコアを算出することができるようになっている。

具体的には、輝度値によって変換処理を実行する場合には、コロニー検出判定部４２２は、（式５）に示すように、各コロニーピクセルのＲＧＢの座標値Ｐｎを輝度値Ｉに変換しつつ、当該変換した輝度値Ｉを反転させて二乗して変換係数α（ｎ）を算出し、当該算出した変換係数α（ｎ）を該当するコロニーピクセルの各ＲＧＢの座標値Ｐｎ（ｒ（ｎ），ｇ（ｎ），ｂ（ｎ））に乗算して補正値Ｓｎを算出する。

例えば、コロニー検出判定部４２２は、図１０（Ａ）に示すように、コロニーピクセルの座標値Ｐｎが（ｒ_ｎ１，ｇ_ｎ１，ｂ_ｎ１）の場合には、上記の（式５）を演算することによって、図１０（Ｂ）に示すように、補正値Ｓ_ｎ（ｒ_ｎ２，ｇ_ｎ２，ｂ_ｎ２）を算出する。ただし、輝度値Ｉは、（式６）に示すが、（式７）のＹＵＶ色空間における輝度値Ｙの変換式によって算出してもよい。

なお、コロニー検出判定部４２２は、輝度値に基づく変換処理（すなわち、輝度値の軸に基づく座標変換を行う演算処理）に代えて、輝度値の軸に近い軸（例えば、一定の距離を有する平行な軸など）、当該輝度値の軸に対して所定の角度傾いた軸（例えば−４５度〜＋４５度）又は上述のように設定した基準軸や分類軸を用いて座標変換してもよい。

また、図１１に変換処理前（図１１（Ａ））と変換処理後（図１１（Ｂ））のコロニーピクセルの色特徴量の分布を示す。ただし、図１０及び図１１は、可視化のためにＲＧＢの各階調値においてＢ軸を省略した座標空間を示す。

一方、コロニー検出判定部４２２は、このように算出した各コロニーピクセルの補正値に基づいて、当該各コロニーピクセルが属する各コロニーのスコアをそれぞれ算出し、当該算出したスコアに基づいて各コロニーの種別を識別する。

具体的には、コロニー検出判定部４２２は、コロニー毎に、該当するコロニーに属する各コロニーピクセルの分類軸に対する値などの代表値を算出し、当該代表値の平均を各コロニーのスコアとして算出する。

特に、代表値としては、例えば、コロニー検出判定部４２２は、ＲＧＢの最小の階調値（すなわち、ＲＧＢ＝（０，０，０））から最大の階調値（すなわち、ＲＧＢ＝（２５５，２５５，２５５））を含め、各コロニーのＲＧＢの各階調値によって示される複数次元の座標値から分類軸上の値に変換してそれぞれの座標値における代表座標（具体的には、座標値から分類軸に垂線を引いた際の交点）を算出するとともに、各代表座標における分類軸上の最小の階調値の代表値からの距離を「０」〜「１．０」に正規化した値を算出し、当該算出した値をコロニー毎に平均したものをスコアとして算出する。

すなわち、コロニー検出判定部４２２は、ＲＧＢの最小の階調値に基づく分類軸上の代表座標（Ｒ（Ｚｍｉｎ），Ｇ（Ｚｍｉｎ），Ｂ（Ｚｍｉｎ））の値（Ｚｍｉｎ）を「０」とするとともに、ＲＧＢの最小の階調値に基づく代表座標（Ｒ（Ｚｍａｘ），Ｇ（Ｚｍａｘ），Ｂ（Ｚｍａｘ））の分類軸上の値（Ｚｍａｘ）を「１．０」とし、（式８）に例示する式に基づいて各コロニーのＲＧＢの各階調値における代表座標（Ｒ（Ｚｉ），Ｇ（Ｚｉ），Ｂ（Ｚｉ））の分類軸上の値（Ｚｉ）を代表値として算出する。

なお、（式８）において分類軸の単位ベクトルを（ａ，ｂ）とし、当該分類軸の切片を「ｃ」とする。ただし、（式８）は、２次元の座標空間における各コロニーのスコアであり、他の複数次元の座標空間の場合には、その次元数に適した式を用いるようになっている。

そして、コロニー検出判定部４２２は、各コロニーのスコアを算出すると、当該算出された各コロニーのスコアに基づいて、ＲＧＢの各階調値における２種以上のコロニーの種別を判別する。

例えば、コロニー検出判定部４２２は、予めプロファイル情報などによって定められた種別を判別する閾値（正規化に基づく閾値）に基づいて、２種以上のコロニーの種別を判別する。

また、図１２に、変換処理前（図１２（Ａ））と変換処理後（図１２（Ｂ））におけるスコア値の例を示す。例えば、単に分類軸からの各コロニーピクセルの座標値によって各コロニー（大腸菌の属性を有する第１コロニー及び第２コロニーと大腸菌群の属性を有する第３コロニー）のスコアを算出すると、図１２（Ａ）示すように、変化処理前においては、第２コロニーよりも第３コロニーのスコアが高く、閾値を適切に選択したとしても、第２コロニーか第３コロニーの種別を適切に判別することができていない。その一方、変換処理後においては、図１２（Ｂ）示すように、第２コロニーよりも第３コロニーのスコアが低くなり、閾値を適切に選択すれば、第２コロニーか第３コロニーの種別を適切に判別することができるようになっている。

なお、コロニー検出判定部４２２は、図１３に示すように、元の培地画像（図１３（Ａ））とともに、算出したコロニー毎の識別された種別を示す種別情報（必要によってはスコア情報）を有する培地画像（図１３（Ｂ））を、管理者や作業者に閲覧可能に提供するために、当該種別情報及び各スコアの情報を培地情報として登録処理部４２１に提供する。特に、図１３（Ｂ）には、大腸菌と大腸菌群のコロニーには、それぞれ紺と赤紫のマーキングを重畳しており、コロニーの種別を容易に判別することができるようになっている。

また、コロニー検出判定部４２２は、管理者や作業者が閲覧したスコアに基づいて閾値を設定した場合には、当該設定された閾値によってコロニーの種別を識別するようにしてもよい。

（擬陽性のコロニーを排除する場合）
コロニー検出判定部４２２は、特定した各コロニー候補を、当該各コロニー候補の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間に座標値として用いる。そして、コロニー検出判定部４２２は、コロニー候補ピクセルの座標値に基づいて、コロニー候補ピクセルの中からコロニーピクセルとコロニーピクセルでないピクセル（すなわち、非コロニーピクセル）適切に分類するための分類条件としての分類軸（すなわち、複数次元の座標空間における閾値）を設定する。

特に、コロニー検出判定部４２２は、各コロニー候補ピクセルの各座標値に基づいて、主成分分析法を実行し、分類軸を設定し、当該設定した分類軸に基づいて、コロニー候補ピクセルがコロニーピクセルか非コロニーピクセルかを識別する。

通常、コロニーが発現する場合には、色特徴量が薄い状態からはじまり、徐々にその色が濃くなっていくので、コロニーの色特徴量に基づいて同系色における非コロニーとの識別を行うことは技術的に困難とされている。特に、上述の図７（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、同系色における色の濃さによってコロニーか否かを判定する場合には、誤検出及び過検出が発生しやすく、的確にコロニーを検出することは難しい。

そこで、本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、複数の色特徴量に基づく主成分分析法によってコロニー候補ピクセルにおける第１主成分の軸（すなわち、分類軸）を特定するとともに、当該分類軸に直交する軸（第２主成分）に対するスコアを算出し、当該算出したスコアに基づいて偽陽性のコロニーを除外して真性のコロニーを特定する。

特に、コロニー検出判定部４２２は、
（１）図１４（Ａ）に示すように、各コロニー候補ピクセルにおける複数の色特徴量に基づく複数次元の座標に基づくヒストグラムを生成し、
（２）図１４（Ｂ）に示すように、当該生成したヒスとグラムに基づいて、第１主成分の軸（すなわち、第１主成分ベクトル）を分類条件として特定し、
（３）図１４（Ｃ）に示すように、第２主成分の軸（すなわち、第２主成分ベクトル）に基づく各コロニー候補ピクセルの距離を算出しつつ、当該算出した距離について各コロニー候補に属する各コロニー候補ピクセルの代表値を各コロニー候補のスコアとして算出する。

なお、図１４は、可視化のためにＲＧＢの各階調値においてＢ軸を省略した座標空間を示す。

また、コロニー検出判定部４２２は、上述の２種以上のコロニーを識別する場合と同様に、コロニー候補毎に、該当するコロニー候補に属する各コロニーピクセルの分類軸に対する値などの代表値を算出し、当該代表値の平均を各コロニー候補のススコアとして算出する。

特に、代表値としては、例えば、コロニー検出判定部４２２は、上述の２種以上のコロニーを識別する場合と同様に、ＲＧＢの最小の階調値（すなわち、ＲＧＢ＝（０，０，０））から最大の階調値（すなわち、ＲＧＢ＝（２５５，２５５，２５５））を含め、各コロニー候補ピクセルのＲＧＢの各階調値によって示される複数次元の座標値から分類軸上の値に変換してそれぞれの座標値における代表座標（具体的には、座標値から分類軸に垂線を引いた際の交点）を算出し、各代表座標における分類軸上の最小の階調値の代表値からの距離を「０」〜「１．０」に正規化した値を示すスコアとして算出する。

そして、コロニー検出判定部４２２は、算出した各コロニー候補のスコアに基づいて、ＲＧＢの各階調値における偽陽性のコロニーと真性のコロニーとの種別を判別する。例えば、コロニー検出判定部４２２は、予めプロファイル情報などによって定められた種別を判別する閾値に基づいて、偽陽性のコロニーと新生のコロニーとを判別する。

また、コロニー検出判定部４２２は、図１５に示すように、算出したコロニー毎の識別された種別を示す種別情報及び各スコアを管理者や作業者に閲覧可能に提供するために、当該種別情報及び各スコアの情報を培地情報として登録処理部４２１に提供する。

なお、コロニー検出判定部４２２は、管理者や作業者が閲覧したスコアに基づいて閾値を設定した場合には、当該設定された閾値によってコロニーの種別を識別するようにしてもよい。

また、コロニー検出判定部４２２は、上述では主成分分析法を用いているが、回帰分析法によって各コロニー候補のスコアを算出してもよい。

さらに、コロニー検出判定部４２２は、コロニーを対象とせずに、コロニーの核を検出し、当該検出した核に対してスコアを算出して真性のコロニーと偽陽性のコロニーと分類してもよい。例えば、大腸菌の場合には、コロニーの核としてその中心に黒色の核が発現する。

そこで、この場合においては、コロニー検出判定部４２２は、コロニーを検出しつつ、当該コロニーの中心に存在する核の候補（すなわち、核候補ピクセル）を検出し、当該検出した核に対して主成分分析又はその他の分析を実行して各核のスコアを算出する。

そして、コロニー検出判定部４２２は、算出した各候補のスコアに基づいて偽陽性の核か真性の核かを識別しつつ、真性の核が属するコロニーを真性のコロニーとして検出してもよい。

（その他）
本実施形態のコロニー検出判定部４２２は、各種別のコロニーを計数し、又は、真性のコロニーを計数し、検出したコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセル（例えば培地画像上の位置及び自ピクセルが属するコロニーやコロニー候補のＩＤ）、検出したコロニー又はコロニー候補の情報（例えばコロニーピクセルの培地画像上の配置位置、色特性又は重心位置などの所定の情報）、コロニーの種別や真性の有無などの情報とともに、培地情報として登録処理部４２１を介して培地情報ＤＢ４０１に記憶する。

また、コロニー検出判定部４２２は、計数されたコロニー数に基づいて、培地判定を実行する。特に、コロニー検出判定部４２２は、培地判定処理としては、予め定められたプロファイル情報に基づいて、予め設定された閾値と検出したコロニー数を比較しつつ、当該検出したコロニー数が閾値以上の場合には、異常と判定し、また、当該閾値より小さい場合には、正常であると判定し、各フィルム型培地６０の検体が異常であるか正常であるかの培地判定（すなわち、検体の合否判定）を実行する。

［５］衛生管理システムの動作処理
［５．１］培地情報登録処理（画像読み取り装置）
次に、図１６を用いて本実施形態の画像読み取り装置１０におけるフィルム型培地６０の培地情報登録処理の動作について説明する。なお、図１５は、本実施形態の画像読み取り装置１０における培地情報の登録処理動作を示すフローチャートである。

本動作においては、プロファイル情報ＤＢ４０５には、種別ＩＤに基づいて複数のプロファイル情報が予め記憶されているものとする。

また、本動作においては、登録すべき複数のフィルム型培地６０は、例えば、ＡＤＦユニット１４０の所定の場所に既に載置されているものとし、各フィルム型培地６０におけるコロニー数の検出は、培地情報のデータベース４００への登録時に実行されるものとする。

なお、本動作においては、画像読み取り装置１０においては撮像画像を読み取りするためのＲＧＢの階調値又は輝度値に対するキャリブレーションが実行されているものとする。

まず、画像読み取り装置１０において、アプリケーション制御部１２０は、操作部１７０を介して培地登録アプリの起動指示を検出すると（ステップＳ１０１）、アプリケーション記憶部１０１から培地登録アプリを読み出して起動する（ステップＳ１０２）。

このとき、アプリケーション制御部１２０は、表示制御部１６１と連動して表示部１６０に登録すべき複数のフィルム型培地６０がＡＤＦユニット１４０に既に載置されているかを確認するための表示を実行するとともに、端末管理制御部１９０の制御下、ワークメモリの初期化その他の必要な処理を実行する。

次いで、アプリケーション制御部１２０は、各フィルム型培地６０の読み取り開始を促す画面（以下、「読み取り開始確認画面」ともいう。）を表示部１６０に表示させるとともに、操作部１７０と連動し、画像データ生成部１１０による読み取りを待機する（ステップＳ１０６）。

次いで、アプリケーション制御部１２０は、画像データ生成部１１０、表示制御部１６１と連動しつつ、操作部１７０によるフィルム型培地６０の読み取り開始を検出すると（ステップＳ１０７）、ＡＤＦユニット１４０を制御して当該ＡＤＦユニット１４０にセットされた複数のフィルム型培地６０を順次スキャニング領域に移動させるとともに、画像データ生成部１１０は、複数のフィルム型培地６０をスキャニングして画像化し、生成した各撮像画像データを画像データ記憶部１０２に所定の画像ＩＤを付与しつつ記憶する（ステップＳ１０８）。

なお、アプリケーション制御部１２０は、複数のフィルム型培地６０がＡＤＦユニット１４０に載置されている場合には、各フィルム型培地６０を連続的に画像化し、それぞれを画像データ記憶部１０２に所定の画像ＩＤを付与しつつ記憶する。

次いで、アプリケーション制御部１２０は、タイマー１８０より、現在時刻を各フィルム型培地６０における撮像画像データの読み取り時刻として取得し、当該各撮像画像データに対応付けてメタデータとして画像データ記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１０９）。

次いで、アプリケーション制御部１２０は、作業者の指示に基づいて、各撮像画像データとそのメタデータを一の培地情報として、ネットワーク通信部１３０を介してサーバ装置４０に送信し（ステップＳ１１８）、画像読み取り装置１０の培地情報登録処理を終了する。

なお、このとき、ネットワーク通信部１３０は、培地情報を送信する際に、端末ＩＤや入力されたＩＤ及びパスワードに基づいてサーバ装置４０へのアクセスをするためのログインを実行し、ログイン完了後にサーバ装置４０との通信回線を確立し、培地情報を送信する。

［５．２］培地情報登録処理（サーバ装置）
次に、図１７を用いて本実施形態のサーバ装置４０におけるフィルム型培地６０の培地情報登録処理の動作について説明する。なお、図１７は、本実施形態のサーバ装置４０における培地情報の登録処理動作を示すフローチャートである。

本動作は、画像読み取り装置１０によって実行された培地情報登録処理と連動して実行される処理であり、サーバ装置４０は、画像読み取り装置１０から送信された各フィルム型培地６０の個々の撮像画像データ毎に該当する情報を培地情報として培地情報ＤＢ４０１に登録するための処理である。

まず、サーバ装置４０においては、通信制御部４１０が画像読み取り装置１０から送信された一の撮像画像データを有する一の培地情報を受信すると（ステップＳ３００）、登録処理部４２１は、撮像画像データによって構成される撮像画像について画像解析を実行し、種別ＩＤ６６及び培地ＩＤを取得して特定し、コロニー検出判定部４２２に提供する（ステップＳ３０１）。

特に、登録処理部４２１は、当該種別ＩＤ６６の画像解析、若しくは、作業者の指示に基づいて、培地ＩＤを取得する（ステップＳ３０２）。

次いで、登録処理部４２１は、培地情報に含まれる読み取り時刻に基づいて撮像画像データにおける培地情報を登録する際の培養検査時刻を特定する（ステップＳ３０５）。なお、このとき、登録処理部４２１は、画像読み取り装置１０と連動して各撮像画像データにおける培地情報を登録する培養検査時刻を指定させて登録してもよいし、受信した培地情報に含まれる読み取り時刻を当該培養検査時刻としてそのまま登録してもよい。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、登録処理部４２１によって特定された種別ＩＤ６６に基づいて、プロファイル情報ＤＢ４０５を該当するプロファイル情報を検索して取得するとともに（ステップＳ３０６）、撮像画像から培地部分の画像である培地画像を抽出し、当該抽出した培地画像をコロニー検出判定部４２２に提供する（ステップＳ３０７）。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、登録処理部４２１によって特定された種別ＩＤ６６及び培地ＩＤに基づいて、作業管理ＤＢ４０４を検索し、該当する検体種別及び希釈液の種別を取得し（ステップＳ３０８）、培地画像から各ピクセルの色特徴量（ＲＧＢの各色成分）を抽出する（ステップＳ３１０）。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、取得した検体種別、希釈液の種別及びプロファイル情報と、各ピクセルの色成分に基づいて、コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを特定しつつ、コロニー又はコロニー候補を特定する（ステップＳ３１１）。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、複数の色特徴量（ＲＧＢの各階調値）を基準とする複数次元の座標空間において、特定したコロニー又はコロニー候補に属する各コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの色特徴量を示す座標値に基づいて、コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを予め定められた種別毎に分類するための分類条件（すなわち、基準軸及び分類軸）を特定する（ステップＳ３１２）

次いで、コロニー検出判定部４２２は、分類条件に対する各コロニーピクセル又は各コロニー候補ピクセルの座標値に基づいて、分類されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出する（ステップＳ３１３）。

なお、このとき、コロニー検出判定部４２２は、画像読み取り装置１０と連動し、検出したコロニーをスコアに対応付けて当該画像読み取り装置１０の表示部１６０に表示させ、ユーザに閲覧及び確認させるようにしてもよい。また、このとき、コロニー検出判定部４２２は、ステップＳ３１４によって使用する閾値を管理者や作業者によって決定させてもよい。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、予め定められた閾値又は管理者や作業者によって定められた閾値に基づいて、算出したコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、コロニーの種別又は真性のコロニーと偽陽性のコロニーの識別を実行する（ステップＳ３１４）。

次いで、コロニー検出判定部４２２は、検出したコロニーの種別毎に、又は、検出したコロニーを計数するとともに、取得したプロファイル情報に基づいて、培地判定（合否判定）を実行する（ステップＳ３１５）。

なお、コロニー検出判定部４２２は、ステップＳ３１４及びステップＳ３１５の処理においては、画像読み取り装置１０と連動し、検出したコロニー数及び合否判定の結果を当該画像読み取り装置１０の表示部１６０に表示させ、ユーザに閲覧及び確認させるようにしてもよい。

また、コロニー検出判定部４２２は、ステップＳ３２２の処理の培地判定においては、所定の条件を具備する場合には、合格（正常）と判定し、所定の条件を不具備な場合には、不合格（異常）と判定する。

次いで、登録処理部４２１は、撮像画像データ、培地画像データ、種別ＩＤ６６、培地ＩＤ、判定された合否、検出されたコロニー数及び培地情報に含まれる読み取り時刻を培養開始時刻とした培養開始時刻情報を培地情報ＤＢ４０１に登録し（ステップＳ３１６）、本動作を終了する。

なお、登録処理部４２１は、ライン情報及び登録すべき情報を画像読み取り装置１０の表示部１６０に表示させ、当該画像読み取り装置１０を介して入力されたユーザ指示に基づいて、培地情報等の登録をするようにしてもよい。

また、上述の動作は、画像読み取り装置１０によって培地情報を取得した際に実行しているが、画像読み取り装置１０によって取得した培地情報が培地情報ＤＢ４０１に記録され、その後に実行されてもよい。

以上、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、複数の色特徴量によってコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルを分類し、コロニー毎に又はコロニー候補毎に複数の色特徴量に基づくスコアを算出することができるので、色特徴量の異なるコロニーの種別を判別し、又は、同系色における偽陽性のコロニーと真性のコロニーとの判別を的確に行うことができる。

すなわち、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、複数の色特徴量の観点から該当するコロニーの種別や真性のコロニーの傾向を定め、当該定めた傾向に基づいて各コロニーやコロニー候補のスコアを算出することができるので、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニーの判別、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合における該当するコロニーの判別を的確に実行することができる。

したがって、本実施形態の衛生管理システムＳにおいては、２種以上のコロニーの色特性が混在した色特徴量を有するコロニー、又は、偽陽性として判断されたコロニー候補が存在する場合であっても、該当するコロニーを的確に検出することができる。

［６］変形例
［６．１］変形例１
本実施形態において、イメージスキャナ等の画像読み取り装置１０単体を用いて培地情報の登録処理を実行している点に代えて、デジタルカメラ、スマートフォン又は携帯用電話機などの撮像機能付き携帯用通信端末装置を用いて、各培地を撮像し、撮像画像データを生成するようにしてもよい。

［６．２］変形例２
本実施形態において、イメージスキャナ等の画像読み取り装置１０単体を用いて培地情報の登録処理を実行している点に代えて、ラップトップ型又はデスクトップ型のパーソナルコンピュータ及びイメージスキャナの画像読み取り装置、又は、パーソナルコンピュータ及びタブレット型情報端末装置、デジタルカメラ若しくはスマートフォン等の画像入力装置と、によって当該培地情報の登録処理を実現してもよい。

この場合には、パーソナルコンピュータと画像入力装置とを所定の通信規格によって接続し、パーソナルコンピュータと画像入力装置とを一体的に用いて当該培地情報の登録処理を実現してもよいし、メモリカードその他の物理的なメモリに画像入力装置によって先に取得した撮像画像データを記憶させ、当該記憶させた各画像データをパーソナルコンピュータによって取り込みつつ、当該培地情報の登録処理を実現してもよい。

また、この場合には、サーバ装置４０の機能をパーソナルコンピュータに持たせて上記の各種の処理を実行してもよい。

［６．３］変形例３
本実施形態においては、画像読み取り装置１０、管理者端末装置２０、サーバ装置４０が同一敷地内で設置又は使用されてもよいし、それぞれが国外などの遠隔地に設置され、又は、遠隔地にて使用されて上述の各処理が実行されてもよい。

また、サーバ装置４０は、ネットワークを介して接続されるデータベースを用いて培地情報その他の情報の読み出し及び記録を行ってもよいし、一又は複数の装置によって形成されていてもよい。

［６．４］変形例４
本実施形態においては、フィルム型培地６０を用いて当該フィルム型培地６０に培養された検体における培地情報の登録を実行しているが、寒天培地を用いて当該寒天培地に培養された菌及びその検体における培地情報の登録を実行してもよい。

この場合には、画像読み取り装置１０に代えて、デジタルカメラ、スマートフォン又は携帯用電話機などの撮像機能付き携帯用通信端末装置を用いて、各寒天培地を撮像し、撮像画像データを生成する。

［６．５］変形例５
本実施形態においては、色特徴量としてＲＧＢ空間を用いているが、ＨＳＶ空間、ＸＹＺ空間及びＬａ^＊ｂ^＊空間などその他の色空間を用いてもよいし、また、生成したモデルデータを管理者の手作業によって編集することも可能である。

Ｓ … 衛生管理システム
１０ … 画像読み取り装置
２０ … 管理者端末装置
３０ … ネットワーク
４０ … サーバ装置
６０ … フィルム型培地
８０ … 作業ライン
１００ … データ記憶部
１０１ … アプリケーション記憶部
１０２ … 画像データ記憶部
１１０ … 画像データ生成部
１２０ … アプリケーション制御部
１３０ … ネットワーク通信部
１４０ … ＡＤＦユニット
１６０ … 表示部
１７０ … 操作部
１８０ … タイマー
１９０ … 端末管理制御部
４００ … データベース
４０１ … 培地情報ＤＢ
４０２ … ピクセル種別判定用ＤＢ
４０４ … 作業管理ＤＢ
４０５ … プロファイル情報ＤＢ
４１０ … 通信制御部
４２０ … データ処理部
４２１ … 登録処理部
４２２ … コロニー検出判定部
４３０ … サーバ管理制御部

Claims (4)

1. 検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得するデータ取得手段と、
   前記取得された培地画像データの培地画像を構成する各ピクセルの色に関する複数の色特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、
   前記抽出された色特徴量に基づいて、前記コロニーを構成するコロニーピクセル又は前記コロニーの候補を構成するコロニー候補ピクセルを検出する検出手段と、
   前記複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間上の座標値であって、前記検出されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの色特徴量を示す当該座標値に基づいて、当該コロニーピクセル又は当該コロニー候補ピクセルを予め定められた種別毎に分類するための分類条件を特定する条件特定手段と、
   前記特定された分類条件に対する前記分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの前記座標空間上における相対位置に基づいて、前記検出されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出する算出手段と、
   前記算出されたコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、前記コロニーを判別する判別手段と、
   を備え、
   前記条件特定手段が、
   （ｉ）前記コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの複数の色特徴量に基づく複数次元の座標上によるヒストグラムを生成し、（ｉｉ）当該生成したヒストグラムと個々の色特徴量の座標値とに基づいて想定するクラスに分類するための組み合わせを変化させ、（ｉｉｉ）式ａに示すクラス内共分散行列ＣＷと式ｂに示すクラス間共分散行列ＣＢをそれぞれ算出し、（ｉｖ）各組み合わせにおけるクラス内共分散行列とクラス間共分散行列に対して固有値分解して固有ベクトル及び固有値を算出し、（ｖ）当該算出した各固有ベクトル及び各固有値から最大固有値に対する国有ベクトルを基準軸に設定し、（ｖｉ）当該基準軸に直交する軸を分離軸として設定することによって、２以上の菌の種類に分類するための分類条件としての基準軸及び分離軸を特定し、
   前記算出手段が、
   前記座標空間における各コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの座標値を予め定められた変換処理によって補正し、
   当該補正した各ピクセルの座標値と、前記設定された分類条件としての基準軸及び分類軸と、に基づいて、前記コロニー又はコロニー候補のスコアを算出することを特徴とするコロニー検出システム。
   
2. 請求項１に記載のコロニー検出システムにおいて、
   前記検出されたコロニーに関する情報を培地情報としてデータベースに登録する登録手段を更に備える、コロニー検出システム。
3. コンピュータを、
   検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得するデータ取得手段、
   前記取得された培地画像データの培地画像を構成する各ピクセルの色に関する複数の色特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段、
   前記抽出された色特徴量に基づいて、前記コロニーを構成するコロニーピクセル又は前記コロニーの候補を構成するコロニー候補ピクセルを検出する検出手段、
   前記複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間上の座標値であって、前記検出されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの色特徴量を示す当該座標値に基づいて、当該コロニーピクセル又は当該コロニー候補ピクセルを予め定められた種別毎に分類するための分類条件を特定する条件特定手段、
   前記特定された分類条件に対する前記分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの前記座標空間上における相対位置に基づいて、前記検出されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出する算出手段、及び、
   前記算出されたコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、前記コロニーを判別する判別手段、
   として機能させ、
   前記条件特定手段が、
   （ｉ）前記コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの複数の色特徴量に基づく複数次元の座標上によるヒストグラムを生成し、（ｉｉ）当該生成したヒストグラムと個々の色特徴量の座標値とに基づいて想定するクラスに分類するための組み合わせを変化させ、（ｉｉｉ）式ａに示すクラス内共分散行列ＣＷと式ｂに示すクラス間共分散行列ＣＢをそれぞれ算出し、（ｉｖ）各組み合わせにおけるクラス内共分散行列とクラス間共分散行列に対して固有値分解して固有ベクトル及び固有値を算出し、（ｖ）当該算出した各固有ベクトル及び各固有値から最大固有値に対する国有ベクトルを基準軸に設定し、（ｖｉ）当該基準軸に直交する軸を分離軸として設定することによって、２以上の菌の種類に分類するための分類条件としての基準軸及び分離軸を特定し、
   前記算出手段が、
   前記座標空間における各コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの座標値を予め定められた変換処理によって補正し、
   当該補正した各ピクセルの座標値と、前記設定された分類条件としての基準軸及び分類軸と、に基づいて、前記コロニー又はコロニー候補のスコアを算出することを特徴とするプログラム。
   
4. 検体を載置してコロニーを培養する培地が撮像されることによって画像化された培地画像のデータを培地画像データとして取得し、
   前記取得された培地画像データの培地画像を構成する各ピクセルの色に関する複数の色特徴量をそれぞれ抽出し、
   前記抽出された色特徴量に基づいて、前記コロニーを構成するコロニーピクセル又は前記コロニーの候補を構成するコロニー候補ピクセルを検出し、
   前記複数の色特徴量を基準とする複数次元の座標空間上の座標値であって、前記検出されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの色特徴量を示す当該座標値に基づいて、当該コロニーピクセル又は当該コロニー候補ピクセルを予め定められた種別毎に分類するための分類条件を特定し、
   前記特定された分類条件に対する前記分類されたコロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの前記座標空間上における相対位置に基づいて、前記検出されたコロニーピクセルによって構成されるコロニー、又は、コロニー候補ピクセルによって構成されるコロニー候補のスコアを算出し、
   前記算出されたコロニー又はコロニー候補のスコアに基づいて、前記コロニーを判別し、
   （ｉ）前記コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの複数の色特徴量に基づく複数次元の座標上によるヒストグラムを生成し、（ｉｉ）当該生成したヒストグラムと個々の色特徴量の座標値とに基づいて想定するクラスに分類するための組み合わせを変化させ、（ｉｉｉ）式ａに示すクラス内共分散行列ＣＷと式ｂに示すクラス間共分散行列ＣＢをそれぞれ算出し、（ｉｖ）各組み合わせにおけるクラス内共分散行列とクラス間共分散行列に対して固有値分解して固有ベクトル及び固有値を算出し、（ｖ）当該算出した各固有ベクトル及び各固有値から最大固有値に対する国有ベクトルを基準軸に設定し、（ｖｉ）当該基準軸に直交する軸を分離軸として設定することによって、２以上の菌の種類に分類するための分類条件としての基準軸及び分離軸を特定し
   前記スコアを算出する際に、記座標空間における各コロニーピクセル又はコロニー候補ピクセルの座標値を予め定められた変換処理によって補正し、該補正した各ピクセルの座標値と、前記設定された分類条件としての基準軸及び分類軸と、に基づいて、前記コロニー又はコロニー候補のスコアを算出することを特徴とするコロニー検出方法。