JP6924398B2 - コロニー検出システム - Google Patents

Description

本開示は、培養された微生物の集合体であるコロニーの数をカウントするコロニー検出システムに関する。

食品に微生物が混入すると、人体に悪影響を及ぼすことがある。微生物は環境条件によって急激に繁殖するおそれがあり、食中毒などの大規模な健康被害を引き起こすこともありうる。
食品に混入した微生物を検出するシステムとして、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、培養された微生物の集合体であるコロニーの数をカウントする検出システムが提案されている。

特開２０１１−２１２０１３号公報

弁当や総菜などの多数の加工食品に微生物が混入しているか否かを短時間で検査するには、フィルム等の培地媒体を多数用意して、各培地媒体に微生物を培養させた培養面を撮像部等で高速に読み取って画像解析を行う手法が取られる。

検査すべき微生物の種類は検体ごとに異なる可能性があり、また、同一の検体であっても、複数の微生物の検査を行う場合がある。さらに、検体の製造工場や製造ライン、製造日、検査した日時、検体の保存条件、検体を構成する原材料などによって、微生物の繁殖の度合に違いが生じるおそれがある。

このように、コロニーの数をカウントするにあたって、留意すべき種々の条件があり、これらを統合的に取り扱うことができれば、コロニーのカウント数を多面的に分析でき、食品の安全性を向上させることができる。

しかしながら、従来は、コロニーの数をカウントする際に留意すべき種々の条件を統合的に取り扱う手法がなく、必ずしもコロニーのカウント数を有効活用していたとは言えない。

本開示は、コロニーのカウント数を有効活用することができるコロニー検出システムを提供するものである。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様では、
検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる培地媒体と、
前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像に基づいて、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、
前記検体を特定する第１情報と、前記培地媒体で培養する前記特定の微生物の種類を特定する第２情報と、前記コロニーカウント部でカウントされたコロニーの数と、を関連づけた中間処理データを生成する中間処理実行部と、
前記中間処理データを記憶する中間処理データ記憶部と、を備える、コロニー検出システムが提供される。

前記コロニーカウント部は、複数の前記検体のそれぞれに対して前記複数の培地媒体にて前記コロニーの数をそれぞれカウントし、
前記中間処理実行部は、前記複数の検体のそれぞれごとに、前記第１情報と、前記第２情報と、前記複数の培地媒体のそれぞれにてカウントされたコロニーの数と、を関連付けた前記中間処理データを生成してもよい。

前記培地媒体の一部に設けられ、前記検体の種類を識別する識別コードと、
前記撮像部で撮像された画像中から前記識別コードを認識して前記第１情報を特定する画像認識部と、を備えてもよい。

前記画像認識部にて特定された前記第１情報を表示する第１表示領域と、前記撮像部で撮像された前記培養面を表示する第２表示領域と、を表示部に表示させる表示制御部と、を備えてもよい。

前記中間処理実行部は、前記検体の希釈倍率を特定する第３情報と、前記検体の培養前の保存条件に関する第４情報と、同一種類の複数の前記検体を同一の条件で培養およびカウントする場合の前記複数の検体を識別する第５情報と、前記検体の製造場所を特定する第６情報と、前記培地媒体に前記検体を培養する作業に関与した人間を特定する第７情報と、前記コロニーの数をカウントする作業に関与した人間を特定する第８情報と、の少なくとも一つを含む前記中間処理データを生成してもよい。

前記中間処理実行部は、前記検体の培養温度を特定する第９情報と、前記検体を希釈する希釈液の種類を特定する第１０情報と、前記培地媒体の製造ロットを特定する第１１情報と、前記培地媒体の製造メーカを特定する第１２情報と、前記検体の加工条件を特定する第１３情報と、前記培地媒体で培養する時間を特定する第１４情報と、前記検体の製造時刻を特定する第１５情報と、前記検体の名称を特定する第１６情報と、前記検体の原材料名を特定する第１７情報との少なくとも一つを含む前記中間処理データを生成してもよい。

前記複数の検体のそれぞれごとに、前記第１情報乃至前記第１７情報の少なくとも一つに基づいて前記コロニーの数を集計した集計データを生成するデータ加工部を備えてもよい。

前記データ加工部は、前記複数の検体のそれぞれごとに、前記コロニーの数を閾値と比較した判定結果を含む前記集計データを生成してもよい。

前記集計データを含む検査結果データを出力する、検査結果出力部を備えてもよい。

前記データ加工部は、前記検体についての前記コロニーの数と、前記検体に含まれる複数の原材料のそれぞれについて前記コロニーカウント部にてカウントされたコロニーの数と、を関連づけた前記集計データを出力してもよい。

前記データ加工部は、前記検体を製造する複数の製造ラインのそれぞれごとに、前記コロニーカウント部にてカウントされたコロニーの数を対比させた前記集計データを出力してもよい。

前記データ加工部は、同一種類の前記検体について、異なる複数の日付で前記コロニーカウント部にてカウントされた前記コロニーの数を対比させた前記集計データを出力してもよい。

前記中間処理実行部は、同一の前記検体に対して、同一の前記培地媒体を用いて、異なる複数の日付で検査して得られたコロニーの数を含む前記中間処理データを生成し、
前記データ加工部は、前記中間処理データに基づいて、同一の前記検体に対して、同一の前記培地媒体を用いて、異なる複数の日付で検査して得られたコロニーの数を含む前記集計データを出力してもよい。

前記中間処理実行部は、前記検体の製造、流通、販売および消費工程を識別する第１８情報と、前記検体のそれぞれ異なる製造、流通、販売および消費工程にて前記コロニーカウント部にてカウントされた前記コロニーの数と、を含む前記中間処理データを生成し、
前記データ加工部は、前記中間処理データに基づいて、前記検体のそれぞれ異なる製造、流通、販売および消費工程における前記コロニーの数を対比させた前記集計データを出力してもよい。

前記データ加工部は、前記コロニーカウント部が前記複数の培地媒体にて前記コロニーの数をそれぞれカウントした場合には、前記複数の培地媒体のうちの２つの培地媒体同士の前記コロニーの数の相関関係を含む前記集計データを生成してもよい。

前記第１情報として用いられ前記検体を特定する識別コードを生成するとともに、前記識別コードと、前記検体を特定する名称との関連付けを行う識別情報生成部を備え、
前記検査結果データは、前記検体名称を含んでもよい。

前記識別情報生成部は、前記第１情報および前記第２情報を含めて前記中間処理データに含まれる各情報を表すコード情報を含む前記識別コードを生成してもよい。

本開示によれば、コロニーのカウント数を有効活用することができる。

コロニー検出システムの概略構成を示す機能ブロック図。 培地シートの平面図。 表示部の表示画面の表示例を示す図。 中間処理データのデータ構成の一例を示す図。 製品コードの一例を示す図。 製品コードの各ビットを説明する図。 本実施形態によるコロニー検出システムの処理手順の一例を示すフローチャート。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第２例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第３例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第４例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第５例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第６例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第７例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第８例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第９例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１０例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１１例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１２例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１３例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１４例を示す図。 図６のステップＳ９で生成される集計データの第１５例を示す図。 検査結果データの第１例を示す図。 検査結果データの第１例を示す図。 検査結果データの第１例を示す図。 検査結果データの第１例を示す図。 図２２Ａ〜図２２Ｄの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第２例を示す図。 図２３Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第３例を示す図。 検査結果データの第３例を示す図。 検査結果データの第３例を示す図。 検査結果データの第３例を示す図。 検査結果データの第３例を示す図。 図２４Ａ〜図２４Ｅの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第４例を示す図。 検査結果データの第４例を示す図。 図２５Ａおよび図２５Ｂの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第５例を示す図。 図２６Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第６例を示す図。 図２７Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第７例を示す図。 図２８Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査結果データの第８例を示す図。 図２９Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査日報の第１例を示す図。 図３０Ａの検査日報を生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 検査日報の第２例を示す図。 図３１Ａの検査日報を生成するためにデータ加工部が事前に生成した集計データを示す図。 各製造工場ごとに中間処理データを生成する場合のデータの流れを示すブロック図。 各製造工場にてカウントしたカウント数を一箇所に集約させて複数の製造工場分の中間処理データをまとめて生成する場合のデータの流れを示すブロック図。

以下、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。図１はコロニー検出システム１の概略構成を示す機能ブロック図である。本実施形態は、培地媒体上に培養された微生物のコロニーの数をカウントするものである。ここで、コロニーとは、培地媒体上に培養された特定の微生物の集合体である。微生物の具体的な種類は問わないが、本実施形態では主に、食品に混入する各種の微生物を念頭に置いており、具体的には、大腸菌や黄色ブドウ球菌などである。培地媒体とは、微生物を培養可能な培地であり、フィルム状の培地シートでもよいし、シャーレなどでもよい。後述するように、大量の培地媒体の画像を短時間で読み取ってコロニー数のカウントを自動で行う場合には、培地シートを用いるのが望ましい。以下では、培地媒体として培地シートを用いる例を主に説明する。

図１のコロニー検出システム１は、必須の構成要件として、培地シート２と、撮像部３と、コロニーカウント部４と、中間処理実行部５と、中間処理データ記憶部６とを備えている。

作業者は、培地シート２の培養面に、検体を希釈した希釈液を滴下して、予め定めた培養時間だけ、検体に含まれる微生物を培地シート２にて培養する。培地シート２の具体的な構成材料は後述する。検体とは、微生物が混入する可能性のある種々の食品などである。

撮像部３は、予め定めた培養時間が経過した後に、培地シート２の培養面を撮像する。撮像部３は、市販の光学スキャナを適用することができる。特に、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）機能を有する光学スキャナを用いると、複数の培地シート２の培養面を連続的に読み取ることができ、効率的な読取作業が可能となる。

コロニーカウント部４は、撮像部３で撮像された画像に基づいて、培地シート２で培養されたコロニーの数をカウントする。本実施形態は、コロニーの数を自動的にカウントすることを念頭に置いているが、その詳細な処理は後述する。

中間処理実行部５は、検体を特定する第１情報と、培地シート２で培養する特定の微生物の種類を特定する第２情報と、コロニーカウント部４でカウントされたコロニーの数と、を関連づけた中間処理データを生成する。生成された中間処理データは、中間処理データ記憶部６に記憶される。中間処理データに含まれる情報は、必ずしも、第１情報、第２情報およびコロニーの数に限定されるものではない。後述するように、中間処理データには、他にも種々の情報を含めることができる。本実施形態は、中間処理データを用いて、コロニーのカウント数を有効活用することを念頭に置いている。

まず、培地シート２について説明する。図２は培地シート２の平面図である。図２の培地シート２は、基材層１１と、基材層１１の中心部付近の円形枠１２内に積層される培養層１３と、基材層１１および培養層１３の上面全体を覆う透明な保護層１４とを有する。基材層１１の材料は、プラスチックフィルムや紙などである。プラスチックフィルムの具体例としては、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、ポリエステル、ポリカーボネート等の樹脂フィルムを用いることができる。基材層１１は、樹脂と紙の多層構造であってもよい。

培養層１３の材料は、微生物の種類に応じて異なる。基材層１１の表面には、培養層１３がどの微生物の培養を行うものであるかを示す識別コードが印刷されている。図２の例では、識別コードとしてＱＲコード（登録商標）１５が印刷されている。ＱＲコード１５の代わりに、バーコード等の識別コードが印刷されていてもよい。

保護層１４は、基材層１１の上面全体を覆っており、培養層１３への異物の混入を防止する。保護層１４は、透明であるため、保護層１４を付けたままで、撮像部３にて培養面を撮像することができる。

図１のコロニー検出システム１は、表示部２１と、表示制御部２２と、画像認識部２３と、入力部２４と、識別情報生成部２５と、データ加工部２６と、検査結果出力部２７の少なくとも一つを有していてもよい。

表示制御部２２は、撮像部３で撮像された培地シート２の培養面の撮像画像を表示部２１に表示する制御を行う。図３は表示部２１の表示画面の表示例を示す図である。図３の表示画面には、第１表示領域３１と、第２表示領域３２と、第３表示領域３３とが設けられている。画像認識部２３は、撮像部３で撮像された撮像画像に対して画像認識を行って、コロニーの検出を行う。また、画像認識部２３は、必要に応じて、撮像画像から検体の識別コード等を自動認識する処理を行ってもよい。

第１表示領域３１には、撮像部３で撮像された画像に関する種々の情報が表示されている。例えば、第１表示領域３１には、撮像部３で撮像を行った読取日時を入力する欄３１ａと、培地シート２で培養を開始した日である検査日を入力する欄３１ｂと、培地シート２の種類（培地）を入力する欄３１ｃと、培地シート２のシリアル番号（Ｓ／Ｎ）を入力する欄３１ｄと、中間処理データのファイル名（設定ファイル）を入力する欄３１ｅと、カウントされたコロニー数を入力する欄３１ｆと、コメント欄３１ｇと、登録ボタン３１ｈなどが設けられている。第１表示領域３１に表示される各種の情報は、図３に限定されない。

図３の培地シート２には、その基材層１１に培地シート２のシリアル番号を表すＱＲコード１５が印刷されている。したがって、撮像部３で撮像された画像からＱＲコード１５を抽出して画像認識を行うことで、ＱＲコード１５に対応するシリアル番号を第１表示領域３１内のＳ／Ｎの欄に自動入力することができる。

コメント欄３１ｇには、培地シート２に滴下した検体の情報などが入力される。コメント欄３１ｇには、キーボードの入力部２４を介して、作業者が直接、種々の情報を入力することができる。また、培地シート２に、検体を特定するバーコード２ａなどの識別コードが設けられている場合は、撮像画像から識別コードを抽出して画像認識により、コメント欄３１ｇに検体の識別コードを自動入力し、また培地シート２に識別コードの代わりに文字情報が設けられている場合は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）機能を利用して自動読み取りを行った文字情報をコメント欄３１ｇに自動入力してもよい。ここで、検体の識別コードとは、例えば、ある食品の製品コードである。以下では、検体の識別コードを製品コードと呼ぶこともある。

第２表示領域３２には、撮像部３で撮像された画像そのものが表示される。第３表示領域３３には、第２表示領域３２の撮像画像からコロニーを自動検出して、検出されたコロニーを枠で囲んだ画像が表示される。図３の例では、第３表示領域３３内に８個の枠があるため、第１表示領域３１内のコロニー数は８となる。

図１のコロニー検出システム１内に必要に応じて設けられる識別情報生成部２５は、検体の識別コード（第１情報）を自動生成するとともに、検体の名称である第１６情報との関連付けを行う。

データ加工部２６は、複数の検体のそれぞれごとに、中間処理データ内の少なくとも一部の情報に基づいて、コロニーの数を集計した集計データを生成する。集計データの具体例については、後述する。中間処理データの中に複数の検体についての各種情報が含まれている場合には、データ加工部２６は、複数の検体のそれぞれごとに、コロニーの数を閾値と比較した判定結果を含む集計データを生成する。

検査結果出力部２７は、集計データを含む検査結果データを出力する。検査結果データの具体例は後述するが、例えば、検査日報である。

図１に示したコロニー検出システム１は、一つ以上のハードウェア機器により構成可能である。具体的な一例としては、撮像部３と画像認識部２３は光学スキャナで構成し、コロニーカウント部４、中間処理実行部５、中間処理データ記憶部６、データ加工部２６、検査結果出力部２７、表示制御部２２、入力部２４、および識別情報生成部２５はパーソナルコンピュータまたはサーバ装置で構成してもよい。一台のパーソナルコンピュータまたはサーバ装置で構成する代わりに、ネットワーク接続された複数のパーソナルコンピュータまたはサーバ装置で構成してもよい。

図４は中間処理データのデータ構成の一例を示す図である。上述したように、中間処理データは、検体を特定する第１情報と、培地シート２で培養する特定の微生物の種類を特定する第２情報と、コロニーカウント部４でカウントされたコロニーの数とを必須項目として有する。これらの情報は最重要の情報である。それ以外に、中間処理データは、第３情報〜第８情報の少なくとも一つを含んでいてもよい。

第３情報は、検体の希釈倍率を特定する情報である。第４情報は、検体の培養前の保存条件に関する情報である。第５情報は、同一種類の複数の検体を同一の条件で培養およびカウントする場合の複数の検体を識別する情報である。この情報はｎ数とも呼ばれる。第６情報は、検体の製造場所を特定する情報である。製造場所とは、検体を製造した地域でもよいし、製造工場でもよいし、製造工場の中の特定の製造ラインでもよい。第７情報は、培地シート２に検体を培養する作業に関与した人間（検査作業者）を特定する情報である。第７情報は検査作業者の個人名でもよいし、検査作業者を特定する識別番号でもよい。第８情報は、コロニーの数をカウントする作業に関与した人間（取込作業者）を特定する情報である。第８情報は、取込作業者の個人名でもよいし、取込作業者を特定する識別番号でもよい。

第３情報〜第８情報は、第１情報、第２情報およびコロニーの数の次に重要であるが、第３情報〜第８情報よりは重要度は低いものの、第９情報〜第１７情報の少なくとも一つが中間処理データに含まれていてもよい。

第９情報は、検体の培養温度を特定する情報である。第１０情報は、検体を希釈する希釈液の種類を特定する情報である。第１１情報は、培地シート２の製造ロットを特定する情報である。第１２情報は、培地シート２の製造メーカを特定する情報である。第１３情報は、検体の加工条件を特定する情報である。第１４情報は、培地シート２で培養する時間を特定する情報である。第１５情報は、検体の製造時刻を特定する情報である。第１６情報は、検体の名称すなわち製品名を特定する情報である。第１７情報は、検体の原材料名を特定する情報である。

図４に示した第３情報〜第１７情報は、必須の情報ではないため、必ずしも中間処理データに含まれている必要はない。また、第１情報〜第１７情報とコロニー数以外の情報が中間処理データに含まれていてもよい。

このように、図４の中間処理データは、第１情報〜第１７情報と、コロニーの数とを関連付けたデータであるが、第３情報〜第１７情報を設けるか否かは任意であり、また、第１情報〜第１７情報以外の情報との関連付けを行ってもよい。

なお、図４の中間処理データにおける第１情報〜第１７情報とコロニーの数の並び順は任意であり、図４に示したものに限定されない。

図５Ａおよび図５Ｂは識別情報生成部２５が生成する識別コードのコード情報を詳細に説明する図であり、図５Ａは識別コードすなわち製品コードの一例を示し、図５Ｂは製品コードの各ビットを説明している。識別情報生成部２５は、第１情報〜第１７情報を特定した識別コードを自動的に生成する。図５Ａの例の識別コードすなわち製品コードは、１７ビットのコード情報であり、各ビットが第１情報〜第１７情報のいずれかを特定する情報になっている。各ビットは例えば１６進数の値であり、０〜Ｆの数値で表される。Ｆは１５を表す。各ビットごとに選択数が異なるため、各ビットごとに選択可能な数値範囲が設定される。図５Ａに示した各数値は、一例にすぎず、任意に設定可能である。

図５Ａの識別コードは、上位ビットから下位ビットにかけて、第２情報、第１１情報、第１２情報、第９情報、第１４情報、第１０情報、第３情報、第５情報、第４情報、第７情報、第８情報、第６情報、第１６情報、第１７情報、第１３情報、第１５情報の順に並べているが、これらの情報の並び順は、図５Ａに示したものに限定されない。

図５Ａおよび図５Ｂの例では、検体の識別コードすなわち製品コードを表す第１情報は、０〜９、Ａ〜Ｚまでの３６個の選択可能な数値・アルファベットを有する。培地シート２の種類を表す第２情報は、ＡＣを選択する数値０、ＣＣを選択する数値１、ＥＣを選択する数値２、ＳＡを選択する数値３、ＹＭを選択する数値４、ＥＢを選択する数値５、ＬＢを選択する数値６、ＳＬを選択する数値７、ＬＳＭを選択する数値８、ＡＣＲを選択する数値９、ＨＥＴを選択する数値A、ＶＰを選択する数値Ｂを有する。ここで、ＡＣは一般生菌測定用培地、ＣＣは大腸菌群測定用培地、ＥＣは大腸菌および大腸菌群測定用培地、ＳＡは黄色ブドウ球菌測定用培地、ＹＭはカビ・酵母測定用培地、ＥＢは腸内細菌科菌群測定用培地、ＬＢは乳酸菌測定用培地、ＳＬはサルモネラ測定用培地、ＬＳＭはリステリアモノサイトゲネス測定用培地、ＡＣＲは一般生菌測定用迅速培地、ＨＥＴは従属栄養細菌測定用培地、ＶＰは腸炎ビブリオ測定用培地である。また、第２情報は、寒天培地などの種類を表しても良く、ＳＰＣを選択する数値Ｃ、ＶＲＢを選択する数値Ｄ、ＥＭＢを選択する数値Ｅ、ＭＳＥＹを選択する数値Ｆ、ＰＤＡを選択する数値Ｇ、ＶＲＢＧを選択する数値Ｈを有する。ＳＰＣは標準寒天培地、ＶＲＢはバイオレットレッドバイル寒天培地、ＥＭＢはエオシン メチレンブルー寒天培地、ＭＳＥＹは卵黄加マンニット食塩寒天培地、ＰＤＡはポテトデキストロース寒天培地、ＶＲＢＧはバイオレットレッドバイルグルコース寒天培地である。

図５Ｂの第３情報は、９種類の希釈倍率のいずれかを選択する数値１〜９を有する。第４情報は、検体の培養前の保存条件として、製造直後を表す数値０と、３５℃で２４時間保存後を表す数値１と、３５℃で４８時間保存後を表す数値２と、３５℃で１２０時間保存後を表す数値３とを有する。第５情報は、同一種類の複数の検体を同一の条件で培養およびカウントする場合の各検体を識別するｎ数１〜５を選択する数値０〜４を有する。第６情報は、検体の製造場所を選択する数値０〜４を有する。なお、第６情報の製造場所は、地名である以外に、製造工場名や製造ライン名であってもよい。第７情報は、５人の検査作業者ＡＡＡＡ，ＢＢＢＢ，ＣＣＣＣ，ＤＤＤＤ，ＥＥＥＥのいずれかを選択する数値０〜４を有する。第８情報は、５人の取込作業者ＦＦＦＦ，ＧＧＧＧ，ＨＨＨＨ，ＩＩＩＩ，ＪＪＪＪのいずれかを選択する数値０〜４を有する。

第９情報は、検体の培養温度３０℃、３２℃、３５℃、４２℃のいずれかを選択する数値０〜４を有する。第１０情報は、検体を希釈する希釈液である生理食塩水を選択する数値０、リン酸緩衝生理食塩水を選択する数値１、バターフィールドリン酸緩衝液を選択する数値２を有する。第１１情報は、培地シート２の４つの製造ロットＡＣ１２、ＢＤ３４、ＥＧ５６、ＦＨ７８のいずれかを選択する数値０〜３を有する。第１２情報は、培地シート２の４つの製造メーカＡＡＡ、ＢＢＢ、ＣＣＣ、ＤＤＤのいずれかを選択する数値０〜３を有する。第１３情報は、検体の加工条件として、無しを選択する数値０、加熱７０℃を５分を選択する数値１、加熱１００℃を１０分を選択する数値２、加熱１２１℃を３０分を選択する数値３、冷蔵１日を選択する数値４、冷蔵２日を選択する数値５、−１５℃冷凍１日を選択する数値６、−１５℃冷凍２日を選択する数値７、−４０℃冷凍１日を選択する数値８、−４０℃冷凍２日を選択する数値９を有する。第１４情報は、培地シート２で培養する時間として、２４時間を選択する数値０、４８時間を選択する数値１、７２時間を選択する数値２、１２０時間を選択する数値３を有する。第１５情報は、検体の製造時刻として、情報なしを選択する数値１、午前９時を選択する数値２、午後０時を選択する数値３、午後６時を選択する数値４、午前０時を選択する数値５を有する。第１６情報は、検体の名称として、肉じゃがを選択する数値０と、鯖の味噌煮を選択する数値１を有する。第１７情報は、検体の原材料名であり、第１６情報として肉じゃがを選択した場合は、肉じゃがを選択する数値０、豚肉を選択する数値１、じゃがいもを選択する数値２、しらたきを選択する数値３、たまねぎを選択する数値４を有する。また、第１６情報として鯖の味噌煮を選択した場合は、第１７情報は、鯖の味噌煮を選択する数値０と、鯖を選択する数値１と、味噌を選択する数値２、生姜を選択する数値３、インゲンを選択する数値４を有する。

図５Ａに示すように、中間処理データに含まれる第１情報〜第１７情報を、製品コードの各ビットに割り当てることにより、計１７ビットの製品コードによって第１情報〜第１７情報の内容を表現することができる。すなわち、中間処理データに蓄積された第１情報〜第１７情報をわずか１７ビットの製品コードで検出可能となる。したがって、製品コードと対応するコロニー数を読み出すだけで、検体の製造条件や検査条件、保存条件、検体の情報などを把握できる。なお、製品コードによっては、第１情報〜第１７情報のうちの一部の情報しか必要としない場合がある。この場合、必要としない情報に対応するビットを予め定めた特定の数値あるいは特定の記号（例えば「＊」など）に設定すればよい。

図５Ａは製品コードの一例であり、第１情報〜第１７情報のビットの並びの順序や各ビットの値が意味する情報は任意に変更しても構わない。

中間処理データは、データ加工部２６にて種々の集計を行う際に利用できる。特に、図５Ａに示したように、第１情報〜第１７情報を含む製品コードを識別情報生成部２５が生成した場合には、データ加工部２６は、製品コードと、対応するコロニー数とによって、種々の集計を行うことができ、集計の処理手順を簡略化できる。

図６は本実施形態によるコロニー検出システム１の処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、検査作業者は、微生物の混入を検査する対象となる検体を所定の希釈液を用いて所定の希釈倍率で希釈する（ステップＳ１）。次に、検査作業者は、検査したい微生物の種類に応じた培地シート２上に、希釈した検体を含む液体を滴下して、予め定めた培養時間だけ微生物の培養を行う（ステップＳ２）。同一の検体について、異なる複数種類の微生物の混入を検査したい場合は、複数種類の培地シート２を用意して、上述したステップＳ１とＳ２の処理を繰り返す。

予め定めた培養時間が経過するまで待機し（ステップＳ３）、培養時間が経過すると、取込作業者は、培養済の培地シート２を撮像部３にて撮像する（ステップＳ４）。表示制御部２２は、撮像画像を表示部２１に表示し、画像認識部２３は、撮像画像に製品コードのバーコード等がある場合には、画像認識により検体の製品コードを特定して、コメント欄３１ｇに自動入力する（ステップＳ５）。培地シート２に検体の製品コードがない場合は、取込作業者が入力部２４を介して、製品コード等を入力してもよい。また、製品コード以外の任意の情報を、取込作業者が入力部２４を介してコメント欄３１ｇに入力してもよい。

培養時間は、必ずしもすべての種類の培地シート２で同じとは限らない。同一の検体について、複数種類の培地シート２で培養を行う場合、各培地シート２ごとに定められた培養時間が経過した後に、上述したステップＳ４とＳ５の処理を行う必要がある。

次に、画像認識部２３は、撮像画像に含まれるコロニーを自動認識して、図３の第３表示領域３３のように、各コロニーに枠３３ａを配置する（ステップＳ６）。次に、コロニーカウント部４は、枠３３ａの数をカウントしてコロニー数をカウントする（ステップＳ７）。

次に、中間処理実行部５は、図４に示すようなデータ構造の中間処理データを生成する（ステップＳ８）。中間処理データを生成するにあたって、第１情報〜第１７情報が自動で取得できない場合は、入力部２４を介して取込作業者に入力させてもよい。事前に、識別情報生成部２５が図５Ａに示すような製品コードを生成した場合には、この製品コードを取得して、各ビットの数値から第１情報〜第１７情報を検出して、中間処理データに組み込んでもよい。

中間処理データが完成すると、データ加工部２６は、必要に応じて、集計データを生成する（ステップＳ９）。集計データの具体例は後述する。ステップＳ９の処理は必須ではなく、また集計データで集計する内容も任意である。

次に、検査結果出力部２７は、必要に応じて、集計データに基づいて検査結果データを生成して出力する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０の処理も必須ではなく、必要が生じたときに行えばよい。検査結果データの具体例は後述する。

図７は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１例を示す図である。図７の集計データは、２つの検体について、培地シート２の種類別に、コロニー数を集計した例を示している。２つの検体は、肉じゃがと鯖の味噌煮である。加工品である肉じゃがと鯖の味噌煮のコロニー数だけでなく、例えば肉じゃがに含まれる原材料である豚肉、じゃがいも、しらたき、およびタマネギについても、調理前の状態で、各培地シート２で培養して、コロニー数をカウントした結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図７のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図７のような集計データを簡易に生成できる。

図８は図６のステップＳ９で生成される集計データの第２例を示す図である。図８では、肉じゃがと鯖の味噌煮の製造ロット別のコロニー数を集計した結果を示している。より具体的には、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、培地シート２の種類別に、複数の製造ロットでのコロニー数を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図８のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図８のような集計データを簡易に生成できる。

図９は図６のステップＳ９で生成される集計データの第３例を示す図である。図９は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、培地シート２のメーカ別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図９のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図９のような集計データを簡易に生成できる。

図１０は図６のステップＳ９で生成される集計データの第４例を示す図である。図１０は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、培養温度別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１０のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１０のような集計データを簡易に生成できる。

図１１は図６のステップＳ９で生成される集計データの第５例を示す図である。図１１は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、培養時間別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１１のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１１のような集計データを簡易に生成できる。

図１２は図６のステップＳ９で生成される集計データの第６例を示す図である。図１２は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体を希釈する希釈液別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１２のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１２のような集計データを簡易に生成できる。

図１３は図６のステップＳ９で生成される集計データの第７例を示す図である。図１３は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の保存条件別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１３のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１３のような集計データを簡易に生成できる。

図１４は図６のステップＳ９で生成される集計データの第８例を示す図である。図１４は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の製造工場別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１４のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１４のような集計データを簡易に生成できる。

図１５は図６のステップＳ９で生成される集計データの第９例を示す図である。図１５は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の製造ライン別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１５のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１５のような集計データを簡易に生成できる。

図１６は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１０例を示す図である。図１６は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の加工条件別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１６のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１６のような集計データを簡易に生成できる。

図１７は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１１例を示す図である。図１７は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の製造時刻別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１７のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１７のような集計データを簡易に生成できる。

図１８は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１２例を示す図である。図１８は、肉じゃがと鯖の味噌煮のそれぞれについて、検体の検査日別に、各培地シート２で検出されたコロニー数の集計結果を示している。ここで、検査日とは、培地シート２で検体の培養を開始した日である。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１８のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１８のような集計データを簡易に生成できる。

図１９は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１３例を示す図である。図１９は、肉じゃがの各製造工場別に、１ヶ月分の各日ごとのコロニー数の集計結果を示している。図１９では、コロニー数が所定の閾値（例えば８５）を超えると、何らかの警告処理を行う例を示している。ここで、警告処理とは、集計結果のリストを表示部２１に表示する際に、所定の閾値を超えたコロニー数を目立ちやすい色で表示させて、注意を喚起したり、音声等により、コロニー数が閾値を超えたことを取込作業者に報知してもよい。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図１９のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図１９のような集計データを簡易に生成できる。

図２０は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１４例を示す図である。図２０は、肉じゃがの各製造ライン別に、１ヶ月分の各日ごとのコロニー数の集計結果を示している。図２０では、コロニー数が所定の閾値（例えば８０）を超えると、何らかの警告処理を行う例を示している。ここで、警告処理とは、集計結果のリストを表示部２１に表示する際に、所定の閾値を超えたコロニー数を目立ちやすい色で表示させて、注意を喚起したり、音声等により、コロニー数が閾値を超えたことを取込作業者に報知してもよい。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図２０のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図２０のような集計データを簡易に生成できる。

図２１は図６のステップＳ９で生成される集計データの第１５例を示す図である。図２１は、各検体ごとに、異なる２種類の培地シート２で検出されたコロニー数同士を対比させた結果を示している。より具体的には、図２１は、各検体ごとに、ＡＣ用の培地シート２で検出されたコロニー数とＳＰＣ用の培地シート２で検出されたコロニー数とを対比させている。対比する２種類の培地シート２は任意である。図５Ａのような製品コードが付けられていれば、図２１のアスタリスク「＊」の位置のビットの値により分類することで、図２１のような集計データを簡易に生成できる。

上述した図７〜図２１の集計データは一例であり、データ加工部２６は、中間処理データを用いて任意の集計データを生成してもよい。

検査結果出力部２７は、中間処理データと集計データに基づいて、種々の態様の検査結果データを生成して出力する。例えば、図２２Ａ〜図２２Ｄは検査結果データの第１例を示す図、図２２Ｅは図２２Ａ〜図２２Ｄの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。

図２２Ａ〜図２２Ｄは、肉じゃがの各原材料ごとに、ＡＣ、ＣＣ、ＥＣ、ＳＡ用の培地シート２を用いてコロニー数をカウントした結果を棒グラフで表したものである。図２２Ｅからわかるように、コロニー数の閾値を一律１００にしており、１００を超えるコロニー数については、注意喚起を惹きやすい色等で棒グラフを表示している。図２２Ａ〜図２２Ｄの棒グラフは、例えば表示部２１に表示される。あるいは、紙に印刷してもよい。

図２２Ｅの集計データでは、１種類の閾値しか設けていないが、２種類以上の閾値を設けて、３種類以上の色で棒グラフを表示してもよい。これにより、複数の注意（警告）レベルを含む検査結果データを生成できる。

図２３Ａは検査結果データの第２例を示す図、図２３Ｂは図２３Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２３Ｂでは、コロニー数の閾値を一律１００にしており、１００を超えるコロニー数については、注意喚起を惹きやすい色等で棒グラフを表示している。図２３Ａと図２３Ｂにおいても、複数の閾値を設けて、段階的な警告処理を行ってもよい。

図２４Ａ〜図２４Ｅは検査結果データの第３例を示す図である。図２４Ｆは図２４Ａ〜図２４Ｅの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２４Ａ〜図２４Ｅは、検体である肉じゃがの集計データの一部を抽出して折れ線グラフで表したものである。より具体的には、図２４Ａは１ヶ月分の各日ごとに、複数の製造工場の各製造ライン別に、コロニー数を集計して折れ線グラフにしたものである。図２４Ａは、製造ラインごとに折れ線グラフを作成しているが、他の情報（例えば、検体ごとや検査作業者）ごとに折れ線グラフを作成してもよい。図２４Ｂは１ヶ月分の各日ごとに、同一の製造工場の各製造ライン別に、コロニー数を集計して折れ線グラフにしたものである。図２４Ｃは１ヶ月分の各日ごとに、各製造工場の同一ライン別に、コロニー数を集計して折れ線グラフにしたものである。図２４Ｄは１ヶ月分の各日ごとに、各製造工場の各ライン別に、コロニー数を集計して折れ線グラフにしたものである。図２４Ｅは１ヶ月分の各曜日ごとに、コロニー数を集計して折れ線グラフにしたものである。

図２５Ａおよび図２５Ｂは検査結果データの第４例を示す図、図２５Ｃは図２５Ａおよび図２５Ｂの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２５Ａは肉じゃがの各年ごとのコロニー数の推移を示す折れ線グラフ、図２５Ｂは肉じゃがの各月ごとのコロニー数の推移を示す折れ線グラフである。コロニー数が所定の閾値を超えると、折れ線グラフ上の位置がわかるような態様で表示するのが望ましい。

図２６Ａは検査結果データの第５例を示す図、図２６Ｂは図２６Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２６Ａは検体である肉じゃがの保存評価を折れ線グラフで表したものである。すなわち、図２６Ａは、肉じゃがを１週間保存し、各日ごとにコロニー数をカウントして比較したものである。閾値は一律１００としている。７日後にコロニー数が１００を超えたため、警告表示を行って、注意を喚起している。

図２７Ａは検査結果データの第６例を示す図、図２７Ｂは図２７Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２７Ａは検体である肉じゃがの工程管理を折れ線グラフで表したものである。すなわち、図２７Ａは、肉じゃがの原材料の生産日、加工日、流通日、小売り日、調理・消費日のそれぞれについて、コロニー数をカウントして比較したものである。各工程ごとに、閾値１と２を設けて、閾値１以上で閾値２未満の場合と、閾値２以上の場合とで、警告表示の内容を変える例を示している。図２７Ａのような集計データを生成するには、図４に示す中間処理データの中に、検体の製造、流通、販売および消費工程を識別する第１８情報を含めておき、データ加工部２６は、第１８情報を参照することで、検体の製造、流通、販売および消費工程のそれぞれについて、コロニー数をカウントして比較した折れ線グラフを生成できる。

図２８Ａは検査結果データの第７例を示す図、図２８Ｂは図２８Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２８Ａは異なる種類の培地シート２でのコロニー数同士の相関性を表すグラフである。このグラフの横軸はＡＣ用の培地シート２でのコロニー数、縦軸はＳＰＣ用の培地シート２でのコロニー数を示している。

図２９Ａは検査結果データの第８例を示す図、図２９Ｂは図２９Ａの検査結果データを生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図２９Ｂでは、１１／１〜１１／５の間に検査された肉じゃが、おにぎり、からあげのそれぞれについて、ＡＣ用の培地シート２を用いてコロニー数をカウントした結果を集計したものである。図２９Ａは、図２９Ｂの集計データを一つの表にまとめた検査結果データを示している。この表には、閾値１が５００、閾値２が１０００であり、コロニー数が閾値１以上で閾値２未満のサンプル数が記入されている。サンプル数が３未満なら合格、サンプル数が３以上で５以下なら条件付き合格、サンプル数が６以上なら不合格と判定している。

図２２Ａ〜図２９Ａは検査結果データの一例であり、検査結果データは上述したものに限定されない。検査結果データの一つに、検査日報がある。検査日報のデータ形式は、任意であるが、本実施形態は、種々の情報を含む中間処理データを有するため、任意のデータ形式の検査日報も容易に生成することができる。

図３０Ａは検査日報の第１例を示す図、図３０Ｂは図３０Ａの検査日報を生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図３０Ｂの集計データは、複数の検体のそれぞれごとに、異なる複数種類の培地シート２でのコロニー数と、希釈倍率と、製造ラインとを含んでいる。図３０Ｂの集計データは、複数の検体の製造直後のデータである。

図３０Ａの検査日報は、検体の識別コードである製品コードと、検体の名称である製品名と、製造ラインと、ＡＣ用の培地シート２での３通りの希釈倍率でのコロニー数と、ＣＣ用の培地シート２での２通りの希釈倍率でのコロニー数と、ＥＣ用の培地シート２での２通りの希釈倍率でのコロニー数と、ＳＡ用の培地シート２での２通りの希釈倍率でのコロニー数と、判定結果とを対応づけたものである。データ加工部２６は中間処理データに基づいて図３０Ｂの集計データを生成し、検査結果出力部２７は図３０Ｂの集計データに基づいて、図３０Ａの検査日報を生成する。図３０Ａの検査日報では、コロニー数が閾値を超えた箇所をマーキングし、判定結果をＮＧとしている。

図３１Ａは検査日報の第２例を示す図、図３１Ｂは図３１Ａの検査日報を生成するためにデータ加工部２６が事前に生成した集計データを示す図である。図３１Ｂの集計データは、図３０Ｂの集計データに加えて、所定の期間だけ検体を保存した後にカウントされた各培地シート２でのコロニー数と、希釈倍率と、製造ラインとを含んでいる。

図３１Ａの検査日報は、所定の期間だけ検体を保存した後の各培地シート２ごとのコロニー数のデータを含んでいる。判定結果は、複数の検体の製造直後のコロニー数と、複数の検体を製造してから所定の期間だけ保存した後のコロニー数とを考慮に入れている。

同一種類の検体を複数の製造工場で製造する場合、各製造工場ごとにコロニー数をカウントして、各製造工場ごとに中間処理データを生成してもよいし、複数の製造工場ごとにカウントしたコロニー数の情報を１箇所に集約させて、複数の製造工場分の中間処理データをまとめて生成してもよい。

図３２は各製造工場ごとに中間処理データを生成する場合のデータの流れを示すブロック図である。図３３は各製造工場にてカウントしたカウント数を一箇所に集約させて複数の製造工場分の中間処理データをまとめて生成する場合のデータの流れを示すブロック図である。

図３２は各製造工場ごとに中間処理データを生成するため、各製造工場ごとに図１に示したコロニー検出システム１を設ける必要がある。これに対して、図３３では、コロニー数を含む出力ファイルを各製造工場から出力して、例えばネットワーク上の第１サーバ装置４０に蓄積し、定期的にデータサーバ装置から各製造工場ごとの出力ファイルを統合して中間処理データを生成する中間処理実行部５を有する第２サーバ装置４１を設けている。なお、第１サーバ装置４０と第２サーバ装置４１は統合してもよい。図３３の場合、すべての製造工場のコロニー数等を含む中間処理データを生成するため、一つの中間処理データだけで、すべての製造工場で製造した全検体の検査を分析できる。

このように、本実施形態は、各検体の製造条件、検査条件、保存条件、および培地シート２でのコロニー数などを関連づけた中間処理データを生成するため、中間処理データを用いて種々のデータ処理を行うことができ、コロニー数の分析をよりきめ細かくかつ迅速に行うことができる。コロニー数のカウントを依頼した各顧客ごとに、検査日報の書式は異なっているが、本実施形態の中間処理データを用いれば、どのような書式の検査日報であっても、短時間で生成できる。よって、従来は手作業で作成していた検査日報をソフトウェア処理にて自動生成でき、作業者の手間を省くことができる。

また、培地媒体として培地シート２を用いることで、多数の培地シート２を連続的かつ高速に光学スキャナで読み取ることができる。培地シート２に検体の識別コードをバーコード等で印刷しておけば、画像認識により検体の識別コードを自動的に取得でき、検査作業者や取込作業者が手作業で識別コードを入力する必要がなくなる。

上述した実施形態で説明したコロニー検出システム１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、コロニー検出システム１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。

また、コロニー検出システム１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

本発明の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではなく、当業者が想到しうる種々の変形も含むものであり、本発明の効果も上述した内容に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。

１ コロニー検出システム、２ 培地シート、３ 撮像部、４ コロニーカウント部、５ 中間処理実行部、６ 中間処理データ記憶部、１１ 基材層、１２ 円形枠、１３ 培養層、１４ 保護層、１５ ＱＲコード、３１ 第１表示領域、３２ 第２表示領域、３３ 第３表示領域

Claims (15)

1. 検体に含まれる特定の微生物を培養し、培養された前記特定の微生物の集合体であるコロニーを顕在化させる培地媒体と、
   前記培地媒体の培養面を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像された画像に基づいて、前記培地媒体で培養された前記コロニーの数をカウントするコロニーカウント部と、
   前記検体を特定する第１情報と、前記培地媒体で培養する前記特定の微生物の種類を特定する第２情報と、前記コロニーカウント部でカウントされたコロニーの数と、を関連づけた中間処理データを生成する中間処理実行部と、
   前記中間処理データを記憶する中間処理データ記憶部と、
   前記培地媒体の一部に設けられ、前記検体の種類を識別する識別コードと、
   前記撮像部で撮像された画像中から前記識別コードを認識して前記第１情報を特定する画像認識部と、
   前記画像認識部にて特定された前記第１情報を表示する第１表示領域と、前記撮像部で撮像された前記培養面の撮像画像を表示する第２表示領域と、前記培養面に含まれる前記コロニーを枠で囲んだ画像を前記撮像画像に合成表示する第３表示領域と、を表示部に表示させる表示制御部と、を備え、
   前記コロニーカウント部でカウントされる前記コロニーの数は、前記第３表示領域に合成表示される前記枠の数に等しい、コロニー検出システム。
2. 前記コロニーカウント部は、複数の前記検体のそれぞれに対して複数の前記培地媒体にて前記コロニーの数をそれぞれカウントし、
   前記中間処理実行部は、前記複数の検体のそれぞれごとに、前記第１情報と、前記第２情報と、前記複数の培地媒体のそれぞれにてカウントされたコロニーの数と、を関連付けた前記中間処理データを生成する、請求項１に記載のコロニー検出システム。
3. 前記中間処理実行部は、前記検体の希釈倍率を特定する第３情報と、前記検体の培養前の保存条件に関する第４情報と、同一種類の複数の前記検体を同一の条件で培養およびカウントする場合の前記複数の検体を識別する第５情報と、前記検体の製造場所を特定する第６情報と、前記培地媒体に前記検体を培養する作業に関与した人間を特定する第７情報と、前記コロニーの数をカウントする作業に関与した人間を特定する第８情報と、の少なくとも一つを含む前記中間処理データを生成する、請求項１又は２に記載のコロニー検出システム。
4. 前記中間処理実行部は、前記検体の培養温度を特定する第９情報と、前記検体を希釈する希釈液の種類を特定する第１０情報と、前記培地媒体の製造ロットを特定する第１１情報と、前記培地媒体の製造メーカを特定する第１２情報と、前記検体の加工条件を特定する第１３情報と、前記培地媒体で培養する時間を特定する第１４情報と、前記検体の製造時刻を特定する第１５情報と、前記検体の名称を特定する第１６情報と、前記検体の原材料名を特定する第１７情報との少なくとも一つを含む前記中間処理データを生成する、請求項３に記載のコロニー検出システム。
5. 前記複数の検体のそれぞれごとに、前記第１情報乃至前記第１７情報の少なくとも一つに基づいて前記コロニーの数を集計した集計データを生成するデータ加工部を備える、請求項４に記載のコロニー検出システム。
6. 前記データ加工部は、前記複数の検体のそれぞれごとに、前記コロニーの数を閾値と比較した判定結果を含む前記集計データを生成する、請求項５に記載のコロニー検出システム。
7. 前記集計データを含む検査結果データを出力する、検査結果出力部を備える、請求項５または６に記載のコロニー検出システム。
8. 前記第１情報として用いられ前記検体を特定する識別コードを生成するとともに、前記識別コードと、前記検体を特定する名称との関連付けを行う識別情報生成部を備え、
   前記検査結果データは、検体名称を含む、請求項７に記載のコロニー検出システム。
9. 前記識別情報生成部は、前記第１情報および前記第２情報を含めて前記中間処理データに含まれる各情報を表すコード情報を含む前記識別コードを生成する、請求項８に記載のコロニー検出システム。
10. 前記データ加工部は、前記検体についての前記コロニーの数と、前記検体に含まれる複数の原材料のそれぞれについて前記コロニーカウント部にてカウントされたコロニーの数と、を関連づけた前記集計データを出力する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
11. 前記データ加工部は、前記検体を製造する複数の製造ラインのそれぞれごとに、前記コロニーカウント部にてカウントされたコロニーの数を対比させた前記集計データを出力する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
12. 前記データ加工部は、同一種類の前記検体について、異なる複数の日付で前記コロニーカウント部にてカウントされた前記コロニーの数を対比させた前記集計データを出力する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
13. 前記中間処理実行部は、同一の前記検体に対して、同一の前記培地媒体を用いて、異なる複数の日付で検査して得られたコロニーの数を含む前記中間処理データを生成し、
    前記データ加工部は、前記中間処理データに基づいて、同一の前記検体に対して、同一の前記培地媒体を用いて、異なる複数の日付で検査して得られたコロニーの数を含む前記集計データを出力する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
14. 前記中間処理実行部は、前記検体の製造、流通、販売および消費工程を識別する第１８情報と、前記検体のそれぞれ異なる製造、流通、販売および消費工程にて前記コロニーカウント部にてカウントされた前記コロニーの数と、を含む前記中間処理データを生成し、
    前記データ加工部は、前記中間処理データに基づいて、前記検体のそれぞれ異なる製造、流通、販売および消費工程における前記コロニーの数を対比させた前記集計データを出力する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。
15. 前記データ加工部は、前記コロニーカウント部が前記複数の培地媒体にて前記コロニーの数をそれぞれカウントした場合には、前記複数の培地媒体のうちの２つの培地媒体同士の前記コロニーの数の相関関係を含む前記集計データを生成する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のコロニー検出システム。

Images