JP7037842B2 - 光学検出システム - Google Patents

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Description

本発明の実施例は、微生物または不純物を検出する光学検出システムに関する。
人間は、様々な生物と同じ空間で生活している。目に見える生物から目に見えない生物まで、人間の周辺で一緒に生活しながら、人間に直接的または間接的に影響を与えている。その中で人間の健康に影響を与える微生物や小さな生物は、目にはよく見えないが、人間の周辺に存在し、様々な病気を誘発している。
目に見えない微生物を測定するために、従来では、微生物培養法、質量分析法（ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）、核磁気共鳴（ｕｎｃｌｅａｒ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）手法などを用いている。微生物培養法、質量分析法、核磁気共鳴手法の場合には、特定の種類の細菌を精密に測定することができるが、細菌を培養するための準備に時間がかかり、高コストで精密かつ複雑な装置を必要とする。
加えて、光学的手法を用いて微生物を測定する手法がある。例えば、光学的手法としてラマン分光法（Ｒａｍａｎ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）やマルチスペクトル画像（Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｉｎｇ）が利用されるが、複雑な光学系が必要となり、複雑な光学系を扱うことができる専門的な知識および研究室レベルの設備が求められる。さらに、長い測定時間を必要とするため、一般大衆が使用することに問題がある。
前述の問題および／または限界を解決するために、カオス波センサーを利用し、リアルタイムで微生物または不純物を感知する光学検出システムを提供することに目的がある。
本発明の一実施例において、第１断面を通して流入される流体が第２断面を通して排出されるように、前記第１断面と前記第２断面とを貫通する内部空間が形成されるボディ部を備え、前記内部空間に位置する流体内で前記第１断面と前記第２断面との間に入射する第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるための多重散乱増幅領域を含むパイプユニットと、前記パイプユニットの前記流体に向かって前記第１波を照射する波源と、前記パイプユニットの外部に配置され、前記の照射された第１波が前記流体内で多重散乱されて発生するレーザースペックル（ｌａｓｅｒ ｓｐｅｃｋｌｅ）を予め設定した第１時点ごとに検出する検出部と、前記検出されたレーザースペックルを利用して前記検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得した時間的相関関係に基づいて前記流体内の不純物の存在をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で推定する制御部と、を含み、前記パイプユニットの前記ボディ部には、前記流体内で多重散乱され、出射される第２波を前記検出部に案内する１つ以上の出射ホールが形成される、不純物検出システムが提供される。
本発明の実施例に係る光学検出システムは、レーザースペックルの時間的相関関係の変化を利用することで、低コストで迅速に、試料内の不純物の存在または濃度を推定することができる。
図１は、本発明の一実施例に係るカオス波センサーの原理を説明する図である。
図２は、本発明の一実施例に係る不純物検出システムを概略的に示す概念図である。
図３は図２のＩＩ－ＩＩ線に沿って切り取った断面図である。
図４は、本発明の他の実施例に係る不純物検出システムを概略的に示す概念図である。
図５は、流体が水の場合の各波長帯の吸光度である。
図６ａおよび図６ｂは、本発明の他の実施例に係る不純物検出システムを概略的に示す概念図である。 図６ａおよび図６ｂは、本発明の他の実施例に係る不純物検出システムを概略的に示す概念図である。
図７は、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数システムを説明するために概略的に示す概念図である。
図８は図７のＩＩＩ－ＩＩＩ線に沿って切り取った断面図である。
図９は、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数方法を順次に示すフローチャートである。
図１０および図１１は、微生物個体数の計数方法を説明する図である。
図１０および図１１は、微生物個体数の計数方法を説明する図である。
図１２は、本発明の他の実施例に係る微生物個体数計数システムを概略的に示す概念図である。
図１３は、本発明の他の実施例に係る試料配置部を概略的に示す概念図である。
図１４は、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置を概略的に示す図である。
図１５は、図１４の空気中の浮遊菌測定装置の測定原理を説明する概念図である。
図１６は、図１４の空気中の浮遊菌測定装置のブロック図である。
図１７ａ～図１７ｄは、図１４の空気中の浮遊菌測定装置が空気中の浮遊菌を測定した後の捕集液の処理プロセスを説明する図である。 図１７ａ～図１７ｄは、図１４の空気中の浮遊菌測定装置が空気中の浮遊菌を測定した後の捕集液の処理プロセスを説明する図である。 図１７ａ～図１７ｄは、図１４の空気中の浮遊菌測定装置が空気中の浮遊菌を測定した後の捕集液の処理プロセスを説明する図である。 図１７ａ～図１７ｄは、図１４の空気中の浮遊菌測定装置が空気中の浮遊菌を測定した後の捕集液の処理プロセスを説明する図である。
図１８は、本発明の一実施例に係るネットワーク環境の例を示す図である。
図１９は、本発明の一実施例に係るサーバーを概略的に示すブロック図である。
図２０は、本発明の一実施例に係る学習部でスペックルの時間的相関関係を分析する方法を説明する図である。
図２１は、時間に応じて測定された波のスペックルの光強度の標準偏差分布を示す図である。
図２２は、本発明の一実施例に係る畳み込みニューラルネットワークの例示図である。
図２３および図２４は、図２２の畳み込み演算を説明する図である。
図２３および図２４は、図２２の畳み込み演算を説明する図である。
図２５は、本発明の一実施例に係る機械学習を通して空気中の浮遊菌を測定して取得した予測の微生物情報（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）と、実際の微生物情報（ｇｒｏｕｎｄ ｔｒｕｔｈ）とを比較するグラフである。
図２６は、本発明の一実施例に係る光学検出システムを概略的に示す概念図である。
図２７は、第１スペックル生成ユニットが第１スペックルを生成するプロセスを説明する図である。
図２８は、第２スペックル生成ユニットが第２スペックルを生成するプロセスを説明する図である。
図２９は、本発明の制御部が、第１スペックルにより第２画像センサーの動作を制御する方法を説明する図である。
図３０は、他の実施形態の光学検出システムを概略的に示す図である。
図３１は、本発明の他の実施例に係る光学検出システムを概略的に示す図である。
図３２ａおよび図３２ｂは、本発明の実施例に係る光学検出システムを利用し、測定試料内の生菌の存在を確認する方法を説明する図である。 図３２ａおよび図３２ｂは、本発明の実施例に係る光学検出システムを利用し、測定試料内の生菌の存在を確認する方法を説明する図である。
本発明の一実施例において、第１断面と、前記第１断面に対向する第２断面と、前記第１断面および前記第２断面を貫通して内部空間を形成する内面を含むボディ部とを備え、前記ボディ部の前記内面は、前記内部空間に位置する流体内で前記第１断面と前記第２断面との間に入射する第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるためのパターンが形成される多重散乱増幅領域を備え、前記パターンは、前記内面から予め設定した深さｄを有する複数の溝が予め設定した間隔Λに配列されて形成される、パイプユニットが提供される。
本発明の一実施例において、前記パターンの前記深さｄおよび前記間隔Λは、前記第１波の波長λに基づいて決定されてもよい。
本発明の一実施例において、前記パターンの前記深さｄは、次の数式を満足するように決定されることができる。ここにおいて、ｎは、流体の屈折率である。
Figure 0007037842000001
本発明の一実施例において、前記パターンの前記間隔Λは、次の数式を満足するように決定されることができる。ここにおいて、θは、前記パターンによって散乱される前記第１波の散乱角である。
Figure 0007037842000002
本発明の一実施例において、前記ボディ部には、前記流体内で多重散乱され、出射される第２波を検出する検出部に案内する１つ以上の出射ホールが形成されてもよい。
本発明の一実施例において、前記出射ホールが２つ以上存在する場合、前記出射ホールは、前記ボディ部の円周方向に沿って互いに異なる位置に配置することができる。
本発明の一実施例において、第１断面を通して流入される流体が第２断面を通して排出されるように、前記第１断面と前記第２断面とを貫通する内部空間が形成されるボディ部を備え、前記内部空間に位置する流体内で前記第１断面と前記第２断面との間に入射する第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるための多重散乱増幅領域を含むパイプユニットと、前記パイプユニットの前記流体に向かって前記第１波を照射する波源と、前記パイプユニットの外部に配置され、前記の照射された第１波が前記流体内で多重散乱されて発生するレーザースペックル（ｌａｓｅｒ ｓｐｅｃｋｌｅ）を予め設定した第１時点ごとに検出する検出部と、前記検出されたレーザースペックルを利用して前記検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得した時間的相関関係に基づいて前記流体内の不純物の存在をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で推定する制御部と、を含み、前記パイプユニットの前記ボディ部には、前記流体内で多重散乱され、出射される第２波を前記検出部に案内する１つ以上の出射ホールが形成される、不純物検出システムが提供される。
本発明の一実施例において、前記ボディ部は、前記内部空間を囲む内面を備え、前記多重散乱増幅領域は、前記ボディ部の前記内面に備えられ、前記第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるためのパターンが形成され、前記パターンは、前記内面から予め設定した深さｄを有する複数の溝を予め設定した間隔Λで配列されるように形成されてもよい。
本発明の一実施例において、前記パターンの前記深さｄおよび前記間隔Λは、前記第１波の波長λに基づいて決定されてもよい。
本発明の一実施例において、前記パターンの前記深さｄは、次の数式を満足するように決定されることができる。
Figure 0007037842000003
ここにおいて、ｎは、流体の屈折率である。
本発明の一実施例において、前記パターンの前記間隔Λは、次の数式を満足するように決定されることができる。
Figure 0007037842000004
ここにおいて、θは、前記パターンによって散乱される前記第１波の散乱角である。
本発明の一実施例において、前記出射ホールから出射される前記第２波は、前記検出部により予め設定した測定速度以上に前記レーザースペックルを検出するために、１ｍＷ／ｃｍ２以上のパワーの範囲を有することができる。
本発明の一実施例において、前記検出部の前記測定速度は、前記流体が前記出射ホールを通過する時間が前記第１時点間の時間よりも大きくなるように設定されてもよい。
本発明の一実施例において、前記出射ホールが２つ以上存在する場合、前記出射ホールは、前記ボディ部の円周方向に沿って互いに異なる位置に配置され、前記検出部は、前記出射ホールの数に対応するように備えることができる。
本発明の一実施例において、前記第１波は２００ｎｍ～１．８μｍの波長範囲を有することができる。
本発明の一実施例において、各々の培養物質を含み、複数の分割セルを備える試料配置部を用意するステップと、前記複数の分割セルに測定しようとするサンプルを分配するステップと、前記複数の分割セルに順次に波を照射するステップと、前記順次に照射される波に関連付けられ、各分割セルに収容されたサンプルから出射される個別の波の情報を順次的に検出するステップと、前記個別の波の情報を利用し、各分割セルにおける微生物の存在有無を判定するステップと、前記微生物が存在する分割セルの数を利用し、前記サンプル内の微生物の個体数を算出するステップとを含む、微生物個体数の計数方法を提供する。
本発明の一実施例において、前記個別の波の情報は、前記複数の分割セルのそれぞれに収容されたサンプルから多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）されて発生するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出することで取得した情報であることができる。
本発明の一実施例において、前記微生物の存在有無を判定するステップは、前記検出されたレーザースペックルを利用して前記検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得した時間的相関関係に基づいて当該分割セルにおける微生物の存在有無を判定するステップであることができる。
本発明の一実施例において、前記個別の波の情報は、当該分割セルから出射されるレーザースペックル中、第１時点で検出された前記レーザースペックルの第１画像情報と、第２時点で検出された前記レーザースペックルの第２画像情報と、第３時点で検出された前記レーザースペックルの第３画像情報とを含み、前記第１時点から前記第３時点は互いに異なる時点であり、前記微生物の存在有無を判定するステップにおいて、前記第１画像情報から前記第３画像情報の差を利用し、前記微生物の存在有無を判定することができる。
本発明の一実施例において、前記複数の分割セルは、マトリックス（ｍａｔｒｉｘ）形態に配列され、前記複数の分割セルの数は、前記のサンプル内に含まれる微生物の予想個体数よりも多いこともある。
本発明の一実施例において、各々の培養物質を含み、測定しようとするサンプルが分配され、収容される複数の分割セルを備える試料配置部と、前記複数の分割セルに順次に波を照射する波源と、前記順次に照射される波に関連付けられ、各分割セルに収容されたサンプルから出射される個別の波の情報を順次的に検出する検出部と、前記検出された個別の波の情報を利用して各分割セルにおける微生物の存在有無を判定し、前記微生物が存在する分割セルの数を利用して前記サンプル内の微生物の個体数を算出する制御部とを含む微生物個体数の計数システムが提供される。
本発明の一実施例において、前記個別の波の情報は、前記複数の分割セルのそれぞれに収容されたサンプルから多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）されて発生するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出することで取得した情報であることができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記検出されたレーザースペックルを利用して前記検出されたレーザースペックルの時間的相関関係を取得し、前記取得した時間的相関関係に基づいて当該分割セルにおける微生物の存在有無を判定することができる。
本発明の一実施例において、前記個別の波の情報は、当該分割セルから出射されるレーザースペックル中、第１時点で検出された前記レーザースペックルの第１画像情報と、第２時点で検出された前記レーザースペックルの第２画像情報と、第３時点で検出された前記レーザースペックルの第３画像情報とを含み、前記第１時点から前記第３時点は互いに異なる時点であり、前記制御部は、前記第１画像情報から前記第３画像情報の差を利用し、前記微生物の存在有無を判定することができる。
本発明の一実施例において、前記複数の分割セルは、マトリックス（ｍａｔｒｉｘ）形態に配列され、前記複数の分割セルの数は、前記のサンプル内に含まれる微生物の予想個体数よりも多いこともある。
本発明の一実施例において、内部に捕集液を収容する貯留槽と、前記貯留槽の一側に設けられ、外気を吸引して前記捕集液に案内する吸気流路と、前記貯留槽の他側に設けられ、前記貯留槽の空気を外部に排出する排気流路とを備える捕集ユニットと、前記捕集ユニットの前記捕集液に向かって波を照射する波源と、前記波が前記捕集液内で多重散乱されて発生する波のスペックルを時系列的に測定する画像センサーと、前記測定された波のスペックルの時間による変化に基づいて、前記捕集液内の微生物の存在を検出する制御部とを含む空気中の浮遊菌測定装置が提供される。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記波のスペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得された時間的相関関係に基づいて、前記捕集液内の微生物の存在を検出することができる。
本発明の一実施例において、前記捕集ユニットは、検出済みの前記捕集液が排出される捕集液排出管と、前記貯留槽に新たな捕集液が流入される捕集液流入管とをさらに備えることができる。
本発明の一実施例において、前記空気中の浮遊菌測定装置は、前記捕集液流入管に設置され、前記捕集液流入管を選択的に開閉する第１バルブと、前記捕集液排出管に設置され、前記捕集液排出管を選択的に開閉する第２バルブとをさらに含み、前記制御部は、予め設定したプログラムにより、前記第１バルブまたは前記第２バルブの動作を制御することができる。
本発明の一実施例において、前記空気中の浮遊菌測定装置は、前記貯留槽内の検出済みの前記捕集液を殺菌処理する殺菌ユニットをさらに含み、前記制御部は、前記捕集液の殺菌処理が完了した後、前記捕集液が排出されるように前記第２バルブの動作を制御することができる。
本発明の一実施例において、前記空気中の浮遊菌測定装置は、前記吸気流路に設置され、前記吸気流路に流入される前記外気に含まれる一定の大きさ以上の物質をろ過するフィルタユニットをさらに含むことができる。
本発明の一実施例において、前記捕集ユニットは、前記捕集液から出射される前記波の少なくとも一部を、前記捕集液へ反射させ、前記捕集液内の多重散乱の回数を増幅させる多重散乱増幅部をさらに備えることができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記波のスペックルの時間による変化に基づいて、前記捕集液内に存在する微生物の種類や濃度を区別することができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記時系列順に測定した前記波のスペックルの時間による変化に基づいて、微生物の分類基準を機械学習し、前記微生物の分類基準を利用して前記捕集液に存在する前記微生物の種類や濃度を区別することができる。
本発明の一実施例において、波源と、前記波源から生成された波を第１経路または第２経路に転送する光学ユニットと、前記第１経路に配置され、固定された散乱媒体（ｓｔａｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）を含め、前記第１経路に沿って入射される第１波を散乱させ、第１スペックルを生成する第１スペックル生成ユニットと、前記第１スペックルを時系列順に検出する第１画像センサーと、前記第２経路に配置され、測定しようとする試料を含む試料収容ユニットと、前記試料から発生する光学信号を時系列順に検出する第２画像センサーと、前記検出された第１スペックルを利用して前記第１スペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得された第１スペックルの時間的相関関係に基づいて前記第２画像センサーの動作を制御する制御部とを含む光学検出システムが提供される。
本発明の一実施例において、前記試料収容ユニットは、前記第２経路に沿って入射される第２波を散乱させて第２スペックルを生成する第２スペックル生成ユニットを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記検出された第２スペックルを利用して前記検出された第２スペックルの時間的相関関係を取得し、前記取得した第２スペックルの時間的相関関係に基づいて、前記試料内の微生物の存在または前記微生物の濃度を推定することができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記第１スペックルの時間的相関関係に基づいて前記第１波の性質変化を判定し、前記第１波の性質変化に応じて、前記第２画像センサーの動作を制御することができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記第１スペックルの時間相関係数を計算し、前記第１スペックルの時間相関係数が予め設定した範囲に該当する場合のみ、前記第２画像センサーを動作させてもよい。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記第１スペックルの時間相関係数を計算し、前記第１スペックルの時間相関係数を利用して前記第２画像センサーからの検出信号を補正（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）することができる。
本発明の一実施例において、前記第１スペックル生成ユニットと、前記第２スペックル生成ユニットとは、一体に形成されてもよい。
本発明の一実施例において、前記第２スペックル生成ユニットは、前記試料内の前記第２波の多重散乱の回数を増幅させるために、多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含む多重散乱増幅部をさらに備えることができる。
本発明の他の実施例において、波源と、前記波源から生成された波を第１経路または第２経路に転送する第１光学ユニットと、前記第１経路に配置され、固定された散乱媒体（ｓｔａｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）を含め、前記第１経路に沿って入射される第１波を散乱させ、第１スペックルを生成する第１スペックル生成ユニットと、前記第２経路に配置され、測定しようとする試料を含め、前記第２経路に沿って入射される第２波を散乱させて第２スペックルを生成する第２スペックル生成ユニットと、前記第１光学ユニットと前記第２スペックル生成ユニットとの間に配置される第２シャッターと、前記第１スペックルまたは第２スペックルを時系列順に検出する画像センサーと、前記画像センサーによって検出された前記第１スペックルを利用して前記第１スペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得された第１スペックルの時間的相関関係に基づいて前記第２シャッターの動作を制御する制御部とを含む光学検出システムが提供される。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記検出された第２スペックルを利用して前記検出された第２スペックルの時間的相関関係を取得し、前記取得した第２スペックルの時間的相関関係に基づいて、前記試料内の微生物の存在または前記微生物の濃度を推定することができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記第１スペックルの時間的相関関係に基づいて前記第１波の性質変化を判定し、前記第１波の性質変化に応じて、前記第２シャッターの動作を制御することができる。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記第１スペックルの時間相関係数を計算し、前記時間相関係数が予め設定した範囲に該当する場合のみ、前記第２スペックルを検出するように第２シャッターを開放してもよい。
本発明の一実施例において、前記光学検出システムは、前記第１光学ユニットと前記第１スペックル生成ユニットとの間に配置される第１シャッターをさらに含み、前記制御部は、前記第２シャッターが開放される間に前記第１シャッターが閉鎖されるように、前記第１シャッターを制御することができる。
本発明の一実施例において、前記第２スペックル生成ユニットは、前記試料内の前記第２波の多重散乱の回数を増幅させるために、多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含む多重散乱増幅部をさらに備えることができる。
本発明のまた他の実施例において、波源と、前記波源から生成された波を第１経路または第２経路に転送する光学ユニットと、前記第１経路に配置され、対照群試料を含め、前記第１経路に沿って入射される第１波を散乱させ、第１スペックルを生成する第１スペックル生成ユニットと、前記第１スペックルを時系列順に検出する第１画像センサーと、前記第２経路に配置され、測定群試料および培地を含め、第２経路に沿って入射される第２波を散乱させて第２スペックルを生成する第２スペックル生成ユニットと、前記第２スペックルを時系列順に検出する第２画像センサーと、前記検出された第１スペックルおよび前記検出された第２スペックルを利用して前記対照群試料の第１濃度および前記測定群試料の第２濃度を推定し、前記第１濃度および前記第２濃度を利用して前記測定群試料内の生菌の存在を判定する制御部とを含む光学検出システムが提供される。
本発明の一実施例において、前記制御部は、前記検出された第１スペックルを利用して前記第１スペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得した後、前記第１スペックルの時間的相関関係を利用して前記対照群試料の第１濃度を推定し、前記検出された第２スペックルを利用して前記第２スペックルの時間的相関関係を取得した後、前記第２スペックルの時間的相関関係を利用して前記測定群試料の第２濃度を推定することができる。
本発明の一実施例において、前記測定群試料は、前記対照群試料をｍ倍に希釈した試料であり、前記制御部は、前記第２濃度と前記第１濃度とが等しくなる成長時間を取得した後、前記成長時間を利用して前記測定群試料内の生菌および死菌の割合を導出することができる。
本発明の一実施例において、前記第２スペックル生成ユニットは、前記試料内の前記第２波の多重散乱の回数を増幅させるために、多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含む多重散乱増幅部をさらに備えることができる。
前述のこと以外の他の側面、特徴、および利点は、以下の図面、請求の範囲、および発明の詳細な説明から明らかになるだろう。
［発明を実施するための形態］
以下に添付された図面を参照し、以下の実施例を詳細に説明する。図面を参照して説明するときには、同一または対応する構成要素は、同一の図面符号を付与し、これに対する重複説明は省略する。
本実施例は、様々な変形を加えることができ、特定の実施例を図面に例示して詳細な説明に詳細に説明する。本実施例の効果および特徴、さらに、それらを達成する方法は、図面と共に詳細に後述されている内容を参照することで明確になるであろう。しかしながら、本実施例は、以下に開示される実施例に限定されるものではなく、様々な形態で実現することができる。
以下の実施例において、第１および第２などの用語は、限定的な意味ではなく、１つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用する。
以下の実施例において、単数の表現は、文脈上、明確に別の意味を意図しない限り、複数の表現を含む。
以下の実施例において、「含む」、「有する」、および「備える」などの用語は、明細書に記載の特徴、または構成要素が存在することを意味し、１つ以上の他の特徴、または構成要素が付加される可能性を事前に排除するものではない。
以下の実施例において、ユニット、領域、構成要素などの部が他の部の上にある場合、他の部のすぐ上にある場合だけでなく、それらの間に他のユニット、領域、構成要素などが介在されている場合も含む。
以下の実施例において、「接続する」または「結合する」などの用語は、文脈上、明確に別の意味を意図しない限り、必ず両部材の直接的および／または固定的な接続または結合を意味するものではなく、２つの部材の間に他の部材が介在されることを排除するものではない。
以下の実施例において、「含む」、「有する」、および「備える」などの用語は、明細書に記載の特徴、または構成要素が存在することを意味し、１つ以上の他の特徴、または構成要素が付加される可能性を事前に排除するものではない。
図面において、説明の便宜のために、構成要素の大きさは拡大または縮小され得る。例えば、図面に示された各構成の大きさおよび厚さは、説明の便宜のために任意に示すものであり、以下の実施例は、図示に必ず限定されるものではない。
以下において、まず、図１を参照し、本発明のカオス波センサーの原理について説明する。
図１は、本発明の一実施例に係るカオス波センサーの原理を説明する図である。
ガラスのように、内部屈折率が均一な物質の場合は、光を照射したときに一定の方向に屈折する。 しかしながら、内部屈折率が不均一な物体にレーザーのような干渉光（ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｌｉｇｈｔ）を照射すると、物体の内部で非常に複雑な多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）が発生する。
図１を参考すると、波源１２０から照射された光または波（以下、簡略化のために波という）の中、多重散乱によって複雑な経路に散乱される波の一部は、検査対象面を通過する。 検査対象面の複数のポイントを通過する波の間に互いに強め合う干渉（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）または弱め合う干渉（ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）が発生し、このような波の強め合う干渉／弱め合う干渉は粒子パターン（スペックル）を発生する。
本明細書において、このような複雑な経路で散乱される波を「カオス波（ｃｈａｏｔｉｃ ｗａｖｅ）」と命名し、レーザースペックルを用いてカオス波を検出することができる。
図１の左側図面は、安定した媒質をレーザーで照射したときを示す図である。内部構成物質の動きがない安定した媒質を干渉光（例えば、レーザー）で照射したとき、変化のない安定したスペックルパターンを観測することができる。
しかしながら、図１の右側図面のように、内部のバクテリアなど、内部構成物質の中で動きのある不安定な媒質を含んでいる場合は、スペックルパターンが変化する。
すなわち、微生物の移動など、微生物の微細な生命活動によって、光の経路が時間に応じて微細に変化することができる。スペックルパターンは、波の干渉による現象であるため、微細な光の経路の変化によって、スペックルパターンの変化をもたらすことができる。これにより、スペックルパターンの時間経過による変化を測定することで、微生物の生命活動を迅速に測定することができる。このように、スペックルパターンの時間による変化を測定する場合、微生物の存在および濃度を確認することができ、さらには微生物の種類も確認することができる。
本明細書において、このようなスペックルパターンの変化を測定する構成をカオス波センサー（ｃｈａｏｔｉｃ ｗａｖｅ ｓｅｎｓｏｒ）と定義する。
本明細書において、上記のようなカオス波センサーを利用し、安定した媒質の中に存在する微生物または不純物を検出することを基本思想とし、流体内の不純物の検出技術、微生物の個体数の計数技術、空気中の浮遊菌の測定技術、および波の補正技術など、様々な応用分野を有する光学検出システムの実施例について説明する。このとき、光学検出システムは、各実施例ごとに異なる名称で呼称されることができ、同一機能を行う構成要素を含む場合であっても、説明の便宜のために、他の名称または符号で明記する。ここにおいて、媒質は安定した（ｓｔａｔｉｃ）性質を有する任意の物質や状態（ｓｔａｔｅ）にも適用可能である。
図２は、本発明の一実施例に係る不純物検出システム１０を概略的に示す概念図であり、図３は、図２のＩＩ－ＩＩ線に沿って切り取った断面図である。図４は、本発明の他の実施例に係る不純物検出システム１０’を概略的に示す概念図である。
図２および図３を参照すると、本発明の一実施例に係る流体内の不純物検出システム１０は、パイプユニット１１１０と、波源１２００と、検出部１３００と、制御部１４００とを備えることができる。
パイプユニット１１１０は、第１断面Ａ１１および第２断面Ａ２１を備え、第１断面Ａ１１および第２断面Ａ２１を貫通して内部空間を形成する内面１１０１を含むボディ部１１００を備えることができる。このとき、第１断面Ａ１１および第２断面Ａ２１は、互いに対向するように配置することができる。ボディ部１１００は、例えば、円筒状に形成されることができるが、本発明はこれに限定されない。
流体は、パイプユニット１１１０の第２断面Ａ２１を通して流入され、内部空間を経て、第１断面Ａ１１を通して排出されてもよい。本明細書において、流体は、液体または気体でもよく、予め設定した流速を有してもよい。パイプユニット１１１０は、ミネラルウォーターや飲料水などの液体の製造ラインのいずれか一部分に配置され、流体は、上記の第２断面Ａ２１を通して流入され、パイプユニット１１１０の内部空間を貫通した後、第１断面（Ａ１１）を通して排出されてもよい。例えば、流体の流速は、実際の工場環境の流速である４ｍ／ｓ～５ｍ／ｓの範囲を有することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、水道管のように１ｍ／ｓ以下の流速を有することができる。
他の実施例として、流体の流速は、検出部１３００での測定条件に基づいて設定されてもよい。言い換えれば、実際の工場環境の流速が４ｍ／ｓ～５ｍ／ｓであっても、不純物検出システム１０は、パイプユニット１１１０の直前の流体の流速が検出部１３００によって測定可能な速度になるように、予め設定した速度に減少されてもよい。
本明細書において、不純物は、微生物のように人の目の可視限界を超える小さな大きさの物質であってもよい。一実施例として、不純物が微生物である場合、流体は、微生物が増殖可能な物質であってもよく、例えば、内部に散乱物質が含まれていない水であってもよい。しかしながら、本発明はこれに限定されず、他の実施例として、流体は、内部に散乱物質が含まれるミルクのような物質であってもよい。また、他の実施例として、流体は空気であってもよい。
流体は図示されていないが、流体供給ユニットによって、上記のパイプユニット１１１０に流入されてもよい。流体供給ユニットは、流体貯留槽や流体貯留槽に収容された流体に流力を提供するための油圧ポンプ、またはコンプレッサーなどの供給手段を含むことができる。流体は、供給手段によって一方向にパイプユニット１１１０を通過することができる。
一実施例として、流体は、パイプユニット１１１０によって、第２断面Ａ２１の全面積を通して流入され、第１断面Ａ１１の全面積を通して流体が排出されることができる。言い換えれば、パイプユニット１１１０において、流体は、内部を満している状態で移動することができる。流体が上記のパイプユニット１１１０の断面積を１００％満たしていない状態で移動する場合、流体の流れにより流体に波面が発生する。このような波面は、散乱体として作用することができ、検出部１３００が不純物を検出するときのノイズ（ｎｏｉｓｅ）として作用することができる。したがって、パイプユニット１１１０は、このようなノイズを最小化するために、第１断面Ａ１１および第２断面Ａ２１の全面積を通して流体が排出されることができる。
一方、パイプユニット１１１０のボディ部１１００は、内面１１０１に形成された多重散乱増幅領域ＭＳＡ１を備えることができる。多重散乱増幅領域ＭＳＡ１には、パイプユニット１１１０の内部空間に位置する流体内で第１断面Ａ１１と第２断面Ａ２１との間に入射される第１波Ｌ１１の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｉｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるためのパターンが形成されてもよい。
多重散乱増幅領域ＭＳＡ１において、パイプユニット１１１０の内部空間に入射され、流体を通過し、内面１１０１に向かって出射される第１波Ｌ１１の少なくとも一部を再び流体内で散乱させることができる。このように散乱された第１波Ｌ１１は、再び流体を通過し、内面１１０１の他側に出射されて散乱され、これらのプロセスによって、流体内で多重散乱の回数が増加されることができる。このとき、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１において、入射される第１波Ｌ１１の波長λに基づいて形成されたパターンにより、多重散乱の回数が増幅されることができる。
パターンは、内面１１０１からパイプユニット１１１０の外面に向かって凹面（ｃｏｎｃａｖｅ）形状に形成される複数の溝（ｇｒｏｏｖｅ）ｇからなることができる。パターンは、内面１１０１から予め設定した深さｄを有する複数の溝ｇを予め設定した間隔Λで配列して形成することができる。このとき、パターンの深さｄおよび間隔Λは、第１波の波長λに基づいて決定されてもよい。
具体的には、パターンの深さｄは、下記の数式１を満足するように決定されることができる。
Figure 0007037842000005
 ここにおいて、ｎは、パイプユニット１１１０の内部空間を通過する流体の屈折率であることができる。パターンの深さｄが
Figure 0007037842000006
よりも小さい場合に、内面１１０１に入射される第１波Ｌ１１の反射率が高いので、意図する多重散乱の回数を増加させることが困難である。パイプユニット１１１０は、パターンが、上記の数式１を満足するように形成されることにより、内部空間における散乱率を増加させることができる。また、複数の溝ｇからなるパターンの深さｄは、全てが同一である必要はなく、不規則に形成されても、各々の溝ｇの深さｄが上記の数式１を満足すれば、十分な散乱率を確保することができる。このとき、パターンの深さｄは、パイプユニット１１１０の断面の厚さを超えることはできない。
また、パターンの間隔Λは、下記の数式２を満足するように決定されることができる。
Figure 0007037842000007
 ここにおいて、θは、パターンによって散乱される第１波Ｌ１１の散乱角であってもよい。また、溝ｇの間隔Λは、溝ｇによって形成される凹凸のピーク間の間隔であってもよい。散乱角θは、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１の面積および／または第１波Ｌ１１のパワーによって決定されてもよい。散乱角θが大きい場合は、散乱角θが小さい場合に比べ、広い面積に第１波Ｌ１１を散乱させることができるが、散乱された後、第１波Ｌ１１のパワーは、散乱角θが小さい場合よりも減少されることができる。これらの関係を利用して測定する条件、例えば、パイプユニット１１１０の直径Ｒ１または波源１２００から出射する第１波Ｌ１１のパワーに応じて散乱角θを決定してもよい。
一方、パターンは、一定の方向に配列される複数の溝ｇからなることができる。一実施例として、図面に示されているように、パターンは、パイプユニット１１１０の長さ方向に垂直な方向に延びる溝ｇを前記間隔Λで配列して形成することができる。他の実施例として、図示されてはいないが、パターンは、パイプユニット１１１０の長さ方向に沿って延びる溝ｇを前記間隔Λで配列して形成することができる。また他の実施例としては、パターンは、パイプユニット１１１０の長さ方向に沿って延びて配列される第１溝および前記第１溝と重なるように形成され、パイプユニット１１１０の長さ方向に垂直な方向に延びて配列される第２溝からなることもできる。
このとき、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は格子状に形成されたパターンからなることもできる。円周方向に沿って延びる複数の溝ｇがパイプユニット１１１０の長さ方向に沿って配列される場合、入射される第１波Ｌ１１は、入射角度によって差はあるが、ほとんどのパイプユニット１１１０の長さ方向に散乱される。また、長さ方向に沿って延びる複数の溝ｇがパイプユニット１１１０の円周方向に沿って配列される場合、入射される第１波Ｌ１１は、ほとんどのパイプユニット１１１０の円周方向に散乱される。言い換えれば、第１波Ｌ１１を散乱させ、パイプユニット１１１０の断面積の多重散乱の回数を増幅しようとする場合は、溝ｇを円周方向に沿って配列するように形成し、パイプユニット１１１０の長さ方向に多重散乱の回数を増幅しようとする場合は、溝ｇを長さ方向に沿って配列するように形成することができる。また、パターンは、互いに異なる方向に交差する溝からなることで、複数の方向に多重散乱の回数が増幅され、パイプユニット１１１０の断面積および長さ方向が第１波Ｌ１１によって密接に満されることができる。これにより、不純物検出システム１０は、流体内の不純物の検出確率を増大させることができる。
一方、他の実施例として、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含むことができる。例えば、多重散乱物質は屈折率が大きいマイクロメートルサイズ以下の直径を有する粒子、例えば、酸化チタン（ＴｉＯ２）ナノ粒子を含むことができる。このとき、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、パイプユニット１１１０の本体の外表面を多重散乱物質でコーティングして形成することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、他の実施例として、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、パイプユニット１１１０の本体内に多重散乱物質が含まれることにより形成することができる。または、金属パイプのような不透明なパイプである場合、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、パイプユニット１１１０の本体の内表面を多重散乱物質でコーティングして形成することができる。
他の実施例として、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、パイプユニット１１１０の本体に隣接して配置され、流体からパイプユニット１１１０の外部へ出射される波の少なくとも一部をパイプユニット１１１０の内部に反射する多重散乱増幅部（図示せず）を含むことができる。このとき、多重散乱増幅部（図示せず）によって、パイプユニット１１１０から出射される波は、パイプユニット１１１０と多重散乱増幅部（図示せず）との間の空間を少なくとも１回以上往復することができる。一方、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１は、パイプユニット１１１０の第１断面Ａ１１と第２断面Ａ２１との間の少なくとも一部の領域に形成され、例えば、全領域に配置されることができる。
一方、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１の少なくとも一部は、流体から出射される第１波Ｌ１１の全部を流体に反射する反射領域１１０５からなることができる。反射領域１１０５は、流体からパイプユニット１１１０の外部へ第１波Ｌ１１が出射されることを最小化し、検出部１３００の不純物検出率を増加させることができる。反射領域１１０５は、波源１２００から第１波Ｌ１１が入射される入射領域に対向するように配置することができる。反射領域１１０５は、波源１２００から照射される第１波Ｌ１１の全部を流体内に反射させることで、流体の多重散乱可能な波量を増加させることができ、これにより、検出部１３００が検出する不純物の検出率を増幅させることができる。他の実施例として、出射ホール１１０３を除いた多重散乱増幅領域ＭＳＡ１の全領域が反射領域からなることもできる。
一方、パイプユニット１１１０は、流体内で多重散乱され、出射される第２波を検出する検出部１３００に案内する１つ以上の出射ホール１１０３を備えることができる。後述する検出部１３００は、出射ホール１１０３に隣接して配置され、出射ホール１１０３から出射される第２波Ｌ２１を検出することができる。出射ホール１１０３は、図示されているように、ボディ部１１００を貫通するホールからなることができる。
このとき、図示されているように、パイプユニット１１１０は、出射ホール１１０３の一側に配置されるカバー部１１０９をさらに含むことができる。カバー部１１０９は、第２波Ｌ２１が透過されるように、透明または半透明材料からなることができる。例えば、カバー部１１０９は、ガラスやプラスチック材によって形成されてもよく、柔軟性（ｆｌｅｘｉｂｌｅ）を有するプレート状に形成することもできるが、フィルム（ｆｉｌｍ）として製造されることができる。他の実施例として、カバー部１１０９は、出射ホール１１０３の一側ではなく、出射ホール１１０３の内部を埋める形態で形成することができる。
一方、図面には、説明の便宜のために誇張的に表現したが、出射ホール１１０３は、パイプユニット１１１０の内部空間の散乱率を最大限に確保しつつ、第２波Ｌ２１を出射する最小の直径Ｒ２を有することができる。
一方、図４を参照すると、パイプユニット１１１０のボディ部１１００には、２つ以上の出射ホール１１０３を形成することができる。出射ホール１１０３が２つ以上形成される場合、出射ホール１１０３は、ボディ部１１００の円周方向に沿って互いに異なる位置に配置することができる。このような構造によって、後述する複数の検出部３１、３３、３５により複数の第２波Ｌ２１を案内することができる。
以下、前述のパイプユニット１１１０を含む不純物検出システム１０に関して、より詳細に説明する。
水ばどの流体は、前述のように、内部に散乱を発生する均一な物質が含まれていないため、不純物である微生物Ｍが存在しない場合、レーザースペックルを発生することができない。ただし、本発明の一実施例に係る流体内の微生物の検出システム１０は、前述のパイプユニット１１１０の多重散乱増幅領域ＭＳＡ１を用いて第１波を多重散乱させ、安定したレーザースペックルパターンを発生することができる。流体内の微生物の検出システム１０は、パイプユニット１１１０を移動する流体Ｌ内の微生物Ｍが存在する場合、微生物の動きによって、第１波の経路が微細に変化することができる。第１波の経路の微細な変化は、スペックルパターンに変化を発生させ、これにより、スペックルパターンの時間経過による変化を測定することで、流体Ｌ内の微生物Ｍの存在を迅速に検出することができる。
図２および図３を再参照すると、波源１２００は、パイプユニット１１１０の流体に向かって、第１波Ｌ１１を照射することができる。波源１２００としては、波（ｗａｖｅ）を生成することができる全ての種類のソース装置を適用可能であり、例えば、特定の波長帯域の光を照射することができるレーザー（ｌａｓｅｒ）であることができる。本発明において、波源の種類は限定されないが、ただし、以下には、説明の便宜のために、レーザーの場合を中心に説明する。
例えば、流体のスペックルを形成するために、干渉性（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）が良いレーザーを波源１２００として利用することができる。このとき、レーザー波源の干渉性を決定する波源のスペクトル帯域幅（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）が短いほど測定精度を増加させることができる。すなわち、干渉長（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｌｅｎｇｔｈ）が長いほど測定精度を増加させることができる。これにより、波源のスペクトル帯域幅が既に定義された基準帯域幅の未満であるレーザ光が波源１２００として用いられ、波源のスペクトル帯域幅が基準帯域幅よりも短いほど測定精度は増加することができる。例えば、以下の数式３の条件が維持されるように、波源のスペクトル帯域幅を設定してもよい。
Figure 0007037842000008
数式３によると、レーザースペックルのパターンの変化を測定するために、基準時間毎に流体内に光を照射する時、波源１２００のスペクトル帯域幅は、５ｎｍ未満を維持することができる。
一実施例として、波源１２００は、図示されているように、パイプユニット１１１０の外部に配置され、パイプユニット１１１０に向かって第１波Ｌ１１を照射することができる。このとき、パイプユニット１１１０には、波源１２００から照射される第１波Ｌ１１を流体に転送するための、ボディ部１１００を貫通する入射ホール（図示せず）を形成することができる。入射ホール（図示せず）は、前述の出射ホール１１０３と同一の直径を有するように形成することができ、出射ホール１１０３と同様にカバー部１１０９を配置してもよい。他の実施例として、波源１２００は、パイプユニット１１１０の内面に配置されるか、またはパイプユニット１１１０のボディ部１１００に埋設され、流体に向かって第１波Ｌ１１を照射することができる。図面には、波源１２００が１つ存在する場合を図示したが、必要に応じて、複数の波源１２００を備えてもよい。
一方、波源１２００は、所定の第１パワーおよび波長λを有する第１波Ｌ１１を出力することができる。
図５は、流体が水の場合の各波長帯の吸光度である。
図５を参照すると、第１波Ｌ１１は、第１波長λ１～第２波長λ２の範囲の波長λを有することができる。流体は、波を吸収することができる。吸光は、一般に、原子における電子のように、光子のエネルギーを物質が吸収することを意味し、このような波のエネルギーは、熱エネルギーのように流体の内部エネルギーに変換することができる。吸収が大きいほど流体内部の温度が増加し、第１波Ｌ１１のパワーは、流体内部の温度が増加した分だけ減少する。流体を通過する間に第１波Ｌ１１のパワーが減少される度合いが大きい場合、検出部１３００での検出が困難になる。
このような流体の吸収は、図５に示すように波長帯ごとに異なるため、第１波Ｌ１１は、流体内の吸収を最小限に抑えることができる波長範囲を有するように設定することができる。例えば、流体が水の場合、図５に示すような波長帯ごとの吸収係数（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を有することができる。本発明の一実施例に係る不純物検出システム１０は、流体内の波の吸収を最小限にするために、流体の吸収係数が一定値以下になる波長範囲を有する第１波Ｌ１１を利用することができる。例えば、水の吸収係数が１×１０３～１×１０４よりも小さい値を有するように、第１波Ｌ１１は、２００ｎｍ～１．８μｍの波長範囲を有することができる。
図２および図３を再参照すると、検出部１３００は、照射される第１波Ｌ１１が流体内で多重散乱されて発生するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出することができる。ここにおいて、時点（ｔｉｍｅ）とは、連続した時間の流れのいずれかの瞬間を意味し、時点（ｔｉｍｅ）は、同一の時間間隔に予め設定することができるが、必ずしもこれに限定されるものではなく、任意の時間間隔に予め設定することもできる。
検出部１３００は、波源１２００種類に対応する感知手段を含み、例えば、可視光の波長帯域の光源を用いる場合は、画像を撮像する撮像装置であるＣＣＤカメラ（ｃａｍｅｒａ）を利用することができる。検出部１３００は、少なくとも第１時点でのレーザースペックルを検出し、第２時点でのレーザースペックルを検出することで、これらの検出されたレーザースペックルを制御部１４００に提供することができる。一方、第１時点および第２時点は、説明の便宜のために選択された１つの例に過ぎず、検出部１３００は、第１時点および第２時点よりも多くの複数の時点でレーザースペックルを検出することができる。
具体的には、流体の第１波Ｌ１１が照射されると、入射された第１波Ｌ１１は、多重散乱によってレーザースペックルを形成することができる。レーザースペックルは、光の干渉現象により発生するものであるので、流体内に微生物がない場合、多重散乱増幅領域により、時間に応じて常に一定の干渉パターンを表すことができる。これに対し、流体内に微生物Ｍが存在する場合、レーザースペックルは、微生物Ｍの動きにより、時間に応じて変化することができる。検出部１３００は、これらの時間に応じて変化するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出し、検出されたレーザースペックルを制御部１４００に提供することができる。検出部１３００は、微生物Ｍの動きを感知することができるほどの速度でレーザースペックルを検出することができ、例えば、１秒あたり２５フレーム～３０フレームの速度で検出することができる。
検出部１３００は、パイプユニット１１１０の出射ホール１１０３に隣接して配置され、波源１２００から照射された第１波Ｌ１１が多重散乱された後、出射ホール１１０３を通して出射される第２波Ｌ２１を検出することができる。このとき、前記第２波Ｌ２１は、前記検出部１３００が予め設定した測定速度以上に前記レーザースペックルを検出するために、１ｍＷ／ｃｍ２以上のパワーの範囲を有することができる。第２波Ｌ２１の第２パワーが１ｍＷ／ｃｍ２よりも小さい場合、高速に測定する検出部１３００が第２波Ｌ２１を十分に検出することができない。また、検出部１３００は、流れる流体から不純物である微生物Ｍを検出するためには、高速測定が可能でなければならない。ここにおいて、高速測定とは、流体の流速よりも速くレーザースペックルを検出することを意味する。例えば、検出部１３００の測定速度は、流体が出射ホール１１０３を通過する時間Ｔ１が、レーザースペックルを検出する第１時点間の時間Ｔ２よりも大きくなるように設定されればよい。
Figure 0007037842000009
一方、波源１２００から照射される第１波Ｌ１１は、第１パワーを有し、パイプユニット１１１０で多重散乱されて出射される第２波Ｌ２１は、第２パワーを有する。理想的には、第１波Ｌ１１の第１パワーおよび第２波Ｌ２１の第２パワーが同様になり、波源１２００が１ｍＷ／ｃｍ２以上のパワーで波を照射すればよいが、第１波Ｌ１１の第１パワーは多重散乱プロセスで大幅に減少する。したがって、第２波Ｌ２１の第２パワーは、第１波Ｌ１１の第１パワーよりも小さくなるしかない。第２波Ｌ２１の第２パワーは、パイプユニット１１１０の直径Ｒ１、第１波Ｌ１１の第１パワーの大きさ、第１波Ｌ１１の波長に対する流体の吸収の度合い、および出射ホール１１０３の直径Ｒ２に応じて異なってもよい。例えば、第２波Ｌ２１の第２パワーは、第１波Ｌ１１の第１パワーに比例し、パイプユニット１１１０の直径Ｒ１に反比例し、出射ホール１１０３の直径Ｒ２に比例することができる。
一方、検出部１３００として画像センサーが利用される場合、画像センサーの１画素（ｐｉｘｅｌ）の大きさｄがスペックルパターンの粒径（ｇｒａｉｎ ｓｉｚｅ）よりも小さいかまたは等しくなるように画像センサーを配置してもよい。例えば、以下の数式４の条件を満足するように、検出部１３００に含まれている光学系に画像センサーを配置することができる。
Figure 0007037842000010
数式４のように、画像センサーの１画素（ｐｉｘｅｌ）の大きさｄがスペックルパターンの粒径（ｇｒａｉｎ ｓｉｚｅ）以下でなければならないが、画素の大きさが小さすぎるとアンダーサンプリング（ｕｎｄｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ）が発生し、画素の解像度を活用することに困難がある。これにより、効果的なＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を達成するために、スペックル粒径（ｓｐｅｃｋｌｅ ｇｒａｉｎ ｓｉｚｅ）に対して最大５個以下の画素が位置するように、画像センサーを配置してもよい。
制御部１４００は、検出されたレーザースペックルを利用し、検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得することができる。制御部１４００は、取得した時間的相関関係に基づいて、流体内の不純物の存在をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で推定することができる。本明細書において、リアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）とは、３秒以内に微生物Ｍの存在を推定することを意味し、好ましくは１秒以内に微生物Ｍの存在を推定することができる。
一実施例として、制御部１４００は、第１時点で検出されたレーザースペックルの第１画像情報と、第１時点とは異なる第２時点で検出された第２レーザースペックルの第２画像情報との差を利用し、微生物Ｍの存在を推定することができる。ここにおいて、第１画像情報および第２画像情報は、レーザースペックルのパターン情報および波の強度情報の少なくともいずれか１つであってもよい。一方、本発明の一実施例は、第１時点の第１画像情報と、第２時点の第２画像情報との差のみを利用するものではなく、これを拡張し、複数の時点で得た複数のレーザースペックルの画像情報を利用することができる。制御部１４００は、予め設定した複数の時点ごとに生成されたレーザースペックルの画像情報を利用し、画像間の時間相関係数を計算することができ、時間相関係数に基づいて、流体内の微生物Ｍの存在を推定することができる。検出されたレーザースペックル画像の時間的相関関係は、以下の数式５を用いて計算することができる。
Figure 0007037842000011
 数式５において、
Figure 0007037842000012
は時間相関係数、
Figure 0007037842000013
は正規化された光強度、（ｘ、ｙ）はカメラの画素座標、ｔは測定された時間、Ｔは合計測定時間、τはタイムラグ（ｔｉｍｅ ｌａｇ）を示す。
数式５に基づいて時間相関係数を計算することができ、一実施例として、時間相関係数が予め設定した基準値以下に低下する分析を通して、微生物の存在を推定することができる。具体的には、時間相関係数が予め設定した誤差範囲を超え、基準値以下に低下する場合、微生物が存在すると推定することができる。
図３を再参照すると、他の実施例として、不純物検出システム１０’は、複数の検出部１３１０，１３３０，１３５０を備えることができる。前述のように、パイプユニット１１１０のボディ部１１００には、複数の出射ホール１１０３を形成され、各々の出射ホール１１０３に対応する位置に、各々の検出部１３００が位置することができる。
パイプユニット１１１０に照射される第１波Ｌ１１は、流体内で多重散乱された後、出射ホール１１０３を通して出射されるが、出射ホール１１０３の位置に応じて出射される第２波Ｌ２１の第２パワーが変動されることができる。パイプユニット１１１０に照射される第１波Ｌ１１は、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１におけるパターンの間隔Λおよび深さｄに応じて散乱されるが、上記のパターンは、製造工程での公差や意図的なパターニングにより、不規則性を有する。したがって、第１波Ｌ１１は、多重散乱増幅領域ＭＳＡ１の流体内で規則に散乱されるのではなく不規則に散乱され、出射される位置に応じて、第２波Ｌ２１の第２パワーが異なる。本発明の他の実施例に係る不純物検出システム１０’は、互いに異なる位置に配置される複数の検出部１３１０，１３３０，１３５０を利用し、出射される第２波Ｌ２１のレーザースペックルを検出することによって、安定的に不純物を検出することが可能である。
具体的に、複数の検出部１３１０，１３３０，１３５０は、異なる第２パワーを有する第２波Ｌ２１を検出することができる。例えば、第１検出部１３１０が第２－１パワーを有する第２波Ｌ２１を検出し、第２検出部１３３０が第２－２パワーを有する第２波Ｌ２１を検出し、第３検出部１３５０が第２－３パワーを有する第２波Ｌ２１を検出することができる。第２－１パワー、第２－２パワー、第２－３パワーは、互いに異なる値であってもよい。理想的に、パイプユニット１１１０には、照射された第１波Ｌ１１が多様な方向に多重散乱しながらパイプユニット１１１０の断面積を満たすので、いずれの方向でレーザースペックルを検出しても微細な大きさの微生物Ｍを効果的に検出することができる。
ただし、実際の検出環境では、パイプユニット１１１０のパターンの度合いまたは流体の流速などの要因により、位置に応じて出射される第２波Ｌ２１のパワーが異なる。もし、第１検出部１３１０のみを備える場合、第２－１パワーの第２波Ｌ２１を検出することになるが、このとき、第１検出部１３１０に対応する位置は、第２波Ｌ２１の陰影地域になり、検出力が低下する。不純物検出システム１０’は、複数の出射ホール１１０３を備え、様々な方向に複数の検出部１３１０，１３３０，１３５０を配置することで、相補的な検出が可能である。制御部１４００は、第１検出部から第３検出部１３１０，１３３０，１３５０から検出された値を利用し、不純物を検出することができる。例えば、制御部１４００は、第１検出部から第３検出部１３１０，１３３０，１３５０から検出されたレーザースペックルの平均情報を不純物検出に活用することができる。
このとき、出射ホール１１０３が２つ以上存在する場合には、出射ホール１１０３は、ボディ部１１００の互いに異なる位置に配置され、検出部１３１０，１３３０，１３５０は、出射ホール１１０３の数に対応するように備えてもよい。不純物検出システム１０’において、検出部１３１０，１３３０，１３５０を同一の円周上でありかつ互いに異なる位置に配置することで、パイプユニット１１１０の同じ断面を微生物Ｍが通過する場合、これを同時に検出することができる。また、複数の出射ホール１１０３を備える場合、いずれか１つの出射ホール１１０３は、波源１２００から第１波Ｌ１１が入射される入射位置と同一の円周上に配置することができる。上記の１つの出射ホール１１０３の以外の出射ホール１１０３は、波源１２００とは異なる円周上に配置することができる。例えば、図示のように、複数の出射ホール１１０３は、互いに異なる円周上に、パイプユニット１１１０の長さ方向に対して重ならないように配置することができる。
一方、不純物検出システム１０は、流体内の不純物が一定の濃度範囲内に存在する場合には検出可能である。不純物検出システム１０は、流体内の不純物の濃度を推定し、流体の濁度を測定する機能も行ってもよい。一般的な濁度測定装置は、１０５ｃｆｕ／ｍｌ以下の不純物濃度を測定することが困難である。しかしながら、本発明の一実施例に係る不純物検出システム１０は、下記のように不純物の濃度を判定する方法を通して、１０５ｃｆｕ／ｍｌ以下の不純物濃度も測定が可能である。ここにおいて、不純物は、微生物に限定されない。不純物検出システム１０は、増幅された第１波Ｌ１１の多重散乱の回数により１×１００ｃｆｕ／ｍｌでも検出可能である。また、不純物検出システム１０は、９×１０９ｃｆｕ／ｍｌの範囲に不純物が存在する場合でも検出可能である。これを濁度範囲に換算すると、不純物検出システム１０は、０～３０の範囲の濁度（ＯＤ（ｏｐｔｉｃａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ））を有する流体内の不純物を検出することができる。
以下では、説明の便宜のため、不純物が微生物である場合を中心に、制御部１４００がレーザースペックルを利用して微生物の濃度を判定する方法について具体的に説明する。
制御部１４００は、基準時間ごとに測定されたレーザースペックル画像を対象に、レーザースペックルの光強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）に対する標準偏差を計算することができる。流体内を含まれた微生物が継続的に動くことで、強め合う干渉および弱め合う干渉が前記動きに対応して変化することができる。このとき、強め合う干渉および弱め合う干渉が変化することに応じて、光強度の度合いが大きく変化することができる。制御部１４００は、光強度の変化の度合いを表す標準偏差を得て微生物を検出することができ、それらの分布を測定することができる。
例えば、制御部１４００は、所定の時間ごとに測定されたレーザースペックル画像を合成し、合成された画像からレーザースペックルの時間による光強度の標準偏差を計算することができる。レーザースペックルの時間による光強度の標準偏差は、以下の数式６に基づいて計算することができる。
Figure 0007037842000014
数式６において、Ｓは標準偏差、（ｘ、ｙ）はカメラの画素の座標、Ｔは合計測定時間、ｔは測定された時間、Ｉｔはｔ時間に測定された光の強度、
Figure 0007037842000015
は時間による平均光強度を示すことができる。
微生物の動きに応じて強め合う干渉および弱め合う干渉のパターンが変化し、数式６に基づいて計算された標準偏差値が大きくなるので、これに基づいて微生物の濃度を測定することができる。しかしながら、本発明は、上記の数式６によって微生物の濃度を測定する方法を限定するものではなく、検出されたレーザースペックルの差を利用する任意の方法であれば微生物の濃度を測定することができる。
また、制御部１４００は、第２レーザースペックルの光強度の標準偏差値の大きさと微生物濃度との線形的な関係に基づいて、流体に含まれた微生物の分布、すなわち濃度を推定することができる。
一方、図６ａおよび図６ｂは、本発明の他の実施例に係る不純物検出システムを概略的に示す概念図である。
図６ａおよび図６ｂを参照すると、不純物検出システムは、流体で散乱された第１波の信号を波源１２００の第１波が流体によって散乱される前の第２波の信号に復元および変調する光学部１５５０をさらに含むことができる。このとき、光学部１５５０は、空間光変調部（ＳＬＭ（Ｓｐａｔｉａｌ Ｌｉｇｈｔ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ））５５１と、検出部１３００とを含むことができる。光学部１５５０は、測定対象から散乱された波が入射されると、散乱された波の波面を制御し、再び散乱される前の波（光）に復元し、検出部１３００に提供することができる。
空間光変調部１５５１には、試料からの波（光）が入射されてもよい。空間光変調部１５５１は、試料から散乱された波の波面を制御し、レンズ１５５２に提供することができる。レンズ１５５２は、制御された光を集約し、再び検出部１３００に提供することができる。検出部１３００は、レンズに集約された波を感知し、散乱される最初の波源から出力された波に復元して出力することができる。
ここにおいて、光学部１５５０は、安定した媒質、すなわち、流体内に微生物が存在しない場合、流体から散乱された第１波の信号を散乱される前の波に復元することができる。しかしながら、流体内に微生物Ｍが存在する場合、微生物の動きにより、第１波の信号が変化するので、位相制御波面を感知することができなくなる。これによって、位相共役波面を有する第２波の信号に変調することができない。前述の光学部１５５０を含む不純物検出システムは、このような第２波の信号の差を利用し、より微細に不純物の存在を推定することができる。
図７は、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数システムを説明するために概略的に示す概念図である。図８は図７のＩＩＩ－ＩＩＩ線に沿って切り取った断面図である。
図７および図８を参照すると、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数システム２０は、試料配置部２１００と、波源２２００と、検出部２３００と、制御部２４００とを備えることができる。
本発明に使用される用語、「微生物」は、Ｌ－アミノ酸のように有用な標的物質の生産能を有する原核微生物または真核微生物を意味する。例えば、増加した細胞内ＡＴＰ濃度を有する微生物は、エシェリキア属（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｓｐ．）、エルウィニア属（Ｅｒｗｉｎｉａ ｓｐ．）、セラチア属（Ｓｅｒｒａｔｉａ ｓｐ．）、プロビデンシア属（Ｐｒｏｖｉｄｅｎｃｉａ ｓｐ．）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａ ｓｐ．）、シュードモナス属（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｓｐ．）、レプトスピラ属（Ｌｅｐｔｏｓｐｉｒａ）、サルモネラ属（Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａｒ ｓｐ．）、ブレビバクテリア属（Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉａ ｓｐ．）、ヒフォモナス属（Ｈｙｐｈｏｍｏｎａｓ ｓｐ．）、クロモバクテリウム属（Ｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐ．）、ノカルディア属（Ｎｏｒｃａｒｄｉａ）、あるいはかび（ｆｕｎｇｉ）または酵母（ｙｅａｓｔ）に属する微生物であってもよい。具体的には、前記微生物は、エシェリキア属微生物であってもよい。
または、微生物は、ブドウ球菌属（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ）、コアグラーゼ陰性ブドウ球菌属（Ｓｔａｐｈ． Ｃｏａｇｕｌａｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ）、スタフィロコッカス・アウレウス（Ｓｔａｐｈ． ａｕｒｅｕｓ）、連鎖球菌種（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、ストレプトコッカス・ビリダンス群（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｖｉｒｉｄａｎｓ ｇｒｏｕｐ）、腸球菌種（Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、コリネバクテリウム菌種（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）、エアロコッカス菌種（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、ミクロコッカス菌種（Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、ペプトストレプトコッカス菌種（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、乳酸球菌種（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）、ロイコノストック菌種（Ｌｅｕｃｏｎｏｓｔｏｃ ｓｐｐ．）、Ｔｏｔｈｉａ ｓｐｐ． 、双子菌種（Ｇｅｍｅｌｌａ ｓｐｐ．）、アルカリゲネス菌種（Ａｌｃａｌｉｇｅｎｅｓ ｓｐｐ．）、アルテルナリア菌種（Ａｌｔｅｒｎａｒｉａ ｓｐｐ．）、フラボバクテリウム菌種（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）、バシラス菌種（Ｂａｃｉｌｌｕｓ ｓｐｐ．）、アクロモバクター菌種（Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）、アシネトバクター菌種（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）、アクチノバチルス菌種（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｓｐｐ．）、アルカリゲネス菌種（Ａｌｃａｌｉｇｅｎｅｓ ｓｐｐ．）、カンピロバクター菌種（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）、エドワードシエラ菌種（Ｅｄｗａｒｄｓｉｅｌｌａ ｓｐｐ．）、エールリヒア菌種（Ｅｈｒｌｉｃｈｉａ ｓｐｐ．）、エンテロバクター菌種（Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）、エウィンゲラ菌種（Ｅｗｉｎｇｅｌｌａ ｓｐｐ．）、フラボバクテリア属（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ハフニア菌種（Ｈａｆｎｉａ ｓｐｐ．）、クレブシエラ菌種（Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ ｓｐｐ．）、クルイベラ菌種（Ｋｌｕｙｖｅｒａ ｓｐｐ．）、レジオネラ菌種（Ｌｅｇｉｏｎｅｌｌａ ｓｐｐ．）、モラクセラ菌種（Ｍｏｒｘｅｌｌａ ｓｐｐ．）、モルガネラ菌種（Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ ｓｐｐ．）、ナイセリア菌種（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｓｐｐ．）、パスツレラ菌種（Ｐａｓｔｅｕｒｅｌｌａ ｓｐｐ．）、プレボテラ菌種（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｓｐｐ．）、プロテウス菌種（Ｐｒｏｔｅｕｓ ｓｐｐ．）、プロビデンシア菌種（Ｐｒｏｖｉｄｅｎｃｉａ ｓｐｐ．）、シュードモナス菌種（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｓｐｐ．）、ラーネラ菌種（Ｒａｈｎｅｌｌａ ｓｐｐ．）、サルモネラ菌種（Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｓｐｐ．）、セラチア菌種（Ｓｅｒｒａｔｉａ ｓｐｐ．）、赤痢菌種（Ｓｈｉｇｅｌｌａ ｓｐｐ．）、スフィンゴバクテリウム菌種（Ｓｐｈｉｎｇｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）、ビブリオ菌種（Ｖｉｂｒｉｏ ｓｐｐ．）、エルシニア菌種（Ｙｅｒｓｉｎｉａ ｓｐｐ．）、ナイセリア菌種（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｓｐｐ．）、キンゲラ菌種（Ｋｉｎｇｅｌｌａ ｓｐｐ．）、カルジオバクテリウム属（Ｃａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、非結核性抗酸菌（ＮＴＢ：ｎｏｎ－Ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉａ）、結核菌（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ）、および鳥型結核菌（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ａｖｉｕｍ）からなる群より選択される細菌を含むことができる。さらに具体的に、前記微生物は大腸菌であってもよい。しかしながら、本発明の技術的思想はこれに限定されず、他の微生物をさらに含むことができる。
試料配置部２１００は、測定しようとするサンプルを分配し、収容する複数の分割セル２１１０を備えることができる。このとき、複数の分割セル２１１０のそれぞれには、微生物培養のための培養物質２１２０を含むことができる。培養物質２１２０は、計数しようとする微生物の種類に対応され、当該微生物を効果的に培養することができる物質を含むことができる。
培養に使用される培養物質２１２０を含む培地は、特定の微生物の要求条件を適切に満足しなければならない。様々な微生物の培養培地は、例えば、文献（”Ｍａｎｕａｌ ｏｆ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ” ｂｙ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ＤＣ、ＵＳＡ、１９８１年）に記載されている。それらの培地は、多様な炭素源、窒素源、および微量元素成分を含む。炭素源は、ブドウ糖、乳糖、ショ糖、果糖、麦芽糖、澱粉および纎維素のような炭水化物；大豆油、ひまわりオイル、ひまし油（ｃａｓｔｏｒ ｏｉｌ）およびココナッツオイル（ｃｏｃｏｎｕｔ ｏｉｌ）のような脂肪；パルミチン酸、ステアリン酸（ｓｔｅａｒｉｃ ａｃｉｄ）およびリノール酸（ｌｉｎｏｌｅｉｃ ａｃｉｄ）のような脂肪酸；グリセロールおよびエタノールのようなアルコール、および酢酸のような有機酸；を含むことができ、それら炭素源は、単独にまたは組み合わされて使用されるが、それらに限定されるものではない。窒素源としては、ペプトン（ｐｅｐｔｏｎｅ）、酵母抽出液（ｙｅａｓｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、肉汁（ｇｒａｖｙ）、麦芽抽出液（ｍａｌｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、とうもろこし浸出液（ＣＳＬ（ｃｏｒｎ ｓｔｅｅｐ ｌｉｑｕｏｒ））および豆粉（ｂｅａｎ ｆｌｏｕｒ）のような有機窒素源、および尿素、硫酸アンモニウム、塩化アンモニウム、リン酸アンモニウム、炭酸アンモニウムおよび硝酸アンモニウムのような無機窒素源を含み、それら窒素源は、単独でまたは組み合わせて使用されるが、それらに限定されるものではない。前記培地には、リン酸源として、追加してリン酸二水素カリウム（ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｄｉｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、リン酸水素二カリウム（ｄｉｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、および相応するナトリウム含有塩（ｓｏｄｉｕｍ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓａｌｔｓ）を含んでもよいが、それらに限定されるものではない。 また、培地は、硫酸ンマグネシウム（ｍａｇｎｅｓｉｕｍ ｓｕｌｆａｔｅ）または硫酸鉄（ｉｒｏｎ ｓｕｌｆａｔｅ）のような金属を含み、アミノ酸、ビタミン、および適する前駆体などが添加されることができる。
また、培養液の好気性条件を維持するために、培養液内に、酸素、または酸素を含んだガス（例えば、空気）を培養液に注入さしてもよい。培養物質の温度は、一般に、２０℃～４５℃でもよく、具体的には、２５℃～４０℃でもよい。
ここにおいて、サンプルＳ２は、コロニー数の計数のための希釈倍率に応じて希釈され、用意されてもよい。一般に、プレートに展開することができ、分離計測が可能な菌数として知られている数は、直径１０ｃｍのプレートの場合に、大腸菌のコロニー数として約１０００個である。後述するが、本発明では、微生物をプレートに展開した後、コロニーを形成することなく、複数の分割セル２１１０に収容された各々の微生物を検出することができるので、計数可能な菌数は、サンプルＳ２の希釈倍率および／または分割セル２１１０の数に応じて異なり、上記の菌数よりも多い菌数を計数することができる。
具体的に、複数の分割セル２１１０は、（ｎ、ｍ）のマトリックス（ｍａｔｒｉｘ）形態で備えられ、その数は、サンプルＳ２に含まれる微生物の予想個体数よりも多いことができる。後述するが、複数の分割セル２１１０には、サンプルＳ２が均一に収容され、サンプルＳ２は、一般にコロニー数の計数のための希釈倍率に応じて希釈されて用意されてもよい。例えば、複数の分割セル２１１０が（１００、１００）のマトリックスからなる場合、サンプルＳ２は、微生物の個体数が１０４を超えないように希釈されてもよい。または、複数の分割セル２１１０が（１０００、１０００）のマトリックスからなる場合、サンプルＳ２は、微生物の個体数が１０６を超えないように希釈されてもよい。
一方、試料配置部２１００は、分割セル２１１０に入射された波がサンプルＳ２内で多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）される回数を増幅させるための多重散乱増幅領域を含むことができる。例えば、試料配置部２１００は、少なくとも下部領域に多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含むように形成することができる。例えば、多重散乱物質は、酸化チタン（ＴｉＯ２）を含み、サンプルＳ２を通過して試料配置部２１００に入射される波の少なくとも一部を反射することができる。多重散乱増幅領域によって、サンプルＳ２から多重散乱されて出射される波は、サンプルＳ２と多重散乱増幅領域との間の空間を少なくとも１回以上往復することができる。
他の実施例として、微生物個体数計数システム２０は、多重散乱物質Ｔ２が培養物質２１２０内に含まれるように構成することができる。図２には、培養物質２１２０とサンプルＳ２とが分離されているものとして示されているが、サンプルＳ２が分割セル２１１０内に収容されると、培養物質２１２０に混合されることができる。このとき、多重散乱物質Ｔ２は、微生物Ｍを取り囲むように配置され、入射される波を散乱させ、多重散乱の回数を増加させることができる。
一方、また他の実施例として、微生物個体数計数システム２０は、別の多重散乱増幅部（図示せず）をさらに含むことができる。多重散乱増幅部（図示せず）は、波源２２００と試料配置部２１００との間、および／または試料配置部２１００と検出部２３００との間の波の移動経路に備えられ、波の多重散乱の回数を増幅させることができる。多重散乱増幅部（図示せず）が波源２２００と試料配置部２１００との間に配置される場合、多重散乱増幅部によってサンプルＳ２を試料配置部２１００に分配するために、脱着が可能な構造で形成することができる。例えば、多重散乱増幅部（図示せず）は、蓋のような構造で構成してもよい。また、多重散乱増幅部（図示せず）は、分割セル２１１０のそれぞれに対応するように備えられ、複数の分割セル２１１０の全体を覆う構造で形成することができる。
一方、試料配置部２１００は、各々の分割セル２１１０の側面に遮断領域２１１０Ａを備え、各々の分割セル２１１０に入射される波が他の分割セル２１１０に流入されないように遮断することができる。本発明の一実施例に係る微生物個体数計数システム２０は、複数の分割セル２１１０に、順次に波を照射し、これに対応して出射されるレーザースペックルを検出することを特徴とする。後述するが、このようなプロセスでは、複数の分割セル２１１０のそれぞれに微生物が存在するか否かを正確に検出するべきであるが、高速に検出する過程で、当該分割セル２１１０以外の他の分割セル２１１０から出射されるレーザースペックルによりその精度が低減される。これを防ぐために、試料配置部２１００は、各々の分割セル２１１０の側面に遮断領域２１１０Ａを備え、当該分割セル２１１０に入射される波が他の分割セル２１１０に流入され、干渉を起こさないようにすることができる。一実施例として、遮断領域２１１０Ａは、反射特性を有する金属物質を含むことができる。
一方、図８は、遮断領域２１１０Ａが分割セル２１１０の側面に配置されることのみを示しているが、本発明の技術的思想は、これに限定されない。他の実施例として、遮断領域２１１０Ａは、分割セル２１１０の下面にも配置することができる。このとき、検出部２３００は、図８に示されたものとは違って、試料配置部２１００の上部に配置され、出射されるレーザースペックルを検出することができる。または、検出部２３００は、図７に示すように、試料配置部２１００を基準に、波源２２００に対向するように配置されるが、試料配置部２１００の下面において遮断領域が形成されていない所定の貫通領域を通して出射されるレーザースペックルを検出することもできる。
試料配置部２１００は、図示していないが、複数の分割セル２１１０と同一形状に形成され、波の照射経路に位置する基準セル（図示せず）をさらに備えることができる。このとき、基準セル（図示せず）は、複数の分割セル２１１０と同一の大きさを有し、同一の種類および容量の培養物質を備えることができる。ただし、基準セル（図示せず）には、分割セル２１１０とは異なり、サンプルＳ２が収容されない。
培養物質は、ある程度の流動性を有しているが、これは微生物の微細な動きによるレーザースペックルを検出するノイズ（ｎｏｉｓｅ）として作用することができる。このとき、複数の分割セル２１１０と共に試料配置部２１００に備えられる基準セル（図示せず）は、サンプルＳ２が収容されていないが、培養物質を含んでいるので、もし試料配置部２１００に微細な振動が発生し、複数の分割セル２１１０の培養物質が流動性を有するようになる場合、基準セル（図示せず）の培養物質も同一の流動性を有するようになる。このような微生物個体数計数システム２０は、基準セル（図示せず）にも同様に波を照射し、これから検出されるレーザースペックルを基準値として設定することによりノイズを除去し、他の分割セル２１１０における微生物の存在有無を正確に区別することができる。
図７および図８を再参照すると、波源２２００は、上記の試料配置部２１００の複数の分割セル２１１０に順次に波を照射することができる。波源２２００としては、波（ｗａｖｅ）を生成することができる全ての種類のソース装置を適用可能であり、例えば、特定の波長帯域の光を照射することができるレーザー（ｌａｓｅｒ）であることができる。一方、波源２２００は、モータ（ｍｏｔｏｒ）またはアクチュエータ（ａｃｔｕａｔｏｒ）などの駆動装置に接続され、予め設定した時間間隔に基づいて、各分割セル２１１０に向かって順次に波を照射することができる。本発明において、波源の種類は限定されないが、ただし、以下には、説明の便宜のために、レーザーの場合を中心に説明する。
例えば、複数の分割セル２１１０に収容されたサンプルＳ２にスペックルを形成するために、干渉性（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）が良いレーザーを波源２２００として利用することができる。このとき、レーザー波源の干渉性を決定する波源のスペクトル帯域幅（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）が短いほど測定精度を増加させることができる。すなわち、干渉長（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｌｅｎｇｔｈ）が長いほど測定精度を増加させることができる。これにより、波源のスペクトル帯域幅が既に定義された基準帯域幅の未満であるレーザ光が波源２２００として用いられ、波源のスペクトル帯域幅が基準帯域幅よりも短いほど測定精度は増加することができる。
一方、検出部２３００は、順次に照射される波に関連付けられ、各分割セル２１１０に収容されたサンプルＳ２から出射される個別の波の情報を順次に検出することができる。このとき、個別の波の情報は、複数の分割セル２１１０のそれぞれに収容されたサンプルＳ２から多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）されて発生するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出することで取得した情報であることができる。具体的に、個別の波の情報は、当該分割セル２１１０から出射されるレーザースペックル中、第１時点で検出されたレーザースペックルの第１画像情報と、第２時点で検出されたレーザースペックルの第２画像情報と、第３時点で検出されたレーザースペックルの第３画像情報とを含み、このとき、第１時点から第３時点は、互いに異なる時点であることができる。検出部２３００は、１つの分割セル２１１０に対し、上記の第１～第３時点で検出したレーザースペックルに関する情報を制御部２４００に提供することができる。このとき、第１時点から第３時点は、制御部２４００がレーザースペックルの時間的相関関係を分析するための最小検出回数であり、検出部２３００は、これよりも多くの複数の時点でレーザースペックルを検出することができる。
ここにおいて、時点（ｔｉｍｅ）とは、連続した時間の流れのいずれかの瞬間を意味し、時点（ｔｉｍｅ）は、同一の時間間隔に予め設定することができるが、必ずしもこれに限定されるものではなく、任意の時間間隔に予め設定することもできる。検出部２３００は、波源２２００種類に対応する感知手段を含み、例えば、可視光の波長帯域の光源を用いる場合は、画像を撮像する撮像装置であるＣＣＤカメラ（ｃａｍｅｒａ）を利用することができる。
具体的には、１つの分割セル２１１０内に収容されたサンプルＳ２に波が照射されると、入射された波は、多重散乱によってレーザースペックルを形成することができる。レーザースペックルは、光の干渉現象により発生するものであるので、サンプルＳ２内に微生物がないと、多重散乱増幅領域により、時間に応じて常に一定の干渉パターンを表すことができる。これに対し、サンプルＳ２内に微生物Ｍが存在する場合、レーザースペックルは、微生物Ｍの動きにより、時間に応じて変化することができる。検出部２３００は、これらの時間に応じて変化するレーザースペックルを予め設定した時点ごとに検出し、検出されたレーザースペックルを制御部２４００に提供することができる。検出部２３００は、微生物Ｍの動きを感知することができるほどの速度でレーザースペックルを検出することができ、例えば、１秒あたり２５フレーム～３０フレームの速度で検出することができる。
制御部２４００は、検出された個別の波の情報を利用し、各分割セル２１１０における微生物Ｍの存在有無を判定し、微生物Ｍが存在する分割セル２１１０の数を利用して全てのサンプルＳ２内の微生物の個体数を算出することができる。具体的には、制御部２４００は、検出されたレーザースペックルを利用して検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、取得した時間的相関関係に基づいて当該分割セル２１１０における微生物Ｍの存在有無を判定することができる。制御部２４００は、取得した時間的相関関係に基づいて、各分割セル２１１０内の微生物の存在をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で推定することができる。本明細書において、リアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）とは、３秒以内に微生物Ｍの存在を推定することを意味し、好ましくは１秒以内に微生物Ｍの存在を推定することを意味する。
一実施例として、制御部２４００は、１つの分割セル２１１０に照射された波により、互いに異なる時点でサンプルＳ２から出射されるレーザースペックルを利用し、微生物の存在有無を推定することができる。例えば、図７において、（１，１）の分割セルに第１波Ｓ１２が照射されると、第１波Ｓ１２により多重散乱され、出射される第１レーザースペックルＰ１２の時間的相関関係を取得し、（１，１）の分割セルにおける微生物Ｍの存在有無を推定することができる。このとき、制御部２４００は、第１時点で検出された第１レーザースペックルＰ１２の第１画像情報と、第２時点で検出された第１レーザースペックルＰ２２の第２画像情報と、第３時点で検出された第１レーザースペックルＰ３２の第３画像情報との差を利用し、微生物Ｍの存在を推定することができる。
ここにおいて、第１画像情報～第３画像情報は、レーザースペックルのパターン情報および波の強度情報の少なくとも１つであることができる。一方、本発明の一実施例は、少なくとも互いに異なる時点で検出されたレーザースペックルの３つの画像情報の間の差を利用することであるが、これを拡張し、複数の時点で得た複数のレーザースペックルの画像情報を利用することができる。制御部２４００は、予め設定した複数の時点ごとに生成されたレーザースペックルの画像情報を利用し、画像間の時間相関係数を計算することができ、時間相関係数に基づいて、当該分割セル２１１０内の微生物Ｍの存在を推定することができる。
以下、前述の微生物個体数計数システム２０を利用して、微生物の個体数を計数する方法について具体的に説明する。
図９は、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数方法を順次に示したフローチャートであり、図１０および図１１は、微生物個体数の計数方法を説明する図である。
図９～図１１を参照すると、本発明の一実施例に係る微生物個体数の計数方法において、まず、前述の試料配置部２１００を設けることができる（Ｓ１００）。試料配置部２１００は、その各々が培養物質を含む複数の分割セル２１１０を備えることができる。
以後、測定しようとするサンプルＳ２を所定の希釈倍率で希釈し、複数の分割セル２１１０に分配する（Ｓ２００）。このとき、複数の分割セル２１１０の大きさは、同様に構成され、サンプルＳ２は、均一に分配されることができる。サンプルＳ２は、微生物Ｍの予想個体数が複数の分割セル２１１０の数よりも少なくなるように希釈されるので、均一に分配される場合には、図４に示されたように、各分割セル２１１０には、微生物Ｍが存在するか、または存在しない場合もある。
以後、波源２２００によって、複数の分割セル２１１０に順次に波を照射し、順次に照射される波に関連付けられ、各分割セル２１１０に収容されたサンプルＳ２から出射される個別の波の情報を順次に検出することができる（Ｓ３００）。例えば、図示されているように、複数の分割セル２１１０が（ｎ、ｍ）のマトリックス形態で配列される場合、各列に沿って順次にスキャンする方式で波を照射することができる。このとき、検出部２３００は、照射される波に関連付けられ、各分割セル２１１０で出射される個別の波の情報を検出する。個別の波の情報は、前述のように、当該分割セル２１１０において、異なる時点で検出されたレーザースペックルの複数の画像情報であることができる。
制御部２４００は、個別の波の情報を利用し、各分割セル２１１０における微生物Ｍの存在有無を判定することができる（Ｓ４００）。例えば、図４に示すように、（１，１）の分割セルには微生物Ｍが存在し、（２，１）の分割セルには微生物Ｍが存在しない場合、制御部２４００は（１，１）の分割セルを１として定義し、（２，１）を０として定義することができる。このような微生物Ｍの存在有無の判定は、順次に照射された波の照射経路に沿って、（１、１）の分割セルから（ｎ、ｍ）の分割セルまで行うことができる。
全ての分割セル２１１０における微生物Ｍの存在有無に対する判定が完了すると、制御部２４００は、微生物Ｍが存在する分割セルの数を利用して全てのサンプルＳ２内の微生物の個体数を算出することができる。言い換えれば、全体の分割セル２１１０の中で、前記１として定義された分割セルの数を算出することで、全てのサンプルＳ２内に含まれる微生物の個体数を算出することができる。
図１２は、本発明の他の実施例に係る微生物個体数計数システム２０－１を概略的に示す概念図である。
図１２を参照すると、本発明の他の実施例に係る微生物個体数計数システム２０－１は、波源２２００から照射される波を複数の分割セル２１１０に順次に照射するために、波路変更部２２１０をさらに備えることができる。言い換えれば、波源２２００から複数の分割セル２１１０に直接に波を照射するものではなく、波路変更部２２１０を利用し、複数の分割セル２１１０に波を照射することができる。本発明の他の実施例は、波の照射方式を除き、他の構成要素が一実施例と同様であるので、説明の便宜のために重複する説明は省略する。
波路変更部２２１０には、波源２２００から波が入射されることができる。波路変更部２２１０は、マイクロミラー（ｍｉｃｒｏ ｍｉｒｒｏｒ）からなることができる。波路変更部２２１０は、反射面を備え、入射される波を複数の分割セル２１１０に向かって反射することができる。反射面は、屈折力のない平面として示しているが、本発明はこれに限定されない。波路変更部２２１０は、駆動制御部（図示せず）によって微細駆動されることができる。
他の実施例として、波路変更部２２１０は、制御部２４００によって微細駆動され、これにより、複数の分割セル２１１０に順次に波を照射することができる。このとき、制御部２４００は、波路変更部２２１０から照射される波の順序に関連付けられ、当該分割セル２１１０から出射されるレーザースペックルを検出するように検出部２３００も制御することができる。
波路変更部２２１０を構成するマイクロミラーとして、電気的制御によって反射面の力学的変位を発生させる様々な構成を採用することができ、例えば、一般に知られているＭＥＭＳ（ｍｉｃｒｏ ｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）ミラー、ＤＭＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ ｄｅｖｉｃｅ）素子などを採用することができる。波路変更部２２１０は、１つのマイクロミラーとして図示されているが、これは例示的なものであり、複数のマイクロミラーが２次元に配列された構成であってもよい。
一方、波路変更部２２１０は、波の経路に配置されるミラー２２１５をさらに含み、複数の分割セル２１１０に照射される波の角度が均一になるように調節することができる。言い換えれば、波路変更部２２１０は、マイクロミラーを利用し、複数の分割セル２１１０で波を照射する場合、分割セル２１１０の位置に応じて波の入射角度が変化することができる。これにより、サンプルＳ２内で多重散乱される度合いが複数の分割セル２１１０の位置に応じて異なり、正確な比較評価が困難になる場合があるので、ミラー２２１５をさらに配置し、分割セル２１１０に入射される波の角度が均一になるように調節することができる。図面には、（１，１）の分割セル上に配置された１つのミラー２２１５のみが図示されているが、説明の便宜のために概略的に図示したものであり、分割セル２１１０のそれぞれの上部にミラーが配置され、分割セル２１１０に照射される波の角度を調節することができる。
図１３は、本発明の他の実施例に係る試料配置部２１００－１を概略的に示す概念図である。
図１３を参照すると、他の実施例に係る試料配置部２１００－１は、寒天プレート（ａｇａｒ ｐｌａｔｅ）のような培養皿（ｐｅｔｒｉ ｄｉｓｈ）の形状を有する一実施例の試料配置部２１００とは異なり、微細な流体チャネル２１３５に接続されるマルチウェル系のマイクロ流路チップ（ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ ｃｈｉｐ）の形状を有することができる。
具体的に、試料配置部２１００－１は、マルチウェル形状の複数の分割セル２１１０およびサンプルＳ２を投入することができる投入部２１３０を備え、複数の分割セル２１１０と投入部２１３０とは、微細流体チャネル２１３５によって連通することができる。試料配置部２１００－１において、サンプルＳ２が投入部２１３０に投入されると、微細流体チャネル２１３５を通してサンプルＳ２が均一に各分割セル２１１０に分配されることができる。
他の実施例に係る試料配置部２１００－１は、一実施例と同様に、複数の分割セル２１１０のそれぞれに微生物培養のための培養物質を含むことができる。また、試料配置部２１００－１は、上面が光学イメージングのための透明な材料からなることができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、前述のように、多重散乱増幅のため、上面には多重散乱増幅部を配置することができる。
一方、試料配置部２１００－１は、各々の分割セル２１１０の少なくとも側面に遮断領域を備え、各々の分割セル２１１０に入射される波が他の分割セル２１１０に流入されないように遮断することができる。遮断領域を通して、試料配置部２１００－１は、分割セル２１１０の間の波の干渉を最小化し、個体数の計数の精度を向上させることができる。また、上記の試料配置部２１００－１は、使い捨てのキットとして備えることができる。
図１４は、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置３０を概略的に示す図であり、図１５は、図１４の空気中の浮遊菌測定装置３０の測定原理を説明する概念図である。図１６は、図１４の空気中の浮遊菌測定装置３０のブロック図であり、図１７ａ～図１７ｄは、図１４の空気中の浮遊菌測定装置３０が空気中の浮遊菌を測定した後の捕集液の処理プロセスを説明する図である。
従来の浮遊菌測定機（ａｉｒ ｓａｍｐｌｅｒ）の場合、空気中の浮遊菌を測定するために浮遊菌を含む空気を吸引した後、測定可能な量になるように培地に広げて（ｓｐｒｅａｄｉｎｇ）育成するが、このとき、培養時間が長いことから、空気中の浮遊菌を迅速に検出することが困難であった。
本発明は、上記の問題点を解決するためのものであり、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置３０は、バクテリア、細菌のような微生物が浮遊する空気を捕集液に接触させ、空気中の浮遊菌を捕集液内に捕集した後、波のスペックルを利用して検出することで短時間に空気中の浮遊菌を検出することを特徴とする。
まず、図１４および図１５を参照すると、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置３０は、捕集ユニット３２００と、波源３１００と、画像センサー３３００と、制御部３４００とを含むことができる。
捕集ユニット３２００は、捕集液を収容し、吸引された空気から浮遊菌を捕集する機能を行う。具体的に、捕集ユニット３２００は、内部に捕集液Ｗを収容する貯留槽３２０１と、貯留槽３２０１の一側に設けられ、外気を吸引して捕集液Ｗに案内する吸気流路３２１１と、貯留槽３２０１の他側に設けられ、貯留槽３２０１の空気を外部に排出する排気流路３２１２とを備えることができる。
ここにおいて、捕集液Ｗは、空気中の浮遊菌との接触によって浮遊菌を捕集するものであればいずれの種類の試料でもよい。言い換えれば、捕集液Ｗは、液体またはゲル（ｇｅｌ）の形態の試料であることができる。ただし、本発明において、空気中の浮遊菌の存在または濃度を正確に検出するため、捕集液Ｗは、空気と接触する前に、微生物のような不純物を含まない状態に用意されるか、後述のカオス波センサーによって、空気と接触する前に捕集液Ｗ内の微生物を含む不純物の濃度を予め測定し、予め記憶することができる。
一実施例として、捕集液Ｗは、液体からなることができ、このとき、微生物の培養のための培養物質を含むことができる。捕集液Ｗは、様々な微生物培養物質を含むことができ、例えば、文献（”Ｍａｎｕａｌ ｏｆ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ” ｂｙ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ＤＣ、ＵＳＡ、１９８１年）に記載されている。それらの培地は、多様な炭素源、窒素源、および微量元素成分を含む。炭素源は、ブドウ糖、乳糖、ショ糖、果糖、麦芽糖、澱粉および纎維素のような炭水化物；大豆油、ひまわりオイル、ひまし油（ｃａｓｔｏｒ ｏｉｌ）およびココナッツオイル（ｃｏｃｏｎｕｔ ｏｉｌ）のような脂肪；パルミチン酸、ステアリン酸（ｓｔｅａｒｉｃ ａｃｉｄ）およびリノール酸（ｌｉｎｏｌｅｉｃ ａｃｉｄ）のような脂肪酸；グリセロールおよびエタノールのようなアルコール、および酢酸のような有機酸；を含むことができ、それら炭素源は、単独にまたは組み合わされて使用されるが、それらに限定されるものではない。 窒素源としては、ペプトン（ｐｅｐｔｏｎｅ）、酵母抽出液（ｙｅａｓｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、肉汁（ｇｒａｖｙ）、麦芽抽出液（ｍａｌｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、とうもろこし浸出液（ＣＳＬ（ｃｏｒｎ ｓｔｅｅｐ ｌｉｑｕｏｒ））および豆粉（ｂｅａｎ ｆｌｏｕｒ）のような有機窒素源、および尿素、硫酸アンモニウム、塩化アンモニウム、リン酸アンモニウム、炭酸アンモニウムおよび硝酸アンモニウムのような無機窒素源を含み、それら窒素源は、単独でまたは組み合わせて使用されるが、それらに限定されるものではない。前記培地には、リン酸源として、追加してリン酸二水素カリウム（ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｄｉｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、リン酸水素二カリウム（ｄｉｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、および相応するナトリウム含有塩（ｓｏｄｉｕｍ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓａｌｔｓ）を含んでもよいが、それらに限定されるものではない。 また、培地は、硫酸ンマグネシウム（ｍａｇｎｅｓｉｕｍ ｓｕｌｆａｔｅ）または硫酸鉄（ｉｒｏｎ ｓｕｌｆａｔｅ）のような金属を含み、アミノ酸、ビタミン、および適する前駆体などが添加されることができる。
また、捕集液Ｗの好気性条件を維持するために、捕集液Ｗ内に、酸素、または酸素を含んだガス（例えば、空気）が捕集液Ｗに注入されることができる。捕集液Ｗの温度は、一般に、２０℃～４５℃でもよく、具体的には、２５℃～４０℃でもよい。
貯留槽３２０１の少なくとも一部は、波が貫通する材料からなることができる。例えば、貯留槽３２０１の少なくとも波が入射する領域または出射する領域は、ガラスのような材料で形成することができる。他の実施例として、波が貫通することができない材料、例えば金属材料によって貯留槽３２０１が形成される場合、波が入射する領域および出射す領域に対応して貫通孔を形成することができる。このとき、貯留槽３２０１は、貫通孔に配置されるカバー部（図示せず）をさらに含むことができる。カバー部（図示せず）は、波が透過されるように、透明または半透明材料からなることができる。例えば、カバー部（図示せず）は、ガラスやプラスチック材によって形成されてもよく、柔軟性（ｆｌｅｘｉｂｌｅ）を有するプレート状に形成されてもよく、フィルム（ｆｉｌｍ）状に製造されることができる。また他の実施例として、カバー部（図示せず）は、貫通孔の一側に配置される形態ではなく、貫通孔の内部を埋める形態に形成することもできる。
一方、捕集ユニット３２００は、捕集液Ｗから出射される波の少なくとも一部を、捕集液Ｗに反射させ、捕集液内の多重散乱の回数を増幅させる多重散乱増幅部ＭＳをさらに備えることができる。例えば、多重散乱増幅部ＭＳは、貯留槽３２０１に入射され、捕集液Ｗ内の浮遊菌によって散乱された後、貯留槽３２０１から出射される波の少なくとも一部を再び捕集液Ｗ内に散乱させることができる。このように散乱された波は、再び捕集液Ｗ内の浮遊菌により再び散乱されて出射され、このようなプロセスによって捕集液Ｗ内の多重散乱の回数を増加させることができる。
一実施例として、多重散乱増幅部ＭＳは、貯留槽３２０１と波源３１００との間、および貯留槽３２０１と画像センサー３３００との間に配置され、捕集液Ｗから多重散乱されて出射される波の少なくとも一部を反射することができる。言い換えれば、多重散乱増幅部ＭＳによって、捕集液Ｗから多重散乱されて出射される波は、捕集液Ｗと多重散乱増幅部ＭＳとの間の空間を少なくとも１回以上往復することができる。多重散乱増幅部ＭＳは、多重散乱物質（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含むように形成することができ、例えば、多重散乱物質は、酸化チタン（ＴｉＯ２）を含むことができる。
他の実施例として、捕集ユニット３２００は、貯留槽３２０１の少なくとも一部に多重散乱物質を含む多重散乱増幅領域を形成することができる。例えば、貯留槽３２０１の中で少なくとも捕集液Ｗが収容される空間に対応する領域において、多重散乱物質によってコーティング（ｃｏａｔｉｎｇ）を行い、多重散乱増幅領域を形成することができる。しかしながら、本発明の技術的思想はこれに限定されず、波の入射部および出射部を除いて貯留槽３２０１の全領域に多重散乱増幅領域が配置することもできる。
一方、吸気流路３２１１は、貯留槽３２０１の一側に配置され、外気を吸引して捕集液Ｗに案内する機能を行い、排気流路３２１２は、貯留槽の他側に配置され、貯留槽３２０１の空気を外部に排出する機能を行うことができる。吸気流路３２１１は、図示されているように、一端が捕集液Ｗに浸され、空気と捕集液Ｗとが直接に接触可能な形態に形成することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、吸気流路３２１１は、捕集液Ｗに外気を案内することであればいずれの形態でも形成可能である。
一方、吸気流路３２１１には、フィルタユニット３２４０が設置されることができる。フィルタユニット３２４０は、吸気流路３２１１に流入される外気中に含まれる一定の大きさ以上の物質をろ過する機能を行うことができる。
排気流路３２１２は、貯留槽３２０１の空気を外部に排出することができるように、捕集液Ｗを除いた貯留槽３２０１の収容空間に一端を配置することができる。外気は、吸気流路３２１１を通して捕集液Ｗに案内された後、捕集された浮遊菌を除いた残りの空気が捕集液Ｗから抜け出すようになるが、排気流路３２１２は、これらの空気を外部に排出する機能を行う。 図示されてはいないが、捕集ユニット３２００は、排気流路３２１２を空気ポンプまたはコンプレッサーなどの手段に接続させ、貯留槽３２０１の内部の空気を外部に排出することができる。また、上記のプロセスにより貯留槽３２０１に圧力差を生成することで、捕集ユニット３２００は、貯留槽３２０１の内部に空気を吸引することができる。
捕集ユニット３２００は、外部に貯蔵された捕集液Ｗを貯留槽３２０１に流入させるための捕集液流入管３２２１と、検出済みの捕集液Ｗを貯留槽３２０１から排出する捕集液排出管３２２２をさらに含むことができる。捕集液流入管３２２１および捕集液排出管３２２２は、図面に示されているように、貯留槽３２０１の下部に設置され、捕集液Ｗの流入と排出を容易にすることができる。
一方、波源３１００は、捕集ユニット３２００の捕集液Ｗに向かって波を照射することができる。波源３１００としては、波（ｗａｖｅ）を生成することができる全ての種類のソース装置を適用可能であり、例えば、特定の波長帯域の光を照射することができるレーザー（ｌａｓｅｒ）であることができる。本発明において、波源の種類は限定されないが、ただし、以下には、説明の便宜のために、レーザーの場合を中心に説明する。
例えば、捕集液Ｗ内に波のスペックルを形成するために、干渉性（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）が良いレーザーを波源３１００として利用することができる。
画像センサー３３００は、波が捕集液Ｗ内で多重散乱されて発生する波のスペックルを時系列的に測定することができる。言い換えれば、画像センサー３３００は、波の出射路上に配置され、捕集液Ｗから出射される波を時系列順に撮像することで、複数の画像を取得することができる。画像センサー３３００は、波源３１００の種類に対応した感知手段を含み、例えば、可視光の波長帯域の光源を用いる場合は、画像を撮像する撮像装置であるＣＣＤカメラ（ｃａｍｅｒａ）を利用することができる。
ここにおいて、複数の画像のそれぞれは捕集液Ｗに入射される波に起因し、浮遊菌によって多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）されて発生するスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）の情報を含むことができる。言い換えれば、画像センサー３３００は、照射された波が捕集液Ｗ内で多重散乱されて発生する波のスペックルを、予め設定した時点で検出することができる。ここにおいて、時点（ｔｉｍｅ）とは、連続した時間の流れのいずれかの瞬間を意味し、時点（ｔｉｍｅ）は、同一の時間間隔に予め設定することができるが、必ずしもこれに限定されるものではなく、任意の時間間隔に予め設定することもできる。
画像センサー３３００は、少なくとも第１時点の第１スペックル情報を含む第１画像を検出し、第２時点の第２スペックル情報を含む第２画像を撮像し、制御部３４００に提供することができる。一方、第１時点および第２時点は、説明の便宜のために選択された１つの例に過ぎず、画像センサー３３００は、第１時点および第２時点よりも多くの複数の時点で複数の画像を撮像することができる。画像センサー３３００は、波が出射される経路に偏光板（ｐｏｌａｒｉｚｅｒ）３３０５を設けることで、スペックルの形成のための干渉効率を最大化することが可能であり、不要な外部の反射光などを除去することができる。
制御部３４００は、測定された波のスペックルの時間による変化に基づいて、捕集液Ｗ内の浮遊菌、すなわち微生物の存在を検出することができる。一実施例として、制御部３４００は、波のスペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、取得された時間的相関関係に基づいて、捕集液Ｗ内の微生物の存在を検出することができる。
具体的に、制御部３４００は、第１時点で検出された第１波のスペックルの第１画像情報と、第１時点とは異なる第２時点で検出された第２レーザースペックルの第２画像情報との差を利用し、微生物Ｍの存在を推定することができる。ここにおいて、第１画像情報および第２画像情報は、波のスペックルのパターン情報および波の強度情報の少なくともいずれか１つであってもよい。
一方、本発明の一実施例は、第１時点の第１画像情報と、第２時点の第２画像情報との差のみを利用するものではなく、これを拡張し、複数の時点で得た複数の波のレーザースペックルの画像情報を利用することができる。制御部３４００は、予め設定した複数の時点ごとに生成される波のスペックルの画像情報を利用し、画像間の時間相関係数を計算することができ、時間相関係数に基づいて、捕集液内の微生物Ｍの存在、さらには空気中の浮遊菌の存在を検出することができる。
図１６および図１７を参照すると、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置３０は、殺菌ユニット３５００をさらに含むことができる。
殺菌ユニット３５００は、貯留槽３２０１内の捕集液Ｗを殺菌処理することができる。殺菌ユニット３５００は、捕集液Ｗ内の微生物を除去するものであればいずれの手段を採用することができる。例えば、殺菌ユニット３５００は、紫外線（ＵＶ）ランプまたは一定以上の出力を有するレーザーの少なくともいずれか１つを含むことができる。または、殺菌ユニット３５００は、電気分解を利用して殺菌することもできる。一方、他の実施例として、殺菌ユニット３５００は、貯留槽３２０１内の捕集液Ｗを殺菌処理することではなく、捕集液排出管３２２２の排出路に配置され、排出される捕集液Ｗを殺菌処理することもできる。
一方、空気中の浮遊菌測定装置３０は、捕集液流入管３２２１に設置され、捕集液流入管３２２１を選択的に開閉する第１バルブ３２３１と、捕集液排出管３２２２に設置され、捕集液排出管３２２２を選択的に開閉する第２バルブ３２３２とをさらに含むことができる。このとき、制御部３４００は、予め設定したプログラムにより、第１バルブ３２３１または第２バルブ３２３２の動作を制御することができる。
具体的に図１７ａを参照すると、空気中の浮遊菌測定装置３０は、捕集ユニット３２００を利用し、空気中の浮遊菌を捕集液Ｗに捕集することができる。前述のように、空気中の浮遊菌測定装置３０は、浮遊菌を吸引する前、捕集液Ｗに微生物が含まれていないように管理された捕集液Ｗを検出直前の貯留槽３２０１に流入させるか、または貯留槽３２０１に収容された捕集液Ｗを予め測定し、微生物を含む不純物の濃度を記憶することができる。外部に貯蔵された捕集液Ｗを貯留槽３２０１に流入させる場合、制御部３４００は、第１バルブ３２３１が開放されるように制御することができ、一定量の捕集液Ｗを収容した後には、第１バルブ３２３１が閉鎖されるように制御することができる。以後、空気中の浮遊菌測定装置３０は、吸引された外気と上記の捕集液Ｗとを接触させることで、外気内に含まれた浮遊菌を捕集することができる。
図１７ｂを参照すると、空気中の浮遊菌測定装置３０は、捕集液Ｗ内の波を照射し、微生物Ｍの存在有無または濃度をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で検出することができるが、他の実施例としては、一定時間の間に、捕集液Ｗ内に微生物Ｍを培養した後、検出することもできる。もし、一定時間の間に捕集液Ｗ内で微生物Ｍを培養した後に測定する場合、空気中の浮遊菌測定装置３０は、上記の時間を考慮し、検出された微生物Ｍの濃度から空気中の浮遊菌の実際濃度を推定することができる。
図１７ｂを参照すると、上記のような検出済みの捕集液Ｗは、殺菌ユニット３５００によって殺菌処理することができる。これにより、空気中の浮遊菌測定装置３０は、捕集液Ｗを殺菌処理し後に排出することで、汚染物の発生を最小限に抑えるだけでなく、より究極的には、貯留槽３２０１内の微生物を除去することで、繰り返す検出プロセスの精度を高めることができる。
図１７ｄを参照すると、殺菌処理が完了した場合、制御部３４００は、第２バルブ３２３２が開放されるように制御し、貯留槽３２０１内の捕集液Ｗを外部に排出することができる上記のプロセスを繰り返すことで、空気中の浮遊菌測定装置３０は、空気中の浮遊菌を繰り返して測定することができ、これらのデータは、外部サーバーに提供され、ビッグデータとして活用することができる。
以下では、図面を参照し、前述の構成を有する空気中の浮遊菌測定装置３０を含むネットワーク環境について説明する。このとき、機械学習を用いて空気中の浮遊菌の検出だけでなく、濃度や種類を区別する方法について説明する。
図１８は、本発明の一実施例に係るネットワーク環境の例を示す図である。
図１８のネットワーク環境１は、１つ以上の空気中の浮遊菌測定装置３０と、ユーザー端末２と、サーバー３と、ネットワーク４とを含む例を示している。このような図１８は、発明の説明のための一例であり、ユーザーの端末の数やサーバーの数は図１８に限定されない。
１つ以上の空気中の浮遊菌測定装置３０を備えることができ、そのそれぞれが他の地域に配置され、上記の検出プロセスによって、各地域における空気中の浮遊菌を検出することができる。空気中の浮遊菌測定装置３０は、通信網であるネットワーク４を利用し、サーバー３またはユーザー端末２に提供されることができる。このように提供されたデータを利用することにより、サーバー３は、地域ごとに空気中の浮遊菌情報、より具体的には、浮遊菌に関する防疫情報および地図を生成し、ユーザー端末２に提供することができる。
ユーザー端末２は、コンピュータ装置で実装される固定式端末２２であってもよく、または移動式端末２１であってもよい。ユーザー端末２は、サーバー３を制御する管理者の端末であってもよい。ユーザー端末２は、例えば、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、携帯電話、ナビゲ－ション、パソコン、ノートパソコン、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットＰＣなどがある。一例として、第１ユーザー端末２１は、無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク４を介して他のユーザーの端末２２および／またはサーバー３と通信することができる。
通信方式は限定されず、ネットワーク４が含み得る通信網（例えば、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を活用する通信方式だけでなく、機器間の近距離無線通信も含むことができる。例えば、ネットワーク４は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ、（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ、（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク中の１つ以上の任意のネットワークを含むことができる。また、ネットワーク４は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター・バスネットワーク、ツリーまたは階層（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ）ネットワークなどを含むネットワークトポロジのいずれかの１つ以上を含むことができるが、これに限定されない。
サーバー３は、ユーザー端末２または空気中の浮遊菌測定装置３０とネットワーク４を介して通信し、コマンド、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供するコンピュータ装置や複数のコンピュータ装置によって実装されることができる。
本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置３０は、独立した構成で空気中の浮遊菌を捕集し、捕集液から出射される波のスペックルを測定した後、制御部３４００により波のスペックルを利用して微生物の分類基準を学習し、学習した微生物の分類基準を利用して捕集液の浮遊菌を検出する機能を行うことができる。
しかしながら、本発明の技術的思想はこれに限定されず、空気中の浮遊菌測定装置３０は、検出データを外部のサーバー３に送信し、外部のサーバー３は、送信したデータを利用して微生物分類基準を機械学習した後、学習したアルゴリズムを空気中の浮遊菌測定装置３０に提供することができる。空気中の浮遊菌測定装置３０は、このように提供されたアルゴリズムおよび新規測定される波のスペックルに関するデータを利用し、空気中の浮遊菌の存在を検出したり、濃度や種類を区別することができる。以下では、説明の便宜のためにサーバー３で微生物の分類基準を機械学習する場合を中心に説明する。
図１９は、本発明の一実施例に係るサーバー３を概略的に示すブロック図である。
サーバー３は、少なくとも１つ以上のプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に該当するか、または少なくとも１つ以上のプロセッサを含むことができる。これにより、サーバー３は、マイクロプロセッサや汎用コンピュータシステムなどのハードウェア装置に含まれた形態として駆動することができる。ここにおいて、「プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）」は、例えば、プログラム内に含まれたコードまたはコマンドで表れる機能を行うために、物理的に構造化された回路を有する、ハードウェアに組み込まれたデータ処理装置を意味することができる。このように、ハードウェアに組み込まれたデータ処理装置の一例として、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ））、プロセッサコア（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｃｏｒｅ）、マルチプロセッサ（Ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ、（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ‐Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの処理装置を網羅することができるが、本発明の範囲がこれに限定されない。
図１９に示されるサーバー３は、本実施例の特徴が不明確になることを防止するために、本実施例に関連する構成要素だけを図示したものである。したがって、図１９に図示された構成要素に加えて、他の汎用構成要素も含まれるは、本実施例に関連する技術分野における通常の知識を有する者であれば理解するであろう。
図１９を参照すると、本発明の一実施例に係るサーバー３は、入出力インターフェース３１と、受信部３２と、プロセッサ３３と、メモリ３４とを含むことができる。
メモリ３４は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体として、ＲＡＭ、（ｒａｎｄｏｍ ａｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ディスクドライブなどの不揮発性の大容量記録装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含むことができる。
入出力インターフェース３１は、入出力装置とのインターフェースのための手段であることができる。 例えば、入力装置はキーボードやマウスなどの装置を含み、そして出力装置はアプリケーションの通信セッションを表示するためのディスプレイなどの装置を含むことができる。他の例として、入出力インターフェース３１は、タッチスクリーンのように入力および出力のための機能が１つに統合された装置とのインターフェースのための手段であることもできる。
受信部３２は、空気中の浮遊菌測定装置３０から複数の画像を受信することができる。このとき、複数の画像とは、空気中の浮遊菌測定装置３０の画像センサー３３００で捕集液Ｗから出射される波を時系列順に撮像した画像であることができる。すなわち、受信部３２は、有線または無線通信を利用する通信モジュールとして機能し、複数の画像を受けることができる。このとき、受信部３２は、ネットワーク４を介して第１ユーザー端末２１とサーバー３との通信のための機能を提供することができ、他のユーザーの端末（例えば、第２ユーザー端末２２）、または他のサーバーとの通信のための機能を提供することができる。
プロセッサ３３は、基本的な算術演算、論理演算、および入出力操作を行うことで、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成することができる。コマンドは、メモリ３４または受信部３２によって、プロセッサ３３に提供されることができる。例えば、プロセッサ３３は、メモリ３４のような記録装置に記憶されたプログラムコードに基づいて、受信されるコマンドを行うように構成することができる。プロセッサ３３は、学習部３３１と、検出部３３２と、判定部３３３とを含むことができる。
検出部３２２は、受信部３２によって受信した複数の学習画像から、時間による変化の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を抽出することができる。ここにおいて、複数の学習画像は、時間の間隔を置いて継続的に撮像された画像であり、時系列順に撮像した複数の学習画像の間には、時間（ｔｉｍｅ）情報が含まれる。検出部３２２は、このような複数の学習画像から、時間による変化の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を抽出することができる。
学習部３３１は、抽出された特徴に基づいて、捕集Ｗ内に存在する微生物の種類や濃度を区別する微生物の分類基準を学習することができる。学習部３３１は、深層学習（ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいて微生物の分類基準を学習し、深層学習は、様々な非線形変換手法の組み合わせにより、高いレベルの抽象化（ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎｓ）（大量のデータや複雑な資料中の重要な核心内容または機能を要約する作業）を試みる機械学習アルゴリズムのセットとして定義される。学習部３３１は、深層学習のモデルの中で、例えば、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ））、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ））、循環ニューラルネットワーク（ＲＮＮ（Ｒｅｃｃｕｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ））、および深層信頼ニューラルネットワーク（ＤＢＮ（Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ））のいずれかを利用するものであることができる。
一実施例として、学習部３３１は、前記受信した複数の学習画像の時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）に基づいて、分類基準を機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）することができる。
複数の学習画像は、前述のように、捕集液Ｗ内の微生物Ｍから多重散乱されて発生する波のスペックルの情報を含むことができる。図３を挙げて説明したように、捕集液Ｗ内に浮遊菌が存在する場合、微生物の生命活動により、スペックルは、時間に応じて変化することができる。また、このような時間によるスペックルの変化は、微生物の種類や濃度によって異なるので、学習部３３１は、スペックルの時間による変化を利用し、微生物の種類や濃度を分類する微生物の分類基準を学習することができる。
図２０は、本発明の一実施例に係る学習部３３１でスペックルの時間的相関関係を分析する方法を説明する図である。
図２０を参照すると、学習部３３１は、予め設定した複数の時点で生成されたスペックルの画像情報を利用し、前記数式３のように、画像間の時間相関係数を計算することができ、時間相関係数に基づいて、微生物の分類基準を学習することができる。図２０に示すように、微生物の濃度が増加するほど、時間相関係数が基準値以下に低下する時間は短くなり、これを利用することで、時間相関係数を示すグラフの傾きの値を用いて微生物の濃度を分析することができる。 学習部３３１は、時間相関係数の傾きの値に対する分析を用いて、微生物の濃度を区別する微生物の分類基準を学習することができる。
図２１は、時間に応じて測定された波のスペックルの光強度の標準偏差分布を示す図である。
図２１を参照すると、学習部３３１は、基準時間ごとに測定した複数の学習画像を利用し、スペックルパターンの光強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の標準偏差を計算することができる。試料内に存在する細菌および微生物が継続的に動くことで、強め合う干渉および弱め合う干渉が前記動きに対応して変化することができる。このとき、強め合う干渉および弱め合う干渉が変化することに応じて、光強度の度合いが変化することができる。学習部３３１は、光の強度の変化の度合いを表す標準偏差を得て、試料内で細菌および微生物がいる位置を分析し、細菌および微生物の分布を学習することができる。
例えば、学習部３３１は、複数の学習画像のそれぞれから検出されたスペックルパターンの時間による光強度の標準偏差を計算することができる。スペックルの時間による光強度の標準偏差は、前述の数式６に基づいて計算することができる。
細菌および微生物の動きに応じて強め合う干渉および弱め合う干渉のパターンが変化し、数式６に基づいて計算された標準偏差値が異なるので、これに基づいて微生物の濃度を測定することができる。学習部３３１は、スペックルパターンの光の強度の標準偏差値の大きさおよび細菌と微生物濃度との線形的な関係に基づいて、分類基準を学習することができる。
以下では、学習部３３１が畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を利用して分類基準を学習する場合を重点に説明する。
ここにおいて、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、最小限の前処理（ｐｒｅｐｏｃｅｓｓ）を使用するように設計された多層パーセプトロン（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎｓ）の一種である。畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、入力データに対して畳み込みを行う畳み込み層を含み、画像に対してサブサンプリング（ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ）を行うサブサンプリング層をさらに含み、当該データから特徴マップを抽出することができる。ここにおいて、サブサンプリング層とは、隣接するデータ間のコントラスト比（ｃｏｎｔｒａｓｔ）を向上させ、処理するべきデータの量を低減する層であって、最大プーリング（ｍａｘ ｐｏｏｌｉｎｇ）、平均プーリング（ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｏｌｉｎｇ）などを利用することができる。
図２２は、本発明の一実施例に係る畳み込みニューラルネットワークの例示図であり、図２３および図２４は、図２２の畳み込み演算を説明するための図である。
図２２～図２４を参照すると、本発明の一実施例に係る学習部３３１が利用する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）２５１０は、複数の畳み込み層Ａ１を含むことができる。学習部３３１は、畳み込み層のカーネルや入力間の畳み込み演算を行い、出力を生成することができる。
畳み込み層の入力は、当該畳み込み層の入力として採用されるデータであり、最初の入力データまたは以前の層によって生成された出力に対応する少なくとも１つの入力特徴マップ（ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｐ）を含む。例えば、図８に示される第１畳み込み層Ａ１１３の入力は、畳み込みニューラルネットワーク２５１０の最初の入力である複数の画像２５０１であり、第２畳み込み層Ａ１２３の入力は、第１畳み込み層Ａ１１３の出力２５１１であることができる。
畳み込みニューラルネットワーク２５１０の入力２５０１は、受信部３２が受信したＣ個の複数の画像２５０１であり、入力特徴マップである各画像の間には、時間的相関関係が成り立つことができる。各画像、言い換えれば、各入力特徴マップは、予め設定した幅Ｗおよび高さＨからなる複数の画素を有することができる。このような入力特徴マップはＣ個あるので、入力２５０１の大きさは、Ｗ×Ｈ×Ｃで表すことができる。学習部３３１は、畳み込み層Ａ１に対応する１つのカーネルを利用し、入力２５０１に対応する畳み込み演算を行うことができる。
畳み込み層Ａ１３の少なくとも１つのカーネルは、畳み込み層Ａ１に対応する畳み込み演算のために採用されるデータであり、例えば、当該畳み込み層の入力および出力に基づいて定義することができる。畳み込みニューラルネットワーク２５１０を構成する畳み込み層Ａ１３ごとに、少なくとも１つのカーネルを設計することができ、各畳み込み層に対応する少なくとも１つのカーネルをカーネルセットＧ６００と呼ぶことができる。
ここにおいて、カーネルセットＧ６００は、出力チャネルＤに対応するカーネルを含むことができる。例えば、畳み込み層Ａ１３の所望の出力を取得するため、当該畳み込み層の入力および畳み込み演算が行われるように、当該畳み込み層のカーネルセットＧ６００を定義することができる。畳み込み層Ａ１３の出力は、畳み込み層の入力とカーネルのセットとの間の畳み込み演算結果によるデータであり、少なくとも１つの出力特徴マップを含み、次の層の入力として採用されることができる。
学習部３３１は、畳み込み層Ａ１３に対応するカーネルセットＧ６００と入力２５０１との間の畳み込み演算を行うことで、出力２５１１を生成することができる。畳み込み層Ａ１３の出力２５１１は、Ｄ個の出力チャネルに対応する出力特徴マップ２５１１１を含み、各出力特徴マップ２５１１１の大きさは、Ｗ×Ｈであることができる。ここにおいて、出力２５１１の幅、高さ、および数（深さ）は、それぞれＷ、Ｈ、Ｄであり、出力２５１１の大きさは、Ｗ×Ｈ×Ｄとして表すことができる。
例えば、畳み込み層Ａ１に対応するカーネルセットＧ６００は、Ｄ個の出力チャネル数に対応する畳み込みカーネルを含むことができる。学習部３３１は、入力２５０１と、Ｄ個の出力チャネルに対応するカーネルとの間の演算結果に基づいて、Ｄ個の出力チャネルに対応する出力特徴マップ２５１１１を生成することができる。
学習部３３１は、複数の畳み込み層Ａ１３を含み、一実施例として４～７個の畳み込み層Ａ１３を含むことができる。例えば、図面に示されているように、５つの畳み込み層Ａ１１３、Ａ１２３、Ａ１３３、Ａ１４３、Ａ１５３を含むことができる。学習部３３１は、これらの複数の畳み込み層Ａ１１３、Ａ１２３、Ａ１３３、Ａ１４３、Ａ１５３によって、複雑な非線形関係を含む学習能力が高まることができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、より多くの畳み込み層Ａ１３を利用し、学習することができる。
一方、畳み込み層Ａ１３のそれぞれは、活性化関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を含むことができる。活性化関数は各層の層ごとに適用され、各入力に複雑な非線形（ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ）関係を含める機能を行うことができる。活性化関数としては、入力を正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）した出力に変換することができるシグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）関数、ｔａｎｈ関数、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ）、Ｌｅａｃｋｙ ＲｅＬＵなどを使用することができる。
本発明の一実施例に係る学習部３３１は、畳み込みニューラルネットワーク２５１０を利用し、最初の学習において－１～１の値を利用することで、カーネルを完全に初期化することになり、負の値を有するデータを全て０に出力する活性化関数を利用する場合、有効な情報を含む出力値が次の畳み込み層に転送できないことから、学習効率が低下する。したがって、本発明の一実施例において、学習部３３１は、畳み込み層Ａ１３の後にＬｅａｃｋｙ ＲｅＬＵ層を追加し、正の値はそのまま出力するが、負の値の入力データには、一定の傾きを有するように出力することができる。これにより、学習部３３１は、学習中に収束速度の低下や局所最小化の問題を防止することができる。
入力２５０１は、パディング（ｐａｄｄｉｎｇ）が適用された入力特徴マップの集合であるが、パディングとは、入力の一部領域を特定の値で埋める手法を意味する。具体的に、パッド（Ｐａｄ）の大きさを１にし、入力にパディングを適用するということは、入力特徴マップの周りを特定の値で埋める動作を意味し、ゼロパディング（ｚｅｒｏ ｐａｄｄｉｎｇ）は、その特定の値を０に設定することを意味する。例えば、Ｘ×Ｙ×Ｚの大きさを有する入力に、パッド（ｐａｄ）の大きさが１であるゼロパディング（ｚｅｒｏ ｐａｄｄｉｎｇ）が適用されると、パディングが適用された入力の周りは０であり、大きさは（Ｘ＋１）×（Ｙ＋１）×Ｚのデータであり、（Ｘ＋１）×（Ｙ＋１）×Ｚ個の入力要素を含むことができる。
一方、学習部３３１は、スペックルの情報を含む複数の画像を入力とし、畳み込み演算を行うことに、複数の画像の時間的相関関係を利用して学習することになる。このとき、それぞれの画像には、粒子パターンの複数のスペックルが含まれることができる。このとき、学習部３３１は、各々のスペックルの時間的相関関係に基づいて分類基準を学習させることができ、言い換えれば、学習部３３１は、画像の２次元情報ではなく、時間の情報を含む３次元情報を利用し、分類基準を学習することになる。
学習部３３１は、１つのスペックルの情報に集中しなければならず、１つのスペックルに対する３次元情報を正確に取得するため、上記の１つのスペックルとその周りのスペックルとを区別し、分類基準を学習させなければならない。したがって、学習部３３１は、１つのスペックルの大きさよりも小さい大きさを有する畳み込みカーネル（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｋｅｒｎｅｌ）を利用し、畳み込み演算を行うことができる。すなわち、学習部３３１は、１つのスペックルの大きさがｍ個の画素（ｐｉｘｅｌ）に対応する場合、ｍよりも小さいｎ×ｎの大きさを有する畳み込みカーネルを利用して畳み込み演算を行うことになる。一実施例として、前述のように、画像センサー３３００は、スペックル粒径（ｓｐｅｃｋｌｅ ｇｒａｉｎ ｓｉｚｅ）に対して最大５つ以下の画素が位置するように配置されるので、ｍは５になり、このとき、ｎは１の値を有することができる。すなわち、学習部３３１は、１×１の畳み込みカーネルを利用し、畳み込み演算を行うことができる。しかしながら、本発明の技術的思想は、スペックルの大きさよりも小さい大きさのカーネルを利用して畳み込み演算を行うものであるが、これに限定されない。
カーネルセットＧ６００は、Ｄ個の出力チャネルに対応する畳み込みカーネルを含み、各畳み込みカーネルは、複数の画像数に対応するカーネル特徴マップを含むことができる。各カーネル特徴マップの大きさはｎ×ｎであるので、カーネルセットＧ６００はｎ×ｎ×Ｃ×Ｄのカーネル要素を含む。ここにおいて、畳み込みカーネルの大きさは、ｎ×ｎ×Ｃであってもよく、Ｃは複数の画像の数、すなわち画像フレームの数であってもよい。畳み込みカーネルの数は、複数の画像の数Ｃと同様であり、この場合、各層の出力結果を用いて同一条件のフーリエ変換、またはそれを用いた分析などに使用することができる。
図２１に示すように、学習部３３１は、カーネルセットＧ６００の最初の出力チャネルに対応する畳み込みカーネルと入力２５０１との間の演算を行い、最初の出力チャネルに対応する出力特徴マップ２５１１１を生成することができる。このような方法により、学習部３３１は、カーネルセットＧ６００内のＤ個のカーネルと入力２５０１との間の演算をそれぞれ行い、Ｄ個の出力チャネルに対応する出力特徴マップ２５１１１を生成することができ、生成された出力特徴マップ２５１１１を含む出力２２５１１を生成することができる。
例えば、学習部３３１は、ｎ×ｎ×Ｃの大きさであるＤ番目の出力チャネルに対応する畳み込みカーネル６００とＷ×Ｈ×Ｃの大きさを有する入力５０１との間の演算を行い、Ｗ×Ｈの大きさを有する出力特徴マップ２５１１１を生成することができ、生成された出力特徴マップ５１１１は、Ｄ番目の出力チャネルに対応する。具体的には、Ｄ番目の出力チャネルに対応する畳み込みカーネル６００は、Ｃ個のカーネル特徴マップを含み、各カーネル特徴マップの大きさはｎ×ｎである。学習部３３１は、入力５０１に含まれるＷ×Ｈの大きさを有する各入力特徴マップ上で、ｎ×ｎの大きさを有する各カーネル特徴マップを特定のストライド（ｓｔｒｉｄｅ）にスライドし、Ｄ番目の出力チャネルに対応する畳み込みカーネル２６００と入力２５０１との間の演算結果である出力特徴マップ２５１１１を生成することができる。
ここにおいて、ストライド（ｓｔｒｉｄｅ）とは、畳み込み演算の時にカーネル特徴マップをスライドする間隔を意味する。前述のように、学習部３３１は、１つのスペックルに対する情報に集中するために、上記の１つのスペックルと周りのスペックルとを区別し、分類基準を学習しなければならない。したがって、スライド間隔であるストライドｓは、各畳み込みカーネルとそれに対応する領域が重ならないように畳み込みカーネルの大きさに対応する値を有することができる。言い換えれば、ｎ×ｎの大きさを有する畳み込みカーネルを使用している場合、ストライドｓは、ｎ値を有することができる。例えば、１×１の畳み込みカーネルである場合、ストライドｓは、１であることができる。これにより、学習部３３１は、１つのスペックルと周辺の他のスペックルとが重ならないようにし、ただ１つだけのスペックルが有する時間情報に基づいて分類基準を学習することができる。
一実施例として、学習部３３１は、畳み込みニューラルネットワーク５１０を利用して分類基準を学習することに、複数の画像数Ｃおよび同様な出力チャネル数Ｄを有するように、畳み込み演算を行うことができる。言い換えれば、カーネルセットＧ６００は、Ｃ個のカーネルの特徴マップを含むＤ個の畳み込みカーネルを備えることができ、このとき、ＣとＤは同一であることができる。
一方、学習部３３１は、畳み込み層Ａ１を用いて畳み込み演算を行った後、プーリングル演算を利用し、出力２５１５の大きさを縮小させることができる。例えば、学習部３３１は、サブサンプリング（ｓｕｂ ｓａｍｐｌｉｎｇ）Ａ２を利用することで、出力２５１５の大きさを縮小させることができる。例えば、サブサンプリングは、一定の大きさの範囲内の平均値を該当範囲の代表として設定する演算である平均プーリング（ｇｌｏｂａｌ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｏｌｉｎｇ）であることができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、最大プーリング（ｍａｘ ｐｏｏｌｉｎｇ）、最小プーリング（ｍｉｎ ｐｏｏｉｎｇ）などが用いられてもよい。
以後、学習部３３１は、完全接続層（Ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒ）を利用し、サブサンプリングＡ２３のフィルタを通過することで抽出した特徴マップ２５２１に対して所定の演算と共に重みを適用した後、最終出力２５４１を取得することができる。例えば、学習部３３１は、サブサンプリングＡ２３を行った後の完全接続層（Ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒ）にＬｅａｋｙ ＲｅＬＵをさらに適用し（Ａ３３）、以後、完全接続層（Ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒ）にソフトマックス層（ｓｏｆｔｍａｘ ｌａｙｅｒ）を適用することで（Ａ４３）、最終出力を取得することができる。ここにおいて、最終出力２５４１は、スペックルの時間的相関関係による微生物の種類や濃度を区別する微生物の分類基準であることができる。
以後、サーバー３は、空気中の浮遊菌測定装置３０から新規捕集液Ｗに波を照射して取得した波のスペックルに関する画像を受信することができ、判定部３３３は、前記取得した微生物の分類基準に基づいて、新規捕集液Ｗに含まれている浮遊菌の種類や濃度を区別することができる。しかしながら、判定部３３３は、サーバー３に必ずしも含まれる必要はなく、サーバー３から学習された微生物の分類基準が空気中の浮遊菌測定装置３０の制御部３４００に提供されると、制御部３４００は、判定部３３３の機能のように、微生物の分類基準に基づいて、新規捕集液Ｗに含まれた浮遊菌の種類や濃度を区別することができる。
空気中の浮遊菌を測定して取得した予測の微生物情報（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）と、実際の微生物情報（ｇｒｏｕｎｄ ｔｒｕｔｈ）とを比較するグラフである。
図２５を参照すると、本発明の一実施例に係る空気中の浮遊菌測定技術によって、取得した予測の微生物情報と実際の微生物との間のマッチング率が非常に高いことを確認することができる。図２５の結果により、空気中の浮遊菌測定装置３０は、微生物の分類基準を利用し、捕集液Ｗに含まれた微生物の種類（Ｂ．ｓｕｂｔｉｌｉｓ、Ｅ．Ｃｏｌｉ、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ、Ｓ．ａｕｒｅｕｓ）などを区別することはもちろん、各々の濃度まで区別していることを確認することができる。
前述のように、本発明の実施例に係る空気中の浮遊菌測定装置は、空気中の浮遊菌を捕集液に捕集した後、波のスペックルを利用し、捕集液内の微生物の存在を検出することにより、別の化学的方法によらず、空気中の浮遊菌を迅速かつ正確に検出することができる。また、空気中の浮遊菌測定装置は、機械学習を通してスペックルの時間的相関関係の変化を利用し、微生物の種類や濃度を分類する分類基準を取得することにより、迅速かつ正確に空気中の浮遊菌の種類や濃度を区別することができる。これにより、地域内の空気中の病原体の存在有無を把握することができ、ネットワーク環境を介して地域の防疫情報を効果的に確認することができる。
図２６は、本発明の一実施例に係る光学検出システム４０を概略的に示す図であり、図２７は、第１スペックル生成ユニット４３１０が第１スペックルＬＳ１４を生成するプロセスを説明する図であり、図２８は、第２スペックル生成ユニット４４１０が第２スペックルＬＳ２４を生成する過程を説明する図である。
図２６を参照すると、本発明の一実施例に係る光学検出システム４０は、波源４１００と、光学ユニット４２００と、第１スペックル生成部４３００と、試料測定部４４００と、制御部４５００とを備えることができる。
波源４１００は、波Ｌ４を生成することができる。波源４１００は、波（ｗａｖｅ）Ｌを生成することができる全ての種類のソース装置を適用可能であり、例えば、特定の波長帯域の光を照射することができるレーザー（ｌａｓｅｒ）であることができる。本発明は、波源の種類に限定されるものではないが、ただし、以下には、説明の便宜のために、レーザーの場合を中心に説明する。
例えば、測定しようとする試料（ｓａｍｐｌｅ）にスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）を形成するために干渉性（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）が良いレーザーを波源４１００に利用することができる。このとき、レーザー波源の干渉性を決定する波源のスペクトル帯域幅（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）が短いほど測定精度を増加させることができる。すなわち、干渉長（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｌｅｎｇｔｈ）が長いほど測定精度を増加させることができる。これにより、波源４１００のスペクトル帯域幅が既に定義された基準帯域幅の未満であるレーザ光が波源４１００として用いられることができ、波源のスペクトル帯域幅が基準帯域幅よりも短いほど測定精度は増加することができる。
しかしながら、実際の測定環境は、温度などの様々な環境変数が存在し、微細な振動や外部要因により波源４１００から生成される波Ｌ４の性質（ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ）が変化することができる。１つの例として、波Ｌ４は、周囲温度によって波長（ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）が変化することができる。波Ｌ４の変化は、試料（ｓａｍｐｌｅ）から出力される測定データの変化をもたらすことができる。特に、本発明のように、スペックルの時間による変化を検出し、これを利用して微生物の微細な生命活動を感知する場合には、波Ｌ４の小さな変化にも敏感でなければならない。
本発明の技術的思想は、外部環境要因による波Ｌ４の性質の変化を正確に感知し、感知結果を利用して信頼性の高い場合にのみに測定を行うか、または測定データを補正することで、微生物の検出の精度を向上させることを特徴とする。
本発明の実施例は、このような目的のため、光学ユニット４２００を利用して波源４１００から生成された１つの波Ｌ４の経路を第１経路または第２経路に変更して提供するか、または第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４に分割して提供することができる。
このとき、光学検出システム４０は、第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４を光学ユニット４２００によって分割するか、または経路を変更するだけで、同一環境条件を提供するので、第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４の性質は同じである。第１波Ｌ１４は、基準信号（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ）を生成するための入射波として使用し、第２波Ｌ２４は、測定信号を生成するための入射波として使用することができる。
光学ユニット４２００は、波源４１００から生成された波Ｌ４を第１経路または第２経路に転送する機能を行うように、１つ以上の光学素子を備えることができる。一実施例として、光学ユニット４２００は、第１経路を通して波Ｌ４を提供している途中、第２経路に変更して提供する光路変更手段を含むことができる。このとき、光路変更手段は、一般に知られているＭＥＭＳ（ｍｉｃｒｏ ｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）ミラー、ＤＭＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ ｄｅｖｉｃｅ）素子などを採用することができる。他の実施例として、光学ユニット４２００は、第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４に分割する機能を行う光学素子を備えることができる。図面に示されるように、光学ユニット４２００は、入射される波Ｌ４を、互いに異なる経路である第１経路および第２経路に第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４として分割するビームスプリッター（ｂｅａｍ ｓｐｌｉｔｔｅｒ）を含むことができる。しかしながら、本発明はこれに限定されない。
また他の実施例として、光学ユニット４２００は、マルチビームリフレクター（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂｅａｍ ｒｅｆｌｅｃｔｏｒ）をさらに含むこともできる。マルチビームリフレクターは、波源４１００から入射される波を分割し、複数の波の経路に提供することができる。マルチビームリフレクターは、前面および背面でそれぞれに波を反射し、平行かつ分割された第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４を提供することができる。このとき、ビームスプリッターは、マルチビームリフレクターから提供される複数の波の経路に配置され、第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４をそれぞれ第１スペックル生成ユニット４３１０および試料測定部４４００、より具体的には、第２スペックル生成ユニット４４１０に提供することができる。
また、光学ユニット４２００は、波源４１００から提供された波の経路を変更するためのミラー（ｍｉｒｒｏｒ）をさらに含むこともできる。
以下では、説明の便宜のため、光学ユニット４２００が波Ｌ４を第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４に分割して提供する場合を中心に説明する。
図２６および図２７を参照すると、第１スペックル生成部４３００は、第１波Ｌ１４を利用して生成した基準信号である第１スペックルＬＳ１４を検出することができる。第１スペックル生成部４３００は、第１スペックル生成ユニット４３１０と、第１画像センサー４３３０とを含むことができる。
第１スペックル生成ユニット４３１０は、第１波Ｌ１４の経路に配置することができる。第１スペックル生成ユニット４３１０は、固定された散乱媒体（ｓｔａｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）３１１を含み、第１波Ｌ１４が入射されると、それを散乱させ、第１スペックルＬＳ１４を生成することができる。図２７に示すように、第１スペックル生成ユニット４３１０に含まれる散乱媒体３１１は、空間的に一定の位置に配置される散乱物質（ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含むことができる。散乱物質は、互いに離間されている間隔や位置に限定されずに配置されるが、配置された状態で動くことなく固定された状態を維持するようになる。このとき、散乱物質３１１の種類は限定されず、例えば、散乱物質として酸化チタン（ＴｉＯ２）を使用することができる。
第１波Ｌ１４は、第１スペックル生成ユニット４３１０に入射されると、固定された状態を維持する散乱媒体３１１によって多重散乱されることができ、多重散乱により複雑な経路に散乱された波の一部が第１スペックル生成ユニット４３１０から出射されることができる。第１スペックル生成ユニット４３１０の複数のポイントを通過しながら出射される波が互いに強め合う干渉（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）または弱め合う干渉（ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）が発生し、このような波の強め合う干渉／弱め合う干渉は粒子パターン（スペックル）を発生する。
このとき、第１波Ｌ１４において、時間に応じて性質が変化することなく、一定の特性を有する場合、第１スペックル生成ユニット４３１０によって生成された第１スペックルＬＳ１４も、固定された散乱媒体３１１によって時間に応じて一定のパターンを形成することができる。しかしながら、波源４１００から生成される波Ｌ４、言い換えれば、第１波Ｌ１４が、周囲の環境によってその性質が変化すると、これにより、第１スペックルＬＳ１４のパターンが変わる。
第１画像センサー４３３０は、第１スペックルＬＳ１４が出射される経路に配置され、第１スペックルＬＳ１４を時系列順に検出することができる。第１画像センサー４３３０は、波源４１００の種類に対応した感知手段を含み、例えば、可視光の波長帯域の光源を用いる場合、画像を撮像する撮像装置であるＣＣＤカメラ（ｃａｍｅｒａ）を利用することができる。第１画像センサー４３３０がＣＣＤカメラである場合、第１画像センサー４３３０は、第１スペックルＬＳ１４を時系列順に撮像し、複数の画像を取得することができる。
ここにおいて、複数の画像のそれぞれは、第１スペックル生成ユニット４３１０に入射される第１波Ｌ１４によって散乱媒体３１１に多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）されて発生する第１スペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）情報を含むことになる。言い換えれば、言い換えれば、第１画像センサー４３３０は、照射された第１波Ｌ１４が散乱媒体３１１内で多重散乱されて発生する第１スペックルを、予め設定した時点で検出することができる。ここにおいて、時点（ｔｉｍｅ）とは、連続した時間の流れのいずれかの瞬間を意味し、時点（ｔｉｍｅ）は、同一の時間間隔に予め設定することができるが、必ずしもこれに限定されるものではなく、任意の時間間隔に予め設定することもできる。
第１画像センサー４３３０は、少なくとも第１時点で第１画像を検出し、第２時点で第２画像を撮像し、制御部４５００に提供することができる。一方、第１時点および第２時点は、説明の便宜のために選択された１つの例に過ぎず、第１画像センサー４３３０は、第１時点および第２時点よりも多くの複数の時点で複数の画像を撮像することができる。
一方、図２６および図２８を再参照すると、試料測定部４４００は、第２波Ｌ２４を利用して生成された測定信号を検出することができる。ここにおいて、測定信号は、第２波Ｌ２４を利用して生成することができるいずれの種類の測定信号も適用可能である。一実施例として、測定信号は、出射される波の強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）などの信号であることができる。他の実施例として、測定信号は、スペックルの情報を含む信号であることができる。言い換えれば、試料測定部４４００は、第２波Ｌ２４を利用して生成された測定信号である第２スペックルＬＳ２４を検出することができる。以下に、説明の便宜のため、試料測定部４４００が、第２スペックルＬＳ２４を検出するための第２スペックル生成部であるの場合を中心に説明し、試料測定部と第２スペックル生成部とは同一の符号を付与する。
第２スペックル生成部４４００は、第２スペックル生成ユニット４４１０と、第２画像センサー４４３０とを含むことができる。第２スペックル生成ユニット４４１０は、第２波Ｌ２４の経路に配置することができる。第２スペックル生成ユニット４４１０は、測定しようとする試料（ｓａｍｐｌｅ）を含めて入射される第２波Ｌ２４を散乱させ、第２スペックルＬＳ２４を生成することができる。試料（ｓａｍｐｌｅ）は、微生物または不純物を検出するためのいずれの試料でも可能である。例えば、測定しようとする対象から採取された唾液、血液、組織などの試料であってもよく、対象の外部に排出される便、尿、角質などの試料であってもよい。または、食べ物などの対象から採取された有機試料などを含むことができる。一方、試料（ｓａｍｐｌｅ）は、測定しようとする対象そのものを意味することもできる。言い換えれば、食べ物が対象であり、食べ物を損なうことなく、微生物の存在を測定しようとする場合、食べ物そのものが試料（ｓａｍｐｌｅ）になる。例えば、販売のために包装された肉（ｍｅａｔ）のような対象が試料（ｓａｍｐｌｅ）になることができる。
第２スペックル生成ユニット４４１０は、上記の試料（ｓａｍｐｌｅ）のみを収容することができ、寒天プレート（ａｇａｒ ｐｌａｔｅ）のように、微生物を培養する物質を含めて収容することができる。または、第２スペックル生成ユニット４４１０は、試料（ｓａｍｐｌｅ）の採取手段を収容することができる。例えば、採取手段はテープ、生体膜（ｍｅｍｂｒａｎｅ）など、微生物が移動することができる手段を利用して用意することもできる。
他の実施例として、第２スペックル生成ユニット４４１０は、流体などの試料（ｓａｍｐｌｅ）を収容することができる。このとき、第２スペックル生成ユニット４４１０は、流体を収容する容器であってもよいが、流体が流れるパイプユニットであってもよい。
一方、第２スペックル生成ユニット４４１０は、入射された第２波が試料（ｓａｍｐｌｅ）内で多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）される回数を増幅させるための多重散乱増幅領域を含むことができる。例えば、多重散乱増幅領域は、第２波が入射される一部領域および第２波が出射される一部領域に多重散乱物質（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）を含むように形成することができる。例えば、多重散乱物質は、酸化チタン（ＴｉＯ２）を含み、第２波が入射または出射される一部領域を第２スペックル生成ユニット４４１０の一部領域にコーティング（ｃｏａｔｉｎｇ）することにより形成することができる。多重散乱増幅領域は、試料（ｓａｍｐｌｅ）を通過して出射される第２波の少なくとも一部を反射することができる。
他の実施例として、第２スペックル生成ユニット４４１０は、前記第２スペックル生成ユニット４４１０の表面にコーティングされることで一体化された多重散乱増幅領域ではなく、別の多重散乱増幅部４０１をさらに備えることもできる。多重散乱増幅部４０１は、波源４１００と第２スペックル生成ユニット４４１０との間および／または第２スペックル生成ユニット４４１０と第２画像センサー４４３０との間の第２波Ｌ２４の移動経路に備えられ、多重散乱の回数を増幅させることができる。多重散乱増幅部４４１０は、試料（ｓａｍｐｌｅ）から出射される第２波Ｌ２４が試料（ｓａｍｐｌｅ）に再入射されるように、少なくとも一部を反射することで、第２波Ｌ２４が試料（ｓａｍｐｌｅ）と多重散乱増幅部４０１との間の空間を少なくとも１回以上往復するようにし、これによって、試料（ｓａｍｐｌｅ）内の第２波Ｌ２４の多重散乱の回数を効果的に増幅することができる。
また、他の実施例として、上記の機能を行う多重散乱増幅領域または多重散乱増幅部は、第２スペックル生成ユニット４４１０のみに備えられるものではなく、第１スペックル生成ユニット４３１０にも同様に備えられ、第１スペックルの生成および第２スペックル生成において同様な散乱条件を付与することができる。
一方、第２画像センサー４４３０は、第２スペックルＬＳ２４が出射される経路に配置され、第２スペックルＬＳ２４を時系列順に検出することができる。第２画像センサー４４３０は、波源４１００の種類に対応する感知手段を含むことができ、第１波Ｌ１４と同一の第２波Ｌ２４を利用し、スペックルを検出するので、第１画像センサー４３３０と同様の種類の感知手段であることができる。第２画像センサー４４３０は、ＣＣＤカメラであってもよく、第２スペックルＬＳ２４を時系列順に撮像し、複数の画像を取得することができる。このとき、第２画像センサー４４３０が複数の画像を取得する原理は、第１画像センサー４３３０と同様であり、説明の便宜のために重複する説明は省略する。
第２画像センサー４４３０は、第２波Ｌ２４に起因する第２スペックルＬＳ２４を検出し、第１画像センサー４３３０は、第１波Ｌ１４に起因する第１スペックルＬＳ１４を検出する。ここにおいて、第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４は、１つの波源４１００から照射される波Ｌ４が分割されたものであり、周辺の環境が同様であれば同一の波の性質を有することができる。したがって、第１波Ｌ１４の波長が変化すると、第２波Ｌ２４の波長も変化するので、本発明は、第１波Ｌ１４の性質変化を判定し、第２波Ｌ２４が安定した状態でのみに、第２波を活用して測定を行うことができる。特に、本発明は、スペックルを活用するバクテリア検出センサーにおいて、第１波Ｌ１４が安定した状態でのみ、第２スペックルＬＳ２４を検出し、正確な測定を可能にする。
図２９は、本発明の制御部４５００が、第１スペックルＬＳ１４により第２画像センサー４４３０の動作を制御する方法を説明する図である。
図２９を参照すると、制御部４５００は、検出された第１スペックルＬＳ１４を利用して第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、取得した第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係に基づいて、第２画像センサー４４３０の動作を制御することができる。より具体的には、制御部４５００は、第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係に基づいて第１波Ｌ１４の性質変化を判定し、第１波Ｌ１４の性質変化に応じて、第２画像センサー４４３０の動作を制御することができる。
制御部４５００は、第１画像センサー４３３０から取得した複数の画像を利用し、第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係を取得することができ、このとき、第１時点で取得した第１画像および第２時点で取得した第２画像は、スペックルパターンの情報および波の強度情報の少なくとも１つを含むことができる。一方、本発明の一実施例は、第１時点の第１画像と、第２時点の第２画像との差のみを利用するものではなく、これを拡張し、複数の時点で検出した複数のレーザースペックルの画像情報を利用することができる。
制御部４５００は、予め設定した複数の時点ごとに生成される複数の画像を利用し、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を計算することができる。もし、第１波Ｌ１４が変化することなく安定している場合は、第１スペックル生成ユニット４３１０に含まれた固定した散乱媒体３１１によって生成される第１スペックルＬＳ１４が一定のパターンを有するので、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数は、一定の第１値を有することができる。しかしながら、第１波Ｌ１４が、周囲の環境によって変化し、不安定な場合には、第１スペックルＬＳ１４も変化するので、時間相関係数は、前記第１値とは異なる第２値に変化する。制御部４５００は、これらの時間相関係数の変化を利用し、第１波Ｌ１４の性質の変化を判定することができる。
一実施例として、検出された第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係は、前述の数式５を用いて計算することができる。
数式５に基づいて時間相関係数を計算することができ、一実施例として、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数は、図２９に示すように、時間に応じたグラフで表現することができる。上記のように、第１波Ｌ１４が安定した場合は、例えば、第１時間ｔ１までのグラフのように、時間相関係数は、予め設定した範囲Ｐ１～Ｐ２を維持する。これとは異なり、第１波Ｌ１４が不安定な場合には、例えば、第１時間ｔ１～第４時間ｔ４のグラフのように、時間相関係数は、予め設定した範囲を超えることができる。
制御部４５００は、時間相関係数が予め設定した範囲に該当する場合にのみ、第２スペックルＬＳ２４を検出するように、第２画像センサー４４３０を動作させることができる。言い換えれば、制御部４５００は、図２９に示すように、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数が予め設定した範囲Ｐ１～Ｐ２を超える第１時間ｔ１～第４時間ｔ４の間に第２画像センサー４４３０が動作しないように制御することができる。一方、時間相関係数は、第１波Ｌ１４が不安定な状態にあるとき、図２９の第２時間ｔ２～第３時間ｔ３のように、予め設定した範囲内に含まれる。
このように、一時的に時間相関係数が予め設定した範囲に含まれていても、実際には、第１波Ｌ１４が不安定な場合に該当するので、この場合には、制御部４５００は、第２画像センサー４４３０が動作されないように、時間相関係数が一定時間内に予め設定した範囲を超える割合で計算し、第１波Ｌ１４の性質変化を判定することもできる。
他の実施例として、制御部４５００は、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を計算し、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を用いて第２画像センサー４４３０での検出信号を補正（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）することができる。例えば、制御部４５００は、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を計算し、第２画像センサー４４３０から提供される検出信号から、上記の時間相関係数を減算するか、または除算するなどの数式を用いて検出信号を補正することができる。制御部４５００は、補正された検出信号、すなわち、補正された第２スペックルＬＳ２４を利用し、より正確に微生物を検出することができる。
制御部４５００は、第２画像センサー４４３０から検出された第２スペックルＬＳ２４を利用して検出された第２スペックルＬＳ２４の時間的相関関係を取得し、取得した第２スペックルの時間的相関関係に基づいて、試料内の微生物の存在、または微生物の濃度を推定することができる。
第２スペックルＬＳ２４の時間的相関関係を利用し、微生物の存在または濃度を推定する原理も、第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係を利用して第１波Ｌ１４の性質変化を判定する原理と同様である。
具体的に、数式３に基づいて第２スペックルＬＳ２４の時間相関係数を計算することができ、一実施例として、時間相関係数が予め設定した基準値以下に低下する分析を通して、微生物の存在または濃度を推定することができる。具体的には、時間相関係数が予め設定した誤差範囲を超え、基準値以下に低下する場合、微生物が存在すると推定することができる。また、微生物の濃度が増加するほど、時間相関係数が基準値以下に低下する時間は短くなり、これを利用することで、時間相関係数を示すグラフの傾きの値を用いて微生物の濃度を推定することができる。基準値は、微生物の種類に応じて異なってもよい。
図３０は、他の実施形態の光学検出システム４０－２を概略的に示す図である。
図３０を参照すると、光学検出システム４０－２は、波源４１００と、第１光学ユニット４２００と、第１スペックル生成ユニット４３１０と、第２スペックル生成ユニット４４１０と、第１画像センサー４３３０と、第２画像センサー４４３０と、制御部４５００とを含むことができる。
他の実施例において、光学検出システム４０－２の第１スペックル生成ユニット４３１０と、第２スペックル生成ユニット４４１０とは、一体に形成することができる。具体的に、第２スペックル生成ユニット４４１０は、測定しようとする試料を収容する収容容器であってもよく、第１スペックル生成ユニット４３１０は、上記の収容容器の一側に備えることができる。例えば、第１スペックル生成ユニット４３１０は、固定された散乱媒体（ｓｔａｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）を含む一定の形状の容器として形成され、前記第２スペックル生成ユニット４３１０の一側に取り付けられることができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、他の実施形態として、第１スペックル生成ユニット４４１０は、第２スペックル生成ユニット４３１０の一側に固定された散乱媒体をコーティングすることで形成することもできる。
光学検出システム４０－２において、第１スペックル生成ユニット４３１０と第２スペックル生成ユニット４４１０とは一体に形成されるので、第１スペックル生成ユニット４３１０を用いて測定する第１スペックルＬＳ１４は、一体に形成された第２スペックル生成ユニット４４１０の機械的な振動の情報も含むことができる。したがって、光学検出システム４０－２は、第１スペックルＬＳ１４による基準信号を通して第２スペックル生成ユニット４４１０の機械的振動によるノイズを除去することができる。
図３１は、本発明の他の実施例に係る光学検出システム４０－３を概略的に示す図である。
図３１を参照すると、本発明の他の実施例に係る光学検出システム４０－３は、波源４１００と、第１光学ユニット４２００と、第１スペックル生成ユニット４３１０と、第２スペックル生成ユニット４４１０と、画像センサー４３０と、制御部４５００とを含むことができる。また、本発明の他の実施例に係る光学検出システム４０－３は、第１シャッター４３５０および第２シャッター４４５０を含むことができる。本発明の他の実施例に係る光学検出システム４０－３は、第２シャッター４４５０を利用し、第２スペックルＬＳ２４の検出を制御するという点の以外に、一実施例に係る光学検出システム４０と、残りの構成要素とが同様であり、説明の便宜のために同一の符号を付与し、重複する説明は省略する。
波源４１００は、波Ｌ４を生成することができる。波源４１００は、波（ｗａｖｅ）Ｌを生成することができる全ての種類のソース装置を適用可能であり、例えば、特定の波長帯域の光を照射することができるレーザー（ｌａｓｅｒ）であることができる。
第１光学ユニット４２００は、波源４１００から生成された波Ｌ４を第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４に分割する機能を行うように、１つ以上の光学素子を備えることができる。一実施例として、図面に示されるように、光学ユニット４２００は、入射される波Ｌ４を、互いに異なる経路に第１波Ｌ１４および第２波Ｌ２４として分割するビームスプリッター（ｂｅａｍ ｓｐｌｉｔｔｅｒ）を含むことができる。
第１光学ユニット４２００から提供される第１波Ｌ１４は、第１ミラー４３２０によって、第１スペックル生成ユニット４３１０に経路が変更されることができる。また、第１光学ユニット４２００から提供される第２波Ｌ２４は、第２ミラー４４２０によって、第２スペックル生成ユニット４４１０に経路が変更されることができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、光の経路を変更することができるいずれの手段でも使用することができる。
第１スペックル生成ユニット４３１０は、第１波Ｌ１４の経路に配置することができる。第１スペックル生成ユニット４３１０は、固定された散乱媒体（ｓｔａｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）３１１を含み、第１波Ｌ１４が入射されると、それを散乱させ、第１スペックルＬＳ１４を生成することができる。
第２スペックル生成ユニット４４１０は、第２波Ｌ２４の経路に配置することができる。第２スペックル生成ユニット４４１０は、測定しようとする試料（ｓａｍｐｌｅ）を含めて入射される第２波Ｌ２４を散乱させ、第２スペックルＬＳ２４を生成することができる。
画像センサー４３０は、第１スペックル生成ユニット４３１０から生成された第１スペックルＬＳ１４、または第２スペックル生成ユニット４４１０から生成された第２スペックルＬＳ２４を時系列順に検出することができる。画像センサー４３０は、一実施例に係る光学検出システム４０と同様に独立して駆動される構成として備えられてもよいが、１つを利用して第１スペックルＬＳ１４または第２スペックルＬＳ２４を検出することができる。このため、他の実施例に係る光学検出システム４０－２は、図３１に示すように、第１スペックルＬＳ１４および第２スペックルＬＳ２４の経路を変更し、画像センサー４３０に提供される第２光学ユニット４２１０をさらに含むことができる。
一方、第２シャッター４４５０は、第１光学ユニット４２００と第２スペックル生成ユニット４４１０との間に配置され、制御部４５００の制御により動作することができる。
制御部４５００は、画像センサー４３０によって検出された第１スペックルＬＳ１４を利用し、第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係を取得し、取得した第１スペックルの時間的相関関係に基づいて、第２シャッター４４５０の動作を制御することができる。具体的に、制御部４５００は、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を計算し、時間相関係数が予め設定した範囲に該当する場合にのみ、第２スペックルＬＳ２４を検出するように、第２シャッター４４５０を開放することができる。すなわち、制御部４５００は、第１波Ｌ１４が安定したと判定する場合にのみ、第２シャッター４４５０を開放して第２スペックルＬＳ２４を検出することができる。
このとき、光学検出システム４０－２は、第１光学ユニット４２００と、第１スペックル生成ユニット４３１０との間に配置される第１シャッター４３５０をさらに含むことができる。他の実施例に係る光学検出システム４０－２は、１つの画像センサー４３０を利用し、第１スペックルＬＳ１４または第２スペックルＬＳ２４を検出する。このため、制御部４５００は、画像センサー４３０が第２スペックルＬＳ２４を検出する間には、第１スペックルＬＳ１４が検出されないように、第１シャッター４３５０を閉鎖することができる。
制御部４５００は、第１スペックルＬＳ１４の時間相関係数を計算し、これを利用して第２シャッター４４５０を開放し、一定の時間の間に第２スペックルＬＳ２４を検出した後、再び第２シャッター４４５０を閉鎖して第１シャッター４３５０を開放することで、第１波Ｌ１４の変化を定期的に監視することができる。
図３２ａおよび図３２ｂは、本発明の実施例に係る光学検出システムを利用し、測定試料内の生菌の存在を確認する方法を説明する図である。
本発明の一実施例に係る光学検出システムは、第１スペックル生成ユニット４３１０’に対照群試料を配置し、第２スペックル生成ユニット４４１０’に測定群試料を配置し、検出されるスペックルの情報を利用して試料内の生菌の存在、または生菌および死菌の割合を導出することができる。
具体的に、第１スペックル生成ユニット４３１０’は、対照群試料を含むことができる。ここにおいて、対照群試料は、測定しようとする試料をリン酸緩衝溶液（ＰＢＳ）に投入することで用意された試料であることができる。対照群試料は、第１濃度を有する微生物を含むことができ、リン酸緩衝溶液（ＰＢＳ）に投入されたため、時間が経っても微生物内の生菌および死菌の両方が成長しない。
第２スペックル生成ユニット４４１０’は、測定群試料および培地を含むことができる。ここにおいて、培地は、微生物の培養のための培養物質を含むことができ、培養物質は、確認しようとする微生物の種類に対応し、当該微生物を効果的に培養することができる物質を含むことができる。
培養に使用される培養物質含む培地は、特定の微生物の要求条件を適切に満足しなければならない。様々な微生物の培養培地は、例えば、文献（”Ｍａｎｕａｌ ｏｆ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ” ｂｙ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｂａｃｔｅｒｉｏｌｏｇｙ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ＤＣ、ＵＳＡ、１９８１年）に記載されている。それらの培地は、多様な炭素源、窒素源、および微量元素成分を含む。炭素源は、ブドウ糖、乳糖、ショ糖、果糖、麦芽糖、澱粉および纎維素のような炭水化物；大豆油、ひまわりオイル、ひまし油（ｃａｓｔｏｒ ｏｉｌ）およびココナッツオイル（ｃｏｃｏｎｕｔ ｏｉｌ）のような脂肪；パルミチン酸、ステアリン酸（ｓｔｅａｒｉｃ ａｃｉｄ）およびリノール酸（ｌｉｎｏｌｅｉｃ ａｃｉｄ）のような脂肪酸；グリセロールおよびエタノールのようなアルコール、および酢酸のような有機酸；を含むことができ、それら炭素源は、単独にまたは組み合わされて使用されるが、それらに限定されるものではない。窒素源としては、ペプトン（ｐｅｐｔｏｎｅ）、酵母抽出液（ｙｅａｓｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、肉汁（ｇｒａｖｙ）、麦芽抽出液（ｍａｌｔ ｅｘｔｒａｃｔ）、とうもろこし浸出液（ＣＳＬ：ｃｏｒｎ ｓｔｅｅｐ ｌｉｑｕｏｒ）および豆粉（ｂｅａｎ ｆｌｏｕｒ）のような有機窒素源、および尿素、硫酸アンモニウム、塩化アンモニウム、リン酸アンモニウム、炭酸アンモニウムおよび硝酸アンモニウムのような無機窒素源を含み、それら窒素源は、単独でまたは組み合わせて使用されるが、それらに限定されるものではない。前記培地には、リン酸源として、追加してリン酸二水素カリウム（ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｄｉｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、リン酸水素二カリウム（ｄｉｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｈｙｄｒｏｇｅｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、および相応するナトリウム含有塩（ｓｏｄｉｕｍ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓａｌｔｓ）を含んでもよいが、それらに限定されるものではない。また、培地は、硫酸ンマグネシウム（ｍａｇｎｅｓｉｕｍ ｓｕｌｆａｔｅ）または硫酸鉄（ｉｒｏｎ ｓｕｌｆａｔｅ）のような金属を含み、アミノ酸、ビタミン、および適する前駆体などが添加されることができる。
一実施例として、測定群試料は、対照群試料と同様な試料であり、対照群試料と同一の濃度を有する試料であることができる。このとき、測定群試料は、培養物質を含む培地に投入されるので、時間が経過すると、培養物質により生菌の個体数が増加することができる。言い換えれば、時間の経過に応じて、対照群試料は、リン酸緩衝溶液に投入されるため、生菌および死菌の個体数が一定に維持される一方、測定群試料は、培地に投入されて生菌の個体数が増加するので、測定群試料の濃度は、対照群試料の濃度よりも大きくなる。
制御部４５００は、第１スペックル生成ユニット４３１０’および第２スペックル生成ユニット４４１０’から検出された第１スペックルＬＳ１４および第２スペックルＬＳ２４を利用し、対照群試料の第１濃度および測定群試料の第２濃度を推定し、第１濃度および第２濃度を用いて測定群試料内の生菌の存在を判定することができる。具体的に、制御部４５００は、検出された第１スペックルＬＳ１４を利用して第１スペックルＬＳ１４の時間的相関関係を取得した後、第１スペックルの時間的相関関係を利用して対照群試料の第１濃度を推定することができる。また、制御部４５００は、検出された第２スペックルＬＳ２４を利用して第２スペックルＬＳ２４の時間的相関関係を取得した後、第２スペックルの時間的相関関係を利用して測定群試料の第２濃度を推定することができる。制御部４５００は、このように推定された第１濃度と第２濃度とを比較し、測定群試料内の生菌の存在を判定することができる。
一方、他の実施例として、測定群試料は、対照群試料をｍ倍に希釈した試料であることができる。言い換えれば、測定群試料は、最初に投入される時、対照群試料の１／ｍの濃度を有することができる。図３２ａに示すように、対照群試料は、リン酸緩衝溶液に含まれており、一定時間が経っても対照群試料の生菌ｂおよび死菌ａの個体数は変化しない。しかしながら、培地に含まれている測定群試料は、図３２ｂに示すように、一定の時間が流れると、測定群試料の死菌ａの個体数は変わらないが、生菌ｂの個体数は増加する。
制御部４５００は、継続的に検出された第１スペックルＬＳ１４を利用して対照群試料の第１濃度を推定し、検出された第２スペックルＬＳ２４を用いて測定群試料の第２濃度を推定途中、第２濃度と第１濃度とが等しくなる成長時間ｔを取得することができる。制御部４５００は、前記成長時間ｔを用いて測定群試料内の生菌ｂおよび死菌ａの割合を導出することができる。
言い換えれば、図３２ａに示すように、対照群試料内に生菌ｂおよび死菌ａが第１濃度で存在する場合、これをｍ倍に希釈した測定群試料内には、生菌ｂおよび死菌ａが１／ｍの濃度で存在することになり、成長時間ｔが経過した後は、下記の数式７のように表すことができる。
Figure 0007037842000016
 ここにおいて、αは、当該微生物の成長率（ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ）であり、既に知られた値であることができる。
制御部４５００は、対照群試料の第１濃度と測定群試料の第２濃度とが等しくなる成長時間ｔを取得することができるので、下記のような数式８のプロセスを通して死菌ａに対する生菌ｂの割合（ｂ／ａ）を導出することができる。
Figure 0007037842000017
Figure 0007037842000018
前述のように、本発明の実施例に係る光学測定装置は、波源から生成される波を分割し、分割された第１波を固定された散乱媒体に照射することにより基準信号である第１スペックルを生成した後、第１スペックルの時間的相関関係を計算することにより、第１波の性質変化を正確に判定することができる。これを用いて、光学測定装置は、周辺の環境によるノイズを確認し、これを補正することができ、測定しようとする試料内の微生物をより正確に検出することができる。また、光学測定装置は、対照群試料と測定群試料の濃度とを比較することで、生菌の存在、または試料内の生菌および死菌の割合を導出することができる利点を有する。
これまで本発明について好ましい実施例を中心に説明した。本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者は、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内に変形した形態で、本発明を実現することができることを理解するであろう。したがって、上記に開示された実施例は、限定された観点ではなく、説明する観点から考慮されるべきである。本発明の範囲は、前述の説明ではなく、請求の範囲に示されており、それと同等の範囲内にある全ての相異点は、本発明に含まれるものとして解釈されるべきである。
本発明の一実施例によれば、カオス波センサーを用いた光学検出システムが提供される。また、産業で利用する不純物や微生物の検出装置などに、本発明の実施例を適用することができる。

Claims (14)

  1. 第１断面と、前記第１断面に対向する第２断面と、前記第１断面および前記第２断面を貫通して内部空間を形成する内面を含むボディ部とを備え、
    前記ボディ部の前記内面は、前記内部空間に位置する流体内で前記第１断面と前記第２断面との間に入射する第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるためのパターンが形成される多重散乱増幅領域を備え、
    前記パターンは、前記内面から予め設定した深さｄを有する複数の溝が予め設定した間隔Λに配列されて形成される、パイプユニット。
  2. 前記パターンの前記深さｄおよび前記間隔Λは、前記第１波の波長λに基づいて決定される、請求項１に記載のパイプユニット。
  3. 前記パターンの前記深さｄは、次の数式を満足するように決定される、請求項２に記載のパイプユニット。
    Figure 0007037842000019
    ここにおいて、ｎは、流体の屈折率である。
  4. 前記パターンの前記間隔Λは、次の数式を満足するように決定される、請求項２に記載のパイプユニット。
    Figure 0007037842000020
    ここにおいて、θは、前記パターンによって散乱される前記第１波の散乱角である。
  5. 前記ボディ部には、前記流体内で多重散乱され、出射される第２波を検出する検出部に案内する１つ以上の出射ホールが形成される、請求項１に記載のパイプユニット。
  6. 前記出射ホールが２つ以上存在する場合、前記出射ホールは、前記ボディ部の互いに異なる位置に配置される、請求項５に記載のパイプユニット。
  7. 第１断面を通して流入される流体が第２断面を通して排出されるように、前記第１断面と前記第２断面とを貫通する内部空間が形成されるボディ部を備え、前記内部空間に位置する流体内で前記第１断面と前記第２断面との間に入射する第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるための多重散乱増幅領域を含むパイプユニットと、
    前記パイプユニットの前記流体に向かって前記第１波を照射する波源と、
    前記パイプユニットの外部に配置され、前記の照射された第１波が前記流体内で多重散乱されて発生するレーザースペックル（ｌａｓｅｒ ｓｐｅｃｋｌｅ）を予め設定した第１時点ごとに検出する検出部と、
    前記検出されたレーザースペックルを利用して前記検出されたレーザースペックルの時間的相関関係（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を取得し、前記取得した時間的相関関係に基づいて前記流体内の不純物の存在をリアルタイム（ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ）で推定する制御部と、を含み、
    前記パイプユニットの前記ボディ部には、前記流体内で多重散乱され、出射される第２波を前記検出部に案内する１つ以上の出射ホールが形成され、
    前記ボディ部は、前記内部空間を囲む内面を備え、
    前記ボディ部の前記内面に前記多重散乱増幅領域が備えられ、前記第１波の多重散乱（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）の回数を増幅させるためのパターンが形成され、
    前記パターンは、前記内面から予め設定した深さｄを有する複数の溝が予め設定した間隔Λに配列されて形成される、不純物検出システム。
  8. 前記パターンの前記深さｄおよび前記間隔Λは、前記第１波の波長λに基づいて決定される、請求項７に記載の不純物検出システム。
  9. 前記パターンの前記深さｄは、次の数式を満足するように決定される、請求項８に記載の不純物検出システム。
    Figure 0007037842000021
    ここにおいて、ｎは、流体の屈折率である。
  10. 前記パターンの前記間隔Λは、次の数式を満足するように決定される、請求項８に記載の不純物検出システム。
    Figure 0007037842000022
    ここにおいて、θは、前記パターンによって散乱される前記第１波の散乱角である。
  11. 前記出射ホールから出射される前記第２波は、前記検出部により予め設定した測定速度以上に前記レーザースペックルを検出するために、１ｍＷ／ｃｍ２以上のパワーの範囲を有する、請求項７に記載の不純物検出システム。
  12. 前記検出部の前記測定速度において、前記流体が前記出射ホールを通過する時間は、前記第１時点間の時間よりも大きくなるように設定される、請求項１１に記載の不純物検出システム。
  13. 前記出射ホールが２つ以上存在する場合、前記出射ホールは、前記ボディ部の円周方向に沿って互いに異なる位置に配置され、
    前記検出部は、前記出射ホールの数に対応するように備えられる、請求項７に記載の不純物検出システム。
  14. 前記第１波は、２００ｎｍ～１．８μｍの波長範囲を有する、請求項７に記載の不純物検出システム。
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US20230060089A1 (en) * 2021-08-23 2023-02-23 Nirrin Technologies, Inc. Laser speckle imaging for live cell quantification
KR102555181B1 (ko) * 2021-10-22 2023-07-13 포항공과대학교 산학협력단 홀로그래픽 스페클 패턴 기반 입자상 물질들의 농도 예측 모델 및 이의 생성 방법
KR102629589B1 (ko) * 2023-10-23 2024-01-29 (주)엘로이랩 유동형 대상물에 대한 기계학습이 적용된 자동화된 품질 검사 및 이물 추출 시스템 및 기계학습을 이용한 자동화된 품질 검사 및 이물 추출 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004051240A1 (en) 2002-12-05 2004-06-17 E2V Technologies (Uk) Limited Gas sensors
DE102014108630A1 (de) 2014-06-18 2015-12-24 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zur Durchführung optischer Messungen an fluiden Substanzen in Gefäßen mit einer Längsrichtung
WO2017086719A1 (ko) 2015-11-17 2017-05-26 한국과학기술원 혼돈파 센서를 이용한 시료 특성 탐지 장치

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6128866A (ja) * 1984-07-18 1986-02-08 Toshimitsu Musha 光強度ゆらぎを用いる免疫反応の測定方法および装置
JPH074928A (ja) * 1993-06-15 1995-01-10 Shimadzu Corp 歪測定装置
US6540381B1 (en) * 1995-10-20 2003-04-01 Douglass, Ii Myrl Rae Spectral light tube
US5904752A (en) 1997-06-23 1999-05-18 Skc, Inc. Method for collecting airborne particles and microorganisms by their injection into a swirling air flow
US5956139A (en) * 1997-08-04 1999-09-21 Ohio Aerospace Institute Cross-correlation method and apparatus for suppressing the effects of multiple scattering
JP3048049B1 (ja) * 1998-02-18 2000-06-05 株式会社スキャンテクノロジー 異物検査システム
GB2369182B (en) 2000-11-15 2004-12-08 Rusteck Ltd Optical detection of particles in a liquid medium
AU2003236291A1 (en) 2002-03-28 2003-10-27 Matsuuradenkosha Company Limited Evaluation method and device for gel state or sol-gel state change of object
US6877375B2 (en) * 2002-05-06 2005-04-12 Battelle Memorial Institute System and technique for characterizing fluids using ultrasonic diffraction grating spectroscopy
US6955075B2 (en) 2002-11-04 2005-10-18 Westinghouse Savannah River Co., Llc Portable liquid collection electrostatic precipitator
US20070206193A1 (en) * 2004-01-13 2007-09-06 Glucon, Inc. Photoacoustic Sensor
US7502114B2 (en) 2004-03-12 2009-03-10 Mks Instruments, Inc. Ozone concentration sensor
KR101320566B1 (ko) 2006-12-20 2013-10-28 재단법인 포항산업과학연구원 미스트 포집장치
US8500862B2 (en) 2006-12-22 2013-08-06 Nanovapor Fuels Group, Inc. System and method for removing volatile vapors from containers
US7964018B2 (en) 2007-12-03 2011-06-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for collecting and detecting airborne particles
US20100186524A1 (en) 2008-02-05 2010-07-29 Enertechnix, Inc Aerosol Collection and Microdroplet Delivery for Analysis
JP2009244360A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Brother Ind Ltd ライトパイプ、照明光学系及び画像投影装置
US20110242837A1 (en) * 2008-12-16 2011-10-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Device for mixing light
KR101108495B1 (ko) 2009-11-27 2012-01-31 한국과학기술연구원 적외선 가스 센서
US8944662B2 (en) * 2012-08-13 2015-02-03 3M Innovative Properties Company Diffractive luminaires
WO2014043609A1 (en) 2012-09-17 2014-03-20 The General Hospital Corporation Compensation for causes of temporal fluctuations of backscattered speckle patterns in laser speckle rheology of biological fluids
GB201319079D0 (en) 2013-10-29 2013-12-11 Univ St Andrews Random Wavelength Meter
KR102221557B1 (ko) 2014-07-28 2021-03-02 엘지전자 주식회사 부유미생물 측정장치 및 그 측정방법
US20160032233A1 (en) 2014-08-02 2016-02-04 Cashido Corporation Aeration apparatus, aeration method and cleaning method
WO2016028997A1 (en) 2014-08-20 2016-02-25 Research Triangle Institute Systems, devices, and methods for flow control and sample monitoring control
JP6722657B2 (ja) 2014-08-20 2020-07-15 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 試料の分割及び分析のためのデバイス及び方法
US20180010426A1 (en) * 2015-02-04 2018-01-11 Spoked Solutions LLC Slip stop friction sub
KR102652472B1 (ko) 2016-11-16 2024-03-29 주식회사 더웨이브톡 혼돈파 센서를 이용한 시료 특성 탐지 장치
KR101686766B1 (ko) 2015-11-17 2016-12-15 한국과학기술원 레이저 스페클을 이용한 세균 및 미생물 탐지 장치 및 방법
US10859473B2 (en) 2016-04-06 2020-12-08 University Of Florida Research Foundation, Inc. Bioaerosol detection systems and methods of use
KR101971272B1 (ko) 2016-06-02 2019-08-27 주식회사 더웨이브톡 패턴 구조물 검사 장치 및 검사 방법
KR101939779B1 (ko) 2017-09-12 2019-01-18 주식회사 더웨이브톡 혼돈파 센서를 이용한 유체 내 미생물 감지 시스템
JP6729897B2 (ja) 2018-03-09 2020-07-29 日機装株式会社 評価方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004051240A1 (en) 2002-12-05 2004-06-17 E2V Technologies (Uk) Limited Gas sensors
DE102014108630A1 (de) 2014-06-18 2015-12-24 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zur Durchführung optischer Messungen an fluiden Substanzen in Gefäßen mit einer Längsrichtung
WO2017086719A1 (ko) 2015-11-17 2017-05-26 한국과학기술원 혼돈파 센서를 이용한 시료 특성 탐지 장치

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