JP7362509B2 - 微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、有機系排水処理における処理水に含まれる微小粒子を計測する微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラムに関する。

都市下水等の有機系排水処理には一般的に、活性汚泥法が用いられる。活性汚泥法では、空気を処理水に供給し、有用微生物の働きにより、処理水中の有機物を分解する。

活性汚泥中の代表的な有用微生物に、バチルス属細菌（以下、単に「バチルス」と称する）がある。バチルスが出す酵素、抗生物質は溶菌作用があるため、バチルスが優占化した処理施設では、余剰汚泥発生量が少ない。また、バチルスは、硫酸還元細菌の働きを止める役割もあり、臭気の発生量も少ない。

したがって、処理水中に十分なバチルスが含まれているか否かを判定するために、バチルスの個数を把握することは重要である。

特許文献１には、光を汚泥中に入射して、それに対する光応答を観測することで、汚泥濃度および汚泥粒子径を測定する手法が開示されている。この手法では、Lambert-Beer lawより入射光に対する透過光の強度を測定し、検量線を用いて得られた信号レベルから、汚泥濃度を測定することができる。

特開２００４－３１７３５０号公報 特開２０１８－９６７８９号公報 特開２００７－２８９９４１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、汚泥のうち、バチルスを選択的に計測できるか否かは不明である。また、汚泥濃度を測定する際に、あらかじめ検量線を作成しておく必要があることや、Lambert-Beer lawは入射光と透過光との強度変化しか考慮していないために、センサの感度により測定できる濃度に制限があるという問題がある。

一方、計測精度を高めるために、顕微鏡を用いた専門家による計測も可能であるが、この計測には、相応の計測時間を要する上に、微小現象の変化等に定量的に追従した計測結果を得ることは困難である。

本発明が解決しようとする課題は、有機系排水処理における処理水に含まれる、バチルスのような微小粒子を、短時間かつ高精度で計測することができる、廉価で実現可能な微小粒子計測装置、微小粒子計測方法、および微小粒子計測プログラムを提供することである。

実施形態の微小粒子計測装置は、サンプルに含まれる微小粒子を計測する装置であって、光源、対物レンズ、結像レンズ、撮像部、判定部、およびカウント部を備えている。光源は、サンプルを照明する照明光を供給し、対物レンズは、照明光がサンプルを透過した透過光を束ね、結像レンズは、対物レンズによって束ねられた透過光を集光し、撮像部は、結像レンズによって、光強度が最大になるように集光された透過光を撮像し、判定部は、撮像部によって撮像された透過光の画像において、微小粒子に相当する部分を判定し、カウント部は、判定部によって微小粒子に相当すると判定された部分をカウントする。

都市下水等の有機系排水処理の流れを示す一般的なプロセスフロー図である。 第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。 光学系を実現する顕微鏡の構成例を示す概念図である。 透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。 図４と同一条件において、スライドガラスにサンプルがない状態で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。 スライドガラスにサンプルがない状態で透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。 透過光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。 スライドガラスにサンプルがない状態で撮像された画像の一部および対応する光強度分布の一例を示す図である。 二値化処理によって得られた部分平面図および対応する光強度分布の一例を示す図である。 ２次元平面画像の全体において、微小粒子であると判定された部分が、強調表示された例を示す図である。 第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。

以下に、実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置を、図面を参照して説明する。

まず、同微小粒子計測装置が適用される都市下水等の有機系排水処理ラインについて説明する。

図１は、都市下水等の有機系排水処理の流れを示す一般的なプロセスフロー図である。

図１に示す有機系排水処理ライン６０は、最初沈殿池６２、中間槽６４、および最終沈殿池６６から構成される。

処理水ｗが最初沈殿池６２に導入される。最初沈殿池６２では、処理水ｗに含まれる固形物ｋが沈殿し、処理水ｗの上澄みが、下流の中間槽６４に送られ、所定時間滞留する。処理水ｗには、活性汚泥であるバチルスが含まれている。これによって、中間槽６４では、処理水ｗ中の有機物がバチルスによって分解される。その後、中間槽６４内の処理水ｗは最終沈殿池６６に送られる。

最終沈殿池６６では、バチルスによる有機物の分解等によって生成された固形物ｋが沈殿し、処理水ｗの上澄みが、最終沈殿池６６から放流される。これによって、最終沈殿池６６から放流される時点では、処理水ｗに含まれる有機物の濃度は、許容値以下となる。

なお、最初沈殿池６２および最終沈殿池６６において沈殿した固形物ｋは、抜き取られて、まとめて減容処理される。

したがって、このような有機系排水処理ライン６０では、活性汚泥処理を促進するために、処理水ｗに十分なバチルスが含まれていることが必須となる。これを確認するために、中間槽６４から、定期的に処理水ｗをサンプリングし、バチルスの個数を計測する必要がある。

実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置１０はこの計測のために用いられる。微小粒子計測装置１０による計測結果は、有機系排水処理ライン６０の制御システム６８へ送られ、制御システム６８では、計測結果に応じて、有機系排水処理ライン６０の曝気運転の制御や、バチルスの濃度の制御等を行う。

以下に、微小粒子計測装置１０の具体的な構成について説明する。

（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。

微小粒子計測装置１０は、平行光源１２、対物レンズ１４、結像レンズ１６、イメージセンサ２２、判定部２４、およびカウント部２６を備えており、サンプルｓ中に含まれる微小粒子を計測する。

平行光源１２、対物レンズ１４、および結像レンズ１６は、この順に配置されることによって光学系２０を形成し、平行光源１２から発せられた照明光ａは、微小粒子を含むサンプルｓを含むスライドガラスｈを通過した後に、対物レンズ１４、結像レンズ１６を経て、イメージセンサ２２へ導かれるように構成されている。図２において直線ｃは、光軸を表す。光学系２０は、例えば、顕微鏡によって実現することができる。

一方、光学系２０以外の構成要素であるイメージセンサ２２、判定部２４、およびカウント部２６は、専用のプログラムにしたがって動作するプロセッサを備えたコンピュータによって実現することができる。

サンプルｓは、例えば、前述したように、中間槽６４からサンプリングされた処理水ｗである。また、微小粒子は、一例として、バチルスを生成する芽胞である。

サンプルｓは、スライドガラスｈに載せられ、カバーガラス等によって固定された状態で、平行光源１２と対物レンズ１４との間の光軸ｃ上に配置される。

平行光源１２は、サンプルｓが固定されたスライドガラスｈを照明する照明光ａを供給する。

サンプルｓに含まれるバチルスを生成する芽胞等の微小粒子は、屈折率の違いからレンズとして機能するため、微小粒子の外側を通過する光は、中心部分に集光される。したがって、照明光ａは、スライドガラスｈを通過すると、スライドガラスｈに固定されたサンプルｓに含まれる微小粒子のレンズ機能によって集光され、光強度の高い透過光ｔとなって、対物レンズ１４に入射する。

対物レンズ１４に入射した透過光ｔは、対物レンズ１４によって束ねられて、結像レンズ１６に入射する。

結像レンズ１６に入射した透過光ｔは、結像レンズ１６によって集光され、イメージセンサ２２へ送られる。

イメージセンサ２２は、結像レンズ１６によって集光された透過光ｔを撮像する撮像部として機能する。

判定部２４は、イメージセンサ２２によって撮像された透過光ｔの画像において、サンプルｓに含まれる微小粒子に相当する部分を判定する。

図２に示すような構成を有する光学系２０において、イメージセンサ２２に達する透過光ｔの光強度は、サンプルｓの、光軸ｃに沿った対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からの隔離距離ｚと、光学系２０の特性（対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１、結像レンズ１６の焦点距離ｆ_２、および対物レンズ１４と結像レンズ１６との距離ｌ_１、結像レンズ１６とイメージセンサ２２との距離ｌ_２）と、微小粒子の粒径ｒおよび屈折率ｎとに基づいて、以下に示すＲａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘにしたがって、光線追跡行列計算を行うことによって決定される。

上記式において、ｘは光軸ｃからの距離であり、ｕは光軸ｃに対する光の入射角度である。

前述した光学系２０の特性は、光学系２０の設計に応じて決定されるので既知である。また、計測対象とする微小粒子は、例えばバチルスを生成する芽胞のように予め想定されているので、粒径ｒ（バチルスを生成する芽胞の場合、約１μｍ）および屈折率ｎ（約１．５）も既知である。

したがって、サンプルｓは、Ｒａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘを用いて行われる光線追跡行列計算に基づいて、イメージセンサ２２に達する透過光ｔの光強度が最大になるように決定された、対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１から隔離距離ｚ離れた位置に配置される。

あるいは、光線追跡行列計算を用いなくても、対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からスライドガラスｈまでの隔離距離ｚを変化させながら、イメージセンサ２２で透過光ｔの画像を撮像し、最も光強度が高い画像が得られるときの隔離距離ｚになるように、スライドガラスｈを配置するようにしても良い。

対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からスライドガラスｈまでの隔離距離ｚを変化させながら隔離距離ｚを決定する手法の妥当性は、以下のように検証されている。

図３は、図２に例示する光学系２０を実現する顕微鏡２１の構成例を示す概念図である。

顕微鏡２１は、光学系２０と同様、平行光源１２、対物レンズ１４、結像レンズ１６を備えていることに加えて、対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からスライドガラスｈまでの隔離距離ｚを測定するためのレーザ変位計３０を備えている。対物レンズ１４と結像レンズ１６との距離ｌ_１は１３０ｍｍ、結像レンズ１６とイメージセンサ２２との距離ｌ_２は１６４．５ｍｍ、結像レンズ１６の焦点距離ｆ_２は１６４．５ｍｍ、対物レンズ１４の倍率は４０倍（×４０）、開口数は０．６５（ＮＡ＝０．６５）、焦点距離ｆ_１は４．１１２５ｍｍである。

このような顕微鏡２１を光学系２０として備えた微小粒子計測装置１０もまた、イメージセンサ２２の後段に判定部２４、およびカウント部２６を備えているが、図３ではこれらの図示を省略している。

図４、図５、図６はそれぞれ、図３に示す顕微鏡２１を光学系２０として備えた微小粒子計測装置１０のイメージセンサ２２による撮像によって得られた画像の一部および対応する光強度分布の例である。

図４（ａ）は、微小粒子としてバチルスを生成する芽胞を含むサンプルｓの、透過光ｔの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図である。このときの隔離距離ｚは０μｍ（ｚ＝０μｍ）である。

図４（ｂ）は、図４（ａ）におけるＡ－Ａ線に沿った光強度分布の一例を示す図である。

図４（ａ）における横軸は、光軸ｃからの距離に相当する位置ｘ（μｍ）（図２における縦方向）を示し、縦軸は光軸ｃからの距離に相当する位置ｙ（μｍ）（図２における奥行き方向）を示す。

図４（ｂ）における横軸は、図４（ａ）に対応した光軸ｃからの距離に相当する位置ｘ（μｍ）を示し、縦軸は透過光ｔの相対強度を示す。

図４（ｂ）では、バチルスが生成する芽胞に対応する鋭い光強度の増強を示すスパイクが観察される。

図５（ａ）は、図４（ａ）のような画像が取得された条件（すなわち、隔離距離ｚ＝０μｍ）において、スライドガラスｈにサンプルｓがない状態で撮像された画像の一部を例示する平面図である。

なお、図５（ａ）における縦軸および横軸の単位は、図４（ａ）における横軸および縦軸の単位と同じであり、図５（ｂ）における横軸および縦軸の単位は、図４（ｂ）における横軸および縦軸の単位と同じである。

ここで、スライドガラスｈには、約３０μｍの径を有するアクリル粒子（屈折率は約１．５）が含まれている。したがって、図５（ａ）に示される円形部分は、アクリル粒子に対応している。

ところが、図５（ａ）におけるＡ－Ａ線に沿った光強度分布を示す図５（ｂ）によれば、図５（ａ）に示される円形部分では、光強度が減少していることがわかる。平行光源１２からの照明光ａがアクリル粒子を透過した場合、Ｒａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘを用いた光線行列計算により、隔離距離ｚ＝０μｍである図５の条件では、透過光ｔの光強度は、イメージセンサ２２において最大になっていないことがわかる。

そこで、隔離距離ｚを変化させながら、イメージセンサ２２によって透過光ｔの画像を撮像することによって、イメージセンサ２２における透過光ｔの光強度が最大になるような隔離距離ｚをサーチした。なお、隔離距離ｚは、レーザ変位計３０によって測定される。

その結果、図６に示すように、隔離距離ｚ＝２６μｍのときに、イメージセンサ２２によって撮像される透過光ｔの光強度が最大になるとの結果が得られた。

図６（ａ）は、サンプルｓがないスライドガラスｈが照明光ａによって照明された場合に、イメージセンサ２２において、透過光ｔの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図である。中央に示される約３０μｍの径を有する部分は、アクリル粒子に対応していると考えられる。

図６（ｂ）は、図６（ａ）におけるＡ－Ａ線に沿った光強度分布の一例を示す図である。

なお、図６（ａ）における縦軸および横軸の単位は、図４（ａ）における横軸および縦軸の単位と同じであり、図６（ｂ）における横軸および縦軸の単位は、図４（ｂ）における横軸および縦軸の単位と同じである。

図６（ｂ）では、図５（ｂ）のように光強度が減少している部分と光強度が増加しているスパイクが同時に観察されている。この光強度が減少している部分の幅は約３０μｍとなることから、スライドガラスｈを構成するアクリル粒子に対応しているとわかる。

このように、図４の結果から、約１μｍの径を有する芽胞を計測する場合、隔離距離ｚ＝０μｍが最適であり、図５および図６の結果から、約３０μｍの径を有するアクリル粒子を計測する場合、隔離距離ｚ＝２６μｍが最適であると判定される。

実際、微小粒子計測装置１０を用いて、約１μｍの径を有する芽胞を計測する場合、最適な隔離距離ｚを、前述したＲａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘにしたがって、光線追跡行列計算を行うことによって求めたところ、ｚ＝０．７μｍとの結果が得られた。同様に、約３０μｍの径を有するアクリル粒子の場合についても計算したところ、ｚ＝２２．５μｍとの結果が得られた。

このように、イメージセンサ２２において撮像される透過光ｔの光強度が最大となる隔離距離ｚは、理論的に計算された値とほぼ同等となる。

判定部２４は、このようにしてイメージセンサ２２によって撮像された、光強度が最大となる画像において、例えば、予め設定したしきい値以上の光強度を示す部分は、バチルスを生成する芽胞のような微小粒子に対応していると判定する。

図７（ａ）は、サンプルｓの透過光ｔの光強度が最大となる条件で撮像された画像の一部を例示する平面図であり、図７（ｂ）は、図７（ａ）におけるＡ－Ａ線に沿った光強度分布の一例を示す図である。

なお、図７（ａ）における縦軸および横軸の単位は、図４（ａ）における横軸および縦軸の単位と同じであり、図７（ｂ）における横軸および縦軸の単位は、それぞれ図７（ａ）に対応した光軸ｃからの距離に相当する位置ｘ（μｍ）、透過光ｔの強度である。

図７（ｂ）に示す光強度分布Ｇには、直前および直後に急峻な上昇および下降を伴う光強度のスパイクＳＰが示されている。これに応じて、図７（ａ）には、光強度の高い領域が濃く、その周囲に位置する光強度の低い領域が薄く示されている。

図７（ａ）に例示する画像ｇには、バックグランドノイズとしてスライドガラスｈ自体による透過光も含まれているので、このスパイクＳＰが、微小粒子に対応しているのか、バックグランドノイズによるものなのか分からない。したがって、これを判定するためには、光強度分布Ｇから、バックグランドノイズによる寄与分を差し引く必要がある。

バックグランドノイズによる寄与分を把握するために、微小粒子計測装置１０は、スライドガラスｈにサンプルｓがない状態で、イメージセンサ２２によって透過光ｔの画像を撮像する。

図８（ａ）は、図７（ａ）が得られた条件において、スライドガラスｈにサンプルｓがない状態で撮像された画像を例示する平面図である。

図８（ｂ）は、図８（ａ）におけるＡ－Ａ線に沿った光強度分布の一例を示す図である。

図８（ａ）における横軸および縦軸は、図7（ａ）における横軸および縦軸と同じであり、図８（ｂ）における横軸および縦軸は、図7（ｂ）における横軸および縦軸と同じである。

図８（ａ）は、バックグランドノイズの画像に相当する。図８（ｂ）は、バックグランドノイズの光強度分布Ｔｈに相当し、この例では、光強度は、位置ｘに関係なく一定の光強度（Ｔｈ＝０．０２）を示している。したがって、図８（ａ）は、光強度が一様な画像となっている。

判定部２４は、このようなバックグランドノイズの光強度を、しきい値（図８（ｂ）の例では、０．０２）として使用し、図７（ｂ）に示すような光強度分布Ｇのうち、しきい値よりも高い光強度を示す部分を、微小粒子による透過光であると判定する。このような判定方法を、図９を用いて具体的に説明する。

図９（ｂ）は、図７（ｂ）と図８（ｂ）とを重ね合わせた図である。すなわち、図９（ｂ）には、光強度分布Ｇと、光強度分布Ｔｈとが重ね合わせて示されている。光強度分布Ｇは、微小粒子による透過光と、バックグランドノイズによる透過光とが合成されたものであり、光強度分布Ｔｈは、バックグランドノイズによる透過光によるものである。

したがって、判定部２４は、図９（ｂ）において斜線で示すように、光強度分布Ｇのうち、光強度分布Ｔｈよりも光強度が高い、言い換えれば、しきい値（０．０２）よりも光強度が高い部分Ｐを、微小粒子による透過光であると判定する。このように、判定部２４は、光強度に基づく二値化処理によって、微小粒子の判定を行う。

判定部２４はさらに、微小粒子であると判定した部分Ｐを、二次元平面画像において、強調表示させる。その一例を図９（ａ）および図１０に示す。

図９（ａ）には、図９（ｂ）において微小粒子であると判定された部分Ｐが、例えば赤色のように、周囲とは異なる色によって強調表示された例が示されている。

また、図９（ａ）のような表示から、判定部２４は、微小粒子の粒径ｒを把握することもできる。これによって、判定した微小粒子が、想定した通りの微小粒子であるか否かを確認したり、あるいは、サンプルｓに複数種類の微小粒子が含まれている場合には、粒径ｒで分類することによって、微小粒子を種類毎に判定することも可能となる。

図１０は、イメージセンサ２２によって撮像された２次元平面画像の全体において、微小粒子に相当すると判定された部分Ｐが、強調表示された例を示す図である。

図９（ａ）には倍率が４０倍である対物レンズを用いて、イメージセンサ２２によって撮像された２次元平面画像のうち、１つの微小粒子に対応する部分Ｐしか例示されていないが、図１０には倍率が１０倍である対物レンズを用いて、イメージセンサ２２によって撮像された２次元平面画像の全体に、多数の部分Ｐが示されていることを例示している。図１０においても、横軸は光軸ｃからの距離に相当する位置（図２における縦方向）を示し、縦軸は光軸ｃからの距離に相当する位置（図２における奥行き方向）を示すが、図１０に示す画像は低倍率１０倍で取得されているため、図９（ａ）に示す画像よりも視野が大きいことに注目されたい。

図１０に示すように、判定部２４によって微小粒子に相当すると判定された部分Ｐは、イメージセンサ２２によって撮像された２次元平面画像において、例えば赤色のように、周囲と異なる色で表示される。

カウント部２６は、図１０に例示されるような画像を、例えば画像処理して、赤色で表示された部分Ｐの数をカウントする。このカウントされた数は、微小粒子の数に相当するので、カウント部２６は、微小粒子の数を容易かつ確実にカウントすることができる。

また、サンプルｓに、例えば粒径で判別可能な複数種類の微小粒子が含まれている場合、判定部２４は、図１０に例示するような２次元平面画像において、粒子の種類別に異なる色で表示させることもできる。さらに、この画像を画像処理して、色毎に部分Ｐの数をカウントすることによって、カウント部２６は、微小粒子を、種類毎にカウントすることもできる。

なお、判定部２４は、前述した光線追跡行列計算を適用することにより、屈折率が不明である微小粒子の屈折率ｎを算出することもできる。これは、対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からサンプルｓまでの隔離距離ｚを変化させながら、イメージセンサ２２で透過光の画像を撮像し、最も光強度が高い画像が得られるときの隔離距離ｚを、Ｒａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘに代入することによって、この微小粒子の屈折率ｎを算出することができる。これには、粒径ｒが既知である必要があるが、粒径ｒが不明な場合には、前述したように図９（ａ）に示す画像から得られる粒径ｒを用いて、Ｒａｙ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍａｔｒｉｘに代入することによって、この微小粒子の屈折率ｎを算出することができる。

次に、第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作について説明する。

図１１は、第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の動作例を示すフローチャートである。

ステップＳ１では、光学系２０を用いて、微小粒子を含むサンプルｓの透過光ｔの画像が取得される（Ｓ１）。

これは、図２に示すように、光学系２０に設置され、サンプルｓを含むスライドガラスｈに、平行光源１２から照明光ａを照明した場合に、イメージセンサ２２によって透過光の画像が撮像されることによってなされる。

イメージセンサ２２による撮像によって得られる透過光の光強度が最大ではない場合（Ｓ２：Ｎｏ）、イメージセンサ２２による撮像によって得られる透過光の光強度が最大となるように、スライドガラスｈが設置される位置が調整される。この位置は、図２に示すように、光軸ｃに沿った対物レンズ１４の焦点距離ｆ_１からの隔離距離ｚに相当する（Ｓ３）。

イメージセンサ２２によって撮像された透過光の光強度が最大となる場合、すなわち、最適な隔離距離ｚが決定された場合（Ｓ２：Ｙｅｓ）、サンプルｓがないスライドガラスｈを配置した状態で、平行光源１２からスライドガラスｈに向けて照明光ａを照射することによって得られた透過光を、イメージセンサ２２によって撮像する。これは、例えば図８（ｂ）に例示するようなバックグランドノイズによる透過光に相当する。判定部２４は、この画像から、二値化のためのしきい値を決定する（Ｓ４）。

その後、判定部２４は、ステップＳ１で得られた光強度分布Ｇ（例えば、図７（ｂ）参照）のうち、ステップＳ４で決定されたしきい値（例えば、図８（ｂ）に示すようなＴｈ＝０．０２）よりも光強度が高い部分Ｐ（図９（ｂ）参照）を、微小粒子による透過光に相当すると判定する二値化処理によって、微小粒子の判定を行う。そして、微小粒子に相当すると判定された部分Ｐを、例えば赤色のように、周囲と異なる色で強調表示する二値化画像（例えば、図１０参照）を構成する（Ｓ５）。

その後、カウント部２６は、この二値化画像に基づいて、部分Ｐの数をカウントする。カウントされた数は、微小粒子（例えば、バチルスを生成する芽胞）の数に相当する。このようにして、微小粒子の数が計測される（Ｓ６）。

以上説明したように、第１の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置によれば、有機系排水処理における処理水に含まれる、バチルスのような微小粒子を、従来検出法であるマイクロコロニー法、シーケンス法、および蛍光染色法を適用した装置よりも、短時間で計測することができる。しかも、計測は、検量線などを必要としない簡素な手法で実現できるので、微小粒子計測装置を廉価で実現することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。以下の説明において、第１の実施形態と同一部分については、同一符号を用いて示し、重複説明を避ける。

図１２は、第２の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置の構成例を示す概念図である。

第１の実施形態の微小粒子計測装置１０では、判定部２４は、しきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定したが、第２の実施形態の微小粒子計測装置１１では、判定部２４は、しきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて、あるいは、この手法と組み合わせて、機械学習によって微小粒子を判定する。

機械学習による微小粒子の判定を実現するために、図１２に例示する微小粒子計測装置１１は、図２に例示する微小粒子計測装置１０にさらに、データベース２８と、機械学習部２９とを備えている。

データベース２８は、判定部２４からアクセス可能となっている。

データベース２８には、判定部２４によって過去に微小粒子に相当すると判定された部分の光強度分布情報が蓄積されている。光強度分布情報は、例えば図７（ｂ）に示すような波形情報であっても、あるいは、この波形情報に対応する数値情報であってもよい。

機械学習部２９は、データベース２８に蓄積されている光強度分布情報に対して機械学習による画像解析を行い、解析結果を、判定部２４へ出力する。この解析結果は、波形の類似性を含む。

波形の類似性は、例えば、図７（ｂ）に示すようなスパイクＳＰの形状の特徴に基づいて決定することができる。すなわち、図７（ｂ）に示すスパイクＳＰは、直前に鋭い光強度の低下を示すスパイクＳＰ_１と、直後に鋭い光強度の低下を示すスパイクＳＰ_２とを伴うという特徴を有する。したがって、機械学習部２９は、この特徴に着目し、直前に鋭い光強度の低下を示すスパイクＳＰ_１と、直後に鋭い光強度の低下を示すスパイクＳＰ_２とを伴うスパイクＳＰに対応する部分に、高い類似性を与える。

さらにより類似性の精度を高めるために、機械学習部２９は、スパイクＳＰの高さはスパイクＳＰ_１の深さよりも大きい、スパイクＳＰの高さはスパイクＳＰ_２の深さよりも大きい、スパイクＳＰ_１の深さはスパイクＳＰ_２の深さよりも大きい、スパイクＳＰ、スパイクＳＰ_１、およびスパイクＳＰ_２の幅は同程度、といった特徴に応じて、類似性を決定するようにしても良い。

イメージセンサ２２によって新たな画像が撮像された場合、判定部２４は、この画像において、機械学習部２９によって与えられた類似性よりも高い類似性を示す部分は、微小粒子に相当すると判定する。

このように、判定部２４は、機械学習による結果を使って、微小粒子の判定を行うことができる。これは、第１の実施形態で説明した二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて、あるいは、二値化によって微小粒子を判定する手法と組み合わせて実施することが可能である。

また、このように機械学習による結果を使って、判定部２４によって微小粒子に相当すると判定された部分Ｐもまた、イメージセンサ２２によって撮像された２次元平面画像において、例えば赤色のように、周囲と異なる色で表示される。

したがって、カウント部２６は、第１の実施形態で説明したように、例えば画像処理により、赤色で表示された部分の数をカウントすることによって、微小粒子の数を容易かつ確実にカウントすることができる。

判定部２４はさらに、微小粒子に相当すると判定した部分の光強度分布情報および粒子の大きさ、アスペクト比、真円度やフェレー長などをはじめとした形態情報をデータベース２８に蓄積させる。

これによって、機械学習部２９は、より多くの光強度分布情報および形態情報を用いて画像解析できるようになるので、判定部２４による判定精度もますます向上する。

このように、第２の実施形態の微小粒子計測装置１１によれば、機械学習を適用することによって、微小粒子をより高い精度で判定できるのみならず、微小粒子に相当すると判定された新たな光強度分布情報がデータベース２８に蓄積され、機械学習に使用されるようになるので、学習効果によって、判定精度をさらに高めることができる。

しかも、このように機械学習を適用して微小粒子を判定する手法は、第１の実施形態で説明したようなしきい値を用いた二値化によって微小粒子を判定する手法に代えて実施することも、あるいは、組み合わせて実施することもできる。

例えば、微小粒子に相当する部分の判定精度をより高めるために、第１の実施形態の手法と、本手法とによって、ともに微小粒子に相当すると判定された部分を、微小粒子に相当すると判定してもよい。このように判定された部分は、微小粒子に相当している確率が極めて高い。

以上説明したように、第２の実施形態の微小粒子計測方法が適用された微小粒子計測装置もまた、バチルスを生成する芽胞のような微小粒子を、従来技術よりも、短時間かつ簡素に計測することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０、１１・・微小粒子計測装置、１２・・平行光源、１４・・対物レンズ、１６・・結像レンズ、２０・・光学系、２１・・顕微鏡、２２・・イメージセンサ、２４・・判定部、２６・・カウント部、２８・・データベース、２９・・機械学習部、３０・・レーザ変位計、６０・・有機系排水処理ライン、６２・・最初沈殿池、６４・・中間槽、６６・・最終沈殿池、６８・・制御システム

Claims (9)

1. サンプルに含まれる微小粒子を計測する微小粒子計測装置であって、
   前記サンプルを照明する照明光を供給する光源と、
   前記照明光が前記サンプルを透過した透過光を束ねる対物レンズと、
   前記対物レンズによって束ねられた透過光を集光する結像レンズと、
   前記結像レンズによって、光強度が最大になるように集光された透過光を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された前記透過光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する判定部と、
   前記判定部によって前記微小粒子に相当すると判定された部分をカウントするカウント部と
   を備えた、微小粒子計測装置。
2. 前記サンプルは、前記撮像部において撮像される前記透過光の強度が最大となるように決定された距離、前記対物レンズの焦平面から光軸に沿って隔離して配置され、
   前記距離は、前記対物レンズの焦点距離から前記サンプルまでの隔離距離を変化させながら、前記撮像部によって前記透過光の画像を撮像することによって、前記撮像部における前記透過光の光強度が最大になるような隔離距離をサーチすることによって決定される、請求項１に記載の微小粒子計測装置。
3. 前記判定部は、前記撮像された前記透過光の画像において、予め設定したしきい値以上の光強度を示す部分を、前記微小粒子に相当する部分と判定する、
   請求項１または２に記載の微小粒子計測装置。
4. 前記予め設定したしきい値は、前記透過光の画像が撮像された条件と同じ条件において、前記サンプルのない状態で、前記撮像部によって撮像された画像における光強度から決定される、
   請求項３に記載の微小粒子計測装置。
5. 前記判定部によって前記微小粒子に相当すると判定された部分の光強度分布情報を蓄積するデータベースと、
   前記データベースに蓄積されている光強度分布情報に対して機械学習による画像解析を行い、解析結果を前記判定部へ出力する機械学習部とを、更に備え、
   前記判定部は、前記撮像部によって前記透過光の新たな画像が撮像されると、前記解析結果に基づいて、前記新たな画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する、
   請求項１または２に記載の微小粒子計測装置。
6. 前記判定部は、前記微小粒子に相当すると判定した部分の光強度分布情報を、前記データベースに蓄積させる、
   請求項５に記載の微小粒子計測装置。
7. 前記判定部は、前記微小粒子に相当すると判定した部分を、前記透過光の画像において、他の部分と異なる色で表示させ、
   前記カウント部は、前記透過光の画像において、異なる色で表示された部分をカウントすることによって、前記微小粒子をカウントする、
   請求項１乃至６のうち何れか１項に記載の微小粒子計測装置。
8. サンプルに含まれる微小粒子を計測する方法であって、
   光源によって供給される照明光によって、前記サンプルを照明し、
   前記照明光が前記サンプルを透過した透過光を対物レンズによって束ね、
   前記対物レンズによって束ねられた透過光を結像レンズにより集光し、
   前記結像レンズによって、光強度が最大値になるように集光された透過光を撮像し、
   前記撮像された前記透過光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定し、
   前記判定された部分をカウントする、
   微小粒子計測方法。
9. サンプルに含まれる微小粒子を計測するプログラムであって、
   前記サンプルを照明するために光源から供給され、前記サンプルを透過し、対物レンズによって束ねられ、その後、結像レンズによって、光強度が最大値になるように集光された光を撮像する機能、
   前記撮像された光の画像において、前記微小粒子に相当する部分を判定する機能、
   前記判定された部分をカウントする機能を、
   コンピュータに実現させるための微小粒子計測プログラム。