JPH0644278B2 - 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置 - Google Patents

画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置

Info

Publication number
JPH0644278B2
JPH0644278B2 JP5739384A JP5739384A JPH0644278B2 JP H0644278 B2 JPH0644278 B2 JP H0644278B2 JP 5739384 A JP5739384 A JP 5739384A JP 5739384 A JP5739384 A JP 5739384A JP H0644278 B2 JPH0644278 B2 JP H0644278B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
tissue
image
automatic
pixels
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP5739384A
Other languages
English (en)
Other versions
JPS60204080A (ja
Inventor
寛一郎 田辺
淳 木村
牧彦 森
和夫 中村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NIPPON REGULATOR KK
NIREKO KK
OOSAKA GASU KK
Osaka Gas Co Ltd
Original Assignee
NIPPON REGULATOR KK
NIREKO KK
OOSAKA GASU KK
Osaka Gas Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NIPPON REGULATOR KK, NIREKO KK, OOSAKA GASU KK, Osaka Gas Co Ltd filed Critical NIPPON REGULATOR KK
Priority to JP5739384A priority Critical patent/JPH0644278B2/ja
Priority to US06/715,876 priority patent/US4617682A/en
Priority to CA000477493A priority patent/CA1223355A/en
Publication of JPS60204080A publication Critical patent/JPS60204080A/ja
Publication of JPH0644278B2 publication Critical patent/JPH0644278B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G06T7/44—Analysis of texture based on statistical description of texture using image operators, e.g. filters, edge density metrics or local histograms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明はコークス、ピッチ、人造黒鉛、焼結鉱等の、光
学的異方性組織を含んでなる物質を画像解析によって組
織分析する方法および装置に係わり、さらに詳しくは各
組織の構成比率を自動的に測定する定量測定方法および
その装置に関する。
従来技術 例えばコークスは、異方性の認められない一様な組織、
および顕微鏡による観察で結晶が粒状に見える異方性組
織、繊維状に見える異方性組織、結晶が比較的大きくリ
ーフレット状に見える異方性組織、並びに石炭のイナー
ト組織に相当する組織等の様々の組織を含んで構成され
ている。このように光学的異方性組織を含んでなるコー
クスにおいては、それらの組織が生産過程における原料
炭の配合や乾留条件等と相関関係を有し、またコークス
としての強度や反応性等の諸性状とも相関関係を有して
いることが知られている。従って例えば組織の分析デー
ターを統計的に処理することでコークスの諸性状を推定
できるとともに、さらにその生産における原料炭の配合
や乾留条件等のコントロールに関しての指標とすること
が可能となる。
しかしながら従来の顕微鏡組織による組織分析、特に組
織の構成比率（各組織が存在する比率）の測定において
は一般に人手によるポイント・カウント法が採用されて
いる。この方法の実施において従来は、検査員が偏光顕
微鏡を操作し、その視野を代表する組織と見做せる対象
部分を選定してその組織の判別を行い、これを多数視野
望ましくは５００視野以上について繰り返し行うことに
より各組織の出現率を求め、これに基づいてサンプルに
おける組織の構成比率を求めている。このように目視観
察に基づいて各組織の判別を行う従来の方法では熟練を
必要とするうえ検査員の疲労が激しいことから問題があ
る。しかも検査員の個人差等により測定精度、測定速度
等の上でも大きな問題があり、この解決のために自動化
が望まれている。
このために従来から顕微鏡組織に関する自動測定装置の
開発が進められてきている。その１つとして、反射率測
定システムがある。これはフォトマルによって反射率を
測定し、測定した反射率をＡ／Ｄコンバータを介して数
値化して自動解析するものである。しかしながら、測定
した反射率である一次データに基づいて組織判定するた
め解析能力が悪く、異方性組織を含む物質に対してはこ
の方法では測定不可能である。また、石炭組織に関して
は、ＴＶカメラを使用し、顕微鏡視野の画像を得て組織
の構成比率を求める方法も提案されている。しかしこの
種の従来の解析方法においては、得られた画像をエリア
アナライザーを用いて解析して画像の輝度ヒストグラム
を求め、これに基づいて組織分析するものであり、精度
の点で満足できないという問題がある。さらにまた、セ
ミコークスの組織分析システムとして、光源側の偏光板
を回転させ、或る回転角度毎の反射率を測定してその最
大値および最小値を求め、これから異方性指数を演算し
て、閾値レベルにより組織を分類する方法も提案されて
いる。しかしこの方法も精度の点で満足できないという
問題がある。
発明の目的 本発明の目的は光学的異方性組織を含んで成る物質に対
する画像解析による組織分析、特に各組織の構成比率を
自動的に測定する組織定量測定方法および装置を提供す
ることである。
発明の構成 本発明による方法および装置は、顕微鏡による組織像を
ＴＶカメラで撮像し、その画像を縦横１００画素×１０
０画素以上、通常は５１２画素×５１２画素に分割し、
各画素の濃度レベルが数十段階、通常は６４段階以上好
ましくは２５６段階ないし１０２４段階に分割してデジ
タル画像メモリーに記憶させ、前記デジタル画像メモリ
ーに記憶させた画像の一部分である基準とせる面積部分
を抽出してこの面積部分におけるグレイレベルを求め、
また基準とさせる面積部分から少なくとも４方向へ位置
をズラせて同一面積の少なくとも４つの異なる面積部分
を抽出してその面積部分におけるグレイレベルを求め、
前記基準とせる面積部分およびそこから位置をズラせた
面積部分におけるグレイレベルの変化量と方向を求め、
予め設定しておいた測定対象組織およびその組織に関す
る同様なグレイレベルの変化量と方向についての相対的
な関係のデータとの比較に基づいて組織を認識すること
を特徴とする。
以下に本発明をさらに詳しく説明する。
第１図に例としてコークスの組織分析に使用するサンプ
ルを示す。このサンプル１は、測定対象とせるコークス
から従来行われている縮分法によって多数のコークス粒
２を作り、透明な合成樹脂３で固めた後、一断面をとっ
てこれを研磨して測定面１Ａとしたものである。本発明
はこのようなサンプル１を使用して測定対象物質を構成
する組織の構成比率を測定するものである。
第２図に示す組織自動定量測定装置は本発明により構成
された装置であり、ここでは概略的な構成を示してい
る。即ちこの装置はサンプル１をセットするステージ装
置１０、サンプル１の測定面１Ａを見るための偏光顕微
鏡１１、顕微鏡像を撮像するためのＴＶカメラ１２、そ
してＴＶカメラ１２により得られた画像を基にして以下
に詳しく説明するように本発明の特徴とする処理を行う
本体装置１３を含んでいる。この本体装置１３は測定視
野を監視できるようにするためのモニターＣＲＴ１６、
測定結果を印字出力するめのプリンター１７、補助ディ
スク装置１８、デジタイザー１９およびキーボード２０
を備えている。
ステージ装置１０は詳細に示していないが周知のように
サンプル１を固定する手段を有している。またこのステ
ージ装置１０は従来知られている自動走査駆動可能なス
テージ装置とされており、このための駆動機構１４（概
略的に示す）を備えている。この駆動機構１４によるス
テージ装置１０の作動は本体装置１３によって後述のよ
うに制御されるようになっている。
偏光顕微鏡１１は自動焦点機構１５（概略的に示す）を
備えており、後述するように視野の移動等に際して常に
鮮明な偏光像をえられるように制御できるようになって
いる。この自動焦点機構１５も本体装置１３によって自
動制御されるようになっており、従来知られている何れ
の機構とすることもできる。
偏光顕微鏡１１にはＴＶカメラ１２が組付けられて顕微
鏡像を撮像し、この撮像信号を本体装置１３に与えるよ
うになっている。このＴＶカメラ１２としては高解像の
ものが望まれる。
本体装置１３は、ＴＶカメラ１２により撮像された測定
視野に関する影像信号を受け、各点の濃度をアナログ／
デジタル変換して各画素の濃度レベルを決定し、測定視
野のデジタル画像を形成するようになっていて、本発明
において特徴とする組織定量測定の自動化を達成するた
めの手段、即ちデジタル画像メモリー、記憶装置、およ
び処理装置即ち演算回路を含んでいる。
ここで、デジタル画像メモリーは測定視野の画像をデジ
タル画像として記憶するためのものであり、画像を構成
する一平面を１００画素×１００画素以上、通常は５１
２画素×５１２画素に分割し、各画素の濃度レベルを数
十段階、通常は６４段階以上好ましくは２５６段階ない
し１０２４段階に分別して記憶する機能を備えたものと
されている。即ち本発明で使用するデジタル画像は二値
化画像ではない。
また、記憶装置は測定対象物質に含まれる組織において
判別すべき各組織に関するデータを予め記憶させておく
ためのものであり、これらのデータは測定前に予めキー
ボード２０等により本体装置１３にインプットできるよ
うになっている。ここで判別すべき各組織に関するデー
タとは測定対象とする物質や判別すべき組織に関して相
違するので適宜設定されるのであるが、グレイレベル等
の静的なデータに限られない。本発明では後述するよう
に測定対象部分を微少距離につき移動させた前後におけ
る各組織のパターンに特有なグレイレベルの変化に関す
るデータを記憶させておき、これを組織の判別に利用す
ることを特徴とするのである。
処理装置は、前記デジタル画像メモリーに取り込んだ画
像の一部分をなす小領域の面積部分に注目し、該面積部
分から４つ以上の何れかの方向へズレた位置における同
一面積の４つ以上の異なる面積部分に関するグレイレベ
ルの変化量と方向についての画素単位の相対関係を求
め、前記記憶装置にあらかじめ記憶させた各組織の識別
基準に照らして何れの組織であるかを判定するととも
に、サンプルに対して予め定めた手順で多点測定して各
組織の構成比率を演算するような一連の処理を実行させ
るものである。
実施例 このような組織自動定量測定装置によって行う本発明の
測定方法の実施例につき以下に説明する。
先ず、コークス粒を含むサンプル１に対して予め第３図
に示すように適当間隔で測定位置Ｐｓを例えば５００点
以上定め、この測定位置Ｐｓに対して順次に偏光顕微鏡
を位置制御して測定を実施するものとした。このような
測定位置Ｐｓの順次の移動は駆動機構１４によるステー
ジ装置１０の水平移動制御によって行い、これは予め本
体装置１３の処理装置に与えたプログラムにより制御し
た。この際、各測定位置Ｐｓにおける焦点調整を焦点機
構１５の制御により行った。
各測定位置Ｐｓにおける組織をＴＶカメラ１２により撮
像し、２５０μｍ×２５０μｍの面積部分に相当する画
像を得た。この画像の一例を第４図に示す。さらにこの
画像を第５図に示すようにデジタル画像メモリーＡに各
画素の濃度レベルを２５６段階として記憶させた。ここ
で、サンプル１に対して予め定めた測定位置Ｐｓの視野
内にコークス粒が存在しているか否かを判定することが
必要となる。何故ならばこの測定位置Ｐｓの視野内に樹
脂３のみが存在しているならば、この視野における測定
は不要となるからである。このために、グレイレベルを
この判定のための基準とすることができた。即ち樹脂部
分３はコークス組織２よりグレイレベルが低いので、こ
の画像全体としてのグレイレベルに基づいて測定視野内
にコークス組織が５０％以上存在しているか否かを判定
し、この判定に基づいてコークス組織の判別処理に進む
か、或いはこの測定位置Ｐｓをとばして次の測定位置Ｐ
ｓへ進むかの判別処理を行った。このような判定処理は
予め本体装置１３の処理装置に設定した判定プログラム
により、予め記憶装置に記憶させておいたグレイレベル
に関するデータを基にして自動的に処理した。
コークス組織が５０％以上存在している画像に関して
は、画像中央の位置を中心に５０μｍ×５０μｍの面積
に相当する測定マスクＢを初期測定対象面積部分として
選定した。
次に、測定マスクに関してその組織が何れの組織である
かの識別処理を行った。この識別処理においては、ここ
では以下に述べるような本発明の特徴とする手順により
「粗さ」を求め、それぞれの組織に関して予め記憶装置
に記憶させておいた閾値によって各組織を識別した。
即ち、先ず初期測定対象の小領域の面積部分となる測定
マスクにおけるグレイレベルを画素単位で求め、次に画
像における横方向を０゜として時計回りに０゜、４５
゜、９０゜、１３５゜の各方向へ測定マスクをそれぞれ
２０μｍに相当する距離だけ移動（対象面積部分を変化
させる）させ、それぞれの新たな測定マスクにおけるグ
レイレベルを画素単位で求めて、移動前後のグレイレベ
ルの変化量をそれぞれのマスク内において相対する画素
単位で算出した。このようなグレイレベルの変化量は、
例えば組織の粒度が微少で均等に分布しているような組
織即ち相関が高い組織においては変化量は小さく、組織
の粒度が均等に分布していないような組織即ち相関の低
い組織においては変化量は大きくなり、組織のパターン
と大きな関係を有するのである。ここではこのようなグ
レイレベルのマスク内において相対する画素単位の変化
量を絶対値を「粗さ」と定義し、この「粗さ」に閾値を
定めて組織の識別を行ったのである。また、第６図に示
すような繊維状の組織では、筋に沿った方向に関しては
相関が比較的高いが、これと異なる方向に関しての相関
は前記相関に比較して低い。従って、「粗さ」の高低に
加えて、０゜、４５゜、９０゜、１３５゜の各方向に関
しての「粗さ」の相違を考慮することで組織の識別をよ
り正確に行なえるのである。
このような判別処理もまた本体装置１３の処理装置に予
め与えたプログラムにより自動的に処理した。
このようにして測定位置Ｐｓに関しての組織を識別した
のち、このデーターを保存し、然る後次の測定位置Ｐｓ
に対する測定を上述のように実施し、これを予め定めた
測定数（５００回）につき繰り返した。この間、判別さ
れた各組織の数を計数し、最終的にこの計算値からこの
コークスに含まれる組織の構成比率を求め、例えばプリ
ンター１７によりその結果を打ち出した。
ここで、上述した「粗さ」のデータに基づく組織の識別
処理において例とせる測定対象物質であるコークスに関
しては次のように識別基準を設定して測定を実施した。
異方性の見られない一様な組織は、移動方向に無関
係に移動前後での濃度レベル段階の差の絶対値の平均が
８以下あるとした。
直径が１．５μｍ以下の粒子模様で構成されている
比較的均質な異方性組織は、移動方向に無関係に移動前
後での濃度レベル段階の差の絶対値の平均が８を越えて
２３以下であるとした。
直径が１．５μｍ〜１０μｍ以下の粒子模様で構成
されている比較的均質な異方性組織は、移動方向に無関
係に移動前後での濃度レベル段階の差の絶対値の平均が
２３を越えて４０以下であるとした。
長さが１０μｍ以上で幅が１０μｍ以下の第６図に
示したような繊維条組織は、濃度レベルの差の絶対値の
平均が方向によって倍以上であるとした。
幅、長さともに１０μｍ以上の大きい不定形模様で
構成されている異方性組織は、移動方向に無関係に移動
前後での濃度レベル段階の差の絶対値の平均が４０を越
えるとした。
石炭のイナート由来のイナート組織は、移動方向に
無関係に移動前後での濃度レベル段階の差の絶対値の平
均が８を越え４０以下とし、且つの場合と明るさが同
じ程度であるとした。
このような識別基準によってサンプル１の各点Ｐｓの組
織を自動的に判別して構成比率を求めた結果を従来のよ
うに人手によって求めた構成比率と比較した結果、第７
図に示すように充分に人手に換えて実用化するのに満足
できる良好な結果を得られた。
尚、本発明による方法は測定の対象物質により処理内容
および識別基準は相違するが、上述した本発明において
定義した「粗さ」に基づいて組織の識別が充分に可能で
あることが見出された。
発明の効果 画像のパターンをその「粗さ」に基づいて識別し、
しかも異なる方向に関しての「粗さ」を求めることでパ
ターンとして認識できるので、人間による識別と同様な
識別ができる。
デジタル画像メモリーが数十段階、通常６４段階以
上の濃度レベルで各画素のデーターを記憶するので、対
象物質に応じて「粗さ」の閾値を容易に設定でき、識別
能力も向上される。
測定結果のバラツキがなく、常に同程度の精度を保
証できる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明による組織自動定量測定において使用す
るサンプルを示す斜視図。 第２図は本発明による組織自動定量測定装置の構成を示
す概略的な構成図。 第３図は本発明による組織自動定量測定においてサンプ
ルに対する例とせる測定対象位置を示す説明図。 第４図はサンプルの測定対象位置において得られた画像
の一例を示す説明図。 第５図は画像を記憶させるデジタル画像メモリーの記憶
画像およびこれにおいて設定される測定マスクを示す説
明図。 第６図はここで繊維状組織と称する組織の画像を示す説
明図。 第７図は本発明による組織自動定量測定方法で測定した
場合と人手によって測定した場合との測定結果を比較す
るグラフ。 １……サンプル ２……コークス粒 ３……合成樹脂 １０……ステージ装置 １１……偏光顕微鏡 １２……ＴＶカメラ １３……本体装置 １４……駆動機構 １５……自動焦点機構 １６……モニターＣＲＴ １７……プリンター １８……補助ディスク装置 １９……デジタイザー ２０……キーボード Ａ……デジタル画像メモリーの記憶画像 Ｂ……測定マスク Ｐｓ……測定位置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森 牧彦 奈良県北葛城郡上牧町片岡台１―13―３ (72)発明者 中村 和夫 大阪府羽曳野市西浦２−1720―６ (56)参考文献 特開 昭56−168550（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−42732（ＪＰ，Ａ) 特開 昭47−45797（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−115079（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−22940（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−222380（ＪＰ，Ａ) 特公 昭48−20155（ＪＰ，Ｂ１)

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】光学的異方組織を含んでなる物質における
    各組織の定量測定方法であって、 顕微鏡による組織像をＴＶカメラで撮像し、 その画像を縦横１００画素×１００画素以上、通常は５
    １２画素×５１２画素に分割し、各画素の濃度レベルが
    数十段階、通常は６４段階以上、好ましくは２５６段階
    ないし１０２４段階に分別してデジタル画像メモリーに
    記憶させ、 前記デジタル画像メモリーに記憶させた画像の一部分で
    ある基準とせる小領域の面積部分を抽出して、この面積
    部分におけるグレイレベルを求め、 前記基準とせる面積部分から少なくとも４方向へ位置を
    ズラせて同一面積の少なくとも４つの異なる面積部分を
    抽出して、この面積部分におけるグレイレベルを求め、 前記基準とせる面積部分および前記位置をズラせた面積
    部分におけるグレイレベルの変化量と方向を求め、 予め設定しておいた測定対象組織およびその組織に関す
    る小領域のグレイレベルの変化量と方向についての相対
    的な関係のデータとの比較に基づいて組織を認識する、 諸段階を包含することを特徴とする画像解析による組織
    自動定量測定方法。
  2. 【請求項２】測定対象物質のサンプルに対して異なる多
    数点、好ましくは数百点の位置に関して前記組織の認識
    を繰り返して実施し、この結果を基にして測定対象物質
    における各組織構成比率を自動的に決定させることを特
    徴とする特許請求の範囲第１項に記載の画像解析による
    組織自動定量測定方法。
  3. 【請求項３】光学的異方性組織を含んでなる物質におけ
    る各組織の構成比率を自動的に測定するための画像解析
    による組織自動定量測定装置であって、 測定対象物質のサンプルの組織拡大像を得るための偏光
    顕微鏡と、 偏光顕微鏡により得た像を撮像するためのＴＶカメラ
    と、 ＴＶカメラにより得た画像を記憶するための画像メモリ
    ーであって、画像を構成する一平面を１００画素×１０
    ０画素以上、通常は５１２画素×５１２画素に分割し、
    各画素の濃度レベルを数十段階、通常は６４段階以上、
    好ましくは２５６段階ないし１０２４段階に分割できる
    機能を有するデジタル画像メモリーと、 サンプルに含まれる光学的異方性組織において判別すべ
    き各組織に関する特徴を予め記憶させておくための記憶
    装置と、 前記デジタル画像メモリーに取り込んだ画像の一部分を
    なす小領域の面積部分および該面積部分から４つ以上の
    何れかの方向へズレた位置における同一面積の４つ以上
    の異なる面積部分に関するグレイレベルの変化量と方向
    についての相対的な関係を求め、前記記憶装置にあらか
    じめ記憶させた各組織の識別基準に照らして何れの組織
    であるかを判定するとともに、サンプルに対して予め定
    めた手順で多点測定して各組織の構成比率を演算する処
    理装置と を有して構成されていることを特徴とする画像解析によ
    る組織自動定量測定装置。
  4. 【請求項４】サンプルに対して予め定めた手順で多点測
    定するために、該サンプルを保持せるステージ装置が自
    動走査駆動可能なステージ装置とされていることを特徴
    とする特許請求の範囲第３項記載の画像解析による組織
    自動定量測定装置。
  5. 【請求項５】前記偏光顕微鏡が自動焦点機構を備えてい
    ることを特徴とする特許請求の範囲第３項または第４項
    に記載の画像解析による組織自動定量測定装置。
  6. 【請求項６】前記処理装置により演算した各組織の構成
    比率等の演算結果を出力するプリンターが備えられてい
    ることを特徴とする特許請求の範囲第３項から第５項ま
    での何れか１項に記載の画像解析による組織自動定量測
    定装置。
JP5739384A 1984-03-27 1984-03-27 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置 Expired - Lifetime JPH0644278B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5739384A JPH0644278B2 (ja) 1984-03-27 1984-03-27 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置
US06/715,876 US4617682A (en) 1984-03-27 1985-03-25 Method and apparatus for automatic quantitative measurement of textures by image analysis
CA000477493A CA1223355A (en) 1984-03-27 1985-03-26 Method and apparatus for automatic quantitative measurement of textures by image analysis

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5739384A JPH0644278B2 (ja) 1984-03-27 1984-03-27 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS60204080A JPS60204080A (ja) 1985-10-15
JPH0644278B2 true JPH0644278B2 (ja) 1994-06-08

Family

ID=13054373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5739384A Expired - Lifetime JPH0644278B2 (ja) 1984-03-27 1984-03-27 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US4617682A (ja)
JP (1) JPH0644278B2 (ja)
CA (1) CA1223355A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108931621A (zh) * 2018-05-11 2018-12-04 中南大学 一种基于过程纹理特征的锌矿品位软测量方法

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4845552A (en) * 1987-08-20 1989-07-04 Bruno Jaggi Quantitative light microscope using a solid state detector in the primary image plane
US5040225A (en) * 1987-12-07 1991-08-13 Gdp, Inc. Image analysis method
JPH01259243A (ja) * 1988-04-08 1989-10-16 Sumitomo Metal Mining Co Ltd 不透明鉱物等の顕微鏡画像の自動定量測定方法および装置
JPH0795345B2 (ja) * 1988-04-21 1995-10-11 株式会社イーゼル 画像処理方法
US4878114A (en) * 1988-05-10 1989-10-31 University Of Windsor Method and apparatus for assessing surface roughness
US5216624A (en) * 1989-07-11 1993-06-01 Hiroshi Kurita Automated fossil-reflectance measurement apparatus and methods
US5341439A (en) * 1989-09-21 1994-08-23 Hsu Shin Yi System for texture-based automatic detection of man-made objects in representations of sensed natural environmental scenes
US5274715A (en) * 1989-09-21 1993-12-28 Hsu Shin Yi Characterizing image texture
US5420628A (en) * 1990-01-16 1995-05-30 Research Development Foundation Video densitometer with determination of color composition
US5194949A (en) * 1990-01-16 1993-03-16 Research Development Foundation Video densitometer
JP2925647B2 (ja) * 1990-04-16 1999-07-28 オリンパス光学工業株式会社 顕微鏡変倍装置
WO1992002001A1 (en) * 1990-07-16 1992-02-06 E.I. Du Pont De Nemours And Company Method and apparatus for measuring crimp frequency of a web
US5303310A (en) * 1991-08-30 1994-04-12 Imc Fertilizer, Inc. Method and apparatus for image analysis of composite ores
FR2684829A1 (fr) * 1991-12-04 1993-06-11 Philips Electronique Lab Methodes de synthese de signaux de texture et de transmission et/ou stockage de tels signaux, ainsi que dispositifs et systemes pour leur mise en óoeuvre.
US5396260A (en) * 1992-12-22 1995-03-07 The Center For Innovative Technology Video instrumentation for the analysis of mineral content in ores and coal
FR2713779B1 (fr) * 1993-12-10 1996-03-08 Lorraine Laminage Procédé automatique d'analyse macérale et de détermination du pouvoir réflecteur de la vitrinite dans les charbons.
US6043840A (en) * 1996-04-19 2000-03-28 Alliedsignal Inc. Apparatus and method for characterizing fiber crimps
US6330343B1 (en) * 1999-02-26 2001-12-11 Conoco Inc. Method for measuring coke quality by digital quantification of high intensity reflectivity
US6954545B2 (en) 1999-02-26 2005-10-11 Conocophillips Company Use of a scanner to determine the optical density of calcined coke as a measure of coke quality
BE1014971A3 (fr) * 2002-03-18 2004-07-06 Centre Rech Metallurgique Procede et dispositif pour la determination en ligne de rugosite de bandes d'acier en mouvement.
US6947150B2 (en) * 2002-05-16 2005-09-20 Boise White Paper, Llc Method and apparatus for determining out-of-plane defects in a paper sample
KR20080024484A (ko) * 2005-05-25 2008-03-18 아레바 엔피 적어도 하나의 분열성 물질을 포함하는 엘리먼트에서비등방성을 측정하기 위한 방법 및 대응 설비
US8872823B2 (en) * 2009-10-09 2014-10-28 Microsoft Corporation Automatic real-time shader modification for texture fetch instrumentation
US9582919B2 (en) * 2009-10-09 2017-02-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic run-time identification of textures
JP6342280B2 (ja) * 2014-09-25 2018-06-13 関西熱化学株式会社 石炭における高輝度成分を識別する方法、装置及びコンピュータプログラム。
CN105717116A (zh) * 2016-02-23 2016-06-29 中国农业大学 动物源性肉骨粉的种属鉴别方法和系统
JP6763251B2 (ja) * 2016-09-16 2020-09-30 日本製鉄株式会社 構成比率推定装置、構成比率推定プログラム、及びその方法
CN113516637B (zh) * 2021-06-23 2022-02-15 深圳市小绿人网络信息技术有限公司 一种基于图像自动识别废钢种类的方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2092711A1 (ja) * 1970-06-10 1972-01-28 Armines
US4229797A (en) * 1978-09-06 1980-10-21 National Biomedical Research Foundation Method and system for whole picture image processing
US4466122A (en) * 1981-02-17 1984-08-14 Sidney Auerbach Discriminator for pattern recognition
JPS5822940A (ja) * 1981-08-03 1983-02-10 Mitsubishi Chem Ind Ltd 石炭組織分析法及び装置
JPS58222380A (ja) * 1982-06-18 1983-12-24 Fujitsu Ltd 極点画像処理方式

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108931621A (zh) * 2018-05-11 2018-12-04 中南大学 一种基于过程纹理特征的锌矿品位软测量方法
CN108931621B (zh) * 2018-05-11 2020-10-02 中南大学 一种基于过程纹理特征的锌矿品位软测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
CA1223355A (en) 1987-06-23
JPS60204080A (ja) 1985-10-15
US4617682A (en) 1986-10-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0644278B2 (ja) 画像解析による組織自動定量測定方法およびその装置
Oberholzer et al. Methods in quantitative image analysis
EP0421606A2 (en) Indentation hardness tester
JP3581149B2 (ja) 境界ピクセル・パラメータの規則正しいシーケンスを用いた物体を識別するための方法及び装置
US5841882A (en) Automatic process for the maceral analysis and the determination of the reflectance of vitrinite in coals
US5010578A (en) Method and apparatus for the identification of metal surface finishes
Sugimoto et al. Development of an automatic Vickers hardness testing system using image processing technology
AU599851B2 (en) Process and system for digital analysis of images applied to stratigraphic data
Rolke et al. Size structure analysis of zooplankton samples by means of an automated image analyzing system
JPH0521180B2 (ja)
JP2541735B2 (ja) 塗膜劣化診断方法及び装置
JP3165429B2 (ja) 凝集像判定方法
JPH09145594A (ja) 臨床検査における反応済検体の粒子凝集パターンの判定方法及び粒子凝集パターンの表示とプリント方式
JPS59204741A (ja) 硬度の自動測定装置
LIPKIN et al. Textural parameters related to nuclear maturation in the granulocytic leukocytic series
JPS5842732A (ja) 焼結鉱性状の測定方法
JPH0781962B2 (ja) 異物検出方法
JPH01259243A (ja) 不透明鉱物等の顕微鏡画像の自動定量測定方法および装置
JPS60100032A (ja) 焼結鉱等の顕微鏡画像における自動定量測定方法
JPH0619259B2 (ja) 表面欠陥検査方法
JP3083896B2 (ja) 欠陥弁別方法および装置
CA1180811A (en) Method and apparatus for measuring mean cell volume of red blood cells
JPS59216036A (ja) 自動硬度計
JP3435224B2 (ja) 非金属介在物の検査装置
McCracken et al. Microcomputer‐based image analysis system for quantitative area measurements