JPH08504522A - 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 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、認識可能な境界を有する検査した物体を識別するための方法及び装置に関するものである。物体の画像が形成され（３４）、複数のピクセル（３６）に分割される。画像の中の物体の境界が検知され（４０）、境界ピクセルのパラメータが規則正しいシーケンスを形成する：ｐ₁．．．ｐ_k．．．ｐ_N、ここで、ｐ₁は、第１の境界ピクセルのパラメータ値である；ここで、ｐ_Nは、最後の境界ピクセルのパラメータ値である；Ｎは、境界ピクセルの総数であり、ｋは、Ｎピクセルに対する指標である。ｋが次のような関係（Ｉ）を満足するようにｐｋデータ・ポイントを決定する（４２）：ｌ／Ｍ＜ｋ／Ｎ＜ｉ／Ｍ、ここで、Ｍは、分位区分の総数であり、ｉは、ｉ番目の分位区分である。物体は、ｐ_kデータ・ポイント値に基づいて識別され、そのデータ・ポイントは、上記の関係から得られたＭ区分のｉ番目の分位である。

Description

【発明の詳細な説明】 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 技術分野 本発明は、物体の画像が形成される、検査を受ける物体を識別するための方法 及び装置に関するものである。特に、本発明は、認識可能な境界と「分位（ｑｕ ａｎｔｉｌｅ）」と呼ばれる新しい特徴を有する物体に基づいて物体を識別する ための方法と装置に関するものである。 発明の背景 物体を識別するための方法と装置がよく知られている。生物学的サンプルを識 別するための方法は、検査を受ける生物学的サンプルのタイプを識別するための 様々な技術を十分持っている。例えば、アメリカ合衆国特許第４，１７５，８６ ０号を参照すること。様々なパラメータのヒストグラムを生成することも知られ ている。例えば、アメリカ合衆国特許第３，８５１，１５６号を参照すること。 これまで、物体を識別するための既知の方法の一つは、物体のサイズを利用す るものであった。物体を識別するために使用することができる物体の別のパラメ ータには、色、内部光学密度、物体の境界内の平均強度が含まれる。 しかしながら、事例によっては、独自に物体を識別す るか、あるいは、一定のパラメータによって同じ結果が得られるならば、２つの 物体を区別することができる。従って、例えば、２つの物体が同じサイズであり 、同じ内部光学密度を有し、同じ平均可視光強度を有する場合には、そうしたパ ラメータに基づいて、物体の一つを識別するか、あるいは２つの物体を区別する ことはできない。それに加えて、そうしたパラメータの幾つかは、計算上集約的 であり、著しい量の時間、あるいはコンピュータ源を必要とする。従って、本発 明は、物体を識別するための新しい方法、あるいは装置、あるいは「分位」と呼 ばれる新しいパラメータに基づいて、２つの物体を区別することを目的とする。 発明の要約 本発明では、認識可能な境界を有する検査を受ける物体を識別するための方法 が公開されている。この方法は、物体の画像を生成するステップで構成される。 複数のピクセルを形成するために、画像を分割する。次に、画像の中の検査を受 ける物体の境界を検知する。検知した境界内の各々のピクセルのパラメータにつ いて、測定を行う。検知した境界内の測定したピクセルのパラメータ値を規則正 しいシーケンスで生成する。指標ｋが次のような関係を満足するように、測定し た特定のパラメータ値Ｐ_k（ここで、ｋは、規則正しいシーケンスの指標である ）を決定する： Ｎ：ピクセルの総数； Ｍ：分位区分の総数； ｉ：区分のｉ番目の画分、あるいは、ｉ番目の分位に対応する指標 次に、物体に関連した上記の関係から得たＭ区分内のｉ番目の分位であるＰ_k パラメータ値に基づいて、検査を受ける物体を識別する。 本発明は、また、前述の方法を実行するための装置も目的としている。 図面の簡単な説明 図１は、同じサイズと形を有し、同じ平均強度を有するが、異なる２つの物体 、「ａ」及び「ｂ」の説明図である。 図２は、検知した境界のピクセルの数に対する光の強度のヒストグラムを示す グラフである。 図３は、検知した境界のピクセルの累積数に対する光の強度の累積ヒストグラ ムを示すグラフであり、各々の物体について決定した分位の特徴を共に示してあ る。 図４は、様々な既知の物体の予め決定された関係あるいは分位の表である。 図５は、境界のピクセルについて測定したパラメータの値の規則正しいシーケ ンスである。 図６は、本発明の方法を実行するために適切な装置のブロック図である。 図面の詳細な説明 図１を参照すると、２つの物体：物体「Ａ」１２及び「Ｂ」１４の画像１０の 概略図が示してある。下記で示した記述が、物体「Ｂ」から物体「Ａ」を区別す るための本発明の方法に関するものであるが、本発明の方法は、検査を受ける単 一の物体を識別するためにも同様に適用可能であるとも見なすことができる。 物体１２及び１４の各々は、それぞれ認識可能な境界１８及び２０を有してい る。図１に示したように、各々の物体１２及び１４は、同じサイズと形状を有し ている。図解の目的のために、同じサイズと形状を有するものとして物体１２及 び１４を示してあるが、本発明を実行する必要はない。同じサイズと形状を有す る物体１２及び１４を用いて本発明の方法を図解する目的は、サイズ及び形状と いった別のパラメータを使用できない場合に検査を受ける物体１２及び１４を区 別するために、本発明の方法をどのように使用することができるかを示すことで ある。 もちろん、物体１２及び１４は、細胞、遺伝子、あるいはその他の生物学的、 あるいは非生物学的物体といった実際の物体の画像を示している。本発明の方法 では、物体１２及び１４から画像１０を採取する。ＣＣＤといった電子ビデオ・ カメラを用いることによって、画像１ ０を生成することができる（本発明の方法を実行するために適した装置の特定の 詳細は、下記に論じる）。次に、物体の色のタイプを区別するために使用するこ とができる異なるカラー・フィルタに従って、画像１０をフィルタにかける。各 々の異なるカラー・フィルタを分割して、複数のピクセルを生成する。次に、各 々のピクセルをディジタル化する。物体１２及び１４の各々の境界を決定する。 例えば、参考のためにここに添付したアメリカ合衆国特許第４，５３８，２９９ 号に開示した方法によって、それを行うことができる。 各々の物体１２及び１４の各々の境界を一旦決定したら、境界内の各々のピク セルのパラメータの一つを測定する。一つのパラメータは、可視光の強度であっ ても良い。従って、境界位置１８及び２０内に配置された各々のピクセルでの可 視光の強度を測定する。 一つの従来の方法は、ピクセルの数に対する強度のヒストグラムを生成するこ とである。図２を参照すると、２つのヒストグラムが示してある。図２ａのヒス トグラムは、物体１２に対応するが、図２ｂのヒストグラムは、物体１４に対応 する。図１から見て取れるように、物体１２は、境界１８内の全領域を通して、 実質上均一な強度（暗い画像は輝度を示している）を有している。従って、図２ ａに示したヒストグラムは、実質上Ｎ₁ピクセルを示しており、各々、Ｉ₁の強度 を有している。それとは対照的に、物体１４は、物体１２の均一な強度Ｉ₁ よりも大きい強度を有する小さい区域１６を有している。図２ｂに示したヒスト グラムは、スポット１６のピクセルのＮ₂数が、実質上Ｉ₂の強度値を有すること を示しており、Ｎ₁＞Ｎ₂、及びＩ₂＞Ｉ₁である。 各々の物体１２及び１４のヒストグラムが生成されたら、次に、累積ヒストグ ラムを作成する。少なくとも、一定の強度値を有するピクセルの数を合計するこ とによって、累積ヒストグラムを生成する。Ｎ＝ｆ（Ｉ）である場合、ここで、 Ｎは、強度レベルＩを有するピクセルの数であるが、その場合、ＣｕｍＮ＝Ｆ（ Ｉ）である。ここで、ＣｕｍＮは、強度レベル≦Ｉを有するピクセルの累積数で ある。ここで、 図２ａ及び２ｂに示したヒストグラムの累積ヒストグラムを図３に示してある 。 すべてのピクセルの累積画分と関連した可視光の強度といった特定のパラメー タ値は、分位と呼ばれる。従って、図３から、５０番目の分位は、物体１２につ いてＩ₃であり、物体１４についてＩ₄である。離散的な百分率の均一な増分であ る従来の百分率表現とは異なって、分位表現は、離散的で、均一な増分に限定さ れない、ということを明記すべきであろう。従って、そのｉ番目、ｊ番目、ある いはｋ番目の分位によって物体を識別する ことができ、ここで、ｉ、ｊ、及びｋは、必ずしも、離散的で均一な増分を発生 させるわけではない。 図３に示した分位の関係は、各々の物体１２及び１４と関連し、異なっている ので、得られた分位の関係に基づいて、物体１２及び１４を互いに区別すること ができる。その代わりに、物体１４といった特定の物体を独自に識別するために 、物体１４に関連した分位の関係を、その分位関係が予め決定されている既知の 別の物体の予め決定された関係の表と比較することができる。別の既知の物体の 予め決定された分位関係の表は、実験結果に基づくことができる。次に、予め決 定された分位関係の表に対して分位関係を比較することによって、検査を受ける 物体のタイプを独自に識別する。 互いに物体１２及び１４を区別するため、あるいは、分位関係を比較すること によって未知の物体を識別するために、（２つの粒子の場合は）互いに、（独自 に物体を識別しようとする場合は）表に対して、各々の規則正しい対の数（Ｑ、 Ｉ）（ここでＱは、分位数であり、Ｉは、それに関連した強度である）を比較す る必要はない。一つの方法は、特定の分位数での検査を受ける物体の関連する強 度値を、同じ分位数での別の物体の関連する強度値に対して、あるいは、同じ分 位数での識別済みの物体の関連する強度値の表に対して比較することである。従 って、図３に示したように、物体１２に関する５０番目の分位は、Ｉ₃の強度値 を有し、物体１４に関する同 じ５０番目の分位は、値Ｉ₄を有している。一つの物体を別の物体から区別する ために、こうした強度値を互いに比較することができる。その代わりに、物体の 一つの５０番目の分位を、その５０番目の分位が予め決定されている識別済みの 粒子の強度値の表と比較することができる。図４を参照すること。未知の物体の ５０番目の分位を表と比較することによって、未知の物体を識別することができ る。 もちろん、我々が強度が統計的に変動する生物学的粒子の物体を扱う場合、検 査のすべての事例で同じ粒子に関して特定の分位に関連する強度を正確に決定す ることができないことがある。従って、表で表現した関係は、その範囲の強度値 を有する物体を独自に識別できるように、特定の分位に関する強度値の範囲を包 含する。実験的結果から識別された一般的なサンプルから、値の範囲を得ること ができる。 前述の実施例は、物体を区別する方法を示しているが、２つの物体１２及び１ ４の平均強度を区別することができない。しかしながら、可視光の強度と得られ た分位を用いれば、互いに物体を区別することができる。光の強度以外のパラメ ータを利用して、粒子を区別することもできる。従って、カラー表示によって、 利用に適した別のパラメータを区別する。赤、青及び緑の３原色を用いて、色を 表現することができる。その代わりに、色相、強度及び彩度、あるいは、シアン 、マゼンタ及び黄色に よって、色を表現することができる。 一つの特定の実施例では、原色の色表現の差を使用する。ｌｏｇ（ａ）−ｌｏ ｇ（ｂ）のパラメータを使用することができる。ここで、ａ及びｂは、それぞれ 、赤と青の原色の強度である。考えられる別の組み合わせには次のようなものが ある：ａが緑で、ｂが赤である；あるいはａが緑で、ｂが青である。 分位を計算する前述の方法の問題は、累積ヒストグラムを生成しなければなら ないということである。これには、複数の離散的な「ビン（ｂｉｎｓ）」を作成 する必要がある。ビンは、第１の画分から第２の画分までのすべてのピクセルの 累積画分によって定義される。図３から分かるように、０からＩ_Tまでの累積ヒ ストグラムのすべての値を離散的なビンの数に分割しなければならない。ｉ番目 の分位は、ピクセルのｉ番目の累積画分に対応するＩの値である。上記のように 、ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）といったパラメータの場合、値の範囲は、（対数 演算の性質によって）莫大になることがある。従って、ビンの境界の選択が難し くなることがある。 本発明の方法では、累積ヒストグラムを計算することなく、分位を計算するこ とができる。本発明の方法では、検出された境界内の各々のピクセルについて測 定したパラメータの値は、規則正しいシーケンスに配置される。これは、図５に 示してある。前述のように、本発明の方法に使用した実施例の場合、物体１２及 び１４は、同じ サイズと形状であると見なされる。従って、こうした各々の物体１２及び１４を 同じ数のすべてのピクセル、Ｎに分割する。次に、例えば、境界内の各々のピク セルに関する可視光の強度のパラメータを規則正しいシーケンスに配置する。Ｐ₁ は、可視光の最低の強度を有するピクセルの値である。Ｐ_Nは、可視光の強度と いったパラメータの最高の値を有するピクセルの値である。次に、測定したピク セルのパラメータの値を規則正しいシーケンスに形成する。Ｐ_kの値は、最低の 値と最高の値との間のピクセルのパラメータを表現しており、ｋは、Ｎピクセル に対する指標である。 それに従って、ｋが次のような関係を満足するように、ｋを選択する： ここで、Ｍは、分位区分の総数であり、ｉは、区分のｉ番目の画分、あるいは ｉ番目の分位である。ｉ番目に選択した分位の場合、ｋを決定したら、データ・ ポイントＰ_kの強度値は、ｉ番目の分位を関連した強度値であるか、あるいは、 単に、ｉ番目の分位の値である。従って、ｉ番目の分位に基づいて、検査を受け る物体を別の物体から区別することができる。 その代わりに、対応するｉ番目の分位の予め決定された値の表に基づいて、す べての別の物体から検査を受け る物体を区別することができる。２つの物体が、同じ数のピクセルを有していな くても、これを行うことができる。従って、例えば、物体１はＮ₁のピクセルを 有しており、物体２はＮ₂のピクセルを有している。次のように、ピクセルのパ ラメータを規則正しいシーケンスで配置する： Ｐ₁．．．Ｐ_k1．．．Ｐ_N1−Ｎ₁のピクセルを有する物体１ Ｐ₁．．．Ｐ_k2．．．Ｐ_N2−Ｎ₂のピクセルを有する物体２ ここで、ｋは、指標である。ｋが次のような式を満足するように、各々の物体 について、Ｐ_kデータ・ポイントを決定する： Ｍ−分位区分の総数； ｉ−区分のｉ番目の画分、あるいはｉ番目の分位区分 ここで、物体１及び２に関して、同じになるようにｉとＭを選択する。その結 果として、各々の物体に対して得られるＰ_kの値を互いに比較して、物体を区別 する。もちろん、前述のように、Ｐ_k1がＰ_k2と等しくなくても、物体１及び２が 同じタイプの物体であることがある。その範囲内の値を有する物体は依然として 同じタイプであるような、特定の分位に対する値のある範囲が存在する ことがある。 前述のように、本発明の方法を用いれば、累積ヒストグラム計算を行わなくて すむ。その結果として、累積ヒストグラムを計算するために、ビンのサイズを設 定する必要がない。データ・ポイントの指標を決定するために、単純で比較可能 な関係を決定して、そこから、測定したパラメータのデータ・ポイントの値を得 る。その値は、関心のある分位に対応するものである。 次のような表１を参照すれば、本発明の方法の実施例が分かり、３つの粒子の 実施例を示してある：粒子１、粒子２、粒子３であり、各々、同じパラメータの 強度が変動する５０のピクセルを有している。 次の表（表２）は、３つの粒子について計算した様々な統計的値を示している 。 次の表（表３）は、第１のカウントと第２のカウントとの間の値を有するピク セルの数のカウントを含む各々のビンを用いて、複数（１０）の「ビン」を作成 することを示している。従って、ビン＃１には、０と１０との間の強度値を有す るすべてのピクセルが含まれる。粒子＃１の場合、１３のピクセルがある。粒子 ＃２と＃３の場合、それぞれ４０と４０となる。１０のビンを選択して、ピクセ ルの強度値の最大範囲を１０の画分に区分する。強度値の最大範囲は、それぞれ 、粒子＃１、＃２及び＃３について、ゼロから４１．２３、９７．００及び９７ ．００であるので、１０のビンを選択して、０−１０−２０−．．．．−９０− １００のピクセル強度値を記述する。累積ヒストグラムを名付けられた縦欄は、 ゼロとビン＃と関連した値との間の強度値を有するピクセルの総数の累積カウン ト（％で示す）である。表３から分かるように、累積ヒストグラムに基づいて、 粒子＃２と＃３を区別することはできない。更に、前述のように、ｌｏｇ（ ） に基づいた強度値の場合、値が大きくなることがある。従って、ピクセルの強度 値の範囲が大きくなり、強度値を扱い易い数のビンに分割することを難しくして いる。 次のような表（表４）は、本発明の方法に従って再構成したピクセルの強度値 の表（表１）を示している。最高から最低まで、ピクセルの強度値を順番に配列 する。（もちろん、規則正しいシーケンスは、最低から最高までとすることがで きる。）この実例では、３つの粒子の各々についてのＰ50は、それぞれ、値、６ ．４６、２．８７及び１．６６を有するが、Ｐ１は、それぞれ、４１．２３、９ ７．００及び９７．００である。 ここで、「ランク」とは、ピクセルの強度による連続した規則であり、「ピク セル＃」は、表１からのピクセルの数であり、「強度」は、「表１」からの対応 する「ピクセル＃」に対する強度値であり、「パーセント」は、「強度」の項目 に示された強度値またはそれ以下を有する粒子の百分率である。 従って、粒子１について３のランクを有するピクセルは、表１からのピクセル ＃４５である。粒子１に関するピクセル＃４５は、３４．８０の強度値を有して いる。更に、粒子１のすべてのピクセルの９５．９１％は、３４．８０あるいは それ以下の強度値を有している。 １０（累積ヒストグラム計算に基づいた実施例と同じ）幾つかの「ビン」、あ るいは分位Ｍを選択し、ピクセルのＮ−番号＝５０であれば、その場合、 ここで、ｉは、ｉ番目のビンである。ｉ＝１０であれば、 ｋ₁₀＝５０を選択するならば、それぞれ、粒子＃１、＃２、＃３について、Ｐ_k10 ＝６．４６、２．８７、１．６６である。 粒子＃２について、Ｐ_k10＝２．８７が、粒子＃３についてＰ_k10＝１．６６か ら明確に異なるので、粒子＃２及び＃３を区別することができるが、ヒストグラ ム及び累積ヒストグラムといった統計に基づいた別の分析では、粒子を区別する ことができない。更に、単一の値を比較しても、値の範囲を比較することができ る。それぞれ、粒子＃１、＃２、＃３に関して、Ｐ_k9（Ｋ₉＝４５）＝８．５５ 、３．７７、１．９８、及びＰ_k8（Ｋ₈＝４０）＝９．１６、４．２５、２．２ ５についても、同じことが当て嵌まる、ということに留意すること。 本発明の方法を実行するために適した装置３０を図６に示す。装置３０は、検 査区域３３に焦点を結ぶ顕微鏡３２で構成される。検査区域は、顕微鏡スライド 、あるいはアメリカ合衆国特許第４，３３８，０２４号に開示されたようなフロ ー・セルであって良い。カメラ３４を顕微鏡３２に取り付けて、適合させて、そ の中に粒子を有する懸濁液の一部を撮像する。カメラ３４は、ラスター・スキャ ン・タイプであることが望ましく、ソニー製のＣＣＤカメラ・モデルＸＣ−７１ １とすることができる。カメラ３４は、顕微鏡３２を通して見た視界の電気的画 像を生成することができる。更に、カメラ３４は、画像の各々のピクセルに対応 する電気信号と共に、画像を複数のピクセルに分割する。カメラ３４も、各々の 色（赤、青及び緑）に対して、複数の信号（３）を出力する。 カメラ３４からの各々の信号は、デジタイザー３６に供給され、デジタイザー は、各々のピクセルの画像強度をグレー・スケール値に対応する電気信号にディ ジタル化する。望ましくは、ピクセルを０〜２５５の間のグレー・スケール値に ディジタル化する。 デジタイザーから、デジタル化されたグレー・スケール値をメモリ３８に供給 して、そこに値を保存する。メモリ３６は、ＲＡＭとすることができる。アメリ カ合衆国特許第４，５３８，２９９号で開示されているような境界検知器４０は 、メモリ３８の中の画像に対して動作して、検知された画像の境界を検出する。 また、結果も、メモリ３８に保管される。 メモリ３８から、コンピュータ４２が画像に関して動作して、検知された境界 内の各々のピクセルの光の強度といったパラメータを測定する。 装置３０が検査を受ける単一の粒子を確認しようとする場合、コンピュータ４ ２によって導出された粒子の分位値を、以前に識別してある粒子の記憶された値 の表４６と比較する。表４６は、ＲＯＭ、あるいはその他のメモリでも良い。結 果をディスプレー４４に表示することができる。 装置３０が、検査を受ける複数の物体を区別しようとする場合、異なる物体の 各々の画像の境界の各々のピクセルに対する同じパラメータについて、分位を生 成する。分位から、検査を受ける粒子を互いに区別することがで きる。結果をディスプレー４４に表示することができる。 コンピュータ４２は、コンピュータ・プログラムに従ってタスクを実行する。 ＭＳ−ＤＯＳオペレーティング・システムで実行するためのＣ言語で書かれた分 位を計算するためのプログラムのコピーは、次のようなものである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． 検査を受ける物体を識別する方法において、前記物体が認識可能な境界を 有し、 ａ）前記物体の画像を形成するステップと、 ｂ）前記画像を分割して、複数のピクセルを形成するステップと、 ｃ）前記画像の中の検査を受ける前記物体の境界を検知するステップと、 ｄ）検知した境界内の各々のピクセルのパラメータを測定するステップと、 ｅ）検知した境界内の、測定したピクセルのパラメータの規則正しいシーケン スを形成するステップと、 Ｐ₁．．．Ｐ_k．．．Ｐ_N Ｐ₁：検知された境界内のピクセルのパラメータの第１の値； Ｐ_N：検知された境界内のピクセルのパラメータの最後の値； Ｎ：検知された境界内のピクセルの総数； ｋ：Ｎピクセルに対する指標； ｆ）ｋが次のような関係を満足するようにＰ_kデータ・ポイントを決定するス テップと、 Ｍ：分位区分の総数； ｉ：区分のｉ番目の画分、あるいはｉ番目の分位区分； ｇ）前記物体に関連したステップ（ｆ）から得た関係に基づいて、検査を受け る前記物体を識別するステップと、 からなる方法。 ２． Ｐ₁が最小値であり、Ｐ_Nが最高値である、請求項１記載の方法。 ３． 更に、識別ステップが、検査を受ける物体を識別するために、識別されて いる別の物体の予め決定された関係の表に対して、検査を受ける前記物体に関連 したステップ（ｆ）の前記関係を比較するステップを含む、請求項１記載の方法 。 ４． 識別されている別の物体の予め決定された関係の表が値の範囲で構成され ている、請求項３記載の方法。 ５． 識別されている別の物体の予め決定された関係の表が単一の値で構成され ている、請求項３記載の方法。 ６． 予め決定された関係が実験結果に基づいている、請求項４記載の方法。 ７． 識別されている別の物体の予め決定された関係の表が単一の値で構成され ている、請求項６記載の方法。 ８． 前記パラメータが可視光の強度である、請求項１記載の方法。 ９． 前記パラメータが同じ位置でのカラー表現の関数 である、請求項１記載の方法。 １０． 前記カラー表現が３原色に基づいている、請求項９記載の方法。 １１． 前記カラー表現が色の色相、強度及び彩度に基づいている、請求項９記 載の方法。 １２． 前記パラメータが、 ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）であり、 ここで、ａ及びｂが２つの異なる色の強度である、請求項１０記載の方法。 １３． ａが赤色であり、ｂが青色である、請求項１２記載の方法。 １４． ａが青色であり、ｂが緑色である、請求項１２記載の方法。 １５． ａが緑色であり、ｂが赤色である、請求項１２記載の方法。 １６． 検査を受ける複数の異なる物体を区別する方法であって、各々の物体が 、認識可能な境界を有し、 ａ）前記複数の物体の各々の画像を用いて、複数の画像を形成するステップと 、 ｂ）複数のピクセルを形成するために、前記複数の画像の各々を分割するステ ップと、 ｃ）前記各々の画像の中の検査を受ける各々の物体の境界を検知するステップ と、 ｄ）検知した各々の物体の境界内の各々のピクセルのパラメータを測定するス テップと、 ｅ）各々の物体について検知された境界内の、測定されたピクセルのパラメー タの規則正しいシーケンスを形成するステップと、 Ｐ₁．．．Ｐ_k1．．．Ｐ_N1：Ｎ₁のピクセルを有する物体１ Ｐ₁．．．Ｐ_k2．．．Ｐ_N2：Ｎ₂のピクセルを有する物体２ ｆ）形成された各々の規則正しいシーケンスについて、ｋが次のような関係を 満足するように、Ｐ_kデータ・ポイントを決定するステップと、 Ｍ：分位区分の総数； ｉ：ｉ番目の区分の画分、あるいはｉ番目の分位の区分 ｇ）物体を区別するために、ｉとＭの同一の変数について、互いに各々の物体 に関する各々の規則正しいシーケンスのＰ_Kデータ・ポイントを比較するステッ プと、 からなる方法。 １７． 前記パラメータが、可視光の強度である、請求項１６記載の方法。 １８． 前記パラメータが、同じ位置におけるカラー表現の関数である、請求項 １６記載の方法。 １９． 前記カラー表現が、３原色に基づいている、請求項１８記載の方法。 ２０． 前記カラー表現が、色の色相、強度及び彩度に基づいている、請求項１ ８記載の方法。 ２１． 前記パラメータが、 ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）であり、 ここで、ａとｂは、２つの異なる色の強度である、請求項１９記載の方法。 ２２． ａが赤色であり、ｂが青色である、請求項２１記載の方法。 ２３． ａが青色であり、ｂが緑色である、請求項２１記載の方法。 ２４． ａが緑色であり、ｂが赤色である、請求項２１記載の方法。 ２５． 検査を受ける物体を識別するための装置において、前記物体が認識可能 な境界を有し、 ａ）前記物体の画像を形成するための手段と、 ｂ）複数のピクセルを形成するために前記画像を分割するための手段と、 ｃ）検査を受ける前記物体の前記画像の境界を検知するための手段と、 ｄ）検知された境界内の各々のピクセルのパラメータを測定するための手段と 、 ｅ）検知された境界内の、測定されたピクセルのパラメータの規則正しいシー ケンスを検知するための手段と、 Ｐ₁．．．Ｐ_k．．．Ｐ_N Ｐ₁：検知された境界内のピクセルのパラメータの第１の値； Ｐ_N：検知された境界内のピクセルのパラメータの最後の値； Ｎ：検知された境界内のピクセルの総数； ｋ：Ｎピクセルに対する指標； ｆ）ｋが次のような関係を満足するように、Ｐ_kデータ・ポイントを決定する ための手段と、 Ｍ：分位区分の総数； ｉ：ｉ番目の区分の画分、あるいはｉ番目の分位区分； ｇ）前記物体と関連したステップ（ｆ）から得られたＭ区分のｉ番目の分位に 対するＰ_kの関係に基づいて、検査を受ける前記物体を識別するための手段と、 からなる装置。 ２６． Ｐ₁が最小値であり、Ｐ_Nが最大値である、請求項２５記載の装置。 ２７． 更に、識別のための手段が、検査を受ける物体を識別するために、識別 されている別の物体の予め決定された関係の表に対して、検査を受ける前記物体 と関連したステップ（ｆ）の前記関係を比較するための手段を 含む、請求項２５記載の装置。 ２８． 識別されている別の物体の予め決定された関係の前記表が、値の範囲で 構成されている、請求項２７記載の装置。 ２９． 前記パラメータが可視光の強度である、請求項２６記載の装置。 ３０． 前記パラメータが、同じ位置におけるカラー表現の差である、請求項２ ９記載の装置。 ３１． 前記カラー表現が、３原色に基づいている、請求項３０記載の装置。 ３２． 前記カラー表現が、色の色相、強度及び彩度に基づいている、請求項３ ０記載の装置。 ３３． 前記パラメータが、 ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）であり、 ここで、ａとｂは、２つの異なる原色の強度である、請求項３１記載の装置 。 ３４． ａが赤色であり、ｂが青色である、請求項３３記載の装置。 ３５． ａが青色であり、ｂが緑色である、請求項３３記載の装置。 ３６． ａが緑色であり、ｂが赤色である、請求項３３記載の装置。 ３７． 検査を受ける複数の物体を識別するための装置において、前記物体の各 々が認識可能な境界を有し、 ａ）複数の画像を形成するために、前記複数の物体の 各々の画像を形成するための手段と、 ｂ）複数のピクセルを形成するために、前記複数の画像を分割するための手段 と、 ｃ）前記複数の画像の各々の中の検査を受ける前記複数の物体の各々の境界を 検知するための手段と、 ｄ）検知された各々の物体の境界内の各々のピクセルのパラメータを測定する ための手段と、 ｅ）各々の物体について、検知された境界内の、測定されたピクセルのパラメ ータの規則正しいシーケンスを形成するための手段と、 Ｐ₁．．．Ｐ_k1．．．Ｐ_N1：Ｎ₁のピクセルを有する物体１； Ｐ₁．．．Ｐ_k2．．．Ｐ_N2：Ｎ₂のピクセルを有する物体２； ｆ）ｋが次のような関係を満足するように、形成された各々の規則正しいシー ケンスについて、Ｐ_kデータ・ポイントを決定するための手段と、 Ｍ：分位区分の総数； ｉ：ｉ番目の区分の画分、あるいはｉ番目の分位区分； ｇ）物体を区別するために、ｉとＭの同一の変数について、互いに各々の物体 に関して、各々の規則正しいシ ーケンスのＰ_kデータ・ポイント比較するための手段と、からなる装置。 ３８． Ｐ₁が最小値であり、Ｐ_Nが最大値である、請求項３７記載の装置。 ３９． 更に、識別のための手段が、検査を受ける物体を識別するために、識別 されている別の物体の予め決定された関係の表に対して、検査を受ける前記物体 と関連したステップ（ｆ）の前記関係を比較するための手段を含む、請求項３７ 記載の装置。 ４０． 識別されている別の物体の予め決定された関係の前記表が、値の範囲で 構成されている、請求項３９記載の装置。 ４１． 前記パラメータが可視光の強度である、請求項３８記載の装置。 ４２． 前記パラメータが、同じ位置におけるカラー表現の差である、請求項４ １記載の装置。 ４３． 前記カラー表現が、３原色に基づいている、請求項４２記載の装置。 ４４． 前記カラー表現が、色の色相、強度及び彩度に基づいている、請求項４ ２記載の装置。 ４５． 前記パラメータが、 ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）であり、 ここで、ａとｂは、２つの異なる原色の強度である、請求項４３記載の装置 。 ４６． ａが赤色であり、ｂが青色である、請求項４５ 記載の装置。 ４７． ａが青色であり、ｂが緑色である、請求項４５記載の装置。 ４８． ａが緑色であり、ｂが赤色である、請求項４５記載の装置。