JPH11221070A - Inspection of microorganism and apparatus therefor - Google Patents

Inspection of microorganism and apparatus therefor

Info

Publication number
JPH11221070A
JPH11221070A JP3682798A JP3682798A JPH11221070A JP H11221070 A JPH11221070 A JP H11221070A JP 3682798 A JP3682798 A JP 3682798A JP 3682798 A JP3682798 A JP 3682798A JP H11221070 A JPH11221070 A JP H11221070A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
microorganisms
microorganism
time
image
color
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.)
Pending
Application number
JP3682798A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Akikuni Hara
昭邦 原
Toshimitsu Asano
敏光 浅野
Yoshiaki Herai
義明 戸来
Youkou Oumi
暘浩 近江
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.)
Hakuju Institute for Health Science Co Ltd
HAKUJU INST FOR HEALTH SCIENCE CO Ltd
Original Assignee
Hakuju Institute for Health Science Co Ltd
HAKUJU INST FOR HEALTH SCIENCE 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 Hakuju Institute for Health Science Co Ltd, HAKUJU INST FOR HEALTH SCIENCE CO Ltd filed Critical Hakuju Institute for Health Science Co Ltd
Priority to JP3682798A priority Critical patent/JPH11221070A/en
Priority to TW088101586A priority patent/TW589374B/en
Priority to KR1020007008385A priority patent/KR20010040521A/en
Priority to AU20767/99A priority patent/AU2076799A/en
Priority to CA002318931A priority patent/CA2318931A1/en
Priority to EP99901217A priority patent/EP1061127A4/en
Priority to PCT/JP1999/000429 priority patent/WO1999040176A1/en
Priority to RU2000122909/13A priority patent/RU2241756C2/en
Priority to US09/601,507 priority patent/US6792132B1/en
Priority to CN99802652A priority patent/CN1289365A/en
Priority to MYPI99000359A priority patent/MY125801A/en
Publication of JPH11221070A publication Critical patent/JPH11221070A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for inspecting microorganism, for example, capable of identification of species of bacteria and prediction of their growths in a shortened time and the apparatus therefor, and can previously know the state of specified microorganisms in the specimen after the passage of certain times necessary for proliferation. SOLUTION: The specimen of a microorganism is image-processed and the processed results are compared with the data that are previously stored data to extract the features intrinsic to the microorganism thereby identifying its species, and then calculate the proliferation prediction after the passage of a certain time to previously detect the state of the proliferation of the microorganism in the specimen.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】 この発明は、微生物などの検査
方法とその装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for testing microorganisms and the like and an apparatus therefor.

【0002】[0002]

【従来の技術】 通常、食品(食肉類、魚類などの水産
品、その他あらゆる食品類)の加工にあたっては、食品
となる原材料を工場において、一定の態様に加工して出
荷する。そして工場内においては、加工食品の有害な細
菌の有無を検査することが行われている。従来における
加工食品などにおける細菌の有無の検査方法としては、
試料の採菌を行い、シャレー(検査体)とし孵卵器で所
定の時間培養して、培養結果を専門家が目視によって計
測、検知する方法があるが、これを正確に行うにはきわ
めて熟練を要する作業である。ここでコンピューターを
用いた手法が近来提案されているが、それは、コンピュ
ーターに取り込んだ検査体の画像を二値化し、判定レベ
ルを算出し、検査を行っている。
2. Description of the Related Art Normally, in processing foods (fish products such as meats and fish, and all other foods), raw materials to be foods are processed at a factory in a certain form and shipped. In the factory, processed foods are inspected for harmful bacteria. As a conventional method of testing for the presence of bacteria in processed foods, etc.,
There is a method in which a sample is collected, cultured as a chalet (inspection body) in an incubator for a predetermined period of time, and the result of the culture is visually measured and detected by an expert. This is a necessary task. Here, a computer-based method has recently been proposed, which binarizes an image of an inspection object taken into a computer, calculates a determination level, and performs inspection.

【0003】しかし、この画像を取り込む際において、
それが即時に二値化される関係上、その際、検査体を照
射して画像化するための光源の、検査体に対する照射角
度、方向などの状態が異なると、それらが直ちに検査体
の把握に影響して、検査の結果を左右し延いては誤差が
生じることとなり、さらにまた前述の判定レベルが適正
に確定できないこともあって、中々正確な検査ができな
い現状にある。そして食品となる原材料には、中毒菌と
なるような細菌が付着、混在、発生していたとしても、
その中毒菌は一定の時間を経ないと、その実態を明らか
にしないものが多く、このため工場で原材料を食品とし
て加工し、出荷後においてその菌が繁殖し、消費者の手
に亙った段階で、その繁殖した菌が原因で中毒を起こす
ことがしばしばである。
However, when capturing this image,
Because it is immediately binarized, if the light source for illuminating and imaging the specimen is different in the irradiation angle, direction, etc. with respect to the specimen, they are immediately grasped. Influences on the results of the inspection may cause an error if the results are extended, and the above-mentioned determination level may not be able to be properly determined. And even if there are bacteria that become toxic bacteria attached, mixed and generated on raw materials that become food,
Many of the poisoning bacteria do not reveal the actual state after a certain period of time, so the raw materials are processed as food in factories, and after the shipment, the bacteria proliferate and reach the consumers' hands. At a stage, it is often the case that poisoning is caused by the bacteria that propagated.

【0004】また従来の微生物の検査法は、検査の結果
が出るまでに時間がかかっていたが、近年になって加工
工程中や、半製品、製品などにおける微生物検査法とし
て直顕法、膜染色法、インピーダンス法、蛍光染色法、
蛍光ブローブ法、バイオルミネッセンス法などの方法が
行われるようになり、一応、迅速な対応ができるように
なってきた。しかし、それらは迅速性、検出範囲、経済
性などに各々の長所短所があることもあって、充分なも
のとは云えない現状にある。またそれらの中の一部にお
いて、特定の菌では菌種同定が可能ではあるが、実際に
は殆どの方法で菌種同定は不可能であった。
In the conventional method for testing microorganisms, it took a long time to obtain the results of the test. In recent years, direct microscopic methods, membrane dyeing, and the like have been used during the processing process, semi-finished products, and products. Method, impedance method, fluorescent staining method,
Methods such as a fluorescent probe method and a bioluminescence method have been performed, and a quick response has been made possible. However, they have advantages and disadvantages in terms of speed, detection range, economy, and the like, and are not presently satisfactory. In some of them, it is possible to identify the species of a specific bacterium, but in practice, it was impossible to identify the bacterium by most methods.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】 この発明は微生物な
どの検査体における検査方法および装置として、短時間
(5〜6時間程度)で培養した検査体の画像を、三原色
などに分離し、各色に対しヒストグラム、色彩、色相を
算出し、細菌集落の成長を予測する成長係数や、各微生
物固有の特徴を判断する特徴係数を定める、つぎに予め
同手法と同様に算出して蓄積準備したデータを検索し
て、それらを比較することによって、菌種を特定(同
定)し、さらにそれらの成長係数などを利用して、その
菌に必要な一般的な培養時間(24,48時間など)経
過後の繁殖予測を行うことにより、短時間に拘らず、事
前に一定時間経過後の状態を容易に知ることができるこ
とを目的とするものである。
The present invention provides an inspection method and apparatus for an inspection object such as a microorganism, which separates an image of the inspection object cultured in a short time (about 5 to 6 hours) into three primary colors and the like, and On the other hand, calculate the histogram, color, and hue, determine the growth coefficient for predicting the growth of bacterial colonies, and the characteristic coefficient for judging the characteristics unique to each microorganism. By searching and comparing them, the species is identified (identified), and by utilizing their growth factors, etc., after the general culture time (24, 48 hours, etc.) necessary for the bacteria elapses It is an object of the present invention to make it possible to easily know the state after a certain period of time in advance, regardless of a short time, by making a breeding prediction.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】 たとえば細菌(生菌)
などの一定時間後の繁殖状態を事前に知ることができる
ように、飲料水を含む食品などの食材、加工材から採取
した検査体の画像を、コンピューター内において三原色
に分離し、各原色のヒストグラム、色相、色彩を算出
し、それらを各細菌類の予め蓄積した前記手法によるデ
ータと比較することによって、細菌固有の特徴を抽出し
てその種別を確定し、つぎにそれの一定時間経過後の繁
殖予測状態を算出することにより、特定された細菌の繁
殖に必要な一定時間経過後の状態を、事前に検知するこ
とを特徴とする細菌などの検査方法およびその装置とす
る。
[Means for Solving the Problems] For example, bacteria (live bacteria)
In order to be able to know in advance the state of reproduction after a certain period of time, such as food, including drinking water, images of test specimens collected from food and processed materials are separated into three primary colors in a computer, and a histogram of each primary color By calculating the hue and color, and comparing them with the data obtained by the above-described method for each bacterium, the characteristics unique to the bacterium are extracted and the type thereof is determined. A method for detecting bacteria and the like, characterized in that a state after a certain period of time necessary for propagation of the specified bacteria is detected in advance by calculating a predicted propagation state, and a method for testing bacteria and the like.

【0007】[0007]

【発明の実施の形態】 発明の実施の形態を実施例に基
づき説明する。図1は、この発明の装置と検査方法のフ
ローチャートであり、(1) 〜(12)は培養装置[孵卵器]
(A) の構成と動作を示す。以下順次それらの構成と作動
を述べると、孵卵器(A) として、(1) のシャーレとし
て、採菌した培地(寒天質)を所定の箇所に設置する
(採菌した培地を検査体と云う、またこの検査体が液状
体の場合は、その菌を採取するのにフィルターを使用す
る、なお検査体としては他の種々の形態もあり得る)。
(2) において培養温度の設定を行う。これは孵卵器(A)
の操作パネルを操作して必要とする温度設定を行う。
(3) において培養時間を設定する。これも孵卵器(A) の
操作パネルを操作して必要とする時間設定を行う。(4)
において孵卵器(A) の操作パネルを操作して、自動モー
ド[これは後述する端末装置(B) 、処理装置(C) と連動
する]で動作する状態とする。
Embodiments of the present invention will be described based on examples. FIG. 1 is a flowchart of the apparatus and the inspection method of the present invention, wherein (1) to (12) show a culture apparatus [incubator].
The configuration and operation of (A) are shown. The structure and operation of the incubator will be described in order below. The inoculated medium (agar) is installed at a predetermined location as the incubator (A) and as the Petri dish in (1). When the test body is a liquid, a filter is used to collect the bacteria, and there may be other various forms of the test body.)
Set the culture temperature in (2). This is an incubator (A)
Set the required temperature by operating the operation panel.
Set the culture time in (3). This also sets the required time by operating the operation panel of the incubator (A). (Four)
In the above, the operation panel of the incubator (A) is operated so as to operate in the automatic mode [this is interlocked with the terminal device (B) and the processing device (C) to be described later).

【0008】(5) において端末装置に対し、自動モード
(ここで必要に応じ手動モードを、24時間、48時間
の培養を行いたい場合などに使用する)であることを通
知する。(6) の培養時間において、(3) で設定された自
動モード培養時間の確認を行う。(7) の設定温度におい
ては、(2) で設定している培養温度であるかの確認を行
う。(8) の温度調整においては、設定温度の範囲内でな
い場合、過熱することを防止するための制御を行う。
(9) の培養完了通知では、培養完了通知を端末装置(B)
、処理装置(C) に通知を行う。(10)の材料供給確認で
は、端末装置(B) より前記検査体の供給要求がなされて
いるかの確認を行う、(11)の材料無し・終了通知では、
検査体が無いことを端末装置(B) に通知し、自動モード
の終了を行う、(12)の材料供給・読み取りでは、検査体
を端末装置(B) に供給すると共に、バーコードを付与し
て読み込む。
[0008] In (5), the terminal device is notified that it is in the automatic mode (the manual mode is used if necessary when culturing is performed for 24 hours or 48 hours). In the culture time of (6), confirm the automatic mode culture time set in (3). At the set temperature in (7), confirm that it is the culture temperature set in (2). In the temperature adjustment of (8), if the temperature is not within the set temperature range, control is performed to prevent overheating.
In the culture completion notification of (9), the culture completion notification is sent to the terminal device (B).
, And notifies the processing device (C). In the material supply confirmation of (10), it is confirmed whether or not a supply request for the test object is made from the terminal device (B) .In the material absence / end notification of (11),
The terminal (B) is notified that there is no test object, and the automatic mode is terminated.In the material supply and reading in (12), the test object is supplied to the terminal device (B) and a barcode is attached. Read.

【0009】(I) 〜(X) は端末装置(B) の構成と動作を
示す。以下順次それらの構成と作動を述べると、(I) で
の自動モード設定では、端末装置(B) の操作パネルを操
作し自動モード[孵卵器(A) および後述の処理装置(C)
と連動する]で動作する状態とする。(II)の自動モード
通知では孵卵器(A) 、処理装置(C) に対し、自動モード
であることを通知する。(III) の培養完了通知では、孵
卵器(A) より培養完了通知がされるまで待機し、それが
なされたことを通知する。(IV)の材料供給要求では、孵
卵器(A) に対し検査体の供給を要求する。(V) の材料確
認バーコード確認では、検査体が所定の位置に設定さ
れ、かつバーコードが読み込めていることを確認する。
(VI)の上蓋除去では検査体の上蓋を取り外す。(VII) の
材料定位置確認では、端末装置内の所定の位置に検査体
が設定されていることの確認を行う。(VIII)のデータ送
信では、所定の位置に設定された検査体画像を後述の処
理装置(C) で正常に受信できたかの確認を行う。(IX)の
材料排出動作では検査体を端末装置(B) 外に排出または
蓄積する。(X) の終了確認では、孵卵器(A) より検査体
無し通知がされているか確認し、通知されている場合に
処理装置(C) に終了通知を送信する。
(I) to (X) show the configuration and operation of the terminal device (B). In the following, the configuration and operation of those devices will be described in order. In the automatic mode setting in (I), the operation panel of the terminal device (B) is operated to operate the automatic mode [the incubator (A) and the processing device (C) described later).
Linked with]. In the automatic mode notification of (II), the incubator (A) and the processing device (C) are notified of the automatic mode. In the culture completion notification of (III), the system waits until the culture completion notification is sent from the incubator (A), and notifies that the culture completion has been performed. In the material supply request of (IV), the incubator (A) is required to supply a test object. In the material confirmation barcode confirmation of (V), it is confirmed that the inspection object is set at a predetermined position and that the barcode can be read.
(VI) In removing the upper lid, remove the upper lid of the test object. In the confirmation of the material fixed position in (VII), it is confirmed that the inspection object is set at a predetermined position in the terminal device. In the data transmission of (VIII), it is checked whether or not the processing device (C) described later has successfully received the inspection object image set at a predetermined position. In the material discharging operation of (IX), the test object is discharged or accumulated outside the terminal device (B). In the confirmation of the end of (X), it is confirmed whether or not the notification of the absence of the test object has been issued from the incubator (A), and if it has been notified, the end notification is transmitted to the processing device (C).

【0010】(イ) 〜(ホ) は前記した処理装置(C) の構成
と動作を示す。以下順次それらの構成と作動を述べる
と、(イ) は自動モード設定であり、処理装置(C) の操作
キーを操作し、自動モード[孵卵器(A) および後述の処
理装置(C) と連動する]で動作する状態とする。(ロ) は
各装置の自動確認であって、孵卵器(A) 、端末装置(B)
が各自動モードに設定されているかの確認を行う。(ハ)
はデータ受信であって、端末装置(B) より送信される検
査体画像を受信し、内部に蓄積する。正常に蓄積された
場合、端末装置(B) に対し、正常受信信号を出力する。
(ニ) はデータ蓄積、(ホ) はデータ受信完了通知である。
(A) to (e) show the configuration and operation of the processing unit (C). The configuration and operation will be sequentially described below. (A) is an automatic mode setting, and the operation keys of the processing device (C) are operated to operate the automatic mode [the incubator (A) and the processing device (C) described later). Linked]. (B) Automatic confirmation of each device, incubator (A), terminal device (B)
Is set for each automatic mode. (C)
Is data reception, which receives the inspection object image transmitted from the terminal device (B) and stores it inside. If the data is stored normally, a normal reception signal is output to the terminal device (B).
(D) is data storage, and (E) is a data reception completion notification.

【0011】ここで前述の端末装置(B) のデータ送信(V
III)から、処理装置(C) のデータ受信(ハ) に送信された
検査体画像のデータは、コンピューター内で画像処理さ
れる。すなわちその画像は3バイトで表現され、各バイ
トを論理演算を行うことにより分離する。そして分離し
たデータ毎にヒストグラム、色相、色彩算出を行うこと
により、微生物の特徴を抽出する。この特徴を係数化
し、予め準備しているデータベース(前記と同手法によ
り、実験などで蓄積されたデータを分析し整理したデー
タ)を検索し、その検査体の菌種を特定する。さらに検
索したこのデータを基に菌の成長予測を行う。これによ
って短時間の培養で、菌種、集落数が計測されることと
なる。
Here, the data transmission (V
The data of the inspection object image transmitted from (III) to the data reception (c) of the processing device (C) is subjected to image processing in the computer. That is, the image is represented by three bytes, and each byte is separated by performing a logical operation. The histogram, hue, and color are calculated for each of the separated data, thereby extracting the characteristics of the microorganism. This characteristic is converted into a coefficient, and a database prepared in advance (data obtained by analyzing and organizing data accumulated in experiments and the like by the same method as described above) is searched, and the bacterial species of the specimen is specified. Further, based on the retrieved data, the growth of bacteria is predicted. Thus, the bacterial species and the number of colonies can be measured in a short culture period.

【0012】前項0011の一連の処理操作についてさ
らに詳細に説明する。図2のフローチャートは、開始
後、(a) では画像を取込み[後述参照]、(b) はその画
像をたとえばレッド;R、グリーン;G、ブルー;Bの
三原色に分離する、(c) では前記各原色のヒストグラム
算出を行い、256種類の濃度分布に分解する、(d) で
は色相、色彩算出を行う、すなわち色の種類、濃度を確
定する、つぎに(e) の菌種の特徴抽出にあたり、データ
ベース(D) との比較が行われ、菌種の確定が行われる。
すなわちいま処理した画像からの新データと、データベ
ース(D) [データベースの構成としては、ID、菌種
(群/個別、たとえば大腸菌群)、特徴係数(R,G,
B分布度〈ヒストグラム値〉,H,S分布度〈色相、色
彩値〉)などが前述と同様の手法によって作成され、予
めインプットされている]のデータとを比較して、菌種
の特徴が抽出され、菌種の確定が行われる。
The series of processing operations of the above-mentioned item 0011 will be described in more detail. In the flowchart of FIG. 2, after the start, (a) captures an image (see below), (b) separates the image into, for example, three primary colors of red; R, green; G, blue; B; The histogram of each primary color is calculated and decomposed into 256 types of density distributions. In (d), the hue and color are calculated, that is, the type and density of the color are determined. At this time, a comparison with the database (D) is performed to determine the bacterial species.
That is, the new data from the image just processed and the database (D) [The configuration of the database includes ID, bacterial species (group / individual, for example, coliform group), and characteristic coefficients (R, G,
B distribution <histogram value>, H, S distribution <hue, color value>, etc. are created by the same method as described above and input in advance. It is extracted and the bacterial species is determined.

【0013】ついで(f) では読み取りデータから集落の
輪郭抽出を行う、(g) はその集落の成長予測、(h) は菌
の集落数予測の各段階であり、ここで前記読み取りデー
タを基にして集落の輪郭を抽出し、各輪郭間の距離(ま
たは各輪郭の周囲長や、集落の面積など)で成長度α
[後述および数3参照]を算出した結果から、たとえば
24時間、48時間後の予測を行う。さらに以下におい
て詳細を図示[図3、図4(a)〜(d)および図5
(a)〜(c)]を参照して述べると、まず図3に示す
ところの、図2(a) の画像取込みの段階の例としては、
画像読取り装置としてカメラ機構(K) により、一定時間
培養された検査体(Q) の検査体画像(Q')を、コンピュタ
ー(PC)内に取り込む。
Next, (f) extracts the outline of the settlement from the read data, (g) predicts the growth of the settlement, and (h) predicts the number of fungal settlements. And extract the contours of the settlements, and calculate the degree of growth α by the distance between the contours (or the perimeter of each contour or the area of the settlement).
For example, 24 hours and 48 hours later are predicted from the result of calculating [see below and Equation 3]. Further details are shown below [FIGS. 3, 4 (a) to (d) and FIG.
Referring to (a) to (c)], as an example of the image capture stage of FIG. 2A shown in FIG.
The image of the test object (Q ') of the test object (Q) cultured for a certain period of time is taken into a computer (PC) by a camera mechanism (K) as an image reading device.

【0014】すなわち前記図2(b) の三原色分離の段階
では、コンピューター(PC)内のメモリである検査体画像
(Q')は、R,G,Bの3バイトで表現される。それは多
値面像(カラー画像:各画素が階調だけでなく、色をも
つ画像)で表示され、これを三原色(色表現の基礎値)
毎に、数1[一般式;Nは輝度の個数、FRは検出点の
輝度、nは輝度、R1 は検査点の輝度、∩は論理積]の
ヒストグラム算出式を使用して分離する(各原色毎に階
調算出、すなわち濃度を算出する)。この分離方法とし
てはたとえばR,G,Bを重ね、カラー表示を行う、こ
こでカラー画像データは、各原色を三桁の数字で表現さ
れ(R=1桁、G=10桁、B=100桁)、これによ
り各原色の各桁で論理演算を行い、各原色毎に分離す
る。つぎに図2(c) の各原色ヒストグラム算出の段階に
おいて、各原色のヒストグラムの算出を、図4(c)で
示すグラフのように、前記R,G,B毎に濃度分布の算
出を行う。つぎの図4(d) での色相、色彩算出では、数
2の色相、色彩算出式を用いて、色彩S、色相Hを算出
する。この式において、SrはR色の色相要素、Sgは
G色の色相要素、SbはB色の色相要素であり、またβ
は画像取り込みシステムの、画像を鮮明にするための固
有の係数である。
That is, in the three-primary-color separation stage shown in FIG. 2B, the inspection object image as a memory in the computer (PC) is used.
(Q ') is represented by three bytes of R, G, and B. It is displayed as a multi-valued surface image (color image: an image in which each pixel has a color as well as a gradation), and the three primary colors (basic values of color expression)
Each having 1 [formula; N is the number of brightness, FR is brightness detection point, n represents the luminance, R 1 is the brightness of the test points, ∩ is a logical product] separated using a histogram calculation formula of ( Tone calculation, that is, density is calculated for each primary color). As this separation method, for example, R, G, and B are overlapped to perform color display. Here, in the color image data, each primary color is represented by a three-digit number (R = 1 digit, G = 10 digits, B = 100). Digit), thereby performing a logical operation on each digit of each primary color to separate each primary color. Next, at the stage of calculating each primary color histogram in FIG. 2C, the histogram of each primary color is calculated by calculating the density distribution for each of R, G, and B as shown in the graph of FIG. 4C. . In the next calculation of hue and color in FIG. 4D, the hue S and hue H are calculated by using the hue and color calculation formula of Expression 2. In this equation, Sr is a hue element of R color, Sg is a hue element of G color, Sb is a hue element of B color, and β
Is a unique coefficient of the image capture system for sharpening the image.

【数1】 (Equation 1)

【数2】 (Equation 2)

【0015】つぎに図2(e) の菌の特徴抽出の段階で
は、予め前記の手法で得たデータと比較して、検査体
(Q) の検査体画像(Q')と、特徴的に共通する菌種を抽出
する。つぎに図2(f) の集落の輪郭抽出では、読み取っ
たデータを基にした輪郭を抽出する。それは図5(a)
に示すように、各輪郭《イ》、《ロ》間の距離 (x1),(y
1)を算出し、成長度αを利用し、図5(b)の輪郭
《イ’》,《ロ’》となる予測(数時間後)を行う。こ
れらの図では菌の当初の輪郭《イ》,《ロ》が数3(α
x はx軸方向の成長度成分、αy はy軸方向の成長度成
分、Eはx軸方向の成長度、Fはy軸方向の成長度)で
算出した結果を画像展開して、輪郭《イ’》,《ロ’》
となったもので、膨張して一個となった状態を示してい
る。このように画像展開したデータをベースに集落数
(コロニー数)などを計測する。それは図5(c)で示
すように、x,y軸方向に走査して番号付け(ラベリン
グ)を行う。つぎにy,x軸方向に(走査方向を変え
て)走査して番号を確定する(図示では輪郭《イ》,
《ロ》が輪郭《イ’》,《ロ’》となって合体し、,
,の三個の集落が表れたことになる)。この番号数
が集落数となり、データベースの成長度αなどから一般
的な培養時間後(24〜48時間)の集落数を予測す
る。すなわちこの集落数の予測は、データベースの成長
度αを基に集落が成長する過程を予測し、新規データの
集落周域の色濃度(後述参照)と、前記成長度で集落数
を予測する。これにより菌種、集落数が判明する。以上
のような方法によって集落数が計測されるのと同時に、
菌種の同定も行われる。
Next, at the stage of extracting the characteristics of the bacterium shown in FIG. 2 (e), the test object is compared with the data obtained by the above-mentioned method in advance.
Bacterial species that are characteristically common to the test object image (Q ′) of (Q) are extracted. Next, in the outline extraction of the village shown in FIG. 2 (f), an outline based on the read data is extracted. It is Fig.5 (a)
As shown in the figure, the distance (x 1 ), (y
1 ) is calculated, and using the growth degree α, prediction (several hours later) of the contours << a >> and << b >> in FIG. 5B is performed. In these figures, the initial contours of bacteria (a) and b) are given by Equation 3 (α
x is a growth degree component in the x-axis direction, αy is a growth degree component in the y-axis direction, E is a growth degree in the x-axis direction, and F is a growth degree in the y-axis direction. Lee '>>, << Bro >>
, And shows a state in which it has expanded into one piece. The number of colonies (the number of colonies) and the like are measured based on the data developed in this manner. It performs numbering (labeling) by scanning in the x and y axis directions as shown in FIG. Next, scanning is performed in the y- and x-axis directions (changing the scanning direction) to determine the number (contour << a >>,
"B" merges into outlines "I '" and "B'",
, Three villages have appeared). This number is the number of settlements, and the number of settlements after a general culture time (24 to 48 hours) is predicted from the growth degree α of the database. That is, in the prediction of the number of settlements, the process of growing the settlements is predicted based on the growth degree α of the database, and the number of settlements is estimated based on the color density (see below) of the settlement surrounding area of the new data and the growth degree. As a result, the bacterial species and the number of settlements are determined. At the same time as the number of settlements is measured by the above method,
Species identification is also performed.

【数3】 (Equation 3)

【0016】図6(a)は検査体(Q0)の(培地)表面を
示し、そこには菌が存在しても未だはっきりとは表れて
いない状態である。図6(b)は培養途中の経過であ
り、菌の集落[コロニー](cl)が見られる。図6(c)
はたとえば4〜6時間経過時の状態であって、ここまで
が培養時間となる。ここでは集落(cl)の成長の集落(c
l1) とともに、その周域(w) に色変化が見られる。そこ
で前述のようにこの検査体画像(Q')を読み取り、データ
ベース(D) と比較して菌種を同定し、成長度や特徴係数
などを設定する。つぎに成長の予測として、集落(cl1)
の周域(w) の色彩、色相、色濃度、成長度、特徴係数な
どを利用して成長予測を行う。図6(d)は成長の段階
で集落(cl1) のさらに成長した集落(cl2) と、新しい集
落(cl3) が発生した途中経過の状態であり、図6(e)
ではさらに進んで集落(cl2) ,集落(cl3) の成長と、新
しい集落(cl4) が発生した途中経過の状態である。そし
て図6(f)はたとえば24時間経過後の状態であっ
て、前記各集落が成長し、さらにまた新しい集落が多数
発生したことを示している。
FIG. 6 (a) shows the (medium) surface of the test object (Q 0 ), in which even if bacteria exist, it has not yet clearly appeared. FIG. 6 (b) shows the progress during the culturing, and colonies of colonies (cl) are seen. FIG. 6 (c)
Is the state after elapse of 4 to 6 hours, for example, and this is the culture time. Here, the settlement of the settlement (cl)
With l 1 ), a color change is seen in the area (w). Therefore, as described above, the inspection object image (Q ′) is read, the bacterial species is identified by comparison with the database (D), and the growth degree, the characteristic coefficient, and the like are set. Next, as a prediction of growth, settlement (cl 1 )
The growth prediction is performed using the color, hue, color density, growth degree, feature coefficient, and the like of the peripheral area (w). FIG. 6D shows a state in which a further settlement (cl 2 ) of the settlement (cl 1 ) in the growth stage and a new settlement (cl 3 ) are being generated, and FIG.
Then, it is a state in which villages (cl 2 ) and villages (cl 3 ) grow further and new villages (cl 4 ) are generated. FIG. 6F shows, for example, a state after a lapse of 24 hours, and shows that each of the above-mentioned settlements has grown and that many new settlements have occurred.

【0017】[0017]

【発明の効果】 食品の加工において、採取した検査体
を検査するに際して、その検査体の中において、毒性の
ある菌が存在するものが発見された場合、その菌がどの
ような速度で繁殖して行くかが問題であって、多数に繁
殖した菌は当然に食中毒の原因となり得る。しかし微生
物の検査には一定時間を要し、また各種の菌によってそ
の時間はまちまちであり、同種の菌であっても外界の条
件によって一様にはいかないのが通例である。この発明
は検査体においてその菌種を特定することと、それの成
長度などを予測することを、事前に短時間において可能
としたものであって、特定された細菌の一定時間経過後
の状態を、事前に、短時間で知ることができる。
According to the present invention, when inspecting a collected specimen in the processing of food, if a toxic bacterium is found in the specimen, the germ is propagated at any speed. The problem is whether or not the bacteria grow in large numbers, which can naturally cause food poisoning. However, the examination of microorganisms requires a certain period of time, and the time varies depending on various kinds of bacteria, and even bacteria of the same kind are usually not uniform depending on external conditions. The present invention enables a specimen to identify its species and predict its growth degree in a short time in advance, and the state of the identified bacteria after a certain period of time has passed. Can be known in advance in a short time.

【0018】この発明によれば何ら熟練度を要せずと
も、何人でも容易に効率的に微生物などの事前の繁殖状
況の検査を行うことができる。すなわちこの発明は、微
生物などを短時間(従来法は24時間、48時間程度を
要している)の培養で、その実態の検査が可能となるも
のであり、微生物のデータを蓄積し、それと比較するこ
とにより、微生物を特定し、その発生状況を予測して、
的確に把握することができるとともに、比較する前記デ
ータを増大、蓄積することによって、その検査精度を高
めることができるものである。このようにしてこの発明
は食品の安全管理の徹底に役立ち、それはまた近年必要
とされてきたPL法(製造物責任法)、HACCP(Ha
zard Analysis Critical Control Point ; 危害分析・
重要管理点方式)、あるいはGMP(Good Manufacturi
ng Practice ; 衛生規範)対策に当たってもまことに有
用である。さらにこの発明は飲料水などを含む食品分野
に止まらず、医療、衛生、農業、土壌菌への適用、海
水、下水その他水の利用、木材、空気利用などの微生物
を持つあらゆる分野にもその応用範囲を拡大することが
できるものである。
[0018] According to the present invention, any person can easily and efficiently inspect the state of propagation of microorganisms and the like in advance without requiring any skill. In other words, the present invention enables microorganisms and the like to be inspected by culturing them in a short period of time (24 hours or 48 hours in the conventional method), and accumulates data on the microorganisms. By comparing, identify microorganisms, predict their occurrence,
In addition to being able to grasp accurately, the inspection accuracy can be enhanced by increasing and accumulating the data to be compared. In this way, the present invention contributes to the thorough management of food safety, which is also required in recent years by PL law (product liability law), HACCP (Ha
zard Analysis Critical Control Point;
Critical control point method) or GMP (Good Manufacturi)
ng Practice; hygiene code) It is very useful when taking measures. Further, the present invention is applied not only to the food field including drinking water, but also to all fields having microorganisms such as medical, hygiene, agriculture, application to soil bacteria, use of seawater, sewage and other water, wood, air use, and the like. The range can be expanded.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】この発明の微生物などの装置と検査方法を示す
フローチャート図。
FIG. 1 is a flowchart showing an apparatus for microorganisms and the like and an inspection method according to the present invention.

【図2】この発明における微生物の画像取り込み、特徴
抽出、成長予測などに関するフローチャート図。
FIG. 2 is a flow chart for microbial image capture, feature extraction, growth prediction, and the like in the present invention.

【図3】この発明の装置の要部を示す説明図。FIG. 3 is an explanatory view showing a main part of the device of the present invention.

【図4】この発明の検査体の画像変換の経過を説明する
図。
FIG. 4 is a view for explaining the progress of image conversion of a test object according to the present invention.

【図5】この発明の検査体の集落の輪郭抽出、計測状況
を説明する図。
FIG. 5 is a view for explaining a contour extraction and measurement situation of a settlement of a test object according to the present invention.

【図6】この発明の検査体の培養と成長予測を説明する
図。
FIG. 6 is a diagram for explaining culture and growth prediction of a test body according to the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

(A) 培養装置(孵卵器) (B) 端末装置 (C) 処理装置 (D) データベース (Q) 検査体 (Q') 検査体画像 (K) カメラ機構 (PC) コンピューター (4) 凸部 (5) ハーフ蒸着板 (6) 拡散板 (7) 面発光体 (8) カバー (9) 接着剤 (10) 両面テープ (11) 溶着用端面 (12) 溶着ばり (L) 発光ランプ (c) 中央が突き出た部分 (d) 溝穴 (e) 取り付け用突起 (W) リード線 (h) 孔 (A) Culture device (incubator) (B) Terminal device (C) Processing device (D) Database (Q) Specimen (Q ') Specimen image (K) Camera mechanism (PC) Computer (4) Convex ( 5) Half vapor deposition plate (6) Diffusion plate (7) Surface light emitter (8) Cover (9) Adhesive (10) Double-sided tape (11) Welding end face (12) Welding flash (L) Luminescent lamp (c) Center (D) Slot (e) Mounting protrusion (W) Lead wire (h) Hole

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 微生物などの検査体を画像演算処理し、
それらを予め蓄積したデータと比較することによって、
微生物固有の特徴を抽出してその種別を確定し、つぎに
それの一定時間経過後の繁殖予測状態を算出することに
より、検査体の微生物の繁殖に必要な一定時間経過後の
状態を、事前に検知することを特徴とする微生物などの
検査方法。
1. An image processing method for a test object such as a microorganism,
By comparing them with pre-stored data,
By extracting the unique characteristics of the microorganism and determining its type, and then calculating the predicted breeding state after the lapse of a certain period of time, the state after the lapse of a certain period of time necessary for the propagation of the microorganism in the test specimen can be determined in advance. Inspection method for microorganisms, etc., characterized in that they are detected at the same time.
【請求項2】 微生物を持つ物質または物体から採取し
た試料より得た検査体、または必要に応じて培養の事
前、事後に発光、染色などの処理を施した前記検査体の
画像を三原色などに分離し、各原色のヒストグラム、色
相、色彩を算出し、それらを微生物などの予め蓄積した
前記手法によるデータと比較することによって、微生物
固有の特徴を抽出してその種別を確定し、つぎにそれの
一定時間経過後の繁殖予測状態を算出することにより、
検査体の微生物の繁殖に必要な一定時間経過後の状態
を、事前に検知することを特徴とする微生物などの検査
方法。
2. An image of a test object obtained from a sample collected from a substance or an object having microorganisms, or an image of the test object which has been subjected to luminescence, staining, or the like before or after culturing if necessary, into three primary colors or the like. By separating, calculating the histogram, hue, and color of each primary color and comparing them with the data obtained by the above-mentioned method such as microorganisms, the characteristics unique to microorganisms are extracted and the type is determined, and then By calculating the predicted breeding state after a certain period of time,
A method for testing microorganisms and the like, characterized in that a state after a certain period of time necessary for propagation of microorganisms in a test body is detected in advance.
【請求項3】 任意に設定した培養時間、温度などに基
づいて、自動的に培養した検査体を、請求項2記載の画
像演算処理した後、検査済みの検査体を排出または蓄積
することを特徴とする微生物などの検査装置。
3. The method according to claim 2, wherein the inspected specimen is automatically discharged based on an arbitrarily set culturing time, temperature, or the like. Inspecting device for microorganisms etc.
JP3682798A 1998-02-03 1998-02-03 Inspection of microorganism and apparatus therefor Pending JPH11221070A (en)

Priority Applications (11)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3682798A JPH11221070A (en) 1998-02-03 1998-02-03 Inspection of microorganism and apparatus therefor
TW088101586A TW589374B (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefore
KR1020007008385A KR20010040521A (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
AU20767/99A AU2076799A (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
CA002318931A CA2318931A1 (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
EP99901217A EP1061127A4 (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
PCT/JP1999/000429 WO1999040176A1 (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
RU2000122909/13A RU2241756C2 (en) 1998-02-03 1999-02-02 Microbe investigation method and apparatus
US09/601,507 US6792132B1 (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
CN99802652A CN1289365A (en) 1998-02-03 1999-02-02 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor
MYPI99000359A MY125801A (en) 1998-02-03 1999-02-03 Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3682798A JPH11221070A (en) 1998-02-03 1998-02-03 Inspection of microorganism and apparatus therefor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH11221070A true JPH11221070A (en) 1999-08-17

Family

ID=12480587

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP3682798A Pending JPH11221070A (en) 1998-02-03 1998-02-03 Inspection of microorganism and apparatus therefor

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH11221070A (en)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002269180A (en) * 2001-03-07 2002-09-20 Japan Tissue Engineering:Kk Culture managing device and program therefor
JP2003505106A (en) * 1999-07-30 2003-02-12 アクゾ・ノーベル・ナムローゼ・フェンノートシャップ Apparatus and method for detecting, quantifying and characterizing microorganisms
JP2003085533A (en) * 2001-09-07 2003-03-20 Microbio Corp Method for counting number of pieces, program for the same, recording medium, and device for counting number of pieces
JP2010104301A (en) * 2008-10-30 2010-05-13 Eiken Chem Co Ltd Method, apparatus, and program for detecting microorganism
JP2014039519A (en) * 2012-08-23 2014-03-06 Dainippon Printing Co Ltd Colony detection device, medium information registration system, hygiene control system, and program
US8831313B2 (en) 2010-06-23 2014-09-09 Kabushiki Kaisha N-Tech Method for detecting microorganisms, device for detecting microorganisms and program
JP2014202649A (en) * 2013-04-08 2014-10-27 日本電信電話株式会社 Micro alga concentration determination method, device and program
JP2018081719A (en) * 2011-03-04 2018-05-24 エルビーティー イノベーションズ リミテッド Method for improving classification result of classifier
FR3062133A1 (en) * 2017-01-23 2018-07-27 Interscience METHOD AND APPARATUS FOR COUNTING COLONIES
WO2020261555A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 オリンパス株式会社 Image generating system and image generating method

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003505106A (en) * 1999-07-30 2003-02-12 アクゾ・ノーベル・ナムローゼ・フェンノートシャップ Apparatus and method for detecting, quantifying and characterizing microorganisms
JP4842473B2 (en) * 1999-07-30 2011-12-21 バイオメリュー・インコーポレイテッド Apparatus and method for detecting, quantifying and characterizing microorganisms
JP2002269180A (en) * 2001-03-07 2002-09-20 Japan Tissue Engineering:Kk Culture managing device and program therefor
JP2003085533A (en) * 2001-09-07 2003-03-20 Microbio Corp Method for counting number of pieces, program for the same, recording medium, and device for counting number of pieces
JP4722343B2 (en) * 2001-09-07 2011-07-13 マイクロバイオ株式会社 Number counting method, program therefor, recording medium, and number counting device
JP2010104301A (en) * 2008-10-30 2010-05-13 Eiken Chem Co Ltd Method, apparatus, and program for detecting microorganism
US8831313B2 (en) 2010-06-23 2014-09-09 Kabushiki Kaisha N-Tech Method for detecting microorganisms, device for detecting microorganisms and program
JP2018081719A (en) * 2011-03-04 2018-05-24 エルビーティー イノベーションズ リミテッド Method for improving classification result of classifier
JP2014039519A (en) * 2012-08-23 2014-03-06 Dainippon Printing Co Ltd Colony detection device, medium information registration system, hygiene control system, and program
JP2014202649A (en) * 2013-04-08 2014-10-27 日本電信電話株式会社 Micro alga concentration determination method, device and program
FR3062133A1 (en) * 2017-01-23 2018-07-27 Interscience METHOD AND APPARATUS FOR COUNTING COLONIES
US10872226B2 (en) 2017-01-23 2020-12-22 Interscience Process and device for colony counting
US11776284B2 (en) 2017-01-23 2023-10-03 Interscience Process and device for colony counting
WO2020261555A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 オリンパス株式会社 Image generating system and image generating method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TW589374B (en) Inspection method for microorganisms and the like, and unit therefore
US6122396A (en) Method of and apparatus for automating detection of microorganisms
TWI590193B (en) Image method for classifying insects and insect classifying process
CA2866899C (en) Method and system for detection of microbial growth in a specimen container
US20080102487A1 (en) Method and apparatus for non-invasive rapid fungal specie (mold) identification having hyperspectral imagery
JPH11221070A (en) Inspection of microorganism and apparatus therefor
CN102131914A (en) Apparatus and method for bacteriological testing on plasma
US11884959B2 (en) Methods and systems for automated assessment of antibiotic sensitivity
JP2003116593A (en) Method for judging microorganism and device therefor
WO2004111606A2 (en) Automated microbiological testing apparatus and method
JP6830593B2 (en) How to identify microorganisms
US7736588B2 (en) Apparatus and method for detecting undesired residues in a sample
CN111512316A (en) Application development environment for biological sample evaluation processing
WO2015045012A1 (en) Colony inspection program, colony inspection device, and colony inspection method
CN116660259A (en) Quick detecting system of food-borne pathogenic bacteria based on infrared imaging
JP4722343B2 (en) Number counting method, program therefor, recording medium, and number counting device
US20030175687A1 (en) Methods for the detection and identification of microorganisms
CN115600829A (en) Method and device for predicting culture water quality
JPH0430798A (en) Counting of viable microorganism and device therefor
CN102971747A (en) Identification and/or characterization of a microbial agent using taxonomic hierarchical classification
JP3385078B2 (en) How to detect microorganisms
JP2011115148A (en) Apparatus for bacterial image pickup and apparatus for regulating bacterial liquid
JP2004004006A (en) Microorganism inspection system
CN114252577B (en) Method for detecting white and turbid water quality in fish tank
JP2000139445A (en) Testing of microorganism or the like and apparatus therefor

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060117

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20060808