WO2016121449A1 - 液面検査装置、自動分析装置および処理装置 - Google Patents

液面検査装置、自動分析装置および処理装置 Download PDF

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美道 佐藤
洋一郎 鈴木
安部 雄一
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株式会社 日立ハイテクノロジーズ
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Definitions

  • the present invention relates to a liquid level inspection apparatus, an automatic analyzer, and a liquid level inspection method for detecting the liquid level of a liquid substance such as blood, urine or the like of a living body or / and the presence or absence of bubbles in the liquid.
  • this automatic analyzer analyzes a sample by mixing a biological sample such as blood or urine with a reagent and automatically measuring a reaction solution.
  • a biological sample such as blood or urine
  • a reagent is dispensed by suction using a dispensing apparatus (dispensing probe) or the like, and supplied to the reaction container for reaction Is common.
  • illumination is applied from the upper direction of the inspection target, and imaging is performed with a color camera to acquire an image of the liquid surface, and illumination of the liquid surface using hue information indicating a difference in the ratio of spectral components of light
  • a method is disclosed to detect the presence or absence of a bubble by extracting and counting reflections (specular reflection). Reflected light from the bottom of the sample container may produce complex and diverse images, or air bubbles may be generated on the inner wall of the sample container below the liquid level without interfering with suction and separation. If it is the method of extracting the specular reflection of illumination, the bubble generation state on the liquid surface can be easily distinguished.
  • An object of the present invention is, in view of the above situation, a liquid level inspection apparatus, an automatic analyzer, and a liquid level inspection method which can increase the accuracy of detection condition of liquid level condition such as bubbles in liquid substance. To provide.
  • the present invention is characterized by the following points. That is, according to the one aspect, the container in which the liquid is stored, the irradiation unit that irradiates light from above onto the liquid surface of the liquid substance, and the image of the liquid irradiated by the irradiation unit from above are acquired from above A state of the liquid surface is detected using an imaging unit, a first liquid level inspection unit that detects the state of the liquid surface using color information included in the image, and luminance information included in the image , And a second liquid level inspection unit.
  • the liquid level inspection apparatus According to the liquid level inspection apparatus, the automatic analyzer, and the liquid level inspection method according to the present invention, it is possible to increase the accuracy of the detection condition of the liquid level condition such as bubbles for various liquid substances.
  • FIG. 1 It is a block diagram of a liquid level inspection device concerning an embodiment of the present invention. It is a flowchart figure of the liquid level inspection method concerning the embodiment of the present invention. It is a figure explaining the positional relationship of a camera, a probe, and a sample container by the liquid level inspection method concerning the embodiment of the present invention. It is a figure explaining the image information processing which concerns on embodiment of this invention. It is a figure explaining the image information processing which concerns on embodiment of this invention. It is a figure of an effective range and circle coordinates of a donut circle concerning an embodiment of the present invention. It is a figure which shows the vicinity range of the circular coordinate which concerns on embodiment of this invention. It is a figure explaining division into 16 of an effective range concerning an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 It is a block diagram of a liquid level inspection device concerning an embodiment of the present invention. It is a flowchart figure of the liquid level inspection method concerning the embodiment of the present invention. It is a figure explaining the positional relationship of a camera,
  • FIG. 5 illustrates a 5 ⁇ 5 weighting matrix according to an embodiment of the present invention. It is the figure which developed the effective range of the donut circle concerning the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 shows a 5 ⁇ 3 weighting matrix according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows the brightness
  • FIG. 1 is an overall view of an automatic analyzer to which the present invention is applied.
  • FIG. 1 is a block diagram of a liquid level inspection device according to a first embodiment of the present invention.
  • a liquid hereinafter referred to as liquid substance 1010
  • a test tube 101 as a container.
  • the test tube 101 is a substantially transparent vertically elongated, bottomed cylindrical tube made of various resin materials, various glass materials, etc., and is a cylindrical or conical tapered container.
  • the liquid substance 1010 contained in the test tube 101 include biological samples such as blood and urine, reagents used for analysis of these biological samples, mixed liquids obtained by mixing the biological samples and the reagents, and reaction liquids that are reacted with each other. Etc.
  • the test tube 101 is held in a test tube rack 1011. Even if the test tube 101 is not held by the test tube rack 1011, for example, the liquid level inspection device of the present invention can detect the liquid level condition with the test tube 101 alone.
  • the rack illustrated in FIG. 1 can hold a plurality of test tubes, it may be a rack that holds only one test tube.
  • the illumination 102 as a light irradiation unit for irradiating light to the liquid surface of the liquid substance 1010 stored in the test tube 101 is provided.
  • the illumination 102 is generally referred to as “ring illumination” and has a hollow portion 1021 and is a pseudo white that combines a plurality of white LEDs (a blue light emitting diode or the like with phosphors in a ring shape and has a slight tint) ) Are arranged closely.
  • an image (hereinafter also referred to as an image) having at least the color information of light from the test substance 101 and the liquid substance 1010 stored in the test substance 101 (obtaining the exposure for each of a plurality of different wavelength ranges)
  • the camera 103 is provided as a photographing unit for photographing the image.
  • the lens 1031 of the camera 103 is arranged to look downward through the hollow portion 1021 of the illumination 102.
  • the camera 103 generally takes an image having color information by light of three wavelength ranges of RGB, and is configured by applying a CCD or a CMOS image sensor, for example.
  • the camera 103 is electrically connected to an image processing apparatus 104 as a detection unit that detects the state of the liquid level using color information in the captured image.
  • the image processing apparatus 104 is configured as, for example, a computer including a microprocessor, a memory, and the like.
  • the image processing apparatus 104 includes a method selection unit 1041 that selects the method of the liquid level condition optimally. Furthermore, the image processing apparatus 104 is provided with a first bubble detection unit 1042 that determines whether bubbles are present on the liquid surface from the area of the illumination color that is specularly reflected on the liquid surface. Furthermore, the image processing apparatus 104 calculates a brightness gradient in a direction along the inner wall surface shape of the test tube, and determines whether or not there is a bubble on the liquid surface based on the calculated brightness gradient.
  • a bubble detection unit 1043 is provided.
  • the image processing apparatus 104 is electrically connected to a storage device 105 as a storage unit that stores an image having color information captured by the camera 103, a processing result of processing the image, and the like.
  • the storage device 105 is configured of, for example, a hard disk or a flash memory.
  • an interface device 106 as an interface unit is connected to the image processing apparatus 104 so that it can be electrically connected to input / output units such as other devices and devices.
  • a display device 107 as a display unit for displaying a video having color information captured by the camera 103, a processing result of processing the video, and the like is electrically connected.
  • the display device 107 is configured of, for example, a liquid crystal monitor or the like.
  • an input device 108 as an input unit is electrically connected to the image processing apparatus 104 so that information can be input from the outside to the image processing apparatus 104.
  • the input device 108 is configured of, for example, a keyboard, a mouse, and the like.
  • the image processing apparatus 104 as a detection unit, the storage apparatus 105, the interface apparatus 106, the display apparatus 107, and the input apparatus 108 are described as being separate apparatuses, they are configured as individual apparatuses. However, all or part may be integrally configured. For example, all or part of the image processing device 104, the storage device 105, the interface device 106, the display device 107, and the input device 108 may be integrally configured as a detection unit.
  • the illumination 102 and the camera 103 are installed vertically above the liquid surface of the container 101 so that the light of the illumination can be specularly reflected on the liquid surface and imaged by the camera.
  • the camera 103 can perform image processing by connecting to the image processing apparatus 104 and transmitting captured image information to the image processing apparatus 104.
  • the image processing apparatus 104 can store image information and processing results captured by connecting to the storage device 105.
  • the process of processing and information stored in the storage device 105 can be displayed on the display device 107.
  • the input device 108 is used for adjustment settings and execution instructions of the image processing apparatus 104.
  • the method selection unit 1041 executes a detection method selection step of selecting a method of bubble detection.
  • the illumination light 102 is irradiated to the inside of the test tube 101 and the test tube 101, and an image is captured by the camera 103, thereby light such as reflected light or transmitted light from the liquid surface of the liquid substance 1010
  • the image including the color information of is acquired (S200).
  • the color information is acquired by irradiating light from the illumination 102 to the liquid surface of the liquid substance 1010 stored in the test tube 101 and the test tube 101, and the camera 103 is stored in the test tube 101 and the test tube 101. This is carried out by acquiring color information of light such as reflected light and transmitted light from the liquid substance 1010.
  • an area (peripheral area) unnecessary for selection of the detection method is removed by image processing, and processing for setting an effective range is performed (S201). This makes it possible to limit the range in which the image information is acquired with respect to the liquid level inside the test tube 101, and to improve the reliability of the detection method selection.
  • the number of pixels (the number of pixels) showing a predetermined color (hereinafter referred to as a basic color) for the liquid substance 1010 in the set effective range is counted (S202).
  • the color of the pixel to be counted here is determined depending on the liquid substance 1010 to be imaged. For example, if it is blood or urine, it is set to a basic color such as red or yellow.
  • the hue (Hue) of each pixel within the effective range is calculated, and if the value is within the predetermined range of the predetermined hue, it is selected as the effective pixel.
  • a basic color arises because the wavelength spectrum of the illumination light which passed the liquid substance changes.
  • an abnormal color the number of pixels indicating a color (hereinafter referred to as an abnormal color) in which the liquid substance 1010 is not in the normal state within the effective range is counted (S203).
  • the determination as to whether or not an abnormal color may be made by counting pixels in a predetermined range of a predetermined hue (for example, green or yellowish green if it is blood or urine). In the case of a sample containing a large amount of fat components and the like, the color tone of the sample becomes unstable, and a large number of pixels of a color that is not the normal state sample appear.
  • step S204 it is determined whether the number of pixels indicating the basic color counted in S201 is less than a predetermined threshold (S204). If it is less than the threshold value, it is determined that the determination by the first detection unit 1042 is difficult because the sample has high permeability, the determination by the second detection unit 1043 is selected, and the process proceeds to step S212. If the number of pixels indicating the basic color is less than the threshold value, the process proceeds to the next step.
  • step S205 it is determined whether the number of pixels indicating the abnormal color counted in S203 is equal to or greater than a predetermined threshold (S205). If it is equal to or higher than the threshold value, the color tone of the sample is unstable, and the determination by the second detection unit 1043 is selected as the determination by the first detection unit 1042 being difficult, and the process proceeds to step S212. If the number of pixels indicating a color that is not in the normal state is not more than the threshold value, the process proceeds to the step of the first detection unit 1042.
  • the area of the illumination color specularly reflected on the liquid surface within the effective range is extracted (S207).
  • the method of extracting the area of the illumination color is not particularly limited, for example, a method of predetermining the range of the hue (Hue) corresponding to the illumination color and selecting a pixel having the hue may be considered. Reflected light from a position other than the liquid surface (for example, air bubbles generated at the bottom of the test tube 101 or a position below the liquid surface) and the liquid to be detected by using the hue for selecting the area of the illumination color It is easy to identify bubbles on the surface.
  • the distance to the liquid surface is checked by checking the hue that indicates the difference in the ratio of spectral components of light. Regardless, the illumination light specularly reflected on the liquid surface can be selected.
  • the illumination color area is a set of pixels extracted in step S207 regardless of the number of pixels and the area of the area, and means an isolated area without being in contact with each other in the image. Specifically, it can be realized by the “Labeling (Image-labeling)” processing procedure generally known in the image processing technology. By counting the number of regions, it is possible to check the number of reflected light without depending on the difference in the distance from the camera to the liquid surface or the size of the air bubble.
  • the number of reflection areas of the illumination color counted in S208 is larger than the number of illuminations being used (S209). If there are no bubbles on the liquid surface, the illumination reflects on the surface as many as the number of illuminations, but if there are bubbles on the liquid surface, the illumination light is reflected not only on the liquid surface but also on the surface of the bubbles. This is because the light reflection area is increased. In this embodiment, since a single ring-like light source is used, it is determined that bubbles are present on the liquid surface if the counted area is larger than 1 (S210), and if it is 1 or less. It is determined that there is no bubble (S211).
  • the brightness gradient in the direction along the inner wall surface shape of the test tube is calculated, and the maximum value of the brightness gradient is determined (S213).
  • FIG. 3 is a layout view showing the positional relationship between the dispensing probe 301, the test tube 101, and the camera 103 in the present embodiment.
  • the dispensing probe 301 rotates in the horizontal plane and vertically moves up and down to dispense a predetermined amount of liquid from the test tube 101 positioned at the dispensing position.
  • the descent position 3011 at which the tip of the dispensing probe 301 contacts the liquid surface is adjusted in advance so that it is positioned within the range close to or near the central axis of the test tube 101 to be fractionated Is desirable.
  • the tip of the dispensing probe 301 is prevented from coming into contact with the test tube 101, and the bubbles generated on the liquid surface are positioned to be in contact with the inner wall surface of the test tube 101.
  • the optical axis of the camera 103 be also arranged and adjusted in advance so as to include the lowered position 3011 of the tip of the dispensing probe 301.
  • the camera has the least distortion near the center of the optical axis and has a good resolution.
  • the sampling position by the dispensing probe 301 and the imaging position by the camera 103 are preferably coaxial, but may be offset. By shifting the arrangement, it becomes possible to observe the state of sampling in real time by the camera 103, and it is possible to indicate that the bubbles are not aspirated at the time of dispensing.
  • FIG. 4A is an example of the image acquired in step S200 of the flowchart of FIG.
  • the actual image is a color image 400, and it is assumed that the sample has a normal liquid color.
  • the determination target is the test tube 401 at the center, and floats at a position where two bubbles 402 a and 402 b are in contact with the inner wall surface on the liquid surface. It can be seen from the image 400 that, in addition to the reflection area 403a of the illumination light on the liquid surface, reflection areas 403b and 403c of the illumination light exist on the surface of the bubble.
  • the illumination light source is hollow ring illumination
  • the reflection area of the illumination light is also hollow and circular.
  • a dark portion having the same shape as the outer shape of the test tube may occur. In the present embodiment, it is a concentric dark portion 404.
  • FIG. 4B is an image showing the effective range 405 set in step S201 of the flowchart of FIG. It shows that it is set in the form of a circle centered on the lowered position 3011 of the tip of the dispensing probe 301.
  • FIG. 4C shows an image in which pixels are selected in a predetermined range of the area 406 having the hue of the basic color within the effective range 405, which is extracted in step S202 of the flowchart of FIG.
  • the first detection unit 1042 determines that the bubble determination is difficult, and selects the determination by the second detection unit 1043.
  • the image after the abnormal color area is extracted in step S203 is not shown, the first detection unit 1042 and the second detection unit 1043 are similarly determined according to the number of pixels of the area showing the abnormal color which does not occur in the normal state. Make a switching selection.
  • FIG. 4D is an image showing an effective range 407 for determination in the first detection unit 1042 extracted in step S206 of the flowchart of FIG. 2. It is set as a circular area centering on the descent position 3011 of the tip of the dispensing probe 301. Although the descent position 3011 of the tip of the dispensing probe 301 has been shown as a coordinate point in the image, actually the tip of the dispensing probe has a thickness corresponding to the diameter of the tube of the probe, and May cause mechanical manufacturing error or adjustment error. Therefore, a falling range 408 is provided, which is a range in which the dispensing probe tip may fall.
  • the effective range 407 is set larger than the descent range 408, and even if the inner diameter of the test tube is large, it is not necessary to judge the range that does not affect the descent range, so it is smaller than the entire liquid surface. It is good to set.
  • FIG. 4E shows an image in which a region indicating a hue corresponding to the color of the illumination light is extracted in step S207 of the flowchart of FIG. It can be seen that areas such as the contour of the bubble and the inner wall position of the test tube are not extracted because they take on the color of the liquid, and only the areas 409a to 409c of the reflection by the specular reflection of the illumination light are extracted. .
  • FIG. 4F shows an example of a diagram in which the area of the illumination color is counted in step S208 of the flowchart of FIG. Note that this drawing is shown schematically, and it is not necessary to actually write the numbers counted in the image. In this embodiment, as a result of counting, it is shown that three reflection areas of the illumination color are extracted. In this case, in step S209, it is determined that there is a bubble on the liquid surface because the number of reflection areas of the extracted illumination color is larger than one.
  • FIG. 5 illustrates the case of a sample having high light transmittance over the entire visible wavelength range, using another example of the image acquired in step S200 of the flowchart of FIG.
  • FIG. 5A shows an image 500 in which the liquid color is lighter than that of the image 400, and the image information on the liquid surface has bright and dark but most has an illumination color.
  • Three air bubbles 502a, 502b and 502c float on the liquid surface inside the test tube 501 to be determined in contact with the inner wall surface of the test tube. Also, due to the brightness of the light reflected from the bottom of the tube, there is a dark portion 503 in the shape of a concentric circle with the outer shape of the test tube.
  • there should be a reflection area of the illumination light source but it is unclear when the sample has high transparency, and is omitted in FIG. .
  • FIG. 5 (b) is an enlarged view of the liquid level area inside the test tube 101 at the center of FIG. 5 (a).
  • the dark parts 503a and 503b in the shape of the test tube and the concentric circle are due to the light and dark of the reflected light from the tube bottom, but depending on various factors such as the material of the test tube and the shape of the bottom and the liquid volume of the sample.
  • the numbers to be The light reflected from the bottom of the tube is weak in the case of a sample with low transparency and deep liquid color and small in contrast on the image, but it appears high in the case of a sample with high transparency and light liquid, with high contrast.
  • the contrast is low and unclear for samples with low permeability and deep liquid color, and depending on the liquid volume of the sample, it may disappear due to reflected light from the bottom of the tube. In the case of a high light and light color sample, the contrast is high and appears clearly.
  • FIG. 5C is a view showing an effective range 504 set so as to exclude an area (black area) unnecessary for the current determination on the image of FIG. 5B in step S212 of FIG. is there.
  • the effective range 504 is set in the form of a hollow donut circle centered on the lowered position 3011 of the tip of the dispensing probe 301.
  • the outer shape 506 of the donut circle may be set smaller than the range of the entire liquid surface even if the inner diameter of the test tube used is large.
  • FIG. 5D shows the result of calculating the brightness gradient by scanning the brightness information of the image (sum of the brightness of each RGB) in the effective range 504 in the direction along the shape of the test tube in step S213 of FIG. FIG.
  • the portion where the luminance gradient is small is black and the portion where the luminance gradient is large is white.
  • the maximum value of the brightness gradient is determined, and if it is equal to or more than a predetermined threshold, it is determined that a bubble is generated. If it is less than the threshold, it is determined that a bubble is not generated Do.
  • the distance from the camera or illumination to the liquid sample changes depending on the liquid surface position, and the luminance information of the liquid surface also changes.
  • the presence or absence of bubbles can be determined robustly regardless of the liquid level.
  • FIG. 6 is a diagram showing the effective range 504 shown in FIG. 5C on the xy orthogonal coordinate plane.
  • the coordinates in the effective range 504 can be expressed by circular coordinates (r, ⁇ ) whose origin is the lowered position 600 as shown in the figure.
  • the direction along the inner wall shape of the test tube shape is the tangential direction of the circle of radius r in FIG. 6 and the direction of the tangent line 601 in the figure at circular coordinates A (r, ⁇ ).
  • FIG. 7 is an enlarged view around the circle coordinates A (r, ⁇ ).
  • the luminance average of pixels is obtained in each of the two neighboring ranges 701 and 702 adjacent to each other across the coordinate A (r, ⁇ ) in the direction of the tangent 601.
  • the absolute value of the difference between the two luminance averages may be used as the luminance gradient.
  • the effective range is set to a circle or toroidal shape with a constant radius, but for example, the test tube is not a cylindrical shape but a special shape, or the falling range (702) of the probe tip is an ellipse due to mechanical error factors.
  • the shape or the size of the effective range may be changed to improve the detection accuracy.
  • effective ranges 405, 407, and 504 may be set commonly to reduce the number of setting steps.
  • steps S202 and S203 for counting pixels having a basic color and an abnormal color may be performed in parallel simultaneously, or when one of the counted values reaches a determinable value, the processing of detection method selection is performed. You may end it.
  • the ratio (area ratio) of the number of basic or abnormal color pixels to the total number of pixels in the set effective range 405 is determined by comparison with the threshold value You may do it. In such a case, it becomes robust against changes in the magnification of the image captured by the camera.
  • the algorithms by the first liquid level inspection unit 1042 and the second liquid level inspection unit 1043 may be executed concurrently and in parallel.
  • S204 and S205 for selecting the method of the first liquid level inspection unit 1042 and the second liquid level inspection unit 1043 are not required to be executed, and at least one of the determination results of the respective liquid level inspection units is not necessary. From the determination result, the final bubble presence / absence check result is derived.
  • a plurality of hue ranges of the basic color of the liquid substance 1010 may be set so as to increase the types of liquid substances 1010 that can be handled.
  • a plurality of hue ranges of abnormal colors may be set.
  • the determination of the basic color, abnormal color, and illumination color of the liquid substance 1010 may be based on a color system other than hue.
  • Hue is convenient because it can specify a color in one dimension and easily correspond to human color perception, but it may be other information as long as it is color information that does not depend on the distance to the liquid surface that is the subject, for example in YUV format
  • a color range may be designated by the color difference information U and V, or in the case of the RGB format, it may be designated using a ratio of R ⁇ G and B ⁇ G or the like.
  • the original luminance information in step S213 for obtaining the luminance gradient may use other luminance information instead of the sum of the RGB luminances.
  • the luminance information of any one of the R, G, and B channels, the average luminance, and information of a monochrome converted image adapted to human vision may be used.
  • step S213 it is not always necessary to obtain the “maximum value” of the brightness gradient in step S213, and it is determined that a bubble is generated if there is at least one location of the brightness gradient equal to or greater than a predetermined threshold within the effective range. You may.
  • Second Embodiment As a second embodiment, another brightness gradient calculation method will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 8 is a diagram in which the area of the effective range 504 is equally divided at equal angles.
  • the luminance gradient in the tangential direction of the circle is approximately calculated using the weighting matrix shown in FIGS. 9 (a) to 9 (h) for each region.
  • the luminance gradient is calculated using the luminance of five pixels in the vertical direction and five pixels in the horizontal direction (5 ⁇ 5) centered on the pixel (r, ⁇ ).
  • the products of the respective luminances of the 5 ⁇ 5 neighboring pixels and the numerical values of the respective array elements of the corresponding weighting matrix are obtained, and a total of 25 products are added, and the absolute value thereof is taken as the luminance gradient.
  • Each weighting matrix is weighted tangentially to the circle corresponding to ⁇ .
  • the weighting matrix of FIG. 9A is used in the region of ⁇ / 16 ⁇ ⁇ ⁇ / 16 or in the region of 15 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 17 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix in FIG. 9B is used in the region of ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 3 ⁇ / 16 or in the region of 17 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 19 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix in FIG. 9C is used in the region of 3 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 5 ⁇ / 16 or in the region of 19 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 21 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix in FIG. 9D is used in the region of 5 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 7 ⁇ / 16 or in the region of 21 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 23 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix in FIG. 9E is used in the region of 7 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 9 ⁇ / 16 or in the region of 23 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 25 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix of FIG. 9F is used in the region of 9 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 11 ⁇ / 16 or in the region of 25 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 27 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix in FIG. 9G is used in the region of 11 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 13 ⁇ / 16 or in the region of 27 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 29 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix of FIG. 9H is used in the region of 13 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 15 ⁇ / 16 or in the region of 29 ⁇ / 16 ⁇ ⁇ 31 ⁇ / 16.
  • the weighting matrix shown in FIG. 9 is merely an example, and different ones such as 7 ⁇ 7 or 3 ⁇ 3 may be used, and the effective region may be divided into 32 smaller divisions, and the corresponding weighting matrix may be 16 types. Calculation accuracy may be improved. Further, the value of the array element of each weight matrix may be finely adjusted to improve the calculation accuracy.
  • Reference numeral 1000 in FIG. 10 represents image information of an effective range 504 (inner diameter 505 to outer diameter 506, region within 0 ⁇ ⁇ ⁇ 2 ⁇ radian) converted into a plane of horizontal axis ⁇ and vertical axis r and developed. . Concentric dark portions are developed at 1001 and 1002 due to light and dark of light reflected from the bottom of the tube.
  • the tangent direction of the original circle is replaced with the direction of the ⁇ axis, and the luminance gradient can be calculated by one weight matrix.
  • the brightness gradient in the ⁇ direction is calculated based on the 5 ⁇ 3 weighting matrix shown in FIG. 11, and the brightness gradient of each pixel position is shown as an image in FIG.
  • the portion where the luminance gradient is small is black and the portion where the luminance gradient is large is white.
  • the dark portions 1001 and 1002 are not straight lines but a gentle curve, but the drop position 3011 is offset from the center of the outer shape of the test tube, or the tube bottom shape of the test tube is It is an event that occurs when you are distorted. However, if the brightness gradient is calculated based on brightness information in a certain range in the vicinity, the brightness gradient due to the outer shape of the bubble can be captured without any problem.
  • the 5 ⁇ 3 weighting matrix shown in FIG. 11 is merely an example, and a different range such as 7 ⁇ 5 or 3 ⁇ 3 may be used. Further, the detection accuracy may be improved by finely adjusting the value of each array element of the weight matrix.
  • Third Embodiment of the Present Invention In Example 1, on the premise that the test tube containing the liquid is a cylindrical or conical container, the method of obtaining the brightness gradient in the tangential direction of the circle has been described. In this embodiment, the case of a container other than a cylindrical or conical shape will be described with reference to FIG.
  • FIG. 13A shows an example of a prismatic container, which contains a sample such as blood or urine or a liquid substance such as a mixture of a sample and a reagent.
  • FIG. 13B is an image 1300 of such a prismatic container taken from the top.
  • doubly square square shaped dark portions 1301 and 1302 appear due to the shape of the container due to the brightness of the reflected light from the bottom.
  • the process of setting the effective range (step S212 in FIG. 2) and calculating the luminance gradient (step S213) in the luminance gradient detection method will be described for this image.
  • FIG. 13C is a diagram showing the effective range 1303 set in step S212.
  • an effective range 1303 is an area other than blacked out, and the effective range is set in a donut circle shape centered on the dropping position of the dispensing probe.
  • FIG. 13D is a diagram in which the effective region is divided into four at every angle ⁇ / 2 in order to calculate the brightness gradient in the direction along the square that is the inner wall surface shape of the container in step S213. .
  • the luminance gradient may be calculated using two of the weighting matrices shown above in each area after division. Specifically, the weighting matrix of FIG. 17 is used in the region of ⁇ / 4 + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / 4 ⁇ . In the region of ⁇ / 4 + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 3 ⁇ / 4 ⁇ , the weighting matrix of FIG. 9 (e) is used. In the region of 3 ⁇ / 4 + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 5 ⁇ / 4 ⁇ , the weighting matrix of FIG.
  • FIG. 13E is a diagram showing the calculated brightness gradient in an image. Even if there are dark portions 1301 and 1302 indicating the reflected light from the bottom of the tube due to the shape of the container in the effective area, the foam can be accurately detected to detect the presence or absence of foam. In addition, if the region of ⁇ / 4 + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 3 ⁇ / 4 ⁇ and the region of 5 ⁇ / 4 + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 7 ⁇ / 4 ⁇ are rotated by ⁇ / 2 (90 °), all the image information can be obtained.
  • the brightness gradient can be calculated using only the weighting matrix of FIG. As described above, if the luminance gradient in the direction along the test tube shape is calculated, the liquid level inspection can be performed with the minimum processing. ⁇ Example of application to automatic analyzer> Next, an automatic analyzer to which the present invention is applied will be described.
  • FIG. 14 is a schematic view of an automatic analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • an automatic analyzer that automatically performs qualitative / quantitative analysis of a biological sample such as blood or urine, and which analyzes an item such as a biochemical item, an immune item, or a coagulation item is described.
  • it is another analyzer if it has a function of dispensing a sample or reagent by a dispensing probe from a test tube to a reaction container or from a reagent container to a reaction container. Also good.
  • a reagent disk 3302 In the automatic analyzer 3301, a reagent disk 3302, a reaction disk 3303, a sample dispensing probe 3304, a reagent dispensing probe 3305, a stirring device 3306, a photometer 3312, and a transport mechanism 3313 are disposed. Further, a control device provided with the display device 107 and the input device 108 is connected to the automatic analysis prosecution 3301.
  • the reagent disk 3302 is rotatable, and a plurality of reagent containers can be arranged circumferentially. Similarly, the reaction disk 3303 can be provided with a plurality of reaction vessels on the circumference.
  • the transport mechanism 3313 can transport the sample holder 3311 containing the plurality of sample containers 101. In the present embodiment, a rack type sample holder 3311 capable of holding five sample containers 101 is used, and the sample is moved to a predetermined position by a transport belt driven horizontally with the sample holder placed on the sample holder. The container 101 can be transported.
  • the sample dispensing probe 3304 can be rotationally driven and vertically driven, sucks the sample held by the sample holder 3311 carried to a predetermined position, and dispenses and discharges it to the reaction container on the reaction disk 3303.
  • the reagent dispensing probe 3305 is also capable of rotational drive and vertical drive, and sucks the reagent from the reagent container held on the reagent disk 3302 and dispenses it into the reaction container on the reaction disk 3303.
  • a stirrer 3306 stirs the mixture in the reaction vessel.
  • a photometer 3312 analyzes the mixture after stirring.
  • dispensing of the sample or the reagent is performed by the sample liquid level detection device 3308 provided above the transport mechanism 3311 and the reagent liquid level detection device 3307 provided above the reagent disc. Before performing, it is possible to detect the presence or absence of bubbles on the liquid surface. Further, the presence or absence of bubbles may be detected at a position where dispensing is performed. Furthermore, by providing the reaction liquid measurement surface detection device 3309 on the top of the reaction disk 3303, the liquid surface of the reaction liquid in which the sample and the reagent are mixed is photographed, and abnormalities in the liquid surface are detected after dispensing and stirring. It is also possible.
  • test tube 1010 liquid substance 102 illumination 1021 hollow part 103 camera 1031 lens 104 image processing device 105 storage device 106 interface unit 107 display unit 108 input unit 3301 automatic analysis device 3302 reagent disc 3303 reaction disc 3304 sample dispensing probe 3305 reagent dispensing Probe 3306 Stirring device 3307 Liquid level detection device for reagent 3308 Liquid level detection device for sample 3309 Liquid level detection device for reaction liquid 3311 Sample holder

Abstract

 コンタミネーションの発生を抑制することができ、液状物質における気泡等の液面状態の検出具合の正確性を増大させることができる液面検査装置および自動分析装置、液面検査方法を提供する。液状物質1010が収納された容器101および液状物質1010の液面に対して光を照射する光照射部102と、光照射部102が照射した容器101および液状物質1010からの光の色情報と輝度情報を少なくとも有する映像を取得する撮影部103と、撮影部103で撮影した映像の中の色情報と輝度情報を用いて液面の状態を検出する検出部104とを有する。

Description

液面検査装置、自動分析装置および処理装置
 本発明は、血液,尿等の生体などの液状物質の液面又は/ 及び液体内の泡の有無などを検出する液面検査装置、自動分析装置および液面検査方法に関するものである。
 医療分野をはじめとして各種の自動分析装置が提案されている。一般的に、この自動分析装置とは、血液や尿等の生体試料を試薬と混合して反応液を自動測定することにより試料を分析するものである。生体試料と試薬の混合は、試料容器,試薬容器のそれぞれからの試料,試薬を分注装置(分注プローブ)等を用いて所定量を吸引分取し、反応容器に供給して反応させるのが一般的である。
 分取するとき、分取対象の試料や試薬の液状物質に分注プローブの先端を入れるが、深く入れるほどプローブ外壁へ液体が付着し、異なる試料間や試薬間でのコンタミネーションが大きくなってしまう。また、深く入れるほど垂直移動させる時間も長くかかってしまう。そのため、分注プローブの先端をわずかにのみ入れるように液面の高さを検知し、その高さに合わせて分注プローブ先端の高さ方向制御を行っている。この液面の高さを検知する技術に関して、液面上に気泡が発生している場合には気泡の表面を液面の高さと誤認して吸引に失敗する問題が知られている。この問題に対し、画像処理によって液面状態を検知して解決する方法が検討されている。
 例えば、特許文献1では検査対象の上部方向から照明を当ててカラーカメラで撮像して液面の画像を取得し、光のスペクトル成分の割合の違いを示す色相情報を利用して液面の照明の映り込み(鏡面反射)を抽出し計数することによって気泡の有無を検知する方法が示されている。試料容器の底面からの反射光が複雑多様な画像を生み出したり、試料容器の内壁に液面より下の位置で吸引分取に支障がない気泡が発生することがあるが。照明の鏡面反射を抽出する方法であれば液面上の気泡発生状態とは容易に区別できる。
 他の検討例として特許文献2ではカメラで撮像した際の検査画像に対して、液面円の中心を求める処理の後に、極座標変換を行ったラジアル画像のヒストグラム評価やFFT評価、さらにハフ変換による環検出を行うことにより気泡の検出を行う方法が示されている。
特開2013-88114号 特表2014-500955号
 しかしながら、特許文献1に記載の検討例では、安価な可視光照明を用いたときに、尿試料など液色が極めて薄い試料や、あるいは高倍率に希釈されていた試料は、可視光域のスペクトル吸収がわずかであるため液面上の照明の鏡面反射を正しく抽出できない可能性がある。この問題に対して可視光域波長の光では透過性が高い真水でも透過性が下がる可視光範囲外の波長の光を加えてスペクトル成分ごとの割合の違いが得られるようにすることで、照明の映り込みを抽出し気泡の有無を検知することも考えられるが、照明などのコストの増大が懸念される。また、脂肪分子のように照明光を試料の液中から全反射する成分を多量に含む試料の場合には試料の色合いが不安定になり照明の映り込みの抽出が難しくなることがある。特許文献2が示す方法では計算処理量が膨大であり、処理時間やハードウェアコストが大きくなってしまうなどの問題がある。
 本発明の目的は、以上の状況を鑑みて、液状物質における気泡等の液面状態の検出具合の正確性を増大させることができる液面検査装置および自動分析装置、液面検査方法を低コストで提供することにある。
 本発明は上記課題に鑑み、以下の点を備えたことを特徴とする。すなわちその一態様によれば、液体が収納された容器および前記液状物質の液面に対して上方から光を照射する照射部と、前記照射部が光を照射した液体の画像を上方から取得する撮影部と、前記画像に含まれる色情報を用いて前記液面の状態を検出する、第一の液面検査部と、前記画像に含まれる輝度情報を用いて前記液面の状態を検出する、第二の液面検査部を有することである。
 本発明に係る液面検査装置、自動分析装置および液面検査方法によれば、多様な液状物質に対して気泡等の液面状態の検出具合の正確性を増大させることができる。
本発明の実施形態に係る液面検査装置の構成図である。 本発明の実施形態に係る液面検査方法のフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る液面検査方法でカメラとプローブと試料容器の位置関係を説明する図である。 本発明の実施形態に係る画像情報処理を説明する図である。 本発明の実施形態に係る画像情報処理を説明する図である。 本発明の実施形態に係るドーナツ円の有効範囲と円座標の図である。 本発明の実施形態に係る円座標の近傍範囲を示す図である。 本発明の実施形態に係る有効範囲の16分割を説明する図である。 本発明の実施形態に係る5×5加重マトリックスを示す図である。 本発明の実施形態に係るドーナツ円の有効範囲を展開した図である。 本発明の実施形態に係る5×3加重マトリックスを示す図である。 5x3加重マトリックスで算出した輝度勾配を示す図である。 本発明の他の実施例に係る画像情報処理を説明する図である。 本発明を適用した自動分析装置の全体図である。
 以下、本発明の一実施形態を図面に即して説明する。なお、この実施形態は例示として挙げるものであり、これにより本発明を限定的に解釈するものではない。
<本発明の第一の実施形態>
 まず、本発明の一実施形態に係る液面検査装置について説明する。
 図1は、本発明の第一の実施形態に係る液面検査装置の構成図である。本実施形態に係る液面検査装置は、図1に示されているように、液体(以下、液状物質1010と称する)が、容器としての試験管101に収納されている。
 試験管101は、各種樹脂材料や各種ガラス材料などから構成された、実質的に透明な上下方向に細長い有底筒状であって、円筒状あるいは円錐テーパ状の容器である。試験管101に収容される液状物質1010としては、血液や尿等の生体試料、これら生体試料の分析に使用される試薬、当該生体試料と試薬とを混合した混合液、これらが反応した反応液等が挙げられる。試験管101は、試験管ラック1011に保持されている。なお、試験管101が、試験管ラック1011に保持された状態でなくても、例えば、試験管101単独で本発明の液面検査装置にて、液面状態を検出することができる。また、ラックは図1では複数本の試験管を保持可能なものを例示しているが、1本の試験管のみを保持するラックであっても良い。
 試験管101の上方には、試験管101内に収納された液状物質1010の液面に対して光を照射する光照射部としての照明102が設けられている。照明102は一般に「リング照明」と呼ばれるもので、中空部1021を有し、リング状に複数の白色LED(青色発光ダイオードなどに蛍光体を組み合わせた疑似白色であり若干の色味を帯びている)を密に配して構成されている。
 照明102の上方には、試験管101および試験管101内に収納された液状物質1010からの光の色情報(異なる複数の波長域毎の露光量を取得)を少なくとも有する映像(以下、画像とも言う。)を撮影する撮影部としてのカメラ103が設けられている。
 カメラ103のレンズ1031は、照明102の中空部1021を通じて下方が覗きこめるように配置構成されている。カメラ103は、一般的にはRGBの3つの波長域の光による色情報を有する画像を撮影するものであり、例えば、CCDやCMOSイメージセンサを応用したもので構成されている。カメラ103には、撮影した画像中の色情報を用いて液面の状態を検出する検出部としての画像処理装置104が電気的に接続されている。
 画像処理装置104は、例えば、マイクロプロセッサやメモリ等で構成されたコンピュータとして構成されている。画像処理装置104には、液面状態の方式を最適に選択する方式選択部1041を有する。さらに、画像処理装置104には、液体表面で鏡面反射している照明色の領域から、液面上に泡があるか否かを判定する、第一の泡検知部1042が設けられている。さらに、画像処理装置104には、試験管の内壁面形状に沿った方向の輝度勾配を算出し、算出した輝度勾配に基づいて液面上に泡があるか否かを判定する、第二の泡検知部1043が設けられている。
 さらに画像処理装置104には、カメラ103が撮影した色情報を有する画像や、当該画像を処理した処理結果等を記憶する記憶部としての記憶装置105が電気的に接続されている。記憶装置105は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成されている。また、画像処理装置104には、その他の装置、機器等の入出力部と電気的に接続可能なようにインタフェース部としてのインタフェース装置106が接続されている。また、画像処理装置104には、カメラ103が撮影した色情報を有する映像や、当該映像を処理した処理結果等を表示する表示部としての表示装置107が電気的に接続されている。表示装置107は、例えば、液晶モニタ等で構成されている。また、画像処理装置104には、画像処理装置104に対し、外部から情報を入力可能なように入力部としての入力装置108が電気的に接続されている。入力装置108は、例えば、キーボードやマウス等で構成されている。
 なお、検出部としての画像処理装置104と、記憶装置105、インタフェース装置106、表示装置107、入力装置108とは、個別の装置であるように説明したが、それぞれが個別の装置として構成されていても、全部、または一部が一体として構成されていても良い。例えば、画像処理装置104と、記憶装置105、インタフェース装置106、表示装置107、入力装置108の全部、または一部が一体として検出部として構成されても良い。
 本発明の一実施形態においては、照明102とカメラ103は、容器101の液面に対して垂直上方に設置され、照明の光が液面で鏡面反射してカメラで撮像できるように構成されている。カメラ103は、画像処理装置104に接続し、撮影した画像情報を画像処理装置104に送信することで画像処理できるものである。また、画像処理装置104は記憶装置105に接続して撮影した画像情報や処理結果を格納できる。また、処理の過程や記憶装置105に格納した情報を表示装置107に表示できる。さらに、入力装置108は画像処理装置104の調整設定や実行指示に用いる。
 次に、上述の液面検査装置により実施される液面検査工程の一例としての液面状態の検査工程を、図2~図5に沿って簡単に説明する。
 最初に、方式選択部1041により、泡検知の方式を選択する検出方式選択ステップを実行する。
 検出方式ステップでは、初めに、照明光102を試験管101および試験管101内に対して照射し、カメラ103で撮像することで、液状物質1010の液面からの反射光や透過光等の光の色情報を含んだ画像を取得する(S200)。なお、色情報の取得は、試験管101および試験管101に収納された液状物質1010の液面に対して照明102から光を照射し、カメラ103が試験管101および試験管101内に収納された液状物質1010からの反射光や透過光等の光の色情報を取得することにより実施される。
 次に、検出方式の選択に不要な領域(周辺領域)を画像処理で除き、有効範囲を設定する処理をおこなう(S201)。これにより、試験管101の内部の液面に対して画像情報を取得する範囲を限定し、検知方式選択の信頼性を上げることが可能となる。
 次に、設定した有効範囲内における液状物質1010について予め定めた色(以下、基本色と称する)を示す画素数(画素の個数)を数える(S202)。ここで計数される画素の色は、撮像対象である液状物質1010に依存して決定される。例えば、血液や尿であれば、赤や黄色などの基本的な色に設定される。有効範囲内の各画素の色相(Hue)を算出し、その値があらかじめ定めた色相の所定範囲にあれば有効画素として選択する。なお、基本色は、液状物質が有する光の吸収スペクトルの特性に基づき、液状物質を通過した照明光の波長スペクトルが変化することにより生じる。
 次に、有効範囲内で液状物質1010が通常状態ではない色(以下、異常色と称する。)を示す画素数を数える(S203)。異常色か否かの判断は、あらかじめ定めた色相(血液や尿であれば、例えば緑や黄緑など)の所定範囲の画素を有効画素として数えればよい。脂肪成分などを多量に含む試料の場合には試料の色合いが不安定になり通常状態の試料では無い色の画素が多く現れる。
 次に、S201で計数された基本色を示す画素数があらかじめ定めた閾値未満であるか判断する(S204)。閾値未満であれば、透過性が高い試料のため、第一の検知部1042による判定は困難と判断し、第二の検知部1043による判定を選択しS212のステップに進む。基本色を示す画素数が閾値未満でなければ、次のステップに進む。
 次に、S203で計数された異常色を示す画素数があらかじめ定めた閾値以上であるか判断する(S205)。閾値以上であれば、試料の色合いが不安定で、第一の検知部1042では判定困難として、第二の検知部1043による判定を選択し、S212のステップに進む。通常状態では無い色を示す画素数が閾値以上でなければ、第一の検知部1042のステップに進む。
 続いて、第一の検知部1042による液面検査を説明する。
 初めに、S200で取得した画像から不要な周辺領域の情報を取り除き、なおかつ分注プローブ先端が降下する位置での液面検査の信頼性を上げるため、試料容器の内部の液面に対して有効範囲を設定する処理を行う(S206)。
 次に、有効範囲内の液体表面に鏡面反射して映り込んでいる照明色の領域を抽出する(S207)。照明色の領域を抽出する方法は特に限定されないが、例えば照明色に対応する色相(Hue)の範囲を予め定めておき、その色相を有する画素を選択する方法が考えられる。照明色の領域の選択に色相を用いることによって、液面以外の位置(例えば、試験管101の底部や液面より下の位置に生じた気泡など)からの反射光と、検出対象である液面の泡を識別しやすい。また、カメラや照明から液面までの距離の違いによって、液面の画像情報の輝度は変化するが、光のスペクトル成分の割合の違いを表す色相をチェックすることによって、液面までの距離に関わらず、正確に液体表面で鏡面反射した照明光を選択できる。
 次に、抽出された照明色画素の領域の数を計数する(S208)。照明色領域とは、画素数や領域の面積には関係なく、S207で抽出された画素の集合で、画像内で互いに接することなく孤立した領域を意味する。具体的には画像処理技術において一般に知られる「ラべリング(Labeling,Image-labeling)」の処理手順によって実現できる。領域の数を計数することにより、カメラから液面までの距離の違いや気泡の大きさにより依存することなく、照明光の写り込み数をチェックすることができる。
 次に、S208で計数した照明色の写り込み領域の数が、使用している照明の数よりも大きいか否かを判定する(S209)。液面上に泡がない場合は液体表面に照明が照明の数だけ映り込むが、液面上に泡がある場合、液面だけでなく、各泡の表面に照明光が映りこむため、照明光の写り込み領域が増えるためである。本実施例においては、単一のリング状光源を使用しているため、計数された領域が1より大きい場合には液面上に泡があると判定し(S210)、1以下の場合には泡がないと判定する(S211)。
 続いて、第二の検知部1043が行う、試験管形状に沿った方向の輝度勾配に基づく液面検査を説明する。(S212~S216)
 初めに、S200で取得した画像情報から有効範囲を設定する処理をおこなう(S212)。これにより、ノイズを含む可能性がある不要な周辺領域の情報を取り除き、なおかつ分注プローブ先端が降下する位置での液面検査の信頼性を上げることが可能となる。
 次に、S212で設定した有効範囲内で、試験管の内壁面形状に沿った方向の輝度勾配を算出し、輝度勾配の最大値を求める(S213)。
 次に、S213で求めた輝度勾配の最大値があらかじめ定めた閾値以上であるかを判定する(S214)。輝度勾配の最大値が閾値以上の場合には、液面に泡があると判定し(S215)、輝度勾配の最大値が閾値未満の場合には泡はないと判定する(S216)。
 図3は、本実施例における、分注プローブ301と試験管101とカメラ103の位置関係を示す配置図である。
 分注プローブ301は水平面で回転し、垂直方向に上下動して、分注位置に位置付けられた試験管101から所定量の液体を分取する。分注プローブ301の先端が液面と接触する降下位置3011は、分取対象の試験管101の中心軸と一致するか、中心軸に近い範囲内に位置するように事前に配置調整しておくことが望ましい。分注プローブ301の先端が試験管101に接触することを防ぐと共に、液面に発生した泡は試験管101の内壁面に接するように位置するので、泡の位置をなるべく避けるためである。
 さらに、カメラ103の光軸も、分注プローブ301の先端の降下位置3011を含むように事前に配置調整しておくことが望ましい。一般的に、カメラは光軸の中心付近が最も歪みが小さく、解像度が良好だからである。
 なお、分注プローブ301によるサンプリング位置と、カメラ103による撮像位置は好ましくは同軸上だが、ずらして配置することも可能である。ずらして配置することにより、サンプリングの状態をリアルタイムにカメラ103で観察可能となり、分注時に泡を吸引していないことを示すことが可能となる。
 図4を用いて、色情報検知手段による泡判定方法を説明する。
 図4(a)は、図2のフローチャートのステップS200で取得した画像の一例である。実際の画像はカラー画像400であり、試料には通常の液色がついているものとする。判定対象は中央の試験管401であり、液面に2つの泡402a、402bが内壁面に接する位置に浮いている。画像400からは、液面上の照明光の写り込み領域403aの他に、泡の表面上に照明光の映り込み領域403b、403cが存在していることが分かる。本実施例では照明光源が中空のリング照明であるため、照明光の映り込み領域も中空の円形である。また、管底からの反射光の明暗により、試験管外形と同じ形状の暗部が生じることがある。本実施例においては同心円状の暗部404である。
 図4(b)は、図2のフローチャートのステップS201で設定される有効範囲405を示す画像である。分注プローブ301の先端の降下位置3011を中心に円の形で設定したことを示す。有効範囲405を設定することにより、左右両隣に近接して試験管が並んでいたとしても、それらが泡検知に影響を与えることがない。中央の試験管の内壁付近の情報を無効にする。
 図4(c)は、図2のフローチャートのステップS202で抽出された、有効範囲405内で基本色の色相を有する領域406の所定範囲で画素を選択した画像を示す。基本色の領域を抽出することで、試験管401内に収容された液体の色味を帯びた領域だけが抽出される。抽出した領域内の画素数が少ない時は、第一の検知部1042では泡判定は困難と判断して、第二の検知部1043による判定を選択する。なお、ステップS203において異常色領域を抽出した後の画像は図示しないが、同様に通常状態では生じない異常色を示す領域の画素数により、第一の検知部1042と第二の検知部1043の切り替え選択を行う。
 図4(d)は、図2のフローチャートのステップS206で抽出された、第一の検知部1042における判断のための有効範囲407を示す画像である。分注プローブ301の先端の降下位置3011を中心に、円形の領域として設定される。分注プローブ301の先端の降下位置3011は画像内の座標点として示してきたが、実際には分注プローブ先端部はプローブの管径に対応した太さを有しており、さらに降下位置には機械的な製造誤差や調整誤差が生じる可能性がある。そのため、分注プローブ先端が降下する可能性のある範囲である、降下範囲408が設けられている。降下範囲408の内側に泡が検出された場合は、泡と分注プローブが接触して液面誤検知を生じ、正確に液体分取できない可能性があるが、降下範囲外に泡が存在している分には、液体分取に影響を与えない。したがって、有効範囲407は降下範囲408よりも大きく設定し、たとえ試験管の内径が大きい場合であっても、降下範囲に影響を与えない範囲については判断する必要はないので、液面全体より小さく設定するのがよい。
 図4(e)は、図2のフローチャートのステップS207において、照明光の色に相当する色相を示す領域を抽出した画像を示す。泡の輪郭や、試験管の内壁位置等の領域は、液体の色味を帯びているため抽出されず、照明光の鏡面反射による映り込みの領域409a~409cだけが抽出されていることがわかる。
 図4(f)は、図2のフローチャートのステップS208において、照明色の領域を計数した図の一例を示す。なお、本図面は模式的に示したものであり、実際に画像に計数した数字を書き込む必要はない。本実施例では計数の結果、照明色の写り込み領域を3つ抽出したことを示している。この場合、ステップS209では抽出した照明色の写り込み領域数が1より大きいので、液面上に泡があると判定する。
 図5は、図2のフローチャートのステップS200で取得した画像の他の一例を用いて、可視光域波長全域で光の透過性が高い試料の場合を説明する。
 図5(a)は、画像400に比べて液色が薄く、液面の画像情報には明暗はあるが殆どは照明色を帯びた画像500を示している。判定対象の試験管501の内部の液面に3つの気泡502a、502b、502cが試験管の内壁面に接した状態で浮いている。また、管底からの反射光の明暗により、試験管外形と同心円の形状の暗部503がある。画像400と同様に照明光源の映り込み領域もあるはずだが、試料の透過性が高いときは不明瞭であり、なおかつ以下の処理の説明では関連が薄いため図5(a)では省略している。
 図5(b)は、図5(a)の中央の試験管101の内部の液面領域を拡大した図である。試験管外形と同心円の形状の暗部503a、503bは管底からの反射光の明暗によるものだが、試験管の材料や底部の形状、試料の液量などの諸要因により、大きさや太さ、多重になる数はまちまちである。管底からの反射光は、透過性が低く液色が濃い試料の場合は弱く画像上でのコントラストも小さいが、透過性が高く液色が薄い試料の場合にはコントラストが高く目立って現れる。一方、泡の外形については、透過性が低く液色が濃い試料ではコントラストは低く不明瞭で、試料の液量によっては管底からの反射光により消失してしまうこともあるが、透過性が高く液色が薄い試料では、はコントラストが高く明瞭に現れる。
 図5(c)は、図2のステップS212において、図5(b)の画像に対して今回の判定に不要な領域(黒塗り領域)を除くように設定した、有効範囲504を示す図である。有効範囲504は分注プローブ301の先端の降下位置3011を中心とした中空のドーナツ円の形で設定される。中空のドーナツ形状とすることにより、管底からの反射光の明暗による暗部503a,503bが有効範囲内に現れても、それらを泡と誤検知することがない。また、降下位置3011の近辺は有効範囲504として設定していないが、実際に液面上に存在する泡は試験管の液面の中心付近にとどまり続けることはなく、試験管内壁面に寄りつくため、特に問題はない。降下範囲の周辺に気泡の外形が検知されない場合は降下範囲内には気泡が無いと判断してよいため、ドーナツ円の内径505(=中空部の直径)は、降下範囲と同程度であればよく、ドーナツ円の外形506は、用いる試験管の内径が大きくても液面全体の範囲より小さく設定すればよい。
 図5(d)は、図2のステップS213において、有効範囲504内で画像の輝度情報(RGB各輝度の合計)を試験管の形状に沿った方向に走査して輝度勾配を算出した結果を示す図である。輝度勾配が小さい箇所を黒く、輝度勾配が大きい箇所を白く示している。円に沿った方向に輝度勾配を算出することによって、管底からの反射光の明暗による同心円形状の暗部503a、503bに影響されずに泡の外形を検出可能となる。有効範囲504内で輝度勾配を算出したら、輝度勾配の最大値を求め、あらかじめ定めた閾値以上であれば気泡が発生していると判定し、閾値未満であれば気泡が発生していないと判定する。
 通常の試験管内の液面状態の判定では、液面位置によってカメラや照明から液体試料までの距離が変化し液面の輝度情報も変化するために、閾値による判定が難しいが、上記方法の輝度勾配を用いることによって、液面高さによらず泡の有無をロバストに判定できる。
 次に、図2のステップS213における、の試験管形状に沿った方向の輝度勾配の算出方法を図6~7にて説明する。
 図6は、xy直交座標平面上で図5(c)に示す有効範囲504を表した図である。有効範囲504内の座標は図のように降下位置600を原点とする円座標(r,θ)で表現することができる。試験管形状の内壁形状に沿った方向とは、図6においては半径rの円の接線方向のことであり、円座標A(r,θ)においては図中の接線601の方向である。
 図7は円座標A(r,θ)付近を拡大したものである。座標A(r,θ)における輝度勾配を算出するには、接線601の方向で座標A(r,θ)を挟んで隣り合う2つの近傍範囲701と702の其々で画素の輝度平均を求め、2つの輝度平均の差分の絶対値を輝度勾配とすればよい。より厳密には、電子情報通信学会論文誌D-2、79巻8号(1996年発行)に掲載の論文「方向依存型フィルタを用いたMRI画像の画質改善」(木戸、ほか著)における方向依存型フィルタの計算方法を円の接線方向に限定して適用し、絶対値を求めればよい。
 以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
 本実施例によれば、判定対象の試料の液色の濃淡によらず、液状物質液面の泡の有無判定を正確に実施することができる。また一般的な可視光照明を使用し、限定範囲の画像情報に対して最小限の計算処理を行うだけでよいので、低コストに実現できる。
 本実施例では、有効範囲を一定半径の円形やドーナツ形で設定したが、例えば試験管形状が円柱形ではなく特殊形状であったり、プローブ先端の降下範囲(702)が機械的誤差要因によって楕円形や四角形になる場合にはそれらに合わせ、有効範囲の形状や大きさを変更して検知の正確性を向上させても良い。また、各目的に最適な形状や大きさは個別であると考えられるが、設定ステップ数を減少させるため有効範囲405、407、504を共通に設定しても良い。
 また、基本色および異常色を有する画素を計数するステップS202、S203は同時並行的に実施しても良いし、一方の計数値が判定可能な値に達した時点で、検知方式選択の処理を終了させても良い。
 計数した画素数と閾値を比較して判定するステップS204、S205は、設定した有効範囲405の全体の画素数に対する基本色または異常色の画素数の比率(面積比)を閾値と比較して判定するようにしても良い。こうした場合、カメラで撮影する映像の拡大率の変更に対してロバストになる。
 また、第一の液面検査部1042と第二の液面検査部1043によるアルゴリズムは同時並行的に実行されても良い。この場合は、第一の液面検査部1042と第二の液面検査部1043の方式を選択するS204およびS205は実行不要であり、それぞれの液面検査部の判定結果のうちの少なくとも一方の判定結果から、最終の泡有無検査結果を導く。
 また、対応可能な液状物質1010の種類を増やせるように、液状物質1010の基本的色の色相範囲を複数設定できるようにしても良い。同様に、異常色の色相範囲を複数設定できるようにしても良い。液状物質1010の基本色、異常色、照明色の判定には色相以外の表色系に基づくものでもよい。色相は1次元で色を指定でき、人間の色覚と対応させやすいので便利だが、被写体である液面までの距離に依存しない色情報であれば他の情報であっても良く、例えばYUVフォーマットにおける色差情報UとVで色の範囲を指定しても良いし、RGBフォーマットであればR÷GとB÷G等の比率を用いて指定しても良い。
 また、輝度勾配を得るステップS213の元の輝度情報は、RGB各輝度の合計ではなく、他の輝度情報を用いても良い。例えば、R、G,Bチャネルのどれか一つの輝度情報、あるいは平均輝度、人の視覚に合わせたモノクロ変換画像の情報などである。
 また、ステップS213において、輝度勾配の「最大値」を求めることは必ずしも必要ではなく、あらかじめ定めた閾値以上の輝度勾配の箇所が有効範囲内に少なくとも一つあれば気泡が発生していると判定しても良い。閾値を調整設定する際には、有効範囲全体の輝度勾配を確認したり、最大値が得られるようにしておくのが良いが、閾値を決定した後は最大値を求める必要はない。あらかじめ定めた閾値以上の輝度勾配の箇所が一つでもあれば気泡が発生していると判定すればよく、有効範囲の輝度情報を取得している最中に閾値以上の輝度勾配を算出した時点で判定を完了すれば、判定処理を早く終了させることができる。
<第二の実施例>
 第二の実施例として、図8,9を用いて、他の輝度勾配算出方法を説明する。
 図8は、有効範囲504の領域を等角度で等分した図である。実施例では、θ=π/8ラジアンとなるように、有効範囲を16等分した場合を示す。領域毎に図9(a)~(h)に示す加重マトリックスを用いて円の接線方向の輝度勾配を近似計算する。画素(r、θ)を中心とする縦5画素、横5画素(5×5)の近傍画素の輝度を用いて、輝度勾配を算出する。5×5の近傍画素の各輝度と対応する加重マトリックスの各配列要素の数値の積を求めて合計25の積を加算し、その絶対値を輝度勾配とする。各加重マトリックスはθに対応して円の接線方向に重み付けしている。
 図9(a)の加重マトリックスは、―π/16<θ≦π/16の領域、または15π/16<θ≦17π/16の領域で使用する。図9(b)の加重マトリックスは、π/16<θ≦3π/16の領域、または17π/16<θ≦19π/16の領域で使用する。図9(c)の加重マトリックスは、3π/16<θ≦5π/16の領域、または19π/16<θ≦21π/16の領域で使用する。図9(d)の加重マトリックスは、5π/16<θ≦7π/16の領域、または21π/16<θ≦23π/16の領域で使用する。図9(e)の加重マトリックスは、7π/16<θ≦9π/16の領域、または23π/16<θ≦25π/16の領域で使用する。図9(f)の加重マトリックスは、9π/16<θ≦11π/16の領域、または25π/16<θ≦27π/16の領域で使用する。図9(g)の加重マトリックスは、11π/16<θ≦13π/16の領域、または27π/16<θ≦29π/16の領域で使用する。図9(h)の加重マトリックスは、13π/16<θ≦15π/16の領域、または29π/16<θ≦31π/16の領域で使用する。
 なお、図9に示す加重マトリックスは一例にすぎず、7×7や3×3など範囲の異なるものを用いても良いし、有効領域をより細かく32分割とし、対応させる加重マトリックスも16種にして計算精度を向上させても良い。また、各加重マトリックスの配列要素の値を微調整して計算精度を向上させても良い。
 次に図10~12を用いて、座標系変換を用いた円の接線方向の輝度勾配算出方法を説明する。
 図10の1000は、有効範囲504(内径505から外径506、0≦θ≦2πラジアン内の領域)の画像情報を、横軸θ、縦軸rの平面に変換して展開したものである。管底からの反射光の明暗による同心円形状の暗部が1001、1002に展開されている。
 このように展開した後の画像情報では、元の円の接線方向はθ軸の方向に置き換わっていて、一つの加重マトリックスで輝度勾配を算出できる。図11に示す5×3の加重マトリックスに基づきθ方向の輝度勾配を算出し、各画素位置の輝度勾配を画像にしたものを図12に示す。輝度勾配が小さい箇所を黒く、輝度勾配が大きい箇所を白く示している。円に沿ったθ方向に限定して輝度勾配を算出することによって、管底からの反射光の明暗による同心円形状の暗部1001,1002に影響されずに気泡の外形をとらえることができる。また、図10に示す画面上では暗部1001,1002は直線ではなく緩やかな曲線を描いていたが、これは降下位置3011が試験管外形の中心からずれていたり、あるいは試験管の管底形状が歪んでいたときに生じる事象である。しかしながら、ある程度の近傍範囲の輝度情報をもとに輝度勾配を算出すれば、支障なく気泡の外形による輝度勾配をとらえることができる。
 なお、図11に示した5×3加重マトリックスは一例にすぎず、7×5や3×3など範囲の異なるものを用いても良い。また、加重マトリックスの各配列要素の値を微調整して検知精度を向上させても良い。
<本発明の第三の実施形態>
 実施例1では、液体を収容する試験管が円筒状や円錐状の容器であることを前提として、円の接線方向で輝度勾配を求める方法を説明した。本実施例では、円筒形または円錐形以外の容器の場合について、図13を用いて説明する。
 図13(a)は、角柱形の容器の例であり、血液や尿などの試料または試料と試薬の混合液等の液状物質が入っている。図13(b)はこのような角柱型容器を上面から撮影した画像1300である。容器の内部には気泡の他に底からの反射光の明暗により、容器の形状を要因とする2重の正四角形状の暗部1301,1302が映っている。この画像について、輝度勾配検知方法における有効範囲の設定工程(図2のステップS212)および輝度勾配の算出工程(ステップS213)の処理を説明する。
 図13(c)は、ステップS212により設定された有効範囲1303を示す図である。図中において有効範囲1303は黒塗りされている以外の領域であり、有効範囲は分注プローブの降下位置を中心としてドーナツ円形状に設定される。
 図13(d)は、ステップS213により、容器の内壁面形状である正四角形に沿った方向で輝度勾配を算出するために、角度π/2毎に有効領域を4つに分割した図である。分割後の各領域で前に示した加重マトリックスの2つを用いて輝度勾配を算出すればよい。具体的には、―π/4+ε≦θ≦π/4-εの領域では、図17の加重マトリックスを使用する。π/4+ε≦θ<≦3π/4-εの領域では、図9(e)の加重マトリックスを使用する。3π/4+ε≦θ≦5π/4-εの領域では、図9(a)の加重マトリックスを使用する。5π/4+ε≦θ≦7π/4-εの領域では、図9(e)の加重マトリックスを使用する。なお、εは降下位置(3011)などの誤差を考慮するもので、適宜調整する。
 図13(e)は、算出した輝度勾配を画像に表した図である。有効領域内に容器の形状に起因し、管底からの反射光を示す暗部1301,1302があったとしても、泡の外形を正確にとらえて泡有無検知ができる。なお、π/4+ε≦θ<≦3π/4-εの領域と5π/4+ε≦θ≦7π/4-εの領域は、π/2(90°)回転させた画像情報にすれば、すべての領域を図9(a)の加重マトリックスだけで輝度勾配を算出できる。
以上説明したように、試験管形状に沿った方向の輝度勾配を算出すれば、最小限の処理で液面検査が可能になる。
<自動分析装置への適用例>
 次に本発明を適用した自動分析装置について説明する。
 図14は、本発明の実施形態に係る自動分析装置の概略図である。なお、ここでは特に、自動分析装置として、血液,尿等の生体サンプルの定性・定量分析を自動で行う自動分析装置で、生化学項目や免疫項目、凝固項目などの項目を分析する装置について説明する。本発明を適用するにあたり、試験管から反応容器へ、または試薬容器から反応容器へ、分注プローブにより試料や試薬を分注する機能を備えているものであれば、他の分析装置であっても良い。
 自動分析装置3301には試薬ディスク3302、反応ディスク3303、検体分注プローブ3304、試薬分注プローブ3305、攪拌装置3306、光度計3312、搬送機構3313が配置されている。また、自動分析訴追3301には表示装置107や入力装置108を備えた制御装置が接続されている。
 試薬ディスク3302は回転自在で円周上に複数の試薬容器を配置することが可能である。同様に反応ディスク3303には円周上に複数の反応容器を備えることが可能である。搬送機構3313は複数の試料容器101を納めた試料ホルダ3311を搬送することができる。本実施例においては、5本の試料容器101を保持可能なラック形式の試料ホルダ3311が用いられており、試料ホルダを上に載せた状態で水平方向に駆動する搬送ベルトによって所定の位置まで試料容器101を搬送することが可能となっている。
 検体分注プローブ3304は回転駆動と上下駆動が可能であり、所定の位置に運ばれた試料ホルダ3311に保持された試料を吸引し、反応ディスク3303上の反応容器に分注吐出する。試薬分注プローブ3305も同様に回転駆動と上下駆動が可能であり、試薬ディスク3302上に保持された試薬容器から試薬を吸引し、反応ディスク3303上の反応容器に分注する。攪拌装置3306は反応容器内の混合液を攪拌する。光度計3312は攪拌後の混合液を分析する。
 本発明の自動分析装置では、搬送機構3311の上部に設けられた試料用液面検出装置3308や、試薬ディスクの上部に設けられた試薬用液面検出装置3307により、試料や試薬の分注を行う前に、液面の泡の有無を検知することができる。また、泡の有無は、分注をおこなう位置で検知しても良い。
さらに、反応ディスク3303の上部に反応液用計面検出装置3309を備えることにより、試料と試薬を混合した反応液の液面を撮影して、分注後や攪拌後に液面の異常を検知することも可能である。
101 試験管
1010 液状物質
102 照明
1021 中空部
103 カメラ
1031 レンズ
104 画像処理装置
105 記憶装置
106 インタフェース部
107 表示部
108 入力部
3301 自動分析装置
3302 試薬ディスク
3303 反応ディスク
3304 試料分注プローブ
3305 試薬分注プローブ
3306 攪拌装置
3307 試薬用液面検出装置
3308 試料用液面検出装置
3309 反応液用液面検出装置
3311 試料ホルダ 

Claims (11)

  1.  液状物質が収納された容器および前記液状物質の液面に対して上方から光を照射する照射部と、
     前記照射部が光を照射した液状物質の画像を上方から取得する撮影部と、
     前記画像に含まれる色情報を用いて前記液面の状態を検出する、第一の液面検査部と、
     前記画像に含まれる輝度情報を用いて前記液面の状態を検出する、第二の液面検査部を有する液面検査装置。
  2.  請求項1記載の液面検査装置において、
     前記画像に含まれる色情報を用いて、前記第一の液面検査部と前記第二の液面検査部のいずれを用いるか選択する方式選択部を有する、液面検査装置。
  3.  請求項1記載の液面検査装置において、 前記第二の液面検出部は、前記画像から容器の内壁面形状に沿った方向の輝度勾配を算出して液面の泡を検出する、液面検査装置。
  4.  請求項1記載の液面検査装置において、
     前記第一の液面検出部は、前記照明部から照射される光の色に相当する色情報を有する領域の数に基づいて、液面の泡を検出する、液面検査装置。
  5.  請求項2記載の液面検査装置において、
     前記方式選択部、前記第一の液面検出部および前記第二の液面検出部は、個別に色情報または輝度情報を取得するための領域を設定することを特徴とする、液面検査装置。
  6.  請求項1記載の液面検査装置において、
     前記液状物質は、生体試料、これら生体試料の分析に使用される試薬、当該生体試料と試薬とを混合した混合液、または当該生体試料と試薬が反応した反応液の、いずれかである、液面検査装置。
  7.  請求項1記載の液面検査装置において、
     前記液状物質を吸引するプローブを備え、
     前記撮像部の光軸が、前記プローブの降下位置と略一致するように配置されている、液面検査装置。
  8.  液状物質が収納された容器に対して上方から光を照射した状態で撮像された液面の画像を処理する処理装置であって、
     前記画像に含まれる色情報を用いて前記液面の状態を検出する、第一の液面検査部と、
     該撮影部で撮影した映像の中の前記輝度情報を用いて前記液面の状態を検出する、第二の液面検査部を有する、処理装置。
  9.  請求項8記載の処理装置において、
     前記画像に含まれる色情報を用いて、前記第一の液面検出部と、前記第二の液面検出部のいずれを用いるかを選択する方式選択部を有する、処理装置。
  10.  試料を収容する試料容器を搬送する試料容器搬送機構と、
     試料と混合される試薬を収容した試薬容器を搬送する試薬容器搬送機構と、
     前記試料と前記試薬を混合した反応液を収容した反応容器を搬送する反応容器搬送機構と、
     前記試料容器、前記試薬容器または前記反応容器の少なくともいずれかの内部に収容された液体の画像を撮像する撮像機構と、
     前記撮像機構に接続され、前記画像に含まれる色情報を用いて前記液面の状態を検出する第一の液面検出部、前記画像に含まれる輝度情報を用いて前記液面の状態を検出する第二の液面検出部、および前記第一または第二の液面検出部のいずれを用いるかを選択する方式選択部、を有する制御装置と、を有する自動分析装置。
  11.  請求項10記載の自動分析装置において、
     前記試料容器搬送機構または前記試薬容器搬送機構により分注位置に位置付けられた前記試料容器または前記試薬容器から、所定量の液体を吸引するプローブ機構を備え、
     前記撮像機構は、前記分注位置に位置付けられる前または当該分注位置で、前記試料容器または前記試薬容器内部の液体の画像を撮像する、自動分析装置。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018105690A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 株式会社日立ハイテクノロジーズ 自動分析装置および自動分析方法
WO2019026406A1 (ja) * 2017-07-31 2019-02-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 装置、試料の状態の判別方法、及び分析システム
TWI717782B (zh) * 2019-07-16 2021-02-01 張力 裝置狀態之監測管理系統
US20210245121A1 (en) * 2018-06-07 2021-08-12 Wilco Ag Method and apparatus for monitoring a drive mechanism of an automated inspection system for inducing motion to a container partially filled with a liquid

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6632128B2 (ja) * 2016-01-18 2020-01-15 株式会社トプコン 液面反射式傾斜センサにおける容器の設計方法、該容器を有する傾斜センサ、及び該容器を有する傾斜センサの生産方法
WO2017205778A1 (en) * 2016-05-27 2017-11-30 Biomerieux, Inc. Method and apparatus for detection of foam in specimen containers
CN117058415A (zh) 2016-10-28 2023-11-14 贝克曼库尔特有限公司 物质准备评估系统
US20200232908A1 (en) * 2017-07-11 2020-07-23 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Image-based tube top circle detection with multiple candidates
CA3108720A1 (en) 2018-08-22 2020-02-27 Biomerieux, Inc. Detection instruments with automated cell location selection for newly intaken specimen containers and related methods
CN110501048A (zh) * 2019-08-15 2019-11-26 重庆欣维尔玻璃有限公司 一种玻璃量器的测量系统和测量方法
CN110456424A (zh) * 2019-08-16 2019-11-15 桂林优利特医疗电子有限公司 一种试管识别装置及尿液分析仪
CN113324620B (zh) * 2021-06-02 2022-08-30 成都瀚辰光翼科技有限责任公司 一种液面探测方法及装置
WO2023042143A1 (en) * 2021-09-16 2023-03-23 Thermo Fisher Scientific S.P.A. Process for analyzing of a liquid sample with bubble detection
CN116879307B (zh) * 2023-07-27 2024-02-27 信浓亚(常州)自动化技术有限公司 铁水表面杂质有无判断装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007309888A (ja) * 2006-05-22 2007-11-29 Olympus Corp 分注装置
JP2013088114A (ja) * 2011-10-13 2013-05-13 Hitachi High-Technologies Corp 液面状態検出装置、自動分析装置および液面状態検出方法
JP2014500955A (ja) * 2010-11-16 2014-01-16 エフ.ホフマン−ラ ロシュ アーゲー 容器内の液面上の泡を検出する方法および装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6252980B1 (en) * 1993-11-24 2001-06-26 Nira Schwartz Additional dynamic fluid level and bubble inspection for quality and process control
JP2002310939A (ja) * 2001-04-18 2002-10-23 Nec Corp 気泡検査装置
JP2004361085A (ja) * 2003-05-30 2004-12-24 Toshiba Corp 外観検査装置
JP4421396B2 (ja) * 2004-06-29 2010-02-24 株式会社ミューチュアル 液体容器の気泡の判別方法
JP4517826B2 (ja) * 2004-11-15 2010-08-04 パナソニック電工株式会社 液面検出方法
US20080305012A1 (en) * 2005-12-21 2008-12-11 Hans Camenisch Method and Device For Checking Whether a Liquid Transfer Has Been Successful
JP5046285B2 (ja) * 2007-08-29 2012-10-10 一般財団法人電力中央研究所 バブルカウントシステム
JP2011127987A (ja) * 2009-12-17 2011-06-30 Kirin Techno-System Co Ltd 液面浮遊異物検査方法及び装置
US8899756B2 (en) * 2012-05-17 2014-12-02 Disney Enterprises, Inc. Infrared video tracking for use in projecting onto dynamic water features
JP5993652B2 (ja) * 2012-08-03 2016-09-14 株式会社日立ハイテクノロジーズ 自動分析装置
JP2014145621A (ja) * 2013-01-28 2014-08-14 Hitachi High-Technologies Corp 自動分析装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007309888A (ja) * 2006-05-22 2007-11-29 Olympus Corp 分注装置
JP2014500955A (ja) * 2010-11-16 2014-01-16 エフ.ホフマン−ラ ロシュ アーゲー 容器内の液面上の泡を検出する方法および装置
JP2013088114A (ja) * 2011-10-13 2013-05-13 Hitachi High-Technologies Corp 液面状態検出装置、自動分析装置および液面状態検出方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3252476A4 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018105690A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 株式会社日立ハイテクノロジーズ 自動分析装置および自動分析方法
WO2019026406A1 (ja) * 2017-07-31 2019-02-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 装置、試料の状態の判別方法、及び分析システム
JP2019027927A (ja) * 2017-07-31 2019-02-21 株式会社日立ハイテクノロジーズ 装置、試料の状態の判別方法、及び分析システム
CN110892272A (zh) * 2017-07-31 2020-03-17 株式会社日立高新技术 装置、试料的状态的判别方法以及分析系统
EP3663767A4 (en) * 2017-07-31 2021-04-28 Hitachi High-Tech Corporation DEVICE, SAMPLE CONDITION METHOD AND ANALYSIS SYSTEM
JP7011904B2 (ja) 2017-07-31 2022-01-27 株式会社日立ハイテク 装置、試料における気泡の状態の判別方法、及び分析システム
US11282184B2 (en) 2017-07-31 2022-03-22 Hitachi-High-Technologies Corporation Apparatus, method for determining state of sample, and analysis system
CN110892272B (zh) * 2017-07-31 2023-09-26 株式会社日立高新技术 装置、试料的状态的判别方法以及分析系统
US20210245121A1 (en) * 2018-06-07 2021-08-12 Wilco Ag Method and apparatus for monitoring a drive mechanism of an automated inspection system for inducing motion to a container partially filled with a liquid
TWI717782B (zh) * 2019-07-16 2021-02-01 張力 裝置狀態之監測管理系統

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