WO2017195785A1 - 粒子分析装置、及び、粒子分析システム - Google Patents

粒子分析装置、及び、粒子分析システム Download PDF

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WO2017195785A1
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image
particle
unit
test
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浩行 越川
森　哲也
上野　楠夫
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株式会社堀場製作所
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection

Definitions

  • the present invention relates to a particle analysis apparatus and a particle analysis system used for analyzing the particle based on an image obtained by imaging the particle.
  • an analysis may be performed based on a raw image obtained by imaging particles in a dispersion medium in order to confirm whether or not particles manufactured in a predetermined process can achieve desired particle characteristics.
  • the shape of the particles is uniform, or the particles are aggregated or aggregated, the size of each particle There are various types depending on the purpose, such as what the sheath shape is.
  • the raw image is not necessarily an image suitable for viewing the above-mentioned particle characteristics to be confirmed.
  • it is difficult to determine the shape of the particles because the outline of each particle is unclear, or even if it is predicted that the particles are agglomerated, the fine shape of the agglomerates and the particles constituting the agglomerates are distinguished. It may be difficult to do.
  • a predetermined image processing algorithm is executed on the raw image to generate an image that highlights the particle characteristics to be confirmed, and various analyzes are performed based on the image after such image processing. is there. Specifically, as shown in Patent Document 1, it is easy to confirm the shape and distribution of each particle by enhancing the outline of each particle.
  • a non-experienced person may try a certain image processing algorithm to see the resulting image, and try a different image processing algorithm if the desired particle characteristics are not highlighted. Is repeated.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems. For example, even an unskilled person can immediately select an image processing algorithm according to the purpose, and an image suitable for analysis of particle characteristics can be obtained.
  • An object of the present invention is to provide a particle analyzer and a particle analysis system that can be easily obtained.
  • the particle analyzer includes a raw image storage unit that stores a raw image obtained by imaging particles in a dispersion medium, a recipe storage unit that stores a plurality of image processing recipes having at least different image processing algorithms, A test image processing unit that executes a plurality of image processing algorithms on at least a part of the raw image based on the plurality of image processing recipes stored in the recipe storage unit, and outputs respective test result images; And a test result display unit that displays a list of test result images output from the test image processing unit and having different image processing algorithms executed.
  • each test result image with a different executed image processing algorithm is displayed in a list, and the user can compare the test result images, so which image processing recipe is used according to the purpose. It is possible to immediately understand whether an image after image processing can be obtained.
  • the user can execute, on the raw image, an image processing recipe stored based on each test result image, for which the test result image most suitable for the analysis purpose is obtained. For example, it is possible to obtain an image after image processing in which the particle characteristics to be confirmed are emphasized from the raw image without repeating the above.
  • More appropriate image processing by enabling the image processing algorithm to be executed only on the part of the raw image that is likely to be confirmed and the difference in processing result between the test result images.
  • a recipe as long as it further includes a test area setting unit that sets a test area in which an image processing algorithm is executed in the raw image based on an input from a received user. Good.
  • the image processing algorithm can be executed only for a part of the raw image, so the calculation load is reduced and the time until each test result image is displayed is shortened. it can.
  • an appropriate test area can be set according to the size and shape of a part where particles are aggregated, or a large contrast difference is generated in the raw image.
  • the test area setting unit is configured so that the position, size, or It is sufficient that the shape is set.
  • the image processing recipe includes the image processing recipe. What is necessary is just to consist of a processing algorithm and the setting parameter of the said image processing algorithm.
  • each test result image is displayed by the test result display unit.
  • the execution recipe reception unit that receives the selection of the image processing recipe to be executed on the entire raw image from the user, and the entire raw image based on the image processing recipe that is received by the execution recipe reception unit
  • What is necessary is just to further include a final image processing unit that executes image processing and outputs a final image, and a final result display unit that displays the final image.
  • a particle analyzer and a particle observation device including an imaging mechanism for imaging particles, wherein the raw image storage unit stores an image captured by the particle observation device as the raw image.
  • the particle analysis system configured as described above measures the characteristics of each particle while confirming the state of the particles in the state after image processing, and at the same time as measuring whether the measurement result is valid. Can be considered.
  • the image processing algorithm is executed on at least a part of the raw image data, and a test image processing unit that outputs each test result image, and each of the executed image processing algorithms output from the test image processing unit
  • a test result display section that displays each different test result image simultaneously on the display
  • the particle analyzer program may be stored in a storage medium such as a CD, a DVD, a flash memory, or a hard disk.
  • the particle analyzer according to the present invention, at least a part of the raw image is subjected to image processing by a plurality of image processing algorithms, and each test result image is displayed in a list.
  • image processing recipe includes an image processing algorithm most suitable for the purpose of analysis. Therefore, even an unskilled person can easily create an image after image processing suitable for analysis from the raw image in a short time.
  • Particle analysis system 100 Particle observation device 101 ... Particle size distribution measuring device HL ... Light source C ... Cell DC ... Imaging mechanism
  • PA ... Particle characteristic calculator 102 ... Particle analyzer 1 ... Raw image storage unit 2 ... Raw image display unit 3 ... Recipe storage unit 4 ... Test area setting unit 5 ... Test image processing unit 6 ... Test result display Unit 7 ... Execution recipe acceptance unit 8 ... Final image processing unit 9 ... Final result display unit 10 ... Analysis unit 11 ... Comparison unit RP ... Raw image TP ... Test result image FP ... Final image
  • the particle analyzer 102 according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
  • the particle analyzer 102 according to the first embodiment executes a predetermined image processing algorithm on the raw image RP obtained by capturing particles, and displays the image after the image processing on a display. Further, the particle analyzer 102 calculates the characteristics of the imaged particles or particle groups based on the final image FP obtained by performing image processing on the raw image RP, and does not pass through the particle analyzer 102. It is configured so that it can be compared with the measured value.
  • the raw image RP is taken by an SEM (scanning electron microscope) 100, which is a kind of particle observation apparatus, for example.
  • SEM scanning electron microscope
  • a particle size distribution measuring apparatus 101 which is a kind of particle characteristic measuring apparatus can be used. That is, in the first embodiment, the particle analysis system 200 includes the SEM 100 as the particle observation device, the particle size distribution measurement device 101 as the particle characteristic measurement device, and the particle analysis device 102.
  • the SEM 100 deflects the sample stage ST on which the particles are placed, the electron source ES that emits an electron beam to the particles, and the electron beam emitted from the electron source ES, and scans the sample stage ST.
  • a beam deflection mechanism BD an imaging mechanism DC that images particles by signals such as secondary electron beams, reflected electrons, and absorption current generated from particles irradiated with an electron beam, the electron source ES, the beam deflection mechanism BD,
  • a computer C1 for controlling the imaging mechanism DC and storing a raw image RP of the imaged particles.
  • the raw particle image RP captured by the imaging mechanism DC and stored in the computer C1 is transmitted to and stored in the particle analyzer 102.
  • the particle size distribution measuring apparatus 101 irradiates particles dispersed in a dispersion medium with laser light, and measures the particle size distribution of particles based on the scattered light of the laser light scattered by the particles.
  • the particle size distribution measuring apparatus 101 includes a laser light source LS from which laser light is emitted, a cell C in which a dispersion medium and particles are accommodated, and a plurality of cells disposed around the cell C.
  • Detectors D1, D2, D3, and D4 and a particle size distribution calculator C2 configured by a computer that calculates the particle size distribution based on part or all of the output of each detector are provided.
  • a photomultiplier tube is used as the detector.
  • the particles in the dispersion medium may be the same as the particles captured by the particle observation device, or may be separately collected from the same sample from which the captured particles are collected.
  • the particle size distribution calculator C2 is a dynamic light scattering method based on intensity signals of scattered light obtained from, for example, a side detector D3 that detects side scattered light and a back scattered light rear detector D4. The particle size distribution of the particles in the dispersion medium is calculated. The particle size distribution, which is the particle characteristic calculated by the particle size distribution calculator C2, is also transmitted to the particle analyzer 102.
  • the particle analyzer 102 is constituted by a computer having input / output means including, for example, a CPU, a memory, an A / D, a D / A converter, and a display. Then, by executing the particle analyzer program stored in the memory, as shown in FIG. 2, the raw image storage unit 1, the raw image display unit 2, the recipe storage unit 3, the test region setting unit 4, the test image The processing unit 5, the test result display unit 6, the execution recipe receiving unit 7, the final image processing unit 8, and the final result display unit 9 are configured to realize at least the functions.
  • the raw image RP is subjected to image processing by a predetermined image processing algorithm, and the user performs analysis and consideration on particle characteristics based on the resulting image.
  • the user checks the shape and size of each particle constituting the agglomerated portion by executing an image processing algorithm on the raw image RP using the particle analyzer 102. This is the purpose of analysis.
  • the raw image storage unit 1 acquires and stores a raw image RP that is a captured image of particles from the computer C1 of the particle observation apparatus.
  • the raw image RP is stored in a predetermined data format in the imaging mechanism DC, and is compressed or uncompressed digital photo data.
  • the data format of the raw image RP is not particularly limited, and may be any data output from the SEM 100 and not subjected to image processing in the particle analyzer 102, for example.
  • the raw image display unit 2 displays the raw image RP stored in the raw image storage unit 1 as it is on the upper half area of the display as shown in FIG.
  • the raw image RP displayed by the raw image display unit 2 has an unclear outline of each particle, and the portion where the particles are expected to be agglomerated only shows its rough outline, This shows the case where the detailed structure is difficult to distinguish.
  • the recipe storage unit 3 stores in advance a plurality of image processing recipes having at least different image processing algorithms.
  • the image processing recipe is a command input to the test image processing unit 5 or the final image processing unit 8, and a program or process to be executed is determined based on the command.
  • the test image processing unit 5 or the final image processing unit 8 performs different processing or output for each type of input image processing recipe.
  • the image processing recipe is a pair of data relating to an image processing algorithm and data relating to setting parameters necessary for operating the image processing algorithm.
  • a plurality of types of image processing recipes are set in advance so as to cope with analysis of various particles.
  • Examples of the image processing algorithm include a water divide, a morphological operation, a Hough transform, a binarization process, and the like for finding the boundaries between particles or between a particle and a background.
  • examples for removing image noise include a moving average filter and Fourier transform.
  • the setting parameter is a structuring element in the case of morphological operation, a filter size in the case of a moving average filter, and the like.
  • at least two different image processing algorithms are used, and each is a separate image processing recipe. Note that the image processing recipe may have different setting parameters using the same image processing algorithm.
  • the test area setting unit 4 sets a test area TR in which an image processing algorithm is executed in the raw image RP based on the received input from the user.
  • the test area setting unit 4 receives coordinate data on the raw image RP input by a user using a pointing device such as a mouse, and tests an area separated by a dotted line on the raw image RP as shown in FIG. Set as region TR. That is, the user can set a rectangular test area TR divided into an arbitrary place and an arbitrary size on the raw image RP.
  • the test area is formed so as to enclose a portion where the agglomeration is likely to occur as a large lump on the displayed raw image RP.
  • TR is set.
  • the test image processing unit 5 performs image processing by a plurality of image processing recipes stored in the recipe storage unit 3 in order or simultaneously in parallel on a portion where the test region TR is set in the raw image RP. To run.
  • the test image processing unit 5 outputs data of each image processing recipe, that is, test result image TP corresponding to each image processing algorithm.
  • the test result display unit 6 simultaneously displays on the display each test result image TP output from the test image processing unit 5 and having a different executed image processing algorithm. More specifically, the test result images TP are arranged and displayed in a list on the lower half page area of FIG. If there are a larger number of test result images TP, they can be displayed simultaneously by scrolling the page. Furthermore, a plurality of test result images may be displayed across a plurality of displays.
  • the target in the test area TR has disappeared in the first image processing recipe.
  • the aggregated particles are detected as one large particle, but each particle constituting the aggregated portion cannot be detected individually.
  • the third test result image TP it is possible to detect each particle constituting the agglomerated portion. Since each test result image TP is displayed on one screen at the same time as described above, the user who wants to analyze the aggregated particles individually is most suitable for the analysis of the aggregated part by the third image recipe. It can be understood intuitively.
  • the execution recipe receiving unit 7 receives, from the user, selection of an image processing recipe to be executed on the entire raw image RP after each test result image TP is displayed by the test result display unit 6. For example, a pop-up is displayed on the screen to select which image processing recipe stored in the recipe storage unit 3 performs image processing on the raw image RP.
  • the user selects image processing by the third image processing recipe with the mouse or the keyboard, and the input is received by the execution recipe receiving unit 7 as an execution recipe.
  • the final image processing unit 8 performs image processing on the entire raw image RP based on the image processing recipe received by the execution recipe receiving unit 7 and outputs a final image FP.
  • the final result display unit 9 simultaneously displays the raw image RP and the final image FP, for example, as shown in FIG.
  • the final image FP of this example not only the agglomerated portion included in the test region TR but also the agglomerated portion outside the set test region TR up to each particle constituting the agglomeration. Has been detected.
  • the analysis unit 10 analyzes the particle characteristics of particles in the image based on the final image FP.
  • the particle size distribution is calculated based on the final image FP.
  • the analysis unit 10 is configured to calculate the particle size distribution based on the final image FP by an arithmetic algorithm different from that of the particle size distribution measuring apparatus 101. For example, the analysis unit 10 calculates the size of each particle from the number of pixels occupied by each particle in the final image FP, and calculates the particle size distribution.
  • the comparison unit 11 includes a particle size distribution which is a particle characteristic obtained by the particle size distribution measuring apparatus 101 and a particle size distribution which is a particle characteristic obtained by the final image FP processed by an image processing algorithm. To compare. For example, each particle size distribution graph is simultaneously displayed on the display.
  • a part of the raw image RP in which particles in the dispersion medium are imaged is subjected to image processing using a plurality of different image processing algorithms, and the result of each image processing.
  • the test result images TP can be displayed as a list at the same time.
  • the user can compare the plurality of test result images TP displayed on the display, and easily identify which image processing recipe includes the image processing algorithm most suitable for analyzing the particle characteristics desired by the user. be able to.
  • the final image FP processed by the image processing algorithm suitable for the analysis purpose can be easily obtained in a short time even if the user is an unskilled person and is not so familiar with the characteristics of the image processing algorithm.
  • the test area setting unit 4 can arbitrarily set a test area TR in which an image processing algorithm test is performed based on a user input. For this reason, for example, the user can set only the target that the user wants to analyze in the raw image RP as the test region TR. In this case, it is easy to realize image processing most suitable for the object to be analyzed.
  • the user can set the test area TR so that both areas are included. In this case, it is possible to search for an image processing that can realize image processing in consideration of a light / dark difference.
  • the image processing by the image processing algorithm is performed on only a part of the raw image RP, the calculation load is reduced, and the time until each test result image TP is output and displayed can be shortened. For this reason, the user can select an image processing recipe including an image processing algorithm suitable for analysis without taking much time.
  • the user can confirm whether or not the measurement result of the particle characteristic output from the particle size distribution measuring apparatus 101 is appropriate by looking at the final image FP.
  • the particle analysis system 200 does not perform imaging of particles and measurement of particle characteristics by separate apparatuses, but rather performs particle size distribution measurement that combines the functions of the particle observation apparatus and the particle characteristic measurement apparatus with one apparatus. It is configured to be performed by the devices 100 and 101. That is, the particle analysis system 200 captures particles and calculates various particle images with respect to the particle size distribution measuring devices 100 and 101 that calculate the particle size distribution based on the captured images and the raw image RP in which the particles are captured. And a particle analyzer 102 that executes a processing algorithm. In the second embodiment, the particle analyzer 102 acquires and stores data indicating the raw image RP output from the particle size distribution measuring devices 100 and 101.
  • the particle size distribution measuring apparatuses 100 and 101 of the second embodiment will be described.
  • a halogen light source HL and an imaging mechanism DC are provided on a straight line with a cell C in which a dispersion medium containing particles is accommodated. . That is, an image of particles in the dispersion medium is captured by transmitted light passing through the cell C among the light emitted from the halogen light source HL.
  • the particle observation apparatus includes a particle characteristic calculator PA that calculates particle characteristics based on the data of the raw image RP output from the imaging mechanism DC.
  • the particle characteristic calculator PA is constituted by a computer including input / output means including, for example, a CPU, a memory, an AC / DC converter, and a display. That is, the particle characteristic calculator PA is configured to calculate particle characteristics from the data of the raw image RP by executing a particle observation apparatus program stored in a memory.
  • the particle characteristic calculator PA of the present embodiment calculates the size of each particle based on the raw image RP, and calculates the particle size distribution as the particle characteristic. More specifically, the particle characteristic calculator PA extracts a region that is a particle from, for example, a difference in luminance in the raw image RP, and calculates the size of the particle based on how many pixels the region is composed of. It is comprised so that it may do. In this way, the particle characteristic calculator PA generates and outputs a graph and numerical data representing the appearance frequency with respect to the particle diameter.
  • the particle characteristics to be measured are not limited to the particle size distribution, and may be the shape of the particles, the color of the particles, or the like.
  • the particle analyzer 102 of the second embodiment will be described.
  • the components constituting the particle analyzer 102 are the same as those in the first embodiment, but the target for acquiring the raw image RP is different from the target for acquiring the particle size distribution, which is a particle characteristic.
  • the raw image storage unit 1 is configured to acquire and store raw image RP data from the imaging mechanism DC of the particle observation apparatus.
  • the comparison unit 11 is configured to obtain the measured particle size distribution data to be compared with the particle size distribution calculated from the final image FP from the particle characteristic calculator PA of the particle observation device.
  • the raw image acquired by the particle analyzer is not limited to an image captured by an SEM, and may be an image obtained by capturing particles in a dispersion medium using, for example, a microscope. That is, any image obtained by capturing particles may be used, and the generation process of the raw image is not particularly limited. Further, the raw image may be gray scale or color as well as monochrome. Further, the raw image is not limited to the secondary electron beam image as in the first embodiment, and may be an optical image. The raw image may be an image having spectral information in each pixel as captured by an X-ray microscope or a Raman microscope.
  • the raw image, test result image, and final image may be a still image or a moving image in which a plurality of still images are arranged in time series.
  • the test image processing unit accepts a moving image composed of a plurality of still images as a raw image, executes a plurality of image processing algorithms on the moving image, and the test result display unit displays a plurality of test result images.
  • a plurality of moving images may be displayed as a list.
  • the final image processing unit may execute an image processing algorithm selected by the user on the entire region of the raw image, and the moving image may be displayed as the final image by the final result display unit.
  • test image processing unit receives raw images as still image data and executes a plurality of image processing algorithms, and the final image processing unit executes an image processing algorithm selected by the user for another moving image. You may do it.
  • the particle analyzer may be used for other purposes.
  • an image processing recipe that detects only the outline of the aggregated part may be selected.
  • the particle analyzer uses an image processing algorithm that is suitable for processing that does not sharpen the raw image but conversely blurs it. You may make it find by the list display of a test image.
  • test area setting unit is not limited to a rectangular shape. It may be a closed region defined by a circular shape, an elliptical shape, a polygonal shape such as a triangle, or a free curve input by the user.
  • the image processing recipe may include only the image processing algorithm, or may include information other than the image processing algorithm and the setting parameter of the image processing algorithm.
  • the image processing recipe includes an image processing algorithm, setting parameters, and a particle characteristic calculation algorithm executed on the image generated by the image processing algorithm, and a test result image is generated from the raw image in the test image processing unit.
  • a particle property calculation test may be performed based on the test result image. For example, if it is possible to compare the particle characteristics as well as the test result images obtained by executing each image processing recipe on the display, it is possible to easily select the one that can execute the process according to the purpose. Become.
  • the measurement of the particle size distribution by the particle size distribution measuring device is not limited to the one based on the size of the pixel.
  • the diffusion coefficient may be obtained from the movement of the particle, and the particle size distribution may be calculated from the diffusion coefficient.
  • the analysis of the particle characteristics by the analysis unit may be based on a calculation algorithm different from that of the particle characteristic measuring apparatus.
  • the analysis unit and the comparison unit may be omitted from the particle analyzer and configured to have a function until the final image is displayed.
  • the test area setting unit may be omitted from the particle analyzer, and a test result image may be obtained by always executing an image processing algorithm on the entire raw image.
  • the display for displaying the raw image, the test result image, and the final image displayed by the particle analyzer may be a dual display, for example.
  • a raw image is displayed on one display and a test result image is displayed on the other display so that the effect of the image processing can be easily grasped, and the user can select a more appropriate image processing recipe. You will be able to choose.
  • the present invention it is possible to provide a particle analyzer capable of easily creating an image after image processing suitable for analysis from the raw image in a short time even for non-experts.

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Abstract

非熟練者であっても目的に応じた画像処理アルゴリズムをすぐに選択することができ、粒子特性の分析に適した画像を容易に得ることができる粒子分析装置、及び、粒子分析システムを提供するために、分散媒中の粒子を撮像した生画像を記憶する生画像記憶部と、少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを記憶するレシピ記憶部と、前記レシピ記憶部に記憶されている前記複数の画像処理レシピに基づいて複数の画像処理アルゴリズムを前記生画像の少なくとも一部に対して実行し、それぞれのテスト結果画像を出力するテスト画像処理部と、前記テスト画像処理部から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像を同時にディスプレイに表示するテスト結果表示部と、を備えた。

Description

粒子分析装置、及び、粒子分析システム
　本発明は、粒子を撮像した画像に基づいて当該粒子の分析を行うために用いられる粒子分析装置、及び、粒子分析システムに関するものである。
　例えば所定のプロセスにおいて製造されている粒子が所望の粒子特性を実現できているかどうかを確かめるために、分散媒中の粒子を撮像した生画像に基づいて分析が行われることがある。
　ここで、確かめられる粒子特性としては粒子径分布の分散が小さく均一に揃っているか、粒子の形状が均一であるか、粒子同士が凝集しているか、凝集している場合には各粒子の大きさや形状がどのようなものか等、その目的に応じて様々なものがある。
　ところで前記生画像は上述した確かめたい粒子特性を見るのに適した画像となっているとは限らない。例えば各粒子の輪郭が不鮮明であるために粒子の形状を判別する事が難しかったり、凝集していることが予測されてもその凝集体の細かな形状や当該凝集体を構成する各粒子を判別する事が難しかったりすることがある。
　このため、前記生画像に対して所定の画像処理アルゴリズムを実行し、確かめたい粒子特性を際立たせた画像を生成して、このような画像処理後の画像に基づいて各種分析が行われる場合がある。具体的には特許文献１に示されるように各粒子の輪郭を強調することで各粒子の形状や分布を確かめやすくすることが行われている。
　しかしながら、画像処理アルゴリズムは様々な種類のものがあり、生画像に対してどの画像処理アルゴリズムを適応するかによって最終的に得られる画像は大きく異なってしまう。このため、多数ある各画像処理アルゴリズムの特性を完全には把握できていない非熟練者は、確かめたい粒子特性に応じた適切な画像処理アルゴリズムをすぐに選択することは難しい。
　したがって、非熟練者はある画像処理アルゴリズムを試しに実行してみて得られた画像を確認し、所望の粒子特性を際立たせられていない場合には別の画像処理アルゴリズムを試してみるといった試行錯誤を繰り返している。
特開２０１６－１１２２４号公報
　本発明は上述したような問題を鑑みてなされたものであり、例えば非熟練者であっても目的に応じた画像処理アルゴリズムをすぐに選択することができ、粒子特性の分析に適した画像を容易に得ることができる粒子分析装置、及び、粒子分析システムを提供することを目的とする。
　すなわち、本発明に係る粒子分析装置は、分散媒中の粒子を撮像した生画像を記憶する生画像記憶部と、少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを記憶するレシピ記憶部と、前記レシピ記憶部に記憶されている前記複数の画像処理レシピに基づいて複数の画像処理アルゴリズムを前記生画像の少なくとも一部に対して実行し、それぞれのテスト結果画像を出力するテスト画像処理部と、前記テスト画像処理部から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像を一覧表示するテスト結果表示部と、を備えたことを特徴とする。
　このようなものであれば、それぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像が一覧表示され、ユーザは各テスト結果画像を比較することができるので、どの画像処理レシピを用いれば目的に応じた画像処理後の画像を得られるかをすぐに理解することができる。
　したがって、ユーザは各テスト結果画像に基づいて記憶されている画像処理レシピの中から最も分析目的にあったテスト結果画像を得られたものを前記生画像に対して実行することができ、試行錯誤を繰り返さなくても例えば前記生画像から確かめたい粒子特性が強調された画像処理後の画像を得ることができる。
　前記生画像において確かめたい粒子特性の良く表れていそうな部分に対してのみ画像処理アルゴリズムを実行できるようにして各テスト結果画像に処理結果の差が表れやすくなるようにして、より適切な画像処理レシピを選択できるようにするには、受け付けられたユーザからの入力に基づいて、前記生画像中において画像処理アルゴリズムが実行されるテスト領域を設定するテスト領域設定部をさらに備えたものであればよい。また、このようなものであれば、前記生画像中において一部についてのみ画像処理アルゴリズムが実行されるようにできるので、計算負荷を低減し、各テスト結果画像が表示されるまでの時間を短縮できる。
　前記生画像データにおいて例えば粒子の凝集が発生している部分に対してその大きさや形に応じて適切なテスト領域を設定できるようにする、あるいは、前記生画像中において大きなコントラスト差が発生している場合でも両方の部分をテスト領域に含められるようにして、目的とする画像処理結果を得やすくするには、前記テスト領域設定部が、前記生画像における前記テスト領域の位置、大きさ、又は、形状を設定するように構成されていればよい。
　非熟練者であっても複雑な設定を必要とせず、前記生画像に各種画像処理アルゴリズムが実行された各テスト結果画像を簡単に得られるようにするには、前記画像処理レシピが、前記画像処理アルゴリズムと、前記画像処理アルゴリズムの設定パラメータと、からなるものであればよい。
　ユーザが各テスト結果画像に基づいて最も分析に適した画像処理レシピを選択し、画像処理後の画像によって所望の分析を行えるようにするには、前記テスト結果表示部によって各テスト結果画像が表示された後に、前記生画像の全体に対して実行する画像処理レシピの選択をユーザから受け付ける実行レシピ受付部と、前記実行レシピ受付部で受け付けられた画像処理レシピに基づいて前記生画像の全体に画像処理を実行し、最終画像を出力する最終画像処理部と、前記最終画像を表示する最終結果表示部と、をさらに備えたものであればよい。
　例えば、前記粒子分析装置以外で得られた粒子特性の数値データやグラフ等の結果と、適切な画像処理が施された前記最終画像から得られる粒子特性を比較して粒子特性の測定に不具合が無いか等を確かめられるようにするには、前記最終画像に基づいて当該最終画像中の粒子の粒子特性を分析する分析部と、前記粒子分析装置とは別の測定原理により測定された前記粒子の粒子特性と、前記分析部において前記最終画像に基づいて分析された粒子特性とを比較する比較部と、をさらに備えたものであればよい。
　本発明に係る粒子分析装置と、粒子を撮像する撮像機構を備えた粒子観察装置と、を備え、前記生画像記憶部が、前記粒子観察装置において撮像された画像を前記生画像として記憶するように構成された粒子分析システムであれば、例えば粒子の状態を画像処理後の状態で確認しながら各粒子特性について測定したり、その測定結果が妥当なものであるかどうか等を測定とほぼ同時に検討したりすることができる。
　既存の粒子分析装置において前記生画像を複数の画像処理アルゴリズムにより画像処理した結果をユーザが見比べられるようにし、分析目的にあった画像処理アルゴリズムを簡単に選択できるようにするには、粒子を撮像した生画像を記憶する生画像記憶部と、少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを記憶するレシピ記憶部と、前記レシピ記憶部に記憶されている前記複数の画像処理レシピに基づいて複数の画像処理アルゴリズムを前記生画像データの少なくとも一部に対して実行し、それぞれのテスト結果画像を出力するテスト画像処理部と、前記テスト画像処理部から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像を同時にディスプレイに表示するテスト結果表示部としての機能をコンピュータに発揮させることを特徴とする粒子分析装置用プログラムを用いればよい。また、前記粒子分析装置用プログラムは、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ、ハードディスク等の記憶媒体に記憶されているものであってもよい。
　このように本発明に係る粒子分析装置によれば、前記生画像の少なくとも一部について複数の画像処理アルゴリズムで画像処理し、それぞれのテスト結果画像を一覧表示するので、ユーザは各テスト結果画像を見比べて最も分析目的に適した画像処理アルゴリズムを含む画像処理レシピがいずれであるかを簡単に判断できる。したがって、非熟練者であっても前記生画像から分析に適した画像処理後の画像を短時間で簡単に作成する事が可能となる。
本発明の第１実施形態に係る粒子分析装置、及び、粒子分析システムを示す概略図。 第１実施形態における粒子分析装置の機能ブロック図。 第１実施形態におけるテスト結果表示部による各テスト結果画像の表示態様を示す模式図。 第１実施形態における最終結果表示部による最終画像の表示態様を示す模式図。 本発明の第２実施形態に係る粒子分析装置、及び、粒子分析システムを示す概略図。 第２実施形態における粒子分析装置の機能ブロック図。
２００・・・粒子分析システム
１００・・・粒子観察装置
１０１・・・粒子径分布測定装置
ＨＬ　・・・光源
Ｃ　　・・・セル
ＤＣ　・・・撮像機構
ＰＡ　・・・粒子特性算出器
１０２・・・粒子分析装置
１　　・・・生画像記憶部
２　　・・・生画像表示部
３　　・・・レシピ記憶部
４　　・・・テスト領域設定部
５　　・・・テスト画像処理部
６　　・・・テスト結果表示部
７　　・・・実行レシピ受付部
８　　・・・最終画像処理部
９　　・・・最終結果表示部
１０　・・・分析部
１１　・・・比較部
ＲＰ　・・・生画像
ＴＰ　・・・テスト結果画像
ＦＰ　・・・最終画像
　本発明の第１実施形態に係る粒子分析装置１０２について各図を参照しながら説明する。第１実施形態の粒子分析装置１０２は、粒子を撮像した生画像ＲＰに対して所定の画像処理アルゴリズムを実行し、その画像処理後の画像をディスプレイに表示するものである。また、この粒子分析装置１０２は生画像ＲＰに対して画像処理が行われた最終画像ＦＰに基づいて撮像されている粒子又は粒子群の特性を算出し、前記粒子分析装置１０２を経由せずに測定された値との比較も行えるように構成してある。
　前記生画像ＲＰは例えば粒子観察装置の一種であるＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）１００によって撮像されたものである。また、粒子自体を撮像せずに粒子の特性を実測する装置としては例えば粒子特性測定装置の一種である粒子径分布測定装置１０１を用いることができる。すなわち、第１実施形態においては前記粒子観察装置であるＳＥＭ１００と粒子特性測定装置である前記粒子径分布測定装置１０１と、前記粒子分析装置１０２とが粒子分析システム２００を構成している。
　前記粒子分析システム２００を構成する各装置について説明する。ＳＥＭ１００は、粒子が載置される試料台ＳＴと、粒子に対して電子線を射出する電子源ＥＳと、前記電子源ＥＳから射出された電子線を偏向し、前記試料台ＳＴ中に走査するビーム偏向機構ＢＤと、電子線が照射された粒子から発生する二次電子線や反射電子、吸収電流等の信号により粒子を撮像する撮像機構ＤＣと、前記電子源ＥＳ、前記ビーム偏向機構ＢＤ、前記撮像機構ＤＣを制御するとともに撮像された粒子の生画像ＲＰが記憶されるコンピュータＣ１と、を備えている。前記撮像機構ＤＣで撮像され、コンピュータＣ１に記憶されている粒子の生画像ＲＰは前記粒子分析装置１０２に送信され記憶される。
　前記粒子径分布測定装置１０１は、分散媒中に分散する粒子に対してレーザ光を照射し、粒子により散乱されたレーザ光の散乱光に基づいて、粒子の粒子径分布を測定するものである。より具体的には前記粒子径分布測定装置１０１は、レーザ光が射出されるレーザ光源ＬＳと、分散媒及び粒子が内部に収容されるセルＣと、前記セルＣの周囲に配置された複数の検出器Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４と、各検出器の出力の一部又は全部に基づいて粒子径分布を算出するコンピュータで構成された粒子径分布算出器Ｃ２とを備えている。ここで、検出器は例えば光電子倍増管が用いられる。また、分散媒中の粒子は前記粒子観察装置で撮像された粒子と同一のものであってもよい、撮像された粒子が採取された同じサンプルから別途採取されたものであっても構わない。
　前記粒子径分布算出器Ｃ２は、例えば側方散乱光を検出する側方検出器Ｄ３、及び、後方散乱光後方検出器Ｄ４から得られる散乱光の強度信号に基づいて、動的光散乱法により前記分散媒中の粒子の粒子径分布を算出するように構成してある。この粒子径分布算出器Ｃ２で算出された粒子特性である粒子径分布も前記粒子分析装置１０２へ送信される。
　次に前記粒子分析装置１０２について説明する。前記粒子分析装置１０２は、例えばＣＰＵ、メモリ、Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａコンバータ、ディスプレイを含む入出力手段を備えたコンピュータにより構成してある。そしてメモリに格納されている粒子分析装置用プログラムが実行されることにより、図２に示すように生画像記憶部１、生画像表示部２、レシピ記憶部３、テスト領域設定部４、テスト画像処理部５、テスト結果表示部６、実行レシピ受付部７、最終画像処理部８、最終結果表示部９としての機能を少なくとも実現するように構成してある。この粒子分析装置１０２において所定の画像処理アルゴリズムにより前記生画像ＲＰに対して画像処理が施され、その結果された画像に基づいてユーザは粒子特性に関する分析や考察を行う。
　以下では各部の機能及び動作について説明する。なお、以下の説明では生画像ＲＰ中の粒子の輪郭が不鮮明であるとともに、凝集している部分がある場合を例として説明する。また、本実施形態ではユーザは前記粒子分析装置１０２を用いて前記生画像ＲＰに対して画像処理アルゴリズムを実行することによって、凝集している部分を構成する各粒子の形状や大きさを確認することを分析目的としている。
　前記生画像記憶部１は、前記粒子観察装置のコンピュータＣ１から粒子の撮像された画像である生画像ＲＰを取得し、記憶するものである。ここで前記生画像ＲＰは前記撮像機構ＤＣにおいて所定のデータ形式で保存されているものであり、圧縮又は無圧縮のデジタル写真データである。前記生画像ＲＰのデータ形式については特に限定されないものであり、例えば前記ＳＥＭ１００から出力されたものであって前記粒子分析装置１０２において画像処理が行われていないものであればよい。
　前記生画像表示部２は、図３に示すように前記生画像記憶部１に記憶されている前記生画像ＲＰについてそのままディスプレイの上半分の領域上に表示するものである。本実施形態では前記生画像表示部２により表示される生画像ＲＰは各粒子の輪郭が不鮮明であるとともに、粒子が凝集していると予想される箇所はその大まかな外形のみが表れており、その詳細な構造が判別しにくい場合を示している。
　前記レシピ記憶部３は、少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを予め記憶するものである。ここで画像処理レシピは前記テスト画像処理部５、又は前記最終画像処理部８に入力される指令であって、この指令に基づいて実行されるプログラムや処理が決定される。前記テスト画像処理部５又は前記最終画像処理部８は入力された画像処理レシピの種類ごとに異なるプロセッシング又は出力をすることになる。
　前記画像処理レシピのデータ構造について詳述すると、当該画像処理レシピは画像処理アルゴリズムに関するデータと、当該画像処理アルゴリズムを動作させるのに必要な設定パラメータに関するデータとが対になったものである。この画像処理レシピは、様々な粒子の分析に対応できるように複数種類が予め設定してある。前記画像処理アルゴリズムとしては、例えば粒子同士、あるいは、粒子とバックグラウンドとの境界を見つけるためのものとして分水嶺、モルフォロジー演算、ハフ変換、二値化処理等が挙げられる。また、画像のノイズを除去するためのものとしては移動平均フィルタ、フーリエ変換等が挙げられる。前記設定パラメータとしては、モルフォロジー演算の場合は構造化要素、移動平均フィルタの場合はフィルタサイズなどのことである。本実施形態では少なくとも２つの異なる画像処理アルゴリズムを用いて、それぞれ別々の画像処理レシピとしてある。なお、画像処理レシピは、同じ画像処理アルゴリズムを用いながら設定パラメータを異ならせてあるものであってもよい。
　前記テスト領域設定部４は、受け付けられたユーザからの入力に基づいて、前記生画像ＲＰ中において画像処理アルゴリズムが実行されるテスト領域ＴＲを設定する。前記テスト領域設定部４は、ユーザがマウス等のポインティングデバイスにより入力する前記生画像ＲＰ上の座標データを受け付け、図３に示されるように前記生画像ＲＰ上において点線で区切られた領域をテスト領域ＴＲとして設定する。すなわち、ユーザは前記生画像ＲＰ上において任意の場所、及び、任意の大きさに区切られた矩形状のテスト領域ＴＲを設定することができる。本実施形態ではユーザは凝集している部分の詳細な構造を分析したいので、表示されている生画像ＲＰ上において大きな塊となり凝集が発生している可能性が高い部分を囲うように前記テスト領域ＴＲを設定している。
　前記テスト画像処理部５は、前記生画像ＲＰにおいて前記テスト領域ＴＲが設定されている部分に対して前記レシピ記憶部３に記憶されている複数の画像処理レシピによる画像処理を順番又は同時並列的に実行する。そして前記テスト画像処理部５は、各画像処理レシピ、すなわち、各画像処理アルゴリズムに対応するテスト結果画像ＴＰのデータを出力する。
　前記テスト結果表示部６は、前記テスト画像処理部５から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像ＴＰを同時にディスプレイに表示する。より具体的には図３の下半分のページ領域に対して各テスト結果画像ＴＰを並べて一覧表示するようにしてある。なお、さらに多数のテスト結果画像ＴＰがある場合にはページをスクロールすることでさらに同時に表示させることもできる。さらに複数のテスト結果画像は、複数のディスプレイにまたがって表示されてもよい。
　この実施形態では、１つ目のテスト結果画像ＴＰに示されるように第１の画像処理レシピではテスト領域ＴＲにあった対象が消失してしまっている。また、２つ目のテスト結果画像ＴＰでは凝集している粒子を一つの大きな粒子として検出しているが、凝集している部分を構成する各粒子を個別に検出できていない。さらに３つ目のテスト結果画像ＴＰでは凝集している部分を構成する各粒子を検出することがでている。これらのように各テスト結果画像ＴＰが同時に一画面に表示されているので、凝集状態の粒子を個々に分析したいユーザは３つ目の画像レシピによる画像処理が凝集部分の分析に最も適したものであることを直感的に理解できる。
　前記実行レシピ受付部７は、前記テスト結果表示部６によって各テスト結果画像ＴＰが表示された後に、前記生画像ＲＰの全体に対して実行する画像処理レシピの選択をユーザから受け付ける。例えば、画面上に前記レシピ記憶部３に記憶されているいずれの画像処理レシピで前記生画像ＲＰに対して画像処理を行うかの選択をポップアップが表示される。この例では各テスト結果画像ＴＰの表示からユーザは３番目の画像処理レシピによる画像処理をマウス又はキーボードで選択し、その入力が実行レシピとして前記実行レシピ受付部７に受け付けられる。
　前記最終画像処理部８は、前記実行レシピ受付部７で受け付けられた画像処理レシピに基づいて前記生画像ＲＰの全体に画像処理を実行し、最終画像ＦＰを出力する。
　前記最終結果表示部９は、例えば図４に示すように前記生画像ＲＰと、前記最終画像ＦＰを同時に表示する。この例の最終画像ＦＰではテスト領域ＴＲ内に含まれていた凝集している部分だけでなく、設定されたテスト領域ＴＲの外側にある凝集している部分について、その凝集を構成する各粒子まで検出されている。
　前記分析部１０は、前記最終画像ＦＰに基づいて画像中の粒子の粒子特性を分析するものである。本実施形態では、前記最終画像ＦＰに基づいて粒子径分布を算出するものである。また、前記分析部１０は前記粒子径分布測定装置１０１とは別の演算アルゴリズムにより前記最終画像ＦＰに基づいて粒子径分布を算出するように構成してある。例えば前記分析部１０は、前記最終画像ＦＰ中の各粒子がそれぞれ占める画素の個数から各粒子の大きさを算出し、粒子径分布を算出する。
　前記比較部１１は、前記粒子径分布測定装置１０１により得られた粒子特性である粒子径分布と、画像処理アルゴリズムにより処理された前記最終画像ＦＰにより得られた粒子特性である粒子径分布とを比較するものである。例えば、それぞれの粒子径分布のグラフを同時にディスプレイ上に表示する。
　このように構成された前記粒子分析装置１０２によれば、分散媒中の粒子が撮像された生画像ＲＰの一部分に対して複数の異なる画像処理アルゴリズムで画像処理を行い、それぞれの画像処理の結果である前記テスト結果画像ＴＰを同時に一覧表示することができる。
　したがって、ユーザはディスプレイ上に表示される複数のテスト結果画像ＴＰを見比べることができ、ユーザの望む粒子特性の分析に最も適した画像処理アルゴリズムを含む画像処理レシピがどれであるかを簡単に見分けることができる。
　このため、ユーザが非熟練者であり、画像処理アルゴリズムの特性等にそれほど詳しくなくても分析目的に合った画像処理アルゴリズムで処理された前記最終画像ＦＰを短時間で簡単に得ることができる。
　さらに、前記テスト領域設定部４はユーザの入力に基づいて画像処理アルゴリズムのテストが行われるテスト領域ＴＲを任意に設定できる。このため、ユーザは例えば前記生画像ＲＰ中においてユーザが分析したい対象のみをテスト領域ＴＲに設定できる。この場合は、分析したい対象に最も合った画像処理を実現しやすい。
　また、ユーザは前記生画像ＲＰ中における明暗差が大きい場合にはその両方の領域が含まれるようにテスト領域ＴＲを設定することもできる。この場合には、明暗差を考慮した画像処理を実現できるものを探すことが可能となる。
　加えて、前記生画像ＲＰ中において一部分のみに画像処理アルゴリズムによる画像処理が行われるので計算負荷を低減し、各テスト結果画像ＴＰが出力され、表示されるまでの時間を短くすることができる。このため、ユーザはそれほど時間をかけずに分析に適した画像処理アルゴリズムを含む画像処理レシピを選択する事が可能となる。
　さらにユーザは前記最終画像ＦＰを見ることで前記粒子径分布測定装置１０１から出力されている粒子特性の測定結果が妥当なものであるかどうかを確認する事できる。
　次に本発明の第２実施形態について図５及び図６を参照しながら説明する。なお、以下の説明においては第１実施形態において説明した部材と対応する部材については同じ符号を付すこととする。
　第２実施形態の粒子分析システム２００は、粒子の撮像と粒子特性の測定を個別の装置でそれぞれ行うのではなく、粒子観察装置と粒子特性測定装置の機能を１つの装置で兼ねる粒子径分布測定装置１００、１０１で行われるように構成してある。すなわち、粒子分析システム２００は、粒子を撮像するとともに、撮像された画像に基づいて粒子径分布の算出する粒子径分布測定装置１００、１０１と、粒子の撮像された生画像ＲＰに対して各種画像処理アルゴリズムを実行する粒子分析装置１０２とからなる。この第２実施形態では前記粒子径分布測定装置１００、１０１から出力される前記生画像ＲＰを示すデータを前記粒子分析装置１０２が取得して記憶するようにしてある。
　まず、第２実施形態の粒子径分布測定装置１００、１０１について説明する。図５に示すように前記粒子径分布測定装置１００、１０１は、粒子を含む分散媒が内部に収容されたセルＣを中心として、ハロゲン光源ＨＬ、撮像機構ＤＣと、を一直線上に設けてある。すなわち、前記ハロゲン光源ＨＬから射出された光のうち前記セルＣを通過する透過光により分散媒中の粒子の画像を撮像するようにしてある。さらに前記粒子観察装置は、前記撮像機構ＤＣから出力される前記生画像ＲＰのデータに基づいて粒子特性を算出する粒子特性算出器ＰＡを備えている。
　前記粒子特性算出器ＰＡは、例えばＣＰＵ、メモリ、ＡＣ／ＤＣコンバータ、ディスプレイを含む入出力手段を備えたコンピュータにより構成してある。すなわち、前記粒子特性算出器ＰＡはメモリに格納されている粒子観察装置用プログラムが実行されることにより、前記生画像ＲＰのデータから粒子特性を算出するように構成してある。本実施形態の前記粒子特性算出器ＰＡは、前記生画像ＲＰに基づいて各粒子の大きさを算出し、粒子特性として粒子径分布を算出するようにしてある。より具体的には前記粒子特性算出器ＰＡは、前記生画像ＲＰにおける例えば輝度の差から粒子である領域を抽出し、その領域が何画素で構成されているかに基づいて粒子の大きさを算出するように構成してある。このようにして前記粒子特性算出器ＰＡは、粒子径に対する出現頻度を表すグラフや数値データを生成し、出力する。
　なお、測定される粒子特性は粒子径分布に限られるものではなく、粒子の形状、粒子の色等であってもよい。
　次に第２実施形態の粒子分析装置１０２について説明する。図６に示すように粒子分析装置１０２を構成する各部については第１実施形態と同様のものであるが、生画像ＲＰを取得する対象と、粒子特性である粒子径分布を取得する対象が異なっている。より具体的には、生画像記憶部１は前記粒子観察装置の撮像機構ＤＣから生画像ＲＰのデータを取得して記憶するように構成してある。また、最終画像ＦＰから算出された粒子径分布と比較される実測された粒子径分布のデータについて、比較部１１は前記粒子観察装置の粒子特性算出器ＰＡから取得するように構成してある。
　このような第２実施形態の粒子分析システム２００及び粒子分析装置１０２であっても第１実施形態と同様の効果を奏し得る。
　その他の実施形態について説明する。
　粒子分析装置が取得する生画像はＳＥＭにより撮像されたものに限られず、分散媒中の粒子を例えば顕微鏡等で撮像した画像であってもよい。すなわち、粒子の撮像された画像であればよく、生画像の生成過程については特に限定されない。また、生画像はモノクロだけなく、グレースケール又はカラーであっても構わない。さらに生画像は、第１実施形態のように二次電子線画像に限られるものではなく、光学画像であってもよい。また、生画像はＸ線顕微鏡やラマン顕微鏡で撮像されるような各画素中にスペクトル情報を有しているような画像であっても構わない。
　生画像、テスト結果画像、及び、最終画像は、静止画像であってもよいし、複数の静止画像が時系列的に配列された動画像であっても構わない。例えば、テスト画像処理部が生画像として複数の静止画像からなる動画像を受け付け、この動画像に対して複数の画像処理アルゴリズムを実行するようにし、テスト結果表示部が、複数のテスト結果画像として複数の動画像を一覧表示するようにしてもよい。さらに、最終画像処理部は生画像の全領域に対してユーザが選択した画像処理アルゴリズムを実行し、最終画像として動画像が最終結果表示部により表示されるようにしてもよい。
　また、テスト画像処理部が生画像データして静止画像を受け付けて複数の画像処理アルゴリズムを実行し、最終画像処理部においては別の動画像に対してユーザが選択した画像処理アルゴリズムが実行されるようにしてもよい。
　前記実施形態では凝集している部分をより詳細に表示するための画像処理レシピを選択する場合を例として説明したが、その他の目的で本発明に係る粒子分析装置を用いても構わない。例えば、凝集している部分について各粒子の詳細よりも凝集部の外形を正確に分析したい場合には、凝集している部分の輪郭のみを検出する画像処理レシピを選択すればよい。また、粒子や粒子が凝集している状態の概略だけを観察したい場合には、生画像を鮮明化するのではなく、逆に不鮮明化するような処理に適した画像処理アルゴリズムを粒子分析装置によるテスト画像の一覧表示で見つけられるようにしてもよい。
　前記実施形態では１つの生画像について複数の画像処理レシピによる画像処理を実行し、最終的に１つの最終画像を得ていたが、例えば１つの生画像について最も分析に適した画像処理レシピがユーザにより選択された後に、別の複数の生画像に対してバッチ処理するようにしてもよい。また、テスト領域設定部により設定されるテスト領域の形状は矩形状に限られない。円形、楕円形、三角形等の多角形、ユーザにより入力される自由曲線により規定される閉領域であっても構わない。
　画像処理レシピについては、画像処理アルゴリズムだけを含むものであってもよいし、画像処理アルゴリズム、画像処理アルゴリズムの設定パラメータ以外の情報を含むものであってもよい。例えば、画像処理レシピが、画像処理アルゴリズム、設定パラメータ、画像処理アルゴリズムで生成された画像に対して実行される粒子特性算出アルゴリズムまで含み、テスト画像処理部において生画像からテスト結果画像が生成されるとともに、そのテスト結果画像に基づいて粒子特性の算出テストも併せて行われるようにしてもよい。例えばディスプレイにおいて、各画像処理レシピを実行したテスト結果画像の比較とともに、粒子特性の比較も行えるようにすれば、より目的に応じた処理が実行できているものを簡単に選択する事が可能となる。
　粒子径分布測定装置による粒子径分布の測定は画素の大きさに基づくものに限られず、例えば粒子の動きから拡散係数を求め、その拡散係数から粒子径分布を算出するようにしてもよい。また、分析部による粒子特性の分析は粒子特性測定装置とは別の演算アルゴリズムに基づくものであってもよい。加えて、分析部及び比較部については粒子分析装置から省略し、最終画像を表示するまでの機能を有するように構成してもよい。また、テスト領域設定部を粒子分析装置から省略し、常に生画像全体に対して画像処理アルゴリズムを実施してテスト結果画像を得るように構成してもよい。また、第２実施形態のように粒子の撮像と粒子特性の測定を１つの装置と行えるように各機能を一体化できるようにするには、例えば光学顕微鏡と静的散乱法に基づく粒子径分布測定装置を一体化すればよい。
　粒子分析装置が表示する生画像、テスト結果画像、最終画像を表示するためのディスプレイは例えデュアルディスプレイを用いても構わない。このようなものであれば、例えば一方のディスプレイに生画像を表示し、他方のディスプレイにテスト結果画像を表示するようにして画像処理の効果を捉えやすくし、ユーザがより適切な画像処理レシピを選択できるようになる。
　その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて様々な実施形態の変形や組み合わせを行っても構わない。
　本発明であれば、非熟練者であっても前記生画像から分析に適した画像処理後の画像を短時間で簡単に作成する事が可能な粒子分析装置を提供できる。

Claims (8)

  1. 　粒子を撮像した生画像を記憶する生画像記憶部と、
    　少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを記憶するレシピ記憶部と、
    　前記レシピ記憶部に記憶されている前記複数の画像処理レシピに基づいて複数の画像処理アルゴリズムを前記生画像の少なくとも一部に対して実行し、それぞれのテスト結果画像を出力するテスト画像処理部と、
    　前記テスト画像処理部から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像を一覧表示するテスト結果表示部と、を備えたことを特徴とする粒子分析装置。
  2. 　受け付けられたユーザからの入力に基づいて、前記生画像中において画像処理アルゴリズムが実行されるテスト領域を設定するテスト領域設定部をさらに備えた請求項１記載の粒子分析装置。
  3. 　前記テスト領域設定部が、前記生画像における前記テスト領域の位置、大きさ、又は、形状を設定するように構成されている請求項２記載の粒子分析装置。
  4. 　前記画像処理レシピが、前記画像処理アルゴリズムと、前記画像処理アルゴリズムの設定パラメータと、からなる請求項１記載の粒子分析装置。
  5. 　前記テスト結果表示部によって各テスト結果画像が表示された後に、前記生画像の全体に対して実行する画像処理レシピの選択をユーザから受け付ける実行レシピ受付部と、
    　前記実行レシピ受付部で受け付けられた画像処理レシピに基づいて前記生画像の全体又は前記粒子が撮像された別の生画像の全体に画像処理を実行し、最終画像を出力する最終画像処理部と、
    　前記最終画像を表示する最終結果表示部と、をさらに備えた請求項１記載の粒子分析装置。
  6. 　前記最終画像に基づいて当該最終画像中の粒子の粒子特性を分析する分析部と、
    　前記粒子分析装置とは別の測定原理により測定された前記粒子の粒子特性と、前記分析部において前記最終画像に基づいて分析された粒子特性とを比較する比較部と、をさらに備えた請求項１記載の粒子分析装置。
  7. 　請求項１記載の粒子分析装置と、
    　粒子を撮像する撮像機構を備えた粒子観察装置と、を備え、
    　前記生画像記憶部が、前記粒子観察装置において撮像された画像を前記生画像として記憶するように構成された粒子分析システム。
  8. 　粒子を撮像した生画像を記憶する生画像記憶部と、
    　少なくとも画像処理アルゴリズムが異なる複数の画像処理レシピを記憶するレシピ記憶部と、
    　前記レシピ記憶部に記憶されている前記複数の画像処理レシピに基づいて複数の画像処理アルゴリズムを前記生画像データの少なくとも一部に対して実行し、それぞれのテスト結果画像を出力するテスト画像処理部と、
    　前記テスト画像処理部から出力されるそれぞれ実行された画像処理アルゴリズムの異なる各テスト結果画像を同時にディスプレイに表示するテスト結果表示部としての機能をコンピュータに発揮させることを特徴とする粒子分析装置用プログラム。
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