JPH10240950A - 微生物菌体の形状分別方法 - Google Patents
微生物菌体の形状分別方法Info
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- JPH10240950A JPH10240950A JP9046025A JP4602597A JPH10240950A JP H10240950 A JPH10240950 A JP H10240950A JP 9046025 A JP9046025 A JP 9046025A JP 4602597 A JP4602597 A JP 4602597A JP H10240950 A JPH10240950 A JP H10240950A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 飲食品製造において有害な微生物菌体の存在
を短時間で、操作性良く分別して検出することができる
微生物菌体の形状分別方法を提供する。 【解決手段】 顕微鏡１によって撮像された画像をディ
ジタル変換して画像情報をえる画像処理装置２が、微生
物菌体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成手
段と、この画像形成手段によって形成された菌体画像を
２値化して画像データに変換して分別する分別手段と、
記憶手段とを有し、画像処理装置２は、記憶手段に記憶
された画像データに基づいて、菌体の中心曲線を求め
て、この中心曲線の両端の最短直線を求め、最短直線か
らの垂線で中心曲線と最短直線と間の距離が最長の垂線
を求めて、この最長の垂線と中心曲線とから菌体の歪度
を演算し、演算された前記歪度に基づいて、菌体を分別
する。
を短時間で、操作性良く分別して検出することができる
微生物菌体の形状分別方法を提供する。 【解決手段】 顕微鏡１によって撮像された画像をディ
ジタル変換して画像情報をえる画像処理装置２が、微生
物菌体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成手
段と、この画像形成手段によって形成された菌体画像を
２値化して画像データに変換して分別する分別手段と、
記憶手段とを有し、画像処理装置２は、記憶手段に記憶
された画像データに基づいて、菌体の中心曲線を求め
て、この中心曲線の両端の最短直線を求め、最短直線か
らの垂線で中心曲線と最短直線と間の距離が最長の垂線
を求めて、この最長の垂線と中心曲線とから菌体の歪度
を演算し、演算された前記歪度に基づいて、菌体を分別
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、微生物菌体の形
状分別方法に関する。
状分別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】飲食品製造工程において、微生物（バク
テリアなど）の管理は品質管理のために非常に重要であ
る。従来、前記品質管理のための微生物検査における、
微生物の分別方法は、図示しないが、まず、対称とする
試料からサンプルを採取して増殖培養を行い、つづいて
分離培養を行って、検査する菌を単離する。この操作に
少なくとも７日程度を必要とし、その後、単離した菌を
増殖させ、顕微鏡による形態観察、グラム染色、カタラ
ーゼ試験、糖質化性などの多くの性状試験を行うことに
よって菌の同定をする方法が用いられている。また、こ
の分別方法の他に単離した菌からＤＮＡを抽出して、ハ
イブリダイゼイション試験を行うなどの生化学的試験方
法によって分別する方法がある。
テリアなど）の管理は品質管理のために非常に重要であ
る。従来、前記品質管理のための微生物検査における、
微生物の分別方法は、図示しないが、まず、対称とする
試料からサンプルを採取して増殖培養を行い、つづいて
分離培養を行って、検査する菌を単離する。この操作に
少なくとも７日程度を必要とし、その後、単離した菌を
増殖させ、顕微鏡による形態観察、グラム染色、カタラ
ーゼ試験、糖質化性などの多くの性状試験を行うことに
よって菌の同定をする方法が用いられている。また、こ
の分別方法の他に単離した菌からＤＮＡを抽出して、ハ
イブリダイゼイション試験を行うなどの生化学的試験方
法によって分別する方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記のような従来の菌
体の分別方法は、分別するための試験が多岐にわたり、
煩雑であるうえ、手間、時間、日数がかかり、飲食品製
造工程においては、有害な微生物の発見が遅れると商品
品質上、重大な支障を来すという問題がある。
体の分別方法は、分別するための試験が多岐にわたり、
煩雑であるうえ、手間、時間、日数がかかり、飲食品製
造工程においては、有害な微生物の発見が遅れると商品
品質上、重大な支障を来すという問題がある。
【０００４】そこでこの発明の目的は、前記のような従
来の菌体の分別方法がもつ問題を解消し、有害な微生物
菌体の存在を短時間で、操作性良く分別して検出するこ
とができて、飲食品製造に支障を来さないように菌体を
分別することができる微生物菌体の形状分別方法を提供
するにある。
来の菌体の分別方法がもつ問題を解消し、有害な微生物
菌体の存在を短時間で、操作性良く分別して検出するこ
とができて、飲食品製造に支障を来さないように菌体を
分別することができる微生物菌体の形状分別方法を提供
するにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は、前記のよう
な目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、顕
微鏡によって撮像された画像をディジタル変換して画像
情報をえる画像処理装置が、微生物菌体の外側を検出し
て菌体画像を形成する画像形成手段と、この画像形成手
段によって形成された前記菌体画像を２値化して画像デ
ータに変換して分別する分別手段と、記憶手段とを有
し、前記画像処理装置は、記憶手段に記憶された前記画
像データに基づいて、前記菌体の中心曲線を求めて、こ
の中心曲線の両端の最短直線を求め、最短直線からの垂
線で中心曲線と最短直線と間の距離が最長の垂線を求め
て、この最長の垂線と中心曲線とから菌体の歪度を演算
し、演算された前記歪度に基づいて、菌体を分別するこ
とを特徴とするものである。
な目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、顕
微鏡によって撮像された画像をディジタル変換して画像
情報をえる画像処理装置が、微生物菌体の外側を検出し
て菌体画像を形成する画像形成手段と、この画像形成手
段によって形成された前記菌体画像を２値化して画像デ
ータに変換して分別する分別手段と、記憶手段とを有
し、前記画像処理装置は、記憶手段に記憶された前記画
像データに基づいて、前記菌体の中心曲線を求めて、こ
の中心曲線の両端の最短直線を求め、最短直線からの垂
線で中心曲線と最短直線と間の距離が最長の垂線を求め
て、この最長の垂線と中心曲線とから菌体の歪度を演算
し、演算された前記歪度に基づいて、菌体を分別するこ
とを特徴とするものである。
【０００６】請求項２に記載の発明は、顕微鏡によって
撮像された画像をディジタル変換して画像情報をえる画
像処理装置が、微生物菌体の外側を検出して菌体画像を
形成する画像形成手段と、この画像形成手段によって形
成された前記菌体画像を２値化して画像データに変換し
て分別する分別手段と、記憶手段とを有し、前記画像処
理装置は、記憶手段に記憶された前記画像データに基づ
いて、前記菌体の中心曲線を求めて、この中心曲線の両
端の最短直線を求め、最短直線の垂線で中心曲線と最短
直線との距離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線上
において菌体の２分の１幅を求めて、求められた前記２
分の１幅と同じ長さの位置を菌体の端部から中心曲線上
に求め、求められた前記位置において中心曲線の垂線を
求め、この求められた中心曲線の垂線と、菌体外側との
交点とで形成された菌体の外線で囲まれた半円画像を中
心曲線の垂線を対称線として展開して円形を求め、この
円形の真円度を演算し、演算された前記真円度に基づい
て、菌体を分別することを特徴とするものである。
撮像された画像をディジタル変換して画像情報をえる画
像処理装置が、微生物菌体の外側を検出して菌体画像を
形成する画像形成手段と、この画像形成手段によって形
成された前記菌体画像を２値化して画像データに変換し
て分別する分別手段と、記憶手段とを有し、前記画像処
理装置は、記憶手段に記憶された前記画像データに基づ
いて、前記菌体の中心曲線を求めて、この中心曲線の両
端の最短直線を求め、最短直線の垂線で中心曲線と最短
直線との距離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線上
において菌体の２分の１幅を求めて、求められた前記２
分の１幅と同じ長さの位置を菌体の端部から中心曲線上
に求め、求められた前記位置において中心曲線の垂線を
求め、この求められた中心曲線の垂線と、菌体外側との
交点とで形成された菌体の外線で囲まれた半円画像を中
心曲線の垂線を対称線として展開して円形を求め、この
円形の真円度を演算し、演算された前記真円度に基づい
て、菌体を分別することを特徴とするものである。
【０００７】請求項３に記載の発明は、請求項１または
２に記載の発明において、微生物菌体が互いに接触して
いる場合、画像処理装置は、接触部分のくびれ角度を検
知して、検知された前記角度に基づいて、菌体が球状で
あると判断した際、くびれ部位で画像を切断処理して分
離した菌体として菌体画像を形成することを特徴とする
ものである。
２に記載の発明において、微生物菌体が互いに接触して
いる場合、画像処理装置は、接触部分のくびれ角度を検
知して、検知された前記角度に基づいて、菌体が球状で
あると判断した際、くびれ部位で画像を切断処理して分
離した菌体として菌体画像を形成することを特徴とする
ものである。
【０００８】請求項４に記載の発明は、請求項１または
２に記載の発明において、分別手段は、微生物菌体画像
のなかから、予め分別手段に設定された菌体画像から逸
脱する画像を菌体の分別対称から除外することを特徴と
するものである。
２に記載の発明において、分別手段は、微生物菌体画像
のなかから、予め分別手段に設定された菌体画像から逸
脱する画像を菌体の分別対称から除外することを特徴と
するものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】この発明の第１実施形態の画像処
理装置を示す図１において、１はＣＣＤカメラ１ａが付
設された光学位相顕微鏡（以下顕微鏡という）、２は顕
微鏡によって撮像された画像をディジタル変換して画像
情報をえる画像処理装置、３ａはコンピュータ、３ｂは
解析デ−タ表示装置、４はモニタ用の微生物菌体画像表
示装置である。
理装置を示す図１において、１はＣＣＤカメラ１ａが付
設された光学位相顕微鏡（以下顕微鏡という）、２は顕
微鏡によって撮像された画像をディジタル変換して画像
情報をえる画像処理装置、３ａはコンピュータ、３ｂは
解析デ−タ表示装置、４はモニタ用の微生物菌体画像表
示装置である。
【００１０】画像処理装置２は、菌体５′の外側を検出
して菌体画像を形成する画像形成手段と、この画像形成
手段によって形成された菌体画像５を２値化して画像デ
ータに変換する分別手段と、記憶手段とを有している。
して菌体画像を形成する画像形成手段と、この画像形成
手段によって形成された菌体画像５を２値化して画像デ
ータに変換する分別手段と、記憶手段とを有している。
【００１１】そして、顕微鏡１によって撮像された試料
をＣＣＤカメラ１ａによって読込み、この読込んだ画像
を画像処理装置２の画像形成手段が、菌体５′の外側を
検出して菌体画像５を形成して、分別手段は、菌体画像
５を２値化して菌体画像データに変換して、記憶手段に
記憶させる。
をＣＣＤカメラ１ａによって読込み、この読込んだ画像
を画像処理装置２の画像形成手段が、菌体５′の外側を
検出して菌体画像５を形成して、分別手段は、菌体画像
５を２値化して菌体画像データに変換して、記憶手段に
記憶させる。
【００１２】また、菌体が、図２に示すように、８の字
状に互いに接触しているような場合、画像処理装置２
は、接触部分のくびれ角度を検知して、検知された前記
角度に基づいて、菌体が球状であると判断した際、くび
れ部位で画像を切断処理して、それぞれを分離した独立
の菌体（５−１）′，（５−２）′………として扱い、
画像形成手段によってそれぞれ菌体画像（５−１），
（５−２）………を形成させて、分別手段は、菌体画像
５、及び（５−１），（５−２）………を２値化して菌
体画像データに変換して、記憶手段に記憶させる。
状に互いに接触しているような場合、画像処理装置２
は、接触部分のくびれ角度を検知して、検知された前記
角度に基づいて、菌体が球状であると判断した際、くび
れ部位で画像を切断処理して、それぞれを分離した独立
の菌体（５−１）′，（５−２）′………として扱い、
画像形成手段によってそれぞれ菌体画像（５−１），
（５−２）………を形成させて、分別手段は、菌体画像
５、及び（５−１），（５−２）………を２値化して菌
体画像データに変換して、記憶手段に記憶させる。
【００１３】また、分別手段は、菌体画像データのなか
から、予め分別手段に設定された菌体画像データ以外の
不要画像データ（例えば、粒子、ごみ等の画像データ）
を分別の対象画像データから除外する。
から、予め分別手段に設定された菌体画像データ以外の
不要画像データ（例えば、粒子、ごみ等の画像データ）
を分別の対象画像データから除外する。
【００１４】このようなものにあって、図３に示す菌体
画像５において、分別手段が、菌体画像５を２値化して
菌体画像データに変換して記憶手段に記憶させ、記憶さ
れた前記菌体画像データに基づいて、菌体５′の中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）を求めて、この中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）の両端の最短直線（ｃ−ｄ）を求め、最短直線（ｃ
−ｄ）からの垂線で中心曲線（ｃ−ｅ−ｄ）と最短直線
（ｃ−ｄ）と間の距離が最長の垂線（ｂ−ｅ）を求め
て、この最長の垂線（ｂ−ｅ）と中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）とから菌体の歪度を演算し、演算された前記歪度に
基づいて、菌体画像５の分別を行って、菌体５′を分別
する。
画像５において、分別手段が、菌体画像５を２値化して
菌体画像データに変換して記憶手段に記憶させ、記憶さ
れた前記菌体画像データに基づいて、菌体５′の中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）を求めて、この中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）の両端の最短直線（ｃ−ｄ）を求め、最短直線（ｃ
−ｄ）からの垂線で中心曲線（ｃ−ｅ−ｄ）と最短直線
（ｃ−ｄ）と間の距離が最長の垂線（ｂ−ｅ）を求め
て、この最長の垂線（ｂ−ｅ）と中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）とから菌体の歪度を演算し、演算された前記歪度に
基づいて、菌体画像５の分別を行って、菌体５′を分別
する。
【００１５】上記の歪度は、100−（最長の垂線ｂ−ｅ
／曲線ｃ−ｅ−ｄ）によって演算される。
／曲線ｃ−ｅ−ｄ）によって演算される。
【００１６】上記の演算によって求められた歪度が、歪
のない菌体が100であるのに対して、表１、及び図４に
示すように、ペクチネイタス菌はおおよそ97.7〜99.8の
範囲であり、この歪度の範囲によって菌体を判断して分
別することができる。そして、試料をサンプリングした
サンプル毎にペクチネイタス菌以外の菌体と、ペクチネ
イタス菌とをカウントして、このサンプル毎の菌体数値
データをコンピュータ３ａにデータベースとして記憶さ
せて、コンピュータ３ａは、必要に応じて、菌体画像ま
たは前記菌体数値データを解析データ表示装置３ｂに、
菌体画像を微生物菌体画像表示装置４に表示させるとと
もに、それらを図示しないプリンタでプリントアウトさ
せることもできる。
のない菌体が100であるのに対して、表１、及び図４に
示すように、ペクチネイタス菌はおおよそ97.7〜99.8の
範囲であり、この歪度の範囲によって菌体を判断して分
別することができる。そして、試料をサンプリングした
サンプル毎にペクチネイタス菌以外の菌体と、ペクチネ
イタス菌とをカウントして、このサンプル毎の菌体数値
データをコンピュータ３ａにデータベースとして記憶さ
せて、コンピュータ３ａは、必要に応じて、菌体画像ま
たは前記菌体数値データを解析データ表示装置３ｂに、
菌体画像を微生物菌体画像表示装置４に表示させるとと
もに、それらを図示しないプリンタでプリントアウトさ
せることもできる。
【００１７】このようなものにおける菌体５′の分別を
図５に示す分別動作フローに従って説明する。計測を開
始して（ステップＳ−１）、菌体分別をパラメータ入力
で指定して（ステップＳ−２）、ＣＣＤカメラ１ａによ
って読込まれた画像を画像形成手段によって菌体画像５
を形成させ、形成されたこの菌体画像５を分別手段が２
値化して菌体画像データに変換して（ステップＳ−
５）、この菌体画像データのなかから、分別の対称とな
るパターンの範囲を逸脱すると判断された不要画素デー
タ、例えば粒子、ごみなどの指定粒子画像データを除去
する（ステップＳ−７）。
図５に示す分別動作フローに従って説明する。計測を開
始して（ステップＳ−１）、菌体分別をパラメータ入力
で指定して（ステップＳ−２）、ＣＣＤカメラ１ａによ
って読込まれた画像を画像形成手段によって菌体画像５
を形成させ、形成されたこの菌体画像５を分別手段が２
値化して菌体画像データに変換して（ステップＳ−
５）、この菌体画像データのなかから、分別の対称とな
るパターンの範囲を逸脱すると判断された不要画素デー
タ、例えば粒子、ごみなどの指定粒子画像データを除去
する（ステップＳ−７）。
【００１８】さらに、画像処理装置２は、球状の菌体
５′が２個以上くっついているような場合、その接合部
分のくびれ角度から菌体５′が球状の菌体（５−
１）′，（５−２）′………の接合であることを検知し
て、菌体５′の画像をくっついている部分で切断処理し
て、それぞれを分離した独立の菌体（５−１）′，（５
−２）′………として扱い、画像形成手段が、それぞれ
の菌体（５−１）′，（５−２）′………について、菌
体画像（５−１），（５−２）………を形成して（ステ
ップＳ−８）、さらに、分別手段は、菌体画像（５−
１）′，（５−２）′………を２値化して菌体画像デー
タに変換して（ステップＳ−８）、この菌体画像データ
のなかから、予め分別手段に入力されているパターン形
状以外の不要画素データ、例えば粒子、ごみなどの指定
粒子画像データを除去する（ステップＳ−９）。
５′が２個以上くっついているような場合、その接合部
分のくびれ角度から菌体５′が球状の菌体（５−
１）′，（５−２）′………の接合であることを検知し
て、菌体５′の画像をくっついている部分で切断処理し
て、それぞれを分離した独立の菌体（５−１）′，（５
−２）′………として扱い、画像形成手段が、それぞれ
の菌体（５−１）′，（５−２）′………について、菌
体画像（５−１），（５−２）………を形成して（ステ
ップＳ−８）、さらに、分別手段は、菌体画像（５−
１）′，（５−２）′………を２値化して菌体画像デー
タに変換して（ステップＳ−８）、この菌体画像データ
のなかから、予め分別手段に入力されているパターン形
状以外の不要画素データ、例えば粒子、ごみなどの指定
粒子画像データを除去する（ステップＳ−９）。
【００１９】そして、残った前記菌体画像データのそれ
ぞれについて、菌体画像データを個々の菌体５′，（５
−１）′，（５−２）′………の長さや幅のデータを求
めてラベリングして（ステップＳ−10）、歪度を演算し
て求めて、同時に、面積、縦横比、縦横長、先端形状、
真円度、パターン分類などを行い（ステップＳ−11）、
菌体画像データの分別を行って、菌体５′，（５−
１）′，（５−２）′………の分別を行い、この分別結
果をコンピュータ３ａにデータベースとして記憶させ、
必要に応じて、菌体５′，（５−１）′，（５−２）′
………の画像または菌体数値データを解析データ表示装
置３ｂに、菌体画像を微生物菌体画像表示装置４に表示
させるとともに、それらをプリンタでプリントアウトさ
せる（ステップＳ−12〜Ｓ−16）。
ぞれについて、菌体画像データを個々の菌体５′，（５
−１）′，（５−２）′………の長さや幅のデータを求
めてラベリングして（ステップＳ−10）、歪度を演算し
て求めて、同時に、面積、縦横比、縦横長、先端形状、
真円度、パターン分類などを行い（ステップＳ−11）、
菌体画像データの分別を行って、菌体５′，（５−
１）′，（５−２）′………の分別を行い、この分別結
果をコンピュータ３ａにデータベースとして記憶させ、
必要に応じて、菌体５′，（５−１）′，（５−２）′
………の画像または菌体数値データを解析データ表示装
置３ｂに、菌体画像を微生物菌体画像表示装置４に表示
させるとともに、それらをプリンタでプリントアウトさ
せる（ステップＳ−12〜Ｓ−16）。
【００２０】このような菌体５′，（５−１）′，（５
−２）′………（バクテリア）の分別方法によれば、10
〜500個の菌体５′，（５−１）′，（５−２）′……
…をおおよそ４分間で自動的に測定することができて、
菌体５′，（５−１）′，（５−２）′………の外形形
状による分類を容易に行うことができて、飲食品製造の
初期段階で、有害な菌体５′，（５−１）′，（５−
２）′………の存在を短時間で、かつ操作性良く数量化
して分別して検出することができるうえ、分別された菌
体データのデータベース化をはかることができる。本発
明の画像処理においてこのような歪みを呈する微生物と
してはペクチネイタス菌等があげられる。また、このよ
うな画像処理を利用すると飲食品の製造工程に有害と思
われる上記の微生物を同定することができる。
−２）′………（バクテリア）の分別方法によれば、10
〜500個の菌体５′，（５−１）′，（５−２）′……
…をおおよそ４分間で自動的に測定することができて、
菌体５′，（５−１）′，（５−２）′………の外形形
状による分類を容易に行うことができて、飲食品製造の
初期段階で、有害な菌体５′，（５−１）′，（５−
２）′………の存在を短時間で、かつ操作性良く数量化
して分別して検出することができるうえ、分別された菌
体データのデータベース化をはかることができる。本発
明の画像処理においてこのような歪みを呈する微生物と
してはペクチネイタス菌等があげられる。また、このよ
うな画像処理を利用すると飲食品の製造工程に有害と思
われる上記の微生物を同定することができる。
【００２１】
【実施例】前記の分別方法によって計測されたペクチネ
イタス菌のデータは、表１に示すようであり、ペクチネ
イタス菌の分布は図４に示すように特定の範囲にあっ
て、このデータに基づいて、他の菌体との分別を確実に
行うことができる。
イタス菌のデータは、表１に示すようであり、ペクチネ
イタス菌の分布は図４に示すように特定の範囲にあっ
て、このデータに基づいて、他の菌体との分別を確実に
行うことができる。
【００２２】
【表１】 ここに、面積の単位はμm2、長さ及び幅の単位はμmで
ある。また、この計測に用いたペクチネイタス菌の歪度
と真円度との分布は図４に示すようであって、ペクチネ
イタス菌は、特徴的な範囲に分布している。
ある。また、この計測に用いたペクチネイタス菌の歪度
と真円度との分布は図４に示すようであって、ペクチネ
イタス菌は、特徴的な範囲に分布している。
【００２３】第２実施形態は、第１実施形態において、
図６に示す菌体画像５において、分別手段が、前記のよ
うにして求められた最短直線（ｃ−ｄ）の垂線で中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）と最短直線（ｃ−ｄ）との距離が最長
の垂線（ｂ−ｅ）を求める。この最長の垂線（ｂ−ｅ）
の延長上において菌体画像５の２分の１幅（ｅ−ａ）を
求めて、求められた前記２分の１幅（ｅ−ａ）と同長の
位置（ｆ）を菌体５′の端部から中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）上に求めて、求められた位置（ｆ）において中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）を求める。この求め
られた中心曲線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）と、菌
体画像５の外側との交点（ｇ，ｈ）とで形成された菌体
画像５の外線で囲まれた半円画像（ｇ−ｃ−ｈ）を中心
曲線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）を対称線（直径）
として展開して円形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）を求め、この円
形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）の真円度を演算し、演算された前
記真円度と、展開して求めた円形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）と
に基づいて、菌体画像５の分別を行って、菌体５′を分
別するものである。
図６に示す菌体画像５において、分別手段が、前記のよ
うにして求められた最短直線（ｃ−ｄ）の垂線で中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）と最短直線（ｃ−ｄ）との距離が最長
の垂線（ｂ−ｅ）を求める。この最長の垂線（ｂ−ｅ）
の延長上において菌体画像５の２分の１幅（ｅ−ａ）を
求めて、求められた前記２分の１幅（ｅ−ａ）と同長の
位置（ｆ）を菌体５′の端部から中心曲線（ｃ−ｅ−
ｄ）上に求めて、求められた位置（ｆ）において中心曲
線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）を求める。この求め
られた中心曲線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）と、菌
体画像５の外側との交点（ｇ，ｈ）とで形成された菌体
画像５の外線で囲まれた半円画像（ｇ−ｃ−ｈ）を中心
曲線（ｃ−ｅ−ｄ）の垂線（ｇ−ｈ）を対称線（直径）
として展開して円形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）を求め、この円
形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）の真円度を演算し、演算された前
記真円度と、展開して求めた円形（ｇ−ｃ−ｈ−ｉ）と
に基づいて、菌体画像５の分別を行って、菌体５′を分
別するものである。
【００２４】真円度は、（垂線ｇ−ｈ）×（垂線ｇ−
ｈ）×π×100／４×面積（ｇ−ｃ−ｈ）によって演算
される。ここに垂線（ｇ−ｈ）は、菌体５′の両端に形
成された２つの円形それぞれで、最良の直径を用いる。
ｈ）×π×100／４×面積（ｇ−ｃ−ｈ）によって演算
される。ここに垂線（ｇ−ｈ）は、菌体５′の両端に形
成された２つの円形それぞれで、最良の直径を用いる。
【００２５】上記の演算によって求められた真円度が、
歪のない菌体５′が100であるのに対して、表１、及び
図４に示すように、ペクチネイタス菌は100を除くおお
よそ72.7〜108.7の範囲であり、この真円度によって菌
体５′を判断して分別することができる。そして、試料
をサンプリングしたサンプル毎にペクチネイタス菌以外
の菌体と、ペクチネイタス菌とをカウントして、このサ
ンプル毎の菌体数値データをコンピュータ３ａにデータ
ベースとして記憶させて、コンピュータ３ａは、必要に
応じて、菌体画像または前記菌体数値データを解析デー
タ表示装置３ｂに、菌体画像を微生物菌体画像表示装置
４に表示させるとともに、それらをプリンタでプリント
アウトさせることもできる。
歪のない菌体５′が100であるのに対して、表１、及び
図４に示すように、ペクチネイタス菌は100を除くおお
よそ72.7〜108.7の範囲であり、この真円度によって菌
体５′を判断して分別することができる。そして、試料
をサンプリングしたサンプル毎にペクチネイタス菌以外
の菌体と、ペクチネイタス菌とをカウントして、このサ
ンプル毎の菌体数値データをコンピュータ３ａにデータ
ベースとして記憶させて、コンピュータ３ａは、必要に
応じて、菌体画像または前記菌体数値データを解析デー
タ表示装置３ｂに、菌体画像を微生物菌体画像表示装置
４に表示させるとともに、それらをプリンタでプリント
アウトさせることもできる。
【００２６】このようなものにおける菌体５′の分別動
作フローは、第１実施形態の分別動作フロー図５におい
て、歪度を演算する代わりに真円度を演算する以外異な
るところがない。
作フローは、第１実施形態の分別動作フロー図５におい
て、歪度を演算する代わりに真円度を演算する以外異な
るところがない。
【００２７】
【発明の効果】この発明は、前記のようであって、請求
項１に記載の発明は、顕微鏡によって撮像された画像を
ディジタル変換して画像情報をえる画像処理装置が、微
生物菌体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成
手段と、この画像形成手段によって形成された前記菌体
画像を２値化して画像データに変換して分別する分別手
段と、記憶手段とを有し、前記画像処理装置は、記憶手
段に記憶された前記画像データに基づいて、前記菌体の
中心曲線を求めて、この中心曲線の両端の最短直線を求
め、最短直線からの垂線で中心曲線と最短直線と間の距
離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線と中心曲線と
から菌体の歪度を演算し、演算された前記歪度に基づい
て、菌体を分別するので、有害な菌体の存在を短時間
で、操作性良く分別して検出することができて、分別さ
れ菌体データのデータベース化をはかることができる。
項１に記載の発明は、顕微鏡によって撮像された画像を
ディジタル変換して画像情報をえる画像処理装置が、微
生物菌体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成
手段と、この画像形成手段によって形成された前記菌体
画像を２値化して画像データに変換して分別する分別手
段と、記憶手段とを有し、前記画像処理装置は、記憶手
段に記憶された前記画像データに基づいて、前記菌体の
中心曲線を求めて、この中心曲線の両端の最短直線を求
め、最短直線からの垂線で中心曲線と最短直線と間の距
離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線と中心曲線と
から菌体の歪度を演算し、演算された前記歪度に基づい
て、菌体を分別するので、有害な菌体の存在を短時間
で、操作性良く分別して検出することができて、分別さ
れ菌体データのデータベース化をはかることができる。
【００２８】請求項２に記載の発明は、顕微鏡によって
撮像された画像をディジタル変換して画像情報をえる画
像処理装置が、微生物菌体の外側を検出して菌体画像を
形成する画像形成手段と、この画像形成手段によって形
成された前記菌体画像を２値化して画像データに変換し
て分別する分別手段と、記憶手段とを有し、前記画像処
理装置は、記憶手段に記憶された前記画像データに基づ
いて、前記菌体の中心曲線を求めて、この中心曲線の両
端の最短直線を求め、最短直線の垂線で中心曲線と最短
直線との距離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線上
において菌体の２分の１幅を求めて、求められた前記２
分の１幅と同じ長さの位置を菌体の端部から中心曲線上
に求め、求められた前記位置において中心曲線の垂線を
求め、この求められた中心曲線の垂線と、菌体外側との
交点とで形成された菌体の外線で囲まれた半円画像を中
心曲線の垂線を対称線として展開して円形を求め、この
円形の真円度を演算し、演算された前記真円度に基づい
て、菌体を分別するので、有害な菌体の存在を短時間
で、操作性良く分別して検出することができて、分別さ
れ菌体データのデータベース化をはかることができる。
撮像された画像をディジタル変換して画像情報をえる画
像処理装置が、微生物菌体の外側を検出して菌体画像を
形成する画像形成手段と、この画像形成手段によって形
成された前記菌体画像を２値化して画像データに変換し
て分別する分別手段と、記憶手段とを有し、前記画像処
理装置は、記憶手段に記憶された前記画像データに基づ
いて、前記菌体の中心曲線を求めて、この中心曲線の両
端の最短直線を求め、最短直線の垂線で中心曲線と最短
直線との距離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線上
において菌体の２分の１幅を求めて、求められた前記２
分の１幅と同じ長さの位置を菌体の端部から中心曲線上
に求め、求められた前記位置において中心曲線の垂線を
求め、この求められた中心曲線の垂線と、菌体外側との
交点とで形成された菌体の外線で囲まれた半円画像を中
心曲線の垂線を対称線として展開して円形を求め、この
円形の真円度を演算し、演算された前記真円度に基づい
て、菌体を分別するので、有害な菌体の存在を短時間
で、操作性良く分別して検出することができて、分別さ
れ菌体データのデータベース化をはかることができる。
【００２９】請求項３に記載の発明は、微生物菌体が互
いに接触している場合、画像処理装置は、接触部分のく
びれ角度を検知して、検知された前記角度に基づいて、
菌体が球状であると判断した際、くびれ部位で画像を切
断処理して分離した菌体として菌体画像を形成するの
で、有害菌体の分別を正確に行うことができるという効
果がある。
いに接触している場合、画像処理装置は、接触部分のく
びれ角度を検知して、検知された前記角度に基づいて、
菌体が球状であると判断した際、くびれ部位で画像を切
断処理して分離した菌体として菌体画像を形成するの
で、有害菌体の分別を正確に行うことができるという効
果がある。
【００３０】請求項４に記載の発明は、分別手段は、微
生物菌体画像のなかから、予め分別手段に設定された菌
体画像から逸脱する画像を菌体の分別対称から除外する
ので、有害菌体の分別を正確に行うことができるという
効果がある。
生物菌体画像のなかから、予め分別手段に設定された菌
体画像から逸脱する画像を菌体の分別対称から除外する
ので、有害菌体の分別を正確に行うことができるという
効果がある。
【図１】この発明の第１実施形態の概略構成図である。
【図２】同上の球状の微生物菌体が２個接合している状
態を示す図である。
態を示す図である。
【図３】同上の第１実施形態の微生物菌体の歪度を求め
る説明図である。
る説明図である。
【図４】同上の微生物菌体の歪度、及び真円度の分布図
である。
である。
【図５】同上の第１実施形態の動作フロー図である。
【図６】同上の第２実施形態の微生物菌体の真円度を求
める説明図である。
める説明図である。
１ 顕微鏡 ２ 画像処理装置 ３ａ コンピュータ ３ｂ 解析デ−タ表示装置 ４ 微生物菌体画像表示装置 ５ 微生物菌体
Claims (4)
- 【請求項１】 顕微鏡によって撮像された画像をディジ
タル変換して画像情報をえる画像処理装置が、微生物菌
体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成手段
と、この画像形成手段によって形成された前記菌体画像
を２値化して画像データに変換して分別する分別手段
と、記憶手段とを有し、前記画像処理装置は、記憶手段
に記憶された前記画像データに基づいて、前記菌体の中
心曲線を求めて、この中心曲線の両端の最短直線を求
め、最短直線からの垂線で中心曲線と最短直線と間の距
離が最長の垂線を求めて、この最長の垂線と中心曲線と
から菌体の歪度を演算し、演算された前記歪度に基づい
て、菌体を分別することを特徴とする微生物菌体の形状
分別方法。 - 【請求項２】 顕微鏡によって撮像された画像をディジ
タル変換して画像情報をえる画像処理装置が、微生物菌
体の外側を検出して菌体画像を形成する画像形成手段
と、この画像形成手段によって形成された前記菌体画像
を２値化して画像データに変換して分別する分別手段
と、記憶手段とを有し、前記画像処理装置は、記憶手段
に記憶された前記画像データに基づいて、前記菌体の中
心曲線を求めて、この中心曲線の両端の最短直線を求
め、最短直線の垂線で中心曲線と最短直線との距離が最
長の垂線を求めて、この最長の垂線上において菌体の２
分の１幅を求めて、求められた前記２分の１幅と同じ長
さの位置を菌体の端部から中心曲線上に求め、求められ
た前記位置において中心曲線の垂線を求め、この求めら
れた中心曲線の垂線と、菌体外側との交点とで形成され
た菌体の外線で囲まれた半円画像を中心曲線の垂線を対
称線として展開して円形を求め、この円形の真円度を演
算し、演算された前記真円度に基づいて、菌体を分別す
ることを特徴とする微生物菌体の形状分別方法。 - 【請求項３】 微生物菌体が互いに接触している場合、
画像処理装置は、接触部分のくびれ角度を検知して、検
知された前記角度に基づいて、菌体が球状であると判断
した際、くびれ部位で画像を切断処理して分離した菌体
として菌体画像を形成することを特徴とする請求項１ま
たは２に記載の微生物菌体の形状分別方法。 - 【請求項４】 分別手段は、微生物菌体画像のなかか
ら、予め分別手段に設定された菌体画像から逸脱する画
像を菌体の分別対称から除外することを特徴とする請求
項１または２に記載の微生物菌体の形状分別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9046025A JPH10240950A (ja) | 1997-02-28 | 1997-02-28 | 微生物菌体の形状分別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9046025A JPH10240950A (ja) | 1997-02-28 | 1997-02-28 | 微生物菌体の形状分別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10240950A true JPH10240950A (ja) | 1998-09-11 |
Family
ID=12735519
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9046025A Pending JPH10240950A (ja) | 1997-02-28 | 1997-02-28 | 微生物菌体の形状分別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10240950A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003067724A (ja) * | 2001-08-24 | 2003-03-07 | Toray Ind Inc | リング状パターンの扁平検出方法およびリング状パターンの扁平検出装置 |
| ES2328440A1 (es) * | 2005-04-26 | 2009-11-12 | Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuaria - Embrapa | Metodo para identificar guignardia citricarpa. |
-
1997
- 1997-02-28 JP JP9046025A patent/JPH10240950A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003067724A (ja) * | 2001-08-24 | 2003-03-07 | Toray Ind Inc | リング状パターンの扁平検出方法およびリング状パターンの扁平検出装置 |
| ES2328440A1 (es) * | 2005-04-26 | 2009-11-12 | Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuaria - Embrapa | Metodo para identificar guignardia citricarpa. |
| ES2328440B1 (es) * | 2005-04-26 | 2010-08-30 | Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuaria - Embrapa | Metodo para identificar guignardia citricarpa. |
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