光分析装置
【課題】光の照射に起因する分析対象の変化を利用して分析する技術を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明は、光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置を提供する。光分析装置１０は、試料に特定の光を照射して光学的な特性変化を生じさせる光照射部５２，５３と、特性変化の前における試料の画像データである基準画像データＩａと、特性変化の後における試料の画像データである照射後画像データＩｂと、を取得する画像データ取得部２０，６０と、基準画像データと照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部６０と、を備える。
【解決手段】本発明は、光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置を提供する。光分析装置１０は、試料に特定の光を照射して光学的な特性変化を生じさせる光照射部５２，５３と、特性変化の前における試料の画像データである基準画像データＩａと、特性変化の後における試料の画像データである照射後画像データＩｂと、を取得する画像データ取得部２０，６０と、基準画像データと照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部６０と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象の光の吸収、放射、あるいは反射といった光学的な特性に基づいて試料の分析を行う光分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、蛍光性の試料に対して所定波長の単色光である励起光を照射し、試料から放射される蛍光を検出して物質の分析を行う蛍光分析法が知られている。蛍光分光法は、この蛍光強度を測定することで試料の性質や濃度を調べる方法である。蛍光分光法は、吸光分析法に比べて感度が高く、蛍光を出す分子種が比較的限られていることから目的成分を選択的に検出可能であることが広く知られている。このように試料に対して光を照射して分析を行う方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１９８２１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、蛍光分光法は、蛍光性を有する蛍光物質あるいは蛍光誘導体化によって蛍光性を有するようになった物質の検出や濃度計測に使用される方法にすぎない。さらに、従来は、光の照射後に吸光分析法を適用することは考えられていなかった。このように、光の照射による分析対象の物理的、化学的、あるいは生物学的な変化については十分な検討がなされていなかった。
【０００５】
本発明は、上述の従来の課題の少なくとも一部を解決するために創作されたものであり、光の照射に起因する分析対象の光学的な特性の変化を広く利用して分析する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、上記課題を解決するのに有効な手段等につき、必要に応じて効果等を示しつつ説明する。
【０００７】
手段１．光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置であって、
前記試料に特定の光を照射して前記光学的な特性変化を生じさせる光照射部と、
前記特性変化の前における前記試料の画像データである基準画像データと、前記特性変化の後における前記試料の画像データである照射後画像データと、を取得する画像データ取得部と、
前記基準画像データと前記照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部と、
を備える光分析装置。
【０００８】
上記構成によれば、特定の光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて試料の分析を行うことができるので、その照射に起因する光学的な特性変化の有無を検知することができる。さらに、光学的な特性変化が検出されれば、その特性変化を利用して、特定の物質（たとえば、生体、有機物、化学物質）の検出に利用することができる。特定の物質の検出では、画像データが有する２次元的な情報（たとえば変化部分の面積や形状、数といった情報）を利用した検出も可能である。なお、分析は、広い意味を有し、基準画像データと照射後画像データの差に基づいて差分画像データを生成する処理も含まれる。
【０００９】
手段２．手段１の光分析装置であって、
前記光照射部は、赤外ＬＥＤと紫外ＬＥＤとの少なくとも一方を有する光分析装置。
【００１０】
上記構成によれば、赤外線や紫外線の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて試料の分析（上述の検知や検出）を行うことができる。
【００１１】
手段３．手段１または２の光分析装置であって、
前記光照射部は、赤色、緑色、及び青色の帯域で光を照射する白色ＬＥＤを有し、
前記画像データ取得部は、前記白色ＬＥＤの照射時に前記基準画像データと前記照射後画像データとを取得する光分析装置。
【００１２】
上記構成によれば、赤色、緑色、及び青色の広い帯域で光を照射する白色ＬＥＤの照射を利用して、その照射に対する反射光の変化に基づいた分析が可能となる。なお、手段１乃至手段３は、光分析方法としても具現化することができる。なお、赤色の帯域は赤外線の帯域を含むようにしてもよい。青色の帯域は紫外線の帯域を含むようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】光分析装置１０の概略構成を示す断面図。
【図２】光分析装置１０の光源を示す断面図。
【図３】光分析の処理方法の処理内容を示すフローチャート。
【図４】光分析装置１０への試料Ｓの設置方法を示す模式図。
【図５】ＣＣＤイメージセンサ２０による撮像状態を示す説明図。
【図６】変形例の光分析装置の概略構成を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を図面に従って説明する。本実施形態は、ＣＣＤイメージセンサとＬＥＤとを使用する光分析装置として具体化しており、まずは光分析装置の基本構成を図１、図２の概略図に基づいて説明する。
【００１５】
図１は、光分析装置１０の概略構成を示す断面図である。図２は、光分析装置１０の光源を示す断面図である。光分析装置１０は、ＣＣＤイメージセンサ２０と、ドーム型筐体３０と、昇降台４０と、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１と、２個の紫外線ＬＥＤ５２と、２個の赤外ＬＥＤ５３と、コンピュータ６０とを備えている。光分析装置１０は、紫外線ＬＥＤ５２や赤外ＬＥＤ５３の光を試料Ｓに照射し、その照射に起因する試料Ｓの光学的特性の変化に基づいて試料Ｓの分析を行う装置である。白色ＬＥＤ５１、紫外線ＬＥＤ５２、及び赤外ＬＥＤ５３は、光照射部とも呼ばれる。
【００１６】
コンピュータ６０は、光分析装置１０の制御と計測データの処理とを実行する。光分析装置１０の制御は、試料Ｓの設置のための昇降台４０の昇降の制御、白色ＬＥＤ５１、紫外線ＬＥＤ５２、及び赤外ＬＥＤ５３への電力供給制御、並びに白色ＬＥＤ５１の照明下でのＣＣＤイメージセンサ２０による画像データの取得といった操作を含んでいる。計測データの処理は、画像データの取得や分析、データベース化を含んでいる。コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０とともに画像データを取得する機能を有し、画像データ取得部とも呼ばれる。
【００１７】
ドーム型筐体３０は、外部からの光を透過しない遮光性のドーム部３１と、各色のＬＥＤ５１，５２，５３を支持する基底部３３と、各色のＬＥＤ５１，５２，５３からの直射光を遮蔽する遮蔽部３２と、を備えている。ドーム部３１は、中央部（最奥部）にＣＣＤイメージセンサ２０を装着している。ＣＣＤイメージセンサ２０は、ドーム部３１によって外部から隔離されている内部空間に配置された試料Ｓの画像データを取得することができる。ドーム部３１の内側には、各色のＬＥＤ５１，５２，５３からの直射光を乱反射して光を拡散する乱反射面３４が形成されている。
【００１８】
ドーム型筐体３０の構造は以下のとおりである。ドーム部３１は、お椀型（半球型）の形状を有している。お椀型形状の端部には、ドーナツ型の板形状を有する基底部３３が接続されている。基底部３３の孔部には、筒形状を有する遮蔽部３２が接続されている。遮蔽部３２の高さは、各色のＬＥＤ５１，５２，５３の頂部（最も高い位置）よりも高い位置に端部が配置される長さを有することが好ましい。遮蔽部３２の直径は、想定される各種の試料Ｓの最大サイズに合わせて自由に設定することができる。
【００１９】
このような構成を有することによって、光分析装置１０は、外部からの光を遮断するとともに、各色のＬＥＤ５１，５２，５３を光源として利用することによって内部の光環境を制御することができる。この光環境は、拡散光として均一な光を試料Ｓに対して照射することが可能である。
【００２０】
次に、図３を参照して光分析装置１０を使用した光分析の処理方法を説明する。図３は、光分析の処理方法の処理内容を示すフローチャートである。ステップＳ１０では、オペレータは、校正処理を実行する。校正処理とは、ドーム型筐体３０の内部の光環境やＣＣＤイメージセンサ２０の経年変化等による変動を抑制するための調整処理である。
【００２１】
調整処理は、たとえば基準（ベンチマーク）となる模擬試料を試料として設置し、各色のＬＥＤ５１，５２，５３の光を個別に照射し、模擬試料の画像データに基づいて補正値を決定することによって行われる。補正値は、コンピュータ６０によって自動的に生成されるようにしてもよいし、あるいはオペレータが設定するようにしてもよい。
【００２２】
ステップＳ２０では、オペレータは、検査対象物として試料Ｓを設置する。試料Ｓの設置は、本実施形態では、試料Ｓが設置される昇降台４０を昇降させることによって行われる。昇降台４０の昇降機構については、周知の技術が利用できるので図示を省略している。
【００２３】
図４は、光分析装置１０への試料Ｓの設置方法を示す模式図である。試料Ｓの設置は、図４（ａ）に示されるように昇降台４０を下降させて昇降台４０の上部にアクセス可能とし（図４（ａ）参照）、次に昇降台４０の上部に試料Ｓを設置し（図４（ｂ）参照）、最後に昇降台４０を上昇させて基底部３３と昇降台４０とを当接させて光漏れが無い状態とする（図４（ｃ）参照）。光漏れの有無は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって確認される。ただし、ドーム型筐体３０を上下させて試料Ｓを設置するようにしてもよい。こうすれば、たとえば試料Ｓをベルトコンベアで自動的に設置するように構成することもできる。
【００２４】
ステップＳ３０では、コンピュータ６０は、基準画像撮像処理を実行する。基準画像撮像処理は、ＣＣＤイメージセンサ２０による光漏れ無しの検知に応じて自動的に開始される。コンピュータ６０は、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１を点灯させた状態において、一定の時間的間隔（たとえば３秒毎）で撮像処理を実行する。
【００２５】
図５は、ＣＣＤイメージセンサ２０による撮像状態を示す説明図である。撮像対象エリアは、４ｃｍ×２．５ｃｍの領域を有し、１０００万画素のＣＣＤイメージセンサ２０で撮像される。ＣＣＤイメージセンサ２０は、４０００画素×２５００画素のＣＣＤセンサであり、各画素は、試料Ｓにおいて１０マイクロメータの正方形となる。
【００２６】
コンピュータ６０は、撮像によって取得された画像データを逐次的に比較して、画像データの変化量が一定値より小さな状態となったと判断したら、その最終撮像画像の画像データを基準画像データＩａとして決定する。基準画像データＩａは、活性化処理（後述）の前の画像データである。逐次的に比較とは、ｎ番目とｎ＋１番目（たとえば５番目と６番目）のように撮像順序が連続するものを比較することを意味する。これにより、コンピュータ６０は、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１の点灯が安定した状態でのデータを取得することができる。
【００２７】
ステップＳ４０では、コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって取得された基準画像データＩａをハードディスク（図示省略）に格納する。基準画像データＩａは、各画素のＲＧＢデータとして格納される。ＣＣＤイメージセンサ２０は、本実施形態では、図５に示されるように４ｃｍ×２．５ｃｍのサイズの試料Ｓの画像データを取得することができる。
【００２８】
ステップＳ５０では、コンピュータ６０は、活性化処理を実行する。活性化処理は、２個の紫外線ＬＥＤ５２あるいは２個の赤外ＬＥＤ５３の光を試料Ｓに照射する処理である。紫外線ＬＥＤ５２と赤外ＬＥＤ５３のいずれによって照射するかは、分析の目的によって選択される。コンピュータ６０は、照射の強度やパターン（パルス、連続照射、照射時間、あるいは照射強度）といった照射の制御も予め設定された方法で実行する。活性化処理は、基準画像データＩａの格納の確認に応じてコンピュータ６０によって自動的に開始される。
【００２９】
ステップＳ６０では、コンピュータ６０は、活性化後像撮像処理を実行する。活性化後像撮像処理は、紫外線ＬＥＤ５２あるいは赤外ＬＥＤ５３による照射の完了後、あるいは一定時間経過後にコンピュータ６０によって自動的に実行される。コンピュータ６０は、基準画像撮像処理と同様の方法で、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１の点灯が安定した状態での活性化後画像データＩｂを取得する。活性化後画像データＩｂは、活性化処理の後の画像データであり、照射後画像データとも呼ばれる。
【００３０】
ステップＳ７０では、コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって取得された活性化後画像データＩｂをハードディスク（図示省略）に格納する。活性化後画像データＩｂは、基準画像データＩａと同様に各画素のＲＧＢデータとして格納される。
【００３１】
ステップＳ８０では、コンピュータ６０は、差分画像データ生成処理を実行する。差分画像データ生成処理は、活性化後画像データＩｂの格納の確認に応じてコンピュータ６０によって自動的に開始される。差分画像データ生成処理は、基準画像データＩａの各画素のＲＧＢデータと活性化後画像データＩｂの各画素のＲＧＢデータの差分を算出し、新たな差分画像データＩｃを生成し、その差分画像データＩｃを分析する処理である。差分画像データＩｃは、活性化後画像データＩｂと基準画像データＩａとの間の差分を画素値とする画像データである。
【００３２】
ステップＳ９０では、オペレータは、判定処理を実行する。判定処理は、予め設定されている判定基準に合致しているか否かに基づいて判定を実行する処理である。具体的には、たとえば分りやすい例で例示すると、ぎょう虫の卵の検出を目的とする分析では、ぎょう虫の卵のサイズが予めサイズと形状が既知（約５０×３０マイクロメートル）なので、そのサイズの領域での画素にＲＧＢデータの変動が発生している場合に検出と判定することができる。
【００３３】
ＲＧＢデータの変動は、たとえば赤外光によるぎょう虫卵の殺傷に起因する光特性の変化や紫外光による励起光として発生する可能性がある。ＲＧＢデータの変動は、検出対象ごとに予めデータを取得しておくことで判定基準に使用することができる。
【００３４】
ただし、判定処理は、判定アルゴリズムを確立して、コンピュータ６０に実行させるように構成しても良い。この構成では、コンピュータ６０は、判定アルゴリズムに基づいて推論を実行する推論エンジンと、差分画像データ等を集積させた知識データベースとを有するエキスパートシステムとして構成することができる。
【００３５】
このように、本実施形態によれば、顕微鏡を使用して人間の目で検査が行われていた検査の自動化が可能になる。コンピュータ６０は、画像データを分析する機能を有し、分析部とも呼ばれる。画像データの分析は、少なくとも差分画像データＩｃの生成までを意味し、差分画像データＩｃに基づく判定までを自動的にコンピュータ６０に実行させてもよいし、あるいは人間が判定してもよい。
【００３６】
（変形例）
なお、上述した各実施の形態の記載内容に限定されず、例えば次のように実施してもよい。
【００３７】
（ａ）上述した実施の形態では、ドーム型筐体３０で遮光して試料Ｓの光環境を全て人工的に制御可能な状態として構成されているが、たとえば図６（ａ）乃至（ｄ）に示されるような構成としてもよい。
【００３８】
図６は、変形例の光分析装置の概略構成を示す模式図である。図６（ａ）では、照明用の白色ＬＥＤ５１がレンズ５９とハーフミラー５８とを介して試料Ｓに照明用の光を照射し、画像データを取得する形態を示している。図６（ｂ）は、試料Ｓに対して対称な位置に配置されている偶数個の白色ＬＥＤ５１で試料Ｓに照明用の光を照射する形態を示している。図６（ｃ）は、透光性の光拡散板５７を使用して試料Ｓに照明用の光が照射される形態を示している。図６（ｄ）は、透明板４１を使用して試料Ｓの全面（３方向）から照射する形態を示している。
【００３９】
（ｂ）上述した実施の形態では、画像取得時の照明用の光は白色ＬＥＤ５１で照射しているが、たとえば赤色ＬＥＤや緑色ＬＥＤ、青色ＬＥＤ、赤外ＬＥＤ、紫外ＬＥＤといった他の色（帯域）のＬＥＤを利用してもよい。ただし、白色ＬＥＤは、広い帯域のスペクトルを有しているので、広い帯域のスペクトルについての光学的な特性の変化を捉えることができるという利点を有している。
【００４０】
（ｃ）上述した実施の形態では、画像取得時の照明用の光を照射しているが、完全遮光状態（暗闇）の状態で画像データを取得するようにしてもよい。こうすれば、試料Ｓの光の放射（たとえば蛍光）を検知することができる。試料Ｓの光の放射の検知は、たとえば紫外線ＬＥＤ５２や赤外ＬＥＤ５３の光の照射の終了直後（たとえば０．１秒後）に自動的に取得するようにしてもよい。こうすれば、試料Ｓの光の放射が極めて短時間であっても検知することができる。ＬＥＤの残照時間は極めて短いからである。
【００４１】
蛍光を利用する分析方法は吸光分析法に比べて感度が高く、蛍光を出す分子種が比較的限られていることから目的成分を選択的に検出可能であることが広く知られている。蛍光分析法が最も有用性を発揮するのは有機化合物、特に複雑な構造を持つ微量、超微量の有機物（アミノ酸、アミン、タンパク質、糖類、核酸、ビタミン類、酵素、ステロイドなど）であることが広く知られている。
【００４２】
（ｄ）上述した実施の形態では、照明用の光の照射にＬＥＤが使用されているが、たとえばハロゲンランプのような他の種類の光源を利用してもよい。ただし、ＬＥＤを利用すれば、光源の安定性、スペクトルの制御、少ない熱の発生、及び少ない電力消費といった利点が得られる。
【００４３】
（ｅ）上述した実施の形態では、予めサイズが既知のぎょう虫の卵（約５０×３０マイクロメートル）の光学的な特性の変化を利用して分析が行われている。しかし、このようなサイズに限られない。具体的には、たとえば拡大鏡や顕微鏡を利用して１００倍程度の拡大画像を取得すれば細菌の検出にも利用可能である。典型的な細菌のサイズは、以下のとおりである。
・結核菌：０．３〜０．６×０．５〜０．４マイクロメートル。
・ジフテリア菌：０．３〜０．８×１．０〜８．０マイクロメートル。
・赤痢菌：０．４〜０．６×１．０〜３．０マイクロメートル。
・大腸菌：０．５×１．０〜３．０マイクロメートル。
・チフス菌：０．６〜０．７×２．０〜３．０マイクロメートル。
・百日咳菌：０．２×０．３〜１．０マイクロメートル。
・ブドウ球菌：０．８×１．０マイクロメートル。
・コレラ菌：０．３〜０．６×１．０〜５．０マイクロメートル。
【００４４】
（ｅ）上述した実施の形態では、活性化処理は、近赤外線や紫外線の試料Ｓへの照射として例示されているが、たとえばマイクロ波や電波、ガンマ線といった他の帯域の電磁波であってもよい。活性化処理は、一般に試料Ｓに対して特定の帯域の電磁波を照射して光学的な特性を変化させるものであればよい。さらに、活性化処理では、光学的な特性変化のメカニズムを解明する必要は無く、再現性が確認できる特性変化が得られれば十分である。特定の帯域の電磁波は、特定の光とも呼ばれる。光学的な特性変化は、反射や吸収といった特性だけでなく、透過の特性も含まれる。
【００４５】
光学的な特性変化は、たとえば光化学反応や電子伝達系、生体反応といったメカニズムで発生する。光化学反応とは、物質が光を吸収して化学反応を起こす現象である。一般には、色素分子が光エネルギーを吸収し、励起された電子が飛び出して物質の酸化還元を引き起こす反応である。電子伝達系とは、生体が好気呼吸を行う時に起こす複数の代謝系の最終段階の反応系のことである。生体反応とは、たとえば電磁波の照射に対する微生物の反応であり、本実施形態では、微生物の死も含まれる。
【符号の説明】
【００４６】
１０…光分析装置、２０…ＣＣＤイメージセンサ、３０…ドーム型筐体、４０…昇降台、５１…白色ＬＥＤ、５２…紫外線ＬＥＤ、５３…赤外ＬＥＤ、６０…コンピュータ。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象の光の吸収、放射、あるいは反射といった光学的な特性に基づいて試料の分析を行う光分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、蛍光性の試料に対して所定波長の単色光である励起光を照射し、試料から放射される蛍光を検出して物質の分析を行う蛍光分析法が知られている。蛍光分光法は、この蛍光強度を測定することで試料の性質や濃度を調べる方法である。蛍光分光法は、吸光分析法に比べて感度が高く、蛍光を出す分子種が比較的限られていることから目的成分を選択的に検出可能であることが広く知られている。このように試料に対して光を照射して分析を行う方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１９８２１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、蛍光分光法は、蛍光性を有する蛍光物質あるいは蛍光誘導体化によって蛍光性を有するようになった物質の検出や濃度計測に使用される方法にすぎない。さらに、従来は、光の照射後に吸光分析法を適用することは考えられていなかった。このように、光の照射による分析対象の物理的、化学的、あるいは生物学的な変化については十分な検討がなされていなかった。
【０００５】
本発明は、上述の従来の課題の少なくとも一部を解決するために創作されたものであり、光の照射に起因する分析対象の光学的な特性の変化を広く利用して分析する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、上記課題を解決するのに有効な手段等につき、必要に応じて効果等を示しつつ説明する。
【０００７】
手段１．光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置であって、
前記試料に特定の光を照射して前記光学的な特性変化を生じさせる光照射部と、
前記特性変化の前における前記試料の画像データである基準画像データと、前記特性変化の後における前記試料の画像データである照射後画像データと、を取得する画像データ取得部と、
前記基準画像データと前記照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部と、
を備える光分析装置。
【０００８】
上記構成によれば、特定の光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて試料の分析を行うことができるので、その照射に起因する光学的な特性変化の有無を検知することができる。さらに、光学的な特性変化が検出されれば、その特性変化を利用して、特定の物質（たとえば、生体、有機物、化学物質）の検出に利用することができる。特定の物質の検出では、画像データが有する２次元的な情報（たとえば変化部分の面積や形状、数といった情報）を利用した検出も可能である。なお、分析は、広い意味を有し、基準画像データと照射後画像データの差に基づいて差分画像データを生成する処理も含まれる。
【０００９】
手段２．手段１の光分析装置であって、
前記光照射部は、赤外ＬＥＤと紫外ＬＥＤとの少なくとも一方を有する光分析装置。
【００１０】
上記構成によれば、赤外線や紫外線の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて試料の分析（上述の検知や検出）を行うことができる。
【００１１】
手段３．手段１または２の光分析装置であって、
前記光照射部は、赤色、緑色、及び青色の帯域で光を照射する白色ＬＥＤを有し、
前記画像データ取得部は、前記白色ＬＥＤの照射時に前記基準画像データと前記照射後画像データとを取得する光分析装置。
【００１２】
上記構成によれば、赤色、緑色、及び青色の広い帯域で光を照射する白色ＬＥＤの照射を利用して、その照射に対する反射光の変化に基づいた分析が可能となる。なお、手段１乃至手段３は、光分析方法としても具現化することができる。なお、赤色の帯域は赤外線の帯域を含むようにしてもよい。青色の帯域は紫外線の帯域を含むようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】光分析装置１０の概略構成を示す断面図。
【図２】光分析装置１０の光源を示す断面図。
【図３】光分析の処理方法の処理内容を示すフローチャート。
【図４】光分析装置１０への試料Ｓの設置方法を示す模式図。
【図５】ＣＣＤイメージセンサ２０による撮像状態を示す説明図。
【図６】変形例の光分析装置の概略構成を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を図面に従って説明する。本実施形態は、ＣＣＤイメージセンサとＬＥＤとを使用する光分析装置として具体化しており、まずは光分析装置の基本構成を図１、図２の概略図に基づいて説明する。
【００１５】
図１は、光分析装置１０の概略構成を示す断面図である。図２は、光分析装置１０の光源を示す断面図である。光分析装置１０は、ＣＣＤイメージセンサ２０と、ドーム型筐体３０と、昇降台４０と、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１と、２個の紫外線ＬＥＤ５２と、２個の赤外ＬＥＤ５３と、コンピュータ６０とを備えている。光分析装置１０は、紫外線ＬＥＤ５２や赤外ＬＥＤ５３の光を試料Ｓに照射し、その照射に起因する試料Ｓの光学的特性の変化に基づいて試料Ｓの分析を行う装置である。白色ＬＥＤ５１、紫外線ＬＥＤ５２、及び赤外ＬＥＤ５３は、光照射部とも呼ばれる。
【００１６】
コンピュータ６０は、光分析装置１０の制御と計測データの処理とを実行する。光分析装置１０の制御は、試料Ｓの設置のための昇降台４０の昇降の制御、白色ＬＥＤ５１、紫外線ＬＥＤ５２、及び赤外ＬＥＤ５３への電力供給制御、並びに白色ＬＥＤ５１の照明下でのＣＣＤイメージセンサ２０による画像データの取得といった操作を含んでいる。計測データの処理は、画像データの取得や分析、データベース化を含んでいる。コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０とともに画像データを取得する機能を有し、画像データ取得部とも呼ばれる。
【００１７】
ドーム型筐体３０は、外部からの光を透過しない遮光性のドーム部３１と、各色のＬＥＤ５１，５２，５３を支持する基底部３３と、各色のＬＥＤ５１，５２，５３からの直射光を遮蔽する遮蔽部３２と、を備えている。ドーム部３１は、中央部（最奥部）にＣＣＤイメージセンサ２０を装着している。ＣＣＤイメージセンサ２０は、ドーム部３１によって外部から隔離されている内部空間に配置された試料Ｓの画像データを取得することができる。ドーム部３１の内側には、各色のＬＥＤ５１，５２，５３からの直射光を乱反射して光を拡散する乱反射面３４が形成されている。
【００１８】
ドーム型筐体３０の構造は以下のとおりである。ドーム部３１は、お椀型（半球型）の形状を有している。お椀型形状の端部には、ドーナツ型の板形状を有する基底部３３が接続されている。基底部３３の孔部には、筒形状を有する遮蔽部３２が接続されている。遮蔽部３２の高さは、各色のＬＥＤ５１，５２，５３の頂部（最も高い位置）よりも高い位置に端部が配置される長さを有することが好ましい。遮蔽部３２の直径は、想定される各種の試料Ｓの最大サイズに合わせて自由に設定することができる。
【００１９】
このような構成を有することによって、光分析装置１０は、外部からの光を遮断するとともに、各色のＬＥＤ５１，５２，５３を光源として利用することによって内部の光環境を制御することができる。この光環境は、拡散光として均一な光を試料Ｓに対して照射することが可能である。
【００２０】
次に、図３を参照して光分析装置１０を使用した光分析の処理方法を説明する。図３は、光分析の処理方法の処理内容を示すフローチャートである。ステップＳ１０では、オペレータは、校正処理を実行する。校正処理とは、ドーム型筐体３０の内部の光環境やＣＣＤイメージセンサ２０の経年変化等による変動を抑制するための調整処理である。
【００２１】
調整処理は、たとえば基準（ベンチマーク）となる模擬試料を試料として設置し、各色のＬＥＤ５１，５２，５３の光を個別に照射し、模擬試料の画像データに基づいて補正値を決定することによって行われる。補正値は、コンピュータ６０によって自動的に生成されるようにしてもよいし、あるいはオペレータが設定するようにしてもよい。
【００２２】
ステップＳ２０では、オペレータは、検査対象物として試料Ｓを設置する。試料Ｓの設置は、本実施形態では、試料Ｓが設置される昇降台４０を昇降させることによって行われる。昇降台４０の昇降機構については、周知の技術が利用できるので図示を省略している。
【００２３】
図４は、光分析装置１０への試料Ｓの設置方法を示す模式図である。試料Ｓの設置は、図４（ａ）に示されるように昇降台４０を下降させて昇降台４０の上部にアクセス可能とし（図４（ａ）参照）、次に昇降台４０の上部に試料Ｓを設置し（図４（ｂ）参照）、最後に昇降台４０を上昇させて基底部３３と昇降台４０とを当接させて光漏れが無い状態とする（図４（ｃ）参照）。光漏れの有無は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって確認される。ただし、ドーム型筐体３０を上下させて試料Ｓを設置するようにしてもよい。こうすれば、たとえば試料Ｓをベルトコンベアで自動的に設置するように構成することもできる。
【００２４】
ステップＳ３０では、コンピュータ６０は、基準画像撮像処理を実行する。基準画像撮像処理は、ＣＣＤイメージセンサ２０による光漏れ無しの検知に応じて自動的に開始される。コンピュータ６０は、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１を点灯させた状態において、一定の時間的間隔（たとえば３秒毎）で撮像処理を実行する。
【００２５】
図５は、ＣＣＤイメージセンサ２０による撮像状態を示す説明図である。撮像対象エリアは、４ｃｍ×２．５ｃｍの領域を有し、１０００万画素のＣＣＤイメージセンサ２０で撮像される。ＣＣＤイメージセンサ２０は、４０００画素×２５００画素のＣＣＤセンサであり、各画素は、試料Ｓにおいて１０マイクロメータの正方形となる。
【００２６】
コンピュータ６０は、撮像によって取得された画像データを逐次的に比較して、画像データの変化量が一定値より小さな状態となったと判断したら、その最終撮像画像の画像データを基準画像データＩａとして決定する。基準画像データＩａは、活性化処理（後述）の前の画像データである。逐次的に比較とは、ｎ番目とｎ＋１番目（たとえば５番目と６番目）のように撮像順序が連続するものを比較することを意味する。これにより、コンピュータ６０は、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１の点灯が安定した状態でのデータを取得することができる。
【００２７】
ステップＳ４０では、コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって取得された基準画像データＩａをハードディスク（図示省略）に格納する。基準画像データＩａは、各画素のＲＧＢデータとして格納される。ＣＣＤイメージセンサ２０は、本実施形態では、図５に示されるように４ｃｍ×２．５ｃｍのサイズの試料Ｓの画像データを取得することができる。
【００２８】
ステップＳ５０では、コンピュータ６０は、活性化処理を実行する。活性化処理は、２個の紫外線ＬＥＤ５２あるいは２個の赤外ＬＥＤ５３の光を試料Ｓに照射する処理である。紫外線ＬＥＤ５２と赤外ＬＥＤ５３のいずれによって照射するかは、分析の目的によって選択される。コンピュータ６０は、照射の強度やパターン（パルス、連続照射、照射時間、あるいは照射強度）といった照射の制御も予め設定された方法で実行する。活性化処理は、基準画像データＩａの格納の確認に応じてコンピュータ６０によって自動的に開始される。
【００２９】
ステップＳ６０では、コンピュータ６０は、活性化後像撮像処理を実行する。活性化後像撮像処理は、紫外線ＬＥＤ５２あるいは赤外ＬＥＤ５３による照射の完了後、あるいは一定時間経過後にコンピュータ６０によって自動的に実行される。コンピュータ６０は、基準画像撮像処理と同様の方法で、４個の照明用の白色ＬＥＤ５１の点灯が安定した状態での活性化後画像データＩｂを取得する。活性化後画像データＩｂは、活性化処理の後の画像データであり、照射後画像データとも呼ばれる。
【００３０】
ステップＳ７０では、コンピュータ６０は、ＣＣＤイメージセンサ２０によって取得された活性化後画像データＩｂをハードディスク（図示省略）に格納する。活性化後画像データＩｂは、基準画像データＩａと同様に各画素のＲＧＢデータとして格納される。
【００３１】
ステップＳ８０では、コンピュータ６０は、差分画像データ生成処理を実行する。差分画像データ生成処理は、活性化後画像データＩｂの格納の確認に応じてコンピュータ６０によって自動的に開始される。差分画像データ生成処理は、基準画像データＩａの各画素のＲＧＢデータと活性化後画像データＩｂの各画素のＲＧＢデータの差分を算出し、新たな差分画像データＩｃを生成し、その差分画像データＩｃを分析する処理である。差分画像データＩｃは、活性化後画像データＩｂと基準画像データＩａとの間の差分を画素値とする画像データである。
【００３２】
ステップＳ９０では、オペレータは、判定処理を実行する。判定処理は、予め設定されている判定基準に合致しているか否かに基づいて判定を実行する処理である。具体的には、たとえば分りやすい例で例示すると、ぎょう虫の卵の検出を目的とする分析では、ぎょう虫の卵のサイズが予めサイズと形状が既知（約５０×３０マイクロメートル）なので、そのサイズの領域での画素にＲＧＢデータの変動が発生している場合に検出と判定することができる。
【００３３】
ＲＧＢデータの変動は、たとえば赤外光によるぎょう虫卵の殺傷に起因する光特性の変化や紫外光による励起光として発生する可能性がある。ＲＧＢデータの変動は、検出対象ごとに予めデータを取得しておくことで判定基準に使用することができる。
【００３４】
ただし、判定処理は、判定アルゴリズムを確立して、コンピュータ６０に実行させるように構成しても良い。この構成では、コンピュータ６０は、判定アルゴリズムに基づいて推論を実行する推論エンジンと、差分画像データ等を集積させた知識データベースとを有するエキスパートシステムとして構成することができる。
【００３５】
このように、本実施形態によれば、顕微鏡を使用して人間の目で検査が行われていた検査の自動化が可能になる。コンピュータ６０は、画像データを分析する機能を有し、分析部とも呼ばれる。画像データの分析は、少なくとも差分画像データＩｃの生成までを意味し、差分画像データＩｃに基づく判定までを自動的にコンピュータ６０に実行させてもよいし、あるいは人間が判定してもよい。
【００３６】
（変形例）
なお、上述した各実施の形態の記載内容に限定されず、例えば次のように実施してもよい。
【００３７】
（ａ）上述した実施の形態では、ドーム型筐体３０で遮光して試料Ｓの光環境を全て人工的に制御可能な状態として構成されているが、たとえば図６（ａ）乃至（ｄ）に示されるような構成としてもよい。
【００３８】
図６は、変形例の光分析装置の概略構成を示す模式図である。図６（ａ）では、照明用の白色ＬＥＤ５１がレンズ５９とハーフミラー５８とを介して試料Ｓに照明用の光を照射し、画像データを取得する形態を示している。図６（ｂ）は、試料Ｓに対して対称な位置に配置されている偶数個の白色ＬＥＤ５１で試料Ｓに照明用の光を照射する形態を示している。図６（ｃ）は、透光性の光拡散板５７を使用して試料Ｓに照明用の光が照射される形態を示している。図６（ｄ）は、透明板４１を使用して試料Ｓの全面（３方向）から照射する形態を示している。
【００３９】
（ｂ）上述した実施の形態では、画像取得時の照明用の光は白色ＬＥＤ５１で照射しているが、たとえば赤色ＬＥＤや緑色ＬＥＤ、青色ＬＥＤ、赤外ＬＥＤ、紫外ＬＥＤといった他の色（帯域）のＬＥＤを利用してもよい。ただし、白色ＬＥＤは、広い帯域のスペクトルを有しているので、広い帯域のスペクトルについての光学的な特性の変化を捉えることができるという利点を有している。
【００４０】
（ｃ）上述した実施の形態では、画像取得時の照明用の光を照射しているが、完全遮光状態（暗闇）の状態で画像データを取得するようにしてもよい。こうすれば、試料Ｓの光の放射（たとえば蛍光）を検知することができる。試料Ｓの光の放射の検知は、たとえば紫外線ＬＥＤ５２や赤外ＬＥＤ５３の光の照射の終了直後（たとえば０．１秒後）に自動的に取得するようにしてもよい。こうすれば、試料Ｓの光の放射が極めて短時間であっても検知することができる。ＬＥＤの残照時間は極めて短いからである。
【００４１】
蛍光を利用する分析方法は吸光分析法に比べて感度が高く、蛍光を出す分子種が比較的限られていることから目的成分を選択的に検出可能であることが広く知られている。蛍光分析法が最も有用性を発揮するのは有機化合物、特に複雑な構造を持つ微量、超微量の有機物（アミノ酸、アミン、タンパク質、糖類、核酸、ビタミン類、酵素、ステロイドなど）であることが広く知られている。
【００４２】
（ｄ）上述した実施の形態では、照明用の光の照射にＬＥＤが使用されているが、たとえばハロゲンランプのような他の種類の光源を利用してもよい。ただし、ＬＥＤを利用すれば、光源の安定性、スペクトルの制御、少ない熱の発生、及び少ない電力消費といった利点が得られる。
【００４３】
（ｅ）上述した実施の形態では、予めサイズが既知のぎょう虫の卵（約５０×３０マイクロメートル）の光学的な特性の変化を利用して分析が行われている。しかし、このようなサイズに限られない。具体的には、たとえば拡大鏡や顕微鏡を利用して１００倍程度の拡大画像を取得すれば細菌の検出にも利用可能である。典型的な細菌のサイズは、以下のとおりである。
・結核菌：０．３〜０．６×０．５〜０．４マイクロメートル。
・ジフテリア菌：０．３〜０．８×１．０〜８．０マイクロメートル。
・赤痢菌：０．４〜０．６×１．０〜３．０マイクロメートル。
・大腸菌：０．５×１．０〜３．０マイクロメートル。
・チフス菌：０．６〜０．７×２．０〜３．０マイクロメートル。
・百日咳菌：０．２×０．３〜１．０マイクロメートル。
・ブドウ球菌：０．８×１．０マイクロメートル。
・コレラ菌：０．３〜０．６×１．０〜５．０マイクロメートル。
【００４４】
（ｅ）上述した実施の形態では、活性化処理は、近赤外線や紫外線の試料Ｓへの照射として例示されているが、たとえばマイクロ波や電波、ガンマ線といった他の帯域の電磁波であってもよい。活性化処理は、一般に試料Ｓに対して特定の帯域の電磁波を照射して光学的な特性を変化させるものであればよい。さらに、活性化処理では、光学的な特性変化のメカニズムを解明する必要は無く、再現性が確認できる特性変化が得られれば十分である。特定の帯域の電磁波は、特定の光とも呼ばれる。光学的な特性変化は、反射や吸収といった特性だけでなく、透過の特性も含まれる。
【００４５】
光学的な特性変化は、たとえば光化学反応や電子伝達系、生体反応といったメカニズムで発生する。光化学反応とは、物質が光を吸収して化学反応を起こす現象である。一般には、色素分子が光エネルギーを吸収し、励起された電子が飛び出して物質の酸化還元を引き起こす反応である。電子伝達系とは、生体が好気呼吸を行う時に起こす複数の代謝系の最終段階の反応系のことである。生体反応とは、たとえば電磁波の照射に対する微生物の反応であり、本実施形態では、微生物の死も含まれる。
【符号の説明】
【００４６】
１０…光分析装置、２０…ＣＣＤイメージセンサ、３０…ドーム型筐体、４０…昇降台、５１…白色ＬＥＤ、５２…紫外線ＬＥＤ、５３…赤外ＬＥＤ、６０…コンピュータ。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置であって、
前記試料に特定の光を照射して前記光学的な特性変化を生じさせる光照射部と、
前記特性変化の前における前記試料の画像データである基準画像データと、前記特性変化の後における前記試料の画像データである照射後画像データと、を取得する画像データ取得部と、
前記基準画像データと前記照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部と、
を備える光分析装置。
【請求項２】
前記光照射部は、赤外ＬＥＤと紫外ＬＥＤとの少なくとも一方を有する請求項１記載の光分析装置。
【請求項３】
前記光照射部は、赤色、緑色、及び青色の帯域で光を照射する白色ＬＥＤを有し、
前記画像データ取得部は、前記白色ＬＥＤの照射時に前記基準画像データと前記照射後画像データとを取得する請求項１又は２に記載の光分析装置。
【請求項１】
光の照射に起因する試料の光学的な特性変化に基づいて分析を行う光分析装置であって、
前記試料に特定の光を照射して前記光学的な特性変化を生じさせる光照射部と、
前記特性変化の前における前記試料の画像データである基準画像データと、前記特性変化の後における前記試料の画像データである照射後画像データと、を取得する画像データ取得部と、
前記基準画像データと前記照射後画像データの差に基づいて分析を行う分析部と、
を備える光分析装置。
【請求項２】
前記光照射部は、赤外ＬＥＤと紫外ＬＥＤとの少なくとも一方を有する請求項１記載の光分析装置。
【請求項３】
前記光照射部は、赤色、緑色、及び青色の帯域で光を照射する白色ＬＥＤを有し、
前記画像データ取得部は、前記白色ＬＥＤの照射時に前記基準画像データと前記照射後画像データとを取得する請求項１又は２に記載の光分析装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１１−１６９８６７（Ｐ２０１１−１６９８６７Ａ）
【公開日】平成２３年９月１日（２０１１．９．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−３６３２４（Ｐ２０１０−３６３２４）
【出願日】平成２２年２月２２日（２０１０．２．２２）
【出願人】（５０９３４９０８２）株式会社エヌ・シー・ディ (3)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年９月１日（２０１１．９．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年２月２２日（２０１０．２．２２）
【出願人】（５０９３４９０８２）株式会社エヌ・シー・ディ (3)
【Ｆターム（参考）】
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