JP2001291092A

JP2001291092A - 画像識別装置及び画像識別方法

Info

Publication number: JP2001291092A
Application number: JP2000103052A
Authority: JP
Inventors: Akiko Kitajima; 章子北島; Kensuke Yamashita; 賢祐山下; Hiroshi Shiromizu; 博白水; Naoki Miyazaki; 直紀宮崎; Koshi Yamaguchi; 幸志山口
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2000-04-05
Filing date: 2000-04-05
Publication date: 2001-10-19

Abstract

(57)【要約】【課題】熟練を要せずに高速に細胞等の被写体を撮像
できると共に被写体の構造的特徴を容易かつ迅速に抽出
でき、細胞等の被写体の劣化やコスト増加、人によるば
らつきを防止できる画像識別装置を提供することを目的
とする。【解決手段】被写体を撮像する撮像装置１２と、被写
体を載置する載置テーブル９と、載置テーブルの移動に
より被写体を複数位置に移動させるアクチュエータ８
と、アクチュエータを駆動する駆動部７と、アクチュエ
ータの駆動量を指示する位置制御手段１０５と、所定位
置毎に撮像装置から画像データを取り込む画像入力手段
１０１と、画像入力手段で取り込んだ画像データに基づ
いて評価データを算出する評価手段１０２、１０３と、
評価データを所定位置毎に記憶部に記憶させる評価デー
タ格納手段１０４と、記憶部に記憶された評価データか
ら被写体の構造的特徴を抽出する構造的特徴抽出手段１
０７とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多数細胞等の被写
体の複数部位を撮像し、被写体の構造的特徴を抽する画
像識別装置及びその画像識別装置における画像識別方法
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、多数細胞等の被写体の分析に最適
な撮像位置を高速に検出し、その検出した被写体の構造
的特徴を迅速に抽出することが細胞の劣化防止等の観点
から要求されている。

【０００３】従来、多数細胞等の被写体の構造的特徴の
抽出においては、例えば顕微鏡においては接眼レンズを
覗きながら、分析に最適と思われる部位を何枚か撮像
し、その後に撮像した部位を見て構造的特徴を抽出する
ことが行われていた。このように分析上最適な撮像位置
の検出と、撮像した被写体の構造的特徴の抽出は操作者
が手動で行っていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像識別装置では、被写体の分析上最適な撮像と、撮像
された被写体の構造的特徴の抽出を人手で行っているた
め、多大の時間と人手を必要とし、細胞等の被写体の劣
化やコスト増加を生じるという問題点を有していた。ま
た、上記構造的特徴の抽出を人が行っているため、人に
よるばらつきが生じ、これを防止するためには熟練を必
要とするという問題点を有していた。

【０００５】この画像識別装置及び画像識別方法では、
熟練を要することなく高速に細胞等の被写体を撮像し、
被写体の構造的特徴を容易に抽出することが要求されて
いる。

【０００６】本発明は、このような要求を満たすため、
熟練を要することなく高速に細胞等の被写体を撮像する
ことができると共に被写体の構造的特徴を容易かつ迅速
に抽出することができ、細胞等の被写体の劣化やコスト
増加、人によるばらつきを防止することができる画像識
別装置、および、熟練を要することなく高速に細胞等の
被写体を撮像することができると共に被写体の構造的特
徴を容易かつ迅速に抽出することができ、細胞等の被写
体の劣化やコスト増加、人によるばらつきを防止するた
めの画像識別方法を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明の画像識別装置は、多層細胞等の被写体を撮像
して画像データとして出力する撮像装置と、細胞の構
造、大きさ、形、枝、突起、方向性等の形状特徴の撮像
条件を入力可能な入力装置と、被写体を載置する載置テ
ーブルと、載置テーブルを移動させることにより被写体
を複数の所定位置に移動させるアクチュエータと、アク
チュエータを駆動する駆動部と、駆動部に対してアクチ
ュエータの駆動量を指示する位置制御手段と、所定位置
毎に撮像装置から画像データを取り込む画像入力手段
と、画像入力手段で取り込んだ画像データに基づいて評
価データを算出する評価手段と、評価データを所定位置
毎に記憶部に記憶させる評価データ格納手段と、記憶部
に記憶された評価データから被写体の構造的特徴を抽出
する構造的特徴抽出手段とを備えた構成を有している。

【０００８】これにより、熟練を要することなく高速に
細胞等の被写体を撮像することができると共に被写体の
構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することができ、細胞
等の被写体の劣化やコスト増加、人によるばらつきを防
止することができる画像識別装置が得られる。

【０００９】この課題を解決するために本発明の画像識
別方法は、多層細胞等の被写体を撮像して画像データと
して出力する撮像装置と、細胞の構造、大きさ、形、
枝、突起、方向性等の形状特徴の撮像条件を入力可能な
入力装置と、被写体を載置する載置テーブルと、載置テ
ーブルを移動させることにより被写体を複数の所定位置
に移動させるアクチュエータと、アクチュエータを駆動
する駆動部とを有する画像識別装置における画像識別方
法であって、駆動部に対してアクチュエータの駆動量を
指示する位置制御ステップと、所定位置毎に撮像装置か
ら画像データを取り込む画像入力ステップと、画像入力
ステップで取り込んだ画像データに基づいて評価データ
を算出する評価ステップと、評価データを所定位置毎に
記憶部に記憶させる評価データ格納ステップと、記憶部
に記憶された評価データから被写体の構造的特徴を抽出
する構造的特徴抽出ステップとを有する構成を備えてい
る。

【００１０】これにより、熟練を要することなく高速に
細胞等の被写体を撮像することができると共に被写体の
構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することができ、細胞
等の被写体の劣化やコスト増加、人によるばらつきを防
止するための画像識別方法が得られる。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の画像識
別装置は、多層細胞等の被写体を撮像して画像データと
して出力する撮像装置と、細胞の構造、大きさ、形、
枝、突起、方向性等の形状特徴の撮像条件を入力可能な
入力装置と、被写体を載置する載置テーブルと、載置テ
ーブルを移動させることにより被写体を複数の所定位置
に移動させるアクチュエータと、アクチュエータを駆動
する駆動部と、駆動部に対してアクチュエータの駆動量
を指示する位置制御手段と、所定位置毎に撮像装置から
画像データを取り込む画像入力手段と、画像入力手段で
取り込んだ画像データに基づいて評価データを算出する
評価手段と、評価データを所定位置毎に記憶部に記憶さ
せる評価データ格納手段と、記憶部に記憶された評価デ
ータから被写体の構造的特徴を抽出する構造的特徴抽出
手段とを備えることとしたものである。

【００１２】この構成により、被写体は位置制御手段か
らの指示に基づいてアクチュエータにより自動的に複数
の所定位置に移動され、その複数の所定位置で自動的に
撮像されるので、細胞等の被写体の撮像が熟練を要する
ことなく高速に行われ、また、画像データと評価データ
とが所定位置毎に記憶部に記憶されるので、記憶した評
価データを比較することにより、被写体の構造的特徴が
容易に抽出されるという作用を有する。また、複数の所
定位置における評価データを記憶部から任意に抽出する
ことが可能であり、必要なときに任意の複数の評価デー
タ間での比較や、複数の評価データを用いた状態判断、
特徴抽出などのように複数の評価データの利用を容易に
かつ高速に行うことが可能であるという作用を有する。

【００１３】請求項２に記載の画像識別装置は、請求項
１に記載の画像識別装置において、位置制御手段は、ア
クチュエータを介して載置テーブルを下方から上方また
は上方から下方へ所定間隔でもって段階的に所定回数移
動させることとしたものである。

【００１４】この構成により、下方から上方または上方
から下方までの複数の所定位置において被写体の画像デ
ータが得られるので、細胞等の被写体の構造的特徴を抽
出する上で必要な画像データが漏れなく得られ、被写体
の構造的特徴の抽出が正確になるという作用を有する。

【００１５】請求項３に記載の画像識別装置は、請求項
１又は２に記載の画像識別装置において、評価手段は、
画像データを周波数変換して複数の所定周波数空間内の
エネルギーの総和や、雑音を除くための閾値以上の総
和、閾値以上の個数を算出して各周波数成分の特徴量を
評価データとして算出することとしたものである。

【００１６】この構成により、特徴量が複数の所定位置
に対応して記憶部から任意に取り出され、必要なときに
任意の複数の評価データ間での比較や、複数の評価デー
タを用いた状態判断、特徴抽出などのように複数の評価
データの利用を容易にかつ高速に行うことが可能である
という作用を有する。

【００１７】請求項４に記載の画像識別装置は、請求項
３に記載の画像識別装置において、評価データ格納手段
は、複数の所定位置と特徴量とを対応づけたマトリクス
テーブルを作成して記憶部に記憶させることとしたもの
である。

【００１８】この構成により、複数の所定位置における
評価データを記憶部から任意に抽出することが可能であ
り、必要なときに任意の複数の評価データ間での比較
や、複数の評価データを用いた状態判断、特徴抽出など
のように複数の評価データの利用を容易にかつ高速に行
うことが可能であるという作用を有する。

【００１９】請求項５に記載の画像識別装置は、請求項
１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置において、
構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被写体の
うちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部に記憶され
た評価データに基づいて検出する菌糸位置検出手段と、
細胞の評価データ最大の位置を記憶部に記憶された評価
データに基づいて検出する細胞位置検出手段と、菌糸と
細胞とのどちらの評価データ最大の位置が上の位置かを
判定する位置判定手段とを有することとしたものであ
る。

【００２０】この構成により、菌糸と細胞とのどちらが
上の位置に存在するかが容易かつ迅速に判定され、菌糸
と細胞との位置関係という構造的特徴が容易かつ迅速に
抽出されるという作用を有する。

【００２１】請求項６に記載の画像識別装置は、請求項
１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置において、
構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被写体の
うちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部に記憶され
た評価データに基づいて検出する菌糸位置検出手段と、
細胞の評価データ最大の位置を記憶部に記憶された評価
データに基づいて検出する細胞位置検出手段と、菌糸と
細胞との存在位置の間隔を算出する間隔算出手段とを有
することとしたものである。

【００２２】この構成により、菌糸と細胞との間隔が容
易かつ迅速に算出され、菌糸と細胞との距離という構造
的特徴が容易かつ迅速に抽出されるという作用を有す
る。

【００２３】請求項７に記載の画像識別装置は、請求項
１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置において、
構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被写体の
菌糸のエネルギーの総和等を算出する菌糸エネルギー総
和算出手段と、細胞のエネルギーの総和等を算出する細
胞エネルギー総和算出手段とを有することとしたもので
ある。

【００２４】この構成により、菌糸および細胞の形状が
容易かつ迅速に算出され、分布レベルから成長度が容易
かつ迅速に抽出されるという作用を有する。

【００２５】請求項８に記載の画像識別装置は、請求項
１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置において、
構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被写体の
菌糸または細胞の評価データのうち所定値を越えた評価
データの数を算出して菌糸または細胞の厚みを算出する
厚み算出手段を有することとしたものである。

【００２６】この構成により、被写体の厚みが容易かつ
迅速に算出され、被写体の厚みという構造的特徴が容易
かつ迅速に抽出されるという作用を有する。

【００２７】請求項９に記載の画像識別装置は、請求項
１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置において、
構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被写体の
菌糸または細胞のエネルギーデータのうち所定値を越え
たエネルギーデータの数を算出し、エネルギーデータの
数を菌糸または細胞の評価データとするエネルギーデー
タ評価手段を有することとしたものである。

【００２８】この構成により、エネルギーの総和が容易
かつ迅速に算出され、エネルギーの総和が表わす構造の
疎密の度合いという構造的特徴が容易かつ迅速に抽出さ
れるという作用を有する。

【００２９】請求項１０に記載の画像識別方法は、多層
細胞等の被写体を撮像して画像データとして出力する撮
像装置と、細胞の構造、大きさ、形、枝、突起、方向性
等の形状特徴の撮像条件を入力可能な入力装置と被写体
を載置する載置テーブルと、載置テーブルを移動させる
ことにより被写体を複数の所定位置に移動させるアクチ
ュエータと、アクチュエータを駆動する駆動部とを有す
る画像識別装置における画像識別方法であって、駆動部
に対してアクチュエータの駆動量を指示する位置制御ス
テップと、所定位置毎に撮像装置から画像データを取り
込む画像入力ステップと、画像入力ステップで取り込ん
だ画像データに基づいて評価データを算出する評価ステ
ップと、画像データと評価データとを所定位置毎に記憶
部に記憶させる評価データ格納ステップと、記憶部に記
憶された評価データから被写体の構造的特徴を抽出する
構造的特徴抽出ステップとを有することとしたものであ
る。

【００３０】この構成により、被写体は位置制御手段か
らの指示に基づいてアクチュエータにより自動的に複数
の所定位置に移動され、その複数の所定位置で自動的に
撮像されるので、細胞等の被写体の撮像が熟練を要する
ことなく高速に行われ、また、画像データと評価データ
とが所定位置毎に記憶部に記憶されるので、記憶した評
価データを比較することにより、被写体の構造的特徴が
容易に抽出されるという作用を有する。また、複数の所
定位置における評価データを記憶部から任意に抽出する
ことが可能であり、必要なときに任意の複数の評価デー
タ間での比較や、複数の評価データを用いた状態判断、
特徴抽出などのように複数の評価データの利用を容易に
かつ高速に行うことが可能であるという作用を有する。

【００３１】請求項１１に記載の画像識別方法は、請求
項１０に記載の画像識別方法において、位置制御ステッ
プにおいて、アクチュエータを介して載置テーブルを下
方から上方または上方から下方へ所定間隔でもって段階
的に所定回数移動させることとしたものである。

【００３２】この構成により、下方から上方または上方
から下方へ深さ方向の複数の所定位置において被写体の
画像データが得られるので、細胞等の被写体の構造的特
徴を抽出する上で必要な画像データが漏れなく得られ、
被写体の構造的特徴の抽出が正確になるという作用を有
する。

【００３３】請求項１２に記載の画像識別方法は、請求
項１０又は１１に記載の画像識別方法において、評価ス
テップにおいて、画像データを周波数変換して複数の所
定周波数空間内のエネルギーの総和や、雑音を除くため
の閾値以上の総和、閾値以上の個数を算出して各周波数
成分の特徴量を評価データとして算出することとしたも
のである。

【００３４】この構成により、特徴量が複数の所定位置
に対応して記憶部から任意に取り出され、必要なときに
任意の複数の評価データ間での比較や、複数の評価デー
タを用いた状態判断、特徴抽出などのように複数の評価
データの利用を容易にかつ高速に行うことが可能である
という作用を有する。

【００３５】請求項１３に記載の画像識別方法は、請求
項１０乃至１２のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、評価データ格納ステップにおいて、複数の所定位
置と特徴量とを対応づけたマトリクステーブルを作成し
て記憶部に記憶させることとしたものである。

【００３６】この構成により、複数の所定位置における
評価データを記憶部から任意に抽出することが可能であ
り、必要なときに任意の複数の評価データ間での比較
や、複数の評価データを用いた状態判断、特徴抽出など
のように複数の評価データの利用を容易にかつ高速に行
うことが可能であるという作用を有する。

【００３７】請求項１４に記載の画像識別方法は、請求
項１１乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞とを有す
る被写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部
に記憶された評価データに基づいて検出する菌糸位置検
出ステップと、細胞の評価データ最大の位置を記憶部に
記憶された評価データに基づいて検出する細胞位置検出
ステップと、菌糸と細胞とのどちらの存在位置が上の位
置かを判定する位置判定ステップとを有することとした
ものである。

【００３８】この構成により、菌糸と細胞とのどちらが
上の位置に存在するかが容易かつ迅速に判定され、菌糸
と細胞との位置関係という構造的特徴が容易かつ迅速に
抽出されるという作用を有する。

【００３９】請求項１５に記載の画像識別方法は、請求
項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞とを有す
る被写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部
に記憶された評価データに基づいて検出する菌糸位置検
出ステップと、細胞の評価データ最大の位置を記憶部に
記憶された評価データに基づいて検出する細胞位置検出
ステップと、菌糸と細胞との評価データ最大の位置の間
隔を算出する間隔算出ステップとを有することとしたも
のである。

【００４０】この構成により、菌糸と細胞との間隔が容
易かつ迅速に算出され、菌糸と細胞との距離という構造
的特徴が容易かつ迅速に抽出されるという作用を有す
る。

【００４１】請求項１６に記載の画像識別方法は、請求
項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞とを有す
る被写体の菌糸のエネルギーの総和を算出する菌糸エネ
ルギー総和算出ステップと、細胞のエネルギーの総和を
算出する細胞エネルギー総和算出ステップとを有するこ
ととしたものである。

【００４２】この構成により、菌糸および細胞のエネル
ギー総和が容易かつ迅速に算出され、分布レベルにより
成長度が容易かつ迅速に抽出されるという作用を有す
る。

【００４３】請求項１７に記載の画像識別方法は、請求
項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞とを有す
る被写体の菌糸または細胞の評価データデータのうち所
定値を越えた評価データの数を算出して菌糸または細胞
の厚みを算出する厚み算出ステップを有することとした
ものである。

【００４４】この構成により、被写体の厚みが容易かつ
迅速に算出され、被写体の厚みという構造的特徴が容易
かつ迅速に抽出されるという作用を有する。

【００４５】請求項１８に記載の画像識別方法は、請求
項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法にお
いて、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞とを有す
る被写体の菌糸または細胞のエネルギーデータのうち所
定値を越えたエネルギーデータの数を算出し、エネルギ
ーデータの数を菌糸または細胞の評価データとするエネ
ルギーデータ評価ステップを有することとしたものであ
る。

【００４６】この構成により、エネルギーの総和が容易
かつ迅速に算出され、エネルギーの総和が表わす構造の
疎密の度合いという構造的特徴が容易かつ迅速に抽出さ
れるという作用を有する。

【００４７】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図１８を用いて説明する。

【００４８】（実施の形態１）図１（ａ）は本発明の実
施の形態１による画像識別装置を示すブロック図であ
り、図１（ｂ）は本発明の実施の形態１による画像識別
装置の中央処理装置における機能実現手段を示す機能ブ
ロック図、図１（ｃ）は機能実現手段としての構造的特
徴抽出手段を詳細に示す機能ブロック図である。

【００４９】図１において、１は全体を制御する中央処
理装置（ＣＰＵ）、２は記憶部としてのＲＡＭ、３はプ
ログラム等が格納されるＲＯＭ、４はキーボード、マウ
ス等の入力装置、５はＣＲＴ、ＬＣＤ等の表示装置、６
は後述の位置制御手段１０５からの位置制御信号を処理
してモータ駆動信号を出力する位置制御ボード、７は位
置制御ボード６からのモータ駆動信号に基づいてＸ軸、
Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの駆動モータを制御するＸ，Ｙ，Ｚ
モータ駆動部、８は後述の載置ステージ９をＸ軸、Ｙ
軸、Ｚ軸それぞれの方向に駆動するアクチュエータとし
てのＸ，Ｙ，Ｚモータ、９はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞ
れに移動するＸ，Ｙ，Ｚ載置テーブルとしての載置ステ
ージ、１０は載置ステージ９に載置され、細胞等の被写
体が載置されるマイクロタイタープレート、１１は後述
のデジタルカメラ１２からの画像データをＣＰＵ１に取
り込むための画像取込ボード、１２は顕微鏡１４で拡大
された画像をハーフミラー等の光学装置１３を介して取
り込み、デジタルの画像データとして画像取込ボード１
１に出力する撮像装置としてのデジタルカメラ、Ｂは各
構成要素１〜６、１１を接続するバスである。

【００５０】また、１０１はデジタルカメラ１２からの
画像データを画像取込ボード１１を介してＣＰＵ１に取
り込むための画像入力手段、１０２は画像入力手段１０
１からの画像データをウェーブレット変換して複数の所
定周波数空間内のエネルギー（評価データ）を算出する
評価手段としてのウェーブレット変換手段、１０３は複
数の所定周波数空間内のエネルギーの総和や、雑音を除
くための閾値以上の総和、閾値以上の個数（評価デー
タ）を算出する評価手段としてのエネルギー総和計算手
段、１０４は被写体の所定位置毎に評価データを記憶部
２に記憶させる評価データ格納手段、１０５は載置ステ
ージ９を駆動するモータの駆動位置を制御して載置ステ
ージ９を複数の所定位置に制御すると共に画像入力手段
１０１にデジタルカメラ１２からの画像取込みのタイミ
ングを指示する位置制御手段、１０６は載置テーブル
（ステージ）９の段階的な移動における移動回数を判定
する判定手段、１０７は記憶部２に記憶された評価デー
タから被写体の構造的特徴を抽出する構造的特徴抽出手
段である。なお、各手段１０１〜１０７は、ＣＰＵ１が
ＲＯＭ３に格納されたプログラムを実行することにより
実現される機能実現手段である。

【００５１】さらに、１０８は菌糸と細胞とから成る被
写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部（Ｒ
ＡＭ）２に記憶された評価データに基づいて検出する菌
糸位置検出手段、１０９は細胞の評価データ最大の位置
を記憶部２に記憶された評価データに基づいて検出する
細胞位置検出手段、１１０は菌糸と細胞とのどちらの評
価データ最大の位置が上の位置かを判定する位置判定手
段、１１１は菌糸と細胞との評価データ最大の位置の間
隔を算出する間隔算出手段、１１２は菌糸と細胞とから
成る被写体のうちの菌糸のエネルギーの総和を算出する
菌糸エネルギー総和算出手段、１１３は細胞のエネルギ
ーの総和を算出する細胞エネルギー総和算出手段、１１
４は菌糸または細胞の評価データのうち所定値を越えた
評価データの数を算出して菌糸または細胞の厚みを算出
する厚み算出手段、１１５は菌糸または細胞のエネルギ
ーデータのうち所定値を越えたエネルギーデータの数を
算出し、エネルギーデータの数を菌糸または細胞の評価
データとするエネルギーデータ評価手段である。

【００５２】図２は図１の画像識別装置の外観を示す外
観図である。

【００５３】図２において、１はＲＡＭ２、ＲＯＭ３等
を内蔵するＣＰＵ、４はマウス４ａとキーボード４ｂと
から成る入力装置、５は表示装置としてのＬＣＤ、８ａ
はＸ軸駆動モータ、８ｂはＹ軸駆動モータ、８ｃはＺ軸
駆動モータ、９は細胞等の被写体が載置されるマイクロ
タイタープレート１０が載置される載置テーブルとして
の載置ステージ、１２はデジタルカメラ、１４は顕微
鏡、１５はレボルバ式対物レンズ、１６は接眼レンズ、
１７はデジタルカメラ１２とＣＰＵ１とを接続する画像
用ケーブル、１８は各モータ８ａ、８ｂ、８ｃを駆動す
るモータ用ケーブルである。

【００５４】このように構成された画像識別装置につい
て、その動作図３〜図８を用いて説明する。図３はマイ
クロタイタープレート１０に載置された細胞等の被写体
すなわち原画像を示す原画像図、図４はウェーブレット
変換手段を構成するウェーブレット変換部を示す機能ブ
ロック図、図５は複数のウェーブレット変換部からなる
ウェーブレット手段を示す機能ブロック図、図６（ａ）
はステージ０（段階０）の画像データすなわち所定周波
数空間内のエネルギーを示すウェーブレット変換図、図
６（ｂ）はステージ１（段階１）の画像データすなわち
所定周波数空間内のエネルギーを示すウェーブレット変
換図、図７はステージ２（段階２）の画像データすなわ
ち所定周波数空間内のエネルギーを示すウェーブレット
変換図、図８は図１、図２の画像識別装置の動作を示す
フローチャートである。

【００５５】図３〜図７において、２０は原画像データ
ｖにおける細胞、２１は原画像データｖにおける菌糸、
２２はウェーブレット変換部、２３は水平方向のローパ
スフィルタ、２４は水平方向のハイパスフィルタ、２
５、２７は垂直方向のローパスフィルタ、２６、２８は
垂直方向のハイパスフィルタ、２９〜３４はダウンサン
プリング部、３５〜３７はウェーブレット変換部２２と
同様の構成のウェーブレット変換部である。

【００５６】まず、図３〜図７を用いてウェーブレット
変換について説明する。

【００５７】図３に示す原画像データｖが図４のウェー
ブレット変換部２２に入力されると、ローパスフィルタ
２３、ハイパスフィルタ２４によるフィルタリングおよ
びダウンサンプリング部２９、３０によるダウンサンプ
リングが行われ、ダウンサンプリング２９、３０の出力
画像データは次に、垂直方向のローパスフィルタ２５、
ハイパスフィルタ２６、垂直方向のローパスフィルタ２
７、ハイパスフィルタ２８によるフィルタリングおよび
ダウンサンプリング３１〜３４によるダウンサンプリン
グが行われ、ダウンサンプリング部３１、３２、３３、
３４から、原画像データｖのＬＬ成分、ＬＨ成分、ＨＬ
成分、ＨＨ成分が出力される。

【００５８】図５はウェーブレット変換部を３段階に縦
続接続したウェーブレット変換手段を示す。まずウェー
ブレット変換部３５において図４と同様の原画像データ
ｖのＬＬ成分、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分がステー
ジ０の画像データとして出力され、次にウェーブレット
変換部３６においてステージ０の画像データのＬＬ成分
に対するＬＬ成分、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分すな
わち原画像データｖのＬＬＬＬ成分、ＬＬＬＨ成分、Ｌ
ＬＨＬ成分、ＬＬＨＨ成分がステージ１の画像データと
して出力され、最後にウェーブレット変換部３７におい
てステージ１の画像データのＬＬＬＬ成分に対するＬＬ
成分、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分すなわち原画像デ
ータｖのＬＬＬＬＬＬ成分、ＬＬＬＬＬＨ成分、ＬＬＬ
ＬＨＬ成分、ＬＬＬＬＨＨ成分がステージ２の画像デー
タとして出力される。

【００５９】次に、図６および図７に示すウェーブレッ
ト変換について説明すると、図６（ａ）は図５のステー
ジ０の各成分を示し、図６（ｂ）は図５のステージ１の
各成分を示す。また図７は図５のステージ２の各成分を
示す。図６〜図７には示すように、ＬＨ成分は水平方向
のエッジ成分を示し、ＨＬ成分は垂直方向のエッジ成分
を示し、またＨＨ成分は斜め方向のエッジ成分を示す。
本実施の形態では、これらのステージにおける各成分の
レベルすなわち所定周波数空間内のエネルギーに基づい
て被写体の分析上最適な画像データを得るものである。

【００６０】次に、図１、図２の画像識別装置につい
て、その動作を図８のフローチャートを用いて説明す
る。

【００６１】まず、顕微鏡１４の初期化を行う（Ｓ
１）。顕微鏡１４の初期化においては、載置ステージ９
上のマイクロタイタープレート１０に細胞等の被写体を
載置し、接眼レンズ１６の倍率を設定することなどを行
う。次に、被写体のＸ，Ｙ，Ｚ軸上の位置決めを行う
（Ｓ２）。この場合の位置決めは、Ｘ軸，Ｙ軸について
は接眼レンズ１６から見て（つまりデジタルカメラ１２
から見て）被写体を画面の中央部分に配置することであ
る。Ｚ軸については初期位置Ｚ（１）を定めることであ
り、例えば菌糸と細胞を見る場合にはマイクロタイター
プレート１０のウェルの底に初期位置を定めることにな
る。本実施の形態ではＸ軸，Ｙ軸については被写体は固
定されるが、Ｚ軸については或る微小距離ずつ移動させ
られる。次に、この微小距離つまりステップ量ΔＺを定
める（Ｓ３）。

【００６２】上述したステップＳ１〜Ｓ３は手動操作で
あり、ステップＳ４以降が自動操作となる。

【００６３】次に、初期位置Ｚ（１）において位置制御
手段１０５はデジタルカメラ（撮像装置）１３に対して
画像入力手段１０１を介して画像撮像を指示し（Ｓ
４）、画像入力手段１０１はデジタルカメラ１３からの
画像データを入力すると共に入力した画像データを記憶
部２に記憶する（Ｓ５、画像入力ステップ）。次に、評
価手段を構成するウェーブレット変換手段１０２は、画
像入力手段１０１で取り込んだ画像データに基づいてウ
ェーブレット係数（或る周波数空間内のエネルギーデー
タ、評価データ）を算出し（Ｓ６、評価ステップ）、さ
らに評価手段を構成するエネルギー総和計算手段１０３
は、上記ウェーブレット係数に基づいて或る周波数空間
内のエネルギーデータの総和や、雑音を除くための閾値
以上の総和、閾値以上の個数を算出して各周波数成分の
特徴量を評価データとして算出し（Ｓ７、評価ステッ
プ）、その評価データを評価データ格納手段１０４は記
憶部（ＲＡＭ）２に格納する（Ｓ８、評価データ格納ス
テップ）。

【００６４】ここで、周波数空間内のエネルギーについ
て（表１）を用いて説明する。

【００６５】

【表１】

【００６６】（表１）にはＺ（１）〜Ｚ（５）のステー
ジ０（ＳＴ０）のエネルギーデータ総和と、ステージ１
（ＳＴ１）のエネルギーデータ総和とが特徴量として示
されている。ステージ０は菌糸のエネルギーデータ総和
を示し、ステージ１は細胞のエネルギーデータ総和を示
す。（表１）は、菌糸のエネルギーデータ総和を示すス
テージ０ではＺ（３）にピークがあり、細胞のエネルギ
ーデータ総和を示すステージ１ではＺ（４）にピークが
あることを示す。

【００６７】次に、判定手段１０６は、画像データ入力
を終了するか否かを判定する（Ｓ９、判定ステップ）。
この終了判定動作について説明する。（表１）に示すよ
うに被写体の最終位置はＺ（５）の位置であり、判定手
段１０６は、Ｚ軸上の位置がＺ（５）に達したか否かを
判定し、被写体のＺ軸上の位置がＺ（５）に達していな
い場合には次式（１）に従って被写体を次のポジション
に移動させるように位置制御手段１０５を指示する（Ｓ
１０、位置制御ステップ）。すなわち、ｎ≧５であれば
終了と判定し、ｎ＜５であれば終了でないと判定する。

【００６８】Ｚ（ｎ）＝Ｚ（ｎ−１）＋ΔＺ（ｎは１から５の正の整数）・・・（１）ステップＳ９において終了したと判定した場合、判定手
段１０６は構造的特徴抽出手段１０７を介して被写体の
構造的特徴の抽出を行わせる（Ｓ１１、構造的特徴抽出
ステップ）。

【００６９】次に、構造的特徴抽出手段１０７の動作に
ついて説明する。

【００７０】まず菌糸と細胞とから成る被写体において
いずれか上の位置にあるかを判定することにより構造的
特徴抽出を抽出する動作について、図９〜図１２を用い
て説明する。図９はマイクロタイタープレート３８を示
す概略斜視図であり、図１０（ａ）は菌糸が細胞の上位
置にあることを示す説明図、図１０（ｂ）は細胞が菌糸
の上にあることを示す説明図、図１１（ａ）は菌糸が細
胞の上位置にある場合のウェーブレット係数（エネルギ
ーデータ）を示すグラフ、図１１（ｂ）は細胞が菌糸の
上にある場合のウェーブレット係数（エネルギーデー
タ）を示すグラフ、図１２は構造的特徴抽出手段１０７
の動作例を示すフローチャートである。

【００７１】図９〜図１１において、３８はマイクロタ
イタープレート、３９はウェル、４０は細胞、４１は菌
糸である。

【００７２】図１１（ａ）においては、菌糸４１のエネ
ルギー総和を示すＳＴ０曲線のピークは細胞４０のエネ
ルギー総和を示すＳＴ１曲線のピークよりもＺ値として
高い位置にあり、これは菌糸４１が細胞４０の上位置に
存在することを示す。また図１１（ｂ）においては、細
胞４０のエネルギー総和を示すＳＴ１曲線のピークは菌
糸４１のエネルギー総和を示すＳＴ０曲線のピークより
もＺ値として高い位置にあり、これは細胞４０が菌糸４
１の上位置に存在することを示す。

【００７３】菌糸４１と細胞４０のいずれが上位置にあ
るかの判定動作を図１２を用いて説明する。

【００７４】まず位置判定手段１１０は、Ｉ０＝０、Ｉ
１＝０、Ｃ＝１の初期設定を行う（Ｓ２１、Ｓ２２）。
次に、菌糸位置検出手段１０８は、Ｚ＝Ｃ（この時点で
はＣ＝１）における菌糸４１のエネルギー総和を示すＳ
Ｔ０（Ｃ）を記憶部２から読み出し、これとＩ０との値
を比較する（Ｓ２３）。ＳＴ０（Ｃ）＞Ｉ０であれば、
Ｉ０＝ＳＴ０（Ｃ）、Ｚ０＝Ｃと設定する（Ｓ２４、Ｓ
２５）。同様にステップＳ２６〜Ｓ２８においては、細
胞位置検出手段１０９は、細胞４０のエネルギー総和を
示すＳＴ１（Ｃ）について、ＳＴ１（Ｃ）とＩ１とを比
較する。

【００７５】次に、判定手段１０６は、Ｃ＝Ｃ＋１によ
りＣを１つ増加し（Ｓ２９）、Ｃ＝６、つまりＣが５を
越えたか否かを判定する（Ｓ３０）。すなわち、（表
１）に示すＺ値の最大値である５をＣが越えるまで、ス
テップＳ２３〜Ｓ２８を繰り返す。これにより、菌糸エ
ネルギー総和のピーク値におけるＺ値であるＺ０と、細
胞エネルギー総和のピーク値におけるＺ値であるＺ１と
が検出される。

【００７６】次に、位置判定手段１１０は、Ｚ１＞Ｚ０
か否かを判定し（Ｓ３１）、Ｚ１＞Ｚ０であれば菌糸４
１は細胞４０の下であると判定し（Ｓ３２）、Ｚ１＞Ｚ
０でなければ細胞４０は菌糸４１の下であると判定する
（Ｓ３３）。

【００７７】図１３は、菌糸４１のエネルギー総和のピ
ーク値の位置と細胞４０のエネルギー総和のピーク値の
位置との間隔を算出する動作（間隔算出動作）を示すフ
ローチャートである。この場合、各エネルギーは（表
１）に示す通りであるとする。図１３の間隔算出動作に
おけるステップＳ４１〜Ｓ５０は図１２の位置検出動作
におけるステップＳ２１〜Ｓ３０と同様であるので、そ
の説明は省略する。

【００７８】次に、間隔算出手段１１１はｄ＝｜Ｚ１−
Ｚ０｜を算出する（Ｓ５１）。ｄは、菌糸４１と細胞４
０との間隔を示す。

【００７９】次に、垂直方向（Ｚ軸方向）の菌糸４１ま
たは細胞４０の成長度について、図１４、図１５を用い
て説明する。ここで、成長度とはＺ軸方向におけるエネ
ルギーの積算値（積算エネルギー）を意味する。図１４
は、ウェル３９における細胞４０と菌糸４１とを示す説
明図であり、菌糸４１がＺ＝１から８の位置まで成長し
ていることを示す。また図１５は菌糸４１の成長度を算
出する動作を示すフローチャートである。ここではエネ
ルギーデータとして（表２）のデータを用いる。

【００８０】

【表２】

【００８１】図１５において、まず判定手段１０６は、
Ｃ＝１、ＳＵＭ＝０の初期設定を行う（Ｓ６１、Ｓ６
２）。次に、菌糸エネルギー総和算出手段１１２はＳＵ
Ｍ＝ＳＵＭ＋ＳＴ０（Ｃ）（この時点ではＳＴ０（１）
＝１であることからＳＵＭ＝１である）を算出する。次
に、判定手段１０６は、Ｃ＝Ｃ＋１によりＣを１つ増加
し（Ｓ６４）、Ｃ＞８を判定する（Ｓ６５）。すなわ
ち、（表２）に示すＺ値の最大値である８をＣが越える
まで、ステップＳ６３、Ｓ６４を繰り返す。これによ
り、菌糸エネルギーの積算値が求められ、この積算値を
菌糸エネルギー総和算出手段１１２は出力する（Ｓ６
６）。

【００８２】細胞エネルギー総和算出手段１１３におけ
る処理動作も菌糸エネルギー総和算出手段１１２におけ
ると同様である。すなわち、ステップＳ６４のＳＵＭ＝
ＳＵＭ＋ＳＴ０（Ｃ）がＳＵＭ＝ＳＵＭ＋ＳＴ１（Ｃ）
となる点が異なるのみであり、同様にして細胞エネルギ
ーの積算値が算出される。

【００８３】次に、垂直方向（Ｚ軸方向）の細胞４０ま
たは菌糸４１の厚みについて、図１６を用いて説明す
る。ここで、厚みとは、エネルギー総和が所定エネルギ
ー値を越える部分の厚みをいう。図１６は細胞４０の厚
みを算出する動作を示すフローチャートである。ここで
はエネルギーデータとして（表３）のデータを用いる。

【００８４】

【表３】

【００８５】図１６において、まず判定手段１０６は、
Ｃ＝１、ｄ＝０の初期設定を行う（Ｓ７１、Ｓ７２）。
次に、厚み算出手段１１４は、ＳＴ１（Ｃ）＞３か否か
を判定、すなわちＺ＝Ｃ（この時点ではＣ＝１）におけ
るエネルギー総和ＳＴ１（Ｃ）が３を越えたか否かを判
定する（Ｓ７３）。３を越えたか否かを判定するのは、
３を越えた場合には細胞４０が確実に存在すると言える
からである。次に、厚み算出手段１１４は、ＳＴ１
（Ｃ）が３を越えた場合にはｄ＝ｄ＋１（つまりｄを１
増加する）とし（Ｓ７４）、判定手段１０６は、Ｃ＝Ｃ
＋１として（Ｓ７５）、Ｃが８を越えたか否かを判定す
る（Ｓ７６）。これは（表３）に示すように、Ｚの最大
値が８であることによる。このようにしてＣが８を越え
るまで、ステップＳ７３〜Ｓ７５を繰り返す。これによ
り、エネルギー総和が３を越えるＺ値を検出することが
できる。（表３）に示すエネルギーデータにおいては、
細胞４０のエネルギーを示すＳＴ１においてエネルギー
総和が３を越えるＺ値は５、８、８、７の４点であり、
図１６のフローチャートにおいてｄ＝４となる。すなわ
ち、細胞４０の厚みｄは４である。

【００８６】図１６は細胞４０の場合を示すが、菌糸４
１についても同様のことが言える。すなわち、ステップ
Ｓ７３においてＳＴ１（Ｃ）＞３に代えてＳＴ０（Ｃ）
＞３を用いることにより、厚み算出手段１１４は、菌糸
４１の蔓り度合いを算出することができる。

【００８７】次に、画素エネルギーデータ値（ウェーブ
レット係数）のうち有効なエネルギーデータの数を検出
し、その数をエネルギー総和とするエネルギーデータ評
価動作について、図１７、図１８を用いて説明する。図
１７は画素エネルギーデータを示すエネルギーデータ図
であり、図１８はエネルギーデータ評価動作を示すフロ
ーチャートである。図１７に示すように、エネルギーデ
ータ（ウェーブレット係数）が６以上の場合に（あるい
はエネルギーデータが５を越えた場合に）、そのデータ
を有効を見なす。

【００８８】図１８において、まず判定手段１０６は、
Ｐ＝０、ＳＩＧＭＡ＝０の初期化を行う（Ｓ８１、Ｓ８
２）。次に、エネルギーデータ評価手段１１５は、ウェ
ーブレット係数Ｗ（Ｐ）（この時点では０番目の画素の
ウェーブレット係数）が５を越えているか否かを判定す
る（Ｓ８３）。ウェーブレット係数Ｗ（０）は図１７に
示すように２であり、これは５を越えておらず、有効と
見なされず、ステップＳ８５へ移行する。図１７のウェ
ーブレット係数Ｗ（Ｐ）＝６に示すように５を越えてい
れば、エネルギーデータ評価手段１１５は、ステップＳ
８３からステップＳ８４へ移行し、ＳＩＧＭＡ＝ＳＩＧ
ＭＡ＋１を算出し、判定手段１０６はＰ＝Ｐ＋１とする
（Ｓ８５）。ここで、Ｐの最大値（つまり画素数）を１
００とし、Ｐ＞１００か否かを判定する（Ｓ８６）。Ｐ
＞１００でなければステップＳ８２〜Ｓ８５を繰り返
す。これにより、Ｗ（Ｐ）＞５の場合の画素数（５を越
えるエネルギーデータの数）を算出し、これを正確な評
価データとして用いることができる。ステップＳ８６で
Ｐ＞１００であると判定した場合にはエネルギーデータ
評価の動作を終了する。ＳＩＧＭＡの値により構造の疎
密度合いを算出することができる。

【００８９】以上のように本実施の形態では、駆動部７
に対してアクチュエータ８の駆動量を指示する位置制御
手段１０５と、所定位置毎に撮像装置１２から画像デー
タを取り込む画像入力手段１０１と、画像入力手段１０
１で取り込んだ画像データに基づいて評価データを算出
する評価手段１０２、１０３と、評価データを所定位置
毎に記憶部２に記憶させる評価データ格納手段１０４
と、記憶部２に記憶された評価データから被写体の構造
的特徴を抽出する構造的特徴抽出手段１０７とを備えた
ことにより、被写体は位置制御手段１０５からの指示に
基づいてアクチュエータ８により自動的に複数の所定位
置に移動され、その複数の所定位置で自動的に撮像され
るので、細胞等の被写体の撮像を熟練を要することなく
高速に行うことができ、また、画像データと評価データ
とが所定位置毎に記憶部２に記憶されるので、記憶した
評価データを比較することにより、被写体の構造的特徴
を容易に抽出することができ、細胞等の被写体の劣化や
コスト増加、人によるばらつきを防止することができ
る。また、複数の所定位置における評価データを記憶部
２から任意に抽出することが可能であり、必要なときに
任意の複数の評価データ間での比較や、複数の評価デー
タを用いた状態判断、特徴抽出などのように複数の評価
データの利用を容易にかつ高速に行うことができる。

【００９０】また、位置制御手段１０５は、アクチュエ
ータ８を介して載置テーブル（載置ステージ）９を最下
位位置から最上位位置へ所定間隔でもって段階的に所定
回数移動させるようにしたことにより、最下位位置から
最上位位置までの複数の所定位置において被写体の画像
データが得られるので、細胞等の被写体の構造的特徴を
抽出する上で必要な画像データを漏れなく得ることがで
き、被写体の構造的特徴の抽出を正確に行うことができ
る。

【００９１】さらに、評価手段１０２、１０３は、画像
データをウェーブレット変換して各周波数成分の特徴量
を評価データとして算出するようにしたことにより、複
数の所定周波数空間内のエネルギーが複数の所定位置に
対応して記憶部２から任意に取り出されるので、必要な
ときに任意の複数の評価データ間での比較や、複数の評
価データを用いた状態判断、特徴抽出などのように複数
の評価データの利用を容易にかつ高速に行うことができ
る。

【００９２】さらに、評価データ格納手段１０４は、複
数の所定位置と特徴量とを対応づけたマトリクステーブ
ルを作成して記憶部に記憶させるようにしたことによ
り、複数の所定位置における評価データを記憶部２から
任意に抽出することができ、必要なときに任意の複数の
評価データ間での比較や、複数の評価データを用いた状
態判断、特徴抽出などのように複数の評価データの利用
を容易にかつ高速に行うことができる。

【００９３】さらに、構造的特徴抽出手段１０７は、菌
糸と細胞とから成る被写体のうちの菌糸の評価データ最
大の位置を記憶部２に記憶された評価データに基づいて
検出する菌糸位置検出手段１０８と、細胞の評価データ
最大の位置を記憶部２に記憶された評価データに基づい
て検出する細胞位置検出手段１０９と、菌糸と細胞との
どちらの評価データ最大の位置が上の位置かを判定する
位置判定手段１１０とを有することにより、菌糸と細胞
とのどちらが上の位置に存在するかを容易かつ迅速に判
定することができるので、菌糸と細胞との位置関係とい
う構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することができる。

【００９４】さらに、構造的特徴抽出手段１０７は、菌
糸と細胞とから成る被写体のうちの菌糸の評価データ最
大の位置を記憶部２に記憶された評価データに基づいて
検出する菌糸位置検出手段１０８と、細胞の評価データ
最大の位置を記憶部２に記憶された評価データに基づい
て検出する細胞位置検出手段１０９と、菌糸と細胞との
評価データ最大の位置の間隔を算出する間隔算出手段１
１１とを有することにより、菌糸と細胞との間隔を容易
かつ迅速に算出することができるので、菌糸と細胞との
距離という構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することが
できる。

【００９５】さらに、構造的特徴抽出手段１０７は、菌
糸と細胞とから成る被写体のうちの菌糸のエネルギーの
総和を算出する菌糸エネルギー総和算出手段１１２と、
細胞のエネルギーの総和を算出する細胞エネルギー総和
算出手段１１３とを有することにより、菌糸および細胞
のエネルギー総和を容易かつ迅速に算出することができ
るので、エネルギー総和という構造的特徴を容易かつ迅
速に抽出することができる。

【００９６】さらに、構造的特徴抽出手段１０７は、菌
糸または細胞の評価データのうち所定値を越えた評価デ
ータの数を算出して菌糸または細胞の厚みを算出する厚
み算出手段１１４を有することにより、被写体の厚みを
容易かつ迅速に算出することができるので、被写体の厚
みという構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することがで
きる。

【００９７】さらに、構造的特徴抽出手段１０７は、菌
糸または細胞のエネルギーデータのうち所定値を越えた
エネルギーデータの数を算出し、エネルギーデータの数
を菌糸または細胞の評価データとするエネルギーデータ
評価手段１１５を有することにより、エネルギーの総和
を容易かつ迅速に算出することができるので、エネルギ
ーの総和という構造的特徴を容易かつ迅速に抽出するこ
とができる。

【００９８】

【発明の効果】以上説明したように本発明の請求項１に
記載の画像識別装置によれば、多層細胞等の被写体を撮
像して画像データとして出力する撮像装置と、細胞の構
造、大きさ、形、枝、突起、方向性等の形状特徴の撮像
条件を入力可能な入力装置と、被写体を載置する載置テ
ーブルと、載置テーブルを移動させることにより被写体
を複数の所定位置に移動させるアクチュエータと、アク
チュエータを駆動する駆動部と、駆動部に対してアクチ
ュエータの駆動量を指示する位置制御手段と、所定位置
毎に撮像装置から画像データを取り込む画像入力手段
と、画像入力手段で取り込んだ画像データに基づいて評
価データを算出する評価手段と、評価データを所定位置
毎に記憶部に記憶させる評価データ格納手段と、記憶部
に記憶された評価データから被写体の構造的特徴を抽出
する構造的特徴抽出手段とを備えたことにより、被写体
は位置制御手段からの指示に基づいてアクチュエータに
より自動的に複数の所定位置に移動され、その複数の所
定位置で自動的に撮像されるので、細胞等の被写体の撮
像を熟練を要することなく高速に行うことができ、ま
た、評価データが所定位置毎に記憶部に記憶されるの
で、記憶した評価データを比較することにより、被写体
の構造的特徴を容易に抽出することができ、これにより
細胞等の被写体の劣化やコスト増加、人によるばらつき
などを防止することができるという有利な効果が得られ
る。また、複数の所定位置における評価データを記憶部
から任意に抽出することができ、必要なときに任意の複
数の評価データ間での比較や、複数の評価データを用い
た状態判断、特徴抽出などのように複数の評価データの
利用を容易にかつ高速に行うことができるという有利な
効果が得られる。

【００９９】請求項２に記載の画像識別装置によれば、
請求項１に記載の画像識別装置において、位置制御手段
は、アクチュエータを介して載置テーブルを下方から上
方または上方から下方へ所定間隔でもって段階的に所定
回数移動させることにより、最下位位置から最上位位置
までの複数の所定位置において被写体の画像データが得
られるので、細胞等の被写体の構造的特徴を抽出する上
で必要な画像データを漏れなく得ることができ、被写体
の構造的特徴の抽出を正確に行うことができるという有
利な効果が得られる。

【０１００】請求項３に記載の画像識別装置によれば、
請求項１又は２に記載の画像識別装置において、評価手
段は、画像データを周波数変換して各周波数成分のエネ
ルギーの総和や、雑音を除くための閾値以上の総和、閾
値以上の個数を算出して特徴量を評価データとして算出
することにより、特徴量が複数の所定位置に対応して記
憶部から任意に取り出されるので、必要なときに任意の
複数の評価データ間での比較や、複数の評価データを用
いた状態判断、特徴抽出などのように複数の評価データ
の利用を容易にかつ高速に行うことができるという有利
な効果が得られる。

【０１０１】請求項４に記載の画像識別装置によれば、
請求項３に記載の画像識別装置において、評価データ格
納手段は、複数の所定位置と特徴量とを対応づけたマト
リクステーブルを作成して記憶部に記憶させることによ
り、複数の所定位置における評価データを記憶部から任
意に抽出することができ、必要なときに任意の複数の評
価データ間での比較や、複数の評価データを用いた状態
判断、特徴抽出などのように複数の評価データの利用を
容易にかつ高速に行うことができるという有利な効果が
得られる。

【０１０２】請求項５に記載の画像識別装置によれば、
請求項１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置にお
いて、構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被
写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部に記
憶された評価データに基づいて検出する菌糸位置検出手
段と、細胞の評価データ最大の位置を記憶部に記憶され
た評価データに基づいて検出する細胞位置検出手段と、
菌糸と細胞とのどちらの評価データ最大の位置が上の位
置かを判定する位置判定手段とを有することにより、菌
糸と細胞とのどちらが上の位置に存在するかを容易かつ
迅速に判定することができるので、菌糸と細胞との位置
関係という構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することが
できるという有利な効果が得られる。

【０１０３】請求項６に記載の画像識別装置によれば、
請求項１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置にお
いて、構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被
写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置を記憶部に記
憶された評価データに基づいて検出する菌糸位置検出手
段と、細胞の評価データ最大の位置を記憶部に記憶され
た評価データに基づいて検出する細胞位置検出手段と、
菌糸と細胞との評価データ最大の位置の間隔を算出する
間隔算出手段とを有することにより、菌糸と細胞との間
隔を容易かつ迅速に算出することができるので、菌糸と
細胞との距離という構造的特徴を容易かつ迅速に抽出す
ることができるという有利な効果が得られる。

【０１０４】請求項７に記載の画像識別装置によれば、
請求項１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置にお
いて、構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被
写体の菌糸のエネルギーの総和や、雑音を除くための閾
値以上の総和、閾値以上の個数を算出する菌糸エネルギ
ー総和算出手段と、細胞のエネルギーの総和や、雑音を
除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数を算出する
細胞エネルギー総和算出手段とを有することにより、菌
糸画像および細胞画像のエネルギー総和を容易かつ迅速
に算出することができるので、分布レベルによる成長度
を容易かつ迅速に抽出することができるという有利な効
果が得られる。

【０１０５】請求項８に記載の画像識別装置によれば、
請求項１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置にお
いて、構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被
写体の菌糸または細胞の評価データのうち所定値を越え
た評価データの数を算出して菌糸または細胞の厚みを算
出する厚み算出手段を有することにより、被写体の厚み
を容易かつ迅速に算出することができるので、被写体の
厚みという構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することが
できるという有利な効果が得られる。

【０１０６】請求項９に記載の画像識別装置によれば、
請求項１乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置にお
いて、構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞とを有する被
写体の菌糸または細胞のエネルギーデータのうち所定値
を越えたエネルギーデータの数を算出し、エネルギーデ
ータの数を菌糸または細胞の評価データとするエネルギ
ーデータ評価手段を有することにより、エネルギーの総
和を容易かつ迅速に算出することができるので、エネル
ギーの総和が表わす構造の疎密度合いという構造的特徴
を容易かつ迅速に抽出することができるという有利な効
果が得られる。

【０１０７】請求項１０に記載の画像識別方法によれ
ば、多層細胞等の被写体を撮像して画像データとして出
力する撮像装置と、被写体を載置する載置テーブルと、
載置テーブルを移動させることにより被写体を複数の所
定位置に移動させるアクチュエータと、アクチュエータ
を駆動する駆動部とを有する画像識別装置における画像
識別方法であって、駆動部に対してアクチュエータの駆
動量を指示する位置制御ステップと、所定位置毎に撮像
装置から画像データを取り込む画像入力ステップと、画
像入力ステップで取り込んだ画像データに基づいて評価
データを算出する評価ステップと、画像データと評価デ
ータとを所定位置毎に記憶部に記憶させる評価データ格
納ステップと、記憶部に記憶された評価データから被写
体の構造的特徴を抽出する構造的特徴抽出ステップとを
有することにより、被写体は位置制御手段からの指示に
基づいてアクチュエータにより自動的に複数の所定位置
に移動され、その複数の所定位置で自動的に撮像される
ので、細胞等の被写体の撮像を熟練を要することなく高
速に行うことができ、また、評価データが所定位置毎に
記憶部に記憶されるので、記憶した評価データを比較す
ることにより、被写体の構造的特徴を容易に抽出するこ
とができ、これにより細胞等の被写体の劣化やコスト増
加、人によるばらつきなどを防止することができるとい
う有利な効果が得られる。また、複数の所定位置におけ
る評価データを記憶部から任意に抽出することができる
ので、必要なときに任意の複数の評価データ間での比較
や、複数の評価データを用いた状態判断、特徴抽出など
のように複数の評価データの利用を容易にかつ高速に行
うことができるという有利な効果が得られる。

【０１０８】請求項１１に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０に記載の画像識別方法において、位置制
御ステップにおいて、アクチュエータを介して載置テー
ブルを最下位位置から最上位位置へ所定間隔でもって段
階的に所定回数移動させることにより、最下位位置から
最上位位置までの複数の所定位置において被写体の画像
データを得ることができるので、細胞等の被写体の構造
的特徴を抽出する上で必要な画像データを漏れなく得る
ことができ、被写体の構造的特徴の抽出を正確に行うこ
とができるという有利な効果が得られる。

【０１０９】請求項１２に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０又は１１に記載の画像識別方法におい
て、評価ステップにおいて、画像データをウェーブレッ
ト変換して各周波数成分の特徴量を評価データとして算
出することにより、評価データを複数の所定位置に対応
して記憶部から任意に取り出すことができるので、必要
なときに任意の複数の評価データ間での比較や、複数の
評価データを用いた状態判断、特徴抽出などのように複
数の評価データの利用を容易にかつ高速に行うことがで
きるという有利な効果が得られる。

【０１１０】請求項１３に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１２のいずれか１に記載の画像識別
方法において、評価データ格納ステップにおいて、複数
の所定位置と特徴量とを対応づけたマトリクステーブル
を作成して記憶部に記憶させることにより、複数の所定
位置における評価データを記憶部から任意に抽出するこ
とができるので、必要なときに任意の複数の評価データ
間での比較や、複数の評価データを用いた状態判断、特
徴抽出などのように複数の評価データの利用を容易にか
つ高速に行うことができるという有利な効果が得られ
る。

【０１１１】請求項１４に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法において、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞
とを有する被写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置
を記憶部に記憶された評価データに基づいて検出する菌
糸位置検出ステップと、細胞の評価データ最大の位置を
記憶部に記憶された評価データに基づいて検出する細胞
位置検出ステップと、菌糸と細胞とのどちらの評価デー
タ最大の位置が上の位置かを判定する位置判定ステップ
とを有することにより、菌糸と細胞とのどちらが上の位
置に存在するかを容易かつ迅速に判定することができる
ので、菌糸と細胞との位置関係という構造的特徴を容易
かつ迅速に抽出することができるという有利な効果が得
られる。

【０１１２】請求項１５に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法において、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞
とを有する被写体のうちの菌糸の評価データ最大の位置
を記憶部に記憶された評価データに基づいて検出する菌
糸位置検出ステップと、細胞の評価データ最大の位置を
記憶部に記憶された評価データに基づいて検出する細胞
位置検出ステップと、菌糸と細胞との評価データ最大の
位置の間隔を算出する間隔算出ステップとを有すること
により、菌糸と細胞との間隔を容易かつ迅速に算出する
ことができるので、菌糸と細胞との距離という構造的特
徴を容易かつ迅速に抽出することができるという有利な
効果が得られる。

【０１１３】請求項１６に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法において、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞
とを有する被写体の菌糸のエネルギーの総和を算出する
菌糸エネルギー総和算出ステップと、細胞のエネルギー
の総和を算出する細胞エネルギー総和算出ステップとを
有することにより、菌糸および細胞のエネルギー総和を
容易かつ迅速に算出することができるので、分布レベル
による成長度を容易かつ迅速に抽出することができると
いう有利な効果が得られる。

【０１１４】請求項１７に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法において、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞
とを有する被写体の菌糸または細胞の評価データデータ
のうち所定値を越えた評価データの数を算出して菌糸ま
たは細胞の厚みを算出する厚み算出ステップを有するこ
とにより、被写体の厚みを容易かつ迅速に算出すること
ができるので、被写体の厚みという構造的特徴を容易か
つ迅速に抽出することができるという有利な効果が得ら
れる。

【０１１５】請求項１８に記載の画像識別方法によれ
ば、請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法において、構造的特徴抽出ステップは、菌糸と細胞
とを有する被写体の菌糸または細胞のエネルギーデータ
のうち所定値を越えたエネルギーデータの数を算出し、
エネルギーデータの数を菌糸または細胞の評価データと
するエネルギーデータ評価ステップを有することによ
り、エネルギーの総和を容易かつ迅速に算出することが
できるので、エネルギーの総和が表わす構造の疎密度合
いという構造的特徴を容易かつ迅速に抽出することがで
きるという有利な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】（ａ）本発明の実施の形態１による画像識別装
置を示すブロック図（ｂ）本発明の実施の形態１による画像識別装置の中央
処理装置における機能実現手段を示す機能ブロック図（ｃ）機能実現手段としての構造的特徴抽出手段を詳細
に示す機能ブロック図

【図２】図１の画像識別装置の外観を示す外観図

【図３】マイクロタイタープレートに載置された細胞等
の被写体すなわち原画像を示す原画像図

【図４】ウェーブレット変換手段を構成するウェーブレ
ット変換部を示す機能ブロック図

【図５】複数のウェーブレット変換部からなるウェーブ
レット手段を示す機能ブロック図

【図６】（ａ）ステージ０の画像データすなわち所定周
波数空間内のエネルギーを示すウェーブレット変換図（ｂ）ステージ１の画像データすなわち所定周波数空間
内のエネルギーを示すウェーブレット変換図

【図７】ステージ２の画像データすなわち所定周波数空
間内のエネルギーを示すウェーブレット変換図

【図８】図１、図２の画像識別装置の動作を示すフロー
チャート

【図９】マイクロタイタープレートを示す概略斜視図

【図１０】（ａ）菌糸が細胞の上位置にあることを示す
説明図（ｂ）細胞が菌糸の上にあることを示す説明図

【図１１】（ａ）菌糸が細胞の上位置にある場合のウェ
ーブレット係数を示すグラフ（ｂ）細胞が菌糸の上にある場合のウェーブレット係数
を示すグラフ

【図１２】構造的特徴抽出手段の位置関係を算出する動
作例を示すフローチャート

【図１３】菌糸のエネルギー総和のピーク値の位置と細
胞のエネルギー総和のピーク値の位置との間隔を算出す
る動作を示すフローチャート

【図１４】ウェルにおける細胞と菌糸とを示す説明図

【図１５】菌糸の成長度を算出する動作を示すフローチ
ャート

【図１６】細胞の厚みを算出する動作を示すフローチャ
ート

【図１７】画素エネルギーデータを示すエネルギーデー
タ図

【図１８】エネルギーデータ評価動作を示すフローチャ
ート

【符号の説明】

１中央処理装置（ＣＰＵ）２ＲＡＭ（記憶部）３ＲＯＭ４入力装置４ａマウス４ｂキーボード５表示装置６位置制御ボード７Ｘ，Ｙ，Ｚモータ駆動部８Ｘ，Ｙ，Ｚモータ（アクチュエータ）８ａＸ軸駆動モータ８ｂＹ軸駆動モータ８ｃＺ軸駆動モータ９載置ステージ（載置テーブル）１０マイクロタイタープレート１１画像取込ボード１２デジタルカメラ（撮像装置）１３光学装置１４顕微鏡１５レボルバ式対物レンズ１６接眼レンズ１７画像用ケーブル１８モータ用ケーブル２２、３５、３６、３７ウェーブレット変換部１０１画像入力手段１０２ウェーブレット変換手段（評価手段）１０３エネルギー総和計算手段（評価手段）１０４評価データ格納手段１０５位置制御手段１０６判定手段１０７構造的特徴抽出手段１０８菌糸位置検出手段１０９細胞位置検出手段１１０位置判定手段１１１間隔算出手段１１２菌糸エネルギー総和算出手段１１３細胞エネルギー総和算出手段１１４厚み算出手段１１５エネルギーデータ評価手段Ｂバス

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０１Ｎ 33/483 Ｇ０２Ｂ 21/36 Ｇ０２Ｂ 21/36 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ (72)発明者白水博大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者宮崎直紀大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者山口幸志大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内Ｆターム(参考） 2F065 AA03 AA22 AA51 CC00 DD06 FF04 FF67 JJ03 JJ26 LL05 NN20 PP12 PP24 QQ00 QQ01 QQ16 QQ17 QQ21 QQ23 QQ25 QQ27 QQ33 QQ34 QQ51 SS02 SS13 2G045 AA24 AA28 CB01 CB21 FA19 GB10 JA01 JA07 JA08 2H052 AB05 AD03 AD19 AD20 AD33 AF14 AF21 AF25 5B057 AA10 CE02 DA07 DA11 DC30

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被写体を撮像して画像データとして出力す
る撮像装置と、前記被写体の形状特徴の撮像条件を入力
可能な入力装置と、前記被写体を載置する載置テーブル
と、前記載置テーブルを移動させることにより前記被写
体を複数の所定位置に移動させるアクチュエータと、前
記アクチュエータを駆動する駆動部と、前記駆動部に対
して前記アクチュエータの駆動量を指示する位置制御手
段と、前記所定位置毎に前記撮像装置から画像データを
取り込む画像入力手段と、前記画像入力手段で取り込ん
だ画像データに基づいて評価データを算出する評価手段
と、前記評価データを前記所定位置毎に記憶部に記憶さ
せる評価データ格納手段と、前記記憶部に記憶された前
記評価データから被写体の構造的特徴を抽出する構造的
特徴抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記
載の画像識別装置。
【請求項２】前記位置制御手段は、前記アクチュエータ
を介して前記載置テーブルを下方から上方または上方か
ら下方へ所定間隔でもって段階的に所定回数移動させる
ことを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】前記評価手段は、前記画像データを周波数
変換して複数の所定周波数空間内のエネルギーの総和
や、雑音を除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数
を算出して各周波数成分の特徴量を前記評価データとし
て算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画
像識別装置。
【請求項４】前記評価データ格納手段は、前記複数の所
定位置と前記特徴量とを対応づけたマトリクステーブル
を作成して前記記憶部に記憶させることを特徴とする請
求項３に記載の画像識別装置。
【請求項５】前記構造的特徴抽出手段は、２層以上の多
層構造の上位層と下位層とを有する前記被写体のうちの
前記上位層の評価データ最大の位置を前記記憶部に記憶
された前記評価データに基づいて検出する上位層位置検
出手段と、前記下位層の評価データ最大の位置を前記記
憶部に記憶された前記評価データに基づいて検出する下
位層位置検出手段と、前記上位層と前記下位層とのどち
らの存在位置が上の位置かを判定する位置判定手段とを
有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１に
記載の画像識別装置。
【請求項６】前記構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞と
を有する前記被写体のうちの前記菌糸の評価データ最大
の位置を前記記憶部に記憶された前記評価データに基づ
いて検出する菌糸位置検出手段と、前記細胞の評価デー
タ最大の位置を前記記憶部に記憶された前記評価データ
に基づいて検出する細胞位置検出手段と、前記菌糸と前
記細胞との評価データ最大の位置の間隔を算出する間隔
算出手段とを有することを特徴とする請求項１乃至４の
いずれか１に記載の画像識別装置。
【請求項７】前記構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞と
を有する前記被写体の前記菌糸画像のエネルギーの総和
や、雑音を除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数
を算出して各周波数成分の特徴量を算出する菌糸エネル
ギー総和算出手段と、前記細胞画像のエネルギーの総和
や、雑音を除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数
を算出して各周波数成分の特徴量を算出する細胞エネル
ギー総和算出手段とを有することを特徴とする請求項１
乃至４のいずれか１に記載の画像識別装置。
【請求項８】前記構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞と
を有する前記被写体の前記菌糸または前記細胞の評価デ
ータのうち所定値を越えた評価データの数を算出して前
記菌糸の蔓り具合いまたは前記細胞の厚みを算出する厚
み算出手段を有することを特徴とする請求項１乃至４の
いずれか１に記載の画像識別装置。
【請求項９】前記構造的特徴抽出手段は、菌糸と細胞と
を有する前記被写体の前記菌糸データまたは前記細胞デ
ータのエネルギーデータのうち所定値を越えたエネルギ
ーデータの数を算出し、前記エネルギーデータの数を前
記菌糸または前記細胞の前記評価データとするエネルギ
ーデータ評価手段を有することを特徴とする請求項１乃
至４のいずれか１に記載の画像識別装置。
【請求項１０】被写体を撮像して画像データとして出力
する撮像装置と、前記被写体の形状特徴の撮像条件を入
力可能な入力装置と、前記被写体を載置する載置テーブ
ルと、前記載置テーブルを移動させることにより前記被
写体を複数の所定位置に移動させるアクチュエータと、
前記アクチュエータを駆動する駆動部とを有する画像識
別装置における画像識別方法であって、前記駆動部に対
して前記アクチュエータの駆動量を指示する位置制御ス
テップと、前記所定位置毎に前記撮像装置から画像デー
タを取り込む画像入力ステップと、前記画像入力ステッ
プで取り込んだ画像データに基づいて評価データを算出
する評価ステップと、前記評価データを前記所定位置毎
に記憶部に記憶させる評価データ格納ステップと、前記
記憶部に記憶された前記評価データから被写体の構造的
特徴を抽出する構造的特徴抽出ステップとを有すること
を特徴とする画像識別方法。
【請求項１１】前記位置制御ステップにおいて、前記ア
クチュエータを介して前記載置テーブルを下方から上方
または上方から下方へ所定間隔でもって段階的に所定回
数移動させることを特徴とする請求項１０に記載の画像
識別方法。
【請求項１２】前記評価ステップにおいて、前記画像デ
ータを周波数変換して複数の所定周波数空間内のエネル
ギーの総和や、雑音を除くための閾値以上の総和、閾値
以上の個数を算出して各周波数成分の特徴量を前記評価
データとして算出することを特徴とする請求項１０又は
１１に記載の画像識別方法。
【請求項１３】前記評価データ格納ステップにおいて、
前記複数の所定位置と前記特徴量とを対応づけたマトリ
クステーブルを作成して前記記憶部に記憶させることを
特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１に記載の画
像識別方法。
【請求項１４】前記構造的特徴抽出ステップは、菌糸と
細胞とから成る被写体のうちの前記菌糸の特徴抽出位置
を前記記憶部に記憶された前記評価データに基づいて検
出する菌糸位置検出ステップと、前記細胞の特徴抽出位
置を前記記憶部に記憶された前記評価データに基づいて
検出する細胞位置検出ステップと、前記菌糸と前記細胞
とのどちらの特徴抽出位置が上の位置かを判定する位置
判定ステップとを有することを特徴とする請求項１０乃
至１３のいずれか１に記載の画像識別方法。
【請求項１５】前記構造的特徴抽出ステップは、菌糸と
細胞とを有する前記被写体のうちの前記菌糸の評価デー
タ最大の位置を前記記憶部に記憶された前記評価データ
に基づいて検出する菌糸位置検出ステップと、前記細胞
の評価データ最大の位置を前記記憶部に記憶された前記
評価データに基づいて検出する細胞位置検出ステップ
と、前記菌糸と前記細胞との存在位置の間隔を算出する
間隔算出ステップとを有することを特徴とする請求項１
０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法。
【請求項１６】前記構造的特徴抽出ステップは、菌糸と
細胞とを有する前記被写体の前記菌糸を周波数変換して
複数の所定周波数空間内のエネルギーの総和や、雑音を
除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数を算出して
各周波数成分の特徴量を算出する菌糸エネルギー総和算
出ステップと、前記細胞のエネルギーの総和や、雑音を
除くための閾値以上の総和、閾値以上の個数を算出して
各周波数成分の特徴量の特徴量を算出する細胞エネルギ
ー総和算出ステップとを有することを特徴とする請求項
１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法。
【請求項１７】前記構造的特徴抽出ステップは、菌糸と
細胞とを有する前記被写体の前記菌糸または前記細胞の
評価データデータのうち所定値を越えた評価データの数
を算出して前記菌糸の蔓り具合または前記細胞の厚みを
算出する厚み算出ステップを有することを特徴とする請
求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別方法。
【請求項１８】前記構造的特徴抽出ステップは、菌糸と
細胞とを有する前記被写体の前記菌糸画像または前記細
胞画像のエネルギーデータのうち所定値を越えたエネル
ギーデータの数を算出し、前記エネルギーデータの数を
前記菌糸画像または前記細胞画像の前記評価データとす
るエネルギーデータ評価ステップを有することを特徴と
する請求項１０乃至１３のいずれか１に記載の画像識別
方法。