JP6618269B2 - Particle size measuring system and particle size measuring method - Google Patents
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Description
本発明は、微粒子の粒径を測定する粒径測定システムおよび粒径測定方法に関するものである。 The present invention relates to a particle size measuring system and a particle size measuring method for measuring the particle size of fine particles.
近年、国内外において大気汚染は進みつつあり、健康被害も懸念されている。 In recent years, air pollution is progressing both in Japan and overseas, and there are concerns about health damage.
特に、大気中に浮遊している２．５μｍ以下の微粒子（ＰＭ２．５（Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｍａｔｔｅｒ ２．５）あるいは微小粒子状物質とも呼ばれる）は、肺の奥深くまで入り易く、呼吸系や循環器系への影響が懸念されている。 In particular, fine particles of 2.5 μm or less (also called PM2.5 (Particulate Matter 2.5) or microparticulate matter) floating in the atmosphere easily enter deep into the lungs and enter the respiratory system and circulatory system. There are concerns about the impact.
そのため、大気中に含まれる微粒子の粒径を日常的に簡便に測定して、予防対策などに活用したいという要望がある。 Therefore, there is a demand to easily measure the particle size of fine particles contained in the atmosphere on a daily basis and to utilize it for preventive measures.
微粒子を検出したり粒径を測定する装置は、種々提案されている（特許文献１等）。 Various apparatuses for detecting fine particles and measuring the particle diameter have been proposed (Patent Document 1, etc.).
しかしながら、上記従来技術に係る計測装置等は、工業向けや、研究機関向けのものが多く、大型でコストも嵩むという難点があった。 However, many of the measuring devices and the like according to the prior art are for industrial use and research institutes, and there is a problem that they are large and costly.
一方、粒子にレーザ光を照射した時の各粒径に特徴的な散乱がされる散乱光量とパターンを用いた粒子測定装置も開発されている。 On the other hand, a particle measuring apparatus using a scattered light amount and a pattern that is characteristically scattered by each particle diameter when the particle is irradiated with laser light has been developed.
ここで、レーザ光を粒子に照射した場合、粒径が比較的大きな場合は全周方向に散乱強度が強い傾向にある。特に前方の散乱光強度がより強く、粒径が小さくなるに従って、全体的に散乱光強度が弱くなり、前方散乱光強度も弱まる。そのため、粒径が比較的大きな粒子の場合には、粒子によって散乱された光のうち、前方散乱光を凸レンズで集光するとその焦点上に回折像を生じる。この回折光の明るさと大きさは、粒子の粒径によって決まるので、これらの散乱光情報を利用することにより比較的容易に粒径を得ることができる。 Here, when the laser beam is irradiated onto the particles, if the particle size is relatively large, the scattering intensity tends to be strong in the entire circumferential direction. In particular, as the scattered light intensity in the front becomes stronger and the particle size becomes smaller, the scattered light intensity becomes weaker overall, and the forward scattered light intensity also becomes weaker. Therefore, in the case of a particle having a relatively large particle diameter, when the forward scattered light among the light scattered by the particle is condensed by the convex lens, a diffraction image is generated on the focal point. Since the brightness and size of the diffracted light are determined by the particle size of the particles, the particle size can be obtained relatively easily by using the scattered light information.
しかし、粒径が小さくなると、前方散乱光の強度が減少し、前方に設置した検出器では検出が困難となる。そのため、測定対象の微粒子を暗室に導き、側方散乱や後方散乱の微弱散乱光のパターンを高感度の光センサで測定する必要があり、測定装置が大型化し、コストも嵩むという問題があった。 However, as the particle size decreases, the intensity of the forward scattered light decreases, making it difficult to detect with a detector installed in front. For this reason, it is necessary to guide the fine particles to be measured to the dark room and measure the pattern of weakly scattered light such as side scatter and back scatter with a high-sensitivity optical sensor, and there is a problem that the measuring apparatus becomes large and the cost increases. .
本発明は上記の事情に鑑み、簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することのできる粒径測定システムおよび粒径測定方法を提供することを目的としている。 In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a particle size measuring system and a particle size measuring method capable of measuring the particle size of fine particles easily and at low cost.
前記課題を解決するため、本発明に係る粒径測定システムは、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、コヒーレント光を出射する光源と、微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段とを備え、前記画像処理手段は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、を有し、回折円の観察過程において、前記光源から出射される前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた前記撮影手段としての画像素子に照射し、前記円半径検出手段は、前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得し、前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行って、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得し、前記円半径検出手段は、前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現し、選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定し、前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする。
また、他の発明に係る粒径測定システムは、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、コヒーレント光を出射する光源と、微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段とを備え、前記画像処理手段は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、を有し、回折円の観察過程において、前記光源から出射される前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた前記撮影手段としての画像素子に照射し、前記円半径検出手段は、前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得し、前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行って、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得し、前記円半径検出手段は、前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｈ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現し、前記Ｈの最大値・最小値、前記Ｓの最大値・最小値、前記Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定し、前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする。
In order to solve the above problems, a particle size measurement system according to the present invention is a particle size measurement system for measuring the particle size of a fine particle of a subject, a light source that emits coherent light, and a particle before naturally introducing the fine particle. Imaging means for directly imaging the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the coherent light and the naturally introduced fine particles, and image data of the coherent light and diffracted / scattered light pattern captured by the imaging means Image processing means for image processing, and particle size calculation means for calculating the particle diameter of the fine particles based on the image processing result by the image processing means, wherein the image processing means has and does not have the fine particles Image correlation analysis means for analyzing the correlation state of the two or more image data, threshold calculation means for calculating a brightness threshold of the two or more image data, Image edge extracting means for extracting an edge portion of the image data based on a threshold value, diffraction circle extracting means for extracting a diffraction circle based on the image edge extracted by the image edge extracting means, and the diffraction circle extracting means Diffraction angle for calculating the diffraction angle based on the circle radius detection means for detecting the radius of the diffraction circle extracted in step (b), the radius extracted by the circle radius detection means, and the focal length of the optical system provided in the photographing means And irradiating a red laser beam as the coherent light emitted from the light source to the image element as the photographing unit including at least a blue filter and a green filter in the observation process of the diffraction circle. The circular radius detection means includes a blue sensor and a green sensor included in the image element corresponding to the amount of light transmitted through the blue filter and the green filter. Is used to obtain a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed, and by performing event correlation image processing for subtracting red, green, and blue strong portions from the diffraction image, the blue component and the green component are The emphasized image indicating the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles is acquired, and the circle radius detection unit calculates the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles. The image shown is represented by an RGB color system represented by a set of three primary colors of R (red), G (green), and B (blue), and the maximum value / minimum value of R to be selected, the maximum value of G / The minimum value, the maximum value / minimum value of B are designated, the radius of the diffraction circle is measured based on the image obtained by adjusting so as to overlap the diffraction circle, and the particle size calculation means calculates the diffraction angle Half of the fine particles based on the diffraction angle calculated by the means. The diameter and the particle diameter are calculated.
A particle size measurement system according to another invention is a particle size measurement system for measuring the particle size of fine particles of a subject, the light source emitting coherent light, the coherent light before the natural introduction of the fine particles, An imaging unit that directly images the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the naturally introduced fine particles, and an image that performs image processing on the image data of the coherent light and the diffracted / scattered light pattern captured by the imaging unit A processing means; and a particle size calculating means for calculating a particle diameter of the fine particles based on an image processing result by the image processing means, wherein the image processing means includes two or more cases when there is no fine particle and when there is the fine particle. Image correlation analyzing means for analyzing a correlation state of the image data; threshold calculating means for calculating a threshold of brightness of the two or more image data; Image edge extracting means for extracting an edge portion of image data, diffraction circle extracting means for extracting a diffraction circle based on the image edge extracted by the image edge extracting means, and diffraction extracted by the diffraction circle extracting means A circle radius detecting means for detecting a radius of the circle; a diffraction angle calculating means for calculating a diffraction angle based on the radius extracted by the circle radius detecting means and the focal length of the optical system provided in the photographing means; And irradiating a red laser beam as the coherent light emitted from the light source to the image element as the photographing unit including at least a blue filter and a green filter in the observation process of the diffraction circle, and the circular radius detection unit Corresponds to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter, and the electric power output from the blue sensor and the green sensor of the image element. To obtain a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed, and perform event correlation image processing that subtracts red, green, and blue strong portions from the diffraction image to enhance the blue component and the green component. An image showing a difference between an image without a particle and an image with a fine particle is acquired, and the circle radius detection unit calculates an image showing a difference between the image without the fine particle and the image with a fine particle as H (Hue), S (saturation), and I (lightness) are represented by a set of three numbers HSI color system, the maximum value / minimum value of H, the maximum value / minimum value of S, the I The maximum and minimum values are designated and the radius of the diffraction circle is measured based on an image obtained by adjusting so as to overlap the diffraction circle, and the particle size calculation means is calculated by the diffraction angle calculation means. The radius and particle size of the fine particles are calculated based on the diffraction angle. And features.
また、本発明に係る粒径測定方法は、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定方法であって、微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、
画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程とを有し、前記画像処理過程は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程と、を有し、前記円半径検出過程は、前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた画像素子に照射する過程と、前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得する過程と、前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行う過程と、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得する過程と、前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現する過程と、選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定する過程と、をさらに有し、前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする。
また、他の発明に係る粒径測定方法は、被検体の微粒子の粒径を測定する粒径測定方法であって、微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程とを有し、前記画像処理過程は、前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程と、を有し、前記円半径検出過程は、前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた画像素子に照射する過程と、前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得する過程と、前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行う過程と、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得する過程と、前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｈ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現する過程と、前記Ｈの最大値・最小値、前記Ｓの最大値・最小値、前記Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定する過程と、をさらに有し、前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする。
Further, the particle size measuring method according to the present invention is a particle size measuring method for measuring the particle size of the fine particles of the subject, and is generated in the coherent light by the coherent light before naturally introducing the fine particles and the naturally introduced fine particles. An imaging process for directly capturing the diffracted / scattered light, an image processing process for image processing the image data of the captured coherent light and the diffracted / scattered light pattern,
A particle diameter calculation process for calculating the particle diameter of the fine particles based on the image processing result, and the image processing process analyzes the correlation state between the two or more image data when there is no fine particle and when there is the fine particle. An image correlation analyzing process, a threshold calculating process for calculating a brightness threshold of the two or more image data, an image edge extracting process for extracting an edge portion of the image data based on the threshold, and an extracted image Based on the diffraction circle extraction process for extracting the diffraction circle based on the edge, the circle radius detection process for detecting the radius of the extracted diffraction circle, the extracted radius, and the focal length of the optical system provided in the imaging means. anda diffraction angle calculation step of calculating a diffraction angle you are, the circle radius detection process, the red laser light as the coherent light, to irradiate the at least comprising an image element and the blue filter and green filter A diffraction image in which a blue component and a green component are mixed is acquired according to a process and a voltage output from the blue sensor and the green sensor of the image element corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter. The process, the process of performing event correlation image processing for subtracting the strong red, green and blue parts from the diffraction image, the image with no fine particles and the image with fine particles with the blue and green components emphasized The process of acquiring an image showing the difference between the image and the image showing the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles are represented by three primary color numbers R (red), G (green), and B (blue). Specify the RGB color system represented by the set of, the maximum / minimum value of R to be selected, the maximum / minimum value of G, the maximum / minimum value of B, and overlap the diffraction circle A process of measuring the radius of the diffraction circles based on the image obtained by integer, further comprising a said particle diameter calculating process, the fine particles based on the diffraction angle calculated by said angle of diffraction calculating step A process for calculating a radius and a particle diameter is performed.
Further, the particle size measuring method according to another invention is a particle size measuring method for measuring the particle size of the fine particles of the subject, wherein the coherent light before naturally introducing the fine particles and the naturally introduced fine particles are converted into coherent light. An imaging process for directly capturing the generated diffracted / scattered light, an image processing process for image processing of the image data of the captured coherent light and diffracted / scattered light pattern, and particles of the fine particles based on the image processing result A particle size calculation process for calculating a diameter, and the image processing process includes an image correlation analysis process for analyzing a correlation state of two or more image data when there is no fine particle, and two or more when there is the fine particle. A threshold calculation process for calculating a brightness threshold of the image data, an image edge extraction process for extracting an edge portion of the image data based on the threshold, and an extracted image edge, The diffraction angle is calculated based on the diffraction circle extraction process for extracting the folded circle, the circle radius detection process for detecting the radius of the extracted diffraction circle, the extracted radius, and the focal length of the optical system provided in the imaging means. A diffraction angle calculation step, wherein the circular radius detection step irradiates a red laser beam as the coherent light onto an image element including at least a blue filter and a green filter, and the blue filter and the green A process of acquiring a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed by a voltage output from a blue sensor and a green sensor of the image element corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the filter, and red from the diffraction image, The process of event correlation image processing that subtracts the strong green and blue parts, the image with no fine particles with the blue and green components emphasized, and the fine A process of acquiring an image showing a difference between images with children and an image showing the difference between the image without particles and the image with particles are represented by H (hue), S (saturation), and I. Specify the HSI color system represented by a set of three numbers of (brightness), the maximum value / minimum value of H, the maximum value / minimum value of S, and the maximum value / minimum value of I Measuring the radius of the diffraction circle based on an image obtained by adjusting the image so as to overlap the diffraction circle, and the particle size calculation step is performed by the calculation calculated in the diffraction angle calculation step. A process of calculating a radius and a particle diameter of the fine particles based on a folding angle is performed.
本発明によれば、簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することのできる粒径測定システムおよび粒径測定方法を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the particle size measuring system and particle size measuring method which can measure the particle size of microparticles | fine-particles simply and at low cost can be provided.
以下、本発明の一例としての実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。ここで、添付図面において同一の部材には同一の符号を付しており、また、重複した説明は省略されている。なお、ここでの説明は本発明が実施される最良の形態であることから、本発明は当該形態に限定されるものではない。 Hereinafter, an embodiment as an example of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, in the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same members, and duplicate descriptions are omitted. In addition, since description here is the best form by which this invention is implemented, this invention is not limited to the said form.
（本発明に至る過程）
本発明の実施の形態について述べる前に、本発明に至る過程について簡単に説明する。
(Process leading to the present invention)
Before describing embodiments of the present invention, the process leading to the present invention will be briefly described.
本発明者等は、例えば、水微粒子の粒径を測定する場合に、水微粒子の回折像から幅を持つリング状の回折円を抽出のため、光の強弱を表すグレースケール処理を施してグレースケール像に変換し、その後微粒子が存在する画像と微粒子が存在しない画像の差をとるイベント相関（ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｅｖｅｎｔｓ）を行う方法を試みた。 For example, when measuring the particle diameter of water fine particles, the present inventors have applied a gray scale process that represents the intensity of light to extract a ring-shaped diffraction circle having a width from the diffraction image of the water fine particles. An attempt was made to perform a correlated event by converting the image into a scale image and then taking the difference between an image in which fine particles are present and an image in which no fine particles are present.
この場合に、見た目には回折円が観察できたが、円抽出を行うには未だ不十分であった。 そこで、エッジのコントラストを際立たせるために、所定のラプラスフィルタ処理を施した。さらに、このフィルタ処理でもコントラストが不十分な場合には強調ラプラスフィルタ処理を施すこととした。 In this case, a diffraction circle could be observed visually, but it was still insufficient for extracting the circle. Therefore, in order to make the contrast of the edge stand out, a predetermined Laplace filter process was performed. Further, if the contrast is insufficient even with this filter processing, the enhancement Laplace filter processing is performed.
そして、フィルタ処理後の画像に対して、円検出プロセスであるＨｏｕｇｈ変換（デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つ）により円抽出を行った。 Then, circle extraction was performed on the filtered image by Hough transform (one of feature extraction methods used in digital image processing) which is a circle detection process.
しかしながら、上記手法ではコントラストが不十分であり、抽出処理に長時間を要するという難点があった。 However, the above method has a problem that the contrast is insufficient and the extraction process takes a long time.
また、抽出された円にバラツキがあり、正確な円の抽出は困難であった。 In addition, the extracted circles vary, and it is difficult to accurately extract the circles.
なお、ラプラスフィルタ処理以外にもＡＮＤ演算処理があるが、コントラストは若干改善されるものの正確な円抽出には十分ではなかった。 Although there is an AND operation process in addition to the Laplace filter process, it is not sufficient for accurate circle extraction although the contrast is slightly improved.
一方、明瞭なコントラストが得られる処理としてＸＯＲ演算がある。 On the other hand, there is an XOR operation as a process for obtaining a clear contrast.
このＸＯＲ演算は、コントラストが明瞭であるため、演算時間は十分実用的で、また測定データのバラツキも小さくなるというメリットがある。 Since this XOR calculation has a clear contrast, the calculation time is sufficiently practical and has the merit that variations in measurement data are reduced.
しかしながら、このＸＯＲ演算は、画像が変化する部分を抽出する演算であるため、映像に時間変化がない場合には検出できないという不都合がある。 However, since this XOR operation is an operation for extracting a portion where the image changes, there is a disadvantage that it cannot be detected when there is no time change in the video.
また、時間変化している部分は常に円の外周部であるため、抽出すべき円の一番外側だけが観測される。そのため円の半径を計測するときに、誤差を生じるという難点があった。 In addition, since the time-changing part is always the outer periphery of the circle, only the outermost part of the circle to be extracted is observed. Therefore, there is a problem that an error occurs when measuring the radius of the circle.
このような回折円の半径の計測誤差は、測定すべき微粒子の半径の計測誤差に直結する問題であった。 Such a measurement error of the radius of the diffraction circle is a problem directly related to a measurement error of the radius of the fine particles to be measured.
そこで、本発明者は、上記問題を解決すべく鋭意研究の結果、本発明に係る粒径測定システムＳ１、Ｓ２を案出するに至った。 Therefore, the present inventor has devised particle size measurement systems S1 and S2 according to the present invention as a result of intensive studies to solve the above problems.
（実施の形態に係る粒径測定システム）
本発明に係る粒径測定システムＳ１の主な特徴点は、散乱光パターンを計測するために光センサではなく、一般的なデジタルカメラを用いることができる点と、回折円検出のために微粒子の有無に対応する回折光パターンの画像から微粒子に特徴的な回折光抽出する処理をグレースケール処理を省略したイベント相関技術を採用したデジタル処理を行う点である。
(Particle size measuring system according to the embodiment)
The main feature points of the particle size measurement system S1 according to the present invention are that a general digital camera can be used instead of an optical sensor for measuring the scattered light pattern, and that the fine particle for detecting the diffraction circle is used. The point of performing digital processing that employs an event correlation technique in which gray scale processing is omitted is processing for extracting diffracted light characteristic of fine particles from an image of a diffracted light pattern corresponding to presence or absence.
図１のブロック図を参照して、実施の形態に係る粒径測定システムＳ１の概略構成について説明する。 With reference to the block diagram of FIG. 1, a schematic configuration of the particle size measurement system S1 according to the embodiment will be described.
本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１は、被検体（本実施の形態では、水またはアルコールを用いた）の微粒子の粒径を測定する粒径測定システムであって、コヒーレント光（レーザ光）Ｌ１を出射する光源（例えば、半導体レーザ）２と、光源２から出射されたコヒーレント光Ｌ１のビーム内に、被検体を導入する導入手段の一種として、微粒子Ａ１を噴霧する噴霧手段（例えば、スプレー等）３と、噴霧手段３により微粒子Ａ１を噴霧する前のコヒーレント光Ｌ１および噴霧手段３により噴霧された微粒子Ａ１によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光Ｌ２を直接的に撮影する撮影手段の一種としてのデジタルカメラ４と、デジタルカメラ４で撮影されたコヒーレント光Ｌ１および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段５と、画像処理手段５による画像処理結果に基いて回折・散乱光パターンのピークを判定して微粒子Ａ１の粒径を算出する粒径算出手段６とを備える。 The particle size measurement system S1 according to the present embodiment is a particle size measurement system that measures the particle size of fine particles of a subject (in this embodiment, water or alcohol), and is a coherent light (laser light). ) A light source (for example, a semiconductor laser) 2 that emits L1, and a spraying means (for example, a spraying means for spraying fine particles A1 as a kind of introducing means for introducing the subject into the beam of coherent light L1 emitted from the light source 2) 3) and coherent light L1 before spraying the fine particles A1 by the spraying means 3 and imaging means for directly photographing the diffracted / scattered light L2 generated in the coherent light by the fine particles A1 sprayed by the spraying means 3 The digital camera 4 as a kind, and the image data of the coherent light L1 and the diffraction / scattered light pattern photographed by the digital camera 4 are processed. It includes an image processing unit 5, and a particle diameter calculation means 6 calculates and determines the peak of diffracted and scattered light pattern based on the image processing result by the image processing means 5 the diameter of the particles A1.
なお、画像処理手段５の詳細な構成については後述する。 The detailed configuration of the image processing unit 5 will be described later.
また、画像処理手段５および粒径算出手段６は、モニタ１１などを備えたパーソナルコンピュータ１０等で構成される。また、画像処理手段５および粒径算出手段６自体は、パーソナルコンピュータ１０等にインストールされるソフトウェアで構成することができる。 The image processing means 5 and the particle size calculating means 6 are constituted by a personal computer 10 provided with a monitor 11 and the like. Further, the image processing means 5 and the particle size calculating means 6 themselves can be configured by software installed in the personal computer 10 or the like.
また、被検体を導入する導入手段の一種として、微粒子Ａ１を噴霧する噴霧手段（例えば、スプレー等）３を省略し、自然的に被検体が導入されるようにしてもよい。 Further, as a kind of introduction means for introducing the subject, the spray means (for example, spray) 3 for spraying the fine particles A1 may be omitted, and the subject may be naturally introduced.
図２は、実施形態に係る粒径測定システムＳ１の構成例を示す説明図である。 FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of the particle size measurement system S1 according to the embodiment.
図２に示す構成例では、基台２０に固定された光源２として半導体レーザを用いたレーザ光源を用いる。レーザ光源としては、例えば、波長６３３ｎｍ、出力３ｍＷ程度の赤色半導体レーザ素子を用いることができる。 In the configuration example shown in FIG. 2, a laser light source using a semiconductor laser is used as the light source 2 fixed to the base 20. As the laser light source, for example, a red semiconductor laser element having a wavelength of 633 nm and an output of about 3 mW can be used.
噴霧手段３としては、スプレー缶に被検体（水やアルコール等）を封入したものや、霧吹き器等を用いることができる。また、大気中に含まれる粒子の粒径を測定する場合には、噴霧手段に代えて、大気を導入する機構等を設けるようにしてもよい（図１４に示す他の構成に係る粒径測定システムＳ２参照）。 As the spraying means 3, a spray can in which a subject (water, alcohol, etc.) is sealed, or a sprayer can be used. When measuring the particle size of particles contained in the atmosphere, a mechanism for introducing the atmosphere or the like may be provided in place of the spraying means (particle size measurement according to another configuration shown in FIG. 14). (See system S2).
デジタルカメラ４としては、例えば基台２０に固定されたミラーレス型のデジタル一眼カメラなどを用いることができる。 As the digital camera 4, for example, a mirrorless type digital single-lens camera fixed to the base 20 can be used.
図１に示す画像処理手段５および粒径算出手段６を構成するパーソナルコンピュータ１０としては、デスクトップ型、ノートブック型、タブレット型等を用いることができる。 As the personal computer 10 constituting the image processing means 5 and the particle size calculation means 6 shown in FIG. 1, a desktop type, a notebook type, a tablet type or the like can be used.
図３は、画像処理手段５の機能構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the image processing means 5.
図３に示すように、画像処理手段５は、微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段５１と、２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段５２と、閾値に基いて画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段５３と、画像エッジ抽出手段５３で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段５４と、回折円抽出手段５４で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段５５と、円半径検出手段５５で抽出された半径と、撮影手段（デジタルカメラ）４が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角（θ）を算出する回折角算出手段５６とを備える。 As shown in FIG. 3, the image processing means 5 includes an image correlation analyzing means 51 for analyzing a correlation state between two or more image data when there is no fine particle and when there are fine particles, and a brightness threshold value of the two or more image data. A threshold calculation unit 52 for calculating the image data, an image edge extraction unit 53 for extracting an edge portion of the image data based on the threshold value, and a diffraction circle for extracting a diffraction circle based on the image edge extracted by the image edge extraction unit 53 The extraction means 54, the circle radius detection means 55 for detecting the radius of the diffraction circle extracted by the diffraction circle extraction means 54, the radius extracted by the circle radius detection means 55, and the optical provided in the photographing means (digital camera) 4 And a diffraction angle calculation means 56 for calculating a diffraction angle (θ) based on the focal length of the system.
また、粒径算出手段６は、画像処理手段５が備える回折角算出手段５６で算出された回折角（θ）に基いて微粒子の半径および粒径を算出する。 The particle size calculating means 6 calculates the radius and particle diameter of the fine particles based on the diffraction angle (θ) calculated by the diffraction angle calculating means 56 included in the image processing means 5.
なお、微粒子の半径および粒径の算出方法の詳細については後述する。 The details of the method for calculating the radius and particle size of the fine particles will be described later.
ここで、図４は、入射光と光強度分布（Ｓ（θ））２との関係を示す説明図である。 図４に示すように、λは入射光（コヒーレント光Ｌ１）の波長であり、例えば半径ｒの水の微粒子によって入射光は回折される。そして、直進する回折光はθ＝０であり、直進方向からずれるに従って所定の角度θの回折光となって散乱される。これにより、照射面において図４に示すような光強度分布（Ｓ（θ））２が現れ、デジタルカメラ４等により所定の画像データを得ることができる。 Here, FIG. 4 is an explanatory diagram showing the relationship between the incident light and the light intensity distribution (S (θ)) 2 . As shown in FIG. 4, λ is the wavelength of the incident light (coherent light L1). For example, the incident light is diffracted by water fine particles having a radius r. The diffracted light traveling straight is θ = 0, and is scattered as diffracted light having a predetermined angle θ as it deviates from the straight traveling direction. Thereby, a light intensity distribution (S (θ)) 2 as shown in FIG. 4 appears on the irradiated surface, and predetermined image data can be obtained by the digital camera 4 or the like.
また、図５は、撮影手段（デジタルカメラ）４の光学系における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係を示す説明図である。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing the relationship between the focal length f, diffraction angle (θ), and circle radius h in the optical system of the photographing means (digital camera) 4.
図５における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係は、ｔａｎθ＝ｈ／ｆで表すことができる。 The relationship between the focal length f, the diffraction angle (θ), and the circle radius h in FIG. 5 can be expressed as tan θ = h / f.
したがって、焦点距離ｆは予め決まっている（例えば、ｆ＝２２ｍｍ等）ので、画像データにおける回折円の半径ｈの値が分かれば、回折角（θ）を求めることができる。 Accordingly, since the focal length f is predetermined (for example, f = 22 mm), the diffraction angle (θ) can be obtained if the value of the radius h of the diffraction circle in the image data is known.
画像データにおける回折円の半径ｈは、撮影手段（デジタルカメラ）４が備える画像素子（イメージセンサ）の画素の大きさから求めることができる。 The radius h of the diffraction circle in the image data can be obtained from the pixel size of the image element (image sensor) provided in the photographing means (digital camera) 4.
即ち、一画素の一辺の寸法が例えば０．０２２ｍｍである場合には、円の中心から円周までのピクセル数（Ｐｙ）が分かれば、ｈ＝０．０２２×Ｐｙで算出することができる。
一番内側の回折円の場合、粒子半径ｒは、ｒ＝（５．１３６／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ）の関係にあることが分かっている。
That is, when the size of one side of one pixel is 0.022 mm, for example, if the number of pixels (Py) from the center of the circle to the circumference is known, it can be calculated as h = 0.222 × Py.
In the case of the innermost diffraction circle, it is known that the particle radius r has a relationship of r = (5.136 / 2π) λ × (1 / Sinθ).
したがって、光源（例えば、半導体レーザ）２の波長は予め分かっているので、上述のようにして回折角（θ）を求めることにより、粒子半径ｒを算出することができる。
（イベント相関イメージング法について）
ここで、実施形態に係る粒径測定システムＳ１に適用されるイベント相関イメージング法について、図６〜図１１を参照して説明する。
Therefore, since the wavelength of the light source (for example, the semiconductor laser) 2 is known in advance, the particle radius r can be calculated by obtaining the diffraction angle (θ) as described above.
(About event correlation imaging)
Here, the event correlation imaging method applied to the particle size measurement system S1 according to the embodiment will be described with reference to FIGS.
図６は、撮影手段（デジタルカメラ）４が備えるイメージセンサのＲＧＢについての分光感度の例を示すグラフである。 FIG. 6 is a graph showing an example of spectral sensitivity for RGB of the image sensor provided in the photographing means (digital camera) 4.
なお、線Ｌ１０は、光源２としての半導体レーザの波長（６３３ｎｍ）を示す。 A line L10 indicates the wavelength (633 nm) of the semiconductor laser as the light source 2.
このような分光感度を有するイメージセンサを搭載したデジタルカメラ４を用いて、図７および図８に示す画像を撮影した。 The images shown in FIGS. 7 and 8 were taken using the digital camera 4 equipped with the image sensor having such spectral sensitivity.
ここで、図７（ａ）は微粒子が無い状態の画像Ｄ１、図７（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。 Here, FIG. 7A is an image D1 in the absence of fine particles, and FIG. 7B is a graph showing the RGB distribution.
また、図８（ａ）は微粒子が有る状態の画像Ｄ２、図８（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。 FIG. 8A is an image D2 in the presence of fine particles, and FIG. 8B is a graph showing the RGB distribution.
そして、図９（ａ）は、微粒子（水微粒子）が無い状態の画像Ｄ１と微粒子（水微粒子）が有る状態の画像Ｄ２の差分を示す画像Ｄ３、図９（ｂ）はそのＲＧＢの分布を示すグラフである。 9A shows an image D3 showing the difference between the image D1 in the absence of fine particles (water fine particles) and the image D2 in the presence of fine particles (water fine particles), and FIG. 9B shows the RGB distribution. It is a graph to show.
即ち、水微粒子を含む回折像（画像Ｄ２）から水微粒子がない回折像（画像Ｄ１）を減算したイベント相関技術を採用した画像が図９（ａ）に示す画像Ｄ３である。 That is, an image employing an event correlation technique obtained by subtracting a diffraction image (image D1) without water fine particles from a diffraction image containing water fine particles (image D2) is an image D3 shown in FIG.
図９（ａ）に示す画像Ｄ３は、従来の画像処理による回折像に比して、明瞭なカラー回折像を得ることに成功した。 The image D3 shown in FIG. 9A succeeded in obtaining a clear color diffraction image as compared with the diffraction image obtained by the conventional image processing.
次いで、この画像Ｄ３に基いて、回折円の選択を行う。 Next, a diffraction circle is selected based on the image D3.
即ち、図９（ａ）に示す画像Ｄ３を０から２５５までの値をとるＲ（レッド），Ｇ（グレーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現し、選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整する。 That is, the image D3 shown in FIG. 9A is represented by an RGB color system represented by a set of numbers of three primary colors R (red), G (grain), and B (blue) taking values from 0 to 255. The maximum value / minimum value of R to be selected, the maximum value / minimum value of G, and the maximum value / minimum value of B are designated and adjusted so as to overlap the diffraction circle.
さらに、別の方法で、回折円の選択を行う。 Furthermore, the diffraction circle is selected by another method.
即ち、図９（ａ）に示す画像Ｄ３をＨ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現し、Ｈの最大値・最小値、Ｓの最大値・最小値、Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整する。 That is, the image D3 shown in FIG. 9A is represented by an HSI color system represented by a set of three numbers of H (hue), S (saturation), and I (lightness), and the maximum and minimum values of H are represented. , S maximum value / minimum value and I maximum value / minimum value are designated and adjusted so as to overlap the diffraction circle.
ＨＳＩ表色系では、Ｈ（色相）に極めて敏感に反応するので、選択された領域は主にＨ（色相）を調整することで行う。 In the HSI color system, since it reacts very sensitively to H (hue), the selected area is mainly adjusted by adjusting H (hue).
選択された部分Ｓを所定の色（例えば、赤色等）で表し、回折円と重なるように示した画像が図１０に示す画像Ｄ４である。 An image D4 shown in FIG. 10 is an image in which the selected portion S is represented by a predetermined color (for example, red) and overlapped with the diffraction circle.
なお、回折円の選択ができるように色を表す数値群の最大値・最小値を決定して得られた画像Ｄ４にＨｏｕｇｈ変換を施すとよい。 Note that Hough conversion may be performed on the image D4 obtained by determining the maximum value and the minimum value of the numerical value group representing the color so that the diffraction circle can be selected.
そして、図１０の画像Ｄ４で抽出された回折円について、その半径ｈから微粒子半径を求めた状態を図１１に示す。 FIG. 11 shows a state in which the particle radius is obtained from the radius h of the diffraction circle extracted from the image D4 in FIG.
図１１は、Ｈｏｕｇｈ変換により抽出された回折円Ｌ５０と微粒子半径を示すパーソナルコンピュータ１０のモニタ１１上に表示される画像である。 FIG. 11 is an image displayed on the monitor 11 of the personal computer 10 showing the diffraction circle L50 extracted by the Hough transform and the particle radius.
図１１において円Ｌ５０は、半径６．５μｍの微粒子が作る回折円を表す。 In FIG. 11, a circle L50 represents a diffraction circle formed by fine particles having a radius of 6.5 μm.
また、図１１に示す最少半径の円Ｌ５１と最大半径の円Ｌ５２は、回折円を検出するための基準であり、微粒子の回折円がこの２つの円Ｌ５１、Ｌ５２の間に入るように調整する。
なお、図１１における１Ｒａｄｉｕｓ：６．４９μｍは、円Ｌ５０が半径６．５μｍに相当することを示し、２Ｒａｄｉｕｓ：６．５５μｍは内側から２番目は回折円から計算される半径を示す。
また、Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ：２４．７０は円Ｌ５０上の光の強度が２４．７０（任意単位）であることを示す。
Further, the minimum radius circle L51 and the maximum radius circle L52 shown in FIG. 11 are the reference for detecting the diffraction circle, and the fine particle diffraction circle is adjusted so as to fall between the two circles L51 and L52. .
Note that 1 Radius: 6.49 μm in FIG. 11 indicates that the circle L50 corresponds to a radius of 6.5 μm, and 2 Radius: 6.55 μm indicates the radius calculated from the diffraction circle second from the inside.
Average Intensity: 24.70 indicates that the intensity of light on the circle L50 is 24.70 (arbitrary unit).
（測定例）
上述のようなイベント相関イメージング法を適用した粒径測定システムＳ１による測定例について説明する。
(Measurement example)
A measurement example by the particle size measurement system S1 to which the event correlation imaging method as described above is applied will be described.
例えば、約５００秒の微粒子映像（動画データ）に含まれる約１５０００コマの画像から円を抽出したところ、微粒子半径を安定して求めることができた。 For example, when a circle was extracted from an image of about 15000 frames included in a particle image (moving image data) of about 500 seconds, the particle radius could be obtained stably.
１５０００回の試行に対して、円を検出できないエラーの回数はゼロ回であり、微粒子半径を求める速度は１秒間に５回である。 For 15000 trials, the number of errors where a circle cannot be detected is zero, and the speed at which the particle radius is determined is 5 times per second.
なお、毎秒３０回計測できる場合には、オンライン計測（リアルタイム計測）とすることができる。 In addition, when it can measure 30 times per second, it can be set as online measurement (real-time measurement).
１５０００個の微粒子半径のデータのうち、水微粒子生成直後の不安定な時間帯および水微粒子が消失して再び不安定になる時間帯を除いた３００秒間の微粒子の成長の様子を図１２に示す。 FIG. 12 shows the state of growth of fine particles for 300 seconds excluding the unstable time zone immediately after the generation of water fine particles and the time zone in which the water fine particles disappear and become unstable again from the data of 15000 fine particle radii. .
なお、図１２は、２種類の回折円から求めた粒子半径Ｒ１、Ｒ２も示している。 FIG. 12 also shows particle radii R1 and R2 obtained from two types of diffraction circles.
図１２に示すように、水微粒子半径は指数関数的に成長していることが分かる。 As shown in FIG. 12, it can be seen that the water fine particle radius grows exponentially.
また、一番内側の回折円（第１ピーク）から求めた半径Ｒ１（６．４９μｍ）と、内側から二番目の回折円（第２ピーク）から求めた半径Ｒ２（６．５５μｍ）が大凡一致していることから、求められた半径ｈ（図１０参照）が正しいものであると推察される。
ここで、半径Ｒ１と半径Ｒ２のごくわずかな誤差は、回折円をＨｏｕｇｈ変換で認識するときに生じるもので、光強度が大きな１番内側の回折円から求めた半径Ｒ１の方が、光強度が弱い内側から２番目の回折円から求めた半径Ｒ２に比べて信頼性が高い。
The radius R1 (6.49 μm) obtained from the innermost diffraction circle (first peak) and the radius R2 (6.55 μm) obtained from the second diffraction circle (second peak) from the inner side are roughly one. Therefore, it is assumed that the obtained radius h (see FIG. 10) is correct.
Here, a very slight error between the radius R1 and the radius R2 occurs when the diffraction circle is recognized by the Hough transform, and the radius R1 obtained from the diffraction circle on the innermost side where the light intensity is large is greater in the light intensity. The reliability is higher than the radius R2 obtained from the second diffraction circle from the inside where is weak.
（分光感度特性と回折円との関係について）
図６の分光感度曲線に基いて、図９（ａ）に示す画像Ｄ３が得られる仕組みについて説明する。
(Relationship between spectral sensitivity characteristics and diffraction circle)
A mechanism for obtaining the image D3 shown in FIG. 9A will be described based on the spectral sensitivity curve of FIG.
回折円の観測過程では、光源２から波長６３３ｎｍのレーザ光Ｌ１をデジタルカメラ４に向かって照射している（図２等参照）。 In the observation process of the diffraction circle, a laser beam L1 having a wavelength of 633 nm is emitted from the light source 2 toward the digital camera 4 (see FIG. 2 and the like).
従って、非常に強い赤色光が、デジタルカメラ４の画像素子（光検出センサ）に照射されることになる。 Therefore, very strong red light is applied to the image element (light detection sensor) of the digital camera 4.
この光強度が高いため、ある程度の光量の光線が、画像素子のブルーフィルタやグリーンフィルタを通り抜け、緑センサ、青センサにも照射される。 Since the light intensity is high, a certain amount of light passes through the blue filter and the green filter of the image element, and is also applied to the green sensor and the blue sensor.
照射光量に対応した電圧出力が発生するので、モニタ１１で観測される回折像には緑色成分と青色成分が混じった状態となっている。 Since a voltage output corresponding to the amount of irradiation light is generated, the diffraction image observed by the monitor 11 is in a state where a green component and a blue component are mixed.
そのため、上述のようにして得られた画像から、赤、緑、青（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行うことにより、図９（ａ）に示す画像Ｄ３のような緑成分、青成分が強調された画像を得ることができる。 Therefore, by performing event correlation image processing for subtracting red, green, and blue (R, G, B) strong portions from the image obtained as described above, an image D3 shown in FIG. An image in which such green and blue components are emphasized can be obtained.
このような図９（ａ）に示す画像Ｄ３は、比較的コントラスが鮮明であることから、回折円の半径ｈを比較的容易に測定することが可能となる。 Since the image D3 shown in FIG. 9A has a relatively clear contrast, the radius h of the diffraction circle can be measured relatively easily.
（粒子半径および粒径の算出の仕方について）
図５に示すように、撮影手段（デジタルカメラ）４の光学系における焦点距離ｆ、回折角（θ）および円の半径ｈとの関係は、ｔａｎθ＝ｈ／ｆで表すことができる。
(How to calculate particle radius and particle size)
As shown in FIG. 5, the relationship between the focal length f, the diffraction angle (θ), and the circle radius h in the optical system of the photographing means (digital camera) 4 can be expressed as tan θ = h / f.
光学系の焦点距離ｆは予め決まっている（例えば、ｆ＝２２ｍｍ等）ので、画像データにおける回折円の半径ｈの値が分かれば、回折角（θ）を求めることができる。 Since the focal length f of the optical system is predetermined (for example, f = 22 mm), the diffraction angle (θ) can be obtained if the value of the radius h of the diffraction circle in the image data is known.
そして、上述の手法により、回折円の半径ｈを測定することができる。 The radius h of the diffraction circle can be measured by the above-described method.
即ち、画像データにおける回折円の半径ｈは、デジタルカメラ４のイメージセンサの画素の大きさから求めることができ、一画素の一辺の寸法が例えば０．０２２ｍｍである場合には、円の中心から円周までのピクセル数（Ｐｙ）により、ｈ＝０．０２２×Ｐｙと算出される。 That is, the radius h of the diffraction circle in the image data can be obtained from the size of the pixel of the image sensor of the digital camera 4, and when the size of one side of one pixel is 0.022 mm, for example, from the center of the circle. From the number of pixels up to the circumference (Py), it is calculated that h = 0.024 × Py.
ここで、粒子半径ｒ＝Ｓｉｎθ×波長の関係にあり、半導体レーザ２の波長は６３３ｎｍであるので、回折角（θ）が分かれば、粒子半径ｒ算出することができる。 Here, since the particle radius r = Sin θ × wavelength and the wavelength of the semiconductor laser 2 is 633 nm, the particle radius r can be calculated if the diffraction angle (θ) is known.
また、一番内側の回折円の回折角をθ１とした場合に、粒子半径ｒは、
ｒ＝（５．１３６／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ１） で求めることができる。
When the diffraction angle of the innermost diffraction circle is θ1, the particle radius r is
r = (5.136 / 2π) λ × (1 / Sinθ1).
なお、上記式において、「５．１３６」は、回折強度を計算する１次のベッセル関数の２乗の最初のピークとなる時の引数値である。 In the above formula, “5.136” is an argument value when it becomes the first peak of the square of the first-order Bessel function for calculating the diffraction intensity.
また、二番目の回折円の回折角をθ２とした場合に、粒子半径ｒは、
ｒ＝（８．４１７／２π）λ×（１／Ｓｉｎθ２） で求めることができる。
When the diffraction angle of the second diffraction circle is θ2, the particle radius r is
r = (8.417 / 2π) λ × (1 / Sinθ2).
なお、上記式において、「８．４１７」は、回折強度を計算する１次のベッセル関数の２乗の二番目のピークとなる時の引数値である。 In the above formula, “8.417” is an argument value when it becomes the second peak of the square of the first-order Bessel function for calculating the diffraction intensity.
同様にして、三番目以降の回折円の回折角を用いて、粒子半径ｒを求めることができる。 Similarly, the particle radius r can be obtained using the diffraction angles of the third and subsequent diffraction circles.
このような粒子半径の算出法は、微粒子の半径と回折円の半径が反比例するという関係を利用している。 Such a particle radius calculation method utilizes the relationship that the radius of the fine particles and the radius of the diffraction circle are inversely proportional.
（粒径測定処理について）
図１３のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１で実施される粒子測定処理の処理手順について説明する。
(About particle size measurement processing)
With reference to the flowchart of FIG. 13, the process procedure of the particle | grain measurement process implemented with the particle size measurement system S1 which concerns on this Embodiment is demonstrated.
この処理が開始されると、まずステップＳ１０でデジタルカメラ４等およびパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０の電源がオンされる。これにより、デジタルカメラ４等は撮影可能な状態となり、パーソナルコンピュータ１０は、各種処理を実行可能な状態となる。 When this processing is started, first, the power of the digital camera 4 and the like and the personal computer (PC) 10 are turned on in step S10. As a result, the digital camera 4 and the like are ready for photographing, and the personal computer 10 is ready to execute various processes.
次いで、ステップＳ１１でレーザ光源２の電源をオンする。これにより、コヒーレント光としてのレーザ光Ｌ１が出射される。なお、レーザ光源２から出射されたレーザ光Ｌ１が、デジタルカメラ４等の撮影レンズに入射するように、レーザ光源２およびデジタルカメラ４等の原点調整および光軸調整が行われている。 Next, in step S11, the laser light source 2 is turned on. Thereby, the laser beam L1 as coherent light is emitted. The origin adjustment and the optical axis adjustment of the laser light source 2 and the digital camera 4 are performed so that the laser light L1 emitted from the laser light source 2 is incident on a photographing lens such as the digital camera 4.
次に、ステップＳ１２では、パーソナルコンピュータ１０の操作に基づき、デジタルカメラ４によって基準画像（微粒子が無い状態の画像）が撮影される（図７（ａ）の画像Ｄ１参照）。 Next, in step S12, based on the operation of the personal computer 10, a reference image (an image without fine particles) is taken by the digital camera 4 (see an image D1 in FIG. 7A).
ステップＳ１３では、この基準画像を所定のファイル形式で不揮発性メモリやハードディスク装置等の記憶装置に格納する。 In step S13, the reference image is stored in a storage device such as a nonvolatile memory or a hard disk device in a predetermined file format.
次いで、ステップＳ１４では、噴霧手段３を操作して被検体を微粒子Ａ１として噴霧する。なお、被検体としては、水やアルコールを用いたが、これに限定されず、種々の液体または液体に溶解させた物質を被検体とすることが可能である。また、大気中の微粒子の粒径を測定する場合には、噴霧手段による噴霧に代えて大気を導入するようにしてもよい。 Next, in step S14, the spraying means 3 is operated to spray the subject as the fine particles A1. Note that water or alcohol is used as the subject, but the subject is not limited to this, and various liquids or substances dissolved in the liquid can be used as the subject. Further, when measuring the particle size of fine particles in the atmosphere, air may be introduced instead of spraying by the spraying means.
次いで、ステップＳ１５では、パーソナルコンピュータ１０の操作に基づき、被検体の微粒子Ａ１によって回折、散乱された回折・散乱光Ｌ２をデジタルカメラ４等によって撮影する。撮影された画像は、例えば図８（ａ）に示すような画像Ｄ２として取得される。ステップＳ１６では、この回折・散乱光の画像を所定のファイル形式で不揮発性メモリやハードディスク装置等の記憶装置に格納する。 Next, in step S15, based on the operation of the personal computer 10, the diffracted / scattered light L2 diffracted and scattered by the fine particles A1 of the subject is photographed by the digital camera 4 or the like. The photographed image is acquired as an image D2 as shown in FIG. In step S16, the diffraction / scattered light image is stored in a storage device such as a nonvolatile memory or a hard disk device in a predetermined file format.
ステップＳ１７では、図７（ａ）に示す画像Ｄ１と、図８（ａ）に示す画像Ｄ２との相関を解析して、図９（ａ）に示すような画像Ｄ３を取得する。 In step S17, the correlation between the image D1 shown in FIG. 7A and the image D2 shown in FIG. 8A is analyzed, and an image D3 as shown in FIG. 9A is acquired.
ステップＳ１８では、画像Ｄ３について、画像の明るさの閾値を算出してステップＳ１９に移行する。 In step S18, an image brightness threshold is calculated for image D3, and the process proceeds to step S19.
ステップＳ１９では、画像の明るさの閾値に基いて、画像Ｄ３についてエッジの抽出を行ってステップＳ２０に移行する。 In step S19, based on the brightness threshold of the image, an edge is extracted from the image D3, and the process proceeds to step S20.
ステップＳ２０では、抽出したエッジに基いて画像Ｄ３から円（回折円）を抽出してステップＳ２１に移行する。 In step S20, a circle (diffraction circle) is extracted from the image D3 based on the extracted edge, and the process proceeds to step S21.
ステップＳ２１では、抽出した円の半径ｈを検出してステップＳ２２に移行する。 In step S21, the radius h of the extracted circle is detected, and the process proceeds to step S22.
ステップＳ２２では、検出した円の半径ｈに基いて、回折角（θ）を算出してステップＳ２３に移行する。 In step S22, the diffraction angle (θ) is calculated based on the detected radius h of the circle, and the process proceeds to step S23.
ステップＳ２３では、上述した算出方法により、回折角（θ）に基いて粒子半径ｒを算出し、ステップＳ２４で粒子半径ｒに基いて粒子径を算出して処理を終了する。 In step S23, the particle radius r is calculated based on the diffraction angle (θ) by the above-described calculation method. In step S24, the particle diameter is calculated based on the particle radius r, and the process ends.
このように、本実施の形態に係る粒径測定システムＳ１によれば、一般的なデジタルカメラ４を用いて簡易且つ低コストで微粒子の粒径を測定することができる。 Thus, according to the particle size measurement system S1 according to the present embodiment, the particle size of the fine particles can be measured easily and at low cost using the general digital camera 4.
そして、本実施形態に係る粒径測定システムＳ１を用いて、アルコール微粒子の粒径測定を試行したところ、粒径を約７．４μｍと測定することができた。 And when the particle size measurement system S1 which concerns on this embodiment was used and the particle size measurement of alcohol fine particles was tried, it was able to measure a particle size with about 7.4 micrometers.
また、水の微粒子については、約１３μｍと測定することができた。 In addition, the fine water particles could be measured to be about 13 μm.
（他の構成例について）
図１４を参照して、他の構成例に係る粒径測定システムＳ２について簡単に説明する。
(About other configuration examples)
With reference to FIG. 14, the particle size measurement system S2 according to another configuration example will be briefly described.
なお、粒径測定システムＳ１と同様の構成については、同一符号を付して重複した説明は省略する。 In addition, about the structure similar to the particle size measurement system S1, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図１４に示す粒径測定システムＳ２では、粒径測定システムＳ１の噴霧手段３に代えて、大気中の微粒子を導入する微粒子導入部３０を備えている。 The particle size measurement system S2 shown in FIG. 14 includes a fine particle introduction unit 30 for introducing fine particles in the atmosphere, instead of the spray means 3 of the particle size measurement system S1.
これにより、屋外等の大気の含まれる微粒子の粒径を容易に測定することができる。 Thereby, the particle size of fine particles contained in the atmosphere such as outdoors can be easily measured.
また、粒径測定システムＳ２では、デジタルカメラ等で構成される撮影手段４０は、Ｗｉ−Ｆｉ等に対応した無線の送受信部を備え、パーソナルコンピュータ１０との間のデータ等の授受をＷｉ−Ｆｉ等の無線で行うようになっている。 Further, in the particle size measurement system S2, the photographing means 40 constituted by a digital camera or the like includes a wireless transmission / reception unit corresponding to Wi-Fi or the like, and exchanges data or the like with the personal computer 10 via Wi-Fi. And so on.
これにより、光源２、微粒子導入部３０および撮影手段４０からなる画像撮影装置と、パーソナルコンピュータ１０およびモニタ１１等で構成される測定装置とを離間して設置することができ、微粒子の粒径を測定する際の利便性や作業性等を向上させることができる。 Thereby, the image photographing apparatus comprising the light source 2, the fine particle introducing unit 30 and the photographing means 40 and the measuring apparatus composed of the personal computer 10, the monitor 11, etc. can be set apart, and the particle diameter of the fine particles can be reduced. Convenience and workability at the time of measurement can be improved.
以上本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本明細書で開示された実施の形態はすべての点で例示であって開示された技術に限定されるものではないと考えるべきである。すなわち、本発明の技術的な範囲は、前記の実施の形態における説明に基づいて制限的に解釈されるものでなく、あくまでも特許請求の範囲の記載に従って解釈すべきであり、特許請求の範囲の記載技術と均等な技術および特許請求の範囲内でのすべての変更が含まれる。 Although the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiments, the embodiments disclosed herein are illustrative in all points and are not limited to the disclosed technology. Should not be considered. That is, the technical scope of the present invention should not be construed restrictively based on the description in the above embodiment, but should be construed according to the description of the scope of claims. All modifications that fall within the scope of the claims and the equivalent technology are included.
例えば、通常暗所で行うパーティクル・カウンタなどに代えて、明るい所にレーザ光源とカメラを設置し、フロントスキャッタリングで微粒子の粒径を測定することができる。 For example, instead of a particle counter or the like usually performed in a dark place, a laser light source and a camera can be installed in a bright place, and the particle size of the fine particles can be measured by front scattering.
また、クリーンルームや火災時などを想定した実験空間に、光源とカメラを設置し、ルーム内の微粒子の粒径を測定するようにしてもよい。 In addition, a light source and a camera may be installed in an experimental space assuming a clean room or a fire, and the particle size of fine particles in the room may be measured.
また、半導体クリーンルーム等で特定箇所にレーザ光源とカメラを設置し、室内で発生したゴミなどの微粒子を検知、測定または微粒子分布を把握する用途等に利用することもできる。 In addition, a laser light source and a camera can be installed at a specific location in a semiconductor clean room or the like, and it can be used for applications such as detecting and measuring fine particles such as dust generated in the room or grasping the fine particle distribution.
Ｓ１、Ｓ２…粒径測定システム
２…光源（レーザ光源）
３…噴霧手段
４…撮影手段
５…画像処理手段
６…粒径算出手段
１０…パーソナルコンピュータ
１１…モニタ
５１…画像相関解析手段
５２…閾値算出手段
５３…画像エッジ抽出手段
５４…回折円抽出手段
５５…円半径検出手段
５６…回折角算出手段
Ａ１、Ａ２…微粒子
Ｌ、Ｌ１、Ｌ２…コヒーレント光（レーザ光）
S1, S2 ... Particle size measurement system 2 ... Light source (laser light source)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 3 ... Spraying means 4 ... Imaging means 5 ... Image processing means 6 ... Particle size calculation means 10 ... Personal computer 11 ... Monitor 51 ... Image correlation analysis means 52 ... Threshold calculation means 53 ... Image edge extraction means 54 ... Diffraction circle extraction means 55 ... Circular radius detection means 56 ... Diffraction angle calculation means A1, A2 ... Fine particles L, L1, L2 ... Coherent light (laser light)
Claims (6)
コヒーレント光を出射する光源と、
微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、
前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、
前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段と
を備え、
前記画像処理手段は、
前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、
前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、
前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、
該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、
該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、
該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、
を有し、
回折円の観察過程において、前記光源から出射される前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた前記撮影手段としての画像素子に照射し、
前記円半径検出手段は、
前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得し、
前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行って、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得し、
前記円半径検出手段は、
前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現し、選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定し、
前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする粒径測定システム。 A particle size measuring system for measuring the particle size of fine particles of a subject,
A light source that emits coherent light;
Imaging means for directly photographing the coherent light before naturally introducing the fine particles and the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the naturally introduced fine particles;
Image processing means for image processing the image data of the coherent light and diffracted / scattered light pattern imaged by the imaging means;
Particle size calculating means for calculating the particle diameter of the fine particles based on the image processing result by the image processing means,
The image processing means includes
An image correlation analyzing means for analyzing a correlation state of the two or more image data when there is no fine particle and when there is the fine particle;
Threshold calculating means for calculating a threshold of brightness of the two or more image data;
Image edge extraction means for extracting an edge portion of the image data based on the threshold;
A diffraction circle extracting means for extracting a diffraction circle based on the image edge extracted by the image edge extracting means;
A circle radius detecting means for detecting a radius of the diffraction circle extracted by the diffraction circle extracting means;
Diffraction angle calculation means for calculating a diffraction angle based on the radius extracted by the circle radius detection means and the focal length of the optical system provided in the photographing means;
Have
In the observation process of the diffraction circle, the red laser light is emitted as the coherent light emitted from the light source, and the image element as the photographing unit including at least a blue filter and a green filter is irradiated,
The circle radius detection means includes
Corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter, a voltage output from the blue sensor and the green sensor of the image element is used to obtain a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed,
Event correlation image processing that subtracts red, green, and blue strong portions from the diffraction image to show the difference between the image with no fine particles and the image with fine particles, with the blue and green components emphasized Get an image,
The circle radius detection means includes
An image showing a difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles is expressed by an RGB color system represented by a set of numbers of three primary colors of R (red), G (green), and B (blue). The diffraction circle based on the image obtained by specifying the maximum value / minimum value of R to be selected, the maximum value / minimum value of G, the maximum value / minimum value of B, and adjusting to overlap the diffraction circle Measure the radius of
The particle size calculation means is characterized in that the radius and particle size of the fine particles are calculated based on the diffraction angle calculated by the diffraction angle calculation means.
コヒーレント光を出射する光源と、 A light source that emits coherent light;
微粒子を自然導入する前の前記コヒーレント光および自然導入された微粒子により前記コヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影手段と、 Imaging means for directly photographing the coherent light before naturally introducing the fine particles and the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the naturally introduced fine particles;
前記撮影手段で撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理手段と、 Image processing means for image processing the image data of the coherent light and diffracted / scattered light pattern imaged by the imaging means;
前記画像処理手段による画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出手段と A particle diameter calculating means for calculating a particle diameter of the fine particles based on an image processing result by the image processing means;
を備え、 With
前記画像処理手段は、 The image processing means includes
前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析手段と、 An image correlation analyzing means for analyzing a correlation state of the two or more image data when there is no fine particle and when there is the fine particle;
前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出手段と、 Threshold calculating means for calculating a threshold of brightness of the two or more image data;
前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出手段と、 Image edge extraction means for extracting an edge portion of the image data based on the threshold;
該画像エッジ抽出手段で抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出手段と、 A diffraction circle extraction means for extracting a diffraction circle based on the image edge extracted by the image edge extraction means;
該回折円抽出手段で抽出された回折円の半径を検出する円半径検出手段と、 A circle radius detecting means for detecting a radius of the diffraction circle extracted by the diffraction circle extracting means;
該円半径検出手段で抽出された半径と、前記撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出手段と、 Diffraction angle calculation means for calculating a diffraction angle based on the radius extracted by the circle radius detection means and the focal length of the optical system provided in the imaging means;
を有し、 Have
回折円の観察過程において、前記光源から出射される前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた前記撮影手段としての画像素子に照射し、In the observation process of the diffraction circle, red laser light as the coherent light emitted from the light source is irradiated to the image element as the photographing means including at least a blue filter and a green filter,
前記円半径検出手段は、 The circle radius detection means includes
前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得し、 Corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter, a voltage output from the blue sensor and the green sensor of the image element is used to obtain a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed,
前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行って、青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得し、 Event correlation image processing that subtracts red, green, and blue strong portions from the diffraction image to show the difference between the image with no fine particles and the image with fine particles, with the blue and green components emphasized Get an image,
前記円半径検出手段は、The circle radius detection means includes
前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｈ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現し、 An image showing the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles is expressed in the HSI color system represented by a set of three numbers of H (hue), S (saturation), and I (lightness). And
前記Ｈの最大値・最小値、前記Ｓの最大値・最小値、前記Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定し、 Specify the maximum value / minimum value of H, the maximum value / minimum value of S, and the maximum value / minimum value of I, and based on the image obtained by adjusting to overlap the diffraction circle, the diffraction circle Measure the radius,
前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする粒径測定システム。The particle size calculation means is characterized in that the radius and particle diameter of the fine particles are calculated based on the diffraction angle calculated by the diffraction angle calculation means.
前記円半径検出手段は、前記２以上の角回折円の円半径を検出し、
前記回折角算出手段は、前記２以上の角回折円について回折角を算出し、
前記粒径算出手段は、前記回折角算出手段で算出された角回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の粒径測定システム。 The diffraction circle extraction means extracts two or more diffraction circles,
The circular radius detecting means detects a circular radius of the two or more angular diffraction circles;
The diffraction angle calculation means calculates a diffraction angle for the two or more angular diffraction circles,
The said particle size calculation means calculates the radius and particle size of the said fine particle based on the angle diffraction angle calculated by the said diffraction angle calculation means, The said any one of Claim 1 to 3 characterized by the above-mentioned. The particle size measurement system described.
微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、
撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、
画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程と
を有し、
前記画像処理過程は、
前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、
前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、
前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、
抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、
抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、
抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程と、
を有し、
前記円半径検出過程は、
前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた画像素子に照射する過程と、
前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得する過程と、
前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行う過程と、
青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得する過程と、
前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の三原色の数字の組で表すＲＧＢ表色系で表現する過程と、
選択すべきＲの最大値・最小値、Ｇの最大値・最小値、Ｂの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定する過程と、
をさらに有し、
前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする粒径測定方法。 A particle size measuring method for measuring the particle size of fine particles of a subject,
An imaging process for directly photographing the coherent light before naturally introducing the fine particles and the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the naturally introduced fine particles,
An image processing process for image processing the image data of the captured coherent light and diffracted / scattered light pattern;
A particle size calculation process for calculating the particle size of the fine particles based on the image processing result,
The image processing process includes:
An image correlation analysis process for analyzing the correlation state of the two or more image data when there is no fine particle and when there is the fine particle;
A threshold calculation process for calculating a threshold of brightness of the two or more image data;
An image edge extraction process for extracting an edge portion of the image data based on the threshold;
A diffraction circle extraction process for extracting a diffraction circle based on the extracted image edge;
A circle radius detection process for detecting the radius of the extracted diffraction circle;
A diffraction angle calculation process for calculating a diffraction angle based on the extracted radius and the focal length of the optical system provided in the imaging means;
Have
The circle radius detection process includes:
Irradiating a red laser beam as the coherent light to an image element including at least a blue filter and a green filter;
Corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter, a process of obtaining a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed by a voltage output from a blue sensor and a green sensor included in the image element;
A process of performing event correlation image processing for subtracting a strong red, green, and blue portion from the diffraction image;
A process of acquiring an image showing a difference between an image in a state where there is no fine particle and an image in a state where there is a fine particle, in which the blue component and the green component are emphasized;
An image showing the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles is expressed by an RGB color system represented by a set of numbers of three primary colors of R (red), G (green), and B (blue). Process,
Specify the maximum value / minimum value of R to be selected, the maximum value / minimum value of G, and the maximum value / minimum value of B, and based on the image obtained by adjusting so as to overlap the diffraction circle, the diffraction circle Measuring the radius, and
Further comprising
In the particle size calculation process, a process of calculating a radius and a particle diameter of the fine particles based on the diffraction angle calculated in the diffraction angle calculation process is performed.
微粒子を自然導入する前のコヒーレント光および自然導入された微粒子によりコヒーレント光に生じた回折・散乱光を直接的に撮影する撮影過程と、 An imaging process for directly photographing the coherent light before naturally introducing the fine particles and the diffracted / scattered light generated in the coherent light by the naturally introduced fine particles,
撮影された前記コヒーレント光および回折・散乱光パターンの画像データを画像処理する画像処理過程と、 An image processing process for image processing the image data of the captured coherent light and diffracted / scattered light pattern;
画像処理結果に基いて前記微粒子の粒径を算出する粒径算出過程と A particle size calculation process for calculating the particle size of the fine particles based on the image processing results;
を有し、 Have
前記画像処理過程は、 The image processing process includes:
前記微粒子が無い場合と、有る場合の２以上の前記画像データの相関状態を解析する画像相関解析過程と、 An image correlation analysis process for analyzing the correlation state of the two or more image data when there is no fine particle and when there is the fine particle;
前記２以上の画像データの明るさの閾値を算出する閾値算出過程と、 A threshold calculation process for calculating a threshold of brightness of the two or more image data;
前記閾値に基いて前記画像データのエッジ部を抽出する画像エッジ抽出過程と、 An image edge extraction process for extracting an edge portion of the image data based on the threshold;
抽出された画像エッジに基いて、回折円を抽出する回折円抽出過程と、 A diffraction circle extraction process for extracting a diffraction circle based on the extracted image edge;
抽出された回折円の半径を検出する円半径検出過程と、 A circle radius detection process for detecting the radius of the extracted diffraction circle;
抽出された半径と、撮影手段が備える光学系の焦点距離とに基いて回折角を算出する回折角算出過程と、 A diffraction angle calculation process for calculating a diffraction angle based on the extracted radius and the focal length of the optical system provided in the imaging means;
を有し、 Have
前記円半径検出過程は、 The circle radius detection process includes:
前記コヒーレント光として赤色レーザ光を、ブルーフィルタおよびグリーンフィルタを少なくとも備えた画像素子に照射する過程と、Irradiating a red laser beam as the coherent light to an image device including at least a blue filter and a green filter;
前記ブルーフィルタおよび前記グリーンフィルタを透過した照射光量に対応して、前記画像素子が有する青センサおよび緑センサから出力される電圧により、青色成分と緑色成分が混じった回折像を取得する過程と、 Corresponding to the amount of irradiation light transmitted through the blue filter and the green filter, a process of obtaining a diffraction image in which a blue component and a green component are mixed by a voltage output from a blue sensor and a green sensor included in the image element;
前記回折像から赤、緑、青が強い部分を減算するイベント相関イメージ処理を行う過程と、 A process of performing event correlation image processing for subtracting a strong red, green, and blue portion from the diffraction image;
青色成分および緑色成分が強調された、微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を取得する過程と、 A process of acquiring an image showing a difference between an image in a state where there is no fine particle and an image in a state where there is a fine particle, in which the blue component and the green component are emphasized;
前記微粒子が無い状態の画像と微粒子が有る状態の画像の差分を示す画像を、Ｈ（色相），Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の３つの数字の組で表すＨＳＩ表色系で表現する過程と、 An image showing the difference between the image without the fine particles and the image with the fine particles is expressed in the HSI color system represented by a set of three numbers of H (hue), S (saturation), and I (lightness). The process of
前記Ｈの最大値・最小値、前記Ｓの最大値・最小値、前記Ｉの最大値・最小値を指定し、回折円に重なるように調整して得られた画像に基づいて前記回折円の半径を測定する過程と、 Specify the maximum value / minimum value of H, the maximum value / minimum value of S, and the maximum value / minimum value of I, and based on the image obtained by adjusting to overlap the diffraction circle, the diffraction circle Measuring the radius, and
をさらに有し、Further comprising
前記粒径算出過程は、前記回折角算出過程で算出された回折角に基いて前記微粒子の半径および粒径を算出する処理を行うことを特徴とする粒径測定方法。In the particle size calculation process, a process for calculating a radius and a particle diameter of the fine particles based on the diffraction angle calculated in the diffraction angle calculation process is performed.
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