アスベスト迅速検査システムの開発(分散染色分析法と画像処理技術の融合とその評価)

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アスベスト検査の迅速化・正確化を目的として本研究に取り組んだ。分散染色分析法により、顕微鏡に取り付けたデジタルカメラで写真を取り込み、以下示す手順で画像処理・解析を行った。1.Visual C++による画像処理アプリケーション(asbestos.exe)の開発および画像解析デジタルカメラの画像データ(JPEG)を256*192のBMPファイルに変換後(市販アプリケーションソフトを使用)、ファイル名を付けて保存する。そのファイルを使い、asbestos.exeにより、以下の手順で画像解析を行った。(1)カラー画像の取り込み(BMPファイルのヘッダを読み込み、カラー・白黒の判定等を行う)(2)ヒストグラムを作成し、閾値の推測(3)RGB閾値によりカラー分解を行い、特定のアスベスト(繊維状粒子)の抽出(4)カラー画像の白黒画像変換(階調値256)(5)2値化処理(閾値を128として各pixcelを、白(255)あるいは黒(0)に分ける)必要に応じ、収縮処理や膨張処理を行う(6)2値化画像のラベリングにより個々の繊維状粒子を抽出し、それぞれにファイル名を付けて保存(7)画像計測(7-1)ラベリングによって取り出した個々の繊維状粒子画像から面積・周囲長・重心等を求める(7-2)重心位置からの距離を計測(計算)することにより、繊維の長さ5μm以上、幅(直径)3μm以下、アスペクト比3以上の繊維状粒子を抽出し、個数を求め、含有率等を決定する2.今後の課題カラー分解における閾値決定の自動化染色分析法において、浸漬液の選択により青の強い画像を得ることができたが、繊維状粒子の外形線を描くために必要な閾値を決定するのが困難で、手作業となり、今後の課題となった。できるだけ連続的 に(自動で)画像処理ができるようなプログラムの構築を行う予定である。