JP2014202649A - 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム - Google Patents

微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】より簡便で非破壊的に溶液に含まれる微細藻類の濃度を測定する微細藻類の濃度決定方法、濃度決定装置およびプログラムを提供する。
【解決手段】微細藻類の溶液の画像を取得し(S1)、取得された画像に対して色情報を抽出する領域を設定し(S2)、設定された領域からから色情報を抽出し(S3)、抽出された色情報から微細藻類の生長状態を判定し(S4)、生長状態の判定結果に基づいて色情報と微細藻類の濃度との関係を選択し(S5)、抽出された色情報と選択された関係とに基づいて微細藻類の濃度を決定する(S6,S7)。これにより、微細藻類の溶液の画像から微細藻類の濃度を決定するので、微細藻類の溶液をサンプリングする必要がない。したがって、より簡便で非破壊的に微細藻類の濃度を決定することができる。
【選択図】 図1

Description

本発明は、微細藻類の濃度の決定方法、装置およびプログラムに関し、特に、微細藻類の濃度を非破壊的に決定する方法、装置およびプログラムに関する。
近年、地球温暖化を抑制するため、温室効果ガスの一つである二酸化炭素の排出量の削減が課題とされている。
二酸化炭素を削減する手段として、植物の光合成を利用する方法がある。植物の中でも、特に微細藻類は、陸生植物と比較して高い増殖力を有するため、有望な二酸化炭素の削減手段として注目されている。
例えば、油成分を内部で生成し蓄積する微細藻類を用いて、発電所や工場で二酸化炭素の排出量を抑えながら燃料を合成するプロセスが検討されているほか、微細藻類の光合成を利用した二酸化炭素の有効利用が研究されている。
ところで、微細藻類に吸収される二酸化炭素量は、微細藻類の増殖量、すなわち微細藻類が分散した液体(以下、「微細藻類の溶液」ということがある。)に含まれる微細藻類の量の割合(濃度)に依存する。このため、簡便な濃度の評価方法が求められている。
一般的に、微細藻類の増殖量を評価するには、微細藻類の溶液のうち、微細藻類を含む一定量の溶液をサンプリングし、その中に含まれる微細藻類を遠心分離機あるいはろ過等で分離して乾燥させ、その重量を測ることによって行われる。
また、より簡易な方法として、サンプリングされた微細藻類の溶液の吸光度を測定する方法もある(特許文献1)。吸光度は、溶液の透明度を反映する物理量であるため、ある波長における吸光度と乾燥重量の相関を予め求めておくことによって、測定した吸光度の値から乾燥重量を求めることが可能となる。
特開2000−050861号公報
しかしながら、上述した2つのいずれの方法も、微細藻類が繁殖しているサンプル(見本)から一定量の溶液を抽出する「サンプリング(抽出)」が必要となる。このサンプリングは、サンプルという、微細藻類が繁殖する生態系を侵食していることにほかならず、サンプルの量を減少させるばかりか、雑菌等の混入によりサンプリングの前後で生態系を変化させてしまう恐れがある。
また、増殖速度を求めるためには、一定時間ごとに乾燥重量を測りその差をとるのが一般的であるが、上述したサンプリングを行って分離・乾燥または吸光度測定を実行するといった作業を繰り返し行うことは、作業者にとって大きな負担となる。
そこで、本発明は、より簡便で非破壊的に溶液に含まれる微細藻類の濃度を測定する微細藻類の濃度決定方法、濃度決定装置およびプログラムを提供することを目的とする。
上述したような課題を解決するために、本発明に係る微細藻類の濃度決定方法は、微細藻類の溶液の画像を取得する画像取得ステップと、この画像取得ステップで取得した微細藻類の溶液の画像から微細藻類の溶液の色に関する情報を抽出する色情報抽出ステップと、この色情報抽出ステップで抽出した色に関する情報に基づいて、微細藻類の生長状態を判定する判定ステップと、この判定ステップで判定した微細藻類の生長状態に基づいて、色に関する情報と微細藻類の濃度との関係を選択する選択ステップと、この選択ステップで選択された関係と、抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて微細藻類の濃度を決定する決定ステップとを有することを特徴とするものである。
上記微細藻類の濃度決定方法において、選択ステップは、微細藻類の生長状態に対応する、微細藻類の濃度と色に関する情報とを関係づける検量線を選択し、決定ステップは、検量線と、抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて微細藻類の濃度を決定するようにしてもよい。
また、上記微細藻類の濃度測定方法において、判定ステップは、微細藻類の溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長している第1の状態、または、微細藻類の溶液の色が不均一な状態で微細藻類が生長している第2の状態の何れであるかを判定し、選択ステップは、判定ステップにより、微細藻類の生長状態が第1の状態であると判定されると、第1の状態に応じて作成された検量線を選択し、判定ステップにより、微細藻類の生長状態が第2の状態であると判定されると、第2の状態に応じて作成された検量線を選択するようにしてもよい。
また、上記微細藻類の濃度決定方法において、色情報抽出ステップは、画像に対してRGB解析を行い、RGB色空間を構成するパラメータの値を抽出し、決定ステップは、色情報抽出ステップで抽出したR成分またはB成分のパラメータの値と、検量線とに基づいて、微細藻類の溶液の濃度を決定するようにしてもよい。
ここで、判定ステップは、色情報抽出ステップで抽出したパラメータの値に基づいて作成したR成分、G成分およびB成分のうち少なくとも1つの階調の頻度分布に基づいて、微細藻類の生長状態を判定するようにしてもよい。
また、上記微細藻類の濃度決定方法において、色情報抽出ステップは、画像に対してRGB解析を行い、RGB色空間を構成するパラメータの値を抽出し、判定ステップは、色情報抽出ステップで抽出したパラメータの値に基づいて作成したR成分、G成分およびB成分のうち少なくとも1つの階調の頻度分布に基づいて、微細藻類の生長状態を判定するようにしてもよい。
また、本発明に係る微細藻類の濃度決定装置は、微細藻類の溶液の画像を取得する画像取得部と、この画像取得部が取得した微細藻類の溶液の画像から微細藻類の溶液の色に関する情報を抽出する色情報抽出部と、この色情報抽出部が抽出した色に関する情報に基づいて、微細藻類の生長状態を判定する判定部と、この判定部で判定した微細藻類の生長状態に基づいて、色に関する情報と微細藻類の濃度との関係を選択する選択部と、この選択部が選択した関係と、抽出部が抽出した色に関する情報とに基づいて微細藻類の濃度を決定する決定部とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを上記微細藻類の濃度決定装置として機能させるものである。
本発明によれば、微細藻類の溶液の画像から微細藻類の濃度を決定するので、微細藻類の溶液をサンプリングする必要がない。したがって、より簡便で非破壊的に微細藻類の濃度を決定することができる。
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定方法の手順を示すフローチャートである。 図2は、本発明の第1の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定方法における色情報取得手順の詳細を示すフローチャートである。 図3は、溶液の色が均一な生長初期の微細藻類の溶液を撮影した画像にRGB解析を行うことにより取得したR成分、G成分およびB成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図4は、溶液の色が均一な生長中期の微細藻類の溶液を撮影した画像にRGB解析を行うことにより取得したR成分、G成分およびB成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図5は、溶液の色が均一な生長後期の微細藻類の溶液を撮影した画像にRGB解析を行うことにより取得したR成分、G成分およびB成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図6は、溶液の色が均一な生長終期の微細藻類の溶液を撮影した画像にRGB解析を行うことにより取得したR成分、G成分およびB成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図7は、溶液の色が不均一な生長終期の微細藻類の溶液を撮影した画像にRGB解析を行うことにより取得したR成分、G成分およびB成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図8は、図7のR成分をピーク分離した結果を示すグラフである。 図9は、本発明の第2の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定装置の構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
なお、「藻類」とは、一般に、光合成を行う生物のうち、陸上植物(コケ植物、シダ植物、種子植物)を除いたものの総称であり、このうち拡大鏡を使わなければ見えないような小さな藻類を「微細藻類」と呼ぶ。本明細書においては、「微細藻類」は、水等の培地に分散可能な大きさを有する藻類を指すものとする。いわゆる植物プランクトンは微細藻類の一例である。また、微細藻類が培地中に分散したものを「微細藻類の溶液」と呼ぶ。
また、微細藻類の溶液(サンプル)は、例えばフラスコなど透明な材料からなる容器に貯留されている。この容器に自然光または照明光を照射しかつ二酸化炭素を含むガスを通気させて、微細藻類に光合成をさせることにより、微細藻類は培養されている。本発明の各実施の形態は、そのように培養された状態の微細藻類の溶液を対象としている。
[第1の実施の形態]
本発明の第1の実施の形態に係る微細藻類濃度決定方法は、図1に示すように、(1)微細藻類の溶液の画像を取得する画像取得ステップS1と、(2)取得された画像に対して色情報を抽出する領域を設定する領域設定ステップS2と、(3)設定された領域からから色情報を抽出する色情報抽出ステップS3と、(4)抽出された色情報から微細藻類の生長状態を判定する判定ステップS4と、(5)色に関する情報と微細藻類の濃度との関係を選択する選択ステップS5と、(6)微細藻類の濃度を決定する決定ステップS6,S7とからなる。
(1)画像取得ステップS1
画像取得ステップS1は、容器内で培養されている微細藻類の溶液(サンプル)を、容器のままデジタルカメラ等の撮像機器によって撮影した画像を取得するステップである。
サンプルを収容する容器は、例えばフラスコを構成するガラス等など、微細藻類の生長に必要な太陽光が透過する透明な材料からできていることが望ましい。
微細藻類の溶液を撮影する際には、撮影環境の影響を少なくするために照明器具の配置を毎回同じにすることが望ましい。撮影環境が変わってしまうような場合は、影時にサンプルの横に色見本(例えば,白,黄,赤の3種)を置いておき、一緒に撮影することにより後で補正するようにしてもよい。
(2)領域設定ステップS2
領域設定ステップS2は、画像取得ステップS1において取得した画像から色情報を抽出する領域を設定するステップである。
後述する色情報抽出ステップS3において、色情報を抽出する際には、撮影環境の影響を少なくするために、曲面など微細藻類を培養する容器の変形箇所が画像に含まれないようにすることが望ましい。そこで、モニタ上で、取得した画像のうち変形箇所を除く微細藻類の溶液が写っている所定の領域(微細藻類の溶液が写っている部分の一部または全部)を指定し、この領域を色情報を抽出する領域を設定する。
(3)色情報抽出ステップS3
色情報抽出ステップS3は、領域設定ステップS2において設定された領域の画像の色に関する情報(色情報)を抽出するステップである。
画像の色情報としては、様々な色空間を構成するパラメータの値を用いることができる。色空間を構成するパラメータとしては、例えば、RGB(またはRGBカラーモデル)の「赤(R:Red)」、「緑(G:Green)」、「青(B:Blue)」や、HSVモデル(HSBモデルとも呼ばれる。)の「色相(Hue)」、「彩度(Saturation・Chroma)」、「明度(Brightness・Lightness・Value)」、HLSモデルの「色相(Hue)」、「彩度(Saturation)」、「輝度(Lightness/Luminance または Intensity)」などが挙げられる。
RGB等の色情報は、例えばフォトショップ(登録商標)などの画像処理用ソフトウエアをインストールすることによって画像処理装置として機能するコンピュータで、撮像機器によって撮影された画像データに画像処理を行うことにより得ることができる。
色情報の抽出について、RGBによる解析を例に、図2を参照してさらに詳しく説明する。
まず、指定された領域内の画素ごとに、R,G,Bそれぞれの色成分の階調(例えば0から255の256段階)を取得する(S3−1)。次に、その領域内の画素の、R,G,Bそれぞれの階調の頻度分布を取得する(S3−2)。この頻度分布としては、図3〜図7に示すような各階調の頻度をビンで表したヒストグラムや、各階調の頻度の度数を結んだグラフ等で表すことができる。
(4)判定ステップS4
判定ステップS4は、色情報抽出ステップS3で抽出した色情報に基づいてサンプルに含まれる微細藻類の生長状態を判定するステップである。
図3〜図6は、色が均一な微細藻類の溶液の画像から抽出した色情報に基づくヒストグラムであり、図3は生長初期、図4は生長中期、図5は生長後期、図6は生長終期である。一方、図7は、色が不均一な生長終期の微細藻類の溶液の画像から抽出した色情報に基づくヒストグラムである。
微細藻類の溶液の色は、微細藻類が生長するにつれて変化する。生長の初期から後期にかけては、溶液の色は均一である。ところが、生長の終期には、微細藻類の生長が進むために微細藻類が凝縮されて深緑から黒色上の固体様成分が生成される場合があり、このようなときには溶液の色が不均一になる。
微細藻類の溶液の色の相違は、頻度分布の形状にも現れる。微細藻類の溶液の色が均一の場合は、図3〜図6に示すように、R,G,Bの頻度分布がほぼ左右対称な形状となる。一方、微細藻類の溶液の色が不均一な場合には、B成分の頻度分布には複数のピークが現れ、R成分の頻度分布は左右非対称な形状となる。例えば、図7に示すヒストグラムの場合、B成分は、0と5の階調にピークが存在する。図7に示すR成分についてピーク分離を行った結果を図8に示す。ここで、ピーク分離は、RGBの色情報を得る場合と同様、公知のピーク分離(波長分離)解析ソフトウェアをインストールすることによって画像解析装置として機能するコンピュータで、上記頻度分布に画像解析処理を行うことにより得ることができる。この図8によれば、R成分のグラフRはR1、R2、R3にピークを持つ3つの成分に分離される。このように複数のピークが検出されることは、R成分の頻度分布が左右非対称であることを意味している。
このように、微細藻類の生長状態は頻度分布の形状に現れる。そこで、頻度分布の形状が左右対称の場合には、固体様成分が生成されずに生長している、すなわち、微細藻類の溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長していると判定する。一方、頻度分布の形状が左右非対称の場合には、固体様成分が生成されている、すなわち、微細藻類の溶液の色が不均一な状態で生長していると判定する。
(5)選択ステップS5
選択ステップS5は、判定ステップS4の判定結果に基づいて、色情報と微細藻類の濃度との関係を選択するステップである。
判定ステップS4において微細藻類の溶液の色が均一と判定された場合には、溶液の色が均一な状態における色情報と微細藻類の濃度との関係を選択する。
一方、判定ステップS4において微細藻類の溶液の色が不均一と判定された場合には、溶液の色が不均一な状態における色情報と微細藻類の濃度との関係を選択する。
色情報と微細藻類の濃度との関係は、決定ステップS5に先だち後述する方法によって予め求めておく。
<溶液の色が均一な場合における色情報と微細藻類の濃度との関係の求め方>
色情報と微細藻類の濃度との関係は、溶液の色が均一で、かつ、濃度が既知の微細藻類の溶液(サンプル)の入った容器を複数用意し、それらの容器を撮影した画像の所定領域(微細藻類の溶液が写っている部分の一部または全部)におけるR、G、Bの階調の平均値等を求め、その値と微細藻類の濃度を関連付けることにより取得する。このような関係は、例えば、検量線や対照表といった形式で表現することができる。
サンプルの濃度は、例えば、公知の吸光法等によって求めることができる。また、濃度が既知のサンプルを用意する代わりに、サンプルの入った容器を撮影した後にその容器内の微細藻類を分離乾燥し、その重量を計測することによって、撮影後に濃度を求めるようにしてもよい。
また、所定の体積のサンプルの乾燥重量を、濃度とともに、または濃度に代えて、色情報と関係づけておくことによって、画像の色情報から所定の容積の容器に収容された微細藻類の乾燥重量を決定することもできる。
なお、色情報と微細藻類の濃度との関係を求めるときに用いる容器と、本実施の形態に係る方法によって濃度を決定するときに用いる容器とは、その大きさ、形状、材質(透明な材質から形成されていることが望ましい。)等が同じ、同種類のものであることが望ましい。さらに、色情報と微細藻類の濃度との関係を求めるときの撮影条件と本実施の形態に係る方法によって濃度を決定するときの撮影条件もできるだけ近いものとすることが望ましい。
<溶液の色が不均一な場合における色情報と微細藻類の濃度との関係の求め方>
色情報と微細藻類の濃度との関係を求める場合、まず、溶液の色が不均一で、かつ、濃度が既知の微細藻類の溶液(サンプル)の入った容器を複数用意し、それらの容器を撮影した画像の所定領域(微細藻類の溶液が写っている部分の一部または全部)から色情報を抽出してRおよびBの階調の頻度を取得する。
次に、取得した頻度の度数を結ぶグラフを作成し、このB成分のグラフが複数のピークを有しかつR成分のグラフの形状が左右対称でないことを確認する。これは、上述したように溶液の色が不均一の場合には、B成分の頻度分布は複数のピークを有し、かつ、R成分の頻度分布が左右非対称となるからである。
次に、R成分およびB成分の頻度分布に対してピーク分離を行い、各ピークに対応する階調の頻度の比を算出する。そして、この比と微細藻類の濃度を関連付け、これを色情報と微細藻類の濃度との関係として取得する。このような関係は、例えば、検量線や対照表といった形式で表現することができる。
例えば、図7に示すB成分の頻度分布の場合、0と5の階調にピークが存在する。そこで、0の階調と5の階調の頻度の比と、微細藻類の濃度とを関連付け、情報と微細藻類の濃度との関係とする。
なお、サンプルの濃度は、上述した溶液の色が均一な場合の関係を求める場合で説明した方法と同じ方法により取得することができる。
(6)決定ステップS6,S7
決定ステップS6,S7は、色情報抽出ステップS3において抽出した色情報と、選択ステップS5において選択した関係とに基づいて、微細藻類の濃度を決定するステップである。判定ステップS4において微細藻類の溶液の色が均一と判定された場合には決定ステップS6、微細藻類の溶液の色が不均一と判定された場合には決定ステップS7の処理が行われる。
(6−1)決定ステップS6
決定ステップS6は、判定ステップS4において微細藻類の溶液の色が均一と判定された場合、色情報抽出ステップS3において抽出した色情報と、選択ステップS5において選択した色情報と微細藻類の濃度との関係に基づいて、容器内で培養されているサンプルの濃度を決定するステップである。
色情報と微細藻類の濃度との関係は、上述したように溶液の色が均一な状態における関係である。
色情報は、色情報抽出ステップS3で抽出したR,G,Bそれぞれの色成分の階調から平均値を算出し、この平均値を用いる。
算出したR,G,Bの階調の平均値を、上述した溶液の色が均一な状態における色情報と微細藻類の濃度との関係に当てはめることによって、容器に入った微細藻類のサンプルの濃度を決定することができる。
(6−2)決定ステップS7
決定ステップS7は、判定ステップS4において微細藻類の溶液の色が不均一と判定された場合、色情報抽出ステップS3において抽出した色情報と、選択ステップS5において選択した色情報と微細藻類の濃度との関係に基づいて、容器内で培養されているサンプルの濃度を決定するステップである。
色情報と微細藻類の濃度との関係は、上述したように溶液の色が不均一な状態における関係である。
色情報は、色情報抽出ステップS3において抽出された頻度分布に対してピーク分離を行い、検出した各ピークの階調における頻度の比を用いる。
取得した頻度の比を、上述した上述した溶液の色が不均一な状態における色情報と微細藻類の濃度との関係に当てはめることによって、容器に入った微細藻類のサンプルの濃度を決定することができる。
以上説明したように、本実施の形態によれば、微細藻類の溶液の画像から微細藻類の濃度を決定するので、微細藻類の溶液をサンプリングする必要がない。したがって、より簡便で非破壊的に微細藻類の濃度を決定することができる。
[第2の実施の形態]
次に本発明の第2の実施の形態に係る微細藻類濃度決定装置について図9を参照して説明する。
<装置の構成>
本実施の形態に係る微細藻類濃度決定装置は、カメラ等によって撮影された培地中の微細藻類の画像からその濃度や乾燥重量を出力する装置である。この装置は、CPU(中央処理装置)や記憶装置とからなるコンピュータ・ハードウェア装置と、各種ハードウェア装置を制御するコンピュータ・プログラムとによって構成される。
図9に、本実施の形態に係る微細藻類濃度決定装置の機能ブロック図を示す。
本実施の形態に係る微細藻類濃度決定装置は、カメラ10と接続可能なインターフェース部20と、装置の動作を制御する制御部21と、キーボードやマウス、モニタ等から構成される入出力部30と接続されるインターフェース部22と、コンピュータを微細藻類濃度決定装置として動作させるコンピュータ・プログラムを記憶したプログラム記憶部23と、カメラ10によって撮影され、インターフェース部20を介して取り込まれた画像を記憶する画像記憶部24と、後述する色情報抽出部21aによって抽出された画像の色情報を記憶する色情報記憶部25と、色情報と微細藻類の濃度との関係とを記憶した関係記憶部26と、これらの構成要素間におけるデータおよび制御情報の通り道となるバス27とを備えている。
ここで制御部21は、プログラム記憶部23に記憶されたコンピュータ・プログラムによって、画像記憶部24に取り込まれた画像の色情報を抽出して色情報記憶部25に記憶する色情報抽出部21aと、色情報記憶部25に記憶された色情報に基づいてカメラ10によって撮影された微細藻類の溶液(サンプル)の生長状態を判定する判定部21bと、この判定部21bで判定された生長状態に基づいて関係記憶部26に記憶された関係を選択する選択部21cと、この選択部21cで選択された関係に基づいて微細藻類の溶液(サンプル)の濃度や乾燥重量を決定する決定部21dとを含んでいる。
また、関係記憶部26は、色情報と微細藻類の濃度の関係として、溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長している場合と、溶液の色が不均一な状態で微細藻類が生長している場合という2つの関係について予め記憶している。均一な状態における色情報と微細藻類の濃度の関係は、RとBの頻度分布の平均値と濃度との関係からなる。一方、不均一な状態における色情報と微細藻類の濃度の関係は、ピークの階調の頻度の比と濃度との関係からなる。このような関係は、例えば、テーブル形式で記憶しておいてもよいが、関係を近似した多項式を関数として記憶しておいてもよい。
<装置の動作>
上述した微細藻類濃度決定装置を用いて、次のようにして濃度を決定することができる。
まず、カメラ10によって、微細藻類を培養している容器(例えば、三角フラスコを撮影する。このカメラ10は、各画素について、色空間を構成するパラメータの値(例えば、RGBそれぞれの輝度信号)を画像データとして出力する装置である。
このようなカメラ10は、微細藻類濃度決定装置に内蔵され、インターフェース部20と常時接続されていてもよいし、市販のデジタルカメラのように、微細藻類濃度決定装置と別体であってもよい。別体の場合、画像データは、ケーブルやインターネットなどのネットワークを介して、インターフェース部20に送信される。
カメラ10によって撮影された画像のデータは、インターフェース部20を介して、画像記憶部24に転送される。
次に、画像記憶部24に記憶された画像をモニタ(入出力部)30に表示して、色情報を抽出すべき領域を利用者に指定させる。利用者は、入出力部30を構成するマウス等を操作して、画像のうち微細藻類が写っている領域を色情報を抽出すべき領域として指定する。なお、微細藻類を培養する容器の形状がほぼ一定であれば、微細藻類が写っている領域を自動で抽出するようにしてもよい。
また、サンプルとともに色見本も一緒に撮影した場合は、微細藻類が写っている領域のみならず、色見本の領域も指定する。
画像中、微細藻類が写っている領域が指定されたならば、その領域内の色情報を抽出する。色情報としては、様々な色空間を構成するパラメータの値を用いることができるが、本実施の形態においては、第1の実施の形態と同様に、RGB色空間モデルのRGBパラメータのうち、特にRとBの階調から頻度分布を抽出するものとして、詳細な説明は省略する。
このようにして抽出された色情報は、色情報記憶部25に記憶される。
このようにして色情報が抽出されると、判定部21bは、色情報記憶部25に記憶された頻度分布に対してピーク分離を行い、それぞれ複数のピークが検出されるか否かを確認する。このピーク分離は、上述した第1の実施の形態と同様に、ピーク分離プログラムを用いて行うことができる。また、ピーク分離は、R,G,Bのうち少なくとも1つの色成分に対して行えばよいが、RとGの頻度分布に対して行うことがより望ましい。
複数のピークが検出されなかった場合、判定部21bは、サンプルが溶液の色が均一な状態で生長していると判定する。一方、複数のピークが検出された場合、判定部21bは、サンプルが溶液の色が不均一な状態で生長していると判定する。
サンプルの生長状態が判定されると、選択部21cは、その生長状態に基づいて関係記憶部26から関係を抽出する。
色が均一な状態で微細藻類が生長していると判定された場合には、選択部21cは、関係記憶部26から溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長している場合に対応する色情報と微細藻類の濃度の関係を抽出する。
一方、色が不均一な状態で微細藻類が生長していると判定された場合には、選択部21cは、関係記憶部26から溶液の色が不均一な状態で微細藻類が生長している場合に対応する色情報と微細藻類の濃度の関係を抽出する。
色情報と微細藻類の濃度の関係が選択されると、決定部21dは、その関係と、色情報記憶部25に記憶された色情報とに基づいて、容器内で培養されているサンプルの濃度を決定する。
判定部21bによりサンプルが溶液の色が均一な状態で生長していると判定された場合、決定部21dは、色情報記憶部25に記憶されたRまたはBの頻度分布から平均値を算出する。そして、抽出された色情報と微細藻類の濃度の関係に対して算出した平均値を当てはめて演算し、微細藻類の濃度を決定する。
一方、判定部21bによりサンプルが溶液の色が不均一な状態で生長していると判定された場合、決定部21dは、色情報記憶部25に記憶されたRまたはBの頻度分布に対してピーク分離を行い、検出したピークの階調における頻度の比を算出する。そして、抽出された色情報と微細藻類の濃度の関係に対して算出した比を当てはめて演算し、微細藻類の濃度を決定する。
このようにして得られた微細藻類の濃度をカメラ10で撮影したサンプルの濃度としてモニタ(入出力部)30に表示させる。
なお、微細藻類の濃度としては、重量濃度(g/L)もしくは細胞濃度(個/L)、またはこれらの両方を出力するようにしてもよい。また、培養されるサンプルの体積が一定であれば、乾燥重量を決定して出力するようにしてもよい。
以上のように、本実施の形態にかかる微細藻類濃度決定装置によれば、微細藻類の溶液を容器ごと撮影した画像から微細藻類の濃度を決定するので、容器内の溶液(サンプル)の一部をサンプリングすることがない。したがって、サンプリングによるサンプルの減少を避けることができる。さらに、容器を開けることなく、非破壊的に微細藻類の濃度を決定することができるので、手間が省けるだけではなく、雑菌の混入を避けることができるので、微細藻類が繁殖する生態系を変化させてしまう恐れがない。
なお、本実施の形態において、決定部21dは、色情報と微細藻類の濃度の関係に当てはめる平均値または比を、RまたはBの何れか一方の情報を用いる場合を例に説明したが、RおよびBの両方の情報を用いるようにしてもよい。
また、第1,第2の実施の形態においては、色情報として、RGB色空間モデルのRGBパラメータ値を例に説明したが、RGB色空間に代えて他の色空間モデルを用いてもよい。また、複数の色空間モデルを用いて微細藻類の濃度を決定するようにすれば、より高い精度で濃度を決定することができる。
本発明は、微細藻類の濃度や増殖速度の測定に利用することができる。
10…カメラ、20,22…インターフェース部、21…制御部、21a…色情報抽出部、21b…判定部、21c…選択部、21d…決定部、23…プログラム記憶部、24…画像記憶部、25…色情報記憶部、26…関係情報記憶部、27…バス、30…入出力部。

Claims (8)

  1. 微細藻類の溶液の画像を取得する画像取得ステップと、
    この画像取得ステップで取得した前記微細藻類の溶液の画像から前記微細藻類の溶液の色に関する情報を抽出する色情報抽出ステップと、
    この色情報抽出ステップで抽出した色に関する情報に基づいて、前記微細藻類の生長状態を判定する判定ステップと、
    この判定ステップで判定した前記微細藻類の生長状態に基づいて、色に関する情報と前記微細藻類の濃度との関係を選択する選択ステップと、
    この選択ステップで選択された前記関係と、前記抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて前記微細藻類の濃度を決定する決定ステップと
    を有することを特徴とする微細藻類の濃度決定方法。
  2. 請求項1記載の微細藻類の濃度決定方法において、
    前記選択ステップは、前記微細藻類の生長状態に対応する、前記微細藻類の濃度と前記色に関する情報とを関係づける検量線を選択し、
    前記決定ステップは、前記検量線と、前記抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて前記微細藻類の濃度を決定する
    ことを特徴とする微細藻類の濃度測定方法。
  3. 請求項2記載の微細藻類の濃度決定方法において、
    前記判定ステップは、前記微細藻類の溶液の色が均一な状態で前記微細藻類が生長している第1の状態、または、前記微細藻類の溶液の色が不均一な状態で前記微細藻類が生長している第2の状態の何れであるかを判定し、
    前記選択ステップは、
    前記判定ステップにより、前記微細藻類の生長状態が前記第1の状態であると判定されると、前記第1の状態に応じて作成された前記検量線を選択し、
    前記判定ステップにより、前記微細藻類の生長状態が前記第2の状態であると判定されると、前記第2の状態に応じて作成された前記検量線を選択する
    ことを特徴とする微細藻類の濃度決定方法。
  4. 請求項2または3記載の微細藻類の濃度測定方法において、
    前記色情報抽出ステップは、前記画像に対してRGB解析を行い、RGB色空間を構成するパラメータの値を抽出し、
    前記決定ステップは、前記抽出ステップで抽出した前記R成分または前記B成分の前記パラメータの値と、前記検量線とに基づいて、前記微細藻類の溶液の濃度を決定する
    ことを特徴とする微細藻類の濃度測定方法。
  5. 請求項4記載の微細藻類の濃度決定方法において、
    前記判定ステップは、前記抽出ステップで抽出した前記パラメータの値に基づいて作成したR成分、G成分およびB成分のうち少なくとも1つの階調の頻度分布に基づいて、前記微細藻類の生長状態を判定する
    ことを特徴とする微細藻類の濃度決定方法。
  6. 請求項1乃至3の何れか1項に記載の微細藻類の濃度決定方法において、
    前記色情報抽出ステップは、前記画像に対してRGB解析を行い、RGB色空間を構成するパラメータの値を抽出し、
    前記判定ステップは、前記抽出ステップで抽出した前記パラメータの値に基づいて作成したR成分、G成分およびB成分のうち少なくとも1つの階調の頻度分布に基づいて、前記微細藻類の生長状態を判定する
    ことを特徴とする微細藻類の濃度決定方法。
  7. 微細藻類の溶液の画像を取得する画像取得部と、
    この画像取得部が取得した前記微細藻類の溶液の画像から前記微細藻類の溶液の色に関する情報を抽出する色情報抽出部と、
    この色情報抽出部が抽出した色に関する情報に基づいて、前記微細藻類の生長状態を判定する判定部と、
    この判定部で判定した前記微細藻類の生長状態に基づいて、色に関する情報と前記微細藻類の濃度との関係を選択する選択部と、
    この選択部が選択した前記関係と、前記抽出部が抽出した色に関する情報とに基づいて前記微細藻類の濃度を決定する決定部と
    を備えることを特徴とする微細藻類の濃度決定装置。
  8. コンピュータを請求項7記載の微細藻類の濃度決定装置として機能させるためのプログラム。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017032418A (ja) * 2015-08-01 2017-02-09 独立行政法人国立高等専門学校機構 光学測定装置
WO2017114439A1 (zh) * 2015-12-28 2017-07-06 清华大学深圳研究生院 基于图像处理的硅橡胶表面藻类生长程度测量方法及装置
JP2017203652A (ja) * 2016-05-10 2017-11-16 株式会社Msテクノロジー 色彩測定装置および色彩測定方法
KR20180112277A (ko) * 2017-04-03 2018-10-12 한국외국어대학교 연구산학협력단 이미지 프로세싱을 이용한 녹조 측정 장치 및 방법
ES2685220R1 (es) * 2017-03-30 2018-11-14 Universidade De Vigo Método para la estimación del crecimiento microalgal
JP2019020343A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 富士通株式会社 乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置
JP2019020337A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 富士通株式会社 乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置
CN109612945A (zh) * 2019-01-10 2019-04-12 深圳市周行环保科技有限公司 一种快速检测水中藻类含量的方法
WO2021115239A1 (zh) * 2019-12-11 2021-06-17 上海睿钰生物科技有限公司 藻类分析方法
US12123838B2 (en) 2019-12-11 2024-10-22 Shanghai Ruiyu Biotech Co., Ltd. Method for analysis of algae

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58178243A (ja) * 1982-04-12 1983-10-19 Meidensha Electric Mfg Co Ltd 光学式懸濁物質濃度測定装置
JPH06261793A (ja) * 1993-03-16 1994-09-20 Kawasaki Heavy Ind Ltd 微細藻類増殖量測定方法及び装置
JPH11221070A (ja) * 1998-02-03 1999-08-17 Hakuju Inst For Health Science Co Ltd 微生物などの検査方法およびその装置
US6567537B1 (en) * 2000-01-13 2003-05-20 Virginia Commonwealth University Method to assess plant stress using two narrow red spectral bands
JP2008175537A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Satake Corp 作物情報を算出するリモートセンシングにおける検量線の作成方法
JP2011182731A (ja) * 2010-03-10 2011-09-22 Incorporated Educational Institution Meisei 藻類増殖量自動測定装置
US20130030715A1 (en) * 2011-07-29 2013-01-31 Honeywell Asca Inc. Apparatus and method for monitoring autotroph cultivation
WO2013033080A1 (en) * 2011-08-29 2013-03-07 Wayne State University Device and method for optimizing photobiological processes

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58178243A (ja) * 1982-04-12 1983-10-19 Meidensha Electric Mfg Co Ltd 光学式懸濁物質濃度測定装置
JPH06261793A (ja) * 1993-03-16 1994-09-20 Kawasaki Heavy Ind Ltd 微細藻類増殖量測定方法及び装置
JPH11221070A (ja) * 1998-02-03 1999-08-17 Hakuju Inst For Health Science Co Ltd 微生物などの検査方法およびその装置
US6567537B1 (en) * 2000-01-13 2003-05-20 Virginia Commonwealth University Method to assess plant stress using two narrow red spectral bands
JP2008175537A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Satake Corp 作物情報を算出するリモートセンシングにおける検量線の作成方法
JP2011182731A (ja) * 2010-03-10 2011-09-22 Incorporated Educational Institution Meisei 藻類増殖量自動測定装置
US20130030715A1 (en) * 2011-07-29 2013-01-31 Honeywell Asca Inc. Apparatus and method for monitoring autotroph cultivation
WO2013033080A1 (en) * 2011-08-29 2013-03-07 Wayne State University Device and method for optimizing photobiological processes

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017032418A (ja) * 2015-08-01 2017-02-09 独立行政法人国立高等専門学校機構 光学測定装置
WO2017114439A1 (zh) * 2015-12-28 2017-07-06 清华大学深圳研究生院 基于图像处理的硅橡胶表面藻类生长程度测量方法及装置
JP2017203652A (ja) * 2016-05-10 2017-11-16 株式会社Msテクノロジー 色彩測定装置および色彩測定方法
ES2685220R1 (es) * 2017-03-30 2018-11-14 Universidade De Vigo Método para la estimación del crecimiento microalgal
KR20180112277A (ko) * 2017-04-03 2018-10-12 한국외국어대학교 연구산학협력단 이미지 프로세싱을 이용한 녹조 측정 장치 및 방법
KR101924412B1 (ko) * 2017-04-03 2019-02-27 한국외국어대학교 연구산학협력단 이미지 프로세싱을 이용한 녹조 측정 장치 및 방법
JP2019020343A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 富士通株式会社 乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置
JP2019020337A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 富士通株式会社 乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置
CN109612945A (zh) * 2019-01-10 2019-04-12 深圳市周行环保科技有限公司 一种快速检测水中藻类含量的方法
WO2021115239A1 (zh) * 2019-12-11 2021-06-17 上海睿钰生物科技有限公司 藻类分析方法
US11573187B2 (en) 2019-12-11 2023-02-07 Shanghai Ruiyu Biotech Co., Ltd. Method for analysis of algae
US12123838B2 (en) 2019-12-11 2024-10-22 Shanghai Ruiyu Biotech Co., Ltd. Method for analysis of algae

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