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 PDFInfo
- Publication number
- JP2014202649A JP2014202649A JP2013080158A JP2013080158A JP2014202649A JP 2014202649 A JP2014202649 A JP 2014202649A JP 2013080158 A JP2013080158 A JP 2013080158A JP 2013080158 A JP2013080158 A JP 2013080158A JP 2014202649 A JP2014202649 A JP 2014202649A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- microalgae
- concentration
- color
- solution
- color information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 claims abstract description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 37
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 26
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims 1
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 14
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 13
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 7
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 4
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 4
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 239000012780 transparent material Substances 0.000 description 3
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 2
- 238000012258 culturing Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000227166 Harrimanella hypnoides Species 0.000 description 1
- 241000592344 Spermatophyta Species 0.000 description 1
- 238000011481 absorbance measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
【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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Claims (8)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013080158A JP5990127B2 (ja) | 2013-04-08 | 2013-04-08 | 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013080158A JP5990127B2 (ja) | 2013-04-08 | 2013-04-08 | 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014202649A true JP2014202649A (ja) | 2014-10-27 |
JP5990127B2 JP5990127B2 (ja) | 2016-09-07 |
Family
ID=52353196
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013080158A Expired - Fee Related JP5990127B2 (ja) | 2013-04-08 | 2013-04-08 | 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5990127B2 (ja) |
Cited By (10)
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)
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 |
-
2013
- 2013-04-08 JP JP2013080158A patent/JP5990127B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
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)
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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5990127B2 (ja) | 2016-09-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5990127B2 (ja) | 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム | |
JP7176604B2 (ja) | スペクトル型フローサイトメータシステム、情報処理装置および情報処理方法 | |
CA2936961C (en) | A system and method for image acquisition using supervised high quality imaging | |
JP5800234B2 (ja) | 微細藻類濃度決定方法 | |
KR101776355B1 (ko) | 광학 검사 파라미터를 설정하는 장치 및 방법 | |
JP6523063B2 (ja) | 微細藻類成分量測定方法およびその装置 | |
CN106846295B (zh) | 土壤有机质的测定方法和装置 | |
CN106530346A (zh) | 一种柏科植物冠形图像分析方法 | |
US20220270206A1 (en) | Devices, systems and methods for digital image analysis | |
Lamb et al. | Digitalization of colourimetric sensor arrays for volatile fatty acid detection in anaerobic digestion | |
CN109030488B (zh) | 藻类生物量检测方法及装置 | |
WO2017077680A1 (ja) | 画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラム記録媒体 | |
JP2013213783A (ja) | 微細藻類成分量測定方法および装置ならびにプログラム | |
KR20210028638A (ko) | 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 및 프로그램 | |
JP6121256B2 (ja) | 微細藻類または代謝生成物の濃度決定方法およびシステム | |
JP6863154B2 (ja) | 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 | |
JP6110190B2 (ja) | 微細藻類の培養方法および培養制御装置 | |
JP2014233203A (ja) | 微細藻類または代謝生成物の濃度決定方法およびシステム | |
CN110363752B (zh) | 一种成衣材质缺陷模拟生成方法、计算机可读介质及系统 | |
Hargaš et al. | Adjusting and conditioning of high speed videosequences for diagnostic purposes in medicine | |
JP2003230154A (ja) | 顕微鏡用デジタルカメラ | |
JP6863153B2 (ja) | 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 | |
Liu et al. | An improved spectral estimation method based on color perception features of mobile phone camera | |
Kobayashi et al. | Design of characteristics of optical filter set for prediction and visualization of fat content in raw beef cuts | |
US20200134286A1 (en) | Image processing device, image processing method, and pathological diagnosis assistance system using same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150911 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160727 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160809 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160812 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5990127 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |