JP3777661B2 - Filtration disorder microorganism monitoring device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、浄水処理プロセスで、ろ過閉塞原因微生物を画像処理を利用して認識し、出現個数を計数するろ過障害微生物監視装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
貯水池や湖沼で繁殖した珪藻が浄水場に取り込まれ、ろ過閉塞を起こす例が多く報告されている。流入水中の珪藻の数が増えると通常50時間以上のろ過継続時間が深刻な場合は5〜6時間程度まで低下する。障害を生じる珪藻として報告例が最も多いものはSynedra acus(シネドラアクス)である。この珪藻は長さが100〜300μm,幅が4.5〜6μmで中心がわずかに膨らんだ針状の形状をしている。その他、中心が膨らんだ葉状のものや円筒状の珪藻が障害の原因生物として良く知られている。このため流入水中の珪藻の数を測定することが浄水プロセスの重要な管理作業となっている。
【0003】
浄水場では1回/月以上の頻度で顕微鏡を使って水源水中の微生物の種類と数を調べている。そして障害微生物が増えてくると検鏡の頻度を上げるのが一般的である。しかしながら煩雑な上に専門的な知識も要求されるため、この作業の回数を増やすことにも限界がある。また微生物の増加が操作員の不在となる休日等に重なった場合は、その対応が遅れ被害もさらに深刻になる。このような状況からろ過障害微生物計測の自動化が望まれている。
【0004】
顕微鏡の画像を基に自動的に微生物の計測をするには画像処理手法が利用されている(特願平7−10238号)。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、ろ過閉塞の原因となる珪藻は針状や円筒状や中心が膨らんだ形状のもの等が対象となることと、入力画像の明るさ等の計測条件の変化の影響を受けやすいことから、画像処理手法としては従来から一般に用いられている二値化手法の適用は困難である。また、パターンマッチング手法では背景の変化に影響されるのに加えて長さや形状の異なる場合の認識が困難である。
【0006】
また、微生物検鏡画像データの収集は、検水の一定量を界線入スライドガラス上に採り、カバーグラスで覆った後100〜200倍で検鏡する。界線入スライドガラスは長さ76〜80mm,幅40mm,厚さ3mmのガラス板上に1mm又は0.5mm間隔に平行線あるいは基盤目を刻んだものである。この界線にそって視野を移動させながらカバーグラス内の生物名とその数を調べる。例えば0.05mlを分取して18×18mmのカバーグラスをかけて1mm間隔で検鏡した場合は、全視野を調べるとその数は324個になる。ここで目的とする生物が1ml当たり100個出現しているとすると(通常の場合この程度出現し、障害を起こす場合はこの10倍程度以上となる)324個の視野で平均5個検出されることになる。従って一般には検水はプランクトンネットや遠心分離等を使って濃縮して出現頻度を上げて検鏡している。
【0007】
一方、光源を備えたハンディタイプのマイクロスコープを用いると、透明のガラス水槽の外側から直接水槽内の微生物を観察することが可能である。しかしながら珪藻等の針状や円筒状や中心が膨らんだ形状のものに対しては、見る方向で円になったり楕円状になったりするため、同定することは困難である。水槽内で二枚のプレパラートで検水を挟み込んだり、一枚のプレパラートをガラス壁に挟み込む等の動作を行う必要がある。このようにして珪藻の画像を得ることはできるが、上記の例ではこのような動作を324回行って平均5個検出されるに過ぎない。そこで1回のプレパラート作成でプレパラートを動かして多くの視野の画像を得る方法が考えられる。この場合水槽内で決まった間隔で正確にプレパラートを移動させる装置を制作することは実用上困難である。
【0008】
本発明は、従来のこのような問題点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、浄水処理において、ろ過障害微生物である珪藻類の出現個数を自動計測できるろ過障害微生物監視装置を提供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明のろ過障害微生物監視装置は、浄水場の検水の標本を観察するマイクロスコープと、マイクロスコープの像を撮るITVカメラと、ITVカメラからの画像信号を受けろ過障害微生物である珪藻類を同定し、計数を行う、モデルベーストマッチング方式を採用した画像認識装置と、前記マイクロスコープの視野画像を自動的に変える手段とを備えたろ過障害微生物監視装置であって、
前記画像認識装置は、前記ITVカメラからの画像信号から輝度が大きく変化する点の集合(エッジ)を抽出し、抽出したエッジ画像から直線成分と円弧成分を抽出し、これら成分の集合をエッジ画像の特徴データとし、この特徴データと予め登録された微生物種の特徴モデル(内部モデル)との照合を行って、入力画像中に撮影された微生物種の同定をし、その出現個数を計数するもので、浄水処理のろ過障害微生物である珪藻類の出現個数を自動計数できるようにしたものである。
【0010】
【発明の実施の形態】
実施の形態1
図1に一般マイクロスコープを用いた半自動のろ過障害微生物監視装置の構成を示す。
【0011】
図1において、1(2〜7)は半自動微生物画像収集装置で、3はサンプリングした試料水から作成したプレパラート(顕微鏡標本)が載置されるX−Yステージ、2はステージ3の位置を予め定められた順序で自動的に移動させるシーケンサ、6はステージ3上のプレパラートを観察するマイクロスコープ(生物顕微鏡)、7はマイクロスコープの像を写すITVカメラである。8及び9はITVカメラ7に接続された画像記録装置及び画像認識装置である。
【0012】
次に、この装置の動作について説明する。この例では、検水のサンプリングとサンプリングした検水からのプレパラートの作成、及びXYステージ3へのプレパラートのセットは手作業で行い、その後シーケンサ2によりステージ3を自動で移動させ、マイクロスコープ6を介してITVカメラ7で所定の視野数の画像を収集し、画像信号を画像記録装置8及び画像認識装置9に出力する。画像認識装置9は各視野画像毎に、注目の微生物の同定をし、その出現個数を出力する。
【0013】
上記画像認識装置9の画像処理手法としてモデルベーストマッチング方式を使用する。この手法の処理フローを図2に示す。
【0014】
画像入力処理(S1)ではITVカメラ6からのモノクロ濃淡画像を取り込む。エッジ検出処理(S2)では、入力画像から輝度が大きく変化する点の集合(エッジ)を抽出する。エッジ抽出法として、例えばガウス分布関数で重み付けした平滑化二次微分法を使用するとノイズに強く、入力画像の輝度の変化に影響されないエッジ検出が可能である。次に、エッジ画像の特徴抽出処理(S3)では、抽出したエッジ画像から直線成分と円弧成分を抽出し、これら成分の集合をエッジ画像の特徴データとする。
【0015】
特徴マッチング処理(S4)では、予め登録された微生物種の特徴モデル(内部モデル)と特徴抽出処理(S3)で抽出した特徴データとの照合(マッチング)を行い、入力画像中に撮影された微生物種を特定し、その個数を認識する。
【0016】
モデル作成処理(S5)は、既知の微生物種を対象として処理(S1〜S3)の処理を予め行い、当該微生物種を円弧の成分の集合になる内部モデルとしてそれぞれ作成・登録しておく。
【0017】
以上の処理からなるモデルベーストマッチング方式による微生物種の同定は、直線と円弧の集合となる特徴データと内部モデルとの照合になり、微生物種の移動に際しての変形等がある場合等においても認識が可能となる。
【0018】
図3と図4に珪藻の一種であるSynedra acusの原画像と認識例の写真を示す。
【0019】
実施の形態2
図5に光源を備えたハンディタイプのマイクロスコープを用いた全自動のろ過障害微生物監視装置の構成を示す。
【0020】
図5において、1は自動微生物画像収集装置、4は試料水を自動採水するサンプリングポンプ、5は採水から標本を作るサンプリング水槽、6は水槽内の標本を観察する光源を備えたハンディタイプのマイクロスコープ、7はマイクロスコープの像を写すITVカメラ、8及び9はITVカメラ7に接続された画像記録装置及び画像認識装置である。
【0021】
上記サンプリング水槽5の構成を図6に示す。図6において、51は水槽(本体)、61はマイクロスコープ6のホルダで、先端部(下部)が水の中に入っており、先端面は透面ガラスでできている。3は標本を乗せるステージで、ホルダ6の先端面と対向するように水槽5の底部に設けられ、その上面にリング状又は額縁状のスペーサ32を有し、水槽51の外底部に設けられたステージ駆動装置31により上下方向に移動できるようになっている。52は水槽51内の検水を撹拌する撹拌装置、53はステージ3、ホルダ61等を洗浄するための超音波洗浄装置である。
【0022】
この微生物監視装置の動作について説明する。サンプリングポンプ4は検水を水槽51内にサンプリングする。撹拌装置52は常時水槽内の水を撹拌する。
【0023】
まず、標本作成のため、ステージ駆動装置31が動作してステージ3を上昇させてスペーサ32をホルダ61の下面に当接させる。これによりステージ3とスペーサ32及びホルダ61により囲まれる空間に検水が捕捉され標本が得られる。
【0024】
この標本はステージ3の上にセットされた状態となっているので、マイクロスコープ6により標本の画像が得られる。この画像はITVカメラで撮像され、その画像信号が画像記録装置8及び画像認識装置9に出力される。画像認識装置9は上記図2のフローにより注目の微生物の同定をし、その出現個数を出力する。
【0025】
標本の観察が終わると、ステージ駆動装置31が前記と逆に動作してステージ3を元の位置まで下げる。ステージ3が下がると上記観察の終わった標本が撹拌されている検水により流されると共にホルダ61,ステージ3などが超音波洗浄される。
【0026】
再びステージ駆動装置31が動作してステージ3を上昇させてステージ3,スペーサ32及びホルダ61の間に検水を捕捉し、新たな標本として上記同様に画像認識を行う。このように、標本を自動的に変えて所定数の視野像の画像認識を自動的に行う。
【0027】
この実施の形態によれば、ステージ3を上下させることにより必要とする数のデータをステージ上にセット状態で得ることができる。また超音波洗浄装置が設けられているため、ホルダ61のガラス部分の汚れが自動で洗浄され、このことにより自動による連続使用が可能となる。
【0028】
実施の形態3
上記図6のサンプリング水槽を用いた場合、ステージ3の1移動がマイクロスコープ6から1視野像しか得られない。そこで、図7に示すように、マイクロスコープ6をX軸方向に動かすことのできるマイクロスコープ駆動装置62を設けて、マイクロスコープ6を決まった間隔でX軸方向に移動させることで1度に多くの視野像を得ることができるようにした。この場合マイクロスコープは1軸移動なので装置が簡単にできる。
【0029】
実施の形態4
上記図7のサンプリング水槽を用いた場合、マイクロスコープ6による視野の数を増やそうとすると、マイクロスコープの移動距離が大きくなり、マイクロスコープ6とステージ3間の距離に微妙な違いが生じマイクロスコープのピントがずれる可能性がある。
【0030】
そこで、図8に示すように、マイクロスコープ6にX軸方向に駆動できる駆動装置62に加えてY軸方向に駆動できるマイクロスコープ駆動装置63を設けてマイクロスコープを2軸の方向に移動させることにより移動距離を少なくして多くの視野の画像を得ることができるようにした。
【0031】
実施の形態5
上記図6〜8のものでは、マイクロスコープ6の先端部分がホルダ61を介して水中に浸るため、防水対策が必要であるが、更にホルダ61内の湿気対策も必要となる。
【0032】
そこで、図9に示すように、マイクロスコープ6を透明ガラス製の水槽51の外壁に水槽内に向けて設置し、水槽内のステージ3をマイクロスコープ6に向けて横向きに設け、ステージ駆動装置31を水槽の水面より上に設置した。
【0033】
しかして、駆動装置31によりステージ3をマイクロスコープ6の方向に移動させて水槽の内側面にスペーサ32を当接させてステージ,スペーサ,水槽の内側面の間にできる空間に検水を捕捉して標本とし、マイクロスコープ6は水槽51のガラス越しに標本を観察するようにした。
【0034】
この場合も、実施の形態3又は4のようにマイクロスコープ駆動装置62又は62,63を設けて多くの視野像が得られるようにすることができる。
【0035】
実施の形態6
図9のようにステージを横向きにして検水の標本を作ると比重の大きく沈降性がある微生物等を観察することができない。そこで、図10に示すように、マイクロスコープ6を透明ガラス製の水槽51の外底壁に水槽に向けて設置し、水槽内のステージ3をマイクロスコープ6に向けて逆さに設け、ステージ駆動装置31を水槽の水面より上に設置した。
【0036】
しかして、駆動装置31によりステージ3をマイクロスコープ6の方向に下方に移動させて水槽51の内底面にスペーサ32を当接させてステージ,スペーサ,水槽の内底面の間にできる空間で検水を捕捉して標本とし、マイクロスコープ6で水槽51のガラス越しに標本を観察するようにした。
【0037】
この場合も、実施の形態3又は4のようにマイクロスコープ駆動装置を設けることで多くの視野像を得ることができる。
【0038】
なお、実施の形態3〜6においても、実施の形態1の場合と同様に、マイクロスコープ6の画像をITVカメラ7で画像信号に変えて、画像認識装置9で微生物種を特定し、その個数を認識する。
【0039】
【発明の効果】
本発明は、上述のとおり構成されているので、次に記載する効果を奏する。
【0040】
(1)浄水処理においてろ過障害微生物である珪藻類の出現個数を自動計数できる。
【0041】
(2)自動により計測回数を増やすことができるため、ろ過障害の前兆をタイムリーに検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態1にかかるろ過障害微生物監視装置の構成説明図。
【図2】モデルベーストマッチング方式の処理フロー図。
【図3】生物シネドラアクスの形態を示す顕微鏡写真。
【図4】生物シネドラアクスの形態を示す顕微鏡写真を画像処理してディスプレー上に表示した中間調画像。
【図5】実施の形態2にかかるろ過障害微生物監視装置の構成説明図。
【図6】実施の形態2にかかるサンプリング水槽の構成説明図。
【図7】実施の形態3にかかるサンプル水槽の構成説明図。
【図8】実施の形態4にかかるサンプル水槽の構成説明図。
【図9】実施の形態5にかかるサンプル水槽の構成説明図。
【図10】実施の形態6にかかるサンプル水槽の構成説明図。
【符号の説明】
1…微生物画像収集装置
2…ステージの位置を順次自動調整するシーケンサ
3…標本がセットされるステージ
4…サンプリングポンプ
5…標本の作成とセットを同時に行うサンプリング水槽
6…マイクロスコープ
7…ITVカメラ
8…画像記録装置
9…画像認識装置
31…ステージ駆動装置
32…スペーサ
51…水槽(本体)
52…撹拌装置
53…超音波洗浄装置
61…マイクロスコープのホルダ
62,63…マイクロスコープ駆動装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a filtration failure microorganism monitoring apparatus that recognizes microorganisms that cause filtration blockage by using image processing and counts the number of appearance in a water purification process.
[0002]
[Prior art]
There have been many reports of diatoms that have propagated in reservoirs and lakes being taken into water treatment plants and causing filtration clogging. When the number of diatoms in the inflowing water is increased, the filtration duration is usually reduced to about 5 to 6 hours when the filtration duration time is more than 50 hours. Synedra acus is the most frequently reported diatom causing damage. This diatom has a needle-like shape with a length of 100 to 300 μm, a width of 4.5 to 6 μm and a slightly swollen center. In addition, leafy ones with a swollen center and cylindrical diatoms are well known as causative organisms. For this reason, measuring the number of diatoms in the influent is an important management task in the water purification process.
[0003]
At the water purification plant, the type and number of microorganisms in the water source water are examined using a microscope at a frequency of once a month or more. In general, the frequency of microscopic examination is increased when the number of microorganisms is increased. However, since it is complicated and requires specialized knowledge, there is a limit to increasing the number of operations. In addition, when the increase in microorganisms overlaps with a holiday where the operator is absent, the response is delayed and the damage becomes even more serious. From such a situation, automation of filtration disorder microorganisms is desired.
[0004]
An image processing method is used to automatically measure microorganisms based on a microscope image (Japanese Patent Application No. 7-10238).
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, because diatoms that cause filtration blockage are subject to needles, cylinders, or swelled shapes, etc., and are susceptible to changes in measurement conditions such as brightness of the input image, As an image processing technique, it is difficult to apply a binarization technique that has been generally used. In addition, pattern matching techniques are difficult to recognize when the length and shape are different in addition to being affected by changes in the background.
[0006]
Microorganism microscopic image data is collected by taking a certain amount of test water on a slide glass with a boundary line, covering it with a cover glass, and microscopically examining it at 100 to 200 times. The slide glass with a boundary line is formed by engraving parallel lines or bases at intervals of 1 mm or 0.5 mm on a glass plate having a length of 76 to 80 mm, a width of 40 mm, and a thickness of 3 mm. The name and number of organisms in the cover glass are examined while moving the field of view along this boundary line. For example, when 0.05 ml is sampled and covered with an 18 × 18 mm cover glass and examined at intervals of 1 mm, the total number of the visual fields is 324. Assuming that 100 target organisms appear per 1 ml (normally this level appears, and if it causes damage, it is about 10 times higher than this), and an average of 5 is detected in 324 fields of view. It will be. Therefore, in general, the sample water is concentrated by using a plankton net, centrifugal separation, etc., and the appearance frequency is increased to perform a speculum.
[0007]
On the other hand, when a handy type microscope equipped with a light source is used, it is possible to observe microorganisms in the water tank directly from the outside of the transparent glass water tank. However, it is difficult to identify needles such as diatoms, cylinders, and shapes that have a bulging center because they are circular or elliptical in the viewing direction. It is necessary to perform operations such as sandwiching the sample water with two preparations in the water tank or sandwiching one preparation between the glass walls. In this way, an image of diatom can be obtained, but in the above example, such an operation is performed 324 times and only five images are detected on average. Therefore, a method of obtaining images of many fields of view by moving the preparation in one preparation of the preparation can be considered. In this case, it is practically difficult to produce a device that accurately moves the preparation at predetermined intervals in the water tank.
[0008]
The present invention has been made in view of such conventional problems, and an object of the present invention is to provide a filtration hindrance microorganism monitoring apparatus capable of automatically measuring the number of diatoms that are filtration hindrance microorganisms in water purification treatment. Is to provide.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The filtration hindrance microorganism monitoring apparatus of the present invention includes a microscope for observing a sample of water sample in a water purification plant, an ITV camera for taking an image of the microscope, and a diatom that is a filtration hindrance microorganism receiving an image signal from the ITV camera. An filtration recognition microorganism monitoring apparatus comprising: an image recognition apparatus that employs a model-based matching method for identifying and counting; and a means for automatically changing the field-of-view image of the microscope,
The image recognition apparatus extracts a set (edge) of points from which the luminance changes greatly from an image signal from the ITV camera, extracts a linear component and an arc component from the extracted edge image, and uses the set of these components as an edge image. The feature data is collated with the feature model (internal model) of the microorganism species registered in advance, the microorganism species photographed in the input image is identified, and the number of appearances is counted . Thus, it is possible to automatically count the number of emergence of diatoms, which are microorganisms hindering filtration in water purification treatment.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1
FIG. 1 shows a configuration of a semi-automatic filtration disorder microorganism monitoring apparatus using a general microscope.
[0011]
In FIG. 1, 1 (2 to 7) is a semi-automatic microbial image collection device, 3 is an XY stage on which a preparation (microscopic specimen) prepared from sampled sample water is placed, and 2 is a position of
[0012]
Next, the operation of this apparatus will be described. In this example, sampling of the water sample, preparation of the preparation from the sampled water sample, and setting of the preparation to the
[0013]
A model-based matching method is used as an image processing method of the
[0014]
In the image input process (S1), a monochrome grayscale image from the
[0015]
In the feature matching process (S4), the microorganisms captured in the input image are checked by matching (matching) the feature model (internal model) of the microorganism species registered in advance with the feature data extracted in the feature extraction process (S3). Identify species and recognize their number.
[0016]
In the model creation process (S5), processes (S1 to S3) are performed in advance for known microbial species, and the microbial species are created and registered as internal models that are a set of arc components.
[0017]
The identification of microorganism species by the model-based matching method consisting of the above processing is performed by collating feature data that is a set of straight lines and arcs with the internal model, and can be recognized even when there are deformations, etc. during movement of microorganism species. It becomes possible.
[0018]
FIG. 3 and FIG. 4 show an original image of Syneda acus, which is a kind of diatom, and a photograph of a recognition example.
[0019]
FIG. 5 shows the configuration of a fully automatic filtration disorder microorganism monitoring apparatus using a handy type microscope equipped with a light source.
[0020]
In FIG. 5 , 1 is an automatic microorganism image collecting device, 4 is a sampling pump for automatically collecting sample water, 5 is a sampling water tank for preparing a sample from the collected water, and 6 is a handy type equipped with a light source for observing the sample in the water tank. , 7 is an ITV camera that captures an image of the microscope, and 8 and 9 are an image recording device and an image recognition device connected to the
[0021]
The configuration of the
[0022]
The operation of this microorganism monitoring apparatus will be described. The sampling pump 4 samples the test water in the water tank 51. The stirring device 52 always stirs the water in the water tank.
[0023]
First, in order to prepare a specimen, the
[0024]
Since this specimen is set on the
[0025]
When the observation of the specimen is finished, the
[0026]
The
[0027]
According to this embodiment, the required number of data can be obtained in a set state on the stage by moving the
[0028]
When the sampling water tank of FIG. 6 is used, only one visual field image can be obtained from the
[0029]
Embodiment 4
When the sampling water tank shown in FIG. 7 is used, if the number of fields of view by the
[0030]
Therefore, as shown in FIG. 8, in addition to the driving
[0031]
6 to 8, the distal end portion of the
[0032]
Therefore, as shown in FIG. 9, the
[0033]
Then, the
[0034]
Also in this case, as in the third or fourth embodiment, the
[0035]
As shown in FIG. 9, when the sample is prepared with the stage facing sideways, microorganisms with large specific gravity and sedimentation cannot be observed. Therefore, as shown in FIG. 10, the
[0036]
Then, the
[0037]
Also in this case, many field images can be obtained by providing a microscope driving device as in the third or fourth embodiment.
[0038]
In the third to sixth embodiments, as in the case of the first embodiment, the image of the
[0039]
【The invention's effect】
Since this invention is comprised as mentioned above, there exists an effect described below.
[0040]
(1) It is possible to automatically count the number of diatoms that are filtration hindered microorganisms in water purification treatment.
[0041]
(2) Since the number of measurements can be automatically increased, a sign of filtration failure can be detected in a timely manner.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration explanatory diagram of a filtration disorder microorganism monitoring apparatus according to a first embodiment.
FIG. 2 is a process flow diagram of a model-based matching method.
FIG. 3 is a photomicrograph showing the morphology of biological Cinedra Ax.
FIG. 4 is a halftone image obtained by processing a photomicrograph showing the form of biological Cinedra Ax and displaying it on a display.
FIG. 5 is an explanatory diagram of a configuration of a filtration disorder microorganism monitoring apparatus according to a second embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating the configuration of a sampling water tank according to the second embodiment.
FIG. 7 is a configuration explanatory diagram of a sample water tank according to a third embodiment.
FIG. 8 is a configuration explanatory diagram of a sample water tank according to a fourth embodiment.
FIG. 9 is a diagram illustrating the configuration of a sample water tank according to a fifth embodiment.
FIG. 10 is a diagram illustrating the configuration of a sample water tank according to a sixth embodiment.
[Explanation of symbols]
1. Microbial image collection device
2. Sequencer that automatically adjusts the stage position sequentially
DESCRIPTION OF
52 ... Stirring device 53 ... Ultrasonic cleaning device 61 ...
Claims (4)
マイクロスコープの像を撮るITVカメラと、
ITVカメラからの画像信号を受けろ過障害微生物である珪藻類を同定し、計数を行う、モデルベーストマッチング方式を採用した画像認識装置と、
前記マイクロスコープの視野画像を自動的に変える手段とを備えたろ過障害微生物監視装置であって、
前記画像認識装置は、前記ITVカメラからの画像信号から輝度が大きく変化する点の集合(エッジ)を抽出し、抽出したエッジ画像から直線成分と円弧成分を抽出し、これら成分の集合をエッジ画像の特徴データとし、この特徴データと予め登録された微生物種の特徴モデル(内部モデル)との照合を行って、入力画像中に撮影された微生物種の同定をし、その出現個数を計数することを特徴とするろ過障害微生物監視装置。A microscope for observing specimens from water purification plants,
An ITV camera that takes images of the microscope,
An image recognition device that adopts a model-based matching method that receives and counts image signals from an ITV camera, identifies diatoms that are microorganisms that impede filtration, and performs counting;
A filtration failure microorganism monitoring device comprising: means for automatically changing the field of view of the microscope;
The image recognition apparatus extracts a set (edge) of points from which the luminance changes greatly from an image signal from the ITV camera, extracts a linear component and an arc component from the extracted edge image, and uses the set of these components as an edge image. The feature data is collated with a feature model (internal model) of the microorganism species registered in advance, the microorganism species photographed in the input image is identified, and the number of appearances is counted . Filtration disorder microorganism monitoring device characterized by.
検水が導入される水槽を設け、
マイクロスコープの先端部を先端部が透明なホルダを介して水槽の水中に設け、
ステージをホルダの先端部と対向しホルダ方向に移動可能に水槽内に設け、
ホルダの先端面とステージの上面との間に検水を捕捉して標本とすることを特徴とするろ過障害微生物監視装置。In claim 1,
Establish a water tank into which test water is introduced,
Provide the tip of the microscope in the water of the aquarium through a holder with a transparent tip,
A stage is provided in the water tank so as to face the tip of the holder and move in the direction of the holder,
A filtration failure microorganism monitoring apparatus characterized in that a sample is obtained by capturing water between the tip end surface of the holder and the upper surface of the stage.
検水が導入され撹拌される透明な水槽を設け、
マイクロスコープを水槽の外壁に水槽内に向けて設置し、
ステージを水槽内にマイクロスコープと対向しマイクロスコープ方向に移動可能に設け、
ステージをマイクロスコープ方向に移動させて水槽の内壁面とステージの上面との間に検水を捕捉して、標本とすることを特徴とするろ過障害微生物監視装置。In claim 1,
Provide a transparent water tank in which sample water is introduced and stirred,
Install the microscope on the outer wall of the aquarium, facing the aquarium,
A stage is installed in the water tank so as to face the microscope and move in the direction of the microscope.
A filtration disorder microorganism monitoring apparatus, wherein the stage is moved in the direction of the microscope, and the sample is captured between the inner wall surface of the water tank and the upper surface of the stage to obtain a sample.
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