JP3777661B2 - Filtration disorder microorganism monitoring device - Google Patents

Filtration disorder microorganism monitoring device Download PDF

Info

Publication number
JP3777661B2
JP3777661B2 JP18025096A JP18025096A JP3777661B2 JP 3777661 B2 JP3777661 B2 JP 3777661B2 JP 18025096 A JP18025096 A JP 18025096A JP 18025096 A JP18025096 A JP 18025096A JP 3777661 B2 JP3777661 B2 JP 3777661B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
microscope
stage
image
water tank
filtration
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP18025096A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH1024283A (en
Inventor
雅英 市川
寿和 恩田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Meidensha Corp
Original Assignee
Meidensha Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Meidensha Corp filed Critical Meidensha Corp
Priority to JP18025096A priority Critical patent/JP3777661B2/en
Publication of JPH1024283A publication Critical patent/JPH1024283A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3777661B2 publication Critical patent/JP3777661B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02WCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
    • Y02W10/00Technologies for wastewater treatment
    • Y02W10/10Biological treatment of water, waste water, or sewage

Landscapes

  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
  • Activated Sludge Processes (AREA)

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、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、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 stage 3 in advance. A sequencer that automatically moves in a predetermined order, 6 is a microscope (biological microscope) that observes a preparation on the stage 3, and 7 is an ITV camera that captures an image of the microscope. Reference numerals 8 and 9 denote an image recording apparatus and an image recognition apparatus connected to the ITV camera 7.
[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 XY stage 3 are performed manually, and then the stage 3 is automatically moved by the sequencer 2 and the microscope 6 is moved. Then, the ITV camera 7 collects images with a predetermined number of fields of view, and outputs image signals to the image recording device 8 and the image recognition device 9. The image recognition device 9 identifies the target microorganism for each visual field image and outputs the number of appearances.
[0013]
A model-based matching method is used as an image processing method of the image recognition device 9. The processing flow of this method is shown in FIG.
[0014]
In the image input process (S1), a monochrome grayscale image from the ITV camera 6 is captured. In the edge detection process (S2), a set (edge) of points whose luminance changes greatly is extracted from the input image. As the edge extraction method, for example, a smoothed second-order differential method weighted with a Gaussian distribution function is used, and edge detection that is resistant to noise and unaffected by changes in luminance of the input image is possible. Next, in the edge image feature extraction process (S3), a linear component and an arc component are extracted from the extracted edge image, and a set of these components is used as feature data of the edge image.
[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]
Embodiment 2
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 ITV camera 7.
[0021]
The configuration of the sampling water tank 5 is shown in FIG. In FIG. 6, 51 is a water tank (main body), 61 is a holder of the microscope 6, the tip (lower part) is in water, and the tip is made of transparent glass. Reference numeral 3 denotes a stage on which a specimen is placed. The stage 3 is provided at the bottom of the water tank 5 so as to face the front end surface of the holder 6, and has a ring-shaped or frame-shaped spacer 32 on the top surface. The stage drive device 31 can move up and down. 52 is a stirring device for stirring the test water in the water tank 51, and 53 is an ultrasonic cleaning device for cleaning the stage 3, the holder 61 and the like.
[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 stage driving device 31 operates to raise the stage 3 and bring the spacer 32 into contact with the lower surface of the holder 61. As a result, the test water is captured in the space surrounded by the stage 3, the spacer 32, and the holder 61, and a sample is obtained.
[0024]
Since this specimen is set on the stage 3, an image of the specimen is obtained by the microscope 6. This image is picked up by an ITV camera, and the image signal is output to the image recording device 8 and the image recognition device 9. The image recognition device 9 identifies the target microorganism by the flow of FIG. 2 and outputs the number of appearances.
[0025]
When the observation of the specimen is finished, the stage driving device 31 operates in the reverse direction to lower the stage 3 to the original position. When the stage 3 is lowered, the specimen that has been observed is passed through the agitated test water, and the holder 61, the stage 3 and the like are ultrasonically cleaned.
[0026]
The stage driving device 31 operates again to raise the stage 3 to capture the water sample between the stage 3, the spacer 32, and the holder 61, and perform image recognition as a new sample in the same manner as described above. In this way, image recognition of a predetermined number of field images is automatically performed by automatically changing the specimen.
[0027]
According to this embodiment, the required number of data can be obtained in a set state on the stage by moving the stage 3 up and down. Further, since the ultrasonic cleaning device is provided, the dirt on the glass portion of the holder 61 is automatically cleaned, and this enables continuous automatic use.
[0028]
Embodiment 3
When the sampling water tank of FIG. 6 is used, only one visual field image can be obtained from the microscope 6 by one movement of the stage 3. Therefore, as shown in FIG. 7, a microscope driving device 62 that can move the microscope 6 in the X-axis direction is provided, and the microscope 6 is moved in the X-axis direction at a fixed interval, so that the microscope 6 can be moved at a time. Field of view images can be obtained. In this case, since the microscope moves in one axis, the apparatus can be simplified.
[0029]
Embodiment 4
When the sampling water tank shown in FIG. 7 is used, if the number of fields of view by the microscope 6 is increased, the moving distance of the microscope increases, resulting in a slight difference in the distance between the microscope 6 and the stage 3. There is a possibility of being out of focus.
[0030]
Therefore, as shown in FIG. 8, in addition to the driving device 62 that can be driven in the X-axis direction, the microscope 6 is provided with a microscope driving device 63 that can be driven in the Y-axis direction, and the microscope is moved in the biaxial direction. This makes it possible to obtain images with many fields of view by reducing the moving distance.
[0031]
Embodiment 5
6 to 8, the distal end portion of the microscope 6 is immersed in water through the holder 61, so that a waterproof measure is necessary, but a moisture measure in the holder 61 is also necessary.
[0032]
Therefore, as shown in FIG. 9, the microscope 6 is installed on the outer wall of the transparent glass water tank 51 toward the inside of the water tank, the stage 3 in the water tank is provided sideways toward the microscope 6, and the stage driving device 31. Was installed above the surface of the water tank.
[0033]
Then, the stage 3 is moved in the direction of the microscope 6 by the driving device 31 so that the spacer 32 is brought into contact with the inner surface of the water tank, and the water sample is captured in the space formed between the stage, the spacer, and the inner surface of the water tank. The microscope 6 observed the sample through the glass of the water tank 51.
[0034]
Also in this case, as in the third or fourth embodiment, the microscope driving device 62 or 62, 63 can be provided so that many field images can be obtained.
[0035]
Embodiment 6
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 microscope 6 is installed on the outer bottom wall of the transparent water tank 51 so as to face the water tank, and the stage 3 in the water tank is provided upside down toward the microscope 6. 31 was installed above the surface of the water tank.
[0036]
Then, the stage 3 is moved downward in the direction of the microscope 6 by the driving device 31 and the spacer 32 is brought into contact with the inner bottom surface of the water tank 51 to measure water in a space formed between the stage, the spacer, and the inner bottom surface of the water tank. Was captured as a specimen, and the specimen was observed through the glass of the water tank 51 with the microscope 6.
[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 microscope 6 is changed to an image signal by the ITV camera 7, and the microbial species is identified by the image recognition device 9, and the number of the microorganisms is identified. Recognize
[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 SYMBOLS 3 ... The stage in which a sample is set 4 ... Sampling pump 5 ... Sampling water tank which performs preparation and setting of a sample simultaneously 6 ... Microscope 7 ... ITV camera 8 ... Image recording device 9 ... Image recognition device 31 ... Stage drive device 32 ... Spacer 51 ... Water tank (main body)
52 ... Stirring device 53 ... Ultrasonic cleaning device 61 ... Microscope holder 62, 63 ... Microscope drive device

Claims (4)

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.
請求項1において、
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.
請求項1において、
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.
請求項1ないし3のいずれか1つにおいて、マイクロスコープをステージ面と平行に移動させるマイクロスコープ駆動装置を設けたことを特徴とするろ過障害微生物監視装置。  4. The filtration obstacle microorganism monitoring device according to claim 1, further comprising a microscope driving device that moves the microscope parallel to the stage surface.
JP18025096A 1996-07-10 1996-07-10 Filtration disorder microorganism monitoring device Expired - Fee Related JP3777661B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP18025096A JP3777661B2 (en) 1996-07-10 1996-07-10 Filtration disorder microorganism monitoring device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP18025096A JP3777661B2 (en) 1996-07-10 1996-07-10 Filtration disorder microorganism monitoring device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH1024283A JPH1024283A (en) 1998-01-27
JP3777661B2 true JP3777661B2 (en) 2006-05-24

Family

ID=16079993

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP18025096A Expired - Fee Related JP3777661B2 (en) 1996-07-10 1996-07-10 Filtration disorder microorganism monitoring device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3777661B2 (en)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6808956B2 (en) * 2000-12-27 2004-10-26 Honeywell International Inc. Thin micromachined structures
US7298885B2 (en) * 2002-11-27 2007-11-20 3M Innovative Properties Company Biological growth plate scanner with automated image processing profile selection
US7496225B2 (en) 2003-09-04 2009-02-24 3M Innovative Properties Company Biological growth plate scanner with automated intake
US7298886B2 (en) 2003-09-05 2007-11-20 3M Innovative Properties Company Counting biological agents on biological growth plates
JP4576428B2 (en) * 2005-06-10 2010-11-10 平田機工株式会社 Filtrated water monitoring device and filtered water monitoring system
JP5239128B2 (en) * 2006-05-22 2013-07-17 株式会社ニコン Observation device
JP4445569B2 (en) 2006-10-19 2010-04-07 平田機工株式会社 Filtrated water monitoring device and filtered water monitoring system
EP2265733A4 (en) 2008-03-04 2017-12-13 3M Innovative Properties Company Processing of biological growth media based on measured manufacturing characteristics
JP2017207323A (en) * 2016-05-17 2017-11-24 三菱電機株式会社 Image processing type water quality monitoring device

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5299839A (en) * 1976-02-17 1977-08-22 Suntory Ltd Device for observing infinitesimal article in liquid
JPS6135798A (en) * 1984-07-28 1986-02-20 Nishihara Environ Sanit Res Corp Automatic determination of biota
JPS61250540A (en) * 1985-04-30 1986-11-07 Hitachi Ltd Apparatus for confirming floc image in water purification plant
JPS62190444A (en) * 1986-02-17 1987-08-20 Hitachi Ltd Microorganism monitor apparatus
JPH0785053B2 (en) * 1987-04-27 1995-09-13 株式会社日立製作所 Image recognition device for aggregates
JPS6441076A (en) * 1987-08-06 1989-02-13 Fuji Electric Co Ltd Form recognizing system
JPS6453943U (en) * 1987-09-30 1989-04-03
JP3011546B2 (en) * 1992-09-17 2000-02-21 株式会社東芝 Underwater image detector
JPH08197084A (en) * 1995-01-26 1996-08-06 Meidensha Corp Biological phase diagnosis support system

Also Published As

Publication number Publication date
JPH1024283A (en) 1998-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3479309B2 (en) Cell specimen grading system and method
JP3822242B2 (en) Method and apparatus for evaluating slide and sample preparation quality
JP2510771B2 (en) Method and system for diagnosing activity of cultured organism
CN105143850B (en) Autofocus system and method for the particle analysis in blood sample
Hore et al. Finding contours of hippocampus brain cell using microscopic image analysis
US4393466A (en) Method of analyzing particles in a dilute fluid sample
CN101592653B (en) Fully automatic operation instrument for routine inspection of excrement
DE69627183D1 (en) PROCESS FOR THE AUTOMATIC IMAGE ANALYSIS OF BIOLOGICAL SAMPLES
RU2019115141A (en) System and method for performing automated analysis of air samples
JP3777661B2 (en) Filtration disorder microorganism monitoring device
CN103984979B (en) The algae automatic detection counting device and method being imaged without Lenses Diffractive
JP2000513465A (en) Automatic microscope-assisted inspection method for living tissue samples and body fluid samples
CN110376198A (en) A kind of cervical liquid-based cells chipping qualities detection system
JPH08510123A (en) Method for rapid quantification of microbial growth
CN101167101A (en) Automated image analysis
CN101407759A (en) Blood cell analyzer and analysis method
CN111504885B (en) Analysis method of full-automatic blood smear morphological analysis device based on machine vision
CN107543788A (en) A kind of urine erythrocyte abnormal rate detection method and system
JPWO2017030138A1 (en) Water treatment tank activated sludge state evaluation apparatus jig, water treatment tank activated sludge state evaluation apparatus and state evaluation method using the same
US8744827B2 (en) Method for preparing a processed virtual analysis plate
CN201203611Y (en) Full-automatic operational instrument for excrement conventional check
CN116757998A (en) Screening method and device for CTC cells and CTC-like cells based on AI
JPH05172728A (en) Hydrosphere observation, surveillance and purification system
JP3654835B2 (en) Test system with sample preparation function
CN114152557A (en) Image analysis based blood cell counting method and system

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20050726

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20050926

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20051101

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20051226

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: 20060207

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20060220

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090310

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100310

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110310

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110310

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120310

Year of fee payment: 6

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130310

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140310

Year of fee payment: 8

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees