JP4273988B2 - 水質異常判定システム、その方法、画像監視装置、そのプログラム及びその記憶媒体 - Google Patents

水質異常判定システム、その方法、画像監視装置、そのプログラム及びその記憶媒体 Download PDF

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Description

本発明は、画像監視による水質異常検出装置に関する。
特開平11−142394号公報(特許文献1)では、魚の行動パターンの変化に応じて、異常水質を高精度で判定する水質異常検知装置が記載されている。
人の接触による監視対象物のズレの影響については、特開平07−128199号公報(特許文献2)に、輝度データ,音圧データ等の正規化,並べ替えにより効率よく特徴抽出されニューラルネットワークによる認識能力(汎化能力)を向上させ、日照変化,対象物のズレなどの外乱の下で検出可能としている。
特開平11−142394号公報 特開平07−128199号公報
上記従来技術では撮像装置のずれ又は水槽や水の汚れ等が発生した場合でもその事が検出できない為、そのまま水質異常検出を続行し、誤動作の原因となりうる。
本発明の目的は撮像装置のずれ又は水槽や水の汚れ等を検出した場合は水質異常検出を中断することにより、信頼性を高めた水質異常検出装置を提供することにある。
本発明は、生物を入れる水槽と、水槽内の生物を撮影する撮像装置と、撮像装置で撮影された水槽内の生物の状態から水質異常を判定する画像監視装置とを有する水質異常判定システムにおいて、撮像装置で撮影される基準物を水槽に有し、画像監視装置は、基準物が撮影されている状態下で、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する機能を有する水質異常判定システムである。
本発明によれば、撮像装置のずれ又は水槽や被検水の汚れ等による撮像異常を考慮した水質異常検出を行うことができる。
以下に図面を用いて、実施例を説明する。
図1を用いて水質異常判定システムの全体構成を説明する。被検水は給水管11と給水ポンプ12によつて水槽10に供給される。水槽10内に導かれた水は排水管13によって排水される。水槽10内には金網や多孔板などの仕切板18A及び18Bによって仕切られた飼育空間19がありここで魚14A,14B,14Cを飼育する。本実施例では、魚が3尾の場合を説明するが、さらに多数の場合にも同様の実施例となる。また、水槽
10内の飼育水槽ではないところに目印21A,21Bを設置する。照明装置15A,
15Bは水槽10内の魚14及び目印21を照らす。照明装置15A,15Bと水槽10との間にはスリガラスや紙などの半透明物質を材質とする半透明板16を設ける。照明装置15A,15Bの光を受けて半透明板16は光を散乱させて、半透明板16全体から発する光は水槽10を照らす。照明装置15A,15Bからみて水槽10の反対側に工業用テレビカメラ(ITV)などの撮像装置20を配置する。すなわち、撮像装置20は照明装置15A,15Bから発して半透明板16を通った光を撮像する。ここで、撮像装置
20は飼育空間19及び目印21を撮像する。また、水中溶存酸素欠乏により魚が水面に来る事を防ぐため、曝気装置17を水槽中に設ける。撮像装置20の信号は画像監視装置30に導かれる。画像監視装置30の構成と動作の詳細な説明は後述する。画像監視装置30の機能を簡単に説明すると、画像監視装置30では、まず、予め設定された時間間隔h毎に撮像画像を取り込んで魚体及び目印を画像認識し、魚体の重心の計算及び撮像が正常に行われているか判定を行う。時間間隔h毎に魚の重心が順次計算されてこの結果がメモリに記憶される。このメモリ情報に基づいて、予め設定した計測時間Tにおける魚の位置(重心)の統計的なパターンを計算して魚14の行動を監視し、この監視結果に基づいて魚の行動が異常、かつ撮像が正常な場合には警報を警報装置70より発する。モニタテレビ50は撮像した画像を表示する。画像モニタ60は画像監視装置30の信号を受けて、画像認識結果を表示する。
次に、図2を用いて画像監視装置30の構成を詳細に説明する。タイマ31Tは初期設定された時間間隔h毎にA/D変換器32にトリガ信号を出力する。A/D変換器32はこのトリガ信号に同期して撮像装置20から出力された画像信号を受けて、これをアナログ値からデジタル値に変換して多値画像メモリ32Mに記憶する。輝度頻度分布計算回路33は多値画像メモリ32Mの信号を受けて多値画像の輝度頻度分布(ヒストグラム)を計算する。ここで、輝度頻度分布とは、多値画像の各値(輝度)の頻度分布を表す。閾値決定回路34は輝度頻度分布の計算結果を受ける一方で、魚体及び目印面積設定回路34Sの信号を受け、両信号に基づいて2値化の閾値を決定する。2値化回路35は多値画像メモリ32Mの信号と閾値決定回路34の信号を受け、2値化メモリ35Mに記憶する。画像番号付け回路36では、2値化した魚14A,14B,14Cの部分について、面積の大きな順に番号付けを行う。目印21A,21Bの部分においても各々同様に番号付けを行う。重心計算回路37では、2値化した魚の部分について、番号順に重心を計算する。重なり数計算回路38では、魚数設定回路38Sより、魚の全体数Nの入力と、番号付けを行った全体数mから、魚どうしの重なり数Pを計算する。この値は、下式で表わされる。
P=N−m …(1)
重なり分配回路39では、(1)式で求めた重なり数Pを面積の大きな魚の順に分配する。異常位置判断回路40は異常設定回路40Sと魚の重心位置から、魚の水面付近に居る数が設定した魚の数より多く、撮像が正常に行われていれば異常水質と判断し、警報信号を警報装置70に出力する。
次に画像監視装置30の動作を詳細に説明する。
タイマ31Tは、時間間隔h毎にA/D変換器32にA/D変換のトリガ信号を出力する。このhは、0.1 秒ないし2秒程度であり、この時間間隔で以下の画像処理を実行する。
A/D変換器32はタイマ31Tから出力されたトリガ信号に同期して撮像装置20からの多値画像信号をアナログ値からデジタル値に変換し、デジタルの多値画像信号を多値画像メモリ32Mに記憶する。多値画像メモリ32Mには縦が256個,横が256個の記憶場所があり、各々の記憶場所に対応する画素の輝度信号がデジタル値で格納される。この記憶場所のi行j列(i=1〜256,j=1〜256)目の信号(輝度)をG(i,j)と表すものとする。A/D変換器32がアナログ値を7ビットのデジタル値に変換するものであればG(i,j)は128段階のデジタル値をもつ。多値画像メモリ32Mに格納された多値画像の例を図3に示す。図3は多値の輝度をもつ画像を表す。
輝度頻度分布計算回路33は多値画像の輝度頻度分布を処理エリア22A,22B,
22C毎に計算する。図3の輝度頻度分布を図4に示す。
閾値決定回路34は輝度頻度分布の計算結果を受けて処理エリア22毎に閾値Iを決定する。次に閾値Iの設定法について説明する。図4は輝度頻度分布を表す。本発明の照明法では魚14及び目印21は必ず暗い物体として撮像できるので、図4に示すように輝度が低いところから魚14及び目印21の面積(ハッチングで示し、この面積をfとする)だけいったところに第1の閾値I1 を設定する。面積fは状態によって異なるので、最小の面積を設定する。この閾値設定法は水が濁った時に特に有効である。しかし、水が濁っていない場合には第2の閾値I2 を使用するほうがよい。図4において処理エリア22Aの場合、ピークPfは魚体を、ピークPbは背景を、Peで表す部分は魚のえらと輪郭を表す。処理エリア22B,22Cの場合、ピークPfは目印を、ピークPbは背景を、
Peで表す部分は輪郭を表す。魚体及び目印のみを抽出するにはPfとPeとの境界に第2の閾値I2を設定する。図4に示すように、あらかじめ閾値を少なくとも輝度I1としておき、輝度が高くなる方向に各頻度を検索しながらさらにPfとPeとの境界(最小値)があればこの輝度にI2 を選ぶ。次に、2値化回路35は多値画像メモリ32Mの信号と閾値決定回路34の信号I(I1 またI2 )を受け、多値画像を2値化して2値メモリ
35Mに記憶する。
次に、2値化回路35の具体的動作について説明する。2値化回路35では多値画像メモリ32Mの輝度G(i,j)を受けて、閾値よりも明るい画素を全て“0”レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を全て“1”レベルとして、2値化メモリ35Mに格納する。この2値化された信号の集合をB(i,j)とすると2値化の計算は次式で表される。
G(i,j)≧Iならば、B(i,j)=0 …(2)
G(i,j)<Iならば、B(i,j)=1 …(3)
(2)(3)式を各画素について全て計算することによって、背景を“0”レベル、魚14及び目印21を“1”レベルとすることができる。図3を2値化した結果を図5に示す。“1”の部分をハッチングで示す。
画像番号付け回路36は、2値化メモリ35Mの信号を受けて、処理エリア22毎に面積の大きい順に、番号付けを行う。図5の画像は、図6のように面積が大きい順に番号が付けられて認識される。尚、画像番号付け回路36は、1画面中最大256個の独立する物体に対して、1〜256の番号付けが行える。
続いて、重心計算回路37は処理エリア22Aにおいてのみ、番号付け順に2値化画像の重心計算を行ってg1,g2の重心をそれぞれ求める。
重なり数計算回路38では、魚数設定回路38Sで設定した飼育魚数Nから番号付けした全体数mを引算して、画像中で重なり合った数Pを計算する。
重なり数分配回路39では、面積の大きい順に、重なり合った数Pを、面積数の重みによって分配する。図6ではg1,g2の重心座標を示す物体は各々1つずつであるが、重なり合った数Pは面積(S1>S2)よりg1に割り付けされ、g1の重心を示す物体は2つと認識される。
撮像正常判定回路41は処理エリア22A,22B毎に閾値決定回路34の信号I及び画像番号付けの結果を受けて閾値上下限設定回路41Sの設定値と比較し、撮像が正常に行われているかを判定する。判定は次式で行われる。
I<閾値下限ならば、撮像異常 …(4)
I>閾値上限ならば、撮像異常 …(5)
画像番号総数>1ならば、撮像異常 …(6)
処理エリア22B,22C毎に(4)(5)(6)式にて判定を行い、いずれかの処理エリアで撮像異常と判定されると、警報装置70に信号を出力する。
異常位置判断回路40は、異常水質時に魚が居ると予想される鉛直方向座標Lと、その位置に居る魚体数を異常設定回路40Sから受けて、計算した重心,魚体数との比較を行い、設定した魚の数より多くの魚が、座標L付近に居て、かつ撮像が正常に行われている場合に水質異常であると判断し、警報装置70に信号を出力する。異常設定回路40Sで設定する異常水質時の魚が居る位置とは、異常水質によって魚が起こす鼻上げ行動によって定める。鼻上げ行動は、水槽水面付近で行われるので、水面付近の値を異常水質時の魚の位置とする。
この様に、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め設定し、水槽内にいる生物の状態を、水槽に有する基準物が撮影された状態下で、撮像装置で撮影し、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することで、画像監視装置30により水質異常判定が行われる。
汚れが付着した場合の輝度頻度分布図を図7に示す。水が汚れた場合や水槽のガラス面や半透明板に汚れが付着した場合等は、光の透過が妨げられる。その結果、図7の様に分布が二極化せず、二値化異常となる場合がある。閾値I2 のみを設定して魚群を検出する場合は境界(最小値)を検出できず、閾値決定回路34からの信号を受けて撮像正常判定回路41は撮像異常と判定し、警報装置70へ出力する。異常位置判断回路40は、水質異常を判定する際、撮像正常判定回路41が基準物を検出していることを条件として、水質異常を判定する。
この様に、水質異常判定システムは、前記撮像装置で撮影される基準物を前記水槽に有し、画像監視装置は、基準物が撮影されている状態下で、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する。これにより、撮像装置のずれ又は水槽や被検水の汚れ等による撮像異常を考慮した水質異常検出を行うことができる。
また、浄水場へ適用した場合のように、撮像異常を考慮した水質異常検出を行うことにより、異常検出時に取水停止するなどの緊急措置を速やかにとることが可能で、信頼性の高い水質安全性を高度に確保できる。
また、基準物を汚れの付着しやすい水槽の上部や下部等の隅に置く他、中央部にも設置することで、汚れ度合いを予備的に検出することができる。基準物は水槽の内部だけではなく、外部に設けてもよい。上記実施例では、魚類で説明したが他の生物でも良い。また魚類では無い場合は、その生物毎に異常水質時の居る位置を定めることで判定できる。
水質異常判定システムの全体図。 画像監視装置の詳細説明図。 多値画像図。 輝度頻度分布図。 2値画像図。 2値画像に関して番号付けを表す図。 汚れが付着した場合の輝度頻度分布図。
符号の説明
10…水槽、11…給水管、12…給水ポンプ、13…排水管、14…魚、15…照明装置、16…半透明板、17…曝気装置、18…仕切板、19…飼育空間、20…撮像装置、21…目印、22…処理エリア、30…画像監視装置、50…モニタテレビ、60…画像モニタ、70…警報装置。

Claims (5)

  1. 生物を入れる水槽と、水槽内の前記生物を撮影する撮像装置と、前記撮像装置で撮影された水槽内の前記生物の状態から水質異常を判定する画像監視装置とを有する水質異常判定システムにおいて、前記撮像装置で撮影される基準物を前記水槽内の前記生物の飼育空間とは別の空間に有し、前記画像監視装置は、前記撮影された基準物が検出され撮像が正常であることを条件に、前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することを特徴とする水質異常判定システム。
  2. 撮像装置で撮影された水槽内の生物の状態と予め設定された前記生物の水質異常時の状態とから水質異常を判定する画像監視装置において、撮影された前記水槽内の前記生物の飼育空間とは別の空間に設けられた基準物が検出され撮像が正常であることを条件に、前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することを特徴とする画像監視装置。
  3. 水槽内の生物の水質異常時の状態を予め設定し、水槽内にいる生物の状態を撮像装置で撮影し、撮影された前記水槽内の前記生物の飼育空間とは別の空間に設けられた基準物が検出され撮像が正常であることを条件に、前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することを特徴とする水質異常判定方法。
  4. コンピュータに、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め記憶させ、水槽内の生物の状態を撮像装置で撮影した画像を取り込み、撮影された前記水槽内の前記生物の飼育空間とは別の空間に設けられた基準物が検出され撮像が正常であることを条件に、前記撮影した水槽内の生物の状態が予め記憶された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定させることを特徴とする水質異常判定プログラム。
  5. コンピュータに、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め記憶させ、水槽内の生物の状態を撮像装置で撮影した画像を取り込み撮影された前記水槽内の前記生物の飼育空間とは別の空間に設けられた基準物が検出され撮像が正常であることを条件に、前記撮影した水槽内の生物の状態が予め記憶された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定させることを特徴とする水質異常判定プログラムを記憶した記憶媒体。
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