JP5689611B2 - 超音波探知装置、魚群探知装置、超音波探知方法、および魚群探知方法 - Google Patents

Description

本発明は、超音波信号を送信し、そのエコー信号から魚群等の目的物標を探知する超音波探知装置および超音波探知方法、特に魚種等の目的物標の種類の判別情報を提供する超音波探知装置および超音波探知方法に関するものである。

従来、超音波を送信し、そのエコー信号から物標を探知する超音波探知装置がある。そして、このような超音波探知装置の実例として、各種の魚群探知装置が開示されている。魚群探知装置は、一般に超音波信号を海中へ送信し、魚群等に反射したエコー信号を受信することで、魚群の探知を行う。このような魚群探知装置の一種として、例えば特許文献１に示すように、異なる二種類の周波数の超音波信号を送信して、魚群探知する魚群探知装置がある。

特公昭４０−２５５５５号公報

現在、世界的な水産資源の保護のため、魚種毎、国毎、さらには船毎に、年間の漁獲量が取り決められている。例えば、ＴＡＣ（Ｔｏｔａｌ Ａｌｌｏｗａｂｌｅ Ｃａｔｃｈ）では、魚種毎に各国に対する年間漁獲量が決められている。一方、ＩＶＱ（Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｖｅｓｓｅｌ Ｑｕｏｔａ）では、さらに魚種毎且つ漁船毎に年間漁獲量が決められている。そして、決められた漁獲量を超えて、水揚げた場合には、次年の漁獲量が減らされる等の各種のペナルティが科せられてしまう。

したがって、各漁船は、目的とする魚種のみが確実に漁獲できるようになることが望ましい。

本発明の目的は、目的物標の種類を判別可能な、より正確な情報を提供する超音波探知装置および超音波探知方法を実現することにある。

例えば、具体的には、複数種類の魚群や魚体が存在しても、魚種を判断可能な、より正確に情報を提供する魚群探知装置および魚群探知方法を実現することにある。

この発明は、それぞれに異なる周波数からなる複数の超音波信号によって得られる複数のエコー信号を用いて探知を行う超音波探知装置に関する。超音波探知装置は、反射強度差算出部、ヒストグラム算出部、および類似度算出部を備える。反射強度差算出部は、異なる周波数のエコー信号の差分値を算出する。ヒストグラム算出部は、算出した差分値のヒストグラムを算出する。類似度算出部は、算出した差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの類似度を算出する。類似度は、差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの相関処理から得られる尤度である。

この構成では、目的物標の種類によって、周波数毎に得られる複数のエコー信号の差が異なることを利用している。例えば、エコー信号の反射強度を例にした場合で、目標物標として魚群を設定した場合、図４に示すように、ニシンの魚群の反射強度差とサバの魚群の反射強度差とは、異なる特性を示す。したがって、実測された反射強度差からヒストグラムを算出し、目的物標の種類毎に予め設定したリファレンスヒストグラムと、実測に基づくヒストグラムとを比較する。ここで、実測に基づくヒストグラムがリファレンスヒストグラムに相似する特性であれば、類似度が高くなる。一方、実測に基づくヒストグラムがリファレンスヒストグラムとは異なる特性であれば、類似度が低くなる。このような類似度を算出することで、目的物標の種類の判別に利用する情報を得られる。例えば、漁撈者に対しては、魚群や魚体の魚種の判別に利用する情報が得られる。

また、この発明の超音波探知装置は、類似度に基づく画像データを表示する表示部を備える。

この構成では、上述の類似度に基づくデータを表示することで、オペレータが当該類似度に基づくデータを視認することができ、より容易な種類の判別が可能になる。

また、この発明の超音波探知装置では、異なる周波数のエコー信号の差分値は、異なる周波数のエコー信号の体積散乱ＳＶ同士の差分値である。

この構成では、上述のエコー信号の差分値の具体例として、体積散乱ＳＶを用いた場合を示している。

また、この発明の超音波探知装置では、類似度は、差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの相関処理から得られる尤度である。

この構成では、上述の類似度の具体例として、尤度を用いた場合を示している。

また、この発明の超音波探知装置の反射強度差算出部は、複数の周波数のエコー信号の全てが、それぞれに設定した所定閾値以上の時にのみ差分値を算出する。

この構成では、エコー信号のレベル、例えば反射強度が低い場合には、差分値の算出処理を行わない。ここで、反射強度が全ての周波数で所定閾値以上でなければ、目的物標ではなくノイズである可能性が高い。この場合、目的物標の種類の判別には不必要な可能性が高く、差分値を算出しなくても、類似度の算出等の最終的な目的物標の判別に関するデータの算出には影響を与えない。このため、当該反射強度が全ての周波数で低い場合に差分値の算出を行わないことで、不要な算出処理を省略でき、リソースの負荷を低減することできる。

また、この発明の超音波探知装置は、リファレンスヒストグラムを記憶するリファレンスデータベースと、該リファレンスデータベースに記憶されたリファレンスヒストグラムを更新設定するリファレンスヒストグラム設定部と、を備える。

この構成では、上述のリファレンスヒストグラムを動的に変化させることができる。したがって、状況に応じたリファレンスヒストグラムを設定できる。これにより、目的物標の種類をより正確に判別できるデータを提供することができる。

また、この発明は、それぞれに異なる周波数からなる複数の超音波信号によって得られる複数のエコー信号を用いて探知を行う超音波探知装置に関する。この超音波探知装置は、異なる周波数のエコー信号の体積散乱ＳＶ同士の差分値を算出する反射強度差算出部と、差分値の分布の画像データを表示する表示部と、を備える。

上述の構成では、差分値のヒストグラムから類似度を算出する場合を示しているが、上述のように、目的物標の種類に応じて差分値は異なる。したがって、当該差分値のみを少なくとも表示することで、目的物標の種類を正確に判断できるデータを、より少ないデータ量および処理で提供することができる。

また、この発明は、上述の超音波探知装置の構成を備える魚群探知装置であり、目的物標が魚群または魚体の少なくとも一方である。

この構成では、上述の目的物標として魚群または魚体を設定することで、上述の超音波探知装置を魚群探知装置として利用する具体例を示している。これにより、複数種類のエコー信号がそれぞれに得られる異なる種類の魚群や魚体に対して、魚種を正確に判断できるデータを提供することができる。

この発明によれば、目的物標の種類を、より正確に判別可能な情報をオペレータへ提供することができる。

例えば、具体的には、複数種類の魚群や魚体が存在しても、魚種を、より正確に判断可能な情報を漁撈者へ提供することができる。

第１の実施形態に係る魚群探知装置１の構成を示すブロック図である。 魚種判別情報算出部４０および表示制御部５０、表示器６０の概略処理を示すフローチャートである。 体積散乱差ΔＳＶの算出フローを示すフローチャートである。 魚種別の体積散乱差ΔＳＶの分布（エコーグラム）を示す図である。 魚種毎の実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを表す図である。 類似度算出処理を示すフローチャートである。 尤度Ｌｘの概念を説明する為の図である。 表示画面の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る魚群探知装置１Ａの構成を示すブロック図である。

本発明の第１の実施形態に係る魚群探知装置の構成について、図を参照して説明する。なお、以下では、魚群探知装置を例に説明するが、以下に説明する本願の技術的特徴は、超音波信号を送信し、当該超音波信号のエコー信号に基づいて、物標探知を行う、他の超音波探知装置にも、適用することが可能である。

図１は、本実施形態の魚群探知装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態の魚群探知装置１は、送受波器１０、送信部２０、受信部３０、魚種判別情報算出部４０、表示制御部５０、および表示器６０を備える。

送信部２０は、所定周波数からなる超音波送信信号を生成して、送受波器１０へ出力する。送信部２０は、複数周波数の超音波送信信号を生成可能な構成であり、少なくとも２種類の異なる周波数の超音波送信信号を生成する。例えば、第１周波数ｆ１として６０ｋＨｚの超音波送信信号と、第２周波数ｆ２として２００ｋＨｚの超音波送信信号を生成する。なお、周波数の組合せは、これに限るものではなく、目的とする魚種等により、適宜設定すればよい。以下では、上述の第１周波数ｆ１と第２周波数ｆ２とを用い場合について説明する。

送信部２０は、第１周波数ｆ１の超音波送信信号Ｔｘｆ１と第２周波数ｆ２の超音波送信信号Ｔｘｆ２とを所定のタイミング間隔（ＰＩＮＧ毎）に、送受波器１０へ出力する。

送受波器１０は上述の超音波送信信号の各周波数に対応する構造の超音波振動子を備える。送受波器１０は、送信部２０で生成された各周波数の超音波送信信号Ｔｘｆ１，Ｔｘｆ２に基づいて、海中へ超音波ＳＷｆ１，ＳＷｆ２を送波する。送受波器１０は、送波された各周波数の超音波ＳＷｆ１，ＳＷｆ２が魚群等の物標に反射することで生じる反射波ＳＥｆ１，ＳＥｆ２を超音波振動子で受波し、周波数毎のエコー信号ＲＥｆ１，ＲＥｆ２を生成して、受信部３０へ出力する。

受信部３０は、送受波器１０から入力されたＰＩＮＧ毎の各周波数のエコー信号ＲＥｆ１，ＲＥｆ２を所定のサンプリングタイミング間隔でサンプリングし、周波数毎に受信データＲｘｆ１，Ｒｘｆ２を生成する。このサンプリングタイミング間隔は、深度方向の距離分解能に基づいて設定されている。受信部３０は、ＰＩＮＧ毎の受信データＲｘｆ１，Ｒｘｆ２を、魚種判別情報算出部４０へ出力する。

魚種判別情報算出部４０は、本願発明の「反射強度差算出部」に相当するΔＳＶ（体積散乱差）算出部４１、本願発明の「ヒストグラム算出部」に相当するΔＳＶヒストグラム算出部４２、類似度算出部４３、およびリファレンスＤＢ（データベース）４００を備える。

魚種判別情報算出部４０は、概略的には、図２に示すようなフローに準じて、類似度データＬｘを算出し、表示制御部５０へ出力する。図２は、魚種判別情報算出部４０および表示制御部５０、表示器６０の概略処理を示すフローチャートである。

魚種判別情報算出部４０のΔＳＶ算出部４１は、受信部３０から入力される周波数毎の受信データから体積散乱差ΔＳＶを算出する（図２：Ｓ１０１）。具体的には、図３に示すような方法により算出する。図３は、体積散乱差ΔＳＶの算出フローを示すフローチャートである。

ΔＳＶ算出部４１は、受信部３０から入力される周波数毎の受信データから体積散乱ＳＶ（Ｖｏｌｕｍｅ Ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）を算出する。具体的には、上述の第１周波数ｆ１、第２周波数ｆ２を用いた場合、ΔＳＶ算出部４１は、第１周波数ｆ１の受信データＲｘｆ１と第２周波数ｆ２の受信データＲｘｆ２を取得する(図３：Ｓ１１１）。

ΔＳＶ算出部４１は、取得した受信データＲｘｆ１から体積散乱ＳＶ１を算出し、受信データＲｘｆ２から体積散乱ＳＶ２を算出する（図３：Ｓ１１２）。

この際、ΔＳＶ算出部４１は、ＰＩＮＧ毎で距離毎の各受信データ単位で、体積散乱ＳＶ１，ＳＶ２を算出する。ＳＶの算出には、例えば次式を用いる。なお、以下の式の説明では、代表してＳＶを用いているが、ＳＶ１，ＳＶ２を算出する際には、それぞれの周波数に応じた値を用いている。

ＳＶ＝ＥＬ−ＳＬ−ＭＥ＋Ｃｂ＋Ｃｄ −（式１）
ここで、ＥＬはエコー信号の受信電圧であり、ＳＬは超音波送信信号のソースレベルであり、ＭＥは振動子の受波感度である。

また、Ｃｂは超音波送信ビームの特性に基づく補正項であり、Ｃｄは距離方向（深度方向）の減衰に関する補正項であり、それぞれ次式で表される。

Ｃｂ＝−１０ｌｏｇ（ｃτ／２）−２０ｌｏｇθ＋３１．６
Ｃｄ＝＋２０ｌｏｇｒ＋２αｒ／１０００
ここで、ｃは音速、τはパルス幅、θは送信ビームの半角、ｒは目的物標までの距離、αは水中での吸収損失係数である。

ΔＳＶ算出部４１は、算出した体積散乱ＳＶ１，ＳＶ２がそれぞれに予め設定した閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２より大きいかどうかを判別する。閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２は予めノイズと有意なエコーとを区分するために設定された閾値である。この際、ΔＳＶ算出部４１は、ＰＩＮＧおよび距離方向位置に基づいて設定される体積散乱ＳＶ１，ＳＶ２組毎に、判別を行う。そして、ΔＳＶ算出部４１は、組を構成する体積散乱ＳＶ１が閾値Ｔｈ１より大きいこと（ＳＶ１＞Ｔｈ１）と、体積散乱ＳＶ２が閾値Ｔｈ２より大きいこと（ＳＶ２＞Ｔｈ２）の両方を満たすと、体積散乱差ΔＳＶの算出を行う（図３：Ｓ１１３Ｙｅｓ）。一方、体積散乱ＳＶ１が閾値Ｔｈ１以下、あるいは体積散乱ＳＶ２が閾値Ｔｈ２以下であれば、当該組による体積散乱差ΔＳＶの算出を省略する（図３：Ｓ１１３Ｎｏ→Ｓ１４０）。

このように、それぞれの周波数の体積散乱ＳＶ１，ＳＶ２のいずれかが所定閾値以下である場合に、体積散乱差ΔＳＶの算出を省略することで、ΔＳＶ算出部４１を構成するリソースの負荷を軽減することができる。

ΔＳＶ算出部４１は、上記ステップＳ１１３の閾値条件を満たすＰＩＮＧおよび距離方向位置毎に体積散乱差ΔＳＶを算出する（図３：Ｓ１１４）。体積散乱差ΔＳＶは、体積散乱ＳＶ１から体積散乱ＳＶ２を差分すること、すなわちΔＳＶ＝ＳＶ１−ＳＶ２の演算を行うことで、算出される。そして、このような体積散乱差ΔＳＶは、図４に示すように、魚種によって異なる特性を示す。図４は、魚種別の体積散乱差ΔＳＶの分布（エコーグラム）を示す図であり、図４（Ａ）がＭａｃｋｅｒｅｌ（サバ）を示し、図４（Ｂ）がＨｅｒｒｉｎｇ（ニシン）を示す。また、図４において、横軸はＰＩＮＧ番号すなわち送信時刻（探知時刻）の遷移を示し、縦軸は深度（距離方向位置）を示す。そして、図４ではコントラストにより体積散乱差ΔＳＶの大きさを階調で表している。

図４に示すように、ＭａｃｋｅｒｅｌとＨｅｒｒｉｎｇとでは、体積散乱差ΔＳＶの分布が異なり、上述の体積散乱差ΔＳＶの算出演算を用いれば、Ｍａｃｋｅｒｅｌの体積散乱差ΔＳＶ（Ｍ）の方が、Ｈｅｒｒｉｎｇの体積散乱差ΔＳＶ（Ｈ）よりも低いレベルで分布する。このように体積散乱差ΔＳＶを算出することで、一つの魚種判別情報を得ることができる。そして、このような体積散乱差ΔＳＶを、図１のブロック図に示すように、表示制御部５０に出力し、表示器６０に図４に示すような体積散乱差ΔＳＶのエコーグラムを表示することで、魚種判別情報を漁撈者へ提供することができる。これにより、漁撈者は、この体積散乱差ΔＳＶのエコーグラムを見ることで、魚種を正確に判別することができる。

なお、本実施形態の魚群探知装置１では、さらに別の魚群判別情報を算出するため、以下に示す処理を引き続き行う。

ΔＳＶ算出部４１は、以上のように、ＰＩＮＧおよび距離方向位置毎の体積散乱差ΔＳＶを算出すると、当該体積散乱差ΔＳＶをΔＳＶヒストグラム算出部４２へ出力する（図３：Ｓ１１５）。

ΔＳＶヒストグラム算出部４２は、所定ＰＩＮＧに亘り全距離方向位置に対応する体積散乱差ΔＳＶに基づいて実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを算出する（図２：Ｓ１０２）。図５は魚種毎の実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを表しており、実線がＭａｃｋｅｒｅｌを示し、破線がＨｅｒｒｉｎｇを示している。なお、実線および破線はそれぞれ３本づつ描いているが、これは同じ魚種であって、異なる魚群から体積散乱差ΔＳＶを得た結果をそれぞれに示している。

図５に示すように、体積散乱差ΔＳＶの実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶは、魚種が同じであれば略同じ特性となり、魚種が異なると全く異なる特性となる。例えば、上述のような体積散乱差ΔＳＶの算出方法であれば、Ｍａｃｋｅｒｅｌでは、体積散乱差ΔＳＶが−５〜０のあたりにヒストグラムのピークが現れ、ΔＳＶ軸に対して狭い範囲に集中する特性を示すが、Ｈｅｒｒｉｎｇでは、体積散乱差ΔＳＶが＋１０あたりにヒストグラムのピークが現れ、ΔＳＶ軸に対して比較的広い範囲に分布する特性を示す。したがって、このような体積散乱差ΔＳＶの実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを利用することでも、魚種判別情報を得ることができる。

このような特性を利用するために、本実施形態の魚群探知装置１では、さらに以下の処理を行う。

ΔＳＶヒストグラム算出部４２は、算出した実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを、類似度算出部４３へ出力する。

類似度算出部４３は、図６のフローチャートに示すような処理を行うことで、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを用いて類似度Ｌｘを算出する。図６は、類似度算出処理を示すフローチャートである。

類似度算出部４３は、ΔＳＶヒストグラム算出部４２から実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを取得する（図６：Ｓ３０１）。

類似度算出部４３は、リファレンスＤＢ（データベース）４００から、類似度データを構成するための魚種ＸのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘを読み出す（図６：Ｓ３０２）。

リファレンスＤＢ４００には、予め魚種Ｘ毎にリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘが記憶されている。リファレンスＤＢ４００は、類似度算出部４３からの読出制御に応じて、指定された魚種ＸのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘが類似度算出部４３へ読み出される。

類似度算出部４３は、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶと、魚種ＸのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘとから、次式を用いて相関処理演算を行い、相関処理結果ｒＳＸを算出する（図６：Ｓ３０３）。なお、以下の式で、ＨＳＶ（ｋ）は実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶのΔＳＶ軸に沿った各要素を示し、ＭｅａｎＨＳＶは実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶの平均値を示す。また、ＲＨＳＶ（ｋ）はリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘのＳＶ軸に沿った各要素を示し、ＭｅａｎＲＨＳＶはリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘの平均値を示す。

類似度算出部４３は、算出された魚種Ｘに対する相関処理結果ｒＳＸに基づいて、次式から、当該魚種Ｘに対する尤度Ｌｘを算出する（図６：Ｓ３０４）。

Ｌｘ＝１００・ｒＳＸ^２ −（式３）
このような尤度Ｌｘは、次のような特徴を有する。図７は尤度Ｌｘの概念を説明する為の図であり、図７（Ａ）は実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＭａｃｋｅｒｅｌであり、図７（Ｂ）は実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＨｅｒｒｉｎｇである場合を示す。そして、各実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶに対して、ＭａｃｋｅｒｅｌのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＭとＨｅｒｒｉｎｇのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＨを用いて尤度Ｌｘを算出する場合を示す。

図７（Ａ）に示すように、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＭａｃｋｅｒｅｌであれば、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶとＭａｃｋｅｒｅｌのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＭとは、非常に類似する特性となり、相関処理結果ｒＳＸは当然に「１」に近づく。一方、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶとＨｅｒｒｉｎｇのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＨとは、比較的特徴が一致せず、相関処理結果ｒＳＸは「１」よりも所定レベルで低くなる。このため、Ｍａｃｋｅｒｅｌに対する尤度ＬｘＭは「１００」に近づき、Ｈｅｒｒｉｎｇに対する尤度ＬｘＨは「１００」よりも十分に低いレベルになる。

また、図７（Ｂ）に示すように、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＨｅｒｒｉｎｇであれば、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶとＭａｃｋｅｒｅｌのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＭとは、比較的特徴が一致せず、相関処理結果ｒＳＸは「１」よりも所定レベルで低くなる。一方、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶとＨｅｒｒｉｎｇのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＨとは、非常に類似する特性となり、相関処理結果ｒＳＸは当然に「１」に近づく。このため、Ｍａｃｋｅｒｅｌに対する尤度ＬｘＭは「１００」よりも十分に低いレベルになり、Ｈｅｒｒｉｎｇに対する尤度ＬｘＨは「１００」に近づく。

類似度算出部４３は、このような魚種Ｘ毎の尤度Ｌｘの算出を、設定した全ての魚種に対して行っていなければ、新たな魚種のリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘを読み出して、上述のフローと同様に尤度Ｌｘを算出する（図６：Ｓ３０５Ｎｏ→Ｓ３０１）。

このように魚種Ｘ毎に尤度Ｌｘを用いることで、魚種に対する確からしさ、すなわち、魚種が例えばＭａｃｋｅｒｅｌである確からしさやＨｅｒｒｉｎｇである確からしさを数値化することができる。すなわち、漁撈者に対して、より分かりやすい魚種判別情報を提供することができる。

そして、類似度算出部４３は、設定した全ての魚種に対して尤度Ｌｘの算出を行うと、これら尤度Ｌｘの組を類似度データとして、表示制御部５０へ出力する（図６：Ｓ３０５Ｙｅｓ→Ｓ３０６）。この際、類似度算出部４３は、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶと、尤度Ｌｘの算出を行った各魚種のリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘも、表示制御部５０へ出力する。

表示制御部５０と表示器６０は、本願発明の「表示部」に相当する。表示器６０は液晶ディスプレイ等により実現され、表示制御部５０からの表示制御に基づいて画像を表示する。

表示制御部５０は、類似度算出部４３から入力された、魚種毎の尤度Ｌｘからなる類似度データと、各ヒストグラムとを用いて、表示部６０へ、図８に示すような画像を表示するように、表示制御する。図８は、表示画面の一例を示す図である。

表示画面６００は、ヒストグラム表示ウィンドウ６０１、尤度表示ウィンドウ６０２Ａ，６０２Ｂを備える。より具体的には、表示画面６００の中央にはヒストグラム表示ウィンドウ６０１が配置され、当該ヒストグラム表示ウィンドウ６０１の両側面（正面視した左右端）にそれぞれ、Ｍａｃｋｅｒｅｌに対する尤度ＬｘＭの尤度表示ウィンドウ６０２Ａと、Ｈｅｒｒｉｎｇに対する尤度ＬｘＨの尤度表示ウィンドウ６０２Ｂとが配置される。

ヒストグラム表示ウィンドウ６０１には、上述した実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶと、尤度Ｌｘを算出した各魚種のリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘとが、描画されている。

尤度表示ウィンドウ６０２Ａには、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶのＭａｃｋｅｒｅｌに対する尤度が、百分率の数値とともに、バー６２０Ａで描画されている。この際、バー６２０Ａは、画面の高さが尤度１００％となるように、算出された尤度に応じた高さで描画される。さらに、バー６２０Ａの色も尤度に応じて段階的に設定されており、尤度に応じた色で描画されている。

尤度表示ウィンドウ６０２Ｂには、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶのＨｅｒｒｉｎｇに対する尤度が、百分率の数値とともに、バー６２０Ｂで描画されている。この際、バー６２０Ｂも、バー６２０Ａと同様に、算出された尤度に応じた高さおよび色で描画される。

このような表示を行えば、漁撈者は、当該表示を見るだけで、ヒストグラム、尤度の数値、および尤度に基づくバーの色から、探知した魚群の魚種を判別することができる。例えば、図８の例であれば、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＨｅｒｒｉｎｇのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＨと略一致し、Ｈｅｒｒｉｎｇに対する尤度が非常に高いことを容易に把握できる。一方で、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶがＭａｃｋｅｒｅｌのリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘＭと相違し、Ｍａｃｋｅｒｅｌに対する尤度が低いことを容易に把握できる。これにより、漁撈者は、探知した魚群がＨｅｒｒｉｎｇであることを容易に判断できる。

以上のように、本実施形態の構成および処理を用いることで、漁撈者に対して、より確からしい魚種判別が可能になる魚種判別情報を提供することができる。

次に、第２の実施形態に係る魚群探知装置について、図を参照して説明する。
図９は本実施形態の魚群探知装置１Ａの構成を示すブロック図である。本実施形態の魚群探知装置１Ａは、第１の実施形態に示した魚群探知装置１に対して、魚種判別情報算出部４０Ａにリファレンス設定部４３を備えるとともに、操作部７０を備えたものであり、他の構成は第１の実施形態の魚群探知装置１と同じである。

リファレンス設定部４３は、リファレンスＤＢ４００に記憶される魚種Ｘ毎のリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘの書き込みや更新を行う。リファレンス設定部４３には、外部装置から外部リファレンスヒストグラムが供給可能である。また、リファレンス設定部４３には、ΔＳＶヒストグラム算出部４２で算出された実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶも供給可能である。リファレンス設定部４３は、外部リファレンスヒストグラムや実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを一時記憶させることができる。

操作部７０は、リファレンス設定部４３がリファレンスＤＢ４００の書き込みや更新のタイミングを与える操作入力を受け付ける。当該タイミングを与える操作入力が行われると、操作部７０は、リファレンス設定部４３に対して、リファレンスＤＢ４００の書き込みや更新の処理を実行する。

この際、操作部７０により、外部リファレンスヒストグラムが指定されれば、リファレンス設定部４３は、外部リファレンスヒストグラムを、リファレンスＤＢ４００へ書き込む。この際、同魚種のリファレンスヒストグラムが存在すれば、既に記憶されているリファレンスヒストグラムに対して更新処理を行う。

一方、操作部７０により、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶが指定されれば、リファレンス設定部４３は、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶを、リファレンスＤＢ４００へ書き込む。この際、魚種は、漁撈者が実際に水揚げした魚を見ることで判断して、操作部７０により入力される。そして、同魚種のリファレンスヒストグラムが存在すれば、既に記憶されているリファレンスヒストグラムに対して更新処理を行う。

このような構成および処理を行うことで、リファレンスヒストグラムを固定のものとせず、状況に応じて適応させることができる。例えば、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶで更新することで、その漁場により適するリファレンスヒストグラムを設定することができる。また、リファレンスＤＢ４００をより多種なもの等へ発展させることができる。これにより、より正確な魚種判別が可能な魚種判別情報を、漁撈者へ提供することができる。

なお、上述の説明では、体積散乱ＳＶを用いた例を示したが、魚種毎の反射強度の特性の相違を利用できれば良く、所謂ターゲットレングスＴＳを用いてもよい。なお、ターゲットレングスＴＳを用いた場合、魚群よりも個別の魚体に適用すると、体積散乱よりも効果的となる。この場合、上述の式１の超音波送信ビームの特性に基づく補正項Ｃｂは省略でき、距離方向（深度方向）の減衰に関する補正項Ｃｄを、ＴＳにあわせて適宜再設定すればよい。

また、これらの体積散乱ＳＶやターゲットレングスＴＳの算出の際に、上述の各補正項を用いなくても、本願の作用効果を得ることができる。

また、上述の説明では、類似度データの算出に、相関処理を用いた例を示したが、実測ヒストグラムＨｉｓΔＳＶとリファレンスヒストグラムＲｅｆＨｉｓΔＳＶｘとの類似性が反映されるものであれば、他の方法で尤度Ｌｘを算出しても良い。例えば、それぞれのヒストグラムのピークとなるΔＳＶ値や、当該ピーク値等を用いてもよい。

また、上述の説明では、所定のＰＩＮＧにおける全ての距離方向位置の体積散乱差ΔＳＶを対象にして、ヒストグラムを算出する例を示したが、局所的な範囲の体積散乱差ΔＳＶのみを用いてヒストグラムを算出してもよい。この場合、例えば、図４に示すようなエコーグラムを表示器６０に表示し、漁撈者が操作部から範囲指定をする。魚種判別情報生成部４０は、この範囲指定に基づいて、対応する範囲内の体積散乱差ΔＳＶのみを用いてヒストグラムを算出する。そして、このように範囲して得られるヒストグラムを用いて上述のように尤度を算出する。このような範囲指定を行えば、例えば、複数種類の魚群が近接して存在する場合に、特定の魚群のみを指定して、魚種判別情報を取得することができる。

また、上述の説明では、類似度について、相関処理から得られる尤度について示したが、ヒストグラムから抽出される特徴量に基づいて、類似度を算出してもよい。例えば、ヒストグラムの高さ、ヒストグラムの幅、ヒストグラムの標準偏差、ヒストグラムの分散、ヒストグラムの平均値、ヒストグラムの中央値、ヒストグラムが最頻値となるΔＳＶ等の少なくとも１項目、もしくは複数の項目を適宜組み合わせて類似度を算出してもよい。なお、ここで、ヒストグラムの高さとは、ヒストグラムを構成する全ての体積散乱差ΔＳＶの度数（もしくは比率）の内の最も高い度数（もしくは比率）を示す。ヒストグラムの幅とは、所定の度数（もしくは比率）以上となる体積散乱差ΔＳＶの幅を示す。

また、上述の説明では、魚群または魚体の種類を判別する例を示したが、海底判別、すなわち海底が砂地か岩か等を判別する海底判別装置に、当該発明の構成および処理を適用することもできる。

１，１Ａ−魚群探知装置、１０−送受波器、２０−送信部、３０−受信部、４０，４０Ａ−魚種判別情報算出部、４１−ΔＳＶ算出部、４２−ΔＳＶヒストグラム算出部、４３−類似度算出部、４００−リファレンスＤＢ、５０−表示制御部、６０−表示器、６００−表示画面、６０１−ヒストグラム表示ウィンドウ、６０２−尤度表示ウィンドウ、

Claims (8)

1. それぞれに異なる周波数からなる複数の超音波信号によって得られる複数のエコー信号を用いて探知を行う超音波探知装置であって、
   異なる周波数のエコー信号の差分値を算出する反射強度差算出部と、
   前記差分値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、
   前記差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出部と、
   を備え、
   前記類似度は、前記差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの相関処理から得られる尤度である、
   超音波探知装置。
2. 請求項１に記載の超音波探知装置であって、
   前記類似度に基づく画像データを表示する表示部を備える、超音波探知装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の超音波探知装置であって、
   前記異なる周波数のエコー信号の差分値は、前記異なる周波数のエコー信号の体積散乱ＳＶ同士の差分値である、超音波探知装置。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の超音波探知装置であって、
   前記反射強度差算出部は、前記複数の周波数のエコー信号の全てが、それぞれに設定した所定閾値以上の時にのみ前記差分値を算出する、超音波探知装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の超音波探知装置であって、
   前記リファレンスヒストグラムを記憶するリファレンスデータベースと、
   該リファレンスデータベースに記憶されたリファレンスヒストグラムを更新設定するリファレンスヒストグラム設定部と、を備える超音波探知装置。
6. 請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の超音波探知装置の構成を備え、
   前記目的物標は魚群または魚体の少なくとも一方である、魚群探知装置。
7. それぞれに異なる周波数からなる複数の超音波信号によって得られる複数のエコー信号を用いて探知を行う超音波探知方法であって、
   異なる周波数のエコー信号の差分値を算出する工程と、
   前記差分値のヒストグラムを算出する工程と、
   前記差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの類似度を算出する工程と、
   を有し、
   前記類似度は、前記差分値のヒストグラムと、目的物標の種類毎に設定されたリファレンスヒストグラムとの相関処理から得られる尤度である、
   超音波探知方法。
8. 請求項７に記載の超音波探知方法を用い、
   前記目的物標を、魚群または魚体の少なくとも一方とする、魚群探知方法。