JP5990127B2 - 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、微細藻類の濃度の決定方法、装置およびプログラムに関し、特に、微細藻類の濃度を非破壊的に決定する方法、装置およびプログラムに関する。

近年、地球温暖化を抑制するため、温室効果ガスの一つである二酸化炭素の排出量の削減が課題とされている。
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。

例えば、油成分を内部で生成し蓄積する微細藻類を用いて、発電所や工場で二酸化炭素の排出量を抑えながら燃料を合成するプロセスが検討されているほか、微細藻類の光合成を利用した二酸化炭素の有効利用が研究されている。

ところで、微細藻類に吸収される二酸化炭素量は、微細藻類の増殖量、すなわち微細藻類が分散した液体（以下、「微細藻類の溶液」ということがある。）に含まれる微細藻類の量の割合（濃度）に依存する。このため、簡便な濃度の評価方法が求められている。
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。

特開２０００−０５０８６１号公報

しかしながら、上述した２つのいずれの方法も、微細藻類が繁殖しているサンプル（見本）から一定量の溶液を抽出する「サンプリング（抽出）」が必要となる。このサンプリングは、サンプルという、微細藻類が繁殖する生態系を侵食していることにほかならず、サンプルの量を減少させるばかりか、雑菌等の混入によりサンプリングの前後で生態系を変化させてしまう恐れがある。
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。

そこで、本発明は、より簡便で非破壊的に溶液に含まれる微細藻類の濃度を測定する微細藻類の濃度決定方法、濃度決定装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上述したような課題を解決するために、本発明に係る微細藻類の濃度決定方法は、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微細藻類の溶液の画像から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、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微細藻類の生長状態に基づいて、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と、この選択ステップで選択された関係と、抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて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ものである。

上記微細藻類の濃度決定方法において、選択ステップは、微細藻類の生長状態に対応する、微細藻類の濃度と色に関する情報とを関係づける検量線を選択し、決定ステップは、検量線と、抽出ステップで抽出した色に関する情報とに基づいて微細藻類の濃度を決定するようにしてもよい。

また、上記微細藻類の濃度測定方法において、判定ステップは、微細藻類の溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長している第１の状態、または、微細藻類の溶液の色が不均一な状態で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、選択ステップは、判定ステップにより、微細藻類の生長状態が第１の状態であると判定されると、第１の状態に応じて作成された検量線を選択し、判定ステップにより、微細藻類の生長状態が第２の状態であると判定されると、第２の状態に応じて作成された検量線を選択するようにしてもよい。

また、上記微細藻類の濃度決定方法において、色情報抽出ステップは、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、決定ステップは、色情報抽出ステップで抽出したＲ成分またはＢ成分のパラメータの値と、検量線とに基づいて、微細藻類の溶液の濃度を決定するようにしてもよい。
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。

また、上記微細藻類の濃度決定方法において、色情報抽出ステップは、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、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。

また、本発明に係る微細藻類の濃度決定装置は、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微細藻類の溶液の画像から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、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微細藻類の生長状態に基づいて、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部と、この選択部が選択した関係と、抽出部が抽出した色に関する情報とに基づいて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ものである。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを上記微細藻類の濃度決定装置として機能させるものである。

本発明によれば、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。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定方法の手順を示すフローチャートである。 図２は、本発明の第１の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定方法における色情報取得手順の詳細を示すフローチャートである。 図３は、溶液の色が均一な生長初期の微細藻類の溶液を撮影した画像にＲＧＢ解析を行うことにより取得したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図４は、溶液の色が均一な生長中期の微細藻類の溶液を撮影した画像にＲＧＢ解析を行うことにより取得したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図５は、溶液の色が均一な生長後期の微細藻類の溶液を撮影した画像にＲＧＢ解析を行うことにより取得したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図６は、溶液の色が均一な生長終期の微細藻類の溶液を撮影した画像にＲＧＢ解析を行うことにより取得したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図７は、溶液の色が不均一な生長終期の微細藻類の溶液を撮影した画像にＲＧＢ解析を行うことにより取得したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分それぞれの階調の頻度を示すグラフである。 図８は、図７のＲ成分をピーク分離した結果を示すグラフである。 図９は、本発明の第２の実施の形態に係る微細藻類の濃度決定装置の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
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。

また、微細藻類の溶液（サンプル）は、例えばフラスコなど透明な材料からなる容器に貯留されている。この容器に自然光または照明光を照射しかつ二酸化炭素を含むガスを通気させて、微細藻類に光合成をさせることにより、微細藻類は培養されている。本発明の各実施の形態は、そのように培養された状態の微細藻類の溶液を対象としている。

［第１の実施の形態］
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。

（１）画像取得ステップＳ１
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。

（２）領域設定ステップＳ２
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。

（３）色情報抽出ステップＳ３
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。

色情報の抽出について、ＲＧＢによる解析を例に、図２を参照してさらに詳しく説明する。
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。

（４）判定ステップＳ４
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。

図３〜図６は、色が均一な微細藻類の溶液の画像から抽出した色情報に基づくヒストグラムであり、図３は生長初期、図４は生長中期、図５は生長後期、図６は生長終期である。一方、図７は、色が不均一な生長終期の微細藻類の溶液の画像から抽出した色情報に基づくヒストグラムである。
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。

このように、微細藻類の生長状態は頻度分布の形状に現れる。そこで、頻度分布の形状が左右対称の場合には、固体様成分が生成されずに生長している、すなわち、微細藻類の溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長していると判定する。一方、頻度分布の形状が左右非対称の場合には、固体様成分が生成されている、すなわち、微細藻類の溶液の色が不均一な状態で生長していると判定する。

（５）選択ステップＳ５
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。

＜溶液の色が均一な場合における色情報と微細藻類の濃度との関係の求め方＞
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。

サンプルの濃度は、例えば、公知の吸光法等によって求めることができる。また、濃度が既知のサンプルを用意する代わりに、サンプルの入った容器を撮影した後にその容器内の微細藻類を分離乾燥し、その重量を計測することによって、撮影後に濃度を求めるようにしてもよい。
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。

なお、色情報と微細藻類の濃度との関係を求めるときに用いる容器と、本実施の形態に係る方法によって濃度を決定するときに用いる容器とは、その大きさ、形状、材質（透明な材質から形成されていることが望ましい。）等が同じ、同種類のものであることが望ましい。さらに、色情報と微細藻類の濃度との関係を求めるときの撮影条件と本実施の形態に係る方法によって濃度を決定するときの撮影条件もできるだけ近いものとすることが望ましい。

＜溶液の色が不均一な場合における色情報と微細藻類の濃度との関係の求め方＞
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。

次に、取得した頻度の度数を結ぶグラフを作成し、このＢ成分のグラフが複数のピークを有しかつＲ成分のグラフの形状が左右対称でないことを確認する。これは、上述したように溶液の色が不均一の場合には、Ｂ成分の頻度分布は複数のピークを有し、かつ、Ｒ成分の頻度分布が左右非対称となるからである。

次に、Ｒ成分およびＢ成分の頻度分布に対してピーク分離を行い、各ピークに対応する階調の頻度の比を算出する。そして、この比と微細藻類の濃度を関連付け、これを色情報と微細藻類の濃度との関係として取得する。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。
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。

（６）決定ステップＳ６，Ｓ７
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。

色情報と微細藻類の濃度との関係は、上述したように溶液の色が均一な状態における関係である。
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。

（６−２）決定ステップＳ７
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。

色情報と微細藻類の濃度との関係は、上述したように溶液の色が不均一な状態における関係である。
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。

以上説明したように、本実施の形態によれば、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。

［第２の実施の形態］
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。

＜装置の構成＞
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。

図９に、本実施の形態に係る微細藻類濃度決定装置の機能ブロック図を示す。
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。

ここで制御部２１は、プログラム記憶部２３に記憶されたコンピュータ・プログラムによって、画像記憶部２４に取り込まれた画像の色情報を抽出して色情報記憶部２５に記憶する色情報抽出部２１ａと、色情報記憶部２５に記憶された色情報に基づいてカメラ１０によって撮影された微細藻類の溶液（サンプル）の生長状態を判定する判定部２１ｂと、この判定部２１ｂで判定された生長状態に基づいて関係記憶部２６に記憶された関係を選択する選択部２１ｃと、この選択部２１ｃで選択された関係に基づいて微細藻類の溶液（サンプル）の濃度や乾燥重量を決定する決定部２１ｄとを含んでいる。

また、関係記憶部２６は、色情報と微細藻類の濃度の関係として、溶液の色が均一な状態で微細藻類が生長している場合と、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という２つの関係について予め記憶している。均一な状態における色情報と微細藻類の濃度の関係は、ＲとＢの頻度分布の平均値と濃度との関係からなる。一方、不均一な状態における色情報と微細藻類の濃度の関係は、ピークの階調の頻度の比と濃度との関係からなる。このような関係は、例えば、テーブル形式で記憶しておいてもよいが、関係を近似した多項式を関数として記憶しておいてもよい。

＜装置の動作＞
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。

次に、画像記憶部２４に記憶された画像をモニタ（入出力部）３０に表示して、色情報を抽出すべき領域を利用者に指定させる。利用者は、入出力部３０を構成するマウス等を操作して、画像のうち微細藻類が写っている領域を色情報を抽出すべき領域として指定する。なお、微細藻類を培養する容器の形状がほぼ一定であれば、微細藻類が写っている領域を自動で抽出するようにしてもよい。

また、サンプルとともに色見本も一緒に撮影した場合は、微細藻類が写っている領域のみならず、色見本の領域も指定する。

画像中、微細藻類が写っている領域が指定されたならば、その領域内の色情報を抽出する。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が、本実施の形態においては、第１の実施の形態と同様に、ＲＧＢ色空間モデルのＲＧＢパラメータのうち、特にＲとＢの階調から頻度分布を抽出するものとして、詳細な説明は省略する。
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。

このようにして色情報が抽出されると、判定部２１ｂは、色情報記憶部２５に記憶された頻度分布に対してピーク分離を行い、それぞれ複数のピークが検出されるか否かを確認する。このピーク分離は、上述した第１の実施の形態と同様に、ピーク分離プログラムを用いて行うことができる。また、ピーク分離は、Ｒ，Ｇ，Ｂのうち少なくとも１つの色成分に対して行えばよいが、ＲとＧの頻度分布に対して行うことがより望ましい。
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。

サンプルの生長状態が判定されると、選択部２１ｃは、その生長状態に基づいて関係記憶部２６から関係を抽出する。
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。

色情報と微細藻類の濃度の関係が選択されると、決定部２１ｄは、その関係と、色情報記憶部２５に記憶された色情報とに基づいて、容器内で培養されているサンプルの濃度を決定する。

判定部２１ｂにより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された場合、決定部２１ｄは、色情報記憶部２５に記憶されたＲまたはＢの頻度分布から平均値を算出する。そして、抽出された色情報と微細藻類の濃度の関係に対して算出した平均値を当てはめて演算し、微細藻類の濃度を決定する。

一方、判定部２１ｂにより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された場合、決定部２１ｄは、色情報記憶部２５に記憶されたＲまたはＢの頻度分布に対してピーク分離を行い、検出したピークの階調における頻度の比を算出する。そして、抽出された色情報と微細藻類の濃度の関係に対して算出した比を当てはめて演算し、微細藻類の濃度を決定する。

このようにして得られた微細藻類の濃度をカメラ１０で撮影したサンプルの濃度としてモニタ（入出力部）３０に表示させる。
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。

以上のように、本実施の形態にかかる微細藻類濃度決定装置によれば、微細藻類の溶液を容器ごと撮影した画像から微細藻類の濃度を決定するので、容器内の溶液（サンプル）の一部をサンプリングすることがない。したがって、サンプリングによるサンプルの減少を避けることができる。さらに、容器を開けることなく、非破壊的に微細藻類の濃度を決定することができるので、手間が省けるだけではなく、雑菌の混入を避けることができるので、微細藻類が繁殖する生態系を変化させてしまう恐れがない。

なお、本実施の形態において、決定部２１ｄは、色情報と微細藻類の濃度の関係に当てはめる平均値または比を、ＲまたはＢの何れか一方の情報を用いる場合を例に説明したが、ＲおよびＢの両方の情報を用いるようにしてもよい。

また、第１，第２の実施の形態においては、色情報として、ＲＧＢ色空間モデルのＲＧＢパラメータ値を例に説明したが、ＲＧＢ色空間に代えて他の色空間モデルを用いてもよい。また、複数の色空間モデルを用いて微細藻類の濃度を決定するようにすれば、より高い精度で濃度を決定することができる。

本発明は、微細藻類の濃度や増殖速度の測定に利用することができる。

１０…カメラ、２０，２２…インターフェース部、２１…制御部、２１ａ…色情報抽出部、２１ｂ…判定部、２１ｃ…選択部、２１ｄ…決定部、２３…プログラム記憶部、２４…画像記憶部、２５…色情報記憶部、２６…関係情報記憶部、２７…バス、３０…入出力部。

Claims (8)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。