JPH01285854A - 魚群による浸入毒物危険度検知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業−にの利用分野〕 本発明は、浄水場や下水処理場において、毒性物質物質
混入に対する水質安全性を確保する８Ｎであり、主に水
質の危険度を検知する装置に関する。

〔従来の技術〕

浄水場などでは原水中に毒物が混入したか否かを判定す
るために、原水や浄水の一部を水槽に導きこの水槽でフ
ナ、コイ、ウグイ、タナゴなどの魚類を飼育している。

水中に毒物が混入した場合には、前記魚類が異常に行動
したり死んだりするのでこれを目視で監視している。し
かし、目視に頼っており、人が監視していない時には検
出できないので、自動監視が望まれていた。

特開昭６１−４６２９４では水質を監視するため、複数
の生物の行動パターンを監視する方法が開示されている
。開示技術では、ビデオ装置で観察した生物の行動パタ
ーンを、同一生物の予期される運動パターンの統計的分
布に対応する予測パラメータと比較し、毒物流入時に示
す生物の異常行動を検出することが記載されている。し
かし、生物の行動パターンを具体的にどのようにして検
出あるいは評価するのかについては開示されていないの
で実施困難である。

〔発明が解決しようとする課題〕

魚の示す異常行動としては、異常に速い移動速度を示す
狂奔行動や、水面上に口を出す鼻上げ行動が一般的に知
られている。これらの異常行動を信頼性高く検知するた
め、発明らは、画像処理装置を用いて複数の魚の行動パ
ターンを監視する方法を既に考案している。これは、魚
の行動パターンとして、移動速度と水槽中における位置
を具体的に検出、評価する手法を述べたものであり、魚
の異常行動を適確に捉え水質異常を検知できるようにし
たものである。しかし、この手法においては、毒性物質
が流入した場合にどの程度危険な物質かを知ることが重
要であるにもかかわらず、この点についての配慮がされ
てなかった。

本発明の目的は、信頼性高く水質異常を検知すると同時
に、流入毒物の危険度を検知する千法髪提供することに
ある。

〔課題を解決するための手段〕

発明者らは、従来技術製実用化するための研究を重ねて
きた結果、毒性物質に対する魚の強度が魚種によって異
なることを実験的に明らかにした。

本発明は、上記内容を利用したもので、毒性物質に対し
て強度の異なる複数種の魚の形状を認識（パターンマツ
チング手法）し、どの魚が異常であるかを判定すること
により、前記目的は達成される。

〔作用〕

毒性物質に対して強度の異なる複数種の魚を使用するこ
とにより、毒性に弱い魚が異常行動を示した場合は危険
度小、毒性に強い魚が異常行動を示した場合は危険慶大
とすることができる。また、魚の形状を認識するパター
ンマツチング手法は、それぞれの魚の特徴をテンプレー
トに記憶し、どの魚が異常行動を示しているかを判断す
るため、誤認識を排除できる。

〔実施例〕

以下に図面を用いて実施例を説明する。

第１図を用いて実施例の構成を説明する。

被検水は、給水ポンプ１と給水管２によって水槽４に供
給される。水槽４に導かれた水は、排水管８によって耕
゛水される。水槽４内には、多孔板などの仕切板３Ａ及
び３Ｂによって仕切ら九た飼育空間９があり、ここで種
類の異なる魚５Ａ（ウグイ）、５Ｂ（タナゴ）、５Ｃ（
フナ）を飼育する。ここで使用する魚は、毒性に対する
魚の強度がフナ〉タナゴ〉ウグイの順であることが実験
的に明らかとなったことから、前記３種の魚とした。

本実施例では、３種の魚各１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。

照明装［［７Ａ、７Ｂ、７Ｃは水槽４内の魚５を照らす
。照明装置７と水槽４との間にはスリガラスや紙などの
半透明板６を設ける。照明装置７の光を受けて半透明板
６は光を散乱させて、半透明板６全体から発する光は水
槽４を照らす。照明装置７からみて水槽４の反対側に工
業用テレビカメラ（ＩＴＶ）などの撮像装置１０を配置
する。すなわち、撮像装置１０は照明装置７から発して
半透明板６を通った光を撮像する。ここで、撮像装置１
０は飼育空間９を撮像する。撮像装［１０の信号は画像
監視装置２０に導かれる。画像監視装置２０の構成と動
作の詳細な説明は後述する。画像監視装置２０の機能を
簡単に説明すると５画像監視装置２０では、まず、予め
設定された時間間隔り毎に撮像画像を取り込んで魚体を
画像認識し、魚体の重心や速度を計算する。時間間隔り
毎に魚の重心と速度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における魚の位置や速度の統計的なパター
ンを計算して魚５の行動を監視する。

一方時間間隔り毎に魚５のパターンマツチング（形状認
識）を行い、異常と判定された場合にはどの魚が異常行
動を示したかを判断して警報を警報装置３２より、発す
る。モニターテレビ４０は、撮像した画像を表示する。

画像モニター５０は、画像監視装［２０の信号を受けて
、画像認識結果及び魚の位置分布や速度分布などの監視
結果を表示する。

次に、画像監視装置２０の構成を詳細に説明する。タイ
マ２１Ｔは初期設定された時間間隔））毎にＡ　１０変
換器２２に１〜リガ信号を出力する。Ａ／ｉ）変換器２
２はこの１−リガ信号に同期して撮像装置１０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２２Ｍに記憶する。輝度
頻度分布計算回路２３は多値画像メモリ２２Ｍ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、多値画像の多値（輝度）の
頻度を表す。閾値決定回路２４は輝度頻度分布の１算結
果を受ける一方で、魚体面積設定回路２４Ｓ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６２値化
回路２５は多値画像メモリ２２Ｍの信号と閾値決定回路
２４の信号を受け、多値画像を２値化してこの２値画像
を２値メ５の画像を抽出する。２値化メモリ２５Ｍに記
憶された魚５の２値画像は画像モニター５０に表示され
る。

位置分布計算回路２６と速度分布計算回路２７は、２値
メモリ２５Ｍの信号を受けて魚５の位置分布と速度分布
が計算される。タイマ２１　Ｔの指令に基づいてこれま
での一連の処理を一定の時間間隔と決められた回数繰り
返す。位置分布比較回路２８と速度分布比較回路２９で
は正常分布設定回路２８Ｓ、２９Ｓから入力された位置
分布と速度分布とが比較される。異常判定回路３０は、
位置分布と速度分布が異常であるかを判定し、位置分布
、速度分布の両方が異常と見なした場合は、異常判定メ
モリ３０Ｍに記憶する。

一方、パターンマツチング回路３３は、２値メモリ２５
Ｍに対してあらかじめテンプレート３６に入力した形状
とパターンマツチングを行う。ここでテンプレート３６
に入力する形状は、魚５Ａ（ウグイ）、魚５Ｂ（タナゴ
）、魚６Ｇ（フナ）の異常時における特徴的形状である
。パターンマツチング回数計算回路３４は、２値メモリ
２５Ｍとテンプレート３６に入力した形状の一致した回
数を魚５Ａ、５Ｂ、５Ｇについてそれぞれ計算し、パタ
ーンマツチング回数記憶回路３５に入力する。

危険度判定回路３１は、位置分布と速度分布が異常と見
なした場合に、パターンマツチング回数記憶回路３５の
信号を受は危険度を判定する。

尚、キーボード６０からは、タイマ２１Ｔ、正常分布設
定回路２８Ｓ及び２９Ｓの設定値ならびにテンプレート
３６の形状を入力する。

次に、画像監視装置２０の動作を詳細に説明する。

タイマ２１′ｒはキーボード６０によって入力されて初
期設定された時間間隔り毎に、Ａ／Ｄ変換器２２にΔ／
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。また、タイマ２１′ｒでは１回の画像処理時
間りとこの画像処理の繰り返し回数１１を設定して、計
測時間Ｔ（１回の画像処理時間がｈであるからｎ回の画
像処理を繰り返すとＴ＝ｎｈとなる）を設定して、この
間の魚群の統計的な行動パターンを計算できるようにす
る。計測時間Ｔは１０秒ないし１時間程度である。Ａ／
Ｄ変換器２２はタイマ２１Ｔから出力されたトリガ信号
に同期して撮像装置１０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２２Ｍに記憶する。多値画像メモリ２２
Ｍには縦が２５６個、横が２５６個の記憶場所があり、
各各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ｊ行ｊ列（ｉ＝１〜２５
６．ｊ＝１〜２５６）目の信号（輝度）をＧ（ＩＩＪ）
と表すものとする。Ａ／１〕変換器３２がアナログ値を
７ビツトのデジタル値に変換するものであればＧ（ＩＩ
Ｊ）は１２８段階のデジタル値をもつ。多値画像メモリ
２２Ｍに格納された多値画像の例を第２図に示す。第２
図は多値の輝度をもつ画像を表す。輝度分布計算回路２
３は、多値画像の輝度分布を計算する。第２図の輝度分
布を第３図に示す。閾値決定回路２４は輝度分布のｊ１
算結果を受けて閾値■を決定する。

次に、閾値Ｉの設定法について説明する。

第２３図は輝度頻度分布を表す。本発明の照明法では魚
５け必ず暗い物体として撮像できるので、第３図に示す
ように輝度が低いところから魚５の面積（ハツチングで
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Ｌ　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。この閾値段定法は水が漏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の閾値を使用す
るほうがよい。第３図においてビークＰｆは魚体を、ピ
ークｐｂは背景を。

Ｐ　ｅで表す部分は魚のえらと輪郭を表す。魚体のみを
抽出するにはＰｆとＰｅとの境界に第２の閾値■２を設
定する。第３図に示すように、あらかし、め（ｌ値を少
なくとも輝度Ｔ１としておき、輝度が高くなるコｌＪ向
に各頻度を検索し、なからさらに１）ｆとＩ）ｅとの境
界（最小値）があればこの輝度に１２を選ぶ。

次に、２値化回路２５は多値画像メモリ２２．Ｍの信号
と閾値決定回路２４の信号１（ＩｔまたＬｚ）を受け、
多値画像を２値化して２値メモリ２５Ｎ４に記憶する。

次に、２値化回路２５の具体的動作について説明する。

２値化回路２５では多値画像メモリ２２Ｍの輝度Ｇ（ｉ
ＩＪ）を受けて、閾値よりも明るい画素を全てＬＬ　Ｏ
Ｉ＋レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を全てＬＬ　
］、　Ｉ＋レベルとして、２値化メモリ２５Ｍに格納す
る。この２値化された信号の集合をＢ（ｘ、ｊ）とする
と２値化のＨ１算は次式で表される。

Ｇ（ＩＴＪ）≧■ならば、ＢＣｊ＋　ｊ）＝Ｏ−・（１
）Ｇ（ｉ、ｊ）＜Ｉならば、Ｂ（ｉ、ｊ）＝］・・（２
）（１）（２）式を各画素について全て創立することに
よって背景を“ＯＩｔレベル、魚５をｒＬ　Ｉ　Ｉ＋レ
ベルとすることができる。

位置分布計算回路２６は２値メモリ２５Ｍの信号を受け
て魚５の位置分布をδｆ算する。位置弁４１は２値メモ
リ２５Ｍの画像を水平方向に投影した＝１１− 分布で定義し、水深方向についてどの水深に居たかを表
す。速度分布計算回路２７は差分画像の面積を計算する
。差分画像とは、総意の時間Ｔに対して時間Ｔ−１の画
像の減算を行なうことで、画像の移動速度が大きければ
差分画像の面積も大きくなり、逆に移動速度が小さけれ
ば面積は小さくなることから移動速度に関する情報を得
ることが出来る。位置分布と速度分布の計算は、タイマ
２１Ｔの指令に基づいて一連の処理を決められた回数ｎ
だけ行なう。位置分布比較回路２８と速度分布比較回路
２９には、予め得られた正常時の分布が正常分布設定回
路２８Ｓ及び２９Ｓに入力され、創立された位置分布と
速度分布とが比較される。異常判定回路３０で位置分布
と速度分布が異常と見なした場合に異常判定メモリ３０
Ｍに入力される。このように、位置分布と速度分布で異
常判定を行う一方、２値メモリ２Ｆ’１Ｍに対してのパ
ターンマツチングな行う。

パターンマツチングについて説明する。異常時における
魚５Ａ、５Ｂ、５Ｃの代表的形状をあらかじめキーボー
ド６０によってテンプレート３Ｇに入力する。テンプレ
ート登録内容を第４図に示す。テンプレート３６は縦８
画素×横］−２画素の９６画素で構成されており、本実
施例では、魚の異常行動として一般的に知られている鼻
上げの形状をウグイ、タナゴ、フナについて登録したも
のである。このテンプレート３６　（ａ、ｂ、ｃ）を２
値メモリ２５Ｍの画像に対して順次走査し、パターンマ
ツチング回路３３でテンプレート３６と２値メモリ２５
　Ｍの画像が比較される。尚、本実施例で使用するウグ
イ、タナゴ、フナの形状は大きく異なるため、それぞれ
の比較は容易に行える。

また、本実施例では、テンプレート３６に鼻上げの形状
を登録したが、魚が横転した形状など他の異常行動を示
す形状を登録しても目的は達成できる。パターンマツチ
ング回数計算回路３４では、パターンマツチング回路３
３で一致した回数を、ａ　（ウグイ）、ｂ　（タナゴ）
、Ｃ（フナ）についてそれぞれカウントし、−回の画像
処理時Ｑｌｌ　ｈの合計をｊＩ算する。ａ、ｂ、ｅそれ
ぞれの合計回数＋１は、パターンマツチング回数記憶回
路３５に記憶τさ才（る。尚、−こでは合３１回数Ｉ）
に基準値を４え、括憎値以−Ｆてあれは異常ど見なり、
て記憶する５、危険度判定回路；３１は、異常判定メモ
リ３０Ｍの相合ニー括ついて、パターンマッチンソ［０
１数記憶回路；３５のａ　＋　ｂ　Ｉ　Ｃ，の合計回数
を比較して危険１ｅ；各判定する。二こで、危険度の判
定粍果は、パターンマツチング回数記憶回路３５のａ、
ｂ、ｃコ）種が基べ＋３値を起えた場合に危険度人、ａ
　＋　ｂの２種が基準値を起えた場合に危険度中、ａの
みが基準値を起えた場合には危険変車として判定される
４、これらの危険度判定回路を警報装置３２によって発
する。

〔発明の効果〕

本発明によｔシば、従来の水質異常検知に加え水質の危
険度も検知できるので、１か物流入時に警報を出しまた
り、水質の危険度に応じ取水停止するなとめ緊急借問を
速やかにとることが可能となり、ｌＫ質安全性対策を高
度に図れる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明図、第２図は複数種の魚を
撮像した図、第３図は輝度分布図、第４図はテンブレー
１へに魚の形状を登録した図である。 ４・水槽、５　魚、１０　撮像装置、２ｏ　画像監視装
置、２２−Ａ／１．）変換器、２５２値化回路、２８　
位置分１１ｉ比較回路、２９　速度分布比較回路、３１
　危険度判定回路、３２　警報装置。 ：３３　パターンマッチンク回路、３４　パターンマツ
チング計算回路、３６　テンプレート、４゜モニターテ
レビ、５０　画像モニター、６゜キーボード、７０・−
ＣＲＴ６

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、魚類を飼育する水槽と、該水槽で飼育する複数の魚
   類と、該魚類の画像情報を一定の時間間隔で電気信号に
   変換する撮像装置と、前記魚類を照明する照明装置と、
   前記撮像装置で撮像した多値画像から前記魚類と２値画
   像として抽出する２値化手段と、前記多値画像または２
   値画像を記憶する画像記憶手段と、前記２値画像により
   位置分布及び速度分布を計算し異常を判定する異常判定
   手段と、前記魚類の異常時における代表的形状を記憶し
   前記２値画像と比較するパターンマッチング手段と、前
   記魚類の記憶した形状と前記２値画像と一致した回数を
   計算する一致回数計算手段と、前記一致した回数により
   危険度を判定する危険度判定回路を具備した画像監視装
   置において、危険度の判定には魚類の相違によつて毒性
   に対する強度が異なることを利用したことを特徴とする
   魚群による浸入毒物危険度検知装置。