JPH02253786A - 活性汚泥の画像認識方法 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、活性汚泥の画像ｉｇ識方法に係り、特に、下
水処理等で活性汚泥法を用いて、排水を浄化処理する設
備において、ｖＡ気槽中の活ｉ生汚泥の性状を認識評価
する画像認識処理方法に関する。

〔従来の技術〕

活性汚泥法は、下水処理等の広い分野で活用されている
水処理プロセスである。該方法を夾施する丸めの要件は
、酸素存在下で微生物による有機汚濁物質の分解、同化
反応の確保と、生成した活性汚泥フロックの効果的な沈
殿分離の確保にあるが、前記の反応条件の変動によって
は必ずしも、良好な沈殿分離が確保し得ない局面が応々
にして起こり、従来運転管理が比較的離しい水処理プロ
セスの１つとされてきた。

良好な沈殿分離を確保するためには、生成した活性汚泥
フロックが、稠密で粒径の大きな、即ち沈降速度の大き
なものである必要がある。

従来、総括的（マクロ的）には、ＳＶＩ等の指標を用い
て沈降性の評価を行い、運転ｆ理のだめの情報としてき
た。しかし、Ｓ、ＶＩの指標そのものが手分析操作によ
るものであったため、リアμタイム性に欠けるものであ
る上、その数値について本、明確な閾値がある訳ではな
く、沈殿分離の良否との対応には経験的判断の介在を必
要とするなど、自動化・オンツイン化しにくい性格を持
っていた。

こうし九背景から、近年、活性汚泥の頑倣濾等による拡
大影像を、テレビカメラによ）画像処理装置にとり込み
、処理を行って活性汚泥に関するミクロ的な情報を得よ
うとする試みがみられる様になってきた。しかし、これ
らは、−方では原生動物の認識計数であったシ、他方で
は沈降性を妨害する糸状細菌の認識計数であり、活性汚
泥フロックそのものの稠密性を取り扱う本のではなかっ
た。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記のように、従来技術においては、活性汚泥フロック
の稠密性を取シ扱う技術は開発されていなかった。

そこで、本発明は、活性汚泥フロックの稠密性を定量化
して評価し、活性汚泥フロックの安定した運転制御を可
能とするための画像認識方法を提供することを目的とす
る。

〔ｌＩ！１題を解決するための手段〕 本発明者らは、沈殿分離を支配する因子は、糸状細菌の
量だけでなく、活性汚泥フロックそのものの稠密性にも
あるとの見解のもとに、鋭意研究の結果、稠密性を定電
的に表現し得る新規な画像認識処理方法を発明し５．上
記の目的を達成したものである。

すなわち、本発明は、 活性汚泥を拡大撮像し、画像処理する方法において、 （１）　　Ｋ画像データの輝度値と背！画像データの輝
度値の差を演算する第１の工程と、 （２）第１の工程で得られた画像を２値化処理する第２
の工程と、 （３）　　第１の工程で得られた画像を線検出処理し九
後、２値化処理する第３の工程と、 （４）第２の工程で得られた画像データと第３の工程で
得られた画像データの輝度値の和を演算してマスク画像
を得る第４の工程と、（５）第１の工程で得られた画像
データと、第４の工程で得られた画像データの輝度値の
和を演算して強調画像を得る第５の工程と、（６）第５
の工程で得られた画像を２ＩｉＸ化処理する第６の工程
と、 （力　第６の工程で得られた画像を縮小処理及び拡大処
理して活性汚泥フロックの［像のみを得る第７の工程と
、 （８）第７の工程で得られた画像の画素数を積算し、活
性汚泥フロックの面積及び／又は体積を演算する第８の
工程と、 （９）第１の工程で得られた画像と第７の工程で得られ
た画像の論理積を演算する第９の工程と。

１１１　　第９の工程で得られた画像を複数の輝度値で
２値化処理する第１０の工程と、 （１１）第１０の工程で得られた画像を縮小処理及び拡
大処理する第１１の工程と、 （ｌ邊　　第１１の工程で得られた複数の画像の各々に
ついて、画素数を積算し、活性汚泥フロックの面積及び
／又は体積を演算する第１２の工程と、 ０　第１２の工程で得られた活性汚泥フロックの面積の
各々につい、て、第８の工程で得られた活性汚泥フロッ
クの面積との比率あるいは、第１２の工程で得られた活
性汚泥フロックの体積の各々について、第８の工程で得
られた活性汚泥フロックの体積との比率の少なくとも一
方を演算する第１３の工程と、 （１４第１３の工程で得られた演算値により活性汚泥フ
ロックの稠！ｙ性を判定する第１４の工程、 とからなることを特徴とする活性汚泥の画像認識方法に
ある。

上記において％活性汚泥とは、フロック形成細菌、糸状
細菌及び原生動物等で形成されたものを総称するもので
、プリッタ形成細菌によって形成されたフロック状の対
象物を活性汚泥フロックといい、独立遊離あるいはフロ
ックから放射状にのびている糸状の対象物を糸状細菌と
いい、本発明では活性汚泥フロックを定量的に認識する
ものである。

（作用〕 本発明ＫかかるＳ像認識方法では、下水処理等の活性汚
泥プロ竜スに生成する活性汚泥フロックの拡大影像を、
所定の画像演算処理を施すことによって、その稠密性を
定量化し、評価することができ、それによって、活性汚
泥フロックの良否を診断し、本って効果的な運転管理、
自動制御を可能ならしめる作用を４す。

〔実施例〕

以下、本発明を図面を参照にして更に詳しく説明するが
、本発明はこの実施例に限定されるものではない。

最初に第１．図を用いて説明する。第１図は、本発明に
係わる活性汚泥の画Ｗ１．認織処理方法の運用例を示す
説明図である。

原水１は必要ならば前愁理を受けた後、曝気槽２に導入
され、ここで、沈殿池４から返送された活性汚泥１２と
混合される。曝気槽２内には、活性汚泥の活動に必要な
酸素を供給するため、ブロワ−３よシ空気が供給されて
いる。活性汚泥は曝気槽中に滞留する間に排水中の有機
物質を分解資化する。曝気槽２からの流出水は沈殿池４
に送られ、ここで、活性汚泥を沈殿分離して、清澄な処
理水７を得る。沈殿した活性汚泥の一部は返送汚泥１２
となシ、残部は余剰汚泥ｉｓとして系外に排出される。

曝気槽２中には活性汚泥の拡大影像を得るのに好適な水
中顕微ｔＲ８が浸漬されていて、定期的に活性汚泥の影
像を把え、本発明に係る画像認識システム９へ、送信し
ている。この水中Ｒ徽鏡８としては、例えば、本出願人
が先に出願した特願昭６２−２７９０５６号に記載のよ
うな、この目的に適した装置が選定される。

固像認織処理Ｖステム９は１画像演算処理装置、コンピ
ュータ、セニタ、テレビ等かう構成され、水中顕微鏡８
からの映像信号に必要な演算処理を施し、活性汚泥フロ
ックのｆＡ密性を評価判定する指標を算出する。該シス
テム９での演算結果はコントローラ１０を介して伝達さ
れ、必要に応じて、曝気プロワ−５、返送汚泥ポンプ５
１．余剰汚泥ポンプ６が制御される。

次に、第２＠の本発明の画像認識処理方法のフローの一
例を示す工程図を用いて１両ｉＩｌ認識システム９にお
ける［酸データの処理手順について説明する。

水中顧徽鏡等から入力され色原画像データ２１は、必要
ならば複数回の積分入力により平滑化された後、入力Ｉ
ｉＩ像の照明ムラ等を除去するため、対象物（活性汚泥
フロック等）を含まない背景ｍｓデータ２２との間で、
輝度値の差を演算２Ｓする（第１の工程）。次に第１の
工程で得られたｆＲｗｌ、について、囚Φ）２通りの処
理手順に従って、画像処理を行う。

囚〜−トの処理では、第１工程で得られ良画像について
、所定の輝度値で２値化旭理２４を行って（第２の工程
）得た画像と、第１の工程で得た画像の中間輝度部（糸
状細菌や活性汚泥フロック周辺部など）を強調するため
にヲブヲシアンオペレータを用いて線検出焦域２５を行
つ九後、２ｇＬ化九理２６を行って（第３の工程）得た
画像との間で、輝度値の和を演算２７する（第４の工程
）。

ここで、ヲプラＶアンオペレータのサイズは３×３マ）
リツクス以上、好ましくは９×９マトリツクスが良く、
また加重係数の配置は、ランダムな方向を持つ線分をど
の方向を持つ本のでも強１１１１処理ができる様、好ま
しくは、１２種程度配置の異なるものを用意しておくと
良い。

１２通りのオペソー夕を用いてフィルタリング処理した
後、論理和演算を行って各画素の輝度値を求めておく。

得られた両象と第２の工程で得られ良画像の和をとれば
、マスクとする画像が作成される。尚、得られた輝度値
の和が最高輝度値（８ピツＦの場合は２５５）を越える
ものは最高輝度値とする。

次に、このマスク画像を、第１の工程で得られる画像と
の間で輝度値の和を前記第４の工程と同様の操作で演算
２９し、強調画像を得る（第５の工程）。この際、マス
ク画像を白黒反転させて、合成し死後物体のない部分の
輝度値をすべて背景扱いとして輝度変換を行う。第５の
工程で得られた画像を所定のレベルで２ｇＬ化処理３０
することによシ（第６の工程）、ノイズ、照明ムラ等が
除かれ、不明瞭な糸状細菌やフロック周辺部の輪隔部な
ども明瞭化されたｒＸ画像の正確な２値化画像が得られ
る。

続いて■〜−トでは、上記両縁から糸状細菌を除去し、
フロックのみを抽出するため、必要な回数の縮小処理及
び拡大処理３１を行う（第７の工程）。この回数は、サ
ンプルの拡大倍数と糸状細菌の太さ等を考慮して、これ
を除去するのに必要十分な回数を行えば良い。得られた
画像の画素数を積算し、活性汚泥フロックの面積を算、
出３２する（第８の工程）。

これは例えば、７９７２部の画素数と、単位画素面積（
画素４点でつくられる正方形の面積）とを本とに算出す
る方法でよく、また、画面の全画素数に対するフロック
部の画素数の比率として算出してもよい。

次にω）μ−トの処理手順について説明する。

の）μ−Ｆでは、第１の工程で得られた画鍛について、
前記第７の工程で得られた両縁との間で、対応する各輝
度値について論理積演算３３を行５（第９の工程）。こ
こで、論理積演算とは、両画像の対応する輝度値が、あ
る値と０（ゼロ）ならばある値を保存し、ある値と２５
５（８ビツトの場合）ならば％２５５を保存する演算を
言う。これにより糸状細菌やノイズを除去することがで
きる。続いて第９の工程で得られ良画像について、複数
の輝度値で２値化処理３４する（第１０の工程）。この
２値化処理の輝度値の設定については、該活性汚泥の輝
度値の分布に関する知見から任意に設定して良い。

例えば、対象とする活性汚泥フロックについて最大径を
算出して、その最大径方向に沿って走査して得られる輝
度値分布から、最大輝度値、最小輝度値を求め、その最
大輝度値、最小輝度値及びその間の少なくとも１つの輝
度値として設定することが好ましい。これによシ、２値
化処理の輝度値の異なる複数の２値化画象が得られｂｏ この複数の２値化画鍛の各々について、糸状細菌等を除
去するため、必要な回数の画像の縮小処理及び拡大処理
３５を行って、活性汚泥フロックのみを抽出する（第１
１の工程）。この回数は、サンプルの拡大倍率と糸状細
菌の太さ等を考慮して、これを除去するのに必要十分な
回数を行えばよい。抽出された複数の画像の各々につい
て、活性汚泥フロックの面積を第８の工程と同様の操作
で演算計測Ｓ６する（第１２の工程）。

最後に、〃−トの）で得られた複数の画像について、各
々求められたフロック面積に関する演算値について、ル
ート■で求められたフロック面積の演算値に対する比率
３７を演算する（第１３の工程）。、求められた比率の
値を用いて、活性汚泥フロックの分散・集合の度合、即
ち稠密性について判定する（第１４の工程）。

以上の内容を第３図を用いてより具体的に説明する。第
３図は、本発明の画像認識処理方法の原理を示す工程図
である。

サンプＡ／８１は、フロックの周辺から中心に至る内部
に微生物が、疎に集合した活性汚泥フロックであシ、サ
ンプ１ｖ８２は密に集合した活性汚泥フロックである。

第３−１図は、ガラス等により両面を狭まれた顕微鏡用
プレパラートの断面を示す模式図であるが、これらのサ
ンプルのある断面（例えば前記の如く最大径方向のある
断面）を走査した輝度値分布曲線は第３−２図のように
なる。このように％活性汚泥フロックは、両者とも中央
部から周辺部に向かって、輝度値の高い輪隔を持つ物体
として抱えられること（な夛、この周辺部の中間輝度値
をどのように処理するかで、対象物体を正確に認識でき
るかどうかが左右されることＫなる。

そこで、〃−Ｆ（ト）では、この周辺部に相当する中間
輝度値に対して、ブプフシマンフィルタを用い九強調処
理を行って、周辺部の輪隔をはつきシさせ、対象の正確
な影像を得る処理手順を採用している。即ち、ルート囚
の手順で求められ九フロック影像は、真の影像に最も近
いものとして得られることになる。

次に、前記ルート■）による手順に従って処理を行う。

フロックの影像は、第３−２図に示す如く、その疎密の
度合がフロック断面を走査して得られる輝度値分布の違
いとして得ることができるから、輝度値Ａ−Ｄによって
２値化処理を行なうと、それぞれに応じて、＠！−３図
の如くフロック部の面積が異って求められる。これらの
面積を〜−Ｆ囚の手順に従って演算処理して得られたフ
ロック面積に対する比率として各輝度値に対してプロッ
トした本のが第３−４図である。つまり、内部の疎な活
性汚泥フロック程、２値化処理の輝度値の違いにより、
抽出されるフロック面積の変化が大きいことになプ、こ
の変化の度合いを指標として、フロックの稠密性が判定
できることになる。

なお、面積のかわシに体積を用いる場合には、求められ
た面積にプレパラート間の厚みをかければよい。

変化の度合は、例えば、第３−４図の如く、直線とみな
して（最小２乗相関直線の算出）その傾きとして求める
方法を採用するなどすればよい。すなわちサンプ７ｔ’
８２は輝度値の違いによる面積又は体積の認識率の変化
がサンプＡ／Ｓ１に較べて水平に近く小さいこと、即ち
フロック内部に至るまで微生物の集合の程度が稠密であ
ることを表わしていて、この方法でフロックの稠密性を
評価できることがわかる。

こうしたデータを数多く集積しておき、観察の都度、そ
のデータベースを参照することによってフロック状態を
判定することが可能となる。

〔発明の効果〕

上述したように、本発明によれは、従来行なえなかった
活性汚泥フロックの稠密性を定量化して評価することが
可能となり、活性汚泥プロセスの安定した運転制御を達
成で舞る効果を生ずる。

【図面の簡単な説明】

第１図線、本発明の活性汚泥の両像認識処理方法の運用
例を示す概略説明図、第２図〜は、本発明のフローの一
例を示す工程図、第３図は、本発明の原理を示す工程図
である。 １・・・原水、２・・・ｉｉｓ気槽、３−・・曝気ブロ
ワ、４・・・沈殿池、５・・・返送汚泥ポンプ、６・・
・余剰汚泥ホンｙ’、７−’Ａａ水、８−ｙｋ中ＩＪＩ
ｉｉ［、９・・・１１１ｇ識システム、１０・・・コン
トローラ、１１・・・沈殿汚泥、１２・・・返送汚泥、
１３・・・余剰汚泥

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、活性汚泥を拡大撮像し、画像処理する方法において
   、 （１）原画像データの輝度値と背景画像データの輝度値
   の差を演算する第１の工程と、 （２）第１の工程で得られた画像を２値化処理する第２
   の工程と、 （３）第１の工程で得られた画像を線検出処理した後、
   ２値化処理する第３の工程と、 （４）第２の工程で得られた画像データと第３の工程で
   得られた画像データの輝度値の和 を演算してマスク画像を得る第４の工程と、（５）第１
   の工程で得られた画像データと、第４の工程で得られた
   画像データの輝度値の 和を演算して強調画像を得る第５の工程と、（６）第５
   の工程で得られた画像を２値化処理する第６の工程と、 （７）第６の工程で得られた画像を縮小処理及び拡大処
   理して活性汚泥フロックの画像の みを得る第７の工程と、 （８）第７の工程で得られた画像の画素数を積算し、活
   性汚泥フロックの面積及び／又は 体積を演算する第８の工程と、 （９）第１の工程で得られた画像と第７の工程で得られ
   た画像の論理積を演算する第９の 工程と、 （１０）第９の工程で得られた画像を複数の輝度値で２
   値化処理する第１０の工程と、 （１１）第１０の工程で得られた画像を縮小処理及び拡
   大処理する第１１の工程と、 （１２）第１１の工程で得られた複数の画像の各々につ
   いて、画素数を積算し、活性汚泥フ ロックの面積及び／又は体積を演算する第 １２の工程と、 （１３）第１２の工程で得られた活性汚泥フロックの面
   積の各々について、第８の工程で得 られた活性汚泥フロックの面積との比率あ るいは第１２の工程で得られた活性汚泥フ ロックの体積の各々について、第８の工程 で得られた活性汚泥フロックの体積との比 率の少なくとも一方を演算する第１３の工 程と、 （１４）第１３の工程で得られた演算値により活性汚泥
   フロックの稠密性を判定する第１４ の工程、 とからなることを特徴とする活性汚泥の画像認識方法。