JPH0322935B2 - - Google Patents

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JPH0322935B2
JPH0322935B2 JP59136576A JP13657684A JPH0322935B2 JP H0322935 B2 JPH0322935 B2 JP H0322935B2 JP 59136576 A JP59136576 A JP 59136576A JP 13657684 A JP13657684 A JP 13657684A JP H0322935 B2 JPH0322935 B2 JP H0322935B2
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Japan
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floc
flocs
flock
particle size
water
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JP59136576A
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Japanese (ja)
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JPS6117043A (en
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Kenji Baba
Shoji Watanabe
Shunsuke Nokita
Mikio Yoda
Akihiro Tanaka
Shunji Mori
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Hitachi Ltd
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Hitachi Ltd
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Publication date
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Publication of JPH0322935B2 publication Critical patent/JPH0322935B2/ja
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    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/02Investigating particle size or size distribution
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C02TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02FTREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/52Treatment of water, waste water, or sewage by flocculation or precipitation of suspended impurities
    • C02F1/5209Regulation methods for flocculation or precipitation
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C02TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02FTREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/52Treatment of water, waste water, or sewage by flocculation or precipitation of suspended impurities
    • C02F1/5281Installations for water purification using chemical agents
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C02TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02FTREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2209/00Controlling or monitoring parameters in water treatment
    • C02F2209/10Solids, e.g. total solids [TS], total suspended solids [TSS] or volatile solids [VS]
    • C02F2209/105Particle number, particle size or particle characterisation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0092Monitoring flocculation or agglomeration

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、上水処理場においてフロツク形成状
況を画像認識技術を用いて自動認識する水中に懸
濁する物質の監視装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a monitoring device for substances suspended in water that automatically recognizes the floc formation status in a water treatment plant using image recognition technology.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

浄水場では、原水の濁質粒径が小さいので、こ
れらを凝集させて凝集塊(フロツク)とし、この
フロツクを沈降させるプロセスをなす。フロツク
の形成の良否は、後続の処理プロセスである沈
殿、濾過プロセスに直接に影響を及ぼす。フロツ
ク形成が悪いと、沈殿池ではフロツクの沈降性を
悪化させる。更に、この沈降性の悪化は、濾過池
の負荷過大現象を招く。更に、負荷過大の認知が
遅れると、濾過池からの微小フロツクの流出とい
う重大事故にも発展する。
At water treatment plants, since the suspended particles in raw water are small in size, a process is carried out in which they are coagulated to form flocs, and the flocs are allowed to settle. The quality of floc formation directly affects the subsequent treatment processes, namely precipitation and filtration. Poor floc formation worsens the floc settling properties in the sedimentation basin. Furthermore, this deterioration of sedimentation leads to an overload phenomenon in the filter basin. Furthermore, if the recognition of excessive load is delayed, it can lead to serious accidents such as micro flocs flowing out from the filtration basin.

そこで、フロツクの監視が必要となる。従来フ
ロツクの監視は、監視員によつて行われていた。
第1図にその例を示す。フロツク形成池1には、
フロツク撹拌用のパドル2を設けておき、フロツ
ク撹拌を行う。この池内のフロツクを目視により
監視員が監視する。しかし、この目視では、フロ
ツクの定量的把握は困難である。
Therefore, it is necessary to monitor the flock. In the past, surveillance of flocks was carried out by lifeguards.
An example is shown in FIG. In the floc formation pond 1,
A paddle 2 for stirring the flocs is provided, and the flocs are stirred. A lifeguard visually monitors the flocs in the pond. However, it is difficult to quantitatively understand flocs through this visual inspection.

第2図は、工業用テレビカメラ4、投光器7を
フロツク形成池1の中に設置した事例である。建
屋8A内に、駆動回路8、取込み回路5、CRT
6を設けている。駆動回路8は、投光器7への電
源電圧を供給する。投光器7を設けた理由は、フ
ロツク形成池1の中はにごつており、且つ暗く、
自然光だけでは、TVカメラ4でフロツクの撮像
ができないためである。CRT6は、TVカメラ4
で撮像した画像を表示し、監視員がその表示画像
を監視する。
FIG. 2 shows an example in which an industrial television camera 4 and a floodlight 7 are installed in a floc formation pond 1. Drive circuit 8, intake circuit 5, CRT in building 8A
There are 6. The drive circuit 8 supplies power supply voltage to the projector 7 . The reason for providing the floodlight 7 is that the inside of the floc formation pond 1 is crowded and dark.
This is because the TV camera 4 cannot image the flock using natural light alone. CRT6 is TV camera 4
The image captured by the camera is displayed, and the monitor monitors the displayed image.

この従来例は、フロツク形成池1内の様子を
TVカメラ4で撮像する仕組みをとつているが、
最終的には、CRT6の画面を視覚で観察する方
法をとつている。このため、やはり数量的なフロ
ツク形成状況の把握は困難である。
This conventional example shows the inside of the floc formation pond 1.
A system is in place to capture images using TV camera 4, but
The final method was to visually observe the CRT6 screen. For this reason, it is still difficult to grasp the status of floc formation quantitatively.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、フロツクつまり水中に懸濁す
る物質の形成状況を定量的に把握することのでき
る監視装置を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a monitoring device that can quantitatively grasp the formation status of flocs, that is, substances suspended in water.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

上記目的を達成するため、水面下に設置され水
中に懸濁する物質の状態を撮像してその画像情報
を取り込む撮像手段と、該撮像手段が取り込んだ
画像情報を2値化する2値化手段と、得られた2
値化情報に基づいて前記物質の形成状況を判定す
る判定手段とを設ける。
In order to achieve the above object, an imaging means installed under the water surface takes an image of the state of a substance suspended in the water and captures the image information, and a binarization means binarizes the image information captured by the imaging means. and the obtained 2
and determining means for determining the formation status of the substance based on the value information.

2値化手段にて2値化した画像は、各フロツク
の数値に対応した情報を示すので、これにより判
定手段は定量的な判定が可能となる。
The image binarized by the binarization means shows information corresponding to the numerical value of each flock, so that the judgment means can make a quantitative judgment.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の一実施例を図面と参照して説明
する。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

第3図は、本発明の一実施例に係る監視装置の
概略全体構成図であり、本発明では、画像認識装
置9を設けている。この画像認識装置9は、TV
カメラ4で撮像した画像を2値化画像として取込
み、フロツクの大きさのための面積計算、そのフ
ロツクの分布密度等の計算を行い、フロツク形成
状況を定量的に把握する。CRT6は、撮像画像
を直接に表示してもよく、定量化したデータを表
示するようにしてもよい。
FIG. 3 is a schematic overall configuration diagram of a monitoring device according to an embodiment of the present invention, in which an image recognition device 9 is provided. This image recognition device 9
The image taken by the camera 4 is taken in as a binarized image, and the area calculation for the size of the floc, the distribution density of the floc, etc. are performed to quantitatively understand the floc formation status. The CRT 6 may directly display the captured image or may display quantified data.

第4図は本発明の実施例に係る監視装置を設置
するフロツク形成池1の横断面図である。フロツ
ク形成池1は、3つのフロツク形成池1A,1
B,1Cより成る。フロツク形成池1A,1B,
1Cは流路13を介して縦続接続となつている。
更にフロツク池1A,1B,1Cには、フロツク
撹拌用パドル2A,2B,2Cを設け、フロツク
の撹拌を行つている。各パドル2A,2B,2C
は十字形構成の翼60,61,62を持ち、該翼
がフロツク撹拌の役割を持つ。流路13は、整流
壁の機能を持つ。この流路13は、フロツク池の
表面上部から底面部まで流通孔としたが、その一
部であつてもよい。
FIG. 4 is a cross-sectional view of a floc formation pond 1 in which a monitoring device according to an embodiment of the present invention is installed. The floc formation pond 1 consists of three floc formation ponds 1A and 1.
Consists of B and 1C. Flotsk formation ponds 1A, 1B,
1C are connected in cascade via a flow path 13.
Further, the floc ponds 1A, 1B, and 1C are provided with paddles 2A, 2B, and 2C for stirring the floc. Each paddle 2A, 2B, 2C
has blades 60, 61, 62 in a cruciform configuration, and these blades have the role of stirring the floc. The flow path 13 has the function of a rectifying wall. Although the flow path 13 is a flow hole extending from the upper surface to the bottom of the flock pond, it may be a part thereof.

第5図は、フロツク形成池1の全体斜視図であ
る。パドル2A,2B,2Cは、フロツク形成池
1A,1B,1Cの長手方向に沿つてその内部を
撹拌する。このフロツク形成池1の前後には、急
速混和池(図示せず)が設けられ、原水及びその
中にまざつた微小フロツク群がフロツク形成池1
に流入する。パドルは、微小フロツク群を撹拌さ
せ、フロツク同士を衝突させ、該フロツクを徐々
に凝集させる。この凝集によつて、フロツクの粒
径が大きくなる。フロツク形成池1Aよりはフロ
ツク形成池1B、フロツク形成池1Bよりはフロ
ツク形成池1Cでのフロツクの方が粒径は大きく
なる。即ち、フロツク形成池を1個通るごとに粒
径が増加する。
FIG. 5 is an overall perspective view of the floc formation pond 1. The paddles 2A, 2B, 2C stir the inside of the floc formation ponds 1A, 1B, 1C along the longitudinal direction. Rapid mixing ponds (not shown) are provided before and after the floc formation pond 1, and the raw water and various micro floc groups therein are mixed into the floc formation pond 1.
flows into. The paddle stirs the micro flocs, causes them to collide with each other, and gradually aggregates the flocs. This agglomeration increases the particle size of the flocs. The particle size of the flocs in the floc formation pond 1B is larger than that in the floc formation pond 1A, and the particle size of the flocs in the floc formation pond 1C is larger than that in the floc formation pond 1B. That is, the particle size increases each time the particles pass through one floc formation pond.

そこで、最後のフロツク池1Cにフロツク監視
装置を設けた。フロツク形成の最終的な度合を監
視することが目的でもあるからである。このフロ
ツク池1Cは沈殿池前段の池でもある。即ち、フ
ロツク形成の最終的な度合を監視することが目的
である場合には、この構成のフロツク画像認識装
置は、沈殿池前後、すなわち、フロツク形成池1
の3池目の出口付近に配置する。一方、フロツク
形成の過程を監視する場合には、フロツク形成池
1の1池目または2池目に配置してもよいことは
勿論である。後述の第15図、第16図、第17
図はそのことを論じている。この場合の実施例を
第6図に示す。
Therefore, a floc monitoring device was installed in the last floc pond 1C. This is because the purpose is also to monitor the final degree of floc formation. This floc pond 1C is also the pond before the sedimentation pond. That is, when the purpose is to monitor the final degree of floc formation, the floc image recognition device with this configuration can be used before and after the sedimentation tank, that is, in the floc formation tank 1.
It will be placed near the exit of the third pond. On the other hand, when monitoring the process of floc formation, it goes without saying that it may be placed in the first or second of the floc formation ponds 1. Figures 15, 16, and 17 described below
The figure discusses this. An example in this case is shown in FIG.

図において、20は気密容器、21は観察窓
(通常、ガスラ板)、22はワイパー、23はワイ
パー駆動装置、24はバツクスクリーン、25
A,25B,25Cは各々じやま板、4は工業用
テレビカメラ(ITV)、31は接写レンズ、7は
投光器、5はITV画像取込み回路、8は投光器
駆動回路、42は遮光カバー、9は画像認識装
置、60は制御装置である。
In the figure, 20 is an airtight container, 21 is an observation window (usually a glass plate), 22 is a wiper, 23 is a wiper drive device, 24 is a back screen, 25
A, 25B, and 25C are respectively control boards, 4 is an industrial television camera (ITV), 31 is a close-up lens, 7 is a floodlight, 5 is an ITV image capture circuit, 8 is a floodlight drive circuit, 42 is a light-shielding cover, and 9 is a The image recognition device 60 is a control device.

ワイパー22は、正面からみた場合、そのガラ
ス面(観察窓)21の表面を左右に移動し、汚れ
をふき取る機能を持つ。
When viewed from the front, the wiper 22 has the function of moving left and right on the surface of the glass surface (observation window) 21 to wipe away dirt.

本実施例の動作は以下の通りである。気密容器
20内に固定されたITV30は、接写レンズ3
1により、観察窓21を通してフロツク形成池1
0内にあるフロツク12の画像を拡大認識する。
ワイパー駆動装置23によつて駆動されるワイパ
ー22は、観察窓21表面の汚れを取るために、
定期的に作動する。
The operation of this embodiment is as follows. The ITV 30 fixed in the airtight container 20 is a close-up lens 3
1, the floc formation pond 1 is observed through the observation window 21.
The image of the flock 12 within 0 is enlarged and recognized.
The wiper 22 driven by the wiper drive device 23 wipes dirt off the surface of the observation window 21.
Operates regularly.

また、フロツク群を高いコントラストで精度良
く認識するために、観察窓21の前面にバツクス
クリーン24を設置する。バツクスクリーン24
は、フロツク3の色が白色系であることを考慮し
て、フロツク群を高いコントラストで精度良く認
識するために、黒色系にすることが望ましい。
Further, a back screen 24 is installed in front of the observation window 21 in order to recognize flock groups with high contrast and accuracy. back screen 24
Considering that the color of the flock 3 is white, it is desirable to use a black color in order to recognize the flock group with high contrast and accuracy.

ところで、フロツク形成池1はフロツクを常時
監視する目的で大気解放されている。このため、
フロツク形成池1Cに入射する光の量は、時間の
経過と共に変化し、また天候の影響を強く受け
る。フロツクを常時監視するための手段として
は、通常、投光器7が設置される。維持管理者の
視覚に依存した単なる監視を目的とする場合に
は、投光器7の設置だけで充分である。
Incidentally, the floc formation pond 1 is opened to the atmosphere for the purpose of constantly monitoring flocs. For this reason,
The amount of light incident on the floc formation pond 1C changes over time and is strongly influenced by the weather. A floodlight 7 is usually installed as a means for constantly monitoring the flock. If the purpose is simply monitoring that relies on the eyesight of a maintenance manager, installation of the floodlight 7 is sufficient.

しかし、周囲の照度変化は、フロツク群の画像
認識精度に強く影響する。たとえば、照度が低け
ればフロツクを小さく認識してしまい、逆に、照
度が高ければフロツクを大きく認識してしまう。
この影響を取り除くためには、自然現象としての
照度変化に左右されないようにすることが必要で
ある。本実施例では、遮光カバー42を設け、周
囲を暗くして、投光器7のみによる一定条件の照
度とする。なお、遮光カバー42がない場合に
は、投光器駆動回路8を用いて、適時照明条件を
制御すればよい。また、事情が許せば、投光器7
は、複数台設置して、フロツク群に多面的に照射
したほうが良い。
However, changes in ambient illumination strongly affect the image recognition accuracy of the flock group. For example, if the illuminance is low, the flock will be perceived as small, and conversely, if the illuminance is high, the flock will be perceived as large.
In order to eliminate this influence, it is necessary to avoid being influenced by changes in illuminance as a natural phenomenon. In this embodiment, a light-shielding cover 42 is provided to darken the surrounding area, and the illuminance provided only by the projector 7 is set under a certain condition. Note that if the light-shielding cover 42 is not provided, the illumination conditions may be controlled at appropriate times using the floodlight drive circuit 8. Also, if circumstances permit, the floodlight 7
It is better to install multiple units and irradiate the flock from multiple directions.

ところで、フロツク群は流動状態にあり、その
移動速度は5ないし50cm/秒程度である。このた
め、フロツク群の画像認識は高速で実施する必要
がある。しかし、512×480の画素の場合、高速画
像認識装置を適用しても、画素の認識には11ミリ
秒を要する。したがつて、現在の画像認識装置の
スピードで画像を精度よく認識するためには、フ
ロツク群の移動速度を出来るだけ小さくすること
が重要である。この場合、フロツク形成池1Cで
は撹拌用パドル2Cによる撹拌により、一定方向
に水が動いていることを考慮する。
Incidentally, the flock group is in a fluid state, and its moving speed is about 5 to 50 cm/sec. Therefore, it is necessary to perform image recognition of the flock group at high speed. However, in the case of 512 x 480 pixels, even if a high-speed image recognition device is applied, it takes 11 milliseconds to recognize the pixels. Therefore, in order to accurately recognize images at the speed of current image recognition devices, it is important to reduce the moving speed of the flock group as much as possible. In this case, it is taken into consideration that water is moving in a fixed direction in the floc formation pond 1C due to stirring by the stirring paddle 2C.

すなわち、フロツク形成池1C内において、水
の移動をできるだけ抑制するために、移動方向を
遮るように、じやま板を配置する。第7図は、第
6図を立体的に示した図であり、水が白抜き矢印
で示したように、上部から下部に向かつて移動し
ている場合の、じやま板25A,25B,25C
の配置を示している。このとき、じやま板25B
と25Cは、投光器7からの光線を妨害しないよ
うに、しかも光線が平面状に入射するように構成
する。
That is, in order to suppress the movement of water as much as possible within the floc formation pond 1C, a barrier board is arranged so as to block the movement direction. FIG. 7 is a three-dimensional view of FIG. 6, showing the case where the water is moving from the top to the bottom as shown by the white arrows, and shows the jamb plates 25A, 25B, 25C.
It shows the arrangement of. At this time, Jiyama board 25B
and 25C are constructed so as not to interfere with the light rays from the projector 7 and to allow the light rays to enter in a plane.

第8図は、水が白抜き矢印で示したように、横
方向からバツクスクリーン24に平行に移動して
いる場合の、じやま板25A,25B,25C,
25D及び25Eの配置を示す。第9図は、
ITV4がフロツク形成池1Cの壁面10Aを隔
てて配置されたときの、じやま板25A,25B
の配置を示している。また、第10図は、その立
体図である。
FIG. 8 shows the jamming plates 25A, 25B, 25C,
The arrangement of 25D and 25E is shown. Figure 9 shows
Border plates 25A and 25B when ITV4 is placed across wall surface 10A of floc formation pond 1C
It shows the arrangement of. Further, FIG. 10 is a three-dimensional view thereof.

以上説明したような、フロツク群の画像認識上
の留意点を考慮して、実際にITV4によりフロ
ツク形成を認識した状況を後述する第17図に示
す。ここで、フロツク3の背景が黒色なのは、バ
ツクスクリーン24を配置したためである。ま
た、投光器7は図示しないが、照明は水平方向両
脇の2箇所から照射している。
FIG. 17, which will be described later, shows a situation in which flock formation is actually recognized by the ITV4, taking into account the points to be noted in image recognition of flock groups as explained above. Here, the background of the flock 3 is black because the back screen 24 is arranged. Further, although the floodlight 7 is not shown, illumination is emitted from two locations on both sides in the horizontal direction.

このようにして、ITV4により取り込まれた
フロツク画像情報は、ITV取込み回路5を介し
て、画像認識装置9に送信される。
In this way, the flock image information captured by the ITV 4 is transmitted to the image recognition device 9 via the ITV capture circuit 5.

画像認識装置9では、得られた画像情報から、
浄水場の水質管理に役立つ情報を抽出するため
に、フロツク群の粒径や分布など、種々の演算を
実施する。具体的方法は後述するが、例えば、2
値化処理して、フロツク群における個々のフロツ
クの粒径をを演算し、フロツク群の代表粒径を求
める。
In the image recognition device 9, from the obtained image information,
In order to extract information useful for water quality management at water treatment plants, we perform various calculations such as particle size and distribution of flocs. The specific method will be described later, but for example, 2
The grain size of each floc in the floc group is calculated by value processing, and the representative grain size of the floc group is determined.

画像認識制御装置9は、このタイムシーケンス
を制御する。すなわち、画像認識制御装置9は、
詳細は後述するが、画像認識装置9及びITV4
によるフロツク画像情報の認識時間と認識回数と
を調整する。一般に、フロツク形成状況は、短時
間で急激に変化することが少ないので、前述した
一連のフロツク監視操作は、10分ないし1時間に
1回程度実施すれば充分である。
The image recognition control device 9 controls this time sequence. That is, the image recognition control device 9
The details will be described later, but the image recognition device 9 and ITV4
The recognition time and number of times of recognition of flock image information are adjusted. Generally, the condition of floc formation does not change rapidly in a short period of time, so it is sufficient to perform the series of floc monitoring operations described above once every 10 minutes to once an hour.

このように構成された装置において、フロツク
群の画像情報がITV4により取り込まれた後、
画像認識装置9内において、具体的に、信号処理
される過程を第11図に示し、詳細に以下説明す
る。
In the device configured in this way, after the image information of the flock group is captured by the ITV4,
A specific process of signal processing within the image recognition device 9 is shown in FIG. 11 and will be described in detail below.

ここで、100は認識タイミング制御回路、1
01はA/D変換回路、102は閾値入力回路、
103は2値化回路、104はラベリング回路、
105は粒径演算モード指定回路、106は粒径
計測回路、107は粒径比較回路、108A,1
08B,108C,…108Zは各々個数記憶回
路、109は認識回数制御回路、110は粒径分
布演算表示回路である。
Here, 100 is a recognition timing control circuit, 1
01 is an A/D conversion circuit, 102 is a threshold input circuit,
103 is a binarization circuit, 104 is a labeling circuit,
105 is a particle size calculation mode designation circuit, 106 is a particle size measurement circuit, 107 is a particle size comparison circuit, 108A, 1
08B, 108C, . . . 108Z are number storage circuits, 109 is a recognition number control circuit, and 110 is a particle size distribution calculation/display circuit.

また、第12図はITV4により認識されたフ
ロツク群の画像面を示す。フロツク群は濃淡画像
であるので、実際にはフロツク3と水との境界は
明確ではないが、簡単のため、フロツク群の輪郭
のみ図示した。フロツク群の輝度レベルは高く白
色で、一方、背景にバツクスクリーン24が配置
されているので、水の輝度レベルは低く黒色であ
る。
Further, FIG. 12 shows the image plane of the flock group recognized by the ITV4. Since the floc group is a grayscale image, the boundary between floc 3 and water is not actually clear, but for the sake of simplicity, only the outline of the floc group is illustrated. The brightness level of the flock is high and white, while the brightness level of the water is low and black due to the back screen 24 in the background.

第11図において、認識タイミング制御回路1
00は、第6図に示すITV4とITVコントロー
ラー5を介して得られたフロツク画像を認識し、
画像情報を取り込む時間間隔(周波数)を制御す
る。次に、A/D変換回路101は、得られた輝
度情報のアナログ信号、例えば第12図の画面信
号を受けて、該信号を逐一デジタル信号に変換す
る。変換されたデジタル信号は、閾値入力回路1
02で指定される閾値に基づいて、2値化回路1
03において、2値化処理される。
In FIG. 11, recognition timing control circuit 1
00 recognizes the flock image obtained through the ITV 4 and ITV controller 5 shown in FIG.
Controls the time interval (frequency) for capturing image information. Next, the A/D conversion circuit 101 receives the obtained analog signal of the brightness information, for example, the screen signal shown in FIG. 12, and converts the signal into a digital signal one by one. The converted digital signal is sent to the threshold input circuit 1.
Based on the threshold specified by 02, the binarization circuit 1
In step 03, binarization processing is performed.

例えば第12図の画面において、AA′線で走査
して輝度レベルの分布を表示した場合を第13図
に示す。ここで、輝度レベルは8ビツト(256段
階)で表示されており、縦軸の上方向が輝度が低
く、一方、下方向が輝度が高い。フロツク12は
白色系なので、輝度は高くなる。すなわち、下方
向に谷となる部分がフロツクを表す。
For example, FIG. 13 shows a case where the screen shown in FIG. 12 is scanned by line AA' to display the luminance level distribution. Here, the brightness level is displayed in 8 bits (256 levels), and the brightness is low toward the top of the vertical axis, while the brightness is high toward the bottom. Since the flock 12 is white, the brightness is high. In other words, the portion that becomes a valley in the downward direction represents a flock.

この輝度分布において、閾値入力回路102で
指定される閾値、例えば、BB′線で指定される輝
度に基づいて、各画素が2値化回路103で2値
化処理される。閾値入力回路102で指定する閾
値は、一定照度下では一定に維持するが、オペレ
ーターも操作可能である。
In this brightness distribution, each pixel is binarized by a binarization circuit 103 based on a threshold specified by a threshold input circuit 102, for example, the brightness specified by the BB' line. The threshold specified by the threshold input circuit 102 is maintained constant under constant illuminance, but can also be operated by an operator.

2値化回路103では、閾値よりも高い輝度レ
ベルにある画素を“1”とし、一方、閾値以下の
輝度レベルにある画素を“0”とする。すると、
第14図に示すように、フロツクに対応する部分
が“1”となり、水に対応する部分が“0”とな
る。
In the binarization circuit 103, a pixel at a luminance level higher than the threshold value is set to "1", and a pixel at a luminance level below the threshold value is set to "0". Then,
As shown in FIG. 14, the part corresponding to floc becomes "1", and the part corresponding to water becomes "0".

このようにして、フロツクの認識を実施した結
果の例を第15図、第16図及び第17図に示
す。第15図はフロツク形成池1の第1池1Aに
おけるフロツク群を認識して2値化した図、第1
6図はフロツク形成池1の第2池1Bにおけるフ
ロツク群を認識して2値化した図、第17図はフ
ロツク形成池1の第3池1Cにおけるフロツク群
を認識して2値化した図である。これらの図か
ら、フロツク粒径の増加過程が明確に判断できる
ことがわかる。
Examples of the results of flock recognition in this manner are shown in FIGS. 15, 16, and 17. Figure 15 is a diagram showing the recognition and binarization of floc groups in the first pond 1A of the floc formation pond 1.
Figure 6 is a diagram where the floc group in the second pond 1B of floc formation pond 1 is recognized and binarized, and Figure 17 is a diagram where the floc group in the third pond 1C of floc formation pond 1 is recognized and binarized. It is. From these figures, it can be seen that the process of increasing the floc particle size can be clearly determined.

フロツクが認識されたら、次にフロツクの代表
粒径を演算するが、その前に各フロツクにナンバ
ーを付ける。すなわち、ラベリング回路104で
はフロツクを一つずつ独立に認識し、各フロツク
にナンバーを漬ける。そして、そのナンバー順に
各フロツクを、粒径計測回路106において代表
粒径を計算する。
Once the flocs have been recognized, the representative grain size of the flocs is then calculated, but before that a number is assigned to each floc. That is, the labeling circuit 104 independently recognizes each flock and assigns a number to each flock. Then, the particle size measuring circuit 106 calculates the representative particle size of each floc in the order of its number.

代表粒径としては、第18図に示す様に、定方
向径Dc、最大径Dnax、最小径Dnio、面積円等価径
Dcir及び等価円周辺長径Dc1などがある。ここで、
定方向径Dcは水平方向のある径を示す。面積円
等価径Dcir及び、等価円周辺長径Dc1とは、次式
で定義される。
As shown in Fig. 18, the representative particle diameters are the directional diameter D c , the maximum diameter D nax , the minimum diameter D nio , and the area circle equivalent diameter.
There are D cir and equivalent circle peripheral major axis D c1 . here,
The constant diameter D c indicates a certain diameter in the horizontal direction. The area circle equivalent diameter D cir and the equivalent circle peripheral major axis D c1 are defined by the following equations.

Dcir=(4S/π)0.5 ……(1) Dc1=L/2/π ……(2) ここで、Sはフロツクの面積であり、Lはフロ
ツク周辺長である。
D cir = (4S/π) 0.5 (1) D c1 = L/2/π (2) Here, S is the area of the flock, and L is the peripheral length of the flock.

粒径演算モード指定回路105では、これらの
代表粒径の中から採用する代表粒径を指定する。
このようにして、指定された代表粒径の基準に沿
つて、各々のフロツク毎にその粒径を演算する。
The particle size calculation mode designating circuit 105 specifies a representative particle size to be adopted from among these representative particle sizes.
In this way, the grain size of each floc is calculated in accordance with the designated standard of representative grain size.

粒径比較回路107では、各々のフロツクの粒
径を比較して、各粒径の持つフロツクの個数を該
当する記憶場所、すなわち、個数記憶回路108
A,108B,108C,…108Zにそれらの
個数を記憶する。フロツクの画像は2値化されて
いるので、粒径を計測する最小単位は1画素であ
る。したがつて、各粒径に対応するフロツクの個
数をNiとすると、例えば、個数記憶回路108
Aは粒径が画素1個に相当するフロツクの個数
N1が記憶され、個数記憶回路108Bは粒径が
画素2個に相当するフロツクの個数N2が記憶さ
れ、個数記憶回路108Cは粒径が画素3個に相
当するフロツク個数N3が記憶される。この結果
を第19図に示す。
The grain size comparison circuit 107 compares the grain sizes of each floc, and stores the number of flocs of each grain size in the corresponding storage location, that is, the number storage circuit 108.
The numbers are stored in A, 108B, 108C, . . . 108Z. Since the image of the floc is binarized, the minimum unit for measuring the particle size is one pixel. Therefore, if the number of flocs corresponding to each particle size is N i , then, for example, the number storage circuit 108
A is the number of flocs whose grain size corresponds to one pixel
N 1 is stored, the number storage circuit 108B stores the number N 2 of flocs whose grain size corresponds to 2 pixels, and the number storage circuit 108C stores the number N 3 of flocs whose grain size corresponds to 3 pixels. Ru. The results are shown in FIG.

ところで、フロツクの粒径分布を精度良く求め
るには、フロツク形成池内の広い範囲でサンプリ
ングしておく必要がある。フロツクの粒径は、フ
ロツク形成池1の1池では0.01ないし0.1mm前後
のフロツクである。一方、第3池では、勿論小さ
いフロツクも数多く含むが、フロツクは1mm前後
に成長する。このフロツクの成長過程は、第15
図、16図及び第17図に示した通りである。
0.01mm程度の微小フロツクを認識するには、顕微
鏡を採用する必要があり、事実上、接写レンズで
は認識困難である。
By the way, in order to accurately determine the particle size distribution of flocs, it is necessary to sample a wide range within the floc formation pond. The particle size of the flocs in one of the floc formation ponds 1 is approximately 0.01 to 0.1 mm. On the other hand, the third pond naturally contains many small flocs, but the flocs grow to around 1 mm. The growth process of this flock is the 15th
As shown in FIGS. 16 and 17.
To recognize minute flocs of about 0.01 mm, it is necessary to use a microscope, and in fact, it is difficult to recognize them with a close-up lens.

フロツク形成池1の1池では、フロツクの粒径
が小さいので、フロツクの個数は充分多い。しか
し、フロツク形成池1の第3池では、フロツクの
粒径が大きいので、フロツクの個数は少ない。フ
ロツクの個数が少ないときに、フロツクの粒径分
布を精度良く求めるには、フロツクを出来るだけ
数多く認識しなければならない。フロツクの数と
しては、数百個以上が望ましい。したがつて、認
識する画面を拡大すればよいが、そうすると、逆
に、小さいフロツクを認識することが困難にな
る。したがつて、小さいフロツクと大きいフロツ
クとを共にバランスよく認識できる画面の大きさ
は、自ずとその大きさに限界がある。このよう
に、上水フロツクの場合、その粒径分布を精度良
く求める際には、1画面の画像認識で得られるフ
ロツク画像の情報では、粒径分布のばらつきが大
きく不十分であることがわかる。
In one of the floc formation ponds 1, the particle size of the flocs is small, so the number of flocs is sufficiently large. However, in the third pond of the floc formation pond 1, the particle size of the flocs is large, so the number of flocs is small. In order to accurately determine the particle size distribution of flocs when the number of flocs is small, it is necessary to recognize as many flocs as possible. The number of flocks is preferably several hundred or more. Therefore, it is possible to enlarge the screen for recognition, but doing so makes it difficult to recognize small flocs. Therefore, there is naturally a limit to the size of the screen that allows both small and large flocks to be recognized in a well-balanced manner. In this way, it can be seen that in the case of water flocs, when determining the particle size distribution with high accuracy, the floc image information obtained by single-screen image recognition is insufficient due to large variations in particle size distribution. .

これらのことから、画像認識で得られるフロツ
ク画像の情報を一時記憶し、複数回の画像を取り
込んで、これらの記憶情報に基づいて、粒径分布
を求めることが必要である。さらに、フロツク形
成池1の場合、水が撹拌用パドル11により撹拌
されているので、ITV4の前面は、常に新しい
フロツクを含む水が流動していることを考慮す
る。つまり、一定時間間隔毎に、フロツク画像を
取り込んで、これを複数回実施して、これらの情
報に基づいて、フロツクの粒径分布を求める。
For these reasons, it is necessary to temporarily store the information on the flock image obtained through image recognition, capture the images multiple times, and determine the particle size distribution based on this stored information. Furthermore, in the case of the floc formation pond 1, since the water is stirred by the stirring paddle 11, it is considered that water containing new floc is constantly flowing in front of the ITV 4. In other words, a floc image is captured at regular time intervals, this is repeated multiple times, and the particle size distribution of the floc is determined based on this information.

第11図の認識回数制御回路109には、フロ
ツク画像を認識する回数が指定されており、この
回数未満の場合には、認識タイミング制御回路1
00に戻る。認識タイミング制御回路100で
は、指定されたタイミングで画像を取り込み、こ
れまで説明した動作を繰返して、フロツクの粒径
を計算し、各々のフロツクの個数を個数記憶回路
108A,108B,108C,…108Zに記
憶する。
The number of times the flock image is recognized is specified in the recognition number control circuit 109 in FIG.
Return to 00. The recognition timing control circuit 100 captures an image at a specified timing, repeats the operations described above, calculates the grain size of the flocs, and stores the number of each floc in the number storage circuits 108A, 108B, 108C, . . . 108Z. to be memorized.

一方、認識回数制御回路109で、指定された
回数になつたら、粒径分布演算表示回路110で
は、個数記憶回路108A,108B,108
C,…108Zの値に基づいて、各々の粒径に対
する個数濃度分布を演算する。すなわち、粒径i
の個数濃度Miは次式で計算される。
On the other hand, when the number of recognition times control circuit 109 reaches the specified number of times, the particle size distribution calculation display circuit 110 starts the number storage circuits 108A, 108B, 108
Based on the values of C, . . . 108Z, the number concentration distribution for each particle size is calculated. That is, particle size i
The number concentration M i of is calculated by the following formula.

Mi=Ni/V/Nr ……(3) ここで、VはITV4による観察空間容積であ
り、Nrは認識回数制御回路109で指定された
認識回数である。
M i =N i /V/N r (3) Here, V is the observation space volume by the ITV 4, and N r is the number of recognitions specified by the recognition number control circuit 109.

なお、個数濃度分布では、微小粒径のフロツク
が多くなるので、フロツクを球と仮定して、体積
濃度分布で図示する方法を採用してもよいことは
言うまでもない。また、認識回数制御回路109
における認識回数及び、認識タイミング制御回路
100における認識タイミングは、いずれも、画
像認識制御装置から適宜操作する。
Note that in the number concentration distribution, since there are many flocs with minute particle diameters, it goes without saying that a method of illustrating the flocs as a volume concentration distribution may be adopted, assuming that the flocs are spheres. In addition, the recognition number control circuit 109
The number of times of recognition in , and the recognition timing in the recognition timing control circuit 100 are both appropriately operated from the image recognition control device.

次に、フロツクの粒径が正常か否かを判定する
操作を実施する。第20図に示すように、基準と
なるフロツクの粒径を定め、この粒径Dsとする。
このDsより大きい粒径を持つフロツクの個数濃
度割合を計算する。この計算処理のための図を第
21図を示す。
Next, an operation is performed to determine whether or not the grain size of the floc is normal. As shown in FIG. 20, the grain size of the floc that serves as a reference is determined and is defined as this grain size Ds .
The number concentration ratio of flocs with a particle size larger than this D s is calculated. FIG. 21 shows a diagram for this calculation process.

粒径分布演算表示回路110で出力された信号
のうち、粒径に相当する信号部分を対象に、基準
粒径設定回路111で設定された基準粒径Ds
の大小関係を、粒径比較回路112で比較する。
そして、基準粒径Dsより大きい粒径を持つフロ
ツクの個数を、成長フロツク個数濃度記憶回路1
13に記憶する。この個数濃度をMgとする。一
方、基準粒径Dsより小さい粒径を持つフロツク
の個数を、微小フロツク個数濃度記憶回路114
に記憶する。この個数濃度をMnとする。
Among the signals output by the particle size distribution calculation and display circuit 110, the signal portion corresponding to the particle size is compared with the reference particle size D s set by the reference particle size setting circuit 111. A comparison is made in circuit 112.
Then, the number of flocs having a grain size larger than the reference grain size Ds is stored in the growing floc number concentration storage circuit 1.
13. Let this number concentration be Mg. On the other hand, the number of flocs having a particle size smaller than the reference particle size Ds is stored in the micro floc number concentration storage circuit 114.
to be memorized. Let this number concentration be M n .

時に、MgとMnとの和Mtを計算して、全フロ
ツク個数濃度記憶回路115に記憶する。粒径比
較回路116では、全フロツク個数濃度Mtに対
する成長フロツク個数濃度Mgの比が所定値rよ
り大きいか否かの比較を行う。
At the same time, the sum M t of M g and M n is calculated and stored in the total flock number concentration storage circuit 115 . The particle size comparison circuit 116 compares whether the ratio of the growing floc number concentration M g to the total floc number concentration M t is greater than a predetermined value r.

Mg/Mt≧r ……(4) すなわち、Mg/Mtが所定値rより大きい時に
は、成長フロツクが多いことを示すので、フロツ
クは良好に形成されていると見なす。一方、
Mg/Mtが所定値rより小さい時には、逆に、微
小フロツクが多いことを意味するので、フロツク
の形成状況は不良であると見なす。
Mg/Mt≧r (4) That is, when Mg/Mt is larger than the predetermined value r, it indicates that there are many growing flocs, and therefore the flocs are considered to be well formed. on the other hand,
Conversely, when Mg/Mt is smaller than the predetermined value r, it means that there are a large number of minute flocs, and the condition of floc formation is considered to be poor.

これらの判定結果に基づいて、フロツク形成が
不良の場合には、警報用の出力信号を出すことが
出来る。同様に、(4)式の判定結果に基づいて、凝
集剤注入量、アルカリ剤注入量及び撹拌パドル2
の回転数を制御することが可能である。
Based on these determination results, an alarm output signal can be issued if the floc formation is defective. Similarly, based on the determination result of equation (4), the flocculant injection amount, the alkali agent injection amount, and the stirring paddle 2
It is possible to control the number of rotations.

第22図a,bにフロツク認識処理のタイムチ
ヤートの一例を示す。例えば、第6図に示すよう
な気密容器20に取付けられた観察窓21前面を
流れるフロツク3の移動速度をv1cm/secとし、
フロツクの画像を認識する領域の広さをl1四方と
すると、フロツクが画像を認識する領域の端から
端へ通りぬけるのに要す時間T1は T1=l1/v1 ……(5) となる。つまり、第11図に示す認識タイミング
制御回路100のフロツク画像取り込み時間間隔
をT1以上に設定すれば、常に新しいフロツクの
情報を取り込むことが可能となる。勿論T1時間
間隔以下でフロツク画像を取り込んでも良いこと
は明白である。
Figures 22a and 22b show an example of a time chart for flock recognition processing. For example, if the moving speed of the floc 3 flowing in front of the observation window 21 attached to the airtight container 20 as shown in FIG. 6 is v 1 cm/sec,
Assuming that the size of the area where the image of the flock is recognized is l 1 square, the time T 1 required for the flock to pass from one end of the image recognition area to the other is T 1 = l 1 /v 1 ……( 5) becomes. In other words, by setting the flock image capture time interval of the recognition timing control circuit 100 shown in FIG. 11 to T1 or more, it becomes possible to always capture new flock information. Of course, it is obvious that flock images may be captured at intervals of T1 time or less.

また、第11図に示す認識回数制御回路109
に設定された認識回数Nrだけ認識動作をくり返
し、それらデータを基に個数濃度分布演算(T2
時間要す)する一連の処理(以後この一連の処理
をフロツク認識ステツプと呼ぶ)は完結する。こ
れらの処理は画像認識装置9で高速に行なわれ、
それに要す時間(T1+T2)は数秒オーダと大変
少ない。
Further, the recognition number control circuit 109 shown in FIG.
The recognition operation is repeated the number of recognition times N r set in , and the number concentration distribution calculation (T 2
The series of processing (which takes time) (hereinafter referred to as the flock recognition step) is completed. These processes are performed at high speed by the image recognition device 9,
The time required for this (T 1 +T 2 ) is very short, on the order of several seconds.

そこで、ある時刻のフロツク認識ステツプが終
つた後、連続して次々とフロツク認識ステツプを
くり返し行うことも可能であるが、一般に、浄水
場のプロセス制御における応答性(例えば薬注処
理直後からその薬による反応が処理プロセス全体
に波及するまでの時間)が数十分〜数時間オーダ
と長いという特色がある。このため常時フロツク
認識ステツプをくり返す必要性は少なく、任意の
時間間隔T3ごとにフロツク認識ステツプをNs
ステツプを行う{(T1+T2)×Ns秒要す}ことと
し、空き時間T4を利用して、画像認識装置9に
他の処理(例えば毒物流入監視のための魚類追跡
処理など)を行なわせることも、画像認識装置9
の利用効率向上、多目的有効利用の点で効果が大
きい。
Therefore, after the floc recognition step is completed at a certain time, it is possible to repeat the floc recognition step one after another, but in general, the responsiveness of the process control of a water treatment plant (for example, the It is characterized by the fact that the time it takes for the reaction to spread throughout the treatment process is long, on the order of several tens of minutes to several hours. Therefore, there is little need to constantly repeat the flock recognition step, and the flock recognition step is repeated N s times at every arbitrary time interval T 3 (requires (T 1 + T 2 ) × N s seconds). The image recognition device 9 may be used to perform other processing (for example, fish tracking processing for monitoring the inflow of poisonous substances) using the time T4 .
It is highly effective in terms of improving utilization efficiency and multi-purpose effective use.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明によれば、上水フロツク形成過程におけ
る、フロツク粒径分布を、微小フロツクから成長
フロツクまで、客観的、定量的かつ高精度で、オ
ンライン自動計測出来る。このため、浄水場維持
管理の省力化と信頼性の向上、ひいては制御シス
テムへの応用などが可能となる。
According to the present invention, it is possible to objectively, quantitatively, and accurately measure the floc particle size distribution, from minute flocs to growing flocs, on-line automatically during the water floc formation process. This makes it possible to save labor and improve reliability in water treatment plant maintenance and management, and even to apply it to control systems.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図、第2図は従来例図、第3図は本発明の
一実施例に係る監視装置の概略全体構成図、第4
図はフロツク形成池の横断面図、第5図は浄水場
のフロツク形成池の斜視図、第6図は本発明の実
施例を示す図、第7図と第8図と第9図及び第1
0図は本発明の実施例の詳細を示す図、第11図
は実施例における信号書過程を示す図、第12図
と第13図及び第14図は信号処理過程を具体的
に示す図、第15図と第16図及び第17図は本
発明を実施して得られた2値化画像を示す図、第
18図と第19図及び第20図は本発明の実施例
の詳細を示す図、第21図は信号処理過程を具体
的に示す図、第22図は処理タイムチヤートを示
す図である。 1,1A,1B,1C……フロツク形成池、2
……パドル、3……フロツク、4……TVカメ
ラ、7……投光器、9……画像認識装置、60…
…制御回路、101……AD変換器、103……
2値化回路、104……ラベリング回路、105
……粒径計測回路、107……粒径比較回路、1
08A〜108Z……メモリ。
1 and 2 are conventional examples, FIG. 3 is a schematic overall configuration diagram of a monitoring device according to an embodiment of the present invention, and FIG.
The figure is a cross-sectional view of a floc formation pond, FIG. 5 is a perspective view of a floc formation pond of a water treatment plant, FIG. 6 is a diagram showing an embodiment of the present invention, and FIGS. 1
FIG. 0 is a diagram showing details of an embodiment of the present invention, FIG. 11 is a diagram showing a signal writing process in the embodiment, and FIGS. 12, 13, and 14 are diagrams specifically showing a signal processing process. Figures 15, 16, and 17 are views showing binarized images obtained by implementing the present invention, and Figures 18, 19, and 20 are views showing details of the embodiment of the present invention. 21 is a diagram specifically showing the signal processing process, and FIG. 22 is a diagram showing a processing time chart. 1, 1A, 1B, 1C... floc formation pond, 2
... Paddle, 3 ... Flock, 4 ... TV camera, 7 ... Floodlight, 9 ... Image recognition device, 60 ...
...Control circuit, 101...AD converter, 103...
Binarization circuit, 104...Labeling circuit, 105
... Particle size measurement circuit, 107 ... Particle size comparison circuit, 1
08A~108Z...Memory.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 水面下に設置され水中に懸濁する物質の状態
を撮像してその画像情報を取り込む撮像手段と、
該撮像手段が取り込んだ画像情報を2値化する2
値化手段と、得られた2値化情報に基づいて前記
物質の形成状況を判定する判定手段とを備えるこ
とを特徴とする水中に懸濁する物質の監視装置。 2 水面下に設置され水中に懸濁する物質の状態
を撮像してその画像情報を取り込む撮像手段と、
該撮像手段にて取り込んだ複数画面の画像情報を
2値化する2値化手段と、得られた2値化情報か
ら前記物質の粒径分布を求め該粒径分布にて前記
物質の形成状況を判定する判定手段とを備えるこ
とを特徴とする水中に懸濁する物質の監視装置。 3 水面下に設置され水中に懸濁する物質の状態
を撮像してその画像情報を取り込む撮像手段と、
該撮像手段が取り込んだ画像情報を2値化する2
値化手段と、得られた2値化情報に基づいて前記
物質の形成状況を判定する判定手段とを備え、前
記撮像手段と前記2値化手段と前記判定手段を任
意の時間毎に動作させ前記物質の形成状況判定を
任意の時間毎に行わせることを特徴とする水中に
懸濁する物質の監視装置。
[Claims] 1. Imaging means installed under the water surface for imaging the state of substances suspended in the water and capturing the image information;
Binarizing the image information captured by the imaging means 2
1. A monitoring device for substances suspended in water, comprising a digitizing means and a determining means for determining the state of formation of the substance based on the obtained binarized information. 2. An imaging means installed under the water surface for imaging the state of substances suspended in the water and capturing the image information;
Binarizing means for binarizing the image information of multiple screens captured by the imaging means, and determining the particle size distribution of the substance from the obtained binarized information and determining the formation status of the substance based on the particle size distribution. 1. A monitoring device for substances suspended in water, comprising: determination means for determining. 3. Imaging means installed under the water surface to image the state of substances suspended in the water and capture the image information;
Binarizing the image information captured by the imaging means 2
The method comprises a digitizing means and a determining means for determining the formation status of the substance based on the obtained binarized information, and operates the imaging means, the binarizing means, and the determining means at arbitrary times. A monitoring device for substances suspended in water, characterized in that the formation status of the substances is determined at arbitrary intervals.
JP59136576A 1984-06-08 1984-07-03 Floc monitoring apparatus Granted JPS6117043A (en)

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