JPH0628453A - 微生物認識装置及び該装置による監視方法 - Google Patents
微生物認識装置及び該装置による監視方法Info
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- JPH0628453A JPH0628453A JP4179814A JP17981492A JPH0628453A JP H0628453 A JPH0628453 A JP H0628453A JP 4179814 A JP4179814 A JP 4179814A JP 17981492 A JP17981492 A JP 17981492A JP H0628453 A JPH0628453 A JP H0628453A
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-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Treatment Of Biological Wastes In General (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 輝度の適正閾値を用いて画像処理を行い、活
性汚泥中の微生物を認識して正確に微生物状態を把握
し、下水道処理等のプラントの運転管理の制御を適切に
行う。 【構成】 液体中の微生物を撮像する撮像装置２００
と、その映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置
３１０と、この画像を表示するモニタ３２０，３４０と
を備え、る画像処理装置３１０に、モニタ画面の輝度ヒ
ストグラムのピーク値から２値化処理の第１の閾値を設
定する手段と、この閾値を用いて映像信号を２値化する
２値化手段と、その処理画像を格納する手段と、その処
理画像に基づいて微生物を認識する手段と、微生物の大
きさ、個数、出現頻度などを計測する手段と、その計測
値を基に画像の特徴量を閾値を変えて計測する手段と、
この計算情報をもとに２値化閾値の適正評価を行う手段
と、適正閾値決定手段とを具備した。
性汚泥中の微生物を認識して正確に微生物状態を把握
し、下水道処理等のプラントの運転管理の制御を適切に
行う。 【構成】 液体中の微生物を撮像する撮像装置２００
と、その映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置
３１０と、この画像を表示するモニタ３２０，３４０と
を備え、る画像処理装置３１０に、モニタ画面の輝度ヒ
ストグラムのピーク値から２値化処理の第１の閾値を設
定する手段と、この閾値を用いて映像信号を２値化する
２値化手段と、その処理画像を格納する手段と、その処
理画像に基づいて微生物を認識する手段と、微生物の大
きさ、個数、出現頻度などを計測する手段と、その計測
値を基に画像の特徴量を閾値を変えて計測する手段と、
この計算情報をもとに２値化閾値の適正評価を行う手段
と、適正閾値決定手段とを具備した。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、下水処理プロセスなど
に係り、特に液体中の微生物を監視するのに好適な微生
物認識装置及び該装置による監視方法に関する。
に係り、特に液体中の微生物を監視するのに好適な微生
物認識装置及び該装置による監視方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の微生物認識装置においては、下水
処理場では、エアレーションタンクで流入水中の有機物
を微生物に摂取させ、沈殿池で微生物を沈降させてい
る。処理場から放流する水質をよくするには、微生物の
形状をよくし沈降性をよくすることが必要である。微生
物は凝集性微生物と糸状性微生物とに大別されるが、糸
状性微生物が繁殖しすぎると沈降性が悪くなる。沈降性
が悪くなることをバルキング現象と称している。沈降性
が悪化すると、沈殿池から微生物が流出し、放流水質の
悪化を招くことになる。従って、糸状性微生物を繁殖さ
せないことが重要である。糸状性微生物として、例え
ば、スファエロテルス（Ｓｐｈａｅｒｏｔｉｌｕｓ）な
どがある。糸状性微生物が繁殖しすぎるのを防止するた
めには、微生物の種類やその出現量あるいは濃度を連続
的かつ定量的に計測し、運転管理に反映させる必要があ
る。この場合、微生物の凝集状態やその棲息環境を乱さ
ず、正確な微生物の状態を得ることが重要である。
処理場では、エアレーションタンクで流入水中の有機物
を微生物に摂取させ、沈殿池で微生物を沈降させてい
る。処理場から放流する水質をよくするには、微生物の
形状をよくし沈降性をよくすることが必要である。微生
物は凝集性微生物と糸状性微生物とに大別されるが、糸
状性微生物が繁殖しすぎると沈降性が悪くなる。沈降性
が悪くなることをバルキング現象と称している。沈降性
が悪化すると、沈殿池から微生物が流出し、放流水質の
悪化を招くことになる。従って、糸状性微生物を繁殖さ
せないことが重要である。糸状性微生物として、例え
ば、スファエロテルス（Ｓｐｈａｅｒｏｔｉｌｕｓ）な
どがある。糸状性微生物が繁殖しすぎるのを防止するた
めには、微生物の種類やその出現量あるいは濃度を連続
的かつ定量的に計測し、運転管理に反映させる必要があ
る。この場合、微生物の凝集状態やその棲息環境を乱さ
ず、正確な微生物の状態を得ることが重要である。
【０００３】従来技術としては、微生物の状態を監視す
るには撮像手段により微生物を撮像し、画像処理技術を
利用した微生物認識装置が提案されている。具体的には
撮像手段で撮像した映像信号（濃淡画像）を輝度の閾値
を用いて２値化処理した後に微生物を抽出認識するよう
にしている。画像処理技術を利用した微生物認識装置
は、例えば、特開昭６２−５０６０８号公報に記載され
ているように、濃淡画像のヒストグラムを基に閾値を一
義的に決定している。
るには撮像手段により微生物を撮像し、画像処理技術を
利用した微生物認識装置が提案されている。具体的には
撮像手段で撮像した映像信号（濃淡画像）を輝度の閾値
を用いて２値化処理した後に微生物を抽出認識するよう
にしている。画像処理技術を利用した微生物認識装置
は、例えば、特開昭６２−５０６０８号公報に記載され
ているように、濃淡画像のヒストグラムを基に閾値を一
義的に決定している。
【０００４】図１３は、最適な輝度の閾値で画像処理し
微生物を抽出認識した画像である。一方、図１４は、こ
の閾値よりやや高い閾値で画像処理した画像であり、図
１５は、図１３よりやや低い閾値で画像処理した画像で
ある。図１４と図１５とは図１３の閾値の近傍の値であ
る。図１４の画像には、糸状性微生物ではない背景ノイ
ズ抽出物９００が多く発生し、糸状性微生物として抽出
認識されることがある。図１５の画像には、糸の不連続
が現れ、糸状性微生物が、糸状性微生物として抽出され
ず、また、凝集性微生物は、実物より小さく認識される
ことがある。図に示すように、最適な閾値から僅かなが
らずれを生じても、画像処理に、不正確な結果をもたら
すことがわかる。つまり、撮像した映像信号の輝度レベ
ルが増減した画像では、前記のように閾値を上下させて
画像処理した状態と同様となる。
微生物を抽出認識した画像である。一方、図１４は、こ
の閾値よりやや高い閾値で画像処理した画像であり、図
１５は、図１３よりやや低い閾値で画像処理した画像で
ある。図１４と図１５とは図１３の閾値の近傍の値であ
る。図１４の画像には、糸状性微生物ではない背景ノイ
ズ抽出物９００が多く発生し、糸状性微生物として抽出
認識されることがある。図１５の画像には、糸の不連続
が現れ、糸状性微生物が、糸状性微生物として抽出され
ず、また、凝集性微生物は、実物より小さく認識される
ことがある。図に示すように、最適な閾値から僅かなが
らずれを生じても、画像処理に、不正確な結果をもたら
すことがわかる。つまり、撮像した映像信号の輝度レベ
ルが増減した画像では、前記のように閾値を上下させて
画像処理した状態と同様となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の微生物認識装置
にあっては、撮像手段としての光学顕微鏡や、水中顕微
鏡のレンズ汚れや照明光量の変動によって撮像した映像
信号の輝度レベルが変動する。撮像した画像に絶対的な
輝度差が生じた際、ヒストグラムから一義的に閾値を決
める方法で微生物の抽出認識処理を行うと、微生物を正
確に検出することができなくなる問題点がある。
にあっては、撮像手段としての光学顕微鏡や、水中顕微
鏡のレンズ汚れや照明光量の変動によって撮像した映像
信号の輝度レベルが変動する。撮像した画像に絶対的な
輝度差が生じた際、ヒストグラムから一義的に閾値を決
める方法で微生物の抽出認識処理を行うと、微生物を正
確に検出することができなくなる問題点がある。
【０００６】本発明の目的は、液体中の微生物認識を正
確に行うことのできる微生物認識装置及び該装置による
監視方法を提供することにある。
確に行うことのできる微生物認識装置及び該装置による
監視方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
め、本発明に係る微生物認識装置は、液体中の微生物を
撮像する撮像装置と、その映像信号を画像処理する画像
処理装置と、その画像を表示するモニタとを備え、微生
物を監視する微生物認識装置において、輝度の閾値を変
化させて映像信号を２値化処理した２値化処理画像を求
め、それぞれの２値化処理画像より所定の微生物を認識
し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物
抽出量を計測する手段と、それぞれの微生物抽出量の変
動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決定する手段と
を具備した構成とする。
め、本発明に係る微生物認識装置は、液体中の微生物を
撮像する撮像装置と、その映像信号を画像処理する画像
処理装置と、その画像を表示するモニタとを備え、微生
物を監視する微生物認識装置において、輝度の閾値を変
化させて映像信号を２値化処理した２値化処理画像を求
め、それぞれの２値化処理画像より所定の微生物を認識
し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物
抽出量を計測する手段と、それぞれの微生物抽出量の変
動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決定する手段と
を具備した構成とする。
【０００８】そして液体中の微生物を撮像する撮像装置
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物を監視する微生
物認識装置において、輝度の閾値を変化させて前記映像
信号を２値化処理した２値化処理画像を求め、それぞれ
の２値化処理画像より所定の微生物を認識し少なくとも
大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量及び背
景ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイ
ズ抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決
定する手段とを具備した構成でもよい。
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物を監視する微生
物認識装置において、輝度の閾値を変化させて前記映像
信号を２値化処理した２値化処理画像を求め、それぞれ
の２値化処理画像より所定の微生物を認識し少なくとも
大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量及び背
景ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイ
ズ抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決
定する手段とを具備した構成でもよい。
【０００９】また液体中の微生物を撮像する撮像装置
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物を監視する微生
物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグラムの
ピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段と、この
第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する２値化処
理手段と、その２値化処理された２値化処理画像を格納
する手段と、２値化処理画像を入力し所定の微生物を認
識する手段と、所定の微生物の少なくとも大きさ、個
数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する手段と、
その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ所定の微生
物抽出量を計測する手段と、それぞれの微生物抽出量の
変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評価を行う手
段と、適正閾値を決定する手段と、適正閾値を用いて２
値化処理し計測した微生物抽出量を表示する中央モニタ
とを具備した構成でもよい。
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物を監視する微生
物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグラムの
ピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段と、この
第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する２値化処
理手段と、その２値化処理された２値化処理画像を格納
する手段と、２値化処理画像を入力し所定の微生物を認
識する手段と、所定の微生物の少なくとも大きさ、個
数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する手段と、
その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ所定の微生
物抽出量を計測する手段と、それぞれの微生物抽出量の
変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評価を行う手
段と、適正閾値を決定する手段と、適正閾値を用いて２
値化処理し計測した微生物抽出量を表示する中央モニタ
とを具備した構成でもよい。
【００１０】さらに液体中の微生物を撮像する撮像装置
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物抽出量を監視す
る微生物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグ
ラムのピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段
と、この第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する
２値化処理手段と、その２値化処理された２値化処理画
像を格納する手段と、該２値化処理画像を入力し所定の
微生物を認識する手段と、所定の微生物の少なくとも大
きさ、個数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する
手段と、その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ背
景ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイ
ズ抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評
価を行う手段と、適正閾値を決定する手段と、適正閾値
を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示する
中央モニタとを具備した構成でもよい。
と、その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その
画像を表示するモニタとを備え、微生物抽出量を監視す
る微生物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグ
ラムのピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段
と、この第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する
２値化処理手段と、その２値化処理された２値化処理画
像を格納する手段と、該２値化処理画像を入力し所定の
微生物を認識する手段と、所定の微生物の少なくとも大
きさ、個数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する
手段と、その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ背
景ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイ
ズ抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評
価を行う手段と、適正閾値を決定する手段と、適正閾値
を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示する
中央モニタとを具備した構成でもよい。
【００１１】そして微生物認識装置による監視方法おい
ては、液体中の微生物を撮像してその映像信号を画像処
理し、その画像をモニタに表示して微生物抽出量を監視
する微生物認識装置による監視方法おいて、輝度の閾値
を変化させて前記映像信号を２値化処理した２値化処理
画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所定の微生
物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度よりな
る微生物抽出量を計測し、それぞれの微生物抽出量の変
動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決定し、適正閾
値を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示す
る構成でもよい。
ては、液体中の微生物を撮像してその映像信号を画像処
理し、その画像をモニタに表示して微生物抽出量を監視
する微生物認識装置による監視方法おいて、輝度の閾値
を変化させて前記映像信号を２値化処理した２値化処理
画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所定の微生
物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度よりな
る微生物抽出量を計測し、それぞれの微生物抽出量の変
動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決定し、適正閾
値を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示す
る構成でもよい。
【００１２】また液体中の微生物を撮像してその映像信
号を画像処理し、その画像をモニタに表示して微生物抽
出量を監視する微生物認識装置による監視方法おいて、
輝度の閾値を変化させて映像信号を２値化処理した２値
化処理画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所定
の微生物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度
よりなる微生物抽出量及び背景ノイズ抽出量を計測し、
それぞれの背景ノイズ抽出量の変動パターンに基づいて
輝度の適正閾値を決定し、適正閾値を用いて２値化処理
し計測した微生物抽出量を表示する構成でもよい。
号を画像処理し、その画像をモニタに表示して微生物抽
出量を監視する微生物認識装置による監視方法おいて、
輝度の閾値を変化させて映像信号を２値化処理した２値
化処理画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所定
の微生物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻度
よりなる微生物抽出量及び背景ノイズ抽出量を計測し、
それぞれの背景ノイズ抽出量の変動パターンに基づいて
輝度の適正閾値を決定し、適正閾値を用いて２値化処理
し計測した微生物抽出量を表示する構成でもよい。
【００１３】
【作用】本発明によれば、背景ノイズの発生位置と輝度
の適正閾値とは、処理プラントの状態、微生物の出現状
態及び映像信号の輝度レベル変動に拘らず常に一定の関
係を示すことから、適正な閾値が設定される。
の適正閾値とは、処理プラントの状態、微生物の出現状
態及び映像信号の輝度レベル変動に拘らず常に一定の関
係を示すことから、適正な閾値が設定される。
【００１４】図１０の（ａ），図１１の（ｂ）は、撮像
装置によって得られた微生物画像の一例である。図１０
の（ａ）は、糸状性微生物が認められないケースで、図
１１の（ｂ）は、認められるケースを示している。図１
０の（ａ）の画像の任意の走査位置Ａ−Ａ’の輝度レベ
ルを表したものが図１０の（ｃ）である。また同様に図
１１の（ｂ）の画像に対して任意の走査位置Ｂ−Ｂ’の
輝度レベルを表したものが図１１の（ｄ）である。
装置によって得られた微生物画像の一例である。図１０
の（ａ）は、糸状性微生物が認められないケースで、図
１１の（ｂ）は、認められるケースを示している。図１
０の（ａ）の画像の任意の走査位置Ａ−Ａ’の輝度レベ
ルを表したものが図１０の（ｃ）である。また同様に図
１１の（ｂ）の画像に対して任意の走査位置Ｂ−Ｂ’の
輝度レベルを表したものが図１１の（ｄ）である。
【００１５】図１２は、図１０の（ａ），図１１の
（ｂ）の画像に対して輝度の閾値を増減させて画像処理
を行い、糸状性微生物抽出量を閾値レベルに対してグラ
フ化したものである。図１２のａ線は、図１０の（ａ）
画像、図１２のｂ線は、図１１の（ｂ）画像に対応して
いる。
（ｂ）の画像に対して輝度の閾値を増減させて画像処理
を行い、糸状性微生物抽出量を閾値レベルに対してグラ
フ化したものである。図１２のａ線は、図１０の（ａ）
画像、図１２のｂ線は、図１１の（ｂ）画像に対応して
いる。
【００１６】今、図１２に示す閾値レベル４０５で、２
値化処理を行ったケースを考えてみる。図１０の（ｃ）
に示されるように閾値レベル４０５では、画像中央の凝
集性微生物４００が背景部４０１と２値化処理により分
離抽出される。図１１の（ｄ）のケースにおいても閾値
レベル４０５では、糸状性微生物４０２と凝集性微生物
４００の抽出対象微生物のみが背景部４０１から分離処
理される。さらに閾値レベル４０４として２値化処理を
行うと、図１０の（ｃ），図１１の（ｄ）に示されるよ
うに、背景部４０１の背景ノイズ４０３が凝集性微生物
４００及び糸状性微生物４０２とともに２値化され抽出
される。背景ノイズ４０３は、短く細く点在するように
２値化処理で抽出されるため、認識処理を行うと糸状性
微生物として検出される。したがって、図１２のａ線，
ｂ線に示されるように糸状性微生物抽出量は、急激に増
加する現象となる。つまり、適正閾値は、背景ノイズを
含まない、２値化処理により切り分けられる位置に存在
することになる。従って、糸状性微生物抽出量の変動パ
ターンを評価することにより適正閾値の判断が可能とな
る。
値化処理を行ったケースを考えてみる。図１０の（ｃ）
に示されるように閾値レベル４０５では、画像中央の凝
集性微生物４００が背景部４０１と２値化処理により分
離抽出される。図１１の（ｄ）のケースにおいても閾値
レベル４０５では、糸状性微生物４０２と凝集性微生物
４００の抽出対象微生物のみが背景部４０１から分離処
理される。さらに閾値レベル４０４として２値化処理を
行うと、図１０の（ｃ），図１１の（ｄ）に示されるよ
うに、背景部４０１の背景ノイズ４０３が凝集性微生物
４００及び糸状性微生物４０２とともに２値化され抽出
される。背景ノイズ４０３は、短く細く点在するように
２値化処理で抽出されるため、認識処理を行うと糸状性
微生物として検出される。したがって、図１２のａ線，
ｂ線に示されるように糸状性微生物抽出量は、急激に増
加する現象となる。つまり、適正閾値は、背景ノイズを
含まない、２値化処理により切り分けられる位置に存在
することになる。従って、糸状性微生物抽出量の変動パ
ターンを評価することにより適正閾値の判断が可能とな
る。
【００１７】
【実施例】図１は、本発明の一実施例を図１を参照しな
がら説明する。図１に示すように、液体中の微生物を撮
像する撮像装置２００と、その映像信号を画像処理する
画像処理装置３１０と、その画像を表示するモニタ３２
０，３４０とを備え、微生物抽出量を監視する微生物認
識装置であって、画像処理装置３１０により輝度の閾値
を変化させて２値化処理した２値化処理画像を求め、そ
れぞれの２値化処理画像より微生物の少なくとも大き
さ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する
手段と、それぞれの微生物抽出量の変動パターンに基づ
いてそれぞれの輝度より適正閾値を決定する手段とを画
像処理装置３１０に備えるとともに、適正閾値を用いて
計測した微生物抽出量を表示する中央モニタ３２０を具
備した構成とする。 流入した汚水は沈殿池１００で大
き塵埃などを沈降除去された後、エアレ−ションタンク
１１０に流入する。さらに、エアレ−ションタンク１１
０は最終沈殿池１５０から汚泥返送管１６０を経由して
返送汚泥（微生物）が供給される。エアレ−ションタン
ク１１０には、ブロワ１４０から空気管１３０を経由し
て送気された空気が散気装置１２０によって散気され
る。これにより、エアレ−ションタンク１１０内に供給
された返送汚泥と汚水とは撹拌混合される。返送汚泥す
なわち活性汚泥は、微生物の凝集した粒径０．１〜１．
０ｍｍ前後の塊（フロック）で、数十種の微生物を含む
が、大別すると凝集性微生物と糸状性微生物とからな
る。活性汚泥は、供給された空気中の酸素を吸収して汚
水中の有機物を分解し炭酸ガスと水にする。有機物の一
部は活性汚泥の菌体増殖に当てられる。活性汚泥と汚水
の混合液は最終沈殿池１５０に導かれ、ここで活性汚泥
が重力により沈降する。上澄液は通常塩素殺菌処理した
後に放流される。一方、沈降汚泥は汚泥返送管１６０か
ら返送汚泥としてエアレ−ションタンク１１０に返送さ
れる。
がら説明する。図１に示すように、液体中の微生物を撮
像する撮像装置２００と、その映像信号を画像処理する
画像処理装置３１０と、その画像を表示するモニタ３２
０，３４０とを備え、微生物抽出量を監視する微生物認
識装置であって、画像処理装置３１０により輝度の閾値
を変化させて２値化処理した２値化処理画像を求め、そ
れぞれの２値化処理画像より微生物の少なくとも大き
さ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する
手段と、それぞれの微生物抽出量の変動パターンに基づ
いてそれぞれの輝度より適正閾値を決定する手段とを画
像処理装置３１０に備えるとともに、適正閾値を用いて
計測した微生物抽出量を表示する中央モニタ３２０を具
備した構成とする。 流入した汚水は沈殿池１００で大
き塵埃などを沈降除去された後、エアレ−ションタンク
１１０に流入する。さらに、エアレ−ションタンク１１
０は最終沈殿池１５０から汚泥返送管１６０を経由して
返送汚泥（微生物）が供給される。エアレ−ションタン
ク１１０には、ブロワ１４０から空気管１３０を経由し
て送気された空気が散気装置１２０によって散気され
る。これにより、エアレ−ションタンク１１０内に供給
された返送汚泥と汚水とは撹拌混合される。返送汚泥す
なわち活性汚泥は、微生物の凝集した粒径０．１〜１．
０ｍｍ前後の塊（フロック）で、数十種の微生物を含む
が、大別すると凝集性微生物と糸状性微生物とからな
る。活性汚泥は、供給された空気中の酸素を吸収して汚
水中の有機物を分解し炭酸ガスと水にする。有機物の一
部は活性汚泥の菌体増殖に当てられる。活性汚泥と汚水
の混合液は最終沈殿池１５０に導かれ、ここで活性汚泥
が重力により沈降する。上澄液は通常塩素殺菌処理した
後に放流される。一方、沈降汚泥は汚泥返送管１６０か
ら返送汚泥としてエアレ−ションタンク１１０に返送さ
れる。
【００１８】撮像装置２００はエアレ−ションタンク１
１０の液中に浸漬配置され、エアレ−ションタンク内の
微生物を撮像する。撮像装置２００としては、特殊な水
中顕微鏡が用いられる。撮像装置２００で撮像された映
像信号（濃淡画像）は、現場操作盤３３０を介して現場
用モニタ３４０に入力されるとともに、現場操作盤３３
０及び中央操作盤３００を介して画像処理装置３１０に
入力される。現場操作盤３３０は、撮像装置２００に電
源を供給するとともに、撮像装置２００に設置されてい
るテレビカメラ、照明、洗浄及びサンプリングなどの操
作信号を与え、また、中央操作盤３００からも同様な操
作信号を現場操作盤３３０を介して撮像装置２００に与
える。現場用モニタ３４０は、常に撮像装置２００から
の微生物拡大画像を映す。現場操作盤３３０を操作する
場合、現場用モニタ３４０の微生物拡大画像を参照しな
がら操作を行う。この操作は、例えば、照明強度の調整
などがある。
１０の液中に浸漬配置され、エアレ−ションタンク内の
微生物を撮像する。撮像装置２００としては、特殊な水
中顕微鏡が用いられる。撮像装置２００で撮像された映
像信号（濃淡画像）は、現場操作盤３３０を介して現場
用モニタ３４０に入力されるとともに、現場操作盤３３
０及び中央操作盤３００を介して画像処理装置３１０に
入力される。現場操作盤３３０は、撮像装置２００に電
源を供給するとともに、撮像装置２００に設置されてい
るテレビカメラ、照明、洗浄及びサンプリングなどの操
作信号を与え、また、中央操作盤３００からも同様な操
作信号を現場操作盤３３０を介して撮像装置２００に与
える。現場用モニタ３４０は、常に撮像装置２００から
の微生物拡大画像を映す。現場操作盤３３０を操作する
場合、現場用モニタ３４０の微生物拡大画像を参照しな
がら操作を行う。この操作は、例えば、照明強度の調整
などがある。
【００１９】中央操作盤３００は、現場操作盤３３０か
ら送信されてくる映像信号を受信し、画像処理装置３１
０に送信する装置と、撮像装置２００を遠隔操作するた
めの制御信号を現場操作盤３３０に送信する装置とを備
えている。ここで、制御信号とは、例えば、撮像装置２
００の内蔵テレビカメラ及び照明装置等の電源の入切指
令、または洗浄サンプリングの開始指令、カメラの絞
り、焦点操作指令及びモータ制御指令等の信号である。
ら送信されてくる映像信号を受信し、画像処理装置３１
０に送信する装置と、撮像装置２００を遠隔操作するた
めの制御信号を現場操作盤３３０に送信する装置とを備
えている。ここで、制御信号とは、例えば、撮像装置２
００の内蔵テレビカメラ及び照明装置等の電源の入切指
令、または洗浄サンプリングの開始指令、カメラの絞
り、焦点操作指令及びモータ制御指令等の信号である。
【００２０】画像処理装置３１０は、撮像装置２００か
らの微生物拡大画像の映像信号を画像処理し、微生物の
種類の同定、微生物の大きさ、個数及び出現頻度等を計
算し、これらの計算値を基に微生物の分級を行い、各処
理過程で得られた処理画像並び計算値を中央モニタ３２
０に表示し、さらに、微生物の沈降性の状態を判定し、
その異常信号を制御回路５００に送信する。異常信号
は、例えば、糸状性微生物の過剰繁殖（バルキング）の
前兆がある。
らの微生物拡大画像の映像信号を画像処理し、微生物の
種類の同定、微生物の大きさ、個数及び出現頻度等を計
算し、これらの計算値を基に微生物の分級を行い、各処
理過程で得られた処理画像並び計算値を中央モニタ３２
０に表示し、さらに、微生物の沈降性の状態を判定し、
その異常信号を制御回路５００に送信する。異常信号
は、例えば、糸状性微生物の過剰繁殖（バルキング）の
前兆がある。
【００２１】制御回路５００は、画像処理装置３１０か
ら送信される異常信号と水質計測手段（図示しない）の
計測値に基づき、糸状性微生物の繁殖に影響する要因を
制御する。要因は、例えば、有機物負荷、ＤＯ、ｐＨ、
ＮとＰのバランス、返送汚泥量、水温、余剰汚泥量、流
入水量及び汚泥滞留時間等がある。制御法は、例えば、
低ＤＯが原因と考えられるバルキングについては送風量
の調整を行い、また、低有機物負荷が原因となったバル
キングについては返送汚泥と流入水の混合する割合を調
整する。水質計測手段には、ＤＯ、ＭＬＳＳ、ｐＨ、ア
ルカリ度及び流量などの計測機能があり、それらの計測
値が制御回路５００へ送信される。中央モニタ３２０
は、画像処理装置３１０から送信される原画像と処理画
像、並びに計算値を表示する。
ら送信される異常信号と水質計測手段（図示しない）の
計測値に基づき、糸状性微生物の繁殖に影響する要因を
制御する。要因は、例えば、有機物負荷、ＤＯ、ｐＨ、
ＮとＰのバランス、返送汚泥量、水温、余剰汚泥量、流
入水量及び汚泥滞留時間等がある。制御法は、例えば、
低ＤＯが原因と考えられるバルキングについては送風量
の調整を行い、また、低有機物負荷が原因となったバル
キングについては返送汚泥と流入水の混合する割合を調
整する。水質計測手段には、ＤＯ、ＭＬＳＳ、ｐＨ、ア
ルカリ度及び流量などの計測機能があり、それらの計測
値が制御回路５００へ送信される。中央モニタ３２０
は、画像処理装置３１０から送信される原画像と処理画
像、並びに計算値を表示する。
【００２２】図２は、撮像装置を光学顕微鏡とし、微生
物の大きさ、個数及び出現頻度等を計測し、その結果の
みを出力することを目的とした装置として構成されたシ
ステムの一例を示した図である。
物の大きさ、個数及び出現頻度等を計測し、その結果の
みを出力することを目的とした装置として構成されたシ
ステムの一例を示した図である。
【００２３】図３は、画像処理装置３１０の構成を示す
図である。撮像装置２００からの映像信号を画像処理部
３７０の画像処理プロセッサ３５０で処理し、微生物の
同定、微生物の大きさ、個数及び出現頻度等を計算し、
これらの計算値をシステムバス５０７を経由し、中央処
理装置５２０へ送信する。画像処理メモリ３６０は、撮
像装置２００からの濃淡画像を格納し、また、画像処理
プロセッサ３５０での各処理過程から得た処理画像を格
納する。中央処理装置５２０は、画像処理プロセッサ３
５０から出力される計算値に基づいて、閾値の適正値設
定及び微生物状態の診断を行う。これらの処理に必要な
情報及びプログラムやデ−タ等は、主メモリ６００又は
補助メモリ６０１やディスク６０２に記憶される。
図である。撮像装置２００からの映像信号を画像処理部
３７０の画像処理プロセッサ３５０で処理し、微生物の
同定、微生物の大きさ、個数及び出現頻度等を計算し、
これらの計算値をシステムバス５０７を経由し、中央処
理装置５２０へ送信する。画像処理メモリ３６０は、撮
像装置２００からの濃淡画像を格納し、また、画像処理
プロセッサ３５０での各処理過程から得た処理画像を格
納する。中央処理装置５２０は、画像処理プロセッサ３
５０から出力される計算値に基づいて、閾値の適正値設
定及び微生物状態の診断を行う。これらの処理に必要な
情報及びプログラムやデ−タ等は、主メモリ６００又は
補助メモリ６０１やディスク６０２に記憶される。
【００２４】図４〜６は、本発明における輝度の適正閾
値を決定するための実施例を示す。図４は、閾値を増減
させたときの糸状性微生物抽出量の変動量の評価方法を
示したものである。図４に示す点ａ，ｂ，ｃは、それぞ
れ隣接する閾値により算出された糸状性微生物抽出量で
ある。その糸状性微生物抽出量ａ，ｂ，ｃの算出値をも
とに、（数１）式によって糸状性微生物の変動量が評価
される。このとき（数１）式のａ，ｂ，ｃは、図４に示
す糸状性微生物抽出量ａ，ｂ，ｃと対応する。
値を決定するための実施例を示す。図４は、閾値を増減
させたときの糸状性微生物抽出量の変動量の評価方法を
示したものである。図４に示す点ａ，ｂ，ｃは、それぞ
れ隣接する閾値により算出された糸状性微生物抽出量で
ある。その糸状性微生物抽出量ａ，ｂ，ｃの算出値をも
とに、（数１）式によって糸状性微生物の変動量が評価
される。このとき（数１）式のａ，ｂ，ｃは、図４に示
す糸状性微生物抽出量ａ，ｂ，ｃと対応する。
【００２５】
【数１】
【００２６】また評価は、（数２）式、（数３）式でも
行うことができる。（数１）、（数２）及び（数３）式
の判定値ｈ１，ｈ２は変動パターンの急激な変化が識別
判定できる値として各処理場により設定される。
行うことができる。（数１）、（数２）及び（数３）式
の判定値ｈ１，ｈ２は変動パターンの急激な変化が識別
判定できる値として各処理場により設定される。
【００２７】
【数２】
【００２８】
【数３】
【００２９】図５は、画像処理部３７０のフローを示
す。まず、画像メモリ３６０に、撮像装置２００からの
映像信号を濃淡画像として格納する。仮閾値（第１の閾
値）設定回路３５１において、画像メモリ３６０に格納
された、濃淡画像の輝度ヒストグラムのピーク輝度を求
める。輝度ヒストグラム（画面全体の明るさ）のピーク
値から所定の定数を差し引いた閾値つまり、糸状性微生
物抽出量の変動パターンが殆ど変化しない閾値付近を仮
閾値とする。なお、この所定の定数は予め各処理場によ
り設定される。続いて、２値化処理３５２において、仮
閾値で画像メモリ３６０に格納された濃淡画像の２値化
処理を行い、得られた２値化処理画像を画像メモリ（格
納する手段）３６０に格納する。微生物認識回路（認識
する手段）３５３は、画像メモリ３６０に格納された２
値化処理画像に基づいて微生物の抽出認識処理が行われ
る。認識する方法は、公知である縮退、膨張、細線化な
どがある。計算回路（計測する手段）３５４では、抽出
認識された微生物の大きさ、個数、出現頻度等を計算
し、これらの計算値をシステムバス５０７を経由し、中
央処理装置５２０へ送信する。
す。まず、画像メモリ３６０に、撮像装置２００からの
映像信号を濃淡画像として格納する。仮閾値（第１の閾
値）設定回路３５１において、画像メモリ３６０に格納
された、濃淡画像の輝度ヒストグラムのピーク輝度を求
める。輝度ヒストグラム（画面全体の明るさ）のピーク
値から所定の定数を差し引いた閾値つまり、糸状性微生
物抽出量の変動パターンが殆ど変化しない閾値付近を仮
閾値とする。なお、この所定の定数は予め各処理場によ
り設定される。続いて、２値化処理３５２において、仮
閾値で画像メモリ３６０に格納された濃淡画像の２値化
処理を行い、得られた２値化処理画像を画像メモリ（格
納する手段）３６０に格納する。微生物認識回路（認識
する手段）３５３は、画像メモリ３６０に格納された２
値化処理画像に基づいて微生物の抽出認識処理が行われ
る。認識する方法は、公知である縮退、膨張、細線化な
どがある。計算回路（計測する手段）３５４では、抽出
認識された微生物の大きさ、個数、出現頻度等を計算
し、これらの計算値をシステムバス５０７を経由し、中
央処理装置５２０へ送信する。
【００３０】図６は、中央処理装置（ＣＰＵ）５２０の
フローを示し図５を参照しながら説明する。画像処理部
３７０で得られた計算値は、一時、主メモリ６００に格
納される。この時の計算値は、変動量の評価に用いる糸
状性微生物抽出量である。主メモリ６００には、前々回
値、前回値、今回値の閾値で２値化処理された時の計算
値が格納されるまで、閾値加算回路８０５で１加算さ
れ、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７０
で２値化処理３５２を行い、微生物認識回路３５３及び
計算回路３５４により処理される。主メモリ６００に今
回値、前回値、前々回値、の計算値が全て格納されると
評価回路（評価を行う手段）８０２で（数１）式の評価
を行う。条件が成立しない時は、さらに閾値加算回路８
０５で１加算され、２値化処理３５２を行い、微生物認
識回路３５３及び計算回路３５４により処理される。こ
の時、主メモリ６００では、前回値を、前々回値のメモ
リ６１２に格納し、今回値を、前回値のメモリ６１１に
加算して、最新の計算値を、今回値のメモリ６１０に格
納し、主メモリ６００から計算値を読みだし、評価回路
８０２で判定を行う。条件が成立すると適正閾値決定回
路（決定する手段）８０４で適正閾値が設定される。適
正閾値は、微生物抽出量の変動パターンの増加傾向部の
増加量が判定式（数１）などにより判定成立したときの
閾値レベルよりも２から３の輝度を減算した値として決
められる。この値は廃水源で決められる特有の固定値と
して各処理場により決まる。その値は、２値化処理３５
２に送信される。画像処理部３７０で２値化処理３５２
を行い、微生物認識回路３５３及び計算回路３５４によ
り処理する。このとき計算回路では、抽出認識された微
生物抽出量の大きさ、個数及び出現頻度等を計算する。
フローを示し図５を参照しながら説明する。画像処理部
３７０で得られた計算値は、一時、主メモリ６００に格
納される。この時の計算値は、変動量の評価に用いる糸
状性微生物抽出量である。主メモリ６００には、前々回
値、前回値、今回値の閾値で２値化処理された時の計算
値が格納されるまで、閾値加算回路８０５で１加算さ
れ、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７０
で２値化処理３５２を行い、微生物認識回路３５３及び
計算回路３５４により処理される。主メモリ６００に今
回値、前回値、前々回値、の計算値が全て格納されると
評価回路（評価を行う手段）８０２で（数１）式の評価
を行う。条件が成立しない時は、さらに閾値加算回路８
０５で１加算され、２値化処理３５２を行い、微生物認
識回路３５３及び計算回路３５４により処理される。こ
の時、主メモリ６００では、前回値を、前々回値のメモ
リ６１２に格納し、今回値を、前回値のメモリ６１１に
加算して、最新の計算値を、今回値のメモリ６１０に格
納し、主メモリ６００から計算値を読みだし、評価回路
８０２で判定を行う。条件が成立すると適正閾値決定回
路（決定する手段）８０４で適正閾値が設定される。適
正閾値は、微生物抽出量の変動パターンの増加傾向部の
増加量が判定式（数１）などにより判定成立したときの
閾値レベルよりも２から３の輝度を減算した値として決
められる。この値は廃水源で決められる特有の固定値と
して各処理場により決まる。その値は、２値化処理３５
２に送信される。画像処理部３７０で２値化処理３５２
を行い、微生物認識回路３５３及び計算回路３５４によ
り処理する。このとき計算回路では、抽出認識された微
生物抽出量の大きさ、個数及び出現頻度等を計算する。
【００３１】図７〜９は、適正閾値決定方法の他の実施
例を示した図である。図７は、評価回路で用いる背景ノ
イズ抽出量を求める画像処理方法を示している。アから
順にオまで輝度の閾値を１づつ加算し２値化処理したと
きの画像である。この時、画像アと画像イの排他的論理
和をとり、さらに画像イと画像ウの排他的論理和をと
る。これは隣接する閾値で２値化処理の結果抽出された
背景ノイズの増分を取りだし、評価操作を行うためであ
る。図８は、隣接する閾値間の背景ノイズの増分量をグ
ラフに示したものである。図１０，１１より、閾値が背
景画像の輝度レベルに達すると急激に抽出量が増加する
ことが明らかであるため、各々のデータ変動量を、前記
の適正閾値決定方法と同様に評価することにより適正の
閾値を決定することができる。
例を示した図である。図７は、評価回路で用いる背景ノ
イズ抽出量を求める画像処理方法を示している。アから
順にオまで輝度の閾値を１づつ加算し２値化処理したと
きの画像である。この時、画像アと画像イの排他的論理
和をとり、さらに画像イと画像ウの排他的論理和をと
る。これは隣接する閾値で２値化処理の結果抽出された
背景ノイズの増分を取りだし、評価操作を行うためであ
る。図８は、隣接する閾値間の背景ノイズの増分量をグ
ラフに示したものである。図１０，１１より、閾値が背
景画像の輝度レベルに達すると急激に抽出量が増加する
ことが明らかであるため、各々のデータ変動量を、前記
の適正閾値決定方法と同様に評価することにより適正の
閾値を決定することができる。
【００３２】図９は、画像処理部３７０のフローを示
す。まず、画像メモリ３６０に、撮像装置２００からの
映像信号を濃淡画像として格納する。仮閾値設定回路３
５１において、画像メモリ３６０に格納された、濃淡画
像の輝度ヒストグラムのピーク輝度を求める。輝度ヒス
トグラムのピーク値から所定の定数を差し引いた閾値つ
まり、糸状性微生物抽出量の変動パターンが殆ど変化し
ない閾値付近を仮閾値とする。なお、この所定の定数は
予め各処理場により設定される。続いて、２値化処理３
５２において、仮閾値で画像メモリ３６０に格納された
濃淡画像の２値化処理を行い、得られた２値化処理画像
を画像メモリ３６１に格納する。さらに、仮閾値に１を
加算した値で２値化処理を行う。この時、画像メモリ３
６１に格納される画像を画像メモリ３６２に格納する。
次に今２値化処理した画像を画像メモリ３６１に格納す
る。この操作は閾値を変えて２値化処理を実行した後、
必ず行われる。次に論理演算回路３５５において、画像
メモリ３６１と画像メモリ３６２に格納された２値化処
理画像の排他的論理和をとり、計測回路３５６で両画像
間の抽出画素（背景ノイズ抽出量）の変化を求める。こ
の計算値はシステムバス５０７を経由し、中央処理装置
５２０へ送信する。
す。まず、画像メモリ３６０に、撮像装置２００からの
映像信号を濃淡画像として格納する。仮閾値設定回路３
５１において、画像メモリ３６０に格納された、濃淡画
像の輝度ヒストグラムのピーク輝度を求める。輝度ヒス
トグラムのピーク値から所定の定数を差し引いた閾値つ
まり、糸状性微生物抽出量の変動パターンが殆ど変化し
ない閾値付近を仮閾値とする。なお、この所定の定数は
予め各処理場により設定される。続いて、２値化処理３
５２において、仮閾値で画像メモリ３６０に格納された
濃淡画像の２値化処理を行い、得られた２値化処理画像
を画像メモリ３６１に格納する。さらに、仮閾値に１を
加算した値で２値化処理を行う。この時、画像メモリ３
６１に格納される画像を画像メモリ３６２に格納する。
次に今２値化処理した画像を画像メモリ３６１に格納す
る。この操作は閾値を変えて２値化処理を実行した後、
必ず行われる。次に論理演算回路３５５において、画像
メモリ３６１と画像メモリ３６２に格納された２値化処
理画像の排他的論理和をとり、計測回路３５６で両画像
間の抽出画素（背景ノイズ抽出量）の変化を求める。こ
の計算値はシステムバス５０７を経由し、中央処理装置
５２０へ送信する。
【００３３】中央処理装置での処理は、前記の適正閾値
処理方法と同様の処理が用いられる。すなわち、図９の
中央処理装置５２０のフローを示し図６を参照して、画
像処理部３７０で得られた計算値は、一時、主メモリ６
００に格納される。この時の計算値は、変動量の評価に
用いる背景ノイズ抽出量である。主メモリ６００には、
前々回値、前回値、今回値の閾値で２値化処理された時
の計算値が格納されるまで、閾値加算回路８０５で加算
され、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７
０で２値化処理３５２を行い、論理演算回路３５５及び
計算回路（計算する手段）３５６により処理される。主
メモリ６００に今回値、前回値、前々回値、の計算値が
全て格納されると評価回路８０２で（数１）式の評価を
行う。条件が成立しない時は、さらに閾値加算回路８０
５で１加算され、２値化処理３５２を行い、画像メモリ
３６１の格納画像は画像メモリ３６２へ格納される。
今、２値化処理した画像は、画像メモリ３６１に格納さ
れる。次に論理演算回路３５５及び計算回路３５６によ
り処理され抽出画素数がシステムバス５０７を経由し中
央処理装置５２０へ送信される。この時、主メモリ６０
０では、前回値を、前々回値のメモリ６１２に格納し、
今回値を、前回値のメモリ６１１に格納して、最新の計
算値を、今回値のメモリ６１０に格納し、主メモリ６０
０から計算値を読みだし、評価回路８０２で判定を行
う。条件が成立すると適正閾値決定回路８０４で適正閾
値が決定される。適正閾値は、背景ノイズ抽出量の変動
パターンの増加傾向部の増加量が判定式（数１）等によ
り判定成立したときの閾値レベルよりも２から３の輝度
を減算した値として決められる。この値は廃水源で決め
られる特有の固定値として各処理場により決まる。その
値は、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７
０において、２値化処理３５２を行い、微生物認識回路
３５３、計算回路３５６により処理する。このときの計
算回路では、抽出認識された微生物の大きさ、個数、出
現頻度等を計算する。
処理方法と同様の処理が用いられる。すなわち、図９の
中央処理装置５２０のフローを示し図６を参照して、画
像処理部３７０で得られた計算値は、一時、主メモリ６
００に格納される。この時の計算値は、変動量の評価に
用いる背景ノイズ抽出量である。主メモリ６００には、
前々回値、前回値、今回値の閾値で２値化処理された時
の計算値が格納されるまで、閾値加算回路８０５で加算
され、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７
０で２値化処理３５２を行い、論理演算回路３５５及び
計算回路（計算する手段）３５６により処理される。主
メモリ６００に今回値、前回値、前々回値、の計算値が
全て格納されると評価回路８０２で（数１）式の評価を
行う。条件が成立しない時は、さらに閾値加算回路８０
５で１加算され、２値化処理３５２を行い、画像メモリ
３６１の格納画像は画像メモリ３６２へ格納される。
今、２値化処理した画像は、画像メモリ３６１に格納さ
れる。次に論理演算回路３５５及び計算回路３５６によ
り処理され抽出画素数がシステムバス５０７を経由し中
央処理装置５２０へ送信される。この時、主メモリ６０
０では、前回値を、前々回値のメモリ６１２に格納し、
今回値を、前回値のメモリ６１１に格納して、最新の計
算値を、今回値のメモリ６１０に格納し、主メモリ６０
０から計算値を読みだし、評価回路８０２で判定を行
う。条件が成立すると適正閾値決定回路８０４で適正閾
値が決定される。適正閾値は、背景ノイズ抽出量の変動
パターンの増加傾向部の増加量が判定式（数１）等によ
り判定成立したときの閾値レベルよりも２から３の輝度
を減算した値として決められる。この値は廃水源で決め
られる特有の固定値として各処理場により決まる。その
値は、２値化処理３５２に送信される。画像処理部３７
０において、２値化処理３５２を行い、微生物認識回路
３５３、計算回路３５６により処理する。このときの計
算回路では、抽出認識された微生物の大きさ、個数、出
現頻度等を計算する。
【００３４】
【発明の効果】本発明によれば、決定した輝度の適正閾
値により画像を２値化処理し、活性汚泥中の微生物を認
識し、かつ定量的に微生物抽出量を計算し表示するた
め、正確に微生物状態を把握できてプラントの運転管理
の制御を適切に行うことが可能となる。
値により画像を２値化処理し、活性汚泥中の微生物を認
識し、かつ定量的に微生物抽出量を計算し表示するた
め、正確に微生物状態を把握できてプラントの運転管理
の制御を適切に行うことが可能となる。
【図１】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図２】図１の撮像装置を示す図である。
【図３】図１の画像処理装置を示す図である。
【図４】閾値の変化に対応する糸状性微生物抽出量の変
動量の評価を示すグラフである。
動量の評価を示すグラフである。
【図５】画像処理部フローを示す図である。
【図６】中央処理装置フローを示す図である。
【図７】背景ノイズと閾値との関係を示す図である。
【図８】背景ノイズ抽出量と閾値との関係を示す図であ
る。
る。
【図９】本発明の他の実施例を示す画像処理部フローの
構成図である。
構成図である。
【図１０】微生物画像の特徴を示す図である。
【図１１】微生物画像の特徴を示す図である。
【図１２】輝度の閾値と糸状性微生物抽出量との関係を
示す図である。
示す図である。
【図１３】閾値と画像処理結果の関係を示す図である。
【図１４】閾値と画像処理結果の関係を示す図である。
【図１５】閾値と画像処理結果の関係を示す図である。
２００ 撮像装置 ３００ 中央操作盤 ３１０ 画像処理装置 ３２０ 中央モニタ ３３０ 現場操作盤 ３４０ 現場用モニタ ３５０ 画像処理プロセッサ ３５１ 仮閾値設定回路 ３５２ ２値化処理 ３５３ 微生物認識回路（認識する手段） ３５４ 計算回路（計測する手段） ３５５ 論理演算回路 ３５６ 計算回路（計測する手段） ３６０ 画像メモリ（格納する手段） ３６１ 画像メモリ ３６２ 画像メモリ ３７０ 画像処理部 ４００ 凝集性微生物 ４０１ 背景画像 ４０２ 糸状性微生物 ４０３ 背景ノイズ ４０４ 閾値レベル ４０５ 適正閾値レベル ４０６ 閾値レベル ５００ 制御回路 ５０７ システムバス ５２０ 中央処理装置 ６００ 主メモリ ６０１ 補助メモリ ８０２ 評価回路（評価を行う手段） ８０４ 適正閾値決定回路（決定する手段） ８０５ 閾値加算回路 ９００ 背景ノイズ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０１Ｎ 15/06 2107−2Ｊ 15/14 Ｋ 2107−2Ｊ Ｂ 2107−2Ｊ Ｇ０６Ｆ 15/64 ４００ Ｊ 9073−5Ｌ (72)発明者 渡辺 昭二 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 矢萩 捷夫 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 依田 幹雄 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 金子 智則 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内
Claims (6)
- 【請求項１】 液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その画像
を表示するモニタとを備え、前記微生物を監視する微生
物認識装置において、輝度の閾値を変化させて前記映像
信号を２値化処理した２値化処理画像を求め、それぞれ
の２値化処理画像より所定の微生物を認識し少なくとも
大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量を計測
する手段と、それぞれの微生物抽出量の変動パターンに
基づいて輝度の適正閾値を決定する手段とを具備したこ
とを特徴とする微生物認識装置。 - 【請求項２】 液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その画像
を表示するモニタとを備え、前記微生物を監視する微生
物認識装置において、輝度の閾値を変化させて前記映像
信号を２値化処理した２値化処理画像を求め、それぞれ
の２値化処理画像より所定の微生物を認識し少なくとも
大きさ、個数及び出現頻度よりなる微生物抽出量及び背
景ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイ
ズ抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決
定する手段とを具備したことを特徴とする微生物認識装
置。 - 【請求項３】 液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その画像
を表示するモニタとを備え、前記微生物を監視する微生
物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグラムの
ピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段と、この
第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する２値化処
理手段と、その２値化処理された２値化処理画像を格納
する手段と、該２値化処理画像を入力し所定の微生物を
認識する手段と、該所定の微生物の少なくとも大きさ、
個数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する手段
と、その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ前記所
定の微生物抽出量を計測する手段と、それぞれの微生物
抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評価
を行う手段と、該適正閾値を決定する手段と、該適正閾
値を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示す
る中央モニタとを具備したことを特徴とする微生物認識
装置。 - 【請求項４】 液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号を画像処理する画像処理装置と、その画像
を表示するモニタとを備え、微生物抽出量を監視する微
生物認識装置において、モニタ画面の輝度ヒストグラム
のピーク値より輝度の第１の閾値を決定する手段と、こ
の第１の閾値を用いて映像信号を２値化処理する２値化
処理手段と、その２値化処理された２値化処理画像を格
納する手段と、該２値化処理画像を入力し所定の微生物
を認識する手段と、該所定の微生物の少なくとも大き
さ、個数、出現頻度よりなる微生物抽出量を計測する手
段と、その微生物抽出量に基づいて閾値を変化させ背景
ノイズ抽出量を計測する手段と、それぞれの背景ノイズ
抽出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値の評価
を行う手段と、該適正閾値を決定する手段と、該適正閾
値を用いて２値化処理し計測した微生物抽出量を表示す
る中央モニタとを具備したことを特徴とする微生物認識
装置。 - 【請求項５】 液体中の微生物を撮像してその映像信号
を画像処理し、その画像をモニタに表示して微生物抽出
量を監視する微生物認識装置による監視方法おいて、輝
度の閾値を変化させて前記映像信号を２値化処理した２
値化処理画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所
定の微生物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻
度よりなる微生物抽出量を計測し、それぞれの微生物抽
出量の変動パターンに基づいて輝度の適正閾値を決定
し、該適正閾値を用いて２値化処理し計測した微生物抽
出量を表示することを特徴とする微生物認識装置による
監視方法。 - 【請求項６】 液体中の微生物を撮像してその映像信号
を画像処理し、その画像をモニタに表示して微生物抽出
量を監視する微生物認識装置による監視方法おいて、輝
度の閾値を変化させて前記映像信号を２値化処理した２
値化処理画像を求め、それぞれの２値化処理画像より所
定の微生物を認識し少なくとも大きさ、個数及び出現頻
度よりなる微生物抽出量及び背景ノイズ抽出量を計測
し、それぞれの背景ノイズ抽出量の変動パターンに基づ
いて輝度の適正閾値を決定し、該適正閾値を用いて２値
化処理し計測した微生物抽出量を表示することを特徴と
する微生物認識装置による監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4179814A JPH0628453A (ja) | 1992-07-07 | 1992-07-07 | 微生物認識装置及び該装置による監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4179814A JPH0628453A (ja) | 1992-07-07 | 1992-07-07 | 微生物認識装置及び該装置による監視方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0628453A true JPH0628453A (ja) | 1994-02-04 |
Family
ID=16072359
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4179814A Pending JPH0628453A (ja) | 1992-07-07 | 1992-07-07 | 微生物認識装置及び該装置による監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0628453A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100352210B1 (ko) * | 1999-12-20 | 2002-09-12 | 이영재 | 수중의 미생물 실시간 연속 모니터링 장치 |
| JP2007110932A (ja) * | 2005-10-19 | 2007-05-10 | Hitachi Medical Corp | 自動培養方法及び細胞培養装置 |
| JP2007306889A (ja) * | 2006-05-22 | 2007-11-29 | Nikon Corp | 観察装置 |
| WO2016027542A1 (ja) * | 2014-08-18 | 2016-02-25 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 閾値決定方法、画像処理方法および画像処理装置 |
-
1992
- 1992-07-07 JP JP4179814A patent/JPH0628453A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100352210B1 (ko) * | 1999-12-20 | 2002-09-12 | 이영재 | 수중의 미생물 실시간 연속 모니터링 장치 |
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| EP2022844A1 (en) * | 2006-05-22 | 2009-02-11 | Nikon Corporation | Observing device |
| EP2022844A4 (en) * | 2006-05-22 | 2011-10-19 | Nikon Corp | OBSERVATION DEVICE |
| US8447092B2 (en) | 2006-05-22 | 2013-05-21 | Nikon Corporation | Observation device for observing cells or the like |
| WO2016027542A1 (ja) * | 2014-08-18 | 2016-02-25 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 閾値決定方法、画像処理方法および画像処理装置 |
| JP2016041032A (ja) * | 2014-08-18 | 2016-03-31 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 閾値決定方法、画像処理方法および画像処理装置 |
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