JPH0715369B2

JPH0715369B2 - 糸状性微生物の画像処理装置

Info

Publication number: JPH0715369B2
Application number: JP60189608A
Authority: JP
Inventors: 正勝平岡; 和志津村; 研二馬場; 昭二渡辺; 幹雄依田; 直樹原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-08-30
Filing date: 1985-08-30
Publication date: 1995-02-22
Anticipated expiration: 2010-02-22
Also published as: JPS6250608A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は糸状性微生物の長さを測定する糸状性微生物の
画像処理装置に関する。

〔発明の背景〕

下水処理場ではエアレーシヨンタンクにおいて流入水に
空気を吹き込み（曝気）、流入水中の有機物を微生物に
摂取させることによりこの有機物を除去し、続いて微生
物を沈殿池で沈降させて上澄液を放流している。このた
め、有機物を摂取し、かつ沈降性の良い微生物を維持す
ることが必要である。これら微生物は凝集性微生物と糸
状性微生物とに大別される。この中で糸状性微生物が繁
殖（バルキング現象と称されている）しすぎると沈降性
が悪くなる。沈降性が悪化すると沈殿池から微生物が流
出するようになるので、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は、例えば、スフ
アエロテイルス（Sphaerotilus）などがある。このよう
に、下水処理プロセスにおいては糸状性微生物が繁殖す
ると処理水質が悪化したり、これら微生物が流出すると
いう問題点を生じる。

これらを防止するためには、糸状性微生物の量を測定し
て監視することが重要なことになる。現在、糸状性微生
物の長さ、つまり量を測定するには監視員によるマニア
ル操作によつて行われている。例えば、下水処理プロセ
スでは、写真上の糸状性微生物の長さをキルビメータに
より測定するか、あるいは顕微鏡観察によつて測定する
ようにしている。しかしながら、従来の測定方法は監視
員によるマニアル操作のため、熟練した監視員が測定し
ても１回の測定に数時間を要する。このため、連続監視
と早期検出が出来ず、糸状性微生物の繁殖状態の管理を
良好に行いえないという欠点を有する。

この欠点を解決するために、出願人は先に、特開昭58-1
40422号（特開昭60-31889号）において、糸状性微生物
の長さ測定方法を提案している。この測定方法は微生物
の拡大画像を工業用テレビカメラ（ITV）で検出し、画
像処理技術を応用して糸状性微生物を認識するものであ
る。

具体的には、糸状性微生物の画像を拡大し画像処理で糸
状性微生物を認識してこれに相当する画素を抽出し、こ
の認識画素を積算して糸状性微生物の長さを換算してい
る。しかし、糸状性微生物は糸状に見えるが、糸状の部
分にある太さがあるため、糸状性微生物の長さを正確に
測定するには、太さに応じて積算画素数から糸状性微生
物の長さを算出することを必要とする。

通常、糸状性微生物の太さを１画素に相当するように拡
大倍率を調整しておくが、照明ムラやノイズのため、そ
の幅が１ないし３画素分になる。このため、認識された
糸状性微生物の太さが１ないし３画素になる。したがつ
て、画素を積算しても実際の糸状性微生物の長さより長
く換算してしまうことになる。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、凝集性微生物からはみだした糸状性微
生物だけの長さを、その太さに拘らず常に制度良く測定
できる糸状性微生物の画像処理装置を提供することにあ
る。

〔発明の概要〕

本発明の特徴は、糸状性微生物の濃淡画像を２値化した
後に、この２値化画像を細線化により糸状の部分を全て
太さ１画素に調整するようにした上で、さらに凝集性微
生物からはみだした糸状性微生物のみを認識してこの長
さを正確に測定することに特徴がある。

〔発明の実施例〕以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。

第１図に本発明を下水処理プロセスに適用した実施例を
示す。

第１図において、エアレーシヨンタンク100には沈殿池1
10の上澄液（汚水）と汚泥返送管160から返送汚泥（微
生物）が流入する。一方、ブロワー120は空気管130を介
して送気し、散気装置140からエアレーシヨンタンク100
に空気を供給する。エアレーシヨンタンク100内に供給
された返送汚泥と汚水は攪拌混合される。返送汚泥すな
わち活性汚泥は微生物の凝集した、粒径0.1mmないし1.0
mm前後の塊（フロツク）で、数十種の微生物を含むが、
大別すると、第２図に示すように凝集性微生物ｃと糸状
性微生物ｆとから成る。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離して炭酸ガス
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。活性汚泥と汚水との混合液は沈殿池150に導か
れ、ここで、活性汚泥が重力沈降する。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ーシヨンタンク1
00に返送される。

撮像装置200はエアレーシヨンタンク100の液中に浸漬し
て配置され、エアレーシヨンタンク100内の微生物の拡
大画像を得る機能を有する。撮影制御装置300は撮像装
置200の撮像走査のタイミング（水平、垂直同期）や照
明強度などを制御すると同時に、撮像装置200で得た混
合液（水と微生物を含む）の拡大画像（濃淡画像）を画
像処理装置400に伝送する。画像処理装置400は濃淡画像
を画像処理してこの中から糸状性微生物を認識し、微生
物の長さを計測する。キーボード900は画像処理装置400
で用いる画像処理のパラメータなどの数値を入力する。
コンソールディスプレイ910は、キーボード900で入力し
た数値や糸状性微生物の長さを数値で表示する。モニタ
ーテレビ920は撮像装置200の画像を表示したり、画像処
理過程並びに画像処理結果を表示する。

第３図に撮像装置200の詳細構成を示す。

第３図においてサンプル室210内に満たされている活性
汚泥と汚水を含む混合液に、照明装置230の光が光学的
像拡大装置240を介して照射される。光学的像拡大装置2
40は対物レンズと接眼レンズとからなる。照射光は観察
窓245を通してサンプル室210内に照射され、サンプル室
210内の照射ミラー220で反射する。混合液が一定間隔で
入れ替わるように、サンプル室210内には空気管270から
空気が吹き出される。この送気空気はサンプル室210と
観察窓245との洗浄を兼ねている。反射ミラー220からの
反射光は、拡大レンズ250と光学的像拡大装置240を通過
して工業的テレビカメラ（ITV）260に導かれ、ここで混
合液の濃淡画像を認識し電気信号に変換する。ITV260
は、受光面に縦横マトリクス状の撮像素子（図示しな
い）を持ち、縦方向（垂直方向）の同期信号VDと横方向
（水平方向）の同期信号HDを受けて走査される。同期信
号VD,HDは撮像制御装置300から与えられる。撮像素子は
受光した明るさ（輝度）の程度に応じて出力電圧の異な
る信号（撮像信号）を発生する。このようにして、ITV2
60からは映像信号Ｖが出力される。なお、撮像装置200
としては混合液をサンプリングするものや、サンプリン
グ液を顕微鏡とITVとで観察するものを用いることもで
きる。

このような撮像装置200は撮像制御装置300によつて制御
される。撮像制御装置300は照明装置230とITV260を操作
し、照明装置230については必要に応じて照度を制御す
る。また、撮像制御装置300はコンプレツサ310が空気管
270を介してサンプル室210内に供給する空気の送気頻度
と送気時間を制御する。通常５秒ないし20分に１回の頻
度で送気し、１回に２ないし30秒間程度送気する。送気
頻度と送気時間は、観察窓245やサンプル室210の汚れ度
合によつて変化させることができる。

以上のように、撮像制御装置300は、撮像装置200を制御
すると共に、ITV260から送られた濃淡画像のアナログの
映像信号を受けて、これを画像処理装置400に送る。

第４図に画像処理装置400の詳細構成を示す。

第４図において画像処理装置400はA/D変換器500、画像
メモリ600、画像処理プロセツサ700及び演算装置800か
ら構成されている。画像メモリ600は濃淡画像メモリ610
と２個の２値メモリ620,630からなる。画像処理プロセ
ツサ700は濃淡画像から糸状性微生物を認識するための
もので、ヒストグラム処理回路710、２値化回路720及び
細線化回路730からなる。演算装置800は、画像処理プロ
セツサ700で認識された糸状性微生物からその長さを演
算するためのもので、糸状性微生物積算回路810、糸状
性微生物長演算回路820、平均長演算回路830並びに濃度
演算回路840からなる。

この構成において、A/D変換器510はアナログの映像信号
をA/D変換してデイジタル信号に変換する。A/D変換器51
0によつて画面の各画素の明るさがデイジタルの値に変
換される。デイジタル値は、例えば128レベルである。
濃淡画像メモリ610は各画素に対応した明るさのデイジ
タル信号（混合液の濃淡画像情報）を全て記憶する。映
像信号ＶをA/D変換してこの濃淡画像情報を濃淡画像メ
モリ610に記憶する頻度は、サンプル室210への送気頻度
と同じである。すなわち、混合液が入れ替わつて新しい
混合液がサンプル室210へはいり静止してからこの濃淡
画像が濃淡画像メモリ610に格納される。このようにし
て、メモリ610に格納された濃淡画像情報を基にして糸
状性微生物の長さを画像処理により計算される。

第５図に送気タイミング、濃淡画像のA/D変換及び記
憶、並びに画像処理タイミングのタイムチヤートを示
す。第５図はこれらの１サイクルを10秒で行う例であ
る。２秒送気し、画像が静止するまで２秒待ち、A/D変
換と記憶に0.2秒、画像処理に2.8秒要する場合を示す。
このサイクルが繰返し行われる。

次に、画像処理プロセツサ700における画像処理動作を
説明する。

ヒストグラム処理回路710は濃淡画像メモリ610に格納さ
れた濃淡画像情報のヒストグラム、すなわち濃淡頻度分
布を計算する。ヒストグラムとは、所定の濃度（輝度）
の画素がいくつあつたかを示す特性図であつて、第６図
に示すように、横軸に濃度（輝度）、縦軸にその頻度
（画素数）をとる。濃淡画像メモリ610の濃淡画像は、
第２図に示すように明るい背景（水）ｂと、これより暗
い凝集性微生物ｃ、糸状性微生物ｆ、並びにノイズｎを
含んでいる。濃淡画像のヒストグラムは第６図に示すよ
うに、明るい背景に相当する部分ｂと、凝集性微生物、
糸状性微生物並びにノイズに相当する部分（ｃ＋ｆ＋
ｎ）に分けられる。

２値化回路720はヒストグラム処理回路710で得た濃淡画
像のヒストグラムを基に２値化の閾値Ｔを決定して、種
々の明るさ（例えば、128階調）を持つ濃淡画像を白と
黒とに２値化する。閾値Ｔより明るい画素を白（“1"レ
ベル）に、逆に暗い画素を黒（“0"レベル）にする。閾
値Ｔは背景部分ｂのピークｐから所定値だけ低い値に設
定したり、あるいは第６図の変曲点ｑに設定する。

このようにして、閾値Ｔを選んで２値化した画像の例を
第７図に示す。第７図において、背景ｂは白（“1"レベ
ル）で、凝集性微生物ｃ、糸状性微生物ｆ並びにノイズ
ｎは黒（“0"レベル）である。“0"レベルはハツチング
で示している。得られた２値化画像は２値メモリ620に
格納される。

２値メモリ620内の２値化画像信号は、細線化回路730に
加えられる。細線化回路730は、２値メモリ620内の２値
化画像を複数回細線化して糸状性微生物を抽出する。第
２図に示すように、糸状性微生物ｆは凝集性微生物ｃの
骨格に相当し、凝集性微生物ｃの内部にも含まれてい
る。凝集性微生物ｃの内部に含まれる糸状性微生物ｆは
凝集性微生物ｃと重なつているので第７図の２値化画像
では、糸状性微生物ｆと凝集性微生物を含んだものとな
る。第７図の２値化画像から糸状性微生物ｆのみを抽出
するために複数回の細線化処理を実行する。細線化処理
は２値メモリ620の２値化画像データが更新されたとき
に行われる。

第７図の２値化画像を１回だけ細線化すると第８図のよ
うになる。細線化回路730は公知の細線化手法によつて
細線化処理を行う。細線化処理によつて、糸状性微生物
ｆと凝集性微生物ｃとの画像（第７図のハツチング部
分）の輪郭から１画素ずつ削りとる。この際、画素が１
画素のみ存在する所では削除しない。例えば、太さが３
画素のものは両側から１画素ずつ削られて太さが１画素
となり、また２画素のものは一方側の１画素が削られて
１画素になる。

このような細線化処理によつて糸状性微生物は太さが１
ないし３画素のものは１画素になり、また、太さが４画
素以上の所は２画素以上になる。このように１回目の細
線化した２値化画像を２値化画像メモリ630に格納す
る。１回目の細線化処理で２画素以上であるところを１
画素とするため２値化画像メモリ630に格納された２値
化画像をさらに複数回細線化処理する。この繰返しによ
つて、糸状性微生物ｆは太さが全て１画素の画像にな
る。その際、凝集性微生物ｃと重なつている糸状性微生
物ｆは細線化処理で１画素以上には削られないので、結
局第９図に示すような画像となる。このようにして、太
さが２ないし３画素の糸状性微生物でも、太さを全て１
画素として抽出することができる。細線化処理の繰返し
回数は凝集性微生物の径の画素数によつて決めることが
できる。例えば、直径が50画素の凝集性微生物に対して
は25回細線化すれば１画素にまでできる。しかし、細線
化処理では対象物を１画素以下には細くしないので、25
回以上でも問題はない。ただし、必要以上に繰り返さな
いためには、細線化処理前後の２値化画像を比較（差
分）して同じか否かを判定し、同じ（これ以上細線化で
きない画像）になつたときに細線化をやめるようにする
こともできる。

このような細線化処理で抽出した２値化画像には第９図
にｎで示すように、糸状性微生物を含まない小さな凝集
性微生物（量的には少ない）も含むことになる。そこ
で、認識された糸状性微生物から長さを計算する時には
微生物ｎを除去するのが望ましい。

第４図に戻り、糸状性微生物の画素数から長さを計算す
る演算装置800の動作を説明する。

糸状性微生物積算回路810は時刻ｔにおける濃淡画像に
ついて、太さ１画素として抽出された糸状性微生物の画
素数を積算する。具体的には第９図で得られた２値化画
像においてハツチング部分（“0"レベルの値をとる画
素）のみの画素数を積算する。この積算された画素数を
Ｆ（ｔ）とする。糸状性微生物長演算回路820は積算さ
れた糸状性微生物の画素数Ｆ（ｔ）から糸状性微生物の
長さＬ（ｔ）を次式で計算する。

Ｌ（ｔ）＝Ａ・Ｆ（ｔ）−Ｂ …（１）ここで、A,Bは係数であり、Ｂが誤差として差し引く第
９図の微生物画像ｎ分に相当する。また、係数Ａは１画
素の一辺の長さが例えば10μｍ（0.01m）に相当する場
合には0.01になる。ところで、糸状性微生物が第10図
（ａ），（ｂ）のように水平または垂直に並んでいると
きの係数Ａは0.01となるが、第11図（ａ），（ｂ）に示
すように、右上がり、左上がり斜め45度の方向に並んで
いるときは、係数Ａの値はになる。糸状性微生物が水平垂直、及び右上がり、左上
がりに斜め45度に一様に分布している場合には、水平垂
直の画素数と、右上がり、左上がりに斜め45度の画素数
とが同じと考えられる。この場合にはＡの値は、0.01との平均値の0.012になる。

このようにして、１画面の濃淡画像に対して糸状性微生
物長Ｌ（ｔ）が計算されたら、第５図で説明したよう
に、２回目のサンプリングと計算を実行する。すなわ
ち、撮像制御装置300がコンプツサ310を制御して、空気
管270を通じて空気をサンプル室210に供給し、洗浄並び
にサンプル（混合液）の交換を行う。次に、前述した同
じ操作により濃淡画像をA/D変換して、時刻ｔ＋ｈ（た
だし、ｈはサンプル周期）において濃淡画像メモリ610
に格納して、画像処理プロセツサ700において同様な処
理を繰り返す。この２回目の処理で得られた糸状性微生
物長をＬ（ｔ＋ｈ）とする。このようにして、糸状性微
生物長演算回路820では逐次、時間t,t＋h,t＋2h,……ｔ
＋Khにおける各々の画像の糸状性微生物の長さＬ（ｔ＋
ｈ）,L（ｔ＋2h），……Ｌ（ｔ＋Kh）を時間ｈ毎に次々
に計算する。

なお、撮像制御装置300による撮像装置200のタイミング
制御は、画像処理装置400と連動して行われる。

糸状性微生物長演算回路820の信号を受けて、平均演算
回路830では糸状性微生物の１画面当りの平均長を演算
する。平均長演算回路830では、糸状微生物演算回路820
で出力された信号である。Ｌ（ｔ＋ｈ）,L（ｔ＋2h），
……Ｌ（ｔ＋Kh）から１画面当りの糸状性微生物の平均
長さLmを次式で演算する。

ここで、（Ｋ＋１）は平均回数であり、10ないし1000回
程度である。

平均長演算回路830の信号Lmを受けて、濃度演算回路840
は単位容積当りの糸状性微生物長さ（つまり糸状性微生
物濃度）Lvを次式で演算する。

Lv＝Lm/（Ｋ＋１）/v …（３）ここで、ｖは撮像した混合液の容積である。

以上の処理によつて、単位容積当りの糸状性微生物長さ
（濃度）を求めることができる。

以上のようにして、糸状性微生物の濃度（量）を求める
のであるが、濃度画像のヒストグラムに基づいて２値化
し、この２値化画像を細線化した上で糸状性微生物の長
さを演算するので、凝集性微生物に含まれる糸状性微生
物も長さを正確に測定することができる。

第12図に画像処理装置の本発明の他の実施例を示す。

第12図の実施例は、第４図の実施例に線分方向コード処
理回路780を追加して構成したものである。第12図の実
施例は糸状性微生物の画素の連結方向を考慮して長さを
精度よく求めるようにしたものである。

第12図において線分方向コード処理回路780は画像メモ
リ630の信号を受けて糸状性微生物の画素の線分方向コ
ードを演算する。線分方向のコードとは、第13図（ａ）
のような３×３の画素を考えた時に、中心の９の画素か
らどの方向に注目する画素が連結するかを、第13図
（ｂ）に示すコードナンバーで示したものである。線分
方向コードを求めるには、糸状微生物がどの方向に連結
しているかを順次調べて行き、各々の画素が線分方向コ
ードのどのコードナンバーになるかをカウントする。

この結果、各コードナンバーに対応するトータルの画素
数がカウントできる。糸状性微生物積算回路810は線分
方向コード処理回路780の信号を受けてコードナンバー
が奇数の画素数F₁（ｔ）と偶数の画素数F₂（ｔ）とを演
算する。F₁（ｔ）とF₂（ｔ）の信号を受けて、糸状性微
生物長演算回路820では糸状性微生物長Ｌ（ｔ）を演算
する。線分方向コードが奇数のときには、F₁（ｔ）の係
数Ａの値を0.01とし、一方、線分方向コードが偶数のと
きには、F₂（ｔ）の係数Ａの値を0.014に設定する。す
なわち、糸状性微生物長演算工程820では、次の計算を
実施する。

Ｌ（ｔ）＝0.01・F₁（ｔ）＋0.0141・F₂（ｔ）−Ｂ……
（４）平均長演算回路830は信号Ｌ（ｔ）を入力し、糸状性微
生物の１画面当りの平均長Lmを演算する。そして、演算
装置800で、第４図の実施例と同様な動作を行い、単位
容積当りの糸状性微生物長さLvを求める。

以上の計算により、糸状性微生物の画素がどの方向に連
結していてもこの長さを正確に求めることが出来る。す
なわち、人間がキルビメータで糸状性微生物を追跡して
いく操作と同じことが実現できる。

以上のようにして、糸状性微生物濃度（量）を求めるの
であるが、第12図の実施例では、第４図の実施例と同等
の効果が得られ、さらに画素の連結方向を考慮して糸状
性微生物濃度を求めるので、糸状性微生物が水平垂直並
びに斜め方向に連結していても正確に長さを測定するこ
とができる。

第14図に、本発明の他の実施例を示す。

第14図に示す実施例は凝集性微生物から突き出した糸状
性微生物だけを抽出するようにしたものである。

第14図の実施例は第４図の実施例に縮小処理回路740、
膨張処理回路750並びにマスク処理回路760を追加して構
成される。

まず、縮小処理回路740と膨張処理回路750の処理を説明
する。縮小処理回路740は１回の縮小処理で２画素以内
の太さの糸状性微生物やノイズを削減する。次に、膨張
処理回路750で縮小した凝集性微生物のみをもとの大き
さに復元する。

縮小処理回路740では、２値化メモリ620に記憶されてい
る２値化画像（第７図示）を取込んでこれを縮小し、２
値化メモリ640に格納する。縮小処理はハツチングで示
す“0"レベルの部分の輪郭を１画素ずつ削除する。縮小
処理は細線化処理と異なり、単純に輪郭から１画素ずつ
削除する。このため、幅が２画素の糸状性微生物は、両
側から輪郭が１画素ずつ削除されてなくなる。１回の縮
小処理では太さ２画素の糸状性微生物がなくなるが、同
時に凝集性微生物（フロツク）の輪郭から１画素ずつ削
除される。

このようにして第７図に示す２値化画像を１回縮小する
と第15図に示すような画像になる。縮小された２値化画
像は再度２値化メモリ640に格納される。この縮小処理
で、糸状性微生物をほぼ消去できる。縮小処理により、
凝集性微生物の輪郭が１画素ずつ削られているので、こ
れをもとの大きさに復元しなければならない。膨張工程
750は、２値化メモリ640の信号すなわち第15図の２値化
画像を膨張処理する。膨張処理では、ハツチングで示す
“0"レベルの部分の周囲に１画素ずつ付けたす。すなわ
ち、第14図に示す画像の凝集性微生物ｃの輪郭に１画素
ずつ付けたす。この結果、画像は第16図に示すようにな
る。この操作によつて、ノイズｎが若干残るが、凝集性
微生物を抽出することができる。この結果を再度、２値
化メモリ640に格納する。マスク処理回路760は２値化メ
モリ630に格納された２値化画像（第９図示）と２値化
メモリ640に格納された２値化画像（第16図示）を基に
凝集性微生物から突き出した糸状性微生物の長さを抽出
する。具体的には、第16図の凝集性微生物ｃの部分（ハ
ツチングで示す“0"レベルの値）をマスクして、第９図
に示す凝集性微生物ｃ以外（白い部分で“1"レベルの
値）にある糸状性微生物を抽出する。このマスク処理の
結果、第17図に示すような糸状性微生物ｆが抽出され、
２値化メモリ650に格納される。２値化メモリ650に格納
された２値画像（第17図）から、糸状性微生物濃度Lvを
演算する動作は、第４図の実施例で説明した動作と同じ
である。なお、第14図には図示しないが、第12図の実施
例で説明した線分方向コード処理回路780を付加しても
良いことは言うまでもない。

以上のようにして、糸状性微生物濃度Lvを演算するが、
第14図の実施例は、第４図の実施例と同等の効果が得ら
れる上に、第17図に示すように、凝集性微生物に含まれ
ない糸状性微生物のみを抽出するので従来の目視測定の
対象としている糸状性微生物のみを抽出できる。

第18図に本発明の他の実施例を示す。

第18図に示す実施例は、糸状性微生物長をさらに精度良
く求めるようにした実施例である。第18図は第14図の実
施例のノイズ除去回路770を追加して構成される。ノイ
ズ除去回路770は、２値化メモリ650に格納された２値化
画像（第17図示）からノイズｎを消去する。このノイズ
ｎは、単独の微生物や小さな凝集性微生物が細線化処理
工程730で線として残る。

ノイズ除去回路770は次のようにしてノイズを除去す
る。細線化によつてのこるノイズｎは第19図（ａ）〜
（ｇ）に示すパターンをとる。これらは３×３画素の領
域に含まれる。４×４画素に含まれるものは凝集性微生
物として抽出され、糸状性微生物にはカウントされない
ので、ノイズとして考慮しなくて良い。（ａ）は１画素
ｈのノイズであつて、２値化メモリ650の２値化画像
（第17図）に存在する独立した１画素ｈを抽出すること
でこれを除去する。独立した１点を除去する方法は公知
技術が適用できる。

次に、（ｂ）〜（ｇ）に示すパターンは、h₁，h₂，h₃及
びh₄を端点（はしにある画素）として消去すると、中央
の画素ｈが残る。中央の画素ｈが残る。中央の画素ｈは
独立した１点であるので、これをノイズとして除去す
る。

以上の処理を、ノイズ除去回路770で実施してノイズｎ
を除去した結果を第20図に示す。第１図にはノイズが少
ない例を示したが、実際には活性汚泥の混合液には微小
のゴミや微生物が多数含まれているので、これをノイズ
として除去することは、誤差を低減させて精度を向上さ
せる上で有効である。

演算装置800が２値化メモリ650の２値化画像（第20図）
を受けて単位容積当りの糸状性微生物の長さLvを演算す
る方法は第４図の実施例と同じである。

第18図に示す実施例は、第４図と同等の効果が得られ
る。糸状性微生物以外のノイズを除去しているので、糸
状性微生物のみを正確に抽出することができる。

なお、ノイズ除去回路780は、第12図及び第14図の実施
例に適用して糸状性微生物濃度を精度良く演算できるこ
とはいうまでもない。

〔発明の効果〕

本発明は、糸状性微生物を画像の細線化処理によつて抽
出した上で、凝集性微生物を画像の縮小処理と膨張処理
とで抽出しこの凝集性微生物を含まない糸状性微生物の
みをマスク処理で抽出しているので、凝集性微生物から
はみだした糸状性微生物のみを正確に求めることができ
る。

なお、以上の実施例は下水処理プロセスに適用した例を
説明したが、本発明は糸状性微生物を培養する他のバイ
オプロセスにおける糸状性微生物の濃度の測定にも応用
できるのは勿論である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２図は濃淡
画像を表す図、第７図，第８図，第９図，第15図，第16
図，第17図及び第20図は２値化画像を表す図、第３図は
撮像装置200を詳細に説明する図、第４図，第12図，第1
4図及び第18図は、本発明の画像処理装置の構成を説明
する図、第５図，第６図，第10図，第11図，第13図及び
第19図は本発明の画像処理動作を説明する図である。 100……エアレーシヨンタンク、200……撮像装置、300
……撮像制御装置、400……画像処理装置、500……A/D
変換器、600……画像メモリ、700……画像処理プロセツ
サ、800……演算装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (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)発明者原直樹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 (56)参考文献特開昭60−31889（ＪＰ，Ａ) 特開昭48−61030（ＪＰ，Ａ) 安居院猛，中嶋正之「コンピュータ画像処理〈電子科学シリーズ〉84」11版（昭 60．２．５）産業報告センターＰ．57−58

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】試料水中の微生物像を輝度情報に変換する
撮像手段と、該撮像手段によって輝度情報に変換された
濃淡画像を２値化する２値化手段と、該２値化手段にて
得られた２値化画像を細線化処理する細線化手段と、前
記２値化画像を縮小処理する縮小手段と、該縮小手段に
て縮小した画像を膨張処理する膨張手段と、該膨張手段
にて得られた画像と前記細線化処理した画像から糸状性
微生物を抽出する抽出手段と、該抽出手段にて抽出した
糸状性微生物の前記細線化した画像の連結する画素数を
積算して前記糸状性微生物の長さを求めるとき画素の連
結方向を調べ斜め方向に連結する部分の長さを縦または
横に連結する部分の長さに対し斜め傾斜角に応じた係数
値を乗算して積算する積算手段と、該積算手段にて求め
た１画面当たりの糸状性微生物の長さと前記試料水の容
積とから単位容積当たりの糸状性微生物長さを求める濃
度演算手段とを備えることを特徴とする糸状性微生物の
画像処理装置。