JPH0785082B2 - 水質異常検出装置 - Google Patents
水質異常検出装置Info
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- JPH0785082B2 JPH0785082B2 JP5527287A JP5527287A JPH0785082B2 JP H0785082 B2 JPH0785082 B2 JP H0785082B2 JP 5527287 A JP5527287 A JP 5527287A JP 5527287 A JP5527287 A JP 5527287A JP H0785082 B2 JPH0785082 B2 JP H0785082B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は浄水場の原水中や下水処理の流入下水中におい
ても毒物の流入を監視する水質異常検知装置に関する。
ても毒物の流入を監視する水質異常検知装置に関する。
浄水場では、原子中に毒物が混入したか否かを監視する
ために、原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，ニジマス及びオイカワなどの魚類
を飼育している。すなわち、原水中に毒物が混入した場
合には、前記魚類が、狂奔，反転，鼻上げなど異常な行
動を示すことや、死亡したりする現象を利用して原水中
の毒物流入を監視している。また、下水処理場では法律
で禁止された毒物が流入下水中に流入したか否かを知る
必要があり、人手による間欠的な分析に頼つている。
ために、原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，ニジマス及びオイカワなどの魚類
を飼育している。すなわち、原水中に毒物が混入した場
合には、前記魚類が、狂奔，反転，鼻上げなど異常な行
動を示すことや、死亡したりする現象を利用して原水中
の毒物流入を監視している。また、下水処理場では法律
で禁止された毒物が流入下水中に流入したか否かを知る
必要があり、人手による間欠的な分析に頼つている。
このように、水中の毒物監視は、現状人間の目視や分析
に依存するため、連続監視と早期発見ができず、需要家
への配水停止など対策が後手になる欠点があつた。
に依存するため、連続監視と早期発見ができず、需要家
への配水停止など対策が後手になる欠点があつた。
魚の監視方法としては、水系の生物をビデオ装置で撮像
し、生物の運動が予測パラメータと比較し異常を検出す
る方法（特開昭61−46294号）が提案されている。この
方法によれば、複数個別別の試験環流において、水系か
らの水に複数種類の生物をさらし、前記生物の運動を監
視することが述べられている。
し、生物の運動が予測パラメータと比較し異常を検出す
る方法（特開昭61−46294号）が提案されている。この
方法によれば、複数個別別の試験環流において、水系か
らの水に複数種類の生物をさらし、前記生物の運動を監
視することが述べられている。
特開昭61−46294号に述べられている水質監視方法で
は、生物監視にビデオ装置を用いているが、生物の認識
方法や運動パラメータの計算方法並びに具体的な判定方
法は述べれていない。
は、生物監視にビデオ装置を用いているが、生物の認識
方法や運動パラメータの計算方法並びに具体的な判定方
法は述べれていない。
複数匹の魚を監視する場合、それぞれの魚個々につい
て、水槽並びにカメラが必要となり、装置が複雑になつ
ていしまう。又、撮像方向は水面方向となつており、こ
の方法では浮上，鼻さげという特徴的な異常行動が検出
できない。
て、水槽並びにカメラが必要となり、装置が複雑になつ
ていしまう。又、撮像方向は水面方向となつており、こ
の方法では浮上，鼻さげという特徴的な異常行動が検出
できない。
さらに、予測パラメータ計算方法を示す処理は複雑すぎ
るための実用的ではない。
るための実用的ではない。
本発明の目的は、複数種類の魚を一つの水槽に飼育し画
像認識することで連続的に監視し、水中の毒物の有無を
早期判定する水質異常検知装置を提供することにある。
像認識することで連続的に監視し、水中の毒物の有無を
早期判定する水質異常検知装置を提供することにある。
本発明は、１つの撮像装置を用いて、仕切の付いた水槽
に飼育された種類の異なる魚を撮像する撮像装置と、そ
の画像から魚の位置，速度を認識するし、さらにこのパ
ターンから水中の異常の有無を判定及び監視す手段を主
たる構成要素とする。
に飼育された種類の異なる魚を撮像する撮像装置と、そ
の画像から魚の位置，速度を認識するし、さらにこのパ
ターンから水中の異常の有無を判定及び監視す手段を主
たる構成要素とする。
複数の領域に仕切られた水槽では数種類の魚類が飼育さ
れる。撮像装置は、この魚類を設定周期毎に輝度信号に
変換し画像メモリに格納する。この画像メモリ内データ
を設定した閾値で２値化することで、魚類を２値化抽出
する。この２値画像から、複数匹の魚の位置を計算した
後、個々の魚の速度を計算する。
れる。撮像装置は、この魚類を設定周期毎に輝度信号に
変換し画像メモリに格納する。この画像メモリ内データ
を設定した閾値で２値化することで、魚類を２値化抽出
する。この２値画像から、複数匹の魚の位置を計算した
後、個々の魚の速度を計算する。
このように、複数匹の魚の動きをその位置、並びに速度
で検出する。
で検出する。
これら、位置，速度を所定時間計測し、異常行動から否
かの判定を行う。
かの判定を行う。
以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。
第１図は本発明の一実施例を示す図である。１は魚飼育
用の水槽であり常に水が供給されている。供給する水
は、浄水場では原水や排水であり、下水処理場では流入
下水であり、又、河川の毒物を監視する場合では河川水
である。
用の水槽であり常に水が供給されている。供給する水
は、浄水場では原水や排水であり、下水処理場では流入
下水であり、又、河川の毒物を監視する場合では河川水
である。
水槽１内は網状板や多孔板などの仕切板10a,10bによつ
て３つの領域に仕切られ、各々の領域に魚9a,9b,9cが１
匹づち飼育されている。この領域は飼育する魚の数だけ
である。魚は複数匹飼育されるので、各領域も複数であ
るが、本実施例では３つの列について説明する。魚は給
水する水に棲息する種類のものが飼育され、一つの水槽
には異なる種類の魚を飼育する。魚の種類としては、例
えばフナ，コイ，ウグイ，タナゴ，ニジマス及びオイカ
ワなどである。照明装置３は水槽１内の魚9a,9b,9cを照
らす。本発明は画像処理技術を適用するので均一な照明
が必要である。このため照明装置３と水槽１の間にはス
リガラスや白色アクリルなどを材質とする光散乱板に相
当する半透明バツクスクリーン２を設ける。仕切板10,1
0bをバツクスクリーン２と同じ材質とすることで、仕切
板が魚群画像に与える影響を小さくすることができる。
バツクスクリーン２は魚9a,9b,9cをコントラスト良く認
識する役割も同時に備えている。すなわち、バツクスク
リーン２により背景を白色系とし、魚を黒色系とするこ
とで魚をコントラスト良く認識できる。
て３つの領域に仕切られ、各々の領域に魚9a,9b,9cが１
匹づち飼育されている。この領域は飼育する魚の数だけ
である。魚は複数匹飼育されるので、各領域も複数であ
るが、本実施例では３つの列について説明する。魚は給
水する水に棲息する種類のものが飼育され、一つの水槽
には異なる種類の魚を飼育する。魚の種類としては、例
えばフナ，コイ，ウグイ，タナゴ，ニジマス及びオイカ
ワなどである。照明装置３は水槽１内の魚9a,9b,9cを照
らす。本発明は画像処理技術を適用するので均一な照明
が必要である。このため照明装置３と水槽１の間にはス
リガラスや白色アクリルなどを材質とする光散乱板に相
当する半透明バツクスクリーン２を設ける。仕切板10,1
0bをバツクスクリーン２と同じ材質とすることで、仕切
板が魚群画像に与える影響を小さくすることができる。
バツクスクリーン２は魚9a,9b,9cをコントラスト良く認
識する役割も同時に備えている。すなわち、バツクスク
リーン２により背景を白色系とし、魚を黒色系とするこ
とで魚をコントラスト良く認識できる。
撮像装置４は水槽１内の魚9a,9b,9cを認識し映像信号に
変換するもので工業用テレビカメラ（ITV）が用いられ
る。すなわち、認識する画素の明るさ（輝度）の程度に
応じて出力電圧の異なる電気信号を出す、撮像装置４よ
り出力された電気信号は、画像処理装置５に送られる。
画像処理装置５は撮像装置４に対して、水平・垂直の同
期信号を出し撮像のタイミングを制御する。
変換するもので工業用テレビカメラ（ITV）が用いられ
る。すなわち、認識する画素の明るさ（輝度）の程度に
応じて出力電圧の異なる電気信号を出す、撮像装置４よ
り出力された電気信号は、画像処理装置５に送られる。
画像処理装置５は撮像装置４に対して、水平・垂直の同
期信号を出し撮像のタイミングを制御する。
画像処理装置５は、設定周期Δｔ毎に撮像装置４よりの
魚画像情報を、その内部に取り込む。さらに、画像処理
装置５は、撮像装置４で得られた魚9a,9b,9cの画像情報
に基づき魚を認識（２値化）した後、魚各々の重心Ga,G
b,Gcを計算する。この画像処理装置５の構成と動作は後
で説明する。
魚画像情報を、その内部に取り込む。さらに、画像処理
装置５は、撮像装置４で得られた魚9a,9b,9cの画像情報
に基づき魚を認識（２値化）した後、魚各々の重心Ga,G
b,Gcを計算する。この画像処理装置５の構成と動作は後
で説明する。
画像処理装置５にはモニタ８が接続されており、魚のIT
V画像や、この画像を画像処理した結果などを表示す
る。
V画像や、この画像を画像処理した結果などを表示す
る。
画像処理装置５から出力された重心Ｇの信号は演算装置
６に、設定周期Δｔ毎に送信される。演算装置６の構成
は後で説明するが、魚9a,9b,9cの重心信号Ga,Gb,Gcから
それぞれの速度、Va,Vb,Vcを演算する。以上、抽出され
た魚の重心Ｇと速度Ｖの特徴量は、設定周期Δｔ毎に、
設定時間Ｔの間演算装置６の内部に記憶し、前記設定時
間Ｔの間、重心Ｇ及び速度Ｖを積算し、分布を演算す
る。演算装置６には魚9a,9b,9cの正常時の重心、速度分
布が記憶されており、これら正常分布とオンライン計測
した分布を比較する。すなわち、設定時間Ｔ間の魚の特
徴量分布と正常分布の偏差Ｅがあらかじめ設定した偏差
以上の差が生じた場合、魚の動きが異常と判定する。判
定結果は警報装置７に送信する。
６に、設定周期Δｔ毎に送信される。演算装置６の構成
は後で説明するが、魚9a,9b,9cの重心信号Ga,Gb,Gcから
それぞれの速度、Va,Vb,Vcを演算する。以上、抽出され
た魚の重心Ｇと速度Ｖの特徴量は、設定周期Δｔ毎に、
設定時間Ｔの間演算装置６の内部に記憶し、前記設定時
間Ｔの間、重心Ｇ及び速度Ｖを積算し、分布を演算す
る。演算装置６には魚9a,9b,9cの正常時の重心、速度分
布が記憶されており、これら正常分布とオンライン計測
した分布を比較する。すなわち、設定時間Ｔ間の魚の特
徴量分布と正常分布の偏差Ｅがあらかじめ設定した偏差
以上の差が生じた場合、魚の動きが異常と判定する。判
定結果は警報装置７に送信する。
警報装置７は異常検知信号を受信すると、異常レベルに
従い警報を鳴らしたり、異常ランプを点滅させたり、水
質調査を促すためのメツセージを音声で出力したりす
る。
従い警報を鳴らしたり、異常ランプを点滅させたり、水
質調査を促すためのメツセージを音声で出力したりす
る。
魚の正常時の重心，速度分布は、魚の種類が変わつても
異常反応が早いか遅いの差だけであり、分布の形は同一
のものを使用してよい。又、水温により魚の行動は変化
するが、水温を一定に保つ恒温装置を設けるなど、環境
条件を常に同一とすることで、常に信頼のおけるデータ
が得られる。演算装置６には図示してないが、デイスプ
レイ，キーボードが接続されており、魚の特徴量などの
内部演算結果を表示したり、設定周期Δt,設定時間Ｔと
いう初期設定値の操作ができる。
異常反応が早いか遅いの差だけであり、分布の形は同一
のものを使用してよい。又、水温により魚の行動は変化
するが、水温を一定に保つ恒温装置を設けるなど、環境
条件を常に同一とすることで、常に信頼のおけるデータ
が得られる。演算装置６には図示してないが、デイスプ
レイ，キーボードが接続されており、魚の特徴量などの
内部演算結果を表示したり、設定周期Δt,設定時間Ｔと
いう初期設定値の操作ができる。
第２図に画像処理装置５の構成を示す。
画像処理装置５は撮像装置４で得られた魚の画像から魚
9a,9b,9cの重心Ga,Gb,Gcを検出する機能を有する。タイ
マ501は設定周期Δｔ毎にA/D変換器502にトリガを出力
する。A/D変換器502は、このトリガに同期してΔｔ毎に
撮像装置４よりの画像輝度信号をA/D変換し、魚画像を
デジタル量として多値画像メモリ503に記憶する。多値
画像メモリ503は例えば、256画素×256画素×８ビツト
（各画素256階調）の容量を持つ。多値画像メモリ503に
は周期Δｔ毎に魚画像が取り込まれる。多値画像メモリ
503に格納された魚画像は２値化回路504に送信される。
２値化回路304は初期設定した閾値に従い魚の部分を２
値抽出する。時刻ｔにおける多値画像メモリ503の魚画
像は２値回路504により２値化され、魚の部分は２値メ
モリ505に格納される。２値メモリ505は例えば、256画
素×236画素×１ビットの容量を持つ。重心演算回路506
は、２値メモリ505に記憶されている３匹の魚の、時刻
ｔにおける重心Ga（i,j,t）,Gb（i,j,t）Gc（i,j,t）を
計算する。入出力装置507は、A/D変換された魚画像、多
値画像メモリ503、２値メモリ505、及び抽出した重心G
a,Gb,Gcの情報をモニタ８へ出力する。又、魚の重心に
ついては演算装置へも出力する。
9a,9b,9cの重心Ga,Gb,Gcを検出する機能を有する。タイ
マ501は設定周期Δｔ毎にA/D変換器502にトリガを出力
する。A/D変換器502は、このトリガに同期してΔｔ毎に
撮像装置４よりの画像輝度信号をA/D変換し、魚画像を
デジタル量として多値画像メモリ503に記憶する。多値
画像メモリ503は例えば、256画素×256画素×８ビツト
（各画素256階調）の容量を持つ。多値画像メモリ503に
は周期Δｔ毎に魚画像が取り込まれる。多値画像メモリ
503に格納された魚画像は２値化回路504に送信される。
２値化回路304は初期設定した閾値に従い魚の部分を２
値抽出する。時刻ｔにおける多値画像メモリ503の魚画
像は２値回路504により２値化され、魚の部分は２値メ
モリ505に格納される。２値メモリ505は例えば、256画
素×236画素×１ビットの容量を持つ。重心演算回路506
は、２値メモリ505に記憶されている３匹の魚の、時刻
ｔにおける重心Ga（i,j,t）,Gb（i,j,t）Gc（i,j,t）を
計算する。入出力装置507は、A/D変換された魚画像、多
値画像メモリ503、２値メモリ505、及び抽出した重心G
a,Gb,Gcの情報をモニタ８へ出力する。又、魚の重心に
ついては演算装置へも出力する。
第３図は、魚の２値化方法を示した図である。第３図
（ａ）は、多値画像メモリ503に格納した魚画像の一例
である。第３図（ａ）のＷは背景の水の部分である。ま
た第３図（ａ）のＡ−Ａ線上の輝度分布を示したものが
第３図（ｃ）である。この図に示すように、魚画像は、
魚本体部分の輝度が最も低く、魚のひれの部分、背景の
水の部分Ｗの順に輝度が高くなつている。この輝度分布
に対し、背景の水の輝度Ｗより小さく魚本体の輝度より
大きい閾値Ｌを設定することで、閾値Ｌ以上輝度を持つ
画素は背景、値Ｌ以下の輝度の画素は魚として２値化す
る。すなわち、多値画像メモリ503に格納されている時
刻ｔにおける魚画像Ｓ（i,j,t）に対し２値回路504は
（１），（２）式の演算を行い２値メモリＢ（i,j,t）
に格納する。
（ａ）は、多値画像メモリ503に格納した魚画像の一例
である。第３図（ａ）のＷは背景の水の部分である。ま
た第３図（ａ）のＡ−Ａ線上の輝度分布を示したものが
第３図（ｃ）である。この図に示すように、魚画像は、
魚本体部分の輝度が最も低く、魚のひれの部分、背景の
水の部分Ｗの順に輝度が高くなつている。この輝度分布
に対し、背景の水の輝度Ｗより小さく魚本体の輝度より
大きい閾値Ｌを設定することで、閾値Ｌ以上輝度を持つ
画素は背景、値Ｌ以下の輝度の画素は魚として２値化す
る。すなわち、多値画像メモリ503に格納されている時
刻ｔにおける魚画像Ｓ（i,j,t）に対し２値回路504は
（１），（２）式の演算を行い２値メモリＢ（i,j,t）
に格納する。
Ｌ≦Ｓ（i,j,t）の時 Ｂ（i,j,t）＝０ …（１） Ｌ＞Ｓ（i,j,t）の時 Ｂ（i,j,t）＝１ …（２） 第３図（ｂ）は魚は２値画像である。この２値画像では
黒く塗りつぶした部分が“1"の値を持つことを意味して
いる。この“1"の値を持つ画素の集合を魚とみなす。仕
切り10a,10bの輝度は背景に近い値を持つため、２値化
時仕切りを抽出することはない。
黒く塗りつぶした部分が“1"の値を持つことを意味して
いる。この“1"の値を持つ画素の集合を魚とみなす。仕
切り10a,10bの輝度は背景に近い値を持つため、２値化
時仕切りを抽出することはない。
第４図に演算装置６の構成を示す。
画像処理装置５で計算された魚の重心Ga,Gb,Gcは受岐回
路601に送られる。分岐回路601は３つの重心Ga,Gb,Gcの
水平方向位置から３つの領域のうちどこに属するか、つ
まり３つの魚のうち、魚9aの重心はGa,9bはGb,9cGcと対
応づける機能を持つ。重心はこの分岐回路を介して重心
記憶回路602,603,604にそれぞれ格納される。速度演算
回路605は重心記憶回路からの重心Ｇ（i,j,t）の信号を
基に速度Ｖ（ｔ）を（３）式で演算する。
路601に送られる。分岐回路601は３つの重心Ga,Gb,Gcの
水平方向位置から３つの領域のうちどこに属するか、つ
まり３つの魚のうち、魚9aの重心はGa,9bはGb,9cGcと対
応づける機能を持つ。重心はこの分岐回路を介して重心
記憶回路602,603,604にそれぞれ格納される。速度演算
回路605は重心記憶回路からの重心Ｇ（i,j,t）の信号を
基に速度Ｖ（ｔ）を（３）式で演算する。
Ｖ（ｔ）＝|G（i,j,t）−Ｇ（i,j,t ＋Δｔ）|/Δｔ …（３） このように、時刻t,t＋Δt,t＋２Δt,…,t＋ｎΔｔにお
ける魚の速度は各々Ｖ（ｔ）,V（ｔ＋Δｔ）,V（ｔ＋２
Δｔ）…,V（ｔ＋ｎΔｔ）としてΔｔ毎に計算される。
魚9a,9b,9cの速度はそれぞれVa（ｔ）,Vb（ｔ）,Vc
（ｔ）として速度記憶装置606,607,608に格納される。
判定回路607には、魚9a,9b,9cの正常時の重心，速度分
布が記憶されている。記憶装置602,603,604,606,607及
び608はオンラインで入力されてくる魚の重心と速度と
いう特徴量を時系列的に記憶する同時に、初期設定時間
Ｔの間の重心分布や速度分布を計算，判定回路609に出
力する。判定回路609はオンラインで入力される魚の重
心分布，速度分布をその正常分布と比較し、偏差Ｅを計
算する。偏差Ｅは記憶装置610に記憶されると同時に警
報装置７へ出力する。警報装置７は偏差Ｅが値が初期設
定値より大きい場合には警報を出力する。
ける魚の速度は各々Ｖ（ｔ）,V（ｔ＋Δｔ）,V（ｔ＋２
Δｔ）…,V（ｔ＋ｎΔｔ）としてΔｔ毎に計算される。
魚9a,9b,9cの速度はそれぞれVa（ｔ）,Vb（ｔ）,Vc
（ｔ）として速度記憶装置606,607,608に格納される。
判定回路607には、魚9a,9b,9cの正常時の重心，速度分
布が記憶されている。記憶装置602,603,604,606,607及
び608はオンラインで入力されてくる魚の重心と速度と
いう特徴量を時系列的に記憶する同時に、初期設定時間
Ｔの間の重心分布や速度分布を計算，判定回路609に出
力する。判定回路609はオンラインで入力される魚の重
心分布，速度分布をその正常分布と比較し、偏差Ｅを計
算する。偏差Ｅは記憶装置610に記憶されると同時に警
報装置７へ出力する。警報装置７は偏差Ｅが値が初期設
定値より大きい場合には警報を出力する。
第５図は魚の重心位置の垂直方向に着目した場合の分布
を示す図である。
を示す図である。
第６図は魚の速度とその出現頻度の分布を示す図であ
る。
る。
以上第5,6図に示す魚の特徴量分布を正常時C1と比較し
魚の正常異常を判定する。狂奔時C2の場合重心、速度共
に異常が検出されるので、それが１匹でけであつても強
い警報を出力する。又、３匹が同時に異常な行動をとる
場合も強い警報を出力する。
魚の正常異常を判定する。狂奔時C2の場合重心、速度共
に異常が検出されるので、それが１匹でけであつても強
い警報を出力する。又、３匹が同時に異常な行動をとる
場合も強い警報を出力する。
第７図に魚１匹の状態判定の例を示す。魚の重心，速度
分布を計測し、魚の状態を、正常，異常，重心異常，及
び速度異常の４パターンに分けることができる。重心，
速度分布データは１匹毎にモニタ上に表示することで、
監視者は常に複数匹の魚の状態を数値にて監視できる。
この数値は、正常時は青色表示、異常時は赤色表示す
る。
分布を計測し、魚の状態を、正常，異常，重心異常，及
び速度異常の４パターンに分けることができる。重心，
速度分布データは１匹毎にモニタ上に表示することで、
監視者は常に複数匹の魚の状態を数値にて監視できる。
この数値は、正常時は青色表示、異常時は赤色表示す
る。
第８図に３匹の魚を監視した場合の警報出力例を示す。
魚の速度分布は、重心分布に比べ変化が小さいため、異
常警報の出力には重心分布の変化に重みを置く。第７図
に示す、魚１匹毎の状態を入力し、１匹以上異常であれ
ば強い警報を出力する。重心２は速度の一方だけ異常を
示す魚が２匹以上存在した場合も強い警報を出力する。
１匹だけ重心異常を示す場合は、弱い警報を出力し、速
度異常が１匹のみの場合は警報を出力しない。
魚の速度分布は、重心分布に比べ変化が小さいため、異
常警報の出力には重心分布の変化に重みを置く。第７図
に示す、魚１匹毎の状態を入力し、１匹以上異常であれ
ば強い警報を出力する。重心２は速度の一方だけ異常を
示す魚が２匹以上存在した場合も強い警報を出力する。
１匹だけ重心異常を示す場合は、弱い警報を出力し、速
度異常が１匹のみの場合は警報を出力しない。
本発明のよれば、複数種類の魚を一台のカメラで認識
し、魚の種類に関係なく同一のアルゴルズムの魚の行動
を検出できるので、コストが低いシステムが構築でき
る。
し、魚の種類に関係なく同一のアルゴルズムの魚の行動
を検出できるので、コストが低いシステムが構築でき
る。
また、魚の異常を個体差の影響を小さくして検出できる
ので、水中の毒物の有無をより正確に判定できる。この
ため，浄水場や下水処理場における流入水の監視を省力
的かつ迅速に実施でき、水の安全性を確保できる。
ので、水中の毒物の有無をより正確に判定できる。この
ため，浄水場や下水処理場における流入水の監視を省力
的かつ迅速に実施でき、水の安全性を確保できる。
【図面の簡単な説明】 第１図は本発明の実施例図、第２図は本発明の画像処理
装置の実施例図、第３図は魚の影像の処理の説明例図、
第４図は本発明の演算装置の実施例図、第５図及び第６
図は魚の異常行動における重心，速度の変化例を示す
図、第７図及び第８図は警報処理例図である。 １……水槽、５……画像処理処置、６……演算装置。
装置の実施例図、第３図は魚の影像の処理の説明例図、
第４図は本発明の演算装置の実施例図、第５図及び第６
図は魚の異常行動における重心，速度の変化例を示す
図、第７図及び第８図は警報処理例図である。 １……水槽、５……画像処理処置、６……演算装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 馬場 研二 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 (56)参考文献 特開 昭62−83663（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−80557（ＪＰ，Ａ) 実開 昭61−19765（ＪＰ，Ｕ)
Claims (1)
- 【請求項１】水柱の毒物流入検知のために魚類を飼育す
る複数個の水槽と、各水槽内を撮像し画像情報を得る撮
像装置と、該撮像装置からの画像情報から魚類と背景と
を区別した２値化情報を得る第１の処理手段と、該２値
化情報から魚類の位置を検出しこの検出位置から各魚類
の移動速度を検出する第２の処理手段と、各魚類毎の前
記移動速度から水中の毒物混入を判定する第３の処理手
段とを備えることを特徴とする水質異常検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5527287A JPH0785082B2 (ja) | 1987-03-12 | 1987-03-12 | 水質異常検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5527287A JPH0785082B2 (ja) | 1987-03-12 | 1987-03-12 | 水質異常検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63222262A JPS63222262A (ja) | 1988-09-16 |
| JPH0785082B2 true JPH0785082B2 (ja) | 1995-09-13 |
Family
ID=12993966
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5527287A Expired - Fee Related JPH0785082B2 (ja) | 1987-03-12 | 1987-03-12 | 水質異常検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0785082B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
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-
1987
- 1987-03-12 JP JP5527287A patent/JPH0785082B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63222262A (ja) | 1988-09-16 |
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