JPH08197084A - 生物相診断支援システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 原生動物や微小後生動物の同定と計数を自動
的にかつ実用化レベルの精度で行い、活性汚泥の処理状
況の診断の自動化を可能にする。 【構成】 活性汚泥処理プロセスの活性汚泥中に出現す
る微生物を同定及び計数し、このデータから生物相診断
装置１〜６によりプロセスの処理状態を判定するにおい
て、顕微鏡カメラ８又は水中カメラ９で撮影した処理水
の画像データを入力部７で取り込み、この画像データか
ら画像認識システム１０がモデルベーストマッチング方
式による画像認識処理により微生物を自動的に同定及び
計数する。認識に必要な微生物の画像モデルはデータベ
ース１１にあらかじめ登録しておく。画像認識は、微生
物の撮影画像のエッジを抽出し、微生物の形状をエッジ
画像の直線と円弧成分で特定し、この形状をデータベー
スに登録しておき、処理水の撮影画像から得る特徴デー
タと照合することにより微生物を同定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、活性汚泥処理プロセス
の運転を支援するための生物相診断支援システムに係
り、特に活性汚泥中に出現する微生物を同定及び計数し
てプロセスの処理状態を判定する生物相診断支援システ
ムに関する。

【０００２】

【従来の技術】活性汚泥に生物分解可能な有機物を含む
排水を接触させ、曝気を行って好気状態におくと、種々
の微生物が有機物を摂取して増殖する。増殖微生物は、
撹拌と混合により凝集性微生物を中心としてフロックを
形成し、このフロックはさらに排水中の有機物や無機質
の浮遊粒子を吸着する。

【０００３】このようなフロックは、大きさが２００μ
ｍ〜１０００μｍで沈降分離性能が優れているため、撹
拌を中止すると容易に固液分離される。この原理を応用
したのが活性汚泥処理プロセスであり、図５にプロセス
の構成図を示す。

【０００４】同図中の排水は、家庭や工場などから排出
され下水管を通って処理場に流入する汚水である。排水
は曝気槽Ａで活性汚泥と接触し、続いて最終沈殿地Ｂで
固液分離され、その上澄水が処理水として川などに放流
される。

【０００５】沈殿地Ｂで分離された汚泥は、増殖量に相
当する部分がポンプＣで余剰汚泥として系外に排出さ
れ、その他の汚泥がポンプＤで返送汚泥として曝気槽Ａ
へ戻され、再び処理に使用される。一般には、このプロ
セスの前に浮遊物質除去のための沈砂地や最初沈殿地が
設けられ、さらに後段には滅菌設備が設けられる。

【０００６】活性汚泥処理プロセスの処理効率は、活性
汚泥中に出現する微生物群の種類とその生物活性の程度
に大きく依存し、その処理状態は一般の光学顕微鏡で容
易に観察できる原生動物や微小後生動物から判定できる
ことが知られており、これら微生物の出現情報を活性汚
泥プロセスの運転管理に役立てようとする提案もある。

【０００７】この提案に鑑み、これまで集積されてきた
原生動物や微小後生動物に関する知識ベースをコンピュ
ータに移植し、その検鏡データから処理状態を診断し、
操作員の運転・維持管理に役立つ生物相診断支援システ
ムが開発されている。

【０００８】そして、実規模の下水処理施設や実験室規
模の処理装置における検鏡データを基に、活性汚泥処理
プロセスの処理状態を診断し、実際の水質データと比較
検討することにより、構築したシステムの有用性の検証
も行われている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来の処理状態の診断
によるシステムの運転管理方式において、微生物の観察
は、一般には処理槽から汚泥をサンプリングし、オペレ
ータが顕微鏡を使用して行っている。これらはすべて手
作業であり、時間もかかり、さらに専門的な知識と熟練
を要する。従って、微生物の顕微鏡観察による運転管理
は、その意義が認められているにも拘わらず普及してい
ない。

【００１０】一方、高速コンピュータを応用した画像処
理技術の進歩には著しいものがあり、各種産業分野で実
用化されている。この技術を微生物観察に利用する試み
もあるが、現在では糸状の微生物の長さを計測したり、
活性汚泥フロックの面積や個数を計測する段階であり、
動きによって形状が変わる原生動物の同定等への適用は
実用化されていない。

【００１１】本発明の目的は、原生動物や微小後生動物
の同定と計数を自動的に行い、しかも実用化レベルの精
度で行うことができる生物相診断支援システムを提供す
ることにある。

【００１２】本発明の他の目的は、活性汚泥の処理状況
の診断の自動化を可能にする生物相診断支援システムを
提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題の解
決を図るため、活性汚泥処理プロセスの活性汚泥中に出
現する微生物を同定及び計数してプロセスの処理状態を
判定する生物相診断支援システムにおいて、プロセスの
処理水の撮影画像からモデルベーストマッチング方式に
よる画像認識処理により微生物を自動的に同定及び計数
する画像認識手段を備えたことを特徴とする。

【００１４】前記画像認識処理は、前記撮影画像からエ
ッジのみを抽出したエッジ画像を得、該エッジ画像から
直線と円弧成分を抽出したエッジ画像の特徴データを抽
出し、該特徴データを抽出する処理によってあらかじめ
登録された微生物の特徴モデルと前記抽出した特徴デー
タとの照合により処理水中に存在する微生物の種類と個
数を認識することを特徴とする。

【００１５】

【作用】活性汚泥中に出現する微生物を画像認識手法を
利用して自動認識する画像認識手段を生物相診断装置に
設け、処理状態を自動判定する。微生物の同定は、モデ
ルベーストマッチング方式による画像認識により行う。

【００１６】画像認識は、微生物の撮影画像のエッジを
抽出し、微生物の形状をエッジ画像の直線と円弧成分で
特定し、この形状を特徴モデルとしてあらかじめ登録し
ておき、処理水の撮影画像に対する特徴データと照合す
ることにより微生物を同定する。

【００１７】

【実施例】図１は、本発明の一実施例を示すシステム構
成図であり、１〜６は従来の生物相診断システムとほぼ
同じ構成になる。

【００１８】知識ベース１は、光学顕微鏡で観察された
微生物の情報から処理状態を診断する処理診断知識と、
処理水質を推定する水質予測知識と、これらの知識から
推論される対処方法を必要に応じてガイダンスする対処
方法知識とから構成されている。なお、水質予測のため
の活性汚泥処理システムの水質データはオンライン水質
データ入力部１Ａから得る。

【００１９】微生物データベース２は、評価指標として
有効な微生物の特徴や形状、出現環境などのデータが蓄
積されており、必要なデータをマンマシン機能部３を通
して出力装置４の１つになるＣＲＴ表示装置の画面上に
表示しながら微生物の同定支援を可能にする。

【００２０】推論エンジン５は、指標微生物の出現情報
等の入力データに対して知識ベース１を参照しながら処
理状態の診断と対処方法の探索を行う。指標微生物種と
しては、ヒルガタワムシをはじめとする後生動物と繊毛
虫類を含む原生動物及びそのほかの微生物の合計４８種
類を２８種に分類して入力される。

【００２１】ここで、指標微生物の出現情報等の入力デ
ータは、従来システムではオペレータが顕微鏡で観察し
て生物種を同定し、またその生物種を計数し、入力装置
６からマンマシン機能部３を通して与えるものであった
ため、入力データの取得が遅れること、及びオペレータ
の作業量が膨大になって負担が大きくなる。

【００２２】本実施例では、データ取得を迅速にし、ま
たオペレータの負担を軽減するために、全ての生物種の
同定を自動化する。これには、画像処理技術を利用し、
顕微鏡カメラで撮影した映像中に存在する生物種の同定
を行う。

【００２３】画像データ入力部７は、活性汚泥混合液を
顕微鏡カメラ８で撮影したもの、又は、水中カメラ９で
直接撮影したものを画像データとして得る。

【００２４】画像認識システム１０は、画像データ入力
部７から画像データを取り込み、この画像データとあら
かじめ作成しておいた画像モデルとマッチングを行って
生物種を同定する。画像モデルは、入力装置６から入力
する画像モデルを画像認識システム１０を通して画像モ
デルデータベース１１にあらかじめ保存される。

【００２５】画像認識システム１０による生物種の同定
は、モデルベーストマッチング方式を利用する。

【００２６】この処理は、図２に示すフローにされる。
画像入力処理（Ｓ１）では顕微鏡カメラ８等で撮影され
た生物種を含む処理水のモノクロ濃淡画像を取り込む。
エッジ検出処理（Ｓ２）では、入力画像から輝度が大き
く変化する点の集合（エッジ）を抽出する。図３は、ヒ
ルガタワムシを含む画像からエッジを抽出した画像例を
示す。

【００２７】次に、エッジ画像の特徴抽出処理（Ｓ３）
では、抽出したエッジ画像から直線成分と円弧成分を抽
出し、これら成分の集合をエッジ画像の特徴データとす
る。

【００２８】特徴マッチング処理（Ｓ４）では、あらか
じめ登録された生物種の特徴モデル（内部モデル）と、
特徴抽出処理（Ｓ３）で抽出した特徴データとの照合
（マッチング）を行い、入力画像中に撮影された生物種
を特定及びその個数を認識する。

【００２９】モデル作成処理（Ｓ５）は、既知の生物種
を対象として処理（Ｓ１〜Ｓ３）の処理をあらかじめ行
い、当該生物種を直線と円弧の成分の集合になる内部モ
デルとしてそれぞれ作成・登録しておく。図４は、作成
したヒルガタワムシのモデル例を示す。このほか、前記
の２８種類の生物種及びその形状と大きさが異なるモデ
ルを内部モデルとして登録しておく。

【００３０】以上の処理になるモデルベーストマッチン
グ方式による生物種の同定は、直線と円弧の集合となる
特徴データと内部モデルとの照合になり、生物種の移動
に際しての変形や活性汚泥のフロックに一部の隠れがあ
る場合等においても認識が可能となる。

【００３１】図１に戻って、画像認識システム１０によ
って同定された生物種とその個数は、生物種の出現情報
として知識ベース１に保存される。知識ベース１では、
生物種の出現情報を活性汚泥処理システムの処理状態を
診断するための知識として利用する。

【００３２】

【発明の効果】以上のとおり、本発明によれば、活性汚
泥処理プロセスの活性汚泥中に出現する微生物を同定及
び計数するのに、処理水の撮影画像からモデルベースト
マッチング方式による画像認識処理により微生物を自動
的に同定及び計数するようにしたため、以下の効果があ
る。

【００３３】（１）顕微鏡カメラや水中カメラで撮影し
た画像から水質指標となる原生動物や微小後生動物の同
定と計数を自動的に行うことができ、従来のオペレータ
による手作業に比べて短時間のデータ取得かつ簡単な作
業になる。

【００３４】（２）従来の生物相診断システムに組み込
むことにより処理状況の診断の自動化が可能となる。

【００３５】（３）モデルベーストマッチング方式によ
り同定を得るため、実用化可能な精度で同定と計数がで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すシステム構成図。

【図２】モデルベーストマッチング方式による画像認識
処理フロー。

【図３】エッジ抽出結果例。

【図４】作成したヒルガタワムシのモデル例。

【図５】活性汚泥処理プロセス例。

【符号の説明】

１…知識ベース ２…微生物データベース ５…推論エンジン ７…画像データ入力部 ８…顕微鏡カメラ ９…水中カメラ １０…画像認識システム １１…画像モデルデータベース

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 活性汚泥処理プロセスの活性汚泥中に出
   現する微生物を同定及び計数してプロセスの処理状態を
   判定する生物相診断支援システムにおいて、 プロセスの処理水の撮影画像からモデルベーストマッチ
   ング方式による画像認識処理により微生物を自動的に同
   定及び計数する画像認識手段を備えたことを特徴とする
   生物相診断支援システム。
2. 【請求項２】 前記画像認識処理は、前記撮影画像から
   エッジのみを抽出したエッジ画像を得、該エッジ画像か
   ら直線と円弧成分を抽出したエッジ画像の特徴データを
   抽出し、該特徴データを抽出する処理によってあらかじ
   め登録された微生物の特徴モデルと前記抽出した特徴デ
   ータとの照合により処理水中に存在する微生物の種類と
   個数を認識することを特徴とする請求項１記載の生物相
   診断支援システム。