JPH11142394A - 水質異常検知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明の目的は、魚の行動パターンの変化に応
じて、前記設定値を自動的に変更することによって、異
常水質を高精度で判定することができる実用的な水質異
常検知装置を提供することにある。 【解決手段】本発明では、前期設定値に対するデータに
基づいて統計処理することによって、魚の行動パターン
に順応した設定値を自動的に設定できるようにした水質
異常検知装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、浄水場や下水処理
場の流入水及び処理水を用いて飼育している複数の水棲
動物を画像処理して、前記水棲動物の行動パターンか
ら、被検水中の毒物の有無を検出する水質異常検知装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】浄水場などでは原水中に毒物が混入した
か否かを判定するために、原水や浄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，オイカワ及
び金魚等の魚類を飼育している。同様に下水処理場の処
理水や放流水及び河川水並びに湖沼について水中の毒物
の有無を監視するために、魚類を監視する場合がある。
水中に毒物が混入した場合には、これらの飼育魚類が異
常行動を示したり死んだりすることから毒物混入の検出
を行うが、この異常行動の監視は以前は目視で行われて
きた。

【０００３】しかしこれでは、人が監視していないとき
には監視できないから、自動監視装置が開発された。そ
の従来例としては、水槽中の魚を水槽上部から工業用テ
レビカメラ (ＩＴＶ) で検出し、画像処理する方法（文
献：第３６回全国水道研究発表会、講演集Ｐ４６４−４
６６）が考案されている。この方法では、水槽の上部か
ら魚を照明し、同じように上部から撮像する方法が示さ
れている。しかし、この方法では魚が水上面に浮上しな
いと、検出できないので、魚の行動異常を早期に検出す
る事は困難である。

【０００４】特開昭62−45300 号公報では水質を監視す
るために、複数生物の行動パターンを監視する方法が開
示されている。この開示技術では飼育水槽の水深方向
に、ある設定値を設け、該値より越えて浮上する魚類の
頻度及び差分面積頻度に、ある設定値を設け、該値より
越えて浮上する魚類の頻度及び差分面積頻度をその２値
画像に基づいて統計処理することにより異常水質を判定
するようにしたものである。しかし、この方法では上記
設定値が固定値のため季節によって変化する魚の行動パ
ターンに応じた設定値の変更ができない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、毒
物を検知するにあたって、前期設定値が魚の行動パター
ンの変化を考慮していないため、精度が低下する場合が
あり、時には誤認識を生じる場合がある。

【０００６】本発明の目的は、魚の行動パターンの変化
に応じて、前記設定値を自動的に変更することによっ
て、異常水質を高精度で判定することができる実用的な
水質異常検知装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明では、前期設定値
に対するデータに基づいて統計処理することによって、
魚の行動パターンに順応した設定値を自動的に設定でき
るようにした水質異常検知装置である。

【０００８】即ち、本発明の水質異常検知装置によれ
ば、設定値に対するデータに基づいて統計処理すること
によって、魚の行動パターンに順応した設定値を自動的
に設定できるので水質異常検出を精度良く行われる。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下に図面を用いて本発明の実施
例を説明する。

【００１０】図１を用いて実施例の構成と動作を簡単に
説明する。環境調節槽１へは、配管２Ａとポンプ２Ｂに
よって被検水を供給する。余分な水は配水管２Ｃによっ
て排水する。攪拌機３は被検水を攪拌翼３Ａで攪拌す
る。サーミスタなどの温度計４は被検水の温度を検出す
る。検出した温度は、温度調節装置５に入力され放熱器
出力装置６を調節し放熱器６Ａからの放熱量を制御する
ことによって温度を一定に制御する。温度調節方法は、
オン／オフ調節法やＰＩＤ調節法などの公知の技術が容
易に利用できる。調節する温度の目標値は、水槽１０で
飼育する魚が活動するのに適した温度に設定する。エア
ーポンプ７は散気装置７Ａから空気砲を供給して溶存酸
素濃度を調節する。エアーポンプ７は空気を供給する。
もし、被検水の溶存酸素を過飽和である場合には、空気
の供給によって濃度を低下させる。温度及び溶存酸素濃
度が魚類の飼育に適切になった被検水は給水管１１と給
水ポンプ１２によって水槽１０に供給される。水槽１０
に導かれた水は配水管１３によって排水される。水槽１
０には金網や多孔板などの仕切り板１８Ａ及び18Bによ
って仕切られた飼育空間１９がありここで魚１４Ａ，１
４Ｂ，１４Ｃを飼育する。なお、ここでは本実施例につ
いて魚が３尾の場合を説明するが、魚がさらに多数の場
合にも本実施例が同様に適用できることは言うまでもな
い。

【００１１】照明装置１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃは水槽１
０内の魚１４を照らす。照明装置１５Ａ，１５Ｂ，１５
Ｃと水槽装置１０との間にはスリガラスや紙などの半透
明物質を材質とする半透明板１６を設ける。照明装置１
５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃの光を受けて半透明板１６は光を
散乱させて、半透明板１６全体から発する光は水槽１０
を照らす。照明装置１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃからみて水
槽１０の反対側に工業用テレビカメラ（ＩＴＶ）などの
撮像装置２０を配置する。すなわち、撮像装置２０は照
明装置１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃから発して半透明板１６
を通った光を撮像する。ここで、撮像装置２０は飼育空
間１９を撮像する。

【００１２】撮像装置２０の信号は画像監視装置３０に
導かれる。画像監視装置３０の構成と動作の詳細につい
ては後述するが、画像監視装置３０の機能を簡単に説明
すると画像監視装置３０では、まず、予め設定された時
間間隔ｈ毎に撮影画像を取り込んで魚体を画像認識し、
魚体の重心や速度を計算する。時間間隔ｈ毎に魚の重心
と速度が順次計算されてこの結果がメモリに記憶され
る。このメモリ情報に基づいて、予め設定した計測時間
Ｔにおける魚の位置（重心）や速度の統計的なパターン
を計算して魚１４の行動を監視し、この監視結果に基づ
いて異常の場合には警報を発する。

【００１３】モニターテレビ５０は撮像した画像を表示
する。画像モニター６０は画像監視装置３０の信号を受
けて、撮像認識結果並びに魚の位置分布や速度分布など
の監視結果を表示する。キーボード７０は、画像監視装
置３０の監視条件やCRT80 の表示を制御する情報を入力
する。

【００１４】次に画像監視装置３０の構成を詳細に説明
する。タイマ３１Ｓは初期設定された時間間隔ｈ毎にＡ
／Ｄ変換器３２にトリガ信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器
３２はトリガ信号に同期して撮像装置２０から出力され
た画像信号を受けて、これをアナログ値からデジタル値
に変換して多値画像メモリ３２Ｍに記録する。輝度頻度
分布計算回路３３は多値画像メモリ３２Ｍの信号を受け
て多値画像の輝度頻度分布（ヒストグラム）を計算す
る。ここで、輝度頻度分布は、多値画像の各値（輝度）
の頻度を表す。しきい値決定回路３４は輝度頻度分布の
計算結果を受ける一方で、魚体面積設定回路３４Ｓの信
号を受け、両信号に基づいて２値化のしきい値を決定す
る。

【００１５】２値化回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの
信号としきい値決定回路３４の信号を受け、多値画像を
２値化してこの２値画像を２値メモリ３５Ｍ１に記録す
る。ただし２値メモリ３５Ｍ１への記録は計測開始の初
回だけ行い、以後は２値メモリ３５Ｍ２へ記録する。ま
ず、時間ｈ後には同様にして得られた２値画像を２値メ
モリ３５Ｍ２に記録する。２値化回路３５では魚１４
Ａ，１４Ｂ，１４Ｃの画像を抽出する。以下では、魚１
４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃ全体を表す時には魚群１４と表す
ことにする。なお魚の種類は異なっても良い。２値メモ
リ３５Ｍ１及び記録された魚群１４の２値画像は画像モ
ニター６０に表示される。

【００１６】位置分布計算回路３６は２値メモリ３５Ｍ
２の信号を受けて、魚群１４の水深方向の位置分布を計
算する。位置分布加算回路３７は位置分布計算回路３６
の結果を受けて位置分布を加算していく。タイマ３１Ｓ
の指令の基づいてこれまでの一連の処理を一定の時間間
隔と決められた回数繰り返す。位置分布比較回路３８に
は正常分布設定回路３８Ｓから入力された正常時の位置
分布と、位置分布計算回路３７から入力された位置分布
とが比較される。異常と判定されたら警報信号を警報装
置３８Ａに入力する。比較されたそれぞれの位置分布の
データはデータメモリ３８Ｍに格納される。格納された
データは統計データ解析装置４６で解析され、タイマ４
５Ｍで初期設定された周期Ｈごとに正常分布設定回路３
８Ｓの設定値を自動的に変更する。

【００１７】差分計算回路４０は、２値メモリ３５Ｍ１
及び２値メモリ３５Ｍ２に記憶された魚群１４の２値画
像を受けて２値画像の差分画像を計算して差分画像メモ
リ４０Ｍに記録する。差分面積計算回路４１は差分画像
の面積を計算する。差分画像とは画像の減算を行うが、
画像の移動速度が大きければ差分画像の面積も大きくな
り、逆に移動速度が小さければ面積は小さくなることか
ら、魚群の移動速度に関する情報を得る事が出来る。差
分面積分布加算回路４２は差分面積計算回路４１の結果
を受けて面積分布を加算し、加算した結果を差分面積分
布比較回路４３に入力する。

【００１８】差分面積分布比較回路４３には正常分布設
定回路４３Ｓから正常時の分布が入力され、この正常分
布と、差分面積分布計算回路４２から入力された分布と
が比較される。異常と判断されたら警報信号を警報装置
４３Ａに入力する。比較されたそれぞれの差分面積分布
のデータはデータメモリ４３Ｍに格納される。格納され
たデータは統計データ解析装置４６で解析され、タイマ
４５Ｍで初期設定された周期Ｈごとに正常分布設定回路
４３Ｓの設定値を自動的に変更する。警報装置４４Ａは
警報装置３８と４３とにおける信号がＯＮ(異常と判定)
であれば、さらに警報を出力する。なおキーボード７０
からは、タイマ３１Ｓ，魚体面積設定回路３４Ｓ，正常
分布設定回路３８Ｓ及び正常分布設定回路４３Ｓ，タイ
マ４５Ｓに設定値を入力する。

【００１９】次に、画像監視装置３０の動作を詳細に説
明する。タイマ３０Ｓはキーボード７０によって入力さ
れた初期設定された時間間隔ｈ毎に、ｆｆにＡ／Ｄ変換
のトリガ信号を出力する。このｈは０.２ 秒ないし２秒
程度であり、この時間間隔で以下の画像処理を実行す
る。またタイマ３１Ｓでは１回の画像処理時間ｈとこの
画像処理の繰り返し回数ｎを設定して、計測時間Ｔ（１
回の画像処理時間がｈであるからｎ回の画像処理を繰り
返すとＴ＝ｎｈとなる。）を設定して、この間の魚群の
統計的な行動パターンを計算できるようにする。計測時
間Ｔは１０秒ないし１時間程度である。

【００２０】Ａ／Ｄ変換器３２はタイマ３０Ｓから出力
されたトリガ信号に同期して撮像装置２０から多値画像
信号をアナログ値からデジタル値に変換し、デジタルの
多値画像信号を多値画像メモリ３２Ｍに記録する。多値
画像メモリ３２Ｍには縦が２５６個、横が２５６個の記
憶場所があり、各々の記憶場所に対応する画素の輝度信
号がデジタル値で格納される。この記憶場所のｉ行ｊ列
（ｉ＝１〜２５６，ｊ＝１〜２５６）目の信号（輝度）
をＧ（ｉ，ｊ）と表すものとする。Ａ／Ｄ変換器３２が
アナログ値を７ビットのデジタル値に変換する物であれ
ば、Ｇ（ｉ，ｊ）は１２８段階のデジタル値を持つ。

【００２１】多値画像メモリ３２Ｍに格納された多値画
像の例を図２に示す。図２は多値の輝度を持つ画像を表
す。輝度頻度分布計算回路３３は多値画像の輝度頻度分
布を計算する。図２の緯度頻度分布を図３に示す。しき
い値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結果を受けてし
きい値Ｉを決定する。次にしきい値Ｉの設定法について
説明する。

【００２２】図３は輝度頻度分布を表す。本発明の照明
法では魚群１４は必ず暗い物体として撮像できるので、
図３に示すように輝度が低いところから魚群１４の面積
（ハッチングで示し、この面積をｆをする）だけいった
ところに第１のしきい値Ｉ１を設定値を設定する。面積
ｆは状態によって異なるので、最小の面積を設定する。
このしきい値設定法は水が濁った時に特に有効である。
しかし、水が濁っていない場合には第２のしきい値を使
用する方が良い。

【００２３】図４においてピークＰｆは魚体を、ピーク
Ｐｂは背景を、Ｐｅで表す部分は魚のえらと輪郭を表
す。魚体のみを抽出するにはＰｆとＰｅとの境界に第２
のしきい値Ｉ２を設定する。図３に示すように、予めし
きい値を少なくとも輝度Ｉ１としておき、輝度が高くな
る方向に各頻度を検索しながらさらにＰｆとＰｅとの境
界（最小値）があればこの輝度にＩ２を選ぶ。

【００２４】次に、２値化回路３５は多値画像メモリ３
２Ｍの信号としきい値決定回路３４の信号Ｉ（Ｉ１また
はＩ２）を受け、多値画面を２値化して２値メモリ３５
Ｍ１に記録する。ただし、２値メモリ３５Ｍ１への記録
は計測開始の初回だけ行い、以後２値メモリ３５Ｍ２へ
記録する。まず、時間ｈ後には同様にして得られた２値
画像を２値メモリ３５Ｍ２に記録する。ただし２値メモ
リ３５Ｍ１の２値画像と２値メモリ３５Ｍ２の２値画像
が差分計算回路４０に出力されて差分演算が行われた
ら、２値メモリ３５Ｍ１の２値画像は２値メモリ３５Ｍ
２の２値画像に置き換えられる。以後、時間間隔ｈ毎に
新しい２値画像が２値メモリ３５Ｍ２に記録される。

【００２５】次に、２値化回路３５の具体的動作につい
て説明する。２値化回路３５では多値画像メモリ３５Ｍ
の輝Ｇ（ｉ，ｊ）を受けて、しきい値よりも明るい画素
を全て０レベルとし、逆にしきい値よりも暗い画素を全
て１レベルとして、この信号を初回を除けば必ず２値化
メモリ３５Ｍ２に格納する。この２値化された信号の集
合をＢ（ｉ，ｊ）とする２値化の計算は次式で表され
る。

【００２６】

【数１】 Ｇ（ｉ，ｊ）≧Ｉならば、Ｂ（ｉ，ｊ）＝０ （１）

【００２７】

【数２】 Ｇ（ｉ，ｊ）＜Ｉならば、Ｂ（ｉ，ｊ）＝１ （２） （１),（２）式を各画素について全て計算することによ
って、背景を０レベル、魚群１４を１レベルとする事が
出来る。図２を２値化した結果を図４に示す。図４の画
像は初回に計測ならば２値メモリ３５Ｍ１に記録され、
２回目以降なら２値メモリ３５Ｍ２に記録される。

【００２８】位置分布計算回路３５は２値メモリ３５Ｍ
２の信号を受けて魚群１４の位置分布を計算する。図４
の位置分布は図６に示すように、図４の画像を水平方向
に投影した分布で定義する。すなわち、図５の位置分布
は魚群が水深方向についてどの水深にいたかを表す。つ
まり、得られた位置分布は魚群の位置を代表する分布で
ある。

【００２９】位置分布加算回路３７は位置分布計算回路
３６の結果を受けて時間ｈ毎に計測して位置分布を加算
していき、平均的な位置分布を計算できるようにする。
この繰り返しタイマ３１Ｓの指令に基づいて前述した一
連の処理を決められた回数ｎだけ行う。このようにして
得られた位置分布は、正常時には図６（ａ）に示すよう
に水槽の底部にピークを持つ分布となる。異常時の位置
分布は図６（ｂ）に示すように水面付近にピークを持つ
分布となる。この分布は、いわゆる鼻上げ行動を表す。

【００３０】位置分布比較回路３８には予め得られた正
常時の位置分布が正常分布設定回路３８Ｓに入力され、
位置分布加速回路３７から入力された位置分布と比較さ
れる。異常と判定されたら警報信号を３８Ａに入力す
る。比較されたそれぞれの位置分布のデータはデータメ
モリ３８Ｍに格納される。格納されたデータは統計デー
タ解析装置４６で解析され、タイマ４５Ｓで初期設定さ
れた周期Ｈごとに正常分布設定回路３８Ｓの設定値を自
動的に変更する。格納されたデータの例は図７に示すよ
うな３次元グラフで表現できる。また周期Ｈは１週間〜
１カ月程度である。

【００３１】位置分布比較回路３８における位置分布の
比較方法について次に説明する。水面近くに魚がいる頻
度を評価するために、図６において、分布の全面積Ｌｔ
に対する水面近くの面積Ｌｓ（ハッチングで示す）の比
Ｌｓ／Ｌｔを計算する。位置分布比較回路３８では比Ｌ
ｔ／Ｌｓが所定値より大きくなったら、魚１４が水面近
くに鼻上げ行動をとっていることを表すので、行動異常
と判定する。すなわち水質が異常であると判定する。例
えば、Ｌｓ／Ｌｔが０.２ 以上になれば異常とみなす。
異常と判定されたら信号を警報装置３８Ａに入力する。

【００３２】差分計算回路４０は、２値化メモリ３５Ｍ
１の画像Ｂ１（ｉ，ｊ）と２値化メモリ３５Ｍ２の画像
Ｂ２（ｉ，ｊ）との差分を次式で計算し、結果Ｓ（ｉ，
ｊ）を差分画像メモリ４０Ｍに記録する。

【００３３】

【数３】 Ｓ（ｉ，ｊ）＝Ｂ１（ｉ，ｊ）−Ｂ２（ｉ，ｊ） （３） この計算はタイマ３１Ｓで設定された時間間隔ｈ毎に繰
り返される。図８は２値画像Ｂ１（ｉ，ｊ）の輪郭を実
線で、２値画像Ｂ２（ｉ，ｊ）の輪郭を破線で示す。差
分画像メモリ４０Ｍに記憶された差分画像は図９のよう
になる。このように、動いた部分だけが抽出される。差
分面積計算回路４１は、差分画像メモリ４０Ｍの差分画
像を受けて各々の面積の総和を計算する。

【００３４】総和を計算するのは魚群全体の動きを検出
するためであるが、各々の面積を計算してもよい。この
ときには１尾毎の動きを検出することになるが、複数尾
の魚が重なった場合にはかならずしも１尾の動きを検出
できるわけではない。いずれにせよ、差分面積計算回路
４１で計算された差分面積は、魚群１４が速い速度で移
動する場合にはこの面積は大きくなり、逆に、緩やかな
速度で移動する場合には面積は小さくなる。正常時には
この面積は小さく、異常時には大きくなる。つまり、狂
奔行動を表す。

【００３５】差分面積分布加算回路４２は、差分面積計
算回路４１の結果を受けて時間間隔ｈ毎に差分面積を加
算しながら差分面積分布を計算していく。差分面積分布
とは、図１０に示すように横軸に差分面積をとり、縦軸
にその頻度をとった図である。正常時の差分面積分布
は、図１１（ａ）に示すように差分面積が小さいところ
にピークを持つ分布となる。異常時の差分面積分布は、
図１１（ｂ）に示すように差分面積が大きいところの頻
度が正常時と比較して高くなる分布となる。

【００３６】差分面積分布比較回路４３には正常分布設
定回路４３Ｓから正常時の差分面積分布が入力され、こ
の正常分布と、差分面積分布加算回路４２から入力され
た差分面積分布とが比較される。比較されたそれぞれの
差分面積分布のデータはデータメモリ４３Ｍに格納され
る。格納されたデータは統計データ解析装置４６で解析
され、タイマ４５Ｓで初期設定された周期Ｈごとに正常
分布設定回路４３Ｓの設定値を自動的に変更する。格納
されたデータの例は図１２に示すような３次元グラフで
表現できる。また周期Ｈは１週間〜１カ月程度である。

【００３７】差分面積分布比較回路４３の動作、すなわ
ち比較の方法について説明する。魚群の動きを検出する
ために、図１１（ａ）および（ｂ）において、分布の全
面積Ｖｔに対する水面近くの面積Ｖｓ（ハッチングで示
す）との比Ｖｓ／Ｖｔを計算する。差分面積分布比較回
路４３では比Ｖｓ／Ｖｔが所定値より大きくなったら、
魚群１４が速い速度で泳ぐ狂奔行動をとっていることを
表すので、異常行動と判定する。すなわち、水質が異常
と判定する。例えば、Ｖｓ／Ｖｔが０.２ 以上になれば
異常とみなす。異常と判定されたら信号を警報装置４３
Ａに入力する。なお、Ｌｓ／Ｌｔの値とＶｓ／Ｖｔの値
は魚の種類によって異なる。

【００３８】警報装置４４Ａは、警報装置４３Ａと警報
装置３８Ａとの信号を受けて、これらの信号がＯＮ（異
状）である場合には魚群の行動が異常であると判定す
る。位置分布と差分面積分布とが同時に異常となる場合
は水質異常の程度が大きいことを表す。警報装置４４
Ａ，警報装置４３Ａまたは警報装置３８Ａが異常と判定
した時には、ＣＲＴ８０上に警報を知らせたり、音声メ
ッセージを出力する。また、キーボード７０からの命令
に基づいて、画像モニタ６０は２値化メモリ３５Ｍの画
像を時間ｈ毎に表示したり、図６に示す位置分布や図１
１の差分面積分布などを時間Ｔ毎に表示する。

【００３９】以上、図１の実施例を詳細に説明したが、
この実施例では複数尾の魚群の行動を、位置分布と差分
面積分布で検出することができるので、魚群の異常行動
を効果的に検出することができる。このように、複数尾
の魚群の行動を連続的に画像処理できるので、毒物が被
検水に流入した時の魚の異常行動を制度良く検知して警
報を出すことができる。

【００４０】図１の実施例では、差分計算回路４０にお
いて２値メモリ３５Ｍ１と３５Ｍ２との２値画像を差分
したが、本発明は、動きについては画像の差分で検出す
ることを特徴としているので、多値画像を差分すること
ができる。この場合の図１の実施例と異なるところだけ
を以下に簡単に説明する。

【００４１】多値画像を差分する場合には、２値メモリ
の場合と同様に多値メモリ３５Ｍ１の他に、異なった時
間に多値画像を記憶する多値画像メモリ３５Ｍ１を設定
（図示せず）して、これらを差分する。この場合には差
分画像は多値画像であるので、得られた差分多値画像を
２値化して、この結果を差分面積計算回路４１で差分面
積を計算する。この他の手順は図１の実施例と同様であ
る。

【００４２】

【発明の効果】本発明によれば、生物の行動パターンの
変化を考慮した毒物検出を高精度で行う事が出来る。浄
水場の実施例のように、魚群の行動を画像監視すること
により、警報を出したり異状時に取水停止することなど
緊急措置を速やかにとることが可能で、水質安全性を高
度に確保できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例である水質異常検知装置を説明
する構成図。

【図２】複数尾の魚群を撮像した図。

【図３】輝度頻度分布を表す特性図。

【図４】２値画像を示す図。

【図５】水深方向の魚の位置分布を表す特性図。

【図６】水深方向の魚の位置分布を表す特性図。

【図７】データメモリに格納されるデータ例を表す図。

【図８】差分計算を説明する図。

【図９】差分計算を説明する図。

【図１０】差分面積分布を表す特性図。

【図１１】差分面積分布を表す特性図。

【図１２】データメモリに格納されるデータ例を表す
図。

【符号の説明】

１…環境調節槽、１０…水槽、１４…魚、２０…撮像装
置、３０…画像処理装置、３２…Ａ／Ｄ変換器、３５…
２値化回路、３６…位置分布計算回路、３８…位置分布
比較回路、４０…差分計算回路、４３…差分面積分布比
較回路、３８Ａ，４３Ａ，４４Ａ…警報装置、４６…統
計データ解析装置、５０…モニタテレビ、６０…画像モ
ニタ、７０…キーボード、８０…ＣＲＴ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】水中の毒物流入検知のための複数匹に魚類
   を飼育する水槽と、該魚類の画像情報を一定の時間間隔
   で電気信号に変換する撮像装置と、前記水槽内の魚類を
   照明する照明装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像
   から前記魚類を２値画像として抽出する魚類２値化手段
   と、前記多値画像または前記２値画像を記憶する第１の
   画像記憶手段と、これと異なる時間において前記多値画
   像または２値画像を記憶する第２の画像記憶手段と、前
   記２値画像の水深方向の頻度分布を計算する位置分布計
   算手段と、第１の画像記憶手段と第２の画像記憶手段と
   の差分画像を得る画像差分手段と、前記差分画像面積の
   頻度分布を計算する面積分布計算手段と、前記位置分布
   計算手段と、前記面積分布計算手段との計算結果を季節
   によって変化する魚の行動パターンによって自動的に設
   定される値と対比して、その差が所定の値以上になった
   時、所要の信号を発する手段を具備することを特徴とす
   る水質異常検知装置。