JPS6250606A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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長
の測定装置に関する。

〔発明の背景〕

下水処理場ではエアレーショ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、スファエロテイルス（Ｓｐ
ｈａｅｒｏｔｉｌｕｓ）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
ル操作によって行われている０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って測定する
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、特願昭５８
−１４０４２２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ｉ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、輝度レベル
に着目して糸状性微生物に相当する画素を抽出し、この
画素の個数を積算して糸状性微生物の長さを換算してい
る。しかし、この方法では糸状性微生物の輝度レベルだ
けに着目しているので、糸状性微生物と同じ輝度の原生
動物や小さな凝集性微生物を糸状性微生物として誤認す
る場合があった。したがって、糸状性微生物の画素を積
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、太さ１画素でかつ糸状性微生物以外の
ものを消去することにより、糸状性微生物の長さを常に
精度良く測定できる糸状性微生物長の測定装置を提供す
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太さ
１画素に調整することにより糸状性微生物を抽出すると
同時に、太さ１画素でかつ糸状性微生物以外のものを消
去することにより、常に糸状性微生物の長さを正確に測
定することにある。

〔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、エアレーションタンク１００には沈殿
池１１０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−１２０は空
気管１３０を介して送気し、散気装置１４０からエアレ
ーションタンク１００に空気を供給する。エアレーショ
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０．１閣ないし１．０　ｍ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、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
の有機物を分解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ョンタンク１００に返送さ
れる。

撮像装置ｆ１２００はエアレーションタンク１００の液
中に浸漬して配置され、エアレーションタンク１００内
の微生物の拡大画像を得る機能を有する。撮像制御装置
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
袋［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ｆ！２４００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は撮像袋ｆｆ２００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２４０は対物レンズと接眼レンズとからなる。照
射光はｗＬ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がら空気が吹き出される。

この送気空気はサンプル室２１０とＩｉｌ！察窓２４５
との洗浄を兼わている０反射ミラー２２０からの反射光
は、拡大レンズ２５０と光学的像拡大袋［１２４０を通
過して工業用テレビカメラ（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く輝度）の程度
に応じて出力電圧の異なる信号（映像信号）を発生する
。このようにして、ＩＴＶ２６０からは映像信号Ｖが出
力される。なお、撮像装置１ｆｆ２００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。

このような撮像袋！ｉ！２００は撮像制御袋［３００に
よって制御される。撮像制御袋［３００は照明装置２３
０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はコンプレッサ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０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、ａ祭窓２４５やサン
プル室２１０の汚れ度合によっ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、撮像袋［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、これを画像処理袋［４
００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５０
０１画像メモリ６００、画像処理プロセッサ７００及び
演算袋！！８００から構成されている０画像メモリ６０
０は濃淡画像メモリ６１０と２個の２値メモリ６２０，
６３０からなる０画像処理プロセッサ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７
３０からなる。演算装置８００は１画像処理プロセッサ
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ＶをＡ／Ｄ変換してディジタル信号に変換する。

Ａ／Ｄ変換器５１０によって画面の各画素の明るさがデ
ィジタルの値に変換される。

ディジタル値は、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ィジタル信
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、混合液が入れ替わっ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
物の長さが画像処理により計算される。

第５図に送気タイミングと、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ャートを示
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１画像処理プロセッサ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、すなわち濃度
頻度分布を計算する。ヒストグラムトハ、所定の濃度（
輝度）の画素がいくつあったかを示す特性図であって、
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
Ｃ１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
景に相当する部分すと、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、種々の明るさく例えば、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”ルベル）にする、閾値Ｔは背景部分す
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、背景すは白く“１″レ
ベル）で、凝集性微生物Ｃ１糸状性微生物ｆ並びにノイ
ズｎは黒（“Ｏ”レベル）である、Ｏ”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７
３０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と重なっているので第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
値化メモリ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っ
て細線化処理を行う。細線化処理によって糸状性微生物
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１画素が１画
素のみ存在する所では削除しない０例えば、太さが３画
素のものは両側から１画素ずつ削られ讐太さが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っ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
以上あるところを１画素とするため２値化画像メモリ６
３０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。この繰返しにょつて、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
っ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け数は凝集性微生物の径の画素数に
よって決めることができる１例えば、直径が５００画素
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）して同じが否かを判定し、同じ（これ
以上細線化できない画像）になったときに、ｍｓ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、糸状性微生特長演算回路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
ｍ）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０．０１ｘｆｆ　＝０．０
１４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０．０１４　＜＝　０．０１　ｘ、／ｉ
　＞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がコンプレッサ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１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、画像処理プロセッサ７０
０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、糸状性微生特長演算回路８２０では逐次、時
間ｔ、ｔ＋ｈ、を十２ｈ、・・・・・・ｔ＋Ｋｈにおけ
る各々の画像の糸状性微生物の長さＬ　Ｄ＋ｈ）、Ｌ　
（ｔ＋２ｈ）、・・・・・・Ｌ　（ｔ＋Ｋｈ）を時間り
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、画像処理袋［４００と連動して行われる
。

糸状性微生特長演算回路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、糸状性微
生特長演算回路８２０で出力される信号である。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１０
００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くつまり糸
状性微生物濃度）Ｌｖを次式で演算する。

Ｌ　ｖ　＝　Ｌ　ｍ／　（Ｋ　＋　１　）／　ｖ　　　
　　　　−（３）ここで、■は撮像した混合液の容積で
ある。

以上の処理によって、単位容積当りの糸状性微生物長さ
く濃度）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１本発明は、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ちのである。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Ｆｘ（ｔ）と偶数の画素数Ｆｚ（ｔ
）とを演算する。Ｆ、ｚ（ｔ）とＦ　Ｚ（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、Ｆｘ（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、Ｆｚ（ｔ）の係数Ａの値を０．０１４に設
定する。すなわち、糸状性微生物積算回路 Ｌ（ｔ）＝０．０１Ｆｔ（ｔ）＋０．０１４１Ｆｚ（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７４
０、膨張処理回路７５０ｍ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除する。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（フロック）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１
５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ｌ　Ｏｌ″レベル部分の周囲に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１画像は第
１６図に示すようになる。この操作によって、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Ｉ
Ｊ　Ｏ”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１
７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。細線化によってのこるノイズｎは第１９図（ａ）〜
（ｇ）に示すパターンをとる。これらは３Ｘ３画素の領
域に含まれる。４ｘ４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
りのノイズであって、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画素りを抽出するこ
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６ 次に、（ｂ）−（ｇ）に示すパターンは、ｈ　１　ｒ　
ｈ　ｚ＊ｈ８及びｈ４を端点（はしにある画素）として
消去すると、中央の画素りが残る。中央の画素りは独立
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１７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。

演算袋［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Ｌ
ｖ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
るが、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、糸状性微生物に含まれない小さな凝集性微生
物や単独の微生物をノイズと見なして消去しているので
、小さな凝集性微生物や単独の微生物の量にかかわらず
、糸状性微生物のみを精度良く求めることができる。

なお１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１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１４図及び第１８図は１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・・・エアレーションタンク、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・・・画像処理プロセッサ、８００・・
・演算装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、微生物像を輝度情報に変換する撮像装置と、該撮像
   装置によって輝度情報に変換された微生物の濃淡画像か
   ら微生物と背景とを分けるために２値化する２値化処理
   手段と、該２値化処理手段で得られた微生物の２値化画
   像を１回以上細線化処理して糸状性微生物を抽出する細
   線化処理手段と、該細線化処理手段で得られた微生物の
   細線化画像から端点の画素と独立した１画素を消去する
   ノイズ除去手段を具備した、糸状性微生物長の測定装置
   。