JPS6250607A - 画像計測装置 - 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１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。

一方、適用対象が他の微生物培養プロセスでは、ペニシ
リンなどの抗生物質を生産する糸状性微生物を培養した
り、または糸状性微生物を利用して発酵させるようにし
ている。これらのプロセスでは、糸状性微生物を増殖さ
せて、糸状性微生物から代謝される抗性物質を得るのが
目的であるが。

抗生物質量を短時間で測定できないので、糸状性微生物
が増殖しているかを監視する必要がある。

以上、下水処理プロセスと微生物培養プロセスについて
説明したが、これらのプロセスを運転管理する場合に糸
状性微生物の量を測定することが重要なことになる。！
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っている１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。また、微生物培養プロセス
では糸状性微生物をサンプリングしてこれを乾燥し、こ
の重量を計るようにしている。

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えないと
いう欠点を有する。

この欠点を解決するために、本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１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
長さを換算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。

そのため、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。したがっ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、糸状性微生物の長さをその太さに拘ら
ず常に精度良く測定できる糸状性微生物憂の測定装置を
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値化画像を細線化処理を行い糸状の部分を
全ての太さ１画素に調整するようにしたことにある。

〔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　ｗｒないし１．０　ｍｍ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２００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３０
０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！！１４００に伝送する０画
像処理袋ｆｉ！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Ｌ＆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１４００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１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ａｍ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ｍｅ窓２４５との洗浄
を兼ねている６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
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。Ｉ　ＴＶ２
６０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。

このような撮像袋Ｒ２００は撮像制御装置３００によっ
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。通１ホ５秒ないし２０
分に１回の頻度で送気し、１＠に２ないし３０秒間程度
送気する６送気類度と送気時間は、ａ察窓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ｆｆ１２
００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５０
０、画像メモリ６００１画像処理プロセッサ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６２０，６
３０からなる。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７３
０からなる。演算装置８００は、画像処理プロセッサ７
００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
生物憂演算回路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１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２１〇への送気頻
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１画像が静止するまで２秒待ち、Ａ／
Ｄ変換と記憶に０．２秒１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。ヒストグラムとは、
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？２０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″レベル）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（“１１”
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（“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６細線化処理によって糸状性微生物
ｆと凝集性微生物。どの画像（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６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画素が削られで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・
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。この繰返しによって、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回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６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゛じか否かを判定し、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１ｔ８００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、糸状性微生物憂演算回路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０．０１ｘ、／’ｒ　＝Ｏ
，Ｏ１４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４
５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０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、糸状性微生物憂演算回路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
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、画像処理装置４００と連動して行われる
。

糸状性微生物憂演算回路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、糸状性微生物憂
演算回路８２０で出力された信号である。Ｌ　（ｔ＋ｈ
）、Ｌ　（ｔ＋２ｈ）ｖ・・・・・・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、１ｏ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。

Ｌｖ＝Ｌｍ／（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、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Ｆｘ（ｔ）と偶数の画素数Ｆｚ（ｔ
）とを演算する。Ｆｚ（ｔ）とＦｚ（ｔ）の信号を受け
て、糸状性微生物憂演算回路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、Ｆ、（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、Ｆ、（ｔ）の係数Ａの値を０．０１４に設
定する。すなわち、糸状性微生物憂演算工程８２０では
、次の計算を実施する。

Ｌ　（ｔ）　＝０．０１・Ｆｔ（ｔ）＋０．０１４１・
Ｆｚ（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、演算袋ａｓｏｏ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１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１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
も左の大きさに復元する。

縮小処理回路７４０では、２値化メモリ６２゜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“ＯＰＩ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１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、糸状性微生物をはぼ消去できる。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ＩＩ　Ｏ７ルベルの部分の周囲に１画素
ずつ付けたす６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画素ずつ付けだす。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１１０１ｊ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１
２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、糸状性微生物憂をさらに精度
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ａ（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。

次に、（ｂ）〜（ｇ）に示すパターンは、ｈｌ、　ｈａ
。

ｈ８及びｈａ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、糸状性微生物の長さを画像の細線化処理によ
って求めるので、ノイズや異なる拡大倍率のために、糸
状性微生物の幅が異なっても常に一定の幅で糸状性微生
物の長さを測定出来る。

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、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、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、微生物像の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を
   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回以上細線化処理する細線化処理手段を具備した糸
   状性微生物長の測定装置。