JPS6253791A - 微生物検出装置 - Google Patents
微生物検出装置Info
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- JPS6253791A JPS6253791A JP60189603A JP18960385A JPS6253791A JP S6253791 A JPS6253791 A JP S6253791A JP 60189603 A JP60189603 A JP 60189603A JP 18960385 A JP18960385 A JP 18960385A JP S6253791 A JPS6253791 A JP S6253791A
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- C—CHEMISTRY; METALLURGY
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- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F3/00—Biological treatment of water, waste water, or sewage
- C02F3/34—Biological treatment of water, waste water, or sewage characterised by the microorganisms used
-
- G—PHYSICS
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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。
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、微生物相の出現種類及び出現量を画像処理技
術を用いて検出する微生物検出装置に関する。
術を用いて検出する微生物検出装置に関する。
大量の微生物を利用する代表的な例として、生物学的下
水処理法が知られている。活性汚泥法は生物学的下水処
理法の1つで、好気性微生物の酸化分解作用を利用して
下水中の有機物を処理する方法である。プロセスは好気
性状態に維持される曝気槽と、微生物を重力沈降させる
沈降池とから構成される。このプロセスの運転管理上、
特に重要なことは沈降性の良好な微生物を育成すること
である。これは、沈降性の悪い微生物が出現すると、沈
降池から流出して処理水質を悪化させるだけでなく、プ
ロセス系内のl1lVa生物量の低下を招いて処理不能
に陥らせるためである。
水処理法が知られている。活性汚泥法は生物学的下水処
理法の1つで、好気性微生物の酸化分解作用を利用して
下水中の有機物を処理する方法である。プロセスは好気
性状態に維持される曝気槽と、微生物を重力沈降させる
沈降池とから構成される。このプロセスの運転管理上、
特に重要なことは沈降性の良好な微生物を育成すること
である。これは、沈降性の悪い微生物が出現すると、沈
降池から流出して処理水質を悪化させるだけでなく、プ
ロセス系内のl1lVa生物量の低下を招いて処理不能
に陥らせるためである。
ところで、一般に活性汚泥法でよく出現する微生物のl
11mは50種程度と云われている。これらの微生物群
の総称である活性汚泥を大別すると、2つのタイプの微
生物に分類できる。1つは凝集性の有るズーグレア(Z
oo@1oea)タイプの微生物で、良好なフロックを
形成するための沈降性に優れている。他方は糸状性の微
生物で、フロック相互の接近を妨害し、沈降性及び圧密
性に劣っているにの糸状性微生物が異常に増殖すると、
バルキング状態(汚泥膨化)を引き起こし、沈殿池での
固液分離ができず、活性汚泥が流出する。
11mは50種程度と云われている。これらの微生物群
の総称である活性汚泥を大別すると、2つのタイプの微
生物に分類できる。1つは凝集性の有るズーグレア(Z
oo@1oea)タイプの微生物で、良好なフロックを
形成するための沈降性に優れている。他方は糸状性の微
生物で、フロック相互の接近を妨害し、沈降性及び圧密
性に劣っているにの糸状性微生物が異常に増殖すると、
バルキング状態(汚泥膨化)を引き起こし、沈殿池での
固液分離ができず、活性汚泥が流出する。
ズーグレア性微生物と糸状性微生物の増殖は曝気槽にお
ける有機物負荷(単位活性汚泥重量当りの有機物量)や
曝気条件等により異なる。したがって、流入条件が一日
単位あるいは季節等で大きく変化する下水処理場では安
定したフロックを形成する微生物相の維持管理が大切で
ある。そのためには、活性汚泥の状態を把握することが
必要となる。
ける有機物負荷(単位活性汚泥重量当りの有機物量)や
曝気条件等により異なる。したがって、流入条件が一日
単位あるいは季節等で大きく変化する下水処理場では安
定したフロックを形成する微生物相の維持管理が大切で
ある。そのためには、活性汚泥の状態を把握することが
必要となる。
活性汚泥の状態を把握するには通常光学顕微鏡が用いら
れている。顕微鏡像は多くの情報を含んでおり、出現し
ている微生物の種類やその数を観察することにより活性
汚泥の状態を知ることができる。従来、微生物の種類や
数を測定するには顕微鏡像そのものを目視で観察するか
、あるいは写真撮影してその撮影結果を目視で観察する
方法が採られている。しかし、この情報を読みとるには
熟練を要し、また、微生物に詳しい熟練オペレータでも
長時間を費し頻度高いm祭が困難である。
れている。顕微鏡像は多くの情報を含んでおり、出現し
ている微生物の種類やその数を観察することにより活性
汚泥の状態を知ることができる。従来、微生物の種類や
数を測定するには顕微鏡像そのものを目視で観察するか
、あるいは写真撮影してその撮影結果を目視で観察する
方法が採られている。しかし、この情報を読みとるには
熟練を要し、また、微生物に詳しい熟練オペレータでも
長時間を費し頻度高いm祭が困難である。
特に、糸状性微生物の出現数は撮像結果から個々の長さ
を手分析により割り出し、総長を求めるという苦労があ
る。したがって、顕微鏡像による微生物相の解析には専
門知識を持ち熟練オペレータでも長時間を要し、頻繁に
wt察をすることができず有効な情報が十分に生かされ
ていないのが実状である。
を手分析により割り出し、総長を求めるという苦労があ
る。したがって、顕微鏡像による微生物相の解析には専
門知識を持ち熟練オペレータでも長時間を要し、頻繁に
wt察をすることができず有効な情報が十分に生かされ
ていないのが実状である。
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生物質を得るのが目
的であるが、抗生物1!j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。
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生物質を得るのが目
的であるが、抗生物1!j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。
従来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。しかしながらこの測定
方法は下水処理プロセスと同様に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。
この重量を計るようにしている。しかしながらこの測定
方法は下水処理プロセスと同様に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。
一方最近は、特開昭60−31889号公報に記載され
ているように、撮像装置として工業用テレビカメラ(I
TV)で微生物を画像情報として捕え、画像処理技術に
より微生物を流量的に検出する方法も考案されている。
ているように、撮像装置として工業用テレビカメラ(I
TV)で微生物を画像情報として捕え、画像処理技術に
より微生物を流量的に検出する方法も考案されている。
しかし、微生物の輝度と背景の輝度の差が小さい場合、
光学系による背景輝度は完全に均一にはできず光ムラが
生じ、微生物のみを検出するのは困難である。
光学系による背景輝度は完全に均一にはできず光ムラが
生じ、微生物のみを検出するのは困難である。
本発明の目的は、微生物の顕微鏡像を画像処理して、微
生物量を短時間に解析し、自動的に検出できる微生物検
出装置を提供することにある。
生物量を短時間に解析し、自動的に検出できる微生物検
出装置を提供することにある。
(発明の概要〕
本発明の特徴は、顕微鏡像を輝度情報に変換し微生物サ
ンプル前の背景輝度情報をサンプル後の輝度情報から差
引くと、微生物のみの輝度情報が得られる点に着目し、
その輝度情報に任意の輝度レベルを設定することで、目
的とする微生物に対応した画素数を抽出し、Wj生物相
の状態を自動的に検出できるようにしたことにある。
ンプル前の背景輝度情報をサンプル後の輝度情報から差
引くと、微生物のみの輝度情報が得られる点に着目し、
その輝度情報に任意の輝度レベルを設定することで、目
的とする微生物に対応した画素数を抽出し、Wj生物相
の状態を自動的に検出できるようにしたことにある。
第1図に本発明の一実施例を示す。
活性汚泥などの検液をサンプリング管101を介して採
集し、ポンプ103によりスライドグラス1に導く、検
液はa祭された後排液管102から排出する。スライド
グラス1の上には、わずかなすき間を有して、例えば光
学顕微鏡のような像拡大光学装置2が配置されている。
集し、ポンプ103によりスライドグラス1に導く、検
液はa祭された後排液管102から排出する。スライド
グラス1の上には、わずかなすき間を有して、例えば光
学顕微鏡のような像拡大光学装置2が配置されている。
スライドグラス1は光学顕微鏡の焦点が合うような厚さ
の薄いものが望ましい。なお、光学顕微鏡の定法に従っ
て検液をプレパラートに定量採集し検鏡することもでき
る。採集した検液を、光学顕微鏡2により微生物相を拡
大すると、コントラストのある原画像を作製できる。光
学顕111[1mが明視野のときは検鏡対象は暗く、背
景は明るくうつる。
の薄いものが望ましい。なお、光学顕微鏡の定法に従っ
て検液をプレパラートに定量採集し検鏡することもでき
る。採集した検液を、光学顕微鏡2により微生物相を拡
大すると、コントラストのある原画像を作製できる。光
学顕111[1mが明視野のときは検鏡対象は暗く、背
景は明るくうつる。
原画像は、明るい背景である液相部の中に暗い微生物相
部が存在する。原画像は例えば工業用テレビカメラ(以
下ITVと称する)のような撮像装置3により輝度情報
に変換される。ITV3で得た輝度情報は、情報処理装
置4で処理されモニタ5に表示される。第3図にITV
3よりの輝度情報に変換された活性汚泥の画像例を示す
。Zは活性汚泥フロックのうち凝集性及び沈降性に優れ
た、例えばズーグレア性微生物塊で、Fは沈降性の悪い
糸状菌を示す。Bは背景の液相部である。
部が存在する。原画像は例えば工業用テレビカメラ(以
下ITVと称する)のような撮像装置3により輝度情報
に変換される。ITV3で得た輝度情報は、情報処理装
置4で処理されモニタ5に表示される。第3図にITV
3よりの輝度情報に変換された活性汚泥の画像例を示す
。Zは活性汚泥フロックのうち凝集性及び沈降性に優れ
た、例えばズーグレア性微生物塊で、Fは沈降性の悪い
糸状菌を示す。Bは背景の液相部である。
なお、微生物塊Zにおいてハツチングを施した部分は黒
く見えることを意味している。ここでNは例えば光学系
やスライドグラスに付着した汚れまたは傷によるノイズ
である。
く見えることを意味している。ここでNは例えば光学系
やスライドグラスに付着した汚れまたは傷によるノイズ
である。
情報処理装置4の詳細を第2図に示す。
第2図において、ITV3からの輝度情報は。
A/D変換器40でデジタル信号に変換され画像メモリ
41に記憶される。微生物が存在しない真水を検液とし
た場合、ITV3による撮像画像は第4図のように背景
のみになる。背景は液相部B。
41に記憶される。微生物が存在しない真水を検液とし
た場合、ITV3による撮像画像は第4図のように背景
のみになる。背景は液相部B。
ノイズNからなる。背景画像情報はA/D変換され背景
輝度情報として画像メモリ41を介して。
輝度情報として画像メモリ41を介して。
補助画像メモリ42に記憶される。補助メモリ41は活
性汚泥中の微生物検出処理の前処理として、スライドグ
ラス1.顕微鏡2の状態を記憶することになる。
性汚泥中の微生物検出処理の前処理として、スライドグ
ラス1.顕微鏡2の状態を記憶することになる。
第5131は、第3図のA−A’縁線上輝度分布を示し
たものである。MAXは輝度の最大値を表わす。液相部
Bの輝度は高く、フロック部Zの輝度は低い値を示す。
たものである。MAXは輝度の最大値を表わす。液相部
Bの輝度は高く、フロック部Zの輝度は低い値を示す。
両者の中間が糸状菌Fの輝度である。
糸状菌Fを輝度情報を用いて抽出するためにはあらかじ
め液相部B及びフロック部Zの輝度レベルを判定する必
要がある。
め液相部B及びフロック部Zの輝度レベルを判定する必
要がある。
第6図に示すように、液相部Bの輝度は光ムラのため不
均一であり、第5図に示す糸状菌Fの輝度レベルも不均
一となる。又ノイズNの輝度SNは糸状菌と類似してい
るため、糸状菌として抽出される可能性が大きい。
均一であり、第5図に示す糸状菌Fの輝度レベルも不均
一となる。又ノイズNの輝度SNは糸状菌と類似してい
るため、糸状菌として抽出される可能性が大きい。
i行j列の画素の輝度信号を、第3図、4図の各々につ
いてSIa、Wtaとする。第2図において、SIJは
画像メモリ41に対応し、W Iaは補助S像メモリ4
2に対応している。輝度補正回路43は、輝度レベルの
最大値MAXを用いて(1)式に示す背景輝度の影響を
除去した補正輝度情報CI Jを計算する。
いてSIa、Wtaとする。第2図において、SIJは
画像メモリ41に対応し、W Iaは補助S像メモリ4
2に対応している。輝度補正回路43は、輝度レベルの
最大値MAXを用いて(1)式に示す背景輝度の影響を
除去した補正輝度情報CI Jを計算する。
CI J = S I J + (M A X W
I J ) ・・・(1)第7図に補正輝度情報
C1Jで表わされる画像を示し、第8図には、第7図面
像のA−A’縁線上輝度分布を示す。補正輝度分布では
、背景輝度がMAXで均一となり、ノイズNも除去され
る。
I J ) ・・・(1)第7図に補正輝度情報
C1Jで表わされる画像を示し、第8図には、第7図面
像のA−A’縁線上輝度分布を示す。補正輝度分布では
、背景輝度がMAXで均一となり、ノイズNも除去され
る。
輝度レベル判定回路44は、第8図輝度分布より、輝度
レベルの最大値SBと最小値Szを取り出す回路である
。最大値Snは背景輝度が対象となり(2)式 %式%(2) で表わされ、最小値S3Cはフロック部Zの平均値が対
象となる。
レベルの最大値SBと最小値Szを取り出す回路である
。最大値Snは背景輝度が対象となり(2)式 %式%(2) で表わされ、最小値S3Cはフロック部Zの平均値が対
象となる。
閾値設定回路45はフロック部Zよりも高い輝度でかつ
糸状菌Fよりも低い輝度レベルS、と糸状菌Fよりも高
い輝度で背景輝度Seよりも低い輝度レベルSh を設
定する。設定レベルSa。
糸状菌Fよりも低い輝度レベルS、と糸状菌Fよりも高
い輝度で背景輝度Seよりも低い輝度レベルSh を設
定する。設定レベルSa。
Shの範囲は(3)式で示される。
S n > S m > S h > S z
・・・(3)2値化回路46は、糸状菌Fを
補正輝度情報より抽出する。すなわち、i行j列の画素
の持つ輝、度情報CI Jを(4)、(5)式により2
値化し糸状菌Fに対応する画素のみを抽出する。
・・・(3)2値化回路46は、糸状菌Fを
補正輝度情報より抽出する。すなわち、i行j列の画素
の持つ輝、度情報CI Jを(4)、(5)式により2
値化し糸状菌Fに対応する画素のみを抽出する。
S、≦C1J≦S、lのときf+、=1 ・・・
(4)C、a < S mまたはCI J > S h
のときfi□=0 ・・・(5)ここでf
IJは糸状菌に対応する画素を表わす。2値化回路46
により糸状菌Fに対応する画素のみ信号を゛1″レベル
とする。第8図の糸状菌Fを2値化抽出処理例を第9図
に、第7図微生物相から糸状菌Fを抽出した例を第10
図にそれぞれ示す。第101!Jのように抽出された糸
状菌Fは、!l&算回路47で、細線化処理を施され、
幅が1画素の線に処理される。以上の処理を行った後、
画素信号が“1”レベルのf目をi行、j列の各々にお
いて繰返し加算し、一画面全体における糸状菌Fの長さ
fvを求める。画素f目の加算は加算回路48において
(6)式に従い求める。
(4)C、a < S mまたはCI J > S h
のときfi□=0 ・・・(5)ここでf
IJは糸状菌に対応する画素を表わす。2値化回路46
により糸状菌Fに対応する画素のみ信号を゛1″レベル
とする。第8図の糸状菌Fを2値化抽出処理例を第9図
に、第7図微生物相から糸状菌Fを抽出した例を第10
図にそれぞれ示す。第101!Jのように抽出された糸
状菌Fは、!l&算回路47で、細線化処理を施され、
幅が1画素の線に処理される。以上の処理を行った後、
画素信号が“1”レベルのf目をi行、j列の各々にお
いて繰返し加算し、一画面全体における糸状菌Fの長さ
fvを求める。画素f目の加算は加算回路48において
(6)式に従い求める。
fv=ΣΣfI□ ・・・(6)一
画面のみにおける糸状苗長fvだけでは、ばらつきが出
るので、複数の画面について糸状菌長fvを演算し、そ
の平均値で評価する。加算回路49は(7)式に従いN
画面の平均値石を求める。
画面のみにおける糸状苗長fvだけでは、ばらつきが出
るので、複数の画面について糸状菌長fvを演算し、そ
の平均値で評価する。加算回路49は(7)式に従いN
画面の平均値石を求める。
7τ=Σfvk/N ・・・(
7)k=1 糸状苗長平均値下7は糸状菌の一画面当りの画素数を表
わしている。画面の等分割で形成される各々の画素は一
定の長さを持つことから(7)式で得た画素数を用いて
サンプルの糸状菌長りを求めることができる。
7)k=1 糸状苗長平均値下7は糸状菌の一画面当りの画素数を表
わしている。画面の等分割で形成される各々の画素は一
定の長さを持つことから(7)式で得た画素数を用いて
サンプルの糸状菌長りを求めることができる。
L=Ω・fv ・・・(8)た
だし、Qは画素長さ加算回路414は糸状菌の総長を求
める。
だし、Qは画素長さ加算回路414は糸状菌の総長を求
める。
一方、フロックすなわちズーグレア微生物が存在する画
$2+−の2値化抽出は次式に従い、2値化回路410
によって求められる。
$2+−の2値化抽出は次式に従い、2値化回路410
によって求められる。
CIJ≦S露のときZ目=1 ・・・(8)C
IJ>S、のときZIJ=0 ・・・(9)加
算回路411ではZIJがIt 11jレベルの画素を
i行、j列の各々で繰返し行い、1画面全体について加
算することで、フロック部の面積Zvを(10)式に従
い求める。
IJ>S、のときZIJ=0 ・・・(9)加
算回路411ではZIJがIt 11jレベルの画素を
i行、j列の各々で繰返し行い、1画面全体について加
算することで、フロック部の面積Zvを(10)式に従
い求める。
Zv=ΣΣZ I J ・(10
)さらにN画面のフロック部画素数の平均値Zvは(1
1)式に従い、加算回路412で求める。
)さらにN画面のフロック部画素数の平均値Zvは(1
1)式に従い、加算回路412で求める。
□ N
Zv=ΣZ vh / N ・・・(1
1)ml 積算回路413は(11)式で得た画素数に1画素面積
を積算する回路であり、これによりサンプルのスーブレ
ア性徴生物面積Aを求めることができる。
1)ml 積算回路413は(11)式で得た画素数に1画素面積
を積算する回路であり、これによりサンプルのスーブレ
ア性徴生物面積Aを求めることができる。
A= a−Zv −(12)こ
こでaは画素面積である。
こでaは画素面積である。
表示制御回路415は、原画像、fiag fv*fv
、L、ZsJ、Zv、Zv 、Aの各信号から必要な
信号のみを選択する回路である。表示制御回路415で
選択された画像はD/A変換器416でアナログ信号に
変換されモニタ15に送られ表示される。
、L、ZsJ、Zv、Zv 、Aの各信号から必要な
信号のみを選択する回路である。表示制御回路415で
選択された画像はD/A変換器416でアナログ信号に
変換されモニタ15に送られ表示される。
以上のように本発明は、微生物画像を輝度情報に変換し
、その輝度情報より微生物を検出する場合、微生物の存
在しない背景輝度情報を微生物輝度情報から差引くよう
にしているので処理を行うことで拡大光学装置やスライ
ドグラスなど検出部に生ずる光ムラ、汚れ、傷などの諸
障害を除去することができ、糸状菌がズーグレア性微生
物の量を高精度で測定することが可能になる。
、その輝度情報より微生物を検出する場合、微生物の存
在しない背景輝度情報を微生物輝度情報から差引くよう
にしているので処理を行うことで拡大光学装置やスライ
ドグラスなど検出部に生ずる光ムラ、汚れ、傷などの諸
障害を除去することができ、糸状菌がズーグレア性微生
物の量を高精度で測定することが可能になる。
本発明によれば、顕微鏡のような像拡大光学装置により
拡大された微生物相を簡単な処理で自動的に解析でき、
特に透明度の高い糸状菌とズークレア性微生物の検出に
有効である6従来用いられていた画像処理法に比べ信頼
性が高く、微生物検出部の洗浄などのメンテナンスの回
数も大幅に低減できる。
拡大された微生物相を簡単な処理で自動的に解析でき、
特に透明度の高い糸状菌とズークレア性微生物の検出に
有効である6従来用いられていた画像処理法に比べ信頼
性が高く、微生物検出部の洗浄などのメンテナンスの回
数も大幅に低減できる。
なお、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濃度の測定にも応用で
きるのは勿論である6
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濃度の測定にも応用で
きるのは勿論である6
第1図は本発明の一実施例を示す構成図、第2図は実施
例の詳細図、第3図は微生物画像の一例図、第4図は背
景の画像の一例図、第5図は微生物画像の輝度分布図、
第6図は背景画像の輝度分布図、第7図は微生物画像の
一例図、第8図は微生物画像輝度分布図、第9図は糸状
菌2値化例、第10図は糸状菌画像。 1・・・スライドグラス、2・・・像拡大光学装置、3
・・・撮像装置、4・・・情報処理装置、5・・・モニ
タ、103・・・ポンプ。
例の詳細図、第3図は微生物画像の一例図、第4図は背
景の画像の一例図、第5図は微生物画像の輝度分布図、
第6図は背景画像の輝度分布図、第7図は微生物画像の
一例図、第8図は微生物画像輝度分布図、第9図は糸状
菌2値化例、第10図は糸状菌画像。 1・・・スライドグラス、2・・・像拡大光学装置、3
・・・撮像装置、4・・・情報処理装置、5・・・モニ
タ、103・・・ポンプ。
Claims (1)
- 1、微生物画像を輝度情報に変換する撮像装置と、該撮
像装置によつて輝度情報に変換された微生物輝度情報を
記憶する第1記憶手段と、微生物の存在しない背景輝度
情報を記憶する第2記憶手段と、微生物輝度情報から背
景輝度情報を差引く演算手段と、背景輝度情報を差引い
た微生物輝度情報から微生物量を検出する微生物検出手
段を具備することを特徴とする微生物検出装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18960385A JPH0649195B2 (ja) | 1985-08-30 | 1985-08-30 | 微生物検出装置 |
US06/900,420 US4769776A (en) | 1985-08-30 | 1986-08-26 | Apparatus for measuring the concentration of filamentous microorganisms in a mixture including microorganisms |
KR1019860007273A KR910005632B1 (ko) | 1985-08-30 | 1986-08-30 | 미생물을 포함한 혼합액중의 사상성 미생물의 농도 측정장치 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18960385A JPH0649195B2 (ja) | 1985-08-30 | 1985-08-30 | 微生物検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6253791A true JPS6253791A (ja) | 1987-03-09 |
JPH0649195B2 JPH0649195B2 (ja) | 1994-06-29 |
Family
ID=16244073
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18960385A Expired - Lifetime JPH0649195B2 (ja) | 1985-08-30 | 1985-08-30 | 微生物検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0649195B2 (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6429765A (en) * | 1987-07-27 | 1989-01-31 | Hitachi Ltd | Diagnosing device for number and activity of cells |
JP2001307066A (ja) * | 2000-04-21 | 2001-11-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 細胞画像分析装置および細胞画像分析方法 |
JP2003139678A (ja) * | 2001-10-30 | 2003-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 細胞画像分析装置、細胞画像分析方法および記録媒体 |
JP2007110932A (ja) * | 2005-10-19 | 2007-05-10 | Hitachi Medical Corp | 自動培養方法及び細胞培養装置 |
JP2008545959A (ja) * | 2005-05-25 | 2008-12-18 | スティフテルセン ウニヴェルジテーツフォルスクニング ベルゲン | 顕微鏡装置および薬品、物理療法と生物学的危険物質のためのふるい分け(screening)方法 |
JP2015181374A (ja) * | 2014-03-24 | 2015-10-22 | 東レ株式会社 | 糸状性細菌検出装置および糸状性細菌の検出方法 |
CN106873411A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-20 | 辽宁工程技术大学 | 秸秆膨化机的自学习控制系统 |
CN110118771A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-13 | 亳州学院 | 一种用于活性污泥微生物的智能镜检装置及镜检方法 |
-
1985
- 1985-08-30 JP JP18960385A patent/JPH0649195B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6429765A (en) * | 1987-07-27 | 1989-01-31 | Hitachi Ltd | Diagnosing device for number and activity of cells |
JP2001307066A (ja) * | 2000-04-21 | 2001-11-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 細胞画像分析装置および細胞画像分析方法 |
JP2003139678A (ja) * | 2001-10-30 | 2003-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 細胞画像分析装置、細胞画像分析方法および記録媒体 |
JP2008545959A (ja) * | 2005-05-25 | 2008-12-18 | スティフテルセン ウニヴェルジテーツフォルスクニング ベルゲン | 顕微鏡装置および薬品、物理療法と生物学的危険物質のためのふるい分け(screening)方法 |
JP2007110932A (ja) * | 2005-10-19 | 2007-05-10 | Hitachi Medical Corp | 自動培養方法及び細胞培養装置 |
JP2015181374A (ja) * | 2014-03-24 | 2015-10-22 | 東レ株式会社 | 糸状性細菌検出装置および糸状性細菌の検出方法 |
CN106873411A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-20 | 辽宁工程技术大学 | 秸秆膨化机的自学习控制系统 |
CN106873411B (zh) * | 2017-01-11 | 2019-02-12 | 辽宁工程技术大学 | 秸秆膨化机的自学习控制系统 |
CN110118771A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-13 | 亳州学院 | 一种用于活性污泥微生物的智能镜检装置及镜检方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0649195B2 (ja) | 1994-06-29 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
EXPY | Cancellation because of completion of term |