JPS63253479A - 生物の画像認識装置 - Google Patents
生物の画像認識装置Info
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- JPS63253479A JPS63253479A JP8687387A JP8687387A JPS63253479A JP S63253479 A JPS63253479 A JP S63253479A JP 8687387 A JP8687387 A JP 8687387A JP 8687387 A JP8687387 A JP 8687387A JP S63253479 A JPS63253479 A JP S63253479A
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
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】
〔産業上の利用分野〕
本発明は浄水場や下水処理場に流入水中及び処理水中、
並びに河川水において生物を画像認識する装置に関する
。とくに、これらの認識結果を表示すると共に、生物の
行動パターンに基づいて水質の異常を判定する生物の画
像認識装置に関する。
並びに河川水において生物を画像認識する装置に関する
。とくに、これらの認識結果を表示すると共に、生物の
行動パターンに基づいて水質の異常を判定する生物の画
像認識装置に関する。
浄水場などでは原水中に有害物質が混入したか否かを判
定するために、原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、ニジマス、キンギョ及びオイ
カワなどの生物を飼育している。すなわち、原水中に有
害物質が混入した場合には、前記魚類が異常に行動した
り死んだりする現象を利用して原水中に有害物質流入を
監視している。しかし、この方式では連続監視と早期検
出が出来ない欠点があった。
定するために、原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、ニジマス、キンギョ及びオイ
カワなどの生物を飼育している。すなわち、原水中に有
害物質が混入した場合には、前記魚類が異常に行動した
り死んだりする現象を利用して原水中に有害物質流入を
監視している。しかし、この方式では連続監視と早期検
出が出来ない欠点があった。
魚の監視方法としては、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t’A集p
4−64−466 )が考案されている。
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t’A集p
4−64−466 )が考案されている。
この方法では、水層の上部から魚を照明して同じ方向か
ら撮像し、画像を2値化する方法が示されている。しか
し、この方法では魚が水面上に浮上しないと検出できな
い。魚を画像処理した結果から異常行動を精密に調べる
ためには、ヒレなどの詳細な動きを検出することが望ま
れるが、そのような方法は堤案されていない。また、魚
を単に2値化しただけでは、魚が一つの物体として抽出
されるだけであるので、ヒレや体で構成されるという魚
の特徴の視認性が充分ではなかった。
ら撮像し、画像を2値化する方法が示されている。しか
し、この方法では魚が水面上に浮上しないと検出できな
い。魚を画像処理した結果から異常行動を精密に調べる
ためには、ヒレなどの詳細な動きを検出することが望ま
れるが、そのような方法は堤案されていない。また、魚
を単に2値化しただけでは、魚が一つの物体として抽出
されるだけであるので、ヒレや体で構成されるという魚
の特徴の視認性が充分ではなかった。
発明者らは、画像により魚の行動を監視する方法を特開
昭60−223583などにおいて既に考案しているが
、これらの発明並びに従来技術を実用化するための研究
を重ねて、魚の輪郭やヒレの部分を効果的に画像認識す
るための装置を発明するに至った。従来は反射照明を採
用しているので、魚の輪郭やヒレの部分を画像認識する
ことができなかった。
昭60−223583などにおいて既に考案しているが
、これらの発明並びに従来技術を実用化するための研究
を重ねて、魚の輪郭やヒレの部分を効果的に画像認識す
るための装置を発明するに至った。従来は反射照明を採
用しているので、魚の輪郭やヒレの部分を画像認識する
ことができなかった。
本発明の目的は、魚の輪郭やヒレの部分を画像認識する
ことにより、魚の画像を効果的に抽出すると共に、ヒレ
などの動きを精度良く画像認識することにより水質異常
を早期に検出しようとするものである。
ことにより、魚の画像を効果的に抽出すると共に、ヒレ
などの動きを精度良く画像認識することにより水質異常
を早期に検出しようとするものである。
本発明は光散乱媒体を介して飼育空間の後方から照明し
た上で、!I像した画像の輝度変化をあらかじめ強調し
てこれを2値化することにより魚の輪郭並びにヒレと体
の境界を抽出できるようにしたことに特徴がある。
た上で、!I像した画像の輝度変化をあらかじめ強調し
てこれを2値化することにより魚の輪郭並びにヒレと体
の境界を抽出できるようにしたことに特徴がある。
本発明は、一定区間内の飼育空間で生物を飼育する飼育
空間と、該生物の画像情報を電気信号に変換する撮像装
置と、該生物の照明装置と、該照明装置の光を散乱させ
る光散乱媒体とを有し、前記照明装置と前記光散乱媒体
と前記飼育空間と前記撮像装置とをこの順に配置した上
で、前記撮像装置から得られる撮像画像の輝度変化を強
調する輝度変化強調手段を具備したことを特徴とする、
生物の画像認識装置である。
空間と、該生物の画像情報を電気信号に変換する撮像装
置と、該生物の照明装置と、該照明装置の光を散乱させ
る光散乱媒体とを有し、前記照明装置と前記光散乱媒体
と前記飼育空間と前記撮像装置とをこの順に配置した上
で、前記撮像装置から得られる撮像画像の輝度変化を強
調する輝度変化強調手段を具備したことを特徴とする、
生物の画像認識装置である。
本発明においては、該輝度変化強調手段で輝度強調した
画像を2値化する2値化手段と、該2値化手段で得られ
た画像から前記生物の画像を認識する画像認識手段と、
該画像認識結果に基づいて前記生物の行動パターンを演
算する生物行動パターン演算手段とを有することが好ま
しい。
画像を2値化する2値化手段と、該2値化手段で得られ
た画像から前記生物の画像を認識する画像認識手段と、
該画像認識結果に基づいて前記生物の行動パターンを演
算する生物行動パターン演算手段とを有することが好ま
しい。
背景、魚のヒレ並びに魚の体の輝度を各々異なったレベ
ルが撮像できるようにした上で、各々の異なる輝度の境
界を選択的に強調するようにしたので、魚の輪郭やヒレ
の部分を精度良く画像認識することができる。
ルが撮像できるようにした上で、各々の異なる輝度の境
界を選択的に強調するようにしたので、魚の輪郭やヒレ
の部分を精度良く画像認識することができる。
第1図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、配水管2Aとポンプ2Bによって被
検水を供給する。余分な水は排水管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、水温を魚が活動するのに適した温度に制御する。エ
アーポンプ7は散気装置7Aから空気泡を供給して溶存
酸素濃度を調節する。環境調節槽1を経た被検水は給水
槽11と給水ポンプ12によって水槽10に供給される
。水槽10内に導かれた水は排水管13によって排水さ
れる。水槽10内には金網や多孔板などの仕切板18A
及び18Bによって仕切られた飼育空間19がある。魚
の数は1尾でも複数尾でもよいが、本実施例では、魚が
14A、14B、14Cの3尾の場合を説明する。照明
装置15A、15B、15Gは水槽10内の魚14を照
らす。照明装置15A、15B。
検水を供給する。余分な水は排水管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、水温を魚が活動するのに適した温度に制御する。エ
アーポンプ7は散気装置7Aから空気泡を供給して溶存
酸素濃度を調節する。環境調節槽1を経た被検水は給水
槽11と給水ポンプ12によって水槽10に供給される
。水槽10内に導かれた水は排水管13によって排水さ
れる。水槽10内には金網や多孔板などの仕切板18A
及び18Bによって仕切られた飼育空間19がある。魚
の数は1尾でも複数尾でもよいが、本実施例では、魚が
14A、14B、14Cの3尾の場合を説明する。照明
装置15A、15B、15Gは水槽10内の魚14を照
らす。照明装置15A、15B。
15Cと水槽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光散乱板16を設ける。
明物質を材質とする光散乱板16を設ける。
照明装置115A、15B、15Gの光を受けて光散乱
板16は光を散乱させて、光散乱板16全体から発する
光が水槽10を照らす。照明装置15A。
板16は光を散乱させて、光散乱板16全体から発する
光が水槽10を照らす。照明装置15A。
15B、15Gからみて水槽10の反対側に工業用テレ
ビカメラなどの撮像装置i!20を配置する。
ビカメラなどの撮像装置i!20を配置する。
すなわち、撮像装置20は照明装置15A、15B。
15Gから発して光散乱板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。
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3oの植成と動作の詳細な説明は後述する。
像監視装置3oの植成と動作の詳細な説明は後述する。
画像監視装置30の機能を簡単に説明すると1画像監視
装置3oでは、まず、予め設定された時間間隔り毎に撮
像画像を取り込んで魚の輪郭を画像認識しこれを表示す
ると共に、魚体の重心や速度を計算する。時間間隔り毎
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tα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2報を発する。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6
0は画像監視装置30の信号を受けて、魚やヒレの輪郭
の画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3
oの監視条件やCRT80の表示を制御する情報を入力
する。
装置3oでは、まず、予め設定された時間間隔り毎に撮
像画像を取り込んで魚の輪郭を画像認識しこれを表示す
ると共に、魚体の重心や速度を計算する。時間間隔り毎
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tα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2報を発する。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6
0は画像監視装置30の信号を受けて、魚やヒレの輪郭
の画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3
oの監視条件やCRT80の表示を制御する情報を入力
する。
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り毎にA/D変換器
32にトリガ信号を出力する。A/D変換器32はこの
トリガ信号に同期して撮像装rI120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に記憶する。X方向微分
回路33Xは多値画像メモリ32Mの信号を受けて多値
画像をX方向に微分する。同様に、Y方向微分回路33
Yは多値画像メモリ32Mの信号を受けて多値画像をY
方向に微分する。画像加算回路34はX方向微分回路3
3XとY方向微分回路33Yとの信号を受けてこれらの
信号を加算して輪郭強調画像を出力する。閾値設定回路
35Sは2値化の閾値を設定する。2値化回路35は画
像加算回路34の輪郭強調画像と閾値設定回路35Sの
信号を受け1輪郭強調画像を2値化してこの2値画像を
2値メモリ35M1に記憶する。2値メモリ35M1へ
の記憶は計測開始の初回だけ行ない、時間り後には同様
にして得られた2値画像を2値メモリ35M2に記憶す
る。以後1時間間隔り毎に2値画像を2値メモリ35M
2に記憶する。2値化回路35では魚14A、14B、
14Gの輪郭画像を抽出する。以下では、魚群14A、
14B。
マ31Sは初期設定された時間間隔り毎にA/D変換器
32にトリガ信号を出力する。A/D変換器32はこの
トリガ信号に同期して撮像装rI120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に記憶する。X方向微分
回路33Xは多値画像メモリ32Mの信号を受けて多値
画像をX方向に微分する。同様に、Y方向微分回路33
Yは多値画像メモリ32Mの信号を受けて多値画像をY
方向に微分する。画像加算回路34はX方向微分回路3
3XとY方向微分回路33Yとの信号を受けてこれらの
信号を加算して輪郭強調画像を出力する。閾値設定回路
35Sは2値化の閾値を設定する。2値化回路35は画
像加算回路34の輪郭強調画像と閾値設定回路35Sの
信号を受け1輪郭強調画像を2値化してこの2値画像を
2値メモリ35M1に記憶する。2値メモリ35M1へ
の記憶は計測開始の初回だけ行ない、時間り後には同様
にして得られた2値画像を2値メモリ35M2に記憶す
る。以後1時間間隔り毎に2値画像を2値メモリ35M
2に記憶する。2値化回路35では魚14A、14B、
14Gの輪郭画像を抽出する。以下では、魚群14A、
14B。
14G全体を表す時には魚群14と表すことにする。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値画像は画像モニター60に表示される。
値メモリ35M1及び2値メモリ35M2に記憶された
魚群14の2値画像は画像モニター60に表示される。
2値メモリ35M2の画像に基づいて魚群14の位置分
布と速度の指標となる分布で行動パターンを計測する。
布と速度の指標となる分布で行動パターンを計測する。
この手順を以下に説明する。
位置分布計算回路36は2値メモリ35M2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
位置分布を加算する。タイマ31Sの指令に基づいてこ
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
繰り返する。
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
位置分布を加算する。タイマ31Sの指令に基づいてこ
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
繰り返する。
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、位置分布加算回路37
から入力された位置分布とを比較する。
入力された正常時の位置分布と、位置分布加算回路37
から入力された位置分布とを比較する。
異常と判定されたら警報信号をg軸装置38Aに入力す
る。
る。
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
憶する。差分面積計算回路41は差分画像の面積を計算
する。差分画像処理では画像の減算を行なうが1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
群の移動速度の指標となり情報を得ることが出来る。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。
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
憶する。差分面積計算回路41は差分画像の面積を計算
する。差分画像処理では画像の減算を行なうが1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
群の移動速度の指標となり情報を得ることが出来る。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。
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
精分布計算回路42から入力された分布とが比較される
。異常と判定されたら警報信号を警報装置43Aに入力
する。警報装置44Aは、警報装置38Aと43Aとに
おける信号がON(異常と判定)であれば、さらに警報
信号を出力する。なおキーボード70からは、タイマ3
1S、魚体面積設定回路35S、正常分布設定回路38
S及び正常分布設定回路43Sに設定値を入力する。
から正常時の分布が入力され、この正常分布と、差分面
精分布計算回路42から入力された分布とが比較される
。異常と判定されたら警報信号を警報装置43Aに入力
する。警報装置44Aは、警報装置38Aと43Aとに
おける信号がON(異常と判定)であれば、さらに警報
信号を出力する。なおキーボード70からは、タイマ3
1S、魚体面積設定回路35S、正常分布設定回路38
S及び正常分布設定回路43Sに設定値を入力する。
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によって入力されて初期設定
された時間間隔り毎に、A/D変換器31にA/D変換
のトリガ信号を出力する。
マ30Sはキーボード70によって入力されて初期設定
された時間間隔り毎に、A/D変換器31にA/D変換
のトリガ信号を出力する。
このhは0.1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回の画像処理時間り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。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からの多値画像
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に記憶する。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、各各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(31度
)をG(i+ j)と表すものとする。A/D変換器3
2がアナログ値の7ビツトののデジタル値に変換するも
のであればG(xtj)は128段階のデジタル値をも
つ。多値画像メモリ31Mに格納された多値画像の例を
第2図に示す。ただし、簡単のため魚は1尾の場合を示
す。第2図は多値の輝度をもつ画像を表す。続いて示す
第3図、第4図及び第5図も多値画像であるが輝度の高
い部分を工(で示す。X方向微分回路33Xは多値画像
メモリ32Nの信号を受けて多値画像をX方向に微分す
る。微分した結果は、第3図に示すようにX方向に輝度
変化がある部分を抽出したものになる。
で以下の画像処理を実行する。また、タイマ31Sでは
1回の画像処理時間り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。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からの多値画像
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に記憶する。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、各各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(31度
)をG(i+ j)と表すものとする。A/D変換器3
2がアナログ値の7ビツトののデジタル値に変換するも
のであればG(xtj)は128段階のデジタル値をも
つ。多値画像メモリ31Mに格納された多値画像の例を
第2図に示す。ただし、簡単のため魚は1尾の場合を示
す。第2図は多値の輝度をもつ画像を表す。続いて示す
第3図、第4図及び第5図も多値画像であるが輝度の高
い部分を工(で示す。X方向微分回路33Xは多値画像
メモリ32Nの信号を受けて多値画像をX方向に微分す
る。微分した結果は、第3図に示すようにX方向に輝度
変化がある部分を抽出したものになる。
Y方向微分回路33Yは多値画像メモリ32Mの信号を
受けて多値画像をY方向に微分する。微分した結果は、
第4図に示すようにY方向に輝度変化がある部分を抽出
したものになる。画像加算回路34はX方向微分回路3
3XとY方向微分回路33Yとの信号を受けてこれらの
信号を加算して第5図に例示する輪郭強調画像を出力す
る。
受けて多値画像をY方向に微分する。微分した結果は、
第4図に示すようにY方向に輝度変化がある部分を抽出
したものになる。画像加算回路34はX方向微分回路3
3XとY方向微分回路33Yとの信号を受けてこれらの
信号を加算して第5図に例示する輪郭強調画像を出力す
る。
2値化回路35は画像加算回路34の輪郭強調画像と閾
値設定回路35gの信号を受け1輪郭強調画像を2値化
してこの2値画像を2値メモリ35M1に記憶する。2
値メモリ35M1への記憶は計測開始の初回だけ行ない
、時間り後には同様にして得られた2値画像を2値メモ
リ35M2に記憶する。時間間隔り毎に新しい2値画像
が2値メモリ35M2に記憶される。2値化回路35で
は輪郭強調画像を受けて、閾値よりも明るい画素を背景
として“OI+レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を
魚群として1”レベルとして2値化メモリ35M1また
は35Mに格納する。第5図を2値化した結果を第6図
に示す。
値設定回路35gの信号を受け1輪郭強調画像を2値化
してこの2値画像を2値メモリ35M1に記憶する。2
値メモリ35M1への記憶は計測開始の初回だけ行ない
、時間り後には同様にして得られた2値画像を2値メモ
リ35M2に記憶する。時間間隔り毎に新しい2値画像
が2値メモリ35M2に記憶される。2値化回路35で
は輪郭強調画像を受けて、閾値よりも明るい画素を背景
として“OI+レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を
魚群として1”レベルとして2値化メモリ35M1また
は35Mに格納する。第5図を2値化した結果を第6図
に示す。
位置分布計算回路36は2値メモリ35M2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。第6図
の位置分布は第7図(a)、(b)に示すように、魚の
画像を水平方向に投影した分布で定義する。すなわち、
第7図(a)、(b)の位置分布は魚群が水深方向につ
いてどの水深に居たかを表す。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。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り毎
に計測した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。この繰り返しはタイマ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だけ行なう。このようにして得られた位置分布は、正
常時には第7図(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第7図(b)に
示すように水面近付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。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、位置分布加算回路37から入力され
た位置分布と比較される。
けて魚群14の水深方向の位置分布を計算する。第6図
の位置分布は第7図(a)、(b)に示すように、魚の
画像を水平方向に投影した分布で定義する。すなわち、
第7図(a)、(b)の位置分布は魚群が水深方向につ
いてどの水深に居たかを表す。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。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り毎
に計測した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。この繰り返しはタイマ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だけ行なう。このようにして得られた位置分布は、正
常時には第7図(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第7図(b)に
示すように水面近付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。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、位置分布加算回路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警報装置38Aに入力す
る。
る。
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、第7図において、分布の全面積り、に対する水
面近くの面積Ls (ハツチングで示す)の比Ls/
Lcを計算する。位置分布比較回路38では比L s
/ L L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。
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、第7図において、分布の全面積り、に対する水
面近くの面積Ls (ハツチングで示す)の比Ls/
Lcを計算する。位置分布比較回路38では比L s
/ L L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見な
す。異常と判定されたら信号を警報袋[38Aに入力す
る。
す。異常と判定されたら信号を警報袋[38Aに入力す
る。
差分計算回路40は、2値メモリ35M1の画像Bt(
x+ j)と2値メモリ35M2の画像Bz(x+ 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に記憶する。
x+ j)と2値メモリ35M2の画像Bz(x+ 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に記憶する。
S(j、+ j)=Bt(i+ j)−82(i、
j) ・・・(1)この計算はタイマ31Sで設定さ
れた時間間隔kl毎に繰り返される。差分画像メモリ4
0Mに記憶された差分画像により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40
Mの差分画像を受けて各々の面積の総和を計算する。こ
の総和面積は、魚群14が遠い速度で移動する場合には
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が小さく、異常時
には大きくなる。
j) ・・・(1)この計算はタイマ31Sで設定さ
れた時間間隔kl毎に繰り返される。差分画像メモリ4
0Mに記憶された差分画像により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40
Mの差分画像を受けて各々の面積の総和を計算する。こ
の総和面積は、魚群14が遠い速度で移動する場合には
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が小さく、異常時
には大きくなる。
つまり、狂奔行動を表す。
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、第8
図(a)、(b)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、第8図(a)に示すように差分面積がホさい所に
ピークを持つ分布となる。異常時の差分面積分布は、第
8図(b)に示すように差分面積が大きい所の頻度が正
常時と比較して高くなる分布となる。
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、第8
図(a)、(b)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、第8図(a)に示すように差分面積がホさい所に
ピークを持つ分布となる。異常時の差分面積分布は、第
8図(b)に示すように差分面積が大きい所の頻度が正
常時と比較して高くなる分布となる。
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がら入力された差分面積分
布とが比較される。魚群の動きを検出するための、第8
図(a)及び(b)において、分布の全面積vtに対す
る水面近くの面MVs (ハツチングで示す)との比
V s / V tを計算する。差分面積分布比較回路
43では比Vs/V、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、水質が異常で
あると判定する。例えば、V s / V tが。、1
以上になれば異常と見なす。異常と判定されたら信号を
g板装置43Aに入力する。なお、V s /V、の値
とVs/Vtの値は魚の種類によって異なる。
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がら入力された差分面積分
布とが比較される。魚群の動きを検出するための、第8
図(a)及び(b)において、分布の全面積vtに対す
る水面近くの面MVs (ハツチングで示す)との比
V s / V tを計算する。差分面積分布比較回路
43では比Vs/V、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、水質が異常で
あると判定する。例えば、V s / V tが。、1
以上になれば異常と見なす。異常と判定されたら信号を
g板装置43Aに入力する。なお、V s /V、の値
とVs/Vtの値は魚の種類によって異なる。
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。N(異常)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
速度分布とが同時に異常になる場合は水質異常の程度が
大きいことを表す。
の信号を受けて、これらの信号が。N(異常)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
速度分布とが同時に異常に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44A、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、音声メツセージを出力する。
が異常と判定した時には、CRT80上に警報を知らせ
たり、音声メツセージを出力する。
また、キーボード70からの指令に基づいて1画像モニ
ター60は2値化メモリ35Mの輪郭画像を時間り毎に
表示したり、第7図に示す位置分布や第8図の速差分W
J積度分布などを時間T毎に表示する。
ター60は2値化メモリ35Mの輪郭画像を時間り毎に
表示したり、第7図に示す位置分布や第8図の速差分W
J積度分布などを時間T毎に表示する。
以上、第1図の実施例を詳細に説明したが1本発明では
、予め、背景に対して低い輝度が魚を撮像できるように
し、さらにヒレと体とを各々異なった輝度で撮像できる
。その上で、輝度変化のある部分を強調するようにして
いるので、魚の輪郭やヒレを精度よく表示することがで
きる。この結果、魚の視認性が向上すると共に、ヒレの
動きなで魚の詳細な動きをとらえ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もできる。
、予め、背景に対して低い輝度が魚を撮像できるように
し、さらにヒレと体とを各々異なった輝度で撮像できる
。その上で、輝度変化のある部分を強調するようにして
いるので、魚の輪郭やヒレを精度よく表示することがで
きる。この結果、魚の視認性が向上すると共に、ヒレの
動きなで魚の詳細な動きをとらえ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もできる。
なお、実施例では魚の例について説明したが、本発明で
は複数のラットやマウスなどの実験動物を撮像対象に選
ぶこともできる。
は複数のラットやマウスなどの実験動物を撮像対象に選
ぶこともできる。
本発明によれば、生物の輪郭を効果的に抽出することが
できるので、これを表示することにより生物の視認性を
高める効果がある。さらには、生物の詳細な動きを画像
監視することにより、水質異常を検知できる効果がある
。
できるので、これを表示することにより生物の視認性を
高める効果がある。さらには、生物の詳細な動きを画像
監視することにより、水質異常を検知できる効果がある
。
第1図は本発明の詳細な説明する図、第2図から第8図
までは、実施例の途中経過を説明するための図である。 1・・・環境調節槽、10・・・水槽、14・・・魚、
20・・撮像装置、30・・・画像監視装置、32・・
・A/D変換器、33X・・・X方向微分回路、33Y
・・・Y方向微分回路、34・・・画像加算回路、35
・・・2値化回路、36・・・位置分布計算回路、38
・・・位置分布比較回路、38a、43A、44A=−
9報装置。
までは、実施例の途中経過を説明するための図である。 1・・・環境調節槽、10・・・水槽、14・・・魚、
20・・撮像装置、30・・・画像監視装置、32・・
・A/D変換器、33X・・・X方向微分回路、33Y
・・・Y方向微分回路、34・・・画像加算回路、35
・・・2値化回路、36・・・位置分布計算回路、38
・・・位置分布比較回路、38a、43A、44A=−
9報装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、一定区間内の飼育空間で生物を飼育する飼育空間と
、該生物の画像情報を電気信号に変換する撮像装置と、
該生物の照明装置と、該照明装置の光を散乱させる光散
乱媒体とを有し、前記照明装置と前記光散乱媒体と前記
飼育空間と前記撮像装置とをこの順に配置した上で、前
記撮像装置から得られる撮像画像の輝度変化を強調する
輝度変化強調手段を具備したことを特徴とする、生物の
画像認識装置。 2、特許請求の範囲第1項において該輝度変化強調手段
で輝度強調した画像を2値化する2値化手段と、該2値
化手段で得られた画像から前記生物の画像を認識する画
像認識手段と、該画像認識結果に基づいて前記生物の行
動パターンを演算する生物行動パターン演算手段とを有
する、生物の画像認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8687387A JPS63253479A (ja) | 1987-04-10 | 1987-04-10 | 生物の画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8687387A JPS63253479A (ja) | 1987-04-10 | 1987-04-10 | 生物の画像認識装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63253479A true JPS63253479A (ja) | 1988-10-20 |
Family
ID=13898943
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8687387A Pending JPS63253479A (ja) | 1987-04-10 | 1987-04-10 | 生物の画像認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS63253479A (ja) |
-
1987
- 1987-04-10 JP JP8687387A patent/JPS63253479A/ja active Pending
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