JPS63253479A - 生物の画像認識装置 - 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】 〔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。

〔従来の技術〕

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。

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。

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。

〔発明が解決しようとする問題点〕

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。

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。

〔問題点を解決するための手段〕

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。

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。

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。

〔作用〕

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。

〔発明の実施例〕

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

異常と判定されたら警報信号をｇ軸装置３８Ａに入力す
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

異常と判定されたら警報信号を警報装置３８Ａに入力す
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔発明の効果〕

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
。

【図面の簡単な説明】

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。

Claims (1)

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。